研究 2019冠状病毒病期间零售支出对当地情况的响应

评估消费者支出对疫情严重性的反应, 我们计算了每月每100人的COVID死亡人数,每个都会区有1000名居民. Previous research has suggested that voluntary declines in mobility and economic activity were an important driver of economic contraction in the early months of the pandemic (Goolsbee and Syverson 2020; Chetty et al. 2020年)，并且随着COVID病例数量的增加，一个州的经济活动会减少(Chen等人). 2020). 然而, focusing on the local COVID death rate (one reasonable measure of local pandemic conditions) and local consumer spending shows that consumers’ behavior has changed since the first months of the pandemic. 图1展示了我们在系列中跟踪的15个大都市地区每100人的死亡人数,2000名居民在2020年将走上不同的道路.⁴

图1:大都市地区的COVID死亡率在不同时间飙升

Figure 2 demonstrates that consumer spending growth trajectories were quite similar across 市区s over the same time period. 虽然大流行在不同城市的不同时间到达, 消费者一致应对全国突发卫生事件.

图2:城市地区的消费增长率遵循类似的轨迹

到2020年剩下的时间, 支出增长遵循了类似的复苏轨迹, 而在不同的城市地区，新冠肺炎死亡率在不同的时间飙升. 具体地说, we find that the COVID death rate in a 市区 in a given month was not a statistically significant predictor of spending growth.⁵ The relative similarity of spending across 市区s and weak relationship between local spending and local COVID death rates follows research on small businesses and their owners by Kim et al. (2020), 谁提出“业务中断主要归因于与本地感染无关的国家因素?.”

鉴于以往研究的重点是流动性, it is worth noting that one explanation for the smoother recovery of spending despite fears of infection is that consumers are increasingly taking advantage of online commerce. One of the advantages of the 本地商业数据系列 over other  retail spending series is that it provides a breakout of spending growth by channel (online or offline). 如图3所示, 2020年4月之后，在线支出迅速增长，并一直高于2019年的水平.

图3:从2020年4月开始，在线支出迅速增长，全年保持高位

然而, 在2020年3月和4月最初的下跌之后, 到2020年11月，线下支出以类似的速度恢复.

除了消费者跨渠道消费模式的改变, 消费者在零售经济的不同领域改变了他们的消费方式. 如图4所示, 在大流行期间，食品杂货、家居用品和服务的支出保持强劲, 超过前一年的支出增长. 然而, 正如所料, 花费在需要更多面对面互动的活动上, 比如个人护理服务, 餐厅, 当地的交通, 当地休闲业受到的打击最大，复苏最弱.⁶

图4:2020年3月之后，不同产品的支出增长出现了显著差异

We compared how consumers responded to differing COVID death rates and levels of restriction to inform the debate over the costs and benefits of targeted NPIs. We looked at four 市区s with different approaches to NPIs targeting 餐厅 and different trajectories of COVID deaths per 100,居住人口:洛杉矶, 迈阿密, 凤凰城, 和西雅图. 因为消费者可以用本地的线下消费代替非本地的线上消费, 对大都市地区的消费者来说，呈现出的更均匀的复苏可能并不意味着企业的复苏.⁷ 因此，我们在本分析中重点关注餐厅消费，因为这是一个最受欢迎的行业, 如果不是全部, 线上和线下的消费都流向了市区的机构.

Figures 5a and 5b show two 市区s with similar restaurant spending growth trajectories and very different COVID death rates: 洛杉矶 和西雅图. 在两个都市区, 2020年4月的餐厅支出比2019年4月下降了50%以上. 从2020年5月开始，洛杉矶的餐馆被允许以50%的产能运营, 不过从7月开始，他们只能在户外用餐. 在西雅图，餐馆在2020年6月之前不允许在室内经营. 然而, both 市区s saw similar recovery in restaurant spending through the summer even as NPIs changed and 有时 became more restrictive. 2020年11月，随着新冠肺炎死亡率的上升，这两个城市进一步限制了餐馆的运营. 尽管餐馆消费增长最初有所下降, 尽管持续的限制和COVID - 19死亡率不断上升，但它后来还是增加了, 尤其是在洛杉矶. The trajectories of restaurant spending in 洛杉矶 和西雅图 suggest that NPIs alone do not necessarily impede retail activity.

图5a: npi与餐馆消费轨迹的实质性变化无关:洛杉矶

图5b: npi与餐馆消费轨迹的实质性变化无关:西雅图

图5c和5d显示了另外两个具有相似餐厅消费增长轨迹和不同npi的都市区. The nadir of restaurant spending in 凤凰城—approximately −40 percent in April 2020—was less severe than the declines in the other three featured cities despite similar restrictions in March. 凤凰城的餐馆于2020年5月重新开业，没有容量限制, 而迈阿密的室内容量限制为50%. 然而, 从4月到5月，两个都市区的餐厅支出增长变化约为17个百分点. 此外, 餐馆消费继续复苏，尽管, 有时, 更严格的国家行动计划和不断上升的COVID - 19死亡率. 类似于洛杉矶和西雅图, 餐馆支出的复苏在2020年11月停止, 尽管迈阿密和菲尼克斯没有像西雅图和洛杉矶那样改变他们的npi.

图5c: npi与餐厅消费轨迹的实质性变化无关:凤凰城

图5d: npi与餐厅消费轨迹的实质性变化无关:迈阿密

其他研究人员发现，政府关门对经济活动的影响可以忽略不计 在行为的自愿改变之上 and that there was not clear evidence that re-openings led to significant increases in economic activity (Goolsbee and Syverson 2020, Chen等. 2020年，Chetty等人., 2020). 我们的研究结果用一个特定行业的支出和相关npi的最新证据加强了这一说法. 另一方面, 当使用更近期的数据进行分析时, the relationship between economic activity and the severity of the COVID pandemic may be weaker than it was in the spring of 2020.

影响

An initial examination of this novel data source reinforces the idea that while different parts of the country have experienced the tragic effects of the 新型冠状病毒肺炎。 pandemic at different times and with different intensities, 消费增长复苏是一个常见的经济故事. 因为COVID大流行的当地严重程度并不是当地支出增长的重要预测指标, 需要进一步的研究来分析更广泛趋势对当地经济的影响, 比如国情, 我们对病毒不断变化的认识, 流行的疲劳, 接种疫苗的人数也在迅速增加. 类似的, 而npi是否在限制餐馆的支出增长并不明显, 在企业获得有助于支出恢复的工具方面，可能存在重要的不平等. 例如, 在线平台和更新的实体基础设施可能会帮助企业以新的方式接触到客户. 然而, 这两种投资都需要前期和持续的成本，并不是所有的企业都有足够的资源来支付. How local economies recover from the COVID pandemic will be shaped in part by these inequalities and the durability of the changes in spending by product and channel we observe during the pandemic. The 12bet官方 研究所 will continue to research these areas and provide monthly updates to its 本地商业数据系列, 为其他人提供新的数据来源，为当地经济政策提供信息.