¿Las áreas con problemas económicos se ven más afectadas por el COVID-19? -Liberty Street Economics


Nota del editor: cuando se publicó por primera vez esta publicación, las columnas de la segunda tabla estaban mal etiquetadas; la tabla ha sido corregida. (19 de agosto, 9:30 am)

¿Las áreas con problemas económicos se ven más afectadas por el COVID-19?

Sobre la base de nuestro anterior Publicación de Liberty Street Economics, continuamos analizando la heterogeneidad de la incidencia de COVID-19. Anteriormente, encontramos que las áreas de mayoría-minoría, áreas de bajos ingresos y áreas con mayor densidad de población se vieron más afectadas por COVID-19. El objetivo de esta publicación es comprender las diferencias en la incidencia de COVID-19 por áreas de vulnerabilidad financiera. ¿Las áreas con mayores dificultades económicas se ven afectadas por COVID-19 en mayor medida que otras áreas? Si es así, esto no solo afectaría más negativamente el bienestar financiero de las personas en estas áreas, sino también la economía local. Esta publicación es la primera de una serie de tres partes que analiza la heterogeneidad en el mercado crediticio en lo que respecta a la incidencia de COVID-19 y el alivio de la deuda de la Ley CARES.


Usamos datos a nivel de condado, sobre el número de casos y muertes, compilados por el New York Times (NYT) y el Departamento de Salud de la Ciudad de Nueva York (Departamento de Salud) para nuestro análisis. The New York Times compila una serie diaria de casos confirmados y muertes para casi todos los condados de los Estados Unidos. Su conjunto de datos agrega la ciudad de Nueva York, que consta de cinco condados, en una sola entidad. Para obtener un desglose de las muertes y los casos por distritos de la ciudad de Nueva York, usamos datos del Departamento de Salud.

Debido a que los datos sobre raza e ingresos de las personas afectadas no están disponibles en todos los estados, comparamos nuestros datos de COVID-19 a nivel de condado con datos a nivel de condado sobre raza, ingreso familiar medio, estado urbano y densidad de población de los cinco años de 2014-18. año Encuesta sobre la comunidad estadounidense (ACS). Definimos el porcentaje de minoría como el porcentaje de personas en un condado que son hispanos o negros no hispanos. Definimos los condados de mayoría-minoría como aquellos en los que al menos la mitad de la población es hispana o negra no hispana. Dividimos los condados en cuartiles de población igual de ingresos familiares medios; nos referimos a los condados que se encuentran en el cuartil inferior como condados de “bajos ingresos”.

Para las medidas de salud financiera, usamos la Fed de Nueva York Panel de crédito al consumidor (CCP), una muestra representativa a nivel nacional de los datos del informe crediticio de Equifax. Nuestro conjunto de datos para este análisis incluye aproximadamente el 1 por ciento de los adultos del país con registros crediticios en forma anónima. Vemos sus pagos, saldos y morosidad para varios tipos de deudas, incluidos 1) préstamos para automóviles, 2) hipotecas, 3) tarjetas de crédito y 4) préstamos para estudiantes. Para cada condado y para cada uno de estos cuatro tipos de préstamos, calculamos las medidas de morosidad que constituyen la proporción de prestatarios que tienen más de 90 días de atraso en ese tipo de préstamo. Además, creamos una medida general de morosidad que captura la proporción de prestatarios en un condado que tienen más de 90 días de atraso en alguna tipo de préstamo. Para cada una de estas cinco medidas de morosidad (general, automóvil, hipoteca, tarjeta de crédito, préstamo estudiantil) definimos los condados de alta morosidad (alto DQ) como aquellos en el cuartil superior (ponderado por población) de esa tasa de morosidad (alto DQ, alto Auto DQ, High Mortgage DQ, High CC DQ, High SL DQ). Todos los análisis utilizan datos del cuarto trimestre de 2019.

El cuadro a continuación presenta diagramas de dispersión de contenedores que representan la relación descriptiva entre la delincuencia general y las características del vecindario: porcentaje de minorías e ingresos familiares medios. Encontramos que las áreas con un mayor nivel de delincuencia son también aquellas que tienen menores ingresos familiares y poblaciones minoritarias más grandes.


¿Las áreas con problemas económicos se ven más afectadas por el COVID-19?

A continuación, investigamos si los condados de alta delincuencia enfrentaron diferentes tasas de casos y muertes debido al COVID-19. Encontramos que a mediados de julio, los condados de alta delincuencia tenían una media de 4.3 casos / 1,000, mientras que otros condados tenían 2.8 casos / 1,000. Las tasas de mortalidad también han sido más altas: 16 / 100.000 en los condados de alta delincuencia y 10 / 100.000 en otros lugares. Para investigar si esta relación se mantiene dentro de comunidades que son relativamente homogéneas en términos de ingresos, raza, estado urbano y densidad de población, factores que se han encontrado correlacionados con la incidencia de COVID-19, realizamos un análisis de regresión multivariante.

Comenzamos haciendo una regresión de la tasa de casos en una variable ficticia para alta morosidad. Todas las regresiones en este puesto controlan las características fijas de los estados, observables y no observables. En la columna 1 de la siguiente tabla, encontramos que los condados más vulnerables financieramente han tenido diferenciales de COVID-19 más severos. Específicamente, los condados de alta DQ han tenido 3.65 casos más / 1,000 que otros (columna 1). Dada la alta correlación entre la delincuencia y los ingresos del hogar y la condición de minoría (en el cuadro anterior), es probable que parte de esta asociación entre la alta delincuencia y la incidencia de COVID-19 se explique por una mayor población de minorías y de bajos ingresos en estos condados.

Para investigar en qué medida esta relación entre la delincuencia y las tasas de casos se explica por las características inherentes de estos condados (bajos ingresos, condición de minoría mayoritaria, condición urbana, densidad de población), controlamos estas variables en la columna 2. Podemos explicar algunas de la relación entre el DQ alto y la tasa de casos por los factores demográficos (columna 2), pero incluso después de incluir estas variables, encontramos que los condados con DQ alto todavía tienen 0.59 casos más / 1,000 que los condados que no son & nbspDQ altos. Los condados de alta delincuencia también tienen más muertes después de controlar los mismos factores (columna 3): cuatro más por cada 100,000 que otros condados. Este análisis sugiere que incluso si miramos dentro de áreas de bajos ingresos o mayoría-minoría o densas, los lugares con mayor delincuencia también sufrieron una mayor incidencia de COVID-19.

A continuación, examinamos si los condados de alto DQ que también son de bajos ingresos enfrentaron una mayor incidencia de casos. En la columna 4 de la tabla a continuación, observamos que los condados de alta morosidad que también son de bajos ingresos han tenido una peor propagación de COVID-19 que los condados de alta DQ que no son de bajos ingresos, casi tres casos más / 1,000. De hecho, el aumento de la propagación del virus en los condados de alta DQ parece estar concentrado exclusivamente en aquellos que también son de bajos ingresos.


¿Las áreas con problemas económicos se ven más afectadas por el COVID-19?

A continuación, en la siguiente tabla, examinamos las relaciones entre la morosidad en tipos específicos de deuda y el diferencial de COVID-19. Encontramos que los condados que tienen una alta morosidad hipotecaria (alto DQ hipotecario) tienen una mayor incidencia de COVID-19 según lo capturado por las tasas de casos y muertes. Los condados que tienen una alta morosidad en los préstamos estudiantiles (SL DQ alto) también tienen tasas de muerte más altas. Los condados con alta morosidad en préstamos para automóviles (High Auto DQ) tienen tasas de casos más altas que aquellos que no tienen una alta morosidad en préstamos para automóviles. Los condados de High Auto DQ también tienen tasas de mortalidad más altas, pero esta estimación no es estadísticamente diferente de cero en los niveles convencionales. Vale la pena señalar que, aunque las áreas High Mortgage DQ y High SL DQ se vieron relativamente afectadas negativamente por la incidencia de COVID-19, y se espera que esto aumente aún más las dificultades financieras en estas áreas, los prestatarios en estas áreas potencialmente recibirán algún alivio de la Ley CARES provisiones de indulgencia de hipotecas y deudas estudiantiles que, en cierta medida, mejorarán su mayor dificultad financiera. Por el contrario, la Ley CARES no incluye disposiciones para el alivio del pago de préstamos para automóviles, aunque estos prestatarios pueden obtener algún alivio según el caso si se comunican con los prestamistas. Sin embargo, este alivio es considerablemente más incierto que el alivio de la Ley CARES para préstamos e hipotecas para estudiantes. En consecuencia, la mayor incidencia de COVID-19 en áreas de alto DQ de automóviles (en relación con aquellas que no tienen una alta morosidad de préstamos para automóviles) puede conducir a mayores aumentos posteriores en las dificultades financieras en estas áreas.


¿Las áreas con problemas económicos se ven más afectadas por el COVID-19?

¿Qué hemos aprendido? Hemos visto que existe una fuerte relación entre los casos de COVID-19 y las tasas de morosidad anteriores a COVID a nivel de condado y esta correlación no puede explicarse fácilmente por algunas fuentes conocidas de heterogeneidad en COVID-19, como ingresos, condición de minoría y densidad de población. Esto sugiere que los daños causados ​​por COVID-19 — la pérdida de vidas y la salud, la disminución del empleo, la destrucción de negocios y el aumento de los gastos médicos — recaerán sobre los condados que no están en condiciones de soportarlos. El número de casos per cápita mucho más alto en lugares con altas tasas de morosidad y bajos ingresos presagia un impacto financiero desproporcionado en aquellos que menos pueden pagarlo. ¿Por qué observamos esta relación? Si bien los mecanismos precisos están más allá del alcance de este trabajo, la volatilidad de los ingresos puede estar asociada tanto con el estrés financiero como con un mayor riesgo de COVID-19, potencialmente debido a una mayor dependencia del trabajo esencial en tales comunidades y la correspondiente dificultad de distanciamiento social. Se necesita más investigación para comprender estos factores.


Rajashri Chakrabarti <
Rajashri Chakrabarti es economista senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco de la Reserva Federal de Nueva York.

William Nober fue un ex analista de investigación senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.

Maxim Pinkovskiy
Maxim Pinkovskiy es economista senior en el Grupo de Investigación y Estadísticas del Banco.

Cómo citar esta publicación:

Rajashri Chakrabarti, William Nober y Maxim Pinkovskiy, “Are Financially Angressed More Affected by COVID-19?” Economía de Liberty Street, 17 de agosto de 2020, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2020/08/are-financially-distressed-areas-more-affected-by-covid-19.html.


Publicaciones adicionales de heterogeneidad en Economía de Liberty Street.

Heterogeneidad: una serie de investigaciones de varias partes


Descargo de responsabilidad

Las opiniones expresadas en esta publicación son las de los autores y no reflejan necesariamente la posición del Banco de la Reserva Federal de Nueva York o del Sistema de la Reserva Federal. Cualquier error u omisión es responsabilidad de los autores.

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