在许多发达经济体中，种族和民族歧视是非法的，但在这些方面仍然存在相当大的隔离。例如，美国几十年来一直禁止在教育、就业和住房方面的种族歧视，但这些领域的种族隔离仍然是现代美国的一个顽固特征(Hellerstein和Neumark, 2008, Boustan, 2011)。在许多国家，酒店和餐馆等“公共设施”中的种族歧视也是非法的。在美国，自1964年《民权法案》(Civil Rights Act)以来，这种歧视一直被法律禁止。然而，我们不知道这些企业的顾客在多大程度上被种族隔离或融合。
消费隔离很重要的一个原因是不同背景的人之间的人际接触可以改善群体间的关系(Pettigrew and Tropp 2006)。在共享消费空间中的随意接触可能会形成一个“世界性的树冠”，这样“信任感的认知和文化基础就建立起来了，这往往会导致更多文明行为的出现”(Anderson 2011)。
消费分离没有得到检验的主要原因是，标准数据源没有对消费者行为进行足够详细的描述，无法衡量这种结果。政府消费调查描述了家庭支出，但它们通常没有确定光顾的企业，也没有覆盖一个地区足够多的家庭，无法估计这些家庭之间的分化。一个很有希望的替代方案是，人们在日常生活中使用在线平台和智能设备所产生的“数字废气”越来越多。这些新数据为社会科学家提供了观察传统方法看不到的个人行为维度的机会。例如，个人喜欢使用谷歌搜索他们不太可能向调查枚举者透露的内容(Stephens-Davidowitz 2017)。关于种族歧视的谷歌搜索流行度的空间变化已被证明可以预测美国总统选举中的选票份额(Stephens-Davidowitz 2014年)。张贴在Yelp上的餐厅评论可以揭露卫生当局之前没有发现的卫生违规行为(Harrison等，2014年)。
在最近的研究中，我们使用Yelp网站用户发布的商业评论来研究纽约市餐馆的消费隔离(Davis et al. 2017)。虽然该网站的用户不是人口的代表性样本，但他们的在线活动提供了他们消费模式的丰富细节，这是其他数据来源无法提供的。这使我们能够描述餐厅消费如何依赖于个人、餐厅和社区的特征，并使用我们的估计来计算消费隔离的措施。我们发现，在纽约市，餐馆消费与住宅相比，种族和民族界限的隔离程度要小得多。随着数字废气的增长，研究人员将能够衡量其他城市和经济生活的其他维度的种族隔离。
消费隔离
我们不能先天地说，在消费方面还是居住方面，按人口划分的种族隔离更大。个人可能出于消费目的而在城市中四处走动的事实，与居住的种族隔离相比，产生了模棱两可的影响。一方面，如果不同的消费者选择共同的目的地，这可能会缓解住宅的空间分离。另一方面，味觉上的人口差异可能会导致个人选择的进一步分化。
为了研究消费隔离，我们使用来自纽约市Yelp用户的数据来估计餐厅光顾决策的离散选择模型。我们允许消费者根据空间摩擦(从家或公司到达餐厅所需的交通时间)、社会摩擦(用户家所在社区和餐厅所在社区之间的人口统计学差异)和餐厅特征(菜肴、评级、价格等)做出决定。我们的估计表明，这三个组成部分对于预测行为都很重要。当一家餐馆离消费者更近，当它位于与他们的种族人口结构相似的社区，当餐馆的评级更高时，消费者更有可能光顾这家餐馆。这些偏好参数与种族有关，因此我们还发现，例如，亚洲用户更有可能光顾提供亚洲菜肴的餐厅。
接下来，我们计算如果纽约市所有居住人口的行为都符合我们的估计，将会出现的消费隔离措施。图1中的地图说明了我们对三个曼哈顿社区的主要结果:哈莱姆区、东哈莱姆区和上东区。地图上的每个点代表每个人口普查区(在地图中划分)5%的居民或消费者。这四种颜色代表了四个不同的人口群体:亚洲人(红点)、黑人(蓝点)、西班牙人(橙点)和白人(绿点)。小组A明确指出，在曼哈顿的这一地区，居住隔离现象相对严重——哈莱姆区居民主要是黑人，东哈莱姆区有大量西班牙裔居民，上东区则以白人为主。
面板B显示了模型预测的每个区域的餐厅顾客的种族组成。虽然不同社区之间仍然存在明显的差异，但B组的消费比a组的居民融合程度要高得多。不同种族和种族的人更有可能在同一家餐厅一起消费，而不是居住在同一个人口普查区。对于整个城市，我们计算了一个“不相似指数”，这是一个衡量消费和居住隔离程度的标准。消费差异大约是居住差异的一半。
图1曼哈顿三个社区的居住和消费隔离
注:这些地图描绘了曼哈顿的第8社区区(上东区)、第10社区区(哈林区中部)和第11社区区(东哈林区)。每个点代表该地区5%的居住人口或预测的餐馆游客。亚洲居民或消费者用红点表示，黑色用蓝点表示，西班牙裔用橙点表示，白色用绿点表示。面板A描绘住宅;面板B表示估计消耗量;面板C描绘了没有空间摩擦的消费;图D描绘的是没有社会摩擦的消费。
空间摩擦，社会摩擦和士绅化
我们通过预测在没有这些摩擦的情况下的消费者行为，说明了空间和社会摩擦对观察到的消费隔离的贡献。图C显示了当我们完全消除空间摩擦时的消费模式，使城市中的每一家餐厅都对任何居民开放，不需要任何旅行时间。C组与B组相比，消费隔离程度有所降低，但这种变化相对温和。空间摩擦导致消费者经常选择住所附近的餐厅，但消费隔离不是简单地继承自居住隔离。
面板D将社交摩擦设为零(并将空间摩擦设为其估计水平)。它显示了消费模式，如果消费者在选择目的地时考虑运输时间和餐厅的特点，但不受餐厅所在社区的种族和民族组成的影响。结果是，在图1所示的每个社区中，消费的集成程度大大提高。人口统计学差异在预测消费者选择方面的重要作用可能反映了一些机制，如对居住人口统计学的偏好，倾向于去位于拥有相同种族或民族的朋友或家人附近的餐馆，或信息集的差异随人口统计学的共同变化。不管确切的机制是什么，我们估计，如果消费者行为不对餐厅区居民人口统计数据、消费者个人身份和居民区人口统计数据之间的差异做出反应，那么整个城市的消费差异将降低约三分之一。
与人口差异相关的社会摩擦意味着，中产阶级化可能会对现有居民的福利产生影响，而不仅仅是与房价变化相关的影响。我们通过计算当前条件下低收入、黑人居多的社区现有居民的餐馆消费预期效用，以及在一个反事实中(周边社区变成高收入、白人居多的地区)来说明这一点。我们发现，由于中产阶级化，现有的居民将遭受福利损失，这主要是由于社会摩擦的增加，而不是餐厅特征的变化。这些人口结构的变化可能会对城市生活的方方面面产生影响，而不仅仅是餐厅消费。
结论
新的数据使经济学家能够研究以前没有记录的经济生活的各个方面。一个特别有希望的来源是伴随大量人类活动的智能设备和在线平台产生的“数字废气”。与大多数传统数据来源相比，这些数据描述个人行为的频率更高，地理细节也更详细。我们使用张贴在Yelp上的餐厅评论来研究纽约市沿种族和民族界限的消费隔离。尽管这座大都市在人口密度和餐馆多样性方面很有特色，但我们的论文首次介绍了消费隔离，并介绍了一种可以应用于研究其他城市、国家和部门的消费隔离的方法。
参考文献
安德森,E (2011),《世界之冠:日常生活中的种族与文明》，诺顿公司。
Boustan, L(2011)，《美国城市的种族居住隔离》，载于N Brooks, K Donaghy和G-J Knaap(主编)，《牛津城市经济与规划手册》，牛津大学出版社。
戴维斯，D R, J I Dingel, J Monras和E Morales(2017)，”城市消费如何隔离?， NBER工作报告23822。
Harrison, C, M Jorder, H Stern, F Stavinsky, V Reddy, H Hanson, H Waechter, L Lowe, L Gravano，和S Balter(2014)，“利用餐厅顾客的在线评论来识别未报告的食源性疾病病例-纽约市，2012-2013，”发病率和死亡率周报63(20): 441 - 445。
Hellerstein, J K和D Neumark(2008)，《美国的工作场所隔离:种族、民族和技能》，《经济与统计评论》90(3): 459 - 477。
Pettigrew, T F和L R Tropp(2006)，“群体间接触理论的元分析检验”，人格与社会心理学杂志90(5): 751 - 783。
Stephens-Davidowitz, S(2014)，“黑人候选人的种族敌意成本:使用谷歌搜索数据的证据”，公共经济学杂志118: 26-40。
Stephens-Davidowitz S (2017),人人都会说谎:大数据、新数据以及互联网能告诉我们的关于我们真实身份的信息，哈珀柯林斯。
