Metodologia: monitoraggio della ripresa economica della città

Panoramica

L'obiettivo del City Economic Recovery Tracker è quello di creare un pratico controllo settimanale del progresso economico delle principali aree metropolitane delle città degli Stati Uniti sono state scelte in base alla disponibilità di dati e alla diversità di regione. Mentre passiamo alla fase successiva della ripresa, speriamo di poter aggiungere altre città per il confronto.

Abbiamo costruito l'indice generale di recupero della città da componenti che si allineano con la vita delle comunità americane:

• Salute
• Trasporti e mobilità
• Lavori
• Piccole imprese
• Prenotazioni ristorante

Abbiamo richiesto i seguenti criteri per includere un set di dati nell'indice generale:

• Disponibilità: i dati devono essere riportati in modo attendibile, almeno settimanalmente, e disponibili al pubblico. Ci sono più misure che avremmo voluto includere, ma vengono riportate solo mensilmente o trimestralmente e spesso con un ritardo significativo.
• Rilevanza: Per ogni singola misura, un ritorno al valore di riferimento (che tiene conto della stagionalità) dovrebbe riflettere ragionevolmente il normale funzionamento della città. Ad esempio, un ristorante costantemente affollato suggerirebbe che i residenti siano tornati alle loro abitudini precedenti.
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Il City Economic Recovery Tracker è calcolato da una media non ponderata di ciascuno dei cinque sottoindici. Una lettura di 100 è considerata "normale".

Raccolta e analisi dei dati

Indice del tasso di casi COVID-19

Il COVID-19 Case Rate Index rappresenta l'impatto della pandemia sul funzionamento della città.

Dati

Abbiamo scelto di basare il nostro indice di salute sui tassi di nuovi casi per ogni città. Mentre all'inizio della pandemia questa misura è stata influenzata negativamente dalla scarsità di test disponibili, dati di test sono diventati più affidabili e ci aspettiamo che l'individuazione di nuovi casi sia strettamente correlata con la diffusione del patologia. Tenendo presente questo, riteniamo che i tassi di nuovi casi per 100.000 persone siano le misure migliori per monitorare la ripresa in tutte le città.

Fonte

Archivio COVID-19 del New York Times attraverso Approfondimenti sulle opportunità

Trasformazione

Questo è un indice complesso. Lo scopo di questo indice è capire a che punto siamo nel contenimento del virus, in relazione al funzionamento delle città degli Stati Uniti. Pertanto, abbiamo creato l'indice per riflettere quanto segue: quando non ci sono nuovi casi confermati, l'indice sarà 100.

La diffusione di COVID-19 era esponenziale prima che venissero adottate misure per contenere la diffusione e altre ondate sono progredite in modo simile. Pertanto, siamo interessati al tasso di aumento (se i nuovi casi raddoppiano o meno di settimana in settimana) tanto quanto il numero totale.

Per costruire l'indice, utilizziamo la media finale di 7 giorni di nuovi casi confermati per 100.000 persone (tasso di nuovi casi) a partire dal 28 gennaio 2020. Abbiamo basato l'indice sul registro del nuovo tasso di casi per garantire che l'indice segua direttamente il tasso di cambiamento dei casi. Basando l'indice sul registro del numero, si riflette che anche con 30 nuovi casi al giorno ogni 100.000 persone la città non è ancora in grado di tornare alla normalità. Ciò è in linea con le misure che i funzionari sanitari utilizzano per consigliare le pratiche di allontanamento sociale e quindi la fattibilità di molte attività economiche in qualsiasi città. Per le settimane all'inizio dell'anno in cui non sono disponibili dati, impostiamo la linea di base "100".

Indice di mobilità in transito

Il trasporto pubblico è un indicatore della mobilità dei residenti della città e una componente importante dello stato economico di una città. Inoltre, la realtà fisica del trasporto pubblico significa anche che l'utenza è stata particolarmente colpita dalla pandemia.

Dati

Abbiamo utilizzato il Rapporto sulla mobilità della comunità di Google per osservare l'impatto della pandemia sulla rete di trasporto di ogni città, rispetto al "normale". Questi rapporti si basano sugli utenti di Google che hanno visitato/il tempo trascorso nelle stazioni di transito cambiano rispetto ai giorni di riferimento. Un giorno di riferimento rappresenta un valore normale per quel giorno della settimana. Google Community Mobility Reports calcola che il giorno di riferimento è il valore mediano del periodo di 5 settimane tra il 3 gennaio e il 6 febbraio 2020. Google Community Mobility Report definisce le stazioni di trasporto pubblico in modo da includere: stazioni della metropolitana, porti marittimi, parcheggi di taxi, agenzie di autonoleggio e altro ancora.

Fonte

Rapporti sulla mobilità della community di Google attraverso Approfondimenti sulle opportunità

trasformazioni

Per costruire l'indice, prendiamo la media finale di 7 giorni dei valori dell'indice riportati dai Google Community Mobility Reports. Questi valori vengono convertiti in numeri interi per l'indice di mobilità di transito. I rapporti sulla mobilità della community di Google fanno risalire questi numeri di transito giornalieri al 1° marzo. Prima del 1 marzo l'indice è impostato su un valore di "100" o normale.

Indice delle richieste di disoccupazione

Una richiesta di disoccupazione è una domanda di indennità in denaro che un dipendente presenta dopo essere stato licenziato o non essere in grado di lavorare per altri motivi coperti, come la pandemia di COVID-19. In quanto tali, le richieste di sussidio di disoccupazione sono una misura vitale dello stato economico di una città. Nel nostro indice, tutti i cambiamenti positivi sono associati a risultati positivi. Come con il COVID-19 Case Rate Index, un aumento delle richieste di disoccupazione iniziali è visto come una diminuzione dell'indice.

Dati

L'Unemployment Claims Index è costruito sulla base dei dati sulle richieste di indennizzo per l'assicurazione contro la disoccupazione forniti dal Dipartimento del Lavoro (a livello nazionale e statale) e da numerose singole agenzie statali (a livello di contea). Usiamo le affermazioni iniziali a livello di contea riportate dagli stati, che a volte variano nelle loro definizioni esatte (ad esempio, includendo o escludendo alcuni programmi federali). In alcuni casi, gli stati pubblicano solo dati mensili. Per questi casi, stimiamo i valori settimanali della città. A tale scopo, prendiamo la distribuzione delle richieste di risarcimento in tutto lo stato a quella città dal mese disponibile più recente e la applichiamo alla pubblicazione settimanale dei dati a livello statale da parte del Dipartimento del lavoro.

Fonti

• Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti
• Dipartimento per lo sviluppo dell'occupazione della California
• Dipartimento della sicurezza del lavoro dell'Illinois
• Dipartimento del Lavoro dello Stato di New York
• Dipartimento dei servizi per il lavoro e la famiglia dell'Ohio
• Commissione per la forza lavoro del Texas

trasformazioni

L'indice prende l'inverso della variazione percentuale anno su anno delle richieste di disoccupazione. Ad esempio, se le richieste di disoccupazione quest'anno sono 2 volte superiori rispetto all'anno scorso (200% anno su anno), allora l'indice è 50 (100/2). Se le richieste iniziali sono 4 volte superiori rispetto allo scorso anno (400% anno su anno), l'indice è 25 (100/4). Se le richieste iniziali sono le stesse dell'anno scorso, l'indice sarà 100 (100/1). Quindi, quando i numeri delle richieste iniziali tornano al livello visto nel 2019, l'indice aumenterà fino a 100.

Il nostro indice inizia a generare rapporti il ​​25 gennaio 2020, ma non disponiamo di dati per alcune città fino al 7 marzo 2020. Per quelle città e date impostiamo l'indice su un valore di 100.

Indice delle prenotazioni dei ristoranti

I ristoranti sono un indicatore chiave della vita economica e sociale di una città. Sebbene non tutti i ristoranti accettino prenotazioni, nel campione sono inclusi solo gli stati o le metropolitane con più di 50 ristoranti sulla rete OpenTable per il 2019 o il 2020.

Dati

L'indice è creato dai dati di OpenTable che mostrano i commensali seduti ogni anno. I dati sono raccolti da un campione di ristoranti sulla rete OpenTable, incluse prenotazioni online, prenotazioni telefoniche e walk-in. Le fluttuazioni del giorno della settimana vengono contabilizzate confrontando lo stesso giorno della settimana della stessa settimana dell'anno precedente. Il rapporto sui dati di OpenTable inizia il 18 febbraio. Si assume un indice di riferimento di 100 per il 1° gennaio-17 febbraio.

Fonte

Set di dati e metodologia OpenTable completi

trasformazioni

Le percentuali anno su anno vengono convertite in numeri interi per l'indice delle prenotazioni dei ristoranti.

Indice delle piccole imprese

Le piccole imprese sono una parte importante dell'economia locale in ogni città. L'indice delle piccole imprese riflette il numero di dipendenti che lavorano in piccole imprese utilizzando Homebase, uno strumento gratuito di pianificazione e monitoraggio del tempo utilizzato da oltre 100.000 aziende locali. I clienti di Homebase negli Stati Uniti sono costituiti principalmente da ristoranti, alimenti e bevande, vendita al dettaglio e servizi e sono in gran parte aziende di proprietà individuale/gestite da operatori. Questi dati non sono ovviamente indicativi delle tendenze occupazionali del paese nel suo insieme, ma evidenziano piuttosto le piccole imprese "Main Street" che sono particolarmente suscettibili di essere colpite da COVID-19.

Dati

Per comprendere l'impatto di COVID-19 su una città, utilizziamo il rapporto di Homebase sui "dipendenti che lavorano". Questo misura riflette il numero di lavoratori orari con almeno una timbratura per le imprese che utilizzano Casa base. I dati vengono raccolti dalle singole città in base alle attività commerciali nelle aree di servizio metropolitane definite da Homebase.

Fonte

Casa base

trasformazioni

Lo Small Business Index viene creato prendendo una media finale di sette giorni della variazione percentuale dei dipendenti che lavorano in tutte le aziende gestite da Homebase per ciascuna città a una linea di base di gennaio 2020. I dati vengono quindi destagionalizzati utilizzando la variazione percentuale prevista da gennaio per la stessa data del 2019. Infine, i dati vengono trasformati da una variazione percentuale negativa a un numero intero aggiungendo uno (1) e quindi moltiplicando per 100 per ottenere un punteggio dell'indice compreso tra 0 e 100.

Limiti attuali e aree di esplorazione futura

Esistono innumerevoli modi per misurare l'impatto economico del COVID-19. Il City Economic Recovery Tracker non vuole essere un ritratto completo di ogni aspetto economico di ogni città. Ci sono state diverse misure non incluse che si adattano ai nostri obiettivi, ma non sono costantemente o pubblicamente disponibili. Inoltre, è possibile che il futuro panorama economico di ogni città differisca dal suo passato e richieda nuovi indicatori per riflettere meglio tale realtà.

Come per il New York City Recovery Index, il City Economic Recovery Tracker non riflette la ripresa economica di nessun individuo. L'iniqua distribuzione della ricchezza, così come l'impatto sproporzionato della pandemia su Black e residenti latini, ad esempio, si traduce in una vasta gamma di esperienze vissute non riflesse nel indice. Speriamo di essere in grado di integrare i nostri rapporti settimanali con dati più ricchi per poter parlare di queste carenze.

Riconosciamo inoltre che con ogni set di dati ci sono limitazioni. Le richieste iniziali di assicurazione contro la disoccupazione, ad esempio, non riflettono le perdite di posti di lavoro di individui privi di documenti che rappresentano un segmento importante e particolarmente vulnerabile della forza lavoro. Inoltre, l'accuratezza dei dati iniziali sui tassi di casi di COVID-19 è stata influenzata dalla disponibilità di test nei primi giorni della pandemia, tra gli altri fattori.

Ringraziamenti

Questo indice è stato creato dal team di Investopedia Data Journalism con la direzione di Jon Roberts, Ph. D., e in collaborazione con Adrian Nesta, Alexandra Kerr, Elana Duré e Caleb Silver. Un ringraziamento speciale a Opportunity Insights per la loro collaborazione e per aver reso facilmente accessibili così tanti set di dati.