【追蹤美大選】不用民調，以其他方法預測選情，特朗普會贏嗎？

美國總統大選進入最後階段，距離投票日只剩下約一個月。到了今天，很多人仍覺得若負面新聞不絕的特朗普當選，實在不可思議。但他勝出的機會有多大？我想，也許是時候介紹一下美國學界和媒體如何做選舉預測（election forecasting）。

簡單起見，姑且不談選舉人票，只談「popular vote forecast」。談預測選舉結果，港人最熟悉的是選前民調。在美國，很多大學研究中心、主要傳媒機構，和私人研究機構都會做選前民調。由於民調有抽樣誤差，不同民調的結果會有差異。於是，又有機構會將民調結果整合。例如《Huffington Post》就做了一個每天更新的民調整合圖（下圖）。到10月5日，希拉里領先6個百分點。

整合民調並不簡單。如何選擇包括和不包括哪個民調、是否每個民調佔同樣比重、如何將每個民調的結果轉化成每一天的結果、如何處理民調之間在題目用詞或答案選擇上的細微差異，這裏有一大堆原則和技術問題。

但整體來說，美國傳媒對民調的處理算是專業的。這從他們如何報道民調結果中可見。縱使整合了多個民調，《Huffington Post》都不敢過份簡化地說誰在領先，而是說：「我們的模型得出的結果，是希拉里非常有可能正在領先（在多於99%的模擬試驗中，希拉里領先特朗普）。（Our model of the polls suggests Clinton is very likely leading. (In >99% of simulations, Clinton led Trump.)）」

民調以外　還有多種方法預測選情　

不過，民調只是選前預測的方法之一。2004年，幾位學術界人士成立了PollyVote，專門進行選前預測的工作。PollyVote的選前預測就包括六種方法。除了民調外，另外五種方法是：

  1. 預測市場（prediction markets）：

讓人們在誰勝誰負的問題上「下注」，以人們下注的情況來預測結果。

  2. 專家判斷（expert judgment）：

讓專家組成的panel提供判斷。

  3. 指數模型（index models）：

以一些跟候選人相關的指數，如民眾覺得兩位候選人處理政策的能力等，來預測候選人的支持度。

  4. 市民預測（citizen forecasts）：

讓市民自己估計誰勝誰負，但跟預測市場不一樣，市民預測不涉及「下注」，估錯沒有成本。

  5. 計量經濟模型（econometrics）：

跟指數模型相似，但這些模型特別看重經濟環境的影響。

以上每種方法都有各自的基礎，也各自受到不同的質疑。但籠統地說，PollyVote認為，運用多種方法，得出來的預測應更準確。截至10月4日，六種方法統合起來，PollyVote的預測是希拉里和特朗普的得票比例為52.4%對47.6%。如下圖所示，六種方法中，有五種都預測希拉里會勝出。只在計量經濟模型裏，特朗普會險勝希拉里。

對我來說，計量經濟模型最有趣。這不只是因為它在這一刻的預測「零舍不同」，而是因為它背後的學術意義，以及它點出了這次選舉一個很重要的背景。

以選舉年經濟表現與總統支持度　預測選舉結果

計量經濟模型，跟美國政治科學中retrospective voting的概念密切相關。所謂retrospective voting，就是指在總統選舉中，美國選民基本上是通過「回顧過去幾年」現任總統的表現，和社會的經濟狀況來決定投給誰的。很多學者分析過去幾十年的美國總統選舉結果，發現總統選舉中執政黨候選人的得票率，其實可以在選舉前幾個月時，用幾個簡單指標，就已經能夠頗為準確地預測得到。

例如PollyVote有包括在計算之內的「Time for Change」模型，由Emory University政治學者Alan Abramowitz設計。他用了選舉年第二季的年度化GDP增長、選舉年6月時現任總統的支持度，以及執政黨參選人是否就是競逐連任的現任總統，來預測執政黨候選人的得票率。過去7次選舉，該模型得出的預測和最後結果的差異，平均只有2.2%。今次選舉，根據Time for Change模型，特朗普和希拉里的得票比例是51.4%對48.6%，特朗普會勝出１。

今屆預測不能作準　皆因特朗普？

不過，Abramowitz已經公開說，他自己都很懷疑這個預測結果。他指出，這模型假設了一個選舉中，兩個政黨均會派出能團結黨內支持者的主流候選人，同時雙方都會進行一場有水準的選舉工程。但他認為特朗普既不是一個主流共和黨候選人，看來亦不像可以進行一個有水準的選舉工程。所以，他自己仍認為希拉里勝出的可能性較高。

Abramowitz不是自打咀巴，這反而是顯示了一種對選舉預測較成熟的態度。每種預測方法都有其理論和方法假設，對那些計量經濟模型來說，雖然理論假設來自模型設計者，但一旦建立了模型，做預測的就是模型本身。設計者可以反過來加上個人觀察及其他資料，再判斷模型得出的結果是否「可靠」。

也可以說，計量經濟模型其實不是純粹為了預測結果而做的。這些模型在學術上的重要性，在於它們展示了「基本因素」如何為選舉結果設定了一個「基本盤」。如果到頭來某次選舉結果跟「基本盤」很不一樣，重點不是批評模型出錯，而是去分析有什麼因素使該次選舉結果偏離基本因素。

但以上的討論也代表，今次選舉背後的一些基本因素，本來是對共和黨候選人有利的。在一個「正常」的世界，共和黨能派出一個「正常」的候選人參選的話，勝出的機會絕對不低。以現在的形勢看來，若共和黨輸，就真的是輸在特朗普身上了。

附註：

1. 有興趣的讀者可參考Abramowitz自己的解釋【傳送門】

（本文純屬作者意見，不代表香港01立場。）