close

Anmelden

Neues Passwort anfordern?

Anmeldung mit OpenID

1 Christian Martin1 Wie gut sind unsere Modelle und was bedeutet

EinbettenHerunterladen
1
Christian Martin 1
Wie gut sind unsere Modelle und was bedeutet das für unsere Empirie?
Vortrag aus Anlass der Gründungstagung der Sektion Methoden der
Politikwissenschaft der Deutschen Vereinigung für Politische Wissenschaft
(DVPW), Universität Hamburg, 09. bis 11. Februar 2012
1 Prof. Dr. Christian Martin, University of Kiel
Department of Political Science
Westring 400, Room 04.21
D-24118 Kiel
Germany
Phone: +49 (431) 880-3576/-2195 (Office assistant, room 04.27), +49 (431) 880-1586
Fax: +49 (431) 880-2483
2
„[…] We have a dead political science. It is a formal study of the most external
characteristics of governing institutions. It loves to classify governments by
incidental attribute, and when all is said and done it cannot classify them much
better now than by lifting up bodily Aristotle’s monarchies, aristocracies, and
democracies which he found significant for Greek institutions, and using them
for measurement of all sorts and conditions of modern government.” (Arthur
F. Bentley, 1908: 162)
In den über 100 Jahren, die seit Bentleys vernichtender Kritik am Zustand der
Politikwissenschaft vergangen sind, hat sich viel getan. Wenn die
zeitgenössische Politikwissenschaft eines nicht ist, dann: tot – und die
Gründungstagung der Sektion Methoden in der DVPW unterstreicht diesen
lebendigen Zustand auf das Schönste.
Ein Teil dieser Lebenskraft ist der Aufmerksamkeit geschuldet, mit der sich die
Politikwissenschaft seit etwa Mitte der 1960er Jahre ihren theoretischen
Modellen gewidmet hat und den empirischen Implikationen, die sich aus der
Modellierung ergeben. Diese Entwicklung wird üblicherweise unter dem
Rubrum „Aufstieg von Rational Choice“ abgehandelt. Ich spreche dagegen
lieber
von
„Positiver
Politischer
Theorie“
und
meine
damit eine
Politikwissenschaft, die von ihren theoretischen Modellen verlangt, dass sie
empirische Implikationen liefern – die Empirical Implications of Theoretical
Models.
Damit ist die Art von Modellen begrenzt, über die ich hier sprechen werden:
Es geht mir nicht um „die politische Theorie“ und auch nicht um „politische
3
Theorien“. Vielmehr geht es mir um Theorien des Politischen, spezifischer:
Theorien politischer Phänomene, insoweit sie ihren Ausdruck in Modellen
finden und Implikationen liefern, die zumindest prinzipiell empirisch
überprüfbar sind.
Sehen wir uns als Beispiel an: eine modelltheoretische Annäherung an das
Phänomen der Wahlbeteiligung. Ausgangsbeobachtung könnte hier sein, dass
sich die Wahlbeteiligung über Länder hinweg unterscheidet. Wir haben also
Varianz in der Cross Section, die einer Erklärung harrt. Wir können auf
Down’s Modell der Wahlbeteiligung rekurrieren und ein Modell bilden, in dem
Individuen aufgrund eines Kosten-Nutzen-Kalküls entscheiden, zur Wahl zu
gehen oder ihr fernzubleiben:
Ui=p*B - C
U:
i:
b:
B:
C:
Nutzen des Wahlakts
Wähler i
Wahrscheinlichkeit, dass die präferierte Partei aufgrund der eigenen
Stimme gewinnt
Vorteil aus dem Sieg der präferierten Partei
Kosten des Wahlakts
Wie gut ist dieses Modell? Mit Blick auf die unmittelbare empirische
Implikation scheint das Modell schlecht zu sein, weil es Wahlbeteiligungen
nahe legt, die weit unter dem liegen, was wir realweltlich beobachten. Green
und Shapiro sprechen in diesem Zusammenhang von dem „Paradox that ate
Rational Choice“.
Aus einer anderen Perspektive aber liefert das Modell eine wertvolle Anleitung
für die empirische Forschung. Dort nämlich, wo es unseren Blick auf die
möglichen Handlungsmotive des Individuums lenkt und wir beginnen, über
Kosten und Nutzen in vergleichender Perspektive nachzudenken. Die Kosten
4
des
Wahlaktes
können
variieren,
etwa
weil
manche
Staaten
ein
Registrierungserfordernis kennen, andere aber nicht. Die Kosten können
variieren, weile manche Staaten an allgemein arbeitsfreien Tagen wählen,
andere aber nicht. Der Nutzen des Wahlaktes kann variieren, weil unter
Bedingungen des Verhältniswahlrechts sich Stimmen direkter in Mandate
übersetzen als unter Bedingungen des Mehrheitswahlrechts. Der Nutzen des
Wahlaktes kann auch über unterschiedliche Wahlen im gleichen Land hinweg
variieren, etwa aufgrund der unterschiedlichen erwarteten Differenz im
Stimmanteil der Parteien.
Diese Bedingungen sind ceteris paribus Bedingungen, d.h. sie gelten unter
Konstanthaltung anderer Faktoren. Ich gebe damit eine erste Antwort auf die
im Titel gestellte Frage: Unsere Modelle sind dort gut, wo sie auf einzelne
Wirkungszusammenhänge abstellen und das Einwirken eines Faktors auf eine
andere
Variable
in
Isolation
von
Begleitumständen
und
Antezendenzbedingungen formulieren können. Dies wird dort nicht der Fall
sein, wo in der systematischen Wirkung eines Faktors die Mitwirkung anderer
Faktoren mit berücksichtigt werden muss, wo wir also zu einer
unbefriedigenden
empirischen
Reichweite
gelangen,
wenn
wir
keine
Interaktion zwischen zwei oder mehr Einflussfaktoren berücksichtigen. Solche
Interaktionseffekte quantitativ-empirisch zu modellieren, ist uns in den
vergangenen Jahren annäherungsweise besser gelungen als es bis dato der Fall
war. Die theoretische Fassung solcher Interaktionsverhältnisse steckt dagegen
noch in den Kinderschuhen und wird nur erst sehr zögerlich unternommen.
Stattdessen dominieren ceteris paribus Aussagen und dies aus gutem Grund:
sie sind mit dem Standardinstrumentarium der theoretischen Modellierung am
leichtesten
herzuleiten
und
mit
dem
Standardinstrumentarium
der
5
quantitativen empirischen Analyse leicht zu überprüfen. Dass Aussagen über
Wirkungszusammenhänge als ceteris paribus-Aussagen getroffen werden,
erklärt auch die Wahlverwandtschaft zwischen positiver politischer Theorie
und Regressionsverfahren: Die multivariate Regression ist genau deshalb das
mächtige Instrument, das es ist, weil wir mit seiner Hilfe eine Anzahl von
Einflussfaktoren konstant halten können und die ceteris paribus Aussagen des
theoretischen Modells empirisch überprüfen können. In den Worten von
Jeffrey Wooldridge:
"The power of multiple regression analysis is that it allows us to do in
nonexperimental environments what natural scientists are able to do in
a controlled laboratory setting: keep other factors fixed." (Wooldridge,
Jeffrey M., 2009, Introductory econometrics: a modern approach, 4th ed: 77)
Lassen Sie mich zu einem zweiten Beispiel kommen: Der Logik des kollektiven
Handelns nach Mancur Olson’s. Entgegen einem weit verbreiteten
Missverständnis sagt Olsons Theorie nicht aus, dass es Gruppen nicht gelingen
wird, ein Kollektivgut bereitzustellen. Statt dessen sagt Olsons Theorie dass es
mit steigender Gruppengröße zunehmend schwierig werden sollte, für die
Bereitstellung öffentlicher Güter zu sorgen. Wir nennen das komparative
Statik: den Vergleich zwischen zwei oder mehr Modellzuständen. Wir variieren
einen Modellparameter – die Gruppengröße – und leiten ab, was mit einem
anderen Modellparameter geschieht. Die resultierenden Je-Desto-Beziehungen
haben direkte empirische Implikationen: Wir können unterschiedlich große
Gruppen beobachten und festhalten, wie gut sie in der Lage sind,
Kollektivgüter
bereitzustellen.
Wir
können
den
Organisationsgrad
unterschiedlicher Gruppen feststellen und auf ihre Größe beziehen. Was wir
nicht können, ist eine Vorhersage zu treffen über die genau Menge eines
kollektiven Gutes, das eine Gruppe bereitstellen wird. Wir können Aussagen
6
über die relative Menge treffen – im Vergleich mit Gruppen anderer Größe.
Wir können demnach ordinale Unterschiede prognostizieren und testen.
Unsere Modell versagen aber dort, wo sie spezifische „point predictions“
machen sollen. Sie versagen bei point predictions, weil sie unter der ceteris
paribus Bedingung operieren und damit keine vollständige Theorie darstellen,
sondern auf den spezifischen Kausalmechanismus abstellen, der einem
Phänomen zu Grunde liegt.
Die hat Auswirkungen auf die Art, wie wir bei unseren empirischen Befunden
unsere Koeffizienten interpretieren können. Wenn das theoretische Modell,
das der empirischen Untersuchung zu Grunde liegt, nur darauf ausgelegt war,
ordinale Unterschiede zwischen Zuständen zu erklären, dann spielt die Größe
der geschätzten Parameter eine lediglich untergeordnete Rolle. Die Größe der
Parameter kann uns im konkreten Anwendungsfall vielleicht Auskunft darüber
geben, wie wichtig der theoretisch vorgeschlagene Zusammenhang ist. Er sollte
aber nicht als Test für die Güte eines theoretischen Modells missverstanden
werden, solange Signifikanz und Wirkungsrichtung den theoretischen
Erwartungen entsprechen.
Lassen Sie mich die Güte unserer Modelle unter einem dritten Gesichtspunkt
untersuchen: Dem der Kontinuität und des Wandels. Unsere Modelle sind dort
gut, wo es um kontinuierliche Beziehungen geht. Das sind nicht
notwendigerweise lineare Beziehungen, aber Beziehungen, in denen es nicht zu
abrupten Brüchen kommt, in denen keine Strukturbrüche auftreten. Wo es
solche Brüche gibt, wie etwa beim Ende des Kalten Krieges, oder beim
Arabischen Frühling, versagen unsere Modelle regelmäßig. Sie versagen, weil
7
sie nicht darauf ausgelegt sind, Veränderungen zu modellieren, sondern die
Regelmäßigkeit von Beziehungen. Gerade weil wir auf der Suche sind nach
Gesetzmäßigkeiten, versagen wir bei der Prognose von Ereignissen, die
unerwartet auftreten. Wenn Strukturbrüche dadurch gekennzeichnet sind, dass
sie die Beziehung der Wirkungsrichtung zwischen zwei Variablen umkehren,
dann wird es für die analytisch modellierende positive politische Theorie sehr
schwierig, solche Brüche modelltheoretisch zu fassen. Dies spiegelt sich auch
in den Schwierigkeiten wider, die die Disziplin mit der Erklärung von
Institutionenwandel hat. Genau weil Institutionen einen Rahmen darstellen,
der üblicherweise als fix angenommen wird, um in ihm Akteure wirken zu
lassen, fällt die Endogenisierung der Rahmenbedingungen schwer. Alles, was
sich sehr langsam verändert und dabei von den Spuren seiner Geschichte
geprägt ist und alles, was sich unerwartet verändert und seine Geschichte
plötzlich abschüttelt, stellt die modelltheoretisch arbeitende Politikwissenschaft
vor erhebliche Herausforderung. In der Empirie findet sich diese Situation in
der häufig theoriearmen Art wieder, in der Episoden der Veränderung
aufgearbeitet und allenfalls im Ländervergleich nebeneinander gestellt werden.
Was fehlt sind die modelltheoretisch abgeleiteten empirisch überprüfbaren
Implikationen, die die empirische Forschung anleiten könnten.
Zusammenfassend ergeben sich also drei Schwachpunkte der Modelle in der
positiven politischen Theorie:
1) Ihre weitgehende Beschränkung auf ceteris paribus Zusammenhänge
und ihre Schwierigkeit, komplexere Wirkungszusammenhänge zu
erfassen
2) Ihre Schwäche bei point predictions, also theoretisch abgeleiteten
quantifizierbaren Aussagen
8
3) Ihre Schwäche bei der Behandlung von langsamem und plötzlichem
Wandel
Was können wir tun, um unsere Modelle zu verbessern? Ich sehe vor allem
zwei Wege, auf denen die positive politische Theorie voranschreiten kann. Der
erste Weg findet sich in Modellierungsansätzen, die nicht auf analytische
Lösungen beschränkt sind, weil dies ein höhere Komplexität der Annahmen
erlaubt, wo es aufgrund der beschränkten Reichweite analytisch lösbarer
Modelle angezeigt erscheint. Solche Modellierungsansätze wurden im Rahmen
von Computersimulationen entwickelt und dringen langsam in den Mainstream
der Politikwissenschaft vor. Computersimulationen, vor allem agentenbasierte
Modelle, sind auch in der Lage, langsamen Wandel und plötzliche Veränderung
besser zu modellieren als die heute zumeist verwendeten Ansätze. Dies liegt
daran, dass agentenbasierte Modelle die Möglichkeit von Emergenz zulassen,
also das Auftreten von Phänomenen in silico, die auf der Ebene der
Annahmen, die in das Modell eingegangen sind, nicht beschreibbar wären.
Durch die Interaktion autonomer Agenten können sich Phänomene ergeben,
die unerwartet und überraschend sind. Wir sollten dabei allerdings nicht aus
dem Blick verlieren, dass auch Computersimulationen immer noch Modelle
sind und als solche ihren Platz im Forschungsprozess haben. Die Simulation ist
eben nur das – eine Simulation – und kein Ersatz für die Konfrontation der
theoretischen Aussagen mit realweltlich gewonnene Daten.
Der zweite Weg, auf dem die positive politische Theorie ihre Modelle
verbessern kann, findet sich in der jüngsten Generation der Fallstudienliteratur
und ihrem Fokus auf kausale Zusammenhänge, die sich im Prozess, der
Ursache und Wirkung verbindet, identifizieren lassen – so die Aussage dieser
Literatur. Unabhängig davon, ob man diese Position zur Identifikation von
Kausalität unterschreibt oder nicht – diese methodische Perspektive hat eine
9
Fallstudienliteratur hervorgebracht, die als Inspiration für die Modellbildung
dienen kann. Es sei dahingestellt, ob sich mit Hilfe des Verfahrens des process
tracing tatsächlich Kausalität etablieren lässt. Die jüngste Generation von
Fallstudien stellt auf jeden Fall eine wertvolle Quelle der Anregung für jenen
Teil der Politikwissenschaft dar, der sich selbst eher als theoretisch deduktiv
und empirisch quantitativ ausgerichtet sieht.
Document
Kategorie
Seele and Geist
Seitenansichten
6
Dateigröße
93 KB
Tags
1/--Seiten
melden