S'appuyant sur notre ancien Poste d'économie de Liberty Street, nous continuons à analyser l'hétérogénéité de l'incidence du COVID-19. Nous avons précédemment constaté que les zones à majorité minoritaire, les zones à faible revenu et les zones à plus forte densité de population étaient plus touchées par le COVID-19. L'objectif de cet article est de comprendre les différences d'incidence du COVID-19 par domaines de vulnérabilité financière. Les zones qui sont plus en difficulté financièrement sont-elles plus affectées par le COVID-19 que d'autres zones? Si tel est le cas, cela nuirait non seulement au bien-être financier des personnes vivant dans ces zones, mais également à l'économie locale. Cet article est le premier d'une série en trois parties portant sur l'hétérogénéité du marché du crédit en ce qui concerne l'incidence du COVID-19 et l'allégement de la dette de la loi CARES.
Nous utilisons des données au niveau du comté, sur le nombre de cas et de décès, compilées par le New York Times (NYT) et le New York City Department of Health (Department of Health) pour notre analyse. Le New York Times compile une série quotidienne de cas confirmés et de décès pour presque tous les comtés des États-Unis. Son ensemble de données regroupe la ville de New York, qui comprend cinq comtés, en une seule entité. Pour obtenir une ventilation des décès et des cas par arrondissements de New York, nous utilisons les données du ministère de la Santé.
Étant donné que les données sur la race et le revenu des personnes touchées ne sont pas disponibles dans tous les États, nous faisons correspondre nos données COVID-19 au niveau du comté avec des données au niveau du comté sur la race, le revenu médian des ménages, le statut urbain et la densité de population des cinq années 2014-2018. année American Community Survey (ACS). Nous définissons le pourcentage de minorité comme le pourcentage de personnes dans un comté qui est hispanique ou non hispanique noire. Nous définissons les comtés à majorité minoritaire comme ceux dans lesquels au moins la moitié de la population est hispanique ou non hispanique noire. Nous avons divisé les comtés en quartiles de population égale du revenu médian des ménages; nous appelons les comtés qui se situent dans le quartile inférieur les comtés «à faible revenu».
Pour mesurer la santé financière, nous utilisons le Consumer Credit Panel (CCP) de la Fed de New York, un échantillon national représentatif de données de rapport de crédit Equifax. Notre ensemble de données pour cette analyse comprend environ 1 pour cent des adultes du pays avec des dossiers de crédit sous forme anonyme. Nous voyons leurs paiements, soldes et défauts de paiement pour divers types de dettes, y compris 1) les prêts automobiles, 2) les prêts hypothécaires, 3) les cartes de crédit et 4) les prêts étudiants. Pour chaque comté et pour chacun de ces quatre types de prêts, nous calculons des mesures de délinquance qui constituent la part des emprunteurs en souffrance depuis plus de 90 jours sur ce type de prêt. De plus, nous créons une mesure globale des impayés qui capture la part des emprunteurs dans un comté qui sont en souffrance depuis plus de 90 jours le tout type de prêt. Pour chacune de ces cinq mesures de la délinquance (global, automobile, prêt hypothécaire, carte de crédit, prêt étudiant), nous définissons les comtés à fort taux de délinquance (DQ élevé) comme ceux du quartile supérieur (pondéré en fonction de la population) de ce taux de délinquance (DQ élevé, élevé Auto DQ, High Mortgage DQ, High CC DQ, High SL DQ). Toutes les analyses utilisent les données du quatrième trimestre de 2019.
Le graphique ci-dessous présente des diagrammes de dispersion bin-scatter représentant la relation descriptive entre la délinquance globale et les caractéristiques du quartier: pourcentage de minorité et revenu médian du ménage. Nous constatons que les régions où le taux de délinquance est plus élevé sont également celles qui ont un revenu du ménage plus faible et des populations minoritaires plus importantes.
Ensuite, nous examinons si les comtés à fort taux de délinquance étaient confrontés à des taux de cas et de mortalité différents dus au COVID-19. Nous constatons qu'à la mi-juillet, les comtés à fort taux de délinquance avaient une moyenne de 4,3 cas / 1 000, tandis que les autres comtés avaient 2,8 cas / 1 000. Les taux de mortalité ont également été plus élevés: 16/100 000 dans les comtés à fort taux de délinquance et 10/100 000 ailleurs. Pour déterminer si cette relation continue de se maintenir au sein de communautés relativement homogènes en termes de revenu, de race, de statut urbain et de densité de population – facteurs qui se sont avérés corrélés à l'incidence du COVID-19 – nous effectuons une analyse de régression multivariée.
Nous commençons par régresser le taux de cas sur un mannequin pour une délinquance élevée. Toutes les régressions dans ce post contrôle pour les caractéristiques fixes des états, observables et non observables. Nous trouvons dans la colonne 1 du tableau ci-dessous que les comtés plus vulnérables financièrement ont eu des spreads de COVID-19 plus sévères. Plus précisément, les comtés à DQ élevé ont eu 3,65 cas de plus / 1 000 que les autres (colonne 1). Étant donné la forte corrélation entre la délinquance et le revenu du ménage et le statut de minorité (dans le graphique ci-dessus), il est probable qu'une partie de cette association entre une forte délinquance et une incidence de COVID-19 s'explique par des populations minoritaires et à faible revenu plus élevées dans ces comtés.
Pour déterminer dans quelle mesure cette relation entre la délinquance et les taux de cas est expliquée par les caractéristiques inhérentes à ces comtés (faible revenu, statut de minorité majoritaire, statut urbain, densité de population), nous contrôlons ces variables dans la colonne 2. Nous pouvons expliquer certaines des la relation entre le DQ élevé et le taux de cas par les facteurs démographiques (colonne 2), mais même après avoir inclus ces variables, nous constatons que les comtés de DQ élevé ont toujours 0,59 cas de plus / 1000 que les comtés qui ne sont pas Élevé & nbspDQ. Les comtés à fort taux de délinquance ont également plus de décès après prise en compte des mêmes facteurs (colonne 3): quatre de plus pour 100 000 que les autres comtés. Cette analyse suggère que même si nous regardons dans les zones à faible revenu ou majoritairement minoritaires ou denses, les endroits avec une délinquance plus élevée ont également subi une incidence plus élevée de COVID-19.
Ensuite, nous examinons si les comtés à QD élevé qui sont également à faible revenu étaient confrontés à une incidence plus élevée de cas. Dans la colonne 4 du tableau ci-dessous, nous observons que les comtés à fort taux de délinquance qui sont également à faible revenu ont eu une plus mauvaise répartition du COVID-19 que les comtés à DQ élevé qui ne sont pas à faible revenu – près de trois cas de plus / 1 000. En fait, l'augmentation de la propagation du virus dans les comtés à haut DQ semble se concentrer exclusivement dans ceux qui sont également à faible revenu.
Ensuite, dans le tableau ci-dessous, nous examinons les relations entre la délinquance dans des types spécifiques de dette et la propagation du COVID-19. Nous constatons que les comtés qui ont un taux de défaillance hypothécaire élevé (DQ hypothécaire élevé) ont une incidence plus élevée de COVID-19, comme le montrent les taux de cas et de décès. Les comtés qui ont un taux de défaillance élevé sur les prêts étudiants (High SL DQ) ont également des taux de mortalité plus élevés. Les comtés avec une délinquance élevée sur les prêts automobiles (High Auto DQ) ont des taux de cas plus élevés que ceux qui n'ont pas de taux de défaillance élevés sur les prêts automobiles. Les comtés High Auto DQ ont également des taux de mortalité plus élevés, mais cette estimation n'est pas statistiquement différente de zéro aux niveaux conventionnels. Il convient de noter que bien que les zones High Mortgage DQ et High SL DQ aient été relativement négativement affectées par l'incidence du COVID-19, et que cela devrait encore augmenter la détresse financière dans ces zones, les emprunteurs dans ces zones bénéficieront potentiellement d'un certain soulagement de CARES. Agir sur des dispositions d'abstention des prêts hypothécaires et des étudiants qui, dans une certaine mesure, atténueront leurs difficultés financières accrues. En revanche, la Loi CARES ne comprend pas de dispositions pour l'allègement des paiements de prêts automobiles, bien que ces emprunteurs puissent obtenir un allégement au cas par cas en contactant les prêteurs. Cependant, cet allégement est considérablement plus incertain que l'allégement de la Loi CARES pour les prêts étudiants et les hypothèques. Par conséquent, l'incidence plus élevée du COVID-19 dans les zones à haut niveau de qualité automatique (par rapport à celles qui n'ont pas de taux de défaillance élevé sur les prêts automobiles) peut entraîner des augmentations ultérieures plus importantes des difficultés financières dans ces zones.
Qu'avons-nous appris? Nous avons vu qu'il existe une forte relation entre les cas de COVID-19 et les taux de délinquance pré-COVID au niveau du comté et cette corrélation ne peut pas être facilement expliquée par certaines sources connues d'hétérogénéité du COVID-19, telles que le revenu, le statut de minorité et densité de population. Cela suggère que les méfaits du COVID-19 – la perte de vies et de santé, le déclin de l'emploi, la destruction d'entreprises et la flambée des dépenses médicales – tomberont sur des pays particulièrement mal adaptés pour les supporter. Le nombre de cas par habitant beaucoup plus élevé dans les endroits où les taux de délinquance et les revenus sont faibles laisse présager un impact financier disproportionné sur ceux qui peuvent le moins se le permettre. Pourquoi observons-nous cette relation? Bien que les mécanismes précis sortent du cadre de ce travail, la volatilité des revenus peut être associée à la fois à un stress financier et à un risque plus élevé de COVID-19, potentiellement en raison d'une plus grande dépendance au travail essentiel dans ces communautés et de la difficulté correspondante de distanciation sociale. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour comprendre ces facteurs.
Rajashri Chakrabarti est économiste principal au sein du groupe de recherche et de statistique de la Federal Reserve Bank of New York.
William Nober était un ancien analyste de recherche principal au sein du groupe de recherche et de statistique de la Banque.
Maxim Pinkovskiy est économiste principal au sein du groupe de recherche et de statistique de la Banque.
Postes d'hétérogénéité supplémentaires sur Économie de Liberty Street.
Hétérogénéité: une série de recherche en plusieurs parties
Comment citer cet article:
Rajashri Chakrabarti, William Nober et Maxim Pinkovskiy, «Les zones financièrement en difficulté sont-elles plus touchées par le COVID-19?», Federal Reserve Bank of New York Économie de Liberty Street, 17 août 2020, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2020/08/are-financially-distressed-areas-more-affected-by-covid-19.html.
Avertissement
Les opinions exprimées dans ce billet sont celles des auteurs et ne reflètent pas nécessairement la position de la Federal Reserve Bank of New York ou du Federal Reserve System. Toutes erreurs ou omissions sont à la charge des auteurs.
