¿Vale lo que pesa? La influencia de las elecciones de gobernador en la composición de la Cámara de Diputados en Brasil (1994-2018)

Alves, Vinícius Silva

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Brasil

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Sumário

Artigo • Opin. Pública 29 (3) • Sep-Dec 2023 • https://doi.org/10.1590/1807-01912023293761 copiar

¿Vale lo que pesa? La influencia de las elecciones de gobernador en la composición de la Cámara de Diputados en Brasil (1994-2018)

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Resumen

Durante más de dos décadas, dos partidos lideraron las elecciones presidenciales en Brasil, lo que llevó a que parte de la literatura considerara que el sistema nacional de partidos se centraría en la competencia presidencial. Sin embargo, estudios recientes han destacado la influencia de las elecciones regionales en la formación del sistema brasileño. Este artículo emplea un modelo de regresión binomial negativo para examinar datos electorales de 1994 a 2018 y probar la hipótesis de que las elecciones para gobernador son más influyentes que la carrera presidencial en la distribución de escaños en la Cámara de Diputados. Se destacan los siguientes resultados: (i) liderar una coalición presidencial no aumenta el número de escaños obtenidos en la Cámara; (ii) el lanzamiento de candidatos a gobernador aumenta el número de diputados federales elegidos por cada partido.

partidos políticos; elecciones legislativas; efecto coattail del gobernador; sistema de partidos; política brasileña

	1994	1998	2002	2006	2010	2014	2018
PDS/PP	9,9	11,7	9,6	8,0	8,6	7,4	7,2
PMDB	20,9	16,2	14,6	17,4	15,2	12,9	6,6
PDT	6,6	4,9	4,1	4,7	5,3	3,9	5,5
PTB	6,0	6,0	5,1	4,3	4,3	4,9	2,0
PT	9,8	11,5	17,7	16,2	16,8	13,3	10,9
PFL/DEM	17,3	20,7	16,4	12,7	8,4	4,1	5,7
PL/PR	2,5	2,3	5,1	4,5	8,0	6,6	6,4
PCB/PPS	0,4	0,6	2,9	4,3	2,3	1,9	1,6
PCdoB	1,9	1,4	2,3	2,5	2,9	1,9	1,8
PSB	2,9	3,5	4,3	5,3	6,8	6,6	6,2
PSDB	12,3	19,3	13,7	12,9	10,5	10,5	5,7
PSC	0,6	0,4	0,2	1,8	3,3	2,5	1,6
PV	0,2	0,2	1,0	2,5	2,5	1,6	0,8
PRB				0,2	1,6	4,1	5,9
PSD						7,0	6,6
SD						2,9	2,5
PROS						2,1	1,6
PSL						0,2	10,1
Outros	8,7	1,3	3	2,7	3,5	5,6	11,3
N	18	18	19	21	22	28	30

	1994	1998	2002	2006	2010	2014
PT (presente)	6,81	9,99	16,40	17,80	24,64	15,56
PT (ausente)	7,07	7,28	11,67	8,76	11,12	6,18
PSDB (presente)	13,59	22,72	20,36	11,73	10,83	13,86
PSDB (ausente)	8,92	13,81	7,61	9,12	6,32	6,35

num_eleitos	IRR		Erro padrão	t-valor		p-valor	[Intervalo de confiança 95%]			Sig.
elegov	5,949		3,506	3,03		,002	1,874		18,886	***
cand_pres_colig	1,829		,712	1,55		,121	,853		3,921
part_colig_pres	2,283		,551	3,42		,001	1,422		3,665	***
candisolada	,463		,141	-2,54		,011	,256		,84	**
ideologia	1,56		,335	2,07		,038	1,025		2,375	**
forte_est	2,593		,949	2,60		,009	1,265		5,315	***
Constante	3,933		1,042	5,17		0	2,34		6,612	***
lnalpha	,591		,111	,b		,b	,373		,809

Média variável dependente		17,517			Desvio-padrão variável dependente			24,920
Pseudo r²		0,052			Observações			205
Chi²		77,033			Prob > chi²			0,000
Akaike crit. (AIC)		1414,507			Bayesian crit. (BIC)			1441,091

Variável	N	Média	Desvio-padrão	Mín.	Máx.
elegov	205	,247	,267	0	,994

	Valores médios preditos	Erro padrão	z	P>z	[Intervalo de confiança 95%]
elegov em
0	9,740	2,029	4,800	0,000	5,762	13,717
0,1	11,641	1,908	6,100	0,000	7,901	15,381
0,2	13,913	1,829	7,610	0,000	10,328	17,499
0,3	16,630	2,012	8,260	0,000	12,686	20,573
0,4	19,876	2,736	7,270	0,000	14,514	25,238
0,5	23,756	4,128	5,750	0,000	15,665	31,847
0,6	28,394	6,246	4,550	0,000	16,152	40,636
0,7	33,937	9,203	3,690	0,000	15,899	51,975
0,8	40,562	13,183	3,080	0,002	14,724	66,400
0,9	48,481	18,440	2,630	0,009	12,339	84,622
1	57,945	25,301	2,290	0,022	8,356	107,534

Variável	N	Média	Desvio-padrão	Mín.	Máx.
num eleitos	205	17,517	24,92	0	107

Variável	poisson	overdisp	nbreg
num_eleitos
elegov	1,421	1,421	1,783
	0,094	0,396	0,589
cand_pres_~g	0,351	0,351	0,604
	0,058	0,244	0,389
part_colig~s	0,595	0,595	0,826
	0,047	0,197	0,242
candisolada	-1,073	-1,073	-0,769
	0,089	0,375	0,303
ideologia	0,346	0,346	0,445
	0,040	0,167	0,214
forte_est	0,941	0,941	0,953
	0,053	0,224	0,366
_cons	1,742	1,742	1,369
	0,054	0,227	0,265
/lnalpha	0,591
	0,111

Poisson model:
Iteration 0: log likelihood = -2141,832
Iteration 1: log likelihood = -1834,5437
Iteration 2: log likelihood = -1832,3235
Iteration 3: log likelihood = -1832,3227
Iteration 4: log likelihood = -1832,3227

Constant-only model:

Iteration 0: log likelihood = -797,69424
Iteration 1: log likelihood = -738,17991
Iteration 2: log likelihood = -737,77011
Iteration 3: log likelihood = -737,76984
Iteration 4: log likelihood = -737,76984

Full model:

Iteration 0: log likelihood = -712,44327
Iteration 1: log likelihood = -699,6305
Iteration 2: log likelihood = -699,25402
Iteration 3: log likelihood = -699,25351
Iteration 4: log likelihood = -699,25351

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