Strafschnelligkeit – die in der empirischen Forschung vernachlässigte Dimension der negativen Generalprävention Bisherige Evidenzen und neue Befunde

2.1 Psychologische Forschung

Die Rolle der Strafschnelligkeit wird in der psychologischen Forschung vorwiegend in der Befassung mit der Lerntheorie des operanten Konditionierens (Skinner 1953) thematisiert. Als Operanten werden dabei willkürlich steuerbare Verhaltensweisen bezeichnet. Dieser auch als instrumentelle Konditionierung bekannten Lerntheorie zufolge kann die Ausführungshäufigkeit einer Verhaltensweise systematisch reduziert werden, wenn sie möglichst oft, hart und unverzüglich bestraft wird (Edelmann & Wittmann 2019). Schon dem Kontiguitätsprinzip, das die Bedeutung der zeitlichen Nachbarschaft von Verhalten und Konsequenz betont, lässt sich entnehmen, dass Strafreaktionen am wirksamsten sein werden, wenn sie einer unerwünschten Tat unmittelbar (»auf dem Fuße«) folgen (Edelmann & Wittmann 2019). Strafreize sind umso effektiver, je früher sie eingesetzt werden. Sie sollten im Idealfall nicht erst nach Vollendung einer problematischen Verhaltensweise verabreicht werden, sondern bereits zu deren Beginn, noch bevor sich potenzielle Erfolge der Übertretung einstellen können (Herkner 1991). Überschreitet der zeitliche Abstand zwischen Operant und Strafe ein Intervall von wenigen Sekunden, tritt nahezu kein Lernen (keine Abnahme der Häufigkeit des missbilligten Verhaltens) mehr auf (Herkner 1991).^[2]

Ganz in diesem Sinne zeigen zahlreiche Experimente bei Tieren (Azrin 1956; Camp et al. 1967; Church 1969; Kamin 1959; Misanin et al. 1966; Solomon et al. 1968) und Menschen (Abramowitz & O’Leary 1990; Banks & Vogel-Sprott 1965; Trenholme & Baron 1975; Walters 1964; Walters et al. 1965), dass die zeitliche Nähe von Verhalten und Konsequenz den Lernerfolg bestimmt. Der Lerneffekt wächst mit der Strafgeschwindigkeit. Signifikante Hemmungen einer bestraften Verhaltensweise sind vor allem dann zu beobachten, wenn deren Bestrafung innerhalb weniger Sekunden nach der »Missetat« erfolgt. Etwas später gesetzte Strafreize erzielen auch bei Menschen kaum noch eine verhaltenslenkende Wirkung. Tier- und Humanstudien demonstrieren unisono, dass Bestrafungen schon nach minimalen zeitlichen Verzögerungen (im Sekundenbereich) an Effektivität verlieren (Thomas 2015).

Schon ein Verzug der Sanktionierung um Minuten macht sprachliche Erklärungen erforderlich, damit Versuchspersonen noch eine mentale Verknüpfung von Verhalten und Strafe herstellen können (Pratt & Turanovic 2018). Eine kognitive Assoziation von Tat und Strafe ist für die Wirksamkeit der letzteren unverzichtbar (Thomas 2015). Sprachbasiertes kognitives Lernen ermöglicht den Aufbau von Konsequenzerwartungen auch, wenn die Zeitspanne zwischen der problematischen Handlung und ihrer Sanktionierung deutlich länger ausfällt (Aronfreed 1968). Eine Aufhebung der allgemeinen Beziehung von Straftempo und Größe des Lerneffekts kann durch verbale Erläuterungen aber nicht erreicht werden (Schwartz et al. 2002).

2.2 Kriminologische Forschung

Die Übertragbarkeit der Befunde der experimentellen Psychologie in den Kontext der Strafrechtspflege (und damit deren Mehrwert für das Verständnis der Auswirkungen einer justiziellen Verfahrensbeschleunigung) bleibt indes fraglich (Thomas 2015). Während dem Behaviorismus nahestehende lernpsychologische Experimente mit einer Verzögerung der Bestrafung um Sekunden oder allenfalls Minuten operieren, nehmen gerichtliche Strafverfahren Monate in Anspruch. Auch belegen die präsentierten Resultate der experimentellen Psychologie nur, dass eine wiederholte Bestrafung beim davon betroffenen Tier oder Menschen zur Abnahme der Häufigkeit der sanktionierten Verhaltensweise führt. An kriminalgerichtliche Straftätigkeit richtet sich dagegen die Erwartung, eine einmalige Sanktionierung möge jedwedes kriminelle Handeln der bestraften Person (und am besten auch der Allgemeinheit) zur Gänze unterbinden. Die Unterschiede könnten größer kaum sein, was Gibbs (1975) zur Diagnose einer Bedeutungslosigkeit des Straftempos im kriminaljustiziellen Bereich veranlasst.

Eine gänzlich andere Position vertreten Nagin und Pogarsky (2001). Danach zeichnen sich potenzielle Rechtsbrecher (Menschen an der Schwelle zur Kriminalität, die delinquentes Handeln ernsthaft in Erwägung ziehen) durch einen Mangel an Selbstkontrolle und eine starke Gegenwartsorientierung aus (siehe auch Gottfredson & Hirschi 1990). Solche Personen neigen dazu, in der weiteren Zukunft liegende Handlungsfolgen zu ignorieren oder zumindest deren subjektiven ›Wert‹ überproportional zu diskontieren. Diskontierung bezeichnet dabei eine Tendenz zur Abwertung zeitlich weit entfernter Verhaltenskonsequenzen (Mamayek et al. 2017). In der Zukunft liegende Ereignisse werden in ihrer Bedeutung herabgesetzt, was ihren ›Wert‹ im Augenblick der Entscheidungsbildung reduziert. Dies impliziert, dass eine prompte Bestrafung als unangenehmer empfunden wird als eine gleich große, erst in ferner Zukunft verabreichte Strafe. Bald erwartete Strafen haben einen größeren Abschreckungswert, weil sie weniger diskontiert werden.

Die Disposition potenzieller Rechtsbrecher zur Nichtbeachtung oder tendenziellen Entwertung später Verhaltenskonsequenzen lässt eine rasche Sanktionierung ratsam erscheinen (Nagin & Pogarsky 2001). Um auch Personen mit starker Augenblicksorientierung wirksam abschrecken zu können, muss eine angedrohte Bestrafung zeitnah in Aussicht gestellt werden (Mamayek et al. 2017). So gesehen beeinflusst die Bestrafungsgeschwindigkeit den von Personen an der Schwelle zur Delinquenz perzipierten ›Zeitwert‹ der Strafe und damit auch deren Potenzial zur Abschreckung kriminalitätsaffiner Individuen. Letztere repräsentieren die eigentliche Zielgruppe der negativen Generalprävention (Hirtenlehner 2020).

Aus rechtswissenschaftlicher Sicht besitzt die lernpsychologische Forschung zu den Effekten der Strafschnelligkeit eine individualpräventive Tönung. Die Bestrafungsgeschwindigkeit wird allerdings auch im empirisch-kriminologischen Schrifttum regelmäßig als spezialpräventive Angelegenheit verhandelt und mithin auf ihre Potenziale zur Rückfallverhinderung untersucht. Die etwas inkonsistente, mehrheitlich aber doch recht ernüchternde Befundlage bleibt dabei karg (Pratt & Turanovic 2018). Das Wenige, das an Forschung vorliegt, liefert kaum Unterstützung für die Annahme, ein größeres Straftempo würde Rechtsbrecher nachhaltig von einer Fortsetzung der kriminellen Karriere abhalten. Schnellere Strafen scheinen keinen nennenswerten Beitrag zur Verbesserung der Legalbewährung delinquenter Personen zu leisten (Andersen 2020; Bareinske 2004; Clark 1988; Dickson & Webster 2021; Freeman & Watson 2006; Freeman et al. 2006; Lee & Teske 2015; McArthur & Kraus 1999; Rogers 1997; Thomas 2015; Yu 1994; Yu et al. 2006; Zettler et al. 2015). Die einschlägige Forschung ist allerdings durch den Umstand belastet, dass viele der nur spärlich vorhandenen Studien ausschließlich auf Straßenverkehrsdelinquenz, insbesondere das Lenken eines Kraftfahrzeugs unter Alkoholeinfluss, abstellen und die implementierte unmittelbare Reaktion oft nur in der sofortigen Abnahme des Führerscheins besteht.^[3]

Ausgehend von der Annahme, dass ein Kriminaljustizsystem, das zwischen Rechtsverletzung und Strafe große Zeitabstände verstreichen lässt, sich seiner individualpräventiven Wirksamkeit beraubt, wurden in der Jugendstrafrechtspflege in Deutschland wiederholt Modellversuche zur Verfahrensbeschleunigung implementiert. Diese Programme wenden sich meist an jugendliche Vielfachtäter. Die entsprechenden Evaluierungen beleuchten üblicherweise die Effekte der Intervention auf das weitere Legalverhalten der bestraften Mehrfachtäter und sind damit eindeutig spezialpräventiv ausgerichtet. Positive Auswirkungen einer schnelleren Verfahrensabwicklung auf die künftige Legalbewährung konnten dabei nicht nachgewiesen werden (Bliesener & Thomas 2012; Boers & Krawinkel 2016; Khostevan 2008; Laue 2011; Verrel 2012).

Vergleichsweise umfassend evaluiert wurde das Münsteraner Modellprojekt zur Verfahrensbeschleunigung bei jungen Mehrfach- und Intensivtätern (Boers & Krawinkel 2016; Khostevan 2008). Belege dafür, dass eine raschere Verfahrensabwicklung die Rückfallquote senkt, konnten hier allerdings nicht gefunden werden. Vielfachtäter, die das zügige Strafverfahren durchlaufen haben, weisen ähnliche Folgeregistrierungsverläufe auf wie vergleichbare Personen, die im herkömmlichen Jugendstrafverfahren sanktioniert wurden.

Verhältnismäßig große Aufmerksamkeit fand eine von Bliesener und Thomas (2012) durchgeführte Untersuchung von jugendlichen Mehrfachauffälligen in Nordrhein-Westfalen. Für diese Personen wurde die reale strafgerichtliche Verfahrensdauer, gemessen als Zeitspanne zwischen Straftat und deren Aburteilung, in Beziehung zur anschließenden Legalbewährungsdauer gesetzt. Die Analyse erbrachte keine Hinweise darauf, dass eine raschere Verfahrenserledigung zu weniger oder zeitlich nach hinten verschobenen Rückfällen führt.

Im Einklang mit der Zielsetzung der vorliegenden Arbeit sollen hier vor allem die generalpräventiven Implikationen des Straftempos interessieren. Wiewohl sich die einschlägige Untersuchungslandschaft immer noch recht überschaubar gestaltet, wurden in den letzten Jahren doch einige Studien vorgelegt (viele davon mit einem Augenmerk auf Devianz im Straßenverkehr), die sich des generalpräventiven Stellenwerts der Strafschnelligkeit empirisch angenommen haben. Die entsprechende Forschung lässt sich in mehrere Stränge untergliedern.

Fragebogenstudien liefern nur wenige Anhaltspunkte für generalpräventive Effekte der Strafschnelligkeit. Befragungen von meist Studierenden finden in der Regel keine signifikanten Zusammenhangsbeziehungen zwischen der perzipierten Dauer bis zum Eintritt der Bestrafung und dem eigenen Legalverhalten (Kaviani et al. 2020; Nagin & Pogarsky 2001; Szogi et al. 2017; Truelove et al. 2017; Watling & Freeman 2011; Yao et al. 2014). Dies gilt sowohl für Selbstberichts- als auch für Szenariostudien. Ausnahmen bestätigen allerdings auch hier die Regel (Loughran et al. 2012; Thurman 1989). Operationalisiert wurde das Straftempo in den Befragungen zumeist als Zeitspanne zwischen der Tatbegehung und der Strafvollstreckung.^[4]

Aggregatdatenanalysen zum Zusammenhang von regionalen Strafpraxen und lokalen Kriminalitätsraten fokussieren üblicherweise auf (Proxy-)Messungen der durchschnittlichen Verfahrensdauer (also der Zeitspanne zwischen der Tatausführung und der Gerichtsentscheidung), um die Bestrafungsgeschwindigkeit zu quantifizieren. Dabei kommen die ökologischen Untersuchungen zu uneinheitlichen Resultaten. Die Befunde streuen breit, erbringen einmal mehr (Legge & Park 1994; Mourtgos & Adams 2020; Pellegrino 2008) und einmal weniger (Abramovaite et al. 2023; Selke 1983) Belege für ein reduziertes Kriminalitätsaufkommen in Regionen mit gehobenem Straftempo.

Kriminalstatistische Untersuchungen der Bedeutsamkeit der zeitlichen Entfernung von Tat und Strafe wurden auch mit Blick auf die generalpräventiven Implikationen der Todesstrafe durchgeführt. Einzelne Studien beleuchten die Beziehung zwischen der Dauer bis zur Vollstreckung der Todesstrafe und der Höhe der Homizidrate – mit unterschiedlichen Ergebnissen: Während Bailey (1980) keine Hinweise auf eine die Tötungskriminalität vermindernde Wirkung beschleunigter Exekutionen findet, beobachtet Shepherd (2004), dass raschere Exekutionen durchaus in geringere Mordraten münden.

Auskunft über die Existenz allfälliger Strafschnelligkeitseffekte geben ferner natürliche Experimente, die aus Gesetzesänderungen resultieren können – nämlich dann, wenn rechtliche Reformen eine Beschleunigung der staatlichen Reaktion auf Devianz mit sich bringen. Mehrere Wirkungsstudien bedienen sich eines solchen Ansatzes, wobei die neu implementierte rasche Intervention am häufigsten in einer unverzüglichen Abnahme der Fahrerlaubnis besteht. Angelegt sind die Untersuchungen meist im Unterbrochenen-Zeitreihen-Design oder als Quasi-Experimente. Echte Experimente, die aufgrund einer Randomisierung alle Alternativerklärungen potenziell unterschiedlicher Normbruchsquoten ausschließen, gibt es leider kaum. Dieser Zweig der Forschung erbringt noch die meiste Unterstützung für die Straftempohypothese. Die Mehrzahl der hier einzuordnenden Studien demonstriert eine gewisse Abhängigkeit der Delinquenzrate (oder Unfallzahlen) von der Geschwindigkeit der formellen Reaktion auf Devianz: Auf die Einführung einer Sanktionsbeschleunigung folgt eine systematische Verringerung der Normbruchsquote (volle Unterstützung: Midgette et al. 2021; Vingilis et al. 1988; Wagenaar & Maldonado-Molina 2007; partielle Unterstützung: Bouffard & Bouffard 2011; Dusek 2015). Gegenteilige Ergebnisse finden sich allerdings auch hier (Tavares et al. 2008).

Insgesamt wird auch der Katalog der Evidenzen zur generalpräventiven Effizienz der Strafschnelligkeit von Studien mit einem Fokus auf das alkoholisierte Lenken von Kraftfahrzeugen (oder andere Verfehlungen im Straßenverkehr) dominiert. Dies wirft natürlich Fragen im Zusammenhang mit der Verallgemeinerbarkeit der erzielten Befunde auf andere Deliktsbereiche auf. Da der anschließend vorzustellenden empirischen Untersuchung ein Vandalismusszenario zugrunde liegt, sei hier explizit erwähnt, dass die von Dusek (2015) evaluierte Verfahrensbeschleunigung in der Tschechischen Republik keine Auswirkungen auf die Höhe der Sachbeschädigungskriminalitätsrate zeigte.^[5]

An dieser Stelle gilt es zu betonen, dass eine Beschleunigung der staatlichen Reaktion auf Kriminalität nur dann eine abschreckende Wirkung entfalten kann, wenn diese im Wahrnehmungshorizont der Bürger auch ankommt (Kleck & Sever 2018). Die spärliche Forschung dazu stimmt nicht sehr optimistisch. Im Allgemeinen scheinen die Bürger über die Gerichtspraxis in ihrer Gegend nur schlecht informiert zu sein (Apel 2013). Empirischen Untersuchungen zufolge stellen die tatsächliche und die perzipierte Kriminalstrafenpraxis allenfalls lose korrelierte Größen dar (Kleck et al. 2005; Kleck & Barnes 2014; Lochner 2007). Eine US-amerikanische Mehrebenenanalyse konnte speziell für die Sanktionierungsgeschwindigkeit zeigen, dass die Bewohner von Gerichtsbezirken, in denen rascher gestraft wird, ungefähr dieselbe Straftempowahrnehmung haben wie Bewohner von Gebieten, in denen langsamer gestraft wird (Kleck et al. 2005). Nur einer von vier geprüften objektiven Sanktionsschnelligkeitsindikatoren konnte signifikante regionale Perzeptionsdifferenzen hervorbringen. Unter Risikopersonen, der primären Zielgruppe der negativen Generalprävention, erwiesen sich reales und wahrgenommenes Straftempo als gänzlich unkorreliert.

Zusammenfassend bleibt festzuhalten: Empirisch geprüft wurden bisher vornehmlich die generalpräventiven Effekte der Wahrscheinlichkeit und Schwere einer rechtlichen Sanktionierung (Kleck & Sever 2018). Dabei legt die gebündelte kriminologische Abschreckungsforschung den Schluss nahe, dass unter den drei Dimensionen der staatlichen Strafpraxis am ehesten der (perzipierten) Strafeintrittswahrscheinlichkeit eine messbare kriminalitätsdämpfende Wirkung zukommt (Dölling et al. 2009; Hirtenlehner 2016; 2020; Paternoster 2010, 2018; Paternoster & Bachman 2013; Pratt et al. 2006). Während die Befundlage zur Effektivität der Strafschwere mehrheitlich negativ ausfällt – strengere rechtliche Strafen stellen kein taugliches Instrument zur Absenkung der Kriminalitätsrate dar (Kury 2013) –, blieben die Konsequenzen der Sanktionierungsgeschwindigkeit bislang stark untererforscht. Der vorliegende Erkenntnisstand lässt keine gesicherten Schlüsse zu, was die Auswirkungen der Zeitspanne bis zum Eintritt der formellen Bestrafung auf die Höhe des Kriminalitätsaufkommens betrifft. In der Gesamtschau, insbesondere wenn man von der Forschung zur Straßenverkehrsdelinquenz abstrahiert, wird man hier von »sehr wenigen Studien« und »eher wenig Unterstützung« sprechen müssen.

3.1 Datengrundlage

Die hier vorgenommene Szenarioanalyse stützt sich auf Daten aus einer Zwei-Wellen-Panelbefragung zur Sachbeschädigungsdelinquenz junger Menschen in Linz. Im November bzw. Dezember 2017 und dann wiederum im März bzw. April 2018 wurde in Linzer Schulen der Sekundarstufe 1 eine Dunkelfeldbefragung zu den Vandalismusaktivitäten von Kindern und Jugendlichen durchgeführt. Der zeitliche Abstand zwischen den beiden Erhebungen betrug damit durchwegs vier Monate. Das im Mittelpunkt der folgenden Auswertungen stehende Vandalismusszenario war Bestandteil der zweiten Befragungsrunde.

Die Grundgesamtheit der Panelstudie setzt sich aus allen Schülern der Jahrgangsstufen 7 und 8 zusammen, die im Erhebungszeitraum eine Schule in der Landeshauptstadt Oberösterreichs besuchten. Die Konzentration auf die genannten Schulstufen ist dem Umstand geschuldet, dass beide noch in den Geltungsbereich der Unterrichtspflicht fallen, was eine flächendeckende, weitgehend unverzerrte Erfassung der entsprechenden Altersjahrgänge ermöglichte.

Die Auswahl der Untersuchungspersonen basierte auf einem mehrstufigen Stichprobenplan. Dabei bildeten die im Linzer Stadtgebiet gelegenen Schulen der Sekundarstufe I die erste Auswahlstufe^[6]. Hier wurde eine Vollerhebung angestrebt. Alle 35 dieser Schulen wurden mit der Bitte kontaktiert, jeweils eine 7. und eine 8. Klasse an einer Umfrage zur Vandalismusdelinquenz junger Menschen teilnehmen zu lassen. 31 Linzer Schulen haben sich zur Mitwirkung bereit erklärt.^[7] Auf Schulebene entspricht dies einer Beteiligungsrate von 89 %.

Schulklassen repräsentierten die zweite Selektionsebene. Pro Schule wurden zwei Klassen befragt: jeweils eine aus der 7. und eine aus der 8. Jahrgangsstufe zufällig ausgewählte Klasse.

Auf der dritten Auswahlstufe wurde abermals eine Vollerhebung angestrebt. In den beforschten Klassen wurden alle Schüler zur Teilnahme an der Befragung eingeladen, wobei einzelne Personen die Mitwirkung auch ablehnen konnten. Insgesamt konnten 92 % der Schüler aus den selektierten Klassen in die Untersuchung einbezogen werden.^[8]

Die Kriminalitätsbefragungen wurden als klassenbasierte Onlinesurveys durchgeführt. Zu diesem Zweck wurden die Schüler während des Unterrichtsbetriebs klassenweise in den schuleigenen Computerraum geführt, um dort unter Anleitung von speziell trainiertem Erhebungspersonal einen Online-Fragebogen auszufüllen. Nur in den drei Sonderschulen wurde die Untersuchung schriftlich vorgenommen: Hier wurden Papierfragebögen ausgeteilt, die dann unter Anleitung derselben Mitarbeiter ebenfalls selbstadministriert im Klassenverband zu bearbeiten waren. Zur Sicherstellung der Disziplin waren während der Befragungen auch Lehrkräfte anwesend.

1.194 Schüler haben an der ersten, 1.198 an der zweiten Befragungswelle teilgenommen. Dies entspricht nominellen Ausschöpfungsraten in der Höhe von 92 % bzw. 93 %. Die hier getätigte Sonderauswertung beruht auf den in der Landeshauptstadt wohnhaften Schülern, die sich an beiden Erhebungsrunden beteiligt haben und für die gültige Panelcodes erstellt werden konnten. Panelcodes markieren den Schlüssel zur personenbezogenen Zusammenführung der zwei Teilbefragungen. Diese sind erforderlich, weil die Namen der Schüler aus Datenschutzgründen nicht erfasst werden konnten. Um dennoch die beiden anonymen Befragungen verknüpfen und einen Längsschnittdatensatz erstellen zu können, wurde auf eine kleine Zahl unveränderlicher und leicht zu erinnernder Merkmale abgestellt (z. B. die Klassenidentifikationsnummer, das Geschlecht, den eigenen Geburtsmonat, den Anfangsbuchstaben des Vornamens der Mutter). Die aus diesen Variablen konstruierten vielstelligen Panelcodes erlaubten für 809 Personen eine zweifelsfreie Zusammenfügung von Fragebögen aus der ersten und zweiten Erhebungswelle. 754 davon wohnten in Linz. Letztere bilden die Basis der hier präsentierten Auswertungen.^[9]

Der verwendete Paneldatensatz umfasst 37 % Schüler aus Gymnasien, 61 % aus Haupt- bzw. neuen Mittelschulen und 2 % aus Sonderschulen. 46 % entstammen der siebten, 54 % der achten Jahrgangsstufe. Die Befragten waren im Zeitpunkt der Ersterhebung mehrheitlich (in 76 % der Fälle) 13 oder 14 Jahre alt.^[10] Jungen (47 %) und Mädchen (53 %) sind annähernd paritätisch vertreten. 36 % der erfassten Schüler wiesen einen Migrationshintergrund auf. In allen diesen Merkmalen gleichen die Mitglieder der Panelstichprobe den in Linz wohnhaften Teilnehmern der Erstbefragung nahezu perfekt (Anteilswertdifferenzen ≤ 4 %). Der exakte Repräsentativitätsabgleich kann Anhang 1 entnommen werden.

3.2 Messinstrumente

Intendierte Kriminalität: Die Analyse möglicher Abschreckungseffekte erfolgte im Rückgriff auf das Szenarioverfahren. Dabei werden Menschen gebeten bekanntzugeben, wie sie in einer präzise beschriebenen hypothetischen Situation vermutlich handeln würden (Auspurg & Hinz 2015; Paternoster 2010). Der Fragebogen zur zweiten Erhebungswelle der Panelstudie beinhaltete ein vandalismusbezogenes Szenario:

Nach dem Lesen der Situationsbeschreibung wurden die Befragten gebeten mitzuteilen, ob sie unter den geschilderten Umständen selbst eine Sachbeschädigung verüben würden. Dazu diente die Frage »Wie wahrscheinlich ist es, dass du in dieser Situation auf die Brille steigen würdest, um sie kaputt zu machen?«. Die Einstufung konnte auf einer 4-Punkt-Likert-Skala mit den Polen »sehr unwahrscheinlich« und »sehr wahrscheinlich« vorgenommen werden. Große Kodezahlen bezeichnen dabei eine gehobene Absicht zur Ausführung der vandalistischen Handlung.

Abschreckung: Für das oben skizzierte Szenario wurden in einem nächsten Schritt (in der hier dargestellten Reihenfolge) die drei Komponenten der Abschreckungswahrnehmung bestimmt. Die perzipierte Entdeckungswahrscheinlichkeit wurde mit folgender Frage gemessen: »Angenommen, du würdest auf die Brille steigen: Was glaubst du? Wie groß ist das Risiko, dabei erwischt zu werden?« (vier Antwortalternativen zwischen »sehr groß« und »sehr gering«).^[11] Die erwartete Sanktionsintensität wurde über folgendes Item erhoben: »Angenommen, du würdest auf die Brille steigen: Was glaubst du? Wieviel Ärger und Schwierigkeiten würdest du bekommen, wenn du dabei erwischt werden würdest?« (vier Antwortoptionen zwischen »keinerlei Ärger« und »sehr viel Ärger«). Die Operationalisierung der vermuteten Strafschnelligkeit beruhte auf der Frage »Angenommen, du würdest auf die Brille steigen und dabei erwischt werden: Was glaubst du? Wie lange würde es dauern, bis du dafür bestraft werden würdest?« (vier Antwortkategorien zwischen »sehr lange« und »gar nicht lange«). Da auf ein Erwischt-Werden in flagranti abgestellt wird, misst das Item die mutmaßliche Zeitspanne zwischen der rechtswidrigen Handlung und deren tatsächlicher Sanktionierung. Alle drei Komponenten wurden so kodiert, dass hohe Werte eine geringe Abschreckungswahrnehmung abbilden.

Tabelle 1 informiert über die eindimensionalen Häufigkeitsverteilungen der Szenariovariablen.

Weitere potenzielle Bestimmungsfaktoren der Vandalismusintention wurden der ersten Befragungswelle entnommen.

Selbstkontrolle: Das Personenmerkmal »Selbstkontrolle« wurde mittels einer gekürzten Fassung der von Wikström und Kollegen (2012) entworfenen, an das Inventar von Grasmick et al. (1993) angelehnten Selbsteinstufungsskala erfasst. Dabei waren von den Befragten elf Aussagen zur eigenen Selbstkontrollfähigkeit anhand einer vierstufigen Ratingskala mit den Endpunkten »stimmt genau« und »stimmt gar nicht« zu beurteilen. Beispielstatements sind »Ich gehe gerne ein Risiko ein, einfach, weil es Spaß macht.« oder »Ich handle oft spontan, ohne lange nachzudenken.«^[12] Die dargebotenen Items zielen vorrangig, aber nicht ausschließlich auf die Subdimensionen »Risikofreudigkeit«, »Impulsivität« und »Temperament« ab. Die erhaltenen Antworten wurden zu einem Gesamtpunktwert (Cronbach’s α = .74) aufsummiert, worin hohe Ausprägungen eine niedrige Selbstkontrolle bezeichnen.

Persönliche Normbindung: Die moralische Beurteilung vandalistischen Handelns wurde anhand einer das kognitive Unrechtsbewusstsein mit antizipierten Schuld- und Schamgefühlen fusionierenden Indexvariable gemessen (Wikström et al. 2012). Basierend auf den drei Items »Wie schlimm (im Sinne von falsch) ist es, wenn junge Menschen deines Alters aus Spaß eine Straßenlaterne zerstören?« (vier Antwortoptionen zwischen »sehr schlimm« und »gar nicht schlimm«), »Wenn du absichtlich etwas beschädigen oder zerstören würdest, das dir nicht gehört: Hättest du dabei ein schlechtes Gewissen? (drei Antwortmöglichkeiten zwischen »ja, sehr« und »nein, gar nicht«) und »Würdest du dich schämen, wenn deine Eltern erfahren würden, dass du absichtlich Sachen, die dir nicht gehören, beschädigt oder zerstört hast?« (drei Antwortmöglichkeiten zwischen »ja, sehr« und »nein, gar nicht«) wurde ein Maß der persönlichen Normbindung konstruiert, indem die z-standardisierten Variablenwerte aufaddiert wurden (Cronbach’s α = .62). Hohe Werte stehen dabei für eine geringe Akzeptanz des Vandalismusverbots.

Peerdelinquenz: Die von den Befragten perzipierte Verbreitung vandalistischen Handelns im eigenen Freundeskreis wurde an zwei Items festgemacht, die einmal auf das tatsächliche Verhalten der »Peers« (»Wie viele deiner Freunde haben in den letzten zwölf Monaten absichtlich Sachen, die ihnen nicht gehören, zerkratzt, beschädigt oder zerstört?« – vier Antwortoptionen zwischen »alle« und »keine«) und einmal auf deren Einstellung (»Die meisten meiner Freunde finden es durchaus in Ordnung, wenn man Sachen beschädigt oder zerstört, die einem nicht gehören.« – vier Antwortmöglichkeiten zwischen »stimmt genau« und »stimmt gar nicht«) abstellen. Aus den beiden mit r = .40 korrelierten Items wurde ein Summenindex errechnet, dessen Kodierrichtung so festgelegt wurde, dass große Werte vermehrte vandalistische Aktivitäten im Freundeskreis nahelegen.

Soziodemographie: Der Schultyp (Gymnasium = 1; andere Schulformen = 0), das Alter (in Jahren), das Geschlecht (Junge = 1; Mädchen = 0) und das Vorhandensein eines Migrationshintergrundes (ja = 1; nein = 0) dienen fallweise als Kontrollvariablen. Das Vorliegen eines Migrationshintergrundes wurde für Befragte angenommen, die mitteilten, dass entweder sie selbst oder sowohl Vater als auch Mutter nicht in einem deutschsprachigen Land (Österreich, Deutschland, Schweiz) geboren wurden. Ist nur ein Elternteil in einem anderssprachigen Land zur Welt gekommen, wurde kein Migrationshintergrund zugeschrieben.

3.3 Analysestrategie

Da die Zielvariable eine vierstufige rangskalierte Messung der subjektiven Wahrscheinlichkeit repräsentiert, die in der Vignette beschriebene strafbare Handlung auszuführen, greifen wir für die Auswertung auf ein ordinales Regressionsmodell zurück. Im Detail spezifizieren wir ein »Proportional Odds Model« (POM) (McCullagh 1980) aus der Klasse der »Ordered Logit Models« (Fullerton & Xu 2020; Long 1997). Das POM unterstellt als Responsevariable eine latente kontinuierliche Variable y^*, die sich lediglich als ordinale Variable y mit k = 1, …, K Ausprägungen messen lässt, wobei zwischen y^* und y die folgende Beziehung gilt:

 (1)

mit τ als einem Set an Schwellenwertparametern, der die zugrundeliegende metrische Variable in Intervalle unterteilt. So stellt τ_k jenen Wert von y^* dar, an dem der Übergang in den für y beobachteten Werten von Kategorie k zu Kategorie k + 1 erfolgt, Weiterhin gilt τ₀ = –∞ und τ_K = ∞, um den grundsätzlich unrestringierten Wertebereich von y^* vollständig abzubilden.

Im POM wird eine K-stufige abhängige Variable in K–1 Dichotomien zerlegt. Durchgeführt wird im vorliegenden Fall eine Simultanschätzung der Wahrscheinlichkeiten, dass y > 1, y > 2 bzw. y > 3 ist. Variieren dürfen dabei nur die Regressionskonstanten: Die Steigungsparameter der implementierten Kovariaten werden über die drei Teilmodelle hinweg gleichgesetzt. Dies impliziert, dass ein Anstieg einer Prädiktorvariable um eine Einheit immer den gleichen Effekt auf die Zielvariable hat, unabhängig davon, an welcher Stelle die ordinale abhängige Variable dichotomisiert wurde. Der berechnete Effektparameter einer Kovariate gilt somit für alle Stufenwechsel innerhalb der Responsevariable.

»Ordered Logit Models« markieren eine Erweiterung des binären Logit-Modells auf rangskalierte Zielvariablen. Wie die klassische logistische Regressionsanalyse nehmen sie an, dass der Erwartungswert der abhängigen Variablen durch die Messwerte der unabhängigen Variablen bestimmt wird. Letztere fließen über einen linearen Prädiktor η_i in das zu schätzende Modell ein:

η_i = βc_i + γp_i + δs_i + x_iυ+TABRE+(2)

Dieser lineare Prädiktor enthält in Modell 1 neben dem interessierenden Strafschnelligkeitseffekt β auch die Abschreckungseffekte der perzipierten Sanktionierungswahrscheinlichkeit (γ) und der antizipierten Schwere der Bestrafung (δ). In Modell 2 wird überdies ein Satz an Kontrollvariablen X einbezogen, dem die Fähigkeit zur Ausübung von Selbstkontrolle, die persönliche Normbindung, der Grad der delinquenten Peer-Exposition, der besuchte Schultyp, das Alter, das Geschlecht sowie der individuelle Migrationsstatus angehören.

Während für die latente Variable das lineare Modell y_i^* = η_i + ε_i mit ε~L(0,π²/3) unterstellt wird, lässt sich das POM in Wahrscheinlichkeitsform wie folgt anschreiben:

 (3)

Gemäß Gleichung (3) liegt den Effektparametern β, γ, δ und υ die Logged-Odds-Metrik zugrunde. Die Parameterschätzung erfolgt auf Grundlage des Maximum Likelihood Verfahrens. Übereinstimmend mit der hierarchischen Datenstruktur (Schüler geschachtelt in Schulklassen) werden für die statistische Inferenzprüfung cluster-robuste Standardfehler verwendet. Die Modellberechnung wird mit dem ologit Befehl in Stata 15 vorgenommen.

4.1 Hauptanalyse

Die eigentliche Bestimmung der Determinanten der Vandalismusintention und damit auch des Effektes der Zeitspanne zwischen der Tat und deren Sanktionierung erfolgt im Rahmen einer als POM gestalteten ordinalen Regression (McCullagh 1980). Diese wird in zweifacher Ausführung geschätzt: Modell 1 beinhaltet nur die drei auf die Fallvignette bezogenen Abschreckungsvariablen als Prädiktoren; Modell 2 inkludiert zusätzlich eine Reihe von Kontrollvariablen. Tabelle 3 berichtet die Ergebnisse.^[13]

Modell 1 enthüllt einen signifikanten Strafschnelligkeitseffekt, der sich allerdings nach Einschluss diverser Drittvariablen in Modell 2 nicht mehr beobachten lässt. Während die wahrgenommene Sanktionierungsgeschwindigkeit in einer auf Abschreckungsvariablen begrenzten Analyse erwartungsgemäß mit dem Willen zur Tatbegehung kovariiert, verschwindet der Straftempoeffekt, sobald andere Kriminalitätsdeterminanten mitberücksichtigt werden. Nach Kontrolle der Interferenzen mit anderen möglichen Kriminalitätsursachen kann kein signifikanter Einfluss der perzipierten Strafschnelligkeit mehr nachgewiesen werden.^[14]

Als systematischer Bestimmungsfaktor der Sachbeschädigungsabsicht erweist sich hingegen die antizipierte Strafschwere. Die Erwartung einer milderen Strafe geht mit einer gehobenen Neigung zur Ausführung des in Frage stehenden Vandalenaktes einher. Anders gewendet korrespondiert eine größere mutmaßliche Strafintensität mit einem signifikant reduzierten Tatbegehungswillen. Eine kriminalitätsdämpfende Wirkung der perzipierten Entdeckungswahrscheinlichkeit kann dagegen nicht festgestellt werden.

Als weitere Bestimmungsgrößen der Sachbeschädigungsintention konnten die persönliche Akzeptanz des gesetzlichen Vandalismusverbots, die Fähigkeit zur Ausübung von Selbstkontrolle und das Geschlecht der Befragten identifiziert werden. Eine schwache innere Normbindung und ein Mangel an Selbstkontrolle prognostizieren eine erhöhte Absicht zur Ausführung der vandalistischen Handlung. Jungen berichten einen größeren Tatbegehungswillen als Mädchen.

Detailanalysen enthüllen, dass der Strafschnelligkeitseffekt seine Signifikanz einbüßt, sobald das Niveau der Selbstkontrolle in die Analyse miteinbezogen wird. Wenn Modell 1 um die Selbstkontrollfähigkeit als zusätzliche Prädiktorvariable erweitert wird, fällt der Effektparameter der antizipierten Sanktionierungsgeschwindigkeit unter die konventionelle Signifikanzschwelle (β = .145; p = .188). Dieses Befundmuster ist einfach zu erklären: Personen mit niedriger Selbstkontrolle erwarten eine zeitlich spätere Bestrafung (Pearsons r = .11; p = .003), was in der Konsequenz zu einer Überschätzung des Einflusses der Straftempowahrnehmung führt, falls man die Selbstkontrollfähigkeit nicht auspartialisiert.

4.2 Sensitivitätsanalysen

Da eine Verletzung der für das POM konstitutiven Proportional-Odds-Annahme ernsthafte Verzerrungen der geschätzten Modellparameter zur Folge haben kann (Williams 2016), prüfen wir deren Haltbarkeit mit Hilfe einer Reihe von Brant-Tests (Brant 1990). Diese Tests analysieren, ob der Regressionskoeffizient einer Prädiktorvariable über die verschiedenen Teilmodelle (Dichotomisierungen der Zielvariablen) hinweg systematisch variiert. Wenn die Unterschiede zwischen den teilmodellspezifischen Steigungsparametern einer unabhängigen Variablen überzufällig groß ausfallen (also eine signifikante Effektheterogenität besteht), ist die Proportionalitätsannahme zu verwerfen.

Die Ergebnisse der Brant-Tests (Anhang 2) indizieren, dass in beiden Modellschätzungen lediglich die Prädiktorvariable »Sanktionsschwere« die Proportional-Odds-Annahme verletzt. Um dieser Erkenntnis Rechnung zu tragen und die oben berichteten Befunde zum Einfluss der Strafhärteerwartung auf ihre Robustheit hin zu evaluieren, wurden beide Modelle auch als »Partial Proportional Odds Model« (PPOM) (Fullerton & Xu 2020) berechnet (Anhang 3). Dieser Modelltyp erlaubt die Spezifikation eines für die verschiedenen Dichotomisierungen der Responsevariable unterschiedlichen Sanktionsschwereeffekts δ_k, während die Regressionskoeffizienten der anderen Prädiktoren weiterhin über alle Teilmodelle hinweg konstant gehalten werden.

Im Ergebnis weist auch der weniger restriktive Modelltyp einen signifikanten Strafhärteeffekt aus. Kriminalitätsdämpfende Einflüsse der antizipierten Schwere der Sanktionierung finden sich für alle Sprünge der Zielvariablen. Ein Blick ins Detail zeigt dabei, dass diese für Stufenwechsel im Bereich eines gehobenen Tatbegehungswillens etwas größer ausfallen.

Im Hinblick auf den Stellenwert des Straftempos bleiben die Befunde stabil. Während sich im sparsameren, auf Abschreckungsvariablen beschränkten Modell 1 noch ein signifikanter Zusammenhang der vermuteten Sanktionierungsgeschwindigkeit mit der berichteten Tatbegehungsabsicht offenbart, lässt sich dem um zusätzliche Kontrollvariablen erweiterten Modell 2 kein überzufälliger Strafschnelligkeitseffekt mehr entnehmen.^[15]

Als finale Sensitivitätsanalyse wird ein lineares Wahrscheinlichkeitsmodell (Gomila 2021) gerechnet. Dabei handelt es sich um eine Kleinste-Quadrate-Regression auf eine binäre Zielvariable. Um eine solche Responsevariable zu erhalten, wird die Vandalismusintention dichotomisiert, indem die Antwortmöglichkeiten »sehr unwahrscheinlich« und »eher unwahrscheinlich« auf der einen und die Antwortkategorien »eher wahrscheinlich« und »sehr wahrscheinlich« auf der anderen Seite zusammengefasst werden. Die inhaltlichen Ergebnisse bleiben davon unberührt. Nach Kontrolle der Einflüsse der bekannten Drittvariablen findet sich kein signifikanter Strafschnelligkeitseffekt (beta = .04; p = .391). Die vollständigen Resultate der linearen Wahrscheinlichkeitsanalyse können aus Tabelle 4 (Modell 1) ersehen werden.

4.3 Exkurs zur Interaktion von Strafschnelligkeit und Entdeckungswahrscheinlichkeit

Sowohl die konkrete Formulierung des Straftempoitems als auch dessen Platzierung nach der Frage zur perzipierten Wahrscheinlichkeit des Erwischt-Werdens könnten eine Abhängigkeit des Strafschnelligkeitseffekts von der Einschätzung des Entdeckungsrisikos hervorbringen. Auch unter theoretischen Gesichtspunkten erscheint die Annahme, die mutmaßliche Sanktionierungsgeschwindigkeit spiele nur bei erwarteter Entdeckung der Straftat eine Rolle, durchaus plausibel. Empirisch angenommen hat sich einer solchen Wechselwirkung bis dato allerdings noch kaum jemand.

Um die Existenz einer Interaktion zwischen der Wahrscheinlichkeit des Erwischt-Werdens und der Geschwindigkeit der Bestrafung statistisch zu prüfen, werden weitere lineare Wahrscheinlichkeitsmodelle gerechnet. Darin bildet ein prädiktorenseitig inkludierter Produktterm das Zusammenspiel der beiden Abschreckungsdimensionen ab.^[16] Modell 2 beinhaltet nur Abschreckungsvariablen als Regressoren, Modell 3 zusätzlich das schon bekannte Set von Kontrollvariablen. Tabelle 4 präsentiert die Ergebnisse. Daraus kann die Abwesenheit einer systematischen Interaktionsbeziehung ersehen werden. In keinem der geschätzten Modelle kann der Produktterm statistische Signifikanz erlangen. Das bedeutet, dass die Größe des Strafschnelligkeitseffekts nicht von der Einschätzung der Entdeckungswahrscheinlichkeit abhängt. Auch bei Befragten, die davon ausgehen erwischt zu werden, bleibt die Straftempowahrnehmung ohne nachweisbaren Erklärungswert.^[17]