Prezidentské volby v ČR 2013: prostorové vzorce volební podpory kandidátů

Transkript

1 MASARYKOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakulta sociálních studií Katedra politologie, obor Politologie Jan Hejtmánek (UČO ) Prezidentské volby v ČR 2013: prostorové vzorce volební podpory kandidátů Magisterská diplomová práce Vedoucí diplomové práce: Mgr. Michal Pink, Ph.D. BRNO 2013

2 Prohlášení o autorství práce Prohlašuji, že jsem magisterskou diplomovou práci na téma Prezidentské volby v ČR 2013: prostorové vzorce volební podpory kandidátů vypracoval samostatně a použil jen zdroje uvedené v seznamu literatury. V Brně, Jan Hejtmánek

3 Poděkování Rád bych na tomto místě poděkoval vedoucímu práce Mgr. Michalu Pinkovi, Ph.D. za velmi ochotnou pomoc v průběhu psaní této diplomové práce. Dále bych rád poděkoval i všem spolužákům, vyučujícím, kamarádům, přítelkyni a rodině, bez jejichž pomoci by psaní diplomové práce bylo mnohem méně příjemnou činností. Děkuji.

4 OBSAH ÚVOD TEORIE, PŘÍSTUP A METODY Volební geografie Agregace dat Teritoriální homogenita podpory Území volební a supervolební podpory Stabilita volební podpory Regresní analýza a teorie konfliktních linií Vliv volební účasti na volební výsledky VOLBY V ČR A VOLEBNÍ GEOGRAFIE POLITICKÉ STRANY V ČR A VOLEBNÍ GEOGRAFIE Česká strana sociálně demokratická Občanská demokratická strana TOP Komunistická strana Čech a Moravy Věci veřejné Křesťanská a demokratická unie Československá strana lidová Strana zelených Strana práv občanů Zemanovci Suverenita Blok Jany Bobošíkové PREZIDENTSKÉ VOLBY V ČESKÉ REPUBLICE Prezident v ústavním systému ČR Zavedení přímé volby prezidenta Volební systém Kontext přímé volby prezidenta Výsledky prvního kola volby Výsledky druhého kola volby ANALÝZA VÝSLEDKŮ KANDIDÁTŮ V PRVNÍM KOLE Zuzana Roithová Jan Fischer Jana Bobošíková... 48

5 5.4 Táňa Fischerová Přemysl Sobotka Miloš Zeman Vladimír Franz Jiří Dienstbier Karel Schwarzenberg ANALÝZA VÝSLEDKŮ KANDIDÁTŮ VE DRUHÉM KOLE Miloš Zeman Karel Schwarzenberg DISKUZE Variabilita volebních výsledků Území volební a supervolební podpory Stabilita volební podpory Regresní analýza Vliv volební účasti na volební výsledky ZÁVĚR PRAMENY A LITERATURA Prameny Právní předpisy Ostatní prameny Literatura SEZNAM OBRÁZKŮ A GRAFŮ SEZNAM MAP SEZNAM TABULEK SEZNAM ZKRATEK ABSTRAKT POČET ZNAKŮ:

6 ÚVOD Tématem této diplomové práce je analýza prostorových vzorců volební podpory kandidátů v prezidentských volbách v České republice v roce Přímá volba prezidenta, která se v ČR konala vůbec poprvé, se stala příležitostí nejen pro prezidentské kandidáty a jejich voliče, ale i pro výzkumníky zabývající se rozsáhlou problematikou s těmito volbami spojenou. Práce je rozdělena do tří tematických celků, které se dále dělí na dílčí kapitoly. Prvním celkem je část teoreticko-metodologická. V ní se budeme zabývat především teorií konfliktních linií, jejím využitím ve volební geografii, a také teoriemi o vlivu volební účasti na výsledky voleb. Vysvětlíme také základní přístupy k volební geografii a její metody. Dále podrobně vysvětlíme metody, kterou budeme využívat. Zaměříme se na výběr případů a jednotlivých proměnných, s kterými budeme pracovat, a představíme data, která budeme analyzovat, a postup, jak bude analýza probíhat. Následovat bude přehled dosavadních volebně geografických výzkumů v českém prostředí. Zaměříme se jak na výzkumy jednotlivých volebních soutěží, tak na průřezové výzkumy, které se zabývaly volební geografií politických stran. Poslední a nejdůležitější je část analytická. V ní si nejprve stručně popíšeme kontext přímé volby prezidenta. U každého z devíti kandidátů poté budeme zkoumat míru teritoriální homogenity podpory a korelaci volebního výsledku v územních jednotkách s podporou politických stran v předchozích volbách. Dále u každého kandidáta určíme jeho území volební podpory a provedeme regresní analýzu vlivu proměnných, vybraných na základě teorie konfliktních linií, na jeho volební výsledek. Nakonec se pokusíme odpovědět na výzkumné otázky, interpretovat výsledná data, srovnat informace o jednotlivých kandidátech a shrnout celou problematiku. V práci se pokusíme odpovědět na výzkumné otázky, které vyplývají ze zaměření práce a zvoleného postupu. Bude nás zajímat odpověď na následující otázky. 1) Jaká byla míra teritoriální homogenity podpory jednotlivých kandidátů? 2) Kde leželo území volební podpory kandidátů? 3) S podporou jakých politických stran souvisely volební výsledky kandidátů? 4) Které nezávisle proměnné měly vliv na volební podporu kandidátů? 5) Jaký byl vliv volební účasti na volební podporu jednotlivých kandidátů? 6

7 Disciplína volební geografie se v České republice začala prosazovat již na počátku 90. let minulého století, kdy první studie publikovali Jiří Blažek s Tomášem Kosteleckým (1991), Petr Jehlička s Luďkem Sýkorou (1991) a znovu Tomáš Kostelecký (1994). Důležitost těchto prací není jen ve výsledcích výzkumů, ale zejména v postupném etablování volební geografie, jejich teorií a metod. K velkému rozvoji volební geografie došlo po roce Příspěvky můžeme rozdělit do dvou základních skupin. První skupinu tvoří texty zaměřené na jednotlivé volby, a to zejména volby do Poslanecké sněmovny (Kostelecký 2001, Sokol 2003, Kabát a Pink 2006, Pink 2006, Kostelecký 2009, Pink 2010, Navrátil 2010a, Kostelecký 2012), ale také volby krajské (Eibl a kol. 2009), evropské (Šaradín 2005) a senátní (Navrátil 2010b, Gregor a Pink 2011). Druhou skupinu tvoří texty zaměřené na jednotlivé politické strany (Šaradín 2003, Šaradín 2004, Balík 2006, Kyloušek a Pink 2007, Kyloušek a Pink 2009, Voda 2011). Mimo tyto skupiny textů stojí teoreticky vytříbený článek Karla Kouby (2007), zabývající se prostorovými režimy ve stranickém systému České republiky, a dvě monografie. Kniha Volební mapa města Brna (Kyloušek a kol. 2007) se zabývá volební geografií v Brně z hlediska více různých voleb i více politických stran. Dosud zřejmě nejkomplexnější příspěvek k tématu volební geografie v České a Slovenské republice je kniha Volební mapy České a Slovenské republiky po roce 1993: vzorce, trendy, proměny (Pink a kol. 2012). 7

8 1 TEORIE, PŘÍSTUP A METODY Jako první si v teoretické části práce musíme odpovědět na otázku, jaké faktory determinují volební výsledky. Základním rozdělením je rozlišení faktorů individuálních, 1 jež se vztahují k jednotlivým voličům, a faktorů prostorových, jež se vztahují k určitému území. Právě z analýzy prostorových faktorů vychází politologická disciplína volební geografie (Pink 2005: ). 1.1 Volební geografie Volební geografie jako subdisciplína politologie je oborem s poměrně velkou tradicí jak v celosvětovém kontextu (Siegfried 1913, Johnston a Taylor 1979, Johnston, Shelley a Taylor 1990, Zarycki 1999, Warf a Leib 2011), tak v rámci politologie české. Nejvýznamnější volebně geografické publikace s tematikou České republiky jsme již zmínili v úvodu, podrobněji se budeme těmto výzkumům věnovat dále v textu. Více než historie volební geografie 2 nás nyní budou zajímat přístupy, metody a techniky, jež tato disciplína využívá. Přístupy ke studiu volební geografie můžeme rozdělit do dvou základních větví (Pink a kol. 2012: ). Kompozitní přístup vychází z předpokladu, že jedinci patřící do stejné společenské skupiny se chovají podobně a že volební chování jedince je ovlivněno jeho individuálními charakteristikami. Důraz je kladen na hledání souvislostí mezi jedincem a jeho příslušností ke skupině, z čehož je posléze odvozená i diferenciace teritoriální. Klíčové jsou regionální rozdíly ve struktuře populace, které se odrážejí i ve volebních výsledcích. Jiný pohled vnáší do problematiky prostorové diferenciace volebního chování kontextuální přístup, který klade důraz spíše na prostředí, v němž jedinec žije, než na jeho individuální charakteristiky a strukturu společnosti. Volební chování jedince je determinováno jeho okolím, prostorem, ve kterém jedinec žije, a jeho charakteristikami. Ačkoliv je v politologickém výzkumu častěji využíván kompozitní přístup, ukazuje se, že regionální rozdíly politických orientací nejsou jen pouhým odrazem 1 K výzkumům volebního chování na individuální úrovni v České republice viz např. Novák 1995, Vlachová 2000, Vlachová 2003, Vlachová a Řeháková 2007, Linek 2007, Lyons a Linek 2007a, Lyons a Linek 2007b, Smith a Matějů 2011, Linek 2012a, Linek 2012b, Lyons 2012, Vlachová a Häuberer 2012, Šíma K historii volební geografie viz například Pink

9 různosti ve složení regionálních populací, neboť obyvatelstvo regionu, lokality není v tomto ohledu pouhým součtem jedinců žijících v daném regionu, resp. lokalitě (Kostelecký a Čermák 2004: 471). Oba přístupy sice mají ve volební geografii své místo, tato práce ale bude zakotvena v kompozitním přístupu. Jestliže jsme se zabývali základními přístupy ke studiu volební geografie a jejich rozdělením, je nyní na místě popsat, jaké konkrétní metody a techniky námi vybraný kompozitní přístup nejčastěji používá (Pink a kol. 2012: 11 13). Zaměříme-li se na poměrně široké spektrum volebně geografických textů, které již byli v České republice napsány, zjistíme, že jejich autoři používají při analýze různé techniky a postupy. Několik základních metod je ale pro většinu textů společných. Základní kartografickou metodou je koncept tzv. území volební podpory, jež standardně zobrazuje určitý počet regionálních jednotek, v nichž strana či kandidát získali 50 % z celkového počtu svých hlasů (Jehlička a Sýkora 1991: 84). Srovnáním území volební podpory v jednotlivých volbách a hledáním průniku získáme stabilní území volební podpory (Pink a kol. 2012: 11). Analogicky ke konceptu území volební podpory můžeme pracovat i s pojmem území supervolební podpory s tím, že je hranice podílu hlasů, s níž pracujeme, snížena z 50 % na 25 % (Šaradín 2006: 248). Druhou užívanou metodou je výpočet variability volebních výsledků v daných teritoriálních jednotkách. Pro měření variability můžeme využít například variační koeficient nebo některé další metody založené například na Giniho koeficientu (Bochsler 2010). Dále se ve volební geografii nejčastěji pracuje s korelační a regresní analýzou. Zatímco korelační analýza slouží pouze k zjišťování vzájemné souvislosti mezi dvěma proměnnými, regresní analýza nám umožňuje zkoumat kauzální vztah mezi nezávisle proměnnou a závisle proměnnou. Ve volebně geografických textech je závisle proměnnou zpravidla volební výsledek strany či kandidáta a nezávisle proměnnými, jejichž vliv na volební výsledek zkoumáme, jsou socioekonomické či demografické ukazatele charakterizující obyvatelstvo (Pink a kol. 2012: 11 12). 1.2 Agregace dat V práci budeme zkoumat volební výsledky všech devíti kandidátů, kteří se zúčastnili přímé volby prezidenta v České republice v roce 2013, tedy Zuzany Roithové, Jana Fischera, Jany Bobošíkové, Táni Fischerové, Přemysla Sobotky, Miloše Zemana, 9

10 Vladimíra Franze, Jiřího Dienstbiera a Karla Schwarzenberga. U Miloše Zemana a Karla Schwarzenberga budeme zkoumat i volební výsledky z kola druhého. Výzkum provádíme s pomocí agregovaných dat, 3 proto je nutné stanovit, na jaké úrovni budou data agregována. Nabízí se několik možností, z nichž přichází v úvahu zejména agregace dat na úrovni obcí, správních obvodů obcí s rozšířenou působností (dále jen SO ORP), okresů nebo krajů. Z několika důvodů (Pink a kol. 2012: 13) budou data v této práci agregována na úrovni SO ORP. Správní obvody obcí s rozšířenou působností existují od roku 2003 a jejich počet byl stanoven na 205 (Zákon č. 314/2002 Sb.). Zvláštním případem je hlavní město Praha (Zákon č. 131/2000 Sb.), které budeme v textu považovat za SO ORP. Obrázek č. 1: Správní obvody obcí s rozšířenou působností Zdroj: ČSÚ Teritoriální homogenita podpory U každého kandidáta bude nejprve proveden výzkum míry teritoriální homogenity podpory. Ta může být měřena buď pomocí variačního koeficientu (Hendl 2004: 96 97), nebo Giniho koeficientu a jeho případných modifikací (Bochsler 2010, Chytilek 2004). My budeme zkoumat variabilitu volebních výsledků pomocí výpočtu variačního koeficientu, který se pro tyto účely v politologické literatuře standardně používá (Pink 2010: ). Variační koeficient určuje relativní velikost rozptýlenosti dat 3 Všechna data jsou čerpána z Veřejné databáze Českého statistického úřadu (ČSÚ 2013). Týká se to jak volebních výsledků, tak socioekonomických proměnných, které vycházejí ze Sčítání lidu, domů a bytů

11 vzhledem k průměru (Hendl 2004: 97), není tedy ovlivněn absolutními hodnotami sledovaného statistického znaku. V našem případě nám variační koeficient pomůže objasnit, do jaké míry je podpora určitého kandidáta odlišná, nebo naopak homogenní, v jednotlivých SO ORP. Také budeme mít možnost srovnat homogenitu podpory kandidátů mezi sebou a s homogenitou podpory politických stran ve volbách do PS PČR v letech 2006 a Nízká hodnota variačního koeficientu znamená případy, kdy v různých teritoriálních jednotkách získal kandidát přibližně stejné podíly hlasů. Čím vyšší hodnota je, tím klesá homogenita podpory. 1.4 Území volební a supervolební podpory Následně se u každého kandidáta zaměříme na zjištění, které SO ORP patřily do území volební podpory a území supervolební podpory kandidáta. Území volební podpory (dále ÚVP) můžeme definovat jako oblasti, které představují koncentraci 50 % celkového počtu hlasů získaných stranou v daných volbách (Jehlička a Sýkora 1991: 84). Které územní jednotky patří do ÚVP, zjistíme výpočtem. Nejprve je nutné sestupně seřadit územní jednotky podle podílu hlasů, které v nich kandidát získal. Poté postupně sčítáme absolutní počty hlasů až do celkové výše 50 % z absolutního počtu všech získaných hlasů. Území supervolební podpory (dále ÚSVP) stanovíme analogicky k ÚVP s tím rozdílem, že absolutní počty hlasů z územních jednotek sčítáme jen do chvíle, dokud se nedostaneme na hodnotu 25 % z celkového počtu hlasů (Šaradín 2006: 248). Území volební a supervolební podpory budeme graficky demonstrovat na mapách vytvořených v programu Quantum GIS. 1.5 Stabilita volební podpory Následovat bude korelační analýza podpory kandidátů v územních jednotkách s podporou ostatních prezidentských kandidátů a také politických stran ve volbách do PS PČR v letech 2006 a Protože ve volbách do PS PČR v roce 2010 kandidovalo 27 politických subjektů a v roce 2006 jich bylo pouze o jeden méně, 4 Volby do zastupitelstev krajů a obcí jsou svým charakterem značně odlišné od voleb celostátních, a proto jsou z analýzy vyloučeny. Podobně tomu je i u voleb senátních. Volby do EP sice mají celostátní charakter, vzhledem k jejich postavení voleb druhého řádu se ale pro analýzu jeví nejvhodnější volby do PS PČR. Z časového hlediska jsme volby do PS PČR omezili pouze na roky 2006 a 2010, protože stranický systém před rokem 2006 byl značně odlišný od stranického systému současného (Vodička a Cabada 2011: ). 11

12 je nutné omezit počet stran, které do korelační analýzy zahrneme. Rozhodli jsme se do korelační analýzy zařadit všechny strany, které ve volbách v roce 2006 nebo ve volbách v roce 2010 překonaly alespoň 1,5 % hlasů. V roce 2006 tuto hranici překročili ODS, ČSSD, KSČM, KDU-ČSL, SZ a SNK Evropští demokraté, a v roce 2010 ČSSD, ODS, TOP09, KSČM, Věci veřejné, KDU-ČSL, SPOZ, Suverenita a SZ. Korelační analýza nám může objasnit pouze to, zda spolu dvě proměnné, v našem případě podpora prezidentského kandidáta a podpora politické strany, souvisí. Proměnné jsou tedy korelované, jestliže určité hodnoty jedné proměnné mají tendenci se vyskytovat společně s určitými hodnotami druhé proměnné (Hendl 2004: 240). Pomocí korelace nemůžeme určit kauzální vztah mezi proměnnými. Korelaci budeme měřit pomocí Pearsonova korelačního koeficientu, jenž může nabývat hodnot od -1 do 1. Čím více se blíží krajním hodnotám, tím je korelace silnější, hodnota 0 znamená neexistenci korelace. Korelační koeficienty budou počítány v programu IBM SPSS. Tabulka č. 1: Síla asociace podle hodnoty Pearsonova korelačního koeficientu Hodnota korelačního koeficientu Síla asociace 0 Žádná 0,01 0,09 Triviální 0,1 0,29 Nízká 0,3 0,49 Střední 0,5 0,69 Podstatná 0,7 0,89 Velmi silná 0,9 0,99 Téměř perfektní 1 Perfektní Zdroj: De Vaus 2002: Regresní analýza a teorie konfliktních linií Na základě teorie konfliktních linií určíme proměnné, které by měly ovlivnit podporu kandidátů v jednotlivých SO ORP. Pomocí regresní analýzy pak bude v programu IBM SPSS zkoumáno, jestli mají nezávisle proměnné vliv na volební výsledek kandidáta. Teorii konfliktních linií můžeme chápat buď primárně sociologicky, nebo spíše politologicky (Hloušek 2002). Sociologický přístup vnímá konfliktní linie jako sociální postoje a chování, které plynou ze sociální stratifikace. Nás zajímá v první řadě politologický pohled, který chápe konfliktní linie jako politické postoje a politické chování. Zkoumáme tak především vzorce politické polarizace, v jejímž rámci určité části společnosti podporují určité politické strany 12

13 Hypotézy o vlivu socioekonomických proměnných na podobu stranického systému a následně volební podporu jednotlivých stran či kandidátů zformulovali v práci Party Systems and Voter Alignments v 60. letech 20. století Seymour M. Lipset a Stein Rokkan (1967: 1 65). Teorie konfliktních linií se stala jedním ze základních teoretických konceptů výzkumu stranických systémů (viz např. Novák 1997: 38 41; Klíma 1998: ; Fiala a Strmiska 1998: 57 60; Strmiska a kol. 2005: 19 30), pomocí něhož lze vysvětlit jak vznik politických stran, tak profilaci jejich voličské základny (Pink a kol. 2012: 202). Základem teorie konfliktních linií je předpoklad, že politické strany vznikají na základě hlubokých a dlouhotrvajících konfliktů ve společnosti. Pro oblast západní Evropy byly podle Lipseta a Rokkana určující dvě revoluce, a to revoluce průmyslová a revoluce národní. Následkem těchto revolucí vznikly vždy v teritoriální a funkční dimenzi čtyři základní konfliktní linie, které určují charakter západoevropských politických stran. Následkem průmyslové revoluce vznikla štěpení vlastníci pracující a město venkov, národní revoluce pak byla příčinou štěpení církev stát a centrum periferie (Novák 1997: 39 40). Štěpení ve společnosti vedla k profilaci jednotlivých společenských segmentů, které, pokud byly dostatečně silné, dokázaly mobilizovat voliče a zapříčinit tak vznik štěpení v politické rovině ve stranickém systému. Základním mechanismem je tedy průmět náboženského, ekonomického, sociálního či územního rozdělení společnosti do rozdělení stranicko-politického spektra (Pink a kol. 2012: 203). Na základě konfliktní linie vlastníci pracující se profilují strany zastupující pracující obyvatelstvo, a to strany sociálnědemokratické nebo komunistické. V protikladu k nim se formují strany zastupující vlastníky, a to strany liberální, konzervativní či radikální. Konfliktní linie město venkov dala vzniknout stranám zastupujícím zájmy venkova proti zájmům rozvíjejících se měst, a to konkrétně stranám agrárním, zemědělským či ekologickým. Národní revoluce rozdělila ve funkční dimenzi společnost na základě konfliktní linie církev stát. Vznikají tak zejména strany křesťanskodemokratické hájící zájmy církve a křesťanské hodnoty proti sekularizačním tendencím. Poslední konfliktní linií je linie centrum periferie, která byla příčinou vzniku jak stran centralistických, tak zejména stran autonomistických, které, ať už byly založeny etnicky či regionálně, měly za cíl hájit zájmy periferních oblastí proti silnějšímu centru. 13

14 S ohledem na tuto teorii pak můžeme na základě jednotlivých konfliktních linií předpokládat to, že podpora křesťanskodemokratických stran či kandidátů v jednotlivých územních jednotkách bude stoupat současně se zvyšujícím se podílem občanů katolického vyznání v této územní jednotce, a analogicky, že podpora liberálních a konzervativních stran bude stoupat současně se zvyšujícím se podílem podnikatelů, podpora sociálně-demokratických a komunistických stran bude stoupat současně se zvyšujícím se podílem nezaměstnaných či s klesajícím průměrným příjmem v obci nebo že podpora regionalistických kandidátů poroste v periferních oblastech a podobně (Pink a kol. 2012: ). Tabulka č. 2: Teorie konfliktních linií Revoluce Průmyslová Národní Dimenze Funkční Teritoriální Funkční Teritoriální Štěpení Strany Zdroj: Novák 1997: 40. Vlastníci x pracující Buržoazní x dělnické Město x venkov Agrární Církev x stát Křesťanské x sekularistické Centrum x periferie Centralistické x autonomistické Určitou modifikaci tohoto schématu přinesla teorie vzniku nové konfliktní linie materialismus postmaterialismus, kterou formuloval ve své práci Ronald Inglehart (1977). Na této konfliktní linii se tvoří strany obhajující ekologická témata, lidskoprávní témata nebo ochranu menšin, tedy strany zelených či sociálně liberální formace. Na druhé straně jsou strany bránící tradiční hodnoty či strany odmítající mezinárodní integraci (Pink a kol. 2012: 205). Do této kategorie můžeme zařadit krajně pravicové strany či populistické strany. Pro realitu střední Evropy teorii modifikovali Vít Hloušek a Lubomír Kopeček (2004: 47 54, ; 2005; 2010: 14 19), kteří píší o konfliktních liniích transformace, které v nestálých postkomunistických politických systémech mají primárně politický, nikoliv společenský charakter. Tyto konfliktní linie jsou utvářeny shora politickými stranami a až následně dochází ke strukturaci voličské obce do společenských skupin. První konfliktní linií v postkomunistických zemích byla konfliktní linie mezi stoupenci stávajícího režimu a protirežimní opozicí. Následně se objevily další konfliktní linie, a to socioekonomická konfliktní linie transformace, nacionalistická konfliktní linie transformace, reziduální konfliktní linie z rané éry demokratizace (štěpení církev stát a město venkov), reziduální konfliktní linie 14

15 komunismus versus antikomunismus a zárodečná postmateriální konfliktní linie (Hloušek a Kopeček 2004: 53). Postupně docházelo ke stabilizaci některých politických i voličských táborů, nejvíce se prosadila socioekonomická linie transformace, u níž můžeme pozorovat značnou podobnost s původní konfliktní linií vlastníci pracující. Stejně tak i ostatní konfliktní linie se postupně posunují směrem k původnímu pojetí, jak bylo formulováno pro země západní Evropy (Tamtéž: ). V textu budeme dále pracovat pouze s původním pojetím Lipseta a Rokkana, musíme být ale srozuměni s tím, že tuto teorii není možné pro oblast postkomunistických zemí přijmout úplně bez výhrad. Konkrétní proměnné byly vybrány na základě teorie konfliktních linií a při jejich výběru jsme se částečně inspirovali předchozí prací Michala Pinka a Petra Vody (Pink a kol. 2012: ), kteří zkoumali vliv nezávisle proměnných na volební výsledky politických stran ve volbách do PS PČR v letech 1996 až Konfliktní linie vlastníci pracující bude v regresním modelu reprezentována proměnnou podíl zaměstnavatelů na celkovém počtu obyvatel SO ORP. Dále pak s touto konfliktní linií, která je považována v ČR za nejvýznamnější (Hloušek a Kopeček 2005), souvisí i další proměnná, a to míra nezaměstnanosti. Poměrně jednoznačná je konceptualizace a operacionalizace konfliktní linie církev stát, pro jejíž vyjádření bude sloužit proměnná podíl katolíků na celkovém počtu obyvatel SO ORP. Konfliktní linii město venkov bude v analýze zastupovat proměnná podílu osob pracujících v primárním sektoru ekonomiky. Další proměnnou, kterou do analýzy zahrneme, bude podíl obyvatel žijících v obcích nad obyvatel. Konfliktní linie centrum periferie nebude v analýze samostatně zastoupena, jelikož nemá v České republice jednoznačný indikátor (Pink a kol. 2012: 209). Do analýzy budou zařazeny i další dvě proměnné. Jedná se o podíl vysokoškolsky vzdělaných obyvatel, který může reprezentovat konfliktní linii materialismus postmaterialismus, ale i socioekonomickou konfliktní linii. Tuto konfliktní linii může reprezentovat i poslední zařazená proměnná, a to podíl obyvatelstva ve věku nad 65 let. 15

16 Tabulka č. 3: České politické strany a konfliktní linie Konfliktní linie Politické strany Vlastníci ODS, ODA, US, TOP 09 Pracující ČSSD, KSČM Město ODS, ODA, US, TOP 09, SZ, ČSSD Venkov KSČM, KDU-ČSL Církev KDU-ČSL, (TOP09) Stát KSČM, ČSSD, VV Centrum Periferie Nezařazení SPR-RSČ Zdroj: Pink a kol. 2012: 206. Na rozdíl od korelační analýzy může regresní analýza popsat kauzální vztah mezi proměnnými, respektive to, jestli, a případně jaký, mají hodnoty nezávisle proměnné vliv na hodnoty závisle proměnné (Hendl 2004: ). Lineární regresní model vyjadřuje vztah mezi jednou závisle proměnnou, kterou jsou v našem případě volební výsledky prezidentských kandidátů, a jednou či více nezávisle proměnnými, což jsou v našem případě výše zmíněné socioekonomické a demografické ukazatele. 5 Z výsledku regresního modelu provedeného u každého kandidáta 6 nás budou zajímat tři hodnoty. První z nich je hodnota indexu determinace R 2. Ten stanovuje vhodnost regresního modelu tím, že ukazuje podíl vysvětleného rozptylu závisle proměnné za pomoci nezávisle proměnných (Pink a kol. 2012: 210) nebo jinak řečeno ukazuje část variability závisle proměnné, kterou se za pomoci nezávislých proměnných podařilo vysvětlit (Kostelecký 2012: 127). Čím vyšší je index determinace, tím vyšší je explanační síla regresního modelu. 5 Jedná se tedy o mnohonásobnou lineární regresi. Ta je prostředkem pro zkoumání statistické závislosti pomocí modelu, jenž zahrnuje jednu závislou proměnnou a několik nezávislých proměnných (Hendl 2004: 371). 6 Abychom mohli z výsledků regresního modelu činit relevantní závěry, je nutné, aby jeho parametry splňovaly základní předpoklady (De Vaus 2002: ). Důležité zejména je, aby nezávislé proměnné nebyly vzájemně korelované. Byl tedy proveden test multikolinearity, kdy byly nejprve proměnné vzájemně zkoumány pomocí korelační analýzy Nejvyšší hodnotu Pearsonova koeficientu, 0,71, jsme nalezli mezi proměnnými podíl podnikatelů a podíl vysokoškoláků, přičemž multikolinearitu by indikovaly hodnoty koeficientu přesahující 0,9 (Rabušic 2004: 13). Poté byl v programu IBM SPSS proveden test multikolinearity pomocí statistiky tolerance a faktoru změny variability (VIF). U žádné z proměnných jsme nenalezli hodnoty, které by indikovaly, že v datech existuje multikolinearita, tedy hodnoty ukazatele tolerance 0,2 a nižší a u VIF hodnoty 5 a vyšší (Rabušic 2004: 2, Maškarinec 2011: 99). 16

17 Dále nás budou zajímat hodnoty regresního koeficientu b a standardizovaného koeficientu β. Tyto koeficienty nám ukazují vypovídací schopnost proměnných. Parciální regresní koeficient b je hodnota, o níž se změní hodnota závislé proměnné v případě, že hodnota nezávislé proměnné se změní o jednotku. Standardizovaný regresní koeficient β pak udává relativní přínos prediktoru k předpovědi hodnoty závislé proměnné (Hendl 2004: 374), určuje tedy intenzitu a charakter vztahu mezi nezávislou proměnnou a závislou proměnnou (Pink a kol. 2012: 211). Pokud je hodnota β kladná, jedná se o pozitivní závislost, pokud je záporná, jedná se o negativní závislost. Čím více se hodnota β blíží krajním bodům 1 a -1, tím silnější je vztah mezi proměnnými. Hodnoty standardizovaného koeficientu je možné srovnávat v rámci regresního modelu. 1.7 Vliv volební účasti na volební výsledky Druhou teorií, kterou je možno ověřovat na agregovaných datech, je teorie o vlivu volební účasti na zisky jednotlivých stran či kandidátů ve volbách. Teorie vychází z předpokladu o rozdílných politických preferencích voličů a nevoličů (Grofman a kol. 1999) v důsledku toho, že míra volební účasti je závislá na vzdělání, příjmu a dalších charakteristikách voličů. Volební zisk jednotlivých stran či kandidátů pak závisí na tom, kolik lidí k volbám přijde, tedy na tom, jestli se právě voliči dané strany k volbám dostaví, a na tom, zda se dostaví voliči stran konkurenčních. Vzhledem k potvrzené teorii, že voliči z nižších sociálních tříd volí spíše levici, a vzhledem k faktu, že právě voliči z nižších tříd se méně účastní voleb, můžeme formulovat hypotézu, že s vyšší volební účastí poroste i podpora levicových stran (Linek 2007: 88). Američtí autoři (DeNardo 1980) ale při empirickém zkoumání došli k závěru, že výše volební účasti nemá velký systematický vliv na zisky jednotlivých stran. Naopak při analýze dat z Evropy se hypotéza potvrdila, když autoři došli k závěrům, že s vyšší volební účastí roste zisk levicových stran (Eijk a Egmond 2007). Vliv volební účasti na výsledky voleb je možné zkoumat buďto pomocí analýzy agregovaných dat, kdy se obvykle používá regresní analýza, nebo analýzy dat individuálních, kdy můžeme na základě údajů o jednotlivých voličích modelovat výsledky voleb při libovolné volební účasti. Ideální je kombinace obou metod, jak to ve svém výzkumu učinil Lukáš Linek (2012a: 88 90). Lukáš Linek na datech z voleb do PS v roce 2006 zjistil, že vliv volební účasti na zisky politických stran existuje a lze jej označit za systematický, alespoň v případě některých stran (SZ a neparlamentní strany) (Linek 2007: 106). U analýzy 17

18 agregovaných dat se zjistilo, že při vyšší volební účasti v územních jednotkách získávaly zejména ODS, KDU-ČSL a SZ, naopak levicové strany ztrácely. Analýza individuálních dat přinesla mírně modifikované výsledky, když vyšlo, že s vyšší volební účastí poroste podpora ČSSD a Strany zelených, zatímco podpora ostatních stran bude klesat. Krajské volby z roku 2008 zkoumali z hlediska vlivu volební účasti na volební výsledky Otto Eibl a kol. (2009: ). Na základě korelační analýzy došli k závěru, že mezi volební účastí a volebními výsledky neexistuje žádná souvislost u ODS a jen nízká souvislost u ČSSD a SZ. Středně silná souvislost byla nalezena u KDU-ČSL, kde byla pozitivní, a u KSČM, kde byla naopak negativní. Michal Pink (2010: ) došel při analýze dat z voleb do Poslanecké sněmovny z roku 2010 k podobným závěrům, když našel pozitivní souvislost u ODS, TOP09 a KDU-ČSL a negativní souvislost u ČSSD, KSČM, Věci Veřejných a Suverenity. U Strany zelených a zejména Strany práv občanů Zemanovců se souvislost neprokázala. Zatím posledním výzkumem na dané téma je analýza dat z voleb do PS z roku 2010 Lukáše Linka (2012a). Ten došel k závěru, že vliv volební účasti na výsledky voleb existuje. Nejsilnější byl vliv u ODS a KSČM, u nichž s vyšší volební účastí klesala volební podpora. U ČSSD vztah nebyl jednoznačný, hypotéza o rostoucí podpoře levice s vyšší volební účastí se nepotvrdila, stejně tak výše volební účasti neměla výrazný vliv na zisky KDU-ČSL a TOP09. U nových stran, Strany zelených v roce 2006 a Věcí veřejných v roce 2010, podpora rostla s vyšší volební účastí. Poslední částí analýzy tedy bude výzkum vlivu výše volební účasti na volební výsledky jednotlivých kandidátů. Nejprve provedeme korelační analýzu mezi volebními výsledky kandidáta a výškou volební účasti. Na základě výše Pearsonova korelačního koeficientu zjistíme, jestli mezi těmito dvěma proměnnými existovala souvislost či nikoliv. Následně do výše popsaného regresního modelu dosadíme proměnnou volební účast. Pokusíme se zjistit, zda se zvýší explanační síla regresního modelu a jaká bude síla vlivu volební účasti na volební výsledek kandidáta. K tomu použijeme hodnoty indexu determinace a regresních koeficientů b a β. 18

19 2 VOLBY V ČR A VOLEBNÍ GEOGRAFIE Volby do PS 7 můžeme považovat za nejvýznamnější volební soutěž v České republice, čemuž odpovídá i rozsáhlé pokrytí volebně geografickým výzkumem od roku 1990 až po současnost. Petr Jehlička a Luděk Sýkora (1991) zkoumali území volební podpory politických stran ve volbách v roce 1990 a podobnost vzorců podpory s podporou politických stran v období první a třetí republiky. Práce je postavena na hypotéze, že ani více než čtyři desítky let trvající období nedemokratického vývoje v naší vlasti nemuselo znamenat výrazné narušení regionální rozmanitosti kulturního a sociálního klimatu, odrážejícího se v tradiční volební orientaci obyvatelstva jednotlivých oblastí Čech, Moravy a české části Slezska (Tamtéž: 81). Autoři se zaměřili na vývoj a stabilitu volební podpory ČSL, ČSS, ČSSD a KSČ a došli k závěru, že se vstupní hypotéza do jisté míry potvrdila. Území, v němž získaly sledované strany rozhodující část volební podpory v roce 1990, korespondovalo s územím, v němž byly tyto strany úspěšné v letech 1920 až Jako nejstabilnější se ukázalo být území volební podpory ČSL, svá tradiční území dokázali oslovit i komunisté a sociální demokraté (Tamtéž: 92 93). Volby do PS v letech 1990 až 1998 zkoumal ve svých článcích Tomáš Kostelecký (1994, 2001). Hlavním cílem jeho prací bylo zjistit, jaké faktory ovlivňují prostorovou variabilitu volebního chování a jak se tyto faktory proměňují. Autor došel k závěru, že regionální rozdíly ve volební podpoře jednotlivých stran existují a jsou zapříčiněny jak historickým vývojem těchto regionů a jejich specifiky, tak aktuálními strukturálními změnami v oblasti sociální a ekonomické. Autor vysledoval trend růstu důležitosti ekonomických faktorů, jejich regionální různosti a vlivu na volební chování. Volby do Poslanecké sněmovny v roce 2002 zkoumali ve svých textech Petr Sokol (2003) i Michal Pink (2006: ). Do PS se dostaly čtyři politické strany, z nichž nejsilnější byla ČSSD. Podíváme-li se na její území volební podpory, uvidíme, že se od současného ÚVP ČSSD poměrně významně lišilo. Totéž nemůžeme konstatovat u ODS, jejíž území volební podpory se rozkládalo na tradičním území v Čechách. Podobně tomu bylo i u KSČM, která pravidelně oslovuje voliče na Moravě a na severu a západě Čech. Koalice KDU-ČSL a US-DEU uspěla jak v tradičních lidoveckých obvodech, tak v městských liberálních obvodech, zejména v Praze. 7 Vývoj volebního systému viz v Šedo 2007: 34 35, Chytilek a kol. 2009:

20 Volební výsledek v % V roce 2006 (Kabát a Pink 2006) svou pozici upevnily obě velké strany, v parlamentu zůstaly i KSČM a KDU-ČSL, což se nepodařilo US-DEU. Do parlamentu se dostala i jedna nová strana, Strana zelených. Ta koncentrovala svoji podporu zejména ve velkých městech a dále na severu a severozápadě Čech. KDU-ČSL dokázala získat voliče především na svých tradičních územích. Komunistická strana má z teritoriálního hlediska poměrně stabilní podporu a ani volby v roce 2006 nebyly výjimkou. ČSSD měla volební podporu rozloženou po celém území ČR, strana ale byla silnější na Moravě než v Čechách. Opačná situace nastala u ODS, jejíž téměř celé ÚVP leželo v Čechách. Ve volbách do PS PČR v roce 2010 překročilo 5% uzavírací klauzuli pět politických stran, z nichž dvě byly nové. I u ostatních stran, s výjimkou KSČM, jsme mohli pozorovat značné změny v celkové volební podpoře. ČSSD i ODS v těchto volbách výrazně oslabily, Strana zelených a KDU-ČSL ani nepřekročily 5% klauzuli. Naopak poměrně těsně se do parlamentu nedostaly další dvě nové strany, SPO Zemanovci a Suverenita. Graf č. 1: Výsledky voleb do PS PČR v roce , ,08 20,22 17,5 16, , ,27 10,88 7,5 5 2,5 4,39 4,33 3,67 2,44 4,02 0 ČSSD ODS TOP09 KSČM VV KDU-ČSL SPOZ SUV SZ Ostatní Strana Zdroj: Autor na základě ČSÚ Volební geografií v těchto volbách se zabývali Tomáš Kostelecký (2012) a Michal Pink (2010). Michal Pink zkoumal rozložení elektorátu jednotlivých politických stran a souvislost mezi volební účastí a jejich výsledkem. Nejvíce rozloženou podporu po celém území ČR měly Věci veřejné, naopak výraznou 20

21 koncentraci podpory na určitém území jsme mohli zaznamenat u KDU-ČSL, dále u SZ, Suverenity, TOP09, Zemanovců a KSČM (Pink 2010: ). Pozitivní vztah mezi volební účastí a volební podporou existoval u ODS, TOP09, KDU-ČSL, méně pak u Strany Zelených. Negativní vztah jsme mohli pozorovat u ČSSD, KSČM a Suverenity, méně u Věcí veřejných. Souvislost mezi výškou volební účasti a výsledkem SPOZ nebyla prokázána (Tamtéž: 232). Území volební podpory ČSSD se rozkládalo zejména na Moravě s výjimkou podstatné části Zlínského kraje a okresů Brno-město a Brno-venkov. V Čechách byla strana úspěšná v kraji Ústeckém a v částech Karlovarského, Plzeňského a Středočeského kraje. I KSČM získala voliče především ve svých volebních baštách na území bývalých Sudet jak v Čechách, tak na Moravě. ODS také získala voliče na území, kde má stabilně vysokou podporu, a to v Praze, okresech Mladá Boleslav a Jablonec nad Nisou, na Moravě pak v Brně a v okrese Vsetín (Tamtéž: ). Zajímavější je z pohledu teritoriálního rozložení elektorátu podpora nových a menších stran. Území volební podpory TOP09 leželo s výjimkou okresu Brno-město celé v Čechách. Území supervolební podpory se pak skládalo z pouhých čtyř okresů, a to Praha, Praha-východ, Praha-západ a Hradec Králové. Věci veřejné měly, na rozdíl od TOP09, podporu rozloženou po celém území ČR. Území supervolební podpory tvořil zejména pás při severních hranicích ČR od okresu Frýdek-Místek po okres Sokolov (Tamtéž: ). Strana práv občanů Zemanovci se sice do PS nedostala, v některých krajích ale dokázala získat poměrně vysokou volební podporu. Jednalo se zejména o Kraj Vysočina, bydliště Miloše Zemana, Ústecký kraj, v němž Miloš Zeman kandidoval, a Zlínský kraj. Suverenita koncentrovala svou podporu v západních, severních a středních Čechách, na Moravě strana s výjimkou částí Olomouckého a Moravskoslezského kraje úspěšná nebyla (Tamtéž: ). Dvě politické strany naopak svou pozici v PS z voleb 2006 neuhájily. Strana zelených nedosáhla ani na 3 % hlasů, voliče oslovila zejména v Praze, kde se také nacházelo celé území supervolební podpory strany. Do parlamentu se nedostala ani KDU-ČSL. Strana byla nejúspěšnější jako vždy zejména na Moravě, s výjimkou části Olomouckého kraje, a dále v Pardubickém kraji. I ve svých tradičních baštách strana voliče ztratila a do parlamentu se nedostala (Tamtéž: ). Tomáš Kostelecký (2012) se zabýval širšími souvislostmi, když zkoumal vliv některých sociálních, ekonomických a geografických faktorů na volební zisky stran. 21

22 Explanační síla regresního modelu byla u jednotlivých stran různá, téměř vůbec se nepodařilo vysvětlit volební zisky Věcí veřejných a Zemanovců, u nichž mohl hrát roli tzv. sousedský efekt, jelikož strana získala nejvíce hlasů v krajích, kde předseda Miloš Zeman bydlel a kandidoval. U ČSSD stoupal volební zisk s rostoucím podílem občanů nad 65 let a s rostoucím podílem nezaměstnaných. S rostoucím podílem občanů s maturitou naopak zisk ČSSD klesal. Stejné proměnné měly vliv i na volební zisk KSČM, komunisté ale získali voliče spíše na venkově, zatímco sociální demokraté ve městech a nejbližším okolí (Tamtéž: ). Druhou dvojici stran s podobným vlivem proměnných na jejich podporu tvořily ODS a TOP09. Tyto strany byly úspěšnější tím více, čím rostl podíl osob s maturitou a klesal podíl nezaměstnaných. Rozdíl jsme mohli zaznamenat v případě proměnné podílu obyvatel nad 65 let, kdy u ODS volební zisk rostl s růstem hodnoty této proměnné, u TOP09 tomu bylo naopak. Největší explanační sílu prokázal regresní model u KDU-ČSL. Ta získávala hlasy především v obcích s vyšším podílem věřících. Nejdůležitějším zjištěním je podle Tomáš Kosteleckého fakt, že se zvětšuje rozdíl mezi volebním chováním lidí žijících v suburbánních obcích a volebním chováním lidí žijících v typicky venkovských obcích, které leží dál od měst. Zatímco suburbánní obce se politicky posunují stále více doprava, klasické venkovské obce si zachovávají v průměru spíše levicovou orientaci (Tamtéž: 131). 22

23 3 POLITICKÉ STRANY V ČR A VOLEBNÍ GEOGRAFIE 3.1 Česká strana sociálně demokratická Po roce 1989 navázala ČSSD na prvorepublikovou a exilovou činnost, v prvních dvou volbách do ČNR ale příliš úspěšná nebyla. To se změnilo po roce 1993, kdy byl předsedou ČSSD zvolen Miloš Zeman. Ten dovedl stranu k druhému místu ve volbách v roce 1996, od vítězství ve volbách v roce 1998 pak byla strana až do roku 2006 ve vládě (Kopeček a Pšeja 2005: ). Jiří Paroubek dovedl stranu k historicky nejvyššímu volebnímu zisku 32,3 % ve volbách do PS v roce 2006, volby ale vyhrála ODS. V roce 2010 ČSSD se ziskem 22,1 % hlasů volby vyhrála (Havlík 2010: 12 15). Variabilita volebních výsledků ČSSD je dlouhodobě jedna z nejnižších z českých parlamentních stran, přesto můžeme identifikovat území, v nichž strana získává hlavní část svých voličů. Území stabilní volební i supervolební podpory za roky leží z větší části na Moravě, a to zejména v Moravskoslezském kraji, dále pak v částech Olomouckého, Zlínského i Jihomoravského kraje a Kraje Vysočina. V Čechách je strana úspěšná především v periferní části Středočeského kraje a na Svitavsku v Pardubickém kraji (Pink a kol. 2012: 22 24). Regresní analýza neprokázala výrazný vliv socioekonomických proměnných na podporu strany, postupně se ale vliv proměnných zvyšoval. Ve volbách v roce 2010 strana získávala podíl hlasů spolu s klesající kupní silou, klesajícím podílem podnikatelů a také vysokoškoláků. Pozitivní vliv na výsledky strany měla velikost obce, prokázal se spíše městský charakter ČSSD (Tamtéž: ). 3.2 Občanská demokratická strana ODS vznikla z rozpadajícího se Občanského fóra v roce 1991 a ihned zaujala pozici nejsilnější politické strany v českém stranickém systému. Tuto pozici potvrdila i ve volbách do ČNR v roce 1992 a volbách do PS v roce Na přelomu let 1997 a 1998 postihla stranu vnitřní krize, jež vedla k odštěpení části strany. Po volební porážce v roce 2002 odstoupil dlouholetý předseda strany Václav Klaus, kterého nahradil Mirek Topolánek (Pšeja 2005: ). Topolánek dovedl stranu k vítězství ve volbách do PS v roce 2006, vládní koalice ale vydržela jen do jara 2009, kdy jí byla vyslovena nedůvěra. Před volbami do PS v roce 2010 Mirek Topolánek rezignoval a nahradil jej Petr Nečas. ODS získala jen 20,2 % hlasů, ztratila nejvíce 23

24 voličů ze všech politických stran a zaznamenala nejhorší volební výsledek v historii (Havlík 2010: 23 26), přesto dokázala sestavit vládní koalici. Elektorát ODS je stabilní a je poměrně rovnoměrně rozložen po celém území České republiky. Území stabilní volební podpory leží téměř celé v Čechách, výjimkou jsou SO ORP Brno, Zlín a Rožnov pod Radhoštěm. Nejúspěšnější je strana v Praze a okolí, kde také s výjimkou SO ORP Plzeň a Jablonec nad Nisou leží celé území stabilní supervolební podpory strany (Pink a kol. 2012: 27 29). U ODS regresní model prokázal vysokou explanační sílu. Pozitivně ovlivňuje volební výsledky ODS zejména kupní síla, podíl podnikatelů a podíl vysokoškolsky vzdělaných osob v daném regionu. Negativní vliv na výsledek strany měl zvyšující se podíl věřících osob. Nepodařilo se prokázat, že by na výsledky ODS měly vliv proměnné nezaměstnanost a velikost obce (Tamtéž: ). 3.3 TOP 09 TOP09 patří k nejmladším stranám v českém stranickém systému, vzhledem k volebnímu výsledku z voleb do PS v roce 2010 a současným volebním preferencím ji však můžeme považovat za stranu relevantní a etablovanou. Klíčovou postavou vzniku strany se stal Miroslav Kalousek, který na jaře roku 2009 ohlásil odchod z KDU- ČSL a založení nové konzervativní strany. Důležitým krokem se stalo zejména zvolení Karla Schwarzenberga předsedou strany (Havlík 2010: 22 23). TOP09 ve volbách do PS v roce 2010 získala 16,7 % hlasů a stala se třetí nejsilnější stranou. Volební výsledky TOP09 vykazovaly pozitivní korelaci zejména s předchozími výsledky ODS a dalších spíše pravicových stran, naopak negativní korelace byla zaznamenána s ČSSD, KSČM a v menší míře i s KDU-ČSL. Nejvyšší podporu měla TOP 09 v Praze a v krajích Středočeském, Královehradeckém a Libereckém, naopak nejméně úspěšná byla v Moravskoslezském, Ústeckém a Olomouckém kraji (Pink a kol. 2012: 29 31). Sledován byl i vliv několika proměnných na volební zisk TOP 09 (Tamtéž: ). Ukázal se zejména vliv podílu podnikatelů a kupní síly. S růstem obou těchto proměnných rostl i volební zisk TOP Komunistická strana Čech a Moravy Komunistická strana Čech a Moravy se v rámci středoevropského prostoru stala ve srovnávacím pohledu výjimečnou, jelikož u ní nedošlo k transformaci v sociálnědemokratickou stranu (Vodička a Cabada 2011: ). O to zajímavější je, že si strana dokázala udržet poměrně vysokou a stabilní podporu voličů dodnes. Strana 24

25 je sice považována za antisystémovou (Tamtéž: 284), přesto ale nelze brát toto označení doslovně, běžná je například spolupráce politických stran s komunisty na lokální úrovni (Balík a kol. 2011: 39 90). KSČM je zajímavou stranou i z hlediska volební geografie. KSČM má velmi stabilní volební podporu a její voliči se nachází převážně v periferních oblastech České republiky. Území volební podpory strany se nachází převážně v pohraničním území České republiky. Nejúspěšnější je strana v okresech Tachov, Cheb, Bruntál nebo Znojmo (Pink a kol. 2012: 24 27). Snažíme-li se vysvětlit podporu KSČM pomocí socioekonomických proměnných, zjistíme, že strana získává voliče především s klesajícím podílem podnikatelů, vysokoškoláků a katolíků v regionu. Naopak pozitivní vliv na podporu strany má nezaměstnanost (Tamtéž: ). Výzkumy také prokázaly, že podpora KSČM je více než u ostatních stran podmíněna dlouhodobým charakterem regionu (Kyloušek a Pink 2007: 162). KSČM vykazuje vysokou volební podporu v pohraničí na území Sudet. Jak píše Karel Kouba, důležitou se v tomto ohledu jeví role komunistické strany v poválečném období, která objasňuje generační a racionální důvody pro vysokou oblibu KSČM v českém pohraničí (Kouba 2007: 1034). 3.5 Věci veřejné Vedle TOP 09 se druhou novou stranou v Poslanecké sněmovně po volbách v roce 2010 staly Věci veřejné. VV vznikly v roce 2002 v Praze 1, změnu v celostátní stranu dovršily v roce 2009, když postavily kandidátku do voleb do Evropského parlamentu. Stejně jako u TOP09 se klíčovým krokem ukázala být pro stranu volba předsedy, jimž se v červnu roku 2009 stal novinář Radek John (Havlík 2010: 30 32). Ve volbách v roce 2010 Věci veřejné získaly podporu 10,9 % voličů. Strana se po volbách stala součástí vládní koalice. Její působení ve vládě a skandály představitelů strany vedly k poklesu preferencí, rozpadu strany a její marginalizaci. Korelační analýza (Pink a kol. 2012: 31 32) volební podpory v územních jednotkách přinesla zjištění, že Věci veřejné získaly své příznivce zejména v oblastech, kde byly dříve úspěšné ODS a Strana zelených. Negativně korelovala podpora Věcí veřejných s ČSSD, KDU-ČSL a KSČM. Úspěšné byly Věci veřejné zejména v severních příhraničních oblastech a v okrese Český Krumlov, naopak nejnižší podporu měly v krajích Vysočina, Zlínském a Moravskoslezském. Regresní model neprokázal výrazný vliv socioekonomických proměnných na volební výsledek Věcí veřejných 25

26 (Kostelecký 2012: 128, Pink a kol. 2012: ). Důvodem může být jak nízká teritoriální variabilita dat, tak charakter strany Věci veřejné, jež se etablovala jako strana protestní, nikoliv jako strana zastupující určitý segment společnosti. 3.6 Křesťanská a demokratická unie Československá strana lidová KDU-ČSL vznikla po roce 1989 transformací Československé strany lidové, která v rámci Národní fronty fungovala po celou dobu trvání komunistického režimu. Vzestup a stabilizace strany v první polovině devadesátých let jsou spojeny především s předsedou Josefem Luxem. Strana byla, s výjimkou období opoziční smlouvy, ve vládě nepřetržitě od vzniku České republiky až do roku Nepříliš velká obliba těchto vlád spolu s problémy stranických předsedů, ať už se jednalo o Miroslava Kalouska, Jiřího Čunka, nebo Cyrila Svobodu, vedly k postupnému poklesu volební podpory strany. Ten vyvrcholil ve volbách v roce 2010, kdy se strana nedostala do PS (Vodička a Cabada 2011: ). KDU-ČSL má stabilní a silně regionálně koncentrovanou voličskou základnu. Strana má dlouhodobě nejvyšší variabilitu volebních výsledků ze všech relevantních politických stran v ČR, v roce 2010 se rozdíl mezi KDU-ČSL a ostatními stranami ještě zvětšil (Pink 2010: 213). Území stabilní volební podpory se nachází především ve Zlínském kraji, ve východní části Vysočiny a Pardubického kraje a také v části Jihomoravského kraje. V Čechách, kromě nejvýchodnější části, je podpora KDU-ČSL velmi nízká (Pink a kol. 2012: 32 35). Variabilitu výsledků KDU-ČSL lze velmi dobře vysvětlit pomocí proměnné počtu věřících (Kostelecký 2012: ). Čím vyšší je podíl věřících, tím vyšší je i podpora pro KDU-ČSL. Podpora se čím dál tím více koncentruje v katolicky založených obcích, vliv ostatních proměnných na zisk strany se postupně snižuje (Pink a kol. 2012: ). 3.7 Strana zelených Strana zelených si po roce 1989 prošla poměrně zajímavým vývojem. Do ČNR se poprvé dostala v roce 1992 v rámci LSU. Znovu se do PS dostala až v roce 2006 pod předsedou Martinem Bursíkem, kterého v roce 2009 vystřídal Ondřej Liška. Vládní angažmá vedlo k poklesu preferencí a v roce 2010 se strana do PS nedostala (Vodička a Cabada 2011: ). Volební podpora SZ je koncentrována v několika málo oblastech, z nichž jsou významné zejména část Ústeckého, Libereckého a Královéhradeckého kraje. 26

27 Na Moravě, s výjimkou Brna a Olomouce, strana úspěšná není (Pink a kol. 2012: 35 37). Jediným faktorem, který významněji ovlivnil podporu SZ, byl podíl katolíků, když s jeho poklesem rostla podpora SZ (Tamtéž: ). 3.8 Strana práv občanů Zemanovci Strana práv občanů vznikla v roce 2009 kolem osoby Miloše Zemana, který se na krátkou dobu stal i jejím předsedou. Ve volbách do PS v roce 2010 strana těsně nepřekročila 5% klauzuli, pokračuje ale v činnosti a poměrně úspěšně si vedla i v krajských volbách v roce Volební podpora SPOZ byla v roce 2010 soustředěna především v Ústeckém kraji, v Kraji Vysočina, v okolních částech Jihomoravského a Pardubického kraje a ve Zlínském kraji (Pink 2010: ). Vliv socioekonomických proměnných na podporu strany se neprokázal, Tomáš Kostelecký ale píše o sousedském efektu, jelikož strana získala nejvíce hlasů v místech, kde Miloš Zeman bydlel a kde kandidoval, tedy v Ústeckém kraji a v Kraji Vysočina (Kostelecký 2012: 128). 3.9 Suverenita Blok Jany Bobošíkové Suverenita je politická strana vzniklá v roce 2011 transformací z koalice Suverenita Strana zdravého rozumu. Ve volbách 2010 strana získala 3,67 % hlasů a do PS se nedostala. Klíčovou osobností strany je Jana Bobošíková, která se také stala její kandidátkou na prezidenta. Ve volbách do PS v roce 2010 strana získala hlasy převážně v Čechách. Nejúspěšnější byla v Plzeňském, Ústeckém, Karlovarském, Libereckém a Středočeském kraji, naopak na východě a na jihu Čech, stejně jako na Moravě, strana až na výjimky úspěšná nebyla (Pink 2010: ). Vysvětlující proměnné neprokázaly v případě Suverenity příliš velkou explanační sílu (Kostelecký 2012: 128). 27

28 4 PREZIDENTSKÉ VOLBY V ČESKÉ REPUBLICE Prezident v ústavním systému ČR Prezident republiky má v ústavním systému České republiky výjimečné postavení dané historickým kontextem a vnímáním prezidentské funkce veřejností. Prezident je spíše nositelem autority než reálné politické moci, to ale nijak nesnižuje jeho moc faktickou (Kysela 2008a: 235). Podle Ústavy je Česká republika parlamentní demokracií, politická moc tedy náleží primárně parlamentu a vládě. Prezident v parlamentní demokracii působí jako neutrální síla, garant státu a moderátor politických konfliktů, vykonávání vlastní politiky se od něj neočekává (Wintr 2008). V České republice je prezident součástí moci výkonné a jeho postavení v ústavním systému je upraveno v třetí hlavě Ústavy v rámci exekutivní moci. Pravomoci prezidenta můžeme rozdělit na pravomoci nekontrasignované a na pravomoci kontrasignované, které vyžadují ke své platnosti spolupodpis předsedy nebo člena vlády (Tamtéž: 34). Zřejmě nejdůležitější nekontrasignovanou pravomocí je to, že prezident jmenuje a odvolává předsedu a další členy vlády a přijímá jejich demisi, odvolává vládu a přijímá její demisi. Prezident není ústavou ve výběru premiéra omezen, ale měl by jmenovat takového premiéra, který bude mít šanci sestavit vládu, která dostane důvěru v PS. Nemusí jmenovat premiérem předsedu nejsilnější strany z voleb do Poslanecké sněmovny, jak se ukázalo i po volbách v roce Prezident může vybrat premiéra dvakrát, pakliže ani jednou nedostane vláda důvěru Poslanecké sněmovny, jmenuje napotřetí premiéra předseda PS PČR (Kysela 2008a: ). Čeští prezidenti jsou poměrně aktivističtí a jejich role při sestavování vlád a vládních krizích je silná (Brunclík 2008a). Prezident dále svolává zasedání Poslanecké sněmovny a v Ústavou stanovených případech PS rozpouští. K důležitým pravomocem patří to, že jmenuje soudce Ústavního soudu. Přestože je tato pravomoc prezidenta republiky vázaná na souhlas Senátu, posiluje českého prezidenta ve srovnání s jinými parlamentními demokraciemi (Wagnerová 2008: ). K dalším nekontrasignovaným pravomocem patří jmenování předsedy a místopředsedů Nejvyššího soudu a udělení milosti. Ve vztahu k parlamentu prezident podepisuje zákony a má také právo vrátit Parlamentu přijatý zákon s výjimkou zákona 28

29 ústavního, tedy suspenzivní veto. 8 Dále prezident jmenuje na návrh PS prezidenta a viceprezidenta Nejvyššího kontrolního úřadu a členy Bankovní rady České národní banky. Mezi nejdůležitější kontrasignované pravomoci prezidenta patří pravomoci v oblasti zahraniční politiky, kde prezident zastupuje stát navenek a sjednává a ratifikuje mezinárodní smlouvy, přičemž sjednávání mezinárodních smluv může přenést na vládu nebo s jejím souhlasem na její jednotlivé členy. V oblasti zahraniční politiky je tak nutná spolupráce obou orgánů moci výkonné (Mlsna 2008: , Šťastný 2008: ). Přesto se pravidelně opakují spory prezidenta a vlády v oblasti zahraniční politiky (Brunclík 2008b: ). Mezi kontrasignované pravomoci, které nevzbuzují příliš sporů, patří pravomoc prezidenta republiky přijímat vedoucí zastupitelských misí, pověřovat a odvolávat vedoucí zastupitelských misí, jmenovat a povyšovat generály a propůjčovat a udělovat státní vyznamenání. Prezident je také vrchním velitelem ozbrojených sil a dále nařizuje, aby se trestní řízení nezahajovalo, a bylo-li zahájeno, aby se v něm nepokračovalo. Naopak problematickou se ukázala být pravomoc prezidenta republiky udělovat amnestii. Amnestie má kolektivní charakter a prezident ji může vyhlásit se zřetelem k důležitým společenským aspektům (Koudelka 2011: ). Václav Klaus na rozdíl od svých předchůdců amnestii při svém nástupu do funkce neudělil, učinil tak ale při svém odchodu z funkce v roce Poslední kontrasignovanou pravomocí prezidenta republiky je pravomoc jmenovat soudce a ani tato pravomoc není z ústavněprávního hlediska bezproblémová (Sládeček 2008: ). Prezident sice dle ústavy není ze své funkce odpovědný, existují ale dvě oblasti, kde určitá odpovědnost prezidenta existuje. První z nich je ústavní žaloba na prezidenta republiky za velezradu (Wagnerová 2008: ), dále je odpovědnost prezidenta možná v případě soudního přezkumu některých jeho aktů nebo v případě kompetenčních sporů mezi prezidentem a jinými orgány veřejné moci (Rychetský 2008: , Šimíček 2008: ). 8 Pokud prezident zákon vetuje, musí jej PS opětovně schválit většinou všech poslanců. Vzhledem k tomu, že o přehlasování veta hlasuje pouze Poslanecká sněmovna, a nikoliv Senát, není tato pravomoc prezidenta vůči legislativní moci příliš silná (Koudelka 2011: ). 29

30 4.2 Zavedení přímé volby prezidenta První přímé volbě prezidenta v České republice předcházelo několik desítek let diskuzí mezi odborníky, politiky i veřejností. Přímá volba prezidenta je někdy považována za jeden ze znaků prezidentských či poloprezidentských režimů, podíváme-li se ale na způsob volby hlavy států v dnešních demokratických státech, zjistíme, že to tak není. Celkově volí na světě svého prezidenta 72,5 % států přímo. I v Evropě má přímá volba hlavy státu převahu, jelikož 63 % evropských států volí prezidenta přímo. Z 21 evropských států, které mají přímou volbu prezidenta, můžeme jen Bělorusko označit za režim prezidentský. Ostatní státy, s výjimkou několika málo státu patřících mezi poloprezidentské režimy, se řadí mezi parlamentní demokracie. I v postkomunistických zemích převažuje přímá volba prezidenta nad nepřímou (Lebeda 2008: 27 53). V ČR existovala silná tradice nepřímé volby hlavy státu. Za první Československé republiky byl prezident volen nepřímo oběma komorami parlamentu. Úřad prezidenta existoval i v komunistickém Československu přesto, že v zemích tehdejšího komunistického bloku nejčastěji existovala kolektivní hlava státu. V Československu byla funkce prezidenta zachována a prezident byl volen nepřímo Národním shromážděním (Bílý 2003: ). Ústava České republiky z roku 1993 zakotvila v politickém systému parlamentní volbu prezidenta republiky. Aktivní volební právo bylo přisouzeno 200 poslancům a 81 senátorům. Kandidáta mohlo navrhnout nejméně deset poslanců nebo nejméně deset senátorů (Filip 2008: 60 74). Volba prezidenta probíhala na společné schůzi obou komor. V prvním kole volby byl zvolen kandidát, který získal nadpoloviční většinu hlasů všech poslanců i nadpoloviční většinu hlasů všech senátorů. Pokud se tak nestalo, konalo se druhé kolo, do nějž postoupil kandidát, který získal nejvyšší počet hlasů v PS, a kandidát, který získal nejvyšší počet hlasů v Senátu. Ve druhém kole byl zvolen kandidát, který získal nadpoloviční většinu hlasů přítomných poslanců a nadpoloviční většinu hlasů přítomných senátorů. Pokud nebyl prezident zvolen ani ve druhém kole, konalo se kolo třetí. V něm byl zvolen ten kandidát z kola druhého, který získal nadpoloviční většinu hlasů přítomných poslanců a senátorů dohromady (Koudelka 2011: 33 36). V první volbě prezidenta České republiky v roce 1993 zvítězil Václav Havel. Volitelů bylo z důvodu neexistence druhé parlamentní komory pouze 200 a v tajném 30

31 hlasování poslanců získal v prvním kole Václav Havel 109 hlasů. V roce 1998 byla volba poznamenaná vazbou uvalenou na prezidentského kandidáta SPR-RSČ Miroslava Sládka a faktem, že kandidát KSČM Stanislav Fišer nemohl přečíst svůj projev. V prvním kole nezískal Václav Havel potřebnou nadpoloviční většinu hlasů všech poslanců ani senátorů. Ve druhém kole pak byl Václav Havel zvolen, když získal 47 z 81 senátorských hlasů a 99 ze 197 poslaneckých hlasů (Hloušek 2008: 267). Do prvního kola prezidentských voleb v roce 2003 vstoupili čtyři kandidáti, a to Václav Klaus za ODS, Petr Pithart za KDU-ČSL, Miroslav Kříženecký za KSČM a Jaroslav Bureš za ČSSD. V prvním kole nebyl nikdo zvolen a do druhého kola postoupili Václav Klaus a Petr Pithart, žádný z nich ale nebyl zvolen a muselo se konat kolo třetí. Ani v tomto kole ale nebyl žádný z kandidátů zvolen a musela být vypsána nová volba (Tabery 2008: ). Ve druhé volbě kandidovali proti Václavu Klausovi senátorka Jaroslava Moserová za Čtyřkoalici a Miloš Zeman za ČSSD. Do druhého kola velmi překvapivě nepostoupil kandidát levice Miloš Zeman, kterého nepodpořil tehdejší předseda ČSSD Vladimír Špidla. Ve druhém ani třetím kole opět nikdo zvolen nebyl. Musela tak být vypsána třetí volba, v níž byl nakonec díky podpoře poslanců KSČM prezidentem České republiky zvolen Václav Klaus (Hloušek 2008: ). Podobně komplikovaná situace se při volbě prezidenta opakovala i v roce Ve volbě se utkali dva kandidáti, dosavadní prezident Václav Klaus za ODS a společný kandidát ČSSD a Strany zelených Jan Švejnar. V prvním kole volby nebyl ani jeden z kandidátů zvolen. Do druhého kola postoupili oba kandidáti a ani v něm nebyl nikdo zvolen. Ve třetím kole získal Václav Klaus celkem 139 hlasů a Jan Švejnar 113 hlasů. Vzhledem k tomu, že poslanci a senátoři KSČM nehlasovali ani pro jednoho z kandidátů, ale zůstali v sále, nebyl Václav Klaus zvolen (Tabery 2008: ). Týden po neúspěšné volbě prezidenta se konala volba druhá, do níž byla kromě dvou neúspěšných kandidátů z první volby nominována i Jana Bobošíková za KSČM. Ta nakonec z volby ještě před prvním kolem odstoupila. V prvním ani ve druhém kole nebyl ani jeden z kandidátů zvolen. Ve třetím kole byl nakonec se ziskem 141 hlasů opětovně zvolen prezidentem Václav Klaus (Kopeček 2012: ). Volba prezidenta nebyla jednoduchou záležitostí, Václav Klaus byl zvolen až ve třetím kole druhé volby. Volba se navíc neobešla bez několika skandálů (Tabery 2008: , Kopeček 2012: ), díky nimž se znovu začalo diskutovat o zavedení přímé volby prezidenta. 31

32 Diskuze o zavedení přímé volby prezidenta probíhaly už od roku 1989, kdy byl ve Federálním shromáždění připravován návrh zákona o přímé volbě prezidenta (Filip 2008: 64 65). Intenzivnější a serióznější úvahy o tom, jakým způsobem bude volen prezident republiky, začaly s procesem tvorby Ústavy České republiky. O přímé volbě prezidenta v té době hovořil Václav Havel, přímou volbu prezidenta obsahovaly i návrhy ústavy, které předložily LSU a ČSSD (Kysela 2008b: 46 48). Znovu se o přímé volbě prezidenta začalo diskutovat v letech 2001 a 2002, kdy se pokusili prosadit novelu Ústavy poslanci a senátoři Čtyřkoalice i poslanci ČSSD. Ani jeden z návrhů však neuspěl (Tamtéž: 49). Vzhledem k neustále se opakujícím návrhům na zavedení přímé volby prezidenta se na toto téma rozpoutala i zajímavá odborná debata. Většina politologů a právníků se k zavedení přímé volby stavěla spíše negativně. Aleš Gerloch (2008: 41) sice připustil, že by přímá volba prezidenta republiky mohla přinést pozitivní změnu v ústavním systému, musela by ale být spojena s úpravou ústavního postavení prezidenta a součástí celkových změn majících za cíl oslabení monopolizace politické moci. Podobný názor prezentovali i Karel Klíma (2008: 18 19) a Jan Kysela (2008b: 58 59), který napsal, že přímá volba by měla svůj důvod pouze při racionalizaci českého parlamentarismu cestou posílení hlavy státu. Bez dalších úprav by ale zavedení přímé volby mohlo vést k disbalanci v ústavním systému. Argument proti přímé volbě přednesl i Vít Hloušek (2008: 279), který se obával toho, že prezident s příliš vysokou legitimitou by mohl oslabit křehké mechanismy české demokracie. Argumenty pro i proti přímé volbě shrnul Vojtěch Šimíček (2001: ). Na jedné straně by dle něj přímá volba dala silný mandát, dostatečnou legitimitu a možnost sehrát integrující roli ve společnosti silnému a charismatickému prezidentovi. Na druhou stranu přímá volba odpovídá spíše prezidentskému či poloprezidentskému systému a sama o sobě bez úpravy prezidentských pravomocí by příliš neznamenala. Podle Michala Kubáta (2003: 306) by zavedení přímé volby vedlo k populismu a nárůstu politických emocí ve volební kampani. I přes negativní názory odborníků byla nakonec přímá volba prezidenta zavedena. Po volbách do PS PČR v roce 2010 byla sestavena vládní koalice ODS, TOP 09 a Věci veřejných. Součástí koaliční smlouvy bylo také ujednání, že vládní koalice předloží novelu Ústavy, která zavede přímou volbu prezidenta (Vláda.cz 2010). 14. prosince 2011 byla v Poslanecké sněmovně schválena novela Ústavy, která zaváděla přímou volbu prezidenta. Pro zákon nakonec hlasovalo 159 poslanců. 32

33 Ke koaličním poslancům se přidali i poslanci za ČSSD, jejichž hlasy byly potřeba k překonání třípětinové většiny nutné ke schválení ústavního zákona. Komunisté se hlasování zdrželi a tři poslanci ODS hlasovali proti (Idnes.cz 2011). 8. února 2012 schválil novelu ústavy i Senát. I přes obavy vládní koalice, že Senát novelu Ústavy zamítne, pro návrh nakonec hlasovalo 49 senátorů a bylo dosaženo potřebné třípětinové většiny. Návrh podpořilo 36 senátorů za ČSSD, 11 senátorů ODS, a po jednom senátorovi za TOP 09 a KSČM (Idnes.cz 2012b). 13. června 2012 schválila PS i prováděcí zákon k volbě prezidenta. (Idnes.cz 2012a). Po schválení tohoto zákona Senátem již bylo definitivní, že se v roce 2013 bude prezident České republiky volit přímo. 4.3 Volební systém Podle ústavního zákona č. 71/2012 Sb., kterým byla novelizována Ústava České republiky v souvislosti se zavedením přímé volby prezidenta, je prezident republiky volen v přímých volbách. Podrobnou úpravu přímé volby prezidenta pak přinesl zákon č. 275/2012 Sb., o volbě prezidenta republiky. Volba prezidenta se podle Ústavy musí konat v posledních šedesáti dnech volebního období úřadujícího prezidenta republiky, nejpozději třicet dnů před uplynutím jeho volebního období. Pokud by se úřad prezidenta uvolnil, koná se volba prezidenta republiky do devadesáti dnů. Navrhovat do přímé volby prezidenta kandidáta je oprávněn každý občan ČR, který dosáhl věku 18 let. Podpoří-li petici navrženého kandidáta svými podpisy nejméně občanů České republiky oprávněných volit, je kandidát oprávněn účastnit se voleb. Navrhovat kandidáta může také nejméně dvacet poslanců nebo nejméně deset senátorů. Právo volit má každý občan ČR, který dosáhl věku 18 let. Problematickým se stalo zejména ustanovení o kontrole podpisů pod peticemi navrhovaných kandidátů, kterou provádí Ministerstvo vnitra. 9 9 Vyřazeny mají být ty podpisy, kde na podpisovém archu petice chybí některý z požadovaných údajů. Správnost údajů na peticích je ověřena na náhodně vybraném vzorku 8500 občanů podepsaných na každé petici. Pokud se zjistí nesprávné údaje u méně než 3 % podepsaných občanů, nezapočítají se tyto podpisy do celkového počtu občanů podepsaných na petici. Pokud jsou nesprávné údaje u 3 % nebo více podpisů, provede se kontrola u dalšího vzorku stejného rozsahu. Pokud je chybovost u druhého vzorku méně než 3 % občanů, nezapočítají se tyto podpisy do celkového počtu občanů podepsaných na petici. Je-li chyba u 3 % nebo více podpisů, odečte se takový počet podpisů, který procentuálně odpovídá chybovosti v obou kontrolních vzorcích. Pokud po odečtu klesne počet podpisů pod peticí pod 50000, je kandidát z volby vyřazen. 33

34 Volba se koná tajným hlasováním na základě všeobecného, rovného a přímého volebního práva. V prvním kole je prezidentem republiky zvolen kandidát, který obdržel nadpoloviční většinu platných hlasů oprávněných voličů. Pokud není žádný kandidát v prvním kole zvolen, koná se za čtrnáct dní druhé kolo volby. Do něj postupují dva nejúspěšnější kandidáti z kola prvního. Ve druhém kole je prezidentem republiky zvolen kandidát, který obdrží nejvyšší počet platných hlasů oprávněných voličů. Celé území České republiky tvoří při volbě prezidenta jeden volební obvod. 4.4 Kontext přímé volby prezidenta I když byly podmínky přímé volby prezidenta definitivně známé až po schválení prováděcího zákona v srpnu roku 2012, někteří kandidáti oznámili úmysl kandidovat, či se aspoň o kandidaturu ucházet, již před tímto datem. Konečným termínem pro podání kandidátních listin na Ministerstvo vnitra bylo datum 6. listopadu K tomuto datu bylo podáno celkem 20 kandidátních listin (MVČR 2012a). Z 20 kandidátů, kteří do stanoveného data doručili své kandidátní listiny na Ministerstvo vnitra, jich bylo devět vyřazeno, protože nepředložili dostatečný počet podpisů (MVČR 2012b). 23. listopadu 2012 MV oznámilo, že k přímé volbě prezidenta republiky zaregistrovalo osm uchazečů. Parlamentní nominaci získali Jiří Dienstbier, kterého navrhla skupina 27 senátorů, Karel Schwarzenberg, kterého navrhlo 41 poslanců TOP 09, a Přemysl Sobotka, kterého jako vítěze stranických primárek navrhlo 51 poslanců a 23 senátorů za ODS (Tamtéž). Petice s více než podpisy předložili Miloš Zeman, který získal podpisů, Jan Fischer se podpisy, Vladimír Franz, kterého podpořilo občanů, Zuzana Roithová, která získala podpisů, Vladimír Dlouhý, který získal podpisů občanů, Tomio Okamura, jehož podpořilo občanů, a Jana Bobošíková, která získala podpisů. V poslední možný den předložila petici i Táňa Fischerová, která získala podpisů (Tamtéž). Po kontrole podpisů na předložených peticích, která probíhala podle mechanismu popsaného výše, MV ČR zaregistrovalo pět prezidentských kandidátů, a to Miloše Zemana, Jana Fischera, Vladimíra Franze, Zuzana Roithovou a Táňu Fischerovou. Z prezidentské volby naopak vyřadilo Janu Bobošíkovou, které uznalo pouze podpisů, Vladimíra Dlouhého, kterému uznalo podpisů, a Tomia Okamuru, kterému bylo uznáno podpisů (Tamtéž). 34

35 O správnosti výpočtu, podle něhož byli tři prezidentští kandidáti vyřazeni z volby, nakonec rozhodoval Nejvyšší správní soud. Ten rozhodl, že Ministerstvo vnitra při výpočtu chybovalo (NSS 2012). Na základě rozhodnutí NSS pak MV zaregistrovalo kandidátní listinu Jany Bobošíkové. U Vladimíra Dlouhého a Tomia Okamury by počet podpisů klesl pod hranici i v případě varianty výpočtu, kterou uvedl jako správnou NSS, a proto tito dva kandidáti zaregistrováni nebyli. Tomio Okamura podal proti rozhodnutí NSS ústavní stížnost, kterou ale Ústavní soud 10. ledna 2013 definitivně zamítl (Nález ÚS Pl. ÚS 27/12). S konečnou platností tak do volby prezidenta republiky vstupovalo devět kandidátů. Už od ledna roku 2012 začaly agentury zabývající se výzkumy veřejného mínění publikovat první předvolební průzkumy k prezidentským volbám (CVVM 2013, Median 2013, PPM Factum 2013, SANEP 2013). Zpočátku měli nejvyšší preference Jan Fischer a Jan Švejnar, následovaní Karlem Schwarzenbergem a Milošem Zemanem. Po oznámení Jana Švejnara, že v prezidentských volbách kandidovat nehodlá, a poté, co se v okruhu potvrzených kandidátů objevila některá nová jména, se postupně do pozice největšího favorita spolu s Janem Fischerem dostal Miloš Zeman. Podle posledních průzkumů většiny agentur byli jasnými favority na postup do druhého kola právě Miloš Zeman a Jan Fischer. Za nimi se s odstupem řadili další kandidáti, zejména Jiří Dienstbier a Karel Schwarzenberg. Nejblíže realitě byl volební model agentury SANEP z ledna Před druhým kolem, do nějž postoupili Miloš Zeman a Karel Schwarzenberg, zveřejnila volební model agentura PPF Factum (2013). Podle tohoto modelu měl se ziskem 53,7 % hlasů Miloš Zeman mírný náskok před Karlem Schwarzenbergem. Podporu některému ze dvou kandidátů vyjádřila i většina neúspěšných kandidátů z kola prvního. Miloše Zemana nepřímo podpořili Jan Fischer a Vladimír Franz. Karla Schwarzenberga naopak podpořili Zuzana Roithová a Přemysl Sobotka. ČSSD sice nepřímo vyjádřila podporu Miloši Zemanovi, její kandidát Jiří Dienstbier však Zemana podpořit odmítl. Táňa Fischerová a Jana Bobošíková nepodpořili ani jednoho z kandidátů (ČT 2013). 35

36 Graf č. 2: Průzkumy volebních preferencí Zdroj: Autor na základě SANEP Výsledky prvního kola volby První kolo přímé volby prezidenta se konalo ve dnech 11. a 12. ledna Celková volební účast byla 61,31 %. To je sice o 1,3 % méně než byla účast ve volbách do PS PČR v roce 2010, na druhou stranu ale byla účast výrazně vyšší než v minulých volbách krajských (36,89 %), senátních (34,90 %), komunálních (48,50 %) i evropských (28,22 %). Vůbec nejvyšší volební účast byla zaznamenána v SO ORP Nové Město na Moravě, kde přišlo k volbám 70,60 % voličů. Velmi vysoká volební účast byla i v SO ORP Šlapanice (70,35 %), Žďár nad Sázavou (69,71 %), Černošice (69,54 %), Žamberk (69,37 %) a Litomyšl (69,36 %). Naopak nejméně voličů přišlo k volbám v SO ORP Aš a Bílina, kde shodně volilo pouze 46,48 % voličů. Méně než polovina voličů přišla k volbám také v SO ORP Kraslice (46,9 %), Kadaň (48,36 %), Karviná (48,57 %), Chomutov (48,68 %), Orlová (48,92 %), Most (49,10 %), Rumburk (49,13 %), Sokolov (49,40 %) a Litvínov (49,53 %). 36

37 Mapa č. 1: Volební účast v prvním kole Zdroj: Autor na základě ČSÚ Podíváme-li se na mapu volební účasti, jsou zde jasně patrné teritoriální rozdíly. Vysokou volební účast můžeme zaznamenat v Kraji Vysočina, v Jihomoravském kraji, v krajích Pardubickém a Královéhradeckém a také v okolí Prahy. Naopak oblast s nízkou účasti je zřetelně vidět na Moravě, zejména v Moravskoslezském kraji a v severní části Olomouckého kraje, a také v severních a západních Čechách, zejména v Libereckém, Ústeckém a Karlovarském kraji a také v části Plzeňského kraje. V prvním kole voleb zvítězil Miloš Zeman se ziskem 24,21 % hlasů. Na druhém místě se umístil Karel Schwarzenberg, který dostal od voličů 23,40 % hlasů. Dva další kandidáti získali více než deset procent hlasů, a to Jan Fischer se ziskem 16,35 % hlasů a kandidát ČSSD Jiří Dienstbier se ziskem 16,12 % hlasů. Na pátém místě se umístil nezávislý kandidát Vladimír Franz, který obdržel 6,84 % hlasů, a na šestém místě kandidátka KDU-ČSL Zuzana Roithová, která se se ziskem 4,95 % hlasů stala nejúspěšnější ženou v prezidentské volbě. Na sedmém místě skončila Táňa Fischerová s podílem hlasů 3,23 %. Méně než 3 % hlasů dostali kandidát ODS Přemysl Sobotka, který obdržel pouze 2,46 % hlasů, a Jana Bobošíková, která skončila ve volbách se ziskem 2,39 % hlasů na posledním místě. 37

38 Volební výsledek v % Graf č. 3: Výsledky prvního kola voleb 30,00 27,50 25,00 22,50 20,00 17,50 15,00 12,50 10,00 7,50 5,00 2,50 0,00 24,21 23,40 16,35 16,12 6,84 4,95 3,23 2,46 2,39 Kandidát Zdroj: Autor na základě ČSÚ Také při pohledu na vítězství kandidátů v jednotlivých SO ORP je patrné, že volby ovládli Miloš Zeman a Karel Schwarzenberg. Miloš Zeman zvítězil ve 154 z celkového počtu 206 SO ORP. Nejvíce hlasů získal Miloš Zeman v obvodech Bystřice nad Pernštejnem (47,23 %), Žďár nad Sázavou (41,38 %) a Velké Meziříčí (39,45 %). Karel Schwarzenberg pak zvítězil v 50 obvodech. Nejúspěšnější byl v Praze (43,20 %) a v přilehlých obvodech Černošice (41,72 %) a Říčany (38,82 %). Jan Fischer dokázal zvítězit pouze v Aši, kde získal 24,38 % hlasů. Úspěšný byl i v obvodech Bílina (23,79 %), a Kravaře (22,78 %). V jednom obvodě, konkrétně v Horažďovicích, zvítězil i Jiří Dienstbier. Ten získal nejvíce hlasů v SO ORP Orlová (22,50 %), Rýmařov (22,31 %) a Bruntál (22,23 %). Žádný další kandidát již nedokázal v žádném SO ORP zvítězit. Vladimír Franz získal v pěti obvodech více než 10 % hlasů a vůbec nejúspěšněji byl v obvodech Nepomuk (14,83 %) a Blatná (11,32 %). Zuzana Roithová překonala 10% hranici ve třech tradičních baštách KDU-ČSL Valašské Klobouky (15,43 %), Luhačovice (11,40 %) a Veselí nad Moravou (11,18 %). Táňa Fischerová pak zaznamenala nejvyšší volební výsledek v obvodě Vysoké Mýto (4,81 %), Přemysl Sobotka v obvodě Tanvald (4,98 %) a Jana Bobošíková v obvodě Bruntál (4,21 %). 38

39 Mapa č. 2: Vítězní kandidáti v SO ORP v prvním kole Zdroj: Autor na základě ČSÚ Vzhledem k tomu, že žádný z kandidátů nezískal v prvním kole nadpoloviční většinu hlasů, nebyl žádný z kandidátů zvolen. Do druhého kola postoupili dva nejúspěšnější kandidáti z kola prvního, a to Miloš Zeman, který v prvním kole zvítězil, a Karel Schwarzenberg, který se umístil na druhém místě. 4.6 Výsledky druhého kola volby Druhé kolo voleb se konalo 25. a 26. ledna Volební účast byla ve druhém kole o něco málo nižší než v kole prvním, když k volbám dorazilo 59,11 % voličů. Nejvyšší účast byla stejně jako v prvním kole v SO ORP Nové Město na Moravě, kde přišlo k volbám 71,61 % voličů. Přes 70 % občanů přišlo volit i v SO ORP Žďár nad Sázavou (70,80 %) a Bystřice nad Pernštejnem (70,64 %). I nejmenší účast byla ve stejném SO ORP jako v kole prvním, a to v Aši, kde přišlo volit 42,57 % občanů. Pouze 44,05 % voličů přišlo k volbám v obvodu Bílina a 44,93 % v obvodu Kraslice. Z mapy můžeme opět vyčíst, že vysoká volební účast byla především v Kraji Vysočina a v přilehlých obvodech, dále pak v Královéhradeckém kraji a v okolí Prahy. Naopak nízká účast byla opět zřetelná v severních Čechách a na severní Moravě. 39

40 Volební výsledek v % Mapa č. 3: Volební účast ve druhém kole Zdroj: Autor na základě ČSÚ Ve druhém kole voleb zvítězil se ziskem 54,80 % hlasů Miloš Zeman, který byl zvolen prezidentem České republiky. Karel Schwarzenberg získal 45,19 % hlasů. Graf č. 4: Výsledky druhého kola voleb 60,00 55,00 50,00 45,00 40,00 35,00 30,00 25,00 20,00 15,00 10,00 5,00 0,00 54,80 Zeman Zdroj: Autor na základě ČSÚ Kandidát 45,19 Schwarzenberg Podíváme-li se na výsledek druhého kola podrobněji, zjistíme, že Miloš Zeman dokázal zvítězit ve všech SO ORP, v nichž zvítězil v kole prvním. Navíc zvítězil i ve 24 SO ORP, v nichž dokázal v prvním kole zvítězit Karel Schwarzenberg. Jednalo 40

41 se například o SO ORP Benešov, Český Krumlov, Kladno, Klatovy, Mladá Boleslav, Pardubice, Písek, Tábor nebo Ústí nad Orlicí. Celkem Miloš Zeman zvítězil ve 180 z 206 SO ORP. Nejvyššího výsledku dosáhl v SO ORP Orlová (81,32 %), Karviná (80,91 %), Bohumín (75,53 %), Bruntál (75,33 %) a Bystřice pod Pernštejnem (74,87 %). S výjimkou okolí Prahy a Liberce a některých větších měst zvítězil Miloš Zeman téměř ve všech oblastech České republiky. Karel Schwarzenberg zvítězil celkem ve 26 SO ORP. Nejvyšší volební zisk zaznamenal v obvodě Praha (66,00 %) a v přilehlých SO ORP Černošice (56,91 %) a Říčany (63,50 %). Na Moravě dokázal zvítězit pouze v SO ORP Brno, Šlapanice a Zlín. V Čechách pak v Praze a v okolí, v Plzni, v Českých Budějovicích, v Žamberku, v Litomyšli a v částech Královéhradeckého a Libereckého kraje. Mapa č. 4: Vítězní kandidáti v SO ORP ve druhém kole Zdroj: Autor na základě ČSÚ

42 5 ANALÝZA VÝSLEDKŮ KANDIDÁTŮ V PRVNÍM KOLE 5.1 Zuzana Roithová Zuzana Roithová do politiky vstoupila v lednu roku 1998, kdy se stala ministryní zdravotnictví v úřednické vládě Josefa Tošovského. V témže roce byla zvolena senátorkou za Čtyřkoalici. O rok později vstoupila do KDU-ČSL, za níž byla v roce 2004 zvolena do Evropského parlamentu a v roce 2009 svůj mandát obhájila (Roithova.cz 2012). 23. února 2012 oznámila kandidaturu na úřad prezidenta republiky a stala se oficiální kandidátkou KDU-ČSL (Tamtéž). Podařilo se jí získat podpisů občanů a byla zaregistrována jako prezidentská kandidátka. Zuzana Roithová ve svém programu akcentovala především morální hodnoty, boj proti korupci a aktivní zapojení občanů do politiky. Zuzanu Roithovou v kampani podpořila její politická strana KDU- ČSL, konkrétně předseda Pavel Bělobrádek (Tamtéž). Variační koeficient volebních výsledků v SO ORP měl u Zuzany Roithové hodnotu 0,39, což bylo jednoznačně nejvíce ze všech kandidátů. Nejvyšší podporu měla Zuzana Roithová v SO ORP Valašské Klobouky (15,43 %), Luhačovice (11,40 %), Veselí nad Moravou (11,18 %), Litomyšl (9,77 %) a Konice (9,58 %), naopak nejnižší podporu měla v obvodech Bílina (2,20 %), Žatec (2,45 %), Most (2,69 %), Podbořany (2,69 %) a Rakovník (2,69 %). Tabulka č. 4: Výsledky Zuzany Roithové v krajích ČR Kraj Výsledek (%) Česká republika 4,95 Hlavní město Praha 3,47 Středočeský kraj 3,53 Jihočeský kraj 4,71 Plzeňský kraj 3,38 Karlovarský kraj 3,35 Ústecký kraj 3,04 Liberecký kraj 4,14 Královéhradecký kraj 5,04 Pardubický kraj 5,91 Kraj Vysočina 6,61 Jihomoravský kraj 6,83 Olomoucký kraj 5,62 Zlínský kraj 8,64 Moravskoslezský kraj 5,31 Zdroj: Autor na základě ČSÚ

43 Na mapě vidíme, že ÚVP a ÚSVP Zuzany Roithové leželo převážně na Moravě. ÚSVP se rozkládalo ve Zlínském a Jihomoravském kraji, v jihovýchodní části Moravskoslezského kraje (SO ORP Odry, Jablunkov, Frýdlant nad Ostravicí a Český Těšín), v části Olomouckého kraje (Zábřeh a Konice) a na Vysočině. V Čechách pak ve východní části Pardubického a Královéhradeckého kraje, v SO ORP Dačice v Jihočeském kraji a Jilemnice v Libereckém kraji. V ÚVP pak ležel celý Zlínský kraj, Jihomoravský kraj s výjimkou obvodů Mikulov, Pohořelice a Ivančice, přilehlé oblasti k ÚSVP, SO ORP Sedlčany ve Středočeském kraji a Trhové Sviny a Třeboň v Jihočeském kraji. Naopak oblast s velmi nízkou podporou můžeme vidět zejména v severních a západních Čechách v krajích Ústeckém, Plzeňském, Karlovarském a Středočeském, na Moravě pak v částech Olomouckého a Moravskoslezského kraje. Mapa č. 5: ÚVP a ÚSVP Zuzany Roithové Zdroj: Autor na základě ČSÚ

44 Podíváme-li se na korelaci volebních výsledků Zuzany Roithové s jinými kandidáty, můžeme vidět střední negativní korelaci u Vladimíra Franze (-0,49) a Přemysla Sobotky (-0,35), nízkou negativní korelaci u Jiřího Dienstbiera (-0,28), Karla Schwarzenberga v prvním kole (-0,18) a Jany Bobošíkové (-0,16) a triviální negativní korelaci s výsledky Karla Schwarzenberga ve druhém kole (-0,07). Nízká pozitivní korelace naopak nastala s výsledky Táni Fischerové (0,19), Miloše Zemana v prvním kole (0,22) a Jana Fischera (0,27), triviální pozitivní korelace pak nastala s výsledky Miloše Zemana ve druhém kole (0,07). Srovnání s výsledky politických stran ve volbách do PS PČR v roce 2006 přinese zjištění, že výsledky Zuzany Roithové měly téměř perfektní pozitivní korelaci s výsledky KDU-ČSL (0,92) a triviální pozitivní korelaci s výsledky SNK-ED (0,08) a ČSSD (0,07). Středně silnou negativní korelaci pak výsledky měly se Stranou zelených (-0,32), KSČM (-0,35) a ODS (-0,44). U zatím posledních voleb do PS PČR v roce 2010 nacházíme nejsilnější negativní korelaci u Suverenity, a to podstatnou (-0,69), dále pak střední u KSČM (-0,30) a nízkou u SZ (-0,24), Věcí veřejných (-0,20), ODS (-0,19) a TOP 09 (-0,16). Triviální pozitivní korelaci měly výsledky Zuzany Roithové s ČSSD (0,01), nízkou s SPOZ (0,26) a téměř perfektní opět s KDU-ČSL (0,95). Regresní model měl u výsledků Zuzany Roithové vysoký index determinace 0,75. Pozitivní vliv se prokázal u proměnných podíl podnikatelů (β = 0,07), podíl osob nad 65 let (0,04), podíl osob v obcích nad obyvatel (0,01) a zejména podíl katolíků (0,85). Nízký negativní vliv měly proměnné nezaměstnanost (-0,02) a podíl vysokoškoláků (-0,01). Vliv proměnné osob pracujících v zemědělství se neprokázal. U výsledků Zuzany Roithové můžeme zaznamenat pozitivní souvislost s volební účasti s korelačním koeficientem 0,41. Po dosazení do regresního modelu se mírně zvýší jeho explanační síla s hodnotou β koeficientu 0,27. 44

45 5.2 Jan Fischer Podle průzkumů veřejného mínění před volbami byl jedním z největších favoritů voleb Jan Fischer. V letech 1980 až 1989 byl členem KSČ. Po pádu vlády Mirka Topolánka na jaře roku 2009 se Jan Fischer stal premiérem v úřednické vládě, kterým byl až do řádných voleb do PS v roce Veřejností byla vláda přijímána kladně a měla, stejně jako osoba Jana Fischera, velké sympatie veřejnosti (Hloušek a Kopeček 2012: 53 86). Po konci svého premiérského angažmá se Jan Fischer rozhodl kandidovat na prezidenta republiky. Jeho nominační petici podpořilo občanů. Program Jana Fischera se kromě ekonomických témat opíral především o důsledné prosazování právního státu, odpovědnost a slušnost v politice (Jan-Fischer.cz 2012). Hodnota variačního koeficientu volebních výsledků Jana Fischera byla pouze 0,13, což znamenalo druhou nejnižší hodnotu ze všech kandidátů. Nejvyšší výsledky zaznamenal Jan Fischer v SO ORP Aš (24,38 %), Bílina (23,79 %), Kravaře (22,78 %), Králíky (22,54 %) a Kadaň (22,42 %), naopak nejnižší volební zisky měl v obvodech Praha (10,41 %), Žďár nad Sázavou (11,05 %), Nové Město na Moravě (11,69 %), Brno (11,74 %) a Bystřice nad Pernštejnem (11,89 %). Tabulka č. 5: Výsledky Jana Fischera v krajích ČR Kraj Výsledek (%) Česká republika 16,35 Hlavní město Praha 10,41 Středočeský kraj 17,03 Jihočeský kraj 15,95 Plzeňský kraj 17,64 Karlovarský kraj 19,53 Ústecký kraj 20,26 Liberecký kraj 17,46 Královéhradecký kraj 17,20 Pardubický kraj 17,22 Kraj Vysočina 15,00 Jihomoravský kraj 15,43 Olomoucký kraj 17,70 Zlínský kraj 16,96 Moravskoslezský kraj 17,82 Zdroj: Autor na základě ČSÚ

46 Alespoň část ÚSVP Jana Fischera ležela ve všech krajích s výjimkou Prahy, Vysočiny a Zlínského kraje. Převážná část ÚSVP ležela v krajích Ústeckém, Karlovarském a Plzeňském, v periferních oblastech Středočeského kraje a na Moravě v Moravskoslezském kraji, části Olomouckého kraje (Zábřeh, Mohelnice a Uničov) a v jižní části Jihomoravského kraje mezi obvody Moravský Krumlov a Veselí nad Moravou. DO ÚVP patřily především západní a severní Čechy s výjimkou Liberecka, a pás táhnoucí se od SO ORP Sedlčany po SO ORP Vysoké Mýto. Na Moravě patřila do ÚVP především severní a jižní část. Z mapy je zřetelné, že Jan Fischer měl vyšší volební výsledky zejména v severozápadní části České republiky, dále pak v částech Olomouckého a Moravskoslezského kraje. Nízká podpora je patrná v okolí Prahy, v jižních Čechách, na Vysočině a v centrální části Moravy. Mapa č. 6: ÚVP a ÚSVP Jana Fischera Zdroj: Autor na základě ČSÚ

47 U Jana Fischera můžeme vidět podstatnou pozitivní korelaci s výsledky Jany Bobošíkové (0,59) a Jiřího Dienstbiera (0,53) a střední pozitivní korelaci s výsledky Miloše Zemana ve druhém kole (0,35) a Vladimíra Franze (0,33). Nízkou negativní korelaci můžeme pozorovat s výsledky Miloše Zemana v prvním kole (-0,14) a Zuzany Roithové (-0,27), střední negativní korelaci pak s výsledy Táni Fischerové (-0,30) a Karla Schwarzenberga ve druhém kole (-0,35), podstatná byla negativní korelace s výsledky Karla Schwarzenberga v prvním kole (-0,51). S výsledky Přemysla Sobotky korelace nenastala. Středně silnou pozitivní korelaci měly výsledky Jana Fischera s výsledky KSČM ve volbách do PS PČR v roce 2006 (0,40), s ČSSD pak výsledky korelovaly s nízkou silou (0,22). Negativní korelaci jsme zaznamenali u Strany Zelených, a to triviální (-0,09), a dále nízkou u SNK-ED (-0,15), ODS (-0,18) a KDU-ČSL (-0,29). U výsledků voleb z roku 2010 nacházíme nízkou pozitivní korelaci u VV (0,20) a ČSSD (0,28), střední pozitivní korelaci u KSČM (0,42) a podstatnou pozitivní korelaci u Suverenity (0,53). Nízkou negativní korelaci vidíme u SZ (-0,19), KDU-ČSL (-0,24) a SPOZ (-0,25) a střední korelaci u ODS (-0,31) a TOP09 (-0,38). U Jana Fischera byla hodnota indexu determinace 0,58. Volební výsledky Jana Fischera se podle regresního modelu zvyšovaly s rostoucí mírou nezaměstnanosti (0,05) a vyšším podílem osob žijících ve městech (0,06). Naopak negativní vliv měly proměnné podíl podnikatelů (-0,05), podíl vysokoškoláků (-0,68), podíl osob nad 65 let (-0,19) a podíl osob pracujících v zemědělství (-0,11). Vliv proměnné podíl katolíků se neprokázal. Hodnota korelačního koeficientu zkoumající souvislost mezi výsledky Jana Fischera a výškou volební účasti je poměrně vysoká, a to -0,57. I dosazením do regresního modelu se zvýší jeho explanační síla a ukáže se, že zvyšující se volební účast má negativní vliv na volební výsledky kandidáta (-0,37). 47

48 5.3 Jana Bobošíková Jana Bobošíková byla v roce 2004 zvolena za hnutí Nezávislí senátora Vladimíra Železného do Evropského parlamentu. Aktivně vystupovala především jako odpůrkyně Lisabonské smlouvy (Bobosikova.cz 2013). V roce 2008 byla navržena KSČM jako kandidátka v prezidentské volbě, z níž ale odstoupila (Kopeček 2012: ). Jako lídr strany Suverenita neúspěšně kandidovala v roce 2010 ve volbách do PS PČR. V roce 2012 se zařadila mezi kandidáty v přímé volbě prezidenta, když na MV ČR doručila petici s podpisy občanů. Po kontrole podpisů sice MV ČR Janu Bobošíkovou z volby vyřadilo, ale po její stížnosti a rozhodnutí NSS byla do volby zaregistrována (MVČR 2012b). Jana Bobošíková postavila svou kampaň na kritice Evropské unie a předávání práv do Bruselu (Bobosikova.cz 2013). U Jany Bobošíkové jsme mohli zaznamenat středně silnou variaci ve volebních výsledcích, když hodnota variačního koeficientu činila 0,20. Nejúspěšnější byla Jana Bobošíková v SO ORP Bruntál (4,21 %), Jeseník (4,17 %), Králíky (4,14 %), Lipník nad Bečvou (4,06 %) a Varnsdorf (3,95 %), naopak nejméně úspěšná byla v SO ORP Praha (1,22 %), Brno (1,50 %), Plzeň (1,50 %), Černošice (1,51 %) a Říčany (1,66 %). Tabulka č. 6: Výsledky Jany Bobošíkové v krajích ČR Kraj Výsledek (%) Česká republika 2,39 Hlavní město Praha 1,22 Středočeský kraj 2,23 Jihočeský kraj 2,48 Plzeňský kraj 2,19 Karlovarský kraj 2,94 Ústecký kraj 3,02 Liberecký kraj 2,90 Královéhradecký kraj 2,72 Pardubický kraj 2,71 Kraj Vysočina 2,35 Jihomoravský kraj 2,21 Olomoucký kraj 2,91 Zlínský kraj 2,44 Moravskoslezský kraj 2,77 Zdroj: Autor na základě ČSÚ

49 ÚSVP Jany Bobošíkové se nacházelo jak v Čechách, tak na Moravě. V Čechách především na severu v Karlovarském, Ústeckém, Libereckém a Královéhradeckém kraji, dále pak v SO ORP Královice, Tachov, Horšovský Týn, Horažďovice, Týn nad Vltavou, Trhové Sviny, Jindřichův Hradec, Sedlčany, Přelouč a Svitavy. Na Moravě pak v Olomouckém kraji s výjimkou SO ORP Zábřeh, Mohelnice a Olomouc, v Moravskoslezském kraji a v částech Zlínského kraje (Holešov, Bystřice pod Hostýnem) a Jihomoravského kraje (Pohořelice, Vyškov, Bučovice). ÚVP se nacházelo převážně v oblastech sousedních k ÚSVP, dále pak v Pardubickém kraji, v jižní části Jihomoravského kraje i v části Vysočiny. Z mapy vidíme, že vyšší volební výsledky zaznamenala Jana Bobošíková v příhraničních oblastech v severozápadních Čechách a na severní Moravě. Nízké volební výsledky vidíme v okolí Prahy, Plzně a Brna a dále na Vysočině a ve Zlínském kraji. Mapa č. 7: ÚVP a ÚSVP Jany Bobošíkové Zdroj: Autor na základě ČSÚ

50 Výsledky Jany Bobošíkové podstatně pozitivně korelovaly s výsledky Jana Fischera (0,59) a Jiřího Dienstbiera (0,52), střední korelaci jsme mohli zaznamenat s výsledky Miloše Zemana ve druhém kole (0,48), nízkou s výsledky Vladimíra Franze (0,24) a triviální s výsledky Miloše Zemana v prvním kole (0,07). Negativní korelaci jsme zaznamenali u výsledků Karla Schwarzenberga v prvním kole s podstatnou silou (-0,57), Karla Schwarzenberga ve druhém kole se střední silou (-0,48), Zuzany Roithové a Táni Fischerové s nízkou silou (-0,16, respektive -0,13) a Přemysla Sobotky s triviální silou (-0,04). Výsledky Jany Bobošíkové měly také středně silnou korelaci s výsledky KSČM (0,45) a nízkou pozitivní korelaci s výsledky ČSSD (0,26) ve volbách do PS PČR v roce Triviální negativní korelaci pak měly výsledky s výsledky SZ (-0,08), nízkou pak s výsledky SNK-ED (-0,21), KDU-ČSL (-0,23) a ODS (-0,29). S výsledky politických stran ve volbách do PS PČR korelovaly výsledky Jany Bobošíkové následujícím způsobem. Střední pozitivní korelaci jsme mohli zaznamenat u ČSSD (0,31), VV (0,31), Suverenity (0,36) a KSČM (0,49). Nízkou negativní korelaci pak u SPOZ (-0,12), KDU-ČSL (-0,16) a SZ (-0,17) a střední negativní korelaci u ODS (-0,45) a TOP 09 (-0,45). Regresní model měl u výsledků Jany Bobošíkové hodnotu indexu determinace 0,54. Prokázal se pozitivní vliv proměnných podíl podnikatelů (0,04), podíl nezaměstnaných (0,41), podíl osob žijících ve větších městech (0,01) a podíl pracujících v zemědělství (0,07). Naopak negativní vliv měly proměnné podíl vysokoškolsky vzdělaných osob (-0,44), podíl občanů nad 65 let (-0,08) a podíl katolíků (-0,10). U Jany Bobošíkové, podobně jako u Jana Fischera, nacházíme podstatnou negativní souvislost mezi volební účasti a volebním výsledkem (-0,55). Po dosazení do regresního modelu se ale nezvýší jeho explanační síla a hodnota β koeficientu je -0,15. 50

51 5.4 Táňa Fischerová V letech 2002 až 2006 byla Táňa Fischerová poslankyní, když byla zvolena jako nezávislá kandidátka za Unii svobody DEU. Klíčové hnutí Táni Fischerové, za nějž kandidovala na úřad prezidenta, získalo ve volbách do PS PČR v roce 2010 jen hlasů (ČSÚ 2013). V červenci roku 2013 oznámila Táňa Fischerová kandidaturu na post prezidenta. Její petici nakonec podepsalo občanů, z nichž MV uznalo a Táňa Fischerová byla zaregistrována jako kandidátka na prezidenta (MVČR 2012b). Program Táni Fischerové se zaměřoval především na podporu občanské společnosti, ekologická, ale i sociální témata (PrezidentkaTF.cz 2012). Podporu Fischerové vyjádřila i Strana zelených v čele s předsedou Ondřejem Liškou (Zeleni.cz 2012). Hodnota variačního koeficientu u volebních výsledků Táni Fischerové byla 0,16, což můžeme považovat za poměrně nízkou hodnotu. Nejvyšší podíl hlasů dostala Táňa Fischerová v SO ORP Vysoké Mýto (4,81 %), Semily (4,58 %), Polička (4,40 %), Česká Třebová (4,40 %) a Rožnov pod Radhoštěm (4,27 %), naopak nejnižší podíl hlasů obdržela v SO ORP Podbořany (1,68 %), Vítkov (2,19 %), Bílina (2,26 %), Třeboň (2,35 %) a Nepomuk (2,35 %). Tabulka č. 7: Výsledky Táni Fischerové v krajích ČR Kraj Výsledek (%) Česká republika 3,23 Hlavní město Praha 3,58 Středočeský kraj 3,07 Jihočeský kraj 3,16 Plzeňský kraj 2,87 Karlovarský kraj 2,95 Ústecký kraj 2,82 Liberecký kraj 3,78 Královéhradecký kraj 3,43 Pardubický kraj 3,70 Kraj Vysočina 2,91 Jihomoravský kraj 3,32 Olomoucký kraj 3,13 Zlínský kraj 3,14 Moravskoslezský kraj 3,17 Zdroj: Autor na základě ČSÚ

52 ÚSVP Táni Fischerové leželo ve třech spojitých oblastech, a to na pomezí Libereckého a Královéhradeckého kraje, na pomezí Královéhradeckého a Pardubického kraje a na pomezí Zlínského a Moravskoslezského kraje. Dále se nacházelo v SO ORP Olomouc, Brno, Kuřím, Pacov, Sedlčany, Týn nad Vltavou, Strakonice, Horažďovice, Praha a Lysá nad Labem. ÚVP pak tvořily přilehlé oblasti a SO ORP Jihlava, Litoměřice a Ostrov. Z mapy vidíme, že podpora Táni Fischerová byla vyšší v Čechách, na Moravě pak v Brně, Olomouci a na pomezí Zlínského a Moravskoslezského kraje. Mapa č. 8: ÚVP a ÚSVP Táni Fischerové Zdroj: Autor na základě ČSÚ

53 Výsledky Táni Fischerové středně pozitivně korelovaly s výsledky Karla Schwarzenberga ve druhém kole (0,48) i v prvním kole (0,38) a s výsledky Přemysla Sobotky (0,36), nízkou pozitivní korelaci jsme zaznamenali s výsledky Zuzany Roithové (0,19) a triviální s výsledky Vladimíra Franze (0,02). Nízká negativní korelace byla s výsledky Jany Bobošíkové (-0,13) a střední s výsledky Jana Fischera (-0,30), Jiřího Dienstbiera (-0,36) a Miloše Zemana v prvním i ve druhém kole (-0,41 a -0,48). Podíváme-li se na korelace s výsledky politických stran z voleb v roce 2006, měly výsledky Táni Fischerové podstatnou negativní korelaci s výsledky KSČM (-0,60) a střední negativní korelaci s výsledky ČSSD (-0,32). Nízkou pozitivní korelaci měly s výsledky KDU-ČSL (0,11) a střední pozitivní korelaci s výsledky SNK-ED (0,30), ODS (0,33) a SZ (0,44). Podstatnou negativní korelaci můžeme nalézt i s výsledky KSČM ve volbách v roce 2010 (-0,57), střední negativní korelaci pak vidíme u ČSSD (-0,37) a nízkou u Suverenity (-0,20) a SPOZ (-0,17). Pozitivně s nízkou silou výsledky korelovaly s KDU-ČSL (0,10), se střední silou pak s VV (0,30), ODS (0,32), SZ (0,38) a TOP 09 (0,41). Regresní model měl u Táni Fischerové poměrně nízkou explanační sílu s indexem determinace 0,19. Pozitivní vliv se prokázal u tří proměnných, a to podílu podnikatelů (0,13), podílu vysokoškoláků (0,11) a podílu osob nad 65 let (0,07). Volební výsledek naopak klesal s růstem proměnných podíl nezaměstnaných (-0,25), podíl katolíků (-0,04), podíl obyvatel ve městech (-0,04) a podíl pracujících v zemědělství (-0,17). Co se týká souvislosti výsledků s volební účastí, nacházíme u Táni Fischerové nízkou pozitivní korelaci s hodnotou 0,29. Po dosazení do regresního modelu se jeho hodnota mírně zvýší, hodnota β koeficientu je taktéž 0,29. 53

54 5.5 Přemysl Sobotka Před rokem 1989 se Přemysl Sobotka v politice neangažoval, již od listopadu 1989 byl ale aktivní v rámci Občanského fóra. Po jeho rozpadu v roce 1991 vstoupil do ODS. V roce 1996 byl zvolen senátorem za volební obvod Liberec a poté byl znovuzvolen v letech 1998, 2004 a 2010 (Premyslsobotka.cz 2012). Přemysl Sobotka v září 2011 definitivně oznámil svou kandidaturu a v červnu roku 2012 porazil ve stranických primárkách ODS Evžena Tošenovského (ODS 2012). Nominaci mu zajistilo 51 poslanců a 21 senátorů za ODS. V oblasti programu byl Přemysl Sobotka proti korupci, byrokracii a zadlužování státu. V oblasti zahraniční politiky zdůrazňoval obranu národních zájmů v rámci Evropské unie (Premyslsobotka.cz 2012). U Přemysla Sobotky měl variační koeficient třetí nejvyšší hodnotu ze všech kandidátů z prvního kola, a to 0,24. Nejúspěšnější byl v SO ORP Tanvald (4,98 %), Frýdlant (4,40 %), Jilemnice (4,28 %), Železný Brod (4,23 %) a Liberec (4,12 %). Nejméně úspěšný byl v SO ORP Konice (1,15 %), Karviná (1,29 %), Bystřice nad Pernštejnem (1,37 %), Orlová (1,39 %) a Vizovice. (1,51 %). Tabulka č. 8: Výsledky Přemysla Sobotky v krajích ČR Kraj Výsledek (%) Česká republika 2,46 Hlavní město Praha 2,93 Středočeský kraj 2,71 Jihočeský kraj 2,30 Plzeňský kraj 2,72 Karlovarský kraj 2,33 Ústecký kraj 2,52 Liberecký kraj 3,91 Královéhradecký kraj 2,87 Pardubický kraj 2,52 Kraj Vysočina 2,17 Jihomoravský kraj 2,03 Olomoucký kraj 2,07 Zlínský kraj 2,04 Moravskoslezský kraj 1,89 Zdroj: Autor na základě ČSÚ

55 ÚSVP Přemysla Sobotky se celé nachází v Čechách a tvoří jej celý Liberecký kraj, přilehlé oblasti Královéhradeckého a Středočeského kraje, dále pak SO ORP Praha, Žatec, Mariánské Lázně, Plzeň a Polička. ÚVP se pak rozkládá ve stejných oblastech, navíc je část Pardubického a Plzeňského kraje a SO ORP Vimperk, Pelhřimov, Pacov, Havlíčkův Brod, na Moravě pouze SO ORP Vsetín a Frenštát pod Radhoštěm. Koncentrace podpory Přemysla Sobotky v jeho domovském Libereckém kraji je patrná i z mapy. Dále vidíme poměrně vysoké volební zisky i v ostatních českých krajích s výjimkou Jihočeského a Karlovarského. Naopak na Moravě Přemysl Sobotka příliš úspěšný nebyl. Mapa č. 9: ÚVP a ÚSVP Přemysla Sobotky Zdroj: Autor na základě ČSÚ

56 U Přemysla Sobotky byla patrná podstatná pozitivní korelace s výsledky Karla Schwarzenberga jak v prvním (0,50), tak ve druhém kole (0,59). Střední pozitivní korelaci jsme zaznamenali s výsledky Táni Fischerové (0,36) a nízkou s výsledky Vladimíra Franze (0,27). S výsledky Jana Fischera nebyla korelace žádná a s výsledky Jany Bobošíkové pouze triviální negativní (-0,04). Nízká negativní korelace byla s výsledky Jiřího Dienstbiera (-0,29) a střední s výsledky Zuzany Roithové (-0,35). Podstatnou negativní korelaci jsme mohli zaznamenat s výsledky Miloše Zemana (v obou kolech -0,59). Výsledky Přemysla Sobotky měly ve srovnání s výsledky voleb do PS PČR v roce 2006 podstatnou pozitivní korelaci s ODS (0,69) a SZ (0,69), střední pozitivní korelaci pak s SNK-ED (0,33). Negativní korelace jsme mohli zaznamenat se střední silou u KSČM (-0,34) a KDU-ČSL (-0,41) a s podstatnou silou u ČSSD (-0,59). Ve srovnání s volbami v roce 2010 pak měly výsledky podstatnou pozitivní korelaci s TOP 09 (0,58) a ODS (0,55), střední pozitivní korelaci se SZ (0,40) a Suverenitou (0,34) a nízkou pozitivní korelaci s Věcmi veřejnými (0,26). Negativní byly korelace u SPOZ, kde byla nízká (-0,27), u KSČM a KDU-ČSL, kde byly v obou případech střední (-0,35 a -045), a u ČSSD, kde byla podstatná (-0,57). Regresní model měl u Přemysla Sobotky koeficient determinace 0,37. Prokázal se pozitivní vliv podílu podnikatelů (0,26) a podílu osob nad 65 let (0,08). Naopak negativní vliv se prokázal u míry nezaměstnanosti (-0,26), podílu vysokoškoláků (-0,23), podílu katolíků (-0,50), podílu obyvatel ve městech (-0,09) i podílu pracujících v zemědělství (-0,12). Souvislost výsledků Přemysla Sobotky s výškou volební účasti můžeme najít pouze triviální (0,08). Po dosazení do regresního modelu se jeho explanační síla zvýší jen o 1 % s hodnotou β koeficientu u volební účasti 0,23. 56

57 5.6 Miloš Zeman V roce 1968 vstoupil Miloš Zeman do KSČ, z níž byl v roce 1970 vyloučen pro nesouhlas se sovětskou okupací. V roce 1990 byl za OF kooptován do Federálního shromáždění a po rozpadu OF přešel do ČSSD. V únoru 1993 se stal předsedou strany a v letech 1998 až 2002 byl premiérem. (Zemannahrad 2012). V roce 2003 kandidoval poprvé na funkci prezidenta, v nepřímé volbě ale nebyl zvolen (Kopeček 2012: ). V roce 2007 vystoupil z ČSSD a spoluzakládal Stranu práv občanů. Úmysl kandidovat v přímé volbě prezidenta oznámil v únoru 2012 a jako první z kandidátů nasbíral podpisů. V oblasti programu byl Miloš Zeman pro zavedení prvků přímé demokracie, obnovení progresivního zdanění a snížení sazeb DPH (Zemannahrad 2012). Kandidaturu Miloše Zemana podpořilo i několik politiků z ČSSD, například Marie Benešová, a také KSČM (KSČM.cz 2012). Variační koeficient volebních výsledků Miloše Zemana měl v prvním kole hodnotu 0,17. Nejúspěšnější byl Miloš Zeman v SO ORP Bystřice nad Pernštejnem (47,23 %, což byl vůbec nevyšší zisk kteréhokoliv kandidáta v prvním kole), Žďár nad Sázavou (41,38 %), Velké Meziříčí (39,45 %), Nové Město na Moravě (38,08 %) a Orlová (34,50 %). Nejhorší volební výsledky pak Miloš Zeman zaznamenal v SO ORP Nové Město nad Metují (16,85 %), Praha (17,09 %), Černošice (17,30 %), Jilemnice (17,59 %) a Nová Paka (17,70 %). Tabulka č. 9: Výsledky Miloše Zemana v krajích ČR v prvním kole Kraj Výsledek (%) Česká republika 24,21 Hlavní město Praha 17,09 Středočeský kraj 22,88 Jihočeský kraj 23,18 Plzeňský kraj 22,75 Karlovarský kraj 23,28 Ústecký kraj 25,41 Liberecký kraj 20,60 Královéhradecký kraj 20,84 Pardubický kraj 24,60 Kraj Vysočina 32,43 Jihomoravský kraj 25,80 Olomoucký kraj 27,23 Zlínský kraj 26,28 Moravskoslezský kraj 28,77 Zdroj: Autor na základě ČSÚ

58 Miloš Zeman byl v prvním kole volby nejúspěšnější v domovském Kraji Vysočina, dále v ostatních moravských krajích a také v kraji Ústeckém. Naopak v okolí Prahy, na Plzeňsku, Liberecku a Královéhradecku měl Miloš Zeman nízké volební výsledky. ÚSVP Miloše Zemana se rozkládalo především v Kraji Vysočina, dále pak v částech Olomouckého, Moravskoslezského, Zlínského a Jihomoravského kraje. V Čechách, nepočítáme-li Kraj Vysočina, se jednalo o SO ORP Čáslav, Přelouč, Kolín, Bílina a Podbořany. ÚVP leželo ve všech SO ORP na Moravě s výjimkou obvodů Zábřeh, Valašské Meziříčí, Rožnov pod Radhoštěm, Zlín, Veselí nad Moravou, Brno, Šlapanice a Židlochovice. V Čechách leželo v okolí Vysočiny, v Ústeckém kraji a v SO ORP Rakovník, Hořovice, Cheb, Horšovský Týn, Stod, Trhové Sviny, Soběšice a Nový Bydžov. Mapa č. 10: ÚVP a ÚSVP Miloše Zemana v prvním kole Zdroj: Autor na základě ČSÚ

59 U Miloše Zemana jsme u výsledků z prvního kola zaznamenali velmi silnou negativní korelaci s výsledky Karla Schwarzenberga ve druhém kole (-0,81), podstatnou negativní korelaci s výsledky Karla Schwarzenberga v kole prvním (-0,66) a Přemysla Sobotky (-0,59), střední negativní korelaci s výsledky Vladimíra Franze (-0,45) a Táni Fischerové (-0,41) a nízkou negativní korelaci s výsledky Jana Fischera (-0,14). Pozitivně výsledky Miloše Zemana korelovaly triviálně s výsledky Jany Bobošíkové (0,07), nízce s výsledky Jiřího Dienstbiera (0,17) a Zuzany Roithové (0,22) a velmi silně s výsledky Miloše Zemana z kola druhého (0,81). Podíváme-li se na korelace výsledků Miloše Zemana v prvním kole s výsledky voleb do PS PČR v roce 2006, ve třech případech můžeme zaznamenat pozitivní korelaci, a to nízkou u KDU-ČSL (0,26), střední u KSČM (0,45) a velmi silnou u ČSSD (0,71). Negativní korelaci můžeme zaznamenat také ve třech případech, a to střední u SNK-ED (-0,37), podstatnou u SZ (-0,61) a velmi silnou u ODS (-0,74). U stejných stran jako v roce 2006 můžeme zaznamenat pozitivní korelaci i v roce 2010, a to střední u KDU-ČSL (0,32) a KSČM (0,40) a podstatnou u ČSSD (0,66). Podstatnou korelaci vidíme i s výsledky SPOZ (0,64). Nízkou negativní korelaci registrujeme u Suverenity (-0,26) a Věcí veřejných (-0,28), podstatnou pak u SZ (-0,50), ODS (-0,60) a TOP09 (-0,68). Regresní model sledující vliv nezávislých proměnných na výsledky Miloše Zemana v prvním kole měl index determinace 0,30. Pozitivní účinek se prokázal u podílu nezaměstnaných (0,29), podílu vysokoškoláků (0,12), podílu osob nad 65 let (0,10), podílu katolíků (0,33), podílu osob žijících ve městech (0,10) i podílu pracujících v zemědělství (0,08). Negativní vliv pak měla pouze jedna proměnná, a to podíl podnikatelů (-0,32). Výsledky Miloše Zemana v prvním kole jen triviálně negativně korelovaly s výškou volební účasti (-0,09). Dosazením proměnné volební účast do regresního modelu se jeho explanační síla nijak nezvýšila a hodnota β koeficientu pro tuto proměnnou byla pouze 0,07. 59

60 5.7 Vladimír Franz Vladimír Franz se celý život věnoval umění a nebyl nikdy členem žádné politické strany ani se nijak politicky neangažoval. Svou kandidaturu na prezidenta, která vzbudila poměrně velký mediální ohlas, oznámil v červenci 2012 (Vladimirfranz.cz 2012). Nasbíral téměř podpisů. Program Vladimíra Franze byl zaměřen především na oblast kultury, vzdělání a postmateriálních témat (Tamtéž). U Vladimíra Franze jsme zaznamenali hodnotu variačního koeficientu jeho volebních výsledků 0,17, což je ve srovnání s ostatními kandidáty průměrná hodnota. Nejvyšší volební výsledky zaznamenal Vladimír Franz v SO ORP Nepomuk (14,83 %), Blatná (11,32 %), Blovice (10,47 %), Prachatice (10,15 %) a Stod (9,49 %). Nejmenší podíl hlasů od voličů obdržel v SO ORP Nové Město na Moravě (4,15 %), Valašské Klobouky (4,30 %), Žďár nad Sázavou (4,55 %), Bystřice nad Pernštejnem (4,56 %) a Luhačovice (4,78 %). Tabulka č. 10: Výsledky Vladimíra Franze v krajích ČR Kraj Výsledek (%) Česká republika 6,84 Hlavní město Praha 6,07 Středočeský kraj 7,00 Jihočeský kraj 7,36 Plzeňský kraj 8,16 Karlovarský kraj 8,21 Ústecký kraj 7,52 Liberecký kraj 7,61 Královéhradecký kraj 7,77 Pardubický kraj 7,07 Kraj Vysočina 6,02 Jihomoravský kraj 5,97 Olomoucký kraj 6,89 Zlínský kraj 6,10 Moravskoslezský kraj 6,59 Zdroj: Autor na základě ČSÚ

61 Vladimíru Franzovi se dařilo zejména v Karlovarském a Plzeňském kraji, v němž má svůj ateliér, a poměrně úspěšný byl i v ostatních krajích v Čechách s výjimkou Prahy, naopak na Moravě měl výsledky nižší. ÚSVP Vladimíra Franze leželo především na západě a severu Čech v Karlovarském, Plzeňském, Ústeckém, Libereckém a Královéhradeckém kraji a v částech Jihočeského, Středočeského a Pardubického kraje. Na Moravě pak leželo v SO ORP Jeseník, Mohelnice, Šternberk a Jablunkov. V ÚVP ležel celý Karlovarský a Plzeňský kraj, Ústecký kraj s výjimkou SO ORP Podbořany a Ústí nad Labem, Liberecký kraj s výjimkou SO ORP Jablonec nad Nisou, Královéhradecký kraj s výjimkou SO ORP Hradec Králové, a části dalších krajů v Čechách. Na Moravě se jednalo o severní část Olomouckého kraje a dále již jen jednotlivé SO ORP. Mapa č. 11: ÚVP a ÚSVP Vladimíra Franze Zdroj: Autor na základě ČSÚ

62 Výsledky Vladimíra Franze středně negativně korelovaly s výsledky Zuzany Roithové (-0,49) a Miloše Zemana (-0,45). U všech ostatních kandidátů nalezneme pozitivní korelaci, a to triviální u Táni Fischerové (0,02) a Karla Schwarzenberga (0,03) a nízkou u Jany Bobošíkové (0,24), Jiřího Dienstbiera (0,25), Přemysla Sobotky (0,27) a Jana Fischera (0,33). Ve druhém kole pak existovala pouze nízká korelace, a to negativní u Miloše Zemana (-0,17) a pozitivní u Karla Schwarzenberga (0,17). Výsledky Vladimíra Franze v SO ORP nízce pozitivně korelovaly s výsledky čtyř stran z voleb do PS PČR 2006, a to SNK-ED (0,11), KSČM (0,12), SZ (0,24) a ODS (0,27). Negativně pak korelovaly nízce s ČSSD (-0,19) a středně s KDU-ČSL (-0,43). U voleb v roce 2010 můžeme zaznamenat triviální pozitivní korelaci s výsledky ODS (0,05), nízkou s výsledky TOP09 (0,13), KSČM (0,14) a SZ (0,16), střední s výsledky VV (0,32) a podstatnou s výsledky Suverenity (0,51). Naopak nízkou negativní korelaci zaznamenáme s výsledky ČSSD (-0,13) a střední s výsledky SPOZ (-0,35) a KDU-ČSL (-0,49). Regresní model vysvětloval variabilitu volebních výsledků Vladimíra Franze s indexem determinace 0,38. Pozitivní vliv se prokázal jen u proměnné podíl podnikatelů (0,02). S růstem ostatních proměnných pak zisk Vladimíra Franze klesal. Jednalo se o míru nezaměstnanosti (-0,20), podíl vysokoškoláků (-0,40), podíl osob nad 65 let (-0,02), podíl katolíků (-0,44), podíl občanů žijících v obcích nad obyvatel (-0,02) i podíl osob pracujících v primárním sektoru (-0,03). Výsledky Vladimíra Franze nízce negativně korelovaly s proměnnou volební účast (-0,22). Při dosazení této proměnné do regresního modelu se jeho explanační síla nezvýšila, hodnota β koeficientu proměnné volební účast byla -0,15. 62

63 5.8 Jiří Dienstbier Jiří Dienstbier byl v letech 1990 až 1992 poslancem Federálního shromáždění, do nějž byl zvolen za Občanské fórum. V roce 1997 se stal členem ČSSD a v roce 2010 byl zvolen členem zastupitelstva hlavního města Prahy. V doplňovacích volbách do Senátu v roce 2011 se stal senátorem za obvod Kladno (Dienstbier2013.cz). V květnu 2012 jmenovala ČSSD Jiřího Dienstbiera svým prezidentským kandidátem. K nominační listině 28 senátorů předložil i petici s podpisy občanů. Program založil Jiří Dienstbier především na boji s korupcí, vymahatelnosti práva a rovných šancích. Prosazoval také bezplatné zdravotnictví a školství, vyšší daně pro bohaté, podporu prorůstové politiky (Tamtéž). Jiřího Dienstbiera kromě ČSSD podpořila i KSČM (KSČM.cz 2012). U Jiřího Dienstbiera jsme zaznamenali nejnižší hodnotu variačního koeficientu ze všech kandidátů, a to 0,12, teritoriální homogenita jeho volebních výsledků tak byla ze všech kandidátů nejvyšší. Nejúspěšnější byl Jiří Dienstbier v SO ORP Orlová (22,50 %), Rýmařov (22,31 %), Bruntál (22,23 %), Karviná (22,19 %) a Stříbro (21,33 %). Nejmenší podíl voličů pro Jiřího Dienstbiera hlasoval v SO ORP Černošice (10,57 %), Říčany (10,78 %), Vizovice (11,64 %), Nové Město na Moravě (11,93 %) a Velké Meziříčí (11,95 %). Tabulka č. 11: Výsledky Jiřího Dienstbiera v krajích ČR Kraj Výsledek (%) Česká republika 16,12 Hlavní město Praha 11,98 Středočeský kraj 15,43 Jihočeský kraj 16,53 Plzeňský kraj 17,41 Karlovarský kraj 17,26 Ústecký kraj 17,81 Liberecký kraj 15,44 Královéhradecký kraj 16,70 Pardubický kraj 16,11 Kraj Vysočina 15,21 Jihomoravský kraj 16,39 Olomoucký kraj 17,42 Zlínský kraj 15,67 Moravskoslezský kraj 18,86 Zdroj: Autor na základě ČSÚ

64 Jiří Dienstbier měl ze všech kandidátů nejvíce homogenní podporu. ÚSVP Jiřího Dienstbiera bylo rovnoměrně rozloženo ve všech krajích České republiky s výjimkou Prahy. Souvislé oblasti jsou patrné zejména na západě Čech v Ústeckém, Karlovarském a Plzeňském kraji, v Jihomoravském kraji s výjimkou okolí Brna a také na severní Moravě v Olomouckém a Moravskoslezském kraji, zejména na severu těchto krajů. ÚVP pak do značné míry kopíruje ÚSVP, součástí je Plzeňský kraj s výjimkou SO ORP Plzeň, Ústecký kraj s výjimkou SO ORP Teplice, Moravskoslezský kraj s výjimkou obvodů Jablunkov, Frenštát pod Radhoštěm, Kopřivnice a Odry, Olomoucký kraj s výjimkou obvodů Mohelnice, Olomouc a Hranice a Jihomoravský kraj s výjimkou okolí Brna. Mapa č. 12: ÚVP a ÚSVP Jiřího Dienstbiera Zdroj: Autor na základě ČSÚ

65 Výsledky Jiřího Dienstbiera v prvním kole nízce pozitivně korelovaly s výsledky Miloše Zemana (0,17) a Vladimíra Franze (0,25), podstatně pak s výsledky Jany Bobošíkové (0,52) a Jana Fischera (0,53). Negativní korelace byla nízká s výsledky Zuzany Roithové (-0,28) a Přemysla Sobotky (-0,29), střední s výsledky Táni Fischerové (-0,36) a podstatná s výsledky Karla Schwarzenberga (-0,66). Ve druhém kole byla korelace podstatná, a to pozitivní s výsledky Miloše Zemana (0,64) a negativní s výsledky Karla Schwarzenberga (-0,64). Výsledky Jiřího Dienstbiera pozitivně korelovaly s výsledky dvou stran z voleb do PS PČR v roce 2006, a to podstatně jak s výsledky ČSSD (0,57), tak s výsledky KSČM (0,63). Negativně výsledky korelovaly nízce s SNK-ED (-0,25) a KDU-ČSL (-0,25) a středně se SZ (-0,34) a ODS (-0,49). I u výsledků z voleb v roce 2010 nacházíme podstatnou pozitivní korelaci u KSČM (0,66) a ČSSD (0,65), střední pozitivní korelaci vidíme u Suverenity (0,34). Triviální negativní korelaci registrujeme u VV (-0,04), nízkou u SPOZ (-0,18) a KDU- ČSL (-0,20), střední u SZ (-0,35) a podstatnou u ODS (-0,54) a TOP 09 (-0,57). Při analýze výsledků Jiřího Dienstbiera měl regresní model celkový index determinace 0,43. Pozitivní vliv měly proměnné podíl nezaměstnaných (0,31), podíl osob nad 65 let (0,14) a podíl osob žijících ve městech (0,06). Negativní vliv měly proměnné podíl podnikatelů (-0,36), podíl vysokoškoláků (-0,15) a podíl katolíků (-0,12). Vliv podílu osob pracujících v zemědělství na výsledky Jiřího Dienstbiera se neprokázal. U Jiřího Dienstbiera můžeme zaznamenat podstatnou negativní korelaci jeho výsledků s výškou volební účasti (0,50). Vzájemný vztah se potvrdil při dosazení do regresního modelu, kdy vzrostla jeho explanační síla o 4 % a hodnota β koeficientu pro proměnnou volební účast byla poměrně vysoká, a to 0,47. 65

66 5.9 Karel Schwarzenberg Karel Schwarzenberg musel po nástupu komunistického režimu v roce 1948 nuceně odejít do exilu, z nějž se po roce 1989 vrátil a stal se kancléřem prezidenta Václava Havla, jímž byl do roku V roce 2004 byl zvolen senátorem za Prahu 6, kam byl nominován za US-DEU a ODA, jejímž byl v té době členem. V roce 2006 se stal ministrem zahraničí za Stranu zelených. V roce 2009 spolu s Miroslavem Kalouskem zakládal TOP 09 a na ustavujícím sněmu strany byl zvolen předsedou. Po volbách do PS PČR v roce 2010 získal Karel Schwarzenberg post ministra zahraničí (Volimkarla.cz 2013). Kandidaturu na prezidenta oznámil v říjnu 2011, navržen byl poslanci TOP 09. Program postavil Karel Schwarzenberg na odpovědném hospodaření a konzervativních rodinných či národních hodnotách (Tamtéž). Hodnota variačního koeficientu volebních výsledků Karla Schwarzenberga byla druhá nejvyšší ze všech kandidátů z prvního kola, a to 0,29. Karel Schwarzenberg získal nejvyšší podporu v SO ORP Praha (43,20 %), Černošice (41,72 %), Říčany (38,82 %), Brandýs nad Labem (34,58 %) a Brno (32,34 %), a nejnižší podporu v SO ORP Karviná (8,06 %), Orlová (8,08 %), Vítkov (10,37 %), Bruntál (10,50 %) a Rýmařov (11,19 %). Tabulka č. 12: Výsledky Karla Schwarzenberga v krajích ČR v prvním kole Kraj Výsledek (%) Česká republika 23,40 Hlavní město Praha 43,20 Středočeský kraj 26,09 Jihočeský kraj 24,30 Plzeňský kraj 22,84 Karlovarský kraj 20,11 Ústecký kraj 17,57 Liberecký kraj 24,11 Královéhradecký kraj 23,38 Pardubický kraj 20,11 Kraj Vysočina 17,26 Jihomoravský kraj 21,97 Olomoucký kraj 16,98 Zlínský kraj 18,68 Moravskoslezský kraj 14,77 Zdroj: Autor na základě ČSÚ

67 Karel Schwarzenberg měl nejvyšší podporu v pásu počínajícím Královéhradeckým a Libereckým krajem, jdoucím přes Středočeský kraj a Prahu a končícím Jihočeským a Plzeňským krajem. Méně úspěšný byl v severozápadních Čechách s výjimkou Karlových Varů a na Moravě s výjimkou Zlína, Olomouce a Brna a okolí. ÚSVP podpory Karla Schwarzenberga leželo v prvním kole pouze v Praze a třech přilehlých ORP Černošice, Říčany a Brandýs nad Labem. ÚVP se pak nacházelo ještě v několika dalších SO ORP v Čechách (Karlovy Vary, Plzeň, České Budějovice, Liberec, Hradec Králové, Pardubice, a další), a na Moravě pouze v SO ORP Zlín, Brno, Šlapanice a Kuřim. Mapa č. 13: ÚVP a ÚSVP Karla Schwarzenberga v prvním kole Zdroj: Autor na základě ČSÚ

68 Výsledky Karla Schwarzenberga v prvním kole pozitivně korelovaly triviálně s výsledky Vladimíra Franze (0,03), středně s výsledky Táni Fischerové (0,38) a podstatně s výsledky Přemysla Sobotky (0,50). Negativně pak korelovaly nízce s výsledky Zuzany Roithové (-0,18) a podstatně s výsledky Jana Fischera (-0,51), Jany Bobošíkové (-0,57), Jiřího Dienstbiera (-0,66) a Miloše Zemana (-0,66). S výsledky druhého kola korelovaly téměř perfektně, pozitivní byla korelace s výsledky Karla Schwarzenberga (0,94) a negativní s výsledky Miloše Zemana (-0,94). Poměrně jednoznačně výsledky korelovaly i s výsledky všech stran z voleb do PS PČR v roce 2006, a to pozitivně středně s SNK-ED (0,34), podstatně se SZ (0,60) a velmi silně s ODS (0,86). Negativně pak korelovaly nízce s KDU-ČSL (-0,18), podstatně s KSČM (-0,59) a velmi silně s ČSSD (-0,77). U voleb v roce 2010 vidíme triviální pozitivní korelaci s VV (0,07), podstatnou se SZ (0,59) a velmi silnou s ODS (0,81) a TOP09 (0,87). Negativní korelace registrujeme triviální se Suverenitou (-0,05), nízkou s KDU-ČSL (-0,27) a SPOZ (-0,29), podstatnou s KSČM (-0,64) a velmi silnou s ČSSD (-0,78). Regresní model zkoumající vliv nezávislých proměnných na výsledky Karla Schwarzenberga v prvním kole měl index determinace poměrně vysoký, a to 0,69. Pozitivní vliv měly proměnné podíl podnikatelů (0,33), podíl vysokoškoláků (0,39), a podíl pracujících v zemědělství (0,03). Naopak negativní vliv měla míra nezaměstnanosti (-0,29) a dále pak podíl osob nad 65 let (-0,07), podíl katolíků (-0,37) a podíl osob žijících ve městech nad obyvatel (-0,09). Pozitivní souvislost s výsledky Karla Schwarzenberga v prvním kole měla i proměnná volební účast (0,40). Po dosazení do regresního modelu nepatrně vzroste jeho explanační síla, hodnota koeficientu β proměnné volební účast je 0,17. 68

69 6. ANALÝZA VÝSLEDKŮ KANDIDÁTŮ VE DRUHÉM KOLE 6.1 Miloš Zeman Hodnota variačního koeficientu volebních výsledků Miloše Zemana byla 0,14. To je menší hodnota než u Karla Schwarzenberga ve druhém kole i Miloše Zemana v prvním kole. Miloš Zeman byl nejúspěšnější v obvodech Orlová (81,32 %), Karviná (80,91 %), Bohumín (75,53 %), Bruntál (75,33 %) a Bystřice nad Pernštejnem (74,87 %), a naopak nejméně úspěšný v obvodech Praha (33,99 %), Černošice (34,08 %), Říčany (36,49 %), Brandýs nad Labem (40,01 %) a Nové Město nad Metují (42,25 %). Tabulka č. 13: Výsledky Miloše Zemana v krajích ČR ve druhém kole Kraj Výsledek (%) Česká republika 54,80 Hlavní město Praha 33,99 Středočeský kraj 50,95 Jihočeský kraj 52,65 Plzeňský kraj 54,36 Karlovarský kraj 55,95 Ústecký kraj 61,85 Liberecký kraj 50,23 Královéhradecký kraj 51,27 Pardubický kraj 57,21 Kraj Vysočina 64,12 Jihomoravský kraj 57,35 Olomoucký kraj 63,26 Zlínský kraj 58,45 Moravskoslezský kraj 67,25 Zdroj: Autor na základě ČSÚ Miloš Zeman měl, stejně jako v prvním kole, vyšší volební výsledky na Moravě než v Čechách. ÚSVP se ve druhém kole proměnilo a patřila do něj převážná část Moravskoslezského a Olomouckého kraje, části Jihomoravského kraje vzdálenější od Brna a část Vysočiny. V Čechách pak část Ústeckého kraje a obvody Tachov, Horšovský Týn, Nový Bydžov, Přelouč a Čáslav. ÚVP se také proměnilo, když přibylo několik SO ORP v Čechách (téměř celý Ústecký kraj, Frýdlant, Broumov, Sokolov, Aš) a naopak ubyla část území na Moravě (Vsetín, Vizovice, Luhačovice, Kyjov, Olomouc). 69

70 Mapa č. 14: ÚVP a ÚSVP Miloše Zemana ve druhém kole Zdroj: Autor na základě ČSÚ U výsledků Miloše Zemana ve druhém kole jsme mohli zaznamenat negativní korelace s výsledky Karla Schwarzenberga z prvního kola, a to téměř perfektní (-0,94), Přemysla Sobotky, a to podstatnou (-0,59), Táni Fischerové, a to střední (-0,48), a Vladimíra Franze, a to nízkou (-0,17). Naopak pozitivně korelovaly výsledky Miloše Zemana triviálně s výsledky Zuzany Roithové (0,07), středně s výsledky Jana Fischera (0,35) a Jany Bobošíkové (0,48), podstatně s výsledky Jiřího Dienstbiera (0,64) a velmi silně s výsledky Miloše Zemana v prvním kole (0,81). Srovnání s výsledky voleb do PS PČR v roce 2006 přineslo zjištění, že výsledky Miloše Zemana ve druhém kole pozitivně korelovaly s výsledky KDU-ČSL s triviální silou (0,09), s výsledky KSČM podstatně (0,68) a s výsledky ČSSD velmi silně (0,84). Negativní byly korelace u SNK-ED, a to střední (-0,44), SZ, a to podstatná (-0,63), a u ODS velmi silná (-0,85). Srovnáme-li výsledky s volbami, které se konaly v roce 2010, nalezneme negativní korelace u Věcí veřejných, a to nízkou (-0,16), u SZ podstatnou (-0,57) a u ODS a TOP09 velmi silnou (-0,80 a -0,88). Pozitivní korelaci pak vidíme triviální u Suverenity (0,01), nízkou u KDU-ČSL (0,18), střední u SPOZ (0,36) a velmi silnou u KSČM (0,70) a ČSSD (0,85). 70

71 Při analýze výsledků ve druhém kole měl regresní model koeficient determinace 0,56. Pozitivní vliv měly proměnné podíl nezaměstnaných (0,41), podíl osob nad 65 let (0,06), podíl katolíků (0,25), podíl osob v obcích nad obyvatel (0,10) a podíl pracujících v zemědělství (0,04). Negativní vliv měly pouze proměnné podíl podnikatelů (-0,42) a podíl vysokoškoláků (-0,09). I ve druhém kole můžeme nalézt negativní korelaci výsledků Miloše Zemana s volební účastí, a to tentokrát středně silnou (-0,31). Po dosazení do regresního modelu se ale jeho explanační síla nijak nezvýší a hodnota koeficientu β je pouze 0,09. Z následující mapy vidíme, že Miloš Zeman ve druhém kole relativně nejvíce posílil v periferních oblastech České republiky, kde byli v prvním kole úspěšní Jan Fischer, Jana Bobošíková, Vladimír Franz či Jiří Dienstbier. Naopak v oblastech, kde byl v prvním kole nejsilnější, zejména na Vysočině, a také v okolí Prahy, kde byl nejsilnější Karel Schwarzenberg, Miloš Zeman příliš neposílil. Vůbec nejvíce si Miloš Zeman polepšil v SO ORP Nová Paka (2,92), Horažďovice (2,79), Stříbro (2,79), Aš (2,78) a Tachov (2,77). Mapa č. 15: Relativní zisky hlasů Miloše Zemana ve druhém kole Zdroj: Autor na základě ČSÚ

72 6.2 Karel Schwarzenberg U Karla Schwarzenberga měl ve druhém kole variační koeficient hodnotu 0,20. To bylo více než hodnota variačního koeficientu u Miloše Zemana ve druhém kole, ale méně než hodnota u Karla Schwarzenberga v kole prvním. Nejvyšší podíl hlasů ve druhém kole obdržel Karel Schwarzenberg v obvodech Praha (66,00 %), Černošice (65,91 %), Říčany (63,50 %), Brandýs nad Labem (59,98 %) a Nové Město nad Metují (57,74 %). Nejnižší podíl hlasů Schwarzenberg dostal v obvodech Orlová (18,67 %), Karviná (19,08 %), Bohumín (24,46 %), Bruntál (24,66 %) a Bystřice nad Pernštejnem (25,12 %). Tabulka č. 14: Výsledky Karla Schwarzenberga v krajích ČR ve druhém kole Kraj Výsledek (%) Česká republika 45,19 Hlavní město Praha 66,00 Středočeský kraj 49,04 Jihočeský kraj 47,34 Plzeňský kraj 45,63 Karlovarský kraj 44,04 Ústecký kraj 38,14 Liberecký kraj 49,76 Královéhradecký kraj 48,72 Pardubický kraj 42,78 Kraj Vysočina 35,87 Jihomoravský kraj 42,64 Olomoucký kraj 36,73 Zlínský kraj 41,54 Moravskoslezský kraj 32,74 Zdroj: Autor na základě ČSÚ Ve druhém kole byl Karel Schwarzenberg opět nejúspěšnější v Praze, kde porazil Miloše Zemana se ziskem 66,00 % hlasů. ÚSVP Karla Schwarzenberga se mírně rozšířilo, když do něj kromě Prahy a okolí spadaly i obvody České Budějovice, Jablonec nad Nisou, Nové Město nad Metují, Jilemnice a Náchod. ÚVP se pak nacházelo opět téměř celé v Čechách, převážně ve Středočeském, Libereckém a Královéhradeckém kraji, na Moravě pouze ve Zlíně a v Brně a okolí. 72

73 Mapa č. 16: ÚVP a ÚSVP Karla Schwarzenberga ve druhém kole Zdroj: Autor na základě ČSÚ Volební výsledky Karla Schwarzenberga ve druhém kole pozitivně korelovaly nízce s výsledky Vladimíra Franze (0,17), středně s výsledky Táni Fischerové (0,48), podstatně s výsledky Přemysla Sobotky (0,59) a téměř perfektně s výsledky Karla Schwarzenberga z prvního kola (0,94). Negativní byla korelace s výsledky Zuzany Roithové, a to triviální (-0,07), Jana Fischera a Jany Bobošíkové, a to střední (-0,35, respektive -0,48), Jiřího Dienstbiera, a to podstatná (-0,64), a Miloše Zemana, která byla velmi silná (-0,81). Výsledky Karla Schwarzenberga ve druhém kole pozitivně korelovaly s výsledky voleb do PS PČR v roce 2006 v případě SNK-ED středně (0,44), v případě SZ podstatně (0,63) a v případě ODS velmi silně (0,85). Negativně korelovaly s výsledky KDU-ČSL pouze triviálně (-0,09), s výsledky KSČM podstatně (-0,68) a s výsledky ČSSD velmi silně (-0,84). S výsledky voleb v roce 2010 pozitivně korelovaly výsledky ve čtyřech případech, a to slabě s VV (0,16), podstatně se SZ (0,57) a velmi silně s ODS (0,80) a TOP09 (0,88). Negativní korelaci vidíme u Suverenity s triviální silou (-0,01), u KDU-ČSL s nízkou silou (-0,18), u SPOZ se střední silou (-0,36) a u ČSSD a KSČM registrujeme velmi silnou korelaci (-0,70 a -0,85). 73

74 Regresní model pro výsledky Karla Schwarzenberga ve druhém kole měl index determinace 0,56. Pozitivní vliv měly jen dvě proměnné, a to podíl podnikatelů (0,42) a podíl vysokoškoláků (0,09). Negativní vliv měly všechny ostatní proměnné, a to podíl nezaměstnaných (-0,41), podíl osob ve věku nad 65 let (-0,06), podíl katolíků (-0,25), podíl občanů v obcích nad obyvatel (-0,10) a podíl pracujících v zemědělství (-0,04). Ve druhém kole byla souvislost mezi výsledky Karla Schwarzenberga a volební účastí opět pozitivní a středně silná (0,31). Dosazením do regresního modelu se však jeho explanační síla nezvýšila a hodnota β koeficientu -0,09 předpovídala dokonce negativní vztah mezi proměnnými. Karel Schwarzenberg ve druhém kole získal nejvyšší relativní přírůstky hlasů zejména na Moravě a v periferních oblastech Čech. Vůbec nejvíce si Karel Schwarzenberg polepšil v SO ORP Aš (2,94), Valašské Klobouky (2,91), Jablunkov (2,90), Kravaře (2,80) a Odry (2,69). Mapa č. 17: Relativní zisky hlasů Karla Schwarzenberga ve druhém kole Zdroj: Autor na základě ČSÚ