引言
最近阅读了,David Yanagizawa-Drott 2014年发在Quarterly Journal of Economics上的一篇论文——Propaganda and conflict: Evidence from the Rwandan genocide,文章以1994年卢旺达大屠杀为背景,探究的是当时的RTLM广播传播的煽动性的信息是怎么影响到人民的暴乱屠杀行为的。小白深感这是一篇逻辑清晰又十分规范的量化文章,值得我们学习。
在这里,我梳理这篇文章的思路,并提出一些自己的看法。
1 研究背景
卢旺达种族大屠杀,发生于1994年4月7日至1994年6月中旬,是胡图族对图西族及胡图族温和派有组织的种族灭绝大屠杀。大屠杀得到了卢旺达政府、军队、官员和大量当地媒体的支持。除了军队,对大屠杀负主要责任的还有两个胡图族民兵组织,同时大量的胡图族平民也参与了大屠杀。
卢旺达的两个种族分别是,少数派图西族(殖民时期的统治者),多数派胡图族(殖民时期的被统治者)。1962年后,卢旺达独立,成为胡图族一党专政的国家。1973年开始,胡图族与图西族之间开始发生冲突,尽管期间达成和平协议,但1994年4月,总统(胡图族)被暗杀,随后几天内,新政府成立,种族清理运动(ethnic cleansing campaign)迅速蔓延。
在屠杀过程在,主要有两种类型的暴乱力量,一个是民兵组织,一个是平民组织。在屠杀过程中,一个由胡图族控制的名为RTLM的广播系统,一直在传播煽动性的鼓励屠杀的表达对图西族的仇恨的广播(相比之下,卢旺达的另一个广播电台,Radio Rwanda则播放一些与屠杀无关的内容)。
也正是在这样的背景下,作者探讨了广播对屠杀行为的影响。
2 研究数据
作者选择以村庄为研究单位。
2.1 Propaganda
当时的卢旺达,报纸和电视并不发达,传播信息的主要渠道就是广播系统。卢旺达有两个主要的广播电台,一个是RTLM,它主要在屠杀中传播煽动性言论;另一个是Radio Rwanda卢旺达广播电台,它全程都没有涉及报道屠杀事件。由于无法还原当时的广播覆盖情况,作者用GIS软件,基于信号发射器地理信息和信号强度,模拟出广播覆盖率。
2.2 Conflict
由于无法真实还原屠杀现场的真实情景,无法了解多少人真正地参与了屠杀。作者选择了每个村庄在战后法庭被起诉的人数作为参与屠杀的数据。当然,由于这样会造成误差,作者也对误差是否影响结果做了检验。
2.3 其他变量
考虑到研究本身的需要,作者加入了许多其他的自变量。例如,由于卢旺达的地形多为山地,作者加入了海拔等地形因素;人口因素;教育背景;以及财富的因素等。
3 研究设计及检验
3.1 研究设计
作者认为,广播对参与屠杀者的影响可以通过两种途径:直接效应(directly effects)与外溢效应(spillover effects,主要通过社会互动的方式产生影响)。为此,作者设计了两个模型,第一个用于检验直接效应,选用每个村庄的被参与暴乱的人数取log为因变量,以该村的radio coverage为主要自变量,系数为正时则说明存在直接效应;第二个依然以每个村庄的被参与暴乱的人数取log为因变量,以邻村的radio coverage经人数加权的平均数(由于量级上的差异而取)组为主要自变量,当系数为正说明存在正的外溢效应,系数为负则存在负的外溢效应。作者区分了因变量的类型,将参与暴乱的人分为民兵组、个人组以及总组。
结果显示,两个回归中,主要自变量都为正,说明存在正向的直接效应以及正向的外溢效应,这说明,广播通过直接影响和社会互动两个途径都鼓励了屠杀参与。(在这里不做分组的详细说明了)
3.2 检验
在两个回归之后,作者做了一系列检验支持结果的稳健性。
1.由于之前的回归中运用的是radio coverage的数值数据,会存在线性约束,作者改用哑变量再做了一次回归,去看弹性情况。
2.为了排除是听广播这件事情本身(而不设计广播的内容)影响了屠杀参与,作者将自变量替换为Radio Rwanda跑一次回归,作为placebo test,结果自变量的影响并不显著,从而验证了听广播本身并不产生影响。
3.为了检验结果的稳健性,作者又利用另一个数据,Integrated Household Living Conditions Survey (1999/2000),它是1999年的卢旺达调查,其中包含有家庭死亡人数的数据,作为因变量跑一次回归,发现,radio coverage存在正向显著影响,进一步佐证了hate radio的作用。
4.既然存在直接作用和外溢作用,那么它们之间的相对重要程度如何?作者运用了反事实计算估计,将回归公式(既包含直接效应也包含外溢效应的回归公式)中不显著的自变量设为0,利用正态分布产生误差项。即可得到反事实的暴乱参与人数,再用反事实的暴乱参与人数减去实际的暴乱参与人数,就可以得到广播引起的暴乱的效应程度。