relación - Pontificia universidad católica del Perú
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Programa Preliminar del Congresso Alacip 2015 Atividades del GI Espacio Alacip (Programa completo em http://congreso.pucp.edu.pe/alacip2015/programa/) Las ponencias se encuentran después de la presentación de los paneles a seguir, y en el mismo orden de ponencia. 1 2 3 EXPLORACION CARTOGRAFICA DE LOS RESULTADOS ELECTORALES EN LIMA METROPOLITANA DE LAS PRINCIPALES FUERZAS POLITICAS EN LAS ELECCIONES PRESIDENCIALES DEL PERU (2001 – 2011) Edgar Dueñas Ornay [email protected] Escuela de Ciencia Política Universidad Nacional Federico Villareal Simposio: ESPACIO ALACIP* • "Trabajo preparado para su presentación en el VII Congreso Latinoamericano de Ciencia Política, organizado por la Asociación Latinoamericana de Ciencia Política (ALACIP). Bogotá, 25 al 27 de setiembre de 2013." EXPLORACION CARTOGRAFICA DE LOS RESULTADOS ELECTORALES EN LIMA METROPOLITANA DE LAS PRINCIPALES FUERZAS POLITICAS EN LAS ELECCIONES PRESIDENCIALES DEL PERU (2001 – 2011) Edgar Dueñas Ornay** RESUMEN El presente estudio pretende explorar cartográficamente los cambios electorales producidos en los 49 distritos que conforman Lima Metropolitana en sucesivas campañas electorales presidenciales realizadas en el Perú durante la última década (2001, 2006 y 2011) de las principales fuerzas políticas que hayan obtenido mas del 15% de los votos válidos en por lo menos uno de los procesos electorales de estudio y cuyo líder haya postulado a la presidencia en mas de una oportunidad en el periodo de estudio. Diferentes autores han observado los cambios electorales y sus conclusiones se han fundamentado tanto en el análisis cualitativo como cuantitativo de la información recopilada. Si bien hay quienes han analizado el tema con base en la utilización de herramientas estadísticas, son pocos los que han utilizado técnicas cartográficas para la ciudad de Lima Metropolitana en los últimos procesos electorales presidenciales. La pregunta central que hemos intentado responder mediante la aplicación de técnicas cartográficas y el análisis cualitativo de los datos electorales es la siguiente: ¿Cuál ha sido el alcance de la participación electoral de los diferentes sectores socioeconómicos de Lima Metropolitana, ciudad donde se concentra un tercio del electorado nacional? ¿Cuáles han sido sus preferencias políticas y la naturaleza de estas a lo largo de los continuos procesos electorales presidenciales durante la última década? ¿Este perfil electoral es el mismo o ha cambiado en los últimos procesos electorales presidenciales? ¿qué grado de determinación puede tener una variable como el nivel socioeconómico sobre la participación y las preferencias electorales? El intentar dar respuesta a estas preguntas nos planteó la necesidad de adscribir la investigación a un marco teórico que se aproxima al enfoque ecológico o geográfico el cual no omite ni las estadísticas , ni el entorno físico, ni el contexto social en el que se desenvuelven las elecciones. INTRODUCCIÓN En el Perú, las personas que trabajan directamente con datos electorales tienen el recurso de adquirir los resultados publicados después de cada elección por las instituciones públicas y privadas. Antes, estas publicaciones ocupaban metros de las bibliotecas. Hoy en día los dispositivos móviles (USB o Tarjetas SD) proporcionan la misma información en un volumen mucho mas reducido, pero sin la explotación apropiada estos no tienen ningún valor. La cartografía es una de las técnicas que permite valorar y analizar estos datos, esta opción técnica fue a menudo reservada solo a cartógrafos o geógrafos, pero todas las profesiones que tienen como objeto de trabajo o estudio el territorio tendrían que poder utilizarla. Esta investigación es una Colección de mapas y no de cuadros. No se pretende de esta manera reemplazar los cuadros, indispensable fuente primaria sea en forma tradicional o informatizada. El mapa tiene su propia utilidad; construido en base a un riguroso tratamiento de los datos básicos, localiza y jerarquiza la información. Así, muestra en forma inmediata los rasgos esenciales de la distribución de tal o cual fenómeno en el espacio, lo que resultaría muy tedioso reconstruir en la imaginación en base al cuadro estadístico. **Licenciado en Ciencia Política con estudios de Maestría en Tecnologías de Información Geográfica (UNFV) http://infovoto.blogspot.com/ Para esta investigación se tomara como Marco Teórico el Enfoque Sociológico ya que concebimos los resultados electorales como decisiones individuales que guardan una serie de referentes que los individuos encuentran en su entorno social. Al asumir el enfoque sociológico, coincidimos con la idea de que el voto es una cuestión de identidad y no sólo de elección. La sociedad es el contexto en el que crecemos y éste nos marca con una serie de valores, creencias y actitudes que incluyen las del ámbito político. Porque pertenecemos de manera consciente o inconsciente a diferentes grupos sociales: de edad, de género, de educación, de ocupación, lo que nos ubica en ciertas categorías. Al pertenecer a estos grupos o categorías, experimentamos ciertos eventos e interacciones con otros individuos que son comunes a las mismas. Por ello, las actitudes que se mencionan arriba se desarrollan de manera similar, y por ello, cada grupo de individuos manifestará actitudes similares en cuestiones que los hacen diferentes de otros grupos. La cartografía electoral desde la cual se proyectó el estudio se circunscribe a Lima Metropolitana, y está basada en la representación de datos electorales desagregados a nivel distrital. Este trabajo se basa en una exploración cartográfica de los porcentajes de voto a nivel distrital obtenidos por las principales fuerzas políticas en las elecciones presidenciales celebradas desde el año 2001 hasta el año 2011, en ese lapso de tiempo, no ha habido modificaciones en las delimitaciones territoriales de Lima Metropolitana y Callao, siendo los municipios objeto de la representación cartográfica un total de 43 distritos en la Provincia de Lima y 6 en la Provincia Constitucional del Callao. DISEÑO DE INVESTIGACION La Tabla 1 resume el diseño de investigación. El período que abarca es de 2001 a 2011, incluye las tres elecciones presidenciales de la última década. La ocurrencia de un cambio en la base electoral de las principales fuerzas políticas es la evidencia que condujo a la propuesta del estudio, por ello, se hará un análisis estadístico, apoyándose en un enfoque ecológico y la geografía electoral. TABLA N 01 Estrategia de Investigación Evidencia Análisis Estadístico, Análisis Ecológico, Geografía Electoral Cambios electorales de principales fuerzas políticas Unidades de análisis Distritos de Lima Metropolitana (espacial) Elecciones presidenciales 2001, 2006 y 2011(temporal) Alcance temporal 2001 – 2011 (3 elecciones presidenciales) Población electores que sufragaron en los 43 distritos de la provincia de Lima y 6 del Callao Porcentaje de votación de fuerzas políticas que hayan obtenido mas del 15% de los votos válidos en por lo menos uno de los procesos electorales de estudio y cuyo líder haya postulado a la presidencia en mas de una oportunidad en el periodo de estudio Observación DISTRITOS DE LIMA METROPOLITANA El Distrito ha sido considerado como unidad de análisis, a partir del cual desarrollar el estudio de los contextos sociales cotidianos, y, por tanto, el comportamiento político. Los distritos, como escala más reducida en la que se puedan disponer y trabajar con datos electorales, serían la unidad espacial desde la que abordar las heterogeneidades de esas percepciones, donde se vive, se exponen, se inserta y se encuentran con el espacio de la vida cotidiana. Esto nos ha posibilitado un conocimiento más general que localizaremos y cartografiaremos. Por tanto, el municipio es la unidad más pequeña de análisis impuesta por la naturaleza de los datos, y a la que se va aplicar el marco teórico y metodológico de esta investigación. Para fines estadísticos las cifras oficiales consideran que Lima Metropolitana es el conglomerado urbano conformado por los distritos de la provincia de Lima (43 distritos en total) en el departamento del mismo nombre y los seis distritos de la Provincia Constitucional del Callao. De acuerdo con el Censo realizado el año 2007, Lima Metropolitana tenía 8,472,935 habitantes, es decir, el 30.9% de la población total del Perú. Comparada con el censo de 1993, su población aumento 34% lo que arroja una tasa promedio anual de 2.1%. la ciudad es la quinta mas poblada de América Latina y una de las 30 áreas mas importantes mas grandes del mundo. Los 10 distritos mas poblados del país forman parte del cono urbano de Lima: San Juan de Lurigancho (898,443 habitantes), San Martín de Porres (579,561 habitantes) Comas (486,977 habitantes) Ate (478,278 habitantes) Callao (415,888 habitantes) Villa el Salvador (381,790 habitantes) Villa María del Triunfo (378,470 habitantes) San Juan de Miraflores (362,643 habitantes). Curiosamente el distrito menos poblado del país también esta en Lima: el balneario de Santa María del Mar, con 133 residentes permanentes Distritos de Lima y Callao % de Población Electoral 0.02 - 0.20 0.21 - 1.00 1.01 - 2.96 2.97 - 5.38 5.39 - 8.87 Fuente: Elaboración Propia A nivel espacial, la tasa de crecimiento intercensal indica que las zonas de Lima Este y Lima Norte fueron las zonas de mayor crecimiento en las décadas de los años 70´s y 80´s respectivamente. Según las estadísticas de los últimos 5 años, se estima que Lima y Callao incorporan anualmente aproximadamente 137,000 nuevos habitantes, por crecimiento vegetativo y migración. Para fines de esta investigación y mejor comprensión del análisis espacial se ha dividido Lima Metropolitana en 6 zonas de estudio, las cuales se muestran en el siguiente mapa: LIMA NORTE CALLAO LIMA ANTIGUA LIMA ESTE LIMA MODERNA Zonas de Lima Metropolitana % Pobreza 0.10 - 2.30 LIMA SUR 2.31 - 8.50 8.51 - 16.50 16.51 - 24.80 24.81 - 35.60 Fuente: Elaboración Propia ELECCIONES PRESIDENCIALES 2001 – 2011 Y FUERZAS POLITICAS La realización de estudios sobre el apoyo electoral a una alternativa partidaria está supeditada a la celebración de elecciones democráticas y competitivas, lo cual no se producía en el Perú después del autogolpe de 1992. Sin embargo, a partir del año 2001 con el retorno de la Democracia se celebraron elecciones justas, por ello, el marco temporal de este estudio analizara las elecciones presidenciales del periodo 2001, 2006 y 2011. Los candidatos incluidos en la investigación se muestran en la Tabla 2, que También muestra el porcentaje de votos válidos que cada uno recibió en las elecciones que han asistido. TABLA N 02 Turno 1ra Vuelta TOTAL 2001 2006 2011 Candidato %P Candidato %P Candidato %P PP (A. Toledo) APRA (A. Garcia) UN (L. Flores) ----------- 32.811 22.367 29.002 --------- ----------------APRA (A. Garcia) UN (L. Flores) UPP (O. Humala) 22.060 34.948 23.106 PP (A. Toledo) APRA APGC (PPK) GANA PERU (O. Humala) 15.844 -----28.185 20.562 84.180 80.114 Este estudio trabaja los resultados electorales obtenidos por las fuerzas políticas que obtuvieron mas del 15 % de votos válidos en por lo menos uno de los procesos electorales de estudio y cuyo líder haya postulado a la presidencia en mas de una oportunidad en el periodo de estudio. En ese sentido, parte de la cartografía electoral que presentamos es en la que se representa la evolución, ya sea positiva o negativa, de los porcentajes de voto de estas fuerzas políticas. Esto es fundamental para explicar los cambios electorales que se presentan, ya que, independientemente de los electores convocados y que hayan concurrido al proceso electoral, presenta el peso que tiene esa opción en relación con la población activa, en términos de participación electoral. El porcentaje de votos obtenidos por cada fuerza electoral refleja el apoyo obtenido en las urnas en determinado espacio geográfico, en el caso de esta investigación es en el distrito. Por ello, para la elaboración de la Base de Datos se tuvo especial cuidado con el tratamiento de los resultados electorales de un periodo a otro, ya que algunas fuerzas políticas hicieron alianzas estratégicas para presentar sus fórmulas presidenciales o congresales como fue el caso del Partido Popular Cristiano quien en las elecciones del 2011 integro la “Alianza para el Gran Cambio” pero en elecciones anteriores se presentó bajo la “Alianza de Unidad Nacional”. Al respecto, se decidió conservar los datos tal y como se dieron, ya que en esta investigación se dará prioridad a los candidatos por encima de la agrupación o fuerza política que representan, así tenemos candidatos como Ollanta Humala que en el año 2006 postula por Unión por el Perú y en el 2011 postula por el “Partido Nacionalista”;. En consecuencia, la base de datos electoral de esta investigación incluye la siguiente información: Resultados electorales presidenciales del año 2001 o Perú Posible (PP) o APRA o Unidad Nacional (UN) o Total de la votación o Porcentaje de participación Resultados electorales presidenciales del año 2006 o Perú Posible (PP) o APRA o Unidad Nacional (UN) o Unión por el Perú (UPP) o Total de la votación o Porcentaje de participación 64.591 Resultados electorales presidenciales del año 2011 o Perú Posible (PP) o APRA o Alianza por el Gran Cambio (APGC) o Gana Perú o Total de la votación o Porcentaje de participación CARTOGRAFIA ELECTORAL Los datos estadísticos colectados y disponibles para los investigadores, los profesionales, los estudiantes, son siempre más numerosos. Sin explotación apropiada, estos no tienen ningún interés. La cartografía es una de las técnicas que permite valorar y analizar estos datos, cuando se trata de datos espacializados. Esta opción técnica fue a menudo reservada solo a cartógrafos o geógrafos, pero todas las profesiones que tienen como objeto de trabajo el territorio tendrían que poder utilizarla. Efectivamente, la cartografía no solo permite ilustrar un propósito, sino que debe ser capaz también de hacer resaltar un análisis nuevo. El mapa alumbra lógicas de organización de los territorios que no se pueden ver con otras herramientas estadísticas. Según el resultado esperado, existen diferentes soluciones técnicas. En todos los casos, las mismas reglas de cartografía serán aplicadas. Lo único que cambia es el software. Existen diferentes softwares informáticos que permiten tratar datos más o menos complejos. Los mapas los más sencillos están construidos con softwares de Dibujo Ayudado por Ordenador (DAO). Eficaces cuando se trata de representar datos cualitativos, o de trabajar con datos cuantitativos pero sobre espacios pequeños, esta técnica puede ser utilizada de manera puntual, pero está menos eficaz para realizar un gran número de mapas. En América Latina, muchos mapas son realizados con este tipo de softwares, como son los de dibujo técnico (Autokad). El principal inconveniente de estas herramientas es que no permiten agregar datos a los objetos geográficos. Además, no es posible hacer tratamientos estadísticos de la información, así que ofrece menos posibilidades de analizar el espacio. Los Sistemas de Información Geográfica (SIG o GIS) permiten obtener resultados muy precisos y cartografiar un gran número de informaciones. Los datos espacializados pueden ser manejados de manera dinámica y ofrecen una herramienta muy importante de ayuda a la decisión. El gran interés de este tipo de softwares es de georreferenciar los datos, es decir ubicarles de manera muy precisa, con coordenadas en longitud y latitud. Estos softwares permiten a profesionales capacitados manejar parámetros muy precisos en el espacio y en el tiempo. Por la precisión de los SIG, la colecta de datos y la construcción del fondo de mapa donde se ubican los datos son a menudo largas y laboriosas. Por otra parte, la mayoría de los mapas que utilizan los estudiantes, los profesores, los profesionales, no necesitan una ubicación tan precisa y un manejo tan agudo. Así que existen algunos softwares para responder a esta necesidad. Son softwares de Cartografía automática o Cartografía Ayudada por Ordenador (CAO), que pueden ser calificados de intermediarios. Entre otros, es el caso de ArcGis. Este software permite trabajar con una base de datos para realizar mapas temáticos. Ofrece la posibilidad de cartografiar datos de manera sencilla y lúdica. Por eso, es necesario hacer un trabajo de preparación del fondo de mapa (con un software de dibujo) y de la base de datos (con una hoja de cálculo ). EXPLORACION CARTOGRAFICA DE VOTOS OBTENIDOS POR EL PARTIDO PERU POSIBLE (PP) EN LIMA METROPOLITANA (ELECCIONES GENERALES 2001 Y 2011) Perú Posible ha participado en 3 elecciones generales a lo largo de su historia, siendo su único candidato presidencial Alejandro Toledo (elección general 1995 con País Posible, 2000, 2001 y 2011), habiendo conseguido la Presidencia de la República en el año 2001 Al explorar cartográficamente los votos obtenidos por PP en Lima Metropolitana podemos observar que su apoyo electoral es mas contundente en Lima Norte y Lima Antigua. Siendo Lima Sur la zona donde su apoyo electoral se ha visto más afectado, presentando una disminución considerable entre un periodo electoral y otro. La siguiente exploración de los votos obtenidos por PP en las zonas que conforman Lima Metropolitana pretende observar aquellos espacios geográficos donde el apoyo popular fue o no considerable a PP y relacionarlos con datos de pobreza elaborados por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) y el porcentaje de población electoral que aporta cada distrito (elaborado con datos del RENIEC) que conforman las distintas zonas geográficas. % de VotosValidos % de VotosValidos PERU POSIBLE 2001 Distritos de Lima Norte PERU POSIBLE 2011 23.43 - 24.00 10.98 - 12.00 24.01 - 28.00 12.01 - 14.00 28.01 - 32.00 14.01 - 16.00 32.01 - 36.00 16.01 - 18.00 36.01 – 40.13 18.01 – 20.94 Ancon Ancon Carabayllo Santa Rosa Carabayllo Santa Rosa % de Población Electoral % DE POBREZA (Extrema) 0.02 - 0.20 Puente Piedra Puente Piedra 0.21 - 1.0 Comas (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) Comas 1.01 - 2.96 Los Olivos San Martin de Porres 0.1 - 0.8 2.97 - 5.36 Independencia Los Olivos San Martin de Porres 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) Independencia 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) 5.37 - 8.87 Distritos de Lima Norte # Votos PP 2001 % Votos Validos PP 2001 # Votos PP 2011 % Votos Validos PP 2011 # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 Ancon Carabaillo Comas Independen cia Los Olivos Puente Piedra San Martín de Porres Santa Rosa TOTAL 3,434 20,586 72,905 31.545 % 34.589 % 33.949 % 2,503 15,204 45,059 13.670 % 14.152 % 15.384 % 3,367 12,911 52,889 30.930 % 21.693 % 24.629 % 35,180 50,020 35.818 % 40.130 % 19,921 38,878 16.471 % 19.159 % 21,642 31,255 20,587 36.626 % 20,207 17.232 % 13,530 24.071 % 89,768 460 292,940 36.575 % 26.391 % 36.103 % 60,408 755 202,935 17.721 % 12.847 % 16.820 % 61,465 567 197,626 25.043 % 32.530 % 24.356 % # Votos APGC 2011 2,855 17,843 57,063 % Votos Validos APGC 2011 15.593 % 16.608 % 19.482 % 22.034 % 21,588 17.849 % 25.075 % 53,751 26.489 % 15,441 13.168 % 86,336 1,074 255,951 25.327 % 18.275 % 21.214 % % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2011 % Pobre za 0.27% 1.48% 5.37% 0.34% 1.98% 5.39% 19,6% 26,3% 22,3% % Pobr eza Extr ema (0,8) (1,5) (1,1) 2.46% 3.01% 2.25% 3.69% 21,3% 13,4% (0,8) (0,6) 1.41% 2.19% 35,6% (2,7) 6.16% 0.04% 20.21% 6.30% 0.11% 22.25% 10,9% 12,0% (0,3) (0,4) Una constante tanto en Lima Norte como en otras zonas de Lima es el debilitamiento del apoyo electoral de Perú Posible entre el proceso electoral del año 2001 y 2011. Así tenemos que en Lima Norte distritos que mantuvieron un apoyo electoral por encima del 30 % en el año 2001 no lograron superar el 20 % de apoyo electoral en el año 2011. Cabe destacar que Perú Posible logro un mayor porcentaje de votos en los distritos de Lima Norte que los alcanzados por Unidad Nacional en el 2001, mientras que UN logro superar a PP en 2011 a excepción del distrito de Puente Piedra. Distritos de Lima Este % de Población Electoral San Juan de Lurigancho 0.02 - 0.20 % de VotosValidos Lurigancho PERU POSIBLE 2001 0.21 - 1.0 1.01 - 2.96 23.43 - 24.00 24.01 - 28.00 Chaclacayo Ate El Agustino 28.01 - 32.00 2.97 - 5.38 Santa Anita 32.01 - 36.00 5.39 - 8.87 Cienguilla 36.01 – 40.13 % de VotosValidos San Juan de Lurigancho PERU POSIBLE 2011 % DE POBREZA (Extrema) Lurigancho 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) 10.98 - 12.00 12.01 - 14.00 Chaclacayo 14.01 - 16.00 16.01 - 18.00 El Agustino Santa Anita Ate 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 18.01 – 20.94 Cienguilla 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Distritos de Lima Este # Votos PP 2001 % Votos Validos PP 2001 # Votos PP 2011 % Votos Validos PP 2011 # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 Ate Cieneguilla Chaclacayo El Agustino Lurigancho S.J.L. 48,034 1,583 7,218 26,649 16,596 32.572 % 30.061 % 29.672 % 31.833 % 34.571 % 33,501 1,408 4,048 13,648 12,246 13.043 % 12.685 % 14.207 % 12.706 % 16.091 % 40,107 1,835 7,553 21,246 12,335 27.197 % 34.846 % 31.049 % 25.379 % 25.695 % 49,247 2,422 7,659 17,813 15,227 19.174 % 21.820 % 26.881 % 16.583 % 20.007 % 3.65% 0.13% 0.64% 2.17% 1.24% 4.80% 0.20% 0.54% 2.02% 1.43% 18,9 24,8 10,1 22,1 24,4 % Pobr eza Extre ma (0,7) (1,2) (0,3) (1,0) (1,3) 103,844 25,359 229,283 35.841 % 35.280 % 34.201 % 68,441 19,136 152,428 14.319 % 15.291 % 14.073 % 72,174 17,969 173,219 24.911 % 24.999 % 25.838 % 83,615 26,412 202,395 17.494 % 21.105 % 18.687 % 7.13% 1.75% 16.72% 8.87% 2.28% 20.13% 27,0 12,0 (1,5) (0,3) Santa Anita TOTAL # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2011 % Pob reza En Lima Este el apoyo electoral a Perú Posible en las elecciones presidenciales 2001 fluctuó entre el 30 – 35 % superando en más de 5 % los votos conseguidos por UN en aquellos distritos cuyo margen de pobreza es significativo (El Agustino, San Juan de Lurigancho, Santa Anita, Lurigancho) Sin embargo, en las elecciones presidenciales de 2011 el apoyo electoral a PP se redujo en más del 50 % en todos los distritos que conforman Lima Este. Distritos de Lima Sur % de VotosValidos % de VotosValidos PERU POSIBLE 2001 PERU POSIBLE 2011 23.43 - 24.00 10.98 - 12.00 24.01 - 28.00 12.01 - 14.00 28.01 - 32.00 14.01 - 16.00 32.01 - 36.00 16.01 - 18.00 36.01 – 40.13 San Juan de Miraflores Villa Maria del Triunfo 18.01 – 20.94 San Juan de Miraflores Pachacamac Villa Maria del Triunfo Chorrillos Pachacamac Villa El Salvador Chorrillos (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 Punta Hermosa Lurin % DE POBREZA (Extrema) 0.1 - 0.8 Villa El Salvador Punta Hermosa Lurin % de Población Electoral Punta Negra 0.02 - 0.20 San Bartolo (0.2 - 0.6) 0.21 - 1.0 San Bartolo 1.01 - 2.96 Santa Maria del Mar 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) Punta Negra Santa Maria del Mar 2.97 - 5.38 Pucusana Pucusana 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Distritos de Lima Sur Chorrillos Lurin Pachacamac Pucusana Punta Hermosa Punta Negra San Bartolo San Juan de Miraflores Santa Maria del Mar Villa El Salvador Villa Maria del Triunfo TOTAL # Votos PP 2001 % Votos Validos PP 2001 5.39 - 8.87 # Votos PP 2011 % Votos Validos PP 2011 # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 % Pob. Elect 2001 49,272 6,214 4,599 973 30.195 % 17.904 % 14.353 % 17.167 % 2.78% 0.46% 0.30% 0.09% 3.01% 0.62% 0.59% 0.10% 17,2 30,2 32,9 26,7 % Pobr eza Extr ema (0,9) (2,5) (2,4) (1,6) 1,352 37.723 % 1,140 1,170 31.012 % 33.496 % 0.09% 0.06% 0.06% 0.07% 0.07% 0.06% 7,4 9,5 9,7 (0,3) (0,3) (0,3) 3.99% 4.22% 19,7 (0,7) 0.02% 0.02% 4,0 (0,0) 3.20% 3.86% 25,9 (1,3) 3.57% 14.61% 3.85% 16.47% 21,1 (0,8) 34,016 5,225 3,241 881 30.264 % 27.488 % 26.930 % 23.431 % 25,793 4,350 3,519 758 15.807 % 12.533 % 10.982 % 13.373 % 35,725 5,403 3,756 1,199 31.785 % 28.425 % 31.209 % 31.888 % 972 680 754 25.293 % 26.563 % 33.114 % 549 543 545 15.318 % 14.771 % 15.603 % 1,581 903 748 41.140 % 35.273 % 32.850 % 51,723 32.361 % 31,308 13.784 % 43,438 27.178 % 51,302 22.587 % 176 25.544 % 137 12.732 % 392 56.894 % 554 51.487 % 26.647 % 35,859 16.896 % 28.688 % 41,065 19.756 % 28.640 % 193,500 21.629 % 36,728 28.172 % 24,018 11.317 % 34,739 40,668 175,064 28.298% 29.648 % 25,450 116,970 12.244 % 13.074 % 41,229 169,113 % Pob. Elect 2011 % Pob reza Al igual que en Lima Este y Lima Norte, el apoyo electoral a PP en Lima Sur supero el 25 % de los votos válidos en las elecciones presidenciales 2001, pero sufrió una grave pérdida electoral en el 2011. Su mejor apoyo electoral se encuentra en San Juan de Miraflores, distrito que representa el 4 % de la población electoral de Lima Metropolitana. Al compararlo con los votos obtenidos por UN se aprecia el apoyo mayoritario hacia UN especialmente, en los distritos balnearios, mientras que en las zonas populosas el margen de diferencia es estrecho. Distritos de El Callao % de Población Electoral 0.02 - 0.20 Ventanilla 0.21 - 1.0 Ventanilla 1.01 - 2.96 2.97 - 5.38 % de VotosValidos % de VotosValidos PERU POSIBLE 2001 PERU POSIBLE 2011 23.43 - 24.00 10.98 - 12.00 24.01 - 28.00 12.01 - 14.00 28.01 - 32.00 14.01 - 16.00 32.01 - 36.00 36.01 – 40.13 Bellavista Callao Carmen de Legua Reynoso La Perla La Punta Ventanilla TOTAL 15,440 64,807 9,227 10,808 1,677 15,355 117,314 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) Callao 18.01 – 20.94 Carmen de la Legua Carmen de la Legua Bellavista Bellavista La Perla # Votos PP 2001 % DE POBREZA (Extrema) 16.01 - 18.00 Callao 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) La Perla La Punta Distritos de El Callao 5.39 - 8.87 La Punta % Votos Validos PP 2001 # Votos PP 2011 % Votos Validos PP 2011 # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 30.150 % 32.063 % 9,889 42,886 18.265 % 17.047 % 14,100 41,920 27.533 % 20.740 % 33.457 % 30.269 % 26.016 % 31.229 % 31.516 % 5,013 8,074 989 19,179 86,030 16.161 % 18.442 % 16.320 % 14.324 % 16.530 % 6,428 9,193 2,820 11,783 86,244 23.308 % 25.746 % 43.748 % 23.964 % 23.169 % # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2011 % Pob reza 23,026 71,743 42.528 % 28.518 % 1.33% 5.21% 1.01% 4.77% 4,9 13,2 % Pobr eza Extre ma (0,1) (0,4) 8,203 18,925 3,706 23,287 148,890 26.445 % 43.227 % 61.155 % 17.393 % 28.607 % 0.70% 0.91% 0.17% 1.22% 9.54% 0.57% 0.81% 0.11% 2.52% 9.79% 11,4 4,1 0,1 23,6 (0,3) (0,1) (0,0) (1,1) En el Callao PP supero el 30 % de votos obtenidos en las elecciones presidenciales de 2001 con excepción del distrito de La Punta. A diferencia de UN, Perú Posible no logro superar su apoyo electoral en 2001, al contrario su apoyo electoral decreció en un 50 % siendo el distrito de la Punta la única excepción. Distritos de LimaAntigua % de Población Electoral % de VotosValidos 0.02 - 0.20 PERU POSIBLE 2001 0.21 - 1.0 Rimac 23.43 - 24.00 1.01 - 2.96 Cercado de Lima 24.01 - 28.00 2.97 - 5.38 28.01 - 32.00 Breña La Victoria 32.01 - 36.00 36.01 – 40.13 5.39 - 8.87 San Luis % DE POBREZA (Extrema) % de VotosValidos PERU POSIBLE 2011 Rimac 10.98 - 12.00 12.01 - 14.00 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) Cercado de Lima 14.01 - 16.00 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 16.01 - 18.00 Breña La Victoria 18.01 – 20.94 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) San Luis Distritos de Lima Antigua Breña Cercado La Victoria Rimac San Luís TOTAL # Votos PP 2001 % Votos Validos PP 2001 # Votos PP 2011 % Votos Validos PP 2011 # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 22,156 62,525 27.996 % 25.596 % 29,119 70,752 37.087 % 30.437 % 44,233 28.375 % 43,147 27.985 % 33,745 12,611 175,270 26.859 % 30.114 % 27.097 % 33,790 15,001 191,809 26.338 % 33.327 % 30.043 % 26,537 85,976 33.531 % 35.196 % 15,157 41,895 19.305 % 18.023 % 49,335 42,296 14,489 218,633 31.648 % 33.666 % 34.599 % 33.801 % 24,379 19,918 7,958 109,307 15.812 % 15.525 % 17.680 % 17.121 % # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2011 % Pob reza 2.04% 6.48% 1.45% 4.44% 8,5 12,3 % Pobr eza Extr ema (0,3) (0,5) 4.14% 3.24% 1.05% 16.95% 2.97% 2.40% 0.82% 12.09% 14,9 16,5 7,1 (0,6) (0,7) (0,2) Al igual que en el Callao, PP logro superar el 30 % de apoyo electoral en los distritos que conforman Lima Antigua, sin poder superar el 20% de votos obtenidos 10 años después en las elecciones presidenciales del 2011, sin embargo al comparar los resultados con UN observamos que en el año 2001 la competencia entre ambas Fuerzas Políticas fue bastante pareja. Distritos de LimaModerna % de VotosValidos PERU POSIBLE 2001 Pueblo Libre Jesús Maria % de Población Electoral San Miguel Lince 0.02 - 0.20 La Molina 23.43 - 24.00 Magdalena San Isidro San Borja del Mar Surquillo Miraflores 24.01 - 28.00 28.01 - 32.00 0.21 - 1.0 1.01 - 2.96 Santiago de Surco 32.01 - 36.00 2.97 - 5.38 Barranco 36.01 – 40.13 5.39 - 8.87 Pueblo Libre San Miguel % de VotosValidos Jesús Maria % DE POBREZA (Extrema) Lince PERU POSIBLE 2011 La Molina Magdalena San Isidro San Borja del Mar Surquillo Miraflores 10.98 - 12.00 12.01 - 14.00 Santiago de Surco 14.01 - 16.00 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) Barranco 16.01 - 18.00 0.1 - 0.8 18.01 – 20.94 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Distritos de Lima Moderna Barranco Jesús Maria La Molina Lince Magdalen a del Mar Miraflores Pueblo Libre San Borja San Isidro San Miguel Santiago de Surco Surquillo TOTAL # Votos PP 2001 % Votos Validos PP 2001 # Votos PP 2011 % Votos Validos PP 2011 # Votos UN 2001 11,372 28.018 % 6,447 17.553 % 14,406 22,081 19,518 21,005 33.988 % 31.069 % 32.961 % 16,434 19,182 12,358 20.941 % 17.657 % 19.687 % 22,651 27,338 21,507 13,890 23,046 31.544 % 26.091 % 9,078 15,635 19.366 % 16.632 % 23,155 25,226 13,227 33.209 % 31.611 % 24.414 % 14,985 16,198 8,495 26,692 32.616 % 43,078 20,474 262,764 29.539 % 32.628 % 30.604 % % Votos Validos UN 2001 # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 1.04% 0.68% 5,3 % Pobr eza Extre ma (0,2) 51.537 % 44.403 % 1.71% 1.52% 1.67% 1.46% 1.99% 1.17% 1,7 0,7 4,0 (0,0) (0,0) (0,1) 48.333 % 57.896 % 1.16% 2.37% 0.87% 1.81% 2,3 0,8 (0,0) (0,0) 1.80% 1.98% 1.43% 1.37% 1.72% 1.07% 2,0 0,8 0,6 (0,1) (0,0) (0,0) 2.07% 1.8% 2,3 (0,1) 3.61% 1.60% 21.96% 4.02% 1.33% 19.28% 3,3 5,2 (0,2) (0,2) 35.493 % 16,502 44.929 % 34.865 % 36,677 46.736 % 43.517 % 33.749 % 55,987 27,873 15,485 43,153 35.166 % 48.854 % 22,656 54,424 20.288 % 17.233 % 15.167 % 25,626 34,743 29,327 36.752 % 36,367 49.237 % 43.537 % 54.131 % 53,539 34,459 56.959 % 61.524 % 18,153 18.771 % 28,560 34.899 % 47,290 48.899 % 35,096 12,525 184,586 16.227 % 17.531 % 17.821 % 61,717 19,562 344,075 42.320 % 31.175 % 40.074 % 109,219 28,502 523,495 50.498 % 39.894 % 50.540 % % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2011 % Pob reza En las elecciones presidenciales del año 2001 los votos obtenidos por PP en la zona de Lima Moderna fluctuó alrededor del 30 % de votos obtenidos, sin embargo en el mapa se puede observar que los distritos de Miraflores y San Isidro alcanzaron un promedio de 25% de apoyo electoral de la población. Igualmente en el 2001 los distritos de Miraflores y San Isidro junto con Santiago de Surco fueron los que menor apoyo dieron a PP. EXPLORACION CARTOGRAFICA DE VOTOS OBTENIDOS POR EL PARTIDO NACIONALISTA (PNP) EN LIMA METROPOLITANA (ELECCIONES GENERALES 2001 Y 2006) El Partido Nacionalista Peruano solo ha participado en una elección general en su corta historia, siendo su candidato presidencial Ollanta Humala Tasso, habiendo conseguido la Presidencia de la República en el año 2011, sin embargo Ollanta Humala también participo en las elecciones Generales de 2006 como candidato presidencial invitado por UPP. Al explorar cartográficamente los votos obtenidos por el PNP en Lima Metropolitana podemos observar que su apoyo electoral es más contundente en las zonas periféricas de la capital, en especial en Lima Este. Siendo Lima Moderna la zona donde su apoyo electoral se ha visto más afectad. La siguiente exploración de los votos obtenidos por PP en las zonas que conforman Lima Metropolitana pretende observar aquellos espacios geográficos donde el apoyo popular fue o no considerable al PNP y relacionarlos con datos de pobreza elaborados por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) y el porcentaje de población electoral que aporta cada distrito (elaborado con datos del RENIEC) que conforman las distintas zonas geográficas. Distritos de Lima Norte % de Votos Validos % de Votos Validos UPP 2006 PNP 2011 7.19 - 15.00 5.51 - 15.00 15.01 - 19.00 15.01 - 19.00 19.01 - 23.00 19.01 - 23.00 23.01 - 27.00 23.01 - 27.00 27.01 – 32.34 27.01 – 29.31 Ancon Ancon Carabayllo Carabayllo Santa Rosa Santa Rosa % de Población Electoral 0.02 - 0.20 Puente Piedra Comas Los Olivos San Martin de Porres Independencia % DE POBREZA (Extrema) Puente Piedra Comas 0.21 - 1.0 1.01 - 2.96 2.97 - 5.36 5.37 - 8.87 Los Olivos San Martin de Porres Independencia 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Distritos de Lima Norte Ancon Carabaill o Comas Indepen dencia Los Olivos Puente Piedra S.M.P. Santa Rosa TOTAL # Votos UPP 2006 % Votos Validos UPP 2006 # Votos GP 2011 % Votos Validos GP 2011 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 3,631 26.540 % 4,193 22.900 % 4,018 29.369 % 2,855 15.593 % 25,400 72,995 31.930 % 28.853 % 31,495 74,251 29.315 % 25.350 % 17,618 22.147 % 17,843 16.608 % 65,476 25.881 % 57,063 19.482 % 31,559 29.677 % 30,300 25.052 % 25,979 24.430 % 21,588 17.849 % 41,186 24.688 % 40,579 19.997 % 56,349 33.778 % 53,751 26.489 % 19,302 22.979 % 15,441 13.168 % 86,336 25.327 % 26,878 31.999 % 31,827 27.141 % 69,163 23.793 % 69,308 20.332 % 92,015 31.654 % 876 271,688 25.971 % 27.238 % 1,545 283,498 26.289 % 23.497 % 1,074 31.841 % 1,074 18.275 % 281,831 28.255 % 255,951 21.214 % % Pob. Elect 2006 % Pob. Elect 2011 % Pobrez a 0.30% 0.34% 19,6% % Pobre za Extre ma (0,8) 1.73% 5.51% 1.98% 5.39% 26,3% 22,3% (1,5) (1,1) 2.36% 2.25% 21,3% (0,8) 3.58% 3.69% 13,4% (0,6) 1.87% 2.19% 35,6% (2,7) 6.39% 6.30% 10,9% (0,3) 0.07% 21.88% 0.11% 22.25% 12,0% (0,4) En ambas elecciones en las que participo Ollanta Humala, supero el 25% de votos en los distritos que conforman Lima Norte con excepción de los distritos de Los Olivos y San Martin de Porres, distritos que cabe resaltar presentan un % de pobreza entre el 11-13 % a diferencia de otros distritos que presentan un % de pobreza superior al 20 % Distritos de Lima Este % de Población Electoral % de VotosValidos 0.02 - 0.20 UPP 2006 San Juan de Lurigancho Lurigancho 0.21 - 1.0 7.19 - 15.00 Chaclacayo 15.01 - 19.00 19.01 - 23.00 El Agustino 23.01 - 27.00 Santa Anita 2.97 - 5.38 Ate Cienguilla 27.01 – 32.34 1.01 - 2.96 5.39 - 8.87 % de VotosValidos % DE POBREZA (Extrema) PNP 2011 San Juan de Lurigancho 5.51 - 15.00 19.01 - 23.00 El Agustino 27.01 – 29.31 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) Chaclacayo 15.01 - 19.00 23.01 - 27.00 0.1 - 0.8 Lurigancho Santa Anita Ate 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) Cienguilla 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Distritos de Lima Este # Votos UPP 2006 % Votos Validos UPP 2006 # Votos GP 2011 Ate Cieneguilla Chaclacay o El Agustino Lurigancho San Juan de Lurigancho Santa Anita TOTAL 61,426 1,914 31.030 % 28.272 % 69,855 2,423 6,329 28,808 16,550 24.248 % 31.075 % 27.719 % 116,505 30.804 % 31,430 262,962 32.341 % 30.626 % % Votos Validos GP 2011 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 27.197 % 21.829 % 50,238 2,342 25.379 % 34.594 % 5,936 29,540 19,903 20.834 % 27.500 % 26.151 % 9,167 35.121 % 7,659 26.881 % 22,643 15,955 24.425 % 26.722 % 17,813 15,227 16.583 % 20.007 % 130,776 27.360 % 91,150 24.100 % 83,615 17.494 % 26,221 26.981 % 26,412 21.105 % 217,716 25.356 % 202,395 18.687 % 33,130 291,563 26.473 % 26.920 % # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 49,247 2,422 19.174 % 21.820 % % Pob. Elect 2006 % Pob. Elect 2011 % Pob reza 4.33% 0.15% 4.80% 0.20% 18,9 24,8 % Pobre za Extre ma (0,7) (1,2) 0.59% 2.06% 1.34% 0.54% 2.02% 1.43% 10,1 22,1 24,4 (0,3) (1,0) (1,3) 8.37% 8.87% 27,0 (1,5) 2.08% 18.91% 2.28% 20.13% 12,0 (0,3) En Lima Este el PNP logro superar el 30 % de votos en distritos que presentan un alto % de pobreza, se puede visualizar en el mapa que Chaclayo es el distrito que menor apoyo ha dado a Ollanta Humala, aunque hay que destacar que el peso electoral de Chaclacayo junto con Cieneguilla son los que representan menor peso electoral en lo que respecta al tamaño de la población. Distritos de Lima Sur % de VotosValidos % de VotosValidos UPP 2006 PNP 2011 7.19 - 15.00 5.51 - 15.00 15.01 - 19.00 15.01 - 19.00 19.01 - 23.00 19.01 - 23.00 23.01 - 27.00 23.01 - 27.00 27.01 – 32.34 San Juan de Miraflores Villa Maria del Triunfo Villa Maria del Triunfo Pachacamac Pachacamac Chorrillos Chorrillos Villa El Salvador Villa El Salvador Punta Hermosa Lurin % DE POBREZA (Extrema) 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 27.01 – 29.31 San Juan de Miraflores Punta Negra San Bartolo (0.2 - 0.6) 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Santa Maria del Mar Punta Hermosa Lurin % de Población Electoral 0.02 - 0.20 Punta Negra 0.21 - 1.0 San Bartolo 1.01 - 2.96 2.97 - 5.38 Santa Maria del Mar Pucusana Pucusana 5.39 - 8.87 Distritos de Lima Sur Chorrillos Lurin Pachacamac Pucusana Punta Hermosa Punta Negra San Bartolo San Juan de Miraflores Santa Maria del Mar Villa El Salvador Villa Maria del Triunfo TOTAL # Votos UPP 2006 % Votos Validos UPP 2006 # Votos GP 2011 % Votos Validos GP 2011 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 31,461 5,709 5,485 764 23.133 % 22.551 % 28.605 % 16.656 % 30,594 7,211 8,089 891 18.749 % 20.776 % 25.244 % 15.720 % 50,676 7,935 5,245 1,645 37.261 % 31.344 % 27.353 % 35.862 % 49,272 6,214 4,599 973 30.195 % 17.904 % 14.353 % 17.167 % 457 500 529 13.811 % 16.584 % 19.636 % 493 566 611 13.756 % 15.397 % 17.492 % 1,675 50.620 % 1,352 37.723 % 1,219 1,228 40.431 % 45.583 % 1,140 1,170 53,459 27.594 % 54,468 23.981 % 59,543 30.734 % 131 13.061 % 97 9.015% 645 49,350 48,055 195,900 29.076 % 27.579 % 26.733 % 54,255 49,254 206,529 25.564 % 23.696 % 23.085 % # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 % Pob. Elect 2006 % Pob. Elect 2011 % Pobr eza 2.95% 0.54% 0.42% 0.10% 3.01% 0.62% 0.59% 0.10% 17,2 30,2 32,9 26,7 % Pobre za Extre ma (0,9) (2,5) (2,4) (1,6) 31.012 % 33.496 % 0.08% 0.06% 0.06% 0.07% 0.07% 0.06% 7,4 9,5 9,7 (0,3) (0,3) (0,3) 51,302 22.587 % 4.26% 4.22% 19,7 (0,7) 64.307 % 554 51.487 % 0.02% 0.02% 4,0 (0,0) 41,968 24.726 % 35,859 16.896 % 3.66% 3.86% 25,9 (1,3) 48,552 27.864 % 41,065 19.756 % 193,500 21.629 % 3.85% 16.47% (0,8) 30.067 % 3.83% 15.97% 21,1 220,331 Al igual que en otras zonas periféricas de Lima Metropolitana Ollanta Humala consiguió su principal respaldo en aquellos distritos que presentan un mayor porcentaje de pobreza, mientras que en aquellos distritos donde el % de población electoral es menor Ollanta Humala recibió un bajo respaldo electoral en ambas elecciones presidenciales en las que se presento. Distritos de El Callao % de Población Electoral 0.02 - 0.20 0.21 - 1.0 Ventanilla Ventanilla 1.01 - 2.96 2.97 - 5.38 % de VotosValidos % de VotosValidos UPP 2006 PNP 2011 5.39 - 8.87 7.19 - 15.00 5.51 - 15.00 15.01 - 19.00 15.01 - 19.00 19.01 - 23.00 19.01 - 23.00 23.01 - 27.00 27.01 – 32.34 % DE POBREZA (Extrema) 23.01 - 27.00 Callao 27.01 – 29.31 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) Callao Carmen de la Legua Carmen de la Legua Bellavista Bellavista 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) La Punta La Perla La Punta Distritos de El Callao # Votos UPP 2006 % Votos Validos UPP 2006 # Votos GP 2011 % Votos Validos GP 2011 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 Bellavista Callao Carmen de Legua Reynoso La Perla La Punta Ventanilla TOTAL 6,679 47,335 12.871 % 21.046 % 7,453 55,891 13.765 % 22.217 % 21,612 61,894 41.647 % 27.519 % 6,625 4,977 504 22,955 89,075 23.563 % 12.703 % 8.258 % 27.338 % 20.516 % 7,064 6,055 377 35,211 112,051 22.773 % 13.830 % 6.221 % 26.298 % 21.529 % 8,331 16,060 3,819 18,954 130,670 29.631 % 40.989 % 62.576 % 22.573 % 30.096 % # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 % Pob. Elect 2006 % Pob. Elect 2011 % Pobr eza 23,026 71,743 42.528 % 28.518 % 1.15% 4.99% 1.01% 4.77% 4,9 13,2 % Pobr eza Extr ema (0,1) (0,4) 8,203 18,925 3,706 23,287 148,890 26.445 % 43.227 % 61.155 % 17.393 % 28.607 % 0.61% 0.88% 0.14% 1.87% 9.64% 0.57% 0.81% 0.11% 2.52% 9.79% 11,4 4,1 0,1 23,6 (0,3) (0,1) (0,0) (1,1) La zona del Callao es la que presenta un apoyo electoral a Ollanta Humala menos uniforme recibiendo un apoyo electoral superior al 20% en aquellos distritos que presentan un mayor porcentaje de pobreza (Ventanilla es el distrito con mayor apoyo electoral superior al 25%) mientras que en distritos con Pobreza inferior al 5% no logro superar el 15% de votos, siendo La Punta el distrito con menor respaldo sin poder superar el 10 % de apoyo electoral. Distritos de LimaAntigua % de VotosValidos % de Población Electoral UPP 2006 0.02 - 0.20 7.19 - 15.00 15.01 - 19.00 0.21 - 1.0 Rimac Cercado de Lima 1.01 - 2.96 19.01 - 23.00 23.01 - 27.00 2.97 - 5.38 Breña La Victoria 27.01 – 32.34 San Luis 5.39 - 8.87 % de VotosValidos % DE POBREZA (Extrema) PNP 2011 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) Rimac 5.51 - 15.00 15.01 - 19.00 Cercado de Lima 19.01 - 23.00 23.01 - 27.00 Breña 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) La Victoria 27.01 – 29.31 San Luis 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Distrito s de Lima Antigua # Votos UPP 2006 % Votos Validos UPP 2006 # Votos GP 2011 % Votos Validos GP 2011 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 Breña Cercad La Victoria Rímac San Luís TOTAL 11,048 46,232 14.731 % 20.618 % 10,324 44,241 13.149 % 19.032 % 30,885 77,960 41.181 % 34.768 % 30,564 25,229 21.195 % 20.393 % 29,005 23,652 18.813 % 18.436 % 51,026 8,725 121,798 21.293 % 20.029 % 7,442 114,664 16.534 % 17.960 % # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 % Pob. Elect 2006 % Pob. Elect 2011 % Pobr eza 29,119 70,752 37.087 % 30.437 % 1.64% 5.09% 1.45% 4.44% 8,5 12,3 % Pobr eza Extre ma (0,3) (0,5) 35.384 % 43,147 27.985 % 42,330 34.216 % 33,790 26.338 % 3.24% 2.74% 2.97% 2.40% 14,9 16,5 (0,6) (0,7) 16,627 40.577 % 15,001 33.327 % 191,809 30.043 % 0.82% 12.09% (0,2) 35.984 % 0.88% 13.58% 7,1 218,828 Lima Antigua es el distrito que presenta una mayor uniformidad en lo que respecta al apoyo electoral obtenido en las elecciones de 2006 y 2011 con excepción del distrito de Breña que recibió un apoyo menor en comparación con los otros distritos que conforman Lima Antigua, Al compararlo con UN vemos que este consiguió una ventaja cómoda frente al apoyo recibido por Ollanta Humala. Distritos de LimaModerna Pueblo Libre % de VotosValidos UPP 2006 Jesús Maria % de Población Electoral 0.02 - 0.20 San Miguel Lince La Molina 7.19 - 15.00 15.01 - 19.00 Magdalena San Isidro San Borja del Mar Surquillo Miraflores 19.01 - 23.00 1.01 - 2.96 2.97 - 5.38 Santiago de Surco 23.01 - 27.00 Barranco 27.01 – 32.34 % de VotosValidos PNP 2011 5.39 - 8.87 Pueblo Libre San Miguel Jesús Maria % DE POBREZA (Extrema) Lince 5.51 - 15.00 15.01 - 19.00 19.01 - 23.00 La Molina Magdalena San Isidro San Borja del Mar Surquillo Miraflores 23.01 - 27.00 27.01 – 29.31 0.21 - 1.0 Barranco Santiago de Surco 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Distritos de Lima Moderna Barranco Jesús Maria La Molina Lince Magdalen a del Mar Miraflores Pueblo Libre San Borja San Isidro San Miguel Santiago de Surco Surquillo TOTAL # Votos UPP 2006 4,641 % Votos Validos UPP 2006 12.731 % # Votos GP 2011 % Votos Validos GP 2011 3,910 10.646 % 7,728 10,,914 6,820 11.974 % 12.806 % 12.245 % 8,057 10,028 6,366 10.267 % 9.231 % 10.141 % 5,289 7,359 12.670 % 8.640 % 4,774 6,425 10.185 % 6.835 % 7,643 8,570 3,868 11.254 % 9.850 % 7.197 % 6,734 6,836 3,087 9.117 5 7.273 % 5.512 % 10,679 11.994 % 9,763 10.095 % 24,528 10,090 108,129 13.439 % 16.255 % 11.868 % 22,349 9,415 97,744 10.333 % 13.178 % 9.437 % # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 0.80% 0.68% 5,3 % Pobrez a Extrem a (0,2) 51.537 % 44.403 % 1.42% 1.83% 1.28% 1.46% 1.99% 1.17% 1,7 0,7 4,0 (0,0) (0,0) (0,1) 22,656 54,424 48.333 % 57.896 % 0.93% 1.92% 0.87% 1.81% 2,3 0,8 (0,0) (0,0) 54.748 % 36,367 49.237 % 55,207 38,279 63.452 % 71.225 % 53,539 34,459 56.959 % 61.524 % 1.51% 1.88% 1.19% 1.37% 1.72% 1.07% 2,0 0,8 0,6 (0,1) (0,0) (0,0) 47,185 52.995 % 47,290 48.899 % 1.94% 1.8% 2,3 (0,1) 104,188 27,514 518,066 57.085 % 44.326 % 56.861 % 109,219 28,502 523,495 50.498 % 39.894 % 50.540 % 3.98% 1.36% 20.02% 4.02% 1.33% 19.28% 3,3 5,2 (0,2) (0,2) 17,949 49.239 % 16,502 44.929 % 33,936 52.582 % 36,677 46.736 % 50,948 28,444 59.781 % 51.068 % 55,987 27,873 21,894 55,341 52.448 % 64.975 % 37,181 % Pob. Elect 2006 % Pob. Elect 2011 De todas las zonas que conforman Lima Metropolitana en este estudio, Lima Moderna es la que presenta el cambio mas dramático en lo que respecta al apoyo electoral recibido por Ollanta Humala al compararlas con otras zonas de Lima, siendo Surquillo el único distrito que logro superar el 15 de votos válidos en el año 2006. Los distritos de San Borja, San Isidro y Miraflores son los que representan menor apoyo electoral. Si comparamos los votos obtenidos por Ollanta Humala y el PPC se puede apreciar el dramático apoyo que se da entre una Fuerza Política y otra. EXPLORACION CARTOGRAFICA DE VOTOS OBTENIDOS POR EL PARTIDO APRISTA PERUANO (APRA) EN LIMA METROPOLITANA (ELECCIONES GENERALES 2001 Y 2006) La Alianza Popular Revolucionaria Americana es el partido político en actividad mas antiguo del Perú. ha participado en 10 elecciones generales a lo largo de su historia, destacando sus candidatos Víctor Raúl Haya de la Torre (elección general 1931, 1962 y 1963), Armando Villanueva del Campo (elección general 1980), Luis Alva Castro (elección general 1990), Mercedes Cabanillas (elección general 1995), Abel Salinas (elección general 2000) Alan García Pérez (elección general 1985, 2001 y 2006) siendo este último su principal figura contemporánea al haber conseguido la Presidencia de la República en dos oportunidades Al explorar cartográficamente los votos obtenidos por el APRA en Lima Metropolitana podemos observar que su apoyo electoral es más uniforme en las zonas periféricas de la capital. Siendo Lima Moderna la única zona donde no ha podido superar el 20 % de votos válidos, mientras que el Callao es la única zona donde ha podido superar el 30 % de respaldo electoral en las últimas elecciones presidenciales. La siguiente exploración de los votos obtenidos por el APRA en las zonas que conforman Lima Metropolitana pretende observar aquellos espacios geográficos donde el apoyo popular fue o no considerable al APRA y relacionarlos con datos de pobreza elaborados por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) y el porcentaje de población electoral que aporta cada distrito (elaborado con datos del RENIEC) que conforman las distintas zonas geográficas. % Pobr eza Distritos de Lima Norte % de Población Electoral Ancon % de VotosValidos 0.02 - 0.20 APRA 2001 0.21 - 1.0 Carabayllo 8.99 - 15.00 Santa Rosa 1.01 - 2.96 15.01 - 19.00 19.01 - 23.00 2.97 - 5.38 Puente Piedra 23.01 - 27.00 27.01 – 31.76 5.39 - 8.87 Comas Los Olivos San Martin de Porres Independencia % DE POBREZA (Extrema) % de VotosValidos Ancon 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) APRA 2006 10.73 - 15.00 15.01 - 19.00 Carabayllo Santa Rosa 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 19.01 - 23.00 23.01 - 27.00 Puente Piedra 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) 27.01 – 32.87 Comas Los Olivos San Martin de Porres Distritos de Lima Norte Ancon Carabaillo Comas Independen cia Los Olivos Puente Piedra San Martín de Porres Santa Rosa TOTAL # Votos APRA 2001 % Votos Validos APRA 2001 # Votos APRA 2006 % Votos Validos APRA 2006 # Votos UN 2001 20.949 % 24.498 % 24.400 % 3,367 12,911 52,889 2,513 16,713 53,953 23.085 % 28.082 % 25.124 % 2,866 19,488 61,729 23,914 26,079 24.347 % 20.923 % 24,920 23.434 % 36,502 21.881 % 12,753 22.689 % 18,865 22.459 % 57,471 445 193,841 23.416 % 25.531 % 23.890 % 71,803 24.701 % 764 236,937 22.650 % 23.754 % 21,642 31,255 Independencia % Votos Validos UN 2001 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 30.930 % 21.693 % 24.629 % 4,018 17,618 65,476 29.369 % 22.147 % 25.881 % 22.034 % 25,979 24.430 % 25.075 % 56,349 33.778 % 19,302 22.979 % 92,015 1,074 281,831 31.654 % 31.841 % 28.255 % 13,530 24.071 % 61,465 567 197,626 25.043 % 32.530 % 24.356 % % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2006 % Pobre za 0.27% 1.48% 5.37% 0.30% 1.73% 5.51% 19,6% 26,3% 22,3% % Pobr eza Extr ema (0,8) (1,5) (1,1) 2.46% 3.01% 2.36% 3.58% 21,3% 13,4% (0,8) (0,6) 1.41% 1.87% 35,6% (2,7) 6.16% 0.04% 20.21% 6.39% 0.07% 21.88% 10,9% 12,0% (0,3) (0,4) En Lima Norte el distrito que ha recibido menor apoyo electoral al APRA es el distrito de Los Olivos, aunque hay que precisar que los resultados obtenidos por el APRA en esta zona de Lima han fluctuado entre el 20 – 25 % de votos válidos con excepción de Carabaillo que en el año 2001 alcanzo el 28 %. Haciendo una comparación con los votos obtenidos por UN hay que destacar que el APRA ha logrado superar a UN en los distritos de Carabaillo e Independencia en ambos procesos electorales en los que se enfrentaron. Distritos de Lima Este % de VotosValidos % de Población Electoral San Juan de Lurigancho 0.02 - 0.20 Lurigancho APRA 2001 0.21 - 1.0 8.99 - 15.00 19.01 - 23.00 1.01 - 2.96 Chaclacayo 15.01 - 19.00 Ate El Agustino 2.97 - 5.38 Santa Anita 23.01 - 27.00 % de VotosValidos 5.39 - 8.87 Cienguilla 27.01 – 31.76 San Juan de Lurigancho % DE POBREZA (Extrema) APRA 2006 Lurigancho 10.73 - 15.00 15.01 - 19.00 Chaclacayo 19.01 - 23.00 23.01 - 27.00 El Agustino Ate Santa Anita 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 27.01 – 32.87 Cienguilla 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Distritos de Lima Este # Votos APRA 2001 % Votos Validos APRA 2001 Ate Cieneguilla Chaclacayo El Agustino Lurigancho S.J.L. 30,713 970 4,813 19,133 10,756 20.827 % 18.420 % 19.785 % 22.855 % 22.406 % 62,729 14,915 144,029 21.651 % 20.750 % 21.484 % Santa Anita TOTAL # Votos APRA 2006 % Votos Validos APRA 2006 38,254 1,022 4,958 19,792 13,078 19.325 % 15.096 % 18.995 % 21.350 % 21.904 % 82,064 21.698 % 18,213 177,381 18.741 % 20.659 % # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2006 % Pobr eza 40,107 1,835 7,553 21,246 12,335 27.197 % 34.846 % 31.049 % 25.379 % 25.695 % 50,238 2,342 9,167 22,643 15,955 25.379 % 34.594 % 35.121 % 24.425 % 26.722 % 3.65% 0.13% 0.64% 2.17% 1.24% 4.33% 0.15% 0.59% 2.06% 1.34% 18,9 24,8 10,1 22,1 24,4 % Pobr eza Extr ema (0,7) (1,2) (0,3) (1,0) (1,3) 72,174 17,969 173,219 24.911 % 24.999 % 25.838 % 91,150 26,221 217,716 24.100 % 26.981 % 25.356 % 7.13% 1.75% 16.72% 8.37% 2.08% 18.91% 27,0 12,0 (1,5) (0,3) Lima Este es la zona donde el APRA obtuvo un porcentaje de votos mas uniforme fluctuando entre el 18 – 22 % de votos válidos en los procesos electorales 2001 y 2016 con excepción del distrito de Cieneguilla que en el año 2006 obtuvo un 15 % de votos válidos aunque su peso electoral no alcanza siquiera el 0.2 % de población electoral. Comparando estos resultados con los obtenidos por UN se aprecia que el APRA no pudo superar los votos alcanzados por este en ambos procesos electorales en los que les tocó enfrentarse, Distritos de Lima Sur San Juan de Miraflores Villa Maria del Triunfo % de VotosValidos APRA 2001 Pachacamac % de Población Electoral 0.02 - 0.20 Chorrillos Villa El Salvador 0.21 - 1.0 Punta Hermosa Lurin 8.99 - 15.00 15.01 - 19.00 Punta Negra 19.01 - 23.00 1.01 - 2.96 2.97 - 5.38 San Bartolo 23.01 - 27.00 5.39 - 8.87 27.01 – 31.76 Santa Maria del Mar Pucusana % DE POBREZA (Extrema) % de VotosValidos San Juan de Miraflores Villa Maria del Triunfo APRA 2006 Pachacamac Chorrillos 10.73 - 15.00 Villa El Salvador Lurin Punta Hermosa 15.01 - 19.00 19.01 - 23.00 Punta Negra 23.01 - 27.00 San Bartolo 27.01 – 32.87 Santa Maria del Mar Pucusana 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Distritos de Lima Sur Chorrillos Lurin Pachacamac Pucusana Punta Hermosa Punta Negra San Bartolo San Juan de Miraflores Santa Maria del Mar Villa El Salvador Villa Maria del Triunfo TOTAL # Votos APRA 2001 % Votos Validos APRA 2001 21,572 4,788 2,629 958 19.193 % 25.189 % 21.845 % 25.479 % 757 593 442 19.698 % 23.164 % 19.412 % 33,306 20.839 % 62 8.999 % 31,865 24.442 % 32,222 129,194 22.421 % 21.879 % # Votos APRA 2006 % Votos Validos APRA 2006 # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 25,994 6,314 3,604 1,100 19.113 % 24.941 % 18.795 % 23.981 % 35,725 5,403 3,756 1,199 31.785 % 28.425 % 31.209 % 31.888 % 50,676 7,935 5,245 1,645 37.261 % 31.344 % 27.353 % 35.862 % 711 21.487 % 50.620 % 27.164 % 19.005 % 41.140 % 35.273 % 32.850 % 1,675 819 512 1,581 903 748 1,219 1,228 38,302 19.770 % 43,438 27.178 % 115 11.466 % 56.894 % 37,995 22.386 % 26.647 % 36,651 21.034 % 152,117 20.758 % 392 34,739 41,229 169,113 2.78% 0.46% 0.30% 0.09% 2.95% 0.54% 0.42% 0.10% 17,2 30,2 32,9 26,7 % Pobre za Extre ma (0,9) (2,5) (2,4) (1,6) 40.431 % 45.583 % 0.09% 0.06% 0.06% 0.08% 0.06% 0.06% 7,4 9,5 9,7 (0,3) (0,3) (0,3) 59,543 30.734 % 3.99% 4.26% 19,7 (0,7) 645 64.307 % 0.02% 0.02% 4,0 (0,0) 41,968 24.726 % 3.20% 3.66% 25,9 (1,3) 3.57% 14.61% 3.83% 15.97% 21,1 (0,8) 28.688 % 48,552 27.864 % 28.640 % 220,331 30.067 % % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2006 % Pob reza En Lima Sur, solo el Distrito de Santa María del Mar se encuentra relegado en las preferencias electorales del APRA aunque electoralmente es el distrito que menor cantidad de votos aporta al proceso electoral no superando el 0.02 % de Población Electoral. Los distritos que demuestra un mayor apoyo hacia el APRA son Lurín y Pucusana cuyo apoyo supera el 25 % de votos válidos. Distritos de El Callao % de Población Electoral 0.02 - 0.20 Ventanilla Ventanilla 0.21 - 1.0 1.01 - 2.96 2.97 - 5.38 % de VotosValidos % de VotosValidos APRA 2001 APRA 2006 5.39 - 8.87 8.99 - 15.00 10.73 - 15.00 15.01 - 19.00 15.01 - 19.00 19.01 - 23.00 Callao 23.01 - 27.00 27.01 – 31.76 19.01 - 23.00 % DE POBREZA (Extrema) 27.01 – 32.87 Bellavista (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) Callao 23.01 - 27.00 Carmen de la Legua 0.1 - 0.8 Carmen de la Legua 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) Bellavista 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) La Punta La Perla La Punta La Perla Distritos de El Callao Bellavista Callao Carmen de Legua Reynoso La Perla La Punta Ventanilla TOTAL # Votos APRA 2001 % Votos Validos APRA 2001 14,478 64,187 28.271 % 31.757 % 7,094 10,706 1,195 14,627 112,287 25.722 % 29.984 % 18.539 % 29.748 % 30.166 % # Votos APRA 2006 % Votos Validos APRA 2006 # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 15,481 73,925 29.833 % 32.868 % 14,100 41,920 27.533 % 20.740 % 7,524 26.761 % 11,887 1,104 24,013 133,934 30.339 % 18.089 % 28.598 % 30.848 % 6,428 9,193 2,820 11,783 86,244 23.308 % 25.746 % 43.748 % 23.964 % 23.169 % # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2006 % Pobr eza 21,612 61,894 41.647 % 27.519 % 1.33% 5.21% 1.15% 4.99% 4,9 13,2 % Pobre za Extre ma (0,1) (0,4) 8,331 16,060 3,819 18,954 130,670 29.631 % 40.989 % 62.576 % 22.573 % 30.096 % 0.70% 0.91% 0.17% 1.22% 9.54% 0.61% 0.88% 0.14% 1.87% 9.64% 11,4 4,1 0,1 23,6 (0,3) (0,1) (0,0) (1,1) El Callao representa el mayor peso electoral del APRA en los 2 últimos procesos electorales presidenciales en las que participo, obteniendo un porcentaje promedio del 30 % con excepción del distrito de La Punta, cuya votación fue mayoritariamente a Lourdes Flores Nano. Cabe precisar que La Punta es el distrito con menor porcentaje de pobreza en el Perú, mientras que el Callao y Ventanilla tiene aproximadamente un porcentaje de pobreza de 13 % y 24 % respectivamente, distritos donde el APRA pudo superar en votación a Unidad Nacional en ambas oportunidades. Distritos de Lima Antigua % de Población Electoral % de VotosValidos 0.02 - 0.20 APRA 2001 0.21 - 1.0 Rimac 8.99 - 15.00 Cercado de Lima 1.01 - 2.96 15.01 - 19.00 2.97 - 5.38 19.01 - 23.00 23.01 - 27.00 La Victoria Breña San Luis 27.01 – 31.76 5.39 - 8.87 % DE POBREZA (Extrema) % de VotosValidos APRA 2006 10.73 - 15.00 Rimac Cercado de Lima 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) 15.01 - 19.00 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 19.01 - 23.00 23.01 - 27.00 27.01 – 32.87 La Victoria Breña San Luis 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Distritos de Lima Antigua Breña Cercado La Victoria Rimac San Luís TOTAL # Votos APRA 2001 % Votos Validos APRA 2001 20,386 60,003 25.759 % 24.563 % 38,085 30,779 24.431 % 24.499 % 8,351 157,604 19.942 % 24.366 % # Votos APRA 2006 % Votos Validos APRA 2006 # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 20,600 58,120 27.467 % 25.920 % 22,156 62,525 27.996 % 25.596 % 30,885 77,960 41.181 % 34.768 % 34,784 24.121 % 44,233 28.375 % 51,026 35.384 % 31,545 25.498 % 33,745 26.859 % 42,330 34.216 % 7,571 18.477 % 30.114 % 16,627 40.577 % 152,620 25.097 % 27.097 % 218,828 35.984 % 12,611 175,270 % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2006 % Pobre za 2.04% 6.48% 1.64% 5.09% 8,5 12,3 % Pobre za Extre ma (0,3) (0,5) 4.14% 3.24% 3.24% 2.74% 14,9 16,5 (0,6) (0,7) 1.05% 16.95% 0.88% 13.58% 7,1 (0,2) Lima Antigua es la zona que mas ha decrecido su porcentaje de población electoral en aproximadamente 5 % en las últimas elecciones presidenciales, siendo el Cercado el distrito que mas ha decrecido su población electoral dejando de estar entre los distritos con mayor población electoral. En Lima Antigua el APRA ha mantenido un respaldo uniforme en ambos procesos electorales obteniendo un promedio de 25 % de votos válidos con excepción del distrito de San Luis el cual no ha logrado superar el 20 % de los votos válidos. Distritos de Lima Moderna % de Población Electoral % de VotosValidos 0.02 - 0.20 APRA 2001 8.99 - 15.00 15.01 - 19.00 19.01 - 23.00 Pueblo Libre Jesús Maria 0.21 - 1.0 San Miguel 1.01 - 2.96 Lince La Molina Magdalena San Isidro del Mar San Borja 2.97 - 5.38 Surquillo Miraflores 23.01 - 27.00 5.39 - 8.87 Santiago de Surco 27.01 – 31.76 Barranco % DE POBREZA (Extrema) % de VotosValidos APRA 2006 10.73 - 15.00 15.01 - 19.00 19.01 - 23.00 Pueblo Libre San Miguel Jesús Maria (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) Lince La Molina Magdalena San Isidro del Mar San Borja Surquillo Miraflores 23.01 - 27.00 27.01 – 32.87 0.1 - 0.8 Santiago de Surco Barranco 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Distritos de Lima Moderna Barranco Jesús Maria La Molina Lince Magdalena del Mar Miraflores Pueblo Libre San Borja San Isidro San Miguel Santiago de Surco Surquillo TOTAL # Votos APRA 2001 % Votos Validos APRA 2001 # Votos APRA 2006 14,406 22,651 27,338 21,507 35.493 % 34.865 % 43.517 % 33.749 % 17,949 33,936 50,948 28,444 49.239 % 52.582 % 59.781 % 51.068 % 1.04% 1.71% 1.52% 1.67% 0.80% 1.42% 1.83% 1.28% 5,3 1,7 0,7 4,0 % Pobr eza Extr ema (0,2) (0,0) (0,0) (0,1) 15,485 43,153 35.166 % 48.854 % 21,894 55,341 52.448 % 64.975 % 1.16% 2.37% 0.93% 1.92% 2,3 0,8 (0,0) (0,0) 25,626 34,743 29,327 28,560 36.752 % 37,181 54.748 % 43.537 % 54.131 % 34.899 % 55,207 38,279 47,185 63.452 % 71.225 % 52.995 % 1.80% 1.98% 1.43% 2.07% 1.51% 1.88% 1.19% 1.94% 2,0 0,8 0,6 2,3 (0,1) (0,0) (0,0) (0,1) 21.886 % 61,717 19,562 42.320 % 31.175 % 104,188 27,514 57.085 % 44.326 % 3.61% 1.60% 3,3 5,2 (0,2) (0,2) 16.357 % 344,075 40.074 % 518,066 56.861 % 21.96% 3.98% 1.36% 20.02 % % Votos Validos APRA 2006 8,968 12,638 8,385 13,080 22.095 % 19.453 % 13.347 % 20.525 % 7,615 12,311 11,061 11,451 20.890 % 19.075 % 12.979 % 20.559 % 8,923 12,751 20.264 % 14.436 % 8,186 19.610 % 11,474 13.471 % 12,653 11,135 6,446 15,848 18.147 % 13.953 % 11.898 % 19.366 % 12,501 18.407 % 11,749 5,767 17,204 13.504 % 10.731 % 19.322 % 21,697 13,991 14.878 % 22.296 % 26,131 14.317 % 13,585 146,515 17.065 % 149,035 # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2006 % Pobr eza La zona de Lima Moderna es la que demuestra mayor variación en el porcentaje de votos alcanzados por cada distrito, siendo La Molina y San Isidro los distritos que presentan un menor apoyo al Partido Aprista en las elecciones presidenciales 2001 y 2006. Mientras que solo los distritos de Barranco y Surquillo lograron superar el 20 % de votos válidos, distritos que por cierto son los que presentan un mayor porcentaje de pobreza en la zona de Lima Moderna. EXPLORACION CARTOGRAFICA DE VOTOS OBTENIDOS POR EL PARTIDO POPULAR CRISTIANO (PPC) EN LIMA METROPOLITANA (ELECCIONES GENERALES 2001, 2006 Y 2011) El Partido Popular Cristiano (PPC) ha participado en 6 elecciones generales a lo largo de su historia, destacando sus candidatos Luís Bedoya Reyes (elección general 1980 y 1985), Mario Vargas Llosa (elección general 1990 a través del FREDEMO), Lourdes Flores Nano (elección general 2001 y 2006) y Pedro Pablo Kuczynski (elección general 2011). En la última década el PPC se presentó en las elecciones generales con la alianza Unidad Nacional (PPC, Solidaridad Nacional, Renovación Nacional y Cambio Radical) en los años 2001 y 2006 con Lourdes Flores como aspirante al cargo presidencial y en las elecciones generales del año 2011 con Pedro Pablo Kuczynski como candidato presidencial a través de la Alianza para el Gran Cambio (PPC, Alianza para el Progreso, Partido Humanista Peruano y Restauración Nacional); siendo Lourdes Flores Nano su principal figura de esta última década al haber quedado al margen de una segunda vuelta electoral por escaso margen en las elecciones generales 2001 y 2006. Lima Metropolitana concentra la tercera pare de la población electoral del Perú y es el espacio geográfico donde el PPC ha concentrado su mayor porcentaje de votos en relación a su total nacional. Sin embargo, al explorar cartográficamente los votos obtenidos por el PPC en este espacio geográfico podemos observar que no es uniforme, siendo su mayor apoyo en Lima Moderna y Lima Antigua, en contraste con el apoyo que recibe en las zonas periféricas donde el porcentaje de pobreza de la población es elevado. La siguiente exploración de los votos obtenidos por el PPC en las zonas que conforman Lima Metropolitana pretende observar aquellos espacios geográficos donde el apoyo popular fue o no considerable al PPC y relacionarlos con datos de pobreza elaborados por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) y el porcentaje de población electoral que aporta cada distrito (elaborado con datos del RENIEC) que conforman las distintas zonas geográficas Distritos de Lima Norte Ancon Ancon Carabayllo Carabayllo Santa Rosa Santa Rosa % de VotosValidos UNIDAD NACIONAL 2001 Puente Piedra Comas 27.01 - 36.00 Independencia UNIDAD NACIONAL 2006 Puente Piedra Comas 20.74 - 27.00 Los Olivos San Martin de Porres % de VotosValidos 36.01 - 45.00 22.15 - 27.00 Los Olivos San Martin de Porres 27.01 - 36.00 Independencia 36.01 - 45.00 45.01 - 54.00 45.01 - 54.00 54.01 – 56.89 54.01 – 71.23 Ancon % de Población Electoral Carabayllo Santa Rosa % DE POBREZA (Extrema) 0.02 - 0.20 0.1 - 0.8 (0.0) % de VotosValidos 0.21 - 1.0 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) ALIANZA POR EL GRAN CAMBIO 2011 1.01 - 2.96 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) 2.97 - 5.36 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 5.37 - 8.87 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Puente Piedra 14.35 - 27.00 Comas 27.01 - 36.00 Los Olivos 36.01 - 45.00 San Martin de Porres Independencia 45.01 - 54.00 54.01 – 61.59 Distritos de Lima Norte Ancon Carabaillo Comas Independencia Los Olivos Puente Piedra San Martín de Porres Santa Rosa TOTAL # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 3,367 12,911 52,889 21,642 31,255 13,530 30.930 % 21.693 % 24.629 % 22.034 % 25.075 % 24.071 % 4,018 17,618 65,476 25,979 56,349 19,302 29.369 % 22.147 % 25.881 % 24.430 % 33.778 % 22.979 % 61,465 567 197,626 25.043 % 32.530 % 24.356 % 92,015 1,074 281,831 31.654 % 31.841 % 28.255 % # Votos APGC 2011 % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2006 2,855 17,843 57,063 21,588 53,751 15,441 % Votos Validos APGC 2011 15.593 % 16.608 % 19.482 % 17.849 % 26.489 % 13.168 % 0.27% 1.48% 5.37% 2.46% 3.01% 1.41% 0.30% 1.73% 5.51% 2.36% 3.58% 1.87% 86,336 1,074 255,951 25.327 % 18.275 % 21.214 % 6.16% 0.04% 20.21% 6.39% 0.07% 21.88% % Pob. Elect 2011 % Pobre za % Pobreza Extrema 0.34% 1.98% 5.39% 2.25% 3.69% 2.19% 19,6% 26,3% 22,3% 21,3% 13,4% 35,6% (0,8) (1,5) (1,1) (0,8) (0,6) (2,7) 6.30% 0.11% 22.25% 10,9% 12,0% (0,3) (0,4) En las 2 últimas elecciones generales Lima Norte ha representado la zona con mas población electoral siendo superada solo en el 2001 por Lima Moderna la cual se encuentra en descenso a razón de 1% por cada periodo electoral presidencial. Esta área geográfica es una de las zonas donde el PPC ha tenido sus resultados menos favorables junto con Lima Este en relación a los resultados obtenidos en otras áreas geográficas en los 3 últimos procesos electorales. Los distritos dentro de esta área geográfica que obtuvieron una votación superior al 27% son los distritos de Ancón y Santa Rosa (con excepción del 2011) los cuales representan menos del 1% de la población electoral de Lima Metropolitana y Callao. Cabe destacar que solo en el año 2006 los distritos de SMP y los Olivos superaron ampliamente el 27% de los votos, distritos cuyo porcentaje de pobreza es inferior al 15%. Ambos distritos son los únicos de Lima Norte que en los 3 procesos electorales presidenciales han superado el 25% de los votos Los distritos que presentan mayor pobreza en Lima Norte son los distritos de Carabaillo, Comas Puente Piedra e Independencia cuyo porcentaje de pobreza es ampliamente superior al 15% siendo Carabaillo y Puente Piedra los que presentan una pobreza superior al 25% según datos del INEI y donde el PPC no ha podido superar el 27% de los votos en los 3 últimos procesos electorales presidenciales, al igual que Comas e Independencia cuyo porcentaje de pobreza fluctúa entre 21% y 22% Ancón y Santa Rosa representan la menor población electoral de Lima Norte, la cual en la última década nunca llego a representar siquiera el 0.5% de la población electoral de Lima Metropolitana Carabaillo, Puente Piedra e Independencia representan una población electoral de aproximadamente 2% respecto a Lima Metropolitana, de los cuales Carabayllo y Puente Piedra están en franca subida de su población electoral a razón de 0.2% y 0.4% respectivamente, mientras que Independencia presenta una disminución de su población electoral de 0.1% por cada periodo electoral Distritos de Lima Este % de VotosValidos San Juan de Lurigancho % de Población Electoral Lurigancho UNIDAD NACIONAL 2001 0.21 - 1.0 20.74 - 27.00 Chaclacayo 27.01 - 36.00 36.01 - 45.00 0.02 - 0.20 Ate El Agustino Santa Anita 1.01 - 2.96 2.97 - 5.38 45.01 - 54.00 54.01 – 56.89 Cienguilla 5.39 - 8.87 % de VotosValidos San Juan de Lurigancho UNIDAD NACIONAL 2006 Lurigancho 22.15 - 27.00 27.01 - 36.00 Chaclacayo 36.01 - 45.00 45.01 - 54.00 Ate Santa Anita El Agustino % DE POBREZA (Extrema) 54.01 – 71.23 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) Cienguilla % de VotosValidos ALIANZA POR EL GRAN CAMBIO 2011 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) San Juan de Lurigancho Lurigancho 14.35 - 27.00 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) 27.01 - 36.00 Chaclacayo 36.01 - 45.00 45.01 - 54.00 Ate El Agustino Santa Anita 54.01 – 61.59 Cienguilla Distritos de Lima Este Ate Cieneguilla Chaclacayo El Agustino Lurigancho San Juan de Lurigancho Santa Anita TOTAL # Votos UN 2001 # Votos UN 2006 40,107 1,835 7,553 21,246 12,335 % Votos Validos UN 2001 27.197 % 34.846 % 31.049 % 25.379 % 25.695 % 50,238 2,342 9,167 22,643 15,955 % Votos Validos UN 2006 25.379 % 34.594 % 35.121 % 24.425 % 26.722 % # Votos APGC 2011 49,247 2,422 7,659 17,813 15,227 % Votos Validos APGC 2011 19.174 % 21.820 % 26.881 % 16.583 % 20.007 % % Pob. Elect 2001 3.65% 0.13% 0.64% 2.17% 1.24% % Pob. Elect 2006 4.33% 0.15% 0.59% 2.06% 1.34% % Pob. Elect 2011 4.80% 0.20% 0.54% 2.02% 1.43% % Pobr eza 18,9 24,8 10,1 22,1 24,4 % Pobreza Extrema (0,7) (1,2) (0,3) (1,0) (1,3) 72,174 17,969 173,219 24.911 % 24.999 % 25.838 % 91,150 26,221 217,716 24.100 % 26.981 % 25.356 % 83,615 26,412 202,395 17.494 % 21.105 % 18.687 % 7.13% 1.75% 16.72% 8.37% 2.08% 18.91% 8.87% 2.28% 20.13% 27,0 12,0 (1,5) (0,3) Lima Este es junto a Lima Norte las zonas donde el PPC tuvo menos porcentaje de votos, siendo SJL el único distrito que no logro superar el 25% de votos en los 3 últimos procesos electorales presidenciales, cabe precisar que SJL representa mas del 8% de la población de Lima Metropolitana y la cuarta parte de su población se encuentra en estado de pobreza. Chaclacayo y Cieneguilla son los distritos que han obtenido los mejores resultados electorales pero estos no representan ni el 1% de la población electoral de Lima Metropolitana. La mayoría de estos distritos presentan un porcentaje de pobreza superior al 20% convirtiendo a Lima Este junto con Lima Norte en las zonas que presentan mayor porcentaje de Pobreza en Lima Metropolitana. Distritos de Lima Sur San Juan de Miraflores San Juan de Miraflores Villa Maria del Triunfo Villa Maria del Triunfo Pachacamac Pachacamac Chorrillos Chorrillos Villa El Salvador Villa El Salvador % de VotosValidos % de VotosValidos Punta Negra UNIDAD NACIONAL 2001 27.01 - 36.00 San Bartolo 22.15 - 27.00 Santa Maria del Mar 36.01 - 45.00 Punta Negra UNIDAD NACIONAL 2006 San Bartolo 20.74 - 27.00 45.01 - 54.00 Punta Hermosa Lurin Punta Hermosa Lurin Santa Maria del Mar 27.01 - 36.00 36.01 - 45.00 Pucusana Pucusana 45.01 - 54.00 54.01 – 56.89 54.01 – 71.23 San Juan de Miraflores Villa Maria del Triunfo Pachacamac % de Población Electoral % DE POBREZA (Extrema) Chorrillos Villa El Salvador Punta Hermosa Lurin % de VotosValidos Punta Negra ALIANZA POR EL GRAN CAMBIO 2011 27.01 - 36.00 Santa Maria del Mar 36.01 - 45.00 Distritos de Lima Sur Chorrillos Lurin Pachacamac Pucusana Punta Hermosa Punta Negra San Bartolo San Juan de Miraflores Santa Maria del Mar Villa El Salvador Villa Maria del Triunfo TOTAL 54.01 – 61.59 # Votos % Votos UN 2001 Validos UN 2001 35,725 5,403 3,756 1,199 1,581 903 748 43,438 392 34,739 41,229 169,113 (0.0) 0.02 - 0.20 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 0.21 - 1.0 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) 1.01 - 2.96 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) 2.97 - 5.38 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) 5.39 - 8.87 San Bartolo 14.35 - 27.00 45.01 - 54.00 0.1 - 0.8 Pucusana # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 # Votos APGC 2011 31.785 % 28.425 % 31.209 % 31.888 % 41.140 % 35.273 % 32.850 % 50,676 7,935 5,245 1,645 1,675 1,219 1,228 37.261 % 31.344 % 27.353 % 35.862 % 50.620 % 40.431 % 45.583 % 49,272 6,214 4,599 973 1,352 1,140 1,170 % Votos Validos APGC 2011 30.195 % 17.904 % 14.353 % 17.167 % 37.723 % 31.012 % 33.496 % 2.78% 0.46% 0.30% 0.09% 0.09% 0.06% 0.06% 2.95% 0.54% 0.42% 0.10% 0.08% 0.06% 0.06% 3.01% 0.62% 0.59% 0.10% 0.07% 0.07% 0.06% 17,2 30,2 32,9 26,7 7,4 9,5 9,7 % Pobre za Extre ma (0,9) (2,5) (2,4) (1,6) (0,3) (0,3) (0,3) 3.99% 4.26% 4.22% 19,7 (0,7) 0.02% 3.20% 0.02% 3.66% 0.02% 3.86% 4,0 25,9 (0,0) (1,3) 3.57% 14.61% 3.83% 15.97% 3.85% 16.47% 21,1 (0,8) 27.178 % 59,543 30.734 % 51,302 22.587 % 56.894 % 645 64.307 % 554 51.487 % 26.647 % 41,968 24.726 % 35,859 16.896 % 28.688 % 48,552 27.864 % 41,065 19.756 % 28.640 % 220,331 30.067 % 193,500 21.629 % % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2006 % Pob. Elect 2011 % Pobrez a En Lima Sur destaca el área donde se concentra el mayor porcentaje de población electoral (superior al 3%) representado por San Juan de Miraflores, Villa María del Triunfo, Chorrillos y Villa El Salvador siendo este último el que presenta un porcentaje de pobreza superior al 25% y que a su vez es el distrito con menor porcentaje de votos obtenidos por el PPC en los 3 últimos procesos electorales presidenciales. Por otro lado, los distritos que han logrado superar el 40% de los votos a favor del PPC son aquellos que no superan el 1% del porcentaje de la población electoral. Lima Sur es una zona cuya población electoral crece a razón de 1% por cada periodo electoral presidencial. Distritos de El Callao % de Población Electoral 0.02 - 0.20 0.21 - 1.0 Ventanilla Ventanilla Ventanilla 1.01 - 2.96 2.97 - 5.38 % de VotosValidos % de VotosValidos % de VotosValidos UNIDAD NACIONAL 2001 UNIDAD NACIONAL 2006 ALIANZA POR EL GRAN CAMBIO 2011 5.39 - 8.87 20.74 - 27.00 22.15 - 27.00 14.35 - 27.00 27.01 - 36.00 27.01 - 36.00 27.01 - 36.00 0.1 - 0.8 (0.0) 36.01 - 45.00 36.01 - 45.00 36.01 - 45.00 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) 45.01 - 54.00 Callao 54.01 – 56.89 45.01 - 54.00 Callao 54.01 – 71.23 45.01 - 54.00 % DE POBREZA (Extrema) Callao 54.01 – 61.59 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) Carmen de la Legua Carmen de la Legua Carmen de la Legua Bellavista Bellavista Bellavista 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) La Punta La Perla % Votos Validos UN 2001 La Punta Distritos de El Callao # Votos UN 2001 # Votos UN 2006 Bellavista Callao Carmen de Legua Reynoso La Perla La Punta Ventanilla TOTAL 14,100 41,920 27.533 % 20.740 % 21,612 61,894 6,428 9,193 2,820 11,783 86,244 23.308 % 25.746 % 43.748 % 23.964 % 23.169 % 8,331 16,060 3,819 18,954 130,670 % Votos Validos UN 2006 La Punta # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 % Pob. Elect 2006 1.15% 4.99% % Pob. Elect 2011 1.01% 4.77% % Pobr eza % Pobreza Extrema 42.528 % 28.518 % % Pob. Elect 2001 1.33% 5.21% 41.647 % 27.519 % 23,026 71,743 4,9 13,2 (0,1) (0,4) 29.631 % 40.989 % 62.576 % 22.573 % 30.096 % 8,203 18,925 3,706 23,287 148,890 26.445 % 43.227 % 61.155 % 17.393 % 28.607 % 0.70% 0.91% 0.17% 1.22% 9.54% 0.61% 0.88% 0.14% 1.87% 9.64% 0.57% 0.81% 0.11% 2.52% 9.79% 11,4 4,1 0,1 23,6 (0,3) (0,1) (0,0) (1,1) El Callao representa aproximadamente el 10% de la población electoral de Lima Metropolitana siendo los distritos con mayor votación favorable al PPC los distritos de La Punta, La Perla y Bellavista, mientras que Carmen de la Legua, Callao y Ventanilla son los que menos votación han recibido. Cabe precisar que Ventanilla no ha podido superar el 25% de los votos en la última década siendo este distrito el que presenta mayor porcentaje de pobreza, además de ser el único distrito del Callao que presenta un crecimiento de su población electoral de aprox. 0.6 % por cada periodo electoral presidencial a diferencia del resto que presentan un claro descenso. Distritos de Lima Moderna % de VotosValidos UNIDAD NACIONAL 2001 Pueblo Libre Jesús Maria San Miguel Lince La Molina 20.74 - 27.00 % de Población Electoral Magdalena San Isidro San Borja del Mar Surquillo Miraflores 27.01 - 36.00 36.01 - 45.00 0.02 - 0.20 0.21 - 1.0 Santiago de Surco 45.01 - 54.00 1.01 - 2.96 Barranco 54.01 – 56.89 2.97 - 5.38 % de VotosValidos UNIDAD NACIONAL 2006 5.39 - 8.87 Pueblo Libre San Miguel Jesús Maria Lince 22.15 - 27.00 La Molina Magdalena San Isidro San Borja del Mar Surquillo Miraflores 27.01 - 36.00 36.01 - 45.00 45.01 - 54.00 Santiago de Surco 54.01 – 71.23 % de VotosValidos ALIANZA POR EL GRAN CAMBIO 2011 % DE POBREZA (Extrema) Barranco 0.1 - 0.8 (0.0) 0.9 - 5.3 (0.1 - 0.2) 5.4 - 14.9 (0.2 - 0.6) 15.0 - 24.8 (0.7 - 1.2) Pueblo Libre San Miguel Jesús Maria 24.9 - 35.6 (1.3 - 2.7) Lince La Molina 14.35 - 27.00 Magdalena San Isidro del Mar 27.01 - 36.00 San Borja Surquillo Miraflores 36.01 - 45.00 Santiago de Surco 45.01 - 54.00 Barranco 54.01 – 61.59 Distritos de Lima Moderna # Votos UN 2001 % Votos Validos UN 2001 # Votos UN 2006 % Votos Validos UN 2006 # Votos APGC 2011 % Votos Validos APGC 2011 Barranco Jesús Maria La Molina Lince Magdalena del Mar Miraflores Pueblo Libre San Borja San Isidro San Miguel Santiago de Surco Surquillo TOTAL 14,406 35.493 % 17,949 49.239 % 16,502 44.929 % % Pob. Elect 2001 % Pob. Elect 2006 % Pob. Elect 2011 % Pob reza 1.04% 0.80% 0.68% 5,3 % Pobre za Extre ma (0,2) 22,651 27,338 21,507 34.865 % 33,936 52.582 % 36,677 46.736 % 43.517 % 33.749 % 50,948 28,444 59.781 % 51.068 % 55,987 27,873 51.537 % 44.403 % 1.71% 1.52% 1.67% 1.42% 1.83% 1.28% 1.46% 1.99% 1.17% 1,7 0,7 4,0 (0,0) (0,0) (0,1) 15,485 43,153 35.166 % 48.854 % 21,894 55,341 52.448 % 64.975 % 22,656 54,424 48.333 % 57.896 % 1.16% 2.37% 0.93% 1.92% 0.87% 1.81% 2,3 0,8 (0,0) (0,0) 25,626 34,743 29,327 28,560 36.752 % 37,181 54.748 % 36,367 49.237 % 43.537 % 54.131 % 34.899 % 55,207 38,279 47,185 63.452 % 71.225 % 52.995 % 53,539 34,459 47,290 56.959 % 61.524 % 48.899 % 1.80% 1.98% 1.43% 2.07% 1.51% 1.88% 1.19% 1.94% 1.37% 1.72% 1.07% 1.8% 2,0 0,8 0,6 2,3 (0,1) (0,0) (0,0) (0,1) 61,717 19,562 344,075 42.320 % 31.175 % 40.074 % 104,188 27,514 518,066 57.085 % 44.326 % 56.861 % 109,219 28,502 523,495 50.498 % 39.894 % 50.540 % 3.61% 1.60% 21.96% 3.98% 1.36% 20.02% 4.02% 1.33% 19.28% 3,3 5,2 (0,2) (0,2) Finalmente, en la zona de Lima Moderna es la que manifiesta ampliamente un mayor porcentaje de votos para el PPC (zona cuyo porcentaje de pobreza extrema es menor al 1% según datos del INEI), siendo la única zona que ha logrado superar el 50% de votos en las 2 últimas elecciones generales. Los distritos que presentan menor porcentaje de votos favorables al PPC son Surquillo y Barranco (distritos que presentan mayor pobreza en esta zona con un porcentaje de pobreza superior al 5%), los cuales no han podido superar el 50% de votos en ninguno de los periodos presidenciales de este estudio a diferencia de los demás distritos que si lo consiguieron especialmente el año 2006. CONCLUSIONES La exploración cartográfica de datos electorales permite construir un mapa electoral en base a un riguroso tratamiento de los datos, así como permite localizar y jerarquiza la información. Asimismo, muestra en forma inmediata los rasgos esenciales de la distribución de las preferencias electorales de cada fuerza política, lo que sería muy tedioso reconstruir en la imaginación tomando como base el cuadro estadístico. Las preferencias políticas de los electores de Lima Metropolitana y la naturaleza de estas a lo largo de los continuos procesos electorales presidenciales durante la última década ha sido cambiante, pero se pueden encontrar ciertas zonas geográficas que mantienen preferencias hacia ciertas fuerzas políticas obteniendo un porcentaje de votos promedio El Partido Popular Cristiano con las candidaturas de Lourdes Flores y PPK es la fuerza política mas representativa en Lima Metropolitana al haber obtenido en los 3 últimos procesos presidenciales aproximadamente el 30 % de los votos válidos, sin embargo esa representatividad no es uniforme en todas la zonas de Lima Metropolitana ya que esta es mas fuerte en zonas como Lima Moderna y en aquellos distritos donde el porcentaje de pobreza no es extremo o distritos donde la cantidad de población no es muy representativa electoralmente hablando como son los distritos balnearios de Lima Sur El Partido Aprista Peruano con la candidatura de Alan García ha logrado mantener un 20 % del apoyo electoral en Lima Metropolitana, siendo este apoyo uniforme en todas las zonas de Lima variando solo en algunos distritos cuyo porcentaje de pobreza es mínimo o su peso electoral en lo que respecta a población es muy bajo. El Partido Perú Posible con la candidatura de Alejandro Toledo es el partido que ha visto mermado su apoyo electoral en Lima Metropolitana, al haberse reducido su apoyo electoral en un 50% en todos los distritos de Lima Metropolitana, siendo solamente los distritos de Pueblo Libre y Jesús María los únicos que pudieron superar el 20 % de los votos en las elecciones presidenciales de 2011 El Partido Nacionalista Peruano con la candidatura de Ollanta Humala ha logrado mantener un apoyo electoral superior al 20 % en aquellas zonas populosas o cuyo porcentaje de pobreza es muy alto. Sin embargo su apoyo electoral en algunos distritos de zonas como Lima Moderna no han llegado a superar siquiera el 10 % Finalmente, puedo decir que la aplicación de Sistemas de Información Geográfica (SIG) para explorar cartográficamente el comportamiento electoral si bien es aún incipiente en el país, puede dar un valioso aporte a la investigación de fenómenos sociopolíticos ya que con sus técnicas y herramientas puede dar una nueva perspectiva que trabajando solo con cuadros estadísticos. La Cartografía es una de las técnicas que permite valorar y analizar datos electorales, esta opción técnica fue a menudo reservada solo a cartógrafos o a geógrafos, pero todas las profesiones que tiene como objeto de trabajo o estudio el territorio tendrían que poder utilizarla. Asimismo, a las fuerzas políticas puede ser útil para la definición de sus estrategias de contacto con los electores, en tanto que a los ciudadanos dará claridad sobre el esquema de representación de las fuerzas políticas. Mientras que a la Ciencia Política, le proporcionara una herramienta para el análisis de fenómenos sociopolíticos y por ende una perspectiva diferente. BIBLIOGRAFÍA Cécile Lavrard-Meye, Voto y pobreza en las elecciones presidenciales desde la transición democrática peruana: ¿puede la democracia estar al servicio del bienestar de las mayorías? Bulletin de l’Institut Français d’Études Andines / 2007, 36 (1): 159-163 Mathieu Durand Henri Godard, Las elecciones presidenciales en el Perú en 2006: un indicador de la segregación socioespacial y de la protesta social Bulletin de l’Institut Français d’Études Andines / 2007, año/vol 36 (numero 001): 165-170 Lavrard -Meyer, C., 2006 – Le vote des pauv resau Pérou de 1978 à 2001; París: Université Paris 3-Sorbonne nouvelle. Tesis de historia, 565 p. + 2 volúmenes de anexos cartográficos. Carlos J. 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IV Congreso Latino Americano de Opinión Pública de WAPOR, Belo Horizonte - Brasil Jornada de los Estudiantes y Jóvenes Investigadores Campañas Electorales y Marketing Político Uma análise de correlação espacial nas votações para prefeito e governador no município de Três Rios Eric Nogueira 2015 [Digite aqui] Resumo É comum ouvir através do senso comum característico de três rios, que o governo de Sérgio Cabral e do PMBD, partido comum do seu atual e aprovadíssimo prefeito, Vinicius Farah, foram responsáveis por uma grande evolução econômico-social em três rios. Interessante verificar que o atual prefeito se reelegeu com mais de 80 por cento dos votos validos (83,22%), muito embora tenha sido eleito em 2008 com 50% dos votos validos, um aumento considerável de popularidade. Ainda mais notável é verificar que seus antecessores nas eleições de 1996, 2000 e 2004, ganharam as eleições com 36%, 47% e 50% dos votos validos respectivamente. O que poderia ter ocorrido para que o moral do prefeito e, consequentemente, do PMDB se elevasse tanto? É interessante notar que seu antecessor, Celso Alencar Ramos Jacob, também vinha de uma reeleição e que havia migrado sua filiação do PDT para o PMDB. Teria ocorrido o chamado “voto econômico” neste caso específico? Teria o prefeito, juntamente com suas conexões com o PMDB e Sergio Cabral, elevado a condição socioeconômica de três rios e, por conta disso, sua aprovação elevou? Essa são algumas das questões que pretendo trabalhar. [Digite aqui] Introdução O objetivo geral deste trabalho visa averiguar, em primeiro lugar, o senso comum de três rios, ou seja, se realmente o dito “voto econômico” teve implicações reais ou imaginárias no senso percebido pela população e em segundo lugar, pretende-se verificar a dimensão espacial dessa percepção. Como o chamado “voto econômico” pode ser tanto uma verificação real de crescimento econômico regional, quanto um crescimento pessoal de dimensão particular ou ainda uma falsa percepção deste crescimento, por conta de propaganda subjetiva, sem um embasamento real, pretende-se com este trabalho analisar os dados fornecidos pelo IBGE sobre IDHM, PIB, PIB per capita, dentre outros indicadores, a fim de averiguar se houve ou não um crescimento substantivo. A dimensão espacial, que também será um dos objetivos deste estudo, visa verificar se o crescimento econômico acompanha as votações para prefeito. Serão analisados os locais de votação de Três Rios. Seria importante verificar se existe alguma uma relação espacial, seja entre ambiente urbano e rural, ou entre bairros mais pobres e mais ricos. Por fim, será feita uma verificação entre as votações para prefeito e para Governador, afim de averiguar uma possível correlação entre os votos e o fortalecimento das bases eleitorais do PMDB em Três Rios. Algumas hipóteses devem ser testadas neste trabalho. A primeira seria que Três Rio foi beneficiado tão somente pelo crescimento geral que experimentou o país e que com algumas doses de propaganda foram atribuídas a aliança entre prefeitura e governo estadual sob o PMDB. Uma segunda hipótese seria a de que o centro de Três Rios, muito beneficiada pelo desenvolvimento sob a administração do PMDB, teria votado em peso no PMDB, enquanto que os setores mais afastados não. Por fim, uma terceira hipótese seria a de que o PMBD teria feito um esforço bem sucedido em ocupar o espaço cedido pela queda do PDT enquanto força política no Estado do Rio de Janeiro. Serão coletados os dados das eleições desde 1982 até 2014 para análise de correlação entre os votos para prefeito e governador e para distribuição espacial dos locais de votação no município de Três Rios. [Digite aqui] Num primeiro momento, estabeleço o histórico de discussões sobre algumas teorias de comportamento eleitoral, para situar o leitor nas discussões sobre ideologia e o conceito de Sartori, utilizado neste trabalho, de “voto por imagem”. Posteriormente abordarei sobre o que a literatura internacional sobre geografia eleitoral tem argumentado sobre a influência do contexto físico no comportamento eleitoral. E, por fim, irei descrever e analisar o histórico de eleições em Três Rios e a súbita mudança da base eleitoral na cidade. O Comportamento Eleitoral Os estudos e pesquisas sobre o comportamento eleitoral na agenda de cientistas políticos e sociólogos são relativamente recentes. Considerando que o alargamento do sufrágio e a configuração de eleições seguras e regulares são, também, um fenômeno recente, pode-se dizer que seu aprofundamento só se tornou sólido a partir do século XX. Poder preenchido mediante eleições regulares, com segurança mútua e com sufrágio universal só ocorreu em 1893 na Nova Zelândia; em 1902 na Austrália; em 1913 na Noruega; em 1915 na Dinamarca; em 1919 na Alemanha e na Holanda; em 1921 no Canada e Suécia; em 1923 na Irlanda; em 1929 da Inglaterra (SANTOS, 1998). Apesar disso, a geografia como prática intelectual tem uma longa história, fornecendo as bases para a sociologia eleitoral. As primeiras pesquisas sobre geografia eleitoral consideravam características geomorfológicas como influenciadoras do comportamento humano. De acordo com esses estudos, a formação geológica, que determinaria o tipo de ocupação econômica e social da região, influenciaria, por tabela, o comportamento sociopolítico dos eleitores. Os estudos inovadores de André Siegfried em 1913, argumentou que havia uma diferenciação de preferencias políticas na França, baseadas em diferenças geológicas. O norte seria mais elitista, católica e de direita, por conta de uma formação de solo granítico, que teve uma ocupação mais rural e com pouca concentração dos habitantes e o sul com sua formação de calcário, presenta maior densidade demográfica, um peso menor da igreja católica e um eleitorado menos elitista ou de direita (TERRON. 2009, p. 25). O argumento não estabelecia uma relação causal entre o solo e a mentalidade política da região, mas sim uma composição sociopolítica da propriedade, determinada por características do solo e que influenciavam no pensamento político do eleitorado. [Digite aqui] O final da segunda guerra e a derrocada da onda ditatorial na Europa, pôs em curso uma nova onda democrática possibilitando um amplo desenvolvimento dos estudos sobre comportamento eleitoral. O campo dos estudos voltados para a natureza do comportamento humano ganho certo atenção neste período e as ciências sociais se fortaleceram. Deste modo, os estudos da sociologia eleitoral foi crescendo e mapas eleitorais foram sendo produzidos para enriquecimento das análises. As tentativas de se compreender as motivações do comportamento eleitoral culminaram no desenvolvimento de três grandes escolas de explicação do voto, a saber, a sociológica, a psicossociológica e a econômica ou da escolha racional. Considerando essas três escolas de pensamento, pode se dizer que o conceito de ideologia aparece presente como importante influenciadora do voto tanto na escola sociológica quanto na econômica, muito embora tenha sido duramente criticada pela escola psicossociológica. Ainda assim, tal conceito veio a tornar-se um dos principais componentes explicativos do comportamento eleitoral por autores que mesmo incorporando aspectos da formulação psicossociológica, argumentaram no sentido de que a ideologia seria de todo modo muito importante na decisão do voto. A ideia de que a ideologia seria uma das principais orientadoras do voto foi inicialmente sistematizada por Lipset (1967) em Political Man. Esta obra, publicada pela primeira vez em 1959, trazia estudos sociológicos realizados desde a década de 1920, um período marcado, também, pelo início das pesquisas com surveys. Lipset vai argumentar que o elemento mais constante na história da competição eleitoral, ao longo de décadas e de vários países observados, é a ligação entre classes sociais e partidos políticos. A situação socioeconômica do eleitor, influenciaria, em grande medida, a sua inclinação política. Não significa dizer que todo trabalhador votaria na esquerda ou que todos os membros das classes sociais mais altas votariam na direita. O que Lipset afirma, é a tendência percebida no decorrer das pesquisas feitas a partir da geografia do voto, com entrevistas repetidas realizadas com um mesmo eleitor durante os meses da campanha, concluindo ao final que as preferências partidárias e a ocupação socioeconômica do eleitor possuem uma correlação mais forte do que se poderia atribuir ao acaso (SINGER, 1999). Mas não seria a ligação entre partidos e classes sociais a única presente nas conclusões de Lipset. Haveria também um forte vínculo entre classe e posição ideológica, variando da esquerda para a direita. [Digite aqui] A análise política e sociológica da sociedade moderna em termos de esquerda, centro e direita reporta-se aos tempos da Primeira República francesa, quando os delegados se sentavam, de acordo com a respectiva cor política, num hemiciclo contínuo desde os mais radicais e igualitários, à esquerda, até os mais moderados e aristocráticos, à direita. A identificação da esquerda com a advocacia da reforma social e do igualitarismo e da direita com a aristocracia e o conservadorismo aprofundou-se à medida que a política passou a ser definida como choque entre classes (LIPSET. 1967, p. 136 e 137). O argumento principal vai destacar que “as questões econômicas e de estratificação esquerda-direita estão presentes, provavelmente, no espírito dos eleitores comuns” (LIPSET. 1967, p. 234). Assim, o elemento de classe seria o mais importante no direcionamento do voto e a ideologia permitiria ao cidadão comum reconhecer os partidos para além das políticas imediatas que defendem contribuindo, deste modo, para saberem com mais profundidade o papel mais amplo que desempenham da competição política. A ideologia seria uma variável de longo prazo e também uma linguagem comum aos eleitores e partidos que seriam então distinguidos uns dos outros na dimensão esquerda-direita. Anthony Downs (1957) chega a conclusões semelhantes no que diz respeito a importância do papel da ideologia no comportamento eleitoral. Sua explicação, no entanto, parte de fundamentos metodológicos inteiramente diferentes das de Lipset. Considerado o fundador da escola econômica de análise política, ou da escolha racional, Downs vai partir do pressuposto que o eleitor se comporta diante das urnas como um consumidor de mercado, ou seja, buscando diminuir custos e aumentar benefícios. E os partidos, por sua vez, não representam interesses que não os deles próprios, ofertando políticas públicas e candidatos na expectativa de capitalizar votos. O eleitor trocaria voto por política pública e os partidos ofertariam políticas públicas para obter votos. Na teoria de Downs, embora os partidos não representem classes, por ser a dinâmica da competição política similar à da competição dentro de um mercado econômico, ainda assim, a ideologia possui um papel fundamental. Segundo Downs, a importância da ideologia está na linguagem sintética que ela possui. Ou seja, a ideologia seria um atalho que economiza custos de informação para o eleitor. Ao diferenciar os partidos em bandeiras simples e de fácil compreensão, a ideologia dá ao eleitor a possibilidade de distinguir os partidos sem a necessidade de que este conheça ou busque conhecer as inúmeras políticas específicas que cada um deles propões para o futuro ou tenha adotado no passado. Para este argumento, o enorme custo que o eleitor teria em se inteirar dos inúmeros detalhes das políticas públicas é quase sempre maior, do ponto de [Digite aqui] vista individual, do que o benefício resultante. A ideologia demonstraria diferenças básicas e de fácil entendimento, que facilitaria a decisão do voto. Para este ponto de vista, torna-se ainda mais econômico caso a ideologia dos partidos e eleitores não mudem ao longo do tempo, pois assim não seria necessário sequer compreender as diferenças ideológicas. A sugestão de Downs para a análise política da competição partidária, seria a de que o processo democrático pode ser compreendido como um sistema de competição espacial, por analogia ao modelo de competição espacial usado pela ciência econômica. De acordo com seu argumento, os eleitores poderiam ser distribuídos ao longo de um contínuo que vai da esquerda para a direita e os partidos, tal como lojas ofertando seus produtos, situar-se-iam no ponto mais lucrativo para atrair o maior número de consumidores-eleitores. A escola psicossociológica, iniciada por pesquisadores da Universidade de Michigan durante os anos de 1950, no entanto, buscou refutar a tese tanto da escola sociológica quanto da econômica sobre a importância decisiva da ideologia no comportamento eleitoral. A grande questão para os pesquisadores de Michigan, era que as análises tanto da escola sociológica quanto econômica, inferiam no ato de votar uma causa que não demonstravam empiricamente. Lipset sabia, através dos surveys, que havia uma correlação entre posição de classe e voto e também sabia que os partidos se situação ideologicamente numa linha que vai da esquerda para a direita. Partindo desses dados, deduziu que o eleitor estaria com as questões econômicas e da linha esquerda-direita na cabeça no momento de votar. Segundo a escola psicossociológica esta dedução não se comprovava na prática, pois a maioria dos eleitores pesquisados em suas pesquisas, não demonstravam estar com esta linha esquerda-direita na cabeça (SINGER. 1999). Os pesquisadores de Michigan partiram do pressuposto que não se poderia deduzir o comportamento do eleitor no momento do voto. Seria necessário estudar empiricamente as razões individuais que os levavam a tomar suas decisões. A partir disso, foi desenvolvido surveys com perguntas abertas. Essas perguntas buscavam saber suas opiniões sobre os partidos e candidatos democratas e republicanos. A proposta colocava num extremo os eleitores “ideológicos”, que seriam aqueles em que nas respostas aparecessem referências a tipologia liberal-conservador, que nos Estados Unidos [Digite aqui] substituiria a esquerda-direita. Ou seja, que usavam espontaneamente nas suas respostas, os termos “liberal” e “conservador”, e classificaram tais respostas em dois subgrupos, os “ideológicos” e os “quase-ideológicos. No outro extremo, estariam as respostas sem referências a questões ideológicas, apenas fazendo menção aos atributos dos candidatos ou partidos. Entre os dois extremos estariam duas subcategorias. Os que justificaram suas preferencias por referências a interesse de “grupos” (empresariado, trabalhadores etc.) e os que justificaram suas preferencias por causa de situações “subjetivas” vividas pelo país na época em que outro partido estava no poder (guerra/paz, prosperidade/recessão). Os resultados foram que 11,5% estava na categoria dos “ideológicos”, 42% estava na categoria de “grupos”, 24% na de “situação subjetiva” e 22,5% na de “sem referência a questões”. O resultado dessa pesquisa deixou os pesquisadores da escola psicossociológica sem dúvidas sobre a baixa relevância da ideologia na decisão do voto pelo eleitor. Além disso, foi deduzido que o eleitorado apresentava baixíssimo grau de estruturação política. Levando em conta que os eleitores mais estruturados politicamente seriam os ideológicos e com os resultados apontando para tão baixo nível de eleitores ideológicos, ficou claro para estes pesquisadores que o eleitorado norte-americano não pensava a política de modo estruturado, ou seja, no sentido de que as ideias políticas estariam organizadas a ponto de distinguir políticas específicas dos partidos. A sugestão destes pesquisadores, foi considerar a identificação partidária como determinante estrutural do voto. Deste modo, diferente da proposta de Lipset, para quem os eleitores escolhiam os partidos em função dos interesses de classes que estes representavam, a escola de Michigan que estas escolhas teriam um sentido psicológico, afetivo, não estando necessariamente ligados a conteúdos programáticos ou ideológicos. Na caracterização da relação do indivíduo com o partido como uma identificação psicológica, nós invocamos um conceito que tem jogado um rol importante e variado nas teorias psicológicas da relação entre indivíduos e de indivíduos com os grupos. Aqui nós usamos o conceito para caracterizar a orientação afetiva do sujeito para um importante objeto grupal no seu ambiente (CAMPBELL Et al. 1980 p.121). Segundo Harrop & Miller (1987, p. 131), para a escola psicossociológica “o eleitor americano aceita os argumentos do partido republicano porque ele é um republicano e não (como a escolha racional entenderia) o contrário”. A identidade partidária seria algo produzido pela história do indivíduo. Transmitida pela família durante seus anos de formação e seria a partir dela que se relacionaria com os elementos [Digite aqui] políticos. Assim, a identidade republicana ou democrata que influenciaria na percepção do indivíduo com as relações entre partido e grupos de interesse. Ou seja, “ele não é democrata porque os democratas defendem os trabalhadores. Ele acha que os democratas defendem os trabalhadores porque é democrata” (SINGER. 1999, p. 28). Após demonstrar a possibilidade de explicar o comportamento eleitoral nos Estado Unidos independente da ideologia, a escola psicossociológica pretendeu demonstrar uma outra tendência do eleitoral que, segundo seus pesquisadores seria uma tendência geral. A tendência de que somente os eleitores mais sofisticados seriam capazes de distinguir ideologicamente os partidos em esquerda-direita e ter ideias com elementos de ligações lógicas entre si e subordinadas a princípios abstratos. A massa do eleitorado, sempre tem sistemas de ideias desestruturadas, ilógicas e concretas. Mesmo analisando dados em outros países como na França, país no qual o eleitorado seria supostamente mais politizado, o resultado foi o mesmo; Seja como for, os dados não nos dão qualquer motivo forte para acreditar que o cidadão francês está predisposto a formar opiniões políticas que se cristalizem de maneira mais consistente ou que abranjam um espectro mais amplo de itens políticos do que o fazem eleitores americanos de tipo comparável (CONVERSE & DUPEUX. 1966, p. 291 Apud SINGER. 1999, p. 29). Essas constatações, defendidas pela escola psicossociológica, significaram que as sugestões da escola sociológica e a do modelo espacial da escola econômica, não teriam utilidade alguma como preditoras do voto. Se as massas dos eleitores não conseguem identificar o posicionamento ideológico dos partidos e deles mesmos no continuo esquerda-direita, então também não vale a pena os partidos e analistas focarem suas estratégias em função dessa distribuição. Ainda assim, houve um co-autor (Stokes 1966) de uma das principais obras da escola de Michigan, o livro The American Voter, que admitiu haver uma possibilidade, teoricamente, do modelo espacial ser aplicado em certas situações. Tais situações foram chamadas por Stokes de “enfoque ideológico forte”. Neste caso, os eleitores situariam os partidos em um contínuo reconhecível a partir do posicionamento deles em uma determinada questão. A tese da identidade partidária, portanto, estaria desprovido de conteúdo e disponível para a manipulação emocional. Este caráter manipulável levou a uma reação dos demais pesquisadores em busca de novos indícios que levassem a resultados menos pessimistas da disputa eleitoral. Uma das mais importantes críticas foi realiza por Key (1968) do instituto Gallup, e que reuniu indícios de que os votos em republicanos e [Digite aqui] democratas nas eleições de 1952, 1956 e 1960, esteve relacionada a ideia de capacidade dos partidos em manter a prosperidade econômica e evitar a terceira guerra mundial. Ou seja, estaria mais voltada para questões substantivas do que determinações emotivas. Por volta de dez anos depois, outra pesquisa (NIE et al. 1979) procurou demonstrar que a radicalização da política nas décadas de 1960 e 1970 modificou substancialmente os níveis ideológicos da população eleitoral americana. Os debates se tornaram mais ideológicos do que na década de 1950, em parte por causa do aparecimento de candidatos mais ideologicamente bem definidos e em parte pela emergência de várias questões “mais ideológicas”, tais como a guerra do Vietnã, os conflitos raciais e o movimento estudantil. A conclusão foi que os pesquisadores de Michigan procuraram desenvolver uma teoria sobre o funcionamento da democracia eleitoral, adotando a década de 1950 como espaço temporal suficiente para tal pesquisa. Os achados de Nie, demonstraram uma mudança do nível ideológico entre as décadas analisadas, o que transformou a teoria da escola de Michigan em algo mais próximo de um balanço conjuntural da década de 1950 do que uma teoria geral de comportamento eleitoral. Posteriormente, Sartori apresenta uma possível saída teórica para o dilema da importância ideológica no comportamento eleitoral. Desenvolvido durante as décadas de 1960 e início de 1970, Sartori publica em 1976 uma obra intitulada Parties and Party Systems, onde no capítulo final, enfrenta a questão argumentando que o modelo espacial de Downs e o uso do conceito de ideologia ainda teriam validade, mesmo que incorporando as descobertas da linha psicossociológica. Seguindo a distinção apresentada por Strokes (1966) entre “foco ideológico forte” e “foco ideológico fraco”, Sartori argumenta que entre o contínuo que vai do voto por questão (voto ideológico forte) ao voto por identificação (voto ideológico fraco), é necessário incluir o “voto por imagem”. Segundo seu argumento, a ideologia não necessita de uma alta sofisticação estrutural para ser aderida pelas massas do eleitorado. Sua formulação não parte da ideia de que a maioria do eleitorado teria um pensamento político logicamente estruturado. Sua análise parte de um composto de que o eleitor adere a um partido pela posição de classe que ele assume, muito embora essa adesão também tenha questões afetivas envolvidas. Deste modo, o “voto por imagem” resolve as situações intermediárias mais frequentes do eleitorado nas quais o voto não é fruto tão somente das posições que os partidos possuem referentes a determinadas questões, assim como também não são puramente resultantes de uma pura identificação psicológica. [Digite aqui] Uma imagem é, no meu entender, um vago pacote de políticas e programas condensado numa palavra ou frase, e por ela transmitido. “Bom para os trabalhadores”, ou, ainda melhor, “partido dos trabalhadores” é uma imagem (e não uma questão). Os rótulos liberal e conservador, progressista e reacionário, esquerda e direita exemplificam tipicamente as imagens pelas quais os partidos procuram passar à frente uns dos outros (SARTORI. 1999, p. 360). Trabalhos posteriores a Sartori, demonstraram a confirmação das suas hipóteses de que a inclinação ideológica do eleitor costuma ser um ótimo preditor de voto. Geografia do Voto Em 1937, Herbert Tingsten descobriu através de um estudo de dados eleitorais e sociais agregados por distritos em Estocolmo, que quanto mais domicílios de eleitores da classe trabalhadora num mesmo distrito, maior a probabilidade daquele distrito votar na esquerda. A sua descoberta correlacionava a proporção de domicílios de classe trabalhadora num mesmo distrito e o apoio aos partidos de esquerda. Essa descoberta inaugurava a corrente metodológica de análise estatística de dados eleitorais e sociais agregados (JOHNSON & PATTIE. 2006, p. 47 Apud TERRON. 2009). De modo semelhante, V.O. Key procurou demonstrar o comportamento diferenciado dos eleitores nos estados do sul dos Estados Unidos por conta, principalmente, de aspectos históricos decorrentes tanto da guerra civil como do racismo e por um fenômeno que ele denominou de friends and neighbours (amigos e vizinhos), que se caracterizava pela preferência dos votos sulistas em candidatos locais em comparação aos de outras regiões. Key também trata das mudanças territoriais de apoio partidários, analizando períodos onde houve realinhamentos de bases eleitorais como ocorrido nos Estados Unidos dos anos de 1970 quando o sul democrata começou a mudar em direção aos republicanos. Quando as teorias explicativas do comportamento eleitoral provenientes das escolas sociológicas e da escolha racional começaram a ser contestadas pela abordagem psicossociológica, os autores de análises geográficas começaram a argumentar em favor da influência dos elementos do meio no qual o eleitor está inserido, sobre sua decisão de voto. Os contextos geográfico e social estariam intimamente ligados. A sugestão desses pesquisadores é que os eleitores de determinada posição social, tem maior probabilidade de votar em determinado partido ou candidato, mas que este apoio pode ser maior em [Digite aqui] algumas áreas do que em outras, devido, principalmente, ao impacto do meio no desenvolvimento da consciência local de classe. Esse argumento aparece claramente no texto de Tingsten (1937), que demonstrou que o apoio da classe trabalhadora ao partido socialista sueco aumentava nos arredores de Estocolmo, onde os membros dessa classe moravam. E também aparecem nos estudos de Key (1949), que demonstrou que muitos indivíduos ganhavam mais apoio em áreas próximas do seu domicílio do que em qualquer outra região do distrito. Estudos subsequentes procuraram dar continuidade a comprovação da influência de efeitos contextuais no comportamento eleitoral. Kevin Cox (1969) foi um dos pesquisadores para quem a geografia exercia um elemento de influência no seu comportamento eleitoral. Segundo ele, o indivíduo estaria sujeito a uma variedade de circunstâncias baseadas em seu contexto de convivência. O trabalho de Cox continua a influenciar a geografia eleitoral ainda que alguns dos seus pontos tenham sido derrubados por pesquisas mais recentes. Os estudos sobre os efeitos de vizinhança alcançaram comprovações empíricas da existência de correlação entre participação política e contexto social (HUCKEFELDT apud ETHINGTON & McDANIEL. 2007), mas houve críticas pela confiança em dados ecológicos agregados para fazer inferências individuais. Umas das respostas metodológicas a essas críticas foi dada por Eulau e Rothenberg (1986 apud ETHINGTON & McDANIEL. 2007) que concluíram que a vizinhança, definida por “redes sociais”, ainda que desligada fisicamente de um lugar, influenciavam as escolhas e o comportamento eleitoral dos eleitores. Foi feito, por tanto, uma distinção entre contexto social entendida como espaço vivido de redes sociais do lugar físico com conotação de lugar físico. O contexto social passou a ser entendido como “espaço vivido”. Outros autores, como Huckefeldt, seguiram esta linha argumentativa e distanciaram se do sendo concreto de espaço e lugar, do foco geográfico ao analisar as influências do contexto no comportamento eleitoral. Tais análises enfocaram na importância da interação social e do fluxo de informação pelas redes sociais na definição do comportamento políticos os indivíduos. Houve, deste modo, uma distinção entre os enfoques de pesquisas que avaliavam o contexto social. Enquanto a linha de pesquisa de Cientistas Políticos se mostrou mais propensa à ideia de contexto como espaço vivido de interação social, a linha mais próxima [Digite aqui] dos geógrafos políticos, parte da ideia de que o contexto geográfico exerce mais influência do que o espaço vivido no comportamento eleitoral (BURKBANK. 1995; CHO & RUDOLPH. 2008; JOHNSTON & PATTIE. 2006 apud TERRON. 2009). Existiu, portanto, uma redução em pesquisas voltadas para argumentos da lógica social da política, mas que foi sendo resgatada por autores que encontraram resultados importantes com esse enfoque. Zuckerman (2005) aponta que o comportamento político e a opção eleitoral sempre tiveram uma conexão com a lógica social de interação onde as circunstancias imediatas dos indivíduos os influenciam no que diz respeito ao que acreditam e fazem sobre política. Os surveys que examinavam os indivíduos, mas ignoravam os membros dos seus círculos sociais, tornaram grupos sociais em objetos de identificação individual. As pesquisas eram estruturadas para investigar identificação partidária e percepções dos candidatos em eleições particulares. A introdução da teoria da escolha racional alavancou esta tendência em focalizar a nível individual todos os parâmetros de análise sobre o comportamento eleitoral. Segundo Zuckerman, a decisão de usar surveys de amostragem nacional como fontes únicas de indícios empíricos do comportamento eleitoral, analisando os dados com técnicas estatística e projetadas para explicar os resultados eleitorais sem considerar os círculos sociais, foi uma das grandes razões para a queda na utilização de pesquisas contextuais. As técnicas estatísticas empregadas eram todas aplicadas a informantes independentes pois se membro do mesmo círculo social fosse incluídos na mesma pesquisa, o resultado estaria comprometido. Tais resultados não viabilizavam um entendimento maior do contexto social da política. Para fazer frente a esta tendência das pesquisas que foram ganhando destaques, um grupo de entusiastas da geografia política desenvolveram importantes trabalhos que procuravam demonstrar que há mais no contexto do que apenas interação social. “Destacamos os trabalhos de: Books e Prysby (1991) - o contexto como lugar pode influenciar o voto de quatro maneiras: (a) entendimento das questões, condições e eventos locais, (b) informação política canalizada por condutores geográficos, (c) campanhas locais para mobilização e educação quanto ao voto, e (d) interação social entre vizinhos e dentro de redes sociais. Burbank (1995) - ao estudar os mecanismos psicológicos do contexto encontrou evidências de que a percepção individual do ambiente é um importante fator causal. Cho e Rudolph (2007) - encontram evidências de um “contágio espacial” que afeta o comportamento eleitoral e sugerem que, somado à interação social o [Digite aqui] contexto espacial, pode agir como um efeito inconsciente ou de “baixa intensidade” que atinge o comportamento eleitoral. Johnston e Pattie (2005) - encontraram fortes evidências da influência do contexto espacial nos votos no Partido Trabalhista na Inglaterra” (TERRON. 2009, p. 32). Esses estudos procuraram abordar o contexto como vinculado ao espaço e ao lugar. Neste sentido, o desenvolvimento do conceito de “contexto-como-lugar”, desenvolvido por Agnew (1996a), que enfatizaria a situação geográfica dos eleitores, candidatos e informação, no lugar de atribuir causas universais ao comportamento político. O apelo chave em favor da teoria social geográfica é que as categorias sociais nacionais não são empiricamente apropriadas, nem teoricamente coerentes, como causas do comportamento eleitoral. As categorias nacionais não podem causar decisões individuais de voto. Causalidade somente pode ser descoberta como mecanismos sociais específicos que traduzem estrutura social em atos individuais e vice-versa (AGNEW. 1990 apud TERRON. 2009, p. 33) Segundo Agnew, “a desvalorização do espaço nas ciências sociais” e a “desvinculação do espaço de qualquer papel constitutivo em política” tinham que ser revisto enquanto método predominante de pesquisa sobre comportamento eleitoral (AGNEW. 1987 apud TERRON. 2009, p. 33). Enquanto os pesquisadores da geografia política problematizavam a baixa importância atribuída ao contexto social enquanto espaço físico, muitos autores criticavam os argumentos desses geógrafos políticos, contra argumentando que o efeito de vizinhança seria apenas um “desvio do padrão nacional que define o comportamento eleitoral normal” (AGNEW. 1996, p.1967). Gary King fez pesadas críticas as tentativas de Agnew em argumentar a favor das análises contextuais, afirmando que o contexto enquanto espaço físico raramente contava como influenciadora do comportamento eleitoral. A alternativa de King [à análise contextual] é individualismo ontológico (e metodológico). A Geografia [segundo King] se refere a como os indivíduos se distribuem espacialmente e são distribuídos em agregados. É um monumento a nossa ignorância que dispersão e agregação limitem as possibilidades de se fazer inferências sobre escolhas e atos individuais. Entretanto, uma vez que descobrimos o que determina as escolhas individuais, não há mais necessidade de se preocupar com isto [a geografia]. Explicação e generalização são o mesmo. Mas o meu ponto é que nós nunca poderemos explicar satisfatoriamente o que move as escolhas e ações individuais a menos que situemos os indivíduos no contexto sócio-geográfico de suas vidas... Em outras palavras, as causas das crenças e ações políticas dos indivíduos são organizadas geosociologicamente. (AGNEW 1996, p.165, apud TERRON. 2009, p. 34) [Digite aqui] Segundo Agnew, “padrões de voto por classe não são impostos aos lugares por um processo nacional constante, mas ao contrário, são impostos pelo somatório de uma variedade de processos locais. Ainda que as interações possam ser potencializadas em grande parte pela mobilidade espacial da população e pela penetração da mídia nacional, mesmo assim são construídas sobre contextos sociais locais. (JOHNSTON & PATTIE 2006, p.42 apud TERRON. 2009, p. 35). O trabalho de Agnew foi, em grande parte, sobre a influência dos contextos geográficos na Itália, onde encontrou importantes indícios para a sua teoria da importância do lugar nas “identidades, valores e preferências que inspiram tipos particulares de ação política”. Mudanças na Base Eleitoral da Pequena Cidade de Três Rios Na história eleitoral de Três Rios, é possível verificar que a cidade foi forte base eleitoral do partido PDT durante toda a década de 1990 e que transitou como base eleitoral para o PMDB faz exatamente uma década. As recentes votações tanto para prefeito quanto para governador, deram ao PMDB larga vantagem de votos, garantindo apoio certo na última disputa analisada neste trabalho relativo ao cargo de governador do Estado do Rio de Janeiro no ano de 2014. Apesar disso, no início da redemocratização, os candidatos do PMDB foram os preferidos entre os eleitores da cidade até o final dos anos de 1980. Nas eleições estaduais de 1982 e de 1986, a porcentagem dos eleitores da cidade que votaram em um candidato do PMDB foi de 43% em 1982 e 62% em 19861. É forte a percepção de que houve uma mudança de base eleitoral. A cidade que começou tendo como preferência os candidatos do PMDB, optaram por passar a apoiar os candidatos do PDT e a partir das eleições de 2004, o PMDB. Algumas hipóteses podem ser levantadas para nos ajudar a compreender essas mudanças. Para este trabalho, destaco três: O fator econômico, a imagem de que o governo do estado precisa ser o mesmo que o da prefeitura e, por fim, o vácuo de poder gerado pela queda de Leonel Brizola. 1 Fonte: Tribunal Regional Eleitoral/TRE, registros administrativos – 1982 a 2010 [Digite aqui] Primeiramente, o fator econômico teve forte peso em muitas dessas eleições e reeleições. A década de 1980 foi particularmente cruel com a cidade em especial no ano de 1986. Em 1959 se estabeleceu em Três Rios a C.I.S.M. (Companhia Industrial Santa Matilde), principal fonte de trabalho e renda para os morados da cidade. O estabelecimento desta fábrica, vinda de Minas Gerais, teve uma contribuição não apenas histórica, mas que afetou a cidade de Três Rios profundamente do ponto de vista da economia. Waldir José de Medeiros prefeito da cidade de 1977 a 1982, conta que o prefeito na época da vinda dessa fábrica, Joaquim José Ferreira, favoreceu a instalação da Santa Matilde com a contribuição dos incentivos fiscais que eram permitidos. “O Pimentel era uma excelente pessoa, pagava tudo direito. A empresa correspondia, em média, 70% do PIB (Produto Interno Bruto) do município”, revela. Contudo, Waldir salienta que a cidade já possuía, nesse período, uma tendência industrial. O prefeito de Três Rios nos anos de 1993 a 1997, Luiz Carlos de Oliveira, ressalta que a Santa Matilde deu um incremento muito bom para a cidade2. A maré econômica virou já no início dos anos de 1980. A cidade que tinha encarado o período militar com grande crescimento econômico, teve graves problemas em sua economia excessivamente dependente da fábrica Matilde e do mercado ferroviário. O fechamento da fábrica em 1986 e a desativação da revê ferroviária federal, foram duros golpes para a cidade que teve sua pior crise desde sua emancipação como município. Apesar de toda a história gloriosa de empregos, bons salários e aquecimento da economia local, a Companhia sofreu, segundo Fiorelli, com a falta de apoio do governo. Em entrevista ao órgão informativo do Clube de Diretores Lojistas de Três Rios, em 1996, ele afirmou que os governos Moreira Franco e Brizola não tiveram a mínima sensibilidade com a empresa. “Em dezembro de 1986, a C.I.S.M. paralisou suas atividades, quando entrou na pior crise da sua história. Acumulando uma dívida vultuosa, nas áreas trabalhista, tributária, bancária e de fornecedores. Tornando-a totalmente inadimplente e sem condições de participar dos editais de concorrências por mais de dez anos” (REVISTA ON, abr/mai. 2014 - Conheça a história da Santa Matilde em Três Rios, empresa que contribuiu com o desenvolvimento e declínio econômico da cidade há décadas.http://www.revistaon.com.br/especialnegocios/materias/12375/amor _odio_e_muita_historia_para_contar). Os problemas assolaram outra empresa importante da cidade, as indústrias Sola, do setor alimentício, e posteriormente a cidade sofreu novamente com uma queda de 2 http://www.revistaon.com.br/especialnegocios/materias/12375/amor_odio_e_muita_historia_para_c ontar [Digite aqui] recursos, com as emancipações de Areal e Comendador Levy Gasparian. A reviravolta veio ao final dos anos de 1990, quando a cidade voltou a crescer em ritmo acelerado. A economia de Três Rios cresceu 247% entre 1999 e 2009, segundo dados do Produto Interno Bruto computados pelo IBGE. Em 11 anos o PIB per capita cresceu 224%. Descontando a inflação acumulada pelo IGP-M (Índice Geral de Preços do Mercado) no período a economia trirriense registrou um crescimento líquido de 120% e o PIB per capita cresceu 97% em um período em que o PIB brasileiro cresceu o acumulado de 33,6%. Comparando com a inflação acumulada a economia de Três Rios cresceu 94,3% acima do IGP-Mdo período e o PIB per capita cresceu 76,4% acima da inflação. Comparando com o comportamento do PIB nacional a economia de Três Rios teve um desempenho 635,1% acima do acumulado brasileiro no período enquanto o PIB per capita cresceu 927,5% acima do nacional (http://entreriosjornal.com.br/tres-rios/pib-de-tres-rios-cresceu-635-acima-dopib-nacional-entre-1999-e-2009/). Três Rios que já foi um importante polo industrial da região Centro-Sul Fluminense, inteiramente dependente da fábrica Matilde, hoje é uma região de serviços. O setor responde por 75% do PIB regional enquanto a indústria responde por 12%, tributos por 10% e a agropecuária por 3%. Três Rios é o retrato do Centro-Sul Fluminense, uma vez que a participação dos setores na formação do PIB é exatamente a mesma encontrada na média regional (IBGE). Durante o primeiro mandato do atual prefeito da cidade, a economia deu mais uma alavancada no crescimento. Os incentivos fiscais e atrativos empresariais que o governo municipal passou a distribuir desde fevereiro de 2009, transformaram mais uma vez a cidade. Até o momento 872 empresas mudaram seu endereço para a cidade do interior fluminense, sendo 104 indústrias de médio e grande porte, 92 de pequeno porte e o restante empresas de serviços e comércio. E o fluxo não para. Segundo reportagem que incluiu uma entrevista ao atual prefeito Vinício Farah; O governo do estado já permitia, desde 2002, 2% de alíquota fiscal (ICMS) para os municípios. A prefeitura de Três Rios resolveu ir além. Estão no pacote de incentivos: isenção total de IPTU por 25 anos, isenção de taxa de obras, redução do ISS a 2%, facilitação do poder público em desapropriar áreas com subsídios habitacionais, criação da Companhia de Desenvolvimento atrelada à Secretaria de Indústria e Comércio, além da desburocratização da relação público e privado. “O problema é dos outros 43 municípios que sentaram em cima dos 2% dados pelo governo estadual e estão esperando até hoje pelas indústrias. Pensei que isso não seria suficiente e resolvemos entrar na briga dando muito mais”, diz Vinicius Farah (PMDB), prefeito de Três Rios. Ex-jogador de futebol do time de base do Flamengo da década de 70, Farah quer mais. “Estamos fazendo de [Digite aqui] Três Rios a capital do interior fluminense”, diz ele, enfatizando que não recebe royalties do petróleo3. A volta do crescimento econômico, que coincidiu com os governos de prefeitos ligados ao PMDB pode explicar em parte o fortalecimento do apoio ao partido. Os eleitores da cidade que já votavam no PMDB em 1982 (43,2% dos votos validos), e tiveram que assistir a vitória do PDT para o governo do Estado, quando tiveram o péssimo período econômico durante esse governo, intensificaram os seus votos novamente no PMDB em 1986 (62% dos votos validos) como resposta a insatisfação econômica da cidade. O fechamento da fábrica Matilde, que respondia por grande parte da economia da cidade, a economia não teve tempo de se recuperar e novamente a resposta nas urnas castigaram o partido do governador. O PMDB teve uma queda de 62% para 30% dos votos validos em 1990. O PDT que conseguiu capitalizar a maioria dos votos validos durante a década de 1990, só perdeu essa base de apoio devido aos graves problemas políticos enfrentados por Brizola e também Garotinho. O PDT caiu em todo o Estado e sofreu um duro golpe em sua base eleitoral. Portanto, por mais que o crescimento econômico atual de Três Rios tenha ajudado a estabilizar uma rede de apoio ao PMDB na cidade, os problemas internos do PDT foram fundamentais para esta mudança de base eleitoral. Minha segunda hipótese sobre esta mudança de base eleitoral, se deve a imagem abstrata de que o partido do prefeito deve ser o mesmo que o do governador do Estado. Num município onde se enfrentava uma grave crise econômica e sua maior fonte de capital e trabalho tinha fechado as portas, a dependência do governo do Estado deve ter se tornado uma forte imagem no imaginário social dos eleitores de Três Rios. Esta hipótese está embasada naquilo que Sartori argumenta sobre o papel da imagem na ideologia. O “voto por imagem” seria neste caso, a ideia abstrata de que sendo o Prefeito do mesmo partido que o Governador do Estado, o município em questão teria maiores facilidades para o seu desenvolvimento, já que seria mais assistido pelo governo central. Tal ideia não precisa de uma comprovação empírica para embarcar no imaginário social. É neste sentido que chamo de “voto por imagem”, tendo em vista que a ideologia para ter papel forte aqui. 3 https://portoimagem.wordpress.com/2011/11/24/polo-industrial-de-tres-rios-incentivos-atraem-872empresas-a-cidade-fluminense/ [Digite aqui] Um prefeito do mesmo partido que o Governador, significaria mais facilidades para crescimento. Infelizmente não tenho dados de surveys para comprovar empiricamente esta hipótese, via pensamento individual dos eleitores. Contudo, minhas análises sobre as votações para prefeitos e governadores na cidade de Três Rios, demonstrou uma forte correlação dos votos. As duas únicas vezes em que a vitória eleitoral no município não coincidiu com a do Estado ocorreram nas eleições de 1982 e 1994. No caso de 1982, o prefeito naquele ano foi José Francisco Sobrinho. Não foi possível encontrar dados sobre qual partido ele pertencia, mas verifiquei que posteriormente ele se elegeu para o município de Areal pelo PSDB e recentemente faz parte do PMDB de Juiz de Fora. Todos os dois municípios são vizinhos de Três Rios. Admitindo que José Francisco se elegeu pelo PMDB, fica explicado o porquê do PMDB ter ganho as eleições no município de Três Rios com 43% dos votos validos, ainda que pelo estado o PMDB tenha obtido apenas 22% dos votos validos e tenha perdido a eleição para o PDT com 34% dos votos validos. Por outro lado, o PSDB só foi criado no ano de 1988. Antes, portanto, das eleições de 1982 e ainda que José Francisco tenha migrado para este partido para concorrer ao município de Areal, faz um mínimo senti pelo fato de que o PSDB foi criado a partir de dissidentes do PMDB. Portanto, se for verdade que o prefeito de Três Rios era do PMDB, começamos as votações de governador com uma forte correlação de transferência de votos. Na eleição seguinte em 1986, o PMDB obteve novamente votos expressivos de Três Rios (62%) e dessa vez o seu candidato foi eleito Governador. Na eleição seguinte para prefeito, elegeuse uma figura conhecidíssima da cidade e que já havia sido prefeito local, Alberto Lavinas do PDT. Relembrando que o ano de 1986, foi o ano de pior crise econômica na cidade, com o fechamento da fábrica Matilde e considerando que o governo do PMDB não melhorou as coisas para a cidade, na eleição seguinte, em 1990 o PDT passaria a receber a maioria dos votos, elegendo mais uma vez um governador do mesmo partido que o prefeito. Ainda não é claro o porquê de a cidade não ter eleito um prefeito do PMDB ao invés de Alberto Lavinas no PDT4. O fato é que tão logo o prefeito era do PDT, os votos 4 Algumas hipótese devem ser testadas. Poder ser que não houvesse candidato do PMDB naquele ano. Ou Alberto Lavinas fosse uma figura de carisma mais elevado do que o peso atribuído ao tipo de partido que ele se candidatava. [Digite aqui] para governador do Estado também eram direcionados para o PDT. Nas eleições seguintes de 1992, tudo indica que o prefeito eleito era também do PDT5. No ano de 1994, seguindo o padrão de transferência de votos do prefeito para o governador, o candidato a governador pelo PDT ganhou uma vez mais pelo município de Três Rios, só que do mesmo modo que em 1982 ele não foi eleito. É interessante notar que na eleição seguinte a prefeitura da cidade, o PDT obteve derrota e a oposição ganhou. Como esses dados demonstram, existe um mínimo padrão de transferência de apoio eleitoral do prefeito para o governador e do governado para o prefeito, salvo casos especiais como as do ex-prefeito Alberto Lavinas que mesmo não sendo do mesmo partido que o governador, conseguiu não só se eleger, como ainda ajudou no apoio eleitoral ao seu partido nas eleições para governador seguinte. Quando em 1994 o candidato a governador pelo PSDB foi eleito sem o apoio dos eleitores de Três Rios, a eleição municipal seguinte deu a oposição a chance de se eleger. Nas eleições municipais de 2000, o candidato a prefeito pelo PDT foi eleito, mas antes o candidato a governador pelo PDT nas eleições de 1998, também conseguiu a vitória. Foi a partir dessas eleições que o racha entre o Brizola e o então governador Garotinho se acirraram a ponto do Garotinho deixar o PDT. Nas eleições de 2002 sua esposa foi eleita pelo PSB e o então prefeito de Três Rios migrou sua filiação do PDT, agora com sérios problemas internos, para o PMDB, que surgia como o partido capaz de ocupar o espaço deixado pelo PDT. Desde então, das eleições de 2004, o PMDB ganha no município e no Estado. O vácuo deixado pela queda do PDT enquanto partido central no Estado do Rio de Janeiro, foi aproveitado pelo PMDB que ocupou com muita habilidade o espaço deixado. Configurando em minha terceira hipótese sobre o motivo da mudança de base eleitoral na cidade de Três Rios. Os gráficos abaixo demonstram essa mudança de base eleitoral. No primeiro gráfico, situei as eleições municipais de 1996 até 2012, com as porcentagens de votos obtidos pelos candidatos e seus respectivos partidos. 5 Uma vez mais não foi possível obter tais dados pois eles ainda não se encontram digitalizados e faz se necessário um pedido por e-mail justificando a necessidade dos dados. Ainda não obtive os dados que solicitei. Mas tudo me leva a crer que o prefeito eleito naquele ano, Luiz Carlos de Oliveira, era do PDT, tendo em vista que ele já se candidatou a deputado federal pelo PDT. [Digite aqui] Chart Title 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1996 2000 2004 2008 PDT PMDB PTB PSB PT PSDB PFL PSOL 2012 PR Como é possível averiguar, o PMDB assumiu os votos do PDT e ainda ampliou esses votos até chegar aos incríveis 83% de aprovação. Enquanto que na oposição, o PR substituiu o PTB, muito embora tenha tido um grande declínio nas eleições de 2012. No gráfico seguinte são analisados os resultados eleitorais dos candidatos a governadores do Estado do Rio, no município de Três Rios. Chart Title 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1982 1986 1990 PDT 1994 PMDB 1998 PSB 2002 2006 PR 2010 2014 PRB Aqui é possível verificar o vácuo assumido pelo PMDB com a queda do PDT, retomando sua antiga posição de apoio na cidade. O PSB como um fenômeno isolado e o PR, diferente do que aconteceu no resultado final das eleições, tendo mais apoio que o PRB. A tabela da página seguinte, reúne os resultados para as eleições de governador tanto no total dos votos validos do Estado, quanto do município de Três Rios. [Digite aqui] 1982 Candidatos a Governador porcentagens no Estado porcentagens em Três Rios Leonel Brizola (PDT) 31 10 Moreira Franco (PDS) 22 38 Miro teixeira (PMDB) 11 43 lysâneas Maciel (PT) 3 2,4 1986 Moreira Franco (PMDB) 49 62 Darcy Ribeiro (PDT) 35 23 Fernando Gabeira (PT) 9 11 1990 Leonel Brizola (PDT) 61 64 Jorge Bittar (PT) 18 12 Nelson Carneiro (PMDB) 14 30 Ronaldo César Coelho (PSDB) 8 10 1994 Marcelo Alencar (PSDB) 37 26 Anthony Garotinho (PDT) 30 41 Newton Cruz (PDS) 14 13 Jorge Bittar (PT) 11 10 Milton Gonçalves (PMDB) 5 7 1998 Anthony Garotinho (PDT) 47 69 Cesar Maia (PFL) 34 20 Luis Paulo da Rocha (PSDB) 16 9 2002 Rosinha Matheus (PSB) 51 65 Benedita da Silva (PT) 24 18 Jorge da Silveira (PDT) 14 11 Solange Amaral (PFL) 9 5 2006 Sérgio Cabral (PMDB) 41 54 Denise Frossad (PPS) 24 20 Marcelo Crivella (PRB) 18,5 15 Vladimir Palmeira (PT) 8 7 Eduardo Paes (PSDB) 5 3 2010 Sérgio Cabral (PMDB) 66 82 Fernando Gabeira (PV) 21 9 Fernando Peregrino (PR) 11 8 2014 Pezão (PMDB) 40 62 Marcelo Crivella (PRB) 20 8 Anthony Garotinho (PR) 19,73 17 Lindberg Farias (PT) 10 7 [Digite aqui] Padrões Geográficos nas Votações de Três Rios Um dos objetivos deste trabalho foi o de investigar se existe ou já existiu padrões geográficos de votação, composto pela divisão administrativa do município em bairros e possíveis mudanças na composição do voto ao longo do tempo. As análises dos resultados eleitoras nas eleições desde 2002, tanto para governado, quanto para prefeito e distribuídas por locais de votação, deram um panorama geral da espacialidade do voto em Três Rios neste recorte temporal. Foi possível verificar que do período analisado, nas eleições de 2004, 2006 e 2008, houve grande disputa espacial pelo voto em Três Rios. Os eleitores dos extremos da cidade votaram de maneira diferente das do centro. Conforme visualizado especialmente nos casos de 2004 e 2008, as eleições para Prefeito tiveram grandes diferenças geográficas. No gráfico I, temos as cores verdes representam mais de 50% dos votos para o PMDB. As vermelhas representam mais de 50% para o PTB. Nas cores em preto nenhum dos dois maiores partidos conseguiram 50% ou mais. E no verde claro, representa que o PMDB teve exatamente 50% dos votos. GRAFICO I- ELEIÇÕES MUNICIPAIS 2004 É possível visualizar um padrão de voto diferenciado entre o centro e o subúrbio. Em uma cidade pequena como Três Rios, significa dizer que o centro mais desenvolvido economicamente, vota diferente do subúrbio bem mais atrasado. O centro tende a votar mais no partido da situação. [Digite aqui] O Gráfico seguinte foi para governador e somente no centro nenhum candidato obteve mais de 50%. GRAFICO II – ELEIÇÕES ESTADUAIS 2006 No terceiro gráfico, os mesmos padrões observados em 2004 aparecem. A cor azul clara substitui o vermelho para representar a mudança na oposição do PTB para o PR. O subúrbio votando na oposição e o Centro votando na situação.Com a pequena diferença que tanto no Centro, como no bairro Vila Isabel a disputa foi um pouco mais acirrada. Ambos os bairros são os mais populosos e tem proximidades muito grandes territorialmente. Embora o centro seja elitizado e Vila Isabel menos elitizado. São ambos bairros centrais e onde se concentra o grosso do eleitorado. GRAFICO III – ELEIÇÕES MUNICIPAIS 2008 [Digite aqui] Nas demais eleições analisadas, as de 2002, 2010, 2012 e 2014, o candidato vencedor obteve larga maioria em todos os bairros. É possível supor que nas eleições municipais de 2016, a oposição representada pelo PR, possa novamente fazer aparecer diferenças geográficas de voto entre subúrbio e centro. Mas devido ao sucesso do atual prefeito, também é possível que sua propaganda eleitoral em prol do próximo candidato do PMDB, consiga ao menos a mesma quantidade de votos que o governador Pezão obteve. Eleições Municipais 1996 PTB PDT PMDB PFL PSDB PL 36% 26% 21% 8% 7% 3% Estaduais votos no estado votos em tres rios 1994 PDT 30% 41% PSDB 37% 26% PSD 14,2% 13% PT 10,7% 10% PMDB 4,5% 7% 2000 PDT PTB PSDB PFL PRP 47% 39% 7% 4% 2% 1998 PDT PFL PSDB PPS 2004 PMDB PTB PP 53% 31% 17% 2002 PSB PT PDT PFL 2008 PMDB PR PSOL 51% 41% 8% 2012 PMDB PR PSOL 83% 13% 4% [Digite aqui] 46% 34,30% 15,51% 1,1% 69% 20% 9% 1% 51% 24% 14% 9% 65% 18% 11% 5% 2006 PMDB PPS PRB PT PSDB PDT PSOL 41,42% 23,78% 18,53% 7,66% 5,33% 1,5% 1,4% 54% 20% 15% 7% 3% 1% 1% 2010 PMDB PV PR PSOL 66% 20% 10,8% 1,67% 82% 9% 8% 1% 2014 PMDB PRB PR PT 40% 20% 19,70% 10% 62% 8% 17% 7% Bibliografia Agnew, J., 1996a. Mapping politics: how context counts in electoral geography. Political Geography, 15(2), 129-146. Agnew, J., 1996b. Maps and models in political studies: a reply to comments. Political Geography, 15(2), 165-167. Burbank, M., 1995. The psychological basis of contextual effects. Political Geography, 14(6-7), 621-635. 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Por intermédio de um modelo de regressão linear (OLS), o artigo procura mostrar o peso da regiões, comparativamente ao de outras variáveis sociodemográficas (renda per capita, população e analfabetismo adulto) e do principal programa social implementado pelos governos petistas (o Bolsa Família). Palavras-chaves: eleições presidenciais; PT; PSDB. Introdução A comparação da votação de Luís Inácio Lula da Silva em 2006, com a obtida quatro anos antes revela uma série de diferenças importantes. Se observarmos os resultado das eleições nos municípios, por exemplo, veremos que enquanto em 2002 a votação de Lula tendia a ser mais alta nas cidades de maior renda e com melhores indicadores sociais, em 2006 este padrão se inverteu, com sua votação tendendo a ser maior nos municípios de menor renda e com pior situação social. As eleições de 2006 foram marcadas ainda pela consolidação do Nordeste como o principal reduto regional do PT. No primeiro turno de 2002, Lula obteve em média 31% dos seus votos nas cidades da região, quatro anos depois este valor saltaria para 61%. O desempenho de Dilma Rousseff nas eleições de 2010 repetiu o padrão sociológico e espacial observado em 2006: sua votação tende a ser mais alta nos municípios de menor renda, confirmando o Nordeste como o seu principal reduto eleitoral. (SOARES; TERRON, 2008; MARZAGÃO, 2013) Nas eleições de 2014, a propaganda eleitoral do PT foi dirigida basicamente aos eleitores de renda mais baixa, os principais beneficiários dos programas de transferência de renda implementados pelos governos do partido. Por outro lado, 1 o principal candidato de oposição, Aecio Neves (PSDB) obteve maior apoio entre eleitores de renda e escolaridade mais altas. Será que esta polarização social observada na campanha se refletiu nas cidades brasileiras? Em que medida o padrão observado nas votações do PT e PSDB em 2006 e 2010 se repetiria em 2014? Houve alguma mudança relevante em relação à votação dos candidatos na região Nordeste? O propósito deste trabalho é observar as eventuais mudanças e continuidades da votação do PT e PSDB desde as eleições de 2006, disputa que mudou o padrão da votação petista. O artigo está dividido em duas seções principais. A primeira, apresenta uma série de gráficos e mapas com os resultados das eleições presidenciais nos municípios brasileiros. A segunda seção utiliza um modelo multivariado para dimensionar os efeitos de algumas características dos municípios na votação final dos candidatos. 1 O PT e o PSDB em três disputas Na apresentação dos resultados das eleições brasileiras, a imprensa e quase todos os pesquisadores têm por hábito excluir os votos nulos e em branco da análise, considerando, deste modo, apenas os votos válidos. O problema desta opção é que além de não incluir o voto de milhões de eleitores que anularam o voto ou apertaram a tecla em branco da urna eletrônica, ela desconsidera a intensa variação dos votos inválidos nos municípios. Para ter um quadro mais completo da manifestação das preferências eleitorais no Brasil sugiro que devemos incluir na análise os votos de todos os eleitores que compareceram para votar. Portanto, neste trabalho, o percentual de votos de cada candidato é calculado sobre o comparecimento. A Figura 1 apresentam a votação mediana dos candidatos do PT - Lula em 2006 e Dilma em 2010 e 2014 - no primeiro turno - nos municípios brasileiros, segundo a renda per capita. As cidades foram dividas em cinco faixas (quintis). As barras do gráfico mostram o percentual médio de votos em cada faixa. Nas três eleições, os candidatos do PT tiveram o mesmo padrão: a média de votos cai à medida que aumenta as faixas de renda. Nas cidades de menor renda, Dilma obteve uma média de 68% dos votos, o patamar mais alto já alcançado por um candidato do PT à Presidência neste segmento. O resultado da votação dos candidatos do PSDB nas três últimas eleições presidenciais - Alckmin em 2006, Serra em 2010 e Aecio em 2014 é apresentado na Figura 2, que lembra um espelho invertido da votação do PT. Os candidatos do PSDB melhoram sua votação à medida que aumenta a renda per capita dos municípios. Nas cidades mais pobres, Aecio obteve a pior votação de um candidato do PSDB desde 1994, em média, apenas 10,7%. As Figuras 3 e 4 mostram, respectivamente, a votação dos candidatos do PT e PSDB nos municípios das cinco regiões do país. As barras representam o percentual médio de votos obtidos nos municípios de cada região. Em 2014, Dilma obteve nas cidades do Nordeste e Norte o maior percentual de votos de um candidato presidencial do PT, respectivamente 55% e 65% dos votos. Em relação ao pleito de 2010, a votação de Dilma diminuiu nas cidades das outras três regiões do país. 2 Figura 1 – Percentual de votos do PT, segundo o quintil de renda. Eleições para presidente, 2006-2014. Figura 2 – Percentual de votos do PSDB, segundo o quintil de renda. Eleições para presidente, 2006-2014. Os candidatos do PSDB perderam apoio de maneira constante nas regiões Nordeste e Norte, justamente as regiões nas quais o PT cresceu constantemente. Em 2014, Aecio saiu-se melhor do que Serra nas cidades das regiões Centro-Oeste, Sul 3 Figura 3 – Percentual de votos do PT, segundo a região. Eleições para presidente, 2006-2010. e Sudeste, mas recebeu votações bem abaixo de outros candidatos do PSDB nas cidades das duas outras regiões. Figura 4 – Percentual de votos do PSDB, segundo a região. Eleições para presidente, 2006-2010. 4 2 Análise de regressão As figuras apresentadas na seção anterior mostraram que nas três eleições analisadas, tanto o nível de renda das cidades, quanto a dimensão regional - particularmente a forte presença do PT nas regiões Norte e Nordeste - tiveram efeito na votação dos dois principais concorrentes às eleições presidenciais. O próximo passo é analisar o impacto destes e de outros fatores simultaneamente. Além da renda per capita, selecionei mais duas variáveis demográficas: população e taxa de analfabetismo entre a população com mais de 18 anos. Tanto a renda como a população foram transformadas em escalas logarítmicas. Os dados das três variáveis são do censo de 2010.1 A região Sudeste foi utilizada como categoria de referência para as outras variáveis. O efeito do Bolsa Família na eleições presidenciais é provavelmente o tema mais discutido recentemente pelos estudiosos das eleições no Brasil (NICOLAU; PEIXOTO, 2007; CANÊDO-PINHEIRO, 2009; ZUCCO; POWER, 2013; BOHN, 2011).Para mensurar a abrangência do programa em âmbito municipal, os pesquisadores têm utilizado diferentes medidas: percentual das famílias beneficiadas; gastos do programa per capita; razão bolsa família/PIB; média mensal de benefícios por família; razão gastos do programa por família pobres e por famílias indigentes. Optei por utilizar o percentual de famílias beneficiadas pelo programa em cada cidade.2 O percentual de votos no primeiro turno - incluindo brancos e nulos no cômputo total - foi tomado como variável dependente. Deste modo, foram construídos seis modelos. Para facilitar a comparação dos candidatos no tempo, os resultados de cada um dos modelos foram apresentados em duas tabelas, uma para os candidatos do PT, outra para os candidatos do PSDB. A Tabela 1 apresenta seis diferentes modelos de regressão com os resultados da votação dos candidatos do PT: Lula (2006) e Dilma (2010 e 2014). Dois modelos são apresentados para cada um dos candidatos. O primeiro inclui apenas as variáveis sociodemográficas e a regiões; o segundo, além das variáveis anteriores acrescenta a cobertura do programa Bolsa família. A ideia é dimensionar o quanto o programa de transferência implementado pelo governo petista acrescenta na explicação da variação da votação dos candidatos. Um aspecto que chama à atenção na Tabela 1 é que os sinais dos coeficientes da renda per capita e do analfabetismo são idênticos nos três pleitos. Mantidos constantes os outros fatores, quanto maior a renda e maior a taxa de analfabetos adultos nas cidades, maior a votação no PT. O efeito das regiões teve uma variação maior; a exceção é o Nordeste, que sempre tem um efeito positivo na votação do PT. Afinal, o que acontece quando acrescentamos a variável Bolsa Família na votação dos candidatos do PT? O que muda em relação ao quadro anterior? Como mostraram os estudos anteriores, o programa de transferência do governo petista tem um forte efeito sobre a votação obtida pelo partido nas eleições de 2006 e 2010. A Tabela 1 mostra que o mesmo impacto persiste em 2014. 1 2 Os dados estão disponíves em: <http://www.atlasbrasil.org.br/2013> Os dados de 2006 e 2010 foram organizados por Cesar Zucco; os de 2014 coletados junto ao Ministério do Desenvolvimento Social 5 A Tabela 1 mostra ainda que nas três disputas, a introdução da variável Bolsa Família reduz o impacto da renda per capita, mas este continua tendo um efeito expressivo sobre a votação do PT; ou seja, se comparamos duas cidades com todas as características iguais (inclusive o Bolsa Família), ter menor renda é um fator importante para uma maior votação para o PT. O modelo com o Bolsa Família muda os efeitos de outras variáveis, mas acrescenta pouco na explicação da variação da votação do PT. A comparação do R2 dos modelos, com e sem o Bolsa Família, também mostra pouco diferença. A forte associação entre a o percentual de famílias cobertas pelo programa e o nível de renda dos municípios é uma possível explicação para este fenômeno.3 Os modelos para os candidatos à presidência do PSDB são apresentados na Tabela 2. Em todos eles, os coeficientes das variáveis renda e Bolsa Família tem os mesmos efeitos; nos dois casos com os sinais trocados em relação à votação do PT: quanto maior a renda e menor a a cobertura do Bolsa Família, menor a votação do partido. Em termos regionais, observamos dois padrões. O primeiro é o sinal positivo da região Centro-Oeste. O segundo é o efeito negativo da região Nordeste. Como já tinha sido salientado anteriormente (ver Figura 4), o pior desempenho do partido na região foi em 2014. No modelo apresentado na tabela 1, mantido constante outros fatores, Aecio obtém, em média, cerca de 10 pontos percentuais a menos de votos na região, comparativamente ao Sudeste. A partir dos dois modelos de regressão com a inclusão do Bolsa família de construí gráficos com os resultados das eleições de 2014. A ideia é observar os efeitos do Bolsa família segundo a região, mantidos constantes os efeitos das duas outras variáveis (renda e população). Os resultados são apresentados nas figuras 6 e 7 e mostram os resultados preditos pelos modelos para os candidatos do PT e PSDB. As linhas mostram o percentual de votos esperados para cada candidato, segundo sete níveis de cobertura do Bolsa Família (com variações entre 20% e 80%). Por exemplo, numa cidade com 20% de cobertura (0.2 no gráfico), a expectativa é que Dilma tenha recebido cerca de 50% de votos no Sul e cerca de 40% no Norte. As linhas mostram o forte impacto do programa, com destaque para o efeito negativo da região Nordeste para Aecio e positivo da região Sul para Dilma. 3 Conclusão O propósito deste artigo foi comparar o desempenho do PT e PSDB nas eleições presidenciais de 2006, 2010 e 2014. A análise da distribuição de votos dos partidos nos municípios mostrou uma forte semelhança entre os três pleitos. O PT teve um melhor desempenho nas cidades mais pobres e com maior cobertura do programa Bolsa Família. A região Nordeste tem sido, desde 2006 o principal reduto do PT na disputa presidencial e seu efeito nos dois modelos tem sido importante, mesmo na presença de variáveis sociais. A região Sul teve um impacto expressivo na 3 Apesar da existência de correlação entre a renda per capita e o Bolsa Família, o teste VIF não indicou colinearidade a ponto de influenciar os modelos. 6 Figura 5 – Coeficientes da regressão linear. Variável dependente: percentual dos votos do PT para presidente nos municípios. votação do PT nas disputas de 2010 e 2014; para esta última eleição, a simulação apresentada na Figura 5 é ilustrativa. Os efeitos da renda per capita e da cobertura do Bolsa Família na votação do PSDB são inversos aos encontrados para o PT. O desempenho do partido melhora à medida que aumenta a renda das cidades e diminui a cobertura do programa Bolsa Família. A região Nordeste tem um efeito negativo e expressivo sobre a votação do PSDB nas duas disputas. Se compararmos cidades com a mesma característica, o PSDB tem, em média, uma votação bem menor em uma cidade da região Nordeste. O partido tem o seu reduto nas três eleições nas cidades do Centro-Oeste. Um último aspecto a ser salientado é que as duas principais variáveis selecionadas (renda per capita e Bolsa Família) têm um efeito mais intenso em 2014. Na última disputa presidencial, o Brasil ficou mais dividido, com cada partido ampliando a votação no seu reduto e diminuindo no território adversário. O PT aumentando a sua votação nas cidades mais pobres e mais dependentes do programa de transferência de renda e piorando nas cidades mais prósperas. Para o PSDB observamos uma tendência inversa. O partido intensificou sua votação nas áreas mais ricas e menos dependentes do Bolsa Família. 7 8 ∗∗∗ p < 0.001, R2 Adj. R2 Num. obs. RMSE ∗∗ p < 0.01, ∗ p < 0.05 bolsa família, 2014 bolsa família, 2010 bolsa família, 2006 Sul Norte Nordeste Centro-Oeste analfabetismo + 18 anos (2010) renda per capita log (2010) população log (2010) (constante) 0.60 0.59 5563 9.82 Lula 2006a 141.46∗∗∗ (7.44) 1.74∗∗∗ (0.13) −11.12∗∗∗ (0.66) −0.18∗∗∗ (0.03) −3.57∗∗∗ (0.52) 5.24∗∗∗ (0.56) 1.97∗∗∗ (0.58) −2.73∗∗∗ (0.39) 29.13∗∗∗ (1.48) 0.50 0.50 5563 9.49 Dilma 2010 227.38∗∗∗ (6.57) −0.16 (0.12) −16.77∗∗∗ (0.59) −0.00 (0.03) 0.56 (0.50) 5.79∗∗∗ (0.52) −0.31 (0.56) 6.28∗∗∗ (0.38) 0.54 0.54 5563 9.09 40.93∗∗∗ (1.81) Dilma 2010a 119.67∗∗∗ (7.89) −0.36∗∗ (0.12) −7.39∗∗∗ (0.70) −0.19∗∗∗ (0.03) −0.31 (0.48) 1.67∗∗ (0.53) −3.15∗∗∗ (0.55) 5.99∗∗∗ (0.36) Tabela 1 – modelos de regressão OLS, PT 0.57 0.57 5563 10.15 Lula 2006 201.41∗∗∗ (7.03) 1.54∗∗∗ (0.13) −15.98∗∗∗ (0.63) −0.02 (0.03) −3.99∗∗∗ (0.54) 8.00∗∗∗ (0.56) 2.06∗∗∗ (0.60) −2.67∗∗∗ (0.41) 0.65 0.65 5564 9.96 Dilma 2014 276.36∗∗∗ (6.89) −0.32∗ (0.13) −21.71∗∗∗ (0.62) 0.14∗∗∗ (0.03) 0.57 (0.53) 6.71∗∗∗ (0.55) 3.86∗∗∗ (0.59) 7.26∗∗∗ (0.40) 42.08∗∗∗ (1.68) 0.69 0.69 5564 9.44 Dilma 2014a 167.03∗∗∗ (7.85) −0.41∗∗ (0.12) −12.30∗∗∗ (0.70) −0.07∗ (0.03) −0.94 (0.50) 2.47∗∗∗ (0.55) 1.84∗∗ (0.57) 7.50∗∗∗ (0.38) 9 ∗∗∗ p < 0.001, R2 Adj. R2 Num. obs. RMSE ∗∗ p < 0.01, ∗ p < 0.05 bolsa família,2014 bolsa família, 2010 0.62 0.62 5563 9.92 Alckmin 2006a −31.01∗∗∗ (7.52) −2.38∗∗∗ (0.13) 9.53∗∗∗ (0.67) 0.03 (0.03) 4.93∗∗∗ (0.52) −6.51∗∗∗ (0.56) 1.03 (0.59) 2.98∗∗∗ (0.40) −26.55∗∗∗ (1.49) 0.51 0.51 5563 9.32 Serra 2010 −87.17∗∗∗ (6.45) −1.27∗∗∗ (0.12) 12.27∗∗∗ (0.58) 0.03 (0.03) 4.15∗∗∗ (0.49) −8.09∗∗∗ (0.51) 2.89∗∗∗ (0.55) 1.19∗∗ (0.37) 0.54 0.54 5563 9.02 −35.11∗∗∗ (1.80) Serra 2010a 5.22 (7.84) −1.10∗∗∗ (0.12) 4.22∗∗∗ (0.70) 0.19∗∗∗ (0.03) 4.89∗∗∗ (0.48) −4.55∗∗∗ (0.53) 5.33∗∗∗ (0.55) 1.44∗∗∗ (0.36) Tabela 2 – modelos de regressão OLS, PSDB 0.60 0.60 5563 10.20 Alckmin 2006 (constante) −85.64∗∗∗ (7.06) população log (2010) −2.20∗∗∗ (0.13) renda per capita Log (2010) 13.96∗∗∗ (0.63) analfabetismo +18 anos (2010) −0.11∗∗∗ (0.03) Centro-Oeste 5.31∗∗∗ (0.54) Nordeste −9.04∗∗∗ (0.56) Norte 0.95 (0.60) Sul 2.92∗∗∗ (0.41) bolsa família, 2006 0.72 0.72 5564 8.51 Aecio 2014 −102.18∗∗∗ (5.89) −2.14∗∗∗ (0.11) 14.81∗∗∗ (0.53) −0.09∗∗∗ (0.03) 1.34∗∗ (0.45) −12.83∗∗∗ (0.47) −3.74∗∗∗ (0.50) 0.83∗ (0.34) −33.29∗∗∗ (1.45) 0.75 0.75 5564 8.13 Aecio 2014a −15.68∗ (6.77) −2.07∗∗∗ (0.11) 7.37∗∗∗ (0.60) 0.07∗∗ (0.03) 2.54∗∗∗ (0.43) −9.47∗∗∗ (0.47) −2.14∗∗∗ (0.49) 0.64∗ (0.33) Referências BOHN, S. R. Social Policy and vote in Brazil Bolsa Família and the Shifts in Lula’s Electoral Base. Latin American Research Review, v. 46, n. 1, p. 54–79, 2011. Disponível em: <http://muse.jhu.edu/journals/latin\_american\_research\ _review/v046/46.1.bohn.html>. Citado na página 5. CANÊDO-PINHEIRO, L. Bolsa Famíilia ou Desempenho da economia? Determinantes da Reeeleição de Lula em 2006. n. 2008, 2009. Citado na página 5. MARZAGÃO, T. A dimensão geográfica das eleições brasileiras. Opinião Pública, v. 19, n. 2, p. 270–290, 2013. Citado na página 1. NICOLAU, J.; PEIXOTO, V. Uma disputa em três tempos: uma análise das bases municipais da eleições presidenciais de 2006. In: XXXI Encontro Anual da ANPOCS. Caxambu: [s.n.], 2007. Citado na página 5. SOARES, G. A. D.; TERRON, S. Dois Lulas: a geografia eleitoral da reeleição (explorando conceitos, métodos e técnicas de análise geoespacial). Opinião Pública, v. 14, n. 2, p. 269–301, nov. 2008. ISSN 0104-6276. Citado na página 1. ZUCCO, C.; POWER, T. J. Bolsa Família and the Shift in Lula’s Electoral Base, 2002–2006: A Reply to Bohn. Latin American Research Review, v. 48, n. 2, p. 3–24, 2013. ISSN 1542-4278. Disponível em: <http://muse.jhu.edu/content/crossref/ journals/latin\_american\_research\_review/v048/48.2.zucco.html>. Citado na página 5. 10 Desempenho eleitoral dos candidatos a presidente do PT e PSDB em 2014: o que explica a votação dos principais partidos nos municípios, municípios variáveis políticas ou sociais??1 Emerson Urizzi Cervi [email protected] Universidade Federal do Paraná Jaqueline Kleine Buckstegge Buc [email protected] [email protected] Universidade Federal do Paraná ÁREA TEMÁTICA Grupo de Investigación en Análisis Espacial en América Latina ESPACIO ALACIP – PANEL 4 Geografia eleitoral brasileira: eleições presidenciais Coordinador: Gláucio Soares Soar (IESP/UERJ – Brasil) 1 Trabajo preparado para su presentación en el VIII Congreso Latinoamericano de Ciencia Política, organizado por la Asociación Latinoamericana de Ciencia Política (ALACIP). Pontificia Universidad Católica del Perú, Perú, Lima, 22 al 24 de julio de 2015. Desempenho eleitoral dos candidatos a presidente do PT e PSDB em 2014: o que explica a votação dos principais partidos nos municípios, variáveis políticas ou sociais? Resumo: As eleições gerais de 2014 no Brasil reuniram 230 milhões de eleitores em 5,6 mil municípios para eleger representantes ao cargos de presidente, governador e senador, com votos majoritários; e deputado federal e estadual, em disputas proporcionais. O paper discute a associação entre votos em diferentes cargos, controlada pela distribuição espacial, em duas dimensões distintas: política e social. A pergunta é: no município, o desempenho eleitoral do partido incumbent e do desafiante a presidente da república pode ser explicado pelas mesmas variáveis? A dimensão política relaciona o desempenho dos dois partidos, em participação percentual no total de votos de legenda para deputado federal e o percentual de votos no partido para presidente. A dimensão social associa a diferença do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDH-M) entre 2000 e 2010 com o desempenho dos candidatos à presidência. Utilizase técnicas de regressão espacial para identificar que tipo de variável independente (política ou social) explica mais as votações para presidente do PT e PSDB nos municípios. Também verificase o grau de vizinhança do desempenho dos candidatos à presidência em função da região do País. A hipótese é que a votação para presidente do PT (incumbent) associa-se de forma positiva à variável social em consequência dos resultados das políticas públicas. Já a votação do PSDB para presidente está mais associada aos votos de legenda do partido nos municípios, indicando maior importância da estrutura partidária nos municípios para explicar o desempenho eleitoral do partido de oposição à presidência da república. Palavras-chave: dependência espacial; eleições 2014; PT e PSDB; IDH-M Electoral performance of PT and PSDB presidential candidates in 2014: which explains the vote of the main parties in the municipalities, political or social variables? Abstract: The general elections of 2014 in Brazil gathered 230 million voters in 5,561 cities to elect representatives to the offices of president, governor and senator, through majoritarian vote; and state and federal legislative representatives, in proportional system. The paper discusses the association between the vote in different positions, controlled by spatial distribution, in two different dimensions: political and social. The focus of the paper is: in city level, presidential electoral performance of the incumbent party and its respective main challenger can be explained by the same variables? The political dimension relates the performance of the two parties, as a percentage stake of the total of party votes for congressional representative and the percentage of presidential votes that the same party received. The social dimension is measured by the association in the difference of the City's Human Development Index (IDH-M), between 2000 and 2010, and the performance of presidential candidates. The paper uses spatial regression techniques to identify what kind of independent variable (political or social) has more explanatory power in presidential elections between the two main parties in the competition (PT and PSDB), within city level. The degree of neighborhood in the presidential candidate performance is also verified, controlled by region of the country. The hypothesis is that the presidential vote of PT (incumbent) is associated positively to the social variable dimension as a result of the results of public policies. On the other hand, PSDB's presidential vote is more closely associated with party vote in city level, indicating greater importance of cities’ party structure on the explanation of electoral performance, when opposition party for in a presidential competition. Keywords: spatial dependence; 2014’s election; PT and PSDB; City's Human Development Index Desempeño electoral de los candidatos a la presidencia del PT y PSDB en 2014: ¿Lo que explica el voto de los principales partidos en los municipios, las variables políticas o sociales? Resumen: Las elecciones generales de 2014 en Brasil reunieron 230 millones de votantes en 5.561 municipios para elegir a los representantes en los cargos de presidente, gobernador y senador, con mayoría de votos; y los representantes legislativos a nivel federal y estatal, en las disputas proporcionales. El paper analiza la relación entre votos en diferentes posiciones, controlada por la distribución espacial, en dos dimensiones: política y social. La pregunta es: en el municipio, el desempeño electoral presidencial del partido en el poder y de su desafiante puede ser explicado por las mismas variables? La dimensión política se relaciona a el rendimiento de los dos partidos, como un porcentaje de participación de lo voto en leyenda para el congresista y el porcentaje de votos del partido a la presidencia. La dimensión social es asociada con la diferencia de Índice de Desarrollo Humano Municipal (IDH-M), entre 2000 y 2010, con la actuación de los candidatos presidenciales. El paper utiliza técnicas de regresión espacial para identificar qué tipo de variable independiente (político o social) explica más los resultados para presidente obtenidos por PT y PSDB en los municipios. También se verificó el grado de vecindad en el desempeño de los candidatos presidenciales, dependiendo de la región del país. La hipótesis es que el voto para presidente del PT (incumbent) se asocia positivamente a la variable social como consecuencia de los resultados de las políticas públicas. Por otro lado, la votación presidencial del PSDB está más estrechamente asociada con el voto en leyenda a nivel municipal, lo que indica una mayor importancia de la estructura del partido en los municipios para explicar el desempeño electoral del partido de la oposición a la presidencia. Palabras clave: dependencia espacial; las elecciones de 2014; PT y PSDB; IDH-M 1. INTRODUÇÃO O paper aborda a dupla questão da associação espacial e explicação para a variação de voto a partir de variáveis políticas e sociais. O objeto é o desempenho eleitoral, medido em percentual de votos por município, dos dois principais partidos em 2014, o PT e o PSDB, na disputa pela presidência do Brasil. O PT, no governo, conseguiu a reeleição da presidente Dilma Rousseff no segundo turno, após vencer por uma diferença de apenas 1% de votos o candidato do PSDB, senador Aécio Neves. Com isso, o PT consegue manter-se no governo pelo quarto mandato consecutivo (dois de Lula e dois de Dilma Rousseff), tendo em todas as disputas como segundo colocado o candidato do PSDB - seu principal adversário político-eleitoral. A hipótese é de que apenas variáveis institucionais não são suficientes para explicar o desempenho desses dois partidos nas eleições. A explicação deve começar pela estrutura dos partidos, entendida como a capilaridade do PT e PSDB nas regiões brasileiras e a forma como ambos conseguem tirar proveito das estruturas de siglas médias e pequenas do sistema partidário brasileiro. Mas, além das variáveis tais institucionais, o que ajuda a garantir a manutenção da força eleitoral do PT é o desempenho que teve no governo do País. O resultado de políticas implementadas pelos três governos petistas, refletido diretamente no desempenho de seus candidatos à presidência, é o que espera-se contribuir para a explicação da manutenção da polarização entre as duas siglas. O objetivo do paper é testar uma variável explicativa em cada dimensão para o desempenho espacial na eleição presidencial: desenvolvimento econômico (social) e desempenho partidário (político), ambas em nível municipal. A hipótese a ser aferida é de que o candidato à reeleição tende a apresentar melhor desempenho em áreas com resultados mais positivos de políticas públicas (explicação social) e o candidato da oposição tende a ter votação espacialmente associada com maior estruturação partidária local (explicação política). Desde a ampliação dos programas sociais dos governos do Partido dos Trabalhadores, boa parte dos trabalhos sobre comportamento eleitoral buscam compreender como se relaciona, por um lado, a identificação partidária tradicional ao próprio PT, e, por outro, o foco nos benefícios das políticas públicas de distribuição de renda, principalmente através do Programa Bolsa Família (Guarnieri, 2014; Kerkauy, 2011; Marzagão, 2013; Nicolau, 2014; Peixoto & Rennó, 2011; Rennó & Cabello, 2010; Soares; Terron, 2008; Terron; Soares, 2010). Para isso, considera-se a possibilidade de associação entre crescimento do IDH e maior percentual de votos PT. No caso, o percentual de votos no partido do mandatário cresce conforme aumenta a diferença do IDH-M no período, enquanto o percentual de votos na oposição (PSDB), tenderia a diminuir no mesmo movimento do desenvolvimento humano. Em 1948, o sociólogo norte-americano Joseph Campbell propôs um conjunto de variáveis políticas e econômicas para explicar o desempenho dos partidos em disputas presidenciais nos Estados Unidos (Gelman & King, 1993). Adota-se a proposta de Campbell como ponto de partida para a análise do desempenho do PT e PSDB no Brasil em 2014, agregando a análise de dependência espacial. A variável dependente aqui é o percentual de votos obtidos pelo PT e PSDB na eleição presidencial de 2014. A unidade de análise é o município. Em democracias multipartidárias como a brasileira, o desempenho dos partidos em eleições não depende apenas das condições relativas diretamente ao desempenho do governo nacional. Há um viés de responsividade eleitoral identificado por King (1990) que considera o desempenho dos partidos para o legislativo e o desempenho em eleições regionais para explicar o sucesso eleitoral em disputas nacionais. Isso porque os sistemas de representação política são fundados tanto da representação local quanto na nacional. Assim, partidos que conseguem fazer a integração entre a política local e a nacional apresentam melhores condições para desempenhos positivos em disputas presidenciais. Nesta lógica, há duas teses concorrentes. Uma é a de que os partidos estruturados politicamente nos estados conseguem replicar o bom desempenho nas disputas nacionais. Nesse caso, haveria uma coincidência no desempenho dos partidos para presidência e para o congresso nacional. A outra é que os partidos apresentam desempenhos eleitorais distintos para disputas majoritárias e proporcionais. Nesse caso, a especialização do partido em disputas nacionais majoritárias independeria da estruturação regional do mesmo. A segunda dimensão explicativa proposta pelo paper, a socioeconômica regional, também é relevante para explicar a polarização nas disputas presidenciais. Sua hipótese para o sucesso político-eleitoral é que a melhoria de vida dos eleitores é recompensada com votos ao partido governante. Em termos do IDH nacional, que incorpora indicadores econômicos, de educação e de saúde pública, seu aprimoramento é realizado através da efetivação de políticas públicas em regiões menos desenvolvidas. Como no Brasil há uma centralização de recursos para políticas públicas na esfera federal (Boschi, 2004), pode-se pensar que a diferença no IDH em um período pode gerar algum ganho eleitoral para o partido governante. Não se pretende com isso defender que o IDH é o melhor preditor de votação e, muito menos, que seja a única variável explicativa para o desempenho dos partidos. O objetivo é usar uma variável que não seja político-partidária para testar os comportamentos de PT e PSDB. Como a unidade de análise espacial é o município, utiliza-se o IDH-M, que mede o índice de desenvolvimento humano em cada um dos 5,6 municípios brasileiros. Os modelos usados para testar a associação espacial consideram como variável dependente os percentuais de voto no PT e PSDB por município no 1º e 2º turnos de 2014. Como variáveis independentes, utiliza-se a diferença do IDH-M por município entre 2000 e 2010 (para indicar a associação não-política) e a participação percentual do PT do PSDB nos votos de legenda para deputado federal em cada município no primeiro turno de 2014 (para indicar associação política). O texto está dividido em mais três partes. Na próxima, apresenta-se o modelo e os métodos, com breve apresentação do contexto das variáveis. Depois, analisa-se os resultados encontrados e, por fim, apresentase algumas conclusões a respeito do experimento analítico realizado. 2. CONTEXTO, MODELO E MÉTODOS Para compreender melhor o contexto social das eleições brasileiras de 2014, a partir da variáveis independente selecionada pelo paper, o Gráfico 1 demonstra as distribuições dos crescimentos de IDH-M nos municípios brasileiros entre 2000 e 2010 por categoria de IDH-M (alto, médio ou baixo) no último ano de análise. A partir dele é possível perceber que os municípios de mais baixo IDH-M apresentaram os maiores crescimentos médios no período analisado, com quedas nos municípios de IDH-M médio e nos que pertencem à categoria alto. Gráfico 1 - Distribuição do crescimento de IDH-M por categoria A mediana do crescimento de IDH-M no Brasil foi de 0,133 na década. Excetuando os outliers, na categoria de IDH-M baixo o município com menor crescimento apresentou 0,097 de diferença entre 2000 e 2010, contra apenas 0,035 no município da categoria IDH-M alto com menor crescimento no período. Já os maiores crescimento ficaram na categoria de IDH-M baixo, com 0,255, excetuando os outliers, contra um crescimento máximo de 0,197 para os municípios com IDH-M alto. Como as categorias de agrupamento do índice apresentam relação inversa ao crescimento, com menor crescimento em municípios que já apresentam IDH-M alto, a variável da dimensão social inserida no modelo apresenta uma associação inversa ao grau de desenvolvimento do município. Ou seja, municípios com menor IDH-M foram os que apresentaram as maiores diferenças e, portanto, pela hipótese são, geograficamente, onde mais se sentiram os efeitos positivos das políticas públicas, tendendo a apresentar maiores percentuais de voto ao mandatário. Já os municípios com IDH-M mais alto foram os que apresentaram as menores diferenças de crescimento, estando assim associados com a diferença positiva em percentual de votos ao candidato governante à presidência. Ainda que não tenha sido testada a associação do IDH-M com os percentuais de voto, as distribuições de crescimento mostram que as unidades espaciais de análise (municípios) apresentam alguma regularidade em relação ao desenvolvimento humano, pois os menos desenvolvidos tiveram maior crescimento, em média, no período. A segunda variável explicativa do modelo é de caráter político-partidário: percentual de votos de legenda para deputado federal no município. Utiliza-se como proxy os votos de legenda por ser uma variável que indica a força política de um partido em determinado espaço geográfico. Quanto mais votos de legenda um partido recebe em determinado município, maior é o enraizamento dele nesse espaço, pois os eleitores optam por destinar o voto à legenda e não a um candidato específico. Opta-se por usar os votos de legenda para deputado federal por ser cargo legislativo de esfera nacional, aproximando-o da presidência da república. Os dois partidos apresentaram percentuais de votos de legenda muito próximos. Em 2014, para deputado federal, o PT apresentou média de 19,9% do total de votos de legenda nos municípios, contra 20,4% de votos de legenda do PSDB. Ou seja, os dois partidos somaram mais de 40% dos votos de legenda para deputado federal naquele ano. Antes de testar a associação espacial, será verificada a existência de correlação linear simples (Pearson) entre as variáveis que compõem o modelo de análise. As correlações bivariadas apenas indicaram a associação entre duas das variáveis incluídas e servem como uma primeira aproximação ao modelo - ainda sem considerar a dependência espacial. Os resultados da Tabela 1 mostram alta correlação entre a diferença de IDH-M e os percentuais de voto no PT e no PSDB nos dois turnos eleitorais. Ainda, os coeficientes são positivos para PT e negativos para PSDB, indicando que os percentuais de voto no PT tendem a crescer em municípios onde houve maior diferença de IDH-M e os percentuais do PSDB tendem a ser mais altos em municípios com menor diferença de IDH-M. Todos os coeficientes ficaram acima de ± 60% para a correlação entre as variáveis. Tabela 1 - Correlação linear de Pearson entre as variáveis inseridas no modelo Variável % Pres. 1T (PT) % Pres. 1T (PSDB) % Pres. 2T (PT) % Pres. 2T (PSDB) Diferença IDH-M (2000 e 2010) % Voto Legenda Dep. Fed. (PT) % Voto Legenda Dep. Fed. (PSDB) 0,637** (0,000) 0,041** (0,000) -0,536** (0,000) -0,602** (0,000) -0,003 (0,000) 0,552** (0,000) 0,621** (0,000) -0,006 (0,000) -0,516** (0,000) -0,614** (0,000) 0,004 (0,000) 0,528** (0,000) Fonte: Autores A correlação com os percentuais de votos de legenda para deputado federal do PSDB também foi alta, tanto para voto em presidente do PSDB quanto para voto em presidente do PT, nos dois turnos. No caso de votos a presidente do PT os coeficientes foram negativos, indicando que em municípios com percentuais mais altos de votos de legenda no PSDB, a candidata do PT tendeu a percentuais menores de voto nos dois turnos. Já o candidato do PSDB à presidência tendeu a mais sucesso em municípios que detinham mais votos em legenda para seu partido nas eleições de deputado federal. Todos os coeficientes de correlação com percentual de participação de votos de legenda do PSDB no município ficaram acima de ± 50%. Até aqui, as correlações apresentam-se conforme esperado, com associação positiva entre desenvolvimento econômico e votos no candidato à presidência do partido incumbent e associação positiva entre votos de legenda para deputado federal do partido de oposição e votos para seu respectivo candidato presidencial. Além disso, a variável de estruturação política do partido do governo (PT) foi a que apresentou os menores coeficientes de correlação com os percentuais de votos para presidência - mesmo considerando os votos do próprio partido. A correlação entre participação do PT em votos de legenda para deputado federal no município e percentual de votos para presidência no PT foi de 4,1%, muito abaixo dos coeficientes anteriores. Todas as demais correlações apresentaram coeficientes abaixo de 1%. Isso demonstra uma baixa associação entre percentual de votos de legenda do PT no município e distribuição de votos para presidência no mesmo espaço, o que ajuda a reforçar a hipótese de que a associação de voto presidencial no partido mandatário não é tanto forte com variáveis político-partidárias (aqui representada pelos votos de legenda para deputado federal), mas sim com o resultado de políticas públicas (aqui representada pela diferença de IDH-M). Identificadas as associações diretas entre as variáveis, o próximo passo é incluir a dependência espacial nas análises, pois considera-se a existência de um "contágio por vizinhança" tanto das variáveis dependentes (votos para presidente) como para as variáveis explicativas (IDH-M e votos de legenda para deputado federal). Para isso, utiliza-se o coeficiente I de Moran, que é derivado da correlação de Pearson, como uma primeira aproximação descritiva da associação espacial entre variáveis. Assim como a correlação de Pearson, o I de Moran varia de -1 a +1. Quanto mais próximo de -1, mais forte é a associação espacial negativa e mais para +1 cresce a força da correlação no mesmo sentido. Os valores próximos de zero indicam ausência de correlação especial. O índice I de Moran é usado de forma exploratória para medir possível dependência espacial e seu coeficiente equivale ao da regressão linear, indicando a inclusão da reta de regressão em um ambiente com autocorrelação espacial. Como o modelo trabalha com mais de 5,6 mil municípios, o número de vizinhanças é suficientemente alto para utilizar o I de Moran. Em caso de baixo número de unidades vizinhas, o melhor coeficiente é o G de Geary. Para os casos em que não há autocorrelação espacial, o mais indicado é usar o modelo de regressão linear. Portanto, testa-se a existência de autocorrelação espacial pelo I de Moran antes de aplicar o modelo de regressão espacial. A melhor forma para identificar a autocorrelação espacial é a partir dos resíduos do I de Moran (I Moran error). Se os resíduos forem estatisticamente significativos, há presença de autocorrelação espacial e, portanto, pode-se usar modelos regressivos espaciais para explicar as variações. Os resultados do teste de resíduos para o modelo utilizado aqui são apresentados na tabela 2 a seguir. Uma vez identificada a dependência espacial, o passo seguinte é encontrar o melhor modelo autoregressivo espacial para explicar o fenômeno analisado. Existem dois modelos principais, o de erros espaciais e o de lag espacial, ambos descritos pela Figura 1, na sessão de Resultados. A diferença entre eles diz respeito aos efeitos das variáveis dependentes entre unidades espaciais distintas. A seleção do melhor modelo a ser usado é baseada em valores de máxima verossimilhança dos modelos. O paper apresenta tais análises na Tabela 4, na sessão de Resultados. Previamente, é preciso considerar que, assim como qualquer modelo regressivo, o de autoregressão espacial não precisa respeitar os três pressupostos clássicos da regressão: (i) erros normais com média zero; (ii) homoquedasticidade na distribuição dos erros; e (iii) erros não relacionados. Os testes de quebra de pressupostos são apresentados na Tabela 3. Todo modelo espacial autoregressivo (SAR, sigla em inglês) considera que as observações em unidades vizinhas podem ajudar a explicar a variação de um valor qualquer em uma unidade espacial em relação às demais. Por definição, trata-se de um modelo onde as variáveis explicativas possuem dependência espacial com a variável explicada. Por exemplo, os votos para um partido em determinado município, entre outras coisas, podem ser explicados pelos votos obtidos no município vizinho. A função matemática do modelo SAR é a seguinte: y = ρW1y + Xβ + ε Considera-se Y a variável dependente; X a(s) variável(is) independente(s); β o coeficiente de regressão; e ε representa os erros aleatórios com média zero. Até aqui, todos os componentes da função são os mesmos de uma regressão clássica. No caso de existência espacial são acrescentados à função o W, que é a matriz de vizinhança ou ponderação espacial, e o ρ que é o coeficiente espacial autoregressivo. Em geral, SAR é o modelo que melhor explica quando há dependência espacial. (Rego e Pena, 2012). No entanto, é importante levar em conta o número de parâmetros independentes inseridos em funções espaciais nos modelos. Para cada nova variável em modelo de regressão, acrescenta-se um parâmetro. Por isso a recomendação técnica é sempre ser o mais "econômico" possível no número de variáveis explicativas em um modelo SAR, pois quanto mais parâmetros forem acrescentados ao modelo, mais distante ele fica da essência do fenômeno que queremos estudar. No próximo tópico apresentam-se os resultados dos modelos SAR para desempenho do PT e PSDB nos dois turnos eleitorais, utilizando as duas variáveis explicativas propostas: IDH-M e participação do partido no percentual de votos de legenda no município para deputado federal. 3. RESULTADOS Como não há garantias de que os modelos georegressivos são os melhores para a análise, primeiramente é preciso identificar se há associação geográfica entre a variável dependente e as variáveis explicativas (Anselin, 1988). Aqui, utiliza-se o teste de "erro do I de Moran" para identificar dependência espacial para os modelos explicativos do PT e PSDB, considerando os dois turnos da eleição presidencial de 2014. Entende-se dependência espacial quando o valor encontrado em determinada unidade depende em parte dos valores identificados em seus vizinhos. Os resultados são apresentados na Tabela 2 e todos os coeficientes mostram-se significativos, com poucas diferenças entre eles. Isso significa que, para os dois partidos, em ambos turnos, há dependência espacial entre o percentual de votos para o candidato à presidência do partido e as variáveis explicativas. A maior dependência espacial fica com PSDB, no primeiro turno, com coeficiente de 0,692 de erro de I de Moran. O menor é do PT, também no primeiro turno, com 0,576. Com isso, descarta-se a realização de regressão linear múltipla e se avança para a problematização de se as variáveis explicativas podem ser usadas, juntas, no modelo e qual o melhor tipo de regressão espacial para as análises propostas. Tabela 2 - Teste de resíduos de I de Moran para modelos explicativos do PT e PSDB Teste I Moran error Turno 1 2 PT 0,576 (0,000) 0,596 (0,000) PSDB 0,692 (0,000) 0,661 (0,000) Fonte: Autores Uma vez definida a dependência espacial é preciso identificar se o modelo não quebra os pressupostos da não colinearidade e da distribuição normal dos erros. Se as variáveis independentes apresentarem variação colinear, isso quebra o pressuposto da independência das observações e impede a leitura dos resultados de um teste de regressão (Anselin, 1988). Ainda, os erros também não podem apresentar tendência ou qualquer tipo de associação, pois geraria um comportamento de heteroquedasticidade dos resíduos, inviabilizando também a análise do teste de regressão. O teste de colinearidade entre variáveis explicativas para dados geoespaciais é baseado em análises de curtose e estabelece como limite crítico o valor de 20,0 unidades. Se os resultados ficarem abaixo desse limite, não há colinearidade entre as variáveis explicativas. Em complemento, o teste de normalidade de erros usado pelo trabalho é o de Jarque-bera, que segue os mesmos princípios de testes, com limite crítico para significância estatística em 0,050. Os resultados da Tabela 3 mostram que o modelo não é colinear e apresenta normalidade da distribuição de erros. O coeficiente de multicolinearidade fica em 9,59 para os modelos do PT e em 9,93 para os dos PSDB. Aqui, a colinearidade é a mesma no primeiro e segundo turnos porque as variáveis explicativas são as mesmas nos dois casos. O teste de Jarque-bera também indica que para os quatro modelos os erros se distribuem sem uma tendência, ou seja, as duas variáveis podem ser usadas no modelo de regressão espacial para identificar os efeitos dos votos de legenda e da diferença de IDH-M para explicar as variações dos percentuais de votos para presidente do Brasil em 2014. Tabela 3 - Testes de colinearidade e normalidade de erros para os modelos SAR Modelo PT PSDB Turno 1 2 1 2 Multicolinearidade 9,59 9,93 Normalidade dos erros (Jarque-bera) 17,625 (0,000) 21,261 (0,000) 198,130 (0,000) 43,249 (0,000) Fonte: Autores Vencidas as etapas de identificação da dependência espacial e das análises de colinearidade e distribuição de erros, é preciso estabelecer qual o melhor modelo regressivo espacial para delimitar as características do fenômeno estudado. Existem dois grandes modelos de dependência espacial, como exposto pela Figura 1. O primeiro é o de "error spatial", onde as diferenças ou os termos de erros entre diferentes unidades espaciais estão correlacionados. No entanto, o valor da variável explicativa X1 de uma unidade espacial tem efeitos sobre a variável dependente Y, mas não está associada à explicativa X2 da unidade espacial vizinha. O segundo modelo é do "lag spatial", onde a variável X1 de uma unidade vizinha, além de interferir na variável Y da unidade analisada também sobre influência da variável X2 da unidade vizinha. Aqui, quando ocorre um "retardo" espacial, percebe-se múltiplas associações, conforme quadros a seguir (Anselin, 1988). Error spatial Lag spatial Legendas Xi= variável explicativa na unidade espacial i. Xj= variável explicativa na unidade espacial j. Yi= variável dependente na unidade i. Yj= variável dependente na unidade j. Ei= fator de erro (variável não explicada) na unidade i. Ej= fator de erro (variável não explicada) na unidade j. Figura 1 - Tipos de modelos autoregressivos espaciais Fonte: Anselin, 1988 A melhor maneira de escolha do modelo é considerar o tipo de variável e como elas se relacionam com a teoria utilizada. Quando tal decisão não é possível através da teoria como o caso analisado pelo presente trabalho - existem alguns coeficientes que podem ser utilizados para definir o melhor modelo explicativo. O caso analisado não possibilita tal delimitação prévia pois uma variável independente pode ter influência sobre a dependente de maneira isolada ou associada à outra explicativa, ou seja, o desenvolvimento do município na última década (IDH-M) não apenas pode interferir nos percentuais de voto para presidente, como também pode explicar as variações de votos de legenda, pois a literatura mostra que votos de legenda tendem a estar associados com eleitores com maior desenvolvimento econômico e cultural. Dadas tais características, opta-se por usar os indicadores estatísticos para definir o modelo de análise. São comparados três coeficientes. O primeiro é o log likelihood, que está presente como função padrão dos modelos básicos de regressão e sustenta-se na hipótese de normalidade das distribuições de variáveis. Quanto maior o log likelihood, melhor é o modelo. O segundo é o critério Schwarz, que tem a mesma função do anterior, porém, com valores analisados no sentido oposto. Quanto menor o valor, mas adequado é o modelo. Por fim, o coeficiente de determinação (r2), que identifica quão ajustado está o modelo para identificar a determinação do conjunto de variáveis explicativas sobre a variação da variável dependente. A Tabela 4 mostra os resultados dos três indicadores para os modelos analíticos do desempenho do PT e PSDB nos dois turnos eleitorais. Percebe-se uma proximidade grande de valores entre eles, com error spatial mostrando-se um pouco melhor no log likelihood e Schwarz para os modelos do PT e lag spatial um pouco mais ajustado para os modelos do PSDB nos dois turnos. Como o objetivo é comparar os efeitos das variáveis dependentes sobre as votações dos dois partidos, opta-se por usar o mesmo modelo para os dois partidos e considera-se o coeficiente de determinação (r2) para defini-lo melhor (Anselin, 1988). No caso, o error spatial mostrou um coeficiente de determinação superior ao do lag spatial nos quatro casos. Assim, escolhe-se o modelo de erro espacial, que considera tanto o efeito da variável dependente sobre a variável independente da vizinhança, quanto o efeito conjunto de outra variável explicativa sobre a mesma unidade de análise. Tabela 4 - Indicadores dos modelos "lag" e "erro" espacial Turno 1 2 Modelos Lag spatial Error spatial Lag spatial Error spatial r 2 0,835 0,841 0,832 0,840 PT Log likelihood -19.556,9 -19.627,6 -19.227,5 -19.252,6 Critério Schwarz 39.148,3 39.281,1 38.463,1 38.531,1 r 2 0,854 0,872 0,830 0,845 PSDB Log likelihood -18.908,1 -18.670,3 -19.287,0 -19.154,7 Critério Schwarz 37.850,6 37.366,5 38.608,5 38.335,3 Fonte: Autores Identificado o melhor modelo de regressão com dependência espacial (por erro espacial), pode-se, finalmente, verificar os efeitos individuais das variáveis independentes na explicação do desempenho eleitoral dos candidatos a presidente pelo PT e PSDB por município brasileiro em 2014. A tabela 5 sumariza as principais informações das variáveis para explicar a variação espacial dos percentuais de voto a presidente (todas as estatísticas dos quatro modelos estão nos anexos ao final do texto). Os modelos incluem a estatística Lambda, que é um coeficiente adicional dos erros espacialmente correlacionados. A Lambda dos quatro modelos (PT e PSDB, no primeiro e segundo turnos) é significativa indicado alta correlação espacial dos erros. Como os valores são muito próximos, variando de 120,572 no 2º turno do PSDB até 138,360 do primeiro turno do mesmo partido, isso significa que os erros espaciais são muito próximos entre todos os casos. Tabela 5 - Principais estatísticas dos Modelos SAR para PT e PSDB no 1º e 2º turnos Estatísticas 1º Turno Dif. IDH-M %Vot.Leg.Fed. Lambda Estatísticas 2º Turno Dif. IDH-M %Vot.Leg.Fed. Lambda Coef. 88,501 0,386 0,884 Coef. 70,781 0,355 0,889 PT Z 23,748 22,424 130,106 PT Z 20,349 22,065 133,899 p 0,000 0,000 0,000 Coef. -33,071 0,462 0,894 p 0,000 0,000 0,000 Coef. -49,434 0,398 0,872 PSDB Z -10,571 32,173 138,360 PSDB Z -14,372 25,500 120,572 p 0,000 0,000 0,000 p 0,000 0,000 0,000 Fonte: Autores No entanto, as estatística individuais mostram diferenças entre os modelos. A estatística Z é o valor padronizado do modelo, portanto, podendo ser usada para comparar efeitos de variáveis de distintas dimensões, como é o nosso caso: desenvolvimento humano e votos de legenda. Como esperado, a diferença do IDH-M apresenta associação positiva com voto no PT e negativa com voto no PSDB. O Z para diferença de IDH-M e voto no PT no 1º turno é de 23,748, caindo para 20,349 no 2º turno. Já o coeficiente Z de IDH-M do PSDB no primeiro turno é de -10,571, indicando associação inversa, ou seja, quanto maior a diferença de IDH, menor tende a ser o percentual de votos no PSDB no município. E no segundo turno o efeito cresce ainda mais, passando a Z de -14,372. Isso indica que nos dois turnos o PSDB tendeu a ter mais votos em municípios com menor diferença de IDH, mas a tendência aumentou no segundo turno, quando comparado ao desempenho do partido no primeiro turno. Quanto à associação com o percentual de votos de legenda, os modelos também apresentam resultados esperados, com associações positivas nos quatro modelos. Porém, as associações do partido de oposição, PSDB, foram superiores ao do partido mandatário. A associação mais forte encontrada nos modelos comparados são do PSDB no primeiro turno, com Z de 32,173. No segundo turno o coeficiente cai para 25,500, ainda assim superior aos dois coeficientes encontrados para a associação com votos do PT, que foram de 22,424 e 22,065, respectivamente para primeiro e segundo turno. Para completar a informação de associação espacial, utiliza-se a análise descritiva de mapas coropléticos do indicador local de associação espacial (LISA, sigla em inglês). Esse indicador, quando bivariado, mostra os clusters de associação espacial local entre duas variáveis (Anselin, 1995). Ao contrário do I de Moran, que indica o grau de associação espacial geral, o LISA mostra as associações locais por nível de significância e direção. Depois de randomizar os valores encontrados por permutações, ele identifica quais vizinhanças apresentam resultados estatisticamente significativos. Aqui, foram usadas 499 permutações para identificar a significância estatística das associações espaciais entre a variável dependente e uma das explicativas. Os mapas a seguir mostram cinco possibilidades de comportamento de associação local pelo indicador LISA. O primeiro, cor cinza, mostra as regiões onde os coeficientes de vizinhança entre voto para presidente e uma das variáveis explicativas não é significativo. As áreas com a cor vermelha escura mostram as áreas de vizinhança onde houve presença de valor alto para as duas variáveis e as áreas com azul escuro onde foi constatada vizinhança de baixos valores para as duas variáveis. O vermelho claro e o azul claro são áreas com vizinhança estatisticamente significativa, porém, entre valor alto para uma variável e baixo para a outra. Dada a similaridade dos modelos para 1º e 2º turnos, apresenta-se os resultados LISA apenas para o 1º turno. Para fins comparativos, acrescenta-se o indicador de inclinação da reta de regressão ressão (α padronizado) para cada uma das associações associaç bivariadas LISA. Mapa 1.1. Dif. IDH-M / PT 1º turno urno α padronizado = 0,693 Mapa 1.2. Voto Leg. eg. Dep. Fed. PT / PT 1º turno t α padronizado = 0,045 Mapa 2.1. Dif. IDH-M M / PSDB 1º turno t α padronizado = -0,594 Mapa 2.2. Voto Leg. Dep. Fed. PSDB / PSDB 1º turno α padronizado = 0,553 Legenda: O maior α padronizado ado dos quatro modelos está no Mapa Mapa 1.1, para associação entre diferença do IDH-M e percentual de votos vot para presidente do PT.. Nas regiões Nordeste Nordest e Norte há predomínio nio de clusters alto-alto alto e no Sul e Sudeste udeste o predomínio de clusters baixo-baixo. O segundo maior α padronizado é negativo (-0,594) 0,594) e refere-se refere à associação entre diferença de IDH-M M e votos para presidente no PSDB (Mapa apa 2.1). É praticamente pratica a inversão do mapa anterior, com predomínio de alto-baixo a baixo na região Nordeste, N o que significa que nessa área, onde houve grande crescimento de IDH-M, IDH o PSDB teve menor votação; e baixo-alto alto no Sul S e Sudeste, udeste, ou seja, onde PSDB tendeu a ter mais votos os municípios apresentaram menor diferença difere de IDH-M. M. Apenas na região Centro-oeste C do País é que percebe-se se uma mancha de vizinhança maior entre municípios alto-alto, ou seja, onde houve maior diferença de IDH-M IDH M nessa região o PSDB tendeu a apresentar melhor desempenho para seu candidato a presidente. Quanto às associações com as variáveis políticas, o maior α padronizado é do Mapa 2.2, entre votos de legenda para deputado federal e para presidente do PSDB (0,553). Há predomínio de áreas de vizinhança alto-alto, Sudeste e Centro-oeste do País, indicando associação entre os percentuais de voto na legenda para deputado federal do PSDB e para Aécio Neves para presidente. Por outro lado, nas regiões Nordeste e Norte, percebe-se grandes áreas de vizinhança para baixo-baixo, reforçando a ideia de que o candidato a PSDB tendeu a ter maior votação em áreas onde o partido recebeu mais votos de legenda para deputado federal. Já o mapa bivariado da LISA para votos de legenda e para a candidata a presidente do PT apresentou o menor α padronizado (0,045), indicando ser a associação mais fraca entre as quatro apresentadas aqui. Percebe-se que as vizinhanças significativas (alto-alto) e (baixo-baixo) são "cortadas" por áreas de municípios com altobaixo ou baixo-alto, reduzindo o efeito de vizinhança local. Embora seja possível identificar associação de vizinhança em algumas regiões do mapa, ela não é tão forte quanto as apresentadas nos outros mapas. 4. CONCLUSÕES Assim como proposto no modelo de Campbell (1948) para as eleições presidenciais norte-americanas e já testado por Soares e Terron (2008) e Terron e Soares (2010) em disputas nacionais brasileiras anteriores, os padrões de votação para os dois principais candidatos a presidente do Brasil em 2014 indicaram forte associação espacial entre ações governamentais (políticas públicas) e estruturação partidária. Na análise desenvolvida pelo presente trabalho, constatou-se uma associação positiva forte entre desenvolvimento do município, medido pela diferença do IDH-M, e percentual de voto na candidata à reeleição. Neste caso, a associação foi positiva. Para o principal oposicionista, a associação também foi forte, porém, no sentido inverso. Onde houve maior diferença de IDH-M, o PSDB tendeu a apresentar os menores percentuais de votação. Em complemento, a associação mais forte para os votos a presidente do candidato do PSDB foi observada com a estruturação partidária local, aqui medida pela participação do partido nos votos de legenda para deputado federal no município. Em localidade onde o PSDB teve maior participação nos votos de legenda para deputado federal, houve uma tendência de crescimento nos percentuais de votos para o candidato do partido à presidência. Já no caso do PT, as associações entre percentual de voto para presidente e respectiva participação do partido em votos de legenda são mais fracas. Esse comportamento foi percebido tanto no primeiro quanto no segundo turno. Além da indicação de autocorrelação espacial entre voto para presidente com variáveis sociais e políticas, o indicador de associação local (LISA) mostrou que as vizinhanças estatisticamente significativas foram regionalmente localizadas em 2014. No caso do PT, a associação positiva entre maior diferença de IDH-M e voto para presidente localizou-se principalmente no Nordeste e Norte, enquanto nas regiões Sul e Sudeste a associação local mais significativa foi entre menor diferença de IDH-M e baixa votação para a candidata do PT. No caso do PSDB a associação de vizinhança entre IDH-M e votos para presidente foi invertida, porém, manteve-se predominantemente positiva entre votos de legenda e votos para candidato a presidente pelo partido. Nas regiões Norte e Nordeste, nota-se associação entre baixa votação de legenda e baixa votação para presidente do PSDB, enquanto que no Sudeste predominam municípios vizinhos com alta votação para legenda de deputado federal e alta votação para Aécio Neves. Tão importante quanto identificar as associações locais significativas é levar em conta as extensas áreas estatisticamente não significativas nos Mapas 1.1 a 2.2 (cor cinza). Elas mostram os espaços onde não é possível encontrar associação local entre as variáveis inseridas no modelo, ou seja, onde não há cluster por vizinhança. Em especial no centro da região Norte e no extremo oeste da região Centro-oeste não há formação de cluster em nenhum dos mapas. A ausência de clusters nas duas sub-regiões apontadas acima indica uma das limitações deste paper, pois não apresentam-se explicações para aqueles comportamentos específicos, conclusão que torna-se objeto para futuros trabalhos. Apesar dos resultados apresentados aqui terem comprovado a hipótese inicial presente na literatura, é necessário considerar as limitações do modelo. Por ser uma primeira aproximação ao tema, não pode-se garantir que as variáveis independentes utilizadas são as melhores para explicar as variações de voto para presidente por município. Campbell (1948) usa um conjunto de sete variáveis políticas e cinco variáveis socioeconômicas em seu modelo original. Como decidiu-se testar o modelo de Campbell acrescentando a dependência espacial, optou-se por reduzir o número de variáveis independentes a apenas duas para evitar a sobreposição de parâmetros no modelo de regressão espacial. Identificar qual o número adequado de variáveis sociais e políticas em um modelo de regressão espacial e, além disso, quais são as variáveis explicativas mais adequadas, são desafios para o avanço desse tipo de pesquisa. 5. REFERÊNCIAS ANSELIN, Luc. Spatial Econometrics: methods and models. Kluwer Academic Publichers: Dordrecht, 1988. ___________. Local indicators of spatial association — LISA. Geographical Analysis, 27, 1995 (p.93 a 115). GELMAN, Andrew & KING, Gary. Why Are American Presidential Election Campaign Polls So Variable When Votes Are So Predictable? British Journal of Political Science: 23, 1993 (p.409 a 451) GUARNIERI, F. Comportamento eleitoral e estratégia partidária nas eleições presidenciais no Brasil (2002 - 2010). 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ANEXO PRIMEIRO TURNO PT ORDINARY LEAST SQUARES ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Dependent Variable : PPRES_PT Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 52,2172 Number of Variables : 3 S.D. dependent var : 18,541 Degrees of Freedom : 5563 PSDB ORDINARY LEAST SQUARES ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Dependent Variable : PPRES_PSDB Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 32,7797 Number of Variables : 3 S.D. dependent var : 17,3572 Degrees of Freedom : 5563 R-squared : 0,444157 F-statistic : 2222,61 Adjusted R-squared : 0,443957 Prob(F-statistic) : 0 Sum squared residual:1,06355e+006 Log likelihood : -22516,1 Sigma-square : 191,184 Akaike info criterion : 45038,1 S.E. of regression : 13,8269 Schwarz criterion : 45058 Sigma-square ML : 191,081 S.E of regression ML: 13,8232 ----------------------------------------------------------------------Variable Coef Std.Error t-Statistic Probability ----------------------------------------------------------------------CONSTANT 2,617 0,843 3,102 0,0019262 DIFF_IDHM 308,6 4,640 66,519 0,0000000 PFED_LEGPT 0,388 0,020 18,841 0,0000000 ----------------------------------------------------------------------REGRESSION DIAGNOSTICS MULTICOLLINEARITY CONDITION NUMBER 9,592271 TEST ON NORMALITY OF ERRORS TEST DF VALUE PROB Jarque-Bera 2 17,62552 0,0001488 R-squared : 0,457588 F-statistic : 2346,52 Adjusted R-squared : 0,457393 Prob(F-statistic) : 0 Sum squared residual: 909566 Log likelihood : -22080,8 Sigma-square : 163,503 Akaike info criterion : 44167,6 S.E. of regression : 12,7868 Schwarz criterion : 44187,5 Sigma-square ML : 163,415 S.E of regression ML: 12,7834 ----------------------------------------------------------------------Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Probability ----------------------------------------------------------------------CONSTANT 49,06427 0,806375 60,845 0,00000 DIFF_IDHM -184,3327 4,671783 -39,456 0,00000 PFED_LEGPS 0,425653 0,0129992 32,740 0,00000 ----------------------------------------------------------------------REGRESSION DIAGNOSTICS MULTICOLLINEARITY CONDITION NUMBER 9,931711 TEST ON NORMALITY OF ERRORS TEST DF VALUE PROB Jarque-Bera 2 198,1304 0,0000000 DIAGNOSTICS FOR HETEROSKEDASTICITY RANDOM COEFFICIENTS TEST DF VALUE PROB Breusch-Pagan test 2 111,6915 0,0000000 Koenker-Bassett test 2 128,5098 0,0000000 SPECIFICATION ROBUST TEST TEST DF VALUE PROB White 5 154,06 0,0000000 DIAGNOSTICS FOR HETEROSKEDASTICITY RANDOM COEFFICIENTS TEST DF VALUE PROB Breusch-Pagan test 2 191,8297 0,0000000 Koenker-Bassett test 2 177,2562 0,0000000 SPECIFICATION ROBUST TEST TEST DF VALUE PROB White 5 331,72 0,0000000 DIAGNOSTICS FOR SPATIAL DEPENDENCE FOR WEIGHT MATRIX : 55mu2500gsd.gal (row-standardized weights) TEST MI/DF VALUE PROB Moran's I (error) 0,576 71,206 0,0000000 Lagrange Multiplier (lag) 1 6007,72 0,0000000 Robust LM (lag) 1 1255,50 0,0000000 Lagrange Multiplier (error) 1 5051,74 0,0000000 Robust LM (error) 1 299,52 0,0000000 Lagrange Multiplier (SARMA)2 6307,24 0,0000000 ========================= END OF REPORT DIAGNOSTICS FOR SPATIAL DEPENDENCE FOR WEIGHT MATRIX : 55mu2500gsd.gal (row-standardized weights) TEST MI/DF VALUE PROB Moran's I (error) 0,692156 85,422 0,000 Lagrange Multiplier (lag) 1 7104,876 0,000 Robust LM (lag) 1 503,593 0,000 Lagrange Multiplier (error)1 7271,210 0,000 Robust LM (error) 1 669,926 0,000 Lagrange Multiplier (SARMA)2 7774,803 0,000 ========================= END OF REPORT SPATIAL LAG MODEL - MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Spatial Weight : 55mu2500gsd.gal Dependent Variable : PPRES_PT Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 52,2172 Number of Variables : 4 S.D. dependent var : 18,541 Degrees of Freedom : 5562 Lag coeff. (Rho) : 0,790308 SPATIAL LAG MODEL - MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Spatial Weight : 55mu2500gsd.gal Dependent Variable : PPRES_PSDB Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 32,7797 Number of Variables : 4 S.D. dependent var : 17,3572 Degrees of Freedom : 5562 Lag coeff. (Rho) : 0,823709 R-squared : 0,835548 Log likelihood : -19556,9 Sq. Correlation : - R-squared : 0,854217 Log likelihood : -18908,1 Sq. Correlation : - Akaike info criterion : 39121,8 Sigma-square : 56,5331 Schwarz criterion : 39148,3 S.E of regression : 7,51885 ----------------------------------------------------------------------Variable Coefficient Std.Error z-value Probability ----------------------------------------------------------------------W_PPRES_PT 0,790 0,007 105,495 0,000 CONSTANT -5,745 0,464 -12,364 0,000 DIFF_IDHM 93,361 3,161 29,534 0,000 PFED_LEGPT 0,218 0,011 18,594 0,000 ----------------------------------------------------------------------- Akaike info criterion : 37824,1 Sigma-square : 43,9208 Schwarz criterion : 37850,6 S.E of regression : 6,62727 ----------------------------------------------------------------------Variable Coefficient Std.Error z-value Probability ----------------------------------------------------------------------W_PPRES_PSDB 0,823 0,007 106,280 0,0000000 CONSTANT 8,134 0,503 16,145 0,0000000 DIFF_IDHM -35,979 2,615 -13,754 0,0000000 PFED_LEGPS 0,119 0,008 14,127 0,0000000 ----------------------------------------------------------------------- ========================= END OF REPORT ========================= END OF REPORT SPATIAL ERROR MODEL - MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Spatial Weight : 55mu2500gsd.gal Dependent Variable : PPRES_PT Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 52,217188 Number of Variables : 3 S.D. dependent var : 18,540957 Degrees of Freedom : 5563 Lag coeff. (Lambda) : 0,884918 SPATIAL ERROR MODEL - MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Spatial Weight : 55mu2500gsd.gal Dependent Variable : PPRES_PSDB Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 32,779718 Number of Variables : 3 S.D. dependent var : 17,357248 Degrees of Freedom : 5563 Lag coeff. (Lambda) : 0,894159 R-squared : 0,841472 R-squared (BUSE) :Sq. Correlation : Log likelihood :-19627,607414 Sigma-square : 54,4966 Akaike info criterion : 39261,2 S.E of regression : 7,38218 Schwarz criterion : 39281,1 ----------------------------------------------------------------------Variable Coefficient Std.Error z-value Probability ----------------------------------------------------------------------CONSTANT 33,550 1,051 31,903 0,0000000 DIFF_IDHM 88,501 3,726 23,748 0,0000000 PFED_LEGPT 0,386 0,017 22,424 0,0000000 LAMBDA 0,8842 0,006 130,106 0,0000000 ----------------------------------------------------------------------REGRESSION DIAGNOSTICS DIAGNOSTICS FOR HETEROSKEDASTICITY RANDOM COEFFICIENTS TEST DF VALUE PROB Breusch-Pagan test 2 79,54528 0,0000000 R-squared : 0,872729 R-squared (BUSE) :Sq. Correlation : Log likelihood :-18670,307936 Sigma-square : 38,3436 Akaike info criterion : 37346,6 S.E of regression : 6,19222 Schwarz criterion : 37366,5 ----------------------------------------------------------------------Variable Coefficient Std.Error z-value Probability ----------------------------------------------------------------------CONSTANT 26,687 0,942 28,319 0,0000000 DIFF_IDHM -33,071 3,128 -10,571 0,0000000 PFED_LEGPS 0,462 0,014 32,173 0,0000000 LAMBDA 0,894 0,006 138,360 0,0000000 ----------------------------------------------------------------------REGRESSION DIAGNOSTICS DIAGNOSTICS FOR HETEROSKEDASTICITY RANDOM COEFFICIENTS TEST DF VALUE PROB Breusch-Pagan test 2 32,72957 0,0000001 DIAGNOSTICS FOR SPATIAL DEPENDENCE SPATIAL ERROR DEPENDENCE FOR WEIGHT MATRIX : 55mu2500gsd.gal TEST DF VALUE PROB Likelihood Ratio Test 1 5776,912 0,0000000 ========================= END OF REPORT DIAGNOSTICS FOR SPATIAL DEPENDENCE SPATIAL ERROR DEPENDENCE FOR WEIGHT MATRIX : 55mu2500gsd.gal TEST DF VALUE PROB Likelihood Ratio Test 1 6820,966 0,0000000 ========================= END OF REPORT SEGUNDO TURNO PT ORDINARY LEAST SQUARES ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Dependent Variable : PPRES2T_PT Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 54,9239 Number of Variables : 3 S.D. dependent var : 17,2322 Degrees of Freedom : 5563 PSDB ORDINARY LEAST SQUARES ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Dependent Variable : PPRES2T_PS Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 40,2568 Number of Variables : 3 S.D. dependent var : 17,3571 Degrees of Freedom : 5563 R-squared : 0,408390 F-statistic : 1920,08 Adjusted R-squared : 0,408178 Prob(F-statistic) : 0 Sum squared residual: 977822 Log likelihood : -22282,2 Sigma-square : 175,772 Akaike info criterion : 44570,3 S.E. of regression : 13,2579 Schwarz criterion : 44590,2 Sigma-square ML : 175,678 S.E of regression ML: 13,2543 ----------------------------------------------------------------------Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Probability ----------------------------------------------------------------------CONSTANT 12,273 0,808 15,171 0,0000000 DIFF_IDHM 275,717 4,449 61,968 0,0000000 PFED_LEGPT 0,264 0,019 13,359 0,0000000 ----------------------------------------------------------------------- R-squared : 0,450716 F-statistic : 2282,37 Adjusted R-squared : 0,450519 Prob(F-statistic) : 0 Sum squared residual: 921075 Log likelihood : -22115,8 Sigma-square : 165,572 Akaike info criterion : 44237,6 S.E. of regression : 12,8675 Schwarz criterion : 44257,4 Sigma-square ML : 165,482 S.E of regression ML: 12,864 ----------------------------------------------------------------------Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Probability ----------------------------------------------------------------------CONSTANT 58,902 0,811 72,587 0,0000000 DIFF_IDHM -195,447 4,701 -41,573 0,0000000 PFED_LEGPS 0,383 0,013 29,346 0,0000000 ----------------------------------------------------------------------- REGRESSION DIAGNOSTICS MULTICOLLINEARITY CONDITION NUMBER 9,592271 TEST ON NORMALITY OF ERRORS TEST DF VALUE PROB Jarque-Bera 2 21,26948 0,0000241 REGRESSION DIAGNOSTICS MULTICOLLINEARITY CONDITION NUMBER 9,931711 TEST ON NORMALITY OF ERRORS TEST DF VALUE PROB Jarque-Bera 2 43,24931 0,0000000 DIAGNOSTICS FOR HETEROSKEDASTICITY RANDOM COEFFICIENTS TEST DF VALUE PROB Breusch-Pagan test 2 82,63141 0,0000000 Koenker-Bassett test 2 94,06786 0,0000000 SPECIFICATION ROBUST TEST TEST DF VALUE PROB White 5 97,97456 0,0000000 DIAGNOSTICS FOR HETEROSKEDASTICITY RANDOM COEFFICIENTS TEST DF VALUE PROB Breusch-Pagan test 2 90,94892 0,0000000 Koenker-Bassett test 2 90,06541 0,0000000 SPECIFICATION ROBUST TEST TEST DF VALUE PROB White 5 282,561 0,0000000 DIAGNOSTICS FOR SPATIAL DEPENDENCE FOR WEIGHT MATRIX : 55mu2500gsd.gal (row-standardized weights) TEST MI/DF VALUE PROB Moran's I (error) 0,596 73,6071888 0,0000000 Lagrange Multiplier (lag) 1 6268,7786197 0,0000000 Robust LM (lag) 1 1161,1778734 0,0000000 Lagrange Multiplier (error) 1 5398,3346919 0,0000000 Robust LM (error) 1 290,7339456 0,0000000 Lagrange Multiplier (SARMA)2 6559,5125653 0,0000000 ========================= END OF REPORT DIAGNOSTICS FOR SPATIAL DEPENDENCE FOR WEIGHT MATRIX : 55mu2500gsd.gal (row-standardized weights) TEST MI/DF VALUE PROB Moran's I (error) 0,661515 81,643289 0,0000000 Lagrange Multiplier (lag) 1 6591,00236 0,0000000 Robust LM (lag) 1 529,60588 0,0000000 Lagrange Multiplier (error) 1 6641,6729 0,0000000 Robust LM (error) 1 580,2764 0,0000000 Lagrange Multiplier (SARMA)2 7171,278 0,0000000 ========================= END OF REPORT SPATIAL LAG MODEL - MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Spatial Weight : 55mu2500gsd.gal Dependent Variable : PPRES2T_PT Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 54,9239 Number of Variables : 4 S.D. dependent var : 17,2322 Degrees of Freedom : 5562 Lag coeff. (Rho) : 0,808199 SPATIAL LAG MODEL - MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Spatial Weight : 55mu2500gsd.gal Dependent Variable : PPRES2T_PS Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 40,2568 Number of Variables : 4 S.D. dependent var : 17,3571 Degrees of Freedom : 5562 Lag coeff. (Rho) : 0,79836 R-squared : 0,832558 Log likelihood : -19227,5 Sq. Correlation : Akaike info criterion : 38463,1 R-squared : 0,830448 Log likelihood : -19287 Sq. Correlation : Akaike info criterion : 38582 Sigma-square : 49,7216 Schwarz criterion : 38489,6 S.E of regression : 7,05135 ----------------------------------------------------------------------Variable Coefficient Std.Error z-value Probability ----------------------------------------------------------------------W_PPRES2T_PT 0,808 0,007 109,1283 0,0000000 CONSTANT -3,014 0,449 -6,7096 0,0000000 DIFF_IDHM 75,730 2,892 26,183 0,0000000 PFED_LEGPT 0,177 0,010 16,226 0,0000000 ----------------------------------------------------------------------- Sigma-square : 51,0808 Schwarz criterion : 38608,5 S.E of regression : 7,14708 ----------------------------------------------------------------------Variable Coefficient Std.Error z-value Probability ----------------------------------------------------------------------W_PPRES2T_PS 0,798 0,008 95,335 0,0000000 CONSTANT 12,620 0,605 20,831 0,0000000 DIFF_IDHM -49,534 2,881 -17,193 0,0000000 PFED_LEGPS 0,101 0,008 11,799 0,0000000 ----------------------------------------------------------------------- ========================= END OF REPORT ========================= END OF REPORT Regression SUMMARY OF OUTPUT: SPATIAL ERROR MODEL MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Spatial Weight : 55mu2500gsd.gal Dependent Variable : PPRES2T_PT Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 54,923909 Number of Variables : 3 S.D. dependent var : 17,232193 Degrees of Freedom : 5563 Lag coeff. (Lambda) : 0,889315 R-squared : 0,840181 R-squared (BUSE) : Sq. Correlation : Log likelihood :-19252,631971 Sigma-square : 47,4579 Akaike info criterion : 38511,3 S.E of regression : 6,88897 Schwarz criterion : 38531,1 ----------------------------------------------------------------------Variable Coefficient Std.Error z-value Probability ----------------------------------------------------------------------CONSTANT 38,956 1,005 38,73703 0,0000000 DIFF_IDHM 70,781 3,478 20,3494 0,0000000 PFED_LEGPT 0,355 0,016 22,06551 0,0000000 LAMBDA 0,889 0,0066 133,8999 0,0000000 ----------------------------------------------------------------------REGRESSION DIAGNOSTICS DIAGNOSTICS FOR HETEROSKEDASTICITY RANDOM COEFFICIENTS TEST DF VALUE PROB Breusch-Pagan test 2 66,98328 0,0000000 DIAGNOSTICS FOR SPATIAL DEPENDENCE SPATIAL ERROR DEPENDENCE FOR WEIGHT MATRIX : 55mu2500gsd.gal TEST DF VALUE PROB Likelihood Ratio Test 1 6059,068 0,0000000 ========================= END OF REPORT Regression SUMMARY OF OUTPUT: SPATIAL ERROR MODEL MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION Data set : 55mu2500gsd Spatial Weight : 55mu2500gsd.gal Dependent Variable : PPRES2T_PS Number of Observations: 5566 Mean dependent var : 40,256816 Number of Variables : 3 S.D. dependent var : 17,357108 Degrees of Freedom : 5563 Lag coeff. (Lambda) : 0,872595 R-squared : 0,845909 R-squared (BUSE) :Sq. Correlation : Log likelihood :-19154,721806 Sigma-square : 46,4229 Akaike info criterion : 38315,4 S.E of regression : 6,81343 Schwarz criterion : 38335,3 ----------------------------------------------------------------------Variable Coefficient Std.Error z-value Probability ----------------------------------------------------------------------CONSTANT 37,706 0,925 40,73384 0,0000000 DIFF_IDHM -49,434 3,439 -14,3721 0,0000000 PFED_LEGPS 0,398 0,015 25,50068 0,0000000 LAMBDA 0,872 0,007 120,5723 0,0000000 ----------------------------------------------------------------------REGRESSION DIAGNOSTICS DIAGNOSTICS FOR HETEROSKEDASTICITY RANDOM COEFFICIENTS TEST DF VALUE PROB Breusch-Pagan test 2 8,282217 0,0159052 DIAGNOSTICS FOR SPATIAL DEPENDENCE SPATIAL ERROR DEPENDENCE FOR WEIGHT MATRIX : 55mu2500gsd.gal TEST DF VALUE PROB Likelihood Ratio Test 1 5922,119 0,0000000 ========================= END OF REPORT ¿De donde viene el carisma de Lula? GLÁUCIO ARY DILLON SOARES (IESP/UERJ, BRASIL) SONIA TERRON (IBGE, BRASIL) [email protected] [email protected] TRABAJO PREPARADO PARA PRESENTACIÓN EN EL VIII CONGRESO LATINOAMERICANO DE CIENCIA POLÍTICA, ORGANIZADO POR LA ASOCIACIÓN LATINOAMERICANA DE CIENCIA POLÍTICA (ALACIP). PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ, LIMA, 22 AL 24 DE JULIO DE 2015. PANEL ORGANIZADO POR ESPACIO ALACIP - GRUPO DE INVESTIGACIÓN EN ANÁLISIS ESPACIAL (CON LA PARTICIPACIÓN DE BÁRBARA DE SÁ) HIPÓTESIS Este trabajo sostiene algunas hipótesis relevantes para la literatura institucional, partidaria y electoral: 1. Hay una continuidad en la preferencia por formas unipersonales de gobierno en Brasil, además de la preferencia por el presidencialismo democrático; 2. Hay alto nivel de desconfianza y rechazo de las instituciones políticas en el país; 3. El rechazo ayuda a explicar la baja votación por el parlamentarismo en el referéndum de 1993, que refleja el rechazo de varias instituciones políticas, incluyendo el Legislativo; 4. Sin embargo, la desconfianza en las instituciones políticas es parte de un síndrome más amplio de desconfianza, que incluye otras instituciones (no políticas) y las personas. HIPÓTESIS 5. El carisma y el personalismo no deben ser interpretados como atributos de un líder, sino como una relación entre el líder y sectores de la población. La relación carismática se refiere a clases, grupos y categorías de personas, y no a la población total; 6. La relación carismática no excluye el interés, el oportunismo y la racionalidad por parte de los seguidores: una relación puede ser carismática y racional a la vez; 7. Lula no se había establecido como una relación personal y carismática con amplios sectores de la población en 2002 o antes, sino hasta después de 2002, cuando, en su primer gobierno, implementó medidas sociales exitosas que alteraron el perfil socio-espacial de sus votantes en el 2006. La expectativa de recibir beneficios introdujo un elemento racionalista y utilitarista en la relación carismática que sectores de la población desarrollaron con Lula. El carisma de Lula incluye una respuesta a sus políticas públicas, que han beneficiado segmentos de la población social y geográficamente diferenciados. LAS VÁRIAS ACEPCIONES DE CARISMA Y DE LIDER CARISMÁTICO La noción popular de carisma como atributo del líder ha sido incorporada por muchos politólogos. En los años 60, Soares analizó datos de surveys para demostrar que el carisma de Lacerda era una relación. No hay líderes carismáticos sin seguidores, y las características de los seguidores cuentan. El mismo líder que atraiga algunos sectores de la población puede asustar a otros. Es difícil de re-conceptualizar el carisma como una relación y aún más como una relación que puede ser negativa. LOS CONCEPTOS DE CARISMA Y DE LIDER CARISMÁTICO House, Spangler y Woycke testaron la eficacia de los presidentes estadounidenses, concluyendo que con el uso de cinco medidas de rendimiento presidencial, entre el 25% y el 66% de la varianza se explica por las crisis, la edad de la presidencia, la autolimitación en el uso del poder, y la personalidad y el carisma del presidente. Charles Lindholm en 1990 publicó un libro, Charisma, que incluye la interacción entre líder y seguidor, un paso importante en la reconceptualización del carisma como una relación. La idea central de carisma cruza varias disciplinas, incluyendo teorías de la supremacía de la pasión sobre la razón, la sociología de los conceptos irracionales, pasando por conceptos como la psicología de las masas, pudiendo llegar a la hipnosis colectiva. El campo incluye análisis de casos negativos extremos como Hitler, Jim Jones y Charles Manson. Considera que la posibilidad de ser seducido por un líder carismático existe en todos los seres humanos. … LOS CONCEPTOS DE CARISMA Y LIDER CARISMÁTICO Charles Lindholm en su mencionado libro, Charisma, y John Potts, quien ha analizado extensamente la historia del término carisma, agregan significados al uso común. Sin embargo, el carisma en la Ciencia Política contemporánea mantiene el carácter irreductible que le asignaría Weber: una misteriosa calidad personal, difícil de alcanzar. Sin embargo, creemos que esa es una lectura vulgar e inadecuada de Weber, quien dedicó mucho espacio a las características de los seguidores. Los comentaristas de los medios de comunicación constantemente describen carisma como el “X-Factor” . El carácter enigmático de carisma sugiere hasta una conección, aún que limitada, con concepciones originales de carisma, que eran religiosas, como un don espiritual… LOS DATOS Y SU ANÁLISIS 1. Analizamos las relaciones entre la votación por el presidencialismo en el referéndum de 1993 y votaciones en diferentes elecciones presidenciales, todas las cinco en las que Lula fue postulante, y las dos de Dilma. 2. Los datos analizados fueron: • los porcentajes de votos válidos*, por Unidad de la Federación (26 Estados y el Distrito Federal), dados a los sistemas de gobierno (presidencialismo o parlamentarismo), en 1993, y • los porcentajes de votos por Lula en 1989, 1994, 1998, 2002 y 2006, y por Dilma en 2010 y 2014. • Asimismo, el plebiscito sobre la forma de gobierno sucede en cuatro años la primera de esas elecciones presidenciales, y precede en veinte y un años la última. El período analizado abarca un cuarto de siglo. * sin tener en cuenta los votos blancos y nulos DE LA AUSENCIA DE ASOCIACIÓN A UNA CORRELACIÓN SIGNIFICATIVA En nuestra lectura, el voto por el presidencialismo indica una predisposición, hasta una búsqueda, por un líder. Lula, en 1990, 1994, 1998 y 2002 no era considerado líder carismático por esta amplia población social y regionalmente caracterizada. La delivery, la entrega de beneficios valida el carisma, demuestra que el líder está con ellos, que entrega, concede, dona. Sólo a partir de ese período comenzamos a escuchar frases como "Lula dio.“ La prueba encuentra oportunidad en cuatro elecciones sin la delivery. En ninguna de las correlaciones entre las distintas mediciones del referéndum y el porcentaje de votos dado a Lula alcanza significación estadística, y en 3 la correlación es negativa. La aparición de una correlación positiva y significativa sólo después de la delivery aumenta nuestra confianza subjetiva en la exactitud de nuestra hipótesis. LA ASOCIACIÓN SOLO SE PRESENTA EN 2006 Dos eventos, separados por catorce años, de naturaleza diferente, un referéndum sobre el sistema de gobierno y otro una elección presidencial, muestran una asociación en busca de una explicación. El análisis estadístico nos muestra una asociación medida por la correlación producto-momento de Pearson de 0,48, significativa al nivel de 0,01, con 27 observaciones. Correlación entre los porcentaje de votos por el Presidencialismo, 1993 (X) y por Lula, 2006 (Y) Razón entre los votos por Lula, 2006/2002 1. Vuelta 2. Vuelta Rondônia 1,16 1,19 Acre 1,07 1,08 Amazonas 2,02 1,61 Roraima 0,69 0,64 Pará 1,52 1,40 Amapá 1,38 1,12 Tocantins 1,74 1,55 Maranhão 2,52 1,85 Piauí 1,71 1,47 Ceará 2,11 1,36 Rio Grande do Norte 1,64 1,41 Paraíba 1,67 1,50 Pernambuco 1,81 1,48 Alagoas 2,03 1,72 Sergipe 1,33 1,25 Bahia 1,48 1,40 Minas Gerais 1,04 1,07 Espírito Santo 1,33 1,26 Rio de Janeiro 1,25 0,88 São Paulo 0,89 0,95 Paraná 0,83 0,91 Santa Catarina 0,64 0,77 Rio Grande do Sul 0,77 0,85 Mato Grosso do Sul 0,99 0,90 Mato Grosso 1,10 1,10 Goiás 1,07 1,04 Distrito Federal 0,84 0,98 LULA: 2002 Y 2006 Para evaluar los cambios en la distribución social y espacial de la votación por Lula a partir de su patrón en elecciones anteriores, creamos un indicador sencillo dividiendo la votación de 2006 por la del año 2002, en las dos vueltas. Según el indicador del cambio, obviamente, un valor mayor que 1 significa ganancia y un valor inferior a 1 significa pérdida. Esta metodología es consistente con nuestra hipótesis de que las acciones del líder alteran las relaciones con diferentes sectores de la sociedad, pudendo obtener ganancias en algunos segmentos y pérdidas en otros. Los datos muestran que hubo ganancias en muchos estados y también hubo pérdidas en algunos: EL ESPACIO DEL CARISMA: LULA CRECIÓ MÁS EM LOS ESPACIOS DONDE EL PERSONALISMO PRESIDENCIALISTA FUÉ MÁS FUERTE Analizando los datos del Δ Lula 2006/2002, y su asociación con los votos por el presidencialismo (incluyendo sólo los votos válidos para una de las dos opciones) vemos que en la primera ronda, la correlación fue de 0,55 (p <0,003) y, en la segunda ronda, fue 0,56 (p <0,002). Es decir, la votación por el presidencialismo se correlaciona significativamente con el crecimiento del voto por Lula en 2006, en comparación con 2002, lo que apoya nuestra hipótesis de que sectores de la población sólo encontraron a su líder carismático en la persona de Lula después de disfrutar de los beneficios en el primer gobierno. El personalismo carismático incluye elementos de racionalidad. TRANSFERENCIA DE LA MATRIZ DE RELACIONES ELECTORALES Y las elecciones posteriores? Una vez más, Lula transfirió más que una cantidad de votos aleatoriamente distribuidos para Dilma: transfirió su matriz de relaciones electorales. Desde la perspectiva del carisma como un atributo individual e intransferible, la transferencia es imposible. Dilma Rousseff heredó esta matriz, lo que se pudo confirmar con la correlación positiva entre la votación de Lula en 2006 y la suya en 2010 y 2014. Esa matriz se mantuvo en 2010 y en 2014. LOS ESPACIOS DEL CARISMA Hay auto-correlación espacial positiva y significativa en 1993, 2006, 2010 y 2014, aún que en distintos grados. Asimismo, puede existir correlación entre la geografía sociodemográfica y económica y las opciones electorales. LOS TERRITORIOS DE LULA y DILMA SON SEMEJANTES AL DE LA VOTACIÓN POR EL PRESIDENCIALISMO I Moran Bi-variado 2006 X 1993 = 0,45 pseudo p<0.002 I Moran Bi-variado 2010 X 1993 = 0,43 pseudo p<0.002 I Moran Bi-variado 2014 X 1993 = 0,50 pseudo p=0.001 LULA TRANSFIERE A DILMA TAMBIÉN LA GEOGRAFÍA DE SUS VOTOS Correlación LULA 2006 (X) y DILMA 2010 (Y) estandarizada: TOTAL R2 = 0.76 y Pearson= 0.87 CUADRANTE POSITIVO-POSITIVO R2=0,77 Pearson=1,05 SON SIGNIFICATIVAS La mayoría de los estados del cuadrante positivopositivo 2006-2010 se mantiene en 2006-2014 La correlación en los cuadrantes negativo-negativo no es significativa Correlación LULA 2006 (X) y DILMA 2014 (Y) estandarizada: TOTAL R2=0.62 y Pearson= 0,79 CUADRANTE POSITIVO-POSITIVO R2=0,34 Pearson=0,55 SON SIGNIFICATIVAS, PERO MENOS ¿ POR QUÉ LA CORRELACIÓN DEL REFERENDUM CON DILMA 2014 ES 50% MAYOR QUE LA CON LULA EN 2006? 1. La correlación más alta del referéndum con la votación de Dilma después de su primer período de gobierno no indica que la racionalidad del elector daba lugar al surgimiento de una nueva líder carismática 2. Después del éxito electoral de Lula en 2006, todos los candidatos pasaron a defender programas sociales y a proponer ampliación y mejorías a los existentes 3. Dilma recibió la matriz electoral de Lula, pero tenía índices altos de rechazo antes de la reelección en 2014 4. Datos posteriores a la elección indican nuevo crecimiento del rechazo LA DIFERENCIA EN 2014 SE DEBE A LA CORRELACIÓN NEGATIVA MÁS ALTA DE DILMA CON LOS “TERRITORIOS DEL PARLAMENTARISMO”, EN RELACIÓN AL QUE SUCEDIÓ CON LULA 2006 Y CONSIGO MISMA EN 2010. Correlación PRESIDENCIALISMO 1993 (X) y LULA 2006 (Y) estandarizada: TOTAL R2 = 0.23 y Pearson= 0.48 es significativa CUADRANTE NEGATIVO-NEGATIVO es NO significativa. La situación es similar en 2010. Los estados del cuadrante negativo – negativo de 2014 son en la mayoría los mismos de 2006 La correlación en los cuadrantes positivopositivo no son significativas Correlación PRESIDENCIALISMO 1993 (X) y DILMA 2014 (Y) estandarizada: TOTAL R2=0.54 y Pearson= 0,74 CUADRANTE NEGATIVO-NEGATIVO R2=0,56 Pearson=0,46 Ambas son significativas. DE LOS ESPACIOS EXCLUYENTES A LOS CONCEPTOS INTEGRADOS Este trabajo testó algunas hipótesis relevantes para la literatura institucional, partidaria y electoral, recuperando teorías sobre el carisma y el personalismo, pero en una matriz conceptual modificada. No encontramos la asociación entre el voto por el sistema de gobierno y el voto por Lula en 2006 por casualidad, testando “todo con todo”. Al contrario, partimos de un sistema integrado de hipótesis. Testamos esta asociación para poder diseñar y desarrollar una noción conceptual sobre las relaciones entre el personalismo y su componente, el carisma, y el institucionalismo en la política, introduciendo el interés y la confianza en la ecuación. La literatura convencional hasta aquel momento definía personalismo e institucionalismo como mutuamente excluyentes. Gracias a un diálogo creativo entre los autores, surgió la noción de que eses conceptos, antes presentados como mutuamente excluyentes, podrían ser conciliados. Los análisis mostraron la necesidad de repensar el carisma como una relación que no es desproveída de interés de parte de los seguidores. Se enriqueció la teoría. O Partido dos Trabalhadores na Câmara dos Deputados: a evolução das bases socioeconômicas e territoriais (1994-2014). Natalia Maciel – IESP/Uerj – [email protected] Tiago Ventura – IESP/Uerj – [email protected] Trabajo preparado para su presentación en el VIII Congreso Latinoamericano de Ciencia Política, organizado por la Asociación Latinoamericana de Ciencia Política (ALACIP). Pontificia Universidad Católica del Perú, Lima, 22 al 24 de julio de 2015. Panel organizado por Espacio Alacip - Grupo de Investigación en Análisis Espacial Introdução Em outubro de 2014, Dilma Rousseff reelegeu-se Presidente da República do Brasil. O ineditismo nesta eleição foi a constante alternância da liderança dos candidatos nas pesquisas eleitorais. Em momentos diferentes a eleição pareceu decidida para três candidatos diferentes. O que não houve de inédito foi a quarta vitória consecutiva do Partido dos Trabalhadores, a disputa centralizada entre petistas e tucanos e a manutenção do padrão das bases eleitorais dos candidatos petistas desde as eleições de 2006. As vitórias eleitorais do PT à Presidência geraram diversas análises em estudos de comportamento eleitoral aqui e alhures, em especial, dedicados a mudança da base eleitoral na reeleição de Lula, destacando variáveis como suas novas características demográficas, suas bases de sustentação e suas consequências ao quadro político brasileiro (Hunter e Power, 2007, Zucco, 2008, Nicolau e Peixoto, 2007, Carraro et al., 2007, Singer, 2012, Zucco e Samuels, 2014, Soares e Terron, 2008). A síntese destes estudos é a demonstração de que os votos petistas migraram, com maior intensidade a partir de 2006, para Estados das regiões norte e nordeste do País (Hunter e Power, 2007), distribuindo-se em municípios com menor renda per capita, indicadores mais baixos de desenvolvimento humano, menor taxa de urbanização e menor densidade populacional (Zucco, 2008, Soares e Terron, 2008, Nicolau e Peixoto, 2007). Esta literatura convergiu para a defesa do programa Bolsa Família como variável explicativa mais importante desta alteração (Nicolau e Peixoto, 2007, Zucco, 2008, Zucco e Power, 2013, Soares e Terron, 2008, Zucco, 2013). 1 Estas características repetiram-se nas eleições seguintes quando o partido teve Dilma Rousseff como candidata (Nicolau, 2015). Estes estudos focaram nos votos presidenciais do PT, com poucos trabalhos se dedicando a analisar os resultados eleitorais do partido à Câmara dos Deputados. Suprir esta lacuna é nosso objetivo. Pretende-se investigar a composição econômica, social e geográfica dos votos do PT para a Câmara Federal no período de 1994 até 2014. Nossa hipótese é de que a votação do PT para Câmara vem passando por mudanças em sua distribuição espacial e socioeconômica, afastando-se dos principais centros urbanos do país e caminhando rumo a cidades de menor densidade populacional e de renda mais baixa. Esse movimento mostraria um reencontro, lento e gradativo, dos votos petistas com o novo perfil da base eleitoral de seus candidatos a presidente. Para verificar a evolução das bases eleitorais do PT, o município será tomado como unidade de análise. Em primeiro lugar, será realizada uma exploração descritiva das características demográficas dos municípios em que os candidatos do PT à Câmara tiveram bom desempenho. Objetiva-se nesta análise verificar como evoluiu o voto petista tomando como base a densidade populacional dos municípios e sua distribuição regional. A seguir, com intuito de analisar a influência de variáveis socioeconômicas e políticas sobre a votação do partido, serão realizados modelos de regressão longitudinal incluindo as seis eleições compreendidas no período entre 1994 e 2014. A variável dependente será a porcentagem de votação do PT para a Câmara dos Deputados por município brasileiro. Variáveis independentes como renda per capita, densidade populacional, educação e porcentagem de população urbana foram incluídas nos modelos a fim de analisar o impacto das variáveis socioeconômicas. No que tange as variáveis políticas, serão gerados modelos com indicadores do recebimento de Bolsa 1 Cf. Bonn (2011) para verificar uma posição contrária ao papel do Bolsa Família no ciclo eleitoral brasileiro. Família, presença de prefeito e governador do PT, a votação do candidato a presidente e governador no município e a posição frente ao governo federal (oposição de 1994 a 2002 e situação de 2006 a 2014). O artigo é composto por quatro seções, além desta introdução e uma conclusão. A é primeira dedicada à revisão da literatura e a contribuição teórica trazida neste artigo em relação ao tema do lulismo e do petismo; a segunda apresenta uma análise descritiva das características dos municípios em que o PT se destacou eleitoralmente. A terceira descreve os métodos que serão utilizados. Por fim, são apresentados os modelos longitudinais e o impacto das variáveis socioeconômicas e políticas na explicação do voto petista. O artigo encerra com uma pequena conclusão acerca dos resultados, as consequências destes achados e os desafios futuros à melhor compreensão do desempenho eleitoral do PT. 1. Distribuição espacial dos votos dos candidatos a presidentes e do PT. Dois fenômenos convergentes. O lulismo e o petismo foram dois dos conceitos mais abordados na década recente pela ciência política brasileira, seja com análises considerando mais centralmente seus aspectos ideológicos (Singer, 2012, Samuels e Zucco, 2014, Rennó e Cabello, 2010, Ricci, 2010) ou aquelas dedicadas a interpretar as suas características do ponto de vista do comportamento eleitoral (Hunter e Power, 2007, Zucco, 2008, Nicolau e Peixoto, 2007, Carraro et al., 2007). André Singer (2012) elaborou a produção acadêmica mais proeminente acerca do lulismo e sua relação com o petismo. O autor o define como um realinhamento eleitoral concretizado nas eleições de 2006. Nele, setores mais empobrecidos da sociedade brasileira aderiram à figura do Presidente Lula como resultado da adoção, no primeiro mandato, de uma agenda de redução da miséria e manutenção da ordem econômica. Os setores mais escolarizados e de maior renda, base tradicional da eleição de Lula em 2002, afastaram-se em decorrência das denúncias de corrupção em 2005. Para Singer (2012), o PT não acompanhou a inserção de seu candidato a Presidência da República nas camadas mais populares, pois ainda manteve suas bases eleitorais tradicionais nas eleições de 2006. No aspecto ideológico, o petismo também ocuparia espaço distinto da gramática moderada do lulismo, mantendo, ainda que de forma conflituosa, traços programáticos mais radicais característicos do seu processo de fundação. Em outras palavras, o petismo e o lulismo teriam ocupado espaços ideológicos e eleitorais distintos. A conceitualização proposta por Singer (2012), sobretudo a disjuntiva ideológica operada entre lulismo e petismo, será alvo de diversas críticas. Dentre elas, está a leitura de Zucco e Samuels (2014) que definem o lulismo como um sentimento fraco ideologicamente e derivado em grande parte de avaliações retrospectivas ligadas ao desempenho governamental de Lula no primeiro mandato. Tal conclusão baseia-se tanto em estudos que indicam convergências entre ideologia dos simpatizantes de Lula e as bandeiras históricas do PT (Nunes et al., 2010, Samuels, 2008), como em pesquisas de opinião que evidenciam a convergência ideológica entre simpatizantes de Lula e simpatizantes do PT (Rennó e Cabello, 2010). Tais achados refutariam parte da tese de Singer (2012) de que petismo e lulismo teriam bases ideológicas distintas. A partir destas críticas, os autores propõe a compreensão de que suas bases ideológicas seriam similares e estariam presentes desde a fundação do PT: a construção de uma estratégia não revolucionária para a ampliação da igualdade e da participação política na democracia brasileira. Portanto, não faria sentido pensar na disjuntiva ideológica proposta em Singer (2012). Constituindo-se como um fenômeno ideológico similar, resta a Zucco e Samuels (2014) explicarem a segunda parte da tese de Singer (2012) que se refere a separação eleitoral entre lulismo e petismo nas eleições de 2006. Eles o fazem recorrendo a tese de que em sistemas presidencialistas multipartidários, haveria uma tendência de eleitores pobres brasileiros atribuírem responsabilidade em melhorias em suas condições de vida ao presidente em exercício e não ao seu partido. Portanto, a compreensão do lulismo e do petismo como um movimento ideológico de raízes similares como defendem Zucco e Samuels (2014), não deve levar a conclusão automática de que apoiadores da figura pública do presidente Lula se converteriam automaticamente em simpatizantes do PT por conta, sobretudo, das características do sistema eleitoral brasileiro. Reconhecendo isto, segundo os autores, estaria em curso uma tendência, incentivada pela direção do PT, de se aproximar cada vez mais do perfil do eleitor lulista, investindo na expansão de sua estrutura partidária e sua base de filiados. Se bem sucedida, tal estratégia levaria ao encurtamento da distância percebida nas eleições de 2006 entre os eleitores dos presidenciáveis petistas e seus candidatos à Câmara Federal, fazendo com que lulismo e petismo conformassem um movimento mais próximo do ponto de vista eleitoral. Apesar da diferença na caracterização do lulismo, as conclusões de Singer (2012) apontam caminho similar do descrito por Zucco e Samuels (2014) no que tange a aproximação com o petismo. Singer (2012) prevê para o período pós-2006 um movimento crescente de adesão do petismo ao lulismo. Este fenômeno já seria perceptível em estudos que indicam a perda da identificação ideológica de simpatizantes do PT com a esquerda e o crescimento no apoio ao PT nas classes mais populares e menos escolarizadas (Veiga, 2007; Venturi, 2010, Samuels, 2008). Em síntese, apesar da divergência no diagnóstico, os dois estudos preveem futuro semelhante ao PT. Seja por esforço partidário, como indica Zucco e Samuels (2014), seja por pressão do lulismo no interior do PT, como aponta Singer (2012), os anos seguintes seriam de crescente identidade entre apoiadores do partido e de seus candidatos à presidência. Investigar se tal aproximação se materializou do ponto de vista eleitoral é um desafio ainda ausente na literatura, por isto, constitui-se como objetivo deste trabalho. Sua comprovação é central para a compreensão da dinâmica atual do PT. O partido mudou seu perfil eleitoral? Afastou-se dos centros urbanos e dos seus espaços tradicionais de atuação? Passou a angariar maior sucesso eleitoral em áreas com menor renda? O petismo e o lulismo se reencontraram do ponto de vista eleitoral? São perguntas ainda em aberto. Há um estudo dedicado exclusivamente a este tema – As bases eleitorais de Lula e do PT: do distanciamento ao divórcio – de Sonia Terron e Gláucio Soares (Soares e Terron, 2010). Outros trabalhos tratam do voto do PT somente de forma lateral, analisando-o como um elemento em pesquisas que, todavia, possuem como foco principal a compreensão do voto à presidência (Hunter e Power, 2007, Zucco, 2008). Estes poucos trabalhos chegaram às mesmas conclusões mencionadas previamente: a mudança da geografia do voto lulista não atingiu o voto petista à Câmara Federal em 2006. Soares e Terron (2010) concluem que existe um divórcio entre lulismo e petismo em 2006, a partir da utilização de técnicas de econometria espacial, indicando que houve uma separação no território eleitoral ocupado por Lula e pelo PT. Acreditamos, contudo, que esta explicação é um retrato específico das eleições de 2006. Resta agora investigar se, incorporando as eleições de 2010 e 2014 nas análises, o petismo convergiu ou não rumo as novas bases eleitorais de seus presidentes. 2 – A votação do PT para a Câmara dos Deputados: uma análise descritiva de seis eleições. O PT ampliou consideravelmente a sua presença na Câmara dos Deputados nas últimas seis eleições. Essa ampliação, contudo, não foi constante, apresentando recuos e recuperações ao longo do tempo. O gráfico 1 abaixo mostra a tendência crescente da presença do partido nesta casa legislativa nas eleições da década de 1990, alcançando o seu ápice em 2002, ano em que chega à Presidência da República com a eleição de Lula. O partido perde representação na Câmara nas eleições de 2006 com a redução de 7 deputados com relação à legislatura anterior 2 , provavelmente como consequência do escândalo de corrupção do mensalão que veio à tona no ano anterior (Singer, 2012). Houve uma breve recuperação no número de eleitos no ano de 2010, porém, o decréscimo foi considerável em 2014 totalizando 69 deputados eleitos. 100 Gráfico 1 – Número de deputados eleitos para a Câmara dos Deputados do PT por ano eleitoral no momento da posse. 90 87 80 69 60 59 40 49 0 20 Número absoluto de cadeiras 83 1994 1998 2002 2006 2010 2014 Fonte: Câmara dos Deputados. Elaboração dos autores. A votação do partido para a Câmara dos Deputados apresenta evolução semelhante. O gráfico 2 abaixo mostra uma crescente votação do partido nos municípios entre os anos de 1994 e 2002. Em 2006 houve uma pequena redução, seguida de uma recuperação em 2010 e um decréscimo na votação de 2014. Apesar da queda no último ano, a votação do PT nos munícipios permanece em patamares superiores aos observados nas eleições anteriores à 2010. 2 A comparação leva em conta o número de deputados no momento da posse. Não foi consideradas possíveis migrações partidárias ao longo das legislaturas. 4 6 8 Média 10 12 14 Gráfico 2 – Porcentagem média de votação do PT para a Câmara dos Deputados por município e ano. 1994 1998 2002 2006 2010 2014 Ano Fonte: TSE, CEM/CEBRAP. Elaboração dos autores. Atestado o crescimento da votação do partido nas últimas seis eleições, cabe analisar aonde este crescimento foi mais importante, ou seja, qual é o perfil dos municípios que mais contribuíram para o desempenho eleitoral do PT na votação para a Câmara dos Deputados. Esta análise serve ao objetivo de compreender se há uma mudança nas características demográficas dos municípios em que o PT atingiu melhor desempenho ao longo das seis eleições. O gráfico 3 abaixo apresenta a evolução em anos da porcentagem média de votação do partido nos municípios, que foram divididos por faixas de população. Gráfico 3 – Porcentagem média da votação do PT para a Câmara dos Deputados nos municípios por faixas de população e ano. 0 5 10 15 20 25 PT 1994 1998 2002 até 20.000 100.001 a 500.000 2006 2010 2014 20.001 - 100.000 mais de 500.001 Fonte: TSE, CEM/CEBRAP, IBGE. Elaboração dos autores. Observa-se que nos primeiros anos analisados, entre 1994 e 2006, o PT recebeu percentual maior de votação em cidades maiores, com mais que 100.000 habitantes. O ano de 2010 começa a apresentar uma mudança nesta tendência; o partido tem praticamente a mesma votação média nos municípios das primeiras três faixas de população, apesar de ainda ser mais votado nas cidades com mais de 500.000 habitantes. O ano de 2014 apresenta uma mudança importante na base demográfica dos votos petista: pela primeira vez o partido passa a ser mais votado em cidades menores. Ele é ligeiramente mais votado nos menores municípios brasileiros, com até 20.000 habitantes, seguido dos municípios da segunda faixa que compreende as cidades entre 20.001 e 100.000 habitantes. Os dados indicam que, a partir de 2006, o PT passa a melhorar paulatinamente seu desempenho em municípios de menor densidade populacional. Esta mudança é mais acentuada na eleição de 2014. Por outro lado, neste mesmo ano o partido reduz seu desempenho nas cidades com mais de 500.000 habitantes. Estes resultados convergem com os diagnósticos realizados sobre os votos lulistas e sua relação com a densidade populacional dos municípios (Nicolau e Peixoto, 2007). A análise descritiva da votação segundo o tamanho populacional da cidade indica uma mudança na votação do PT rumo a municípios de menor densidade populacional. Cabe investigar se houve alteração importante desta distribuição entre as regiões do país, conforme ocorrido com os votos dos candidatos à presidente do partido. O gráfico 4 abaixo mostra a porcentagem média da votação do partido nas cinco regiões por ano eleitoral. Gráfico 4 - Porcentagem média da votação do PT para a Câmara dos Deputados nos municípios por região e ano. PT 1994 Centro-Oeste Nordeste 1998 Centro-Oeste 3.2 Nordeste 2.2 Norte 3.6 Norte Sudeste 4.3 Sudeste Sul Nordeste Norte 10.7 9.4 12 9.6 7.1 10 Sudeste 12.5 Sul 8.8 16.1 2014 Centro-Oeste 11.7 Centro-Oeste 11.2 Nordeste 13 Nordeste 11.4 Norte Sudeste Sudeste Sul 13 Sul 5 10 15 20 Norte 4.6 2010 10.8 0 Nordeste 4 2006 Centro-Oeste Centro-Oeste 3.1 3 Sul 6.6 2002 14.5 12.3 16.4 0 5 10 15 20 Norte 9.21 Sudeste 12.8 Sul 15.5 0 5 10 15 20 Fonte: TSE, CEM/CEBRAP. Elaboração dos autores. A porcentagem média da votação nas regiões não apresenta diferenças consideráveis entre elas. Entre 1994 e 2002 a região sul apresentou porcentagem maior de votos em seus municípios no PT, mas as demais regiões não apresentaram diferenças relevantes. Vale destacar que o partido teve aumento expressivo de sua votação em todas as regiões do país, em especial nas regiões sul e sudeste. A partir de 2006 o crescimento do partido na Câmara dos Deputados reduziu a diferença no percentual de votação entre a região sul e as demais regiões. Tendo em vista a pequena diferença de votação em pontos percentuais entre as regiões pode-se dizer que a distribuição da porcentagem média dos votos foi praticamente uniforme por todo o país a partir do ano de 2006, tornando o PT um partido mais nacionalizado. O crescimento da porcentagem média nos municípios foi regular nas cinco regiões. Porém, municípios com votação acima da média são especialmente relevantes para o desempenho do partido. Tendo em vista a competição acirrada em um sistema eleitoral proporcional de lista aberta, espera-se que as porcentagens das votações nos municípios não sejam altas como nas eleições majoritárias para cargos Executivos. Desta forma, municípios que apresentam votação acima da média do partido podem ser considerados importantes territórios eleitorais. Ao analisar estes municípios buscamos verificar se no decorrer das eleições houve alteração nos territórios eleitorais em que o PT teve resultados acima da sua média nacional. O gráfico 5 abaixo mostra a porcentagem de municípios de cada região que apresentaram votação acima de um desvio-padrão da média do partido em cada ano eleitoral. Gráfico 5 – Porcentagem de municípios por região do país com votação no PT para a Câmara dos Deputados com valor igual ou maior que um desvio-padrão acima da média por ano. PT 1994 Centro-Oeste 1998 Centro-Oeste 3.3 Nordeste 9.1 Nordeste Norte 9.7 Norte Sudeste 4 10 6 Sudeste 28.8 Sul 49.1 Norte 56.5 Centro-Oeste 29.6 0 20 40 10 Norte 8.4 30 Sul 43.8 Centro-Oeste 60 7.5 Nordeste 33.9 Norte 24.6 Sul Nordeste 2014 7.3 Nordeste 26.3 9.9 Sudeste 7.8 2010 9.6 Nordeste Centro-Oeste Sudeste 23.5 Sul 2006 Centro-Oeste 2002 Norte 10.9 32.2 5.6 Sudeste 19.9 Sudeste 26.6 Sul 28 Sul 28.1 0 20 40 60 0 20 40 60 Fonte: TSE, CEM/CEBRAP. Elaboração dos autores. Observa-se no gráfico uma mudança relevante no desempenho eleitoral do partido. Entre os anos de 1994 e 2002 as bases territoriais de apoio do PT se concentravam nas regiões sul e sudeste. A partir de 2006 os municípios da região nordeste passam a despontar como territórios importantes para o partido, enquanto as regiões sul e sudeste chegam a perder metade do território eleitoral. Essas duas regiões continuam apresentando porcentagens altas em comparação com as demais, contudo, em comparação com as primeiras três eleições a perda de municípios com alta votação no PT é significativa. Em contrapartida, o partido ampliou em três vezes a sua presença no nordeste nas últimas três eleições, convergindo, portanto, com os resultados encontrados acerca do voto dos candidatos petistas à presidência. (Nicolau e Peixoto, 2007; Soares e Terron, 2008; Nicolau, 2015). A diferença está na região norte do País, em que o partido não acompanha o bom desempenho de seus candidatos à presidência. Em suma, a análise descritiva demonstra um crescimento da votação do PT por todo o país, porém, com peculiaridades. A porcentagem média da votação nos municípios cresce em cidades com menor número de habitantes, a partir de 2006. Em 2014, pela primeira vez, o PT tem desempenho eleitoral superior em cidades com menos de 20.000 habitantes. Além disso, a partir de 2006 os municípios do nordeste tornam-se, gradativamente, os territórios eleitorais de melhor desempenho na votação do partido para Câmara dos Deputados. Em outras palavras, os votos petistas passam a migrar para municípios na região nordeste e com reduzida densidade populacional, seguindo, com peculiaridades, a trajetória do voto lulista. 3 – Métodos e tratamento dos dados. A fim de analisar o desempenho eleitoral do PT e o efeito de variáveis socioeconômicas e políticas construímos um banco em painel em que as unidades de análise são os municípios em cada ano eleitoral. Uma vez que o número de unidades varia por causa da criação de municípios durante o período analisado, fizemos uma adaptação para que todos os anos tivessem os mesmos municípios, o que permite a comparação ao longo do tempo. Utilizamos a malha municipal de 2007 com 5564 municípios para a qual existem códigos de compatibilização entre os municípios de origem e os criados entre os anos de 1994 e 20063. Ajustamos o banco repetindo os dados dos municípios de origem para os municípios criados a partir deles. Para os municípios que surgiram de mais de um município de origem, repetimos os dados do primeiro município de origem. Ao total foram 543 municípios ajustados, totalizando menos de 2% do banco de dados. Os seis municípios criados a partir de 2010 não foram acrescentados na análise. Após o ajuste obtivemos um banco em painel com um total de 33384 casos (5564 municípios em seis eleições). Para avaliar o efeito das características socioeconômicas dos municípios sobre o voto do PT para a Câmara foram incluídas as seguintes variáveis: porcentagem de população urbana, densidade populacional (log), escolaridade (porcentagem de adultos com 18 anos ou mais que completaram o ensino fundamental) e renda per capita (log). Os dados referentes aos anos de 1994, 2002 e 2010 são referentes aos censos 1991, 2000 e 2010 respectivamente. Os dados foram interpolados para os anos de 1998 e 2006. Para 2014 são repetidos os dados do censo 2010. Para verificar a influência de variáveis políticas foram incluídas nos modelos as porcentagens de votação recebidas pelo candidato à Presidência e aos governos de estado do mesmo partido no primeiro turno de cada eleição. Buscamos avaliar com essas variáveis se as candidaturas para os cargos executivos alavancam a votação para a Câmara. Também foram incluídas dummies para a posição frente ao governo federal, para a presença de governador de estado e de prefeito do município do mesmo partido no momento da eleição. Elaboramos modelos complementares a fim de verificar o efeito do programa Bolsa Família sobre o voto. Para isso criamos uma variável que busca medir o impacto do recebimento do benefício sobre a renda per capita dos municípios. Assim, 3 Agradecemos à Sonia Terron por ter cedidos os códigos de compatibilização do IBGE. calculamos a média do valor recebido pelo município nos anos anteriores à eleição e dividimos sobre o valor de sua renda per capita4. Com isso estamos tentando avaliar o quanto o programa impacta a renda e, por usa vez, o quanto este impacto tem efeito na votação do partido na Câmara. Dados temporais organizados em painel podem violar os pressupostos da regressão de mínimos quadrados ordinários (OLS) de homocedasticidade e ausência de autocorrelação do termo de erro. Para superar essas dificuldades elaboramos modelos de mínimos quadrados generalizados com efeitos fixos, que controlam a heterogeneidade das variáveis não observadas no modelo que são constantes ao longo do tempo 5. O modelo é representado matematicamente na equação a seguir: Equação 1: 𝑦𝑖𝑡 = 𝜇𝑡 + 𝛽𝑋𝑖𝑡 + 𝛼𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 Onde: i= 1,...,5564 municípios, analisados em seis grupos de anos eleitorais t = tempo, que são os seis anos eleitorais (1994,1998, 2002, 2006, 2010 e 2014). 𝑋 = conjunto de variáveis independentes 𝛼 = efeito fixo 𝜀 = erro padrão Os modelos longitudinais, no entanto, analisam o efeito das variáveis no conjunto dos anos. Para verificar se houve continuidade ou mudança nestes efeitos ao longo do tempo elaboramos modelos complementares com interações entre variáveis dummy que indicam os anos eleitorais e cada uma das variáveis demográficas. 4 Nesta média foi incluído o valor total de Bolsa Família recebido no ano da eleição. O banco de dados fornecido pelo Ministério da Assistência Social discrimina o valor total recebido em cada ano, não sendo possível retirar deste montante o valor referente aos meses de novembro e dezembro, ou seja, os meses após as eleições. No entanto, os valores recebidos no ano eleitoral são de suma importância e não poderiam ser retirados da análise. Assim, optou-se por incluir o valor total recebido no ano eleitoral no cálculo das médias, mesmo que os valores recebidos nos dois últimos meses do ano não tenham influência na decisão do voto no momento das eleições no mês de outubro. 5 O termo 𝛼𝑖𝑡 é o efeito combinado na variável dependente y de todas as variáveis não observadas no modelo elaborado. Este termo (𝛼𝑖𝑡 ), por ser composto por variáveis não incluídas no modelo, pode estar relacionado com as variáveis independentes controladas ou não. Neste sentido, ele pode apresentar efeitos fixos e se correlacionar com as variáveis independentes observadas no modelo, sendo constantes ao longo do tempo, ou pode ser composto por variáveis aleatórias que não tem relação com as demais variáveis e se apresentam variações ao longo do tempo. Para determinar que tipo de modelo GLS a ser utilizado, se de efeito fixo ou aleatório, é necessário realizar o teste de Hausman que testa a hipótese nula de que não existe diferença entre os dois modelos, de forma que os coeficientes são similares. A hipótese alternativa é que a estimação dos dois modelos é diferente; neste caso o modelo de efeito fixo deve ser aplicado. Todos os modelos apresentados na próxima seção apresentaram valores de teste de hausman altos e estatisticamente significativos, por isso escolhemos elaborar modelos de efeitos fixos ao invés de aleatórios. Os modelos aleatórios foram suprimidos deste artigo por questão de espaço. Eles estão disponíveis para acesso com os autores. Interações multiplicativas podem ser utilizadas quando houver uma hipótese condicional em que se espera que a relação entre duas ou mais variáveis depende do valor de uma terceira variável. Na análise que estamos realizando queremos saber, por exemplo, se a variável independente renda per capita pode estar associada ao aumento ou decréscimo na variável dependente porcentagem de votação para a Câmara a cada ano eleitoral. Porcentagem de votação e renda per capita são variáveis contínuas, enquanto as dummies de ano eleitoral são variáveis dicotômicas que tem o valor 1 quando a condição está presente (se a dummy se refere ao ano de 1998, por exemplo, ela terá o valor 1 em todos os casos referentes a este ano) e zero se está ausente (em todos os demais casos que não se referem ao ano que a dummy está controlando). Se a hipótese for que o aumento em uma unidade da variável independente X representa um aumento na dependente Y na presença de Z, ela pode ser representada matematicamente da seguinte forma no modelo GLS apresentado anteriormente: Equação 2: 𝑦𝑖𝑡 = 𝜇𝑡 + 𝛽1 𝑋 + 𝛽2 𝑍 + 𝛽3 𝑋𝑍 + 𝛼𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 Os coeficientes dos termos das interações multiplicativas, no entanto, não apresentam o efeito marginal de cada variável independente como em modelos de regressão lineares aditivas. Ele apenas captura o efeito de X em Y quando Z é zero, e vice-versa. Portanto, é necessário calcular o efeito marginal de X em Y para valores substantivos da variável condicionante Z. Gráficos serão elaborados para ilustrar este efeito marginal. 4– Resultados Elaboramos ao todo seis modelos. No primeiro modelo, variáveis socioeconômicas e políticas foram testadas conjuntamente. No segundo apenas as socioeconômicas foram incluídas e no terceiro apenas as políticas. Os modelos 4 e 5 avaliam a mudança ao longo do tempo das variáveis socioeconômicas que foram estatisticamente significativas nos modelos 2, incluindo as interações destas variáveis com as dummies de ano. Por fim, o modelo 6 avalia o impacto do programa Bolsa Família controlando por todas as variáveis, socioeconômicas e políticas. A tabela 1 a seguir discrimina os resultados dos três primeiros modelos. Tabela 1 – Modelos de Mínimos Quadrados Generalizados com Efeitos Fixos – Variável dependente: porcentagem da votação para a Câmara dos Deputados por município e ano do PT6 Modelo 1 0,01*** (0,00) Modelo 2 0,20*** (0,00) Modelo 3 Densidade Populacional (hab/km²) 1,12 (0,15) 0,90 (0,17) __ Escolaridade (%) 0,005 (0,01) -0,20 (0,01) __ Renda per Capita 0,77 (0,27) 5,47*** (0,3) __ Votação do Candidato à Presidência 0,09*** (0,00) __ 0,09*** (0,00) Participação no Governo 0 (omitido) __ 0 (omitido) Presença de Governador do Partido 2,72*** (0,13) __ 2,71*** (0,13) Votação do Candidato à Governador 0,14*** (0,00) __ 0,14*** (0,00) Presença de Prefeito do Partido 7,11*** (0,16) __ 7,11*** (0,16) 1998 0,12 (0,13) 0,50*** (0,14) 0,14 (0,11) 2002 2,75*** (0,18) 6,53*** (0,19) 2,82*** (0,12) 2006 1,49*** (0,28) 6,12*** (0,30) 1,6*** (0,14) 2010 3,6*** (0,38) 8,57*** (0,41) 3,75*** (0,15) 2014 1,56*** (0,38) 7,57*** (0,41) 1,7*** (0,15) População Urbana (%) __ Os valores dos coeficientes das variáveis incluídas nos modelos com logs – renda per capita e densidade populacional – já estão exponencializadas nas tabelas. 6 Constante R² within R² between R² overall Rho 1,65*** (1,41) 0,43 0,51 0,43 0,42 1,64*** (0,09) 0,28 0,01 0,15 0,48 -5,71*** (1,58) 0,43 0,51 0,43 0,42 Fontes: TSE, CEM/CEBRAP, IBGE. Cálculo e elaboração dos autores. Nota: Significância estatística ao nível de *** p < 0,001; ** p < 0,01; * p <0,05. Erro-padrão entre parênteses. A análise dos ajustes dos modelos mostra que as variáveis políticas explicam uma variação maior da votação do PT na Câmara do que as variáveis socioeconômicas. Tanto o modelo 1, que inclui todas as variáveis, quanto o modelo 3, que controla apenas as variáveis políticas, apresentam 43% de variância total explicada (R² overall), sendo que 42% desta variância é predita pelo efeito fixo (rho)7. O modelo 2 que controla o efeito das variáveis socioeconômicas explica apenas 15% da variância da votação do PT nos municípios. Estes resultados indicam que as variáveis políticas incluídas nos modelos em conjunto possuem maior potencial explicativo sobre a votação do PT nos municípios. As dummies de ano eleitoral (1998, 2002, 2006, 2010 e 2014) apresentam a evolução do desempenho do PT tendo como referência o ano de 1994. Os modelos 1 e 3 tem coeficientes parecidos e indicam um desempenho variável. Os coeficientes não são significativos para o ano de 1998. No ano de 2002 o partido apresentou um aumento de mais de 2% de sua votação. Porém, em 2006 o aumento de seu desempenho foi menor, em torno de 1,5%. Em 2010 o desempenho cresce em patamares maiores, girando em torno de 3,5%. No ano de 2014 o crescimento foi reduzido, voltando ao patamar de 2006. No entanto, ao controlarmos apenas as variáveis socioeconômicas no modelo 2 as dummies de ano apresentam coeficientes numericamente mais substantivos, variando na casa dos 6% entre os anos de 2002 e 2006 e aumentando para 8,5% em 2010 e 7,5% em 2014. Assim, apesar de terem influência menor na explicação do voto do PT, representando apenas 15% da variância explicada na ausência das variáveis políticas (modelo 2), as variáveis socioeconômicas foram importantes para o crescimento da votação nos municípios ao longo do tempo. Quanto às variáveis políticas, os modelos mostram a importância da presença de membros do partido em cargos executivos subnacionais em seu desempenho nas eleições para a Câmara. A presença de um governador do estado do PT aumenta em média 2,7% da sua votação, enquanto a presença de um prefeito do partido tem um efeito ainda maior, representando um aumento de 7,1% na votação para a Câmara. A votação dos candidatos à Presidência e aos governos de estado, contudo, foram reduzidas, apesar de positivas. O aumento de 1% na votação do candidato à presidente no primeiro turno significou um aumento de 0,09% da votação para a Câmara. A votação para governador representou um aumento de 0,1%, A variável “Participação no Governo” foi omitida dos modelos por apresentar alta multicolinearidade. Com relação às variáveis socioeconômicas, apenas duas variáveis foram estatisticamente significativas no modelo 2, a porcentagem de população urbana e a renda per capita. Ambas as variáveis apresentam impacto positivo na votação para a 7 Ou seja, como anteriormente elucidado, a variância explicada pelo efeito fixo (rho) diz respeito às variáveis não incluídas no modelo e que são constantes ao longo do tempo. Neste sentido, essas variáveis não Câmara. No modelo 1, o aumento de 1% da população urbana representou um aumento de 0,01% na votação do partido nos municípios, enquanto no modelo 2 esse aumento foi de 0,20%. Quanto à renda per capita o modelo 2 mostra que o aumento de um real na renda significou um aumento de 5,47% na votação do partido na Câmara. Estes resultados poderiam indicar sentido contrário a hipótese proposta neste trabalho. No entanto, os modelos longitudinais apresentam o impacto das variáveis no conjunto dos anos. Desta forma, é preciso verificar se as características socioeconômicas das bases de apoio do PT para a Câmara se modificaram ao longo do tempo. Os modelos 4 e 5 repetem as variáveis controladas no modelo 2, porém incluindo as interações entre as dummies de ano eleitoral e as variáveis porcentagem de população urbana e renda per capita, respectivamente. Os resultados são apresentados na tabela 2 abaixo. Tabela 2 - Modelos de Mínimos Quadrados Generalizados com Efeitos Fixos e Interações com variáveis demográficas – Variável dependente: porcentagem da votação para a Câmara dos Deputados por município e ano do PT.8 Modelo 4 -Interações Ano e População Urbana 0,02*** (0,00) Modelo 5 -Interações Ano e Renda per Capita (log) 0,03*** (0,00) Densidade Populacional (hab/km²) 1,37 (0,17) 1,82 (0,17) Escolaridade (%) 0,02 (0,01) -0,02 (0,01) Renda per Capita (R$) 0,86 (0,31) 0,63 (0,31) 1998 - 0,13 (0,31) - 3,52** (1,15) 2002 4,29*** (0,34) - 12,28*** (1,18) 2006 7,94*** (0,43) 13,80*** (1,33) 2010 12,74*** (0,52) 24,68*** (1,43) 2014 13,47*** (0,52) 26,86*** (1,43) População Urbana (%) 8 Optamos por desenvolver os modelos com as interações com base no modelo 2 e não com o modelo completo 1 para que fossem mais parcimoniosos, mesmo com o prejuízo de não controlar o efeito das variáveis políticas. Os coeficientes das variáveis que foram logaritimizadas para a elaboração do modelo – densidade populacional e renda per capita – são apresentados na tabela exponencializados. Interação variável socioeconômica e 1998 0,01** (0,00) 0,80*** (0,21) Interação variável socioeconômica e 2002 0,04*** (0,00) 3,45*** (0,21) Interação variável socioeconômica e 2006 - 0,02*** (0,00) - 1,09*** (0,23) Interação variável socioeconômica e 2010 - 0,06*** (0,00) - 2,38*** (0,24) Interação variável socioeconômica e 2014 - 0.08*** (0,00) -2,90*** (0,24) Constante 2,01*** (1,60) 4,99** (1,64) R² Within R² Between R² Overall Rho 0,29 0,01 0,16 0,49 0,30 0,03 0,14 0,51 Fontes: TSE, CEM/CEBRAP, IBGE. Cálculo e elaboração dos autores. Nota: Significância estatística ao nível de *** p < 0,001; ** p < 0,01; * p <0,05. Erro-padrão entre parênteses. Como explicado na seção sobre os métodos, os termos de primeira ordem das interações estão captando o efeito da população urbana e da renda per capita sobre a votação quando as variáveis dummies de ano eleitoral tem o valor zero. O mesmo ocorre com os coeficientes das dummies; elas estão captando o efeito do ano eleitoral sobre o voto quando a população urbana ou a renda per capita tem valor igual a zero. Os coeficientes dos termos das interações, neste sentido, não apresentam interpretação substantiva uma vez que não existem municípios com população urbana ou renda per capita com valor zero. No entanto, as interações em si apresentam o impacto de cada uma dessas variáveis no ano eleitoral controlado, permitindo observar a mudança do efeito delas com o passar dos anos. Em ambos os modelos as interações são estatisticamente significativas e seus coeficientes indicam uma mudança na relação entre as variáveis socioeconômicas e a votação do PT a partir do ano de 2006. As interações entre ano e renda per capita são as que apresentam maior impacto; em 2002 o aumento de um real na renda corresponde ao aumento de 3,45% na votação para a Câmara. Porém, em 2006 o aumento de um real representou um decréscimo na votação do PT em 1%. A relação negativa entre renda e voto se mantêm nas eleições de 2010 e 2014, correspondendo a um decréscimo de 2,3 e 2,9% na votação para o aumento de um real na renda. Uma vez que os termos primários das interações não fornecem interpretação substantiva, para obtermos alguma informação sobre essas variáveis elaboramos os gráficos 6 e 7 abaixo com o efeito marginal delas, tendo 1994 como ano de referência. 8 10 Predição Linear 6 4 4 0 6 2 Predição Linear 12 8 14 10 Gráfico 6 – Efeito marginal da porcentagem de população urbana sobre a votação do PT na Câmara dos Deputados por ano eleitoral. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0 100 10 20 30 1998 40 50 60 70 80 90 100 População Urbana (%) População Urbana (%) 2006 2002 2010 2014 Fontes: TSE, CEM/CEBRAP, IBGE. Cálculo e elaboração da autora. Nota: Intervalo de confiança à 95%. 15 10 Predição Linear 10 5 5 0 0 Predição Linear 15 20 20 Gráfico 7 - Efeito marginal da porcentagem da renda per capita sobre a votação do PT na Câmara dos Deputados por ano eleitoral. 4 5 6 7 8 4 Log da Renda per Capita (R$) 1998 2002 5 6 Log da Renda per Capita (R$) 2006 2010 7 8 2014 Fontes: TSE, CEM/CEBRAP, IBGE. Cálculo e elaboração da autora. Nota: Intervalo de confiança à 95%. Os gráficos demonstram uma mudança na evolução do impacto das variáveis renda e população urbana sobre o voto. Nos anos de 1998 e 2002 a votação do PT na Câmara era maior em municípios mais urbanizados e com maior renda per capita9. Nas últimas três eleições (2006, 2010 e 2014) o partido passou a apresentar votação maior em municípios com renda per capita e porcentagem de população urbana mais baixos. A 9 A estatística não é significativa para valores de renda per capita e porcentagem de população urbana em que a reta de predição ou os intervalos de confiança cortam o valor zero no eixo Y. Para o ano de 1998 os municípios com índices mais baixos de urbanização e renda a estatística não é significativa. sobreposição das curvas e dos intervalos de confiança nestes anos indica que a diferença das votações entre um ano e outro não é significativa, apesar da estatística de cada ano ser. Em suma, a mudança da inclinação das curvas entre os anos de 2002 e 2006 e a continuação desta tendência nas eleições seguintes demonstra a mudança das características socioeconômicas das bases de apoio do PT na Câmara. Os gráficos 6 e 7 mostram que a inclinação das retas é mais acentuadas em 2010 e 2014 do que em 2006. Isto explica, em parte, os motivos que levaram a literatura acadêmica prévia a apontar um divórcio entre os votos lulistas e petistas nesta eleição. Além disto, a tese do divórcio sustentada, sobretudo, no artigo de Soares e Terron (2010) utiliza de métodos de análise espacial, chegando à conclusão de que os territórios eleitorais de Lula e do PT naquela eleição foram distintos. As análises das bases sociais desenvolvidas neste trabalho demonstram que esta separação é apenas espacial/territorial; as variáveis socioeconômicas da votação para a Câmara seguem a direção da votação de Lula em 2006. Isto quer dizer que outros municípios com características socioeconômicas similares aos das bases sociais do Lula também tiveram alta votação nos candidatos do PT para a Câmara; contudo, o Índice de Moran Local utilizado pelos autores calcula a correlação entre o voto, as variáveis socioeconômicas e uma matriz de vizinhança. Pode-se esperar, no entanto, que o partido tenha sido bem votado em outras áreas em que o efeito de vizinhança não é significativo, porém as características socioeconômicas são similares aos do voto para presidente. Nossos resultados indicam que foi isso que ocorreu em 2006. O modelo 6 apresentado na tabela 3 abaixo testa, justamente pela atenção recebida pela literatura especializada, o efeito do impacto do programa Bolsa Família na votação do partido nas eleições para a Câmara dos Deputados. O período analisado é reduzido, abarcando apenas as eleições em que o programa Bolsa Família já havia sido implantado, quais sejam, os anos de 2006, 2010 e 2014. O ano de referência é 2006. A variável renda per capita foi retirada para que não constassem duas variáveis de renda no modelo. Tabela 3 – Modelos de Mínimos Quadrados Generalizados com Efeitos Fixos – Variável dependente: porcentagem da votação para a Câmara dos Deputados por município e ano do PT. Controle: Impacto do Bolsa Família sobre a Renda População Urbana (%) Modelo 6 0,02 (0,02) Densidade Populacional (hab/km²) 1,41 (0,86) Escolaridade (%) -0,16*** (0,05) Votação do Candidato à Presidência 0,12*** (0,00) Presença de Governador do Partido 2,39*** (0,20) Votação do Candidato à Governador 0,09*** (0,00) Presença de Prefeito do Partido 4,96*** (0,23) Impacto do Bolsa Família sobre a Renda per Capita - 5,25𝑒 −06 (8,40𝑒 −06 ) 2010 3,28*** (0,40) 2014 1,73*** (0,41) Constante 5,60 (2,92) R² within R² between R² overall Rho 0,15 0,19 0,18 0,61 Fontes: TSE, CEM/CEBRAP, IBGE. Ministério da Assistência Social. Cálculo e elaboração dos autores. Nota: Significância estatística ao nível de *** p < 0,001; ** p < 0,01; * p <0,05. Erro-padrão entre parênteses. O modelo da tabela 3 mostra que o programa Bolsa Família não apresenta relação estatisticamente significativa com a votação do partido na Câmara dos Deputados. Este resultado converge com análises realizadas anteriormente pela literatura (Soares e Terron, 2010; Zucco, 2013). Todas as outras variáveis políticas do modelo possuem significância estatística e sentido positivo na votação do partido. O PT apresenta melhor desempenho para a Câmara dos Deputados de acordo com o crescimento da votação dos seus candidatos a presidência e a governador a nível municipal, assim como amplia sua votação de acordo com a presença de governador e de prefeito do partido no momento da eleição. Estes resultados, lidos em conjunto com os modelos tratados acima, indicam que o bom desempenho eleitoral do PT e sua presença em cargos executivos subnacionais são os principais fatores explicativos para sua votação para a Câmara. 7. Conclusão Este trabalho teve como objetivo suprir uma lacuna encontrada na literatura sobre comportamento eleitoral no Brasil em relação à votação do PT para a Câmara dos Deputados. Seu propósito foi trazer novos elementos para a compreensão do desempenho eleitoral deste partido, em especial, avaliar se faria sentido pensar em uma disjuntiva entre o petismo e lulismo do ponto de vista eleitoral, como propõe a literatura ao analisar as eleições de 2006 (Soares e Terron, 2010; Singer, 2012). A partir desta investigação, seria possível refletir sobre os impactos de estar doze anos a frente da Presidência da República sobre um partido político caracterizado, no contexto de seu surgimento, como experiência única de partido de massas na histórica democrática brasileira, constituído a partir das grandes metrópoles urbanas e com fortes laços com setores organizados da sociedade civil brasileira (Meneguello, 1989). Neste contexto, para além de verificar a base social de sua votação, tornou-se também importante investigar quais variáveis possuíam maior capacidade para explicar o desempenho eleitoral do PT. Nossos resultados corroboram a hipótese do trabalho. A partir de 2006, o perfil socioeconômico e demográfico do voto petista começa a sofrer alterações que seriam intensificadas nas eleições seguintes. Essas alterações caminham em sentido convergente com a mudança detectada pela literatura ao abordar os votos de Lula na sua reeleição. Em outras palavras, o voto petista cresce em cidades de menor contingente populacional e amplia seu desempenho acima da média nacional na região nordeste, assim como, exibe melhores resultados de acordo com a diminuição da renda per capita e taxa de urbanização dos municípios. O PT ainda possui desempenho importante no sudeste e seu pior resultado em cidades com maior população ocorreu somente em 2014. No entanto, os sentidos das mudanças quando comparadas ao lulismo exibem perfil similar. Chama atenção a análise sobre o papel das variáveis políticas nesta alteração. O programa Bolsa Família não afetou esta reordenação dos votos petistas. Seu impacto é nulo estatisticamente. Ao contrário, a presença de prefeito do PT no município aparece como principal variável capaz de explicar o desempenho eleitoral dos seus candidatos à Câmara dos Deputados. É preciso investigar com maior profundidade estes achados. No entanto, nossa intuição – constituída com forte evidência nos dados aqui apresentados - diz que o acesso à máquina pública municipal vem se tornando elemento central ao sucesso eleitoral do PT. A partir de sua chegada à Presidência da República, o PT tem avançado eleitoralmente rumo às prefeituras de cidades menores, sobretudo na região nordeste. Uma hipótese levantada a partir deste trabalho e que merece investigação mais aprofundada no futuro é a evolução da presença do partido em cargos subnacionais tem sido a ponte para a mudança da distribuição demográfica e socioeconômica dos votos petistas. Ao lado deste fenômeno, o recorrente envolvimento de lideranças do Partido com denúncias de corrupção parece afastar cada vez mais seus candidatos das grandes cidades brasileiras. Esta inferência se torna possível diante dos péssimos resultados de 2006 e 2014 nas cidades com mais de 500.000 habitantes, pleitos em que a dinâmica eleitoral foi provavelmente afetada pelas denúncias relativas ao “mensalão” e à Petrobrás, respectivamente. Se o lulismo alterou suas bases pela via da inclusão social e distribuição de renda por meio do programa Bolsa Família, garantindo assim uma recompensa por parte dos eleitores mais pobres capaz de consagrar seus candidatos vitoriosos nas três eleições presidenciais seguintes (Zucco, 2008; Nicolau, 2015), o petismo parece se sustentar sobre bases mais frágeis e de impacto mais arriscado na trajetória histórica do PT. Ser recompensado por eleitores pobres que ascenderam socialmente é a marca do lulismo e esta característica que converge perfeitamente com objetivos estratégicos da fundação do PT (Zucco e Samuels, 2014). Por outro lado, o petismo parece ser caracterizado pela sua diminuição nas grandes cidades e dependência eleitoral de seus prefeitos e governadores. Seu desempenho eleitoral não parece resultar diretamente de recompensa de determinada política pública ou de identificação de eleitores mais pobres com o partido. A convergência entre petismo e lulismo parece ter potencial arriscado à sua trajetória enquanto partido político único na recente história democrática brasileira. Referências Bibliográficas Bohn, Simone . Social Policy and Vote in Brazil Bolsa Família and the Shifts in Lula’s Electoral Base. Latin American Research Review. Vol 46, n.1, p. 54–79, 2011. Carraro, André et al. É a Economia, Companheiro: Uma Análise Empírica Da Reeleição de Lula Com Base Em Dados Municipais. Ibmec MG Working Paper, 2007 Hunter, Wendy., & Power, Timothy Jr. Rewarding Lula: Executive Power, Social Policy, and the Brazilian Elections of 2006. Latin American Politics and Society, 49(1), 1–30, 2007. 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Pontificia Universidad Católica del Perú, Lima, 22 al 24 de julio de 2015. Panel organizado por Espacio Alacip - Grupo de Investigación en Análisis Espacial 1 2 Esta ponencia presenta una propuesta de los factores que han permitido la consolidación de la estructura política que caracteriza actualmente a la Ciudad de México, así como de la forma en que ella influye en las elecciones locales con base en un estudio comparativo de los procesos político-electorales en dos delegaciones políticas de la Ciudad de México: Iztapalapa y Cuajimalpa.1 El propósito general del texto es responder al interrogante: ¿se ha consolidado en los últimos quince años (periodo caracterizado por el triunfo electoral del PRD) una nueva estructura política en la Ciudad de México, que actualmente puede modificar los resultados electorales en los procesos locales (delegacionales)? Se exponen de forma condensada aquellos factores que han propiciado la formación de dicha estructura; y se muestra como ella favorece prácticas políticas similares en delegaciones con características sociodemográficas distintas; en la tercera parte, se realiza una reflexión general sobre la relación entre esas prácticas políticas y la estructura política prevaleciente en la capital del país. También se han utilizado estrategias cuantitativas, particularmente el análisis históricoestadístico organizado por clusters (conglomerados) de resultados electorales locales a nivel de sección electoral. La información obtenida se ha correlacionado con los datos etnográficos con el propósito de explicar los efectos político-electorales del comportamiento de las redes en las delegaciones políticas. Se presentan dos tipos de mapas: el primero muestra clusters basados en resultados electorales en las delegaciones estudiadas. Los cuadros que acompañan estos mapas precisan la media estadística de la votación obtenida por los diferentes partidos en cada cluster, la desviación estándar de dicha media con relación al centro estadístico del cluster, y el número de secciones en cada uno de ellos. El segundo tipo de mapa muestra secciones electorales agrupadas en clusters, vinculadas a distintos niveles de bienestar con base en el Índice de Desarrollo Social (IDS) y el desempeño partidario-electoral histórico.3 1. La configuración de la estructura política de la Ciudad de México La formación de la estructura política actual de la Ciudad de México ha sido impulsada tanto por la profundización de la democracia en el país, como por el predominio electoral del PRD a partir de 1997, el cual se encuentra sustentado principalmente en tres factores: el primero, la tradición opositora, manifestada electoralmente en la ciudad desde la década de los sesenta. Esta tradición puede, además, haberse alimentado de los efectos políticos de los movimientos magisterial, estudiantil y cívico de los años cincuenta y sesenta; la crisis económica de inicios de los ochenta y la demanda de vivienda a raíz del sismo de 1985. Sucesos posteriores como el movimiento estudiantil del 87, electoral del 88, magisterial del 89 (Álvarez, 2009) y la crisis económica y política iniciada en 1994 pueden haberla fortalecido. Desde 1988, con la candidatura de Cárdenas a la Presidencia de la República, los capitalinos han sufragado preferentemente por la izquierda. Sin embargo, las elecciones del 2000 muestran que también es importante la tradición de oposición, la cual puede manifestarse más allá de las zonas que reiteradamente se inclinan por el PAN.4 El segundo factor es la interacción entre un reiterado apoyo electoral ciudadano al PRD desde 1997 (con excepción, reiteramos, del año 2000), y las características internas de organización de este partido. Antes de 1997 el PRD local era débil hasta que las organizaciones urbanas existentes (muchas de ellas pertenecientes al Movimiento Urbano Popular) se integran a este partido durante la campaña electoral de Cárdenas para Jefe de 3 Gobierno; el cual le garantiza a sus líderes candidaturas a diputaciones locales y federales, así como puestos en la estructura gubernamental a cambio de su apoyo durante los comicios. A partir de ese momento votar por el PRD fortalece política y electoralmente a los líderes de dichas organizaciones (Frutos, 2002; Bruhn, 2012:140) y debilita a los integrantes que no tienen acceso a dichas redes, caso de los intelectuales y los dirigentes históricos de la izquierda. El tercer factor, como evidencia la etnografía realizada, es la competencia de las facciones en el ámbito territorial e intrapartidario para consolidarse en las elecciones internas del PRD. Al incrementarse la importancia de los puestos internos del partido — pues a través de ellos se definen candidaturas y se influye en la designación de quienes ocuparán cargos gubernamentales—, la querella entre facciones se exacerba y las elecciones mediante votaciones abiertas (ya sean de militantes registrados o entre la población en general) impulsa el clientelismo, porque éste sostiene grupos de apoyo que votarán en las elecciones internas. Además, las facciones rivales acuden a sus allegados ubicados en puestos gubernamentales para que los recursos públicos que ellos administran alimenten redes político-clientelares.5 En síntesis, pueden señalarse tres momentos en la formación de la estructura política predominante en la Ciudad de México: a) adhesión al PRD capitalino de los líderes e integrantes del movimiento urbano-popular; b) paulatina exclusión de la estructura partidaria de los dirigentes históricos y los intelectuales del perredismo nacional y el capitalino, así como la disputa entre diferentes facciones por controlar dicha estructura y asegurar su preponderancia político-territorial; c) consolidación organizacional, política y económica de los grupos sobre espacios territoriales, cuya expansión depende del afianzamiento de sus redes político-clientelares, así como de negociaciones con otras fuerzas políticas que tienen influencia en la Ciudad de México. 2. Funcionamiento de la estructura política en la Ciudad de México: las redes político-electorales a nivel delegacional Demostrar como funciona la estructura política no es fácil, debido a que el predominio electoral del PRD hasta 2015 difumina en los procesos políticos que tras bambalinas delinean los resultados de los comicios. No obstante, el comportamiento electoral mostrado por Iztapalapa en 2009, así como el que manifiesta Cuajimalpa en 2012, evidencian el carácter de las negociaciones entre diversas facciones para la elección de candidatos, y en el ámbito territorial, el papel de las redes políticas tanto en dichas negociaciones, como en la definición de los resultados electorales. La comparación entre Iztapalapa y Cuajimalpa es útil para reflexionar sobre los procesos políticos debido a que, a pesar de sus diferencias, muestran similitudes en el funcionamiento de la estructura política (Gerring, 2008: 645 y ss.). Entre dichas similitudes destacan lo siguiente: a) ambas delegaciones han presentado procesos de alternancia durante los últimos seis años. En el caso de Iztapalapa, durante las elecciones de 2009 triunfó el Partido del Trabajo (PT), y en Cuajimalpa en 2012 ganó el PRI; b) los partidos ganadores en esas elecciones usualmente tienen bajos niveles de votación en la Ciudad de México;6 c) los aspirantes con mayor popularidad política entre la población no fueron designados como candidatos del PRD debido a pugnas (Iztapalapa) o negociaciones (Cuajimalpa) entre diferentes facciones de ese partido; d) los aspirantes basaron su posibilidad de obtener la jefatura delegacional vinculándose con otro partido (en 4 Cuajimalpa, integrándose al PRI y, en el caso de Iztapalapa, mediante una representación informal en el PT);7 e) las redes con las cuales los aspirantes negociaron apoyo y puestos delegacionales impulsaron su triunfo electoral; f) en ambas delegaciones la identificación política entre los integrantes de las redes políticas y sus líderes prevalece sobre las identidades partidarias. 2.1. Iztapalapa: desgaste político y alternancia partidaria Iztapalapa es la delegación con mayor población de la capital (casi dos millones de habitantes) y la más importante en términos electorales con un millón 362 mil empadronados y ocho distritos electorales locales. Además, recibe el presupuesto más alto en la Ciudad de México. Estas características la convierten en pieza clave, pues gobernarla consolida a cualquier partido en términos político-electorales. A partir de 2000 y hasta 2009, la facción Nueva Izquierda (NI) del PRD gobierna la delegación, hasta que en 2009 se forma una coalición de organizaciones asociada a la facción perredista Izquierda Unida (IU) que se asocia al Partido del Trabajo. Una encuesta de mediados de junio publicada en Milenio Diario13 indicaba que el PT contaba con el 13.7% de preferencia electoral, mientras que el PRD un 33.2%. No obstante, el PT obtiene el 31.18% de los votos y una distancia electoral del 4.07% sobre el PRD. En este resultado confluyen: primero, el trabajo proselitista realizado por las redes para convencer a los iztapalapenses de votar por el PT para la jefatura delegacional; segundo, el trabajo político previo desplegado en algunas zonas de Iztapalapa por Brugada, fundamentalmente a través de la UPREZ; tercero, el descontento de diversos sectores de Iztapalapa ante el deficiente desempeño del último delegado del grupo encabezado por René Arce; cuarto, la campaña realizada por López Obrador para promover el voto por “Juanito”. Un exfuncionario delegacional reflexiona al respecto: “Arce y su grupo habían calculado que obtendrían 125 mil votos, y esos fueron los que sacaron en la elección del 2009 (en realidad obtienen 127,846 votos según datos del IEDF). Les salieron bien las cuentas, pero lo que no estimaron fue un apoyo tan grande a la candidatura del PT, con “Juanito” (que obtiene un total de 180,387 votos).14 Para un análisis puntual de cómo las redes político-clientelares actuaron a nivel electoral votando por Brugada mediante el sufragio al PT hemos correlacionado: a) la información etnográfica sobre la influencia territorial de las redes políticas en los ocho distritos electorales locales en que se divide Iztapalapa; b) la adscripción política de los diputados locales triunfadores en esas elecciones; c) los resultados electorales de 2009 desagregados con base en clusters, y; d) los Índices de Desarrollo Social (IDS) por sección electoral. Solamente nos referiremos a los distritos electorales locales XXVI, XXIX y XXXII, que son aquellos donde el PT obtuvo mayor cantidad de votos para jefe delegacional y se caracterizan por presentar un IDS muy bajo,15 como se desprende de la contrastación de los Mapas 1 y 2. En ellos la media de votos al PT fue del 44.3%, mientras que el PRD sólo obtuvo 22.7%. El primero (XXVI) tiene importante presencia de grupos relacionados con la UPREZ, al que pertenece Brugada, y algunos liderazgos locales vinculados con Arturo Santana, personaje que en el periodo 2006-2009 fue diputado local en ese distrito por Nueva Izquierda y posteriormente, en 2012, regresa apoyado por Ebrard. La competencia entre NI y UPREZ explica la distribución de las secciones entre PRD y PT. Santana y sus redes votaron en 2009 por el PRD, buscando apoyar a la candidata de ese partido, mientras que la UPREZ favoreció a Brugada a través del voto al PT. 5 En el segundo distrito (XXIX) el Mapa 1 indica que el voto mayoritario es para el PT, como se desprende del cluster 2, donde obtiene el 44.3% de los votos con una desviación estándar del 5.7. Según la información etnográfica, en ese distrito electoral impera IDN y organizaciones como el Frente Popular Francisco Villa (FPFV), inclinando la elección en favor de Brugada. En el último distrito de este grupo (XXXII), los resultados electorales exhiben la disputa político-territorial abierta por el declive de la influencia de NI, la que mantiene aproximadamente la mitad de las secciones electorales en las cuales se votó por Oliva para jefa delegacional. Mapa 1. Iztapalapa. Votación 2009 para Jefe Delegacional por sección electoral Mapa 2. Iztapalapa. Índice de desarrollo social por sección electoral 2010 El voto mayoritario hacia ese partido es una expresión de los acuerdos entre las diversas fuerzas políticas que tienen influencia político-territorial; particularmente en cuanto a quienes serán los diputados locales, el jefe delegacional y cuáles puestos ocuparán sus integrantes en la estructura administrativa de la delegación.1 La diferencia entre las elecciones de 2009 y 2012 radica, fundamentalmente, en que los acuerdos políticos entre las facciones se dificultaron ante el interés de NI por fortalecer y beneficiar a sus seguidores por encima de las demandas de otras organizaciones sociales que actúan en el territorio delegacional. Lo mismo sucedió entre Brugada y dichas organizaciones. En las entrevistas realizadas se afirma que la delegada se resistió a otorgar espacios y beneficios a los grupos no afines a ella. También se sostiene la existencia de un constante conflicto entre el gobierno central y el delegacional, a raíz del cual el primero negoció con dichas organizaciones con el propósito de que el nuevo delegado en Iztapalapa fuese una propuesta del Jefe de Gobierno. 2.2.- Cuajimalpa: negociaciones y fracturas entre facciones políticas Cuajimalpa presenta uno de los enclaves más modernos y de mayor ingreso de la Ciudad de México: la zona residencial de Santa Fe, la cual convive con colonias y pueblos de pobreza extrema. En términos electorales, la delegación pertenece al distrito local XXI, integrado por 135 secciones, 80 de ellas ubicadas en Álvaro Obregón y 75 en Cuajimalpa. El número de votantes es de 145,593 (IEDF, 2012), equivalente al 9.3% de los registrados en Iztapalapa. Por sus características sociodemográficas, Cuajimalpa opera políticamente a nivel de colonias y pueblos. Debido a que la elección del candidato a diputado local, está compartida con Álvaro Obregón —por lo que su designación puede escapar a los deseos de las redes políticas que actúan en ella—, la contienda política se concentra en la jefatura delegacional. Cuajimalpa destaca por su alternancia partidaria. Desde el año 2000 el PRI se desvanece de la escena política convirtiéndose en la tercera fuerza electoral y la querella política se establece entre el PAN y el PRD. El primero ha gobernado en 2000-2003 y 2009-2012; mientras que el segundo encabeza la delegación en los trienios 2003-2006 y 2006-2009. 1 Uno de nuestros entrevistados sostiene que hay “hasta 300 puestos para repartir” en la delegación Iztapalapa. 25 de julio de 2013. 6 Pero en las elecciones de 2012, la coalición PRI-PVEM gana la delegación proponiendo como candidato al experredista Adrián Rubalcava. La alternancia en esta delegación ha estado vinculada con seis elementos: a) la composición sociodemográfica delegacional propicia cierto equilibrio electoral entre las zonas con índice de desarrollo social alto (que votan usualmente por el PAN) y aquellas de índice medio o bajo en barrios y colonias (que votan preferentemente por el PRD); b) los cambios en la percepción sobre el desempeño del gobierno, a lo cual influye en las posibilidades de que el partido del delegado mantenga la administración en la siguiente elección; c) las negociaciones entre el delegado y sus principales funcionarios con las redes políticas locales; d) el éxito de las organizaciones prepartidarias y parapartidarias16 en la atención a las demandas de las zonas con mayores carencias;17 e) los acuerdos políticos entre los candidatos de los diferentes partidos con la organizaciones de la delegación; y, f) la cohesión interna en los partidos políticos, particularmente en el PRD y el PAN, ya que en la historia reciente de la delegación pueden encontrarse grupos que durante los procesos electorales renuncian a su partido y se integran a otro; por ejemplo, la incorporación de un grupo priísta como “ciudadanos independientes” y coordinadores de redes en apoyo al PAN en 2009, y los conflictos en IDN que propician la adhesión de varias de sus redes al priísmo en 2012. La delegación se caracteriza, como lo muestra el Mapa 3, por una herradura de colonias con IDS muy bajo y voto perredista alto en las ultimas tres elecciones (2003-2012), un centro con IDS medio y cierta competencia entre el PAN y PRD, y una zona alta con voto históricamente panista con IDS medio y alto. El mapa no muestra al PRI, ya que su promedio electoral ha sido históricamente bajo. Mapa 3. Cuajimalpa. Grado de desarrollo social 2010 y preferencia histórica partidista por Jefes Delegacionales, 2003-2012. 2.2.1 “Negociación mata convocatoria”: el proceso de ruptura con el PRD Para las elecciones del 2012 la convocatoria del PRD establece que las candidaturas serán otorgadas con base en los resultados de la encuesta de opinión, pero también a partir de los acuerdos entre las facciones partidistas. Del estudio etnográfico realizado se desprende que la selección de candidato a jefe delegacional fue resultado de negociaciones entre Bejarano y Ebrard, sin tomar en cuenta la popularidad con base en encuestas. Algunos entrevistados sostienen que Cuajimalpa era una de las tres delegaciones catalogadas como panistas,18 en las cuales se había acordado que el candidato a jefe delegacional sería elegido con base en los resultados de las encuestas en dichas delegaciones. Siendo así, el precandidato con mejores resultados era Rubalcava. Las entrevistas también indican que, en realidad, la elección fue resultado de un intercambio: Cuajimalpa para el grupo de Ebrard y Magdalena Contreras para IDN. La encuesta fue, en realidad, empleada para encubrir el acuerdo entre facciones. Rubalcava no es incluido como posible candidato a jefe delegacional por el PRD, pero de las entrevistas que realizamos se desprende que se le ofrece una candidatura a la Asamblea Legislativa, así como la presidencia de una comisión “jugosa”. Todo ello si abandona sus expectativas a la jefatura delegacional. Sin embargo, renuncia al PRD el 1º de febrero de 2012. Días después, anuncia su precandidatura a la delegación por el Partido Verde Ecologista de México (PVEM) en coalición con el PRI. Para justificarse denuncia un supuesto atentado (su carro, estacionado, recibe impactos de bala), la inexistencia de condiciones equitativas en el proceso, y el interés de Ebrard en controlar la delegación para, 7 afirma, realizar proyectos como La Mexicana, mediante el cual se pretende construir 5,500 viviendas en ese predio ubicado en Santa Fe.19 Este proceso representa la segunda escisión de IDN en la delegación. La salida de Rubalcava y la integración de una facción de IDN bajo ese liderazgo al PRI-PVEM, reconfigura la estructura de poder político-territorial de los partidos, facciones y grupos de interés de Cuajimalpa, así como de las relaciones entre las redes políticas construidas en torno a éstos. Por ejemplo, el realineamiento de los liderazgos afines a Rubalcava incluye los pueblos de San Lorenzo Acopilco y San Mateo Tlaltenango, así como las colonias Ébano, el Yaqui y Las Galicias. La campaña electoral en Cuajimalpa fue particularmente competitiva debido a la disputa por las redes políticas y el control de los territorios entre los candidatos del PRD-PT-MC y del PRI-PVEM, al cual se fueron sumando (y restando) liderazgos, comités ciudadanos y equipos políticos hasta el último minuto de la jornada electoral. Los líderes afines al PAN optaron por oscilar entre el PRI-PVEM y el PAN. Una semana colaboraban en un partido y movilizaban a sus redes para demostrar su poder de convocatoria ante el aspirante; la semana siguiente lo hacían para el equipo contrario. Algunos líderes, vaticinando el resultado de la jornada electoral decidieron apoyar, de último minuto, al candidato del PRIPVEM. Lo anterior confirma que las redes y quienes las encabezan son pragmáticos, flexibles y propensos a cambiar la orientación de su apoyo político. En términos similares a Iztapalapa, el comportamiento electoral en Cuajimalpa es consecuencia de la interinfluencia de varios elementos: primero, la vinculación entre redes políticas locales y funcionarios como, en este caso, con Rubalcava que había sido Director de Jurídico y Gobierno en Cuajimalpa 2006-2008 y Director General de Fomento Económico en el gobierno de la Ciudad de México (2009-2012);20 segundo, la reacción ciudadana adversa por el deficiente desempeño del delegado panista en el trienio 20092012; tercero, la negociación entre facciones (en este caso el líder de la IDN y el jefe de gobierno) para elegir candidato; cuarto, la disminución de votos al PAN — a pesar de su campaña permanente y la consolidación de clientelas en la delegación—, debido al descrédito de la administración federal, los conflictos intrapartidarios por las candidaturas en la Ciudad de México, y, en el caso de Cuajimalpa, por la judicialización de la pugna entre sus dos principales aspirantes. Mapa 4. Cuajimalpa. Votación para Jefe Delegacional por sección electoral y colonia 2012 3. Redes y prácticas políticas: manera de conclusión Hemos seguido una estrategia teórico-metodológica sustentada en un enfoque procesual (Sztompka, 1991) para profundizar en las relaciones políticas en contextos locales, estudiando los vínculos entablados entre gobiernos central y delegacionales, facciones políticas y redes político-territoriales, buscando determinar cómo se ejerce la dominación (Simmel, 2009 [1908]); es decir, el contenido de las prácticas mediante las cuales se reproduce y fortalece la estructura política en la Ciudad de México. La estructura política que caracteriza a la Ciudad de México se despliega territorialmente mediante dos procesos: el primero, la construcción de acuerdos políticos entre dirigentes de facciones partidarias y quienes encabezan las redes clientelares en los espacios locales. Las relaciones establecidas entre ambos son dúctiles, débiles, coyunturales y dependen de 8 negociaciones que estipulan los beneficios que, en el futuro, obtendrán dichas redes y sus dirigentes; la entrega de apoyos directos expresados en gasto social (becas escolares, ayudas para adultos mayores y madres solteras, por ejemplo), gestiones para el mejoramiento de los servicios, así como impulso a la economía (créditos y permisos para ejercer el comercio), entre otros. Las alianzas generadas son pragmáticas y responden a las aspiraciones políticas de los líderes de las redes y las expectativas de sus integrantes. El segundo proceso territorial es la movilización de las redes para consumar los acuerdos. La etnografía de los procesos políticos abordados indican que el direccionamiento del voto no se restringe a quienes integran las redes políticas; existe un efecto multiplicador en su proselitismo como resultado de los vínculos de parentesco y rituales (compadrazgo), así como de la influencia vecinal sustentada en la identidad generada por compartir un territorio común; todas las cuales irradian el comportamiento electoral de las redes hacia grupos más extensos. En este sentido, ellas no necesariamente tienen que ser muy amplias para ser electoralmente eficaces, sino mostrar capacidad para, mediante la interacción cotidiana, canalizar las percepciones de familiares y vecinos. En Cuajimalpa la eficacia electoral de las redes político-clientelares reside, en gran parte, en los estrechos vínculos identitarios existentes a nivel de pueblos y barrios, los cuales propician que el proselitismo electoral de dichas redes sea más efectivo, porque la credibilidad se incrementa en la medida en que se comparten cultura y territorio. Lo anterior se refleja en los resultados electorales de los mapas que hemos presentado. El diseño cartográfico de los cluster muestra divisiones por colonia o barrio, pero al analizarlos con base en las secciones electorales se observa que, salvo marcadas excepciones en Cuajimalpa, Chimalpa y Zentlapatl, las colonias y pueblos se comportan de forma corporativa y las secciones que contienen se integran bajo una misma preferencia electoral. Tanto en Iztapalapa como en Cuajimalpa, votar por uno u otro partido fue percibido por muchos de los integrantes de las organizaciones como un “cambio de color” (más que de ideología o identidad política) para obtener el resultado deseado en términos de atención gubernamental o ascenso político de sus líderes; aunque en el caso del PRD al PRI, se requirieron mayores justificaciones. La consolidación del PRD es producto tanto de la integración de múltiples redes con identificaciones político-clientelares particulares, matizadas por lazos morales de reciprocidad, interés mutuo y pragmatismo, todo ello condensado en sus líderes; como de la tradición opositora sobre cuyas características nos hemos detenido en las primeras páginas de este artículo. Su fortaleza está parcialmente sujeta a las aspiraciones de quienes buscan consolidar espacios locales de influencia política. Pero dichas aspiraciones pueden transmutarse, como se muestra en los casos presentados, en votos a un partido distinto. La estructura política que prevalece actualmente en la Ciudad de México es resultado de: a) la configuración de una entidad con una cultura de oposición política; b) la permanencia del PRD como partido y gobierno predominante a partir de 2003, donde esa cultura se combina con el consenso obtenido a partir de avances en política social y urbana; c) la transformación paulatina de los líderes perredistas en elite política; d) la faccionalización de las políticas públicas con base en un enfoque clientelar que desplaza la participación ciudadana y la exigibilidad de derechos reduciéndolas a gasto social focalizado (Álvarez, 2006) y subordinación política (Dagnino, 2010); e) el fortalecimiento de redes políticas como las observadas en Iztapalapa y Cuajimalpa, cuya acción propicia un patrón de dominio político-territorial sustentado en facciones partidarias que luchan por el 9 predominio político-electoral; f) condiciones socioeconómicas adversas y debilidad política de las mayorías que propician relaciones clientelares. Finalmente, si bien se ha consolidado una nueva estructura política en la Ciudad de México asociada a una élite política formada en los últimos quince años, al estar sustentada en relaciones de asociación entre facciones partidarias que rivalizan entre ellas y una pléyade de organizaciones cuyas adhesiones están condicionadas a ventajas coyunturales, su estabilidad es volátil. En estas circunstancias, las posibilidades de que el PRD pierda influencia en los espacios locales y, con ello, delegaciones y diputaciones, depende de la fortaleza de sus alianzas y, a nivel más general, en los niveles de aprobación de jefes delegacionales y Jefe de Gobierno. En las entrevistas sobre el tema realizadas a inicios de 2015, se ha encontrado que los operadores políticos de ese partido han mantenido sus alianzas con las organizaciones urbanas, lo que acota las posibilidades de otros partidos, pero en términos generales, más allá de las redes políticas, los márgenes de preferencia electoral de los cuales gozaba entre los habitantes de la Ciudad de México están disminuyendo22 —mientras que tanto Morena como el PRI ascienden en algunas delegaciones políticas—, como resultado de la lucha entre sus facciones, y su desempeño partidario y gubernamental . Notas 1 Entendemos aquí a la estructura política como la forma en que se establecen las relaciones políticas, las cuales definen la forma en que se ejerce el poder en una sociedad; dichas relaciones se encuentran configuradas por un contexto institucional, normativo y cultural. 2 Como lo establecen los códigos de ética del Colegio Mexicano de Antropología (1978) y la Asociación de Antropología Americana (1998). 3 Agradecemos al Dr. Jaime Ramírez y la Dra. Emelina Nava del Centro de Sistemas de Información Geográfica de El Colegio de México su apoyo en la elaboración de dichos mapas. 4 Recuérdese, por ejemplo, que en esas elecciones el candidato a Jefe de Gobierno perredista ganó por menos del uno por ciento de los votos al candidato panista. 5 Siguiendo a Belloni y Beller (1996:535) entendemos a las facciones como grupos relativamente organizados que tienen presencia en el marco de otro grupo más amplio, con el cual compiten para incrementar su poder. 6 Por ejemplo, un total de votos en el Distrito Federal de 11.23% mientras que en 2012, no obstante el carácter concurrente de dichas elecciones y el triunfo electoral del candidato a la presidencia, el PRI obtiene 16.28% en la Ciudad de México. 7 Como se amplía en las páginas siguientes, la aspirante en Iztapalapa fue postulada de manera informal por el PT, ya que en caso de ganar, el candidato formal renunciaría en favor de ella. 8 Entrevista con diputada local. 5 de junio del 2012. 9 Entrevista con dirigente de organización de Iztapalapa. 6 de junio del 2012 10 Entrevista con líder del Frente Popular Francisco Villa (FPFV). 25 de junio del 2013. 11 De las entrevistas realizadas se desprende que este personaje no tenía trabajo político en Iztapalapa ni tampoco un grupo u organización que le apoyara. Ya había perdido las elecciones internas del PRD, por lo que el PT le propuso que fuera el candidato por ese partido, aceptando la oferta y renunciando al PRD. 12 Entrevista con diputada local por distrito de Iztapalapa. 15 de marzo del 2013. 10 13 Encuesta realizada por el Grupo de Comunicación Estratégica. 17 de junio de 2009. Entrevista con exfuncionario delegacional. 9 de agosto del 2013. 15 El procedimiento de elaboración del índice de desarrollo social se puede consultar en Boltvinik, et. al., 2011. 16 Hemos acuñado el término de redes prepartidarias para referirnos a las organizaciones formadas por algunos emprendedores políticos quienes las forman con el objetivo de tener presencia pública e insertarse en la política partidaria. En el caso de las parapartidarias, se trata de aquellas que han sido promovidas por los integrantes del aparato político y gubernamental con el propósito de ampliar su influencia política. 17 Aquellas con más influencia política han sido las que promueven construcción de vivienda y el mejoramiento de servicios, debido al gran número de asentamientos irregulares en la delegación 18 Aun cuando las encuestas indicaban que el PRI podía ganar la elección a jefe delegacional en 2012. 19 Discurso del candidato en reunión con vecinos. Junio de 2012. 20 Desde donde otorgó apoyo para trámites de permisos para instalar cocinas económicas y tiendas de abarrotes, entre otros. 21 Recuérdese que Cuajimalpa forma parte de un solo distrito electoral local en conjunto con una porción de la delegación Álvaro Obregón, por lo que realizamos un análisis por colonias y no por distritos electorales. 22 En diciembre de 2014 el Movimiento de Regeneración Nacional (Morena) ha pasado de 14% de preferencia electoral en julio de ese año al 26%, mientras que el PRD bajado del 29 al 22%. Periódico Reforma, primera plana, 17 de diciembre del 2014. 14 Bibliografía • • • • • • • Alvarado Mendoza, Arturo (2012), El tamaño del Infierno: Un estudio sobre la criminalidad en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México, México, El Colegio de México. 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Presidential elections shape the legislative party system whenever there is a coattails effect in that the presidential candidate pulls with him other candidates from the same party label competing at lower level elections. The coattail effect occurs mainly because the presidency is the major political prize in the context of separation of powers and, for that reason, legislative candidates have strong incentives to organize their campaigns around their party's presidential candidate (Samuels, 2003). Specifically, as the number of effective presidential candidates approximates two and presidential and legislative elections are held concurrently, a "Darwinian" effect should follow, selecting those parties most successful in competing for the presidency and mobilizing a national constituency. (Golder, 2006; Shugart, 1995; Shugart and Carey, 1992). According to this reasoning, parties unable to present viable candidates to the presidency are unlikely to survive unless they coalesce around one of the two major contenders in the presidential race. As a consequence, district-level party systems come to resemble each other as well as the national party system, fostering party nationalization (Hickens and Stoll, 2011). In this paper we argue that federal institutions shape the nature, scope and intensity of the nationalizing effect of presidential elections. In multilevel systems especially where subnational governments have an influence over policy-making and national party dynamics -, parties unable to viably compete for the presidency may survive and win votes by regularly disputing elections to provincial governments. In the presence of gubernatorial coattails, parties may elect sizable delegations to the lower chamber by presenting competitive gubernatorial candidates in several districts, regardless of their performance (or participation) in the presidential election. From this follows that gubernatorial coattails may allow a party to nationalize by obtaining a more homogeneous distribution of the vote across regions for reasons unrelated to the presidential electoral cycle. The article proposes to “disaggregate” the concept of party nationalization, by developing a typology of party strategies in multilevel presidential systems. We claim that parties seeking to expand their electoral base across the territory face a basic strategic choice: they can either concentrate resources and campaign efforts in the presidential race, tying the party's fortunes in both legislative and gubernatorial elections to presidential candidates' performance, or they can focus on gubernatorial elections, developing a poorly integrated strategy across national and subnational electoral arenas. Research on comparative nationalization has mostly neglected these issues, by relying on aggregate analysis of party nationalization over time and across countries. Despite their greater generalization scope, statistical analyses of TSCS data do not allow one to fully explore causal mechanisms and variation in party electoral 2 strategies. In particular, we seek to further an understanding of the impact of parties' choice between prioritizing presidential or gubernatorial elections on the nationalization of their vote. We develop and test two hypotheses. The first hypothesis is that parties that organize around the greater aim of disputing presidential elections will succeed in building a strong, nationalized organization as long as they implement vertically integrated strategies that allow them to tie nationalization in both gubernatorial and national legislative elections to mobilization of a national constituency in the presidential race. This implies that nationalization or denationalization in presidential elections will have a similar impact on gubernatorial and lower chamber elections. Hypothesis two is that parties that focus on the gubernatorial race will nationalize in lower chamber elections despite poor integration between their national and subnational strategies, or even despite their lack of viable presidential candidates. Rather, because provincialized parties often lack viable presidential candidates or they routinely fail to coordinate effectively around a particular candidate, the party's capacity to obtain a relatively homogeneous share of the vote in national legislative elections will depend mostly on whether or not it succeeds in filing competitive gubernatorial candidacies across a wide number of provinces1. Hence, nationalization will have little or no association with performance in the presidential race. The article analyzes comparatively party strategies and institutional rules in two federal, presidential democracies: Brazil and Argentina. Case selection followed a mostsimilar case logic. Brazil and Argentina are both large federations marked by striking regional inequalities, and they feature similar electoral institutions and federal arrangements: PR rules, electoral districts that coincide with states/provinces and powerful subnational governments. Regional sections of parties are granted wide autonomy to make alliances to compete for both provincial and national legislative offices in both countries. Further, several important decisions relative to elections and party organization – such as party primaries to select candidates to all relevant national posts, with the exception of the presidency – are taken at the provincial level. This necessarily creates wide opportunities for incongruence in party behavior across different elections and/or provinces (Clerici, 2012; Cortez, 2009; Jones, 1997; Samuels, 2003). In spite of these similarities, Brazilian and Argentine institutions critically differ with regard to the concurrence of congressional, gubernatorial and presidential elections and the relative autonomy enjoyed by subnational party systems from national political dynamics. National legislative, gubernatorial and presidential elections have been held concurrently in Brazil since in 1994. In Argentina, on the other hand, the mandates of presidents and national legislators do not coincide. Since 1994, presidents have a four1 To secure uniformity of language usage, throughout the article we use the word "province" to refer to subnational units in federal countries , except when we refer specifically to Brazil's states. 3 year term, whereas legislative elections are held every two years: half of legislative races coincide with the presidential election, whereas the other half are midterm elections. Also, governors have had the prerogative to set gubernatorial and, until 2004, national legislative elections which allowed them to behave strategically and increase their influence over legislative elections (for instance by making the lower chamber election concur with the gubernatorial race, but not with the presidential election) (Leiras, 2006). Further, Argentine governors have counted on wider array of institutional powers and they have had greater discretion to execute provincial budgets than their Brazilian counterparts (Almeida, 2005; Ardanaz, et al., 2012; Arretche, 2009; Lodola, 2011). We rely on cross-national comparisons to assess the impact of concurrent elections and the relative autonomy of subnational governments on party strategies. Further, we take advantage of within-case comparisons to analyze the effects of parties' strategic choices on nationalization while keeping institutional environment constant. Our analysis shows that independent of institutional differences, electorally relevant parties in both Brazil and Argentina have succeeded in surviving and even nationalizing their vote regardless of their competitiveness in the presidential race or alignment to one of the main presidential contenders. This indicates that decentralized government and electoral institutions partly undermine the systemic effect of presidential elections on the party system, even in the presence of concurrent elections. Presidential elections, federalism and party nationalization The concept of party nationalization has been used in the comparative literature to assess the extent to which subnational units approximate national vote patterns. In nationalized party systems, parties' share of the vote in each district deviates only marginally from their national vote share. By the same reasoning, party systems are regionalized when most political parties compete in a few districts or concentrate their vote in specific regions of the country .(Brancati, 2008; Chhibber, et al., 2004; Jones and Mainwaring, 2003; Morgenstern, et al., 2009). In multilevel political systems, party nationalization includes a horizontal dimension (distribution of votes across districts) and a vertical dimension, which refers to the degree of congruence among the national and the subnational party systems. Party systems are vertically integrated when issues, parties and voter behavior at the state level are linked to the federal level. Vertical nationalization implies that national and subnational party systems are very similar and there is a substantial degree of correspondence in results of elections disputed at different levels of government(Leiras, 2010; Rodden and Wibbels, 2011; Thorlakson, 2007). Fully nationalized party systems are those where political parties obtain very similar shares of the total vote in each district (horizontal nationalization) and, also, national elections and party alignments have a decisive effect on electoral results at lower levels of government (vertical nationalization). Given the strong connection between national and subnational electoral results, nationalization of parties' vote in 4 national elections is very likely to nationalize subnational party system as well. As we show in the following sections, however, such a connection between the vertical and horizontal dimensions of party nationalization is not always present, neither can it be assumed as given. Research on the effect of presidential elections on party systems show that, all else being equal, the direct election of the national executive favors more nationalized party systems. The likelihood of the presidential election shaping the party system depends mostly on the strength of the coattail effect, by which a presidential candidate pulls with him other candidates from the same party label competing in national legislative elections (Golder, 2006; Jones, 1994; Samuels, 2002; Shugart, et al., 1992). Because the presidential race induces parties to mobilize a national constituency and expand their base of support throughout a country's territory, the coattail effect in the presence of a low number of effective presidential candidates (i.e. close to two) is very likely to foster the survival and growth of nationalized parties, through a mechanism we label the "Darwinian effect" of the presidential race (Cox, 1999; Hicken, 2009; Hickens, et al., 2011). The hypothesized effects of the presidential race on party aggregation rest on the assumption that the election of the national executive has a determinant impact on parties' electoral fortunes. Not being able to file competitive presidential candidates entails electoral costs that parties are likely to avoid if they can. In multilevel, decentralized political systems, however, this assumption no longer holds. Where subnational governments have relevant powers to tax, spend and formulate and implement policies, the incentives to nationalize and attach the party's electoral strategies in other races to the presidential election are much lower. This is mostly because the decentralization of authority over policy making gives parties and voters both incentive and opportunity to mobilize and respond to locally defined issues, leading to the development of distinctive party systems at the state level, relatively independent from the national party system (Thorlakson, 2007). Party aggregation is more difficult to achieve when voters' preferences are mostly locally based and candidates do not have to coordinate with politicians in other districts. (Brancati, 2008; Chhibber, et al., 2004; Leiras, 2010; Morgenstern, et al., 2009). Note further that federal institutions may interact with electoral rules allowing subnational (gubernatorial) elections to shape the national legislative election, sometimes to the detriment of the presidential election. Candidates to the national legislature are most likely to benefit from gubernatorial coattails from candidates affiliated with their party or coalition when national legislative elections are held concurrently with gubernatorial elections, but not with the presidential race (Jones, 1997; Jones, 2010; Samuels, 2003). 5 A typology of party strategies in multilevel presidential systems We propose a typology of party strategies that allows for the definition of theoretical expectations regarding the causal mechanisms connecting institutional incentives, party strategies and party nationalization. Before presenting the model, a short note is required on our assumptions concerning parties' behavior and strategies. We do not assume that parties seek nationalization as an end in itself; rather, parties will only nationalize when it allows them to meet other ends such as votes, policies or office. It is true that nationalized parties are, most often, large parties (Jones and Mainwaring, 2003), which implies that institutional incentives favoring vote maximization may indirectly lead to nationalization. To put matters somewhat differently, a regional party that can only compete effectively in a few districts imposes, in practice, a limit to its own electoral growth. Note however that if institutional rules allow parties to obtain desired office or policy benefits regardless of their capacity to nationalize and maximize votes, it may be perfectly rational to pursue a strategy that implies maintaining a geographically concentrated electoral base. Our model assumes a presidential system with multiple levels of government, in which political parties may decide to concentrate organizational resources and campaign efforts to dispute the presidency or subnational executive offices. Given these institutional characteristics, parties' capacity to regularly file competitive gubernatorial or presidential candidates will often have an effect on parties electoral survival and growth, including in national legislative elections. Thus, one may conclude that both presidential and gubernatorial elections may have an impact on the national party system, affecting party nationalization. The choice between prioritizing the national or the provincial level of government in the definition of party strategies depends on macro-institutional factors such as the extent to which government authority is decentralized, which in turn impacts on the value of the presidency relatively to provincial governments. Party-level factors are also relevant, especially parties' capacity to file competitive candidates to the presidency2. Samuels (2002) and Samuels and Shugart (2010)argue that presidential elections generally encourage vote-seeking behavior and that these incentives are much stronger than any other vote-seeking incentive under parliamentarism because no parliamentary system has a threshold of exclusion as high as every presidential system does. However, not every party faces similar incentives to pursue a vote seeking strategy in presidential elections. Parties that can viably contend for the presidential race are the most likely to "presidentialize", concentrating their efforts and resources on the executive election as opposed to the legislative election (Samuels, 2002, p. 468). 2 It is important to stress that our model makes no previous assumption on parties' capacity to act as unitary actors. Thus, for our analytical purposes, it makes no difference whether party strategies arise from decisions taken by a small clique of national party leaders or, alternatively, if strategies are the unintentional outcome of various decentralized and incongruent strategies followed by the party's regional sections. 6 In this article we retain the basic insights of the party presidentialization hypothesis (Samuels, 2002; Samuels, et al., 2010) and expand it to a federative setting. We argue that competitive parties in the presidential election have strong incentives to subordinate all decisions concerning the filing of candidates, campaign strategies and party alliances in national legislative and, also, provincial elections, to the greater aim of winning the presidency. Parties that are not competitive in the presidential race, however, must consider potential costs involved in the decision to run for president. Filing a presidential candidate implies the investment of valuable resources that might be allocated more effectively in other electoral races in which the party has a greater chance of winning (Melo, 2010). Considering the above aspects, we differentiate among two strategies. Pure presidentialization is defined as a strategy of electoral competition that subordinates all the party strategies in elections at lower levels of government to the purpose of winning the presidency and/or participating of national government. Note that this applies not only to the party that nominates the presidential candidates, but also to electoral coalition parties, which may benefit from coattails and from office and policy benefits in case of winning (Freudenreich, 2012) In multilevel systems, linkage operates both horizontally, as candidates across districts join the same national party or coalition , and vertically, as parties and candidates coordinate their efforts across the national and subnational electoral arenas. In particular, parties who are competitive in the presidential election have strong incentives to subordinate all decisions concerning campaign strategies, party alliances, and the filing of candidates in regional elections to the greater aim of winning the presidency. Arguably, because presidential elections require candidates to compete by presenting national policy platforms and mobilizing a national constituency, they induce parties to adopt a vertically integrated strategy rather than allowing subnational party organizations to adapt to local political context. Vertical integration implies not only securing the support of co-partisan gubernatorial candidates that may help the presidential campaign at the subnational level, but also making alliances with other parties that are competitive in subnational elections and that may draw support from local voters in states where the presidential candidate's co-partisans lack a strong organization (Calvo and Escolar, 2005; Cortez, 2009; Spoon and West, 2013). Note that such a strategy requires the establishment a symbiotic relationship between local and national candidates (Filippov, et al., 2004). On the one hand, candidates to subnational office benefit from sharing party labels with a popular presidential candidate (or they may benefit indirectly by entering a pre-electoral coalition in support of the candidate). On the other hand, the candidate running for national office increases the likelihood of winning if candidates to gubernatorial office in each and every district integrate their campaign with his (Filippov, et al., 2004; Leiras, 2006).To summarize, presidentialization is a strategy characterized by a high degree of horizontal and vertical party linkage. 7 This is not necessarily so when parties run for president with the main purpose of obtaining indirect benefits in terms of votes in other disputes, national media exposure and so on. We are especially concerned about a situation opposite to national presidentialization, in which a party with a regionally concentrated electoral base runs for president partly with the primary aim of consolidating and maintaining a territorially segmented constituency and extending the party's influence in the national arena by boosting its legislative vote through a cottail effect. Alternatively, the party may decide to run with the aim of increasing its bargaining power vis-à-vis the main presidential contenders in a likely runoff election, so as to obtain electoral, policy or office benefits that allow it to strengthen its regional stronghold. In any case, because the party cannot realistically expect to elect the president, or even finish among the top vote-gatherers, a strategy of territorial expansion of its constituency through party linkage may prove too costly or counter-productive, or simply fail. This latter strategy, which we label regional presidentialization, is typically (but not necessarily so) pursued by regional parties whose voting is concentrated in a single region. Following Brancatti (2008), we use the term region to refer to the political regions of a country, that is, the level of government directly below the national level of government. Arguably, connecting national and subnational races through vertical party linkage is instrumental to the reproduction of regional parties in so far as it may allow them to "shut down" provincial borders to other presidential candidates and local forces attached to the latter. Note that both types of presidentialization imply vertically integrated electoral strategies, in the sense that parties subordinate their electoral fortunes in all lower level disputes to the presidential race, but they critically differ in their horizontal scope. On the other hand, regional presidentialization is probably less stable over time as compared to national presidentialization because regional party leaders running for president may sometimes succeed in mobilizing a national constituency. In multilevel political systems, parties lacking a viable presidential candidate have yet the option of concentrating efforts and resources in provincial elections. Such a strategy, which we label provincialization, requires mobilizing voters by disputing elections to provincial executives and presenting proposals suited to the specificities of local constituencies. There are two main types of provincialization. We define regional provincialization or simply put, provincialization, as a territorially circumscribed strategy with the purpose of maintaining the party's electoral base. Such a strategy differs from regional presidentialization in the sense that parties choose not to participate of national elections, focusing instead on disputes for provincial office in a given region of the country. By its turn, national provincialization is a strategy that combines prioritizing subnational elections and expanding the party's electoral base 8 through the filing of gubernatorial candidacies in a large number of provinces 3. When this latter strategy is successful, it may allow parties to elect sizable delegations to the lower chamber, assuming there is a significant gubernatorial coattail effect at work in national legislative elections. In that situation, parties may increase their nationalization in legislative elections by obtaining a more homogeneous distribution of the vote across the various districts (horizontal nationalization), despite the fact that provincialization implies a low integration of national and subnational party strategies. In this sense, we agree with Leiras' (2010) hypothesis in what concerns the absence of a linear relationship between national and vertical nationalization. Presidentializating implies both potential benefits, such as association with a popular presidential candidate, and potential costs related to the necessity of pursuing a national strategy rather than adapting to local context. These potential costs tend to be higher in federal settings. Among other reasons, once parties attach their electoral fate to the presidential race, they may be forced not to file candidates in certain provinces, due to the necessity of accommodating the national coalition interests in gubernatorial races. Furthermore, subnational party organization may be required to support a presidential candidate that is not very popular or well known in the province, or enter disadvantageous electoral alliances in favor of the party's national objectives. We do not assume, however, that national provincialization is synonym with abandoning the presidential race. Parties may file a presidential candidate or enter an electoral coalition and yet decide not to subordinate provincial strategies to national party alignments. The key difference between presidentialization and national provincialization is, thus, whether or not parties adopt a vertically integrated strategy. To put matters somewhat simply, presidentialized parties will be keen to sacrifice their subnational ambitions for the greater aim of winning the presidency. On the other hand, a national provincialization strategy implies that the party will often sacrifice its presidential ambitions to allow subnational party sections sufficient autonomy to pursue a localizing strategy to maximize performance in gubernatorial races (e.g., by not associating gubernatorial candidacies with a weak or unpopular presidential candidate). Because provincialized parties often lack viable presidential candidates or they routinely fail to coordinate effectively around a particular candidate, integration between national and subnational strategies will be low and the party's capacity to obtain a relatively homogeneous share of the vote in national legislative elections will depend mostly on the decentralized strategies pursued by provincial party machines The figure below classifies each of the strategies defined in this section according to the extent of vertical and horizontal party linkage they require. 3 This particular strategy was identified by Marcelo Leiras (2006) in his analysis of party nationalization in Argentina. Our concept of national provincialization extends and formalizes his basic theoretical insights. 9 insert figure1 According to our typological model, presidentialized parties ought to nationalize mostly as a consequence of mobilization of a national constituency in the presidential race (hypothesis one). On the other hand, nationalizing in the presidential election will not have a relevant effect on nationalization of provincialized parties' vote, as the latter expand their electoral support across the territory mainly as a consequence of their ability to compete in gubernatorial races in various districts (hypothesis two). In the following sections, we test these hypotheses by relying on both statistical and comparative analyses. Party strategies in Brazil and Argentina In this section we analyze party strategies and their impact on party nationalization in Brazil and Argentina. Our analysis covers the all presidential, gubernatorial and national legislative elections held in Brazil between1989 and 2010. We look at Argentine elections throughout the period 1989-2011. Because both countries have multiparty systems, and there is significant electoral volatility associated with the decline (or even disappearance) of some parties and the rise of others over time, we established a set of simple rules to select our cases. For all parties, with the exception of regional parties, for reasons to be shortly explained, we applied a threshold of an average 4% of the national vote in legislative elections in the last three elections (from 2010 in Brazil and 2011 in Argentina); also, we only included parties that participated of national legislative elections in more than half of all elections under analysis. The party size threshold was not applied to regional parties on the grounds that these parties, due to their geographically concentrated voting patterns, are almost always very small parties. Hence, we selected all regional parties that competed regularly in national legislative elections (e.g., in more than half of all elections considered). The application of these criteria resulted in a list of eight parties in Brazil: PSDB, PT, PMDB, PSB, PFL/DEM, PTB, PDT and PP; and other and other nine parties in Argentina: PJ, UCR, ARI/CC, FPV, Compromiso Federal (EP/CF), PRO, FuerzaRepublicana (FR), FrenteRenovador de la Concordia (FRC) and Movimiento Popular Nuquino (MPN)4. In order to classify parties within categories of our typology of electoral strategies, we created a presidentialization index which is comprised of a vertical party linkage (VPL) score and a simple measure of participation in presidential elections, which is the total number of presidential elections in which the party filed a candidate or joined a pre-electoral coalition divided by the number of elections held since the start of 4 In the case of Argentina, two additional criteria were considered for selecting regional parties: they had to present candidates in at least three gubernatorial elections and obtain more than 25% of district votes in at least four national legislative elections. 10 the period (or since the party's creation). The VPL score is intended to measure parties' coordination between national and subnational electoral arenas. Specifically, it measures at the extent to which presidential candidates counted on support of the party's gubernatorial candidates and provincial sections and/or gubernatorial candidates and provincial party sections agreed to follow the party's national coalition strategy, by making alliances congruent with the pre-electoral coalition formed in support of its presidential candidate. We created two questions, with scores ranging from zero to three attributed to each answer, to account for both dimensions of vertical integration (see the Appendix). The first dimension is captured by question A, whereas question B measures the second dimension. In all elections in which the party did not form an electorally relevant pre-electoral coalition (i.e., the presidential candidate did not make an alliance with a party that obtained at least 5% of the national vote in the previous election), only the first dimension was calculated. In all remaining cases, scores were obtained for both dimensions and averaged for each election. Parties absent the presidential election in a given year received a score of zero. The resulting VPL index is calculated as the sum of scores obtained in all presidential election years divided by the maximum score and multiplied by 100. Note that differentiating between intra-party and intra-coalition coordination is necessary because pre-electoral coalitions are much more frequent in Brazil as compared to Argentina. In Brazil's coalitional presidentialism, electoral coordination involves the exchange of electoral support across different levels of government among the party leading the presidential coalition and their allies (Cortez, 2009). Measuring subnational party organization support to a given presidential candidate is admittedly difficult. However, indirect inferences can be made by looking at the process of nomination of presidential candidates and the extent to which provincial party sections divided or agreed on selection of a particular candidate. In the case of Argentina, given governors' prerogative of setting election dates we also looked at the percentage of incumbent governors that opted for concurrent presidential and gubernatorial elections. This was useful to decide on scores attributed to PJ and UCR, which are the two parties with the largest number of governorships in Argentina. The presidentialization score was obtained by multiplying the measure of vertical party linkage by frequency of participation in presidential races. This is necessary because, by definition, parties absent the presidential race do not face the issue of whether or not coordinating national and subnational campaign efforts. We used a simple coding rule to classify cases: all parties that obtained a presidentialization score superior to 50 and, in addition to that, received VPL scores superior to 1 in more than 50% of all presidential elections disputed were coded as instances of either presidentialization or regional presidentialization. All the remaining cases were grouped in the other two categories. To classify cases on the horizontal linkage dimension, we considered the average number of districts in which the party competed in gubernatorial elections. According to our definition, both provincialization 11 and regional presidentialization strategies should be characterized by competition in a very small number of districts. All parties that competed, on average, in less than 15% of districts (3 provinces in Argentina and 4 states in Brazil) in gubernatorial elections were classified as instances of low horizontal linkage. The case of Brazil The restoration of direct presidential elections in 1989 fostered intense competition among Brazil's major parties. It is now widely accepted that the presidential party system has stabilized around two major centre-left and centre-right coalitions of parties that regularly compete against each other, and which are led by the Worker's Party (PT) and the Brazilian Social Democratic Party (PSDB), repectively. The Worker's Party succeeded in electing the president four times, and social democrats two times, out of seven elections disputed from 1989 to 2014. Also, since 1994, PT and PSDB have always figured among the top two vote gatherers in presidential races. The Worker's Party (PT) emerged in the early 1980s, from the reunion of new social movements, anti-corporatism unions, catholic radical activists and left-wing intellectuals that fought against the dictatorship. It clearly differentiates itself from Brazil's poorly institutionalizaed parties, due to its high levels of party cohesion and programmatism, and party-centered strategies of electoral campaign. The Brazilian Social Democratic Party (PSDB) was created in 1987 from a dissidence of the catchall PMDB (Party of the Brazilian Democratic Movement), which happened to be the heir of the legal opposition to the authoritarian regime5. Different from the PT's originally radical leftist party agenda, the PSDB first organized around a mildly reformist, social democratic programme and it gradually moved to a centre-right, pro-market reform position (Hunter, 2008; Roma, 2002). PT and PSDB have replaced PMDB as the major parties in national elections, as the latter failed to coordinate around viable presidential candidates following the restoration of direct presidential elections. PMDB leaders succeeded in leading the transition to democracy by making an alliance with one of the heirs of the ruling ARENA, the PFL (Liberal Front Party)6. The PMDB-PFL government was established following indirect elections to the presidency in 1985. Its disastrous economic policies, which led to hyperinflation in 1989 seriously harmed the parties' national brands, and their presidential candidates performed rather poorly in elections held that same year. PMDB suffered the heaviest losses due to consolidation of the PT-PSDB bipolarity in 5 Brazil's military rulers had created a façade of political pluralism by allowing politicians to join the opposition MDB and compete against the ruling party the ARENA. During the transition to democracy, the word "party" was added to the opposition's front name. 6 In 2007, the PFL changed its name to DEM (Democrats). Throughout the remainder of the article, we use the latter to refer to the party. 12 presidential races, as the party had benefited from its pivotal position in the democratic transition to become Brazil's largest party in both gubernatorial and national legislative elections in the 1980s (Ferreira, 2002). PT and PSDB are the only parties to have filed a candidate in all presidential elections held since 1989. When one considers participations in presidential coalitions plus the number of presidential candidacies, the catchall PMDB (Brazilian Democratic Movement) and the conservative PP (Popular Party) have the lowest presence in presidential races. PSB (Brazilian Socialist Party) and DEM rank first in number of participations in the coalitions led by PT (five times) and PSDB (four times) respectively. These two parties are, so to speak, "core allies" of the Worker's Party and the Social Democratic party, and their electoral fortunes have been closely tied to success or failure of presidential candidacies led by PT and PSDB (Limongi and Cortez, 2010). The following table presents the summary score of presidentialization for each of the eight parties in our sample. Recall that the score considers both the extent of vertical party linkage as well as the number of times a party participated of the presidential election, either by filing a candidate or joining a coalition. Values range from 0 to 100, with higher values indicating a greater degree of presidentialization. [insert table 1] PT and PSDB feature the highest scores of presidentialization, which is unsurprising considering these are the parties that have predominated in presidential eelctions since 1994. According to the table above, the Worker's Party is Brazil's most presidentialized party, with a mean score significantly higher than the same figure estimated for the Social Democratic Party. One of the reasons for this difference lies in PT's more centralized organization and lack of territorially organized factions. PSDB's state sections have had greater autonomy to make subnational alliances, whereas powerful state governors and party leaders from Brazil's largest states - São Paulo and Minas Gerais - have competed for the presidential nomination in elections held in 2002, 2006 and 2010, partly undermining party unity. The core allies of petistas and Social Democrats (PSB and DEM) rank third and fourth, respectively, in vertical integration of electoral strategies. PP and PMDB have the lowest scores, well below the figures calculated for the PT and the PSDB. The evidence presented so far indicates that PT, PSDB, PSB and DEM have developed the strategies most congruent with our definition of presidentialization. That is, despite variation among these four parties, they differentiate themselves from the others due to adoption of a strategy that subordinates subnational party alliances to a national strategy devised to win the presidency and/or participate of national government. PP, PMDB and PTB, on the other hand, are the parties with the less congruent strategies across levels of government; in particular, the PP stands out as the party with the lowest number of participations in presidential elections (two). Finally, the Democratic Labour Party (PDT) is a likely intermediate case, characterized by a 13 high number of participations in the presidential race (five out of six) but lower coordination of electoral strategies across levels of government as compared to PSB and DEM. We now move on to analyze parties' capacity to compete in gubernatorial elections in each of Brazil's 27 states. The table below presents data on the number of gubernatorial candidacies by party and election year. The numbers in bold indicate the three parties with the greatest number of candidacies in a given election year. [insert table 2] Only PT and PMDB figure among the three top parties in number of candidacies in all election years. On average, the parties filing the greatest number of gubernatorial candidates were the PT, PMDB, PSDB and PDT. It is worth noticing, however, that in terms of percentage of the national vote obtained in gubernatorial elections, PDT has lost importance throughout the period, whereas PSB, PT and PSDB increased their share (Cortez and Limongi, 2010). What one can infer from the data is that PMDB was most successful in pursuing a national provincialization strategy, whereas PTB and PP have developed much more regionalized strategies of competition in gubernatorial elections, which is reflected in the decreasing number of gubernatorial candidacies. It is important to note, though, that Brazil lacks truly provincial parties because participation in pre-electoral coalitions in gubernatorial races allows parties lacking the capacity to file candidates in all regions to increase their national presence. For instance, in 2010 PP and PTB filed gubernatorial candidates in four and three states respectively, but they were present in elections in all remaining states as member of coalitions. By applying the coding criteria set at the start of this section we classified four parties as instances of presidentialization: PT, PSDB, DEM and PSB. The remaining four parties were all grouped in the national provincialization category. The case of Argentina Different from Brazil's highly fragmented democracy, Argentina has developed a moderate multiparty system. Two large national parties, the PJ and the UCR, have mostly dominated national and provincial elections. The Radical party is a middleclass, centre-right party that emerged in the early XXth century. Its core electoral constituency is geographically concentrated in the most developed and urbanized provinces, though this has changed in the recent years (Lupu and Stokes, 2009; Malamud and De Luca, 2005; Mustapic, 2009). Until very recently, the Peronist party was a populist, mass party that mobilized support among unionized workers, the popular sectors and the lower middle classes. Throughout the 1990s, however, the party went through significant reorientation, as its organization de-unionized and relied increasingly on clientelistc linkages in Argentina's poorest provinces (Levitsky, 2003). 14 Although the 2002 economic crisis has had a substantial impact on the political system, eroding support for traditional parties, PJ and UCR remain Argentina's largest and most important parties. Radicals elected the president two times (1983 and 1999), and Peronists five times (1989, 1995, 2003, 2007 and 2011) out of seven presidential elections disputed since 1983. In the recent years, the Radical party has lost ground in the presidential race, partly due to the rise of competitive third parties, including FREPASO, ARI/CC and more recently, the Socialist Party. However, as we demonstrate in the remainder of the article, changes to the presidential party system have not been reflected in similar changes in provincial races,. UCR and PJ are the only parties to have disputed all elections from 1989 to 2011. Since the mid 1990s, new players have entered the presidential arena: the leftwing FREPASO and ARI/CC, with two and three participations in presidential elections, respectively, and CF, a dissidence of Peronism turned into party which has filed presidential candidates in all elections since its creation (three). Four parties (PRO, FR, FRC and MPN) were absent the presidential race in all occasions, which is unsurprising considering these are provincial parties organized to compete in subnational elections. Following a procedure similar to that applied in the analysis of Brazil's case, we estimated mean presidentialization scores for all Argentine parties in our selection: [ insert table 3 ] The four parties that never participated in presidential elections received a score of zero. These are provincial organizations, that rarely dispute national legislatve elections in more than three (generally bordering) provinces. These regional organizations are either very competitive or dominant in the provincial electoral arena. For instance, the Movimiento Popular Neuquino elected all governors in the Neuquén province since the return to democratic rule in 1983. FREPASO and ARI/CC received the highest scores, which reflects the fact that these are relatively centralized, national-oriented left-wing organizations that organized mainly to dispute the presidency and present themselves as an alternative to PJ-UCR polarization. FREPASO emerged out of a PJ dissidence during Carlos Menem's first presidential term (1989-1994). The party disputed the 1995 presidential election and finished second, beating the Radical candidate. Only four years after its founding, FREPASO allied with UCR to form the Alianza coalition. The UCR-FREPASO coalition succeeded in defeating the PJ in both presidential and congressional elections in 1999. However, in the eve of an unprecedent economic and political crisis that brought to abrupt end the Alianza government in 2001, the FREPASO simply collapsed (Van Dyck, 2014). Both FREPASO and ARI/CC organized around popular national leaders and their presidential projects, but they lacked a supporting party structure in the provinces, especially in the poorest and less populated areas of the country. This is even more 15 evident in the case of ARI/CC, founded by presidential aspirant Elisa Carrió, formerly a member of the UCR. In the 2003 and 2007 presidential elections, ARI/CC performed well obtained 14% and 23% of the total vote, but the party lacked competitive gubernatorial candidates in all but a few provinces. The Compromiso Federal (before known as Unión y Libertad and Es Posible) received the third highest presidentialization score, just below ARI/CC and FREPASO . This party was built around the long lasting family of governors of San Luis, the Rodríguez Saa family, which was originally affiliated with the PJ. Taking advantage of the their strong showing in provincial elections, the Saa political clan abandoned the PJ to create the CF in 2003. Since then, the party has disputed all presidential elections, obtaining good electoral results in both provincial and national elections disputed in San Luís. The CF is likely a case of regional presidentialization, relying on its resilient but concentrated electoral bases7. Strangely as it may appear, the major parties in Argentina's presidential elections display relatively low presidentialization scores, just above 40. This is explained by the increasing separation between the national party organization and its presidential candidates, on the one hand, and provincial governors and provincial party sections, on the other (Calvo, et al., 2005; Leiras and Fundación, 2006). Factionalism has had a stronger impact on the PJ, as official presidential candidates are often unable to unify the various competing provincial branches of the party. Party divisions were especially evident in the 2003 election, as four different Peronist factions filed presidential candidates, but none of them was able to use the party's name. In one important respect, however, the Peronist party is an outlier because it is the only party in our selection of cases to have been extremely successful in the presidential race - all but one president elected from 1989 to 2011 were Peronists despite increasingly poor vertical party linkage. In contrast, the Radical Party's increasing reliance on gubernatorial races for its survival has been followed by very poor performances and decreasing nationalization scores in presidential elections. Seemingly, PJ has pursued a successful executive-seeking strategy, but the pillars of this strategy lie mainly on competitiveness in provincial elections As a matter of fact, a notable feature of subnational party competition in Argentina is the persisting hegemony of Radicals and, especially, Peronists in gubernatorial races. These two parties have competed against each other in nearly all of Argentine's provinces. Peronists have elected the largest number of governors in virtually all elections disputed over the period, with the UCR and its allies ranking just behind. The table below presents data on the number of gubernatorial candidacies by party and election year: 7 Take for instance the 2003 elections. Adolfo Rodriguez Saá obtained an astonishing 87% of the presidential vote in San Luís, which amounted to 30% of his nationwide vote. This was so despite the fact that the San Luís province represented less than 1% of the Argentine electorate. 16 [insert table 4] As expected regional parties compete in only one or a few provinces. New players in presidential elections, such as ARI/CC and FREPASO have not been able to challenge PJ-UCR dominance in provincial elections. In 1999, FREPASO and UCR ran under the same ticket in 16 out of 24 provinces. According to Leiras (2006), the Radicals had a much stronger subnational party organization, and Frepaso elected only one of the 10 governorships obtained by the Alianza. Applying the same coding rules we used to classify Brazilian parties, we conclude only two parties fit the presidentialization category: ARI/CC and FREPASO. Although PJ and UCR have participated of all presidential elections since the transition to democracy, both parties score low on vertical party linkage and, hence, were classified them as instances of national provincialization. Compromiso Federal is a typical case of regional presidentialization. All the remaining cases were grouped into the provincialization category. Comparative and statistical analyses: party strategies and their impact on nationalization How do party strategies impact on nationalization of the vote? Below we present simple descriptive data on parties' nationalization and the related electoral strategies. Among the various existing measures of party nationalization, we chose the PNS (Party Nationalization Score) due to ease of interpretation and comparability. The PNS is calculated by subtracting the Gini coefficient for each party's vote across district from 1 (Jones, et al., 2003). We do not include parties classified in the low horizontal party linkage category of our typology in the tables below because, by definition, these parties were expected to have very low nationalization scores and the evidence has confirmed this assumption. Instead, the analysis focus on comparison of national provincialization and presidentialization strategies. Table x.x compares mean scores (lower chamber elections) for Argentine parties classified in these two categories. Means were calculated for the whole period for PJ and UCR. Party nationalization scores calculated for ARI/CC and FREPASO are means for the periods 2003-2011 and 1995-2001 respectively. [insert table 5] The following table shows the same figures for Brazilian parties, with respect to the period 1990-2010: [insert table 6] 17 In both countries, national provincialization has allowed parties achieve levels of party nationalization comparable or even superior to those obtained by parties pursuing a presidentialization strategy. If one considers only the parties that succeeded in competing effectively in gubernatorial elections in a very large number of provinces in the whole period (PJ, UCR and PMDB), average scores are all above 0.70. The latter party differs from PJ and UCR, though, because it has either abandoned the presidential election, or accepted a secondary role by allying with PT or PSDB presidential candidates, whereas Argentine parties filed candidates in all presidential elections from 1983 to 2011. It is also worth noticing that the Popular Party (PP) succeeded in nationalizing its vote and figuring among the four Brazilian parties with the highest PNS at the end of the period, even though it featured the lowest number of participations in presidential elections (three) among all parties classified in the national provincialization group. Hence, the descriptive evidence clearly suggests that nationalization is unrelated to a party's capacity to file competitive presidential candidates. Most certainly, Brazil's largest presidentialized parties - PT and PSDB - have been much more successful in building nationalized organizations than FREPASO and ARI/CC in Argentina. In some respects, the challenges faced by these four parties were markedly similar. PT and PSDB had to build viable national organizations by relying on party organizations that were strongest in the most developed region of the country, the Southeast. Both parties had to make broad alliances to enter electoral markets in the North and Northeast regions - as late as 1998, the PT had never elected a governor in these regions. FREPASO and ARI/CC also drew their strength from Argentina's wealthier regions, especially the Buenos Aires province and the federal capital. However, whereas both PT and PSDB became gradually more competitive in gubernatorial elections and succeeded in expanding their subnational organization to states where they were originally weak or absent, Argentina's presidentialized parties failed to challenge PJ-UCR dominance in provincial elections. The table below shows the evolution of the number of governors elected by PT and PSDB throughout two periods: 1990-1998 and 2002-2010. These figures are compared with the number of governorships obtained by the three parties that obtained the lowest presidentialization scores (PMDB, PP and PTB): [insert table 7] As seen in the table, the number of governors elected by PT and PSDB experienced a substantial increase between the two periods. At the same time, the parties that pursued strategies characterized by low vertical party linkage experienced an analogous decrease in their share of governorships. If one adds to the governorships obtained by PT and PSDB the same figures for their core allies - PSB and DEM, respectively - the percentages rise up to 48% in the first period and 64% in the second. The following table shows the distribution of governorships by party in Argentina from 1991 to 1999 and 2003 to 2011. We present figures for PJ, UCR and provincial parties. 18 [insert table 8] The table shows that Peronists have not only maintained their hegemony in provincial politics, but they have actually strengthened it throughout the period. Almost all of the governorships not controlled by PJ and UCR remained in firm hands of provincial parties such as PRO in Buenos Aires city. FREPASO and ARI/CC elected one and two governors, respectively, throughout the whole period. Students of Argentine politics have persuasively argued that the relative closure of provincial electoral markets to new competitors is a function of provincial parties' prerogative of setting election dates and reforming provincial electoral systems to insulate local party dynamics from national competitive forces Electoral reforms that began shortly after the return to democratic rule have relied on majoritarian and mixed member electoral systems to select provincial deputies, in addition to widespread gerrymandering, in order to build in marked majoritarian and partisan biases in the electoral rules that seriously hamper effective opposition (Ardanaz, et al., 2012; Calvo, et al., 2005; Gibson, 2005; Lodola, 2011).Peronists and, to a lesser extent, Radicals have benefited from pro-incumbents biases of provincial political systems, which in turn has created serious obstacles to effective presidentialization. This is not the case of Brazil, as concurrent elections and relatively weaker subnational governments, which lack the autonomy to manipulate electoral rules, have submitted state electoral markets to national political shifts to a somewhat greater extent What remains to be seen is whether there remain relevant differences between party strategies in the presence of appropriate statistical controls. In particular, hypotheses on and two suggest that national provincialization and presidentialization differ in the sense that parties pursuing the former strategy nationalize in lower chamber elections mostly as a consequence of successful nationalization in gubernatorial elections. Nationalizing in the presidential election does not have a relevant effect on provincialized parties' PNS, though it does have an effect among presidentialized parties. We tested these two hypotheses by estimating a set of TSCS models. Observations were pooled across years and parties to create the dataset. Our first, baseline model estimates the impact of party strategies on party nationalization scores (lower chamber elections) for each party-year observation. Strategies were operationalized as dummy variables for presidentialization (presidentialization) and national provincialiation (natprovinc). The model also includes party nationalization scores in gubernatorial elections (govnat), on the grounds that success of either of these two strategies is partly conditional on successful horizontal party linkage in subnational races. Hence, we ought to estimate the differential impact of party strategies while keeping nationalization in subnational elections constant. We did not include party nationalization scores estimated for presidential elections (presnat) in this first specification, because these are highly correlated with presidentialization strategies. 19 A second model specification includes the presnat variable to test for the differential impact of participating in the presidential race across distinct party strategies. The PNS in presidential elections was interacted with the dummy for national provincialization. To allow for comparison, we ran two models: one with, and another without the interaction term (models 3 and 2). We expected the marginal effect of national provincialization conditional on nationalization in presidential elections to lack statistical significance. The main effect of presnat should be positive and statistically significant, indicating the existence of a relevant effect for parties that did not pursue a national provincialization strategy. We included as control variables a dummy for concurrent elections (concurrent) and party size (largeparty). All else being equal, concurrent presidential and legislative elections should be associated with higher levels of nationalization, regardless of partyspecific differences. Also, parties that control a large share of the national vote have a higher probability of maintaining and/or extending their levels of nationalization as compared to small parties. However, because party size might vary over time as a consequence of party strategies, we operationalized size by looking at parties' share of the national vote in the lower chamber election immediately prior the first election in our dataset. We coded as large parties those which ranked among the four top vote gatherers and also obtained a share of the national vote equal or superior to 10%. Because our dummy for party strategy does not vary over time, a fixed effects specification would be inappropriate. Panel corrected standard errors with a lagged dependent are unadvisable as well, because most parties in our sample competed in a very small number of elections. Instead we relied on random effects models with robust standard errors and a pooled specification with clustered errors. Both specifications produced very similar results. Below we present the random effects models: [insert table 9] The effect of nationalization in gubernatorial elections on party nationalization scores in lower chamber races is very significant and strong in model 1, which is hardly surprising given the ubiquity of gubernatorial coattails in both countries. As expected, our dummies for party strategies both have a strong and positive effect in parties' PNS calculated for legislative elections. There is no significant difference in the size of coefficients, which indicates that national provincialization has been as effective as presidentialization in producing more nationalized party votes in Brazil and Argentina. Models 2 and 3 behave partly according to our theoretical expectations. The overall effect of presidential elections' PNS on the dependent lacks statistical significance (model 2). However, as we introduce an interaction term between national provincialization and the latter variable, we find that it does have an effect among the parties that pursued presidentialization strategies. Note that parties that pursue provincialization all have a PNS in presidential elections equal to zero, such that presnat is not relevant to explain variation within this group. As for the interaction term, 20 it indicates a negative and statistically significant effect. Below we plot the relevant marginal effect on the Y-axis and PNS in presidential elections on the X-axis: [insert figure 2] The graph shows that national provincialization has the strongest effect on nationalization scores when presnat=0 and, hence, the party was absent the presidential election. Curiously, the marginal effect diminishes as PNS in presidential elections increases, such that it is no longer significant for values above 0.59. This indicates that national provincialization ceases to have a relevant effect on the dependent variable when parties participate in the presidential election and obtain a sufficiently nationalized vote. A complimentary interpretation of these results might be that parties that opt for national provincialization compensate for poor cross-district coordination in the presidential election and poor vertical integration by maximizing competitiveness in the gubernatorial race. Hence, these parties obtain, for a sufficiently low PNS in the presidential election, nationalization scores higher than it would be expected had they decided to tie their fortunes in the lower chamber race to their candidate's coattails in the national election. Looking at the distribution of cases, only the two Argentine parties classified in the national provincialization category (PJ and UCR) have a mean PNS in presidential elections above the critical level (0.59), at which the marginal effect is no longer significant. Hence, hypothesis two is only partly confirmed. Although parties that pursue national provincialization are much less dependent on participation in the presidential race to nationalize, congruent with our theoretical expectation, we cannot say this is true for a high level of nationalization in the presidential election. Final remarks The comparative analysis of institutions, political parties and party strategies in Brazil and Argentina indicates that party competition in multilevel presidential countries does not fit into the schematic coattails story upon which numerous studies of presidential elections and party systems have built their empirical analyses. In the context of decentralized government, party and electoral institutions, national provincialization strategies offer an alternative to parties that are unable to presidentialize, but yet count on a strong and territorially diffuse organization that allows them to effectively dispute gubernatorial elections in several districts. At the same time, parties that opt for national provincialization may participate in presidential elections and yet make a strategic choice to maximize performance in gubernatorial races by detaching provincial parties from competition over the presidency. From this follows that the greater the rewards in terms of votes and office associated with nationalizing through provincialization, the lower the connection between the structure of competition in presidential elections and the structure of competition in lower chamber elections. To put matters simply, if national provincialization is the dominant strategy such that parties cannot expect to nationalize and outvote their competitors by 21 presidentializing, then party competition at all levels - including competition for the national executive - will institutionalize and stabilize around gubernatorial races. Most certainly, presidentialization has had a greater impact in Brazil as compared to Argentina, as concurrent elections created incentives for coordination of electoral strategies across levels of government. Once PT and PSDB replaced the Party of the Brazilian Democratic Movement (PMDB) as the main players in the national arena, this altered the balance of forces in gubernatorial races. On the other hand, Brazil's parties that opted for national provincialization were no less successful than their Argentine counterparts in sustaining high levels of nationalization over time and even in maintaining a pivotal role in the political system, distinct institutional rules notwithstanding. By 2010, the two parties with the lowest levels of vertical integration of electoral strategies in our selection of Brazilian parties (PMDB and PP) obtained some 20% of the national vote and figured among the four largest parties in the lower chamber (PMDB controlled the second largest delegation just below PT), which placed them in a strong bargaining position vis-à-vis president elected Dilma Roussef. It is also worth noticing that Brazil's highly permissive electoral system, in combination with federal institutions, fosters extreme levels of party fragmentation and, as a consequence, the performance of the largest presidential parties and their core allies in the national legislative race has lagged behind their performance in national legislative elections. Due to higher levels of subnational party systems' autonomy from national party competition, Argentina's traditional parties have maintained their status as the largest and most important national organizations, despite increasingly poor vertical integration of their electoral strategies. At the same time, the rise of new, competitive forces in the presidential race did not produce significant changes to the subnational party system. Also, and in contrast to our argument that national provincialized parties tend to sacrifice their presidential ambitions to maximize votes in gubernatorial elections, the Peronist party has consolidated as Argentina's most successful party in presidential disputes, despite fierce intra-party factional rivalries that conspire against a vertically integrated strategy connecting national and subnational races. However, PJ is clearly an exception, as all the other cases of national provincialization have been either absent the presidential election, (or have failed to file a candidates of their own) in most cases (the Popular Party in Brazil being the clearest example), or, as in the case of the Radical Party, they have strategically sought to dissociate provincial party branches from increasingly weak presidential candidates. The figure below shows a summary of our classification of Brazilian and Argentine parties in each of the four types of electoral strategy : [insert figure 3] Comparative research has made a lot of effort in trying to understand the impacts of party nationalization at the systemic level, but variation in party nationalization/regionalization strategies suggests one should also evaluate such impacts across parties. For instance , do presidentialized parties mostly differ from other parties 22 in what concerns party programmatism and party institutionalization? To what extent does national provincialization promote lower levels of party cohesion and discipline in Congress, given their decentralized organization and electoral strategies? Considering that many presidential countries in Latin America and elsewhere in the developing world have gone federal in the recent years, these sorts of questions certainly deserve greater attention from students of comparative politics. 23 Bibliography Almeida, M. H. T. (2005). "Recentralizando a federação?". Revista de Sociologia & Política, 24: 29-40. Ardanaz, M., et al. (2012). "The Politics of Federalism in Argentina: Implications for Governance and Accountability", IDB Working Paper Series No.IDB-WP 327 ,Inter-American Development Bank. Arretche, M. (2009). "Continuidades e descontinuidades da Federação Brasileira: de como 1988 facilitou 1995". Dados, 52: 377-423. Brancati, D. (2008). "The origins and strengths of regional parties". British Journal of Political Science, 38: 135-159. Calvo, E., and Escolar, M. (2005). La nueva política de partidos en la Argentina: crisis política, realineamientos partidarios y reforma electoral. Prometeo. Chhibber, P. K., et al. 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In addition to official electoral data obtained from Brazil's TSE and Argentina's Dirección Nacional Electoral, we relied on several secondary sources to calculate individual party scores. These are various studies on specific parties and/or on the evolution of party nationalization and integration over time in Brazil and Argentina, all of which are indicated in the bibliography. We relied on the following references to code Brazilian parties across elections : (Cortez, 2009; Ferreira, 2002; Hunter, 2008; Limongi, et al., 2010; Miranda, 2013; Power, 2015; Roma, 2002). The references on Argentina are the following: (Calvo, et al., 2005; Galván, 2011; Leiras, 2006; Lupu, 2014; Van Dyck, 2014) We also relied on the Brazilian Biographical Dictionary edited by CPDOC-FGV to learn on the nomination process and electoral campaign of particular presidential candidates, and on newspaper articles when no other source of evidence was available. A - To what extent did the party's provincial sections/ factions support the presidential candidate? 0 - More than one viable candidate disputed the presidential nomination and/or the winning candidate lacked support of a majority or near majority of the party's provincial factions. Thus, most gubernatorial candidates sought to dissociate themselves from the party's candidate in the presidential election and/or they supported another candidate. 1 - A majority of party factions coalesced around the official candidate, but some large and electorally relevant provincial factions put little effort in contributing for the party's national campaign, and/or they made efforts to dissociate themselves from the party's presidential candidate. 2 - The party's presidential candidate and/or his supporters within the party national directorate had firm control over the party machine, such that resistance to his candidacy was restricted to a few, relatively unimportant party factions. Hence, a very broad majority of the party's provincial sections trailed behind their presidential candidate. 27 3 - Party factions coordinated effectively around the party's broad national strategy, and none of the provincial sections of the party sought to dissociate itself from the official presidential candidate and/or supported a competing candidate/ Party factionalism was not relevant throughout both the party's primaries and the electoral process, such that the party's gubernatorial candidates remained firmly united around the presidential candidate B - To what extent did the party's provincial sections/ factions followed national party guidelines, making alliances in gubernatorial elections that were congruent with the alliance formed in the presidential election? 0 - A broad majority of gubernatorial candidates and provincial sections pursued electoral and alliance strategies at the provincial level that were incongruent with the national alliance. That is, they made alliances with parties that integrated other, competing pre-electoral coalitions in the presidential election and/or they refused to support coalition candidates in gubernatorial races. 1 - Various electorally relevant provincial sections of the party made alliances that were incongruent with the presidential pre-electoral coalition, although national and subnational strategies were congruent in most cases. However, the national party mostly failed to discipline provincial sections and force them to comply with the party's broad presidential strategy. 2 - The national party succeeded in imposing national alliance guidelines to most of dissident provincial sections, such that incongruent strategies occurred in a minority of cases, and these were of small relevance to the party's national strategy. 3 - National and subnational strategies were highly integrated, such that deviation from the national alliance guidelines was mostly marginal or did not occur at all. 28 Tables and figures Figure 1: A Typology of Electoral Strategies in Multilevel Presidential Systems Vertical linkage High Low Horizontal linkage Low Regional Presidentialization Provincialization High Presidentialization National Provincialization Table 1 : Brazil - Mean Presidentialization Index, selected parties, 1990-2010 PT PSDB PSB DEM PDT PTB PMDB PP Pariticipation in presidential Vertical party Presidentialization elections linkage score index 1 91.67 91.67 1 75 75.00 0.83 66.67 55.56 0.83 61.10 50.92 0.83 52.78 43.98 0.83 33.33 27.78 0.67 22.22 14.81 0.33 20.00 6.67 Sources: See Appendix. Table 2 : Brazil – Gubernatorial candidacies by party and election year, selected parties, 1990-2010 Party PT PSDB PFL PMDB PSB PDT PTB PP 1990 23 13 9 16 1 10 5 9 1994 19 10 7 13 4 14 5 10 1998 16 14 12 16 7 6 2 5 2002 24 12 8 16 19 9 8 6 2006 18 17 7 19 8 11 1 3 2010 10 15 4 19 9 4 3 4 Average 18.33 13.50 7.83 16.50 8 9 4 6.17 Source: IPEADATA, www.ipeadata.gov.br 29 Table 3 : Argentina - Mean Presidentialization Index, selected parties, 1989-2011 Pariticipation in presidential Vertical party Presidentialization elections linkage score index ARI/CC 1 100 100 FREPASO 1 83 83.33 CF 1 66.66 66.66 UCR 1 46.66 46.66 PJ 1 44.44 44.44 PRO 0 0 FR 0 0 MPN 0 0 FRC 0 0 Sources: See Appendix. Table 4: Argentina – Gubernatorial candidacies by party and election year, selected parties, 1991-2011 Party PJ/FPV UCR CF ARI FREPASO PRO FR MPN FRC 1991 23 23 - 1995 24 23 - 9 1 1 - 1999 23 24 24 - 1 1 - 2003 19 16 1 9 1 1 - 2007 23 16 1 9 - 1 1 1 1 2011 23 17 3 2 - 2 1 1 1 3 1 1 1 Average 22.50 19.83 1.67 6.67 16.50 2 1 1 1 Sources: Dirección Nacional Electoral Table 5: Argentina - Mean PNS, Lower Chamber Elections, selected parties, 1991-2011 Party/ Strategy National Provincialization PJ UCR Mean Presidentialization ARI CC FREPASO Mean PNS 0.77 0.73 0.75 0.26 0.77 0.52 30 Table 6: Brazil - Mean PNS, Lower Chamber Elections, selected parties, 1990-2010 Party/ Strategy National Provincialization PNS PMDB PP PTB 0.71 0.59 0.51 Mean 0.65 Presidentialization PT PSDB DEM PDT PSB 0.71 0.63 0.62 0.55 0.40 Mean 0.58 Table 7: Brazil - Elected governors by party, selected parties, 1990-1998 and 2002-2010 PSDB PT PT+PSDB (%) PT+PSDB+allies PMDB PP PTB PMDB+PP+PTB (%) 1990-1998 2002-2010 15 20 5 13 24.69 40.74 48.78 64.19 23 19 8 1 2 1 40.74 25.93 Table 8:Argentina - Elected governors by party, selected parties, 1991-1999 and 20032011 PJ UCR PJ+UCR (%) Provincial parties % provincial parties 1991-1999 2003-2011 42 50 19 13 85.92 87.5 10 8 14.08 11.11 31 Table 9 : Estimates of the effect of party strategies on party nationalization scores, lower chamber elections (Intercept) largeparty presnat govnat concurrent presidentialization natprovinc natprovinc*presnat Model 1 Model 2 B sd B sd **0.02 0.01 ***0.20 0.04 **0.08 0.03 **0.14 0.06 0.10 0.07 ***0.38 0.06 ***0.43 0.10 **0.03 0.01 **0.04 0.02 ***0.40 0.06 ***0.41 0.04 0.10 0.07 Unbalanced panel Groups - 16 T - 4-12 N 113 2 R 0.675 N 113 2 R 0.509 Model 3 B sd ***0.10 0.04 *0.11 0.06 ***0.30 0.07 ***0.40 0.10 **0.04 0.02 ***0.29 0.07 ***-0.30 0.08 N 113 2 R 0.563 * p<0.05; **p<0.01 ; ***p<0.001 Figure 2: Marginal effect of national provincialization strategy conditional on PNS presidential election, model 3 32 Figure 3: Classification of Brazilian and Argentine parties by electoral strategy High Low Vertical party linkage Horizontal party linkage Low Regional presidentialization High Presidentialization CF PT PSDB PSB DEM ARI FREPASO Regionalization National provincialization PRO FR MPN FCC PJ UCR PMDB PP PTB PDT 33 Instituto de Iberoamérica Universidad de Salamanca Documentos de Trabajo MARCELO ESCOLAR LUIS CASTRO Nacionalización y equilibrio democrático en Estados Multinivel presidencialistas. Los casos de Argentina y Brasil en perspectiva comparada. DT 21/2014 Instituto de Iberoamérica Universidad de Salamanca Documentos de Trabajo Autor: Marcelo Escolar, es Profesor Titular e Investigador principal de la Universidad Nacional de San Martin. (Email: [email protected] ) Luis Castro, es Profesor e Investigador de la Universidad Nacional de La Plata. (Email: [email protected]) Título: Nacionalización y equilibrio democrático en Estados Multinivel presidencialistas. Los casos de Argentina y Brasil en perspectiva comparada Fecha de publicación: 02/06/2014 ISSN: 1989-905X II Índice I. COORDINACIÓN ESTRATÉGICA DEL ELECTORADO Y SISTEMA DE PARTIDOS RESPONSABLES: “NACIONALIZACIÓN” Y EQUILIBRIO DEMOCRÁTICO EN ESTADOS MULTINIVEL PRESIDENCIALISTAS ................. 6 II. LA CONTROVERSIA EN TORNO A LA ‘NACIONALIZACIÓN’ DEL ELECTORADO EN REGÍMENES PRESIDENCIALES MULTINIVEL: ARGENTINA Y BRASIL EN PERSPECTIVA COMPARADA...................................... 9 III. DEPENDENCIA ESPACIAL, INCONGRUENCIA Y DISCONTINUIDAD DE LOS APOYOS ELECTORALES PARTIDARIOS EN PROCESOS POLÍTICOS MULTINIVEL………………………………………………………………………..……17 IV. METODOLOGÍA Y DATOS……………..…………...………………………………24 IV. 1. SELECCIÓN DE LAS VARIABLES DE VOTO PRESIDENTE Y GOBERNADOR……………………………………………………………………...27 IV. 2. NACIONALIZACIÓN ESTÁTICA HORIZONTAL…………………………29 IV. 3. NACIONALIZACIÓN ESTÁTICA VERTICAL: CONGRUENCIA ...……….31 IV. 4. NACIONALIZACIÓN DINÁMICA HORIZONTAL………………..………32 V. GEOGRAFÍA ELECTORAL Y NACIONALIZACIÓN DEL ELECTORADO EN ARGENTINA Y BRASIL. PERSPECTIVA MULTINIVEL ESTÁTICA………….…..34 V. 1. ARGENTINA…………………………………………………...………………37 V. 2. BRASIL………………..………………...……………………………………….39 V. 3. ARGENTINA Y BRASIL EN PERSPECTIVA COMPARADA……….……….42 VI. GEOGRAFÍA ELECTORAL Y NACIONALIZACIÓN DEL ELECTORADO EN ARGENTINA Y BRASIL. PERSPECTIVA PRESIDENCIAL DINÁMICA ............45 VI. 1. ARGENTINA………………………………………………………………….46 VI. 2. ARGENTINA Y BRASIL EN PERSPECTIVA COMPARADA………...……..49 VII. CONCLUSIONES…………………………………………………………..………..53 VIII. BIBLIOGRAFÍA……………………………………………………………………..60 IX. ANEXOS ESTADÍSTICOS…………………………………………………..……….67 III Figuras y Gráficos Gráfico I. Dependencia espacial Electoral Gobernador y Presidente; medias anuales: Argentina 1983-2011 y Brasil 1994-2010..……………………………………….…..42 Gráfico II. Incongruencia electoral Presidente/Gobernador y dependencia espacial…43 Gráfico III. Discontinuidad y realineamiento electoral………………………………48 Figura I. Dependencia espacial local (LISA) de voto de presidente…………………...51 Cuadro I. Resultados de la contrastación de hipótesis 1, 2 y 3…………………...……55 IV Resumen: La teoría de la coordinación estratégica electoral explica cómo se integran las preferencias de los votantes entre los distritos asumiendo la existencia de un sistema de partidos de alcance nacional que unifica horizontalmente la oferta política. La teoría estándar sobre partidos responsables presume que su existencia fortalece la democracia al debilitar el carácter parroquial de la representación local e integrar las agendas políticas en una sola de alcance nacional. Ambas teorías dan por sentado normativamente la necesidad de un proceso denominado “nacionalización” del sistema político que permitiría la integración nacional de los electorados y las élites en un solo escenario de competencia política. En los estados democráticos multinivel las presunciones de la teoría de la nacionalización encuentran serias limitaciones para su aplicación por la presencia de distintos escenarios institucionales entre los niveles de gobierno y también entre las unidades que los componen. Este trabajo se propone investigar comparativamente el impacto de la diversidad y el cambio institucional sobre la nacionalización política en dos estados Federales latinoamericanos que presentan dinámicas institucionales opuestas: Argentina y Brasil, evaluando la factibilidad de situaciones de equilibrio democrático en condiciones de baja integración del sistema político. Con este propósito, se aplican y desarrollan un conjunto de índices y modelos para el análisis de las dimensiones estática, dinámica y de congruencia de la nacionalización, que incluyen operacionalmente la dependencia espacial de las variables de voto. Palabras clave: nacionalización, dependencia espacial, coordinación electoral, democracia, sistema de partidos. Abstract: The theory of electoral strategic coordination explains how voters’ preferences are integrated among districts under the assumption that the party system is horizontally nationwide and unifies the political supply. The traditional theory of the responsible parties presumes that the existence of that kind of parties strengthens democracy by weakening the parochial nature of the local representation and by integrating political agendas into one of national scope. Both theories normatively take for granted the emergence for a process called 'nationalization' of the political system, that would allow the integration of national electorates and elites on one stage of political competition. In multilevel democratic states, the assumptions of the theory of nationalization have serious limitations to its application because of the presence of different institutional designs between levels of government and between the units that compose them. This paper investigates, in a comparative perspective, the impact of diversity and institutional change on the political nationalization in two Latin American federal states with opposite institutional dynamics: Argentina and Brazil. By doing that, it evaluates the feasibility of democratic balance situations under conditions of low integration of the political system. For this purpose, this paper applies and develops a set of indices and models for the analysis of the static, dynamic and congruence dimensions of nationalization, which include the spatial dependence of the vote variables. Key words: nationalization, spatial dependence, electoral coordination, democracy, party system. V documentos de trabajo I. Coordinación estratégica del electorado y sistema de partidos responsables: “Nacionalización” y equilibrio democrático en estados multinivel presidencialistas En los regímenes presidencialistas los electores tienen múltiples votos, pueden elegir al jefe del ejecutivo y a los representantes legislativos de acuerdo a diferentes tipos de sistemas electorales. Por otro lado, los Estados que cuentan con tales regímenes políticos pueden incluir a su vez diversos niveles de gobiernos autónomos (regionales, municipales, etc.). De esta manera, cada ciudadano o ciudadana cuenta no sólo con varios votos de nivel nacional o central, sino con un conjunto de otros votos para cada una de las categorías y distritos de los diferentes niveles subnacionales en que se encuentra organizado el Estado. Dicha situación plantea algunos problemas de coordinación electoral, puesto que el número de etiquetas partidarias podría crecer de manera considerable teniendo en cuenta que en principio no hay fundamentos teóricos para suponer que los electores decidirán votar de manera semejante entre sí todas las categorías en cada uno de los niveles y sus respectivos distritos.1 Si a simple vista esta situación ya es bastante difícil de conceptualizar, la complicación aumenta si la observamos en perspectiva diacrónica, ya que entonces tendríamos que incorporar los eventuales cambios de preferencias de los electores en cada categoría y nivel del Estado y en tal caso, también nos faltarían elementos teóricos para esperar que ese cambio sea similar y simultáneo entre todos los electores e individualmente idéntico para cada uno de los votos disponibles por los ciudadanos y ciudadanas. En el principal libro que aborda de manera detallada y completa la temática del voto estratégico, Gary Cox (1997) considera que, teniendo en cuenta que la coordinación interdistrital de los electores no puede explicarse como un efecto esperado de los incentivos estratégicos distritales, sólo existen dos posibilidades de inferir los orígenes de una probable coordinación de este tipo. Por un lado (i) la presencia de un jerarquía intrínseca entre las categorías electorales (Ejecutiva más que legislativa y los niveles 1 La afirmación hace referencia a que el argumento de la “proyección” de Duverger (1954) –según el cual los incentivos que a nivel del distrito promueven la reducción del número de partidos se proyectarían a nivel nacional produciendo el mismo efecto– sería incorrecto; ya que a nivel nacional podrían haber tantos partidos como el número en equilibrio por distrito (M+1) multiplicado por el número de distritos del país; según la siguiente igualdad: PC= (M+1)D; siendo: P el número de partidos, C el número de candidatos, M la magnitud de distrito efectiva y D el número de distritos (Cox 1997: 234-236). 6 documentos de trabajo superiores del estado más que los inferiores) que es el resultado de sistemas electorales más fuertes en el ámbito ejecutivo (efecto mecánico) y el reconocimiento subjetivo de mayores capacidades de decisión política a nivel nacional que subnacional (efecto psicológico) y por el otro lado, (ii) la presencia de procesos de agrupamiento y focalización político horizontal (entre distritos) y vertical (entre categorías) que dan lugar a las etiquetas partidarias o coalicionales (independientemente de su origen y características) las cuales proveen a su vez, de una base relativamente estandarizada y estable a los electores para seleccionar retrospectivamente sus preferencias de voto. Resulta claro que Gary Cox expresa que la coordinación electoral más allá del distrito y sobre todo en las condiciones que venimos describiendo aquí, es un efecto difícil de argumentar teóricamente en forma endógena y en todo caso, un producto esperado de dos cuestiones externas: (a) la jerarquía política, compuesta por la uninominalidad de los cargos ejecutivos y el poder de los cargos nacionales y (b) los partidos políticos, formados por la homologación de las referencias grupales y la de permanencia de las identidades políticas (Cox 1997: 205-207). Dado que entonces la coordinación electoral más allá del distrito depende de los factores exógenos que acabamos de enunciar -jerarquía política y partidos políticos- los problemas de coordinación simultánea y sucesiva de los electores, así como la de sus propias preferencias individuales para cada tipo de voto, se resolverán si se puede verificar una progresiva centralización del poder y consolidación nacional de partidos políticos responsables, ya que ambos aspectos deberían ser los factores decisivos en la integración nacional de las preferencias individuales de voto. En otro libro decisivo, Schattschneider (1960) desarrolla una teoría sobre el rol de los partidos políticos responsables en la estructuración de una democracia competitiva estable y vincula normativamente a ese tipo de organizaciones políticas con la ampliación de los derechos políticos, la equidad social y la gobernabilidad del sistema. En la opinión de este autor, un proceso determinante en la formación de un sistema de partidos responsables en una democracia representativa estable sería el de la “nacionalización”. Por su intermedio se integrarían progresivamente las preferencias individuales de los ciudadanos y ciudadanas alrededor de conflictos e intereses de una escala cada vez mayor (Schattschneider 1960: 914). Así se pasaría de una perspectiva local y limitada de las decisiones de voto a otra orientada hacia un horizonte nacional. Con ello, las organizaciones políticas se integrarían 7 documentos de trabajo para dar respuestas a esas preferencias crecientes y a su vez para constituirse en referencias responsables de las políticas implementadas por los gobiernos en cada uno de los niveles en que se organiza el Estado. Como se ha visto y por motivos totalmente distintos, las dos teorías: de qué forma se coordinan los electores (Cox) y cómo se consolida la democracia representativa (Schattshneider), arriban a la misma conclusión acerca de la importancia de la centralización política y el desarrollo de partidos y sistemas de partidos responsables de alcance nacional. En ambos casos, se considera explícitamente que la integración del sistema político o “nacionalización política” es un aspecto necesario y deseable para el equilibrio de la democracia representativa. ¿En qué medida los distintos arreglos institucionales de regímenes presidencialistas multinivel pueden originar diferentes escenarios de nacionalización del electorado? ¿Resulta factible el equilibrio de la democracia representativa si los índices de nacionalización son bajos y el sistema de partidos es fragmentado e inestable?, ¿Existen efectos políticamente diferenciados de cada arreglo institucional multinivel sobre la heterogeneidad geográfica del electorado, la estabilidad temporal del voto y las preferencias individuales entre niveles estatales? Para dar respuesta sistemática a estas preguntas habría que distinguir dos tipos de cuestiones. Las que atañen a los aspectos mecánicos de los sistemas electorales involucrados y las que atañen a la diversidad intrínseca institucional de cada estado multinivel. Una comparación entre casos diferentes que pretenda dar respuesta a las preguntas expresada previamente, debería fijar una de las dos variables independientes descritas (o las instituciones o el sistema electoral). Si se consideran regímenes presidencialistas lo más fácil es fijar los efectos mecánicos del sistema electoral reduciendo las observaciones a elecciones ejecutivas nacionales y subnacionales, ya que ellas cuentan con la misma magnitud de distrito aunque pueden variar en la fórmula electoral. Esto nos dejaría por el otro lado con dos condiciones relacionadas entre sí que habría que identificar, instituciones políticas diversificadas (en términos generales) en el plano subnacional y una importante tasa de cambio de las mismas en el periodo bajo estudio. Si nos circunscribimos al ámbito latinoamericano, dos estados multinivel podrían ser elegidos para cumplir con los requisitos metodológicos expuestos previamente, Argentina, 8 documentos de trabajo caracterizada por la diversidad y el cambio institucional y Brasil; caracterizado por la homogeneidad y la estabilidad institucional. Como veremos más adelante, ambos perfiles institucionales son consistentes además con la percepción predominante en los medios académicos de cada país acerca de la condición nacionalizada o no de ambos estados: problemática y no-nacionalizada en Argentina, frente a no-problemática y nacionalizada en Brasil. El artículo se organizará de la siguiente manera: una primera parte donde se discutirán conceptualmente las dimensiones que integran la nacionalización política y se presentaran y evaluaran críticamente las diferentes formas de medirlas proponiendo una alternativa propia, una segunda parte donde se presentaran los casos de Argentina y Brasil más detalladamente y se contrastará las perspectivas predominantes acerca de la nacionalización política imperantes en el medio académico especializado, una tercera parte donde se explicitará el marco metodológico y las técnicas utilizadas, una cuarta parte donde se analizará en forma comparada la dimensión estática y de congruencia del comportamiento electoral de ambos Estados considerando especialmente la dependencia espacial de las variables de voto elegidas (Presidente y Gobernador), una quinta parte donde se analizará en forma comparada la dimensión dinámica incorporando la dependencia espacial al estudio de la continuidad del comportamiento electoral en ambos Estados y por último, una sexta parte, donde se evaluarán los resultados obtenidos y se concluirá. II. La controversia en torno a la “nacionalización” del electorado en Regímenes Presidenciales Multinivel: Argentina y Brasil en perspectiva comparada En la última década han aparecido una serie de trabajos que investigan comparativamente las relaciones entre la política multinivel y la gobernabilidad democrática en los principales Estados Federales de la región Iberoamericana y que en todos los casos abordan en detalle los casos de Brasil y Argentina. En general estos trabajos han enfocado su análisis en las relaciones entre la descentralización política, económica y fiscal y el funcionamiento de las instituciones Políticas Multinivel en la post transición democrática. Los principales ejes argumentales de este tipo de abordaje son la capacidad de reorientar el juego entre niveles de manera favorable al centro, controlando los efectos políticos de la política fiscal (DíazCayeros 2006), los ciclos sucesivos de descentralización-centralización en contextos 9 documentos de trabajo Federales y Unitarios y el comportamiento reactivo o proactivo del Estado Central (Eaton 2004) y la perspectiva secuencial con definiciones de patrones de dominio relativo centroperiferia (Falleti 2010). Por otro lado, la mayor parte de los resultados obtenidos apuntan a respaldar la idea de una centralización paulatina como condición normal de las democracias de partidos en contextos multinivel, aun cuando los casos de estudio elegidos estuviesen inmersos en claros procesos de devolución política y descentralización administrativa y fiscal, característicos de las dos últimas décadas del siglo XX. Con distintos matices, todos los trabajos mencionados, convergen en la anormalidad y transitoriedad de las situaciones donde la descentralización política presupone la presencia de una baja Nacionalización del sistema político. Pero las características y alcances de dicha integración debilitada no es medida de manera directa en ninguno de los trabajos. Otros investigadores, en cambio, abordan el tema enfocando el análisis especialmente a esta última cuestión: la nacionalización política, ya sea midiendo la relación entre descentralización e integración política (Leiras 2010), estudiando la volatilidad del comportamiento electoral en los procesos de institucionalización de partidos y sistemas de partidos (Roberts y Wibbels 1999; Mainwaring y Zoco 2007), evaluando directamente la integración política horizontal entre distritos (Jones y Mainwaring 2003; Harbers 2009) o estimando el realineamiento electoral y la integración del sistema político a lo largo del tiempo (Aleman y Kellam 2008). La descripción obtenida por medio de estos trabajos no es uniforme, en primer lugar porque los diferentes países muestran comportamientos variados y en segundo lugar, porque los objetivos del análisis no son los mismos.2 Hay en cambio algunos elementos que adecuadamente ordenados dan cierta idea de coherencia en el enfoque y las conclusiones; que los procesos de descentralización en general contribuyen a reducir la integración partidaria sobre todo entendida como coordinación electoral entre los distritos (linkage) (Leiras 2010) y que dichos procesos difieren de partido en partido (Jones y Mainwaring 2003; Harbers 2009). Además, hay que considerar que la volatilidad electoral está íntimamente relacionada con los niveles de institucionalización del sistema partidario, de manera tal que debe considerarse seriamente el impacto de las transiciones democráticas sobre el fenómeno, es decir, tener en cuenta que se está abordando una coyuntura estructuralmente desfavorable a la integración política (Roberts y Wibbels 1999; Mainwaring y Zoco 2007). Por último, los procesos de realineamiento político muestran un 2 En otros trabajos también se proponen estimaciones de la integración del sistema político o “nacionalización” que abarcan a países de la región, los resultados son en general consistentes con los citados (Morgenstern y Swindle 2005; Morgenstern et al. 2009) 10 documentos de trabajo grado de dependencia importante respecto a las fuerzas políticas periféricas en las mayores democracias multinivel de la región, destacándose la variabilidad temporal del fenómeno y la capacidad de las coaliciones de gobierno para sostener desde el oficialismo un patrón más integrado en el proceso coalicional y el apoyo electoral (Aleman y Kellam 2008). Como se propuso metodológicamente en el capítulo anterior, deberíamos identificar dos Estados Democráticos Multinivel presidencialistas con fuertes diferencias institucionales y procesos de integración política en curso. La evidencia comparada comentada más arriba permitiría entrever la viabilidad de la región iberoamericana para circunscribir dicha selección y en ese caso, Argentina y Brasil serían dos ejemplos emblemáticos donde puede estudiarse la relación entre diferentes contextos institucionales y los fallos de coordinación expresados en una baja performance de integración política; ya que presumiblemente dicha relación estaría impactando sobre la gobernabilidad democrática de ambos. Desde el punto de vista de las similitudes políticas, económicas y sociales las coincidencias entre ambos Estados son bastante importantes: (i) Regímenes presidencialistas fuertes y de larga raigambre institucional, (ii) Estados en vías de desarrollo con similares niveles de descentralización política y fiscal, (iii) presencia de numerosos actores de veto periférico que se ubican en el tope de los niveles internacionales (Snyder y Samuels 2001) (iv) estructura regional del desarrollo polarizada entre un área central relativamente desarrollada y rica y áreas periféricas subdesarrolladas y pobres, (v) ausencia de clivajes sociales y culturales minoritarios concentrados geográficamente y vinculados a unidades políticas subestatales, (vi) actividad político partidaria de larga data y que predomina en los procesos de formación de grupos y coordinación electoral, (vii) historia compartida, en un mismo ámbito continental y más recientemente procesos de integración regional que los sitúan, recíprocamente entre sí, como los principales socios comerciales del otro. Desde el punto de vista de las discrepancias, la magnitud e importancia de las cuestiones político institucionales resulta evidente. Argentina se caracteriza por la diversidad y el cambio ya que cuenta con: (i) segunda vuelta presidencial de mayoría atenuada, (ii) elecciones entre niveles de gobierno sin simultaneidad prevista constitucionalmente, (iii) tasa de reforma política en los tres niveles del estado permitida y muy alta, (iv) diversidad y autonomía normativa subestatal en los sistemas electorales y la regulación política en general, (v) diversidad constitucional provincial y capacidad legisferante autónoma de sus poderes legislativos y (vi) regímenes municipales heterogéneos de regulación 11 documentos de trabajo exclusivamente provincial. Brasil en cambio, se destaca por la uniformidad y la permanencia ya que cuenta con: (i) segunda vuelta presidencial de mayoría absoluta, (ii) elecciones entre niveles de gobierno simultaneas (salvo las municipales) y con previsión constitucional, (iii) tasa de reforma política en los tres niveles del estado muy baja y limitada a decisiones centrales (federales), (iv) uniformidad y dependencia normativa subestatal en los sistemas electorales y la regulación política en general, (v) uniformidad constitucional Estadual y capacidad legisferante limitada a la iniciativa ejecutiva en sus poderes legislativos y (vi) régimen municipal uniforme de regulación exclusivamente Central (federal). El principal aspecto y probablemente el único en el que la relación está parcialmente invertida es en la estructura de lista que regula los procesos de entrada a la competencia legislativa en todos los niveles del estado: (i) Listas bloqueadas de magnitud variable en la elección de diputados nacionales, junto con multiplicidad de tipos de listas y vinculaciones en las provincias y municipios Argentinos y (ii) listas desbloqueadas de magnitud variable en la elección de todas las categorías legislativas de Brasil. Esta inversión se debe a que los incentivos brasileños apuntan mecánicamente hacia la fragmentación legislativa, mientras que los argentinos apuntan en general hacia la compresión legislativa (al menos en el plano federal). Sin embargo, el sistema brasileño sigue siendo mucho más impermeable a la reforma política que el Argentino puesto que su regulación es central (federal) y fundamentalmente constitucional. Un aspecto secundario, pero cuyo impacto puede ser muy relevante sobre el comportamiento lectoral, es la forma de la boleta. En Brasil desde 1998 es de tipo electrónico y diferenciada entre categorías, lo cual obliga al elector a efectuar una selección sucesiva de preferencias, la de Argentina en cambio, es de tipo soporte papel y única por partido/coalición, lo cual permite el voto unificado y eventualmente la selección de distintas preferencia entre categorías (la boleta no es troquelada). Los parecidos políticos, económicos y sociales, así como las discrepancias en los perfiles institucionales destacados más arriba, no se limitan sólo a sus características objetivas, sino que también pueden encontrase en los relatos contemporáneos predominantes sobre la estructura política del país y especialmente en lo que concierne a la nacionalización política y su relación con la gobernabilidad y la calidad democrática. 12 documentos de trabajo Hasta aproximadamente los primeros quince años de la transición democrática en Argentina la perspectiva predominante daba por sentada la integración del sistema político en un esquema bipartidista nacional con fluctuaciones y el carácter débilmente institucionalizado de los partidos políticos nacionales (Justicialismo y Radicalismo) (Catterberg y Braun 1989; Grossi y Gritti 1989; De Riz 1992; Adrogue 1993; Burdman 1995). Si bien con matices sobre los alcances de esta afirmación en cada uno de ellos, el estado de la cuestión en aquel momento era optimista en relación a la normalización de la democracia argentina. En este sentido podría pensarse que la actitud se vinculaba con la perspectiva de la “omisión” (lo cual era cierto por la carencia de estudios empíricos desagregados), pero en realidad probablemente era el resultado de una fotografía coyuntural del sistema (Escolar 2011 y 2012) y de la influencia ejercida por las dos imágenes estándares existentes en la época acerca de las bases sociales del sistema de partidos argentinos: (i) partidos de tendencia policlasistas (catch all) y con coaliciones estables, uniformes o de apoyo diferenciado entre el centro y la periferia (Mora y Araujo 1975, Mora y Llorente 1975; Mora y Araujo, Smith 1983) o bien, (ii) partidos con tendencias clasistas netas estables y nacionalmente uniformes (Jorrat 1975; Canton et al. 1976; Canton y Jorrat 1980, 1998, 1999 y 2002). En cualquier caso ambas posturas incorporaban la creencia en la continuidad y solidez de la Integración del Sistema Político Argentino. En Brasil, en cambio, la situación era en gran medida la contraria. La perspectiva que rápidamente comenzó a volverse predominante con posterioridad a la transición democrática, destacaba no sólo las características poco integradas del sistema político Brasileño, sino además el impacto de las reglas electorales vigentes sobre las posibilidades de mejorar la situación en el futuro cercano (Ames 2001). En el mismo sentido, otros autores señalarían la presencia de una estructura claramente favorable a la periferia en los recursos de negociación política e inclusive en los recursos fiscales y competenciales disponibles (Souza 1997; Abrucio 1998; Samuels y Abrucio 2000). A lo que se les sumaba una serie de voces externas de expertos brasileñistas que ofrecían diagnósticos similares y anunciaban de forma más o menos explícita, la debilidad de modelo institucional de la nueva democracia Brasileña teniendo en cuenta el difícil matrimonio entre presidencialismo y fragmentación política (Stepan 1999 y 2000, Samuels y Mainwaring 2004). Concomitante con este estado de ánimo de “alerta generalizada”, algunos trabajos se propusieron estimar la capacidad real de las elites periféricas para determinar el apoyo político y la base electoral de los partidos y las coaliciones nacionales, obteniendo resultados desalentadores (Samuels 13 documentos de trabajo 2000 y 2000b). El libro de Samuels del año 2003 (Samuels 2003) terminaría por sellar las presunciones de esta perspectiva al pretender mostrar el carácter estructural de la influencia regional en la política brasileña y la tendencia invertida de las carreras políticas legislativas. Aproximadamente para el cambio de siglo, La perspectiva predominante en Argentina empezaría paulatinamente a cambiar acompañando los primeros hallazgos empíricos que indicaban fuertes diferencias en las condiciones de competencia política, los costos de transacción locales y los recursos necesarios para sostener las coaliciones legislativas entre el centro y la periferia (Gibson y Calvo 2000, Calvo et al. 2001, Benton 2003). La nuevas ideas, si bien no se vinculaban directamente con la integración del sistema político, empezaban a mostrar cómo distintas configuraciones geográficas del apoyo provincial implicaban desempeños muy dispares en la capacidad de sustentar coaliciones exitosas nacionales y como, en contrapartida, la internalización partidaria de diferentes sesgos mayoritarios provinciales establecía un clivaje de gobernabilidad entre las que tenían un apoyo predominantemente localizado en el centro sub representado y las que tenían una buena performance distribuida geográficamente; puesto que las primeras podrían ganar la presidencia pero no el congreso (gobierno dividido) mientras que las segundas obtendrían la victoria en ambas contiendas (Calvo et al. 2001). Unos años después Calvo y Escolar (2005) abordarían explícitamente el tema mostrando como los realineamientos del sistema de partidos argentino en los diferentes niveles de gobierno y categorías electorales conducían progresivamente a un aumento de la territorialización del sistema político. Paralelamente junto con ese mismo trabajo (Escolar y Calvo 2005; Calvo y Micozzi 2005) se mostraba el rol jugado por las reformas políticas provinciales de fuerte sesgo partidario para mantener más estable a los sistemas de partidos subestatales, mientras en el ámbito nacional el sistema se fragmentaba cada vez más. A posteriori se va a desarrollar en Argentina un profusa bibliografía destinada a indagar sobre las razones de la situación aludida; donde entre otros, se destacan los estudios de caso provinciales sobre descentralización gobernabilidad y organización del sistemas de partidos (Leiras 2007; Wibbels 2005), la evaluación del impacto sobre el apoyo electoral local del clientelismo y el patronazgo para diferentes partidos nacionales (Calvo y Murillo 2005; Brusco et al. 2004), el desarrollo de mecanismos de formación de candidaturas ancladas en los líderes provinciales (Jones et al. 2002), la consolidación de regímenes políticos democráticos diferenciados en las provincias (Gibson 2005; Behrend 2012), la posibilidad y alcance de sistemas políticos provinciales (Gibson y Suárez-Cao 2010; Suárez14 documentos de trabajo Cao y Freidenberg 2010; Suárez-Cao 2011), la formación de sistemas fiscales rentísticos provinciales (Gervasoni 2010), la presencia de formas de reclutamiento entrada y carreras políticas estáticas (Lodola 2009) y el establecimiento de mecanismos de fragmentación de los proceso de coordinación de la entrada estratégica (Escolar 2007). Ya para fines de la primera década del siglo la perspectiva predominante en Argentina se había invertido, pasando de la confianza y la omisión a cierto estado de alerta, de interés por avanzar en nuevos rumbos teóricos o lisa y llanamente al escepticismo. En ese contexto se van a producir una serie de investigaciones dirigidas a conocer los antecedentes y dinámica histórica de los últimos cien años en la integración del sistema político argentino (Lupu 2009; Navarro 2012), los cambios en los realineamientos partidarios (Lupu y Stokes 2010) y en las bases electorales partidarias (Lupu y Stokes 2009). Sus resultados muestran contundentemente la antigua presencia de condiciones de baja integración política y la permanente fluctuación temporal de los procesos estudiados, en suma el carácter “desnacionalizado” o de baja integración del sistema político argentino. Más recientemente y como una prolongación y especificación de estos últimos trabajos, se han detectado condiciones muy dispares de integración partidaria horizontal y congruencia en el comportamiento electoral entre niveles (Escolar 2012), así como formas de agrupamiento provincial de los legisladores en el proceso legislativo nacional independientes de la pertenencia formal a determinados bloques coalicionales o partidarios (Calvo y Leiras 2011). Nuevamente la situación brasileña se moverá en el sentido contrario que la Argentina. En efecto, en un artículo muy sugestivo Arretche (2001) se preguntaba en qué resultaba diferente el sistema político Brasileño para las interpretaciones de la academia americana. En ese texto, va a dejar sentadas algunas de las cuestiones que luego serían contrapuestas a la perspectiva predominante del momento. Que el proceso de centralización y responsabilización fiscal llevado a cabo en el período Cardoso estaba dando el resultado esperado, puesto que se había logrado una progresiva y eficaz reducción del poder de la periferia (los gobernadores) en el juego político multinivel Brasileño y sobre todo, tal cual habían señalado un año antes Figueiredo y Limongi (2001), que resultaba necesario cambiar la agenda de investigación brasileña incorporando las relaciones intergubernamentales como procesos de negociación directa entre unidades de distintos niveles y los mecanismos decisorios en la formación de bloques legislativos. 15 documentos de trabajo En el año 2002 Cheibub et al. (2002)3 van plantear que no hay elementos de juicio suficientes para sostener el mal desempeño del Federalismo brasileño, sus ideas se fundamentaban en que las bancadas del Congreso no respondían en realidad a los Gobernadores sino a los líderes partidarios y coalicionales del recinto y que en consecuencia, más allá de la supuesta débil “nacionalización” en el sistema político brasileño, el mismo se encontraba de todas formas integrado en el ámbito parlamentario. La perspectiva de los tres autores citados se reforzaría aún más con la crítica demoledora (Brambor et al. 2004; Brambor 2006) efectuada al artículo de Samuels (2000) en el cual además de cuestionar aspectos técnicos de la estimaciones hechas por este autor, volvían a correr el modelo con las correcciones necesarias, obteniendo los resultados contrarios: que no se verificaban impulsos (coattails) inversos, sino la influencia de las candidaturas presidenciales sobre el voto a los diputados federales. En este contexto, toda una línea de investigaciones se va orientar a la política parlamentaria (Deposato 2004 y 2006; Cheiub et al. 2004) y a las relaciones intergubernamentales (Arretche 2005, 2007 y 2010; Borges 2011) desplazando la atención de los estudios electorales para ubicarse en una posición relativamente predominante4 dentro de la academia Brasileña. Si se toman en consideración las versiones argentina y brasileña del debate en torno a la nacionalización política, parecería haber un diagnóstico de situación inverso en la literatura que podemos resumir de la siguiente manera. (i) En el caso Argentino la baja nacionalización política y el realineamiento partidario han sido constantes fluctuando su importancia en el tiempo y entre los partidos. En el último periodo democrático, hay un proceso de disminución de la integración horizontal (entre distritos), de la dinámica del electorado y las elites políticas (volatilidad), sumado a un crecimiento de la incongruencia electoral entre niveles. Esto, por otro lado, se ha reflejado de dos maneras en el Congreso Nacional, produciendo clivajes provinciales entre los legisladores superpuestos a los políticos y consolidando una situación de subsidiariedad del Congreso asociada a procesos 3 Esta comunicación fue publicada luego en el 2008 en una versión corregida y aumentada (Cheibub et al. 2008) 4 En realidad nunca dejaron de producirse estudios vinculados con los problemas de nacionalización política. Más recientemente esta perspectiva ha vuelto a tomar cierta dimensión en el debate politológico brasileño como lo atestiguan diversos trabajos sobre coattails (Ames et al. 2008; Avelino 2012), volatilidad, influencia y clientelismo entre diferentes niveles (Avelino 2010, Bhom y Paiva 2009; Montero 2010), el rol político coalicional de la élites municipales (Cireno y Lubambo 2009; Brambor y Ceneiva 2011; Magalhaes 2012) y la geografía electoral (Maciel 2012; Terron 2009; Terron y Soares 2010). 16 documentos de trabajo de delegación legislativa hacia el Ejecutivo Nacional. (ii) En el caso Brasileño en cambio, parecería que los vínculos entre legisladores nacionales y candidatos presidenciales es muy fuerte y la autonomía de los Gobernadores se ha visto reducida progresivamente. El efecto de esta situación es un mecanismo de integración política que se expresa en la formación de coaliciones ejecutivo-legislativas nacionales multipartidarias y su reflejo posterior en una estructura coalicional fuerte de tipo Parlamentario pero en un contexto de Régimen Presidencialista. Como hemos podido ver, las conclusiones no abordan los mismos tópicos, lo que indica que las agendas de investigación predominantes no son iguales entre ambos países. Para efectuar una comparación fructífera entre ambos estados multinivel acerca del impacto de las diferencias institucionales sobre la nacionalización del comportamiento electoral, vamos a fijar la atención en tres aspectos marginalmente tenidos en cuenta tanto en Argentina como en Brasil: por un lado, (i) la nacionalización estática horizontal, es decir el análisis de la diferenciación geográfica y la regionalización del apoyo electoral ejecutivo nacional y provincial (presidente y Gobernadores) por el otro, (ii) la nacionalización estática vertical o congruencia individual en las preferencias electorales para categorías ejecutivas (voto cruzado) y por último (iii) la continuidad (nacionalización dinámica horizontal) en la preferencias individuales entre elecciones presidenciales. III. Dependencia espacial, incongruencia y discontinuidad de los apoyos electorales partidarios en procesos políticos Multinivel Si la importancia de la “nacionalización política” parece ser una cuestión sobre la cual se albergan pocas dudas en política comparada, los acuerdos en torno a su medición y conceptualización son bastante escasos y la idea de integración del electorado o “nacionalización electoral” no cubre en general todos los aspectos involucrados. La propuesta de Schattschneider5 produjo a partir de los años sesenta una sucesión de estudios que se proponían conocer el estado del fenómeno (nacionalización del electorado) y su desarrollo histórico en EE.UU., la controversia giró en torno de la metodología más adecuada para medirla. Ya sea considerando la magnitud de la convergencia y respuesta 5 Dicha propuesta va a tono de un informe anterior del Comité de Partidos Políticos de la American Political Science Association (1950) del cual Schattshneider era el presidente, donde se sostiene enfáticamente el mismo argumento. 17 documentos de trabajo uniforme de la varianza intercomicial partidaria adjudicable a los componentes local, estatal/regional o nacional (Stokes 1965 y 1967) o la covarianza de las variables de voto partidario medio entre elecciones sucesivas para medir la influencia del comportamiento nacional (Katz 1973). No había acuerdo tampoco en lo que se estaba midiendo o debía medirse, sea que esto se considerase cómo la convergencia del incremento partidario interdistrital entre elecciones sucesivas o la respuesta uniforme del apoyo partidario distrital, regional y nacional entre elecciones (Flannigan y Zingalle 1974; Claggett y Flannigan 1984) Más recientemente, el modelo de componentes de varianza original de Donald Stokes, fue adaptado por Scott Morgenstern junto con otros autores (Morgenstern y Swindle 2005; Morgenstern y Potthoff 2005) haciendo uso de modelos multinivel. Otros autores (Jones y Mainwaring 2003; Bochsler 2006 y 2009) optaron por enfocar la medición hacia una dimensión menos estudiada –aunque próxima a la versión de la convergencia del incremento partidario– donde solo se tomase en cuenta la inversa de la heterogeneidad interdistrital del apoyo partidario en cada elección. En un artículo más reciente Morgenstern et al. (2009) conceptualizan de manera precisa las dos dimensiones de la nacionalización. Por un lado la que denominan “estática” y que consiste en el grado de homogeneidad interdistrital del comportamiento de una variable de voto en una elección dada y por el otro, la “dinámica”, referida a la homogeneidad del cambio distrital de una variable de voto entre dos elecciones sucesivas. Sobre esta misma base Morgenstern y otro grupo de autores (Morgenstern et al. 2010) van a efectuar un análisis detallado de las medidas de nacionalización disponibles reforzando las dos dimensiones ya conceptualizadas y el modelo multinivel de componentes de varianza desarrollado en 2005 (Morgenstern y Potthoff 2005) Por último, esta dicotomía entre ambas dimensiones vuelve a consolidarse en un artículo metodológico contemporáneo donde se evalúa el uso de modelos econométricos jerárquicos multinivel en los estudios sobre la varianza en los procesos de nacionalización (Mustillo y Mustillo 2012). Según lo expuesto hasta aquí, parece que las dos dimensiones que han logrado obtener mayor consenso en la discusión teórica sobre la nacionalización electoral, son las de “nacionalización estática” y “nacionalización dinámica” que acabamos de definir. Sin embargo, hay una cuestión que prácticamente no ha sido tenida en cuenta en la tradición intelectual que venimos discutiendo. Nos referimos a la relación de identidad u 18 documentos de trabajo homogeneidad entre las decisiones individuales de voto para las categorías electorales correspondientes a distintos niveles estatales, a la que denominamos “congruencia”. En este sentido, las ideas de nacionalización estática y dinámica aluden a dos componentes del voto individual vinculadas a una misma categoría y nivel electoral, mientras que la congruencia, apunta a ambas dimensiones (estática y dinámica) pero relativas a la replicación de las mismas preferencias individuales de voto entre categorías electorales y niveles estatales. En consecuencia, una mayor similitud entre el comportamiento agregado de la selección de preferencias individuales para distintas categorías y niveles, traería aparejado un mayor nivel de nacionalización y una menor similitud la situación opuesta.6 Lo dicho aumenta la complejidad del análisis, ya que a las dimensiones estática y dinámica ya consideradas, habría que incorporarle desde una perspectiva multinivel (categorial o estatal) una subdimensión, la que existe entre la nacionalización estática horizontal y la vertical (congruencia) por un lado, y la nacionalización dinámica horizontal y la vertical (congruencia), por el otro. Esta última subdimensión de la nacionalización electoral (congruencia) ha venido siendo considerada desde hace tiempo, primero como un efecto implícito de la covarianza de las variables de voto partidario medio entre elecciones sucesivas según el modelo de Katz (1973) y a partir de los años 90’ como un producto de las disparidades entre los sistemas de partidos nacionales y subnacionales haciendo uso del índice de numero efectivo de partidos (Cox 1999 y 2003; Moenius y Kasuya 2004; Kasuya y Moenius 2008; Lago y Montero 2009; Gibson y Suárez-Cao 2010; Suárez-Cao y Freidenberg 2010), o enfocando la homogeneidad del comportamiento electoral individual frente a cargos nacionales y 6 El grado de similitud en los votos individuales para diferentes categorías y niveles (congruencia electoral), puede dividirse a su vez en componentes más o menos locales. Es decir, si se considera que una elección legislativa que se desarrolla en múltiples distritos es menos nacionalizada que una que se desarrolla en distrito único o que una elección para cargos federales es menos nacionalizada que una para cargos subnacionales; el comportamiento individual en la selección de preferencias podría ser más o menos nacionalizado si pudiésemos estimar en qué medida la decisión de voto por una categoría ha sido influenciada por la otra categoría. A este vínculo jerárquico en las influencias que determinan la selección de preferencias individuales para cada categoría o nivel, se lo denomina “impulso” (coattails) y su estimación permitiría conocer la tendencia ascendente –cuando es influenciada por el Presidente– o descendente (reversal coattails) –cuando es influenciada por los legisladores– (Miller 1955) en el nivel de congruencia de las variables de voto estudiadas. Dado que su cálculo en general se efectúa indirectamente por medio de otras variables asociadas con el fenómeno o presumiendo la relación positiva o negativa de los diferenciales de votos entre niveles o categorías electorales (Brookman 2008), en este trabajo incorporaremos descriptivamente los dos tipos de coattails: descendente (Presidente) y ascendente (Gobernador) y no en forma sistemática al análisis ya que actualmente estamos trabajando en el desarrollo de una estimación endógena de dichos impulsos los cuales utilizaremos para una investigación posterior. 19 documentos de trabajo subnacionales como indicador de discrepancias entre niveles del sistema de partidos (Chhibber 1998; Chhibber y Kollman 2004; Caramani 2005). En la actualidad, la “congruencia” también es abordada por una profusa bibliografía europea que estudia, no sólo las variación del comportamiento del electorado en cuanto a sus preferencias individuales agregadas para categorías y niveles alternativos, sino además; las distintas configuraciones que se producen en la coordinación de las élites durante el proceso de entrada7 electoral y en la formación de coaliciones de gobierno para distintos niveles estatales.8 Una cuestión que siempre se encuentra presente en los diferentes abordajes de la nacionalización electoral que hemos discutido hasta aquí, es aquella que se refiere a la incorporación de forma más o menos explícita de una visión no sistemática de geografía electoral en la conceptualización y los tipos de medición propuestos. En efecto, al considerar la convergencia de la variación electoral entre elecciones (y evidentemente también en una sola elección) se está efectuando un análisis de la variación interdistrital de la variable de voto elegida. Del mismo modo, al estudiar la fuerza de la respuesta uniforme (local, regional o nacional) respecto a una variable de voto entre elecciones sucesivas, se asume un tipo de distribución distrital de las preferencias individuales agregadas. Ambas alternativas (convergencia y respuesta informe) ya hemos visto que son análogas a la nacionalización estática y a la dinámica; ambas incorporan la variación distrital de la variable de voto estudiada o la variación de los pares ordenados de preferencias de votos agregadas entre elecciones (lo cual presume dos valores de variación distrital distintos, el de la primera elección considerada y los subsiguientes). En cualquier caso, los diferentes autores asumen que siendo los distritos unidades geográficas de una escala determinada, la convergencia y la respuesta uniforme son siempre medidas de la variación local respecto a diferentes parámetros de escala referenciales (media distrital, regional, nacional u otras ad hoc). Sin embargo, medir la variabilidad de una variable de voto cuyos valores han sido establecidos a través de unidades de agregación constituidas por áreas geográficas, no garantiza que dicha variabilidad sea una medida de la diferenciación geográfica de la 7 Por “entrada electoral” entiende Cox (1997) el proceso mediante el cual las elites políticas toman las decisiones de ingresar a la competencia política (agruparse, nominarse, formación de candidaturas, coaliciones, etc.) en un determinado contexto de regulación electoral. 8 Esta cuestión se encuentra desarrollada con mayor detalle en Escolar (2012). 20 documentos de trabajo variable. Por el contrario, lo que se está midiendo en rigor es la varianza de la variable (en este caso de voto) independientemente de su comportamiento espacial o geográfico. Hay dos perspectivas canónicas para medir la diferenciación geográfica de una variable: en un caso (i) la que mide la dependencia espacial de la variable considerando su auto correlación espacial y en el otro (ii) la que mide la heterogeneidad de la variable considerando su variación respecto a un parámetro espacial. Para poder capturar el comportamiento espacial de una variable de voto geográfica que se presume que puede ser auto dependiente de su propia configuración espacial (voto por distrito, en vez de voto por edad o ingreso), es necesario incorporar una variable de localización de los valores de la variable de voto elegida que mida la auto correlación espacial de la heterogeneidad detectada en los valores de la variable. Dicho de otra manera; es necesario saber si lo valores se agrupan geográficamente (regionalizan) y si existen distintos patrones de vecindad para valores similares tomados por la variable de voto. En este sentido, considerar la auto correlación espacial probable de un comportamiento determinado de la variable de voto, implica considerar una variable espacial omitida que en principio se encuentra limitada exclusivamente a la contigüidad de los valores de la variable estudiada.9 La otra alternativa es asumir que una parte de la variabilidad encontrada en la variable corresponde a la heterogeneidad espacial y es el resultado de una variable exógena que se comporta de forma paramétrica en el espacio. En otras palabras, se considera que la variable de interés no es estable o “estacionaria”10 y que por lo tanto es necesario ponderarla por el parámetro espacial que determina su heterogeneidad. Por esta razón decimos que se incorpora implícitamente una visión geográfico-electoral en el estudio de la nacionalización electoral. Y es importante destacar que esto no ocurre solo con la nacionalización estática (lo cual resulta bastante obvio) sino también con la 9 La manera más sencilla de esclarecer esta idea es haciendo mención a la denominada “Ley de Tobler”, que afirma “que todo está relacionado con todo pero las cosas que están más cerca están más relacionadas entre sí” (Tobler 1970); por supuesto planteándolo sólo como una tendencia y limitándolo a objetos de estudio cuyas propiedades analizadas sean espaciales y particularmente geográficas. 10 Con el concepto “stationary” –que aquí traduciremos como estacionario o estable– Fotheringham et al. (1996) aluden a una variable que no está normalmente distribuida en el espacio. En el caso de que esto no fuese así y que la variable este distribuida paramétricamente su comportamiento será considerado no estacionario o inestable. 21 documentos de trabajo dinámica, por el posible efecto indirecto que se está incorporando en las dos variables de voto analizadas.11 En un trabajo poco conocido Woolstencroft (1980) considera que el estudio de los procesos de nacionalización de las tendencias de voto, constituye un campo específico de la geografía electoral. Su argumento se basa en una pormenorizada descripción del estado de la cuestión de dos líneas de investigación tradicionales de esta última subdiciplina: (i) el análisis de la distribución agregada del voto por medio de instrumentos de visualización cartográfica y (ii) el análisis de los efectos informacionales y contextuales de la vecindad y la amistad en las variables agregadas o individuales de voto,12 a las que considera un antecedente metodológico de los trabajos sobre nacionalización del electorado. En este sentido destaca –al igual que nosotros– que lo que se investiga dentro de este campo son las variaciones interdistritales de las influencias en las decisiones de voto individuales o agregadas entre elecciones sucesivas, entendiendo que tales variaciones cuando se las específica a distintas escalas geográficas significativas (circunscripciones legislativas, estados o provincias, estado nacional), permiten conocer el impacto general que cada escala tendría sobre las influencias nacionales o subnacionales del comportamiento electoral agregado. A diferencia de nosotros, Woolstencroft asimila la variación temporal del voto entre observaciones producidas a partir de unidades geográficas agregadas a distintas escalas, como si fuesen variaciones espaciales. Por este camino, compara críticamente las dos principales vertientes de análisis, la de Stokes (1965 y 1967) donde se analizan los componentes escalares de la varianza entre elecciones para una misma variable de voto y la de Katz (1973) en la cual se investiga la covariacion entre escalas de una misma variable de voto a lo largo de una serie temporal. Paralelamente, también reconoce junto con Katz (1973, 1973b y 1970) la dificultad que existe cuando se les asocia a diferentes escalas políticas significativas (local, regional, nacional) un efecto especial (político, económico, cultural, etc.), sin considerar que los grupos auto constituidos no necesariamente son consistentes con los límites de las unidades espaciales o que la clasificación producida por los límites de dichas unidades 11 Considerando que la correlación temporal de la variable histórica de voto es lo que se está midiendo en los modelos de regresión aplicados a series temporales. Hasta donde sabemos, quien hace explícito este aspecto e incorpora los sesgos de medición involucrados es Mustillo y Mustillo (2012). 12 “Amigos y vecinos” (Key 1942: 23). 22 documentos de trabajo produce medias de agregación del comportamiento individual que pueden ser intrínsecamente arbitrarias (sesgo de selección espacial incorporado o MAUP).13 Si bien su perspectiva es un avance sobre los análisis anteriores y una clara contribución para desentrañar algunos problemas de fondo del enfoque dinámico sobre la nacionalización electoral –sobre todo al reconocer la importancia de la geografía electoral implícitamente incorporada al análisis–, falla al confundir la varianza intercomicial de una variable de voto interdistrital (y por lo tanto espacial) con la diferenciación geográfica de una variable de voto cuyos datos provienen de unidades geográficas localizadas (dependencia o heterogeneidad espacial). Por el otro lado, también falla al no poder identificar adecuadamente el problema de la relación entre la localización de individuos y grupos y la clasificación ad hoc que le imprime un tipo de agregación local por medio de determinadas unidades espaciales (MAUP). La primera falla, es confundir la variación de una variable de voto agregada espacialmente con la diferenciación geográfica (dependencia o heterogeneidad espacial) de una variable de voto, la segunda; es no poder conceptualizar adecuadamente el problema de la diversidad de las unidades espaciales de agregación de datos (MAUP). Si se vinculan conceptualmente ambos fallos, los dos problemas conceptuales menos discutidos de la nacionalización dinámica ( y por extensión de la estática) se refieren a: (i) la confusión entre varianza de la variable, por un lado y dependencia espacial o heterogeneidad espacial de la variable, por el otro; y (ii) su correlato, considerar ciertos sesgos de selección espacial incorporados (MAUPS) en los tipos de unidades geográficas elegidas (locales, regionales, nacionales) y asociar dichos sesgos con el efecto causal estudiado (influencia en las decisiones de voto). En síntesis, si se incluye de manera explícita la geografía electoral en el estudio de la coordinación interdistrital multinivel del electorado o “nacionalización” electoral, habría que incorporar la dependencia y la heterogeneidad espacial a las dimensiones estática y dinámica ya establecidas. En el caso de la dimensión estática, en vez de estudiar la homogeneidad interdistrital del comportamiento de una variable de voto en una elección 13 El problema de diversidad y posibilidad de modificación de las unidades espaciales de agregación de datos o MAUP (modifiable areal unit problem), que puede ser visto también como un problema de sesgo de selección espacial incorporado (Hersh y Nall 2013). 23 documentos de trabajo dada asociándola a diversas escalas de unidades políticas significativas (locales, regionales, nacionales) se estudiaría el grado de dependencia espacial y heterogeneidad interdistrital de la variable de voto en todas las escalas simultáneamente. Esto nos proveería de un indicador adecuado para conocer cuán uniforme o diferenciada geográficamente (regionalizada, agrupada o clusterizada) se encuentra la variable de voto, sin incluir ningún sesgo de selección espacial incorporado por el tipo de escala elegida. En el caso de la dimensión dinámica, en vez de estudiar la homogeneidad del cambio distrital de una variable de voto entre dos elecciones sucesivas, se estudiaría en qué medida una variable de voto predice el desempeño de la misma variable de voto en una elección posterior, considerando la dependencia espacial de la variable independiente (elección inicial), la heterogeneidad espacial de la variable dependiente (elección posterior) o de ambas a la vez. Por último, en el caso de la sub dimensión de congruencia estática del voto individual entre dos categorías o niveles electorales, se estudiaría; primero la similitud del comportamiento individual entre variables de voto correspondientes a distintas categorías y niveles electorales (estática o dinámicamente) y luego, la dependencia espacial interdistrital de los valores de voto congruentes como nueva variable de voto. IV. Metodología y Datos El estudio comparado del impacto de diferentes arreglos institucionales sobre las condiciones y el proceso de nacionalización del sistema político en estados multinivel presidencialistas incorpora dos dimensiones diferentes; una vinculada a la heterogeneidad y transformaciones de las instituciones políticas y la otra referida a los efectos mecánicos del sistema electoral. Como ya se adelantó, en este trabajo fijaremos la segunda dimensión limitando nuestro análisis a las elecciones ejecutivas de nivel Nacional (presidenciales) y subnacionales (gubernatoriales) en dos casos paradigmáticos diferentes: Argentina y Brasil. Sobre esta base evaluaremos tres hipótesis no excluyentes, donde la variable independiente estará constituida por las condiciones institucionales opuestas de cada país en cuanto a diversidad y tasa de cambio. Mientras que la variable dependiente será en primer lugar: (i) la nacionalización del comportamiento electoral considerada en sentido amplio (integrando sus diversas dimensiones), en segundo lugar (ii) distintas combinaciones de las dimensiones estática, dinámica y de congruencia de la nacionalización del comportamiento electoral y en tercer lugar, (iii) determinadas configuraciones del sistema de partidos en relación a las tres dimensiones ya mencionadas de la nacionalización del electorado. 24 documentos de trabajo Si se considera la relación entre instituciones y nacionalización política en sentido amplio debería corroborarse lo siguiente. Hipótesis 1. La presencia de diseños institucionales diversificados y procesos de reforma política constantes deberían producir condiciones estáticas y dinámicas de nacionalización relativamente más bajas así como una mayor incongruencia entre niveles y categorías (Argentina); en presencia de diseños institucionales homogéneos y estables, deberían verificarse resultados opuestos (Brasil). Sin embargo, la relación causal expuesta previamente, por ser genérica, no distingue entre los diferentes efectos causales que las condiciones institucionales de un estado multinivel presidencialista podrían tener sobre cada una de las dimensiones de la nacionalización consideradas individualmente (estática, dinámica y congruencia). Investigaciones previas sobre el caso argentino muestran como el sesgo partidario, es decir la ventaja internalizada mecánicamente por un partido o coalición política independientemente de los resultados de una elección (victoria o derrota) y no el sesgo mayoritario de los sistemas electorales subnacionales (Calvo et al. 2001), son los que se vinculan causalmente con los procesos de reforma política y por lo tanto con la diversidad institucional existente (Calvo y Escolar 2005; Calvo et al. 2001). Estas mismas investigaciones muestran como los sistemas políticos subnacionales tienden a ser en promedio menos fragmentados y más estables que el sistema político nacional, aun cuando difieran mucho entre sí. La generalización de estas constataciones empíricas permiten formular el siguiente corolario teórico: Estados tendencialmente más heterogéneos y menos estables institucionalmente pueden promover niveles de nacionalización estática relativamente altos en el plano subnacional y dicho comportamiento menos fragmentado del sistema de partidos subnacional puede imprimirle a su vez un efecto más nacionalizado al sistema político nacional. Si se vinculan ambas cuestiones, debería verificarse un efecto potenciador de la diversidad institucional sobre la congruencia electoral, ya que ambos sistemas (nacional y subnacional) al interactuar entre si tenderían a limitar comportamientos incongruentes en el electorado. 25 documentos de trabajo Sin embargo, la diversidad institucional y la reforma política reiterada en un estado presidencialista multinivel debería producir un efecto contrario si se considera la nacionalización dinámica del sistema político en el nivel nacional, puesto que el impacto de la diversidad y las reformas subnacionales sobre el comportamiento electoral nacional se debería expresar en un aumento de los cambios en la regionalización de la volatilidad y con ello una reducción de la estabilidad del sistema de partidos nacional. Hipótesis 2. El sesgo partidario es un efecto endógeno de la diversidad e inestabilidad institucional subnacional que promueve la nacionalización estática y la congruencia del sistema político nacional, pero que en cambio reduce su nacionalización dinámica. Una especificación de la última hipótesis que considere las consecuencias del sesgo partidario sobre el sistema de partidos –tanto en el plano nacional como subnacional– debería incluir como variables independientes a los niveles de nacionalización estática, dinámica y congruencia obtenidos por cada partido político o coalición en la variable de voto Presidente y Gobernador durante el periodo estudiado. La presunción más razonable que permitiría explicar el efecto estático de la diversidad e inestabilidad institucional sobre la integración geográfica del sistema político nacional y el aumento de la congruencia en el comportamiento de los electores, es la presencia de partidos y coaliciones predominantes relativamente estables en el ámbito subnacional, que por medio de arreglos coalicionales efímeros garanticen la viabilidad a su vez de partidos y coaliciones predominantes de composición más inestable y coyuntural en el ámbito nacional (Escolar 2007). El corolario de esta afirmación para el equilibrio de los sistemas políticos en estados multinivel presidencialistas es la siguiente. Hipótesis 3. Los niveles altos de nacionalización estática horizontal y vertical pueden ser compatibles con niveles relativamente bajos de nacionalización dinámica, cuando se verifica la presencia de partidos/coaliciones predominantes en la arena nacional y viceversa; niveles relativamente bajos de nacionalización estática horizontal y vertical pueden ser compatibles con altos niveles de nacionalización dinámica cuando se verifica la presencia de un sistema de partidos-coaliciones competitivo en la arena nacional. 26 documentos de trabajo Con el propósito de testear las tres hipótesis previamente enunciadas se presentará a continuación la especificación de las variables de voto en cada uno de los casos estudiados (Argentina y Brasil) y luego se presentaran los índices utilizados para medir la nacionalización estática y la congruencia junto con los modelos desarrollados para medir la nacionalización dinámica. IV. 1. Selección de las variables de voto Presidente y Gobernador La idea de fijar el estudio en las categorías ejecutivas y no en la legislativas, se debe a que ambas tienen aproximadamente los mismos efectos mecánicos sobre la selección de preferencias individuales y la entrada electoral, puesto que su magnitud es siempre la misma (uno) y adicionalmente; porque los reaseguros institucionales previstos por la teoría de la coordinación estratégica (simultaneidad e impulso descendente) ubican en ellas los incentivos para mantener a los sistemas políticos multinivel fuera del peligro de las fallas de coordinación (Cox 1997). La opción por las categorías ejecutivas de Presidente y Gobernador, resulta contraria a la mayoría de los estudios reseñados en el acápite previo y también a los estudios empíricos sobre la integración política o “nacionalización” horizontal en Argentina y Latinoamérica (Calvo y Escolar 2005; Leiras 2006; Gibson y Suárez-Cao 2007; Alemán y Kellam 2008; Lupu 2009; Lodola 2009; Harbers 2009; Leiras 2010), ya que en ellos o bien se priorizan las variables de voto legislativas o una mezcla de alguna de estas con la de presidente. La justificación de su inclusión en esta investigación obedece a dos razones: una de tipo político, ya que asumimos que son los principales premios electorales del escenario institucional de ambos países y tienen el mismo perfil personalizado y ejecutivo; la otra, de tipo estratégico institucional, que busca minimizar los efectos mecánicos de la influencia del vínculo entre magnitudes de distrito (influencia o coattails) y con ello limitar los efectos a priori compresivos de una candidatura uninominal más fuerte sobre otra plurinominal más débil. La primera variable de voto “Presidente” se definió por partido o candidato para aquellos casos relevantes a nivel nacional.14 La segunda variable se definió sumando en cada distrito 14 Se consideraron solo a los partidos que superasen el 5% de los votos válidamente emitidos a nivel nacional. 27 documentos de trabajo los votos correspondientes a todos los candidatos a gobernador (con más del 5% de los votos totales) que apoyaron a alguno de los partidos o candidatos incluidos en la primera variable. Por las características intrínsecas de los datos agregados para elecciones a gobernador y a presidente, debemos reconocer la presencia de un sesgo regional incorporado dentro de la segunda variable de voto que no se encuentra en la primera. El sesgo mencionado da cuenta de la existencia de múltiples elecciones diferentes en la variable de voto gobernador (una en cada estado o provincia) que no existe en la de Presidente. En el caso argentino en general hay un solo escenario electoral predominante donde juegan las mismas fuerzas políticas en el orden Presidencial y Gubernatorial,15 las coaliciones electorales ligadas a los dos mayores partidos tradicionales del sistema político argentino el Justicialismo (PJ) y la Unión Cívica Radical (UCR) deben ser además complementadas progresivamente por un conjunto de coaliciones electorales de perfil más coyuntural, que han sido agrupadas de forma aproximada en dos secuencias históricas: la de “centro derecha” y la de “centro izquierda”. Demás está decirlo que esta clasificación es bastante arbitraria, ya que en muchos casos algunas coaliciones incluyen a partidos que al incorporarse a una nueva coalición, cambian su posición en el espectro derecha izquierda o viceversa. Sin embargo, creemos que para el nivel de análisis de este trabajo, su presencia no genera serios problemas de sesgo de selección. En el caso de Brasil para el período estudiado, se presentan dos escenarios distintos, por un lado hay coaliciones presidenciales organizadas en torno dos grande partidos nacionales; el Partido de la Social Democracia Brasileña (PSDB) y el Partido de los Trabajadores (PT) y existen por cierto otros partidos menores que no han sido tomados en cuenta16 por las cuestiones convencionales que ya han sido explicadas más arriba. Mientras que por el otro lado, hay coaliciones gubernatoriales organizadas en torno a los dos grandes partidos de la arena presidencial y a otros, que aun siendo partidos de alcance nacional, solo juegan en la 15 Han existido y existen todavía partidos provinciales relevantes y coalicionas partidarias provinciales estables y relevantes. Pero en general dan su apoyo a candidaturas de los principales partidos o coaliciones electorales presidenciales. Por otro lado y como resultado de la autonomía en el proceso de formación de candidaturas y en las facilidades para formar partidos y coaliciones electorales existentes en las provincias Argentinas, muchas veces el mismo partido Nacional se presenta dentro de coaliciones subnacionales diferentes o lleva nombres distintos. 16 Salvo el Partido Socialista Brasileño (PSB) en el año 2002. 28 documentos de trabajo arena subnacional como el Partido del Movimiento Democrático Brasileño (PMDB) y el Partido del Frente Liberal (PFL). IV. 2. Nacionalización estática horizontal A ambas variables de voto comentadas más arriba, se le aplicó el estadístico de auto correlación espacial I de Moran (Moran 1950) sobre los porcentajes de voto por departamento en Argentina y municipio en Brasil a fin de obtener un valor partidario/coalicional de nacionalización estática horizontal. Luego, se calculó un valor general de nacionalización estática horizontal anual, correspondiente a la media ponderada del estadístico I de Moran estimada previamente para cada partido/coalición (ver: anexo estadístico; Tablas I y II). 17 Dicho estadístico (I de Moran) es uno de los más antiguos y eficientes indicadores de auto correlación espacial. Se aplica a zonas o puntos que poseen variables numéricas asociadas, también llamadas intensidades. Para cualquier variable cuantitativa, Xi, puede calcularse la media, al igual que la desviación estándar de cualquier observación respecto de esa media. El estadístico compara entonces el valor de la variable en cualquier localización con los valores en todas las otras localizaciones (Ebdon 1985; Griffith 1987; Anselin 1992). La I de Moran es similar al coeficiente de correlación en que se compara la suma de productos cruzados en distintas localizaciones, en este caso, fueron ponderadas por la inversa de la distancia lineal entre ellas18 para minimizar el efecto de 17 MAUP entre áreas Los valores del estadístico I de Moran obtenido son muy robustos como lo atestiguan el alto valor de z obtenido en cada caso de acuerdo a las e n permutaciones efectuadas. 18 Existen dos formas alternativas de calcular el coeficiente w que es la métrica de la contigüidad. O bien utilizando los centroides de las áreas y un parámetro de distribución continuo de algún tipo (lineal, cuadrático logarítmico, gaussiano etc.) o bien recurriendo a una matriz de grado n (n vecinos próximos) donde la vecindad entre polígonos se define por algún criterio de contacto (arista, arista y punto, tamaño del segmento etc.). 29 documentos de trabajo rurales y urbanas19 y para garantizar una medida conservadora que no limitase a priori la escala de la auto correlación espacial.20 Formalmente es definido por: Donde N es el número de casos, Xi es el valor de la variable en alguna localización i en particular, Xj es el valor de la variable en otra localización j (donde i ≠ j), X es la media de la variables y Wij es una ponderación aplicada a la comparación entre las localizaciones i y j. En la formulación inicial de la I de Moran la variable de ponderación Wij era una matriz de contigüidad. Si la zona j es adyacente a la zona i, la interacción recibe una ponderación de 1. De otra manera, la interacción recibe una ponderación de 0. Cliff and Ord (1973) generalizaron esta definición para incluir cualquier tipo de ponderación. Generalmente, Wij es un ponderador basado en la distancia, el cual es la inversa de la distancia entre las localizaciones i y j (1/d ij). Como el coeficiente de correlación, varía entre -1.0 y + 1.0. Cuando localizaciones cercanas entre sí tienen valores parecidos, los productos cruzados son altos positivos. Por el contrario, cuando localizaciones cercanas tienen valores disímiles se generan productos cruzados bajos y negativos. En consecuencia, un valor positivo y alto de “I” indica más auto correlación espacial positiva mientras que un valor negativo y bajo de “I” indica más auto correlación espacial negativa.21 Los resultados obtenidos por el procedimiento descrito brindan estimaciones sobre el grado de diferenciación geográfica por dependencia espacial de las variables de voto 19 En ambos países las unidades geográficas rurales son mucho más grandes que las urbanas. Por lo tanto al usar una métrica lineal se capturó el efecto de la aglomeración en áreas urbanas y se limitó el efecto de aglomeración ficticia en áreas rurales. Por otro lado, no se consideró la variación interna de la ciudad Autónoma de Buenos Aires para asimilarla a un Municipio (teniendo en cuanta que en ambos países lo principales municipios ocupan la mayor parte del núcleo urbano de referencia al interior de un mismo Estado o Provincia). 20 Uno de los aspecto más controversiales destacados en la literatura (Katz 1973 y 1973a; Woolstencroft 1980), es la determinación ad hoc de grupos como resultado de la incorporación arbitraria de delimitaciones políticas específicas (circunscripciones, provincias, estados, municipios, etc.). La utilización de un parámetro de distancia garantiza la incorporación de todos los efectos a escala de dependencia espacial. 21 Intuitivamente se puede visualizar el patrón de diferenciación geográfica del voto en condiciones de auto correlación positiva, como uno que varía entre una condición uniforme en 0 y una condición regionalizada en grandes grupos similares tendiendo a 1, mientras que en condiciones de auto correlación negativa, el patrón varía entre una condición uniforme en 0 y una condición heterogénea con valores individuales contiguos muy dispares tendiendo a -1. 30 documentos de trabajo partidarias/coalicionales a nivel nacional y también de su media ponderada por elección. A estos resultados se les adicionó una estimación local de los valores de auto correlación geográfica de la integración política o “nacionalización” horizontal destinados a visualizar de manera aproximada el patrón da agregación o agrupamiento de las variables de voto individualmente consideradas (un ejemplo de su utilización puede verse en las Figuras I y II). Para ello se calculó el coeficiente de auto correlación espacial I de Moran procesado localmente según el modelo estadístico espacial LISA (Anselin 1995), que brinda, un resultado para cada departamento utilizando un matriz de contigüidad de sus vecinos más cercanos. Este fue calibrado según un criterio de vecindad que incluye a los polígonos de orden 1 y 2; como resultado se obtuvo un coeficiente de auto correlación espacial para cada localización individual agrupado en dos niveles para los valores más altos de la variable estudiada (color rojo), dos niveles para los valores más bajos (color azul) y uno nivel para los cercanos a 0 (color Siena).22 IV. 3 Nacionalización estática vertical: congruencia Una vez conocido el grado de nacionalización política estática horizontal del voto presidencial y del voto a gobernador se procedió a estudiar el grado de nacionalización estática vertical de la relación entre ambas variables (congruencia entre niveles o categorías). Con este fin se estimó el voto congruente entre ambas categorías, compuesto por el número de votantes individuales que optaron por una candidatura a presidente y una a gobernador asociadas coalicionalmente entre sí. Al no existir una fuente directa donde obtener la información, la misma fue estimada mediante inferencia ecológica (King 1997) utilizando la metodología RxC de inferencia Ecológica Multinomial de Dirichlet, descripta en Wittemberg y otros (2007).23 Los datos utilizados fueron las variables de voto presidente y gobernador por partido o candidatura 22 23 Una descripción detallada puede verse en Anselin (1995). Más detalles pueden verse en Rosen et al. (2001) 31 documentos de trabajo ya descritas en una matriz que involucró a todos los departamentos y municipios de cada país.24 El resultado obtenido fueron valores de voto congruente por partido y candidatura presidencial para los años estudiados y un valor general de voto congruente nacional correspondiente a la media ponderada anual de los valores de voto congruente partidario o de candidaturas. Posteriormente, se calcularon los límites de confianza para estas estimaciones mediante un plan de re muestreo “bootstrapping” (Efron 1982) con 1000 iteraciones.25 Con el propósito de poder estimar el grado de nacionalización horizontal del voto congruente se procedió de la misma forma que con las variable de voto Presidente y Gobernador aplicando el estadístico I de Moran. Sin embargo, en este caso fue necesario estimar también los valores departamentales de voto congruente ya que el modelo de inferencia ecológica utilizado solo brinda valores generales y no estimados locales. Para ello se utilizó una ventana móvil de n vecinos cuyo número fue optimizado como una función de maximización del número de votos congruentes. El número de vecinos óptimo resultante fue de 18. Finalmente, dichos resultados también se procesaron por medio del modelo de imputación local Lisa de valores de auto correlación espacial, con el propósito de observar los patrones de agregación del voto congruente.26 IV. 4. Nacionalización dinámica horizontal A continuación se procedió a medir el grado de nacionalización dinámica horizontal para la categoría Presidente circunscribiendo los alcances del cálculo exclusivamente a los cambios de preferencias de voto entre elecciones. Con este propósito se utilizaron en forma comparada cuatro modelos lineales tres de los cuales incorporan la dependencia y y/o la heterogeneidad espacial en la estimación de los parámetros. El primero, tradicional de 24 En el caso de variable Gobernador, se agruparon por departamento todos los valores de voto de todas los partidos/coaliciones que en cada provincia o estado apoyaron la misma candidatura presidencial. 25 Como puede verse en las Tablas III y IV, los resultados son muy robustos para ambos países. 26 En este punto debe tenerse en cuenta que los datos no son tan robustos como en el caso del voto presidencial y de gobernador puesto que los valores locales de voto congruente fueron estimados con una ventana móvil de n vecinos cuya función de optimización no considera los límites provinciales en el voto a gobernador. Por esta razón los estimados locales integran valores contiguos de voto a gobernador de provincias distintas generando un efecto probable de difuminación de los valores de borde. 32 documentos de trabajo mínimos cuadrados (OLS) el segundo regresivo ponderado espacialmente de potencial (STSLS), el tercero: auto regresivo espacial (SWLS) y finalmente el cuarto; que combina a los dos anteriores en un modelo auto regresivo espacial ponderado espacialmente (SWTSLS). La base teórica de los llamados modelos espaciales auto regresivos (Anselin 1988) se fundamente en que una función de dependencia espacial expresa cómo la magnitud de una variable de respuesta depende de los valores de la variable de respuesta de las observaciones vecinas. Formalmente y = rWy + Xb + e En estos modelos cada observación yi es función de un regresor Xi, asi como también es condicionado por los valores vecinos de y. Un proceso auto regresivo y = rWy + ε Puede expresarse como la inversa de Leontief y = (I - rW)-1 + ε Por lo que el modelo puede expresarse como y = (I - rW)-1 Xβ + (I - rW)-1 + ε Donde y es un vector n por 1 de observaciones de la variable dependiente, W es una matriz n x n de ponderaciones espaciales que formaliza la extensión, intensidad y estructura de la relación de vecindad entre observaciones, r es el parámetro auto regresivo, X es una matriz n x k observaciones de la variable independiente, b es un vector k por 1 de coeficientes de regresión, y e es el vector n por 1 de términos de error aleatorio. En la bibliografía, es usual encontrar referencias al término “auto regresivo” como efecto de “derrame” (spillovers) difusión, o contagio. En estos modelos las estimaciones de los parámetros no puede hacerse mediante las técnicas corrientes de mínimos cuadrados, debiendo utilizarse técnicas de Máxima Verosimilitud (Ord 1975). 33 documentos de trabajo El otro tipo de modelo que considera la componente espacial (en este caso como heterogeneidad) son los modelos potenciales, que trabajan sobre las perturbaciones espaciales en la variable independiente. Originalmente, el motivo de la formulación de estos modelos se encuentra relacionado al estudio de la interacción de variables independientes en el espacio, formulados como la suma de términos de “masa”, debidamente ponderados mediante una función de caída de intensidad como resultado de la distancia. En este caso, la componente espacial en la variable dependiente está formulada a través una ponderación de los valores vecinos del regresor X. y = Xb + WXg + e Donde g es el parámetro que expresa la incidencia espacial. Una vez construida la matriz de ponderaciones espaciales, la estimación de los parámetros se hace por mínimos cuadrados ordinarios. Es importante destacar que en este último tipo de modelos, tratándose de datos agregados, los estimados del caso estudiado no se encuentran a salvo de los problemas denominados como “falacia ecológica”, ya que los valores para los términos auto-regresivos o lags para los individuos, difieren de los valores agregados. Sin embargo, tal como menciona Anselin (2003), existen contextos donde el interés está en un objeto agregado en sí mismo y no en la agregación de unidades de menor nivel.27 El último de los modelos, no es más que una combinación de los dos anteriores que formalmente puede expresarse como y = rWy +Xb + WXg + e.28 Los resultado de los cuatros modelos se compararon entre sí para efectuar inferencias acerca del impacto de la dependencia y la heterogeneidad espacial sobre el cambio del comportamiento electoral. De esta forma, no solo se pudo estimar la estabilidad temporal del comportamiento electoral en el proceso de nacionalización dinámica horizontal, sino 27 Sobre las discusiones relacionadas con aspectos teóricos de la formulación e interpretación de estos modelos consúltese Anselin (1988, 1990, 2001 y 2003); Brueckner (2003), Goodchild et al. (2000) y LeSage (2009). 28 Una descripción más detallada de este puede verse en LeSage (2009: 32) como modelo espacial de Durbin (SDM). 34 documentos de trabajo fundamentalmente, sí el grado de estabilidad temporal implicaba o no cambios –y en qué magnitud– en la estabilidad espacial y la regionalización del apoyo electoral. V. Geografía electoral y nacionalización del electorado en Argentina y Brasil. Perspectiva multinivel estática La dependencia espacial positiva del comportamiento agregado electoral expresa en qué medida una unidad política de base geográfica se comporta en forma similar a las unidades más próximas y de manera diferente a las más distantes. Desde un punto de vista electoral esto puede ser interpretado de dos maneras; asimilando la dependencia espacial a un tipo de influencia política local que impacta sobre el comportamiento medio de los electores (efecto de vecindad) o en forma complementaria, asumiendo que la dependencia es una estructura geográfica presente en el electorado que se diferencia de la estructura política nacional electoral (efecto de regionalización).29 En el primer caso, lo que se mide es la desnacionalización del electorado como influencia política local sobre las decisiones de voto y en el segundo la nacionalización del electorado como diferenciación geográfica del sistema político. El estudio de la dimensión estática de la nacionalización ha enfatizado en general la segunda perspectiva (estructural) mientras que el estudio de la dimensión dinámica ha hecho lo contrario, enfatizando comúnmente la primera perspectiva (comportamental). En este apartado nuestro enfoque seguirá la primera tradición que se corresponde con los estudios estáticos, a fin de ser más parsimoniosos con los análisis previos sobre la misma cuestión. De todas formas, tenemos que señalar que esta opción implica cierta confusión en el análisis, puesto que los datos de la dependencia espacial miden directamente la desnacionalización y no pueden ser invertidos30 teniendo en cuenta que la relación no es lineal. 29 Como ya se discutió en la metodología, en este punto hay que ser muy cuidadosos porque la dependencia espacial puede en ciertos casos confundirse con la heterogeneidad espacial, sobre todo cuando esta no se define paramétricamente (inestabilidad paramétrica espacial) sino en relación al agrupamiento local (heteroscedasticidad de grupos o groupwise). 30 Como por ejemplo, en la popular utilización de la inversa del índice de Gini para medir la nacionalización estática o heterogeneidad de la variable de voto. 35 documentos de trabajo Para solucionar este problema, nuestra exposición se efectuará sobre datos presentados como niveles de desnacionalización, pero en contraposición se los estudiará como indicadores de estructuras regionalizadas del voto que limitan el alcance nacional del sistema político. La dependencia espacial de la variable de voto Gobernador tanto en Argentina como en Brasil no expresa el comportamiento regionalizado en la selección de preferencias para la elección del gobernador (lo cual sería un proceso sub provincial o estatal), sino que en realidad es una variable ficticia que agrupa a todos los candidatos, partidos o coaliciones que en cada unidad política de la arena subnacional (provincial o estatal) dieron su apoyo explícito a una candidatura presidencial. Por lo tanto, se refiere al comportamiento regionalizado de los electores que votaron por candidatos a gobernador que apoyaban explícitamente una candidatura presidencial. La congruencia entre dos variables de voto, en nuestro caso la variable presidente y la variable gobernador, expresa en qué medida los electores tomaron la misma decisión de voto al preferir candidatos a Presidente y Gobernador que integran listas o coaliciones explícitamente vinculadas entre sí. Si bien este conjunto de electores congruentes es presumiblemente uno solo, su estimación depende de cómo se considere la influencia entre ambas categorías, es decir, si se lo estima presumiendo la transferencias de votos desde el presidente al gobernador o viceversa; por esta razón salvo en los casos en que la influencia fuese la misma, no debería dar idénticos resultados. Como ya se dijo en el capítulo precedente esto atañe al análisis de la influencia o arrastre (coattail effect) entre categorías y salvo excepciones, no va a ser incluido en este trabajo.31 Sin embargo, sí se incluirá su 31 La literatura sobre coattails (impulso, influencia o arrastre) parte del estudio de los márgenes diferenciales entre dos tipos de candidaturas y les atribuye al tamaño de tales diferencias la capacidad de influenciar que tiene una categoría sobre la otra (en general la ejecutiva sobre la legislativa) (Miller 1955; Press 1958). Sobre esta base, enfocando en el perfil estocástico o no de tales diferenciales (Hogan 2005) se incluyen diversos tipos de variables de control; sociales, políticas y económicas que estarían afectando –de acuerdo a la teoríalos coattaills. En la tradición comentada, todas las perspectivas incluyen entonces mediciones indirectas del fenómeno (salvo en los casos en que se utilizan datos de opinión pública provenientes de encuestas), las cuales se descomponen a su vez en dos grandes grupos: quienes enfocan el análisis del comportamiento individual de los electores y estiman sobre esa base el desempeño de los coattails (Rieselbach 1973 y 1995; Ewards 1979 y 1983; Ferejohn 1983 y 1984; Campbell 1990 y 1991; Gelman 1990; Flemming 1995; Mattei y Glasgow 2005; entre otros) y los que lo hacen sobre el número de partidos efectivos y estiman el impacto de los coattails sobre la competencia política (Cox y Katz 1996; Jones 1994; Mainwaring y Shugart 1997; Mozaffar et al. 2003; Ordeshook y Shvetsova 1994; Filippov et al. 1999; Golder 2005; Clark y Golder 2006, entre otros) Nosotros utilizaremos aquí una perspectiva inferencial individual sobre datos agregados en la tradición de Gelman (1990) de acuerdo a lo descrito en la sección metodológica. 36 documentos de trabajo consideración para estimar un valor medio más conservador, que será utilizado como punto de referencia en el análisis. La dependencia espacial de la variable congruencia expresa lo mismo que en el caso de las variable de voto Presidente o Gobernador, pero medida sobre una nueva variable de voto que cuantifica el porcentaje de votantes congruentes que optaron por una misma lista o coalición; tendencialmente más influenciados por el presidente o el gobernador. Los votantes más nacionalizados serán aquellos que voten la misma lista o coalición entre niveles, cuyo emplazamiento geográfico carezca de dependencia espacial y que tiendan a estar influenciados por la variable de voto mas nacional (en nuestro caso la de presidente). V. 1. Argentina Un observación general sobre la dependencia espacial de las variables de voto de partidos/coaliciones para Presidente y Gobernador en Argentina, indica que si se consulta la Tabla I (medias ponderadas totales), su nivel promedio para todo el periodo estudiado es de moderadamente bajo a moderado y que por lo tanto la nacionalización estática argentina no es demasiado fuerte, ya que los valores individuales de dependencia espacial se ubican en general dentro del primer cuartil de la distribución. Más en detalle, se observa una clara división entre las coaliciones PJ y UCR que tienen un comportamiento más nacionalizado - tanto en los valores medios de presidente como en los de Gobernador- y las coaliciones de Centro derecha y Centro Izquierda que presentan, por el contrario, un comportamiento en el sentido opuesto (Tabla I: media de partidos/coaliciones). Por otro lado, las secuencias históricas entre los valores de Presidente y Gobernador para el caso del PJ y la UCR, muestran comparativamente una inversión bastante simultánea, que va desde una situación de mayor nacionalización del voto Presidente respecto del voto Gobernador al inicio del período, hasta una situación contraria a partir de aproximadamente mediados de la década del 90 (con un ligera inversión del PJ en 1999). Por el contrario, la misma secuencia histórica en el caso de la centro derecha y la centro izquierda, tiene un comportamiento visiblemente diferente; mientras que la centro derecha mantiene en gran medida una situación similar o menos nacionalizada en el voto Gobernador, la centro izquierda se comporta al revés, mostrando siempre una situación menos nacionalizada en el voto a 37 documentos de trabajo presidente.32 Ambas tendencias son consistentes con el perfil más “provincial” de las fuerzas que integran las coaliciones en el caso de la centro derecha y más “nacional” (aunque muy regionalizada) en el caso de la centro izquierda (Tabla I: valores anuales de partidos/coaliciones). Nuevamente una perspectiva general, pero ahora dirigida a la congruencia electoral entre niveles (Tabla III, medias ponderadas Totales), nos indica que su valor promedio es bastante bajo lo cual evidencia que la nacionalización estática vertical (entre niveles de categorías ejecutivas) es bastante alta. Si se analizan los datos con mayor detalle, veremos que el comportamiento de la congruencia es fuerte en el PJ y la UCR pero menos pronunciado en esta última, mientras que la centro derecha y la centro izquierda como era previsible, se comportan en forma mucho más incongruente con un sesgo más pronunciado en la centro derecha (Tabla III, media PG/GP de InCo por partido coalición). Distinta es la situación si se analizan por separado la congruencia medida desde la tendencia de voto presidencial (PG) o desde la tendencia de voto a gobernador (GP), aquí los guarismos medios ponderados totales son siempre más nacionalizados (mas congruentes) para la tendencia presidencial que para la de gobernador salvo en el caso de la centro derecha (Cuadro III, medias de PG y GP por partido/coalición). Cuando se estudia a lo largo del período el comportamiento de la congruencia electoral (Tabla III, columnas de valores de CoPG y CoGP), la primera observación que surge es la relativa estabilidad de la nacionalización vertical del PJ –tanto en la influencia presidencial como en la de gobernador–, que contrasta con la diferencia entre la relativa estabilidad de la influencia presidencial y la reducción paulatina de la influencia gobernador en la UCR (en ambos casos manteniendo siempre un valor mayor de la tendencia presidente). Una vez más, esta situación se invierte para la centro derecha y ligeramente para la centro izquierda (con algunos casos notables de alteración de influencia predominante a favor de la gubernatorial). Por último, el comportamiento de la dependencia espacial de las variables de voto: congruencia electoral con influencia presidencial (ImCo PG) y congruencia electoral con influencia a gobernador (ImCo GP) evidencia comportamientos más heterogéneos, tanto en 32 Esta tendencia se sustenta aún más si observamos que la coalición clasificada como “centro izquierda”, pero que en el año 2007 agrupaba a fuerzas de ambos lados del espectro político ideológico (la Coalición Cívica), es la que presenta los valores más altos ya parecidos en ambas variables de voto. 38 documentos de trabajo los valores medios de la serie temporal como en las fluctuaciones a lo largo del tiempo. El primer aspecto (ImCo PG) vuelve a ubicar al PJ como la coalición más nacionalizada y en una situación consistente con las demás variables (ya que cuenta con dependencia espacial más alta en la tendencia a presidente) y a la UCR parecida pero más desestructurada (ya que tiene también más alta la influencia presidencial pero casi igual a la de gobernador). Mientras tanto, la centro derecha invierte la relación con valores muy parecidos a la UCR y la centro izquierda reproduce a los partidos tradicionales con valores cercanos al segundo aspecto (ImCo GP), PJ. El no muestra un patrón claro pero sí una persistente variación en el tiempo común a todas las fuerzas políticas. Algunos resultados sistemáticos pueden extraerse de las observaciones precedentes. En primer lugar, que la nacionalización estática (horizontal y vertical) en Argentina vista en su conjunto, es bastante alta con tendencia a decrecer. En segundo lugar que existen dos grupos de fuerzas políticas; por un lado el PJ y la UCR que son partidos/coaliciones más nacionalizadas y por el otro, la centro derecha y centro izquierda que son partidos/coaliciones menos nacionalizadas. En tercer lugar, que la disminución paulatina de la nacionalización es el resultado de la aparición de las fuerzas políticas del segundo grupo más el debilitamiento de la UCR. En cuarto lugar, que la disminución relativa de la incongruencia de influencia gubernatorial deja al descubierto la desestructuración multinivel del voto UCR y se refleja en un mayor equilibrio en el tiempo de la centro derecha y sobre todo de la centro izquierda. Lo cual nos lleva a presumir que el comportamiento agregado que sostiene la relativa nacionalización estática electoral Argentina, se basa en el desempeño político estable de la base electoral del PJ y su correlato: la probable mayor institucionalización de dicho partido/coalición política en el sentido señalado por Lupu (2010). V. 2. Brasil El caso Brasileño es notoriamente distinto. Si se consulta la dependencia espacial media ponderada para todo el período así como sus valores anuales (Tabla II), se verifica que ellos son entre moderadamente altos e intermedios y por este motivo, la desnacionalización estática brasileña es significativa (alrededor del tercer cuartil) y se ubica aproximadamente en el doble que la de Argentina. La observación anterior se profundiza aún más si se considera por separado el comportamiento medio de la dependencia espacial en los 39 documentos de trabajo partidos/coaliciones principales el PT y el PSDB ya que sorprendentemente la presidencial es la menos nacionalizada. La variable de voto gubernatorial en ambos casos, se mantiene por debajo, salvo en el caso del PSB para el año 2002 (Tabla II, fila de valores medios). En lo concerniente a la secuencia histórica, la relación se mantiene constante y la única excepción es nuevamente el año 2002, donde esta vez el PT invierte la relación, presentando una variable de voto gobernador con mayor dependencia espacial que la de presidente (Tabla II, columnas IdeM P y G; PT y PSDB). En el caso Brasileño existe un tipo de comportamiento electoral de gran magnitud que engloba a la totalidad del voto negativo (Blancos y Nulos), si bien su análisis será motivo de investigaciones posteriores, es interesante consignar que en este caso (Tabla II, IdeM P y G; ByN), tanto los valores promedios como los anuales reproducen la relación comentada más arriba sin excepciones y con valores aún más altos en ambas variable de voto (presidente y gobernador) La perspectiva general, pero en esta caso dirigida al análisis de la congruencia electoral entre niveles, muestra grandes diferencias. En términos generales el sistema está claramente menos nacionalizado que en Argentina para la dimensión estática vertical (Tabla IV, promedio ponderado total). Los dos partidos/coaliciones principales revelan un valor promedio ponderado para todo el período prácticamente igual entre sí y respecto al valor medio del país. Al igual que en el caso de la dependencia espacial, el PSD (2002) tiene guarismos ligeramente más nacionalizados, mientras que por el contrario, el voto negativo se acerca a la incongruencia total (Tabla IV, promedio ponderado por partido coalición y ByN). Indagando con mayor detenimiento en los dos tipos de influencia del voto congruente (la presidencial y la de gobernador) hay que destacar que los resultados generales son similares que para Argentina: mayor congruencia en la tendencia presidencial y menor en la gubernatorial (Tabla IV, media ponderada total). Al comparar el PT y el PSDB los resultados difieren substancialmente, mientras el primero presenta una congruencia promedio mayor en el voto con influencia gubernatorial, el PSDB, se comporta en el sentido opuesto, destacándose una mayor nacionalización vertical del voto con influencia presidencial (Tabla IV, valores medios de CoPG y CoGP). La secuencia histórica confirma la descripción anterior. El PT mantiene la relación entre influencias presidenciales y de gobernador constantes y favorables a esta última prácticamente en todo el período (salvo en la elección 40 documentos de trabajo de 2010 donde los valores se invierten). Mientras el sentido opuesto y sin excepciones (Tabla IV, PSDB también es constante, pero en el columnas de valores de CoPG y Complementariamente, el PSB (2002) se asemeja al comportamiento del PT CoGP). mientras que el voto negativo mantiene tendencias similares pero aún más marcadas que el PSDB. Para completar el cuadro comparativo debemos considerar el comportamiento de la dependencia espacial de las variables de voto brasileñas: congruencia electoral con influencia presidencial (ImCo (ImCo GP). PG) y congruencia electoral con influencia a gobernador En su conjunto la dependencia espacial se comporta en forma más nacionalizada para la influencia presidencial que para la de gobernador, lo cual vuelve parecerse al comportamiento medio agregado de Argentina aunque con guarismos de dependencia espacial un poco más bajos. Por otro lado, si se consideran por separado las dos principales fuerzas políticas (PT y PSDB), los valores medios reproducen los resultados de la congruencia, presentando un perfil ligeramente menos nacionalizado para en el caso de la influencia Presidente en el PT (dependencia espacial mayor) y su opuesto en el PMDB, pero en condiciones mucho más marcadas. La secuencia histórica de los valores de dependencia espacial de la congruencia electoral, muestra un comportamiento un poco más heterogéneo pero a grandes rasgos asimilable a la media de cada influencia de voto congruente para ambos partidos/coaliciones; con una ligera inversión en el principio y final de la serie para el PT y un resultado prácticamente idéntico para la el PSDB en el año 2010. De las observaciones precedentes extraemos los siguientes resultados sistemáticos. En primer lugar, que la nacionalización estática (horizontal y vertical) en Brasil vista en su conjunto, se encuentra en una posición media baja y con una tendencia relativamente estable, salvo el año 2002. En segundo lugar se destaca un comportamiento homogéneo poco nacionalizado en los dos partidos/coaliciones principales, ya que es la variable presidente la que tiene mayor nivel de dependencia espacial. Nuevamente en este caso se destaca el año 2002, ya que en esa fecha se produce una inversión de los resultados para el PT. En tercer lugar hay que considerar la presencia de votos negativos en gran magnitud y para ambas categorías que en general siguen un patrón similar al comportamiento de las fuerzas políticas principales salvo en la incongruencia donde su comportamiento es más extremo. En cuarto lugar, hay que señalar que el desempeño de los partidos respecto a la congruencia electoral entre niveles es en general opuesto y complementario entre sí. En efecto, El PT es menos nacionalizado ya que el voto congruente de influencia Gobernador es más alto que el de Presidente. El PSDB, en cambio, se comporta en el sentido opuesto, 41 documentos de trabajo siendo más congruente la influencia presidencial. Las secuencias históricas confirman este perfil con excepción del año 2010 donde el PT invierte sus guarismos. En quinto lugar, hay que destacar que la dependencia espacial de la congruencia entre niveles es relativamente baja para todo el sistema y sin demasiadas variaciones entre sí. Lo dicho hasta aquí nos permite conjeturar que el comportamiento electoral Brasileño se encuentra en un relativo equilibrio bastante desnacionalizado desde el punto de vista estático y que este equilibrio se sustenta en la consolidación de dos coaliciones competitivas con perfiles de nacionalización similares. En este contexto, aun verificándose un cambio substantivo en el año 2002, parecería confirmarse que el PT a re-direccionado recientemente su comportamiento general hacia uno más nacionalizado, tanto en la dimensión estática horizontal como vertical. V. 3. Argentina y Brasil en perspectiva comparada El análisis comparado de la nacionalización estática en Argentina y Brasil nos permite asociar dos tipos de sistemas de partidos con estructuras regionalizadas en el comportamiento electoral muy diferentes. Adicionalmente nos lleva a formularnos preguntas sobre la continuidad de la regionalización política y su posible impacto sobre la nacionalización dinámica del comportamiento electoral, tema que será abordado en el capítulo posterior. Si hubiera que sintetizar los principales rasgos de la nacionalización estática vertical y horizontal que caracterizan la coordinación electoral interdistrital en cada país, la definición seria relativamente alta pero en descenso para Argentina y medianamente baja pero estable en Brasil. 42 documentos de trabajo Gráfico I. Dependencia espacial Electoral Gobernador y Presidente; medias anuales: Argentina 19832011 y Brasil 1994-2010. MPA: Media anual ponderada de dependencia espacial Presidente, Argentina. MGA: Media anual de dependencia espacial ponderada Gobernador, Argentina. MPB: Media anual ponderada de dependencia espacial Presidente, Brasil. MGB: Media anual de dependencia espacial ponderada Gobernador, Brasil. Fuente: elaboración propia en base a datos de autoridades electorales federales y provinciales de la República Argentina, y a datos del Tribunal Superior Electoral de Brasil. En el gráfico I se muestran en forma conjunta los valores medios ponderados de la dependencia espacial argentina y brasileña. La imagen general se mantiene casi inalterada salvo por un aspecto importante, Argentina muestra una inversión de la relación entre dependencia espacial Presidencial y Gubernatorial, que pasa de una situación más pronunciada en el caso de la variable de voto Gobernador a otra opuesta donde la que prevalece es la de Presidente (luego de un periodo de realineamiento de las tendencias entre las dos elecciones de1995 y 1999). Brasil por el contrario, siempre muestra un comportamiento en el mismo sentido, prevaleciendo la dependencia espacial presidencial con una sola excepción; el realineamiento del año 2002 que sitúa a ambas tendencias prácticamente en el mismo valor. Estas observaciones vienen a fortalecer una vez más la imagen general respecto al cambio en ambos estados. Argentina cambia porque, luego de un período de realineamiento, la dependencia espacial pasa a ser predominantemente presidencial; Brasil es más estable, porque salvo el realineamiento circunstancial del año 2002, siempre predomina la dependencia espacial presidencial. Y una observación adicional: en Argentina no solo tiende a decrecer la nacionalización estática horizontal porque en general la tendencia en la dependencia espacial aumenta, sino porque además se 43 documentos de trabajo vuelve más desnacionalizada presidencialmente. Brasil en cambio mantiene siempre el predominio menos nacionalizado de una mayor dependencia espacial presidencial. Gráfico II. Incongruencia electoral Presidente/Gobernador y dependencia espacial. Argentina 1983-2011 (medias anuales) Brasil 1994-2010 (medias anuales) M InCo P-G: Media anual ponderada de incongruencia de transferencia presidente-gobernador. M IM P-G: Media anual ponderada de I de Moran de congruencia de transferencia presidente-gobernador. M InCo G-P: Media anual ponderada de incongruencia de transferencia gobernador-presidente. M IM G-P: Media anual ponderada de I de Moran de congruencia de transferencia gobernador-presidente. Media InCo: Media anual de incongruencia de transferencias ponderadas. Fuente: elaboración propia en base a datos de Autoridades Electorales Federales y Provinciales de la República Argentina y del Tribunal Superior Electoral de Brasil. En el gráfico II, se muestran en forma conjunta los valores medios ponderados de la congruencia y dependencia espacial del voto congruente argentinas y brasileñas. La imagen general –al igual que el párrafo anterior– se mantiene casi inalterada pero es importante incorporarle ciertos aspectos particulares. La primera cuestión se refiere a un inicio con indiferencia entre la influencia de presidente y de gobernador para ambos países pero casi totalmente congruente en Argentina y prácticamente en la mitad de la congruencia posible en Brasil. Posteriormente, la congruencia en ambos sentidos de la influencia tiende a aumentar en forma fluctuante en Argentina y a mantenerse en un mismo plano de fluctuación alto en Brasil. Parece comprensible entonces que la percepción predominante en Argentina haya cambiado para fines de siglo enfatizando el problema de una creciente desnacionalización mientras que en Brasil –más allá de una alerta inicial– la continuidad relativa del sistema haya llevado a sostener una posición hegemónica, donde la baja nacionalización Brasileña no pareciera ser un tema relevante. 44 documentos de trabajo Sin embargo, hay un elemento adicional muy llamativo que nos indica que algo está sucediendo también de manera muy distinta entre ambos estados en la dimensión dinámica de la nacionalización y que probablemente se vincula con la dependencia espacial del realineamiento electoral. Si observamos nuevamente el Gráfico II, podremos constatar que en términos generales la dependencia espacial de la congruencia de influencia presidencial y gobernador en Argentina tienen un fuerte grado de correlación con sus respectivas curvas de incongruencia, un rango de valores similares, un comportamiento un poco más estable y además se cruzan con toda claridad antes del año 1995, es decir antes del realineamiento 1995-1999. En Brasil, por el contrario, ambas curvas (dependencia espacial con influencia Presidencial y de gobernador), tienen cierta correlación con sus respectivas curvas de incongruencia, el rango de valores es en cambio muy inferior a la congruencia media, son relativamente estables y el predominio de cada una fluctúa. Consecuentemente, el descenso tendencial de la nacionalización electoral en Argentina parece estar fuertemente vinculado como fenómeno al aumento de la dependencia espacial del cambio en la congruencia electoral entre niveles, mientras que en Brasil no. Esto nos lleva a preguntarnos sobre la importancia de la dependencia espacial del realineamiento electoral, es decir: acerca de los procesos de regionalización de la nacionalización dinámica y la discontinuidad electoral. VI. Geografía electoral y nacionalización del electorado en Argentina y Brasil. Perspectiva presidencial dinámica La dependencia espacial positiva del cambio (discontinuidad electoral) en las preferencias individuales agregadas entre dos elecciones sucesivas, expresa en qué medida una unidad geográfica se comporta en forma similar a las más próximas y diferente a las más lejanas en el año inicial (variable dependiente), en el año posterior (variable independiente) o en ambos a la vez. Al igual que en el análisis de la nacionalización estática vertical y horizontal, consideraremos la alternativa que asocia este tipo de dependencia espacial positiva del cambio con la presencia de estructuras regionalizadas que se mantienen en el tiempo (continuidad) o que se constituyen de forma diferenciada entre ambas elecciones (Auto correlación espacial de la variable independiente o en los residuales). 45 documentos de trabajo Estudios anteriores (Lupu 2009; Morgenstern 2005; Aleman 2009) han indagado sobre la respuesta uniforme del apoyo partidario y coalicional a través del tiempo en Argentina y Brasil, considerando el impacto relativo de distintas escalas políticamente significativas (departamental, provincial y nacional). Como ya se discutió en la parte metodológica, todos ellos adolecen del mismo problema ya destacado inicialmente por Katz (1973 y 1973a) y posteriormente por (Woolstencroft 1982), considerar sólo a dichas escalas es una presunción teórica que oculta la posible regionalización de las variables de voto en otras configuraciones geográficas (los grupos pueden agregarse espacialmente con independencia de los limites elegidos) y la respuesta diferenciada a los mismos incentivos de escala, local, provincial y nacional. Nuestra propuesta va a ser más limitada, circunscribiéndose exclusivamente a la covariación temporal y respuesta uniforme de la misma variable de voto entre dos elecciones, considerando alternativamente la dependencia espacial previa, la dependencia espacial en la estimación posterior, y ambas a la vez. De esta forma estaremos focalizando el análisis dinámico de la nacionalización en la volatilidad de los electores y el realineamiento partidario. En esta primera instancia nos limitaremos a estudiar solo la variable de voto presidente y dejaremos de lado la gubernatorial. Esto se debe a que si bien podríamos incorporar en la ecuación otras variables independientes además de la misma variable de voto en la elección T-1, esta opción nos involucraría inmediatamente en la evaluación de la influencia retrospectiva de las diferentes categorías de candidaturas en el comportamiento de voto de la elección presidencial posterior. Dicha versión de inferencia, se acerca más al estudio del impulso o coattails que dejaremos para un trabajo posterior. Las tablas V y VI, contienen los estimados de cuatro modelos alternativos desarrollados en el punto 4: uno simple de mínimos cuadrados (OLS), otro auto regresivo espacial en dos pasos y mínimos cuadrados (STSLS), otro ponderado espacialmente y mínimos cuadrados (SWLS) y por último, uno auto regresivo espacial, ponderado espacialmente y de mínimos cuadraos (SWTSLS). Con ellos busca establecer comparativamente la magnitud, estabilidad temporal y dependencia espacial del cambio electoral interdistrital en la variable de voto Presidente, especificando cada modelo en relación a. (i) el nivel de dependencia espacial de los residuales del OLS y (ii) el desempeño de otros estimadores de dependencia espacial sobre ambas variables y los distintos tipos de residuales obtenidos en cada modelo33. 33 Esto ya fue discutido en el punto 4. 46 documentos de trabajo VI. 1. Argentina La mayor parte de los estimados presentan resultados robustos salvo en algunos estadísticos de los modelos STSLS y SWTSLS que no resultan relevantes. Al igual que con la nacionalización estática el comportamiento de las dos principales partidos/coaliciones resulta diferente en la mayor parte del período estudiado (Tabla Modelo OLS, se puede constatar que mientras el PJ VI). Si se observa el muestra una tendencia de cambio de signo positivo estable que ronda los 0,5 puntos porcentuales (la cual aumenta ligeramente en el 2003 y solo se invierte de signo en el 2011), la UCR, en cambio, presenta un comportamiento mucho más inestable acorde al profundo proceso de desestructuración en que se ve sumida dicha fuerza política a partir de 1995. En efecto, hasta ese año la tendencia de cambio es similar a PJ y de signo positivo, pero con posterioridad, se reduce drásticamente o es de signo negativo (2003-2007). Todo indicaría que el electoral y la UCR PJ ha mantenido en general una tendencia estable en el cambio una más inestable. A lo que debe adicionarse el hecho de que la dependencia espacial de la variable predictiva (Elección T-1) mejora la performance de los estimados para ambos partidos/coaliciones, aunque no altera significativamente las tendencias de cambio. 47 documentos de trabajo Fuente: elaboración propia en base a datos de Organismos electorales Federales y Provinciales Argentinos y el Tribunal Superior Electoral de Brasil 48 documentos de trabajo Nuevamente las características de la nacionalización dinámica y particularmente el cambio electoral son completamente distintas que en al caso argentino. En todos los estimados los resultados son muy robustos y los cuatro modelos se desempeñan prácticamente igual. Si se considera el modelo OLS ambos partidos/coaliciones principales mantienen una tendencia de cambio positiva que aunque con algunas variaciones, se mantiene en general por encima que en Argentina. La única excepción –al igual que en el estudio de la nacionalización estática horizontal y vertical– se produce entre los años 2002-2006, donde ambos partidos/coaliciones ven reducida su tendencia de cambio y en el caso del PT esta modifica su signo. Los otros dos aspectos a tener en cuenta se refieren: por un lado, al importante carácter predictivo de los cuatro modelos que prácticamente se mantienen en el mismo nivel entre sí para todos los periodos y, por el otro lado, la muy baja dependencia espacial de los residuales de todos los estimados OLS. En ambos aspectos hay que volver a indicar la presencia de una excepción entre los años 2002-2006 ya que en ese período o bien estiman mejor los modelos STSLS y SWTSLS (como en el caso del infructuoso su utilización (como en el caso del PT) PSDB) o directamente resulta ya que ambos modelos no se desempeñan bien. Por otro lado, la dependencia espacial en los residuales OLS aumenta a más del doble. VI. 2. Argentina y Brasil en perspectiva comparada Siguiendo el análisis previo, el primer aspecto que llama la atención al comparar Argentina y Brasil, es la buen performance predictiva con tendencia ascendente del Modelo OLS para ambos partidos en Brasil (salvo entre 2002 y 2006) frente a resultados bastante negativos y de tendencia descendente en Argentina (Gráfico III), más fuerte aun en la UCR que en el PJ. Como se destacó al tratar por separado el comportamiento de Argentina y Brasil uno de los aspectos más llamativos de los resultados obtenidos es la fuerte dependencia espacial en los residuales del Modelo OLS para Argentina, frente a la baja dependencia espacial para los de Brasil. Resulta razonable pensar que ambos aspectos: nivel de IM[error] y nivel de R2 deben estar directamente vinculados entre sí. 49 documentos de trabajo Los valores bajos de dependencia espacial de los residuales de OLS en Brasil, contrastan además con los más elevados de dependencia espacial de las variables de voto brasileñas analizados al estudiar el comportamiento de la nacionalización estática y la congruencia y sobre todo de la presidencial que hemos venimos considerando en este acápite. Vale decir que mientras Brasil tiene un nivel de desnacionalización estática horizontal que casi duplica a la Argentina, presenta en cambio una dependencia espacial en el error de estimación del Modelo OLS que en ambos partidos es menos de la mitad que Argentina (Gráfico III, IM[error]). Si se utiliza esta última variable (Gráfico III, IM[error]) como un indicador para especificar mejor el modelo de análisis del cambio, debería esperarse un mejor desempeño de los modelos que incluyen correcciones de la auto correlación espacial en los residuales, cuando la dependencia espacial del error en la estimación OLS fuera alta. Tal como se previó en el párrafo anterior, si observamos el movimiento de las cuatro curvas que indican el nivel de dependencia espacial de los residuales UCR, PT OLS en Argentina (PJ, y PSDB) y las comparamos con las curvas que muestran el desempeño predictivo de los modelos OLS y SWLS por un lado y con las curvas de los modelos STSLS y SWTSLS por el otro, se confirma que las curvas del segundo tipo de modelo se ajustan mucho mejor a la curva de dependencia espacial en los residuales OLS para el caso Argentino; mientras que en Brasil tienden a moverse juntas (salvo entre 2002 y 2006) a lo que hay que sumarle que en Brasil siempre se ubican por encima y en Argentina por debajo de la curva de dependencia espacial del error OLS. 50 documentos de trabajo Fuente: elaboración propia en base a datos del Tribunal Superior Electoral de Brasil 51 documentos de trabajo Este comportamiento implica que el cambio en el comportamiento electoral de las variables de voto partidarias (volatilidad) en Brasil es probablemente mayor y en términos generales regionalmente estable. Por otro lado, en este país la tendencia a la estabilidad tiende a fortalecerse progresivamente. En Argentina el cambio en el comportamiento electoral de las variables de voto partidarias (volatilidad) es probablemente menor, regionalmente inestable y la tendencia también tiende a reforzarse pero en sentido opuesto, hacia la inestabilidad (Gráfico III). Es decir, que la estabilidad espacial del cambio electoral presidencial en Brasil es importante, se consolida y resulta bastante similar para los dos partidos/coaliciones políticas. Mientras que en Argentina, la estabilidad espacial del cambio es baja, se comporta diferente para ambos partidos/coaliciones y tiende a reducirse aún más. Estas últimas observaciones significan que la nacionalización dinámica en Brasil es mayor que en Argentina, debido a que si bien las tendencias de cambio en el apoyo electoral (volatilidad) son mayores, tienden a estabilizarse, se producen en forma similar para ambos partidos/coaliciones y que su patrón de regionalización es aproximadamente el mismo. En el sentido contrario, en Argentina estas observaciones significan que, si bien las tendencias de cambio (volatilidad) en el apoyo electoral son menores; se desestabilizan, se producen en forma diferente para ambos partidos/coaliciones y su patrón de regionalización se modifica entre elecciones. La mejor forma de corroborar lo que se viene afirmando, es considerar que cuando en Brasil se produce el realineamiento y presumiblemente el cambio en la regionalización del apoyo electoral partidario/coalicional entre 2002 y 2006, el comportamiento de la dependencia espacial de los residuales se debería asemejar al de Argentina (mayor OLS índice de auto correlación espacial) y en sintonía con ello, los modelos que incorporan la dependencia espacial en la variable independiente deberían aumentar significativamente su capacidad predictiva. Como se observa en el Cuadro VI (período 2002-2006) ambas cuestiones se corroboran ampliamente. Ahora bien, la presunción de una fuerte transformación en el patrón de regionalización del apoyo electoral que hemos mencionado, debería poder corroborarse visualmente comparando los valores locales de auto correlación espacial durante el año 2002 para el PSDB con los del año 2006 y verificar luego que los valores locales de auto correlación espacial de los residuales del modelo OLS y del modelo 52 SWTSLS muestren una seria documentos de trabajo disminución de la dependencia espacial en los residuales del segundo modelo. Adicionalmente para el PT, además debería poder corroborarse una muy fuerte disparidad – casi una inversión- en el patrón geográfico de regionalización de los valores locales de auto correlación espacial entre ambos años electorales. Ambas expectativas se cumplen con total claridad si observamos las Figuras 1 y 2. Por lo tanto la caracterización general que hicimos sobre la nacionalización dinámica en ambos países (estabilidad espacial y temporal en Brasil y lo contrario en Argentina) permite explicar además en forma paralela a los escenarios de fuerte volatilidad y realineamiento político.34 VII. Conclusiones Si quisiéramos sintetizar en forma comparada los diferentes aspectos del análisis previo podríamos decir que el comportamiento electoral Argentino para las categorías Presidente y Gobernador se caracteriza por estar más nacionalizado en la dimensión estática (tanto vertical como horizontalmente) que el comportamiento electoral Brasileño en las mismas categorías. En el sentido opuesto, el cambio en el comportamiento electoral brasileño entre elecciones sucesivas, está más nacionalizado dinámicamente (en la sub dimensión horizontal) que en Argentina, también para las mismas categorías. Desde el punto de vista de la decisiones de voto individuales, podemos sostener con un importante grado de certeza, que los votante argentinos tienen un comportamiento en promedio menos regionalizado que los Brasileños aun cuando dicha configuración geográfica ha ido fluctuando hacia una tendencia de signo negativo (descenso de la nacionalización estática horizontal y vertical). En Brasil, por el contrario, la situación de fuerte regionalización de las preferencias individuales de voto –que aún hoy sigue superando a la Argentina– no se ha alterado significativamente con el paso del tiempo. Esto significa que la nacionalización estática Argentina es inestable y tiente a decrecer, mientras que en Brasil es relativamente baja pero estable. 34 El mismo análisis puede replicarse aunque en menor escala en Argentina (Gráfico III), para el realineamiento 1989-1995 en el caso de la UCR y para el realineamiento en gran medida ficticio entre el PJ 1999 y los tres PJ 2003 sumados (Menem, Kirshner, Rodríguez Saa) tal cual se muestra en Escolar (2003). 53 documentos de trabajo Otro aspecto muy significativo, es el que se refiere a las características de la volatilidad electoral entre elecciones sucesivas en ambos países. En el caso argentino los niveles de volatilidad (es decir de cambio temporal en las preferencias individuales de voto) es más reducido que en Brasil, pero el emplazamiento geográfico de ese cambio –su regionalización– es mucho más inestable que en Brasil. Más específicamente, el cambio electoral argentino tiene una fuerte dependencia espacial en su comportamiento y por lo tanto, es menos estable regionalmente. En el caso Brasileño los niveles de volatilidad son más elevados que en Argentina, pero el emplazamiento geográfico de ese cambio es muy estable y por lo tanto menos dependiente espacialmente. Es probable además, que al ser la serie temporal más corta, las conclusiones acerca Brasil deban relativizarse un poco; sobre todo si se considera el fuerte realineamiento y transformación del emplazamiento geográfico del cambio electoral entre los años 2002 y 2006. De todas formas creemos que los resultados son robustos y que la inferencia es teóricamente consistente: en primer lugar porque cuando hay fuerte realineamiento en condiciones de regionalización del voto, el cambio en el comportamiento electoral es dependiente espacialmente y en segundo lugar, porque al volver al mismo nivel de nacionalización dinámica (la misma tendencia de cambio) luego del realineamiento, se constata el carácter más estable y nacionalizado del comportamiento electoral brasileño. Indirectamente también se puede constatar que el sistema de partidos argentino, visto desde la coordinación del electorado, sufre de un proceso permanente de realineamiento parcial en ambas categorías electorales (Presidente y Gobernador), por efecto de la presencia de un partido tendencialmente predominante (el PJ) que se encuentra más nacionalizado estática y verticalmente y una oposición cada vez más fragmentada que impulsa, con su comportamiento menos nacionalizado, la tendencia de signo negativo de todo el sistema político. En el caso Brasileño, el sistema de partidos funciona en dos registros distintos, en el plano de la categoría Gobernador y en la dimensión estática vertical, sufre un proceso de realineamiento permanente que contrasta con el comportamiento más estable en la categoría de Presidente. Pero en la dimensión dinámica, el sistema es mucho más estable por efecto de una estructura bipartidista coalicional alrededor de los dos grandes partidos nacionales-presidenciales, el PT y el PSDB. 54 documentos de trabajo Estos resultados generales no nos permiten corroborar la primera parte de la hipótesis 1 respecto a la relación entre heterogeneidad institucional y reducción de la nacionalización. Puesto que en Argentina, donde indudablemente la heterogeneidad institucional es más importante, la nacionalización estática (horizontal y vertical) es mucho menor que en Brasil donde la misma variable es prácticamente inexistente (ver Cuadro I: Argh1 y Brah1). En cuanto a la segunda parte de la hipótesis 1, la relación positiva entre cambio institucional y desnacionalización, la situación parece corroborarse pero no totalmente. Esto se debe a que en Argentina -donde el cambio institucional es fuerte- se corrobora que la nacionalización dinámica es menor que Brasil y consecuentemente, la regionalización del cambio en el comportamiento electoral es mayor. Cuadro I. Resultados de la contrastación de hipótesis 1, 2 y 3. Variables Nacionalización Estática Nacionalización exógenas Horizontal (geográfica) Estática Nacionalización vertical Dinámica (congruencia) HIP. INS SPar Ppre NEh NEh NEhp NEhg NE NEvi NEv NEvim NDi M1 M2 M3 M4 Confir T t. d. p g Argh V/I -- -- 0,18 0,16 -- p p v -- 79,0 0,22 -- m p R2 pR2 pR2 pR2 m. P m -- 0,46 0,2 0,5 0,2 0,5 No 1 7 3 7 6 (parc.) 0,0 0,3 0,0 0,3 9 Brah H/E -- -- 0,25 0,18 -- -- 58,3 0,19 -- -- 1 6 9 8 0,19 0,4 0,5 0,4 0,5 No 3 7 3 7 (parc.) 0,4 0,5 0,4 0,5 0 Argh V/I Si -- 0,18 0,16 0,18 0,16 79,0 0,22 86,0 0,26 2 0 0 0 0,46 0,2 0,5 0,2 0,5 Si 7 3 7 6 0,0 0,3 0,0 0,3 9 Brah H/E No -- 0,25 0,18 -- -- 58,3 0,19 -- -- 2 6 9 8 0,19 0,4 0,5 0,4 0,5 Si 3 7 3 7 0,4 0,5 0,4 0,5 0 Argh V/I -- Si 0,18 0,16 0,18 0,16 79,0 0,22 86,0 0,26 3 0 0 0 0,46 0,2 0,5 0,2 0,5 Si 7 3 7 6 0,0 0,3 0,0 0,3 55 documentos de trabajo 9 Brah H/E -- No 0,25 0,18 -- -- 58,3 0,19 -- 3 -- 6 9 8 0,19 0,4 0,5 0,4 0,5 Si 3 7 3 7 0,4 0,5 0,4 0,5 0 0 0 0 INST: Diseño institucional, (V) variable, (H) homogéneo, (I) inestable y (E) estable. SPart: Sesgo partidario Ppred: Partido Predominante NEhp: Nacionalización estática horizontal (geográfica) Presidente. Media del período. NEhg: Nacionalización estática horizontal (geográfica) Gobernador. Media del período. NEhpp: Nacionalización estática horizontal (geográfica) Presidente del partido predominante. Media del período NEhgp: Nacionalización estática horizontal (geográfica) Gobernador del partido predominante. Media del período NEv: Nacionalización estática vertical (congruencia). Media del período NEvim: Nacionalización estática vertical (congruencia). Dependencia espacial (I de Moran). Media del período NEvP: Nacionalización estática vertical (congruencia). Partido predominante. Media del período NEvimP: Nacionalización estática vertical (congruencia). Partido predominante. Dependencia espacial. Media del período NDim: Nacionalización dinámica. Dependencia espacial de residuales (I de Moran). Media del período. M1R2: Nacionalización dinámica. R2 Modelo OLS. M2pR2: Nacionalización dinámica. Pseudo R2 de Modelo STSLS M3pR2: Nacionalización dinámica. Pseudo R2 de Modelo SWLS M4pR2: Nacionalización dinámica. Pseudo R2 de Modelo SWTSLS Fuente: elaboración propia Sin embargo, el cambio institucional en Argentina pude tener también efectos nacionalizadores en la dimensión dinámica del voto a gobernador que no hemos medido. Como nos permite entrever el menor nivel de la nacionalización horizontal del voto congruente respecto a Brasil y el aumento paulatino de la nacionalización estática horizontal en la categoría Gobernador. En ambos casos, estos fenómenos guardan relación con el sesgo partidario de las reformas políticas provinciales en Argentina según lo atestiguan los resultados de Calvo y Micozzi (2005) y Calvo y Escolar (2005). La observación precedente se vincula directamente con la hipótesis 2 de este trabajo. La presencia verificada de menores niveles de nacionalización estática horizontal del comportamiento electoral congruente en Argentina respecto a Brasil, podría ser el resultado endógeno de procesos de reforma política subnacional que mantuvieran relativamente estable la competencia política y favorecieran a un partido o coalición provincial predominante (sesgo partidario), produciéndose así un patrón fuertemente regionalizado del voto congruente. 56 documentos de trabajo Esto explicaría entonces porqué en Brasil, aun sin procesos de reforma política, el nivel de nacionalización estática horizontal y vertical sería mayor que en Argentina (donde dichos procesos han sido muy numerosos y cambiantes) y por el contrario, la nacionalización dinámica sería en cambio más baja. De esta forma se corroboraría la segunda hipótesis de este trabajo, constatándose que un alto nivel de reforma y cambio institucional puede asociarse con niveles comparativamente más altos de nacionalización estática horizontal y vertical y con niveles comparativamente más bajos de nacionalización dinámica (ver Cuadro I: Argh2 y Brah2). El resultado previsible de la corroboración de la segunda hipótesis ya mencionada, vincularía entonces el sesgo partidario de las reformas políticas subnacionales, con el desarrollo de partidos/coaliciones predominantes en el plano nacional. Como se ha analizado previamente, Argentina se caracteriza por la presencia de dos partidos/coaliciones relativamente más nacionalizadas en todas las dimensiones y categorías estudiadas (el Justicialismo y la Unión Cívica Radical) de las cuales una: El Justicialismo, mantiene su caudal electoral prácticamente inalterado y un mismo perfil de nacionalización estática y dinámica durante todo el período. Dicho partido/coalición ha sido el predominante al menos desde el año 1973 y durante la mayor parte del periodo democrático iniciado en 1983 (tanto en el ámbito provincial como nacional), pudiendo extenderse el predominio al período 1945-1955 y también durante los años en los que estuvo sujeto a procesos de prescripción (1955-1973). Adicionalmente también existen otros partidos/coaliciones nacionales y subnacionales de diversa tendencia ideológica, pero cuyos guarismos de nacionalización en la dimensión estática horizontal y vertical aquí analizada, presentan un comportamiento mucho menos nacionalizados que los dos primeros. En Brasil en cambio, existen en el ámbito Nacional (elecciones ejecutivas) dos grandes partidos/coaliciones (el PT y el PSDB) que se han alternado en la presidencia al menos desde 1995. En el ámbito estadual, por el contrario, existe un importante partido coalición alternativo (el PMDB), que habiendo sido el partido mayoritario al inicio de la transición democrática, actualmente se desempeña electoralmente sólo en la arena subnacional. En paralelo, también existen partidos/coaliciones menores como el PSB y el PFL que son exitosos solo en algunos estados y que en el primer caso, también han competido en la 57 documentos de trabajo arena nacional. Lo dicho configura un escenario muy competitivo en el sistema político brasileño, tanto en el nivel nacional como en el subnacional. Dicha aseveración se expresa en la relativa homogeneidad que presentan los guarismos de nacionalización en sus diferentes dimensiones, sobre todo para los dos grandes partidos/coaliciones Nacionales. En el Cuadro I (ver Argh3 y Brah3) puede verificarse tal cual lo prevé la hipótesis 3 de este trabajo, que la presencia de un partido o coalición predominante en el plano nacional es consistente con la presencia de altos niveles de nacionalización estática horizontal y vertical en ambas categorías electorales (Presidente y Gobernador) asociados a su vez, con bajos niveles de nacionalización dinámica Presidencial (caso argentino). De la misma forma que la situación contraria; la presencia de un sistema político competitivo sin partidos/coaliciones predominantes en el ámbito nacional, es consistente con la presencia de bajos niveles de nacionalización estática horizontal y vertical en ambas categorías electorales (Presidente y Gobernador) asociados con altos niveles de nacionalización dinámica Presidencial (caso brasileño). Solo restaría conjeturar el posible impacto de dos variables omitidas de tipo institucional legislativas y tecnológicas que contribuirían a sustentar el menor nivel de nacionalización estática de Brasil respecto a Argentina en las categorías electorales legislativas. Nos referimos al tipo de lista legislativa Federal en circunscripciones estaduales plurinominales desbloqueadas con una preferencia, existentes en Brasil, frente a las listas legislativas federales en circunscripciones Provinciales plurinominales bloqueadas en Argentina. En este caso estaríamos suponiendo un efecto marginal de influencia (coattail) legislativa en Brasil sobre las categorías electorales ejecutivas, que iría en contra de la teoría estándar y de la evidencia disponible, aunque abriría la puerta a futuras investigaciones. Por el otro lado, en relación al incentivo para disociar las preferencias individuales de voto entre niveles (voto cruzado), habría que considerar el probable efecto disuasivo en Argentina de la forma material de la boleta electoral (boleta partidaria)35 y promocional en Brasil36 de la pantalla de votación (multipartidaria). 35 La boleta electoral argentina es de tipo partidaria en soporte papel, las diferentes categorías y niveles forman parte de una misma pieza grafica longitudinal que presenta una línea –no troquelada- para indicar la posibilidad de corte. En general se acepta que la operación física es relativamente engorrosa para el votante y que tal situación tiende a disuadirlo de efectuar un voto cruzado. 36 La presentación de las candidaturas en Brasil se efectúa en una pantalla no táctil, allí las categorías aparecen secuencialmente en grupos de pantallas donde la oferta electoral se ordena aleatoriamente para cada una de ellas. En general, se acepta que este tipo de procedimiento induce el voto cruzado, aunque produce un sesgo 58 documentos de trabajo Las conclusiones que venimos enumerando están vinculadas al comportamiento comparado de la nacionalización del electorado y el sistema de partidos en Argentina y Brasil. De todas formas, hay un último aspecto que creemos puede ser relacionado directamente con la tendencia predominante en los posicionamientos teóricos sobre la temática en ambos países. Es cierto que el nivel más bajo de Nacionalización en Brasil no se condice con la presunción mayoritaria de los especialistas acerca de que el sistema político y el comportamiento electoral Brasileño está muy nacionalizado. Pero esto debe contrastarse con su carácter estable –y por lo tanto no problemático– y el mayor nivel de nacionalización dinámica existente durante todo el período analizado, aun en condiciones de fuerte realineamiento como el período 2002-2006. En Argentina, también creemos que el más alto nivel de nacionalización estática horizontal y vertical no justifica la preocupación y diagnóstico prevaleciente acerca de la fuerte desnacionalización del sistema político y el comportamiento electoral. Pero al igual que en Brasil, esto debe contrastarse con el nivel de base muy alto correspondiente al año 1983 (prácticamente una total nacionalización estática horizontal y vertical) y la reducción sostenida de la nacionalización, tanto en la dimensión estática como en la dinámica, durante todo el período posterior. Por otro lado, el nivel más bajo en términos comparados de la nacionalización dinámica en Argentina, constituye sin lugar a dudas el principal fundamento de la percepción generalizada en medios académicos acerca de la “desnacionalización” e inestabilidad del sistema político nacional. de selección por posicionamiento visual en la pantalla bastante significativo (Calvo et al. 2009; Katz et al. 2011). 59 documentos de trabajo VIII. Bibliografía AA.VV. 1950. “Toward a More Responsible Two-party System. A report of the commitee on Political Parties.” American Political Science Association: xi-99. Abrucio, Fernando. 1998. Os Barões da Federação: os Governadores e a redemocratização brasileira. São Paulo: Hucitec. Abrucio, Fernando y David Samuels. 2000. “Federalism and Democratic Transitions: The "New" Politics of the Governors in Brazil.” The Journal of Federalism 30 (2): 43-61. Adrogué, Gerardo. 1993. “Los ex militares en política. 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Congruencia electoral entre niveles según transferencias de votos Presidente-Gobernador y Gobernador Presidente. PJ 1 UCR 2 Centro derecha 3 Centro izquierda 4 IdeM IdeM Media IdeM IdeM Media IdeM IdeM Media Año Cong. P-G Cong. G-P Cong. P-G Cong. G-P Cong. P-G Cong. G-P Cong. P-G P-G G-P Cong. P-G G-P Cong. P-G G-P Cong. 1983 99,3% 0,181 89,8% 0,216 94,6% 93,4% 0,296 93,8% 0,172 93,6% (98,9; 99,5) 1989 86,7% (87,4; 92) 0,222 (81,4; 92,9) 1995 96,1% 95,9% 0,136 86,0% 0,121 97,3% 0,177 95,1% 0,092 1 2 3 4 93,8% 84,4% 72,1% 82,9% 77,3% 0,142 75,3% 0,230 84,0% 78,3% 89,0% 91,3% 0,373 84,5% 96,8% 0,196 87,3% 7,2% 0,092 85,2% 90,0% 0,159 78,3% 49,6% 97,5% 0,390 (89,1; 98,7) 0,224 Media de congruencias anuales ponderadas 96,2% 0,243 92,0% 0,192 94,1% 55,6% 0,314 76,6% 85,8% 0,273 71,5% 0,165 78,6% 86,7% 0,168 61,1% 0,290 73,9% 88,3% 0,121 72,1% 0,244 80,2% (51,3; 60,5) 69,3% 44,8% 76,9% 18,2% 0,290 8,2% 0,262 84,1% 36,8% 0,290 (15,3; 49,7) 0,236 57,5% 11,2% 0,235 (6,3; 16,6) 0,194 49,5% 0,205 43,2% 0,231 26,7% 28,4% 42,1% (32,2; 51,7) 7,7% 58,6% 59,2% 89,2% (24,8; 31,9) 0,208 48,7% 67,5% 0,185 (55,8; 78) 0,121 48,5% 45,7% 0,305 49,1% 0,250 48,8% Coaliciones PJ / 2003 (Saa, Menem, Kirchner) Coaliciones UCR/ alianza 1999 (Frepaso + UCR)/ Lavg. 07 adc 1989 / apr 1999 / recrear 2003 Frepaso 1995 / ari 2003 /c.civica 2007/ fap 2011 Fuente: Elaboración propia en base a datos de autoridades electorales federales y provinciales de la República Argentina. 70 65,0% 43,5% 0,372 55,5% 83,0% 0,178 67,8% 0,344 75,4% 67,3% 0,146 63,0% 82,2% 0,112 60,9% 0,312 71,5% 0,468 74,0% 93,3% 0,143 65,6% 0,274 79,4% 0,343 59,5% 87,9% 0,177 70,1% 0,260 79,0% (62,7; 72) 0,212 (79; 98) 0,234 63,5% 0,387 (37,7; 51,5) (50,4; 66,6) 0,425 46,6% (36,2; 58,3) (41,2; 56,1) (4; 13,7) 0,096 0,238 (38; 52,1) (15,6; 20,7) (78,7; 94,4) 0,268 86,0% 73,1% (73,4; 80,2) (1,8; 18,3) 0,182 0,124 (45,4; 53,9) (96; 97,3) 0,441 65,8% (60,9; 71) (86,5; 94,4) (73,3; 77,3) 0,153 0,326 (81,2; 95,6) (75,6; 78,9) (91; 97,8) Media 0,262 (81,3; 84,7) (94,8; 99,5) 2011 72,7% 80,3% Media anual Media anual Media anual Media anual ponderada ponderada ponderada ponderada Cong. P-G IdeM P-G Cong. G-P IdeM G-P (91,7; 95,7) (72,6; 89,3) (67,9; 75,9) (82,9; 89,1) 2007 82,1% (69,8;75,7) (91,6; 99,1) 2003 0,173 (74,4; 81,1) (93,4; 99) 1999 77,6% (92,5; 94,3) IdeM IdeM Media Cong. G-P P-G G-P Cong. 58,8% (55,5; 62,2) 0,189 54,1% documentos de trabajo Tabla IV. Brasil (1994-2010). Congruencia electoral entre niveles según transferencias de votos Presidente-Gobernador y Gobernador Presidente. Partidos - coaliciones PT Año 1994 53,3% (69,8; 78,3) 0,213 (50,9; 55,5) 2002 58,6% 43,3% 0,190 77,6% 0,162 54,0% 59,7% 70,9% 65,1% 0,179 48,3% 0,094 64,8% 64,9% 0,177 81,6% 0,101 54,2% 83,5% 0,190 62,9% 86,1% 0,106 74,8% 60,8% 0,190 65,9% 85,0% 31,7% 0,217 56,7% 73,0% 0,223 40,1% 0,205 56,5% 51,5% 0,286 45,6% 46,3% 0,193 0,347 67,5% 89,0% 0,120 65,8% 0,2% 0,070 73,0% 0,223 40,1% 0,205 56,5% 52,8% 51,0% 0,149 52,0% 0,257 51,5% 49,2% 0,172 67,1% 75,7% 0,193 55,5% 0,184 65,6% 37,3% 0,107 33,3% 62,7% 0,183 52,3% 0,144 57,5% 30,8% 0,100 59,9% 70,8% 0,118 56,3% 0,204 63,6% 0,131 0,3% 64,5% 0,207 42,2% 0,238 53,3% 64,9% 0,170 51,6% 0,206 58,3% (27,4; 33,6) 0,082 (0; 0,2) 0,263 60,6% 0,5% (0,1; 0,8) 0,116 29,5% 0,149 41,2% 1 PT gobernador incluye: 1994: PPS, PSB, PSTU, PT, PV; 1998: PC do B, PCB, PDT, PSB, PT; 2002: PC do B, PCB, PL, PMN, PT; 2006: PC do B, PRB, PT; 2010: PC do B, PDT, PMDB, PR, PRB, PSB, PSC, PT, PTC, PTN 2 PSDB gobernador incluye: 1994: PFL, PSDB, PTB; 1998: PFL, PPB, PSD, PSDB, PTB; 2002: PMDB, PSDB; 2006: PFL, PSDB; 2010: DEM, PMN, PPS, PSDB, PT do B, PTB 3 PSB 2002 gobernador incluye: PGT, PSB, PTC Fuente: Elaboración propia en base a datos del Tribunal Superior Electoral 71 Media de congruencias anuales ponderadas (34,9; 42) (71; 96,7) 0,268 Media anual Media anual Media anual Media anual ponderada P- ponderada ponderada G- ponderada G IdeM P-G P IdeM G-P (46,5; 50,4) (22,8; 36,5) (44,8; 46,1) 0,193 29,3% IdeM Media G-P Cong. 0,237 45,3% (29,2; 30,4) (80,5; 89,1) (50; 53,1) (81,9; 90) 0,163 59,5% 51,9% Cong. P-G IdeM Cong. GP-G P 0,117 29,8% (55,1; 66,4) (31,1; 32,8) (81,8; 85,1) 0,239 BLANCO Y NULO IdeM Media G-P Cong. (50,9; 53) (78,1; 85,1) (47,7; 49) 0,175 79,8% PSB 3 IdeM Cong. GP-G P (49,6; 51,5) (77,9; 81,7) (63,3; 66,9) (75,3; 79,8) Media 0,183 (69,5; 71,8) (39,7; 46) 2010 66,0% 2 IdeM IdeM Media Cong. PCong. G-P P-G G-P Cong. G 0,206 50,6% 0,295 46,9% (40,1; 46,2) (63,6; 68) (56,6; 60,2) 2006 PSDB IdeM PIdeM Media Cong. P-G Cong. G-P Cong. P-G G G-P Cong. 37,5% 0,133 74,0% 0,199 55,7% 43,2% (35,4; 39,4) 1998 1 documentos de trabajo Tabla V. Argentina (1983-2011). 72 documentos de trabajo Tabla VI. Brasil (1994-2010). 73 Documentos de Trabajo Dirección: Flavia Freidenberg Editores: Hugo Marcos Marné y Tomáš Došek documentos de trabajo Contacto: [email protected] Colección Nº Fecha Autor/es Título DT#21 06/2014 Marcelo Escolar, Luis Castro DT#20 01/2014 Fernando Carrión DT#19 12/2013 Diego Reynoso DT#18 10/2013 Margarita Corral, Diana Orcés DT#17 09/2013 Andrea Pozas Loyo, Julio Ríos Figueroa DT#16 06/2013 Noam Lupu DT#15 05/2013 Miguel Carrera Troyano, Montserrat Casado Francisco, Dorotea de Diego Álvarez DT#14 03/2013 Miguel Carreras, Scott Morgenstern y Yen-Pi Su The theory of partisan alignments and an empirical exploration of Latin America DT#13 02/2013 Francisca Noguerol DT#12 12/2012 John M. Carey Literatura argentina trasterrada y dictadura: versiones desde el margen Transparency and Legislative Behavior DT#11 11/2012 DT#10 10/2012 Herbert Kitschelt y Steven Wilkinson Magdalena López Vínculos entre ciudadanos y políticos: una introducción La distopía crítica como exorcismo: "Muerte de nadie" de Arturo Arango (2004) DT#9 09/2012 Ana Natalucci Los Dilemas Políticos de los Movimientos Sociales: El caso de las organizaciones kirchneristas (2001-2010) DT#8 08/2012 David Scott Palmer y Alberto Bolívar Shining Path of Peru: Recent Dynamics and Future Prospects DT#7 07/2011 Laurence Whitehead Las aproximaciones de América Latina "a lo político" Nacionalización y equilibrio democrático en Estados Multinivel presidencialistas. Los casos de Argentina y Brasil en perspectiva comparada El gobierno de la ciudad en América Latina Territorio y representación. Antecedentes y diagnóstico de la asignación de escaños a las provincias en Ecuador Economic Development, Corruption and Satisfaction with Democracy across the Americas: A Comparative Multilevel Analysis The Changing Political and Constitutional Roles of the Mexican Supreme Court: Jurisprudence on Military Jurisdiction, 1917-2012 Brand Dilution and the Breakdown of Political Parties in Latin America Pobreza y desigualdad en ¨Un mundo para Julius¨ 74 documentos de trabajo DT#6 06/2011 Ernesto Calvo y Marcelo Leiras The Nationalization of Legislative Collaboration: Territory, Partisanship, and Policymaking in Argentina DT#5 05/2011 Estructura Institucional e Inestabilidad en las Cortes Latinoamericanas DT#4 04/2010 Oswald Lara Borges, Andrea Castagnola y Aníbal Pérez Liñán Lorena Recabarren y Gerardo Maldonado DT#3 03/2010 José Ignacio Antón, Rafael Muñoz de Bustillo y Miguel Carrera How Are you doing in your Grandpa’s Country? Labour Market Performance of Latin American Immigrants in Spain DT#2 02/2010 DT#1 01/2010 Fernando Martín Mayoral Ignacio Antón y Miguel Carrera Convergencia en América Latina. Un análisis dinámico Excluded or included socio-economic deprivation among ethnic minorities in Chile 1996-2006. Objections to Democracy. Non Democratic Citizens in Latin America 75 Nacionalización del Voto Presidencial en República Dominicana1 Sonia Terron – IBGE – [email protected] Omar Perez Rubiera – OPD/FUNGLODE– [email protected] Trabajo preparado para su presentación en el VIII Congreso Latinoamericano de Ciencia Política, organizado por la Asociación Latinoamericana de Ciencia Política (ALACIP). Pontificia Universidad Católica del Perú, Lima, 22 al 24 de julio de 2015. Panel organizado por Espacio Alacip - Grupo de Investigación en Análisis Espacial 1 Este trabajo es parte de las conclusiones del proyecto Análisis Geoespacial de la Elecciones Presidenciales Dominicanas (1962-2012) que será publicado por la Fundación Global Democracia y Desarrollo (FUNGLODE, República Dominicana). Favor no citar sin la autorización de los autores. 1 INTRODUCIÓN En República Dominica, en el análisis de la competencia político electoral ha predominado el estudio de las relaciones de poder a lo interno de las organizaciones políticas y su repercusión en el escenario electoral. En ese contexto, se ha intentado explicar cómo liderazgos personalistas y de clientela reciclan rasgos autoritaritas en el ejercicio del poder y la cultura política. Esos esfuerzos han tenido una perspectiva más vinculada a Sociología que a la Ciencia política, por ende, los enfoques cualitativos han primado sobre aquellos cuantitativos. Si bien hay poco que rebatir sobre las conclusiones de los primeros, los traspiés del sistema político naŒcional se han desarrollado de la mano de otros fenómenos considerados favorables a la salud democrática. En ese orden, hasta 2012 el sistema político dominicano ha venido caracterizándose por contar con un sistema de partidos estable, impulsado por la presencia de partidos electoralmente fuertes. Muestra de ello es que las últimas décadas los partidos lograron niveles aceptables de participación electoral, como también la ausencia de opciones políticas plausibles provenientes de outsiders o partidos antisistema. No obstante, durante ese periodo han ocurrido numerosas transformaciones, la más reciente toma lugar a partir de 2004, cuando inicia un proceso de realineamiento electoral tendente al fortalecimiento de dos únicos partidos con vocación mayoritaria: el Partido Revolucionario Dominicano (PRD) y el Partido de la Liberación Dominicana (PLD). En términos más generales, pese a la persistencia de prácticas políticas reprochables, se evidenciaron avances en la institucionalización de prácticas democráticas. Son ejemplos, primero, el relativo consenso por parte de los actores sobre la vía electoral como única alternativa para alcanzar el poder y, segundo, la reducción del fantasma del fraude electoral. En este trabajo presentamos una síntesis de los resultados del proyecto de investigación Análisis Geoespacial de las Elecciones Presidenciales Dominicanas (1962-2012) que será publicado brevemente. El proyecto constituye una investigación descriptiva y exploratoria en torno dos dimensiones de la competencia electoral. Por un lado, aquellos que refieren al criterio numérico del sistema de partidos y los que refieren a su estabilidad y, por el otro, el grado de la integración nacional (nacionalización) del sistema desde la perspectiva de la geografía electoral. El estudio constituyó un esfuerzo hacia la comprensión de lo que pasó con el sistema de partidos y la geografía electoral de los principales postulantes a la presidencia de la República en los catorce certámenes electorales realizados entre 1962 y 2012. Nos preguntábamos, al iniciar esta investigación, como el análisis de la geografía del voto en los certámenes presidenciales pudiera informarnos más sobre el juego de ajedrez de candidatos y partidos en búsqueda de territorios y bases electorales; y se el apoyo 2 pudiera ser más regionalizado o nacionalizado en acuerdo con cada contexto, partido y candidato. En realidad hay algunos rezones por las cuales nos permitimos llamar de innovadora esta investigación. En primer lugar por el largo periodo analizado. Luego por la metodología empleada. La mayoría de los estudios electorales llevados a cabo hasta el momento en República Dominicana se basaron en métodos cualitativos. Los métodos cuantitativos geoespaciales aplicados a esta línea de investigación, novedosos incluso para la ciencia política de varios países de Latinoamérica, se constituyeron una oportunidad no solamente para la producción de los análisis exploratorios, más también para que empleáramos y testáramos la teoría en la búsqueda de conocimiento empírico sobre el país. Una investigación descriptiva-exploratoria es un campo abierto, y es aceptable cuando no parte de una o más hipótesis previa. En este caso, la inspiración fue el estudio de las elecciones presidenciales de Brasil (Terron, 2009), donde se analizó por métodos geoespaciales, como los empleados aquí, la geografía del voto en el período pos dictadura militar (1989 a 2006). El estudio constató la regionalización del voto, particularmente asociada a la implementación de políticas públicas, primeramente agrarias, y después de asistencia social, con el programa beca familia. En esta investigación no avanzamos más allá del análisis político-electoral, una vez que optamos por hacerlo para un período bien más largo. Además del análisis cuantitativo y geográfico de los indicadores de comportamiento electoral (concentración de voto, competitividad electoral, volatilidad electoral y número efectivo de partidos), exploramos la geografía electoral en dos dimensiones: (1) desde la perspectiva del sistema de partidos y respectivos postulantes, se investigó las tendencias de regionalización o nacionalización del voto; y (2) desde la perspectiva del electorado, se investigó el apoyo geográfico diferenciado de las bases electorales, o más bien, la conformación de territorios electorales. Para tanto fue necesario equilibrar los puntos fuertes y las limitaciones del diseño metodológico con algunas decisiones importantes: (1) El análisis no pudiera prescindir de una descripción del contexto político, institucional y electoral de cada certamen. Por otro lado estos contextos son más bien la base sobre la cual se estructura el análisis de la geografía electoral y no el foco en sí mismo. Así que se optó por reportar sintéticamente apenas los factos relevantes, bajo la pena de no abarcar todo lo importante en las dimensiones en cuestión; (2) Un período tan largo de investigación llevó a la organización del análisis en tres periodos determinados por algunos cambios político e institucionales significativos, sin embargo es una decisión metodológica y los análisis podrían ser organizados de otra manera; 3 (3) La dificultad de aprensión del conocimiento agregado de catorce certámenes electorales, aún que observados en tres grandes periodos, llevaron a la decisión de analizar cada certamen separadamente. Este método sacrificó la comparabilidad y la capacidad de percepción de los principales resultados de la exploración de todas las elecciones y periodos en conjunto. Este esfuerzo de síntesis que se hace en esta sección, junto a las conclusiones del estudio, visa minimizar esta debilidad; (4) Analizar la geografía electoral requiere unidades territoriales más desagregadas posibles para minimizar el problema de la falacia ecológica. Pudieran ser distritos electorales o unidades menores, pero el estudio eligió el municipio por algunos rezones: aunque no sea la menor unidad territorial electoral, es la menor unidad político-administrativa, y por lo tanto, tiene representación importante en el sistema a través de la política local. Por otro lado los municipios no son unidades homogéneas en población y electorado. Partimos del principio que el análisis busca comprender más bien las diferencias regionales del voto que el impacto del número de electores en la competencia. Este modelo implica en la necesidad de investigación posterior para el interior de los grandes municipios para identificar si las tendencias en los barrios y otras subunidades urbanas siguen el estándar nacional o no. (5) A lo largo del periodo analizado el número de municipios pasó de 78 a 155, así que se decidió analizar cada certamen de acuerdo con la división municipal vigente a la fecha. Este método inviabilizó la comparación cuantitativa de la serie histórica de indicadores e índices geoespaciales por municipio. Esto limitó a la comparación visual entre elecciones en los respectivos mapas. La decisión llevó a la necesidad de construcción de la base cartográfica de todos los certámenes, lo que implicó en un trabajo de pesquisa de la formación de de origen de los municipios, además del trabajo de digitación y revisión de los resultados electorales desde 1962. El proyecto demandó la construcción de una base de datos con los resultados georreferenciados a nivel municipal y provincial de los 14 certámenes realizados de 1962 a 2012. Este geodatabase incluye también indicadores político-electorales y geoespaciales construidos para el análisis. El geodatabase está disponible para todas las pesquisas futuras y por sí mismo constituye un aporte del proyecto; (6) Los resultados electorales consideran los votos de los partidos y de sus alianzas, así que se analiza la geografía electoral de estos resultados. En caso de bajo porcentual de contribución de los aliados al monto de votos por el partido es posible que los indicadores de moran global y local no varíen entre partido y partido más aliados; sin embargo, en las votaciones más recientes del PLD la contribución porcentual de los aliados fue más significativa, y es posible que la geografía del PLD aisladamente fuera diferente de la que analizamos. 4 EL PERÍODO 1962 - 1974 Analizamos las elecciones de 1962, 1966, 1970 y 1974, el primer periodo de la serie. El contexto se caracterizaba por las tensiones entre la orden político-económica mundial polarizada por la dicotomía del capitalismo versus socialismo, por el temor a la llegada del comunismo en países latinoamericanos y por la actuación estadounidense en este proceso. La política dominicana estuvo marcada por la lucha por el retorno a la democracia, y por la fragilidad, inestabilidad y competitividad de los partidos, que intentaban aprovechar esta ventana de oportunidades para marcar su posición y sus territorios electorales en el sistema político que se esbozaba. Los posicionamientos del PR y del PRD, así como de sus liderazgos, el ex presidente Joaquín Balaguer y Juan Bosch, fueron determinantes. Este primer periodo fue marcado por un escenario político conturbado. De 1962 a 1974 el país fue testigo de la elección y deposición del presidente Juan Bosch en menos de 8 meses; del golpe de estado y de la ocupación norteamericana; y luego de los años de autoritarismo del gobierno Balaguer. La arena político-electoral, como no pudiera dejar de ser, se caracterizó por la inconstancia del sistema de partidos. El PRD pasó por transformaciones significativas bajo el liderazgo del presidente Juan Bosch. Su discurso de lenguaje callejero lo consagra como el candidato de las masas. Su plataforma, por la institucionalidad y reforma social, económica y agraria, no agrada a las oligarquías. Después de su elección, en 1962, y deposición, en 1963, volvió a postularse a las elecciones 1966, cuando desafió y no logró derrotar al ex presidente Balaguer. Luego eligió el camino de la “oposición constructiva”, sin embargo, se abstuvo de participar de la contienda de 1970 por considerar antidemocráticas las condiciones de del proceso electoral. En 1963 deja el PRD y funda el Partido de la Liberación Nacional (PLD). El temor al comunismo, mote de estos tiempos, es la clave del suceso del PR y del ex presidente Balaguer, apoyado por la alta burguesía y por el gobierno norteamericano. Elegido en 1966, vuelve al poder en 1970 y 1974, en competencias sin fuerte oposición, una vez que el PRD no lo enfrentó en estos dos certámenes. Dado a la ausencia de registros electorales en el periodo, la abstención no puede ser calculada, mientras tanto, comparándose 1974 con las anteriores, fue muy baja la cuantidad de votos en este certamen. Y fue este reducido número de electores quienes lo eligieron con 84,7% de los votos de una competencia cuestionable en términos de participación electoral. Volatilidad alta y competitividad baja son las marcas de este periodo de inconstancias político-electorales. Sin embargo, la geografía electoral de los años venderos tiene ay sus orígenes. Como se observa en los mapas de los territorios electorales de la figura 1, es constante el apoyo al ex presidente Balaguer en la porción oeste del país, en una franja del Cibao a la región Oriental. Esta región, como veremos más adelante en los 5 próximos mapas síntesis (figuras 2 y 3), seguirá apoyando a Balaguer hasta 1994, y al candidato siguiente, Jacinto Peynado, en 1996. En cuanto al PRD, cuando el presidente Juan Bosch es el contrincante en 1962 y 1966, el apoyo es más fuerte en la región sur, alrededor de la región metropolitana, como se observa en los mapas de clúster de la figura 1. El discurso institucionalista y de cuño social se repercute más en la metrópoli, y menos en el interior conservador del país. Sin embargo, la interrupción del ciclo de participación del PRD, con su ausencia en las elecciones de 1970 y 1974, y la salida del presidente Bosch para fundar el PLD, hacen con que el nuevo ciclo de 1978 adelante (figura 2) no registre más esta conformación de territorio electoral ni al PRD y ni al PLD. La región metropolitana y alrededores solo vuelven a ser territorios electorales fuertes del PLD en 1996 (figura 3), cuando se eligió presidente Leonel Fernández. Sin embargo, aunque no explicitado en los mapas de Moran, la votación por el presidente Juan Bosch crece mucho en los grandes municipios en el periodo posterior, como lo comentaremos más adelante. En síntesis, lo que vimos en destaque sobre la evolución de los territorios electorales de los principales actores políticos en el periodo 1962 a 1974 fue el apoyo de la metrópoli y de la región sur a la elección del presidente Bosch, y la génesis de la base electoral del presidente Balaguer en la porción oeste del país. Decimos génesis porque el apoyo sigue constante en las siete elecciones que disputó después de 1966. 6 Figura 1 – Territorios electorales de las elecciones presidenciales de 1962 a 1974 (año, partido, porcentaje de votos, candidato, índice de Moran Global y mapa del indicador de Moran Local) Fuente: elaboración propia. Nota: los territorios electorales débiles están todos en color crema. Los demás son territorios electorales fuertes de los partidos en cuestión. EL PERÍODO 1978 -1994 El según periodo, de 1978 a 1994, se inicia en un contexto de dos rupturas. Una es proveniente del escenario mundial, que trajo al país la tercera ola democrática. El gobierno Carter en los Estados Unidos presiona por la realización de elecciones democráticas y libres, de las cuales se respecte los resultados. La otra proviene de la política interna. El certamen de 1978 marcó el fin de la hegemonía del PR de Balaguer y del autoritarismo de sus 12 años de gobierno, si bien que vuelve en 1986. El 7 contrincante del PR en este pleito, Silvestre Antonio Guzmán Fernández, rompió el ciclo y llevó el PRD a la presidencia de la República. Juan Bosch y su nuevo partido, el PLD, también participa de la contienda, pero no obtiene resultados significativos. En las cuatro elecciones siguientes, 1982, 1986, 1990 y 1994, los principales contrincantes siguen siendo los tres partidos, PRD, PRSC y PLD. En cuanto el PRSC y el PLD son representados por sus líderes máximos Joaquín Balaguer y Juan Bosch, en las cinco elecciones del periodo, por el PRD se postulan cuatro candidatos diferentes. En 1986, al PR de Balaguer se une el antiguo PRSC, formando el Partido Reformista Social Cristiano, manteniendo la sigla PRSC. La elección de 1982 la gana nuevamente el PRD, eligiendo al presidente Salvador Jorge Blanco. A las otras tres postulan una vez Jacobo Majhita (1986) y dos veces Peña Gómez (1990 y 1994), y ambos no logran vencer a Balaguer, que retorna al poder. En el contexto electoral, todas las elecciones del periodo fueron albo de acusaciones de irregularidades y fraude electoral. Las prácticas clientelistas, el amplio control reformista del Senado, del Poder Judicial y de la Junta Central Electoral componen el escenario en lo cual la votación por el PRSC se mantiene siempre entre 35% y 42%. El PRD vive conflictos internos y ve su apoyo entrar en declino hasta que Peña Gómez logra la recuperación de la votación en su segundo intento por la presidencia, en 1994. Con el PLD ocurre el movimiento opuesto: crece la votación por Juan Bosch, subiendo de 1,11% en 1978 a 33,7% en 1990. En 1994 la votación baja nuevamente, llegando a los 13,1%. Aunque bajo la pecha del fraude electoral, el periodo muestra evolución del sistema de partidos en el país frente al periodo anterior. Los indicadores confirman, en lo general, incremento importante en la competitividad electoral y en el número efectivo de partidos. La concentración de votos disminuye, completando el cuadro de mejora de los indicadores políticos-electorales. ¿Pero qué nos dicen los territorios electorales conformados por la votación en los municipios y sus vecinos? Los mapas síntesis del periodo (figura 2) presentan, en perspectiva comparable, los territorios electorales de los tres partidos en los cinco certámenes, excepto del PLD en 1978, cuando obtuvo solo 1,11% de votos. El PRSC mantiene su estándar del periodo anterior. Los territorios electorales fuertes de la porción oeste del Cibao y de la región oriental del país se conforman alrededor de la provincia de San Juan desde 1966 hasta 1994, con variaciones locales a cada elección. Algunas otras conformaciones aparecen en la región sur (eventualmente los municipios a este de la provincia de Monte Plata y La Altagracia), pero no con la constancia de los del oeste. El PLD, según lo analizamos cuantitativamente, va consolidando su votación en los municipios más poblados del país, manteniendo la característica de los partidos de izquierda y centro-izquierda que inicialmente son bien sucedidos en los grandes centros urbanos, para luego interiorizarse. Mientras tanto, en términos de territorios electorales 8 fuertes, lo que se destaca es la región que se conforma al norte de la provincia de Santiago. La configuración del conjunto de municipios vecinos varía a cada elección, pero se queda claro que hay ay, en Santiago y alrededores, un bastión del partido que se consolida en las cuatro elecciones subsecuentes. El análisis del periodo siguiente nos mostrará que este territorio se mantiene en las dos vueltas de la elección de 1996 (figura 3), cuando ganó Leonel Fernández, y vuelve a aparecer con menor extensión en su retorno en 2004. Algunas otras conformaciones también aparecen en la región sur en 1982, 1986 y 1990, más específicamente en las provincias La Altagracia, La Romana y El Seibo, pero no con la constancia de la región de Santiago. El PRD, sea por los cambios de postulante a cada elección, sea por apoyo en igual proporción que tal vez haya recibido en los municipios dominicanos, no muestra ningún estándar que sé continuo y significativo. 9 Figura 2 – Territorios electorales de las elecciones presidenciales de 1978 a 1994 (año, partido, porcentaje de votos, candidato, índice de Moran Global y mapa del indicador de Moran Local) Fuente: elaboración propia. Nota: los territorios electorales débiles están todos en color crema. Los demás son territorios electorales fuertes de los partidos en cuestión. 10 EL PERÍODO 1966 -2012 Llegamos al periodo más reciente y analizamos los certámenes de 1966, 2000, 2004, 2008 y 2012. El mondo atestiguaba la crisis del discurso socialista, la crisis económica de los países en desarrollo y subdesarrollado, la hegemonía del neoliberalismo y la globalización. En los países de Latinoamérica, mientas los inúmeros desafíos a requerir eficiencia del Estado y políticas públicas efectivas, se vivió la lucha para el equilibrio macroeconómico y luego, el esfuerzo para disminuir la pobreza y la tremenda desigualdad, agravadas aún más por las medidas económicas neoliberales implementadas en la transición hacia el nuevo milenio. República Dominicana, además de los desafíos para manejar las carencias sociales y económicas e insertarse en el nuevo orden mundial, pasaba una vez más por rupturas y transformaciones del escenario político, institucional y electoral. La crisis vivida después de las elecciones de 1994, en la cual el PRSC fue promulgado ganador bajo la confirmación de fraude electoral, llevó al Pacto por la Democracia, convocación de la nueva Asamblea Nacional, promulgación de la Constitución y convocación de nuevas elecciones presidenciales en 1996. Los principales cambios definitorios en el sistema político-electoral fueron el establecimiento de la segunda vuelta para certámenes sin mayoría absoluta; la prohibición de reelección; y la separación de las elecciones presidenciales de las congresuales y municipales. El periodo comienza con nuevos liderazgos. Por primera vez desde los principales protagonistas de los últimos 35 años, Joaquín Balaguer por el PRSC y Juan Boch por el PLD, no postulaban a la presidencia en 1996. Solo permaneció por más este certamen Peña Gómez, líder del PRD. El ocaso de los tres liderazgos políticos abrió camino para nuevos nombres del escenario político, como Leonel Fernández, vice de Juan Bosch en 1994, y presidente elegido en 1996, 2004 y 2008, y Danilo Medina, postulante en 2000, y presidente elegido en 2012. Por el PRD viene Hipólito Mejía (elegido en 2000) y Miguel Vargas Maldonado. El PRSC deja de ser una fuerza electoral, aunque que Balaguer se postula como contrincante en 2000. En 2012 juntase al grupo de aliados del PLD. Nuevamente el sistema toma rumbos de un bipartidismo electoral. El periodo se difiere en mucho de los anteriores. Inicia libre del fantasma de las prácticas autoritarias en la competición político-electoral. Las campañas electorales pasan por cambios relevantes, como la mayor importancia de los medios de comunicación y la espectaculización de la política, como lo dijo Castillo (2009). Leonel Fernández trae al escenario un discurso más técnico en substitución al discurso ideológico. Las alianzas también toman un nuevo significado, a punto de en 2012 garantizaren la elección de Danilo Medina por PLD. 11 El PLD, tras la personalización de la política del periodo anterior, se beneficia de la persistencia del ex presidente Juan Bosch en postularse en cada certamen, constituyendo la tercera vía al bipartidismo del PRSC y PRD. Su trayectoria dio frutos en 1996, cuando Leonel Fernández confronta a Peña Gómez en dos voltas y sale vencedor. Estaba decretado el nuevo modelo de hacer política y gobernar. Los mapas síntesis de la figura 3 muestran los territorios electorales fuertes y débiles de los tres partidos en cada certamen. Una inspección visual sobre el estándar del PRSC nos muestra que 1996 es la última vez que se conforma un territorio más extenso a suroeste del país, que se identifica desde 1966. En este certamen se conforma con municipios de las provincias de Elias Piña, Independencia y Pedernales. La Altagracia, que aparece desde 1986, sigue siendo un clúster de votación fuerte por el partido. En cuanto al PRD se conforma una cierta región de apoyo en el noreste del Cibao, en las provincias de Monti Cristi, Dajabón y cercanías, que viene desde 1994, cuando postuló por segunda vez Peña Gómez. Este territorio persiste hasta 2012. Hemos visto anteriormente que desde 1982, con Juan Bosch como contrincante por el PLD, se conformó el territorio electoral al centro-norte del país, en la región del Cibao, más frecuentemente en la provincia de Santiago y alrededores. Eso se percibe claramente en la elección del presidente Fernández en 1996, en los dos turnos. No aparecen en 2000, cuando se postuló Danilo Medina. Vuelven en 2004, nuevamente con el presidente Fernández. En 1996 y 2000 también es interesante observar como la región metropolitana de Santo Domingo conforma un gran clúster. Normalmente, en los municipios más poblados, la competencia es más fuerte y no se conforman territorios electorales metropolitanos con facilidad, sin embargo, el PLD ha sido muy bien votado en estos municipios. El hecho de se haya conformado el territorio electoral metropolitano en la votación del PLD en 1996 y 2004 muestra el destaque que tiene esta región frente al desempeño en el interior del país. O sea, es posible decir que la base electoral conformada por el ex presidente Juan Bosch en la región de Santiago y San Juan pasa a su sucesor Leonel Fernández y que los territorios electorales fuertes del PLD moderno, particularmente hasta 2004, incluyen el Distrito Nacional, Santo Domingo y alrededores. Otra confirmación de la tendencia de urbanización de la base electoral del PLD viene del análisis del número de veces que los municipios más poblados del país fueron clasificados como territorios fuertes del partido. Cuanto más veces en relación al total de certámenes que el partido ha disputado, más apoyo debe tener en las áreas metropolitanas y alrededores. Hicimos el análisis cuantitativo y observamos que el PLD es el partido que más veces tiene como territorios fuertes los municipios con más de 1% de población (Censo 2010) en edad para votar. Particularmente los municipios de Moca (ESP), Santiago (STGO), La Vega (LV), Baní (PEV) y el Distrito Nacional fueron en 12 los que sus votantes más frecuentemente respondían a patrones regionalización a favor del PLD. Figura 3 – Territorios electorales de las elecciones presidenciales de 1996 a 2012 (año, partido, porcentaje de votos, candidato, índice de Moran Global y mapa del indicador de Moran Local) Fuente: elaboración propia. Nota: los territorios electorales débiles están todos en color crema. Los demás son territorios electorales fuertes de los partidos en cuestión. 13 CONCLUSIÓN Una conclusión general del análisis de los territorios electorales, aunque haya inúmeras otras a derivar del estudio, es que los tres principales partidos y sus protagonistas lograron conquistar el apoyo en diferentes regiones del país, más que en otras. Independiente de ganar o perder, del contexto político, social y económico, la geografía hizo alguna diferencia. Nos preguntamos cómo y porque. Los contextos locales y el perfil de los electores deben ser más investigados para profundizar el conocimiento del comportamiento electoral en el país. Identificamos en línea general, la conformación de territorios electorales de apoyo a Balaguer y al PR(SC) en la porción oeste del país desde el principio. Esta tendencia se mantuvo hasta 2006, pero principalmente en cuanto permanece Balaguer en el escenario como postulante o líder. Observamos la conformación del apoyo a Juan Bosch en la región (Sur) incluso en Santo Domingo y alrededores en 1962 y 1966. Vimos este apoyo trasladarse hacia Santiago y alrededores luego en la segunda participación de Juan Bosch a frente del PLD (1982). Estas tendencias de apoyo de los municipios más poblados y sus cercanías también parecen mantenerse hasta 2006. En 2000, cuando Danilo Medina es el contrincante por el PLD ya no se ve el mismo estándar. El estándar se repite en 2004, nuevamente con Leonel Fernández. Nos preguntamos si la base electoral de Juan Bosch fue heredada por Leonel Fernández y no por Danilo Medina. Hipótesis a investigar. En cuanto al PRD observamos variaciones de regiones de apoyo a lo largo del periodo. Quizá la hipótesis del personalismo político explique estas variaciones, una vez que el partido fue lo que más cambió postulantes en estos cincuenta años. Incluso en las tres veces que actuó como contrincante (1990, 1994 y 1996) su líder, Peña Gómez, el territorio que había en la región de Pedernales desapareció para surgir otro en la región de Monte Cristi. Este último se mantiene hasta 2012. Otra hipótesis a investigar: el personalismo y la fuerza de los liderazgos crean territorios que pueden ser heredados por quienes los electores identifican como sus sucesores. El análisis exploratorio de los Índices de Moran también nos permitió evaluar, desde la perspectiva del sistema de partidos y de sus respectivos postulantes, las tendencias de regionalización o nacionalización a lo largo de estos catorce certámenes. Analizamos los tres partidos principales (PRD, PRSC y PLD) en todos los certámenes en que participaron desde 1962. En el primer periodo incluimos también el análisis de otros contrincantes en 1962 (UCN), 1970 (MIDA) y 1974 (PDP), pero el foco del análisis se mantuvo en los tres principales. Los promedios de los I de Moran son similares: 0,38 para el PRD y 0,37 para los dos otros. Sin embargo, las deviaciones estándares son diferentes: más baja para el PRD (0,08) que para el PRSC (0,16) y el PLD (0,11). Estas diferencias pueden ser observadas en los gráficos de la figura 4. Los índices del PRD, por 14 ejemplo, varían poco desde 1978. Los índices se quedan en el intervalo de 0,3 a 0,4, o muy cerca de estos límites. Ya el PRSC varía mucho, pasando de alto a bajo de un certamen a otro. El PLD también presenta variaciones significativas de un certamen a otro. Esto explica porque la deviación estándar del PRSC es el doble de la del PRD. Además de la estabilidad del PRD y de la variabilidad del PRSC y del PLD, es posible observar que la última votación con índices relativamente altos fue la de 1996, más precisamente 0,42 para el PRD, 0,54 para el PRSC y 0,60 para el PLD. Después se nota claramente una queda en los índices de los tres partidos, lo que se pode plantear como una tendencia de nacionalización de las votaciones para presidencia de la República a partir de 2000. O sea, la diferenciación regional de los porcentajes de votos municipales disminuye en las votaciones más recientes, y nos parece que eso se pasa con los tres partidos. Figura 4 – Índices de Moran Global de las votaciones municipales por PRD, PRSC y PLD, 1962 a 2012 Índices de Moran del porcentaje de votos municipal por partido en cada certamen electoral realizado desde 1962 a 2012 Fuente: elaboración propia. En términos de comportamiento electoral, índices de Moran positivos y más próximos de cero significan apoyo más o menos homogéneo (con baja variancia) en la mayoría de los municipios, que puede ser interpretada como nacionalización. La tendencia a regionalización se asocia a la conformación de regiones donde la votación es significante y más expresiva que en otras, y el índice es positivo y más próximo de 1. Esto independe de ganar o perder la elección, de obtener votación alta o baja. De hecho, lo que pudimos 15 observar en la serie histórica es que hay una queda en los índices a partir de 2000, hacia la homogeneidad espacial (nacionalización), frente a los índices anteriores, más altos, indicativos de estándares heterogéneos (regionalización) de los porcentajes de votos por los partidos en los municipios. Sin embargo, ¿cuáles son los índices límites que suelen definir estándares nacionalizados o regionalizados? Los límites no suelen ser absolutos, sino que relativos a la amuestra analizada, en este caso, todas las votaciones municipales por los partidos relevantes en los catorce certámenes. Empleamos un método de clasificación (y podría ser otro), basado en el promedio y en la deviación estándar del conjunto de todos los índices. La tabla 1 presenta todos los índices calculados para la serie histórica. El promedio es 0,38 y la deviación estándar es 0,12. Tabla 1- Índices de Moran de los porcentaje de las votaciones municipales de los principales partidos en las elecciones presidenciales de 1962 a 2012 PRD 1962 1966 0,53 0,50 PRSC 0,50 1970 1974 0,30 0,65 PLD UCN MIDA PDP 1978 1982 1986 1990 1994 1996 2000 2004 2008 2012 0,41 0,36 0,38 0,31 0,40 0,42 0,27 0,36 0,30 0,32 0,45 0,35 0,23 0,51 0,27 0,54 0,19 0,14 0,32 0,38 0,48 0,30 0,39 0,60 0,29 0,30 0,22 0,35 0,47 0,32 0,65 Fuente: elaboración propia. Definimos tres clases de índices para identificar las tendencias de nacionalización, regionalización y transición entre estos dos estándares, con base en el promedio y la unidad de deviación estándar. A partir del promedio (0,38) se sumó y disminuyó 0,12 (una deviación estándar) para encontrar los límites de las clases inferior (0,26) y superior (0,50). Por este método de clasificación, se definió que índices de Moran igual o inferior a 0,26 indican nacionalización en curso; igual o superior a 0,50 indican regionalización en curso. Índices entre 0,27 y 0,49 significan una situación de transición, que se llamó de estándar intermediario, o sea, donde no hay predominio de un u otro estándar. Esta clasificación, presentada en la tabla 2, muestra que hubo realmente la tendencia de regionalización en el primer periodo, de 1962 a 1974; que entre 1978 y 1994 se conformó un nivel intermediario; que en 1996 el estándar del PRSC y del PLD fue regionalizado; y 16 finalmente, que a partir de 2000 se confirma la tendencia hacia la nacionalización del PRSC (dos veces) y del PLD (una vez). Este último periodo todavía no parece muy claro. Tabla 2 - Clasificación de los Índices de Moran con base en el promedio y una unidad de deviación estándar PRD 1962 1966 R R R PRSC 1970 1974 I R 1978 1982 I I I I I I PLD UCN 1986 1990 1994 1996 2000 2004 2008 2012 I I I I N R I R I I I I N N I I I R I I N I I MIDA I R PDP Fuente: elaboración propia. Nota: R – regionalización en curso; I- estándar intermediario; N nacionalización en curso Utilizamos ahora media unidad de deviación estándar para dar más definición a la clasificación (tabla 3). Observase ahora más claramente el predominio de la regionalización en el primer periodo (1962 – 1974), se confirma la transición en el segundo (1978 – 1994) y las dos situaciones del periodo más actual: la regionalización en 1996 y el predominio de la nacionalización a partir de 2000. Tabla 3 - Clasificación de los Índices de Moran con base en el promedio y media unidad de deviación estándar PRD 1962 1966 R R R PRSC 1970 1974 1978 1982 I N R R PLD UCN MIDA PDP 1986 1990 1994 1996 2000 I I N I N R I R N I 2004 2008 2012 I I N R N I N N N N N R N N N I R N R Fuente: elaboración propia. Nota: R – regionalización en curso; I- estándar intermediario; N nacionalización en curso Interesante observar que luego de dos crisis (1974 y 1994) surgen estándares regionales o índices de transición altos. En 1978 se puede plantear que ya se vendría de una tendencia fuerte de regionalización del voto. Pero 1996 nos parece un “punto fuera de la curva o un outlier”, un punto de ruptura en la tendencia de nacionalización que se conformaba. Nos preguntamos ¿porque? Nos preguntamos también se estas tendencias se mantienen para las elecciones del legislativo, o sea, se el sistema de partidos se nacionaliza o se apenas las elecciones presidenciales. ¿Y porque? ¿Y en Santo Domingo, 17 Santiago y otros municipios más poblados, que abrigan tremenda desigualdad socio económica, se mantienen estas tendencias en los barrios ricos y pobres igualmente? Delante la grande cuantidad de informaciones derivadas del estudio, innúmeras preguntas nos surgen a mente. Esto análisis exploratorio de la geografía electoral, a través de la delimitación y cuantificación de lo que conceptualizamos como territorios electorales, nos lleva a hipótesis y posibilidades de explicación de lo que ni siquiera imaginábamos antes. Y es exactamente lo que esperábamos del trabajo. Generar información sobre nuestra realidad para confróntalas a las teorías existentes, y enriquecerlas. Entendemos este estudio como un comienzo inicio, y no un fin en sí mismo. Nos ha generado más preguntas que las iniciales que planteábamos. Es una puerta abierta para seguir investigando... BIBLIOGRAFÍA 2 Acevedo Bohórquez, I., & Velásquez Ceballos, E. (2008). Algunos conceptos de la econometría espacial y el análisis exploratorio de datos espaciales. Ecos de Economía No. 27. Medellín,, 9- 34. Anselin, L. (199). Spatial econometrics. Working Paper. Bruton Center – University of Texas Disponible en: http://www.csiss.org/learning_resources/content/papers/baltch ap.pdf. Aroca, P. (2000). 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