利用谷歌趋势识别面临风险的地区 ： 新冠肺炎对美国劳动力市场的影响

BIS 公告No 8利用谷歌趋势识别面临风险的地区 ： 新冠肺炎对美国劳动力市场的影响塞巴斯蒂安 · 多尔和莱昂纳多 · 甘巴科尔塔2020 年 4 月 21 日 国际清算银行公告由国际清算银行的工作人员撰写，并不时由其他经济学家撰写，并由银行出版。这些论文涉及主题，并且具有技术性。其中表达的观点是作者的观点，不一定是国际清算银行的观点。作者感谢 Gilio Corelli 出色的分析和研究援助，并感谢 Loisa Wager 的行政支持。BIS 公告系列的编辑是 Hyun Song Shin 。该出版物可在 BIS 网站 （ www. bis. org ） 上获得。© Bank for International Settlements 2020 。保留所有权利。如果说明来源 ， 可复制或翻译简短摘录。ISSN ： 2708 - 0420 （ 在线 ）ISBN ： 978 - 92 - 9259 - 371 - 1 （ 在线 ） BIS 公告1关键要点有关当地劳动力市场和谷歌搜索的信息可用于构建美国不同地区就业对 Covid - 19 冲击的脆弱性的衡量标准。新冠肺炎的地区风险敞口差异很大 ， 从 2% 的低点到 98% 的高点不等。我们通过显示曝光率较高的地区报告更多与大流行和失业救济金相关的谷歌搜索查询来测试 Covid - 19 曝光率措施的有用性。塞巴斯蒂安 · 多尔莱昂纳多 · 甘巴科尔塔利用谷歌趋势识别面临风险的地区 ： 新冠肺炎对美国劳动力市场的影响1.Introduction新冠肺炎对全球经济造成了沉重打击，一些行业受到的影响尤其严重 ： 运输、休闲和零售业的活动已经崩溃。由于这些部门的雇员人数因地区而异，新冠肺炎对就业的影响将显示出地区差异。更好地了解 Covid - 19 的区域影响可以帮助决策者改进政策措施的设计和有效性。本公告使用疫情爆发前美国当地行业就业数据，结合谷歌搜索的当前数据，确定更有可能受到新冠肺炎影响的地区。我们首先为每个指定营销区域 (DMA) 构建 Covid - 19 就业风险敞口 (简称 CV19 风险敞口) 的衡量标准。DMA 包括多个县, 其中人口可以接收类似类型的媒体内容, 诸如电视节目或报纸。1CV 19 风险敞口反映了受 Covid - 19 影响最大的行业中本地就业的份额。未来几个季度 ， 受影响的地区可能会遭受经济活动的下降。然后，我们通过将其与 Google 搜索的与 Covid - 19 相关的术语及其经济影响的数据进行比较，来验证 CV19 暴露的准确性。具体来说，我们获得有关每个 DMA 的 “电晕 ” 以及“ 失业救济金 ” 和 “EDD ” （ 就业发展部 ） 搜索的相对频率的信息。搜索术语 “电晕 ” 抓住了人们对该病毒的普遍兴趣，以及它对健康或当地经济的潜在影响。寻找失业救济金。1DMA 广泛用于受众测量 ， 由 Nielsen Media Research 在美国编制。 DMA 包括美国绝大多数县 （ 见维基百科 ， “媒体市场 ” ， 访问 2020 年 4 月 1 日 ） 。平均 DMA 包含 25 个县。 2BIS 公告可能会捕捉到新冠肺炎对当地劳动力市场的实际影响。我们表明 ， 风险敞口较高的地区报告的病毒和失业救济金搜索查询明显更多。CV19 暴露与最近的谷歌搜索之间的强相关性表明，基于受重创行业的本地就业的指标可以帮助确定经济上受该病毒影响最大的地区。基于这些发现，这份报告还构建了美国每个县对新冠肺炎的暴露情况，并提供了更详细的疾病风险区域图片。关于大流行的区域影响的更好信息可以帮助决策者设计有效的对策，同时考虑到危机影响的异质性。2.Covid - 19 的区域暴露新冠肺炎对一些行业的影响比其他行业更大。在受灾最严重的行业中，排名第一的是交通运输，就业服务，休闲和酒店以及旅行社。这些行业直接受到社会距离，旅行银行或封锁等遏制措施的影响。另一个正在遭受苦难的行业是采矿 / 石油和天然气 ； 大流行引发了资本流向新兴市场经济体的突然停止和需求下降，从而大幅降低了油价。2我们利用这些受影响最严重的行业的当地就业来衡量疫情对 209 个 DMA 的区域影响。Covid - 19 就业风险敞口 (CV19 暴露) 衡量的是每个 DMA 中由于 Covid - 19 而面临被淘汰迫在眉睫的威胁的工作份额。暴露为零表示没有本地工作面临风险，而较高的值表示更多的工作面临风险。例如，0.25 的值意味着 25% 的当地雇员在受影响最严重的行业工作。3总的来说，在 1.25 亿个工作岗位中，有 4500 万个处于危险之中。对于平均 DMA，34% 的工作面临新冠肺炎冲击。图 1 (上图) 示出了 DMA 及其相应的 CV19 曝光的图。较深的颜色表示较高的曝光。白色的 DMA 有 19 - 30 ％ 的暴露，而深红色的 DMA 至少有 37 ％ 的就业风险。在美国，DMA 暴露量差异很大，从占总就业人数的 19 ％ 到 54 ％ 不等。曝光率最高的地区是拉斯维加斯 （ NV ），大西洋城 （ NJ ） 和米德兰 （ TX ） 。如果 CV19 暴露衡量新冠肺炎在地方层面的真正影响，图 1 中的顶部面板将允许政策制定者确定其区域影响并制定适当的应对措施。问题是 CV19 暴露是否能准确衡量新冠肺炎造成的破坏。原则上，疫情爆发前的当地就业份额提供了当今每个行业实际就业的过时快照。受影响最大的行业中的公司必须裁员的程度也存在不确定性。使用来自不同来源的辅助数据进行验证练习可以减轻对这些潜在不准确性的担忧。3.通过 Google 趋势验证本地 CV19 曝光研究人员越来越依赖 Google 搜索数据来获取经济活动的实时图片 （ Jun et al （ 2018 ） ） 。不出所料 ， 用户还要求 Google 提供有关冠状病毒的信息。图 2 （ 左侧面板 ） 绘制了 Google 搜索术语 “car ” 和“ corona ” 的相对频率2我们遵循 Mro 等人 (2020) 和 Zadi (2020) 提出的行业分类。具体而言，所包括的行业涵盖三位数的北美行业分类系统 （ NAICS ） 代码 ： 211 、 212 、 213 、 481 、 483 、 485 、 487 、 488 、 541 、 561 、 611 、 711 - 713 、 721 、 722 和 811 - 813 。虽然采矿业没有直接受到疫情的影响，但油价暴跌通常与新冠肺炎疫情有关。我们报告了以下排除采矿业的相关性。3县商业模式提供了 2017 年三位数行业水平的美国每个县的详细就业数据。我们将 DMA 暴露计算为受影响行业的就业占每个 DMA 总就业人数的总和。基于给定实体 （ 例如行业或银行 ） 在一个地区的份额的地理风险度量是代理本地风险冲击的常见方式。参见例如 Ator 等人 (2013) 和 Doerr (2019) 。 BIS 公告32020 年 1 月 1 日至 4 月 7 日在美国。 “汽车 ” 是一个术语 ， 随着时间的推移 ， 搜索强度几乎没有变化。相反 ， 从 2 月中旬开始 ， 对电晕的兴趣激增。与电晕相关的搜索量的增加预计美国活跃病例的增加 ， 强烈表明人们正在搜索电晕以了解该病毒。Covid - 19 的就业风险敞口百分比图 1指定营销区域县每个面板都显示了可能受新冠肺炎冲击影响最大的行业的就业份额。顶部面板映射了指定营销区 (DMA) 级别 ， 底部面板映射了县级。深色表示更高的就业份额面临风险 ， 即新冠肺炎风险更大的地区。资料来源 ： 县商业模式 ， 2017 年 ； 作者计算。图 2 （ 右侧面板 ） 显示 ， 自 2020 年 3 月中旬以来 ， 搜索 “失业救济金 ” 或“ EDD ” 的搜索量有所增加。虽然搜索 “灯 ” 等术语没有变化 ， 但搜索“ 失业救济金 ” 的相对而言增加了八倍以上。搜索量的增加与媒体报道公司正在解雇工人的情况相吻合。4In addition to information over time, Google provides geography information on search terms for each DMA. We construct two DMA - level measures based on the intensity of searchases for corona (relative4见《金融时报》 （ 2020a ， b ） 。 4BIS 公告控制术语 “汽车 ”) 以及“ 失业救济金 ” 和 / 或 “EDD ” (相对于“ 灯 ”) 。5这两项措施几乎提供了有关对 Covid - 19 的兴趣和当地劳动力市场状况的实时信息。重要的是 ， 它们使我们能够验证 CV19 暴露是否能捕捉到病毒的经济影响。2020 年 Google 搜索利息随时间变化图 2“电晕 ” vs“ 汽车 ” “失业救济金 ” 和“ EDD ” vs “灯 ” 2020 年 1 月2020 年 2 月2020 年 3 月2020 年 4 月2020 年 1 月2020 年 2 月2020 年 3 月2020 年 4 月关键字:电晕汽车灯的好处每个面板显示 2020 年 1 月 1 日至 4 月 7 日期间 Google 搜索的相对频率。面板显示标题中搜索词的频率 （ “EDD ” = 就业发展部 ） 。资料来源 ： 谷歌趋势 ； 作者的计算。我们发现，CV19 暴露较高的 DMA 也报告了对 “电晕 ” 和“ 失业救济金 ” 的更多搜索。图 3 (左侧面板) 在水平轴上绘制曝光, 并在垂直轴上搜索每个 DMA 的 “电晕 ”, 以及线性拟合。这两种措施之间存在很强的正相关关系 - 换句话说，更容易受到电晕冲击的 DMA 也会搜索更多有关病毒的信息。图 3 （ 右侧面板 ） 为 “失业救济金 ” 或“ EDD ” 的搜索绘制了类似的图片 ： 在更暴露的区域，用户还可以搜索更多有关失业救济金的信息。6暴露与搜索 “失业救济金 ” 之间的强相关性尤其惊人 ： 搜索量仅在过去几周内增加。总而言之 ， 根据当地就业份额计算新冠肺炎的区域影响似乎是一种有效的方法 ： 它可以帮助确定经济上受该病毒影响最大的地区。7为了提供 Covid - 19 影响的更详细的图片 ， 我们构建了美国每个县的曝光率。图 1 (底部面板) 显示了美国各县及其各自的曝光率。在平均县 ， 32% 的工作暴露于 Covid - 19 冲击和县曝光率5Google 趋势没有提供实际的搜索次数。相反，它给出了一个主题相对于另一个主题的搜索百分比。例如，它可以报告说，在洛杉矶 （ CA ），在 “炸玉米饼 ” 和“ 拉面 ” 的总搜索中，有 80 ％ 的搜索是 “拉面 ”，而 20 ％ 的搜索是“ 炸玉米饼 ” 。为了解释任何变化，因此需要一个比较器搜索词，该搜索词不会随时间波动太多。我们选择 “汽车 ” 和“ 灯 ”，它们随着时间的推移几乎没有变化。6将 DMA 中处于危险中的就业份额增加 50 ％ （ 即将 CV19 暴露量从 0.25 增加到 0.75 ） 与 “电晕 ” 的相对搜索频率增加 21 ％ 有关。暴露量增加 50 ％ 与“ 失业救济 ” 的相对搜索频率增加 32 ％ 有关。7面临风险的两个行业受到 Covid - 19 的间接影响 ： 采矿和运输设备制造业。将采矿业排除在 CV19 暴露的建设之外不会对图表 3 中显示的相关性产生重大影响。在左侧面板中，回归得出 β = 45.96，t 值为 4.18 ； 在右侧面板中，γ = 61.15，t 值为 1.96 。包括运输设备制造部门 （ NAICS 336，也涵盖机动车辆制造 ） 略微降低了与两个搜索术语的暴露相关性。100755025003570105140 BIS 公告520406080指定的营销区域搜索失业救济金或 “EDD