Đảng Cộng hòa tiếp tục thống trị bang vào năm 2018, mặc dù Đảng Dân chủ đã đạt được một số tiến bộ. Đảng Cộng hòa đã làm tương đối kém hơn trong cuộc bỏ phiếu phổ thông tại Hạ viện, suýt giành được ít hơn 2 điểm, nhưng họ đã thành công trong việc giữ tất cả các ghế Hạ viện do GOP nắm giữ. Nhưng các đảng viên Đảng Dân chủ đã lật tẩy 16 ghế lập pháp của các bang và phá vỡ các siêu đa số của Đảng Cộng hòa ở cả hai viện. Điều này có ý nghĩa đáng kể vì thống đốc Bắc Carolina hiện là đảng viên Đảng Dân chủ.
Những xu hướng này khiến đảng Dân chủ hy vọng họ có thể nắm quyền bang vào năm 2020. Mặt khác, chiến dịch Trump được chuẩn bị kỹ lưỡng để bảo vệ 15 cử tri đại cử tri ở Bắc Carolina — điều cần thiết cho liên minh của họ — mặc dù xếp hạng chấp thuận công việc ròng hiện tại của Trump ở tiểu bang của -3 đang tiến vào lãnh thổ nguy hiểm.
Dân số không da trắng lớn của Bắc Carolina chiếm 28 phần trăm cử tri vào năm 2016. Cũng như ở Georgia, Người da đen ở Bắc Carolina chiếm ưu thế trong số phiếu không da trắng, đại diện cho 22 phần trăm tổng số cử tri, so với 3 phần trăm cho người gốc Tây Ban Nha và 3,5 phần trăm cho người châu Á và các chủng tộc khác. Người da đen ủng hộ Clinton 76 điểm; Người Tây Ban Nha 15 điểm; và người châu Á / chủng tộc khác tăng 2 điểm. Những sinh viên tốt nghiệp đại học da trắng ở Bắc Carolina, người đại diện cho 28 phần trăm cử tri, ủng hộ Clinton - nhưng kết quả là gần, mang lại cho bà lợi thế 4 điểm (49 phần trăm đến 45 phần trăm). Mặt khác, các cử tri da trắng - 43% tổng số cử tri bỏ phiếu - đã mang lại cho Trump lợi thế khổng lồ với 51 điểm (74% đến 23%).
Chúng tôi dự đoán số cử tri đủ điều kiện không phải là người da trắng vào năm 2020 sẽ giảm hơn 2 điểm so với năm 2016, trong khi sinh viên tốt nghiệp đại học da trắng sẽ tăng rất nhẹ. Người Tây Ban Nha nên tăng thêm một điểm; Các cử tri da đen đủ điều kiện giảm nửa điểm; và người châu Á / các chủng tộc khác cũng giảm nửa điểm. Nếu các mô hình bỏ phiếu năm 2016 vẫn giữ nguyên, những thay đổi nhân khẩu học cơ bản này trong khu vực bầu cử đủ điều kiện sẽ đủ để giảm mức thâm hụt dự kiến vào năm 2020 của ứng cử viên Đảng Dân chủ ở tiểu bang gần 2 điểm.
Đối với Georgia, với sự gần gũi tương đối của chiến thắng của Trump vào năm 2016 cộng với tác động dự kiến của sự thay đổi nhân khẩu học, Trump có lẽ cần phải vượt ra ngoài việc giữ mức độ ủng hộ nhóm năm 2016 của mình. Tăng tỷ lệ lợi nhuận của ông trong số cử tri da trắng có trình độ đại học lên 10 điểm sẽ mang lại chiến thắng 5 điểm vào năm 2020, tất cả đều bằng nhau, trong khi tăng tỷ lệ dẫn đầu vốn đã rất lớn của ông trong số các cử tri da trắng không theo học đại học lên mức 6 điểm.
Đối với ứng cử viên Đảng Dân chủ, lá phiếu của Người da đen, như ở Georgia, sẽ có tầm quan trọng lớn. Nếu tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu của người Da đen vào năm 2020 khớp với mức của năm 2012 (đã có sự sụt giảm lớn vào năm 2016) mà thực sự sẽ dẫn đến chiến thắng của đảng Dân chủ chỉ dưới một điểm phần trăm, thì tất cả đều bằng nhau. Việc khớp sự ủng hộ của người Da đen với mức năm 2012 sẽ tiếp tục tăng lợi nhuận của Đảng Dân chủ. Sự thay đổi lợi nhuận 10 điểm ủng hộ đảng Dân chủ trong số dân da trắng tốt nghiệp đại học theo chủ nghĩa tự do hóa của Bắc Carolina — từ +4 lên + 14 — sẽ dẫn đến một chiến thắng sít sao có cùng mức độ với kịch bản số cử tri da đen gia tăng. Việc giảm tỷ lệ chênh lệch rất lớn của Trump trong số cử tri da trắng đi 10 điểm sẽ dẫn đến một chiến thắng lớn hơn.
Clinton thắng Virginia 5 điểm vào năm 2016, sau chiến thắng 4 và 6 điểm của Obama vào năm 2012 và 2008. Những chiến thắng này thể hiện một bước đột phá ấn tượng đối với Đảng Dân chủ: Trước khi đạt được thành tích này, Đảng Cộng hòa đã nắm quyền bang trong mọi cuộc bầu cử tổng thống kể từ năm 1964.
Đảng Cộng hòa không có nhiều thứ để ăn mừng trong năm 2018. Họ đã thua số phiếu phổ thông của Hạ viện với 14 điểm bất thường và mất không dưới ba ghế Hạ viện do GOP nắm giữ. Thượng nghị sĩ đảng Dân chủ đương nhiệm Tim Kaine cũng giành chiến thắng tái cử dễ dàng với 26 điểm. Thành tích năm 2018 của đảng Dân chủ vượt lên trên chiến thắng lập pháp tiểu bang năm 2017 của họ, vượt qua 15 ghế trong hạ viện cũng như bầu thống đốc đảng Dân chủ Ralph Northam 9 điểm.
Ứng cử viên Đảng Dân chủ vào năm 2020 có vẻ mạnh mẽ với những xu hướng tích cực này. Con đường của Trump có vẻ khó khăn, đặc biệt là xem xét xếp hạng chấp thuận công việc thực tiêu cực hiện tại của ông ở trạng thái -12.
Người không da trắng chiếm 30% cử tri Virginia vào năm 2016, hầu hết trong số đó là người Da đen, chiếm 19%, với người gốc Tây Ban Nha là 5% và người châu Á và các chủng tộc khác là 7%. Người da đen ủng hộ Clinton 78 điểm; Người Tây Ban Nha 32 điểm; và người châu Á và các chủng tộc khác tăng 24 điểm. Ngoài ra, những sinh viên tốt nghiệp đại học da trắng, một phần ba số cử tri, ủng hộ Clinton 8 điểm (51% đến 43%). Điểm sáng đối với Trump là các cử tri da trắng, 37% tổng số cử tri bỏ phiếu, ủng hộ ông 41 điểm (68% đến 27%).
Các ước tính của chúng tôi chỉ ra rằng số cử tri đủ điều kiện đại học của người da đen và da trắng sẽ vẫn ổn định với tư cách là tỷ lệ của tất cả các cử tri đủ điều kiện vào năm 2020, trong khi người gốc Tây Ban Nha và châu Á và các chủng tộc khác sẽ tăng khoảng một điểm. Nhóm giảm điểm duy nhất sẽ là cử tri da trắng, những người được dự đoán sẽ giảm khoảng 2 điểm. Tất cả những thay đổi này đều có lợi cho Đảng Dân chủ.
Sự lựa chọn chiến lược hợp lý cho Trump sẽ là tăng lợi nhuận của mình trong nhóm mà ở xa và xa nhất là những người có lợi nhất cho ông trong tiểu bang: những cử tri da trắng không theo chủ nghĩa. Tuy nhiên, ngay cả khi sự thay đổi biên độ 10 điểm theo hướng của Trump trong số nhân khẩu học này vẫn sẽ khiến ông bị tụt lại 3 điểm trong bang, tất cả những thứ khác vẫn giữ nguyên. Để thành công, anh ta có lẽ cũng cần phải giảm đáng kể thâm hụt của mình trong số các cử tri đại học da trắng, đây là một mục tiêu thách thức hơn nhiều.
Ứng cử viên đảng Dân chủ có thể mở rộng lợi nhuận năm 2016 của Clinton thêm một điểm chỉ bằng cách giữ lợi nhuận của đảng Dân chủ ở mức năm 2016 của họ, do những thay đổi cơ bản về nhân khẩu học trong khu vực bầu cử đủ điều kiện. Tăng tỷ lệ cử tri da đen lên mức năm 2012 sẽ thêm một điểm vào lợi thế của ứng cử viên Đảng Dân chủ; tiếp tục dẫn đầu của họ thêm 15 điểm trong số những người gốc Tây Ban Nha, châu Á và cử tri của các chủng tộc khác sẽ tăng khoảng cách dẫn đầu của họ lên khoảng hai điểm; và mở rộng vị trí dẫn đầu vốn đã vững chắc của họ trong số những sinh viên tốt nghiệp đại học da trắng thêm 10 điểm sẽ cộng thêm 3 điểm vào lợi thế dự kiến của họ.
Tóm tắt miền Nam mới
Bốn bang New South swing đều được đánh dấu bởi tốc độ tăng trưởng nhanh và tỷ lệ cử tri không da trắng tương đối lớn, từ mức thấp 28% ở Bắc Carolina năm 2016 lên mức cao 38% ở Georgia. Hơn nữa, với ngoại lệ quan trọng là Florida, những người da trắng đi bầu ở các bang này chủ yếu là người Da đen - khu vực bầu cử có tỷ lệ bỏ phiếu cao nhất trong nước. Tuy nhiên, ở các bang quan trọng là Florida và Georgia, các cử tri da trắng tốt nghiệp đại học đã ủng hộ Trump vào năm 2016, khiến những bang này khác biệt với hầu hết các bang xoay vòng khác. Và các cử tri da trắng thực sự rất ủng hộ Trump ở tất cả các bang này, càng cản trở các nỗ lực của đảng Dân chủ.
Ước tính của chúng tôi chỉ ra rằng vào năm 2020, số cử tri đủ điều kiện không phải là người da trắng ở các bang này sẽ giảm khoảng 2 điểm so với năm 2016, cân bằng bởi sự gia tăng tương xứng trong số cử tri đủ điều kiện da trắng. Ở Bắc Carolina và đặc biệt là Georgia, số cử tri da đen đủ điều kiện sẽ tăng lên đáng kể, nhưng sự gia tăng ở người gốc Tây Ban Nha cũng như người châu Á và các chủng tộc khác chiếm ưu thế về tổng thể. Những thay đổi này có lợi cho ứng cử viên Đảng Dân chủ và sẽ giúp đưa anh ta hoặc cô ấy đến gần Trump hơn ở Florida, Georgia và North Carolina.
Đảng Dân chủ sẽ tìm cách xây dựng lợi thế của họ từ sự thay đổi nhân khẩu học đang diễn ra bằng cách tăng tỷ lệ cử tri da đen và nâng cao tỷ suất lợi nhuận của họ trong số sinh viên tốt nghiệp đại học da trắng, người gốc Tây Ban Nha và người châu Á / các chủng tộc khác. Những cải tiến như vậy có thể mang lại chiến thắng cho họ ở Bắc Carolina, Georgia, hoặc thậm chí Florida, do sự gần gũi của tiểu bang.
Trump phải đối mặt với một thách thức khó khăn ở Virginia, và không rõ chiến dịch tranh cử của ông sẽ tranh chấp bang này mạnh mẽ như thế nào. Nhiệm vụ chính của ông rõ ràng là bảo vệ chiến thắng năm 2016 của mình ở Bắc Carolina, Georgia và đặc biệt là Florida, nếu không có kế hoạch bầu cử của ông sẽ thất bại. Để làm được điều này, ông sẽ tìm cách tăng số lượng cử tri vốn đã lòe loẹt của mình trong số các cử tri da trắng không theo chủ nghĩa cộng đồng cũng như tranh cử trong số cử tri đại học da trắng ở một số bang. Và, ít nhất là ở Florida, anh ấy sẽ cố gắng hướng nhiều người Tây Ban Nha hơn theo hướng của mình. Công bằng mà nói, thành công liên tục ở khu vực này là trọng tâm của nỗ lực tái tranh cử của ông.
Các chiến dịch tổng thống liên quan đến vô số tính toán chiến lược liên quan đến các yếu tố hữu hình (nhắm mục tiêu cử tri dựa trên các mô hình địa lý và nhân khẩu học, tiền chi cho thuyết phục và vận động); các yếu tố vô hình (tính cách ứng viên, mức độ phủ sóng của phương tiện truyền thông, ảnh hưởng của các sự kiện bên ngoài); hoặc một số kết hợp của cả hai (xu hướng trong dư luận, phản ứng với điều kiện kinh tế, tác động của cuộc điều tra luận tội). Trong suốt báo cáo này, chúng tôi đã cố gắng phác thảo các yếu tố hữu hình quan trọng nhất làm cơ sở cho các chiến lược của cả Đảng Dân chủ và Tổng thống Trump, và chủ yếu là sự phân bố địa lý và nhân khẩu học của cử tri; lịch sử bỏ phiếu trong quá khứ của họ; và những thay đổi có thể hoặc có thể xảy ra trong tỷ lệ cử tri và biểu quyết làm cơ sở để đánh giá những gì mỗi bên nên làm vào năm 2020.
Mặc dù báo cáo này không nằm trong phạm vi của báo cáo để tư vấn cho một trong hai bên về cách chạy các chiến dịch của họ, nhưng phân tích và dữ liệu được trình bày đã gợi ý một số hướng đi cho những người quan tâm đến chiến lược chính trị.
Tổng thống Trump đã cho thấy trong suốt chiến dịch tranh cử trước đây và thời gian tại vị rằng ông không tuân theo các tính toán chính trị truyền thống mà phân tích trung lập về các xu hướng hữu hình này có thể đề xuất. Anh ta có xu hướng đưa ra quyết định dựa trên bản năng gan ruột và nhận thức của anh ta về mối quan hệ của anh ta với cơ sở cốt lõi của anh ta là hầu hết các cử tri da trắng, theo chủ nghĩa dân tộc, bảo thủ.
Tuy nhiên, chiến dịch của Trump chắc chắn nhận thức được nhiều xu hướng hoạt động cả cho và chống lại sự tái đắc cử của ông. Về mặt tích cực, Trump được hưởng lợi rất nhiều từ sự ủng hộ mạnh mẽ của ông trong số các cử tri da trắng không theo chủ nghĩa — tỷ suất lợi nhuận của những cử tri này cao hơn nhiều so với những cử tri Cộng hòa khác đã cố gắng duy trì — mặc dù tỷ lệ tương đối của nhóm này trên toàn quốc đang giảm. Như đã thấy trong báo cáo này, những cử tri da trắng không theo chủ nghĩa này chiếm hơn một nửa tổng số cử tri đủ điều kiện ở các bang quan trọng của Đại cử tri đoàn mà anh ta đã giành được vào năm 2016 — bao gồm Wisconsin, Michigan và Pennsylvania — và ở các bang mục tiêu chính cho năm 2020 như New Hampshire và Minnesota .
Về mặt tiêu cực, đánh giá phê duyệt công việc và mức độ phổ biến của Tổng thống Trump là kém đáng kể ở hầu hết các bang này, cộng với nhiều bang khác, với những điểm yếu đáng lo ngại đặc biệt ở phụ nữ da trắng và sự thù địch ngày càng tăng từ các cử tri có trình độ đại học. Khi Trump đã củng cố quyền lực của mình ở nhiều khu vực bảo thủ, phi đảng phái da trắng với sức mạnh địa lý không tương xứng trong các cuộc bầu cử tổng thống, ông đã mất chỗ đứng đáng kể trong số các cử tri da trắng có trình độ đại học ở và xung quanh các khu vực đô thị lớn hơn và không thu được nhiều thứ gì trong số các cử tri da trắng , đặc biệt là người Mỹ gốc Phi.
Tổng thống Trump không thể chỉ dựa vào cấu hình cử tri của mình từ năm 2016 khi tỷ lệ tổng thể của họ được dự đoán giảm và sự không được ưa chuộng ngày càng tăng của ông trong các nhóm cử tri quan trọng, bao gồm cả những người có thể đã chuyển ủng hộ từ Obama sang Trump vào năm 2016. 10 Vì vậy, để nhân rộng kết quả của ông từ năm 2016, tổng thống và nhóm của ông cần phải xây dựng một chiến lược nhằm mở rộng đáng kể tỷ lệ phiếu bầu và tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu tương đối giữa các cử tri da trắng không theo chủ nghĩa ở các bang Great Lakes và các bang mục tiêu khác như Florida cũng như tiếp cận các bang như New Hampshire hoặc Minnesota. Ngoài ra, anh ta phải củng cố sự ủng hộ mạnh mẽ của mình và số cử tri đi bầu trong khi ngăn ngừa tổn thất thêm, tăng sự ủng hộ của các cử tri đại học da trắng và cắt giảm tỷ lệ ủng hộ của Đảng Dân chủ đối với các cử tri da trắng.
Một năm sau, Trump dường như đang cố gắng thực hiện đồng thời cả hai chiến lược này. Một mặt, ông tiếp tục tổ chức các cuộc biểu tình nảy lửa tại các khu vực không theo truyền thống của người da trắng ở những nơi như Bắc Carolina và Michigan, nhấn mạnh thông điệp của ông về xung đột văn hóa đối với chủng tộc và nhập cư, kinh tế dân tộc chủ nghĩa và nhận thức thái quá của phe Dân chủ. Mặt khác, anh ấy đã cố gắng tiếp cận, ngay cả khi chỉ là một chút, với các cử tri người Mỹ gốc Phi, người Tây Ban Nha và Châu Á có khuynh hướng bảo thủ hơn trong khi cũng cố gắng trấn an những người Cộng hòa da trắng có trình độ đại học truyền thống rằng anh ấy là người duy nhất đứng giữa chúng và sự tấn công dữ dội sắp tới của những gì đảng Cộng hòa gắn nhãn các chính sách “xã hội chủ nghĩa” của đảng Dân chủ. 11
Điều này sẽ hoạt động? Với sự lệch lạc của Cử tri đoàn, đó là một khả năng khác biệt. Mặc dù có vẻ không hợp lý, nhưng hiệu quả tổng hợp của các chiến lược song sinh này của Trump có thể đủ để tăng tỷ lệ phiếu bầu và tỷ lệ cử tri đi bầu của ông trong số các cử tri cơ sở trong khi cũng cắt giảm tỷ lệ cử tri hoặc tỷ lệ cử tri đi bầu ở mức vừa đủ để tạo ra một chiến thắng bầu cử khác. Sức mạnh vô hình của việc đương nhiệm là có thật - ngay cả đối với một nhân vật gây chia rẽ như Trump - và ông ấy chắc chắn sẽ khai thác tất cả các phương tiện thuyết phục sẵn có để đưa ra trường hợp mà ông ấy đã đưa ra trong lời hứa “Làm cho nước Mỹ vĩ đại trở lại” cho các cử tri cốt lõi của mình và là làm việc để làm được nhiều việc hơn cho những người vẫn nghi ngờ cách tiếp cận của anh ấy cho đến nay.
Các đảng viên Đảng Dân chủ hiện đang tranh cãi thông qua các quyết định chiến lược của riêng họ trước mùa giải sơ bộ sắp tới. Về mặt lý thuyết, với những thay đổi về nhân khẩu học được dự báo trong báo cáo này, đảng Dân chủ chỉ cần để cử tri của họ xuất hiện và bỏ phiếu ở mức và tỷ lệ như năm 2016 để đánh bại Trump trong cả cuộc bỏ phiếu quốc gia và đại cử tri. Nhưng đây sẽ là một cách tiếp cận cực kỳ rủi ro do sự không chắc chắn về tài sản và nợ vô hình của ứng cử viên cuối cùng được đề cử và nhu cầu chiến đấu ngoài nhiệm kỳ tổng thống để có thêm ghế Hạ viện và Thượng viện.
Đảng Dân chủ rõ ràng cần một chiến lược vừa huy động được cơ sở Dân chủ chống Trump mạnh mẽ và đang phát triển, vừa tiếp cận với các cử tri mà đảng đã thua Trump vào năm 2016. Đảng Dân chủ không cần tất cả những cử tri này mà chỉ cần vừa đủ - đặc biệt là phụ nữ da trắng. —Để ngăn chặn sự xói mòn và cắt giảm lợi nhuận của họ đến mức mà tỷ lệ cử tri đi cơ sở tương đối mạnh và sự hỗ trợ mới từ các sinh viên tốt nghiệp đại học da trắng có thể bù đắp lợi thế của Trump ở các bang chiến trường quan trọng nhất.
Các đảng viên Dân chủ ở giai đoạn này dường như có hai suy nghĩ về cách tốt nhất để làm điều này — nếu có. Cánh chống thành lập đảng tiến bộ hơn đang thúc đẩy tiến tới một chiến lược chuyển đổi quy mô lớn nền kinh tế và chính phủ cùng với việc huy động mạnh các lực lượng chống Trump. Các thành phần trung tả hơn của đảng đang ủng hộ một cách tiếp cận dựa trên những thành công của những năm Obama - mà không tán thành các chính sách hoặc cách tiếp cận rõ ràng là không được nhiều cử tri ưa chuộng - trong khi tìm cách thu hồi một số lượng lớn những người độc lập hơn , những cử tri theo chủ nghĩa dân túy Obama, những người đã chuyển sang Trump vào năm 2016.
Với các xu hướng hữu hình có sẵn được trình bày ở đây, sẽ có ý nghĩa nhất đối với Đảng Dân chủ - bất kể cuối cùng họ đề cử ai - áp dụng một cách tiếp cận chiến lược kép tương tự bằng cách tìm cách tập hợp cả cơ sở của họ, các khối bỏ phiếu chống Trump và đồng thời cố gắng thuyết phục thêm mọi người, đặc biệt là cử tri da trắng, để cho đảng một cơ hội khác khi họ tìm cách tái cân bằng và vượt ra khỏi những năm Trump. Liên minh của Obama không phải là một sự may mắn, và đảng Dân chủ sẽ là khôn ngoan khi cố gắng tạo lại và có thể mở rộng phạm vi nhân khẩu học và địa lý của mình bằng cách trình bày một tầm nhìn đầy hy vọng được xây dựng dựa trên nguyện vọng và giá trị chung mà cử tri nắm giữ, tập trung vào phát triển kinh tế, tăng cường an ninh kinh tế, chủng tộc thống nhất văn hóa, và sự lãnh đạo và đạo đức của Hoa Kỳ đổi mới trên thế giới.
Chính trị tiếp tục diễn ra theo những cách kỳ lạ và thường hỗn loạn. Một năm nữa kể từ cuộc bầu cử năm 2020, các ranh giới của cuộc bỏ phiếu cuối cùng, cả về nhân khẩu học và trong Cử tri đoàn, có vẻ rõ ràng - nhưng con đường mà cả hai đảng cuối cùng có thể chọn để khai thác thành công những xu hướng hữu hình này vẫn không ngừng thay đổi. Đó là chưa nói gì đến tác dụng chính trị của quá trình luận tội hiện nay. Các tác giả sẽ xem xét lại cả xu hướng thực nghiệm và biểu quyết được trình bày trong báo cáo này cũng như các cách tiếp cận chiến lược của cả hai đảng trước cuộc bầu cử vào năm tới. Trong khi đó, người ta chỉ có thể chờ đợi và xem cuộc bầu cử sơ bộ của đảng Dân chủ diễn ra và Trump tiếp tục nỗ lực thuyết phục cử tri rằng ông xứng đáng có nhiệm kỳ thứ hai.
Ruy Teixeira chuyên nghiên cứu về sự thay đổi nhân khẩu học, hành vi bỏ phiếu và dư luận. Ông là thành viên cấp cao tại Trung tâm Tiến bộ Hoa Kỳ, đồng giám đốc dự án Các quốc gia thay đổi đa thể chế, và đồng giám đốc chương trình Chính trị và Bầu cử của CAP. Những cuốn sách của ông bao gồm The Lạc quan Cánh tả: Tại sao Thế kỷ 21 Sẽ Tốt hơn Bạn nghĩ ; Cử tri Mỹ Biến mất ; Đa số bị lãng quên của Mỹ : Tại sao tầng lớp lao động da trắng vẫn quan trọng ; Đa số Dân chủ Mới nổi ; và Đỏ, Xanh lam và Tím Châu Mỹ: Tương lai của Nhân khẩu học Bầu cử .
John Halpin là thành viên cấp cao của American Progress, chuyên về lý thuyết chính trị, truyền thông và phân tích dư luận. Ông là đồng giám đốc chương trình Chính trị và Bầu cử tại CAP. Halpin là đồng tác giả với John Podesta của cuốn Sức mạnh của sự tiến bộ: How America Progressives Can (Once Again) Save Our Economy, Our Climate, and Our Country , một cuốn sách năm 2008 về lịch sử và tương lai của phong trào tiến bộ.
Chúng tôi muốn cảm ơn dự án Các quốc gia thay đổi, đặc biệt là Rob Griffin, hiện đang ở Nhóm Nghiên cứu Cử tri của Quỹ Dân chủ, vì những dữ liệu mà báo cáo này sẽ không thể thực hiện được. Cũng xin cảm ơn Lauren Vicary, Will Beaudouin, Tricia Woodcome, và Shanée Simhoni đã biên tập báo cáo; Chester Hawkins cho đồ họa báo cáo; và nói chung là toàn bộ đội Biên tập và Nghệ thuật vì công việc sản xuất xuất sắc của họ.
Dữ liệu trong các bảng và mô phỏng cuộc bầu cử năm 2020 được phát triển cho dự án Các quốc gia thay đổi theo cách sau.
Dự đoán bầu cử đại cử tri
Tất cả dữ liệu được trình bày về phiếu đại cử tri trong báo cáo này là những dự đoán dựa trên những dự báo về phiếu đại cử tri được đưa ra trong báo cáo Năm 2015 về các Quốc gia Thay đổi; 12 hồ sơ nhân khẩu học cập nhật từ Khảo sát Cộng đồng Hoa Kỳ (ACS) kéo dài một năm năm 2016; và mô hình dự báo giáo dục dựa trên nhân khẩu học.
Bước đầu tiên trong quá trình này là lấy dữ liệu từ nhiều năm của ACS — 2008 đến 2013 — và chia dân số Hoa Kỳ thành các nhóm dựa trên tiểu bang, chủng tộc, độ tuổi và trình độ học vấn: ví dụ: người gốc Tây Ban Nha từ 30 đến 44 tuổi ở Colorado với bằng đại học. Sau đó, chúng tôi sử dụng các mô hình thống kê đa cấp để ước tính tỷ lệ học vấn duy nhất, tỷ lệ học đại học trong một nhóm nhất định và tỷ lệ đạt được — tỷ lệ mà các nhóm này đạt được trình độ học vấn theo thời gian — cho từng tiểu bang, chủng tộc và nhóm tuổi. Sử dụng các dự đoán ban đầu về cuộc bỏ phiếu đại cử tri làm cơ sở, các nhóm này sau đó được theo dõi kịp thời và áp dụng tỷ lệ đạt được duy nhất đó cho họ khi họ chuyển sang các nhóm tuổi lớn hơn. Ngoài ra, ước tính của chúng tôi tính đến dòng người di cư và nhập cư vào từng bang, chủng tộc, và nhóm tuổi cũng như ảnh hưởng của dòng chảy đến trình độ học vấn chung của các nhóm đó. Tuy nhiên, lưu ý rằng chúng tôi đã giả định rằng việc nhập nhóm thuần tập sẽ hoàn thành chương trình đào tạo đại học với tỷ lệ tương tự như những nhóm gần đây nhất đã hoàn thành chúng — một giả định có thể làm sai lệch kết quả thay đổi tổng thể của chúng tôi xuống, vì giả định đó không tương ứng với các xu hướng gần đây.
Các ước tính cuối cùng được cập nhật với dữ liệu nhân khẩu học mới nhất bằng cách sử dụng hồ sơ nhân khẩu học cấp tiểu bang từ ACS một năm 2016. Thành phần nhân khẩu học của dân số bỏ phiếu đại cử tri của mỗi bang vào năm 2016 được đặt bằng các mức quan sát được trong dữ liệu đó và sau đó có tỷ lệ thay đổi so với dự đoán ban đầu của chúng tôi được áp dụng cho họ cho mỗi năm bầu cử tiếp theo.
Kết quả cuối cùng của quy trình được sử dụng trong báo cáo này là các dự đoán về thành phần phiếu bầu cử — theo tiểu bang, chủng tộc, độ tuổi và giáo dục — dựa trên dữ liệu nhân khẩu học gần đây nhất có sẵn, nhạy cảm với tỷ lệ học vấn của dân số Hoa Kỳ có khả năng tăng điều đó sẽ xảy ra do sự gia tăng trình độ học vấn theo từng nhóm cụ thể theo thời gian, tỷ lệ nhập cư và tỷ lệ di cư. Ngoài ra, nó còn giải thích cho những thay đổi về thành phần chủng tộc và tuổi tác của dân số bỏ phiếu đại cử tri có thể sẽ xảy ra ở mỗi bang trong các chu kỳ bầu cử sắp tới.
Ước tính cử tri và hỗ trợ
Đối với dự án này, chúng tôi đã phát triển các ước tính về tỷ lệ cử tri và hỗ trợ ban đầu bằng cách kết hợp nhiều nguồn dữ liệu có sẵn công khai. Chúng tôi đã làm điều này để giải quyết những gì chúng tôi tin là các vấn đề có hệ thống với một số dữ liệu được trích dẫn rộng rãi và phổ biến nhất về các cuộc bầu cử.
Một trong những vấn đề không được đánh giá cao trong thế giới phân tích bầu cử là một số nguồn dữ liệu đáng tin cậy nhất hiện có về nhân khẩu học, cử tri đi bầu và sự ủng hộ không hoạt động tốt với nhau. Ví dụ: nếu chúng tôi kết hợp một số dữ liệu tốt nhất hiện có về nhân khẩu học với dữ liệu tốt nhất có sẵn về cử tri đi bỏ phiếu, chúng tôi thấy rằng chúng khác nhau so với mức cử tri đi bầu thực tế được quan sát trong Ngày bầu cử. Hơn nữa, nếu chúng tôi kết hợp những dữ liệu đó với dữ liệu tốt nhất hiện có về lựa chọn bỏ phiếu, chúng tôi sẽ nhận được kết quả bầu cử không phù hợp với thực tế. 13 Điều này không phải do bất kỳ một nguồn thông tin nào có thành kiến đặc biệt; thay vào đó, mỗi cái đều có điểm yếu.
Mục tiêu của chúng tôi là làm tốt hơn. Để giải quyết những vấn đề này, chúng tôi đã có ba nguyên tắc hướng dẫn:
1. Kết hợp càng nhiều thông tin từ nhiều nguồn càng tốt.
2. Dựa vào điểm mạnh của từng nguồn dữ liệu trong khi tính toán điểm yếu của chúng.
3. Đảm bảo rằng kết quả của chúng tôi khớp với kết quả bầu cử từ thế giới thực.
Để phân tích, chúng tôi đã chia dân số Hoa Kỳ thành 32 nhóm nhân khẩu học: bốn nhóm chủng tộc — da trắng, Da đen, Tây Ban Nha và các chủng tộc Châu Á / khác; bốn nhóm tuổi — 18 đến 29, 30 đến 44, 45 đến 64 và 65 tuổi trở lên; và hai nhóm giáo dục — những người có bằng đại học bốn năm và những người không có bằng đại học bốn năm. Sản phẩm của phân tích này là sản phẩm sau cho mỗi nhóm trong số 32 nhóm đó:
· Ước tính cấp hạt về thành phần phiếu bầu cử đại biểu
· Ước tính cử tri đi bỏ phiếu ở cấp hạt
· Ước tính cấp quận về thành phần cử tri
· Ước tính hỗ trợ đảng cấp hạt
Các ước tính này được tích hợp hoàn toàn với nhau và khi kết hợp, sẽ tạo lại các kết quả bầu cử được quan sát trong năm 2012 và 2016. Dưới đây là mô tả chi tiết hơn về cách mỗi kết quả được tạo ra.
Thành phần bỏ phiếu đại cử tri cấp quận
Chúng tôi bắt đầu quá trình của mình bằng cách thu thập dữ liệu nhân khẩu học chi tiết ở cấp quận từ ACS của Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ. Mục tiêu của quá trình này là đưa ra các ước tính hợp lý về thành phần của các phiếu đại cử tri trong một quận nhất định. Cụ thể, chúng tôi muốn biết có bao nhiêu phiếu đại cử tri ở mỗi quận thuộc vào 32 nhóm nhân khẩu học của chúng tôi.
Ở đây, chúng tôi gặp phải vấn đề đầu tiên: Dữ liệu chi tiết này không có sẵn ở cấp quận. Ví dụ: dữ liệu về phân bố chủng tộc và độ tuổi cũng như dữ liệu về phân bố độ tuổi và trình độ học vấn trong một quận được cung cấp riêng biệt. Tuy nhiên, không có sẵn dữ liệu về phân bố chủng tộc, độ tuổi và trình độ học vấn.
Để khắc phục vấn đề này, chúng tôi đã sử dụng quy trình ước tính hai giai đoạn. Đầu tiên, chúng tôi thu thập các phần dữ liệu khác nhau này về chủng tộc, độ tuổi, trình độ học vấn và quốc tịch từ ACS 5 năm 2012 và 5 năm 2015. Sau đó, chúng tôi sử dụng tính năng phù hợp tỷ lệ lặp đi lặp lại (IPF) để làm cho các phần dữ liệu khác nhau có sẵn xếp hàng với nhau. IPF là một hình thức điều chỉnh cho phép chúng tôi thực hiện kiểm đếm nhóm cá nhân — ví dụ: số phiếu đại cử tri ở một quận dành cho người Da đen, từ 18 đến 29 tuổi và có bằng đại học — phù hợp với biên dân số đã biết, chẳng hạn như số phiếu đại cử tri là người Da đen và có trình độ đại học; số phiếu đại cử tri có độ tuổi từ 18 đến 29 và có trình độ cao đẳng; và số phiếu đại cử tri là người Da đen và tuổi từ 18 đến 29.
Tại thời điểm này trong quá trình này, chúng tôi đã có ước tính về thành phần bầu cử của mỗi quận, nhưng có một số vấn đề đáng chú ý. Đầu tiên, việc sử dụng ACS 5 năm là cần thiết để có được ước tính cho mọi quận ở Hoa Kỳ, nhưng nó cung cấp một hình ảnh hơi mờ của năm được đề cập. Dữ liệu từ ACS 5 năm 2012 là sự tổng hợp của dữ liệu từ 2007 đến 2012, trong khi dữ liệu 2015 là từ 2011 đến 2015. Tóm lại, ACS cung cấp mức độ phù hợp cần thiết nhưng với chi phí là cho chúng ta một bức tranh chính xác về dân số như nó tồn tại trong năm được đề cập.
Thứ hai, quy trình IPF có xu hướng phổ biến một số đặc điểm nhất định - chẳng hạn như quyền công dân - hơi bừa bãi giữa các nhóm miễn là tổng số trùng với các biên khác. Điều này đặc biệt có vấn đề đối với một thứ gì đó như các nhóm giáo dục, nơi — ngoài dân số da trắng không phải gốc Tây Ban Nha — chúng tôi thấy tỷ lệ quốc tịch khác nhau.
Thứ ba, quy trình IPF chắc chắn tạo ra các ước tính nhất quán về mặt logic trong một quận dựa trên lợi nhuận đã được cung cấp nhưng không cộng chung vào số người mà người ta có thể mong đợi thuộc một nhóm nhất định trong một tiểu bang.
Để giải quyết cả ba vấn đề, chúng tôi đã bao gồm một bước sửa chữa bổ sung. Sử dụng dữ liệu cấp độ cá nhân từ ACS một năm 2012 và 2016, chúng tôi có thể ước tính chính xác thành phần chủng tộc, độ tuổi và trình độ học vấn thực tế ở cấp tiểu bang của các phiếu đại cử tri. Về mặt logic, số phiếu đại cử tri rơi vào 32 nhóm của chúng tôi ở các quận phải cộng với số lượng quan sát được ở cấp tiểu bang. Chúng tôi một lần nữa sử dụng IPF để làm cho tần số ở các quận được xếp chung hàng với tần số ở cấp tiểu bang. Chúng được sử dụng làm ước tính cuối cùng của chúng tôi về thành phần bầu cử đại cử tri ở mỗi quận.
Tỷ lệ cử tri đi bầu ở cấp hạt
Quá trình tạo tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu cấp quận năm 2012 và 2016 cho mỗi nhóm trong số 32 nhóm nhân khẩu học của chúng tôi bắt đầu bằng cách tạo các ước tính cấp tiểu bang cho các nhóm này. Sử dụng dữ liệu từ Bản bổ sung tháng 11 năm 2012 và 2016 của Điều tra Dân số Hiện tại (CPS), chúng tôi chạy các mô hình đa cấp lồng ghép chéo ước tính tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu cho mỗi năm, tiểu bang, chủng tộc, độ tuổi và nhóm trình độ học vấn được trình bày trong dữ liệu. Nhiều nhóm trong số này có thể rất nhỏ, nhưng cách tiếp cận này cung cấp ước tính ban đầu thực tế hơn về số cử tri đi bỏ phiếu cho các nhóm dân số mẫu thấp bằng cách tổng hợp một phần dữ liệu về các đặc điểm địa lý và nhân khẩu học của từng cá nhân.
Sau đó, chúng tôi đưa những ước tính về số cử tri đi bỏ phiếu ở cấp tiểu bang vào số phiếu đại cử tri mà chúng tôi đã tạo ra ở bước trước. Điều này cung cấp cho chúng tôi ước tính ban đầu về số người đã bỏ phiếu ở một quận cụ thể trong mỗi năm. Tại thời điểm này, những khó khăn mà chúng tôi đã mô tả trước đây đã trở nên rõ ràng: Số lượng cử tri ước tính từ một quận nhất định chắc chắn sẽ sai lệch so với số người đã bỏ phiếu thực tế. Một lần nữa, chúng tôi sử dụng IPF ở cấp hạt để buộc các tổng số này phải khớp với nhau, tăng hoặc giảm tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu cho 32 nhóm của chúng tôi cho đến khi hai tổng số phiếu bầu phù hợp.
Điều đó nói rằng, điều đáng bàn là chúng ta sử dụng và suy nghĩ như thế nào về những ước tính này. Mặc dù chúng tôi đã tạo ra tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu ở cấp hạt nhằm tạo lại chính xác số lượng cử tri đi bầu tổng hợp được quan sát ở mỗi hạt, nhưng có lý do chính đáng để tin rằng chúng có sai sót. Thay vì coi các con số là hoàn toàn chính xác, chúng tôi xem quy trình này như một thứ giúp chúng tôi tạo ra các ước tính cấp trạng thái chính xác hơn.
Quá trình này tận dụng lợi thế của sự phân biệt địa lý ở cấp quận để điều chỉnh có chọn lọc tỷ lệ cử tri đi bầu giữa các nhóm nhân khẩu học thay vì áp dụng sự điều chỉnh hàng loạt ở cấp tiểu bang. Nhìn vào Hình A1 - biểu thị tỷ lệ phiếu đại cử tri ở mỗi quận là người da trắng và không có bằng đại học - chúng ta có thể thấy rằng có một số nơi có hơn 80 phần trăm dân số thuộc nhóm nhân khẩu học đó. Trong phạm vi 32 nhóm nhân khẩu học của chúng tôi được phân bổ phi công dân trên một tiểu bang, quá trình này sẽ thúc đẩy và kéo tỷ lệ cử tri đi bầu của họ một cách có chọn lọc. Mặc dù các ước tính trong bất kỳ địa điểm nhất định nào có thể bị sai lệch, chúng tôi tin rằng sự điều chỉnh mang tính phân biệt này cung cấp một bức tranh cấp tiểu bang tốt hơn.
Các tỷ lệ hạt này được tổng hợp theo cấp tiểu bang và được áp dụng cho các dự báo nhân khẩu học cho từng tình huống.
Ước tính hỗ trợ đảng cấp hạt
Quá trình tạo tỷ lệ ủng hộ Đảng Dân chủ và Cộng hòa năm 2012 và 2016 cấp quận cho từng nhóm trong số 32 nhóm nhân khẩu học của chúng tôi đã bắt đầu bằng cách tạo ước tính hỗ trợ đảng cấp tiểu bang cho các nhóm này. Sử dụng dữ liệu có sẵn công khai từ Nghiên cứu Bầu cử Quốc gia Hoa Kỳ và Nghiên cứu Bầu cử Quốc hội Hợp tác trong năm 2012 và 2016, cũng như một trong các cuộc khảo sát sau bầu cử từ năm 2016 của Trung tâm Tiến bộ Hoa Kỳ, chúng tôi đã chạy các mô hình đa cấp lồng ghép chéo ước tính tỷ lệ ủng hộ đảng cho mỗi năm, tiểu bang, chủng tộc, độ tuổi và nhóm giáo dục được thể hiện trong dữ liệu. Nhiều nhóm trong số này có thể rất nhỏ, nhưng cách tiếp cận này cung cấp ước tính ban đầu thực tế hơn về sự ủng hộ của đảng đối với các nhóm dân số mẫu thấp bằng cách tổng hợp một phần dữ liệu về các đặc điểm địa lý và nhân khẩu học của từng cá nhân.
Sau đó, chúng tôi đưa các ước tính hỗ trợ cấp tiểu bang đó vào số cử tri mà chúng tôi đã tạo ở bước trước. Điều này cung cấp cho chúng tôi ước tính ban đầu về số người đã bỏ phiếu cho đảng Dân chủ, đảng Cộng hòa và đảng thứ ba ở một quận cụ thể trong mỗi năm. Một lần nữa, những khó khăn mà chúng tôi mô tả đã trở nên rõ ràng — số phiếu ước tính của đảng Dân chủ, đảng Cộng hòa và bên thứ ba từ một quận nhất định chắc chắn sẽ sai lệch so với kết quả bầu cử thực. Chúng tôi đã sử dụng IPF ở cấp hạt để buộc các số lượng này phải khớp với nhau, tăng hoặc giảm tỷ lệ hỗ trợ cho 32 nhóm của chúng tôi cho đến khi tổng số phiếu bầu phù hợp.
Điều đó nói rằng, điều đáng bàn là chúng ta sử dụng và suy nghĩ như thế nào về những ước tính này. Mặc dù chúng tôi đã tạo ra các tỷ lệ hỗ trợ cấp hạt để tạo lại chính xác kết quả bầu cử tổng hợp được quan sát ở mỗi hạt, nhưng có lý do chính đáng để tin rằng chúng có sai sót. Thay vì coi các con số là hoàn toàn chính xác, chúng tôi xem quá trình này như một thứ giúp chúng tôi tạo ra các ước tính cấp trạng thái chính xác hơn so với các phương pháp luận trước đây.
Chúng tôi thấy điểm mạnh và điểm yếu của quá trình này giống như chúng tôi đã mô tả trước đây trong phần giải thích về số cử tri ở trên. Sự phân biệt địa lý ở cấp quận cho phép chúng tôi đẩy và kéo tỷ lệ ủng hộ của các nhóm của chúng tôi xung quanh một cách có chọn lọc thay vì áp dụng một sự điều chỉnh hàng loạt ở cấp địa lý cao hơn. Các ước tính trong bất kỳ địa điểm cụ thể nào có thể bị sai lệch, nhưng chúng tôi tin rằng sự điều chỉnh mang tính phân biệt này cung cấp một bức tranh cấp tiểu bang tốt hơn.
Các tỷ lệ hạt này được tổng hợp theo cấp tiểu bang và được áp dụng cho các dự báo nhân khẩu học cho từng tình huống.
1. CAP sử dụng “Da đen” và “Người Mỹ gốc Phi” thay thế cho nhau trong nhiều sản phẩm của chúng tôi. Chúng tôi đã chọn viết hoa "Da đen" để phản ánh rằng chúng tôi đang thảo luận về một nhóm người và nhất quán với cách viết hoa của "Người Mỹ gốc Phi".
2. Ở đây và những nơi khác trong báo cáo này, kết quả mô phỏng bầu cử dựa trên dữ liệu và phương pháp của các Quốc gia Thay đổi. Dữ liệu được mô tả trong Phụ lục của báo cáo này, trong khi các quy trình mô phỏng được mô tả trong Robert Griffin, Ruy Teixeira và William H. Frey, “Tương lai bầu cử của Hoa Kỳ: Thay đổi nhân khẩu học và tương lai của Liên minh Trump” (Washington: Trung tâm Tiến bộ Mỹ, 2018), có tại https://www.americanprogress.org/issues/democracy/reports/2018/04/14/449461/americas-electoral-future-2/ .
3. Tất cả các kết quả bầu cử tổng thống, thượng nghị sĩ và giám đốc thẩm quyền đều lấy từ Atlas về Bầu cử Hoa Kỳ của Dave Leip, “Kết quả Bầu cử Tổng thống Hoa Kỳ”, có tại https://uselectionatlas.org/RESULTS/ (truy cập lần cuối vào tháng 9 năm 2019).
4. Tất cả dữ liệu trong báo cáo về cuộc bỏ phiếu phổ thông tại Hạ viện năm 2018 được lấy từ William H. Frey, “Phần lớn các quận cho thấy sự ủng hộ ngày càng tăng của đảng Dân chủ trong cuộc bầu cử Hạ viện năm 2018” (Washington: Brookings Institution, 2019), Bảng A, có tại https: // www.brookings.edu/research/a-vast-majority-of-counties-showed-increased-democratic-support-in-2018-house-election/ .
5. Tất cả dữ liệu trong báo cáo này về những thay đổi trong đảng phái kiểm soát các ghế trong Hạ viện Hoa Kỳ ở các bang năm 2018 đều lấy từ Ballotpedia, “Cuộc bầu cử Hạ viện Hoa Kỳ, năm 2018”, có sẵn tại https://ballotpedia.org/United_States_House_of_Representators_elices,_2018 (truy cập lần cuối vào tháng 9 năm 2019 ).
6. Tất cả dữ liệu trong báo cáo này về những thay đổi của đảng phái trong các cơ quan lập pháp bang năm 2018 đều lấy từ Ballotpedia, "Cuộc bầu cử lập pháp bang, năm 2018", có sẵn tại https://ballotpedia.org/State_legislative_elices,_2018 (truy cập lần cuối vào tháng 9 năm 2019).
7. Tất cả xếp hạng phê duyệt ròng của tiểu bang đối với Trump trong báo cáo này là của các cử tri đã đăng ký và đến từ Civiqs, "Donald Trump: Phê duyệt công việc: Cử tri đã đăng ký", có tại https://civiqs.com/results/approve_president_trump?annotations=true&uncertosystem=true&zoomIn= true & utm_campaign = ticker (truy cập lần cuối vào tháng 9 năm 2019).
8. Tất cả dữ liệu trong báo cáo này so sánh phụ nữ da trắng không theo học và nam giới da trắng không theo học đều được lấy từ CNN, “Exit Polls: National: President”, có sẵn tại https://www.cnn.com/election/2016/results/exit-polls (last truy cập tháng 9 năm 2019).
9. Toluse Olorunnipa, “Trump biểu tình ở New Mexico, trong nỗ lực dài hơi để thu hút các cử tri gốc Tây Ban Nha và một nhà nước Dân chủ,” The Washington Post , ngày 16 tháng 9 năm 2019, có tại https://www.washingtonpost.com/politics/trump- rallies-in-new-mexico-in-long-shot-bid-to-swing-hispanic -oters-and-a-Democ-state / 2019/09/16 / 3494da6a-d897-11e9-a688-303693fb4b0b_story.html .
10. Xem Robert Griffin, “Hai năm qua: Quan điểm của người Mỹ đã - và chưa - đã thay đổi như thế nào trong nhiệm kỳ tổng thống của Trump” (Washington: Nhóm nghiên cứu cử tri của Quỹ dân chủ, 2019), có tại https://www.voterstudygroup.org/publication/ hai năm .
11. Chris Cillizza, “Tại sao Trump lại muốn năm 2020 trở thành chủ nghĩa xã hội”, CNN, ngày 17 tháng 7 năm 2019, có sẵn tại https://www.cnn.com/2019/07/17/politics/2020-democratic-socialism- trump-republican / index.html .
12. Để biết phương pháp dự báo ban đầu, hãy xem Ruy Teixeira, William H. Frey và Rob Griffin, “Các quốc gia thay đổi: Sự phát triển nhân khẩu học của bầu cử Mỹ, 1974–2060” (Washington: Trung tâm vì sự tiến bộ của Mỹ, 2015), có tại https: //www.americanprogress.org/issues/democracy/reports/2015/02/24/107261/states-of-change/ .