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“加总的魔力”和大众偏好的质量

信息获取意味着即便是只有最少量信息的公民,也能依靠那些分享自己的整体预期或政治倾向的人来形成有意义的偏好,而且公民在议题大众上的分化,也意味着在民主治理中有意义的参与,不需要所有公民在所有议题上都有有意义的偏好。与评估民主中的大众角色有关的第三个因素是大众作为一个整体,其加总的偏好与组成他们的个体偏好有着不同的特点。

18世纪的法国哲学家和数学家孔多塞在他的著名的“陪审团定理”里解释道,如果一个组织中的每个个体都适度趋向正确,那么这个组织作为一个总体就有很大的可能性达致正确的决定(并且组织规模越大,集体评价正确的可能性就越大)。这个洞见被应用于调查中显示出的政治态度,表明受访者在报告他们自己偏好时的误差,至少在某些情况下,倾向相互抵消,形成一个比构成它的个体意见更稳定可靠的加总的意见度量。 [12]

但是,受访者为何会在他们自己的偏好上出错呢?调查基础上的政策偏好测量有两种可识别的误差。首先,即便受访者在某一政策选择上已经有了非常稳定和确定的观点,在调查中对这些观点的报告会包含一定程度的误差。提问措辞的模糊之处、将特定观点与相应题目匹配的难度,在读或听调查问题时的理解错误以及记录受访者答案时的错误,这些都会导致一定程度的测量误差。

其次,大部分受访者都不太可能在大部分政治议题上有非常稳定和明确的观点。当前对政治态度的理解认为:当公民被访问时,对给定的政策议题有许多相关的考虑,并由此形成自己受访时的立场。 [13] 比如,如果被问到是否支持削减政府在对外援助上的支出,受访者可能会将其在税收和政府支出、发展中国家的人道援助需求及这些国家的浪费和腐败、与之相互矛盾的国内需求等问题上的观点纳入考虑。然而,这个综合考虑和构建立场的过程并不完美。鉴于调查访问有限的时间和动机约束,与这个问题相关的所有可能的考虑中,只有一小部分有可能被想到。而且,这小部分的考虑可能会因为调查之前提到的问题、新闻里的故事、受访者最近的经历、提问措辞的特定方面或者许多其他可能的原因而出现偏差。

从这个视角来看,当回答调查问题中的某个政治议题时,大部分公民不能被认为“有态度”,因为它们的态度在被提问之前以一种结晶的形式存在。但是,如果在一段时间里被重复确认,个体公民可以被认为具有代表他们(假设的)一般观点的“回应倾向”或者“长期的偏好”。 [14] 这种柏拉图式的“真实态度”不过是这些假设的、重复的偏好所构建出的不完美的平均反映(就像“真实的圆”只是一个假设的形状,而事实上任何现实生活中的圆只能是近似的那样)。

当然,用重复调查同一个公民的方法来测量他的长期偏好是不切实际的。但是,加总许多个体受访者的回答会产生非常近似的效果(不存在处理新信息或导致受访者考虑变化的环境变化)。只有当给定的形成偏好的考虑集里的偏差在个体中随机分布时,它们才能相互抵消,正如在陪审团里,个体判断的误差会相互抵消一样。如果随机分布的异质因素使得个体公民报告了与他们真正或者长期偏好不同的偏好,这些误差会使得一些公民少报或夸大了对一个政策的支持。在样本充足的情况下,这些误差会相互抵消,得出能够十分贴合个体长期偏好均值的加总偏好。当然,不是所有导致公民错报其议题偏好的因素都是随机并能抵消的,这一点我会在下文再次提到。

对公共政策的加总意见做了最全面分析的是本杰明·佩奇(Benjamin Page)和罗伯特·夏皮罗(Robert Shapiro)有影响力的著作《理性大众》( The Rational Public )。佩奇和夏皮罗没有把加总视为大众观点所有缺陷的良方。但他们认为,集体偏好表现出的稳定与中和的程度,远超构成他们的典型的个体层面的偏好:

尽管我们承认大部分个体合理的无知,以及他们的政策偏好是浅薄且不稳定的可能性时,我们仍坚持认为,大众观点作为一个集体现象仍然是稳定的(尽管并不是不可改变的)、有意义的并且实际上是理性的……它能够做出区分;能够用协调的方式组织起来;在最可能获得的信息的基础上,是合理的;能适应新信息或变化的环境。

而且,他们坚持认为:“调查准确地测量了这个稳定的、有意义的、合理的集体大众观点。” 佩奇和夏皮罗认为,大众观点的集体理性植根于个体观点的加总,而这个加总既能够抵消调查中的随机测量误差,又能抵消个体观点的短时波动。由这个过程形成的加总偏好有相当稳定的趋向,但也展现出对环境变化的敏锐反应。例如,对失业援助的大众支持会随着失业率的提高而提高,对削减支出的大众支持在存在战争威胁时会上升,对减税的大众支持会在税率被低估的时候升高,等等。

佩奇和夏皮罗还表明,在美国人的次级团体中,大众观点有强烈的平行趋势。这就是说,即便是偏好在不同收入、种族或者年龄段、社会地位等方面有差异,大众中的某一个次级群体的偏好向某个方向转移时,其他次级群体也会这样;富人和穷人,黑人和白人,老年人和年轻人,在回应政治和社会情况的变动时,倾向朝同样的方向,并以类似的程度移动。 rERihh/xQaBAV9t3SGsgwlmtSlO1QMDISHAUWQUHHlWyWe1w2xu+aCM1b8ARkTR1

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