Zur Spezifizierung von Risiko und Unsicherheit in räumlichen Modellen

Zusammenfassung

Beiträge zur räumlichen Theorie des Wählens gehen zumeist von idealisierten Bedingungen aus: Wähler sind vollständig informiert und entscheiden sich strikt rational, Parteien beziehen klare und eindeutig identifizierbare Positionen im politischen Wettbewerbsraum, Wählereinstellungen zum Umgang mit Risiko und Unsicherheit sind à priori in theoretischen und statistischen Modellen fixiert. Dieser Beitrag hinterfragt diese Grundannahmen der „Neo-Downsianischen“ Modelltradition. Er bestimmt empirisch, wie Wähler räumliche Distanzen in Nutzenfunktionen übersetzen und wie sie dabei mit Risiko und Unsicherheit umgehen. Ein wesentlicher Aspekt betrifft dabei die Angemessenheit von konkaven oder konvexen Nutzenfunktionen, also die Frage, ob theoretische und/ oder statistische Modelle Verlustfunktionen mit quadratischen oder mit linearen Metriken spezifizieren sollten. Die empirische Analyse verwendet das umfangreiche Datenmaterial desWahlforschungsprojekts „The Comparative Study of Electoral Systems“ (CSES). Vergleichende Analysen des Wahlverhaltens zeigen dabei eindeutig, dass Wähler über neunzig heterogene Wahlkontexte hinweg wesentlich weniger risikoavers sind als von der großen Mehrheit theoretischer und empirischer Beiträge unterstellt wird. Stattdessen zeigen dieser Beitrag, dass moderne Wähler sich im Wesentlichen risikoneutral verhalten.

Appendix

1.1 Das Datenmaterial des CSES-Projekts

1.1.1 Umfragesegmente des kumulierten „CSES-Trendfile“

Die empirischen Analysen in diesem Beitrag stützen sich ausschließlich auf das reichhaltige Datenmaterial des CSES-Projekts. Ich verwende den „CSES Harmonized Trend File“, der länder- und wahlspezifischen Umfragesegmente von 1996 bis 2011 standardisiert und für die empirische Datenanalyse aufbereiten. Dieser integrierte Datensatz wurde am Wissenschaftszentrum Berlin von Heiko Giebler, Josephine Lichteblau, Antonia May, Reinhold Melcher, Aiko Wagner und Bernhard Weßels zusammengestellt. Daten und Dokumentation sind auf den Webseiten des Projekts verfügbar (http://cses.org/datacenter/trendfile/trendfile.htm; Stand: 15. Dezember 2015).

Diese Aufbereitung ersten drei Wellen des CSES-Projekts integriert und harmonisiert diejenigen Variablen, die wiederholt, also in mindestens zwei Wellen, abgefragt wurden. Insgesamt vereinigt der CSES-Trendfile Datenmaterial aus 129 einzelnen Umfragesegmenten, die im Kontext von Wahlen zu nationalen Parlamenten und zur nationalen Präsidentschaft abgehalten wurden. Um die Vergleichbarkeit der untersuchten Wahlbefragungen zu gewährleisten, habe ich allein Wahlen zu nationalen Parlamenten (bei bikameralen Systemen zu den jeweiligen Unterhäusern) ausgewählt, die stärker personalisierten Präsidentschaftswahlen jedoch ausgeschlossen. Auch einige weitere Segmente konnten ich nicht berücksichtigen: Teils fehlten einige Schlüsselvariablen der Modelle, teils waren die Daten fehlerhaft oder inkonsistent, und einige Umfragesegmente waren so klein, dass keine sinnvollen Inferenzen möglich waren. Mit diesen Kriterien kann die Analyse nur neunzig der ursprünglich 128 Wahlsegmente aus insgesamt 44 verschiedenen Staaten aufnehmen:

Albanien (2005), Australien (1996, 2007), Bulgarien (2001), Brasilien (2002, 2010), Chile (2005), Deutschland (1998, 2002, 2005, 2009), Dänemark (1998, 2001, 2008), Estland (2011), Finnland (2003, 2007, 2011), Frankreich (2007), Großbritannien (1997, 2005), Griechenland (2009), Ungarn (1998, 2002), Irland (2002), Island (1999, 2003, 2007, 2009), Israel (2003, 2006), Italien (2006), Japan (1996), Kanada (1997, 2007), Korea (2000, 2004, 2008), die Niederlande (1998, 2002, 2006, 2010), Norwegen (1997, 2001, 2005, 2009), Kroatien (2007), Neuseeland (1996, 2002, 2008), Österreich (2008), Peru (2006, 2011), Polen (1997, 2001, 2005, 2007), Portugal (2002, 2005), Rumänien (1996), Russland (1999), die Schweiz (1999, 2003, 2007), die Slowakei (2010), Slowenien (1996, 2004, 2008), Schweden (1998, 2002), Spanien (1996, 2000, 2004, 2008), Südafrika (2009), Thailand (2007), die Türkei (2011), Taiwan (1996, 2001), die Tschechische Republik (1996, 2002, 2006, 2010), die Ukraine (1998), Uruguay (2009) und die USA (2004, 2008).

Auswahl und Operationalisierung von Schlüssel- und Kontrollvariablen werden im Text knapp vorgestellt und begründet. Genauere Information zur Formulierung, Erhebung und Aufbereitung der einzelnen Indikatoren stehen kumuliert auf der Seite des CSES-Trendfiles und individuell auf den jeweiligen Seiten der drei benutzten CSES-Wellen bereit (http://cses.org/). Komplette Replikationsarchive stelle ich auf Anfrage gern zur Verfügung.

1.1.2 JAGS Code für die Schätzung des Unsicherheitsmodells

model{ for(i in 1:N_V){ for(j in 1:N_P){ mu[i,j] < - beta[1,j] - alpha[1] * (abs(lr_i[i]-lr_ij.dist[i,j])^alpha[2]) emu[i,j] < - exp(mu[i,j]) p[i,j] <- emu[i,j]/sum(emu[i,1:N_P]) prec.lr[i,j] <- pow(unc_ij[i,j] * gamma,-2) lr_ij.dist[i,j] ~ dnorm(lr_ij[i,j], prec.lr[i,j]) } vote[i] ~ dcat(p[i,1:N_P]) } # PRIORS; # ALPHA; alpha[1:N_ALPHA] ~ dmnorm(a0, A0) # BETA; # identifying restriction; for(i in 1:N_BETA){ beta[i,1] < - 0 } for(i in 2:N_P){ beta[1:N_BETA,i] ~ dmnorm(b0,B0) } # GAMMA; gamma ~ dunif(0,3) }