通过14亿笔交易跟踪COVID-19危机

商业银行持有的自然产生的数据是丰富的、丰富的、颗粒状的，与经济行为直接相关。这使得它特别适合实时跟踪经济活动。这不仅使它成为一种回顾COVID-19如何影响经济的手段，而且提供了一种以最小延迟评估政策效果的方法。

自危机爆发以来，对这些问题的研究激增。人们担心大流行(和封锁)造成的破坏将导致极其严重的衰退(Baldwin and Weder di Mauro 2020a, 2020b)。还首次尝试评估封锁措施导致的流动限制的影响(Monras 2020)。最具互补性的论文是贝克等人(2020年)和安德森等人(2020年)，前者使用来自个人金融应用程序的金融交易数据样本来研究2020年3月期间美国的支出模式，后者使用来自丹麦一家银行的信用卡消费数据来跟踪丹麦封锁的影响。

在最近的一篇论文中(Carvalho等人，2020年)，我们使用毕尔巴鄂Vizcaya Argentaria, S.A (BBVA)中介的交易数据构建了一个每日支出度量，评估交易数据捕捉西班牙近期经济动态的能力。西班牙受到COVID-19大流行的打击尤其严重。第一例确诊病例于2020年1月31日出现，随后在2月和3月期间疾病逐渐扩散，到2020年4月20日达到200,210例确诊病例和20,852例确诊死亡。2020年3月31日，在全国范围内宣布了严格的封锁政策，并在之后立即实施。我们的目标是准确评估这些事件对跨部门和地理区域支出的影响。

我们的主数据集是由14亿个人信用卡交易建立的。西班牙对外银行的交易“世界”(无论是通过银行发行的信用卡，还是其运营的销售点终端)提供了一份每日支出账目。正如我们在Carvalho等人(2020)中所记录的那样，西班牙对外银行支出的长期时间序列准确地跟踪了西班牙的私人消费。考虑到与每笔交易相关的元数据，我们还能够将高频率的国家层面支出数据分解为地理、部门和线上/线下的日常支出，提供关于西班牙危机发展的更多微观细节。

实时应对2019冠状病毒病危机

在整个研究过程中，我们计算了2020年每一天相对于2019年同一天的支出增长率。然后，我们观察跨部门和地理区域的支出同比增长率的演变，并根据大流行的时间线对其进行解释。

图1显示了西班牙国民支出的演变。我们发现，在2020年3月14日(西班牙政府实施全国封锁)之后的一段时间内，支出出现了大幅、突然和持续的下降。在此期间，西班牙平均每天的总(名义)支出约为一年前(2019年)同一天的一半(-49%)。在图的右侧，我们展示了隐含的合计非持久消费当量，通过校准西班牙对外银行同业拆借利率(BBVA)长期时间序列与官方国民账户得出。这导致非耐用品消费同比下降约13%。

图1全国发卡日消费总额同比增长

笔记:蓝线:原始数据。橙色线:七天，中心移动平均原始数据。左y轴:西班牙对外银行日支出增速;右y轴:通过调整支出增长，隐含的总非持久消费增长日同比增长。

还有证据表明，在封锁之前的几天里，人们有囤积行为。在这段短暂的时间里，年度每日支出增幅最高时，比2020年头两个月观察到的平均增幅高出20个百分点。无论是大规模支出下降，还是囤积行为，都不是在各个部门、贸易形式，甚至是地理单位之间统一发生的。

我们还发现，封城后，线下购物大量转向了线上购物。图2a显示，线上和线下支出都有所下降，但线上支出明显下降，导致线上支出的市场份额大幅稳定增长，增长约50%(图2b)。

图2危机对线上与线下销售的影响

a)全国发卡线上(蓝色)线下(橙色)日均同比增速

b)全国发卡在线交易日均市场份额的七天移动平均值

正如预期的那样，并非所有部门都受到了同样的影响。封锁期间各支出类别的差异很大。与封锁的性质(只允许必要的市场互动)一致，我们发现，与基本必需品相关的商品(如食品和保健/制药产品)或满足需求弹性极低的商品(如烟草)的支出在封锁期间较前一年同期增加了一倍以上。相比之下，在需求弹性较高的商品和服务上的支出(与食品和远离居住地的娱乐、时尚或个人服务有关)几乎消失了。这导致了商品和服务类别之间支出的大量重新分配。

这可以从图3中看出，我们将经济划分为18个大类，并绘制出每个大类市场份额的时间序列。从这个分析扩展，我们下一步将经济划分为76个更窄的定义，并评估市场份额增加最多的10个子部门，和市场份额减少最多的10个子部门。

图3广泛支出类别的市场份额的演变

笔记类别按危机前股票的顺序从上到下排列。红色的横线表示宣布封锁。股价以七天移动平均线表示。

在图4a和图4b中，我们画出了这两类分部门支出和市场份额(分别)的年增长率的变化。

图4表现最好和最差的支出类别的同比增长率和市场份额的演变。

a) 10个表现最好和最差的类别的同比增长率

b) 10个表现最好和最差的品类的总市场份额

总的来说，封城后表现最好的十大支出类别的市场份额从平均20%增加到50%以上。此外，在封城的第一周(以及对封城的预期)，表现最好的行业(所有需求弹性较低的基本和/或商品)的销售出现了非常大幅度的增长，并在此后稳定在没有大流行的情况下大致相同的水平。截然不同的是，不符合封锁措施的社交距离规则的行业(如酒吧和餐馆，或按摩)或被归类为非必需品的行业(如时尚和奢侈品)的绝对崩溃。

关于该流行病影响的地理分布，我们进行了两组工作。我们首先评估了西班牙地区(Spain’s Comunidades Autónomas)水平上的横断面离散度。这些数据显示大流行的发病和发展有差异。然而，不同时间和地区的支出差异似乎只是反映了全国范围内的封锁及其对流动和市场互动的限制。特别是，我们没有发现证据表明(跨区域)对大流行病的不同接触影响了区域支出动态。此外，我们没有发现强有力的统计证据表明贫困地区调整支出的方式与富裕地区不同。

接下来，我们将在更微观的层面上研究支出模式，使用马德里地区邮政编码级别的支出。在这里，我们发现了跨空间异质性效应的证据。在图5中，我们绘制了马德里各个邮政编码的支出分布情况。与2020年1月和2月相比，这一趋势在封城前一周开始显著上升，封城后仍显著上升。

图5马德里各邮政编码的支出年度每日增长的离散(IQR)

在图6中，我们展示了马德里地区封锁前后各地理区域支出变化的“热点图”。

此外，我们对邮政编码水平差异的驱动因素进行了初步分析，发现从支出下降来看，COVID-19病例发病率较高的邮政编码受封锁的影响更大。

图63月9日之前与3月13日之后支出平均同比增速差异热图

请注意:较暗的颜色表示实施封锁后跌幅较大。

结论

该论文提供了一组独特和新颖的事实，说明了在危机积累期间和封锁措施之后支出模式的演变。这有助于量化这些事件的影响，以及它们的成本如何在整个西班牙经济中分配。

此外，我们还表明，这些事实可以通过来自大量自然发生的信息的数据来建立。因为几乎每个国家都有这样的数据，像我们这样的练习可以在许多不同的环境中复制和扩展。这些应该对处理当前的情况有直接的价值，1也可能对长期的未来有帮助。

这些结果有望刺激在经济和金融领域更广泛地利用金融交易数据的努力，这必然需要私营部门、公共部门和学术实体之间的合作。

参考文献

anderson, A L, E T Hansen, N Johannesen和A Sheridan(2020年)，“消费者对covid-19危机的反应:来自银行账户交易数据的证据”，Covid经济学7: 88 - 114。

贝克、S R、R Farrokhnia、S Meyer、M Pagel和C Yannelis(2020年)，“家庭支出如何应对流行病?”2020年2019冠状病毒病大流行期间的消费”，工作文件。

Baldwin, R和B Weder di Mauro (2020a)， 2019冠状病毒病时期的经济学。伦敦:CEPR出版社，VoxEU.org电子书。

鲍德温，R和B Weder di Mauro (2020b)，缓解新冠肺炎经济危机:迅速行动，不惜一切代价．伦敦:CEPR出版社，VoxEU.org电子书。

卡瓦略，V, S汉森，A奥尔蒂斯，J R García, T罗德里戈，J V Rodríguez莫拉和P鲁伊斯(2020)，“T用高分辨率交易数据应对COVID-19危机， cepr dp, 14642。

Monras, J(2020)，”从劳动力流动的角度思考新冠肺炎:从“红色分区”到“绿色分区”’”，VoxEU.org, 3月25日。

尾注

1正在进行的工作将提供关于家庭和企业反应的进一步细节，以及对西班牙放松严格封锁政策的近乎实时跟踪，并将在更新中报告(Carvalho等人，2020年)。