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Soziale Identifikation vs. running tally: Der Einfluss des politischen Kontextes auf die Ausformung einer Parteiidentifikation

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Identität - Identifikation - Ideologie

Part of the book series: Wahlen und politische Einstellungen ((WAPOEIN))

Zusammenfassung

Parteiidentifikation gilt als wichtiger Erklärungsfaktor für politische Einstellungen und Verhalten. Üblicherweise wird Parteiidentifikation entweder als Aspekt der durch das Elternhaus vermittelten sozialen Identität oder als Ergebnis der Summe von Bewertungen der aktuell vergangenen Regierungsperformanz der Parteien (running tally) verstanden. Ergänzend dazu argumentieren wir, dass der politische Kontext die individuelle Parteiidentifikation mitbeeinflussen kann und gehen der Frage nach, zu welchem Zeitpunkt im Lebenszyklus eines Menschen ein solcher Einfluss stattfindet: entweder in der Jugend bzw. im jungen Erwachsenenalter, wie es der Soziale Identitätsansatz vermuten lässt, oder im jeweils aktuellen Moment, was der Logik der running tally entsprechen würde. Auf Basis der Deutschen Longitudinalen Wahlstudie (GLES) gehen wir mithilfe konditionaler Logitmodelle dieser Frage nach. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der politische Kontext auf Bundesebene erst nach dem Jugendalter einen Einfluss ausübt. Auf Landesebene finden wir hingegen einen Einfluss des politischen Kontextes während des Jugendalters. Allerdings lassen sich die Unterschiede zwischen den Bundesländern hinsichtlich Ausmaß und Richtung der Parteiidentifikation nicht vollständig auf kompositionelle Effekte oder die Erfahrungen mit der Beteiligung der Parteien an Landesregierungen zurückführen.

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Notes

  1. 1.

    Die Ergebnisse von gleichartigen, auf Ostdeutschland bezogene Analysen können hier aus Platzgründen nicht dargestellt werden, sind aber im Online-Begleitmaterial auf der Website des Erstautors abrufbar (http://www.elff.eu/publications/politischer-kontext-parteiidentifikation/).

  2. 2.

    Zum Beispiel ergeben sich in einigen Modellen sehr große Schätzwerte für die Koeffizienten der Länderdummys mit gleichermaßen großen Standardfehlern. Die entsprechenden Teilstichproben umfassen 19 (Bremen), 34 (Hamburg) und 23 (Saarland) befragte Personen.

  3. 3.

    Die in diesem Absatz und den folgenden Absätzen zusammengefassten Ergebnisse sind ausführlicher in einem Online-Dokument dargestellt, das auch den notwendigen Replikationscode enthält (siehe Fußnote 1).

  4. 4.

    Der Effekt des Alters wurde nach Berücksichtigung der Bildung untersucht. Auch ohne Einschluss der Schulbildung lässt sich ein linearer Alterseffekt nachweisen, jedoch kein nicht-linearer Alterseffekt.

  5. 5.

    Diese predictive margins werden folgendermaßen konstruiert: Zunächst werden eine Reihe von Werten der jeweils interessierenden unabhängigen Variable (z. B. der Anteil der Zeit, während der eine Partei an einer Landesregierung beteiligt war) ausgewählt. Im zweiten Schritt wird die betreffende unabhängige Variable für alle Einheiten bzw. Befragten in der Stichprobe auf jeden dieser Werte gesetzt. Im dritten Schritt werden für jede Stichprobeneinheit und jeden der festgelegten Werte der unabhängigen Variable aus dem Modell Vorhersagen für die abhängige Variable generiert, im vorliegenden Fall also Wahrscheinlichkeiten, mit der die Befragten den jeweiligen Parteien zuneigen. Im letzten Schritt wird schließlich für jeden der festgelegten Werte der unabhängigen Variable der Stichprobenmittelwert der Modellvorhersagen berechnet. Diese durchschnittlichen Modellvorhersagen drücken aus, wie die Werte der unabhängigen Variable die Randverteilung der abhängigen Variable beeinflussen, d. h. die Werte der abhängigen Variable für ein „durchschnittliches“ Mitglied der Stichprobe oder die durchschnittlichen Werte der abhängigen Variablen für die Gesamtstichprobe.

  6. 6.

    Zwar kann es Wechsel aus einem Bundesland zu einem anderen und wieder zurück geben, jedoch gehen wir davon aus, dass diese so selten sind, dass dadurch keine gravierenden Verzerrungen entstehen bzw. dass diese nicht systematisch sind.

  7. 7.

    Um auszuschließen, dass dieser Befund auf die von den befragen Personen erlebten deutlicheren Veränderungen im deutschen Parteiensystem, dem Auftreten der Grünen und der PDS/Linken, zurückgehen, haben wir den Test des Einflusses der Regierungsbeteiligung während der späteren Lebensjahre auch noch mal unter der Bedingung durchgeführt, dass die befragten Personen 1983 bzw. 1990 über 25 Jahre alt waren. Das Ergebnis ist kaum unterschiedlich, der p-Wert ist sogar noch etwas niedriger. Dieses Testergebnis ist im Online-Anhang aufgeführt (siehe Fußnote 1).

  8. 8.

    Um den Einfluss der Veränderungen im Parteiensystem durch Eintritt der Grünen bzw. der PDS/Linken in das Parteiensystem zu berücksichtigen, wiederholen wir diesen Test unter Berücksichtigung der Bedingung, dass die befragten Personen 1983 bzw. 1990 über 25 Jahre alt waren. Wie schon im Falle der in Tab. 1 berichteten Tests führt dieser modifizierte Hypothesentest zu keinen anders gerichteten Schlussfolgerungen. Erneut ist der p-Wert für den modifizierten Test sogar etwas niedriger. Auch dieses Testergebnis ist im Online-Anhang aufgeführt (siehe Fußnote 1).

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Elff, M., Meidert, N. (2019). Soziale Identifikation vs. running tally: Der Einfluss des politischen Kontextes auf die Ausformung einer Parteiidentifikation. In: Steinbrecher, M., Bytzek, E., Rosar, U. (eds) Identität - Identifikation - Ideologie. Wahlen und politische Einstellungen. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-25604-3_3

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