Manacorda & Tesei | 解放的技术：手机与非洲的政治动员
文献来源：
Manacorda, M., & Tesei, A. (2020). Liberation technology: Mobile phones and political mobilization in Africa. Econometrica, 88(2), 533-567.
作者简介：
Marco Manacorda，伦敦玛丽女王大学经济与金融学院教授，从事政治经济学、劳动经济学研究；
Andrea Tesei，伦敦玛丽女王大学经济与金融学院副教授，从事发展经济学、政治经济学研究。
左：Marco Manacorda，右：Andrea Tesei
数字通讯技术（ICT）能否促进大众政治动员呢？如果答案是肯定的，其实现这一功能的机制又是怎样的？这一问题在实证研究中面临因果识别的巨大挑战。本文利用来自非洲的数据，通过精细的处理与工具变量法，不仅从宏观层面为ICT技术与政治抗议的因果关系提供了经验证明，也从微观层面描述了这一因果联系的机制。
导论
数字通信技术（ICT）因其低成本、去中心化与开放获取的特性，为公民的政治行动提供了机会，以至被乐观主义者冠以“解放的技术”的修辞。这一主张在非洲尤为明显：过去十数年间（1998-2012），非洲经历了手机快速普及的时期，手机用户从8000万增长至4.77亿，覆盖率达到60%。手机的普及在非洲造成了相当大的经济社会影响，而与“解放的技术”假说相一致的是，这期间的非洲出现了广泛的大众动员事件。
针对“解放的技术”这一假说，已有不少争论存在。支持的一方认为，ICT技术可以通过便捷的信息通讯降低整治行动的成本，其开放的特性也有助于绕开政府的宣传和审查。另外，ICT技术可以通过增强“战略互补性（strategic complementarities）”——即随着其他人的参与而进一步改变参与的收益与成本——而促进大众动员。然而对此持怀疑态度的学者认为，ICT技术比我们预想的更易于监控，当其基础设施与市场监管由政府主导时更是如此。而且ICT技术被认为会阻碍社会资本的积累，导致政治冷漠而非政治行动。最后，ICT技术带来的压力会使得政府更加公开透明，反而会降低不满与大众政治动员。总之，我们对于ICT技术对大众政治动员所起到的作用仍然知之甚少，尤其是关于因果效应与影响机制的经验证据。
在理论上讲，如果“解放的技术”假说成立，手机普及后政治抗议就会增加。然而抗议却也与经济状况相关，这就使得假说的验证需要考虑经济衰退的因素：经济恶化时，手机的影响应当更加显著。为了进行这一分析，作者使用了整个非洲的手机、经济与抗议数据展开研究。
初步证据
2010年12月，突尼斯小贩自焚的视频在网上流传，引爆了人们对突尼斯政府的不满，抗议爆发进而溢出至埃及等北非国家，形成了轰轰烈烈的“阿拉伯之春（Arab Spring）”事件。这其中，埃及有着非洲和中东国家中最多的互联网用户，也爆发了最激烈的抗议活动。有研究证明，开罗解放广场的抗议与Facebook、twitter以及Youtube的内容有着很大的关系，阿拉伯之春也因此被认为是ICT技术推动政治抗议的典型案例。2007-2012年在非洲大陆爆发的粮食暴乱（Food Riot）被认为是非洲与ICT技术相关的另一个大规模政治抗议事件。包括莫桑比克、塞内加尔、布基纳法索等14个非洲国家至少在一年中遭到了粮食暴乱。莫桑比克和布基纳法索的骚乱发生前，手机短信暴增，人们通过短信传播呼吁罢工，抗议生活成本的上涨，政府不得不暂停短信服务。塞内加尔和马里的对比尤为明显：两个西非邻国同时面临食品价格上涨与经济放缓，但塞内加尔手机覆盖率高，发生了暴乱；而覆盖率极低的马里则没有。
这些事件在一定程度上为ICT技术在非洲政治动员方面的作用提供了初步证据，而本文的重点则超越了这些“轶事证据”，转向对手机、经济与抗议之间关系的定量分析。
数据
本文涉及多种数据的整合：手机覆盖率的地理数据，抗议发生与个人参与的数据，社会经济、地理与气候的数据，以及作为工具变量的雷击强度数据，这些数据覆盖了从1998年到2012年的整个非洲大陆（索马里除外）。作者的分析单位是非洲大陆按照经纬度划分为0.5°×0.5°的共10409个单元格，并为之赋予以上的诸类数据。其中，手机覆盖数据来自GSMA（全球移动通信系统协会），以2G网络的普及率为主，其地理精度足以满足本文所划分单元格的精度。抗议事件的数据主要来自Leetaru&Schrodt（2013）的开放数据库GDELT，这一数据库是基于算法从全球4000种报纸与新闻机构收集生成，且会根据地理词典将事件地点精确到特定城市。为了研究的稳健性，作者利用ACLED（Raleigh et al.,2010）以及SCAD（Salehyan et al.,2012）作为抗议事件数据的补充。在抗议的个人参与层面，作者使用的是来自非洲晴雨表（Afrobarometer）的数据，问卷中的地理信息同样被处理至与本文研究的分析单元相对应的单元格。对每个单元格，作者也加入了人口、气候、资源、地理、基础设施与社会经济发展状况的控制变量。其中，一个关键变量是雷击强度，这一数据来自全球水文资源中心（GHRC）所提供的NASA基于天基传感器收集的数据。
描述性统计
手机覆盖：在1998-2012年间，非洲的人口加权手机覆盖率从8.8%上升至64%，然而在非洲大陆的不同国家仍然有着显著区别：摩洛哥与南非一直保持着很高的覆盖率，而马里在2012年的覆盖率仍不足10%。Figure 1展示了此期间非洲手机覆盖率的变化情况。
抗议：根据GDELT数据库的记录，非洲每10万人中就有1.33人每年参加抗议活动。尽管ACLED与SCAD数据库提供的数据小于这一数字，但几个数据库有着很高的相关性。来自非洲晴雨表的数据则显示11%的人在近一年至少参加过一次抗议。Figure 2将抗议与经济发展结合的描述也能直观看出二者的相关关系。
雷击：非洲是世界上闪电密度最高的地区，平均每年每平方公里有17.3次闪电（世界平均仅2.9次），刚果民主共和国则达到平均每平方公里每两天就发生一次闪电的密度。非洲大陆较高的雷击密度和较大的分布差异，使得我们有可能以此作为手机覆盖的为工具变量使用。雷击密度的分布如Figure A3所示。
计量模型
总体而言，经济状况的恶化为抗议的发生提供了不满的理由，也降低了大规模政治动员的机会成本。本节提出经济状况、手机覆盖率与抗议发生的回归模型，并进一步利用非洲晴雨表来分解与量化微观层面手机对政治抗议的影响机制。
基础的模型由抗议、手机覆盖率及GDP组成，并加入了单元格固定效应和国家×年份的固定效应（模型1）。此模型旨在测量手机覆盖率对抗议的效应以及与经济状况的交互效应。这一模型的问题在于，手机覆盖率并不是随机分配的，这将带来内生性问题。因此，雷击密度的工具变量被纳入模型。雷击容易破坏移动电话基站及其地面天线，从而不利于该地区的手机覆盖。加入工具变量后的一阶段方程如（2）（3）所示，其中Z表示雷击变量。
更进一步地，作者利用个人层面的数据试图分析手机促进政治抗议的机制（模型4）。
这一模型旨在检验个人是否参与抗议与手机使用、经济状况和总体抗议发生率的量化关系。基于现有的理论假设，手机使用不仅有助于了解信息，降低参与成本，还会通过提高“战略互补性”，即对周边人们是否要参与抗议的感知，来改变个人参与的成本-收益结构，从而促进参与。因此，手机使用在经济状况差、抗议发生率高时，对抗议参与的促进作用应更为显著。
计量结果
Table I 包含了人口规模加权下的模型1、2、3的估计。第一阶段的回归显示，雷击频繁的地区手机的覆盖速度较慢；SW检验所报告的结果也支持工具变量的有效性。在2SLS估计中，偶数列包含了覆盖率与GDP的交互项，三个抗议数据集的结果均进行了展示。结果显示，经济衰退对抗议发生的正效应，在手机覆盖率高的区域比覆盖率低的区域更强烈。手机覆盖率的效应在Figure3中具体呈现，可见在GDP增长低时，这一效应更大。
Table IV 展示了微观模型的回归结果。结果显示，手机使用者相对更易感知正在发生的经济衰退，并在此时更易表示不信任在任总统。在控制了媒体使用与其他社会经济变量后，结果依旧显著。这表明，手机的使用使得个人对政府的经济绩效更为敏感和挑剔，不管其本人是否受到经济状况的影响。
基于此，表V展示了针对模型4的2SLS回归结果。可以看出，手机使用者更可能参加抗议，也更可能对经济状况作出反应。此外，参与抗议的溢出效应也被捕捉：总体抗议参与率增加会增加个人参与率，而手机使用者对他人参与的积极反应更为强烈。这些结果在控制了一系列媒体、社会经济变量后也没有显著的变化。结合表IV的结果，我们可以认为，手机同时通过信息与协调两条路径促进了政治抗议的参与。
结论
本文为手机对大众政治动员的影响提供了系统性证据。来自非洲的数据支持了“解放的技术”假说：手机促进大众政治动员，但这主要出现在经济低迷时期。本文还从理论与数据两方面为这一效应背后的行为影响渠道提供了阐释：手机使用让个人更加了解经济状况，也更能对他人的参与作出响应，进而对经济低迷时期的个人抗议参与产生促进作用。本文研究主要针对2G网络技术，随着3G和4G技术在非洲的普及，这一效应可能在非洲继续存在。然而这一结论可能不适用于非洲以外的国家。ICT技术是否能够促进政治运动，以及公民、政府对其的使用与规制，仍是未来研究中的重要议题。
编译：殷昊 审校：赵德昊 编辑：蒋晟
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