Das YouGov Schweiz Stimmungsbarometer zur Abstimmung über die Zusatzfinanzierung der AHV
Rund fünf Wochen vor der Abstimmung vom 29. November hat die Zusatzfinanzierung der AHV durch eine Erhöhung Mehrwertsteuer einen schweren Stand in der öffentlichen Meinung: Wie das Stimmungsbarometer von YouGov Schweiz vom 20. Oktober zeigt, würden 51 Prozent der Stimmberechtigten sie derzeit ablehnen, während 38 Prozent zustimmen würden.
Zugleich ist sie unter den vier zur Abstimmung stehenden Vorlagen diejenige, die den Stimmberechtigten am wichtigsten ist und über die sie sich am besten informiert fühlen. Neben der Frage, wie die Schweizerinnen und Schweizer über die Zusatzfinanzierung der AHV abstimmen wollen, ist es also auch wichtig zu verstehen, warum sie sich aktuell dafür oder dagegen entscheiden würden. Unsere Analysen zeigen, worum es geht: Dem Solidaritätsgedanken stehen Sorgen um die eigene Kaufkraft gegenüber.
In der Umfrage, in der zwischen dem 7. und 19. Oktober 2026 insgesamt 2’949 Stimmberechtigte aus dem Online-Panel von YouGov Schweiz befragt wurden, konnten die Teilnehmenden in eigenen Worten ihre aktuellen Abstimmungsabsichten begründen. Diese Begründungen wurden mittels Natural Language Processing (NLP) ausgewertet und machen das Warum hinter den Abstimmungsabsichten sichtbar.
Worum geht es?
Die Zusatzfinanzierung der AHV sieht vor, die Mehrwertsteuer zu erhöhen, um einen Teil der Kosten der 13. AHV-Rente zu decken. Weil dafür die Bundesverfassung geändert werden muss, braucht die Vorlage neben dem Volks- auch das Ständemehr.
Keine andere Vorlage, über die auf eidgenössischer Ebene am 29. November abgestimmt wird, beschäftigt die Stimmberechtigten so stark. 74 Prozent halten die AHV-Vorlage für wichtig, deutlich mehr als die Fairness-Initiative (62 Prozent), das Kriegsmaterialgesetz (54 Prozent) und die Feuerwerksinitiative (43 Prozent). Auch beim Informationsstand liegt sie vorne: 43 Prozent fühlen sich bereits jetzt gut informiert, bei der Feuerwerksinitiative sind es 39 Prozent, bei der Fairness-Initiative 30 und beim Kriegsmaterialgesetz 24 Prozent. Nur 20 Prozent sind mit dem Inhalt der AHV-Vorlage noch gar nicht in Kontakt gekommen. Informiert haben sich die Befragten vor allem über Berichte in den Medien (58 Prozent) und in privaten Diskussionen (25 Prozent).
Jenseits der Prozentwerte: Solidarität gegen Kaufkraft
Die Befragten konnten ihre Stimmabsicht in eigenen Worten begründen. Eine Analyse dieser Begründungen mit Natural Language Processing (NLP) zeigt, welche Argumente mit einem Ja zusammenhängen (Treiber) und welche mit einem Nein (Barrieren). Der stärkste Treiber für ein Ja ist der Solidaritätsgedanke: Über die Mehrwertsteuer leisten alle einen Beitrag – auch Rentnerinnen und Rentner. Dazu kommt das Anliegen, die AHV langfristig zu sichern und die beschlossene 13. AHV-Rente nun auch zu finanzieren.
Die wichtigsten Barrieren liegen bei der Kaufkraft. Wer die Vorlage ablehnt, befürchtet, dass tiefe Einkommen besonders belastet werden, will grundsätzlich keine höhere Mehrwertsteuer und verweist darauf, dass ohnehin schon alles teurer geworden sei. Hinzu kommt die Forderung, das Geld anderswo zu holen – durch Sparen beim Bund oder weniger Ausgaben für das «Ausland» und das «Asylwesen».
Das Wortnetz ergänzt die Treiberanalyse um die Sprache der Befragten. Es zeigt, welche Begriffe in den Begründungen häufig gemeinsam vorkommen: Je grösser ein Punkt, desto häufiger wird das Wort genannt; Linien verbinden Wörter, die oft zusammen auftreten. Die Farben ordnen die Wörter den Argumentationsräumen zu.
Aufschlussreich ist vor allem die Struktur des Netzes. Die Argumente gegen die Vorlage bilden ein grosses, zusammenhängendes Geflecht. Es beginnt bei «Mehrwertsteuer», «MwSt» und «Erhöhung» und führt über «erhöht», «bereits» und «hoch» zu «genug»: Man bezahle schon genug, und ohnehin sei alles «teurer» geworden. Von dort verbindet das Wort «Geld» als zentrales Bindeglied die Kaufkraftsorgen mit der Forderung, beim «Bund» und bei den Ausgaben für das «Ausland» zu «sparen». Die Gegnerinnen und Gegner argumentieren damit gewissermassen in einer durchgehenden Erzählung: Die Belastung sei bereits hoch, das Geld sei vorhanden und müsse nur anders eingesetzt werden.
Die Argumente für die Vorlage stehen dagegen in zwei kleineren, voneinander getrennten Inseln. Die eine bündelt sich um «AHV», «Finanzierung» und «Rente»; typisch ist die Wendung, die AHV müsse «irgendwie finanziert» werden – was eher auf eine pragmatische, als auf eine überzeugte Zustimmung hindeutet. Die andere betont, dass die Renten «wichtig» seien und finanziert werden müssten. Dass die Pro-Argumente sprachlich weniger miteinander verknüpft sind als die Contra-Argumente, deutet darauf hin, dass das Nein-Lager derzeit über die geschlossenere Argumentation verfügt. Einzelne Wortpaare ohne Anschluss an das übrige Netz sind grau dargestellt; sie sind für eine Interpretation zu schwach.
Was bedeutet das für die Abstimmung?
Die Zusatzfinanzierung der AHV ist die Vorlage, mit der sich die Stimmberechtigten am intensivsten beschäftigen – und gerade sie hat derzeit einen schweren Stand. Die Meinungen scheinen vergleichsweise gefestigt, der Anteil der Unentschlossenen ist mit 11 Prozent eher klein. Für ein Ja müsste es den Befürwortenden gelingen, vor allem jüngere Stimmberechtigte und die politische Mitte zu gewinnen und dem Argument der Solidarität mehr Gewicht zu geben als den Sorgen um die Kaufkraft. Dazu kommt die Hürde des Ständemehrs: Derzeit findet die Vorlage in keinem Kanton eine Mehrheit, wie das YouGov Schweiz Stimmungsbarometer zeigt.
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Methodische Erläuterungen
Die oben präsentierten Resultate basieren auf einer Umfrage, die die YouGov Schweiz AG als Eigenstudie mittels Online-Interviews unter den Mitgliedern des unternehmenseigenen Schweizer YouGov Panels durchgeführt hat. Die Mitglieder des Panels sind aktiv rekrutiert und haben der Teilnahme an Online-Interviews zugestimmt. Für diese Befragung wurden im Zeitraum zwischen dem 7. und 19. Oktober 2026 insgesamt 2’949 Stimmberechtigte in einer repräsentativen Stichprobe, quotiert nach Alter, Geschlecht und Sprachregion, befragt. Die Stichprobe bildet die Grundgesamtheit der stimmberechtigten Bevölkerung der Schweiz ab 18 Jahren hinsichtlich dieser Quotenmerkmale ab. Die präsentierten Werte der aktuellen Abstimmungsabsicht wurden mittels MRP-Modellierung berechnet, Resultate bezüglich «Wichtigkeit» und «Informationsstand» sind gewichtete Werte. Die Gewichtung basiert auf den Variablen Alter, Geschlecht, Sprachregion, Erwerbstätigkeit und Haushaltsgrösse. Bei einer fünfprozentigen Irrtumswahrscheinlichkeit liegt der Stichprobenfehler bei ±1.8 Prozent.
MRP-Modellierung
Die Schätzung der Abstimmungsabsichten erfolgte mit einem sogenannten Mehrebenen-Regressionsmodell mit Poststratifikation (MRP). Dabei wird in einem statistischen Verfahren die Beziehung zwischen einer Vielzahl von Merkmalen potenzieller Abstimmungsteilnehmerinnen und -teilnehmer und ihrer Präferenzen – d.h., ob sie bei einem Abstimmungsthema (aktuell eher) mit ja oder nein abstimmen würden – geschätzt. Das Modell identifiziert so unterschiedliche Gruppen der Stimmbevölkerung, für die die Wahrscheinlichkeit, mit ja oder nein zu stimmen, berechnet wird. Als Gruppen berücksichtigen wir die verschiedensten Kombinationen aus Alter, Bildungsabschluss, Parteiwahl bei den Nationalratswahlen 2023, Sprachregion, Siedlungstyp und Kanton; für die Ergebnisse nach Geschlecht zusätzlich das Geschlecht. Die Ergebnisse nach Parteianhängerschaft beziehen sich auf die Parteiwahl 2023.
Zunächst wird die Teilnahmewahrscheinlichkeit an den Abstimmungen für alle kombinierten Gruppen geschätzt. Anschliessend folgt eine Schätzung des Abstimmungsverhaltens der Gruppen. Für Gruppen, für die nur wenige Beobachtungen zur Verfügung stehen, kann die Mehrebenenregression die Schätzung durch die Daten von ähnlichen Gruppen verstärken. Die Vorhersage auf Gruppenebene wird mit Hilfe der bekannten Bevölkerungsanteile (Daten des BFS Schweiz) und der vorhergesagten Teilnahmewahrscheinlichkeit auf die Gesamtbevölkerung hochgerechnet.
Wie bei jeder Messung mit Befragungsdaten ist die MRP-Modellierung der Abstimmungsabsicht mit Unsicherheit behaftet. Daher geben wir für die Ja-Anteile jeder Abstimmung «Konfidenzintervalle» an, denn die Ja-Anteile sind schlussendlich ausschlaggebend, ob eine Vorlage angenommen oder abgelehnt wird. Das Konfidenzintervall soll mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 Prozent den wahren Anteil einschliessen. Einfach ausgedrückt – wenn auch in der Sprache der frequentistischen Statistik nicht ganz exakt – ist zu beachten, dass der wahre Wert mit grösserer Wahrscheinlichkeit näher in der Mitte des Intervalls liegt als an dessen Rändern. Die Intervalle bilden die Unsicherheit der Stichprobe ab, nicht aber Veränderungen der Meinungen bis zum Abstimmungstag.
Mit der MRP-Modellierung der Abstimmungsabsichten möchten wir einen Beitrag zur grösseren Vielfalt und Transparenz in der Meinungsforschung leisten. Neben den inhaltlichen Erkenntnissen, die unsere Analysen der Öffentlichkeit bieten, präsentieren wir einen neuen Vergleichswert, der es ermöglicht, verschiedene Umfrageansätze und deren Ergebnisse besser einzuordnen. Wir sind uns bewusst, dass MRP-Modelle bei der Analyse von Abstimmungsumfragen in der Schweiz einen relativ neuen methodischen Ansatz darstellen. Wir arbeiten stetig daran, unsere Methoden zu prüfen und zu verbessern. Als empirisch arbeitende Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler fühlen wir uns dazu verpflichtet, innovative Methoden einzusetzen und zu testen, um die Messung von politischen Präferenzen und politischer Stimmung zu verbessern und Ergebnisse zur Verfügung zu stellen, die zeigen, was die Welt denkt.
NLP-Analyse der offenen Begründungen
Die Befragten konnten ihre Stimmabsicht zur Zusatzfinanzierung der AHV in eigenen Worten begründen. Die Begründungen wurden mit Natural Language Processing (NLP) zu Themen verdichtet. Berücksichtigt sind die Befragten, denen die offene Frage gestellt wurde und die eine Ja- oder Nein-Tendenz angaben (n = 1’557; ungewichtet). Eine Treiberanalyse (Random Forest) zeigt, welche Themen mit der Stimmabsicht zusammenhängen; sie beschreibt Zusammenhänge, keine Ursachen. Das Wortnetz zeigt, welche Begriffe häufig gemeinsam genannt werden; einzelne Wortpaare ohne Verbindung zum übrigen Netz werden nicht interpretiert.
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