Politikpositionen von Regierungen im Ländervergleich

Heterogenität am Beispiel der Agrarpolitik

Comparing governments’ policy positions across states

Heterogeneity in the case of agricultural policy

Zusammenfassung

Parteiendifferenzen stellen bei bundesländervergleichenden Politikfeldanalysen eine der zentralen Erklärungen dar. Erfasst wird der Effekt, der von unterschiedlichen Positionen auf Politikergebnisse ausgeht, meist über die Regierungsbeteiligung bestimmter Parteien oder über deren Sitzanteil. Aus unserer Sicht ist diese Strategie (zunehmend) ungeeignet, da sich die Landesverbände deutscher Parteien bisweilen stark unterscheiden und die gebildeten Koalitionen zunehmend komplex und atypisch sind. Wir sehen in neueren Verfahren der quantitativen Textanalyse eine alternative Möglichkeit der Datenerhebung und zeigen anhand der Agrarpolitik der Bundesländer auf, wie diese für die Politikfeldanalyse nutzbar gemacht werden können.

Abstract

Partisan theory is one of the major explanations in policy analysis. In this setting, how policy positions affect policy outcomes has usually been captured by individual parties’ government participation or by their seat share. From our perspective, this approach is (increasingly) inadequate because the German parties’ regional branches are very heterogeneous and because coalitions are increasingly complex and atypical. We argue that new methods for text analysis can provide an alternative strategy for data collection and show—using agricultural policy in the German states as an example—how they can be utilized by policy analysis.

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Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3
Abb. 4
Abb. 5

Notes

  1. 1.

    Umstritten ist, welcher Faktor den entscheidenden Reformdruck auslöste und ob eher die inneren Problemlagen oder die WTO-Verhandlungen Grund für die GAP-Reformen waren. Einen Überblick hierzu geben Swinbank und Daugbjerg (2006).

  2. 2.

    Die Programme der Bundesländer für den ländlichen Raum weisen für den Zeitraum 2014–2020 ein Budget von 16,9 Mrd. € auf, 9,4 Mrd. € werden dabei über den ELER bereitgestellt (BMEL 2015). Eine Ko-Finanzierung erfolgt aus der Gemeinschaftsaufgabe „Verbesserung der Agrarstruktur und des Küstenschutzes“ (GAK) und aus Landesmitteln.

  3. 3.

    Wenngleich inzwischen die (teil-)automatisierte Textanalyse – insbesondere Wordfish und Wordscores – als etabliertes methodologisches Verfahren gilt, soll an dieser Stelle kurz auf potentielle Limitierungen hingewiesen werden (siehe bspw. Grimmer und Stewart 2013). Hierzu zählt insbesondere, dass die von den Methoden getroffenen Annahmen über die Struktur von Sprache falsch sind. Die Verfahren betrachten in der Regel nur Worthäufigkeiten und nicht, in welchen Wortkombinationen bzw. Kontexten die Wörter auftauchen. Diese Probleme werden auch durch neue Methoden der Textskalierung, wie bspw. das Class Affinity Model (Perry und Benoit 2017), nicht gelöst.

  4. 4.

    Genutzt werden Texte, die dankenswerterweise über Polidoc.net (vgl. Benoit et al. 2009; Gross und Debus 2017) verfügbar gemacht werden. Im Falle von Alleinregierungen haben wir auf das Wahlprogramm der jeweiligen Partei zurückgegriffen.

  5. 5.

    R ist der Standard zur Analyse von Text, quanteda steht für Quantitative Analysis of Textual Data. Für Einsteiger in der quantitativen Textanalyse bietet sich die TADA – Text as Data App – von Jankowski und Müller (2017) an. Diese basiert auf quanteda, bietet eine graphische Nutzeroberfläche und benötigt keinerlei Kenntnisse von R.

  6. 6.

    Eine Übersicht über die ausgewählten Dokumente und Passagen findet sich im Appendix.

  7. 7.

    Erhebliche Unterschiede in der Politik der Bundesländer sind aufgrund unterschiedlicher ideologischer Positionierungen auch in anderen Bereichen wie etwa der Tierschutzpolitik zu erwarten. Wir nutzen jedoch die relative finanzielle Ausstattung einzelner Bereiche des EPLR als Indikator, da sich hier die in Abschn. 2. skizzierte Ausweitung der Spielräume der Länder am besten abbildet und diese Art von Budgetverteilungsfragen gut die innerhalb einer Koalition gefundenen Kompromisse abbilden können.

  8. 8.

    Quellen: DVS (2010) und DVS (2015), tlw. Ergänzungen durch persönliche Kommunikation mit dem DVS.

  9. 9.

    Den Programmen wird jeweils die Landesregierung zugeordnet, die während der Erstellung im Amt war.

  10. 10.

    Dies gilt auch, wenn als unabhängige Variable die Parteizugehörigkeit des Landwirtschaftsministers überprüft wird.

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Ewert, S., Jankowski, M. & Müller, J. Politikpositionen von Regierungen im Ländervergleich. Z Vgl Polit Wiss 12, 683–702 (2018). https://doi.org/10.1007/s12286-018-0405-x

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Schlüsselwörter

  • Agrarpolitik
  • Quantitative Textanalyse
  • Bundesländer
  • Parteiendifferenz

Keywords

  • Agricultural policy
  • quantitative text analysis
  • German Länder
  • partisan theory