3.5. Hvordan utøves makt?

3.5. Hvordan utøves makt?

I forrige avsnitt så vi på hvem som bruker profesjonelle lobbytjenester. Nå skal vi se på hvordan norske ledere forsøker å øve innflytelse. Satser de på å overbevise de representantene som faktisk avgjør saken, eller søker de å påvirke representanter som er tilnærmet enige med interessegruppen selv?

Ved å studere kontaktmønsteret til norske ledere håper vi å kunne svare på hvordan norske ledere søker å øve innflytelse på Stortinget. Vi studerer lobbyvirksomhet både fra stortingsrepresentantenes og lobbyistenes side, og de tre spørsmålene som stilles er: Hvilke stortingsrepresentanter blir kontaktet? Hvem sier lederne at de kontakter når de lobber? Finnes det forskjeller mellom ledere som bruker profesjonelle lobbyister og ledere som ikke gjør det?

1. Vippemakt, regjeringsmakt og komitémakt

Den første hypotesen (H2a) om interessegruppers påvirkningsmetoder lød: Trusselmakthypotesen; interessegrupper kontakter stortingsrepresentanter med vippemakt, regjeringsmakt eller komitémakt.

Resonnementet bak trusselmakthypotesen går i korthet ut på at lobbyister kontakter stortingsrepresentanter som har mulighet til å avgjøre utfallet av saken. Spørsmålet som stilles er hvilke representanter som blir kontaktet, og hva dette kan fortelle om hvordan lobbyister forsøker å øve innflytelse på Stortinget.

Å måle vippemakt er langt fra ukomplisert. Det politiske landskapet i Stortinget i dag gjør at ulike partier sitter med vippemakt i ulike saker. I de ulike partiene – og spesielt i de største partiene – vil ulike representanter sitte med vippemakt i ulike saker. I enkelte type saker, som lokaliseringssaker og saker hvor livssyn eller etikk står sentralt, har de fleste partier tradisjon for å stille sine representanter fritt. Skillelinjene i disse sakene følger med andre ord ikke partiene, og det kan være vanskelig å vite hvem som har vippemakt i hvilken sak. Ideelt sett bør vippemakt derfor måles på representantnivå fra sak til sak. Datamaterialet vi benytter åpner ikke for denne muligheten. Respondentene er riktignok spurt om hvilken sak de forsøkte å påvirke i, eller ble påvirket i, men kvaliteten på svarene er svært varierende. Svar som "personalsak" og "lokaliseringssak", er ikke presise nok til å gi svar på hvilke partier eller representanter som har vippemakt i den enkelte sak.

Med forbehold om måleproblemer vil vi likevel gjøre et forsøk på å måle vippemakt. Grunnen er at spørsmålet om hvordan interessegrupper øver innflytelse står meget sentralt i lobbyforskningen. En statistisk analyse vil forhåpentligvis kunne bidra til å i det minst antyde noe om hvordan makt blir (forsøkt) utøvet.

En måte å måle partienes vippemakt på er ved en såkalt Banzhafindeks (The Banzhaf Index of Power). Indeksen tar utgangspunkt i antall "sving". En sving er en situasjon der et parti kan gjøre en tapende koalisjon vinnende ved å slutte seg til koalisjonen – eller gjøre en vinnende koalisjon tapende ved å gå ut av koalisjonen. Et partis maktindeks er forholdstallet mellom antall sving for dette partiet og det totale antall sving i parlamentet. Indeksen for det enkelte parti vil således variere mellom 1 (diktatorisk makt) og 0 (fullstendig maktesløshet). Indeksen summerer til 1 over partiene i forsamlingen. Man kan derfor betrakte et partis maktindeks som dets relative andel av makten i parlamentet. Partienes skårer på indeksen i perioden 1997-2001 – da lederskapsundersøkelsen ble gjennomført – varierer mellom 0,010 (Venstre og Kystpartiet) og 0,552 (Arbeiderpartiet). KrF, Høyre og FrP har alle en indeksskåre på 0,115.

Banzhafindeksen er en matematisk utregning av mulige koalisjoner i Stortinget. Her blir potensielle koalisjoner mellom eksempelvis SV, KrF, H og FrP behandlet på lik linje med en koalisjon bestående av SV, Ap og Sp. Alle koalisjoner er like sannsynlige, også koalisjoner hvor et regjeringsparti bryter ut for å støtte opposisjonen. Dette er en stor svakhet ved indeksen. På den annen side ser vi i dag koalisjoner i Stortinget bestående av SV, Ap, Sp og Frp – som i vedtaket om full barnehagedekning og maksimalpris på barnehageplasser vårsesjonen 2002. Banzhafindeksen kan nok derfor være et mer egnet mål på makt i dag enn for bare ett år tilbake, da en koalisjon bestående av SV og FrP ble betraktet som en politisk umulighet. På den annen side kan budsjettreformen i 1997 ha gjort denne typen maktindekser mindre egnet. Regjeringen har ikke lenger muligheten til "slalåmkjøring" i budsjettbehandlingen; den kan ikke basere seg på vekslende støtte blant de ulike opposisjonspartiene for få flertall for sitt eget budsjettforslag. En ytterligere svakhet ved indeksen er at den ikke tar hensyn til at partienes makt også avhenger av institusjonelle trekk ved parlamentet. Voterings- og forhandlingsmåten i Stortinget blir ikke tatt hensyn til.

Til tross for Banzhafindeksens svakheter, kan indeksen som ett av flere mål bidra til å undersøke hvordan norske ledere forsøker å påvirke våre folkevalgte i dag. I tillegg benyttes regjeringsmakt og komitémakt for å teste trusselmakthypotesen.

Blir stortingsrepresentanter for partier med stor vippemakt kontaktet oftere enn representanter for partier med liten vippemakt? Vi ser på tre ulike modeller med tre ulike avhengige variabler (KONTAKTET)[11]. De er alle dummyvariabler som måler hvorvidt representantene har opplevd å bli kontaktet av profesjonelle lobbyister i den aktuelle saken, profesjonelle lobbyister i andre saker og ordinære interesselobbyister i den aktuelle saken. Variablene tar verdien 1 om representantene er blitt kontaktet, og verdien 0 hvis de ikke er det. Den første uavhengige variabelen (BZ) er vippemakten til representantens parti – som blir målt ved Banzhafindeksen. Den neste uavhengige variabelen er dummyvariabel som måler regjeringsmakt (REGJ). Representanter for regjeringspartiene får verdien 1, andre 0. Den neste uavhengige variabelen er representantenes komitétilknytning (KOM) – delt inn etter næringsrelevans (jfr. tabell 2.3). Medlemmer av næringskomiteen får verdien 3, medlemmer av næringsrelevante komiteer verdien 2 og næringsperifere komiteer 1.

Som kontrollvariable[12] benyttes alder, ansiennitet, utdanning, erfaring fra næringslivet (erfnær) og hvorvidt representanten har lederverv i form av lederverv eller fraksjonslederverv i komiteen. Erfaring fra næringslivet synes ikke å være relevant når det gjelder henvendelser fra interesselobbyister, ettersom næringslivet kun er storforbrukere av profesjonelle lobbytjenester. Denne variabelen er derfor utelatt fra den modell 1. Ingen av de bivariate sammenhengene mellom de ulike uavhengige variablene i de tre modellene overstiger 0,34[13].

Tabell 3.4 Logitlikning. Avhengig variabel: Stortingsrepresentanter som er blitt kontaktet av lobbyister og profesjonelle lobbyister. Bivariat sammenheng (BS) og logitkoeffisienter b ( p-verdi i parentes)

* Signifikant på 10 prosent nivå

Tabell 3.4 viser at representanter for partier med stor vippemakt, målt ved hjelp av Banzhafindeksen, ikke blir kontaktet i større grad enn andre representanter. Fortegnene i de tre modellene er alle negative. Resultatene er heller ikke signifikante i noen av modellene. Dette er i strid med trusselmakthypotesen som sa at representanter for partier med stor vippemakt, blir kontaktet i større grad enn andre.

Representanter for regjeringspartiene blir heller ikke kontaktet i større grad enn andre representanter – dette er også i strid med trusselmakthypotesen. Fortegnene til de kontrollerte logitkoeffisientene er alle negative, og ingen av dem er signifikante. Regjeringsmakt har riktignok en signifikant negativ bivariat sammenheng i modell 2, men denne effekten forsvinner etter kontroll for de andre uavhengige variablene.

Det er heller ikke slik at representanter som sitter i næringskomiteen blir kontaktet i større grad enn andre stortingsrepresentanter. Her er imidlertid fortegnene i modell 1 og 3 positive. Dette er i tråd med trusselmakthypotesen, men ingen av resultatene er signifikante.

Utdanning er eneste uavhengig variabel med signifikant effekt i den første modellen. Jo høyere utdanning representantene har, jo mindre er sannsynligheten for å bli kontaktet av lobbyister generelt. Enkeltvariablene for øvrig ligger langt fra konvensjonelle signifikansnivåer, også kjikvadrattestene viser at de tre modellene i seg selv er insignifikante.

Når det gjelder validitet, har vi allerede diskutert svakhetene ved Banzhafindeksen som et mål på vippemakt. Det er liten grunn til å stille spørsmål ved validiteten til variabelen regjeringsmakt. Å måle komitémakt ved hjelp av en inndeling etter næringsrelevans som ble lansert for tyve år siden, er mer problematisk. Interessene til nyere næringer som oljeindustrien og tjenesteytende næringer i kommunesektoren, blir ikke nødvendigvis ivaretatt av næringskomiteen. Finans- og energi- og miljøkomiteen ville i dag kanskje blitt kategorisert som næringskomiteer av de tidligere maktutrederne.

Validiteten lider først og fremst under at datamaterialet ikke åpner for å vurdere ulike representanters makt i enkeltsaker. Det er liten tvil om at neppe alle av Arbeiderpartiets representanter "fortjener" høy Banzhafverdi generelt sett. Operasjonaliseringen av trusselmakthypotesen er derfor langt fra uproblematisk. At de tre målene gir fullt forenlige resultater, styrker imidlertid konklusjonen.

Kort oppsummert kan man si at resultatene ikke støtter trusselmakthypotesen. Ingenting tyder på at stortingsrepresentanter med vippemakt, regjeringsmakt eller komitémakt blir kontaktet i større grad enn representanter uten slik makt. Dette er i strid med trusselmakthypotesen som sa at lobbyister forsøker å påvirke de representantene som har makt til å avgjøre en sak.

1. Informasjonsmakt?

Den alternative hypotesen om hvordan interessegrupper utøver makt (H2b) lød: "Venner lobber venner"; interessegrupper kontakter stortingsrepresentanter som har politisk sympati med interessegruppen. Sammenfallende interesser avgjør hvem interessegruppene kontakter.

Hypotesen om informasjonsmakt går i korthet ut på at interessegrupper kontakter beslutningstakere som kan tenkes å sympatisere med interessegruppen i utgangspunktet, fordi "venner" lettere lar seg overbevise om at informasjonen er troverdig. Spørsmålet vi ønsker å besvare er hvilke beslutningstakere lederne kontakter, og hva dette kan fortelle om påvirkningsmetoden.

Informasjonsmakt er komplisert å måle. Også her setter datamaterialet begrensninger fordi kvaliteten på informasjonen om hva den aktuelle saken består i, er så varierende som den er. Det ideelle ville være å måle sammenfallende interesser ut fra ledernes og stortingsrepresentantenes holdninger til de spesifikke sakene. Dette er dessverre ikke mulig. Et alternativ er å måle interessesammenfall ut fra ledernes og representantenes partitilhørighet. Som tidligere nevnt er en av forutsetningene i signallitteraturen at interessegruppen og beslutningstakeren ikke har fullstendig motstridende interesser. Å bruke partitilhørighet sikrer dette.

Vi undersøker derfor om lederne tok kontakt med "sitt eget" parti – målt ved det partiet de stemte ved siste valg. Lederne ble spurt om hvorvidt de kontaktet en eller flere parlamentariske ledere eller nestledere, stortingsrepresentanter uten slike lederverv og politiske rådgivere eller gruppesekretærer på Stortinget. Lederne ble videre spurt om hvilke partier disse representantene og/eller rådgiverne tilhørte.

Tabell 3.5 Ledere som kontaktet representanter for partiet lederen selv stemte ved forrige stortingsvalg. Prosent.

Tabell 3.5 viser at 55 prosent av lederne kontaktet den parlamentariske lederen for partiet lederen selv stemte på ved forrige valg. Tilsvarende tall for ledere som kontaktet stortingsrepresentanter var 63,9 prosent, og for politiske rådgivere/ gruppesekretærer 55 prosent. Tabellen viser at variasjonene mellom partiene er store. Mens nærmere 90 prosent av Senterpartiets velgere tok kontakt med parlamentarisk leder i Sp, var andelen blant Venstres velgere knappe 50 prosent.

Tabell 3.5 sier ingenting om hvor mange kontakter lederne tok. Tabell 3.6 viser imidlertid at henholdsvis en femdel og en firedel av lederne kontaktet kun en parlamentarisk leder og politisk rådgiver. En drøy tidel av lederne kontaktet parlamentariske ledere og politiske rådgivere i alle partier. Når det gjelder kontakt med stortingsrepresentanter er mønsteret et helt annet. Kun seks prosent tok kun kontakt med stortingsrepresentanter fra ett parti – og en drøy firedel av lederne kontaktet representanter fra alle partier.

Tabell 3.6 Antall kontakter lederne tok. Prosent

Vi har nå sett på parti. Et alternativ er å måle interessesammenfall ved hjelp av avstanden mellom representantenes og de andre ledernes plassering på en høyre-venstreakse. Fordelen med dette målet er at det er langt mer anvendelig i en multivariat analyse. Slik kan en kontrollere for antall kontakter, men også søke forklaringer på hvilke ledere som kontakter politikere som antas å sympatisere med interessegruppens sak. Altså hvem som lobber sine venner.

Høyre-venstreindeksen vi benytter er sammensatt av fire holdningsspørsmål; syn på økonomiske forskjeller, utbygging av offentlige tjenester, privatisering og statens rolle overfor næringslivet. Indeksen varierer mellom 1 og 4, fra venstre til høyre. Indeksen er en gjennomsnittsindeks, og har en Cronbachs alfa på 0,83[14]. Fordelen med denne indeksen er at høyre-venstreaksen er et mer valid mål på ledernes politiske holdninger enn parti stemt ved forrige valg. Indeksen gir også mulighet til å fingradere ledernes politiske oppfatninger.

Hvert av partiene har fått tildelt en verdi på høyre-venstreaksen som er lik gjennomsnittet til representantene i partiet. De andre lederne beholder sin individuelle verdi. Hvis en leder kontakter partiet som ligger nærmest lederens egen skåre på høyre-venstreaksen, er avstanden 0, og interessesammenfallet er perfekt. Når avstanden til det nærmeste partiet lederen kontakter øker, vil vi at avstandsmålet skal avta. Vi har benyttet en negativ kvadratisk avstandsfunksjon. Denne kvadrerer differansen mellom eget standpunkt og den nærmeste kontaktens standpunkt på høyre-venstreaksen, og tilordner resultatet et negativt fortegn. Det resulterende målet varierer i praksis mellom 0 og -7.

Spørsmålet som nå kan besvares er om lederne har kontaktet partiet (i form av parlamentarisk leder, stortingsrepresentant, politisk rådgiver) som ligger nærmest lederen selv på høyre-venstreaksen.

Data viser at en overveiende andel av lederne kontaktet representanter for partiet som lå nærmest lederne selv på høyre-venstreaksen. Dette er i tråd med hypotesen som sa at lobbyister foretrekker å lobbe politikere som i utgangspunktet antas å være tilnærmet enig. Denne betraktningen har imidlertid en stor mangel; det kontrolleres ikke for antall kontakter. Hvis alle lederne kontakter alle partiene, er interessesammenfallet per definisjon perfekt. Det er derfor helt essensielt å kunne kontrollere resultatet for antall kontakter lederne tok.

Ved å benytte logitanalyse, kan vi se nærmere på sannsynligheten for at lederne kontakter politikere som sympatiserer med lederen selv. Avhengig variabel er avstand mellom lederens plassering på høyre-venstreaksen og nærmeste parti som ble kontaktet. Denne variabelen er en dummy som tar verdien 1 hvis interessesammenfallet er over gjennomsnittet[15], og verdien 0 under gjennomsnittet. Kort sagt er den avhengige variabelen interessesammenfall (INTSMF) lik 1 hvis det er interessesammenfall mellom lobbyist og politiker, og 0 hvis det ikke er det.

I tillegg til å kontrollere for antall kontakter (KONT) som varierer mellom 1 og 7, ser vi på ledernes plassering på høyre-venstreaksen (H-V) og deres erfaring fra politikk (ERFPOL) og næringsliv (ERFNÆR) målt i antall år i fulltidsjobb. Vi undersøker også hvorvidt de benyttet profesjonelle lobbyister i den aktuelle saken (PLaktuell) – eventuelt i andre saker (PLandre). Begge variablene er dummyer som tar verdien 1 ved bruk og 0 ellers. Til slutt kontrolleres det for om lederne har erfaring fra organisasjonsarbeid eller ikke. ORG er en dummy med verdi 1 dersom lederen har hatt verv i organisasjoner og 0 ellers.

Alle lederne tok ikke kontakt med både parlamentariske ledere, stortingsrepresentanter og politiske rådgivere. Vi deler derfor analysen i tre, for å utnytte datamaterialet maksimalt. Ingen av de bivariate sammenhengene mellom de uavhengige variablene i modellene overstiger 0,44. Ettersom interessesammenfall per definisjon vil være perfekt om alle lederne kontaktet alle partiene, er det spesielt viktig å undersøke den bivariate sammenhengen mellom interessesammenfall og antall kontakter. De bivariate sammenhengene mellom disse variablene overstiger ikke 0,33 i noen av de tre modellene.

Tabell 3.7 Logitlikninger. Avhengig variabel: Interessesammenfall mellom leder og politiker. Logitkoeffisienter b (p-verdi i parentes)

** Signifikant på 1 prosent nivå

Tabell 3.7 viser at høyre-venstreaksen har signifikant negativ effekt. Jo lengre til høyre på aksen lederne befinner seg, jo mindre er sannsynligheten for interessesammenfall mellom leder og politiker. Det er altså større grad av interessesammenfall i kontaktene på venstresiden i norsk politikk, enn på høyresiden – også etter kontroll for antall kontakter.

Tidligere erfaring fra politikk, næringsliv og organisasjonsliv gir i hovedsak ikke signifikante effekter. Det er ett unntak. Organisasjonserfaring har signifikant negativ effekt i den tredje modellen. Dette innebærer at ledere med organisasjonserfaring i mindre grad enn ledere uten slik erfaring, kontakter politiske rådgivere for partier som står nær lederen selv på høyre-venstreaksen. Heller ikke bruk av profesjonelle lobbyister i andre saker har signifikant effekt. Bruk av profesjonell lobbyist i den aktuelle saken er utelatt fordi variabelen er konstant.

Tabell 3.8 viser sannsynligheten for at en leder kontakter en politiker som representerer det partiet som står nærmest lederen selv på høyre-venstreaksen. Utgangspunktet for sannsynlighetsberegningen er ledere som har samme skåre på høyre-venstreaksen som gjennomsnittsrepresentanten i de fire partiene Sosialistisk Venstreparti, Arbeiderpartiet, Kristelig Folkeparti og Høyre. Gjennomsnittsskår for representantene er henholdsvis 1.19, 1.47, 2.11 og 3.59. Tabellen viser sannsynligheten for å kontakte nærmeste parti ved en kontakt og ved gjennomsnittlig antall kontakter.

Tabell 3.8 Sannsynlighet for at ledere kontakter partiet som ligger nærmest lederens eget ståsted på høyre-venstreaksen. Prosent

Tabellen illustrerer at de store forskjellene først og fremst finnes mellom høyre- og venstresiden i norsk politikk. Sannsynligheten for at en leder på venstresiden i norsk politikk kontakter nærmeste parti er svært høy. 83 prosent av lederne som ligger innenfor SVs del av høyre-venstreaksen vil kontakte SV, selv når lederen kun tar kontakt med en eneste parlamentarisk leder. Den tilsvarende sannsynligheten for ledere på høyresiden er bare 41 prosent. Forskjellene mellom ytterste venstre og ytterste høyre er enda større når man ser på kontakten med stortingsrepresentanter og politiske rådgivere.[16] Det er tre ganger så mange ledere som kun kontakter eget parti på venstresiden som på høyresiden.

Tar man utgangspunkt i det gjennomsnittlige antall kontakter, viser det seg at praktisk talt alle ledere på venstresiden kontakter eget parti både når det gjelder kontakt med parlamentarisk leder, stortingsrepresentanter og politiske rådgivere. Også blant høyrevelgerne er det da vanlig å kontakte eget parti; mellom 75 prosent og 80 prosent inkluderer eget parti.

Logitanalysen viser hvor stor sannsynligheten er for interessesammenfall mellom ledere og politikere. Vi benytter nå en ordinær regresjonsanalyse (OLS). Fordelen er at vi kan utnytte informasjonen som ligger i den kontinuerlige variabelen interessesammenfall. Vi ser også nærmere på hva som kan forklare at lederne kontakter sine meningsfeller. I regresjonsanalysen kontrolleres det også for vippemakt og regjeringsmakt.

Den avhengige variabelen interessesammenfall (INTSMF) er som nevnt en kontinuerlig variabel som varierer mellom 0 og -7. Hvis en leder kontakter partiet som ligger nærmest lederen på høyre-venstreaksen, får variabelen verdien 0. Hvis det er avvik mellom lederen og partiets plassering antar variabelen negativ verdi.

Som uavhengig variabel benyttes ståsted på høyre-venstreaksen. Variabelen (H-V) varierer mellom 1 og 4, fra venstre til høyre. I tillegg ser vi på om lederen benyttet profesjonell lobbyist i den aktuelle saken (PLaktuell) eller andre saker (PLandre) – begge dummyvariabler hvor brukere gis verdien 1, andre 0.

Vi kontrollerer for antall kontakter (KONT) målt i det totale antall partier lederen kontaktet (1-7). Vi søker også å kontrollere for vippemakt ved hjelp av en variabel (BZ), som gir den enkelte respondent en Banzhafverdi som knyttes til respondentens plassering på høyre-venstreaksen. En leder som har en skår på høyre-venstreaksen som ligger nærmest Senterpartiet, vil således bli tildelt Banzhafverdien til Sp, som er 0,031.[17] Vi kontrollerer også for regjerings- versus opposisjonsparti, ved hjelp av en dummyvariabel (REGJ) hvor kontakt med en eller flere av regjeringspartiene gir verdien 1, kontakt med kun opposisjonspartier 0.

Bakgrunnsvariablene kjønn, alder og utdanning er utelatt der variablene ikke nærmer seg konvensjonelle signifikansnivåer.[18] Ingen av de bivariate sammenhengene mellom de uavhengige variablene overstiger henholdsvis 09.45, 0.48 og 0.41 i de tre modellene.

Tabell 3.9 OLS. Avhengig variabel: Ledere som kontaktet det partiet som ligger nærmest lederen selv på høyre-venstreaksen. Betaverdi (p-verdi)

^* Ikke med i den multivariate analysen fordi den er konstant. ** Signifikant på 1 prosent nivå

Tabell 3.9 viser at høyre-venstreaksen er av størst betydning når grad av interessesammenfall skal forklares. Sammenhengen er signifikant negativ også etter kontroll for antall kontakter. Jo lengre til høyre på høyre-venstreaksen, jo lavere er graden av interessesammenfall mellom lobbyist og beslutningstaker.

Bruk av profesjonell lobbyist i den aktuelle saken er utelatt fra analysen fordi den er konstant. Heller ikke bruk av profesjonelle lobbyister i andre saker ser ut til å ha effekt.

I modell 2 og 3 er også Banzhafvariabelen signifikant positiv. Dette innebærer at ledere som har interessefellesskap med partier med høy Banzhafverdi i større grad kontakter politikere som sympatiserer med lederens egen holdning.

Validiteten til den avhengige variabelen ”interessesammenfall” er noe problematisk. Ledernes personlige partivalg – eller ståsted på høyre-venstreaksen – er ikke nødvendigvis et godt uttrykk for hva organisasjonen (i vid betydning) står for. På den annen side er det ikke urimelig å anta at toppledere i stor grad identifiserer seg med organisasjonens målsettinger. Det ville likevel vært ønskelig med et mer valid mål. Variabelen ”interessesammenfall” er imidlertid det best mulige alternativ.

Kort oppsummert ser man at de fleste lederne kontakter politikere fra partiet lederen selv stemte ved forrige valg. Dette er i tråd med hypotesen om informasjonsmakt. Det er politisk ståsted som i størst grad forklarer interessesammenfall mellom leder og beslutningstaker. Lederne på venstresiden kontakter i større grad sine meningsfeller, enn lederne på høyresiden. Lederne tar i gjennomsnitt kontakt med mellom tre og fire partier.

Resultatene kan tyde på at venner faktisk lobber venner – spesielt på venstresiden i norsk politikk. Men resultatene forteller også om relativt bredt anlagte kontakter.

[11] Kystpartiet er utelatt fra analysen fordi Kystpartiets velgere ikke finnes som egen kategori. For å oppnå sammenlignbare resultater er Kystpartiet utelatt i alle analysene av vippemakt- og informasjonsmakthypotesene. []

12[ ]Begrepet kontrollvariabel benyttes om uavhengige variabler som ikke er av annen interesse enn at vi ønsker å utelukke muligheten for at de har effekt. []

13[ ]Det kan være verdt å merke seg at stortingsrepresentantene ble spurt om hvorvidt de hadde opplevd at profesjonelle lobbyister tok direkte kontakt.

[]

14[ ]Cronbachs Alfa måler indre konsistens. Varierer mellom 0 og 1. []

15[ ]Gjennomsnittene er henholdsvis - 0,39, - 0,36 og - 0,57 for kontakt med parlamentariske ledere, stortingsrepresentanter og politiske rådgivere. []

16[ ]Gjennomsnittsrepresentanten i Høyre ligger høyre for gjennomsnittsrepresentanten i Frp på denne aksen.[]

17[ ]Variabelen er konstruert på grunnlag av gjennomsnittlig H-V-skåre for partienes stortingsrepresentanter. Partienes rekkefølge er på denne indeksen – fra venstre: SV, Sp, Ap, KrF, V, Frp og H. Intervallene som ligger til grunn for å tilordne en BZ-verdi baserer seg på å dele avstanden mellom partiene i to like store deler. Eks: SV har gjennomsnittlig H-V-verdi på 1.19, Sp har 1.36. SVs del av H-V-aksen blir således 1 (som er indeksens laveste verdi) til og med 1.19+(1.36–1.19/2)=1.265.[]

18De avhengige variablene har ikke normalfordelte restledd. OLS er imidlertid robust for et slikt brudd på forutsetningene, hvis utvalget er tilstrekkelig stort (Gujarati 1978:316).