というNBER論文が上がっている（ungated版へのリンクがある著者の一人のページ）。原題は「Pitfalls of Demographic Forecasts of US Elections」で、著者はRichard Calvo（UCバークレー）、Vincent Pons（ハーバード大）、Jesse M. Shapiro（同）。
以下はその要旨。
Many observers have forecast large partisan shifts in the US electorate based on demographic trends. Such forecasts are appealing because demographic trends are often predictable even over long horizons. We backtest demographic forecasts using data on US elections since 1952. We envision a forecaster who fits a model using data from a given election and uses that model, in tandem with a projection of demographic trends, to predict future elections. Even a forecaster with perfect knowledge of future demographic trends would have performed poorly over this period—worse even than one who simply guesses that each election will have a 50-50 partisan split. Enriching the set of demographics available does not change this conclusion. We discuss both mechanical and economic reasons for this finding, and show suggestive evidence that parties adjust their platforms in accordance with changes in the electorate.
（拙訳）
多くの観測者が、人口動態のトレンドに基づいて、米有権者の大きな党派的な変化を予測した。人口動態のトレンドは長期においても予測可能である場合が多いため、そうした予測は魅力的である。我々は1952年以降の米国の選挙データを用いて、人口動態による予測をバックテストした。ある選挙についてのデータを用いてモデルを推計し、人口動態トレンドの見通しと共にそのモデルを用いて将来の選挙を予測する予測者を我々は想定した*1。将来の人口動態のトレンドについて完全な知識を有している予測者でさえ、この期間のパフォーマンスは悪く、党派は各選挙で50対50に割れるだろう、と単純に推測した人にも劣った。利用可能な人口動態のデータ集合を拡充してもこの結論は変わらなかった。我々はこの発見の機械的および経済的な理由を論じ、政党が有権者の変化に合わせてマニフェスト*2を調整するという示唆的な証拠を示す。
この論文はアンドリュー・ゲルマンがブログで取り上げているほか、ハーバードビジネススクールに記事が上がっている。
ゲルマンは、「This paper seems reasonable to me. It marshals a lot of evidence, and the general message makes sense: demographic changes are consequential—they lead to policy shifts—but they don’t map directly into vote outcomes, because voting patterns within demographic categories themselves change over time.」と論文を評価しつつも、著者たちは両党が各選挙で拮抗していると言うがそれは最近（および1880年代）の現象で、1896-1956の60年間の大統領選挙はどちらかがかなりの差をつけて勝利していた、と指摘している。
ハーバードビジネススクールの記事では、有権者の動向に合わせた候補者のポジション調整の最近の例として、トランプが反中絶の姿勢を和らげたこと、ハリスが移民と国境管理への姿勢を厳しくしたことを挙げている。
*1:本文では「In each presidential election year, we use data from nationally representative samples of US voters provided by the American National Election Study (ANES) to fit a binary logit model relating a person’s vote to their age, gender, race, income, education, and the type of area in which they live. We use the fitted model to predict individual vote choices in the next election based on the demographic attributes of the voters in that election, and we predict future overall vote shares by averaging these individual forecasts. We forecast the overall Republican share of the two-party vote among survey respondents and measure forecasts’ accuracy by computing their root mean squared error (RMSE) relative to the truth.」と説明している。
*2:データソースはManifesto Project Databaseとの由。