“Good Types” in Authoritarian Elections

威权主义 否决权 政治经济学 政治 政治学 代理(哲学) 功率(物理) 经济体制 经济 社会学 法学 民主 社会科学 量子力学 物理
作者
Melanie Manion
出处
期刊:Comparative Political Studies [SAGE Publishing]
卷期号:50 (3): 362-394 被引量:58
标识
DOI:10.1177/0010414014537027
摘要

A new electoral design for subnational congress elections in China allows me to investigate the informational utility of authoritarian elections. Authoritarian regimes are notoriously bad at solving the moral hazard problem in the voter’s agency relationship with politicians. Borrowing from the literature on political selection, I theorize that authoritarian elections can nonetheless solve the adverse selection problem: Chinese voters can use their electoral power to select “good types,” with personal qualities that signal they will reliably represent local interests. I analyze original data from a survey of 4,071 Chinese local congressmen and women, including voter nominees and communist party nominees. I find that voters do in fact overcome coordination difficulties to nominate and elect “good types.” In contacting politicians about local problems after the elections, however, voters hedge their bets by contacting regime insiders too. At these very local levels, congressional representation by means of political selection co-exists with communist party nominating and veto power in the electoral process.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
老朱发布了新的文献求助10
刚刚
虚拟的凌旋完成签到 ,获得积分10
2秒前
如意芷蕾发布了新的文献求助10
2秒前
超级马丁发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
5秒前
罗先生完成签到,获得积分10
5秒前
Ruby完成签到,获得积分10
8秒前
科研通AI6.2应助逃避行采纳,获得10
9秒前
蔡宇滔发布了新的文献求助10
10秒前
维E真发布了新的文献求助10
10秒前
专注的小海豚完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
Zw完成签到,获得积分10
14秒前
罗先生发布了新的文献求助30
14秒前
Ruby发布了新的文献求助30
15秒前
可以接受完成签到,获得积分10
15秒前
谢逸杰发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
17秒前
华仔应助花一醒如海采纳,获得10
17秒前
17秒前
18秒前
19秒前
20秒前
李健应助清和采纳,获得30
20秒前
英姑应助朴素的山蝶采纳,获得30
21秒前
龅牙苏发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
派大星发布了新的文献求助10
23秒前
suli发布了新的文献求助10
24秒前
25秒前
科目三应助XFF采纳,获得10
27秒前
Asdaf完成签到,获得积分10
28秒前
29秒前
文献自由发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
袁暖完成签到 ,获得积分10
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Reducing Compassion Fatigue, Secondary Traumatic Stress and Burnout 600
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Mammalian Synthetic Biology 500
Auslegungsgeschichte 500
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7638018
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9211365
关于积分的说明 19758586
捐赠科研通 7204977
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3275778
关于科研通互助平台的介绍 2437385
邀请新用户注册赠送积分活动 2272936