dikator im Osten keine Signifikanz aufweist. Umgekehrt scheint eine hohe Kaufkraft im Westen zu einem geringe­ren Zuwachs der AfD-Stimmen zu führen. Im Osten zeigt das Modell dagegen bei der Kaufkraft sogar einen positi­ven Zusammenhang mit dem Stimmenzuwachs. Gegensätzliche Signifikanzen im demografischen Bereich lassen zudem vermuten, dass die AfD in den beiden Lan­desteilen unterschiedliche Wähler_innengruppen anspricht und mobilisieren konnte. So korreliert ein hoher Jugend­quotient im Osten mit einem geringeren AfD-Zuwachs. In Westdeutschland ist es nach dem Modell umgekehrt. Dem­nach stützt sich der Zuwachs dort auch auf jüngere Alters­gruppen. Zudem zeigt sich, dass der Frauenanteil in West­deutschland einen deutlich dämpfenden Effekt auf den Stimmenzuwachs der AfD haben könnte, während dieser im Osten nicht signifikant ist. Auffällig sind außerdem die ausschließlich in Ostdeutschland signifikant negativen Ko­effizienten von Migrationsanteil und Bevölkerungsdichte, die auf dämpfende Effekte einer urbaneren und diverseren Bevölkerungsstruktur hindeuten. Zusammenfassend lässt sich für die Daseinsvorsorge auch hier festhalten, dass eine gut ausgebaute soziale Infra­struktur, Bildung sowie digitale Anbindung den Zuwachs der AfD in Deutschland signifikant zu dämpfen scheinen. Wirtschaftliche Unsicherheiten wie hohe Arbeitslosigkeit und industriegeprägte Strukturen begünstigen dagegen Zu­wächse der AfD. Dabei ist zu beachten, dass diese Einfluss­faktoren in Ost- und Westdeutschland unterschiedlich stark ausgeprägt sind. Im Osten spielen eher Unterschiede zwi­schen städtischen und ländlichen Räumen eine zentrale Rolle, während im Westen wirtschaftliche Ängste und de­mografische Faktoren stärker ins Gewicht fallen. Diese Be­funde unterstreichen damit die Bedeutung regional diffe­renzierter Strategien zur Demokratiefestigung und Eindäm­mung rechtspopulistischer Tendenzen. Einflussfaktoren der Wahlbeteiligung Zusätzlich zu den AfD-Stimmenanteilen wurde auch der Einfluss von Indikatoren der Daseinsvorsorge auf die Wahl­beteiligung bei der BTW 2025 und deren Veränderung ge­genüber der BTW 2021 mit zwei weiteren Regressionsana­lysen untersucht. Ziel ist die Identifizierung von Aspekten der Daseinsvorsorge, die einen mobilisierenden Effekt für die Teilnahme an demokratischen Wahlen haben. In Abbildung 11 ist der Einfluss der Indikatoren auf die Wahlbeteiligung dargestellt. Das angepasste R² von 0,83 weist hierbei einen hohen Erklärungsgehalt des statisti­schen Modells auf. Getrennte Modelle für Ost- und West­deutschland sind in ihrem erklärenden Gehalt allerdings weniger aussagekräftig. Auf die Darstellung der entspre­chenden Ergebnisse wird deshalb im Folgenden verzichtet. Es zeigt sich, dass die Variablen Breitbandausbau, Schul­abgänger_innen mit Hochschulreife und Kitabetreuungs­quote auch mit der Wahlbeteiligung signifikante positive Zusammenhänge aufweisen. Demnach sind eine gute so­ziale Infrastruktur und ein gutes Bildungssystem als ­besonders förderlich für die politische Partizipation einzu­schätzen. Analog dazu wirken sich schlechte Bildungs­chancen, ausgedrückt durch eine hohe Zahl an Schulab­gänger_innen ohne Abschluss, hemmend auf die Wahlbe­teiligung aus. Weiterhin zeigt die Regressionsanalyse, dass eine höhere Anzahl an Straftaten signifikant mit einer ge­ringeren Wahlbeteiligung verbunden ist. Daraus könnte sich schließen lassen, dass in Regionen mit hoher Krimina­lität das Vertrauen der Bevölkerung in den Staat und die Politik sinkt – wobei höhere Kriminalitätsraten pro Kopf eher in urbanen Räumen zu finden sind, in denen die Wahlbeteiligung tendenziell höher ist. Aufgrund der schwierigen Messbarkeit der inneren Sicherheit sind diese Zusammenhänge insgesamt mit Vorsicht zu interpretieren. Der negative Zusammenhang zwischen der Verfügbarkeit von Pflegeheimplätzen und der Wahlbeteiligung lässt sich, wie oben bereits erläutert, teilweise durch den Zusammen­hang zwischen demografischer Überalterung und Demo­kratiezufriedenheit erklären. Daneben sind wirtschaftliche Aspekte von großer Relevanz. Aus der Analyse lässt sich erkennen, dass eine bessere öko­nomische Situation mit einer höheren Wahlbeteiligung ein­hergeht. So korreliert zum einen die Kaufkraft signifikant positiv mit der Wahlbeteiligung. Zum anderen weisen Re­gionen mit einer höheren Arbeitslosigkeit, aber auch Regio­nen mit einer höheren Industriequote eine deutlich niedri­gere Wahlbeteiligung auf. Wirtschaftliche Unsicherheiten und strukturelle Herausforderungen scheinen somit die Motivation zur Wahlteilnahme negativ zu beeinflussen. Es lassen sich zudem klare Muster im Zusammenhang mit räumlichen Strukturen und Demografie erkennen. Insbeson­dere in Ostdeutschland sowie in dünn besiedelten ländlichen Räumen ist die Wahlbeteiligung signifikant niedriger. Im Ge­gensatz dazu sind Großstädte durch eine deutlich höhere Beteiligung gekennzeichnet. Zudem besteht ein negativer Zusammenhang zwischen dem Altenquotienten sowie dem Anteil ausländischer Bevölkerung und der Wahlbeteiligung. Im Gegensatz zum Regressionsmodell der Wahlbeteiligung weist die Analyse zur Veränderung der Wahlbeteiligung mit einem angepassten R² von 0,43 eine vergleichsweise gerin­ge Erklärungsleistung auf. Daraus lässt sich ableiten, dass die hier ausgewählten Variablen den Veränderungstrend nicht hinreichend beschreiben können und sich die Ergeb­nisse daher nur eingeschränkt interpretieren lassen. Durch die insgesamt schwach ausgeprägten Signifikanzen des Regressionsmodells bleibt zu vermuten, dass Aspekte der Daseinsvorsorge und auch strukturelle Faktoren nur eine untergeordnete Rolle für die Dynamik der Wahlbeteili­gung spielen. Die dahinter liegenden Motive und Mobilisie­rungsmechanismen für den Zuwachs können durch das vorliegende Modell nicht ausreichend erklärt werden. Auf eine detaillierte Darstellung der Ergebnisse wird daher an dieser Stelle verzichtet. 20 Friedrich-Ebert-Stiftung e.V.