Von Erik Wenker
Dem Beitrag liegt die Bachelorarbeit des Autors zugrunde, die am Lehrstuhl für Empirische Politikwissenschaft von Dr. Sabrina Mayer und Prof. Dr. Achim Goerres betreut wurde.
Während Migranten medial, politisch und wissenschaftlich zunehmend als relevante Wählergruppe wahrgenommen werden und auf dem politischen Parkett ankommen, um beispielsweise als Parteivorsitzende zu amtieren (Street 2014: 375), sind sie in Deutschland und Europa gleichzeitig parlamentarisch unterrepräsentiert (Bird/Saalfeld/Wüst 2011; Bloemraad/Schönwälder 2013).
Um diese Benachteiligung von Migranten zu erklären, lässt sich neben der Angebotsseite der Parteien – in diesen identifiziert Street etwa Hürden für Angehörige von Minderheiten – auch die Nachfrageseite der Wähler betrachten (Street 2014: 375). Wird ein Kandidat mit Migrationshintergrund von den Wählern ethnisch belohnt oder leidet er im Gegenteil unter einer ethnischen Bestrafung? Neigen Wähler dazu, Kandidaten positiver zu evaluieren, wenn sie mit diesen die gleiche ethnische Herkunft teilen, bzw. wenn sie wie diese einen bzw. keinen Migrationshintergrund haben? Oder sind weitere Kandidateneigenschaften, etwa die von einem Kandidaten vertretenen politischen Positionen, wichtiger für die Beurteilung des selbigen?
Wie wirkt also die ethnische Herkunft von politischen Kandidaten auf die Kandidatenevaluation der Wähler?
Eine Antwort auf diese Frage könnte die von Tajfel und Turner (1979) sowie Tajfel (1982b) entwickelte Theorie der sozialen Identität (SIT) geben, die folgende Kernargumentation enthält: Individuen bedürfen einer positiven Bewertung ihrer selbst (Tajfel 1982a: 101). Damit das Individuum ein positives Selbstkonzept erreichen kann, nimmt es unter anderem für sich günstige Vergleiche zwischen den Eigengruppen (beispielsweise der ethnischen Gruppe, der es angehört) und Fremdgruppen vor. Diese Unterscheidung zwischen Eigen- und Fremdgruppen und somit auch das Wissen um die Gruppenmitgliedschaften und die Behaftung dieser mit einem Wert, bilden einen Teil des individuellen Selbstkonzepts, der soziale Identität genannt wird (Tajfel 1982a: 102). Da die Individuen im Rahmen ihrer sozialen Vergleiche eines positiven Vergleichsergebnisses bedürfen, werden Gruppenmitglieder ihrer eigenen Gruppen im Vergleich zu anderen Gruppen positiv wahrgenommen (Phenice/Griffore 2000: 29ff.), die Ingroups also gegenüber den Outgroups bevorzugt.
Auf der Grundlage der SIT kann somit angenommen werden, dass Wähler ihre Wahlentscheidung nicht policy-, sondern identitätsbasiert treffen. Im Hinblick auf die formulierte Forschungsfrage richtet sich der Fokus dabei auf die ethnische Identität der Wähler, wobei der Zusammenhang mit der ethnischen Identifikation der Wähler und der Kandidatenevaluation untersucht wird. Wenn Wähler ein Mitglied ihrer Ingroup wählen, wird also nicht die Perspektive der Policies eingenommen. Vielmehr bietet die Bevorzugung der Ingroup in Wahlen dem individuellen Wähler im Rahmen seiner sozialen Identität die Möglichkeit, eine positive Selbstbewertung zu erzielen. Gemäß den Implikationen der SIT wird also von der Erwartung ausgegangen, dass etwa Menschen mit deutscher Herkunft Kandidaten mit deutscher Herkunft positiver beurteilen als Kandidaten mit einer anderen ethnischen Herkunft. Die SIT eignet sich somit dazu, das sogenannte koethnische Wählen zu erklären (Sigelman/Sigelman 1982).
Allerdings ist zu beachten, dass die ethnische Identität der einzelnen Individuen einer ethnischen Gruppe nicht gleichermaßen hoch sein muss. Weil die SIT koethnisches Wählen als Folge der Bevorzugung der Eigengruppe erklärt, ist zu erwarten, dass „ethnic minority citizens with a stronger ethnic identity should be less likely to vote for an ethnic minority candidate, and that those with a weakest ethnic identity should not be more likely to support the minority candidate“ (Murakami 2014: 24). Somit ist also auch der Grad der ethnischen Identifikation zu berücksichtigen.
Im Rahmen der folgenden Untersuchung reicht es analytisch und argumentativ aus, nicht zwischen verschiedenen ethnischen Gruppen zu unterscheiden, sondern Menschen mit und ohne Migrationshintergrund als soziale Gruppen aufzufassen. Schließlich teilen Migranten etwa mit Blick auf ihre Migrationserfahrung ein gemeinsames Schicksal, wenn die Immigrationsgeschichte auch je spezifisch ausgestaltet ist. Den verschiedenen Migrantengruppen ist zudem gemeinsam, dass sie der ethnischen Majorität der Menschen mit einer deutschen Herkunft gegenüberstehen.
Folgende Hypothesen, die auf der Grundlage von Daten einer Befragung überprüft werden sollen, können letztlich aus der SIT abgeleitet werden:
H1: Befragte ohne Migrationshintergrund bzw. mit deutscher Herkunft, die sich stärker mit ihrer ethnischen Herkunft identifizieren, bewerten Kandidaten ohne Migrationshintergrund bzw. mit deutscher Herkunft durchschnittlich positiver als Kandidaten mit Migrationshintergrund bzw. mit nicht-deutscher Herkunft.
H2: Befragte mit Migrationshintergrund bzw. mit einer nicht-deutschen ethnischen Herkunft, die sich stärker mit ihrer ethnischen Herkunft identifizieren, bewerten Kandidaten mit Migrationshintergrund bzw. mit einer nicht-deutschen Herkunft durchschnittlich positiver als Kandidaten ohne Migrationshintergrund bzw. mit deutscher Herkunft.
Zur Überprüfung dieser Hypothesen eignet sich besonders die Methode der Vignettenanalyse, da sie die Komplexität der Eigenschaften von Kandidaten gut auffangen kann. Dabei werden den Befragten im Rahmen einer Umfrage kurze Personen- oder Situationsbeschreibungen, die als Vignetten bezeichnet werden, präsentiert. Im Fall der vorliegenden Untersuchung handelt es sich um fiktive Kandidatenbeschreibungen.
Innerhalb dieser Vignetten werden verschiedene Merkmale, die sogenannten Vignettendimensionen (in diesem Fall verschiedene Kandidateneigenschaften), in ihren Ausprägungen variiert. Den Befragten wird dann beispielsweise eine Vignette wie in Abbildung 1 gezeigt. Die Kandidatenbewertung wird mittels der Frage gemessen, für wie wahrscheinlich es der Befragte hält, dass er den jeweiligen Kandidaten wählen würde.
Abbildung 1: Beispielvignette
Im September 2017 bewirbt sich Frau Worobjowa für den Bundestag. Sie sitzt seit zehn Jahren im Landtag und möchte sich im Bundestag für eine Erhöhung der Zahlungen an Langzeitarbeitslose einsetzen.Die Kandidatin spricht sich außerdem gegen eine Obergrenze für Flüchtlinge aus, ist muslimisch und lebt seit der Geburt in Deutschland. Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie diese Kandidatin wählen würden?
Bitte antworten Sie auf einer Skala zwischen ‚0‘ „sehr unwahrscheinlich“ und ‚10‘ „sehr wahrscheinlich“. „sehr unwahrscheinlich“ 0 ☐☐☐☐☐☐☐☐☐☐ 10 „sehr wahrscheinlich“ |
Das Vignettenexperiment wurde als Online-Umfrageexperiment mit nach Datenbereinigung 279 Interviews durchgeführt, wobei hinzuzufügen ist, dass der Umfrage keine repräsentative Stichprobe zugrunde liegt, die Studie daher also zunächst eher explorativen Charakter hat.
Die Ergebnisse der Auswertung werden im Folgenden ausschnittartig und mit Blick auf die oben formulierten Hypothesen vorgestellt.
In einem ersten Schritt wurde eine OLS-Regression mit clusterrobusten Standardfehlern durchgeführt, welche nur die Vignettendimensionen als unabhängige Variablen einbezieht (Modell 1). In den weiteren Modellen wurden auch die Befragtenmerkmale des Alters (Modell 2), der Bildung (Modell 3) und der Links-Rechts-Einstufung (Modell 4) als Kontrollvariablen hinzugefügt.
Wie sehen nun also die Effekte der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable der Kandidatenevaluation aus? Entsprechend den Hypothesen werden die Ergebnisse für die Gruppen der Menschen ohne und mit Migrationshintergrund getrennt analysiert. Zunächst zur Gruppe der Menschen ohne Migrationshintergrund (Tabelle 1).
Tabelle 1: Vergleich verschiedener Regressionsmodelle der Kandidatenevaluation für Befragte ohne Migrationshintergrund (OLS-Regression mit clusterrobusten Standardfehlern)
Kandidatenevaluation | |||||
Modell 1 | Modell 2 | Modell 3 | Modell 4 | Modell 5 | |
Vig.: Geschlecht: männlich | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,05 |
(0,01) | (0,01) | (0,01) | (0,01) | (0,12) | |
Vig.: Ethnische Herkunft: deutsch | 0,01 | 0,01 | 0,01 | 0,01 | -0,64* |
(0,01) | (0,01) | (0,01) | (0,01) | (0,28) | |
Vig.: Landtagserfahrung: zehn Jahre | 0,04** | 0,03** | 0,03** | 0,03** | 0,37** |
(0,01) | (0,01) | (0,01) | (0,01) | (0,14) | |
Vig.: Sozioökonomische Policy: für Erhöhung | -0,01 | -0,01 | -0,01 | -0,01 | -0,13 |
(0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,18) | |
Vig.: Migrationsspez. Policy: für Obergrenze | -0,20*** | -0,20*** | -0,20*** | -0,20*** | -2,20*** |
(0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,22) | |
Vig.: Religion: muslimisch | -0,02* | -0,02* | -0,03* | -0,02* | -0,26 |
(0,01) | (0,01) | (0,01) | (0,01) | (0,13) | |
Vig.: Aufenthalt in Deutschland: seit zwanzig Jahren | 0,01 | 0,01 | 0,01 | 0,01 | 0,10 |
(0,01) | (0,01) | (0,01) | (0,01) | (0,12) | |
Resp.: Alter | -0,16 | -0,22* | -0,20* | -0,03* | |
(0,10) | (0,10) | (0,10) | (0,01) | ||
Resp.: Bildung | -0,14 | -0,13 | -0,23 | ||
(0,09) | (0,08) | (0,16) | |||
Resp.: Links-Rechts-Einstufung | 0,08 | 0,09 | |||
(0,05) | (0,06) | ||||
Resp.: Identifikation mit Deutschland | |||||
2. kaum | 0,12 | ||||
(0,77) | |||||
3. mittelmäßig | 0,50 | ||||
(0,69) | |||||
4. stark | 0,23 | ||||
(0,70) | |||||
5. sehr stark | 0,19 | ||||
(0,76) | |||||
Interaktionseffekt |
Resp.: Identifikation mit Deutschland x vig.: Ethnische Herkunft: deutsch 2. kaum x deutsch 0,77 (0,51)3. mittelmäßig x deutsch 0,83* (0,34)4. stark x deutsch 0,65 (0,34)5. sehr stark x deutsch 1,06** (0,40)Konstante0,54***0,60***0,73***0,69***9,23*** (0,02)(0,03)(0,08)(0,09)(1,31)N (Vignetten)19541909190919091902R20,1450,1530,1550,1580,163Adj. R20,1420,1500,1510,1540,155
***: p < 0,001, **: p < 0,01, *: p < 0,05; Variablen in Modell 1-4 standardisiert.
Mit Blick auf die Annahmen der SIT ist vor allem bemerkenswert, dass die Policy-Positionierung des Kandidaten einen stärkeren Effekt als die ethnische Herkunft hat. Offenbar beeinflusste die Policy die Bewertung der Befragten also stärker als die Kandidatenherkunft. Hier kommt die Idee einer Überstrahlung der Kandidateneigenschaften durch Policy-Positionen zum Ausdruck (etwa Sigelman et al.: 1995). Allerdings muss hinzugefügt werden, dass der Effekt der sozioökonomischen Policy sehr gering ist.
Um Hypothese 1 zu testen, wurde in Modell 5 eine Erweiterung um das Befragtenmerkmal der Identifikation mit Deutschland und den Interaktionseffekt zwischen letzterer und der deutschen Herkunft der Kandidaten vorgenommen.
Hinsichtlich der ersten Hypothese, die auf die Gruppe der Menschen deutscher Herkunft zielt, lag teilweise empirische Evidenz vor. Befragte ohne Migrationshintergrund, die eine sehr starke Identifikation mit Deutschland aufwiesen, bewerteten koethnische Kandidaten durchschnittlich positiver als Kandidaten mit Migrationshintergrund. Da der Effekt bei den sich stark mit Deutschland identifizierenden Befragten nicht signifikant ist, sind die Ergebnisse zunächst nicht hinreichend deutlich. Allerdings liegt bei mittelmäßiger Identifikation ein signifikanter Effekt vor, der eine positive Richtung aufweist. Offenbar besteht jedoch kein linearer Zusammenhang. Zumindest sind die Ergebnisse für Menschen deutscher Herkunft, die sich stark, mittelmäßig oder kaum mit Deutschland identifizieren, nicht eindeutig genug.
Die weitere Analyse konzentriert sich auf die Ergebnisse der Regressionen für die Subgruppe der Menschen mit Migrationshintergrund (Tabelle 2). Ziel ist die Überprüfung von Hypothese 2.
Tabelle 2: Vergleich verschiedener Regressionsmodelle der Kandidatenevaluation für Befragte mit Migrationshintergrund (OLS-Regression mit clusterrobusten Standardfehlern)
Kandidatenevaluation | |||||
Modell 1 | Modell 2 | Modell 3 | Modell 4 | Modell 5 | |
Vig.: Geschlecht: männlich | 0,01 | 0,02 | 0,02 | 0,02 | 0,18 |
(0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,23) | |
Vig.: Ethnische Herkunft: deutsch | 0,00 | 0,02 | 0,02 | 0,02 | -0,14 |
(0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,54) | |
Vig.: Landtagserfahrung: zehn Jahre | -0,01 | -0,04 | -0,03 | -0,02 | -0,26 |
(0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,21) | |
Vig.: Sozioökonomische Policy: für Erhöhung | 0,02 | 0,04 | 0,04 | 0,04 | 0,47 |
(0,02) | (0,03) | (0,03) | (0,03) | (0,36) | |
Vig.: Migrationsspez. Policy: für Obergrenze | -0,10** | -0,12** | -0,12** | -0,12** | -1,39** |
(0,03) | (0,04) | (0,04) | (0,04) | (0,42) | |
Vig.: Religion: muslimisch | 0,00 | 0,01 | 0,01 | 0,01 | 0,06 |
(0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,17) | |
Vig.: Aufenthalt in Deutschland: seit zwanzig Jahren | 0,00 | -0,02 | -0,02 | -0,02 | -0,19 |
(0,01) | (0,02) | (0,02) | (0,02) | (0,20) | |
Resp.: Alter | -0,41** | -0,58*** | -0,62** | -0,07* | |
(0,14) | (0,16) | (0,18) | (0,03) | ||
Resp.: Bildung | -0,59 | -0,61 | -0,81 | ||
(0,31) | (0,36) | (0,62) | |||
Resp.: Links-Rechts-Einstufung | 0,10 | 0,11 | |||
(0,10) | (0,12) | ||||
Resp.: Identifikation mit dem Herkunftsland | |||||
2. kaum | 0,86 | ||||
(0,59) | |||||
3. mittelmäßig | 0,64 | ||||
(0,61) | |||||
4. stark | -0,11 | ||||
(0,62) | |||||
5. sehr stark | 0,17 | ||||
(0,75) | |||||
Interaktionseffekt |
Resp.: Identifikation mit dem Herkunftsland x vig.: Ethnische Herkunft: deutsch 2. kaum x deutsch 0,22 (0,99)3. mittelmäßig x deutsch 0,40 (0,65)4. stark x deutsch -0,41 (0,68)5. sehr stark x deutsch 0,91 (0,70)Konstante0,50***0,65***1,19***1,17***11,83** (0,03)(0,05)(0,27)(0,32)(3,79)N (Vignetten)983632620620608R20,0410,0950,1050,1100,141Adj. R20,0340,0830,0920,0950,115
***: p < 0,001, **: p < 0,01, *: p < 0,05; Variablen in Modell 1-4 standardisiert.
Mit Blick auf Hypothese 2 wurden in Modell 5 die Identifikation mit dem Herkunftsland sowie der Interaktionseffekt zwischen dieser und der deutschen Herkunft der Kandidaten integriert.
Hinsichtlich des Interaktionseffekts liegen keine signifikanten Effekte vor. Zwar evaluieren die Migranten, die sich stark mit ihrem Herkunftsland identifizieren, Kandidaten ohne Migrationshintergrund durchschnittlich negativer, diskriminieren mithin also die Fremdgruppe. Migranten, die sich sehr stark mit ihrem Herkunftsland identifizieren, bewerten Kandidaten deutscher Herkunft hingegen im Schnitt positiver. Hypothese 2 findet somit keine vorläufige Bestätigung. Die Ergebnisse widersprechen insgesamt betrachtet den Annahmen der SIT, zumal die Effekte schlicht nicht signifikant sind.
Diese Ergebnisse sind sicherlich vor dem Hintergrund zu interpretieren, dass das Sample vor allem aus Migranten jüngeren Alters bestand, mithin also aus Migranten der zweiten oder dritten Generation. Einen Erklärungshinweis gibt die assimilation theory, auf die Wolfinger (1965) rekurriert und so ethnisches Wählen mit einem Zeitfaktor verknüpft. Somit steigt die Identifikation mit der ethnischen Majorität vor dem Hintergrund einer zunehmenden Ausdifferenzierung der politischen Interessen von Migranten und Auflösung einer vorher womöglich existenten Homogenität. Es ist also davon auszugehen, dass bei den jüngeren Migranten im Rahmen der Assimilation bereits eine stärkere Identifikation mit Deutschland und somit gemäß der theoretischen Ausarbeitung auch mit deutschen Kandidaten vorliegt.
Zudem zeigte die univariate Analyse, dass ein wesentlicher Teil der Befragten den Hintergrund der Russischen Föderation bzw. Ehemaligen Sowjetunion aufwies. In ihrem Selbstverständnis stellen diese vermutlich die ethnische Gemeinsamkeit mit Deutschen in den Vordergrund und identifizieren sich somit (auch) als Deutsche. Schließlich wurden ca. 26 Prozent der Befragten mit Migrationshintergrund als Aussiedler identifiziert.
Nicht zu vergessen ist darüber hinaus, dass die Zahl der Migranten im Sample recht gering ist, was die statistische Kraft der Ergebnisse infrage stellt.
Die geringe Erklärungskraft der Modelle verweist einerseits darauf, dass weitere Befragten- und Vignettenmerkmale in künftige Analysen einbezogen werden sollten, und stellt andererseits die Bedeutung der ethnischen Herkunft als Kandidateneigenschaft infrage. Sind etwa die Policy-Positionen entscheidender für die Kandidatenevaluation?
Weitere Untersuchungen könnten zur Präzisierung der Effekte zudem eine repräsentative Befragtenauswahl vornehmen und das N des Samples erhöhen. Außerdem sollte eine größere Varianz der Befragten erreicht werden, indem zum Beispiel mehr ältere Teilnehmer rekrutiert werden.
Referenzen
Bird, Karen/Saalfeld, Thomas/Wüst, Andreas M. (2011): The Political Representation of Immigrants and Minorities. Voters, Parties and Parliaments in Liberal Democracies. London, New York: Routledge.
Bloemraad, Irene/Schönwälder, Karen (2013): Immigrant and Ethnic Minority Representation in Europe: Conceptual Challenges and Theoretical Approaches. In: West European Politics, 36 (3): 564-579.
Murakami (2014): Candidates‘ Ethnic Background and Voter Choice in Elections (Diss.). Vancouver: The University of British Columbia.
Phenice, Lillian A./Griffore, Robert J. (2000): Social Identity of Ethnic Minority Families. An Ecological Approach for the New Millennium. In: Michigan Family Review, 5 (1): 167-171.
Sigelman, Lee/Sigelman, Carol K. (1982): Sexism, Racism, and Ageism in Voting Behavior. An Experimental Analysis. In: Social Psychology Quarterly, 45 (4): 263-269.
Sigelman, Carol K./Sigelman, Lee/Walkosz, Barbara J./Nitz, Michael (1995): Black Candidates, White Voters. Understanding Racial Bias in Political Perceptions. In: American Journal of Political Science, 39 (1): 243-265.
Street, A. (2014): Representation Despite Discrimination. Minority Candidates in Germany. In: Political Research Quarterly, 67 (2): 374-385.
Tajfel, Henri (1982a): Gruppenkonflikt und Vorurteil. Entstehung und Funktion sozialer Stereotypen. Stuttgart: Huber.
Tajfel, Henri (1982b): Social Psychology of Intergroup Relations. In: Annual Review of Psychology, 33 (1): 1-39.
Tajfel, Henry/Turner, John (1979): An Integrative Theory of Intergroup Conflict. In: Austin, William G./Worchel, Stephen (Hrsg.) (1979): The Social Psychology of Intergroup Relations. Monterey, Calif: Brooks/Cole Pub. Co: 33-47.
Wolfinger, Raymond E. (1965): The Development and Persistence of Ethnic Voting. In: The American Political Science Review, 59 (4): 896-908.