Patzina, AlexanderAlexanderPatzina0000-0001-5039-7016Dietrich, HansHansDietrichRuland, MichaelMichaelRulandHoffmann, RasmusRasmusHoffmann0000-0002-9007-31442025-11-242025-11-2420251861-891X0023-2653https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/111716The COVID-19 vaccination program in 2021 constituted a key public health policy measure to overcome the pandemic in Germany. However, research has identified substantial variations in vaccination uptake across social groups. Over the course of the COVID-19 pandemic, research has indicated that party support influences vaccination uptake, which constitutes an underexplored dimension in Germany. Based on the health belief model, research on the populist right-wing party Alternative for Germany (Alternative für Deutschland; AfD) and inequality in the acceptance of public health measures during the COVID-19 pandemic, we investigated the emerging AfD vaccination gap. Based on monthly repeated cross-sectional data from the Institute for Applied Social Sciences (N persons = 7762) and logistic regression models, we found a pronounced vaccination gap of 28 percentage points between AfD supporters and nonsupporters. While this gap is not due to differences in sociodemographic characteristics and COVID-19 strain, the results from a Karlson–Holm–Breen decomposition reveal that differences in the perception of the pandemic as a threat to personal freedom and civil rights and feelings of missing political representation account for a large share of the AfD vaccination gap. Thus, our results indicate that the political climate prior to a pandemic influences the acceptance of public health measures and that civil movements occurring during pandemics, which address fears and worries related to civil rights and personal freedom, have the potential to substantially reduce the intended results of public health measures.Das COVID-19-Impfprogramm im Jahr 2021 war eine der wichtigsten gesundheitspolitischen Maßnahmen zur Bekämpfung der Pandemie in Deutschland. Die Forschung hat jedoch erhebliche Unterschiede in der Impfbeteiligung zwischen sozialen Gruppen festgestellt. Im Verlauf der COVID-19-Pandemie zeigte sich, dass die individuelle Parteienidentifikation Impfquoten beeinflusst – ein Aspekt, der für Deutschland noch nicht ausreichend untersucht wurde. Auf der Grundlage des health belief models und Forschungsergebnissen zur rechtspopulistischen Partei „Alternative für Deutschland“ (AfD) sowie Ungleichheit bei der Akzeptanz von Public-Health-Maßnahmen während der COVID-19-Pandemie untersuchen wir, warum sich Personen, die der AfD nahestehen, weniger häufig gegen COVID-19 impfen lassen. Basierend auf bevölkerungsrepräsentativen, monatlich wiederholten Querschnittsdaten des infas-Instituts für angewandte Sozialwissenschaften (N Personen = 7762) und logistischen Regressionsmodellen finden wir eine ausgeprägte Impflücke von 28 Prozentpunkten zwischen potenziellen AfD-Wählerinnen und -Wählern und denen demokratischer Parteien. Während diese Lücke nicht auf Korrelationen zwischen soziodemografischen Merkmalen, der subjektiven wie objektiven COVID-19-Belastung und der Impfentscheidung zurückgeht, zeigen die Ergebnisse einer Karlson-Holm-Breen-Dekomposition, dass Unterschiede in der Wahrnehmung der Pandemie als Bedrohung der persönlichen Freiheit und der Bürgerrechte sowie das Gefühl fehlender politischer Repräsentation den Großteil der Varianz im Impfverhalten zwischen potenziellen AfD-Wählerinnen und -Wählern aufdecken. Unsere Ergebnisse deuten also darauf hin, dass das politische Klima im Vorfeld einer Pandemie die Akzeptanz von Public-Health-Maßnahmen beeinflusst und dass die während einer Pandemie auftretenden Bürgerbewegungen, die sich mit Ängsten und Sorgen im Zusammenhang mit den Bürgerrechten und der persönlichen Freiheit befassen, das Potenzial haben, die beabsichtigten Ergebnisse von politischen Maßnahmen erheblich zu verringern.engAfD supportPolitical climate and vaccinationCOVID-19 vaccinationKHB decompositionLogistic regressionAfD-WahlPolitisches Klima und ImpfungCOVID-19-ImpfungKHB DekompositionLogistische Regressionarticle10.1007/s11577-025-01015-y