雇主投资对当地社区的社会经济影响

10 月 2024 TABLE OF CONTENTS 前言 4 执行摘要 6 1. 导言 8 1.1 背景背景81.2 本研究的动机和目标8 2. 我们如何评估大型投资的影响 10 2.1 通过三个简单步骤快速指导我们的方法102.2 我们测试了什么影响 ？102.3 我们跟踪他们多久了 ？112.4 我们已经建模的大型投资的特征12 3. 主要发现和见解 16 3.1 大型投资刺激了业务形成的显着增长173.2 失业率持续下降的证据183.3 项目通过提高平均收入来帮助提高繁荣193.4 证据平衡表明劳动力参与率增加203.5 医疗保险市场内明显的替代效应243.6 暴力犯罪率的降低263.7 这一切对中小型企业意味着什么 ？27 附录 2 ： 实证策略 32附录 4 ： 建模结果和敏感性分析 42附录 3 ： 数据组装、格式化和清理 344. 最后的想法 28附录 1 ： 文献综述结果总结 30 前文 这项研究的范围 这个项目调查了大型雇主通过搬迁或开设新企业投资当地社区时对经济社会的影响。研究的经济社会影响范围包括工资和健康保险覆盖的变化以及犯罪率的变化。 由于本研究使用的数据集和选择的经验方法，未能有机会探讨报告中与特定社区相关的积极影响。应进行 additional 研究以探索这些影响，并按性别、种族、退役军人状态及其他关键的经济社会类别对数据进行细分。 同样地，我们无法量化中小企业（SMBs）在某一地区扩张所带来的积极影响。评估某一地区内多家中小企业开业与一笔大型投资相比，所产生的相同、更大还是更小的影响，是未来研究的重要领域。 执行摘要 Oxford Economics 已开展一项开创性的研究项目，旨在深入探讨大型雇主进入当地社区对社会经济影响的新视角。 当一家大型雇主决定通过搬迁或开设新空间来投资当地社区时，往往会伴随着关于该项目将创造多少就业机会的轰动性报道。这些投资可以采取多种形式，包括制造工厂、配送中心和医疗设施等。虽然即时直接的就业增加是显而易见的，但这类信息并不能帮助我们理解这些项目对社区居民日常生活体验产生多大程度的持久影响。这自然引出一个问题：接下来会发生什么？ 总之 ， 我们的研究方法有三个关键步骤 ： 数据收集:1.首先，我们收集了美国各县的大规模投资数据以及 社会经济结果——这些统计指标捕捉了社区生活的重要方面。对于此次研究，我们将前者定义为现场组织的案例。创造了至少 1, 250 个额外的就业机会 1在一个单一的机构。 2. 经济计量模型：接下来，我们估计了一组经济计量模型，以捕捉大规模投资对社会经济结果的影响。简单来说，这些模型通过测试投资前后县相对绩效的变化来工作，并将其与一组基准县（未接受投资）进行比较。 在美国，这个问题引发了激烈的 debate。双方参与者往往持有坚定的观点。不幸的是，这些观点往往不是基于对可用定量证据的冷静评估，而是基于轶事和孤立的例子。此外，正如一句著名的谚语所说，“轶事的复数并不是数据。” 结果应用:3.最终，我们将模型的研究发现应用于追踪影响随时 间的变化，并以更可量化的术语量化投资的影响。 本研究旨在通过填补现有文献中的空白，提供一种客观且基于数据的评估，以了解当新的大型雇主进入社区时会发生什么。借此，我们希望我们的研究能够通过提供将这一讨论重新连接到社区和经济现实的数据，来增强对新雇主投资质量的讨论。 我们发现了什么? •参与率提高了2.1个百分点。额外的动力和繁荣促使一些本可能不参与劳动力市场的工作者加入劳动大军，相当于增加了约1,560名青壮年劳动力。 我们的研究结果表明 ， 新的大型企业形式的投资在开放中为东道地社区带来显著益处。总结而言，这些投资增加了共享繁荣并强化了当地社区的社会纽带。此外，针对“接下来会发生什么？”的研究动机，我们的结果表明这些益处是持续的，并且确实会随着时间逐步增强。 •暴力犯罪率下降了8.1%。我们发现，在投资后的五年内，暴力犯罪的发生率平均降低了8.1%，这与失业率的下降可能有关。从绝对数字来看，这相当于平均减少了140起记录在案的暴力犯罪案件。 特别是在五年后，我们发现，经历大型雇主投资的县相较于未获得此类投资的县，获得了以下好处： •新成立企业数量增长了3.6%。我们发现非常强劲的证据表明，大规模投资刺激了企业成立，与未发生这些投资的情况相比，平均增加了3.6%的企业设立数量。从绝对数值来看，这些大规模投资通常会导致新增近100家新企业。 •私人保险费率上升1.3个百分点。我们在医疗保健保险市场中发现了替代效应的证据。平均而言，选择私人保险的人口比例增加了1.3个百分点，而公共保险（例如，Medicaid）的费率相应下降。从绝对数字来看，典型的影响是使拥有私人医疗保健的人数增加了近1200人。鉴于我们没有发现整体医疗保健覆盖率有任何变化的证据，可以假设这些个人将从如Medicaid等公共保险计划转换为私人保险。 •员工平均工资上涨了1.4%，意味着当地工人获得了更多的繁荣。从绝对值来看，典型的影响是每年为工人的工资增加近635美元，以当前价格计算。 •失业率降低了0.4个百分点。我们发现，平均而言，投资会立即并持续地降低失业率。从绝对数值来看，典型影响是减少了超过210人的失业人数，即超过210名成年人因此而获得了工作机会。 否则就失业了。 1. INTRODUCTION 1.1 背景上下文 当一家大型雇主决定通过扩张或开设新空间来投资当地社区时，往往会伴随着关于该项目将在现场创造多少就业机会的轰动性新闻报道。虽然短期内就业人数的增加是显而易见的，但这类信息并不能帮助我们理解这一举措的全部影响。 这些项目对社区中人们的实际生活产生了多大的持久影响？这自然引出了下一个问题：接下来会发生什么？ 一个全面的 Stakeholder Capitalism 模型，并挤压小型和中型企业（SMBs）。作为我们研究计划的一部分，我们回顾了相关文献。本报告附录一中详细总结了我们的发现。 在美国，这个问题引发了——有时激烈的——辩论。批评大雇主的人士声称这些企业并未充分应用 1.2 本研究的动机和目标 •经济与社会：当前许多文献试图通过经济指标而非社会指标来衡量大规模投资的当地影响。从很多方面来看，这合乎常理。经济影响可以预期与投资有更直接的联系，而且数据通常更容易获取。我们的研究旨在通过宽泛的社会经济视角来弥补这一空白。 在这一背景下，牛津经济研究院旨在评估投资项目对当地社区的经济社会影响。我们设计了这项研究，使其具备以下特点： 驱动未来繁荣的关键因素。然而，在本研究中，我们致力于评估那些“数量上较大”的投资的影响。这种选择受到两个因素的驱动：一是为了保持时效性——更大的投资或大型雇主的投资目前引发了更多的争议；二是出于实际问题考虑——实证识别较小投资的影响可能会更加困难。 •全面考量：鉴于对涵盖大型雇主社会经济影响的行业包容性评估的重视，我们的方法必须覆盖私营部门各个工业领域的企业投资。虽然我们的分析包含一个案例研究，这仅用于丰富报告的叙述内容。另一方面，我们采用的量化实证策略旨在确保能够捕捉到不同经济领域的企业投资。 总体而言，我们希望本研究能提高对新雇主投资的讨论水平，并强调公司需要从更广泛的社会影响角度来理解其投资的重要性。当前的讨论往往局限于个人案例，正如那句著名的格言所言，“轶事的复数并不是数据”。本研究旨在通过客观和数据驱动的方法来解答这些问题，从而解决这一问题。 •理解 动态：尽管存在一些实证证据，这些证据往往仅提供单一时间点的快照评估。然而，大型投资项目对当地社区的影响可能是不稳定的，并且会随着时间推移而演变，受到众多相互作用因素的复杂网络影响。我们的研究方法旨在穿透这种复杂性，以帮助理解这些影响如何随时间变化。 •投资推动进步：所有大小不等的企业投资都是经济进步的标志。 2. 我们如何评估大额投资的影响 在本章中，我们提供了方法论的高层次描述。我们的目标是介绍我们的方法，并使用通俗易懂、避免行话的语言解释与研究发现相关的关键概念，适合广泛的读者群体。本文档附录中的各个部分包含了方法论的详细技术描述，供对此感兴趣的读者参考。 导我们的方法 •劳动力活动：参与率（%），即处于工作年龄且正在工作或积极寻找工作的成年人所占的比例。自新冠肺炎疫情以来，政策制定者对劳动参与率的下降越来越担忧——实际上，在撰写本文时，美国的劳动参与率仍比疫情前的峰值低0.5个百分点。3 为了获得对大规模投资影响更为全面的理解，我们测试了其对一系列结果变量的影响。我们选择具体指标时考虑了通过经济和社会两个视角来研究影响的需求，并且受到了可用数据限制的约束。出于我们的目的，必须能够访问监测选定指标的长时间序列数据（理想情况下追溯至1990年），并且覆盖广泛的美国县市。 1. 数据收集：首先，我们收集了美国各郡大规模投资的数据以及相应的社会经济结果。对于本研究而言，我们将前者定义为组织创造至少1,250个额外就业机会的例子。2在单一机构的现场。 •失业率：劳动力中未就业人口所占的百分比（劳动大军中不在工作的比例）。失业是地方政府政策制定者的主要关注点，原因在于其对受影响个人和家庭的破坏性影响，同时也因为它与各种可能产生更广泛负面影响的活动相关联，如药物滥用等。4 2. 经济计量模型：接下来，我们估计了一组经济计量模型，以捕捉大规模投资对社会经济结果的影响。简单来说，这些模型通过测试该县在投资前后相对于一组基准县（未接受投资）的相对绩效变化来工作。 •企业动态：企业数量。批评者的一个常见观点是，当企业进行大规模投资时，他们会迫使当地现有企业破产。另一方面，大规模投资也可能通过提升社区的经济需求来刺激新企业的成立。 3. 结果应用：最后，我们将模型的研究发现应用于追踪影响随时间的变化，并以更可量化的方式衡量投资效果。 •经济繁荣：年度盈利的平均值。上述两个指标有助于我们了解这些投资可能如何影响社区内创造的就业机会数量。对于政策制定者而言，更为关注的是这些投资是否提升了当地居民的福祉和经济状况。 2.3 我们跟踪他们多久了 ？ 这些结果变量的数据在某些情况下时间序列相当不同。对于六项指标中的四项，我们有1990年至2016年所有年的数据。然而，劳动参与率和健康保险覆盖率的数据分别仅从2005年和2008年开始有记录。此外，我们需要一个县在四年或更多年份的结果数据。之前它仅接收2012年至2016年的投资。这意味着，对于健康保险覆盖率的数据限制在2012年至2016年之间的投资，而对于劳动参与率的数据则限制在2009年至2016年之间的投资。 平衡我们对研究影响时间跨度的兴趣——鉴于这些影响预计会随着时间累积与由于样本量变化而产生的方法论问题，我们选择采用以下规则：5 •为了分析这些投资对失业率、企业数量、平均工资和犯罪率的影响，我们报告了初始投资后七年内的研究成果。 •医疗保健访问情况：医疗保健保险覆盖率（%人口由私人和公共医疗保险覆盖）。医疗保健保险覆盖的范围和构成至关重要。尽管奥巴马总统实施的改革措施大大扩大了医疗保健保险的覆盖面，但由雇主赞助的计划中的个人通常能够享受到更优质的服务。此外，像医疗保险（Medicaid）等扩大后的公共医疗保健保险计划也要求大量的州和联邦支出。 •对于这些投资对我们分析其对医疗保健覆盖和参与率影响的报告，我们展示了初始投资后五年内的研究成果。 这些有限得多的有效样本量对我们如何评估path关于这些投资的影响。所有六个变量在投资后一到三年内的样本是相同的。如图1所示，对于四个具有较长时间序列数据的指标，在第四到第七年期间，样本的变化非常轻微。实际上，在第七年我们能够观察到超过94%的原始样本的影响，而参与率变量的比例下降到47%，健康 care覆盖范围变量则为0%。 •犯罪活动的发生率：每千人记录的暴力犯罪数量。犯罪问题通常是最受当地政策制定者关注的议题之一，直