Zusammenfassung
Bei der Entwicklung der räumlichen Modelle des Parteienwettbewerbs spielt die Valenz eine wichtige Rolle. Trotz der theoretischen Relevanz bleibt die Mess- und Schätzmethode der Valenz unterentwickelt. Angesichts dieser Forschungslücke schlägt dieser Beitrag ein statistisches Modell vor, das die gleichzeitige Schätzung der Kandidatenpositionen und der Valenz ermöglicht. Ein wichtiger Vorzug dieses Modells liegt darin, dass man nur die Kandidatenbeurteilungen per Skalometer benötigt, der in den meisten Umfragedaten verfügbar ist. Dieses Modell wird auf Daten angewendet, die in Rahmen der Konstanzer Oberbürgermeisterwahl 2012 erhoben wurden.
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Notes
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Seemingly-unrelated-regression-Modells bestehen aus mehreren linearen Regressionsmodellen, deren stochastische Terme voneinander abhängig sind.
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Dies entspricht der Skalenbreite im späteren Beispiel, je nach gegebener Skala kann die Annahme natürlich angepasst werden.
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Diese a-priori-Informationen garantieren noch keine Identifikation der latenten Dimension, auf der die Kandidaten und Befragten platziert werden. Diese Identifikation wurde post hoc erreicht: nachdem die Informationen aus den Markov-Ketten gesammelt wurden, wurden die Positionen der Kandidaten bei jeder Iteration jeder Kette normiert, sodass sie einen Mittelwert von Null und eine Varianz von Eins erhalten. Dementsprechend wurden auch die Positionen der Befragten normiert.
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Wir folgen mit dieser Form der Notation unter anderem Gelman und Hill (2007).
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Es standen 22 studentische Interviewer zur Verfügung, die jeweils in Zweierteams arbeiteten. In einem ersten Schritt wurden daher zunächst 11 der 41 Konstanzer Wahllokale bewusst ausgewählt. Ziel war einerseits die Abdeckung der größeren der 15 Konstanzer Stadtteile und jeweils mindestens zwei der 65 Wahlbezirke an einem Standort. Andererseits sollte mit der Auswahl die ideologische Heterogenität (gemessen anhand früherer Wahl- und Abstimmungsergebnisse) maximiert werden. Einer der Standorte musste aufgrund des Ausfalls eines studentischen Teams am Wahltag gestrichen werden. An den verbleibenden zehn Standorten waren die Studierenden angewiesen, sämtliche Wählerinnen und Wähler bei Verlassen des Wahllokals anzusprechen. Unter bestimmten Bedingungen können solche systematischen Auswahlen einfache Zufallsstichproben emulieren. Einige dieser Annahmen wurden im vorliegenden Fall möglicherweise verletzt, etwa die der Unabhängigkeit der Beobachtungen (z. B. durch die gleichzeitige Erfassung von Ehepartnern mit ähnlichen Präferenzen), die Unabhängigkeit von Teilnahmebereitschaft und interessierenden Merkmalen (durch systematische Antwortverweigerung) oder die Unabhängigkeit von Zeitpunkt der Wahl und interessierenden Merkmalen (beispielsweise bedingt durch den Umstand, dass ältere, konservativere Wähler früher an die Urne gehen als die jüngeren; siehe Bush und Lieske 1985).
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Dieses Ergebnis kommt zustande, wenn man die Entscheidung auf Basis der Distanz nur zu den drei aussichtsreichen Kandidaten, die auch im zweiten Wahlgang antraten, schätzt. Der Gewichtungsparameter v i wurde dabei hoch gewählt, so dass die eigentliche Distanz auch eine Rolle für die Wahlentscheidung spielt.
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Diese Zahlen beziehen sich auf die 748 Befragten, für die ein Modell mit parteispezifischer Valenz geschätzt werden konnte. Befragte, die keine der drei Parteien als Präferenz genannt haben, wurden zu den Sonstigen gruppiert.
Literatur
Adams, James & Samuel Merrill III (2008): Candidate and party strategies in two-stage elections beginning with a primary, American Journal of Political Science 52(2): 344–359.
Ansolabehere, Stephen & James Snyder Jr. (2000): Valence politics and equilibrium in spatial election models, Public Choice 103(3/4): 327–336.
Baron, David (1989): Service-induced campaign contributions and the electoral equilibrium, Quarterly Journal of Economics 104(1): 45–72.
Black, Duncan (1948): On the rationale of group decision-making, Journal of Political Economy 56: 23–34.
Brady, Henry E. (1990): Traits versus issues: Factor versus ideal-point analysis of candidate thermometer ratings, Political Analysis 2(1): 97–129.
Bush, Ronald J. & Joel A. Lieske (1985): Does time of voting affect exit poll results? Public Opinion Quarterly 49: 94–104.
Cahoon, Lawrence (1975): Locating a Set of Points Using Range Information only. Ph. D. Dissertation, Department of Statistics, Carnegie-Mellon University.
Cahoon, Lawrence, Melvin Hinich & Peter Ordeshook (1978): A statistical multidimensional scaling method based on the spatial theory of voting, in: Wang, Peter C. (Hrdg.): Graphical Representation of Multivariate Data (243–278), New York und andere: Academic Press.
Calvert, Randall L. (1985): Robustness of the multidimensional voting model: Candidate motivations, uncertainty and convergence, American Journal of Political Science 29: 69–95.
Carrillo, Juan & Micael Castanheira (2008): Information and strategic political polarisation, The Economic Journal 118: 845–874.
Coombs, Clyde H. (1964): A Theory of Data. New York: Wiley.
Dix, Manfred & Rudy Santore (2002): Candidate ability and platform choice, Economics Letters 76(2): 189–194.
Downs, Anthony (1957): An Economic Theory of Democracy. New York: Harper.
Enelow, James & Melvin Hinich (1982): Nonspatial candidate characteristics and electoral competition, Journal of Politics 44(1): 115–130.
Erikson, Robert & Thomas Palfrey (2000): Equilibria in campaign spending games: Theory and data, The American Political Science Review 94(3): 595–609.
Gelman, Andrew & Jennifer Hill (2007): Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge: Cambridge University Press.
Gouret, Fabian, Guillaume Hollard & Stéphane Rossignol (2011): An empirical analysis of valence in electoral competition, Social Choice and Welfare 37(2): 309–340.
Grofman, Bernard (1985): The neglected role of the status quo in models of issue voting, The Journal of Politics 47(1): 230–237.
Groseclose, Tim (2001): A model of candidate location when one candidate has a valence advantage, American Journal of Political Science 45(4): 862–886.
Herrmann, Michael (2008): Moderat bevorzugt, extrem gewählt. Zum Zusammenhang von Präferenz und Wahlentscheidung in räumlichen Modellen sachfragenorientierten Wählens, Politische Vierteljahresschrift 49(1): 20–45.
Hollard, Guillaume & Stéphane Rossignol (2008): An alternative approach to valence advantage in spatial competition, Journal of Public Economic Theory 10(3): 441–454.
Hotelling, Harold (1929): Stability in competition, The Economic Journal 39: 41–57.
Jessee, Stephen (2010): Partisan bias, political information and spatial voting in the 2008 presidential election, The Journal of Politics 72(2): 327–340.
Meirowitz, Adam (2008): Electoral contests, incumbency advantages, and campaign finance, The Journal of Politics 70(3): 681–699.
Sahuguet, Nicolas & Nicola Persico (2006): Campaign spending regulation in a model of redistributive politics, Economic Theory 28(1): 95–124.
Schofield, Norman & Itai Sened (2005): Multiparty competition in Israel, 1988–96, British Journal of Political Science 35(4): 635–663.
Schofield, Norman & Alexei Zakharov (2010): A stochastic model of the 2007 Russian Duma election, Public Choice 142(1–2): 177–194.
Schofield, Norman, Christopher Claasen, Ugur Ozdemir & Alexei Zakharov (2011a): Estimating the effects of activists in two-party and multi-party systems: Comparing the United States and Israel, Social Choice and Welfare 36(3–4): 483–518.
Schofield, Norman, Maria Gallego, Ugur Ozdemir & Alexei Zakharov (2011b): Competition for popular support: a valence model of elections in Turkey, Social Choice and Welfare 36(3): 451–482.
Selb, Peter, Michael Herrmann, Simon Munzert, Thomas Schübel & Susumu Shikano (2013): Forecasting runoff elections using candidate evaluations from first round exit polls, International Journal of Forecasting 29: 541–547.
Shikano, Susumu (2004): On feeling thermometer scores and construction of a party competition space. Konferenzpapier (MPSA, Chicago).
Smithies, Arthur (1941): Optimum location in spatial competition, Journal of Political Economy 49(3): 423–439.
Stokes, Donald E. (1963): Spatial models of party competition, American Political Science Review 57(2): 368–377.
Stone, Walter & Elizabeth Simas (2010): Candidate valence and ideological positions in U.S. House elections, American Journal of Political Science 54(2): 371–388.
Wittman, Donald (1983): Candidate motivation: A synthesis of alternative theories, American Political Science Review 77: 142–157.
Zakharov, Alexei (2009): A model of candidate location with endogenous valence, Public Choice 138(3): 347–366.
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Shikano, S., Munzert, S., Schübel, T., Herrmann, M., Selb, P. (2014). Eine empirische Schätzmethode für Valenz-Issues auf der Basis der Kandidatenbeurteilung am Beispiel der Konstanzer Oberbürgermeisterwahl 2012. In: Linhart, E., Kittel, B., Bächtiger, A. (eds) Jahrbuch für Handlungs- und Entscheidungstheorie. Jahrbuch für Handlungs- und Entscheidungstheorie, vol 8. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-05008-5_4
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