Könnte Pilz der grünen Bewegung schaden?

Peter Pilz tritt bei der heutigen Nationalratswahl mit eigener Liste an, nachdem er bei den Grünen den Listenplatz verpasste. Man kann annehmen, dass sein Antreten den Grünen schadet; einige Grünwähler werden voraussichtlich zur Liste Pilz wechseln. Man könnte sich also vorstellen, dass die Grünen und die Liste Pilz sich die 12,4 Prozent, die die Grünen 2013 erreicht hatten, diesmal teilen — wie genau, ist noch nicht klar.

Allerdings schaut es in den Umfragen eher schlecht für beide Parteien aus; beide scheinen sich um die fünf Prozent zu bewegen. Das ist ziemlich knapp an der Vier-Prozent-Hürde, unter der es eine Partei nicht ins Parlament schafft. In den meisten Umfragen ist die Möglichkeit, den Einzug ins Parlament zu verpassen, sowohl für die Grünen als auch für die Liste Pilz innerhalb der Schwankungsbreite. Anstatt dass sich die Alt- und Neu-Grünen die 24 Mandate vom letzten Parlament teilen, besteht also durchaus das Risiko dass es deutlich weniger werden, wenn eine der beiden Fraktionen es nicht hineinschaffen. Und ist es überhaupt zu denken, dass beide Parteien den Einzug verpassen, und die grüne Bewegung somit zum ersten Mal seit 1986 nicht im Parlament vertreten wäre?

Auf Basis der letzten fünf Umfragen kann man simulieren, wie wahrscheinlich diese Wahlergebnisse sind — und man kann auch vergleichen, wie es bei einer vereinten grünen Partei ausehen würde. (Mehr Details zur Methodik gibt es hier.) Auf Basis von 100.000 Samples werden zwei ‘grüne’ Mandatsanteile errechnet — einmal mit der hypothetischen Annahme, dass die Grünen noch vereint wären, und einmal mit der existierenden Parteienlandschaft.

Simulierte Mandatsanteile Grüne + Pilz — links als einheitliche Partei, rechts separat

Die Simulationen zeigen, dass die Grünen als noch-vereinte Partei überhaupt keine Gefahr laufen würde, an der Vier-Prozent-Hürde zu scheitern — sogar in den pessimistischsten Fällen hätten sie knapp über 4% der Sitze, wobei der Mittelwert 9,8% beträgt (auf der Grafik links). Als separate Parteien sind sie allerdings verwundbarer. Es besteht eine 39,8-prozentige Chance, dass eine der beiden Parteien den Einzug ins Parlament verpasst. Und mit 6,5-prozentiger Wahrscheinlichkeit scheitern beide Parteien an der Vier-Prozent-Hürde, und es gibt im Parlament keine Vertreter der grünen Bewegung (auf der Grafik rechts, der Balken bei 0.00). Der Mittelwert des ‘gesamtgrünen’ Mandatsanteils ist dadurch bei 7,9%, also deutlich niedriger als wären die Grünen noch vereint.

Durch den Antritt der Liste Pilz wird auch ein anderes Ergebnis wahrscheinlicher: eine schwarz-blaue Zweidrittelmehrheit. Da es diesmal gleich drei Kleinparteien gibt die alle potenziell den Einzug ins Parlament verpassen könnten — und deren Stimmen in dem Fall an die größeren Parteien umverteilt würden — besteht in dieser Wahl eine 10,1-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass eine schwarz-blaue Koalition eine Zweidrittelmehrheit erreichen und somit Verfassungsgesetze verabschieden könnte. Wären die Grünen als vereinte Partei angetreten, wäre diese Wahrscheinlichkeit auf 2,8% reduziert.

Dazu muss gesagt werden, dass die Simulation auf den existierenden Umfragen basiert; das heißt, das ‘gesamtgrüne’ Ergebnis ist einfach die Summation der Grünen- und Pilz-Anteile. Man könnte sich allerdings auch vorstellen dass eine vereinte Grüne Liste höhere (oder niedrigere) Werte erzielen würde als die Grünen und die Liste Pilz separat, das kann aber nicht in die Analyse miteinbezogen werden. Außerdem sollte man, wie immer, Umfragen skeptisch betrachten, vor allem da die Kleinparteien bemerkenswert selten under der Vier-Prozent-Hürde liegen.

R Code

elections_list <- list()
for(n in 1:10000){
elections_bs <- matrix(NA, 5, 8)
for(i in 1:5){
elections_bs[i,] <- apply(elections[i,], 2, function(x) rnorm(1, x, 0.025))
}
elections_list[[n]] <- colMeans(elections_bs)
}
elections_rnorm <- do.call("rbind", elections_list)
elections_rnorm <- apply(elections_rnorm, 2, function(x) ifelse(x<0, 0, x))
elections_rnorm <- t(apply(elections_rnorm, 1, function(x) x/sum(x)))
model <- dirichlet.mle(x = elections_rnorm)
divide_seats_by_dhondt <- function(shares) {
N_SEATS = 183
mat = outer(shares,1:N_SEATS,`/`)
ranks = matrix(rank(-mat),ncol=N_SEATS,nrow=length(shares))
winners = ranks <= N_SEATS
rowSums(winners)
}
rd_sim <- replicate(100000, c(dirichlet.simul(matrix(model$alpha, nrow=1))))
# counterfactual results
rd_sim_mod <- rd_sim
rd_sim_mod[4,] <- rd_sim_mod[4,]+rd_sim_mod[6,]
rd_sim_mod <- rd_sim_mod[-6,]
rd_sim_mod <- apply(rd_sim_mod, 2, function(x) ifelse(x<0.04, 0, x))
rd_sim_mod <- apply(rd_sim_mod, 2, function(x) x/sum(x))
num_seats = apply(rd_sim_mod, 2, divide_seats_by_dhondt)
frac_seats = num_seats / 183
# counterfactual green share
green_share_seats_1 = frac_seats[4,] + frac_seats[6,]
print(mean(green_share_seats_1==0))
# counterfactual right share
right_share = frac_seats[2,] + frac_seats[3,]
print(mean(right_share>=(2/3)))
# actual results
rd_sim <- apply(rd_sim, 2, function(x) ifelse(x<0.04, 0, x))
rd_sim <- apply(rd_sim, 2, function(x) x/sum(x))
num_seats = apply(rd_sim, 2, divide_seats_by_dhondt)
frac_seats = num_seats / 183
green_share_seats_2 = frac_seats[4,] + frac_seats[6,]
print(mean(green_share_seats_2==0))
mean(green_share_seats_1)
mean(green_share_seats_2)
one_zero = apply(frac_seats,2,function(x) sum(x[c(4,6)]==0)==1)
mean(one_zero)