关于不平衡州中两党党派偏见的度量

假设党派公平性与响应性是重划选区的重要方面，对其加以度量十分重要。许多党派偏见度量方法对两党选民比例大致相等的平衡州令人满意。当投票比例不平衡至仅 60% 对 40% 时，哪些指标能稳健度量公平性尚不明朗。我们通过分析四个倾向民主党的州（CA、IL、MA 和 MD）、三个倾向共和党的州（SC、TN 和 TX）的过往选举结果，并将其与四个近乎平衡州（CO、NC、OH 和 PA）的结果比较来解决此问题。我们在每个州使用许多过往全州选举构建统计精确的席位-得票图和排名-得票图，并应用多种党派偏见度量。除提供响应性数值外，我们发现五种偏见度量在所有州中给出相互一致的值，从而提供了可用于不平衡州的核心度量集。尽管这五种度量关注党派偏见的不同方面，但跨十一个州对数值进行归一化提供了合适的比较方式，我们提议其平均值构成一种更优度量，称之为复合偏见（composite bias）。关于其他度量，我们发现看似最合理的对称性度量在不平衡州中失效。我们也考虑与比例性理想的偏差，但因其使用困难——一个州的政治地理会将响应性与总党派偏见纠缠。我们不试图将有意党派偏见与源于州地图绘制规则及其政治地理相互作用的隐性偏见分离，理由是无论来源如何，重划选区都应努力最小化总党派偏见。