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Opinião Pública

Print version ISSN 0104-6276On-line version ISSN 1807-0191

Opin. Publica vol.23 no.3 Campinas Sept./Dec. 2017

http://dx.doi.org/10.1590/1807-01912017233754 

ARTIGOS

Relação entre propaganda, dinheiro e avaliação de governo no desempenho de candidatos em eleições majoritárias no Brasil1

Relation between electoral advertising, money and government evaluation in the performance of candidates in the majority elections in Brazil

Relación entre propaganda electoral, dinero y evaluación de gobierno en el desempeño de candidatos en elecciones mayoritarias en Brasil

Relation entre la propagande électorale, l'argent et l'évaluation du gouvernement dans la performance des candidats aux élections majoritaires au Brésil

Felipe Borba1 

Emerson Urizzi Cervi2 

1Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - Departamento de Estudos Políticos. E-mail: <felipe.borba10@gmail.com>.

2Universidade Federal do Paraná - Departamento de Ciência Política. E-mail: <ecervi7@gmail.com>.

Resumo

O objeto do artigo é a análise do desempenho eleitoral de 1.281 candidatos que disputaram eleições para presidente, governadores e prefeitos de capitais entre 2002 e 2014 no Brasil. Para tanto, utilizamos um conjunto de variáveis em um modelo de regressão linear múltipla com o objetivo de descrever os efeitos conjuntos do tempo de Horário Gratuito de Propaganda Eleitoral, dos gastos de campanha e da avaliação de governo sobre o desempenho dos candidatos. Os resultados mostram que dependendo do tipo de candidato, há maior impacto de uma ou outra variável. Por exemplo, o tempo de HGPE mostra-se mais importante para explicar o voto em candidatos de oposição, enquanto a avaliação positiva do governo é a variável preditiva mais forte para as votações de concorrentes à reeleição. A hipótese de que diferentes tipos de candidatos apresentam distintos comportamentos é comprovada. Com isso, esperamos contribuir para as pesquisas sobre eleições no Brasil mostrando a importância de distinguir concorrentes à reeleição de governistas e dos candidatos de oposição.

Palavras-Chave: eleições; propaganda eleitoral; financiamento de campanha; avaliação de governo; reeleição

Abstract

This article presents an analysis of the electoral performance of 1,281 candidates who disputed elections for president, governors and mayor of capitals between 2002 and 2014 in Brazil. To do so, we used a set of variables in a multiple linear regression model to describe the combined effects of electoral advertising, campaign spending, and government evaluation of candidate performance. The results show that the impact of the variables will depend on the type of candidate. For example, electoral advertising more effectively explains votes for opposition candidates, while positive government evaluations are the strongest predictive variable for re-election candidates. With this, we hope to contribute to the literature on elections in Brazil, showing the importance of distinguishing between incumbents seeking re-election from opposition candidates.

Key words: elections; electoral advertising; campaign financing; government evaluation; reelection

Resumen

El tema de este artículo es el análisis del desempeño electoral de 1281 candidatos que disputaron elecciones para presidente, gobernadores y alcalde de capitales de estados entre 2002 y 2014 en Brasil. Para eso, utilizamos un conjunto de variables en un modelo de regresión lineal múltiple, con el objetivo de describir los efectos conjuntos del tiempo de publicidad electoral, de los gastos de campaña y de la evaluación del gobierno sobre el desempeño de los candidatos. Los resultados muestran que en función del perfil de candidato hay más impacto de una u otra variable. Por ejemplo, el tiempo de publicidad electoral se muestra más importante para explicar el voto en candidatos de oposición, mientras la evaluación positiva del gobierno es la variable predecible más fuerte para las votaciones de candidatos a la reelección. Es comprobada la hipótesis de que diferentes tipos de candidatos presentan distintos comportamientos. Con eso, esperamos contribuir para las investigaciones sobre elecciones en Brasil apuntando la importancia de distinguir entre los candidatos a reelección, los gubernistas, y los candidatos de oposición.

Palabras-clave: elecciones; propaganda electoral; financiamiento de campañas; evaluación del gobierno; la reelección

Résumé

L’objet de cet article est l'analyse de la performance électorale des 1281 candidats qui ont participé aux élections présidentielles, des gouvernements locaux et des maires des capitales entre 2002 et 2014 au Brésil. Pour cela, nous utilisons un ensemble de variables dans un modèle de régression linéaire multiple afin de montrer les effets combinés du temps de publicité électorale, des dépenses de campagne et de l'évaluation du gouvernement sur la performance des candidats. Les résultats montrent, selon le type de candidat, qu´une des variables utilisées a un impact plus important. Par exemple, le temps de publicité électorale est plus important pour expliquer le vote des candidats de l'opposition, alors que l'évaluation positive du gouvernement est la variable prédictive la plus forte pour les votes des concurrents à la réélection. L'hypothèse selon laquelle différents types de candidats ont des comportements différents est, pourtant, prouvée. Ainsi, avec cette contribution, nous espérons élargir les études sur les élections au Brésil en montrant, dans le cas analysé, l'importance de faire une distinction entre les concurrents à la réélection de candidats pro-gouvernementaux et ceux de l'opposition.

Key words: élections; propagande électorale; le financement de la campagne; l'évaluation du gouvernement; réélection

Introdução

Pesquisas que tratam da descrição dos efeitos das campanhas sobre o voto no Brasil têm ficado cada vez mais complexas. Não é mais suficiente tratar de uma única variável explicativa de um fenômeno tão intricado como o resultado eleitoral. A literatura brasileira na área tradicionalmente elege quatro grandes conjuntos de variáveis explicativas para os resultados eleitorais em eleições majoritárias2. O primeiro deles diz respeito a uma particularidade brasileira, o Horário Gratuito de Propaganda Eleitoral (HGPE), que é a “oferta” pelo sistema político de um período de tempo em rede de rádio e televisão durante a campanha para que todos os candidatos apresentem suas propostas. Embora os estudos nessa área usem abordagens metodológicas distintas, como dados agregados, surveys e grupos focais, as evidências sugerem que o sucesso de certas candidaturas pode ser atribuído à existência do HGPE (Figueiredo e Coutinho, 2003; Figueiredo, 2007; Coimbra, 2008; Mundim, 2010, 2012; Borba, Veiga e Martins, 2015; Lourenço, 2009), sendo o efeito maior entre os candidatos com mais tempo de propaganda (Silveira e Mello, 2011; Borba e Figueiredo, 2014). O segundo é a estrutura de financiamento das campanhas, em especial os recursos financeiros disponíveis aos candidatos e partidos. Nesse caso, partidos maiores e candidatos já no governo tendem a ter mais recursos financeiros em suas campanhas, desequilibrando o “jogo eleitoral” a favor da manutenção do status quo3 (Samuels, 2001c; Braga e Bourdoukan, 2009; Cervi, 2010; Heiler, 2011; Speck e Mancuso, 2013, 2014; Codato, Cervi e Perissinotto, 2013).

Os dois últimos são a avaliação prévia que os eleitores fazem do governo em exercício e a reeleição. Parte-se do princípio de que há maiores chances de manutenção do grupo que está no governo se a administração em disputa for bem avaliada pelos eleitores, tendo as variáveis econômicas papel preponderante na avaliação de desempenho dos governantes (Mendes e Venturi, 1994; Camargos, 1999; Carreirão, 2002; Rennó e Spanakos, 2006; Soares e Terron, 2008; Rennó e Cabello, 2010; Peixoto e Rennó, 2011). Finalmente, a reeleição tem sido tratada como fator decisivo no resultado eleitoral. As evidências sugerem que a vantagem se relaciona a fatores ligados diretamente ao exercício do cargo, tais como a visibilidade conferida pelo mandato, a capacidade de reunir apoio político e angariar recursos financeiros, o controle dos gastos públicos e a força de dissuadir oponentes competitivos de concorrer (Barreto, 2009; Deliberador e Komata, 2010).

A revisão da literatura brasileira sobre efeitos de campanha revela uma lacuna importante. Os estudos encontrados buscam, basicamente, medir o efeito de cada uma dessas variáveis individualmente sobre o voto. Não há a preocupação de testar o efeito conjunto dessas variáveis sobre o comportamento do eleitor. A exceção é o trabalho de Cervi e Speck (2016), que investiga simultaneamente o peso do dinheiro e do tempo de TV no universo dos 5.560 municípios brasileiros em 2012. Neste artigo, nosso objetivo é suprir parte dessa lacuna ao oferecer análise do impacto conjunto do tempo de propaganda, do financiamento de campanha, da avaliação de governo e da reeleição sobre os resultados eleitorais das disputas para presidente, governador de estado e prefeitura das 26 capitais ocorridas entre 2002 e 2014, totalizando 1.281 candidaturas.

Ao mesmo tempo, propomos debater uma nova tipologia dos candidatos a cargos majoritários no Brasil. As análises que investigam a força dos governantes no sucesso eleitoral vêm ignorando que existem tipos distintos de candidatos, sendo possível propor uma tipologia segundo quatro níveis de governismo: candidatos à reeleição, candidatos à reeleição que substituíram os titulares no curso do mandato, candidatos governistas e, por último, candidatos de oposição. A nossa análise mostra claramente haver uma hierarquia de força entre eles, tendo os candidatos que concorrem à reeleição após quatro anos a maior taxa de sucesso nos três níveis de disputa majoritária analisados aqui. Os dados mostram ainda que o sucesso dessas candidaturas depende de recursos de campanha distintos. Enquanto a avaliação de governo é a variável preditiva mais forte para candidatos à reeleição, o tempo de propaganda no rádio e na televisão aparece como a variável que explica melhor o desempenho de opositores. Se considerarmos que o tempo de HGPE é consequência do volume de representação na Câmara de Deputados do partido ou partidos da coligação, podemos estabelecer como pressuposto que a estruturação político-partidária das campanhas de oposição é fundamental para o sucesso dessas candidaturas. Campanhas de oposição isoladas, de partidos pequenos ou coligações débeis tendem a ter menor tempo de HGPE e, por consequência, menos chances de sucesso.

A partir daqui o argumento do artigo é apresentado em quatro partes. Na primeira, “Efeitos de campanha no Brasil”, revisamos a literatura nacional sobre efeitos de campanha na decisão do voto. Em seguida, em “Nova tipologia para os candidatos a cargos majoritários no Brasil”, fazemos o debate sobre a nova tipologia dos candidatos brasileiros e discutimos quatro hipóteses sobre a relação entre os diferentes tipos de candidatos e os recursos de campanha. No tópico seguinte, “Um modelo descritivo dos efeitos do tempo de propaganda em conjunto com recursos financeiros e avaliação de governo sobre o voto”, apresentamos as variáveis do modelo explicativo e discutimos os principais resultados dos testes de regressão para medir os impactos conjuntos das variáveis explicativas na variação dos percentuais de votos dos 1.281 candidatos analisados. Além das análises por cargo e tipo de candidato, dividimos os casos entre eleitos e derrotados, para identificar que tipo de variável tem mais ou menos peso não apenas para a variação de votos, mas também para o sucesso ou insucesso da campanha. Em “Considerações finais”, debatemos as principais conclusões.

Efeitos de campanha no Brasil

Os estudos sobre efeitos de campanha são relativamente recentes na literatura nacional. As análises pioneiras, inauguradas a partir da democracia formada em 1945, privilegiaram abordagens sociológicas que tentaram associar as variações do comportamento político à inserção socioeconômica dos eleitores. Os dados disponíveis em tais estudos buscaram demonstrar que a política brasileira era caracterizada por linhas de conflitos que separavam os partidos políticos e os indivíduos em clivagens de tipo urbano-rural ou de classe (Simão, 1956; Ferreira, 1960; Soares, 1961; Cardoso e Lamounier, 1975; Reis, 1978)4. A transição democrática ampliou o leque de variáveis, acomodando em suas explicações temas como a sofisticação do eleitor brasileiro (Castro, 1994), a identificação ideológica no eixo esquerda-direita (Singer, 1999) e o voto por avaliação de desempenho (Carreirão, 2002; Rennó e Spanakos, 2006; Soares e Terron, 2008; Rennó e Cabello, 2010; Peixoto e Rennó, 2011).

A incorporação das variáveis de campanha nas análises dos resultados eleitorais seguiu tendência mundial que passou a reconhecer que a decisão do voto não pode ser dissociada dos recursos de campanha dos candidatos. Essa literatura que investiga os efeitos da campanha sobre a decisão do voto tem impulso nos estudos eleitorais estadunidenses na década de 1980, mas logo se tornou agenda de pesquisa em outras democracias (Farrell e Schmitt-Beck, 2002). Um conjunto de transformações nas sociedades contemporâneas seria responsável pelo aumento da importância das variáveis de campanhas como fator decisivo na escolha do voto. O declínio acentuado do número de pessoas identificadas com algum partido político e o desenvolvimento das modernas técnicas de comunicação, sobretudo a campanha feita pela televisão, seriam dois dos principais fatores (Wattemberg, 1991; Dalton e Wattenberg, 2000; Comstock e Scharrer, 2005). Tais fenômenos indicariam a capacidade de diálogo direto entre candidatos e eleitores, sem a intermediação dos partidos e da identidade partidária, o que tornou a recepção dos eventos de campanha um fato mais plausível. Para a literatura que investiga a relação entre campanha e voto, a volatilidade do eleitorado e o crescente número de eleitores que passaram a decidir o voto tardiamente seriam as evidências empíricas do sucesso relativo das campanhas (Holbrook, 1994, 1996; McAllister e Hayes, 1996; Shaw, 1999; McAllister, 2002).

A ciência política brasileira moderna consagrou quatro variáveis de campanha explicativas do comportamento eleitoral. A primeira delas é o tempo destinado à propaganda no rádio e na televisão aos candidatos a cargos majoritários e proporcionais. O Horário Gratuito de Propaganda Eleitoral (HGPE) foi instituído pela Lei nº 4.737, de julho de 1965, que criou o Código Eleitoral Brasileiro. O HGPE tem como justificativa a redução de diferenças nas condições de disputa entre candidatos de grandes partidos ou já conhecidos e aqueles com poucos recursos que não tiveram oportunidade de se apresentar aos eleitores (Miguel, 2004). Embora recentes, os estudos dessa área vêm demonstrando a força da propaganda nos resultados eleitorais.

A abordagem metodológica mais recorrente consiste na tentativa de relacionar as oscilações nas pesquisas de intenção de voto com a veiculação do horário eleitoral gratuito. Essas análises tratam, basicamente, de séries históricas de dados agregados. Elas mostram que o horário eleitoral teria beneficiado Fernando Henrique Cardoso e Lula nas eleições em que saíram vitoriosos e também José Serra na polarização da disputa contra Anthony Garotinho pelo segundo lugar em 2002 (Figueiredo e Coutinho, 2003; Figueiredo, 2007; Coimbra, 2008; Mundim, 2010, 2012). A capacidade de gerar efeitos seria mais forte entre os candidatos com maior tempo de propaganda. Silveira e Mello (2011) comparam o desempenho eleitoral de candidatos a governador nas eleições de 1998, 2002 e 2006. Os testes estatísticos indicam que o aumento de um ponto percentual (p.p.) na proporção de tempo de TV causa um aumento de 0,272 p.p. na proporção de votos. Borba e Figueiredo (2014) relacionam tempo de propaganda com chance de sucesso das candidaturas e demonstram que 57% dos candidatos a presidente, governador e prefeitos de capital que disputaram o cargo entre 2002 e 2014 terminaram o primeiro turno na primeira colocação quando contavam com o maior tempo de propaganda. Esse percentual de sucesso diminui para 27% entre os candidatos com o segundo maior tempo e para 5% entre aqueles candidatos com o terceiro maior tempo.

Pesquisas de natureza qualitativa reforçam as evidências sobre o efeito do horário eleitoral nas atitudes dos eleitores. Borba, Veiga e Martins (2015) demonstram, com base em grupos focais realizados nas eleições presidenciais de 2014, como as intenções de voto de Marina Silva oscilaram negativamente em resposta aos ataques feitos pela presidente Dilma Rousseff. A análise mostra que a propaganda negativa ofereceu um arsenal de argumentos usados por eleitores com intenção de voto volátil para descredenciar o programa de governo e a atitude em relação à candidata. Similarmente, Lourenço (2009), usando entrevistas em profundidade feitas ao longo do tempo com o mesmo grupo de eleitores, associa o declínio eleitoral de Ciro Gomes, em 2002, aos ataques feitos por José Serra contra a sua candidatura.

A segunda variável é a estrutura de financiamento das campanhas, em especial os recursos financeiros disponíveis aos candidatos e partidos. Ao contrário do que se pensa, a literatura sobre financiamento político no Brasil não é limitada. Nos últimos anos, ela tem crescido em função, principalmente, da disponibilização de dados sobre financiamento de campanhas eleitorais, mas já há longa tradição de análises sobre esse aspecto da política.

Existem pelo menos dois grandes conjuntos de abordagens do tema (Cervi, 2014). O primeiro vincula-se ao campo jurídico, com análises normativas sobre as regras e instituições e os seus efeitos sobre o financiamento político (Mota, 2002; Rubio, 2005; Fernandes, 2007; Lima, 2009; Sobierajski, 2009; Salgado, 2010; Ferreira, 2011) ou trabalhos que tratam das intenções do legislador ao estabelecer limites e formas de controle sobre as finanças de campanhas (Santana, 2000; Salgado, 2002; Silva, 2003; Carrillo et al., 2003; Cerqueira, 2004; Santano, 2005; Agra, 2010; Marinho, 2010). O segundo conjunto é o da ciência política propriamente dita, que tem como característica principal a descrição dos processos e dos atores envolvidos no financiamento político. O debate na ciência política preocupa-se com quem participa, como é operacionalizado o financiamento e quais os possíveis efeitos dele sobre a representação política. Entre os politólogos, há duas formas predominantes de abordar o tema. Uma delas é o interesse dos doadores na decisão de financiar o sistema político (Mann, 1999; Almeida, 2001; Samuels, 2001a, 2001b; Pinto-Duschinsky, 2002; Fischer e Eisenstadt, 2004; Lima, 2004; Zovatto, 2005; Speck, 2005; Biezen e Kopecky, 2007; Bourdoukan, 2008; Figueiredo Filho, 2009; Santos, 2011; Speck e Mancuso, 2011). A outra é o interesse dos pesquisadores em entender que efeitos o financiamento gera sobre a representação política. O objetivo é analisar como a distribuição desigual de recursos no sistema cria condições também desiguais para a representação no sistema eleitoral (Rosen, 1981; Jones, 1981; Taagepera e Shugart, 1989; Katz e Mair, 1995; Hopkin, 2004; Peixoto, 2005; Braga e Bourdoukan, 2009; Samuels, 2001c; Scarrow, 2004; Rubio, 2005; Cervi, 2010; Heiler, 2011; Codato, Cervi e Perissinotto, 2013; Speck e Mancuso, 2013, 2014; Araújo, Silotto e Cunha, 2015; Conceição e Vasconcelos, 2015). Em essência, essa literatura demonstra como os percentuais de voto tendem a se associar ao volume de financiamento alcançado.

As duas últimas variáveis são explicações indiretas dos resultados de disputas majoritárias no Brasil – indiretas por não se relacionarem às campanhas propriamente ditas. Elas se referem à avaliação prévia que os eleitores fazem do governo em disputa e à reeleição. O voto por desempenho parte do princípio de que as chances de sucesso dos candidatos governistas aumentam se a administração em disputa for bem avaliada no momento da eleição. A literatura sobre voto por desempenho indica que a avaliação do governante, por sua vez, é fortemente influenciada pelos indicadores macroeconômicos, principalmente crescimento, inflação e desemprego (Rennó e Spanakos, 2006). As análises mostram que o voto dado a Fernando Henrique, em 1994 e 1998, esteve fortemente associado à avaliação de seu governo ou do Plano Real (Mendes e Venturi, 1994; Carreirão, 2002) assim como os percentuais de voto de Lula em sua campanha de reeleição foram influenciados pela avaliação retrospectiva de seu governo, principalmente das políticas sociais como o programa Bolsa Família, que chegou inclusive a alterar as bases sociais do petismo (Soares e Terron, 2008; Rennó e Cabello, 2010). Peixoto e Rennó (2011) mostram ainda que, nas eleições presidenciais de 2010, Dilma Rousseff saiu vencedora graças ao forte sentimento de mobilidade social ascendente que vigorava naquela época.

Finalmente, a reeleição tem sido tratada como fator decisivo no resultado eleitoral, ainda que o tema seja controverso e a ocupação do cargo por si só não explique o sucesso eleitoral de reeleitos (Brambor e Ceneviva, 2012). As evidências sugerem que a vantagem do candidato à reeleição relaciona-se a fatores ligados diretamente ao exercício do mandato, tais como a visibilidade conferida pelo cargo, a avaliação de seu governo, a capacidade de reunir apoio político e angariar recursos financeiros, o controle dos gastos públicos e a força de dissuadir oponentes competitivos de concorrer. Barreto (2009), um dos pioneiros a medir os efeitos eleitorais da reeleição, analisa 186 disputas municipais entre 2000 e 2008 e conclui que o índice de sucesso desses prefeitos foi de 72,5%, independentemente de ser o adversário ex-prefeito ou desafiante. Deliberador e Komata (2010), embora analisem um conjunto menor de municípios (26 capitais e 15 cidades do oeste de São Paulo), confirmam a força da reeleição em 2008.

A revisão da literatura evidencia uma lacuna importante. Os estudos encontrados buscam, basicamente, medir o efeito de cada uma dessas variáveis individualmente sobre o voto, sem a preocupação de testar o efeito conjunto dessas variáveis sobre o comportamento do eleitor. A exceção é o trabalho de Cervi e Speck (2016) que busca medir o impacto do tempo de propaganda e dos gastos de campanha nas eleições municipais de 2012. Usando a path analysis como método de investigação, Cervi e Speck (2016) concluem, a partir de análises sobre a participação proporcional do volume de recursos na explicação do sucesso eleitoral de candidatos a prefeito, que o tamanho do município importa. O financiamento apresenta efeitos distintos em função da maior ou menor proximidade entre candidato e eleitor – proximidade entendida como oposta a maior volume de eleitores. Em municípios pequenos, o efeito do financiamento é relativamente menor que a presença do partido em eleições anteriores. A importância do dinheiro na campanha cresce conforme aumenta o tamanho do município. Aqui a análise é exclusivamente sobre capitais, mas a importância do dinheiro sobre a explicação se dá comparativamente entre as diferentes esferas: federal (para presidente), estadual (para governador) e municipal (para prefeito de capital).

Nova tipologia para os candidatos a cargos majoritários no Brasil

Esta seção tem por objetivo propor uma nova tipologia dos candidatos a cargos majoritários no Brasil e discutir hipóteses sobre a relação entre esses diferentes tipos de candidatos e os recursos de campanha. A partir da revisão dos estudos eleitorais brasileiros que investigaram a força dos governantes nas eleições, é possível identificar que eles negligenciaram um aspecto importante. Esses estudos não levam em consideração que existem dois tipos distintos de candidatos à reeleição no Brasil. Como se sabe, a emenda da reeleição, aprovada em 1997, passou a permitir que presidentes, governadores e prefeitos e quem os houver sucedido no curso do mandato (grifo nosso) têm o direito a concorrer a um segundo mandato consecutivo5. Essa situação cria, portanto, dois tipos distintos de candidatos à reeleição: aqueles que foram eleitos e tentam o segundo mandato consecutivo após quatro anos no poder e os que herdaram o mandato no meio e buscam continuar no cargo.

Essa peculiaridade da reeleição brasileira nos leva a propor uma tipologia dos candidatos a cargos majoritários que considera quatro níveis de governismo: candidatos à reeleição “titulares”, candidatos à reeleição “substitutos”, candidatos “governistas” e candidatos “oposicionistas”. Candidatos à reeleição titulares são aqueles que foram eleitos pelo voto popular e disputaram o segundo mandato consecutivo quatro anos depois. Candidatos à reeleição “substitutos” são aqueles que herdaram o cargo com o mandato em curso e tentam a reeleição. Em geral, o substituto ocupa o cargo por dois motivos. Primeiro, quando o governante decide se desincompatibilizar cedendo lugar ao vice. São exemplos dessa situação o governador Luiz Fernando Pezão (Rio de Janeiro, 2014) e o prefeito Luciano Ducci (Curitiba, 2012). Segundo, e também menos frequente, quando a justiça cassa o mandato do eleito e nomeia para o cargo o segundo candidato mais votado na eleição anterior. Hugo Napoleão, que assumiu o governo do Piauí em 2001 após o TSE cassar o mandato de Mão Santa, pode ser apontado como exemplo. Governistas são os candidatos que representam o governo nas eleições e, portanto, agregam o apoio do atual mandatário, como Dilma Rousseff na campanha presidencial de 2010. Neste artigo, governantes são aqueles que contam com o partido do mandatário em sua coligação. Finalmente, candidatos “oposicionistas” são todos os que buscam se eleger sem o apoio do atual governante.

A Tabela 1 apresenta a distribuição dos 1.281 candidatos que disputaram as eleições majoritárias nacionais, para presidente ou governador, em 2002, 2006, 2010 e 2014, e para as prefeituras das 26 capitas de estado nas eleições de 2004, 2008 e 20126, segundo as categorias propostas. Do total de candidatos analisados, há 74 candidatos à reeleição do tipo “titular”, 40 candidatos à reeleição “substitutos”, 73 “governistas” e 1.094 “oposicionistas”. As evidências iniciais sugerem que faz sentido a tipologia que propomos ao mostrarem a existência de uma hierarquia de forças entre eles. A taxa de sucesso eleitoral dos candidatos à reeleição “titulares” é de 77%. Ela cai para 55% entre os candidatos à reeleição “substitutos”, recua para 36% entre os governistas e atinge 8% entre os oposicionistas.

Tabela 1 Número de casos em análise para eleições de 2002 a 2014 

Cargo Tipo de candidatura Não eleito Eleito Total
Presidente Reeleição de titular 0 2 2
Governista 1 1 2
Oposição 28 1 29
Total 29 4 33
Governador Reeleição de titular 12 32 44
Reeleição de substituto 15 14 29
Governista 17 17 34
Oposição 547 45 592
Total 591 108 699
Prefeito Reeleição de titular 5 23 28
Reeleição de substituto 3 8 11
Governista 29 8 37
Oposição 434 39 473
Total 471 78 549

Fonte: Banco de dados dos autores.

A questão é saber como o tempo de propaganda eleitoral, os recursos financeiros de campanha e a avaliação do governante se articulam com os diferentes tipos de candidatos. Oferecemos quatro expectativas a partir da interação desses fatores. A avaliação de governo e o dinheiro arrecadado são recursos de campanha a beneficiar, sobretudo, os candidatos à reeleição (titulares e substitutos) e os governistas. A avaliação de desempenho deve ter peso maior na eleição de candidatos titulares à reeleição do que em relação aos demais tipos. Os candidatos governistas não dispõem de avaliação de desempenho própria e dependem da transferência de prestígio do atual mandatário. Os candidatos substitutos, por outro lado, contam com histórico no exercício do cargo, porém o tempo para consolidar uma avaliação no eleitorado é inferior em relação ao candidato titular, que contou com quatro anos de mandato. O benefício do desempenho, no entanto, é diretamente proporcional à direção da avaliação do governo. Avaliações positivas tendem a oferecer melhores condições de disputa para o mandatário, e as negativas, piores condições. O erro na predição da avaliação de governo sobre a reeleição do titular pode ser explicado pelas candidaturas adversárias. Como o voto é uma decisão relativa e não absoluta, governos bem avaliados podem não ser bem votados quando há, entre as opções na oposição, propostas ainda melhores que as do governo vigente.

Nesse caso, sendo a avaliação de governo o principal preditor do voto para candidatos titulares, a arrecadação tende a ter maior capacidade explicativa para as duas candidaturas intermediárias. A literatura sobre os determinantes das doações privadas sugere que os candidatos governistas tendem a obter mais recursos financeiros do que os oposicionistas (Samuels, 2001a; Lemos, Marcelino e Pederiva, 2010; Mancuso, 2012). No caso brasileiro, a hipótese precisa considerar a possibilidade de doações por pessoas jurídicas sem um teto nominal para o volume doado no período em análise. Candidatos governistas brasileiros tendem a apresentar maior volume de recursos de campanha porque eles recebiam até 2014 mais doações de pessoas jurídicas. Proporcionalmente, candidatos de oposição recebem mais doações de pessoas físicas, o que gera uma desproporção nos volumes arrecadados pelos candidatos, principalmente quando grandes empresas manifestam interesse por manutenção dos governantes com os quais já possuem relações políticas. A hipótese é que essa diferença de arrecadação em favor dos titulares dos cargos em disputa é maior para os cargos que envolvem maior discricionariedade do governante para determinar despesas ou simplesmente para os cargos com maiores orçamentos. Em 2016, com a proibição de doações diretas de pessoas jurídicas a candidatos, houve crescimento das transferências dos partidos políticos para as campanhas.

A outra expectativa relaciona o tempo de propaganda como o principal recurso dos oposicionistas. A propaganda gratuita de partidos e candidatos no rádio e na televisão tem como norma democrática a função de diminuir a vantagem dos candidatos já estabelecidos ou com maiores recursos em relação àqueles com recursos escassos, por desvincular, ainda que não totalmente, o acesso à mídia do poder econômico (Miguel, 2004). A desvinculação é apenas parcial, pois, além de o HGPE ser proporcional à representação das coligações na Câmara dos Deputados, o que enviesa a distribuição do tempo a favor dos maiores partidos, as campanhas precisam arrecadar por conta própria os recursos necessários para produzir os seus programas. Mesmo assim, os partidos pequenos e candidatos com baixa capacidade de arrecadação têm asseguradas as suas aparições, que seriam inviáveis caso o acesso fosse pago. Na prática, a diferença entre candidatos com recursos e candidatos sem recursos no HGPE é percebida na qualidade da produção e não na distribuição do tempo.

O tempo de propaganda varia de acordo com o cargo. A Lei Eleitoral nº 9.504/1997, que vigorou sem modificações entre 1998 e 20147, estipulava regras diferentes de acesso à televisão e ao rádio para as campanhas de prefeito, governador e presidente (Borba e Figueiredo, 2014). Uma das principais diferenças refere-se à quantidade de minutos exibidos por programa eleitoral. As campanhas para prefeito contavam com 60 minutos nos seus dias de exibição (dois blocos de 30 minutos), contra 50 minutos nas campanhas para presidente (dois blocos de 25 minutos) e 40 minutos nas campanhas para governador (dois blocos de 20 minutos). A propaganda para prefeito contava com duas vantagens adicionais. Primeiro, ela dividia menos a atenção do eleitor com as disputas para os outros cargos. O HGPE de prefeito era exibido com exclusividade às segundas, quartas e sextas-feiras, enquanto o de presidente dividia os seus dias de exibição com os candidatos a deputado federal e o de governador com as campanhas de deputado estadual e senador. A segunda vantagem era o número de spots por tipo de campanha. Enquanto os candidatos a presidente e governador precisavam dividir os 30 minutos diários com os cargos de deputado federal, deputado estadual e senador, totalizando seis minutos por campanha, nas eleições municipais essa divisão simplesmente não existia. Os candidatos a prefeito ocupavam sozinhos todas as inserções, sem precisar reparti-las com os vereadores, de modo que o número de spots para a disputa majoritária em nível municipal era cinco vezes maior do que o daqueles disponíveis para os demais cargos majoritários (Borba e Vasconcellos, 2016). É esperado, portanto, que a propaganda eleitoral traga maior dinamismo às disputas locais e, em escala menor, às eleições para presidente e governador.

Um modelo descritivo dos efeitos do tempo de propaganda em conjunto com recursos financeiros e avaliação de governo sobre o voto

A análise apresentada a partir daqui está baseada na descrição dos resultados eleitorais obtidos durante o período de análise (2002-2014) a partir de um modelo que envolve as seguintes variáveis:

Dependente/A ser explicada: percentual de votos obtidos pelos candidatos no primeiro turno da eleição. A análise é restrita ao primeiro turno porque, no segundo, o tempo de televisão é repartido igualmente entre os candidatos.

Independentes/Explicativas:

  1. avaliação positiva de governo, a partir da soma dos percentuais de respostas “ótimo” e “bom” em pesquisas de opinião pública realizadas pelo Ibope8. Nesse caso, levamos em consideração a pesquisa de avaliação de governo divulgada na data mais próxima do dia da eleição no primeiro turno;

  2. tempo de horário eleitoral, a partir do percentual de tempo da propaganda eleitoral de cada um dos concorrentes. Os dados foram obtidos no TSE e nos tribunais regionais eleitorais9;

  3. financiamento da campanha, a partir do percentual de arrecadação total dos candidatos, segundo dados declarados oficialmente via prestação de contas eleitorais ao TSE10. Nesse caso, foram considerados os valores arrecadados até a data do primeiro turno.

Apresentadas as variáveis do modelo, a partir daqui faremos testes para verificar a hipótese do impacto conjunto e separado dos recursos de campanha (receitas em dinheiro), da avaliação de governo e do recurso político do tempo de campanha no rádio e na televisão. As análises estão divididas em duas partes. Na primeira, testamos os efeitos do dinheiro, da avaliação de governo e do tempo de televisão para a eleição ou derrota dos candidatos em conjunto. Na segunda parte, testamos os efeitos das duas variáveis independentes sobre a possibilidade ou não de eleição por cargo em disputa (presidente, governador ou prefeito de capital) e por tipo de candidato (à reeleição, à reeleição como substituto, governista ou de oposição). Não realizamos este último teste para as disputas presidenciais em função do baixo número de candidatos no período analisado.

Como não pretendemos usar o modelo de regressão para predições, não tratamos aqui das estatísticas de ajustamento do modelo e preditivas. Focamos a atenção nas estatísticas descritivas, em especial nas que comparam os efeitos do dinheiro e do tempo de televisão para a eleição dos candidatos. Ainda assim é preciso testar possíveis colinearidades entre as variáveis explicativas, dado que há uma tendência de candidatos de partidos com grande parcela do horário eleitoral também apresentarem as maiores receitas de campanha. Se as duas variáveis forem colineares, o modelo de regressão não pode ser usado nem mesmo para descrever o que já aconteceu, pois os efeitos seriam majorados artificialmente no modelo. A Tabela 2 mostra os coeficientes de dois testes de colinearidade para as variáveis “tempo de HGPE”, “receita de campanha” e “avaliação” (considerando o percentual de avaliação positiva do governo em disputa) em regressão com resultado eleitoral. Para não existir colinearidade entre as variáveis, o coeficiente de tolerância deve estar acima de 0,100 e o coeficiente do fator de inflação da variância (VIF para sigla em inglês) deve estar abaixo de 10,0. Os resultados mostram que os coeficientes ficam muito distantes dos limites estatísticos, portanto, podemos seguir adiante com os modelos propostos aqui.

Tabela 2 Teste de colinearidade das variáveis explicativas11 

Tipo de candidato Variável independente Tolerância VIF
Reeleição de titular HGPE 0,775 1,290
Receita 0,874 1,144
Avalia+ 0,780 1,282
Reeleição de substituto HGPE 0,782 1,279
Receita 0,813 1,231
Avalia+ 0,895 1,118
Governista HGPE 0,816 1,225
Receita 0,695 1,438
Avalia+ 0,835 1,198
Oposição HGPE 0,439 2,279
Receita 0,436 2,293
Avalia+ 0,976 1,025

Fonte: Banco de dados dos autores.

O interessante é que, apesar da indicação de inexistência de colinearidade, percebe-se que, no caso dos candidatos de oposição, os valores ficam mais próximos dos limites (exceto para avaliação positiva do governo em disputa), sendo mais baixos no caso do índice de tolerância e mais altos no VIF do que nos demais tipos de concorrentes. Isso mostra que, para os candidatos de oposição, as variáveis “percentual de tempo de HGPE” e “percentual da receita em reais” tendem a ser mais colineares do que “percentual de avaliação bom e ótimo da administração em disputa”12.

Comprovada a possibilidade de descrever os efeitos conjuntos das três variáveis explicativas, a partir daqui aplicamos os modelos de regressão, em especial os coeficientes angulares, para cada tipo de candidato, por cargo em disputa. Aqui, a variável dependente é o percentual de votos recebidos e, mantendo o modelo explicativo, as variáveis independentes são o “percentual de tempo HGPE do candidato”, “participação percentual do candidato nas receitas de campanha declaradas” e “soma dos percentuais de avaliação bom e ótimo do governo em disputa”. É preciso considerar que, enquanto as duas primeiras variáveis dizem respeito às informações relativas aos candidatos e suas campanhas, a variável “avaliação positiva” diz respeito ao governo em disputa e não aos concorrentes. Com isso, espera-se um efeito distinto do das demais variáveis explicativas sobre as variações de votos dos concorrentes.

Como não há casos suficientes para uma regressão em todos os tipos de candidatos, a análise para o cargo de presidente reúne todos os 33 casos em uma única regressão. Os resultados são os que mostra a Tabela 3:

Tabela 3 Principais coeficientes para regressão linear - votos presidente13 (%) 

Variável βp t α
Tempo HGPE 0,367 2,312 0,028
Receita 0,504 4,829 0,000
Avaliação+ -0,006 -0,110 0,913
r2=0,859

Fonte: Banco de dados dos autores.

O modelo geral mostra que avaliação positiva da administração em curso não é estatisticamente significativa para descrever a votação do candidato, e o coeficiente, apesar de muito baixo, é negativo. Isso é consequência de termos todos os candidatos no mesmo modelo e um número maior de oposicionistas com votações significativas em comparação ao número de reeleitos – para os quais a avaliação de governo conta positivamente. Assim, espera-se que a maior votação de oposicionistas tenha impacto sobre a direção do sinal do coeficiente, que é negativa. No modelo, a variável que mais explica o percentual de votos no candidato é a receita declarada de campanha, com 0,504 percentual a mais de voto para cada 1% a mais de participação nas receitas declaradas. Em seguida, com pouco mais de metade do efeito, vem o tempo de HGPE, também positivo. Em resumo, para explicar o voto para presidente, o principal fator foi o recurso financeiro de campanha, seguido de tempo de HGPE. A avaliação do governo não explicou as votações nas diferentes eleições para presidente do Brasil no período. Esses resultados retratam uma situação em que as disputas em análise foram explicadas mais por variáveis de curto prazo (presença no HGPE e recursos financeiros para a campanha), ainda que em todas as eleições os candidatos à reeleição ou indicados pelo então presidente estejam entre os que apresentaram maiores arrecadações de recursos de campanha e sejam o primeiro ou o segundo colocado na participação de tempo do horário eleitoral.

A próxima regressão (Tabela 4) considera todos os 592 candidatos a governos de estado do período, divididos nos quatro tipos de candidatos. Os resultados variam entre os tipos de candidatos na direção esperada pelas hipóteses apresentadas pela literatura da área. No caso dos candidatos à reeleição, tanto os eleitos quanto os substitutos, a variável com maior força explicativa é a avaliação positiva da administração, ou seja, as variáveis de curto prazo da campanha explicam menos que o bom desempenho na gestão do governo em disputa. Já quando o candidato é apoiado pelo governante, mas não é titular do cargo em disputa, a avaliação positiva não tem o mesmo impacto sobre as variações dos percentuais de votos. Para a votação do candidato governista, o maior coeficiente angular é o de receita de campanha (0,374), seguido de perto por impacto do tempo de HGPE (0,355). Isso indica que as duas variáveis de curto prazo, relacionadas diretamente a organização da campanha e coalizões partidárias formadas, explicam o desempenho dos candidatos. Também para os candidatos oposicionistas as variáveis de curto prazo são mais importantes para explicar os votos do que a avaliação de governo. No entanto, a variação de tempo do HGPE tem coeficiente de 0,666, bem acima do coeficiente angular dos recursos de campanha para explicar os votos oposicionistas (0,387). Isso significa que os candidatos de oposição que tiveram melhores votações nas campanhas para governador foram os que contavam com maiores participações no horário eleitoral, não necessariamente os que tinham maior participação nos recursos financeiros declarados pelas campanhas.

Tabela 4 Principais coeficientes para regressão linear – votos governador (%) 

Tipo Variável βp t α
Reeleição de titular r2=0,722 N=44 Tempo HGPE 0,128 1,253 0,218
Avaliação+ 0,639 5,992 0,000
Receita 0,180 2,431 0,020
Reeleição de substituto r2=0,744 N=29 Tempo HGPE 0,293 2,298 0030
Avaliação+ 0,672 6,307 0,000
Receita 0,011 0,157 0,877
Governista r2=0,683 N=34 Tempo HGPE 0,355 1,767 0,087
Avaliação+ 0,131 1,201 0,239
Receita 0,374 5,039 0,000
Oposição r2=0,727 N=592 Tempo HGPE 0,666 14,470 0,000
Avaliação+ -0,037 -1,662 0,097
Receita 0,387 12,669 0,000

Fonte: Banco de dados dos autores.

Assim como esperado, a avaliação positiva do governo em disputa tem impacto negativo (-0,037) sobre o percentual de votos dos candidatos de oposição. No entanto, a contribuição é muito baixa perto dos efeitos gerados pelas variáveis de campanha. De maneira geral as análises devem considerar as diferenças de magnitudes de casos em cada categoria de candidatos. As três primeiras giram em torno de três a quatro dezenas de concorrentes, enquanto há quase 600 candidatos de oposição. Esse maior número pode ser responsável pela maior variabilidade dentro do modelo. No entanto, os coeficientes r2 de todas as categorias giraram em torno de 0,70, o que é um valor de ajustamento de médio para alto.

As disputas para prefeitos de capitais geram resultados muito similares aos anteriores por tipo de concorrente. Candidatos à reeleição, titulares ou substitutos, apresentam como maior explicação para o desempenho eleitoral a avaliação positiva do governo em disputa. A particularidade aqui é que, no caso dos substitutos candidatos à reeleição, o coeficiente angular de receitas de campanha (0,496) fica mais próximo do coeficiente da avaliação positiva do governo (0,596), indicando que, quando o candidato à reeleição não é o prefeito eleito anteriormente, a variável de curto prazo ganha importância. No caso de governistas e oposicionistas, a similaridade está em que a maior explicação se dá com a variável tempo de HGPE. Para os candidatos a prefeito governistas, depois de tempo de HGPE vem avaliação do governo, com coeficiente positivo, indicando que, embora não seja o elemento mais importante na explicação das variações dos votos, ter sido indicado por um prefeito bem avaliado está associado a conseguir votações altas. Já para os oposicionistas, tempo de HGPE é a explicação mais importante, seguido de receitas de campanha. Assim como no caso das campanhas para governador, a avaliação positiva do governo em disputa explica menos a variação de votos dos candidatos de oposição.

Tabela 5 Principais coeficientes para regressão linear - votos prefeito (%) 

Tipo Variáveis βp t α
Reeleição de titular r2=0,841 N=28 Tempo HGPE 0,027 0,188 0,853
Avaliação+ 0,628 7,515 0,000
Receita 0,113 2,117 0,046
Reeleição de substituto r2=0,378 N=11 Tempo HGPE 0,042 0,064 0,951
Avaliação+ 0,596 0,849 0,428
Receita 0,496 1,497 0,185
Governista r2=0,453 N=37 Tempo HGPE 0,649 3,074 0,005
Avaliação+ 0,245 2,157 0,040
Receita 0,174 1,541 0,135
Oposição r2=0,578 N=473 Tempo HGPE 0,554 9,474 0,000
Avaliação+ -0,076 -3,566 0,000
Receita 0,259 7,267 0,000

Fonte: Banco de dados dos autores.

Os números de candidatos a prefeito variam nas mesmas proporções das disputas para governador de estado, com algumas dezenas de casos nas três categorias iniciais e várias centenas entre os candidatos de oposição. Uma diferença é que os ajustamentos tendem a ser mais baixos nos modelos das disputas municipais: exceto para os titulares candidatos à reeleição, com r2 de 0,841, todos os demais ficam abaixo das mesmas categorias das disputas aos governos de estado. Isso indica que, para reeleição de substituto, governista e oposicionista como prefeito de capitais, outras variáveis que não as consideradas no modelo deveriam ser introduzidas para explicar as variações de votos.

Os resultados apresentados até aqui mostram que a variável que mais explica o desempenho eleitoral dos candidatos à presidência é a participação no volume de recursos financeiros de campanha. Para governador e prefeito de capital, os candidatos à reeleição (titulares ou substitutos) têm votações explicadas principalmente pela avaliação positiva de seus governos. Já os candidatos governistas e oposicionistas têm os votos mais associados com o tempo de HGPE. A diferença é que, para os governistas, a avaliação do governo é a segunda explicação mais forte, enquanto, para os oposicionistas, os recursos financeiros ocupam o segundo posto na explicação do desempenho.

A partir daqui modificamos a forma de distribuir os candidatos, em vez de tipos de candidaturas, nós os dividimos entre eleitos e derrotados. O objetivo é verificar o peso de cada uma das variáveis sobre as distribuições dos votos, mas, agora, separando-os entre eleitos e não eleitos. Antes de analisarmos os resultados dos efeitos conjuntos, a partir dos testes de regressão, vamos observar as médias para cada variável explicativa por cargo e tipo de candidato, separando os eleitos dos não eleitos (Tabela 6). As três colunas da direita (Diferença) mostram em pontos percentuais as diferenças entre as médias encontradas para os eleitos em relação aos derrotados. Sempre que a diferença é positiva, significa que a média dos eleitos é maior que a média dos derrotados e o inverso vale para diferenças com valores negativos. No caso de presidente, só é possível encontrar diferenças médias entre dois tipos de candidatos, governista e oposicionista. Nesses casos, tanto governistas quanto oposicionistas têm maiores médias de tempo de HGPE, mas, enquanto o oposicionista eleito apresenta 13 pontos percentuais a mais que a média dos oposicionistas derrotados, entre candidatos governistas as diferenças entre as médias é de apenas um ponto percentual. Em termos de avaliação positiva do governo, quando o candidato a presidente governista é eleito a diferença fica em 53 pontos percentuais em relação ao governista derrotado. Já entre os oposicionistas a diferença é de -24 pontos percentuais, ou seja, o oposicionista é eleito quando a avaliação de governo está mais baixa. Quanto aos recursos de campanha, candidato governista é eleito com 20 pontos percentuais a mais em relação à média dos derrotados, enquanto os oposicionistas eleitos apresentam 32 pontos percentuais a mais de recursos de campanha do que os derrotados.

Tabela 6 Médias e diferenças em pontos percentuais para eleitos e derrotados por cargo 

Cargo Tipo Não Eleito Eleito Diferença
HGPE Aval+ R$ HGPE Aval+ R$ HGPE Aval+ R$
Presidente Reeleição de titular 37 41 67
Reeleição substituto
Governista 42 24 34 43 77 54 1 53 20
Oposição 8 48 5 21 24 37 13 -24 32
Governador Reeleição de titular 28 36 50 36 51 67 8 15 16
Reeleição substituto 34 35 49 40 45 55 6 10 7
Governista 31 31 28 39 42 66 8 11 38
Oposição 10 41 6 29 33 39 19 -8 33
Prefeito Reeleição de titular 26 29 47 35 55 46 9 26 -1
Reeleição substituto 33 41 37 33 48 49 0 7 12
Governista 25 31 28 25 55 50 0 24 22
Oposição 11 42 8 22 31 32 11 -11 24

Fonte: Banco de dados dos autores.

Nos casos das diferenças entre eleitos e derrotados por cargo para governador e prefeito, há algumas similaridades. As maiores diferenças entre eles tendem a estar nos recursos de campanha, com os eleitos apresentando quase sempre mais de 10 pontos percentuais de diferença sobre os derrotados para todos os tipos de concorrentes. Os únicos casos em que as médias dos derrotados são maiores que as dos eleitos acontecem em avaliação positiva de governo para candidatos de oposição, indicando também, assim como no caso de presidente, que, quando candidato de oposição é eleito, a avaliação positiva do governo tende a ser mais baixa do que a média dos casos em que o candidato de oposição é derrotado. Essas diferenças de médias entre eleitos e derrotados mostram que a avaliação positiva de governo tende a ser a principal explicação para reeleição de titular ou substituto; o tempo de horário eleitoral tende a explicar o desempenho dos candidatos de oposição; e os recursos de campanha ganham força quando se trata de explicar o sucesso do candidato governista. O Gráfico 1 apresenta as distâncias dos valores padronizadas (z) para as médias de eleitos e derrotados por cargo e tipo de candidato. As disputas para presidente, com casos apenas para governistas e oposicionistas, apresentam condições opostas. Para os governistas eleitos a maior diferença positiva fica para avaliação de governo, enquanto os oposicionistas eleitos tiveram maior peso positivo para recursos de campanha e tempo de HGPE.

Gráfico 1 Valor Z das diferenças entre eleitos e derrotados por cargo e tipo de candidato. Fonte: Banco de dados dos autores. 

Nos casos de governador e prefeito de capital, as diferenças mais positivas são de avaliação do governo, seguido de tempo de HGPE para reeleição do titular e, no caso de prefeitos de capitais, recursos de campanha para os substitutos que disputam a reeleição. O comportamento das diferenças de médias dos candidatos governistas às prefeituras é parecido com o de governistas candidatos a presidente. Já no caso de candidatos a governador governistas, a maior diferença positiva fica em recursos de campanha. Os comportamentos das médias dos oposicionistas são similares para todos os três cargos. As diferenças positivas ficam nos recursos de campanha e no tempo de horário eleitoral, enquanto a avaliação positiva de governo sempre está abaixo de zero quando os valores são padronizados ao redor da média.

Para testar esses primeiros achados, usaremos os coeficientes padronizados de beta a fim de explicar as variações dos percentuais de votos, por permitirem a comparação direta entre os grupos. Assim é possível comparar os efeitos das variáveis explicativas por cargo e situação do candidato. No caso de presidente, o baixo número de concorrentes impede a geração de todos os modelos. Dos gerados, entre os candidatos reeleitos há colinearidade entre os efeitos de avaliação positiva, HGPE e recursos financeiros. No caso do cargo de presidente, o modelo não apresentou as estatísticas para cada uma das categorias dado o baixo número de candidatos. Não houve candidato à reeleição derrotado entre 2002 e 2014. Apenas um governista foi derrotado (José Serra, em 2002). Foram dois titulares reeleitos (Lula, em 2006, e Dilma Rousseff, em 2014); um governista eleito (Dilma Rousseff, em 2010); e um candidato de oposição eleito (Lula, em 2002). A única categoria de candidatos a presidente para qual o modelo apresenta resultados estatísticos é a de oposicionistas derrotados, que no período somam 28 concorrentes. Em todas as categorias de candidatos para governador e prefeitos de capitais há número suficiente de casos para a regressão linear.

Para presidente, entre os candidatos de oposição a variável que apresenta o maior coeficiente padronizado é recursos de campanha, com 0,505. Em segundo lugar vem tempo de HGPE e, próximo a zero, porém, negativo, avaliação positiva do governo – o que reforça os resultados anteriores. Entre os candidatos derrotados aos governos de estado, o maior beta padronizado é do impacto de recursos financeiros para governistas (0,788), seguido por tempo de HGPE para concorrentes da oposição (0,497). Já entre os eleitos, a avaliação positiva de governo apresenta os maiores coeficientes e únicos estatisticamente significativos, com 0,725 para reeleição do titular e 0,829 para reeleição do substituto.

Tabela 7 Comparação de coeficientes entre derrotados e eleitos 

Cargo em disputa Tipo de candidatura Derrotado Eleito
β0 βp β0 βp
Avalia+ HGPE R$ Avalia+ HGPE R$
Presidente Reeleição de titular
Oposição -0,478 -0,010 0,448* 0,505*
Governador Reeleição de titular -6,935 0,439 0,315 0,520 14,120 0,725* -0,007 0,129
Reeleição de substituto 0,682 0,237 0,379 0,377 14,657 0,829* 0,158 -0,082
Governista 4,615 0,173 0,014 0,788* 24,245 0,264 0,368 0,003
Oposição -1,500 -0,007 0,497* 0,390* 27,240 0,082 0,191 0,291
Prefeito Reeleição de titular 77,894 -0,974 ** 0,329 12,666 0,853* -0,086 0,277*
Reeleição de substituto 1,543 0,923 ** -0,447 -17,593 -0,032 0,310 0,914
Governista -4,292 0,235 0,645* 0,012 -14,357 -0,868 1,758 1,407
Oposição 1,653 -0,088* 0,564* 0,240* 31,239 -0,071 0,166 0,095

Fonte: Banco de dados dos autores.

Variável dependente: percentual de votos em relação ao comparecimento.

* p<0,050.

** Excluído do modelo por alta colinearidade.

Nas disputas para prefeitos de capitais, entre os derrotados a variável mais forte é tempo de HGPE para concorrentes governistas e oposicionistas. Entre os candidatos à reeleição derrotados, os titulares do cargo apresentam alto coeficiente negativo (-0,974) com votos, ou seja, existem casos em que, mesmo bem avaliados, os prefeitos que concorrem à reeleição não conseguem ser bem votados. O coeficiente de avaliação de governo também é alto para reeleição de substituto, porém, positivo (0,923). Já entre os prefeitos eleitos, a maior explicação é a avaliação de governo, com 0,853 de coeficiente. Os recursos de campanha também são significativos, embora em coeficiente mais baixo (0,277). Entre os substitutos candidatos à reeleição, os recursos de campanha são os mais importantes (0,914). Para os governistas, a avaliação de governo apresenta relação negativa, com -0,868, o que indica que, quanto maior a avaliação positiva do governo, menor a votação do candidato governista eleito. Verdade que é o terceiro impacto em termos de peso, pois os recursos de campanha apresentam beta padronizado maior (1,407). Por fim, tempo de HGPE é a variável que apresenta maior coeficiente padronizado para as variações de votos dos oposicionistas eleitos.

Em resumo, as variáveis inseridas no modelo explicam mais os desempenhos dos eleitos do que os dos derrotados, reforçando a necessidade de diferenciação dos tipos de candidatos para as análises. Há mais semelhanças do que diferenças entre as explicações de resultados de candidatos a governo e a prefeituras de capitais. Em todos os casos, quando o candidato à reeleição tem alta aprovação de governo, tende a depender menos dos fatores de curto prazo de campanha, recursos e horário eleitoral, como era esperado. A diferença é que isso se aplica principalmente a governador. No caso de prefeito, quando o candidato à reeleição é substituto do titular, o que mais explica a variação de voto é o volume de recursos financeiros na campanha. Além disso, HGPE ganha importância para o bom desempenho dos candidatos de oposição, principalmente para prefeituras de capitais. Nas disputas de governos de estado, o mais importante para os oposicionistas é o tempo de HGPE.

Considerações finais

Antes de tratarmos dos “achados” propriamente ditos da análise, é preciso ressaltar as limitações deste estudo. Sempre que buscamos explicações com efeitos controlados, via regressão linear múltipla, estamos abrindo mão dos detalhes inerentes a cada variável. Por exemplo, não podemos considerar aqui os efeitos dos conteúdos e das estratégias discursivas dos candidatos quando tomamos apenas a distribuição proporcional dos tempos de HGPE. Se, por um lado, estar mais tempo que os demais concorrentes em rede de rádio e televisão é importante, por outro, se o conteúdo apresentado não corresponder à expectativa dos eleitores, o resultado pode ser o inverso do esperado. Também não entramos no detalhamento das fontes de financiamento de campanha ao considerarmos apenas as participações percentuais sobre o total declarado. A especificação do tipo de financiador, por exemplo, maior ou menor participação do partido ou de pessoas físicas, no total declarado ajudaria a matizar as diferenças dos efeitos do dinheiro sobre o voto. Não detalhamos o tipo de gasto dos recursos, pois, se por um lado é importante ter mais dinheiro na campanha, também é relevante pensar que a forma como se aplicam os recursos tem efeito sobre os resultados das campanhas. Por fim, também não foi nosso objetivo aqui detalhar os motivos da aprovação do governo, ou de sua baixa avaliação positiva. Evidente que uma avaliação positiva do governante deslocada da avaliação positiva do governo tende a reduzir o impacto da posição favorável da opinião pública sobre a possibilidade de reeleição do candidato. Todas essas questões, de forma separada e por abordagens distintas, têm sido tratadas por pesquisadores da área com resultados que de maneira geral indicam a relevância das explicações sobre o resultado das disputas.

Por outro lado, a análise proposta aqui tem a vantagem de permitir a identificação de padrões gerais de influência de cada variável explicativa controlada pelas demais sobre a variação de votos por tipo de candidato. A primeira variável, tempo de HGPE, mostrou-se importante preditor de voto para candidatos oposicionistas, confirmando nossa expectativa inicial em relação tanto a governos de estado quanto a prefeituras de capitais. Foi o que mais explicou a variação de votos para eleitos e, principalmente, para oposicionistas derrotados. Isso mostra que o HGPE teve sim, nos casos analisados aqui, o papel de promover a redução de diferenças nas condições de disputa entre os que estavam no governo e os candidatos desafiantes. No que diz respeito aos cargos, em especial para os candidatos oposicionistas, o HGPE teve um impacto maior para as disputas a governos de estado do que para as relativas a prefeituras, indicando também um reforço do pressuposto de que o horário eleitoral em rádio e televisão é mais importante em disputas mais distantes do eleitor. No nível municipal ele é relevante, porém, em menor proporção.

A segunda variável de curto prazo relacionada à campanha, inserida no modelo, que é a participação percentual no total de recursos financeiros declarados de campanha, mostrou-se mais importante para explicar a variação nos percentuais de votos para as categorias intermediárias de candidatos (governista e reeleição de substituto). Em especial, dinheiro explica mais o voto para concorrentes governistas, que não estão investidos no cargo em disputa, mas mantêm vínculos com o grupo político que está no poder. Esse é o tipo de candidato que, por um lado, tem acesso mais livre – inclusive por não estar no governo – aos grandes financiadores, porém, por outro, também está mais sujeito a ser vinculado às críticas de oposicionistas.

Finalmente, a avaliação de governo mostrou-se mais associada à variação de votos dos candidatos à reeleição. Mesmo quando controlada pelas demais variáveis de campanha, a avaliação de governos é o que melhor explica a variação do percentual de votos de presidentes, governadores e prefeitos que concorrem à reeleição, sejam eles titulares ou substitutos. E o efeito é ainda maior quando as análises são feitas separadamente para derrotados e eleitos. No caso, o efeito negativo para os candidatos à reeleição derrotados é efeito positivo para os eleitos. Ou seja, o instituto da reeleição estabeleceu, na prática, a possibilidade de um mandato de oito anos com uma avaliação no meio do período. Se for positiva, o governante fica. Se não, a possibilidade de abrir espaço para um oposicionista cresce bastante. Com esses resultados esperamos contribuir para uma agenda de pesquisa que procure incluir novas explicações para o desempenho eleitoral, em especial no caso de cargos majoritários, ao mesmo tempo em que buscamos demonstrar a importância de se distinguir os diferentes tipos de candidatos para cada cargo, pois os efeitos do tempo de HGPE, do dinheiro e da opinião pública não são os mesmos para um candidato à reeleição, um governista e um oposicionista.

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1 Uma versão preliminar deste artigo foi apresentada no 40º Encontro da Anpocs, realizado entre os dias 24 e 28 de outubro de 2016.

2 Neste artigo tratamos sempre da análise agregada do resultado eleitoral e não da análise microssocial da decisão do voto.

3 A literatura brasileira também encontrou evidências sobre o efeito dos recursos de campanha na votação para cargos proporcionais. Ver Carneiro e Schmitt (1995); Kuschnir, Carneiro e Schmitt (1998); Schmitt, Carneiro e Kuschnir (1999) sobre a relação entre tempo de propaganda e proporção de votos dados aos partidos. Samuels (2001a, 2001b; 2001c), Pereira e Rennó (2001, 2007); Peixoto (2010, 2014); Speck e Mancuso (2013); Mancuso e Speck (2015) e Araújo, Silotto e Cunha (2015) exploram a relação entre dinheiro e voto para os cargos legislativos.

4 Uma revisão da literatura sobre esse período pode ser encontrada em Soares (1982).

5 Os estudos sobre reeleição não deixam claro se analisam os dois tipos ou apenas aqueles que chamamos de “titulares” (Barreto, 2009; Deliberador e Komata, 2010; Brambor e Ceneviva, 2012). Esse problema está presente também nos estudos sobre financiamento eleitoral em eleições majoritárias, tendo apenas a distinção entre governantes e desafiantes (Speck e Mancuso, 2013; Codato, Cervi e Perissinotto, 2013; Araújo, Silotto e Cunha, 2015; Cervi e Speck, 2016).

6 Foram inseridos nos modelos, ao todo, 33 candidatos à presidência, 699 a governador de estado e 549 a prefeitos de capitais. Consideramos apenas os candidatos que apresentaram alguma votação e que prestaram contas de campanha à justiça eleitoral. Alguns candidatos que chegaram ao final da campanha não fizeram prestação de contas à justiça eleitoral, por isso, dada a importância das receitas de campanha como variável explicativa para o sucesso eleitoral, resolvemos excluir esses casos.

7 Em 2015, foi aprovada a Lei nº 13.156 que alterou o tempo de duração das campanhas e a regra de divisão do tempo de propaganda entre os candidatos.

11 Além do teste de colinearidade, também realizamos o teste de normalidade de Dubin-Watson (d) para verificar se a forma de distribuição dos casos na amplitude total das variações não estava enviesando artificialmente os coeficientes do modelo. A normalidade dos resíduos acontece quando não existe autocorrelação de primeira ordem dos valores dos resíduos. Ela é um pressuposto essencial para que os coeficientes do modelo de regressão ajustado sejam confiáveis. O teste de Dubin-Watson para normalidade de resíduos apresenta resultados que podem variar de 0 a 4. Valores abaixo de 1 (um) indicam grande chance de quebra do pressuposto de normalidade dos resíduos. A regressão apresentada aqui possui um coeficiente d = 1,745, que, embora não muito alto, fica acima do valor considerado crítico. Portanto, assumimos que há normalidade dos resíduos.

12 Apesar de variáveis transformadas em percentuais não serem as mais adequadas para testes de regressão que pretendem usar os coeficientes para estabelecer valores preditivos, aqui nós as usamos porque nosso objetivo é meramente descritivo. Não pretendemos fazer predições, dado que estamos falando de resultados já ocorridos. Nossa opção pela inclusão de percentuais no modelo como variáveis explicativas se deve à necessidade de comparar os resultados de capitais com diferentes tamanhos, principalmente em volume de recursos e em total de votos.

13 Apesar de não pretendermos realizar extrapolações preditivas a partir dos coeficientes dos modelos, reconhecemos que as características das variáveis explicativas permitem pressupor a possibilidade de endogeneidade das associações entre elas, o que poderia levar a coeficientes “β” superestimados artificialmente. A endogeneidade acontece quando as variáveis independentes apresentam correlação significativa com os resíduos da regressão. No caso, após os testes de associação bivariada entre cada uma das três variáveis explicativas com os resíduos da regressão, constatamos a inexistência de associação entre elas, o que nos permite afastar a possibilidade de endogeneidade entre as variáveis do modelo.

Received: January 26, 2017; Accepted: September 18, 2017

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