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Die Einstellung der Bevölkerung zu Bürgerbeteiligung

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Zusammenfassung

Sinkende Wahlbeteiligung, Protest der Bevölkerung gegen politische Maßnahmen und Infrastrukturprojekte sowie Misstrauen in politische Institutionen und Entscheidungsträgerinnen und -träger lassen Forderungen nach mehr Bürgerbeteiligung lauter werden. Angesichts dessen stellt sich die Frage, welche Bevölkerungsgruppen Bürgerbeteiligung gegenüber positiv eingestellt sind. Der vorliegende Beitrag untersucht mittels Daten des GESIS Panel Campus File aus dem Jahr 2014 in der Literatur diskutierte Erklärungsansätze. Ziel des Beitrags ist es, die praktische Anwendung der Regressionsanalyse an einem aktuellen politikwissenschaftlichen Forschungsthema zu illustrieren. Die Ergebnisse lassen sich wie folgt zusammenfassen: 1) Diejenigen, die unzufrieden mit dem Funktionieren der Demokratie sind, weisen eine positivere Einstellung zu Bürgerbeteiligung auf. 2) Die beiden Wertedimensionen Selbsttranszendenz und Offenheit für Neues stehen in einem positiven Zusammenhang mit einer positiven Einstellung zu Bürgerbeteiligung. 3) Für die politische Orientierung auf der Links-rechts-Skala, das Einkommen und den Bildungsabschluss lassen sich keine signifikanten Zusammenhänge feststellen.

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Notes

  1. 1.

    Auf eine ausführliche Definition des Begriffs „Einstellung“ wird in diesem Beitrag verzichtet. Grundsätzlich lassen sich unter dem psychologischen Konstrukt „Einstellung“ entsprechend dem alltäglichen Sprachgebrauch Bewertungen von beliebigen Objekten verstehen. Dabei kann es sich beispielsweise um Gegenstände, Personen, Verhaltensweisen, aber auch abstraktere Konzepte (wie z. B. Bürgerbeteiligung) handeln. In der (Sozial-)Psychologie finden sich zahlreiche Übersichtsartikel zum Thema. Exemplarisch sei hier auf Eagly und Chaiken (1998) verwiesen.

  2. 2.

    Eine gängige Definition bieten Schwartz und Bilsky (1987, S. 551): „Values are a) concepts or beliefs, b) about desirable end states or behaviors, c) transcend specific situations, d) guide selection or evaluation of behavior and events, and e) are ordered by relative importance.“

  3. 3.

    Donovan und Karp (2006) verwenden für die skandinavischen Länder in ihrer Studie Daten aus dem Jahr 1994. Bengtsson und Mattila (2009) zeigen mit jüngeren Daten aus dem Jahr 2007 für Finnland, dass sich Personen, die sich politisch links verorten, mittlerweile stärker für direkte Demokratie aussprechen.

  4. 4.

    Gherghina und Geissel (2019) gehen in ihrem Beitrag der Frage nach, ob Zufriedenheit mit dem Funktionieren der Demokratie bzw. Zufriedenheit mit der Regierung sowie politisches und zivilgesellschaftliches Engagement eine Präferenz für Bürgerinnen und Bürger als politische Entscheidungsträger begünstigt. Sie verwenden jedoch eine andere Fragebatterie des gleichen GESIS-Panel-Moduls, um ihre abhängige Variable zu operationalisieren.

  5. 5.

    Im vorliegenden Fall werden den Befragten keine negativen Items vorgelegt, also beispielsweise Aussagen, die sich gegen eine bestimmte Form der politischen Entscheidungsfindung aussprechen (ein fiktives Beispiel: „Die Bürgerinnen und Bürger sollten keinesfalls direkt über politische Sachfragen entscheiden dürfen“). Trifft dies jedoch zu, müssen die Antwortskalen für die jeweiligen Items „umgepolt“ werden, sodass die Items, die zu einem Index zusammengefasst werden sollen, allesamt mit steigendem Wert der Antwortskala eine positive (oder in Abhängigkeit von der Fragestellung auch negative) Einstellung erfassen. Hierzu wird dem ursprünglichen Skalenwert 1 der Wert 6 zugewiesen, der Wert 2 erhält den neuen Wert 5, 3 den Wert 4 usw. (Fromm 2012, S. 61–62).

  6. 6.

    Für eine tiefergehende Beschäftigung mit OLS bzw. komplexeren Regressionsmodellen sowie deren mathematischen Grundlagen und Annahmen sind einschlägige Lehrbücher geeignet, z. B. aus den Sozialwissenschaften (Urban und Mayerl 2018) und der Ökonometrie (z. B. Gujarati 2008; Wooldridge 2016).

  7. 7.

    Es handelt sich hier um eine sehr vereinfachte Darstellung des Regressionsmodells. Strenggenommen muss zwischen dem Modell in der Stichprobe und dem Modell in der Grundgesamtheit unterschieden werden. Mittels der Stichprobendaten sollen dann die Parameter der Grundgesamtheit bzw. ihre Verteilung geschätzt werden.

  8. 8.

    Statistikpakete wie R, SPSS und Stata bieten zahlreiche Funktionen, um die Annahmen der OLS-Regression zu prüfen. Um Multikollinearität zu ermitteln, wird der Variance Inflation Factor (VIF) bzw. die Tolerance verwendet, für die Prüfung auf Heteroskedastizität kommen Visualisierungen und statistische Tests (z. B. Breusch-Pagan-Test, Goldfeld-Quandt-Test und White-Test) infrage. Für Autokorrelationen bieten sich ebenfalls Visualisierungen und Tests (z. B. Durbin-Watson-Test) an. Solche Verfahren testen in der Regel die Nullhypothese, dass eine bestimmte Annahme erfüllt ist. Fällt der Test signifikant aus, ist davon auszugehen, dass die Annahme verletzt wird. Für Details dieser Verfahren ist auf die ökonometrische Literatur zu verweisen (z. B. Gujarati 2008).

  9. 9.

    Für die dichotomen Merkmale „Geschlecht“ und „Landesteil“ könnte mittels eines t-Tests für unabhängige Stichproben geprüft werden, ob sich der Mittelwert des Bürgerbeteiligungsindex zwischen den beiden Ausprägungen der Merkmale unterscheidet.

  10. 10.

    Zu diesem Zweck wird das vollständige Modell mit einem Modell verglichen, das zusätzlich ein intervallskaliertes Merkmal in quadrierter Form enthält. Ergibt der Vergleich per F-Test einen signifikanten Unterschied, wird der quadrierte Term beibehalten.

  11. 11.

    Für solche Situation existieren statistische Prozeduren, die die fehlenden Informationen aus den im Datensatz verfügbaren Informationen schätzen (sog. Imputation). Diese kommen im vorliegenden Beitrag, der als Einführung dienen soll, jedoch nicht zum Einsatz. Interessierten Leserinnen und Lesern seien beispielsweise die Bücher von Rubin (1987) und Carpenter und Kenward (2013) empfohlen, die jedoch fortgeschrittene Statistikkenntnisse voraussetzen.

  12. 12.

    Dazu werden multiplikative Terme zwischen zwei oder mehr inhaltlich relevanten Merkmalen in das Regressionsmodell gegeben. Ist der Interaktionsterm statistisch signifikant, variiert der Effekt eines Merkmals mit der Ausprägung der anderen Variablen und umgekehrt. Um die Stärke des Effekts zu ermitteln, müssen anschließend die vorhergesagten Werte oder marginalen Effekte für bestimmte Merkmalskombinationen sowie die zugehörigen Standardfehler bzw. Konfidenzintervalle berechnet werden. Aus der Regressionstabelle lassen sie sich nicht ablesen. Erfreulicherweise übernehmen Statistikpakete wie R und Stata diese mühselige Aufgabe. Als gut verständliche Einführung in die Thematik sei Wenzelburger et al. (2014, Kap. 3) empfohlen.

  13. 13.

    Alle Abbildungen in diesem Beitrag wurden in der Grafikumgebung ggplot2 in R erstellt.

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Ausschlusserklärung

Der vorliegende Beitrag weist keinen Bezug zu Sebastian H. Schneiders Tätigkeit und Projekten am Deutschen Evaluierungsinstitut der Entwicklungszusammenarbeit (DEval) auf.

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Authors and Affiliations

  1. Abteilung III – Zivilgesellschaft, Menschenrechte, Deutsches Evaluierungsinstitut der Entwicklungszusammenarbeit (DEval), Bonn, Deutschland

    Sebastian H. Schneider

Authors
  1. Sebastian H. Schneider
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Correspondence to Sebastian H. Schneider .

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Editors and Affiliations

  1. Fakultät für Kultur- und Sozialwissenschaften, FernUniversität in Hagen, Hagen, Germany

    Markus Tausendpfund

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Schneider, S.H. (2021). Die Einstellung der Bevölkerung zu Bürgerbeteiligung. In: Tausendpfund, M. (eds) Empirische Studien lesen. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-33177-1_6

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