KCI등재
Revisiting Institutional Choice in Presidential Campaign Finance - A Hierarchical Linear Model -
저자
발행기관
학술지명
한국자치행정학보(Korean Journal of Local Government & Administration Studies)
권호사항
발행연도
2016
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
139-155(17쪽)
제공처
본 연구의 주요관심사는 미국대선 프라이머리 후보들의 개인별, 정당별 다층자료구조(Nested Data Structure)와 개별후보의 지지율과의 관계를 규명하는데 있다. 위계선형모형(Hierarchical Linear Model)에 근거한 본 연구는, 일반선형모형(General Linear Model)과의 방법론적 차이를 보여주기 위해, 일반선형모형을 차용했던 한 연구를 예시로 사용할 필요가 있었다. 본 연구는 그 비교의 대상으로서 Nam and Lee (2013)을 선정했다. 정당소속을 종속변수에 대한 예측변수로 사용했던 Nam and Lee (2013)에서 일반선형모형의 적용이 타당했던 이유는, 이념변수의 조작적 정의를 정당간의 차이를 고려하지 않고 동일 정당내(內) 후보들 간에 상대적 위치만을 보여주는 지표를 사용했기 때문이었다. 반면, 본 연구에서는 각 정당의 이념적 차이를 모형에 구현하기 위해, Nam and Lee (2013)의 이념의 조작적 정의와 달리, 스탠포드 이념지수를 차용하고 위계선형모형을 적용하였다. 분석결과, 고정효과(Fixed Effect)의 경우, 첫째, 개인의 기부금, 정치활동위원회(PAC)의 기부금과 같은 레벨 1변수들이 후보의 지지율에 유의하였으나, 경제적 투표를 나타내는 소비자심리지수(Consumer Sentiment Index)는 지지율에 효과가 없는 것으로 나타났다. 둘째, 레벨 2변수인 정당의 이념지수는 후보개인의 지지율에는 무관한 것으로 나타났다. 셋째, 레벨1과 레벨2간의 교차레벨 상호작용은 없는 것으로 나타났다. 다음으로, 랜덤효과(Random Effect)의 경우, 첫째, 개인의 지지율에 대해 정당의 효과는 정당마다 다른 것으로 나타났다. 둘째, 개별 후보의 지지율과 개인별 기부금은 정당의 이념을 통제했을 때 두 정당 간에 통계적 차이가 있었다. 셋째, 정치활동위원회의 기부금과 소비자심리지수는 정당 간에 차이가 없는 것으로 나타났다. 연구의 함의로서, 정당에 기반한 선거자금연구에서 개인별 자료와 집합적 자료가 위계적으로 결합된 다층자료의 경우, 편이의 발생을 줄이기 위해 위계선형모형의 사용이 더욱 타당하다고 본다. 끝으로, 소비자심리지수가 고정효과와 랜덤효과 모두에 통계적으로 유의하지 않음에도 불구하고, 이는 연도별 수준에서 집합적으로 수집된 자료 사용의 한계에 기인할 수 있으므로, 조심스런 해석이 요청된다.
더보기Our model explored how the U.S. presidential candidates’ popularity rates as observational units can be differently explained by citizens’ economic voting and money sources depending on the parties as an experimental unit. The partial effects of these variables were investigated by controlling for individual contributions, super PAC’s donations, consumer sentiment and the levels of ideology from parties. Because of the bipartisan system, it was inevitable to examine the factors in terms of a multi-level approach based on nested structure. This is a methodological study to show how hierarchical linear modeling (HLM) is used with the nested data in the U.S. presidential candidates with party membership. Based on the analysis of the fixed-effect model, individual contributions as a level-1 predictor had the most significant effect on candidates’ popularity rates. Subsequently, the random slope of individual contribution had a different magnitude of effect on the popularity rates depending on the candidates’ party affiliation. Nevertheless, the cross-level interaction between level-1 and level-2 variables did not exist. For a methodological suggestion, the authors took note that stratifying variables at multi-levels is more accurate in analysis than the use of ordinary least squares (OLS) because an HLM analysis can prevent the overestimation of the statistical significances.
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