Local Commerce Data Series: Pandemic Spending-澳博官方网站app

April 2021

COVID-19 has rapidly transformed everyday life. 虽然大流行的范围是全球性的，但消费者在当地受到经济影响.

帮助决策者了解COVID-19大流行对当地经济的影响, 我们创建了一个本地商业数据系列，它提供了一个基于地点的本地消费视图. 基于平均每月超过7000万信用卡和借记卡用户的交易, the series provides a view of local commerce spending growth.

可下载的数据和图表显示了16个都市区的年增长率和当地商业支出的增长贡献. “国家”观点被构建为这16个都市区的总体趋势. 对于所有地区，增长是按消费者年龄、产品类型(如.g. restaurants), and channel (i.e. 在线/离线)，以帮助当地利益攸关方更好地了解消费者支出在大流行之前和期间的变化.

With spending growth continuing to decline after October 2020, 城市的增长率是自2020年7月之前以来的最低水平

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cur_periodid	水平	growth_rate
2019-01	Atlanta	0.058200254
2019-01	Seattle	0.106540533
2019-01	San Francisco	0.194660931
2019-01	San Diego	0.127566422
2019-01	Portland	0.05077627
2019-01	New York	0.10076935
2019-01	New Orleans	0.023489644
2019-01	迈阿密	0.152645235
2019-01	Phoenix	0.159069561
2019-01	Houston	0.080988142
2019-01	Detroit	0.122944113
2019-01	丹佛	0.119224576
2019-01	达拉斯	0.050891634
2019-01	Columbus	0.135556388
2019-01	Chicago	0.118133044
2019-01	Los Angeles	0.18287275
2019-02	New Orleans	-0.00611204
2019-02	Seattle	0.034042279
2019-02	San Francisco	0.170279957
2019-02	San Diego	0.100428302
2019-02	Portland	0.01200764
2019-02	Phoenix	0.094955987
2019-02	New York	0.070394499
2019-02	迈阿密	0.140630709
2019-02	达拉斯	0.05868755
2019-02	Houston	0.056007999
2019-02	Detroit	0.140202397
2019-02	丹佛	0.126166108
2019-02	Columbus	0.151885776
2019-02	Chicago	0.151411418
2019-02	Atlanta	0.025092288
2019-02	Los Angeles	0.156624955
2019-03	New Orleans	-0.034050859
2019-03	Seattle	0.088329076
2019-03	San Francisco	0.173368281
2019-03	San Diego	0.109601782
2019-03	Portland	0.025262182
2019-03	New York	0.065281676
2019-03	迈阿密	0.148698845
2019-03	Phoenix	0.102947795
2019-03	Houston	0.049703928
2019-03	Detroit	0.130299703
2019-03	丹佛	0.0983242
2019-03	Los Angeles	0.16726163
2019-03	达拉斯	0.037930532
2019-03	Columbus	0.147366423
2019-03	Chicago	0.139137398
2019-03	Atlanta	0.021701731
2019-04	San Francisco	0.185532465
2019-04	San Diego	0.187287152
2019-04	Portland	0.161834647
2019-04	Phoenix	0.186276205
2019-04	New York	0.193287375
2019-04	New Orleans	0.139805074
2019-04	迈阿密	0.166560426
2019-04	Seattle	0.19470071
2019-04	Houston	0.137441359
2019-04	Detroit	0.188267109
2019-04	丹佛	0.201827841
2019-04	达拉斯	0.244084188
2019-04	Columbus	0.21858702
2019-04	Chicago	0.17446428
2019-04	Atlanta	0.18238502
2019-04	Los Angeles	0.188434426
2019-05	Seattle	0.180950289
2019-05	San Francisco	0.176372065
2019-05	San Diego	0.174837905
2019-05	Portland	0.14996004
2019-05	Phoenix	0.161447197
2019-05	New York	0.145972907
2019-05	New Orleans	0.127135103
2019-05	迈阿密	0.163247804
2019-05	Los Angeles	0.182043187
2019-05	Detroit	0.1252134
2019-05	丹佛	0.17815327
2019-05	达拉斯	0.215643562
2019-05	Columbus	0.153723053
2019-05	Chicago	0.128130775
2019-05	Atlanta	0.17541374
2019-05	Houston	0.111280997
2019-06	New Orleans	0.101447205
2019-06	Seattle	0.160328715
2019-06	San Francisco	0.147355187
2019-06	San Diego	0.147381997
2019-06	Portland	0.126136404
2019-06	New York	0.126184708
2019-06	迈阿密	0.128766176
2019-06	Phoenix	0.138001615
2019-06	Houston	0.091267004
2019-06	Atlanta	0.130534515
2019-06	Chicago	0.118124618
2019-06	Columbus	0.142265271
2019-06	Los Angeles	0.156218493
2019-06	丹佛	0.154223443
2019-06	Detroit	0.118398978
2019-06	达拉斯	0.192394533
2019-07	Seattle	0.143611913
2019-07	San Francisco	0.144366914
2019-07	San Diego	0.149774288
2019-07	Portland	0.117932096
2019-07	Phoenix	0.144954957
2019-07	New Orleans	0.082793632
2019-07	迈阿密	0.126786733
2019-07	New York	0.134241222
2019-07	Houston	0.112841009
2019-07	Detroit	0.130703753
2019-07	丹佛	0.163206342
2019-07	达拉斯	0.215842939
2019-07	Columbus	0.151017251
2019-07	Chicago	0.123566624
2019-07	Atlanta	0.136466381
2019-07	Los Angeles	0.150235659
2019-08	New Orleans	0.109608079
2019-08	Seattle	0.139874312
2019-08	San Francisco	0.130962802
2019-08	San Diego	0.136249471
2019-08	Portland	0.125500097
2019-08	Phoenix	0.135769746
2019-08	New York	0.123589018
2019-08	迈阿密	0.146596653
2019-08	Columbus	0.144239817
2019-08	Houston	0.111236313
2019-08	Detroit	0.127111472
2019-08	丹佛	0.155933864
2019-08	达拉斯	0.205170305
2019-08	Chicago	0.112574049
2019-08	Atlanta	0.13158135
2019-08	Los Angeles	0.150314868
2019-09	迈阿密	0.074857548
2019-09	San Francisco	0.107965394
2019-09	San Diego	0.120250777
2019-09	Portland	0.094836512
2019-09	Phoenix	0.116930292
2019-09	New York	0.111968439
2019-09	New Orleans	0.088385249
2019-09	Seattle	0.107474012
2019-09	Los Angeles	0.12239335
2019-09	Detroit	0.092449434
2019-09	丹佛	0.126502876
2019-09	达拉斯	0.185559243
2019-09	Columbus	0.120482228
2019-09	Chicago	0.081137815
2019-09	Atlanta	0.107736859
2019-09	Houston	0.081141324
2019-10	Seattle	0.122025039
2019-10	San Francisco	0.110762981
2019-10	San Diego	0.127691205
2019-10	Portland	0.101773636
2019-10	Phoenix	0.136009795
2019-10	New York	0.098529228
2019-10	New Orleans	0.077556599
2019-10	迈阿密	0.109083469
2019-10	Houston	0.104835049
2019-10	Detroit	0.108936662
2019-10	丹佛	0.127622311
2019-10	达拉斯	0.189640157
2019-10	Columbus	0.125064823
2019-10	Chicago	0.095740602
2019-10	Atlanta	0.110013292
2019-10	Los Angeles	0.133712907
2019-11	New Orleans	0.066491216
2019-11	Seattle	0.096982924
2019-11	San Francisco	0.075866696
2019-11	San Diego	0.090303069
2019-11	Portland	0.073909482
2019-11	Phoenix	0.099197128
2019-11	New York	0.083052936
2019-11	迈阿密	0.101439515
2019-11	Atlanta	0.090689726
2019-11	Houston	0.069346525
2019-11	Detroit	0.086846822
2019-11	丹佛	0.092081182
2019-11	达拉斯	0.159492591
2019-11	Columbus	0.102060737
2019-11	Chicago	0.070110508
2019-11	Los Angeles	0.104160885
2019-12	New Orleans	0.099462497
2019-12	Seattle	0.11553444
2019-12	San Francisco	0.109451284
2019-12	San Diego	0.116058859
2019-12	Portland	0.093744533
2019-12	Phoenix	0.122426099
2019-12	New York	0.104500964
2019-12	迈阿密	0.105312386
2019-12	Los Angeles	0.116875027
2019-12	Houston	0.10997912
2019-12	Detroit	0.113083445
2019-12	丹佛	0.143825521
2019-12	达拉斯	0.178345636
2019-12	Columbus	0.122302549
2019-12	Chicago	0.089880634
2019-12	Atlanta	0.121659866
2020-01	San Francisco	0.083807221
2020-01	San Diego	0.153334302
2020-01	Portland	0.214388855
2020-01	Phoenix	0.13407954
2020-01	New York	0.187590246
2020-01	New Orleans	0.214145165
2020-01	迈阿密	0.117137012
2020-01	Seattle	0.17923577
2020-01	Houston	0.12974581
2020-01	Detroit	0.128390618
2020-01	丹佛	0.206390047
2020-01	达拉斯	0.234639634
2020-01	Columbus	0.1450886
2020-01	Chicago	0.110829545
2020-01	Atlanta	0.242393627
2020-01	Los Angeles	0.110693868
2020-02	Seattle	0.30136091
2020-02	San Francisco	0.130119915
2020-02	San Diego	0.209503326
2020-02	Portland	0.293591724
2020-02	Phoenix	0.224033731
2020-02	New York	0.235926659
2020-02	New Orleans	0.25523888
2020-02	迈阿密	0.140649748
2020-02	Los Angeles	0.162071199
2020-02	Detroit	0.146293703
2020-02	丹佛	0.224440532
2020-02	达拉斯	0.272611768
2020-02	Columbus	0.164528553
2020-02	Chicago	0.137247008
2020-02	Atlanta	0.278349237
2020-02	Houston	0.170785822
2020-03	New York	-0.062796082
2020-03	Seattle	-0.065536499
2020-03	San Francisco	-0.16428026
2020-03	San Diego	-0.073396514
2020-03	Portland	0.007520426
2020-03	Phoenix	0.004895158
2020-03	New Orleans	0.010061623
2020-03	迈阿密	-0.116983881
2020-03	Houston	-0.082333659
2020-03	Detroit	-0.113307536
2020-03	丹佛	-0.026728358
2020-03	达拉斯	0.002670019
2020-03	Columbus	-0.081463216
2020-03	Chicago	-0.131089477
2020-03	Atlanta	0.000132238
2020-03	Los Angeles	-0.120640196
2020-04	Seattle	-0.252556278
2020-04	San Francisco	-0.339393276
2020-04	Portland	-0.199443758
2020-04	Phoenix	-0.162044811
2020-04	New York	-0.332145127
2020-04	New Orleans	-0.209087073
2020-04	迈阿密	-0.283899836
2020-04	San Diego	-0.276892421
2020-04	Houston	-0.267361557
2020-04	Detroit	-0.271561171
2020-04	丹佛	-0.251522146
2020-04	达拉斯	-0.209237368
2020-04	Columbus	-0.201954607
2020-04	Chicago	-0.248295554
2020-04	Atlanta	-0.248700265
2020-04	Los Angeles	-0.285664846
2020-05	Seattle	-0.201907327
2020-05	San Francisco	-0.297026346
2020-05	San Diego	-0.197025599
2020-05	Portland	-0.158858373
2020-05	Phoenix	-0.080548029
2020-05	New York	-0.238631836
2020-05	New Orleans	-0.110369239
2020-05	迈阿密	-0.188493511
2020-05	Detroit	-0.108724543
2020-05	Houston	-0.154878032
2020-05	丹佛	-0.143437945
2020-05	达拉斯	-0.088309987
2020-05	Columbus	-0.080939873
2020-05	Chicago	-0.170097131
2020-05	Atlanta	-0.145353437
2020-05	Los Angeles	-0.221253362
2020-06	Phoenix	-0.049477207
2020-06	New York	-0.151594864
2020-06	Portland	-0.110961234
2020-06	New Orleans	-0.049902747
2020-06	San Francisco	-0.229551089
2020-06	Seattle	-0.151242734
2020-06	San Diego	-0.133007065
2020-06	迈阿密	-0.075079564
2020-06	丹佛	-0.085936423
2020-06	Houston	-0.107664612
2020-06	Detroit	-0.023812369
2020-06	Los Angeles	-0.155582134
2020-06	达拉斯	-0.049007557
2020-06	Columbus	-0.018451205
2020-06	Chicago	-0.08330433
2020-06	Atlanta	-0.07284014
2020-07	Seattle	-0.097872853
2020-07	San Francisco	-0.19040968
2020-07	San Diego	-0.119855354
2020-07	Portland	-0.071596287
2020-07	Phoenix	-0.053372162
2020-07	New York	-0.080541923
2020-07	New Orleans	-0.012035514
2020-07	迈阿密	-0.058751248
2020-07	Houston	-0.112634932
2020-07	Detroit	0.007676247
2020-07	丹佛	-0.07325438
2020-07	达拉斯	-0.053206893
2020-07	Columbus	-0.01960377
2020-07	Chicago	-0.048005922
2020-07	Atlanta	-0.062845592
2020-07	Los Angeles	-0.131780042
2020-08	New Orleans	-0.072791943
2020-08	Seattle	-0.11085624
2020-08	San Francisco	-0.192546589
2020-08	San Diego	-0.130473723
2020-08	Portland	-0.099350983
2020-08	Phoenix	-0.06600566
2020-08	New York	-0.105095377
2020-08	迈阿密	-0.115907512
2020-08	Atlanta	-0.090535561
2020-08	Houston	-0.11862985
2020-08	Detroit	-0.036225471
2020-08	丹佛	-0.090129149
2020-08	达拉斯	-0.069972996
2020-08	Columbus	-0.055362105
2020-08	Chicago	-0.069441782
2020-08	Los Angeles	-0.143639415
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While online growth continues to be positive over time, 整体增长主要是线下支出的收缩

While online growth continues to grow over time, 整体增长主要是线下支出的收缩.

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2020-11	Online	0.067286

尽管2020年夏季的消费增长迅速，但在一般商品上的支出(如.g. 百货公司，大型在线零售商)在2020年第四季度显著下降

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cur_periodid	水平	growth_rate
2019-01	Clothing	0.136736026
2019-01	燃料	0.048069832
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2019-02	General Good	0.118576086
2019-02	首页	0.07748679
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2019-02	燃料	0.034504132
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2019-04	Professional Consumer	0.23869508
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2019-04	Personal Care	0.230860181
2019-04	Leisure	0.235644723
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2019-04	General Good	0.191667517
2019-04	燃料	0.188914006
2019-04	Clothing	0.186717774
2019-04	首页	0.155497058
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2019-05	Restaurant	0.216413765
2019-05	Professional Consumer	0.23189898
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2019-05	Personal Care	0.176889936
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2019-08	燃料	0.091669401
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2019-09	Professional Consumer	0.224820574
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2019-09	Clothing	-0.000191038
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2020-10	Grocery	0.057659939
2020-10	General Good	0.141516137
2020-10	燃料	-0.23791192
2020-10	Clothing	-0.118894391
2020-10	首页	0.112754365
2020-11	Restaurant	-0.271727323
2020-11	Clothing	-0.169407958
2020-11	燃料	-0.272211885
2020-11	General Good	0.098621228
2020-11	Grocery	0.008288792
2020-11	首页	0.12124383
2020-11	Leisure	-0.322655097
2020-11	Personal Care	-0.367991035
2020-11	Pharmacy	-0.142397783
2020-11	Professional Consumer	0.028499098
2020-11	Transportation	-0.557641029

我们希望这些数据可以更好地了解当前的当地经济状况，并为帮助当地经济复苏的持续努力提供信息. Let us know of any feedback or questions by emailing institute@jpmchase.com.

How can these data be used?

本地商业数据为我们追踪的都市地区零售支出的演变提供了一个视角. In the context of COVID-19, 这些数据使当地利益攸关方能够更好地了解对大流行的初步反应, the path of consumer spending as policy interventions change, 支出正在恢复到大流行前的水平. In more general terms, 地方商业模式揭示了州和地方政府重要财政基础的趋势.

The data are organized in a directory structure by geography. Data that span the 16 metro areas we track are in the National directory. 的子目录中包含每个都市区的相同视图 CBSA directory. 每个数据视图都由图表和相关的数据文件组成.

本地商业数据的用户还应该知道，这些系列是有版本的产品. 我们的目标是在任何给定时间提供我们所能提供的本地商业支出的最佳视图. 在一定程度上，对抽样、报告的度量或属性集进行了更新.g. 频道)，将提供较旧版本的数据系列以供比较.

Which geographic areas are included in the data?

There are 16 metro areas in data:

Atlanta
Chicago
Columbus
达拉斯-Ft. 价值
丹佛
Detroit
Houston
Los Angeles
迈阿密
New Orleans
New York
Phoenix
Portland (OR)
San Diego
San Francisco
Seattle

每个都会区由与相关区域相交的邮政编码集合表示

Core-Based Statistical Area.

流行病支出(PS)系列与之前的本地商业指数(LCI)有何不同??

流行病支出(PS)系列与之前的本地商业指数(LCI)主要在两个方面有所不同. 第一个, 以前的LCI是根据在都市地区内的场所发生的交易计算的.e. the Sellers'/Merchant view). The PS series, by contrast, 是基于居住在特定都市区域内的人执行的交易(i.e. the Buyers'/Consumer view). These two views overlap, but are different in important ways. 除此之外，买家视角更好地报道了网上购物.

The PS series also differs in the sampling approach. 前LCI和PS系列都依赖于一个“稳定队列”的版本。. 前者在目标(e)中拥有完全相同的人口.g. January 2020) and comparison (e.g. January 2019) months in the growth calculation, 而后者只会阻止新客户在一年内加入样本. PS系列的不同之处在于将样品冻结在现状的最后一个月，即2020年2月. 看到 "How are people selected for inclusion into the sample?" for details.

人们是如何被选择纳入流行病消费系列样本的?

在某种程度上，我们正在寻求估计更广泛经济的增长, we leverage a stable cohort approach. For transactions to be included in our series, 进行交易的人必须在目标月份(e)内清除我们的交易阈值.g. January 2020) and the comparison month in the growth calculation (e.g. January 2019). This approach precludes, for example, 增长是由于一年中新加入样本的人. 这种抽样方法还意味着，用于2020年1月计算的人口可能与用于2019年12月计算的人口不同.

为重点关注大流行的影响，我们将于2020年2月停止更新人口. 因为我们要求人们清除事务阈值以包含在示例中, we would have lost people when everyone pulled back spending. 衡量与大流行病有关的开支削减的影响, 我们冻结我们的样本，以包括那些在2月份超过阈值的人，并在随后的所有月份使用相同的人群.

Acknowledgments

We thank Chris Wheat, Marvin Ward, Lindsay Relihan, James Duguid, Anu Raghuram, 以及Bryan Kim，感谢他们对这一系列数据的制作和分析做出的重大贡献. 我们也感谢澳博官方网站app研究所的同事们提出的意见和建议.

RESEARCH Local Commerce Data Series: Pandemic Spending

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