Räumliche Modelle der Parteienbewertung: Theorie und empirische Überprüfung von Richtungs- und Distanzmodellen unter Anwendung des Rank Ordered Logit

Herrmann, Michael

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URL:	https://madoc.bib.uni-mannheim.de/1270
URN:	urn:nbn:de:bsz:180-madoc-12709
Dokumenttyp:	Abschlussarbeit , Diplom
Erscheinungsjahr:	2005
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	None
Ort der Veröffentlichung:	Mannheim
Hochschule:	Universität Mannheim
Gutachter:	Pappi, Franz Urban
Datum der mündl. Prüfung:	Mai 2005
Sprache der Veröffentlichung:	Deutsch
Einrichtung:	Fakultät für Sozialwissenschaften > Sonstige - Fakultät für Sozialwissenschaften
MADOC-Schriftenreihe:	Fakultät für Sozialwissenschaften (bis 2010) > Mannheimer Sozialwissenschaftliche Abschlussarbeiten (bis 2010)
Fachgebiet:	300 Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie
Fachklassifikation:	THES_SOZ: Wahlforschung Wahlverhalten empirische Sozialforschung ,
Normierte Schlagwörter (SWD):	Wahlforschung , Wahlverhalten , Mathematisches Modell , Statistische Analyse
Freie Schlagwörter (Deutsch):	Räumliche Modelle , Distanzmodell , Richtungsmodell
Freie Schlagwörter (Englisch):	Spatial Models , Proximity Model , Directional Model
Abstract:	Räumliche Modelle beschreiben Wählerpräferenzen als Funktion der Standpunkte von Parteien in politischen Sachfragen (d.h. ihrer Positionen im politischen Raum). Die beiden prominentesten Modelle in der empirischen Forschung zu Wählerverhalten sind das klassische Distanzmodell und sein Herausforderer, das Richtungsmodell von Rabinowitz und Macdonald. Im Rahmen des Distanzmodells wird angenommen, dass Wähler eingipflige Präferenzen über Punkte im politischen Raum besitzen. Das Richtungsmodell geht dagegen von einem Vektorraum aus, d.h. einem Raum in dem der Nullpunkt nicht beliebig ist, sondern einen bedeutsamen Referenzpunkt für den Wähler bei der Verortung von Parteien darstellt. Weiterhin geht das Richtungsmodell davon aus, dass Wähler monotone Nutzenfunktionen (Präferenzen) über den Policy-Raum besitzen. Die Einführung des Richtungsmodells führte in der Literatur zu einer teilweise heftigen Debatte darüber, welches Modell die „richtige“ Erklärung von Wählerpräferenzen bzw. der Wahlentscheidung bietet. Im Kern dreht sich die Debatte hauptsächlich um methodische Fragen, wie die Erklärung von Wählerpräferenzen vs. Zustimmung (Support) einzelner Parteien, die Verwendung wahrgenommener vs. mittlerer Parteipositionen sowie die Annahme interpersonaler vs. intrapersonaler Nutzenvergleiche. Zur Behebung der Unzulänglichkeiten der bisherigen Ansätze schlage ich die Verwendung des Rank Ordered Logit (bzw. Exploded Logit) Verfahrens vor. Anhand von Daten zweier deutscher Wahlstudien teste ich die Güte beider Modelle in der Vorhersage von Parteipräferenzen, unter Kontrolle von Parteineigung. Meine Ergebnisse zeigen, dass das Distanzmodell sowohl in einzelnen als auch simultanen Modelltests besser abschneidet als das Richtungsmodell von Rabinowitz und Macdonald. Darüber hinaus teste ich ein drittes Modell, das davon ausgeht, dass Wähler eingipflige Präferenzen über einen Raum politischer Richtungen (d.h. einen Vektorraum) besitzen. Dieses Modell, welches erstmals von Matthews und später auch von Merrill und Grofman vorgeschlagen wurde, ist in der empirischen Forschung bisher kaum zur Anwendung gekommen. Mit seiner Hilfe lassen sich empirisch die Eigenschaften von Präferenzen (eingipflig vs. monoton) von Eigenschaften des politischen Raumes (Punkteraum vs. Vektorraum) trennen. Es zeigt sich, dass das Matthews-Richtungsmodell etwas besser abschneidet als das Richtungsmodell von Rabinowitz und Macdonald, aber nicht besser als das klassische Distanzmodell. In einem simultanen Test aller drei Modelle ist das Richtungsmodell von Rabinowitz und Macdonald das einzige, das keinen signifikanten Beitrag zur Erklärung von Parteipräferenzen mehr liefert. Die Ergebnisse interpretiere ich als deutlichen Beleg dafür, dass Wählerpräferenzen eingipflig sind, d.h. der Prozess der Präferenzbildung folgt dem Prinzip der Nähe im politischen Raum. Darüber hinaus deutet die Robustheit des Matthews-Modells gegenüber dem Distanzmodell darauf hin, dass eine angemessene Konzeption des politischen Raumes (und damit ein angemessenes Konzept räumlicher Nähe) auch Richtungselemente beinhalten muss. Anders ausgedrückt, scheint es als sei die Position des Ursprungs (bzw. Nullpunkts, Referenzpunkts) im politischen Raum nicht beliebig, wie es das klassische Distanzmodell unterstellt, sondern eine bedeutsame Größe in der Präferenzbildung des Wählers. Rabinowitz und Macdonald weisen also zu Recht auf den Richtungscharakter politischer Sachfragen hin. Ihre Idee monotoner Wählerpräferenzen gegenüber eingipfligen Nutzenfunktionen lässt sich jedoch nicht durch empirische Ergebnisse stützen.
Übersetzter Titel:	Spatial Models of Party Evaluation: An Empirical Test of Directional and Proximity Models Using Rank Orderd Logit (Englisch)
Übersetzung des Abstracts:	Spatial models describe voter preferences as a function of parties’ stands on multiple political issues (i.e. points in policy space). In research on voter behaviour, the two most prominent spatial models are the proximity model and its contestant, the directional model by Rabinowitz and Macdonald. In the proximity model voters are assumed to hold single-peaked policy preferences over points in policy space. Directional theory, on the other hand, conceives of the policy space as a vector space, i.e. a space in with the origin is non-arbitrary but actually serves a meaningful frame of reference for voters’ self-positioning and their perception of parties’ stands. Furthermore, in directional theory voter preferences are not assumed to be single-peaked but to follow a monotonic functional form. The introduction of the directional model kicked off a considerable debate in the literature as to which model yields the “correct” explanation of voter preferences and hence party choice. The debate boils down mainly to methodological considerations, such as the explanation of voter preferences vs. party support, the usage of perceived vs. mean party positions and the assumption of interpersonal vs. intrapersonal comparisons of utility. I suggest the application of rank ordered logit (a.k.a. exploded logit) as a means to solve the problems inherent in all these approaches. Using data from two German election studies I test the directional and proximity model in explaining voter’s party preferences, controlling for party identification. My results show the proximity model consistently outperforming the Rabinowitz and Macdonald directional model in single model tests as well as simultaneous tests. In addition, I test a third model that assumes voters hold single-peaked preferences over a directional policy space. This model, which was first suggested by Matthews and later by Merrill and Grofman, has only rarely been applied in empirical research. It actually provides an effective means for separating properties of the policy space (vector space vs. point space) from properties of preferences (single-peaked vs. monotonic). Empirically, the Matthews directional model performs slightly better than the Rabinowitz and Macdonald directional model but not better than the classic proximity model. Testing all three models simultaneously, the Rabinowitz and Macdonald directional model is the only one that fails to provide a significant explanation of party preferences. I interpret the results as strong evidence that voters hold single-peaked preferences, i.e. that preference formation is governed by proximity in policy space. In addition, the robustness of the Matthews-Model vis à vis the proximity model suggests that an adequate conception of the policy space (and hence an adequate concept of spatial proximity) has to incorporate directional elements as well. Stated differently, the location of the origin (i.e. zero point, reference point) of the policy space is not arbitrary, as traditional proximity theory suggests, but actually plays a role in voters’ preference formation. Rabinowitz and Macdonald were right in pointing out the directional nature of the policy space. Their notion of monotonic as opposed to single-peaked preference functions is, however, not supported by the empirical results. (Englisch)
Zusätzliche Informationen: