Space and time in comparative political research: pooled time-series cross-section analysis and multilevel designs compared

Abstract

'Die Kombination von Längs- und Querschnittvergleich ist ein zentrales Thema in der vergleichenden Politikwissenschaft. In aller Regel wird ein gepooltes Zeitreihen-Design angewandt, um verschiedene politische Einheiten über die Zeit und miteinander zu vergleichen. Diese Methode, obwohl sehr in Mode, ist allerdings nicht unumstritten. Eine interessante Alternative stellt die Mehrebenenanalyse dar, welche ebenfalls die Kombination von Zeit und Raum zulässt, indem sie Beobachtungen in der Zeitachse quasi als Eigenschaften verschiedener länderspezifischer Kontexte betrachtet. Das Ziel dieses Beitrags ist es, die Vorteile eines Mehrebenen-Designs für die vergleichende Politikforschung zu illustrieren. Diese ergeben sich v.a. in Bezug auf die Modellierung zeit-invarianter Variablen, die Unterscheidung zwischen querschnitt- und zeitbedingter Varianz sowie die Möglichkeit, Heterogenität zu modellieren statt lediglich zu korrigieren. Als praktisches Anwendungsbeispiel werden die öffentlichen Bildungsausgaben in den 26 Schweizer Kantonen zwischen 1978 und 2003 analysiert. Es zeigt sich, dass die Mehrebenenanalyse sowohl aus statistischen Gründen, aber auch aufgrund ihrer konzeptuellen Vorteile tatsächlich eine viel versprechende Alternative zu gepoolten Zeitreihen-Designs darstellt.' (Autorenreferat)'The combination of cross-section and time dimension is a central issue in current comparative political research. The state-of-the-art procedure in this context is pooled time-series cross-section analysis (PTSCS), which is en vogue in today's relevant literature but not uncontested. An interesting option are multilevel designs, which allow the combination of time and space by considering observations over time nested within country-specific contexts. The purpose of this paper is to illustrate the advantages of multilevel designs in comparative political research, which mainly concern the modeling of time-invariant variables, the possible distinction between cross-sectional and time related variance in the data, and the possibility to model heterogeneity instead of just correcting it. Using the example of an analysis of public education expenditure in the 26 Swiss cantons between 1978 and 2003, it can be shown that multilevel analysis - mainly due to its statistical and conceptual advantages - is indeed a promising alternative to PTSCS.' (author's abstract)