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原文信息:

Giuliano, P., & Wacziarg, R. (2020). Who Voted for Trump? Populism and Social Capital (No. w27651). National Bureau of Economic Research.

01

引言

 

近十年来,民粹主义运动开始在西方工业化社会中逐渐兴起。在美国,虽然以反对全球化和外来移民作为政治纲领的民粹主义思潮已经长期存在,但是直到4年前,民粹主义者才第一次赢得总统选举,掌握国家政权。特朗普在美国政坛的横空出世,某种程度上可以看作是欧洲极右翼民粹主义思潮的延续和扩张。

 

那么,是什么原因导致了在高度民主、高度发展的现代化工业社会中,民粹主义运动反而愈演愈烈?

 

本文试图从一个独特的视角解读这一问题。本文提出的假设是,2016年美国总统选举中支持特朗普的选民,总体上社会资本水平较低。更进一步,撕裂的社会组织结构是民粹主义兴起的重要原因。而在现实中,我们可以把逐年降低的社会团体与组织的参与率看作是社会结构撕裂的标志之一。

 

尽管可以找到很多关于民粹主义运动兴起原因的研究文献,但一个明显不足在于,大部分已有文献使用定性分析,而使用定量分析方法的成果很少。在美国,尽管社会资本水平的下降已经得到学者的关注与证实,但其导致的政治影响尚不得而知。同时,尽管有大量文献已经研究了社会资本与一系列经济产出与制度文化现象的关联,但关于社会资本,意识形态和政治选举之间的潜在联系,我们还所知甚少。

 

为什么社会资本可能会影响民粹主义?首先,拥有广泛紧密的社交网络的个体通常会更容易应对由全球化、技术进步和外来移民所带来的经济冲击。例如,对于一个因为外部冲击而导致工资减少甚至失业的工人,良好的社会关系有助于他更容易地摆脱这种状态。相反地,处于社会联系松散的环境下,工人会更容易接受那些批评指责移民、全球化和新技术的民粹主义言论。也就是说,社会资本意味着更多的互惠偏好和风险共担。其次,社会联系可能会影响民粹主义思想的传播。如果民粹主义的观点在一个社会网络中没有被广泛接受,那么这些民粹主义者或将由于周围人的压力而不得不减少向外传播其观点。最后,较低的社会资本水平往往和针对传统或现有体制较低的信任水平相对应。在这种情境下,个体更愿意把问题归咎于传统精英,而希望找到一个“外来者”来取代他们。他们把宣扬民粹主义的候选人视作是打碎旧制度的英雄,相反地,对于那些维护传统体制的“建制派”候选人,选民的信任度却很低。

 

本文从两方面对上述观点进行了实证检验。一方面,本文使用了郡县层面的2016年美国总统选举数据和共和党党内选举数据。对于每一个样本,本文匹配了关于社会资本、公民参与和其他郡县基本特征(如受教育水平、中位数收入、种族构成、失业率等)的数据。另一方面,本文使用个体层面的调查数据,关注选民在2016年总统大选和党内选举中的投票情况。使用个体层面数据的好处之一是可以更好地排除个体层面与社会资本相关的异质性特征如受教育水平、就业情况和宗教信仰等对于投票选择的影响。

 

02

数据

 

郡县层面数据

首先,本文引用了Rupasingha et al. (2006) 创建的郡县层面的社会资本水平指数作为主要解释变量。这一指数综合考虑了当地社会组织团体(如公民组织、宗教组织、专业协会、政治团体与体育组织等)的参与率、选民投票率、人口普查参与率和非营利组织的个数等四个方面。这一指数的构建基于Putnam关于社会资本的定义,即社会资本代表个体之间的联系,社会网络、互惠和信任皆基于此。参与政治和社会活动及组织是社会资本水平的重要表现,因为个体通过参与政治和社会组织可以养成和强化关于经济合作、团结一致和公益意识的文化内涵。

 

同时,本文也借鉴了Guiso et al. (2016) 的做法,使用主观的信任水平做为社会资本的另一个代理变量。

 

最后,本文引用了Leip (2016) 收集整理的郡县层面的特朗普在2016年总统选举和党内选举中的的得票率数据作为被解释变量。本文的控制变量还包括郡县受教育水平、人口密度、失业率、制造业从业人数比重、收入和种族构成。

个体层面数据

本文分别使用了两种个体调查数据集:合作国会选举研究(Cooperative Congressional Election Study, CCES)和盖勒普美国每日追踪调查(Gallup U.S. Daily Tracking Survey)。

 

合作国会选举研究的全国样本共包含64600位选民。2016年数据集包含两轮调查,第一轮调查在大选之前进行,主要询问受访者基本的政治态度和其他人口统计学特征,第二轮在大选之后进行,主要关注受访者的投票选择。本文使用选举前选民是否愿意特朗普担任总统和实际选举中选民的投票选择作为被解释变量。

 

盖勒普美国每日追踪调查的样本涵盖了2015-2016年共146,943位美国成年人,主要关注其是否对特朗普持有肯定和支持的态度。

 

此外,这两个数据集都提供了详细的个体特征信息,包括性别、年龄、种族、受教育水平、收入、婚姻、就业情况和宗教信仰。合作国会选举研究还包含房产和健康保险的拥有情况。

 

03 

实证分析与结果

 

郡县层面分析

本文首先检验了社会资本水平与特朗普选举得票率的相关关系:

 

在此基础上,本文给出了回归分析的结果

 

上述结果表明,第一,特朗普选举得票率与该郡县的社会资本水平呈现显著的负相关关系;第二,这种负相关关系在加入郡县控制变量后结果仍然稳健;第三,这种相关关系并非由少数郡县所决定。

个体层面分析

本文首先使用OLS模型回归分析了个体居住地的社会资本水平对其选举投票选择的影响。通过引入个体层面的控制变量,我们可以更好地捕捉到郡县层面上存在的异质性。

 

本文的回归方程如下:

其中对于被解释变量, 本文使用了多种不同的测量方法,包括选民是否在总统选举和党内选举中投票支持特朗普,选民是否希望特朗普担任总统,以及主观上是否支持拥戴特朗普等。回归的每个样本为居住在郡县和州的个体选民,为个体控制变量,为州虚拟变量。回归汇报了郡县层级的聚类稳健标准差。

表格的前四列汇报了使用Rupasingha et al.(2006)的社会资本水平指数的回归结果,后四列则汇报了使用一般化的信任水平作为社会资本代理变量的回归结果。结果表明,社会资本水平对于投票支持特朗普这一行为具有一致且稳健的显著负向影响,即居住在整体拥有较高社会资本水平的郡县中的选民在选举中投票给特朗普的可能性更小,同时对于特朗普的喜爱与支持程度也更低。这些结果在统计上和经济上都很显著。同时,相比其他经济社会因素如失业率、种族或受教育水平,社会资本的影响程度更大。

内生性检验

直观上讲,因为社会资本水平形成于选举之前,所以回归不太可能受到反向因果的干扰。同时,因为回归模型包含了大量郡县层面和个体层面的控制变量,产生遗漏变量偏差的可能性也很小。然而必须承认,仍然可能存在一些不可观测的变量,它们同时影响了当地社会资本水平和选民的投票选择。

 

为此,本文采用了工具变量回归的策略。考虑到很难找到一个与社会资本完全外生的工具变量,本文使用了相邻郡县的社会资本的平均水平作为当地社会资本的工具变量。一般认为,相邻郡县的社会资本会影响当地的社会资本水平,但不会直接影响其政治偏好。

 

工具变量回归的结果如下:

 

Panel A 汇报了工具变量回归的一阶段回归结果。结果表明,当地的社会资本与邻县的平均社会资本呈现显著的正向关联,即满足工具变量的相关性要求。

 

Panel C 汇报了工具变量回归的二阶段回归结果。与OLS回归的结果一致,社会资本水平对于选举和支持特朗普作为总统有非常显著的负面影响。相比于OLS回归结果,工具变量回归的估计系数更大,特别是在使用信任作为社会资本代理变量的情况下。较为合理的解释是,使用工具变量回归有效地修正了测量误差,从而减少了由于忽视内生性而被低估的负面影响的估计偏误。

 

04

结论

 

本文证实了社会资本水平和2016年大选期间选民对特朗普的支持度这二者之间稳健且显著的负向关联。使用不同层面的数据和不同的测度方法,其结果表明,当地社会团体组织的参与率以及当地居民的信任水平越低,对特朗普的政治偏好往往越强。总的来说,那些近年来正在经受着社会关系撕裂的地区,不知不觉中为极端排外的民粹主义运动提供了生存与发展的土壤。

 Abstract 

We argue that low levels of social capital are conducive to the electoral success of populist movements. Using a variety of data sources for the 2016 US Presidential election at the county and individual levels, we show that social capital, measured either by the density of memberships in civic, religious and sports organizations or by generalized trust, is significantly negatively correlated with the vote share and favorability rating of Donald Trump around the time of the election.

 

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