O presidente Donald Trump intensificou os questionamentos sobre os dados oficiais da economia americana ao demitir Erika McEntarfer, comissária do Bureau of Labor Statistics, uma espécie de IBGE dos EUA. A saída ocorreu após revisão dos dados de emprego dos Estados Unidos que apontou perda de 258 mil postos urbanos em relação à contagem original nos meses de junho e maio.

Um relatório do Goldman Sachs, elaborado após a demissão, indica que não houve aumento sistemático nas revisões de indicadores econômicos recentemente, mas registra deterioração “moderada” na qualidade dos dados em países desenvolvidos. Entre os sinais dessa piora estão o aumento das discrepâncias entre as pesquisas domiciliares e as baseadas em folhas de pagamento, além de maior volatilidade nos resultados.

“As respostas de pesquisas domiciliares passaram a se concentrar mais em indivíduos mais velhos e de menor nível socioeconômico”, afirmam os economistas. No relatório, o Goldman Sachs cita 12 erros de publicação cometidos por departamentos de estatísticas nos últimos anos e casos de suspensão de séries de dados, como na China e na Alemanha.

Entre as hipóteses para o fenômeno, está a maior volatilidade da economia e das políticas públicas no pós-pandemia, que teriam dificultado a mensuração. “Isso adicionou ruído aos dados econômicos por meio de sazonalidade residual, o que deve se dissipar à medida que a dinâmica econômica e o ritmo das mudanças de política se normalizem.”

Outros fatores, porém, podem não se corrigir naturalmente, como a falta de investimentos governamentais em departamentos de estatísticas. “O financiamento das agências estatísticas tem permanecido praticamente estagnado na última década.”

O estudo aponta que o orçamento dessas instituições está parado na Austrália e no Canadá, e em forte queda nos Estados Unidos. Isso, segundo os economistas, limita a capacidade de adaptação metodológica para captar mudanças na atividade econômica, como a crescente relevância dos bens e serviços digitais e o aumento dos investimentos em inteligência artificial.

O Goldman Sachs avalia que a menor confiança nos dados pode tornar mais lenta a atuação da política monetária e representar risco à atividade econômica. “Se dados com muito ruído levarem a um aumento de juros inadequado (ou a um corte adiado), uma simulação simples indica um custo para o PIB de 0,1% ao longo de dois anos — mais do que o orçamento total da maioria das agências estatísticas —, mesmo que o erro seja revertido após um trimestre.”

O banco observa que a deterioração na qualidade e disponibilidade das informações tem levado dirigentes de bancos centrais globais a expressar preocupações. O relatório lista oito declarações públicas de autoridades monetárias sobre o tema, incluindo Jerome Powell, do Federal Reserve, Christine Lagarde, do Banco Central Europeu, e Andrew Bailey, do Banco da Inglaterra.

“Mesmo que a deterioração real dos dados não seja relevante, a percepção de piora pode levar os bancos centrais a atribuir menos peso a surpresas nos indicadores ao definir a política monetária.”