COVID-19大流行导致许多国家实施了社交距离、封锁和旅行限制，导致世界经济出现和平时期前所未有的崩溃。“大封锁”对就业和消费支出的实时影响已被广泛记录(例如Bartik等人2020年，Chetty等人2020年，Villas-Boas等人2020年)。然而，对于这场危机如何影响通胀，人们所知甚少。
在一篇新论文中(Jaravel和O 'Connell(2020))，我们使用实时扫描数据来记录通货膨胀的模式。我们希望我们的方法可以作为一个模板，促进在经济危机期间快速诊断通胀风险，实时利用扫描仪数据和适当的价格指数。
“大封锁”会对需求和供应造成重大冲击(例如，Brinca等人，2020年，Guerrieri等人，2020年)。因此，这场危机可能导致通货紧缩、反通货膨胀或更高的通货膨胀。由于不确定性增加以及收入和流动财富减少，总需求下降可能导致通缩压力。相反，由于供应链中断和社会距离限制对劳动力供应的影响，生产成本上升也可能产生通胀压力。通过关闭某些经济部门，“大封锁”可能导致需求模式的改变，从而转化为企业行使市场权力程度的变化，从而影响均衡通胀。这些压力因部门而异，因此通胀也可能会有所不同。部门通胀的异质性可能反过来传导给各个家庭不同的通胀体验。
准确而及时地衡量通胀，对于制定旨在为复苏铺平道路的政策至关重要——无论是对负责维持价格稳定的央行行长，还是负责设计旨在减轻经济冲击对弱势群体影响的转移支付计划的政策制定者来说，都是如此。
扫描器数据，即大量家庭样本记录快速消费品的购买情况，为跟踪经济中一个重要部门的价格变化提供了一种方式。这类数据对于跟踪危机期间的通货膨胀有许多关键优势，包括它们包含数百万的交易价格、最新的支出权重以及有关家庭社会人口特征的信息。
在Jaravel和O 'Connell(2020)中，我们利用Kantar快速消费品采购小组的英国实时扫描仪数据来跟踪大封锁期间快速消费品(即杂货产品，包括食品、酒精和非食品)的价格变化。我们使用了截至5月中旬的2020年3万多户家庭和1300万笔交易的信息，以及2013年至2019年同期的数据。我们以经济理论为基础计算价格指数，使我们能够衡量不同产品类别和家庭的通货膨胀。我们建立了四个发现。
首先，我们记录了通货膨胀的大幅飙升。在图1中，我们显示了2013年至2020年所有年份截至5月17日的五个月累计月度通胀。2020年前三个月，环比通胀率接近零，与前几年相似。然而，在3月18日至4月17日，通货膨胀率大幅上升2.4个百分点。4月18日至5月17日，出现了适度通缩，但价格仍远高于封锁前的水平。
图1每月累计通货膨胀
笔记:根据使用凯度快速消费品采购面板的链式费雪价格指数计算。
源: Jaravel和O 'Connell(2020)。
这种通胀飙升在所有比较年份中都是前所未有的，比正常情况下一年发生的通胀还要高。我们发现，价格上涨主要发生在英国封锁的第一周(2020年3月23日开始)，一个关键的驱动因素是促销交易的比例下降，因为零售商减少了价格促销和数量折扣。促销活动的下降与大萧条时期形成了鲜明对比，在大萧条期间，消费者在打折时购买了更多商品(英国的证据见Griffith et al. 2016，美国的证据见Nevo and Wong 2019)。
其次，我们发现，产品种类的减少会加剧通货膨胀。通常情况下，连续两个时期之间的通货膨胀是通过比较这两个时期的产品价格来计算的。然而，消费者的有效生活成本也受到新产品撤出或进入的影响;在其他条件相同的情况下，如果可获得的产品更少，消费者的情况就会更糟。在图2中，我们展示了2020年和前几年每周购买的独特产品数量的演变。在封城开始之前，与往年类似，每周销售的产品数量稳定。然而，自封城开始以来，我们观察到的购买产品数量下降了约8%。这就导致了产品种类的减少，从而削弱了消费者的有效购买力。
继Feenstra(1994)之后，我们根据消费电子展的偏好表明，与前几年产品种类扩大而不是缩小相比，产品种类的减少相当于额外通胀85个基点。总体而言，如果考虑到产品种类减少，封锁第一个月的环比通胀较前几年同期上升了3个百分点以上。
图2产品种类
笔记:每周购买唯一的upc数量，以前四周的平均值标准化。红色垂直线表示封锁的第一周。使用Kantar快速消费品购买面板计算。
源: Jaravel和O 'Connell(2020)。
第三，我们记录了各个家庭通货膨胀率的异质性。每个家庭都会经历不同的价格变化，这取决于他们选择购买的产品。随着时间的推移，我们观察相同的家庭，我们能够计算出特定家庭的通货膨胀率。在图3中，我们显示了2019年12月18日至2020年5月17日期间家庭特定通胀率的分布。我们还绘制了前一年同期的分布。在2019年和2020年，特定家庭的通胀都有很大变化:2020年的标准偏差为1.7个百分点，高于上一年的1.5个百分点。然而，在2020年，几乎所有家庭都将经历通货膨胀;相比之下，在2019年，只有不到一半的家庭通货膨胀率为正。
图3特定家庭通货膨胀率
笔记:特定家庭通货膨胀率的分布，使用凯度快消品购买面板的固定基础费雪价格指数计算。
源: Jaravel和O 'Connell(2020)。
第四，我们研究了不同产品类别的通胀异质性。扫描仪数据还允许我们测量特定产品类别的通货膨胀率。在图4中，我们展示了封锁第一个月的通货膨胀率分布，以及与2019年同月的比较;与2019年相比，各产品类别的通货膨胀率分布已右移。在封锁的第一个月，13%的产品类别经历了通货紧缩，而超过一半的产品类别在去年同期经历了通货紧缩。此外，特定类别通货膨胀率的差异有所增加，这与不同部门受到不同冲击的事实一致。一个自然的假设是，通货膨胀的增加可能是由一些需求大幅增加的类别所驱动的。然而，我们的研究表明，许多类别的通胀都在上升，包括那些产出下降的类别。在产量增加和减少的类别中，类别级别的平均通胀率均为3.2%。
图42019年3月18日至4月17日及2020年产品类别通胀率
笔记:分销产品类别特定通货膨胀率计算与链式费舍尔价格指数使用凯度快速消费品购买面板。
源: Jaravel和O 'Connell(2020)。
我们能从这些发现中得到什么关于暴胀动力学的教训呢?在封锁期间，几乎所有家庭和几乎所有产品类别都经历了异常高的通货膨胀。鉴于金融市场预计COVID-19大流行将是一种反通胀冲击，这一发现值得注意(Broeders等人，2020年)。通货膨胀的普遍性，以及即使在产出下降的产品类别中也能观察到这一事实，都指向了滞胀的风险。
当然，现在肯定地说持续的滞胀是否会成为现实还为时过早。虽然高物价水平持续了数周，但通胀飙升与一次事件同时发生，即开始封锁;此外，我们没有观察家庭消费篮子的整体(例如，租金和服务不包括在内)。尽管如此，央行、财政当局和统计机构密切监测未来的通胀风险至关重要。我们的工作强调了实时扫描仪数据在这方面的优势。人们可以实时跟踪分散产品的消费模式变化，观察促销活动和产品种类的变化，所有这些都是通货膨胀的重要驱动因素，通常被统计机构忽视。
参考文献
Bartik, A W, M Bertrand, Z B Cullen, E L Glaeser, M Luca和C T Stanton(2020)，“小企业如何适应covid-19?来自调查的早期证据”，NBER工作论文26989。
Broeders, D, G Goy, A Petersen和N de Vette(2020)，”评估COVID-19对基于市场的通胀预期的影响， VoxEU.org, 5月19日。
Chetty, R, J N Friedman, N Hendren，和M Stepner(2020)，”实时经济学:利用私营部门数据跟踪COVID-19对个人、企业和社区影响的新平台”。
Feenstra, R C(1994)，“新产品品种与国际价格的衡量”，《美国经济评论》, 157 - 177。
格里菲斯，R, M O 'Connell和K Smith(2016)，“货比三家:家庭如何在大衰退期间调整食品支出”，受到经济83(330): 247 - 280。
Guerrieri, V, G Lorenzoni, L Straub和I Werning (2020)， covid-19的宏观经济影响:负供给冲击会导致需求短缺吗?， NBER技术报告。
Jaravel, X和M O 'Connell(2020)，”大封锁期间通胀飙升，产品种类下降， CEPR讨论文件14880。
Nevo, A和A Wong(2019)，“时间和市场商品之间的替代弹性:来自大衰退的证据”，国际经济评论60(1): 25-51。
博阿斯，S B, J西尔斯，M博阿斯和V博阿斯(2020)，“我们是呆在家里，让曲线变平吗?”
