Metod: City Economic Recovery Tracker

Översikt

Målet med City Economic Recovery Tracker är att skapa en praktisk, veckopulskontroll av de ekonomiska framstegen av storstadsområdena i de amerikanska städerna valdes utifrån tillgången på data och mångfald av område. När vi går in i nästa fas av återhämtningen hoppas vi kunna lägga till ytterligare städer för jämförelse.

Vi byggde det övergripande stadsåterhämtningsindexet från komponenter som överensstämmer med amerikanska samhällsliv:

• Hälsa
• Transport och rörlighet
• Jobb
• Små affärer
• Restaurangbokningar

Vi krävde följande kriterier för att en dataset skulle inkluderas i det övergripande indexet:

• Tillgänglighet: Uppgifterna måste rapporteras tillförlitligt, åtminstone varje vecka, och vara tillgängliga för allmänheten. Det finns flera åtgärder som vi skulle ha velat ta med, men rapporteras bara månadsvis eller kvartalsvis, och ofta med en betydande försening.
• Relevans: För varje enskild åtgärd bör en återgång till baslinjen (med hänsyn till säsongsmässighet) rimligen återspegla stadens normala funktion. Till exempel skulle en konsekvent trång restaurang föreslå att invånarna hade återgått till sina tidigare vanor.
  instagram viewer

City Economic Recovery Tracker beräknas utifrån ett ovägt genomsnitt av vart och ett av de fem delindexen. En avläsning på 100 anses vara "normal".

Datainsamling och analys

COVID-19 fallhastighetsindex

COVID-19 fallhastighetsindex representerar pandemiens inverkan på stadens funktion.

Data

Vi valde att basera vårt hälsoindex på nya fallpriser för varje stad. Medan åtgärden i början av pandemin påverkades negativt av brist på tillgängliga tester, testade data har blivit mer tillförlitliga och vi förväntar oss att upptäckten av nya fall kommer att vara nära korrelerad med spridningen av sjukdomen sjukdom. Med tanke på detta tror vi att nya fall per 100 000 personer är de bästa åtgärderna för att spåra återhämtningen i städerna.

Källa

New York Times COVID-19-arkiv via Möjlighetsinsikter

Omvandling

Detta är ett komplext index. Syftet med detta index är att förstå var vi håller på att innehålla viruset, eftersom det hänför sig till hur amerikanska städer fungerar. Därför byggde vi indexet för att återspegla följande: När det inte finns några nya bekräftade fall kommer indexet att vara 100.

Spridningen av COVID-19 var exponentiell innan åtgärder vidtogs för att begränsa spridningen, och ytterligare vågor har utvecklats på samma sätt. Därför är vi bekymrade över ökningsgraden (oavsett om nya fall dubblas vecka för vecka eller inte) lika mycket som det totala antalet.

För att konstruera indexet använder vi det sjunde dagars genomsnittet av nya bekräftade fall per 100 000 personer (ny ärendefrekvens) som börjar den 28 januari 2020. Vi baserade indexet på loggen för den nya ärendefrekvensen för att säkerställa att indexet direkt spårar förändringen av ärenden. Genom att basera indexet på loggen för siffran återspeglar det att även med 30 nya fall per dag per 100 000 invånare är staden fortfarande inte i stånd att återgå till det normala. Detta överensstämmer med åtgärder som hälsovårdstjänstemän använder för att ge råd om social distansering och därmed livskraften för mycket ekonomisk aktivitet i vilken stad som helst. För veckor tidigt på året där inga data finns tillgängliga, ställer vi ut baslinjen '100'.

Transit Mobility Index

Kollektivtrafik är en indikator på rörligheten för stadens invånare och en viktig komponent i en stads ekonomiska tillstånd. Dessutom innebär kollektivtrafikens fysiska verklighet också att ryttarskap har påverkats särskilt av pandemin.

Data

Vi använde Googles communitymobilitetsrapport för att observera pandemins inverkan på varje stads transportnät, relativt "normalt". Dessa rapporter är baserade på Google -användare som besökte/tid som spenderats på transitstationer ändras jämfört med baslinjedagarna. En basliniedag representerar ett normalvärde för den veckodagen. Google Community Mobility Reports beräknar att baslinjedagen är medianvärdet från perioden på 5 veckor mellan den 3 januari och den 6 februari 2020. Google Community Mobility Report definierar transitstationer som inkluderar: tunnelbanestationer, hamnar, taxistationer, biluthyrningsföretag och mer.

Källa

Mobilitetsrapporter för Google Community via Möjlighetsinsikter

Transformationer

För att konstruera indexet tar vi det 7-dagars släpande genomsnittet av indexvärdena som rapporteras av Google Community Mobility Reports. Dessa värden konverteras till heltal för Transit Mobility Index. Google Community Mobility Reports gör att dessa dagliga transiteringsnummer går tillbaka till 1 mars. Före den 1 mars är indexet inställt på ett värde "100" eller normalt.

Index för arbetslöshetskrav

En arbetslöshetskrav är en ansökan om kontantförmåner som en anställd gör efter att ha blivit permitterad eller inte har kunnat arbeta av andra omfattade skäl, till exempel COVID-19-pandemin. Som sådan är krav på arbetslöshetsförsäkring ett viktigt mått på en stads ekonomiska tillstånd. I vårt index är alla positiva förändringar associerade med positiva resultat. Precis som med COVID-19-fallhastighetsindex ses en ökning av initiala arbetslöshetsfordringar som en minskning av indexet.

Data

Arbetslöshetsfordringsindexet är uppbyggt från arbetslöshetsförsäkringsdata från arbetsdepartementet (nationell och statlig nivå) och många enskilda statliga myndigheter (länsnivå). Vi använder de initiala påståenden på länsnivå som rapporterats av stater, som ibland varierar i deras exakta definitioner (t.ex. inkluderande eller uteslutande av vissa federala program). I vissa fall publicerar stater endast månadsdata. För dessa fall uppskattar vi veckovisa stadsvärden. Vi gör detta genom att ta ut fördelningen av statliga fordringar till den staden från den senast tillgängliga månaden, och tillämpa den på den veckovisa statliga nivån från arbetsdepartementet.

Källor

• US Department of Labor
• California Employment Development Department
• Illinois Department of Employment Security
• New York State Department of Labor
• Ohio Department of Job and Family Services
• Texas Workforce Commission

Transformationer

Indexet tar inversen av den procentuella förändringen av arbetslöshetsfordringar från år till år. Till exempel, om arbetslöshetskraven i år är 2X högre än förra året (200% jämfört med föregående år), är indexet 50 (100/2). Om initiala fordringar är 4X högre än förra året (400% jämfört med föregående år) är indexet 25 (100/4). Om initiala fordringar är desamma som förra året blir indexet 100 (100/1). Så när de ursprungliga anspråksnumren trender tillbaka till nivån 2019, kommer indexet att öka upp till 100.

Vårt index börjar rapportera den 25 januari 2020, men vi har inte data för vissa städer förrän den 7 mars 2020. För dessa städer och datum sätter vi indexet till ett värde på 100.

Restaurangbokningsindex

Restauranger är en viktig indikator på en stads ekonomiska och sociala liv. Även om inte alla restauranger tar reservationer, ingår endast stater eller storstäder med 50+ restauranger på OpenTable -nätverket för 2019 eller 2020 i urvalet.

Data

Indexet skapas utifrån OpenTable-data som visar dagliga sittande middagar varje år. Uppgifterna samlas in från ett urval av restauranger på OpenTable-nätverket inklusive online-bokningar, telefonbokningar och walk-ins. Veckodagars fluktuationer redovisas genom att jämföra samma veckodag från samma vecka föregående år. OpenTable -datarapportering börjar den 18 februari. Ett baslinjeindex på 100 antas för 1 januari-17 februari.

Källa

Fullständig OpenTable -datauppsättning och metodik

Transformationer

År-till-år procenttal omvandlas till heltal för restaurangreservationsindexet.

Småföretagsindex

Små företag är en viktig del av den lokala ekonomin i alla städer. Småföretagsindex återspeglar antalet anställda som arbetar i småföretag som använder Homebase, ett gratis schemaläggnings- och tidsspårningsverktyg som används av 100 000+ lokala företag. Homebases kunder i USA består främst av restaurang, mat och dryck, detaljhandel och tjänster och är till stor del individuellt ägda/operatörshanterade företag. Dessa uppgifter är naturligtvis inte vägledande för sysselsättningstrenderna i landet som helhet, utan belyser snarare mindre "Main Street" -företag som särskilt sannolikt kommer att påverkas av COVID-19.

Data

För att förstå effekterna av COVID-19 på en stad använder vi Homebases rapportering av "anställda som arbetar." Detta åtgärd återspeglar antalet timanställda med minst en inklockning för företag som använder Hem bas. Data samlas in från enskilda städer baserat på företag i Metro Service Areas som definieras av Homebase.

Källa

Hem bas

Transformationer

Small Business Index skapas genom att ta ett sjunde dagars genomsnitt av den procentuella förändringen av anställda som arbetar i alla Homebase-hanterade företag för varje stad till en baslinje från januari 2020. Uppgifterna justeras sedan säsongsanpassat med den förväntade procentförändringen från januari för samma datum 2019. Slutligen omvandlas data från en negativ procentuell förändring till ett heltal genom att lägga till en (1) och sedan multiplicera med 100 för att ge ett indexpoäng från 0 till 100.

Nuvarande begränsningar och områden för framtida utforskning

Det finns otaliga sätt att mäta den ekonomiska effekten av COVID-19. City Economic Recovery Tracker är inte tänkt att vara ett komplett porträtt av varje ekonomisk aspekt av varje stad. Det fanns flera åtgärder som inte ingår som passar våra mål, men som inte är konsekventa eller offentligt tillgängliga. Det är också möjligt att varje stads framtida ekonomiska landskap skiljer sig från sitt förflutna och kräver nya indikatorer för att bättre återspegla den verkligheten.

Precis som med New York City Recovery Index återspeglar City Economic Recovery Tracker inte den enskildes ekonomiska återhämtning. Den orättfärdiga fördelningen av rikedom, liksom den oproportionerliga påverkan av pandemin på svart och latinboare resulterar till exempel i ett brett spektrum av levda upplevelser som inte återspeglas i index. Vi hoppas kunna komplettera vår veckorapportering med rikare data för att kunna tala om dessa brister.

Vi erkänner vidare att det finns begränsningar för varje datamängd. Första arbetslöshetsförsäkringskraven speglar till exempel inte arbetsförlusterna hos papperslösa som representerar ett viktigt och särskilt sårbart segment av arbetskraften. Dessutom påverkades noggrannheten i de initiala COVID-19-uppgifterna om fallhastigheter av tillgängligheten av tester under de första dagarna av pandemin, bland andra faktorer.

Kvitteringar

Detta index skapades av Investopedia Data Journalism Team med ledning av Jon Roberts, Ph. D., och i samarbete med Adrian Nesta, Alexandra Kerr, Elana Duré och Caleb Silver. Ett särskilt tack till Opportunity Insights för deras samarbete och för att göra så många datamängder lättillgängliga.