如何(不)运营地方政治机会结构

 

这是作者’的版本。请引用为:

    Arzheimer,Kai和Elisabeth Carter。“如何(不)运作地方政治机会结构:对克斯蒂拉和索德伦德的批评’对区域选举的研究。” 欧洲政治研究杂志 48.3(2009):335-358。 doi:10.1111 / j.1475-6765.2009.00842.x
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    根据Kestilä和Söderlund对2004年法国大选的综合分析,在其2007年的文章中,‘地方政治机会结构与激进权利的成功:来自2004年3月法国大选的证据’,研究了次国家政治机会结构对基本权利取得成功的影响,并认为这种方法可以控制更广泛的因素,并且比跨国分析提供更可靠的结果。本文从理论,概念和方法论上对这一主张提出异议,并证明他们的经验发现是虚假的。

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分析国家政治背景特征对西欧“极端”或“激进”权利的投票产生的影响[1] 派对现在是一个小行业(例如参见Arzheimer&卡特2006;戈德(Golder)2003;杰克曼&Volpert 1996;尼格(Knigge)1998; Lubbers等。 2002年;斯旺克&Betz 2003),但Kestilä和Söderlund(2007)在对该期刊的最新贡献中指出,研究应更多​​地考虑他们所谓的“地方政治机会结构”。根据 [k1] 对Kestilä和Söderlund而言,着眼于一国内部的次国家背景可以缓解困扰现有背景分析的三个问题:i)在次国家层面,背景数量比相关变量数量大; ii)政党制度的独特特征显然保持不变; iii)激进右派家庭的异质性不必引起关注(2007:774-775)。 [k2] 这一理论主张得到了对2004年法国大选的生态分析的支持。在部门一级的直接线性回归中,Kestilä和Söderlund在第一轮选举中对前线国民(以下简称FN)的选举支持这些选举以及FN的选举成功指数(评估FN在领先竞争者方面的成功程度)分为五个总体变量:2004年第一轮选举的投票人数,记录的地区规模在1998年的前一次地区选举中,1998年的政党有效名单(Laakso-Taagepera指数),1999年在欧盟以外出生的移民比例和1999年的失业率。他们发现投票率和地区规模对FN的选举支持产生重大负面影响,[2] 而党派名单和失业的影响是积极而显着的。最有趣的是,移民的影响是 在Kestilä和Söderlund的FN聚合支持模型中,与零显着不同。根据这些结果,凯斯提拉和索德伦德得出结论,基本权利得益于投票率低,选举制度的更大比例并没有增加对基本权利的支持,但实际上与 降低支持水平。他们还得出结论,当1998年的有效党派名单很高并且失业率很高时,FN就会受益。相比之下,每个部门中存在的移民比例并​​没有影响FN的选举分数。

 

应该注意的是,虽然与地区规模有关的结果与其他一些研究的结果相符(例如Arzheimer&卡特(Carter 2006),与失业和移民有关的问题则不然:在国家层面的分析中,失业的影响尚待讨论,而且移民的影响一直被认为是强有力的和积极的。

 

从他们的结果以及其他研究的发现来看,Kestilä和Söderlund认为,“国家以下政治机会结构对于FN具有非常重要的意义”,更广泛地说,“国家以下方法”能够控制更广泛的因素与政治体系有关,并且往往会提供更可靠的结果”(2007年:790年)。

 

Kestilä和Söderlund邀请了其他在该领域工作的学者讨论他们的意外发现。我们接受了这一邀请,是因为,尽管我们同意次国家背景的特征可能与激进的右翼投票有关,并应纳入支持这些政党的更全面的说明中,但Kestilä和Söderlund的概念化并没有使我们相信什么构成了次国家级政治机会结构,我们也不能被它们所提供的经验证据说服。

 

在本文开头,我们重点介绍了Kestilä和Söderlund研究中存在的一些理论,概念和方法论问题。然后,由于Kestilä和Söderlund非常乐意为我们提供他们的数据,因此我们进行了一些重新分析。在此过程中,我们讨论了估算和解释Kestilä和Söderlund模型中的系数的困难,并使用FN区域性根深蒂固的指标,该指标独立于地区规模和有效的政党名单,我们证明了Kestilä和Söderlund模型所包含的地方政治机会结构的特征本质上是虚假的。最后,我们为Kestilä和Söderlund模型中包含的关键变量之一提供了另一种可操作性。

 

 

地方政治机会结构:概念上的困难和运作化

 

政治机会结构的概念众所周知是模糊的,但其核心思想是某些变量可以反映“准政治企业家对政治系统的开放性或可及性”的程度(Arzheimer&卡特(Carter)2006:422)。如果人们接受这一作为工作定义,那么它就是 国家以下 政治机会结构指的是一系列会促进或阻碍激进权利动员选民的尝试的区域或地方条件。正是由于政治机会结构的概念含糊不清,确定这些条件并实现这些变量的实施是一项艰巨的任务,不幸的是,凯斯提拉和索德隆德在他们的研究中存在着问题。

 

我们首先担心的是,在Kestilä和Söderlund的模型中加入了(区域)政党制度的分散性,并通过可变的“有效政党名单”来实现。正如Kestilä和Söderlund所暗示的那样,政党体系的碎片化水平对于小型或新政党确实很重要,因为上届选举中的高度碎片化可能表明该体系是开放的,因此对此类政党更有利,或者相反,因为高度分散的情况可能表明已经存在各种各样的选择,这使得新党或小党很难取得突破(2007:784)。

 

但是,将这个变量与FN结合使用是有问题的,因为正如Kestilä和Söderlund自己指出的那样,FN既不小也不新:它是一个成熟的政治竞争对手,在许多地方都获得了第三政治力量的地位。法国(2007:775)。因此,鉴于它并没有敲响法国政党体系的大门,但已经清楚地表明了这一点,因此,FN的问题不是政党体系的可及性(这是政党体系分裂的手段),而是多少?党所拥有的政治空间,或者换句话说,在政治范围的右端面临着多少竞争。简而言之,我们认为,在这种情况下,政党体系分散不是衡量政党竞争的合适变量,而与之相关的变量则更多,它可以挖掘FN可用的意识形态空间(见下文)。

 

Kestilä和Söderlund确实提到了政党竞争的意识形态方面,因为他们注意到分析政治机会结构影响的跨国研究必须实施和衡量思想上的趋同或分歧以及问题的采纳。然而,尽管他们认识到“地方党组织的议程可能与国民党的议程有所不同”(2007:783),但他们并未在模型中包括党派竞争的意识形态维度,而是基于诸如他们的优势在于能够“在2004年选举中将每个子部门的意识形态差异保持不变,这归因于该运动的民族特色”(2007:775)。

 

现在,确实有可能2004年的区域选举运动具有民族特色,但这并不意味着竞选在思想上在所有部门都是相似的。快速浏览一下2004年地区选举结果的第一轮发现,在某些地区,政治频谱右翼的竞争只是在FN和一个主流右翼政党名单之间进行(例如,在Picardie中)。然而,在其他地方,有超过一个主流权利党名单和/或激进权利中有一个以上名单。例如,在阿基坦大区,有两个主流的右派人士名单,而在罗纳-阿尔卑斯地区,不仅有一个FN名单,而且还有另一个“极权”名单。在1998年的区域选举中也可以找到类似的模式-凯斯提拉(Kestilä)和索德伦(Söderlund)的结果用来计算“有效的政党名单”。

 

因此,政党竞争的意识形态性质因地区而异,选民根据其居住地面临着不同的政党名单选择。这对于解释FN的成功很重要,因为该党很可能会受到多个主流权利列表的阻碍,并且在存在其他激进权利列表的部门中投票率也可能较低。通过仅在模型中包括政党系统碎片变量,Kestilä和Söderlund无法解释这些趋势。

 

由于方法论上的原因,在对激进的右翼政党的投票进行分析时,包括政党或政党名单的有效数目也是有问题的。这是因为要说明其选举成功的那个政党的投票份额(在这种情况下为FN)包括在政党有效人数的计算中:(1 / S pi2) for N 各方,其中p是一方i的投票份额)。这意味着这两个变量可能无法彼此独立,并且,鉴于索引的构造,它们之间必须存在非线性关系,其确切形状取决于另一个变量的数量和相对强度。派对。

 

通过仿真最容易说明这两个变量的协方差。为此,我们从1998年区域选举中的四个随机部门中选出了结果(因为1998年将这些部门视为地区),并让FN的投票份额在其经验值附近变化,同时获得相对支持 主流右翼集团和对所有其他政党的绝对支持始终如一。[3] 图1说明了此模拟的结果,并清楚地表明,至少在这四个部门中,部门内部FN命运的变化将对稀有实体产生重大影响,对有效缔约方的数量产生线性的积极影响。[4]

 

 

[关于这里的图1]

 

 

通过在模型中加入1998年有效的政党名单,凯斯蒂拉和索德隆德因此有效地回归了FN在2004年的成功,原因是该变量已经包含了先前对政党的支持程度。由于理论上的原因,这是有问题的,我们的仿真表明,它在解释此变量的影响方面也具有非常实际的含义。

 

关于区域大小,我们对Kestilä和Söderlund决定将此变量纳入其模型的决定没有任何疑问。出于理论上的原因,这样做是有道理的:中等规模的FN难以在规模较小的地区赢得选票,而不是在规模较大的地区获得成功。而且,如果一开始的潜在选民人数很少,并且该党决定在规模较小的地区投入的资源少于在规模较大的地区,那么这种影响将会加剧。

 

但是,我们不满意的是Kestilä和Söderlund的研究中如何对该变量进行运算。他们退回了FN在2004年每个部门中对1998年区域选举中(记录的)地区规模的投票。我们认为这很麻烦,原因有两个。

 

首先,(记录的)区域量级的包含会忽略合法阈值的影响,该阈值可以而且确实会覆盖区域量级的影响。就1998年的选举制度而言,在部门一级设定的5%的法律门槛实际上抵消了14级或以上的部门中地区幅度的影响。鉴于94个部门中有50个部门的区域规模等于或大于14,这对该模型有很大的影响,因此,将有效幅度或有效阈值包括在内而不是简单地将(loged )地区规模。[5]

 

我们对Kestilä和Söderlund的地区规模化运作的第二点保留意见涉及他们决定在 1998 区域选举-即 以前 区域选举。 Kestilä和Söderlund之所以这样做,是因为他们坚持认为“选举法的变更不一定会立即产生影响”,而选举制度的心理影响可能需要一段时间才能体现出来。他们还指出,“ 1998年的地区规模与2004年分配给各部门的席位之间具有很强的相关性”(2007:792,注释7)。

 

我们当然不会质疑选举制度的心理影响可能需要一段时间才能向选民登记这一事实,因此,除了关注我们对法律门槛的上述评论之外,我们不会批评使用此变量1998年的选举制度与2004年使用的选举制度是相同的。但是问题是,事实并非如此:1998年使用的选举制度与2004年使用的选举制度根本不同。

 

1998年区域选举(自1986年第一次区域选举以来一直使用)使用的是单轮比例选举制。在部门一级分配了3至72个席位,如上所述,法律门槛为5%。但是,新的两轮选举制度于2004年开始运作。在此系统下,即使最终在部门之间划分了席位,名单还是在该区域级别上展示,汇总票数和分配席位。该地区的区域规模从利穆赞和弗朗什孔泰地区的43个到法兰西岛地区的209个不等,但是法律门槛的存在意味着区域范围的影响在所有地方都被有效地抵消了。[6]

 

考虑到选举制度在1998年至2004年之间发生了根本性的变化,我们认为争辩说1998年的选举制度仍然会对2004年的选民和政治精英产生心理影响是不现实的。首先是选举制度的调解作用,另一方面,它们几乎不可能考虑到1998年选举制度的影响,而另一方面却没有注意到该制度已经在此期间彻底改变。对于政治精英而言,1998年制度的影响将不会在2004年进行计算。相反,他们在决定竞选策略和在每个地区的投资资源时将考虑新的选举制度。参加2004年比赛。

 

因此,基于这两个原因,我们认为使用1998年区域选举中的(记录的)地区规模作为2004年政治体系开放或可及性的指标是没有意义的。 1998年的规模与2004年分配给部门的席位密切相关,这并没有消除我们的担忧,因为这种相关性未考虑法律门槛的影响,并且由于分配席位而导致2004年分配给部门的席位数量不相关发生在地区层面,而不是部门层面。

 

对于Kestilä和Söderlund模型中的投票率,我们也感到不安。这里的问题不是这个变量如何操作,而是为什么将它完全包含在模型中。

 

当然,投票率通常包括在国家选举和比较选举研究中,并且其中许多工作都观察到投票率与对未完全融入政党系统的政党的支持之间存在负相关关系(Reif等,1997; van der Eijk)等人(1996)(包括FN),其选举份额与总统选举和立法选举的投票率高度相关(Auberger 2008)。将投票率包括在这类研究中是很有意义的,因为它们是在解释个人选民行为的模式。在这种情况下,他们可以通过以下论点解决他们所发现的负相关性:虽然既定政党的政治不满意的支持者可以完全不投票,但对不成熟党的政治不满意的支持者可以表达对投票的不满。

 

但是,旨在评估政治机会结构对政党的影响的分析目的完全不同。这里的目的是调查给定(国家以下)环境为政党和政客提供的机会和激励,至关重要的是,我们认为,投票率不属于该环境。由于在选举日之夜之前,任何人都显然不知道(本地)投票率,因此我们认为这既不是机会结构的一部分,也不是可能会以某种方式影响激进右派投票的一般背景变量。

 

我们当然认识到,投票率可能反映出特定地区的态度气氛或政治竞争的激烈程度,而这反过来确实可能对解释一个政党的成功很重要。但是,我们担心将投票率用作态度气氛或政治竞争的(事后证明)指标,因为投票率会受到很多其他因素的影响,包括一个地区的政治传统,具体的地方问题,个性参与竞选,甚至天气。因此,解释投票率不同的原因非常困难。

 

Kestilä和Söderlund使用最后两个变量评估了移民和失业对FN投票的影响。他们的模型包括由欧盟15国以外出生的移民和失业者组成的每个部门的人口比例。[7] 但是,这是有问题的,因为移民和失业系数至少涉及三个方面:i)它们可能代表了一种真实的语境效应,即移民和失业为FN提供了动员选民的动力,以及对选举产生强烈兴趣的选民。这些问题有机会投票支持竞选活动; ii)他们了解了部门组成的影响; iii)它们反映了上下文特征和个人特征之间的跨层次交互。[8]

 

如果我们考虑部门移民比例很高的话,这一点就很清楚了。如果我们假设移民的存在促进了FN的动员,那么生活在这样的部门中的人应该比其他人更容易投票赞成激进权利。这个 语境 因此,这种效应应导致正的总体相关性,反映出地方以下政治机会的结构。

 

但是,事情并不是那么简单,因为我们还需要牢记部门及其移民人口的组成。在1999年(凯斯提拉和索德隆德依靠人口普查的那一年),法国有400万人在欧盟15国以外出生。[9] 但是,这些移民中的大多数(57%)是法国公民,因此有权投票。据推测,他们和他们在法国出生的任何孩子,以及在法国出生的非归化移民的孩子,这些人中的许多朋友都有可能投票赞成FN的可能性接近于零。因此,其他所有条件都是平等的 个人 效应将导致实质性的负总体相关性,抵消与情境效应产​​生的正相关。

 

考虑到在欧盟以外出生的所有部门移民中大约有三分之一构成人口,而在法兰西岛和普罗旺斯-阿尔卑斯-蓝色海岸地区的某些部门中,他们人口占总人口的20%,个人影响不可忽略,这反映在适用于巴黎市府的不良模式中(见下文)。最后,这种情况也意味着跨层次的互动,因为尽管FN能够由于大量移民而动员更多选民,但它只能在非移民中动员。

 

同样的逻辑也适用于失业的影响。观察到的失业与FN投票之间的总体相关性是上下文效应(选民对地区失业水平的反应),成分/个人效应(失业者更有可能投票赞成FN)的结果,以及层次互动效应:毕竟,可以合理地假设,失业的个体效应的强度随环境中失业的普遍程度而变化。

 

因此,Kestilä和Söderlund的总体相关性将三种概念上不同的影响融合在一起,如果没有微数据,它们的性质和规模是无法分离的。[10] 此外,由于这些系数反映了不同过程的高度汇总的净结果,因此它们隐藏了个体变量和上下文变量之间以及之中可能存在的任何协变量。 [11] 由于这些原因,Kestilä和Söderlund模型中的失业和移民系数无法提供有关政治机会结构中失业和移民的作用的可靠信息。

 

估计和解释Kestilä和Söderlund模型的系数

 

正如上面的讨论所证明的那样,Kestilä和Söderlund的模型存在问题,因为其中包含的所有自变量都引起了理论,概念和/或方法论上的关注。除了困扰各个变量的问题之外,Kestilä和Söderlund模型中的病例数不是很大(N = 94),单位(部门)的人口差异很大。该变量的标准偏差为480万人,分布基本右偏。十个最小部门的居民数量在77,000到190,000之间,而十个最大部门的每个人口都在130到260万之间。言下之意是,有关个人行为的许多信息都丢失了,而大部门的公民行为对其他相关性的影响较小。[12]

 

然而,即使不考虑这些问题,不同自变量的影响还是难以解释或微不足道的。如前所述,移民和失业的影响不能一概而论,因为这两个变量都汇集了法国大陆94个省选民的个人特征,并且在此过程中将上下文和个人的影响以及跨层次的相互作用融合在一起。至于模型中包含的其他变量,即使它们捕获了独立于居住在其中的个人而存在的部门的特征,正如我们将要证明的那样,它们的政治影响很小-这在Kestilä和Söderlund的情况中并不明显。阅读他们的发现。而且,正如我们还将显示的那样,Kestilä和Söderlund模型中的估计值对案件的选择非常敏感。

 

Kestilä和Söderlund主要参考t值的相对大小来解释其结果,由于三个原因,这是有问题的。首先,陪审团仍未就计算总体(而非样本)数据的(经典)标准误是否有意义(Berk&Freedman 2003)。其次,如果要进行显着性检验,则标准误差的计算应考虑部门之间存在的空间相关性。忽略这些依赖性违反了扰动相同且独立分布的标准假设。第三,也是最重要的是,t值的大小(即统计显着性)不是实质相关性的标准,因此对解释变量的影响几乎没有帮助。

 

由于这些原因,我们建议不要关注t值,而应通过检查给定独立变量变化的FN投票份额的预期变化来最好地解释变量的影响。在研究这一点的同时,如果我们能够对政治现实发表任何看法,考虑自变量的分布也很重要。

 

Kestilä和Söderlund确实向我们展示了FN投票份额的预期变化是自变量的变化。的确,尽管他们没有讨论案文中的这些预期变化,但在他们的文章的表3中,我们可以看到,所记录的区域幅度的单位增加将使对FN的支持减少3.45个百分点,而有效区域的单位增加参与方数量将使FN的份额增加1.14点。但是,这些结果并没有考虑到区域规模的分布以及各个部门中政党名单的有效数量,因此,这些变量对特定部门的真正影响并没有告诉我们。

 

让我们首先考虑一下1998年的伐木区规模及其在各个部门的分布。通过确定第二和第三四分位数,我们可以确定一半的部门要填补的座位总数在10到22之间。我们可以得出结论,在保持所有其他独立的情况下,将区域级别从10增加到22如果变量不变,则对FN的预期支持将仅减少2.7点。[13] 这表明在这些部门中地区规模的影响相当小。更重要的是,如果我们查看分布的中间90%,我们会发现最小的八个席位区域和最大的31个席位区域之间的预期差异为4.7点。这仍然不是很大,在这里我们考虑绝大多数情况。因此,尽管所记录的区域量级的影响在统计上是显着的,但似乎只有当我们考虑非常小和非常大的部门时,它才真正有意义。[14]

 

当我们针对有效的参与者列表重复此练习时,我们看到将有效的参与者列表数量从2.6(第二个四分位数)增加到3.5(第三个四分位数)只会将对FN的支持增加一个百分点。而且,如果我们考虑分配的中间90%,其中有效的党派名单范围从2.2到4.2,我们看到从2.2到4.2的变化将使FN的投票增加2.3个百分点分享。

 

除了考虑自变量在各个部门中的分布外,我们还需要记住,其影响可能取决于每个部门中其他四个自变量的水平。区域幅度就是这种情况:在Kestilä和Söderlund的模型中,区域幅度与FN支持之间的二元相关性基本上为零,并且只有在模型中同时包含投票率和失业率时才变为负值。但是,如果我们离开整体模型并考虑部门的不同子组,我们会发现关系实际上是 对于失业和投票率低于平均水平的部门,如果投票率或失业率或两者均高于平均水平,则为负数。这会敲响警钟,因为此发现没有明显的理论原因。这样,尤其是由于单位数量少,它指出了以下可能性:地区规模的负面影响(以及党派名单数量的正面影响)可能是​​虚假的,并且可能是由外部观察和其他异常观察引起的。

 

为了进一步调查这种怀疑,我们计算了许多诊断(残差,库克距离和杠杆值),可以用来确定模型拟合的问题。我们发现,其中一个部门-塞纳-圣但尼(Seine-Saint-Denis)与邻近的上塞纳河(Hauts-de-Seine)和瓦尔德马恩(Val-de-Marne)部门构成了臭名昭著的巴黎banlieues。塞纳-圣但尼(Seine-Saint-Denis)在欧盟以外出生的移民所占比例最高,并且是该类别中第二大人口,但该国的FN支持水平远低于Kestilä和Söderlund的模型所预测: FN将在该部门中进行25.5%的投票,2004年的实际结果为15.8%。这只是说明了将移民率的背景和构成影响混为一谈时会发生什么。此外,此部门对模型的影响很大,因为它是影响自变量的数据点,并且是最大的负异常值。如果将其从估算中排除,则移民变量的系数几乎翻倍,并在统计上变得有意义。

 

相比之下,最大的阳性离群值是普罗旺斯-阿尔卑斯-蔚蓝海岸地区的沃克吕兹山脉该部门在1998年的区域平均规模为平均水平,所有其他自变量的数字均略高于平均水平。尽管Kestilä和Söderlund的模型预测沃克吕兹省FN的投票份额为18.7%,但实际结果却是惊人的28.5%。该部门对FN的大力支持反映了可以追溯到1980年代的政治传统。在1986年的立法选举中,FN的创始成员雅克·邦帕德(Jacques Bompard)在该部门为该党投票了18%,这是该次选举中该党最好的结果之一。 Bompard(于2005年离开该党)在FN在地方和地区层面的成功中也发挥了重要作用,并于1995年成为Orange(沃克吕兹省的一个历史名镇)的市长,是该镇的首批成员之一FN担任这样的职务。 [15]

 

由于Vaucluse没有太多的杠杆作用(就自变量而言,几乎在所有方面都是相当平均的),因此从估计中排除它不会对系数产生很大的影响。但是,只有94个部门, 联合 一小部分的三到四个案例的杠杆作用就很容易成为一个问题(Fox 1997:281)。确实,可以通过排除一小部分部门来相当大地操纵系数。例如,在弗朗什孔泰地区,不仅仅包括沃克吕兹岛,而且不包括巴黎(即第75部门)和贝尔福地区,将测井地区震级的系数的绝对值从-3.4降低到-2.8。相比之下,不包括塞纳河-圣但尼地区和两个失业率和移民率较低的农村部门-奥弗涅省的Cantal和利穆赞省的上维埃纳- 增加 系数为-4.3。同样,将塞纳-圣但尼,阿尔萨斯的上莱茵省(FN堡垒)和阿基坦的洛特-加龙省排除在外,有效党派数目的系数减半。

 

如果我们考虑在欧盟以外出生的移民所占的比例,就会看到最显着的效果。该系数相当小(.15),在Kestilä和Söderlund的模型中在统计上微不足道。不包括沃克吕兹省和FN非常成功的其他两个省-罗纳-阿尔卑斯大区的艾因市和普罗旺斯-阿尔卑斯-蔚蓝海岸的滨海阿尔卑斯省,这进一步降低了移民影响至.03。但是,除巴黎外,塞纳-圣但尼省和其他任何一个城市部门(瓦尔德马恩省或上塞纳河省)几乎使系数增加了三倍,并使移民成为FN成功的有力(且在统计意义上非常重要)的预测指标。这不仅说明了Kestilä和Söderlund模型中的估计值对案例选择的敏感性,而且还再次强调了该模型融合了上下文(即机会结构)和成分(即个人)效应。

 

显然,鉴于Kestilä和Söderlund正在研究法国部门的人口而不是样本,人们可能会质疑出于诊断目的而排除单个部门的做法。就是说,这样做确实使我们能够评估Kestilä和Söderlund的模型在检查2004年区域选举中次国家政治机会结构对FN投票产生的影响以及确实对这一特殊情况进行概括时所采用的工具的准确性。选举比赛。

 

为了进一步调查我们对Kestilä和Söderlund模型所包含变量的虚假性质的担忧,我们在模型中引入了一种替代性预测变量:Jean-Marie Le Pen在第一轮投票中赢得了每个部门的投票2002年总统大选。在2004年的区域选举中,此变量的理论相关性显然只是适度的。就是说,尽管我们确实希望勒庞2002年的投票分数能很好地预测FN在2004年区域选举中的投票,因为这将表明FN在各部门的支持随着时间的推移是稳定的,这主要是为了将这个附加变量引入模型中是为了观察其他自变量的影响。

 

我们选择此特定变量是因为它可以控制以下事实:几十年来,FN在法国某些地区比其他地区更成功(Bréchon&Mitra 1992),这是由于地方党组织的稳定作用所致(Lipset&Rokkan 1967:53)以及对党有利的组成影响和结构性因素。此外,勒庞(Le Pen)在2002年赢得的投票是对FN进行固守的一个有吸引力的衡量标准,因为它不可能受到地区规模和1998年区域选举中有效政党名单的影响,因为2002年的选举完全是在举行不同的选举制度。因此,在回归中包括此新变量后,应得出2004年FN支持与1998年地区规模/政党系统分散之间的关系的无偏见结果,并扣除与部门一级FN成功相关的任何其他(稳定)因素。 。

 

 

[关于这里的表1]

 

 

表1列出了Kestilä和Söderlund的原始模型的系数以及扩充模型的系数(第2列)。正如我们预期的那样,在2002年总统选举中对勒庞的投票实际上是FN在2004年地区选举中成功的有力预测:2002年支持率每增加一个百分点,就意味着2002年支持率增加0.98个百分点。该党在2004年的投票。

 

然而,更重要的是,一旦 瘦素 投票是可以控制的,除失业率外,其他所有因素的重要性均很小,估计值几乎为零。[16] 进一步的模型(表1的第3列)证实了五个原始自变量的不相关性,该模型中所有五个原始预测变量均被删除,这表明FN在2004年区域选举中的支持与勒庞基本相同在2002年的投票中,恒定减少了2.7个百分点。[17]

 

上面的讨论表明,首先,Kestilä和Söderlund的模型缺乏鲁棒性,这意味着它无法对FN在2004年地区选举中部门级的成功提供一个简短的描述。但是,从表1所示的两种备选模型中,我们必须得出结论,无论如何,凯斯特拉和索德伦德原始模型所包含的地方政治机会结构的特征与解释FN在2004年区域选举中的投票大体上无关。因此,Kestilä和Söderlund的模型无法对背景因素对西欧激进右翼投票的影响做出可靠的推论,更不用说允许比现有交叉法中的推论更可靠的推论了。国家研究。

 

 

朝着FN在2004年区域选举中成功的另一种模式迈进?

 

尽管我们已经证明Kestilä和Söderlund的分析存在许多概念和方法上的问题,但我们仍然坚信,地方政治机会结构原则上可以在解释激进右翼政党的选举成功方面非常有用(以及其他任何类型的政党),前提是该概念的实施更为严格。

 

考虑到手头的数据,尤其是缺少有关移民和失业的微观数据,改进模型的最明显的方法是用“有效的政党名单数量”变量替换为一个反映意识形态性质的变量关于政党竞争在2004年区域选举中的影响。正如我们之前所言,政党名单的有效数量反映了区域政党制度的可及性,这与FN无关。而且,该变量具有重言式的元素,因为它并不独立于该党先前的支持水平。因此,我们建议用两个非常简单的变量来代替有效的政党名单:i)存在第二个国家共和党(MNR)提出的“极权”名单,以及ii)政党政党提交的名单数目适度的权利。有关每个地区列出的清单的信息都可以从法国政府的网站(www.interieur.gouv.fr/)。

 

我们希望MNR列表的存在会减少对FN的支持,尽管只是略有减少。鉴于MNR于1999年1月脱离FN,并由勒庞(Le Pen)的前代表布鲁诺·梅格雷特(BrunoMégret)领导,人们希望许多选民将这一政党视为FN的替代者。[18] 因此,在其他方面,MNR清单的存在应该减少对FN的支持,因为FN可用的政治空间更加拥挤。也就是说,我们预计这种影响只会适度,因为MNR对FN的挑战实际上随着2002年总统大选而崩溃(Kuhn 2005:102),当时梅格勒特在第一轮投票中仅获得2.3%的选票勒庞(Le Pen)赢了16.7%,然后与现任总统希拉克(Chirac)进行第二轮比赛。

 

主流竞争者的数量也应该对FN的投票产生负面影响。由于这种影响不一定是线性的,因此我们将在三种不同的情况之间进行区分:存在单个主流权利清单;存在两个这样的列表;并且存在三个或更多。

 

 

[关于这里的表2]

 

 

作为参考,表2的第1列显示了FN的投票份额在1998年有效的政党名单上的回归,即Kestilä和Söderlund所支持的指标。在此双变量模型中,此变量的影响要比在Kestilä和Söderlund的完整模型中稍强,但R2极低表明它只能解释FN支持范围的一小部分。更重要的是,如第2列所示,如果我们再次引入替代性预测变量来控制根深蒂固的FN支持,则有效党派名单的影响将完全消失(勒庞在总统第一轮选举中赢得的投票) 2002年的选举)。

 

表2的第3列介绍了基于我们对政党竞争的替代性运营模式的模型结果。它包括一个虚拟变量,该变量在MNR呈现列表的每个部门中的值为1,以及用于存在两个主流权利列表以及三个或更多主流权利方列表的虚拟变量。这种替代模型显然比数据有效方列表模型更适合数据。它解释了FN投票中方差的较大份额,而较低的贝叶斯信息标准(BIC)则表明,尽管它包含更多自变量(因此失去了两个自由度),但这种替代模型比当事人名单有效人数一。

 

在此模型中,来自中度权利的竞争系数具有简单明了的解释,并证实了我们的期望:2004年FN在有多个中度权利清单的部门中的投票减少了。与中度权利仅代表一个清单的部门相比,当该党面对两个主流右翼清单时,FN投票大幅减少(降低了6个百分点)。在有两个以上主流权利名单的地方,FN的投票减少了3个百分点以上。

 

但是,与我们最初的预期相反,我们看到2004年选举中存在MNR清单并没有减少对FN的支持。相反,MNR清单的存在 对2004年FN投票的影响:从主流权利控制政党竞争之后,FN的平均得分为3.2个百分点 更强 在MNR候选地区的部门中。我们可以通过指出MNR领导层做出的战略选择来解释这种意外的积极影响。 FN在所有地区(和所有部门)介绍了候选人,而MNR则在资金和人员两方面竭尽全力,将工作重点放在了激进权利过去表现良好的地区,即可能会做得好的地区。它与当时FN在1998年获得高于平均水平的成绩的14个地区中的11个竞争,但选择参加FN的表现低于1998年平均水平的7个地区中的2个(Cramér的V = .49) 。因此,该系数吸收了来自MNR的竞争的负面影响以及先前FN支持的正面影响。

 

表2第4列的发现证实了我们的初步解释。一旦我们引入了现在已经很牢固的FN支持指标,那么像预期的那样,竞争MNR列表的影响就会变为负面。此外,来自中度右派的竞争影响虽然仍大大减少,但仍保持消极作用。后一个发现可能再次反映了FN的战略考虑’的竞争对手。毕竟,明显的动机是要有适度的权利在FN大本营中提出一个统一的清单,这可以通过前一次区域选举中FN的支持与存在一个单一的主流权利清单之间的r = 0.42的实质相关性来证明。 。

 

关于表2的第4列中提出的模型,最重要的一点是,即使控制了先前的FN支持,MNR列表的存在和主流权利的分散仍然在理论上具有有意义的作用。此外,BIC指出,这是对结合Kestilä和Söderlund的有效政党名单的模型以及 瘦素 投票(第2栏)和表1中根深蒂固的FN支持的“纯”模型。我们以此为依据证明,本地/区域的意识形态竞争至关重要,应该将其纳入针对激进右翼政党的地方政治机会结构模型中。对于有效的参与者名单,不能说相同的话。

 

关于Kestilä和Söderlund模型中的其他变量,不幸的是,没有“容易解决”的问题。我们认为,其中的某些(即1998年的投票率和地区规模)根本不应该包含在模型中,因为它们的概念地位令人怀疑。也不能选择用1998年的区级数代替1998年的区级数,因为由于操作中的法律阈值,该变量实际上没有变化。至于移民和失业,尽管这些显然是地方政治机会结构的一部分,但由于缺乏微观数据,根本无法调查其影响并弄清其背景,构成和跨层次的影响。

 

在这种情况下,如果要严格执行和全面分析地方政治机会结构,则似乎需要大量的数据收集工作。我们认为,这样的努力实际上不应该是将调查数据与地方移民和失业数据合并,因为Lubbers和Scheepers(2002)已经对法国进行了这种分析。相反,在理想的世界中,一个前瞻性的项目应该收集有关变量的数据,这些变量捕获了次国家政治机会结构的理论概念。这可能包括对本地和区域媒体的内容分析,以把握其时机(请参阅Boomgaarden&Vliegenthart 2007(最近在荷兰国家媒体上的应用),对地方政党组织实力的评估(请参阅Pedahzur&Brichta,2002年,FN的制度化),以及与当地政治精英的深入访谈,以探讨他们在激进权利问题上的立场。

 

 

结论

 

Kestilä和Söderlund在他们的文章中强调了一个重要观点,尽管有时以理论术语进行讨论(例如Eatwell,2003年),但在对西欧激进权利成功的实证研究中却被很大程度上忽略了:不应将地方和区域背景忽略了。但是,不幸的是,Kestilä和Söderlund进行的实际分析在某种程度上掩盖了该信息的重要性。出于上述原因,我们认为Kestilä和Söderlund对地方政治机会结构及其经验发现的构想都存在困难。

 

一项大型数据收集工作着重于抓住地方政治机会结构概念的因素,这有可能解决Kestilä和Söderlund在他们的研究中遇到的许多问题。此外,如果将时间和资源投入到任何此类未来项目中,那么从跨国角度分析相关变量将更加有用。毕竟,Lubbers和Scheepers(2001,2002)以及Dülmer和Klein(2005)等学者已经将激进权利投票的标准模型应用于各个国家的地方政府部门。

 

就是说,我们完全同意,建立激进权利投票的跨国模型,其中要包含非常小的国家以下子部门(甚至比法国部门还小)的丰富信息。尽管有可能在一个国家/地区收集适当的数据(正如英国大选研究在十多年前所证明的那样),但在许多国家/地区收集适当的可比数据将是一项艰巨的壮举。而且,对次国家政治机会结构的跨国研究将不得不应对这种比较分析固有的困难。也就是说,它必须处理在能够得出可以在所讨论的案例之外推广的结论与能够理解所研究的特定情况的复杂性之间存在的权衡。确实,Kestilä和Söderlund在他们的研究中面临的一些困难反映了这一点:一方面,他们的模型对案例的选择非常敏感,因此不允许在2004年的背景下做出可概括的推断。法国的区域选举,但另一方面,它确实包含有关法国区域和部门特征的丰富信息。普遍性和数据丰富性之间的这种权衡可能会引起人们对任何对次国家政治机会结构的跨国研究的效用的质疑。但是,如果可以在这两个问题之间取得某种适当的平衡,我们可能会学到更多有关地方和地区环境对激进右翼政党的投票的影响的知识。

 


笔记


参考文献

 

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如何(不)运营地方政治机会结构1

图1:1998年区域选举中,法国四个部门的有效政党名单与FN的投票份额之间的关系

 

 

表格1:在2004年法国区域选举中支持FN的替代模型

 

 

(1)

(2)

(3)

 

凯斯蒂拉& Söderlund’s model

凯斯蒂拉&Söderlund的模特加上Le Pen投票

勒庞只投票

1998年区级(ln)

-3.447 ***

-0.352

 

 

(0.855)

(0.475)

 

有效名单数1998

1.137*

-0.0582

 

 

(0.484)

(0.256)

 

2004年投票率(%)

-0.736 ***

-0.107

 

 

(0.126)

(0.0748)

 

欧盟以外出生的移民(百分比)

0.150

-0.0791

 

 

(0.120)

(0.0623)

 

失业率(百分比)

1.582 ***

0.432*

 

 

(0.336)

(0.185)

 

MNR正在运行

 

 

 

 

 

 

 

中等权限列表:2

 

 

 

 

 

 

 

中等权限列表:3+

 

 

 

 

 

 

 

2002年Le Pen投票

 

0.979 ***

1.042 ***

 

 

(0.0612)

(0.0450)

不变

55.94 ***

3.852

-2.656 **

 

(9.195)

(5.687)

(0.787)

调整R2

0.436

0.855

0.852

根MSE

4

2

2

工商银行

534

410

394

d.f.

6

7

2

对数似然

-253

-189

-192

N

94

94

94

括号中的标准误差

* p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001

 


表2:1998年有效政党名单和2004年的意识形态竞争对2004年法国地区选举中FN支持的影响

 

 

(1)

(2)

(3)

(4)

 

当事人名单的有效数量

有效的党派名单加上勒庞投票

思想竞赛

思想大赛加勒庞投票

有效名单数1998

1.402*

-0.0370

 

 

 

(0.607)

(0.249)

 

 

2002年Le Pen投票

 

1.044 ***

 

1.125 ***

 

 

(0.0468)

 

(0.0502)

MNR正在运行

 

 

3.181 **

-2.167 ***

 

 

 

(1.076)

(0.483)

中等权限列表:2

 

 

-6.411 ***

-0.255

 

 

 

(1.423)

(0.620)

中等权限列表:3+

 

 

-3.206 *

-1.112

 

 

 

(1.434)

(0.567)

不变

10.59 ***

-2.570 *

16.93 ***

-2.013

 

(1.974)

(0.979)

(1.474)

(1.022)

调整R2

0.044

0.850

0.204

0.879

根MSE

5

2

4

2

工商银行

569

399

559

386

d.f.

2

3

4

5

对数似然

-280

-192

-271

-182

N

94

94

94

94

括号中的标准误差

* p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001

 

 


[1] 这两个术语之间的选择似乎很大程度上取决于品味。为避免不必要的混乱,我们跟随Kestilä和Söderlund,他们主要使用形容词“激进”。

[2] 由于选举成功指数的调查结果在很大程度上具有可比性,因此我们的讨论将集中在更直接的选举支持度量(即投票份额)上。

[3] 换句话说,在此模拟中,我们假设选民将在FN列表和主流右翼列表(即RPR,UDF和“ divider droite”列表)之间移动,但不在左右两个群体之间移动。我们进一步假设右集团内部的运动不会触发其他各方之间的运动。如果我们放弃这些假设,而是假设对FN的支持来自于 所有 其他各方的结果几乎相同。在这两个模拟中,上限都是FN的经验投票份额加上10个百分点。下限是经验投票份额减去20个百分点或零。

[4] 这四个曲线的Pearson相关系数吸收了线性分量,其变化范围是0.73(沃克吕兹)和0.96(Haute-Vienne和Indre)。

[5] 政党为获得议会代表权而必须赢得的投票份额,是由地区规模决定的,或者由法律界限确定,如果该法律界限超出了地区界限的影响,则由该界限决定。为了确定是决定党派代表投票所需的选区大小还是法律阈值,或者确实比较具有和没有法律阈值的选举制度,我们可以利用塔格佩拉和舒加特的“有效幅度”( 1989:135-141),或Lijphart的“有效门槛”(1994:182-183,注释29)。使用后者的公式,公式为75 /(M + 1),我们可以看到,如果在1998年的区域选举中没有法律上的门槛,则政党将需要赢得18.75%的选票才能获得在规模最小的地区(洛泽尔地区的等级为3)中获得代表权,而他们只需要1.03%的选票就可以在规模最大的部门中赢得代表权(即北部地区,即人口最多的省,区级为72。在北部,法律门槛显然会覆盖地区规模的影响。实际上,法律阈值开始超越区域幅度的影响的点是14,因为区域幅度为14意味着有效阈值为5%。

[6] 2004年使用的选举制度包括许多法律门槛。该法律规定,要使政党名单从选举的第一轮到第二轮,必须至少赢得该地区有效选票的百分之十。如果将在该地区赢得5%的名单与在该地区赢得十分有效选票的名单相融合,也可以继续进行。在第一轮赢得绝对多数席(如果发生)或在第二轮赢得多数席位的政党名单,将自动获得25%的席位。其余席位按比例分配给赢得该地区至少5%选票的所有政党名单(Kuhn 2005; www.interieur.gouv.fr/)。事实证明,在法国大都市的22个地区中,没有哪个党派在2004年选举的第一轮中赢得绝对多数席,因此所有比赛都进入了第二轮。如果没有2004年的法律门槛,则政党将能够以很小比例的选票赢得席位:43到209之间的地区幅度将推论出1.7%至0.36%的有效门槛(见注5)。 )。因此,在所有情况下,法律阈值都覆盖了地区规模的影响。

[7] 有关在欧盟以外出生的移民人数的数字不能反映出移民的种族,种族和/或宗教特征,在这种情况下,由于FN的上诉中心集中在种族概念上,因此这并不理想。种族和宗教。也就是说,尚未收集有关法国移民的种族,民族和宗教属性的数据。

[8] 当微观和宏观数据均可用时,将这些影响分开(通过多级模型)相对简单。但是,当只有宏观数据时(如本例所示),事情就困难得多。确实,对纯宏数据的解释几乎不可避免地导致跨层次推论,除非非常具体的假设成立,否则跨层次​​推论存在很大问题(Achen&1995年;阿尔克1969年;鲁滨逊(1950)。这些假设包括对极端分布的需求(即几乎没有失业或移民的部门和几乎没有失业或移民的部门),然后可以计算与观察到的总体相关性相适应的一系列个人相关性。但是,即使那样,也需要非常谨慎。此外,由于Kestilä和Söderlund对情境效应感兴趣,因此在这种情况下事情变得更加复杂,因此他们的研究并不是对个人行为的直接生态分析。相反,他们对上下文效果的兴趣意味着它们暗示了一个两级模型:条件在部门级别上有所不同;这些因素将影响到政党名单是否全部出现,政党选择提出个人名单还是联合名单,以及有多少政党试图动员选民;然后这两个因素会影响单个选民的行为。

[9] 这不包括出生在 海外部海外地区 (DOM-TOM),出于普查目的被视为法国的一部分。

[10] 见注8。

[11] 例如,移民的失业倾向远高于平均水平,但是个人的失业状况很可能会对FN对移民和非移民的投票可能性产生不同的影响。

[12] 后一个问题可以通过根据部门人口加权来纠正。如果部门按人口加权,则实际上该系数变化不大,尽管移民系数实际上降低为零,而调整后的R2降低。

[13] ln(22)-ln(10)×3.45

[14] 而且,这些计算忽略了以下事实:由于存在5%的法律门槛,在14级或更高级别的地区中,地区幅度的影响已被有效抵消–参见注释5。考虑到阈值,区域幅度的影响会更小。

[15] BOMPARD再次当选为2001年橙色的市长接着,在2005年9月,他从FN辞职并加盟 法国运动 (MPF)三个月后。 2008年3月,他再次连任市长。

[16] 增强模型还提供了比原始模型更好的预测:调整后的R2几乎翻了一番,而预测的均方误差降低了大约50%。考虑到仅估计了一个附加参数,对数似然性的下降是巨大的。因此,将更复杂模型的改进拟合与添加参数的“成本”相关联的贝叶斯信息准则(BIC)大幅下降,表明增强模型确实比原始模型更可取。

[17] 这个简单的模型几乎可以与扩展模型完全一样地拟合数据,从而降低了BIC。

[18] 梅格雷特(Mégret)于2008年5月宣布从政界退休,第二个月,在MNR的国民议会中决定,该党将由7人组成的执行局领导。

 


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