というNBER論文が上がっている。原題は「The Effect of Fiscal Stimulus: Evidence from COVID-19」で、著者はMiguel Garza Casado（ペンシルベニア大）、Britta Glennon（同）、Julia Lane（NYU）、David McQuown（シカゴ大）、Daniel Rich（イリノイ州立大）、Bruce A. Weinberg（オハイオ州立大）。
以下はその要旨。
Policymakers, faced with different options for replacing lost earnings, have had limited evidence to inform their decisions. The current economic crisis has highlighted the need for data that are local and timely so that different fiscal policy options on local economies can be more immediately evaluated. This paper provides a framework for evaluating real-time effects of fiscal policy on local economic activity using two new sources of near real-time data. The first data source is administrative records that provide universal, weekly, information on unemployment claimants. The second data source is transaction level data on economic activity that are available on a daily basis. We use shift-share approaches, combined with these two data sources and the novel cross-county variation in the incidence of the COVID-19 supplement to Unemployment Insurance to estimate the local impact of unemployment, earnings replacement, and their interaction on economic activity. We find that higher replacement rates lead to significantly more consumer spending – even with increases in the unemployment rate – consistent with the goal of the fiscal stimulus. Our estimates suggest that, based on the latest data, eliminating the Federal Pandemic Unemployment Compensation (FPUC) supplement would lead to a 44% decline in local spending. If the FPUC supplement is reduced to $200, resulting in a reduction of the replacement rate by 44%, spending would fall by 28%. Even if the FPUC supplement is reduced to $400, the replacement rate would fall by 29% and spending would fall by 12%. Because these data are available in every state, the approach can be used to inform decision making not just in this current crisis, but also in future recessions.
（拙訳）
政策担当者が失われた所得を補う各種の選択肢に直面した際に、その決定に対して情報を与えるべき実証結果は限られている。現在の経済危機は、地域経済に対する各種の財政政策の選択肢がいち早く評価できるような、地域ごとのタイムリーなデータの必要性を浮き彫りにした。本稿は、リアルタイムに近い2つの新たなデータソースを用いて、財政政策が地域経済活動に与えるリアルタイムの効果を評価する枠組みを提示する。最初のデータソースは、失業申請者について全般的な週次の情報を提供する行政記録である。2番目のデータソースは、日次ベースで利用可能な経済活動の取引レベルのデータである。我々はシフトシェア手法*1を、その2つのデータソース、および、郡ごとのCOVID-19失業保険補完の支給のばらつきという新たなデータと組み合わせて、失業、所得代替、およびそれらの経済活動との相互作用を推計した。我々は、所得代替率が高いほど、失業率の上昇にもかかわらず、消費が有意に増えることを見い出した。これは財政刺激策の目的に適う結果である。我々の推計が示すところによれば、直近のデータに基づいた場合、連邦パンデミック失業補償（FPUC）補完を削減すると地域の支出は44%減少する。もしFPUC補完が［訳注：現在の600ドルから］200ドルに減らされると、所得代替率は44%低下し、支出は28%減少する。FPUCの400ドルへの減額でも、所得代替率は29%低下し、支出は12%減少する。これらのデータはすべての州で利用可能なので、本手法は、現在の危機だけでなく、将来の景気後退における意思決定において情報を提供するものとして利用できる。
