Ost versus West, arm versus reich, homogen versus heterogen? Eine Nachlese zur Abgeordnetenhauswahl in Berlin

Kurz gesagt: Die Abgeordnetenhauswahl in Berlin offenbarte große Unterschiede zwischen Ost und West bezogen auf das Abschneiden einzelner Parteien. Wir gehen in diesem Beitrag der Frage nach, ob es tatsĂ€chlich ein spezifisches Wahlverhalten in Ost- und Westberlin gibt, oder, ob eine ungleiche Verteilung von wahlentscheidungsrelevanten Strukturfaktoren zwischen den beiden Teilen der Stadt, wie etwa sozio-ökonomischer Status oder Anteil von Personen mit Migrationshintergrund im jeweiligen Wahllokalbezirk, fĂŒr diese Unterschiede verantwortlich ist. Unsere Analysen auf Basis der mehr als 1700 Wahllokalbezirke zeigen, dass das Wahlergebnis fĂŒr die SPD, CDU, Die Linke und die FDP maßgeblich durch spezifisches Verhalten in Ost und West bestimmt wird, wĂ€hrend sich Unterschiede fĂŒr die GrĂŒne und vor allem die AfD vor allem aufgrund der divergierenden Verteilung von Strukturfaktoren ergeben.

Konkret hĂ€ngt das Abschneiden der Parteien von vielen Faktoren ab; besonders relevant sind der sozio-ökonomische Status einer Wohngegend – ein hoher Status wirkt sich positiv auf die GrĂŒnen, die FDP und Die Linke aus, wĂ€hrend gerade die AfD von einem geringeren Status profitiert – und der Migrantinnenanteil im Kiez. Hier bestĂ€tigen sich Hinweise von kĂŒrzlich stattgefunden Wahlen, da erneut die AfD dort gut abschneidet, wo es wenig Personen mit Migrationshintergrund gibt. FĂŒr die GrĂŒnen gilt das Gegenteil. Schließlich zeigt ein Blick auf die Wahlbeteiligung, dass nur die AfD wirklich vom Anstieg der Wahlbeteiligung profitiert hat, sie aber gleichsam schlecht abschneidet, wenn das Niveau der Wahlbeteiligung relativ hoch war. Anders: die AfD mobilisiert dort, wo bei der letzten Wahl kaum Interesse an der Abgeordnetenhauswahl vorhanden war.

Eine gespaltene Stadt?

Berlin hat gewĂ€hlt. Wenn man ehrlich ist und die letzten Landtagswahlen, Bundestrends und Prognosen fĂŒr die Abgeordnetenhauswahl zur Kenntnis genommen hat, dann ĂŒberrascht das Ergebnis nicht wirklich. Vieles an dieser Wahl ist zwar einzigartig in der bundesdeutschen Geschichte, wie etwa der stimmanteilschwĂ€chste Wahlsieger aller Zeiten, oder, dass fĂŒnf Parteien jeweils fast 15 oder mehr Prozent der Zweitstimmen gewonnen haben. Aber eine Überraschung? Nein, dafĂŒr waren die Anzeichen im Vorfeld zu eindeutig.

Deutlich interessanter ist die Tatsache, dass scheinbar nicht Berlin, sondern augenscheinlich Ost- und Westberlin getrennt gewĂ€hlt haben. Zu klĂ€ren bleibt zudem, welche Faktoren letztlich ĂŒber das Abschneiden der einzelnen Parteien entschieden haben. Die nach Erststimmenerfolg eingefĂ€rbte Karte mit Wahlkreisgrenzen ging durch die Medien – und natĂŒrlich durch die sozialen Netzwerke. Kennt man sich ein wenig mit dem Verlauf der ehemaligen Grenze zwischen Ost- und Westberlin aus, so fĂ€llt vor allem eine lokale HĂ€ufung von Farben, etwa Schwarz fĂŒr die CDU im Nord- und SĂŒdwesten oder Lila fĂŒr Die Linke im Osten der Stadt auf. Und natĂŒrlich das Hellblau der AfD an den nord- und sĂŒdöstlichen RĂ€ndern der Stadt. Diese Verteilung deutet schon auf relevante Unterschiede zwischen Ost- und Westberlin hin. Wie auf Bundesebene hat die Zweitstimme fĂŒr die MehrheitsverhĂ€ltnisse im Parlament ein grĂ¶ĂŸeres Gewicht. Hier sind die Unterschiede noch deutlicher, da Stimmenkonzentrationen aus Sorge, eine Stimme an eine chancenlose Kandidatin zu „verschwenden“, keine große Rolle spielen. Zudem sind diese Unterschiede politisch relevanter, da ja auch die Verteilung zwischen den Parteien insgesamt und nicht nur wie bei den Erststimmen der Gewinn eines Wahlkreises von politischer Bedeutung ist.

In Abbildung 1 sind die Zweitstimmenunterschiede zwischen Ost- und Westberlin fĂŒr alle Parteien zu sehen, die den Einzug ins Abgeordnetenhaus geschafft haben. Die Berechnung erfolgt auf Grundlage der vorlĂ€ufigen, offiziellen Zweitstimmenergebnisse (Informationen zu den Datengrundlagen und den Analysemethoden, die in diesem Beitrag verwendet werden, finden sich unten). Es ergibt sich ein Bild, das den oben beschriebenen Unterschieden bei den Erststimmen Ă€hnelt und das wir auch von der Bundesebene oder frĂŒheren Wahlen zum Abgeordnetenhaus kennen. Insbesondere die CDU, aber auch die SPD, die GrĂŒnen und die FDP schneiden in Westberlin deutlich besser ab, wĂ€hrend Die Linke in Ostberlin deutlich erfolgreicher ist. Die AfD schnitt in Ostberlin ebenfalls deutlich besser ab.

Abbildung 1: Zweitstimmenunterschiede zwischen Ost- und Westberlin

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Ist Berlin also das perfekte Beispiel fĂŒr die Existenz zweier unterschiedlicher, geographisch bestimmbarer WĂ€hlerschaften – mehr als 25 Jahre nach der Wiedervereinigung? Abbildung 1 spricht klar fĂŒr eine solche Unterteilung Berlins. Die Feststellung, dass Berlin nicht gleich Berlin ist, macht man spĂ€testens nach 20 Minuten in der Ringbahn oder bei einer Fahrt mit dem M29. Was dabei aber eben auch auffĂ€llt ist, dass die HeterogenitĂ€t Berlins keineswegs auf einen Unterschied zwischen Ost und West reduziert werden kann, sondern eigentlich viel kleinteiliger beschrieben werden muss. In beiden Teilen der Stadt gibt es arme Kieze, aber genauso auch Reihenhaussiedlungen und Vorstadtvillen. Die Unterschiede zwischen der Bergmannstraße in Kreuzberg und der Kastanienallee im Prenzlauer Berg beschrĂ€nken sich auf Tramgleise, 50 Cent mehr fĂŒr den Milchkaffee und die Tatsache, dass man in letzterer den schwĂ€bischen Akzent nicht mehr verstecken muss. Das bedeutet nicht, dass bestimmte Wohnumfelder – und damit verbunden bestimmte Bevölkerungsgruppen – zufĂ€llig ĂŒber die Stadt verteilt sind. NatĂŒrlich gibt es bestimmte HĂ€ufungen in Ost- und Westberlin und ein Zusammenhang zwischen Charakteristika eines Kiezes und den Wahlergebnissen ist nicht von der Hand zu weisen. Liegt der Fokus auf allein Ost und West, ist dies trotzdem vielleicht eher irrefĂŒhrend als hilfreich. Die GrĂŒnen sind in Westberlin nicht per se erfolgreicher, sondern sie werden eher von Personen aus besseren Wohngegenden gewĂ€hlt, die eben wiederum in West- hĂ€ufiger als in Ostberlin zu finden sind. Das deckt sich auch mit anderen Studien, etwa einer Untersuchung zu Xenophobie von Peter Selb und Johannes MĂŒller, die letzterer in der ZEIT vorgestellt hat. AuslĂ€nderfeindlichkeit ist in Ostdeutschland weiter verbreitet und stĂ€rker ausgeprĂ€gt, weil sich die Bevölkerung anders zusammensetzt als im Westen. Xenophobie begĂŒnstigende Merkmale wie geringeres Einkommen sind leider in Ostdeutschland hĂ€ufiger vorhanden. Personen mit gleichen Merkmalen weisen aufgrund eines ost- oder westdeutschen Hintergrunds aber keine Unterschiede bezĂŒglich xenophober Einstellung auf.

Ost vs. West oder arm vs. reich bzw. homogen vs. heterogen?

Um der Frage auf den Grund zu gehen, ob wir es in Berlin tatsĂ€chlich mit zwei getrennten Elektoraten oder um die ungleiche Verteilung von bestimmten Wohngegenden zwischen Ost- und Westberlin zu tun haben, prĂ€sentieren wir im Folgenden die Ergebnisse einiger Analysen auf Ebene der mehr als 1700 Berliner Wahllokalbezirke. Unsere Analyse kann zudem dazu genutzt werden, die fĂŒr die Abgeordnetenhauswahl wirklich entscheidenden Faktoren fĂŒr das Abschneiden der einzelnen Parteien zu identifizieren. Es handelt sich dabei also um Aggregatdatenanalysen, weshalb es auch um den Nachweis von Mustern und nicht um KausalzusammenhĂ€nge geht. Der Einfachheit halber sprechen wir trotzdem von Effekten sowie abhĂ€ngigen und unabhĂ€ngigen Variablen.

Die Ergebnisse in den Abbildungen 2 bis 4 entstammen Regressionsanalysen mit dem jeweiligen Zweitstimmenanteil einer Partei in einem Wahllokalbezirke als abhĂ€ngige Variable (weiterfĂŒhrende Information finden sich unten). Wir nutzen sieben unabhĂ€ngige Variablen in diesen Modellen und ĂŒberprĂŒfen, inwiefern systematische ZusammenhĂ€nge mit dem Wahlerfolg einer Partei vorliegen. Alle unabhĂ€ngigen Variablen wurden standardisiert, so dass die EinflussstĂ€rke dieser Faktoren direkt verglichen werden kann. Im Einzelnen berĂŒcksichtigen wir einen Indikator, der den sozio-ökonomischen Status im Einzugsgebiet des Wahllokalbezirks misst (hohe Werte bedeuten einen hohen Status). Dieser berĂŒcksichtigt Kurz- und Langzeitarbeitslosigkeit, wohlfahrtsstaatliche TransferbezĂŒge und Kinderarmut. Wir verwenden zusĂ€tzlich einen Indikator, der den Entwicklungstrend dieses Status misst (hohe Werte bedeuten eine positive Entwicklung). Das Ausmaß von Altersarmut und den Anteil von Personen mit Migrationshintergrund (ohne BerĂŒcksichtigung der StaatsbĂŒrgerschaft) sind ebenfalls Bestandteile des Modells. Zwei weitere unabhĂ€ngige Variablen bilden die Wahlbeteiligung sowie die VerĂ€nderung dieser im Vergleich zur letzten Abgeordnetenhauswahl im Jahr 2011 (hohe Werte bedeuten eine höhere Wahlbeteiligung 2016). Schließlich beinhaltet das Modell auch eine binĂ€re Zuordnung zu Ost- und Westberlin.

Abbildung 2 gibt Auskunft darĂŒber, ob sich auch unter Kontrolle dieser Faktoren ein Ost-West-Effekt feststellen lĂ€sst. Dabei werden fĂŒr jede der sechs kĂŒnftig im Abgeordnetenhaus vertretenen Parteien die EffektstĂ€rke und eine Irrtumswahrscheinlichkeit angegeben (95%-Konfidenzintervall). Schneidet ein Konfidenzintervall die senkrechte Linie am Nullpunkt, ist davon auszugehen, dass fĂŒr diese Partei und die entsprechende unabhĂ€ngige Variable kein Zusammenhang besteht. In der Abbildung bedeuten positive Werte einen höheren Zweitstimmenanteil in Westberlin, weshalb wir von einem „Westberlineffekt“ sprechen.

Abbildung 2: Westberlineffekt

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Ein zu schneller Blick auf die Grafik könnte zu der Annahme fĂŒhren, dass wir es tatsĂ€chlich mit zwei unterschiedlichen Elektoraten zu tun haben. Das ist prinzipiell auch richtig: FĂŒr alle sechs Parteien ergeben sich signifikante ZusammenhĂ€nge und diese sind vor allem fĂŒr die CDU und Die Linke auch außerordentlich stark. Mit anderen Worten der „Westberlineffekt“ verschwindet nicht, wenn wir auf die anderen Faktoren im SchĂ€tzmodell kontrollieren.

Wieso ist es aber nur teilweise richtig, dass wir es in Ost und West mit einer unterschiedlichen WĂ€hlerschaft zu tun haben? Hier gibt das Ergebnis fĂŒr die GrĂŒnen und die AfD den entscheidenden Hinweis. Wie in Abbildung 2 zu sehen, gewinnt die AfD in Westberlin mehr Stimmen als in Ostberlin; bei den GrĂŒnen ist es andersherum. Wie wir aus Abbildung 1 wissen, ist dies aber natĂŒrlich realiter nicht der Fall. Diese Abweichung wird nicht durch eine geringe QualitĂ€t der Modelle hervorgerufen. Der Anteil an erklĂ€rter Varianz liegt in der Regel bei 60 Prozent oder mehr mit der Ausnahme des SPD-Modells (hier sind es nur knapp 40 Prozent). Vielmehr bilden die Koeffizienten den Einfluss von „Westberlin“ ab, wenn alle anderen Variablen ĂŒber alle Wahllokalbezirke hinweg auf ihrem empirischen Mittelwert liegen. Wenn sich also die Mittelwerte der Variablen zwischen Ost- und Westberlin stark unterscheiden, wie dies etwa beim Anteil von Personen mit Migrationshintergrund der Fall ist, und der Gesamtmittelwert eher dem Westberliner Mittelwert entspricht – was ebenfalls der Fall ist, da mehr Menschen in Westberlin leben und damit auch dort mehr Wahllokalbezirke existieren – dann kommen solche Effekte zustande. Mit anderen Worten: wir finden nicht fĂŒr jede der Parteien einen Hinweis auf zwei getrennte Elektorate, sondern zumindest Hinweise, dass die auf die unabhĂ€ngigen Variablen bezogene unterschiedliche Verteilung von Wohnumfeldsmerkmalen, also demographische und sozio-ökonomische Faktoren, ebenfalls eine Rolle spielt.

Diesem Hinweis kann man mithilfe einer Mittelwertdifferenzdekomposition nachgehen. Einfach ausgedrĂŒckt liefert diese Methode eine SchĂ€tzung ĂŒber die GrĂŒnde fĂŒr Mittelwertsunterschiede zwischen zwei Gruppen – hier also fĂŒr die Differenz der Stimmanteile in Ost- und Westberlin, jeweils fĂŒr die einzelnen Parteien. Dabei wird ĂŒberprĂŒft, ob diese Unterschiede auf ungleiche Verteilungen von Merkmalen zurĂŒckgehen oder ob der Effekt dieser Merkmale auf die Zielvariable zwischen den Gruppen unterschiedlich ist. In unserem Fall können wir damit etwa zeigen, ob der Unterschied im Zweitstimmenergebnis der SPD zwischen Ost und West maßgeblich auf eine ungleiche Verteilung von Wahllokalbezirken etwa bezĂŒglich sozio-ökonomischen Status, Wahlbeteiligung oder Migrantinnenanteil zurĂŒckzufĂŒhren ist (Verteilungseffekt) oder ob sich etwa eine hohe Wahlbeteiligung in Westberlin stĂ€rker auf die SPD auswirkt als im Osten der Stadt (Wirkungseffekt).

Abbildung 3

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Ein Blick auf Abbildung 3 bestĂ€tigt den Eindruck aus der vorangegangen Grafik. Je grĂ¶ĂŸer der rote Balken – also der Verteilungseffekt – desto mehr sind Stimmanteilsunterschiede zwischen Ost- und Westberlin auf Unterschiede in den Merkmalen der Wahllokalbezirke in Ost und West zurĂŒckzufĂŒhren. Offensichtlich ist dies bei den GrĂŒnen und bei der AfD mit Abstand stĂ€rker ausgeprĂ€gt als bei den anderen Parteien. WĂŒrden sich also Ost- und Westberlin stĂ€rker in Bezug auf die untersuchten Merkmale Ă€hneln, dann wĂŒrden sich auch die Wahlergebnisse dieser beiden Parteien zwischen den beiden Teilen der Stadt angleichen. Es ist also kein divergierendes Verhalten, dass die Unterschiede hervorruft, sondern eine Folge der zwischen Ost und West systematisch existierenden, strukturellen HeterogenitĂ€t. In ganz Berlin begĂŒnstigen dieselben Faktoren die Wahl etwa der AfD, diese Faktoren sind aber so verteilt, dass die AfD eher in Ostberlin erfolgreich ist.

FĂŒr die vier anderen Parteien gilt dies nicht. Hier kann man tatsĂ€chlich von einem divergierenden Verhalten am Wahlsonntag sprechen. In Wahllokalbezirken mit bestimmten Merkmalen wird in Ostberlin Die Linke bevorzugt, wĂ€hrend sich derselbe Bezirk in Westberlin eher z.B. fĂŒr die SPD ausspricht. Wir haben also teilweise ein getrenntes Elektorat und teilweise einen regionalen Verteilungseffekt. Das mag banal klingen, sollte aber helfen, die eher ĂŒberschaubare KomplexitĂ€t der Debatte um zum Beispiel Wahlerfolge von rechtspopulistischen Parteien wie der AfD produktiv zu bereichern.

Wo du lebst bestimmt wer gewinnt!

Zum Schluss noch ein kurzer Blick auf ein paar Faktoren, die mit einem Erfolg oder Misserfolg der einzelnen Parteien bei der Abgeordnetenhauswahl einhergehen. Diese Ergebnisse lassen sich leicht vergleichbar zum „Westeffekt“ aus den Regressionsanalysen auf Aggregatsebene ableiten und können helfen, das Wahlergebnis besser einzuordnen. Die Interpretationslogik ist identisch zu jener, die Abbildung 2 zugrunde liegt. Aus PlatzgrĂŒnden beschrĂ€nken wir uns auf die Rolle von sozio-ökonomischen Status des Wahllokalbezirks, den Migrantinnenanteil und die Wahlbeteiligung.

Der sozioökonomische Status wie auch der Migrantinnenanteil spielen fĂŒr die Wahl aller Parteien eine wichtige Rolle (Abbildung 4). GrĂŒne, FDP und etwas ĂŒberraschend Die Linke sind vor allem in Gegenden erfolgreich, die sozio-ökonomisch besser gestellt sind und einen höheren Migrantinnenanteil aufweisen. Die SPD gewinnt eher in sozial schwĂ€cheren Kiezen mit vielen Personen mit Migrationshintergrund. FĂŒr CDU und AfD ergibt sich letztlich ein identisches Muster: bei beiden hilft eine schlechtere sozio-ökonomische Situation und wenig Migrantinnen beim Wahlerfolg. Zumindest fĂŒr die AfD zeigt sich somit das altbekannte Muster von schlechter sozialer Lage und wenig Kontakt zu „Fremden“ als Motor fĂŒr eine rechtspopulistische Gesinnung. Diese ZusammenhĂ€nge sind in Berlin noch deutlicher als sie es bei der Wahl in Hamburg im letzten Jahr waren (s. Beitrag von Arndt Leininger) Auf der anderen Seite sieht man auch die Besonderheit Berlins, wo die sozio-ökonomisch besser gestellten Kieze eben nicht konservativ wĂ€hlen, sondern dann doch eher bei den GrĂŒnen verortet sind.

Abbildung 4

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Die Wahlbeteiligung war in den letzten Jahren eines der großen Themen der deutschen Demokratie. Zuerst ging es lang um die Frage, wie wenig Wahlbeteiligung eine Demokratie aushalten kann und ob die Selbstexklusion weiter Teile der Bevölkerung nicht das empirische PhĂ€nomen der Krise der modernen Demokratie sei. Seit kurzem hat sich der Diskurs etwas gedreht, da ein positiver Trend fĂŒr die Wahlbeteiligung zu beobachten ist, dies aber vor allem mit dem Erstarken der AfD einhergeht und in Verbindung gebracht wird. Das Bild der AfD-WĂ€hlerin als klassischer NichtwĂ€hlerin, die nun wieder oder erstmals zum Gang an die Wahlurne motiviert wurde, wurde der Bevölkerung am Wahlabend und den Tagen danach medial geradezu aufgedrĂ€ngt. Hat die AfD auch in Berlin von einer stark gestiegenen Wahlbeteiligung profitiert und welche Effekte haben solche Entwicklungen auf die anderen Parteien?

Abbildung 5

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Auch bezĂŒglich der Wahlbeteiligung ist die Antwort komplexer als der öffentliche Diskurs erwarten lĂ€sst (Abbildung 5). Eine hohe Wahlbeteiligung war bei der Abgeordnetenhauswahl prinzipiell eher eine Katastrophe fĂŒr die AfD. Dort wo viele Leute zur Wahl gingen, schneidet die AfD viel schlechter ab als andernorts. Dies gilt auch, aber deutlich weniger stark fĂŒr die SPD und Die Linke. Auf der anderen Seite profitieren vor allem die GrĂŒnen von einer hohen Wahlbeteiligung. Interessant ist aber, dass die AfD als einzige Partei von einem Anstieg der Wahlbeteiligung im Vergleich zur letzten Abgeordnetenhauswahl in einem Kiez profitiert. NichtwĂ€hlerinnen scheinen sich tatsĂ€chlich vor allem fĂŒr die AfD zu entscheiden. Wo die Wahlbeteiligung 2011 noch gering war, gab es natĂŒrlich auch mehr Potential fĂŒr einen Anstieg und dieser drĂŒckte sich vor allem in Stimmen fĂŒr die AfD aus. Dieser Effekt ist jedoch relativ klein im Vergleich zur Rolle, welche die Wahlbeteiligung an sich oder der Anteil an Personen mit Migrationshintergrund fĂŒr das Wahlergebnis der AfD spielen.

Was bleibt ist die Feststellung, dass wir es in Berlin tatsĂ€chlich mit einem zwischen Ost und West gespaltenen Elektorat zu tun haben. Gleichzeitig beeinflusst dies den Erfolg einzelner Parteien – der GrĂŒnen und der AfD – weit weniger als bei anderen Parteien. FĂŒr die GrĂŒnen und die AfD sind die kontextuellen Unterschiede zwischen Ost- und Westberlin entscheidend. TatsĂ€chlich sind Faktoren wie sozio-ökonomische Lage, Anteil an Migrantinnen und auch Wahlbeteiligung sehr gut in der Lage, die Wahlergebnisse der einzelnen Parteien auf Ebene der Wahllokalbezirke vorherzusagen. In Summe bestĂ€tigt dieser Beitrag also Annahmen ĂŒber die Quellen der rechtspopulistischen Wahlerfolge: geringer sozio-ökonomischer Status und geringer Anteil von Personen mit Migrationshintergrund sowie ein Anstieg der Wahlbeteiligung sichern Wahlerfolge der AfD. Auf der anderen Seite zeigen wir auch, dass ein differenzierterer Diskurs durchaus hilft. So ist Erfolg der AfD kein ostdeutsches PhĂ€nomen, sondern die Konsequenz von sozialen Lagen, die in Ostberlin bzw. Ostdeutschland hĂ€ufiger als im Westen vorkommen. Letztlich sollten diese Ergebnisse natĂŒrlich durch Umfragedaten untermauert werden, um tatsĂ€chlich Aussagen ĂŒber KausalzusammenhĂ€nge treffen zu können. Eine entsprechende Umfrage – durchgefĂŒhrt im Rahmen der Deutschen Wahlstudie GLES von Mitgliedern der Abteilung ‚Demokratie und Demokratisierung‘ des WZBs – liegt vor und die Ergebnisse werden Anfang Oktober unter anderem hier veröffentlicht.

Datengrundlage und Methoden

Datenquellen

Abgeordnetenhauswahlergebnisse 2016, Landeswahlleiterin fĂŒr Berlin; Umgerechnete Ergebnisse der Abgeordnetenhauswahlergebnisse 2011 auf die Wahlgebietseinteilung 2016: Amt fĂŒr Statistik Berlin-Brandenburg; Sozio-demographische Indikatoren auf LOR-Planungsraumebene, Bericht „Monitoring Soziale Stadtentwicklung Berlin 2015“ der Senatsverwaltung fĂŒr Stadtentwicklung und Umwelt

Briefwahl

GrundsĂ€tzlich werden die Stimmen von BriefwĂ€hlerinnen ĂŒber Briefwahllokale erfasst, die fĂŒr jeweils ein bis mehrere Urnenwahlbezirke zustĂ€ndig sind. Die Briefwahlstimmen wurden fĂŒr diese Analyse auf die sie umfassenden Wahllokalbezirke entsprechend der GrĂ¶ĂŸe der jeweilig wahlberechtigten Bevölkerung in den Urnenwahlbezirken aufgeteilt. Also handelt es sich hier um NĂ€herungswerte, wobei ein systematischer Verzerrungseffekt fĂŒr die durchgefĂŒhrten Analysen nicht zu erwarten ist.

RĂ€umliche Daten/Integration der LOR-Planungsraumebene

Die 447 PlanungsrĂ€ume im System „Lebensweltlich orientierte RĂ€ume“ (LOR) sind nicht deckungsgleich mit den 1779 Wahllokalbezirken. Ihre sozio-demographischen Indikatoren wurden deshalb entsprechend der GrĂ¶ĂŸe der geographischen Überlappung auf die jeweilig umfassten Wahllokalbezirke umgerechnet. Erneut stehen also nur NĂ€herungswerte zu VerfĂŒgung.

Seemingly unrelated regression

FĂŒr die multivariate Identifikation der ZusammenhĂ€nge verschiedener Faktoren und dem Zweitstimmenergebnis der sechs Parteien wurden Regressionen berechnet. Da die Zweitstimmenergebnis logisch und mathematisch nicht unabhĂ€ngig voneinander sind – der Gewinn einer Partei bedeutet Verluste fĂŒr mindestens eine andere Partei – wurden die sechs Regressionen ĂŒber die jeweiligen Fehlerterme, also als seemingly unrelated regressions, miteinander verknĂŒpft. Dies erlaubt eine sinnvollere SchĂ€tzung der Effekte.

Konfidenzintervalle

Streng genommen bedarf es keiner Konfidenzintervalle, da es sich bei den untersuchten FĂ€llen nicht um eine Zufallsauswahl, sondern eine Vollerhebung der Wahllokalbezirke handelt. Wir verwenden nichtsdestotrotz Konfidenzintervalle, um die jeweiligen PrĂ€zision der EinflussgrĂ¶ĂŸen zu veranschaulichen.

Mittelwertdifferenzdekomposition

Dieses Verfahren wird oftmals in der Ungleichheitsforschung verwendet und ist auch unter dem Namen Oaxaca-Blender-Methode bekannt. Wir verwenden hier die von Ben Jann umgesetzte ‚gepoolte‘ Methode.

 

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