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VoxEU 新型冠状病毒肺炎 政治和经济

政治两极分化阻碍了应对COVID-19的公共政策

由于使用口罩已被证明可以有效减少COVID-19的传播,而不妨碍经济活动,这应该是应对大流行的争议最小的公共政策之一。然而,这一专栏显示,在美国,口罩的使用与政治党派关系密切。通过各种研究设计,该研究发现,2016年投票给特朗普的地方佩戴口罩的可能性明显更低,即使佩戴口罩是强制的。领导力也很重要——特朗普第一次在公共场合戴口罩后,对口罩持积极态度的推特激增。

戴口罩应该被认为是对COVID-19的主要公共应对措施中争议最小的一项。与就地隔离条例、封锁或能力限制等许多其他措施不同,口罩使用与经济活动之间没有权衡。最近的几项研究证明,口罩可以有效减少病毒性呼吸道感染的传播(Mitze等人,2020年,Fischer等人,Chu等人,2020年,Leung等人,2020年),而不影响经济活动(Howard等人,2020年)。相比之下,社交距离对消费者活动(Goolsbee和Syverson 2020年、Chetty等人2020年、Coibion等人2020年、Chronopoulos等人2020年)和失业(Friedson等人2020年、Chudik等人2020年、Gupta等人2020年、Beland等人2020年)产生了不利影响,而且社交距离本身也受到经济条件的影响(Wright等人2020年)。

然而,公众对这一看似毫无争议的措施的反应,却受到了政治两极分化的严重阻碍。在美国,当地口罩使用的唯一最重要的预测因素不是COVID-19的严重程度、人口特征、宗教信仰、社会资本或口罩规定等当地政策,而是政治党派。与温和或共和党的选区相反,戴口罩的规定在那些倾向于民主党的选区确实有显著的效果。

在最近的一篇论文(Milosh等人,2020年)中,我们通过邮政编码级别的调查数据,确定了政治党派对口罩使用的影响。该数据集是由在线市场研究公司Dynata应英国政府的要求编制的纽约时报在2020年7月2日至7月14日期间进行,包括美国各地的25万份回复。参与者被要求估计他们在户外和周围人时佩戴口罩的频率。我们使用这些反应来构建我们的主要衡量标准:在某个邮政编码随机遇到的五个人中,五个人都戴着口罩的概率。然后我们用2016年选举的选票份额来衡量党派差异。我们的研究结果表明,党派偏见是当地口罩使用的最重要预测因素之一,即使在地方政府出台口罩禁令的情况下,共和党和民主党县之间的差距仍然很大。

特朗普总统在这个问题上的领导力也很重要(Ajzenman等人,2020年)。继2020年7月11日特朗普在沃尔特里德医院意外使用口罩和2020年7月20日支持口罩后,社交媒体对口罩相关话题的参与度和情绪立即发生了显著的积极变化。推特用户对戴口罩更感兴趣。我们只能推测,如果特朗普总统一直发出支持戴口罩的信息,会有多少共和党选民戴口罩。

Barrios和Hochberg(2020年)和Goldstein和Wiedemann(2020年)也记录了关于2020年大流行的党派分歧。他们发现,民主党和共和党之间的差距表现在不同的风险认知、对COVID-19的兴趣和社交距离行为(民主党人的这一切都更高)。此外,政治两极分化可能不利于有效治理的观点之前已经被探讨过(McCarty 2007, Brady等人2008,Iyengar等人2019)。我们通过表明政治两极分化不需要通过诸如政府僵局或对政府的信任减少等长期过程来实现,为这一文献做出了贡献。相反,政治两极分化对公共政策的影响可能是立竿见影的。

我们的研究包括四个设计,探索政治党派对戴口罩的影响。首先,我们估计了党派倾向和掩码使用之间的关联,从一个简单的双变量相关性开始,然后添加大量潜在的协变量以及替代的固定效应规范,以解释潜在的混杂因素。我们发现,2016年大选中支持唐纳德·特朗普的选票的一个标准差变化(18%的变化)会减少13.1%的口罩使用(p < 0.001)。然后,我们转向各种回归规范,解释口罩在邮政编码级别的使用,添加我们能找到的所有可观察到的经济和人口特征,包括当地口罩要求、社会资本、COVID-19严重性和共病模式的指标,以解释潜在的混杂因素(图1)。无论规范如何,共和党投票份额对口罩使用的估计影响都是负的和显著的。

图1党派性和口罩使用之间的关系

接下来,我们放大口罩规定对口罩流行率的影响。在县和州一级发布的口罩命令由Wright等人收集(2020年)。我们发现,这些规定无法弥合党派差距:在民主党支持率很高的地区(2016年共和党的支持率不到0.2),如果口罩已经普遍存在,这些规定导致了口罩使用的大幅增加。相比之下,在2016年共和党支持率高于0.2的地区,在强制佩戴口罩后,我们没有观察到有意义的变化。总而言之,政策干预无法克服业已存在的党派分歧。

图2掩码指令对掩码使用的影响

第三,在其他可能预测口罩使用的因素中,我们要衡量党派立场。为此,我们使用LASSO算法,这是一种统计方法,旨在从潜在的大量变量列表中选择结果变量(掩码使用)最重要的预测因素。从图3可以看出,共和党人的比例是口罩使用的最强预测因子,其次是地方口罩法规,以及相应地区大学毕业生的比例。

图3掩码使用的预测因素

最后,我们用特朗普总统的意外出现作为准实验。2020年7月11日,唐纳德·特朗普出人意料地来到沃尔特·里德国家军事医疗中心,首次公开佩戴口罩。我们测量了围绕这一事件在Twitter上与口罩相关的参与度和情绪,将其作为对党派信息的准实验冲击。我们收集了7月6日至7月19日之间提到与口罩相关关键词(如“口罩”和“遮脸”)的英语推文,并根据推文的情绪从消极到积极进行分类。然后我们按分钟计算他们的音量和情绪评分。为了确定时间间断的确切时刻,我们寻找确认特朗普去医院的第一条推文。

图4描述了与口罩相关的推文数量的增长及其积极情绪。去季节性推文量增加了4.24个标准差。此外,在截止日期之后发布的推文更为积极:情绪的上升幅度为1.02个标准差。

图4与口罩相关的推文中断,以及特朗普在公共场合戴口罩后他们的积极情绪

图5显示了一个类似的准实验:它使用了特朗普总统在7月20日出人意料的推特,推特上宣扬戴口罩是爱国行为。这条推文导致与口罩相关的推文数量增加了2.6个标准差,积极情绪增加了0.6个标准差。

图5在特朗普关于戴口罩的推特发布后,与口罩相关的推特和积极情绪中断

总之,我们的研究提供了强有力的证据,证明政治两极分化对美国一项重要卫生政策的实施产生了不利影响。

参考文献

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1995年读

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