Uncovering the spatial relationships between Covid-19 vaccine coverage and local politics in Sweden

Abstract (Swedish)

Tveksamhet mot vaccin har tidigare undersökts både globalt och inom nationer, genom såväl demografiska och socioekonomiska faktorer som politisk och ideologisk
orientering hos de personer som har erbjudits vaccin. Skillnader i vaccinationstäckning har föreslagits vara geografiskt strukturerat, kopplat till Covid-19 såväl som andra vaccin, och det finns flera exempel på sådan forskning där rumsliga analysmetoder applicerats. Däremot har mindre uppmärksamhet riktats mot att undersöka samband mellan vaccintäckning och lokal politik från ett geospatialt perspektiv. I denna uppsats undersöks kopplingen mellan den kommunal täckningen av Covid-vaccin och resultat från kommunval i Sverige genom vanliga statistiska metoder, såsom korrelationsanalys, linjär regressionsanalys och geografiskt viktade regressionsanalyser. Studien adresserar även den tidigare bristen på geospatiala analysmetoder i forskning kopplat till Covid-19 vaccinationer i en svensk kontext.

Resultaten från studien indikerar att det finns statistiska samband, av såväl positiv som
negativ riktning, mellan andelen röster på flertalet politiska partier i det senaste kommunalvalet innan pandemin och täckningen av både tidiga och senare doser av Covid-vaccin. Däremot visar resultaten även att sambanden är starkare mellan vaccinationstäckningen och sociodemografiska faktorer såsom hög ålder och
invandrarbakgrund inom den kommunala befolkningen. Genom att använda geografiskt viktade regressionsmodeller, där varje oberoende faktor tillåts verka på individuellt
optimerade geografiska skalor, kan vi se att de statistiska sambanden i flera fall varierar rumsligt, snarare än är av konstant styrka över hela landet. Dessa resultat är av stor vikt för framtida forskning om täckning av Covid-vaccin i Sverige, då de indikerar att en regressionsmodell som förklarar alla platser lika är otillräcklig för att fullt ut förstå de statistiska sambanden. I studien observeras även att den kommunala vaccinationstäckningen av både tidiga och senare doser av Covid-vaccin är rumsligt autokorrelerade och framtida studier bör utforska detta fenomen ytterligare på en finare geografisk skala. Ytterligare kvalitativa undersökningar bör även göras för att fördjupa förståelsen av de geografiskt varierande sambanden mellan röster på populistiska, såväl som tidigare mindre utforskade center- och vänsterorienterade politiska partier i lokala val och Covid-19 vaccinationer. Slutligen rekommenderas framtida studier på temat att adressera geospatiala variationer i det komplexa samspelet mellan sociala, kontextuella och vaccinspecifika faktorer där attityder för eller emot vaccination kan växa fram.

Abstract

Global as well as national vaccine hesitancy have previously been investigated using demographic and socioeconomic factors, as well as political or ideological orientations of the persons offered vaccinations. Variation in vaccine uptakes has been suggested to be geographically structured, in both Covid-19 and other vaccine contexts, and there are several examples of such research applying spatial analysis. However, little attention has been paid to exploring the relationships between Covid-19 vaccinations and local politics from a geospatial perspective. In this thesis, the linkage between municipal
Covid-19 vaccination coverages and local election results in Sweden is investigated using common statistical approaches, such as bivariate correlation, ordinary least
squares regression and geographically weighted regressions. The thesis also addresses the lack of geospatial analytical approaches in Covid-19 vaccine related research in a Swedish context.

The results of the study indicate that the portion of votes on a number of political parties in the most recent municipal election predating the pandemic, are both positively and negatively related to the municipal coverage of both early and subsequent doses of Covid-19 vaccine. However, sociodemographic traits such as older age and foreign background in the municipal population are more influential on the vaccine uptakes according to the results. Using spatial regression, where each predictor variable is allowed to operate on individually optimised geographical scales, it is found that a number of these relationships varies across space, rather than being stable across the country. These findings are of importance to future research on Covid-19 vaccination uptakes in Sweden, as it suggests that one regression model to explain all locations is disadvantageous to fully understand these statistical relationships. It is also observed that
the municipal coverage of both early and subsequent doses of Covid-19 vaccine in Sweden are spatially autocorrelated, and future studies should explore this phenomenon on a finer spatial scale. Further qualitative investigations should also be conducted to deepen the understanding of the spatially varying relationships between votes on populistic, as well as previously less explored centre and leftist political parties in local elections and Covid-19 vaccinations. Finally, it is recommended that future research on this theme should address spatial variations in the complex interplay between social, contextual and vaccine specific factors from which attitudes for and against vaccinations may emerge.

Popular Abstract (Swedish)

Geografiska samband mellan Covid-vaccination och valresultat i Sverige

Sedan slutet av 2019 har Covid-19 pandemin resulterat i miljontals dödsfall såväl som andra negativa effekter på samhällen världen över. Vaccinationer har beskrivits som
det viktigaste verktyget för att stoppa virusets spridning. Däremot finns, såväl globalt som inom nationer, variationer i hur väl befolkningar har vaccinerat sig. Låg täckning av vaccin kan antingen förklaras genom dålig tillgänglighet, eller genom vaccin-tveksamma attityder - något som fått allt större utrymme i den vetenskapliga litteraturen under senare år. Det finns två kunskapsluckor i den aktuella forskningen om Covid-vaccinationer som jag bemöter i denna uppsats. För det första, finns det många exempel på geospatiala studier som undersöker Covid-specifik
vaccin-tveksamhet kopplat till geografi, men dessa har inte bemött kopplingen mellan vaccin och lokal politik vilken har utforskats inom andra forskningsfält. Exempel på
sådan forskning finns inom en svensk kontext, men däremot är det enligt min uppfattning ovanligt att studier om Covid-vaccin i Sverige applicerat geografiska analysmetoder - vilket utgör den andra kunskapsluckan.

I denna uppsats beskrivs på vilket sätt resultaten från 2018 års svenska kommunval kan ha influerat hur stor andel av kommunernas befolkning som tagit dos 2 respektive 4 av
Covid-19 vaccin, åtminstone från ett statistiskt perspektiv. Detta har undersökts genom tre analytiska steg som innehåller såväl vanliga statistiska metoder som geostatistika modeller. Genom korrelationsanalys undersöks om det finns några samband mellan valresultaten samt
sociodemografiska faktorer och de kommunala täckningsgraderna. Den geografiska spridningen av täckningen av respektive dos utgör grund för mer avancerade statistiska metoder, där influenserna från valresultaten på vaccinationerna kartläggs genom multivariata linjära regressionsmodeller och geografiskt viktade linjära regressionsmodeller. Genom de geografiska modellerna kan vi få en inblick i hur de identifierade sambanden kan skilja sig i styrka och riktning över Sverige. Vi får också en inblick om vilka geografiska skalor dessa samband verkar på, det vill säga om sambanden är lokalt inflytelserika på
särskilda platser eller stabila över större områden.

Genom de geografiskt viktade regressionsmodellerna, kan valresultaten på egen hand förklara mer än 50 procent av variationen i täckningsgrad som fanns bland de svenska
kommunerna i januari 2023. Ännu bättre förklaringsgrad (>80%) hittas dock genom att kombinera valresultaten med vissa sociodemografiska faktorer hos de boende i respektive
kommun. Av valresultaten, är det starkaste statistiska sambandet med båda täckningsgradenerna med andelen röster på Sverigedemokraterna (SD). Även om andelen röster på SD har det starkaste negativa inflytandet på täckningsgraden finns liknande, svagare associationer även med andelen röster på andra politiska partier, hemmahörande på
såväl höger som vänster sida av den politiska skalan. Av alla testade faktorer är det däremot andelen personer med utländsk bakgrund som har det starkaste sambandet med täckningen av dos två medan andelen personer 65 år eller äldre har det starkaste sambandet med täckningen av dos fyra. Det finns alltså indikationer på att täckningen av de två doserna förklaras bäst av till viss del olika förklaringsfaktorer, och man kan fråga sig om de
egentligen bör uppfattas som två distinkt olika vaccin-kontexter.

Genom att använda geografiskt viktade linjära regressionsmodeller som tillåter sambanden att verka på olika skalor, kan man se att flera av de identifierade sambanden varierar i styrka över Sverige medan andra är mer stabila över geografin. I regel förlorar de valresultat som
har lokala variationer i sitt inflytande på täckningsgraderna detta drag när de kombineras
med sociodemografi. Man ser även att det finns fler lokala variationer i förklaringsmodellerna över täckningen av dos 2 av vaccin, medan förklaringsmodellerna över täckningen av dos 4 är mer likartade över landet. Det finns även indikationer på att regressionsmodellerna producerar bättre estimat i kommuner i södra Sverige än bland kommuner belägna i nordligare delar. Utifrån dessa resultat kan vi däremot konstatera att hur den undersökta datan är spridd över geografin tycks vara en viktig komponent att ta
hänsyn till för att beskriva den kommunala täckningen av Covid-vaccin.

Det finns ingen möjlighet att utifrån denna studie konstatera att vissa grupper i Sveriges befolkning är mer eller mindre vaccinerade mot Covid-19. För en sådan fråga hade detaljerade uppgifter om individuella vaccinbeteenden behövts. Däremot kan vi konstatera att det finns variationer i hur viktiga andelen röster på SD, storleken på gruppen personer med utländsk bakgrund eller äldre medborgare i en kommun är för att förstå den lokala
täckningsgraden av respektive dos av Covid-vaccin. Sannolikt finns här kopplingar att dra till vilken tilltro dessa individer hyser till demokrati och institutioner, vilka medievanor de har, eller vilka språkliga eller fysiska barriärer som har funnits kopplat till att ta vaccinen. Indikationer på att så är fallet bland åtminstone vissa av de individer som omfattas av dessa tre förklaringsfaktorer finns nämligen från tidigare forskning på ämnet. Det viktigaste medskicket från den här uppsatsen till framtida studier är emellertid att man bör adressera de geografiska skillnader som tycks finnas bland faktorer som kan vara viktiga för att identifiera platser eller grupper med hög respektive låg acceptans av vaccination mot
Covid-19.

• author: Ekeroot, Katarina
• supervisor: Pengxiang Zhao
• organization: Dept of Physical Geography and Ecosystem Science
• alternative title: Geografiska samband mellan Covid-vaccinationer och valresultat i Sverige
• course: GISM01 20232
• year: 2023
• type: H2 - Master's Degree (Two Years)
• subject: Earth and Environmental Sciences
• keywords: Geography, GIS, Covid-19, Vaccinations, Election results, Sweden, Geographically Weighted Regression (GWR), Multiscaled Geographically Weighted Regression (MGWR)
• publication/series: Master Thesis in Geographical Information Science
• report number: 163
• language: English
• id: 9137023
• date added to LUP: 2023-09-11 10:27:45
• date last changed: 2023-09-11 10:27:45