Wahlen und Politik in Krisenzeiten

• Antragstellerin: Professorin Dr. Zohal Hessami
• Fachliche Zuordnung: Wirtschaftspolitik, Angewandte Volkswirtschaftslehre
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 506165485

Die Ziele, die mit diesem Projekt verfolgt werden, sind (1) zu untersuchen, wie Krisen Wahlergebnisse und die politische Selektion beeinflussen, und (2) zu verstehen, ob und inwiefern Krisen eine Gelegenheit sein können, um Amtsinhaber genauer zu überwachen, die politische Selektion zu verbessern und ökonomischen Wohlstand und fiskalische Stabilität zu erreichen, indem angemessene politische Maßnahmen in Reaktion auf Krisen ausgewählt und umgesetzt werden. Um diese Fragen zu untersuchen, verwenden wir Daten zur Gesamtheit der Städte /Gemeinden in Hessen und Bayern. Dies ist ein passendes Umfeld, um die o.g. Fragen zu untersuchen, da die vorliegende Anzahl der Beobachtungen eine glaubwürdige ökonometrische Identifikation kausaler Effekte sowie eine umfassende Analyse von Transmissionskanälen erlaubt.Im ersten Teil des Projekts untersuchen wir, wie sich eine drohende Pandemie (Wahlen in Bayern im März 2020) und eine bereits stattfindende Pandemie (Wahlen in Hessen im März 2021) auf den Wahlerfolg einzelner Stadt-/Gemeinderatskandidaten auswirken. Dies wird uns Schlußfolgerungen erlauben zu den Fragen, ob Wähler bestimmtes politisches Führungspersonal in Krisen bevorzugen, ob Amtsinhaberbonusse allgemein beeinflusst werden und ob die Theorien des prospektiven und retrospektiven Wählens empirische Bestätigung finden. Hierzu werden wir Differenz-in-Differenzen-Schätzungen (Variation bei Kita-/Schulschliessungen im Februar/März 2020 in Bayern zur Abgrenzung der Kontroll- und Treatment-Gruppe) sowie Ansätze, die regionale Spillovers von Covid-19-Infektionen über Ländergrenzen hinweg (z.B. hessische Gemeinden, die an Bayern angrenzen) identifizieren, verwenden.Im zweiten Teil des Projekts untersuchen wir, wie sich die Flüchtlingsaufnahme in hessischen Städten und Gemeinden, insbesondere ab 2015, ausgewirkt hat. Zunächst analysieren wir, wie sich der lokale Kontakt mit Flüchtlingen auf die Voreingenommenheit von Wählern gegenüber Stadt-/ Gemeinderatskandidaten mit Migrationshintergrund auswirkt. Diesen Hintergrund approximieren wir mit Hilfe von Klassifikationsalgorithmen des maschinellen Lernens und bestehenden Datensätzen zur Herkunft von Namen. Wir untersuchen im Anschluss, ob der Effekt auf das Abschneiden dieser Kandidaten mit ausländischem Hintergrund positiv oder negativ war (Kontakt- vs. Backlash-Hypothese) in hessischen Kommunalwahlen im März 2016 und 2021. Zweitens werden wir untersuchen, ob die Flüchtlingsaufnahme lokale öffentliche Finanzen (v.a. Einnahmen) und die ökonomische Entwicklung (Beschäftigung, Wachstum, Demographie) beeinflusst hat. In beiden dieser Teilprojekte verwenden wir einen Instrument-Variablen-Ansatz, der ausnutzt, dass die Kommunen anfänglich eine starke Heterogenität im Vorhandensein von Gemeinschaftsunterkünften aufwiesen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen