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。