In diesem Artikel erfahrt ihre unsere Prognose für einige Stadtratswahlen in Bayern diesen März. Wir konnten Vorhersagen für mehr als 50 Städte treffen. Insgesamt erwarten wir substantielle Gewinne für Grüne und AfD. Durch diverse Verschiebungen innerhalb der Wählerschaft gehen diese Gewinne hauptsächlich zu Lasten von CSU und Freien Wählern. Leichte Gewinne sollten die Linken zu verbuchen können. Dabei gibt es jedoch signifikante, lokale Unterschiede. Unser Algorithmus bestätigt außerdem die weitere Zersplitterung der Stadt- und Gemeinderäte.
Wie bereits in einigen Artikeln angekündigt, haben wir unsere Vorhersage für einige Städte und Gemeinden in Bayern fertiggestellt.
Unser vollständige Vorhersage umfasst 51 Städte und Gemeinden in Bayern mit einer Gesamtzahl von 1798 Ratssitzen. Wir gehen davon aus, dass die CSU Verluste in Höhe von ca. 70 Sitzen einfahren wird. Das ist gleich einem Minus von 3.5% aller Sitze und damit 11% der eigenen Sitze. Davon abgesehen, wird die CSU auch bei dieser Kommunalwahl klar stärkste Kraft bleiben. Wir erwarten einen Stimmanteil von ca. 32.5 % im Vergleich zu 36,5% im Wahljahr 2014. Da wir in großem Maße Städte beobachten, sollte bemerkt werden, dass das Ergebnis für Bayern deutlich höher für die CSU ausfallen wird.
Die SPD muss in unserem Simulationen im Schnitt leichte Verluste erleiden.(-25 Sitze). Sie kann von der Schwäche der CSU in den Städte nicht profitieren, schafft es jedoch den aktuellen Bundestrend mit dem Aufstieg der Grünen einigermaßen ungerupft zu überstehen. Wir verorten die SPD bei ca. 23.5% oder ungefähr 425 Sitze. Gerade bei der SPD gibt es starke regionale Unterschiede.
Die Grünen stufen wir als die Gewinner des Wahltags ein. Ein Gewinn von mehr als 40 Sitzen ist beachtlich, insbesondere prozentual ausgedrückt. Das würde nämlich bedeuten, dass die Partei ihr Ergebnis von 11% auf 13,5% der Gesamtsitze steigern kann, ein Delta von 2,5%. Die Grünen können ihr Sitzkontingent um ca. 20% ausbauen – insgesamt erwarten wir an die 250 Sitze in unserer Auswahl. Großen Anteil daran hat das Auftreten neuer Listen in verschiedenen Gemeinden. Alles in allem, festigen Sie ihre Position als dritt-stärkste Partei und können in einigen Städte zweit-stärkste Partei werden.
Die Freien Wähler gehen leicht geschwächt aus unserer Simulation hervor. Sie erhalten 160 Sitze anstelle der vorherigen 167. Das sind nahezu unverändert 9% der Sitze in Bayerns Städten, die wir analysieren. Auch hier gilt es zu erwähnen, dass die Freien Wähler traditionell in den kleineren Gemeinden stärker sind. Eine große Diskrepanz von unserem Ergebnis zum allgemeinen Ergebnis für Bayern ist wahrscheinlich. Diese regionalen Unterschiede werden schon zum Teil in unseren Daten sichtbar, wie in den unteren Grafiken zu sehen.
Detaillierte Ergebnisse für die Kommunalwahlen. Gemeinden mit Anfangsbuchstaben A-K.
Die Linke wiederum, kann sich über ungefähr 10 zusätzliche Sitze freuen. Der Anstieg von 20 auf 35 Sitze ist beachtlich, da es die Linke in Bayern traditionell schwer hat. Dabei rührt die Stärke aber nicht von stärkeren Listen oder einem generellen Ausbau der Wählerschaft in Städten, wo die Linke bereits vertreten ist, sonder vielmehr von neuen Listen. Dadurch wird das Potential der Linken in, vor allem, mittelgroßen Städten Bayerns ausgeschöpft. In den meisten Fällen, ziehen Listen der Partei Die Linke mit 1-2 Vertreter in die Kommunalparlamente ein. Ausnahme bildet Nürnberg, wo wir eine deutlich stärkere Linke erwarten.
Einen schweren Stand hat bei dieser Wahl die FDP. Bereits die letzte Kommunalwahl, in 2014, kam für die Kandidaten der Bayerischen FDP zur Unzeit. Schlechte Umfragewerte als Ausdruck der Unzufriedenheit mit der Partei und die Wahlschlappen zum Bayerischen Landtag und dem Bundestag in 2013 sorgten für ein schwieriges Terrain in 2014. Doch auch 2020 lacht die Sonne der FDP nicht direkt ins Gesicht. Unser Algorithmus bescheinigt der FDP leichte Gewinne von einer Hand voll Sitze. Die Liberalen landen bei ca. 50 Sitzen. Als Trostpflaster hilft der FDP, dass es im Vergleich zu 2014 mehr FDP Listen in unserem Datensatz hat. Unterm Strich erwartet die FDP eine breitere Streuung ihrer Sitze.
Die AfD darf sich aller Wahrscheinlichkeit nach als kleiner Wahlsieger feiern. Wir glauben, dass die AfD circa 30 Sitze einfahren wird, ausgehend von den 7 in 2017, eine Vervierfachung. Was an sich eine beeindruckende Leistung ist, wird dadurch relativiert, dass das nur 1,6% aller zur Wahl stehenden Sitze in unserem Datensatz sind. Vielerorts wird ein stärkeres Abschneiden der AfD dadurch verhindert, dass die Listen unvollständig sind. Stellenweise kann selbst durch Kumulierung (d.h. mehrere Stimmen auf einen Kandidaten) nicht die volle Stimmzahl an die Partei gegeben werden. Ein relativer Nachteil gegenüber den anderen Parteien.
Ein starkes Abschneiden der Grünen ist tendenziell kein gutes Zeichen für die ödp. Dennoch errechnet unser Algorithmus einen leichten Zugewinn an 9 Sitzen für die ödp. Mit ca. 60 Sitzen wäre die ödp stärker als AfD oder FDP. Dass die ödp trotz erstarkten Grünen und neuen, lokalen Klimalisten, bspw. Future for Kempten oder Generation Kaufbeuren, nicht einbrechen wird, gibt der vergleichsweisen tiefen Verwurzelung der Partei in Bayern Ausdruck.
Unten eine Tabelle, die die aktuellen Prognosen nach Wahlvorschlag und Stadt aufschlüsselt. Zusätzlich, ist die Änderung in Sitzen zu 2014 angegeben.
Obwohl die fortlaufende Zerstückelung der Stadt- und Gemeinderäte einen eigenen Artikel verdient hat, möchte ich hier in aller Kürze darauf eingehen. In unserem Datensatz hat es 2014 70 Lokallisten in 47 Gemeinden gegeben, was in etwa 1,5 Listen pro Stadt entspricht. 2020 haben wir an die 90 lokale Listen gleich bedeutend mit 1,76 Listen pro Stadt. Dabei sind Listen, die keinen Platz im örtlichen Stadt- oder Gemeinderat erhalten haben/voraussichtlich nicht erhalten noch nicht mit eingerechnet. In München, zum Beispiel, erwartet unser Modell 17 Wahlvorschläge im neuen Stadtrat. Mehr Details dazu werden wir euch hoffentlich nach der Wahl liefern können.
Ein Wort zum Schluss, alle geschätzte Sitzanzahlen sind lediglich der wahrscheinlichste Fall. Sie sagen jedoch nichts darüber aus, wir wahrscheinlich dieses Szenario tatsächlich ist. Wir werden daher in einem kommenden Artikel die Unsicherheit in unseren Ergebnissen erläutern.
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