Sociale Heterogeniteit, Electorale Structuur en het Aantal Partijen

Transcriptie

1 Sociale Heterogeniteit, Electorale Structuur en het Aantal Partijen Paper politicologenetmaal Antwerpen 7 & 8 mei 004 Patrick Vander Weyden 1

2 1. Kiessystemen of Breuklijnen? De politicologische literatuur heeft reeds lang een geruime belangstelling getoond voor theorieën die een verklaring trachten te geven voor het aantal partijen in het partijsysteem. Er zijn twee grote stromingen zichtbaar. De eerste stroming legt in de verklaring voor het aantal partijen vooral de nadruk op de (sociale) breuklijnen die in de samenleving aanwezig zijn. Het partijsysteem, en meer bepaald het aantal partijen, zijn binnen deze theorieën een weerspiegeling van deze maatschappelijke breuklijnen. De argumentatie bestaat erin dat kiessystemen producten zijn van bestaande maatschappelijke tegenstellingen. Kiessystemen moeten hier dan ook als afhankelijke variabelen van het bestaande partijsysteem of van maatschappelijke structuren worden beschouwd. Heterogene samenlevingen, met veel verschillende partijen zullen eerder geneigd zijn om systemen van evenredige vertegenwoordiging te implementeren. Homogene samenlevingen zullen eerder voor een relatief meerderheidssysteem opteren. Voor een aantal aanhangers binnen deze stroming is het bestuderen van de effecten van kiessystemen op partijsystemen (en het aantal partijen) irrelevant. We zouden deze eerste stroming kunnen aanduiden als aanhangers van de sociale breuklijnen theorie (Grumm, 1958; Lipset, 1967; Rokkan, 1970; Bogdanor, 1983). Een tweede stroming legt eerder de (exclusieve) nadruk op institutionele aspecten, zoals het kiessysteem. In navolging van Duverger werden talrijke artikels en boeken gepubliceerd die het effect van het kiessysteem op het aantal partijen onderzocht. In bijna al deze onderzoeken werden enkel institutionele variabelen in de empirische analyses betrokken, met een quasi volledige negatie van andere relevante variabelen. De zogenaamde wetten van Duverger komen hierop neer: "Le scrutin majoritaire a un seul tour tend au dualisme des partis. De tous les schémas qu'on a définis dans ce livre, ce dernier est sans doute le plus proche d'une véritable loi sociologique" (Duverger, 1976[1957] : 306). Over het systeem van absolute meerderheid en evenredige vertegenwoordiging stelt hij het volgende: "Le scrutin majoritaire à deux tours ou la représentation proportionnelle tendent au multipartisme" (Duverger, 1976[1957] : 331).

3 Duverger legt de verklaring voor het tweepartijensysteem bij relatieve meerderheid en een meerpartijensysteem bij systemen van absolute meerderheid in twee ronden en evenredige vertegenwoordiging vooral bij de mechanische en psychologische effecten van het kiessysteem. De discussie over het primaat van sociale dan wel institutionele kenmerken als belangrijkste verklarende variabele voor het aantal partijen in het partijsysteem is een beetje eigenaardig. Het ligt voor de hand dat beide factoren een belangrijke verklaring kunnen geven voor het bestaande partijsysteem. Uiteraard spelen sociaal-structurele elementen, breuklijnen, issues een belangrijke rol in het ontstaan en voortbestaan van partijen. Voor kiezers kunnen deze elementen de belangrijkste motivatie zijn om voor deze of gene partij een stem uit te brengen. Indien een verklaring van het aantal politieke partijen centraal in de onderzoeksvraag wordt geplaatst is een ontkenning van deze sociale structuur uiteraard een zeer belangrijke tekortkoming. Maar anderzijds kan ook de impact van het kiessysteem niet worden genegeerd. Het volstaat hier te verwijzen naar de karteldrift in Vlaanderen naar aanleiding van de Federale en vooral de Vlaamse verkiezingen van 003 en 004. Of is er iemand die er aan twijfelt dat het kartel tussen NV-A en CD&V en Spirit en sp.a, VLD & Vivant er onder druk van de vijf procent kiesdrempel is gekomen? Het is dus evenzeer onverstandig om het kiessysteem als een belangrijke verklarende variabele buiten beschouwing te laten in de verklaring voor het aantal partijen. Op zich is er niets verkeerd met onderzoeken die enkel sociale breuklijnen of enkel kiessystemen in de analyse betrekken, indien beide variabele niet met elkaar correleren. De doelstelling van deze onderzoeksontwerpen bestaat er dan niet zozeer in om het aantal partijen in het partijsysteem te verklaren dan wel de effecten van ofwel sociale structuur ofwel kiessystemen te achterhalen. Dit wordt wel een probleem als deze variabelen op een bepaalde manier met elkaar interacteren. In de literatuur werd deze samenhang nooit empirisch onderzocht. Twee artikels in het American Journal of Political Science brachten hierin verandering. Het uitgangspunt van deze auteurs is dat zowel sociale structuur als electorale structuur belangrijke verklarende variabelen voor het aantal partijen zijn en belangrijker dat ze met elkaar interacteren. 3

4 . Kiessystemen en Breuklijnen als Interactief Effect In een artikel van Ordeshook en Shvetsova houden de auteurs rekening met de mogelijkheid dat gelijkaardige instituties in verschillende sociale contexten, verschillende uitkomsten kunnen reproduceren. Vertaald naar electorale politiek betekent dit dat de relatie tussen electorale regels en het partysysteem niet mechanisch en automatisch is: een bepaald electoraal regime produceert niet noodzakelijkerwijs een welbepaald partijsysteem. Het is eerder een druk zetten in de richting van een bepaald systeem (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 100). Volgens Ordeshook en Shvetsova houdt het analyseren van electorale instituties apart van andere factoren de ontkenning in van de mogelijkheid dat electorale instituties interveniërende structuren zijn en dat zij het aantal partijen enkel beïnvloeden naar de omvang van de basiskenmerken van een samenleving waardoor zij het aantal kunnen laten stijgen of dalen. In hun bijdrage stellen zij als hypothese dat kieswetten (eigenlijk kiessystemen, en meer in het bijzonder districtgrootte) als interveniërende structuren moeten worden beschouwd (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 101). Dit houdt concreet in dat zij naast districtgrootte als kenmerk van kiessystemen, etnische heterogeniteit als bijkomende verklarende variabele inbrengen. Vooraleer verder in te gaan op hun hypothese en toetsing ervan, is het noodzakelijk even stil te staan bij hoe zij hun theoretische concepten vertalen. Zij gaan op zoek naar een maatstaf van exogene determinanten van sociale preferenties welke relevant zijn om druk uit te oefenen om het aantal partijen te laten stijgen of dalen. Voor hun is etnische heterogeniteit in dit verband een sleutelvariabele (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 107). Zij meten etnische heterogeniteit op dezelfde wijze als het effectief aantal partijen en hun index voor etnische heterogeniteit wordt dus het effectief aantal etnische groepen (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 107). Zij willen niet meteen alle theoretisch relevante variabelen in de analyse te betrekken. Indien dit al mogelijk zou zijn, zou dit snel leiden tot de uitputting van de vrijheidsgraden in de analyses. Het ligt niet in hun bedoeling om na te gaan hoe etnische heterogeniteit precies het partijsysteem beïnvloedt. Zij willen eerder bepalen hoe het aantal politieke partijen beter kan worden beschreven als ze een eenvoudig kenmerk van de sociale etnische structuur in de analyse betrekken, met dien verstande dat zij er van bewust zijn dat er nog veel ruimte is voor bijkomende verfijning in de conceptualisatie en meting van de variabelen (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 109). 4

5 Voor de operationalisering van het aantal partijen (de afhankelijke variabele) gebruiken zijn naast het effectief aantal partijen (zowel het effectief aantal electorale als parlementaire partijen op nationaal niveau), een tweede maatstaf voor het tellen van partijen. Namelijk alle partijen die meer dan 1 procent van nationale stemmen behalen of één of meer zetels behaalden in het parlement. Enkel de partijen die in twee of meer opeenvolgende verkiezingen dit criterium halen worden meegeteld (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 104). Als kenmerk van de electorale structuur beschouwen zij districtgrootte als de belangrijkste verklarende variabele. Volgens Ordeshook ea. is het nu duidelijk dat it is by now agreed in the comparative elections literature that the critical institutional variable influencing the formation and maintenance of parties is district magnitude (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 105). Omdat zij werken met nationale data, kampen ze met het steeds wederkerende probleem van het formuleren van een maatstaf die de districtgrootte weergeeft op nationaal niveau. Ordeshook en Shvetsova opteren in hun analyses voor de gemiddelde districtgrootte in navolging van Rae (1971) en Lijphart (1994). In navolging van Sartori, en dit was wel vrij nieuw in de empirische analyses van kiessystemen op dat moment, stellen zij dat het verband tussen aantal partijen en districtgrootte curvilineair is, en hanteren zij vervolgens het natuurlijk logaritme van districtgrootte als districtgrootte-variabele. Zij komen tot volgende vergelijkingen die neerkomen op twee keuzes (Ordeshook & Shvetsova, 1994: ): Een eerste keuze verondersteld dat heterogeniteit (H) en het natuurlijk logaritme van districtgrootte (LnM) onafhankelijke effecten hebben gemodelleerd door een eenvoudige lineaire relatie: N = α + β 1 LnM + β H (1) Deze uitdrukking is de impliciete assumptie van deze essays die kieswetten bestuderen als onafhankelijk van de sociale context of deze die het effect van kieswetten alleen bestuderen (en daarbij de invloed van H impliciet verbannen naar de error termen van hun analyses). De tweede mogelijkheid is meer in overeenstemming met de hypothese dat impact van heterogeniteit wordt overgebracht door de electorale structuur, of equivalent, dat de operatie van de electorale structuur afhangt van vaste sociale precondities: 5

6 N = α + β H*LnM () De finale mogelijkheid, uitdrukking (3), combineert de twee voorgaande modellen in één, welke zij beschouwen met het doel te bepalen of H of LnM een onafhankelijk effect hebben op het aantal partijen na te hebben gecontroleerd voor H*LnM N = α + β 1 LnM + β H+ β H*LnM (3) Zij passen zowel de door ons aangeduide Rae-methode als Lijphartmethode toe op hun data. De Raemethode houdt in dat de elke verkiezing als eenheid van analyse wordt beschouwd. De Lijphartmethode houdt in dat elke regime, kiessysteem als eenheid van analyse wordt beschouwd en dus verschillende waarnemingen onder één kiessysteem worden als één gemiddelde van dit kiessysteem genomen (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 101). Zij gebruiken verschillende datasets om hun hypothese te toetsten. Een eerste dataset is deze van Lijphart (Lijphart, 1990) waarin de verkiezingen tussen 1945 en 1990 van twintig democratieën worden opgenomen. Vervolgens voegen zij de naoorlogse verkiezingen in Griekenland, Spanje, Portugal en Japan toe aan hun dataset. En in een laatste dataset worden bovendien de data uitgebreid met de verkiezingen in de periode in het continentaal Europa en Groot-Brittannië (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 105). Hun conclusies lopen zowel voor de Lijphartmethode als de Raemethode gelijk en komen hierop neer dat hun hypothese wordt bevestigd en dat dus vergelijking () als beste verklarende model kan worden beschouwd. Het interactieve model is dan ook volgens hun superieur aan het simpele lineaire additieve model : Thus, although the qualitative conclusion that district magnitude has an important influence on the number of parties does not change with how LnM is entered into a regression, the important fact is that its effect is best described by treating it as a variable that intervenes interactively between ethnic heterogeneity and the effective number of parties (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 11). 6

7 Ze stellen evenwel vast dat landen die een districtgrootte gelijk aan 1 hanteren, in het algemeen heterogener zijn dan systemen die evenredige vertegenwoordiging toepassen. Om zich er van te verzekeren of de verklaring voor hun model niet enkel te wijten is aan de niet- PR-landen (Australië, USA, Groot-Brittannië, Nieuw-Zeeland, Canada en Frankrijk) testen ze hun hypothese opnieuw maar nu enkel met de landen die evenredige vertegenwoordiging toepassen (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 115). En hun conclusie is dat: The superiority of the interactive model appears to derive solely from the fact that single-member district states not only have fewer parties on average but also are more heterogeneous than their PR counterparts (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 119). Niettemin stellen zij dat het interactieve model toch boven het additieve model kan worden verkozen omdat the interactive model offers estimated coefficients that are far less sensitive to the treatment of the data (Ordeshook & Shevtsova, 1994 #480: 119). Hoe dan ook de verklarende kracht van het interactieve model lijkt toch grotendeels het gevolg te zijn van de effecten in systemen met een districtgrootte gelijk aan één. De kracht van het model neemt af wanneer uitsluitend systemen van evenredige vertegenwoordiging in de analyse worden betrokken. Ook Ordeshook en Shvetsova moeten dit onderkennen: Overall, much of the evidence in favor of an interactive model dos derive from the character of single-member district states (Ordeshook & Shvetsova, 1994: 11). De belangrijkste conclusie die zij trekken uit hun resultaten is dat elk algemeen model rekening zou moeten houden met het feit dat als het aantal etnische groepen groot is, het politieke systeem bijzonder gevoelig wordt voor districtgrootte. Maar als etnische fractionalisatie klein is, enkel de zeer grote gemiddelde districtgroottes resulteren in een stijging van de formeel georganiseerde partijen. Ten laatste, als de districtgrootte gelijk is aan 1 dan is het partijsysteem relatief ongevoelig voor etnische en taalkundige heterogeniteit (Ordeshook, 1994: 1). Neto en Cox (Neto, 1997) publiceerden, eveneens in American Journal of Political Science, enkele jaren later een artikel welke expliciet verder bouwde op de uitgangspunten van de Ordeshook en Shvetsova. De grootste verschillen tussen de analyses van Ordeshook en Shvetsova en deze van Neto en Cox is dat zij (1) een groter aantal cases in de analyse 7

8 betrekken met inbegrip van derde wereldlanden, () dat zij een aantal andere maatstaven hanteren om de sterkte van het kiessysteem te meten en (3) ten derde voegen zij een derde variabele in de analyse toe, namelijk de invloed van het type van presidentiële verkiezingen op het aantal partijen bij de parlementsverkiezingen. Hun analyses en conclusies zijn grotendeels gelijk aan deze van Ordeshook en Shvetsova namelijk dat het aantal partijen afhankelijk lijkt te zijn van het product van sociale heterogeniteit en electorale permissiviteit, eerder dan de optelfunctie van deze twee factoren. De intuïtieve formulering van deze bevinding is dat een politiek systeem kan tenderen naar een tweepartijensysteem omdat het een sterk kiessysteem heeft of omdat het weinig breuklijnen heeft. Een multi partijensysteem verrijst als een gezamenlijk product van veel exploiteerbare breuklijnen en een permissief kiessysteem. 8

9 3. Kritische Bemerkingen De definiëring van theoretische concepten in de artikels van Ordeshook & Shvetsova en Neto en Cox is niet altijd duidelijk. Het door elkaar gebruiken van termen zoals sociale structuur, etnische (sociale) heterogeniteit en breuklijnen zorgt voor verwarring. Bartolini en Mair stellen dat het concept van breuklijn drie niveaus omvat: "an empirical element, which identifies the empirical referent of the concept, and which we can define in social-structural terms; a normative element, that is the set of values and beliefs which provides a sense of identity and role to the empirical element, and which reflect the self-consciousness of the social group(s) involved; and an organisational/behavioural element, that is the set of individual interactions, institutions, and organisations, such as political parties, which develop as part of the cleavage" (Bartolini & Mair, 1990: 15). Bartolini en Mair behouden concept breuklijnen enkel voor een scheidingslijn in het beleid welke deze drie aspecten omvat. Alternatieve termen moeten volgens hen worden gebruikt wanneer gerefereerd wordt naar objectieve sociale verschillen of voor ideologische, politieke of organisatorische scheidingslijnen (zie ook Swyngedouw, 199). De sociaal-structurele, de normatief-culturele en de politiek-organisationele elementen spelen een onontwarbare rol van wederzijdse versterking in de creatie van individuele attitudes en gedrag. Daarom kunnen breuklijnen beschouwd worden als enkel een bepaald soort van scheidingslijn eerder dan een concept dat alle mogelijke scheidingslijnen omvat. Het gaat in die zin om meer dan alleen maar een sociaal-structurele scheidingslijn, maar ook om een intensiteit die gepaard gaat met sociale en politieke banden die individuen bindt die er deel vanuit maken. Daarom beschouwen zij een breuklijn ook als een vorm van het sluiten van sociale relaties (Bartolini & Mair, 1990: 16). Een breuklijn is volgens hen dan ook niet het bestaan van sociaalstructurele verschillen (zoals sociaal-economische verschillen, linguïstische verschillen, ). Het kan wel de basis vormen van een breuklijn wanneer er een (historisch) proces van mobilisatie en politisering op volgt. De organisaties die ontstaan op basis van een bepaalde scheidingslijn (vb klasse, vakbonden, ) moeten dan niet beschouwd worden als de organisaties van de sociale klasse maar moeten eerder beschouwd worden als de institutionele component van de breuklijn. In die zin kan volgens Bartolini en Mair ook beargumenteerd 9

10 worden dat de institutionele vorm van de (klasse) breuklijn, zowel in termen van haar sociaal lidmaatschap als organisatorische vorm, niet exclusief afhankelijk is van de sociaal-structurele component (Bartolini & Mair, 1990: 18). Volgens hen ontwikkelen deze drie verschillende aspecten zich historisch ook niet tegelijkertijd en kunnen ze door tijd onafhankelijk van elkaar variëren. Het is volgens hen dan de opdracht om deze drie verschillende aspecten te operationaliseren, te achterhalen wat de sterkte van de breuklijn is, en te kijken op welke wijze ze elkaar beïnvloeden (Bartolini & Mair, 1990: 18-0). Indien we deze definitie van breuklijnen volgen is het duidelijk dat noch Ordeshook & Shvetsova noch Neto en Cox het over breuklijnen hebben, maar eerder over een sociaalstructureel gegeven. Hun operationalisering omvat enkel een statistische diversiteit. Het betreft sociale categorieën zonder een noodzakelijk daaraan verbonden maatschappelijke of politieke groepsactie. Deze werkwijze is uiteraard begrijpelijk omdat bij vergelijkingen tussen een groot aantal landen de beschikbare data om breuklijnen te definiëren tot een zeer omslachtige, bijna niet realiseerbare opdracht zou leiden. Daarnaast zou het operationaliseren van de drie niveaus leiden tot een in elkaar vloeien van de onafhankelijke en afhankelijke variabele. De finaliteit van een breuklijn bij Bartolini en Mair is net de vertaling in een politieke partij. Zulk een operationalisering is uiteraard niet wenselijk als men net wil onderzoeken of diversiteit in de samenleving leidt onder bepaalde kiessystemen tot een politieke vertaling. Hoe dan ook, het lijkt ons, binnen het kader van de studie naar effecten van kiessystemen op partijsystemen, relevanter te spreken van sociale heterogeniteit (etnische, economische, taalkundige, ) dan van breuklijnen. Daarnaast zijn er ook enkele theoretisch-methodologische opmerkingen te maken bij het onderzoek van zowel Ordeshook en Shvetsova, als Neto en Cox. Ten eerste analyseren ze het gecombineerde effect van kiessystemen en sociale heterogeniteit op nationaal geaggregeerd niveau. Het effect van het kiessysteem vindt echter zijn volle mechanische uitwerking op districtsniveau. Bovendien kan wat als sociale heterogeniteit wordt geregistreerd op nationaal niveau, de regionale verschillen verbergen. Aangezien het startpunt van de analyse naar de effecten van kiessystemen het districtsniveau hoort te zijn, lijkt het een bijzonder interessante en noodzakelijke oefening om de hypothesen van Ordeshook en Shvetsova ook op districtsniveau te toetsen. Dit is wat Neto en Cox ook zelf suggereren als aandachtspunten voor een toekomstige onderzoeksagenda (Neto, 1997). 10

11 Een andere belangrijke vaststelling is dat de bevestiging van de hypothese van Ordeshook & Shvetsova vooral op rekening wordt geschreven van de landen die een districtgrootte gelijk aan één hanteren. Dit betekent dat hun interactief model eigenlijk niet echt blijkt te werken voor systemen van evenredige vertegenwoordiging. De verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat het werkelijke afremmende effect onder systemen van evenredige vertegenwoordiging slechts optreedt wanneer de districtgrootte zeer klein is (kleiner dan vijf). Bij grotere districten kan het effect quasi geen afremmend effect hebben tenzij de sociale diversiteit bijzonder hoog is. Het interactie-effect van kiessystemen en sociale heterogeniteit onder systemen van evenredige vertegenwoordiging, dient volgens ons dan ook verder onderzocht te worden. Dit is wat de volgende paragrafen te bieden hebben. 11

12 4. Empirische Toetsing 4.1. De Ordeshook Shvetsova Hypothese We passen de modellen nu toe op onze data voor districtcases in Roemenië. In Roemenië leven een groot aantal verschillende etnische minderheden. 1 Cijfers over het aantal minderheden en minderheidsgroepen is zeer vaak zeker in jonge democratieën een heikel thema. We moeten er dan ook rekening mee houden dat deze data onderschat of vertekend kunnen zijn. We hebben geen aanwijzingen dat de betrouwbaarheid van de data zou variëren van district tot district. Het lijkt ook zeer aannemelijk dat de data, indien gecorrigeerd en politiek aangepast, dit niet specifiek in één of ander district zou zijn gebeurd. Indien de data niet de exacte cijfers zouden weergeven, maar eerder een onderschatting inhouden, dan kunnen eventueel aangetoonde empirische effecten in werkelijkheid nog sterker zijn. We nemen als onafhankelijke variabelen in eerste instantie dezelfde variabelen die Ordeshook en Shvetsova hanteren. Voor etnische minderheden nemen we het effectief aantal etnische minderheden per district. Voor districtgrootte nemen we de effectieve districtgrootte (M), het natuurlijke logaritme van districtgrootte M (LnM) en als afhankelijke variabele nemen het effectief aantal electorale districtspartijen (DN V ) 3, het effectief aantal parlementaire districtspartijen (DN S ) en het aantal deelnemende partijen (p). 4 We passen zowel de Lijphartmethode als de Raemethode toe. De Lijphartmethode, houdt voor ons onderzoek concreet in dat we elke district als eenheid beschouwen en dat verschillende verkiezingen in hetzelfde district als een waarneming van dezelfde eenheid wordt beschouwd. We nemen hier dus het gemiddeld effectief aantal districtspartijen in district X weer in 1 Het effectief aantal minderheden werd voor Roemenië berekend op basis van cijfers van 199 : Population and Housing Census January 7, 199. Bucharest. Romania National Commission for Statistics. Table 15 Population by Nationality (Ethnic group, counties and by area, p ). We berekenden het effectief aantal minderheden op basis van de etnische samenstelling van de districten, dit betekent dat de Roemeense bevolking ook als een minderheid wordt beschouwd, eigenlijk zou een betere uitdrukking zijn het effectief aantal etnische groeperingen. De formule luidt als volgt, in navolging van het effectief aantal districtspartijen : effectief aantal minderheden: 1/ m i waarbij m i staat voor het relatief aandeel van minderheid (bevolkingsgroep) i. 3 effectief aantal districtspartijen = 1/ v i of 1/ s i waarbij v i staat voor het relatief aandeel van stemmen van partij i en s i staat voor het relatief aandeel zetels van partij i (Laakso & Taagepera, 1979) 4 Het aantal deelnemende partijen (p) verschilt met de variabele van Ordeshook & Shvetsova in die zin dat Ordeshook & Shvetsova een stemmenpercentagedrempel van 1% nemen om partijen te tellen of minstens één zetel behalen tijdens één of meer verkiezingen en bij minstens twee of meer verkiezingen. 1

13 districten waar M constant is gebleven sedert de eerste democratische verkiezing. Het effectief aantal minderheden wordt beschouwd als constant doorheen de tijd, omdat we hierover geen data op verschillende tijdstippen hebben. De Raemethode houdt in dat elke verkiezing als eenheid van analyse wordt genomen. Dus herhaalde verkiezingen in een district met een constante districtgrootte worden beschouwd als aparte waarnemingen. Dit heeft als voordeel dat ons aantal (district) cases uiteraard stijgt. In Roemenië vinden de verkiezingen voor Kamer en Senaat in dezelfde districten plaats maar de districtgrootte verschilt. De Senaat bestaat uit 143 zetels en de kamer uit 38 wat resulteert in bijzonder kleine districtgroottes voor de Senaat. Op zich biedt deze structuur interessante mogelijkheden voor analyses. Alleen wordt ons onderzoeksopzet bemoeilijkt door de wettelijke Roemeense kiescontext. De wetgeving stimuleert partijen van etnische en religieuze minderheden om deel te nemen aan de kamerverkiezingen. Deelnemen is hier bijna altijd gelijk aan winnen. Voor etnische minderheden gelden speciale regels waardoor zij met iets meer dan 0,0 procent van de stemmen één zetel kunnen toegewezen krijgen in de kamer. Deze regel is enkel van toepassing voor de kamer. Dit betekent uiteraard dat partijen of organisaties die als vertegenwoordigers van etnische minderheden worden erkend 5 er alle belang bij hebben lijsten in te dienen voor de kamerverkiezingen. Vermits deze regel niet geldt voor de Senaat en hun electorale achterban zeer beperkt is, dienen zij de facto dan ook bijna geen lijsten in voor de Senaatsverkiezingen. Als we nu zowel de kamerverkiezingen als de senaatverkiezingen in één bestand zouden samenvoegen en onze analyses daar zouden op uitvoeren dan kunnen we een verband vaststellen tussen districtgrootte en het aantal deelnemende partijen (p) en DN V. Namelijk hoe groter LnM, hoe groter p en DN V, en dit wordt grotendeels verklaard door het aantal deelnemende partijen als gevolg van de specifieke kieswetgeving ten aanzien van etnische minderheden. Als we nu het interactief effect van districtgrootte met het effectief aantal minderheden willen meten, en stel dat we een verband vaststellen is het mogelijk dat we niet de invloed van M meten, maar de invloed van de ruimere kieswetgeving en regels ten aanzien van etnische en religieuze minderheden. Vandaar dat de echte test van het interactief effect maar kan geleverd worden door de Senaatsverkiezingen als cases te selecteren. Het is hier dat de zuivere psychologische effecten als gevolg van de mechanische effecten kunnen gemeten worden. Het is dus in ieder geval noodzakelijk het bestand voor senaats- en kamerverkiezingen op te splitsen. Het probleem bij deze keuze is dat de variatie in districtgrootte bijzonder klein wordt. Alle districten hebben 5 Die als dusdanig als erkende organisaties of partijen van etnische minderheden zijn erkend door het Ministerie van Binnenlandse Zaken. 13

14 een districtgrootte kleiner of gelijk aan 5, met één uitzondering het kiesdistrict Boekarest met een districtgrootte van Bovendien blijkt duidelijk uit figuur 4-1 dat dit grote district regressielijn tussen M en effectieve minderheden scheeftrekt. Als we dit grote district weglaten dan blijkt er geen verband meer gelegd te kunnen worden tussen districtgrootte kleiner of gelijk aan 5 en het effectief aantal minderheden. Het grote nadeel is uiteraard dat de variatie op districtgrootte nog kleiner wordt. Het aantal districten die in de analyse wordt betrokken is 40 voor de Lijphartmethode en voor de Raemethode 160 (4 verkiezingen vermenigvuldigd met 40 districten). 7 Figuur 4-1 Districtgrootte (M) op het effectief aantal minderheden (Effmin) in de Roemeense Senaatsdistricten,4,,0 1,8 1,6 1,4 EFFMIN 1, 1, M 6 In 1990 bedroeg het aantal te verdelen zetels in het district Boekarest voor de senaatsverkiezingen 14. Dit is de verklaring waarom er twee districtgrootte boven de 5 zijn terug te vinden in de figuur Het district Ilfov wordt uit de analyse gelaten omdat het tijdens de verkiezingen van 1990 niet bestond en omdat we vanaf de verkiezingen van 199 geen data met betrekking tot etnische minderheden voor dit district konden terugvinden 14

15 Figuur 4- Districtgrootte (M) op het effectief aantal minderheden (Effmin) in de Roemeense Senaatsdistricten met M kleiner of gelijk aan 5.,4,,0 1,8 1,6 1,4 EFFMIN 1, 1,0 1,5,0,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 M Volgens Jaccard e.a. (1990) moet de aanwezigheid van het interactie-effect getest worden met een hiërarchische F-test. Is deze statistisch significant dan kan er gesproken worden van de aanwezigheid van een interactie-effect (Jaccard, e.a., 1990: 4). Voor al onze geteste modellen met de Roemeense Senaat als cases en met de verkiezingen als eenheid van analyses (Raemethode) zijn deze hiërarchische tests niet statistisch significant. Nemen we echter de kiessystemen, in casus de districten, als eenheid van analyse (Lijphartmethode) dan zijn de modellen met het natuurlijk logaritme van M (LnM), het effectief aantal minderheden (Effmin) en het product van deze twee termen (LnMeffmi) als onafhankelijke variabele met het effectief aantal parlementaire districtspartijen (DN S ) en het aantal deelnemende partijen (p) als afhankelijke variabelen statistisch significant. De modellen met DN V als afhankelijke variabele zijn dit niet. In Tabel 4-1 geven we de resultaten weer met p als afhankelijke variabele. De hiërarchische F-test (Sig. F Change) toont aan dat zowel het eerste als het twee model statistisch significant zijn, zij het op een verschillend niveau, waaruit kan geconcludeerd worden dat er dus een interactie-effect aanwezig is. De sterkte van het effect kan geëvalueerd worden de hand van het verschil in R-square van het eerste model met het tweede model (Jaccard, e.a., 1990: 4-5). Dit is voor ons model,039. Dit betekent 3,9 15

16 procent van de variatie kan worden verklaard door het interactie-effect. Als we nu kijken naar onze ß-coëfficiënten dan merken we voor LnM een negatieve coëfficiënt van -,371; voor Effmin -1,431 en voor de interactieterm 1,334. Een van de moeilijkheden van invoeren van interactie-effecten in de regressievergelijking is dat de ß-coëfficiënten van teken kunnen veranderen en daardoor zeer moeilijk interpreteerbaar worden. Volgens Jaccard e.a. zijn interactiecoëfficiënten echter wel betekenisvol interpreteerbaar : De verschillen in teken van de coëfficiënten is dan volgens hun te wijten aan het feit dat de coëfficiënten in de twee vergelijkingen schattingen zijn van verschillende concepten. In de twee termen van het hoofdeffecten model schat de regressiecoëfficiënt de effecten van onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele, langs de niveaus van de andere onafhankelijke variabele: b 1 reflecteert de trends van verandering in Y met verandering in X 1 op elk niveau van X, en b reflecteert de trends van in verandering in Y met veranderingen in X op elk niveau van X 1. In het model met de interactieve vorm, reflecteren de regressiecoëfficiënten voor X 1 en X een conditionele relatie: b 1 reflecteert de invloed van X 1 op Y wanneer X gelijk is aan nul en b reflecteert de invloed van X op Y wanneer X 1 gelijk is aan nul. 16

17 Tabel 4-1 Stapsgewijze regressieanalyse van het interactief model met het aantal deelnemende partijen als afhankelijke variabele Summary 1 R Adjusted Std. Error of the Estimate Change Statistics Change F Change df1 df Sig. F Change,781 a,611,590,03399,611 9,011 37,000,806 b,650,61 1,95539,039 4, ,05 a. Predictors: (Constant), EFFMIN, LNM b. Predictors: (Constant), EFFMIN, LNM, LNMEFFMI 1 Regression Residual Total Regression Residual Total ANOVA c Sum of Squares df Mean Square F Sig. 40,046 10,03 9,011,000 a 153, , , , ,157,7,000 b 137, ,84 393, a. Predictors: (Constant), EFFMIN, LNM b. Predictors: (Constant), EFFMIN, LNM, LNMEFFMI c. Dependent Variable: GEMP Mode 1 (Constant LN EFFMI LNMEFF (Constant LN EFFMI LNMEFF a. Dependent Variable: Unstandardize Coefficient B Std. Coefficients a Standardize Coefficient Beta 6,77 1,706 15,68,000 5,610,993,580 5,647,000-5,405 1,031 -,538-5,4,000 37,77 5,70 6,604,000-3,589 4,679 -,371 -,767,448-4,579-1,431-3,141,003 7,50 3,735 1,334,009,05 t Sig. 17

18 De verschillen in waarden van b 1 and b coëfficiënten voor de twee verschillende modellen resulteert dan doordat in het hoofdeffecten model, de coëfficiënten algemene relaties schatten op elk niveau van de van de andere onafhankelijke variabele, waar het productterm model de conditionele relatie schat en dat is dan het geval waar alle X variabelen buiten de éne in kwestie gelijk is aan nul (Jaccard, 1990: 6-7). Of concreet vertaald naar ons model, b 1 (-,371) reflecteert de invloed van LnM op het aantal deelnemende partijen (p) als het aantal effectieve minderheden gelijk is aan nul en b (-1,431) reflecteert de invloed van het effectief aantal minderheden als LnM gelijk is aan nul. De vraag is dan natuurlijk hoe we vervolgens onze ß-coëfficiënt van de productterm moeten interpreteren. De ß-coëfficiënt van onze productterm is 1,334 en statistisch significant op het niveau p<0,10 en bevestigt dus onze hiërarchische F-test dat het interactie-effect aanwezig is met een relatief lage verklaarde variatie van 3,9 procent. LnM is onze moderator -variabele. De waarde 1,334 duidt dan aan hoe de relatie tussen het aantal deelnemende partijen (p) en het effectief aantal minderheden (effmin) varieert langs het natuurlijk logaritme van districtgrootte. Voor elke eenheid dat LnM verandert, verandert de helling van het aantal deelnemende partijen op het effectief aantal minderheden met 1,334 eenheden (Jaccard, e.a., 1990: 6-33). Maar wat zegt dit over onze hypothese? Deze coëfficiënten blijven bijzonder moeilijk interpreteerbaar. Het is duidelijk dat we hier een ander probleem hebben, namelijk het probleem van multicollineariteit (Tollerance van minder dan 0,0 voor de verschillende termen). Het is bekend dat bij interactiemodellen multicollineariteit vaak een belangrijk probleem vormt. Volgens Jaccard, e.a. is het probleem van multicollineariteit bij interactieve modellen niet substantieel maar eerder praktisch van aard. Multicollineariteit beïnvloedt niet de eigenschappen van de schattingen. Hoge correlaties kunnen wel fouten veroorzaken door de gebruikte programma s in statistische software. Daarom suggereren zij zoals Cronbach (1987) dat X1 en de X variabelen gecentreerd ( centered) worden vooraleer de productterm wordt gevormd. 8 Zo n transformatie zal de tendens hebben tot lagere correlaties tussen productterm en de samenstellende termen (Jaccard, e.a.: 1990: 31). In Tabel 4- worden de resultaten van deze werkwijze gepresenteerd met opnieuw het aantal deelnemende partijen (gemp) als afhankelijke variabele. Zoals kan worden afgeleid uit deze tabel blijven de Sig. F change en het significantieniveau van de coëfficiënt van onze productterm ongewijzigd in vergelijking met het niet gecentreerde model. Het multicollineariteitsprobleem verdwijnt echter (Tollerance van,946) en als gevolg daarvan, worden onze coëfficiënten nu 8 De term centeren wordt bekomen door van elke variabele (in casu LnM en Effmin) het gemiddelde te nemen en vervolgens het verschil van de waarden van de cases op deze variabelen te verminderen met dit gemiddelde. Het resultaat is dan bekend als de deviatie score. Vervolgens wordt met deze deviatiescores de productterm samengesteld. 18

19 interpreteerbaar. Voor elke eenheid dat LnM verandert, verandert de helling van het aantal deelnemende partijen op het effectief aantal minderheden met 0,04 eenheden. Hieruit zou kunnen besloten worden dat districtgrootte inderdaad een remmende factor heeft op de het aantal deelnemende partijen indien er een groot aantal effectieve minderheden is. Of anders uitgedrukt in kleine districten met een groot aantal minderheden zal het aantal deelnemende partijen kleiner zijn dan in grote districten met een groot aantal minderheden. Toch stellen er zich een aantal bijkomende problemen in onze analyse. We merken dat in het hoofdeffecten model er een negatief verband bestaat tussen het effectief aantal minderheden en het aantal deelnemende partijen. Dit is de tegenovergestelde vaststelling van wat door onze hypothese werd vooropgesteld en maakt een bevestiging van onze hypothese uit deze resultaten toch twijfelachtig. Het is een bovendien een verwerping van de hypothese dat het aantal deelnemende partijen zou stijgen onder invloed van het effectief aantal minderheden. Natuurlijk dienen we rekening te houden met de specifieke Roemeense context en de wetgeving inzake etnische minderheden. Met andere woorden, etnische minderheden als variabele inbrengen is gezien deze context misschien niet de verstandigste oplossing. Daarom zullen we proberen in een volgende paragraaf een aantal verfijningen en verbeteringen trachten aan te brengen in onze modellen aan. 19

20 Tabel 4- Stapsgewijze regressieanalyse van het vooraf gecenterde interactief model met het aantal deelnemende partijen als afhankelijke variabele Summary 1 R Adjusted Std. Error of the Estimate Change Statistics Change F Change df1 df Sig. F Change,781 a,611,590,03399,611 9,011 37,000,806 b,650,61 1,95539,039 4, ,05 a. Predictors: (Constant), EFFMIN, LNM b. Predictors: (Constant), EFFMIN, LNM, PRODCENT 1 Regression Residual Total Regression Residual Total ANOVA c Sum of Squares df Mean Square F Sig. 40,046 10,03 9,011,000 a 153, , , , ,157,7,000 b 137, ,84 393, a. Predictors: (Constant), EFFMIN, LNM b. Predictors: (Constant), EFFMIN, LNM, PRODCENT c. Dependent Variable: GEMP 1 (Constant) LNM EFFMIN PRODCENT (Constant) LNM EFFMIN PRODCENT Unstandardized Coefficients a. Dependent Variable: GEMP B Std. Error Coefficients a Standardized Coefficients Beta 6,771 1,706 15,688,000 5,610,993,580 5,647,000,999 1,001-5,405 1,031 -,538-5,4,000,999 1,001 7,18 1,653 16,44,000 Collinearity Statistics t Sig. Tolerance VIF 5,739,957,593 5,996,000,995 1,005-5,86 1,017 -,583-5,764,000,949 1,053 7,50 3,735,04,009,05,946 1,057 0

21 4.. Enkele Aanpassingen In vorige paragraaf volgden we in grote lijnen de onderzoeksmethode van Ordeshook & Shvetsova en gebruikten we in grote lijnen dezelfde indicatoren voor de onafhankelijke en afhankelijke variabelen maar onze data was fundamenteel verschillend: data op districtsniveau met uitsluitend districten met M>1. In deze paragraaf pogen we de indicatoren verder te verfijnen. Voor Roemenië beschikken we naast data over de bevolkingssamenstelling naar etnische minderheden op districtsniveau, ook data over de bevolkingssamenstelling naar religie. We introduceren de variabele effectief aantal religieuze groeperingen (Relgroep). Deze wordt op dezelfde wijze berekend als het effectief aantal minderheden. 9 Naast het effectief aantal parlementaire districtspartijen (DN S ) berekenden we ook het absoluut aantal parlementaire districtspartijen (GPPARL). Voor deze indicator tellen we alle partijen die minstens één zetel hebben behaald. Opnieuw deelden we het databestand op in kamer- en senaatsverkiezingen en sloten we het grootste district Boekarest uit omdat het district een districtgrootte heeft die als uitzondering (outlier) kan worden beschouwd in vergelijking met de spreiding van andere Roemeense districten (zie figuur 4-1 & figuur 4-). Omdat waarden in dit district uiteindelijk zeer sterk kunnen doorwegen in onze regressieanalyses is het verstandiger dit district uit te sluiten van de analyses. We concentreren ons in de analyses op het aantal parlementaire districtspartijen (DN S en Gpparl). 10 Dit heeft als belangrijk nadeel dat we psychologische en mechanische affecten niet van elkaar onderscheiden. Omgekeerd we testen hier dus zowel het psychologische als het mechanische effect op het aantal (parlementaire) partijen. We verliezen hierdoor een deel van het analytisch theoretisch onderscheid dat we maakten tussen psychologische en mechanische effecten, langs de andere kant concentreren we ons nu op de politiek meest relevante variabele, namelijk hoeveel partijen worden er van uit het district afgevaardigd in het parlement. Wat we hier dan testen is of districtgrootte een remmende factor heeft op de ontwikkeling, vertegenwoordiging van partijen als we een kenmerk van 9 Effectief aantal religieuze groeperingen werd berekend op volgende wijze: 1/ rel i waarbij rel i staat voor het relatief bevolkingsaandeel van de bevolkingsgroep die religie i aanhangt. 10 De analyses die we uitvoerden met het aantal deelnemende partijen (p) en het effectief aantal electorale districtspartijen (DN V ) als afhankelijke variabelen en met het effectief aantal religieuze groeperingen als onafhankelijke variabele leverden opnieuw geen consistente en robuste resultaten op. Hetzelfde kan gezegd worden van de toepassing van de Raemethode op alle onze afhankelijke variabelen. Dit is de reden waarom ze hier niet verder worden weergegeven en besproken. 1

22 sociaal-culturele aard (namelijk het aantal religieuze groeperingen) als verklarende variabele in de analyse inbrengen. In tabellen 4-3 tot 4-6 worden onze resultaten als SPSS-output weergegeven. De productterm werd opnieuw samengesteld uit de gecenterde waarden van onze cases, om de multicollineariteit uit de modellen te halen. Alle onze interactiemodellen (dus met LnM en het effectief aantal religieuze groepen, relgroep) zijn statistisch significant (zie Sig. F change en het significantieniveau van onze β-coëfficiënten van de producttermen) en geven een bijkomende verklaarde variatie van tussen de 7,6 en 11,6 procent. De hoogste verklaarde variatie verkrijgen we voor de senaatsverkiezingen. Dit zowel wanneer we DN S (11,6 %) als het absoluut aantal parlementaire districtspartijen (10,8%) afhankelijke variabele invoeren. Het feit dat de modellen statistisch significant zijn ongeacht de wijze waarop we de afhankelijke variabele operationaliseren, duidt op een zekere robustheid van onze empirische afhankelijke variabele. De resultaten van deze analyses bevestigen de hypothesen dat er een interactie-effect waarbij het effect van sociaal-structurele heterogeniteit word gemodereerd door districtgrootte. Dit interactie-effect kan als volgt worden omschreven: de districtgrootte zet een remmende factor op de ontwikkeling van partijen indien er grote sociale heterogeniteit (gemeten door het effectief aantal religieuze groeperingen) aanwezig is. Indien de districtgrootte en de sociale heterogeniteit groot zijn, zal ook het aantal parlementaire districtspartijen toenemen. Indien districtgrootte klein is en de sociale heterogeniteit groot, dan zal het aantal parlementaire districtspartijen kleiner zijn dan in de grote districten.

23 5. Conclusie Net als Ordeshook & Shvetsova en Neto & Cox, hebben ook wij aanwijzingen voor een interactie-effect van districtgrootte op sociale heterogeniteit naar het aantal partijen in het partijsysteem. Wij toetsten de interactiehypothese op districtsniveau met Roemeense data en dus voor districten met een districtgrootte groter dan 1. We konden enkel een interactie-effect vaststellen op het aantal parlementaire districtspartijen, en enkel met data over het aantal religieuze minderen (en niet met etnische minderheden). Door het onze vaststellingen kunnen we de twijfels die nog bestonden in de veralgemeenbaarheid van het interactie-effect naar systemen met een districtgrootte groter dan 1 worden gemilderd. De betekenis van het interactie-effect kan als volgt worden omschreven: de districtgrootte zet een remmende factor op de ontwikkeling van partijen indien er grote sociale heterogeniteit (gemeten door het effectief aantal religieuze groeperingen) aanwezig is. Indien de districtgrootte en de sociale heterogeniteit groot zijn, zal ook het aantal parlementaire districtspartijen toenemen. Indien districtgrootte klein is en de sociale heterogeniteit groot, dan zal het aantal parlementaire districtspartijen kleiner zijn dan in de grote districten. De discussie of dan wel breuklijnen (of beter sociaal heterogeniteit) of kiessystemen dé bepalende factor zijn in het determineren van het aantal partijen in het partijsysteem dient dan ook te genuanceerd. Het is duidelijk dat we empirische aanwijzingen naar een ook een interactie-effect konden vaststellen op districtsniveau. Ook theoretisch lijkt dit de meest relevante weg die zou moeten bewandeld worden in toekomstige onderzoeksagenda s. En ook opnieuw moeten we hier tot vervelens toe benadrukken dat daarbij de verzameling van data op districtsniveau van essentieel en noodzakelijk belang zal zijn. 3

24 Tabel 5-1 Roemeense Senaat, afhankelijke variabele het effectief aantal partijen DN S. Summary 1 R Adjusted Std. Error of the Estimate Change Statistics Change F Change df1 df Sig. F Change,63 a,399,368,5355,399 1,64 38,000,717 b,515,475,4877,116 8, ,005 a. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM b. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM, productterm 1 Regression Residual Total Regression Residual Total ANOVA c Sum of Squares df Mean Square F Sig. 7,40 3,60 1,64,000 a 10,897 38,87 18, , ,11 13,083,000 b 8,801 37,38 18, a. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM b. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM, productterm c. Dependent Variable: GEMDNS 1 (Constant) LNM RELGROEP productterm (Constant) LNM RELGROEP productterm Unstandardized Coefficients a. Dependent Variable: GEMDNS B Coefficients a Std. Error Standardized Coefficients Beta 1,086,374,900,006 1,68,58,6 4,917,000 -,074,147 -,064 -,503,618 1,047,341 3,067,004 1,196,36,587 5,069,000,030,138,06,0,87 1,5,4,354,968,005 t Sig. Tabel 5- Roemeense Senaat, afhankelijke variabele het absoluut aantal parlementaire districtspartijen. 4

25 Summary 1 R Change Statistics Adjusted Std. Error of the Estimate Change F Change df1 df Sig. F Change,657 a,431,401,58,431 14,410 38,000,735 b,540,50,531,108 8, ,005 a. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM b. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM, productterm 1 Regression Residual Total Regression Residual Total ANOVA c Sum of Squares df Mean Square F Sig. 9,774 4,887 14,410,000 a 1,887 38,339, ,8 3 4,076 14,455,000 b 10,433 37,8, a. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM b. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM, productterm c. Dependent Variable: GPPARL 1 (Constant) LNM RELGROEP productterm (Constant) LNM RELGROEP productterm Unstandardized Coefficients a. Dependent Variable: GPPARL B Coefficients a Std. Error Standardized Coefficients Beta,990,407,43,00 1,480,80,649 5,77,000 -,066,160 -,051 -,415,681,948,37,550,015 1,40,57,615 5,458,000,047,151,036,310,759 1,355,459,343,950,005 t Sig. 5

26 Tabel 5-3 Roemeense Kamer, afhankelijke variabele het effectief aantal partijen DN S. Summary 1 R Adjusted Std. Error of the Estimate Change Statistics Change F Change df1 df Sig. F Change,37 a,138,093,658,138 3,043 38,059,478 b,9,166,6310,091 4, ,044 a. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM b. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM, productterm 1 Regression Residual Total Regression Residual Total ANOVA c Sum of Squares df Mean Square F Sig.,637 1,318 3,043,059 a 16,463 38,433 19, , ,457 3,658,01 b 14,731 37,398 19, a. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM b. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM, productterm c. Dependent Variable: GEMDNS 1 (Constant) LNM RELGROEP productterm (Constant) LNM RELGROEP productterm Unstandardized Coefficients a. Dependent Variable: GEMDNS B Coefficients a Std. Error Standardized Coefficients Beta 1,91,708 1,8,076,753,311,374,40,00,185,184,155 1,00,33 1,47,679 1,835,075,705,99,350,357,04,317,188,65 1,687,100 1,05,49,34,086,044 t Sig. 6

27 Tabel 5-4 Roemeense Kamer, afhankelijke variabele het absoluut aantal parlementaire districtspartijen. Summary 1 R Adjusted Std. Error of the Estimate Change Statistics Change F Change df1 df Sig. F Change,508 a,58,19,798,58 6,608 38,003,578 b,335,81,766,076 4, ,046 a. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM b. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM, productterm 1 Regression Residual Total Regression Residual Total ANOVA c Sum of Squares df Mean Square F Sig. 8,417 4,08 6,608,003 a 4,01 38,637 3, , ,637 6,00,00 b 1,706 37,587 3, a. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM b. Predictors: (Constant), RELGROEP, LNM, productterm c. Dependent Variable: GPPARL 1 (Constant) LNM RELGROEP productterm (Constant) LNM RELGROEP productterm Unstandardized Coefficients a. Dependent Variable: GPPARL B Coefficients a Std. Error Standardized Coefficients Beta,80,859,934,356 1,369,377,50 3,630,001,1,3,14,989,39,749,85,908,370 1,31,363,498 3,613,001,379,8,43 1,665,104 1,30,597,97,06,046 t Sig. 7

28 Bibliografie Bogdanor, V. (1983). Conclusions: Electoral Systems and Partysystems. Democracy and Elections. V. Bogdanor and D. Butler. Cambridge, Cambridge University Press: Duverger, M. (1957). Les partis politiques. Paris, Librairie Armand Colin. Grumm, J. G. ( 1958). Theories of Electoral Systems. Midwest Journal of Political Science : Lijphart, A. (1990). The political consequences of electoral laws, American Political Science Review 84: Lijphart, A. (1994). Electoral Systems and Party Systems. A Study of Twenty-Seven Democracies, Oxford, Oxford University Press. Lipset, S. M. and S. Rokkan, Eds. (1967). Party Systems and Voter Alignments: Cross- National Perspectives. New York, Free Press. Lipson, L. (1964). The Democratic Civilization. New York, Oxford University Press. Neto, O. A. and G. W. Cox (1997). Electoral Institutions, Cleavage Structure, and the Number of Parties. American Journal of Political Science 41(1): Ordeshook, P. and O. Shvetsova (1994). Ethnic Heterogeneity, District Magnitude, and the Number of Parties. American Journal of Political Science 38: Rae, D. W. (1971). The Political Consequences of Electoral Laws. New Haven & London, Yale University Press. Rokkan, S. (1970). Citizens, Elections, Parties. New York, Mackay. Swyngedouw, M. (199). Waar voor je Waarden. De opkomst van Vlaams Blok en Agalev in de jaren tachtig. Leuven, Sociologisch Onderzoeksinstituut/Departement Sociologie/ISPO. 8