Zur Spezifizierung von Risiko und Unsicherheit in räumlichen Modellen
Beiträge zur räumlichen Theorie des Wählens gehen zumeist von idealisierten Bedingungen aus: Wähler sind vollständig informiert und entscheiden sich strikt rational, Parteien beziehen klare und eindeutig identifizierbare Positionen im politischen Wettbewerbsraum, Wählereinstellungen zum Umgang mit R...| Link(s) zu Dokument(en): | IHS Publikation |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Book Contribution PeerReviewed |
| Veröffentlicht: |
Springer: VS
2019
|
| Zusammenfassung: | Beiträge zur räumlichen Theorie des Wählens gehen zumeist von idealisierten Bedingungen aus: Wähler sind vollständig informiert und entscheiden sich strikt rational, Parteien beziehen klare und eindeutig identifizierbare Positionen im politischen Wettbewerbsraum, Wählereinstellungen zum Umgang mit Risiko und Unsicherheit sind à priori in theoretischen und statistischen Modellen fixiert. Dieser Beitrag hinterfragt diese Grundannahmen der „Neo-Downsianischen“ Modelltradition. Er bestimmt empirisch, wie Wähler räumliche Distanzen in Nutzenfunktionen übersetzen und wie sie dabei mit Risiko und Unsicherheit umgehen. Ein wesentlicher Aspekt betrifft dabei die Angemessenheit von konkaven oder konvexen Nutzenfunktionen, also die Frage, ob theoretische und/ oder statistische Modelle Verlustfunktionen mit quadratischen oder mit linearen Metriken spezifizieren sollten. Die empirische Analyse verwendet das umfangreiche Datenmaterial des Wahlforschungsprojekts „The Comparative Study of Electoral Systems“ (CSES). Vergleichende Analysen des Wahlverhaltens zeigen dabei eindeutig, dass Wähler über neunzig heterogene Wahlkontexte hinweg wesentlich weniger risikoavers sind als von der großen Mehrheit theoretischer und empirischer Beiträge unterstellt wird. Stattdessen zeigen dieser Beitrag, dass moderne Wähler sich im Wesentlichen risikoneutral verhalten. |
|---|