关键经济数据的发布，被意外打乱了，尽管政府停摆已然结束，这使得市场在进行决策时失去了十分权威的、可用于参考的坐标，进而不得不转向一系列不太“官方”的、由数据拼凑而成的图形来寻觅方向。
数据空窗期的市场应对
投资者们，迅速把目光投向私营部门所发布的各类别的指标了，面对官方数据出现延迟的情况。分析师们，在这些碎片化的信息当中，快速去评估通胀的潜在走向以及就业市场究竟如何，所进行的这种转向并非是首次，可每一次都凸显出市场对于即时信息存在着刚性需求。
就业报告来自薪资处理公司，职位空缺数量源于招聘网站，这些私人数据来源不一，此时被赋予了更高权重。市场参与者得交叉比对不同来源，尝试勾勒出相对可靠的经济图景，尽管此过程充满不确定性且存在解读差异。
私营数据的前瞻性作用
常被视作官方报告前瞻信号的是私营数据，举例说明，ADP的就业数据常常被用以预测劳工部的非农就业报告，其具备的高频特性能够捕捉到更为近期的变动趋势，在数据空窗期，这种信号作用显得格外重要。
然而，这些信号并不总是精准无误的。私人数据跟最终官方统计之间有可能存在偏差，其采样范围跟方法论不一样会致使结论有差异。所以，分析师在使用的时候往往会持有谨慎的态度，把它当作参考而不是决定性的依据。
替代数据的优势与兴起
替换数据所具备的最大优势，在于其拥有的时效性，以及其具备的颗粒度。众多私人机构能够提供日度的高频数据，或者能够提供周度的高频数据，例如信用卡消费记录，又如线上招聘活动等，这些数据比月度官方数据更加能够反映出经济的即时脉动。
近年间，因数字化进程加快，可获取的替代数据的种类以及数量呈现出爆炸式的增长态势。借助卫星图像去分析零售停车场的车流量，将企业软件使用情况予以汇总，这些新奇的数据维度为经济分析给予了前所未有的精细视角，甚至在官方统计体系外开拓了新的观测途径。
历史脉络与技术支撑
依赖私人数据去对经济进行观察，这可不是什么新出现的现象。早在现代官方统计体系尚未完善起来以前的时候，商人和学者就借助商业库存、铁路货运量这类私人方面的指标以此来判断经济周期。这种传统在数字化的这个时代当中，被技术力量极大地增强了。
当下，具备先进特性的数据处理能力以及算法模型，致使从海量且杂乱无章的私人数据里提取有效信息变成了可能，这在某种程度上对经济分析的方法论予以了重塑，使得基于大数据的实时分析变得更为可行且更为普遍。
私人数据的固有局限性
那种属于私人范畴的数据，存在着一种天然就有的样本偏差方面的问题，比如这么一种情况，有一家从事薪资服务的公司，其客户有可能集中在特定行业或者特定规模的企业那儿，没办法去代表整个经济的情况，它收集数据的目的是为商业运营来服务的，并非是从统计意义角度上所能拥有的全国代表性。
私自数据的统计口径，有可能随时因为商业策略的调整而发生改变，甚至有可能突然停止发布。这样的不稳定性，以及缺乏透明度的状况，致使其难以成为长期、连贯的经济趋势分析之基石，并且也不能够像政府数据那般接受公众以及专业界的严格检验。
官方数据的不可替代性
设计的科学性，样本的广泛性，过程的透明度，这些构成了政府统计的核心价值。比如说，美国劳工统计局所开展的就业调查，其覆盖范围涉及数十万家各种各样的工作场所，并且历经严格的季节性调整以及持续不断的修订，目的在于尽力去反映整体劳动力市场的全部面貌。
官方数据给出了历经数十年的连续且可比的时间序列，这是开展长期经济研究以及政策制定的根基。任何一家私营机构都不容易拥有这样的资源，以及公信力和持续性，去履行这项公共品职能。
处于信息泛滥的这个时代，您是更加倾向于去相信那经过严谨设计的官方数据，还是会更偏向于那更快速且更多元的私人市场信号？欢迎在评论区当中分享您的看法，要是觉得本文存在启发之处，同样也请点赞予以支持。
