Critical Junctures and the Survival of Dictatorships. Explaining the Stability of Autocratic Regimes
Die "dritte Welle der Demokratisierung" hat eine beträchtliche Zahl autokratischer Regime verschont. Wie kann die Stabilität autokratischer Regime erklärt werden? Drei Forschungslücken sollen behandelt werden: Erstens fokussieren die meisten Typologien eindimensional auf die Struktur autokratischer Herrschaft und lassen dabei die Mechanismen ihrer Reproduktion außer Acht. Zweitens stehen in der Literatur einander theoretische Ansätze isoliert gegenüber, von denen hier strukturelle und akteurzentrierte Ansätze in einer historisch-institutionalistischen Perspektive verbunden werden sollen. Drittens wird der Entstehung und Entwicklung autokratischer Institutionen und der hier maßgeblichen Zeitdimension wenig Beachtung geschenkt. Wir identifizieren drei Säulen der Stabilität autokratischer Herrschaft: Legitimation, Kooptation und Repression. Der Grad der Institutionalisierung und das Gleichgewicht dieser Säulen, so die These, zeichnen wesentlich für die Stabilität autokratischer Herrschaft verantwortlich. Bezug nehmend auf den historischen Institutionalismus nehmen wir an, dass regimebedrohende critical junctures dann entstehen, wenn eine Krise in einer der Säulen nicht länger durch die beiden verbleibenden Säulen kompensiert werden kann.
Wir verfolgen ein Forschungsdesign, das quantitative Modelle mit qualitativen Fallstudien verbindet (nested design). Wir erstellen zunächst einen Datensatz autokratischer Regime von 1972 bis 2009. Entsprechend der Ausprägung und Kombination der drei Säulen entwickeln wir eine Typologie autokratischer Regime. Wir wenden die statistische Methode der Ereignisanalyse (survival analysis) an, um den Einfluss der drei Säulen auf die Wahrscheinlichkeit des Regimezusammenbruchs empirisch zu untersuchen und zu modellieren. Schließlich vergleichen wir abweichende Fälle mit solchen Fällen, die unserem theoretischen und statistischen Modell entsprechen. Hierbei sollen die qualitativen Studien helfen, das theoretische Modell zu testen und verbessern.