2020年比哈尔邦议会选举：一项分析

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英文标题：
《Bihar Assembly Elections 2020: An Analysis》
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作者：
Mudit Kapoor, Shamika Ravi
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最新提交年份：
2020
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英文摘要：
  We analyse the Bihar assembly elections of 2020, and find that poverty was the key driving factor, over and above female voters as determinants. The results show that the poor were more likely to support the NDA. The relevance of this result for an election held in the midst of a pandemic, is very crucial, given that the poor were the hardest hit. Secondly, in contrast to conventional commentary, the empirical results show that the AIMIM-factor and the LJP-factor hurt the NDA while benefitting the MGB, with their presence in these elections. The methodological novelty in this paper is combining elections data with wealth index data to study the effect of poverty on elections outcomes.
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中文摘要：
我们对2020年比哈尔邦议会选举进行了分析，发现贫困是关键驱动因素，而女性选民更是决定因素。结果表明，穷人更有可能支持NDA。鉴于穷人是受影响最严重的群体，这一结果与在大流行期间举行的选举的相关性非常关键。第二，与传统的评论不同，实证结果表明，Aimm因素和LJP因素损害了NDA，同时也有利于MGB，因为它们参与了这些选举。本文的方法创新之处在于将选举数据与财富指数数据结合起来，研究贫困对选举结果的影响。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> Bihar_Assembly_Elections_2020:_An_Analysis.pdf (889.1 KB)

2022-4-26 13:20:50 上传

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关键词：比哈尔 Determinants Contribution Conventional Quantitative

2020年比哈尔邦议会选举：一项分析Mudit Kapoorand Shamika Ravia摘要我们分析了2020年比哈尔邦议会选举，发现贫困是关键驱动因素，超过女性选民是决定因素。结果表明，穷人更有可能支持NDA。鉴于穷人是受影响最严重的群体，这一结果与在大流行期间举行的选举的相关性非常关键。其次，与传统的评论不同，实证结果表明，“Aimm因素”和“LJP因素”伤害了NDA，同时也有利于MGB，因为它们参与了这些选举。本文的方法创新之处在于将选举数据与财富指数数据结合起来，研究贫困对选举结果的影响。杰尔关键词：贫困，选举，比哈拉。引言比哈尔邦议会选举是对全国民主联盟（NDA）政策的重要试金石，尤其是在新冠肺炎引发的社会经济动荡之后。不幸的是，穷人不得不在这场危机中承受更大的冲击。支持NDA的结果出人意料（这与大多数退出民意调查的预测相反），主要是因为以下因素，首先是反现任；第二，新冠肺炎引发的人道主义和经济危机；第三，在有限的范围内，这是一场以就业和失业为中心的激烈运动，由马哈·盖特·班丹（MGB）领导党拉赫斯特里亚扬塔·达尔（RJD）领导。

政治专家兼ISI社会经济学教授，德里，穆迪特。kapoor@gmail.comNon-布鲁金斯学会常驻高级研究员，sravi@brookings.eduNDA联盟成员包括扬塔·达尔（联合党）（JDU）、印度人民党（BJP）、维卡舍尔·因桑党（VIP）和印度斯坦·阿瓦姆·摩查（世俗党）（火腿）。MGB联盟包括拉什特里亚·贾纳塔·达尔（RJD）、印度国民大会（INC）、印度共产党（CPI）、印度共产党（马克思主义者）（CPM）和印度共产党（马列主义者）（解放者）（CPIML）。试图解释NDA出人意料地击败MGB的原因主要集中在两类选民身上；（i） 女性选民回忆起RJD的不当统治，支持NDA，以及（ii）被全印度议会EIttehadul Muslimeen（Aimm）等政党从MGB转移的theMuslim投票。在本文中，我们进行了探索性的数据分析，以分离决定这些选举结果的因素。据我们所知，这是第一篇探讨性别和选举结果之间关系的论文。在方法上，这项研究的创新之处在于将不同来源的数据集结合起来进行详细分析。

特别是，我们将以下因素视为选举结果的决定因素：（a）选民的性别比例（每1000名男性选民中的女性）：鉴于早期的研究已经确定了女性选民在比哈尔邦选举中作为变革推动者的重要作用，这是一个重要的决定因素。（b） 选区所在地区一个州内最贫困家庭的比例：这些选举是在一场流行病期间举行的，这场流行病对人口中最贫困的人造成了最大的痛苦。我们希望隔离贫困人口与选举结果之间的关系。（c） 选区所在地区普通种姓家庭的比例：考虑到种姓在印度选举中的重要作用，这是比哈尔邦选举的一条明显的调查路线。（d） 选区所在地区的穆斯林人口比例：鉴于穆斯林是一个独特的选举人口，这是一条重要的调查路线。（e） AIMIM因素——我们分析这一点，以确定它可能对其他政党在这些选举中的表现产生的影响。（f） LJP因素——我们对此进行分析，以确定它可能对其他政党在这些选举中的表现产生的影响印度教徒比哈尔邦的女性选民可以改变现状：https://www.thehindu.com/opinion/op-ed/women-voterscan-tip-the-scales-in-bihar/article7470851.eceMaqboolAhmed Siraj（1986）印度穆斯林选举人口学，穆斯林少数民族事务研究所。《华尔街日报》，7:2557-603，内政部：10.1080/136020086087160032。数据来源与协变量本文的创新之处在于，我们将来自不同来源的数据结合起来分析选择结果。特别是，我们结合了印度选举委员会（ECI）和全国家庭健康调查（NFHS）的数据。

我们关于2020年比哈尔邦大会选举243个选区的主要数据来源于选举信息中心，该中心在选区一级提供了关于参选候选人、每位候选人获得的票数以及每位候选人所属政党的数据。如果候选人不隶属于政治党派，则该候选人被归类为独立候选人。除了选举结果之外，我们还使用了2015年比哈尔邦选举委员会大会选举的数据，计算了选区层面的选民性别比（每1000名男性选民中的女性）。然后，我们将宪法分为三组（即选民的性别比例，<861，861比886，以及≥886).接下来，我们使用2015-2016年进行的第四轮全国家庭健康调查（NFHS IV）的家庭数据。NFHS IV数据集的优势在于样本量足够大，可以在地区层面构建社会经济指标。首先，我们使用财富指数构建一个地区最贫困家庭比例的数据。财富指数是通过给每个家庭分配一个分数来构建的，该分数基于电视、自行车、汽车等消费品的所有权，以及房屋的特征，如饮用水来源、厕所设施、地板和墙壁所用材料等。分数是通过aprincipal成分分析来分配的。然后根据得分对住户进行排名，并将其分为五个相等的类别（五分位），最低五分位的住户被归类为最贫困的住户。然后，我们为比哈尔邦的38个区中的每个区计算贫困家庭的比例。

接下来，我们根据最贫困家庭的比例（低于15.5%，15.5%至25.5%）将地区划分为三个平等的群体，≥25.5%).第二，NFHS IV家庭数据还确定了户主的宗教和种姓（可分为其他落后阶级、在册种姓和在册部落）。如果户主表示自己的宗教信仰是穆斯林，那么这个家庭就被归类为穆斯林家庭。如果户主不属于任何一个种姓类别（其他落后阶级、计划种姓、计划种姓），我们将家庭归类为一般类别。然后，我们为每个地区构建穆斯林家庭的比例，并将其分为三个平等的群体（即穆斯林家庭的比例，<8.6%，8.6%至15.33%，≥15.33%).同样，我们根据一般类别住房的比例（即一般类别家庭的比例，<14.5%，14.5%至19.6%，≥19.6%).第三，我们根据居住在农村地区的家庭比例（即<86.6%、86.6%至92.3%）将地区划分为三个相等的组，≥92.3%).然后，我们根据最贫困家庭的比例、穆斯林和一般种姓家庭的比例以及居住在农村地区的家庭的比例（取决于选区所在的地区），将每个选区划分为属于其中一个群体。此外，我们使用来自ECI的数据，构造一个虚拟变量，如果AIMIM在该选区竞选，则取一个值，否则取零；同样，我们构造adummy变量，如果LJP在该选区竞选，则取一个值，否则取零。3.结果第一组结果——汇总统计——如表1所示。比哈尔邦共有243个议会选区举行了选举。

这场比赛主要是在NDA和MGB之间进行的。就议席总数而言，在243个议会选区中，NDA赢得了125个席位，而MGB赢得了110个议会选区。然而，就总票数而言，NDA获得了42137620张总票数中的15701226张（37.3%），而MGB获得了15688458张（37.2%），相差12768张。结果表明，各个政党的表现存在高度差异。例如，NDA的BJP的罢工率最高（赢得的席位占竞争席位的比例）（NDA联盟包括Janta dal（联合党）（JDU）、BJP、Vikassell Insaan Party（VIP）和Hindustani Awam Morcha（世俗党）（火腿））（MGB联盟包括Rashtriya Janata dal（RJD）、印度国民大会（INC）、印度共产党（CPI），印度共产党（马克思主义者）（CPM）和印度共产党（马克思列宁主义者）（解放者）（CPI（ML）（L）））。MGB的INC罢工率最高，为27.1%。就一个政党在其参选选区获得的选票百分比而言，印度人民党获得了42张选票。6%的选票，RJD获得38.9%的选票。对于我们的下一组结果，我们在联盟（NDA和MGB）和政党（JDU、BJP、RJD和INC）层面构建了三个变量：（a）竞争席位总数，（b）赢得席位总数，以及（c）罢工率，即赢得席位与竞争席位的比率，并将其表现与考虑的因素联系起来（见表2b）。例如，在参加角逐的81个议会选区中，选民的性别比例为每1000名男性选民中女性人数少于861人，其中36个选区的女议员以44.4%的罢工率获胜。

类似地，NDA在81个选民性别比例较高的选区进行竞争≥886人，其中52人以64.2%的罢工率获胜。如果我们看看INC在他们竞争的选区和Theaimm也竞争的选区中的表现，有7个这样的选区，INC以57.3%的罢工率赢得了其中的4个选区，而在其他63个艾米姆没有竞争的选区，INC以23.8%的罢工率赢得了15个席位。为了加强我们的分析，我们进行了逻辑回归，其中利益的主要结果是在政党（和联盟）竞选的选区获胜。特别是，我们进行了以下回归：()=  + +   +   +  ,如果下标i表示选区，则协变量d表示选区所在地区d级的因素，这些协变量已在数据部分详细解释。AIMIM factor是一个虚拟变量，如果Aimm在选区内竞选，则取值1，否则取0；LJP factor是一个虚拟变量，如果Aimm在选区内竞选，则取值1，否则取值0；error term是在选区一级聚集的ErrorTerm，以说明选区与地区之间的相似性。协变量的汇总数据如表2a所示。逻辑回归的结果如表3、图1a和图1b所示。

这些结果以优势比的形式呈现——优势比衡量结果和暴露之间的关联。在这里，利益的结果是政党/联盟获胜，风险敞口是已经考虑过的各种因素。我们发现，NDA在位于最贫困地区的选区（最贫困家庭比例较高）赢得选举的几率高出4.25倍≥25.6%）与较富裕的地区（其中最贫困人口的比例<15.6%）相比，即使在调整了与选举结果相关的其他因素后，这些几率仍然相似：未经调整的优势比（OR）为4.25（95%置信区间[CI]：2.17-8.30），而经调整的优势比（aOR）为4.39（95%置信区间，1.79-10.81）。然而，MGB的情况正好相反：未经调整和调整的OR显著低于最贫困地区选区的：0.21（95%置信区间，0.10-0.41）和0.26（95%置信区间，0.11-0.63）。同样，AIMIM因子降低了NDA赢得选举的概率，未经调整的OR和aOR分别为0.37（95%可信区间0.14至1.01）和0.09（95%可信区间0.02至0.33）。而对于MGB来说，Aimm因子提高了赢得选举的几率，OR和aOR分别为0.99（95%置信区间，0.39-2.48）和2.97（95%置信区间，0.91-9.73）。LJP因子的结果相似——它降低了NDA在OR和aOR中的获胜几率，分别为0.37（95%置信区间，0.22-0.63）和0.29（95%置信区间，0.15-0.54），并增加了MGB在OR和aOR中的获胜概率，分别为2.80（95%置信区间，1.65-4.76）和3.49（95%置信区间，1.876.49）。我们还发现，选民性别比例较高的选区投票支持NDA，但一旦我们调整选区所在地区最贫困家庭的比例，这种影响就会降低且不显著。

OR和aOR分别为2.24（95%CI，1.19-4.21）和1.80（95%CI，0.78-4.13）。而对于MGB来说，情况恰恰相反，MGB在选民性别比例较高的选区获胜的可能性较小。4.讨论在本文中，我们探讨了社会经济因素与在选区层面获胜的可能性之间的关联。我们的关键发现是，NDA更有可能赢得最贫困的不符合宪法的选举。这是一个重要的发现，因为这些选举是在最贫穷人口受到重大影响的大流行期间举行的（NCAERCOVID19调查，2020年）。这似乎表明，封锁后作为即时政策干预措施推出的不同福利和人道主义计划，对比哈尔邦最贫困人口的影响是有效的。自2005年以来，女性投票一直是NDA在比哈尔邦议会选举中获胜的重要决定因素，但我们对2020年选举的分析显示，一旦我们控制了贫困水平，那么在传统的5%水平上，这一点就不重要了。因此，选举结果强化了贫困是比哈尔邦2020年选举结果的关键驱动力。这项研究中另一个与流行说法相反的惊人发现是，穆斯林人口的投票偏好。结果强烈表明，NDA更有可能赢得穆斯林人口比例较高的不符合宪法的选区，例如，位于穆斯林人口地区的选区的aOR为3.40（95%置信区间，1.24-9.34）≥与参考组相比，15.33%，参考组的选区位于穆斯林人口<8.6%的地区。