というNBER論文をここの注記で紹介したThe Opportunity Insightsチームが上げている。原題は「How Did COVID-19 and Stabilization Policies Affect Spending and Employment? A New Real-Time Economic Tracker Based on Private Sector Data」で、著者はRaj Chetty（ハーバード大）、John N. Friedman（ブラウン大）、Nathaniel Hendren（ハーバード大）、Michael Stepner（同）、およびThe Opportunity Insights Team。
以下はその要旨。
We build a publicly available platform that tracks economic activity at a granular level in real time using anonymized data from private companies. We report daily statistics on consumer spending, business revenues, employment rates, and other key indicators disaggregated by county, industry, and income group. Using these data, we study the mechanisms through which COVID-19 affected the economy by analyzing heterogeneity in its impacts across geographic areas and income groups. We first show that high-income individuals reduced spending sharply in mid-March 2020, particularly in areas with high rates of COVID-19 infection and in sectors that require physical interaction. This reduction in spending greatly reduced the revenues of businesses that cater to high-income households in person, notably small businesses in affluent ZIP codes. These businesses laid off most of their low-income employees, leading to a surge in unemployment claims in affluent areas. Building on this diagnostic analysis, we use event study designs to estimate the causal effects of policies aimed at mitigating the adverse impacts of COVID. State-ordered reopenings of economies have little impact on local employment. Stimulus payments to low-income households increased consumer spending sharply, but had modest impacts on employment in the short run, perhaps because very little of the increased spending flowed to businesses most affected by the COVID-19 shock. Paycheck Protection Program loans have also had little impact on employment at small businesses. These results suggest that traditional macroeconomic tools – stimulating aggregate demand or providing liquidity to businesses – may have diminished capacity to restore employment when consumer spending is constrained by health concerns. During a pandemic, it may be more fruitful to mitigate economic hardship through social insurance. More broadly, this analysis illustrates how real-time economic tracking using private sector data can help rapidly identify the origins of economic crises and facilitate ongoing evaluation of policy impacts.
（拙訳）
我々は、民間企業の匿名化されたデータを用いて、粒状レベルの経済活動をリアルタイムで追跡する、一般に公開されたプラットフォームを構築した。我々は消費支出、企業収入、雇用率などの主要な指標についての日次統計を、郡、業種、および所得階層で分解して公表する。これらのデータを用いて我々は、COVID-19が経済に影響したメカニズムを、その影響の地理上の区域および所得階層における不均一性を分析することにより、調査した。まず我々は、特にCOVID-19の感染率が高い地域ならびに対面でのやり取りを要求される部門で、高所得者が2020年3月半ばに支出を急速に減らしたことを示す。この支出の減少は、高所得家計に対面でサービスする企業、とりわけ富裕なZIPコードに所在する小企業の収入を大きく減らした。こうした企業は、低所得の被雇用者の大半を一時解雇し、それは富裕な地域での失業給付申請の急増につながった。この診断的分析に基づき我々は、イベントスタディ手法を用いて、COVIDの負の影響を和らげることを狙った政策がもたらした効果を推計した。州の経済再開指令は地域の雇用にあまり影響しなかった。低所得家計への刺激策による給付は消費支出を急増させたが、短期の雇用への影響は小幅だった。それはおそらく、増加した支出がCOVID-19で最も影響を受けた企業にはほぼ回らなかったためである。給与保護プログラムによる融資も小企業の雇用にあまり影響しなかった。以上の結果は、総需要を刺激したり企業に流動性を提供したりする伝統的なマクロ経済政策は、消費支出が健康上の懸念で制約されている時には、雇用を回復する能力が損なわれているかもしれない、ということを示唆する。パンデミックの間は、社会保険で経済的困難を和らげる方がより有益であろう。もっと全般的な話をすれば、本分析は、民間部門のデータを用いてリアルタイムに経済を追跡することによって経済危機の発生源を速やかに突き止め、政策効果の同時並行的な評価を可能にすることを示した。
