1 Bisbee and Honig (2021)

摘要自 Bisbee and Honig (2021)。

1.1 研究問題

Question.

Flight to safety 的效果是否使選民偏好現狀，而懲罰光譜兩端的候選人，使保守派候選人得利？

1.2 理論與實證情境

Flight to safety 一詞用以形容投資客在不確定性下的行為，當不確定性越強，投資客會轉而投資流動性高或政府擔保的資產。以 spatial model of voting with valence 而言，選民 \(i\) 在議題 \(k\) 上對候選人 \(j\) 的效用函數為： \[ u_{i,j,k} = \underbrace{-(1-w)(\theta_{j,k}-\theta_k^*)^{\alpha}}_{\rm Policy} + \underbrace{wV_j}_{\rm Valence}. \] 其中，\(\theta_k^*\) 為選民理想的政策；\(\theta_{j,k}\) 為候選人的政綱；\(\alpha\) 為效用遞減參數；\(V_j\) 為非政策的變數，如魅力、領導特質，或作者主張的安全。

既有文獻主張焦慮會更偏好保守政策，使對保守派候選人的 \(\theta_{j,k}-\theta_k^*\) 變小，而保守派得利；或也有風險厭惡模型，著眼於參數 \(\alpha\)。作者的理論則關注上式的 valence 部分，主張選民沒那麼關切政策，而更重視安全；危機透過權重 \(w\) 來改變 valence。並且，flight to safety 也能解釋風險厭惡或現任者優勢所要解釋的現象，甚至能更廣泛 ；也能與 system-justification theory (SJT) 連結，SJT 主張人有內在的需求去證明既存的社經政治體制是正當的；雖然 SJT 與空間模型扯不上關係，但 flight to safety 的預測結果與 SJT 相仿。

作者要以民主黨初選檢驗理論；其中，Sanders 屬於反建制派，Biden 屬於建制派。COVID-19 對兩人的相對吸引力的影響另有幾種解釋，但作者都能據理以對：

  1. 選民或因 Biden 當過副總統而更信賴其領導能力。作者透過另外的調查實驗來找出去除領導能力此向度後，flight to safety 的現象依然存在。

  2. 經濟選民可能因為 COVID-19 爆發的經濟影響而更偏好 Biden 的經濟政策。作者發現 COVID-19 傳播與對經濟的負面看法沒什麼關係。

  3. 總統初選或有策略投票。作者主張 flight to safety 也會如同影響真誠選民的效用函數一般影響策略選民；且法國市長選舉就沒有策略投票的因素，仍有 flight to safety 之現象。

1.3 資料與方法

Outcome variable.

Sanders 在 2020 年黨內初選的得票份額。

Explanatary variable.

COVID-19 的傳染狀況，加總成為 designated market area (DMA)。

Control variables.

從 American Community Survey (2018) 的五年平均與 2016 Democratic primary election data 選取。

Methods.

除了 flight to safety 以外，還有四種可能影響投票的因素：（1）選擇偏誤：如果越 anti-Sanders 的區域恰好受疫情影響越嚴重則有選擇偏誤。作者透過 DID 發現偏誤的方向與 flight to safety 的結果相反，故非問題。（2）遺漏變數偏誤：爆發時間或與其他變數呈共線性，如候選人退出，而晚投的選民如果自認為非 pivotal 則不會出門投票。但作者發現此效果微乎其微。（3）投票率：老人受到病毒侵害的風險更大，可能影響其投票意願；但因老人比較不支持 Sanders，故非問題。（4）政策偏好：COVID-19 可能影響政策偏好；但 Sanders 的健康與勞工政策應該會更受歡迎，故也非問題。

因為 COVID-19 爆發的時點與舉辦初選是相互獨立的，因而能進行比較。作者先採用線性迴歸與 fixed effects，把得票當成 DMA 報導病例的函數。再來將資料轉成 panel data 以使用 DID，消除選擇偏誤，且以 trajectory-balancing weights 調整權重，探查同地區不同時點對 Sanders 支持的差異。最後，作者檢定 SUTVA 假設，即實驗組區域的處置是否外溢到控制組；作者發現 3 月 23 日以前，DMA-level 案例預測社交距離行為或 Google 搜尋冠狀病毒的行為都不錯。

1.4 結果

在上述三種計量方法之下，要投票時有確診個案都顯著降低 Sanders 的支持度。此外，透過 DID 可以發現 Sanders 原先在年輕、都市族群坐擁高支持度，但這些地區受到疫情衝擊更大，因此衝擊 Sanders 的選情。此外，作者發現 Google 搜尋量與確診病例有顯著關係，顯示 COVID-19 卻使有引起焦慮。作者並考察了第 節中提及的各種替代解釋，結果均能拒絕之。

1.5 調查實驗證據

以 Amazon’s Mechanical Turk 在 5 月 14 日至 20 日間進行調查實驗。隨機分派受試者到實驗組（閱讀引發憂慮的疫情文章）與控制組（閱讀舒緩憂慮的疫情文章），1然後使其選擇兩個候選人。結果發現實驗組對反建制候選人的支持度降低。

1.6 外部效度

以 2020 年眾議員初選與法國市長選舉的觀察性資料發現，亦存在 flight to safety 之現象。

參考文獻

Bisbee, James, and Dan Honig. 2021. “Flight to Safety: COVID-Induced Changes in the Intensity of Status Quo Preference and Voting Behavior.” American Political Science Review, July, 1–17. https://doi.org/10.1017/S0003055421000691.

  1. 是否需要閱讀中性的描述？↩︎