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解读 | Blue Shift 为什么选举日之后的选举结果会改变?

Political理论志  · 公众号  ·  · 2020-11-16 09:30

正文

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为什么选举日之后选举结果会改变? 加州选举的“蓝移”现象

文章摘要

当代美国大选的计票工作通常不会在选举夜完成。在大选的选举日之后,选票份额向民主党候选人转移的趋势越来越明显(Foley and Stewart III,2015)。在本文中,我们使用加州橙县的粒度数据来研究这一现象。我们利用选区层面的选举表快照,以及选区层面的人口和政治构成,首次全面分析投票率转移的潜在驱动因素。利用个人层面的行政记录快照,我们首次分析了投票时间较晚与较早的选民的特征。票比例的转移非但不反常,而且与基本的选区选民组成和个别选票的处理次序一致。我们在北卡罗莱纳州和科罗拉多州发现了相同的基本驱动因素,并讨论了各州不断变化的选举管理做法对公众对选举诚信的关注。


作者简介:

Yimeng Li California Institute of Technology ,

Michelle Hyun California Institute of Technology ,

R. Michael Alvarez California Institute of Technology


文献来源

doi:10.33774/apsa-2020-s43xx.

选举日之后发生了什么?


技术进步使选票的计算和选举结果的传送速度比以往快。有史以来。在包括加州在内的许多州,投票结束后不久,选举官员就会公布在选举日之前处理的提前投票和邮寄选票的结果,然后根据选区的报告,公布选举日的普通选票。主流的有线电视网、广播电台和其他媒体机构从美联社驻地方政府办公室的记者和地方政府提供的数据资料中获得这些结果后,立即对大多数比赛进行预测。因此,对于通过电视、广播、互联网或早报报道选举日的选民来说,到选举夜结束时,除了少数几场激烈的竞争外,选举似乎已基本结束。这种看法掩盖了现实情况,因为有相当一部分选票是在选举日之后才被计算,特别是像采用邮寄选票和临时投票的加利福尼亚州。
有经验的选举观察家都知道,不要太看重选举当晚的结果,特别是在非常接近的竞选中。正如我们将在本文中显示的那样,最初报告的选票列表往往与最终报告的选举结果大相径庭,而随着选后选票列表工作的进行,选举结果往往从一个政党“翻转”到另一个政党。为什么在选票统计后会出现“蓝移”?
虽然投票站关闭后立即开始计算邮寄选票,但在选举日准备点算选区选票时尚未计算的其他邮寄选票,以及在选举日通过邮寄或在选区内收到的所有选票,则在选举日后才计算。加州法律规定,在选举日当天或之前邮寄的选票以邮戳为准,县选举官员在选举日之后3天内收到的选票,如果经过核实,必须进行处理和计算(加州参议院法案第29号,2014年)。在选举周期后期收到的选票数量可能相当大。

对“蓝移”的解释


H1a:我们假设,在选举日之后,平均而言,投票站选票比例较大的选区在选举日之后会出现较大的“蓝移”。

H1b:我们假设,一个选区永久缺席选民的比例与“蓝移”的幅度没有关系,但在选举日之后,平均而言,邮寄选票比例较大的选区,在选举日之后会出现较大的“蓝移”。

H2a:我们推测年轻和非白人选民更有可能投下投票站的选票,而这些选票在投票过程中会在较后时间被点算。

H2b:我们推测年轻和非白种人选民更有可能投下邮寄选票,而这些选票在投票过程中会在较后时间被点算。

H2c:我们推测,在两大党派登记的选民不太可能在投票站或邮递选票上投票,而这些选票在投票过程中会被计算在内。

H3a:我们预测,年轻选民和非白人选民比例较高的选区在选举日之后平均会出现较大的“蓝移”。

H3b:民主党(共和党)登记选民比例较高的选区在选举日后平均出现较小(较大)的“蓝移”。


选区层面的分析:选举日之后的选票数量
我们先看一下选举日后票数变化的幅度与邮件和投票站选票数量之间的关联,如图5所示。与我们对选举实践的理解相一致的是,选票份额的变化幅度与在选举过程中投下两类选票的选民比例呈正相关。


有必要让更多的选民在选举过程的后期投下各类选票,但这不足以出现较大的票仓转移。如果这些选民与提前邮寄选票或投普通选区选票的选民相比,同样或更少倾向于民主党候选人,那么“蓝移”就不会出现。


选区层面的分析:选民构成

我们调查了选票份额变化的幅度与年轻人,女性,非白人,在政党登记并签署的选民,以及永久缺席选民比例之间的关系,如图6所示。与我们的假设一致,更多的年轻和非白人选民与更大程度地转向民主党总统和州长选举有关。



选民层面的分析:选民调查

为什么在有更多年轻选民和非白人选民的选区,我们看到更多的选票转移到民主党候选人身上?我们认为,这些选民更有可能在投票过程中投下在后期计算的选票。这一点,加上这些选民更有可能投票给民主党候选人的既定事实,将产生图7中观察到的模式。



选民层面的分析:行政记录

我们现在着手分析OCROV保存的行政记录,在logistic回归中,各种人口和登记特征对后期统计的投票类型的平均边际效应如图8所示。



结论和讨论


在本文中,我们利用了对加州橙县的政和调查数据,研究“蓝移”的驱动因素。我们的研究结果显示,年轻人、非白人、未在两个主要政党登记或首次投票的选民,更有可能投下在投票过程中较后时间才计算的选票类型。因此,不同程度的选票份额变化会在各选区出现,其方式与其基本的人口和政治构成相一致。

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编译/小艾

审核/ 李致宪

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