Können Staaten voneinander lernen?: Eine vergleichende Analyse der Umweltpolitik in 24 Ländern

Thomas Sommerer Können Staaten voneinander lernen?

Thomas Sommerer

Können Staaten voneinander lernen? Eine vergleichende Analyse der Umweltpolitik in 24 Ländern

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar.

Zugl. Dissertation der Universität Konstanz, „Können Staaten voneinander lernen? Transnationales Modelllernen als Einflussfaktor von Wandel in der Umweltpolitik“ 1. Referent: Prof. Dr. Katharina Holzinger 2. Referent: Prof. Dr. Christoph Knill 3. Referent: Prof. Dr. Thomas Hinz Mündliche Prüfung am 20. Oktober 2009

1. Auflage 2011 Alle Rechte vorbehalten © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011 Lektorat: Dorothee Koch / Sabine Schöller VS Verlag für Sozialwissenschaften ist eine Marke von Springer Fachmedien. Springer Fachmedien ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media. www.vs-verlag.de Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Umschlaggestaltung: KünkelLopka Medienentwicklung, Heidelberg Druck und buchbinderische Verarbeitung: STRAUSS GMBH, Mörlenbach Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany ISBN 978-3-531-17292-7

Inhalt

Abbildungsverzeichnis ........................................................................................ 9 Tabellenverzeichnis .......................................................................................... 11

Vorwort .......................................................................................................... 13

1

Einleitung ............................................................................................... 15

2

Theorien und Konzepte des Lernens ................................................... 21

2.1 Forschungstraditionen der Analyse von Lernprozessen in der Politik .... 2.1.1 Historische Analogien und „Lessons from the Past“ ....................... 2.1.2 Diffusions-, Transfer- und Konvergenzforschung ........................... 2.1.3 Systemisches Lernen in der Organisationsforschung ...................... 2.1.4 Policy-Analyse und Lernen von politischen Ideen .......................... 2.1.5 Theorien des sozialen Lernens in der Ökonomie ............................ 2.1.6 Lernen in der Spiel- und Entscheidungstheorie ............................... 2.1.7 Analyse von Lernen in Nachbardisziplinen der Politikwissenschaft

22 22 23 24 25 26 27 28

2.2 Terminologie und Definition von Policy-Lernen ..................................... 2.2.1 Veränderungs- vs. Verbesserungslernen ......................................... 2.2.2 Instrumentelles vs. konzeptuelles Lernen ........................................ 2.2.3 Policy-Lernen vs. strategisches Lernen ........................................... 2.2.4 Lernen vom Modell vs. Erfahrungslernen ....................................... 2.2.5 Transnationales vs intra-systemisches Lernen ................................ 2.2.6 Individuelles vs. kollektives Lernen ................................................ 2.2.7 Rationales vs. eingeschränkt-rationales Lernen ..............................

29 32 34 34 35 36 36 38

2.3 Mechanismen des Policy-Lernens ........................................................... 41 2.3.1 Warum lernen Staaten? Motivation und Anreizfaktoren ................. 43

6

Inhalt 2.3.1.1 Unsicherheit und Informationskosten ...................................... 2.3.1.2 Unzufriedenheit mit bestehenden Lösungen ........................... 2.3.1.3 Streben nach Reputation .......................................................... 2.3.1.4 Konformität und der Wunsch nach Legitimität ....................... 2.3.1.5 Attraktivität eines Politikmodells ............................................ 2.3.1.6 „Policy Promotion“ und missionarisches Werben ................... 2.3.1.7 Funktionale Interdependenz .................................................... 2.3.2 Wovon lernen Staaten? Orientierungspunkte des Policy-Lernens ... 2.3.2.1 Lernen von Erfolg und scheinbarem Erfolg ............................ 2.3.2.2 Lernen unter Nachbarn und Konkurrenten .............................. 2.3.2.3 Lernen in Netzwerken ............................................................. 2.3.2.4 Herdenverhalten und Lernen von der Masse ........................... 2.3.3 Was folgt auf Lernen? Variationen des Policy-Wandels .................

44 45 46 47 48 50 51 52 53 57 60 65 68

2.4 Alternative Erklärungen von Policy-Wandel ........................................... 2.4.1 Internationale Harmonisierung und Konditionalität ........................ 2.4.2 Standortkonkurrenz und regulativer Wettbewerb ............................ 2.4.3 Nationale Institutionen: Vetospieler, Pfadabhängigkeit und administrative Kapazitäten .............................................................. 2.4.4 Problemdruck und politische Nachfrage .........................................

70 72 74 76 79

2.5 Zusammenfassung ................................................................................... 81

3

Forschungsdesign, Daten und Methoden einer Analyse von .................. Policy-Lernen ......................................................................................... 85

3.1 Methoden der Analyse von Policy-Lernen: ein Literaturüberblick ......... 3.1.1 Experimentelles Design und Simulation ......................................... 3.1.2 Qualitative Methoden und „process tracing“ ................................... 3.1.3 Makro-quantitative Methoden ......................................................... 3.1.4 „Caveats“ für eine empirische Analyse des Policy-Lernens ...........

86 86 89 91 94

3.2 Design einer quantitativen Analyse von Lernen in der Umweltpolitik .... 96 3.2.1 Europäische Umweltpolitik als geeignete Datenbasis ..................... 97 3.2.2 Dyadische Operationalisierung von Policy-Wandel ...................... 101 3.2.3 Breites Repertoire von Lernvariablen ............................................ 102 3.2.4 Kombination verschiedener Analysetechniken ............................. 103 3.2.5 Übersicht des Forschungsdesigns .................................................. 104

Inhalt

7

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik ................... 3.3.1 Datenbasis und Auswahl der Politiken .......................................... 3.3.2 Datenerhebung .............................................................................. 3.3.3 Operationalisierung von Policy-Wandel ....................................... 3.3.3.1 Policy-Wandel bei der Ersteinführung .................................. 3.3.3.2 Policy-Wandel als Veränderung von Standards ....................

106 106 114 119 120 125

3.4 Unabhängige Variablen ........................................................................ 3.4.1 Lernvariablen ................................................................................ 3.4.1.1 Orientierung an Erfolg und Reputation ................................. 3.4.1.2 Orientierung an Ähnlichkeit .................................................. 3.4.1.3 Orientierung an Netzwerken ................................................. 3.4.1.4 Orientierung an Herdeneffekten ............................................ 3.4.2 Variablen für alternative Erklärungsfaktoren des Wandels ........... 3.4.2.1 Internationale Harmonisierung .............................................. 3.4.2.2 Ökonomischer Wettbewerb ................................................... 3.4.2.3 Nationale Institutionen .......................................................... 3.4.2.4 Problemdruck und politische Nachfrage ...............................

131 132 132 137 140 143 144 144 145 147 149

3.5 Zusammenfassung ................................................................................. 150

4 Facetten des Wandels: eine deskriptive Analyse nationaler Umweltpolitik ......................................................................................... 153 4.1 Häufigkeit und Richtung von Wandel in der Umweltpolitik .................. 4.1.1 Veränderung von Politiken ............................................................ 4.1.2 Ersteinführung neuer Politiken ...................................................... 4.1.3 Veränderung von Standards .......................................................... 4.1.3.1 Häufigkeit der Änderung von Standards ............................... 4.1.3.2 Richtungsverlauf der Veränderung von Standards ................

154 154 158 166 166 170

4.2 Konvergenz in der Umweltpolitik .......................................................... 173 4.2.1 Konvergenz im Repertoire nationaler Umweltpolitik ................... 174 4.2.2 Konvergenz im Regulierungsniveau nationaler Umweltpolitik .... 177 4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik ........................... 4.3.1 Konditionaler Wandel bei der Ersteinführung von Politiken ........ 4.3.2 Konditionaler Wandel bei der Veränderung von Standards .......... 4.3.3 Policy-Wandel und Wettbewerbseffekte bei Länderpaaren ..........

187 188 197 205

8

Inhalt

4.4 Zusammenfassung ................................................................................. 208

5

Faktoren des Wandels: Policy-Lernen und die Veränderung ................. nationaler Umweltpolitik ..................................................................... 211

5.1 Modellspezifikation ............................................................................... 211 5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung .......................................... 5.2.1 Analyse von freiwilligem Modellwandell: Ersteinführungen ....... 5.2.2 Vergleich von Typen konditionalen Wandels: Ersteinführungen .. 5.2.3 Analyse freiwilligen Modellwandels: drei einzelne Politiken .......

216 217 228 236

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards ..................... 5.3.1 Analyse von freiwilligem Modellwandel bei Standards ................ 5.3.2 Vergleich von Typen konditionalen Wandels bei Standards ......... 5.3.3 Analyse freiwilligen Modellwandels: drei Standards ...................

245 246 254 265

5.4 Zusammenfassung ................................................................................. 275

6

Schlussfolgerung .................................................................................. 280

Anhang ......................................................................................................... 289

Literaturverzeichnis .................................................................................... 297

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Abbildung 2: Abbildung 3: Abbildung 4: Abbildung 5: Abbildung 6: Abbildung 7: Abbildung 8: Abbildung 9: Abbildung 10: Abbildung 11: Abbildung 12: Abbildung 13: Abbildung 14: Abbildung 15: Abbildung 16: Abbildung 17: Abbildung 18: Abbildung 19:

Häufigkeit der Begriffe "Learning" und "Diffusion", SSCI . 30 Alternative Begriffe des Lernens, SSCI .............................. 31 Motive und Orientierungspunkte des Policy-Lernens ......... 83 Ländersample ...................................................................... 99 Übersicht Forschungsdesign .............................................. 104 Häufigkeit der Veränderungen von 22 Umweltpolitiken .. 155 Häufigkeit Gesetzesänderungen / alle Änderungen, ................. 22 Politiken ....................................................................... 157 Ersteinführung und kumulierte Übernahmerate von ................ 22 Politiken ....................................................................... 158 Kumulierte Übernahmeraten, frühe Diffusion ................... 160 Kumulierte Übernahmeraten, mittlere Diffusion ............... 160 Kumulierte Übernameraten, späte Diffusion ..................... 162 Vergleich Aufwärts- und Abwärtswandel, ............................... 17 Umweltstandards .......................................................... 168 Ländervergleich Aufwärts- und Abwärtswandel, ..................... 17 Standards ...................................................................... 169 Regulierungsverlauf Schwefelgehalt in Heizöl (Vol %) ... 172 Regulierungsverlauf Lärmschutz an Autobahnen (dB) ..... 173 Boxplot PKW-Emissionen CO (g/km) .............................. 179 Größe und Zahl der Herden, Schwefelgehalt im Heizöl .... 181 Formen konditionalen Wandels, Ersteinführung, .................... 22 Politiken ....................................................................... 193 Formen konditionalen Wandels, 17 Umweltstandards ...... 202

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Tabelle 2: Tabelle 3: Tabelle 4: Tabelle 5: Tabelle 6: Tabelle 7: Tabelle 8: Tabelle 9: Tabelle 10: Tabelle 11: Tabelle 12: Tabelle 13: Tabelle 14: Tabelle 15: Tabelle 16: Tabelle 17: Tabelle 18: Tabelle 19: Tabelle 20: Tabelle 21: Tabelle 22: Tabelle 23:

Liste der 22 Umweltpolitiken ................................................ 107 Liste der 17 Umweltstandards ............................................... 112 Beispiel für die Rohdaten: Bleigehalts im Benzin, Finnland .. 118 Ausschnitt aus dem dyadischer Datensatz, Ersteinführung ... 124 Spezifikation konditionalen Wandels bei Umweltstandards . 128 Ausschnitt aus dem dyadischen Datensatz, Grenzwert ............... Bleigehalt in Benzin .............................................................. 130 Häufigkeit der Änderungen, Vergleich von 22 Politiken ...... 156 Pionierländer bei der Ersteinführung von 22 Politiken ......... 163 Ersteinführung von 22 Politiken, Darstellung nach Ländern 165 Häufigkeit der Veränderung von 17 Umweltstandards ......... 167 Mittelwertentwicklung bei 17 Umweltstandards ................... 170 Ähnlichkeit des Politikrepertoires zwischen Länderpaaren,.......... in % ....................................................................................... 175 Länderrankings für das Repertoire von 22 Politiken ............. 176 Variationskoeffizienten für 17 Umweltstandards .................. 178 Ähnlichkeit der Umweltstandards zwischen Länderpaaren, ......... in % ....................................................................................... 180 Herdengröße bei 17 Umweltstandards .................................. 183 Länderrankings für 17 Umweltstandards .............................. 184 Mobilität der Länderrankings: Gamma-Koeffizienten, ................ 17 Standards .......................................................................... 185 Ersteinführung Umweltverträglichkeitsprüfung, .......................... Land/Dyade . .......................................................................... 188 Konditionaler Wandel bei der Ersteinführung von ....................... 22 Politiken ........................................................................... 190 Konditionaler Wandel bei Ersteinführungen, Vergleich .............. 22 Politiken ........................................................................... 193 Ländervergleich konditionaler Wandel, Ersteinführung .............. 22 Politiken ............................................................................. 195 Wandel bei Standards von Schwefelgehalt in Heizöl, Land/Dyaden ......................................................................... 198

12 Tabelle 24: Tabelle 25: Tabelle 26: Tabelle 27: Tabelle 28: Tabelle 29: Tabelle 30: Tabelle 31: Tabelle 32: Tabelle 33: Tabelle 34: Tabelle 35: Tabelle 36: Tabelle 37: Tabelle 38: Tabelle 39: Tabelle 40: Tabelle 41: Tabelle A.1: Tabelle A.2: Tabelle A.3: Tabelle A.4: Tabelle A.5:

Tabellenverzeichnis Konditionaler Wandel, Veränderung von ..................................... 17 Umweltstandards .............................................................. 199 Vergleich konditionalen Wandels bei 17 Umweltstandards .. 203 Ländervergleich konditionalen Wandels, ..................................... 17 Umweltstandards .............................................................. 203 Häufigkeit von Länderpaaren mit einer Sequenz von .................. Konvergenz und Divergenz, 17 Standards ............................ 207 Auswahl der Politiken für die Analyse von Einzelbeispielen 216 Freiwilliger Modellwandel bei der Ersteinführung von ............... 22 Politiken, logistische Regression RE ................................ 218 Freiwilliger Modellwandel bei Ersteinführungen von .................. 22 Politiken, alternative Schätzverfahren .............................. 226 Vergleich Formen konditionalen Wandels bei ............................. 22 Ersteinführungen, logistische Regression RE ................... 231 Ersteinführung Politik zur Altlastensanierung, ............................ Ereignisanalyse ...................................................................... 237 Ersteinführung Politik zur Energieeffizienz von .......................... Kühlschränken, Ereignisanalyse ............................................ 240 Ersteinführung Nationaler Umwelt-/Nachhaltigkeitsplan, Ereignisanalyse ...................................................................... 243 Freiwilliger Modellwandel und Konvergenz von ......................... 17 Umweltstandards, logistische Regression RE .................. 247 Freiwilliger Modellwandel und Konvergenz von ......................... 17 Umweltstandards, alternative Schätzverfahren ................ 251 Vergleich Formen konditionalen Wandels von ............................ 17 Umweltstandards, logistische Regression RE .................. 255 Freiwilliger Modellwandel und Konvergenz des ......................... Schwefelgehalts von Heizöl .................................................. 266 Freiwilliger Modellwandel und Konvergenz der .......................... Lärmstandards an Autobahnen .............................................. 269 Freiwilliger Modellwandel und Konvergenz der Grenzwerte ...... für Zink im Abwasser ............................................................ 273 Faktoren freiwilligen Modellwandels, Übersicht der ................... Resultate ................................................................................ 276 Liste der Länder .................................................................... 289 Deskriptive Statistik und Datenquellen: Lernvariablen ......... 290 Deskriptive Statistik und Datenquellen, Kontrollvariablen ... 292 Liste der internationalen Institutionen ................................... 293 Korrelationsmatrix unabhängige Variablen ........................... 295

Vorwort

Dieses Buch beschäftigt sich mit der Frage nach der Effektivität von Lernen im Kontext der Politik, und untersucht beispielsweise die Orientierung an Vorbildern oder einer „peer group“. Wie in vielen anderen Bereichen haben solche Verhaltensmuster auch für das Zustandekommen dieser Arbeit eine wichtige Rolle gespielt. Sie wäre ohne die Unterstützung von zahlreichen Kollegen und Freunden nicht zustande gekommen. Der vorliegende Text ist eine leicht korrigierte Fassung meiner am 16.Juli 2009 am Fachbereich für Politik- und Verwaltungswissenschaft der Universität Konstanz eingereichten Dissertation. An erster Stelle möchte ich Prof. Dr. Katharina Holzinger für die Betreuung meines Promotionsvorhabens herzlich danken. In den Jahren, in denen ich für Sie als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig war, hat Sie mit Ratschlägen und konstruktiver Kritik viel zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen. Für die stetige Herausforderung, den offenen Dialog bin ich ihr genauso dankbar wie für das Vorbild an wissenschaftlichem Enthusiasmus, ohne den die Fertigstellung eines solch langwierigen Projektes kaum möglich wäre. Ganz besonderen Dank schulde ich auch Prof. Dr. Christoph Knill, der bereit war, die Dissertation mit zu betreuen und zu begutachten. Seine wertvollen Anregungen und Kommentare zu inhaltlichen wie forschungspraktischen Fragen haben ebenfalls viel zur Fertigstellung dieser Arbeit beigetragen. Mein Dank gilt auch Prof. Dr. Thomas Hinz für die Bereitschaft, in der Prüfungskommission mitzuwirken. Des Weiteren möchte ich auch der Deutschen Forschungsgesellschaft für die Finanzierung des Projektes „Policy-Wandel in der Umweltpolitik. Der Einfluss von nationalen Vetospielern und transnationalem Policy-Lernen“ (HO 1811/3-1) danken, das seit Juli 2006 an der Universität Konstanz und der Universität Hamburg durchgeführt wird. Diese Förderung ermöglichte es mir, einen umfangreichen Datensatz zur Umweltpolitik zu erheben, ohne finanzielle Sorgen an der Bearbeitung der Fragestellung zu arbeiten und die Ergebnisse auf internationalen Konferenzen vorzustellen. An dieser Stelle ist es unabdingbar, mich auch besonders bei Stephan Heichel, meinem Kollegen im DFG-Projekt, zu bedanken, von dessen Datenrecherche und immensem bibliographischem Wissen ich sehr profitiert habe. Gleiches gilt für die Unterstützung durch die studentischen Hilfskräfte Thomas Abeling, Jan Jacobi und Andreas Goldberg.

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Vorwort

Auch die längere Vorgeschichte dieses Buches soll nicht unerwähnt bleiben. So möchte ich mich bei all denen bedanken, die im Zuge meiner Mitarbeit in einem von der Europäischen Kommission finanzierten Projekt zu Konvergenz in der Umweltpolitik (ENVIPOLCON) und während meiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Max-Planck-Institut in Bonn, an der Universität Hamburg und an der Universität Konstanz auf die unterschiedlichste Art und Weise etwas dazu beigetragen haben, dass die Arbeit in dieser Form vorliegt. Dazu möchte ich in alphabetischer Reihenfolge ganz besonders Prof. Dr. Joachim Behnke, Prof. Dr. Christian Martin, Tobias Meier, Aike Müller, Dr. André Suck sowie all meinen Kollegen vom Lehrstuhl für Internationale Politik und Konfliktforschung danken. Hätte ich bei meiner ersten Begegnung mit dem Gegenstand dieser Arbeit während eines Projekttreffens in Jena im Januar 2003 gewusst, wie viel Wasser den Rhein und die Elbe bis zur Fertigstellung meiner Dissertation hinabfließen musste, hätte ich vielleicht gezögert. Hätte ich gewusst, wie viel Freude, wie viele Erfahrungen und positive Begegnungen damit verbunden sind, hätte ich mich mit Sicherheit nicht anders entschieden. Zuletzt möchte ich mich bei allen Freunden bedanken, die es in den langen Jahren meiner Promotionszeit immer wieder geschafft haben, mich nicht an diesem Projekt verzweifeln zu lassen und mich motiviert und unterstützt haben. Ganz besonders danke ich Mia, die mit mir die Hochs geteilt, die Tiefs ausgehalten und dafür gesorgt hat, dass diese Zeit für mich eine glückliche war. Ihr und meinen Eltern, die mich immer unterstützt haben, widme ich dieses Buch.

1 Einleitung

„Denn da die Menschen fast immer in ausgetretenen Wegen gehen und in ihren Handlungen die andren nachahmen, so muss ein Mann von Geist, auch wenn er nicht imstande ist, jenen Vorbildern in allem gleichzukommen, noch gar die Tugend derer, denen er nacheifert, zu überbieten, doch immer auf den Wegen der Großen wandeln und die hehrsten Muster nachahmen, damit er, wenn er das Ziel auch nicht erreicht, doch wenigstens in ihrem Geiste handelt.“ Niccolo Machiavelli, Der Fürst (1990[1532]), Kap. VI, S. 36.

Mit einer Vielzahl unterschiedlichster Maßnahmen versucht die deutsche Bundesregierung seit Herbst 2008, den negativen Folgen der globalen Finanzkrise entgegenzuwirken. Nur wenige Steuerungsinstrumente waren dabei in der Öffentlichkeit so gut populär wie die staatliche Umweltprämie für den Kauf von Neuwagen.1 Die sogenannte „Abwrackprämie“ sollte einerseits die Umweltbelastung durch die Emissionen alter Fahrzeuge senken, vor allem aber die Automobilindustrie vor einem Nachfrageeinbruch schützen. Nach ihrem Erfolg in Deutschland scheint diese Maßnahme auch ein Exportschlager zu werden. So argumentierte etwa der amerikanische Präsident Obama im Kongress für die Einführung eines „cash for clunkers“-Programms in den USA unter Verweis auf das vermeintliche Erfolgsmodell in Deutschland.2 Auch in vielen anderen Bereichen der Politik kann beobachtet werden, dass sich bestimmte Konzepte und Instrumente über Ländergrenzen hinweg ausbreiten und Regierungen voneinander lernen. Im politischen Diskurs ist häufig die Rede von Vorbildern und Modellen, wie zum Beispiel der dänischen Arbeitsmarktpolitik, der englischen Wirtschaftspolitik oder finnischen Bildungspolitik.3 1

2

3

Richtlinie zur Förderung des Absatzes von Personenkraftwagen vom 20. Februar 2009; Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie: Bundesanzeiger Nr. 48 vom 27. März 2009, S. 1144. „Vorbild Deutschland: Obama macht Abwrackprämie zur Chefsache“, Spiegel online vom 9. April 2009 www.spiegel.de/wirtschaft/0,1518,618322,00.html; „Obamas umstrittener Plan“, Financial Times Deutschland vom 6.April 2009; „Euros for Clunkers Drives Sales“, New York Times vom 1. April 2009. „Härte und Fürsorge: Die Erfolge Dänemarks im Kampf gegen die Arbeitslosigkeit faszinieren auch deutsche Politiker“, Der Spiegel vom 13. November 2006; „Merkel looks to Britain as model for a free market“, The Times vom 26. Januar 2006; „Top of the class: Education reform“, The Economist vom 28. Juni 2008.

T. Sommerer, Können Staaten voneinander lernen?, DOI 10.1007/ 978-3-531-92625-4_1, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

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1 Einleitung

Diese Tendenz zeichnet sich auch in der zunehmenden Bedeutung von institutionalisierten Prozessen der gegenseitigen Beobachtung und Bewertung auf internationaler Ebene ab. Ein prominentes Beispiel für solche „Schönheitswettbewerbe“, Benchmarking-Prozesse oder „performance reviews“, die oft als Antwort auf die von der Globalisierung hervorgerufene Standortkonkurrenz verstanden werden, stellt die von der OECD beauftragte PISA-Studie dar. Was für die Relevanz von Lernen in der Politik gilt, ist auch für soziale Systeme im Allgemeinen zu beobachten – und umgekehrt (Goldsmith 2003: 238). Bei jeder Form von Gesellschaft ist wechselseitiges Lernen unter den Mitgliedern einer Gruppe ein zentraler Baustein kultureller Entwicklung. Aus der Anthropologie sowie zahlreichen Geschichten über die Entdecker fremder Kulturen ist bekannt, dass gegenseitige Beobachtung und Imitation nicht nur effizient, sondern zum Teil überlebenswichtig ist (Henrich und McElreath 2003). Orientieren sich Individuen am Verhalten anderer, können kostenträchtige und verlustreiche Prozesse des „trial and error“ vermieden werden. Mit der Verbreitung von Konzepten wie Kognition, Ideen und Wissen nahm die Bedeutung des Themas Lernen in der Politikwissenschaft seit den neunziger Jahren stark zu (Maier et al. 2003: 7). Diese Entwicklung spiegelt sich in einer steigenden Zahl von Arbeiten wider, die auf unterschiedliche Weise politische Reformen der Lernfähigkeit von Regierungen zuschreiben. Theorien des Policy-Lernens beziehen sich dabei auf die Motive und Mechanismen der Veränderung von Politiken. Was bringt politische Akteure dazu, eine bestehende Regulierung ändern zu wollen? Was sind die Impulse für Lernen und Wandel, und woran orientieren sich politische Entscheidungsträger bei der Suche nach einem geeigneten Modell? Die aktuelle empirische Literatur ist vielseitig, und es finden sich Beiträge zu zahlreichen Politikfeldern und Regionen, von denen hier nur beispielhaft einige erwähnt werden sollen: Simmons und Elkins (2004) konnten bei der globalen Diffusion liberaler Wirtschaftspolitik eine Orientierung an soziokulturell ähnlichen Ländern belegen. Crescenzi (2007) untersuchte in einer Studie zur Sicherheitspolitik, ob gegenwärtige Kontrahenten das Verhalten anderer Länder in vorangegangenen Konflikten imitieren. In einer Analyse der Umweltpolitik in Europa identifizierten Holzinger, Knill und Sommerer (2008) transnationale Kommunikation als wesentlichen Faktor für einen umfassenden Konvergenztrend. Meseguer (2004) wies nach, dass die Privatisierungspolitik in lateinamerikanischen Ländern nicht auf internationalen Druck, sondern auf Prozesse des Lernens von erfolgreichen Ländern und „miracle models“ zurückging. Nedergard (2006) beschäftigte sich mit der Frage, wie die institutionelle Form der Offenen Methode der Koordinierung (OMC) in der EU bestimmt, welche Staaten von welchen Modellen lernen. Lodge (2003) untersuchte einen möglichen

1 Einleitung

17

Politiktransfer bei der Neuregulierung des Eisenbahnverkehrs in Großbritannien und Deutschland. Trotz ihrer wachsenden Vielfalt zeichnet sich die politikwissenschaftliche Literatur zum Thema Lernen durch eine Reihe von Forschungslücken aus. Zum einen geht dies auf unscharfe Definitionen und ein Gewirr von Begriffen zurück. Zum anderen ist auch der Stand der empirischen Literatur zu Lernen unzureichend, wenngleich neben der Quantität auch die Qualität der Beiträge sichtbar zugenommen hat. In qualitativen Untersuchungen wird zwar oft ein einzelner Kommunikationsprozess auf der Ebene konkreter Personen nachgezeichnet. Allerdings birgt die prozessorientierte Herangehensweise die Gefahr, Lernen zu überschätzen, da zu wenig auf alternative Erklärungen und unterschiedliche Formen des Lernens kontrolliert wird. Quantitative Analysen können hingegen den Einfluss struktureller Größen besser erfassen. Da eine Korrelation von Lernmechanismen und Wandel beispielsweise auch auf parallele, aber unabhängige Entscheidungen zurückgehen könnte, reicht eine einfache Untersuchung von Zusammenhängen nicht aus. Ein weiterer Schwachpunkt besteht darin, dass auch viele quantitative Beiträge nur auf einzelne Politiken bezogen sind. Konzeptuelle Widersprüchlichkeiten und die fehlende Systematik empirischer Forschung führen dazu, dass für den Erkenntnisstand zur Relevanz von Lernen noch immer gilt, was Bennett und Howlett (1992: 288) in einem häufig zitierten Artikel vor mehr als fünfzehn Jahren feststellten: dass ein Übermaß an Theoretisierung mit einem Mangel an empirischer Überprüfung einhergeht. Daher lautet die erste Forschungsfrage dieser Arbeit, ob Policy-Lernen im Sinne einer Imitation auswärtiger Modelle einen relevanten Faktor im nationalen Politikgestaltungsprozess darstellt, oder Wandel eher auf andere Faktoren wie den internationalen Standortwettbewerb, die rechtliche Harmonisierung durch die EU oder externe Ereignisse wie Krisen und Katastrophen zurückgeht. In der politikwissenschaftlichen Literatur werden unterschiedliche Konzepte der Wirkungsweise von Lernen diskutiert. Deshalb muss die zweite Forschungsfrage lauten, welche Mechanismen der Imitation zu beobachten sind. Dies kann bedeuten, dass beispielsweise erfolgreiche Länder zum Vorbild taugen oder Länder imitiert werden, deren Modelle leicht zugänglich sind. Das Ziel dieser Arbeit ist nicht die Formulierung einer neuen Lerntheorie oder die detaillierte Modellierung eines einzelnen Lernmechanismus. Vielmehr geht es um eine umfassende Analyse des Zusammenhangs der Wahrscheinlichkeit von Policy-Wandel mit verschiedenen Formen des Lernens. Als Ausgangsbasis werden in Kapitel 2 zuerst Literaturtraditionen, die sich mit Lernen und der Erklärung von Policy-Wandel beschäftigen, vergleichend dargestellt. Der Überblick reicht von der Außenpolitikforschung über die Diffusionsliteratur bis hin zu ökonomischen Analysen sozialen Lernens. Darauf auf-

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1 Einleitung

bauend wird eine Definition erarbeitet, die Policy-Lernen als Prozess einer rationalen, auf Verbesserung abzielenden Beobachtung beschreibt, die zur Imitation eines Modells führt. Anschließend werden vier Kategorien von Orientierungspunkten bei der Modellwahl - (1) Erfolg und Reputation, (2) Nähe und Ähnlichkeit, (3) Netzwerke und (4) Herden – von den Motiven und Konsequenzen des Lernens unterschieden. Ausgehend von einer Darstellung verschiedener Analysemethoden in der Literatur zu Policy-Lernen werden im dritten Kapitel die wesentlichen Aspekte des Forschungsdesigns skizziert. Für die Analyse von Policy-Wandel wird ein neuartiger Datensatz zur Umweltpolitik verwendet. Er umfasst ein Sample von 24 Ländern und den Zeitraum von 1970 bis 2005. Die Daten, die ursprünglich auf eine standardisierte Expertenbefragung zurückgehen, wurden für dieses Projekt durch umfangreiche Recherchen in Datenbanken zur nationalen Gesetzgebung ergänzt. Sie beziehen sich auf so genannte Policy-Outputs, also beispielsweise Gesetze und Verordnungen, und enthalten Informationen zu 22 Politikmaßnahmen sowie 17 Grenzwerten und metrischen Politikstandards. Durch die Breite des Datensatzes können allgemeine Trends von Wandel untersucht werden, die nicht ausschließlich auf idiosynkratische Faktoren zurückgehen. Der Schwerpunkt bei der Länderauswahl liegt auf Europa, was eine Analyse der Effekte regionaler Integration und geographischer Nähe erlaubt. Durch die Berücksichtigung von Japan und den USA sind jedoch auch außereuropäische Wirtschaftsmächte und umweltpolitische Vorreiter repräsentiert. Im weiteren Verlauf des dritten Kapitels wird das Konzept konditionalen Wandels vorgestellt. Als Weiterentwicklung von Ansätzen aus der Konvergenzund Diffusionsliteratur basiert es auf einem dyadischen Ansatz. Dazu wird der Datensatz durch den paarweisen Vergleich der 24 Länder transformiert, so dass sich für jedes Jahr 552 Länderpaare als Untersuchungseinheiten ergeben. Konditionaler Wandel bedeutet, dass die Änderung in einem Land der Dyade mit der Existenz eines Modells im anderen Land einhergeht. Ist dies der Fall, spricht man von Modellwandel. Diese dichotome Variable kann durch Bedingungen wie Konvergenz und Richtung weiter spezifiziert und von Pionierwandel und synchronem Wandel unterschieden werden. Zum Abschluss des Kapitels werden auch Datenbasis und Operationalisierung der unabhängigen Variablen für Lern- und Kontrollmechanismen präsentiert. Eine Besonderheit dieses Projekts liegt in der breiten Aufmerksamkeit, die den mit makro-quantitativen Methoden erkennbaren Konsequenzen von PolicyLernen gewidmet wird. Lerntheorien treffen in vielen Fällen explizit oder implizit Annahmen zur erwarteten Form des Policy-Wandels. Eine deskriptive Analyse kann daher eine inferenzstatistische Analyse ergänzen, indem sie offen legt, ob Wandel als notwendige Bedingung von Lernen vorliegt. Ist diese Bedingung

1 Einleitung

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nicht erfüllt, muss nicht weiter nach Zusammenhängen gesucht werden. In Kapitel 4 werden daher die unterschiedlichen Facetten des Wandels nationaler Umweltpolitik dargelegt. Neben der Häufigkeit und Richtung von Änderungen werden Konvergenz und konditionaler Wandel analysiert. Schon auf dieser Ebene kann der Einfluss konkurrierender Faktoren wie Standortwettbewerb oder europäische Harmonisierung ermittelt werden, indem Modellwandel mit anderen Mustern des Wandels verglichen werden. Die eigentliche Untersuchung der Erklärungsfaktoren des Wandels erfolgt in Kapitel 5. Multivariate Regressionsanalysen werden zunächst für Modellwandel bei der Ersteinführung von allgemeinen Umweltpolitiken (z.B. Regulierung zum Recycling von Verpackungsmüll) und danach für Modellwandel bei Politikstandards (z.B. Grenzwert für PKW-Emissionen) durchgeführt. Wegen des grundsätzlich binären Charakters von Policy-Wandel als abhängiger Variable wird die Analyse auf der Basis logistischer Regressionen durchgeführt, die für die Besonderheiten des vorliegenden „time series cross section (TSCS)“Designs entsprechend spezifiziert werden. Um möglichst robuste Resultate zu erzielen, wird ein Basismodell mit unterschiedlichen Schätzverfahren und mit Modellen für andere Formen konditionalen Wandels verglichen. Da das Ziel der Analyse die Identifikation eines allgemeinen Trends bei der Erklärung von Policy-Wandel ist, werden für die abhängige Variable Informationen zu allen Politiken und 17 Standards aggregiert, ohne dass dabei ihr dichotomer Charakter verloren geht. Um mögliche Artefakte dieser Aggregation offen zu legen, wird das gleiche Erklärungsmodell auch auf einzelne Politiken und Standards angewandt. Neben den beiden zentralen Forschungsfragen gibt es noch drei weitere Aspekte, hinsichtlich derer in diesem Buch ebenfalls ein Beitrag zur aktuellen politikwissenschaftlichen Forschung geleistet werden soll. Erstens macht der theoretische Analyserahmen Elemente von Lerntheorien einer empirischen Überprüfung zugänglich, die bislang in der politikwissenschaftlichen Komparatistik kaum verwendet wurden. Dazu zählt beispielsweise das Lernen aus eigener Erfahrung oder Herdenverhalten als Orientierung an einer dominanten Gruppe von Staaten. Zweitens wird ein Instrumentarium für die Analyse von PolicyWandel bereitgestellt, das in Form wie Umfang neu ist und einen differenzierten und systematischen Vergleich unterschiedlicher Typen einer Veränderung ermöglicht. Drittens leistet dieses Buch auch einen substanziellen Beitrag zur Analyse von Umweltpolitik. Durch die breite Analyse des neuen Datensatzes wird eine Vielzahl neuer Erkenntnisse zu Dynamik, Niveau und Umfang europäischer Umweltpolitik seit 1970 präsentiert.

2 Theorien und Konzepte des Lernens: ein Analyserahmen für die Untersuchung von Policy-Wandel 2

Theorien und Konzepte des Lernens

Wachsende Beliebtheit macht aus Policy-Lernen ein zunehmend vielseitiges, vor allem aber unübersichtliches Forschungsgebiet (Bandelow 2003a). Dabei treffen sehr unterschiedliche Konzepte von Lernen aufeinander, die oft nur wenig trennscharf von anderen Faktoren des Wandels abgegrenzt werden oder Lernprozesse mit der Veränderung von Politik gleichsetzen (Levy 1994: 289). Zudem findet man in der aktuellen Literatur ein nur wenig geordnetes Nebeneinander von Theorien und Begriffen wie „social learning“, „emulation“, „contagion“ oder „lesson-drawing“. Angesichts dieser Unübersichtlichkeit soll im folgenden Kapitel ein umfassender Überblick über Lerntheorien in der Politik geboten werden, der die vielen Strömungen der aktuellen Literatur systematisiert, um sie für einen empirischen Test der Wirkungsweise von Lernprozessen nutzbar zu machen. Das Ziel ist dabei nicht die Formulierung einer einheitlichen Lerntheorie, sondern eines Analyserahmens, der es wegen einer innovativen Aufarbeitung des Forschungsstandes erlaubt, unterschiedliche Formen des Lernens in einer makro-quantitativen Analyse vergleichend zu untersuchen. Dabei werden neue Kategorien der Systematisierung von Lerntheorien eingeführt und Erkenntnisse aus unterschiedlichen Bereichen der Politikwissenschaft und angrenzender Disziplinen integriert, die bislang nicht oder nicht hinreichend verknüpft wurden. Nach einem kurzen Überblick über verschiedene Forschungstraditionen (2.1) und einer ausführlichen Definition des Lernbegriffs (2.2) werden die drei wesentlichen Elemente von Lerntheorien dargestellt (2.3). Zuerst werden Anreize und Motive des Lernens in sieben Kategorien zusammengefasst. Davon unterschieden werden die Orientierungspunkte, anhand derer ein Modell zur Übernahme ausgewählt wird. Diese unterteilen sich in vier Kategorien der Orientierung: (a) an erfolgreichen und scheinbar erfolgreichen Ländern; (b) an Nähe, kultureller Ähnlichkeit und Konkurrenz; (c) an Netzwerken internationaler Institutionen und (d) an einer dominanten Gruppe oder Herde. Zu den Orientierungspunkten werden jeweils allgemeine Hypothesen formuliert, die den Ausgangspunkt für einen empirischen Test von Lerneffekten bilden. Drittens werden auch die theoretischen Annahmen zu Konsequenzen effektiven Policy-

T. Sommerer, Können Staaten voneinander lernen?, DOI 10.1007/ 978-3-531-92625-4_2, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

Lernens dargestellt. Im letzten Abschnitt dieses Kapitels erfolgt schließlich eine Darstellung alternativer Ansätze zur Erklärung von Policy-Wandel, die in Konkurrenz zu Lerntheorien stehen (2.4).

2.1 Forschungstraditionen der Analyse von Lernprozessen in der Politik 2.1 Forschungstraditionen Ein derart vielseitiger und allgemeiner Begriff wie der des Lernens taucht in den unterschiedlichsten politikwissenschaftlichen Forschungsbereichen auf, die schon in einer ganzen Reihe von Überblicksartikeln erfasst wurden (Bandelow 2003a; Bennett und Howlett 1992; Dolowitz und Marsh 1996; Levy 1994). Die folgende Darstellung der Literaturtraditionen geht jedoch deutlich über das Spektrum dieser Beiträge hinaus. Die Reihenfolge der Abhandlung entspricht in etwa dem chronologischen Verlauf der wissenschaftlichen Beschäftigung mit dem Thema.

2.1.1 Historische Analogien und „Lessons from the Past“ Hinsichtlich der Erfahrungen, an denen sich politische Führer, Herrscher und Staatenlenker orientieren, besteht schon seit der Antike eine Verbindung von Lernen und Politik.4 Auch das der Einleitung vorangestellte Zitat Machiavellis weist auf die historische Dimension des Themas hin. In der modernen Sozialwissenschaft etablierte sich das Lernen politischer Führer mit dem Aufkommen der politischen Psychologie Mitte des zwanzigsten Jahrhunderts. Wichtigster Untersuchungsgegenstand in der Literatur zu historischen Analogien sind Ereignisse der Außenpolitik, die das zwanzigste Jahrhundert geprägt haben. Es geht um Lehren aus den Versailler Vertrag und dem Münchner Abkommen, später aus dem Korea- und Vietnamkrieg.5 Lernen von Ereignissen der Vergangenheit scheint besonders an den Bereich der Außenpolitik gekoppelt, da ein Land meist auf eine lange Liste vergleichbarer oder scheinbar vergleichbarer Situation in seiner eigenen Geschichte zurückblicken kann. Zudem spielen bei der Gestaltung von Außenpolitik singuläre Ereignisse eine hervorgehobene Rolle, was nicht für viele andere Politikbereiche gelten mag. 4

5

Macdonald (2000: IX) zitiert den griechischen Philosophen Polybus: „For it is history, and history alone, which, without involving us in actual danger, will mature our judgement and prepare us to take right views, whatever may be the crisis or the posture of affairs.” Zur Verdeutlichung des Einflusses von Analogien in der Politik führt Rasmussen (2003: 55) ein Churchill-Zitat zum zehnten Jahrestag des Abkommens von München an: „Now ten years later, let the lessons of the past be a guide.“

2.1 Forschungstraditionen

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Zu den wichtigsten Arbeiten zählen der Beitrag von Butterfield (1951), der sich mit der Verwendung von Analogien für den Wiener Kongress von 1815 und den Versailler Vertrag von 1919 beschäftigt, sowie „Lessons from the Past“ von May (1973) und „Perception and Misperception in World Politics“ von Jervis (1976; vgl. Levy 1994: 280). May und Jervis analysieren die Verwendung historischer Analogien in der amerikanischen Außenpolitik zur Zeit des Kalten Krieges. Neben historisch-narrativen Arbeiten gibt es in diesem Forschungsbereich auch kognitive Erklärungsansätze, die Erkenntnisse aus der Sozialpsychologie auf die Politik anwendeten (Jervis 1976: 234ff; vgl. Harnisch 2000: 34ff). Ende der achtziger Jahre gab es eine zweite Welle von Arbeiten zu den so genannten „lessons“. Im Mittelpunkt stand dabei die Erforschung des Wandels in der sowjetischen Außenpolitik unter Gorbatschow. Diese Themenkonjunktur war eindeutig durch die Tatsache bedingt, dass strukturalistische Theorien die Wende in den kommunistischen Staaten nicht hinreichend erklären konnten (Breslauer 1991; Stein 1994; vgl. Levy 1994). Eine Berücksichtigung der Literatur zu historischen Analogien ist für die Analyse von Policy-Lernen lohnenswert, weil hier das in anderen Bereichen oft vernachlässigte Lernen aus der Erfahrung eine zentrale Rolle spielt. Zudem werden lernende Akteure auf der Ebene einzelner Individuen explizit modelliert und auch Schwächen des Lernansatzes diskutiert, wie zum Beispiel eine nur metaphorische Verwendung des Lernbegriffs.6

2.1.2 Diffusions-, Transfer- und Konvergenzforschung Die Literatur zu Diffusion, Transfer und Konvergenz von Politiken bildet eine zweite Forschungstradition. Lernen wird hier als eine Form der freiwilligen Imitation von Politikinnovationen über Ländergrenzen hinweg untersucht. Die wissenschaftliche Beschäftigung mit der Diffusion von Innovationen geht auf „Les lois de l'imitation“ von Tarde (1903) zurück. Erste empirische Arbeiten gibt es im politikwissenschaftlichen Kontext seit den dreißiger Jahren in der Analyse der Ausbreitung von Sozialversicherungssystemen (Davis 1930; McVoy 1940). Auf größere Resonanz stießen erst die Arbeiten von Walker (1969) und Gray (1973), die Pionierverhalten und räumliche Muster in der Ausbreitung politischer Innovationen für die amerikanischen Bundesstaaten untersuchten. Collier und Messick (1975) gehörten zu den ersten Autoren, die eine politikwissenschaftliche Diffusionsstudie im internationalen Vergleich durchführten.

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Schlesinger (1974) vergleicht die Verwendung historischer Analogien mit einer „grab bag of the past“ die nur zur ex-post-Rationalisierung benutzt werde.

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

Seit den frühen neunziger Jahren und dem Beitrag von Berry und Berry (1990) hat sich die vergleichende Diffusionsforschung stark ausgebreitet und methodisch verfeinert (vgl. Elkins und Simmons 2005; Howlett und Rayner 2008; Meseguer und Gilardi 2005; Tews 2002a). In der aktuellen Literatur finden sich Analysen zu vielen Politikfeldern, mit einem Schwerpunkt auf der Untersuchung von Privatisierungs- und Liberalisierungspolitiken (Brooks 2005; Mesegeuer 2005; vgl. Simmons, Dobbins und Garrett 2006). Die Beschäftigung mit Konvergenz und dem Transfer von Politiken ist eng verwandt mit der Diffusionsforschung. In der Konvergenzliteratur wird der Einfluss von transnationaler Kommunikation und Lernen auf die Annäherung staatlicher Regulierungen untersucht (Drezner 2001; Heichel, Pape und Sommerer 2005; Holzinger und Knill 2005). Bei der Untersuchung von Politiktransfers werden speziell die Akteure und Motive der transnationalen Übertragung eines Politikmodells thematisiert (Dolowitz und Marsh 1996; Dolowitz 2000; Evans und Davies 1999; Stone 1999). Die Literatur zu Konvergenz, Transfer und Diffusion enthält eine Reihe wichtiger Bausteine für die Analyse von PolicyLernen. Dazu zählt die Entwicklung innovativer Analyseverfahren sowohl im Bereich qualitativer als auch quantitativer Forschungsmethoden, aber auch der umfassende Bestand empirischer Analysen. Wichtig ist zudem die in anderen Forschungstraditionen oft vernachlässigte Integration unterschiedlicher Lernmechanismen sowie die Berücksichtigung alternativer Erklärungsfaktoren.

2.1.3 Systemisches Lernen in der Organisationsforschung Eine dritte Forschungstradition, die mit den ersten beiden nur wenig gemein hat, betrifft Beiträge zu systemischem und organisationellem Lernen. Sie geht auf die vierziger Jahre zurück, als in den USA der interdisziplinäre Ansatz der Kybernetik entwickelt wurde, in dessen Rahmen auch die Steuerung des politischen Systems thematisiert wurde (Easton 1953). Entscheidenden Anteil an der Entwicklung des Konzeptes von systemischem Lernen in der Politik hatte Karl Deutsch, der in „The Nerves of Government” (1963) die Lernkapazität als Gegenpol zu Machtausübung und als eine überlebensnotwendige Bedingung jeden politischen Systems darstellte. Der Lernbegriff von Deutsch stand Pate für den Forschungsbereich des Organisationslernens (Argyris und Schön 1978; 1996; March und Olsen 1975; Miller 1986; Senge 1990; Dierkes et al. 2001; vgl. Malek und Hilkermeier 2003). In diesem Bereich gibt es jedoch nur sehr vereinzelt politikwissenschaftliche Beiträge (Etheredge 1981; siehe aber LaPalombara 2001). Meist wird aus soziologischer oder betriebswirtschaftlicher Perspektive analysiert, wie Lern-

2.1 Forschungstraditionen

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prozesse in und zwischen Organisationen ablaufen – überwiegend deskriptiv oder normativ-präskriptiv. Zum Forschungsbereich des Organisationslernens im weiteren Sinne gehören auch die überwiegend soziologischen Beiträge zur Imitation von Organisationsformen. Mit dem Begriff des Isomorphismus beschreiben DiMaggio und Powell (1983; 1991) einen Prozess der Homogenisierung von Organisationen, der durch institutionelle Zwänge, soziale Normen, Unsicherheit und Imitation vorangetrieben wird. Organisationsforschung und Systemtheorie leisten einen wichtigen Beitrag zur Analyse von Policy-Lernen, da hier die Grenzen individualpsychologischer Modellierung überschritten und kollektive Akteure wie Regierungsorgane in die Analyse von Lernprozessen integriert werden. Darüber hinaus werden hier die Rolle von Lernbarrieren und die Struktur von Kommunikationsprozessen in privatwirtschaftlichen Organisationen erforscht, was den Ausgangspunkt für eine systematische Übertragung auf staatliche Organisationen bilden könnte.

2.1.4 Policy-Analyse und Lernen von politischen Ideen In der Policy-Analyse als vierter Forschungstradition stellt Heclo's Vergleich der Sozialpolitik in Schweden und Großbritannien eine Pionierarbeit dar („Modern Social Politics: from Relief to Income Maintenance in Britain and Sweden”, 1974). Mit Bezug auf Deutsch (1963) untersucht er Lernen im politischen Prozess mit qualitativen Forschungsmethoden. Heclo identifiziert dabei Unsicherheit als wesentliche Ausgangsbedingung von Lernen und im „political middleman“ einen durch seine gute internationale Vernetzung für PolitikTransfers entscheidenden Akteurstypus. Ein ebenfalls häufig zitiertes Konzept ist das des Lernens als Paradigmenwechsel (Hall 1989; 1993). Hall unterscheidet mehrere Formen von Policy-Wandel. Paradigmatischer Wandel geht auf einen Prozess gesellschaftlichen Lernens zurück, der nicht nur technische Details einer Politik, sondern die dahinter stehende Idee betrifft. Als Beispiel für einen Prozess sozialen Lernens dient die Ablösung des Keynesianismus durch den Neoliberalismus in der britischen Wirtschaftspolitik zu Beginn der Regierung Thatcher. Neben Fallstudien gibt es in dieser Forschungstradition eine ganz Reihe von theoretischen Beiträgen, etwa zum Konzept des „lesson drawing“ von Rose (1991) oder zum „advocacy coalition“-Ansatz (Sabatier 1987, 1988; vgl. Bandelow 2003a; Howlett und Bennett 1992). Lerntheorien aus der Policy-Analyse tragen verstärkt zu einer Aufklärung der Motive hinter dem Auftreten von Lernprozessen bei. Zudem wurde in diesem Forschungsbereich versucht, individuelles und kollektives Lernen miteinander zu verknüpfen und den Einfluss von Netzwerken auf den Erfolg von

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

Lernprozessen zu erforschen. Schließlich spezifizieren Arbeiten in dieser Forschungstradition das Objekt des Lernens genauer als in anderen Bereichen nach unterschiedlichen Dimensionen einer Politik, von der Kalibrierung spezifischer Instrumente bis hin zu grundlegenden politischen Ideen.

2.1.5 Theorien des sozialen Lernens in der Ökonomie Ein fünfter Bereich der Lernliteratur ist in der Politikwissenschaft bisher nur schwach vertreten. Ökonomische Theorien sozialen Lernens und Konzepte wie „herding“, „contagion“, „bandwagoning“ oder Informations- und Reputationskaskaden befassen sich mit dem Einfluss von sozialen Gruppen auf die Entscheidung des Einzelnen. Der sogenannte „bandwagon“-Effekt stammt ursprünglich aus der politikwissenschaftlichen Wahlforschung (Lazarsfeld, Berelson und Gaudet 1944). Soziales Lernen wurde aber auch in der Ökonomie aufgegriffen, wo Leibenstein (1950) das Auftreten von Modewellen und Hysterien im Konsumverhalten der modernen wissenschaftlichen Behandlung erschloss.7 Über die mathematische Theorie von Epidemien und über die Evolutionsbiologie kam dieses Konzept in der ökonomischen Literatur der neunziger Jahre zu neuer Blüte, wobei die alte Sichtweise von Finanzmärkten als von „tierischen Instinkten getriebenen Institutionen“ (Avery und Zemsky 1998: 724) mit Hilfe ökonomischer Modellbildung formalisiert wurde. In den Annahmen der klassischen Beiträge zu Informationskaskaden ist es für einen Akteur die beste Entscheidung, das Verhalten anderer zu beobachten und gegebenenfalls unter Missachtung eigenen Wissens deren Verhalten zu imitieren, woraus ein „Herdeneffekt“ als Sequenz von Entscheidungen entstehen kann (Banerjee 1992; Bikhchandani, Hirshleifer und Welch 1992). Darauf bauen auch Modelle der Reputationskaskaden auf, die vollständige Rationalität bei der Beobachtung durch die Verwendung kognitiver Heuristiken ersetzen (Ellison und Fudenberg 1993; 1995). Unter den wenigen sozialwissenschaftlichen Anwendungen der Theorien sozialen Lernens finden sich eine Untersuchung von Kuran (1998) zu interkultureller Diffusion ethnischer Normen oder auch ein Beitrag von Lohmann (2000) zu Kaskadeneffekten bei Massendemonstrationen (siehe auch Gavious und Mizrahi 2001). Levi-Faur (2002) beschäftigt sich mit Herdeneffekten und sozialem Lernen bei der Ausbreitung der Liberalisierung im Telekommunikationssektor. Ebenfalls verwandt mit den ökonomischen Theorien sozialen Lernens sind neuere politikwissenschaftliche Beiträge zu Ansteckungseffekten 7

Zu Vorläufern in diesem Forschungsfeld siehe z.B. Foley (1893).

2.1 Forschungstraditionen

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(„bandwagoning“ oder „contagion“). Diese finden sich meist in der Außen- und Sicherheitspolitik (Huntington 1991; Kaufman 1992; Levy 1982; Li und Thompson 1975; Starr und Most 1983), seltener in anderen Bereichen wie der Privatisierungspolitik (Ikenberry 1990). Dabei kommt das Konzept des Lernens häufig nicht über die Verwendung als Metapher hinaus. Ökonomische Modelle des Herdenverhaltens wurden bislang nicht umfassend in die politikwissenschaftliche Diskussion von Lerntheorien eingegliedert, obwohl im Phänomen der „power in numbers“ (DeNardo 1985) ein Effekt beschrieben wird, der nicht nur theoretische Plausibilität genießt, sondern auch einfach in empirische Analysen integriert werden könnte. Zur Übertragung in die politikwissenschaftliche Analyse bietet sich in dieser Forschungstradition darüber hinaus auch die Strukturierung der Lernanalyse in mehrere Analyseebenen oder die Modellierung der individuellen Imitationsentscheidung als ein Mikromechanismus mit Kosten- und Nutzenkalkül an (Lohmann 2000).

2.1.6 Lernen in der Spiel- und Entscheidungstheorie In einer sechsten Kategorie der politikwissenschaftlichen Literatur zu Lerntheorien werden Forschungsansätze zusammengefasst, die im weiteren Sinne mit entscheidungstheoretischer und spieltheoretischer Modellierung zu tun haben. Entscheidungstheoretische Ansätze des „learning by doing“ mit einer Formalisierung des Erfahrungslernens in repetitiven Entscheidungssituationen finden sich mit wenigen Ausnahmen (Volden, Ting und Carpenter 2008) überwiegend in der ökonomischen Literatur (Selten, Abbink und Cox 2005; Mantzavinos, North und Syed 2004). Beiträge zu Lernen und Imitation auf der Basis bayesianischer und eingeschränkter Rationalität stammen aus der Diffusionsliteratur. Sie werden wegen ihrer expliziten Auseinandersetzung mit den entscheidungstheoretischen Grundlagen jedoch in dieser Kategorie angeführt. Meseguer Yebra (2004, 2006b) beschreibt, wie bayesianisches Lernen in der Politik modelliert werden kann. Unter der Bedingung von Unsicherheit beurteilen Regierungen alle verfügbaren Alternativen und deren Konsequenzen, bevor diese Beobachtungen mit bestehenden Überzeugungen abgeglichen werden. Modelle des „bounded rational learning“, die auf eingeschränkter Rationalität basieren, ersetzen perfekte Fähigkeiten bei der Informationssammlung durch kognitive Heuristiken (Weyland 2005; McDermott 2001; Eising 2003). Die Analyse von Lernprozessen in spieltheoretischen Modellen unterscheidet zwischen individuellem strategischem Lernen, etwa bei einem Anpassungsprozess in einem Oligopol, und sozialem strategischem Lernen, zu dem das Konzept der „evolutionary games“ gehört (Nelson 1998; Fudenberg und Levine

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

1998). In der Politikwissenschaft finden sich erst in jüngster Zeit theoretische Beiträge (Volden, Ting und Carpenter 2008) sowie empirische Anwendungen auf die Analyse internationalen Konfliktlösungs- und Verhandlungsprozesse (Koremenos 2003; Lovell und Silvan 1984; Malici 2008; Reiter 1996). Dieses Forschungsgebiet ist wegen der expliziten Behandlung von Rationalitätsannahmen der lernenden Akteure für eine Definition des Policy-Lernens von großer Bedeutung. Die Darstellung von Lernprozessen in formalen Modellen kann als Anregung dienen, Theorien des Policy-Lernens einer systematischewren Betrachutngsweise zu unterziehen.

2.1.7 Analyse von Lernen in Nachbardisziplinen der Politikwissenschaft Diese kurze Übersicht über die Literatur zu Lerntheorien in der Politikwissenschaft ging schon deutlich über die Grenzen der Disziplin hinaus. Sie zeigt, dass sich die Beschäftigung mit dem Thema Lernen in einem interdisziplinären Feld bewegt. Neben der soziologischen und ökonomischen Literatur gehören dazu auch Psychologie und Anthropologie. Über alle genannten Forschungstraditionen hinweg wird besonders häufig auf das sozial-psychologische Konzept des Modelllernens von Bandura Bezug genommen (1973; 1979; Bandura und Walters 1963; vgl. LeFrancois 1994: 193ff). Dessen sozial-kognitive Lerntheorie gliedert einen Lernprozess in vier Phasen. Sie erlaubt es, die Imitation auch komplexer Verhaltensmuster und Handlungen zu erklären. Beide Aspekte können Impulse für die Definition von Lernen in der Politik und für die Struktur eines Analyserahmens liefern. In der Anthropologie und Evolutionsbiologie werden kulturelles Lernen und der Zusammenhang von Imitation und „trial and error“-Lernen untersucht (McElreath et al. 2005; Henrich und Boyd 1998). Dieser Forschungsbereich findet bislang genauso wie die Populationsökologie (Baum und Oliver 1992) trotz ähnlicher Ursprünge und verwandter Fragestellung kaum Eingang in die politikwissenschaftliche Diskussion. Ein wichtiger Gegenstand der Analyse von Lernen in diesem Bereich betrifft das Gleichgewicht aus individuellem und sozialem Lernen (vgl. Kameda und Nakanishi 2002: 389). Erkenntnisse aus dieser Literatur können die Analyse von Lernen in der Politik dahingehend bereichern, dass Imitation in einen gemeinsamen Kontext mit Innovation und Pionierverhalten gestellt wird und divergierende Vorstellungen zu Lernen auf der individuellen und kollektiven Ebene in Einklang gebracht werden könnten. Die Darstellung der unterschiedlichen Forschungstraditionen umfasst nicht das komplette Universum aller Beiträge zu Lerntheorien, die mit Politik zu tun haben. Zum Beispiel wurde die Literatur zu Politikevaluation oder strategi-

2.2 Terminologie und Definition von Policy-Lernen

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schem Lernen im Parteienwettbewerb und beim Wahlverhalten nicht berücksichtigt.8 Aber auch so lässt sich der Stand der politikwissenschaftlichen Forschung zu Lerntheorien als ein eklektisches Gebilde erkennen. Die Literatur zeichnet sich durch konzeptuellen Reichtum, aber auch einige beträchtliche Forschungslücken aus, etwa beim Vergleich unterschiedlicher Lerntheorien oder bei einer zu starken Fokussierung auf Lernerfolg bei gleichzeitiger Vernachlässigung der Analyse von Prozessen. Bevor die einzelnen Elemente der Mechanismen von Policy-Lernen in einen Analyserahmen integriert werden, wird eine Basisdefinition von Lernen entwickelt und damit der Blickwinkel von der Breite der Literatur wieder auf den eigentlichen Gegenstand der Untersuchung verengt.

2.2 Terminologie und Definition von Policy-Lernen Wie der Umfang des skizzierten Forschungsfeldes erahnen lässt, gibt es deutlich divergierende Vorstellungen über den Begriff des Lernens. Obwohl - oder gerade weil - in der Literatur kein Mangel an Versuchen besteht, mehr Systematik in die Terminologie zu bringen (Bandelow 2003a; Braun und Benninghoff 2003; Howlett und Bennett 1992; May 1992; Levy 1994), kursiert eine Vielzahl von Begriffen, die mehr oder weniger entfernt mit Lernen zu tun haben. Dazu zählen unter anderem „diffusion“, „lesson-drawing“, „contagion“, „emulation“, „isomorphism“, „imitation“, „herding“, „bandwagoning“ oder „cascades“. Der eigentliche Begriff des Lernens wird häufig mit Zuschreibungen verknüpft, von „social learning“, „rational learning“, „organisational learning“, „governmental learning“, „policy-oriented learning“ bis zu „policy learning“. Mit Hilfe einer bibliometrischen Analyse lassen sich diese Begriffe nach der Häufigkeit ihrer Verwendung untersuchen. So kann einerseits die Beschäftigung mit Lerntheorien im Allgemeinen quantifiziert werden, andererseits wird die relative Bedeutung der einzelnen Konzepte sichtbar. Die Auswertung erfolgt anhand der Trefferzahl der entsprechenden Schlagwörter in einhundert politikwissenschaftlichen Fachzeitschriften, die im „Social Science Citation Index“ (SSCI) gelistet sind.9 Zuerst zeigt Abbildung 1 die jährliche sowie die kumulative Häufigkeit der beiden umfassendsten Begriffe, nämlich „learning“ und „diffusion“. Es fällt auf, dass Lernen zu jeder Zeit deutlich weiter verbreitet war als Diffusion. Die Aus8

9

In jüngster Zeit ist die Lernliteratur auch in diesen Bereichen stark gewachsen. Siehe z.B. für das Lernen von Kandidaten und Amtsinhabern im Wahlkampf Le Borgne und Lockwood 2006; für Wahlverhaltens als Lernprozess McClurg 2003; Arceneaux 2006; für Politikevaluation siehe Bussmann et al. 1997; Wollmann 2006. SSCI ©Thomson Scientific.

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

breitung des Themas verläuft in mehreren Stufen. Während zu Beginn der siebziger Jahre Lernen nur in einer Hand voll Artikel erwähnt wird, erscheinen ab 1975 – also kurz nach den vielzitierten Beiträgen von Heclo, Jervis und May etwa zehn Artikel pro Jahr. Dieser Wert bleibt bis zum Ende der achtziger Jahre konstant. In den Jahren 1991 und 1992 kommt es zu einer starken Erhöhung auf jährlich über 60 Artikel mit einem Bezug auf „learning“. Diese Entwicklung verstärkte sich in den Folgejahren, seit 2000 sind jährlich über 120 Artikel zu verzeichnen. Insgesamt finden sich für den Zeitraum von 1970 bis 2005 über 1.500 Erwähnungen. Für den Diffusionsbegriff ist ein ähnlicher Verlauf zu beobachten, jedoch auf deutlich geringerem Niveau (insgesamt knapp 600 Treffer). Die Verbreitung dieses Konzeptes fand mit einer leichten Verzögerung statt, die größten Zuwächse finden sich am Ende des Untersuchungszeitraums. Abbildung 1:

Häufigkeit der Begriffe "Learning" und "Diffusion", SSCI

Die kumulativen Trefferzahlen von zehn alternativen Bezeichnungen für Lernprozesse sind in Abbildung 2 zu sehen. Wie schon im vorigen Schaubild lässt sich auch hier zunächst eine generelle Zunahme der Beschäftigung mit Lernen konstatieren. Darüber hinaus ist deutlich ein Zyklus unterschiedlicher Themenkonjunkturen zu erkennen. In den siebziger Jahren ist „bandwagoning“ das am weitesten verbreitete Konzept, da der Begriff in Koalitions- und Gleichge-

2.2 Terminologie und Definition von Policy-Lernen

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wichtstheorien in der Literatur zu Internationalen Beziehungen sowie in der Wahlforschung eine wichtige Rolle spielt (39 Treffer bis 2005). Seit den frühen achtziger Jahren findet sich verstärkt der aus dem medizinisch-biologischen Kontext entlehnte Begriff „contagion“ (48). Er überflügelt damit „imitation“ (40) und „social learning“ (39), deren Verbreitungsgrad in den neunziger Jahren spät, aber rasch wuchs. Der Begriff „policy learning“ ist in der Literatur vor 1990 kaum bekannt, bis dahin wird er im SSCI nur fünfmal angeführt. Seit Mitte der neunziger Jahre steigt die Zahl der Nennungen jedoch deutlich an, bis zum Jahr 2005 werden 52 Treffer gezählt. Eine ähnliche Dynamik, jedoch auf wesentlich geringerem Niveau ist für Informations- und Reputationskaskaden („cascades“, 31) und „herding“ (23) zu beobachten. Seit den späten neunziger Jahren erfreut sich auch „emulation“ verstärkter Beliebtheit, vor allem im Bereich der Diffusions-, Transfer- und Konvergenzforschung (26). Die gleiche Trefferzahl findet sich für Organisationslernen, das in der Politikwissenschaft stark unterrepräsentiert ist. Schließlich entfallen 17 Nennungen auf das Konzept des „isomorphism“. Abbildung 2:

Alternative Begriffe des Lernens, SSCI

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

Man könnte argumentieren, dass einige dieser Begriffe eigenständige Erklärungen von Politikwandel repräsentieren und in der Folge etwa zwischen „emulation“ und „learning“ unterscheiden (siehe Simmons, Dobbin und Garrett 2006). Da sich die meisten der genannten Konzepte zur Erklärung von Policy-Wandel auf irgendeine Form zwischenstaatlicher Kommunikation beziehen, die zur Homogenisierung nationalstaatlicher Regulierungen führt, kann eine ausreichende Basis für die Verwendung von Lernen als gemeinsamen Oberbegriff angenommen werden (vgl. Holzinger, Knill und Sommerer 2008: 559). Ein klarer Nachteil des Lernbegriffs ist jedoch seine Mehrdeutigkeit in der wissenschaftlichen und alltagssprachlichen Verwendung, die zu Missverständnissen führen kann. Dennoch gibt es keine wirklichen Alternativen. Der Diffusionsbegriff ist kaum weniger umstritten, aber noch umfassender und unschärfer. Er setzt zudem keine Freiwilligkeit voraus und ist auf die Dynamik der Ausbreitung, nicht aber auf die Motive und Anreize gemünzt (vgl. Levi-Faur 2002). Die Begriffe „Imitation“ oder „Adaptation“ sind anderweitig und enger definiert, so dass ihre Verwendung ebenfalls nicht für größere Klarheit sorgen kann. Eine Definition des Lernbegriffs muss jedoch auf dessen Vielseitigkeit eingehen. Daher erfolgt sie anhand einer umfassenden Diskussion alternativer Konzepte zu insgesamt sieben Dimensionen des Lernbegriffs, die aus der Literatur abgeleitet werden können. Eine präzise wie umfassende Definition ist wegen der zahlreichen Kontroversen und Widersprüchlichkeiten von großer Wichtigkeit sowohl für die Theorie als auch für die anschließende empirische Analyse. Sie soll helfen, Einwänden gegen die Verwendung des Lernbegriffs zuvorzukommen und Fehldeutungen zu vermeiden. Als Ausgangspunkt dient eine minimale, aber offene Definition von Levy (1994: 283), der Lernen als die Veränderung bestehender oder die Entwicklung neuer Überzeugungen, Fähigkeiten oder Prozeduren versteht, die auf Beobachtung, Interpretation oder Evaluation von Erfahrung beruht (vgl. Weyland 2004: 4).

2.2.1 Veränderungs- vs. Verbesserungslernen Die erste Begriffsdimension bezieht sich auf das bei Levy (1994) genannte Verhältnis von Lernen und einer damit einhergehenden Veränderung des Verhaltens: reicht bloße Veränderung für Lernen aus, oder muss sie mit einer Verbesserung verbunden sein? In der Psychologie werden Lernen und Verhaltensänderung oft synonym gebraucht und nur von Prozessen genetisch vorbestimmter Reifung oder Ermüdung abgegrenzt (LeFrancois 1994: 3f; Hilgard und Bower 1975). Für die politikwissenschaftliche Literatur kritisiert Levy (1994: 282) eine derartige Gleichsetzung als naiv, da zahlreiche alternative Ursachen für Policy-

2.2 Terminologie und Definition von Policy-Lernen

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Wandel bekannt seien. Stattdessen ist es erforderlich, das Vorliegen von Lernen an die Kontrolle des Einflusses konkurrierender Faktoren zu knüpfen. Dazu zählen beispielsweise der Zufall („random deviation“, Hilgard und Bower 1975) und jede Form von Zwang. Auch durch externe Ereignisse verursachte unabhängige, aber synchrone Entscheidungen oder rechtliche Verpflichtungen können zu Policy-Wandel führen (Holzinger und Knill 2005). Anders formuliert bedeutet dies, dass eine Veränderung intendiert und freiwillig erfolgen muss, wenn es sich um Lernen handeln soll. Lernen entspricht nach Levy (1994) der Veränderung von Präferenzen und Überzeugungen politischer Akteure. Entsprechend den grundsätzlichen Annahmen des Behaviorismus kann Lernen durch Nicht-Handeln wegen mangelnder Beobachtbarkeit nicht in eine Definition aufgenommen werden. In diesem Zusammenhang wird in der Literatur die Frage diskutiert, ob eine Verhaltensänderung bewusst sein muss. In der Psychologie überwiegt die Ansicht, dies nicht vorauszusetzen (Lefrancois 1994: 3). Im Kontext der Politik hingegen wird unbewusste Nachahmung oft vom Lernbegriff abgegrenzt (z.B. Gilardi 2002). Verbunden damit ist meist die Vorstellung, dass ein Individuum nur dann lernt, wenn sich seine Leistung verbessert. Mehr noch als in der Psychologie wird Lernen in der Politikwissenschaft mit einer besseren Zielerreichung in Verbindung gebracht (Bandelow 2003a: 99; Etheredge 1981: 77f; Levy 1994: 282). Dies entspricht der alltagssprachlichen Verwendung des Lernbegriffs, bleibt in der wissenschaftlichen Diskussion jedoch nicht unwidersprochen. Weite Teile der Diffusionsliteratur oder ökonomische Theorien sozialen Lernens kommen ohne Verbesserungslernen aus. Beispiele von Börsencrashs und Spekulationsblasen sowie Begriffe wie „contagion“ suggerieren sogar eine sozial schädliche Entwicklung durch Lernen (vgl. Walt 2000: 41). Zudem stellt die Messung von Lernerfolg den Forscher vor Schwierigkeiten (Hilgard und Bower 1975: 13). Für Lernen in der Politik ist dabei nicht nur die Bezugsgröße von Erfolg strittig (z.B. Machterhalt vs. optimale Problemlösung), sondern auch der Zeithorizont der Erfolgsmessung. Folgt man Erkenntnissen aus der kognitiven Psychologie, kann angenommen werden, dass Individuen Informationen nicht immer richtig verarbeiten (Weyland 2004: 5f). Wegen der Möglichkeit einer Fehldeutung muss Lernen demnach nicht zwingend eine messbare Verbesserung zur Folge haben. Ein Ausweg aus diesem Widerspruch für die Definition in dieser Arbeit besteht darin, die Intention der Verbesserung als notwendige Bedingung von Lernen zu verlangen, ohne dass eine Verbesserung tatsächlich eintreten muss (Weyland 2004: 6). So kann symbolisches Lernen, aber auch Verbesserungslernen im engeren Sinne in die Definition integriert werden. Letzteres ist schließ-

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

lich für die Begründetheit der wissenschaftlichen Beschäftigung mit Lernen in der Politik von großer Bedeutung ist (Bandelow 2003a: 106).

2.2.2 Instrumentelles vs. konzeptuelles Lernen Eine zweite Dimension, hinsichtlich derer Definitionen des Lernens variieren, betrifft die Unterscheidung zwischen instrumentellem (oder einfachem), konzeptuellem (oder komplexem) und sozialem Lernen. Sie spielt vornehmlich beim Organisationslernens als „single-loop“- bzw. „double-loop“-Lernen eine Rolle (Deutsch 1963; Argyris und Schön 1978; Wiesenthal 1995: 141; Malek und Hilkermeier 2003: 84). Während die erste Kategorie Lernen bezüglich eines konkreten Instruments erfasst, bezieht sich das Lernen „zweiter Ordnung“ auf die Ziele einer Organisation (May 1992: 340; Hall 1993: 297). Ein umfassender gesellschaftlicher Lernprozess im Sinne sozialen Lernens bei Hall (1988; 1993) entspricht einem Wandel dritter Ordnung.10 Hall versteht darunter das fundamentale Umdenken einer politischen Elite und Teilen der Gesellschaft. Was komplexes Lernen betrifft, wird oft der Nachweis eines Prozesses des Verstehens als erforderlich betrachtet. Dies schließt im gleichen Atemzug schlichte Nachahmung aus dem Lernbegriff aus: „In the case of imitation, and contrary to learning, governments do not choose policies due to an improved understanding of the consequences of their choices.“ (Meseguer 2006a: 172; May 1992; Bennett 1992; Schmid 2003: 32).11 Wenn man jedoch mehr Anreize zum Lernen anerkennt als lediglich das Streben nach einer besseren Problemlösung (vgl. Abschnitt 2.3.1), kann der Ausschluss von Imitation nicht aufrechterhalten werden. So elegant sie auch klingt, stellt die enge Definition eine zu große Vereinfachung dar. Folglich schließt die Definition dieser Arbeit das Lernen zu spezifischen Steuerungsinstrumenten, aber auch zu umfassenden politischen Ideen und Prinzipien ein.

2.2.3 Policy-Lernen vs. strategisches Lernen May (1992) diskutiert eine dritte Dimension der Definition von Policy-Lernen. In der politikwissenschaftlichen Analyse kann das Objekt des Lernens eine sub10

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Die Bezeichnung „social learning“ bei Hall sollte nicht mit dem gleichlautenden Begriff aus der ökonomischen und anthropologischen Literatur verwechselt werden, der generell Lernen unter Einfluss Dritter beschreibt und im Fortlauf dieser Arbeit bevorzugt wird. Ein ähnliches Konzept beschreibt „mimetic isomorphism“ (DiMaggio und Powell 1991: 69) eine Imitation bei mangelndem Verständnis einer Innovation (Holzinger und Knill 2005: 785).

2.2 Terminologie und Definition von Policy-Lernen

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stanzielle Politik oder eine politische Strategie sein. Bei „political learning“ geht es um das Erlernen erfolgversprechender Strategien zur Interessensdurchsetzung im politischen Betrieb. Policy-Lernen als das Lernen von Inhalten überwiegt in der Literatur und wird auch im Fokus dieses Buches stehen. Regierungen können sowohl hinsichtlich der Kalibrierung des Niveaus einer Regulierung lernen, als auch bei der Auswahl von Steuerungsinstrumenten, allgemeinen politischen Ideen oder Organisationsformen (Hall 1988: 7f).

2.2.4 Lernen vom Modell vs. Erfahrungslernen Nach Levy (1994: 283) beruht Lernen auf der Beobachtung, Interpretation oder Evaluation von Erfahrung. Lernen durch die Imitation eines Modells (Bandura 1973) wird in der vierten Dimension des Lernbegriffs von Lernen aus eigener Erfahrung nach dem Prinzip von Versuch und Irrtum unterschieden.12 Der Nutzen von Beobachtungslernen, auf das sich ein Großteil des menschlichen Verhaltensrepertoires bezieht, liegt darin, eigene Fehler zu vermeiden und Kosten auf andere abzuwälzen. In Experimenten konnte jedoch nachgewiesen werden, dass in einer sich verändernden Umwelt Imitation ohne Ergänzung durch individuelles „trial and error“- Lernen kollektiv zu schlechten Ergebnissen führt (Henrich und McElreath 2003: 125). Daher gibt es in jeder Form von Gesellschaft eine Mischung beider Lernstrategien (Henrich und McElreath 2003: 131; Kameda und Nakanishi 2002; für die Diffusionsliteratur Gray 1973). Beim Beobachtungs- oder Modelllernen hat das Verhalten anderer großen, manchmal sogar alleinigen Einfluss auf die individuelle Entscheidung. Da Individuen und selbst große Organisationen oft nicht über die Informationen verfügen, die der Entscheidung anderer zu Grunde lagen, bleibt nur der indirekte Weg, tatsächliches Verhalten zu beobachten und daraus Rückschlüsse zu ziehen (Gale 1996: 619). Im politikwissenschaftlichen Kontext führt dies beispielsweise zum Vergleich mit erfolgreichen Ländern oder Nachbarstaaten. Auch im politischen Diskurs ist häufig die Rede von Modellen. So war etwa das „Modell Deutschland“ Gegenstand unterschiedlichster Debatten, von der Vorbildrolle bis hin zur Schlusslichtdebatte Mitte der neunziger Jahre (Schmid 2003; Czada 2002).

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Im Konzept des Modelllernens gehören Beobachtung und Imitation zusammen. Erst durch die Annäherung an ein Modell - ob graduell oder total - wird Beobachtungslernen jenseits individualpsychologischer Methoden messbar. Daher wird Imitation nicht wie in anderen Bereichen der Literatur vom Lernbegriff abgegrenzt. Beobachtung und darauf folgende Abweichung von „schlechten“ Beispielen wird hingegen nicht in die Definition aufgenommen.

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

Die Beobachtung der eigenen Erfahrung über die Zeit stellt eine Zwischenkategorie von Erfahrungs- und Modelllernen dar. Diese spielt in der Literatur zu historischen Analogien in der Außenpolitik eine zentrale Rolle. In anderen Forschungstraditionen finden sich jedoch nur wenige Bezüge auf diesen Lerntyp, so dass eine beträchtliche Forschungslücke entstand: „However, simply looking at the transfer of ideas or doctrines provides an incomplete picture of the information available to adopters. With some exceptions (see for example, Rose 1993; Olsen and Peters 1996; Lodge 2003), the literature of policy transfer is guilty of a failing typical of social science: overlooking learning from experience” (Mantzavinos, North und Syed 2004). Daher wird Modelllernen durch räumlichen, aber auch durch zeitlichen Vergleich in die Definition des Policy-Lernens integriert, so dass die Wirkung der Beobachtung des Erfolgs anderer mit Lehren der eigenen Vergangenheit gemeinsam untersucht werden kann.

2.2.5 Transnationales vs intra-systemisches Lernen Die fünfte Dimension des Lernbegriffs betrifft die Unterscheidung von intrasystemischem und intersystemischem Policy-Lernen. Beobachtungslernen bezieht sich in der Forschung zu Politikdiffusion, -transfer und -konvergenz meist auf den räumlichen Vergleich über die Grenzen politischer Systeme hinweg (Braun und Benninghoff 2003: 1853). Modelle werden auf der Ebene von Nationalstaaten imitiert, aber auch zwischen den Gliedstaaten eines föderalen Systems, wie die Literatur zur Diffusion von Politikinnovationen in den amerikanischen Bundesstaaten zeigt. Lernen innerhalb eines politischen Systems spielt etwa im Konzept des policy-orientierten Lernens von Interessengruppen und „advocacy coalitions“ bei Sabatier (1988) sowie in der Evaluationsliteratur eine Rolle, wird aber in der Definition dieser Arbeit nicht weiter berücksichtigt.

2.2.6 Individuelles vs. kollektives Lernen Auf der sechsten Dimension des Lernbegriffs unterscheiden sich Konzeptionen der Akteure des Lernens. Dieser Aspekt wird häufig stark vereinfacht oder gänzlich ausgespart: „Much of the learning literature is especially vague about who learns.“ (May 1992: 334). Die Darstellung lernender Akteure reicht von einem individualpsychologischen Modell des „einsamen Staatenlenkers“ oder der schlichten Black-Box-Darstellung einer homogenen Regierung bis hin zu ausgefeilten Konzepten wie dem der epistemischen Gemeinschaften bei Haas (1992), eines über institutionelle Grenzen hinweg operierenden Expertennetz-

2.2 Terminologie und Definition von Policy-Lernen

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werks mit gemeinsamer Policy-Mission. Die grundsätzliche Unterscheidung bezieht sich auch hier auf zwei Alternativen: individuelles und kollektives Lernen (Etheredge 1981: 79). Für den ersten Ansatz spricht, dass die Träger politischer Entscheidungen reale Personen sind, bei denen sich ein kognitiver Wandel vollzieht (Levy 1994). Einige Anwendungen finden sich in Fallstudien der Policy-Analyse, vor allem aber in der Außenpolitikanalyse.13 Dies entspricht psychologischen Lernmodellen, vernachlässigt aber die Besonderheit des politischen Kontextes. Daher wurde schon früh über kollektive Lernakteure diskutiert (Deutsch 1963; May 1973; Heclo 1974; Jervis 1976). Dabei sind politische Entscheidungsträger Agenten und treffen Entscheidungen nicht nur nach Neigung und Fähigkeiten. Sie sind standardisierten Verfahren und dem politischen Wettbewerb unterworfen und können auf umfangreiche Ressourcen zurückgreifen (Malek und Hilkermeier 2003: 83). Ein kollektiver Akteur kann mehrere Prozesse arbeitsteilig und synchron bearbeiten und verfügt über ein „Gedächtnis“, das über den Verbleib einzelner Individuen hinaus Bestand hat (Jones 2003). Die Annahme, dass Organisationen lernen können, wurde oft und teilweise heftig kritisiert. Für manche Autoren ist in derartigen Konzepten Lernen kaum mehr als eine Metapher, während nur die Kognition einzelner Individuen für Lernprozesse verantwortlich gemacht werden könne (vgl. Levy 1994: 288). Im Gegenzug ist es jedoch auch plausibel, dass Organisationen aus Erfahrung lernen können, falls diese Erfahrung in die Doktrin und das Regelwerk einer Organisation, in ihre Struktur und ihre Entscheidungsfindungsprozesse „eingebettet“ wird (Lovell 1984: 135). Also besteht auch bei dieser Dimension eine Entscheidung für die Definition in dieser Arbeit nicht im Ausschluss einer der beiden Alternativen, sondern in ihrer Verknüpfung. Einen solchen Versuch formuliert schon Levy (1994: 288) so: „The process involves learning only if it includes individual cognitive change and only if individuals' inferences from experience become embedded in organizational memory and procedures. This organizational learning involves a multistage process in which environmental feedback leads to individual learning, which leads to individual action to change organizational procedures, which leads to a change in organizational behaviour which leads to further feedback.“ In dieser Integration des individuellen und kollektiven Ansatzes lernt ein politischer Akteur, ob idealtypisch als Regierungschef oder Fachminister, analog zum Individuum. Er kann dabei aufgrund des Eindrucks persönlicher Erfahrungen einer Fehleinschätzung unterliegen (Jones 2003: 401). Sein indivi13

Dass individuelle Akteure in der Literatur zu historischen Analogien eine wichtige Rolle spielen, kann nicht zuletzt auf den Handlungsspielraum amerikanischer Präsidenten in der Außenpolitik zurückgeführt werden.

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

duelles Lernen spiegelt sich aber in der Veränderung organisationeller Prozesse wider, die wiederum zu einer Veränderung des Outputs der Organisation führt. Der politische Entscheidungsträger unterscheidet sich in seiner Motivation, aber auch in seiner Einschränkung durch institutionelle Regeln von gewöhnlichen Individuen. Neben seinen kognitiven Ressourcen verfügt er über die Informationsverarbeitungskapazität eines bürokratischen Unterbaus. Mit diesem Konzept können Lernprozesse jenseits des Einzelfalls erfasst und Muster und Gesetzmäßigkeiten des Policy-Lernens untersucht werden.

2.2.7 Rationales vs. eingeschränkt-rationales Lernen Aus der politikwissenschaftlichen Lernliteratur kann schließlich noch eine siebte Dimension des Lernbegriffs in Form unterschiedlicher Rationalitätsannahmen abgleitet werden. Grundsätzlich kann Policy-Lernen als ein rationaler Prozess der Veränderung verstanden werden, wenn man beispielsweise berücksichtigt, dass politische Akteure Budgetdruck unterliegen oder vom Wähler nach ihrem Erfolg beurteilt werden (Rose 1993). Konzepte rationalen Lernens basieren auf der Annahme, dass Akteure bestimmten Regeln folgen, nach relevanten Informationen als Grundlage für die Entscheidung suchen und über ausreichend Präzedenzfälle verfügen (Braun und Benninghoff 2003: 1852).14 Es bleibt dabei jedoch offen, ob sich die Rationalität auf die Verbesserung der Problemlage oder der Situation politischer Akteure bezieht. Die beiden wichtigsten Konzepte, die diese allgemeinen Annahmen spezifizieren, sind vollständige und eingeschränkte Rationalität. Vollständig rationales Lernen wird meist als bayesianisches Lernen modelliert, da im politischen Kontext von Unsicherheit auszugehen ist (Braun und Gilardi 2006; Breen 1999; Meseguer 2004). Ausgangsbasis ist die Annahme, dass Regierungen über a priori Überzeugungen zu bestimmten Modellen verfügen (Meseguer 2000: 12). Abhängig von ihrer Risikoneigung werden Regierungen diese Überzeugungen regelmäßig (z.B. jährlich) nach der Bayes’schen Regel mit neu gewonnenen Erkenntnissen über die Wirksamkeit von Modellen anderer Länder abgleichen beziehungsweise „updaten“ (Meseguer 2004: 309; 14

Die Frage nach der Rationalität von Lernen ist trotz eines partiellen Konsenses ein wichtiger Streitpunkt in der Literatur (Braun und Benninghoff 2003: 1851). So werden rationale und „ideenorientierte“ Lerntheorien manchmal als Gegensätze angesehen (Harnisch 2000: 43; Bandelow 2003b). Die Abgrenzung geht jedoch oft mit einer Ausschlachtung des Instrumentariums rationaler Ansätze einher, wie zum Beispiel „beliefs“ und Heuristiken (Maier et al. 2003: 28; vgl. Goldstein und Keohane 1993). Lux (1995: 883) verweist auf eine ähnliche Diskussion in der ökonomischen Literatur zur Rationalität von Beobachtungslernen (Orléan 1989; Lesounre 1992).

2.2 Terminologie und Definition von Policy-Lernen

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Koremenos 2003: 294; Gersen 2001: 19).15 Dabei wird einer Regierung unterstellt, dass sie Informationen über alle anderen Staaten auswerten und Alternativen prinzipiell ohne Bias bewerten kann (Meseguer 2006b: 39; Crescenzi 2007: 385). Rationale Lernmodelle machen starke Annahmen, etwa bezüglich der Kapazitäten der Informationsverarbeitung – und sie werden für ihre Realitätsferne und den mangelhaften Erklärungserfolg kritisiert (Abrahamson und Rosenkopf 1993: 489f; Barrell et al. 1997; Jones 2003: 395). Beispiele der empirischen Analyse von uneingeschränkt-rationalem Lernen finden sich in der Diffusionsliteratur (Meseguer 2004; 2006; Gilardi, Füglister und Luyet 2009). Darüber hinaus werden im Bereich von „social learning“ und Theorien des Herdenverhaltens ebenfalls keine Einschränkungen der Fähigkeiten eines Akteurs modelliert. Unter der Bedingung extremer Unsicherheit oder sogar Ungewissheit gilt dort, dass durch dynamische Effekte des Entscheidungsprozesses einer Gruppe die eigene Bewertung weniger Gewicht hat als das Verhalten anderer (Hirshleifer und Teoh 2003: 10ff). In diesem Forschungsgebiet zeigt sich aber auch die Nähe beider Rationalitätskonzepte, denn ein Teil der Kaskadenliteratur basiert auf eingeschränkter Rationalität und „ad hoc learning rules“ (Ellison und Fudenberg 1993; 1995; Gale 1996: 618; Kuran und Sunstein 1999; Gersen 2001). „Bounded rational learning“ basiert auf ähnlichen Annahmen, was das systematische Sammeln von Informationen und das Einhalten von Regeln angeht (Barrell et al. 1997: 471).16 Vor dem Hintergrund der Knappheit kognitiver Ressourcen wird jedoch erwartet, dass nicht alle Informationen ohne Bias verarbeitet werden können (Conlisk 1996: 686ff; Jones 1999: 305; Maier et al. 2003: 40). Dies gilt auch für politische Akteure, die oft weder die Reaktionen anderer Staaten abschätzen noch davon ausgehen können, dass ihre ursprünglichen Annahmen vollständig und richtig sind (Eising 2000: 4). Wesentliches Merkmal dieses Rationalitätskonzeptes ist der Einsatz von Heuristiken im Prozess der Informationssuche (Weyland 2004: 3; Gilovich, Griffin und Kahneman 2002). Die drei bedeutendsten Heuristiken sind „representativeness“, „availability“ und „anchoring“ (McDermott 2001: 9ff; vgl. 15

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Die Bayes'sche Regel: p(A|B)·p(B) = p(B|A)·p(A) ermöglicht die Berechnung der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses durch die Beobachtung des Eintretens anderer Ereignisse. Durch Hinzunahme von Erfahrungswerten wird eine a priori-Wahrscheinlichkeitsschätzung zur statistischen Wahrscheinlichkeit: „beliefs conditional on data – posterior beliefs – are proportional to prior beliefs times the likelihood“ (Meseguer 2006b: 39; zu Grundlagen der bayesianischen Theorie s. DeGroot 1975; für politikwissenschaftliche Anwendungen s. Western und Jackman 1994) Dieser Ansatz geht auf die Arbeit von Simon (1947) und Tversky und Kahnemann (1974; 1982) zurück. Weitere Einflüsse kommen aus den kognitiven Neurowissenschaften (Jones 2003: 397ff).

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

Khong 1992: 35f; McGraw 2000: 820; Stein 2002). Repräsentativität bedeutet, dass Menschen auch in begrenzten Daten Muster erkennen und zum Beispiel anfänglichen Erfolg einer Innovation überschätzen (Weyland 2005). Verfügbarkeit bezieht sich auf die Gleichsetzung der Heftigkeit einer Assoziation mit Häufigkeit (McDermott 2001: 12). Diese Heuristik spielt in der politischen Praxis in Form unwahrscheinlicher, aber anschaulicher „worst case“- und „best case“-Szenarien eine Rolle (McDermott 2001; Khong 1992). Die Verankerungsheuristik basiert auf der Berücksichtigung alter Wertvorstellungen, die nicht mit neuen Informationen abgeglichen werden (McDermott 2001: 14). Einzelne Elemente des Konzeptes von eingeschränkt-rationalem Lernen finden sich schon in der „Lessons“-Literatur mit historischen Analogien als „useful shortcuts to rationality“ (Jervis 1976: 220). Die Zahl politikwissenschaftlicher Anwendungen von Lerntheorien mit der Annahme eingeschränkter Rationalität nahm in den letzten Jahren deutlich zu (Crescenzi 2007; Eising 2002; Kuran 1998; Rose 1991; vgl. Lohmann 2000: 658; McDermott 2001). In diesen Arbeiten wird üblicherweise davon ausgegangen, dass politische Akteure nicht immer von ihren Überzeugungen abstrahieren können oder wollen, und starke Überzeugungen die Wahrnehmung der Umwelt beeinflussen. Schließlich stehen beim Lernen in großen Regierungsapparaten Organisationsroutinen und Pfadabhängigkeit der bedingungslosen Suche nach Alternativen im Weg (Braun und Benninghoff 2003; Olsen und Peters 1996). Anstatt beide Ansätze als sich gegenseitig ausschließend zu betrachten, wird in der Literatur auch eine allgemeine Theorie diskutiert, nach der Lernen je nach Kontext eingeschränkt oder uneingeschränkt rational sein kann (Conlisk 1996: 692). Ähnlich argumentiert Meseguer (2006b: 57), in deren empirischer Analyse Vorhersagen beider Ansätze konvergieren. Eine solche Integration der beiden Konzepte wird auch für diese Definition vorgenommen, da sie hilft, die Aufmerksamkeit weg von der Gegenüberstellung kognitivistischer und rationalistischer Forschungstraditionen und hin zu einer besseren Überprüfbarkeit von Lernkonzepten zu lenken (vgl. Maier et al. 2003: 44). Fasst man alle sieben Dimensionen zusammen, kann daraus die folgende Definition abgeleitet werden: Policy-Lernen beschreibt den Prozess der Beobachtung eines Politikmodells aus einem anderen Land oder der eigenen Vergangenheit durch politische Entscheidungsträger, die mit der rationalen Auswahl eines Modells eine Verbesserung des Status quo aus persönlichen oder idealistischen Motiven anstreben, und dabei den Einschränkungen ihrer individuellen kognitiven Ressourcen, aber auch institutionellen Regeln und politischen Interessen unterworfen sind, andererseits aber auf die Informationsverarbeitung bürokratischer Organisationen zurückgreifen können. Die

2.3 Mechanismen des Policy-Lernens

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Beobachtung eines Modells führt zur freiwilligen Imitation oder Annäherung mit einer relativ stabilen Veränderung bestehender Politik.

Die Definition ist integrativ, was symbolisches Lernen, Lernen aus eigener Erfahrung oder Lernen unter eingeschränkter Rationalität betrifft. Die übliche Abgrenzung dieser Elemente führt nur zu einer Vielzahl von Konzepten mit ähnlichem Kern, aber unterschiedlichem Label. Darüber hinaus werden Kontroversen, die in vielen Bereichen der Literatur eine Rolle spielen, wie zum Beispiel die notwendige Bedingung einer Verbesserung, eines Verstehensprozesses oder des Lernens auf individueller Ebene, als nicht wesentlich für einen empirischen Vergleich von Mustern des Policy-Lernens erkannt. Die Definition grenzt aber andererseits Lernen von anderen Prozessen ab, die sich auf politische Strategien, Lernen durch Nichthandeln, den Einfluss von schlechten Beispielen oder Zwang beziehen. Was Policy-Lernen substanziell ausmacht, wird in der Darstellung unterschiedlicher Lernmechanismen im folgenden Abschnitt erörtert.

2.3 Mechanismen des Policy-Lernens Das wesentliche Erkenntnisinteresse des zugrunde liegenden Dissertationsprojekts besteht darin, Unterschiede im Beitrag verschiedener Lernmechanismen zur Erklärung von Policy-Wandel zu analysieren. Im Folgenden wird daher ein Analyserahmen für die vergleichende Untersuchung des Einflusses unterschiedlicher Lern- und Imitationsformen auf die Veränderung nationalstaatlicher Politik formuliert, wie er angesichts des Forschungsstandes angebracht erscheint und für verwandte Forschungsbereiche, etwa die ökonomische Literatur zu sozialem Lernen, ebenfalls angeregt wurde (Hirshleifer und Teoh 2003: 64). Das Ziel ist dabei weder die Formulierung einer einheitlichen Theorie, noch die Einführung neuer theoretischer Konzepte. Ersteres wäre zu exklusiv, und Letzteres ist in Fülle vorhanden. Dringlich ist vielmehr die Integration bislang unverbundener, jedoch inhaltlich vergleichbarer Ansätze. Der innovative Beitrag dieses Kapitels besteht in der Organisation eines Analyserahmens, der den „state of the art“ der Literatur aufgreift, bewertet und so klassifiziert, dass sich daraus eine neue Perspektive auf Theorien des Policy-Lernens ergibt und diese für einen quantitativen empirischen Test zugänglich macht. Die auffälligsten Unterscheidungsmerkmale von Lerntheorien sind die Orientierungspunkte des Lernens. Sie definieren, welche Eigenschaften ein Land zu einem Modellland machen. Politische Akteure können sich zum Beispiel an besonders erfolgreichen oder benachbarten Ländern orientieren. Ein Lernmechanismus besteht jedoch nicht alleine in einem Orientierungspunkt. In einem

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

bisher wenig rezipierten Modell verweist Lohmann (2000: 676; vgl. Levi-Faur 2002) in ihrer Arbeit zu Kaskaden und kollektiven Handlungsproblemen auf drei Ebenen in der Analyse von Lernprozessen.17 Die Orientierungspunkte oder Mechanismen der Ansteckung stellen dabei analog zur Modellsprache von Coleman (1990) die Meso-Ebene dar. Die Mikro-Ebene der Analyse von PolicyLernen bezieht sich hingegen auf die Ziele und Anreize der Akteure und auf die Rationalität von Imitation (Lohmann 2000: 655). Auf der Makro-Ebene wird schließlich untersucht, welche Konsequenzen sich aus der Ausbreitung von Politikmodellen ergeben (Levi-Faur 2002: 6). Oft werden die einzelnen Ebenen nur getrennt voneinander analysiert. Auf der Makro-Ebene sind die Folgen des Imitationsverhaltens ein wichtiges Element der Untersuchung von Konvergenz und Diffusion (Holzinger und Knill 2005; Heichel und Sommerer 2007). Dabei kommt häufig Analyse von Ansteckungsprozessen (Meso-Ebene), selten jedoch der Motivation hinzu (Levi-Faur 2002: 35). Theorien sozialen Lernens hingegen blenden die Meso-Ebene überwiegend aus und betrachten nur die Anreize, zum Beispiel die Sorge um die Reputation, sowie die Konsequenzen des Lernens. In der Policy-Analyse fehlt wegen geringer Fallzahlen häufig die Makro-Perspektive, dazu werden auf der Meso-Ebene nur selten mehrere Mechanismen vergleichend untersucht. Es spricht für diesen dreigliedrigen Ansatz, dass Widersprüche zwischen Lerntheorien aufgelöst werden können. Widersprüche entstehen, wenn die Analyseebenen nicht differenziert und ihre Zusammenhänge nicht erkannt werden (Schelling 1978; vgl. Levi-Faur 2002: 15). Auf der Mikro-Ebene wird es meist als nützlich erachtet, individuelle Rationalität anzunehmen, auf der Meso-Ebene hingegen wird das Verhalten Einzelner in der Menge mit verschiedenen Adjektiven wie „emotional“ oder „contagious“ beschrieben. Schließlich findet sich auf der Makro-Ebene die Ansicht, das Verhalten großer Gruppen wäre jenseits menschlicher Vernunft (Dunn 1989: 2; vgl. Lohmann 2000: 655). Folglich kann ein und derselbe Lernprozess je nach Analyseebene als rational oder irrational aufgefasst und beschrieben werden. Wenn man für den Prozess des Modelllernens die Anreize des Lernens von der Identifikation und Verfügbarkeit eines Modells sowie von den Konsequenzen des Imitationsverhaltens unterscheidet, kann man das komplexe Zusammenspiel analytisch klar darstellen. Das vereinfacht eine spezifische Operationalisierung der wesentlichen Konzepte für die auf diesem theoretischen Rahmen aufbauende quantitative empirische Überprüfung. Dazu wird deutlich, dass Klassi17

Das Modell von Lohmann weist deutliche Parallelen zum Konzept sozialen Lernens bei Bandura (1979: 27ff) auf. Dort findet man die Unterscheidung in motivationale Prozesse (MikroEbene), Aufmerksamkeits- und Behaltensprozessen (Meso-Ebene) und Umsetzung eines Verhaltensmodells (Makro-Ebene).

2.3 Mechanismen des Policy-Lernens

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fikationen zu kurz greifen, die Lernmotive (z.B. Verbesserungsstreben) ausschließlich einem Orientierungspunkt (z.B. Lernen von Erfolg) zuordnen. Zuerst werden für die Mikro-Ebene die Motive und Anreizfaktoren des Lernens behandelt. Danach werden vier Kategorien von Orientierungspunkten als Mechanismen der „Ansteckung“ vorgestellt, aus denen schließlich allgemeine Hypothesen abgeleitet werden.18 Die Diskussion von Ausbreitungsmustern auf der Makro-Ebene, dem dritten Element in der Analyse von Policy-Lernen, erfolgt in dieser theoretischen Darstellung nur kurz, da sie erst mit der Operationalisierung anhand vorhandener Daten genauer spezifiziert werden kann.

2.3.1 Warum lernen Staaten? Motivation und Anreizfaktoren Die allgemeine Lerntheorie in den Verhaltenswissenschaften bietet eine Reihe von Erklärungsansätzen zur Entstehung von Lernprozessen, von bloßer Reaktion auf einen äußeren Reiz bis zum Bedürfnis nach Selbstverwirklichung (Etheredge 1981: 94ff; LeFrancois 1994). Werden diese Erkenntnisse mit politikwissenschaftlichen Beiträgen zu den Ursachen des Lernens zusammengebracht (Deutsch 1963; Heclo 1974; Rose 1991; Weyland 2004: 2), lassen sich daraus sieben Faktoren der Motivation ziehen, die zu Modelllernen anregen. Dazu zählen neben intrinsischen, auf die Problemlösung bezogenen Anreizen auch die extrinsische Sorge um die eigene Reputation und das Streben nach Konformität, sowie Motivation durch Reize von außerhalb, etwa durch besonders attraktive oder vielbeworbene Modelle oder problemspezifische Interdependenzen. Die Suche nach einem besseren Konzept im Ausland oder der eigenen Vergangenheit stellt keinesfalls den normalen modus operandi im politischen Prozess dar (Rose 1991: 10). Lernen wird als Ausnahmefall nur dann stattfinden, wenn der „automatische“ Modus unterbrochen und stattdessen ein „reflexiver“ Modus erreicht wird (Braun und Gilardi 2006). Im Ablauf fast jeden Politikprogramms gibt es nach Rose (1991: 10) einen Moment, in dem die Routine von irgendeiner Form von Unzufriedenheit mit dem Status quo unterbrochen wird. Dann ist entscheidend, welche Anreize zur Übernahme verfügbarer Alternativen bestehen.

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Hypothesen werden nur zu den Orientierungspunkten formuliert, da das Ziel des konkreten Forschungsvorhabens in einer quantitativen Analyse von Lernmustern besteht, und dabei Motive des Lernens nicht direkt erfassbar sind. Eine weitere Spezifikation der Hypothesen erfolgt nach der Operationalisierung der unabhängigen Variablen.

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

2.3.1.1 Unsicherheit und Informationskosten Erkenntnisse aus der Verhaltensforschung zeigen, dass die Wahrscheinlichkeit von sozialem Lernen und Imitation ansteigt, wenn Unsicherheit Individuen daran hindert, selbst die beste Option für ihr Verhalten herauszufinden (Boyd und Richerson 1985; Rogers 1995). Auch in der Politik kann Unsicherheit über die Auswahl von Alternativen das Verlassen des normalen Modus der Politikgestaltung verursachen: „Politics finds its sources not only in power but also in uncertainty – men collectively wondering what to do“ (Heclo 1974: 305). Verweise auf Unsicherheit finden sich schon in den klassischen Ansätzen der „Lessons“-Literatur, wo politische Entscheider in Krisensituationen bestehende Unsicherheiten durch historische Analogien reduzieren (Jervis 1976; vgl. Rasmussen 2003). Die Unfähigkeit einer Regierung, die Konsequenzen einer Politikalternative richtig einzuschätzen, spielt eine zentrale Rolle für die Imitation von Modellen (Kobrin und Xun 2005: 20; Dimaggio und Powell 1983; Brune und Guisinger 2006: 10). Unkenntnis über die optimale Antwort auf ein Problem als Ursache für die bedingungslose Orientierung am Verhalten anderer wurde auch für Herdenverhalten im ökonomischen Kontext beobachtet (Hirshleifer und Teoh 2003; Levi-Faur 2002). Vor allem die Veränderung der Umwelt führt zu einer Erhöhung von Unsicherheit (Rose 1991). Wenn in einer Situation keine ausreichende Erfahrung vorhanden oder die wissenschaftliche Grundlage eines Problems ambivalent ist, steigt der Anreiz, in anderen Ländern mit ähnlichen Problemen nach vorhandenen Lösungen zu suchen (Sanderson 2002: 9; Strang und Macy 2001: 178; Braun und Benninghoff 2003: 1851). Das Beispiel der Umweltpolitik zeigt anschaulich, wie vielschichtig das Problem der Unsicherheit sein kann (Rosenbaum und Bressers 2000: 524). Das betrifft etwa die Komplexität des zu regulierenden Gegenstandes im Umweltschutz, die Nichtreduzierbarkeit ökologischer Probleme oder das spontane Auftreten eines Problems (Brown 2000: 577; Dryzek 1987). Politische Entscheidungsträger sind im Bereich der Umweltpolitik besonders auf die Problemwahrnehmung und Lösungen aus der Wissenschaft angewiesen (Brown 2000: 576). Wie die Kontroverse in der Klimapolitik zeigt, sind auch vermeintliche Grundlagen nicht unumstritten, und die Integration wissenschaftlicher Erkenntnisse in den politischen Prozess verläuft oft nur schleppend (Rosenbaum und Bressers 2000: 526). Auch in Fällen, in denen die Unsicherheit weniger gravierend erscheint, entstehen für jede Regierung vor einer Reformentscheidung Kosten bei der Suche nach relevanten Informationen. Es ist keineswegs als Zufall anzusehen, dass Lernen in der Politik in den achtziger und neunziger Jahren im Zuge von Kos-

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tendruck durch die Öffnung der Kapitalmärkte sowie durch die globale Standortkonkurrenz größere Bedeutung erlangte. Während in Modellen bayesianischen Lernens angenommen wird, dass Regierungen alle verfügbaren Informationen sammeln und auswerten können (Meseguer Yebra 2004, 2006b), sind in anderen Konzepten die Kosten der Suche nach Lösungen ein starkes Motiv, nach etablierten Modellen zu suchen (Crescenzi 2007: 385). Ansätze auf der Basis von eingeschränkter Rationalität verweisen auf limitierte Kapazitäten, die es selbst einem großen bürokratischen Apparat nicht erlauben, permanent eigene Innovationen zu entwickeln, was wiederum die Imitationswahrscheinlichkeit fördert (Hirshleifer und Teoh 2003: 10ff; Ellison und Fudenberg 1995: 93; Rincke 2006). Unsicherheit stellt eine Funktion der Ressourcen dar, die zur ihrer Reduktion eingesetzt werden – hohe Kosten der Informationsbeschaffung sind mit größerer Unsicherheit und daher mit dem beschriebenen Lernanreiz gleichzusetzen. Imitation hilft auch, teure Fehler zu vermeiden und „noise“ in der eigenen Schätzung zu eliminieren (McElreath et al. 2005). So können Nachzügler davon profitieren, dass die mit einer bestimmten Produkt- oder Politikentwicklung verbundenen Risiken schon von den Pionieren getragen wurden (Braun et al. 2007: 49; Haunschild 1993: 564; Lieberman und Montgomery 1988; Bikhchandani, Hirshleifer und Welch 1992). Wie die Modelle von Informationskaskaden zeigen, kann Imitation im Zeitverlauf immer zwingender erscheinen, da jeder Akteur, der sich einer Herde anschließt, durch das Unterlassen eigener Recherchen die verfügbare Information für alle nachfolgenden Akteure verknappt (Gale 1996: 623; Granovetter 1978; Hung und Plott 2001). Neben institutionellen Ressourcen wie Arbeitskraft, Fähigkeiten und finanziellen Mitteln beeinflusst auch der Zeitfaktor die Informationskosten. Modelllernen kann dem Zeitdruck geschuldet sein, wenn Akteure nicht in der Lage sind, rechtzeitig eigene Problemlösungen zu entwickeln (Soule 1999: 124).

2.3.1.2 Unzufriedenheit mit bestehenden Lösungen Unzufriedenheit mit dem Status quo einer bestehenden Politik und der Wunsch nach einer Verbesserung bilden eine zweite Kategorie von Anreizfaktoren. Das Streben nach einer besseren Politik, das in der Definition von rationalem Modelllernen als wesentlicher Bestandteil genannt worden war, entspricht dem Druck evolutionärer Konkurrenz oder dem Selbstverwirklichungsstreben auf individueller Ebene. Es kann auch als Interesse einer Regierung dargestellt werden, Fehler zu vermeiden (Weyland 2004: 3; Levi-Faur 2002: 11).

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Wenn sich das Interesse an einer Verbesserung der vorhandenen Politik rein auf die Kostenseite bezieht, ist der Anreiz der gleiche wie im Fall hoher Informationskosten. Die Verbesserung besteht dann in sinkenden Entwicklungskosten und einer Verringerung der Staatsausgaben. Unterstellt man, dass Politiker wegen Zeit- und Ressourcenbeschränkung keine Programmmaximierer sind, kann man erwarten, dass sie nach einfachen Lösungen mit möglichst geringen Kosten suchen (Rose 1991: 10; Abrahamson und Rosenkopf 1993: 489f). Verbesserungstreben kann auch wegen des substanziellen Interesses an einer fortschrittlichen Politik zu Modelllernen anregen. Voraussetzung für diese Form der Motivation ist die Leistungsorientierung der betroffenen Akteure (Strang und Macy 2001: 178). Die Erfolgshypothesen in der Literatur bauen auf der Vermutung auf, dass politische Akteure eine gute Politik und möglicherweise sogar eine bessere Gesellschaft anstreben (Shipan und Volden 2007; Volden und Cohen 2006). Unzufriedenheit mit der eigenen Leistung und Leistungsfähigkeit führt dann zu einem Blick über den eigenen Tellerrand und zu einer ländervergleichenden Perspektive auf die Problemlösungsfähigkeit des politischen Systems (Schmid 2003: 32). Die EU-Beschäftigungspolitik ist ein gutes Beispiel für diesen Anreizfaktor, denn hier liefert die Präsenz sogenannter „best practice“-Modelle einen Maßstab für eigene Unzufriedenheit (Kemmerling und Bruttel 2006: 100; Straßheim 2003: 228; Heinze, Schmid und Strünck 1999).

2.3.1.3 Streben nach Reputation „Window dressing“ oder symbolisches Lernen sind Stichworte aus der Literatur, die verdeutlichen, dass Policy-Lernen nicht durch ein substanzielles Interesse an der eigentlichen Problemlösung motiviert sein muss. Ein extrinsischer Lernanreiz besteht auch im Nutzen eines Modells sowohl für den Erhalt der eigenen Position als auch für die Anerkennung auf internationaler Ebene (Holzinger und Knill 2005: 785). Dass dieser Aspekt der Motivation in der Literatur oft aus dem Konzept des Lernens ausgeschlossen wird (vgl. Braun et al. 2007; Meseguer 2004), mag daran liegen, dass Macht in der Tradition von Karl Deutsch als Gegenmodell zum Lernen, Machtstreben hingegen nicht unbedingt als Ursache von Lernen begriffen wird: „Power is the ability to afford not to learn“ (Deutsch 1963: 111). Ein Imitationsprozess, der dadurch motiviert ist, dass eine Regierung versucht, höheres Ansehen zu erlangen, unterscheidet sich jedoch nicht kategorisch von der Wirkungsweise, vom Ergebnis des Politik-Outputs und vom Ausbreitungsmuster anderer Formen des Lernens. Die Motivation eines Policy-Makers, die eigene Position zu verbessern, kann im Sinne des polit-ökonomischen Modells auf den Wettbewerb um Wäh-

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lerstimmen im eigenen Land, aber auch auf die Reputation eines Landes auf internationaler Ebene gemünzt sein. Die Zielrichtung dieses Geltungsstrebens kann dabei nach zwei Kategorien unterschieden werden, die auf gegenläufige Annahmen zurückgehen. Zum einen könnte sich eine Regierung die Politik anderer Länder zu eigen machen, weil sie schlicht nach der Erhöhung von Reputation und internationalem Einfluss strebt (Soule 1999: 124; Crescenzi 2007). Im Gegensatz zum Modell des reinen Nutzenmaximierers könnte das Ziel aber auch in der Veränderung der relativen Position des eigenen Landes liegen. Der Anreiz liegt dann in der Status-Aspiration zwischen Referenzgruppen von Staaten (Li und Thompson 1975; Kobrin 1985). Imitationsverhalten kann auf den Wunsch zurückgehen, sich dem Niveau einflussreicher oder erfolgreicher Länder anzunähern (Walt 2000: 36). Politische Akteure werden in solchen Modellen als „relative gains maximizers“ konzipiert (Waltz 1979: 77; Powell 1991; Rousseau 2002). Eine Regierung, die ihren relativen Gewinn maximieren will, orientiert sich ausschließlich am Verhalten ihrer militärischen oder ökonomischen Konkurrenten. Sie handelt dabei unter Umständen auch gegen besseres Wissen bezüglich der Optimierung einer Politik, wenn der Nutzen des Ansehens ausreichend hoch bewertet wird. Wenn sich das Reputationsstreben auf den Standortwettbewerb zwischen Nationalstaaten bezieht, besteht ein Anreiz zur Imitation im Sinne des „competitive bandwagoning“ darin, in der durchschnittlichen Regierungsleistung nicht hinter Wettbewerber zurückfallen zu wollen (Abrahamson und Rosenkopf 1993). Der Einfluss der Motivation, Konkurrenten wegen der Vermeidung von Wettbewerbsnachteilen zu imitieren, wurde beispielsweise für die Diffusion liberaler Wirtschaftspolitiken nachgewiesen (Brooks 2005: 280). Reputation ist besonders dann wichtig, wenn es sich bei der Entscheidung um diskrete oder sogar binäre Alternativen handelt, da dann die Bewertung einer Entscheidung für Dritte einfacher ist als bei einer Vielzahl von Handlungsmöglichkeiten (Hautsch und Klotz 2003: 98). Gleiches gilt, wenn es für Akteure keinen anderen Entlohnungsmaßstab gibt als die relative Leistung, und für Außenstehende nicht einfach zu erkennen ist, ob sie es mit einem guten oder mit einem schlechten Manager oder Politiker zu tun haben (Scharfstein und Stein 1990, Gul und Lindholm 1995:1041; Chang und Cheng 2000).

2.3.1.4 Konformität und der Wunsch nach Legitimität Eng verwandt mit der Motivation, die eigene Position gegenüber wichtigen Referenzländern durch Lernen zu verbessern, ist das Streben nach Anpassung und Legitimität. Aus der Psychologie sind zahlreiche Motive der Verhaltensanpas-

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sung im Sinne von „Keeping up with the Jones's“ bekannt. Diese reichen vom allgemeinen Wunsch nach Zustimmung für die Rationalität des eigenen Denkens und Handelns bis hin zur Angst, zurückgelassen zu werden (Asch 1955; Shiller 1995: 182; Hautsch und Klotz 2003: 97). Im ökonomischen Kontext sorgen die Furcht, anders zu sein oder zu scheinen als die Mehrheit oder auch ein innerer Wunsch nach Konformität für das Auftreten von Herdenverhalten (Abrahamson und Rosenkopf 1993; Cote und Sanders 1997: 22ff; Hung und Plott 2001: 1519). Dieses Motiv kann auch auf den Kontext der Politik übertragen werden. Das Streben nach Anpassung und einer Anerkennung der Legitimität eigener politischer Entscheidungen in der Staatenwelt wurde häufig als Ursache von Lernprozessen benannt (Finnemore 1996, Finnemore und Sikkink 1998; Weyland 2004: 2). Als Beispiel für den Vorzug der Konformität vor der Funktionalität einer Policy wird häufig auf die Diffusion des Modells unabhängiger Zentralbanken verwiesen: „[...]it has been argued that the establishment of independent central banks was less linked to attempts to fight inflation than to the need for governments to show their alignment to socially valued policy-making models“ (Braun et al. 2007: 44; siehe auch Polillo und Guillen 2005; DiMaggio und Powell 1991; Haunschild 1993: 564). Das Konformitätsstreben einer Regierung wird besonders dann ausgeprägt sein, wenn schwierige Entscheidungen zu treffen sind (Soule 1999: 124). Es ist darüber hinaus unter institutionellen Bedingungen relevant, bei denen ein Akteur zwar den Anreiz hat, gut zu sein, aber noch mehr, nicht schlechter zu sein als andere - ein Setting, das in der Politik eine gewichtige Rolle spielt, etwa im Wahlkampf und im Nominierungsprozess politischer Parteien (Hung und Plott 2001: 1509f). Schließlich kann sich der Anreiz zur Anpassung in dynamischer Weise vergrößern, wenn die Motivation, sich einer dominanten Gruppe oder Herde anzuschließen, durch eine sichtbar wachsende Anzahl konformer Akteure verstärkt wird (Kuran 1989).

2.3.1.5 Attraktivität eines Politikmodells Policy-Lernen geht nicht nur auf die aktive Suche einer Regierung nach einem Politikmodell zurück. Es widerspricht zwar dem oft gepflegten Bild von Lernen als einem wohlüberlegten, deliberativen Prozess, dennoch können wie in den behavioristischen Ansätzen der Psychologie auch im Kontext der Politik Anreizfaktoren eine Rolle spielen, die die Initialisierung eines Lernprozesses nicht beim lernenden Akteur, sondern außerhalb sehen (Bandura und Walters 1963; LeFrancois 1994). Externe Motive können sich auf die Eigenschaft eines Mo-

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dells, die Aktivität der Urheber eines Modells oder auf Interdependenzen beziehen. Nimmt man Unsicherheit an, kann auch dabei die Bedingung erfüllt werden, dass Lernen mit dem Versuch der Verbesserung des Status quo verbunden ist. Auch wenn bei diesen Motiven die Nähe zu Orientierungspunkten des Lernens manchmal groß erscheint, sollten sie nicht damit gleichgestellt werden. Manchen Politikmodellen wird eine universelle Anziehungskraft zu geschrieben (Walt 2000: 38ff). Dabei drängt sich ein Modell den Policy-Makern eines anderen Landes zur Nachahmung auf, ohne dass diese aktiv nach einer Policy gesucht und den normalen Modus der Politikgestaltung verlassen hätten. Diese Lernmotivation manifestiert sich häufig anhand von „miracle models“ in der Diffusion von Privatisierungs- und Liberalisierungspolitiken: „In the mid1990s, market actors from Wall Street and Washington lavished praise on Chile as the star performer and model for pension reform“ (Brooks 2005: 280; vgl. Meseguer Yebra 2006b: 44). Auch die japanische Wirtschaftspolitik stand zeitweilig im Ruf eines besonderen Erfolgsmodells. Gerade das Beispiel Japan zeigt aber auch, wie sich Attraktivität über die Zeit verändern kann: „The Japanese miracle provided an economic model for much of Asia and beyond in the 1970s and 1980s, though it has been a far less attractive model during the doldrums of the 1990s.“ (Simmons und Elkins 2004: 175). Eine erste Bedingung für die Attraktivität eines Modells ist seine Verfügbarkeit. Akteure müssen in der Lage sein, die Erfolgsgeheimnisse anderer zu identifizieren (Strang und Macy 2001: 178). Das ist schwierig, wenn erfolgreiche Akteure ihre Praktiken verheimlichen oder sich abschotten, und die Medien die Erfolgsbotschaft nicht verbreiten (Levi-Faur 2002: 12). Des Weiteren zählen auch der „kühne“ und innovative Charakter (Weyland 2004: 12) sowie das Potenzial, lange bestehende und intern als unlösbar geltende Probleme zu lösen, zu attraktiven Eigenschaften eines Modells (Eising 2000: 35). Die Strahlkraft eines Modells erhöht sich auch durch dessen Reputation für Effektivität oder „taken for grantedness“. Dies bedeutet, dass sie als eine Art Standardlösung gilt (Braun et al. 2007). Die Anziehungskraft kann schließlich auch in einer wahrgenommenen moralischen Überlegenheit begründet sein (Finnemore 1996; Keck und Sickink 1998). Der Einfluss einer überlegenen Norm auf die Motivation, sie zu übernehmen, wurde etwa für die Menschenrechtspolitik demonstriert (Kelley 2007; True und Mintrom 2001). Lernen, das durch die Anziehungskraft eines Modells motiviert wurde, hat häufig eine negative Konnotation. Auf den ersten Blick attraktive Modelle können auf lange Frist schlechte Leistung mit sich bringen (Weyland 2004: 23). So verführt eventuell ein scheinbar attraktives Modell wie der Gesang der Sirenen zu einem vorschnellen Transfer, der später zum Scheitern des politischen Re-

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formprojektes führen kann, wie sich das Modell als für den eigenen Kontext ungeeignet erwiesen hat (Rose 1991: 27).

2.3.1.6 „Policy Promotion“ und missionarisches Werben Aus der Metapher des Sirenengesangs kann ein zweiter externer Lernanreiz abgeleitet werden. Nicht nur der Gesang kann betörend wirken, auch die Überbringer der Botschaft können so überzeugend wirken, dass dies zu einem Lernimpuls führt. In der Literatur wird das Werben derjenigen Akteure, die schon ein Modell besitzen, auch als „policy promotion“ beschrieben (Holzinger und Knill 2005: 785). Wenn sich Regierungen anderer Länder aktiv für ihre eigenen Politiken stark machen und dies mit Belohnung oder Bestrafung koppeln, entstehen für ein Land Anreize, diese Modelle zu übernehmen. Wie die Anziehungskraft eines Modells zeigt „policy promotion“, dass der Prozess des Modelllernens nicht einseitig verlaufen muss (Levi Faur 2002: 10). Auf der konzeptionellen Ebene ist es mitunter schwierig, die Wirkung von „policy promotion“ von der Ausübung von Zwang und Politik-Oktroi zu unterscheiden (vgl. dazu Dolowitz 2000; Tews 2002b). Ob etwa in der Entwicklungspolitik die Empfehlung einer Regierung, gekoppelt an finanzielle Zusagen, als Anreiz zum Lernen empfunden werden kann, ist fraglich. Dennoch ist nicht abzustreiten, dass Werbung für den Bereich des Lernens relevant ist. „Policy promotion“ erhöht die Verfügbarkeit auch wenig attraktiver Modelle, und sie senkt die Kosten der Informationsbeschaffung. Des Weiteren kann es nützlich sein, Impulse von außen zu bekommen, um etwaige innenpolitische Blockaden überwinden zu können (Weyland 2004: 4). Entsprechend der Theorien sozialen Lernens passen sich Individuen in „Herden“ den Vorgaben von Meinungsführern oder „Hirten“ an (Lohmann 2000: 677; Levi-Faur 2002: 12).19 Bei der Beschreibung der Umstände, die die Wahrscheinlichkeit von „policy promotion“ und damit das Auftreten eines Lernprozesses beeinflussen, verschiebt sich der Fokus von der lernenden Regierung zur Aktivität anderer Akteure. Deren Motive reichen von missionarischem Eifer zu ökonomischem Kalkül (Walt 2000: 39) bis zur Notwendigkeit, internen Druck zu kompensieren, (Kuran 1998: 627). Beweggründe für die Aktivität als „policy promoter“ können auch im Stolz auf das eigene Modell (Schmid 2003: 32) oder in Kapazitäten zur Modellentwicklung zu finden sein, die ein Land zu einem „net exporter“ von politischen Ideen machen (Kemmerling und Bruttel 2006: 100). Für die 19

Diese Vorstellung knüpft an das Modell des „Zwei-Stufen-Flusses der Massenkommunikation“ aus der politischen Einstellungsforschung (Lazarsfeld, Berelson und Gaudet 1944), aber auch an andere Konzepte zum Einfluss gut vernetzter Akteure an (vgl. Walt 2000: 39).

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Umweltpolitik konnte gezeigt werden, dass sich die Regierung eines Pionierlandes durch die aktive Unterstützung der Ausbreitung des eigenen Modells ökonomische Vorteile verschafft, da sie der nationalen Industrie einen größeren Markt und Wettbewerbsvorteile beschert (Porter und von Linde 1996; Jänicke 2005). Aus der Europäisierungsliteratur ist hinlänglich bekannt, dass ein Land durch einen „upload“ auf die europäische Ebene und die Ausbreitung seines Modells im Falle einer späteren Harmonisierung Anpassungskosten sparen kann (Héritier, Knill und Menges 1996; Börzel 2003). Neben den Regierungen anderer Länder können auch internationale Institutionen eine wichtige Rolle bei der „policy promotion“ spielen, zum Beispiel in Form der schon erwähnten Benchmarking-Prozesse. Beim PolicyBenchmarking wie auch bei „performance reviews“ wird mehr oder weniger direkt für ein bestimmtes Modell geworben und ein Wettbewerb um die beste Implementation geschürt. Nicht nur die OECD und die EU sprechen regelmäßig Empfehlungen aus, etwa in der Arbeitsmarktpolitik (Kemmerling und Bruttel 2006: 99). Des Weiteren sind auch andere Instrumente des „international soft law“ relevant (Marcussen 2004).

2.3.1.7 Funktionale Interdependenz Ein siebter und letzter Anreizfaktor wird in der Literatur nur selten explizit angeführt. Funktionale Interdependenz als Motiv für Policy-Lernen bedeutet, dass die einer Policy zugrunde liegende Problemstruktur über bestimmte Eigenschaften verfügen kann, die von sich aus Lernen zwischen Ländern anregen. Tritt ein Problem nicht nur lokal, sondern überregional und dabei grenzüberschreitend auf können Regierungen daran interessiert sein, eine gemeinsame Lösung zu suchen und Informationen auszutauschen (Holzinger und Knill 2005: 783; Rose 1991: 15ff). Ein Beispiel für eine solche Konstellation stellt in der Umweltpolitik die Verschmutzung eines Gewässers mit zwei Anrainerstaaten dar. Gibt es noch in keinem der betroffenen Länder eine Policy, könnten diese funktionalen Interdependenzen, wie etwa bei grenzüberschreitenden Umweltproblemen, zur gemeinsamen Formulierung einer Lösung führen. Existiert jedoch in einem der beteiligten Staaten eine Policy, die sich zum Modell eignet, so erhöht ein grenzübergreifendes Problem den Anreiz zum Lernen in Form einer Modellübernahme. In diesem Abschnitt wurden auf der Mikro-Ebene Motive des PolicyLernens beschrieben. Drei allgemeine Schlussfolgerungen können aus dieser Übersicht gezogen werden. Erstens ist für einige Faktoren die Trennung von Motiven und Orientierungspunkten des Lernens nicht trivial. So sind bei der

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Beschreibung von „policy promotion“ teilweise Elemente einer Beschreibung des gesamten Lernmechanismus enthalten. Nicht umsonst wird diese Unterscheidung in der Literatur selten konsequent vollzogen. Trotz einiger Schwierigkeiten sorgt sie aber für größere analytische Klarheit, denn sie trennt mit quantitativen Methoden erfassbare Orientierungspunkte von dahinter liegenden Motiven des Policy-Lernens. Zweitens konnte gezeigt werden, dass Motive nicht zwingend mit einem Orientierungspunkt gleichgesetzt werden können und auch kumulativ auftreten. Vereinfachungen, wie etwa die Gleichsetzung von Verbesserungsstreben und Lernen anhand von Erfolg, sind so nicht mehr haltbar (siehe Meseguer 2004; 2006). Eine systematische Betrachtung dieser Zusammenhänge erfolgt jedoch erst nach der Diskussion der vier Kategorien von Orientierungspunkten im nächsten Abschnitt. Drittens offenbart die Analyse unterschiedlicher Motive des PolicyLernens auch die Wechselwirkung zwischen Modellnehmer und Modellgeber. Die Integration von passiven und aktiven Anreizen in der Entstehung von Lernprozessen lässt Gemeinsamkeiten von deliberativen und weniger wohlüberlegten oder symbolischen Formen des Lernens erkennen. Obwohl die Motive des Lernens in einem quantitativen Design nicht direkt getestet werden können, kann die Ausführlichkeit ihrer Darstellung ebenso gerechtfertigt werden wie bei der Definition. Um eine quantitative Analyse durchführen zu können, müssen testbare Elemente von Lerntheorien identifiziert werden. Dies wird dann leichter, wenn die oft vermengten Motive und Orientierungspunkte entwirrt werden.

2.3.2 Wovon lernen Staaten? Orientierungspunkte des Policy-Lernens In der politikwissenschaftlichen Literatur gehen die Erwartungen zu den unterschiedlichen Kanälen des Policy-Lernens weit auseinander (Bennett und Howlett 1992). Orientierungspunkte als Eigenschaften, von denen sich Regierungen bei ihrer Suche nach einem geeigneten Politikmodell leiten lassen, stellen den eigentlichen Kernpunkt von Lerntheorien dar. Im folgenden Abschnitt werden auf der Basis einer breiten Analysen der Literatur vier Kategorien von Orientierungspunkten gebildet, zu denen dann allgemeine Hypothesen für einen empirischen Test formuliert werden. Der Analyserahmen umfasst dabei Konzepte aus verschiedenen Forschungstraditionen, die in dieser Form noch nicht vergleichend getestet wurden, wenngleich in den vergangenen Jahren einige Beiträge in der Diffusionsliteratur ähnliche und ähnlich viele Faktoren integriert haben (Volden 2006; Elkins,

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Simmons und Guzman 2006; Simmons und Elkins 2004). Lernen kann sich am Erfolg und der Reputation eines Modelllandes orientieren - was sowohl Lernen von eigenem Erfolg in der Vergangenheit als auch von anderen Ländern einschließt. Überdies können sich Regierungen von ihrer Einbindung in internationale Netzwerke leiten lassen oder dem Einfluss einer dominanten Gruppe von Ländern, einer Herde oder „fad“, also Modeerscheinung, unterliegen. Zwei Forschungslücken sind dabei besonders auffällig. Erstens wurde die Orientierung an einer Herde zwar in vielen theoretischen Beiträgen erwähnt, empirisch bislang jedoch nicht als Erklärungsgröße von Lernprozessen in der Diffusions- oder Policy-Forschung berücksichtigt (Lohmann 2000; Levi-Faur 2002). Zweitens wurde auch das Lernen anhand von eigenem vergangenem Erfolg in der politikwissenschaftlichen Literatur meist vernachlässigt (s. aber Volden, Ting und Carpenter 2008). Die Literaturanalyse zeigt jedoch, dass Erfahrungslernen nicht nur im Bereich der Analyse historischer Analogien eine Rolle spielt, sondern beispielsweise auch in der Evolutionsbiologie (McElreath et al. 2005, Boyd und Richerson 1985; Rogers 1995) oder in ökonomischen Modellen des „learning by doing“ und des optimalen Experimentierens (Bolton und Harris 1999; Kverndokk und Rosendahl 2007; Manne und Barreto 2004). Beide Aspekte sollen im Folgenden in den Analyserahmen integriert werden.

2.3.2.1 Lernen von Erfolg und scheinbarem Erfolg Eine erste Eigenschaft einer Politik, an der sich Regierungen bei der Suche nach einem Modell orientieren können, ist der Erfolg. Getreu dem Motto “if it worked for them, it will work for us” werden Regierungen bei der Auswahl von Vorbildern von erfolgreichen Staaten beeinflusst (Li und Thompson 1975: 66; Brooks 2005). Die Orientierung an Erfolg spielt prinzipiell in jeder Form von Beobachtungslernen eine Rolle (Henrich und McElreath 2003: 130). Sie stellt den Idealfall und damit den natürlichen Ausgangspunkt jeder Analyse dar. Die drei folgenden Orientierungspunkte können als Abweichungen vom Ideal verstanden werden, die durch Informationsprobleme und die Schwierigkeit der Messung von Erfolg verursacht werden.20 Wenn sich Staaten nun an Erfolg orientieren, kann dies auf mehr als nur ein Motiv zurückgehen. Es liegt nahe, dass ein Anreiz im Wunsch nach einer optimalen Lösung oder die Attraktivität eines Modells bestehen kann (Simmons 20

Ein erfolgreiches Modell kann auch aus dem eigenen Land stammen, basierend auf der Erfahrung mit vergleichbaren Situationen. Da diese Form des Erfolgslernens nach den exakt gleichen Mustern und Bedingungen verläuft wie im Falle der Orientierung am Erfolg anderer Länder, wird sie auf der theoretischen Ebene nicht separat behandelt.

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und Elkins 2004: 175). Erfolgsorientierung sollte aber nicht nur mit idealistischem Verbesserungsdrang gleichgesetzt werden. Auch Unsicherheit und hohe Informationskosten können eine Rolle spielen, da sich ein erfolgversprechendes Modell auch bei unzureichender Kenntnis der eigenen Lage direkt als „focal point“ für bestehende Probleme anbieten kann (Weyland 2004: 7). Erfolgslernen in der erweiterten Form schließt ebenfalls das Streben nach Reputation oder „policy promotion“ ein. Erfolg motiviert die Erfolgreichen, andere von den Qualitäten der eigenen Politik zu überzeugen. In der Literatur gibt es unterschiedliche Annahmen zum genauen Ablauf des Prozesses erfolgsorientierten Lernens. Einige Konzepte basieren auf bayesianischer Rationalität. Regierungen „scannen“ demnach das Angebot verfügbarer Politikalternativen und entscheiden sich in einem Prozess des bayesianischen Updatings für die beste Lösung (Volden 2006; Meseguer 2004; 2006; Simmons und Elkins 2004: 175). Andererseits ist die Fähigkeit einer Regierung, die Verbindung von Modellen und einem bestimmten Outcome zu verstehen, nicht allein ausschlaggebend. Das Verständnis kann geradezu oberflächlich sein: „The apparent success of others may in fact be a cognitive short-cut to assessing policy consequences“ (Simmons und Elkins 2004: 175). Auch Strang und Macy (2001: 173) argumentieren, dass für die Orientierung an erfolgreichen Ländern der Ansatz eingeschränkter Rationalität ebenfalls geeignet sein kann (vgl. DiMaggio und Powell 1983). Unter bestimmten Bedingungen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit von Erfolgslernen, etwa wenn es sich bei einem Policy-Modell um ein kostensenkendes Programm handelt (Volden 2006: 296). Ebenso kann die institutionelle Form des politischen Systems Erfolgslernen beeinflussen. Auch eine zentrale Rolle der Ministerialverwaltung im politischen Prozess wirkt sich positiv aus, da diese meist einen besseren Zugang zu Informationen über den Erfolg anderer Länder hat. In Konkurrenz dazu steht die Vermutung, dass legislative Organe, wegen ihres Interesses an einer Wiederwahl besonderem Erfolgsdruck unterliegen und daher ebenfalls Wert auf ein erfolgversprechendes Modell legen (Volden 2006: 299). In der Anthropologie wurde die Neigung, Erfolg zu imitieren, auch mit einer ungleichen Verteilung der Fähigkeiten in einer Population in Zusammenhang gebracht (Henrich und McElreath 2003: 130). Übertragen auf den Kontext der Politik hieße das, dass eine Orientierung an den Besten dann auftritt, wenn sich die administrativen Kapazitäten zur Politikentwicklung zum Beispiel großen und kleinen oder reichen und weniger entwickelten Ländern unterscheiden. Empirische Untersuchungen zu diesem Lernmechanismus finden sich besonders häufig in der Diffusionsforschung. Volden (2006) kann für die Diffusion des Modells einer Krankenversicherung für Kinder in den amerikanischen

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Bundesstaaten nachweisen, dass eine erfolgreiche Politik eine höhere Wahrscheinlichkeit besitzt, von anderen übernommen zu werden. Simmons und Elkins (2004) untersuchen bei der Analyse der globalen Diffusion liberaler Wirtschaftspolitik den Einfluss des Erfolgslernens anhand des wirtschaftlichen Wachstums. Meseguer Yebra (2004; 2006a) beschäftigt sich auch konzeptionell ausführlich mit der Erfolgsorientierung. In ihrer Untersuchung zu Privatisierungs- und Liberalisierungspolitik in Lateinamerika testet sie in einem quantitativen Modell die Orientierung am wirtschaftlichen Erfolg und dessen Auswirkung auf die Übernahme einer bestimmten Politik. In einer Analyse der Diffusion von Krankenhausreformen wird Lernen ebenfalls als Orientierung am effektivsten Modell unter den alternativen Politiken getestet (Gilardi, Füglister und Luyet 2009). Der Einfluss von Erfolg auf die Imitation oder Annäherung eines Modells ist auch in der Konvergenzliteratur ein wichtiges Thema (Drezner 2001: 62). Schließlich ist das Lernen von „best practice“ auch in der Literatur zur Sicherheitspolitik kein unbekanntes Konzept (Waltz 1999; Crescenzi 2007). Es gibt jedoch auch Zweifel, ob Erfolgslernen in der Politik relevant ist. Für Weyland (2004: 10) stellt Erfolg keine wesentliche Bedingung für den Einfluss eines bestimmten Modells dar. Walt (2000: 36) zeigt am Beispiel von historischen Misserfolgen, dass übermäßiger Optimismus hinsichtlich einer Ausbreitung von „best practice“ eher unbegründet ist. Ein Grund für diese Zweifel und die eher geringe Bedeutung in anderen Bereichen der Literatur könnte darin liegen, dass es methodisch oft problematisch ist, Daten zu Erfolg zu erheben. Erfolg wird oft nicht als objektives Kriterium, sondern als kulturelles Konstrukt begriffen, das in der Wahrnehmung der Akteure selbst formuliert wird (Strang und Macy 2001: 179). Neben einem geeigneten Indikator ist die Festlegung der Messperiode ein zweites Problem. Möglicherweise wird Erfolgsmodellen mehr Einfluss zugesprochen, wenn Erfolg kumulativ und nicht ausschließlich über die Leistung in jüngster Vergangenheit definiert würde (Strang und Macy 2001: 174; Mezias, Lant und Joel 1994). Zu dieser Skepsis kommt hinzu, dass das Erkennen von Erfolgsmodellen kein rein akademisches Problem eines geeigneten wissenschaftlichen Indikators darstellt, sondern dass auch die reale Politik Schwierigkeiten hat, im konkreten Fall erfolgreiche Politiken zu identifizieren. Dass dies der Fall ist, zeigt die Bedeutung, der sich Hilfskonstrukte wie die in Bezug auf „policy promotion“ schon erwähnten Benchmarking- und, „peer review“-Prozesse und ähnliche Verfahren erfreuen.21 Die Funktionalität von Benchmarking in Bezug auf Policy-Lernen wird in der Literatur umfassend diskutiert (Mabbett 2007: 85; Lundvall und Tomlinson 21

Bei „policy promotion“ ging es um die Perspektive der Modellgeber, hier um Modellnehmer

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2002: 203; Rose 1991: 8). Durch Benchmarking wird die politische Entscheidungsfindung von einem Leistungsvergleich beeinflusst (Straßheim 2003: 228). Er beinhaltet die umfangreiche Sammlung von Daten und die Evaluation einzelner Alternativen, meist verbunden mit konkreten Empfehlungen. So soll ein effizienter Informationsaustausch garantiert werden, wobei Lernen aus der eigenen Erfahrung gezielt durch Beobachtungslernen ersetzt wird (Straßheim 2003: 228; Heinze, Schmid und Strünck 1999: 166ff). Benchmarking zielt darauf ab, ein Modell zu einer Marke und damit bekannt und attraktiv zu machen. Als ein Beispiel des Einflusses dieser Prozesse gilt die Arbeitsgruppe „Benchmarking“, die in Deutschland im Rahmen des „Bündnis für Arbeit“ eingesetzt worden war (Schmid 2003: 32; Eichhorst, Profit und Thode 2001). Die empirische Bedeutung von Benchmarkingprozessen wurde bislang meist in Fallstudien untersucht (Mabbett 2007; Nedergaard 2006; Weisband 2000). Neben der erhofften positiven Wirkungen wurde dabei auch festgestellt, dass es zu negativen Konsequenzen in Form des besagten „siren call“ kommen kann, also zu einer für den eigenen Kontext ungeeigneten Übernahme (Rose 1991: 27; Straßheim 2003). In der Analyse der Reformen westeuropäischer Wohlfahrtsstaaten wurde dies auch als „frenzy policy borrowing“ bezeichnet (Cox 1999). Umstritten ist, wie gut Indikatoren beim Benchmarking den Erfolg eines Landes anzeigen können. Dies ist jedoch für den Lernprozess nicht unbedingt entscheidend. Es geht vielmehr um den wahrgenommenen Erfolg, den solche Verfahren kommunizieren. Darum wird die Orientierung an Ländern mit hoher Reputation auch als Lernen von „scheinbarem“ Erfolg tituliert. Diese Orientierung ist auch über formalisierte Verfahren hinaus wirksam. Es kann sich um die Reputation für ein spezifisches Politikfeld oder für Problemlösungskompetenz im Allgemeinen handeln. Reputation wird immer dann relevant sein, wenn die einer Entscheidung zugrunde liegende Informationen über den wahren Erfolg einer Politikalternative nur in geschätzter Form vorliegen (Crescenzi 2007: 386). Die Motivation zur Orientierung an Reputation kann neben Informationsproblemen und der aktiven Werbung Dritter auch im Konformitätsstreben, einer Machtorientierung der „relative gain maximizer“ oder in der Attraktivität eines Modells liegen. Neben der problembezogenen Reputation kann das Prestige eines Landes auch aus dem Verhalten in bewaffneten Konflikten, der Größe eines Landes, dem Handelsvolumen oder ganz einfach der Einschätzung: „Der Feind meines Feindes ist mein Freund“ abgeleitet werden (Lee, Muncaster und Zinnes 1994: 336; Crescenzi 2007; Volden 2006). Eine Ausrichtung des Lernens am objektivierbaren Erfolg anderer Länder, an der eigenen Erfahrung, aber auch an „apparent success“ und damit an inter-

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nationaler Reputation bilden eine gemeinsame Kategorie von Orientierungspunkten. In allen drei Fällen ergibt sich aus den theoretischen Überlegungen die allgemeine Erwartung, dass die Orientierung an Erfolg oder ihr Versuch die Annäherung und Imitation anderer Staaten an dieses Modell zur Folge haben wird. Auch wenn sich das Lernen von eigenem Erfolg von der Beobachtung des Erfolgs anderer unterscheidet, können für beide Formen identische Indikatoren gewählt werden. Hypothese Ia: Je größer der ökonomische oder politikfeldspezifische Erfolg eines Landes ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass andere Länder ein Modell dieses Landes übernehmen oder sich ihm annähern. Hypothese Ib: Je größer der eigene ökonomische oder politikfeldspezifische Erfolg eines Landes in der Vergangenheit war, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass es im gleichen Politikbereich ein ähnliches Modell aus der Vergangenheit übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese Ic: Je höher die politikfeldspezifische oder allgemeine Reputation eines Landes ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass andere Länder ein Modell dieses Landes übernehmen oder sich ihm annähern.

2.3.2.2 Lernen unter Nachbarn und Konkurrenten Orientiert sich eine Regierung an erfolgreichen Ländern, so erhöht sich für sie die Wahrscheinlichkeit, eine objektiv gute Politik zu bekommen. Neben diesem theoretischen Idealfall können aber auch andere Orientierungspunkte für PolicyLernen von Bedeutung sein. Unter Umständen passt ein Erfolgsmodell nicht zum eigenen nationalen Kontext, wenn das zugrunde liegende Problem nicht global uniform, sondern regional differenziert auftritt. In einer solchen Konstellation kann sich eine Regierung als rationaler Akteur an Ländern orientieren, die sich in einer vergleichbaren Situation befinden (Simmons und Elkins 2004: 175). In der Diffusionsforschung gilt es als erwiesen, dass der soziale Einfluss von Akteuren mit ähnlichem kulturellen Kontext nicht nur auf der individuellen Ebene, sondern auch für Organisationen oder Staaten zu beobachten ist: „In fact, the voluminous literature on diffusion and social influence has found that entities that share similar cultural attributes tend to adopt the same practices. This is true not only of individual behavior like teen smoking (Coleman 1960) and voting (Brady and Sniderman 1985; Lupia and McCubbins 1998) but also of collective behavior with respect to corporations (Davis and Greve 1997), nonprofit organiza-

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2 Theorien und Konzepte des Lernens tions (Mizruchi 1989), states within federations (Walker 1969; Rose 1993), and indeed nation states (Deutsch 1963)“ (Simmons und Elkins 2004: 175).

Mit dem Streben nach Konformität und Anpassung wurden schon mögliche Anreize für das Lernen von so-genannten Peer-Ländern angeführt, die in einer unsicheren Situation eine ebenso natürliche Orientierung bieten wie Erfolg. Ähnlichkeit mit einem Modellgeber senkt auch die Kosten der Informationssuche, stellt die Kompatibilität einer Policy mit dem eigenen Rechtssystem und der politischen Kultur sicher und verspricht so eine bessere Politik (Weyland 2004: 11; Meseguer 2000: 21f). Des Weiteren erhöhen Nähe und Verwandtschaft die Attraktivität einer Politik und die Wahrscheinlichkeit, auf „policy promotion“ zu reagieren. Schließlich kann die Orientierung an Nachbarländern auch vom Vorliegen eines grenzübergreifenden Problems herrühren. Ähnlichkeit kann sich auf unterschiedliche Dimensionen beziehen. Zuerst kann sie als räumliche Nähe verstanden werden. Angesichts der Konzeption von Ansteckung („contagion“) und Diffusion in ihrem naturwissenschaftlichen Ursprungskontext liegt es nahe, dies als Ausgangspunkt zu wählen. Gleich dem Verhalten von Molekülen oder Krankheitserregern gilt in diesem Fall alleine die Aussetzung an ein Modell als Faktor, der die Ansteckungswahrscheinlichkeit erhöht. In der Populationsökologie geht man davon aus, dass die„relational density“, also die Zahl der formalen Beziehungen zwischen Mitgliedern einer Population, Einfluss auf deren Überlebensrate ausübt (Baum und Oliver 1992: 540). Analog wurde dieser Mechanismus auf benachbarte Länder übertragen. Als Beispiel wird etwa auf den Zusammenbruch des Kommunismus in Osteuropa, nicht aber in China und Kuba verwiesen (Walt 2000: 40). Bei dieser Übertragung wird der „Automatismus“ der Ansteckung durch einen Mechanismus auf der Mikroebene ersetzt. Es wird angenommen, dass durch die räumliche Nähe die Zahl potenzieller Kommunikationsverbindungen größer ist als zwischen anderen Ländern, so dass Informationen über Modelle von einem Land ins andere „überspringen“ können, zum Beispiel durch den Rundfunk oder die Zahl der zwischen Nachbarländern verkehrenden Grenzgänger. Schließlich kann angenommen werden, dass räumliche Nähe auch für ähnlichen Problemdruck steht, was zum Beispiel die außenpolitische Bedrohungslage oder regionale Probleme der Umweltverschmutzung betrifft. Der Lernanreiz besteht dann in der funktionalen Interdependenz und dem transnationalen Charakter eines Problems. In der ökonomischen Literatur (Ellison und Fudenberg 1993: 612), vor allem aber in der Diffusionsforschung ist räumliche Distanz und „neighbour emulation“ ein wichtiger Faktor für die Erhöhung der Imitationswahrscheinlichkeit (Shipan und Volden 2007: 828; Brinks und Coppedge 2006: 464; Ross und

2.3 Mechanismen des Policy-Lernens

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Homer 1976; Putnam 1967). Hedström (1994) zeigt, dass Ansteckungseffekte lokal operierender Netzwerke für die Mobilisierung der schwedischen Gewerkschaftsbewegung in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts entscheidend waren. Rincke (2006) untersucht am Beispiel von benachbarten US-Schuldistrikten räumliche Muster der Übernahme von Innovationen. Dyadische Ansätze in der Konvergenzforschung (Holzinger, Knill und Sommerer 2008) und neuere Ansätze der räumlichen Modellierung von Diffusionsprozessen (Beck, Gleditsch und Beardsley 2006; Franzese und Hays 2007a, b; Martin 2009) stellen die Distanz zwischen Ländern in den Mittelpunkt der Operationalisierung. Sie bleiben allerdings nicht auf räumliche Nähe beschränkt, da es gute Gründe gibt, auch andere Aspekte von Ähnlichkeit in die Analyse des Lernens mit einzubeziehen. Über die Nachbarschaft hinaus definieren kulturelle Ähnlichkeit in Form von Sprachgemeinschaften (Elkins, Guzman und Simmons 2006: 831; Meseguer 2004: 312), politischen Allianzen (Brinks und Coppedge 2006: 464), gemeinsamen Traditionen im Rechtssystem (Elkins, Guzman und Simmons 2006: 834) und von anderen historischen Verbindungen wie dem Commonwealth oder einer „familiy of nation“ (Jahn 2006: 11; vgl. Castles 1999; Obinger und Wagschal 2001) die natürliche Peer-Gruppe für eine Land. Der Kommunikationsfluss wird dabei direkt auf den politischen Prozess bezogen und wird ausführlicher konzeptionalisiert als bei räumlicher Distanz (Volden 2006). In der neueren Diffusionsforschung finden sich viele empirische Belege für eine positive Wirkung von kultureller Ähnlichkeit (Elkins, Guzman und Simmons 2006; Fourcade-Gourinchas und Babb 2002; Kobrin und Xun 2005: 20; Kogut und Macphersen 2003; Simmons und Elkins 2004; Weyland 2005). In der Literatur findet sich noch ein dritter Aspekt von Ähnlichkeit, der in einem Prozess des Policy-Lernens Regierungen in ihrer Entscheidungsfindung beeinflussen kann. Ähnliche Probleme können einerseits dazu führen, dass sich Länder aneinander orientieren, die in der Vergangenheit über eine ähnliche Politik verfügten (Volden 2006). Andererseits kann ein ähnliches Problem auch zum Lernen von Konkurrenten im internationalen Standortwettbewerb bedeuten (Guler, Guillen und MacPherson 2002: 215). Unter Unsicherheit kann im Sinne der Annahme von Regierungen als „relativ gain maximizers“ die Motivation darin bestehen, nicht hinter Wettbewerber zurückfallen zu wollen (Brune und Guisinger 2006: 8ff; siehe auch Abrahamson und Rosenkopf 1993: 492). Analog zum ökonomischen Wettbewerb argumentiert Crescenzi (2007: 389), dass ein ähnlicher Mechanismus im Bereich der Außenpolitik dann eine Rolle spielt, wenn im Sinne relativer Machtgleichheit beispielsweise kleine Staaten vom Umgang anderer kleiner Staaten mit Großmächten lernen. Ob es sich bei der Imitation von Peer-Ländern um Lernen handelt, ist in der Literatur umstritten. In manchen Fällen wird dieser Mechanismus als Wett-

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

bewerb behandelt.22 In anderen Fällen besteht beim Lernen unter Gleichen der Verdacht der Scheinkorrelation zwischen synchronen, aber unabhängigen Entscheidungen. Dieses Phänomen wurde zuerst von Max Weber (1921; vgl. Granovetter 1978: 1437) als Regenschirm–Effekt beschrieben. Ohne einander zu beobachten, handeln Akteure in gleicher Weise, da eine bestimmte Handlungsweise besonders naheliegend erscheint (Holzinger und Knill 2005). Dies führt tendenziell zu einer Überschätzung von Diffusion (vgl. Volden, Ting und Carpenter 2008). Wird jedoch auf die Effekte dieser beiden Faktoren kontrolliert, könnte eine Orientierung an ähnlichen Ländern als Lernen interpretiert werden. Hypothese IIa: Je größer die räumliche Nähe zwischen Ländern ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Land das Modell eines nahen Landes übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese IIb: Je größer die kulturelle Ähnlichkeit zwischen Ländern ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Land das Modell eines kulturell ähnlichen Landes übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese IIc: Je ähnlicher die Problemsituation und bisherige Politik zwischen Ländern sind, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Land das Modell eines politisch ähnlichen Landes übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese IId: Je stärker Länder in Konkurrenz zueinander stehen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Land das Modell eines Konkurrenten übernimmt oder sich ihm annähert.

2.3.2.3 Lernen in Netzwerken Die durch die informationstechnologische Revolution und politische Umbrüche ermöglichte Zunahme globaler Kommunikationsströme in den letzten Jahrzehnten hat die Konnektivität gleichgesinnter Akteure erhöht. Diese können sich nun einfacher über Grenzen hinweg zur Erreichung gemeinsamer Ziele zusammenschließen (Walt 2000: 39). In der politikwissenschaftlichen Literatur wird auch diese Form transnationaler Kommunikation als Lernprozess modelliert und der Einfluss intergouvernementaler Netzwerken auf die Entscheidung der Übernahme eines Politikmodells beschrieben (Holzinger und Knill 2005: 782; Holzinger, Knill und Sommerer 2008: 558). Regierungen orientieren sich an den 22

Beide Konzepte sind zweifelsohne verwandt. Bei Wettbewerb würde man jedoch davon ausgehen, dass Imitation nicht einseitig ist und auf eine Annäherung Divergenz erfolgen und ein sogenanntes „race“ entstehen kann.

2.3 Mechanismen des Policy-Lernens

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Modellen derjenigen Länder, mit denen sie die intensivsten Beziehungen unterhalten: „Policy diffusion should be strongest among governments that are in especially close communication. We should expect a positive relationship between policies of governments with extensive opportunities to share information about the consequences of [...] policy innovation“ (Simmons und Elkins 2004: 175). Dieser Mechanismus des Lernens knüpft an das Lernen von Peer-Ländern und Erfolg an. Erfolg spricht nicht nur durch die Salienz der Fakten für sich selbst. Internationale Institutionen erleichtern und fördern zudem den Zugang zu Informationen über die Attraktivität eines Modells und den Erfolg und die Reputation eines Landes (Simmons und Elkins 2004). Die Anreize, auf diese Art zu lernen, sind offensichtlich. Institutionen senken Informationskosten bei der Suche nach neuen Politiken. Sie erleichtern so die Suche nach der bestmöglichen Lösung. Die Orientierung an den Zielvorgaben einer internationalen Organisation kann dazu führen, dass ein rückständiges Land sein Image oder seine Wettbewerbsposition verbessert. Alle drei externen Motive können dieser Form des Lernens ebenfalls zu Grunde liegen. Ein Modell erscheint attraktiv, wenn es bekannt ist und häufig diskutiert wird. Internationale Organisationen verfügen über zahlreiche Möglichkeiten, Empfehlungen für ihre Mitglieder auszusprechen, und Vorreiter werden über die Informationskanäle ihrer Netzwerke versuchen, die Verbreitung der eigenen Politiken zu fördern. Schließlich ist die gemeinsame Lösung grenzüberschreitender Probleme ein zentrales Aufgabengebiet internationaler Institutionen. Der positive Einfluss intergouvernementaler Kommunikationsnetzwerke wurde in vielen empirischen Arbeiten nachgewiesen: „Several important studies indicate the importance of learning within communication networks in the policy arena. The international relations literature has recognized a role for channeled learning outside of the policy realm“ (Simmons, Garrett und Dobbin et al: 2006; vgl. Brune und Guisinger 2006: 10). Im Bereich des „lesson drawing“ beschreibt Rose (1991: 18) den positiven Einfluss der OECD in Form von horizontaler Kommunikation. Nedergaard (2006) untersucht die Wichtigkeit der Rolle von Ausschüssen für das Gelingen von Lernprozessen im Nordischen Rat. Auch die EU wurde hinsichtlich ihrer Wirkung auf Lern- und Diffusionsprozesse schon häufiger untersucht (Jahn 2006; Eising 2002). Crescenzi (2007) findet einen Effekt der gemeinsamen Mitgliedschaft in internationalen Organisationen auf Lernen in der Außenpolitik (vgl. Crescenzi, Enterline und Long 2006). Transnationaler Kommunikation in internationalen Organisationen wird auch eine entscheidende Rolle für die Konvergenz nationalstaatlicher Regulierung in der europäischen Umweltpolitik zugeschrieben (Holzinger, Knill und Sommerer 2008; Sommerer, Holzinger und Knill 2008; Arts et al. 2008).

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

Über die Diffusions- und Policy-Literatur hinaus spielen Einflüsse der Struktur des Kommunikationsflusses ebenfalls eine beträchtliche Rolle für die Erklärung von Lernverhalten. Hedström (1994: 116ff) verweist für die Diffusionsliteratur auf die Inspiration durch die Psychologie (Festinger 1954; Schachter 1951). Bandura (1973) zeigt in seiner psychologischen Theorie des sozialen Lernens, dass direkte Kontakte, beispielsweise in politischen Gremien, dazu führen, dass neue Informationen über eine bekannte und vertraute Quelle effektiv aufgenommen werden (vgl. Galaskiewicz und Wassermann 1989: 568). Theorien sozialen Lernens in der Anthropologie beziehen sich ebenfalls auf die Rolle der Struktur einer Gesellschaft (Kameda und Nakanishi 2002). In der ökonomischen Literatur zu sozialem Lernen argumentieren Ellison und Fudenberg (1993: 637), dass ein Mehr an Kommunikation die Wahrscheinlichkeit für Konformität und Imitation erhöht und dass das Design einer Institution dafür verantwortlich ist (Hirshleifer und Teoh 2003; Prendergast 1993; Khanna und Slezak 2000; Ottaviani und Sorensen 2001). Shiller (1995: 181) formuliert es so: „People who interact with each other regularily tend to think and behave similarily“.23 Die Realität politischer Institutionen ist meist komplexer als die einfachen Annahmen zu Netzwerkstrukturen in ökonomischen Modellen. Im Bereich des Lernens zwischen Staaten finden sich in der politikwissenschaftlichen Literatur zwei Kategorien von Netzwerken, die den Akteurstyp und das Umfeld genauer spezifizieren. Zum einen werden Expertennetzwerke oft als lose Zusammenarbeit von Akteuren aus Wissenschaft und Politik konzipiert. Diese üben Einfluss durch den Austausch von Wissen bei Konferenzen und gemeinsamen Forschungsprojekten aus (Rose 1991: 13f). Expertennetzwerke werden zu einer „epistemic community“ (Haas 1992), wenn sie ein gemeinsames Policy-Projekt verfolgen, wie etwa das „International Panel on Climate Change“ (IPCC) in der Klimapolitik (Gough und Shackley 2002). Für einige Beispiele, die meist auf spezifische Akteurskonstellationen beschränkt sind, konnte in der Literatur der Einfluss auf Lernprozesse nachgewiesen werden. Haas (1992) schreibt einer „epistemic community“ wesentlichen Anteil am Gelingen einer Konferenz der Mittelmeeranrainer zu. Auch für die Liberalisierung der Kapitalmarktpolitik wurde der Nachweis der Wirkung von „neoliberal economic thinking“ auf einen Diffusionsprozess erbracht (Chwieroth 2007). Zum anderen kann sich ein Netzwerk auf internationale Regierungsorganisationen beziehen. Die Spanne reicht von Regimen, deren Organisationsgrad kaum über ein kleines Sekretariat hinausgeht, bis zu großen bürokratischen Ap23

Das Konzept des „word of mouth learning“ (Banerjee und Fudenberg 2004) verweist diesbezüglich interessanterweise auf Erkenntnisse aus der Diffusionsliteratur (vgl. Cao und Hirsleifer 2000: 2).

2.3 Mechanismen des Policy-Lernens

63

paraten wie die Europäische Union oder die OECD, die über die Ressourcen und die Legitimation verfügen, eigenständig Politiken oder Empfehlungen zu entwickeln. Die Abgrenzung zu Expertennetzwerken ist nicht immer eindeutig. Solche Netzwerke siedeln sich in der Regel um formale Institutionen herum an, was als Indiz für eine Korrelation der Wirkung beider Netzwerktypen gedeutet werden kann. Dass internationale Institutionen und Organisationen positiven Einfluss auf Lernprozesse ausüben, wird kaum angezweifelt: „The establishment of international governmental organizations (IGOs) facilitates the teaching of new policy models [...].“ (Drezner 2001: 62; vgl. Strang und Meyer 1993). Die Entscheidungsträger nationaler Politik oder ihre Vertreter sind durch ihre Teilnahme an Treffen auf unterschiedlichen Entscheidungsebenen direkt in Kommunikationsprozesse involviert. Die Orientierung an Modellen in Netzwerken formaler Institutionen hat eine horizontale und vertikale Dimension. Zur ersten Kategorie gehört der Austausch von Informationen unter Repräsentanten von Mitgliedstaaten, bei dem internationale Organisationen passiv agieren. Häufige Treffen bilden einen festen Rahmen, der den Zugang zu Policy-Modellen erleichtert: „Frequent intergovernmental meetings at multiple official levels can transmit information to policy makers about 'what works' in other settings“ (Simmons und Elkins 2004: 175). Wo institutionelle Kontakte rar sind, ist es im Gegenzug unwahrscheinlich, dass sich Entscheidungsträger neuer Modelle überhaupt bewusst werden. Diese Erkenntnis wird auch durch die Literatur zu Isomorphismus und Organisationslernen gestützt (vgl. LaPalombara 2001). DiMaggio und Powell (1991) betonen, dass häufig interagierende Organisationen wie nationale Bürokratien dazu tendieren, ähnlich zu reagieren (vgl. Holzinger und Knill 2005). Internationale Institutionen können zur Verringerung von Lernbarrieren zwischen staatlichen Organisationen beitragen. In der organisationssoziologischen Literatur werden drei Typen von Lernbarrieren diskutiert, die auch für den Kontext der Politik relevant sind (Berthoin Antal, Lenhard und Rosenbrock 2003). Eine erste Barriere bezieht sich auf Brüche im Kommunikationsfluss, die das Lernpotenzial senken. Es wird erwartet, dass regelmäßige Treffen und ein ununterbrochener Prozess der Kommunikation die Wahrscheinlichkeit des Austauschs von Informationen und dadurch Lernens befördert (Casey und Gold 2005: 33f; Berthoin Antal, Lenhard und Rosenbrock 2003). Ein zweiter Typus beschreibt Barrieren in der Organisationskultur, etwa „defensive routines“ oder eine „Lernfalle“, die durch lange und ununterbrochene Zeiten des Erfolgs entstehen kann (Argyris 1991: 100; Casey und Gold 2005: 34). Auch hier kann der institutionalisierte Informationsaustausch zwischen Regierungen dafür sorgen, dass der Status quo in Frage gestellt wird und Rivali-

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

täten zwischen „Subkulturen“, wie etwa unterschiedlichen administrativen Traditionen, abgebaut werden. Die dritte Kategorie von Lernbarrieren in der Organisationsstruktur bezieht sich auf die Bevorzugung von Routineabläufen in bürokratischen Organisationen. Werden Vertreter nationaler Regierungen in Treffen auf internationaler Ebene eingebunden, erhöht das Wissen über die Vorteile alternativer Modelle die Chance, Routinen aufzubrechen (Casey und Gold 2005: 34). Ein Beispiel zur Veranschaulichung des Einflusses von Informationsaustausch in internationalen Institutionen ist die „Offene Methode der Koordinierung“ (OMC) der EU, die etwa im Rahmen des Luxemburg-Prozesses und der europäischen Beschäftigungsinitiative angewandt wurde (Casey und Gold 2005: 23). Sie soll entsprechend der Lissabonner Ziele mit Leitlinien und unverbindlichen Empfehlungen den Austausch über „best practices“ erleichtern: „The idea of OMC is to use the EU as a transfer platform rather than as a law-making system“ (Radaelli 2003: 513; s. Mabbett; 2007; Trubek und Mosher 2003). Eine zweite horizontale Wirkungsweise der Vernetzung in internationalen Organisationen stellt die aktive Kooperation bei der Lösung gemeinsamer Probleme dar (Holzinger und Knill 2005: 782). Komplexe Verhandlungssysteme und kooperative Entscheidungsverfahren sind Lernprozessen förderlich: „It is well documented that the process of negotiating and maintaining institutional affiliations may create opportunities to learn and persuad“ (Haas 1959: 169). Internationale Organisationen können bei Unsicherheit im Sinne von Schelling (1978) „focal point“-Lösungen propagieren (vgl. Levy 1994: 281; Goldstein und Keohane 1993; P. Haas 1992; Adler 1992; E. Haas 1990). Die institutionalisierten Entscheidungsprozesse der EU stellen mit ihren Abstimmungsprozessen und ihrem Regelwerk ein gutes Beispiel für eine Orientierungshilfe dar (Eising 2002: 87). Ein Prozess inkrementeller Verhandlungsschritte, beinahe tägliche Treffen wie in der Arbeitsgruppe im Rat der ständigen Vertreter (COREPER) sowie die sequenzielle Lösung einzeln abgetrennter Problempunkte vergrößern die Basis gemeinsamen Wissens und damit die Lernwahrscheinlichkeit (Eising 2000: 28). Als dritte Möglichkeit der Wirkung von Netzwerken kommt zum horizontalen Austausch unter Mitgliedstaaten noch eine vertikale Dimension hinzu, wenn die entsprechenden Organisationen über die Legitimation und die Ressourcen verfügen, Politikmodelle zu entwickeln und zu empfehlen (Holzinger und Knill 2005: 785). Sie können Werbung für bestimmte Modelle machen, in dem sie relevante Information für ihre Mitglieder zusammenstellen, wie es zum Beispiel die Weltbank, der IWF oder die ILO tun (Weyland 2004: 13). Eising (2002: 87) verweist auf die ständig wachsende Menge an Informationen, die die EU-Kommission, zusammenträgt und in Policy-Entwürfe oder Empfehlungen

2.3 Mechanismen des Policy-Lernens

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kleiden kann. Ähnliches wurde für die OECD beschrieben, die kaum verbindliche Vorschriften für ihre Mitgliedstaaten produzieren darf und sich auf die argumentative Überzeugungskraft verlassen muss. Sie sammelt und bearbeitet Informationen und Daten, und sorgt so dafür, dass sich dieses Wissen unter ihren Mitgliedstaaten verbreitet (Marcussen 2004: 91f). Eine wichtige Form dieser Einflussnahme der OECD auf die politische Agenda ihrer Mitgliedstaaten sind die bekannten „country surveys“ (ebd.: 93). Dabei wird der Zusammenhang mit der Orientierung an Erfolg deutlich: Institutionen können über solche „Schönheitswettbewerbe“ die Anziehungskraft und die Verbreitung bestimmter Modelle beeinflussen. Für alle drei Formen der Orientierung an der Konnektivität in Netzwerken internationaler Institutionen wird erwartet, dass sie die Wahrscheinlichkeit des Modelllernens unter Mitgliedstaaten erhöhen.24 Der Einfluss der Netzwerkdichte und -intensität auf die Wahrscheinlichkeit einer Imitation wird in zwei Hypothesen erfasst. Internationale Institutionen können entweder als Arenen für den Informationsaustausch und gemeinsame Problemlösungen fungieren, oder sich durch Empfehlungen und Bewertungen als Orientierungshilfe bei der Suche nach einem Politikmodell anbieten. Da die Formulierung der Hypothesen auf eine quantitative Analyse von Lernprozessen hinzielt, wird die Rolle von Expertennetzwerken nicht weiter berücksichtigt. Für sie existieren bislang keine über spezifische Akteurskonstellationen hinausgehenden, allgemeinen Konzepte. Hypothese IIIa: Je größer die gemeinsame Aktivität von Ländern in Netzwerken internationaler Institutionen ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Land das Modell eines anderen Mitglieds dieses Netzwerkes übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese IIIb: Je stärker die Einbindung eines Landes in Netzwerke internationaler Institutionen ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass dieses Land Empfehlungen dieser Organisationen übernimmt oder sich ihnen annähert.

2.3.2.4 Herdenverhalten und Lernen von der Masse Herdenverhalten wurde in der politikwissenschaftlichen Literatur bislang nicht auf der Meso-, sondern nur auf der Makro-Ebene über Adaptionskurven und 24

Diese Aktivitäten von internationalen Institutionen werden in der Literatur über das Thema des Policy-Lernens hinaus als „international soft law“ bezeichnet (Abbott und Snidal 2000: 434). Es findet dort seine Anwendung, wo harte Mechanismen internationalen Rechts nicht greifen oder am Einstimmigkeitsprinzip scheitern, wird aber oft nicht mit Lernen in Verbindung gebracht.

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

Diffusionswellen erfasst (Levi-Faur 2002). In einer vierten Kategorie von Orientierungspunkten des Policy-Lernens kann jedoch auch der Einfluss einer dominanten Gruppe oder Herde von Akteuren, die ein bestimmtes Politikmodell umgesetzt hat, untersucht werden. Auch wenn diese Form des Lernens häufig als etwas Irrationales dargestellt wird, kann sie im weiteren Sinne als eine Variation des Erfolgslernens begriffen werden. Regierungen richten die eigene Politik am Verhalten anderer aus, weil dies unter bestimmten Bedingungen – etwa bei großer Unsicherheit - als die erfolgversprechendste Option erscheint. Wenn Individuen die direkte Beobachtung von Erfolg nicht möglich ist, müssen sie nach alternativen Indikatoren suchen (Henrich und McElreath 2003: 130). Was macht ein Individuum, wenn es Unterschiede im Erfolg, jedoch nicht im Verhalten feststellt? Oder Differenzen bei den Mitteln, aber gleichen Erfolg? Allgemein gilt, dass in solchen Fällen nicht nur die Identifikation von Akteuren mit hoher Reputation, sondern auch die Orientierung an der großen Zahl hilft. Der so genannte „Konformitäts-Bias“ beschreibt die Neigung, unter Unsicherheit die am weitesten verbreiteten Verhaltensweisen einer Gruppe zu übernehmen (Boyd und Richerson 1985; Kameda und Nakanishi 2002).25 Dies ist rational, weil dahinter die aggregierte Lernanstrengung eines Kollektivs vermutet werden kann (Henrich und McElreath 2003: 131). In institutionalistischen Theorien wird Normen-Konformität als eine Ursache für Herdenverhalten gehandelt, da sie die Überlebenschancen einer Organisation oder eines Staates erhöht (Meyer und Rowan 1977; Holzinger und Knill 2005). Ein komplexes und hoch institutionalisiertes Umfeld drängt Organisationen dazu, vorherrschende Regeln und Praktiken zu übernehmen. Dies geschieht „zeremoniell“ und unabhängig von der Wirksamkeit dieser Regeln (Meyer und Rowan 1977: 340). Auf der Mikro-Ebene können Anreize, einer dominanten Gruppe zu folgen, neben Unsicherheit, Reputations- und Konformitätsstreben auch in der Motivation liegen, das Zurückbleiben hinter Konkurrenten zu verhindern. Auf der Seite externer Reize ist es die Attraktivität eines Modells, die Akteure dazu bewegen kann, ihre eigentlichen Präferenzen zu ignorieren. Auch die Werbeaktivität von Dritten kann Konformitätsdruck erzeugen. In einem Beispiel aus der Privatwirtschaft beschreiben Strang und Macy (2001: 174), dass gerade externe Beratung zur Entstehung von Herden führen kann: „Faddish behavior may occur not in spite of performance pressures and high consulting fees but because of them. Consultants advertise their winners, not their also rans” (Strang und Macy 2001: 174).

25

Vergleichbar dazu ist das sozialpsychologische Konzept der „consensual validation“ (Festinger 1954): Vom Konsens mit der dominanten Meinung wird eine Bestätigung eigener Überzeugungen erhofft.

2.3 Mechanismen des Policy-Lernens

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Auch andere Beispiele aus der ökonomischen Literatur zu sozialem Lernen, Herdeneffekten, Ansteckung, „bandwagoning“, Kaskaden und Modewellen zeigen, dass diese Form des Lernens nicht zwingend auf irrationalem Verhalten basiert ist. Der Akteur wird stattdessen als bayesianisch-rational (Lohmann 2000: 656) oder beschränkt-rational (Kuran 1998) angenommen. Die Besonderheit bei der Orientierung an einer Herde besteht gegenüber dem normativ geprägten Bild vom Verbesserungslernen darin, dass es bedingt durch eine Dynamik sequenzieller Entscheidungen höchst rational sein kann, auch gegen die eigene Präferenz zu handeln (Abrahamson und Rosenkopf 1993: 489). Auf der Meso-Ebene können Herdeneffekte nach drei Teilaspekten untergliedert werden. Die Gruppengröße beschreibt die erste Form einer möglichen Wirkung. Der Einfluss der absoluten Zahl vorangegangener Ersteinführungen auf spätere Übernahmen wurde in der Organisationsforschung seit Anfang der achtziger Jahre thematisiert (Tolbert und Zucker 1983; Fligstein 1985; Abrahamson und Rosenkopf 1993; Haunschild 1993). Auch in der ökonomischen Literatur spielt dieser Faktor bei den eher spärlich gesäten empirischen Arbeiten eine wichtige Rolle (Bala und Goyal 1998: 598). In der Politikwissenschaft hingegen findet sich keine Berücksichtigung einer solchen Variable, so dass ein starkes Missverhältnis zwischen der theoretischen Plausibilität und der eher schmalen Basis empirischer Erkenntnis besteht. Die „power in numbers“ (DeNardo 1985) ist jedoch nicht die einzige Möglichkeit, Konformitätsdruck einer Gruppe auf die Übernahmeentscheidung von Nachzüglern zu erklären. Über die Zahl der tatsächlichen Handlungen hinaus kann auch das evolutionäre Verhältnis von „Produzenten“ einer Innovation und deren „Schnorrer“ von Bedeutung sein (Kameda und Nakanishi 2002: 390). Um die relative Größe einer Gruppe zu messen, beobachten Individuen zum Beispiel bei einer Massendemonstration die Zahl der tatsächlichen und der potenziellen Akteure und schätzen dann die Differenz (Granovetter 1978: 1422; Lohmann 2000: 656f; Gersen 2001). Eine Gewichtung der Gruppengröße lässt sich auch aus der sozialpsychologischen Literatur herleiten. Konformität tritt in einer Gruppe besonders dann auf, wenn es nur geringen Widerspruch gibt und die Sequenz ununterbrochen konformer Entscheidungen lang ist (Asch 1955). In ökonomischen Analysen sozialen Lernens wurde bestätigt, dass die Zahl alternativer Modelle und die Größe einer konkurrierenden Gruppe einen Einfluss auf den Herdeneffekt haben (Gale 1996: 620). Gibt es zu einer Politik wie der Privatisierung der Rentenversicherung keine sichtbaren Alternativen, wird sie eher von der Masse der Länder imitiert. Analog vermutet Meseguer (2006b: 39), dass Regierungen von der Variabilität der Ergebnisse in anderen Ländern lernen. Erwähnung findet diese Form der Orientierung an einer dominanten Gruppe auch bei Walt (2000: 41),

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

der beschreibt, dass ein Ansteckungsprozess ausbleiben kann, wenn eine politische Innovation oder Idee eine Gegenbewegung provoziert. Ein dritter Aspekt hat in ökonomischen Modellen nur geringe Bedeutung. Hinsichtlich einer Anpassung des Gruppeneffektes an die komplexen Bedingungen der politischen Realität erscheint er dennoch vielversprechend. Geht es beispielsweise um die Einführung einer unabhängigen Zentralbank, so könnte nicht nur die absolute oder relative Zahl derjenigen Länder von Bedeutung sein, die eine solche Institution besitzen. Im Sinne kognitiver Theorien sollten Übernahmen ebenfalls nicht weit zurück und zeitlich nahe beieinander liegen, so dass sie als einheitliches Muster identifiziert werden können (Levi-Faur 2002: 9). Die Orientierung an der Dichte und Aktualität von Imitationen wird zwar häufig in Metaphern zu sozialem Lernen referiert, wenn von „fever, fads and firestorms“ (Walt 2000) die Rede ist. Es gibt jedoch kaum eine empirische Berücksichtigung, die über schlichte Periodeneffekte hinausgeht. Eine Ausnahme bilden Simmons und Elkins (2004), die dieses Phänomen jedoch als externen Effekt und nicht als eine Form des Lernens beschreiben. Insgesamt wird weniger aufgrund des mageren empirischen Kenntnisstandes, sondern wegen der theoretischen Plausibilität und anekdotenhaften Evidenz ein positiver Einfluss von Herden auf das Auftreten eines Lernprozesses in der Politik erwartet. Bei der Formulierung der Hypothesen wird die Orientierung nach den drei Formen eines Effektes unterschieden. Hypothese IVa: Je größer die Gruppe ist, die ein bestimmtes Modell anwendet, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Land dieses Modell übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese IVb: Je größer die Gruppe ist, die ein bestimmtes Modell anwendet, und je geringer die Zahl alternativer Gruppen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Land dieses Modell übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese IVc: Je größer die Zahl zeitnaher Übernahmen eines bestimmten Modells ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Land dieses Modell übernimmt oder sich ihm annähert.

2.3.3 Was folgt auf Lernen? Variationen des Policy-Wandels Eine vollständige Darstellung der Lernmechanismen endet nicht mit einer Beschreibung von Motiven und Orientierungspunkten. Auf einer dritten Ebene des Analyserahmens können die Konsequenzen von Lernen ebenfalls klassifiziert und untersucht werden. Der potenzielle Beitrag einer Integration dieses Aspekts

2.3 Mechanismen des Policy-Lernens

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in die Analyse des Policy-Lernens wurde in der Literatur bislang kaum erkannt, und so werden die Folgen des Lernens meist nur am Rande und wenig systematisch diskutiert (vgl. Lohmann 2000; Levi-Faur 2002). Im Folgenden werden vier Dimensionen der Veränderung einer Politik dargestellt, anhand derer von der Form des Policy-Wandels auf das Auftreten von Lernprozessen geschlossen werden kann. Als erste Konsequenz von Lernen kann erwartet werden, dass sich eine Politik überhaupt sichtbar verändert. Wie in der Definition von Policy-Lernen in Abschnitt 2.2 beschrieben, kann von einem behavioristischen Standpunkt aus die Beobachtung anderer, die zu keiner Änderung des Verhaltens führt, nicht als Lernen betrachtet werden. In der Definition von Policy-Lernen ist auch eine zweite Annahme zum Muster des Wandels enthalten. Lernen als Modelllernen bedeutet, dass ein Land die Politik eines anderen vollständig übernimmt oder zumindest ein ähnliches Konzept einführt. Dass in der aggregierten Betrachtung mehrerer Länder auf Imitation Konvergenz folgt, ist in der Diffusions- und Konvergenzliteratur allgemein anerkannt (Drezner 2001; Meseguer 2004; Holzinger und Knill 2005; Simmons und Elkins 2004). Auch in der ökonomischen Literatur wird von sozialem Lernen eine Annäherung zwischen Akteuren erwartet (Ellison und Fudenberg 1995: 96; Hirshleifer und Teoh 2003: 42), ebenso im Konzept des „isomorphism“ (Meyer und Rowan 1977: 346). Konvergenz kann unterschiedliche Formen annehmen (Heichel, Pape und Sommerer 2005; Heichel und Sommerer 2007; Knill 2005). Der wichtigste Typus ist Sigma-Konvergenz als Reduktion von Varianz. Lernen kann zu globaler Konvergenz, aber auch zu regional begrenzter Konvergenz und einer Clusterbildung um mehrere konkurrierende Modelle herum führen (Simmons und Elkins 2004; Chang et al. 1997; Gul und Lundholm 1995: 1040). Außerdem kann die Annäherung vollständig oder graduell sein. Bennett (1991) skizziert ein Kontinuum möglicher Abstufungen von bloßer Inspiration bis zur perfekten Kopie eines Vorbildes. Weitere Konvergenztypen beschreiben Wandel in Bezug auf Prozesse des Auf- und Überholens (Beta-Konvergenz) und auf Mobilität in der Rangfolge der Länder (Gamma-Konvergenz; Heichel und Sommerer 2007). Während einige Formen des Lernens zu einem Aufholen der Nachzügler im Verhältnis zu Vorreitern führen sollten, spricht eine Änderung der Rangordnung gegen die Wirksamkeit von Lernen, denn sie kann per definitionem nicht vollständig auf Imitation zurückgehen. Die dritte Dimension von Wandel, die für eine Analyse des Policy-Lernens relevant ist, bezieht sich auf die Richtung einer Veränderung. Sollte Lernen in Form einer Orientierung an erfolgreichen Staaten erfolgen, so muss als Folge die Verschärfung einer Regulierung zu beobachten sein. Tritt hingegen Wandel

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auf dem kleinsten gemeinsamen Nenner auf oder ist sogar eine Abwärtstendenz zu verzeichnen, kann Verbesserungslernen nicht dafür verantwortlich gemacht werden. Stattdessen könnte diese Veränderung mit dem Lernen von PeerLändern und ökonomischen Konkurrenten in Zusammenhang stehen. Auch zur Ausbreitungsdynamik von Politikmodellen als vierter Dimension gibt es in der Literatur konkrete Erwartungen bezüglich des Policy-Wandels. Sowohl vollständige als auch graduelle Konvergenz muss langfristig keinen stabilen Zustand darstellen. Stattdessen kann es im Zeitverlauf zu Instabilität und der Bildung neuer Gleichgewichte kommen (Hirshleifer und Teoh 2003). In die Theorie zu „bandwagoning“ und Herdeneffekten kann auf Konvergenz eine Phase der Divergenz folgen – und umgekehrt. In der Anthropologie wird die Abfolge von „trial and error“ und sozialem Lernen modelliert (McElreath et al. 2005). Strang und Macy (2001: 173) argumentieren analog, dass ein Zyklus von Übernahme und Aufgabe eines Modells entsteht, wenn unzufriedene Akteure wieder innovativ werden. Die Stabilität von Konvergenz hängt demnach maßgeblich mit der Effektivität einer Innovation zusammen. In der Diffusionsforschung wird für einen idealtypischen Ausbreitungsprozess ein Verlauf in Form einer S-Kurve angenommen (Granovetter 1978; Tews 2002a). Einer zögerlichen Ausbreitung unter Vorreitern in der Anfangsphase folgt ein überproportionaler Anstieg der Übernahmen, der bei hohem Verbreitungsgrad zurückgeht und einige Nachzügler nicht mehr erreicht. In einem rationalen Lernprozess wäre die Phase der Ausbreitung durch sorgfältige Analysen, das Abflauen hingegen durch kontrafaktische Erkenntnisse gekennzeichnet. Geht man von einem geringeren Maß an Rationalität aus, könnte die Imitation durch eine Anfangseuphorie bei neuartigen Konzepten erklärt werden, auf die nach ersten Erfahrungen eine Desillusionierung durch Misserfolg folgt (Abrahamson und Fairchild 1999: 714). Gibt es in der ländervergleichenden Perspektive Muster von Imitation, Konvergenz und Diffusion, so erfüllt dies eine notwendige Bedingung für das Auftreten von transnationalem Policy-Lernen. Es kann jedoch im Umkehrschluss nicht davon ausgegangen werden, dass es sich um eine hinreichende Bedingung, und daher bei der Ursache des Wandels tatsächlich um Lernen handelt. Einige konkurrierende Erklärungsfaktoren können ähnliche Muster von Wandel hervorrufen, aber oft nicht von Lernen unterschieden werden 2.4 Alternative Erklärungen von Policy-Wandel Dass Lernprozesse in einer Vielzahl von Politikfeldern eine Rolle spielen, haben beispielsweise empirische Analysen zur Wirtschaftspolitik (Meseguer 2004; 2006; Simmons und Elkins 2004; Weyland 2005), Umweltpolitik (Holzinger,

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Knill und Sommerer 2008), Sicherheitspolitik (Crescenzi 2007) oder Energiepolitik (Eising 2003) nachgewiesen. Bei der Erklärung von Wandel steht PolicyLernen jedoch in starker Konkurrenz zu anderen Theorien. Die Definition des Lernens in Abschnitt 2.2 hat gezeigt, wie schwierig in manchen Fällen die Abgrenzung von Lernen und alternativen Erklärungsfaktoren ist. Daher sollte die Integration von Kontrollmechanismen ein wesentlicher Bestandteil der Analyse von Policy-Lernen sein. So kann die Gefahr reduziert werden, dass zwar positive Hinweise auf Lernen vorliegen, diese aber auch im Sinne konkurrierender Ansätze interpretiert werden könnten (Haunschild 1993). Der Versuch, Lerneffekte über die geringe Erklärungskraft anderer Faktoren zu identifizieren, findet sich schon in einigen klassischen Beiträgen dieses Forschungsbereichs. Zum Beispiel arbeitet sich Heclo (1974: 284ff) bei der Analyse der Veränderung der Sozialpolitik in Schweden und Großbritannien an einer langen Liste alternativer Erklärungen ab. Als einen Beleg für die Wirksamkeit von Lernen wertet er, dass weder die sozio-ökonomische Entwicklung noch der Einfluss von Wahlen, Parteien, Interessengruppen oder der Ministerialverwaltung den Wandel erklären können. In der gegenwärtigen Literatur existieren eine ganze Reihe von Versuchen, die große Zahl von Faktoren, die als mögliche Ursachen für Policy-Wandel gehandelt werden, zu kategorisieren. Für Kemmerling und Bruttel (2006: 98) bilden Lerntheorien mit Wettbewerb und Pfadabhängigkeit die „Heilige Dreifaltigkeit“ der Erklärung politischer Reformen. Eine andere Einteilung verfolgen Holzinger und Knill (2005) für Erklärungsfaktoren in der Konvergenzforschung. Neben der Kategorie transnationaler Kommunikation zählen dazu „imposition“, „international harmonization“, „regulatory competition“ und „independent problem solving“. In der Diffusionsliteratur finden sich ähnliche Schemata (Simmons und Elkins 2004: 180; Braun und Gilardi 2006). Für die PolicyLiteratur bietet Wison (2000) einen umfassenden Überblick über Theorien des Wandels. Ähnlich wie Heclo unterscheidet er auf den politischen Entscheidungsprozess bezogene Ansätze von strukturalistischen Theorien, Theorien zu sozialen Bewegungen, Interessengruppen, Eliten, so genannte „policy paradigms“ und schließlich exogenen Faktoren. Zu Letzteren zählen plötzlich auftretende Ereignisse wie Kriege und Naturkatastrophen, aber auch langsame Entwicklungen wie die Urbanisierung. Die folgende Darstellung basiert auf vier Faktoren, die mit Lernen um die Erklärung von Wandel konkurrieren. Das dreigliedrige Schema von Kemmerling und Bruttel (2006) mit Lernen, Wettbewerb und Pfadabhängigkeit wird um internationale Harmonisierung sowie die Erklärung von Wandel durch Problemdruck und besondere Ereignisse erweitert. Diese Mechanismen werden im Folgenden kurz vorgestellt. Da der Schwerpunkt auf Lerntheorien liegt, fällt

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ihre Darstellung kürzer aus. Sie wird im Vorgriff auf das Design der empirischen Analyse auf die für die Umweltpolitik relevanten Faktoren eingegrenzt.

2.4.1 Internationale Harmonisierung und Konditionalität Der Impuls zu internationaler Harmonisierung kommt wie bei Policy-Lernen von der internationalen Ebene. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass dieser Prozess nicht auf Freiwilligkeit, sondern auf Zwang und rechtlicher Verpflichtung basiert.26 Außerhalb der Literatur zur Europäisierung wird der Effekt internationalen oder supranationalen Rechts auf die Veränderung nationalstaatlicher Regulierung nur am Rande diskutiert (vgl. Holzinger und Knill 2005). Oft wird er als selbstverständlich betrachtet, was jedoch Erkenntnissen der Forschung zu „compliance“ und der Implementation internationaler Vorgaben widerspricht. Ein zweiter Grund für die Vernachlässigung liegt in der schwierigen Abgrenzung von rechtlichen Verpflichtungen und Faktoren des „international soft law“. Wie Kemmerling (2007: 164) argumentiert, kann ein dritter Grund im Fehlen einer geeigneten Definition des Machtbegriffs in der Diffusionsliteratur gesehen werden. Internationales Recht kann sich in dreierlei Weise auf nationale Politikgestaltung auswirken. Die erste Möglichkeit besteht in der Rechtsetzung durch völkerrechtliche Verträge, die von Regierungen ausgehandelt und von den nationalen Gesetzgebern ratifiziert werden (Holzinger und Knill 2008: 51ff). Dies stellt als „negotiated transfer“ keinen hierarchischen Eingriff dar (Dolowitz 2000: 15). Policy-Wandel durch internationale Kooperation wird in der Literatur zu Diffusion (Martin und Simmons 1998), Politiktransfer (Dolowitz und Marsh 1996) und Konvergenz (Holzinger und Knill 2005) beschrieben. Der Mechanismus setzt funktionale Interdependenz voraus, die Regierungen zwingt, gemeinsame Probleme gemeinsam anzugehen und ihre Unabhängigkeit zumindest teilweise zu opfern (Holzinger und Knill 2005: 782; Drezner 2001: 60). Die zweite Wirkungsweise betrifft supranationale Rechtsetzungsakte, die keinem komplexen Ratifikationsprozess unterliegen. In den meisten Fällen bezieht sich dieser Mechanismus auf die Europäische Union. Schreiten Kooperation und Souveränitätsverzicht weit voran, kann eine Eigendynamik entstehen, die über die ursprüngliche Absicht einzelner Regierungen hinausgeht. Ein Beispiel dafür stellt die Umweltpolitik auf europäischer Ebene dar, für die es zuerst keine direkte Rechtsgrundlage in den Verträgen zu den Europäischen Gemeinschaften gab. Die Zuständigkeit der EU wurde im Laufe der Zeit aus einer all26

Genau genommen liegt auch in diesen Fällen Freiwilligkeit vor, und zwar indirekt durch den Souveränitätsverzicht beim Beitrittsakt. Dies gilt jedoch nicht für alle sukzessiven Rechtsakte.

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gemeinen Ermächtigung zur Harmonisierung von Rechtsvorschriften abgeleitet (Knill 2008: 21ff). In der internationalen Umweltpolitik spielen verbindliche Rechtsvorschriften eine wichtige Rolle. Zahlreiche Studien belegen den Einfluss der EU auf die Umweltpolitik ihrer Mitglieder (Bugdahn 2005; Börzel 2000, 2003; Héritier et al 1996; Jordan 2002, 2003; Jordan und Liefferink 2004; Haverland 2000; Heinelt et al. 2001; Holzinger und Knoepfel 2000; Knill und Lenschow 2000; Knill 1998, 2001). Auch die Auswirkungen horizontaler umweltpolitischer Kooperation durch internationale Organisationen und Regime wurden häufig untersucht (Bernauer und Moser 1996; Dolsak 2001; Miles et al. 2002; Mitchell 2002; Murdoch und Sandler 1997; Schreurs 1997; Wettestad 1997; Young 1999). Die dritte Möglichkeit eines Effektes internationaler Vorgaben auf nationale Politik bezieht sich auf eine asymmetrische Konstellation, in der von internationalen Organisationen eine Gegenleistung zu Finanzhilfen oder Sicherheitsgarantien eingefordert wird (Holzinger und Knill 2005). Als Beispiel wird oft die EU-Osterweiterung (Schimmelfennig und Sedelmeier 2004, Tews 2002b), aber auch die Einflussnahme der Internationalen Finanzinstitutionen genannt: „As for coercion, one widespread explanation of policy convergence is that governments stabilised and adjusted their economies under pressure from IFIs. Imposition is epitomised by IFI conditionality, which implies that policies are adopted in exchange for loans.“ (Meseguer 2004: 314; Brune, Garrett, und Kogut 2004). In der Literatur firmiert dieser Mechanismus als „coercive isomorphism“ (DiMaggio und Powell 1991: 67), „convergence by penetration“ (Bennett 1991: 227) oder Politikoktroi (Tews 2002b: 181). Der Nachweis eines direkten Links zwischen dem Druck internationaler Organisationen und Wandel ist oft mit Schwierigkeiten verbunden, da er beispielsweise durch den Effekt von „international soft law“ überdeckt wird (Brooks 2005; Keohane und Nye 1998: 86). So bleibt die Wirkungsweise umstritten: „Despite the broad scholarly attention given to the question of IFI influences on policy reform, it remains unclear precisely how the World Bank has influenced the policy-making processes of governments around the world.“ (Brooks 2005: 279). Da sich dieser Mechanismus für den Bereich der Umweltpolitik nicht sichtbar von Effekten des Beitritts zu völkerrechtlichen Verträgen unterscheidet, werden für die Wirkung von internationaler Harmonisierung nur zwei Hypothesen formuliert. In den Hypothesen wird dabei auch berücksichtigt, dass für Policy-Wandel Konvergenz unter den Mitgliedstaaten einer internationalen Institution erwartet wird. Diese tritt bei der Ratifikation internationaler Verträge einmalig, im Fall supranationaler Harmonisierung während der gesamten Mitgliedschaftsdauer auf. Wandel sollte sich vorwiegend zeitgleich auf Unterzeichnerstaaten auswir-

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ken. Wegen Unterschieden in der Implementation kann er aber auch zeitversetzt erfolgen, so dass auf der Makro-Ebene eine gewisse Ähnlichkeit zum Ergebnis von Modelllernen bestehen kann. Hypothese Va: Wenn ein Land Mitglied in einer internationalen Organisation mit der Kompetenz zur verbindlichen Rechtsetzung ist, dann erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass es seine Politik ändert und die Vorgaben dieser Organisation übernimmt. Hypothese Vb: Wenn ein Land internationalen Verträgen und Organisationen beitritt, dann erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass es seine Politik ändert und die Vorgaben dieser Organisationen übernimmt.

2.4.2 Standortkonkurrenz und regulativer Wettbewerb Eine zweite konkurrierende Erklärung für Policy-Wandel bezieht sich auf den Einfluss von Wettbewerb. Die Theorie regulativen Wettbewerbs basiert auf der Annahme, dass eine wachsende regionale und globale Integration von Wirtschaftsräumen, die Abschaffung von Handelsbarrieren und die Mobilität von Wirtschaftsgütern und Kapital den klassischen Nationalstaat dazu zwingt, seine Politik so zu verändern, dass die heimische Industrie nicht im Nachteil ist (Goodman und Pauly 1993; Keohane und Nye 1998; Drezner 2001; Holzinger und Knill 2005).27 Regulierungskonkurrenz kann zu einem regulativen „race to the bottom“ führen, also zu einem kumulativen Absenken von Schutzstandards (Hoberg 2001: 127; Simmons und Elkins 2003; Drezner 2001: 57ff). Mobiles Finanzkapital spielt dabei die entscheidende Rolle: „Especially the presence of mobile capital can induce governments to attract capital from elsewhere by lowering environmental standards on the one hand. Rising capital outflows force governments in high-income countries to begin to lower the level of regulation.“ (Wheeler 2000: 2). Bislang findet sich in der Umweltpolitik nur wenig Evidenz für eine Abwärtsspirale, sondern eher für eine Regulierung auf dem Niveau von Vorreiterstaaten (Holzinger 1994; Vogel 1997; Jänicke 1998; van Beers und van der Bergh 1999; Holzinger und Sommerer 2011). Im Gegensatz zu einer Regulierung von Prozessstandards, bei denen immer eine Verlagerung des Produktionsprozesses in ein anderes Land droht, kann Wettbewerb bei Produktstandards sogar zu einer Verschärfung führen (Scharpf 1996; 1997; Holzinger 2007). Ein 27

Zu den ökonomischen Grundlagen dieser Theorien siehe Thiebout 1956; Oates und Schwab 1988; van Long und Siebert 1991; Sinn 1994; 1996.

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Beispiel für einen solchen Aufwärtswettlauf ist die Übernahme der ambitionierten kalifornischen Grenzwerte zur Regulierung von Autoabgasen in anderen amerikanischen Bundesstaaten (Vogel 1995). Für regulativen Wettbewerb besteht eine starke Nähe zum Lernen von ökonomischen Konkurrenten. In beiden Fällen orientiert sich eine Regierung an der Aktivität von Wettbewerbern. Eine Möglichkeit zur Lösung dieses analytischen Problems liegt darin, Wettbewerb gar nicht von Lernen abzugrenzen (Simmons, Dobbin und Garrett 2006; Braun et al. 2007).28 Ein Unterschied wird jedoch dann sichtbar, wenn die theoretischen Vorhersagen über das Verlaufsmuster von Wandel berücksichtigt werden. Ganz allgemein wird für Wettbewerb und Policy-Lernen gleichermaßen Konvergenz erwartet (Hoberg 2001: 127; Drezner 2001; Simmons und Elkins 2004). Während Lernen jedoch nicht über eine einseitige Imitation hinausgehen sollte, kann im Wettbewerb nach einer Phase der Annäherung ein Anreiz entstehen, durch ein Abweichen von ähnlichen Politiken anderer Länder einen relativen Wettbewerbsvorteil zu erringen: „The structure of this type of interdependence is that of a prisoner’s dilemma: ‘cooperation might lead to regulatory policies that make all better off, but there is a constant temptation to adopt regulatory policies that improve one’s own standing” (Lazer 2001: 476; Braun und Gilardi 2006: 308). Eine Abwechslung von Konvergenz und Divergenz wäre die Folge. Die Hypothesen werden nach den erwarteten Konsequenzen von Wettbewerb differenziert. Die erste Hypothese bezieht sich auf die Richtung von Policy-Wandel, während sich die zweite auf Konvergenz und Divergenz bezieht. Hypothese VIa: Je stärker ein Land ökonomischer Konkurrenz ausgesetzt ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit für Wandel, der im Fall von Produktstandards zu einem „race to the bottom“, im Fall von prozess-orientierter Regulierung jedoch zu einem „race to the bottom“ führen kann. Hypothese VIb: Je stärker ein Land ökonomischer Konkurrenz ausgesetzt ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass es ein Modell eines Wettbewerbers übernimmt oder sich ihm annähert, und nach einer Zeit der Annäherung wieder davon abweicht.

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Von Lernen und Diffusion unterschieden werden Wettbewerbseinflüsse z.B. bei Kobrin und Xun (2005) oder Kemmerling und Bruttel (2006: 98).

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2.4.3 Nationale Institutionen: Vetospieler, Pfadabhängigkeit und administrative Kapazitäten Die drei Faktoren, die Wandel einer Politik durch internationale Einflüsse erklären, werden durch einen vierten ergänzt, der die Rolle des nationalen politischen Systems in den Vordergrund rückt. Dazu werden aus der Literatur drei unterschiedliche Ansätze zusammengefasst, von denen zwei den negativen Einfluss von Institutionen als Hürden für Wandel erfassen, während sich ein dritter Aspekt auf die administrative Kapazität einer Regierung und deren positive Auswirkungen auf die Innovationsfähigkeit bezieht. In Theorien internationaler Beziehungen stellt Macht häufig das Gegenmodell zu Lernen dar (Deutsch 1963; Crescenzi 2007). Dies gilt auch für die nationale Ebene, wo Lernimpulse aus anderen Ländern durch interne Machtverhältnisse gefiltert oder aufgehalten werden können. Die Vetospielertheorie ist ein Ansatz, der Macht als Verhinderungsmacht innerhalb des politischen Systems operationalisiert. Diese Theorie geht in ihrer formalen Modellierung auf Tsebelis (1995, 1999, 2000, 2002) zurück. Sie besagt, dass bestimmte Eigenschaften institutioneller Akteure, die der Veränderung einer Politik zustimmen müssen, die Wahrscheinlichkeit von Wandel negativ beeinflussen. Vetospieler können nach der Herkunft ihrer Vetomacht in institutionelle und parteipolitische Akteure unterteilt werden. Institutionelle Vetospieler sind beispielsweise Parlamente oder Parlamentskammern. Parteipolitische Vetospieler hingegen sind an der Regierung beteiligte Parteien (Tsebelis 2002: 19ff). Die Wahrscheinlichkeit für Policy-Wandel wird durch drei Charakteristika der Vetospieler beeinflusst: durch ihre Anzahl, ihre Kongruenz (ideologische bzw. Policy-spezifische Präferenzdistanz) sowie die interne Homogenität der ideologischen bzw. Policy-spezifischen Positionen (Tsebelis 1995: 293ff; 2002: 2). Während die Zahl der institutionellen Vetospieler als weitgehend konstant gelten kann, hängt die Anzahl der parteipolitischen Vetospieler von der jeweiligen politischen Konstellation ab. Stabilität und Veränderung einer Regierung können sich auf die Wahrscheinlichkeit von Wandel auswirken (Trueman 1971; Heclo 1974; Castles 1982; Schmidt 1996, 2000; Wison 2000: 264; Polillo und Guillen 2005: 1786). Ändert sich die Zusammensetzung durch Wahlen oder Koalitionswechsel, so wird davon eine Änderung der Politik erwartet, vor allem dann, wenn die ideologische oder Policy-spezifische Distanz zwischen Vorgänger- und Nachfolgeregierung groß ist (Tsebelis 1999).29

29

Alternativ dazu steht die Vermutung, dass Policy-Wandel mit der Amtsdauer einer Regierung wahrscheinlicher wird, da größere Politikveränderungen erst nach einer gewissen Konsolidierungsphase angegangen werden.

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Die Vetospielertheorie wurde in einer Vielzahl empirischer Untersuchungen getestet. Beiträge liegen zu unterschiedlichen Bereichen der Staatstätigkeit vor, etwa zur Steuerpolitik (Hallerberg und Basinger 1998) oder der Wirtschafts- und Sozialpolitik (Crepaz und Moser 2004; Kastner und Rector 2003; Merkel 2003; Tsebelis 1999; Zohlnhöfer 2001). Für den Bereich der Umweltpolitik gibt es bislang jedoch kaum Anwendungen. Gleiches gilt für eine Integration dieser Theorie in die Analyse von Diffusions- und Lernprozessen (siehe aber Brooks 2005). Pfadabhängigkeit bezeichnet ein zweites Konzept zum Einfluss nationaler Institutionen, das ebenfalls auf potentielle Hindernisse für Policy-Wandel abzielt (Kemmerling 2007: 165; Pierson 1996; Esping-Andersen 1990; David 1985). Das Konzept basiert auf der Annahme, dass sozio-kulturelle und politökonomische Faktoren sowie einmalige historische Konstellationen unterschiedliche Institutionen hervorgebracht haben. Diese Institutionen sind stabil und erzeugen mit der Zeit eine eigene Unterstützerklientel (Pierson 1996). Pfadabhängigkeit bedeutet, dass Institutionen Hürden für ihre eigene Abschaffung kreieren und dadurch eine Kontinuität eines einmal eingeschlagenen Regulierungspfades garantieren (Pierson 2004). Dies gilt nicht nur für das Fortbestehen einer Organisation, sondern auch für ihren regulativen Output. Der kausale Mechanismus von Pfadabhängigkeit wird in unterschiedlicher Weise modelliert (vgl. Kemmerling und Bruttel 2006: 98). Die Ursache für Kontinuität kann in „increasing returns“ liegen, die eine wachsende Verbreitung bestimmter Technologien, Innovationen oder Regulierungen mit sich bringen. Eine andere Möglichkeit liegt in einer zumindest wahrgenommenen Irreversibilität vorangegangener Entscheidungen durch so genannte „sunk costs“ oder im Glauben an die Legitimität bestehender Arrangements (Beyer 2005: 18). Durch Pfadabhängigkeit bleibt die Politikgestaltung im „normalen“ Modus von Routineabläufen und kann nicht in einen „Lern-Modus“ wechseln (Rose 1991; Braun und Gilardi 2006). Während einige empirische Untersuchungen zum Einfluss von Pfadabhängigkeit vorliegen, ist es schwierig, daraus generalisierende Annahmen abzuleiten, da das Konzept stark auf die komplexe Darstellung singulärer Konstellationen bezogen ist. Nationale Institutionen müssen nicht nur ein Hindernis für Wandel darstellen. Sie können ihn auch fördern, wenngleich dieser Aspekt in der theoretischen Debatte bislang nur eine untergeordnete Rolle spielt. Große administrative und finanzielle Ressourcen ermöglichen einer Regierung die Entwicklung neuer Konzepte und innovativer Steuerungsinstrumente (Heclo 1974: 284ff). Eigenständige Institutionen, wie ein Ministerium, bringen nicht nur eine eigene Unterstützerklientel hervor, sondern sorgen auch für stetigen regulativen Output. Entsprechend zu Niskanens' Modell des Budgetmaximierers wird angenommen,

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dass Akteure der Ministerialbürokratie dadurch ihre Kompetenzen und ihre Ressourcen rechtfertigen und nach größerem Einfluss streben (Niskanen 1968; Wintrobe 1997: 433). Administrative Kapazität spielt in der Analyse von Pionierverhalten in der Umweltpolitik eine größere Rolle (Jänicke 2007: 131ff, 2005: 130f; Weidner 2002; Jänicke und Weidner 1995). Zu den Bedingungen für den Status als umweltpolitischer Vorreiter zählt Jänicke (2007: 130) die Existenz einer grünen Advocacy-Koalition im Sinne von Sabatier und Jankins-Smith (1999) und eine geeignete institutionelle und informationelle Opportunitätsstruktur.30 Wie bei Pfadabhängigkeit wird die Rolle administrativer Kapazität zur Politikentwicklung meist nur für eng begrenzte Konstellationen beschrieben (Weidner 2002). Die Vetospielertheorie und das Konzept der Pfadabhängigkeit stellen gegenwärtig die einzigen explizit auf die Erklärung von Policy-Wandel ausgerichteten Ansätze in der politikwissenschaftlichen Literatur dar. Im Gegensatz zu Harmonisierung, Wettbewerb und Lernen wird für ihre Wirkung jedoch nur allgemein eine erhöhte Wahrscheinlichkeit von Wandel erwartet, nicht aber eine genauer spezifizierte Form der Veränderung. Pfadabhängigkeit kann darüber hinaus dazu führen, dass ähnliche Regulierungen vorhandene Politiken ergänzen. Von administrativer Kapazität wird hingegen auch ein ganz bestimmter Typ von Policy-Wandel erwartet. Da sie die Innovationsfähigkeit einer Regierung beeinflusst, sollte im Ländervergleich sowohl Divergenz als auch eine Erhöhung des Regulierungsniveaus zu beobachten sein. Hypothese VIIa: Je geringer die Anzahl der institutionellen Vetospieler in einem Land ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass es seine Politik verändert. Hypothese VIIb: Wenn sich durch Wahlen und Regierungswechsel eine Veränderung der parteipolitischen Vetospieler in einem Land ergibt, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass es seine Politik verändert. Hypothese VIIc: Je stärker regulative Pfadabhängigkeiten in einem Land sind, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass es eine bestehende Politik verändert, und desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass es neue Politiken einführt, die den bestehenden Politiken ähnlich sind. Hypothese VIId: Je stärker die administrativen Kapazitäten eines Landes für einen bestimmten Politikbereich sind, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass es 30

Jänicke weist mit dem „advocacy coalition“-Ansatz auf eine weitere Bezugsquelle dieses Erklärungsfaktors hin und zeigt damit einen Anknüpfungspunkt zu anderen Lerntheorien auf. Eine weitere Quelle für die Vermutung des Einflusses staatlicher Ressourcen auf die generelle Entwicklungsfähigkeit und Innovationskraft findet sich in der Literatur zu staatszentrierten Ansätzen rund um das Werk „Bringing the State Back In“ (Skocpol 1985; vgl. Wilson 2000).

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seine Politik verändert, Innovationen hervorbringt und sich dadurch von anderen Ländern absetzt.

2.4.4 Problemdruck und politische Nachfrage Eine letzte Kategorie von Erklärungsfaktoren, die in der theoretischen Debatte eine untergeordnete, bei der empirischen Erklärung von Policy-Wandel jedoch eine wichtige Rolle spielt, hängt mit der Wirkung von Problemdruck zusammen. Bestimmte Probleme können die Veränderung einer Politik unmittelbar hervorrufen. Als einer der wenigen Autoren, die sich konzeptuell mit diesem Mechanismus beschäftigen, unterscheidet Jones (1994) drei Arten des Problemdrucks als Faktoren des Wandels. Erstens kann es vorkommen, dass politische Entscheidungsträger auf einzelne, plötzlich auftretende Ereignisse reagieren müssen („event driven change“; Jones 1994; vgl. Wison 2000: 250). Dazu zählen alle möglichen Spielarten kleinerer und größerer Krisen: Kriege und Skandale, aber auch Entdeckungen oder Naturkatastrophen (Simmons und Elkins 2004: 180; Wison 2000: 260f). Konkrete Beispiele finden sich in der Bedeutung von Tschernobyl für die Umweltpolitik, von 9/11 für die Justizpolitik und der Bankenkrise für die Regulierung der Finanzmärkte. In der Diffusionsliteratur werden solche Ereignisse als Periodeneffekte (True und Mintrom 2001) oder globale Effekte (Brinks und Coppedge 2006) diskutiert. Zweitens kann sich nicht nur ein einzelnes Ereignis, sondern auch ein längerer Prozess auf politische Reformen auswirken („process driven change“; Jones 1994). Beispiele dafür sind Prozesse wie der Klimawandel oder die Änderung der Alterspyramide und ihre Wirkung auf die Rentenpolitik. Wie eine plötzliche Krise kann auch ein längerfristiger Prozess ein bestehendes PolicyRegime schwächen und als Katalysator neuen Lösungen einen Weg öffnen (Wison 2000: 260f). Die dritte Einflussmöglichkeit beschreibt eine indirekte Wirkung von Problemdruck. Drängende Probleme mobilisieren gesellschaftliche Interessengruppen, die dann wiederum neue Themen auf die Agenda setzen, um den politischen Prozess zu beeinflussen. Im Falle dieses „representational change“ (Jones 1994) ist es unwichtig, ob sich Probleme tatsächlich verschärfen, oder ob sich lediglich ihre öffentliche Wahrnehmung verändert. Ereignisse oder Prozesse fungieren dann als Auslöser, der die Aufmerksamkeit auf ein neues Thema lenkt und es politischen Entrepreneuren erlaubt, Mehrheiten für eine Reform zu organisieren:

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Die Wirkung von Problemdruck variiert stark mit dem jeweiligen Politikfeld. Mit Blick auf die folgende empirische Analyse werden vorzugsweise Beispiele aus der Literatur zur Umweltpolitik angeführt. Wachsende Umweltverschmutzung und die Entwicklung des Wohlfahrtsniveaus werden im Sinne von „process driven change“ als Auslöser für eine steigende gesellschaftliche Nachfrage nach Umweltpolitik angesehen (Binder 1996; Jänicke 1990; Jänicke und Mönch 1988; Jänicke und Weidner 1995; Jänicke et al. 1996; Kern und Bratzel 1996; Scruggs 1999, 2003; Weidner 2002). Vor allem die parlamentarische Repräsentation und die Regierungsbeteiligung grüner Parteien wurden mit umweltpolitischer Veränderung in Zusammenhang gebracht (King und Borchardt 1994; Jahn 2000; Neumayer 2003). Grünen Parteien wird zugeschrieben, umweltpolitische Themen auf die politische Agenda zu setzen und Impulse für Innovationen zu geben (Boehmer-Christiansen und Skea 1991; Kern und Bratzel 1996; Reich 1984; Schreurs 2002). Als eine weitere Ursache von Wandel wird der Bedeutungszuwachs von Umweltgruppen und der gesellschaftlichen Mobilisierung der Umweltthematik gehandelt (Jänicke 1990; Inglhart 1995, 1997; Jahn 1998, 2000; Daugbjerg und Pedersen 2004; Binder und Neumayer 2005, Fredriksson et al. 2005; Pedersen 2005). Im Idealfall tritt Wandel als Folge von Problemen wie Umweltverschmutzung, Seuchen oder Finanzkrisen in mehreren Staaten zeitgleich auf (Kemmerling 2007: 166). Paralleler Problemdruck führt zu unabhängigen, aber identischen Antworten und damit zu Konvergenz (Hoberg 2001: 127; Brooks 2005; Holzinger und Knill 2005). Was dann auf der Makro-Ebene des Ländervergleichs wie abgestimmtes Verhalten aussieht, steht nur scheinbar in kausalem Zusammenhang und geht in Wirklichkeit auf den in Abschnitt 2.3.2 beschriebenen Regenschirmeffekt zurück. Beispiele finden sich in der Diffusionsliteratur zu Frauenrechten (Ramirez, Soysal und Shanahan 1997), dem marktwirtschaftlichen Modell (Fourcade-Gourinchas und Babb 2002: 533) oder der Abschaffung der Sklaverei (Finnemore und Sikkink 1998: 895).31

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Ebenso wie für Lernen kann jedoch auch die Wirksamkeit von Problemdruck keinen alleinigen Erklärungsanspruch geltend machen, wie das Regenschirmbeispiel selbst deutlich macht. Die sozialpsychologische Forschung hat hinreichend nachgewiesen, dass es immer Menschen

2.5 Zusammenfassung

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Problematisch wird die Abgrenzung zu auf lernen zurückgehenden PolicyWandel, wenn Differenzen in der Verarbeitungskapazität oder der internen Durchsetzungsfähigkeit bestehen. In diesen Fällen findet die Änderung nicht synchron, sondern zeitlich verzögert statt, so dass der Forscher leicht einem Trugschluss aufsitzen könnte: „The analyst of policy convergence must avoid the pitfall of inferring from transnational similarity of public policy that a transnational explanation must be at work“ (Bennett 1991: 231). Eine Unterscheidung ist jedoch möglich, wenn sich die Änderung auf eine genau spezifizierte Policy, wie einen Grenzwert oder einen Steuersatz, bezieht. Kann die Imitation eines detaillierten Politikstandards beobachtet werden, ist es wegen der Vielzahl der Wahlmöglichkeiten, die sich bei einer metrischen Skala nicht mehr plausibel, von einer unabhängigen Entscheidung und „taken for granted“Lösung auszugehen. Im Folgenden werden zwei Hypothesen formuliert, die sich danach unterscheiden, ob Problemdruck unmittelbar oder indirekt auf Policy-Wandel einwirkt. Identische Antworten auf ein parallel auftretendes Problem werden nicht erwartet, wenn der Problemdruck über Interessengruppen vermittelt wird, da deren Einfluss zwischen den Ländern variieren kann. Die Möglichkeit einer zeitlich verzögerten Wirkung wird hier nicht weiter spezifiziert. Hypothese VIIIa: Je stärker der durch langfristige Prozesse oder spontan auftretende Krisen verursachte Problemdruck in einem Land ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass es seine Politik verändert und bei grenzüberschreitenden Problemen ohne jegliche Abstimmung die gleichen Lösungen anwendet wie andere betroffenen Länder. Hypothese VIIIb: Je stärker die Nachfrage nach einer Politik, die durch die Änderung der Problemlage oder ihrer Wahrnehmung entsteht, in einem Land ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass es seine Politik verändert.

2.5 Zusammenfassung Auf der Basis eines Literaturüberblicks zu verschiedenen Forschungstraditionen, die sich mit Lernen in der Politik beschäftigen, und einer umfassenden Begriffsdefinition wurde in diesem Kapitel ein dreistufiger Analyserahmen vorgestellt. Dieser bildet die theoretische Grundlage für einen vergleichenden Test unterschiedlicher Mechanismen des Policy-Lernens. Auf der Meso-Ebene wurgeben wird, die nur auf die Regenschirmträger, nicht aber auf die Bewölkung am Himmel achten (Granovetter 1978).

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den für vier Kategorien von Orientierungspunkten Hypothesen formuliert, da sie im Gegensatz zu den sieben Anreizfaktoren auf der Mikro-Ebene in einem quantitativen Design untersucht werden können.32 Die dritte Ebene des theoretischen Rahmens, die sich mit unterschiedlichen Formen des Policy-Wandels als Konsequenz von Lernprozessen beschäftigt, wird ebenfalls in die nachfolgende empirische Analyse integriert. Die Unterscheidung der drei Ebenen ist von großer Bedeutung, weil sie hilft, die Vielfalt von Konzepten, Begriffen und Theorien zu entwirren und neu zu strukturieren. Dadurch schafft der Analyserahmen die Voraussetzung für die präzise Operationalisierung von Lernmechanismen als unabhängigen Variablen. Das Zusammenwirken der Analyseebenen bildet den eigentlichen Mechanismus des Policy-Lernens. Policy-Lernen tritt dann auf, wenn die Notwendigkeit des Lernens und die Verfügbarkeit eines Modells gegeben ist und sich daraus eine beobachtbare Verhaltensänderung ergibt. Damit Lernen stattfindet, muss zuerst die Notwendigkeit bestehen, die normale Routine des Politikgestaltungs-prozesses zu unterbrechen (Rose 1991). Die Anreize dazu können ökonomisch, idealistisch und strategisch sein oder von außerhalb des Kreises lernender Akteure stammen. Modelllernen kann erklärtermaßen nur dann stattfinden, wenn ein Modell verfügbar ist. Eine Policy muss dazu nicht nur von mindestens einem Land angewendet werden. Dieses Land muss zudem über eine Eigenschaft verfügen, die es zum Modellland und Orientierungspunkt für andere Regierungen macht. Schließlich führt Lernen zu bestimmten Formen von Policy-Wandel. Es wird erwartet, dass als Folge eines Lernprozesses Konvergenz auftreten, wobei das Ausmaß der Annäherung und die Richtung der Veränderung je nach Lernmechanismus variieren können. Das Verhältnis von Motivation und Orientierungspunkten ist nicht banal, auch wenn beide Elemente in der Literatur oft nicht getrennt voneinander behandelt werden. Abbildung 3 fasst die Zuordnung der Elemente der Mikro- und Meso-Ebene nochmals zusammen. Die Zahl der Querverbindungen, die keine simple Struktur der Zusammenhänge erkennen lassen, verdeutlicht auf den ersten Blick, dass einzelne Orientierungspunkte nicht mit einem bestimmten Motiv gleichgesetzt werden sollten. Für alle Anreizfaktoren und Orientierungspunkte gilt, dass sie innerhalb ein und desselben Lernprozesses separat oder kumuliert auftreten können. Informationsdefizite und Unsicherheit hinsichtlich der Effektivität von Handlungsalternativen spielen als Auslöser bei fast jedem Prozess des Lernens eine Rolle.

32

Der Analyserahmen ist auch für qualitative Forschung interessant. Während die Orientierungspunkte für einen quantitativen Test von größerer Bedeutung sind, können die Motive des Lernens besser mit qualitativen Methoden untersucht werden.

2.5 Zusammenfassung Abbildung 3:

83

Motive und Orientierungspunkte des Policy-Lernens

Unzufriedenheit als Lernanreiz wird bevorzugt mit erfolgsorientiertem Lernen in Zusammenhang gebracht. Es darf aber nicht vergessen werden, dass eine geeignete Lösung von Ländern in einer ähnlichen Problemsituation ebenfalls zu einer größeren Zufriedenheit führen könnte. Herdenverhalten kann indes kaum durch Unzufriedenheit angeregt werden. Reputations- und Konformitätsstreben als extrinsische Motive liegen nicht nur bei einer Orientierung an Erfolg und scheinbarem Erfolg vor. Sie können aus dem Wunsch nach Anpassung oder einer guten Wettbewerbsposition heraus auch zu Lernen in Netzwerken, von Peer-Ländern oder von einer Herde führen. Mit den externen Faktoren der Lernmotivation verhält es sich ähnlich. Ein attraktives oder viel beworbenes Politikmodell dient als Orientierungspunkt für Erfolg. Solche Modelle haben erhöhte Chancen, von Nachbarstaaten bemerkt zu werden, eine Diffusionselle loszutreten und in internationalen Organisationen auf die Agenda gesetzt zu werden. Bei „policy promotion“ gilt analog, dass auch sie zum Lernen von Konkurrenten oder Nachbarn führen kann. Funktionale Interdependenzen hingegen motivieren hauptsächlich das Lernen in internationalen Institutionen und unter Nachbarländern. In diesem Analyserahmen werden vorhandene Konzepte neu strukturiert, bislang vernachlässigte Ansätze integriert und eine große Bandbreite unter-

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2 Theorien und Konzepte des Lernens

schiedlicher Lerntheorien vergleichbar gemacht. Eine Weiterentwicklung und Formalisierung zu einer einheitlichen Theorie, wie sie etwa bei Volden, Ting und Carpenter (2008) versucht wurde, ist damit keineswegs ausgeschlossen. Auch eine Integration in ein allgemeines Modell zur Erklärung von PolicyWandel, wie zum Beispiel bei Braun und Gilardi (2006; vgl. Braun et al. 2007; Kemmerling 2007), hätte den Vorteil, dass die Analyse von Policy-Lernen in direkten Bezug zur Analyse politischer Reformen im Allgemeinen gesetzt werden könnte. Wie die Abgrenzungsschwierigkeiten in der Definition des Lernbegriffs und die Beschreibung alternativer Erklärungsfaktoren in Abschnitt 2.4 verdeutlicht haben, stellt ein Vergleich von Lerneffekten mit den Einflüssen von Harmonisierung, Wettbewerb, Beharrungskräften nationaler Institutionen oder Problemdruck eine wichtige Ergänzung der systematischen Analyse von PolicyLernen dar.

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden einer Analyse von Policy-Lernen 3

Forschungsdesign, Daten und Methoden

Die politikwissenschaftliche Literatur zu Lerntheorien zeigt ein nur geringes Maß an Kohärenz, obwohl - oder gerade weil - die Zahl der Beiträge in den letzten Jahren stark angestiegen ist. Daher überrascht es nicht, dass in der Vielfalt der Forschungstraditionen auch unterschiedliche Wege zur empirischen Analyse von Lernprozessen in der Politik beschritten werden. In diesem Kapitel soll als Ergänzung des theoretischen Literaturüberblicks im zweiten Kapitel der gegenwärtige Stand der Analysemethoden und Forschungsdesigns in der Literatur skizziert werden (Abschnitt 3.1). Neben quantitativen Designs der Analyse von Policy-Lernen werden auch qualitative und experimentelle Forschungsdesigns erörtert. Eine Diskussion der gesamten Bandbreite verfügbarer Methoden stellt eine idealtypische Ausgangssituation der Methodenwahl dar. Sie ist dabei jedoch nicht unvoreingenommen, sondern geht aus pragmatischen Gründen, die dem Erkenntnisinteresse dieser Arbeit geschuldet sind, von der Präferenz für eine quantitative Analyse aus. Auf der Basis der Schlussfolgerungen der Literaturübersicht und den in der Einleitung formulierten Forschungsfragen werden in Abschnitt 3.2 die Grundzüge eines eigenständigen Forschungsdesigns zum Vergleich unterschiedlicher Lernmechanismen vorgestellt. Es basiert auf einer statistischen Analyse der Veränderung nationaler Umweltpolitiken in 24 Ländern, in der die Breite und der Umfang des Datensatzes, die dyadische Datenstruktur, die Verbindung verschiedener Analysetechniken und die Integration neuer Lernvariablen die wesentlichen und innovativen Elemente darstellen. Die Berücksichtigung alternativer Untersuchungsmethoden und die ausführliche Darstellung des Designs ist aus zweierlei Gründen notwendig und sinnvoll. Zum einen sehen sich quantitative Ansätze der Analyse von PolicyLernen häufiger und fundamentaler Kritik ausgesetzt. Zum anderen wird die Wirksamkeit von Lernen oft mehr behauptet, als dass sie operationalisiert und getestet wird, was nicht zuletzt an der alltagssprachlichen Verwendung und der Unschärfe des wissenschaftlichen Begriffs liegt. Der Beitrag dieser Arbeit besteht also auch darin, die systematische Analyse des Effekts von Lernprozessen auf Policy-Wandel voranzutreiben.

T. Sommerer, Können Staaten voneinander lernen?, DOI 10.1007/ 978-3-531-92625-4_3, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

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3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

Im dritten Teil dieses Kapitels folgt die detaillierte Darstellung eines neuartigen Datensatzes zur Umweltpolitik, des Prozesses der Datenerhebung und der Operationalisierung von Policy-Wandel als abhängiger Variable (Abschnitt 3.3). In Abschnitt 3.4 werden schließlich die unabhängigen Variablen für den Test von Lern- und Kontrollmechanismen eingeführt. Für die insgesamt zwanzig unabhängigen Variablen werden die allgemeinen Hypothesen aus dem vorigen Kapitel für die empirische Analyse weiter spezifiziert.

3.1 Methoden der Analyse von Policy-Lernen: ein Literaturüberblick Die Methodenwahl in der vergleichenden empirischen Analyse jeglicher sozialer Einheiten bedeutet in der Praxis zuallererst die grundlegende Entscheidung bezüglich einer Präferenz für qualitative oder quantitative Analysemethoden (Lieberman 2005: 436; Ganghof 2005; Laitin 1995). In jüngster Zeit sind dabei nach langen Jahren der wechselseitigen Missachtung integrative Tendenzen im Sinne eines Methodenmixes aus beiden Bereichen zu beobachten (Tarrow 1995; Behrens 2003: 204; Lieberman 2005; Heichel und Sommerer 2009). Berücksichtigt man auch die interdisziplinäre Literatur zum Forschungsgegenstand des Lernens, kommt ein dritter Ansatz hinzu, der in der Politikwissenschaft vernachlässigt wird: das experimentelle Design. Auch wenn die politikwissenschaftliche Anwendung dieses erkenntnistheoretischen Basismodells oft nicht umsetzbar erscheint, können doch alle anderen Formen des Designs dahingehend beurteilt werden, inwiefern sie einer experimentellen Versuchsanordnung entsprechen (Behnke, Baur und Behnke 2006: 39). Die folgenden Abschnitte knüpfen an den theoretischen Literaturüberblick an und erörtern die Vorzüge und Nachteile der Anwendung dieser Methoden auf den Test von Lerntheorien.

3.1.1 Experimentelles Design und Simulation Empirische Forschung auf der Basis von Experimenten ist in der vergleichenden Politikwissenschaft ein Ausnahmefall, während sie etwa in der sozialpsychologischen, anthropologischen und ökonomischen Grundlagenforschung zu Lerntheorien eine wesentliche Rolle spielt. Mit den Experimenten wie denen von Festinger (1954), Asch (1955), Bandura und Walters (1963) wurden in der Psychologie lerntheoretische Grundlagen modelliert und getestet. Bandura und Walters (1963) wiesen in ihrer „bobo doll“-Studie zur Theorie des Modelllernens die Imitation aggressiven Verhaltens anhand von Experimenten mit Kindern nach. In der Anthropologie untersuchten McElreath et al. (2005) soziales

3.1 Methoden der Analyse von Policy-Lernen: ein Literaturüberblick

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Lernen anhand von so genannten „microsociety“-Experimenten, bei denen in einer Sequenz von drei Experimenten individuelles Lernen von sozialem Lernen durch das Vorbild einer Bezugsgruppe unterschieden wurde (McElreath et al. 2005: 487ff; Baum et al. 2004). Auch in der ökonomischen Kaskadenliteratur gibt es einige Beispiele für die experimentelle Analyse von Beobachtungslernen (Anderson und Holt 1997; Celen und Kariv 2004). Für Experimente zu sozialem Lernen wird häufig das Argument ins Feld geführt, dass nur so die simultane Wirkung externer Faktoren auf alle Akteure zu kontrollieren sei (Hirshleifer und Teoh 2003: 31; Sacerdote 2001). Auch in der ökonomischen Entscheidungstheorie spielen Experimente bei der Erforschung individuellen Lernens eine wichtige Rolle, wie etwa die Auktionsexperimente der „learning direction theory“ von Selten, Abbink und Cox (2005) zeigen.33 Für Politikwissenschaftler haben solche auf die Erforschung individuellen Verhaltens ausgerichteten Ansätze oft nur geringe Anziehungskraft. Dies gilt auch für die Lernliteratur – mit Ausnahme des Bereichs der Evaluationsforschung. Dort wird mit quasi-experimentellen oder experimentellen Designs des Vorher/Nachher-Vergleichs operiert (Bogumil und Jann 2005; Bussmann et al. 1997: 204ff; Martin und Sanderson 1999). So genannte „policy experiments“ beschreiben institutionelle Innovationen wie eine neue Verfassung oder ein neues Wahlsystem (Druckman et al. 2006). Diese Experimente spielen in der politischen Beratung und Prozessbegleitung eine Rolle, selten aber in wissenschaftlichen Beiträgen. Zum Bereich der experimentellen Forschung zählt aber nicht nur die Durchführung von empirischen Analysen, sondern auch von computerbasierten Simulationen (Druckman et al. 2006).34 In der Politikwissenschaft sind Simulationen schon seit den sechziger Jahren bekannt, zu den bekanntesten Beiträgen zählt Schellings „Micromotives and Macrobehavior“ (1978). Sie konnten sich jedoch nicht als gleichwertige Methoden etablieren, wenngleich in den letzten Jahren ein Bedeutungszuwachs zu erkennen ist (Johnson 1999; Cederman 2001). Simulationen sind besonders dann von Interesse, wenn empirische Experimente unmöglich und teuer sind oder durch die Interaktion des Beobachters mit dem zu untersuchenden System kompliziert werden (Meier et al. 1969: 2). 33

34

Auf den Begriff des Experimentierens stößt man auch in der ökonomischen Literatur zu „optimal experimentation“, wobei sich das Experiment nur in der Modellsprache des Erfahrungslernens wiederfindet, nicht aber als Analyse-methode: „The optimizing policymaker experiments with a tighter monetary policy in order to find out whether the pessimistic belief regarding the relationship between policy and information is correct.“ (Wieland 2000: 219). Auf erkenntnistheoretischer Ebene besteht ein Unterschied zwischen Experiment und Simulation: letztere stellt die Beschreibung möglicher Welten, nicht die Welt der Erfahrungswirklichkeit dar (Popper 1989; Weber 2007: 122).

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3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

In der Anthropologie und der Evolutionsbiologie ist „evolutionary simulation“ ein weit verbreitetes Analyseinstrument für soziales Lernen (Henrich und Boyd 1998). Kameda und Nakanishi (2002: 375ff) setzen eine Simulation ein, um die Logik eines „free rider“-Problems im Modell sozialen Lernens zu zeigen. Eine weitere, schon erwähnte Anwendung gibt es im Bereich der Diffusionsliteratur, wo Hedström (1994: 1164f) seiner empirischen Analyse der schwedischen Gewerkschaftsbewegung eine Simulation voranstellt, in der ein Einfluss von räumlicher Distanz und Ansteckungseffekten auf das Beitrittsverhalten modelliert wurde (vgl. Hedström et al. 2000). Auch Strang und Macy (2001) benutzen Simulationen, um Kaskaden der Imitation wertloser Innovationen unter konkurrierenden Unternehmen zu erzeugen. Schließlich sind auch so genannte Gedankenexperimente mit der Simulation verwandt. Dieses wenig formgebundene Verfahren der kontrafaktischen Analyse eines „Was wäre wenn?“ spielt im Gegensatz zur Simulation in der politikwissenschaftlichen Literatur eine größere Rolle (Axelrod 1997; Tetlock und Lebow 2001) – für die Lernliteratur vor allem im Bereich der historischen Analogien und „lessons from the past“, wo einzelne Entscheidungsprozesse politischer Persönlichkeiten kaum in einem Laborexperiment nachgestellt werden können (Khong 1992; Brandström et al. 2004). Dagegen sprich allerdings, dass es in der Analyse sozialer Netzwerke schwierig bis unmöglich ist, die Rahmenbedingungen in einem Gedankenexperiment konstant zu halten (Jervis 1993). Mit einem experimentellen Design können kausale Mechanismen explizit gemacht und sorgfältig auf Umwelteinflüsse kontrolliert werden (McDermott 2002: 38f). Dass die Zahl der Experimente und Simulationen in der politikwissenschaftlichen Auseinandersetzung mit Lerntheorien gering ist, liegt unter anderem daran, dass diese Methoden häufig als nicht geeignet für eine Anwendung auf komplexe und hochspezifische politische Prozesse betrachtet werden. McDermott (2002: 39) zählt die bedeutendsten Kritikpunkte an Experimenten auf: den Bezug auf ein künstliches Umfeld, in dem die gewünschte Situation nicht erzeugt werden kann, aber auch eine nicht repräsentative Auswahl der Probanden und das Problem der externen Validität. Dabei wird angezweifelt, ob Experimente etwas über tatsächliche politische Entscheidungen aussagen können, da diese nicht die einzigartige geschichtliche Situation oder zukünftige Kooperationsabsichten erfassen können. Schließlich gibt es noch einen nicht unerheblichen Grund, der gegen eine verstärkte Anwendung von Experimenten und Simulationen spricht. Diese werden häufig in explorativen Analysen eingesetzt, da sie sich hervorragend dazu eignen, Hypothesen zu generieren. Wenn man aber den im zweiten Kapitel dargestellten Stand der Literatur betrachtet, ist dies nicht das dringlichste Problem

3.1 Methoden der Analyse von Policy-Lernen: ein Literaturüberblick

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der Forschung zu Policy-Lernen. Vielmehr fehlt es an systematischer empirischer Evidenz, die durch Simulation nicht ersetzt werden kann.

3.1.2 Qualitative Methoden und „process tracing“ Im Gegensatz zu Experiment und Simulation sind qualitative Analysen in der Lernliteratur weit verbreitet und akzeptiert. Das liegt vor allem am Element des „process tracing“, der detaillierten Analyse einzelner politischer (Lern-) Prozesse (Eising 2002; Weyland 2004). Dabei werden Kommunikationsstrukturen und -inhalte rekonstruiert, um die Veränderung von Präferenzen zu erkennen und den Weg eines Policy-Modells zu verfolgen. Zum einen werden Regierungsdokumente daraufhin analysiert, ob Verweise auf Vorbilder existieren, zum anderen werden Interviews mit politischen Akteuren geführt, die deren Leitlinien bei einer Reformentscheidung offen legen sollen. „Process tracing“ ersetzt die experimentelle Kontrolle durch die möglichst lückenlose Verbindung einzelner Akteure und Handlungen. So können die Gründe einer Entscheidung offengelegt und die gesamte Dynamik eines Prozesses identifiziert werden (George und McKeown 1985, 34-41; Tarrow 1995; Brady und Collier 2004). Die Anwendung qualitativer Methoden findet sich von klassischen Arbeiten wie Heclo (1974) und Hall (1989) bis hin zu aktuellen Beiträgen. In einem Sammelband zu Lernen in der lateinamerikanischen Wirtschaftspolitik werden in mehreren Ländern ehemalige Policy-Maker zur Relevanz von Lernprozessen befragt (Weyland 2004). Eising (2002) wendet die Methode des „process tracing“ auf die Analyse inkrementeller Entscheidungsprozesse in der europäischen Energiepolitik an. Casey und Gold (2005) arbeiten mit Regierungsdokumenten zur EU-Arbeitsmarktpolitik und mit Interviews von Akteuren aus der Ministerialbürokratie, um feststellen zu können, inwiefern ein Lernprozess stattfand und was einen Politiktransfer geeignet erscheinen lässt. Dolowitz (1997) untersucht Lernprozesse bei „welfare to work“-Programmen in Großbritannien mit der Analyse von Medienberichten, wissenschaftlichen Artikeln, Konferenzen und Ministerreisen. Tavits (2003) vergleicht den Einfluss von ausländischen Vorbildern auf eine Rentenreform in Lettland und Estland ebenfalls mit qualitativen Methoden Wie diese Beispiele zeigen, sind qualitative Beiträge über beinahe alle Forschungstraditionen hinweg vertreten – von der Policy-Analyse und „lesson drawing“ bis zur Diffusions- und Konvergenzforschung. Besonders auffällig ist die hohe Anzahl an Fallstudien in der Transferforschung (vgl. auch Eyre und Lodge 2000; Greener 2002; Lavenex 2002; Pierson 2003). Schließlich sind auch in der Literatur zu historischen Analogien qualitative Methoden üblich, wobei auf In-

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3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

formationen aus der Biographie politischer Führer zurückgegriffen wird, wenn der zeitnahe Zugang zu Regierungsdokumenten im Bereich der Außen- und Sicherheitspolitik eingeschränkt ist (Gross Stein 1994; Harnisch 2000). Sucht man nach methodischen Besonderheiten der qualitativen Analyse von Policy-Lernen, so wird man kaum fündig. Bemerkenswert ist allein die Dominanz von Ein-Fall-Studien gegenüber vergleichenden Designs, sowie die auffällig häufige Bestätigung von Lerneffekten. Es gibt nur wenige Fälle, in denen vergeblich auf die Effektivität von Lernprozessen getestet wurde. Was die verwendeten Datenquellen angeht, so ist es hingegen wenig überraschend, dass angesichts der kognitiven Komponente des Lernens Interviews neben der Dokumenten- und Sekundäranalyse eine wichtige Rolle spielen. Nur selten sehen sich qualitative Forschungsansätze fundamentaler Kritik ausgesetzt. Da sie reale Prozesse beschreiben und Lernen im besten Fall auf die Verhaltensänderung einzelner Individuen zurückführen können, werden die Resultate meist als plausibel wahrgenommen. Dabei gibt es eine ganze Reihe von Schwachpunkten. Auf allgemeiner Ebene zählen dazu die ungenau spezifizierte Darstellung der angewandten Methoden (King, Keohane und Verba 1994) und die Verwendung von bekannten, jedoch nicht den „state of the art“ der modernen Politikwissenschaft darstellende Vorbilder wie etwa Hall (1989; vgl. Kemmerling und Bruttel 2006). Weitere Kritikpunkte beziehen sich auf die Generalisierbarkeit und Repräsentativität der Ergebnisse, das Erkennen von Gesetzmäßigkeiten und den mangelhaften Einschluss von Drittvariablen und strukturellen Größen (Tarrow 1995). Qualitative Analysen des Policy-Lernens stehen zudem vor einem Dilemma. Entweder untersuchen sie historische Fälle und können dabei nur auf selektive Daten zurückgreifen, oder sie beziehen sich auf aktuelle Fälle und Interviews mit beteiligten Akteuren (Bennett und Howlett 1992: 290). In beiden Fällen besteht die Gefahr einer mangelnden Differenzierung zwischen tatsächlichem Lernen und dem Einsatz von rhetorischen Elementen in Form von Analogien und Metaphern (Bennett und Howlett 1992: 282). Gravierender erscheint noch das Problem, Kausalität tatsächlich nachzuweisen. Das betrifft die eindeutige Unterscheidung von Lernen als unabhängiger und Policy-Wandel als abhängiger Variable, vor allem aber die Berücksichtigung alternativer Erklärungsfaktoren oder der etwaigen „spuriousness“ einer Entwicklung (Levy 1994; Bennett und Howlett 1992: 290; Jervis 1976: 234f). Wenn in einer Fallstudie der Zusammenhang von Wandel und spezifischen Kommunikationsprozessen nicht auf andere Faktoren kontrolliert wird, kann dies auch bei lückenlosem „process tracing“ nicht als hinreichender Nachweis für Lernen gelten. Nicht zuletzt wegen der Abgrenzungsprobleme in der Definition des Lernbegriffs (vgl. Ab-

3.1 Methoden der Analyse von Policy-Lernen: ein Literaturüberblick

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schnitt 2.3) ist der Einschluss von Drittvariablen ein notwendiger Bestandteil der Analyse von Policy-Lernen. Verlässt sich der Forscher auf die Aussagen der von ihm befragten Akteure, muss eine weitere Verzerrungsmöglichkeit berücksichtigt werden. Lernen wird sowohl in der Alltagssprache als auch in der Politik als etwas normativ Wünschenswertes begriffen, so dass eigene Handlungen, die möglicherweise auf Druck und ohne Entscheidungsspielraum erfolgten, vom betreffenden Akteur im Nachhinein als Lernen gedeutet werden. Auch der Wissenschaftler kann in eine „Lernfalle“ tappen, wenn er (zu) viele Details eines politischen Reformprozesses kennt und mit entsprechenden Plausibilitätserwägungen auf Lernen schließt, ohne es hinreichend untermauert zu haben. Häufig liefern Autoren nur anekdotenhafte Evidenz, ohne systematisch den Einfluss anderer Faktoren als Maßstab heranzuziehen (Brückner et al. 2001; Frantz und Sato 2005).

3.1.3 Makro-quantitative Methoden Die dritte Alternative besteht in der Wahl quantitativer Forschungsmethoden. In der Analyse von Lernen meint dies vorwiegend makro-quantitative Ansätze auf der Basis statistischer Analyseverfahren für den Ländervergleich. Solche Verfahren ermöglichen die Einbeziehung einer größeren Fallzahl und damit das Erkennen von generalisierbaren Veränderungsmustern. Gleichzeitig können mehrere Variablen zur Kontrolle von Lernprozessen integriert werden. Die Anwendung quantitativer Methoden zwingt den Forscher stärker in das Korsett eines strukturierten Forschungsdesigns, in dem alle beteiligten Variablen und ihr Verhältnis untereinander spezifiziert werden müssen (King, Keohane und Verba 1994). Ein quantitatives Design erlaubt es dem Forscher, Vorhersagen treffen zu können, oft in Form eines numerischen Intervalls (Caporaso 1995). Auch empirische Arbeiten zu Policy-Lernen mit quantitativem Design finden sich für zahlreiche Politikfelder und Ländersamples. Im Gegensatz zu qualitativen Methoden sind sie jedoch weniger zahlreich und auf bestimmte Forschungstraditionen begrenzt. In der aktuellen Diffusionsliteratur haben statistische Analysen eine große Bedeutung (Meseguer und Gilardi 2005). Hier gibt es quantitative Forschungsdesigns besonders seit Anfang der neunziger Jahre, als Berry und Berry (1990) mit der Untersuchung der Diffusion von Lotteriesystemen in amerikanischen Bundesstaaten die „event history“-Analyse etablierten, eine Methode, die das Zeitintervall bis zum Eintritt eines bestimmten Ereignisses schätzt. In quantitativen Diffusionsstudien ist oft eine große Zahl von unabhängigen Variablen enthalten, die Diffusionsmechanismen unterscheiden und auf weitere internationale und intrasystemische Erklärungsgrößen kontrollieren

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3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

sollen. Simmons und Elkins (2004) integrierten beispielsweise in einem vielzitierten Artikel zur Erklärung der Liberalisierungspolitik in IWF-Mitgliedstaaten fünf Mechanismen der Diffusion und insgesamt 24 Variablen in ihr statistisches Modell. Zahlreiche weitere Beiträge kamen in den letzten Jahren hinzu (Brune, Garrett und Kogut 2004; Brooks 2005; Gilardi, Füglister und Luyet 2009; Kemmerling 2007; Mooney 2001; True und Mintrom 2001). Dabei wurde durch die Integration neuer Variablen die Basis empirischer Erkenntnis erweitert und gleichzeitig das methodische Repertoire deutlich ausgebaut. Neben der Ereignisdatenanalyse finden sich auch dynamische Probit- oder Logit-Modelle (Meseguer 2004; 2006). Eine Besonderheit der quantitativen Diffusionsforschung ist, dass die Einführung einer Politikinnovation als abhängige Variable meist dichotom konzipiert ist. In einigen wenigen Fällen gibt es jedoch auch „event count“-Daten mit in einem bestimmten Zeitintervall kumulierten Angaben zu seltenen Ereignissen (Berry und Berry 1999; Prakash und Potoski 2006). Bezüglich der räumlichen Komponente und Interdependenzmuster der verwendeten Daten wird der klassische länderbasierte Vergleich fortlaufend weiterentwickelt. Volden (2006) untersucht die Ausbreitung von Kinderkrankenversicherungen in amerikanischen Bundesstaaten mit einer Analyse auf der Basis von „directed dyads” an (siehe auch Gilardi und Füglister 2008). In diesem Ansatz stellen nicht mehr einzelne Länder, sondern Länderpaare die Fälle dar. Dyadische Modelle ermöglichen den direkten Test nachbarschaftlicher oder anderer, auf Ähnlichkeit basierender Beziehungen (Volden 2006: 295f; Grossback et al. 2004; Case et al. 1993). Solche Verfahren sind sonst eher in der Analyse sozialer Netzwerke (Burt und Minor 1983, Iacobucci et al 1999) und in der Konfliktforschung (Reiter und Stam 2003; Bueno de Mesquita und Lalman 1992) verbreitet. In der neueren Konvergenzliteratur finden sich jedoch ebenfalls quantitative Forschungsdesigns auf der Basis von Länderpaaren (Holzinger, Knill und Sommerer 2008; Manne und Barreto 2004). Eine weitere Entwicklung auf diesem Gebiet stellen Ansätze der räumlichen Regression und des „spatial modelling“ dar, die sich seit den späten achtziger Jahren vor allem in der Geographie und Ökonometrie etablierten (Franzese und Hays 2007a,b; Beck, Gleditsch und Beardsley 2006; Anselin et al. 2004; Anselin 1988). Dabei wird ein „spatial lag“-Term in das Schätzmodell eingeschlossen, der es erlaubt, Nachbarschaftseffekte (die je nach Gewichtung auch über räumliche Effekte hinausgehen können) von Artefakten nicht eingeschlossener oder unterdrückter Variablen sind. Mit Hilfe solcher Regressionsmodelle kann der Nachweis eines räumlichen Effektes erbracht werden.35 Allerdings

35

Es gibt auch erste Ansätze, dyadische Modelle mit „spatial lags“zu verknüpfen (Neumayer und Plümper 2008).

3.1 Methoden der Analyse von Policy-Lernen: ein Literaturüberblick

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werden dabei die Mechanismen, die zu Diffusion führen, nicht genauer spezifiziert (Tam Cho 2003: 374). Neben der Diffusions- und Konvergenzforschung hat auch die Literatur zu Lernen in der Außen- und Sicherheitspolitik quantitative Beiträge vorzuweisen. Dazu zählt vor allem die Pionierarbeit von Li und Thomson (1978), die die Ausbreitung von Staatsstreichen mit einem auf einer Poisson-Verteilung basierenden Modell schätzen. Crescenzi (2007) testet in einem dyadischen „event history“-Modell den Einfluss von Reputation auf Entscheidungen in der Außenpolitik und unterschiedet dabei intradyadische Effekte von extra-dyadischer Interaktion als „Reputation“ – eine Variable, die in weiten Bereichen der politikwissenschaftlichen Lernforschung bislang ignoriert wurde. Einen anderen Weg wählt Goldsmith (2003, 2005) in einer Untersuchung zu Lernverhalten in der russischen und ukrainischen Außen- und Sicherheitspolitik. Im Gegensatz zur gängigen Praxis quantitativer und qualitativer Forschung in diesem Bereich untersucht er eine größere Stichprobe beteiligter Politiker in Form einer fragebogenbasierten Elitenbefragung. Der wachsenden Verbreitung quantitativer Methoden zu Erforschung von Lernprozessen in der Politik stehen eine Reihe kritischer Argumente entgegen, die zum Teil Einwänden gegen qualitative Verfahren entsprechen, häufiger jedoch auf deren Vorteile anspielen (vgl. Berg-Schlosser und Quenter 1996; Kittel 2006). Ein erstes Argument wendet sich gegen die starke Vereinfachung der Bedingungen realer Politik, denen makro-quantitative Modelle unterliegen. Dies gilt für unabhängige, aber auch für abhängige Variablen, bei denen selten nach vielen Details einer Politik unterschieden wird (Volden 2006: 295). Der Vorteil generalisierbarer Ergebnisse wird mit dem Nachteil der größeren Distanz zum Untersuchungsobjekt erkauft. Bei den unabhängigen Variablen können oft nur abstrakte Indikatoren verwendet werden, die auch eine alternative Interpretation erlauben (Gertzek-Rapaport et al. 2006: 15; Jahn 2006). Durch die Aggregation einer Vielzahl von politischen Prozessen wird dem Vorwurf Vorschub geleistet, dass die Analyseverfahren im besten Fall Potenziale für mögliches Lernen, jedoch nicht tatsächlich erfolgte Lernprozesse abbilden können. Ein zweiter Einwand ist ebenfalls aus der allgemeinen politikwissenschaftlichen Methodendiskussion bekannt. Hier wird argumentiert, dass bestimmte politische Prozesse schlichtweg nicht quantifizierbar seien. Für die Diffusionsliteratur bezieht Weyland (2004: 25) dies auf die politischen Reaktionen zur Regulierung des globalen Kapitalverkehrs. In diesem Sinne verweisen auch Tews (2002: 14) und Gray (1994) auf Effekte singulärer Ereignisse. Schließlich gibt es noch einen dritten, generell lern- und diffusionsskeptischen Einwand, der quantitative und qualitative Verfahren gleichermaßen trifft. Kritiker argumentieren, dass wegen der normativen Erwünschtheit und der ak-

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3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

tuellen Themenkonjunktur die Häufigkeit von Lernen und Diffusion generell überschätzt wird. Es ist auch mit statistischen Analyseverfahren heikel, echte Diffusion von der Illusion von Diffusion zu unterscheiden (Brinks und Coppedge 2006: 464). Im Fall der Liberalisierungspolitik hätten beispielsweise Faktoren des „exogenous easing“, z.B. sinkende Transport- und Kommunikationskosten, die Opportunitätskosten für die Abgeschlossenheit eines Landes massiv erhöht. Dies erleichtert eine gegenseitige Beeinflussung, muss aber nicht zwingend zu Diffusion führen (Frieden und Rogowski 1996; vgl. Simmons, Dobbin und Garrett 2006). Auch wenn Diffusionsprozesse, die in Umfang und Timing variieren, nicht einfach als „noise“ einer Schätzung abgetan werden können, müssen doch alternative Erklärungen, die etwa auf unterschiedliche Kapazitäten in der Reaktionsfähigkeit bezüglich gleichzeitig auftretender Probleme verweisen, ernst genommen werden (Garrett und Lange 1996; Kemmerling 2007).

3.1.4 „Caveats“ für eine empirische Analyse des Policy-Lernens Die Schlussfolgerungen aus der Darstellung unterschiedlicher Methoden der Analyse von Policy-Lernen ähneln grundsätzlich denen der allgemeinen Methodendiskussion in der vergleichenden Politikwissenschaft. So kann auch der Vergleich unterschiedlicher Ansätze im Bereich des Policy-Lernens keine eindeutigen Antworten liefern. Bei der Wahl der Methoden und des konkreten Forschungsdesigns hat der Forscher grundsätzlich zwei Strategien zur Auswahl. Er kann sein Analysekonzept von den theoretischen Anforderungen her optimieren, oder es anhand seiner beschränkten Ressourcen und Begabungen auswählen. Folgt man einer reinen Form der ersten Strategie, folgt daraus wegen der beträchtlichen Schwächen aller Ansätze die Unmöglichkeit der Untersuchung von Policy-Lernen. Alternativ dazu kann ein Design auch die Mischung mehrerer Forschungsansätze beinhalten. Die erste Antwort ist ob ihres idealistischen Motivs respektabel, durch die faktische Existenz einer empirischen Literatur zu Policy-Lernen jedoch nicht zwingend. Eine Kombination von Elementen aller drei Ansätze böte sich hingegen an, um wechselseitige Nachteile auszugleichen. Eine Computersimulation könnte die bislang wenig erforschte Interaktionsdynamik unterschiedlicher Lernvariablen und Kontrollmechanismen ergründen und vorhandene Hypothesen weiter spezifizieren. Eine quantitative Analyse könnte generelle Muster und Korrelationen nachweisen, die für einige relevante Fälle mit Fallstudien auf die Ebene einzelner Reformen und politischer Entscheidungsträger heruntergebrochen und dadurch validiert werden könnten (Lieberman 2006).

3.1 Methoden der Analyse von Policy-Lernen: ein Literaturüberblick

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Gegen einen Methodenmix spricht in der wissenschaftlichen Realität die Begrenztheit der Ressourcen, was Arbeitskraft, Methodenkenntnis und verfügbare Daten betrifft (vgl. Heichel und Sommerer 2009). Da dies auch für die vorliegende Arbeit gilt, wird einem makro-quantitativen Design der Vorzug gegeben – was nicht bedeuten soll, dass der in Kapitel 2 dargestellte Forschungsstand und die aufgezeigten Forschungslücken nicht hinreichend gute Argumente für eine derartige Untersuchung liefern würden. Der Literaturüberblick zu angewandten Methoden in der Analyse von Policy-Lernen erlaubt es, diese Entscheidung mit Anforderungen an die Optimierung der Stärken und die Minimierung der jeweiligen Nachteile zu verknüpfen. Beide Aspekte sollen hier im Sinne eines „Caveats“ noch einmal zusammengefasst werden, bevor im nächsten Abschnitte ein konkretes Forschungsdesign als konstruktiver Lösungsansatz präsentiert wird. Die Vorteile quantitativer Forschung werden ausgeschöpft, wenn es gelingt, bei der Analyse von Imitationsmustern über den Einzelfall bestimmter Politikinstrumente hinauszugehen. Dabei sollte die Veränderung von Politik umfassend gemessen und eine große Zahl relevanter Erklärungsvariablen in ein statistisches Modell integriert werden, um die Weiterentwicklung der Theorie voranzubringen. Bezüglich der Nachteile quantitativer Analyseverfahren sollte berücksichtigt werden, dass Indikatoren für die Konsequenzen des Lernens (abhängige Variable) wie auch für die unterschiedlichen Lernmechanismen (unabhängige Variablen) möglichst nahe an den jeweiligen theoretischen Konzepten angelehnt sind. Die Operationalisierung von Policy-Wandel sollte über das dichotome Schema der Diffusionsforschung „Übernahme/keine Übernahme“ hinausgehen, um den Anforderungen einer adäquaten Repräsentation einer „public policy“ im Sinne von Bennett (1991: 218) zu entsprechen (vgl. Heichel und Sommerer 2007). Darüber hinaus sind besondere Anstrengungen nötig, um wegen des hohen Aggregationsniveaus einer quantitativen Analyse und der Abgrenzungsprobleme des Lernbegriffs nicht der Fata Morgana eines nur scheinbaren Imitationsprozesses zu unterliegen. Neben der Auswahl trennscharfer Indikatoren für unterschiedliche Lernmechanismen sollte vor allem dem Test alternativer Erklärungen besondere Aufmerksamkeit gelten die über die Integration in ein Regressionsmodell hinausgeht (vgl. Abschnitt 2.4). Es ist offensichtlich, dass eine Reihe wesentlicher Nachteile des quantitativen Ansatzes nicht ausgeglichen werden können. Daher sollte der empirischen Analyse vorangestellt werden, dass die Ergebnisse bestimmten Einschränkungen unterliegen können. Selbst präzise ökonometrische Verfahren werden aufgrund zwingender Vereinfachungen nie in der Lage sein, hinreichende Belege für tatsächlich stattfindendes Lernen zu liefern. Es können höchstens Indizien

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3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

für das Auftreten von Mustern und Korrelationen erbracht werden, die mit Hilfe theoretischer Modelle als Hinweise auf tatsächliche Lernprozesse interpretiert werden können. Das liegt vor allem daran, dass aufgrund der verwendeten Daten keine Informationen über kognitive Prozesse und die Ursachen und Motive des Lernens in die Analyse einfließen. Hier könnte nur eine anschließende qualitative „in depth“-Analyse Abhilfe schaffen. Eine zweite wesentliche Einschränkung wird durch den Vergleich mit einem experimentellen Design offensichtlich: in der Praxis der politikwissenschaftlichen Komparatistik kommt es häufig vor, dass wichtige Erklärungsgrößen nicht unabhängig voneinander auftreten. Zum Beispiel korrelieren die politische Offenheit und das ökonomische Entwicklungsniveau eines Landes oft mit seiner Integration in die Weltwirtschaft und in internationale Institutionen. Die Kontrolle von Umwelteinflüssen, wie sie im Experiment oder in einer Computersimulation möglich ist, kann in einer makro-quantitativen Analyse aber nur begrenzt erfolgen, ohne dass das zugrunde liegende Modell unterspezifiziert ist.

3.2 Design einer quantitativen Analyse von Lernen in der Umweltpolitik In diesem Abschnitt werden die Grundzüge eines quantitativen Designs präsentiert, das die Beantwortung der beiden Forschungsfragen anhand des im vorigen Kapitel skizzierten Analyserahmens ermöglichen soll. Es knüpft an eine Reihe von Vorarbeiten an (Holzinger, Knill und Arts 2008; Holzinger, Knill und Sommerer; aber auch Volden 2006; Simmons und Elkins 2004; Crescenzi 2007), geht jedoch in mancherlei Hinsicht über diese Arbeiten hinaus. Mit dem vorliegenden Forschungsdesign wird eine konstruktive Antwort auf die eben skizzierte Problematik der empirischen Analyse des Policy-Lernens gegeben, die auch konkurrierende Erklärungen und generelle Einwände gegen den Forschungsgegenstand berücksichtigt (vgl. Levy 1994: 289ff). Während im vorigen Abschnitt die Grenzen der Analyse von PolicyLernen beschrieben wurden, stehen nun die entsprechenden Möglichkeiten im Vordergrund. Um deutlich zu machen, was neben empirischen Befunden zur Relevanz des Lernens den innovativen Beitrag dieser Arbeit ausmacht, werden vier Elemente des Designs besonders hervorgehoben, auch wenn sie zum Teil im weiteren Verlauf dieses Kapitels noch im Detail vorgestellt werden. Sie beziehen sich auf die Auswahl geeigneter Daten, die Operationalisierung von Wandel als abhängige Variable, die Entwicklung eines umfangreichen Repertoires von Lernvariablen und die Kombination deskriptiver und inferenzstatistischer Analysetechniken.

3.2 Design einer quantitativen Analyse von Lernen in der Umweltpolitik

97

3.2.1 Europäische Umweltpolitik als geeignete Datenbasis Im Mittelpunkt der empirischen Analyse steht ein neuartiger Datensatz zum Vergleich nationaler Umweltpolitiken. Wie in den meisten Fällen, so geschieht auch in diesem Buch die Auswahl der Datenbasis nicht ohne Berücksichtigung eingeschränkter Ressourcen. Der Grundstock der hier verwendeten Daten stammt aus dem ENVIPOLCON-Projekt.36 Diese Datenbasis wurde im Rahmen eines von der DFG-finanzierten Projektes aktualisiert und erheblich erweitert, wodurch ein innovativer und eigenständiger Datensatz entstand.37 Die Verfügbarkeit sollte jedoch keineswegs die theoretische Betrachtung der Geeignetheit überlagern. Die Datenbasis der abhängigen Variable wird in Abschnitt 3.3 ausführlich erörtert. In einem Vorgriff darauf soll jedoch an dieser Stelle kurz dargestellt werden, wie die Auswahl von Daten aus der Umweltpolitik, eines Samples von 24 Ländern und eines Untersuchungszeitraums von 1970-2005 zu einer Repräsentation von Policy-Wandel führt, die für den Test unterschiedlicher Mechanismen des Policy-Lernens besonders geeignet ist. Die Analyse einzelner Politikmaßnahmen, etwa der Körperschaftssteuerrate oder der Privatisierung des Rentenversicherungssystems, ist wegen der geringen Verfügbarkeit von Daten und der ressourcenintensiven Datenerhebung in der vergleichenden Politikwissenschaft gängige Praxis. Im vorliegenden Datensatz soll jedoch ein größeres Repertoire von Politiken verwendet werden. Es erstreckt sich auf 22 Politiken (z.B. Ökolabel) und 17 Politikstandards (z.B. Grenzwert für PKW-Emissionen). So können problemspezifische Erklärungsfaktoren und idiosynkratische Prozesse kontrolliert und allgemeine Muster von Lernen identifiziert werden. Diese Daten beziehen sich auf die tatsächliche Regierungsaktivität und den legislativen Output, da Lerntheorien auf das Ergebnis einer politischen Entscheidung, nicht aber auf deren Implementation abzielen. Auch wenn durch die Verwendung von Policy-Output-Daten die Gefahr besteht, Umweltpolitiken

36

37

Das Projekt „Environmental Governance in Europe: The Impact of International Institutions and Trade on Policy Convergence (ENVIPOLCON)“ wurde von 2003 bis 2006 im 5. EURahmenprogramm gefördert. Beteiligt waren die Universität Konstanz, die Universität Hamburg, die Radboud University Nijmegen, die Universität Salzburg, die Universität Jena, das Max-Planck- Institut zur Erforschung der Gemeinschaftsgüter in Bonn und die Freie Universität Berlin. Für weitere Informationen zu Projekthintergrund und -ergebnissen siehe http://www.uni-konstanz.de/FuF/Verwiss/knill/projekte/envipolcon/project-homepage.php; Holzinger, Knill und Arts 2008; Heichel und Sommerer 2009. Das von der DFG finanzierte Projekt „Einflussfaktoren des Policy-Wandels: Transnationales Policy-Lernen und Vetospielertheorie am Beispiel der Umweltpolitik“ lief von Juli 2006 bis April 2010 an der Universität Konstanz und an der Universität Hamburg.

98

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

substanziell zu überschätzen, kann so die theoretische Passung von explanans und explanandum erhöht werden. Die Umweltpolitik stellt ein geeignetes Anwendungsgebiet für den quantitativen Test von Lerneffekten dar. In der Literatur wurden Konvergenz und Diffusion sowie das Verhalten von umweltpolitischen Pionierländern schon häufig untersucht (Howlett 2000; Kern, Jörgens und Jänicke 2000; Botcheva und Martin 2001; Delmas 2002; Tews, Busch und Jörgens 2003; Liefferink und Jordan 2005). Nicht zuletzt wurde auch für die ENVIPOLCON-Daten auf die Relevanz von transnationaler Kommunikation und von Konvergenzprozessen verwiesen, ohne jedoch einzelne Lernmechanismen oder Policy-Wandel genauer zu spezifizieren (Holzinger, Knill und Arts 2008; Holzinger Knill und Sommerer 2008). Der Bereich der Umweltpolitik ist im Vergleich zur Sozial- oder Wirtschaftspolitik relativ jung, so dass die Entwicklungsdynamik einer Vielzahl von Politiken vollständig erfasst werden kann. Für einen Vergleich der Wirkung internationaler und nationaler Faktoren ist es darüber hinaus von Vorteil, dass in der Umweltpolitik sowohl grenzüberschreitende und globale als auch lokal begrenzte Probleme reguliert werden. Während sich beispielsweise in der Außenoder Entwicklungspolitik die Abgrenzung des Lernens von Prozessen, die auf Druck und Zwang basieren, eher schwierig gestaltet, ist es schließlich auch von Vorteil, dass Machtasymmetrie im Bereich der Umweltpolitik eine eher geringe Rolle spielt. Drei Lücken in der vergleichenden Forschung zur Umweltpolitik können ebenfalls zur Begründung der Auswahl angeführt werden. Erstens liegt bislang der Schwerpunkt der Forschung weniger auf der Analyse von Policy-Wandel, sondern vielmehr auf der vergleichenden Untersuchung umweltpolitischer Performanz (Jänicke und Weidner 1995; Prittwitz 1990). Zweitens sind makro-quantitative Analysen mit großer Fallzahl im Umweltbereich selten und meist auf Policy-Outcomes als abhängige Variablen fixiert (Binder und Neumayer 2005; Fisher und Freudenburg 2004; Jahn 1998; Murdoch und Sandler 1997; Neumayer 2003; Scruggs 1999, 2003; Wälti 2004). Studien, deren Fokus auf Outputs liegt, verbleiben meist auf deskriptivem Niveau (Tews, Busch und Jörgens 2003) oder sind auf einzelne Maßnahmen beschränkt (Fredriksson et al. 2005; Hironaka 2002). Die nahezu ausschließliche Konzentration auf Outcomes bringt Validitätsprobleme mit sich. Eine Verbesserung der Umweltqualität, wie etwa eine Emissionsreduktion kann das Resultat politischer Maßnahmen sein. Sie kann aber auch von Faktoren bestimmt werden, hinter denen keine umweltpolitische Absicht stand oder die „GratisEffekte“ darstellen (Binder 1996; Vogel 1987). Drittens wird vergleichende Forschung im Bereich der Umweltpolitik meist auf der Basis von Fallstudien betrieben. Da sich die Studien häufig auf ein

3.2 Design einer quantitativen Analyse von Lernen in der Umweltpolitik

99

kleines Sample und die gleichen Untersuchungsländern beschränken, sind aus ihnen kaum generalisierbare Folgerungen abzuleiten (Andersen 1994; Badaracco 1985; Daugbjerg und Pedersen 2004; Pedersen 2005; Vogel 1986). Die Länderstichprobe des weiterentwickelten ENVIPOLCON-Datensatzes umfasst 24 Länder (Abbildung 4; Tabelle A.1). Neben Belgien, Deutschland, Frankreich, Italien und den Niederlanden als Gründungsstaaten der Europäischen Gemeinschaft zählen Länder aus allen Erweiterungswellen zum Sample. Dänemark, Irland und das Vereinigte Königreich traten der Europäischen Gemeinschaft in den siebziger Jahren bei, die drei südeuropäischen Länder Griechenland, Portugal und Spanien folgten in den achtziger Jahren. Ergänzt wird die Auswahl durch die ehemaligen EFTA-Länder Finnland, Österreich und Schweden sowie durch die bis 2005 jüngsten Beitrittsländer Polen, Slowakei und Ungarn. Von den europäischen Staaten, die bis 2005 keine EU-Mitglieder waren, kommen die damaligen Beitrittskandidaten Bulgarien und Rumänien und die EFTA-Staaten Norwegen und Schweiz hinzu. Abbildung 4:

Ländersample

Luxemburg wurde ausgeschlossen, da für einige Kovariaten nur gemeinsame Werte mit Belgien existieren. Auch andere Kleinstaaten wie Zypern, Malta und Island werden nicht berücksichtigt. Die baltischen Länder finden sich ebenfalls nicht in der Stichprobe wieder, da keine eigenständigen Daten für die Zeit vor

100

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

1991 existieren, und die Auflösung der Sowjetunion bei Beibehaltung zahlreicher rechtlicher Gemeinsamkeiten zu künstlicher Konvergenz geführt hätte. Gleiches gilt für das ehemalige Jugoslawien sowie für die DDR, deren Politik ebenfalls nicht repräsentiert ist. Von den Nachfolgestaaten der Tschechoslowakei findet sich aus demselben Grund die Slowakische Republik, aber nicht Tschechien im Ländersample. Auch die USA und Japan zählen zum Sample. Beide spielten in den Anfängen der Umweltpolitik eine gewichtige Rolle, und zählen zudem zu den reichsten Industrienationen der Welt. Andere Länder wie Kanada und Australien wurden nicht berücksichtigt, da dort auf Ebene der Zentralregierung fast keine Umweltpolitik existiert. Mexiko als jüngeres OECD-Mitglied und Schwellenland komplettiert das Sample, um potenzielle Effekte regionaler Ansteckung und kultureller Nähe außerhalb Europas erfassen zu können. Das Ländersample ist hinreichend groß und kann damit den Reichweitenvorteil quantitativ vergleichender Forschung ausnutzen. Der Schwerpunkt der Auswahl liegt auf Europa. Dies schränkt zwar die Generalisierbarkeit ein, für die Untersuchung von Lernmechanismen wie Nachbarschaftseffekten und kultureller Ähnlichkeit erscheint die geschlossene Erfassung einer Region analog zur Verwendung des Konzeptes der „political relevant dyads“ in der Konfliktforschung jedoch notwendig und hilfreich.38 Darüber hinaus enthält die Länderauswahl die wesentlichen umweltpolitischen Pionierländer und auch eine Reihe wirtschaftlicher Großmächte. Für regionale Integration existiert ebenfalls Varianz, obwohl der Anteil der EU-Mitglieder auf den ersten Blick dominierend erscheint. Dies relativiert sich in der historischen Perspektive. Im Jahre 1970 waren nur 5 von 24 Ländern im Sample Mitglied der EU, 1990 mit 11 Ländern immer noch weniger als die Hälfte, und seit 2004 schließlich 17 Länder. Zudem sollen auch asymmetrische Machtkonstellationen sowie Unterschiede im Ausmaß internationaler Kooperationen, politischer Integration und wirtschaftlicher Vernetzung realisiert werden. Die Datenbasis umfasst einen Zeitraum von 35 Jahren. Während das Jahr 2005 als Ende der Zeitspanne durch die Erhebung der Daten bestimmt war, fällt das Jahr 1970 in eine Zeit knapp vor der als Geburtsstunde der internationalen Umweltpolitik geltenden Stockholmer UN-Konferenz von 1972. Dem ersten Umweltprogramm der Vereinten Nationen und der Europäischen Kommission gingen nur vereinzelte Aktivitäten auf internationaler Ebene voraus. Auch auf nationaler Ebene gab es vor 1970 nur wenige Umweltprogramme. In Deutschland war Umweltpolitik seit Willy Brandts Kampagne für einen „blauen Himmel über der Ruhr“ im Bundestagswahlkampf 1961 ein Thema auf der politi38

Dabei werden beispielsweise nur die Länder in eine Analyse bewaffneter Konflikte einbezogen, zwischen denen ein solcher Konflikt auch realistisch ist (Bennett und Stam 2000).

3.2 Design einer quantitativen Analyse von Lernen in der Umweltpolitik

101

schen Agenda, das erste deutsches Umweltprogramm stammt allerdings erst aus dem Jahr 1971 (Jänicke et al. 1997). In den USA wurde 1970 ein weitreichendes Bundesgesetz gegen die Luftverschmutzung, der „Clean Air Act“, verabschiedet und die nationale Umweltschutzbehörde „Environmental Protection Agency“ (EPA) gegründet. Bis 1980 kamen zahlreiche umweltpolitische Aktivitäten auf nationaler und internationaler Ebene hinzu, die sich in den achtziger Jahren in den reichen Industrienationen immer weiter ausbreiteten. Die Umweltpolitik in der Zeit nach 1990 wurde von zwei Entwicklungen geprägt. Zum einen von der Vertiefung der internationalen Zusammenarbeit im Zuge der UN-Konferenz in Rio de Janeiro, und zum anderen von einem Aufholprozess der ehemals kommunistischen Staaten, der nicht zuletzt durch die geplanten oder schon vollzogenen EUBeitritte einiger Länder erhebliche Beschleunigung erfahren hat. Die Daten liegen als Zeitreihe auf der Basis jährlicher Änderungen vor. Ein wichtiger Vorteil gegenüber qualitativen Analysen des Policy-Lernens ist jedoch nicht nur die große Zahl von Datenpunkten und die vollständige Chronologie der Politikveränderung, sondern überhaupt die Existenz eines zeitlichen Rahmens für die Analyse von Wandel (Heichel und Sommerer 2007; Unger und van Waarden 1995). Durch die Bestimmung von Anfangs- und Endpunkten und identische Zeitintervalle kann ein Vorher/Nachher-Vergleich durchgeführt sowie die verzögerte oder synchrone Wirkung kausaler Faktoren getestet werden.

3.2.2 Dyadische Operationalisierung von Policy-Wandel Neben einer geeigneten Datenbasis liegt eine zweite Besonderheit des Designs in der Darstellung und Messung von Policy-Wandel. Die explizite Analyse von Politikveränderung ist in der aktuellen politikwissenschaftlichen Literatur nicht besonders entwickelt. Dies gilt auch für vergleichende Analysen auf der Basis quantitativer Methoden. Wie im zweiten Kapitel gezeigt wurde, stellt die Beschreibung politischer Reformen einen entscheidenden Teil der Analyse von Lernprozessen in der Politik dar. Daher werden für die Messung von Änderungen unterschiedliche Typen von Policy-Wandel operationalisiert und verglichen, und so auch ein allgemeiner Beitrag für die empirische Forschung zu Wandel geleistet. Basis dieser Konzeption von Policy-Wandel ist die Verwendung von Länderpaaren als Untersuchungseinheiten. Dazu werden vorhandene Konzepte der Analyse von Diffusion und Konvergenz weiterentwickelt (Volden 2006; Elkins, Guzman und Simmons 2006; Holzinger, Knill und Sommerer 2008). Mit so genannten gerichteten oder auch richtungssensitiven Dyaden („directed dyads“),

102

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

die durch den paarweisen Vergleich aller Länder generiert werden, können Annäherung und Imitation als notwendige Bedingung für Policy-Lernen unmittelbar erfasst werden.39 Die Analyse „konditionalen“ Wandels, die eine Änderung der Politik in einem Land mit der Existenz eines Modells in einem anderen Land in Beziehung setzt, muss nicht wie bei Volden (2006) nur auf Imitation beschränkt sein. Auch Divergenz, gemeinsame Schocks oder ein „race to the top“ bzw. „race to the bottom“ können so identifiziert und für die weitere Analyse von Wandel genutzt werden. Mit dem dyadischen Ansatz und der expliziten Modellierung von Wandel wird ein unmittelbarer Test der Lernhypothesen ermöglicht. Dieser soll helfen, konkurrierende Erklärungen auszuschließen und die Gefahr eines nur scheinbar kausalen Zusammenhangs von Lernen und Wandel zu reduzieren.

3.2.3

Breites Repertoire von Lernvariablen

Ein drittes Element des Designs bezieht sich auf die Operationalisierung der im zweiten Kapitel skizzierten Lernmechanismen. Das betrifft zum einen die Struktur der Variablen. Bei richtungssensitiven Dyaden können für jedes Länderpaar AB Variablen mit Bezug auf das Land A, das Land B, oder das Länderpaar AB in ein gemeinsames Analysemodell integriert werden (vgl. Elkins, Simmons und Guzman 2006). „Land A“-Variablen bilden intrasystemische Faktoren wie administrative Kapazität oder Vetospieler ab. Für Variablen, die sich auf das Lernen von erfolgreichen oder verwandten Ländern beziehen, kann die Differenz und Ähnlichkeit der Werte von Land A und Land B erfasst werden. Variablen für soziales Lernen enthalten hingegen nur Werte zu Land B und beschreiben die Größe einer Herde als Gruppe von Ländern, die die gleiche Politik wie ein Land B anwendet. Außerdem werden auch neue Indikatoren in die empirische Analyse integriert. Die skizzierte Herdenvariable wurde bislang in der politikwissenschaftlichen Literatur nicht als unabhängige Variable verwendet. Angeregt durch die Untersuchung der Rolle von Reputation in der Konfliktforschung (Crescenzi 2007) werden Variablen für wirtschaftlichen Erfolg durch die Operationalisierung von politikfeldspezifischer Reputation als Indikator für scheinbaren, nicht direkt ermittelbaren Erfolg ergänzt. Neben neuen Variablen für umweltpolitischen Erfolg oder Modewellen werden aber auch Variablen zur Orientierung an Peer-Ländern und zum Lernen in Netzwerken aus der Literatur übernommen.

39

Eine deutsche Übersetzung ist nicht etabliert. Zum Konzept siehe Bennett und Stam (2000); Volden (2006).

3.2 Design einer quantitativen Analyse von Lernen in der Umweltpolitik

103

3.2.4 Kombination verschiedener Analysetechniken Auch im Bereich der Analysemethoden soll ein innovativer Beitrag zur aktuellen Forschung erbracht werden. Dieser besteht nicht in der Weiterentwicklung ökonometrischer Analysetechniken, wie sie in diesem Forschungsgebiet etwa im Bereich der „spatial regression“ in jüngster Zeit vorangetrieben wurde. Unter Anwendung vorhandener Modelle zur Schätzung binärer Zeitreihendaten liegt der Fokus vielmehr auf der Verbindung verschiedener Ansätze der quantitativen Analyse. Diese Kombination kann anhand von drei Aspekten unterschieden werden. Erstens bezieht sie sich auf die Integration der Deskription von PolicyWandel in die Interpretation einer multivariaten Regressionsanalyse. Da der empirische Test von Lernmechanismen mit einigen Schwierigkeiten verbunden ist, werden vor der Regressionsanalyse die Konsequenzen möglicher Lernprozesse in Bezug auf Umfang, Richtung und Qualität von Policy-Wandels analysiert. Diese Vorgehensweise ermöglicht zudem Hinweise auf unterschiedliche Lernmechanismen. Geht ein Trend der Annäherung etwa mit einer permanenten Verschärfung des Regulierungsniveaus einher, könnte man dahinter Erfolgslernen vermuten, während eine Tendenz zum kleinsten gemeinsamen Nenner bei gleichzeitiger Konvergenz eher für den Einfluss des Lernens unter Gleichen spräche. Die Kontrolle von Harmonisierung und Regulierungskonkurrenz, die häufig als alternative Erklärung für eine nur scheinbar kausale Beziehung von Lernen und Wandel herangezogen werden, setzt ebenfalls auf der deskriptiven Ebene der Auswertung an. Effekte verbindlicher EU-Vorschriften können aus der Menge aller Änderungen herausgefiltert werden. So wird sichtbar, wie groß der Anteil der freiwilligen Imitation auch in EU-Ländern ist. Zur Plausibilität von Wettbewerbseinflüssen wird durch die Analyse des Wechsels von Annäherung und Divergenz auf der Ebene von Länderpaaren strategisches Verhalten in Form eines „race to the top/bottom“ überprüft. Zweitens erfolgt ein Vergleich der Analyse von Modellwandel, der als Konsequenz von Lernen erwartet wird, mit den Ergebnissen der Untersuchung anderer Typen von Wandel. Da bei der Formulierung der Lernhypothesen auch die Form der Veränderung spezifiziert wird, sollte sich für die entsprechenden Variablen kein Einfluss auf andere Typen ergeben. Eine dritte Form der Kombination betrifft den Vergleich der Analysen auf der Basis von abhängigen Variablen, die Änderungen bei mehreren Instrumenten des umweltpolitischen Repertoires gleichzeitig erfassen, mit Modellen, die Effekte der gleichen unabhängigen Variablen auf den Wandel einzelner Politiken untersuchen. Die Aggregation erlaubt die Generalisierung von Zusammen-

104

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

hangsmustern der Veränderungen. Eine zusätzliche Analyse einzelner Politiken kontrolliert die Effekte dieser Aggregation und sorgt so für eine verbesserte Transparenz und Verständlichkeit der Ergebnisse.

3.2.5 Übersicht des Forschungsdesigns Anhand dieser Beschreibung sowie der Mechanismen des Lernens und anderer Erklärungen für Policy-Wandel kann nun eine einfache graphische Darstellung des Forschungsdesigns erfolgen. Das Ziel dieser ist es, vor der detaillierten Darstellung der Datenbasis und der empirischen Analyse zu verdeutlichen, dass der Beitrag dieses Buches über die Präsentation neuer Ergebnisse zum Einfluss von Policy-Lernens hinausgeht. Stattdessen besteht er auch in der Entwicklung neuer Ansätze zur empirischen Analyse dieses Phänomens. Abbildung 5:

Übersicht Forschungsdesign

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik

105

Der Literaturüberblick in diesem und im vorigen Kapitel hat vor Augen geführt, dass die Beantwortung der beiden in der Einleitung formulierten Forschungsfragen nicht ohne besondere Anstrengungen bezüglich der methodologischen Weiterentwicklung der Analyse von Policy-Lernen zu befriedigenden Ergebnissen führen kann. Abbildung 5 zeigt Policy-Wandel als abhängige Variable. Für 22 Politiken und 17 metrische Politikstandards aus dem Bereich der Umweltpolitik werden unterschiedliche Typen des Wandels analysiert. Dazu zählen die als Folge von Lernen erwarteten Änderungen in Form von Imitation und Modellwandel, aber auch Pionierverhalten und synchroner Wandel, der auf den Einfluss externer Ereignisse oder gemeinsamer Schocks zurückgeht. Für diese Änderungen sollen dann die Effekte der aus den Theorien des Policy-Lernens abgeleiteten Faktoren untersucht werden. Dies betrifft vier Kategorien von Orientierungspunkten: Erfolg und Reputation, Ähnlichkeit, Netzwerkintegration und Herdeneffekt. Das Erklärungsmodell wird durch die Einbeziehung internationaler und nationaler Einflussgrößen ergänzt. Neben europäischer Harmonisierung und Wettbewerb zählen dazu der Vetospieleransatz, regulative Pfadabhängigkeit, der Einfluss administrativer Kapazitäten, Problemdruck und die innenpolitische Nachfrage nach einer bestimmten Politik.

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik Die abhängige Variable der skizzierten empirischen Untersuchung bezieht sich auf die Veränderung von umweltpolitischen Steuerungsinstrumenten auf nationaler Ebene. Sie wird auf der Basis eines originären Datensatzes gebildet und stellt im Bereich der politikwissenschaftlichen Komparatistik ein Novum dar. Die Besonderheit dieser Daten, ihre Erhebung und Operationalisierung werden daher in diesem Abschnitt ausführlich erläutert. Für die Literatur zu PolicyWandel im Allgemeinen gilt, was für die Konvergenzforschung an anderer Stelle schon festgestellt wurde. Während der Fokus der meisten Analysen auf der Erklärung von Policy-Wandel liegt, wird die Untersuchung der abhängigen Variablen häufig vernachlässigt (Heichel und Sommerer 2007: 106). Dies führt dazu, dass Konzepte für die Operationalisierung von Policy-Wandel in seinen unterschiedlichen Dimensionen nur spärlich vorliegen. Da die Identifikation der Veränderung einer Politik ein notwendiges Kriterium für die Analyse von Lernen darstellt (Eising 2002), werden geeignete Ansätze aus der Literatur an die Gegebenheiten der vorliegenden Daten angepasst und zu einem mehrstufigen Modell der Messung von Policy-Wandel weiterentwickelt.

106

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

3.3.1 Datenbasis und Auswahl der Politiken Entgegen dem Vorgehen in der Mehrzahl vergleichbarer Untersuchungen werden für die folgende Analyse nicht nur einzelne Maßnahmen, sondern ein Repertoire unterschiedlicher Politiken analysiert.40 Die vorliegende Datenbasis ist mit 22 Politiken außergewöhnlich breit und umfasst Maßnahmen aus beinahe allen Bereichen der Umweltpolitik. Eine große Zahl von Politiken erlaubt es, auf problemspezifische Faktoren einzelner Teilbereiche des Umweltschutzes zu kontrollieren und generalisierbare Aussagen über die Wirkung ausgewählter Erklärungsgrößen zu treffen. Die Grundlage für die Auswahl der Politiken stellt der erwähnte ENVIPOLCON-Datensatz dar. Von den dort vorhandenen 32 Politiken werden 22 für das vorliegende Projekt genutzt und weiter bearbeitet.41 Im Folgenden werden die Politiken einzeln dargestellt (Tabelle 1).42 Zum Bereich der Luftreinhaltepolitik sind im reduzierten ENVIPOLCONDatensatz vier Politikmaßnahmen enthalten. Die erste Policy reguliert den Schwefelgehalt von Heizöl, das überwiegend zu Heizzwecken von privaten Haushalten verwendet wird. Probleme treten meist in dicht besiedelten Regionen auf. Eine zweite Regulierung betrifft den Bleigehalt von Benzin. Diese Politik wurde durch die Einführung des Katalysators Ende der achtziger Jahre allgemein bekannt. Die dritte Maßnahme bezieht sich ebenfalls auf die vom Straßenverkehr verursachte Umweltverschmutzung. Es geht um die Begrenzung der Schadstoffemissionen von Personenkraftwagen, die für die Phänomene des urbanen Smogs und des „sauren Regens“ verantwortlich gemacht wurden. Die vierte im Datensatz enthaltene Maßnahme zur Eindämmung der Luftverschmutzung betrifft die Regulierung von Großfeuerungsanlagen, die fossile Brennstoffe verheizen. Sie bezieht sich vor allem Kraftwerke, aber auch auf industrielle Heizwerke und ähnliche Anlagen in der zellstoff- und metallverarbeitenden Industrie, in der Chemiewirtschaft und bei der Müllverbrennung. Für das Umweltmedium „Wasser“ sind ebenfalls vier Politiken enthalten. Die erste Policy bezieht sich auf Maßnahmen zur Erhaltung oder Wiederherstellung der Wasserqualität in natürlichen Gewässern, an deren Stränden und Küsten das Baden erlaubt ist. Wesentliches Merkmal für die Qualität des Badewassers ist der Gehalt an Kolibakterien.

40

41 42

In dieser Arbeit wird „Policy“ und Politik synonym verwendet. Im Plural wird nur „Politiken“ verwendet, da hier im Deutschen keine Verwechslungsgefahr mit anderen Politikdimensionen (politics, polity) besteht. Der Grund für die Reduktion der Politiken von 32 auf 22 liegt in beschränkten Ressourcen für die Datenerhebung. Für weitere Details zum ENVIPOLCON-Datensatz siehe Heichel et al.(2008) oder auch http://www.uni-konstanz.de/FuF/Verwiss/knill/projekte/envipolcon/project-deliverables.php.

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik

107

Tabelle 1: Liste der 22 Umweltpolitiken UmweltMedium

EU-Regulierung (seit…)

Handelsrelevanz*

1

Schwefelgehalt von Heizöl

Luft

1975

P

2

Bleigehalt von Kraftstoff

Luft

1978

P

3

PKW-Emissionen

Luft

1970

P

4

Emissionen von Großfeuerungsanlagen

Luft

1988

PP

5

Kolibakterien in Badegewässern

Wasser

1976

6

Gefährliche Substanzen in Reinigungsmitteln

Wasser

1973

7

Effiziente Wassernutzung in der Industrie

Wasser

PP

8

Industrielle Abwässer

Wasser

PP

9

Bodenschutz

Boden

P

10 Altlastensanierung

Boden

11 Abfallziel Verpackungsmüll

Müll

12 Abfallziel Deponierung

Müll

13 Wiederverwertungsziel Glas

Müll

14 Wiederverwertungsziel Papier

Müll

15 Lärmschutzstandard bei LKWs

Lärm

16 Autobahn Lärmbelastung

Lärm

17 Bauschutt-Recycling

Ressourcen

18 Energieeffizienz bei Kühlschränken

Ressourcen

1992

P

19 Öko-Audit

Allgemein

1993

PP

20 Umweltverträglichkeitsprüfung

Allgemein

1985

21 Öko-Label

Allgemein

1992

22 Umwelt-/Nachhaltigkeitsplan

Allgemein

* P=Produktregulierung, PP=Regulierung des Produktionsprozesses

1994

1970

P

PP

P

108

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

Die zweite Wasserschutzpolitik bezieht sich auf gefährliche Stoffe in Reinigungsmitteln, wie sie in der verarbeitenden Industrie, in Dienstleistungsunternehmen (z.B. Textilreinigung) und privaten Haushalten (z.B. Geschirrspülmittel) enthalten sind. Eine dritte Policy reguliert die effiziente Wassernutzung durch die Industrie, etwa in Form von Abgaben, die Unternehmen für die Förderung von Grundwasser entrichten müssen. Die vierte Politikmaßnahme gegen Wasserverschmutzung begrenzt den Schadstoffgehalt industrieller Abwässer an der Gewässeroberfläche. Zur dritten Kategorie, dem Bodenschutz, zählen zwei Politiken. Die auf langfristige Verschmutzungsprobleme bezogene Altlastensanierung beinhaltet dann Komplikationen, wenn die Verursacher nicht mehr herangezogen werden können. Eine Altlastensanierung wird in vielen Ländern durch Haftungsschemen reguliert. Die zweite Policy bezieht sich auf allgemeine Maßnahmen und Rahmengesetze zum Bodenschutz. Ein vierter Bereich der Umweltpolitik betrifft Abfallpolitik und Abfallmanagement und ist mit vier Maßnahmen im Datensatz vertreten. Diese sind im Gegensatz zu Politiken gegen Wasser- und Luftverschmutzung meist jüngeren Datums. Eine Quote für die Deponierung von Restabfällen und eine Regulierung von Verpackungsmüll werden durch Maßnahmen zu einer Recyclingquote für Papier und Glas komplettiert. Der Lärmschutz als fünfte Kategorie zählt ebenfalls zu den Bereichen der Umweltpolitik, die in der Öffentlichkeit hohe Aufmerksamkeit genießen. Der Datensatz enthält eine Policy zur Regulierung der Lärmemissionen von Lastkraftwagen. Eine zweite Lärmschutzpolitik soll die Lärmbelastung rund um Autobahnen bekämpfen, etwa in Form von Bauvorschriften für den Straßenbelag oder von nächtlichen Geschwindigkeitsbegrenzungen. Ressourcenverbrauch und Klimaschutz werden im Datensatz durch zwei Maßnahmen repräsentiert. Die erste Policy regelt die Wiederverwertung von Bauschutt, wie zum Beispiel Zement, Teer oder Holz, und die Trennung von gefährlichen Substanzen wie Asbest oder Schwermetalle. Die zweite Maßnahme betrifft die Energieeffizienz von Kühlschränken, die in der Debatte um das Ozonloch in den späten achtziger Jahren größere Bedeutung erlangte. In einer siebten Kategorie sind vier allgemeine Maßnahmen zum Umweltschutz enthalten, die keinem Medium zugeordnet werden können. Erstens zählt dazu das Öko-Audit als Umwelt-Managementsystem, das die freiwillige Überprüfung, Verbesserung und Offenlegung der Umweltschutzleistung von Unternehmen und anderen Organisationen ermöglichen soll. Das zweite Instrument ist die Umweltverträglichkeitsprüfung, eine in Planungsverfahren für große Infrastrukturprojekte integrierte Abschätzung umweltbezogener Risiken. Drittens wird auch die Existenz eines nationalen Ökolabels für bestimmte Produktgrup-

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik

109

pen erfasst. Es soll Verbrauchern die umweltschutzgerechte Abwägung einer Kaufentscheidung ermöglichen. Schließlich enthält die Auswahl Daten zur Existenz nationaler Umwelt- oder Nachhaltigkeitspläne, wie sie im Zuge der UNKlimakonferenz von Rio 1992 in vielen Ländern aufgestellt wurden, um mittelund langfristige Ziele des Umweltschutzes und der nachhaltigen Entwicklung festzuschreiben. Der Datensatz weist ein hohes Maß an Varianz und Repräsentativität auf. Dass sowohl Politiken aus der Pionierzeit des Umweltschutzes als auch solche jüngeren Datum enthalten sind, konnte der Beschreibung schon entnommen werden. Hinzu kommt, dass mit 12 von 22 Politiken etwa die Hälfte der erfassten Maßnahmen auf der Ebene der Europäischen Union reguliert wird, so dass auf den Effekt europäischer Harmonisierung kontrolliert werden kann (Tabelle 1). Diese Varianz ist wesentlich für die Erklärung von Policy-Wandel: gibt es bindende Vorschriften aus Brüssel, kann bei einer Übernahme eines Modells in den Mitgliedstaaten kein Lerneffekt behauptet werden (Holzinger und Knill 2008: 54; Heichel et al. 2008: 67). Das leichte Übergewicht zugunsten von EUregulierten Politiken relativiert sich dadurch, dass zahlreiche Richtlinien erst im Laufe des Untersuchungszeitraums hinzukamen. Kalkuliert man in „PolicyJahren“, fällt die Bilanz zugunsten der nicht regulierten Politiken aus (360 gegenüber 286 mit EU-Aktivität).43 Die Umweltpolitiken werden auch anhand ihrer Handelsrelevanz unterschieden, so dass die Auswirkungen ökonomischer Globalisierung und des Standortwettbewerbs über die Zusammensetzung der abhängigen Variablen kontrolliert werden können (Holzinger und Knill 2008: 50; Heichel et al. 2008: 67). Während man bei zwölf handelsrelevanten Politiken erwarten kann, dass Wettbewerb zu ihrer Veränderung beiträgt, kann dies für die zehn anderen Politiken nicht gelten (Tabelle 1). Die handelsrelevanten Politiken teilen sich in sieben produkt- und fünf prozessbezogene Maßnahmen auf, für die divergierende Erwartungen in Bezug auf die Entwicklung des Regulierungsniveaus bestehen (Scharpf 1997; Holzinger 2003). Ein weiteres Kriterium, anhand dessen sich der Datensatz beschreiben lässt, betrifft die Reichweite des zugrunde liegenden Problems. Manche Umweltprobleme sind lokal begrenzt, zum Beispiel verseuchte Böden, der Lärmschutz rund um Autobahnen und die Emission von Feinstaubpartikeln durch Großfeuerungsanlagen. Andere Formen der Umweltverschmutzung treten regional auf und verursachen grenzübergreifende Interdependenzen (vgl. Abschnitt 2.3.1). Dazu zählt etwa die Luftverschmutzung durch Schwefel- oder Stickoxide, aber auch die Wasserverschmutzung, da Flüsse und Seen oft eine Landes43

Das bedeutet beispielsweise, dass bei einer Direktive von 1984 und einem Untersuchungszeitraum von 1970 bis 2005 entsprechend 22 Policy-Jahre mit EU-Regulierung vorliegen.

110

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

grenze bilden. Einige Politiken können keiner Reichweite zugeordnet werden (Öko-Audit), andere hingegen sind wie die Vorschriften zum Schutz der Ozonschicht als „global“ anzusehen. Allgemein wurden nur solche Politiken in den Datensatz aufgenommen, die auf nationaler Ebene Geltung haben. Das bedeutet, dass bei einer föderalen Verfassung nur die Aktivität auf zentralstaatlicher Ebene berücksichtigt wird. Für das gewählte Ländersample können vor allem in Belgien, Deutschland, Österreich, der Schweiz und den USA über die erfassten Daten hinaus zusätzliche Regelungen in den einzelnen Gliedstaaten vorliegen, so dass die Umweltpolitik für diese Länder möglicherweise unterschätzt wird. Die Auswahl eines stellvertretenden Gliedstaates als Ausweg aus diesem Dilemma wäre zu aufwendig und gegebenenfalls willkürlich. Nur für Belgien wurden nach 1993 subnationale Standards in den Datensatz aufgenommen, da hier seit einer Verfassungsreform sämtliche Kompetenzen im Umweltbereich vom Zentralstaat auf die Regionen verlagert wurden. Für die zeitliche Einordnung einer Veränderung wird jeweils das Verabschiedungsdatum einer Policy zugrundegelegt, was komplexe Umsetzungsprozesse außer Acht lässt. Die kleinste erfasste Zeiteinheit ist ein Jahr. Wegen des normalen Politikzyklus sollte es nur äußerst selten zur mehrfachen Änderung einer Politik innerhalb von 12 Monaten kommen. Der Policy-Begriff muss für die Operationalisierung der abhängigen Variable genau definiert werden, um Missverständnisse zu vermeiden. Unter einer Policy werden in dieser Arbeit formale Gesetze, Dekrete, Verordnungen und andere Statuten verstanden, die von den entsprechenden nationalen Institutionen beschlossen und verabschiedet wurden.44 Freiwillige Vereinbarungen kommen nur dann zum Zuge, wenn sie einen formalen rechtlichen Status besitzen. Dieser Datentyp wird allgemein als Policy-Output bezeichnet. In Diffusionsstudien wird häufig das Vorhandensein eines spezifischen Politikmodells in einem Land zu einem bestimmten Zeitpunkt erfasst, wie etwa die Einführung einer gesetzlich vorgeschriebenen privaten Rentenversicherung (Brooks 2005; Orenstein 2001). Dies gilt auch für Politiktransfer-Studien, die auf die Übernahme und Angleichung zwischen zwei Staaten abstellen (Dolowitz 1997; Pierson 2003). Ein typisches Beispiel für metrische Policy-Output-Daten sind Körperschaftssteuerraten (Ganghof 2005; Slemrod 2004) oder Umweltstandards (Holzinger, Knill und Sommerer 2008). Policy-Outcome-Daten stellen den zweiten wesentlichen Datentypus in der empirischen Forschung zu Policy-Wandel dar. Sie beziehen sich auf die Ergeb44

Diese Definition ist relativ weit verbreitet, jedoch deutlich enger als z.B. die Definition von Dye (2001: 2): „Public policy is whatever governments choose to do or not to do“ (vgl. Schubert und Bandelow 2003: 4).

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik

111

nisse staatlicher Politiken. Typische Beispiele für Outcome-Daten sind in der Umweltpolitik Daten zur Umweltqualität (Neumayer 2001; Van 2005; vgl. Heichel und Sommerer 2007: 115). Outcome-Daten werden häufig von statistischen Ämtern internationaler Organisationen über relativ große Zeiträume und für größere Ländersamples zusammengestellt. Sie brauchen für die Forschung nicht extra erhoben, sondern müssen allenfalls aufbereitet werden. Das metrische Niveau der Daten erleichtert zudem die Anwendung statistischer Analysen. Policy-Output-Daten scheinen aus theoretischen Gründen und im Sinne des Arguments „good theories deserve good data“ (Baumgartner und Leech 1996) besser für den Zweck der vorliegenden Untersuchung geeignet zu sein. Lerntheorien, aber auch alternative Erklärungsmodelle wie die Vetospielertheorie beziehen sich überwiegend auf das Ergebnis des politischen Prozesses, nicht auf dessen Umsetzung. Bei Daten zur Umweltqualität ist hingegen nicht immer klar, ob sie im Einzelfall als Resultat staatlicher Maßnahmen verstanden werden können, oder vielmehr auf intervenierende Variablen zurückgehen, die außerhalb des Einflussbereichs der Politik stehen. Mit Hilfe des beschriebenen Datensatzes können drei unterschiedliche Politikdimensionen untersucht werden. Erstens kann der in der Diffusionsliteratur vorrangig berücksichtigte Wandel als Neueinführung einer Politik analysiert werden. Zweitens können durch die Aggregation von 22 Maßnahmen über den Einzelfall hinaus Änderungen des gesamten Repertoires nationaler Politik Gegenstand der Untersuchung sein. Drittens erlauben die Rohdaten auch die Analyse von Policy-Wandel bezüglich des Niveaus einer Regulierung. Diese Unterscheidung ist von großem theoretischen Interesse, da in einigen Fällen die Erwartungen zum Einfluss von Erklärungsfaktoren divergieren, wenn es um die Einführung einer allgemeinen Politik (z.B. zur Förderung effizienter Wassernutzung) oder die Kalibrierung eines Politikinstruments geht (z.B. Grenzwert für die Lärmemissionen von LKWs; Hall 1993; vgl. Holzinger und Knill 2008: 37). Durch die Berücksichtigung des Schutzniveaus einer umweltpolitischen Maßnahme kann die Richtung einer Änderung erfasst werden, was für die Analyse des Einflusses von Pionierländern und das Auftreten so genannter „races to the top/to the bottom“ erforderlich ist (vgl. Holzinger und Sommerer 2011). Daten zur Regulierungshöhe in Form metrischer Politikstandards sind nicht für alle 22 Politiken verfügbar, wie das Beispiel von Öko-Audits oder nationalen Umweltplänen verdeutlicht. So liegen im Datensatz nur bei 9 von 22 Items Informationen zur Spezifikation eines konkreten Niveaus vor. Da bei einigen Politiken unterschiedliche Schadstoffgruppen reguliert werden, stehen insgesamt 17 Umweltstandards in Form von Grenzwerten oder quantifizierten Politikzielen zur Verfügung.

112

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

Tabelle 2: Liste der 17 Umweltstandards Medium EU-Reg. Handels- Maßeinheit (seit...) relevanz* 1

Schwefelgehalt von Heizöl

Luft

1975

P

Vol%

2

Bleigehalt von Kraftstoff

Luft

1978

P

g/l

3

PKW Emissionen CO

Luft

1970

P

g/km

4

PKW Emissionen HC

Luft

1970

P

g/km

5

PKW Emissionen NOX

Luft

1977

P

g/km

6

Emissionen von Großfeuerungsanlagen SO2

Luft

1988

PP

mg/m³

7

Emissionen von Großfeuerungsanlagen NOx

Luft

1988

PP

mg/m³

8

Emissionen von Großfeuerungsanlagen Staub

Luft

1988

PP

mg/m³

9

Industrielle Abwässer Bleigehalt

Wasser

PP

mg/l

10

Industrielle Abwässer Zinkgehalt

Wasser

PP

mg/l

11

Industrielle Abwässer Kupfergehalt

Wasser

PP

mg/l

12

Industrielle Abwässer Chromgehalt

Wasser

PP

mg/l

13

Industrielle Abwässer BOD

Wasser

PP

mg/l

14

Wiederverwertungsziel Glas

Müll

%

15

Wiederverwertungsziel Papier

Müll

%

16

Lärmschutzstandard bei LKWs

Lärm

17

Autobahn Lärmbelastung

Lärm

1970

P

dB dB

* P= Produkt, PP= Produktionsprozess

In Tabelle 2 werden die entsprechenden Maßnahmen aufgelistet. Beim Schwefelgehalt von Heizöl wird ein Maximum des Anteils am Volumen vorgeschrieben, während die Zugabe von Blei in Normalbenzin in Gramm pro Liter bemessen wird. Für die Regulierung der Emissionen von Personenkraftwagen werden drei Schadstoffgruppen unterschieden. Für das hoch toxische Kohlenmonoxid, für die Stickoxide, die für die Smogbildung und sauren Regen verantwortlich gemacht werden, und für kanzerogene Kohlenwasserstoffe werden Grenzwerte

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik

113

in Gramm pro Kilometer bestimmt, die auf einen bestimmten Fahrzyklus und eine Fahrzeugklasse bezogen sind.45 Bei Großfeuerungsanlagen werden ebenfalls Standards zu drei unterschiedlichen Schadstoffarten erfasst: lokal auftretender Feinstaub, sowie Stickoxid- und Schwefeldioxid-Emissionen. Bei den Grenzwerten für industrielle Abwässer (Milligramm pro Kubikmeter) werden fünf Schadstoffe unterschieden. Neben den vier Schwermetallen Zink, Blei, Chrom und Kupfer, die nicht nur unterschiedliche Probleme verursachen, sondern auch für verschiedene Industriezweige relevant sind, wird auch noch der biochemische Sauerstoffbedarf erhoben. Dieser Wert repräsentiert die Wasserverschmutzung durch die zellstoff- und holzverarbeitende Industrie. Vervollständigt wird das Repertoire durch Abfallquoten für das Recycling von Papier und Glas (Angaben in Prozent) sowie durch Lärmschutzstandards für die Emissionen von Lastkraftwagen und Immissionsstandards entlang von Autobahnen (beide in dB).46 Diese 17 Umweltstandards können entsprechend der zugrunde liegenden Politiken nach den gleichen Kriterien wie die allgemeinen Politiken unterschieden werden, wobei sich eine ähnliche Zusammensetzung des Samples ergibt. So findet man für neun Standards eine Regulierung auf Ebene der EU, was in etwa der Hälfte entspricht. Vierzehn Umweltstandards sind handelsrelevant, wovon sechs auf Produkte und acht auf Produktionsprozesse bezogen sind. Der höhere Anteil handelsrelevanter und von der EU-harmonisierter Standards ist nicht zufällig. Die Kalibrierung von Steuerungsinstrumenten ist besonders bei Produktstandards für den ökonomischen Wettbewerb und damit auch für den europäischen Binnenmarks von großer Bedeutung (Holzinger und Knill 2008: 60).

3.3.2 Datenerhebung Bevor die Operationalisierung der abhängigen Variable beschrieben werden kann, muss wegen der Neuheit des Datensatzes auch der Erhebungsprozess kurz skizziert werden. Dies betrifft den ursprünglichen Datensatz aus dem ENVIPOLCON- Projekt, vor allem aber dessen Erweiterung. Dabei werden auch die Reliabilität und Validität der vorliegenden Daten erörtert. Der ENVIPOLCON-Datensatz enthält eine umfassende Datensammlung zu nationalen Umweltpolitiken, welcher in dieser Form bislang nicht erhoben wurde. Die ECOLEX-Datenbank von WCU, UNEP und FAO enthält zwar Daten zu natio-

45 46

Zur Harmonisierung der Daten siehe Heichel et al. (2008: 80). Für Details siehe http://www.uni-konstanz.de/FuF/Verwiss/knill/projekte/envipolcon/projectdeliverables.php.

114

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

nalen Gesetzen, doch diese sind für die Zeit vor 1990 lückenhaft und zudem kaum kodiert oder kategorisiert. Zur Erhebung der ENVIPOLCON-Daten wurden für jedes der 24 Länder über akademische Netzwerke umweltpolitische Experten rekrutiert, meist aus der Ministerialverwaltung oder aus der Wissenschaft. Diese Experten stellen eine homogene Gruppe dar, die die Kompatibilität der Daten sichert (FrankfortNachmias und Nachmias 2000). Der Einsatz von Experten hat in der politikwissenschaftlichen Forschung Tradition (z.B. Castles und Mair 1984; Huber und Inglehart 1995). Die dreimonatige Datensammlung erfolgte auf der Basis eines Fragenkatalogs in Form eines halbstandardisierten Fragebogens. Darin wurden zu den jeweiligen Politiken nicht nur die Jahreszahlen der Einführung, die Existenz bestimmter Instrumente und die Höhe von Standards, sondern auch die Quellen und Titel der Regulierungen sowie Bemerkungen, etwa zur Einschränkung der Gültigkeit bestimmter Vorschriften, eingetragen. Zur Homogenität der Datenerhebung trug ein speziell entwickeltes Handbuch bei, das Informationen zu allen Politiken, generelle Anweisungen und Definitionen enthielt. Nach der Erhebungsphase wurden die Informationen auf Konsistenz und Vollständigkeit überprüft. Darüber hinaus wurden die Daten durch den partiellen Abgleich mit vorhandenen Datenbanken kreuzvalidiert. Dabei zeigten sich Probleme, die für jede Datenerhebung der politikwissenschaftlichen Komparatistik typisch sind. Neben dem hohen Aufwand an Zeit und finanziellen Ressourcen betraf dies vor allem die grundsätzliche Harmonisierung von PolicyDaten aus Ländern, die sich nicht nur in der Sprache, sondern auch in Rechtskultur, Politikstil und Verfassungsgrundlagen unterscheiden. Nicht anders als bei gängigen Datenbanken internationaler Organisationen muss daher die Möglichkeit von Fehlern in Kauf genommen werden (vgl. Heichel et al. 2008: 75ff). Der Rohdatensatz wurde in zweierlei Hinsicht erweitert, um ihn der Fragestellung dieser Untersuchung anzupassen. Zuerst wurde der Beobachtungszeitraum auf das Jahr 2005 ausgedehnt und der Datensatz dementsprechend aktualisiert. Die ENVIPOLCON-Daten, die für die Analyse von Politikkonvergenz erhoben wurden, enthalten nur Informationen zu vier Messzeitpunkten. Da es für die Untersuchung von Policy-Wandel erforderlich ist, nicht nur einen Zwischenstand, sondern alle Änderungen in einem definierten Zeitrahmen zu erfassen, wurden sämtliche Daten für die Zeit zwischen 1970, 1980, 1990, 2000 und 2005 nacherhoben und zu einem Zeitreihendatensatz ergänzt. Dazu stand die zum ENVIPOLCON-Datensatz gehörende Sammlung von Quellen und Dokumenten zur Verfügung. In dieser sind Informationen zu den jeweiligen Gesetzen und Verordnungen enthalten, so dass Anhaltspunkte und Eckdaten für die Zeitreihe jeder Policy vorhanden waren. So konnte gezielt nach Novellierungen zwischen den bisherigen Messpunkten gesucht werden.

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik

115

Zuerst wurden die bekannten Dokumente für das Jahr 2000 in den jeweiligen nationalen Gesetzesblättern ausfindig gemacht, wie etwa dem Bundesgesetzblatt für Deutschland oder dem „Moniteur Belgique“ für Belgien. In großen Teilen sind diese Daten im Internet frei oder über kostenpflichtige Server verfügbar. Wo dies nicht der Fall ist, konnte auf Bibliotheksbestände zurückgegriffen werden. Durch eine rückwärts gerichtete Recherche konnte über die Präambel eines Gesetzes oder über den Verweis in einer Verordnung die komplette Regulierungshistorie bis zum Beginn des Untersuchungszeitraums nachvollzogen werden. Wurde eine Vorgängerregulierung identifiziert und in ihrer Relevanz bestätigt, wurde sie in den Datensatz aufgenommen.47 Zur Validierung wurden die Daten mit den vorhandenen Informationen für die Jahre 1990, 1980 und 1970 abgeglichen und gegebenenfalls ergänzt. Im Fall widersprüchlicher Informationen, mangelnder Quellen oder offensichtlicher Fehler wurde dies mit einschlägiger Sekundärliteratur und vorhandenen Beständen aus Datenbanken, wie etwa der EU-Implementationsdatenbank, abgeglichen.48 Diese Vorgehensweise macht den Datensatz in seiner Breite und Tiefe zu einer einzigartigen Ausgangsbasis für die Analyse von Policy-Wandel. Die Erstellung der aktualisierten Datenbasis war mit enormem Aufwand verbunden. Dies wird offensichtlich, wenn man sich vergegenwärtigt, dass der Datensatz über mehr als 19.000 Datenpunkte verfügt (22 Politiken * 24 Länder * 36 Jahre), wohingegen nur zwei wissenschaftliche Mitarbeiter und mehrere studentische Hilfskräfte diese Arbeit in vierzehn Monaten durchführten. Trotz seines innovativen Charakters und der sorgfältigen Datenerhebung unterliegt der Datensatz einer Reihe von Einschränkungen. Erstens besteht theoretisch die Gefahr, dass Regulierungen übersehen wurden, die parallel zu denen im ENVIPOLCON-Datensatz bestanden. Dies gilt besonders dann, wenn sie schon von den Experten des ENVIPOLCON-Projekts nicht berücksichtigt wurden, da mit Ausnahme einzelner Korrekturen den Vorgaben der ENVIPOLCON-Daten gefolgt wurde. Zweitens könnte ein Bias bezüglich bestimmter Sprachen bestehen. Insgesamt kommen im vorliegenden Ländersample 18 Sprachen vor, die von den Projektmitarbeitern nur zum Teil beherrscht wurden. Diesem Problem konnte durch den Einsatz von Online-Übersetzungshilfen sowie von Hilfskräften mit speziellen Sprachkenntnissen entgegnet werden. In skandinavischen Ländern 47

48

Hierbei gab es zahlreiche Ausschlüsse, da in solchen Präambeln nicht nur konkrete Vorläufer eines Gesetzes oder einer Verordnung, sondern auch Rahmengesetze oder allgemeine Regelungen erwähnt werden, die substanziell nichts mit der betreffenden Policy zu tun haben und etwa steuerpolitische Aspekte regeln. Zugänglich über die EUR-LEX-Datenbank, http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/ LexUriServ. do?uri=CELEX:71970L0220:EN:NOT

116

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

und in Osteuropa fanden sich häufig Rechtstexte und Begleitmaterial in englischer Sprache. Wissenschaftliche Sekundärliteratur stand ebenfalls meist in englischer Sprache zur Verfügung. Trotzdem könnte die Möglichkeit bestehen, dass bestimmte Sprachen und damit Länder benachteiligt wurden. Eine dritte Möglichkeit für eine Verzerrung bei der Datenerhebung besteht in Unterschieden der Zugänglichkeit von Gesetzestexten zwischen den einzelnen Ländern. Die Spannweite reicht von gut ausgebauten Portalen bis hin zu eher unübersichtlichen oder dürftigen Sammlungen von Verordnungen und Gesetzen. Solche Unterschiede können auf die Rechtskultur, aber auch auf die komplexe staatliche Struktur in bundesstaatlich verfassten Systemen zurückgehen. Die Gefahr besteht darin, Wandel in gut dokumentierten Ländern wegen der leichteren Verfügbarkeit zu überschätzen. Dementsprechend wurden Vorkehrungen getroffen und die Datensuche in „schwierigen“ Ländern ausgedehnt. Darüber hinaus könnte vermutet werden, dass schlechte Dokumentation möglicherweise mit geringer Regulierungsdichte und -qualität einhergeht, so dass der mögliche Fehler begrenzt sein sollte. Der hier beschriebene Prozess der Erhebung und Auswahl der Daten erlaubt es, von einem reliablen und validen Datensatz für die Analyse von PolicyWandels zu sprechen. Reliabilität als Zuverlässigkeit und Objektivität wird durch die Expertenbefragung gewährleistet, die nur auf Fakten, nicht auf Meinungen oder Einstellungen beruht. Dazu kommt, dass bei der Überprüfung und Vervollständigung der Daten nicht ein einzelner Forscher, sondern eine kleine Gruppe beteiligt war.49 Die umfassende Dokumentation der rechtlichen Grundlagen, oft sogar in elektronischer Form von Weblinks zu Volltexten, erlaubt die jederzeitige Wiederholung bei hoher Stabilität der Ergebnisse. Ein ausreichendes Maß an Validität wird dadurch erzielt, dass für den Bereich der Umweltpolitik ein breites Repertoire von Politiken über einen langen Zeitraum erfasst wurde. Policy-Outputs aus Gesetzen, Verordnungen und anderen Maßnahmen eignen sich hervorragend, um die Effekte von Lernprozessen und anderen Faktoren zu untersuchen, die sich sowohl auf das internationale als auch das nationale politische System beziehen. Der Zeitreihencharakter der Daten erlaubt die lückenlose Darstellung von Wandel ohne eine Festlegung willkürlicher Intervalle. Um den Informationsgehalt dieses Datensatzes zu veranschaulichen, wird mit der finnischen Regulierung des Bleigehalts im Benzin von 1980-2005 ein Ausschnitt des Rohdatensatzes im Detail vorgestellt. Wie in Tabelle 3 zu sehen ist, sind dafür sowohl Daten zu einer Policy als auch Informationen über die Höhe eines Grenzwertes vorhanden. Beim Policy-Typ wurde zwischen Geset49

Zu den Gütekriterien einer Messung siehe Behnke, Baur und Behnke 2006: 115ff.

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik

117

zen und Verordnungen unterschieden, wobei letzteres die Residualkategorie aller nicht gesetzesgleichen Policy-Typen darstellt. Neben Titel und Kennzahlen ist auch eine Quellenangabe enthalten. Während die Umweltstandards unmittelbar vorlagen oder gegebenenfalls harmonisiert wurden, folgt die Kodierung für die Politiken einem einfachen Schema: 1 steht für die Veränderung von Gesetzen, 2 für alle anderen Änderungen, 0 für keine Veränderung. Tabelle 3: Beispiel für die Rohdaten: Bleigehalts im Benzin, Finnland Jahr

Regulierung Name, Quelle

1980 1981 1982 Gesetz 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Kodierung Grenzwert 0 0 1

Luftvårdslagen 67/82 § 9 http://www.finlex.fi/sv/laki/ajantasa/1982/19820716 2 Verordnung Statsrådets beslut 157/1983 http://www.finlex.fi/fi/laki/smur/1983/19830157 0 0 0 0 Verordnung Statsrådets beslut 1025/1988 2 http://www.finlex.fi/sv/laki/alkup/1988/19881025 0 0 0 1 Gesetz Luftvårdslagen 773/92 § 9 http://www.finlex.fi/sv/laki/ajantasa/1982/19820716 0 0 0 0 0 0 Verordnung Statsrådets beslut 786/1999 2 http://www.finlex.fi/sv/laki/alkup/1999/19990786 2 Verordnung Statsrådets beslut 1271/2000 http://www.finlex.fi/fi/laki/alkup/2000/20001271 0 0 Verordnung Statsrådets förordning 767/2003 2 http://www.finlex.fi/sv/laki/alkup/2003/20030767 0 0

0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,15 g/l 0,01 g/l 0,01 g/l 0,01 g/l 0,01 g/l 0,01 g/l 0,01 g/l 0,01 g/l

118

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

Die Daten für Finnland geben ein repräsentatives Bild des Rohdatensatzes ab. Für den Zeitraum von 1969 bis 2005 sind sieben Einträge zu erkennen, nach der Ersteinführung von 1982 folgten sechs weitere Änderungen. Diese Zahl und auch die Abfolge der Änderungen entsprechen den Erwartungen zu einem typischen Policy-Zyklus. Die Regulierung beginnt mit einem allgemeinen Gesetz, das von Verordnungen gefolgt wird, die dann die allgemeinen Vorgaben konkreter ausgestalten. Gesetzesänderungen erfolgen in der Regel deutlich seltener als andere Veränderungen. Ihre Änderungswahrscheinlichkeit nimmt im Verlaufe des Regulierungsprozesses ab, wohingegen die Zahl anderer Veränderungen mit der fortlaufenden Differenzierung anwächst.

3.3.3 Operationalisierung von Policy-Wandel Die explizite Messung von Policy-Wandel stellt eine bedeutende Forschungslücke im Bereich der vergleichenden Politikwissenschaft dar. In quantitativen Analysen wird Wandel oft schlicht dichotom kodiert, was keine Folgerungen über Ausmaß und Richtung der Änderung zulässt. Liegen metrische Daten vor, wird das absolute Niveau, beispielsweise von Regierungsausgaben oder Steuersätzen, als abhängige Variable verwendet (z.B. Montanari 2001; Slemrod 2004). Wandel wird dann jedoch nur selten direkt erfasst. Eine Ausnahme bilden Brinks und Coppedge (2006: 468), die eine Veränderung des „FreedomHouse“Index als Indikator für demokratischen Wandel verwenden. In qualitativen Forschungsdesigns wird Wandel oft detailreich geschildert, ohne ihn mit anderen Fällen zu vergleichen, was die Generalisierbarkeit empirischer Erkenntnisse mindert: „The problem of the policy change literature is that different studies focus on different dimensions of the change process. They highlight one dimension but ignore others.“ (Wison 2000: 255). Um die Veränderung einer Regulierung quantitativ möglichst umfassend darzustellen, wird ein Ansatz verwendet, der auf Konzepten aus der aktuellen Konvergenz- und Diffusionsliteratur aufbaut und diese weiterentwickelt. In der Konvergenzforschung wurde die Annäherung zwischen Staaten als Spezialfall von Wandel erfasst (Holzinger, Knill und Sommerer 2008; vgl. Heichel und Sommerer 2007). Konvergenz wurde dabei in Bezug auf Richtung und Umfange, und sowohl für allgemeine Politiken als auch für das Regulierungsniveau von Politikinstrumenten analysiert. In einigen Fällen stellen Länderpaare die Basis für die Konvergenzmessung dar (Holzinger, Knill und Sommerer 2008: 572). In der Diffusionsliteratur finden sich ebenfalls dyadische Ansätze für die Messung von Policy-Wandel (Volden 2006; Elkins, Guzman und Simmons 2006). Bei einem Test verschiedener Lern- und Diffusionsmechanismen stellt

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik

119

Volden (2006) die Veränderung einer Policy auf der Basis von Länderpaaren in konditionaler Weise dar. Wandel, der auf Lernen zurückgehen soll, setzt die Präsenz eines Modells in einem anderen Land voraus. Wie in anderen Diffusionsstudien ist die abhängige Variable immer noch dichotom. Die Operationalisierung der abhängigen Variablen in dieser Arbeit erfolgt durch eine Kombination dieser Ansätze. So wird konditionaler Wandel auf der Ebene richtungssensitiver Dyaden gemessen (s. Abschnitt 3.2.2). Die bei Volden (2006) einzige Form konditionalen Wandels als Modelllernen wird jedoch durch Informationen zu Ähnlichkeit und zur Richtung der Veränderung ergänzt, so dass ein neues, umfassendes Konzept zur Messung von Wandel entsteht. Für die quantitative Analyse werden nicht alle Elemente des beschriebenen Rohdatensatzes verwendet. Der Schwerpunkt liegt auf der Untersuchung der Ersteinführung und der Veränderung von metrischen Standards. Für beide wird konditionaler Wandel auf der Ebene von Länderpaaren operationalisiert. Die Ersteinführung bezieht sich auf den Wandel einer allgemeinen Politikmaßnahme. Ihre Berücksichtigung erlaubt den Anschluss an makroquantitative Beiträge der aktuellen Diffusionsliteratur. Mit der Untersuchung der Veränderung von Umweltstandards in Form von konkreten Grenzwerten und quantifizierten Politikzielen kann hingegen die Frage beantwortet werden, ob bei unterschiedlichen Dimensionen einer Policy unterschiedliche Effekte der Lern- und Kontrollvariablen zu erwarten sind. Die Operationalisierung von Wandel bei Standards ermöglicht zudem die für das Konzept des Modelllernens wichtige Unterscheidung von vollständiger und gradueller Imitation eines Modells.

3.3.3.1 Policy-Wandel bei der Ersteinführung Wie in der Diffusionsliteratur wird die Ersteinführung einer Politik als dichotome Variable konzipiert. Der Wert 0 in einem Jahr bedeutet das Fehlen einer Regulierung, 1 bedeutet die Einführung einer Politik, unabhängig davon, welche Form oder welchen Inhalt diese besitzt. Dabei gilt die erwähnte Begrenzung von maximal einer Veränderung pro Jahr. Die Variable wird zuerst auf der Ebene einzelner Items gebildet, und anschließend für alle 22 Politiken aggregiert. So können Änderungen bezüglich eines Teils oder sogar des gesamten im Datensatz erfassten Repertoires nationaler Umweltpolitik analysiert werden. In einem zweiten Schritt wird Policy-Wandel auf der Ebene von Länderpaaren operationalisiert. Dafür werden alle stochastisch möglichen Kombinationen von Ländern gebildet. Während ein Land A nicht mit sich selbst gepaart werden kann, sind bei zwei Ländern A und B die Paare AB sowie BA möglich, so dass man von gerichteten oder richtungssensitiven Dyaden spricht (siehe FN

120

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

39). Die Zahl der Länderpaare ergibt sich aus der Formel n*(n-1). Bei 24 Ländern kommt es so zu einer Zahl von 552 Länderpaaren pro Jahr. Errechnet man die Fallzahl für die gesamte Zeitreihe von 1970 bis 2005, werden 19.782 Fälle gezählt. Die Messung von Policy-Wandel hat eine dynamische Komponente, denn sie muss den Vergleich zwischen zwei Zeitpunkten beinhalten. Die erste Konsequenz daraus ist, dass von den Zeitpunkten t = {t0,..,tx,..,t35} ein Jahr wegfällt, da es bei 36 Messpunkten nur 35 Vergleichsmöglichkeiten gibt. So reduziert sich die Zahl der Fälle auf 19.320. In der einfachsten Form ergibt sich nun für eine einzelne Policy: (1a )

PC Ai ,'tx

( PAi ,tx  PAi ,t ( x1) ) u (1  PAi ,t ( x1) )

wobei PAi die Existenz der Policy i in Land A darstellt, tx und tx-1 die beiden Zeitpunkte, und PC die Veränderungsrate, die den Wert 0 oder 1 annehmen kann. Der einmalige Charakter der Ersteinführung wird über den Ausdruck in der zweiten Klammer repräsentiert. Wurde eine Politik im Jahr tx-1 oder davor eingeführt, kann ein Wandel zwischen tx-1 und tx nicht mehr als Ersteinführung gewertet werden. Durch die Subtraktion von 1 ergibt der Wert für PCAi 0, wenn diese Policy zuvor schon eingeführt worden war. Für eine aggregierte Darstellung aller 22 Politiken gibt es unterschiedliche Möglichkeiten. Zuerst kann die Zahl der Änderungen einfach aufsummiert werden. Das ergibt eine Variable, die zwischen 0 und 22 variiert. Alternativ dazu kann die Aggregation dahingehend vereinfacht werden, dass jegliche Veränderung, ob von einer oder mehreren Politiken verursacht, zu einem Wert von maximal 1 führt und so eine dichotome Variable entsteht: n

(1b)

DPC A,'tx

¦ PC

Ai ,'tx

1

wobei DPC eine Dummy-Variable der Summe aller Veränderungen für n=22 Politiken darstellt. Für diese Version der Aggregation spricht, dass im selben Jahr in der Regel nicht mehrere Politiken eingeführt werden, die nicht auf eine identische Ursache (z.B. EU-Beitritt oder Regierungswechsel) zurückzuführen sind. So fällt bei einer Begrenzung auf maximal eine Veränderung der reelle Informationsverlust gering aus. Zudem steht auf diese Weise eine allgemeine Variable „Einführung einer Umweltpolitik“ zur Verfügung. Eine Aggregation besitzt zwei Vorteile: die Generalisierbarkeit der Analyse von Wandel, und die Vermeidung einer Reduktion der Fallzahl. Letzteres wäre der Fall, wenn Länder nach der einmaligen Übernahme aus der weiteren Analyse ausscheiden. Hat ein

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik

121

Land A eine Policy Px eingeführt, kann es jedoch in den nächsten Jahren etwa noch eine Policy Py einführen. Wenn man annimmt, dass für ein Land mit einer großen Zahl von Politiken wegen der Begrenztheit des Politikrepertoires die Wahrscheinlichkeit weiterer Ersteinführungen sinkt oder diese gar nicht möglich sind, kann ein Sättigungsfaktor verwendet werden. Dieser schließt ein Länderpaar ab dem Zeitpunkt des Erreichens eines Wertes von 22 (oder weniger) Ersteinführungen wie bei einer „event history“-Analyse von der weiteren Untersuchung aus. In einem zweiten Schritt wird konditionaler Policy-Wandel auf der Ebene von Länderpaaren operationalisiert. Dafür wird die Ersteinführung einer Politik in Land A in Bezug zur Politik von Land B gesetzt und nach drei Formen der Veränderung unterschieden. Zuerst kann der Einführung einer Policy Pi in Land A die Existenz eines Modells in einem Referenzland B in tx-1 oder früher vorausgehen. Ohne Zeitverzögerung kann es keine Imitation geben, und eine Zeitverzögerung unter einem Jahr wird im Datensatz nicht erfasst. Der Wandel in Land A (PCA) in Abhängigkeit von Land B wird so berechnet:

(2)

PC Ai ( B ),'tx

( PAi ,tx  PAi ,t ( x1) ) u (1  PAi ,t ( x1) ) u ( PBi ,t ( x1) )

wobei PAi die Existenz einer Politik in A, und PBi die in B bedeutet. Pionierverhalten stellt eine zweite Form dyadischen Wandels dar. Dies setzt voraus, dass Land A in tx eine Politik einführt, die in Land B zu diesem Zeitpunkt nicht existiert. Da theoretisch die Möglichkeit besteht, dass eine Politik auch abgeschafft wird, könnte zusätzlich berücksichtigt werden, dass Land B diese Politik auch nicht in der Zeit vor tx hatte. Da dieser Fall im vorliegenden Datensatz nicht auftritt, ist diese Spezifikation hier nicht notwendig. Pionierwandel wird daher wie folgt berechnet: (3)

PC Ai ( B ), ' tx

( PAi ,tx  PAi ,t ( x 1) ) u (1  PAi ,t ( x 1) ) u (1  PBi ,tx )

Einen dritten Typ konditionalen Policy-Wandels stellen synchrone Änderungen dar. Hier wird zeitgleich mit der Ersteinführung einer Politik Pi in Land A die gleiche Politik Pi in Land B eingeführt. Daher muss in der Formel nicht nur die parallele Einführung, sondern auch das Fehlen eines Modells zum Zeitpunkt tx-1 integriert werden: (4)

PC Ai ( B ),'tx

( PAi ,tx  PAi ,t ( x1) ) u (1  PAi ,t ( x1) ) u ( PBi ,tx  PBi ,t ( x1) )

122

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

Tabelle 4: Ausschnitt aus dem dyadischer Datensatz, Ersteinführungen Länderpaar A

B

Altlastensanierung A

B

Großfeuerungsanlagen

Wandel A (B)

A

B

Alle 22 Politiken

Wand A (B)

Wand A (B)

Int.* Int. Mod. Pio. Syn. Int. Int. Mod. Pio. Syn. Int. Mod. Pio. Syn. 1980 SWI GER

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

1981 SWI GER

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

1982 SWI GER

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

1983 SWI GER

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

4

1

3

0

1984 SWI GER

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

1985 SWI GER

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

1986 SWI GER

0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

1

1

0

0

1987 SWI GER

0

0

0

0

0

.

1

.

.

.

0

0

0

0

1988 SWI GER

0

0

0

0

0

.

1

.

.

.

0

0

0

0

1989 SWI GER

0

0

0

0

0

.

1

.

.

.

0

0

0

0

1990 SWI GER

0

0

0

0

0

.

1

.

.

.

3

0

3

0

1991 SWI GER

0

0

0

0

0

.

1

.

.

.

2

1

1

0

1992 SWI GER

0

0

0

0

0

.

1

.

.

.

0

0

0

0

1993 SWI GER

0

0

0

0

0

.

1

.

.

.

0

0

0

0

1994 SWI GER

0

0

0

0

0

.

1

.

.

.

0

0

0

0

1995 SWI GER

1

0

0

1

0

.

1

.

.

.

2

1

1

0

1996 SWI GER

.

0

.

.

.

.

1

.

.

.

0

0

0

0

1997 SWI GER

.

0

.

.

.

.

1

.

.

.

1

0

1

0

1998 SWI GER

.

1

.

.

.

.

1

.

.

.

0

0

0

0

1999 SWI GER

.

1

.

.

.

.

1

.

.

.

0

0

0

0

2000 SWI GER

.

1

.

.

.

.

1

.

.

.

0

0

0

0

*

Int. = Ersteinführung; Mod. = Modellwandel; Pio.= Pionierwandel; Syn.=synchroner Wandel

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik

123

Nach diesem Schema werden die Variablen für die Ersteinführung aller 22 Politiken berechnet.50 Um die einzelnen Schritte der Berechnung und die Gestalt des dyadischen Datensatzes besser zu illustrieren, wird in Tabelle 4 ein Auszug aus dem Datensatz dargestellt. Er zeigt die Einführung zweier Politiken in der Schweiz mit Bezug auf das Referenzland Deutschland für die Jahre 1980 bis 2005. Hier zeigt sich für die Regulierung der Altlastensanierung, dass die Schweiz im Jahr 1995 eine Policy einführte, während dies in Deutschland erst 1998 geschah. Bezogen auf Deutschland ist die Schweiz in diesem Fall ein Pionier und erhält dementsprechend den Wert 1. Alle Jahre nach 1995 fallen für diese Policy und die Schweiz aus der Wertung. Für die Policy zur Regulierung der Emissionen von Großfeuerungsanlagen sieht die Situation anders aus. Hier gab es in Deutschland seit 1974 ein Gesetz, während die Schweiz erst 1986 nachzog. Sie hätte sich damit zumindest theoretisch am Modell Deutschland orientieren können. Daher findet sich nun in der Spalte zu Modellwandel der Wert 1. Zum Konzept der „directed dyads“ gehört, dass es an einer anderen Stelle im Datensatz das Paar Deutschland-Schweiz gibt, das komplementär zum gezeigten Beispiel für die Altlasten die Schweiz als potenziellen Modellgeber für Deutschland identifiziert, für die Regulierung von Großfeuerungsanlagen jedoch Deutschland als Vorreiter sieht. In den letzten vier Spalten der Tabelle findet sich das Ergebnis der Aggregation aller 22 Items. Hier kann man erkennen, dass in einem Jahr mehr als eine Ersteinführung möglich ist, in der Schweiz waren es im Jahr 1983 insgesamt vier Innovationen. Für die weitere Analyse wird jedoch auch diese Variable dichotomisiert. Darüber hinaus zeigt sich, dass bei der Berücksichtigung des gesamten Repertoires die Fälle nach der Einführung einer einzelnen Policy nicht verloren gehen.

3.3.3.2 Policy-Wandel als Veränderung von Standards Für Umweltstandards wird eine ähnliche Form der abhängigen Variablen entwickelt, die jedoch an einigen Stellen von der Operationalisierung von Wandel bei Ersteinführungen abweicht. Durch den metrischen Charakter von Grenzwerten und quantifizierten Politikzielen kann nicht nur die Richtung einer Politikveränderung – also die Verschärfung oder Lockerung einer Regulierung, sondern auch die graduelle Ähnlichkeit zwischen den Ländern eines Paares gemessen werden. Dies lässt Rückschlüsse auf das Ausmaß von Konvergenz beziehungsweise Divergenz zu.

50

Eine Übersicht über alle Formen der abhängigen Variablen bietet die ausführliche deskriptive Analyse in Kapitel 4.

123

124

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

Die Variable wird in drei Schritten konstruiert. Zuerst wird die Veränderung eines Standards in Land A durch den Vergleich des absoluten Niveaus zu zwei Zeitpunkten errechnet: (5a) SC Ai ,'tx

S Ai ,tx  S Ai ,t ( x1)

Dabei ist SC die Veränderung eines Standards in der jeweiligen Maßeinheit, und SAi der Standard i in Land A. Soll die Veränderung über verschiedene Standards hinweg verglichen werden, so muss man die Werte aufgrund unterschiedlicher Maßeinheiten z-transformieren.51 Um ein gewisses Maß an Vergleichbarkeit mit der Analyse von Ersteinführungen herzustellen, wird eine DummyVariable gebildet, die nur die Information enthält, ob sich der Standard zwischen zwei Messpunkten in irgendeiner Weise verändert hat:52 n

(5b)

DSC A,'tx

¦ DSC

Ai ,'tx

1

Dieses Verfahren kann für alle Standards einzeln durchgeführt, die Ergebnisse werden im Anschluss daran für alle n=17 Luft-, Wasser-, und Lärmgrenzwerte bzw. Müllziele aggregiert. Da sich Standards immer wieder ändern können, muss für sie kein Sättigungsfaktor integriert werden. Ansonsten vollzieht sich die Aggregation wie bei den Ersteinführungen, so dass entweder eine Variable mit einer Skala von 0 bis 17 vorliegt, oder, aus den selben gründen wie bei Ersteinführungen, eine vereinfachte dichotome Variable. Die Dummy-Variable für die Veränderung eines Standards (DSC) für das Land A kann dabei Informationen über die Existenz einer Veränderung, durch das Hinzufügen einer zusätzlichen Bedingung aber auch zur Richtung enthalten, so dass Dummy-Variablen für den Aufwärts- und den Abwärtswandel entstehen.53 Dabei beschreibt DSU eine Verschärfung und DSD eine Lockerung in Land A: n

(5c)

DSU A,'tx

¦ DSC

Ai ,'tx

;  SC Ai ,'tx  0

1

51 52 53

Wird die ursprüngliche Skala bei den Müllzielen umgekehrt, ist die Richtung aller Standards einheitlich. Ein geringer Wert bedeutet damit immer eine strenge Politik. Zu einer Veränderung zählt dabei auch die Ersteinführung eines Standards. Die Ersteinführung eines Standards wird immer als Aufwärtsbewegung gewertet. Auch die geringste Vorschrift stellt eine größere Einschränkung dar als gar keine Regulierung.

3.3 Abhängige Variable: Policy-Wandel in der Umweltpolitik

125

bzw. n

(5d )

DSDA,'tx

¦ DSC

Ai ,'tx

;  SC Ai ,'tx ! 0

1

In einem zweiten Schritt kann die Ähnlichkeit auf der Ebene von Länderpaaren wie folgt gemessen werden (vgl. Holzinger, Knill und Sommerer 2008; Sommerer, Holzinger und Knill 2008):

(5e) SS ( AB )i ,'tx

1

S Ai ,tx  S Bi ,tx max Si  min Si

Für die Ähnlichkeit eines Standards (SS) der Länder A und B wird der Unterschied im absoluten Niveau der Regulierung verglichen. Diese Differenz wird durch zwei Faktoren verändert. Zum einen wird ihre Quadratwurzel berechnet, um zu vermeiden, dass Ausreißer durch große, jedoch skalenabhängige Änderungen, das Ergebnis zu stark beeinflussen. Zum anderen wird die Skala durch die Spannweite der empirischen Verteilung gewichtet (maxi - mini ), um Änderungen über die Zeit vergleichbar zu machen. Durch die Subtraktion von 1 erhält man einen Ähnlichkeitswert zwischen 0 und 1, wobei 1 vollständige Ähnlichkeit bedeutet. Wird der Ähnlichkeitswert aus (5e) für zwei Zeitpunkte berechnet, kann Konvergenz oder Divergenz auf der Ebene von Länderpaaren erkannt werden. Drittens erfolgt analog zu den Variablen für die Ersteinführung auch für Standards eine Spezifikation konditionalen Policy-Wandels. Ausgehend von der Dummy-Variablen aus (5b) gilt für Modell-Wandel, dass eine Veränderung des Regulierungsniveaus in Land A mit der Existenz eines Standards in Land B in tx-1 einhergehen muss (DSBi): n

(6) DSC A( B ),'tx

¦ DSC

Ai ,'tx

u DS Bi ,t ( x1)

1

Für konditionalen Wandel in Land A in Form von Pionierverhalten gilt analog, dass in Land B weder in tx noch in tx-1 kein Standard i in Kraft sein darf: n

(7) DSC A( B ),'tx

¦ DSC

Ai ,'tx

u (1  DS Bi ,t ( x1) ) u (1  DS Bi ,tx ) )

1

125

126

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

Schließlich existiert auch hier die Möglichkeit der parallelen Änderung von Grenzwerten: n

(8) DSC A( B ),'tx

¦ DSC

Ai ,'tx

u DSC Bi ,'tx )

1

Ebenso wie bei der Veränderung eines Standards in Land A können auch die drei Typen konditionalen Wandels in Bezug auf Richtung und Ähnlichkeit spezifiziert werden, um so den zusätzlichen Informationsgehalt von metrischen Standards hinreichend auszuschöpfen. Vor allem für Modellwandel aus Gleichung (6) bestehen eine Reihe von Möglichkeiten zur weiteren Spezifikation, die in Tabelle 5 zusammengefasst sind. Tabelle 5: Spezifikation konditionalen Wandels bei Umweltstandards Annäherung A an B

Abweichung A von B

(I) SSAB,tx > SSAB, t(x-1) (II) (Ia)

SSAB,tx < SSAB, t(x-1)

SSAB,tx > SSAB, t(x-1) SSAB,tx = 1

Aufwärtswandel in A

Abwärtswandel in A

(III)

(V)

(VI)

SA,tx <

SA,tx < SA,t(x-1)

SA,tx < SA,t(x-1) SSAB,tx <

SA,t(x-1)

SSAB,tx > SSAB, t(x-1)

SSAB, t(x-1)

(IV)

(VII)

(VIII)

SA,tx <

SA,tx < SA,t(x-1)

SA,tx < SA,t(x-1) SSAB,tx <

SA,t(x-1)

SSAB,tx > SSAB, t(x-1)

SSAB, t(x-1)

Hierbei werden Informationen aus Gleichung (5c), (5d) und (5e) mit (6) kombiniert, woraus sich acht Kombinationen ergeben. Bei der Änderung eines Standards in Land A und einem Modell in Land B zum Zeitpunkt tx-1 kann nun ent-

3.4 Unabhängige Variablen

127

weder Konvergenz (I) oder Divergenz (II) in eine Dummy-Variable integriert werden, ebenso wie ein Aufwärts- (III) beziehungsweise Abwärtstrend (IV), oder jede Kombination dieser beiden Dimensionen (V-VIII). Während eine Annäherung (I,V, VII) den eigentlichen Imitationsvorgang beschreibt, kann Divergenztrend von einem Modell (II, VI, VIII) inhaltlich als eine Variante von Pionier-Wandel interpretiert werden. Als ein theoretisch bedeutsamer Sonderfall von (I) wird zusätzlich eine Dummy-Variable gebildet, die die vollständige Übernahme eines Modells, also die Einführung des exakt gleichen Standards wie in Land B beschreibt (Ia).54 Auch für die Umweltstandards wird zur Illustration der einzelnen Schritte bei der Operationalisierung ein Ausschnitt aus dem dyadischen Datensatz präsentiert. In Tabelle 6 finden sich für das Länderpaar Österreich-Belgien die Werte für den Bleigehalt im Benzin von 1970 bis 1985. Österreich führte im Jahr 1971 einen Grenzwert von 0,7 g/l für Normalbenzin ein. Da in Belgien zu diesem Zeitpunkt noch keine Regelung existierte, wird diese Änderung in der vorletzten Spalte als Pionier-Wandel ausgewiesen. Bei der zweiten Veränderung, als Österreich 1980 den Grenzwert auf 0,4 g/l verschärfte, handelt es sich jedoch um Modellwandel, denn seit 1977 gab es in Belgien ebenfalls einen entsprechenden Grenzwert. Mit der Aufwärtsbewegung näherte sich Österreich Belgien an, der Ähnlichkeitswert des Paares stieg entsprechend der Berechnung von (5d) von 0,472 auf 0,764. Eine dritte Veränderung des österreichischen Wertes im Jahr 1985 zeigt schließlich einen Aufwärtswandel, der mit einer Divergenz vom belgischen Modell verbunden war. 3.4 Unabhängige Variablen

Die Auswahl unabhängiger Variablen für die quantitative Analyse in Kapitel 5 bezieht sich auf den Test von Lern- und Kontrollmechanismen, die in Kapitel 2 vorgestellt wurden. Einige Variablen wurden schon in vergleichbaren Untersuchungen verwendet, andere wurden für diese Arbeit neu operationalisiert. Im Gegensatz zur abhängigen Variablen werden die Daten für die unabhängigen Variablen nur teilweise selbst erhoben. Sie wurden stattdessen aus bestehenden Datenbanken übernommen und gegebenenfalls transformiert. Im Folgenden werden neben einer Darstellung der Datenbasis und der entsprechenden Transformationen die Hypothesen aus Abschnitt 2.3.2 für alle Variablen weiter spezifiziert. Dabei wird auch die erwartete Form des Policy-Wandels berücksichtigt.

54

Nicht in der Tabelle enthalten ist schließlich eine weitere Form von dyadischem Wandel als gemeinsamem Schock, die eine synchrone Änderung hin zu identischen Standards erfasst.

127

128

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

Tabelle 6: Ausschnitt: dyadischer Datensatz, Grenzwert Bleigehalt in Benzin

Land A

Jahr

Land B

g/l

g/l

g/l

Land A

Land B

Wandel

Modell

Sim.

0/1 lag

|Diff|

0/1 Auf Ab

Paar AB Range Sim. 0-1

1971

AUT

0,70

BEL

-0,70

1

1

0

0 0

0,95

0,000

1972

AUT

0,70

BEL

0

0

0

0

0 0

0,95

0,000

1973

AUT

0,70

BEL

0

0

0

0

0 0

0,95

0,000

1974

AUT

0,70

BEL

0

0

0

0

0 0

0,95

0,000

1975

AUT

0,70

BEL

0

0

0

0

0 0

0,95

0,000

1976

AUT

0,70

BEL

0

0

0

0

0 0

0,95

0,000

1977

AUT

0,70

BEL

0,55

0

0

0

0

1 0

0,387

0,95

0,591

1978

AUT

0,70

BEL

0,55

0

0

0

0

0 1

0,387

0,95

0,591

1979

AUT

0,70

BEL

0,45

0

0

0

0

1 1

0,500

0,95

0,472

1980

AUT

0,40

BEL

0,45

-0,30

1

1

0

0 1

0,224

0,95

0,764

1981

AUT

0,40

BEL

0,45

0

0

0

0

0 1

0,224

0,95

0,764

1982

AUT

0,40

BEL

0,40

0

0

0

0

1 1

0,000

0,95

1,000

1983

AUT

0,40

BEL

0,40

0

0

0

0

0 1

0,000

0,95

1,000

1984

AUT

0,40

BEL

0,40

0

0

0

0

0 1

0,000

0,95

1,000

1985

AUT

0,15

BEL

0,40

-0,25

1

1

0

0 1

0,500

0,95

0,472

1986

AUT

0,15

BEL

0,15

0

0

0

0

1 1

0,000

0,95

1,000

1987

AUT

0,15

BEL

0,15

0

0

0

0

0 1

0,000

0,95

1,000

1988

AUT

0,15

BEL

0,15

0

0

0

0

0 1

0,000

0,95

1,000

1989

AUT

0,15

BEL

0,15

0

0

0

0

0 1

0,000

0,95

1,000

1990

AUT

0,15

BEL

0,15

0

0

0

0

0 1

0,000

0,95

1,000

...

3.4 Unabhängige Variablen Fortsetzung Tabelle 6

129

Ausschnitt: dyadischer Datensatz Konditionaler Wandel A(B) Modellwandel

Jahr

Paar

Alle

Konvergenz

Pionierwandel Gemeinsamer Schock Divergenz

Alle Auf Ab Identisch Alle

Alle Auf

Ab

Alle

1971 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

1972 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1973 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1974 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1975 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1976 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1977 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1978 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1979 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1980 AUT BEL

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

1981 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1982 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1983 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1984 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1985 AUT BEL

1

0

0

0

0

1

1

0

0

0

1986 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1987 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1988 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1989 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1990 AUT BEL

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

...

130

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

Während für die meisten Lernvariablen Modellwandel und Imitation, in manchen Fällen auch ein Aufwärtstrend erwartet wird, kann das Lernen von eigenem Erfolg in der Vergangenheit auch zu konditionalem Wandel in Form von Pionierverhalten führen. Bei den Kontrollvariablen kann zwar zumindest teilweise ebenfalls eine Erwartung zu konditionalem Wandel formuliert werden, in den meisten Fällen beziehen sich diese Mechanismen jedoch nur auf die Wahrscheinlichkeit von Wandel im Allgemeinen. Eine Unterscheidung zwischen Ersteinführungen und der Änderung von Standards ist für die unabhängigen Variablen nicht erforderlich. Sie werden mit geringfügigen Abweichungen in allen Analysen gleichermaßen verwendet. Für alle Hypothesen gilt, dass sie für gerichtete Dyaden von Land A und Land B formuliert werden. Die Nomenklatur der Hypothesen entspricht den Vorgaben aus Kapitel 2 (d.h. Hypothese 1 entspricht Hypothese I), die Untergruppen (a,b,c...) beziehen sich jedoch auf die jeweiligen Indikatoren.

3.4.1 Lernvariablen 3.4.1.1 Orientierung an Erfolg und Reputation Erfolgsorientiertes Lernen wird in der Literatur als wirtschaftlicher Erfolg operationalisiert (Meseguer 2006; Simmons und Elkins 2004: 175). Dazu berechtigt die Annahme, dass eine Regierung bei Wahlen zu einem wesentlichen Teil an ihrem Beitrag zur wirtschaftlichen Lage eines Landes gemessen wird. Als Indikator kann auf die Wachstumsrate des Bruttoinlandsproduktes verwendet. Historische Daten stehen für das ausgewählte Ländersample in den World Development Indicators der Weltbank zurückgegriffen werden.55 Wie für alle Lernvariablen werden die Daten für das Referenzland und damit den potenziellen Modellgeber um ein Jahr verzögert, da die Orientierung eines Landes an einem anderen ein Mindestmaß an zeitlicher Verzögerung voraussetzt.56 In einer einfachen Version mit richtungssensitiven Dyaden kann die Wachstumsrate des Landes B in t0 als Prädiktor für die Imitationswahrscheinlichkeit in Land A in t1 verwendet werden. Damit wäre das Potenzial des dyadischen Ansatzes jedoch nicht hinreichend ausgeschöpft. Um gleichzeitig mit einer Orientierung am Erfolg von Land B auch das Lernen aus vergangenem eigenen Erfolg in Land A in die Analyse einbeziehen zu können, wird die Diffe55 56

World Bank (2006): World Development Indicators. Washington, D.C.: World Bank; Überblick über alle unabhängigen Variablen: siehe Tabelle A.2, A.3 und A.5. Gleichzeitig gilt auch, dass die Verzögerung wegen der Verfügbarkeit eines Modells nicht zu weit in der Vergangenheit liegen darf.

3.4 Unabhängige Variablen

131

renz B-A der mit einem Lag versehenen Wachstumsrate von Land A und Land B errechnet.57 Zeigt sich im empirischen Test ein positiver Zusammenhang mit Imitation, bedeutet dies eine Orientierung am größeren wirtschaftlichen Erfolg anderer Länder. Das Prinzip des Lernens von Differenz entspricht hier der Erwartung, dass ein Land nicht von anderen erfolgreichen Ländern lernen wird, wenn es selbst erfolgreich ist. Ist die Korrelation negativ, so deutet dies hingegen auf den Einfluss eigenen Erfolges hin. Wenn Zusammenhang aber nicht nur für Pionierwandel, sondern auch für alle anderen Formen von Veränderung besteht, bleibt offen, ob der Wandel als „lesson from the past“, Pfadabhängigkeit oder Folge wirtschaftlicher Potenz interpretiert werden kann. Die beiden Hypothesen, die im Folgenden zur Orientierung an wirtschaftlichem Erfolg formuliert werden, enthalten keine Spezifikation der Richtung des Wandels, denn Wachstum könnte sowohl mit hohem als auch geringem Niveau des Umweltschutzes einhergehen. Hypothese 1a: Je größer der ökonomische Erfolg von Land B in t0 im Verhältnis zu Land A ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ein vorhandenes Modell von Land B übernimmt oder sich diesem annähert. Hypothese 1b: Je größer der eigene ökonomische Erfolg von Land A in t0 im Verhältnis zu Land B ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ähnliche Änderungen in diesem Politikfeld anstrebt wie in der Vergangenheit.

Die ökonomische Wachstumsrate als Gradmesser für Erfolg stellt bezüglich der vorliegenden Analyse keine hinreichende Operationalisierung dar, weil sie nicht unmittelbar auf die Umweltpolitik bezogen ist. Zudem existieren alternative Indikatoren für Politikerfolg. Zum Beispiel operationalisiert Volden (2006: 299) in einer Analyse der Diffusion von Krankenversicherungssystemen Erfolgslernen mit dem beabsichtigten Policy-Outcome – der Reduktion des Anteils nicht versicherter Kinder. Für die Umweltpolitik könnten analog Daten zur Verbesserung der Umweltqualität verwendet werden. Allerdings sind diese nicht in der vollen Breite des Repertoires und nicht für den gesamten Untersuchungszeitraum verfügbar. Daher wird eine Variable konstruiert, die stärker auf den politischen Kontext bezogen ist. Auf der Basis der ökonomischen Theorie der Politik kann angenommen werden, dass sich eine erfolgreiche Politik im Wahlerfolg der Parteien widerspiegelt. In der Sozialpolitik wäre dies am Erfolg sozialdemokratischer oder linker Parteien abzulesen, im Fall der Umweltpolitik kann das Abschneiden 57

Zur deskriptiven Statistik für diese wie für alle folgenden Lernvariablen siehe Tabelle A.2 im Anhang.

132

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

grüner Parteien als Referenzgröße erfasst werden. Für die folgende Untersuchung wurden Daten zur Regierungsbeteiligung grüner Parteien sowie Informationen zum Regierungswechsel aus verschiedenen Datenbanken zusammengetragen.58 Die Variable für umweltpolitischen Erfolg besteht aus der Kombination zweier Indikatoren. Erstens kann eine grüne Partei an der Regierung oder in der Opposition sein. Zweitens kann eine Regierung abgewählt werden oder im Amt bleiben. Ein Land ist umweltpolitisch erfolgreich, wenn die Grünen in der Regierung waren und diese Regierung im Amt bleibt. Gleiches gilt auch, wenn eine Regierung im Amt bleibt, während die Grünen vor und nach der Wahl in der Opposition sind. Die Umweltpolitik war in diesem Fall so erfolgreich, dass es für die Wähler keine Notwendigkeit gab, für eine grüne Partei zu stimmen. Auch für diese Variable werden die Werte verzögert. Sie wird für das Jahr nach einer Wahl berechnet und ändert sich erst zu Beginn einer neuen Legislaturperiode. Analog zum ökonomischen Erfolg wird auch hier für Land A und Land B die Differenz B-A berechnet, um den Erfolg von Land A erfassen zu können. Dieser Erfolgsindikator hat jedoch auch Nachteile. Zum einen sorgen Unterschiede im Wahlsystem und der politischen Kultur dafür, dass grüne Parteien nicht in allen Ländern zum Zuge kommen. Zum anderen stellt Umweltpolitik für grüne Parteien nur einen Teil ihres programmatischen Spektrums dar. Drittens ist die Annahme, dass Umweltpolitik die Wahlentscheidung signifikant beeinflusst, möglicherweise unrealistisch. Es bleibt jedoch dabei, dass es keine brauchbare Alternative zu diesem Indikator gibt. Die Hypothesen können im Gegensatz zum ökonomischen Erfolg auch für die Richtung spezifiziert werden. Werden umweltpolitisch erfolgreiche Länder nachgeahmt, kann erwartet werden, dass dies eine Verschärfung des Regulierungsniveaus mit sich bringt. Hypothese 1c: Je größer der umweltpolitische Erfolg von Land B in t0 bei den vergangenen Wahlen und im Verhältnis zu Land A war, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ein vorhandenes umweltpolitisches Modell von Land B übernimmt oder sich ihm annähert, und dabei seine Standards verschärft. Hypothese 1d: Je größer der eigene umweltpolitische Erfolg von Land A in t0 bei den vergangenen Wahlen und im Verhältnis zu Land B war, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 weitere Politiken einführt und eine Verschärfung von Standards in der Umweltpolitik anstrebt. 58

Die Daten für den Erfolg grüner Parteien stammen aus diversen Quellen und wurden für das ENVIPOLCON-Projekt zusammengetragen und ergänzt (vgl. Heichel et al. 2008: 95; MüllerRommel 2005; Woldendorp, Keman und Budge 2000; http://cdp.binghamton.edu/era/index. html; http://www.ife.org.mx; http://www.essex.ac.uk/elections). Für Daten zu Regierungswechseln siehe EJPR; www.keesings.com; http://www.essex.ac.uk/elections/ (Tabelle A.3).

3.4 Unabhängige Variablen

133

Die theoretische Diskussion in Abschnitt 2.3.2 hat gezeigt, dass die Orientierung an der Reputation und am Erfolg anderer Länder auf ähnlichen Grundlagen basiert. Auch Reputationsvariablen bilden das politische Geschehen der Vergangenheit ab, ohne dabei die Konsequenzen des regulativen Outputs zu berücksichtigen. Dies geschieht entweder, weil kein Kriterium zur Verfügung steht oder weil das politische Interesse nicht vorwiegend in einer substanziellen Problemlösung liegt. Die umweltpolitische Reputation eines Landes kann sich auf den Umfang der regulativen Aktivität, aber auch auf die Höhe des angestrebten Schutzniveaus von Umweltstandards beziehen. Die Daten für beide Variablen werden aus den Rohdaten der abhängigen Variablen abgeleitet. Bezüglich der Breite des Repertoires werden die mit einem zeitlichen Lag versehenen Daten zu allen 22 Politiken verglichen und die Zahl der Ersteinführungen in Land A von denen in Land B subtrahiert. Für die Darstellung des umweltpolitischen Regulierungsniveaus in der Vergangenheit werden die absoluten Werte der 17 Standards durch eine z-Transformation bezüglich ihres unterschiedlichen Messniveaus vergleichbar gemacht, und die aggregierten Werte von Land A und Land B ebenfalls voneinander subtrahiert.59 Umfang und Strenge der Umweltpolitik können zu einem gemeinsamen Index kombiniert werden, nachdem ihre Skalen harmonisiert wurden. Da ein umfassendes Repertoire nicht zwingend mit anspruchsvollem Umweltschutz einhergehen muss, und für den Wandel bei allgemeinen Politiken und Umweltstandards unterschiedliche Effekte erwartet werden, sollen beide Elemente umweltpolitischer Reputation zur Kontrolle auch getrennt geschätzt werden. Analog zu den ersten Hypothesen steht aufgrund der Differenzbildung ein positiver Koeffizient für die Orientierung an einem Referenzland B, dessen umweltpolitische Reputation die des Landes A übersteigt – und vice versa. Auch hier gilt, dass der Einfluss vergangener eigener Reputation entweder als „learning by doing“ oder als Folge regulativer Pfadabhängigkeit gedeutet werden kann. Wie für politischen Erfolg, so wird von Modelllernen anhand der Orientierung an Reputation nicht nur Konvergenz, sondern auch eine Verschärfung umweltpolitischer Maßnahmen erwartet. Hieraus lassen sich folgende Hypothesen ableiten: Hypothese 1e: Je höher die umweltpolitische Reputation von Land B in t0 im Verhältnis zu Land A ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ein vorhandenes umweltpolitisches Modell von Land B übernimmt oder sich ihm annä-

59

In den Tabelle 13: und 17 findet sich eine Übersicht über das Länderranking nach der Breite des Repertoires und für das Regulierungsniveau.

134

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden hert, und dabei sein Politikrepertoire ausbaut und das Regulierungsniveau verschärft. Hypothese 1f: Je höher die eigene umweltpolitische Reputation von Land A in t0 im Verhältnis zu Land B ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 weitere Innovationen und strengere Standards in der Umweltpolitik anstrebt.

Für die Imitation umweltpolitischer Entscheidungen muss nicht nur die politikfeldspezifische Reputation relevant sein. Auch der allgemeine Status eines Landes und seine weltpolitische Rolle kann als Orientierungspunkt dienen (s. Abschnitt 2.3.2.1). Dahinter steht die aus der Literatur zur Konfliktforschung übernommene Annahme, dass Staaten von großem militärischem und ökonomischem Einfluss allgemein eine höhere Wertschätzung und Aufmerksamkeit genießen (Crescenzi 2007). Die Daten hierfür werden dem „Correlates of War“-Datensatz entnommen (Stinnett et al. 2002; Sarkees und Schafer 2000). Entsprechend ihrer Kodierung ergeben sich für das vorhandene Ländersample fünf Länder mit Großmachtstatus: USA, Großbritannien und Frankreich, nach 1990 auch Japan und Deutschland. Wie zuvor wird auch bei dieser Variable die Differenz einer Dyade berechnet, da angenommen werden kann, dass Großmächte sich nicht an anderen Großmächten orientieren werden. Stattdessen ist die Asymmetrie der Machtkonstellation entscheidend. Wie in Kapitel 2 angedeutet wurde, ist in diesem Fall Lernen nur schwer von der Ausübung von Zwang zu trennen, was bei der Interpretation eines möglichen statistischen Zusammenhanges berücksichtigt werden muss. Da mit dem Großmachtstatus keine Annahmen über das Niveau der Umweltpolitik verbunden sind, ergeben sich als Konkretisierung von Hypothese Ic die folgenden Hypothesen für die Analyse des dyadischen Datensatzes: Hypothese 1g: Je höher die allgemeine weltpolitische Reputation von Land B in t0 im Verhältnis zu Land A ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ein vorhandenes Modell von Land B übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese 1h: Je höher die allgemeine weltpolitische Reputation von Land A in t0 im Verhältnis zu Land B ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ähnliche Änderungen in diesem Politikfeld anstrebt wie in der Vergangenheit.

3.4.1.2 Orientierung an Ähnlichkeit Die zweite Kategorie von Orientierungspunkten bezieht sich auf verschiedene Formen von Ähnlichkeit zwischen Ländern (siehe Abschnitt 2.3.2.2). In der

3.4 Unabhängige Variablen

135

grundlegenden Variante dieses Mechanismus wird erwartet, dass sich räumliche Nähe auf die Wahrscheinlichkeit von Beobachtung und Imitation auswirkt. In der Diffusionsliteratur verwenden Brinks und Coppedge (2006: 464) die Variable „neighbour emulation“ als Repräsentation des Einflusses von politischen Regimen in Nachbarstaaten. Im dyadischen Modell wird für die Operationalisierung räumlicher Nähe schlicht die Existenz einer gemeinsamen Grenze erfasst (Oneal und Russett 1999). Die Daten hierfür stammen aus dem COWDatensatz. Die Definition gemeinsamer Grenzen erfolgt entsprechend der Variable „direct contiguity“ (Stinnett et al. 2002). Auf der vierten Stufe der Skala werden auch diejenigen Länder als Nachbarn betrachtet, deren 150-SeemeilenZonen einander überschneiden, so dass beispielsweise Dänemark und Schweden, aber auch Frankreich und England Nachbarländer sind. Für alle Hypothesen, die sich auf das Lernen unter Gleichen beziehen, werden keine Annahmen über die Richtung von Wandel gemacht. Was die erwartete Form konditionalen Politikwandels betrifft, kann als Folge dieses Lernmechanismus sowohl Modellwandel als auch synchroner Wandel auftreten. Letzteres wäre nicht als Lernen zu interpretieren. Da sich Nachbarschaft über die Zeit nicht verändert, ist die Definition der Zeitpunkte für die Formulierung der nachfolgenden Hypothesen von nachrangiger Bedeutung. Hypothese 2a: Wenn Land A und Land B eine gemeinsame Grenze haben und Land B in t0 ein Policy-Modell hatte, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 dieses Modell von Land B übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese 2b: Wenn Land A und Land B eine gemeinsame Grenze haben, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie simultan ein ähnliches oder identisches Modell übernehmen.

Die „peer group“ eines Landes kann auch durch kulturelle Ähnlichkeit definiert werden (Brune und Garrett 2000; Simmons und Elkins 2004). Für ihre Operationalisierung wird eine entsprechende Variable aus dem ENVIPOLCON-Projekt verwendet und nur leicht transformiert (Heichel et al. 2008: 94; Holzinger, Knill und Sommerer 2008). Die sprachliche Verwandtschaft und gemeinsame Tradition von Religion und Rechtssystem werden im paarweisen Vergleich der Länder erfasst und zu einem dreistufigen Index zusammengefügt. Die Sprachfamilien wurden nach Amtssprachen klassifiziert. Ein Land wie die Schweiz teilt sowohl mit Deutschland als auch mit Frankreich und Italien eine gemeinsame Sprache. Für Religion werden Deutschland, die Niederlande und die Schweiz als katholisch und protestantisch gewertet und Großbritannien als protestantisch. Die Daten für die Rechtstradition werden für diese Untersuchung hinzugefügt. Sie stammen aus dem Datensatz von la Porta et al. (1999). Für das vorhandene Län-

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3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

dersample werden fünf Rechtstraditionen berücksichtigt: englische, französische, skandinavische und deutsche Rechtstraditionen sowie eine Kategorie für die ehemals sozialistischen Staaten (la Porta et al. 1998). Hypothese 2c: Wenn Land A und Land B ein hohes Maß an kultureller Ähnlichkeit und gemeinsamer historischer Tradition teilen – und Land B in t0 ein Policy-Modell hatte, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 dieses Modell von Land B übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese 2d: Wenn Land A und Land B ein hohes Maß an kultureller Ähnlichkeit und gemeinsamer historischer Tradition teilen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie simultan ein ähnliches oder identisches Modell übernehmen.

Als Orientierungsmaßstab bei der Suche nach einem geeigneten Politikmodell kann einer Regierung auch die Ähnlichkeit des Problemkontexts in anderen Ländern dienen. Da zur Umweltqualität keine vollständigen Daten existieren, wird stattdessen mit der Ähnlichkeit der früheren Politikgestaltung ein alternativer Indikator verwendet. Wenn zwei Länder in der Vergangenheit ähnliche Entscheidungen bezüglich ihrer Umweltpolitik getroffen haben, kann indirekt auf eine Ähnlichkeit des Problemdrucks geschlossen werden. Diese Gemeinsamkeit erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass es beim Vorliegen eines Modells zur Imitation kommt. Die Variable basiert auf der Transformation von Daten der abhängigen Variablen. Wie bei der Reputationsvariablen kann die Ähnlichkeit für die Breite des Repertoires und für das Regulierungsniveau von Standards berechnet und anschließend verknüpft werden. Die Ähnlichkeit für die 22 Politiken ergibt sich durch einen einfachen Paarvergleich, wobei das beidseitige Vorliegen der maximalen Zahl von Ersteinführungen im Sample (die sich über die Zeit verändern kann) einer Ähnlichkeit von 100 Prozent entspricht. Die Ähnlichkeit bei den 17 Standards wird entsprechend der Formel (5e) aus Abschnitt 3.3.2 berechnet. Beide Skalen werden harmonisiert und die beiden Indikatoren zu einer Variable zusammengefügt. Um die Korrelation mit der Reputationsvariable in Grenzen zu halten und die Ähnlichkeitsvermutung zuzuspitzen, wird die Variable dichotomisiert, wobei ein Skalenwert von über 90 Prozent als ähnlich gilt. Wegen der identischen Bezugsgröße dieser Variable und der Variable für umweltpolitische Reputation kann in der quantitativen Analyse die Bedeutung der Orientierung an Ähnlichkeit und Differenz unmittelbar verglichen werden. Wie bei den anderen Variablen zur Operationalisierung der Orientierung an Peer-Ländern werden die Hypothesen nicht bezüglich der Richtung von Wandel spezifiziert.

3.4 Unabhängige Variablen

137

Hypothese 2e: Je ähnlicher sich Land A und Land B in t0 bezüglich ihrer bisherigen Umweltpolitik waren, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ein vorhandenes umweltpolitisches Modell von Land B übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese 2f: Je ähnlicher sich Land A und Land B in t0 bezüglich ihrer bisherigen Umweltpolitik waren, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass beide Länder in t1 simultan ein ähnliches oder identisches umweltpolitisches Modell übernehmen.

Da dieser Indikator umweltpolitischen Problemdruck nur indirekt repräsentiert, wird er durch eine zweite Variable ergänzt, die diese Form von Ähnlichkeit auf andere Weise annähert. Dass Umweltverschmutzung mit der wirtschaftlichen Entwicklung eines Landes zusammenhängt, ist allgemein anerkannt. Da auch die gesellschaftliche Nachfrage nach Umweltpolitik häufig mit ökonomischem Wohlstand in Zusammenhang gebracht wird, kann eine Ähnlichkeit im Problemdruck über die Ähnlichkeit der Wirtschaftsleistung eines Länderpaares erfasst werden. Die Daten für das auf die Einwohnerzahl umgerechnete Bruttoinlandsprodukt können aus dem World Development Indicators (Weltbank 2006) entnommen werden. Erneut wird ein Ähnlichkeitswert für jedes Länderpaar errechnet, und die daraus hervorgehende Variable zu einer Dummy-Variablen transformiert, bei der nur Länderpaare mit einer über 90 -prozentigen Ähnlichkeit den Wert 1 bekommen. Hypothese 2g: Je ähnlicher sich Land A und Land B in t0 bezüglich ihrer wirtschaftlichen Entwicklung waren, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ein vorhandenes umweltpolitisches Modell von Land B übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese 2h: Je ähnlicher sich Land A und Land B in t0 bezüglich ihrer wirtschaftlichen Entwicklung waren, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass beide Länder t1 simultan ein ähnliches oder identisches umweltpolitisches Modell übernehmen.

Entsprechend der Argumentation in Abschnitt 2.3.2.2 kann eine Peer-Gruppe auch von ökonomischen Konkurrenten und Handelspartnern gebildet werden. Bei Kobrin et al. (2005) dienen Länder, die im gleichen Maß um ausländische Investitionen konkurrieren, der Orientierung bei der Entscheidung zur Liberalisierung der Finanzmärkte. In der Literatur wird meistens die Handelsoffenheit eines Landes erfasst (Guler et al. 2002; Pollio und Guillen 2005; Elkins, Guzman und Simmons 2006; Jahn 2006). Für dyadische Daten kann das bilaterale Handelsvolumen als Gradmesser der ökonomischen Vernetzung verwendet werden. Historische Zeitreihendaten für die Kategorie „alle Warengruppen“

138

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

werden aus dem „Comtrade“-Datensatz übernommen (UN Statistical Division 2007). Da sich die theoretischen Erwartungen auf die Verwundbarkeit eines Landes durch seine Abhängigkeit vom Außenhandel beziehen, wurde das Konzept der Handelsoffenheit auf „bilateral trade openness“ übertragen und eine Gewichtung des Handelsvolumens mit der Größe des Bruttoinlandsproduktes des Paares errechnet (Holzinger, Knill und Sommerer 2008).60 Ob die Imitation zwischen zwei konkurrierenden Ländern mit einem großen bilateralen Handelsvolumen als Wettbewerb oder Lernen zu werten ist, kann in der folgenden Analyse nur über eine gemeinsame Interpretation verschiedener Analyseverfahren entschieden werden. Hypothese 2i: Je größer die gemeinsame bilaterale Handelsoffenheit von Land A und Land B in t0 ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ein vorhandenes Modell von Land B übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese 2j: Je größer die gemeinsame bilaterale Handelsoffenheit von Land A und Land B in t0 ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie in t1 simultan ein ähnliches oder identisches Modell übernehmen.

3.4.1.3 Orientierung an Netzwerken Die dritte Kategorie von Orientierungspunkten bilden Netzwerke internationaler Institutionen. Die Mitgliedschaft in internationalen Organisationen und Regimen repräsentiert die Vernetzung nationaler Regierungen und damit das Potenzial des gegenseitigen Informationsaustauschs, das zu Policy-Lernen führen kann (Crescenzi 2007; Holzinger, Knill und Sommerer 2008). Entsprechend der in Abschnitt 2.3.2.3 skizzierten unterschiedlichen Wirkungsweisen dieser Netzwerke werden mehrere Variablen gebildet. Allen Variablen ist gemeinsam, dass sie auf Mitgliedschaftsdaten zu 35 internationalen Institutionen basieren, die für das ENVIPOLCON-Projekt erhoben wurden (Heichel et al. 2008: 84ff). Diese Auswahl repräsentiert große Organisationen wie die UN, WTO, OECD oder die Europäische Union, sowie einige für die Umweltpolitik relevante globale und regionale Regime (siehe Tabelle A.4). Die jeweilige Mindestgröße umfasst drei Mitgliedstaaten, so dass bilaterale Abkommen nicht berücksichtigt werden. Die Einbeziehung von 35 verschiedenen Institutionen zur Repräsentation des Vernetzungsgrades stellt eine Ausnahme

60

Hat ein Land kein marktwirtschaftliches und ist es somit nicht wettbewerbsorientiert organisiert, werden die Handelsdaten entsprechend korrigiert.

3.4 Unabhängige Variablen

139

dar. Normalerweise findet man in der Literatur nur die Unterscheidung nach der Mitgliedschaft in einzelnen Organisationen oder Regimen. Bei der Aggregation der Mitgliedschaftsdaten über mehrere Institutionen werden Unterschiede im Hinblick auf Größe, Einfluss und Kapazität berücksichtigt. Daher werden wie bei ENVIPOLCON zwei Gewichtungsfaktoren eingeführt.61 Eine Gewichtung erfolgt erstens nach der Zahl der bearbeiteten Politikfelder, dem Umfang und der relativen Bedeutung der umweltpolitischen Aktivität. Die WTO ist beispielsweise eine große Organisation, bei der Umweltpolitik im Vergleich zu anderen Politikfeldern eine eher geringe Rolle spielt. Zweitens wird die Mitgliedschaft bezüglich des kommunikativen Potentials der Institutionen gewichtet. Dabei wird die Zahl der Treffen von Regierungsvertretern in Arbeitsgruppen und Ausschüssen ebenso berücksichtigt wie die Zahl der Gremien, die personelle Ausstattung der Sekretariate und die Existenz einer ständigen Vertretung der Mitgliedstaaten. Auf dieser Basis entstehen zwei Variablen, die die horizontale Wirkung von Institutionen als Arenen des Informationsaustauschs repräsentieren. Bei der ersten Variable erlaubt der dyadische Ansatz eine besondere Form der Operationalisierung. Für jedes Länderpaar kann die gemeinsame Mitgliedschaft in jeder der 35 Institutionen berechnet werden. Über den kleinsten gemeinsamen Nenner wird so nur die Mitgliedschaft in den Institutionen erfasst, in denen sich Vertreter beider Regierungen theoretisch austauschen könnten. Es wird angenommen, dass eine lange Mitgliedschaft zu vertieften Kommunikationsbeziehungen führt, die mit erhöhtem wechselseitigen Einflusspotenzial einhergehen. Zusammenfassend wurden die gemeinsamen Mitgliedschaftsjahre für jedes Paar aufsummiert. Die zweite Variable operationalisiert die konkurrierende Annahme, dass sich eher neu beigetretene Mitglieder von Modellen anderer Mitglieder dieser Institutionen beeinflussen lassen. Daher wird für jedes Land A eines Länderpaares auch die jeweilige Zuwachsrate der Mitgliedschaften in internationalen Institutionen erfasst, in denen Land B schon Mitglied war. Folglich wird Hypothese IIIa aus Abschnitt 2.3.2.3 in drei Hypothesen aufgeteilt. Neben Modellwandel wird bei gemeinsamer Mitgliedschaft auch synchroner Wandel erwartet, eine Richtung von Wandel jedoch nicht spezifiziert. Hypothese 3a: Je höher das Maß gemeinsamer Mitgliedschaft in internationalen Institutionen von Land A und Land B in t0 war, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ein vorhandenes Modell von Land B übernimmt oder sich ihm annähert.

61

Für weitere Details siehe Heichel et al. 2008: 85ff

140

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden Hypothese 3b: Je höher das Maß gemeinsamer Mitgliedschaft in internationalen Institutionen von Land A und Land B in t0 war, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass in t1 simultan ein ähnliches oder identisches Modell übernehmen. Hypothese 3c: Umso mehr Land A durch neue Beitritte zwischen t0 und t1 die gemeinsame Mitgliedschaft in internationalen Institutionen mit Land B vergrößert hat, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ein vorhandenes Modell von Land B übernimmt oder sich diesem annähert.

Zur Operationalisierung der ebenfalls in Abschnitt 2.3.2.3 erwähnten vertikalen Wirkung von internationalen Institutionen wird eine dritte Variable gebildet. Internationale Institutionen können sich nicht nur über den Informationsaustausch unter Mitgliedern auf nationale Regierungen auswirken. Sie können auch von sich aus solchen Einfluss ausüben, beispielsweise über die Empfehlung bestimmter Politikmodelle oder über Benchmarking-Prozesse. Es kann angenommen werden, dass die einzelnen Länder diesem Einfluss entsprechend dem Grad ihrer Einbindung in internationale Institutionen ausgesetzt sind. Daher wird für diese Variable nicht die gemeinsame Mitgliedschaft mit anderen Ländern, sondern die Differenz der Integration in Betracht gezogen. Um das Maß der Vernetzung eines Landes A darzustellen, wird analog zur Berechnung der anderen Differenzvariablen dessen gewichtete Mitgliedschaft mit der eines Referenzlandes B verglichen. Von einem negativen Wert der relativen Integration von Land A kann so auf eine erhöhte Wahrscheinlichkeit von Wandel geschlossen werden. In diesem Fall ist es nicht sinnvoll, eine bestimmte Form von Wandel zu erwarten, da sich die Variable nicht auf einen Ländervergleich bezieht. Hypothese 3d: Je stärker die Einbindung von Land A in Netzwerke internationaler Institutionen in t0 relativ zu der Integration von Land B ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 eine Politik oder einen Standard einführt oder verändert.

3.4.1.4 Orientierung an Herdeneffekten Für die Überprüfung der Hypothesen zur Relevanz sozialen Lernens (Hypothese IV in Abschnitt 2.3.2.4 gibt es in der Literatur keine Vorbilder. Auf der Basis der theoretischen Vorgaben können im dyadischen Modell durch die Transformation der Daten der abhängigen Variablen einfache Indikatoren entwickelt werden, die den Einfluss einer Herde oder dominanten Gruppe repräsentieren. Dieser Orientierungspunkt wird für die Analyse von Ersteinführungen und für Umweltstandards unterschiedlich operationalisiert. Für einen Herdeneffekt bei

3.4 Unabhängige Variablen

141

der Einführung der 22 Politiken wird für jedes Referenzland auf jährlicher Basis zunächst die kumulative Häufigkeit derjenigen Länder bestimmt, die ebenfalls über eine in diesem Land eingeführte Policy verfügten. Diese Gruppengröße wird anschließend über alle Politiken gemittelt. Der Herdeneffekt bei 17 Umweltstandards kann präziser operationalisiert werden. Hierzu wird aus den Daten zu Policy-Wandel für jeden Zeitpunkt die Gruppengröße der Länder bestimmt, die nicht nur irgendeinen, sondern einen identischen Standard aufweisen wie das Referenzland B. Auch hier kann die Gruppengröße für eine aggregierte Herdenvariable über 17 Standards gemittelt werden. Dies gibt dann den mittleren Gruppendruck auf Land A an, der zu Imitation führen sollte. Wie in Hypothese IVb beschrieben, kann diese Variable noch mit der Zahl alternativer Gruppen gewichtet werden. Je größer die Unumstrittenheit einer Herde, desto größer wird der zu erwartende Konformitätsdruck sein – ein Konzept, dass dem Dispersionsmaß für Herdeneffekte aus der ökonomischen Literatur durchaus ähnlich ist (Chang et al. 1997). Hypothese 4a: Je größer die Gruppe von Ländern ist, die in t0 die gleiche Politik wie Land B hatte, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ein Modell von Land B übernimmt oder sich ihm annähert. Hypothese 4b: Je größer und unumstrittener die Gruppe von Ländern ist, die in t0 die gleiche Politik wie Land B hatte, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 ein Modell dieses Landes B übernimmt oder sich ihm annähert.

Diese beiden Varianten des Herdeneffektes werden noch um einen „Modeeffekt“ ergänzt, der nicht die absolute Gruppengröße, sondern die zeitliche Dichte der Änderungen berücksichtigt (Hypothese IVc; vgl. Levi-Faur 2002). Dies entspricht beispielsweise der Variablen für „Diffusionseffekte“ bei Kobrin et al. (2005) oder den „externen Effekten“ bei Simmons und Elkins (2004). Für den Modeeffekt sozialen Lernens bei Umweltstandards wird die um ein Jahr verzögerte Rate der jährlichen Änderungen ermittelt. Da angenommen werden kann, dass die Ersteinführung allgemeiner Politiken mehr Zeit in Anspruch nimmt als die Änderung von regulativen Standards, wird für diese Herdenvariable ein längerer zeitlicher Vorlauf berücksichtigt, der Ersteinführungen der drei vorangegangenen Jahre enthält. Während für die ersten beiden Herdenvariablen nur Effekte in Form von Imitation und Annäherung erwartet wird, nimmt man für den Effekt einer „policy fad“ ganz allgemein eine erhöhte Wahrscheinlichkeit von Änderungen an.

142

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden Hypothese 4c: Je größer die Zahl der Änderungen in allen Ländern des Samples in t0 ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 eine Politik oder einen Standard einführt oder verändert.

3.4.2 Variablen für alternative Erklärungsfaktoren des Wandels In Abschnitt 2.4 wurde ausführlich dargestellt, dass zahlreiche Theorien um die Erklärung der Veränderung nationaler Politik konkurrieren. Das Instrumentarium der Lernvariablen muss daher um eine Reihe weiterer Variablen ergänzt werden, damit diese alternativen Erklärungen von Policy-Wandel zur Kontrolle herangezogen werden können. Solche Variablen werden im Gegensatz zu den Lernvariablen und der abhängigen Variable überwiegend aus der Literatur übernommen und meist nur leicht abgewandelt.

3.4.2.1 Internationale Harmonisierung Internationaler Harmonisierung kann sich über verbindliche Rechtsvorschriften auf der europäischen Ebene, aber auch durch den Beitritt zu internationalen Organisationen, Verträgen und Protokollen auf die nationale Politikgestaltung auswirken (Holzinger, Knill und Sommerer 2008: 557). Im Vergleich zu den Lernmechanismen werden diese Faktoren des Wandels jedoch nicht über spezielle unabhängige Variablen getestet. Bei der Wirkung europäischer Harmonisierung erlaubt es die Struktur der Daten zur abhängigen Variable, über den gängigen Einschluss einer Dummyvariable für die EU-Mitgliedschaft hinauszugehen und den Einfluss der EU auf die Veränderung nationaler Politiken, der auch im Bereich des Umweltschutzes unumstritten ist, genauer zu operationalisieren.62 Da die Existenz einer verbindlichen Vorschrift aus Brüssel die Wirksamkeit von freiwilligem Policy-Lernen zwischen Staaten kategorisch ausschließt, werden schon vorab bei der Konstruktion der abhängigen Variable alle Änderungen in Land A ausgeschlossen, die zwei Bedingungen erfüllen: zum einen muss die betreffende Politik seit dem Vorjahr durch europäische Vorschriften reguliert werden, zum anderen muss das betreffende Land zu diesem Zeitpunkt Mitglied der EU sein.

62

Da der Zusammenhang von EU-Mitgliedschaft und der Umsetzung europäischer Rechtsnormen nicht probabilisitisch ist, wird hier keine Spezifikation von Hypothese Va formuliert. Inwiefern Unterschiede bei der Umsetzung von Richtlinien in den Mitgliedsstaaten bestehen, ist nicht Gegenstand dieser Arbeit.

3.4 Unabhängige Variablen

143

Dieses Verfahren der direkten Kontrolle des Effekts europäischer Harmonisierung führt zu einer deutlichen Reduktion der Varianz der abhängigen Variablen. Es verbleiben jedoch genug zu erklärende Änderungen mit dem erwünschten Nebeneffekt, dass der Einfluss der EU in Form des Anteils der freiwilligen Änderungen an der Gesamtmenge des Policy-Wandels exakt angegeben werden kann. Darüber hinaus wird in der quantitativen Analyse der Effekt anderer Kovariaten sowohl auf freiwilligen als auch auf EU-bedingten Wandel vergleichend analysiert. Neben europäischem Recht kann auch der Beitritt zu internationalen Institutionen nationale Politikgestaltung beeinflussen. Hierfür wird jedoch keine neue Variable hinzugefügt und die Hypothese Vb ebenfalls nicht weiter spezifiziert, da der Beitrittseffekt schon als Variable für das Lernen durch die Orientierung an Netzwerken enthalten ist. Ob dieser Effekt einem Lernmechanismus im Sinne neu etablierter Kommunikationsbeziehungen oder doch der Wirkung internationaler Harmonisierung durch die Umsetzung von völkerrechtlichen Vereinbarungen zuzusprechen ist, ist nicht einfach zu beantworten. Eine bessere Interpretation kann in diesem Fall nur durch die differenzierte Analyse unterschiedlicher Typen konditionalen Policy-Wandels erreicht werden.

3.4.2.2 Ökonomischer Wettbewerb Die Operationalisierung des Einflusses von ökonomischem Wettbewerb folgt einem ähnlichen Schema wie die Kontrolle von Harmonisierungseffekten. Erstens kann auch hier die Wirkung schon an den Veränderungsmustern der abhängigen Variablen abgelesen werden. In der deskriptiven Analyse in Kapitel 4 wird daher für alle Länderpaare untersucht, ob zwischen ihnen ein idealtypischer Verlauf eines Wettbewerbs beobachtet werden kann. Dies ist der Fall, wenn nicht nur ein einseitiger Imitationsvorgang, sondern ein Wechsel von Konvergenz und Divergenz (und vice versa) im weiteren Zeitablauf zu erkennen ist. Diese Sequenz könnte als ein Verhalten von Konkurrenten interpretiert werden, die versuchen, nach einer Phase der Annäherung einen relativen Vorteil aus einer Abweichung von Mitbewerbern zu erzielen. Zweitens gibt es wie beim Faktor „internationale Harmonisierung“ eine schon eingeführte Variable, deren Effekt auf Wandel entweder als PolicyLernen oder als Folge einer alternativen Erklärung - hier ökonomischem Wettbewerb - interpretiert werden könnte. Dies betrifft das Lernen von Konkurrenten, das über die Abhängigkeit vom Außenhandel operationalisiert wurde. Das Problem der Zuordnung eines empirischen Zusammenhangs dieser Variable wird auch in der Diffusionsliteratur diskutiert (Kobrin et al. 2005). Der be-

144

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

schriebene deskriptive Ansatz sowie die Analyse der Effekte des bilateralen Handels auf unterschiedliche Typen konditionalen Policy-Wandels sollen auch hier die Interpretation erleichtern und das Problem in Grenzen halten. Eine weitere unabhängige Variable kommt dennoch hinzu, die einen anderen Aspekt von Wettbewerb abdeckt (vgl. Abschnitt 2.4.2). Staaten konkurrieren ebenfalls um das mobile Kapital ausländischer Investoren und verändern ihre Politiken, um diese anzulocken. Diese Dimension von Wettbewerb kann über Daten zu ausländischen Direktinvestitionen (FDI) erfasst werden, die in der World Financial Report Database (World Investment Report 2007) vorliegen. Der Ansatz mit richtungssensitiven Dyaden erlaubt es, den Anteil des Volumen der Kapitaleinflüsse („percentage of gross fixed capital formation“) zielgenau nur für Land A eines Paares AB zu verwenden.63 Wie bei den meisten anderen Kontrollvariablen, die im Folgenden vorgestellt werden, beziehen sich die Hypothesen auf keine bestimmte Form von konditionalem Policy-Wandel, sondern nur auf die allgemeine Wahrscheinlichkeit einer Veränderung. Hypothese 6: Je größer die Abhängigkeit des Landes A von ausländischen Direktinvestitionen in t0 ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass es in t1 eine Politik oder einen Standard einführt oder verändert.

Die Verwendung der Variablen zu Handelsoffenheit und internationalen Kapitalzuflüssen wurde in der Literatur zum Regulierungswettbewerb wegen des Problems der Endogenität zwischen Politik und Wettbewerb kritisiert. So kann sich nicht nur ein hohes Maß an Abhängigkeit von Handel oder FDI auf die Politik auswirken. Regierungen können zudem durch niedrige Sozial- oder Umweltstandards Investoren anlocken und Handelsbeziehungen ausweiten. Für die empirische Analyse wird dieses Problem dadurch gelöst, dass, wie für alle anderen unabhängigen Variablen, eine Zeitverzögerung berücksichtigt wird. Hinzu kommt, dass die abhängige Variable nicht das Niveau einer Regulierung angibt, sondern nur die Veränderung, aus der sich nicht unmittelbar ein Anreiz für ökonomische Akteure ableiten lässt (vgl. Holzinger und Sommerer 2011).

3.4.2.3 Nationale Institutionen Die dritte Gruppe alternativer Erklärungsfaktoren bezieht sich auf den Einfluss nationaler Institutionen. Diese können wegen der richtungssensitiven Dyaden ebenfalls direkt auf das Land A bezogen werden. In der Theorie wurden drei

63

Für diese Kontrollvariable und alle folgenden siehe Tabelle A.3 im Anhang.

3.4 Unabhängige Variablen

145

unterschiedliche Wirkmechanismen hervorgehoben: Pfadabhängigkeit, Vetospieler und administrative Kapazitäten (Abschnitt 2.4.3). Die Vetospielertheorie ist in Bezug auf die Wahrscheinlichkeit von PolicyWandel negativ formuliert. Von einem hohen Maß an institutionellen Barrieren wird angenommen, dass es die Wahrscheinlichkeit einer Reform verringert. Während es eine ganze Reihe von Ansätzen zur Operationalisierung institutioneller Vetospieler gibt, stellt der Index politischer Einschränkungen (political constraits, POLCON III) von Henisz (2007) eine umfassende und kompakte Lösung dar. Er deckt das Ländersample und den gesamten Untersuchungszeitraum ab und enthält für das jeweilige Land A Daten zur Struktur der Exekutive, Legislative und Judikative. Je höher der Indexwert, desto mehr Widerstände sind bei der Veränderung einer Politik zu überwinden. Daher wird für diese Variable ein negativer Zusammenhang erwartet. Die Rolle parteipolitische Vetospieler soll ebenfalls mit einem einfachen Indikator untersucht werden. In der Theorie wird angenommen, dass sich die Wahrscheinlichkeit für Wandel durch einen Regierungswechsel erhöht, insbesondere wenn die ideologische Distanz zwischen Vorgänger- und Nachfolgerregierung groß ist (Tsebelis 1999). Die Wahltermine in Land A stammen aus der Datenbank electionworld.com (Derksen 2003), für die Veränderung der Regierungszusammensetzung wurden aus Informationen aus verschiedenen Quellen zusammengetragen (vgl. FN 63). In einer Dummyvariable werden alle Formen von Regierungswechsel in einer Kategorie zusammengefasst, von einer vollständig neuen Zusammensetzung bis zum Wechsel eines kleineren Koalitionspartners. Diese Variable wird ebenfalls mit einem zeitlichen Lag versehen, da die Wirkung erst im Jahr nach einer Wahl erwartet wird. Alternativ zur Wirkung von Regierungswechseln kann auch vermutet werden, dass eine Regierung sich mit längerer Amtszeit konsolidiert und daher größere Politikveränderungen eher spät angegangen werden (Tsebelis 1999). Daher wird als Ergänzung eine zweite Variable hinzugefügt, die die Dauer einer Regierungsperiode in Jahren angibt, wobei die Datenbasis dieselbe ist wie bei der ersten Variable. Dieser Indikator kann nicht nur im Sinne der Vetospielertheorie interpretiert werden. Fand in einem Land A lange Zeit keine Veränderung der Zusammensetzung einer Regierung statt, kann dies auch als Proxy für eine damit einhergehende Pfadabhängigkeit betrachtet werden (vgl. Abschnitt 2.4.3) Ansonsten wird für die Pfadabhängigkeit der nationalen Regulierung entsprechend Hypothese Id keine weitere Variable hinzugefügt. Dass dieser Mechanismus auch indirekt über die Differenzvariable zu umweltpolitischer Reputation getestet werden kann, wurde schon erwähnt. War die eigene Reputation in der Vergangenheit groß, dann könnte ein daraus resultierender Wandel dem

146

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden

Lernen aus der Vergangenheit, aber eben auch dem Einfluss vergangener Entscheidung im Sinne von Pfadabhängigkeit zugesprochen werden. Nationale Institutionen müssen nicht nur ein Hindernis für Policy-Wandel darstellen, sie können ihn auch fördern. Die Forschung zur Umweltpolitik hat gezeigt, dass die Existenz eines eigenständigen Umweltministeriums oder einer vergleichbaren Oberbehörde für die administrative Kapazität einer Regierung und damit für ihre Innovationsfähigkeit von großer Bedeutung ist (Jänicke 1990: 213; Jänicke 2005). Durch solche Institutionen werden Akteure der Ministerialbürokratie mit einem genuinen, karrierebedingten Interesse an Umweltpolitik geschaffen (Jänicke et al. 2000: 84). Basierend auf den leicht ergänzten Daten von Jörgens (1996) wird eine Dummy-Variable für die Existenz eines Umweltministeriums in Land A gebildet.64 Als einziger Variable für die Wirkung nationaler Institutionen wird der administrativen Kapazität auch eine Richtungswirkung zugeschrieben, denn von ihr kann eine Ausweitung und Verschärfung staatlicher Umweltschutzmaßnahmen erwartet werden. Hypothese 7a: Je geringer die institutionellen Beschränkungen durch Vetospieler sind, denen die Regierung in Land A in t0 unterliegt, desto höher ist Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 eine Politik oder einen Standard einführt oder verändert. Hypothese 7b: Wenn in Land A in t0 Wahlen stattgefunden haben, bei denen sich ein Regierungswechsel ergeben hat, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 eine Politik oder einen Standard einführt oder verändert. Hypothese 7c: Je länger die Amtsdauer einer Regierung in Land A in t0 ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 eine Politik oder einen Standard einführt oder verändert. Hypothese 7d: Wenn ein Land A in t0 über ein eigenständiges Umweltministerium verfügt, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass es in t1 eine Umweltpolitik oder einen Umweltstandard einführt oder verändert und dabei gegebenenfalls verschärft.

3.4.2.4 Problemdruck und politische Nachfrage Die vierte und letzte Kategorie von Kontrollvariablen bezieht sich auf den Problemdruck und die Nachfrage nach Umweltpolitik als Ursache für Wandel (vgl. Abschnitt 2.4.4). Dass Umweltpolitik in einem erheblichen Maße eine Folge des erreichten Wohlstandsniveaus ist, kann einerseits auf die verstärkte Verschmut64

Zusätzliche Informationen zu Größe oder Einfluss dieser Behörden stehen für Zeitreihendaten nicht zur Verfügung.

3.4 Unabhängige Variablen

147

zungsproblematik durch die fortschreitende Industrialisierung, aber auch durch die Ausprägung postmaterialistischer Wertvorstellungen begründet werden. Als Indikator fungiert die jeweilige Wirtschaftsleistung, die auf die Größe der Bevölkerung umgelegt wird. Daten für das Bruttoinlandsprodukt pro Kopf werden ebenfalls aus den World Development Indicators bezogen (Weltbank 2007).65 Weitere Indikatoren, die Problemdruck direkt über die Umweltqualitätsdaten in Land A repräsentieren, existieren zwar vereinzelt in den „Environmental Data Compendia“ der OECD. Sie stehen aber nicht für die gesamte Bandbreite der Politiken, Länder und Zeitpunkte zur Verfügung oder müssten mit einem enormen Aufwand erst zusammengetragen und dann harmonisiert werden. Für die Repräsentation von einzelnen Ereignissen oder Krisen, die in Hypothese VIIIa ebenfalls erwähnt wurde, ist es in einer quantitativen Analyse nicht möglich, eine Variable auf allgemeinem Niveau zu spezifizieren. Stattdessen soll der Einfluss dieses Mechanismus über die Verwendung von DummyVariablen für die einzelnen Jahre erfasst werden. Der Erfolg grüner Parteien wird als Indikator für den von Interessengruppen vermittelten Druck und die Nachfrage nach Umweltpolitik verwendet. Die notwendigen Daten können aus dem ENVIPOLCON-Projekt bezogen werden (Heichel et al. 2008: 95). Hier liegt ein dreistufiger kumulativer Index vor, der für jedes Land A erfasst, ob eine grüne Partei erstens bei landesweiten Wahlen zum Unterhaus des Parlaments über ein Prozent der Stimmen kam, zweitens Sitze im Parlament erringen konnte oder drittens an der Regierung beteiligt ist. Diese Variable wird für eine gesamte Legislaturperiode fortgeschrieben und ändert sich nur zu Wahlterminen. Diese Variable wurde schon häufiger kritisiert, da sie Länder benachteiligt, die aufgrund ihrer politischen Kultur oder ihres Mehrheitswahlsystems keine grünen Parteien hervorgebracht haben. Für eine Operationalisierung des Einflusses umweltpolitischer Interessengruppen liegen jedoch keine geeigneten Alternativen vor. Datensätze zu Umwelt-NGOs weisen meist beträchtliche Lücken auf, und eine Dummyvariable zur Existenz nationaler Greenpeace-Büro korreliert stark mit anderen Kovariaten wie etwa der Existenz eines Umweltministeriums.66 Von beiden Variablen für Problemdruck umweltpolitische Nachfrage wird nicht nur Wandel, sondern auch eine Verschärfung erwartet.

65 66

Einstellungsdaten und der Postmaterialismus-Index sind in Quellen wie dem World Value Survey für die siebziger und achtziger Jahre nur lückenhaft oder gar nicht vorhanden. Dies betrifft z.B. Daten, die auf einer Sammlung von Adressen zahlreicher Umwelt-NGOs basiert (Environmental Encyclopedia; Europe Publications 2001). Sie wird oft verwendet, hat aber einen starken Bias zu englischsprachigen Ländern und auch im Längsschnitt große Lücken (siehe Binder und Neumayer 2005; Neumayer und Perkins 2004).

148

3 Forschungsdesign, Daten und Methoden Hypothese 8a: Je höher das Pro-Kopf-Einkommen in Land A in t0 ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 eine Umweltpolitik oder einen Umweltstandard einführt oder verändert und gegebenenfalls verschärft. Hypothese 8b: Je erfolgreicher grüne Parteien in Land A bei den Wahlen in t0 oder zuvor waren, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Land A in t1 eine Umweltpolitik oder einen Umweltstandard einführt oder verändert und gegebenenfalls verschärft.

3.5 Zusammenfassung

Mit den Variablen zur Operationalisierung von Problemdruck ist das Set der Lern- und Kontrollvariablen komplett. In dieser Auflistung sind wesentliche Faktoren aus der Literatur zu Policy-Lernen und Wandel enthalten, wobei keine Vollständigkeit behauptet werden kann, und die Variablen zudem auf den vorliegenden Datensatz zur Umweltpolitik zugeschnitten sind. Zu Beginn dieses Kapitels wurde dargestellt, mit welchen Schwierigkeiten die empirische Analyse von Policy-Lernen im Allgemeinen, und die quantitative Analyse im Besonderen, zu kämpfen haben. Daneben wurden aber auch die Vorteile und Chancen quantitativer Methoden aufgezeigt, die im vorliegenden Forschungsdesign bestmöglich genutzt werden sollen. Dazu zählt neben geeigneten unabhängigen Variablen ein neuartiger Datensatz zur Umweltpolitik, der Informationen zu 22 Politiken und 17 Politikstandards enthält. Auf diese Daten wird im folgenden Kapitel der in Abschnitt 3.3.3 vorgestellte dyadische Ansatz zur Messung konditionalen Policy-Wandels angewandt. Die Operationalisierung und Analyse von Wandel als Änderung im Policy-Output bekommt dadurch in dieser Arbeit einen Stellenwert, der deutlich über die Aufmerksamkeit hinausgeht, die diesem Aspekt in vergleichbaren Untersuchungen eingeräumt wird. Das vorgestellte Konzept soll einen Beitrag dazu liefern, die Forschungslücke der selten expliziten, und oft wenig differenzierten oder systematischen Auseinandersetzung mit Policy-Wandel als abhängiger Variable zu verkleinern.

4 Facetten des Wandels: eine deskriptive Analyse nationaler Umweltpolitik 4

Facetten des Wandels

Die Bedeutung der Analyse von Policy-Wandel für die Identifikation und Interpretation von Lernprozessen wurde schon durch die Einführung einer MakroEbene im Analyserahmen des Policy-Lernens verdeutlicht (Abschnitt 2.3.3). Als erster Schritt der empirischen Analyse in dieser Arbeit soll nun Policy-Wandel als notwendige Bedingung für den Nachweis von Lerneffekten untersucht werden. Hat sich eine Politik nicht verändert und zeigt sich auf der Makro-Ebene keine Annäherung zwischen Ländern, ist es nicht weiter notwendig, die Korrelation von Lernvariablen mit diesem Policy-Output zu untersuchen, da Lernen entsprechend der Definition aus dem zweiten Kapitel ausgeschlossen werden kann. Umgekehrt kann die Beobachtung von bestimmten Formen von Wandel als Indiz für die Effektivität von Policy-Lernen gelten. Anhand der im vorigen Kapitel präsentierten Daten zur Umweltpolitik wird im Folgenden systematisch nach Mustern der Veränderung gesucht. Die deskriptive Analyse von Policy-Wandel wird dabei in drei Stufen durchgeführt. Zuerst wird mit den Rohdaten die Häufigkeit und Richtung von Änderungen allgemeiner Politiken und regulativer Standards auf der Ebene der 24 Länder untersucht (Abschnitt 4.1). Der zweite Schritt besteht in der Analyse von Politikkonvergenz (Abschnitt 4.2). Nimmt man die Effektivität von Policy-Lernen an, so sollte eine Annäherung nationaler Politiken als Folge von Imitation zu beobachten sein. Drittens werden unterschiedliche Typen konditionalen Wandels analysiert, wie sie in Abschnitt 3.3.3 als unterschiedliche Konstellationen für richtungssensitive Länderpaare definiert wurden (Abschnitt 4.3). Modellwandel, der Wandel in Land A unter der Bedingung eines Modells im Referenzland B einer Dyade AB beschreibt, wird mit Pionierwandel und synchronem Wandel verglichen. In diesem Teil findet auch eine Kontrolle auf Muster von Policy-Wandel statt, die auf europäische Harmonisierung und ökonomischen Wettbewerb zurückgehen könnten. Die deskriptive Analyse soll ein breites Fundament für die im fünften Kapitel folgenden multivariaten Regressionsanalysen bieten, bei denen konditionaler Wandel als abhängige Variable verwendet wird. Neben einem Beitrag zur Analyse von Policy-Lernen liefert dieses Kapitel jedoch auch substanzielle Er-

T. Sommerer, Können Staaten voneinander lernen?, DOI 10.1007/ 978-3-531-92625-4_4, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

150

4 Facetten des Wandels

kenntnisse für die umweltpolitische Forschung. Es bietet eine einzigartige Übersicht über die Entwicklungsdynamik zahlreicher Umweltschutzmaßnahmen in 24 Ländern, die an die Analysen in Holzinger, Knill und Arts (2008) anschließt, aber deutlich darüber hinausgeht. Der Datensatz eröffnet einen neuen Blick auf Ausmaß und Richtung regulativer Reformen für einen großen Teil des umweltpolitischen Spektrums und über mehr als drei Jahrzehnte. Dabei können allgemeine Trends wie die Konvergenz, aber auch einzelne Vorreiter- und Nachzüglerstaaten in der internationalen Umweltpolitik identifiziert werden.

4.1 Häufigkeit und Richtung von Wandel in der Umweltpolitik

In einem ersten Schritt der empirischen Analyse wird die Frage beantwortet, inwiefern im vorliegenden Datensatz überhaupt Änderungen nationaler Umweltpolitiken festzustellen sind. Für einen grundlegenden Überblick wird zuerst die Häufigkeit von Wandel pro Jahr und Politik untersucht. Zweitens werden die Ausbreitungsmuster von Ersteinführungen illustriert. Drittens wird für metrische Umweltstandards neben der Veränderungshäufigkeit auch die Richtung von Policy-Wandel dargestellt, die für den Test von erfolgsorientiertem Lernen von Interesse ist.

4.1.1 Veränderung von Politiken Das Ausmaß des Wandels im vorliegenden Datensatz ist beträchtlich. Summiert man die Häufigkeit von Wandel über alle 22 Politiken, ergibt sich für den gesamten Beobachtungszeitraum von 1970 bis 2005 die Zahl von 2.331 Änderungen. Im Vergleich mit dem Maximum an 18.480 möglichen Änderungen (~ 24 Länder × 35 Jahre × 22 Politiken), entspricht dies einem Anteil von 12,61 Prozent tatsächlichen Änderungen, während für die übrigen 87,39 Prozent aller Datenpunkte kein Wandel gemessen wird. Umgerechnet fallen auf jedes Land beinahe 100 Änderungen (97,25). Die Verteilung dieser Änderungen über die Zeit wird in Abbildung 6 dargestellt. Dabei geben die Balken die Häufigkeit der jährlichen Änderung an, während die gestrichelte Linie den kumulierten Verlauf illustriert. Dieser lässt einen Trend erkennen, der deutlich über eine lineare Zunahme der Änderungen hinausgeht. Während in den frühen siebziger Jahren etwa 20 Änderungen pro Jahr zu beobachten sind, steigt dieser Wert innerhalb des Untersuchungszeitraums auf über 100 an. Abbildung 6 ist auch ein Spiegelbild der Konjunktur internationaler Umweltpolitik. Nach den Pionierjahren rund um die Stockholmer UN-Konferenz

4.1 Häufigkeit und Richtung von Wandel in der Umweltpolitik

151

1972 stagnierte die Entwicklung von Umweltpolitiken gegen Ende der siebziger Jahre. In der zweiten Hälfte der achtziger Jahre findet sich erneut ein starker Anstieg der Regulierungsaktivität. In diese Zeit fallen nicht nur die zunehmende Politisierung von Problemen der Umweltverschmutzung, sondern auch große Katastrophen wie Seveso und Tschernobyl. Der Zuwachs in den frühen neunziger Jahren steht im Zeichen der UN-Konferenz von Rio 1992 sowie der beginnenden Klima- und Nachhaltigkeitsdebatte, aber auch der Transformation ehemals kommunistischer Staaten, die eine große Zahl an Änderungen auch in diesem Politikfeld mit sich brachte. Nach dem Höchststand im Jahr 2000 (142) ging die jährliche Veränderungsrate leicht zurück und pendelte sich auf einem Niveau wie zur Mitte der neunziger Jahre ein. Abbildung 6:

Häufigkeit der Veränderungen von 22 Umweltpolitiken

Blickt man auf die Entwicklung bei den einzelnen Politiken, so lassen sich deutliche Abweichungen vom allgemeinen Trend beobachten. Wie in Tabelle 7 zu sehen ist, finden sich bei der Regulierung von Wasserverschmutzung durch industrielle Abwässer die meisten Änderungen (384), was sowohl dem komplexen Gegenstand als auch der hohen Anzahl sektorspezifischer Regelungen geschuldet ist. Es folgt die Politik zur Reduktion der Emissionen von Kraftfahrzeugen (229), die schon in den ersten zwanzig Jahren des Untersuchungszeitraums mehr als hundert Änderungen aufzuweisen hatte. Der dritthöchste Wert im Jahr 2005

152

4 Facetten des Wandels

wird bei der Umweltverträglichkeitsprüfung gemessen (148), einer Maßnahme, die als Querschnittspolitik in der Raumplanung und der Planung von Großprojekten häufig angepasst wird. Politiken zur Wiederverwertung von Bauschutt (34) und zu einem Ökolabel (48), die nach ihrer Einführung nur selten geändert wurden, finden sich am unteren Ende der Skala. Gleiches gilt für den Lärmschutz an Autobahnen (57) und den Bodenschutz (63), die jedoch eine deutlich längere Regulierungsgeschichte vorweisen können. Tabelle 7: Häufigkeit der Änderungen, Vergleich von 22 Politiken 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 Schwefelgehalt von Heizöl

3

14

26

42

61

82

101

120

Bleigehalt von Kraftstoff

7

18

28

46

72

86

114

128

PKW-Emissionen

8

33

55

74

106

148

189

229

Emissionen von Großfeuerungsanlagen

4

16

22

31

56

84

100

126

Kolibakterien in Badegewässern

2

7

16

30

53

70

85

99

Gefährliche Substanzen Reinigungsmittel

4

10

19

33

54

60

64

96

Effiziente Wassernutzung Industrie

4

9

11

13

20

33

47

57

Industrielle Abwässer

25

62

90

122

180

246

305

384

Altlastensanierung

1

5

9

13

18

31

63

94

Bodenschutz

2

4

8

10

19

32

49

63

10

28

41

61

76

99

131

145

Autobahn Lärmbelastung

3

5

10

20

25

37

50

57

Energieeffizienz bei Kühlschränken

0

0

0

0

1

17

54

85

Bauschutt-Recycling

0

0

0

0

1

8

21

34

Abfallziel Verpackungsmüll

0

0

0

1

4

17

52

85

Abfallziel Deponierung

0

0

0

0

1

8

23

60

Wiederverwertungsziel Glas

0

0

0

0

2

13

43

71

Wiederverwertungsziel Papier

0

0

0

0

0

12

42

72

Umweltverträglichkeitsprüfung

2

2

5

9

31

76

116

148

Lärmschutzstandard bei LKWs

Öko-Label

0

0

1

1

5

27

43

48

Öko-Audit

0

0

0

0

1

24

36

65

Umwelt-/Nachhaltigkeitsplan

0

0

0

0

7

22

38

65

4.1 Häufigkeit und Richtung von Wandel in der Umweltpolitik

153

Eine weitere Differenzierung der Darstellung der Häufigkeit von Wandel in der Umweltpolitik offenbart einige grundsätzliche Eigenschaften des vorliegenden Datensatzes. In Abbildung 7 erfolgt der Vergleich der Häufigkeit von Gesetzesänderungen mit allen anderen Formen des Policy-Wandels. Er zeigt, wie sich die Verabschiedung eines Gesetzes zahlenmäßig zur Änderung und Neujustierung nachrangiger Politikinstrumente verhält. Insgesamt werden bei 2.331 Änderungen 648 Gesetzesänderungen gezählt, was immerhin einem Anteil von 27,80 Prozent entspricht. Bei der Verteilung der Gesetzesänderungen über die Zeit lassen sich im Vergleich zum Wandel aller Politiken zwei Besonderheiten beobachten. Zum einen fällt der Anteil der Gesetzesänderungen um 1970 mit beinahe 50 Prozent wesentlich höher aus als in späteren Jahren. Zum anderen steigt die kumulative Häufigkeitsfunktion für Wandel bei Gesetzen flacher an. Beides entspricht den allgemeinen Erwartungen zum Politikzyklus. Als neues Politikfeld wurde die Umweltpolitik zuerst über größere Rahmengesetze erschlossen, die bestehende Regulierungen aus verschiedenen Bereichen wie der Gesundheits-, Wirtschafts- oder Fiskalpolitik vereinten. Die meist umfangreichen Gesetze zogen in der Folgezeit meist eine größere Zahl von Verordnungen, Dekreten oder anderer Ausführungsbestimmungen nach sich. Abbildung 7:

Häufigkeit Gesetzesänderungen / alle Änderungen, 22 Politiken

154

4 Facetten des Wandels

4.1.2 Ersteinführung neuer Politiken Entsprechend den Annahmen der Diffusionsliteratur verläuft ein Ausbreitungsprozess von Politiken und anderen Innovationen nach dem Muster einer SKurve. Idealtypisch folgt dabei einer ersten Phase der zögerlichen Ausbreitung und Etablierung ein sprunghafter Anstieg, dann ein langsamer Rückgang der Übernahmen und schließlich das Erreichen eines bestimmten Sättigungsniveaus (Granovetter 1978; Rogers 1995; Tews 2002a). Ob dies auch für die vorliegenden Daten gilt, kann anhand des Timings der Ersteinführung von Politiken festgestellt werden. Anders als in vergleichbaren Untersuchungen wird der Diffusionsverlauf anhand eines breiten Repertoires von Regulierungen dargestellt, so dass neben politikspezifischen Eigenschaften auch ein generalisierbarer Trend sichtbar gemacht werden kann. Abbildung 8:

Ersteinführung und kumulierte Übernahmerate von 22 Politiken

In Abbildung 8 findet sich die jährliche Zahl von Neueinführungen bei 22 Politiken (Balken) sowie die kumulierte Zahl der Übernahmen über die Zeit (Linie). Hierbei lässt sich eine Abfolge von vier Innovationszyklen bei der Ausbreitung staatlicher Regulierung im Umweltschutz erkennen. Die erste Welle der Innovationen erreichte ihren Höhepunkt im Jahr 1972 und markiert eine Periode, in der sich die ersten staatlichen Maßnahmen zum Umweltschutz in den USA, Japan

4.1 Häufigkeit und Richtung von Wandel in der Umweltpolitik

155

und Teilen Westeuropas ausbreiteten. Eine zweite, etwas kleinere Welle findet sich nach einem zwischenzeitlichen Abflauen der Innovationen in den Jahren 1982 und 1983. Die dritte und längste Hochphase umweltpolitischer Innovationen begann Ende der achtziger Jahre. Die Zahl der Ersteinführungen nahm über ein Jahrzehnt hinweg stetig zu. Ihren Spitzenwert erreicht die Entwicklung 1993 mit 26 Politikinnovationen. Nach 1997 fällt die Rate der Ersteinführungen zwar deutlich ab, wird aber 2002 von der vierten und letzten Welle abgelöst, die mit den Entwicklungen rund um die EU-Erweiterung und die Implementation des „acquis communitaire“ in den Kandidatenländern in Zusammenhang steht. Der Verlauf der kumulierten Ersteinführungen liefert eine erste Erklärung für den Rückgang am Ende des Untersuchungszeitraums. Die schwarze Linie in Abbildung 8 zeigte an, dass die Übernahmerate Ende der neunziger Jahre auf ein Niveau von 80 Prozent (also etwa 19 von 24 Ländern), bis 2005 sogar auf 89 Prozent ansteigt. Danach gab es angesichts des begrenzten Repertoires von 22 Maßnahmen kaum noch Möglichkeiten zu weiteren Neueinführungen. Abbildung 9:

Kumulierte Übernahmeraten, frühe Diffusion

156

4 Facetten des Wandels

Abbildung 10: Kumulierte Übernahmeraten, mittlere Diffusion

Die Übernahmekurven für die einzelnen Politikmaßnahmen lassen sich nach ihrem jeweiligen Verlaufsmuster in drei Kategorien unterscheiden: in frühe, mittlere und späte Ersteinführungen (vgl. Knill, Sommerer und Holzinger 2008). Bei der Darstellung früher Übernahmeverläufe (Abbildung 9) zeigt sich der höchste Ausgangswert für Maßnahmen gegen Gewässerverschmutzung, die im Jahr 1970 schon in 19 Ländern (79 Prozent) in Kraft waren.67 Weite Verbreitung fanden zu dieser Zeit auch Maßnahmen gegen LKW-Lärm (42 Prozent), Blei im Benzin (25 Prozent) und PKW-Schadstoffemissionen (21 Prozent). Diese und vier weitere Politiken zeigen alle einen Verlauf, der mit dem Abflauen einer hohen Zuwachsrate nach Erreichen eines Verbreitungsgrads von über 80 Prozent der Spätphase einer typischen S-Kurve ähnelt. Die zweite Kategorie von Verlaufsmustern entspricht den Erwartungen einer vollständigen S-Kurve. Abbildung 10 zeigt für fünf Politiken alle unterschiedlichen Phasen der Ausbreitung, von der ersten Innovation bis zur Stagnation. Lehrbuchmäßig erscheint vor allem das Beispiel der Umweltverträglichkeitsprüfung. Vor 1982 nur in zwei Ländern vertreten, erfolgten hier bis 1995 insgesamt 22 Übernahmen. Dieser Fall liefert aber auch ein gutes Beispiel für 67

Siehe Tabelle 1 für die Zuordnung der Variablennamen.

4.1 Häufigkeit und Richtung von Wandel in der Umweltpolitik

157

die Gefahr einer vorschnellen Interpretation von Übernahmekurven. Obwohl alles auf die Wirksamkeit freiwilliger Diffusion hindeutet, gilt es zu berücksichtigen, dass die EU 1985 eine Richtlinie einführte, die den sprunghaften Anstieg der UVP-Einführungen in ihren Mitgliedstaaten erklären kann. Schließlich gibt es noch eine Gruppe von neun Politiken, die bis zur zweiten Hälfte der achtziger Jahre kaum vertreten waren (Abbildung 11). Späte Diffusionsverläufe finden sich bei der Regulierung der Restmüllentsorgung und beim Glas- und Papierrecycling, aber auch bei Öko-Audits, Ökolabels, Nachhaltigkeitsplänen, Politiken zur Verbesserung der Energieeffizienz von Kühlschränken und zur Wiederverwertung von Bauschutt. Abbildung 11: Kumulierte Übernameraten, späte Diffusion

Insgesamt erreichen sieben von 22 Politiken die 100-Prozent-Marke und sind damit in allen 24 Ländern präsent. Während Politiken zur Regulierung von PKW-Emissionen (in 24 Ländern seit 1992), der Reinheit von Badegewässern (1994), des Bleigehalts im Benzin (1998), des Schwefelgehalts im Heizöl (2003) und des LKW-Lärms (2004) zum Teil lange existierten, war die vollständige Übernahme einer UVP (1995) und einer Policy zu energieeffizienten Kühlschränken (2002) Folge eines späten Ausbreitungsprozesses.

158

4 Facetten des Wandels

Tabelle 8: Pionierländer bei der Ersteinführung von 22 Politiken Jahr

Pionierländer

Kolibakterien in Badegewässern

vor 1970

FIN, SWE

Gefährliche Substanzen in Reinigungsmitteln

vor 1970

GER, NED, SPA

Effiziente Wassernutzung Industrie

vor 1970

BUL, FRK, UKD

Umweltverträglichkeitsprüfung

vor 1970

USA

Emissionen von Großfeuerungsanlagen

vor 1970

FIN, JAP, SWE, UKD

Bleigehalt von Kraftstoff

vor 1970

FRK, HUN, SWE, SWI, UKD

Autobahn Lärmbelastung

vor 1970

JAP, SLO

Lärmschutzstandard bei LKWs

vor 1970

AUT, BEL, FIN, FRK, GER, ITA, JAP, NED, SWI, UKD

PKW-Emissionen

vor 1970

BEL, FRK, GER, USA

Bodenschutz

vor 1970

BUL

Schwefelgehalt Heizöl

vor 1970

JAP, SWE

Industrielle Abwässer

vor 1970

AUT, BEL, BUL, DEN, FIN, FRA, GER, GRE, ITA, JAP, POL, ROM, SLO, SPA, SWE, SWI, UKD, USA

Altlastensanierung

1970

JAP

Öko-Label

1977

GER

Abfallziel Verpackungsmüll

1982

SWE

Umwelt-/Nachhaltigkeitsplan

1988

DEN, POL

Öko-Audit

1988

MEX

Wiederverwertungsziel Glas

1988

ITA

Abfallziel Deponierung

1990

SWI

Bauschutt-Recycling

1990

AUT

Energieeffizienz bei Kühlschränken

1990

USA

Wiederverwertungsziel Papier

1991

GER, JAP, NED

Ergänzend zeigt Tabelle 8 den genauen Zeitpunkt der ersten Einführung einer Policy an, zusammen mit einer Auflistung der jeweiligen Pionierländer. Für einen großen Teil der Politiken (12) lag dieser vor dem Beginn des Untersu-

4.1 Häufigkeit und Richtung von Wandel in der Umweltpolitik

159

chungszeitraums im Jahr 1970, so dass ein genaues Datum nicht angegeben werden kann. Ende der siebziger bis Anfang der achtziger Jahre gab es mit dem Ökolabel und der Regulierung von Verpackungsmüll lediglich zwei Innovationen, bevor in einer zweiten Hochphase der Innovation umweltpolitischer Instrumente zwischen 1988 und 1991 sieben neue Politiken hinzukamen. Dass eine frühe Einführung in einem Land nicht mit einem schnellen Ausbreitungsprozess einhergehen muss, zeigt der Vergleich mit den Abbildungen 9 bis 11 Wenn im Fall der Regulierung von PKW-Emissionen eine schnelle Diffusion, beim Ökolabel jedoch eine stark verzögerte Ausbreitung zu beobachten ist, deutet dies auf das Wirken unterschiedlicher Erklärungsfaktoren hin. Tabelle 8 identifiziert auch die Pionierländer, die für den Test des Lernens von Ländern mit hoher Reputation von Bedeutung sind. Wie in der umweltpolitischen Forschung häufig beschrieben wurde, zählen zu diesen Vorreiterstaaten Japan (7 Innovationen), Deutschland (6), Schweden (6) und auch die USA (4). Überraschend hingegen ist sowohl die Vielzahl der Länder, die sich durch eine Innovation auszeichnen, als auch die Tatsache, dass Bulgarien (beim Bodenschutz) oder Polen (beim Umweltplan) dazugehören, also Länder, denen nicht der Ruf als Pioniere des Umweltschutzes vorauseilt. Wenn die kumulierte Zahl der Ersteinführungen nach Ländern aufgeschlüsselt wird, bestätigt sich das Ergebnis der Übernahmekurven. In Tabelle 9 ist zu sehen, dass viele Länder einen Großteil des Repertoires von 22 Maßnahmen auf nationaler Ebene umgesetzt haben. Der Mittelwert liegt bei 17,08 Übernahmen, insgesamt ergibt sich eine Zahl von 410 Ersteinführungen im gesamten Datensatz. Belgien, Frankreich, Ungarn und Polen mit 22 Politiken sowie Finnland, Deutschland, Italien, die Niederlande und Bulgarien (21) liegen in dieser Wertung im Jahr 2005 vorne, während Mexiko (15) und die USA (10) abfallen. Die vorderen Ränge der mittel- und osteuropäischen Länder lassen sich vor allem mit deren geschlossenen Übernahme des „acquis communitaire“ erklären. Am Zeitverlauf lässt sich ablesen, dass in der ersten Hälfte des Beobachtungszeitraums Japan und Frankreich die meisten Politiken adaptiert hatten und ab Mitte der achtziger Jahre auch Deutschland, Dänemark, die Niederlande und die Schweiz zur Spitzengruppe stießen.

160

4 Facetten des Wandels

Tabelle 9: Ersteinführung von 22 Politiken, Darstellung nach Ländern 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 Österreich

2

4

6

9

12

18

19

20

Belgien

3

6

8

9

11

16

22

22

Bulgarien

3

4

5

7

7

10

15

21

Dänemark

1

6

7

10

13

19

20

20

Finnland

4

5

6

8

11

18

21

21

Frankreich

6

7

12

12

12

17

21

22

Deutschland

4

7

9

9

11

17

20

21

Griechenland

1

1

2

4

8

13

15

19

Ungarn

3

6

7

8

10

18

21

22

Irland

0

1

6

6

10

13

17

18

Italien

4

7

7

8

14

18

21

21

Japan

9

10

10

11

12

16

19

19

Mexiko

0

1

1

3

10

13

14

15

Niederlande

2

4

7

9

12

21

21

21

Norwegen

0

3

5

10

12

16

18

20

Polen

1

3

4

5

9

12

13

22

Portugal

0

3

3

3

10

14

17

18

Rumänien

1

2

2

2

4

10

11

19

Slowakei

2

6

6

6

7

11

13

20

Spanien

2

7

7

7

10

14

18

20

Schweden

5

7

7

9

11

15

18

20

Schweiz

3

5

5

9

13

17

18

18

Vereinigtes Königreich

4

5

7

7

10

14

17

18

Vereinigte Staaten

4

6

8

8

9

10

10

10

Mittelwert 

17,08 410

Die Konzentration auf die Ersteinführungen erlaubt einen Anschluss dieser Analyse an Ergebnisse aus vergleichbaren Arbeiten der Diffusions- und Konvergenzliteratur, die sich ebenfalls mit dem Einfluss von Lernmechanismen beschäftigen. Das Niveau der Diffusion für das beobachtete Repertoire und das Sample der 24 Länder ist außergewöhnlich hoch. Als dominantes Muster ist bei

4.1 Häufigkeit und Richtung von Wandel in der Umweltpolitik

161

den vorliegenden Daten für die meisten der 22 Umweltpolitiken der erwartete SKurven-förmige Verlauf zu erkennen.68 Die Übernahmekurven geben einen ersten Anhaltspunkt für das Auftreten von Diffusion und Imitation, was jedoch nicht zum Fehlschluss verleiten sollte, von Wandel eindeutig auf einen Kausalmechanismus zu schließen. Vielmehr deutet die Vielfalt der Verläufe, die sich bei genauerer Betrachtung offenbart, auf das Wirken unterschiedlicher Faktoren hin.

4.1.3 Veränderung von Standards Neben der Einführung einer Politik kann in einigen Fällen auch die Veränderung des Niveaus einer Regulierung untersucht werden. Policy-Wandel bei Grenzwerten und quantifizierbaren Politikzielen stellt den zweiten Schwerpunkt der empirischen Analyse in diesem und dem folgenden Kapitel dar (vgl. Abschnitt 3.3.3). Nach der Darstellung der Änderungshäufigkeit wird in einem zweiten Schritt die Richtung untersucht. Diese Dimension von Policy-Wandel ist nicht nur für den Test von Lernmechanismen, sondern auch für andere Erklärungsfaktoren wie Wettbewerb oder administrative Kapazitäten von Interesse.

4.1.3.1 Häufigkeit der Änderung von Standards Für alle 17 Umweltstandards aus dem Datensatz finden sich im Beobachtungszeitraum insgesamt 918 Änderungen in allen Ländern (Tabelle 10). Bei einem theoretischen Maximum, das im dyadischen Datensatz bei 14.688 (~17×24×36) Änderungen liegt, entspricht dieser Wert einer Quote von 6,25 Prozent tatsächlich erfolgter Änderungen. Umgerechnet sind das über den Zeitraum von 1970 bis 2005 etwa 2,25 Änderungen pro Standard und Land. Betrachtet man die Verteilung über die Zeit, so zeigt sich eine deutliche Zunahme der Änderungshäufigkeit. Waren es in den siebziger Jahren noch 200 Änderungen, stieg die Zahl in den achtziger Jahren erst leicht (238), in den neunziger Jahren dann stark an (321). In der Zeit nach 2000 blieb die Frequenz des Wandels bei allen 17 Standards hoch, bis 2005 wurden 159 Änderungen gezählt. Wie die erste Spalte der Tabelle zeigt, sind die Unterschiede zwischen den einzelnen Standards zum Teil gravierend. Während für die PKWEmissionsgrenzwerte jeweils über 100 Änderungen beobachtet werden, gibt es eine Reihe von Standards, die höchstens 30-mal geändert wurden, etwa die 68

Im Gegensatz zur beobachteten Ausbreitung von Politikmodellen kann keine Abschaffung von Politiken für den Bereich des vorliegenden Datensatzes beobachtet werden.

162

4 Facetten des Wandels

Grenzwerte für Lärm entlang von Autobahnen oder für den Schwermetallgehalt industrieller Abwässer. Tabelle 10: Häufigkeit der Veränderung von 17 Umweltstandards Handelsrelevanz

Alle

Aufwärts

Abwärts

Alle 17 Standards

918

865

53

-

1970-1980

200

198

2

-

1980-1990

238

238

0

-

1990-2000

321

284

37

-

2000-2005

159

145

14

-

PKW Emissionen CO

122

121

1



PKW Emissionen HC

117

116

1



PKW Emissionen NOx

104

88

16



Bleigehalt von Kraftstoff

82

82

0



Lärmschutzstandard bei LKWs

73

72

1



Schwefelgehalt von Heizöl

71

71

0



Emissionen von Großfeuerungsanlagen SO2

42

42

0



Emissionen von Großfeuerungsanlagen Staub

39

39

0



Emissionen von Großfeuerungsanlagen NOx

39

38

1



Wiederverwertungsziel Papier

39

33

6

-

Wiederverwertungsziel Glas

38

34

4

-

Industrielle Abwässer Bleigehalt

29

25

4



Industrielle Abwässer Chromgehalt

27

23

4



Industrielle Abwässer Kupfergehalt

27

23

4



Industrielle Abwässer Zinkgehalt

27

21

6



Industrielle Abwässer BOD

23

18

5



Autobahn Lärmbelastung

19

19

0

-

Die Zahlen in der zweiten, dritten und vierten Spalte von Tabelle 10 machen deutlich, dass die Änderungen im Datensatz von mit einem Aufwärtstrend ge-

4.1 Häufigkeit und Richtung von Wandel in der Umweltpolitik

163

kennzeichnet sind. Insgesamt stehen 865 Aufwärtsbewegungen lediglich 53 Abwärtsbewegungen gegenüber, was einem überwältigenden Anteil von 94,23 Prozent entspricht. Es gibt damit 16-mal so viele Verschärfungen wie Lockerungen umweltpolitischer Vorschriften.69 Ein Aufwärtswandel findet sich bei allen Grenzwerten und Politikzielen, am häufigsten bei handelsrelevanten Produktstandards für PKW-Emissionen (CO: 121; HC: 116; NOx: 88), für den Bleigehalt im Benzin (82), LKW-Lärmstandards (72) oder beim Schwefelgehalt von Heizöl (71). Abbildung 12: Vergleich Aufwärts- und Abwärtswandel, 17 Umweltstandards

Für eine substanzielle Interpretation als Lockerung müssen von den 53 formalen Abwärtsbewegungen noch zwölf Änderungen abgezogen werden, die durch die Umstellung von Messverfahren bedingt sind (elfmal bei NOx-Emissionen, einmal bei HC-Emissionen). Die restlichen Änderungen verteilen sich auf elf Standards, bei sechs Standards gibt es gar keine Abwärtsbewegung. Sechs Lockerungen finden sich bei PKW-Abgaswerten, verursacht durch die Umstellung von vormals strengeren US- auf EU-Standards in einigen europäischen Ländern. Zehn weitere konnten bei den Müllquoten, jeweils eine bei LKW-Lärm und der 69

Die Ersteinführung eines Standards wird dabei als Verschärfung gewertet.

164

4 Facetten des Wandels

Regulierung von Großfeuerungsanlagen gezählt werden. Bei 23 Abwärtsbewegungen für die Grenzwerte zu Schwermetallen und BOD in industriellen Abwässern entfallen fast alle Änderungen auf Mexiko und die osteuropäischen Länder. Dort wurden ehemals strenge, aber selten implementierte Grenzwerte in den neunziger Jahren von realistischen, jedoch weniger ambitionierten Standards abgelöst (vgl. Knill, Tosun und Heichel 2008). Abbildung 12 illustriert die Verteilung dieser Aufwärts- und Abwärtsbewegungen über die Zeit. Dabei wird nochmals deutlich, dass Abwärtswandel im begrenzten Rahmen und hauptsächlich nach 1990 stattfindet. Vor 1990 werden nur zwei Lockerungen gezählt, und auch im Jahr mit dem höchsten Wert (1996: 8) stehen ihnen mindestens viermal so viele Verschärfungen entgegen. Abbildung 13: Ländervergleich Aufwärts- und Abwärtswandel, 17 Standards

In Abbildung 13 kann zusätzlich die Aufteilung auf die einzelnen Länder verglichen werden. Bei der Häufigkeit der Aufwärtsbewegungen dominieren die langjährigen EU-Mitglieder Belgien, Frankreich, Deutschland, Niederlande und Großbritannien deutlich. Ebenso entspricht es der Erwartung, dass Länder wie Mexiko, Bulgarien und die Slowakei bei den Abwärtstrends vorne liegen. Überraschend ist eher der hohe Wert für Deutschland, der auf Anpassungen vormals ambitionierter Ziele in der Abfallpolitik zurückgeführt werden kann.

4.1 Häufigkeit und Richtung von Wandel in der Umweltpolitik

165

4.1.3.2 Richtungsverlauf der Veränderung von Standards Der Eindruck eines umfassenden Aufwärtstrends wird noch deutlicher, wenn man die mittlere Regulierungshöhe aller 17 Standards in Tabelle 11 berücksichtigt. Für Daten in einem Intervall von fünf Jahren ist bei allen Grenzwerten und Politikzielen die Tendenz zu einem strengeren Niveau sichtbar, allerdings mit unterschiedlichen Verlaufsmustern. Tabelle 11: Mittelwertentwicklung bei 17 Umweltstandards Standard Schwefelgehalt von Heizöl

Bleigehalt von Kraftstoff

PKW Emissionen CO

1970

1980

1990

2000

2005

Mw*

1,47

0,61

0,40

0,27

0,26

N

3

15

19

21

23

Mw

0,61

0,38

0,18

0,06

0,01

N

6

14

23

24

24

Mw 34,10

29,72

5,69

2,68

2,50

N

1

16

18

22

24

PKW Emissionen HC

Mw

6,90

2,29

0,74

0,28

0,26

N

1

PKW Emissionen NOx

Mw

Lärmschutzstandard bei LKWs

Mw 90,83

18

22

22

24

Emissionen Großfeuerungsanlagen SO2

Mw

1625,00

581,82

461,90

385,71

N

2

Emissionen Großfeuerungsanlagen NOx

Mw

10

21

21

Emissionen Großfeuerungsanlagen Staub

Mw

150,00

50,00

74,09

58,64

N

1

10

22

22

Mw

52,50

55,33

53,27

53,27

N

2

12

15

15

N

N

6

16

18

22

24

2,96

0,79

0,30

0,21

13

18

22

24

89,11

85,18

80,91

80,21

N

Autobahn Lärmbelastung

Industrielle Abwässer Bleigehalt

Industrielle Abwässer Kupfergehalt

11

21

21

515,00

552,38

388,10

Mw

3,40

0,34

0,54

0,51

0,51

N

3

8

15

16

17

Mw

9,00

0,83

1,06

1,33

1,25

166

Industrielle Abwässer Zinkgehalt

Industrielle Abwässer Chromgehalt

Industrielle Abwässer BOD

Wiederverwertungsziel Glas

Wiederverwertungsziel Papier

*

4 Facetten des Wandels N

3

7

14

16

17

Mw

2,67

2,21

2,39

3,44

3,39

N

3

8

15

16

17

Mw 17,00

1,30

1,79

1,56

1,53

N

3

7

14

16

17

Mw

4,00

30,88

46,00

51,92

46,33

N

1

8

12

13

15

Mw

54,00

53,05

N

14

19

Mw

49,79

49,00

N

15

20

Mw = Mittelwert; N = Häufigkeit

Während die Regulierung des Bleigehalt in Benzin ein Beispiel für eine fortlaufende Verschärfung des Sample-Mittelwerts darstellt, die bis zum völligen Verbot führt, finden sich auch Fälle, in denen Aufwärtswandel nur langsam zu einer Verschärfung der Emissionsgrenzen führt, etwa bei der Regulierung von Großfeuerungsanlagen. Andere Verläufe stehen im scheinbaren Widerspruch zum vorherrschenden Muster. So finden sich vereinzelte Erhöhungen des Mittelwerts, beispielsweise bei der Regulierung von Lärm an Autobahnen, aber auch bei den Grenzwerten zu industriellen Abwässern. Dies kann allerdings nicht als Anzeichen für ein „race to the bottom“ interpretiert werden. Bei der Kontrolle der Zahl vorhandener Grenzwerte wird deutlich, dass der Anstieg des SampleMittelwertes immer mit einer Erhöhung der Übernahmen einer solchen Politik einhergeht. Es handelt sich dann nicht um tatsächliche Lockerungen des Grenzwerts, sondern um die Ersteinführung einer im Vergleich zu den Vorreiterstaaten niedrigeren Regulierung, die das mittlere Regulierungsniveau senkt (vgl. Knill, Sommerer und Holzinger 2008: 121). Anhand von zwei Einzelbeispielen können abschließend noch typische Regulierungsverläufe illustriert werden. Abbildung 14 präsentiert die Grenzwerte für den Schwefelgehalt von Heizöl in allen 24 Ländern. Neben einer allgemeinen Senkung des zulässigen Schwefelvolumens von 2,50 auf 0,05 Volumenprozent ist zum einen die mehrfache Änderung eines Grenzwerts im selben Land (z.B. dreimal in Schweden), zum anderen eine fortlaufende Verschärfung von Grenzwerten über die Zeit zu beobachten. Deutlich zu erkennen sind auch Pioniere (Frankreich, Japan, Schweden) und Nachzügler (Bulgarien, Griechenland).

4.1 Häufigkeit und Richtung von Wandel in der Umweltpolitik

167

Abbildung 14: Regulierungsverlauf Schwefelgehalt in Heizöl (Vol %)

Im Gegensatz dazu zeigt ein Überblick über Autobahn-Lärmstandards in Abbildung 15 nur einen schwachen Trend hin zu einem strengeren Schutzniveau und eine vergleichsweise geringe Zahl von Änderungen nach der erstmaligen Einführung. Trotzdem steht den wenigen Verschärfungen auch hier keine einzige Lockerung entgegen. An diesem Beispiel lässt sich zudem gut nachvollziehen, warum es zu einer Erhöhung des Mittelwerts kommen kann, ohne dass einzelne Länder ihre Regulierung lockern. Länder wie Italien im Jahr 1992 (55 dB) oder Ungarn im Jahr 1989 (60 dB) führten erst spät einen Lärmstandard ein, der deutlich hinter den strengsten Standards zurückblieb und so das durchschnittliche Niveau erhöhte. In diesem Abschnitt konnte für den vorliegenden Datensatz zur Umweltpolitik in 24 Ländern ein eindrucksvolles Ausmaß von Wandel nachgewiesen werden, sowohl bei den Änderungen allgemeiner Politiken als auch bei Umweltstandards. Während in der Analyse der Ersteinführungen von 22 Politiken eine massive Ausweitung des umweltpolitischen Repertoires im untersuchten Zeitraum gemessen wurde, konnte für 17 metrische Standards ein deutliches Muster von Aufwärtsbewegungen hin zu strengeren Vorschriften im Umweltschutz nachgewiesen werden. Alle Ergebnisse erfüllen mit einer hinreichend hohen Zahl von Änderungen und Innovationen eine notwendige Bedingung für das

168

4 Facetten des Wandels

Vorliegen von Lernprozessen. Der Aufwärtstrend deutet zudem darauf hin, dass insbesondere die Orientierung an Vorreitern eine Rolle bei der Erklärung von Wandel spielen könnte. Da dem nur eine geringe Zahl von Lockerungen entgegensteht, gibt es auf dieser Ebene der Analyse keinerlei Anzeichen für den in der Literatur vielbeschworenen regulativen Wettbewerb mit der Folge einer Abwärtsspirale des Schutzniveaus (vgl. Holzinger und Sommerer 2009). Abbildung 15: Regulierungsverlauf Lärmschutz an Autobahnen (dB)

4.2 Konvergenz in der Umweltpolitik

Wenn Lernen in der nationalen Politikgestaltung eine Rolle spielt, so muss mit der Imitation eines Modells die länderübergreifende Annäherung von Politiken einhergehen. Daher wird in diesem Abschnitt die Konvergenz von Politikrepertoires und regulativen Standards untersucht. Konvergenz kann als eine zumindest zeitweilige Annäherung zwischen Ländern begriffen werden, die zur Reduktion von Varianz und zur Vereinheitlichung nationaler Politikinstrumente führt (Sigma-Konvergenz; vgl. Heichel, Pape und Sommerer 2005: 831). Eine Analyse von Prozessen des Aufholens und von Länderrankings in Bezug auf die umfassendste oder strengste Umweltpolitik kann darüber hinaus eine zusätzliche

4.2 Konvergenz in der Umweltpolitik

169

Dimension von Konvergenz beleuchten. Eine Reduktion von Varianz ist anders zu interpretieren, je nachdem, ob sie mit der Veränderung von Rangplätzen oder der Kontinuität von Vorreitern und Nachzüglern einhergeht (Heichel und Sommerer 2007: 117ff). Da soziales Lernen nicht zu einem Überholen führen sollte, deutet die Veränderung von Länderrankings auf andere Mechanismen hin.

4.2.1 Konvergenz im Repertoire nationaler Umweltpolitik Ein erster Beleg für Konvergenz bezüglich des Politikrepertoires in 24 Ländern liegt in Form der nach Ländern aufgeschlüsselten Übernahmeraten vor (Tabelle 9). Für die Ausbreitung der 22 Politiken wurde im Jahr 2005 ein Mittelwert von 17,08 gemessen, was gleichbedeutend ist mit der Umsetzung eines ähnlichen Repertoires nationaler Umweltpolitik. Darüber hinaus ermöglicht ein dyadischer Ansatz die Identifikation von Sigma-Konvergenz zwischen Ländern (siehe Abschnitt 3.3.3; vgl. Sommerer, Holzinger und Knill 2008; Holzinger, Knill, Sommerer 2008). Hierbei wird Ähnlichkeit auf der Basis von 276 einfachen Länderpaaren gemessen, die aus den 24 Ländern des Sample gebildet werden können. Verfügen Land A und Land B eines Paares AB über eine bestimmte Policy, so bekommen sie den Wert 1. Liegt diese nur in einem der beiden Länder vor, bekommt das Paar den Wert 0 zugeordnet. Verfügen beide Länder über keine Politik, wird dies nicht als Ähnlichkeit, sondern im Sinne einer leeren Menge ebenfalls mit 0 bewertet, da keine Angaben über die Gründe der NichtAktivität vorliegen (Knill, Sommerer und Holzinger 2008: 151). Diese Prozedur wird für alle 22 Politiken durchgeführt. Die daraus resultierende Variable wird neu skaliert, so dass der maximale Wert einer Ähnlichkeit von 100 Prozent entspricht. Sigma-Konvergenz kann dann an der Zunahme des Prozentwertes zwischen zwei Zeitpunkten abgelesen werden. Die Ergebnisse in Tabelle 12 zeigen eine durchschnittliche Ähnlichkeit des Politikrepertoires von 35,52 Prozent im Mittel aller Jahre, Politiken und Länderpaare. Dieser Wert drückt jedoch nur bedingt das tatsächlich vorherrschende Ausmaß an Ähnlichkeit aus. Verfolgt man den Zeitverlauf, so sieht man, dass die Ähnlichkeit zu Beginn des Erhebungszeitraums sehr gering war (4,40 Prozent), im Laufe der Jahrzehnte aber zunahm (1980: 16,42 Prozent; 1990: 34,01 Prozent) und schließlich im Jahr 2005 den Wert von 79,83 Prozent erreichte. Die stärkste Konvergenz fällt mit einer Steigerung um 31 Prozentpunkte in die Zeit zwischen 1990 und 2000. Während für einige Politiken schon früh eine hohe Ähnlichkeit bestand, etwa für LKW-Lärmschutz, finden sich auch Politiken, bei denen sich Länder erst spät annäherten (Energieeffizienz von Kühlschränken). Bei einer ganzen Reihe von Politiken kann vollständige Konvergenz

170

4 Facetten des Wandels

festgestellt werden, was sich aus den oben vorgestellten Übernahmeraten von 100 Prozent zwingend ergibt. Die Regulierung einer effizienten Wassernutzung (19,93 Prozent) bildet im Jahr 2005 das Schlusslicht der Ähnlichkeitsskala. Augenfällig ist das Fehlen von Divergenz, was angesichts der Tatsache, dass keine Politiken abgeschafft wurden, jedoch zu erwarten war. Tabelle 12: Ähnlichkeit des Politikrepertoires zwischen Länderpaaren, in % 1970

1980

1990

2000

2005

Alle

Schwefelgehalt von Heizöl

1,09

38,04

61,96

83,70

100,00 58,40

Bleigehalt von Kraftstoff

5,43

38,04

91,67

100,00

100,00 62,92

PKW-Emissionen

3,62

55,43

83,70

100,00

100,00 70,65

Emissionen von Großfeuerungsanlagen

2,17

28,26

61,90

91,67

91,67 52,90

Kolibakterien in Badegewässern

0,36

23,91

83,70

100,00

100,00 57,55

Gefährliche Substanzen in Reinigungsmitteln

2,17

16,30

49,28

61,96

76,09 38,47

Effiziente Wassernutzung in der Industrie

2,17

5,43

10,14

19,93

19,93 11,03

Industrielle Abwässer

61,96

83,70

91,67

91,67

91,67 87,36

Bodenschutz

0,36

2,17

16,30

43,48

49,28 16,80

Altlastensanierung

0,00

2,17

13,04

55,43

68,84 20,69

Abfallziel Verpackungsmüll

0,00

0,00

2,17

55,43

83,70 18,96

Abfallziel Deponierung

0,00

0,00

0,00

23,91

83,70 12,80

16,30

61,96

83,70

91,67

100,00 72,40

Wiederverwertungsziel Glas

0,00

0,00

0,36

38,04

68,84 14,65

Wiederverwertungsziel Papier

0,00

0,00

0,00

43,48

76,09 15,88

Lärmschutzstandard bei LKWs

Autobahn Lärmbelastung

1,09

5,43

38,04

76,09

83,70 35,62

Bauschutt-Recycling

0,00

0,00

0,00

19,93

32,97

Energieeffizienz bei Kühlschränken

0,00

0,00

0,00

91,67

100,00 24,66

Öko-Audit

0,00

0,00

0,00

43,48

61,96 15,88

5,89

Umweltverträglichkeitsprüfung

0,00

0,36

49,28

100,00

100,00 42,88

Öko-Label

0,00

0,00

3,62

61,96

76,09 24,47

Umwelt-/Nachhaltigkeitsplan

0,00

0,00

7,61

49,28

91,67 20,67

4,40

16,42

34,01

65,58

79,83 35,52

Mittelwert

4.2 Konvergenz in der Umweltpolitik

171

Tabelle 13: Länderrankings für das Repertoire von 22 Politiken 1970 Rang 1

1980 Land

Rang

Land

1990 Rang

Land

2000

2005

Rang

Land

Rang

Land

JAP

1

FRA

1

ITA

1

BEL

1

BEL

2

FRA

2

JAP

2

DEN

2

FIN

1

FRA

3

SWE

3

GER

2

SWI

2

FRA

1

HUN

4

FIN

4

BEL

4

AUT

2

HUN

1

POL

4

GER

4

USA

4

FRA

2

ITA

5

BUL

4

ITA

6

DEN

4

JAP

2

NED

5

FIN

4

UKD

6

HUN

4

NED

7

DEN

5

GER

4

USA

6

ITA

4

NOR

7

GER

5

ITA

9

BEL

6

NED

9

BEL

9

AUT

5

NED

9

BUL

6

SPA

9

FIN

9

JAP

10

AUT

9

HUN

6

SWE

9

GER

11

NOR

10

DEN

9

SWI

6

UKD

9

SWE

11

SPA

10

NOR

13

AUT

13

AUT

13

HUN

11

SWE

10

SLO

13

NED

13

FIN

13

IRL

11

SWI

10

SPA

13

SLO

13

IRL

13

MEX

15

IRL

10

SWE

13

SPA

13

SLO

13

POR

15

POR

16

GRE

17

DEN

17

BUL

13

SPA

15

UKD

16

JAP

17

GRE

17

NOR

13

UKD

18

BUL

16

ROM

17

POL

17

SWI

19

POL

18

GRE

19

IRL

17

ROM

20

POL

19

USA

20

MEX

19

POR

21

IRL

21

POR

21

GRE

21

POL

19

SWI

21

MEX

22

GRE

22

BUL

21

SLO

19

UKD

21

NOR

22

ROM

22

SLO

23

ROM

23

MEX

21

POR

24

MEX

24

ROM

24

USA

24

USA

Gamma-Koeffizient

0,69

0,37

0,66

0,59

Die Diffusion von Politikmodellen kann auch zu einer Änderung der Position der 24 Länder im internationalen Vergleich führen. Die so genannte GammaKonvergenz gibt an, wie stark sich ein Ranking über die Zeit verändert (Heichel und Sommerer 2007; Knill, Sommerer und Holzinger 2008: 129). Je geringer

172

4 Facetten des Wandels

die Werte des Gamma-Koeffizienten (von -1 bis 1) sind, desto stärker ausgeprägt sind Prozesse des Überholens. Die Bestimmung von Gamma-Konvergenz ist für den Test von Modelllernen nicht unerheblich. Gäbe es nur Imitation und keine andere Erklärung für Policy-Wandel, könnte es nicht zu einem Tausch von Rangplätzen kommen. Gibt es jedoch Mobilität, könnten hingegen nationale Institutionen, die ökonomische Entwicklung oder der Regulierungswettbewerb als Ursachen in Frage kommen. Tabelle 13 zeigt die Rangplätze der 24 Länder im Zeitvergleich. Berücksichtigt wird dabei das gesamte Repertoire der 22 Politiken. Die Daten hierfür können durch eine einfache Transformation aus Tabelle 9 gewonnen werden. Der Gamma-Koeffizient, der die Veränderung der Ränge in aufeinander folgenden Dekaden vergleicht, zeigt Werte, die 1 (Stabilität) unterschreiten, wenngleich es nicht zu einem kompletten Tausch der Reihenfolge kommt. Am stärksten ist die Mobilität in den achtziger Jahren (0,39). Sie geht danach jedoch wieder zurück, und die Rankings stabilisieren sich (0,66 bzw. 0,59). Am Beispiel der Position einzelner Länder lässt sich diese Entwicklung gut nachvollziehen. Zu Beginn der Untersuchungsperiode zählen die USA, Schweden, Frankreich und vor allem Japan zu den Vorreitern in Bezug auf eine umfangreiche Umweltpolitik. Über die Jahre hinweg werden sie jedoch von anderen Ländern abgelöst, wobei Japan vom ersten Platz im Jahr 1970 auf Rang 16 im Jahr 2005 zurückfällt. Tabelle 13 zeigt zudem, dass zwischenzeitlich einige Länder wie Dänemark, Schweiz, die Niederlande und Österreich vorrücken und ihr Repertoire sichtbar ausweiten. In den letzten Jahren mischen sich jüngere EU-Mitglieder aus Mittel- und Osteuropa unter die Spitzengruppe.

4.2.2 Konvergenz im Regulierungsniveau nationaler Umweltpolitik Der klassische Ansatz, Sigma-Konvergenz für metrische Daten zu schätzen, ist der Vergleich von Variationskoeffizienten über die Zeit (Sala-I-Martin 1996: 1326ff; vgl. Knill, Sommerer und Holzinger 2008: 120; Heichel und Sommerer 2007). So kann überprüft werden, ob die Standardabweichung von Grenzwerten und Politikzielen, die durch den Mittelwert gewichtet und damit vergleichbar gemacht wird, über die Zeit zurückgeht und eine länderübergreifende Annäherung stattfindet. Tabelle 14 enthält die Variationskoeffizienten für alle 17 Umweltstandards. Entgegen der bisherigen Analysen lassen sich keine eindeutigen Tendenzen erkennen. Bei den meisten Standards wechselt sich ein Anstieg des Koeffizienten (Divergenz) mit einem Rückgang (Konvergenz) ab. Die Streuung der Grenzwerte für Bleibenzin etwa sinkt von 1970 bis 1975 leicht, um dann

4.2 Konvergenz in der Umweltpolitik

173

kontinuierlich zu steigen und erst nach 2000 wieder von 1,83 auf 0,32 zu fallen. Die NOx-Grenzwerte für Großfeuerungsanlagen hingegen sinken von 1985 bis 2000 stetig, um danach zu divergieren. Tabelle 14: Variationskoeffizienten für 17 Umweltstandards 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 Schwefelgehalt von Heizöl

0,63 0,61 0,48 0,48 0,69 1,13 1,10 1,10

Bleigehalt von Kraftstoff

0,53 0,45 0,55 0,69 0,76 0,96 1,83 0,32

PKW Emissionen CO

0,38 0,36 0,48 0,80 0,98 0,21 0,31

PKW Emissionen HC

0,49 0,48 0,34 0,42 0,71 0,55 0,64

PKW Emissionen NOX

0,27

Emissionen von Großfeuerungsanlagen SO²

0,4 0,47 0,58 0,65 0,77 0,84 0,67 0,94 1,04 0,81 0,78 1,00

Emissionen von Großfeuerungsanlagen NOX

0,85 0,42 0,34 0,32 0,54

Emissionen von Großfeuerungsanlagen Staub

0,69 0,00 0,73 0,73 0,86

Lärmschutzstandard LKW Autobahn Lärmbelastung

0,02 0,02 0,02 0,04 0,04 0,04 0,04 0,01 0,07 0,15 0,13 0,08 0,09 0,09

Industrielle Abwässer Bleigehalt

1,68 1,93 0,91 1,01 0,99 0,91 0,91 0,88

Industrielle Abwässer Kupfergehalt

1,54 1,92 1,43 1,01 1,16 1,02 1,24 1,29

Industrielle Abwässer Zinkgehalt

0,94 0,89 1,08 0,92 0,93 0,74 1,39 1,37

Industrielle Abwässer Chromgehalt

1,68 2,16 0,68 0,86 0,90 0,87 0,77 0,76

Industrielle Abwässer BOD

1,45 1,22 1,17 1,24 1,09 0,99 1,08

Wiederverwertungsziel Glas

0,51 0,62 0,55

Wiederverwertungsziel Papier

0,47 0,65 0,56

Für mehr Klarheit über tatsächliche Konvergenztrends sorgt jedoch die Darstellung der Grenzwerte in einer Boxplot-Analyse. Am Beispiel der Regulierung von CO-Emissionen bei Kraftfahrzeugen zeigt sich der Unterschied zwischen

174

4 Facetten des Wandels

einer (in diesem Fall ausbleibenden) globalen Änderung und einem Konvergenztrend unterhalb der Ebene des gesamten Samples. Abbildung 16: Boxplot PKW-Emissionen CO (g/km)

Ein Vergleich der Boxplots in Abbildung 16 mit den Zahlen aus Tabelle 15 offenbart, dass zwar der Variationskoeffizient zwischen 1980 und 1995 ansteigt, ein Kern von Ländern im gleichen Zeitraum jedoch deutlich konvergiert, was an der Verkürzung der Länge der „Boxen“ abzulesen ist. Diese gibt all diejenigen Werte an, die zwischen dem ersten und dritten Quartil liegen (vgl. Knill, Sommerer und Holzinger 2008: 137). Die globale Divergenz wird hauptsächlich durch die Abweichung einiger Ausreißer (z.B. Ungarn und die USA) verursacht, die einen partiellen Annäherungstrend überdeckt. An Stelle des Variationskoeffizienten wird daher analog zur Vorgehensweise bei der Analyse des Politikrepertoires Konvergenz auf der Ebene von Länderpaaren gemessen. Hier kann aber nicht nur die Existenz eines Standards in Land A und B, sondern auch die metrische Distanz verglichen werden. Wie in Gleichung (5e) in Abschnitt 3.3.3 dargestellt, wird die absolute Differenz eines Paares durch die Spannweite der jeweiligen Werte gewichtet.

4.2 Konvergenz in der Umweltpolitik

175

Tabelle 15: Ähnlichkeit der Umweltstandards zwischen Länderpaaren, in % Mittelwert

Std.abw.

1970 1980 1990 2000 2005 Alle Schwefelgehalt von Heizöl

0,27 25,06 44,69 61,74 74,46 41,24

40,62

Bleigehalt von Kraftstoff

2,24 17,23 58,71 78,97 98,83 51,20

39,73

PKW Emissionen CO

0,42 26,53 46,67 77,01 93,08 48,74

43,88

PKW Emissionen HC

0 30,21 50,66 74,91 91,92 49,54

43,99

PKW Emissionen NOX

0 15,41 43,66 69,78 91,34 44,04

42,43

Emissionen von Großfeuerungsanlagen SO2

0

38,23

Emissionen von Großfeuerungsanlagen NOX

0

0

9,72 50,09 39,42 19,85

33,72

Emissionen von Großfeuerungsanlagen Staub

0

0 16,30 57,56 56,12 26,00

35,15

Lärmschutzstandard bei LKWs

0,04 16,30 64,02 56,98 27,47

3,38 35,82 56,10

69,5 93,44 51,65

40,94

0

0,20 13,25 25,02 25,02 12,70

26,79

Industrielle Abwässer Bleigehalt

0,36

8,51 30,07 35,83 40,89 23,13

36,23

Industrielle Abwässer Kupfergehalt

0,27

6,18 26,48 34,67 39,53 21,43

35,10

Industrielle Abwässer Zinkgehalt

0,65

6,94 25,72 27,54 31,61 18,49

31,29

Industrielle Abwässer Chromgehalt

0,37

6,76 27,69 37,62 42,88 23,06

37,09

Industrielle Abwässer BOD

0

6,46 13,61 17,54 23,87 12,30

26,82

Wiederverwertungsziel Glas

0

0

0 13,61 26,49

8,02

18,25

Wiederverwertungsziel Papier

0

0

0 13,05 27,22

8,05

18,17

0,47 10,90 28,21 47,56 56,06 24,70

34,61

Autobahn Lärmbelastung

Mittelwert

Die mittlere paarweise Ähnlichkeit aller 17 Standards liegt mit 24,70 Prozent für alle Jahre und einem Maximum von 56,06 Prozent für das Jahr 2005 unter dem Wert für Politikrepertoires. Nichtsdestotrotz ist das Ausmaß an Konvergenz auch hier bemerkenswert. Während die Ähnlichkeit von Länderpaaren in den siebziger Jahren von 0,47 Prozent auf 10,90 Prozent stieg, verdreifachte sich dieser Wert bis 1990 (28,21 Prozent). Im folgenden Jahrzehnt nahm die Ähnlichkeit um beinahe zwanzig Prozentpunkte zu (47,56 Prozent), und die Zuwachsrate blieb auch in den letzten fünf Jahren auf hohem Niveau (8,5 Prozentpunkte). Des Weiteren sind in Tabelle 15 Unterschiede der Konvergenztrends bei den einzelnen Standards zu erkennen. Während für einige Grenzwerte extrem

176

4 Facetten des Wandels

hohe Ähnlichkeit gemessen werden (Bleigehalt im Benzin: 98,83 Prozent in 2005), konvergieren andere Standards auf deutlich niedrigerem Niveau (Industrielle Abwässer BOD: 23,87 Prozent; Autobahn Lärmschutz: 25,02 Prozent; Wiederverwertungsziel Glas 26,49 Prozent). Wenngleich der dominante Trend eindeutig in der Annäherung besteht, wird er auch von Phasen der Divergenz unterbrochen, etwa bei den Grenzwerten zur Emissionsreduktion von Großfeuerungsanlagen. Insgesamt gilt aber auch für die Konvergenz bei Umweltstandards, dass hinreichend Raum für ein mögliches Wirken von Lernprozessen konstatiert werden kann. Die Existenz zwischenzeitlicher Divergenz lässt jedoch auch einen Test auf andere Erklärungsfaktoren notwendig erscheinen. Wie die Boxplot-Analyse gezeigt hat, muss Konvergenz nicht nur auf das gesamte Ländersample bezogen sein. Es können sich stattdessen auch unterschiedliche Cluster bilden, die eine größere Homogenität aufweisen als das gesamte Sample (Elkins und Simmons 2005). Dieser Effekt wird in der Konvergenzliteratur meist vernachlässigt (vgl. Holzinger 2006: 282; Heichel und Sommerer 2007; siehe aber Martin und Schneider 2004). Für soziales Lernen und Herdeneffekte ist es jedoch von Bedeutung, die Zahl, Größe und Stabilität von Clustern zu kennen. Abbildung 17: Größe und Zahl der Herden, Schwefelgehalt im Heizöl

4.2 Konvergenz in der Umweltpolitik

177

Am Beispiel des Schwefelgehalts im Heizöl wird ein typischer Verlauf der Veränderung von Gruppenzahl und -größe illustriert, wobei die unterschiedlichen Graustufen jedes Balkens die einzelnen Gruppen repräsentieren (Abbildung 17).70 Im Jahr 1974 haben vier Länder einen identischen Grenzwert. Im Jahr darauf bildet sich eine zweite Gruppe, die aus zwei Ländern besteht, wobei sich die erste Gruppe um ein Land verkleinert. In den Folgejahren nahm nicht nur die Zahl der Grenzwerte, sondern auch die Zahl der Gruppen mit einem identischen Standard zu. In den frühen achtziger Jahren können drei, ab 1990 sogar vier „Herden“ gezählt werden. Danach ereignete sich jedoch eine deutlich sichtbare Reduktion der Gruppenzahl, so dass im Jahr 2005 nur noch eine große Herde von 17 Ländern einer kleinen Gruppe von 3 Ländern gegenübersteht. Wie ein Überblick über die Zahl der Gruppen bei allen 17 Standards zeigt, findet sich dieser Trend auch im Mittel aller Standards bestätigt. In der letzten Zeile von Tabelle 16 ist zu erkennen, dass auf eine langsame, aber stetige Zunahme der durchschnittlichen Gruppenzahl in den ersten beiden Jahrzehnten nach 1995 ein Rückgang folgt, und sich der Wert am Ende des Untersuchungszeitraums dem Niveau von Anfang der neunziger Jahre nähert. Die Unterschiede zwischen einzelnen Standards sind offensichtlich. Erstaunlicherweise ist jedoch die Maximalzahl der Gruppen in nie größer als vier. Während bei einigen Standards nur geringe Varianz bezüglich parallel existierender Grenzwerte zu beobachten ist, finden sich bei Autoabgasen, LKW-Lärm und beim Bleigehalt im Benzin schon in den achtziger Jahren vier verschiedene Herden. Daher kann das Ergebnis zur Sigma-Konvergenz bei Umweltstandards dahingehend erweitert werden, dass auch unterhalb der Ebene des gesamten Samples von 24 Ländern eine Annäherung innerhalb von kleineren Gruppen stattfindet. Die beobachtete Zunahme globaler Konvergenz geht gegen Ende des Beobachtungszeitraums mit einer Reduktion der Zahl alternativer Gruppen einher, was den starken Trend zur Homogenisierung noch weiter bekräftigt. Ausgehend vom Wissen um eine fortgeschrittene Annäherung der Länder soll nun untersucht werden, ob auch für Politikstandards Prozesse des Auf- und Überholens beobachtet werden können. Mit einer Analyse der Mobilität im Ländersample kann auch auf dieser Ebene der Umweltpolitik getestet werden, ob bei Konvergenz die Rangfolge der Länder konstant bleibt und so weitere Hinweise auf einen Anpassungseffekt durch Imitation liefert. Darüber hinaus können generell Erkenntnisse zur Rolle umweltpolitischer Vorreiter gewonnen werden. Wie bei den Länderrankings zum Politikrepertoire wird als Maß für die Veränderung der Reihenfolge der Gamma-Koeffizient verwendet.

70

„Gruppen“ bestehen mindestens aus 2 Ländern; einzelne Länder werden nicht dargestellt.

178

4 Facetten des Wandels

Tabelle 16: Herdengröße bei 17 Umweltstandards 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 Schwefelgehalt von Heizöl

0

1

3

3

3

4

3

2

Bleigehalt von Kraftstoff

0

2

4

2

4

4

4

1

PKW Emissionen CO

0

2

2

4

3

3

3

2

PKW Emissionen HC

0

2

2

4

3

3

3

2

PKW Emissionen NOx

0

0

2

4

3

3

2

2

Emissionen von Großfeuerungsanlagen SO²

0

0

0

1

1

2

2

2

Emissionen von Großfeuerungsanlagen NOx

0

0

0

0

2

2

2

3

Emissionen von Großfeuerungsanlagen Staub

0

0

0

1

1

1

2

3

Lärmschutzstandard bei LKWs

0

3

4

4

2

3

2

1

Autobahn Lärmbelastung

0

0

0

2

3

3

2

2

Wiederverwertungsziel Glas

0

0

0

0

0

0

1

3

Wiederverwertungsziel Papier

0

0

0

0

0

1

2

3

Industrielle Abwässer Bleigehalt

0

1

2

3

4

4

3

4

Industrielle Abwässer Kupfergehalt

0

0

1

2

3

4

4

3

Industrielle Abwässer Zinkgehalt

0

1

2

2

1

4

4

4

Industrielle Abwässer Chromgehalt

0

1

2

2

3

4

3

3

Industrielle Abwässer BOD

0

0

1

2

3

4

3

3

Mittelwert

0 0,76 1,47 2,12 2,29 2,88 2,65 2,53

In Tabelle 17 wird die über alle 17 Umweltstandards gemittelte Rangliste der 24 Länder für fünf Zeitpunkte präsentiert.71 Die Gamma-Koeffizienten für den Vergleich der jeweiligen Rangfolgen von 1970, 1980, 1990, 2000 und 2005 zeigen Mobilität an (<1). Sie ist gleichmäßiger über den gesamten Zeitraum verteilt als bei den Politikrepertoires, und erreicht auch ein höheres Niveau.

71

Die Berechnung bezieht sich nicht nur auf die Strenge, sondern auch auf die Zahl der Standards, da sonst Länder mit wenigen, aber strengen Standards zu hoch gerankt würden.

4.2 Konvergenz in der Umweltpolitik

179

Tabelle 17: Länderrankings für 17 Umweltstandards 1970 Rang

1980

1990

2000

2005

Land

Rang

Land

Rang

Land

Rang

Land

Rang

Land

1

JAP

1

JAP

1

GER

1

AUT

1

GER

2

POL

2

SWE

2

SWI

2

GER

2

AUT

3

SWE

3

BEL

3

ITA

3

ITA

3

HUN

4

HUN

4

HUN

4

JAP

4

HUN

4

SWI

5

BUL

5

ITA

5

BEL

5

NED

5

SPA

6

FIN

6

SWI

6

FRA

6

FRA

6

ITA

7

FRA

7

SLO

7

AUT

7

SWI

7

GRE

8

UKD

8

GER

8

NED

8

BEL

7

POL

9

SWI

8

NED

9

HUN

9

SPA

9

FRA

10

USA

10

USA

10

SPA

10

POR

10

POR

11

GER

11

POL

11

DEN

11

SWE

11

SLO

12

BEL

12

FRA

12

IRL

12

FIN

12

JAP

13

ITA

13

NOR

13

USA

13

JAP

12

NED

14

AUT

14

DEN

14

SLO

14

DEN

14

ROM

14

DEN

15

BUL

15

POR

15

SLO

15

FIN

14

GRE

15

UKD

16

POL

16

UKD

16

SWE

14

IRL

17

IRL

16

UKD

17

IRL

17

BEL

14

MEX

18

FIN

18

BUL

18

ROM

18

UKD

14

NED

19

SPA

19

SWE

19

NOR

19

IRL

14

NOR

20

ROM

20

MEX

20

BUL

20

BUL

14

POR

21

AUT

21

FIN

21

POL

21

DEN

14

ROM

22

POR

22

NOR

22

USA

22

NOR

14

SLO

23

GRE

23

ROM

23

MEX

23

USA

14

SPA

24

MEX

24

GRE

24

GRE

24

MEX

Gammakoeffizent 0,50

0,50

0,62

0,54

180

4 Facetten des Wandels

Tabelle 18: Mobilität der Länderrankings: Gamma-Koeffizienten, 17 Standards 1970/80

1980/90

1990/00

2000/05

Schwefelgehalt von Heizöl

0,50

0,64

0,51

0,87

Bleigehalt von Kraftstoff

0,53

0,15

0,69

0,73

PKW Emissionen CO

-0,07

0,43

-0,26

0,65

PKW Emissionen HC

-0,22

0,71

-0,27

0,21

-

0,59

-0,44

-0,17

Emissionen von Großfeuerungsanlagen SO2

1,00

0,82

-0,09

1,00

Emissionen von Großfeuerungsanlagen NOX

1,00

1,00

0,40

0,76

Emissionen von Großfeuerungsanlagen Staub

1,00

0,87

0,09

0,73

Lärmschutzstandard bei LKWs

0,38

0,42

0,49

0,91

-

0,54

0,91

1,00

Industrielle Abwässer Bleigehalt

0,66

0,60

0,75

0,94

Industrielle Abwässer Kupfergehalt

0,81

0,56

0,84

0,97

Industrielle Abwässer Zinkgehalt

0,81

0,61

0,69

0,91

Industrielle Abwässer Chromgehalt

0,77

0,59

0,93

0,94

Industrielle Abwässer BOD

PKW Emissionen NOX

Autobahn Lärmbelastung

0,64

0,70

0,86

0,98

Wiederverwertungsziel Glas

-

-

0,67

0,40

Wiederverwertungsziel Papier

-

-

-

0,31

Seit den neunziger Jahren stehen Deutschland und Österreich an der Spitze des Rankings für das umweltpolitische Regulierungsniveau, zuvor waren sie nur im Mittelfeld zu finden. Ebenso sind Ungarn und die Schweiz gegen Ende des Untersuchungszeitraums auf den vorderen Plätzen, gemeinsam mit den südeuropäischen EU-Mitgliedern Italien, Spanien und Griechenland – ein Ergebnis, das für die Strenge der europäischen Vorschriften in jüngster Zeit zu sprechen scheint. Die skandinavischen Länder, die im Umweltrecht häufig Einzelfallgenehmigungen einer Regelung durch einheitliche Standards vorziehen, fallen über die Zeit hinweg ebenso von den vorderen Rängen zurück wie Japan. Im Gegensatz zu den allgemeinen Politiken, bei denen Ranglisten auf der Ebene einzelner Maßnahmen wegen der nur groben Erfassung und der Konstanz der Reihenfolge keinen Sinn machen, können die Gamma-Koeffizienten bei Grenzwerten und quantifizierten Politikzielen auch einzeln analysiert werden.

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik

181

Die Darstellung in Tabelle 18 zeigt, dass der Mittelwert für 17 Standards die Mobilität einzelner Standards deutlich unterschätzt. Vor allem bei den Grenzwerten für PKW-Emissionen, aber auch bei Großfeuerungsanlagen gibt es sehr kleine und sogar negative Gamma-Werte. Diesen massiven Änderungen gegenüber ist die Mobilität bei den Abwassergrenzwerten deutlich geringer, was mit einer generell geringeren Zahl von Änderungen und einem niedrigeren Konvergenzniveau einhergeht. Insgesamt liefern die Ergebnisse der Konvergenzanalyse für Politikrepertoires und regulative Standards als zweiter Schritt der empirischen Analyse von Policy-Wandel in der Umweltpolitik eine klare Bestätigung für eine starke Tendenz der Annäherung zwischen Staaten. Damit wäre die für effektives PolicyLernen notwendige Bedingung erfüllt, dass Wandel in Form von Konvergenz vorliegt. Dass sich jedoch für Umweltstandards zwischenzeitlich auch Divergenz zeigt, und die untersuchten Länderrankings eine gewisses Maß an Mobilität aufweisen, widerspricht den Vorhersagen der Lerntheorien und deutet darauf hin, dass auch andere Prozesse bei der Erklärung von Veränderungen nationaler Politiken eine Rolle spielen.

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik Auf der dritten Stufe der deskriptiven Analyse von Wandel in der Umweltpolitik wird der in Abschnitt 3.3.3. vorgestellte Ansatz zur Operationalisierung von Policy-Wandel auf der Ebene gerichteter Dyaden umgesetzt. Diese Herangehensweise, die deutlich über den üblichen Grad der Differenziertheit bei der Messung von Wandel hinausgeht, stellt die Änderung von Politiken konditional dar: Wandel in Land A eines Paares AB wird nach Bedingungen klassifiziert, die in einem Referenzland B vorliegen. So können Modellwandel (Gleichung 2b, s. Abschnitt 3.3.3), Pionierwandel (3b) und synchroner Wandel (4b) verglichen werden. Mit dem dyadischen Ansatz kann die Entscheidungssituation, in der sich eine Regierung auf der Suche nach einem geeigneten Modell befindet, gut abgebildet werden. Er erlaubt einen direkten Test von Annahmen zu PeerEffekten, aber auch zu Lernen durch Differenz (vgl. Volden, Ting und Carpenter 2008). Den Vorteilen dieser Darstellung stehen jedoch auch Einschränkungen gegenüber. So wird die Ebene tatsächlicher Änderungen verlassen und die Häufigkeit von Wandel durch den Paarvergleich künstlich erhöht. Die aus dem dyadischen Ansatz resultierenden Werte sind weniger leicht verständlich und nicht mehr absolut zu interpretieren. Die gerichteten Dyaden stellen die hypothetischen Vergleichsmöglichkeiten mit den Strategien anderer Länder dar, die

182

4 Facetten des Wandels

einer Regierung bei der Suche nach einem Modell zur Verfügung stehen, und von denen eine oder mehrere für die tatsächliche Änderungsentscheidung von Bedeutung gewesen sein können, aber nicht müssen. Im Mittelpunkt dieses Abschnittes steht die vergleichende Analyse der relativen Häufigkeiten unterschiedlicher Formen konditionalen Wandels. Wie im bisherigen Verlauf dieses Kapitels werden auch hier zuerst die Daten für die Ersteinführung von 22 Politiken (4.4.1) und dann die Daten für die Veränderung von 17 Standards (4.4.2) analysiert. Um der Neuheit des Messkonzeptes Rechnung zu tragen und seine Verständlichkeit zu erhöhen, werden der aggregierten Analyse aller Items jeweils ausführliche Einzelbeispiele vorangestellt. Bei der Analyse von konditionalem Wandel auf der Ebene von Länderdyaden können nicht nur mit Lernen verbundene Veränderungsmuster identifiziert werden. Es ist auch möglich, über die Form von dyadischem Wandel auf Effekte von Harmonisierung und Wettbewerb zu kontrollieren. Um den Einfluss der verbindlichen Normsetzung auf internationaler Ebene zu erfassen, werden durch die EU verursachte Änderungen in den Mitgliedstaaten von der Gesamtmenge aller Änderungen in diesen Ländern abgezogen. Über einen anschließenden Vergleich beider Variablen kann dann der reine EU-Effekt präzise angegeben werden. Zur Kontrolle von Policy-Wandel, der auf die Wirksamkeit von regulativem Wettbewerb zurückgehen könnte, werden die Ergebnisse für handelsbezogene und nicht handelsrelevanten Items verglichen. Zusätzlich wird in Abschnitt 4.3.3. auf die von der Wettbewerbstheorie erwartete Sequenz konvergierender und divergierender Änderungen getestet.

4.3.1 Konditionaler Wandel bei der Ersteinführung von Politiken Tabelle 19 stellt die Berechnung konditionalen Wandels auf der Basis richtungssensitiver Dyaden anhand der Daten zur Ersteinführung einer Umweltverträglichkeitsprüfung (UVP) vor. Die erste Spalte gibt die schrittweise Einführung dieser Policy in den einzelnen Ländern wieder (vgl. Abbildung 10). Das Ergebnis weicht mit 23 Übernahmen bis zum Jahr 2005 von der hundertprozentigen Übernahmerate im Schaubild ab, da die USA eine solche Policy schon 1969 eingeführt hatten, was bei der Erfassung von Veränderungen im vorliegenden Datensatz nicht mehr berücksichtigt wird. Die zweite Spalte von Tabelle 19 beschreibt die Häufigkeit von Wandel, nachdem der länderbasierte Datensatz durch einen richtungssensitiven Paarvergleich transformiert wurde. Aus drei realen Änderungen im Jahr 1987 ergeben sich beispielsweise 69 Änderungen auf dyadischer Ebene. Die weiteren Spalten beschreiben die unterschiedlichen Typen konditionalen Wandels. Im Jahr 1976

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik

183

führt ein zweites Land (Japan) eine UVP ein. Im Paarvergleich ergibt sich daraus eine Dyade für Modellwandel, nämlich das Paar Japan-USA, nicht jedoch USA-Japan, da allein Japan seine Politik aktiv verändert und der Ansatz der „directed dyads“ diese Differenzierung berücksichtigen kann. Entsprechend werden für das gleiche Jahr 22 Dyaden für Pionierwandel errechnet, denn verglichen mit den 22 übrigen Ländern macht die Einführung dieser Politik Japan zu einem Vorreiter. Tabelle 19: Ersteinführung Umweltverträglichkeitsprüfung, Land/Dyade Land A Land A länderbasiert Dyaden

Land A Land A Land A Modell in Land B(t-1) kein Modell in Land B(t-1) zeitgleich in Land Bt Alle

ohne EU

1971

0

0

0

0

0

0

1972

0

0

0

0

0

0

1973

0

0

0

0

0

0

1974

0

0

0

0

0

0

1975

0

0

0

0

0

0

1976

1

23

1

1

22

0

1977

0

0

0

0

0

0

1978

0

0

0

0

0

0

1979

0

0

0

0

0

0

1980

0

0

0

0

0

0

1981

0

0

0

0

0

0

1982

0

0

0

0

0

0

1983

1

23

2

2

21

0

1984

1

23

3

3

20

0

1985

0

0

0

0

0

0

1986

2

46

8

6

36

2

1987

3

69

18

0

45

6

1988

4

92

36

9

44

12

1989

1

23

13

0

10

0

1990

3

69

42

14

21

6

1991

1

23

17

17

6

0

1992

3

69

54

54

9

6

184

4 Facetten des Wandels

1993

1

23

21

0

2

0

1994

1

23

1995

1

23

22

0

1

0

23

23

0

0

1996

0

1997

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1998 1999

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

2000

0

0

0

0

0

0

2001

0

0

0

0

0

0

2002

0

0

0

0

0

0

2003

0

0

0

0

0

0

2004

0

0

0

0

0

0

2005

0

0

0

0

0

0



23

529

260

129

237

32

Die Häufigkeit von Modellwandel nimmt im Zeitverlauf stark zu, während sie für Pionierwandel mit wachsender Ausbreitung der UVP erwartungsgemäß abnimmt. Insgesamt werden mehrheitlich Modelldyaden gezählt (260), während die Zahl der Pionierdyaden kleiner (237), und die Zahl des Auftretens gleichzeitiger Einführung deutlich kleiner ist (32). Wenn auf den Einfluss der EU kontrolliert wird, zeigt sich eine deutliche Verringerung der Häufigkeit von Modellwandel. Nach der Verabschiedung der Richtlinie EC 85/337 gehen in den elf erfassten Mitgliedstaaten 1986 erst zwei, 1987 schon 18 Änderungen auf dyadischer Ebene auf das Konto europäischer Harmonisierung. Wendet man dieses Verfahren auf alle 22 Items an, ergibt sich ein Gesamtbild der Verteilung unterschiedlicher Typen dyadischen Wandels. In Tabelle 20 sind die absolute und relative Häufigkeit sowie der Anteil der von der EU verursachten Änderungen zu sehen. Insgesamt werden 9.430 Änderungen für die Ersteinführung der 22 Politiken auf der Ebene von Länderpaaren gezählt. Schränkt man die maximale Häufigkeit auf eine (von 22 möglichen) Veränderung pro Land und Jahr ein, bleiben 6.555 Änderungen. Diese Begrenzung stellt eine Konzession für den Anschluss an Modelle und Ergebnisse der Diffusionsliteratur dar. Sie ist für den Vergleich der aggregierten Variablen mit Wandel einzelner Politiken von Vorteil, reduziert aber die Varianz. Trotzdem wird im Folgenden auf diese Vereinfachung zurückgegriffen, da davon ausgegangen werden kann, dass die Änderung von mehr als einer Policy in einem Land und einem Jahr auf eine gemeinsame Ursache zurückgehen kann (z.B. Regierungs-

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik

185

wechsel). Wie groß der Verlust der Varianzreduktion ausfällt, ist in der vierten Spalte zu erkennen. Für die Kategorie aller Änderungen in Land A werden beispielsweise beinahe 30 Prozent der Dyaden ausgeschlossen. Für die drei Formen von konditionalem Wandel hingegen bleiben fast 80 Prozent, für zeitgleichen Wandel sogar 90 Prozent aller Ersteinführungen erhalten. Tabelle 20: Konditionaler Wandel bei der Ersteinführung von 22 Politiken Länderdyaden Häufigkeit

Prozent Typ

Alle Ersteinführungen Land A

alle

alle

9.430

Länderbasiert

100

Max

EU

(aggregiert)

100

100

410

63,41

260

100

285

70,18

200

100

187,22

55,92

107,91

100

148,17

64,38

95,39

100

190,70

71,14

135,65

100

146,48

74,74

109,48

100

26,35

40,59

10,70

ohne EU 5.980 max. 1/Jahr alle

6.555

69,51

ohne EU 4.600 Ersteinführungen Land A, Modell in Land Bt-1

alle

alle

4.306 45,66

100

ohne EU 2.482 max 1/Jahr alle

3.408

79,15

ohne EU 2.194 Ersteinführungen Land A, kein Modell in Land Bt-1

alle

alle

4.386 46,51

100

ohne EU 3.120 max 1/Jahr alle

3.369

76,81

ohne EU 2.518 Ersteinführungen Land A, zeitgleich in Land B

alle

alle

606

ohne EU

246

6,43

Häufigkeit

100

Vergleicht man die Verteilung zwischen unterschiedlichen Typen konditionalen Wandels, so ergibt sich ein ähnliches Bild wie im Beispiel der UVP. Während Modellwandel (3.408 /max. 1 Wandel pro Jahr) in etwa genau so häufig auftritt wie Pionierwandel (3.369), bleibt die zeitgleiche Ersteinführung (546) deutlich

186

4 Facetten des Wandels

zurück. Dass sich die Anteile in der fünften Spalte nicht zu 6.555 summieren, ist der Begrenzung auf eine Änderung pro Jahr geschuldet. Dies fällt aber für den Vergleich relativer Häufigkeiten nicht ins Gewicht, zudem bleibt das Verhältnis auch ohne die Vereinfachung in etwa gleich. Die Häufigkeit der Änderungen sinkt auch im Aggregat der 22 Politiken deutlich, wenn man den Einfluss der EU herausrechnet. In der Kategorie aller Änderungen hängen 30 Prozent aller Fälle von Wandel unmittelbar mit Vorgaben der europäischen Ebene zusammenhängen. Der Anteil freiwilligen, also nicht von Harmonisierung betroffenen Wandels variiert stark, wenn unterschiedliche Formen konditionalen Wandels verglichen werden. Pionierwandel scheint deutlich weniger mit EU-Vorgaben (74 Prozent verbleibend) verbunden zu sein als Modellwandel (64 Prozent). Wie erwartet führt die europäische Regulierung eher zu Anpassungen. Das Verhältnis von Modellwandel (2.194) und Pionierwandel (2.518) kehrt sich dementsprechend um, wenn nur freiwilliger Wandel berücksichtigt wird. Europäische Harmonisierung führt darüber hinaus auch zu zeitgleichem Wandel bei den Mitgliedstaaten. Insgesamt können 59 Prozent der 546 parallelen Ersteinführungen den Folgen europäischer Rechtsetzung zugeschrieben werden. Es verbleiben aber immerhin noch 224 Änderungen, die mit einer anderen Ursache in Verbindung stehen müssen. Tabelle 20 enthält neben Resultaten zu konditionalem Wandel in der letzten Spalte zusätzliche Informationen, die eine Interpretation des dyadischen Ansatzes erleichtern sollen.72 Insgesamt werden 410 Ersteinführungen auf Länderebene gezählt (vgl. Tabelle 9). Diese Zahl reduziert sich auf 285, wenn die jährliche Maximalzahl der Änderungen pro Land auf 1 beschränkt wird, und weiter auf 200, wenn auf den Einfluss der EU kontrolliert wird. Die Verteilung der unterschiedlichen Formen dyadischen Wandels über die Zeit zeigt Abbildung 18. Für die Kategorie aller Übernahmen in Land A bestätigt sich, was schon in Abbildung 8 beobachtet werden konnte: die meisten Neueinführungen fanden in den frühen neunziger Jahren statt, gefolgt von einem weiteren Hoch im Jahr 2002. Nimmt man die Bedingung eines Modells im Referenzland B hinzu, zeigt sich eine ähnliche Dynamik, jedoch auf geringerem Niveau. Im Zeitverlauf steigt der Anteil der Imitationen im Verhältnis zu allen Änderungen deutlich an. Ersteinführungen als freiwilliger Pionierwandel haben die höchsten Werte in der ersten Dekade, den späten achtziger und frühen neunziger Jahren. Der Vergleich mit Modellwandel ohne EU-Effekte zeigt, dass beide Formen konditionalen Wandels ihre relative Bedeutung im Lauf der Zeit verändern. So war die Imitation eines Referenzlandes nach 1977 und nach 1985, vor allem aber seit 1993 (mit der Ausnahme von 2000) von größerer Bedeutung 72

Während die Zahlen in den ersten vier Zeilen realen Änderungen entsprechen, gilt dies für konditionalen Wandel nicht, da dieser erst auf dyadischer Ebene berechnet wird.

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik

187

als die Ersteinführung durch Vorreiter. Das zeigt, dass der Anstieg von Modellwandel mehr ist als ein Artefakt der Ausdehnung des Politikrepertoires. Wäre letzteres der Fall, müsste der Anteil von Modellwandel mit einem allgemeinen Trend zu mehr Umweltschutz kontinuierlich steigen. Durch die Wellenbewegung bleibt jedoch die Möglichkeit einer Interpretation als Imitation erhalten. Interessant ist auch ein Vergleich von Modellwandel mit und ohne Einfluss der EU. Hier zeigt sich, zu welchen Zeiten europäische Harmonisierung in besonderem Maß für Imitation verantwortlich gemacht werden kann: zum einen in der zweiten Hälfte der 1970er Jahre, als die EU-Umweltpolitik in Folge des ersten Umweltprogramms etabliert wurde, zum anderen in der zweiten Hälfte der 1980er Jahre. Schließlich offenbart Abbildung 18 für freiwilligen synchronen Wandel nur leichte Schwankungen auf insgesamt geringem Niveau. Abbildung 18: Formen konditionalen Wandels, Ersteinführung, 22 Politiken

Die relative Häufigkeit von Modellwandel variiert zwischen den einzelnen Politiken. In Tabelle 21 werden die aggregierten Werte für alle Veränderungen und für Modellwandel ohne EU-Effekte für 22 Politiken aufgeschlüsselt. Die meisten Änderungen zeigen sich bei der Energieeffizienz von Kühlschränken (552), Nachhaltigkeitsplänen und der UVP (je 529), aber auch bei der Recyclingquote (506), dem Schwefelgehalt von Heizöl (506) und der Badewasserqualität (506).

188

4 Facetten des Wandels

Tabelle 21: Konditionaler Wandel bei Ersteinführungen, Vergleich 22 Politiken Alle

Modell in B,

Handels-

ohne EU-Effekt

relevanz

N

N

in %

506

161

31,82%

Bleigehalt von Kraftstoff

414

185

44,69%



PKW-Emissionen

437

162

37,07%



Emissionen von Großfeuerungsanlagen

437

202

46,22%



Kolibakterien in Badegewässern

506

114

22,53%

Gefährliche Substanzen in Reinigungsmitteln

414

110

26,57%



Effiziente Wassernutzung in der Industrie

184

51

27,72%

 

Schwefelgehalt von Heizöl

Industrielle Abwässer

115

99

86,09%

Altlastensanierung

460

183

39,78%

Bodenschutz

368

131

35,60%

Lärmschutzstandard bei LKWs

322

127

39,44%

Autobahn Lärmbelastung

460

226

49,13%





Energieeffizienz bei Kühlschränken

552

82

14,86%



Bauschutt-Recycling

322

85

26,40%



Abfallziel Verpackungsmüll

506

33

6,52%

Abfallziel Deponierung

506

51

10,08%

Wiederverwertungsziel Glas

460

25

5,43%

Wiederverwertungsziel Papier

483

13

2,69%

Umweltverträglichkeitsprüfung

529

129

24,39%

Öko-Label

483

65

13,46%



Öko-Audit

437

15

3,43%



Umwelt-/Nachhaltigkeitsplan

529

233

44,05%

 9.430

2.482

26,32%

Von den insgesamt 2.482 Fällen freiwilligen Modellwandels auf dyadischer Ebene hingegen finden sich die meisten im Bereich nationaler Nachhaltigkeitspläne (233), beim Lärmschutz an Autobahnen (226) und bei Emissionen von Großfeuerungsanlagen (202). Überdurchschnittlich häufig ist diese für PolicyLernen notwendige Form konditionalen Wandels auch beim Bleigehalt im Ben-

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik

189

zin (185) und der Altlastenregulierung (183) zu finden. Der Anteil von Modellwandel an allen Veränderungen ist hingegen bei der Regulierung industrieller Abwässer am größten (86,1 Prozent), gefolgt vom Lärmschutz und Großfeuerungsanlagen. Selten hingegen fand die Einführung von Öko-Audits (15), von Recyclingzielen für Papier (13) und Glas (25) oder einer Politik zur effizienten Wassernutzung in der Industrie in Verbindung mit der Präsenz eines Politikmodells in einem Referenzland statt. Weil auch für nicht-handelsrelevante Politiken Modellwandel in ähnlichem Maß wie für produkt- und prozessbezogene Umweltschutzmaßnahmen zu finden ist, kann auf dieser Ebene kein Zusammenhang von Wandel und Wettbewerb festgestellt werden. Die Aufschlüsselung der aggregierten Variablen verdeutlicht, wie wichtig der Einschluss eines breiten Repertoires ist. Während die Form der Veränderung für die einzelnen Politiken deutlich schwankt, kann durch die Aggregation ein Trend identifiziert werden, der die Voraussetzung für eine Weiterentwicklung der Theorien von Policy-Wandel und Lernen bildet. Schließlich können auch die Unterschiede in der relativen Häufigkeit von Typen konditionalen Wandels nach Ländern dargestellt werden. Das Ergebnis in Tabelle 22 sollte dabei allerdings nicht nach absoluten Werten interpretiert werden, da hier nur Übernahmen erfasst werden, die 1970 oder später erfolgten. Länder wie Japan, die USA, Frankreich, Belgien und Deutschland schneiden schlecht ab, weil sie schon zuvor einige Politiken umgesetzt hatten. In der Kategorie aller Ersteinführungen in Land A in den ersten beiden Spalten liegen Länder wie Österreich, Dänemark, Ungarn, die Niederlande und Norwegen vorne. Dies gilt auch nach einer Kontrolle auf den Einfluss der EU. Beim Modellwandel hingegen ergeben sich höhere Werte vor allem für Bulgarien (157), Ungarn (176), Polen (167), die Slowakei (159) und auch Mexiko (167). Dass diese Länder hoch gerankt werden, ist nicht erstaunlich, da Imitation eher von Nachzüglerstaaten erwartet werden kann. Umgekehrt zählen Länder wie die Niederlande (228 mit EU/170 ohne), Dänemark (213/127) und Österreich (208/181), aber auch Belgien (187/132), Frankreich (169/104) und Deutschland (151/127) zu den stärksten Pionieren. Dass weniger entwickelte Länder, die im Laufe des Untersuchungszeitraums der EU beigetreten waren, in der Kategorie von Modellwandel stark vertreten sind, weist auf die Möglichkeit einer alternativen Erklärung hin. Was wie Imitation aussieht, könnte tatsächlich durch einen allgemeinen Entwicklungstrend verursacht worden sein. Dieser könnte auf unabhängige und parallele Aktivitäten auf der Ebene der Nationalstaaten zurückgehen, die wegen unterschiedlicher Kapazitäten nicht exakt zeitgleich erfolgen (vgl. Kemmerling 2007). Nichtsdestotrotz ist in Tabelle 22 eindeutig zu erkennen, dass es auch für die entwickelten Länder und für die Länder mit der Reputation ökologischer Pionie-

190

4 Facetten des Wandels

re eine hinreichend große Zahl von Dyaden mit Modellwandel ohne Einfluss der EU gibt, so etwa in den Niederlanden (65), Deutschland (73) oder Schweden (91). Für Österreich und Norwegen finden sich ähnliche hohe Werte für Modellwie für Pionierwandel. Tabelle 22: Ländervergleich konditionaler Wandel, Ersteinführung 22 Politiken Alle

Modell in Bt-1

Alle ohne EU Alle ohne EU

Kein Modell in Bt-1

Zeitgleiche Ersteinführung Bt

Alle

ohne EU

Alle

ohne EU

107

208

181

20

16

AUT

368

299

145

BEL

276

184

114

61

187

132

33

8

BUL

299

230

222

157

90

83

5

5

DEN

322

161

118

42

213

127

31

4

FIN

230

207

127

98

137

113

14

9

FRA

299

184

103

65

169

104

22

6

GER

230

184

104

73

151

127

26

14

GRE

299

69

228

39

97

25

37

5

HUN

368

322

212

176

150

140

21

17

IRL

299

115

170

71

133

42

28

2

ITA

253

161

119

54

144

100

35

4

JAP

184

184

51

51

106

106

13

13

MEX

230

230

167

167

101

101

13

13

NED

322

230

105

65

228

170

31

10

NOR

322

276

178

152

170

143

20

16

POL

299

253

207

167

123

115

13

9

POR

253

92

146

51

121

53

37

5

ROM

276

184

195

110

92

83

13

8

SLO

276

253

189

159

99

88

18

13

SPA

276

161

132

75

151

96

40

10

SWE

253

207

116

91

145

120

26

17

SWI

184

184

97

97

136

136

10

10

UKD

276

69

112

15

134

49

35

5

USA

161

161

51

51

84

84

5

5

 6555

4600

3408

2194

3369

2518

546

224

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik

191

Die Ergebnisse für Modellwandel deuten darüber hinaus auf unterschiedliche Mechanismen, die einer Imitation zugrunde liegen könnten. Die geringen Werte für Japan, Portugal und die USA (jeweils 51) sowie für Griechenland (39) treffen entsprechend der Hypothesen räumlicher Diffusion Länder aus der Peripherie des Samples. Widerlegt wird dies jedoch durch geringe Häufigkeit von Modellwandel in Ländern wie Dänemark und dem Vereinigten Königreich, ebenso wie durch die hohen Werte von Mexiko (167) und Bulgarien (157). Insgesamt zeigt sich für die Ersteinführung von 22 Umweltpolitiken auf der Ebene von richtungssensitiven Länderpaaren ein deutliches Muster von Modellwandel. Dieses Ergebnis bietet hinreichend Raum für eine Erklärung durch Policy-Lernen. Policy-Wandel bei vorausgehender Existenz eines Modells in einem Referenzland ist jedoch nicht die einzige Form konditionalen Wandels im vorliegenden Datensatz. Während es kaum Fälle von Ersteinführungen als gemeinsame Schocks gibt, ist der Anteil von Pionierdyaden beträchtlich. Dies könnte durch Lernen von eigenem Erfolg, aber auch durch eine Reihe anderer Faktoren erklärt werden, die nichts mit Modelllernen zu tun haben. Schließlich kann aufgrund der Verwendung makro-quantitativer Verfahren auch nicht ausgeschlossen werden, dass die Interdependenz der Übernahmen überschätzt wird und nur einen allgemeinen, jedoch unverbundenen Trend der Ausweitung von Umweltpolitik überdeckt.

4.3.2 Konditionaler Wandel bei der Veränderung von Standards Wenngleich es Parallelen zur Analyse von Ersteinführungen gibt, bestehen bei der Operationalisierung und Messung der Änderung metrischer Politikstandards auf der Basis richtungssensitiver Dyaden einige wesentliche Unterschiede. Da bei der Untersuchung von Ersteinführungen keine Abschaffung von Politiken zu vermerken ist, sind die entsprechenden Änderungen einmalig und daher limitiert. Wandel bei metrischen Standards kommt hingegen häufiger vor (vgl. Abschnitt 4.1.3). Darüber hinaus können die Formen konditionalen Wandels auch in Bezug auf Richtung und Konvergenz spezifiziert werden. Mit der Regulierung des Schwefelgehalts von Heizöl wird wie bei den Ersteinführungen zunächst ein Beispiel für die Transformation eines einzelnen Standards vorgestellt. In der ersten Spalte von Tabelle 23 werden für alle Länder 70 Änderungen gezählt. Bei der Übertragung auf die Ebene von Dyaden ergeben sich daraus 1.610 Änderungen. Mit Hilfe der Gleichungen (6) und (7) aus Abschnitt 3.3.3 kann errechnet werden, dass die Änderung des Schwefelgehalts in Land A 1.079-mal mit der Existenz eines Modells in Land B einherging, wäh-

192

4 Facetten des Wandels

rend in 519 Fällen Pionierwandel und nur zwölfmal eine zeitgleiche Änderung beobachtet werden kann. Zu den meisten Veränderungen in der Form konditionalen Modellwandels kam es im Jahr 1994. Als fünf Länder ihren Schwefel-Grenzwert änderten, führte dies im paarweisen Vergleich zu 100 Modelldyaden und 15 Pionierdyaden, da zu diesem Zeitpunkt nur drei Länder noch keinen Grenzwert hatten. Wegen der großen Zahl von Modelldyaden ist deren weitere Differenzierung von entscheidender Bedeutung (Tabelle 5). In der letzten Spalte von Tabelle 23 wird die Kombination von Modellwandel in Land A und gleichzeitiger Konvergenz zu Land B dargestellt. Hier zeigt sich, dass es bei 54 Modelldyaden im Jahr 1990 immerhin in 41 Fällen zu einer Annäherung kam. Tabelle 23: Wandel bei Standards von Schwefelgehalt in Heizöl, Land/Dyaden Alle

Alle

Modell

Kein Modell

Synchrone

Konvergenz zu

länderbasiert

Dyaden

in B t-1

in B t-1

Änderung in Bt

Modell in B t-1

1971

1

23

3

20

0

3

1972

2

46

8

36

2

8

1973

0

0

0

0

0

0

1974

2

46

12

32

2

12

1975

4

92

31

55

6

25

1976

3

69

31

38

0

21

1977

5

115

56

59

0

46

1978

3

69

37

32

0

22

1979

2

46

26

20

0

10

1980

3

69

40

29

0

19

1981

0

0

0

0

0

0

1982

2

46

29

17

0

25

1983

3

69

47

20

2

45

1984

1

23

17

6

0

13

1985

2

46

34

12

0

29

1986

3

69

51

18

0

15

1987

0

0

0

0

0

0

1988

3

69

52

17

0

18

1989

5

115

90

25

0

33

1990

3

69

54

15

0

41

1991

2

46

37

9

0

24

1992

1

23

19

4

0

14

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik

193

1993

1

23

20

3

0

20

1994

5

115

100

15

0

40

1995

2

46

40

6

0

18

1996

3

69

60

9

0

30

1997

1

23

20

3

0

3

1998

1

23

20

3

0

20

1999

0

0

0

0

0

0

2000

4

92

80

12

0

65

2001

1

23

21

2

0

21

2002

0

0

0

0

0

0

2003

1

23

22

1

0

22

2004

1

23

22

1

0

4

2005

0

0

0

0

0

0

 70

1.610

1.079

519

12

666

Entsprechend dieser Vorgehensweise können aggregierte Variablen für alle Grenzwerte und Politikziele im Datensatz gebildet werden. Insgesamt werden 21.114 Änderungen auf der Ebene von richtungssensitiven Länderpaaren gezählt (Tabelle 24). Begrenzt man aus den gleichen Gründen wie bei den Ersteinführungen die maximale Zahl der Änderungen auf einen Wandel pro Land und Jahr, so verbleiben immer noch 8.510 Änderungen, was einem Anteil von 40,31 Prozent entspricht. Die Dominanz von Modellwandel ist deutlich sichtbar. Von dieser Form konditionalen Wandels waren bei einer Einschränkung auf maximal eine Änderung pro Jahr 6.056 Änderungen zu verzeichnen. Bei 3.613 Länderpaaren und damit 59,66 Prozent aller Fälle von Modellwandel trat eine Annäherung zwischen Land A und B auf (vgl. Typ I in Tabelle 5). Wenn man statt einer graduellen Annäherung die vollständige Imitation berücksichtigt, verbleiben 1.732 Fälle konditionalen Modellwandels (Typ Ia). Kommt die Richtung von Wandel hinzu, wird deutlich, dass Konvergenz fast immer mit einer Erhöhung des Regulierungsniveaus verbunden ist (3.522; Typ V). Nur in 276 Fällen kann hingegen beobachtet werden, dass ein Vorreiter das Schutzniveau seiner Umweltpolitik absenkt und dabei mit niedrigeren Standards anderer Staaten konvergiert (Typ VII). Außerdem werden auch drei theoretisch bedeutende Spezifikationen von Modellwandel dargestellt. Erstens kann Modellwandel, der mit einer Verschärfung und Divergenz einhergeht, inhaltlich als Pionierwandel interpretiert werden. Er kann mit Lernen aus der eigenen Erfahrung, aber auch mit Wettbewerbseffekten zusammenhängen, denn eine Regierung könnte versucht sein, sich durch eine Änderung von Konkurrenten um den wirtschaftlichen Standort

194

4 Facetten des Wandels

abzusetzen. Dieser Typ konditionalen Wandel (VI; Tabelle 5) ist relativ häufig (2.408) und tritt in 39,76 Prozent aller Fälle von Modellwandel auf. Tabelle 24: Konditionaler Wandel, Veränderung von 17 Umweltstandards Länderdyaden Häufigkeit

Länder

Prozent Typ Max

Alle Änderungen in A alle

alle 21.114 ohne EU

max 1/Jahr

11.132

alle 8.510 ohne EU

Änderungen in A, Modell in Bt-1

alle

100

40,31 4.968

alle 13.466 ohne EU

100 4.870

alle 6.056

100 44,97

Häufigkeit EU 100

918

52,72

484

100

370

58,38

216

100

585,48

36,17

211,74

100

263,30

39,56

108,43

100

157,09

49,24

77,35

100

153,13

48,98

75,00

100

12,00

40,94

4,91

100

75,30

30,49

22,96

100

104,70

29,15

30,74

100

12,87

26,01

3,35

100

26,61

11,16

3,09

max. 1/Jahr ohne EU Änderungen in A, Annäherung an Modell in Bt-1

max 1/Jahr

Verschärfungen in A, Annäherung an Modell in Bt-1

max 1/Jahr

Lockerungen in A, Annäherung an Modell in Bt-1

max 1/Jahr

Änderungen in A, vollst. Annäherung an Modell in Bt-1

max 1/Jahr

Verschärfungen A, Abweichung von Modell in Bt-1

max 1/Jahr

Lockerungen in A, Abweichung von Modell in Bt-1

max 1/Jahr

Änderungen in A, identische Änderungen in B

max 1/Jahr

2.494

alle 3.613 ohne EU

59,66 1.779

alle 3.522 ohne EU alle

58,16 1.725

276

ohne EU

4,56 113

alle 1.732 ohne EU

28,60 528

alle 2.408 ohne EU alle

707 296

ohne EU alle ohne EU

39,76

4,89 77

612 71

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik

195

Zweitens kann Abwärtswandel auch mit Divergenz verbunden sein, was einem Musterbeispiel für ein „race to the bottom“ entsprechen würde. Diese Konstellation ist jedoch selten (296). Drittens wird die synchrone Änderung eines Standards erfasst, der den exakt gleichen Wert hat. Sie kann für alle 17 Umweltstandards insgesamt 612-mal beobachtet werden. Wie bei den Ersteinführungen reduziert sich auch die Häufigkeit von konditionalem Wandel bei Grenzwerten und Politikzielen deutlich, wenn auf den Einfluss verbindlicher europäischer Vorschriften kontrolliert wird. Der Gesamtmenge von 6.056 Modelldyaden stehen 2.494 Änderungen entgegen, die nicht auf EU-Vorgaben zurückgeführt werden können. Das entspricht knapp 40 Prozent aller Änderungen. Bei konvergierenden Modelldyaden liegt der Anteil mit 49,24 Prozent höher. Da Standardsetzung wegen des Binnenmarktes auch in der Umweltpolitik eine wichtige Rolle spielt, sollte es nicht überraschen, dass der EU-Effekt bei Grenzwerten deutlich größer ist als bei Ersteinführungen. Für die Lockerung bei gleichzeitiger Konvergenz fällt der Effekt von Harmonisierung größer aus, so dass sich die Zahl der Dyaden um 59,06 Prozent reduziert. Das bedeutet, dass durch europäische Politik Mitgliedstaaten, die in einem Bereich Vorreiter waren, auf einen geringeren Standard umschwenkten. Der Effekt sollte aber wegen der geringen absoluten Häufigkeit dieser Form von Wandel nicht überschätzt werden (vgl. Tabelle 10). Dass hingegen 69,51 Prozent aller vollständigen Imitationen auf die Umsetzung europäischer Vorgaben zurückgehen, ist wenig verwunderlich. In dieser für den Test von Lerntheorien wichtigen Kategorie verbleiben jedoch immer noch 528 freiwillige Änderungen. Ähnlich ist das Ergebnis bei synchronen Änderungen mit dem Ergebnis identischer Standards, die den Idealfall der Wirkung von internationaler Harmonisierung verkörpern. Hier gehen dementsprechend 88,84 Prozent aller Änderungen auf die EU zurück, und es bleiben nur 71 freiwillige Veränderungen übrig. Überraschend ist hingegen die Tatsache, dass nur 29,15 Prozent aller 2.408 divergierenden Verschärfungen nicht durch europäische Regulierungen beeinflusst zu sein scheinen. Dies könnte auf eine Vorreiterfunktion von EU-Standards besonders in der zweiten Hälfte der Untersuchungsperiode zurückgeführt werden. Schließlich beinhaltet Tabelle 24 auch Informationen zum Vergleich der Häufigkeit dyadischen Wandels mit Zahlen für den Wandel auf Länderebene. Wie in Tabelle 10 erwähnt, sind im Datensatz insgesamt 918 Änderungen bei Umweltstandards enthalten. Wird die Begrenzung auf einen Wandel pro Jahr auch auf Länderbasis umgesetzt, verbleiben 370 Veränderungen. Auch hier handelt es sich wie bei den Ersteinführungen um tatsächlich vorkommende Änderungen. Im Gegensatz dazu sind die Werte für die Annäherungen von Land A an ein Modell, das im Jahr zuvor in einem Land B existierte, wegen des Bezugs auf konditionalen Wandel nur hypothetisch und dienen einer anschaulicheren

196

4 Facetten des Wandels

Interpretation der Ergebnisse für Länderpaare. So kann man etwa sehen, dass in allen 24 Ländern im gesamten Zeitraum 77,35-mal freiwilliger Modellwandel vorlag und damit die Änderung eines regulativen Standards zu einer nicht von der EU beeinflussten Annäherung an das Modell eines Referenzlandes führte. Zeitliche Schwankungen bei der Häufigkeit unterschiedlicher Formen von Modellwandel können in Abbildung 19 sichtbar gemacht werden. Sie zeigt ein deutlich anderes Verlaufsmuster als bei den Ersteinführungen. Betrachtet man die Häufigkeit aller Länderpaare mit Modellwandel, ist ein starkes Auf und Ab, vor allem aber ein klarer Höhepunkt um das Jahr 2000 zu erkennen. Vergleicht man dies mit Modellwandel ohne EU-Effekte, lässt sich die große Bedeutung der EU in der Regulierung von Umweltschutzstandards seit Mitte der 1980er Jahre erkennen. Seither divergieren beide Kurven, und der Anteil freiwilligen Modellwandels nimmt stetig ab. Er bleibt jedoch auf einem hohen Niveau und geht erst kurz vor 2005 auch absolut zurück. Abbildung 19: Formen konditionalen Wandels, 17 Umweltstandards

Der Anteil konvergierender Dyaden am gesamten Modellwandel ist beträchtlich. Dies bestätigt sich auch, wenn auf EU-Effekte kontrolliert wird. Die entsprechende Linie zeigt von 1983 bis 1993 konstant hohe Werte, eingerahmt von einer ersten Imitationswelle Mitte der siebziger Jahre und zwei kleineren Ampli-

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik

197

tuden vor und nach 2000. Ganz ähnlich verhält es sich bei der hier nicht dargestellten Kombination von Aufwärtsbewegung, Modellwandel und Konvergenz. Die vollständige Imitation eines Modells findet sich auf niedrigerem Niveau, sie zeigt jedoch ebenfalls deutliche Schwankungen im Zeitverlauf. Am höchsten ist der Wert für diese Form konditionalen Wandels in den Jahren 1985, 1992 und 1998. Die Divergenz bei gleichzeitiger Verschärfung verläuft schließlich bis auf ein kurzes Intermezzo Mitte der neunziger Jahre stets unterhalb der Linie konvergierenden dyadischen Wandels. Tabelle 25: Vergleich konditionalen Wandels bei 17 Umweltstandards Wandel in A Wandel in A Modell in Bt-1

Wandel in A Annäherung

Wandel in A Voll. Annäherung

an Modell in Bt-1 an Modell in Bt-1 ohne EU

ohne EU

Schwefelgehalt von Heizöl

1.633

1.079

296

70

Bleigehalt von Benzin

1.886

1.367

343

71

PKW Emissionen CO

2.806

2.145

241

80

PKW Emissionen HC

2.691

1.815

259

79

PKW Emissionen NOx

2.392

1.613

181

65

Großfeuerungsanlagen SO2

966

637

75

22

Großfeuerungsanlagen NOx

897

588

69

29

Großfeuerungsanlagen Staub

897

580

80

13

1.679

1.266

328

102

Autobahn Lärmbelastung

437

156

139

43

Industrielle Abwässer Blei

667

296

231

32

Industrielle Abwässer Kupfer

621

259

202

33

Industrielle Abwässer Zink

621

272

206

24

Industrielle Abwässer Chrom

621

262

210

46

Industrielle Abwässer BOD

529

193

147

18

Wiederverwertungsziel Glas

874

471

18

1

Wiederverwertungsziel Papier

897

467

10

0

21.114

13.466

3.035

728

Lärmschutzstandard LKWs



198

4 Facetten des Wandels

Tabelle 26: Ländervergleich konditionalen Wandels, 17 Umweltstandards Wandel in A Modell in B(t-1) Alle

ohne EU

Wandel in A

Vollständige

Aufwärtswandel

Annäherung

Annäherung

Abweichung

an Modell in B(t-1

an Modell in B(t-1)

von Modell in B(t-1) Alle

ohne

AUT

239

164

Alle 126

ohne EU 121

Alle 72

ohne EU 53

120

55

BEL

345

57

186

32

97

6

157

3

BUL

173

105

136

72

75

27

11

9

DEN

231

14

110

10

57

4

113

0

FIN

290

93

171

83

74

37

128

18

FRA

383

52

198

44

90

18

185

17

GER

303

72

135

50

62

11

171

17

GRE

190

16

164

16

107

4

34

0

HUN

250

173

190

134

86

58

45

32

IRL

304

11

149

5

76

3

133

0

ITA

234

47

129

32

79

15

127

8

JAP

218

218

110

120

19

19

125

125

MEX

218

218

148

160

19

19

53

53

NED

276

16

112

8

52

2

166

0

NOR

188

98

127

66

74

23

74

33

POL

283

142

202

99

89

22

28

10

POR

226

35

166

35

103

9

80

0

ROM

183

95

164

88

72

16

9

2

SLO

290

227

207

180

103

72

76

70

SPA

316

71

194

59

103

11

129

6

SWE

184

109

104

75

63

22

87

33

SWI

238

238

140

166

61

61

109

109

UKD

282

11

138

7

83

0

143

2

212

212

USA 

6.056 2.494

107

117

16

16

105

105

3.613

1.779

1.732

528

2.408

707

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik

199

Verlässt man diese Ebene der Aggregation, zeigen sich auch für konditionalen Wandel metrischer Umweltstandards erhebliche Unterschiede zwischen den einzelnen Items. Die Ergebnisse in Tabelle 25 bestätigen, was ansatzweise schon in Tabelle 10 gezeigt werden konnte. Standards zur Regulierung von Luftverschmutzung wurden generell häufiger geändert, während Grenzwerte für industrielle Abwässer oder Abfallquoten deutlich weniger Wandel unterlagen. Spitzenreiter in der Kategorie des konvergierenden Modellwandels ohne EUEffekte in der dritten Spalte sind die Grenzwerte für Bleibenzin und für Lärmemissionen von Lastkraftwagen, auch wenn bei den Autoabgaswerten die Häufigkeit für allgemeinen Modellwandel höher ausfällt. Da die Zahl nichthandelsrelevanter Standards gering ist, lassen sich Wettbewerbseffekte nur schwer abschätzen. Während für Recyclingquoten kaum Modellwandel mit Konvergenz zu finden ist, spricht die relative Häufigkeit derselben Form von Wandel bei Lärmschutzstandards in der Nähe von Autobahnen gegen Regulierungskonkurrenz als alleinige Ursache der Änderung. Abschließend kann die Häufigkeit konditionalen Wandels bei Politikstandards auch nach Ländern aufgeschlüsselt werden (Tabelle 26). Während der Spitzenwert in der Kategorie von allgemeinem Modellwandel mit 383 Veränderungen in Frankreich zu finden ist, geht der erste Rang an die Schweiz (238), sobald auf EU-Effekte kontrolliert wird. Bei freiwilligem und konvergierendem Modellwandel führen die Slowakei (180), die Schweiz (166) sowie Ungarn (134) das Länderranking an. Am unteren Ende der Skala stehen Irland (5) und das Vereinigte Königreich (7). Divergierende Verschärfungen finden sich am häufigsten in Japan (125), während sie auch in der Schweiz (109) und den USA (105) stark vertreten sind. Auffällig ist, dass Bulgarien, Polen oder Rumänien beim konvergierenden Modellwandel gut abschneiden, während sie bei der Kombination von Aufwärtswandel und Abweichung vom Referenzland weit am Ende liegen. Umgekehrt verhält es sich bei Ländern wie Deutschland oder Schweden, was ihren Pionierstatus im Umweltschutz bestätigt. Bei Umweltstandards dominiert das Muster des Modellwandels noch deutlicher als bei Ersteinführungen, zudem geht es meist mit einem Konvergenztrend und einer Verschärfung des Regulierungsniveaus einher. Dies deutet nicht nur auf eine mögliche Erklärung durch Policy-Lernen, sondern auch auf einen bestimmten Lernmechanismus hin, nämlich die Orientierung an erfolgreichen oder zumindest scheinbar erfolgreichen Modellländern. Dem steht die beträchtliche Zahl von Änderungen entgegen, die eine Divergenz zum Referenzland zur Folge hatten. Der nächste Schritt für den Nachweis von Lerneffekten erfolgt mit einer multivariaten Analyse im nächsten Kapitel. Hier wird sich zeigen, ob Lernvariablen ausschließlich Konvergenz und Imitation erklären, oder für sie

200

4 Facetten des Wandels

auch Effekte auf Divergenz nachzuweisen sind, was gegen eine Interpretation als Lerneffekt sprechen würde.

4.3.3 Policy-Wandel und Wettbewerbseffekte bei Länderpaaren Das Ausmaß europäischer Harmonisierung als konkurrierender Erklärungsfaktor von Policy-Lernen konnte in den bisherigen Analysen relativ präzise eingegrenzt und mit freiwilligem Wandel verglichen werden. Dabei wurde klar, dass dieser Faktor bedeutenden, jedoch keinen alleinigen Einfluss ausübt. Für die Rolle von Wettbewerb gibt es bislang nur zwei Ergebnisse, die allerdings im Gegensatz zum EU-Effekt für eine eher geringe Bedeutung sprechen. Zum einen zeigte der Vergleich handelsrelevanter und nicht-handelsrelevanter Politiken und Standards, dass es auch in Bereichen, in denen es nicht um produkt- oder prozessbezogene Politiken geht, ähnliche Muster des Wandels gibt wie für wettbewerbsrelevante Steuerungsinstrumente. Zum anderen spricht das dominante Muster der Verschärfung von Grenzwerten und der Verbreiterung der Politikrepertoires gegen das erwartete „race to the bottom“. Um diese Ergebnisse zu ergänzen, wird als letzter Schritt der deskriptiven Analyse überprüft, ob es bei dyadischem Wandel ein Muster gibt, das den Erwartungen der Wettbewerbstheorie entspricht (vgl. Abschnitt 2.3.3). Wie bei Policy-Lernen zählt dazu zuerst die Konvergenz. Diese wurde hinreichend nachgewiesen und kann Wettbewerb, aber auch Lernen und anderen Faktoren zugeordnet werden. Wettbewerb unterscheidet sich jedoch von Lernen in Bezug auf eine zweite Bedingung: Wettbewerb ist ein wechselseitiger, Lernen ein einseitiger Prozess, und auf eine Annäherung sollte irgendwann eine Abweichung folgen, weil sich ein Akteur davon einen strategischen Vorteil verspricht. Die potenziellen Wettbewerbsmuster bei allen 17 Umweltstandards werden auf der Ebene von 276 Länderpaaren untersucht. Hier kommt im Gegensatz zu den gerichteten Dyaden jede Kombination von Land A und Land B nur einmal vorkommt, da die Wechselwirkung zwischen zwei Ländern im Fokus der Analyse steht. Es soll festgestellt werden, ob im Sinne eines „Echo“-Effektes auf eine Konvergenzbewegung eine Abweichung oder sogar eine Sequenz von Abweichungen und Annäherungen folgt, oder ob stattdessen konvergierende Länder nach einer einmaligen Anpassung in einem Gleichgewicht verbleiben. In Tabelle 27 werden unter (I) diejenigen Änderungen auf der Ebene von Länderpaaren für alle 17 Standards aufgelistet, die entweder zu Konvergenz oder Divergenz führten.73 Dieser Wert lag für die siebziger Jahre im Mittel bei 73

Die Häufigkeiten für die jeweiligen Jahrzehnte sind auf den Effekt der EU kontrolliert, da für eine gemeinsame Mitgliedschaft keine Wettbewerbseffekte erwartet werden können.

4.3 Formen konditionalen Wandels in der Umweltpolitik

201

89,53 Veränderungen. Er stieg im Zeitverlauf an, um nach 2000 für einige Politiken stärker, für andere weniger stark zurückzugehen. Unter (II) wird nochmals gezeigt, was aus der Analyse richtungssensitiver Dyaden schon bekannt ist, nämlich dass sich das Auftreten von Konvergenz auf beinahe zwei Drittel aller Änderungen erstreckt. Als nächstes wurde für jedes Paar geprüft, ob in den Folgejahren auf eine initiale Annäherung eine Abweichung eines der beiden Länder des Paares folgte. Bei allen 17 Umweltstandards konnte die Divergenz eines sich zuvor annähernden Länderpaares beobachtet werden. Während der Anteil dieser Paare für PKW-Emissionsstandards und LKW-Lärmgrenzwerte hoch ausfällt, ist er für die Mehrzahl der Politiken gering. In den neunziger Jahren stehen im Mittel 53,76 divergierende Paare, die zuvor konvergiert waren, einem Mittelwert von 183,41 Konvergenzbewegungen für das gleiche Jahrzehnt entgegen.74 Die zeitliche Schwankung des Anteils dieser Form von Policy-Wandel ist ebenfalls interessant. Die meisten Sequenzen, bei denen mindestens eine Divergenzbewegung auf mindestens eine Konvergenzbewegung folgt, finden sich für die neunziger Jahre. Die Werte liegen aber auch hier nur bei 18 Prozent der durchschnittlich 292,12 Änderungen in diesem Jahrzehnt. Nach 2000 geht die Häufigkeit mit Ausnahme der Feinstaub-Grenzwerte für alle Standards zurück. Schließlich wird die Sequenz eines möglichen Wettbewerbs um eine dritte Phase erweitert, die „Konvergenz/Divergenz/Konvergenz“ oder „Divergenz/Konvergenz/Divergenz“ lautet. Die Daten können ein solches Muster jedoch kaum bestätigen. Während für die achtziger Jahre im Mittel aller Standards immerhin 25 Paare eine solche Sequenz aufweisen können, sinkt der Wert zwischen 1990 und 2000 auf 11,59, für die letzten fünf Jahre sogar auf 3,65 Paare – trotz der erwähnten Überschätzung von Divergenz. Ein zweimaliger Wechsel von Konvergenz und Divergenz, der eindeutig für Wettbewerb sprechen würde, spielt nur bei Grenzwerten zu PKW-Emissionen, dem Bleigehalt von Benzin und den Lärmstandards bei LKWs eine Rolle, aber selbst hier ist im Vergleich zum einmaligen Wechsel von Konvergenz zu Divergenz in den neunziger Jahren ein starker Rückgang zu erkennen. Trotz einiger einmaliger Wechsel von Annäherung zu Divergenz ist generell keine breite empirische Basis für einen „Echo“-Effekt im Sinne eines fortlaufenden Wettbewerbs zu finden.

74

Es besteht ein wichtiger Unterschied bei der Berechnung: während für Konvergenz wie auch für alle Änderungen nur die Ereignisse erfasst werden, die im jeweiligen Jahrzehnt tatsächlich stattgefunden haben, ist dies hier nicht mehr der Fall. So werden etwa für die neunziger Jahre auch die divergierenden Paare gewertet, bei denen die initiale Konvergenz schon in den vorigen Jahrzehnten zu verzeichnen war, so dass ihre Zahl überschätzt werden könnte.

202

4 Facetten des Wandels

Tabelle 27: Häufigkeit von Länderpaaren mit einer Sequenz von Konvergenz und Divergenz, 17 Standards 1970-79 I

II III IV

1980-1989

1990-1999

2000-2005

I

I

I

II III IV

II III IV

II III IV

Schwefelgehalt von Heizöl

237 159 48 5

345 216 93 42 362 220 90 10

65 46 3 1

Bleigehalt von Benzin

214 142 68 25

465 347 77 62 575 346 116 46

137 124 0 7

PKW Emissionen CO

272 202 135 35

394 228 125 89 703 408 108 16

162 127 32 5

PKW Emissionen HC

272 207 138 29

381 238 102 86 703 304 193 18

162 142 18 7

PKW Emissionen NOx

112 98 12 2

385 246 100 53 717 415 127 32

162 151 8 15

Großfeuerungsanlagen SO2

3

1

0 0

58 57

1 0 206 183

8 1

152 40 8 0

Großfeuerungsanlagen NOx

0

0

0 0

58 52

5 0 193 173 14 0

171 65 0 0

Großfeuerungsanlagen Staub

0

0

0 0

48 48

0 0 216 202

5 1

161 53 14 0

422 272 114 90 394 215 92 30

87 85 2 2

Lärmschutzstandard LKWs Autobahn Lärmbelastung

257 186 102 25 1

1

0 0

65 65

0 0 93 76 17 1

0

0 0 0

Industrielle Abwässer Blei

36 31

5 1

98 91

7 1 98 75 23 13

48 35 13 4

Industrielle Abwässer Kupfer

29 27

2 1

89 83

6 1 100 67 33 5

32 27 5 7

Industrielle Abwässer Zink

30 27

3 0

96 91

5 0 117 74 43 11

16 16 0 0

Industrielle Abwässer Chrom

29 24

5 1

89 78 11 1 85 73 12 6

48 37 11 9

Industrielle Abwässer BOD

30 28

0 0

91 38

0 0 102 43 14 4

0 43 8 0

Wiederverwertungsziel Glas

0

0

0 0

0

0

0 0 130 109 10 1

230 158 6 3

Wiederverwertungsziel Papier

0

0

0 0

0

0

0 0 172 135

9 2

228 165 2 2

181 127 38 25 292 183 54 12

109 77 8 4

Mittelwert 90 67 31 7

I: Alle Änderungen; II: Konvergenz; III: Divergenz auf Konvergenz; IV: Konvegenz/Divergenz/ Konvergenz oder Divergenz/Konvergenz/Divergenz; Mittelwert in Tabelle gerundet dargestellt.

4.4 Zusammenfassung

203

4.4 Zusammenfassung

Die deskriptive Analyse von Policy-Wandel in der Umweltpolitik wurde mit einem innovativen Ansatz der Operationalisierung und einem neuartigen Datensatz durchgeführt. Die Darstellung verschiedener Analysekonzepte sollte verdeutlichen, wie viele Dimensionen einer Veränderung für die Untersuchung von Policy-Wandel genutzt werden können. In den Ergebnissen zeigt sich dann einerseits die Vielseitigkeit der Formen des Wandels, andererseits kann eine Reihe von eindeutigen Trends identifiziert werden. Die Analyse der im Datensatz erfassten umweltpolitischen Maßnahmen zeichnet insgesamt das Bild eines dynamischen Politikbereichs mit einer hohen Zahl von Innovationen und Veränderungen, die nicht nur im Kreis hinlänglich bekannter Vorreiterstaaten zu finden sind. Sowohl bei der Ersteinführung von allgemeinen Politiken als auch bei der Veränderung von Umweltstandards ist sowohl Konvergenz als auch Modellwandel zu beobachten. Damit sind die im zweiten Kapitel skizzierten notwendigen theoretischen Voraussetzungen für Konsequenzen möglicher Lernprozesse gegeben. Politikkonvergenz hat in einigen Bereichen sogar zu einer vollständigen Annäherung zwischen den untersuchten Ländern geführt, was auch für die allgemeine Globalisierungsdebatte von Interesse ist. Es gibt deutliche Anzeichen dafür, dass mit Konvergenz zumindest teilweise auch die Veränderung der Rangordnung verbunden ist. Schließlich ist die Verschärfung von Umweltpolitik die dominierende Richtung von Policy-Wandel. Im Sinne einer Analyse des Lernens kann eine stetige Ausweitung des Repertoires und eine Aufwärtsbewegung nationaler Politikstandards in Verbindung mit Imitation als mögliches Anzeichen für eine Orientierung an erfolgreichen und angesehenen Modellländern gedeutet werden. Der Nachweis dieses „race to the top“ ist für die vergleichende Umweltpolitikforschung zu Vorreiterstaaten (Jänicke 2005) und umweltpolitischer Performanz (Scruggs 1999) relevant, da der umfangreiche Datensatz die Möglichkeit einer allgemeinen, Politikfeld-übergreifenden Interpretation jenseits von spezifischen ad hoc-Erklärungsmustern bietet. Bevor im letzten Teil dieses Buches eine systematische Analyse des Zusammenhangs von Policy-Wandel, Lernen und anderen kausalen Mechanismen erfolgt, können auch vorläufige Befunde für zwei dieser alternativen Erklärungsfaktoren von Wandel zusammengefasst werden. Erwartungsgemäß muss europäischer Harmonisierung ein erheblicher Einfluss auf die Veränderung der Umweltpolitik in den Mitgliedstaaten der EU zugesprochen werden. Über ein Drittel aller Ersteinführungen im Sample, sowie beinahe die Hälfte aller Änderungen von Politikstandards gehen auf diesen Faktor zurück. Es bleibt jedoch auch in den EU-Mitgliedstaaten eine so große Zahl freiwilliger Änderungen

204

4 Facetten des Wandels

übrig, dass auch für sie Policy-Lernen relevant ist. Die Rolle von Wettbewerb ist dagegen vor allem dadurch in Frage gestellt worden, dass es nicht zum vielbeschworenen „race to the bottom“ kommt. Die Analysen in Abschnitt 4.3.3 haben zudem offengelegt, dass eine Sequenz von Annäherung und Abweichung relativ selten ist und Konvergenz in der Mehrzahl der Fälle zu einem stabilen Gleichgewicht führt.

5 Faktoren des Wandels: Policy-Lernen und die Veränderung nationaler Umweltpolitik 5

Faktoren des Wandels

Durch die deskriptive Analyse von Wandel in der Umweltpolitik konnte bislang ein dominantes Muster von Konvergenz, Imitation und Aufwärtswandel identifiziert werden. Ob diese Änderungen nationaler Regulierungen tatsächlich auf die Effekte der in Kapitel 2 aus der theoretischen Literatur abgeleiteten und in Kapitel 3 operationalisierten Lernvariablen zurückgehen, soll im Folgenden ausführlich analysiert werden. Wie im vorigen Kapitel werden auch hier zuerst die Neueinführungen von Umweltpolitiken (Abschnitt 5.1) und danach die Änderungen von Umweltstandards (Abschnitt 5.2) untersucht.

5.1 Modellspezifikation

Da die multivariaten Analysen von Politiken und Politikstandards eine Reihe von Gemeinsamkeiten aufweisen, werden die Grundzüge der Modellbildung vorweg skizziert. In beiden Fällen wird mit nur leichten Abweichungen das gleiche Set unabhängiger Variablen verwendet, das sich auf die in Abschnitt 3.4 dargestellten Lern- und Kontrollmechanismen bezieht. Deren Korrelation ist gering, so dass keine nennenswerten Probleme von Multikollinearität vorliegen (s. Tabelle A.5).75 Eine Endogenität zwischen explanans und explanandum, die in ähnlichen Untersuchungen oft beanstandet wird, spielt hier ebenfalls keine Rolle, da alle Kovariaten mit einem zeitlichen Lag in das Modell eingehen. Wegen der dichotomen abhängigen Variablen, die auch nach einer Aggregation von 22 Politiken bzw. 17 Standards nur zwischen Änderung und Stabilität unterscheidet, werden die Analysen auf der Basis logistischer Regressionen durchgeführt.76 In drei Stufen erfolgt zuerst eine Analyse von Modellwandel (Abschnitt 5.1.1 bzw. 5.2.1), der für den Test von Lerneffekten vorrangig ist, 75

76

Problematisch könnte nur das Verhältnis gemeinsamer Mitgliedschaft in internationalen Organisationen und der Herdenvariablen sein, wo der Korrelationskoeffizient bei 0,66 liegt. Das Weglassen einer der Variablen führt in keinem der Modelle zu einer sichtbaren Veränderung des jeweils anderen Koeffizienten, so dass ihre gleichzeitige Schätzung kein Problem darstellt. Die einzige Abweichung von diesem Modell findet sich bei der Schätzung der Ersteinführungen einzelner Politiken, für die stattdessen Ereignisanalysen verwendet werden.

T. Sommerer, Können Staaten voneinander lernen?, DOI 10.1007/ 978-3-531-92625-4_5, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

206

5 Faktoren des Wandels

dann von anderen Formen konditionalen Wandels (5.1.2 bzw.5.2.2) und schließlich von einzelnen Politikmaßnahmen (5.1.3 bzw. 5.2.3).77 Da sich die vorliegenden Daten nicht nur auf 24 Länder beziehungsweise 552 gerichtete Dyaden, sondern auch auf eine Zeitreihe von 35 Jahren beziehen, muss das Schätzmodell noch weiter spezifiziert werden. Dies betrifft die Unabhängigkeit der Beobachtungen bei dyadischen Paneldaten und die Modellierung dynamischer Effekte. Für die statistische Analyse von Panel-Daten wird in der politikwissenschaftlichen Literatur meist auf den Beck/Katz-“de facto“Standard verwiesen (Beck und Katz 1995; vgl. Beck 2001; Wilson und Butler 2007). Dieser beinhaltet Vorschläge für die Lösung methodologischer Probleme bei der Analyse der für diesen Forschungsbereich typischen Daten. Er erfreut sich großer Verbreitung, seine oft bedenken- und bedingungslose Akzeptanz wurde aber schon wiederholt kritisiert (Plümper und Tröger 2009: 264). Die Notwendigkeit der besonderen Begründung für eine Abweichung von diesem Standard ist dennoch gegeben. Ausgehend von der Diskussion der Modellspezifikation wird im Folgenden ein Basismodell skizziert, das um alternative Schätzmodelle ergänzt wird. Ein Vergleich von Modellen erhöht die Transparenz und die Robustheit der Resultate, die dann nicht von einer einzigen Entscheidung bei der Modellwahl abhängen. Auch wenn dadurch das Risiko von widersprüchlichen Ergebnissen steigt, ist dieses Vorgehen angesichts des erstmals verwendeten Datensatzes und der neuartigen Operationalisierung vertretbar. Eine wichtige Spezifikation des Panel-Modells betrifft die Unabhängigkeit der Untersuchungseinheiten, also die Tatsache, dass „die Fälle in einem time series cross section (TSCS)-Datensatz hinreichend ähnlich sind, oder dass man die Unähnlichkeit durch eine geeignete Spezifikation des Schätzmodells berücksichtigen kann“ (Plümper und Tröger 2009: 264). Die diesbezügliche Diskussion in der Methodenliteratur ist umfassend und wird mehr als ein Jahrzehnt nach der Veröffentlichung des Beck-Katz-Artikels zunehmend heterogener (Wilson und Butler 2007). Dabei gibt es auch Beiträge, die sich speziell mit der Konstellation einer binären abhängigen Variable und der Verwendung von Länderdyaden beschäftigen (Beck und Katz 2003; Green, Kim und Yoon 2001; King 2003; Oneal und Russett 2001). Der Aspekt der „unit heterogenity“ wird meist auf die Entscheidung zwischen „fixed effects“- und „random effects“-Modellen verkürzt (Plümper und Tröger 2009). Für eine Wahl zwischen beiden Alternativen, die auf unterschiedliche Weise das mehrfache Auftreten der gleichen Untersuchungseinheit (hier: Dyade) im Datensatz korrigieren, müssen theoretische und statistische Argu77

Zur Operationalisierung der abhängigen Variablen siehe Abschnitt 3.3.3.

5.1 Modellspezifikation

207

mente abgewogen werden. Aus theoretischen Gründen erscheint eine Analyse mit einem „fixed effects“-Modell, das unbeobachtete zeitinvariante Unterschiede zwischen Dyaden mit einem konstanten Effekt umschreibt, bei der vorliegenden Forschungsfrage nicht sinnvoll. Ein „fixed effects“-Modell würde erfordern, dass Dyaden ausgeschlossen werden, bei denen nie Wandel auftritt (Beck und Katz 2003: 488). Im vorliegenden Fall würde sich dies gravierend auf die Reduktion der Fallzahl auswirken, da einige Formen von Wandel nur selten vorkommen. Vor allem aber würde dadurch ein Großteil der zu erklärenden Varianz in 552 Dyaden-Dummyvariablen „verschwinden“. So läuft ein „fixed effects“-Modell Gefahr, bei der Lösung des Problems „das Kind mit dem Bade auszuschütten“ und die Erklärung der Varianz zwischen Ländern durch institutionelle Unterschiede zu unterschätzen oder zu unterdrücken (Kittel und Obinger 2003: 40; Huber und Stephens 2001). Aus statistischen Gründen ist prinzipiell ein „fixed effects“-Modell vorzuziehen. Es bietet die Möglichkeit einer konsistenten, also unverzerrten Schätzung, die jedoch nicht effizient sein muss (Stock und Watson 2003). Höhere Effizienz kann ein „random effects“-Modell erzielen (Beck und Katz 2007). Dieses kann im Gegenzug inkonsistent sein, wenn ein „omitted variable bias“ vorliegt und die Regressoren mit dem nicht beobachteten unit-(hier: Dyaden-) spezifischen Zufallseffekt korreliert sind. Ist diese Korrelation jedoch nicht gegeben, kann ein „random effects“-Modell verwendet werden (Stock und Watson 2003; Plümper und Tröger 2007: 138). Der Hausmann-Test ist ein anerkanntes Kriterium zur Entscheidung zwischen den beiden Alternativen. Im vorliegenden Fall kommt er allerdings zu uneindeutigen Ergebnissen. Bei einigen Modellen konnte die Nullhypothese, die besagt, dass sich die Koeffizienten des „random effects“-Modells signifikant vom „fixed effects“-Modell unterscheiden, nicht verworfen werden. Das bedeutet, dass ein „random effects“-Modell vorzuziehen wäre. In etwa der Hälfte der Fälle ergab sich hingegen ein negativer Chi2-Wert, zu dessen Interpretation in der Literatur unterschiedliche Meinungen vertreten werden. Teilweise wird er auf eine Fehlspezifikation zurückgeführt, an anderer Stelle wird er jedoch ebenfalls als Ablehnung der Alternativhypothese gewertet (Greene 2002; Cheng und Long 2007: 589). Für einige Modelle finden sich hingegen signifikante Unterschiede, die für einen „fixed effects“-Ansatz sprechen, aber mit dem Ausschluss zahlreicher Dyaden und zeitinvarianter Variablen zusammenhängen. Da der statistische Test kein eindeutiges Ergebnis liefert, wird aus theoretischen Gründen ein „random effects“ logit-Modell als Basis gewählt. Um die Konsequenzen

208

5 Faktoren des Wandels

dieser Entscheidung zu dokumentieren und der Gefahr einer inkonsistenten Schätzung zu begegnen, werden auch „fixed effects“-Modelle berechnet.78 Zur Verringerung der Verzerrung des Standardfehlers, die eine Verwendung dyadischer Daten mit sich bringen könnte, werden in einem weiteren Vergleich die Daten nach Länderpaaren geclustert geschätzt (vgl. Bennett und Stam 2000). Dies ist allerdings nur in einer logistischen Regression ohne eine Spezifikation für Paneldaten möglich. Das Modell entspricht exakt dem Ansatz von Volden (2006), auf den sich einige Aspekte der Operationalisierung und Modellierung in dieser Arbeit beziehen (vgl. Abschnitt 3.3.2). Ein wichtiges Argument gegen die Verwendung von „fixed effects“Modellen ist, dass damit keine über die Zeit konstanten Variablen geschätzt werden können (Plümper und Tröger 2007; Wooldrige 2002; Beck 2001). Da dies auf einige Variablen im vorliegenden Design zutrifft, wie etwa Nachbarschaft, kulturelle Ähnlichkeit oder den Großmachtstatus, und ihre Schätzung auch in „random effects“-Modellen gebiast sein könnte, wird als dritte Alternative ein speziell auf diesen Variablentyp abgestimmtes Schätzverfahren angewandt (Plümper und Tröger 2007).79 Die aktuelle Methodenliteratur in der vergleichenden Politikwissenschaft beschäftigt sich zunehmend mit anderen Lösungen für das Problem der „unit heterogenity“, vor allem mit einer direkten Modellierung räumlicher Effekte (Plümper und Tröger 2009; vgl. Abschnitt 3.2.2). Dieser Ansatz stellt generell eine vielversprechende Möglichkeit zur Analyse von Diffusion und Lernen dar. Da in dieser Untersuchung der Vergleich einer großen Zahl von Faktoren dyadischer Abhängigkeit im Mittelpunkt des Interesses steht, wäre es jedoch schwierig, und möglicherweise nicht sinnvoll, einen „spatial lag“ für die räumliche Beziehung eines Länderpaares zu berechnen. Können in Folge der Analyse bestimmte Mechanismen der Interdependenz als vorrangig identifiziert werden, wäre eine anschließende räumliche Regression eine sinnvolle Ergänzung. Eine zweite Spezifikation von Panel-Modellen bezieht sich auf dynamische Effekte und das Problem der Autokorrelation. Wie ein Durbin-Watson-Test für die Basismodelle von Politiken und Standards zeigt (1,89 bzw. 1,95), tritt dieses Problem beim vorliegenden Datensatz nicht auf. Das liegt nicht zuletzt an der dynamischen Form der abhängigen Variablen, die Wandel, nicht jedoch das absolute Level eines Grenzwertes oder Standards abbildet. Daher wird auch nicht auf den Beck-Katz'schen Vorschlag einer „lagged dependent variable“ zurückgegriffen. 78 79

Eine weitere Alternative sind „random coefficient probit“-Modelle, die auf einer Normalverteilung basieren und konsistentere Schätzungen erlauben als logit-Modelle. Obwohl dieses Verfahren nicht auf binäre abhängige Variablen zugeschnitten ist, kann es dennoch zur Kontrolle der Robustheit der Ergebnisse eingesetzt werden.

5.1 Modellspezifikation

209

Häufig liegt das Interesse bei einer Panel-Analyse in der Untersuchung einer zeitlichen Dynamik (Beck und Katz 1995: 5). Dies steht in der vorliegenden Arbeit jedoch hinter dem Interesse am Querschnittsvergleich der Dyaden zurück. Dazu kommt, dass ein zeitlicher Trend für die Kosten von Umweltschutz, für technischen Fortschritt und unvorhergesehene Ereignisse nicht unmittelbar operationalisiert werden kann. Daher wird für jedes der im Datensatz enthaltenen Jahre eine Dummy-Variable gebildet, die zusammen einen großen Teil des zeitlichen Trends absorbieren (Plümper, Tröger und Manow 2005: 12). Zum Vergleich von dadurch möglicherweise verschleierten dynamischen Effekten anderer Koeffizienten wird auch eine Version ohne Dummies hinzugezogen. Die Ergänzung des Basismodells durch die Einbeziehung alternativer Formen von konditionalem Wandel stellt einen dritten Aspekt der Modellspezifikation dar. Sie dient nicht nur der Einordnung der Qualität und Robustheit der Ergebnisse, sondern ist für die Interpretation der Lernmechanismen auch von substanzieller Bedeutung. Hier kann geprüft werden, ob die entsprechenden Variablen präzise und ausschließlich mit der vorhergesagten Form einer Veränderung korreliert sind. Mit der Analyse von Pionierverhalten und synchronem Wandel wird zudem ein neuer Aspekt der quantitativen Forschung zu PolicyWandel präsentiert. Die Aggregation von Wandel bei 22 Politiken und 17 Politikstandards, die einen allgemeinen Trend der Veränderung abbilden soll, ist in dieser Form neuartig. Daher erfolgt analog zum Vorgehen bei der deskriptiven Analyse eine gesonderte Untersuchung einzelner Items. Diese soll klären, ob sich die Ergebnisse des aggregierten Modells auch im Einzelfall bestätigen, oder welche Abweichungen in der Wirkung einzelner Variablen zu beobachten sind. Von besonderer Bedeutung ist dies für die Analyse des Herdeneffekts, da hierbei die entsprechenden unabhängigen Variablen disaggregiert werden können. Da Einzelanalysen nicht für alle Items durchgeführt werden können (vgl. Tabelle 1 und 2), soll eine kleine, möglichst repräsentative Auswahl von jeweils drei Politiken und Standards getroffen werden. Tabelle 28 zeigt, dass in dieser Selektion jeweils eine Maßnahme für jedes Umweltmedium enthalten ist. Dies betrifft eine Politik zur Regulierung des Schwefelgehalts von Heizöl, des Schwermetallgehalts in industriellen Abwässern, sowie zu Autobahnlärm, Altlastensanierung, der Energieeffizienz von Kühlschränken und einem nationalen Nachhaltigkeitsplan. Je eine Politik und ein Standard werden in den EUMitgliedstaaten von europäischen Direktiven reguliert, und auch die Handelsrelevanz variiert. In den letzten beiden Spalten der Tabelle sieht man zudem, dass sich die sechs Items bezüglich des Auftretens von Policy-Wandel unterscheiden. Sie zeigen ein unterschiedliches Timing des Ausbreitungsprozesses und Varianz beim Anteil des Modellwandels (vgl. Abbildung 9 bis 11; Tabelle 24).

210

5 Faktoren des Wandels

Tabelle 28: Auswahl der Politiken für die Analyse von Einzelbeispielen PolitikUmweltDimension Medium Altlastensanierung

Politik

Boden

Energieeffizienz Kühlschränke

Politik

Ressourcen

Umwelt/Nachhaltigkeitsplan

Politik

Allgemein

Schwefelgehalt Heizöl

Standard

Luft

Zinkgehalt industrielle Abwässer

Standard

Wasser

Autobahn Lärmbelastung

Standard

Lärm

EU Handels- Verlauf Verhältnis relevanz Ausbreitung Modellwandel/ Wandel

•

•

Mittel

39,78%

Spät

14,86 %

Spät

44,05 %

•

Früh

31,82 %

•

Früh

86,09 %

Mittel

49,13 %

•

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung von 22 Umweltpolitiken 5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung Die Analyse von konditionalem Wandel bei der Ersteinführung von Umweltpolitiken hatte ergeben, dass Modellwandel auf dyadischer Ebene in 45,66 Prozent aller Fälle auftritt (vgl. Tabelle 20). Dies skizziert den maximalen Umfang, in dem Lernmechanismen wirken können. Inwiefern tatsächlich Zusammenhänge zwischen Lernvariablen und Imitation bei der Einführung einer neuen Politik bestehen, und welche der unterschiedlichen Mechanismen des Lernens relevant sind, soll in der folgenden Analyse untersucht werden. Da eine Politik zwar theoretisch abgeschafft werden kann, dies aber im vorliegenden Sample nicht vorkommt, müssten für die betreffenden Länder alle Jahre nach der einmaligen Einführung aus der weiteren Analyse ausgeschlossen werden. Klassischerweise wird bei diesem Datentypus in der Diffusionsforschung eine „event history“-Analyse angewandt. Durch die Aggregation von 22 Politiken ist dies jedoch weder möglich noch nötig. Zum Beispiel kann ein Land nach der Übernahme einer Bodenschutzpolitik immer noch eine Maßnahme zur Regulierung der Luftverschmutzung einführen. Trotzdem bedeutet die Einmaligkeit einer Ersteinführung, dass gegen Ende des Untersuchungszeitraums, wenn sich einige Länder einen Großteil der Politiken bereits angeeignet haben, die Wahrscheinlichkeit von Wandel dadurch sinkt, dass das Repertoire begrenzt ist. Um eine Verzerrung zu vermeiden, werden daher diejenigen Fälle ausgeschlossen, bei denen das Land A einer Dyade

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

211

AB schon 21 von 22 Politiken eingeführt hat.80 Diese Maßnahme führt zu einer Reduktion um 1.081 Fälle. So werden beispielsweise alle Paare, in denen die Niederlande das Land A bilden, ab 1995 aus der Regression ausgeschlossen, da dort zu diesem Zeitpunkt die 21. Politik eingeführt wurde. Für die Regressionen stehen insgesamt noch 16.585 Fälle zur Verfügung, da sich die Zahl auch durch fehlende Werte für zwei unabhängige Variablen reduziert (FDI und GDP, siehe Tabelle A.3).

5.2.1 Analyse von freiwilligem Modellwandell: Ersteinführungen In Tabelle 29 werden für freiwilligen Modellwandel zuerst die Effekte unterschiedlicher Lernmechanismen geschätzt (Modell I-IV), dann ein Modell mit Kontrollvariablen (V) und schließlich das Basismodell mit allen Variablen (Modell VI). Ein Wald-Test am Ende der Tabelle zeigt, dass der Zusammenhang der unabhängigen Variablen mit der abhängigen Variable Policy-Wandel statistisch signifikant ist (1.073,62; Modell VI).81 Da die Stichprobe groß ist, ergibt ein alternativer Likelihood-Ratio-Test ein vergleichbares Resultat.82 Die erste unabhängige Variable im Regressionsmodell bezieht sich auf die Orientierung an Erfolg. Wie der Koeffizient für die Differenz des Wirtschaftswachstums von Land B und Land A erkennen lässt, spielt Lernen vom ökonomischem Erfolg eines Referenzlandes die erwartete Rolle (Hypothese 1a). Der Zusammenhang mit Modellwandel ist signifikant positiv und bleibt auch stabil, wenn das gesamte Modell geschätzt wird. Die letzte Spalte von Tabelle 28 illustriert, wie die Stärke dieses Koeffizienten interpretiert werden kann. Auf Basis der Odds-Ratio kann errechnet werden, dass die um einen Prozentpunkt größere Differenz des Wachstums die Wahrscheinlichkeit von Modellwandel um 2,3 Prozent erhöht.83

80 81

82 83

Die Grenze wird auf 21 Ersteinführungen festgelegt, da nicht immer alle Politiken für jedes Land relevant sind. Zur Rolle von Signifikanztest in der makro-quantitativen Forschung vgl. Behnke (2005). Da nicht die Analyse einzelner Maßnahmen, sondern einer Auswahl an Politiken generalisierbare Erkenntnisse über Policy-Wandel auch für andere Politiken und Politikfelder bringen soll, liegt hier keine eindeutige Vollerhebung vor. In der Literatur ist umstritten, ob einer der beiden Tests überlegen ist. Vgl. Long und Freese 2006:99; Greene 2002. Odds geben die Chance an, mit der ein Ereignis eintritt. Ist die Wahrscheinlichkeit p=0,5, dann ist die Chance für dieses Ereignis 1. Die Odds Ratio beschreibt das Verhältnis zweier Odds zueinander, dabei bedeutet ein Wert grösser als 1 ein „Risiko“ für ein Ereignis. In den Regressionen werden ansonsten jedoch keine Odds angegeben.

212

5 Faktoren des Wandels

Tabelle 29: Freiwilliger Modellwandel bei der Ersteinführung von 22 Politiken, logistische Regression RE I

II

III

IV

IV

VI

VI Odds

Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A

0,036** 0,029** 0,036** 0,036**

0,024**

[0,007]

[0,007]

[0,007]

[0,007]

[0,007]

-0,053

-0,084

-0,051

-0,053

-0,032

[0,052]

[0,053]

[0,052]

[0,052]

[0,052]

0,123**

0,123** 0,123**

0,129**

[0,011]

[0,011]

[0,012]

+2% -4%

Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A UMFANG UMWELTPOLITIK B-A

0,038**

NIVEAU UMWELTPOLITIK B-A

-0,042**

GROSSMACHTSTATUS B-A

[0,011]

+8%

[0,002] [0,009] 0,057

0,060

0,043

0,057

0,060

[0,073]

[0,078]

[0,074]

[0,073]

[0,071]

+6%

Lernen v. Peer-Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB GDPÄHNLICHKEIT AB BILAT.HANDELSOFFENHEIT AB

0,071

0,066

0,075

0,071

0,018

[0,092]

[0,099]

[0,092]

[0,092]

[0,090]

0,119** 0,157** 0,113** 0,119**

0,089*

[0,040]

[0,040]

[0,044]

[0,041]

[0,040]

-0,047

-0,078

-0,037

-0,047

-0,021

[0,092]

[0,094]

[0,092]

[0,092]

[0,095]

0,212*

0,215*

0,208*

0,212*

0,127

[0,097]

[0,101]

[0,097]

[0,097]

[0,095]

0,214** 0,181** 0,208** 0,214**

0,111*

[0,053]

[0,053]

[0,055]

-0,193**

-0,246**

[0,025]

[0,028]

[0,056]

[0,053]

+1% +9% -8% +14% +11%

Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB

-0,193** -0,196** [0,025]

[0,027]

GEMEIN. EUMITGLIEDSCHAFT AB

-0,606**

RES. GEMEIN. MI TGLIEDSCHAFT AB

-0,102**

[0,074] [0,039]

-26%

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung MITGLIEDSCHAFT B-A BEITRITTA

213

0,127** 0,083** 0,127** 0,127**

0,182**

[0,019]

[0,021]

[0,020]

[0,019]

[0,019]

-3,619

-4,207

-3,421

-3,619

-5,751

[3,689]

[3,747]

[3,690]

[3,689]

[3,878]

16% -0%

Herdeneffekt HERDE POLITIKEN B NEUEINFÜHRUNGEN LETZT. 3 JAHRE

-0,015 [0,015] 0,014** 0,015**

0,010*

-0,002

[0,004]

[0,004]

[0,004]

[0,004]

-0%

Wettbewerb FDI INFLOW A

-0,004

-0,002

[0,003]

[0,003]

-0%

Nationale Institutionen VETOSPIELER A REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A

0,013

-0,263

[0,159]

[0,154]

-0,068

-0,104

[0,069]

[0,070]

0,010

0,012*

[0,005]

[0,005]

0,330** 0,775** [0,079]

-23% -10% +1% +106%

[0,083]

Problemdruck / Nachfrage PRO-KOPFEINKOMMEN A

-0,538**

-0,044

[0,037]

[0,043]

GRÜNEPARTEI A

0,063** 0,066**

N Log Likelihood Wald LR chi

18.064

18.064

18.064

18.064

[0,013]

[0,013]

16.740

16.585

-10% +6%

-5.835,21 -5.722,36 -5.830,67 -5.835,21 -5.529,63 -5.293,04 979,44

1.067,96

987,09

979,44

749,39

1.073,62 1.321,61

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler in eckigen Klammern. Logistische Panel-Regression mit random coefficients, geschätzt mit STATA 9.1 (Xtlogit). Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt.

Für Hypothese 1c, die besagt, dass eine Orientierung an Ländern erfolgt, deren Regierung größeren Erfolg im politischen Wettbewerb im Bereich der Umweltpolitik vorweisen kann, bringt das Modell keine Unterstützung. Der Koeffizient

214

5 Faktoren des Wandels

dieser Variable ist durchweg negativ und insignifikant. Allerdings lässt die Verwendung einer Differenzvariablen eine Interpretation im Sinne des Lernens aus eigenem Erfolg zu. Wurde in Land A bei der letzten Wahl eine Regierung mit Beteiligung einer grünen Partei bestätigt, oder konnte eine Regierung gegen eine grüne Partei in der Opposition siegen, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit von Modellwandel um 4,6 Prozent (Modell VI; Tabelle 29). Gegen diese Interpretation spricht die fehlende Signifikanz, nicht aber, dass ein anderer Typ von Wandel erwartet wird (Hypothese 1d). Die Konstruktion der Variable „Modellwandel“ definiert schließlich die maximale Menge aller Kombinationen potenzieller Modellgeber und Modellnehmer, von denen tatsächlich nur eine oder wenige für eine Imitation relevant sein können. Daher steckt in Modellwandel immer auch Information zur Wahrscheinlichkeit von Wandel im Allgemeinen. Eine größere Rolle für die Erklärung von Modellwandel spielt die Orientierung an der Reputation anderer Länder (Hypothese 1e). Der Einfluss einer umfangreicheren und strengeren Umweltpolitik eines Referenzlandes wirkt sich signifikant positiv auf die Imitationswahrscheinlichkeit von Land A aus.84 Auch in diesem Fall ist der Koeffizient in allen Modellen robust, auch wenn Kontrollvariablen hinzugezogen werden (Modell VI: 0,129). Schätzt man die zwei Komponenten dieses Index einzeln (Modell II), offenbart sich, dass Modellwandel mit einem umfangreichen Repertoire in Referenzländern einhergeht, nicht aber mit einem höheren Schutzniveau. Auch hier erlaubt die Differenzvariable eine Interpretation des Zusammenhangs als (hier: signifikantem) Einfluss eines hohen Schutzniveaus von Land A auf die Erhöhung der Wahrscheinlichkeit einer Einführung. Im Gegensatz zur umweltpolitischen Reputation ist der Großmachtstatus eines Referenzlandes als Determinante von Modellwandel nicht signifikant (Hypothese 1g). Neben der Orientierung an der Differenz zu anderen Ländern wird die Wirkung von Peer-Ländern auf die Wahrscheinlichkeit einer Imitation anhand von fünf Variablen überprüft. Das Ergebnis für die beiden Variablen, die den Einfluss von räumlicher und kultureller Nähe erfassen, entspricht wegen des positiven Vorzeichens den Annahmen in Hypothese 2a und 2c. Die Stärke der Koeffizienten geht jedoch mit dem Einschluss der Kontrollvariablen zurück. Signifikant mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 Prozent ist dann nur noch die kulturelle Ähnlichkeit eines Länderpaares (0,089; Modell VI). Die Variable für die Ähnlichkeit der Umweltpolitik eines Länderpaares ist ein Gegenstück zur Reputationsvariablen, da sie ebenfalls auf Informationen zu Breite und Schutzniveau des umweltpolitischen Repertoires basiert. Im Gegensatz zur Orientierung an Reputation kann in Tabelle 29 kein positiver oder signi84

Wegen der Verwendung von Differenzvariablen wird z.B. nicht von einer „strengen“, sondern von einer (relativ gesehen) „strengeren“ Umweltpolitik gesprochen.

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

215

fikanter Einfluss festgestellt werden. Die Ähnlichkeit bezüglich des ökonomischen Entwicklungsniveaus eines Länderpaares steht sowohl für vergleichbaren umweltpolitischen Problemdruck als auch für die Möglichkeit, dass sich beide Länder Umweltpolitik gleichermaßen „leisten“ können. Für sie findet sich nur in Modellen mit Lernvariablen (I-IV) ein positiver Koeffizient auf einem Signifikanzniveau von fünf Prozent. Die fünfte Variable für eine Orientierung an Peer-Ländern ist bilaterale Handelsoffenheit. Das Lernen von Konkurrenten und Ländern, deren Volkswirtschaften in gleichem Maße von gegenseitigen Importen und Exporten abhängig sind, übt einen positiven Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit von Modellwandel aus (0,111; Tabelle 29). Es ist jedoch offen, ob der Effekt tatsächlich als Lernen interpretiert werden kann. Wie in Abschnitt 3.4.2.2 dargestellt, kann eine derartige Korrelation auch auf wechselseitigen Standortwettbewerb hindeuten – dafür müsste sich jedoch im nächsten Abschnitt auch ein positiver Zusammenhang mit Divergenz zeigen. Die Wirkung der Integration eines Landes A in internationale Organisationen, ausgedrückt durch ein hohes Niveau kumulierter gemeinsamer Mitgliedschaft von AB, verringert die Chance auf die Imitation eines Modells von Land B (-0,246; Modell VI). Daher kann Hypothese 3a, nach der bewährte und etablierte Kommunikationsstrukturen den Austausch über bestimmte Politikmodelle erleichtern und Imitation fördern, nicht bestätigt werden. Da sich das negative Vorzeichen auch bei einer bivariaten Regression zeigt, kann Multikollinearität als Ursache ausgeschlossen werden. Um den unerwarteten Effekt besser verstehen zu können, wird die Variable in zwei Komponenten aufgesplittet, die in Modell III getrennt geschätzt werden. Dieser Schritt macht deutlich, dass der negative Zusammenhang überwiegend auf gemeinsame EU-Mitgliedschaft zurückgeht, während er für die davon residualisierte Mitgliedschaft in allen anderen Organisationen nur schwach negativ, im (nicht dargestellten) bivariaten Modell sogar leicht positiv ausgeprägt ist. Das bedeutet nicht, dass die EU die Einführung von Umweltpolitiken behindert. Sie ist im Gegenteil in großem Maße für die Ausbreitung von Umweltpolitik verantwortlich, was jedoch bei der abhängigen Variablen „freiwilliger Modellwandel“ explizit ausgeschlossen wird.85 Der negative Koeffizient könnte jedoch auch dahingehend gedeutet werden, dass Lernen von ähnlich integrierten Ländern nicht relevant ist. Dies wird durch das Ergebnis für eine zweite Variable zu Lernen in Netzwerken unterstützt. Für die Differenz der institutionellen Integration von Land B und A war im Sinne vertikaler Kommunikation ein negatives Vorzeichen erwartet worden 85

Wegen des überwiegend europäischen Samples kann die starke Vernetzung der EU-Mitglieder in anderen Institutionen nicht kontrolliert werden.

216

5 Faktoren des Wandels

(Hypothese 3d). Stattdessen findet sich ein positiver Zusammenhang, der sowohl robust als auch signifikant ist (0,182 oder +16,1%; Modell VI). Das bedeutet, dass entweder die Orientierung an gut vernetzten Akteuren die Wahrscheinlichkeit von Imitation erhöht, oder die geringe Vernetzung eines Landes der Einführung von Umweltpolitiken nicht im Wege steht. Eine dritte Variable repräsentiert ebenfalls Effekte transnationaler Kommunikation. Alternativ zur Wirkung langfristiger Bindungen wird auch von Beitritten und der neuen Mitgliedschaft ein Einfluss auf die nationale Politikgestaltung erwartet. Entgegen der theoretischen Annahme findet sich jedoch kein positiver Zusammenhang mit freiwilligem Modellwandel, so dass sich auch die Frage erübrigt, ob ein Einfluss dem Wirken von Lernen oder von rechtlicher Harmonisierung zuzuschreiben wäre. Die vierte Kategorie von Orientierungspunkten auf der Meso-Ebene des Policy-Lernens wurde in der Literatur bislang nicht als unabhängige Variable getestet, wenn man von der Spezifikation „externer Effekte“ absieht (Elkins, Guzman und Simmons 2006). Im Gegensatz zur nachfolgenden Analyse von Umweltstandards kann für Herdeneffekte auf die Ersteinführung einer Politik nur eine relativ grobe Variable verwendet werden. Entsprechend der Hypothese 4a wird für jede Dyade die Gruppe derjenigen Länder berechnet, in denen im Vorjahr die gleichen Politiken existierten wie im Referenzland B. Da der Datensatz keine Angaben zur weiteren Differenzierung allgemeiner Politiken enthält, gibt es maximal zwei Herden: die Gruppe mit einer Politik und die ohne. So hängt die Variable stark mit den kumulierten Ersteinführungen und einem zeitlichen Trend zusammen, und wird nur in Modell IV, aber nicht in das Gesamtmodell integriert. Ihr Koeffizient ist negativ und insignifikant, so dass es unbedeutend ist, ob das Referenzland Teil einer Herde ist oder nicht. Eine zweite Herdenvariable beschreibt die mittlere Zahl der Ersteinführungen und bezieht sich wegen des längeren Vorlaufs bei der Neueinführung einer allgemeinen Politik nicht nur auf das Vorjahr, sondern auf den Durchschnitt der drei vorangegangenen Jahre. Für diese Operationalisierung von Modeeffekten zeigt sich als Bestätigung von Hypothese 4c in Tabelle 29 ein positiver und signifikanter Effekt für die Modelle, die nur die Lernvariablen enthalten. Werden jedoch Kontrollvariablen hinzugezogen, bleibt das Ergebnis nicht bestehen. Dass auch Kontrollvariablen einen Beitrag zur Erklärung von freiwilligem Modellwandel leisten, ist am signifikanten Wald-Test für Modell V zu erkennen (Tabelle 29). Zu den Variablen, die nur auf das jeweilige Land A einer richtungssensitiven Dyade bezogen sind, zählt ein Maß für den Standortwettbewerb in Form des Zuflusses ausländischer Direktinvestitionen (FDI). Von hoher Abhängigkeit wird eine erhöhte Wahrscheinlichkeit von Wandel erwartet (Hypothese 6). Das negative Vorzeichen könnte bedeuten, dass diese Form ökonomi-

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

217

schen Drucks zur Verhinderung oder Verzögerung der Einführung von Umweltschutzmaßnahmen führt. Die Effekte sind jedoch schwach und nicht signifikant. Der Einfluss nationaler Institutionen auf die Wahrscheinlichkeit von Wandel wurde bislang nur selten direkt mit dem Effekt von transnationalem Lernen verglichen. Die empirischen Ergebnisse für die in Modell V und VI enthaltenen Variablen sind durchwachsen. Die Blockademacht institutioneller Vetospieler wird mit einem Index zu „political constraints“ im nationalen System erfasst. Hierfür wird ein negativer Zusammenhang erwartet, denn hohe institutionelle Hürden (hoher Skalenwert) sollten eine geringere Chance von politischen Reformen zur Folge haben (Hypothese 7a). Im Modell der Kontrollvariablen (V) ist der Koeffizient positiv, im gemeinsamen Modell mit den Lernvariablen jedoch insignifikant und negativ. Die Hypothese, dass ein Regierungswechsel in Land A zu Wandel führt, wurde ebenfalls auf Basis der Vetospielertheorie formuliert. Eine parteipolitische Veränderung der Zusammensetzung von Legislative und Exekutive sollte zur Auflösung bestehender Blockaden führen. Auch diese Erwartung wird für Modellwandel bei Ersteinführungen nicht erfüllt, denn mit einem Regierungswechsel im Vorjahr verringert sich die logarithmierte Chance auf Imitation um den Faktor 0,068 (Modell V, Tabelle 29). Dieser negative Einfluss könnte dahingehend interpretiert werden, dass die Einführung einer Politik nicht unmittelbar nach der Bildung einer neuen Regierung angestrebt wird. Für die Variable zur Regierungsstabilität könnte ein negativer Einfluss als Anzeichen für Blockade oder Pfadabhängigkeit gedeutet werden, entsprechend der Annahme, dass mit der Dauer der Amtszeit die Beharrungskräfte wachsen (Hypothese 7c). Der positive und außerdem signifikante Effekt widerspricht dieser Erwartung. Er gibt an, dass sich mit jedem weiteren Amtsjahr die Wahrscheinlichkeit einer Ersteinführung bei gleichzeitiger Existenz eines Modells um 0,8 Prozent erhöht. Eine lange Regierungsdauer steht demnach für die Ressourcen einer Regierung, ein umfangreiches Projekt wie die Neueinführung einer Politik entwickeln und durchsetzen zu können. Ein Vergleich mit anderen Typen von Policy-Wandel im nächsten Abschnitt kann weitere Erkenntnisse dazu liefern, ob eine altgediente Regierung - möglicherweise aus Mangel an eigenen Rezepten - überwiegend andere Länder kopiert. Dass nationale Institutionen nicht nur ein Hindernis für Wandel bilden, sondern zur Entwicklung oder Einführung neuer Politiken beitragen können, bestätigt auch das Ergebnis für den Einfluss der Existenz eines Umweltministeriums. Eine eigenständige Behörde steht entsprechend der Hypothese 7d für die umweltpolitische Innovationsfähigkeit. Sie scheint auch der Imitation förderlich zu sein. Gibt es in Land A ein Ministerium, erhöht sich die Chance von Modellwandel um 106,3 Prozent.

218

5 Faktoren des Wandels

Die letzte Gruppe der Kontrollvariablen bezieht sich auf politische Nachfrage und umweltpolitischen Problemdruck. Ein negativer Koeffizient, der in Modell VI jedoch nicht signifikant ist, weist darauf hin, dass die Einführung von Umweltpolitik nicht zwingend eine Frage des ökonomischen Entwicklungsniveaus sein muss. Es könnte auch darauf zurückgehen, dass weniger entwickelte Länder wegen ihrer rückständigen Technologien größere Verschmutzungsprobleme haben. Die letzte unabhängige Variable im Modell bestätigt hingegen Hypothese 8b: der Erfolg grüner Parteien in Land A führt zu einer erhöhten Wahrscheinlichkeit einer Neueinführung. Mit jedem Schritt auf der Skala des dreistufigen Index (Erfolg bei Wahlen, Sitz im Parlament, Regierungsbeteiligung) erhöht sich die Wahrscheinlichkeit für freiwilligen Modellwandel um 6,3 Prozent (Modell VI). Um die Konsequenzen der bisherigen Modellspezifikation sichtbar zu machen und die Robustheit der Ergebnisse dieses Basismodells zu überprüfen, werden wie angekündigt alternative Schätzverfahren angewandt. Tabelle 30 zeigt mit Modell VII eine Version des Basismodells ohne Jahr-Dummies. Ein Vergleich mit Modell VI offenbart den Beitrag, den diese „Periodeneffekte“ für die Erklärung von Modellwandel leisten. Der Wert des Wald-Tests steigt von 810,39 auf 1.073,62, wenn Jahr-Dummies hinzugefügt werden. Die meisten Koeffizienten in Modell VII bleiben dabei jedoch stabil. Nur drei Variablen sind zusätzlich signifikant. Dazu zählt der Herdeneffekt des dreijährigen Mittels aller Ersteinführungen, FDI und das Pro-Kopf-Einkommen in Land A. Die Abweichungen sind jedoch geringfügig, und die relative Größe des Effekts bestätigt die erste Schätzung. Zum gleichen Schluss kommt auch ein Vergleich des Basismodells mit der „fixed effects“-Version einer logistischen Panel-Regression. Auch hier überwiegt die Kongruenz beider Ansätze, was die Stärke, Richtung und Signifikanz der Koeffizienten betrifft. Zu den Abweichungen zählt die Variable für kulturelle Ähnlichkeit, die in Modell VIII wegen ihrer mangelnden Varianz über die Zeit nicht geschätzt werden kann. Darüber hinaus ist der negative Effekt des Beitritts zu internationalen Institutionen stärker und signifikant. Gleiches gilt für den Einfluss von Regierungswechseln, während die Stabilität einer Regierung einen ähnlichen, aber nicht mehr signifikanten Koeffizienten vorzuweisen hat. Ein letzter Unterschied bezieht sich auf die Wirkung institutioneller Vetospieler, die nun in Modell VIII in der erwarteten Richtung vorliegt. Eine dritte Alternative in Tabelle 30 korrigiert eine mögliche Unterschätzung derjenigen unabhängigen Variablen, die über die Zeit konstant sind. Dazu zählen Nachbarschaft und kulturelle Ähnlichkeit, in begrenztem Maße auch der Großmachtstatus und der Einfluss institutioneller Vetospieler. Für die Variablen des Basismodells wird ein „fixed effects vector decomposition“-Modell ge-

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

219

schätzt (Plümper und Tröger 2007). In diesem Modell IX bleibt der Koeffizient für kulturelle Ähnlichkeit robust, während es Anzeichen dafür gibt, dass ein dynamisches Panel-Modell den Effekt einer gemeinsamen Grenze unterschätzt, für den hier nämlich ein ebenso positiver wie signifikanter Koeffizient mit geringem Standardfehler beobachtet wird (0,007; Tabelle 30). Bei den anderen unabhängigen Variablen ist bis auf die Differenz umweltpolitischen Erfolgs die Richtung der Koeffizienten im Vergleich zum Basismodell robust. Ihre Größe kann wegen des nicht auf dichotome abhängige Variablen spezifizierten Analyseverfahrens nur indirekt verglichen werden. Insgesamt finden sich mehr signifikante Koeffizienten als in Modell VI (Tabelle 29). Als zusätzliche Information gibt es ein Maß für die Güte des Regressionsmodells. Bei einem r2 von 0,11 liegt der Anteil erklärter Varianz fast genau bei dem Wert, der sich bei der Berechnung eines so genannten pseudo-r2 für eine logistische Regression ergibt (0,12; vgl. Modell X). Modell X stellt die vierte Alternative zum Basismodell dar. Hierfür wird eine Spezifikation verwendet, die der Analyse eines ähnlich strukturierten Datensatzes bei Volden (2006) gleicht. Eine logistische Regression ohne Korrektur für Panel-Daten, aber mit Jahr-Dummies, wird mit robusten und auf geclusterte Dyaden angepassten Standardfehlern kombiniert. Aber auch dieser Ansatz führt zu einer Bestätigung des Basismodells. Die Koeffizienten der Lernvariablen stimmen weitgehend überein. Ansonsten gibt es für die Kontrollvariablen kleine Abweichungen, die sich schon bei den „fixed effects“-Modellen angedeutet hatten. Das betrifft vor allem einen signifikant negativen Effekt für institutionelle Vetospieler, der deren Einfluss auf die Verhinderung von Wandel manifestiert. Außer den in Tabelle 30 präsentierten Modellen wurden weitere Analysen durchgeführt. Doch weder die Verwendung einer „random effects“ ProbitRegression für Paneldaten noch die Schätzung mit einer Korrektur für seltene Ereignisse (King und Zeng 2001) brachten zusätzliche Erkenntnisse, die die wesentlichen Ergebnisse der bisherigen Analysen bezüglich des starken Effekts der Orientierung an wachstumsstarken, umweltpolitisch hoch angesehenen und international gut vernetzen Ländern in Frage stellen könnten. Mögliche Kritik an der Wahl des Basismodells relativiert sich zwar ex post durch die überwiegende Kongruenz der Ergebnisse. Es sollte aber auch berücksichtigt werden, dass alle anderen Verfahren ebenfalls bestimmten Einschränkungen unterliegen. Dies betrifft beispielsweise den massiven Verlust an Fällen und zeitinvarianten Variablen (FE), die fehlende Anpassung an binäre abhängige Variablen (FEVD) oder den Verzicht auf eine Berücksichtigung von PanelEigenschaften (Volden).

220

5 Faktoren des Wandels

Tabelle 30: Freiwilliger Modellwandel bei Ersteinführungen von 22 Politiken, alternative Schätzverfahren

Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A GROSSMACHTSTATUS B-A Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB MITGLIEDSCHAFT B-A BEITRITT A Herdeneffekt NEUEINFÜHRUNGEN 3J. Wettbewerb FDI INFLOW A Nationale Institutionen

VII RE o.Dummies

VIII FE

IX FEVD

X Logit (Cluster)

0,026** [0,007] -0,021 [0,052]

0,028** [0,008] 0,025 [0,056]

0,006** [0,000] 0,002 [0,003]

0,024** [0,006] -0,035 [0,050]

0,111** [0,011] 0,084 [0,069]

0,134** [0,015] -0,232 [0,182]

0,009** [0,000] 0,003 [0,008]

0,127** [0,011] 0,064 [0,064]

0,018 [0,088] 0,097* [0,039] -0,007 [0,093] 0,123 [0,093] 0,133* [0,053]

0,247 [0,740] -0,137 [0,115] 0,059 [0,152] 0,204* [0,090]

0,007** [0,001] 0,008** [0,000] -0,009** [0,001] 0,014** [0,002] 0,047** [0,006]

0,017 [0,078] 0,085* [0,036] -0,006 [0,085] 0,126 [0,092] 0,105* [0,044]

-0,245** [0,025] 0,173** [0,021] -5,201 [3,356]

-0,307** -0,032** [0,070] [0,011] 0,300** 0,041** [0,054] [0,002] -9,951** -0,434 [3,850] [0,242]

-0,244** [0,027] 0,179** [0,017] -5,271 [3,933]

0,019** [0,002]

0,009 [0,007]

0,003** [0,000]

-0,003 [0,004]

-0,005* [0,002]

-0,005 [0,003]

-0,000** [0,000]

-0,001 [0,002]

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung VETOSPIELER A REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMEN A GRÜNE PARTEI Land A N Log Likelihood Wald LR chi R2

221

-0,230 [0,150] -0,029 [0,067] 0,010* [0,005] 0,744** [0,075]

-0,616** -0,030** [0,224] [0,004] -0,184* -0,001* [0,074] [0,001] 0,013 0,001* [0,007] [0,001] 0,641** 0,067** [0,105] [0,005]

-0,246* [0,122] -0,098 [0,062] 0,012** [0,004] 0,771** [0,082]

-0,100* [0,041] 0,072** [0,012] 16.585 -5.571,28 810,39

-0,278 -0,020 [0,271] [0,096] 0,051** 0,008** [0,018] [0,001] 15.716 15.389 -4.214,51 -3.698,47

-0,046 [0,039] 0,066** [0,012] 16.218 -5.295,39 2.273,64

970,78 0,11

0,12a

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler in eckigen Klammern (in Modell X Huber/White-robuste Standardfehler, Daten nach Dyaden geclustered). Alle Modelle geschätzt mit STATA 9.1. Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt. Für Modell X kann kein Wald-Test oder ein vergleichbares Maß berechnet werden. a Pseudo-r2

5.2.2 Vergleich von Typen konditionalen Wandels: Ersteinführungen In einem zweiten Schritt wird die multivariate Regressionsanalyse auf andere Typen konditionalen Wandels ausgedehnt. Neben Modellwandel zählen dazu alle Änderungen in Land A, Pionierwandel und synchrone Ersteinführungen (vgl. Tabelle 20). Diese werden in acht Modellen jeweils mit und ohne EUEffekte untersucht. Das Basismodell aus Tabelle 29 taucht dabei als Modell IV in Tabelle 31 erneut auf. Aus Gründen der Übersichtlichkeit werden die Ergebnisse zu den insgesamt zwanzig unabhängigen Variablen für alle Modelle vergleichend diskutiert.

Lernen von Erfolg Die Orientierung an Ländern mit größerem ökonomischem Erfolg hat einen positiven Einfluss auf Modellwandel in Land A. Entsprechend der theoretischen

222

5 Faktoren des Wandels

Erwartungen sinkt der Koeffizient von 0,024 auf 0,001 und wird insignifikant, wenn die von der EU verursachten Änderungen nationaler Politik nicht ausgeschlossen werden (Modell III; Tabelle 31). Die Bedeutung dieser Form von Verbesserungslernen wird durch einen Vergleich mit dem Effekt auf alle freiwilligen Änderungen bekräftigt. Dass der Koeffizient in Modell II zwar ebenfalls positiv ist, jedoch geringer ausfällt, zeigt nämlich deutlich, dass dieser Zusammenhang auf Modellwandel und Imitation beschränkt ist. Ansonsten hätte ein positiver Koeffizient für die Differenz des Wachstums auch dahingehend interpretiert werden können, dass nur ein Aufholen von Ländern mit geringerem Wachstum stattfindet. In dieses Bild passt auch, dass weder für Pionierwandel noch für parallele Änderungen eine Erhöhung der Wahrscheinlichkeit durch ein größeres Wachstums im Referenzland B festgestellt werden kann. Bei der zweiten Erfolgsvariablen konnte im Basismodell ein negativer Koeffizient beobachtet werden, dessen Interpretation durch einen Vergleich mit anderen Formen von Wandel nun besser fundiert wird. Bei allen Formen des auf EU-Effekte kontrollierten Wandels gibt es einen negativen Zusammenhang mit politischem Erfolg der Regierung eines Referenzlandes. Da der Effekt bei Pionierwandel am stärksten ausgeprägt ist (-0,285; Modell VI in Tabelle 31), könnte er tatsächlich als Orientierung am eigenen Erfolg gedeutet werden: ist eine grüne Regierung in Land A wiedergewählt worden, oder hat eine Regierung gegen eine grüne Partei in der Opposition gesiegt, erhöht sich generell die Wahrscheinlichkeit von Wandel, vor allem aber die Chance auf Innovationen, die das Land zu einem umweltpolitischen Vorreiter machen.

Orientierung an Reputation Die Orientierung an der umweltpolitischen Reputation eines Referenzlandes hat sich im Basismodell als wichtige Determinante von Modellwandel erwiesen. Dass der positive Effekt bestehen bleibt, wenn auch die von europäischer Harmonisierung betroffenen Änderungen berücksichtigt werden (Modell III; Tabelle 31), ist unbedeutend, da die Theorie keine gegenteiligen Vorhersagen trifft. Wichtig für eine Bestätigung ist hingegen, dass der in Hypothese 1d beschriebene negative Zusammenhang mit Pionierwandel auftritt (Modell V und VI).86 Werden zudem alle Änderungen jenseits der Unterscheidung von Typen kondi86

Gegen den Erklärungserfolg umweltpolitischer Reputation könnte eingewendet werden, dass er nur ein Artefakt der Verwendung ähnlicher Daten wie bei der Konstruktion der Variable für Modellwandel darstellt: hat ein Referenzland viele Politiken, ist die Wahrscheinlichkeit für Modellwandel zwingend höher. Hier kann die Analyse der Richtung im Wandel von Umweltstandards in Abschnitt 5.2 Klärung schaffen.

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

223

tionalen Wandels berücksichtigt, verschwindet der Effekt. Im Gegensatz zur politikfeldspezifischen Reputation ist die Orientierung an Großmächten für die Einführung einer Politik wie schon im Basismodell auch in allen anderen Modellen unbedeutend.

Lernen von Peer-Ländern Für die Hypothesen zu Lernen von ähnlichen Ländern war die empirische Unterstützung bislang geringer. Eine gemeinsame Grenze zeigt weder bei Modellwandel noch bei Pionierwandel Einfluss. Für zeitgleiche freiwillige Ersteinführungen ist geographische Nähe hingegen eine der wichtigsten Einflussgrößen. Wird wie in Modell VIII auf Effekte verbindlicher Vorgaben der EU kontrolliert, erhöht sich mit einer gemeinsamen Grenze die Wahrscheinlichkeit einer synchronen Übernahme um 140 Prozent (Tabelle 31). Der Erwartung zur Wirkungsweise eines gemeinsamen Schocks entspricht dies ebenso wie der positive Koeffizient für kulturelle Ähnlichkeit (Hypothese 2b und 2d). Da ein signifikanter Effekt der Ähnlichkeit von Sprachfamilie, Religions- und Rechtstradition ausbleibt, wenn kein Modell im Referenzland vorliegt, kann dieser Faktor als wichtiger Orientierungspunkt bei der Suche nach einem Modell für die Einführung von Umweltpolitiken angesehen werden. Eine ähnliche Umweltpolitik in der Vergangenheit hat keinen Einfluss, wohingegen ein vergleichbares Niveau der ökonomischen Entwicklung eines Länderpaares zumindest für parallele Ersteinführungen relevant zu sein scheint (0,454; Modell VIII). Die Analyse unterschiedlicher Formen von Policy-Wandel liefert zusätzliche Hinweise auf eine bessere Interpretation bilateraler Handelsoffenheit. Bei Modellwandel und allen Änderungen existiert ein signifikant positiver Zusammenhang. Es ist dabei nicht verwunderlich, dass dieser sich auch unter Einschluss der von der EU verursachten Änderungen bemerkbar macht, ist es doch erklärtes Ziel des europäischen Binnenmarktes, handelsrelevante Maßnahmen zu harmonisieren. Gegen eine Deutung als Wettbewerbseffekt spricht jedoch das Ergebnis von Modell V und VI. Da Standortkonkurrenz idealtypisch auch eine auf die Annäherung folgende Abweichung beinhalten sollte, müsste sich ein positiver Zusammenhang abzeichnen, der jedoch ausbleibt.

Lernen in Netzwerken Die Ergebnisse der drei Variablen zur Mitgliedschaft in internationalen Institutionen ergaben im Basismodell nur eine schwache Bestätigung für die Wirk-

224

5 Faktoren des Wandels

samkeit von Policy-Lernen. Der negative Effekt kumulierter gemeinsamer Mitgliedschaft wiederholt sich auch für alle anderen Formen freiwilligen Wandels, überwiegend auf signifikantem Niveau (Tabelle 31). Werden die durch europäisches Recht vorgeschriebenen Änderungen mit einbezogen, zeigt sich in Modell I, III und VII ein stark positiver Zusammenhang, der wie erwartet nur beim Wandel eines Vorreiters ausbleibt, dem kein Modell in einem Referenzland vorausging (Modell V). Wie bei der Diskussion des Basismodells schon angedeutet wurde, liegt dies daran, dass im vorliegenden Sample die EU-Mitglieder auch in den 34 übrigen Institutionen die am stärksten integrierten Länder sind. Für diese Länder aber kann es in einigen Bereichen der Umweltpolitik keinen freiwilligen Wandel und somit auch kein Lernen von anderen Ländern geben, weil sie die auf EU-Ebene ausgehandelte Lösung umsetzen müssen. Für die Differenz des Niveaus internationaler Integration wurde bei der Analyse von Modellwandel ein negativer Koeffizient erwartet (Hypothese 3d), jedoch ein positiver Einfluss hoch integrierter Referenzländer beobachtet. Dieses Ergebnis wiederholt sich auch bei anderen Typen freiwilligen Wandels. Der Koeffizient für Pionierwandel ist zwar schwächer als in anderen Modellen ohne EUEffekt, jedoch ebenfalls positiv und signifikant (0,094; Modell VI). Dass der Zusammenhang nicht nur für Modelllernen auftritt, spricht gegen eine Interpretation als Lernen. Es könnte stattdessen bedeuten, dass auch wenig integrierte Staaten Maßnahmen zum Umweltschutz einführen. Die Koeffizienten für diese Variable sind negativ, wenn die EU-relevanten Politikänderungen hinzukommen. So erhöht sich mit einem Anstieg der Differenz von Land A zu Land B die Chance von Ersteinführungen. Auch hier gilt, dass durch den Schwerpunkt auf Europa ein Problem für die Messung von über die EU hinausgehender institutioneller Integration entsteht. Andererseits spiegelt die generell starke Vernetzung ihrer Mitglieder auch die (europäische) Realität wider. Die dritte Institutionenvariable ist für freiwillige Übernahmen unbedeutend. Ein positiver Beitrittseffekt ist wie bei der gemeinsamen Mitgliedschaft nur dann zu erkennen, wenn Änderungen aus dem Geltungsbereich europäischen Rechts hinzukommen (Modell I, III, V).

Herdeneffekte Die Herdenvariable, die eine „policy fashion“ als mittlere Übernahmerate der Vorjahre erfasst, hatte im Basismodell keinen signifikant positiven Effekt, wenngleich zwei alternative Schätzungen zu einer Bestätigung von Hypothese 4c führten (Tabelle 31). Die Analysen mit anderen Versionen der abhängigen Variable kommen ebenfalls zu nicht mehr als einem gemischten Ergebnis. In

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

225

der Kategorie aller Ersteinführungen ist ein negativer Koeffizient zu beobachten (-0,019; Modell I). Dieser tritt auch bei Pionierwandel auf und erfüllt dadurch die theoretischen Erwartungen. Gab es wenige Übernahmen im gesamten Ländersample, erhöht sich bei einer Neueinführung die Chance für Land A, ein Vorreiter zu sein – und umgekehrt.

Kontrollmechanismen Im Basismodell gab es nicht nur für einige Lernhypothesen eine empirische Bestätigung. Neben dem Effekt eines nicht weiter spezifizierten zeitlichen Trends (vgl. Modell VII in Tabelle 30) konnte auch der Einfluss konkurrierender Erklärungsfaktoren konstatiert werden. Die Abhängigkeit eines Landes A vom Zufluss ausländischer Direktinvestitionen spielt dabei wie im Basismodell nur eine geringe bis unbedeutende Rolle. Tabelle 31: Vergleich Formen konditionalen Wandels bei 22 Ersteinführungen, logistische Regression RE I II Alle Ersteinführungen A Alle Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A GROSSMACHTSTATUS B-A Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB GDP ÄHNLICHKEIT AB

Ohne EU

III IV Ersteinführungen in A Modell in B Alle Ohne EU

-0,006 [0,005] 0,114** [0,040]

0,020** [0,006] -0,159** [0,042]

0,001 [0,006] 0,060 [0,044]

0,024** [0,007] -0,032 [0,052]

0,023** [0,008] 0,008 [0,050]

-0,002 [0,009] -0,020 [0,056]

0,173** [0,010] 0,136* [0,056]

0,129** [0,012] 0,060 [0,071]

-0,029 [0,059] 0,036 [0,026] -0,048 [0,065] 0,071

0,109 [0,066] 0,055 [0,029] -0,111 [0,072] 0,160*

-0,114 [0,070] 0,024 [0,031] -0,012 [0,078] 0,035

0,018 [0,090] 0,089* [0,040] -0,021 [0,095] 0,127

226

BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB MITGLIEDSCHAFT B-A BEITRITT A Herdeneffekt HERDENGRÖSSE GEWICHTET B Wettbewerb FDI INFLOW A Nationale Institutionen VETOSPIELER A REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMEN A GRÜNE PARTEI Land A N Log Likelihood Wald

5 Faktoren des Wandels [0,066] 0,086* [0,041]

[0,072] 0,060 [0,046]

[0,076] 0,182** [0,044]

[0,095] 0,111* [0,055]

0,054** [0,019] -0,082** [0,015] 15,388** [2,975]

-0,242** [0,021] 0,183** [0,016] 3,356 [3,124]

0,112** [0,022] -0,053** [0,017] 14,688** [3,178]

-0,246** [0,028] 0,182** [0,021] -5,751 [3,878]

-0,019** [0,003]

-0,009** [0,003]

-0,015** [0,004]

-0,002 [0,004]

0,001 [0,002]

-0,005* [0,002]

0,001 [0,002]

-0,002 [0,003]

-0,090 [0,105] -0,327** [0,049] 0,003 [0,004] 0,843** [0,051]

0,062 [0,119] -0,238** [0,054] -0,013** [0,004] 0,687** [0,058]

-0,213 [0,123] -0,183** [0,059] 0,016** [0,005] 0,798** [0,065]

-0,263 [0,154] -0,104 [0,070] 0,012* [0,005] 0,775** [0,083]

-0,258** [0,030] -0,023* [0,009] 15.716 -9.185,77 2.456,21

0,019 [0,034] 0,031** [0,010] 16.585 -8.116,05 1.538,90

-0,370** [0,036] 0,026* [0,010] 15.389 -6.939,54 1.762,97

-0,044 [0,043] 0,066** [0,013] 16.585 -5.293,04 1.073,62

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler (SE) in eckigen Klammern. Logistische Panel-Regression mit random coefficients, geschätzt mit STATA 9.1 (xtlogit). Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt.

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

227

Fortsetzung Tabelle 31 Vergleich Formen konditionalen Wandels V VI Ersteinführungen in A kein Modell in B Alle Ohne Eu Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A GROSSMACHTSTATUS B-A Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB MITGLIEDSCHAFT B-A BEITRITT A Herdeneffekt HERDENGRÖSSE GEWICHTET B Wettbewerb FDI INFLOW A Nationale Institutionen

VII VIII Ersteinführungen in A zeitgleiche Übernahme in B Alle Ohne EU

-0,022** [0,006] -0,007 [0,047]

0,001 [0,007] -0,285** [0,054]

0,001 [0,013] -0,047 [0,086]

-0,001 [0,022] -0,115 [0,149]

-0,100** [0,010] -0,063 [0,063]

-0,112** [0,011] -0,042 [0,069]

-0,060** [0,022] -0,177 [0,129]

-0,038 [0,033] -0,073 [0,202]

-0,051 [0,070] 0,036 [0,031] 0,010 [0,077] 0,039 [0,077] 0,009 [0,052]

0,080 [0,077] 0,009 [0,034] -0,030 [0,086] 0,123 [0,085] 0,008 [0,059]

0,257* [0,130] 0,177** [0,066] -0,203 [0,155] -0,005 [0,149] -0,212 [0,113]

0,877** [0,194] 0,140 [0,099] -0,359 [0,257] 0,454* [0,215] -0,038 [0,170]

-0,052* [0,022] -0,126** [0,017] 12,612** [3,195]

-0,136** [0,025] 0,094** [0,019] 3,816 [3,625]

0,747** [0,054] -0,042 [0,047] 1,741 [6,963]

-0,146 [0,076] 0,187** [0,058] -1,329 [11,034]

-0,018** [0,004]

-0,022** [0,004]

-0,085** [0,016]

-0,363 [71,619]

0,000 [0,002]

-0,003 [0,003]

0,004 [0,005]

-0,010 [0,010]

228 VETOSPIELER A REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMEN A GRÜNE PARTEI Land A N Log Likelihood Wald

5 Faktoren des Wandels -0,033 [0,127] -0,260** [0,059] -0,006 [0,005] 0,512** [0,060]

0,222 [0,145] -0,222** [0,066] -0,013* [0,005] 0,435** [0,068]

0,041 [0,281] -0,183 [0,133] 0,014 [0,012] 0,112 [0,155]

-0,468 [0,423] -0,308 [0,200] -0,009 [0,015] 0,230 [0,221]

-0,011 [0,039] -0,003 [0,010] 16585 -6959,85 1409,58

0,104* [0,043] 0,016 [0,012] 16585,000 -5845,720 998,010

-0,426** [0,091] -0,023 [0,021] 16585,000 -1801,320 682,050

0,137 [0,119] 0,034 [0,034] 16585,000 -968,570 -

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler (SE) in eckigen Klammern. Logistische Panel-Regression mit random coefficients, geschätzt mit STATA 9.1(xtlogit). Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt.

Gleiches gilt für die Variable zu „political constraints“. Diese hatte bei Modellwandel zwar das erwartete negative Vorzeichen, das für eine Verringerung der Wahrscheinlichkeit einer Änderung durch institutionelle Vetospieler steht. Sie war jedoch nur bei alternativen Schätzverfahren, nicht aber im Basismodell signifikant. In Tabelle 31 finden sich sowohl positive als auch negative Koeffizienten, die in keinem Fall ein Signifikanzniveau von p 0,05 erreichen. Aus der Vetospielertheorie kann zudem abgeleitet werden, dass Regierungswechsel zu einer erhöhten Änderungswahrscheinlichkeit bei Policy-Outputs führen sollten (Hypothese 7a). Dies trifft bei den vorliegenden Daten auch auf andere Formen konditionalen Wandels nicht zu. Dass im Gegensatz dazu die Stabilität einer Regierung zu Imitation und Modellübernahmen führt, wird dadurch bestätigt, dass sich bei der Analyse von dyadischem Pionierwandel ein negativer Koeffizient einstellt (-0,013; Modell VI). Der Unterschied zu Modell IV könnte dahingehend interpretiert werden, dass die Innovationsfähigkeit bei langer Amtsdauer nachlässt, was zum Rückgriff auf Modelle und Lösungen anderer Länder führt. Schließlich bestätigt sich für die dritte Variable zu nationalen Institutionen in allen Modellen von Tabelle 31 ein positiver Zusammenhang von Ersteinführungen und der Existenz einer eigenständigen Umweltbehörde. Die Signifikanz in allen Analysen bis auf Modell VIII zeigt, dass es entsprechend der Prognose in Hypothese 7d keine Unterschiede bezüglich der Form des Wandels gibt.

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

229

Die letzte Gruppe der Kontrollvariablen repräsentiert die Wirkung von Problemdruck. Der von der Theorie vorhergesagte positive Einfluss eines hohen Pro-Kopf-Einkommens in Land A konnte für Modellwandel nicht bestätigt werden. Nur im Fall von freiwilligem Pionierwandel ist der Effekt positiv und signifikant (0,104; Tabelle 31). Es überrascht nicht, dass reiche Länder eher zu umweltpolitischen Innovationen tendieren und sich einen Vorreiterstatus leisten, so dass sich Hypothese 8a zumindest für diese Form konditionalen Wandels bestätigt. Der Erfolg grüner Parteien hatte einen positiven Zusammenhang mit freiwilligem Modellwandel vorzuweisen. Für Hypothese 8b, nach der die politische Nachfrage nach Umweltpolitik im nationalen System die Chancen für jede Form von Wandel vergrößert, gibt es jedoch nicht die erwartete breite Unterstützung. Während sich für die Kategorie aller freiwilligen Übernahmen der gleiche Effekt wie im Basismodell beobachten lässt, liegt er bei Pionierwandel und parallelen Ersteinführungen indes nicht vor. Substanziell ergab die Analyse unterschiedlicher Typen konditionalen Wandels neue Erkenntnisse zur Erklärung von Pionierverhalten und gemeinsamen Schocks. Darüber hinaus konnten die Ergebnisse des Basismodells in vielen Fällen bestätigt werden, da bestimmte Zusammenhänge nur für freiwilligen Modellwandel, nicht aber für andere Formen der Veränderung vorliegen. Um diese Ergebnisse weiter abzusichern, wird als Nächstes die Ebene der aggregierten Analyse von 22 Politiken verlassen, um festzustellen, ob sich die gleichen Muster auch für einzelne Politikmaßnahmen nachweisen lassen.

5.2.3

Analyse freiwilligen Modellwandels: drei einzelne Politiken

Zu den einzelnen Maßnahmen, die im dritten Schritt der multivariaten Analyse untersucht werden, zählen die Regulierung der Altlastensanierung und der Energieeffizienz von Kühlschränken, sowie ein nationaler Umweltplan (vgl. Tabelle 28). Wegen des Datentyps – für eine einzelne Politik kann maximal eine Ersteinführung pro Land stattfinden – wird jeweils eine „event history“-Analyse durchgeführt. Dieser Ansatz, der die Zeit bis zum Eintritt eines Ereignisses, wie etwa einer Politikinnovation, in den Mittelpunkt des Analysekonzeptes stellt, ist das Standardmodell der Diffusionsforschung. Für die folgende Analyse wird ein parametrisches Weibull-Modell verwendet, da wichtige Kovariaten mit dem Zeitverlauf korreliert sind. Wie ein signifikanter Schönfeld-Test erkennen lässt, wird dadurch die „proportional hazard“Bedingung eines sonst meist bevorzugten semi-parametrischen Cox-Modells verletzt (vgl. Box-Steffensmeier 2002; Blossfeld, Golsch und Röhwer 2007).

230

5 Faktoren des Wandels

Wegen der Zeitabhängigkeit des Modells werden zudem keine DummyVariablen für die einzelnen Jahre verwendet. In einigen Ländern existiert seit Beginn des Untersuchungszeitraums eine Politik zur Altlastensanierung. Die Ersteinführungen verteilen sich im Unterschied zu den meisten anderen Politiken gleichmäßig über mehrere Jahrzehnte (Abbildung 10). Da hier keine von der EU harmonisierte Politik vorliegt, sind alle 183 Fälle von Modellwandel als freiwillig zu betrachten. In Tabelle 32 werden bis auf eine Ausnahme die gleichen Kovariaten wie im Basismodell analysiert. Zusätzlich wird in den Modellen Ib und Ic eine Herdenvariable speziell für die Ausbreitungsdynamik der Altlastensanierung verwendet. Tabelle 32: Ersteinführung Politik zur Altlastensanierung, Ereignisanalyse Ia

Ib

Ic

Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A

0,012

0,015

0,015

[0,017]

[0,018]

[0,018]

0,505**

0,508**

0,506**

[0,116]

[0,121]

[0,120]

0,161**

0,162**

0,162**

[0,031]

[0,032]

[0,032]

0,710**

0,709**

0,707**

[0,170]

[0,173]

[0,172]

-0,371

-0,389

-0,389

[0,246]

[0,246]

[0,246]

0,123

0,127

0,128

[0,104]

[0,105]

[0,105]

Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A GROSSMACHTSTATUS B-A Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB

-0,160

-0,179

-0,174

[0,247]

[0,248]

[0,248]

0,055

0,045

0,048

[0,257]

[0,257]

[0,258]

-0,184

-0,180

-0,176

[0,144]

[0,147]

[0,146]

0,282**

0,292**

0,285**

Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

231

[0,063]

[0,066]

[0,070]

MITGLIEDSCHAFT B-A

-0,165**

-0,163**

-0,162**

[0,060]

[0,061]

[0,060]

BEITRITT A

-19,802*

-15,600

-14,364

[7,816]

[8,379]

[8,620]

Herdeneffekt NEUEINFÜHRUNGEN 3J, 22 Pol.

0,013* [0,007]

NEUEINFÜHRUNGEN 3J, CONT

-0,034 [0,067]

KUMULIERTE ÜBERNAHME, CONT

0,004 [0,021]

Wettbewerb FDI INFLOW A

0,015**

0,014**

0,014**

[0,003]

[0,003]

[0,003]

-0,964**

-0,999**

-0,997**

[0,362]

[0,370]

[0,372]

-0,583*

-0,560*

-0,554*

[0,227]

[0,222]

[0,222]

Nationale Institutionen VETOSPIELER A REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A

-0,003

-0,001

-0,001

[0,022]

[0,022]

[0,021]

0,167

0,261

0,263

[0,294]

[0,282]

[0,273]

PRO-KOPF-EINKOMMEN A

-0,793**

-0,807**

-0,795**

[0,054]

[0,057]

[0,058]

GRÜNE PARTEI Land A

0,224**

0,238**

0,239**

[0,026]

[0,025]

[0,026]

14.749

14.749

14.749

552

552

552

Problemdruck und Nachfrage

N Dyaden Ereignisse

183

183

183

Log Likelihood

-280,32

-282,34

-282,45

Wald

624,17

633,76

639,27

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Robuste Standardfehler (SE) in eckigen Klammern. Ereignisdatenanalyse mit einem parametrischen Weibull-Regressionsmodell, geschätzt mit STATA 9.1(streg).

232

5 Faktoren des Wandels

Für die Orientierung am wirtschaftlichen Erfolg anderer Länder findet sich in Tabelle 32 kein signifikanter Effekt. Dies ist nicht verwunderlich, da einer Altlastensanierung die Handelsrelevanz fehlt. Stattdessen zeigt sich ein positiver Einfluss von umweltpolitischem Erfolg und Reputation. Die Relevanz der höheren umweltpolitischen Aktivität oder des Großmachtstatus eines Referenzlandes steht im deutlichen Kontrast zum fehlenden Zusammenhang der Imitation einer Altlastenregulierung und der Ähnlichkeit eines Länderpaares, sei sie geographisch, kulturell oder auf Problemdruck und Konkurrenz bezogen. Diese Dominanz einer Orientierung an Differenz übertrifft in diesem Beispiel noch den allgemeinen Trend in der Analyse des aggregierten Wandels aller 22 Politiken. Von diesem Muster weicht der positive Effekt gemeinsamer Mitgliedschaft ab, der in Tabelle 32 erstmals zu beobachten ist (0,282; Modell Ia). Damit geht ein den Effekten vertikaler Kommunikation entsprechender negativer Koeffizient für die Differenz internationaler Verflechtung einher (Hypothese 3d). Für Herdeneffekte, die von drei unterschiedlichen Variablen repräsentiert werden, ergibt sich indes keine entscheidende Rolle. Zwar zeigt sich ein Zusammenhang von Wandel und einer hohen zeitlichen Dichte von Innovationen im Mittel aller 22 Politiken. Dieser verschwindet jedoch, wenn nur die Zahl der Änderungen bei der Altlastensanierung (Modell Ib) oder die kumulierte Übernahmerate dieser Politik (Modell Ic) berücksichtigt werden. Bei der Wirkung von FDI findet sich ein positiver Koeffizient auf einem Signifikanzniveau von einem Prozent, was wegen der mangelnden Handelsrelevanz nicht mit den Vorhersagen der Wettbewerbstheorie in Zusammenhang stehen kann. Im Gegensatz dazu erfüllt sich die theoretische Erwartung, dass starke institutionelle Vetospieler Wandel und die Neueinführung einer Policy aufhalten können. Abweichend vom Basismodell wirkt sich auch eine lange Regierungsdauer negativ auf die Wahrscheinlichkeit von Modellwandel aus. Während der Einfluss eines eigenständigen Umweltministeriums auch in diesem Beispiel positiv, jedoch nicht signifikant ist, zeigen sich Effekte für Problemdruck und innenpolitischer Nachfrage. Demnach haben weniger entwickelte Länder und Staaten, in denen grüne Parteien erfolgreich sind, ebenfalls erhöhte Chancen bezüglich der Einführung einer Politik zur Altlastensanierung. An diesem Beispiel finden sich die bisherigen Ergebnisse zur Orientierung an Reputation als einflussreichem Mechanismus des Policy-Lernens bestätigt. Andererseits erfüllen sich im Gegensatz zur Analyse aller 22 Politiken auch die Erwartungen zum Einfluss internationaler Netzwerke und zum Vetospieleransatz. Dass Lernen von wirtschaftlichem Erfolg, Wettbewerb und Harmonisierung keine größere Rolle spielen, ist angesichts der spezifischen Eigenschaften der Regulierung der Altlastensanierung plausibel.

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

233

Tabelle 33: Ersteinführung Politik zur Energieeffizienz von Kühlschränken, Ereignisanalyse

Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A GROSSMACHTSTATUS B-A Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB MITGLIEDSCHAFT B-A BEITRITT A Herdeneffekt NEUEINFÜHRUNGEN 3J,22 POL. NEUEINFÜHRUNGEN 3J, ENEF KUMUL. ÜBERNAHME, ENEF Wettbewerb

IIa

IIb

IIc

-0,129** [0,023] -0,757** [0,231]

-0,122** [0,025] -0,644** [0,198]

-0,163** [0,026] -0,946** [0,236]

0,088 [0,058] -0,211 [0,283]

0,056 [0,049] -0,235 [0,260]

-0,036 [0,052] -0,041 [0,295]

-0,169 [0,404] 0,163 [0,184] 0,528 [0,403] -0,381 [0,656] -0,065 [0,174]

0,213 [0,422] 0,157 [0,168] -0,152 [0,275] -0,227 [0,572] -0,071 [0,127]

0,275 [0,441] -0,039 [0,212] -0,163 [0,317] -0,404 [0,657] 0,013 [0,152]

-0,025 [0,124] 0,221* [0,089] -64,434** [8,705]

-0,465** [0,146] 0,355** [0,096] -69,609** [21,402]

-0,401** [0,139] 0,631** [0,124] -18,846 [11,423]

0,082** [0,009] 0,880** [0,093] 0,225** [0,025]

234 FDI INFLOW A Nationale Institutionen VETOSPIELER A REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMENA GRÜNE PARTEI A N Dyaden Ereignisse Log Likelihood Wald

5 Faktoren des Wandels -0,036** [0,005]

-0,088** [0,013]

-0,088** [0,009]

1,138* [0,467] 0,056 [0,301] -0,121** [0,031] -3,689** [0,636]

1,212* [0,504] 0,089 [0,245] -0,033 [0,026] -2,208** [0,719]

1,147 [0,611] 0,378 [0,277] -0,019 [0,026] -1,094** [0,394]

-1,835** [0,216] -0,431** [0,136] 15.608 552 81 -75,69 633,67

-1,298** [0,282] -0,552* [0,227] 15.608 552 81 3,66 623,34

-1,086** [0,109] -0,390** [0,089] 15.608 552 81 -55,56 578,45

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Robuste Standardfehler (SE) in eckigen Klammern. Ereignisdatenanalyse mit einem parametrischen Weibull-Regressionsmodell, geschätzt mit STATA 9.1(streg).

Das zweite Einzelbeispiel stellt die handelsrelevante Politik zur Energieeffizienz von Kühlschränken dar, für die seit 1992 eine EU-Richtlinie existiert. Im Gegensatz zu den Altlasten kommt es hier erst in den neunziger Jahren zu einer Ausbreitung, die bis 2005 jedoch das gesamte Sample der 24 Länder erfasst (Abbildung 11). Dabei konnte insgesamt 81-mal freiwilliger Modellwandel festgestellt werden, was einem sehr niedrigen Anteil an allen Änderungen entspricht und die Dominanz des Harmonisierungseffektes unterstreicht. Dementsprechend weist das Erklärungsmodell für das Auftreten von freiwilligem Modellwandel in Tabelle 33 eine geringere Erklärungskraft, aber auch einige Differenzen auf. Lernen vom Erfolg oder der Reputation anderer Länder spielt ebenso keine Rolle wie der Einfluss von Peer-Ländern, für den kein einziger signifikanter Koeffizient zu beobachten ist. Stattdessen zeigt ein negativer und signifikanter Effekt bei beiden Erfolgsvariablen, dass diejenigen Länder eher zu einer Übernahme eines Modells neigen, die auf eigenes Wachstum und politischen Erfolg zurückblicken können und dabei keine EU-Mitglieder waren.

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

235

Bei den Netzwerkvariablen ergibt sich ein robuster Effekt der Orientierung an Ländern mit hoher Integration, was angesichts des erwähnten Zusammenhangs von EU-Mitgliedschaft zu erwarten war (0,221; Modell IIa). Negative Koeffizienten für den Beitritt oder die gemeinsame Mitgliedschaft sind zwar wie im aggregierten Modell signifikant, schwanken jedoch mit einer Änderung der Herdenvariablen. Wegen der hohen zeitlichen Dichte der Übernahmen deutete sich schon bei der deskriptiven Analyse neben einer Wirkung von Harmonisierung das Auftreten von Herdeneffekten an. Dies bestätigt der Beitrag, den alle drei Variablen für soziales Lernen zur Erklärung des Timings von Ersteinführungen dieser Politik leisten. Sowohl die aggregierte Zahl der Übernahmen in Modell IIa als auch die Zahl aktueller Ersteinführungen einer Vorschrift zur Energieeffizienz von Kühlschränken (0,880; Modell IIb) und die entsprechende Zahl kumulierter Übernahmen (0,225; Modell IIc) haben einen positiven und hoch signifikanten Einfluss auf Modellwandel. Das bedeutet, dass die Entscheidung, diese Politik neu einzuführen, von der Regulierungsaktivität anderer Länder und vom hohen Verbreitungsgrad beeinflusst wurde. Bei den Kontrollvariablen zeigt sich ein robust negativer Effekt für die Wirkung starker Abhängigkeit von FDI, die bei einer wettbewerbsrelevanten Maßnahme auch zu erwarten war. Die Variablen zur Rolle nationaler Institutionen sind in diesem Modell nicht relevant. Das Pro-Kopf-Einkommen sowie der Wahlerfolg grüner Parteien weisen einen signifikant negativen Koeffizienten auf. Es handelt sich hierbei also um ein Einzelbeispiel, das die Imitationsmuster des aggregierten Modells im Kontext eines schnellen, von der EU dominierten Ausbreitungsprozesses einer handelsrelevanten Politik nicht bestätigen kann. Im dritten Einzelbeispiel, für das ein ähnliches Muster einer späten, aber weit reichenden Ausbreitung zu beobachten war (Abbildung 11), unterscheiden sich Häufigkeit und Anteil freiwilligen Wandels deutlich von der Politik zur Energieeffizienz von Kühlschränken. Für die 23 Ersteinführungen eines nationalen Nachhaltigkeits- oder Umweltplans wurden auf der Ebene gerichteter Dyaden insgesamt 230 Änderungen in Form von Modellwandel gezählt. Die Ergebnisse in Tabelle 34 deuten wegen eines signifikant positiven Koeffizienten für der Orientierung an ökonomisch erfolgreichen Referenzländern auf die Effektivität von rationalem Verbesserungslernen hin (0,081; Modell IIIa). Andererseits gibt es für eine Modellauswahl anhand der Reputation anderer Länder erneut keinen Anhaltspunkt. Stattdessen scheint ein Nachhaltigkeitsplan auch von umweltpolitischen Nachzüglern eingeführt worden zu sein.

236

5 Faktoren des Wandels

Tabelle 34: Ersteinführung Nationaler Umwelt-/Nachhaltigkeitsplan, Ereignisanalyse IIIa

IIIb

IIIc

0,081**

0,082**

0,090**

[0,015]

[0,015]

[0,014]

0,206

0,215

0,190

[0,132]

[0,133]

[0,119]

-0,076**

-0,075**

-0,035

[0,025]

[0,025]

[0,026]

-0,421*

-0,405*

-0,514*

[0,202]

[0,204]

[0,200]

-0,465*

-0,481*

-0,378

[0,225]

[0,225]

[0,221]

Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A GROSSMACHTSTATUS B-A Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB

0,075

0,074

0,071

[0,104]

[0,105]

[0,104]

-0,134

-0,115

-0,105

[0,225]

[0,226]

[0,226]

-0,305

-0,321

-0,135

[0,254]

[0,255]

[0,248]

-0,161

-0,140

-0,197

[0,162]

[0,164]

[0,163]

0,502**

0,484**

0,227**

[0,067]

[0,067]

[0,067]

-0,393**

-0,380**

-0,287**

[0,070]

[0,069]

[0,065]

Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB MITGLIEDSCHAFT B-A BEITRITT A

1,812

4,837

0,622

[12,308]

[12,493]

[12,396]

Herdeneffekt NEUEINFÜHRUNGEN 3J, 22 POL.

-0,021** [0,007]

NEUEINFÜHRUNGEN 3J, SUSP

-0,217**

5.2 Einfluss von Lernen auf die Ersteinführung

237 [0,046]

KUMULIERTE ÜBERNAHME, SUSP

0,140** [0,015]

Wettbewerb FDI INFLOW A

-0,012

-0,014

-0,017*

[0,007]

[0,008]

[0,007]

1,048**

1,169**

1,008*

[0,372]

[0,382]

[0,403]

REGIERUNGSWECHSEL A

1,052**

1,036**

1,103**

[0,147]

[0,145]

[0,146]

REGIERUNGSDAUER A

0,048**

0,052**

0,035**

[0,016]

[0,016]

[0,013]

0,060

0,174

0,089

[0,220]

[0,219]

[0,218]

-1,298**

-1,321**

-0,818**

[0,068]

[0,066]

[0,053]

0,186**

0,191**

0,135**

[0,024]

[0,024]

[0,021]

Nationale Institutionen VETOSPIELER A

UMWELTMINISTERIUM A Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMEN A GRÜNE PARTEI Land A N

14.906

14.906

14.906

Dyaden

552

552

552

Ereignisse

230

230

230

-261,04 996,28

-253,33 1.093,5

-235,33 1.316,44

Log Likelihood Wald

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Robuste Standardfehler (SE) in eckigen Klammern. Ereignisdatenanalyse mit einem parametrischen Weibull-Regressionsmodell, geschätzt mit STATA 9.1(streg).

Wie in den ersten Beispielen kann der Einfluss kultureller Ähnlichkeit im Vergleich zum Basismodell nicht bestätigt werden, wenngleich der Zusammenhang wie zuvor fast ausnahmslos positiv ist. Anstelle des Lernens von Peer-Ländern findet sich für die Einführung eines Nachhaltigkeitsplans zum zweiten Mal ein positiver Zusammenhang mit der kumulierten gemeinsamen Mitgliedschaft in internationalen Institutionen. Auch die zweite Variable zur vertikalen Wirkung transnationaler Kommunikation bestätigt mit einem negativen Vorzeichen die theoretischen Erwartungen (Hypothese 3d). Ebenso wiederholt sich der Herden-

238

5 Faktoren des Wandels

effekt aus dem zweiten Beispiel. Er ist positiv, wenn die Zahl aller Ersteinführungen eines Nachhaltigkeitsplans in Modell IIIc eingeht (Hypothese 4a). Bei den Kontrollvariablen ist ein signifikanter Zusammenhang der Ersteinführungen mit dem Einfluss nationaler Institutionen zu erkennen. Dieser fällt positiv aus, so dass die Übernahme eines Nachhaltigkeitsplans sich weder dem Widerstand von neuen noch von lange amtierenden Regierungen oder institutionellen Vetospielern ausgesetzt sah. Dies könnte nicht zuletzt daran liegen, dass mit dieser Politik selten unmittelbar kostenrelevante Maßnahmen verbunden sind. Während die späte Ausbreitung nicht der Unterstützung nationaler Umweltbehörden zu bedürfen schien, zeigen die Variablen für Problemdruck und politische Nachfrage, dass die Imitation anderer Länder wiederum von einflussreichen grünen Parteien begünstigt wurde, und sich auch weniger entwickelte Länder diese Politik leisten konnten oder wollten. Alle drei Einzelanalysen der Ersteinführung von Umweltpolitiken zeigen Abweichungen vom Basismodell VI in Tabelle 29. Dies sollte nicht überraschen, da nur 3 von 22 Politiken repräsentiert werden konnten und die Beispiele so ausgewählt wurden, dass sie Varianz bezüglich ihrer Ausbreitungsdynamik vorweisen. Die Unterschiede beziehen sich vor allem auf die Wirksamkeit eines Herdeneffekts jenseits der aggregierten Analyse, sowie auf positive Koeffizienten für gemeinsame Mitgliedschaft. Diese traten im ersten und im dritten Beispiel auf, in denen für die entsprechende Politik keine Regulierung auf Ebene der EU existiert (Tabelle 32 und 34). Während sich der geringe Einfluss von Peer-Ländern auf Ersteinführungen bestätigt, gibt es für die Orientierung an Differenz zwar auch auf der Ebene einzelner Politiken Unterstützung. Sie fällt jedoch etwas schwächer aus als im Basismodell.

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Umweltstandards 5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards Nach der Analyse der Ersteinführungen werden auch die Änderungen der 17 Umweltstandards auf ihren Zusammenhang mit Lerntheorien hin untersucht. Im Großen und Ganzen werden ähnliche Effekte erwartet, allerdings divergieren die Annahmen in einigen Konstellationen. Das liegt zum einen daran, dass bei metrischen Standards auch die Richtung von Wandel berücksichtigt werden kann, was eine präzisere Erfassung von Imitation ermöglicht. Zum anderen sind Änderungen bei einem Standard nicht einmalig, sondern können wiederholt auftreten. Wegen der größeren Varianz muss für die Regression dreier einzelner Standards keine Ereignisanalyse geschätzt werden. Zudem ist die Fallzahl deutlich höher, da es kein zum Ausschluss führendes Maximum von Änderungen gibt. Im Übrigen ist die Struktur der Modelle und die Vorgehensweise bei der

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards

239

Analyse dieselbe wie in Abschnitt 5.2, wobei nur eine weitere Variable für den Test von Herdeneffekten hinzukommt.

5.3.1 Analyse von freiwilligem Modellwandel bei Standards Auch für die 17 Umweltstandards beginnt die Analyse mit einem Basismodell, das die für den Test von Lerntheorien zentrale abhängige Variable beinhaltet. Modellwandel ohne Einfluss der EU wird im Vergleich zu Abschnitt 5.2 um die Bedingung der Konvergenz zwischen Land A und Land B ergänzt. In Tabelle 35 finden sich die Ergebnisse der logistischen Panel-Regression mit „random unit effects“, zuerst für die Lernvariablen (Modell I-IV), dann für die Kontrollvariablen (Modell V) und zuletzt für alle unabhängigen Variablen (Modell VI). Die Orientierung am Erfolg von Referenzländern (respektive am eigenen Erfolg) weist ein ähnliches Zusammenhangsmuster auf wie bei den Ersteinführungen. Der relative Vorsprung eines Referenzlandes bezüglich des Wirtschaftswachstums führt zu einer Erhöhung der Wahrscheinlichkeit, dass sich Land A dem Modell dieses Landes annähert (0,016; Modell VI). Der Koeffizient ist in allen Analysen konstant und bis auf Modell III auf dem Niveau von p0,05 signifikant. Für politischen Erfolg zeigt sich hingegen ein negatives Vorzeichen. Der Effekt ist ebenfalls durchweg signifikant und entspricht den theoretischen Erwartungen zu Lernen von eigenem Erfolg (Hypothese 1b). Policy-Lernen als Orientierung an Ländern mit einer höheren umweltpolitischen Reputation war eine wichtige Determinante für die Imitation bei Ersteinführungen. Dieses Ergebnis bestätigt sich auch in Tabelle 35 mit signifikant positiven Koeffizienten. Werden in Modell VI alle Variablen berücksichtigt, erhöht sich mit der Zunahme der Differenz um eine Maßeinheit die logarithmierte Chance auf eine Änderung um den Faktor 0,092. Darüber hinaus zeigt sich in Modell II deutlich, dass im Gegensatz zu den Ersteinführungen nicht nur Länder mit umfangreichem Repertoire, sondern auch mit einem höheren Schutzniveau zu Modellgebern werden. Dies spricht gegen die Bedenken, dass der Effekt der Orientierung an Reputation ein bloßes Artefakt der Variablenkonstruktion von Modellwandel sein könnte. Auf den Einfluss von Reputation weist auch der positive Zusammenhang von Wandel und Großmachtstatus hin, der ebenfalls signifikant ist. Wenn ein Referenzland im Gegensatz zu Land A eine Großmacht ist, erhöht sich umgerechnet die Wahrscheinlichkeit von konvergierendem Modellwandel um 21 Prozent (Modell VI). Dieses im Vergleich zu Abschnitt 5.2 neue Ergebnis könnte dadurch erklärt werden, dass bei einer für den internationalen Handel relevan-

240

5 Faktoren des Wandels

ten Abstimmung von Produkt- oder Prozessstandards der Einfluss mächtiger Akteure größer ist als bei der Einführung allgemeiner Umweltpolitiken.87 Tabelle 35: Freiwilliger Modellwandel und Konvergenz von 17 Umweltstandards, logistische Regression RE I Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A

II

III

IV

IV

V

0,012*

0,013*

0,012

0,013*

0,016*

[0,008]

[0,008]

[0,008]

[0,008]

[0,008]

-0,171**

-0,167*

[0,065]

[0,065]

-0,169** -0,171**

2%

-0,167* -15%

[0,065]

[0,065]

[0,066]

0,070**

0,069**

0,069**

0,092** 10%

[0,013]

[0,013]

[0,013]

[0,014]

Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A UMFANG UMWELTPOLITIK B-A

0,006* [0,002]

NIVEAU UMWELTPOLITIK B-A GROSSMACHTSTATUS B-A

0,043** [0,010] 0,176

0,176

0,146

0,175

0,194*

[0,097]

[0,097]

[0,091]

[0,097]

[0,093]

21%

Lernen von Peer- Ländern GEMEINSAME GRENZE AB

0,169

0,170

0,185

0,170

0,200

[0,124]

[0,124]

[0,114]

[0,124]

[0,120]

KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB

0,280**

0,279**

0,246**

0,280**

0,173** 19%

[0,055]

[0,056]

[0,050]

[0,056]

[0,054]

UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB

-0,171

-0,171

-0,062

-0,171

-0,153 -14%

[0,104]

[0,104]

[0,105]

[0,104]

[0,110]

GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB

22%

0,017

0,015

0,031

0,015

0,027

[0,124]

[0,125]

[0,120]

[0,124]

[0,121]

3%

0,176**

0,181**

0,136*

0,176**

0,202** 22%

[0,068]

[0,068]

[0,066]

[0,068]

[0,071]

Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB

87

-0,443** -0,444** [0,036]

[0,036]

-0,443** [0,037]

-0,493** -39% [0,039]

Bei der Interpretation dieser Variable ist zu berücksichtigen, dass die Grenze zwischen Lernen und einem auf Machtausübung basierenden Mechanismus wie „imposition“ fließend ist und eine Zuordnung der Effekte weitere Analysen erfordert.

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards MITGLIEDSCHAFT EU AB

-1,691** [0,111]

RES. MITGLIEDSCHAFT AB MITGLIEDSCHAFT B-A BEITRITT A

241

-0,054 [0,046] 0,268**

0,273**

0,249**

0,267**

[0,025]

[0,026]

[0,023]

[0,025]

0,300** 35% [0,027]

14,454** 14,477** 14,932** 14,446** [4,147]

[4,147]

[4,110]

14,965** 32%

[4,146]

[4,312]

Herdeneffekt HERDENGRÖSSE

0,005*

0,006*

0,007*

0,004

[0,003]

[0,003]

[0,003]

[0,003]

HERDENGRÖSSE

0%

0,003 [0,002]

JÄHRLICHE ÄNDERUNGEN

0,018**

0,018**

0,010

0,018**

0,044**

[0,006]

[0,006]

[0,006]

[0,006]

[0,009]

5%

Wettbewerb FDI INFLOW A

-0,006*

-0,004

[0,003]

[0,003]

0%

Nationale Institutionen VETOSPIELER A

0,636**

0,233

[0,210]

[0,199]

REGIERUNGSWECHSEL A

0,232**

0,137

[0,084]

[0,085]

REGIERUNGSDAUER A

0,056**

0,038**

[0,006]

[0,006]

UMWELTMINISTERIUM A

0,051 [0,097]

26% 15% 4%

0,345** 41% [0,095]

Problemdruck / Nachfrage PRO-KOPFEINKOMMEN A

-0,465** [0,056]

GRÜNE PARTEI A N Log Likelihood Wald

19.138

19.138

19.138

19.138

0,238** 27% [0,055]

0,009

0,022

[0,017]

[0,016]

17.821

-5.046,75 -5.046,75 -4.978,43 -5.046,92 -4.795,17 799,21 799,21 962,10 799,57 506,66

2%

17.659 -4.526,31 889,44

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler in eckigen Klammern. Logistische Panel-Regression mit random coefficients, geschätzt mit STATA 9.1(xtlogit). Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt.

242

5 Faktoren des Wandels

Lernen vom Beispiel ähnlicher Staaten hat auf freiwilligen und zu Konvergenz führenden Modellwandel bei Standards eine ähnliche Wirkung wie auf die Übernahme neuer Politiken. Weder eine gemeinsame Grenze noch eine Ähnlichkeit des Politikrepertoires oder des Niveaus der ökonomischen Entwicklung hat einen signifikanten Einfluss. Andererseits bestätigt sich erneut Hypothese 2c, nach der kulturelle Gemeinsamkeiten Imitation fördern. Die entsprechenden Koeffizienten sind in allen Modellen von Tabelle 35 positiv und signifikant. Nach Modell VI führt jede Erhöhung auf der dreistufigen Skala zu einer Erhöhung der Wahrscheinlichkeit von Modellwandel um 19 Prozent. Auch der positive Effekt bilateraler Handelsoffenheit entspricht den bisherigen Resultaten. In der Zusammenschau der deskriptiven und multivariaten Analysen spricht vieles dafür, dies als eine einseitige Orientierung an Konkurrenten, nicht jedoch als einen Fall von wechselseitigem regulativem Wettbewerb zu interpretieren. Wenig Neues ergibt sich auch für die gemeinsame Mitgliedschaft in internationalen Institutionen, denn ihr Effekt auf freiwilligen Modellwandel im Aggregat aller 17 Umweltstandards ist negativ. Eine Aufteilung der Variable, bei der in Modell III wie schon in Tabelle 29 die gemeinsame EU-Mitgliedschaft getrennt vom Residuum der gemeinsamen Mitgliedschaft in allen anderen Institutionen geschätzt wird, führt erneut zur Erkenntnis, dass der negative Einfluss maßgeblich auf die EU-Mitglieder zurückgeht. Der Koeffizient für das Residuum ist hingegen nicht signifikant und trägt im bivariaten (jedoch hier nicht präsentierten) Modell das erwartete positive Vorzeichen. Auch beim Effekt vertikaler transnationaler Kommunikation, die sich beispielsweise in Form von Empfehlungen oder Benchmarking-Prozessen auf Mitglieder einer Organisation auswirken könnte (Hypothese 4d), wiederholt sich das Ergebnis eines positiven Effekts der höheren Integration eines Referenzlandes. Eine Abweichung zum Ergebnis für Ersteinführungen gibt es bei der Wirkung des Beitritts von Land A zu internationalen Organisationen und Regimen. Diese Variable weist nun einen starken und hochsignifikanten Zusammenhang mit Modellwandel auf (14,965; Modell VI). Es sieht danach aus, als würde der Beitritt eine Regierung nicht zur Imitation umfassender Politiken, jedoch zur Änderung und Anpassung ihrer Grenzwerte bewegen. Dieses Ergebnis könnte auf die Wirkung rechtlicher Harmonisierung zurückgehen (vgl. Abschnitt 3.4.2). Es kann aber auch als freiwillige Imitation interpretiert werden, da mit einem Zugang zu institutionellen Netzwerken Informationen über bestimmte Politikmodelle verfügbar werden. Die Analyse des Einflusses dieser Variable auf die Änderung einzelner Standards, für die keine internationalen Vereinbarungen bekannt sind, kann eine Zuordnung des statistischen Effekts und der dahinter liegenden Mechanismen verbessern (Abschnitt 5.2.3).

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards

243

Für die Schätzung des Wandels bei Standards in Land A kann eine Herdenvariable verwendet werden, die für die Untersuchung der Ersteinführungen nicht zur Verfügung stand. Sie erfasst die Größe der Gruppe, die den exakt gleichen Standard wie ein Referenzland B besitzt (vgl. Tabelle 16). Die Größe wird mit der Zahl der Gruppen gewichtet, da bei einem Mangel an Alternativen wegen des Konformitätsdrucks ein stärkerer Effekt erwartet wird (Hypothese 4b). In den Modellen I bis III findet sich ein positiver Koeffizient, der allerdings insignifikant wird, wenn Kontrollvariablen hinzukommen. Die ungewichtete Version derselben Variablen (Hypothese 4a) zeigt in Modell IV einen ähnlichen, jedoch schwächeren Effekt. Herdeneffekte in Form einer „policy fad“, die anders als bei allgemeinen Politiken nur auf das Vorjahr bezogen sind, stellen erneut eine relevante Determinante freiwilliger Imitation dar. Die für alle 17 Standards gemittelte Veränderungsrate für das gesamte Sample zeigt einen positiven Einfluss, der auch im vollständigen Modell VI erhalten bleibt. Bei den Kontrollvariablen bleibt die Signifikanz für den negativen Zusammenhang der Abhängigkeit von ausländischen Direktinvestitionen und der Veränderung von Standards im Gesamtmodell aus. Die Variable für institutionelle Vetospieler steht entgegen der theoretischen Erwartung in einem positiven Zusammenhang mit Wandel. Dafür, dass starke Beschränkungen Änderungen wahrscheinlicher machen, gibt es jedoch keine unmittelbar einleuchtende Erklärung. Regierungswechsel haben ebenfalls einen positiven Einfluss auf Wandel, der im Sinne der Auflösung einer Blockade parteipolitischer Vetospieler interpretiert werden könnte. Der Koeffizient ist aber nur für das Modell der Kontrollvariablen signifikant. Wie bei den Ersteinführungen erhöht eine lange Regierungsdauer die Wahrscheinlichkeit, dass ein Politikstandard geändert wird (0,056; Modell VI). Insgesamt entsteht der Eindruck, dass nationale Institutionen keine Hürden für die Änderung von Umweltstandards darstellen. Die Existenz eines Umweltministeriums als Ausdruck administrativer Kapazität zur Entwicklung und Veränderung von Politiken hat nicht die gleiche herausgehobene Bedeutung wie bei der Einführung neuer Politikmaßnahmen. Der Koeffizient für den Zusammenhang von Pro-Kopf-Einkommen und Modellwandel ist zwar signifikant, aber nicht robust, wenn wie in Modell VI alle Variablen geschätzt werden. Die Wirkung des Erfolgs grüner Parteien in Land A ist positiv, aber nicht signifikant. Daraus könnte man folgern, dass beide Faktoren für die Veränderung breiter Politikmaßnahmen, nicht aber für das Kalibrieren regulativer Standards von Bedeutung sind. Für die Wahl einer logistischen Panel-Regression mit „random effects“ und Jahr-Dummies für die Analyse eines Basismodells können dieselben Gründe angeführt werden wie bei den Ersteinführungen. Analog zu Abschnitt 5.2.1 werden zur Absicherung der Ergebnisse alternative Schätzverfahren auf das

244

5 Faktoren des Wandels

gleiche Set von Variablen angewandt. Auf dieser Grundlage kann insgesamt für das Basismodell von robusten Resultaten gesprochen werden Modell VII in Tabelle 36 repräsentiert eine Panel-Regression mit „random unit effects“ ohne Jahr-Dummies. Durch einen Vergleich der Werte für den Wald-Test in Modell VI kann deren Beitrag auch für die Erklärung der Veränderung von Standards abgeschätzt werden. Da der Unterschied geringer ausfällt als für die entsprechenden Modelle bei den Ersteinführungen, ist der Beitrag des nicht weiter spezifizierten zeitlichen Trends - sei es über den technologischen Fortschritt oder über bestimmte Ereignisse - für die Ausbreitung von Politiken von größerer Bedeutung als für die Änderung metrischer Politikstandards. Die Koeffizienten der unabhängigen Variablen stimmen mit denen des Basismodells weitgehend überein, nur der Effekt von Großmächten ist nicht mehr signifikant. Tabelle 36: Freiwilliger Modellwandel und Konvergenz von 17 Umweltstandards, alternative Schätzverfahren

Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A GROSSMACHTSTATUS B-A Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT.

VII

VIII

IX

X

RE o. Dummies

FE

0,026** [0,008] -0,156* [0,064]

0,000 [0,009] -0,059 [0,069]

0,002** [0,000] -0,013** [0,001]

0,019* [0,008] -0,177** [0,065]

0,092** [0,014] 0,168 [0,091]

0,074** [0,017] -0,289 [0,196]

0,003** [0,001] -0,041** [0,004]

0,098** [0,016] 0,211* [0,090]

0,182 [0,118] 0,172** [0,052] -0,099 [0,106] 0,026 [0,119] 0,186**

-0,468 0,018** [0,667] [0,001] 0,020** [0,000] -0,465** -0,035** [0,122] [0,001] -0,254 -0,009** [0,179] [0,001] 0,100 0,028**

0,217* [0,110] 0,128* [0,054] 0,016 [0,122] 0,087 [0,117] 0,184**

FEVD Log(cluster)

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards HANDELSOFFENHEIT AB Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB MITGLIEDSCHAFT B-A BEITRITT A Herdeneffekt HERDENGRÖSSE GEWICHTET B JÄHRLICHE ÄNDERUNGEN Wettbewerb FDI INFLOW A Nationale Institutionen VETOSPIELER A REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMEN A GRÜNE PARTEI Land A N Log Likelihood Wald LR Chi R2

[0,069]

245

[0,104] [0,003]

[0,063]

-0,437** [0,035] 0,302** [0,026] 13,858** [3,610]

-0,522** [0,084] 0,336** [0,064] 6,444 [4,459]

-0,033** -0,463** [0,004] [0,037] 0,039** 0,267** [0,001] [0,027] 1,091** 16,424** [0,149] [4,069]

-0,001 [0,002] 0,027** [0,003]

0,004 0,000 [0,003] [0,000] 0,114** 0,002** [0,014] [0,000]

0,004 [0,003] 0,020** [0,006]

-0,001 [0,003]

-0,006 0,000** [0,003] [0,000]

-0,006* [0,003]

0,153 [0,194] 0,100 [0,080] 0,042** [0,005] 0,366** [0,087]

-0,265 [0,279] 0,103 [0,091] 0,067** [0,007] 0,622** [0,121]

-0,024** [0,002] 0,008** [0,001] 0,006** [0,000] 0,053** [0,003]

0,110 [0,207] 0,089 [0,081] 0,029** [0,006] 0,242** [0,091]

0,212** [0,053] 0,010 [0,015] 17659 -4726,8 779,78

-4,109** [0,439] 0,018 [0,021] 13774 -3409,61

-0,040 [0,057] 0,000 [0,000] 16455 -4556,72

0,274** [0,052] 0,020 [0,017] 16561 1469,96

933,57 0,12

0,13

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler (SE) in eckigen Klammern (in Modell X Huber/White-robuste Standardfehler, Daten nach Dyaden geclustered).Verschiedene Panel-Regression, geschätzt mit STATA 9.1. Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt. Für Modell X kann kein Wald-Test oder ein vergleichbares Maß berechnet werden.

246

5 Faktoren des Wandels

In Modell VIII weichen einige Koeffizienten einer „fixed effects“-Schätzung vom Basismodell ab. Dies kann unter anderem auf die um 4.000 Dyaden reduzierte Fallzahl zurückgeführt werden.88 Die Koeffizienten für Erfolgslernen sind ähnlich, bleiben bei den „fixed effects“ aber hinter dem erforderlichen Signifikanzniveau von p0,05 zurück. Die Schätzung in Modell IX (Tabelle 36) basiert ebenfalls auf „fixed effects“ und soll eine mögliche Verzerrung für zeitlich invariante Variablen ausgleichen. Für die Mehrzahl der Koeffizienten gilt, dass die Ergebnisse mit dem Basismodell übereinstimmen. Da das angewandte Verfahren nicht auf binäre abhängige Variablen ausgerichtet ist, fallen die Koeffizienten nominal kleiner aus, liegen jedoch konstant bei etwa einem Zehntel der Werte des Basismodells (Tabelle 35). Die Unterschiede beziehen sich auf die Variablen, die sich im Zeitverlauf nicht oder nur wenig ändern. Dazu zählt ein signifikanter Effekt gemeinsamer Grenzen, vor allem aber ein negativer und signifikanter Effekt der institutionellen Vetospieler (-0,024; Tabelle 36). Während sich die Ergebnisse für die Erfolgsorientierung, das Lernen von umweltpolitischer Reputation und in Netzwerken sowie für die Herdeneffekte als Bestätigung der ersten Schätzung lesen lassen, weicht der Koeffizient für den Einfluss von Großmächten sowie für das Lernen von ähnlich entwickelten Ländern ab. Bei den Kontrollvariablen findet sich wie in Modell V ein signifikanter Koeffizient für den Einfluss von Regierungswechsel. Die Bedeutung ökonomischen Wohlstandes lässt sich hingegen nicht bestätigen. Die Güte des Erklärungsmodells ähnelt mit einem Wert von r2=0,12 sowohl dem Ergebnis für die Ersteinführungen als auch dem pseudo-r2 einer logistischen Regression (0,13; Modell X). In Modell X wird eine logistische Regression zum Vergleich herangezogen, wie sie auch bei Volden (2006) zur dyadischen Analyse der Diffusion einer Kinderkrankenversicherung in den amerikanischen Bundesstaaten verwendet wird. Analog zu den Ersteinführungen erbringt dieses Verfahren, das robuste Huber/White-Standardfehler mit nach Dyaden geclusterten Daten verbindet, eine eindeutige Bestätigung des Basismodells. Das Volden-Modell stützt die Ergebnisse für eine Orientierung an Erfolg und an Reputation, an Netzwerken und Herden sowie für die Mehrzahl der Kontrollvariablen. Nur zwei relevante Abweichungen stehen dem entgegen. Zum einen ist wie in Modell IX der positive Effekt von Nachbarschaft signifikant, zum anderen wird der negative Einfluss der Abhängigkeit von FDI nicht bestätigt.89

88 89

Ein Vergleich einer Variante von Modell VI mit der ebenfalls um die Dyaden reduzierten Fallzahl, für die sich kein Wandel findet, ergab eine größere Übereinstimmung der Ergebnisse. Im Laufe des Analyseprozesses wurden weitere Modelle, z.B. eine Probit- und ein „rare events“-Regression berechnet, ergaben die jedoch keine nennenswerten Abweichungen.

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards

247

5.3.2 Vergleich von Typen konditionalen Wandels bei Standards Im zweiten Schritt der RegressionsAnalyse von Umweltstandards erfolgt wie bei den Ersteinführungen eine Erweiterung auf andere Formen konditionalen Wandels. Standen in Abschnitt 5.2 sieben alternative Versionen der abhängigen Variablen zur Verfügung, können wegen der Berücksichtigung von Richtung und Konvergenz bei der Änderung von Standards insgesamt zwölf Modelle verglichen werden (Tabelle 37). Aus Gründen der Übersichtlichkeit wird der Effekt europäischer Harmonisierung nur in Modell I, III und V gesondert dargestellt.

Lernen von Erfolg Der wirtschaftliche Erfolg von Referenzländern hatte im Basismodell einen positiven Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit von Modellwandel. Tabelle 37 zeigt, dass dies auch dann gilt, wenn zu Konvergenz und freiwilligem Modellwandel noch die Bedingung „Aufwärtswandel“ (Modell VII) oder „vollständige Konvergenz“ (Modell IX) hinzukommt, oder freiwilliger Modellwandel im Allgemeinen berücksichtigt wird (Modell IV). Es lässt sich aber auch erkennen, dass das Signifikanzniveau von 0,05 in einigen Fällen verfehlt wird. Wenn Konvergenz mit einem Abwärtstrend einhergeht, ist der Koeffizient signifikant negativ. Eine Anpassung an den laxeren Standard eines anderen Landes hat demnach nichts mit einer Orientierung an dessen Wirtschaftswachstum zu tun. Derselbe Effekt von eigenem wirtschaftlichem Erfolg in der Vergangenheit zeigt sich entsprechend von Hypothese 1b auch bei Pionierwandel (Divergenz und Verschärfung). Er ist allerdings nicht signifikant (Modell X). Für die Variable zu politischem Erfolg liefert die Übereinstimmung der Ergebnisse des Basismodells mit Modell II, in dem alle freiwilligen Änderungen berücksichtigt werden, einen Hinweis darauf, dass möglicherweise etwas anderes als Lerneffekte abgebildet wird. Ein signifikant negativer Koeffizient in diesem Modell könnte stattdessen dahingehend gedeutet werden, dass nicht von erfolgreichen Ländern gelernt wird, sondern eigener, auf die Umweltpolitik bezogener Erfolg im innenpolitischen Wettbewerb zu mehr Wandel führt. Das Vorzeichen ist bis auf Modell I und III auch in allen anderen Modellen negativ.

Orientierung an Reputation Während es nur schwache Anzeichen dafür gibt, dass eine Orientierung an Erfolg mit der Imitation von Standards zusammenhängt, fällt die Bestätigung für

248

5 Faktoren des Wandels

die Wirkung von Reputation robust aus. Der Einfluss umweltpolitischer Reputation tritt außer im Basismodell VI auch bei freiwilligem Modellwandel im Allgemeinen auf (Modell IV; Tabelle 37).90 Bekräftigt wird die Interpretation als Lerneffekt dadurch, dass der positive Zusammenhang bei der Regression aller freiwilligen Änderungen, also ohne die Einschränkung auf Modellwandel, verschwindet. Während der positive Koeffizient des Basismodells auch unter Hinzunahme der Bedingung von Aufwärtswandel besteht (0,116; Modell VII) und dabei eine Interpretation im Sinne von Verbesserungslernen erlaubt, zeigt sich ein signifikant negativer Koeffizient für jegliche Kombination von Modell- und Abwärtswandel (Modell VIII bzw. XI). Abgerundet wird das Bild von einem positiven Effekt auf vollständige Konvergenz, dem Idealfall eines Imitationsprozesses (Modell IX). Die zweite Variable für die Wirkung von Reputation leistet im Basismodell ebenfalls einen Beitrag zur Erklärung von Konvergenz und freiwilligem Wandel. Eine Orientierung an Großmächten kann für andere Formen des Modellwandels jedoch nicht nachgewiesen werden. Tabelle 37: Vergleich Formen konditionalen Wandels von 17 Umweltstandards, logistische Regression RE

Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A GROSSMACHTSTATUS B-A Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB GDP ÄHNLICHKEIT AB 90

I

II

III

IV

-0,022** [0,005] 0,096** [0,035]

0,015** [0,006] -0,146** [0,042]

-0,020** [0,005] 0,035 [0,036]

0,011 [0,007] -0,200** [0,058]

-0,033** [0,008] 0,014 [0,052]

-0,032** [0,009] -0,025 [0,061]

0,062** [0,009] 0,090 [0,060]

0,054** [0,013] 0,086 [0,090]

-0,082 [0,062] 0,093** [0,027] -0,084 [0,060] 0,122

0,136 [0,073] 0,039 [0,032] -0,160* [0,071] 0,131

-0,065 [0,075] 0,125** [0,034] 0,083 [0,066] 0,149*

0,201 [0,115] 0,122* [0,051] -0,025 [0,097] 0,073

Konvergenz tritt bei etwa 60 Prozent aller Fälle von Modellwandel auf (vgl. Tabelle 24).

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards

249

[0,064] -0,017 [0,041]

[0,075] -0,023 [0,050]

[0,072] 0,101* [0,045]

[0,111] 0,154* [0,068]

0,123** [0,020] -0,117** [0,016] 19,057** [2,742]

-0,258** [0,023] 0,229** [0,017] 15,199** [3,039]

0,253** [0,023] -0,117** [0,018] 19,497** [2,870]

-0,521** [0,036] 0,375** [0,026] 8,648* [3,926]

0,003* [0,001] -0,039** [0,004]

0,001 [0,002] 0,003 [0,005]

0,001 [0,001] -0,003 [0,006]

-0,001 [0,002] 0,055** [0,008]

0,008** [0,001]

0,004* [0,001]

0,009** [0,001]

-0,002 [0,002]

0,162 [0,105] 0,287** [0,044] 0,026** [0,004] 0,239** [0,051]

0,645** [0,127] 0,082 [0,052] 0,026** [0,004] 0,146* [0,059]

0,037 [0,120] 0,347** [0,048] 0,038** [0,004] 0,227** [0,057]

0,326 [0,185] 0,308** [0,074] 0,045** [0,006] 0,321** [0,087]

N

-0,102** [0,031] -0,009 [0,008] 17.659

0,194** -0,066 0,382** [0,035] [0,036] [0,052] -0,022* -0,025** -0,008 [0,010] [0,009] [0,015] 17.659 17.659 17.659

Log Likelihood Wald

-11.272,60 1.386,69

-9.119,07 1.221,50

BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB MITGLIEDSCHAFT B-A BEITRITT A Herdeneffekt HERDENGRÖSSE GEWICHTET B JÄHRLICHE ÄNDERUNGEN Wettbewerb FDI INFLOW A Nationale Institutionen VETOSPIELER A REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMEN A GRÜNE PARTEI Land A

-9.966,46 1.690,69

-5.571,1 1.116,3

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler (SE) in eckigen Klammern. Logistische Panel-Regression mit random coefficients, geschätzt mit STATA 9.1(xtlogit). Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt.

250

5 Faktoren des Wandels

Tabelle 37, Fortsetzung: Vergleich Formen konditionalen Wandels V Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A GROSSMACHTSTATUS B-A Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB MITGLIEDSCHAFT B-A BEITRITT A Herdeneffekt HERDENGRÖSSE GEWICHTET B JÄHRLICHE ÄNDERUNGEN Wettbewerb FDI INFLOW A

VI

VII

VIII

-0,017** [0,006] -0,092* [0,042]

0,016* [0,008] -0,167* [0,066]

0,016* [0,008] -0,100 [0,067]

-0,049* [0,023] -0,299 [0,189]

0,143** [0,010] 0,390** [0,063]

0,092** [0,014] 0,194* [0,093]

0,116** [0,015] 0,179 [0,093]

-0,362** [0,059] 0,426 [0,260]

-0,006 [0,081] 0,136** [0,037] -0,225** [0,077] 0,024 [0,081] 0,138** [0,048]

0,200 [0,120] 0,173** [0,054] -0,153 [0,110] 0,027 [0,121] 0,202** [0,071]

0,208 [0,119] 0,158** [0,053] -0,230* [0,112] 0,006 [0,122] 0,174* [0,072]

0,209 [0,368] 0,259 [0,187] 1,297** [0,413] -0,159 [0,429] 0,272 [0,163]

0,181** [0,026] -0,135** [0,020] 15,480** [3,189]

-0,493** [0,039] 0,300** [0,027] 14,965** [4,312]

-0,480** [0,039] 0,286** [0,027] 6,737 [4,376]

-0,278 [0,176] 0,204 [0,126] 22,276 [13,053]

0,005** [0,002] -0,004 [0,006]

0,004 [0,003] 0,044** [0,009]

0,004 [0,003] 0,040** [0,009]

0,017 [0,010] 0,037 [0,017]

0,007** [0,001]

-0,004 [0,003]

-0,004 [0,003]

-0,019 [0,011]

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards Nationale Institutionen VETOSPIELER A

251

0,248 [0,134] 0,303** [0,055] 0,033** [0,005] 0,238** [0,064]

0,233 [0,199] 0,137 [0,085] 0,038** [0,006] 0,345** [0,095]

0,195 [0,200] 0,136 [0,085] 0,042** [0,006] 0,338** [0,095]

-0,015 [0,690] 0,939** [0,359] 0,025 [0,026] -1,524* [0,684]

N

-0,245** [0,040] -0,030** [0,010] 17.659

0,238** [0,055] 0,022 [0,016] 17.659

0,299** [0,055] 0,034* [0,016] 17.659

-1,663** [0,277] 0,118* [0,060] 17659

Log Likelihood Wald

-7.945,76 1.033,95

-4.526,31 889,44

-4.430,49 840,67

-314,12 -

REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMEN A GRÜNE PARTEI Land A

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler (SE) in eckigen Klammern. Logistische Panel-Regression mit random coefficients, geschätzt mit STATA 9.1(xtlogit). Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt.

Lernen von Peer-Ländern Der Erklärungserfolg einer Orientierung an Peer-Ländern ist im Basismodell auch bei Umweltstandards begrenzt. Für die räumliche Nähe zweier Länder findet sich zwar in allen Modellen ein positiver Zusammenhang mit freiwilligem Wandel und Konvergenz, er ist aber nie signifikant. Analysen mit alternativen Schätzverfahren zeigten, dass diese Variable aufgrund ihrer Persistenz möglicherweise unterschätzt wird. Mehr noch als bei den Ersteinführungen kann daher durchaus auch von einer Effektivität des Lernens unter Nachbarstaaten ausgegangen werden. Durch das Ausbleiben eines positiven Zusammenhanges für Modelle mit EU-Effekten oder Divergenz wird diese Deutung bestärkt. Andererseits bleibt der in Hypothese 2b vorhergesagte Effekt für parallele und identische Änderungen aus. Robustere empirische Unterstützung gibt es für die Vermutung, dass kulturelle Ähnlichkeit die Imitation von Standards erleichtert. Ein positives Vorzeichen und ein signifikanter Effekt finden sich bis auf Modell VIII (Abwärtswandel) für alle Typen freiwilligen Modellwandels mit Konvergenz.

252

5 Faktoren des Wandels

Tabelle 37, Fortsetzung: Vergleich Formen konditionalen Wandels IX Volle Konvergenz zu Modell in B

X XI Divergenz zu Modell in Land B AufwärtsAbwärtswandel wandel

XII Parallele Einführung identischer Standards

Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A

0,014

-0,024

0,078**

[0,013]

[0,012]

[0,027]

[0,023]

UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A

-0,314**

-0,041

-0,055

-0,247*

[0,103]

[0,096]

[0,233]

[0,113]

0,163**

-0,018

-0,186*

0,183**

[0,025]

[0,022]

[0,073]

[0,032]

Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A

GROSSMACHTSTATUS B-A

0,005

-0,082

-0,074

0,033

-0,230

[0,144]

[0,143]

[0,339]

[0,172]

Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB

0,306

-0,063

0,037

-0,034

[0,172]

[0,184]

[0,475]

[0,192]

0,160*

0,149

-0,001

0,095

[0,081]

[0,077]

[0,214]

[0,091]

0,197

0,370*

-0,252

-0,473

[0,165]

[0,151]

[0,684]

[0,243]

0,113

-0,009

1,043*

0,176

[0,184]

[0,185]

[0,433]

[0,202]

0,321**

0,016

0,245

-0,023

[0,098]

[0,127]

[0,201]

[0,128]

GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB

-0,390**

-0,492**

-0,333

0,507**

[0,061]

[0,058]

[0,194]

[0,075]

MITGLIEDSCHAFT B-A

0,271**

0,580**

0,014

-0,056

[0,045]

[0,042]

[0,128]

[0,068]

BEITRITT A

27,927**

-6,533

31,887*

59,888**

KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB

GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB

Lernen in Netzwerken

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards

253

[6,737]

[8,130]

[14,653]

[8,351]

0,005

-0,012**

0,019

0,017**

[0,005]

[0,004]

[0,012]

[0,005]

0,039*

0,048**

-0,015

0,289

[0,017]

[0,014]

[0,021]

[0,550]

Herdeneffekt HERDENGRÖSSE GEWICHTET B

JÄHRLICHE ÄNDERUNGEN

Wettbewerb FDI INFLOW A

-0,006

0,004

0,005

0,029**

[0,004]

[0,003]

[0,008]

[0,004]

Nationale Institutionen VETOSPIELER A

REGIERUNGSWECHSEL A

REGIERUNGSDAUER A

UMWELTMINISTERIUM A

-0,251

0,572

-0,357

1,823**

[0,320]

[0,344]

[0,807]

[0,452]

0,383**

0,070

0,321

0,010

[0,139]

[0,134]

[0,501]

[0,177]

0,033**

0,015

0,081**

0,052**

[0,010]

[0,009]

[0,031]

[0,014]

0,494**

0,453**

-0,708

0,483*

[0,162]

[0,157]

[0,729]

[0,212]

0,330**

0,974**

-0,853**

0,269*

[0,090]

[0,089]

[0,285]

[0,117]

Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMEN A

GRÜNE PARTEI Land A

N Log Likelihood Wald

0,107**

-0,009

-0,030

-0,205**

[0,025]

[0,024]

[0,074]

[0,032]

17.659

17.659

17.659

17.659

-1.878,59

-2.214,54

-244,17

-1.084,6

457,61

622,01

-

395,59

*signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler (SE) in eckigen Klammern. Logistische Panel-Regression mit random coefficients, geschätzt mit STATA 9.1(xtlogit). Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt.

Dass der Effekt bei der Einschränkung auf Aufwärtswandel nicht größer ausfällt, entspricht Hypothese 2b, da die Richtung theoretisch nicht spezifiziert wird. Hinzu kommt, dass Ähnlichkeitseffekte bei Divergenz ausbleiben (Modell X und XI; Tabelle 37). Auch ohne die Kontrolle auf den Einfluss von EUVorschriften kann ein positiver Koeffizient beobachtet werden, was angesichts

254

5 Faktoren des Wandels

der Nachbarschaft vieler Mitgliedstaaten nicht überrascht. Fragen wirft nur der erneut schwache und negative Zusammenhang für synchronen Wandel bei Standards auf. Für die Hypothesen 2e und 2g, die besagen, dass eine Orientierung an der Ähnlichkeit der vergangenen Politikgestaltung oder der ökonomischen Entwicklung zu Modellwandel führt, gibt es auch in diesen Analysemodellen keine empirische Bestätigung. Hohe Ähnlichkeit in der Umweltpolitik eines Länderpaares hat nur auf die mit einer Verschärfung von Standards verbundene Divergenz (Modell X) und auf Abwärtswandel mit Konvergenz (Modell VIII) einen signifikanten Einfluss. Für freiwilligen Aufwärtswandel mit der Folge von Konvergenz existiert ein signifikant negativer Koeffizient (-0,230; Modell VII). So wird der Eindruck einer dominanten Orientierung an Differenz weiter verstärkt. Bilaterale Handelsoffenheit hat einen positiven Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit von Modellwandel. Das findet sich außer im Basismodell VI auch für Modellwandel mit und ohne Konvergenz bestätigt. Der Effekt verschwindet auch bei einem Einschluss der von EU-Direktiven betroffenen Standards nicht. Gegen eine (theoretisch mögliche) Interpretation dieser Variable als Wettbewerbseffekt finden sich in Tabelle 37 zwei weitere Argumente. Erstens fehlt bei allen Formen von Abwärtswandel der positive Zusammenhang, den ein „race to the bottom“ erfordern würde. Zweitens findet auch das gerade für Produktstandards häufig angeführte Alternativmodell eines Wettbewerbs mit Aufwärtsspirale keine Unterstützung (Vogel 1995; Scharpf 1997; vgl. Holzinger 2007). In diesem Fall müsste sich bei Divergenz und Aufwärtswandel ein positiver Zusammenhang mit Handelsoffenheit zeigen, der in Modell X aber ausbleibt.

Lernen in Netzwerken Auch der Einschluss alternativer Formen konditionalen Wandels bringt im Vergleich zum Basismodell keine Änderung der Ergebnisse für das Lernen in Netzwerken internationaler Institutionen. Ein negativer Zusammenhang gemeinsamer Mitgliedschaft findet sich für alle Formen freiwilligen Modellwandels, unabhängig davon, ob er zu Konvergenz oder Divergenz führt (Tabelle 37). Signifikant positiv ist der Koeffizient für gemeinsame Mitgliedschaft bei der Analyse von Wandel mit EU-Effekten (Modell I und III) und von synchronem Wandel (Modell XII), was einer Bestätigung von Hypothese 3c entspricht. Den positiven Einfluss einer Orientierung an stark integrierten Ländern geben die Modelle in Tabelle 37 ebenfalls wieder. Ob dieser Zusammenhang als Effekt transnationaler Kommunikation im Sinne einer differenzierten Wirkung besonders aktiver oder angesehener Mitgliedstaaten zu deuten ist, oder ob hier

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards

255

erfasst wird, dass auch schwach integrierte Länder Modelle übernehmen, bleibt eine offene Frage für die weitere Forschung. Dass jedoch auch für Divergenz ein signifikanter Zusammenhang besteht, spricht für die zweite Erklärung. Im Gegensatz zur Analyse der Ersteinführungen hat sich für die freiwillige Konvergenz zu Umweltstandards anderer Länder ein stark positiver Zusammenhang mit Land A’s Beitritt zu internationalen Institutionen ergeben. Da dieser Effekt auch für vollständige Konvergenz und identische synchrone Änderungen zu beobachten ist, für die Erklärung von Divergenz jedoch negativ ausfällt, könnte es sich um die Wirkung internationaler Harmonisierung handeln, die ja ebenfalls zu einer Annäherung führt. Policy-Lernen ist dadurch jedoch keineswegs ausgeschlossen, bewegen sich beide Mechanismen doch in einem Grenzbereich, in dem „international soft law“, Empfehlungen oder gemeinsame Beschlüsse oftmals schwer von freiwilliger Imitation zu trennen sind.

Lernen von Herden Die gewichtete Größe der Herde als Gruppe, die den gleichen Grenzwert anwendet wie ein Referenzland, weist einen positiven, jedoch schwachen Zusammenhang mit konvergierendem Modellwandel bei Umweltstandards auf. Die Signifikanz kann auch für andere Formen freiwilligen Modellwandels in Tabelle 37 nicht auf dem Niveau von p0,05 nachgewiesen werden. Eine erste Ausnahme stellt das Modell mit zeitgleichen Änderungen als abhängiger Variable dar. Ein zweites Indiz für einen Herdeneffekt im Sinne von Hypothese 4b liefert der negative und signifikante Zusammenhang mit Divergenz in Modell X. Er deutet an, dass die Chance für Divergenz und Aufwärtswandel steigt, je kleiner die Gruppe um das Referenzland ist. Ein zweites Muster sozialen Lernens findet sich als Wirkung von Modewellen oder „policy fads“ auch in diesem Schritt der Analyse bestätigt. Eine Erhöhung der Zahl jährlicher Änderungen im Sample führt nicht nur zu freiwilligem Modellwandel, sondern auch zu einer Verschärfung der Regulierung oder zu vollständiger Imitation (0,039; Modell IX). Ein signifikanter Koeffizient bleibt nur im Fall synchroner Änderungen und bei Abwärtswandel aus (Modell VIII und XI, Tabelle 37). Die Ansteckung einer Regierung durch eine allgemein erhöhte Regulierungsaktivität im Ausland steht also nicht mit einer Reduzierung des Schutzniveaus in Verbindung. Für eine Interpretation als Lerneffekt spricht, dass bei der Schätzung aller Änderungen in den Modellen I und II keine signifikanten Koeffizienten zu finden sind.

256

5 Faktoren des Wandels

Kontrollvariablen Regulierungswettbewerb spielt als alternativer Erklärungsfaktor der Änderung von Standards keine Rolle. Nachdem schon die deskriptive Analyse und die Untersuchung des Einflusses bilateraler Handelsoffenheit diesen Schluss nahe legten, ergibt sich auch für die Abhängigkeit von FDI ein entsprechendes Ergebnis. In Modell VI fand sich zwar ein negatives Vorzeichen, das auf die Verhinderung oder Abschwächung von Umweltpolitik als Standortvorteil in der Konkurrenz um internationales Kapital hindeuten könnte. Der Koeffizient bleibt jedoch genauso insignifikant wie bei anderen Formen freiwilligen Wandels. Die Blockademacht nationaler Institutionen bezüglich der Imitation ausländischer Politikmodelle wurde für die untersuchten Umweltstandards nur in begrenztem Maße bestätigt. Tabelle 37 zeigt drei negative Koeffizienten für den Einfluss institutioneller Vetospieler in Modell VIII, IX und XI, die jedoch nicht signifikant sind. Etwas mehr Einfluss können die Variablen zu Wandel und Stabilität nationaler Regierungen beanspruchen. Der Zusammenhang von PolicyWandel und einer neuen Regierung in Land A ist in allen Modellen positiv, und in der Hälfte der Fälle signifikant. Die breite Wirkung auf alle Formen der Veränderung stimmt mit Hypothese 7a überein, nach der keine Einschränkung zu erwarten ist. Neue Regierungen drehen also eher an der Stellschraube von Politikstandards, als dass sie Modelle umfangreicher Politiken übernehmen. Eine lange Regierungsdauer, die schon eine wichtige Determinante für Ersteinführungen darstellte, ist für beinahe alle Formen des Wandels von Standards relevant. Entgegen der Erwartung einer hemmenden Wirkung bei fortgeschrittener Amtszeit erhöht sich die logarithmierte Chance von freiwilligem Wandel mit jedem weiteren Jahr um den Faktor 0,026 (Modell II, Tabelle 37). Die Existenz eines Umweltministeriums führt nicht nur bei Modellwandel und Konvergenz zu einer Änderung. Da nur bei zwei Modellen ein negatives Vorzeichen zu sehen ist, kann man von einem robusten Effekt sprechen. Zudem bestätigen gerade die Ausnahmen in Modell VII und XI (Tabelle 37) die Erwartungen bezüglich der Wirkung administrativer Kapazität als umweltpolitischem Innovationsfaktor - für Modellwandel, der mit einer Lockerung von Standards verbunden sind, gibt es jeweils einen negativen Zusammenhang. Ein ähnliches Ergebnis findet sich für die Wirkung des ökonomischen Entwicklungsniveaus von Land A. Wenn auf europäische Harmonisierung kontrolliert wird, erhöht sich mit dem Wohlstand die Wahrscheinlichkeit der Änderung eines Umweltstandards, es sei denn, dieser geht mit einer Lockerung einher. In Modell XI dreht sich das Vorzeichen, was den Schluss nahe legt, dass reiche Länder ihr einmal erreichtes Schutzniveau selten wieder verlassen. Der Erfolg grüner Parteien in Land A, der mit der Ersteinführung von Umweltpoliti-

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards

257

ken in einem positiven Zusammenhang stand, kann nur einen schwach positiven Einfluss auf Konvergenz bei Modellwandel vorweisen. Für den Effekt grüner Parteien ist auch in anderen Modellen kein klares Muster zu erkennen, da Stärke, Signifikanz und Vorzeichen des Koeffizienten stark schwanken.

5.3.3 Analyse freiwilligen Modellwandels: drei Standards Da die Analyse der Umweltstandards bislang für 17 unterschiedlichen Maßnahmen gemeinsam erfolgte, wird nun der Einfluss der gleichen unabhängigen Variablen auch für drei einzelne Standards zum Schwefelgehalt von Heizöl, Lärmschutz an Autobahnen und dem Zinkgehalt in Oberflächengewässern untersucht (vgl. Tabelle 28). Wie der Vergleich alternativer Schätzverfahren und die Analyse unterschiedlicher Typen konditionalen Wandels dient dieser letzte Schritt der Überprüfung der Robustheit und der Transparenz der Ergebnisse. Darüber hinaus ermöglicht er den Test einer noch weiter differenzierten Variablen für Herdeneffekte. Dazu kommt eine weitere unabhängige Variable, die auch die Orientierung an einem hohen Regulierungsniveau für das jeweilige Einzelbeispiel spezifiziert. Im Gegensatz zur Analyse von Ersteinführungen kann für einzelne Standards das gleiche Modell geschätzt werden wie für die aggregierte abhängige Variable, nämlich eine logistische Panel-Regression: die Zahl der Veränderungen über die Zeit ist nicht begrenzt und variiert hinreichend. Weil die Änderung eines einzelnen Standards ein relativ seltenes Ereignis darstellt, und etwa beim Schwefelgehalt 296 Fälle von konvergierendem Modellwandel mehr als 17.000 Dyaden ohne jegliche Veränderung gegenüberstehen, könnte die Schätzung allerdings verzerrt sein. Daher wird für alle drei Beispiele zusätzlich ein „rare event logit“-Modell berechnet (King und Zeng 2001).91 Der Schwefelgehalt von Heizöl wurde im Laufe dieser Analyse schon mehrfach als Beispiel einer Politik zur Bekämpfung von Luftverschmutzung herangezogen. Er steht stellvertretend für alle Grenzwerte, die auf eine lange Regulierungstradition verweisen können, von der EU harmonisiert wurden und als Produktstandard handelsrelevant sind. Für freiwilligen Wandel des Schwefelgrenzwertes in Land A, der zu einer Annäherung an den Wert von Land B führt, werden in Modell Ia (Tabelle 38) dieselben unabhängigen Variablen wie im Basismodell untersucht. Dieses wird noch um politikspezifische Variablen (Modell Ib und Ic) und eine „rare events“-Schätzung ergänzt (Modell Id).

91

Das Verhältnis Ereignisse / Nicht-Ereignisse (1:100) liegt im Rahmen der Definition von King und Zeng (2001).

258

5 Faktoren des Wandels

Tabelle 38: Freiwilliger Modellwandel und Konvergenz des Schwefelgehalts von Heizöl Ia

Ib

Ic

Id

-0,071**

-0,055**

-0,074**

-0,055**

[0,020]

[0,021]

[0,020]

[0,016]

0,428**

0,566**

0,445**

0,376**

[0,159]

[0,161]

[0,160]

[0,115]

0,181**

0,175**

0,124**

[0,032]

[0,032]

[0,026]

Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A BISHERIGES NIVEAU SULP B-A

0,136** [0,014]

GROSSMACHTSTATUS B-A

-0,094

-0,102

-0,075

-0,045

[0,196]

[0,186]

[0,194]

[0,168]

Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB

0,164

0,122

0,230

0,210

[0,243]

[0,234]

[0,240]

[0,213]

0,108

0,123

0,080

0,150

[0,102]

[0,097]

[0,100]

[0,089]

-0,826**

-0,795**

-0,834**

-0,575*

[0,281]

[0,275]

[0,277]

[0,264]

-0,096

0,057

-0,119

0,184

[0,264]

[0,260]

[0,262]

[0,230]

-0,270

-0,159

-0,253

-0,131

[0,208]

[0,194]

[0,206]

[0,195]

GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB

-0,251**

-0,295**

-0,260**

-0,363**

[0,085]

[0,084]

[0,083]

[0,056]

MITGLIEDSCHAFT B-A

0,436**

0,450**

0,415**

0,392**

[0,063]

[0,063]

[0,061]

[0,047]

BEITRITT A

26,100**

21,797*

26,494**

32,089**

[9,871]

[9,790]

[9,880]

[6,747]

UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB Lernen in Netzwerken

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards

259

Herdeneffekt HERDENGRÖSSE GEWICHTET B

0,008

0,004

[0,007]

[0,007]

HERDENGR, SULP GEWICHTET B JÄHRLICHE ÄNDERUNGEN

0,280**

-0,077**

[0,062]

[0,030]

-0,519

-0,524

-0,605

-0,006

[0,204]

[0,317]

[0,643]

[0,006]

Wettbewerb FDI INFLOW A

0,004

0,000

0,004

0,000

[0,005]

[0,005]

[0,005]

[0,007]

Nationale Institutionen VETOSPIELER A REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A

-0,375

-0,466

-0,393

-0,315

[0,463]

[0,459]

[0,458]

[0,352]

0,865**

0,619**

0,852**

0,789**

[0,195]

[0,199]

[0,197]

[0,169]

0,089**

0,058**

0,088**

0,066**

[0,014]

[0,015]

[0,014]

[0,008]

0,182

-0,007

0,159

0,121

[0,204]

[0,208]

[0,204]

[0,201]

0,915**

0,811**

0,901**

0,743**

[0,125]

[0,120]

[0,124]

[0,115]

0,080*

0,106**

0,082*

0,030

[0,038]

[0,039]

[0,038]

[0,035] 17.659

Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMEN A GRÜNE PARTEI Land A N Log Likelihood

17.659

17.659

17.659

-1.052,09

-1.016,14

-1.042,24

-

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler (SE) in eckigen Klammern. Modell a-c: logistische Panel-Regression mit random coefficients, geschätzt mit STATA 9.1(xtlogit); Modell d: rare events logit (relogit). Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt.

Die Ergebnisse dieser Analysen zeigen für die Variablen zu Erfolgslernen das umgekehrte Bild des aggregierten Modells aller 17 Standards. Während sich die Orientierung am politischen Erfolg anderer Länder signifikant auf eine Imitation auswirkt, kann für das Wirtschaftswachstum im Referenzland ein negatives Vorzeichen beobachtet werden, das eindeutig gegen eine Interpretation als Modelllernen spricht. Die Relevanz von Lernen anhand der Reputation anderer Länder bestätigt sich hingegen auch hier in allen Modellen mit einem stark posi-

260

5 Faktoren des Wandels

tiven Effekt. In Modell Ib lässt sich ebenfalls eine Orientierung an Referenzländern mit strengeren Schwefelstandards erkennen. Für die Orientierung an Großmächten gibt es wie bei der aggregierten Schätzung keine Bestätigung. Bei den Variablen für eine Orientierung an Peer-Ländern ist nur ein negativer Koeffizient für die Ähnlichkeit bisheriger Umweltpolitik signifikant, was die Bedeutung des Lernens von Differenz abermals bekräftigt. Je unähnlicher sich zwei Länder sind, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit freiwilligen Modellwandels bei Schwefelgrenzwerten. Mit einem negativen Effekt gemeinsamer Mitgliedschaft sowie einem positiven Zusammenhang für hoch integrierte Referenzländer und neue Mitgliedschaften von Land A ergibt sich für den Test von Lernen in Netzwerken eine umfassende Bestätigung der aggregierten Analyse. Für die Wirkung von sozialem Lernen gibt es zusätzliche Erkenntnisse. Während für die aggregierte Variable, bei der die nach der Zahl der Gruppen gewichtete Herdengröße von Land B über 17 Standards gemittelt wird, nur ein schwacher und insignifikanter Koeffizient vorliegt, stellt sich der erwartete starke Effekt ein, wenn nur die Information bezüglich eines identischen Schwefelstandards einbezogen wird. Die Wahrscheinlichkeit freiwilliger Imitation erhöht sich mit jeder Einheit dieser Herdenvariable (die auf einer Skala von 0 bis 8,5 variiert) um 32,1 Prozent.92 Die jährliche Rate der Veränderung bei allen 17 Standards kann dagegen nichts zur Erklärung der Änderungswahrscheinlichkeit dieses Grenzwertes beitragen. Bei den Kontrollvariablen hat die Vetospielervariable das prognostizierte negative Vorzeichen, ist aber im Gegensatz zum positiven Einfluss von Regierungswechsel, Amtsdauer und den Variablen für die innenpolitische Nachfrage nicht signifikant. Die alternative Schätzung mit einem rare events logit-Modell (Id) ändert bis auf einen Fall nichts an der Interpretation der ersten drei Modelle in Tabelle 38. Allerdings handelt es sich bei der einzigen Abweichung gerade um den politikspezifischen Herdeneffekt. Dieser ist zwar immer noch signifikant, wechselt aber das Vorzeichen, was Zweifel an der Bestätigung des theoretischen Modells weckt. Der zweite Standard, für den eine einzelne Analyse durchgeführt wird, bezieht sich auf Grenzwerte für die Lärmbelastung in der Nähe von Autobahnen. Er ist im Gegensatz zum Schwefelgehalt nicht handelsrelevant, zudem gibt es auf europäischer und internationaler Ebene keine verbindlichen Vorschriften. Daher können Harmonisierung und Wettbewerb als Erklärungsfaktoren vorab ausgeschlossen werden. Tabelle 25 zeigte schon im vorigen Kapitel, dass die Häufigkeit konvergierenden Modellwandels mit 139 Fällen deutlich geringer ist als beim Schwefelgehalt (296). 92

Zur Struktur und Zahl der Herdengröße siehe Abbildung 17 und Tabelle 16.

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards

261

Tabelle 39: Freiwilliger Modellwandel und Konvergenz der Lärmstandards an Autobahnen IIa

IIb

IIc

IIc

Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A

-0,034

-0,013

-0,021

-0,022

[0,024]

[0,024]

[0,025]

[0,025]

-0,116

-0,144

-0,016

-0,021

[0,169]

[0,172]

[0,176]

[0,186]

0,228**

0,155**

0,177**

[0,047]

[0,047]

[0,046]

Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A BISHERIGES NIVEAU MOTO B-A

0,264** [0,032]

GROSSMACHTSTATUS B-A

0,008

0,079

0,144

0,103

[0,256]

[0,264]

[0,259]

[0,239]

Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB

0,259

0,108

0,269

0,243

[0,270]

[0,272]

[0,272]

[0,282]

0,011

0,012

0,030

0,044

[0,130]

[0,134]

[0,135]

[0,137]

0,172

0,266

0,054

0,305

[0,274]

[0,279]

[0,266]

[0,258]

-0,059

-0,161

-0,112

0,004

[0,313]

[0,318]

[0,313]

[0,307]

-0,061

0,090

-0,050

-0,052

[0,233]

[0,237]

[0,233]

[0,246]

GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB

-0,240*

-0,125

-0,146

-0,276**

[0,101]

[0,105]

[0,099]

[0,084]

MITGLIEDSCHAFT B-A

-0,320**

-0,316**

-0,206**

-0,221**

[0,081]

[0,085]

[0,078]

[0,078]

BEITRITT A

-89,989**

-93,552*

-88,022**

-18,368

[19,632]

[20,953]

[19,419]

[12,559]

Lernen in Netzwerken

Herdeneffekt

262 HERDENGRÖSSE GEWICHTET B

5 Faktoren des Wandels 0,020*

0,024**

[0,009]

[0,009]

HERDENGR, MOTO GEWICHTET B JÄHRLICHE ÄNDERUNGEN

1,059**

0,354**

[0,171]

[0,075]

-0,043

-0,065

-0,074

0,005

[0,146]

[0,122]

[0,121]

[0,007]

Wettbewerb FDI INFLOW A

-0,010

-0,001

-0,009

-0,035*

[0,014]

[0,015]

[0,014]

[0,014]

-1,838**

-1,932**

-1,728**

-1,717**

[0,522]

[0,525]

[0,525]

[0,466]

0,075

-0,114

0,008

-0,010

[0,293]

[0,296]

[0,293]

[0,252]

0,056**

0,053**

0,049*

0,054**

[0,020]

[0,020]

[0,020]

[0,011]

0,116

0,061

0,080

0,486

[0,291]

[0,295]

[0,295]

[0,272]

0,134

-0,048

0,072

-0,105

Nationale Institutionen VETOSPIELER A REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMEN A GRÜNE PARTEI Land A N Log Likelihood

[0,171]

[0,164]

[0,169]

[0,142]

0,282**

0,279**

0,283**

0,288**

[0,037]

[0,037]

[0,038]

[0,032]

17.659

17.659

17.659

-597,80

-573,50

-576,00

17.659 -

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler (SE) in eckigen Klammern. Modell a-c: logistische Panel-Regression mit random coefficients, geschätzt mit STATA 9.1(xtlogit). Modell d: rare events logit (relogit). Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt.

Die vier Modelle in Tabelle 39 liefern im Großen und Ganzen eine Bestätigung des Basismodells. Während sich für Erfolgslernen keine signifikanten Zusammenhänge mit der Änderung von Lärmstandards zeigen, weist die umweltpolitische Reputation einen positiven Effekt auf. Dies gilt sowohl für eine Orientierung an Repertoire und Niveau der im Datensatz enthaltenen Politiken als auch für das Lernen von Ländern mit strengeren Standards (Modell IIb). Das Lernen von Peer-Ländern scheint bei Lärmstandards keine Rolle zu spielen, wohingegen für die Orientierung an institutionellen Netzwerken signifi-

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards

263

kante Koeffizienten zu finden sind. Der negative Zusammenhang gemeinsamer Mitgliedschaft deckt sich mit dem Ergebnis der aggregierten Schätzung, aber die Resultate für die beiden anderen Variablen zum Einfluss internationaler Institutionen weichen von den bisherigen Befunden ab. Für die Differenz der Integration von Land A und Land B besteht wie bei der Analyse der Einführung einer Politik zur Altlastensanierung ein signifikant negativer Effekt. Dieser kann im Sinne einer vertikalen Dimension der Kommunikation in internationalen Institutionen interpretiert werden (Hypothese 4d). Des Weiteren ergibt sich für den Beitritt ein negativer Zusammenhang, der trotz großer Standardfehler signifikant ist und weder für Lerneffekte noch für Harmonisierung spricht. Auch beim zweiten Beispiel eines Umweltstandards bestätigt sich ein Einfluss sozialen Lernens, der über den Befund der aggregierten Analyse hinausgeht. Während schon die über 17 Standards gemittelte Herdenvariable einen positiven und signifikanten Koeffizienten vorzuweisen hat, nimmt der Effekt zu, wenn die gewichtete Zahl der Länder mit dem gleichen Lärmgrenzwert wie das jeweilige Referenzland B berücksichtigt wird (1,059; Modell IIc). Wie bei den Schwefelstandards spielt die jährliche Änderungsrate auf der Ebene eines Einzelfalls keine Rolle. Bei den Kontrollvariablen fällt ein signifikanter Vetospielereffekt auf. Demnach verringern hohe institutionelle Hürden die Chance von Modellwandel und Konvergenz beim Lärmschutz (-1,838; Modell IIa). Neben einem positiven Einfluss einer langen Regierungszeit findet sich noch ein signifikanter Koeffizient für die Nachfrage nach Umweltpolitik, in Form des Erfolgs grüner Parteien in Land A. Diese Ergebnisse werden auch von der relogit-Schätzung in Modell IId nicht in Frage gestellt. Im Gegensatz zum ersten Beispiel bleibt der Herdeneffekt bestehen. Für den Einfluss der Abhängigkeit von ausländischen Direktinvestitionen ist der negative Koeffizient auf einem Niveau von p0,05 signifikant, was jedoch wegen der fehlenden Handelsrelevanz dieser Politik nicht auf Standortkonkurrenz zurückgeführt werden kann. Die Untersuchung der Grenzwerte zum Zinkgehalt industrieller Abwässer setzt den Schlusspunkt unter die multivariate Analyse von Policy-Wandel. Dieser Standard wird ebenfalls nicht von der EU reguliert, so dass wie beim Lärmschutz jede Veränderung mit freiwilligem Wandel gleichgesetzt werden kann. Andererseits ist wegen des Eingriffs in Produktionsprozesse Handelsrelevanz gegeben. Die ersten Grenzwerte existierten wie beim Schwefelgehalt schon in den siebziger Jahren. Die absolute Häufigkeit von Modellwandel liegt mit 206 Änderungen zwischen den Werten der beiden anderen Einzelbeispiele. Die Ergebnisse der logistischen Regression in Tabelle 40 unterscheiden sich von den anderen Standards. Lernen von eigenem ökonomischem Erfolg ist

264

5 Faktoren des Wandels

bei Zinkstandards ein signifikanter Prädiktor für Policy-Wandel. Während politischer Erfolg unbedeutend zu sein scheint, zeigt sich erstmals ein eindeutig negativer Koeffizient für die Orientierung an Reputation (-0,112; Modell IIIa). Für die Relevanz der Politik eines Referenzlandes, das gleichzeitig eine Großmacht ist, kann wiederum ein positiver Zusammenhang mit der Wahrscheinlichkeit von Modellwandel beobachtet werden. Beim Lernen von Peer-Ländern ergibt sich ein ähnliches Bild wie im aggregierten Modell aller 17 Standards. Nachbarschaftseffekte sind positiv, aber im Gegensatz zum gleichfalls positiven Einfluss kultureller Ähnlichkeit nicht hinreichend signifikant. Bei der Wirkung von Lernen in Netzwerken wird ein negativer Effekt gemeinsamer Mitgliedschaft und ein positiver Beitrittseffekt bestätigt. Letzterer kann hier im Gegensatz zum Grenzwert für Schwefelgehalt wegen des Fehlens von internationalen Standards dem Effekt transnationaler Kommunikation zugeschrieben werden. Wie bei der Regression der Lärmstandards ist schließlich auch ein negativer Koeffizient für die Differenz der institutionellen Einbindung zu erkennen (-0,131; Modell IIIa). Ein hohes Maß an Integration führt entsprechend der Annahmen in Hypothese 3d zu einer Erhöhung der Wahrscheinlichkeit von Imitation. Wie in den vorangegangenen Beispielen spielt der Herdeneffekt auch bei Änderungen des Grenzwerts für den Zinkgehalt industrieller Abwässer eine Rolle. Alle Variablen zum Einfluss sozialen Lernens sind signifikant positiv. Das betrifft die auf diesen Standard zugeschnittene Herdenvariable in Modell IIIc, erstmals auf der Ebene einzelner Politiken aber auch die Rate jährlicher Änderungen (0,081; Tabelle 40). Da dieser Standard handelsrelevant ist, verwundert es nicht, dass die Regressionen auch Hinweise auf einen – wenngleich begrenzten - Wettbewerbseffekt liefern. Der Koeffizient für bilaterale Handelsoffenheit ist zwar insignifikant, nicht jedoch der für die Abhängigkeit eines Landes A von ausländischen Direktinvestitionen. In Tabelle 40 zeigen alle vier Modelle, dass ein hoher Zufluss von FDI zu einer Änderung und Anpassung des eigenen Standards an die Modelle von Referenzländern führt (-0,045; Modell IIIa). Die Koeffizienten der übrigen Kontrollvariablen sind bis auf die Vetospielervariable durchweg signifikant und negativ. Neu bei der Analyse von Standards ist, dass dies auch auf die Regierungsdauer und die Existenz eines Umweltministeriums zutrifft. Der positive Effekt erfolgreicher grüner Parteien entspricht den theoretischen Erwartungen (Hypothese 8a). Wie im zweiten Beispiel bestätigt auch bei den Grenzwerten für Zink eine alternative Schätzung die Ergebnisse des logistischen Panel-Modells. Das gilt explizit für den Effekt der Größe der Ländergruppe mit gleichen Zinkstandards, der ebenfalls positiv und dabei deutlich signifikant ist (1,123; Modell IIId). Abweichungen bestehen nur hinsichtlich des Signifikanzniveaus einiger Koeffi-

5.3 Einfluss von Lernen auf die Veränderung von Standards

265

zienten, etwa für die Orientierung an Erfolg, die Regierungsdauer und die Existenz eines Umweltministeriums, die alle für die Erklärung der Wahrscheinlichkeit von Modellwandel keine Rolle spielen. Tabelle 40: Freiwilliger Modellwandel und Konvergenz der Grenzwerte für Zink im Abwasser IIIa

IIIb

IIIc

IIId

Lernen von Erfolg WIRTSCHAFTSWACHSTUM B-A UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A

-0,109** -0,109** -0,103** -0,061** [0,023]

[0,023]

[0,023]

0,320

0,280

0,347*

[0,019] 0,217

[0,171]

[0,171]

[0,172]

[0,159]

Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A

-0,112**

-0,098** -0,071*

[0,040] BISHERIGES NIVEAU WAZI B-A

[0,037]

[0,034]

-0,022 [0,020]

GROSSMACHTSTATUS B-A

0,504*

0,442*

0,617**

0,482*

[0,216]

[0,215]

[0,220]

[0,211]

Lernen von ähnlichen Ländern GEMEINSAME GRENZE AB

0,358

0,380

0,179

0,250

[0,243]

[0,243]

[0,250]

[0,238]

KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB

0,327** 0,316** 0,505** 0,385** [0,112]

[0,111]

[0,114]

[0,108]

UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB

-0,708*

-0,729*

-0,809*

-0,730*

[0,346]

[0,346]

[0,345]

[0,339]

-0,355

-0,313

-0,586

-0,367

[0,315]

[0,313]

[0,328]

[0,308]

GDP ÄHNLICHKEIT AB BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB

0,129

0,102

0,143

0,127

[0,158]

[0,158]

[0,162]

[0,157]

Lernen in Netzwerken GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB

-0,407** -0,421** -0,258** -0,238**

MITGLIEDSCHAFT B-A

-0,131* -0,173**

-0,011

-0,029

[0,060]

[0,057]

[0,056]

[0,085]

[0,085] [0,059]

[0,086]

[0,074]

266 BEITRITT A

5 Faktoren des Wandels 55,655** 55,035** 54,917** 44,489** [8,364]

[8,431]

[8,426]

[6,661]

Herdeneffekt HERDENGRÖSSE GEWICHTET B

0,024** 0,018** [0,007]

[0,007]

HERDENGR. WAZI GEWICHTET B

1,682** 1,123** [0,252]

JÄHRLICHE ÄNDERUNGEN

[0,176]

0,081** 0,084** 0,074** 0,053** [0,020]

[0,020]

[0,016]

[0,008]

Wettbewerb FDI INFLOW A

-0,045** -0,042** -0,044** -0,030** [0,013]

[0,013]

[0,013]

[0,010]

Nationale Institutionen VETOSPIELER A REGIERUNGSWECHSEL A REGIERUNGSDAUER A UMWELTMINISTERIUM A

0,858

0,817

0,830

0,584

[0,453]

[0,453]

[0,449]

[0,442]

-0,522*

-0,553*

-0,536*

-0,434*

[0,261]

[0,260]

[0,262]

[0,215]

-0,063** -0,056** -0,066**

-0,028

[0,019]

[0,018]

[0,019]

[0,015]

-0,553*

-0,527*

-0,562*

-0,342

[0,229]

[0,227]

[0,230]

[0,211]

Problemdruck und Nachfrage PRO-KOPF-EINKOMMEN A

-0,940** -0,786** -0,931** -0,789**

GRÜNE PARTEI Land A

0,119** 0,134** 0,120** 0,140**

[0,141] [0,038]

[0,130] [0,038]

[0,141]

[0,130]

[0,038]

[0,034]

N

17.659

17.659

17.659

17.659

Log Likelihood

-747,05

-750,50

-731,09

-

* signifikant für p  0,05; ** signifikant für p  0,01. Standardfehler (SE) in eckigen Klammern. Modell a-c: logistische Panel-Regression mit random coefficients, geschätzt mit STATA 9.1(xtlogit). Modell d: relogit. Eine Konstante und Jahr-Dummies werden ebenfalls geschätzt, aber nicht in der Tabelle dargestellt.

In diesem letzten Schritt der Analyse konnten wichtige Ergebnisse aus den vorangegangenen Abschnitten bestätigt werden, vor allem, was die Dominanz von Modelllernen anhand von Differenz betrifft. In anderen Bereichen gab es vereinzelt Widersprüche, was bei einer Auswahl von nur drei Standards jedoch nicht als Schwäche des aggregierten Modells verstanden werden sollte. Unter-

5.4 Zusammenfassung

267

schiede bestehen vor allem im geringeren Einfluss von kultureller Ähnlichkeit und Handelsoffenheit. Neben einer Verbesserung der Verständlichkeit des Basismodells durch den Rückbezug auf einzelne Politikmaßnahmen konnte auch gezeigt werden, dass Effekte der Orientierung an dominanten Gruppen eine wichtige Rolle bei der Erklärung von Policy-Wandel spielen.

5.4 Zusammenfassung

Aufgrund der multivariaten Analyse von Policy-Wandel in diesem Kapitel kann die Frage zur Relevanz von Lernmechanismen positiv beantwortet werden. Dieses Ergebnis beruht auf der Signifikanz der Gesamtmodelle und auf den Ergebnissen für die einzelnen Koeffizienten von Lernvariablen, die in beträchtlichem Umfang die von der Theorie erwarteten Zusammenhänge mit Imitation und Modellwandel zeigten. Um dies zu verdeutlichen, werden die zum Teil komplexen Befunde zur relativen Bedeutung unterschiedlicher Formen des Lernens und alternativer Erklärungen in einer schematischen Darstellung zusammengefasst.93 Lernen von erfolgreichen Modellländern hat sich in Form einer Orientierung an wirtschaftlichem Wachstum als wichtige Determinante freiwilliger Imitation bei der Ersteinführung von allgemeinen Politiken und der Änderung von Standards erwiesen. Der positive Effekt fällt bei Standards zwar etwas schwächer aus, tritt dort jedoch wie erwartet in Verbindung mit Konvergenz und Aufwärtswandel auf. Gegen diesen Mechanismus rationalen Verbesserungslernens spricht nur, dass sich das Muster der aggregierten Analyse in den sechs Einzelanalysen nicht eindeutig widerspiegelt. Bei der Variable zu politischem Erfolg sind die Hinweise auf Lernen diffuser. Ein positiver Effekt, der auf Modelllernen hindeuten würde, ergibt sich nur bei der Analyse der Einführung einer Altlastensanierung und bei der Veränderung des Schwefelgrenzwertes von Heizöl. Eine Orientierung an der Politik von Ländern mit einer hohen Reputation für ihre Umweltpolitik stellt Lernen anhand scheinbaren Erfolgs dar, und wird über die Beobachtung der Policy-Outputs angenähert. Hierfür konnte in der Mehrzahl der Analysen freiwilligen Modellwandels ein positiver Einfluss festgestellt werden. Dies betrifft auch den Robustheitstest mit alternativen Schätzverfahren und einzelnen Politiken. Während sich der Zusammenhang bei allgemeinen Politiken eher auf die Breite des Repertoires eines Referenzlandes bezieht, erhöht bei den Umweltstandards vor allem die Reputation für eine strenge und fortschrittliche Politik die Wahrscheinlichkeit einer Imitation. Eine Orientierung an einer allgemeineren Form der Reputation, gemessen anhand des 93

Diese Zusammenstellung der Resultate von Tabelle 29-40 basiert nicht auf einer exakten Analyse.

268

5 Faktoren des Wandels

Großmachtstatus eines Landes, kann nur bei Standards und nur auf niedrigem Niveau nachgewiesen werden. Tabelle 41: Faktoren freiwilligen Modellwandels, Übersicht der Resultate Pol.* Std.** Lernen von Erfolg

Herdeneffekt

WIRTSCHAFTSWACHSTUM A-B

+

+/-

UMWELTPOLITIK ERFOLG B-A

-

-

Lernen von Reputation BISHERIGE UMWELTPOLITIK B-A GROSSMACHTSTATUS B-A

Pol. Std.

HERDENGRÖSSE B JÄHRLICHE ÄNDERUNGEN

-

+/+

+/- +/-

Wettbewerb

+

+

+

+/-

Lernen von ähnlichen Ländern

FDI INFLOW A

-/-

-/-

Nationale Institutionen VETOSPIELER A

-/+ +/-/-

GEMEINSAME GRENZE AB

+/+ +/+

REGIERUNGSWECHSEL A

KULTURELLE ÄHNLICHKEIT AB

+/+ +/+

REGIERUNGSDAUER A

+/+ + +/+ +/+

UMWELTPOLITIK ÄHNLICHKEIT AB

-

-/-

UMWELTMINISTERIUM A

GDP ÄHNLICHKEIT AB

+

+/-

Problemdruck und Nachfrage

BILAT. HANDELSOFFENHEIT AB

+/- +/+

Lernen in Netzwerken

-/+

-

MITGLIEDSCHAFT B-A

-

+

BEITRITT A

-

+

GEMEIN. MITGLIEDSCHAFT AB

+/+

PRO-KOPF-EINKOMMEN A

-/-

+/-

GRÜNE PARTEI Land A

+ +/+

* Pol.= Ersteinführung von Politiken ** Std.=Änderung von Standards + Positiver Einfluss; - Negativer Einfluss; Fett: Koeffizienten sind überwiegend signifikant.

Lernen von ähnlichen Ländern spielt eine geringere Rolle als die Orientierung an Ländern, die erfolgreicher oder scheinbar erfolgreicher sind. Trotzdem können auch hier Lerneffekte nachgewiesen werden. Geographische Nachbarschaft und gemeinsame Tradition von Rechtssystem, Kultur und Sprache haben einen überwiegend positiven Einfluss auf Modellwandel. Dieser ist aber in dynamischen Panel-Modellen nur in wenigen Fällen signifikant. Das ändert sich zwar

5.4 Zusammenfassung

269

bei anderen Schätzverfahren, insgesamt sind die Ergebnisse jedoch weniger robust und liegen auf der Ebene einer Analyse einzelner Politiken nicht vor. Während es für die Orientierung an Ländern mit ähnlicher Umweltpolitik und ähnlichem Wohlstandsniveau keine empirische Bestätigung gibt, trifft dies auf bilaterale Handelsoffenheit nicht zu. Diese Variable hat bei freiwilligem Modellwandel von Politiken wie von Standards einen robust positiven Effekt vorzuweisen. Da ein positiver Zusammenhang mit Pionierwandel und Divergenz ausbleibt und zudem die Ergebnisse aus Kapitel 4 gegen das Muster einer Standortkonkurrenz sprechen, kann dies als Lernen von Wettbewerbern, mit denen das eigene Land wirtschaftlich eng verflochten ist, interpretiert werden. Die Ergebnisse für den Einfluss des Lernens in institutionellen Netzwerken entsprachen größtenteils nicht den theoretischen Erwartungen. Mit einigen Ausnahmen wurden ein negativer Einfluss kumulierter gemeinsamer Mitgliedschaft und eine Orientierung an stärker vernetzten Referenzländern beobachtet. Dies hängt zwar mit der Auswahl des Ländersamples und dem Ausschluss von EUrelevantem Wandel zusammen (siehe Kapitel 4). Es könnte aber auch bedeuten, dass sich Kommunikation in internationalen Institutionen nicht gleichförmig auf alle Mitglieder auswirkt, und die Rolle einzelner Akteure und Organisationen besser differenziert werden muss. Ein positiver Einfluss gemeinsamer Integration konnte bei der Analyse der Einführung eines Nachhaltigkeitsplans und der Regulierung der Altlastensanierung sowie der Änderung der Schwefelstandards für Heizöl beobachtet werden. Wie das Beispiel der Lärmgrenzwerte an Autobahnen, bei denen sich ein Effekt vertikaler Integration (Hypthese 3d) zeigte, sind dies allesamt Politiken, bei denen es auf internationaler Ebene keine verbindlichen Standards gibt. Die positiven Effekte neuer Kommunikationsbeziehungen als Folge von Beitritten treten erwartungsgemäß für Modellwandel bei Standards auf, nicht aber bei Politiken. Der starke Zusammenhang der Beitrittsvariablen mit vollständiger Konvergenz und synchronem Wandel könnte allerdings bedeuten, dass diese Variable auch die Wirkung internationaler Harmonisierung im Grenzbereich von „hard law“ und „soft law“ widerspiegelt. Herdeneffekte waren bislang nicht explizit als unabhängige Variablen in einer quantitativen Analyse von Policy-Wandel verwendet worden. Der Einfluss von Modewellen oder „policy fads“ lässt sich für unterschiedliche Formen konditionalen Wandels nachweisen, wenngleich verschiedene Schätzverfahren nicht immer zu den gleichen Ergebnissen kommen. Für eine Herdenvariable, die die gewichtete Gruppengröße der Länder mit identischen Politiken erfasst, findet sich bei der aggregierten Analyse aller Standards kein signifikanter Effekt. Wird das Analyseniveau auf einzelne Standards herabgesenkt, zeigt sich in allen drei Beispielen jedoch ein positiver Einfluss der Gruppengröße, unabhängig davon, ob die EU in diesem Bereich aktiv ist oder nicht.

270

5 Faktoren des Wandels

Auch bei einigen Kontrollvariablen zeigt sich ein signifikanter Einfluss auf die Veränderung nationaler Umweltpolitik, der jedoch nicht auf die Form von Modellwandel beschränkt ist. Der Einfluss der Harmonisierung durch die EU als wichtigste Alternative zu Policy-Lernen ist beträchtlich, er wurde aber schon auf deskriptiver Ebene eingegrenzt. Die unabhängigen Variablen, die Wettbewerb erfassen, stellen diesen Mechanismus nur bedingt als relevante Einflussgröße dar. Neben der bilateralen Handelsoffenheit kann für die Abhängigkeit von FDI nur in wenigen Modellen ein relevanter Zusammenhang beobachtet werden. Als Gegenmodell zu transnationalem Policy-Lernen darf hingegen der Einfluss nationaler Institutionen nicht unterschätzt werden, wenngleich die Richtung des Effekts anders ausfällt als von der Theorie erwartet. Für die vorliegenden Daten zur Umweltpolitik wird nur in wenigen Fällen das Verhinderungsund Beharrungspotenzial von institutionellen Vetospielern oder Pfadabhängigkeiten bestätigt, etwa in „fixed effects“-Modellen oder bei der Altlastensanierung und Lärmschutzstandards an Autobahnen. Stattdessen dominieren positive Vorzeichen für Regierungsdauer und administrative Kapazität in Gestalt eines eigenständigen Umweltministeriums. Auch Problemdruck und politische Nachfrage nach mehr Umweltschutz beeinflussen den Wandel nationaler Umweltpolitik, wenngleich ihr Einfluss je nach Modell schwankt. Der eigentliche Zweck der Analyse anderer Formen konditionalen Wandels liegt darin, zu überprüfen, ob Lerneffekte wie vorhergesagt ausschließlich bei Modellwandel, nicht aber bei anderen Konstellationen einer Änderung vorliegen. Zusätzlich konnten jedoch auch substanzielle Erkenntnisse zur Erklärung von Pionierwandel und synchronem Wandel gewonnen werden. So konnte mit einem negativen Effekt der Reputations- und Erfolgsvariablen nachgewiesen werden, dass der Vorreiterstatus eines Landes oft auf Lernen von eigenem Erfolg in der Vergangenheit oder auf regulative Pfadabhängigkeit zurückgeht. Dass Herdeneffekte oder Peer-Länder für freiwilligen Pionierwandel keine Rolle spielen, kann dabei ebenso erwartet werden wie ein positiver Einfluss administrativer Kapazität oder ökonomischen Wohlstands. Schließlich ist auch die lange Amtsdauer einer Regierung zwar der Imitation, nicht aber der Innovationsfähigkeit eines Landes zuträglich. Für gemeinsame Schocks zeigte schon die deskriptive Analyse, dass eine wesentliche Ursache in der europäischen Harmonisierung zu suchen ist. Daneben ist die Erklärungskraft der Modelle nicht zuletzt wegen der geringen Häufigkeit dieser Form von Wandel allgemein etwas kleiner. Entsprechend der theoretischen Erwartungen finden sich hier positive Effekte gemeinsamer Mitgliedschaft in internationalen Institutionen, aber auch von räumlicher Nähe oder von einem ähnlichen Niveau wirtschaftlicher Entwicklung, während signifikante Zusammenhänge mit den Differenzvariablen größtenteils ausbleiben.

6 Schlussfolgerung: Policy-Lernen in der Umweltpolitik als empirisches Phänomen 6

Schlussfolgerung

Dass sich das Lernen von den Modellen anderer Länder auf die Politikgestaltung in den Nationalstaaten auswirken kann, wurde in der politikwissenschaftlichen Literatur schon häufig untersucht und auch nachgewiesen. Der Erkenntnisstand der Forschung zu den beiden zentralen Fragen dieser Arbeit, also zum relativen Einfluss von Lernen auf Policy-Wandel sowie zur differenzierten Wirkung unterschiedlicher Lernmechanismen weist jedoch beträchtliche Lücken auf. Mit einem integrativen theoretischen Analyserahmen, neuen Daten, neuen Variablen und neuen Analysekonzepten wird mit dieser Arbeit der Versuch unternommen, auf theoretischer und empirischer Ebene einen innovativen Beitrag zur Beantwortung dieser Forschungsfragen zu leisten. Aus einer Vielzahl von Lernbegriffen wurde eine Definition des PolicyLernens anhand der Diskussion von sieben Dimensionen des Begriffs abgeleitet. Auf diese Weise können auch alternative Vorstellungen zum Konzept des Lernens mit dem hier verwendeten Begriff in Bezug gesetzt werden. Die Definition beschreibt Lernen als einen Prozess der Beobachtung und der freiwilligen Imitation von auswärtigen Politikmodellen sowie von Modellen aus der eigenen Vergangenheit. Dabei wird eine Verbesserung des Status quo angestrebt, die sich sowohl auf das substanzielle Problem als auch auf die politische Situation des handelnden Akteurs beziehen kann. Auf der Basis dieser Definition, die in der Literatur häufig getrennte Konzepte wie zum Beispiel „rational learning“ und „emulation“ vereint, werden Elemente unterschiedlicher Theorien den Motiven, den Orientierungspunkten, und den Konsequenzen von Policy-Lernen zugeordnet. Die einzelnen Elemente dieses Analyserahmens können anhand des in der Einleitung präsentierten Beispiels der Übernahme der deutschen „Abwrackprämie“ in den USA als potenziellem Lernprozess illustriert werden. Auf der Mikro-Ebene könnte bei der Motivation, die die amerikanische Regierung zu einer Imitation bewegte, sowohl die Unsicherheit über die Bewertung alternativer Rezepte zur Bekämpfung in der aktuellen Finanzkrise als auch die Unzufriedenheit mit der Lage in der Autoindustrie, möglicherweise sogar mit der Umweltverschmutzung, eine Rolle spielen. Während bei einer Super-

T. Sommerer, Können Staaten voneinander lernen?, DOI 10.1007/ 978-3-531-92625-4_6, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

272

6 Schlussfolgerung

macht wie den USA das Streben nach Anpassung nicht zu erwarten ist, könnte sich die Exekutive von der Übernahme eines erfolgreichen Programms aus Europa durchaus einen Reputationsgewinn versprechen. Was die externen Faktoren der Motivation betrifft, könnte die Attraktivität einer Verbindung erfolgreicher Konjunkturmaßnahmen mit Umweltschutz die amerikanische Aufmerksamkeit auf das Modell gelenkt haben. Ob die deutsche Regierung direkt für ihr Modell geworben hat, ist nicht genau bekannt, und funktionale Interdependenz ist im Fall der Abwrackprämie und der beteiligten Länder auszuschließen. Bei der Frage nach den Orientierungspunkten oder Ansteckungseffekten kommen in diesem Beispiel mehrere Faktoren in Betracht. Es könnte sich beim Transfer des Modells um eine Orientierung an Erfolg handeln, da im politischen Diskurs immer wieder auf die gestiegenen Absatzzahlen verwiesen wurde. Alternativ könnte die Reputation Deutschlands für seine Umweltpolitik, aber auch für die Förderung der Automobilindustrie zur Selektion des Modells geführt haben. Die Orientierung an Ähnlichkeit könnte Deutschland in den Augen der amerikanischen Regierung ebenfalls zum Modell gemacht haben. Beide Länder sind zwar keine Nachbarn, aber Konkurrenten mit ähnlichen Problemen: einer krisengeschüttelten Autobranche und einer alternden Fahrzeugflotte. Es könnte aber auch sein, dass Informationen über das Politikmodell bei einem der zahlreichen Krisentreffen und Konferenzen verbreitet und diskutiert wurden. Ein Herdeneffekt wäre angesichts ähnlicher Politiken in einigen anderen Ländern ebenfalls plausibel. Auch die im zweiten Kapitel vorgestellten und in der empirischen Analyse mit den Ansteckungseffekten verglichenen alternativen Erklärungsfaktoren können anhand dieses Beispiels beschrieben werden. Dass europäische Harmonisierung hier keine Rolle spielt, ist offensichtlich. Stattdessen könnten Wettbewerbserwägungen die amerikanische Regierung dazu bewegt haben, der eigenen Industrie unter die Arme zu greifen. Bezüglich der Rolle nationaler Institutionen hat der Präsidentenwechsel im Vorjahr ebenso für die Unterbrechung von regulativer Kontinuität und Pfadabhängigkeit gesorgt wie der „externe Effekt“ der Finanzkrise. Wegen der expliziten Verweise auf das Vorbild Deutschland ist es hingegen wenig wahrscheinlich, dass das „cash for clunker“-Programm auf die Innovativität der amerikanischen Administration zurückgeht, oder eine identische, aber unabhängige Reaktion auf das gleiche Problem darstellt. Auf der Makro-Ebene führt im selben Beispiel eine Imitation der Abwrackprämie zu Politikkonvergenz zwischen den USA und Deutschland. Wird eine Annäherung der Politiken zweier Länder verzeichnet, kann dies zumindest auf die Möglichkeit von Lernen hindeuten. Die Untersuchung der sichtbaren Konsequenzen von Lernprozessen als notwendige Bedingung für Policy-Lernen wurde in der Literatur bislang nicht als gleichwertiger Analysebestandteil be-

6 Schlussfolgerung

273

handelt. Eine detaillierte Spezifikation von Wandel und Imitation in diesem Buch erlaubt es jedoch, den Test von Lernhypothesen präzise auf die theoretischen Vorgaben auszurichten. Zudem können so auch alternative Erklärungen bewertet werden. Reagierte beispielsweise Deutschland auf die amerikanische Imitation mit einem weiteren Instrument zur Absatzförderung, könnte man eher auf regulativen Wettbewerb als auf Policy-Lernen schließen. Hätten beide Länder das Modell zeitgleich umgesetzt, wäre eine Interpretation als unabhängige Reaktion auf parallelen Problemdruck vorzuziehen. Um diesen theoretischen Rahmen zu testen, wurden die Lernhypothesen in einer umfangreichen quantitativen Analyse an einem Datensatz zur Umweltpolitik in 24 Ländern von 1970 bis 2005 getestet.94 Bei der Präsentation des Forschungsdesigns im dritten Kapitel wurde nicht nur auf neue Möglichkeiten, sondern auch auf die Grenzen des verwendeten Ansatzes hingewiesen. Diese beziehen sich auf die Abstraktion von konkreten Kommunikations- und Lernprozessen, aber auch auf den oft schwierigen Ausschluss alternativer Erklärungen. Der erste Schritt der empirischen Untersuchung bestand in der ausführlichen Deskription von Policy-Wandel. Neben der Darstellung der Häufigkeit und Richtung von Änderungen in der nationalen Umweltpolitik lag der Schwerpunkt auf der Analyse konditionalen Wandels bei den so genannten gerichteten Dyaden. Dieses Konzept setzt für jedes der 552 Länderpaare im Datensatz die Änderung in einem Land in Bezug zur Politik in einem Referenzland. Es ermöglicht die Identifikation der Imitation einer Politik als Annäherung an ein bereits existierendes Modell im Ausland. Von dieser als Modellwandel bezeichneten Konstellation können andere Typen von Policy-Wandel, wie Pionierwandel und synchroner Wandel, unterschieden werden. Sowohl für die Ersteinführung der 22 Politiken als auch für Änderungen der 17 Umweltstandards ergibt sich ein aus Sicht der Lerntheorien positives Ergebnis. Neben einer allgemein hohen Zahl an Änderungen setzt sich bei der Untersuchung von konditionalem Wandel bei den Ersteinführungen allgemeiner Politiken, etwa eines Bodenschutzgesetzes oder einer Umweltverträglichkeitsprüfung, Modellwandel im Zeitverlauf gegen den zuvor dominanten Pionierwandel durch. Bis 2005 kann eine weitgehende Umsetzung des erfassten Politikrepertoires und damit Konvergenz konstatiert werden. Die ungewöhnliche Breite des Datensatzes ermöglicht dabei die Darstellung eines allgemeinen Trends, der nicht von der Dynamik und Eigenheit einzelner Politiken abhängt.

94

Lernanreize auf der Mikro-Ebene können nicht mit makro-quantitativen Analysemethoden untersucht werden. Ihre Einbeziehung in das theoretische Modell bedingt jedoch die Tatsache, dass sie in der Literatur häufig mit Ansteckungseffekten auf der Meso-Ebene vermischt oder verwechselt werden.

274

6 Schlussfolgerung

Bei Umweltstandards, zu denen Grenzwerte zur Reduzierung von Luft- und Wasserverschmutzung, aber auch Lärmstandards und Recyclingquoten gehören, dominiert Modellwandel noch deutlicher. Dabei steht eine hohe Zahl von Konvergenzbewegungen einem sehr begrenzten Divergenztrend entgegen. Auch die exakte Imitation eines Grenzwertes stellt keine Seltenheit dar. Neben Konvergenz und Modellwandel besteht der dritte Befund zur Änderung metrischer Politikstandards in einem andauernden und umfassenden Trend hin zur Verschärfung des umweltpolitischen Schutzniveaus. Diese Ergebnisse sind Indizien für Policy-Lernen und widersprechen gleichzeitig den theoretischen Erwartungen zur Form des Wandels als Folge regulativen Wettbewerbs. Weder bei handelsrelevanten noch bei anderen Umweltstandards kann ein „race to the bottom“, also eine fortlaufende Senkung des Regulierungsniveaus, beobachtet werden. Die Abschaffung von Umweltpolitiken spielt ebenfalls keine Rolle. Auch der Test auf sequenzielle Konvergenzund Divergenzbewegungen des gleichen Länderpaares lieferte keine oder nur schwache Indizien für Wettbewerb. Eine weitere Erklärung von Wandel kann auf der Ebene der deskriptiven Analyse zwar nicht ausgeschlossen, aber klar eingegrenzt werden. Der Einfluss der EU auf die Politikgestaltung ihrer Mitgliedstaaten ist erheblich. Über ein Drittel der Änderungen im Datensatz kann mit europäischen Richtlinien und Verordnungen in Verbindung gebracht werden. Wichtig für die Analyse von Lernen ist, dass eine große Zahl freiwilliger Änderungen auch dann übrig bleibt, wenn auf europäische Harmonisierung kontrolliert wird. Ein dritter, lernskeptischer Ansatz lässt sich auf der quantitativen Ebene nicht vollständig widerlegen. Er bezieht sich auf die Überschätzung von Imitation, die tatsächlich nur auf eine zeitliche Korrelation ähnlicher, aber unabhängiger Politikentscheidungen zurückgeht. Das deutliche Ergebnis von Modellwandel bei den metrisch skalierten Umweltstandards spricht jedoch gegen diesen Einwand. Bei der multivariaten Analyse auf der Basis logistischer PanelRegressionen mit „random unit effects“ in Kapitel 5 kann für die Ersteinführungen von 22 Politiken und für den Wandel bei 17 Standards ein signifikanter Einfluss von Lernvariablen auf Modellwandel beobachtet werden. Dieses Ergebnis wird auch durch die Kontrolle mit anderen Schätzverfahren, durch die Analyse einzelner Politiken sowie durch eine „Gegenprobe“ der Schätzung alternativer Formen konditionalen Wandels gestützt, für die sich den theoretischen Erwartungen entsprechend geringere oder umgekehrte Effekte der Lernvariablen zeigen. Dabei konnte bezüglich der zentralen Forschungsfragen nicht nur eine allgemeine Relevanz von Policy-Lernen, sondern auch eine Dominanz der Orientierung an Differenz, also des Lernens vom Erfolg und von der Reputation anderer Länder, gegenüber dem Lernen von Peer-Ländern nachgewiesen werden.

6 Schlussfolgerung

275

Der Mechanismus des Lernens von Differenz wirkt auf zwei unterschiedliche Arten. Zum einen kann eine Orientierung an ökonomischem Erfolg nachgewiesen werden. Vor allem für Neueinführungen einer Politik, aber auch für die Änderungen von Standards gilt, dass sich die Wahrscheinlichkeit einer Imitation mit der positiven Differenz eines Länderpaares erhöht, also mit dem größeren Erfolg eines Referenzlandes. Zum anderen können Effekte umweltpolitischer Reputation in Bezug auf Niveau und Umfang der Politik eines Referenzlandes beobachtet werden. In nahezu allen Regressionsmodellen, für aggregierte abhängige Variablen genauso wie für einzelne Politikmaßnahmen, findet sich ein stark positiver und signifikanter Zusammenhang von Modellwandel und dem Indikator für nicht direkt beobachtbaren Erfolg. Die Effektivität dieses Lernens von Vorreiterländern entspricht den Ergebnissen, die bei Volden (2006) oder auch bei Meseguer (2005) für andere Bereiche zu finden sind. Neu ist, dass gleichzeitig auch ein Effekt des Lernens von eigenem Erfolg beobachtet wird. Lernen von Erfolg oder scheinbarem Erfolg ist also eine bedeutende, keinesfalls jedoch die einzig wirksame Form von Imitation. Die Unterstützung von Lerntheorien, die sich auf den Einfluss von Nähe und Peer-Ländern beziehen, ist deutlich geringer. Zwar besteht ein Zusammenhang von Imitation und einer Orientierung an kultureller Ähnlichkeit, der schon in einer Untersuchung der Diffusion von neoliberalen Wirtschaftspolitiken bei Simmons und Elkins (2004) eine wichtige Rolle spielt. Er kann jedoch auf der Ebene einzelner Politiken nicht nachgewiesen werden. Die positiven Effekte für das Lernen von Konkurrenten oder Nachbarländern sind in einigen Fällen signifikant, insgesamt jedoch weniger robust als die des Lernens von Differenz. Beim Lernen in Netzwerken internationaler Institutionen gab es nicht erwartete negative Effekte gemeinsamer Mitgliedschaft zu beobachten. Dies kann zwar teilweise auf die Zusammensetzung des Ländersamples und die diesbezügliche Dominanz der EU zurückgeführt werden. Das Ergebnis deutet aber auch darauf hin, dass sich Integration in diesen Netzwerken nicht wie ein Peer-Effekt und damit gleichförmig auswirkt. Ob der Einfluss etwa mit der Bedeutung und Aktivität einzelner Mitglieder oder den Zielen einer Organisation variiert, muss genauer erforscht werden. Schließlich zeigt sich ein positiver Zusammenhang von Modellwandel und dem Beitritt zu internationalen Institutionen, der schon bei Holzinger, Knill und Sommerer (2008) eine wichtige Rolle spielte.95 Ob er auf rechtliche Verpflichtungen oder auf Lernen zurückgeht, ist ebenfalls eine Frage für die weitere Forschung.

95

Dort findet sich auch ein positiver Effekt gemeinsamer Mitgliedschaft, wobei trotz vergleichbaren Designs ein längeres Zeitintervall untersucht wird und EU-Effekte weniger präzise kontrolliert werden können.

276

6 Schlussfolgerung

Eine Wirkung sozialen Lernens konnte in zweierlei Hinsicht nachgewiesen werden. Zum einen erhöht sich im Sinne eines Modeeffektes in einigen Modellen die Wahrscheinlichkeit von Wandel bei einer hohen Zahl von Änderungen in zeitlicher Nähe. Zum anderen ergab sich auch ein signifikanter Herdeneffekt für die Orientierung an der Größe und Unumstrittenheit einer Gruppe mit identischem Politikmodell. Für weitere Analysen in diesem Bereich wäre es interessant, welche Rolle die zumeist homogene Gruppe der EU-Mitglieder spielt, und ob sich so Harmonisierung indirekt auch auf Nichtmitglieder auswirkt. Neben der europäischen Harmonisierung spielen auch weitere Kontrollvariablen bei der Erklärung konditionalen Wandels in der Umweltpolitik eine Rolle. Die eher geringe Erklärungskraft eines Blockade- oder Beharrungseffektes nationaler Institutionen entspricht nur begrenzt die aus der Vetospielertheorie oder dem Konzept der Pfadabhängigkeit abgeleiteten Vorhersagen. Ob dies ein generalisierbares Ergebnis ist oder auf die Umweltpolitik und ihre einzigartige Ausbreitungsdynamik zurückgeführt werden muss, kann erst in weiteren Untersuchungen und unter Verwendung zusätzlicher Indikatoren geprüft werden. Im Gegensatz zur theoretischen Erwartung findet sich nicht nur bei Modellwandel, sondern auch bei anderen Formen der Veränderung ein positiver Effekt nationaler Institutionen. Die Änderungswahrscheinlichkeit von Wandel erhöht sich mit einer langen Regierungsdauer, aber auch mit der administrativen Kapazität in Form eines Umweltministeriums. Auch wenn für innenpolitische Nachfrage nach Umweltpolitik durch den Wahlerfolg grüner Parteien ebenfalls in einigen Fällen ein positiver Zusammenhang existiert, kann nicht von einem dominanten Einfluss nationaler Faktoren gesprochen werden. Gleiches gilt auch für Periodeneffekte, die durch JahrDummies geschätzt wurden. Sie sind teilweise signifikant, können allerdings die dynamische Entwicklung in der Umweltpolitik im Sinne eines allgemeinen Trends jenseits länderübergreifender Interdependenz nicht hinreichend erklären. Wichtig ist in dieser Hinsicht, dass auch ärmere Länder für eine Ausbreitung und Verschärfung von Umweltpolitik sorgten. Dies deutet auch auf den substanziellen Beitrag dieser Arbeit zur vergleichenden Umweltpolitikforschung hin. Mit dem neuartigen Datensatz können nicht nur insgesamt 410 Übernahmen von Politiken und 918 Änderungen von Standards sichtbar gemacht und erklärt werden. Es offenbart sich auch die gesamte Entwicklungsdynamik dieses Politikbereichs, mit der Ausdehnung und Verschärfung der Politiken und einem stetigen Aufholen der Nachzügler. Ein Blick auf die Rangordnung der Länder bestätigt zwar die erwarteten Vorreiter wie Deutschland, Schweden und Japan. Es finden sich aber auch vordere Plätze für die Policy-Outputs von Ungarn und einigen anderen ost- und

6 Schlussfolgerung

277

südeuropäischen Ländern, denen nicht gerade der Ruf einer umweltpolitischen Avantgarde vorauseilt. Durch die Kombination verschiedener Analyseverfahren, neuer Daten und neuer Ansätze zur Operationalisierung ergibt sich in dieser Untersuchung ein umfassendes Bild von transnationalem Lernen in der Umweltpolitik. Einige Aspekte dieses Forschungsgegenstandes konnten nur am Rande behandelt werden, andere haben sich erst durch die Ergebnisse der Analyse herauskristallisiert, so dass sich drei Anknüpfungspunkte für die weitere Forschung anbieten. Erstens könnte auf der Basis der Systematisierung von Lerntheorien der eher lose Analyserahmen im Sinne des Ansatzes von Volden, Carpenter und Ting (2008) zu einem formalen Modell des Beobachtungs- und Erfahrungslernens weiterentwickelt werden. So würde auch die Formulierung einer allgemeinen und integrativen Theorie von Policy-Wandel vorangetrieben, wie sie etwa bei Braun et al. (2007) schon skizziert wurde. Ein zweiter Aspekt betrifft das Forschungsdesign. Im Interesse der Weiterentwicklung einer allgemeinen Theorie der Veränderung von Politiken wäre es sinnvoll, wenn die Fragestellung und die Hypothesen zu Policy-Lernen und Wandel auch für andere Politikbereiche oder Ländersamples getestet würden. Wie der Literaturüberblick gezeigt hat, wurde diese systematische Analyse von Wandel in der vergleichenden Policy-Forschung sowohl in der qualitativen als auch in der quantitativen Literatur bislang kaum verfolgt. Das Instrumentarium wird in dieser Arbeit jedoch vor allem mit der Operationalisierung von konditionalem Wandel fortentwickelt. Eine andere Erweiterungsmöglichkeit dieser Arbeit besteht in der Anwendung eines ähnlichen Designs auf die Analyse von Outcome-Daten. Die Verwendung von Policy-Output-Daten ist zwar von Vorteil, da sie unmittelbar auf die theoretischen Vorgaben bezogen ist. Andererseits gibt es immer wieder Einwände, dass die Ergebnisse unbefriedigend seien, weil bestimmte Politikmaßnahmen zwar auf dem Papier bestehen, jedoch nur unzureichend oder gar nicht implementiert werden. Drittens bestehen auch im methodischen Bereich Anknüpfungspunkte. Wegen der breiten Fragestellung und der neuen Daten stand die Entwicklung statistischer Analyseverfahren im Hintergrund. Daher wurden beispielsweise auch die in diesem Forschungsbereich zunehmend verbreitete „spatial regression“ nicht berücksichtigt, da zuerst der relative Einfluss unterschiedlicher Lernmechanismen getestet werden sollte. Auf der Basis der vorliegenden Ergebnisse wäre es nun jedoch möglich, eine räumliche Komponente zu spezifizieren. Darüber hinaus wäre es interessant, die makro-quantitative Analyse mit anderen Ansätzen zu ergänzen. Zum einen könnten, wie im dritten Kapitel angedeutet, Simulationen die Interaktion von Lern- und Kontrollmechanismen illustrieren. Die Erklärungsmechanismen sind bislang separat in die Analyse einge-

278

6 Schlussfolgerung

gangen. Wegen des Fokus auf Lerntheorien und der breit angelegten Forschungsfragen wurden die Mechanismen bislang stark abgegrenzt, und mögliche Wechselwirkungen nicht explizit modelliert. Die empirischen Ergebnisse zu Netzwerk- und Herdeneffekten geben jedoch genauso Anlass zu einer weiteren Untersuchung der Interaktion wie das Verhältnis von Imitation und Wettbewerb, von Erfahrungslernen und administrativer Kapazität oder dem Zusammenhang von „trigger events“ und Lernprozessen. Auch wäre es für eine detaillierte Untersuchung der Wirkung internationaler Institutionen denkbar, im Anschluss an die statistische Analyse qualitative Studien im Sinne eines „mixed-methods“-Designs durchzuführen. Diese könnten einzelne Kommunikationsprozesse, das Design internationaler Institutionen oder die Rolle einzelner Akteure in Lernprozessen näher betrachten und Erkenntnisse zur Geltung der allgemeinen Imitationsmuster für den Einzelfall liefern. Die normativen Aspekte des Policy-Lernens wurden bislang bewusst ausgespart. Bei der Einordnung der Relevanz dieser Arbeit sind diesbezüglich dennoch einige Fragen unvermeidlich. Ist es aus demokratischen Gründen oder vom Gesichtspunkt der Effizienz aus zu begrüßen, wenn sich Staaten imitieren? Oder bedeutet es analog zur Verwendung in der ökonomischen Analyse von Kapitalmärkten etwas Negatives, weil durch zu viel Imitation Information verknappt wird, was längerfristig notwendige Innovationen erschwert? Die vorliegende Untersuchung hat gezeigt, dass Lernen zu einer Erhöhung des Regulierungsniveaus und zu einer Ausweitung von Politikrepertoires führen kann, und dass dabei die Orientierung an Vorreitern und Erfolgsmodellen eine herausgehobene Rolle spielt. Wenn solche „weichen“ Mechanismen wirksam sind, könnte dies eine Diskussion anstoßen, ob sie „harte“ Instrumente internationaler Kooperation, wie etwa die Verabschiedung verbindlicher Standards, zu ersetzen in der Lage sind, etwa da, wo diese wie in der Klimapolitik schwierig oder gar schon gescheitert sind. In der Öffentlichkeit werden institutionalisierte „Schönheitswettbewerbe“, Benchmarking-Prozesse oder „performance reviews“ oft als wirkungslos wahrgenommen. Dennoch scheinen sie die nationale Politik je nach Kontext beeinflussen zu können, wie nicht zuletzt das vielzitierte Beispiel der PISA-Studien der OECD deutlich macht. Bei dieser positiven Einschätzung sollten jedoch auch die negativen Konsequenzen von Imitation und Lernen nicht außer Acht gelassen werden. Aus der Anthropologie ist beispielsweise bekannt, dass eine Gesellschaft, die ausschließlich auf Imitation und nicht auf Innovation zurückgreift, ineffizient ist oder sogar unterzugehen droht. Bei der Nachahmung vermeintlicher Erfolgsmodelle besteht zudem die Gefahr, dass bewährte Modelle vorschnell über Bord geworfen werden. Gerade die Hinweise auf einen Einfluss von Reputations- und Herdeneffekten in dieser Untersuchung bedeuten in dieser Hinsicht nichts Gutes.

6 Schlussfolgerung

279

Ohne die Verfügbarkeit präziser und nachhaltiger Erfolgsindikatoren und ohne die Abwägung von Erfolg im Ausland auf der einen Seite und der Geeignetheit des eigenen Kontextes auf der anderen – was einer Mischung der beschriebenen Lernmechanismen entspricht – droht der Politik, wie von Rose (1991) plakativ umschrieben, das gleiche Schicksal wie den Opfern der Sirenen in der griechischen Mythologie.

Anhang

Tabelle A.1: Liste der Länder Abkürzung

Land

AUT

Österreich

BEL

Belgien

BUL

Bulgarien

DEN

Dänemark

FIN

Finnland

FRA

Frankreich

GER

Deutschland

GRE

Griechenland

HUN

Ungarn

IRE

Irland

ITA

Italien

JAP

Japan

MEX

Mexiko

NED

Niederlande

NOR

Norwegen

POL

Polen

POR

Portugal

ROM

Rumänien

SLO

Slowakei

SPA

Spanien

SWE

Schweden

SWI

Schweiz

UKD

Vereinigtes Königreich

USA

Vereinigte Staaten

T. Sommerer, Können Staaten voneinander lernen?, DOI 10.1007/ 978-3-531-92625-4, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

282

Anhang

Tabelle A.2: Deskriptive Statistik und Datenquellen: Lernvariablen Wert

Datenquelle1

N

Wirtschaftswachstum

Land B – Land A

WDI

Grüne Parteien

Land B– Land A

Umweltpolitisches Repertoire Breite*Strenge

Indikator

Mw.

Min. Max.

19.202

0

-19,67 19,67

ENVIPOLCON3

19.872

0

Land B – Land A

eigene4

19.320

0,1

Breite umweltpolitisches Repertoire

Land B – Land A

eigene

19.320

0,95 -54,55 54,55

Strenge der Umweltstandards

Land B – Land A

eigene

19.320

0

-13

13

Strenge der Umweltstandards SULP2

Land B – Land A

eigene

19.872

0

-21

21

Strenge der Umweltstandards MOTO

Land B – Land A

eigene

19.872

0

-14

14

Strenge der Umweltstandards WAZI

Land B – Land A

eigene

19.872

0

-15

15

Großmachtstatus

Land B – Land A

COW

19.320

0,16

0

1

Gemeinsame Grenze

Paar AB

COW

19.872

0,14

0

1

Kulturelle Ähnlichkeit

Paar AB

ENVIPOLCON Laporta et al. 1998;1999

19.872

0,68

0

3

Ähnliche Politik

Paar AB

eigene

19.320

0,1

0

1

Ähnliches BIP/Kopf

Paar AB

WDI

19.320

0,09

0

1

Bilateraler Handel

Paar AB

COMTRADE

19.252

0,32

0

4,54

Gemeinsame Mitgliedschaft

Paar AB

ENVIPOLCON

19.872

4,08

0,86

7,44

Gemeinsame Mitgliedschaft EU

Paar AB

ENVIPOLCON

19.872

0,32

0

1

Residualisierte gemeinsame Mitgliedschaft

Paar AB

ENVIPOLCON

19.872

0,00

-3,59

2,41

Neue Mitgliedschaften AB

Paar AB

ENVIPOLCON

19.320 -0,01 -4,88

4,88

Erfolg

-1

1

Reputation -10,76 10,76

Ähnlichkeit

Netzwerke

Anhang Mitgliedschaft A-B

283 Land B Land A

ENVIPOLCON

19.872

0

-0,01

0,06

Gruppengröße identischer Standard Land B

Land B/Sample

eigene

Gruppengröße identischer Standard Land B SULP

Land B/Sample

eigene

19.872

1,71

0

8,5

Gruppengröße identischer Standard Land B MOTO

Land B/Sample

eigene

19.872

0,49

0

3

Gruppengröße identischer Standard Land B WAZI

Land B/Sample

eigene

19.872

0,19

0

2

Jährliche Veränderungsrate Standards

Sample

eigene

19.320 25,71

11

56

Mittlere Übernahmerate lztt. 3 Jahre, Politiken

Sample

eigene

18.239 28,62

7

58,75

Mittlere Übernahmerate ltzt. 3 Jahre CONT

Sample

eigene

18.239

1,39

0

4,25

Mittlere Übernahmerate ltzt. 3 Jahre ENEF

Sample

eigene

18.239

1,65

0

8,75

Mittlere Übernahmerate ltzt. 3 Jahre SUSP

Sample

eigene

18.239

1,47

0

5,5

Kumulierte Übernahmerate Politiken

Sample

eigene

18.239 10,58 2,91 21,18

Kumulierte Übernahmerate CONT

Sample

eigene

18.239

8,21

1

20

Kumulierte Übernahmerate ENEF

Sample

eigene

18.239

5,56

0

24

Kumulierte Übernahmerate SUSP

Sample

eigene

18.239

5,93

0

22

Herden

1

Quellen: siehe Literaturverzeichnis 2 Für Abkürzungen einzelner Politiken siehe Tabelle.1 www.uni-konstanz.de/FuF/Verwiss/knill/projekte/envipolcon/project-homepage.php 4 „Eigene“Daten stammen aus dem DFG-Projekt „Einflussfaktoren des Policy-Wandels: Transnationales Policy-Lernen und Vetospielertheorie am Beispiel der Umweltpolitik“.

3

284

Anhang

Tabelle A.3: Deskriptive Statistik und Datenquellen, Kontrollvariablen Wert

Datenquelle1

N

Mw.

Min.

Max.

Land A

World Investment Report

19.086

8,16

-23,57

208,94

Vetospieler (Political Constraints)

Land A

Henisz (1999)

19.320

0,39

0

0,71

Regierungswechsel Vorjahr

Land A

EJPR, Derksen (2003) ENVIPOLCON2

19.320

0,21

0

1

Regierungsstabilität in Jahren

Land A

EJPR, Derksen (2003) ENVIPOLCON

19.320

4,78

0

34

Umweltministerium

Land A

Jörgens (1996)

19.320

0,56

0

1

BIP pro Kopf

Land A

WDI

18.055

9,42

7,20

10,61

Erfolg grüne Parteien

Land A

ENVIPOLCON

19.320

1,48

0

14,4

Indikator Wettbewerb FDI Inflow Nationale Institutionen

Politische Nachfrage / Problemdruck

1

Quellen: siehe Literaturverzeichnis 2 ENVIPOLCON Data Set. Universität Konstanz, www.unikonstanz.de/FuF/Verwiss/knill/projekte/envipolcon/project-homepage.php

Anhang

285

Tabelle A.4: Liste der internationalen Institutionen Name

Abkürzung/Ort

Europäische Union

EU

Europäischer Wirtschaftsraum

EEA

Rat für gegenseitige Wirtschaftshilfe

COMECON

Organisation für Wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung

OECD

UN Wirtschaftskommission für Europa

UN ECE

Umweltprogramm der Vereinten Nationen

UNEP

International Union on the Conservation of Nature

IUCN

Europäische Freihandelsvereinigung

EFTA

Welthandelsorganisation

WTO/GATT

Europäische Bank für Wiederaufbau und Entwicklung

EBRD

Weltgesundheitsorganisation

WHO

Die Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen

FAO

Europarat

COE

Konvention über grenzüberschreitende Umweltverträglichkeitsprüfung

Espoo

Konvention über weiträumige grenzüberschreitende Luftverunreinigung

LRTAP

Klimarahmenkonvention der Vereinten Nationen

UNFCCC

Wiener Übereinkommen zum Schutz der Ozonschicht

Wien

Baseler Konvention über die Kontrolle der grenzüberschreitenden Verbringung gefährlicher Abfälle und ihrer Entsorgung

Basel

Konvention über grenzüberschreitende Effekte industrieller Unfälle

Helsinki

Europäisches Übereinkommen über die internat. Beförderung gefährlicher Güter auf der Straße

Genf

Biodiversitäts-Konvention

Rio de Janeiro

Übereinkommen zur Erhaltung der wandernden wild lebenden Tierarten

Bonn

Washingtoner Artenschutz-Übereinkommen

Washington

Übereinkommen über Feuchtgebiete, insbesondere als Lebensraum für Wasserund Wattvögel, von internationaler Bedeutung

Ramsar

Übereinkommen über die Erhaltung der europäischen wildlebenden Pflanzen und Tiere und ihrer natürlichen Lebensräume

Bern

Übereinkommen zum Schutz und zur Nutzung grenzüberschreitender Wasserläufe und internationaler Seen im Namen der Gemeinschaft

Helsinki

286

Anhang

Alpenkonvention

Berchtesgaden

Übereinkommen zum Schutz des Mittelmeers gegen Verschmutzung

Barcelona

Internationale Kommission zum Schutz des Rheins

ICPR

Internationale Kommission zum Schutz der Donau

ICPDR

Internationale Kommission zum Schutz der Oder

IKSO

Internationale Kommission zum Schutz der Maas

CIM

Internationale Kommission zum Schutz der Schelde

CIPE

Internationale Kommission zum Schutz der Saar

CIPMS

Anhang

287

Mitgliedschaft IO Land B-A

Gemeinsame Mitgliedschaft IO Land AB

Bilaterale Handelsoffenheit AB

Ähnlichkeit GDP Land AB

Ähnlichkeit Umweltpolitik Land AB

Kulturelle Ähnlichkeit Land AB

Gemeinsame Grenze Land AB

Großmachtstatus Land B-A

Bisherige Umweltpolitik Land B-A

Politischer Erfolg Land B-A

Ökonomisches Wachstum Land B-A

Tabelle A.5: Korrelationsmatrix unabhängige Variablen

Ökonomisches Wachstum Land B-A Politischer Erfolg Land B-A

-0,1 -

BisherigeUmweltpolitik Land B-A

0,0 0,2 -

Großmachtstatus Land B-A

0,0 0,0 0,1 -

Gemeinsame Grenze Land AB

0,0 0,0 0,0 0,0 -

Kulturelle Ähnlichkeit Land AB

0,0 0,0 0,0 0,0 0,4 -

Ähnlichkeit Umweltpolitik Land AB 0,0 0,0 0,0 0,0 0,2 0,3 Ähnlichkeit GDP Land AB

0,0 0,0 0,0 0,1 0,2 0,2 0,1 -

Bilaterale Handelsoffenheit Land AB 0,0 0,0 0,1 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 Gemein. Mitgliedschaft IO Land AB 0,0 0,0 0,0 0,1 0,2 0,2 0,1 0,2 0,3 Mitgliedschaft IO Land B-A

0,1 0,0 0,5 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 -

Beitritt zu IO Land A

0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0

Größe der Herde von Land B

0,0 0,1 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2 0,7 0,2

Zahl der Ersteinführungen Vorjahre 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,2 0,4 0,0 Zahl jährlicher Änderungen

0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,3 0,0

FDI InflowLand A

-0,1 0,0 -0,1 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,2 0,4 0,0

Regierungswechsel Land A

0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,1 -0,1

Regierungsdauer Land A

0,0 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 -0,2 -0,2 0,3

Vetospieler Land A

0,0 -0,1 -0,2 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 0,0 0,1 -0,1

Umweltministerium Land A

0,0 0,0 -0,1 0,1 0,1 0,0 0,0 0,1 0,3 0,5 -0,3

Pro-Kopf-Einkommen Land A Wahlerfolg grüne Parteien Land A

-0,1 0,0 -0,4 0,0 0,1 0,1 0,1 0,0 -0,1 0,3 -0,4 0,1 -0,1 -0,2 0,0 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0,4 -0,1

288

Anhang

Wahlerfolg grüne Parteien Land A

Pro-Kopf-Einkommen Land A

Existenz Umweltministerium Land A

Vetospieler Land A

Regierungsdauer Land A

Regierungswechsel Land A

FDI Inflow Land A

Zahl jährlicher Änderungen (Standard)

Zahl Ersteinführungen Vorjahre

Größe der Herde von Land B gewichtet

Beitritt zu IO Land A

Fortsetzung Tabelle A.5: Korrelationsmatrix unabhängige Variablen

Ökonomisches Wachstum Land B-A Politischer Erfolg Land B-A BisherigeUmweltpolitik Land B-A Großmachtstatus Land B-A Gemeinsame Grenze Land AB Kulturelle Ähnlichkeit Land AB Ähnlichkeit Umweltpolitik Land AB Ähnlichkeit GDP Land AB Bilaterale Handelsoffenheit Land AB Gemein. Mitgliedschaft IO Land AB Mitgliedschaft IO Land B-A Beitritt zu IO Land A

-

Größe der Herde von Land B

-0,1

Zahl der Ersteinführungen Vorjahre

0,2 0,3

-

Zahl jährlicher Änderungen

0,0 0,2 0,4

FDI InflowLand A

-0,1 0,4 0,2 0,2

-

Regierungswechsel Land A

0,1 0,0 0,1 0,0 0,0

Regierungsdauer Land A

0,0 0,0 0,1 0,1 -0,1 -0,4

-

Vetospieler Land A

0,0 0,1 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0

Umweltministerium Land A

0,1 0,3 0,4 0,2 0,3 0,1 -0,3 0,0

Pro-Kopf-Einkommen Land A Wahlerfolg grüne Parteien Land A

-0,1 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 -0,1 0,3 0,1 0,0 0,3 0,3 0,2 0,4 0,0 0,1 0,3 0,3 0,3

-

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