顶刊译评 | 民主，公众支持和测量的不确定性

编者按

民主制度与公众支持通常被认为是相辅相成的。然而，学界对于这两者之间的关系却存在不同的意见。在本文中，作者指出，以Claassen为代表的学者在使用潜变量模型来测量公众支持时，忽略掉了潜变量固有的测量不确定性问题，因此得到的结论并不完全可靠。本文作者复制了Claassen的两项研究，并重新检验其研究结果。文章的结果发现，Claassen得出的对于民主制度和公众支持关系的两个结论都得不到足够的实证支持；即使在额外纳入了相当规模的补充数据之后，仍然无法充分抵消测量不确定性的影响。根据这一结果，作者指出公众支持虽然对民主政权的巩固在长期不一定没有帮助，但在短期内没有明显效果。除此之外，本文还提醒研究者在使用群体潜变量分析等复杂实证方法时，必须将测量不确定性充分纳入考量和讨论。

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# 作者介绍 #

邰月红，爱荷华大学政治学博士候选人，主要研究领域为政治传播、舆论、公众参与和网络政治。

胡悦，清华大学政治系副教授，博士生导师，主要研究领域为政治心理、语言政治、政治传播、经济社会不平等和社会科学方法论。

Frederick Solt，爱荷华大学政治科学系副教授，主要研究领域为比较政治行为、公共舆论和社会经济不平等。

         # 文章来源 #          

Tai, Y. C., Hu, Y., & Solt, F. (2022). Democracy, Public Support, and Measurement Uncertainty. American Political Science Review, 1-7.

          # 期刊介绍 #          

American Political Science Review（美国政治学评论），简称APSR。2020年影响因子为7.828。

摘要

民主政权是否依赖于公众支持来避免民主滑坡？公众支持是否对民主制度的变化有调节性作用？两项重量级开创研究(Claassen 2020a；2020b)使用了跨国调查数据中公众对民主的支持，通过潜变量分析，为公众对民主的支持和民主政权存续的正向关系提供了新证据，并反驳了相反的结论。。针对这两篇之前的研究，本文发现，当纳入测量的不确定性（measurement uncertainty）时，这两项研究的结论都缺乏进一步的支撑，即使利用额外的调查数据也不足以抵消测量不确定性的影响。这些研究结果说明，对于公众支持与民主政权之间的关系的分析还需要更精细，并且当利用潜变量进行分析时，需要将测量的不确定性纳入研究中。

文章内容导读

一、介绍

传统观点认为，民主政体和公众支持之间的关系是相辅相成的，高水平的公众支持能够确保民主制度的稳定与强大，而有民主政体经历的民众对民主制度的支持也会更坚定。

然而支持这两种观点的证据显然是互相矛盾的，有研究得出，有更多民主支持的国家的民主制度也会变得更强大、更稳定，然而，也有学者得出了相反的结论。同样，当一些研究发现，公众对民主的经历越多，就能够产生更多的民主支持，也有研究发现建立很久的民主国家遭遇了民主衰弱。

作者认为，出现这个矛盾的原因有两个，首先，长期的、涉及多个国家的民主支持数据本来就难以直接测量，一旦测量与事实不符，就会影响对公众支持与国家机构发展的关系的推断。其次，在这些调研中能够被采用的测量数据并不充分，且没有很强的可比性，这也极大地阻碍了对比研究的进展。

为了解决这些问题，最近有开创性的研究将测量公众支持的潜变量模型纳入了自己的分析之中，其中有两项重要研究还分别对100个国家开展了为期30年的调查，希望能调查出公众支持对于民主制度变化的影响，以及公众支持在民主制度中存在的根源。从这些研究中，作者得出两条结论：第一条结论支持了传统观点，认为公众支持对于民主制度的变化有着积极的影响，尤其益于民主制度的持久性（the endurance of democracy），第二条结论却直接反驳了传统观点，认为民主制度的变化对于公众支持虽然有着调节性作用（thermostatic effect），但民主制度深化的过程也会对公众支持产生负面作用，而民主滑坡的时候却能够唤起更多公众对民主的支持。

这些研究中使用的分析模型，忽略了民主支持的测量不确定性，因为潜变量很难被准确观测。测量不确定性和潜变量天然共存，想要摆脱这种不确定性就只能够大胆地假设潜变量已经被完全测量准确了，然而，这种假设会歪曲统计推论和实质推论。（statistical and substantive inference）

本文重新检验了上述两项重要研究的成果，并纠正了其中被疏忽的内容。本文作者在把测量不确定性纳入研究的同时，也希望通过扩大调查数据、重新分析了从1988年到2020年这段时间里的144个国家的民主支持，以期减少测量的不确定性。作者发现，当把测量不确定性考虑进研究中时，公众支持与民主制度之间的统计显著关系竟然消失了。也就是说，之前对于公众支持与民主制度的关系的两种看法，其实并没有足够的实证支持，社会大众对民主支持程度的下降并不会意味着民主制度会发生倒退，民主制度发生的变化也不会对民主支持产生调节性作用。

  这些被证伪的结论（null results）能够给予我们一些启示。我们需要进一步考虑那些经典理论的局限性（conditional aspects）。从一方面讲，如果想要影响公众支持，那么仅仅存在一个民主制度的壳子是不够的。真正能够在公众支持方面产生影响的是民主制度的有效性，尤其是民主制度的再分配功能。从另一方面看，公众支持对民主制度的影响需要那些支持民主的人同时对当前的国家政权的表现怀有不满。同样，这些结论所暴露出的问题也进一步说明了原来对于民主支持公认的调查项目不足以得到充分的结果，由于这些调查没有包含价值观相互冲突的问题，调查者也不知道调查对象到底是否能够真正理解他们所支持的民主的内涵。这些调查似乎并没有抓住公众支持的本质，认为当民主制度真正需要的时候，相应的公众支持就一定会出现。本文的研究结果说明了公众支持和民主制度的关系只能在长期关系下表现出来，短期内发生的民主制度的变化其实可以被理解成一种受精英驱动的现象。

本文总结出了方法论层面、实质性层面两条结论。首先，社会科学领域的许多概念，从“民主”、“腐败”到“公众支持”，都属于潜变量的范围，最新的研究进展进一步提高了测量这些变量的可行性。正如文中所讲，潜变量的测量可以直接通过组合法来完成，而不需要改变模型中的其他参数。

如今，世界范围内的民主制度正在受到威胁，不过学者Classen却向我们释放了一条使人安心的消息：民主制度的命运掌握在我们，也就是公众手中。当民主机制遭到破坏时，公民便会投身支持它的一方，并形成一股“阻止民主倒退”的力量。这些观点虽然有正确的可能性，但我们目前掌握的证据的确不能对它们形成有力的支撑，因而我们没有可以值得自我满足的地方。

二、方法

作者开展研究的进程分为三步。首先，作者将Classen最初的分析进行了重新检验。Classen在分析潜变量的时候只包含了点估计（point estimates）的内容，因此先将测量的不确定性排除在分析之外。第二步，作者收集了最初的跨国调查数据，复制了Classen两篇文章中对于民主支持这一潜变量的测量方法，并进行重复分析，这一次维持了每一个“国家-年份”的整体性分布。由于民主也是这些分析里的其中一个潜变量，作者便把量化过程中的不确定性也给涵盖进了研究中。对于Claassen研究中的“腐败”，也采取了相同的办法。在第三步，作者收集了更多的数据，把原有的源数据（source data）规模扩大了三分之一，并且重新检验了两篇文章的分析过程，并维持了原有测量的完整过程，以保留原有的测量不确定性。

三、将不确定性纳入研究中

尽管测量的不确定性尚未引起比较公共舆论领域（comparative public opinion）的关注，但潜变量在预测的过程中总是伴随着可量化的测量误差。如果在分析中无视这些测量误差，就会削弱、夸大，甚至彻底改变原有的系数估计和标准误差。有鉴于此，最近学者在测量其他潜变量时，都建议将测量不确定性的内容纳入进研究之中，比如，检验美国的公共舆论的一些研究就已经采用了这种方法。因此，在复制完只考虑了点估计的公众支持和模型中的其他变量后，作者再次进行分析，只是这一次用作者复制的数据将不确定性的内容添加进文章的分析模型中。作者将通过组合法（MOC，method of composition）得到的分布式数据进行了推理。在每一个建模阶段，组合法对舆论估计和分析模型中产生的不确定性都做了分析。到了分析的阶段，不确定性已经通过基于模型的方差-协方差矩阵（variance-covariance matrix）的模拟被纳入处理，并且不需要变更其他参数。这样的处理可以让合成法被广泛适用在不同的模型中，包括时间序列模型和横断研究模型(time-series cross-sectional models)，考克斯比例风险模型（Cox proportional hazards models），或者个人级别的唱票表决模型中（models of individual-level roll-call voting）。

四、加入更多的数据

 为了提供对研究公众支持和民主制度的关系的经典理论进行进一步的检验，作者搜集了尽可能多的关于民主支持的调查数据，并在一个更大的数据集的基础上，利用和学者Claassen相同的步骤，对民主支持进行了估计。作者从1,889项全国调查中，选取了4905份公众对于民主制度的意见，与Claassen的3716份公众意见和1376项全国调查相比，分别增长了32.0%和37.3%的数据量。

五、结果

图1展示了本文对于公众支持影响民主程度的假设的再分析。颜色较浅的，最左边的一组结果复制的Claassen的分析方式，只考虑了点估计的方法，同时将测量不确定性排除在测量民主支持和其他变量的过程之外，研究结果重现了Claassen文章的发现；位于表格中间的调查结果只在一处地方进行了改变：在测量公众支持与其他变量的过程中将测量的不确定性考虑了进去。在全部的四个模型中，民主支持这一变量的正系数（positive coefficients）不再具有统计学意义。表格偏右的深色结果也考虑了测量不确定性，并且用扩大后的数据集作出的估计替换了原来对民主支持的估计，这种改变也有助于增加观测分析的数量。尽管置信区间大幅缩减，但系数估计值更接近于零表明假设仍然没有得到支持。

在图2中，作者检验了Claassen认可的民主支持的调节性模型。在左边的结果中，负系数估计的是自由民主制度产生的变化，并将测量不确定性排除在外。这一结果暗示，民主水平的提高会使得公众的民主支持立即出现滑落，反之，公众的民主支持会提升。由此可以得出，公众民主支持的确会对民主制度产生调节性回应。然而，中间的结果展示了，在测量不确定性纳入研究后这种调节性回应的影响同样不能持久。右边的结果再一次揭示了本文作者拓展的额外的数据并不能支持原有的经典理论。

 总之，Claassen的研究结果，即公众的民主支持对民主制度产生正向影响，而民主制度的变化对公众支持会产生负向的影响——一旦考虑测量的不准确定性，即使用了更多的数据，也不能得到实证检验的支持。

                      （图 1）

                                    （图 2）

六、讨论

这些被证伪的结论有着许多重要的实质性意义。首先，它们强调了经典理论的局限性。当讨论民主的水平是如何影响公众支持时，连经典理论的早期支持者也不赞成民主机构仅仅存在就能够产生公众的支持，无论这个机构多么不负责任或效率低下。相反，他们坚持认为，政府大体有力的表现会使得对此有亲身经历的公众产生对民主的支持。有一些实证证据可以支持这种观点，即公众的民主支持是与政府的有效性正向相关的，而在非民主国家中则是负相关的。Krieckhaus et al的研究结果发现，收入不均等的问题和民主国家中的公众支持有着强烈的负相关性，说明了政府的再分配行为格外重要。在经典理论的反面，Qi和Shin的研究表明不能指望单单利用民主支持去激发民主变革或者防止民主倒退的出现。相反，他们的研究表明，只有民主支持配上对于现存政权表现的不满意，公众才会有对于完善民主制度的诉求。这些有限的关系是否存在于新获得的关于民主制度与民主支持的潜变量数据中，依然有待研究。

  此外，这些研究结果还建议学者构建更符合当代也更完善的有关民主支持的概念。换句话说，Claassen使用的调查项目（例如让受访者去评估民主制度的可取性或适当性，比较民主制度和其他非民主制度，或者评估其中一种）尽管也经常被其他研究者使用，但可能并不足以捕捉到民主支持这个概念的方方面面，从而承担经典理论中民主支持的假设功能。有一种可能提出，只有那些声称更喜欢民主，同时也重视言论自由、结社自由和尊重多元意见的人才会在民主受到威胁时采取适当行动。另一种可能是，受访者的其他价值观，比如他们的政策偏好或者党派偏好，都可能在他们对民主的支持中有着更强的影响。越来越多的证据表明，至少在美国，这种想法为很多人强烈反对民主制度的行为提供了借口。然而，另一个问题是，只有当受访者对自由民主的含义有充分的理解，或者坚定地支持普世自由的解放价值（emancipative values of universal freedom）时，上述项目的答案才能反映出他们对民主的实际支持。如果他们并不能理解，那么对于这些调查项目的肯定回答反而会说明了他们其实支持专制统治。当考虑到以上任意一种或是全部态度时，就需要我们注意不同态度之间的组合。否则，即使在Claassen（2019）提供的统一的公众意见模型中加入额外的问题也不足以说明真实情况。

  最后，这些被证伪的结论虽然不能证明短期内民主支持与民主制度的关系，但却可以为其他政权更迭的理论提供额外的支持。很多可信的观点认为，民主转型的开始和民主制度的衰落都可以被理解为精英决策的产物。当提起精英决策对后者，也就是民主制度的衰落的影响时，批评者往往认为这忽略了公众对于威权统治的需要。这些被证伪的结论通过发现民主支持每年的变化与民主制度的变化几乎没有关系，强调了公众的支持水平似乎只在长期过程中与政体有关系。这也就使得精英决策可以成为短期民主发展的时间和方式的有力解释。

七、结论

在不改变模型内其他参数的前提下，仅仅将测量不确定性纳入文章分析就产生了重要的影响。即使作者拓充了大量的数据，依然能够证明之前两篇文章的结论缺乏实证的支持。

从方法论角度来看，这些结论说明了包含潜变量的分析特别需要考虑测量的不确定性问题。随着潜变量的应用更加普及，政治学界更不能忽略伴随潜变量的使用而产生的测量不确定性。最近盛行的跨国时间序列数据（cross-national time-series）使之前不可行的测量成为可能，比如测量欧洲政策中的意识形态，欧洲内部关于移民的态度，以及全球范围内的性别平等主义。然而，如果这些研究的结果没有考虑测量的不确定性，那么很难说它们是可靠的。

本文得出的结果同样还涉及若干实质性的内容。本文的成果强调了民主支持只会在长期过程中对民主制度产生影响，因此可以说间接支持了有其他因素导致了短期政权内的各种变化。文章结果还关注了有关民主支持与民主制度关系的经典理论的局限性，以及在测量民主支持这一概念中存在的问题，而现有的时间序列横截面潜在变量模型（time-series cross- sectional latent-variable models）仍未能解决这些问题。

最重要的是，通过Claassen的研究中推出的乐观估计，即“民主制度的命运取决于公众的支持，并且，当民主受到侵蚀的时候，社会大众就会更加去支持它”并没得到现有证据的支持。就此而言，民主制度的捍卫者们还不能自我满足。

编译：毕赫洁 | 山东大学

审校：肖童天 

排版：郑林晖