Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta informatiky a statistiky
Ekonometrická analýza výsledků voleb do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR 2017
BAKALÁŘSKÁ PRÁCE
Autor: Jan Šimůnek
Studijní program: Kvantitativní metody v ekonomice Studijní obor: Matematické metody v ekonomii Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Vladimír Holý, Ph.D.
Měsíc a rok odevzdání práce: květen 2021
Prohlášení
Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci „Ekonometrická analýza výsledků voleb do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR 2017“ vypracoval samostatně za použití v práci uvedených pramenů a literatury.
Poděkování
Chtěl bych poděkovat Mgr. Vladimíru Holému, Ph.D. za cenné rady, konzultace a vedení mé bakalářské práce.
Abstrakt
Tato bakalářská práce se zabývá ekonometrickou analýzou voleb do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v roce 2017. Cílem práce je zjištění, zda se voliči při těchto volbách řídili volebními programy kandidujících politických subjektů na základě demografické, sociální a ekonomické situace ve svém okresu. Úvod práce popisuje volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR a jejich právní úpravu v zákoně č. 247/1995 Sb. Teoretická část obsahuje teoretické předpoklady, které musí použité modely splňovat, a teoretický popis ekonometrických modelů a testů, které byly v této práci využity. Úvod praktické části se zabývá stručným popisem historie jednotlivých politických stran a hnutí, které se dostaly do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v roce 2017. Na základě jejich volebních programů k těmto volbám jsou stanoveny jednotlivé hypotézy a následně jsou vytvořené modely testovány z hlediska předpokladů, které musí splňovat. Závěr praktické části se soustředí na podrobnou verifikaci stanovených hypotéz na základě výše zmíněných ekonometrických metod.
Klíčová slova
Poslanecká sněmovna Parlamentu ČR, předpoklady klasického lineárního modelu, testování hypotéz, volby
Abstract
This bachelor thesis deals with an econometric analysis of the elections to the Chamber of Deputies of the Parliament of the Czech Republic in 2017. The aim of the thesis is to ascertain whether the voters in these elections considered the election programmes of the candidate political entities based on the demographic, social and economic situation in their district. The introduction describes the elections to the Chamber of Deputies of the Parliament of the Czech Republic, their legal regulation is described in Act No. 247/1995 Coll. The theoretical part describes, in theory, the assumptions with which the used models must comply, and econometric models and tests used in this thesis.
The practical part, at first, briefly describes the history of individual political parties and movements that entered the Chamber of Deputies of the Parliament of the Czech Republic in 2017. Based on their election programmes for these elections, individual hypotheses are determined and subsequently the created models are tested for the assumptions necessary to comply with. At the end of the practical part, verification of the established hypotheses based on the above-mentioned econometric methods is presented.
Keywords
Obsah
Úvod ... 7
1 Teoretická část ... 9
1.1 Předpoklady modelu ... 9
1.1.1 Homoskedasticita ... 9
1.1.2 Nekorelovanost regresorů s reziduální složkou ... 10
1.1.3 Absence perfektní multikolinearity ... 11
1.1.4 Normalita reziduální složky ... 11
1.2 Testy ... 11
1.2.1 t-test ... 12
1.2.2 Celkový F-test ... 12
2 Praktická část ... 14
2.1 Data ... 14
2.2 Stanovení hypotéz ... 15
2.2.1 ANO ... 15
2.2.2 ODS ... 17
2.2.3 Piráti ... 18
2.2.4 SPD ... 20
2.2.5 KSČM ... 21
2.2.6 ČSSD ... 22
2.2.7 KDU-ČSL ... 24
2.2.8 TOP 09 ... 26
2.2.9 STAN ... 28
2.3 Testování hypotéz a jejich předpokladů ... 30
2.3.1 ANO ... 32
2.3.2 ODS ... 34
2.3.3 Piráti ... 35
2.3.4 SPD ... 36
2.3.5 KSČM ... 37
2.3.6 ČSSD ... 39
2.3.7 KDU-ČSL ... 40
2.3.8 TOP 09 ... 41
2.3.9 STAN ... 42
Závěr ... 44
Použitá literatura a internetové zdroje ... 46
Seznam obrázků
Obrázek 1 Podíl hlasů ANO v rámci okresů ... 16
Obrázek 2 Podíl hlasů ODS v rámci okresů ... 18
Obrázek 3 Podíl hlasů Pirátů v rámci okresů ... 19
Obrázek 4 Podíl hlasů SPD v rámci okresů ... 20
Obrázek 5 Podíl hlasů KSČM v rámci okresů ... 22
Obrázek 6 Podíl hlasů ČSSD v rámci okresů ... 23
Obrázek 7 Podíl hlasů KDU-ČSL v rámci okresů ... 25
Obrázek 8 Podíl hlasů TOP 09 v rámci okresů ... 27
Obrázek 9 Podíl hlasů STAN v rámci okresů ... 29
Obrázek 10 Souhrn hodnot regresních parametrů a jejich směrodatných chyb ... 31
Obrázek 11 Korelační matice vysvětlujících proměnných ... 32
Obrázek 12 Q-Q graf reziduí v modelu model_ANO ... 33
Obrázek 13 Graf závislosti proměnné ekon_subjekty na proměnné ANO ... 33
Obrázek 14 Q-Q graf reziduí v modelu model_ODS ... 34
Obrázek 15 Q-Q graf reziduí v modelu model_Pirati ... 36
Obrázek 16 Q-Q graf reziduí v modelu model_SPD ... 37
Obrázek 17 Q-Q graf reziduí v modelu model_KSCM ... 38
Obrázek 18 Q-Q graf reziduí v modelu model_CSSD ... 39
Obrázek 19 Q-Q graf reziduí v modelu model_KDU_CSL ... 40
Obrázek 20 Q-Q graf reziduí v modelu model_TOP_09 ... 41
Obrázek 21 Q-Q graf reziduí v modelu model_STAN ... 43
Úvod
V práci budu ekonometricky analyzovat výsledky voleb do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v roce 2017. Podobným tématem se zabýval Maškariec (2017), který prostorově analyzoval volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR mezi roky 2006 a 2013. Ten ve svém článku například zjistil, že pokles volebního zisku u ČSSD a ODS v letech 2010 a 2013 byl pravděpodobně zapříčiněn slabšími dopady socioekonomických faktorů na jejich volební výsledky, což bylo zapříčiněno tím, že tehdy nové politické subjekty VV, ANO a Úsvit, které se vyznačovaly nejednoznačnou ideologií, mobilizovaly voliče kritikou tradičních politických stran. Podobným tématem se zabýval také Lewis (2006), který zkoumal stabilitu demokratických systémů a vývoj zastoupení politických subjektů v zákonodárných institucích v osmi postkomunistických evropských zemích. Analýzou voleb do poslanecké sněmovny se zabýval také Fidrmuc (2000), který analyzoval ekonomické determinanty volebního chování v České republice, Maďarsku, Polsku a Slovensku.
Dále bych chtěl v této kapitole popsat volby do dolní komory Parlamentu ČR. Důležité je zmínit zákon č. 247/1995 Sb. Jedná se totiž o zákon, který upravuje podmínky výkonu volebního práva a organizaci voleb. Budu zde čerpat z verze zákona č. 247/1995 Sb., ve znění zákona č. 90/2017 Sb.
s účinností od 13. dubna 2017. Od té doby byl volební zákon však již novelizován.
Do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR se volí na základě rovného práva tajným hlasováním.
Prezident České republiky musí oznámit datum konání voleb nejpozději 90 dnů před jejich konáním.
Volby se konají na území České republiky ve 2 dnech, v pátek a v sobotu. První den začíná hlasování ve 14:00 a končí ve 22:00 a druhý den začíná v 8:00 a končí ve 14:00. Volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR se konají také v zahraničí. Právo volit má občan České republiky, který alespoň ve druhý den konání voleb dosáhl věku minimálně 18 let. O právo volit naopak přicházejí osoby, které mají omezenou svéprávnost, a osoby, které jsou omezeny na osobní svobodě z důvodu ochrany zdraví lidu.
Velmi důležitou roli ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR má Český statistický úřad. ČSÚ zajišťuje systém zjišťování a zpracovávání výsledků voleb a zajišťuje vyhotovení pro účel zpracování a poskytnutí výsledků voleb. ČSÚ také technicky zajišťuje, aby celkové i průběžné výsledky voleb byly dostupné. Také provádí školení členů okrskových volebních komisí a zabezpečuje zaměstnance ČSÚ, kteří jsou určeni k zjištění a zpracovávání výsledků hlasování. Dalšími volebními orgány jsou Státní volební komise, Ministerstvo vnitra, Ministerstvo zahraničních věcí, krajské úřady, pověřené obecní úřady atd.
Volební kampaň je jakákoli propagace kandidující politické strany, hnutí, koalice, či kandidáta za účelem prospěchu pro kandidující politickou stranu, hnutí, koalici, či kandidáta. Za volební kampaň se považují například i sdělení, která mají jiný politický subjekt poškodit. Volební kampaň musí probíhat čestně, a proto nesmí být o kandidátech uváděny nepravdivé údaje. Volební kampaň začíná v den, kdy prezident republiky vyhlásí volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR a končí dnem vyhlášení celkových výsledků voleb do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR. Výsledky předvolebních průzkumů nesmí být zveřejňovány v době počínající třetím dnem přede dnem voleb do Parlamentu ČR. V době začínající 16 dnů a končící 2 dny před otevřením volebních místností, mají zaregistrované politické subjekty bezplatně vyhrazeno 14 hodin vysílacího času v Českém rozhlase a 14 hodin vysílacího času v České televizi, který se kandidujícím subjektům rozdělí rovným dílem. Obsah vysílacího času závisí na kandidujícím subjektu. Mimo jiné je zakázaná volební agitace pro kandidující subjekt ve volebních místnostech a v jejich bezprostředním okolí.
Do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR je voleno 200 poslanců na dobu 4 let. Poslancem může být zvolen každý volič, který nejpozději ve druhý den konání voleb dosáhl věku alespoň 21 let a není omezen na svéprávnosti, ani na osobní svobodě z důvodu ochrany zdraví lidu.
Metoda pro přepočet hlasů na mandáty, která byla ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v roce 2017 použita, byla d’Hondtova metoda. D’Hondtova metoda byla ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR poprvé použita v roce 2002. Zanesena do právního řádu byla zákonem č. 2004/2000 Sb. Tomuto zákonu předcházela změna počtu krajů v České republice z 8 na 14 ústavním zákonem 347/1997 Sb., který nabyl účinnosti 1. ledna 2000. D’Hondtova metoda rozděluje všechny mandáty ve volebním kraji v jednom skrutiniu, přičemž jsou zvýhodněny strany, hnutí, či koalice, které disponují vyšším podílem hlasů. To vyplývá z toho, že počet hlasů pro každou stranu, hnutí či koalici, které se dostaly do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR, se jednotlivě dělí čísly ze stanovené číselné řady. Řadu volebních dělitelů tvoří čísla od 1 do celkového počtu rozdělovaných mandátů ve volebním kraji.
K tomu, aby se politický subjekt dostal do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR, musí mít volební výsledek vyšší, než je uzavírací klauzule. Uzavírací klauzule je minimální podíl z celkového počtu platných hlasů v rámci celé České republiky, který musí politický subjekt získat, aby mu byly přerozdělovány mandáty v Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR. Ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v roce 2017 byla uzavírací klauzule pro politickou stranu či hnutí, které kandidovalo samostatně, 5 %. Pro koalice, které byly složeny ze 2 politických stran či hnutí, byla tato uzavírací klauzule 10 %. Pro koalice, které byly složeny ze 3 politických stran či hnutí, byla tato uzavírací klauzule 15 % a pro koalice, které byly složeny ze 4 či více politických stran či hnutí, byla tato uzavírací klauzule 20 %. Pokud by volební klauzuli překročil pouze 1 politický subjekt, tak se u politických stran či hnutí, které kandidovaly samostatně, sníží volební klauzule na 4 %, u koalic, které byly složeny ze 2 politických stran či hnutí, na 6 %, u koalic, které byly složeny ze 3 politických stran či hnutí, na 8 % a u koalic, které byly složeny ze 4 či více politických stran či hnutí, na 10 %. Pokud by i poté nepřesáhl volební klauzuli žádný další politický subjekt, tak by ČSÚ snížil hranici o další procento.
Zajímavostí je, že části zákona, které stanovovaly metodu pro přepočet hlasů na mandáty
1 Teoretická část
V této kapitole budu teoreticky popisovat jednotlivé předpoklady, které budou muset modely, použité v následující kapitole, splňovat, a jednotlivé metody, které budou použity v následující kapitole rovněž. Bude se jednat o t-test a celkový F-test.
1.1 Předpoklady modelu
V následující části práce budu teoreticky popisovat jednotlivé předpoklady, které budou muset modely, které budou použity v následující kapitole, splňovat.
Regresní model zavádíme jako Wooldridge (2012) následovně:
𝑦 = 𝛽0+ 𝛽1𝑥1+ 𝛽2𝑥2+ ⋯ + 𝛽𝑘𝑥𝑘+ 𝑢, (1) kde β0, β1, …, βk jsou neznámými populačními parametry a u je nepozorovaná náhodná chyba. Model by měl být lineární v parametrech. K odhadnutí koeficientů β0, β1, …, βk použijeme metodu OLS.
Aby měl odhad dobré vlastnosti, tak musí splňovat předpoklady klasického lineárního modelu (CLM).
Jak tvrdí Wooldridge (2012), poté, co model splňuje všechny dále zmíněné předpoklady s výjimkou normality reziduální složky, tak splňuje všechny Gaussovy-Markovovy předpoklady.
Odhady OLS jsou poté nezkreslené, konzistentní a vydatné a jsou nazývány jako BLUE (best linear unbiased estimators). Gaussovy-Markovovy předpoklady vycházejí z Gaussova-Markova teorému, který zní tak, že odhady všech regresních parametrů jsou BLUE populačních parametrů.
Poté, co model splňuje Gaussovy-Markovovy předpoklady a k tomu předpoklad normality reziduální složky, tak splňuje předpoklady klasického lineárního modelu (CLM).
1.1.1 Homoskedasticita
Wooldridge (2012) tvrdí, že předpoklad homoskedasticity spočívá v tom, že populační chyba u má stejný rozptyl pro jakékoli hodnoty vysvětlujících proměnných. Tento předpoklad lze zapsat následující rovnicí:
𝑉𝑎𝑟(𝑢|𝑥1, … , 𝑥𝑘 ) = 𝜎2. (2) Existují různé testy, kterými se tento předpoklad dá testovat. Jedním z nich je například Breuschův- Paganův test. Nulová hypotéza předpokládá, že je tento předpoklad splněn a je následujícího tvaru:
𝐻0: 𝑉𝑎𝑟(𝑢|𝑥1, … , 𝑥𝑘 ) = 𝜎2. (3)
Pokud tuto hypotézu nezamítáme na dostatečně malé hladině významnosti, tak heteroskedasticitu nepovažujeme za problém. Vzhledem k tomu, že předpokládáme, že předpoklad nekorelovanosti regresorů s reziduální složkou je splněn, a tím pádem platí, že Var(u|x) = E(u2|x), tak nulová hypotéza homoskedasticity je ekvivalentní následující rovnici:
𝐻0: 𝐸(𝑢2|𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑘) = 𝐸(𝑢2) = 𝜎2. (4) To ukazuje, že za účelem testování porušení předpokladu homoskedasticity chceme otestovat, zda u2 souvisí (ve střední hodnotě) s jednou nebo více vysvětlujícími proměnnými. Pokud je nulová hypotéza zamítnuta, tak střední hodnota u2, vzhledem k nezávislým proměnným, může být prakticky libovolná funkce xj. Jednoduchý přístup je převzít lineární funkci:
𝑢2= 𝛿0+ 𝛿1𝑥1+ 𝛿2𝑥2+. . . +𝛿𝑘𝑥𝑘+ 𝑣, (5) kde v je chybový člen se střední nulou danou xj. Vysvětlovaná proměnná v této rovnici je druhá mocnina chyby v regresní rovnici (1). Nulová hypotéza homoskedasticity pak je:
𝐻0: 𝛿1 = 𝛿2=. . . = 𝛿𝑘 = 0. (6) Vzhledem k tomu, že neznáme skutečné chyby v populačním modelu, tak použijeme jejich odhady.
Můžeme tedy odhadnout následující rovnici
𝑢̂2= 𝛿0+ 𝛿1𝑥1+ 𝛿2𝑥2+. . . +𝛿𝑘𝑥𝑘+ 𝑐ℎ𝑦𝑏𝑎 (7) a poté vypočítáme F-statistiku, která má F rozdělení s q, n – k – 1 stupni volnosti nebo LM statistiku, která má chí-kvadrát rozdělení.
Tento test lze tedy shrnout ve třech následujících krocích:
1) Odhadneme model pomocí OLS, který je zapsán rovnicí (1) a získáme čtverce reziduí pro každé pozorování.
2) Spustíme regresi pro model zapsaným rovnicí (7).
3) Vytvoříme F-statistiku nebo LM statistiku a vypočítáme p-hodnotu. Pokud je p-hodnota nižší než hladina významnosti, tak zamítáme nulovou hypotézu o tom, že v modelu je přítomna homoskedasticita.
V případě že zamítneme nulovou hypotézu a dojdeme k závěru, že v modelu je přítomna heteroskedasticita, tak se nám nabízí možnost použít robustní směrodatné chyby.
1.1.2 Nekorelovanost regresorů s reziduální složkou
Předpoklad nulové střední hodnoty reziduí spočívá v tom, že nepozorovaná náhodná chyba u má střední hodnotu 0 vzhledem k libovolným hodnotám vysvětlujících proměnných. Dle Wooldridge (2012) lze tento předpoklad zapsat následující rovnicí:
𝐸(𝑢|𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑘) = 0. (8)
1.1.3 Absence perfektní multikolinearity
Wooldridge (2012) tvrdí, že předpoklad absence perfektní multikolinearity spočívá v tom, že v našem modelu nejsou žádné z vysvětlujících proměnných navzájem lineární kombinací jiných vysvětlujících proměnných, a tudíž navzájem perfektně nekorelují. To znamená, že v našem modelu se nevyskytuje perfektní multikolinearita. Vysvětlující proměnné nicméně mohou být vzájemně korelované.
1.1.4 Normalita reziduální složky
Předpoklad normality reziduální složky spočívá v tom, že populační chyba u je nezávislá na vysvětlujících proměnných a má normální rozdělení s nulovou střední hodnotou a s rozptylem σ2. Tento předpoklad nutně předpokládá předpoklad nekorelovanosti regresorů s reziduální složkou a předpoklad homoskedasticity. Předpoklad normality reziduální složky lze zapsat následující rovnicí:
𝑢 ~ 𝑁(0, 𝜎2). (9)
Populační předpoklady CLM lze stručně shrnout následovně:
𝑦|𝑥 ~ 𝑁(𝛽0+ 𝛽1𝑥1+ 𝛽2𝑥2+ ⋯ + 𝛽𝑘𝑥𝑘, 𝜎2), (10) kde x je zde zkratka pro všechny vysvětlující proměnné. Podmíněná na x, má tedy vysvětlovaná proměnná y normální rozdělení se střední hodnotou lineární ve všech vysvětlujících proměnných a konstantní rozptyl.
Tento předpoklad lze ověřit grafickou formu, ale také i testem. Jednou z grafických podob, kterou lze tento předpoklad ukázat je takzvaný Q-Q graf. Thode (2002) říká, že Q-Q graf (quantile- quantile) je graf, který srovnává hodnoty vzorku s očekávanými kvantily z normálního rozdělení.
Základní teorie za normálním grafem pravděpodobnosti spočívá v tom, že graf by měl být lineární s výjimkou náhodných výkyvů v datech. Jakákoli systematická odchylka od linearity v grafu pravděpodobnosti naznačuje, že data nejsou normálně rozdělena.
Dále jsem se rozhodl testovat normalitu pomocí použití Shapirova-Franciova testu. Mbah a Paothong (2015) tvrdí, že jeho výhodou je, že je vhodný pro větší vzorky. Jedná se o modifikaci Shapirova-Wilkova testu. Testová statistika je definována následující rovnicí:
𝑆𝐹 = [∑𝑛𝑖=1𝑚𝑖𝑋(𝑖)]2
∑𝑛𝑖=1(𝑋(𝑖)− 𝑋̅)2,
(11)
kde mi označuje vektor normálně uspořádané statistiky a X(i) je statistika i-tého nejvyššího řádu.
Hodnota testu leží v intervalu mezi 0 a 1. Hodnoty blízké 1 indikují normální rozdělení dat a hodnoty blízké 0 poukazují na to, že data normálně rozdělena nejsou.
1.2 Testy
V následující části práce budu teoreticky popisovat jednotlivé metody, které budou použity v následující kapitole. Bude se jednat o testy, které se používají k testování hypotéz u průřezových dat.
1.2.1 t-test
t-test je nástroj, který se používá k testování hypotéz o jednom regresním parametru. Populační model, na kterém budeme provádět t-test zavádíme jako Wooldridge (2012) rovnicí (1). Model mimo jiné musí splňovat předpoklady klasického lineárního modelu. Pokud ale chceme zkonstruovat hypotézu testu, tak musíme docílit následujícího výsledku:
(𝛽̂𝑗− 𝛽𝑗)
𝑠𝑒(𝛽̂𝑗) ~ 𝑡𝑛−𝑘−1= 𝑡𝑑𝑓. (12) Na našem datovém souboru by to, avšak neměl být problém, protože v něm jsou zahrnuta data za celou populaci. Z rovnice (12) také plyne, že sledovaná t-statistika má t rozdělení s n – k – 1 stupni volnosti.
Poté co je splněn předchozí požadavek, tak můžeme konstatovat nulovou hypotézu. Nulová hypotéza je následujícího tvaru:
𝐻0: 𝛽𝑗= 0, (13)
kde index j odpovídá jakékoli z k vysvětlujících proměnných. βj zde měří parciální efekt vysvětlující proměnné xj na očekávanou hodnotu y. Nulová hypotéza tedy předpokládá, že proměnná βj je nevýznamná.
Statistika, která se používá k testování hypotézy se nazývá t-poměr a je definována následovně:
𝑡𝛽̂
𝑗≡ 𝛽̂𝑗/𝑠𝑒(𝛽̂𝑗). (14)
Podoba alternativní hypotézy závisí na tom, jestli je jednostranná nebo oboustranná. V této práci budu využívat pouze oboustranných alternativních hypotéz. Oboustranná alternativní hypotéza vypadá následovně:
𝐻1: 𝛽𝑗≠ 0. (15)
Pakliže zamítáme nulovou hypotézu, tak dojdeme k výsledku, že proměnná není nesignifikantní.
1.2.2 Celkový F-test
Celkový F-test je nástroj, který se používá k testování hypotéz o více regresních parametrech.
Populační model, na kterém budeme provádět t-test lze zapsat rovnicí (1). Model mimo jiné musí splňovat předpoklady klasického lineárního modelu. Wooldridge (2012) tvrdí, že nulová hypotéza celkového F-testu vypadá následovně:
𝐻0: 𝛽1= 𝛽2=. . . = 𝛽𝑘 = 0 (16) a alternativní hypotéza vypadá takto:
𝐻1: 𝑛𝑜𝑛 𝐻0. (17)
F statistika (nebo také F-poměr) je definována následující rovnicí:
𝐹 ≡ (𝑆𝑆𝑅𝑟− 𝑆𝑆𝑅𝑢𝑟)/𝑞
𝑆𝑆𝑅𝑢𝑟/(𝑛 − 𝑘 − 1), (18)
ve které SSRr značí sumu čtverců reziduí z omezeného modelu a SSRur značí sumu čtverců reziduí v neomezeném modelu. q značí rozdíl počtu stupňů volnosti mezi omezeným a neomezeným modelem.
k značí počet vysvětlujících proměnných a n značí počet sledování. Výraz v závorce n – k – 1 se také jinak nazývá jako počet stupňů volnosti.
K použití F statistiky musíme znát rozdělení výběru, abychom mohli zvolit kritické hodnoty, a pravidla zamítnutí nulové hypotézy. F statistika má F rozdělení s q, n – k – 1 stupni volnosti, což zapisujeme následovně
𝐹 ~ 𝐹𝑞,𝑛−𝑘−1. (19)
2 Praktická část
V následující kapitole práce budu stanovovat hypotézy o nevýznamnosti jednotlivých vysvětlujících proměnných, či více vysvětlujících proměnných najednou, které budu následně zamítat, či nezamítat. Proměnné, jejichž významnost bude testována, budou vybrány na základě volebních programů jednotlivých politických subjektů, ve kterých se u každého politického subjektu zaměřím na jednu oblast, kterou politický subjekt považuje za důležitou.
2.1 Data
Data, která byla použita v této práci jsou sekundárního typu. To znamená, že data, která jsem použil, nebyla získána autorem práce, nýbrž jiným člověkem či institucí. V této práci jsou konkrétně použita data, která byla získána ze Statistických ročenek krajů z roku 2018, které vydal Český statistický úřad (2018). Dále byla použita data z Informačního systému o průměrném výdělku (2019) za rok 2017.
Data, která jsou v této práci použita, jsou na úrovni okresu s výjimkou proměnných median_mzda, median_plat a HDP. Tyto proměnné nesleduje ČSÚ, ani ISPV na úrovni okresů, ale pouze na úrovni krajů a celé České republiky. Data, která se pro tyto 3 proměnné v této práci vyskytují jsou tedy na úrovni krajů.
Data použitá v této práci jsou data průřezová a všechny proměnné vyskytující se v modelech jsou proměnné kvantitativní, spojité a nezáporné. V Tabulce 1 jsou znázorněny vysvětlované proměnné a v Tabulce 2 vysvětlující proměnné, které jsou v této práci využity.
Tabulka 1 Seznam vysvětlovaných proměnných
Název vysvětlované proměnné Popis proměnné
ANO Podíl hlasů ANO (%)
ODS Podíl hlasů ODS (%)
Piráti Podíl hlasů Pirátů (%)
SPD Podíl hlasů SPD (%)
KSČM Podíl hlasů KSČM (%)
ČSSD Podíl hlasů ČSSD (%)
KDU-ČSL Podíl hlasů KDU-ČSL (%)
TOP 09 Podíl hlasů TOP 09 (%)
STAN Podíl hlasů STAN (%)
Tabulka 2 Seznam vysvětlujících proměnných
Název vysvětlující proměnné Popis proměnné
ekon_subjekty Počet ekonomických subjektů na 1 000 obyvatel socialni_podpora Výdaje na dávky sociální podpory (tis. Kč/obyv.) prenosne_pocitace Počet přenosných počítačů na 100 žáků 1. stupně ZŠ
tablety Počet tabletů na 100 žáků 1. stupně ZŠ
cizinci Podíl cizinců (%)
median_mzda Medián hrubé měsíční mzdy ve mzdové sféře (Kč) median_plat Medián hrubé měsíční mzdy v platové sféře (Kč)
HDP HDP na hlavu v PPS (EUR)
nezamestnani Podíl nezaměstnaných osob (%)
lekari Počet lékařů na 1 000 obyvatel
zive_narozeni Počet živě narozených na 1 000 obyvatel
muzi Podíl mužů (%)
ucitele Počet učitelů na ZŠ a SŠ na 1 000 obyvatel
zemedelske_podniky Počet zemědělských podniků s rozlohou zemědělské půdy 0-499,99 ha na 1 000 obyvatel
2.2 Stanovení hypotéz
Následující kapitola je zaměřena na to, abychom si stanovili hypotézy, které se budeme později snažit verifikovat. Ke stanovení hypotéz budu používat volební programy politických stran a hnutí, které vydaly k volbám do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v roce 2017.
2.2.1 ANO
Politické hnutí ANO 2011 bylo založeno v roce 2011 slovenským podnikatelem Andrejem Babišem. Ten jej založil z důvodu nespokojenosti s tehdejší českou politickou situací, z důvodu zklamání z tradičních politických stran a kvůli rozšířené korupci. První volby, do kterých toto politické hnutí vstoupilo byly předčasné volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v roce 2013. Hnutí tehdy ve volbách skončilo překvapivě druhé s podílem hlasů 18,65 % a získalo 47 mandátů. S vítězem voleb ČSSD a s KDU-ČSL utvořilo vládu, kterou vedl tehdejší předseda ČSSD Bohuslav Sobotka. Na webové stránce Echo24.cz (2014) psali, že se tehdy hnutí slovy Andreje Babiše popisovalo jako pravicová strana se sociálním cítěním.
V roce 2017 ANO drtivě vyhrálo volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR s 29,64 % a získalo 78 mandátů. Po několikaměsíčním vládnutí menšinové vlády Andreje Babiše, která vládla bez důvěry a jediným politickým subjektem, který byl její součástí, bylo hnutí ANO, se hnutí podařilo vyjednat koaliční smlouvu se svým bývalým koaličním partnerem ČSSD, přičemž se jednalo o menšinovou vládu s tichou podporu KSČM. V současné době je ANO dle van Kessela (2015), Justa a Charváta (2016) a webové stránky iDNES (2019) popisováno jako populistická strana typu firmy, jejímž cílem je získání voličů ze všech stran politického spektra.
Hnutí ANO přesáhlo ve všech okresech s přehledem pětiprocentní uzavírací klauzuli. Nejvyšší podíl hlasů získalo hnutí v okrese Most (39,33 %). Naopak nejmenší podíl hlasů získala v hlavním městě Praze (20,35 %). Z Obrázku 1 je zřejmé, že nejvyšší podíl hlasů získalo hnutí v Ústeckém, Moravskoslezském a Karlovarském kraji.
Obrázek 1 Podíl hlasů ANO v rámci okresů
Hnutí ANO ve svém volebním programu (2017) slibuje stabilní a předvídatelné daňové prostředí. Slibuje, že zruší superhrubou mzdu a zároveň sníží sazbu daně z příjmu fyzických osob včetně fyzických osob, které podnikají. Zasazuje se také o snížení sazby DPH u čepovaného piva z 21 % na 10 % a o snížení sazby DPH u nealkoholických nápojů v oblasti stravování a podávání z 15 % na 10 %, čímž chce podpořit podnikatele podnikající v oblasti pohostinství. Dále se zasazuje o snížení sazby DPH na 10 % u základních potravin (maso, mléko, máslo, chleba, ovoce, zelenina), u vodného a stočného a u řezaných květin. Dále chce podpořit zavedení dalších fází EET pomocí snížení sazby DPH z 21 % na 10 % u služeb s vysokým podílem lidské práce (oprava obuvi a kožených výrobků, oprava kol, oděvů a dalších výrobků určených pro osobní spotřebu, kadeřnictví a kosmetické služby).
V poslední řadě chce také hnutí ANO ve svém volebním programu snížit sazbu DPH z 15 % na 10 % u domácí péče o seniory, zdravotně postižené a děti, u úklidu a čištění oken v domácnostech a u renovací soukromých bytů a domů.
Hnutí ANO chce dále podpořit podnikatele zpřehledněním podpory pomocí koncentrování elektronické komunikace mezi státem a podnikateli do jednoho místa. Dále slibuje, že zahájí revizi množství formulářů pro odvody rozhodujících daní, sociálního a zdravotního pojištění, čehož chce dosáhnout pomocí zavedení integrovaného systému tak, aby podnikatel mohl vše zaplatit jediným převodem. Chce také ulehčit založení a ukončení živnosti tím, že po předložení všech náležitostí bude možné provést danou operaci online. Hnutí ANO ve svém volebním programu slibuje, že podpoří rodinné firmy, například zjednodušením převzetí rodinných firem dalšími generacemi, a podnikání na venkově pomocí rozvoje infrastruktury v malých obcích a zavedením úprav v systému EET pomocí vhodného řešení novely zákona, či možností kompenzace dodatečných nákladů malých provozoven.
Z výše zmíněných bodů ve volebním programu politického hnutí ANO lze vyvozovat závěr, že hnutí chce podporovat podnikatele. Z toho důvodu tedy stanovuji následující hypotézu:
H1: Proměnná ekon_subjekty není v modelu, který vysvětluje podíl hlasů ANO, signifikantní na hladině významnosti 5 %.
2.2.2 ODS
Občanská demokratická strana byla založena v roce 1991, které tehdy předsedal Václav Klaus.
Vznikla rozpadem OF na ODS a OH. První volby, do kterých tato politická strana vstoupila, byly volby do České národní rady, volby do Sněmovny lidu Federálního shromáždění a volby do Sněmovny národů Federálního shromáždění v roce 1992. Do všech těchto voleb vstoupila v koalici se stranou KDS a všechny tyto volby také tato koalice vyhrála. Po volbách se stal předsedou české vlády Václav Klaus, kterým byl až do roku 1998.
Za ODS byl dále předsedou vlády v letech 2006 až 2009 Mirek Topolánek a v letech 2010 až 2013 Petr Nečas. ODS měla v průběhu své historie několik předsedů Senátu Parlamentu ČR, konkrétně v letech 1998 až 2000 Libuši Benešovou, v letech 2004 až 2010 Přemysla Sobotku, v letech 2018 až 2020 Jaroslava Kuberu a od roku 2020 Miloše Vystrčila, který nahradil Jaroslava Kuberu po jeho úmrtí.
V předčasných volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v roce 2013 zaznamenala strana historicky nejhorší výsledek ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR s podílem 7,72 % hlasů a se ziskem pouze 16 mandátů.
V roce 2017 ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR skončila ODS druhá s podílem 11,32 % hlasů a získalo 25 mandátů. ODS, jejímž volebním lídrem a předsedou byl v těchto volbách Petr Fiala, odmítla vstoupit do koalice s vítězným hnutím ANO, a to z důvodu svých předvolebních závazků a odlišných programových priorit. Stala se tedy opoziční stranou s nejvyšším počtem mandátů.
Již od svého založení se ODS (2021) popisuje jako konzervativní pravicová strana navazující na tradice evropské křesťanské civilizace, na humanitní a demokratický odkaz první republiky a na zkušenosti západních demokracií.
ODS přesáhla ve všech okresech pětiprocentní uzavírací klauzuli. Nejvyšší podíl hlasů získala strana v okrese Praha-východ (17,89 %) a naopak nejmenší podíl hlasů získala v okrese Karviná (5,49 %). Z Obrázku 2 je patrné, že nejvyšší podíl hlasů získala strana v Praze a jejím okolí a v Brně.
Nejnižší podporu zaznamenala v Moravskoslezském kraji.
Obrázek 2 Podíl hlasů ODS v rámci okresů
Politická strana ODS nazývá jeden ze svých 4 pilířů volebního programu (2017) „Poctivá práce místo sociálních dávek“. Ve svém volebním programu ho popisuje v části nazvané „Rodinná a sociální politika“. ODS považuje funkční rodinu za základní stavební kámen lidské společnosti. Považuje za povinnost ji podporovat a chránit a nenahrazovat ji například partnerským soužitím. Ochranu od státu chce poskytovat pouze skupinám lidí, kteří si nemohou poradit sami – seniorům, postiženým, ohroženým dětem a lidem, kteří se ne vlastní vinou dostali do tíživé situace. Pomoc od státu by měla být přechodná a nikoli celoživotní. Odmítá podporovat lidi, kteří odmítají pracovat a chce jejich sociální dávky omezovat. Sociální politika má být dle jejich názoru adresná a individualizovaná.
Z výše zmíněných bodů ve volebním programu politické strany ODS lze vyvozovat závěr, že strana chce pečlivěji vybírat, kterým jedincům poskytne sociální podporu. Z toho důvodu tedy stanovuji následující hypotézu:
H2: Proměnná socialni_podpora není v modelu, který vysvětluje podíl hlasů ODS, signifikantní na hladině významnosti 5 %.
2.2.3 Piráti
Česká pirátská strana byla založena v roce 2009 v reakci na švédskou kauzu se zatčením zakladatelů The Pirate Bay. V tu dobu byly zakládány Pirátské strany napříč Evropou. Svůj název strana
V roce 2017 skončili Piráti ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR třetí s podílem hlasů 10,79 % a získali 22 mandátů. Byly to první volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR, ve kterých strana přesáhla uzavírací klauzuli. Piráti, jejímž volebním lídrem a předsedou byl v těchto volbách Ivan Bartoš, odmítli vstoupit do koalice s vítězným hnutím ANO a odešli do opozice. Strana (2021) se hlásí k liberálnímu středu.
Česká pirátská strana přesáhla ve všech okresech pětiprocentní uzavírací klauzuli. Nejvyšší podíl hlasů získala v hlavním městě Praze (17,59 %). Naopak nejmenší podíl hlasů získala v okrese Znojmo (6,48 %). Z Obrázku 3 je zřejmé, že nejvyšší podíl hlasů strana získala v okolí Prahy. Nejnižší podíl hlasů získala naopak v kraji Ústeckém.
Obrázek 3 Podíl hlasů Pirátů v rámci okresů
Jeden z hlavních bodů svého volebního programu (2017) nazývají Piráti „Zjednodušení státu pomocí technologií“. Ve svém volebním programu ho popisuje v části nazvaná „Informatika“.
Digitalizaci chce zrychlit a zlevnit pomocí zbavení se monopolních dodavatelů technologií, které vysávají veřejné rozpočty. Chce zavést, aby si občané mohli z domova vyřídit například daňové přiznání či nový občanský průkaz. Chce tím lidem přinést více pohodlí a ušetřit čas, peníze a starosti. Chce také znovuzřídit Ministerstvo informatiky, které bude hlídat potřebnost a kvalitu návrhů služeb a zajistí, aby digitalizace skutečně proběhla.
Z výše zmíněných bodů ve volebním programu politické strany Piráti lze vyvozovat závěr, že strana chce digitalizovat státní správu a společnost ve všech ohledech. Z toho důvodu tedy stanovuji následující hypotézu:
H3: Proměnné prenosne_pocitace a tablety nejsou v modelu, který vysvětluje podíl hlasů Pirátů,
2.2.4 SPD
Politické hnutí Svoboda a přímá demokracie byla založena v roce 2015 česko-japonským podnikatelem Tomiem Okamurou a Radimem Fialou.
V roce 2017 skončila SPD ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR čtvrtá s podílem hlasů 10,64 % a se ziskem 22 mandátů. Byly to první volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR, do kterých toto hnutí kandidovalo. SPD, jejímž volebním lídrem a předsedou byl v těchto volbách Tomio Okamura, nevstoupila do koalice s vítězným hnutím ANO a skončila v opozici. Zpravodajská agentura Reuters (2017) řadí toto hnutí ke krajní pravici, které je také charakteristické svými silně protiimigračními názory.
SPD přesáhla ve všech okresech pětiprocentní uzavírací klauzuli. Nejvyšší podíl hlasů získalo hnutí v okrese Jeseník (15,96 %) a nejnižší podíl hlasů získalo v hlavním městě Praze (5,81 %).
Z Obrázku 4 lze vyčíst, že nejvyšší podíl hlasů hnutí získalo v Moravskoslezském, Olomouckém a Zlínském kraji a nejnižší podíl získalo hnutí v Praze a jejím okolí.
Obrázek 4 Podíl hlasů SPD v rámci okresů
Politické hnutí SPD (2017) se pokládá za vlastenecké a demokratické hnutí, které chce nezávislý a suverénní český stát, a proto také považuje za důležité uspořádat referendum o vystoupení z Evropské unie. Myslí si, že současný směr evropské integrace ohrožuje svobodu a demokracii v Evropě a myslí si, že součástí tohoto směru je řízená islamizace Evropy. Proto považuje za jeden ze svých hlavních bodů programu přísnou imigrační politiku. Nechce nepřizpůsobivé imigranty a tvrdě se vyhrazuje vůči příchodu islámských náboženských fanatiků. SPD je toho názoru, že probíhající nelegální imigrace je počáteční fázi konfliktu, který ohrožuje svobodu, demokracii a existenci České republiky a českého národa. Chce chránit křesťanské a židovské hodnoty, ze kterých vychází naše současná společnost. Hnutí předpokládá, že probíhající islamizace Evropy je s těmito hodnotami neslučitelná a odmítá multikulturalismus.
Z výše zmíněných bodů ve volebním programu politického hnutí SPD lze vyvodit závěr, že hnutí chce zamezit imigraci občanů, především těch, kteří jsou jiného než evropského původu. Z toho důvodu tedy stanovuji následující hypotézu:
H4: Proměnná cizinci není v modelu, který vysvětluje podíl hlasů SPD, signifikantní na hladině významnosti 5 %.
2.2.5 KSČM
Komunistická strana Čech a Moravy byla založena v roce 1990 a jedná se o následníka bývalé Komunistické strany Československa. Tato politická strana nebyla po vzniku České republiky součástí žádné vlády, i když se v každých volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR dostala nad uzavírací klauzuli. Je to především kvůli minulosti jejího předchůdce KSČ. Předsedou strany je od roku 2005 Vojtěch Filip. Hloušek a Kopeček (2010) stranu popisují jako komunistickou, socialistickou a krajně levicovou.
V roce 2017 skončila KSČM ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR pátá s podílem hlasů 7,76 % a získala 15 mandátů. Jednalo se o nejhorší výsledek strany ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR. KSČM se nestalo po volbách součástí koalice, avšak menšinovou vládu ANO s ČSSD tiše podporuje.
KSČM přesáhla téměř ve všech okresech pětiprocentní uzavírací klauzuli. Nejvyšší podíl hlasů získala v okrese Tachov (12,47 %) a naopak nejnižší podíl hlasů získala v okrese Praha-západ (4,34 %).
Na Obrázku 5 je vidět, že nejvyšší podíl hlasů strana získala především v Ústeckém kraji. Nejnižší podíl hlasů získala v hlavním městě Praze a jejím okolí.
Obrázek 5 Podíl hlasů KSČM v rámci okresů
Politická strana KSČM považuje za jeden z hlavních bodů svého volebního programu (2017) sociální spravedlnost, která je popsána především v části nazvané „Právo na práci a spravedlivou odměnu“. Dle jejich názoru by měl mít každý právo na práci. Chce zavést minimální mzdu na úrovní 50 % průměrné mzdy, chce posílit práva pracujících a odborů a chce usilovat o to, aby zákoník práce důsledně chránil zaměstnance. Mimo jiné se chce zasazovat o vyšší zaměstnanost zajištěním podpory družstev. Je toho názoru, že zaměstnanec by měl být pro zaměstnavatele partnerem.
Z výše zmíněných bodů ve volebním programu politické strany KSČM lze vyvodit závěr, že strana se zaměřuje především na občany z nižších sociálních vrstev, nezaměstnané a chce bojovat za práva zaměstnanců. Z těchto důvodů tedy stanovuji následující hypotézu:
H5: Proměnné median_mzda, median_plat, HDP a nezamestnani nejsou v modelu, který vysvětluje podíl hlasů KSČM, sdruženě signifikantní na hladině významnosti 5 %.
2.2.6 ČSSD
Česká strana sociálně demokratická je nejstarší v současnosti existující politická strana v České republice, která byla založena v roce 1878. Tehdy však byla ještě součástí Sociálně-demokratické strany českoslovanské v Rakousku a samostatnou se strana stala až v roce 1893. Během První republiky měla tato strana v letech 1919 až 1920 jednoho předsedu vlády – Vlastimila Tusara. Po Druhé světové válce
V roce 1989 byla strana obnovena a první volby, ve kterých tato politické strana dostala do Poslanecké sněmovny (tehdy České národní rady) byly volby v roce 1992. Po těchto volbách skončila v opozici. Prvním předsedou vlády za ČSSD po sametové revoluci byl Miloš Zeman, který vedl menšinovou vládu v letech 1998 až 2002, jejíž působení umožnila tzv. opoziční smlouva, kterou ČSSD uzavřela s ODS.
Za ČSSD byl dále předsedou vlády v letech 2002 až 2004 Vladimír Špidla, v letech 2004 až 2005 Stanislav Gross, v letech 2005 až 2006 Jiří Paroubek a v letech 2014 až 2017 Bohuslav Sobotka.
V letech 2010 až 2018 byl předsedou Senátu Parlamentu ČR člen ČSSD Milan Štěch.
V roce 2017 ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR skončila ČSSD šestá s podílem 7,27 % hlasů a získala 15 mandátů. Jednalo se o nejhorší výsledek ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR, který ČSSD zaznamenala v historii samostatné České republiky.
Po několikaměsíčním vládnutí menšinové vlády Andreje Babiše, která vládla bez důvěry a jediným politickým subjektem, který byl její součástí, bylo hnutí ANO, se po úspěšných jednáních dohodla ČSSD s ANO na koaliční smlouvě, přičemž se jednalo o menšinovou vládu Andreje Babiše s tichou podporu KSČM. Již od svého založení se ČSSD (2020) popisuje jako sociálnědemokratická levicová politická strana.
ČSSD přesáhla téměř ve všech okresech pětiprocentní uzavírací klauzuli. Nejvyšší podíl hlasů získala strana v okrese Vyškov (12,24 %) a naopak nejmenší podíl hlasů získala v okrese Praha-západ (4,4 %). Z Obrázku 6 je patrné, že nejvyšší podíl hlasů získala strana v Moravskoslezském a Jihomoravském kraji a na Vysočině. Nejnižší podporu naopak zaznamenala v hlavním městě Praze a jejím okolí a v Libereckém kraji.
Politická strana ČSSD zakládá své hodnoty například na úctě k člověku, svobodě, odpovědnosti, rovnosti, solidaritě a sociální spravedlnosti. Ve svém volebním programu (2017) považuje za zásadní zajištění kvalitní zdravotní péče pro všechny bez ohledu na jejich majetek a sociální postavení. Trvá na podpoře a rozvoji zdravotnictví v ČR. Neuznává znovuzavedení poplatků ve zdravotnictví a odmítá privatizaci státních a krajských zdravotnických zařízení. Má za cíl prosadit novou strukturu veřejně garantovaných zdravotnických zařízení. ČSSD dále trvá na navyšování platů lékařů, sester, sanitářů a dalších zdravotnických pracovníků a chce podporovat vzdělávání zdravotnických pracovníků a pomocí dotačních programů chce zamezit odchodu zdravotnických pracovníků do zahraničí. ČSSD také ve svém volebním programu slibuje, že se bude zasazovat o zlepšení dostupnosti poskytovatelů zdravotnických služeb a zlepšení péče v regionech, ve kterých je obtížně dostupná. Dále chce například zkrátit čekací doby u lékaře, podpořit digitalizaci ve zdravotnictví a podporovat zdravý životní styl a sportovní aktivity. Považuje za důležité zajištění více zdrojů na prevenci závažných civilizačních onemocnění (obezita, diabetes mellitus, hypertenze, Parkinsonova choroba a Alzheimerova choroba).
Z výše zmíněných bodů ve volebním programu politické strany ČSSD lze vyvodit závěr, že strana se zaměřuje na zkvalitnění zdravotní péče a její dostupnost a chce zamezit odchodu zdravotnických pracovníků do zahraničí. Z těchto důvodů tedy stanovuji následující hypotézu:
H6: Proměnná lekari není v modelu, který vysvětluje podíl hlasů ČSSD, signifikantní na hladině významnosti 5 %.
2.2.7 KDU-ČSL
KDU-ČSL je jednou z nejstarších v současnosti existujících politických stran v České republice.
Vznikla v roce 1919 sloučením několika křesťanských stran, přičemž se tehdy strana jmenovala Československá strana lidová (ČSL). V průběhu První republiky byla součástí několika vlád.
Po Druhé světové válce byla jedinou nesocialistickou stranou, která byla v Čechách povolena, a do roku 1948 byla také součástí vlády. Po roce 1948 byla strana povolena, avšak byla podřízena KSČ.
První volby, do kterých tato politická strana vstoupila, byly Volby do České národní rady, volby do Sněmovny lidu Federálního shromáždění a volby do Sněmovny národů Federálního shromáždění v roce 1990. Do těchto voleb vstoupila v koalici s několika dalšími stranami, jejíž název byl Křesťanská a demokratická unie (KDU). V roce 1992 se strana přejmenovala na Křesťanskou a demokratickou unii – Československou stranu lidovou (KDU-ČSL). V 90. letech byla součástí několika vlád a její nejvýraznější osobností byl tehdy Josef Lux.
Součástí vlády byla KDU-ČSL také v letech 2002 až 2006, 2007 až 2009 a 2014 až 2017.
Ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v roce 2010 poprvé od sametové revoluce strana nepřekročila uzavírací klauzuli a nedostala se do Poslanecké sněmovny. KDU-ČSL neměla žádného předsedu vlády, ale v letech 1996 až 1998 a 2000 až 2004 byl předsedou Senátu Parlamentu ČR Petr Pithart.
V roce 2017 ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR skončila KDU-ČSL sedmá s podílem 5,8 % hlasů a získala 10 mandátů. KDU-ČSL, jejímž volebním lídrem a předsedou byl
KDU-ČSL přesáhla pětiprocentní uzavírací klauzuli jen v některých krajích a okresech.
Nejvyšší podíl hlasů získala strana v okrese Uherské Hradiště (13,42 %) a naopak nejmenší podíl hlasů získala v okrese Most (1,05 %). Z Obrázku 7 je patrné, že rozdělení voličů KDU-ČSL po České republice je velmi nerovnoměrné. Nejvyšší podíl hlasů získala strana na Moravě, především ve Zlínském kraji. Nejnižší podporu naopak zaznamenala v Ústeckém, Libereckém a Karlovarském kraji.
Obrázek 7 Podíl hlasů KDU-ČSL v rámci okresů
Politická strana KDU-ČSL cílí svůj volební program (2017) na silné střední vrstvy a považuje ho za proevropský a prozápadní, zodpovědný a solidární. Za jednu ze svých priorit považují zlepšení podmínek pro rodiny a pro výchovu dětí, které vždy představovalo základní východisko jejich politiky.
Myslí si, že v ČR patří rodiny s dětmi k diskriminovaným skupinám a chce zohlednit zásluhy rodin na vychovávání dětí, na fungování současného důchodového systému založeném na průběžném financování (PAYG) a na fungování veřejných rozpočtů. Zároveň prosazuje, aby stát ženám, které kvůli péči o děti mají nižší důchody, jejich důchody dorovnal.
Ve svém volebním programu strana slibuje podpoření pracujících rodičů daňovým zvýhodněním a zajištění vhodných socioekonomických podmínek pro správné fungování rodin. Rodiny s dětmi chce v důchodovém systému podpořit nižšími odvody a vyššími důchody pro pracující rodiče.
KDU-ČSL chce podpořit motivaci ke spoření ve III. pilíři důchodového systému.
Z výše zmíněných bodů ve volebním programu politické strany KDU-ČSL lze vyvodit závěr, že strana se zaměřuje na podporu rodin s dětmi a na podporu matek, které děti vychovávají. Z těchto důvodů tedy stanovuji následující hypotézu:
H7: Proměnné zive_narozeni a muzi nejsou v modelu, který vysvětluje podíl hlasů KDU-ČSL, sdruženě
2.2.8 TOP 09
TOP 09 byla založena v roce 2009 Karlem Schwarzenbergem, bývalým ministrem zahraničí ve druhé vládě Mirka Topolánka, a Miroslavem Kalouskem, bývalým předsedou KDU-ČSL a ministrem financí ve druhé vládě Mirka Topolánka. Strana mezi roky 2010 a 2016 spolupracovala s politickým hnutím Starostové a nezávislí (STAN).
První volby, do kterých tato politická strana vstoupila byly volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v roce 2010. Strana tehdy ve volbách skončila s podílem hlasů 16,7 % na třetím místě a získala 41 mandátů. Po těchto volbách sestavila koalici s Občanskou demokratickou stranou (ODS) a Věcmi veřejnými (VV) a předsedou vlády se stal za ODS Petr Nečas. Součástí vlády byla TOP 09 v letech 2010 až 2013.
V roce 2017 ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR skončila TOP 09 osmá s podílem 5,31 % hlasů a získala 7 mandátů. Jednalo se o historicky nejhorší výsledky této politické strany ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR. TOP 09, jejímž volebním lídrem a předsedou byl v těchto volbách Miroslav Kalousek, odmítla vstoupit do koalice s vítězným hnutím ANO a odešla do opozice. V reakci na výsledek voleb tehdejší předseda strany Miroslav Kalousek již neobhajoval funkci předsedy strany a předsedou strany se stal Jiří Pospíšil. Strana již od svého založení vychází z křesťanskodemokratických tradic. Czechowska a Olszewski (2012) považují TOP 09 za liberálně-konzervativní středopravicovou stranu.
TOP 09 přesáhla pětiprocentní uzavírací klauzuli jen ve 4 krajích. Nejvyšší podíl hlasů získala strana v hlavním městě Praze (12,64 %) a naopak nejmenší podíl hlasů získala v okrese Karviná (1,59 %). Na Obrázku 8 můžeme vidět, že TOP 09 získává více voličů především ve velkých městech.
Nejvyšší podíl hlasů získala strana v Praze a jejím okolí. Nejnižší podporu naopak zaznamenala především v Moravskoslezském a Zlínském kraji.
Obrázek 8 Podíl hlasů TOP 09 v rámci okresů
Politická strana TOP 09 ve svém volebním programu (2017) považuje za jednu z nejvyšších priorit vzdělání. Tvrdí, že vzdělání je nejlepší investicí do budoucnosti, a proto chce vysokým školám umožnit zavést školné. Strana chce prosadit zvýšení odpovědnosti rodičů na vzdělávání, posílení platů pracovníků ve školství a zvýšení profesionality školství. TOP 09 má také v úmyslu navýšit finanční prostředky do regionálního školství o 30 miliard Kč a zformovat propracovaný systém celoživotního vzdělávání.
Na základních školách se TOP 09 zasazuje o zavedení moderních výukových metod a podpoření výuky v anglickém jazyce. Strana odmítá rušení venkovských škol a tvrdí, že základní školy by měly být co nejblíže k místu bydliště žáka. Za důležité taktéž považuje to, aby vzdělávání bylo dostupné i slabším sociálním skupinám a prosazuje inkluzivní vzdělávání. Mají rovněž v úmyslu podporovat kreativitu žáků, a z toho důvodu chtějí podporovat základní umělecké školy.
Středoškolské studium strana TOP 09 pokládá za rozhodující období pro studenta a uvědomuje si, že velmi často rozhoduje o budoucí profesní dráze studentů. Na středních školách má TOP 09 v plánu zvýšit spolupráci firem se školami pomocí zavedení duálního vzdělávání. Chce, aby mistrovské zkoušky byly na stejné úrovni jako maturitní zkoušky a aby umožňovala studentům přímo přejít do terciálního vzdělávání. TOP 09 by rovněž chtěla, aby měli čeští studenti možnost se srovnávat se studenty ze zbytku Evropy a chtěla by podpořit studium v zahraničí.
Z výše zmíněných bodů ve volebním programu politické strany TOP 09 lze vyvodit závěr, že strana se chce zaměřit na vyšší dostupnost a zkvalitnění vzdělání. Rovněž chce zvýšit platy učitelům a chtějí, aby byla jejich profese více respektovaná. Z těchto důvodů tedy stanovuji následující hypotézu:
H8: Proměnná ucitele není v modelu, který vysvětluje podíl hlasů TOP 09, signifikantní na hladině významnosti 5 %.
2.2.9 STAN
Politické hnutí Starostové a nezávislí bylo založeno v roce 2004. Celorepublikově však hnutí začalo působit až v roce 2009, kdy také bylo přejmenováno na současný název. V letech 2010 až 2016 spolupracovalo s politickou stranou TOP 09, kterou hnutí podporovalo mimo jiné ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v roce 2010 a 2013.
První volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR, do kterých hnutí STAN samostatně kandidovalo, byly v roce 2017, ve kterých skončilo deváté s podílem 5,18 % hlasů a získalo 6 mandátů.
Stalo se tak parlamentním politickým subjektem s nejnižším počtem mandátů v Poslanecké sněmovně Parlamentu ČR. Volebním lídrem hnutím v těchto volbách byl Jan Farský a předsedou hnutí byl Petr Gazdík. Hnutí STAN po volbách odmítli vstoupit do koalice s vítězným hnutím ANO a odešli do opozice. Jak již název vypovídá, tak se jedná o hnutí starostů a zpravodajská agentura Reuters (2017) ho popisuje jako středové.
STAN přesáhli pětiprocentní uzavírací klauzuli v 6 krajích. Nejvyšší podíl hlasů získalo hnutí v okrese Kolín (18,33 %) a naopak nejnižší podíl hlasů získalo v okrese Karviná (2,14 %).
Na Obrázku 9 můžeme vidět, že STAN získalo nejvyšší podíl hlasů především v Libereckém kraji a ve východní části Středočeského kraje. Nejnižší podporu naopak zaznamenalo především v Moravskoslezském, Jihomoravském a Ústeckém kraji.
Obrázek 9 Podíl hlasů STAN v rámci okresů
Politické hnutí STAN ve svém volebním programu (2017) pokládá za jednu z hlavních priorit podporu středních a malých zemědělců. Tvrdí, že zemědělské dotace by měly směřovat především k menším producentům potravin a měly být zohledňovány i rodinné farmy.
Hnutí považuje za problém to, že v současnosti se negativně projevuje velikost polí, zastoupení plodin a zaměření především na intenzitu, což je příčinou eroze a vodního režimu půdy. Částky, které byly v poslední době vynakládány na opatření proti suchu či povodním, považuje za nedostatečné. Hnutí STAN chce proto podpořit protierozní opatření a obnovení komunálních podniků.
V prvním roce vlády by hnutí chtělo dočasně pozastavit prodej a převod státní půdy a zavedení degresivních plateb, čímž by chtělo podpořit malé a střední zemědělské podniky. Dále by chtělo podpořit komunitně zavedené projekty a chtěla by decentralizovat přidělování financí na konkrétní projekty do regionů.
V plánu pro celé funkční období vlády by chtělo hnutí STAN začít s adaptací krajiny na změnu klimatu, čímž by se chtěla připravit například na povodně. Chtělo by rovněž podpořit menší regionální zemědělce a rodinné farmy pomocí zavedení faremních systémů. Za důležité považuje taky zmírnění vlivu zákona o veřejných zakázkách tím, že by byly zavedeny výjimky pro malé a střední regionální podnikatele. V poslední řadě chtějí navrhnout výrazné zjednodušení zákonů.
Za cíl si hnutí v oblasti zemědělství dává, aby skončil nepoměr v podpoře mezi různě velkými producenty potravin, aby se omezila eroze půdy, aby dostatek vody nebrala veřejnost jako samozřejmost, a aby nastala prosperita jednotlivých regionů a regionální podniků v produkci a prodeji potravin.
Z výše zmíněných bodů ve volebním programu politického hnutí STAN lze vyvodit závěr, že hnutí se chce zaměřit na péči o životní prostředí, decentralizaci přidělování financování do regionů a na podporu malých a středním zemědělských podniků. Z těchto důvodů tedy stanovuji následující hypotézu:
H9: Proměnná zemedelske_podniky není v modelu, který vysvětluje podíl hlasů STAN, signifikantní na hladině významnosti 5 %.
2.3 Testování hypotéz a jejich předpokladů
Následující kapitola je zaměřena na to, abychom potvrdili či vyvrátili hypotézy stanovené v předešlé části práce. K potvrzení či vyvrácení hypotéz budou použity metody, které byly popsány v předešlé kapitole. Každý jednotlivý regresní model bude rovněž otestován, zda splňuje základní předpoklady, které musí regresní model splňovat.
Na Obrázku 10 můžeme vidět souhrn hodnot regresních parametrů a směrodatných chyb modelů, se kterými budu pracovat v následujících pododdílech. Vzhledem k tomu že modely, které budou nadefinovány pro všechny politické subjekty, budou mít stejné vysvětlující proměnné a budou mít odlišnou vždy pouze vysvětlovanou proměnnou, tak je můžeme nadefinovat následujícím způsobem:
𝑦 = 𝛽0+ 𝛽1𝑒𝑘𝑜𝑛_𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑘𝑡𝑦 + 𝛽2𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙𝑛𝑖_𝑝𝑜𝑑𝑝𝑜𝑟𝑎 + 𝛽3𝑝𝑟𝑒𝑛𝑜𝑠𝑛𝑒_𝑝𝑜𝑐𝑖𝑡𝑎𝑐𝑒 + 𝛽4𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒𝑡𝑦 + 𝛽5𝑐𝑖𝑧𝑖𝑛𝑐𝑖 + 𝛽6𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛_𝑚𝑧𝑑𝑎 + 𝛽7𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛_𝑝𝑙𝑎𝑡 + 𝛽8𝐻𝐷𝑃 + 𝛽9𝑛𝑒𝑧𝑎𝑚𝑒𝑠𝑡𝑛𝑎𝑛𝑖 + 𝛽10𝑙𝑒𝑘𝑎𝑟𝑖 + 𝛽11𝑧𝑖𝑣𝑒_𝑛𝑎𝑟𝑜𝑧𝑒𝑛𝑖 + 𝛽12𝑚𝑢𝑧𝑖 + 𝛽13𝑢𝑐𝑖𝑡𝑒𝑙𝑒 + 𝛽14𝑧𝑒𝑚𝑒𝑑𝑒𝑙𝑠𝑘𝑒_𝑝𝑜𝑑𝑛𝑖𝑘𝑦 + 𝑢,
(20)
kde y je vysvětlovaná proměnná, která popisuje podíl hlasů politického subjektu, který je v modelu zahrnut. Seznam vysvětlovaných proměnných, které se mění pro každý model, je zobrazen v Tabulce 1.
Model je vždy pojmenován po politickém subjektu, jehož podíl získaných hlasů se snažíme vysvětlit.
Obrázek 10 Souhrn hodnot regresních parametrů a jejich směrodatných chyb
Na Obrázku 11 můžeme vidět korelační matici vysvětlujících proměnných, které se vyskytují ve všech modelech zmíněných v následujících pododdílech. Vzhledem k tomu, že perfektní multikolinearita se vyskytuje pouze na diagonále, tak můžeme tento předpoklad považovat za splněný u všech modelů, které vycházejí z rovnice (20).
Obrázek 11 Korelační matice vysvětlujících proměnných
2.3.1 ANO
Nejdříve jsem nadefinoval model, který jsem nazval model_ANO, na základě rovnice (20).
K tomu abychom měli nezkreslený odhad s dobrými vlastnostmi pomocí metody odhadu OLS, musí být splněny předpoklady klasického lineárního modelu (CLM).
Předpoklad nekorelovanosti regresorů s reziduální složkou byl splněn, protože rezidua nekorelovala s žádnou z vysvětlujících proměnných použitých v modelu model_ANO.
Předpoklad homoskedasticity jsem se rozhodl otestovat Breuschovým-Paganovým testem.
P-hodnota Breuschova-Paganova testu vyšla 0,664, tudíž na všech rozumných hladinách významnosti nezamítáme nulovou hypotézu o přítomnosti homoskedasticity a tento předpoklad by měl být splněn.
Předpoklad normality reziduální složky se pokusím odvodit grafickým způsobem a pomocí testu. Jako graf použiji Q-Q graf a jako test použiji Shapirův-Franciův test. Na Obrázku 12 můžeme tedy vidět Q-Q graf reziduí v modelu model_ANO, který nám ukazuje, že rezidua jsou rozdělena poměrně normálně. Totéž se pokusím dokázat i Shapirovým-Franciovým testem. Nulová hypotéza Shapirova-Franciova testu zní tak, že rezidua jsou normálně rozdělena. P-hodnota Shapirova-Franciova testu vyšla 0,15, a tudíž nezamítáme nulovou hypotézu, že rezidua jsou normálně rozdělena.
Obrázek 12 Q-Q graf reziduí v modelu model_ANO
Po splnění všech předpokladů potřebných k tomu, abychom splnili předpoklady klasického lineárního modelu, se můžeme přesunout na testování modelu pomocí t-testu.
P-hodnota proměnné ekon_subjekty vyšla velmi blízká nule, tudíž zamítáme nulovou hypotézu o nevýznamnosti parametru na všech rozumných hladinách významnosti. Hodnota směrnice β1 je záporná. P-hodnoty nižší než 0,05 vyšly rovněž u proměnných socialni_podpora, zive_narozeni a muzi.
Z Obrázku 13 lze vyčíst to, co jsme si nastínili již v předešlém odstavci a to sice, že s rostoucím počtem ekonomických subjektů na 1 000 obyvatel klesá podíl hlasů ANO. Můžeme se ještě pokusit odstranit outliery a uvidíme, jak se změní hodnota t-testu.
Poté co jsme odstranili 2 outliery nacházející se na Obrázku 13 vpravo dole, tak došlo ještě k většímu zkosení směrnice dolů. Hodnota statistiky t sice klesla, a tudíž i mírně vzrostla p-hodnota, avšak p-hodnota je stále velmi blízká nule. Proto opět zamítáme nulovou hypotézu o nevýznamnosti parametru na všech rozumných hladinách významnosti.
Na hladině významnosti 5 % tedy zamítáme hypotézu H1, že proměnná ekon_subjekty není v modelu, který vysvětluje podíl hlasů ANO, signifikantní.
2.3.2 ODS
Nejdřív jsme si nadefinovali model, který nazveme model_ODS, na základě rovnice (20).
K tomu abychom měli nezkreslený odhad s dobrými vlastnostmi pomocí metody odhadu OLS, musí být splněny předpoklady klasického lineárního modelu (CLM).
Předpoklad nekorelovanosti regresorů s reziduální složkou byl splněn, protože rezidua nekorelovala s žádnou z vysvětlujících proměnných použitých v modelu model_ODS.
P-hodnota Breuschova-Paganova testu vyšla 0,576, a proto na všech rozumných hladinách významnosti nezamítáme nulovou hypotézu o přítomnosti homoskedasticity a předpoklad homoskedasticity by měl být splněn.
Na Obrázku 14 můžeme tedy vidět Q-Q graf reziduí v modelu model_ODS, který nám ukazuje, že rezidua rozdělena normálně nejspíše nejsou. To dokazuje i p-hodnota Shapirova-Franciova testu, která vyšla 0,037, a tím pádem na hladině významnosti 5 % zamítáme nulovou hypotézu, že rezidua jsou rozdělena normálně. Model_ODS tudíž nesplnil předpoklad normality reziduální složky.
