心理学实验的样本通常由学生等“普通人”组成，这引发了政治科学家们的批评，因为重要决策往往由政治精英做出，他们怀疑以普通人为样本的心理学研究不能解释精英的政治行为。本文使用 DID 对过去162个配对实验效应开展元分析，并对历史上精英和大众评价外交政策的观察性数据进行整合分析，最后得出结论认为，政治精英与大众之间的差距实际上被政治科学们夸大了，而造成这一差距的原因也被人们所误解——并非专业知识差异，而在相当程度上是由精英与大众的人口学构成差异。

重估精英与大众的政治行为差距

作者介绍

本文作者是哈佛大学政府学教授 Joshua D. Kertzer，他的研究兴趣是国际安全、政治心理学、外交政策和公共态度。著有专著 Resolve in International Politics ，论文曾发表于 American Journal of Political Science，Annual Review of Political Science，Journal of Politics 和 World Politics 等期刊。

本文主旨

心理学实验的样本通常由学生等“普通人”组成，这引发了政治科学家们的批评，因为重要决策往往由政治精英做出，他们怀疑以普通人为样本的心理学研究不能解释精英的政治行为。本文使用 DID 对过去162个配对实验效应开展元分析，并对历史上精英和大众评价外交政策的观察性数据进行整合分析，最后得出结论认为，政治精英与大众之间的差距实际上被政治科学们夸大了，而造成这一差距的原因也被人们所误解——并非专业知识差异，而在相当程度上是由精英与大众的人口学构成差异。

研究方法

政治科学中的重要传统之一是认为精英与大众之间存在系统性的差异，二者之间在偏好、心理特征、价值甚至基础的认知结构方面都存在显著的差异，继而不难得出领袖式人物作为“大人物”不受任何心理学偏差影响的结论。学界已有许多学者针对这一”精英例外主义“展开配对实验，以探究精英和大众是否存在政治行为方面的差异，但他们的研究未能得出一致结论，因为他们试图分别回答各类存在微妙差异的问题。对此，笔者首先构建了一个全局性概念框架，将精英-大众差异概括为态度、人格和决策；其次，为了探究二者在决策方面的差异，笔者对162个配对实验效应进行了元分析，配对实验指满足 1）实验中的干预随机分配；2）精英和大众样本被施与了相同干预；两个条件的实验；最后，通过比较分析1504个历史观点数据，作者发现精英-大众的人口学特点并不均质，调节后的数据显示精英和大众间政治行为的相关性并不低。

基础模型

首先，作者认为精英和大众政治行为、选择或态度的差异 Y 是个体面对的环境的特点（ B1XB_1X ）和 个体自身特点（ B2ZB_2Z ）的函数 ，后二者的交互作用是 B3XZB_3XZ 。

Y=a+B1X+B2Z+B3XZ+ϵ(1)Y = a + B_1 X + B_2 Z + B_3XZ + \epsilon \qquad (1)

其中个人特质 ZZ 由两部分构成：组成精英性的特质（如专业技能或经验） θ\theta，以及个体具备的其他特点 γ\gamma 。

Z=B4θ+B+5γ+ϵZ = B_4\theta + B+5\gamma + \epsilon

研究过程

实验数据分析

为评估精英-大众决策的差异，笔者对过去162个配对实验效应开展了元分析，这些研究的时间跨度从2006年到2019年，大部分由政治科学家进行，大众样本主要为学生或从亚马逊招募的成人被试，精英样本多为政府官员、军人等。话题方面，这些实验涉及的议题包括美国政治、比较政治或国际关系等，研究的重点和政治精英类型的异质性很强，作者采用元回归的方法建模分析。

作者用 YijkY_{ijk} 表示 i 在干预条件 j={1,0}j=\{1,0\} 的情况下，在其精英状态为 k={0,1}k = \{0,1\} 时所做出的的回应。本研究感兴趣的值是 DID（ E[Yi11−Yi01]−E[Yi10−Yi00]E[Y_{i11} - Y_{i01}] - E[Y_{i10} - Y_{i00}] ），该数据的意义在于，它回答了精英和大众是否因实验干预而做出了显著不同的决定。

分析结果显示，对大部分配对研究而言，干预效应对于精英和大众的作用都不显著，只有24%的实验是显著的，当控制了FDR（False Discovery Rate）之后，具有统计学显著意义的案例仅剩19个。

除了二者政治行为之差值以外，精英和大众政治行为的方向也很重要，通过评估每一对实验效应的平均干预效应与0的显著性差值，以及二者符号的互异性差异之后，作者发现仅有1.9%的案例支持精英和大众具有相反的政治行为。

换言之，尽管使用非精英样本的实验方法饱受批评，但在88%以上的情况下，精英与大众之间的差异并不显著，二者偏好的方向也并非显著不同。不过也可以认为，造成这一局面的原因是另一种不同类型的外部有效性问题，即实验话题与精英专业技能无关。

同时，图1显示，在多个研究结论中存在显著的异质性，作者借助协变量解释了造成上述异质性的原因。分析结果表明，国家层面的特点如人均 GDP 不能解释这一异质性，发展中国家与发达国家并非决定差异的因素；同时，比起使用更多元化成人样本的研究，使用了学生作为精英-大众研究样本的研究会取得更大的精英-大众差距；最后，精英-大众差异最明显的实验关注的是政治代表问题，但回到该实验本身会发现，导致该差异的因素并非二者决策差异，而是精英的错误认知。

观察数据分析

为了检验精英-大众差距在政治态度的程度，以及检测基本构成（而非专业知识）影响上述差距的尺度，作者使用了观察性数据展开分析。该样本从1975年开始，精英样本来自国会、行政机构和对外政策智库、利益集团和学界；大众样本由盖洛普民调收集，范围涵盖全美地区。

该数据的优点在于国际政治议题专业性强，可以最大化精英的专业优势；数据相比前述实验涵盖面更广泛；精英样本不乏高层次精英人士，包括国会外交政策制定者；过去已有学者使用该数据得出了关于外交政策脱节方面的研究成果。

作者将各类问题再编码为 0-1 ，然后在图2中展示了未经处理的精英和大众对外政策偏好的分布图。结果显示，大众和精英达成了某种适度的一致认同，但同样，在二者之间也存在清晰的差距。但人口学数据表明，精英与大众样本的性别比例严重失调，精英平均年龄更年长、学历和收入更高，男性也更多。

为此作者调整并模拟了拥有大学学历、薪水超过中位数水平的40岁以上的男性大众样本，调整过后的大众态度总体上更接近精英的态度，散点图群更靠近斜率为1的对角线。除了2016年的面板之外，调节后精英和大众态度的相关性都有所提升，从 1998年的0.76 到1986年的 0.90。γZ\frac{\gamma}{Z} 表示由人口学差异所决定的，精英-大众政治态度差距的比例。除了2016年之外的数据表明，大约有23%-35%的精英-大众差距可以被样本的人口学构成差异解释。2016年数据的例外性，或许与 Donald Trump 的崛起有关，但另一方面则与该时期精英群体的民主倾向增多相关，在调整了上述特点后，2016和2018的r值上升为0.79-0.95 。

结论

最后，本文并非认为专业知识和经验是对大众-精英的差异毫无意义，而只是认为人们高估了专业知识对于精英-大众群体政治行为差异的影响力，精英与大众之间的差异的确存在，但其根源并非“精英认知的优越性”——毕竟简单的人口学差异就足以解释近一半差异。因此，本文认为，仅仅通过专业知识这一棱镜分析政治精英的行为，将使我们遗漏其他更平凡的因素。故华盛顿和国家之间的“外交政策脱节”很大程度上是因为，后者在构成方面与前者并不相似。此外，本研究的另一意义在于，它警醒我们需要对精英的认知与普通民众明显不同的说法保持谨慎。