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让我们通过观众中每对信念的绝对差之和π(u)=n来衡量这种极化-1Xi=1nXj=i+1 |η(u,βi)- η(u,βj)|(6)对于任何u∈ [0,1].提议5。在Sender的最优信息策略下,导致提案实施的信号也会在选民之间产生最大的两极分化。证据参见附录E。为了建立这种情况的直觉,莱特首先指出,在我们的模型中,信念极化和行动极化密切相关。投票支持提案实施的代理人向上扭曲了他们的信念,而投票支持现状的代理人向下扭曲了他们的信念。因此,我们可以看到,对于行动极化最大的一些信念,应该附加最大信念极化,也就是说,对于(n+1)/2个代理单向投票,其余(n+1)/2个代理单向投票的一些信念- 1) /2正在以另一种方式投票。任何情况都是如此∈ [uW(βm-1) ,uW(βm+1)[由于真诚的投票,选举结果总是与后验信念下的中位数投票人的投票一致。因此,发送者的间接效用为v(u)=1u≥ uW(βm)a,适用于任何u∈ [0,1]. 在{0,uW(βm)}上支持发送方的最佳信息策略∈ ]0,1/2[,在{u}上∈ ]uW(βm),1[.导致提案实施的后验uW(βm)属于区间[uW(βm-1) ,uW(βm+1)[因此,在任何偏好分布的极化最大化的信念附近。当这种分布围绕中间选民对称时,极化正好在该区间的中点处最大化,即uW(βm)。我们将在下面第5.3节中用3个vot设置来说明命题5。
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