While quantitative methods are routinely used to examine historical materials, critics take issue with the use of global regression models that attach a single parameter to each predictor, thereby ignoring the effects of time and space, which together define the context in which historical events unfold. This problem can be addressed by allowing for parameter heterogeneity, as highlighted by the proliferation of work on the use of time-varying parameter models. In this article, I show how this approach can be extended to the case of spatial data using spatially varying coefficient models, with an eye toward the study of electoral politics, where the use of spatial data is especially common in historical settings. Toward this end, I revisit a critical case in the field of quantitative history: the rise of electoral Populism in the American West in the period between 1890 and 1896. Upending popular narratives about the correlates of third-party support in the late nineteenth century, I show that the association between third-party vote share and traditional predictors such as economic hardship and ethnic composition varied considerably from one place to the next, giving rise to distinct varieties of electoral Populism—a finding that is missed by global models, which mistake the mathematically particular for the historically general. These findings have important theoretical and empirical implications for the study of political action in a world where parameter heterogeneity is increasingly recognized as a standard feature of modern social science.

中文翻译：

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政治情境：空间异质性和政治史研究

虽然定量方法通常用于检查历史材料，但批评者对使用全局回归模型提出异议，该模型将单个参数附加到每个预测变量，从而忽略了时间和空间的影响，而时间和空间共同定义了历史事件展开的背景。这个问题可以通过允许参数异质性来解决，正如关于使用时变参数模型的工作激增所强调的那样。在本文中，我展示了如何使用空间变化系数模型将这种方法扩展到空间数据的情况，并着眼于选举政治研究，其中空间数据的使用在历史背景中尤为普遍。为此，我重温了定量历史领域的一个关键案例：1890 年至 1896 年期间美国西部选举民粹主义的兴起。颠覆关于 19 世纪后期第三方支持相关性的流行叙述，我表明第三方投票份额与传统预测因素之间的关联，例如一个地方到另一个地方的经济困难和种族构成差异很大，导致选举民粹主义的不同种类——全球模型忽略了这一发现，这些模型将数学上的特殊性误认为历史上的普遍性。这些发现对于在参数异质性日益被认为是现代社会科学的标准特征的世界中的政治行动研究具有重要的理论和实证意义。颠覆 19 世纪后期关于第三方支持相关性的流行叙述，我表明第三方投票份额与传统预测因素（如经济困难和种族构成）之间的关联在不同地方有很大差异，从而导致不同种类的选举民粹主义——全球模型忽略了这一发现，这些模型将数学上的特殊性误认为是历史上的普遍性。这些发现对于在参数异质性日益被认为是现代社会科学的标准特征的世界中的政治行动研究具有重要的理论和实证意义。颠覆 19 世纪后期关于第三方支持相关性的流行叙述，我表明第三方投票份额与传统预测因素（如经济困难和种族构成）之间的关联在不同地方有很大差异，从而导致不同种类的选举民粹主义——全球模型忽略了这一发现，这些模型将数学上的特殊性误认为是历史上的普遍性。这些发现对于在参数异质性日益被认为是现代社会科学的标准特征的世界中的政治行动研究具有重要的理论和实证意义。我展示了第三方投票份额与传统预测因素（如经济困难和种族构成）之间的关联在一个地方和另一个地方有很大差异，从而产生了不同种类的选举民粹主义——全球模型遗漏了这一发现，这错误数学上的特殊性对于历史上的一般性。这些发现对于在参数异质性日益被认为是现代社会科学的标准特征的世界中的政治行动研究具有重要的理论和实证意义。我展示了第三方投票份额与传统预测因素（如经济困难和种族构成）之间的关联在一个地方和另一个地方有很大差异，从而产生了不同种类的选举民粹主义——全球模型遗漏了这一发现，这错误数学上的特殊性对于历史上的一般性。这些发现对于在参数异质性日益被认为是现代社会科学的标准特征的世界中的政治行动研究具有重要的理论和实证意义。