अभियान योगदान और कांग्रेस मतदान: एक समकालिक प्रोबिट-टोबिट मॉडल

समकालिक प्रोबिट-टोबिट (SPT) मॉडल के पूर्ण-जानकारी अधिकतम संभावना (FIML) अनुमान बताते हैं कि अभियान योगदानों का मतदान पर प्रभाव एकल समीकरण प्रोबिट अनुमानों की तुलना में कम है। लेखक सामान्यतः यह निष्कर्ष निकालने में असमर्थ रहे हैं कि योगदानों का मतदान निर्णयों पर महत्वपूर्ण प्रभाव है, स्पष्टतः वोटों का निर्धारण अक्सर व्यक्तिगत विचारधारा या निर्वाचन क्षेत्र के पसंदों के आधार पर किया जाता है। ये निष्कर्ष पहले के अर्थशास्त्रियों गैरी सी. डर्डन और जोनाथन जे. सिल्बरमैन के परिणामों से भिन्न हैं, जिनके एकल समीकरण मॉडल ने मतदान निर्णयों पर योगदानों के एक महत्वपूर्ण प्रभाव को दर्शाया। मॉडल SPT के अनुसार महत्व की कमी के बावजूद, यह स्पष्ट रूप से निष्कर्ष निकालना उचित नहीं होगा कि योगदानों का मतदान पर कोई प्रभाव नहीं है। आठ में से छह गुणांक के लिए अपेक्षित सकारात्मक संकेत मिला और एक गुणांक सीमांत रूप से महत्वपूर्ण रहा। लेख यह भी दिखाता है कि महत्व की कमी केवल छोटे गुणांक के आकार के कारण नहीं है, बल्कि बड़े मानक त्रुटियों के कारण भी है। योगदान गुणांकों के FIML अनुमान बहुत सटीक नहीं हैं.