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The Economic Impacts of COVID-19: Evidence from a New Public Database Built Using Private Sector Data
本文利用私营企业的匿名数据构建了一个可公开获取的数据库,实时、细粒度地追踪美国经济活动。我们报告按县、行业和收入组分解的消费者支出、企业收入、职位空缺和就业率的周度统计数据。利用这些公开数据,我们通过分析疫情冲击在不同子群体间的异质性,揭示了新冠疫情对经济的影响。高收入个体在2020年3月大幅削减支出,尤其是在需要面对面互动的行业。支出的减少极大地降低了富裕、密集地区小企业的收入。这些企业大量裁员,导致大范围失业,尤其是这些地区的低薪工人。高薪工人经历了持续数周的V型衰退,而低薪工人则经历了幅度更大、更持久的失业。尽管到2021年12月消费者支出和职位空缺已完全恢复,但在最初受冲击严重的地区,低薪工作的就业率仍然低迷,表明劳动力需求的暂时下降导致了劳动力供给的持续减少。在此诊断性分析的基础上,我们评估了旨在阻止经济活动螺旋式下降的财政刺激政策的效果。现金刺激支付在疫情早期导致支出急剧增加,但在疫情后期反应要小得多,尤其是对高收入家庭。边际消费倾向的实时估计比历史估计能更好地预测后续几轮刺激支付的影响。总体而言,我们的研究结果表明,财政政策可以遏制消费支出和失业的二次下降,但当消费支出的初始冲击源于健康担忧时,财政政策无法恢复充分就业。更广泛地说,我们的分析展示了由私营部门数据构建的公共统计数据如何支持许多研究和实时政策分析,为实证宏观经济学提供了一种新工具。
Abstract
We build a publicly available database that tracks economic activity in the United States at a granular level in real time using anonymized data from private companies. We report weekly statistics on consumer spending, business revenues, job postings, and employment rates disaggregated by county, sector, and income group. Using the publicly available data, we show how the COVID-19 pandemic affected the economy by analyzing heterogeneity in its effects across subgroups. High-income individuals reduced spending sharply in March 2020, particularly in sectors that require in-person interaction. This reduction in spending greatly reduced the revenues of small businesses in affluent, dense areas. Those businesses laid off many of their employees, leading to widespread job losses, especially among low-wage workers in such areas. High-wage workers experienced a V-shaped recession that lasted a few weeks, whereas low-wage workers experienced much larger, more persistent job losses. Even though consumer spending and job postings had recovered fully by December 2021, employment rates in low-wage jobs remained depressed in areas that were initially hard hit, indicating that the temporary fall in labor demand led to a persistent reduction in labor supply. Building on this diagnostic analysis, we evaluate the effects of fiscal stimulus policies designed to stem the downward spiral in economic activity. Cash stimulus payments led to sharp increases in spending early in the pandemic, but much smaller responses later in the pandemic, especially for high-income households. Real-time estimates of marginal propensities to consume provided better forecasts of the impacts of subsequent rounds of stimulus payments than historical estimates. Overall, our findings suggest that fiscal policies can stem secondary declines in consumer spending and job losses, but cannot restore full employment when the initial shock to consumer spending arises from health concerns. More broadly, our analysis demonstrates how public statistics constructed from private sector data can support many research and real-time policy analyses, providing a new tool for empirical macroeconomics.
高收入群体支出骤降是总支出下降主因
截至2020年4月,总支出较2020年1月下降的部分中,来自收入最高四分位邮编家庭的贡献占41%,而最低四分位仅占12%。高收入家庭最初就占较大支出份额,且削减幅度更大。支出下降集中在酒店、餐饮等需面对面互动的服务,表明健康担忧而非收入或财富减少是主因。
高租金地区小企业收入降幅远大于低租金地区
2020年1月至4月中旬,最高租金邮编地区的小企业收入下降61%,而最低租金邮编地区仅下降31%。控制县固定效应、行业固定效应及高薪工人密度后,租金梯度依然显著。这说明富裕、密集地区的小企业承受了更大的需求冲击。
低薪工人失业更严重且持续更久
截至2020年4月15日,工资处于疫情前最低四分位的工人就业率下降39%,而最高四分位仅下降14%。到2021年12月,低薪工人就业量仍比基线低12%(调整工资增长后)。高薪工人就业在2020年6月已基本恢复,而低薪工人就业恢复缓慢,显示劳动需求冲击引发了持续的劳动供给下降。
财政刺激初期有效但后期对高收入家庭失效
2020年4月刺激支付后,高收入家庭每收到1200美元在第一月多支出732美元;2021年1月刺激支付后,这一响应降至每1200美元仅35美元,而低收入家庭从442美元降至187美元。实时估计的边际消费倾向比历史估计更能准确预测后续刺激效果。财政政策可遏制支出二次下降,但无法解决源于健康担忧的就业损失。
核心解释变量
高收入家庭消费支出下降(以邮编收入中位数分组)、租金水平(衡量富裕与密集程度)、初始就业冲击规模、刺激支付时间
被解释变量
消费者支出(信用卡和借记卡支出)、小企业收入、低薪工人就业率、高薪工人就业率、职位空缺、边际消费倾向
样本与数据
美国县级和邮编级数据,时间范围2019年1月至2021年12月。数据来源包括Affinity Solutions卡交易数据、Womply小企业收入数据、Paychex与Intuit工资单数据、Earnin工人级数据、Lightcast岗位空缺数据及公共统计数据(UI申请、新冠病例、Google流动性报告)。
识别方法 / 模型设定
利用地理与收入组间需求冲击的异质性进行识别:比较不同租金邮编地区的小企业收入变化、不同收入组家庭的支出变化;采用双重差分法评估刺激支付效果,比较支付前后与2019年同期;使用事件研究法分析州级封锁与重新开放政策;通过分箱散点图和横截面回归量化租金梯度。
内生性及稳健性检验
将私营部门数据系列与官方基准数据(MARTS、CES、JPMorgan Chase匿名数据)进行对比验证;控制县固定效应、行业固定效应、高薪工人密度、人口迁移、新冠病例率、UI福利周数等变量;对样本选择、工资增长、行业与地理错配等因素进行检验;利用多种数据来源交叉验证核心结论。
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