本文的研究重点是在一个巨大的和有害的外生冲击后，社会保障福利吸收的空间变异。具体而言，我们关注全球金融危机和2019冠状病毒病大流行的爆发。我们构建了一个两期的面板，包括2008-09年和2020-21年观察到的新西兰66个地方当局(ta)。我们发现，尽管两种冲击的性质完全不同，但COVID-19大流行导致的最初收益增长幅度与全球金融危机相似，空间格局也非常相似。我们将社会保障数据与15个领域的146个指标变量联系起来，这些指标变量是从两个时期前两年举行的人口普查中获得的。为了确定指向经济弹性的城市特征，我们制定了空间面板回归模型。此外，我们使用机器学习技术。我们发现，最具弹性的TAs在两年前:(1)失业率较低;(2)大型公共部门。此外，但预测能力较弱的是，我们发现，当TAs之前具有:(3)高就业率(或高女性劳动力参与率)时，它们在冲击后的社会保障吸收增加较小; (4) a smaller proportion of the population stating ethnicities other than NZ European; (5) a smaller proportion of the population living in more deprived area units. We also find that interregional spillovers matter and that resilient regions cluster.