Heinz P. Wassermann und Natalie Ziermann: „Eine normale Gemeinderatswahl war es nicht.“(1) Die Gemeinderatswahlen vom 22. März 2015

Vorbemerkung

Die statistischen Analysen der Gemeinderats- und Landtagswahlen basieren auf zwei SPSS-Datensätzen, die am „Institut Journalismus und Public Relations (PR)“ der FH JOANNEUM angelegt wurden. Diese Datensätze speisen sich zum einen aus den im Internet abrufbaren amtlichen Endergebnissen,[1] die  von Christoph Madl eingepflegt wurden, zum anderen aus Recherchen von Heinz Wassermann sowie – im Rahmen seiner Masterthesis – von Hubert Koller.[2]

Die Beiträge erheben selbstverständlich nicht den Anspruch, den Wahlausgang bzw. die Wahlausgänge der angetretenen Parteien vollständig zu erklären, das leistet ohnehin kein (statistisches) Verfahren bzw. Modell. Die jeweils erhobenen und gerechneten Variablen sind quantifizierbar und kategorisierbar. Sie sind – wie zum Beispiel die weiter unten definierten Gemeinde- und Bezirksfusionsfaktoren oder die zwei Renitenzfaktoren – zum Teil „hausgemachte“ Produkte der steirischen Landespolitik, aber auch Produkte mit nur begrenzt landespolitischem Einfluss (zum Beispiel im Fall der Arbeitslosigkeit) bzw. gar keinem (erwähnt seien hier die Schließung von Postämtern oder von Bezirksgerichten). Völlig unberücksichtigt – sieht man von den quantifizierten und kategorisierten Schließungen von Bezirksgerichten und Polizeiposten ab – bleiben etwaige atmosphärisch-bundespolitische Einflussfaktoren, wie zum Beispiel die sowohl in den Interviews als auch in den Medien[3] wiederholt erwähnte Flüchtlingsthematik, da solche schlicht und einfach nicht quantifizierbar und kategorisierbar sind.

 

Einleitung

Der folgende Beitrag ist in fünf Abschnitte unterteilt. In einem ersten Schritt erfolgt eine terminologische Abklärung der objektivier- und statistisch erfassbaren Variablen, die für die statistischen Einzelanalysen von Relevanz sind. Danach wird das Gesamtergebnis auf Landes- und Bezirksebene kurz analysiert. Im Folgenden werden (veränderte) Mehrheitsverhältnisse auf einer allgemeinen und einer parteibezogenen Ebene diskutiert. Als viertes wird die Wahlbeteiligung analysiert und auf der Basis der Variablen Bezirksfusionsstatus, Bezirksfusionsfaktor, Gemeindefusionsfaktor, Gemeindefusionsstatus, kandidierende Parteien (und deren Veränderung im Vergleich zu den Gemeinderatswahlen 2010), Mehrheitsverhältnisse 2010 sowie der zwei berechneten Renitenzfaktoren auf etwaige (Hoch-)Signifikanzen untersucht. In einem letzten Schritt werden die jeweiligen Gesamtergebnisse (Ge) und Prozentpunktdifferenzen (Ppd) der Parteien[4] auf der Basis von 26 bzw. 27 Variablen, die im nächsten Abschnitt näher erläutert werden, auf Korrelationen bzw. Mittelwertdifferenzen gerechnet und interpretiert[5] sowie jeweils abschließend eine lineare Regression[6] durchgeführt.

 

(…)

 

Das SPÖ-Ergebnis

Die folgende Tabelle dient als Interpretationsbasis des SPÖ-Ergebnisses auf Bezirksebene:

Ge Ppd Ge Ppd
BM 40,82% -10,1 MU 26,49% -7,81
DL 30,34% -5,03 MT 41,78% 2,23
GU 30,48% -8,38 SO 21,05% -5,69
HF 20,63% -3,79 VO 27,50% -9,17
LB 28,55% -4,71 WZ 26,44% -4,96
LE 50,42% -1,13
LI 33,29% -3,95 LS 31,57% -5,42

Tab 13: SPÖ-Ergebnisse auf Bezirksebene

 

Die SPÖ erreichte ihr prozentuelles Stimmenmaximum mit 50,42 Prozent im Bezirk Leoben, ihr prozentuelles Stimmenminimum mit 20,63 Prozent im Bezirk Hartberg-Fürstenfeld. Das größte Minus gab es in Bruck-Mürzzuschlag mit 10,1 Prozentpunkten, das kleinste mit 1,13 Prozentpunkten im Bezirk Leoben. Außer im politischen Bezirk Murtal gelang den Sozialdemokraten in keinem Bezirk ein Plus.

Die SPÖ verzeichnete in 70 Gemeinden (= 24,5%) ein Prozentpunktplus und in 213 (= 74,5%) ein Minus.[7]

Sie verzeichnete mit 3,69% in Markt Hartmannsdorf (WZ) das Prozentminimum und in Gralla (LB) mit 81,78% das Maximum. Das Prozentpunktminus war mit 42,88 in Tillmitsch (LB) am stärksten ausgeprägt, die stärksten Zuwächse waren in Gröbming (LI) mit 23,07 zu verzeichnen.

In 260 Gemeinden kandidierte sie sowohl 2010/13 als auch 2015, 23 Kandidaturen waren fusionsbedingt, und es gab drei Neukandidaturen.

Wie sich die einzelnen Variablen auf das SPÖ-Gesamtergebnis und die Prozentpunktdifferenzen auswirkten, ist an der folgenden Tabelle ablesbar:

Ge Ppd
Kandidaturstatus hs ns
Wahlberechtigte s hs-
Wahlbeteiligung s- hs
Veränderung Wahlbeteiligung  (Ppd) ns ns
Veränderung Wahlbeteiligung in Kategorien ns ns
Gemeindefusionsstatus ns ns
Bezirksfusionsstatus ns ns
Schulschließung ns ns
Polizeipostenschließung ns ns
Gesundheitsversorgung ns ns
Postamtsschließung ns ns
Schließung von Bezirksgerichten hs ns
Arbeitslosenrate ns ns
Veränderung Arbeitslosenrate (Ppd) ns ns
Veränderung Arbeitslosenrate in Kategorien ns ns
Arbeitslosenrate im Vergleich zum Landesschnitt ns ns
Flüchtlinge in Prozent ns ns
Existenz von Flüchtlingen ns ns
Migrantenanteil hs ns
Anzahl kandidierende Parteien ns hs-
Veränderung kandidierende Parteien ns hs-
Renitenzfaktor1 ns ns
Renitenzfaktor2 ns s-
Kandidaturen von Namenslisten in Kategorien ns hs
Anzahl der Namenslisten ns hs-
Gemeindefusionsfaktor ns ns
Bezirksfusionsfaktor hs ns

Tab 14: Signifikanztabelle SPÖ

 

Für insgesamt 54 durchgeführte Berechnungen sind 13 signifikante Korrelationen bzw. Mittelwertunterschiede feststellbar, das entspricht 24,1 Prozent. Davon entfallen sechs auf das Gesamtergebnis und sieben auf die Prozentpunktdifferenzen.

 

Interpretationen Gesamtergebnis

Das Wahlergebnis unterscheidet sich hoch signifikant (F(2,283)= 6,02, p<,01) je nach Kandidaturstatus. Das beste Wahlergebnis erzielt die SPÖ, wenn sie 2010 und 2015 kandidiert hat (MW: 31,17, SD: 17,24), das zweitbeste, wenn es sich um eine fusionsbedingte Kandidatur gehandelt hat (MW: 21,64, SD: 13,99); am schlechtesten schneidet die SPÖ bei einer Neukandidatur ab (MW: 7,62, SD: 1,95).

Die Zahl der Wahlberechtigten korreliert signifikant positiv (r= ,14, p<,05) mit dem Wahlergebnis. Umso mehr Wahlberechtigte eine Gemeinde hat, umso besser fällt das SPÖ-Wahlergebnis aus.

Die Wahlbeteiligung korreliert signifikant negativ (r=-,12, p<,05) mit dem SPÖ-Wahlergebnis. Umso höher die Wahlbeteiligung ist, umso schlechter fällt das Wahlergebnis der SPÖ aus.

Im Fall (F(284= 1,17, p<,01) der Schließung von Bezirksgerichten (MW: 28,11, SD: 16,74) erreicht die SPÖ ein hoch signifikant schlechteres Wahlergebnis, als wenn es keine gegeben hat (MW: 34,39, SD: 17,61).

Der Migrantenanteil korreliert hoch signifikant positiv mit dem Wahlergebnis der SPÖ (r=,26, p<,01). Je mehr Migranten in einer Gemeinde leben, desto besser fällt das Wahlergebnis der SPÖ aus.

Der Bezirksfusionsfaktor korreliert hoch signifikant positiv mit dem SPÖ Wahlergebnis (r= ,23, p<,01). Umso weniger Gemeinden in einem Bezirk fusioniert wurden, umso besser fällt das Wahlergebnis der SPÖ aus.

 

Interpretationen Prozentpunktdifferenzen

Die Zahl der Wahlberechtigten korreliert hoch signifikant negativ mit der Prozentpunktdifferenz (r= -,17, p<,01). Je höher die Zahl der Wahlberechtigten ist, desto mehr verliert die SPÖ.

Die Wahlbeteiligung korreliert hoch signifikant positiv mit der Prozentpunktdifferenz (r= ,18, p<,01). Je niedriger die Wahlbeteiligung 2015 ist, desto mehr verliert die SPÖ.

Die Anzahl der kandidierenden Parteien korreliert hoch signifikant negativ mit der Prozentpunktdifferenz (r = -,26, p<,01). Umso mehr Parteien 2015 kandidieren, umso höher sind die Verluste der SPÖ.

Die Veränderung der kandidierenden Parteien korreliert hoch signifikant negativ mit der Prozentpunktdifferenz (r= -,16, p<,01). Je weniger sich die Anzahl der kandidierenden Parteien verändert hat, desto weniger verliert die SPÖ.

Renitenzfaktor2 korreliert signifikant negativ mit der Prozentpunktdifferenz (r= -,18, p<,05). Je höher er ist, desto mehr verliert die SPÖ.

Kandidatur von Namenslisten in Kategorien: Wenn Namenslisten kandidieren (F(281)= 2,62, p<.01), verliert die SPÖ hoch signifikant mehr (MW: -7,69, SD: 9,58), als wenn keine Namenslisten kandidieren (MW: -3,31, SD: 8,16).

Die Anzahl der Namenslisten korreliert hoch signifikant negativ mit der Prozentpunktdifferenz (r= -,21, p<,01). Je mehr Namenslisten kandidieren, desto mehr verliert die SPÖ.

 

Regression

Die Kennwerte für das beste Modell des SPÖ-Gesamtergebnisses sind R2 = 0,707 und R2korr = 0,684, das bedeutet, es liegt eine große Effektstärke vor.

Folgende Variablen sind im Modell enthalten:

Variable b Sig.
Konstante 43,626 ,011
Kandidatur 2010 und 2015 11,148 ,057
Fusionsbedingte Kandidatur 9,612 ,124
Wahlbeteiligung ,145 ,264
Veränderung Wahlbeteiligung (Ppd) -,523 ,012
Gesundheitsversorgung = Ja -1,734 ,270
Schließung von Bezirksgerichten = Ja -2,539 ,130
Arbeitslosenrate -5,417 ,001
Veränderung Arbeitslosenrate (Ppd) 13,055 ,001
Veränderung Arbeitslosenrate in Kategorien = Zunahme 8,606 ,071
Veränderung Arbeitslosenrate in Kategorien = Abnahme 22,646 ,004
Arbeitslosenrate im Vergleich zum Landesschnitt = Unterdurchschnittlich -3,161 ,235
Flüchtlinge -1,977 ,024
Existenz von Flüchtlingen = Nein -3,173 ,043
Migrantenanteil ,556 ,066
Kandidierende Parteien_2015 -2,733 ,003
Veränderung kandidierende Parteien 1,420 ,021
Renitenzfaktor1 -,057 ,250
Kandidaturen von Namenlisten = Ja -2,767 ,110
Mehrheitsverhältnis 2010 = SP_AM 31,366 ,000
Mehrheitsverhältnis 2010=SP_RM 22,425 ,000
Mehrheitsverhältnis 2010=VP_RM 11,095 ,000

Tab 15: Modell SPÖ-Gesamtergebnis

 

Die Kennwerte für das beste Modell der SPÖ-Prozentpunktdifferenzen sind R2 = 0,155 und R2korr = 0,117, das bedeutet, es liegt eine kleine Effektstärke vor.

Folgende Variablen sind in Modell enthalten:

Variable b Sig.
Konstante -8,138 ,425
Wahlbeteiligung ,236 ,012
Wahlbeteiligung (Ppd) -,412 ,059
Wahlbeteiligung in Kategorien = Zunahme 1,986 ,270
Arbeitslosenrate -3,016 ,006
Veränderung Arbeitslosenrate (Ppd) 8,590 ,008
Veränderung Arbeitslosenrate in Kategorien = Zunahme 5,705 ,068
Veränderung Arbeitslosenrate in Kategorien = Abnahme 12,816 ,043
Migrantenanteil ,352 ,104
Veränderung kandidierende Parteien -,820 ,094
Renitenzfaktor1 -,063 ,120
Kandidaturen von Namenlisten = Ja -3,025 ,010
Mehrheitsverhältnis 2010 = SP_AM -2,935 ,020

Tab 16: Modell SPÖ-Prozentpunktdifferenzen

 

(…)

 

Zusammenfassung

Von insgesamt 341 durchgeführten statistischen Berechnungen wiesen 77,4 Prozent keine, 10,3 Prozent signifikante und 12,3 Prozent hoch signifikant Korrelationen bzw. Mittelwertdifferenzen auf. Von den (hoch) signifikanten Korrelationen bzw. Mittelwertunterschieden entfielen 47 (= 13,8% bzw. 61,8%) auf die Gesamtergebnisse und 29 (= 8,5% bzw. 38,2%) auf die Prozentpunktdifferenzen.

Die folgende Tabelle ediert die jeweiligen Signifikanzen für die insgesamt 27 gerechneten Variablen:

ns s hs Summe s+hs
Kandidaturstatus 44,4% 22,2% 33,3% 55,5%
Wahlberechtigte 53,8% 15,4% 30,8% 46,2%
Wahlbeteiligung 61,5% 7,7% 30,8% 38,5%
Veränderung Wahlbeteiligung  (Ppd) 69,2% 15,4% 15,4% 30,8%
Veränderung Wahlbeteiligung in Kategorien 69,2% 15,4% 15,4% 30,8%
Gemeindefusionsstatus 76,9% 0,0% 23,1% 23,1%
Bezirksfusionsstatus 84,6% 15,4% 0,0% 15,4%
Schulschließung 84,6% 15,4% 0,0% 15,4%
Polizeipostenschließung 100,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Gesundheitsversorgung 100,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Postamtsschließung 100,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Schließung von Bezirksgerichten 61,5% 15,4% 23,1% 38,5%
Arbeitslosenrate 84,6% 15,4% 0,0% 15,4%
Veränderung Arbeitslosenrate (Ppd) 81,8% 18,2% 0,0% 18,2%
Veränderung Arbeitslosenrate in Kategorien 100,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Arbeitslosenrate im Vergleich zum LS 100,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Flüchtlinge in Prozent 100,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Existenz von Flüchtlingen 76,9% 15,4% 7,7% 23,1%
Migrantenanteil 84,6% 0,0% 15,4% 15,4%
Anzahl kandidierende Parteien 61,5% 0,0% 38,5% 38,5%
Veränderung kandidierende Parteien 61,5% 15,4% 23,1% 38,5%
Renitenzfaktor1 84,6% 7,7% 7,7% 15,4%
Renitenzfaktor2 84,6% 15,4% 0,0% 15,4%
Kandidaturen von Namenslisten in Kategorien 36,4% 27,3% 36,4% 63,6%
Anzahl der Namenslisten 61,5% 15,4% 23,1% 38,5%
Gemeindefusionsfaktor 100,0% 0,0% 0,0% 0,0%
Bezirksfusionsfaktor 69,2% 7,7% 23,1% 30,8%

Tab 36: Signifikanzen der einzelnen Variablen

 

Das Höchstmaß an (Hoch-)Signifikanzen ist für die Variable Kandidaturstatus festzuhalten. Bei insgesamt fünf Variablen (= 18,5%) existieren keine (hoch) signifikant Korrelationen bzw. Mittelwertunterschiede.

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die Prozentanteile der (Hoch-)Signifikanzen an den für die einzelnen Parteien jeweils durchgeführten Berechnungen:

Berechnungen ns s hs s+hs
ÖVP 52 32 7 13 20 38,5%
FPÖ 54 40 6 8 14 25,9%
„Grüne“ 54 41 6 7 13 24,1%
SPÖ 54 41 3 10 13 24,1%
Nlen 51 42 6 3 9 17,6%
KPÖ 54 44 4 2 6 11,1%
NEOS 26 25 1 0 1 3,8%

Tab 37: Prozentanteile der (Hoch-)Signifikanzen

 

Die abschließende Tabelle ediert die Effektstärken des jeweiligen Regressionsmodells, sofern Berechnungen durchgeführt wurden:

SPÖ ÖVP FPÖ „Grüne“ Namenslisten
Ge Ppd Ge Ppd Ge Ppd Ge Ppd Ge
Kleine Effektstärke X
Mittlere Effektstärke X X
Große Effektstärke X X X X X X

Tab 38: Effektstärken der Regressionsmodelle

 

 

Morgen:

Themen, Motive und Wahlverhalten bei der Landtagswahl 2015

Von Martina Zandonella und Flooh Perlot

_____

[1] Die jeweiligen Ergebnisse wurden auf der passwortgeschützten Website www.sterz.stmk.gv.at abgerufen und entsprechend weiter verarbeitet.

An dieser Stelle sei den damit befassten Abteilungen des Amtes der Steiermärkischen Landesregierung gedankt.

[2] Vgl. Koller, Hubert: Nach den Wahlen 2015. Wie sich die Reformen auf die Steirischen Wahlen 2015 ausgewirkt haben. Graz 2016 (= Masterthesis).

[3] Vgl. Bachner, Michael: Machtlos gegen Anti-Asyl-Wahlkampf. In: Kurier vom 1. Juni 2016. Brandstätter, Helmut: Es ging um Emotion, nicht um Reformen. In: Kurier vom 1. Juni 2015. cs: Bundesthemen gaben den Freiheitlichen Auftrieb. In: Der Standard vom 1. Juni 2016. Götz, Thomas: Wie Wien zum Sieg der FPÖ beitrug. In: Kleine Zeitung vom 2. Juni 2016. Kittner, Daniela: Für Rot-Schwarz „läutet Endzeit“. In: Kurier vom 1. Juni 2015. Pándi, Claus: Wenn dann alles anders wird. In: Kronen Zeitung vom 1. Juni 2016. Patterer, Hubert: Viel Steirisches war nicht in dieser Wahl. In: Kleine Zeitung vom 1. Juni 2015. Völker, Michael: Koalitionäre Handlanger der FPÖ. In: Der Standard vom 2. Juni 2015.

[4] Die Namenslisten werden trotz ihrer Heterogenität als eine Partei gerechnet.

[5] Im Text werden lediglich (Hoch-)Signifikanzen ausinterpretiert.

Signifikant = p<,05; hoch signifikant = p<,01.

[6] Als Interpretationswerte werden R2, welches die jeweilige Varianz erklärt, sowie R2korr, welches erklärt, welche Variablen für das Modell tatsächlich sinnvoll sind, herangezogen.

b ist der Regressionskoeffizient, der anzeigt, um wieviel Prozentpunkte das geschätzte Ergebnis steigt, wenn die Variable um 1 erhöht wird beziehungsweise das Ereignis (bei Dummy Variablen) eintritt. Nach Cohen gelten folgende Werte, um eine Aussage über die Stärke des Effekts zu machen:

R2 = 0,0196 = kleine Effektstärke, R2 = 0,1300 = mittlere Effektstärke und R2 = 0,2600 = große Effektstärke.

Vgl. z. B. NN: Einfache lineare Regression. Im Internet: www.methodenberatung.uzh.ch/datenanalyse/zusammenhaenge/erreg.html#37 (eingesehen am 10. Jänner 2016).

In die Regressionsmodelle fließen zudem die Mehrheitsverhältnisse aus den Gemeinderatswahlen 2010 ein.

Da KPÖ und NEOS in zu wenigen Gemeinden kandidierten, werden für sie keine Regressionen gerechnet.

[7] Prozentpunktdifferenzen werden für Neukandidaturen nicht gerechnet.

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