实时大数据在经济问题与公共政策分析中的应用 哈佛经济学教授拉杰·切蒂（Raj Chetty）是经济学界冉冉升起的学术巨星。29岁成为哈佛经济系史上最年轻的终身教授之一，2008年《经济学人》杂志将其列为全球八位顶级的青年经济学家之一，2013年获得有“小诺贝尔经济学奖”之称的约翰·贝茨·克拉克奖。传统经济学研究所采用的低频经济统计数据具有滞后性，且难以捕捉到不同地区、群体经济行为的差异性。切蒂在哈佛经济系开设的《用大数据解决社会和经济问题》结合当下最热门的大数据分析方法与经济学基础知识，开辟了区别于传统经济学教学方法的视角与路径（课程分享链接：https://opportunityinsights.org/course/）。 在近期研究中，切蒂聚焦于采用实时大数据追踪、分析新冠疫情对大众、商业以及社区的影响，并评估经济复苏政策的效应。切蒂在公共经济学方面的研究被誉为政府大数据研究的“圣杯”，本期文章介绍了切蒂关于实时经济大数据研究的最新进展和发现，有助于我们进一步了解大数据经济研究的前沿方法与应用（原文链接：How Did COVID-19 and Stabilization Policies Affect Spending and A New Real-Time Economic Tracker Based on Private Sector Data 前言： 切蒂团队构建了实时大数据平台以此追踪经济活动行为。平台根据国家、行业以及收入群体进行分类，实时报告消费支出、商业收入、就业率以及其他关键指标等统计数据。在这些数据基础上，切蒂团队通过分析新冠疫情在不同地理区域和收入群体间影响的差异性，深入研究了新冠疫情的经济影响机制。此外，切蒂还评估了疫情应对政策的影响，指出经济重启政策对地区就业影响极小，传统的宏观经济工具包括刺激总需求或对商业部门提供流动性等举措收效不明显。切蒂的研究有助于我们理解如何利用私人部门数据快速界定经济危机的根源，并对政策影响作出后续评估。 传统的经济统计方法（如居民和企业调查数据）由于采用低频数据，具有一定的时滞性。另外，这一类统计数据难以分析区域或子群体的差异性。切蒂团队的研究弥补了传统经济学研究方法的不足，他们采用高频实时大数据分析新冠疫情的经济影响。首先，他们通过分析信用卡及借记卡消费数据聚焦疫情对不同收入群体消费支出的影响。其次，切蒂进一步分析消费支出减少对商业尤其是不同地区中小企业的打击。基于地理信息的大数据分析对研究劳动力市场（如劳动力流动）等信息方面发挥重要作用。但是，切蒂团队认为经济重启对经济复苏影响有限，针对由公共卫生危机导致的消费支出下降问题，传统的宏观经济工具包括刺激需求或提供流动性等政策在短期内都难以发挥重要作用，更重要的举措应是有效控制病毒流行以此恢复投资者和消费者信心。与此同时，相比于经济刺激方案。此次危机更应关注社会保障措施以此减少低收入群体的经济负担。同时，针对不同地理区域出台相应的政策也将有助于这些地区的经济复苏。 方法与数据： 切蒂等通过搜集匿名大数据构建起消费支出、就业以及其他指标指数。但在搜集、处理大数据时会遇到以下挑战： 首先，由于数据的分散性以及抽样不具代表性，研究时需要比较样本量与全国基准数据的差别，以此准确描述特定的经济行为。 其次，对于异常数据需要找到原因，并采用特定的方法处理异常值，保证数据的连续性与稳定性。 第三，许多数据集会出现较大的周期性波动，需要通过加总数据的方法处理数据波动，例如采用7天的变化平均值处理每日的数据波动，同时对季节性变化数据进行处理等。 第四，研究采取指数值报告百分比变化。 最后，研究团队会定期发布高频数据，但允许一定的时滞（通常是一周）对数据进行调整。 此次研究大数据分析类别包括：1）消费者支出，该类数据通过收集消费者信用卡与借记卡支出信息作为数据来源；2）小企业营业收入信息，该类数据通过采集小企业商户信用卡交易信息获得，包括地理位置信息；3）就业和收入信息，该类信息通过为低收入群体服务的金融机构收集低收入群体就业及收入信息，此类数据也包括就业人群地理位置信息；4）招聘信息，该类信息通过招聘网站的数据获得；5）教育信息，该类数据通过在线教育机构获取；6）公开信息源，包括失业保险申请、新冠疫情相关数据、Google基于地理位置的人口流动信息等。 COVID-19经济影响： 3.1 消费者支出 研究发现高收入群体消费下降幅度（下降39%）大于低收入群体（下降13%）；需要密切接触的服务部门消费例如酒店、交通、餐饮服务等减少比例较大；与2009年经济危机之后耐用品消费下降不同，此次新冠疫情危机导致服务消费大幅减少；居民消费减少的原因很大部分是出于对公共卫生危机的担忧，而非当前或预期收入减少。居民支出减少的新形式也对商业和劳动力市场带来不一样的负面影响，需要采取与此前危机不同的政策响应。 3.2 商业利润 由于缺少公司层面数据，切蒂团队采用地理信息数据考察支出剧减对企业所造成的影响。研究发现，大城市富人区的小企业受影响程度更大，这与居民消费支出的结果保持一致。疫情严重及人口密度大的地区小企业面临收入剧减的情况。具体来说，租金高地区需要密切接触的服务业企业收入下降较大，较多企业面临倒闭。 3.3 就业率及低收入 疫情对小企业的冲击导致众多小企业破产倒闭或裁员缩减成本。研究发现租金高地区的小企业裁员更多，同时这些地区的企业招聘也大幅减少，造成这些地区较高的失业率。这些地区的低收入人群支出降幅也较大。
政策评估： 本文主要研究以下三项政策应对措施：（1）各州主导的经济重启计划；（2）旨在提振消费支出和提高就业的财政刺激计划；（3）向小企业提供贷款，保障就业。 首先，研究发现各州主导的经济重启计划对经济复苏影响并不明显，并不能有效刺激支出增长。支出剧减这一部分原因主要在于人们对公共健康的担忧，而非州政府所采取的隔离政策，在这一背景下政府所采取的经济重启政策很难消除健康风险，带动经济增长。 其次，美国于3月颁布的新冠援助、救济和经济保障法案（CARES ACT）为史上最大经济刺激法案，截止至2020年5月31日已为近1600亿人提供了2670亿美元经济援助。采用实时大数据分析看出，经济刺激方案提升了整体的支出水平，但受影响最大的部门支出并没有明显提升。此外，刺激方案反而导致区域间小企业的收入差别越来越大。在刺激方案下，低租金地区的小企业收入已回到危机前水平，但高租金地区的小企业收入对比1月份下降40%。 第三，美国提出的薪酬保障计划（Paycheck Protection Program，PPP）向中小企业提供直接援助保障就业。但研究发现PPP计划对稳定小企业就业作用不大，主要是因为援助保障资金并没有定向投向受影响最大的行业部门，反而是诸如科研、技术服务行业部门的企业获得更大份额的补助，但这些部门本身就业并没有受到很大影响。 结论： 切蒂的研究阐明了实时大数据在经济政策研究中的应用及意义：首先，大数据可以用于研究跨区域的异质性。这一方法可以快速找到经济危机的根源并做出判断；第二，数据可用于对当下实施的政策进行快速评估，并对政策响应做出微调。 总的来说，可以采用私人部门的实时大数据构建起“实时国民账户”。大数据平台可以生产出大量现有数据中不易发现的深层次信息，这对于理解未来经济活动和政策制定具有巨大的意义。 | 
发表于 2020-7-22 11:46:19
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