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Distanz zur Grenze als Indikator für den Erfolg der AfD bei der Bundestagswahl 2017 in Bayern?

Distance to the border as an indictor for the success of the AfD at the 2017 Bundestag election in Bavaria

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Zeitschrift für Vergleichende Politikwissenschaft Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Welche Faktoren erklären den Wahlerfolg der AfD bei der Bundestagswahl 2017? Zur Beantwortung dieser Frage wird auf Grundlage der Theorie der Wahlgeographie das Hauptaugenmerk auf einen bislang nicht beachteten Faktor gelenkt: die Nähe zur Grenze. Am Beispiel Bayerns, wo die AfD im westdeutschen Vergleich relativ stark abschnitt, wird getestet, ob Gemeinden, die näher an der Süd- und Ostgrenze des Freistaats liegen einen höheren AfD-Zweitstimmenanteil aufweisen. Hierfür wird mithilfe geographischer Informationssysteme die Distanz aller 2556 bayerischen Gemeinden zur Grenze ermittelt und dieser Faktor im Anschluss in einer Mehrebenenregression getestet, in der zudem auf bekannte Erklärungsfaktoren für die Wahl rechtspopulistischer Parteien wie die Modernisierungsverlierer- oder die Kontakthypothese kontrolliert wird. Die Ergebnisse zeigen, dass – auch wenn nicht abschließend geklärt werden kann, welche kausalen Faktoren hinter dem starken Abschneiden der AfD bei der Bundestagswahl 2017 im Osten Bayerns standen – der Faktor „Grenznähe“ über bekannte Einflüsse hinaus erklärungskräftig ist. Zudem zeigt eine zweite Analyse, dass deutschlandweit die AfD in Wahlkreisen, die an der Grenze zu Polen, Tschechien oder Österreich liegen, stärker abschnitt. Diese Erkenntnisse, gepaart mit der generellen Einsicht, dass geographische Variation und Clustering in der Politikwissenschaft noch zu wenig beachtete Faktoren sind, die aber zumindest das Potential besitzen auf bislang unentdeckte kausale Mechanismen hinzuweisen, dürften sich auch gewinnbringend auf die Analyse anderer (rechtspopulistischer) Wahlergebnisse übertragen lassen.

Abstract

This article investigates the electoral success of the Alternative for Germany (AfD) at the general elections in 2017. Drawing on theoretical arguments from electoral geography it focuses on a factor that had not been explored in existing studies: proximity to the border. Using the example of Bavaria, where the AfD scored relatively well compared to other West German states, the article tests whether communities which are situated closer to the southern and eastern border of Bavaria exhibit a higher share of votes for the AfD. For this purpose we calculate the distances of all 2,556 communities in Bavaria to the border and test this variable in a multi-level-regression additionally controlling for established patterns of explanation for the vote of right-wing populist parties, such as the theory of modernization losers or the contact hypothesis. The results confirm – even if it cannot be finally resolved which factors are causal for the electoral success of the AfD in eastern Bavaria – that proximity to the border indeed has a significant and substantial impact in excess of well-known predictors. An additional analysis for all Germany shows furthermore that the AfD is stronger in electoral districts at the border to Poland, the Czech Republik and Austria. These findings, together with the general insight that geographical variation or clustering are factors that are often given not enough attention in political science although they have the potential to point out so far undetected causal mechanisms, could be fruitfully transferred to the analysis of other (right-wing populist) election results.

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Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3

Notes

  1. Die AfD wird in diesem Artikel als rechtspopulistische Partei verstanden. Diese Einstufung ist im Jahr 2017 im Gegensatz zur Gründungszeit der Partei weitgehender Konsens innerhalb der Politikwissenschaft (Rosenfelder 2017; Decker 2017), auch wenn aktuell die Debatte noch weiter geht und zumindest teilweise der AfD auch rechtsextreme Qualitäten zugesprochen werden (Schärdel 2017).

  2. Strauß sagte dies im Zusammenhang mit dem Wahlerfolg der Republikaner in Bayern im Jahr 1986, als diese bei ihrer ersten Wahl direkt auf drei Prozent der Stimmen kamen. Er grenzte das CSU-Lager damit deutlich von dem rechtsextremen Lager ab.

  3. Zudem konnte Schmitt-Beck zeigen, dass bereits bei der Bundestagswahl 2013 entgegen der landläufigen Meinung nicht nur die Euro-Krise als Grund für die Wahl der AfD auszumachen war, sondern, dass insbesondere diejenigen, die sich erst sehr kurz vor der Wahl für die Alternative für Deutschland entschieden haben, dies oftmals aufgrund der immigrations- und multikulturalismusskeptischen Grundhaltung der Partei taten (Schmitt-Beck 2014, S. 112).

  4. Auch wenn Scheuch und Klingemann von rechtsradikalen bzw. rechtsextremen Parteien sprechen lässt sich ihr Modell doch problemlos auf rechtspopulistische Parteien übertragen.

  5. Für eine tiefgreifendere Beschreibung des Scheuch-Klingemann-Modells siehe Arzheimer (2008, S. 117–126). Dieser buchstabiert nicht nur die von den beiden Autoren nur implizit gemachten Annahmen aus, sondern diskutiert auch, dass eine rechtsextreme Einstellung noch nicht zwangsweise zu einer Wahl rechtsextremer Parteien führen muss, sondern hier ebenfalls noch weitere strukturelle Faktoren auf der Meso- und Makroebene (wie die Anzahl rechter Parteien, oder die Präsentation dieser in den Medien) intervenieren.

  6. Datensatz und Stata-Do-File der statistischen Analysen finden sich zu Replikationszwecken auf http://www.sebastianjaeckle.de/publications.html.

  7. Aufgrund von hoher Multikollinearität konnten einige Faktoren wie die Wahlbeteiligung, der Migrationsanteil oder der Anteil an Katholiken und Protestanten nicht in die Modelle aufgenommen werden.

  8. In einem Kontrollmodell wird zusätzlich die prozentuale Veränderung der entsprechenden Kriminalitätsraten zwischen 2015 und 2016 getestet.

  9. Das Konfidenzintervall für den Steigungskoeffizienten der Distanz zur Grenze CZ berechnet sich als \(-0,0136\pm 1,96\cdot \sqrt{0,0003}=\{-0,0469;+0,0197\}\).

  10. Dies gilt auch wenn stattdessen der Wanderungssaldo junger Frauen (18–29 Jahre) verwendet wird.

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Der Online-Anhang enthält neben den genauen Quellen und der Operationalisierung der in der Analyse verwendeten Variablen auch die im Text erwähnten Kontrollmodelle.

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Jäckle, S., Wagschal, U. & Kattler, A. Distanz zur Grenze als Indikator für den Erfolg der AfD bei der Bundestagswahl 2017 in Bayern?. Z Vgl Polit Wiss 12, 539–566 (2018). https://doi.org/10.1007/s12286-018-0395-8

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