DLA PARTII. LOKALNE EFEKTY FREKWENCYJNE W WYBORACH PARLAMENTARNYCH W POLSCE W LATACH

(1)

Adam GendĨwiáá Tomasz ĩóátak Jakub Rutkowski

Uniwersytet Warszawski

O ZWIĄZKU PARTYCYPACJI WYBORCZEJ I STABILNOĝCI POPARCIA DLA PARTII.

LOKALNE EFEKTY FREKWENCYJNE W WYBORACH PARLAMENTARNYCH W POLSCE W LATACH 2005–2011^*

W analizach prezentowanych w artykule autorzy sprawdzają, czy zróĪnicowanie przestrzenne zmian w poziomie partycypacji wyborczej jest systematycznie powiązane ze zróĪni- cowaniem przestrzennym zmian poparcia najwiĊkszych polskich partii politycznych. Anali- zując oÞ cjalne wyniki wyborów parlamentarnych z lat 2005–2011, zagregowane na poziomie gmin, badają relacjĊ pomiĊdzy zmiennym poziomem uczestnictwa wyborczego a stabilnoĞcią systemu partyjnego w wiĊkszej rozdzielczoĞci przestrzennej. Z analiz wynika, Īe lokalne zmiany frekwencji wyborczej wpáywają na lokalne zmiany poparcia partii, choü w sposób niesystematyczny. Autorzy szacują lokalne efekty frekwencyjne dla najwaĪniejszych polskich partii, aby pokazaü, jaki wpáyw na ich wyborczy wynik ma mobilizacja i demobilizacja lokalnych elektoratów.

Gáówne pojĊcia: wybory; partycypacja wyborcza; mobilizacja wyborcza; chwiejnoĞü.

Wprowadzenie

Poparcie poszczególnych partii politycznych zmienia siĊ z wyborów na wybory.

Dzieje siĊ tak z róĪnych powodów. CzĊĞü wyborców zmienia pomiĊdzy wyborami swoje preferencje i gáosuje na inną partiĊ niĪ wczeĞniej. Zmienia siĊ teĪ skáad elektoratu – nie tylko ze wzglĊdów demograÞ cznych (te są istotne w dáuĪszej perspektywie czasowej). Niektórzy obywatele zostają skutecznie zmobilizowani, tzn. wystĊpują z szeregu niegáosujących w ostatnich wyborach po to, by oddaü gáos na jakąĞ partiĊ;

inni – zostają zdemobilizowani, tzn. przechodzą od gáosowania do wyborczej absencji. JeĞli zdemobilizowani przewyĪszają swoją liczbą zmobilizowanych frekwencja spada. JeĞli zmobilizowanych jest wiĊcej – frekwencja roĞnie. Zmiana preferencji,

„wejĞcie” i „wyjĞcie” z elektoratu, są najwaĪniejszymi popytowymi skáadnikami

Adam GendĨwiáá, Wydziaá GeograÞ i i Studiów Regionalnych, e-mail: agendzwill@gmail.com; To- masz ĩóátak, Instytut Socjologii, e-mail: tomasz.zoltak@is.uw.edu.pl; Jakub Rutkowski: Instytut So- cjologii, e-mail: jakub.k.rutkowski@gmail.com

* Artykuá powstaá w ramach grantu Instytutu Socjologii Uniwersytetu Warszawskiego dla dokto- rantów i máodych pracowników naukowych (DSM) ChwiejnoĞü i spójnoĞü wyborcza, realizowanego w roku akad. 2012/13. Autorzy dziĊkują Mirosáawowi Bogdanowiczowi z Krajowego Biura Wybor- czego za udostĊpnienie baz danych wyborczych oraz Mikoáajowi CzeĞnikowi za uwagi do pierwszej wersji tekstu. Ewentualne báĊdy obciąĪają wyáącznie autorów.

(2)

chwiejnoĞci wyborczej (czynniki podaĪowe to te, które są związane z wyborczym menu – tzn. zmianami liczby partii w systemie – a takĪe ze zmianami reguá wyborczych).

Jednak ani poparcie dla partii ani frekwencja wyborcza nie zmienia siĊ rów- nomiernie na terenie caáego kraju. Nawet gdy partia odnotowuje znaczący wzrost poparcia obywateli, zdarzają siĊ zwykle obszary kraju, w których ta partia poparcie straciáa. I odwrotnie: nawet gdy poparcie w skali kraju spektakularnie spada, moĪna zazwyczaj znaleĨü miejsca, gdzie – wbrew ogólnemu wzorcowi – przybyáo danej partii wyborców. Podobnie rzecz ma siĊ ze zmianami frekwencji wyborczej. Nawet gdy wiadomo, Īe w danych wyborach do urn poszáo zdecydowanie wiĊcej obywateli, zwykle moĪna znaleĨü obszary, gdzie frekwencja wyborcza spadáa. I vice versa.

ZmiennoĞü partycypacji wyborczej ma związek ze stabilnoĞcią systemu partyjnego, choü nieáatwo go przeĞledziü.

W tym artykule chcemy sprawdziü, w jaki sposób zmiany frekwencji wyborczej są powiązane ze zmianami poparcia najwiĊkszych polskich partii politycznych. OdpowiedĨ na pytanie, która partia straciáa, a która zyskaáa dziĊki wzrostowi frekwencji, wydaje siĊ stosunkowo prosta. Wystarczy spojrzeü na zagregowane wyniki wyborów. Przykáadowo, skoro w wyborach parlamentarnych z 2007 roku frekwencja byáa wyĪsza niĪ w 2005 roku, to trzeba uznaü, Īe zyskaáy na tym przyroĞcie wszystkie partie, które w 2007 roku dostaáy wiĊcej gáosów niĪ w 2005 roku, czyli Platforma Obywatelska, Prawo i SprawiedliwoĞü, Sojusz Le- wicy Demokratycznej i Polskie Stronnictwo Ludowe. A straciáy wszystkie partie, które w 2007 roku wybraáo mniej wyborców niĪ w 2005 roku, czyli Samoobrona, Liga Polskich Rodzin i Socjaldemokracja Polska. Stosunkowo áatwo jest równieĪ siĊgnąü do danych sondaĪowych i sprawdziü, jak rozkáadaáy siĊ preferencje partyjne wyborców zmobilizowanych i zdemobilizowanych w kolejnych wyborach parlamentarnych.

Doprecyzujmy wiĊc nasze pytanie: interesuje nas, czy zróĪnicowanie przestrzenne zmian frekwencji wyborczej jest systematycznie powiązane ze zróĪnicowaniem przestrzennym zmian poparcia najwiĊkszych polskich partii politycznych. Chcemy sprawdziü, czy na powodzenie poszczególnych partii wpáywa to, gdzie mobilizowa- áy i demobilizowaáy siĊ lokalne elektoraty. Innymi sáowy, chcemy sprawdziü, czy poszczególne partie polityczne czerpaáy wyborcze korzyĞci raczej tam, gdzie frekwencja spadaáa czy raczej tam, gdzie frekwencja rosáa. Sprawdzając, jak zmiany frekwencji sprzyjają (lub nie) poparciu poszczególnych partii, próbujemy odnieĞü siĊ równieĪ do szerszego problemu wpáywu partycypacji wyborczej na stabilnoĞü systemu partyjnego.

Do odpowiedzi na te pytania wykorzystamy oÞ cjalne wyniki wyborów parlamentarnych zagregowane na poziomie gmin. Nasze wnioskowanie nie dotyczy zatem bezpoĞrednio indywidualnych zachowaĔ wyborczych, ale wáaĞciwoĞci lokalnych elektoratów.

W pierwszej kolejnoĞci omówimy skrótowo wyniki badaĔ dotyczące związku uczestnictwa wyborczego ze stabilnoĞcią systemów partyjnych, Īeby przedsta- wiü szerszy kontekst do interpretacji rezultatów naszych analiz. W kolejnej czĊĞci

(3)

artykuáu przedstawimy wykorzystywane przez nas dane i przejdziemy do analiz empirycznych. Sprawdzimy, w jakim stopniu zróĪnicowane przestrzennie są zmiany frekwencji i zmiany poparcia poszczególnych partii. W dalszej kolejnoĞci dla poszczególnych partii zidentyÞ kujemy z wykorzystaniem modeli regresji tzw. efekty frekwencyjne, wskazujące na związek – pozytywny lub negatywny – lokalnych zmian frekwencji wyborczej ze zmianami poparcia dla partii.

Zmiany frekwencji wyborczej a stabilnoĞü poparcia dla partii

Po 2005 roku polski system partyjny jest stabilniejszy niĪ wczeĞniej – Ğwiadczą o tym choüby malejące wskaĨniki chwiejnoĞci wyborczej i malejąca fragmentacja parlamentu (Markowski 2008; Szczerbiak 2008; Millard 2010; Markowski i CzeĞnik 2012; Szczerbiak 2012). Nie oznacza to jednak potwierdzenia popularnej w publicy- stycznym dyskursie tezy o „zabetonowaniu polskiego systemu partyjnego”. Spekta- kularny sukces Ruchu Palikota w 2011 roku pokazaá, Īe koszty wejĞcia do systemu partyjnego nie są wysokie. Badacze podkreĞlają, Īe o stosunkowo duĪej otwartoĞci polskiego systemu partyjnego i jego potencjalnej niestabilnoĞci Ğwiadczy miĊdzy innymi zmiennoĞü preferencji partyjnych elektoratu, páytko zakorzenione identyÞ - kacje partyjne, nielojalnoĞü elit wáadzy wobec organizacji partyjnych, przyjmująca czĊsto postaü „ucieczek” z partii (ZieliĔski, SáomczyĔski i Shabad 2005), a takĪe niski poziom frekwencji wyborczej i niestabilnoĞü uczestnictwa wyborczego. W tym miejscu skupiamy siĊ przede wszystkim na dwóch ostatnich elementach.

Poziom frekwencji wyborczej w wyborach parlamentarnych w Polsce naleĪy do najniĪszych wĞród krajów regionu. Pod wzglĊdem Ğredniej frekwencji wyborczej po 1989 roku Polska zajmuje ostatnie miejsce w postkomunistycznej Europie ĝrodko- wo-Wschodniej (CzeĞnik 2007; CzeĞnik, Grzelak i Kotnarowski 2010). Na osiem wyborów parlamentarnych, jakie odbyáy siĊ od 1989 roku, tylko dwukrotnie (w 1989 i w 2007 roku) poziom frekwencji przekroczyá 50%. Na niski poziom frekwencji wyborczej zwracaá uwagĊ miĊdzy innymi Aleks Szczerbiak, komentując wyniki wy- borów parlamentarnych z 2011 roku:

Te wybory potwierdziáy po raz kolejny, Īe frekwencja wyborcza w polskich wyborach parlamentarnych utrzymuje siĊ na skrajnie niskim poziomie, co sugeruje, Īe niezaleĪnie od wy- raĨnego spadku chwiejnoĞci wyborczej, polski elektorat jest wzglĊdnie otwarty i dostĊpny dla potencjalnych nowych partii (Szczerbiak 2012: 26, táum. autorzy).

Stosunkowo wysokie odsetki mobilizowanych i demobilizowanych wyborców decydują z kolei o niestabilnoĞci uczestnictwa wyborczego, które – jak wskazują badania oparte na Polskim Generalnym Studium Wyborczym (PGSW) – przyj- muje w Polsce szczególnie duĪe rozmiary w porównaniu z innymi systemami de- mokratycznymi, równieĪ krajów postkomunistycznych (CzeĞnik 2009; CzeĞnik i ĩerkowska-Balas 2011). Wedáug szacunków Mikoáaja CzeĞnika, Pawáa Grzela- ka i Michaáa Kotnarowskiego (2010) odsetek niestabilnych wyborców w Polsce w ostatnich 20 latach wahaá siĊ od jednej czwartej do jednej trzeciej elektoratu (tabela 1).

(4)

Tabela 1. Niestabilni gáosujący w wyborach parlamentarnych w Polsce (w %)

Para analizowanych wyborów* Niestabilni gáosujący

1993 – 1997 25,2

1997 – 2001 27,9

2001 – 2005 32,6

2005 – 2007 24,1

* druga data oznacza edycjĊ PGSW, pytanie o udziaá w pierwszych wyborach z pary byáo retrospektywne ħródáo: CzeĞnik, Grzelak i Kotnarowski 2010: 76–82.

Mobilizacja i demobilizacja wyborców moĪe odgrywaü szczególne znaczenie w sytuacji „otwartego elektoratu”, w której – tak jak w Polsce – identyÞ kacje partyjne są nietrwaáe i utrzymują siĊ na niskim poziomie, frekwencja wyborcza jest stosunkowo niska, a uczestnictwo wyborcze wyjątkowo niestabilne.

Dla przykáadu, dane z sondaĪu exit-poll, omawiane przez Radosáawa Markow- skiego (2008), pokazują, jak ogromne znaczenie dla wyników wyborów parlamentarnych z 2007 roku miaáa mobilizacja osób niegáosujących w 2005 roku. Szacunki wskazują, Īe wĞród wyborców PO w 2007 roku byáo 37,8% nowo zmobilizowanych (podczas gdy 37,5% to wyborcy PO z 2005 roku). Z kolei wĞród wyborców PiS w 2007 roku nowo zmobilizowani wyborcy stanowili 35,9% elektoratu, a stabilni, gáosujący na PiS równieĪ we wczeĞniejszych wyborach – 45,2%.

Z analiz CzeĞnika i innych (2010) wynika, Īe niestabilni gáosujący w Polsce – jeĞli gáosują – to rzadziej na partie rządzące. „DoĞü trudno – piszą autorzy (CzeĞnik i in. 2010: 31) – wyobraziü sobie obywatela, który przechodzi z absencji w gáo- sowanie i oddaje gáos na partiĊ, która do tej pory rządziáa. Polacy z reguáy nie są pod koniec kadencji zadowoleni z partii, które wygraáy poprzednie wybory i nie nagradzają ich swymi gáosami”. Niestabilni gáosujący – jeĞli gáosują – to popierają czĊĞciej partie, które wygrywają wybory. Autorzy spekulują, Īe przyciąga ich do urn wyborczych perspektywa wziĊcia udziaáu w wyborczym zwyciĊstwie. I wreszcie niestabilni gáosujący – jeĞli gáosują – to preferują partie nowe, wchodzące na wyborczy rynek. CzeĞnik i in.(2010) przypuszczają, Īe pojawienie siĊ nowego podmiotu na scenie politycznej postrzegają oni jako szansĊ na lepszą reprezentacjĊ swoich interesów, a co za tym idzie – impuls do wziĊcia udziaáu w wyborach.

Z danych dotyczących indywidualnych zachowaĔ i preferencji wyborczych (któ- re pochodzą z sondaĪy powyborczych, takich jak PGSW lub z sondaĪy exit-poll) moĪna uzyskaü informacjĊ o historycznych zachowaniach elektoratów poszczegól- nych partii i na tej podstawie oceniü, które partie skuteczniej niĪ inne mobilizowaáy swój poprzedni elektorat, a takĪe – uprzednio niegáosujących.

Trzeba przy tym wziąü pod uwagĊ, Īe sondaĪ exit-poll jest pomiarem jedno- razowym, a dynamiczny charakter uzyskiwanych na jego podstawie wskaĨników bierze siĊ z retrospektywnych deklaracji wyborców, a nie – jak w przypadku badaĔ panelowych – z porównania dwóch indywidualnych pomiarów odlegáych w czasie.

(5)

Pomijając w zasadzie nierozwiązywalny problem wiarygodnoĞci deklaracji dotyczą- cych przeszáych zachowaĔ respondentów, trzeba pamiĊtaü, Īe sondaĪ exit-poll nie uwzglĊdnia w ogóle wyborców zdemobilizowanych – np. ten wykonany podczas wyborów w 2011 roku nie obejmuje obywateli, którzy uczestnicząc w wyborach w 2007 roku, zdecydowali siĊ nie pójĞü na kolejne wybory.

W sondaĪach powyborczych, takich jak PGSW, w wylosowanych próbach znaj- dują siĊ zarówno gáosujący, jak i niegáosujący, zarówno stabilni, jak i niestabilni.

Pomiary te nie są jednak bardzo dokáadne ze wzglĊdu na stosunkowo maáą liczeb- noĞü prób i stosunkowo niską stopĊ realizacji badaĔ. Przykáadowo, wnioskowanie o zachowaniach wyborców Ruchu Palikota w PGSW z 2011 roku trzeba byáo oprzeü na analizie odpowiedzi 106 respondentów, a wyborców PSL – 89 respondentów.

Nic dziwnego, Īe badaczy polityki mogą interesowaü dane wyborcze, bĊdące dokáadnym zapisem zachowaĔ wszystkich wyborców uczestniczących w okreĞlo- nych wyborach. NajczĊĞciej wykorzystuje siĊ je do analizy zagregowanej chwiej- noĞci wyborczej w miĊdzynarodowych analizach porównawczych; rzadko są jednak wykorzystywane dane o wiĊkszej rozdzielczoĞci przestrzennej.

W badaniach obejmujących kilkadziesiąt lub nawet kilkaset cykli wyborczych z wielu krajów, frekwencja lub zmiana frekwencji wyborczej jest uznawana za jedną ze zmiennych wyjaĞniających chwiejnoĞü wyborczą (Tavits 2008; Bischoff 2013;

Powell i Tucker 2013). Autorzy zwykle stawiają hipotezĊ odwoáującą siĊ do poziomu jednostkowego: Īe w wyborach, w których odnotowuje siĊ wysoką frekwencjĊ, bierze udziaá stosunkowo wielu wyborców ze sáabymi identyÞ kacjami partyjnymi.

Z kolei w wyborach, w których frekwencja jest niska, biorą udziaá ci, którzy mają silne identyÞ kacje partyjne i mają wyksztaácony nawyk gáosowania. Ci ostatni mie- liby sprzyjaü niĪszej chwiejnoĞci; ci pierwsi – wyĪszej (Bartolini i Mair 1990; Birch 2003; Dassoneville i Hooghe 2012). Stąd zdziwienie Markowskiego opisującego wyniki wyborów parlamentarnych z 2005 roku:

Ogromnej chwiejnoĞci wyborczej towarzyszyáa spadająca partycypacja wyborcza, co samo w sobie jest doĞü dziwną wspóázaleĪnoĞcią. MoĪna bowiem logicznie oczekiwaü, iĪ skoro jest coraz mniej obywateli gotowych do podejmowania decyzji dotyczących tego, kto ma rządziü, powinni oni przynajmniej charakteryzowaü siĊ pewną stabilnoĞcią preferencji politycznych. Nie w Polsce jednak (Markowski 2007: 266).

Studia komparatystyczne nad chwiejnoĞcią wyborczą pokazują szerszy obraz tej wspóázaleĪnoĞci. Wobec dominującego wpáywu czynników podaĪowych na chwiej- noĞü wyborczą (dotyczy to zwáaszcza fragmentacji systemu partyjnego), bezpoĞrednie efekty zmiany frekwencji okazują siĊ bardzo sáabe (pozytywne, zgodnie z hipotezą) lub nieistotne statystycznie. Na przykáad z analiz Cariny Bischoff, uwzglĊdniających 336 wyborów z 21 krajów europejskich i bogaty zestaw zmiennych niezaleĪnych wynika, Īe przyrostowi frekwencji wyborczej o 10 punktów procentowych moĪna przypisaü bezpoĞrednio jedynie okoáo 0,2 punktu procentowego wzrostu zagregowanej chwiejnoĞci wyborczej (Bischoff 2013: 549). Ruth Dassoneville i Mark Hooghe (2012: 25) stwierdzają wprost na podstawie analizy wyników wyborów z 31 krajów Europy, Īe frekwencja wyborcza, podobnie jak obowiązek gáosowania, nie wpáywają

(6)

na zagregowaną chwiejnoĞü wyborczą. Te wyniki nie oznaczają jednak, Īe zmiany frekwencji nie są systematycznie powiązane ze zmianami poparcia okreĞlonych partii politycznych w okreĞlonych wyborach. Aby zbadaü ten problem, trzeba skorzy- staü z dokáadniejszych danych.

Wykorzystane dane

W analizach empirycznych posáugujemy siĊ danymi PaĔstwowej Komisji Wy- borczej przedstawiającymi wyniki polskich wyborów parlamentarnych z 2005, 2007 i 2011 roku. Wybieramy te trzy elekcje gáównie ze wzglĊdu na stabilnoĞü zestawu najwiĊkszych partii politycznych w tym okresie. Związek partycypacji wyborczej i stabilnoĞci systemu partyjnego rozpatrujemy wykorzystując dane zagregowane na poziomie gmin. Przyjmujemy, Īe w przypadku Polski gminy są odpowiednimi jednostkami terytorialnymi do prowadzenia analiz na moĪliwie niskim szczeblu teryto- rialnej agregacji danych (w 2011 roku Ğrednia wielkoĞü gminy to 15546 mieszkaĔ- ców i 12354 zarejestrowanych wyborców). WziĊliĞmy pod uwagĊ wyniki wyborów w kaĪdej z 2478 polskich gmin w przypadku porównania wyników wyborów z 2005 roku i 2007 roku oraz 2477 gmin w przypadku porównania wyników wyborów z 2007 i 2011 roku¹.

Przypomnijmy, Īe interesuje nas przede wszystkim przestrzenna heterogenicz- noĞü zmian frekwencji i zmian poparcia najwaĪniejszych partii (nie obliczamy wskaĨników zagregowanej chwiejnoĞci wyborczej). Wzrost frekwencji wyborczej w gminie informuje nas o przewadze mobilizacji nad demobilizacją (a spadek frekwencji – o przewadze demobilizacji), choü nie daje pojĊcia o tym, jaką czĊĞü elektoratu stanowili zmobilizowani lub zdemobilizowani wyborcy². RównieĪ lokalne zmiany poparcia partii to wypadkowa róĪnych zachowaĔ wyborczych: gáosy od- dane na partiĊ ponownie przez lojalnych wyborców są nieodróĪnialne od gáosów oddanych przez wyborców nowych, którzy w poprzednich wyborach gáosowali na inną partiĊ lub w ogóle nie gáosowali. W uproszczeniu (bierzemy pod uwagĊ system z dwoma partiami) przedstawia te rozróĪnienia schemat na ryc. 1.

Zestawiając dane z dwóch nastĊpujących po sobie wyborów uzyskaliĞmy dla kaĪdej gminy wskaĨniki informujące o:

1) zmianie frekwencji pomiĊdzy 2005 a 2007 rokiem, 2) zmianie frekwencji pomiĊdzy 2007 a 2011 rokiem,

3) zmianie odsetka uzyskanych gáosów pomiĊdzy 2005 a 2007 rokiem dla na- stĊpujących partii politycznych: PO, PiS, PSL, SLD (w 2007 jako koalicja LiD), Samoobrona RP, LPR,

1 Obecnie jest w Polsce 2479 gmin, jednak gmina JaĞliska zostaáa utworzona dopiero w 2010 roku, z czĊĞci gminy Dukla; w związku z tym dla okresu 2007–2011 wykluczyliĞmy obie gminy z analizy. Nie braliĞmy pod uwagĊ obwodów gáosowania za granicą i na statkach.

2 PoniewaĪ opieramy siĊ na danych zagregowanych, nie odnosimy siĊ wprost do zjawiska niesta- bilnoĞci uczestnictwa wyborczego. Warto jednak zauwaĪyü, Īe praktycznie kaĪda zidentyÞ kowana zmiana frekwencji Ğwiadczy o niestabilnoĞci uczestnictwa; nie jesteĞmy jedynie w stanie oceniü, w jakim stopniu mobilizacja i demobilizacja w danej gminie wzajemnie siĊ znosiáy.

(7)

4) zmianie odsetka uzyskanych gáosów pomiĊdzy 2007 a 2011 rokiem dla nastĊ- pujących partii politycznych: PO, PiS, PSL, SLD (w 2007 roku jako koalicja LiD), Samoobrona RP, Ruch Palikota (start tylko w 2011 roku).

WziĊliĞmy pod uwagĊ wszystkie najwaĪniejsze partie, które w badanym okresie byáy reprezentowane w parlamencie. Ze wzglĊdu na specyÞ czny charakter i ogra- niczony zasiĊg terytorialny, nie uwzglĊdniliĞmy w analizach komitetu wyborczego MniejszoĞci Niemieckiej. WartoĞci wymienionych wyĪej zmiennych, zagregowane dla caáego kraju, a takĪe zakresy wartoĞci dla gmin, przedstawia tabela 2.

Tabela 2. Podstawowe statystyki opisowe analizowanych zmiennych

Zmienna

2005–2007 2007–2011

Kraj Gminy

Min Max Min Max

Zmiana frekwencji

(pkt. proc.) 13,47 -13,75 26,46 -6,03 -14,31 8,50

Zmiana poparcia (pkt. proc.) dla:

PO 17,12 -42,67 47,46 -2,09 -33,36 27,51

PiS 5,18 -22,45 70,30 -2,32 -35,83 19,02

SLD (LiD) 1,90 -55,85 34,41 -4,89 -36,71 28,40

PSL 2,01 -45,51 45,25 -0,56 -36,91 44,92

Samoobrona RP -9,75 -51,66 4,03 -1,46 -29,49 -0,23

LPR -6,61 -65,26 2,33 -1,28 -11,70 -0,09

SDPL -3,86 -35,33 ,

Ruch Palikota 9,87 1,35 22,54

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie danych PKW.

Rycina 1. Zmiany frekwencji i przepáywy poparcia w danych zagregowanych

(t-1) nglos nglos A B B A nglos A B

t A B B A nglos nglos nglos A B

segmenty

elektoratu 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Zmiana frekwencji = (3+4+5+6+8+9)-(1+2+3+4+8+9) = 5+6-1-2 Zmiana poparcia dla partii A = (3+6+8)-(1+4+8) = 3+6-1-4 Zmiana poparcia dla partii B = (4+5+9)-(2+3+9) = 4+5-2-3

(8)

ZróĪnicowanie przestrzenne zmian frekwencji i zmian poparcia Zanim przejdziemy do identyÞ kacji związku zmian frekwencji wyborczej ze zmianami poparcia poszczególnych partii, sprawdzimy, w jakim stopniu zróĪnico- wane przestrzennie byáy zmiany frekwencji i zmiany poparcia poszczególnych partii politycznych. Innymi sáowy – jak bardzo nasze podstawowe wskaĨniki byáy zróĪnico- wane w grupie analizowanych gmin. Jest to problem podobny do tego, który stawia- ją sobie badacze nacjonalizacji partii politycznych (Caramani 2004; Bochsler 2010;

Tiemann 2012). Nacjonalizacja poparcia partii politycznych jest najczĊĞciej mierzona wariancją, odchyleniem standardowym, wspóáczynnikiem zmiennoĞci lub odpowied- nio przystosowanym wspóáczynnikiem Giniego, pokazującym zróĪnicowanie odsetka zdobytych gáosów pomiĊdzy okrĊgami wyborczymi (Tiemann 2012: 83–84).

Aby móc porównaü zróĪnicowanie przestrzenne analizowanych przez nas wskaĨ- ników, wykorzystujemy wspóáczynnik zmiennoĞci (iloraz odchylenia standardowe- go i Ğredniej), po to by kontrolowaü wpáyw róĪnej wielkoĞci poparcia poszczegól- nych partii (tabela 3).

Tabela 3. ZróĪnicowanie przestrzenne frekwencji wyborczej i jej zmian oraz poparcia po- szczególnych partii i jego zmian w latach 2005–2011

Wspóáczynniki zmiennoĞci

2005 2007 2011 zmiana

2005–2007

zmiana 2007–2011

Frekwencja 0,176 0,163 0,178 0,496 -0,440

LPR 0,586 0,581 - -0,660 -0,582

PiS 0,459 0,355 0,377 0,911 -1,880

PO 0,628 0,456 0,464 0,569 -6,268

PSL 0,825 0,640 0,668 2,188 -11,879

RP - - 0,348 - 0,348

SRP 0,547 0,762 2,318 -0,556 -0,775

SDPL 0,830 - - -0,830 -

SLD 0,700 0,567 0,595 2,529 -1,433

ħródáo: obliczenia wáasne na podstawie danych PKW.

Widaü wyraĨnie, Īe partycypacja wyborcza w przekroju gminnym w Polsce jest zdecydowanie mniej zróĪnicowana przestrzennie niĪ poparcie poszczególnych partii politycznych. Elektoraty najwiĊkszych partii (PiS, PO, PSL, SLD) ulegáy do pew- nego stopnia przestrzennej homogenizacji pomiĊdzy 2005 a 2007 rokiem, co jest dodatkowym argumentem przemawiającym za tym, Īe wáaĞnie od roku 2005 system partyjny w Polsce jest bardziej ustabilizowany.

Najmniej zróĪnicowane przestrzennie jest poparcie PiS i Ruchu Palikota, najbardziej – PSL oraz ugrupowaĔ, którym nie udawaáo siĊ w danych wyborach prze-

(9)

kroczyü progu wyborczego (SDPL w 2005 roku, Samoobrona w 2007 i 2011 roku;

stosunkowo homogeniczne przestrzennie wzglĊdem jego niewielkiego rozmiaru byáo poparcie LPR w 2007 roku). Znamienne jest stosunkowo maáe zróĪnicowanie przestrzenne poparcia dla Ruchu Palikota w przekroju gminnym, biorąc pod uwagĊ fakt, Īe to zupeánie nowa partia polityczna, w momencie wyborów w 2011 roku po- siadająca jedynie szczątkowe struktury lokalne.

Podobne zaleĪnoĞci moĪna zaobserwowaü w przypadku zmian frekwencji wyborczej i zmian poparcia partii w dwóch analizowanych cyklach wyborczych: 2005–

2007 i 2007–2011. Wspóáczynniki zmiennoĞci dla zmian frekwencji wyborczej są zasadniczo niĪsze niĪ wspóáczynniki zmiennoĞci zmian poparcia partii. Frekwencja wyborcza na terenie caáego kraju stosunkowo równomiernie wzrosáa pomiĊdzy 2005 a 2007 rokiem i porównywalnie równomiernie spadáa pomiĊdzy 2007 a 2011 r. Zmia- ny poparcia dla poszczególnych partii byáy bardziej zróĪnicowane. Wspóáczynniki zmiennoĞci dla cyklu 2007–2011 są wiĊksze, bo w tym czasie zagregowane zmiany poparcia dla partii nie byáy tak duĪe jak w 2007 roku (por. tabela 2). Widaü wyraĨnie, Īe w latach 2007–2011 stosunkowo niewielkie na poziomie zagregowanym zmiany poparcia dla PSL (okoáo -0,5 punktu procentowego [pkt proc.]) i PO (okoáo -2 pkt proc.) byáy rezultatem bardzo zróĪnicowanych zmian poparcia w gminach.

Efekty frekwencyjne

U podstaw naszych analiz leĪy rozumowanie, Īe zarówno zmiany poparcia, jak i zmiany frekwencji w kolejnych wyborach parlamentarnych to parametry, które mają swoje rozkáady okreĞlone w zbiorze gmin. To, czego poszukujemy, to dowody wpáywu zmiany frekwencji wyborczej w gminach na zmianĊ poparcia poszczegól- nych partii politycznych. Ów wpáyw moĪe mieü róĪny kierunek, dlatego wyróĪnia- my lokalne efekty frekwencyjne zbieĪne lub rozbieĪne.

Efektem frekwencyjnym zbieĪnym nazywamy taką sytuacjĊ, w której relatywnemu spadkowi frekwencji pomiĊdzy wyborami towarzyszy spadek poparcia danej partii, a relatywnemu wzrostowi frekwencji – wzrost poparcia danej partii. Innymi sáowy, Īe dana partia zyskaáa poparcie gáównie tam, gdzie relatywnie wzrosáa frekwencja, a straciáa gáównie tam, gdzie frekwencja relatywnie spadáa.

Efektem frekwencyjnym rozbieĪnym nazywamy taką sytuacjĊ, w której relatyw- nemu spadkowi frekwencji pomiĊdzy wyborami towarzyszy wzrost poparcia partii, a relatywnemu wzrostowi frekwencji – spadek poparcia partii. Innymi sáowy, Īe dana partia zyskaáa poparcie tam, gdzie relatywnie spadáa frekwencja, a poparcie dla niej spadáo tam, gdzie frekwencja relatywnie wzrosáa.

Przyjmujemy, Īe efekt frekwencyjny rozbieĪny wskazuje na to, Īe dla wyniku danej partii wiĊksze znaczenie mają stabilnie gáosujący. Efekt frekwencyjny zbieĪny wskazuje z kolei na wiĊksze znaczenie elektoratu niestabilnego (nowego lub odpáy- wającego ku niegáosowaniu). Analizujemy dane zagregowane, wiĊc wnioski doty- czące partii mogą sáuĪyü jako uzupeánienie analiz prowadzonych na poziomie indy- widualnym opartym na danych sondaĪowych (o wadach i zaletach róĪnych podejĞü wspominaliĞmy powyĪej).

(10)

NaleĪy przy tym zaznaczyü, Īe aby taka interpretacja byáa prawdziwa i byĞmy w naszym wnioskowaniu nie popeániali báĊdu ekologicznego, musi byü speánione dodatkowe zaáoĪenie. Mianowicie wystĊpowanie zmian we frekwencji nie moĪe byü systematycznie powiązane ze zmianami poparcia partii w grupie wyborców stabilnie uczestniczących w wyborach³. Przykáadowo, gdyby w gminach, gdzie wzrastaáa frekwencja, wyborcy stabilnie uczestniczący w obu elekcjach mieli wiĊkszą skáonnoĞü do zmiany preferencji z partii A na partiĊ B, wtedy wyniki prowadzonych przez nas analiz byáyby „zanieczyszczone” wpáywem tego zjawiska i stosując przyjĊty przez nas schemat analizy przeszacowywalibyĞmy wpáyw procesów mobilizacji lub demobilizacji na zmianĊ poparcia partii B. Przyjmujemy jednak, Īe wystĊpowanie tego rodzaju związków jest maáo prawdopodobne⁴.

Co oznacza „relatywny wzrost” i „relatywny spadek” frekwencji wyborczej, za pomocą których deÞ niujemy efekty frekwencyjne? Interesuje nas wzglĊdna przewaga mobilizacji nad demobilizacją lub wzglĊdna przewaga demobilizacji nad mobili- zacją – dlatego zmianĊ frekwencji w kaĪdej gminie odnosimy do zmiany frekwencji w caáym kraju w okreĞlonych wyborach. Zakáadamy w ten sposób, Īe nawet spadek frekwencji wyborczej w gminie – jeĞli jest spadkiem mniejszym niĪ spadek odnoto- wany w skali caáego kraju – jest przejawem ponadprzeciĊtnej mobilizacji lokalnego elektoratu. Innymi sáowy, bezwzglĊdny spadek frekwencji moĪe byü w danej gminie uznany za jej relatywny wzrost, jeĞli w skali kraju dominującym zjawiskiem byá spadek frekwencji.

W praktyce, relatywizacja zmiany frekwencji wyborczej oznacza taką transfor- macjĊ zmiennej, w której 0 oznaczaü bĊdzie zmianĊ frekwencji równą zmianie frekwencji w okreĞlonych wyborach w skali caáego kraju, a nie – jak przed transforma- cją – zupeány brak róĪnicy w poziomie frekwencji odnotowanym w dwóch kolejnych wyborach. Przypomnijmy, Īe w wyborach 2007 roku frekwencja wzrosáa w skali kraju o 13,95 pkt proc. wzglĊdem 2005 roku, a w wyborach 2011 roku spadáa o 6,05 pkt proc. wzglĊdem roku 2007. Warto zauwaĪyü, Īe w 2007 roku frekwencja spadáa bezwzglĊdnie tylko w 60 gminach, a w roku 2011 frekwencja wzrosáa bezwzglĊdnie tylko w 32 gminach. Relatywizacja skali zmiany frekwencji przez odniesienie jej do poziomu Ğredniego wpáywa korzystnie na stabilnoĞü oszacowaĔ modeli regresji. Tej wáaĞnie techniki uĪyliĞmy do opisania zaleĪnoĞci pomiĊdzy zmianami frekwencji wyborczej a zmianami poparcia poszczególnych partii, która jest podstawowa dla postawionego przez nas problemu.

JeĞli przyjmiemy, Īe zmiana poparcia partii ma swój skáadnik ogólnokrajowy, niezróĪnicowany przestrzennie (apel partii oraz jej konkurentek w podobny sposób oddziaáuje na preferencje wyborców w caáym kraju) i „korygujący” go – na korzyĞü

3 Odwoáując siĊ do przykáadu z ryc. 1. moĪemy wyraziü to zaáoĪenie formalnie: cor [(5+6-1-2), (3-4)] = 0.

4 Podstawowym mechanizmem, który moĪe prowadziü do powstania takich zaleĪnoĞci, wydaje siĊ pojawienie siĊ lub znikniĊcie z grona kandydatów jakiejĞ szczególnie popularnej osoby. Takie przypadki są jednak rzadkie, a dodatkowo w naszych analizach kontrolowaliĞmy róĪnice zmian poparcia pomiĊdzy róĪnymi okrĊgami wyborczymi tak, aby nie miaáy one wpáywu na uzyskiwane przez nas oszacowania efektów frekwencyjnych.

(11)

lub niekorzyĞü partii – skáadnik lokalny (apele partii mają specyÞ czne oddziaáywanie na wyborców w poszczególnych gminach), to skáadnik ogólnokrajowy moĪna utoĪ- samiü ze staáą w modelach regresji, z kolei wariancjĊ skáadnika lokalnego próbujemy wyjaĞniü za pomocą lokalnych zmian frekwencji wyborczej, przy kontroli innych czynników.

Dla kaĪdej zestawionej pary zmiennych wyliczyliĞmy modele regresji, a dokáad- niej – modele mieszanych efektów (mixed effects models). Proponujemy wykorzy- stanie modeli mieszanych efektów, nazywanych teĪ hierarchicznymi, zamiast stan- dardowej regresji liniowej metodą najmniejszych kwadratów. Gáównym powodem jest hierarchiczna struktura wykorzystywanych przez nas danych: gminy, bĊdące podstawowymi jednostkami analizy pogrupowaliĞmy w okrĊgi wyborcze, w których obowiązywaáy jednakowe listy kandydatów, a wiĊc jednakowe byáy alternatywy dla wyborców⁵. UwzglĊdnienie w modelach efektu losowego dla staáej regresji zwią- zanego z podziaáem na okrĊgi wyborcze pozwala kontrolowaü róĪnice w poparciu poszczególnych partii miĊdzy okrĊgami w sposób efektywny statystycznie (Rau- denbush i Bryk 2002; wprowadzenie w jĊzyku polskim – np. DomaĔski i Pokropek 2011).

Dodatkowo, przeanalizowaliĞmy równieĪ modele, w których dopuĞciliĞmy, aby zaleĪnoĞü miĊdzy zmianą frekwencji a zmianą poparcia dla partii przebiegaáa inaczej w gminach, w których relatywna zmiana frekwencji byáa niĪsza od zera, a inaczej w których byáa ona wyĪsza od zera. Technicznie oznaczaáo to wáączenie do modelu dodatkowej zmiennej kontrolnej – interakcji pomiĊdzy relatywną zmianą frekwencji a zmienną zerojedynkową (dummy) opisującą, czy relatywna zmiana frekwencji jest wiĊksza od zera⁶. RównieĪ w tych modelach kontrolowana byáa wielkoĞü gminy i przynaleĪnoĞü gmin do okrĊgów wyborczych – tak samo jak w modelach bez interakcji dla relatywnej zmiany frekwencji.

UwzglĊdnienie tej dodatkowej komplikacji pozwoli nam sprawdziü, jak dalece obserwowane efekty frekwencyjne mają jednorodny przebieg ze wzglĊdu na wiel- koĞü relatywnych zmian frekwencji. SpoĞród róĪnych sposobów modelowania nie- liniowoĞci zdecydowaliĞmy siĊ wáaĞnie na regresjĊ áamaną (kawaákami liniową), ze wzglĊdu na áatwoĞü jej interpretacji. Na podstawie wspóáczynników takiej regresji moĪna áatwo wyliczyü nachylenie linii regresji w zakresie obu analizowanych prze- dziaáów zmiany frekwencji, a nachylenia te mogą zostaü áatwo porównane ze sobą

5 W analizowanym okresie w Polsce istniaáo 41 okrĊgów wyborczych, liczących Ğrednio 60 gmin, przy czym najwiĊcej gmin (120) wchodziáo w skáad okrĊgu wyborczego Cheám (nr 7); z kolei okrĊg Warszawa (nr 19) skáadaá siĊ z jednej gminy.

6 Do modelu nie wáączyliĞmy przy tym samej zmiennej zerojedynkowej opisującej, czy relatywna zmiana frekwencji jest wyĪsza od zera, aby zapewniü, Īe zaleĪnoĞü przewidywanej zmiany poparcia dla partii od relatywnej zmiany frekwencji bĊdzie ciągáa w zerze. W praktyce oznacza to, Īe przewidywana zmiana poparcia dla partii w sytuacji, gdy relatywna zmiana frekwencji w gminie jest równa zero (tj. zmiana frekwencji w gminie jest równa ogólnokrajowej zmianie frekwencji) bĊdzie taka sama bez wzglĊdu na to, czy przewidywaü ją na podstawie linii regresji opisującej zaleĪnoĞü dla relatywnej zmiany frekwencji wyĪszej od zera, czy na podstawie linii regresji opisującej zaleĪnoĞü poniĪej tego progu.

(12)

i nachyleniem regresji z prostszego modelu „prostoliniowego” (nieuwzglĊdniające- go interakcji). Wykorzystanie do modelowania nieliniowoĞci, np. kwadratu zmiany frekwencji, nie dawaáoby takich moĪliwoĞci. Wybór relatywnej zmiany frekwencji równej zero jako punktu rozgraniczającego dwie grupy gmin o róĪnym kierunku zmiany frekwencji wydaje siĊ przy tym dosyü naturalny.

Analizy prowadziliĞmy z wykorzystaniem programu R, do estymacji modeli po- sáuĪyá nam pakiet lme4. Aby zilustrowaü uzyskane wyniki, linie regresji zostaáy naniesione na wykresy rozrzutu, pokazujące poáoĪenie gmin w dwuwymiarowej prze- strzeni, której jeden wymiar stanowi relatywna zmiana frekwencji, a drugi – zmiana poparcia (przykáadowe wykresy przedstawiono dalej na rycinie 2).

Zanim przedstawimy oszacowania modeli regresji, warto spojrzeü na najprost- sze wskaĨniki pozwalające oceniü siáĊ efektów frekwencyjnych dla poszczególnych partii. Takim prostym wskaĨnikiem jest wspóáczynnik korelacji liniowej pomiĊdzy zmianą frekwencji wyborczej a zmianą poparcia dla partii (tabela 4).

Tabela 4. Szacowane wspóáczynniki korelacji liniowej pomiĊdzy zmianą poparcia dla partii politycznych a zmianą frekwencji wyborczej w latach 2005–2011

2005–2007 2007–2011

PO + 0,395 – 0,095

PiS – 0,560 – 0,124

SLD (LiD) + 0,086 + 0,230

PSL – 0,018 + 0,172

Samoobrona RP + 0,362 – 0,120

LPR + 0,188 – 0,073

SDPL – 0,383 nie dotyczy

Ruch Palikota nie dotyczy – 0,273

Po pierwsze, widaü duĪą niestabilnoĞü efektów w czasie: sytuacja poszczegól- nych partii ulegaáa zmianom w dwóch kolejnych cyklach wyborczych. PiS i SLD są jedynymi ugrupowaniami, dla których znak korelacji w obu okresach byá taki sam, z tym Īe w przypadku PiS wskazują one dwukrotnie na efekt rozbieĪny, a w przypadku SLD – dwukrotnie na efekt zbieĪny. Warto jednak zauwaĪyü, Īe nawet w przypadku tych partii wartoĞci korelacji znacznie róĪnią siĊ pomiĊdzy dwoma okresami. W przypadku PiS wskazują one na silniejszy efekt dla okresu 2005–2007 (najwiĊksza korelacja w analizowanym zbiorze danych, r=-0,56), a sáabszy dla lat 2007–2011, podczas gdy w przypadku SLD – silniejszy dla okresu 2007–2011 niĪ dla 2005–2007.

W przypadku PO, Samoobrony RP i LPR obserwujemy zmianĊ z efektu frekwencyjnego zbieĪnego w okresie 2005–2007 (szczególnie silnego dla dwóch pierwszych spoĞród tych partii) na efekt rozbieĪny w okresie 2007–2011. W latach 2005–2007

(13)

dla PSL wáaĞciwie nie obserwujemy wystĊpowania Īadnego związku zmian poparcia i zmian frekwencji wyborczej (wspóáczynnik korelacji jest co prawda ujemny, ale jego wartoĞü jest bliska zeru), podczas gdy w latach 2007–2011 obserwujemy dla tego ugrupowania efekt frekwencyjny zbieĪny. Dla obu partii, które wystĊpują tylko w jednym spoĞród analizowanych przez nas okresów (SDPL i RP) wspóáczynnik korelacji wskazuje na wystĊpowanie silnego efektu frekwencyjnego rozbieĪnego.

W tabeli 5 prezentujemy niestandaryzowane wspóáczynniki z modeli regresji, które pozwalają uwzglĊdniü dodatkowe zmienne kontrolne. Zmienną wyjaĞnianą we wszystkich modelach jest zmiana poparcia dla danej partii, a gáówną zmienną wyjaĞniającą – relatywna zmiana frekwencji wyborczej. Oprócz niej w modelu kon- trolowaliĞmy równieĪ wielkoĞü gminy (w postaci logarytmu Ğredniej liczby gáosów oddanych w gminie w dwóch kolejnych wyborach) oraz, o czym juĪ wspomnieliĞmy, przynaleĪnoĞü gmin do okrĊgów wyborczych. Prezentowane wspóáczynniki regresji posiadają stosunkowo przejrzystą interpretacjĊ: pokazują one, jaka jest przewidywana róĪnica zmiany poparcia danej partii politycznej pomiĊdzy dwoma gminami – wyraĪona w punktach procentowych – przy zaáoĪeniu, Īe te dwie gminy róĪnią siĊ miĊdzy sobą wyáącznie róĪnicą jednego punktu procentowego zmiany frekwencji (zakáadamy, Īe są tej samej wielkoĞci oraz znajdują siĊ w tym samym okrĊgu wyborczym). Dodatnie wspóáczynniki B wskazują na istnienie efektu frekwencyjnego zbieĪnego, ujemne – efektu frekwencyjnego rozbieĪnego.

PoniewaĪ statystyki stosowane do oceny dopasowania modeli mieszanych efek- tów do danych, jak AIC czy BIC, nie posiadają naturalnych interpretacji (w szczegól- noĞci nie ma sensu porównywanie ich wartoĞci miĊdzy modelami dla róĪnych partii), nie przytaczamy tu ich wartoĞci. Jako Īe efekty losowe w modelach stanowią jedynie sposób na kontrolowanie wpáywu róĪnic w zmianie poparcia w róĪnych okrĊgach, nie prezentujemy teĪ statystyk opisujących dekompozycjĊ wariancji resztowej.

Kontrola dwóch dodatkowych czynników nie wprowadza zasadniczych zmian obrazu, jaki wyáaniaá siĊ ze wstĊpnej analizy korelacji. Efekty frekwencyjne zbieĪ- ne wystąpiáy: w okresie 2005–2007 w PO i w Samoobronie RP, w sáabszym stopniu równieĪ w LiD, PSL i LPR, a w latach 2007–2011 – w PSL i SLD. Efekty frekwencyjne rozbieĪne wystąpiáy w okresie 2005–2007 w PiS i w SdPL, a w okresie 2007–2011 w PO i PiS, w mniejszym stopniu – w Ruchu Palikota, Samoobronie RP i LPR.

W przypadku PiS w obu omawianych okresach mamy do czynienia z wyraĨnym efektem frekwencyjnym rozbieĪnym, przy czym szczególnie duĪy byá on dla lat 2005–2007. Partia ta, ogólnie rzecz biorąc, odnotowywaáa przyrost poparcia gáów- nie tam, gdzie demobilizacja wzglĊdnie przewaĪaáa nad mobilizacją. Porównując wybory z 2005 i 2007 roku 1 pkt proc. przyrostu frekwencji wiązaá siĊ aĪ z 0,78 pkt proc. przewidywanej róĪnicy (in minus) w zmianie poparcia dla PiS. W przypadku okresu 2007–2011 wielkoĞü efektu zmniejszyáa siĊ do 0,29 pkt proc. W latach 2007–2011 porównywalną wielkoĞü efektu frekwencyjnego rozbieĪnego zanotowa- liĞmy w przypadku PO (1 pkt proc. przyrostu frekwencji odpowiadaá 0,24 pkt proc.

przewidywanego spadku poparcia). Z kolei dla lat 2005–2007 efekt frekwencyjny zbieĪny dla PO miaá wielkoĞü 0,38 pkt proc.

(14)

Tabela 5. Szacowana na podstawie modeli regresji wielkoĞü lokalnych efektów frekwen- cyjnych w latach 2005–2011

2005–2007 2007–2011

liniowy (báąd standardowy)

rel. zm.

frekw. <0*

rel. zm.

frekw. >0*

liniowy (báąd standardowy)

rel. zm.

frekw. <0*

rel. zm.

frekw. >0*

PO 0,38

(0,03)

0,24 (0,04)

-0,56 (0,09)

-0,06 (0,06)

PiS -0,78

(0,05)

-0,29 (0,04)

SLD (LiD) -0,09

(0,03)

0,15 (0,03)

-0,25 (0,08)

0,017 (0,04)

0,46 (0,09)

0,01 (0,06)

PSL 0,06

(0,04)

0,51 (0,06) Samoobrona RP 0,32

(0,04)

0,22 (0,04)

0,82 (0,12)

-0,02 (0,02)

LPR 0,05

(0,03)

0,00 (0,03)

0,30 (0,08)

-0,01 (0,01)

SDPL -0,14

(0,01)

-0,11 (0,01)

-0,30

(0,03) - - -

Ruch Palikota - - - -0,08

(0,02)

*) Wspóáczynniki z modeli regresji áamanej, z uwzglĊdnieniem interakcji, są podane w dodatkowych kolumnach tylko wtedy, gdy ich zastosowanie prowadzi do istotnej poprawy dopasowania modeli.

UwzglĊdnienie interakcji pozwala na szacowanie róĪnej wielkoĞci efektu frekwencyjnego w grupie gmin, gdzie zmiana frekwencji byáa niĪsza niĪ w caáym kraju oraz w grupie gmin, gdzie zmiana frekwencji byáa wyĪsza niĪ w caáym kraju.

MoĪna powiedzieü, Īe PO korzystaáa na lokalnych róĪnicach w wyborczej partycypacji, co jest zgodne z wynikami badaĔ indywidualnych zachowaĔ wyborczych pokazujących, Īe PO zwyciĊĪyáa dziĊki „nowym” wyborcom. W 2007 roku PiS po- prawiá co prawda swój wynik wyborczy z 2005 roku, ale gáównie na tych obszarach, na których frekwencja wyborcza spadáa lub jedynie nieznacznie wzrosáa wzglĊdem 2005 roku. W 2007 roku PiS zdecydowanie traciá na lokalnych róĪnicach w poziomie partycypacji. Porównanie wyborów z 2007 roku i 2011 roku przynosi nieco odmienny obraz. Frekwencja wyborcza generalnie spadaáa, ale im bardziej spadaáa, tym mniej spadaáo poparcie PiS i PO. RozbieĪne efekty frekwencyjne dziaáaáy w po- dobnym stopniu na korzyĞü obu partii.

Stosunkowo silny byá efekt frekwencyjny zbieĪny w przypadku PSL w okresie 2007–2011 (0,51 pkt proc.) – partii tej sprzyjaáa wzglĊdna przewaga mobilizacji nad demobilizacją. W okresie 2005–2007 efekt frekwencyjny zbieĪny byá w przypadku PSL niewielki. Z kolei SamoobronĊ, takĪe odwoáującą siĊ gáównie do elektoratu wiejskiego, cechowaá stosunkowo silny efekt frekwencyjny zbieĪny w okresie 2005–

2007 (0,32 pkt proc.) i sáaby, wrĊcz zaniedbywalny, efekt frekwencyjny rozbieĪny

(15)

w latach 2007–2011 (wówczas ugrupowanie to odgrywaáo juĪ niewielką rolĊ). Po- dobną prawidáowoĞü widaü w przypadku LPR, z tym Īe w przypadku tej partii efekt frekwencyjny zbieĪny dla okresu 2005–2007 byá wyraĨnie niĪszy (0,05 pkt proc.).

Jedyną partią, dla której w obu analizowanych okresach odnotowujemy efekt frekwencyjny zbieĪny, jest SLD. Jego wielkoĞü zwiĊkszyáa siĊ pomiĊdzy 2005–

2007 a okresem 2007–2011 dwukrotnie, z 0,09 pkt proc. do 0,17 pkt proc. W przypadku innych, uwzglĊdnionych w naszych analizach partii lewicowych (SDPL oraz Ruch Palikota) widaü efekty frekwencyjne rozbieĪne – ich wartoĞü wynosi 0,14 pkt proc. dla SDPL (okres 2005–2007) i 0,08 pkt proc. dla Ruchu Palikota (2007–2011).

Interesujące jest, Īe nowa partia w systemie, Ruch Palikota, w wyborach z 2011 roku zyskiwaá poparcie czĊĞciej na obszarach, na których demobilizacja przewaĪaáa nad mobilizacją.

Trudno otrzymane wyniki uogólniü. Przede wszystkim, widaü duĪą niestabilnoĞü efektów w czasie: sytuacja poszczególnych partii ulegaáa zmianom w dwóch kolejnych cyklach wyborczych. PiS i SLD są jedynymi ugrupowaniami, dla których kierunek efektu w obu okresach byá taki sam, z tym Īe w przypadku PiS wskazują one dwukrotnie na efekt rozbieĪny, a w przypadku SLD – dwukrotnie na efekt zbieĪny.

W 2007 roku, gdy frekwencja rosáa, efekt frekwencyjny „przeszkadzaá” PiS; w 2011 roku, gdy frekwencja w caáym kraju spadaáa, efekt frekwencyjny „pomagaá” zmniej- szyü straty poparcia. W przypadku SLD obraz zaleĪnoĞci jest mniej jednoznaczny po uwzglĊdnieniu interakcji, co omówimy jeszcze poniĪej.

Zgodnie z planem, zbudowaliĞmy równieĪ modele z interakcją, zezwalającą na szacowanie róĪnej wielkoĞci efektów frekwencyjnych w grupie gmin, gdzie zmiana frekwencji byáa niĪsza niĪ w caáym kraju oraz w grupie gmin, gdzie zmiana frekwencji byáa wyĪsza niĪ w caáym kraju. Oszacowania tych modeli wskazują, Īe dla duĪej liczby partii efekty mobilizacyjne i demobilizacyjne są jednorodne bez wzglĊdu na to, czy zmiana frekwencji byáa poniĪej czy teĪ powyĪej wartoĞci przeciĊtnej dla ca- áego kraju. Dla okresu 2007–2011 istotne⁷ zróĪnicowanie wielkoĞci efektu pomiĊdzy gminami o relatywnej zmianie frekwencji mniejszej od zera a gminami o relatywnej zmianie frekwencji wiĊkszej od zera zaobserwowaliĞmy jedynie w przypadku PO i SLD. W obu przypadkach obserwowany efekt rozbieĪny (PO) lub zbieĪny (SLD) jest bardzo wysoki w grupie gmin o relatywnie duĪym spadku frekwencji (wielkoĞü efektu 0,56 pkt proc. dla PO i 0,46 pkt proc. dla SLD), podczas gdy w grupie gmin o relatywnie maáym spadku frekwencji (lub wzroĞcie frekwencji) efekty te są bardzo sáabe (0,06 pkt proc. dla PO), lub prawie w ogóle nie wystĊpują (0,01 pkt proc. dla SLD).

WiĊcej istotnych róĪnic daje siĊ zaobserwowaü dla lat 2005–2007. Ciekawym przypadkiem jest tu SLD (LiD), gdyĪ w przypadku tego ugrupowania obserwujemy efekt frekwencyjny zbieĪny (0,15 pkt proc.) w grupie gmin o relatywnie niskim wzroĞcie frekwencji (lub jej spadku), podczas gdy w grupie gmin o relatywnie wyso- kim wzroĞcie frekwencji mamy do czynienia z efektem rozbieĪnym (-0,25 pkt proc.).

7 Jako kryterium istotnoĞci przyjĊliĞmy róĪnicĊ deviance modelu z interakcją i modelu bez interakcji wiĊkszą niĪ 3,84.

(16)

Rycina 2. Wybrane zaleĪnoĞci pomiĊdzy zmianami frekwencji wyborczej a zmianami po- parcia dla poszczególnych partii politycznych

(17)

KaĪdy wykres dotyczy jednej z gáównych partii w cyklu wyborczym 2007–2011. Jeden punkt na wykresie odpowiada jednej gminie, a jego poáoĪenie zaleĪy od tego, jakie byáy w danej gminie relatywne zmiany frekwencji i zmiany poparcia dla analizowanej partii. Na wykresy zostaáy naniesione linie regresji: ciągáa oznacza modele „podstawowe”, a przerywana – modele „áamane”, tzn. z dodatkową interakcją (szczegóáy wyjaĞnione są w treĞci artykuáu).

(18)

W przypadku Samoobrony RP, LPR i SDPL obserwujemy wiĊksze efekty zbieĪne (Samoobrona RP, LPR) lub rozbieĪne (SDPL) w grupie gmin o relatywnie duĪym wzroĞcie frekwencji w porównaniu do grupy gmin, w których wzrost frekwencji byá relatywnie niewielki lub nastąpiá jej spadek.

Z analizy wyników otrzymanych z modeli z interakcją moĪna wysnuü ogólny wniosek, Īe wiĊksze zmiany poparcia partii mają wiĊksze szanse wystąpiü w tych gminach, w których zmiana frekwencji jest duĪa co do wartoĞci bezwzglĊdnej, a wiĊc w gminach o duĪym spadku frekwencji, gdy frekwencja w caáym kraju spada, lub o duĪym wzroĞcie frekwencji, gdy frekwencja w caáym kraju roĞnie. Trzeba jednak zastrzec, Īe wĞród analizowanych partii nie jest to bynajmniej zaleĪnoĞü po- wszechnie wystĊpująca.

Podsumowanie

Z naszych analiz wynika, Īe partycypacja wyborcza w przekroju gminnym w Polsce jest zdecydowanie mniej zróĪnicowana przestrzennie niĪ poparcie poszcze- gólnych partii politycznych. Najmniej zróĪnicowany przestrzennie jest elektorat PiS i Ruchu Palikota, najbardziej – PSL oraz ugrupowaĔ, którym nie udawaáo siĊ w danych wyborach przekroczyü progu wyborczego. Podobnie jest – w ujĊciu dynamicz- nym – ze zmianami frekwencji wyborczej i zmianami poparcia partii w dwóch analizowanych cyklach wyborczych (2005–2007 i 2007–2011): frekwencja wyborcza zmienia siĊ w miarĊ równomiernie na terenie caáego kraju, a poparcie poszczegól- nych partii – w sposób bardziej zróĪnicowany.

Uznając, Īe ogólny kierunek zmian poparcia partii jest zdeterminowany dla ob- szaru caáego kraju, sprawdzaliĞmy, czy lokalne zmiany frekwencji wyborczej wpáy- wają na lokalne zmiany poparcia najwaĪniejszych ugrupowaĔ. OdpowiedĨ brzmi:

wpáywają, choü w sposób niesystematyczny. Czasem ten związek, mierzony siáą efektu frekwencyjnego, okazuje siĊ znaczny – jak w przypadku PiS w cyklu wyborczym 2005–2007 (1 pkt proc. przyrostu frekwencji ponad przeciĊtną wiązaá siĊ aĪ z 0,78 pkt proc. straty poparcia wzglĊdem wartoĞci przeciĊtnej dla caáego kraju), w niektórych przypadkach efekty frekwencyjne są znikome (np. dla Ruchu Palikota w cyklu 2007–2011).

Co mogą powiedzieü efekty frekwencyjne o elektoratach analizowanych partii?

Jak juĪ argumentowaliĞmy, pokazują one – na poziomie zagregowanym – czy dla da- nego ugrupowania wiĊkszą rolĊ odgrywają stabilni gáosujący (wáasny lojalny elektorat z poprzednich wyborów oraz elektoraty innych partii) czy teĪ wyborcy niestabilni (mobilizujący siĊ lub demobilizujący siĊ na jedne wybory).

MoĪna powiedzieü, Īe PiS bazuje w wiĊkszym stopniu na stabilnych gáosują- cych niĪ na wyborcach nieregularnie udających siĊ do urn wyborczych. Z kolei PO w okresie 2005–2007 wyraĨnie skorzystaáa na nadzwyczajnej mobilizacji lokalnych elektoratów. W kolejnym cyklu wyborczym gáówna partia rządząca byáa juĪ bardziej

„ustabilizowana” w elektoratach i raczej traciáa tam, gdzie mobilizacja wyborców byáa ponadprzeciĊtna – w tym sensie upodobniáa siĊ do PiS. „Zaáamanie” linii regresji pokazującej zmienne efekty frekwencyjne dla SLD w cyklu 2005–2007 moĪna

(19)

interpretowaü nastĊpująco: grupa wyborców niestabilnych, gotowych zagáosowaü na SLD w 2007 roku byáa ograniczona; gdy wzrosty frekwencji byáy ponadprzeciĊtne, wĞród zmobilizowanych najpewniej spadaáo nasycenie wyborcami SLD.

MoĪna zaobserwowaü, Īe wyborcza klĊska Samoobrony w 2007 roku wiązaáa siĊ przynajmniej po czĊĞci z demobilizacją wáasnego elektoratu i wiĊkszą stabilnoĞcią elektoratów konkurencyjnych partii. Inaczej niĪ w przypadku SDPL w tych samych wyborach: ta partia traciáa poparcie gáównie tam, gdzie jej konkurentkom udawaáo siĊ skuteczniej mobilizowaü elektoraty. Efekt frekwencyjny rozbieĪny w przypadku Ruchu Palikota w cyklu 2007–2011 wydaje siĊ potwierdzaü przypuszczenia, Īe partia ta swój sukces w wyborach 2011 zawdziĊcza przede wszystkim niezadowo- lonym (chwiejnym) czĊĞciom elektoratów PO i SLD, a nie nowo zmobilizowanym wyborcom.

NiesystematycznoĞü wpáywu zmian frekwencji na zmiany poparcia dla poszcze- gólnych partii jest zapewne gáównym powodem ambiwalentnych rezultatów analiz prowadzonych na danych zagregowanych, w których zmiana frekwencji wyborczej jest uwzglĊdniana jako zmienna wyjaĞniająca stabilnoĞü systemu partyjnego (w praktyce – poziom chwiejnoĞci wyborczej). Obraz zaleĪnoĞci tych zmiennych wyáaniający siĊ z danych zdezagregowanych, dotyczących poszczególnych partii, nie zaĞ caáego systemu, poza tym – w znacznie wiĊkszej rozdzielczoĞci przestrzennej, jest duĪo bardziej skomplikowany niĪ to, co obserwowalne na poziomie caáego kraju.

Literatura

Bartolini, Stefano i Peter Mair. 1990. Identity, Competition and Electoral Availability: The Sta- bilisation of European Electorates, 1885–1985. Cambridge: Cambidge University Press.

Birch, Sarah. 2003. Electoral Systems and Political Transformation in Post-Communist Europe.

Basingstoke: Palgrave Macmillan.

Bischoff, Carina S. 2013. Electorally Unstable by Supply or Demand? An Examination of the Causes of Electoral Volatility in Advanced Industrial Democracies. „Public Choice” 156(3–4):

537–561.

Bochsler, Daniel. 2010. The Nationalisation of Post-Communist Party Systems. „Europe–Asia Studies” 62(5): 807–827.

Caramani, Daniele. 2004. The Nationalization of Politics: The Formation of National Elector- ates and Party Systems in Western Europe. Cambridge: Cambridge University Press.

CzeĞnik, Mikoáaj. 2007. Partycypacja wyborcza w Polsce: perspektywa porównawcza. Warsza- wa: Scholar.

CzeĞnik, Mikoáaj. 2009. Voter Turnout Stability – Evidence from Poland. „Polish Sociological Review” 1(165): 107–122.

CzeĞnik, Mikoáaj, Paweá Grzelak i Michaá Kotnarowski. 2010. NiestabilnoĞü uczestnictwa wy- borczego w Polsce. W: M. CzeĞnik (red.). NiestabilnoĞü wyborcza w Polsce. Warszawa:

Instytut Spraw Publicznych, s. 13–90.

CzeĞnik, Mikoáaj i Marta ĩerkowska-Balas. 2011. Gáosowanie jako nawyk w nowych demokra- cjach – przykáad Polski. „Studia Socjologiczne” 2(201): 109–122.

Dassoneville, Ruth i Mark Hooghe. 2012, Mapping Electoral Volatility in Europe. An analysis of trends in electoral volatility in European democracies since 1945. Paper presented at the 1st European Conference on Comparative Electoral Research, SoÞ a, 1–3 December 2011.

(20)

DomaĔski, Henryk i Artur Pokropek. 2011. Podziaáy terytorialne, globalizacja a nierównoĞci spoáeczne. Wprowadzenie do modeli wielopoziomowych. Warszawa: Wydawnictwo IFiS PAN.

Markowski, Radosáaw. 2007. System wyborczy czy zbiorowisko partii? O stabilnym rozchwianiu polskiej polityki. W: M. Marody (red.). Wymiary Īycia spoáecznego. Polska na przeáomie XX i XXI wieku. Warszawa: Scholar, s. 241–268.

Markowski, Radosáaw. 2008. The 2007 Polish Parliamentary Election: Some Structuring, Still a Lot of Chaos. „West European Politics” 31(5): 1055–1068.

Markowski, Radosáaw i Mikoáaj CzeĞnik. 2012. Wybory parlamentarne w 2011 roku – kontynu- acja i zmiana. „Studia Polityczne” 29: 285–309.

Millard, Frances. 2010. Democratic Elections in Poland, 1991–2007. London: Routledge.

Powell, Eleanor N. i Joshua A. Tucker. 2013. Revisiting Electoral Volatility in Post-Communist Countries: New Data, New Results and New Approaches. „British Journal of Political Sci- ence” FirstView: 1–25.

Raudenbush, Stephen W. i Anthony S. Bryk. 2002. Hierarchical Linear Models. Applications and Data Analysis (Second Edition). Thousand Oaks: Sage.

Szczerbiak, Aleks. 2008. The Birth of a Bipolar Party System or a Referendum on a Polarizing Government? The October 2007 Polish Parliamentary Election. „Journal of Communist Studies and Transition Politics” 24(3): 415–443.

Szczerbiak, Aleks. 2012. Poland (mainly) chooses stability and continuity: The October 2011 Polish parliamentary election. University of Sussex SEI Working Paper No. 129.

Tavits, Magrit. 2008. On the Linkage between Electoral Volatility and Party System Instability in Central and Eastern Europe. „European Journal of Political Research” 47(5): 537–555.

Tiemann, Guido. 2012. The Nationalization of Political Parties and Party Systems in Post- communist Eastern Europe. „Communist and Post-Communist Studies” 45(1–2): 77–89.

ZieliĔski, Jakub, Kazimierz M. SáomczyĔski i Goldie Shabad. 2005. Electoral Control in New Democracies: The Perverse Incentives of Fluid Party Systems. „World Politics” 57(3):

365–395.

On the Relationship between Electoral Participation and Stability of Electoral Support for Political Parties. Local Turnout Effects in Polish Parliamentary

Elections, 2005–2011

Summary

In the article the authors verify whether the spatial distribution of electoral participation is systematically related to the spatial distribution of changes in electoral support for the main Polish political parties. The analyses are based on the ofÞ cial results of parliamentary elections 2005–2011 aggregated at the municipal level, thus the relation between changing level of electoral participation and volatility is studied in the Þ ner spatial resolution. The results suggest that local changes in turnout impact the local changes of support for main parties, but not systematically. The authors estimated local “turnout effects” for the main Polish parties in order to demonstrate how mobilization and demobilization of local electorates inß uences their electoral performance.

Key words: elections; electoral participation; electoral mobilization; electoral volatility.