Aprovação, avaliação de governo e voto nas eleições de capitais brasileirasResumo
Este artigo investiga a relação entre a percepção do desempenho governamental e a performance eleitoral de candidatos governistas em eleições municipais nas capitais brasileiras entre 2000 e 2024. A partir de um banco de dados com 135 pleitos e de pesquisas realizadas às vésperas do primeiro turno, analisa-se como a aprovação do governante e a avaliação de governo correlacionam-se com o voto e a probabilidade de vitória de candidatos governistas — incumbentes ou apoiados. Os resultados indicam que ambas as variáveis captam uma mesma dimensão de satisfação com o governo. Ademais, propõem-se faixas classificatórias para identificar eleições de continuidade, de mudança ou de meio-termo, contribuindo para qualificar análises estratégicas e debates acadêmicos.
Palavras-chave:
avaliação de governo; aprovação; voto; eleições municipais; reeleição; incumbência
Abstract
This article investigates the relationship between perceptions of government performance and the electoral performance of governing candidates in municipal elections in Brazilian state capitals between 2000 and 2024. Based on a dataset covering 135 elections and opinion polls conducted on the eve of the first round, the study analyzes how approval of the incumbent and evaluation of the government correlate with vote choice and the probability of victory of governing candidates — whether incumbents or endorsed candidates. The results indicate that both variables capture the same latent construct of satisfaction with the government. In addition, the article proposes classificatory ranges to identify elections of continuity, change, or intermediate outcomes, contributing to more refined strategic analyses and academic debates.
Keywords:
government evaluation; approval; vote; municipal elections; reelection; incumbency
Resumen
Este artículo investiga la relación entre la percepción del desempeño gubernamental y el rendimiento electoral de candidatos oficialistas en elecciones municipales de las capitales brasileñas entre 2000 y 2024. A partir de una base de datos con 135 comicios y encuestas realizadas en la víspera de la primera vuelta, se analiza cómo la aprobación del gobernante y la evaluación del gobierno se correlacionan con el voto y la probabilidad de victoria de los candidatos oficialistas — ya sean candidatos en ejercicio o candidatos respaldados. Los resultados indican que ambas variables captan un mismo constructo latente de satisfacción con el gobierno. Además, se proponen rangos clasificatorios para identificar elecciones de continuidad, de cambio o de resultados intermedios, contribuyendo a cualificar los análisis estratégicos y los debates académicos.
Palabras clave:
evaluación de gobierno; aprobación; voto; elecciones municipales; reelección; incumbencia
Résumé
Cet article analyse la relation entre la perception de la performance gouvernementale et la performance électorale des candidats gouvernementaux lors des élections municipales dans les capitales brésiliennes entre 2000 et 2024. À partir d’une base de données couvrant 135 scrutins et d’enquêtes réalisées à la veille du premier tour, l’étude examine comment l’approbation du gouvernant et l’évaluation du gouvernement sont corrélées au vote et à la probabilité de victoire des candidats gouvernementaux — qu’ils soient sortants ou soutenus. Les résultats indiquent que ces deux variables capturent un même construit latent de satisfaction à l’égard du gouvernement. En outre, l’article propose des plages classificatoires permettant d’identifier des élections de continuité, de changement ou à résultats intermédiaires, contribuant ainsi à affiner les analyses stratégiques et les débats académiques.
Mots-clés:
évaluation du gouvernement; approbation; vote; élections municipales; réélection; sortant
Introdução
A percepção dos eleitores sobre o desempenho governamental constitui um dos principais indicadores utilizados em análises eleitorais majoritárias. Esses indicadores são continuamente mobilizados por consultores, meios de comunicação e institutos de pesquisas para antecipar cenários competitivos e orientar estratégias de campanhas. Trata-se de uma poderosa heurística utilizada para definir os favoritos em pleitos eleitorais (Young; Ziemer, 2025).
No campo teórico, a relação entre desempenho governamental e voto é tradicionalmente explicada pelo chamado modelo do voto retrospectivo (Downs, 1957; Key, 1966; Fiorina, 1981; Popkin, 1991; Lewis-Beck; Tien, 2008), segundo o qual eleitores avaliam a performance das administrações e premiam ou punem governantes conforme sua satisfação. Nessa seara, a literatura brasileira tem produzido evidências consistentes sobre tal correlação (Carreirão, 1999, 2002, 2007; Almeida, 2008; Pimentel; Penteado, 2011; Venturi; Andrade, 2011; Borba; Carreirão, 2011; Amaral; Ribeiro, 2015; Pereira, 2014; Borba; Cervi, 2017), entretanto, ainda pouco se produziu em termos empíricos para o estabelecimento de parâmetros probabilísticos capazes de indicar em que níveis de avaliação de desempenho o grupo incumbente realmente se torna favorito nas urnas.
Uma exceção é o trabalho de Almeida (2008), que, ao analisar eleições municipais, propõe faixas de avaliação positiva (ótimo/bom) associadas a cenários governistas, oposicionistas ou indefinidos. Segundo o autor, percentuais acima de 45%–50% caracterizariam eleições favoráveis ao governo, enquanto valores abaixo de 40% tenderiam a beneficiar a oposição, havendo indefinição nos intervalos intermediários. Embora esses parâmetros tenham sido amplamente difundidos no debate público e analítico, eles se apoiam sobretudo em análises descritivas e qualitativas, baseadas em estudos de caso, carecendo de fundamentação probabilística sistemática. Como apontam críticas posteriores, tais intervalos são, com frequência, vagos ou arbitrários e temporalmente heterogêneos, o que limita sua validade estatística e abre espaço para interpretações equivocadas (Lavareda, 2009).
Para além dessas limitações, a relação entre desempenho governamental e voto no Brasil pode ser inserida em uma literatura mais ampla sobre incumbência e reeleição, cujos achados diferem substantivamente daqueles observados em outros contextos. Enquanto nos EUA a vantagem do incumbente é amplamente documentada, estudos sobre eleições municipais no Brasil identificaram, de forma recorrente, a existência de uma desvantagem média do incumbente, associada ao desgaste político acumulado e à exposição a fatores econômicos exógenos fora do controle dos prefeitos (Titiunik, 2009; Brambor; Ceneviva, 2012; Moreira, 2012; Araújo Júnior; Pires, 2020).
Essa literatura brasileira, contudo, converge ao demonstrar que esses efeitos são altamente condicionais ao contexto institucional e socioeconômico. A desvantagem tende a ser mais pronunciada em municípios pequenos e rurais, atenua-se ou desaparece em ambientes urbanos mais complexos e de maior acesso à informação, bem como em contextos de choques econômicos exógenos (Novaes; Schiumerini, 2022), e pode se converter em vantagem substantiva em outros níveis federativos (Hunter; Power, 2007; Kennedy; Wojcik; Lazer, 2017; Araújo Júnior; Pires, 2020). Evidências adicionais indicam, inclusive, que, em determinados ciclos eleitorais — notadamente entre 2004 e 2008 —, prefeitos incumbentes apresentaram desempenho relativamente superior, sugerindo variação temporal nos efeitos da incumbência (Magalhães, 2012; Moreira, 2012).
Somado a isso, outro ponto de divergência empírica quanto à relação entre avaliação de desempenho governamental e voto no caso brasileiro é a forma de mensuração dessa variável nas pesquisas de opinião pública. A celeuma decorre de que, em nosso contexto, as empresas e institutos de pesquisa de opinião pública utilizam, em regra, duas formas de mensurar a satisfação com governantes. Uma delas é a escala Likert de 5 pontos, com ótimo, bom, regular, ruim ou péssimo, que normalmente é concatenada em três categorias, somando-se as menções referentes ao ótimo e bom para perfazer a avaliação positiva, e o ruim e péssimo como avaliação negativa, mantendo o regular como o mesmo. Já a outra medida utilizada é dicotômica, e trata apenas como estímulo se o eleitor aprova ou desaprova a atuação do governante. A primeira forma é conceituada como “avaliação de governo”, enquanto a segunda é denominada “aprovação de governo”.
Como bem apontam Turgeon, Bélanger e Nadeau (2015), apesar de haver uma ampla literatura que versa sobre as diferenças na formulação de questões em surveys, pouco ou nada ela tem se atentado para o impacto das diferenças nas formas de mensuração da avaliação de desempenho do incumbente. De fato, no Brasil, nenhum trabalho se enveredou em apontar quais as diferenças e/ou similaridades entre a avaliação positiva e a aprovação de governo.
Dado esse cenário, este artigo visa tratar de maneira mais sistemática e ampla a relação entre aprovação, avaliação de governo e voto em termos empíricos, utilizando como panorama as eleições majoritárias a nível local. Nesse sentido, busca-se compreender melhor três aspectos dessas relações: primeiro, qual o grau de correlação entre avaliação de governo positiva e aprovação de governo? O quanto essas variáveis estão medindo um mesmo fenômeno e de que maneira podemos traduzir essas escalas como intercambiáveis? Segundo, quais os parâmetros de avaliação positiva e de aprovação que determinam os votos nos incumbentes e as suas chances de reeleição, bem como de seus apoiados? E por fim, dados esses parâmetros, como podemos classificar se as eleições tendem a ser mais propensas aos governantes ou à oposição?
Destarte, embora o debate teórico sobre o tema seja de suma importância, este artigo não visa propor novos mecanismos teóricos para explicar o voto retrospectivo, mas sim avançar na mensuração empírica do efeito da avaliação e da aprovação de governo sobre o desempenho eleitoral de grupos incumbentes nas capitais brasileiras. Para tanto, tratou-se de construir um banco de dados contendo informações sobre pesquisas de opinião e de resultados eleitorais de 135 eleições realizadas entre os anos de 2000 e 2024 em capitais brasileiras, sendo 95 onde o candidato do governo era o próprio incumbente e em 40 oportunidades o candidato era alguém apoiado pelo incumbente.
Este artigo está dividido em quatro partes. A primeira apresenta as escolhas metodológicas para a construção do banco de dados utilizado na análise empírica. A segunda discute as origens das escalas de aprovação e avaliação de governo, analisando o uso dessas duas medidas no contexto nacional, bem como em outros contextos. Nesse ensejo, o artigo analisa a correlação entre as medidas de avaliação e aprovação em pesquisas que tenham mensurado essas duas formas de capturar a satisfação dos eleitores em relação ao desempenho governamental. Para tanto, verifica-se até que ponto se trata de uma mesma dimensão de medida ou não e se uma escala é intercambiável pela outra e pode ser traduzida em termos numéricos. Na terceira parte, é analisada a relação entre avaliação positiva (ótimo/bom) e aprovação de governo com os resultados eleitorais de primeiro turno e probabilidade de vitória dos incumbentes e seus apoiados, a fim de verificar empiricamente o que pode ser considerado uma boa taxa de desempenho governamental para definir os pleitos. Por fim, seguindo Young e Ziemer (2025), sugere-se uma classificação dos pleitos em termos de continuidade, meio-termo e mudança, levando-se em consideração os dados de probabilidade de vitória.
Preâmbulo metodológico
O presente artigo adota uma estratégia comparativa com foco nas capitais brasileiras, explorando simultaneamente a variação temporal e espacial da relação entre comportamento eleitoral e percepção do desempenho governamental. A escolha desse universo empírico decorre, em primeiro lugar, do número expressivo de eleições observáveis nesse contexto: ao longo de sete ciclos eleitorais, as 26 capitais brasileiras totalizam 182 casos potenciais. Em termos comparativos, o recorte aproxima-se da lógica de desenho aplicada a contextos com maior comparabilidade institucional (Przeworski; Teune, 1970), sem supor, contudo, homogeneidade plena entre os casos. Nesse sentido, as capitais reúnem características que favorecem a comparação: (i) possibilidade de segundo turno; (ii) maior visibilidade pública, cobertura midiática e nacionalização das disputas; e (iii) maior disponibilidade, regularidade e consistência de pesquisas de opinião ao longo das campanhas, realizadas por institutos consolidados no mercado. Assim, mais do que representar a média dos municípios brasileiros, o recorte delimita um universo empiricamente mais observável e institucionalmente comparável para examinar a relação entre percepção de desempenho governamental e eleitoral.
Em relação ao primeiro critério, é necessário destacar que apenas foram selecionados os casos de capitais que previam a possibilidade de segundo turno (municípios com mais de duzentos mil eleitores). Assim, algumas eleições de capitais foram excluídas de nossa base de dados por não cumprirem esse critério (como Palmas, de 2000 a 2020, Boa Vista, de 2000 a 2008, etc.).
Além disso, para reduzir o risco de endogeneidade temporal entre intenção de voto e avaliação de governo — identificado como fragilidade metodológica em análises conduzidas com pesquisas coletadas em momentos muito distintos do ciclo eleitoral (Lavareda, 2009) —, incluímos apenas a última pesquisa disponibilizada pelos institutos de pesquisa antes do primeiro turno. Esse critério possibilita uma medição mais realista do impacto da percepção do desempenho governamental no desfecho eleitoral.
Com base nesses critérios, realizou-se uma busca ativa e sistemática em mecanismos de busca, portais de notícias e no banco de dados do Cesop (Centro de Estudos de Opinião Pública da Unicamp) com a finalidade de coletar dados sobre a popularidade desses prefeitos. As informações foram extraídas de pesquisas de opinião realizadas predominantemente pelo Ibope, responsável por cerca de 70% dos levantamentos identificados (sobretudo entre 2000 e 2016) e complementadas, sempre que disponíveis ao público em geral, por institutos como Datafolha, Atlas, Quaest, Paraná Pesquisas, entre outros. Deu-se preferência a pesquisas que apresentassem simultaneamente medidas de avaliação de governo e de aprovação do governante, de modo a permitir comparações diretas entre esses dois indicadores. Entretanto, nem sempre os resultados de pesquisas foram encontrados na busca realizada, limitando a base de dados a 135 eleições das 182 realizadas no período (cerca de 74% do total, ver tabela 10 do anexo).
Importa ressaltar que para fins analíticos foi realizada uma diferenciação entre candidatos governistas incumbentes e aqueles apoiados pelos incumbentes. Essa diferenciação é central para se captar de modo mais preciso o papel da avaliação de governo na competitividade de cada grupo, algo já levantado pela literatura sobre o tema (Campbell, 2001, 2008; Lewis-Beck; Tien, 2001; Nadeau; Lewis-Beck, 2001; Holbrook, 2012; Young; Ziemer, 2025).
Os candidatos incumbentes são de fácil identificação, uma vez que correspondem aos ocupantes do cargo que disputam a reeleição. A identificação dos candidatos apoiados, por sua vez, constitui uma tarefa mais complexa. Em contextos multipartidários como o brasileiro, o candidato do partido do prefeito nem sempre é aquele efetivamente apoiado por ele, seja em função de disputas intrapartidárias, rearranjos de coalizão ou estratégias eleitorais que extrapolam a filiação formal. Em diversas capitais brasileiras, a condição de “candidato apoiado” envolve tanto sucessões intrapartidárias quanto endossos cruzados entre partidos distintos, em geral no primeiro turno. Isso aconteceu em treze dos quarenta casos analisados de candidatos apoiados pelos incumbentes (tais como os de Belo Horizonte, em 2008 e 2016, Recife, em 2020, Rio de Janeiro, em 2008 e 2016, Salvador, em 2020, etc.).
Um exemplo ilustrativo dessa dinâmica é a eleição municipal de São Paulo em 2012, quando José Serra (PSDB) recebeu o endosso explícito do então prefeito Gilberto Kassab (PSD), apesar de pertencerem a partidos distintos. Nessa situação, o apoio formal do incumbente sinalizou de maneira inequívoca qual candidatura representava a continuidade do grupo governante, a despeito da filiação partidária.
Há ainda casos mais controversos, nos quais o prefeito, ainda que tenha um candidato de seu próprio partido na disputa, opta por não declarar apoio explícito — ou mesmo atua de forma ambígua ou contrária à candidatura partidária. A eleição de Recife em 2012 exemplifica esse tipo de situação. Naquele pleito, o então prefeito João da Costa (PT) foi publicamente acusado pelo candidato petista Humberto Costa de apoiar, ainda que de modo informal, a candidatura de Geraldo Julio (PSB), que acabou sendo vitoriosa. Esse episódio evidencia que a ausência de apoio explícito do incumbente pode gerar incertezas relevantes quanto à identificação do candidato governista.
Para lidar com essas ambiguidades e reduzir o risco de classificações arbitrárias, adotou-se um procedimento sistemático de verificação caso a caso, baseado na análise de notícias da imprensa e registros públicos de campanha. Foram considerados candidatos governistas apenas aqueles que receberam apoio explícito do prefeito incumbente ainda no primeiro turno da eleição. Na ausência desse apoio formal, a classificação como candidato governista foi atribuída somente quando havia coincidência partidária ou coligação formal entre candidato e incumbente, associada à representação clara do mesmo grupo institucional no poder. O caso de Recife em 2012 ilustra a aplicação desse critério. Diante da inexistência de apoio formal do então prefeito João da Costa (PT) — que, inclusive, reunia condições legais para disputar a reeleição — a Geraldo Julio (PSB), o candidato governista foi definido como Humberto Costa, representante do partido do prefeito, e não Geraldo Julio. Esse procedimento assegura maior consistência analítica ao distinguir apoio político explícito de inferências ex post baseadas apenas no resultado eleitoral. Candidatos que não eram identificados como governistas foram excluídos da análise.
Com base nesses pressupostos, a tabela 1 apresenta a distribuição dos resultados eleitorais segundo a situação da candidatura governista, distinguindo vitórias e derrotas por turno de definição da eleição. Observa-se um contraste acentuado entre incumbentes e candidatos apoiados pelos incumbentes. Entre os incumbentes, as vitórias concentram-se majoritariamente no primeiro turno, que responde por quase metade dos casos (47,4%), enquanto as vitórias no segundo turno representam 31,6%. As derrotas, por sua vez, são relativamente menos frequentes entre incumbentes, somando cerca de um quinto dos casos, distribuídas de forma equilibrada entre eleições decididas em turno único (11,6%) e em segundo turno (9,5%).
Em contraste, as candidaturas apoiadas pelos incumbentes apresentam um padrão significativamente distinto. Apenas 20% delas resultam em vitória, sendo a maioria definida no segundo turno (17,5%), ao passo que as vitórias no primeiro turno são residuais (2,5%). A maior parte dos casos corresponde a derrotas eleitorais, que atingem 80% das disputas, distribuídas entre derrotas no primeiro turno (40%) e no segundo turno (40%). Esse padrão sugere que a transferência de apoio do incumbente é limitada e insuficiente para reproduzir, de forma consistente, as vantagens eleitorais associadas à incumbência direta.
Em conjunto, os resultados reforçam a importância da distinção analítica entre incumbência e apoio governista, indicando que a posição do incumbente no cargo constitui um ativo eleitoral substantivamente mais robusto do que o simples endosso político, sobretudo no que se refere à capacidade de definição da disputa já no primeiro turno.
A percepção de desempenho governamental é maior quando o incumbente concorre à reeleição, na comparação com eleições nas quais ele apoia um candidato. Conforme indicado na tabela 2, a média de aprovação atinge 52,1% entre incumbentes, enquanto recua para 47,6% entre candidatos apoiados. Padrão semelhante é observado na avaliação positiva do governo (ótimo/bom), cuja média é de 46,3% nos casos de incumbência direta, frente a 36,8% quando a disputa envolve um candidato apoiado.
Essas diferenças sugerem que a incumbência não apenas confere maior visibilidade e responsabilidade administrativa ao candidato, mas também se associa a avaliações retrospectivas mais favoráveis por parte do eleitorado. Ainda que o apoio do incumbente represente um sinal político relevante, os dados indicam que ele não é suficiente para reproduzir os níveis de aprovação e avaliação positiva observados quando o próprio titular do cargo se apresenta como candidato (o que pode ajudar a explicar os resultados dos pleitos, presentes na tabela 1). Tal achado reforça a distinção analítica entre incumbência e apoio governista, indicando que a percepção do desempenho governamental é mediada de forma mais direta pela figura do incumbente do que pela capacidade de transferência de capital político a terceiros.
Ademais, a construção do banco de dados evidencia que a pergunta mais utilizada nas pesquisas para mensurar a percepção de desempenho governamental é a de avaliação de governo, tal como pode ser visto na tabela 2. Dos 135 casos, obteve-se 134 medidas desse tipo, enquanto a medida de aprovação foi coletada em cerca de metade dos casos: 74. Do ponto de vista analítico, essa maior cobertura da variável de avaliação de governo confere a ela maior robustez empírica para análises comparativas de longo prazo, ao mesmo tempo em que impõe cautela na interpretação de modelos que incorporam a medida de aprovação, sobretudo no caso dos candidatos apoiados.
Avaliação e aprovação de governo — usos e similaridades
A avaliação e aprovação de governos por meio de pesquisas de opinião é uma prática consolidada na ciência política e na análise de cenários eleitorais. Esse tipo de pesquisa tem origem nos Estados Unidos e, ao longo do século XX, foi amplamente adotado por diversos países, incluindo o Brasil. Desde os primeiros levantamentos sistemáticos, a mensuração da opinião pública sobre governantes tornou-se um dos principais termômetros para a governabilidade, a reeleição e a tomada de decisões estratégicas.
Com a eclosão da Segunda Guerra Mundial, a popularidade dos líderes políticos tornou-se um fator crucial para medir o apoio da população às decisões de guerra. Os primeiros registros de pesquisas a respeito da aprovação de governo surgem nesse período. Assim, em 1939, o Gallup — renomado instituto de pesquisa de opinião estadunidense — começou a mensurar a aprovação do trabalho presidencial, medindo o desempenho do presidente Roosevelt com a simples pergunta binária: “Você aprova ou desaprova a forma como (nome do presidente) está desempenhando seu cargo como presidente?”3. Essa estrutura foi mantida ao longo das décadas e se tornou um dos principais indicadores de desempenho governamental. Durante esse período os Estados Unidos lideraram o desenvolvimento das pesquisas de aprovação presidencial. O Gallup Poll estabeleceu padrões metodológicos que foram replicados por outros institutos ao redor do mundo e tornou-se um dos principais indicadores de desempenho dos governantes, mesmo que com algumas modificações.
Na Inglaterra, por exemplo, o British Institute of Public Opinion (BIPO) aderiu à medida de aprovação perguntando já em 1939 sobre a atuação de Chamberlain como primeiro-ministro4. O formato binário é mantido até hoje também por outras empresas do setor, como o YouGov, e com alguma variação pelo monitor de satisfação da Ipsos-Mori, que desde 1977 vem perguntando se os eleitores estão satisfeitos ou insatisfeitos com a atuação do governo e até mesmo com políticos de oposição.
Já na França, desde 1958, o Institut français d’opinion publique (IFOP) utiliza uma medida de popularidade política mensurando o quanto os franceses se encontravam satisfeitos ou não com o presidente e o primeiro-ministro em quatro categorias em vez de uma pergunta binária (Turgeon; Bélanger; Nadeau, 2015)5.
Entretanto, mesmo no caso estadunidense, atualmente é comum o uso de escalas maiores para medir o desempenho presidencial. Como bem pontua Lavareda (2023), “metade dos dez institutos americanos de maior prestígio ranqueados pelo FiveThirtyEight usa desde sempre apenas o enfoque binário (aprova/desaprova), e metade lança mão de escalas (‘aprova fortemente’, ‘aprova’, ‘não aprova nem desaprova’, ‘desaprova’, ‘desaprova fortemente’)”. A despeito disso, o modo como a escala Likert é utilizada no Brasil parece ser algo nacional.
Seu uso, ao que tudo indica, tem origem no Instituto Brasileiro de Opinião Pública e Estatística (Ibope), um dos primeiros a aplicar pesquisas de satisfação de governo de forma sistemática, tornando-se referência no setor já na década de 1960. Nesse contexto, em pesquisas realizadas às vésperas do Golpe de 64 (mas somente conhecidas do público nos anos 2000), perguntou-se aos eleitores de São Paulo, Araraquara-SP e Avaí-SP a sua avaliação do então presidente Jango. Com uma base de 950 entrevistas, essa pesquisa mostrou uma avaliação média de 45% de ótimo/bom do governo João Goulart e 17% de ruim/péssimo (Motta, 2014).
Depois do fim do regime militar, outras instituições de prestígio, como o Datafolha e o Ipespe, também passaram a realizar medições regulares sobre a popularidade de incumbentes utilizando essa escala de avaliação, fazendo dela a forma predominante de mensuração a partir dos anos 1980 em nosso contexto. Hoje, contudo, é comum que os institutos de pesquisa também coletem o dado de aprovação binária na mesma pesquisa em que perguntam sobre avaliação do governo — diferentemente do que ocorre nos EUA onde se pergunta uma das alternativas, tal como aponta Lavareda (2023). Não obstante, apesar do uso recorrente dessas duas medidas de maneira simultânea, pouco ou nada se sabe até o momento sobre o quanto essas diferentes formulações representam ou não uma mesma medida e podem ser utilizadas como intercambiáveis na análise das chances de reeleição de incumbente e seus apoiados.
É importante ressaltar que além de terem escalas numéricas diferentes, essas medidas também contam com uma formulação de enunciado distinta que pode afetar a resposta aferida: enquanto a medida de avaliação de governo geralmente pede uma classificação de ranking do desempenho do governo, a aprovação é mais focada no desempenho individual do governante. Assim, ao passo que o Ibope, por exemplo, perguntava: “De uma maneira geral, como o(a) sr(a) classifica a administração do Prefeito/Governador/Presidente X”, a pergunta sobre aprovação era: “O(A) sr(a) aprova ou desaprova a maneira como Prefeito/Governador/Presidente X está administrando a cidade/estado/país?”. Dessa forma, a avaliação de governo evoca um julgamento global e mais abstrato sobre o desempenho da administração como um todo, ancorada em critérios variados que o entrevistado mobiliza para formar sua opinião, como ações administrativas na saúde, educação e políticas públicas, enquanto a aprovação parece mais ancorada na personalidade do incumbente. Essas distinções não devem ser encaradas como meras sutilezas metodológicas. Como aponta a literatura especializada, “diferentes formulações, formatos, conteúdos e ordens das perguntas podem levar a respostas distintas, ao evocarem significados e considerações diferentes, além de oferecerem alternativas variadas para expressar uma atitude ou preferência” (Turgeon; Bélanger; Nadeau, 2015, p. 4, tradução nossa). Reconhecer essas nuances é fundamental para a interpretação válida dos dados e para a comparação entre estudos que empregam diferentes instrumentos de mensuração da opinião pública.
Nesse sentido, por exemplo, Hougland, Johnson e Wolf (1992), ao tratarem desse tema, examinam as implicações metodológicas do uso de diferentes formatos de pergunta em pesquisas de opinião pública, comparando escalas de avaliação de desempenho (“excelente”, “bom”, “regular”, “ruim”) com escalas de aprovação (“aprova fortemente”, “aprova um pouco”, “desaprova um pouco”, “desaprova fortemente”). Com base em uma pesquisa telefônica realizada no estado de Kentucky, os autores demonstram que a escolha do formato de resposta afeta significativamente os resultados obtidos. Em especial, evidenciam que a palavra “fair” — frequentemente traduzida como “regular” ou “razoável” — apresenta ambiguidade semântica, podendo ser interpretada tanto como um julgamento negativo quanto neutro ou até levemente positivo, dependendo do contexto cultural e da experiência do respondente. Por um lado, os resultados indicam que perguntas formuladas com base na escala de aprovação tendem a produzir avaliações mais favoráveis e apresentam maior confiabilidade estatística. Por outro lado, também geram uma maior proporção de respostas do tipo “não sabe”, uma vez que exigem uma tomada de posição mais clara por parte dos entrevistados.
Nessa mesma linha de análise, Turgeon, Bélanger e Nadeau (2015) comparam duas séries históricas mensais aplicadas na França entre 1978 e 2007: a medida de satisfação, utilizada pelo IFOP, e a medida de confiança, coletada pelo instituto SOFRES. Enquanto a primeira se baseia em uma pergunta sobre o quanto os pesquisados estão satisfeitos com o desempenho do presidente ou do primeiro-ministro, a segunda questiona diretamente a confiança do público na capacidade dessas autoridades em resolver os problemas enfrentados pelo país. Ambas oferecem uma escala ordinal de quatro pontos, mas com semânticas distintas na questão sobre o tema. Os resultados empíricos revelam que, embora correlacionadas, as duas medidas não são equivalentes. A correlação entre elas é moderada, sendo mais fraca para presidentes (r = 0,61) do que para primeiros-ministros (r = 0,78), o que sugere que satisfação e confiança captam aspectos distintos da popularidade executiva. Além disso, os determinantes dessas medidas também diferem. No caso dos presidentes, eventos de segurança internacional aumentam a satisfação de forma imediata e a confiança de forma retardada, com efeitos condicionados pelo arranjo institucional de coabitação ou governo unificado. Já para os primeiros-ministros, a satisfação é mais sensível às condições econômicas — especialmente à inflação durante períodos de coabitação — e a eventos como greves, com efeitos mais imediatos do que os observados para a confiança.
Nesse mesmo diapasão, a base de dados construída para este artigo conta com 73 casos em que os institutos de pesquisa nacionais perguntaram, em uma mesma oportunidade, sobre avaliação de governo (ótimo/bom) e aprovação do governante em capitais estaduais, permitindo correlacionar diretamente essas medidas. A análise desses dados mostra que a correlação de Pearson entre as duas variáveis foi extremamente alta (r = 0,9733, p < 0,0001), denotando uma associação quase perfeita entre os dois indicadores. Além disso, estimou-se o alfa de Cronbach — estatística usada para aferir a consistência interna de escalas —, cujo valor obtido (α = 0,9855) reforça a ideia de que ambas as perguntas captam, com altíssima confiabilidade, um mesmo construto latente de popularidade governamental.
No modelo de regressão linear a seguir (tabela 3), outras medidas corroboram essa perspectiva. O coeficiente de determinação é elevado (R2 = 0,95), indicando que cerca de 95% da variação na aprovação pode ser explicada pela avaliação “ótimo/bom”, além de um erro padrão bastante pequeno (0,03). Esses achados não apenas sustentam a existência de uma dimensão comum subjacente às duas perguntas, como também podem ser percebidos no gráfico de dispersão (gráfico 1 subsequente), que evidencia a relação linear quase perfeita entre as variáveis. Com base na regressão linear estimada entre avaliação ótimo/bom e aprovação, é possível afirmar, por exemplo, que um governante com 40% de avaliação positiva tende a registrar aproximadamente 54% de aprovação (conforme indicado pela equação: )6.
Em síntese, os resultados apresentados reforçam a robustez da relação entre avaliação de governo e aprovação do governante, mesmo diante de suas formulações distintas. Embora as perguntas mobilizem diferentes âncoras cognitivas — uma mais orientada ao desempenho administrativo, outra ao julgamento político ou moral —, os dados indicam que, na prática, ambas captam com elevada consistência um mesmo construto latente de percepção de desempenho do incumbente. Essa interpretação encontra respaldo na literatura psicométrica, segundo a qual diferentes instrumentos que visam medir o mesmo fenômeno devem apresentar alta correlação entre si — condição conhecida como validade convergente (Campbell; Fiske, 1959).
Avaliação de governo, aprovação e voto
Se essas duas medidas são tão correlacionadas entre si, é de se esperar que produzam resultados semelhantes para explicar o voto dos eleitores. De fato, nos modelos de regressão linear presentes na tabela 4 a seguir, os coeficientes de determinação são muito parecidos (R2 = 0,740 para avaliação de governo ótimo/bom e R2 = 0,805 para aprovação, no caso de candidatos incumbentes), indicando que ambas as variáveis explicam uma parcela elevada da variação do desempenho eleitoral no primeiro turno. Os coeficientes estimados também corroboram essa interpretação: tanto a avaliação ótimo/bom quanto a aprovação apresentam efeitos positivos e altamente significativos, sugerindo que quanto melhor a percepção dos eleitores em relação ao governo, maior o percentual de votos válidos no primeiro turno no candidato governista.
Entre candidatos apoiados, embora o poder explicativo dos modelos seja sensivelmente menor (R2 = 0,449 para ótimo/bom e R2 = 0,367 para aprovação), o padrão se repete: melhores avaliações do governo estão associadas a um desempenho eleitoral superior. A magnitude dos coeficientes, contudo, também é inferior àquela observada para candidatos incumbentes, refletindo o fato de que o vínculo entre popularidade de governo e percentual de votos válidos no primeiro turno é mais difuso ou mediado por outros fatores no caso dos apoiados.
Esses resultados reforçam a validade do uso tanto da variável de avaliação ótimo/bom quanto da variável de aprovação como fatores de explicação robustos da performance eleitoral, sobretudo para candidatos incumbentes. Além disso, a proximidade dos valores de R2 e a consistência dos efeitos estimados indicam que, para fins de análise de voto em eleições municipais, ambas as medidas podem ser utilizadas de forma substitutiva sem prejuízo da qualidade analítica.
A observação gráfica desses dados reforça os achados dos modelos de regressão apresentados. No gráfico 2 a seguir, observa-se uma associação positiva bastante clara, sobretudo no caso dos candidatos incumbentes. A dispersão dos pontos ao redor da linha de regressão é relativamente pequena para os incumbentes, indicando uma relação linear forte e consistente: à medida que a avaliação ótimo/bom aumenta, o percentual de votos válidos também cresce de forma bastante previsível. Essa impressão visual se alinha ao elevado R2 obtido.
Entre os candidatos apoiados, embora a tendência de associação positiva também se manifeste, a dispersão dos pontos em torno da linha é visivelmente maior. A faixa de confiança (sombreada em cinza) mais ampla ilustra a maior incerteza dos resultados, coerente com o menor coeficiente de determinação observado no modelo. Isso sugere que, para candidatos apoiados, a avaliação ótimo/bom do governo ainda influencia o desempenho eleitoral, mas essa influência é consideravelmente mais fraca e sujeita a possíveis outros fatores intervenientes.
O gráfico 3 a seguir, que toma a aprovação como variável explicativa, apresenta um padrão muito similar. Para candidatos incumbentes, mais uma vez, há forte associação positiva entre a taxa de aprovação e os votos recebidos no primeiro turno, com dispersão reduzida e intervalo de confiança estreito. A qualidade do ajuste é inclusive ligeiramente superior àquela observada com a variável avaliação (ótimo/bom), conforme indicado pelo R2 mais elevado. Para candidatos apoiados, o padrão persiste: a relação é positiva, mas a dispersão dos dados é maior e mais imprecisa, refletindo um menor grau de explicação da variável aprovação sobre o desempenho eleitoral.
Contudo, compreender apenas o impacto da avaliação ótimo/bom e da aprovação sobre o percentual de votos, embora fundamental, não é suficiente para capturar integralmente as dinâmicas eleitorais. Em última instância, o que define o sucesso eleitoral é a vitória — e não apenas a obtenção de uma votação expressiva.
Para aprofundar essa análise, estimamos regressões logísticas capazes de modelar diretamente a probabilidade de vitória em função da percepção do desempenho governamental, utilizando como premissa as ideias presentes na literatura sobre modelos de previsão eleitoral (Lewis-Beck; Tien, 1996; Abramowitz, 2008, 2016; Young; El-Dash, 2015 apudYoung; Ziemer, 2025). Esse tipo de abordagem permite avançar além da relação linear entre avaliação e desempenho eleitoral, incorporando a lógica binária do processo eleitoral e oferecendo evidências ainda mais robustas sobre como a popularidade governamental molda o desfecho das eleições.
Nesse sentido, os modelos de regressão logística apresentados na tabela 5 reforçam e aprofundam os padrões já observados nas regressões lineares. De forma consistente, tanto a avaliação ótimo/bom quanto a aprovação de governo exercem efeitos positivos e estatisticamente significativos sobre a probabilidade de vitória eleitoral para os incumbentes, com pseudo R2 de 0,465 para a aprovação e 0,393 para a avaliação ótimo/bom, com acurácias de previsão de 83% e 87%, respectivamente.
Entretanto, candidatos apenas apoiados, em comparação com os incumbentes, apresentam uma desvantagem expressiva: apesar de apresentarem acurácias aparentemente razoáveis — 77% no modelo com aprovação e 78% no modelo com avaliação ótimo/bom —, os modelos aplicados ao grupo dos prefeitos apoiados apresentam desempenho estatístico insatisfatório. O coeficiente de regressão é estatisticamente não significante no caso da aprovação e, para os dois modelos, os pseudo R2 são baixos (0,135 no caso da aprovação e 0,164 no caso do ótimo/bom). Para os apoiados, essa penalização estrutural é robusta nos dois modelos estimados, indicando que o efeito positivo da avaliação do governo e da aprovação pessoal, apesar de presente para candidatos apoiados, não é suficiente para compensar a ausência da titularidade do cargo.
Esses parâmetros da regressão para os apoiados sugerem que a elevada taxa de acerto pode ser enganosa. Em contextos com possíveis desequilíbrios de classe (por exemplo, predominância de vitórias ou derrotas), modelos podem alcançar alta acurácia apenas reproduzindo a classe majoritária, sem necessariamente apreender padrões significativos a partir dos preditores. Além disso, o baixo número de observações nos modelos dos apoiados (N = 26 para aprovação e 40 para avaliação) aumenta o risco de overfitting, ou seja, o ajuste excessivo aos dados disponíveis, com consequente perda de capacidade de generalização. Assim, os indicadores de acurácia, quando analisados isoladamente e em conjunto com os demais parâmetros estatísticos, não conferem robustez suficiente para considerar os modelos como confiáveis do ponto de vista preditivo ou inferencial.
Em síntese, para os incumbentes, melhores avaliações de governo e aprovação potencializam substancialmente suas chances de reeleição, consolidando a vantagem da posição. Para os candidatos apoiados, os dados são imprecisos para confirmar essa hipótese.
Diante das limitações observadas nos modelos estimados separadamente para os grupos de incumbentes e apoiados — em especial os baixos valores de pseudo R2 entre os apoiados —, e apesar de uma aparente razoabilidade na acurácia —, optou-se por uma estratégia alternativa de modelagem, incluindo a situação do candidato como variável de controle do modelo. Essa abordagem permite que o modelo capture variações no efeito da avaliação (seja medida por aprovação direta ou pela escala ótimo/bom), controlado pelo pertencimento ao grupo “Incumbente” ou “Apoiado”, evitando a perda de poder explicativo decorrente da estratificação. Essa inclusão segue o modelo denominado salad bowl, desenvolvido por El-Dash (2015 apudYoung; Ziemer, 2025) e depois aprofundado por Young e Ziemer (2025).
Ao incorporar esse controle, o modelo salad bowl reconhece que a relação entre avaliação e probabilidade de vitória não é homogênea entre os grupos analisados — uma suposição teoricamente plausível e empiricamente verificável. Os resultados confirmam que a avaliação exerce um efeito significativamente mais forte no caso dos prefeitos em exercício (incumbentes), ao passo que seu impacto entre os apoiados tende a ser mais tênue ou estatisticamente marginal.
A extração de valores previstos do gráfico 4, acompanhada das faixas de incerteza (intervalos de confiança de 95%), permite uma leitura mais robusta sobre as diferenças entre candidatos incumbentes e apoiados quanto ao impacto da popularidade de governo na probabilidade de vitória.
Para a variável avaliação ótimo/bom, observa-se uma vantagem sistemática dos incumbentes. Já com 26% de avaliação positiva, a chance média de reeleição de um incumbente ultrapassa 50%, com limites no intervalo de confiança entre 35% e 68%. Nesse mesmo ponto, a probabilidade de vitória de um candidato apenas apoiado gira em torno de 7%, com limites entre 2% e 18%, mostrando baixa sobreposição entre os grupos.
À medida que a avaliação melhora, a diferença se intensifica. Com 39% de ótimo/bom, a chance de reeleição de um incumbente sobe para cerca de 80% (IC: 68% a 88%) de probabilidade de vitória, enquanto apoiados atingem apenas cerca de 21% (IC: 10% a 41%). Em avaliações acima de 60%, os incumbentes operam praticamente em zona de segurança eleitoral, com mais de 96% de chance de vitória (IC: ~90% a 99,9%). Mesmo nesse patamar, os apoiados alcançam apenas cerca de 66% (IC: 39% a 85%), com diferenças ainda significativas, embora as faixas comecem a se aproximar.
No caso da variável aprovação, o padrão geral se mantém, mas com faixas de confiança mais largas e sobreposição mais frequente, sugerindo maior incerteza na estimativa. Com 40% de aprovação, a probabilidade de vitória de um incumbente é de cerca de 52% (IC: 32% a 70%), enquanto apoiados ficam em torno de 10% (IC: 3% a 29%). Aos 50% de aprovação, a diferença se acentua: incumbentes saltam para 73% (IC: 55% a 85%) e apoiados para 21% (IC: 8% a 46%). Mesmo com 70% de aprovação, quando incumbentes atingem praticamente 94% de chance de vitória, os apoiados chegam a 63% (IC: 33% a 85%).
Esses resultados convergentes reforçam duas conclusões principais. Primeiro, a avaliação de desempenho governamental — seja medida pela aprovação direta do prefeito, seja pela percepção sobre seu governo — é um dos principais preditores do sucesso eleitoral nas disputas municipais. Segundo, e mais relevante, é que a vantagem eleitoral proporcionada pela avaliação positiva é profundamente condicionada pela posição institucional do candidato: para os incumbentes, incrementos moderados nos níveis de avaliação geram ganhos rápidos e acentuados de probabilidade de vitória; para os apoiados, esses ganhos são mais graduais e, com frequência, insuficientes para assegurar a maioria eleitoral. Neste último caso, cabe assim ressaltar que a eleição dos chamados “candidatos postes” (Bizarro; Silva; Rocha, 2011) não é automática, mesmo em casos de governos com alta popularidade, havendo a necessidade dos candidatos apoiados também terem luz própria para aumentarem as chances de sucesso.
Heurísticas analíticas — mudança, meio-termo e continuidade
As probabilidades de vitória observadas configuram um contínuo fortemente correlacionado com os níveis de aprovação ou avaliação dos governantes. Ainda assim, permanece a questão: quais faixas de aprovação delimitam cenários de maior propensão à vitória ou à derrota eleitoral?
Uma resposta possível pode ser encontrada na classificação proposta por Young e Ziemer (2025). Segundo esses autores, uma das heurísticas mais relevantes utilizadas para classificar e antecipar resultados eleitorais baseia-se justamente na aprovação do governo. A partir disso, as eleições são agrupadas em três categorias principais: mudança, meio-termo e continuidade.
Eleições de mudança ocorrem em contextos de insatisfação generalizada, nos quais os eleitores tendem a preferir candidatos de oposição, rompendo com o grupo incumbente. Já as eleições de continuidade refletem cenários em que a avaliação positiva do governo sinaliza estabilidade e apoio à permanência do grupo no poder. Entre esses dois polos encontra-se a categoria de meio-termo, caracterizada por níveis intermediários de aprovação, nos quais outros fatores — como campanha, identidade partidária ou conjuntura econômica — assumem maior peso na definição do resultado eleitoral.
Essa classificação funciona, portanto, como um instrumento analítico útil para antecipar cenários prováveis, estruturar interpretações sobre o comportamento do eleitorado e otimizar estratégias eleitorais conforme o grau de aprovação do governo em disputa.
Baseados em dados de 267 eleições em 35 países, os autores estabeleceram como corte probabilístico da eleição de mudança entre 0% e 39% de aprovação, para a eleição de continuidade, 55% de aprovação ou mais. A eleição de meio-termo ficaria entre 40% e 54% de aprovação. Cabe destacar que tais cortes não são arbitrários: o limite inferior de 39% é estabelecido porque, a partir de 40% de aprovação, a probabilidade prevista de vitória do incumbente ultrapassa 50%; já o corte de 55% reflete a observação de que, nesse nível de aprovação, a taxa média de sucesso eleitoral dos incumbentes supera 90%.
Nossos modelos de regressão logística, baseados na variável aprovação, reproduzem de maneira satisfatória essa estrutura, com a previsão de 50% de chance de vitória em torno de 39% e 40% de aprovação e acima de 80% de vitória a partir de 55% de aprovação no caso do incumbente7. Como pode ser observado no gráfico 5, no cenário de mudança (0–39% de aprovação), a média da probabilidade prevista de vitória do incumbente é de aproximadamente 26%; no meio-termo (40–54%), ela sobe para 68%; e no cenário de continuidade (55%+), alcança 91%. Essas probabilidades médias são bastante semelhantes às apresentadas por Young e Ziemer (2025), mostrando que esse recorte também faz sentido para a análise das eleições nas capitais brasileiras8.
Além das probabilidades previstas, o gráfico apresenta as taxas de vitória observadas nos casos empíricos da base de dados. Verifica-se que, no segmento de mudança, 25% dos incumbentes lograram êxito; no meio-termo, esse índice foi de 62%; e, no cenário de continuidade, a taxa de sucesso alcançou expressivos 96%. Tais resultados reforçam a robustez preditiva do modelo, ao demonstrar que as probabilidades estimadas não apenas seguem uma lógica teórica consistente, mas também encontram respaldo na realidade observada, ao menos no caso dos incumbentes.
Já para os candidatos apoiados, como esperado, o corte para definir a continuidade de governo é muito mais alto, dado que a probabilidade de vencer a eleição nessa condição só atinge 80% a partir de 80% de aprovação de governo. Já a eleição de mudança predomina como mais provável até 64% de aprovação do governo. Isso mostra que, para garantir a continuidade de um governo em que o candidato não é incumbente, a aprovação precisa ser muito alta e que, portanto, as características do candidato apoiado, bem como dos adversários na disputa, importam muito mais nesses casos. Assim, o que pode ser considerado uma avaliação extremamente alta para garantir a continuidade do incumbente ao poder, para o apoiado pode ser apenas uma avaliação intermediária, ao menos no que concerne às disputas em capitais brasileiras.
Além disso, observa-se uma dissonância entre as probabilidades previstas e os dados efetivamente observados nos casos em que o candidato é o apoiado pelo governo, indicando uma limitação — ao menos parcial — do modelo para capturar essa dinâmica de forma adequada. Especificamente, verifica-se que a taxa de sucesso eleitoral dos candidatos apoiados foi mais alta no segmento de mudança (18%) do que no meio-termo (14%), contrariando a progressão esperada. Tal discrepância pode estar associada, em parte, ao número reduzido de observações disponíveis para o grupo dos apoiados, o que compromete a robustez estatística das estimativas e limita a generalização dos resultados.
A transposição da lógica dos recortes probabilísticos para a variável avaliação ótimo/bom produziu resultados conceitualmente consistentes e estatisticamente robustos. Os intervalos foram ajustados para 0% a 25% (cenário de mudança), 26% a 38% (meio-termo) e 39% ou mais (continuidade), com base em pontos de inflexão observados na curva de previsão. Esses cortes foram definidos com base no mesmo princípio aplicado à variável aprovação: a partir de 26% de avaliação ótimo/bom, a probabilidade de vitória do incumbente ultrapassa 50%, e a partir de 39%, supera os 80%9.
As médias previstas de probabilidade de vitória para cada faixa reforçam a adequação dessa tipologia: 30% para o grupo de mudança, 67% para o meio-termo e 93% para o cenário de continuidade. Esses valores estimados encontram forte ressonância nos dados observados: entre os incumbentes, a taxa de sucesso foi de 18% no cenário de mudança, 68% no meio-termo e 95% no de continuidade — coincidindo quase integralmente com as previsões do modelo. Tal convergência entre estimativas e realidade empírica reforça a validade classificatória das faixas adotadas, sugerindo que a avaliação ótimo/bom funciona como um indicador confiável da viabilidade eleitoral do incumbente.
No caso dos candidatos apoiados pelo governo, entretanto, a relação empírica se mostra menos estável. A taxa de vitória observada também é maior no grupo de mudança (18%) do que no meio-termo (7%), contrariando a expectativa de crescimento progressivo à medida que a avaliação melhora. Apenas no grupo de continuidade (39%+), a taxa observada sobe para 47%, aproximando-se das estimativas do modelo.
Assim como ocorreu para a variável aprovação de governo, essa quebra de progressão entre os segmentos mais baixos pode refletir algumas limitações da base de dados. Portanto, embora a classificação baseada em avaliação ótimo/bom funcione bem no caso dos incumbentes, sua aplicação aos apoiados exige cautela analítica. Os resultados sugerem que, para esse grupo, a avaliação do governo não é suficiente, por si só, para explicar o desempenho eleitoral, sendo necessário incorporar outras variáveis.
Em Recife (2020), por exemplo, João Campos (PSB) venceu mesmo com o apoio de Geraldo Julio, cujo governo apresentava 37% de aprovação e 23% de ótimo/bom em claro cenário de mudança. Já em Natal (2024), Paulinho Freire (União Brasil) conquistou a prefeitura com o apoio de uma gestão que tinha apenas 33% de aprovação e 18% de avaliação ótimo/bom.
Em contraste, há situações em que candidatos governistas foram derrotados apesar de contarem com o apoio de administrações bem avaliadas e estarem dentro de um cenário de continuidade. Em Campo Grande (2012), Edson Giroto (PMDB) perdeu mesmo com um governo que registrava 74% de aprovação e 60% de avaliação ótimo/bom. Da mesma forma, Josiel Alcolumbre (DEM), em Macapá (2020), não conseguiu se eleger mesmo com o apoio de um governo com 66% de aprovação e 51% de avaliação ótimo/bom.
Apesar da correlação positiva observada entre bons índices de avaliação/aprovação e sucesso eleitoral, os dados revelam que a relação entre desempenho administrativo e reeleição está longe de ser determinística. Há casos emblemáticos em que prefeitos foram reeleitos mesmo com níveis bastante baixos de aprovação e avaliação ótimo/bom, sugerindo que fatores como a fragmentação da oposição, o controle da máquina pública e a rejeição aos adversários podem compensar déficits de popularidade.
O caso mais extremo é o de Zenaldo Coutinho (PSDB), reeleito prefeito de Belém em 2016, mesmo com apenas 33% de aprovação e 19% de avaliação ótimo/bom. Situações semelhantes ocorreram em Campo Grande (2024), onde Adriane Lopes (PP) venceu a disputa com 38% de aprovação e 28% de avaliação ótimo/bom, em Porto Alegre (2024), onde Sebastião Melo (MDB) foi reeleito com 38% de aprovação e 29% de ótimo/bom e em São Paulo, onde o Datafolha apontou 25% de ótimo/bom para o prefeito reeleito Ricardo Nunes (MDB). Por um lado, em todas essas situações, os prefeitos superaram o desgaste de imagem pública e conquistaram a vitória, frequentemente em segundo turno, reforçando o papel das comparações relativas e da estrutura de campanha como elementos decisivos no voto.
Por outro lado, também há casos em que altos índices de aprovação e avaliação positiva não foram suficientes para garantir a continuidade. O exemplo mais ilustrativo é o de Elmano Férrer (PTB) em Teresina (2012), que, mesmo registrando 62% de aprovação e 48% de avaliação ótimo/bom, não conseguiu levar seu projeto político à vitória, sendo derrotado no segundo turno. Esse caso indica que o bom desempenho administrativo pode ser insuficiente quando há desejo de alternância no poder, candidaturas oposicionistas bem-posicionadas ou fadiga eleitoral com grupos incumbentes.
Essas evidências reforçam a importância de se compreender o voto retrospectivo não apenas como um julgamento linear de desempenho, mas como um processo condicionado pelo contexto, pelos adversários e pelas estratégias disponíveis, reforçando as conclusões presentes em Healy e Malhotra (2013). A avaliação do governo é um componente relevante, mas não exclusivo, das decisões eleitorais em disputas majoritárias nas capitais brasileiras, sobretudo quando o candidato governista não é o próprio incumbente, mostrando que essa é uma agenda de pesquisa longe de estar esgotada, apesar da numerosa quantidade de trabalhos que versam sobre o tema.
Conclusões
Este artigo partiu de três perguntas centrais: até que ponto avaliação e aprovação de governo são medidas equivalentes? Quais parâmetros dessas variáveis ajudam a explicar o desempenho eleitoral de governistas? E como estabelecer parâmetros empíricos para classificar os pleitos municipais com base nas avaliações de governo?
A primeira questão é respondida com evidência empírica sólida: avaliação ótimo/bom e aprovação de governo mostram-se altamente correlacionadas (r = 0,97), com elevada consistência interna (α de Cronbach = 0,99) e forte sobreposição em modelos de regressão. Os dados sustentam que ambas operam como indicadores substitutivos de um mesmo construto latente: a satisfação do eleitorado com o governo vigente. A diferença entre elas reside mais na ênfase cognitiva — uma voltada à performance administrativa, outra à imagem do governante — do que em conteúdo substantivo. Isso justifica o uso intercambiável das duas medidas em análises agregadas ou séries históricas.
Quanto à segunda pergunta, os resultados mostram que tanto avaliação quanto aprovação têm alto poder explicativo sobre o voto e sobre a probabilidade de vitória, sobretudo quando o candidato é o próprio incumbente. A posição institucional fortalece de forma significativa o efeito da aprovação, elevando as chances de vitória mesmo em cenários de desgaste. Já no caso dos candidatos apoiados, a influência positiva da imagem do governo é mais modesta e restrita.
A terceira pergunta levou à construção de classificações heurísticas baseadas em faixas de aprovação e avaliação ótimo/bom. O estudo identificou, com base na probabilidade empírica de vitória, três zonas distintas: eleições de mudança (até 39% de aprovação ou 25% de ótimo/bom), eleições de meio-termo (entre 40% e 54% de aprovação ou 26% a 38% de ótimo/bom) e eleições de continuidade (55% ou mais de aprovação ou 39% ou mais de ótimo/bom). Tais parâmetros superam o uso arbitrário de cortes fixos, como o proposto por Almeida (2008), que sugeria 45%–50% de avaliação ótimo/bom como limite genérico para definir eleições favoráveis ao governo, sem diferenciar entre tipos de candidatura ou considerar a probabilidade efetiva de vitória. Ao substituir um modelo estático por uma abordagem probabilística e condicional, os achados aqui apresentados oferecem uma alternativa mais robusta, empiricamente ancorada e sensível às nuances do processo eleitoral.
Nesse sentido, as evidências reunidas neste artigo não apenas atualizam, mas também superam parte dos consensos anteriores. Ao diferenciar incumbentes e apoiados, ao testar a equivalência entre variáveis clássicas de opinião e ao propor novos parâmetros classificatórios baseados em probabilidades, o artigo contribui para uma compreensão mais refinada e precisa da relação entre popularidade governamental e desempenho eleitoral nas capitais brasileiras. Cabe reconhecer, contudo, que os efeitos da avaliação e aprovação governamental sobre o desempenho de candidatos apoiados pelo governo revelaram-se limitados. Essa limitação pode decorrer, em parte, das especificidades próprias à dinâmica eleitoral dos candidatos não incumbentes, que com frequência mobilizam atributos distintos. Em parte, também pode refletir restrições impostas pelo tamanho da amostra utilizada. Dessa forma, o tema permanece aberto a investigações futuras que possam aprofundar e qualificar esse debate.
Por fim, permanece em aberto o grau de generalização desses parâmetros para além das capitais, sobretudo para eleições de governadores e presidentes. A comparação com os resultados de Young e Ziemer (2025), baseados em dados nacionais e comparativos, sugere que os limiares aqui identificados são plausíveis também em arenas eleitorais mais amplas. Dada a convergência empírica observada, considera-se que tais parâmetros podem contribuir para a compreensão das eleições majoritárias brasileiras de forma mais geral — uma hipótese que deverá ser testada por pesquisas futuras.
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Anexo
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