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Bürgerentscheid Waldschlößchenbrücke Dresden: Eine ex post Analyse des Abstimmungsverhaltens

Walther, Richard 04 July 2016 (has links)
Volksentscheide sind ein Instrument der direkten Demokratie. Durch sie erhält die Bevölkerung die Möglichkeit, sich an der politischen Willensbildung zu beteiligen und direkt über Sachthemen abzustimmen - so am 27. Februar 2005 in Dresden, als die Stadtbevölkerung zur Abstimmung über die Realisierung des Verkehrszuges „Waldschlößchenbrücke Dresden“ aufgerufen war. Die Untersuchung des Abstimmungsverhaltens der Dresdner Bevölkerung beim Bürgerentscheid ist Gegenstand dieser Arbeit. So werden mittels thematischer Karten und multipler Regressionsrechnung Zusammenhänge zwischen dem Abstimmungsverhalten beim Bürgerentscheid und den Merkmalen der Bevölkerung analysiert. Im Fokus der Untersuchung steht die Modellierung des Abstimmungsverhaltens, d.h. die Abbildung möglicher Einflussfaktoren und die Suche nach der richtigen Modellspezifikation. Unter Anwendung des Bottom-up-Ansatzes zur Suche nach der richtigen Modellspezifikation zeigt sich, dass die durch Variablen abgebildeten Einflussfaktoren Ideologie, Nutzen, Alter und Bildung ca. 84% der Gesamtvarianz des Abstimmungsverhaltens erklären. Aus diesen Schätzergebnissen lässt sich schlussfolgern, dass die ideologische Einstellung des Wählers, gepaart mit dem vom Wähler erwarteten Nutzen, dessen Alter und Bildungsgrad, den größten Einfluss auf die Zustimmung zum Verkehrsprojekt hatte. Darüber hinaus deuten der positive Einfluss des Alters und der negative Einfluss des Bildungsgrades auf die Zustimmung zum Verkehrsprojekt darauf hin, dass die Bereitstellung von Verkehrsinfrastruktur durch alte und weniger gut ausgebildete Wählerschichten bevorzugt wird. Um diese Erkenntnisse für künftige Volksentscheide zu Verkehrsinfrastrukturprojekten nutzbar zu machen, wird die Prognosegüte des Modells des Abstimmungsverhaltens mittels Kreuzvalidierung überprüft. Das Ergebnis der Kreuzvalidierung ist eindeutig: Mit einer deutlich unter dem Grenzwert liegenden Abweichung eignet sich das Modell für Prognosen.

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