Zusammenfassung
Kapitel 2 ordnet die Wahlergebnisse in München zu den Bundes- und Landtagswahlen seit 1994 in den deutschland- bzw. bayernweiten Trend ein. Es zeigt sich, dass durchschnittliche Wahlbeteiligung und Stimmenanteile von SPD und CSU in München sehr eng den durchschnittlichen Ergebnissen im Bund bzw. in Bayern folgen. Daraus lässt sich die Hypothese ableiten, dass Wählerwanderungen in München vergleichbar auch in anderen Wahlorten der Bundesrepublik, zumindest aber Bayerns, beobachtbar sein sollten. Abweichungen vom bayernweiten Trend sind durch spezielle Dynamiken des Wahlkampfes erklärbar. Mittels eines Difference-in-Differences-Designs wird gezeigt, dass 2013 bei der Landtagswahl in München ein Kandidateneffekt des ehemaligen Münchner Oberbürgermeisters und SPD-Spitzenkandidaten Christian Ude vorliegt: Dieser Kandidateneffekt wirkt sich spezifisch auf den SPD-Zweitstimmenanteil aus, der dadurch 5 Prozentpunkte über dem allgemeinen SPD-Trend liegt. Der „Ude-Effekt“ geht vermutlich v.a. auf Grünen-Wähler zurück, die ihre Stimme zugunsten Christian Udes gesplittet haben. Theoretisch lässt sich dies als Spill-Over eines Amtsinhaberbonus erklären. Dieses aus den Aggregatdaten gewonnene Ergebnis deckt sich mit der Wählerwanderungsanalyse der Exit Poll-Studie zu Wechselwahlverhalten und -gründen auf Individualebene.
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Notes
- 1.
Die Stadtratswahlen 2008 und 2002 fanden zeitgleich mit der Oberbürgermeisterwahl statt. Datenquelle: „Die Oberbürgermeisterwahlen seit 1952“ und „Die Stadtratswahlen seit 1984“, Statistisches Amt der Stadt München, 2014, online unter: „http://www.muenchen.de/rathaus/Stadtinfos/Statistik/Wahlen.html“, abgerufen am 23.02.2016.
- 2.
Um Probleme mit wechselnden Wahlkreiszuschnitten zu vermeiden, greifen die folgenden Analysen auf Landkreisdaten zum Gebietsstand 31.12.2013 zurück (402 Landkreise und kreisfreie Städte). Die Stadt München stellt dabei als kreisfreie Stadt eine Beobachtung dar. Datenquelle: Statistik 14111 – Allgemeine Bundestagswahlstatistik. Regionaldatenbank Deutschland 2013. Statistische Ämter des Bundes und der Länder, online unter https://www.regionalstatistik.de, abgerufen am 01.10.2014.
- 3.
Folgende Modellgleichung liegt den Schätzungen zugrunde: \( {\rm Y}_{\rm it} = \uptheta_{\rm i} + \uplambda_{\rm t} + \upbeta_{\rm t} {\rm M}_{\rm i} + {\bf X}_{\bf it} \updelta + \in_{\rm it} \). Es werden somit für die Jahre \( t = \left\{ {1994,1998,2002,2005,2009,2013} \right\} \) (Modell 1–3 in Tabelle A2-1) bzw. \( t = \left\{ {2005,2009,2013} \right\} \) (Modell 4–6 in Tabelle A2-1) die Wahlbeteiligung bzw. der Stimmenanteil von SPD bzw. CDU/CSU unter Einbezug von Jahr (\( \uplambda_{\rm t} \)) und Kreis-Fixed-Effects (\( \uptheta_{\rm i} \)) geschätzt. Der interessierende Effekt, die Unterschiedlichkeit des Trends der abhängigen Variablen in München (\( {\rm M}_{\rm i} = 1 \)) gegenüber den restlichen Beobachtungen (\( {\rm M}_{\rm i} = 0 \)) wird durch \( \upbeta_{\rm t} \) geschätzt. Mittels eines Wald-Tests wird dann die Null-Hypothese der Gleichheit der Koeffizienten \( \beta_{2009} \) und \( \beta_{2013} \) untersucht, i.e. ob der Trend der abhängigen Variable 2009–2013 in München bzw. in Restdeutschland identisch ist (letzte Zeilen in Tabelle A2-1). Zudem wird für die Jahre 2005–2013 die Schätzung um die zeitvarianten Kontrollvariablen (\( {\rm X}_{\rm it} \)) Bevölkerungsdichte, Migrationsbewegungen, Anteil sozialversicherungspflichtig Beschäftigter, Wirtschaftsstruktur (je Anteil der Wertschöpfung in Landwirtschaft, produzierendem Gewerbe, Baugewerbe, Handel, Finanz- und sonstigen Dienstleistungen), Ausländeranteil, Anteil der Bevölkerung unter 18 sowie über 65, Arbeitslosenquote, Jugendarbeitslosenquote und Arbeitslosenquote von Ausländern und einen separaten Trend für Städte mit Einwohnern > 500.000 erweitert. Die Standardfehler werden auf Landkreisebene geclustert. Datenquelle: Regionaldatenbank Deutschland 2013. Statistische Ämter des Bundes und der Länder, online unter https://www.regionalstatistik.de, abgerufen am 01.10.2014. Der Online-Appendix findet sich auf der Produktseite des Buches unter www.springer.com.
- 4.
Diesen Ergebnissen liegen dieselbe Regressionsgleichung und dieselben Daten wie in Fußnote 3 zugrunde, bei einer Einschränkung des Samples auf alle bayerischen Landkreise/kreisfreien Städte (Unterschied: kein separater Trend für Städte mit Einwohnern > 500.000, stattdessen für die 7 bayerischen Wahlkreise).
- 5.
Datengrundlage sind die Landtagswahlergebnisse auf Stimmkreisebene in den Grenzen von 2013. Stimmkreisänderungen wurden umgerechnet. Datenquelle für Wahlergebnisse auf Stimmkreisebene: Landtagswahlergebnisse 1998 bis 2013. Landeswahlleiterin des Freistaates Bayern, online unter: http://www.wahlen.bayern.de/landtagswahlen, abgerufen am 01.10.2013. Datenquelle für Kontrollvariablen: Rudolph und Däubler 2015, 2016.
- 6.
Das Vorgehen gleicht dem wie in Fußnote 3 beschrieben. Zugrunde gelegt wurden die Ergebnisse auf Stimmkreisebene für die Wahlen 1998, 2003, 2008 und 2013 (Modelle 1–3 in Tabelle A2-3) bzw. für die Wahlen 2008 und 2013 (Modelle 4–6 in Tabelle A2-3). Für die Zeitperiode 2008–2013 wurden Kontrollvariablen aus Rudolph und Däubler 2015 auf Stimmkreis- und Stimmkreiskandidatenebene hinzugefügt. Stimmkreisebene: Log der Bevölkerungsdichte; Anteil sozialversicherungspflichtig Beschäftigter; Anteil Ausländer; eingehende Migration; Bautätigkeit; Anteil landwirtschaftlicher Bevölkerung; kommunales Steueraufkommen (p.c.); kommunale Verschuldung (p.c.); Kandidatenebene: CSU Stimmkreiskandidat ist Mandatsträger, ist Mitglied eines Landtagsausschusses mit lokalem Bezug, ist Kabinettsmitglied, ist Bezirksvorsitzender, ist Parteifunktionär, ist in die Verwandtenaffäre involviert; Anzahl der absolvierten Wahlperioden des CSU Stimmkreiskandidaten; Nicht-CSU-Stimmkreiskandidat ist Spitzenkandidat, ist in Verwandtenaffäre involviert; Hochwasser 2013 trat im Stimmkreis auf.
- 7.
Ohne Kontrollvariablen: 1,9 Prozentpunkte (Standardfehler 0,5); mit Kontrollvariablen: 1,3 Prozentpunkte (Standardfehler 1,1). Positive Koeffizienten speziell für die SPD-Ergebnisse sind auch das Resultat weiterer geschätzter Modelle, die etwa für spezifische Trends in Franken, zudem in Oberbayern und/oder in Städten (groß bzw. klein) kontrollieren.
- 8.
Stimmkreiskandidaten sind dabei immer auch auf der offenen Wahlkreisliste wählbar, jedoch nicht im Stimmkreis, in dem sie als Stimmkreiskandidat antreten. Wahlkreiskandidaten müssen jedoch nicht gleichzeitig Stimmkreiskandidaten sein.
- 9.
- 10.
Die Schätzung wird im Online-Appendix in Tabelle A2-9 ausführlich dargestellt.
- 11.
Bei Inklusion beider Kontrollvariablensets wird das Ergebnis für B90/Grüne insignifikant; das Ergebnis für die „anderen Parteien“ liegt nahe an Null und wechselt das Vorzeichen – die CSU-Differenz in Zweit- und Erststimmen wird dagegen signifikant negativ. Das SPD-Ergebnis bleibt robust.
- 12.
- 13.
Potenzielle Effekte in Oberbayern sind aufgrund potenzieller Störvariablen schwierig zu messen. Unter der Annahme eines parallelen Trends würde sich für Oberbayern ein Effekt von ca. 1,8 Prozentpunkten zeigen.
Literatur
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Rudolph, L., & Däubler, T. (2016). Holding individual representatives accountable: The role of electoral systems. The Journal of Politics, 78(3), 746–762.
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Rudolph, L. (2017). Die Münchner Ergebnisse im Bundes- und Landesvergleich: Ein Ude-Effekt in München?. In: Klima, A., Küchenhoff, H., Selzer, M., Thurner, P. (eds) Exit Polls und Hybrid-Modelle. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-15674-9_2
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