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本文是针对工作论文“Tracking Public and Private Responses to the COVID-19 Epidemic: Evidence from State and Local Government Actions”的一篇解析（NBER Working Paper 27027）。该论文作者是Sumedha Gupta, Thuy D. Nguyen, Felipe Lozano Rojas, Shyam Raman, Byungkyu Lee, Ana Bento, Kosali I. Simon, 和Coady Wing。
研究背景与问题
关于COVID-19疫情的实证文献大多关注社交疏离（social distancing）对疫情发展的影响，从而权衡社交疏离的价值与成本，给出“最优”的社交疏离程度。然而，人们的社交疏离行为其实很难掌控，更别说校准到某个特定的“程度”了。本文作者们首先观察到疫情爆发初期美国多个维度的数据都表明社交活动已经显著低于往年同期水平。比如3月美国国内跨州旅行（out-of-state travel）减少了53.96%；大多数指标在疫情初期没有发生骤降，而是显示出了持续下降的趋势。那么，到底是什么引起了这些社交活动的下降呢？有很多种潜在的可能性，比如可能是当地出现首例确诊病例，使得人们担心感染的风险；也可能是政策性的居家隔离令，限制人们的社交活动。要为之后的政策制定提供参考，就必须弄清楚各种因素分别对社交活动产生的影响。在这种情况下，事件性分析（event study）既可以检验多种因素（政府政策和疫情动态等）对社交活动的即时冲击，又可以估测其对社交疏离行为的滞后影响。
本文使用了事件性分析的方法，采用美国疫情爆发初期的多维度社交活动数据，研究了纯信息因素（例如“宣布紧急状态”、新增确诊病例等具有警示性但是不对社交活动采取任何限制措施的因素）和强制性因素（居家隔离令等对社交活动有实际限制的因素）两方面对人们社交隔离行为产生的影响。
结果显示，疫情发展信息（如区域内首例确诊病例的出现）显著减少了人们的社会活动；疫情初期的纯信息因素和部分强制性因素也明显降低了人口流动性；但是其他因素（稍晚实施的各种政策因素）却对社交疏离行为没有重要影响。本文有两方面主要贡献：一是将异质性的事件根据信息类型、地理类型等多个维度分类，为事件的细化分析提供了前提条件；二是通过事件性分析研究了疫情初期影响人们社交隔离行为的因素。除此之外，本文的研究结果还可以作为反事实推算的基础，预测解除某些政策性限制因素对社交活动造成的影响。
数据与实证方法
本研究将通过事件性分析探究不同的事件性因素（自变量）对社交活动（因变量）的影响。为了使研究范围更精确，本研究关注2020年第一季度（也就是COVID-19疫情在美国爆发的初期）美国3106个县的位置、疫情、政策数据。首先，为了估测因变量（即社交活动程度），作者们基于手机定位信息（数据来源包括PlaceIQ、SafeGraph、Apple Maps和Google Mobility）
采用了五种能精确到县的变量
：
1. 社交指数（Mixing Index）：
量化某手机使用者每天跟其他手机使用者处于同一地理位置的时间或次数，即通过信号的方式追踪社交活动的强度
