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这篇QJE上的文章“婆罗门左翼与商人右翼：1948-2020年间21个西方国家政治分化的演变”很有意思，大概讲了这么个情况。
这篇大牛Thomas Piketty等写的文章揭示了一个有趣的现象：过去几十年里，人们的收入和教育水平对投票选择的影响发生了变化。在1950年代到1960年代，支持社会民主党这类政党的主要是那些收入和教育水平都不高的选民。但是，随着时间的推移，情况慢慢变了，到了2010年代，本文发现高收入的人更倾向于给右翼政党投票，而受过高等教育的人则开始支持左翼政党。这种变化在很多西方国家都出现了，尽管这些国家的政治背景各不相同。
还发现，从1980年代到1990年代开始，绿色党和反移民党的兴起加速了这种变化，但这个因素只解释了大约15%的整体变化。现在，教育水平比收入水平更能明显地区分人们对不同政党的支持。
所以，很多西方国家的政治格局已经从简单的阶级对立转变为更复杂的多维度对立。在这个新格局中，收入和教育对人们支持不同政治运动的影响各不相同。可以把这种格局称为“多精英”政党体系，其中执政联盟的更迭往往反映了知识精英和经济精英的不同观点和利益，前提是这些精英对政策的影响力比普通选民大。
为了弄明白为什么收入和教育对投票的影响会有这样的分化，本文把数据集和比较宣言项目数据库进行了对比。这个数据库记录了自二战以来政党纲领的变化，是研究的重要资源。本文发现，政党在经济分配和社会文化两个维度上的位置与收入和教育的分化有很大关系。
具体来说，从1960年代开始，强调自由市场的政党吸引高收入选民的能力一直很稳定。与此同时，政党在社会文化维度上的位置与吸引高教育水平选民的能力之间的相关性显著增强，从1960年代的几乎为0增长到2010年代的接近0.5。
简而言之，支持进步政策的政党（比如绿色党和传统左翼党）的支持者越来越多地集中在高学历人群中；而那些在社会文化问题上持保守立场的政党（比如反移民党和传统右翼党）则吸引了越来越多的低学历选民。本文还发现，社会文化议题上的意识形态极化与教育分化的逆转之间存在强烈的跨国关联，并且这种关联在不断增强。特别是在葡萄牙和爱尔兰，教育分化的逆转还没有发生，这些国家在这些问题上的政党分化也是相对较弱的。总的来说，本文认为政治供给的变化，尤其是新旧政党越来越强调社会文化因素，是导致教育与收入分化逐渐脱节的一个重要原因。
现在可能不难理解为什么“突发! 23位诺贝尔经济学奖得主联名写信, 总统是万万不能得罪诺奖经济学家！”
与Tommas Piketty教授相关的，1.中国土博士又发AER一篇, 竟磨刀7年才获得Ph.D，2.不愧是法国人, Zucman因逃税和财富不平等的研究获贝茨克拉克奖! 3.美国经济学年会都说了什么，大师过招就是绝伦，4.学数学的学生在TOP刊点名批评学历史的博导在经济研究中数学用得太多了！5.又要推翻一个学界或公众普遍“信以为真”的结论！又需要改写经济学教科书了? 6.2023年诺贝尔奖级经济学研究者名单出炉, 5位大家改变了经济学研究！7.Top5刊上高被引文章前250强名单，经济学和商学高被引作者前500强名单，8.你必须追随的50名经济学领域的顶级影响者, 不然只能呵呵，9.这是欧美今年甚至所有时期最长的求职论文JMP? 啥叫实力和顶配导师天团！10.诺奖夫妇的中国学生, “DID小公主”的成名之作, 茶叶价格与中国失踪女性之谜！
婆罗门左翼与商人右翼：1948-2020年21个西方民主国家政治分化的变化
关于下方文字内容，作者：孙文通，武汉大学经济管理学院
Gethin, A., Martínez-Toledano, C., & Piketty, T. (2022). Brahmin Left Versus Merchant Right: Changing Political Cleavages in 21 Western Democracies, 1948–2020. The Quarterly Journal of Economics, 137(1), 1-48.
This article sheds new light on the long-run evolution of political cleavages in 21 Western democracies. We exploit a new database on the socioeconomic determinants of the vote, covering more than 300 elections held between 1948 and 2020. In the 1950s and 1960s, the vote for social democratic, socialist, and affiliated parties was associated with lower-educated and low-income voters. It has gradually become associated with higher-educated voters, giving rise in the 2010s to a disconnection between the effects of income and education on the vote: higher-educated voters now vote for the “left,” while high-income voters continue to vote for the “right.” This transition has been accelerated by the rise of green and anti-immigration movements, whose distinctive feature is to concentrate the votes of the higher-educated and lower-educated electorates. Combining our database with historical data on political parties’ programs, we provide evidence that the reversal of the education cleavage is strongly linked to the emergence of a new “sociocultural” axis of political conflict.
婆罗门左翼与商人右翼：1948-2020年21个西方民主国家政治分化的变化
总结：这篇文章我学到什么
这篇文章的发表版本的正文共计48页，附录部分共计246页，是我目前见过附录最多的一篇文章。作者们联合开发了新的数据集，这篇文章汇集了21个西方民主国家的选举调查数据，以及结合CMP宣言数据，从教育与收入两个角度出发，探究了西方21个民主国家二战后至今的选举变化。
数据独特性的优势
本文使用的数据基本来自World Political Cleavages and Inequality Database以及Comparative Manifesto Project database（the most comprehensive available data source on the evolution of political parties’programs since the end of World War II），基本上是独特数据。
查看作者的简历发现，导师托马斯·皮凯蒂（Thomas Piketty）是世界不平等实验室（World Inequality Lab）和世界不平等数据库（World Inequality Database）的co-director，并且是《欧洲民主化宣言》（Manifesto for the Democratization of Europe）的发起人之一。同时，两位学生也都参与相关数据的研究与管理工作，因此具备本研究数据使用的先天优势。
研究贡献的写法
本文的研究贡献由相关文献回顾引出。作者首先回顾了与本文相关的几只文献（政治变革的来源和西方民主国家“民粹主义”兴起的文献），然后引出本文的贡献。
贡献1：通过对二战结束以来政治分裂的演变采取更广泛、更长期的历史视角，为这一证据体系做出贡献。
贡献2：还为多维政治竞争及其对再分配和不平等的影响的文献做出贡献。
贡献3：最后，本文从比较和历史的角度对大量关于选举决定因素的政治学文献进行了梳理。
本文主要研究自二战以来，教育与收入对于选举的长期影响。
第一点贡献从文章整体出发，为二战结束以来政治分裂的演变采取更长期的历史视角做出贡献。文章整体时间范围从1948-2020年，研究收入与教育对选举的影响，在本文中也指代为政治分裂。所以，第一点的研究贡献是从文章整体出发而写。
第二点贡献从自变量出发。教育和收入是两个高度相关的不平等指标，为多维政治竞争及其对再分配和不平等的影响的文献做出贡献。
第三点贡献是因变量出发。本文最重要的因变量是“选举”，是否投给某个政党，从比较和历史的角度对大量关于选举决定因素的政治学文献进行梳理。
计量方法的学习
本文的计量方法十分简单清晰，采用的是y为虚拟变量的面板回归，使用LPM模型进行估计，回归命令与OLS一样。LPM使用OLS方法来估计模型参数。尽管LPM的因变量是二元的，估计方法仍然是通过最小化残差平方和来找到最佳拟合线。所以一篇好文章不一定要用复杂的计量模型，合适的才是最好的。
关于内生性的处理
在文章中并没有看到内生性的处理，识别方程也只用了半页的篇幅。作者指出数据集中所有的控制变量被设定为虚拟变量，所以模型是完全饱和的。但这种估计就是无偏估计吗？数据集中的所有变量都是dummy variables，自变量，因变量，控制变量都是dummy，作者说数据集中的控制变量被设定为dummy，因此这个模型是完全饱和模型。
All control variables in our data set are specified as dummy variables, so the model is fully saturated
如果所有可能影响因变量的控制变量都被包括在内，并且这些控制变量及其交互项都被转化为虚拟变量，模型在这些控制变量的范围内就是饱和的。这意味着模型已经充分考虑了所有这些控制变量的影响。但如果仍有其他未被考虑的重要变量，这些遗漏变量会继续导致偏差。所以遗漏变量的问题仍然可能存在，估计结果仍然可能有偏，作者也指出数据的限制不能进行严格的因果推断。
故事的连贯性
目前自己写作过程中面临的一个很大问题是文章的连贯性不强，读起来感觉各个章节断断续续，并没有窜起来一个完整的、连贯的故事，可读性不强。在本文中，作者讲了一个很好的故事，使用简单但是很大的工作量去讲清楚这个故事。我注意到作者在上一部分的结束部分，会引出下一章要讲的东西，在下一章开头也再次回应上一章讲的内容。
比如第三章结尾引出第四章的内容
traditional right to adapt their policy proposals in the face ofgrowing electoral competition from new political movements. To better understand these dynamics and the role of political supply in shaping education and income divides, we now turn to manifesto data.
1.核心概念
婆罗门（Brahmin）和商人（Merchant）
这些术语来源于印度的传统种姓制度，但在这篇文章中，它们被用来描述现代政治和社会经济阶层的分化。婆罗门左翼指代受教育水平高支持进步政党；商人右翼指代收入水平高支持保守政党。
婆罗门左翼（Brahmin Left）
婆罗门：在印度的种姓制度中，婆罗门是最高的种姓，通常是僧侣和学者。在现代政治语境中，婆罗门象征着高学历、高知识水平的群体。
左翼：指的是倾向于支持社会民主主义、社会主义、环保主义等进步和再分配政策的政治群体。
婆罗门左翼：指那些高学历、高知识水平的选民，他们倾向于支持左翼政党和进步政策。
商人右翼（Merchant Right）
商人：在印度的种姓制度中，商人属于第二高的种姓，通常是商人和工匠。在现代政治语境中，商人象征着富有、经济上成功的群体。
右翼：指的是倾向于支持保守主义、自由市场经济和反对过度再分配政策的政治群体。
商人右翼：指那些高收入、高经济水平的选民，他们倾向于支持右翼政党和保守政策。
总结
婆罗门左翼：高学历、高知识水平的选民，支持进步和再分配政策（受教育水平高支持进步政党）。
商人右翼：高收入、高经济水平的选民，支持保守和自由市场经济政策（收入水平高支持保守政党）。
2.摘要
摘要：本文深入探讨了21个西方国家政治分化的长期演变，并提供了新的视角。基于一个涵盖1948年至2020年间300多次选举的新数据库（该数据库聚焦于选举的社会经济决定因素），本文发现，在1950年代和1960年代，社会民主党、社会主义党及其相关政党的支持者主要是教育水平较低和收入较低的群体。然而，随着时间的推移，这一趋势发生了变化。到了2010年代，教育和收入对投票行为的影响出现了分化：教育水平较高的选民开始倾向于支持左翼政党，而高收入选民则继续支持右翼政党。绿色运动和反移民运动的兴起加速了这一转变，这些运动吸引了不同教育水平的选民。通过结合数据库和政党纲领的历史数据，本文发现教育差距的逆转与新的“社会文化”政治冲突轴线的出现有着密切的联系。
值得学习借鉴的地方
表达积累
This article sheds new light on We exploit a new database on we provide evidence that
I.引言
结构：如何引出一个好故事
本文的引言一共写了七页，首先学习其整体结构。
研究背景（第一段）：
o 文章一开始描述了西方民主国家近年来发生的重大政治变革，包括政治分裂、环境问题的重要性增加和反建制威权运动的兴起（如特朗普、脱欧、勒庞等）。
o 提出了一些核心问题：这些政治变革是由近期事件（如2007-2008年金融危机、移民潮、全球化）引起的，还是可以追溯到更长期的结构性变化？除了国家特有的因素，是否存在共同的变化趋势？
研究目的（第二段前部分）：
o 文章的主要目的是通过利用一个新数据库，探讨21个西方民主国家中选民行为的长期演变。这个数据库覆盖了1948年至2020年间的300多次选举。
o 研究目标包括建立一组新的关于选民偏好演变的“风格化事实”，并探讨这些变化背后的机制。
数据来源(第二段后部分)：
o 构建了新的数据集，数据集包括几乎所有这些国家自二战以来进行的选举调查，涵盖了选民行为的微观数据。
o 文章指出，这些数据提供了独特的视角，帮助理解西方民主国家中投票偏好的演变。
研究步骤（第三段）
o 要比较选举分化的演变情况，就需要对政党进行分组，使所考虑的联盟在不同国家和不同时期尽可能具有可比性。
o 为此，我们首先区分两大政党：一方是社会民主党、社会党、共产党和绿色政党（“左翼”或“社会民主党和附属”政党），另一方是保守党、基督教民主党和反移民政党（“右翼”或“保守党和附属”政党）
主要发现
o 1950年代和1960年代，社会民主党和附属政党主要由低收入和低教育水平的选民支持。随着时间的推移，这种关联逐渐转变为由高教育水平的选民支持。
o 高收入选民仍然倾向于支持右派政党，而高教育水平的选民则越来越支持左派政党。
数据和方法：
o Comparative Manifesto Project database（比较宣言项目数据集）：二战结束以来政党纲领演变的最全面的数据来源
o 文章介绍了所使用的数据集和方法，包括对选民投票行为的微观数据进行分析。
o 通过历史数据和政党纲领的比较，文章提供了教育裂痕逆转与新的“社会文化”政治冲突轴线出现之间的紧密联系的证据。
研究局限性
o 政治宣言数据信息局限性限制了进行因果推断和机制检验
研究内容 进一步研究：考察了受教育群体在性别、年龄或其他社会经济变量方面的构成变化在多大程度上可以解释教育分裂的逆转 异质性分析：将选民分解为子群体（年龄，性别，宗教） 数据挖掘：最后，利用数据集中的其他变量来研究与年龄、地理、宗教、性别和其他社会经济变量相关的分裂。
§ 主要的结论是，在其他方面，没有出现与在教育方面观察到的情况类似的选民的重大调整。
相关文献回顾及研究贡献
o 这篇文章直接关系到越来越多的关于政治变革的来源和西方民主国家“民粹主义”兴起的文献。最近的研究强调了各种经济和社会文化因素的作用，包括全球化和贸易风险、经济不安全和失业、移民和文化与道德冲突、文化与道德冲突和文化与道德冲突
o 贡献1：通过对二战结束以来政治分裂的演变采取更广泛、更长期的历史视角，为这一证据体系做出贡献。
§ 我们几乎没有发现证据表明，我们观察到的选举分化的变化是由单一的重大事件驱动的，比如冷战结束、2000年代以来移民数量的增加、贸易冲击或2007-2008年的危机。相反，似乎发生的是一种非常渐进的、持续的教育差距逆转，这种逆转在这些事件发生之前几十年就开始了，并且一直持续到今天。
o 贡献2：还为多维政治竞争及其对再分配和不平等的影响的文献做出贡献。
§ 该文献的一个关键结果是，对再分配的政治支持应该与其他政治分裂的强度成反比，横切阶级分化。本文记录的收入和教育对投票的影响差异，这两个高度相关的不平等指标，可能有助于解释为什么过去几十年经济差距的扩大没有得到更大的再分配或新的阶级冲突的回应
o 贡献3：最后，本文从比较和历史的角度对大量关于投票决定因素的政治学文献进行了梳理。
§ 我们收集了迄今为止最大的关于西方民主国家投票的社会经济决定因素的数据集，明确关注收入和教育之间的区别，这两个变量的影响很少在比较研究中被联合研究;通过直接将这些数据集与政党意识形态的历史数据相匹配，以记录政治供给和需求之间的动态联系在此过程中，我们证实了现有文献的许多发现，但我们也为西方民主国家政治分裂的转变提供了新的见解。
文章结构：
o 引言最后一部分通常会简要概述文章的结构，说明各部分内容。例如，本文可能包括以下几个部分：
§ 第二部分：数据和方法的详细介绍。
§ 第三部分：投票行为的主要发现和分析。
§ 第四部分：影响机制的探讨。
§ 第五部分：结论和政策启示。
虽然本文主要的研究方法是描述性统计，但引言部分仍然是结构化的，引言部分不仅提供了研究的背景和重要性，还清晰地定义了研究问题、方法和数据来源，揭示了主要发现，并概述了文章的结构，帮助读者理解接下来的内容。
II. 数据和方法
II.A. 西方民主国家中政治裂痕的新数据集（1948-2020）
研究范围：
o 研究覆盖了21个常被称为西方民主国家的国家，包括17个西欧国家、美国、加拿大、澳大利亚和新西兰。
o 涵盖了大约300次全国选举，时间范围从1948年到2020年。
o 在大多数西方民主国家，至少从第二次世界大战结束以来，这些选举每四到五年定期举行一次。根据选举的频率和选举调查的可用性，能够涵盖每个国家9-21次选举的政治态度。
数据来源：
o 主要数据来源是所谓的全国选举研究，大多数由学术机构联盟进行。
o 大部分调查是在选举后进行的，样本量通常在2000到4000名受访者之间，详细记录了投票行为和选民的社会人口特征。
数据集的组成：
o 数据集包含选民在最近一次选举中的投票行为及其主要社会人口特征，如收入、教育、年龄、性别、宗教信仰、居住地点等。
o 这些调查尽管存在样本量小的局限性，但仍为研究当代民主国家中的投票偏好演变提供了宝贵的数据。
数据的统一处理：
o 从原始数据文件中提取出在各国和各时间点具有可比性的社会人口特征，建立了一个涵盖收入、教育、年龄、性别、宗教信仰等变量的统一数据集。
o 教育和收入变量特别值得注意，因为它们在跨国和长时间跨度的比较中往往难以统一。本文通过规范化这些变量并关注特定的教育和收入分位数来解决这一问题。
II.B. 政党分类
政党分类标准：
o 为了比较西方民主国家中选举裂痕的长期演变，本文将政党分为两大类：社会民主、社会主义、共产主义和绿党（简称左翼政党：进步党派）以及保守、基督教民主和反移民政党（简称右翼政党：保守党派）。
分类的合理性：
o 这一分类方法使得我们可以将两党制国家（如英国和美国）的选举裂痕与多党制国家（如法国和荷兰）进行直接比较。
o 通过比较选民的自我报告的左-右立场以及政党的左-右意识形态指数（根据政党纲领数据计算），证明了作者的分类在程序供应和选民政治空间的自我感知方面都是有意义的。
II.C. 识别策略
Note
在这篇文章中，作者提到，他们指的是模型包含了所有控制变量，并且这些控制变量都用虚拟变量表示。这意味着：
§ 所有控制变量被考虑：模型中没有遗漏任何可能影响因变量的控制变量。
§ 使用虚拟变量表示控制变量：对于分类变量，每个类别都用一个虚拟变量表示，从而确保模型能够捕捉到所有类别之间的差异。
§ 模型的复杂性：虽然在实际操作中，完全饱和模型并不常见，因为它们可能过于复杂且难以解释，但在这里，作者强调的是模型的全面性和准确性。
被解释变量和解释变量都为虚拟变量；解释变量的二元变量界定方法值得学习：前10%受教育程度判定为1（受教育程度高），否则为0；同理，收入水平也是一样。
o 关于LPM模型
LPM模型，即线性概率模型（Linear Probability Model），是用于处理二分类因变量（即因变量只能取两个值，通常为0和1）的一种回归模型。LPM模型采用普通最小二乘法（OLS）来估计回归系数。
模型解释：
o 在没有控制变量的情况下，系数β表示最高10%受教育选民和其余90%选民投票给左翼政党的比例差异（即受教育程度高的选民和受教育程度低的选民投给左翼政党的比例差异，收入水平同理）。
o 在有控制变量的情况下，系数β表示在所有其他条件相同的情况下，属于最高10%受教育选民增加了投票给左翼政党的概率。
III. 教育和收入裂痕的脱节在西方民主国家中的表现(Main results)
III.A. 教育裂痕的逆转与收入裂痕的稳定性
为了证明收入和教育对投票的影响，首先依靠一个简单的指标：10%受教育程度最高的选民和90%受教育程度最低的选民投票给社会民主党、社会主义党、共产主义党和绿色党的比例之差（即等式（1）中的β）。我们使用相同的收入指标，定义为最富有的10%选民和最贫穷的90%选民投票给社会民主党和附属政党的比例之间的差异。这两个指标的优点是可以衡量两个规模相等的群体的投票行为的演变，这使得估计结果更具可比性。
教育裂痕的逆转：
o 20世纪50年代和60年代，支持社会民主党、社会主义、共产主义和相关政党的选民多为低收入、低教育水平的群体。这种现象显示出投票行为的“阶级基础”特征。
o 随着时间的推移，这一趋势发生了变化，高教育水平的选民逐渐转向支持左翼政党。到2010年代，这种趋势达到顶峰，高教育水平选民的支持与低收入选民形成显著对比。因此，与受教育程度较低的选民相比，受教育程度较高的选民从明显更倾向右翼转变为明显更倾向左翼，导致教育差距的彻底逆转。
o 原文中的“complete reversal in the educational divide”意思是“教育差距的完全逆转”。具体来说，这意味着在过去教育水平较高的选民和教育水平较低的选民之间的投票倾向发生了完全相反的变化。
在过去，教育水平较高的选民通常更倾向于支持右翼政党（如保守党、自由市场政策等），而教育水平较低的选民更倾向于支持左翼政党（如社会民主党、社会主义政策等）。这种模式可以表示为：
§ 高教育水平选民 → 支持右翼政党
§ 低教育水平选民 → 支持左翼政党
然而，根据原文，现在这种模式已经发生了完全的逆转：
§ 高教育水平选民 → 支持左翼政党
§ 低教育水平选民 → 支持右翼政党
o Note
图1是对基准回归的结果进行呈现，而不是对数据集简单的描述性统计。首先执行reg
然后提取回归系数matrix b = e(b)
local ed_effect = b[1, "top10_education"]
local in_effect = b[1, "top10_income"]，再twoway绘制图表
收入裂痕的稳定性：
o 高收入选民一直倾向于支持保守党、基督教民主党和相关的右翼政党。这种倾向在过去50年里基本保持不变，尽管有一定的减弱，但高收入选民仍明显倾向于支持右翼政党。
结合教育和收入裂痕的长期变化：
o 20世纪中期，西方民主国家的政党体系是“阶级基础”的，社会民主党和相关政党主要代表低收入、低教育水平的选民，而保守党和相关政党则代表高收入、高教育水平的选民。
o 这种“阶级基础”的政党体系逐渐演变为“多冲突”或“多精英”政党体系：高教育水平选民支持左翼政党，而高收入选民仍然支持右翼政党。
III.B. 政治裂痕结构的碎片化
多党制的兴起与政党重组：
o 西方民主国家的政治结构经历了显著的变化，传统的社会民主党和保守党的支持率有所下降，而新的政党如绿党和反移民政党的支持率不断上升。
o 社会民主党和相关政党的支持率从二战后的40%左右下降到34%，而保守党和基督教民主党的支持率则从38%下降到30%。共产党的支持率从7%几乎降至零。
新兴政党的崛起：
o 反移民政党在20世纪70年代末开始崛起，并在接下来的几十年里稳步增长，最近十年的支持率达到11%。
o Note
面积图的绘制：确保每年的得票率加起来等于100%。使用twoway area命令绘制面积图，并对每个政党的得票率进行累积，以便生成堆叠的面积图。
III.C. 投票行为的分解
不同政党家庭的投票行为：
o 20世纪50年代和60年代，社会民主党、社会主义和共产党的支持者主要是低收入、低教育水平的选民，而保守党和基督教民主党的支持者则主要是高收入、高教育水平的选民。
o 到2016-2020年，教育对投票行为的影响发生了逆转：高教育水平的选民倾向于支持左翼政党，而高收入选民则倾向于支持右翼政党。
新兴政党对投票行为的影响：
o 绿党和反移民政党在70年代和80年代崛起后，教育对投票行为的影响变得显著。高教育水平的选民倾向于支持绿党，而低教育水平的选民则更可能支持反移民政党。
图6：进一步论证main results
Panel A: 1961-1965年
· panel A显示了在1960年代初期，收入和教育对投票的影响是一致的：高收入和高教育水平的选民都倾向于支持保守党和基督教民主党等右派政党。
· 图中的点表示不同政党的支持率，横轴表示教育差距（高教育水平选民与低教育水平选民的投票差异），纵轴表示收入差距（高收入选民与低收入选民的投票差异）。
Panel B: 2016-2020年
· panel B显示了在最近的时间段内，收入和教育对投票的影响已经发生了变化：高收入选民仍然倾向于支持保守党等右派政党，而高教育水平的选民则更倾向于支持社会民主党等左派政党。
· 同样，图中的点表示不同政党的支持率，横轴表示教育差距，纵轴表示收入差距。
III.D. 分国家分析
国家间的异同：
o 尽管大多数西方民主国家都经历了教育裂痕的逆转，但这种趋势在不同国家的速度和程度有所不同。北欧国家如挪威、瑞典和芬兰的教育裂痕逆转速度较慢，这些国家历史上有着较强的阶级基础政党系统。
o 新兴民主国家如西班牙和葡萄牙，以及晚工业化国家如爱尔兰，左翼政党仍然在很大程度上保持着“阶级基础”特征。
特例国家：
o 葡萄牙和爱尔兰是两个主要的例外，这两个国家的教育裂痕逆转尚未完全完成。金融危机后的新左翼政党崛起是一个重要因素。
Caution
图7应该是由附录D3,D4绘制而成，但我没搞懂到底是如何绘制成图7。
IV.政治裂痕转变的起源：来自宣言数据的证据（机制分析）
第四部分探讨了政治裂缝转型的起源，利用宣言数据提供证据。主要分为三个子部分：数据和方法、意识形态极化的演变以及意识形态极化和选举裂缝的转变。
IV.A. 宣言项目数据和方法
宣言数据
o CMP（Comparative Manifesto Project）数据是一个手工编码的历史数据库，记录了政党在大选前发布的宣言。每个宣言被分解为传达特定主张或政策建议的准句子，这些准句子使用通用编码方案分配到广泛的意识形态或政策类别。
o CMP是研究当代民主国家政治纲领的最大数据库，涵盖了二战以来21个国家几乎所有的选举。
宣言与调查数据的结合
o 每个政党在CMP和调查数据集中都进行了匹配，共覆盖了459个政党，涵盖了几乎所有选举的90%以上的选票。剩下的部分主要是独立候选人或小党派 。
感兴趣的指标
o 使用Bakker和Hobolt（2013）提出的两个主要政治供应指标。这些指标对应于不同意识形态或政策类别中的句子比例，例如“社会正义”或“法律与秩序” 。
左翼追求公平，右翼追求自由
1. 政治供给指标
政治科学文献中，Bakker 和 Hobolt（2013）提出了两个主要的政治供给指标，它们分别代表了政党在经济分配和社会文化轴上的立场。
(1) 经济分配轴（Economic-Distributive Axis）
· 定义：经济分配轴的指标等于政党宣言中“支持自由市场”（pro–free-market）声明与“支持再分配”（pro-redistribution）声明之差。
· 具体内容：
o 支持自由市场的声明：包括限制社会服务、经济激励和自由企业的参考（右翼：自由）。
o 支持再分配的声明：包括扩大社会服务、国有化产业或加强社会正义的提议（左翼：公平）。
· 指标范围：理论上，这些指标的范围从 -1 到 1，其中 1 代表一个政党完全强调自由市场价值，而 -1 代表一个政党完全强调再分配价值。
(2) 社会文化轴（Sociocultural Axis）
· 定义：社会文化轴的指标定义为政党宣言中“进步”（progressive）强调与“保守”（conservative）强调的差异。
· 具体内容：
o 保守的强调：包括政治权威、传统道德的正面评价或对多元文化的负面态度等类别（右翼）。
o 进步的强调：包括与环境保护、少数群体保护或对多元文化的正面提及相关的问题（左翼）。
· 指标范围：同样，这些指标的范围从 -1 到 1，其中 1 代表一个政党完全强调保守价值，而 -1 代表一个政党完全强调进步价值。
这些指标提供了一个量化的手段来理解政党在不同政治维度上的立场变化，并且通过政党宣言中的句子比例来表达 。
2. 数据处理和匹配
为了将这些政党宣言数据与调查数据结合，研究者逐个匹配了CMP和他们的数据集中报告的每个政党。这一过程涵盖了459个政党，覆盖了几乎所有选举中的90%以上的选票 。
通过这些匹配，研究者能够综合分析政治供给与选民需求之间的动态关系，特别是教育和收入在投票行为上的影响。研究结果显示，尽管各国在这些指标上存在较大差异，但几乎所有绿色政党在高学历选民中得分更高，而反移民政党则在低学历选民中得分更高 。这些政治供给指标为理解西方民主国家政治分化的演变提供了重要的量化工具，并揭示了经济和社会文化冲突如何在不同时期和不同国家中塑造选民行为的复杂关系。
Note
支持再分配的政策通常是左翼政党的典型特征，而右翼政党更倾向于支持自由市场和经济自由化的政策。这是因为左翼政党和右翼政党在其核心理念和政策目标上存在显著差异：
左翼政党（如社会民主党、社会主义政党、共产党和一些绿色政党）：
o 支持再分配：强调通过政府干预实现社会和经济的公平。这包括高税收政策以资助公共服务和社会福利，如教育、医疗、住房等。
o 目标：减少贫富差距，提升社会公平和正义，保护社会弱势群体。
右翼政党（如保守党、基督教民主党、自由党和一些反移民政党）：
o 支持自由市场：强调减少政府干预，推动市场自由化和私有化。右翼政党通常主张降低税收和减少公共开支，以促进经济增长和效率。
o 目标：通过市场机制实现资源的有效配置，鼓励创新和经济增长，维护个人自由和产权。
进步通常与左派政党相关。左派政党倾向于支持进步的社会文化政策，如环境保护、少数群体权利保护和支持多元文化等。保守则通常与右派政党相关。右派政党倾向于支持保守的社会文化政策，如维护传统道德、强调政治权威和对多元文化持负面态度等。因此，在社会文化轴上，进步的强调一般代表左派立场，而保守的强调一般代表右派立场。
学习的表达：客观阐述数据的limitations，同时argue数据的适配性
Although these measures of political ideology remain broad and are not exempt from measurement error, they represent the best data at our disposal to study the link between political supply and demand in the long run.
尽管这些衡量政治意识形态的指标仍然很宽泛，而且不免存在测量误差，但它们是我们所掌握的研究政治供求之间长期联系的最佳数据。
IV.B. 意识形态极化的演变
经济分配冲突
o 过去几十年，西方民主国家的经济分配冲突保持显著的稳定性。社会民主党和社会主义政党的经济分配得分保持在低于平均值9到14分之间，而保守党则在+8到+11之间波动。
社会文化冲突
IV.C. 意识形态极化和选举裂缝的转变
经济分配和社会文化冲突
o 经济分配冲突的稳定性与社会文化裂缝的上升相呼应。如果这两种现象相关，一可能会观察到（i）持进步立场的政党吸引更多高学历选民，（ii）随着社会文化问题的重要性增加，这种关系应随时间上升，（iii）在社会文化问题上更为极化的国家中，教育裂缝应更大。
数据结果
o 图九提供了描述性的证据，说明教育分裂的逆转与政治冲突的两个维度的兴起是密切相关的。上面的线表示某一政党的教育梯度与该政党按十年计算的社会文化指数之间的相关性，这是在数据库中可用的所有政党中计算出来的。在20世纪60年代，这种相关性接近于0，没有统计学意义。从那以后，它单调地上升，从20世纪70年代的0.1上升到90年代的0.3，最后在过去10年上升到0.46。
o 与此同时，如图所示，收入梯度与某一政党在经济分配轴上的位置之间的相关性在整个时期保持非常稳定和负相关。换句话说，受过高等教育的选民逐渐倾向于支持具有进步立场的政党，而高收入选民继续投票支持支持自由市场立场的政党，就像他们在战后时期一样
Caution
图9的注释强调下面的蓝色的线是倒置的，因此数值越大代表再分配的强调，这一点可以理解，但正文又说蓝色的线体现的是显著的负相关，所以income越高，econ-distributive越低，意味着再分配越高，但这个数值又是倒置的，所以最终意味着income越高，自由市场越强调。说明高收入人群更倾向于投票给支持自由市场。
V.西方民主国家的选举变迁：替代解释和政治冲突的其他维度(替代性解释和异质性分析)
V.1 教育成分的变化能解释教育差异的逆转吗?
首先作者写说前文没有讨论教育成分的变化“在前面的章节中，我们研究了所有西方民主国家教育鸿沟的逆转，几乎没有考虑到教育与我们数据集中其他变量之间联系的变化。”，又进一步参考已有研究，引出教育成分的变化可能能解释教育差异的逆转。
这一部分主要研究控制变量是否对研究结果产生很大的影响（考虑教育与数据集中其他变量之间联系的变化），使用了两个方法：首先是逐步加入控制变量，其次是双向KOB分解法。两个方法均显示教育成分的变化不能解释教育差距的逆转。
方法1：逐步加入控制变量
我们发现，包括控制变量对过去几十年教育和投票之间联系的总体变化影响很小（见在线附录表D9）。更准确地说，在20世纪60年代，受教育程度最高的10%选民投票给社会民主党和附属政党的可能性降低了21.6%，而在2010年代，他们投票给社会民主党和附属政党的可能性增加了5.3%。这意味着教育梯度的总体变化为26.9个百分点。添加控制确实会轻微影响系数的水平，但对趋势影响不大：控制所有可用协变量后的教育差距已从约-18.8变为3.6，相当于移动了22.4个百分点。根据这一标准，教育群体构成的变化只能占教育差距变化的16%左右。
方法2：双向KOB分解法
另一种更正式的方法是直接估计教育梯度的双向Kitagawa- oaxaca - blinder分解(Kitagawa 1955;Blinder 1973;瓦哈卡1973)。这使我们能够将教育的边际效应分解为两个部分:一个可以通过预测因素的群体差异来解释(即，教育群体在年龄、性别等方面的组成差异)，另一个是无法解释的部分。与之前一样，我们发现其他变量在很大程度上无法解释教育差距的逆转:在1961-1965年和2016-2020年之间，实际系数从- 22.5变为+10.4(对应于32.9点的变化)，而无法解释的成分从- 19.6增加到+7.6(对应于27.2点的变化)这意味着这些协变量只能预测所考虑期间观察到的17%的反转。
V.2 子样本的异质性分析
V.3 其他选举差异的演变
这一部分简要讨论了其他选举差异的演变，主要结论是除了性别差异外，其他因素对选举行为的影响要么保持稳定，要么有所下降。特别是，年轻选民始终比老年选民更倾向于投票支持左翼政党，农村-城市差异和宗教差异在过去几十年中基本保持稳定，而性别差异则显示出显著的逆转，女性逐渐比男性更倾向于支持左翼政党。
VI.结论
VI.1结论
本文介绍的西方21个民主国家政治分裂的新历史数据库揭示了一些重要事实。在战后的几十年里，社会民主党和附属政党代表了低教育和低收入选民，而保守党和附属政党代表了高教育和高收入选民。在大多数西方民主国家，这些政党制度逐渐演变为“多冲突”或“多精英”政党制度，其中受过高等教育的选民投票给“左派”，而高收入选民仍然投票给“右派”。
将我们的政治需求数据库与CMP的政治供给数据相结合的结果表明，政治冲突的新社会文化轴的出现与西方民主国家教育分裂的逆转密切相关。随着各政党在社会文化问题上的竞争日益激烈，教育群体的选举行为越来越集中。这种转变在民主国家最为明显，因为民主国家的政党在选举分化的新维度上竞争最为激烈。本文中记录的与收入和教育相关的政治冲突的分化，两个强烈相关的社会经济地位指标，也有助于解释为什么收入和财富差距的扩大没有导致新的阶级冲突。这或许可以解释为什么在许多国家，随着政治制度越来越反对代表两种精英利益的两个联盟，越来越多的不平等现象没有得到更大的再分配的解决。
VI.2研究局限性
最后一部分指出这篇文章的三点局限性，是这篇文章的局限性同时也是未来潜在研究的新展望。
1.政党宣言数据的局限性：
· 作者强调，现有的政党宣言数据主要捕捉了政党在特定议题上的强调程度，但无法完美衡量其在这些议题上的立场。宣言中的政策类别过于宽泛，难以对具体类型的问题（如性别平等、移民、贸易保护主义或教育政策）进行更详细的分析。
2.因果机制的不确定性：
· 尽管描述性分析提供了教育分化逆转与新社会文化政治冲突轴出现之间的相关证据，但关于这一转变的机制仍需进一步理解。特别是，尚不清楚教育分化的逆转是由政治供给的变化独立驱动，还是由各教育群体间社会态度的变化驱动。现有数据无法区分这些因果渠道，这需要通过准实验环境来更直接地建立政治供给对政治裂痕转变的因果影响。
3.选举调查样本的限制：
关于数据，参看：1.这40多个微观调查数据库, 你值得拥有, 发文章就靠它们了！2.2000-2018年中国地级市PM2.5数据更新, 可直接下载使用！3.2018年共计8年的投入产出表数据公布, 诺奖成果对经济系统做一些深入分析！4.2020年度中国流动人口动态监测调查数据CMDS共享开放通知！5.CGSS2017年的家户调查数据正式发布, 可以下载以最快速度发表论文！6.数据发布, CHARLS第四期(2018)全国追访数据正式公开发布！7.使用CEPS, CHARLS, CGSS, CLHLS数据库实证研究的精选文章专辑！8.疫情期CEIC数据库操作指南，9.疫情期EPS数据库向全社会免费开放！附细致使用指南！10.疫情期间CSMAR数据库使用指南！金融财务管理必备数据库！11.使用CFPS, CHFS, CHNS数据实证研究的精选文章专辑！12.清华北大经管社科数据库有哪些? 不要羡慕嫉妒恨！13.金融领域三大中文数据库, CSMAR, CCER, Wind和CNRDS，14.数据| 2017中国家庭金融调查数据CHFS发布，15.经济学研究常用中国微观数据手册，16.WIOD数据库的示例性使用说明, 以全球汽车行业为例，17.徐现祥团队:中国方言,官员, 行政审批和省长数据库开放，18.中国省/地级市夜间灯光数据release, 1992-2013的面板数据，19.中国经济社会微观数据还能挖吗? 20.工企数据与海关数据库合并方法，21.中国工企数据库各年份指标解释, 面板数据构建地基，22.中国所有地级市各类空间权重矩阵数据release，23.中国省级三大空间权重矩阵(相邻, 距离和经济)数据release，24.中国工业企业数据库匹配160大步骤的完整程序和相应数据，25.夜间灯光数据校对的一些成熟方法推荐，26.2005-2015中国分省分行业CO2数据circulation，27.中国家谱族谱数据库对外开放，28.CFPS和CHARLS数据库分析技巧大指南，29.全面的区域科学研究数据获取途径汇总，30.史上最全社会科学数据库, 唯一的一份，31.史上最全心理学开放数据, 为行为经济学开路，32.如何正确使用政府统计数据？33.经济社科数据库汇总，见过最全的Database，34.你想要的微观调查数据都在这里，要用好数据从这里开始，35.CHARLS数据的前世今生（附8个大型数据库），36.中国县域数字乡村指数数据库申请开放, 提供指标及解释和申请表！37.中国县域统计年鉴, 人口与就业统计年鉴1998-2019面板数据开放！38.中国各地级市坡度和经纬度数据正式开放！39.推荐"数字普惠金融指数", 省市县三级面板数据可做很多实证研究，40.工企数据与海关数据库合并方法，41.中国各省份和地级市地形起伏度数据正式开放！42.数据库分享: 青少年健康主题数据库, 可免费申请使用，43.据说这是上百份稀缺数据, 但还是需要谨慎使用才行，44.CFPS 2020, CHFS 2019数据都公布了! 最新数据用起来做研究！45.公开! 中国企业的不确定性感知指数数据(2007-2018)
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