研究 市中心低迷:新冠肺炎对实体零售的冲击

图1显示，我们跟踪的每个城市都经历了企业急剧下降，随后又出现复苏, 尽管大多数城市仍低于大流行前的水平. 我们追踪的城市, 旧金山, 洛杉矶, 圣地亚哥最初的下降幅度最大，仍然是增长率最低的城市之一. 到2021年第四季度，旧金山仍有6家.比2019年第四季度减少了5%，而洛杉矶有4家.少了2%，圣地亚哥少了3个.减少7%. 凤凰城，休斯顿和达拉斯- ft. 沃思的企业数量增长最快. 到2021年第四季度，凤凰城拥有4座.休斯顿有4家餐馆，比2019年第四季度增加了1%.达拉斯-福特大学的增长率为0%. 沃斯有3个.5%以上.

图1:到2021年第四季度, 在我们追踪的城市中，只有6个城市的增长相对于大流行前的水平

我们发现，各城市在企业恢复方面的这种巨大差异反映了大流行期间发生的人口变化. 这种关系可以在图2的散点图中看到. 比如旧金山, 洛杉矶, 圣地亚哥, 纽约市除了人口大幅下降外，还经历了一些最大的机构下降. 这与劳工统计局商业就业动态和商业形成统计的数据是一致的，数据显示，阳光地带的企业增长强劲，沿海城市地区的企业增长疲软或负增长(德克尔) & 哈尔蒂旺格尔2022). 在这个中心模式之外, 新奥尔良是疫情复苏迹象最不明显的城市. 两年多来，这座城市只恢复了最初6%的1%.下跌了2%，目前已经下跌了2%.占人口的4%.

图2:高成本的沿海都会区人口和零售场所减少，而阳光地带都会区则出现增长

人口和企业增长之间的这种相关性在城市内部也存在. 为了证明这一点, 我们创建了一个城市不变的距离尺度, 城市中心的社区位于距离0.而城市中最远的街区位于距离1处.0. 然后, 我们使用局部加权散点图平滑来描述从市中心核心到远郊的城市内社区的平均人口和企业增长. 图3显示了截至2020年第二季度(橙色线)和2021年第四季度(蓝色线)相对于2019年第四季度的城市每个点的平均增长效果. 图4显示了距离为0时的平均效果.0, 0.1, 0.4和0.完整时间序列为8.⁵

早期的大流行条件为城市内的人口和机构创造了不同的增长曲线. 这可以在图3面板中的橙色线条中看到. 在2020年第二季度大流行开始时, 市中心和外核心区的人口下降幅度不大. 整个城市的增长曲线的形状, 其中郊区的人口增长略高于核心地区, 仍然与过去几十年的模式大体一致(高定 & Handbury, 2020). 这可能是由于许多客户在2020年第二季度离开城市最初是暂时的，因此没有反映在我们的数据中.

然而, 早期的大流行条件立即永久关闭了整个城市的零售场所，市中心的零售场所下降幅度更大. 对于中心的社区，平均影响为12.与2019年第二季度相比减少了9%. 稍微离开市中心，搬到距离只有0.1大大减少了负面影响，只有6.0%. 从那里开始，向城市外围地区的坡度要小得多. 离市中心最远的社区只有1.大流行开始时，营业场所减少了1%.

截至2021年第四季度，这些增长曲线存在重要差异. 第一个值得注意的特征是人口曲线的急剧旋转. 城市中心和外围核心的社区下降了8%.9%和3%.分别为4%. 然而，在内郊和远郊的起点，人口增长强劲，为1.0%和4%.在最近的数据中分别为9%. 图4中的时间序列显示，这种模式是过去两年中人口从市中心持续向郊区转移的结果. 这种转变正在减速，但在最近几个季度仍在继续增长.

与此形成鲜明对比的是, 企业的时间序列是在最初的冲击之后恢复的, 根据最近的数据，只有郊区恢复了增长. 市中心的商店仍然损失惨重.8%. 与人口不同的是，最近的增长在近郊最为强劲，尽管不高于1%.7%的增长率. 这是大流行前趋势的逆转, 其中，城市中心地区的机构增长最快，而且到处都是正增长(见附录图C1)。. 图4中的时间序列显示，到2021年，市中心的营业场所正在恢复, 而该市的其他地区在2021年的每个季度都保持着稳定的增长率. 这表明，新的郊区WFH人口可能只支持郊区机构的适度增长.

图3:城市内部, 居民和零售企业都从市中心迁往郊区

图4:自大流行开始以来，市中心的设施和人口增长一直较低

在总体水平上, 我们发现，我们观察到的跨空间企业的盈亏差异很大，到2021年第四季度将出现适度下降. 我们汇总结果的时间序列如图5所示. 正如上图所示，在我们追踪的16个城市中，餐馆的数量减少了6家.相对于2019年第二季度增长7%. 这个比15个小得多.营业场所减少2%, 哪一种既代表永久退出，又代表由于大流行条件而临时关闭.⁶下图显示，2020年第二季度，与大流行相关的永久性关闭使企业的典型退出率增加了一倍以上, 从4岁开始.从季度到十点的5%.2020年第二季度为0%. 2020年第三季度的退出率要低得多.3%)表明，大流行在一定程度上加速了可能已经发生的关闭.

在大流行的早期阶段, 到2020年底，季度退出率迅速恢复到大流行前的基线水平.⁷因此，企业在2020年下半年的持续低迷并不是关门率持续上升的结果, 而是由于新企业的进入率较慢. In 2021, 进入率加快了, 使机构总数接近大流行前的基线水平. 到2021年第四季度，这一数字仅为1.与2019年第四季度相比减少了1%. 本季度没有欧米克隆波的影响, 这似乎提高了退出率，降低了进入率, 机构总数的增长可能高于大流行前的基线. 当然, 我们预计，如果没有发生大流行，并且设施增长率保持在每年5%左右，那么最新数据中的设施水平将远远高于这一基线.

图5:到2021年，设施几乎恢复到大流行前的总体水平

人们向新居住地的迁移与城市内部和城市之间的企业增长明显相关. 就像之前讨论的最近的工作一样, 这一运动主要是由WFH (Ramani)的采用所推动的 & Bloom, 2021; Athloff, 等., 2022; Ding & Hwang, 2022; Ferreira & Wong, 2022; Li & Su, 2022; Brueckner, 等.,即将出版). 然而, WFH的采用可能影响的不仅仅是居住地点的选择，它还可能影响个人消费者的日常消费行为. 例如, 在家工作的消费者可能会从在工作单位附近的餐馆购买午餐转向在离家近的餐馆购买午餐，或者转而利用更多的杂货店在家准备午餐. 他们也可能会减少购买与工作相关的服装或个人护理服务，以保持职业形象.

零售商品和服务机构的不同复苏提供了这种与WFH习惯一致的需求转变的证据. 如图6所示. 服装和个人护理服务是相对于大流行前水平恢复最少的两种产品类型. 与此形成鲜明对比的是, 食品杂货和餐馆的经营水平都迅速恢复，并且是最近数据中唯一整体增长的产品类型. 考虑到食品相关产品的本质，这是有道理的.

我们还发现，有证据表明，对与亲自就业无关的更广泛的产品的需求足够强劲，足以在消费者更多的郊区住宅区附近创造企业增长. 如图7所示, 我们在哪里复制2021年第四季度的产品与市中心的距离增长率分析. 在这里，我们发现杂货和餐馆的增长是由郊区的增长驱动的. 然而, 内郊区的餐馆增长更强劲，而外郊区的杂货店增长更强劲. 如果WFH的采用也随着距离的增加而增加，这可能反映出需求从餐馆到更远郊区的杂货店的强烈转变.⁸我们还发现，郊区的休闲和消费服务机构也在增长, 随着越来越多的人进入郊区. 我们预计，对这些产品的需求将更加独立于居民的工作地点和方式. 相比之下，服装和个人护理服务在该市的任何地方都没有增长. 事实上, 这些产品的增长率是凸的, 城郊人口与企业增长呈负相关. 如果有更多的居民在更远的郊区采用WFH，这将再次与更强的WFH效应相一致.

图6:到2021年第四季度，食品杂货店和餐馆是仅有的两种恢复到大流行前水平的场所

图7:内郊区的餐厅增长最为强劲. 杂货店, 休闲, 专业消费服务机构在远郊地区增长最快.

最后, 我们构建了WFH暴露的邻域度量，并在回归框架中正式分离出人口变化对WFH的影响. 对于WFH的影响，我们理想地度量哪些客户从事远程工作. 由于我们使用的数据中没有直接的WFH指标, 相反，我们衡量的是大流行前社区对世界粮食危机冲击的暴露程度. 我们以两种方式在社区水平上衡量这种暴露:就业暴露，通过在极有可能过渡到完全远程或混合工作时间表的行业中工作的份额来衡量;居住暴露，通过在这些行业中工作的社区人口的份额来衡量. 这些行业是与信息(51)相对应的两位数NAICS行业。, 金融保险(52), 专业服务(54), 和公司管理(55)在Athloff使用, 等.，(2022)研究远程工作的地理. 它们表明，这些行业的就业与疫情期间远程工作的倾向之间存在密切关系.

我们的规格是

∆美国东部时间_zc  =  β₁ 市中心_zc + β₂ ∆人口_zc  +  β₃ WFH_Emp_Exposure_zc

+ β₄ WFH_Resi_Exposure_zc + X_zc + γ_c + ε_zc,

在∆美国东部时间_zc  是社区中店铺数量的变化吗 z 在市区 c, 市中心_zc  对于市中心的社区，虚拟变量是否等于1 (0.0 to 0.1(距离标尺)，∆人口_zc  是顾客数量的变化， WFH_Emp_Exposure_zc  衡量就业暴露于WFH，和 WFH_Resi_Exposure_zc  测量住宅暴露于WFH. 我们还包括一个邻域特征向量，X_zc, 这控制了大流行前社区非白人居民的比例, 收入中位数, 以及住在附近的顾客的线下和线上消费的变化. 在所有规格中，我们包括城市固定效果， γ_{c .} ε_z  假设是正态分布的iid误差项.

确定WFH对企业增长的影响存在许多挑战. 差异的估计控制了两年窗口内时不变的邻域特征，并与我们的因变量相关. 的 市中心_zc我们的其他控制没有捕捉到的市中心中心流行病影响的剩余差异的虚拟控制. 城市固定效应控制针对疫情在各城市的共同影响. 纳入邻里特征确认，大流行病对低社会经济地位社区和高社会经济地位社区的经济表现产生了不同的影响. 这些影响可以通过疾病的直接影响和间接经济影响来实现, 例如通过劳动力市场或刺激支付(切蒂), 等., 2022). 正如我们在相关工作中所展示的那样, 疫情还导致一些在线产品出现新的和持续的使用, 尤其是杂货店和餐馆, 这可能会对实体零售的生存能力产生影响，并与WFH的采用有关(小麦, 等., 2021). 以这些控制为条件, we believe t在这里 is limited scope for reverse causality concerns in this context; arguably 新型冠状病毒肺炎。 largely acted as an exogenous shock to customer locations and spending behaviors that then fundamentally altered the viability of retail establishments in different locations.

表1:选择的邻里水平特征与编制增长的关系

我们的结果见表1. 与我们之前的结果相呼应, 我们在模型1中发现，位于市中心与平均得分3相关联.在没有其他控制措施的情况下，营业场所的增长率降低了6个百分点. 模型2加入了我们对同期人口增长的估计，我们再次发现，在这一时期，人口的变化与企业增长有很强的相关性, 足以让市中心的虚拟变量变得无关紧要. 在Model 3上, 就业和居民对WFH的暴露对企业增长都有负面影响. 在这个估计中, WFH就业和住宅暴露增加1个百分点与-0相关.15和-0.企业增长率分别下降10个百分点. 这种关联即使在模型4的人口增长条件下也成立. 模型2 -4中系数的稳定性表明，WFH通过种群效应和行为效应的影响是数据变化的相对独立的来源.

在模型5的最终规格中, 我们还包括了社区人口统计数据和渠道消费行为变化的其他控制. 这些控制使WFH住宅暴露负系数的大小增加了四倍，达到-0.25个百分点. 这是有道理的，因为我们观察到WFH住宅暴露较多的社区之间存在强烈的正相关, 更高的收入, 非白人居民也越来越少.⁹ 这些相关性被分开了, WFH住宅暴露度量的影响成为零售机构增长的最重要驱动力，仅次于人口增长. 这与我们的直觉相吻合，即如果WFH消费者的旅行次数总体上减少, 在大多数消费者购物的居住地点附近，这种日常WFH行为改变的影响应该更大.

整体, 这些结果表明，通过采用WFH行为影响零售场所选址的一系列机制. 首先是住宅的搬迁. 大多数消费者的购物活动都发生在住宅附近，最近进入商店的模式反映了顾客在郊区的新位置. 其次是通勤出行的减少. 严重依赖消费与通勤联系在一起的市中心地区继续受到影响. 最后的。, 这是否超出了居住和就业地点选择的变化, 采用WFH驱动的消费者习惯的变化抑制了实体零售机构的复苏. WFH人群的总体消费行程可能较少，对与新工作环境不太相关的服装和个人护理服务的需求也较低.

我们发现，自2019冠状病毒病大流行以来，人口和零售场所都在从城市中心向郊区转移. 这既带来了挑战，也带来了机遇，可以通过谨慎的政策选择来应对.

土地使用. 不同类型的住宅和商业物业在空间上的相对需求的变化意味着，目前的分区法可能不再反映土地的最佳用途. 增加分区的灵活性，允许市中心的住宅和商业空间之间的转换，可以解决商业需求下降和住房负担能力问题，尽管人口发生了变化，但这些问题仍然存在. 我们的研究结果可以为旨在增加灵活土地利用的更广泛举措提供信息. 这方面的例子包括对办公楼改造法规进行现代化改革的建议，以及联邦政府将促进密集开发作为刺激当地经济增长的工具的建议.^10 11

商业地产. 在短期和中期, 城市中心设施数量的减少意味着更多未使用的商业地产和价值的下降. 在边缘, 这可能会降低租金，并为那些原本没有租金的公司提供进入的机会. 相反, 人口不断增长的郊区可能会受益于商业地产价值的上涨, 尤其是在现有商业空间不足以满足新需求的情况下. 随着租金上涨，这可能反过来给现有企业带来新的挑战.

税收政策. 财产税是地方政府的主要收入来源. 市中心商业地产价格下跌将限制流向市政府的资金, 而市中心以外地区房价的上涨可能会给郊区的地方政府带来好处. 在某种程度上，地方政府征收地方销售税, 这些收入也会因场所地点的变化而受到影响.¹²在那里，居民不仅会搬到城市中人口密度较低的地区, 而是完全搬离这个州, 他们还在州一级重新分配了一项重要的收入来源.

发展新零售中心. 如果新的WFH模式通过改变消费者行为继续对某些部门产生比其他部门更多的负面影响, 这些行业的企业可能仍然面临阻力，即使它们要迎合稳定或不断增长的居住人口. 考虑如何发展零售设施的企业主和地方决策者应该考虑这种不断变化的消费者行为可能如何改变不同零售走廊的可持续零售组合.

交通运输政策. 通勤乘客的减少削弱了许多公共交通网络的财务状况 & 猫,2021). 我们的研究表明，随着更多的零售设施被分配到郊区, 随着疫情的结束，人们可能会更想去郊区购物，而不是通勤. 交通时刻表的改变和连接的便利可能会提高交通网络的效用. 由于乘客人数仍低于大流行前的水平，而且联邦政府的COVID援助支出减少，因此进行此类投资仍然是一项挑战.¹³ 然而, 通过《12bet官网》提供的新资金可能会为城市提供机会，使其公共交通网络适应新的出行模式.