Welchen Einfluss haben persönliche Veränderungen auf die Bereitschaft nicht-institutionell politisch zu partizipieren?

von Florian Gerls.

Die Teilhabe am politischen Prozess ist zweifellos Grundpfeiler einer jeden Demokratie. Klassisch durch Wahlen realisiert fand in den 60er und 70er Jahren des letzten Jahrhunderts eine Zunahme von, bis dahin als unkonventionell bezeichneten, Formen politischer Partizipation statt. Demonstrationen, Bürgerinitiativen und Unterschriftenaktionen wurden zunehmend als Möglichkeit zur Ergänzung und später auch als Alternative zur Beteiligung an Wahlen eingeschätzt. Es lässt sich also eine Forderung nach weiteren politischen Einflussmöglichkeiten zu dieser Zeit konstatieren, welche schon von Willy Brand in seiner Regierungserklärung mit den Worten „Mehr Demokratie wagen“ aufgegriffen wurde. Heutzutage scheint die Teilnahme an Demonstrationen, das Unterschreiben von Petitionen und ein Engagement in Bürgerinitiativen, welche sich als Formen nicht-institutionalisierter Partizipation benennen lassen, beinahe selbstverständlich in der politischen Auseinandersetzung zu sein.

Auch wenn etwa bei Demonstrationen gegen Stuttgart 21 partizipierende Personen abwertend als „Wutbürger“ bezeichnet wurden, so liegen genannten Partizipationsinstrumenten wichtige demokratische Potentiale wie etwa eine Ventilfunktion zugrunde (Wagschal 2015; S.99). Zudem können durch nicht verfasste Formen politischer Partizipation bestimmte Interessen zum Ausdruck gebracht und diese anschließend in den politischen Prozess eingespeist werden (Lauth; Pickel; Pickel 2014; S.248). Daneben wird die Unzufriedenheit mit der „politischen Klasse“ besser identifiziert, was eine Stärkung der Demokratie zur Folge hat (Offe 2012; S.43). Auf Basis der Funktionen für die Demokratie als solche ist es wenig verwunderlich, dass nicht-institutionalisierte politische Partizipation schon vor einiger Zeit in den politikwissenschaftlichen Fokus gerückt ist.

Auffallend dabei ist, dass in der Fülle an Studien der Forschungsgegenstand vorwiegend im Querschnitt analysiert wird. In diesen wird untersucht, inwieweit Unterschiede bezüglich verschiedener Merkmale zwischen Menschen die Partizipationsbereitschaft selbiger beeinflussen. Doch zweifelsohne variieren viele für die Partizipation wichtige Merkmale im Lebensverlauf einer Person. Der Notwendigkeit, den Einfluss von individuellen Veränderungen auf die Bereitschaft nicht-institutionalisiert zu partizipieren zu untersuchen, wurde in der bisherigen Forschung bei weitem nicht zur Genüge Rechnung getragen, sodass eine Forschungslücke konstatiert werden muss. Doch über diese wissenschaftsinterne Notwendigkeit hinaus ergeben sich auch gesellschaftliche und politische Anforderungen, einen methodischen Perspektivwechsel vorzunehmen, um ein Gefühl dafür zu erlangen, an welchen Stellen politische Maßnahmen greifen könnten, um zu verhindern, dass Veränderungen der Lebenslagen von Menschen ihr Partizipationspotential negativ beeinflussen.

Aus der Literatur lassen sich drei Gruppen von möglichen Einflussfaktoren herausarbeiten. Die erste Gruppe umfasst soziodemografische Merkmale, wie etwa Bildung, Alter und Einkommen. Bereits in der Studie Participation in America, welche von Verba und Nie vorgelegt wurde, ließ sich ein nicht unwesentlicher Effekt postulieren (Verba; Nie 1987). Das entworfene sozioökonomische Standardmodell implizierte, dass Menschen mit höherem sozioökonomischem Status eher partizipieren als Menschen mit geringem Status. Hierauf aufbauend wurde (1995) von Verba, Schlozman und Brady das Civic-Voluntarism-Modell entwickelt. Über einen entscheidenden Einfluss von sozioökonomischen Ressourcen hinaus wurde auch ein Effekt von Motivationen und politischen Orientierungen auf die Partizipation eines Individuums suggeriert. In meiner Arbeit habe ich die Gruppe von Determinanten durch eine Auswahl von Variablen politischer Unterstützung (Easton 1965), (Norris 1999) und (Pickel; Pickel 2016) ergänzt. Die letzte theoretisch interessante Merkmalsgruppe umfasst Variablen, die die Integration eines Individuums in soziale Netzwerke darstellen. Die Wichtigkeit der sozialen Kontakte auf die Partizipationsbereitschaft fußt ebenfalls auf den Überlegungen des Civic-Voluntarism-Modells.

Um das Forschungsvorhaben zu realisieren, wurde auf einen Individualdatensatz der Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009 zurückgegriffen. Ein aufaddierter Index von zwei Variablen, welche die Bereitschaft an einer Demonstration teilzunehmen und die Bereitschaft sich in einer Bürgerinitiative zu engagieren messen, wurde als abhängige Variable verwendet. Ein höherer Wert stellt eine höhere Partizipationsbereitschaft dar. Für die Determinanten wurde zum großen Teil auf gängige Operationalisierungen zurückgegriffen. Gegeben des Forschungsinteresses wurden verschiedene Arten von Panelregressionstechniken (Random Effects-, First Difference- und Fixed Effects Regression) verwendet. Gerade letztgenannte bieten den wesentlichen Vorteil, unbeobachtete Heterogenität zu kontrollieren. Dies bedeutet, dass Effekte von unbeobachteten Drittvariablen auf die interessierenden statistischen Beziehungen ausgekoppelt und dadurch kausale Effekte besser gesichert werden können. In einer Random Effects Regression werden auch Unterschiede zwischen Personen erfasst. Diese Technik ist also als Kompromiss eines Längsschnitt- und eines Querschnittmodells zu verstehen. Zusätzlich wurden sogenannte gepoolte Modelle berechnet, in welchen Quer- und Längsschnittdaten zusammengefasst werden und welche als OLS-Regressionsmodelle zu interpretieren sind. Dies wurde deshalb realisiert, damit reine Längsschnitteffekte mit Querschnittseffekten unmittelbar verglichen werden können. Für Leserinnen und Leser, die in dem Umgang mit den verwendeten Regressionstechniken nicht vertraut sind, befindet sich im Anhang eine Interpretationshilfe.

Abbildung 1
Abbildung 1: Verteilung der abhängigen Variable. Anmerkung: Die gelbe vertikale Linie ist der Mittelwert, die rote Linie stellt den Median dar. Quelle: Eigene Darstellung und Berechnung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009

Aus meiner empirischen Analyse ging eine Vielzahl interessanter Befunde hervor. Zunächst ist hervorzuheben, dass sich die Betrachtung der Längsschnittdimension in allen berechneten Modellen statistisch lohnt. Gerade das Modell mit politischen Orientierungen, Unterstützung und Interessen weist ein hohes Erklärungspotential auf. Als besonders relevant für die Erklärung einer Variation im individuellen Partizipationsverhalten zeigt sich die Wichtigkeit postmaterialistischer Werte. Ernüchternd ist jedoch, dass die Modelle zwar im Ganzen signifikant sind, sich die Effekte einzelner Variablen jedoch häufig nicht bei gängigen Signifikanzniveaus absichern lassen. Umso interessanter ist es, die signifikanten Längsschnitteffekte (Fixed Effects Modell) hervor zu heben. Querschnittsbefunde, die nahelegen, dass eine höhere Bildung das Partizipationsverhalten steigert, kann für die Längsschnittdimension nicht ohne Einschränkungen übertragen werden. Zwar haben alle Koeffizienten der Dummy Variablen, die alle eine höhere Bildung darstellen als die Referenzgruppe (noch Schüler, kein Abschluss oder Hauptschulabschluss), positive Vorzeichen, jedoch lässt sich der Effekt nur bei der Dummy Variable „Mittlere Reife“ hinreichend absichern. Der Effekt des Haushaltseinkommens hingegen ist in allen Modellen signifikant und positiv. Das heißt, eine positive Veränderung des Haushaltseinkommens hat im Schnitt auch eine positive Veränderung der Partizipationsbereitschaft zur Folge. Besonders unerwartet sind die Befunde bei der Schichtzugehörigkeit von Personen. Ein sozialer Aufstieg von der Arbeiterschicht in die Mittel- und auch in die Oberschicht vermindert tendenziell die Bereitschaft nicht-institutionell zu partizipieren.

Part.Index

(OLS)

(RE)

(FE)

Bildung (RG geringe Bildung)
   Mittlere Reife

0.53***

0.56***

0.37*

(0.09)

(0.09)

(0.21)

   Abitur

1.24***

1.23***

0.40

(0.12)

(0.12)

(0.27)

   Studium (Uni/FH)

1.42***

1.36***

0.38

(0.11)

(0.12)

(0.29)

Haushaltseinkommen

0.05***

0.05***

0.06***

(0.01)

(0.01)

(0.02)

Schicht (RG Arbeiterschicht)
   Mittelschicht

0.09

0.07

-0.29**

(0.08)

(0.08)

(0.14)

   Oberschicht

-0.30

-0.22

-0.82**

(0.25)

(0.24)

(0.40)

Alter

0.06***

0.05***

0.04

(0.01)

(0.01)

(0.04)

Alter quadriert

-0.001***

-0.001***

-0.0002

(0.0001)

(0.0001)

(0.0004)

Konfession

-0.12

-0.08

-0.02

(0=konfessionslos, 1=in Konfession

(0.08)

(0.08)

(0.21)

Konstante

4.68***

4.86***

(0.27)

(0.29)

Beobachtungen

4,806

4,806

4,806

R2

0.13

0.08

0.01

Angepasstes R2

0.13

0.08

0.01

F Statistik

79.09***

(df = 9; 4796)

41.03***

(df = 9; 4796)

2.34**

(df = 9; 1534)

Tabelle 1: Soziodemografisches Modell. Anmerkung: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01; Quelle: Eigene Berechnung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009

Die Effekte des politischen Interesses, der Wichtigkeit postmaterialistischer Werte und der Zufriedenheit mit der Regime Performance sind hypothesenkonform und signifikant und stimmen zudem in allen Modellen überein. Während ein Steigen des politischen Interesses und der Wichtigkeit postmaterialistischer Werte im Zeitverlauf die Partizipationsbereitschaft durchschnittlich erhöht, sinkt selbige tendenziell bei Ansteigen der Demokratiezufriedenheit. Unerwarteterweise brachten andere Variablen politischer Unterstützung (Vertrauen in politische und rechtsstaatliche Institutionen, Regierungszufriedenheit und die Legitimität der politischen Gemeinschaft), ebenso wie Variablen zur Darstellung der internen und externen Efficacy und der eigenen Links-Rechts Verortung im reinen Längsschnitt (Fixed Effects) keine signifikanten Effekte hervor.

Part.Index

(OLS)

(RE)

(FE)

Politisches Interesse

0.49***

0.50***

0.33***

(0.03)

(0.04)

(0.08)

Links-Einstufung

0.18***

0.16***

0.05

(1=rechts; 11=links)

(0.02)

(0.02)

(0.03)

Interne Efficacy

0.46***

0.41***

0.09

(0.04)

(0.04)

(0.06)

Externe Efficacy

0.01

-0.0004

-0.01

(0.04)

(0.04)

(0.07)

Vertrauen in pol. Inst.

-0.02

-0.001

0.04

(0.03)

(0.03)

(0.04)

V. in rechts. Institutionen

0.45***

0.37***

0.33

(0.13)

(0.13)

(0.26)

V. in rechts. Inst. (quadriert)

-0.02**

-0.02*

-0.01

(0.01)

(0.01)

(0.02)

Demokratiezufriedenheit

-0.16***

-0.17***

-0.19***

(0.04)

(0.04)

(0.07)

Zufriedenheit mit BundesR.

0.04**

0.03*

-0.01

(0.01)

(0.01)

(0.02)

Stolz Deutscher zu sein

-0.24***

-0.23***

0.01

(0.03)

(0.03)

(0.06)

Konstante

1.35***

1.69***

(0.50)

(0.50)

Beobachtungen

4,806

4,806

4,806

R2

0.16

0.10

0.03

Angepasstes R2

0.16

0.10

0.03

F Statistik

93.06***

(df = 10; 4795)

52.36***

(df = 10; 4795)

4.44***

(df = 10; 1533)

Tabelle 2: Modell mit Orientierungen, Motivation und politischer Unterstützung. Anmerkung: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01; Quelle: Eigene Berechnung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009

 

Part.Index

(OLS)

(RE)

(FE)

Postmaterialismus.Index

0.55***

0.52***

0.14**

(0.03)

(0.03)

(0.06)

Konstante

3.32***

3.43***

(0.12)

(0.13)

N

3,904

3,904

3,904

R2

0.11

0.08

0.01

Angepasstes R2

0.11

0.08

0.01

F Statistik

472.18***

(df = 1; 3902)

320.67***

(df = 1; 3902)

5.55**

(df = 1; 640)

Tabelle 3: Modell mit der Wichtigkeit postmaterialistischer Werte. Anmerkung: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01; Quelle: Eigene Berechnung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009

Die Integration in Netzwerke (Mitglieds- oder Amtsträgerschaft in Parteien, Berufsvereinigungen und Gewerkschaften) erhöht tendenziell hypothesenkonform die Bereitschaft zur nicht institutionellen Partizipation (Referenzgruppe: Kein Mitglied). Es muss allerdings erwähnt sein, dass lediglich die Effekte im Querschnittsmodell signifikant sind. In einem berechneten First Difference Modell brachte nur die Gewerkschaftsvariable einen signifikanten positiven Effekt hervor.

Part.Index

(OLS)

(FD)

(FE)

Partei

0.87***

0.41

0.35

(0.14)

(0.31)

(0.30)

Berufsvereinigung

0.62***

0.21

0.20

(0.14)

(0.22)

(0.22)

Gewerkschaft

0.71***

0.39*

0.26

(0.10)

(0.21)

(0.20)

Konstante

5.94***

0.35 ***

(0.04)

(0.07)

N

4,806

1,543

4,806

R2

0.03

0.005

0.003

Angepasstes R2

0.03

0.003

0.001

F Statistik

46.52*** (df = 3; 4802)

2.32* (df = 3; 1539)

1.52 (df = 3; 1540)

Tabelle 4: Modell mit der Integration in Netzwerke. Anmerkung: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01; Quelle: Eigene Berechnung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009

Zusammenfassend bleibt festzuhalten, dass sich die Betrachtung der Längsschnittdimension in allen berechneten Modellen rein statistisch in jedem Falle lohnt. Trotz der mangelnden Signifikanz der einzelnen Längsschnitteffekte konnten interessante Wirkungsmechanismen identifiziert werden, die teilweise von den Querschnittsbefunden abweichen. Die vermutete Wichtigkeit eines methodischen Perspektivwechsels lässt sich letztendlich bestätigen.

Technischer Anhang

Für die empirische Analyse wurden Daten des Langfristpanel 2002 bis 2009 der Bundestagswahlstudien (englisch: German Longitudinal Election Study) verwendet, welche von dem Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften auf dessen Homepage bereitgestellt werden.

Für besseres Verständnis der Regressionsergebnisse ist untenstehend eine Interpretationshilfe dargestellt.

Variante Interpretation der Koeffizienten
Fixed Effects Wie stark verändert sich Y über die Zeit hinweg durchschnittlich pro Person, wenn X um eine Einheit steigt.
Random Effects Durchschnittlicher Effekt von X auf Y, wenn X über die Zeit hinweg und zwischen Personen um eine Einheit variiert.
First Difference Wie verändert sich Y im Schnitt, zu dem Zeitpunkt, an dem sich X um eine Einheit verändert.

Tabelle 5: Erklärung der Interpretation der Koeffizienten. Quelle: Eigene Darstellung; Angelehnt an (Torres-Reyna 2010; S.12-14) und (Giesselmann; Windzio 2012; S.61)

Um die Querschnittseffekte besser nachvollziehen zu können (OLS-Regressionsmodelle) sind selbige untenstehend visualisiert.

Abbildung 2: Querschnittsbefunde des soziodemografischen Modells. Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009
Abbildung 2: Querschnittsbefunde des soziodemografischen Modells. Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009

 

Abbildung 3: Querschnittsbefunde des Modells mit Orientierungen, Motivationen und politischer Unterstützung. Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009
Abbildung 3: Querschnittsbefunde des Modells mit Orientierungen, Motivationen und politischer Unterstützung. Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009
Abbildung 4: Querschnittsbefunde des Modells mit der Wichtigkeit postmaterialistischer Werte. Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009
Abbildung 4: Querschnittsbefunde des Modells mit der Wichtigkeit postmaterialistischer Werte. Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009
Abbildung 5: Querschnittsbefunde des Modells mit der Integration in Netzwerke. Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009
Abbildung 5: Querschnittsbefunde des Modells mit der Integration in Netzwerke. Quelle: Eigene Berechnung und Darstellung; Datenbasis: Bundestagswahlstudie 2002 bis 2009

 

Verwendete Literatur:

Easton, David (1965): A systems analysis of political life. New York/London/Sydney: John Wiley & Sons.

Giesselmann, Marco; Windzio, Michael (2012): Regressionsmodelle zur Analyse von Paneldaten. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Lauth, Hans-Joachim; Pickel, Gert; Pickel, Susanne (2014): Vergleich politischer Systeme. Paderborn: Schöningh [u.a.] (UTB, 4000 : Politikwissenschaft).

Norris, Pippa (1999): Introduction: The Growth of Critical Citizens? In: Norris, Pippa (Hg.): Critical Citizens. Global Support for Democratic Governance. Repr. Oxford: Oxford Univ. Press, S. 1–30.

Offe, Claus (2012): Political disaffection as an outcome of institutional practices? Some post Tocquevillean speculations. In: Torcal, Mariano; Montero, José R. (Hg.): Political disaffection in contemporary democracies. Social capital, institutions and politics. Paperback ed. London: Routledge (Routledge research in comparative politics, 13), S. 23–45.

Pickel, Susanne; Pickel, Gert (2016): Politische Kultur in der Vergleichenden Politikwissenschaft. In: Lauth, Hans-Joachim; Kneuer, Marianne; Pickel, Gert (Hg): Handbuch Vergleichende Politikwissenschaft. Wiesbaden. Springer VS, S. 541-556.

Torres-Reyna, Oscar (2010): Getting Started in Fixed/Random Effects Models using R. Princeton University. Online verfügbar unter: https://www.princeton.edu/~otorres/Panel101R.pdf.

Verba, Sidney; Nie, Norman H. (1987): Participation in America. Political democracy and social equality. Repr. [der Ausg.] New York: Harper & Row, 1972, 1. [Dr.]. Chicago: Univ. of Chicago Press.

Verba, Sidney; Schlozman, Kay L.; Brady, Henry E. (1995): Voice and Equality. Civic Voluntarism in American Politics, Cambridge, Mass.: Harvard University Press.

Wagschal, Uwe (2015): Direkte Demokratie: Instrumente – Policy-Wirkungen – neue Formen der Bürgerbeteiligung. In: Wagschal, Uwe; Wenzelburger, Georg; Jäckle, Sebastian (Hg.): Einführung in die Vergleichende Politikwissenschaft. Institutionen – Akteure – Policies. 1. Aufl. Stuttgart: Kohlhammer Verlag, S. 85–102.

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