Die Integrität und Genauigkeit nationaler Wirtschaftsdaten sind für politische Entscheidungsträger, Unternehmen und die Öffentlichkeit von größter Bedeutung. Ihre Zusammenstellung ist jedoch ein von Natur aus komplexer Prozess, der ständige Anpassungen beinhaltet. Diese inhärente Dynamik wurde kürzlich durch die Entscheidung von Präsident Donald Trump unterstrichen, die Kommissarin des Bureau of Labor Statistics (BLS), Erika McEntarfer, zu entlassen. Der Schritt folgte einem schwächer als erwarteten Arbeitsmarktbericht für Juli und erheblichen Abwärtskorrekturen der Zahlen der Vormonate, was eine öffentliche Diskussion über die von der Behörde zur Messung der US-Erwerbsbevölkerung verwendeten Methoden auslöste.
- Präsident Donald Trump entließ die BLS-Kommissarin Erika McEntarfer nach dem Juli-Arbeitsmarktbericht.
- Der Juli-Bericht wies einen schwächeren Arbeitsplatzzuwachs als erwartet auf und enthielt deutliche Abwärtskorrekturen für frühere Monate.
- Das BLS meldete im Juli einen Zuwachs von 73.000 Arbeitsplätzen, was unter den 110.000 von LSEG-Ökonomen geschätzten lag.
- Die Beschäftigungszahlen für Mai und Juni wurden vom BLS um insgesamt 258.000 Arbeitsplätze nach unten korrigiert.
- Obwohl Trump Manipulationen unterstellte, sind solche Revisionen eine standardisierte statistische Praxis des BLS zur Erhöhung der Datengenauigkeit.
Das BLS hatte im Juli einen Zuwachs von 73.000 Arbeitsplätzen gemeldet und damit die von LSEG-Ökonomen geschätzten 110.000 Arbeitsplätze unterschritten. Erschwerend kam hinzu, dass die Behörde auch Abwärtskorrekturen vornahm, wodurch die Beschäftigungszahlen für Mai und Juni um insgesamt 258.000 Arbeitsplätze reduziert wurden. Präsident Trump behauptete, die Kommissarin habe „die Arbeitsplatzzahlen vor der Wahl gefälscht“. Innerhalb der etablierten statistischen Praxis sind jedoch Revisionen der monatlichen Arbeitsmarktberichte ein Standardverfahren. Sie sind in den Erhebungsprozess des BLS integriert, um die Datengenauigkeit zu erhöhen, sobald umfassendere Informationen verfügbar werden.
Die Grundlage der Arbeitsmarktdaten
Die Current Employment Statistics (CES)-Erhebung des BLS ist ein Eckpfeiler der US-Arbeitsmarktinformationen. Im Juni 2024 umfasste die US-Wirtschaft über 12,2 Millionen Unternehmen mit mehr als 155,7 Millionen Beschäftigten. Um diese weite Landschaft abzubilden, kontaktiert die CES-Erhebung monatlich freiwillig etwa 121.000 Unternehmen und Regierungsbehörden, die rund 631.000 einzelne Arbeitsstätten repräsentieren. Dies macht sie zu einer der größten monatlich durchgeführten Erhebungen weltweit, ein Ausmaß, das naturgemäß ausgefeilte Datenmanagement- und Revisionsprotokolle erfordert.
Die methodische Notwendigkeit: Warum Korrekturen erfolgen
Die Notwendigkeit von Revisionen in der Arbeitsmarktstatistik ergibt sich aus mehreren Faktoren, die der groß angelegten Datenerfassung und Wirtschaftsmodellierung inhärent sind:
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Schnelle Bearbeitungszeiten:
Der erste Arbeitsmarktbericht wird unter engen Fristen erstellt, wobei die Datenerfassung typischerweise 10 bis 16 Tage, im Durchschnitt 12 bis 13 Tage, dauert. Dieser komprimierte Zeitrahmen bedeutet, dass einige Unternehmen ihre Daten möglicherweise nicht vor der anfänglichen Frist einreichen können, insbesondere solche mit weniger häufigen Lohnabrechnungszyklen.
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Entwicklung der Rücklaufquoten:
Die anfängliche monatliche Arbeitsplatzzahl wird als vorläufige Schätzung bezeichnet. Der Prozess des BLS umfasst zwei nachfolgende Revisionen in den Folgemonaten, wenn zusätzliche Daten gesammelt werden. Die durchschnittliche Erfassungsrate für die erste Veröffentlichung der Beschäftigungszahlen eines bestimmten Monats lag zwischen 2020 und 2023 bei 68,3 %. Dieser Wert verbessert sich für nachfolgende Veröffentlichungen erheblich und steigt auf 89 % für die zweite Veröffentlichung (die erste monatliche Revision) und 92,8 % für die dritte Veröffentlichung (die zweite monatliche Revision).
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Korrektur von Nicht-Antworten & Stichprobenfehlern:
Die integrierten monatlichen Revisionen bieten wichtigen Spielraum für Unternehmen und Behörden, die anfänglich Meldefristen versäumt haben, ihre Daten nachzureichen. Darüber hinaus könnten Befragte zunächst falsche Informationen übermitteln, die später im Revisionsprozess identifiziert und korrigiert werden können. Mit der Sammlung und Meldung weiterer Stichproben wird die Qualität der Daten durch die Reduzierung von Melde- und Nicht-Antwort-Fehlern verbessert.
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Saisonale Anpassungen:
Das BLS wendet saisonale Anpassungen auf seine Daten basierend auf den aktuellsten monatlichen Informationen an, anstatt sich auf Prognosen zu verlassen. Diese Methodik erfordert retrospektive saisonale Anpassungen zuvor gemeldeter Daten, um sicherzustellen, dass zugrunde liegende Wirtschaftstrends nicht durch vorhersehbare saisonale Schwankungen verschleiert werden. Die fortlaufende Integration neuer Stichprobendaten hilft der Behörde zudem, Revisionen und Fehler in den Jahresdaten im Laufe der Zeit zu reduzieren.
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Jährliches Benchmarking:
Um den kumulativen Auswirkungen von Nicht-Antworten, Meldefehlern und der kontinuierlichen Gründung und Schließung von Unternehmen entgegenzuwirken, führt das BLS einen jährlichen Benchmarking-Prozess durch. Dieser verankert die Umfragestichprobe erneut an aktuelleren Bevölkerungsdaten, wodurch verhindert wird, dass die Beschäftigungsschätzungen im Laufe der Zeit abweichen. Das BLS benchmarkt die Bevölkerungszahlen für den Monat März jährlich, wobei vorläufige Benchmarks typischerweise Anfang September veröffentlicht und im Februar des Folgejahres finalisiert werden. Zum Beispiel wird der vorläufige Benchmark für März dieses Jahres Anfang September veröffentlicht, mit Finalisierung im Februar 2026.
Diese systematischen Anpassungen unterstreichen, dass Revisionen keine Anomalien, sondern vielmehr integrale Bestandteile der Erstellung robuster und genauer Arbeitsmarktstatistiken sind. Sie repräsentieren ein Bekenntnis zur Verfeinerung der Datenqualität im Laufe der Zeit, eine Notwendigkeit angesichts des Umfangs und der dynamischen Natur der US-Wirtschaft.