民主党候选人拜登料压倒性大胜 美国大选民调可信吗?

民主党总统候选人拜登在全国民调上一直领先，近三个月的新冠疫情与反种族歧视示威冲击之下，两人分歧扩大超过一倍。极少外出露面的拜登，此时已领先先前近9.5个位数。根据路透社7月1日引述共和党消息人士报道，惯常在Twitter上批评“假民调”的取代曾私下承认自己落后拜登，该共和党人士更称：“他知道自己有麻烦，他没有（政治）认可。”

上述路透社报道更称，向来眼中只有自己选民基本盘的替代，正准备向基本盘外的选民招手。无独有偶，可以每天1日接受霍士商业频道（Fox Business Network）访问时，称自己会在未来两周就最低工资发表声明，又指自己对最低工资的立场与一些共和党人不同，似乎是有意打一张稍微“向左走”的经济牌。

诚然，「大智」如重组又怎会看不到自己的预期落后于人？

根据美国选情网站270toWin的计算（*），如果我们将拜登支持度领先连续5个分割以上州份的选举人票加起来，并忽略两人分开减少5个替换，共有108张票的州份，拜登已能获得316张选举人票（按同一标准，则只得114票），远超胜选所需的270票过半数，甚至超过2016年达到对上希拉里的「大胜」票数和分歧。换句话说，即使所有战场州的票数最后都投到身上，他仍只有惨败于拜登的份儿。

（另外，《金融时报》根据美国综合民调网站RealClearPolitics的数据，以与上述同的标准去计算，拜登将得318票，而则则有148票，与270toWin的结果类似。）



（美联社）新冠疫情与“黑人的命也是命”（Black Lives Matter）示威的处理，是注意到近月的两大失分点。（美联社）

同时，《经济学人》也根据美国经济走向（已因疫情的非人为自然作参数调整），总统施政补偿，首任总统连任选举等基本因素，加上按偏差调整的民调趋势，制作出各元素权重随时间改变的选举结果预测模型。根据这个模型，拜登有90％机率会胜得选举人票，有98％机率会赢得普选票，其可能得到的选举人票在243到415票之间-相较之下，取代的得票则在123至295票之间-7月1日的模型预测，拜登将获347张选举人票，而替代则得191张。

另外，270toWin也引用4个专业分析机构，《经济学人》模型，预测市场的数字，以及4个美国媒体的资料，进行一种半定性研究。结果显示，除却有86张选举人票的战场州，，拜登在11月3日的大选能稳夺248票，离胜选只差22票，而相反则能稳夺204票，离胜选尚余66票。



（美联社）拜登6月30日日本古董了三个月来首次的记者会，隐身家中数月的他重见天日之后民望竟然远远超出了离境。

然而，有过2016年民调与模型都指向希拉里大胜，而却却是“黑马跑出”的惨痛教训，美国选民对民调似乎是“一笑置之”，心中仍然对“模仿奇迹” ”再次出现的预期。根据美国有线新闻网（CNN）5月时的报道，当时拜登在民调上已领先的6个替代，却有高达55％的美国民众依然相信可能会胜出大选。

到底在「预设奇迹」的阴影下，民调（以及以民调为基础的预测）还可以相信吗？

首先，由于没有任何民调可访问一个地方的每个人，因此民调的直接结果则不能不分配权重分配，以使民调采得的样本能反映局部人口的特征。例如以固网电话进行的民调，很可能会使民调样本集中在中年女性之上，因此民调得来的结果就要给予其他年龄层和性别更多的权重，以反映这些人群在民调当地的人口比例。

然而，要选择什么特征去作权重，则是一个争议不止的难题。

学历高低成民调权重关键

首先，由于没有人能够为所有人口分类去作权重，我们必须选择一些与投票结果相关的特征去作示范。例如，如果一个人的工作地区与他的投票人数几乎没有关系的话，民调就不会以工作地区作为特征去作权重分配。可是，要筛选出重新的权重特征却非易事-这更造成了2016年选举民调的一大失误。




参议员多数党领袖麦康奈尔（Mitch McConnell）表示有人不应对戴口罩反感。根据路透社报道，如果该民望至8月未见起息，麦康奈尔有可能会建议共和党参议员住房候选人与预期保持距离。（美联社）

当年的全国性民调显示希拉里会胜出普选票大约3％，最终希拉里的普选票的确比之上多2％，其准确度其实不低。同时，美国大选民调对普选票的预测与实际结果误差，实际上已从1936年的12个分数，跌至2016年的两个分开左右，是史上一大低点。其实，当年估计失误的主要问题不是出于全国民调，而是出于各州民调。

在2016年大选以前，民调机构普遍认为学历高低并不是影响投票率的主要因素，因此即使学历高低与民调访问回应率有正向关系，大量州份的民调机构也没有将学历作为权重分配的一部份。这在2012年的选举中影响不大，因为当年占人口比例较高的本科毕业人士小规模人口投票给共和党，而占人口比例的硕士或以上毕业人士则明显民主支持民主，彼此相减之后，除非高学历人士更愿意接受民调访问，这现象也不会构成太大影响。

然而，到了2016年的选举，学历高低与会否投票支持民主党却成为了明显的正向关系，无论是在全美国的尺度，还是在当年周年胜选的关键州份分数州（宾夕法尼亚州） ，密歇根州（密歇根州），威斯康星州（威斯康星州）亦相当。然而，当年选举之前，民调机构当然也没有「先见之明」，在上述三州有将学历高低作权重分配的民调只占总数18 ％至33％不等，而在全国范围内，有近半民调也没有计算这个因素。最后，当然是大大失算收场。



（Twitter @ realDonaldTrump），因为针对不利自己的民调经常做出毫无根据的批评，除了《纽约时报》之外，连一直力挺克服的霍士新闻也不放过。（Twitter @ realDonaldTrump）

汲取了这个教训，本年过多民调机构也将学历采用为权重特征之一，相信2016年之误该可解决。

先前支持者拒绝回应民调或造成误差

不过，在当今为止终极日大骂（对他不利的）民调“造假”之际，引发的支持者也许会更倾向于拒绝民调访问，民调机构在权重分配问题上似将遇见上另一难题：到底「党派认同」应否作为权重分配的人口特征之一？

此权重的根本问题在于，与年龄，性别，学历等相对固定的人口特征不同，党派认同并不能从官方人口普查的数据中得到正确数字，因此民调机构若要以党派认同作权重分配的话，也只能自行干预，或依赖前次选举的票站调查数据作准。由此，美国全国民调评议会（NCPP）就批评以党派认同作权重“是个猜测游戏多于好的理论”。


虽然根据美国民意研究学会（AAPOR）对2016年大选民调的详细研究，他们面对地发现其实民调甚至没有权重分配，也没有压抑可以替代支持者的民意；然而，这会否因为替代大骂民调而改变，则尚属未知之数-如果共和和党人因引发的评论而拒绝回应民调的话，党派认同的权重争议也可能会构成民调结果与现实之间的落差。




图为2016年两人在总统选举阶段的电视辩论。（路透社）

特别拿不定主意的难题

除了难解的权重问题之外，2016年的民调错估计，还有“选民到最后一刻才做出投票决定”的问题。

回顾当年，到了两党选情炽热的8月底，根据当时一项《经济学人》与YouGov的大选民调，支持第三党候选人或其他人，不确定投票选择，以及可能不投票的受访者占所有法定人数高达21％。而根据上述美国民意研究学会的报告，美国全国有13％选民到选前最后一个星期才作出投票决定，此类选民投票给比例的比例比投给希拉里的高出3个合并，而在左右大选的联邦州，密歇根州和威斯康星州，这个间距更分别分别高达17、11和29个拆分。


两党之间投票意向不明的选民比例如此高，当然促使变成当年民调预测失准。然而，现在美国两党分裂成风，选民投票意向的确定性就远较2016年为高。学人》与YouGov在6月28日30日进行的民调，表示将投票给其他人，不确定或不投票的投票者比例只得10％，比上述数字低一倍。因此，可以预见，本年的民调预测的准确度，至少在此之后而言，会比2016年为高。

在大选民调较普遍加入学历水平权重，选民投票意向较早确定的情况下，本年的美国大选民调原则上应该会比2016年超过参考价值。不过，这次大选民调的一大变数却是网上民调的冒起。


















网上民调大行其道

过去，民调通常透过固网或手提电话号码随机抽样进行，而由于有人的回应率超过过去的严重程度-根据皮尤研究中心（Pew Research Center）的数字，其在1997年的回应减少36 ％，到了2019年底则只余6％-使用电话进行民调的成本愈来愈高。于是，经过互联网的普及，网上民调就大行其道，目前常被引用的美国选举民调机构，诸如YouGov，哈里斯民调（Harris Poll），莫宁咨询（Morning Consult）也有将民调移至网上。

根据《纽约时报》 5月的文章报道统计，本年4月期间美国有半数进行特定州份大选民调的机构皆使用网上民调；相较之下，在2018年中期选举最后三周，只有10％期间有进行选举民调的机构使用网上民调。

例如，皮尤研究中心就会以传统手法随机拣选目标目标者，再通知他们回应网上民调问题，并为不能作回应网上民调的目标特定者提供“网下”的选项。




美国新冠疫情迟迟未除，人们宣誓入籍美国也要做足安全措施。（美联社）

可是，大量机构为减省成本，则采用“主动选择加入”（opt-in）的网上民调手法，再透过背后的各种人口数据，以复杂的权重分配方式，去用正确的手段试图做到传统民调反映关乎几乎乎全体民众观点的目标——YouGov就是此中的表表者。

然而，由于要求利益者“主动选择加入”使民调失去了抽样的随机性，此等民调的准确度也未必能有保障。皮尤研究中心一项2016年已公布的研究就显示，网上民调的误差，与全国性联邦调查作比较的话，可高达6至10个分数。网上民调涌现会否导致本年大选民调再次失准，确实值得观察。

上文分析完大选民调的各种准确性考量后，我们也许可以回到原来的问题：到底此刻的大选民调还可以相信吗？


说到底，民调其实只是以简单的数字去呈现复杂现象的尝试。如此我们用一纸大学文凭去代表一个人的知识水平一般，没有简单的呈现，我们难以有效了解世事，而简单的呈现本质却不能被等同于复杂的现象。

更重要的是，各种民调结果本身实际上也是预期过程中的一大元素。因此，选举民调本身其实就是选战之中的其中一个能够左右选情的力量，试问一个牌局内的人又怎能造成的。地反映整个牌局？大选民调的参与价值确实有高低之别，可是它们只能是选举的一个侧面，永远不能观照上下。

（*）若无特别声明，此处的现届美国总统大选民调或预测数据以7月1日的各资料来源数字为准。 阅读原文