Eleitor pobre, lugar pobre, eleitor “vermelho”? Análise das bases eleitorais do PT a partir de Porto Alegre ¹

Poor voter, poor place, “red” voter? Analysis of the PT’s electoral base from Porto Alegre

Resumo:

Uma boa votação em um estado, município ou bairro rico implica maior apoio entre eleitores ricos? Avaliamos esta questão a partir do desempenho eleitoral do Partido dos Trabalhadores (PT) em Porto Alegre/RS. Por meio de um banco de dados original que contém resultados de mais de 20 anos de disputas eleitorais ao Executivo (municipal, estadual e nacional) e variáveis socioeconômicas ao nível de urna, localizadas em Unidades de Desenvolvimento Humano (UDH) - agrupamentos territoriais internos à cidade com base na semelhança de características sociais -, avaliamos algumas hipóteses gerais da literatura sobre o Brasil acerca da relação entre classe social e voto, e outras específicas derivadas da tese do realinhamento eleitoral. Em primeiro lugar, demonstramos que o voto petista desde 1996 esteve associado às urnas mais pobres da capital gaúcha. Quanto mais pobre a urna, maior o voto no PT mesmo antes de assumir governo federal ou estadual. Em segundo lugar, utilizando modelos multinível, demonstramos que o contexto importa: a renda mais baixa é mais importante em regiões mais ricas da cidade. Essas relações, no entanto, alteraram-se nos pleitos municipais mais recentes. Além de contribuir para o debate sobre realinhamento, em termos metodológicos, o estudo inova ao analisar a interação de fatores geográficos no desempenho eleitoral dos partidos brasileiros.

Palavras-chave:
Classes sociais e voto; modelos multinível; Porto Alegre; Partido dos Trabalhadores

Abstract:

Does a strong vote in a wealthy state, municipality, or neighborhood imply greater support among wealthy voters? We assess this question by analyzing the electoral performance of the Workers’ Party (PT) in Porto Alegre/RS, Brazil. Using an original database containing results from more than 20 years of electoral contests for the Executive (municipal, state, and national) and socioeconomic variables at the polling station level, located in Human Development Units (UDHs) - territorial groupings within the city based on the similarity of social characteristics - we evaluate some general hypotheses from the literature on Brazil regarding the relationship between social class and voting behavior, as well as other specific hypotheses derived from the electoral realignment thesis. First, we demonstrate that the PT vote has been associated with the poorest polling stations in the capital of Rio Grande do Sul since 1996. The poorer the polling station, the higher the vote for the PT, even before the party took office at the federal or state level. Second, using multilevel models, we demonstrate that context matters: lower income is more significant in wealthier areas of the city. However, these relationships have shifted in more recent municipal elections. In addition to contributing to the debate on realignment, the study innovates methodologically by analyzing the interaction of geographic factors in the electoral performance of Brazilian parties.

Keywords:
Social classes and voting; multilevel models, Porto Alegre, Workers’ Party

Introdução⁵

Há alguns anos, os trabalhos de Gelman et al. (2007) e de Gelman et al. (2009) procuraram resolver uma questão que intrigava os analistas sobre a política norte-americana recente: como conciliar as evidências de que o Partido Democrata tinha maior apoio entre os mais pobres, mas ganhava nos colégios eleitorais mais ricos? A proposta dos autores foi de que fatores individuais interagiriam com fatores sociais geograficamente localizados na decisão do voto. Pessoas de mesma renda votavam de forma diferente a depender da composição cultural de seus locais de moradia. Em especial, no caso dos EUA, a renda individual (ou média dos rendimentos no município) importava mais em estados pobres do que em estados ricos (Gelman et al., 2009, p. 19).

Essas análises se somam a diversas propostas teórico-metodológicas antigas e recentes que buscam conjugar variáveis individuais e contextuais na explicação do voto (Cho; Manski, 2010; Dogan; Rokkan, 1969; Huckfeldt; Sprague, 1987; King, 1997; Przeworski, 1974; Zuckerman, 2005). Mecanismos como redes e contatos sociais, fluxos de informação, contexto econômico, entre outros, fariam com que o impacto de características individuais no comportamento eleitoral fosse condicionado por fatores contextuais, muitos deles geograficamente concentrados.

Paralelamente, os últimos anos na literatura brasileira também foram marcados pela atenção especial aos determinantes individuais, sociais e geográficos do voto presidencial. A questão que animou os debates consistia na caracterização da mudança da base social do PT. Durante o primeiro mandato presidencial do partido, a implementação de políticas sociais em direção aos mais pobres e os escândalos de corrupção teriam ensejado, segundo diversas interpretações, um realinhamento eleitoral: a base de apoio do PT deixaria de ser constituída por eleitores de alta escolaridade moradores das grandes cidades das regiões Sudeste e Sul, passando a ser concentrada em pessoas de baixa renda do Nordeste.

Esta tese específica tem relação com um debate mais geral sobre as características do regime representativo no Brasil. Desde a Primeira República, passando pela democracia de 1946-1964 e chegando às primeiras eleições do regime democrático atual, diversas interpretações e estudos ressaltam que a relação entre base eleitoral e partidos no Brasil não seguiria o padrão nas democracias consolidadas, a saber, partidos mais à esquerda obtendo maior apoio de eleitores socialmente destituídos e em regiões mais pobres, sendo inverso os partidos de direita.

Este artigo tem essa questão como motivação última, mas concentra-se em questões metodológicas. Ainda que central nas análises do caso brasileiro, as relações entre os diferentes níveis individuais e geográficos na determinação do voto foi pouco explorada, com algumas exceções que serão debatidas. Afinal, uma boa votação em uma região, estado ou município rico não implica, necessariamente, um maior apoio entre eleitores ricos, sendo o inverso também verdadeiro. Quando muito, os trabalhos corretamente notam este problema de falácia ecológica (Robinson, 1950), mas não avançam na compreensão de como os níveis podem se influenciar e alterar os impactos das variáveis no comportamento eleitoral.

Neste trabalho, damos um passo nesse sentido a partir da análise intensiva e de longo-prazo do desempenho do PT nas eleições majoritárias em Porto Alegre de 1996 a 2018. Ainda que um estudo de caso tenha suas limitações de validade externa, permite aprofundar nas dimensões explicativas contextuais (Gerring, 2004). A cidade tem elevados indicadores sociais e foi considerada, por muito tempo, uma das fortalezas do partido, elegendo prefeitos filiados ao PT por quatro eleições consecutivas, servindo de vitrine nacional do “modo petista de governar” (Faria, 2002), com a adoção de políticas públicas de maior participação popular como o Orçamento Participativo (Bezerra, 2019; Santos; Tanscheit; Ventura, 2020). No entanto, desde a interrupção da série, em 2004, o partido não voltou ao executivo municipal. Em 2020, sequer lançou candidato.⁶ Os resultados são semelhantes nos pleitos presidenciais. Lula ganhou na cidade no segundo turno de 1989 e nos primeiros turnos de 1994 a 2002. Desde 2006, no entanto, o PT não tem maioria na disputa presidencial.⁷ Neste meio tempo, em 1998 e 2010, o partido conquistou o governo estadual do Rio Grande do Sul.

Como indicaremos adiante, estudos sobre o eleitorado porto-alegrense costumam caracterizar o petismo como ancorado nos eleitores de elevada escolaridade. Dessa forma, por suas características sociais e políticas, Porto Alegre configura-se como um teste no cenário ideal da tese do realinhamento eleitoral, de modo que uma análise específica da sua dinâmica eleitoral pode revelar compreensões mais gerais sobre o funcionamento das eleições no Brasil.

Analisamos o perfil e a mudança na base eleitoral do PT a partir de dois níveis de análise: seção eleitoral, e seções agrupadas por Unidades de Desenvolvimento Humano (UDH). As primeiras são o menor nível possível de observação dos resultados eleitorais, com média de 364 eleitores inscritos em 2018. As segundas consistem em agrupamentos territoriais realizados pelo IBGE com base na semelhança de características sociais. No primeiro nível, consideramos a escolaridade presente no Cadastro Eleitoral como medida da base social. No segundo nível, utilizamos o Índice de Vulnerabilidade Social (IVS).

Nossos resultados indicam que os principais diagnósticos sobre o perfil e a mudança na base do PT estão equivocados. Em toda a série temporal, desde a eleição para prefeito de 1996, o partido era melhor votado quanto pior a escolaridade das urnas e o IVS. Ou seja, sua base não estava ancorada na classe média ou em setores mais intelectualizados. Além disso, identificamos um efeito contextual importante: o nível de escolaridade das urnas importa mais nos bairros mais ricos do que nos pobres. As exceções a esse padrão são as disputas mais recentes para o executivo municipal, quando o partido tem desempenho muito baixo e sofre competição de outras legendas próximas ao seu campo ideológico.

Logo, do ponto de vista teórico, a análise de Porto Alegre, considerando que se trata de um teste no cenário ideal da tese do realinhamento, revela as fragilidades e simplificações desta teoria. O PT ganhava prefeituras e ficava em primeiro lugar nas disputas presidenciais numa capital com elevados indicadores sociais, mas sua base eleitoral eram os eleitores e lugares mais pobres. Nosso artigo contribui também ao notar a importância da incorporação da relação entre o nível micro e o contextual para entendimento do comportamento eleitoral.

Na consecução dos objetivos propostos, este artigo está organizado como segue: na próxima seção tratamos do debate brasileiro sobre base social e voto; na terceira seção destacamos o caso de Porto Alegre; na quarta seção, apresentamos o desenho de pesquisa; na quinta, tratamos da análise dos resultados; e, por fim, tecemos as considerações finais.

Debate brasileiro sobre base social e voto

Uma das questões permanentes do debate político e acadêmico brasileiro é se os partidos brasileiros contam com bases eleitorais tipicamente esperadas em uma democracia. Entende-se por esta expressão as proposições elaboradas por Lipset (1963), presentes também na tradição da economia política (Meltzer; Richard, 1981), a saber, pobres tendem a votar em partidos de esquerda e ricos em partidos de direita. Esta é a correlação esperada do funcionamento de uma democracia estabelecida, dadas as preferências pela (não) ação do Estado na redistribuição dos recursos adquiridos no mercado. Entretanto, é corrente o argumento que este não é o caso do Brasil. Na visão de Mainwaring, Meneguello e Power (2000, p. 69), o país “move-se em direção oposta à experiência da Europa Ocidental, sobre a qual Lipset baseou sua afirmação”.

Nesta seção, apresentamos brevemente uma extensa literatura. A intenção é problematizar este diagnóstico, expondo os limites metodológicos que o embasam nos diferentes trabalhos, bem como ressaltar as análises alternativas, que muitas vezes não são adequadamente consideradas nas sínteses gerais sobre a relação entre partidos e base social no Brasil.

A primeira experiência democrática brasileira ocorreu simultaneamente ao forte crescimento da urbanização e industrialização, e, logo, à diversificação socioeconômica da sociedade. No entanto, a democracia de 1946-1964 é frequentemente alcunhada de democracia populista (Gomes; Ferreira, 2018). Dentre os diversos atributos que compõem este adjetivo, um dos principais ressalta a presença de líderes políticos personalistas que fazem promessas de políticas públicas que cativam os mais pobres, mas sem efetivamente firmar compromissos com mudanças no status quo, desmobilizando a participação política das classes subalternas. Nesta perspectiva, o populismo macularia a lógica da representação eleitoral da democracia.

Grande parte da literatura nacional se debruçou sobre este ponto, ora reforçando-o, ora matizando-o. Em um trabalho ainda nos anos 1950, Simão (1956) verificou, por meio de regressões lineares, complementadas com entrevistas e observação participante, que a votação no PCB e no PTB variava conforme a proporção de operários em distritos eleitorais paulistanos, indicando a existência de canais sutis de representação. É verdade, não obstante, que o autor não deixou de notar a emergência de lideranças populistas que angariam voto da classe trabalhadora. No entanto, a análise de Weffort (1965) a partir de entrevistas de amostras não representativas também na cidade de São Paulo ressaltou a importância das diferenças no perfil social de eleitores de Jânio Quadros e Ademar de Barros, defendendo que o apoio a esses líderes carismáticos não era aleatório e não prescindia de determinações sociais.

Em outro trabalho no qual elabora uma análise mais geral (Weffort, 2003, p. 143), o autor lança mão de dados agregados e constata que o desempenho dos candidatos nas eleições presidenciais de 1950 foi correlacionado com o nível de urbanização dos estados. As estatísticas, entretanto, corriam no sentido propugnado por Mainwaring, Meneguello e Power (2000): o PTB conseguiu maior apoio nas regiões mais desenvolvidas, e UDN e PSD nos estados mais rurais.

Relação semelhante foi encontrada no desempenho dos partidos nos municípios do Rio Grande do Sul. Noll e Trindade (1991) notam que o PTB e demais partidos trabalhistas tinham força na capital e nos polos regionais, enquanto os partidos conservadores PSD/UDN/PL - que muitas vezes estavam unidos no Estado - recebiam apoio nas regiões menos dinâmicas.

Em âmbito nacional, este diagnóstico foi refinado nas análises metodologicamente mais avançadas feitas por Soares (1973), que aplicou regressões multivariadas no nível estadual para diferenciar o impacto da riqueza e da desigualdade no voto para Câmara dos Deputados dos diferentes partidos no período 1945-1964. Ainda que corroborasse em alguma medida o quadro analítico corrente, o autor chamou atenção para uma alteração fruto de uma importante dimensão temporal: o PTB aumentou sua penetração nos estados menos desenvolvidos com o passar das eleições, e a UDN caminhou em direção às grandes cidades, diminuindo sua base rural. A partir de suas observações, Soares (1973) estabeleceu a tese de que a democracia brasileira caminharia para uma maior correlação entre base social e voto de acordo com os ditames da sociologia política por meio do declínio dos partidos conservadores de base rural e do crescimento dos partidos trabalhistas. Esta trajetória, no entanto, seria barrada pelo golpe de 1964.

A importância da relação entre voto, região e renda dos cidadãos para compreensão do golpe de 1964 também é presente em Schwartzman (1971), mas em chave diversa. No seu modelo, a quebra da democracia seria fruto da exacerbação da disjuntiva entre classe e voto. O Brasil seria marcado por uma cisão entre regiões desenvolvidas - particularmente São Paulo e Guanabara - onde ocorreria o fenômeno da representação, e regiões atrasadas - todo o resto do país, com destaque para Minas Gerais - onde ocorreria o fenômeno da “cooptação”.

Assim, ainda que boa parte da tese do populismo tenha passado por críticas e refinamentos, o diagnóstico de inversão da lógica da representação no Brasil deitou raízes na literatura nacional. As análises sobre as eleições no regime militar, por exemplo, são em parte caudatárias desta visão. Os trabalhos acadêmicos ressaltavam que o voto de oposição a partir de 1974 proveio, sobretudo, do eleitorado pobre das grandes metrópoles (Cardoso; Lamounier, 1978), sendo que a Arena conseguia amplo apoio das pessoas de baixa renda habitantes das localidades mais vulneráveis. No esquema analítico proposto por Reis (1978), esses eleitores caracterizar-se-iam pela marginalidade subjetiva e por uma cultura política de deferência. Mais ainda: mesmo a identificação partidária com o MDB adotada pelos pobres urbanos seria ancorada em imagens simplistas e em baixa estruturação ideológica. Logo, os vínculos representativos entre a oposição ao regime militar e as parcelas mais destituídas da população brasileira seriam precários e poderiam se desfazer num quadro de abertura do regime democrático.

De acordo com a análise de Singer (1990) acerca da primeira eleição presidencial de 1989, foi exatamente isso que aconteceu. Dados de survey de representatividade nacional mostraram que Collor foi mais bem votado quanto menor o nível de renda do respondente. Mais do que isso. Singer (1990) argumenta que o candidato, ao esposar discurso antipartidário, representaria o retorno do populismo, pois conseguia penetrar particularmente no antigo eleitorado do (P)MDB. Para tanto, demonstra sua hipótese a partir da análise da votação no primeiro turno em alguns bairros da capital paulistana.

Logo, grande parte do debate sobre a democracia brasileira de 1945 foi marcado pelas diferentes visões sobre as bases sociais dos partidos, e esta questão perpassou as análises tanto sobre o regime militar, quanto sobre a abertura democrática. A grande questão continuava: o Brasil seria capaz de estruturar um sistema partidário ancorado em bases sociais inteligíveis de acordo com os parâmetros clássicos da sociologia e da economia política?

Nosso ponto consiste em chamar atenção para o fato de que os tipos de dados disponíveis para análise limitam a acuidade dos diagnósticos. Muitos trabalhos da primeira experiência democrática baseiam-se no nível estadual. Correlações positivas entre urbanização, renda e voto no PTB, por exemplo, não implicam necessariamente que o partido obtenha mais votos dos mais ricos habitantes das grandes cidades. Antes, sua base poderia ser os bairros/regiões/cidades pobres. Mesmo análises baseadas no nível municipal têm limitações para inferência do comportamento micro de acordo com o tipo social do eleitor. O survey de amostra representativa elaborado por Soares (1965) do então estado da Guanabara mostra que eleitores ricos apoiaram candidatos conservadores, o que indica que se deve ter cautela com diagnósticos peremptórios.

Os estudos sobre o regime militar foram conduzidos em amostras reduzidas e o achado de Singer (1990) sobre o caso paulistano não se sustenta na análise do segundo turno de 1989 (Faganello; Simoni Jr; Catelano, 2023). Ainda assim, para a literatura no período atual, é fulcral o outro lado da moeda da análise de Singer (1990) do pleito inaugural da democracia vigente: o diagnóstico quase consensual que o PT teria sua base eleitoral original em eleitores de classe média. Ou, dito de outro modo, o maior partido de esquerda já criado no Brasil perdeu a eleição presidencial de 1989 justamente no grupo de renda mais baixa.

Neste sentido, a eleição de 2006 assume caráter fundamental na literatura. Depois de três tentativas de ganhar a presidência, Lula (PT) consegue se eleger em 2002 e, durante seu primeiro mandato, implementa uma série de políticas públicas - Bolsa Família (PBF) à testa - ao mesmo tempo que passa por escândalos de corrupção - mensalão - que, segundo grande parte das análises, concorreriam para alterar as bases eleitorais seculares da esquerda no Brasil - fenômeno que ficou conhecido como realinhamento eleitoral. A partir de 2006, o PT conseguiria a maior porcentagem de votos entre os estratos mais baixos da população e nas regiões mais pobres (Magalhães; Silva; Dias, 2015; Singer, 2012; Soares; Terron, 2008; Zucco; Power, 2013).

Em que pese a sofisticação metodológica que marca este debate recente, algumas lacunas no âmbito da relação entre as dimensões micro e macro permanecem. Afirmações tais como os “eleitores brasileiros - especialmente aqueles nos grupos de renda e educação mais baixos, e nas regiões Norte e Nordeste do país - apoiaram Lula de forma retumbante” (Hunter; Power, 2007, p. 2, tradução nossa), “eleitores de Lula em 2006 eram majoritariamente pobres, particularmente provenientes do Nordeste” (Bohn, 2011, p. 25), “o eleitor de Lula teria mudado [...] para um perfil mais específico ligado ao seu principal programa social (Bolsa Família) e mais concentrado no Norte e Nordeste, em uma população mais pobre e menos escolarizada” (Magalhães; Silva; Dias, 2015, p. 535), nenhuma metodologia empregada por esta literatura é suficiente para demonstrar adequadamente o efeito conjunto de características socioeconômicas micro com fatores locais.

O debate nacional sobre esta questão ficou concentrado em possíveis limites e possibilidades das inferências permitidas por dados agregados na comparação com surveys. De um lado, Bohn (2011) critica o uso de dados agregados para mensurar o efeito eleitoral de beneficiários do PBF e das classes baixas de modo geral. Correlações nesse nível padeceriam, nas palavras de Licio, Rennó e Castro (2009), de um “elo explicativo perdido”, que necessariamente deveria ser buscado em informações de surveys. De fato, essa metodologia é adotada por muitos estudos que procuram caracterizar a base do eleitor do PT em diversas disputas presidenciais (Rennó; Cabello, 2010; Singer, 2012; Zucco, 2015). De outro lado, Zucco e Power (2013) mostram como pesquisas de opinião não são um deus exmachina, e podem sofrer grandes vieses dado, entre outros elementos, o momento que são coletadas. Ademais, parte da literatura nacional argumenta que dados agregados permitem avaliar hipóteses contextualistas, lançando mão de métodos de econometria espacial a partir de informações agregadas por municípios (Carraro et al., 2009; Marzagão, 2013; Soares; Terron, 2008). Poucos trabalhos, entretanto, procuraram modelar diretamente a relação entre micro e macro.

Por exemplo, Limongi e Guarnieri (2015) trabalham com dados no nível das urnas estratificados por escolaridade, mas o nível regional de análise é o estado, uma unidade muito abrangente. Figueiredo et al. (2018), Zucco e Power (2013) e Zucco (2010) utilizam análise de survey segmentando os dados por tipo de localidade, recorrendo a diferentes técnicas estatísticas. No entanto, em todos os casos, os dados ora não permitem captar nuances das interações entre os níveis geográficos, ora não contém amostras representativas de subgrupos populacionais no nível local. Além disso, este debate é concentrado quase que exclusivamente em análises das eleições presidenciais - quando muito, analisa-se o pleito para Câmara Federal -, desconsiderando a dinâmica dos outros cargos Executivos. Ainda que de fato o Executivo federal tenha proeminência em nosso sistema político, efeitos coattail, articulação multinível entre as disputas (Borges; Lloyd, 2016) e o fato de que os mecanismos que embasam a tese do realinhamento - políticas sociais, governismo, desempenho governamental, escândalos de corrupção - serem passíveis de aplicação em outros cargos majoritários torna importante a ampliação de cargos na análise.

Logo, nossa proposta de estudo intensivo de caso pode contribuir para iluminar partes deste ponto em aberto. Especificamente, testamos se houve uma mudança no perfil social micro e macro de apoio ao PT em Porto Alegre, e como se deu a interação entre os níveis, nas disputas para presidência da República, governadoria do Rio Grande do Sul e prefeitura depois de 2002, tal como defende a tese do realinhamento.

A partir do exposto, derivamos duas hipóteses: a relação entre escolaridade na urna e voto no PT é positiva ao longo de todo o período analisado (H1); bem como a relação entre escolaridade na urna e voto no PT é positiva quando considerada a interação com a vulnerabilidade social em nível agregado (H2). A H1 dialoga diretamente com a literatura de realinhamento. A H2 dialoga com a literatura sobre interação entre fatores geográficos e contextuais no comportamento eleitoral.

O caso de Porto Alegre

Estudar o caso de Porto Alegre, capital do Estado do Rio Grande do Sul, pode ser considerado um teste no cenário ideal da hipótese do realinhamento. Com cerca de 1,3 milhão de habitantes em 2022, a cidade atingiu um IDH de 0,805 em 2010, figurando entre as 30 com maior indicador de desenvolvimento humano no país, destacando-se também nas primeiras posições entre as capitais de estado. Considerando-se os dados do Censo de 2000, Porto Alegre assumia posições relativas ainda mais proeminentes, situando-se entre os 20 municípios com maior IDH. Ao mesmo tempo, a cidade encontra-se entre as 5% mais desiguais do Brasil, considerando o GINI de 2010 - índice de 0,614.

Se as características socioeconômicas indicam que se trata de uma cidade grande, conjugando elevado nível de desenvolvimento social com desigualdade, as variáveis políticas reforçam ainda mais a caracterização de uma típica base tradicional do PT. Porto Alegre figura entre as primeiras capitais de estado a elegerem prefeitos do partido, ainda na disputa de 1988, a segunda eleição direta após o regime militar. Mais do que isso. O partido logrou conquistar o governo local por nada menos que outras três eleições seguidas, governando por 16 anos a capital do Rio Grande do Sul. Suas administrações foram vitrine do “modo petista de governar”, sob a égide do Orçamento Participativo (OP). Dias (2002, 2008) apresenta evidências de que o OP foi um dos elementos que pavimentaram as sucessivas reeleições da legenda.

Ademais, por duas vezes o PT governou o estado, entre 1999 e 2002, e entre 2011 e 2014, feito raro para a legenda, considerando os maiores estados brasileiros (especialmente nas regiões Sudeste e Sul). Considerando a votação apenas na capital, o partido obteve a maioria também em 1994. Nos pleitos presidenciais, Lula ganhou na cidade no segundo turno de 1989 e nos primeiros turnos de 1994, 1998 e 2002.

Qual foi a base eleitoral que sustentou o partido ao longo dessas eleições? Diversos trabalhos escrutinaram as eleições em Porto Alegre.⁸ Com raras exceções, os estudos de caso sobre pleitos específicos enfatizam que o PT estava ancorado na classe média, particularmente entre as pessoas de maior escolaridade.⁹

Analisando dados de votos recolhidos em survey por ocasião das primeiras eleições para governador de estado, em 1982, Arturi (1984, p. 38) notou que “O PT atraiu, primordialmente, os jovens [...], com alto nível de escolaridade (maior porcentagem de estudantes com nível superior), um grande número de estudantes provenientes de renda média [...], possuindo o menor eleitorado de baixa renda e quase a totalidade de seus eleitores são de cor branca”. Observando a identificação partidária na mesma pesquisa, Franzom (1984) não identificou uma tendência clara entre classe sociais e simpatia com o PT, mas enfatizou a associação positiva com escolaridade superior.

Por meio de análise de um survey e de grupos focais em 1995 e 1996, Baquero (1997, p. 129) faz o diagnóstico de que: “a conquista da classe média, por parte do PT, não foi um mero acaso, mas fruto de uma estratégia bem construída e consistente que a administração conseguiu transmitir ao eleitorado”. Por fim, analisando a última eleição que o partido ganhou o executivo municipal, a de 2000, Silveira (2002, p. 138), afirmou que o “fator relevante da disputa eleitoral foi a dificuldade encontrada por Tarso Genro em conquistar quantidades relativamente mais amplas de eleitores dos segmentos menos escolarizados e mais pauperizados. [...] O PT tradicionalmente tem tido dificuldades de obter o apoio dos segmentos menos escolarizados e mais pauperizados em Porto Alegre, [...], dificultaram ao candidato petista obter os índices de aceitação nestes segmentos similares àqueles conquistados em bairros de classe média”.

Uma visão alternativa está presente em Marenco dos Santos (2004, 2009) e em Noll, Dias e Krause (2011). O primeiro apresenta resultados eleitorais organizados segundo indicadores demográficos dos bairros da capital gaúcha, e mostra que a performance do PT é negativamente correlacionada com renda e escolaridade em 2004. As segundas mostram relação semelhante na investigação sobre o pleito de 2008. Ademais, ambos os resultados não devem ser vistos como corroboração de uma possível mudança de base do partido: Marenco dos Santos (2004, 2009) encontrou essa mesma relação, ainda que com menor intensidade, no pleito de 1996.¹⁰ No entanto, ainda existem lacunas sobre qual padrão ocorre em outras disputas majoritárias e ao longo do tempo.

Parte das discordâncias entre os diagnósticos pode ter relação com as fontes empíricas utilizadas. As pesquisas de survey são dependentes dos desenhos amostrais e do momento de sua aplicação. A análise de votos de fato depositados nas urnas, por sua vez, além de sofrer do problema de inferência ecológica, enfrenta dificuldades de compatibilização com informações socioeconômicas.

Neste artigo, fiamo-nos na segunda abordagem e lançamos mão de estratégias que minimizam esses problemas, analisando votos no nível das urnas com pareamento geográfico de dados socioeconômicos.

Materiais e métodos

Elaboração do banco de dados

Para a construção do banco de dados foi necessária a solicitação do endereço de todas as seções eleitorais de Porto Alegre durante os pleitos ocorridos entre 1996 e 2018 junto à Seção de Informações e Análise de Dados Eleitorais (SIADE). Com essas informações à mão, o primeiro passo foi codificar as seções de acordo com a Unidade de Desenvolvimento Humano¹¹ as quais elas pertencem. O IPEA disponibiliza um arquivo em formato Shapefile com as UDHs da região metropolitana de Porto Alegre, que pode ser adicionado em um mapa do Google.¹² Com isso, identificamos, a partir do endereço das seções, em qual UDH cada urna está localizada.

Esse procedimento de codificação das seções foi executado para todas as disputas analisadas, tendo em vista que muitas seções podem mudar de endereço ou deixar de existir de um pleito para o outro. Sendo assim, a quantidade de seções no município varia, contando com o mínimo de 1.986 seções no ano de 1996 e o máximo de 2.850 no ano de 2012. Das 365 UDHs que dividem o município, no ano de 1996 utilizamos dados de 143 delas, que foi o número mínimo da série analisada, e 160 nos anos de 2014 e 2016, número máximo utilizado.

Além dos resultados eleitorais por seção coletados no site do TSE, nós também nos valemos dos dados de escolaridade dos eleitores presentes no Cadastro Eleitoral. No momento de inscrição ou transferência eleitoral, os cidadãos informam seu grau de escolaridade em faixas pré-determinadas. Nós calculamos a porcentagem da soma de pessoas que se declararam analfabetas, que sabem ler e escrever (sem escolaridade formal) e que tem fundamental incompleto.¹³ O site do TSE disponibiliza o Cadastro tal como se encontra a cada ano eleitoral a partir de 2008. No entanto, tivemos acesso aos dados de 1998, 2002 e 2006 analisados em Limongi e Guarnieri (2015),¹⁴ o que nos permitiu utilizar o nível de escolaridade temporalmente aproximado das primeiras eleições aqui analisadas.

Quanto aos dados contextuais, utilizamos os dados do Índice de Vulnerabilidade Social (IVS)¹⁵ de 2000 para análise das eleições até 2002, e de 2010 para os pleitos de 2008 a 2018. Calculamos a média do indicador para realizar testes para as eleições que ocorrem em 2004 e em 2006. Por fim, junto aos resultados das eleições e das variáveis que compõem o IVS, acrescentamos os dados sobre escolaridade de acordo com as seções, disponibilizados pelo TSE. Esses procedimentos foram realizados pelo software R. Ao fim, o N total do banco de dados foi de 15.309 casos.

Desenho da pesquisa

Trabalhamos na pesquisa com dois níveis de análise: a urna e a UDH, de modo a observar o contexto das disputas (Hox; Moerbeek; Van de Schoot, 2018). A variável dependente é o percentual de votos no candidato petista às eleições no primeiro turno para presidente, governador e prefeito entre 1996 e 2018 o que totaliza seis eleições para cada cargo. Cabe ressaltar que avançamos em relação à grande parte da literatura ao analisar os cargos para executivo nos três níveis federativos. A variável independente no nível 1 (da urna) foi a escolaridade, em específico o percentual de eleitores/as registrados/as com até o ensino fundamental incompleto. Consideramos que essa variável é uma proxy para mensuração da classe social (Limongi; Guarnieri, 2015). Desta forma, no texto, intercambiamos os termos derivados de escolaridade com os de renda. No segundo nível, da UDH, consideramos o IVS como variável independente, como medida do nível social do contexto geográfico.

Inicialmente, realizamos o teste ao nível de urna pelas eleições separadamente. A expectativa da tese do realinhamento é que o PT tenha obtido menor percentual de votos de eleitores/as com até ensino fundamental incompleto até 2002, e que ocorreria uma inversão a partir de 2006. Logo, testamos a relação entre escolaridade na urna e voto para todos os anos da série separadamente.

Em segundo momento, testamos a tese contextual, considerando a interação entre a escolaridade na urna e o IVS nas UDH. Ou seja, interagimos as duas variáveis de modo que esperamos que o impacto da escolaridade varie conforme altera-se a vulnerabilidade social da UDH. Por fim, também incluímos o ano como um terceiro nível. Em Gelman et al. (2007) e em Gelman et al. (2009), os resultados apontam para efeito maior da riqueza sobre o comportamento eleitoral em contextos de maior vulnerabilidade social.

Antes de prosseguir para a seção empírica, cabe destacar alguns aspectos envolvendo o desenho de pesquisa. Utilizamos modelos multinível para estimar as relações de interesse. A estrutura básica de tal modelo é a consideração dos dados através de uma estrutura hierárquica, em que unidades estão agrupadas em níveis: por exemplo, alunos em uma escola, eleitores em uma seção eleitoral, cidades em um estado. Ou seja, ao menos dois níveis são considerados, a variável dependente é mensurada no nível mais baixo (exemplo: notas, voto/comparecimento eleitoral, PIB) e as variáveis independentes podem ser mensuradas para todos os níveis.

Um exemplo comum, citado por Hox, Moerbeek e Van de Schoot (2018), é a análise do desempenho escolar (Y) de alunos em uma escola (N = 2000), com 100 turmas. Em uma análise de regressão linear “normal”, o teste levaria em conta apenas a relação entre Y e a variável independente (ou conjunto de variáveis independentes), sem consideração sobre as diferenças entre as turmas. Em uma análise multinível dos mesmos dados, as turmas são consideradas na equação. Deste modo, além da interpretação dos interceptos por turma (ao invés dos dados gerais), é possível medir o efeito através do ICC (Intraclass correlation coefficient). Este mensura a proporção da variância entre turmas face a variância total, isto é, o quanto da variação do desempenho escolar entre os alunos é explicada por diferenças existente entre as turmas que frequentam. O ICC varia de 0 a 1, sendo que quanto mais próximo de 1, maior a variância explicada pelo segundo nível: no exemplo, as turmas. Em outros modelos, o desenho de pesquisa pode incluir mais níveis na análise: turmas (1), em escolas (2), em anos diferentes (3). Neste caso, o aspecto temporal é considerado para avaliar em que medida há variação diacrônica.

No quadro 1, fica exposto o resumo de nosso desenho de pesquisa.

Quadro 1.
Desenho de Pesquisa

Dimensão	Descrição	Fonte/Ferramenta
População	Votação por urna em Porto Alegre ao longo de 6 eleições para três cargos, nos dois turnos (15.309)	R (R Core Team, 2021)
Técnicas	Estatística Descritiva, Regressão MQO, Regressão Multinível	R (R Core Team, 2021)
Variável Dependente	% de votos no PT por urna (1º Turno)	TSE
Variáveis Independentes	% Ensino Fundamental incompleto por urna	TSE
	IVS (Índice de Vulnerabilidade Social), ao nível de UDH (Unidade de Desenvolvimento Humano)	IBGE/IPEA
Nível 1	Urna	TSE
Nível 2	UDH	IBGE/IPEA
Nível 3	Ano da eleição	TSE

• Fonte: elaboração própria.

Análise

Voto petista ao longo do tempo

Consideramos aqui a análise do voto petista em Porto Alegre por cargo, de maneira bivariada (modelos MQO): a variável independente é o percentual de eleitores com ensino fundamental incompleto por urna (Figuras 1, 2 e 3). Os testes foram realizados para cada eleição específica e cargo em disputa (as tabelas com as informações dos modelos completos estão disponíveis nos anexos).

Como se pode observar na Figura 1, os coeficientes da relação entre baixa escolaridade na urna e voto no PT no caso da disputa presidencial são sempre significativos e positivos, variando de 0,21 em 2002 até 0,54 no pleito de 2014. Ou seja, na reeleição de Dilma Rousseff o crescimento de um ponto percentual de eleitores com ensino fundamental incompleto por urna incrementou em 0,54 pontos percentuais o voto na candidata petista ao cargo presidencial. Esta primeira visualização dos dados permite descartar a ideia de que o voto no PT por grupos de eleitores mais pobres seria uma “novidade” após a chegada do partido ao poder em 2002, reforçando o que já foi dito em outros trabalhos (Figueiredo et al., 2018; Limongi; Guarnieri, 2015), pois a relação positiva já se mostra desde 1998.

Figura 1.
voto presidencial petista em Porto Alegre pela escolaridade (modelos MQO)

No caso das eleições para o governo estadual, podemos observar comportamento semelhante. Em 1998, quando da vitória de Olívio Dutra, o partido teve em média quase 60% dos votos nas urnas de Porto Alegre. Esse valor em 2018 foi de menos de 25% (eleição em que o candidato no partido não passou para o segundo turno). A relação entre percentual de votos e baixa escolaridade na seção é parecida com o caso da disputa presidencial (Figura 2). Em todos os pleitos, o coeficiente é positivo e estatisticamente significativo, ainda que com variações. Se em 2002 foi de 0,16 pontos percentuais, em de 2014 foi de 0,50 pontos percentuais. Assim, novamente, a maior penetração do PT foi entre urnas de baixa escolaridade desde 1998.

Figura 2.
voto governadoria petista em Porto Alegre pela escolaridade (modelos MQO)

No caso das disputas pela prefeitura, é possível observar uma tendência de queda no voto petista desde o início da série (1996), com um leve crescimento ao final (2016). O partido passa de uma média de quase 60% dos votos em 1996, quando Raul Pont ganha a disputa no primeiro turno, para menos de 10% em 2012. A relação entre média de ensino fundamental incompleto e voto no partido (Figura 3) é positiva e estatisticamente significativa em todos os pleitos considerados. No entanto, a magnitude dos coeficientes é consideravelmente menor do que nos outros cargos analisados. Em 2016, por exemplo, o valor do coeficiente é de 0,04 pontos percentuais, enquanto em 2004 o valor do coeficiente é o maior: 0,37 pontos percentuais.

Figura 3.
voto prefeitura petista em Porto Alegre pela escolaridade (modelos MQO)

Os dados apresentados aqui indicam ao menos duas tendências. Em primeiro lugar, o voto petista na capital gaúcha vem decaindo ao longo do tempo, com oscilações entre os cargos (tendência revertida em 2022, não analisada neste artigo). No caso da prefeitura, essa tendência descamba na não apresentação de uma candidatura própria em 2020, primeira vez que isso ocorre desde a fundação do PT na cidade (em 2024, o partido volta a lançar candidata). Em segundo lugar, é possível constatar uma relação positiva entre voto no partido e baixa escolaridade em todos os pleitos considerados (H1). Ou seja, não é necessariamente uma “novidade”, ou realinhamento, o partido ser o escolhido dos mais pobres no pós-2002 - ao menos se considerarmos as eleições pela informação agregada do nível da urna. Na próxima subseção avançamos na análise, considerando outros níveis e suas interações.

Voto petista por níveis

Como apontado anteriormente, Gelman et al. (2007) e em Gelman et al. (2009) procuraram resolver um paradoxo sobre a política recente dos EUA: como conciliar as evidências de que o partido Democrata tinha maior apoio entre os mais pobres, mas ganhava nos colégios eleitorais mais ricos? Ou seja, eleitores mais pobres teriam maior probabilidade de votar nos Democratas, mas esse mesmo partido vencia nos estados mais ricos. Conforme os autores, esse paradoxo poderia ser resolvido através da análise da interação entre fatores individuais e sociais geograficamente localizados na decisão do voto. A renda, neste caso, “importaria” mais em estados pobres do que ricos, na medida em que a curva (slope) da relação entre renda e probabilidade de voto no partido Republicano (mais à direita e identificado com os mais ricos) está mais inclinada quanto mais pobre o estado. Em outras palavras, a probabilidade de uma pessoa rica em um estado pobre (como o Mississipi) votar no partido Republicano seria maior do que uma pessoa rica votar no mesmo partido em um estado rico (como Connecticut). Metodologicamente, os autores chegam a essas conclusões através do uso de modelos multinível,¹⁶ considerando dados de eleitores (individualmente), cidades e estados.¹⁷

Neste trabalho, tratamos de três níveis: a urna, a UDH e o ano da eleição. Como variável independente no nível 1 temos o percentual de eleitores com até o ensino fundamental incompleto registrados, e, no nível 2, o IVS. O ano é, em si, outra variável a ser considerada, dado que há variação no desempenho petista entre eleições (nível 3). Desta forma, utilizamos o modelo mais simples possível, dado que o que queremos observar é se existem diferenças na relação entre escolaridade baixa por seção e voto no PT, tendo em vista as características socioeconômicas mais gerais de onde a urna está localizada em Porto Alegre e o ano da disputa eleitoral. Trabalhos posteriores poderão incorporar outras variáveis explicativas que variam pelo ano eleitoral, por exemplo, incumbência, tamanho da coligação, número de candidatos, etc.

Para melhor visualização dos dados, trazemos os modelos considerando o cargo analisado. Estimamos três modelos em cada caso: o primeiro, nulo (apenas com a informação das UDHs e Anos); o segundo, com as variáveis de escolaridade por urna; e o terceiro, incluindo escolaridade, a IVS da UDH em que a urna está localizada e a interação entre as duas variáveis.

Na Tabela 1, apresentamos os dados para as votações à presidência. Os dados reforçam nosso diagnóstico anterior. O aumento do percentual de eleitores cadastrados na urna com até o ensino fundamental incompleto incrementa o voto petista entre 0,23 pp. até 0,56 pp. (com mais 1 ponto percentual). O incremento da vulnerabilidade da UDH também representa mais votos no PT. Dado que a variação da IVS é pequena, qualquer mudança em relação à maior vulnerabilidade indica aumento do desempenho petista de forma significativa.

A interação entre IVS e escolaridade indica que quanto maior a vulnerabilidade da UDH, menor o impacto da escolaridade média baixa sobre o percentual de votos (-1,34 pontos percentuais). Em outras palavras, o voto no PT para o cargo de presidente é maior nas urnas pobres de UDHs ricas (Figura 4). Quando o valor do IVS era de um desvio padrão abaixo da média (0,08), o impacto da escolaridade foi de 0,45 pontos percentuais; em casos de IVS um desvio padrão acima da média (0,30), o valor do coeficiente cai para 0,16 pontos percentuais. Outro dado importante é que os valores altos do ICC indicam que as UDHs explicam boa parte da variação dos votos ao cargo do presidente do partido. Em outras palavras, o contexto importa.

Tabela 1.
Modelos multinível, votação para presidente

	% Votação candidato do PT (1T) - Presidência	% Votação candidato do PT (1T) - Presidência	% Votação candidato do PT (1T) - Presidência
Preditores	Estimates	Estimates	Estimates
Intercepto	40,69 (30,61 ˗ 50,76)***	32,97 (23,28 ˗ 42,66)***	16,29 (6,46 ˗ 26,12)***
Ens. Fundamental Incompleto (%)		0,23 (0,21 ˗ 0,24)***	0,56 (0,53 ˗ 0,58)***
IVS (média)			75,27 (67,89 ˗ 82,65)***
Ens. Fundamental Incompleto (%)* IVS (média)			-1,34 (-1,43 ˗ -1,25)***
Random Effects
σ²	27,10	24,82	23,53
τ₀₀	93,85UDH	44,31UDH	27,95UDH
	155,01Ano	144,78Ano	144,98Ano
ICC	0,90	0,88	0,88
N	166UDH	166UDH	166UDH
	6Ano	6Ano	6Ano
Observações	15309	15309	15309
Marginal R²/Conditional R²	0,000 / 0,902	0,066 / 0,892	0,250 / 0,910

• Intervalo de confiança 95% entre parênteses
• *** p-valor < 0.001
• Fonte: Elaboração própria.

Figura 4.
impacto da escolaridade da urna sobre a votação petista para presidente de acordo com a interação com IVS

Para o caso de governadores, os resultados são semelhantes, o que é esperado dado que as eleições para ambos os cargos são simultâneas e há alta correlação entre o desempenho ao longo do período analisado (em média r² de 0,82). No entanto, os coeficientes são mais fracos: no modelo 2, o incremento de 1 ponto percentual de eleitores com até ensino fundamental incompleto na urna incrementou o voto petista em 0,12 pontos percentuais; no modelo 3 de 0,35. O valor de IVS da UDH também aumenta de forma significativa o desempenho dos candidatos ao governo estadual, bem como a interação entre as duas variáveis é negativa. Ou seja, quanto menor a IVS, maior o impacto do percentual de média de eleitores com ensino fundamental incompleto sobre o desempenho eleitoral. Em outras palavras, em regiões mais ricas, os mais pobres tendem a votar em maior número no PT (Figura 5).

Tabela 2.
Modelos multinível, votação para governador

	% Votação candidato do PT (1T) - Governador	% Votação candidato do PT (1T) - Governador	% Votação candidato do PT (1T) - Governador
Preditores	Estimates	Estimates	Estimates
Intercept	43,3 (32,97 - 53,63) ***	39,06 (28,89 - 49,23) ***	24,59 (14,28 - 34,89) ***
Ens. Fundamental Incompleto		0,12 (0,11 - 0,14) ***	0,35 (0,33 - 0,38) ***
IVS (média)			63,93 (56,13 - 71,73) ***
Ens. Fundamental Incompleto*IVS (média)			.-0,93 (-1,02 - -0,83) ***
Random Effects
σ²	26,86	26,22	25,63
τ₀₀	77,05UDH	52,20UDH	31,39UDH
	163,88Ano	159,27Ano	159,33Ano
ICC	0,9	0,89	0,88
N	166UDH	166UDH	166UDH
	6Ano	6Ano	6Ano
Observations	15309	15309	15309
Marginal R²/Conditional R²	0,000 / 0,900	0,019 / 0,892	0,459 / 0,900

• Intervalo de confiança 95% entre parênteses
• *** p-valor < 0.001
• Fonte: Elaboração própria.

Figura 5.
impacto da escolaridade sobre a votação petista para governador de acordo com a interação com IVS

Por fim, tratamos das eleições para o cargo de prefeito. Os resultados, neste caso, vão ao contrário dos modelos anteriormente descritos. Se no modelo 2, a direção do coeficiente segue a relação encontrada em todos os modelos até aqui - quanto mais pobre a urna, melhor o desempenho do PT (apesar da força do coeficiente ser menor do que nos outros cargos) -, no modelo 3, a direção do coeficiente se inverte, bem como o IVS e a interação entre as duas variáveis. Neste modelo, quanto mais pobre a urna, pior o desempenho dos candidatos do partido à prefeitura; quanto mais vulnerável a região da cidade também; bem como a interação destaca que quanto mais vulnerável a região, mais a escolaridade baixa importa positivamente (0,08, Figura 6).

Tabela 3.
Modelos multinível, votação para prefeito

Preditores	% Votação candidato do PT (1T) - Prefeito	% Votação candidato do PT (1T) - Prefeito	% Votação candidato do PT (1T) - Prefeito
Intercepto	31,43 (16,88 ˗ 45,99) ***	29,72 (15,28 ˗ 44,16) ***	31,91 (17,40 ˗ 46,42) ***
Ens. Fundamental Incompleto		0,05 (0,04 ˗ 0,06) ***	-0,08 (-0,09 ˗ 0,06) ***
IVS (média)			-12,72*** (-18,13 ˗ -7,31)
Ens. Fundamental Incompleto* IVS (média)			0,52 (0,46 ˗ 0,58) ***
Random Effects
σ²	15,28	15,19	14,84
τ₀₀	14,01UDH	12,33UDH	31,39UDH
	330,17Ano	325,03Ano	159,33Ano
ICC	0,96	0,96	0,88
N	167UDH	167UDH	166UDH
	6Ano	6Ano	6Ano
Observations	14533	14533	14533
Marginal R²/Conditional R²	0,000 / 0,958	0,002 / 0,957	0,006 / 0,959

• Intervalo de confiança 95% entre parênteses
• *** p-valor < 0.001
• Fonte: Elaboração própria.

Figura 6.
impacto da escolaridade sobre a votação petista para prefeito de acordo com a interação com IVS

Como explicar esses achados? Sugerimos razões técnicas e substantivas. É possível que o modelo sofra do que é conhecido na literatura como “paradoxo de Simpson” (Witmer, 2021), a saber, a correlação entre duas variáveis pode ter sinal positivo quando analisada a população, mas não em subpopulações, ou após a inclusão de outras variáveis, dada a existência de variáveis confundidoras, ou que a disputa para prefeitura tenha um contexto (issues, qualidade dos candidatos, etc.) diferente, com implicações para a distribuição dos votos.

Para testar essas duas implicações, trabalhamos com diferentes modelos, excluindo as interações e levando em conta eleições específicas. Para observar a existência do paradoxo, construímos um modelo multinível sem a interação entre IVS e porcentagem de urnas com ensino fundamental incompleto (Tabela 4). O resultado demonstra que os coeficientes seguem o padrão dos outros cargos, e que também já havia sido observado nos modelos anteriores que consideraram as eleições específicas (Figura 3).

Tabela 4.
Modelos multinível, votação para prefeito (sem interação entre IVS e ensino fundamental incompleto)

	% Votação candidato do PT (1T) - Prefeito
Predictores	Estimativas	p
Intercepto	28,29 (13,80 ˗ 42,77)	<0,001
Ens. Fundamental Incompleto	0,04 (0,04 ˗ 0,05)	<0,001
IVS (média)	6,17 (1,67 - 10,66)	0,007
Random Effects
σ²	15,19
τ₀₀ UDH	11,87
τ₀₀ Ano	325,32
ICC	0,96
NUDH	167
NAno	6
Observations	14533
Marginal R²/Conditional R²	0,005 / 0,957

• Intervalo de confiança 95% entre parênteses
• Fonte: Elaboração própria.

Porém, fica sem explicação o sinal diferente da interação entre fatores contextuais e as características na disputa pela prefeitura. Neste caso, é necessário considerar a dinâmica temporal e da própria competição política (Limongi; Mesquita, 2008; Zolnerkevic; Guarnieri, 2023). Dentro da série analisada, o PT perde a prefeitura de Porto Alegre em 2004; e disputa com outros candidatos competitivos de esquerda em 2008, 2012 e 2016, que poderiam, em tese, competir pelo voto dos mais pobres. Na Tabela 5, apresentamos os resultados de modelos multinível estimados para eleições separadas. Para facilitar a visualização, apresentamos as primeiras eleições da série (1996 e 2000) e as últimas (2012 e 2016). Os resultados completos estão nos anexos.

A direção dos coeficientes das eleições iniciais aponta para os mesmos resultados gerais de presidente e governador. O partido teve desempenho melhor quanto mais pobre a urna e a IVS, bem como a interação entre as duas variáveis segue sinal negativo. Nas duas eleições finais, o coeficiente de interação não é significativo (2012), ou possui sinal positivo. Em 2016, quanto mais pobre a região, menos votos o PT obteve e maior o impacto da escolaridade na urna.

Tabela 5.
Modelos multinível, votação para prefeito (eleições separadas - 1996, 2000, 2012 e 2016, respectivamente)

% Votação candidato do PT (1T) - Prefeito (Ano)	1996	2000	2012	2016
Intercepto	48,50 (45,60 - 51,39) ***	44,29 (41,66 - 46,93) ***	7,98 (7,18 - 8,78) ***	15,13 (13,84 - 16,43) ***
Ens. Fundamental Incompleto	0,08 (0,02 - 0,14) *	0,07 (0,01 - 0,13) *	0,05 (0,03 - 0,07) ***	0,03 (-0,00 - 0,07)
IVS (média)	42,34 (28,50 - 56,18) ***	22,41 (9,98 - 34,83) ***	-1,68 (-5,14 - 1,79)	-6,64 (-11,99 - -1,29) *
Ens. Fundamental Incompleto*IVS (média)	-0,72 (-0,98 - -0,46) ***	-0,42 (-0,65 - -0,18) ***	0,02 (-0,05 - 0,10)	0,19 (0,07 - 0,31) **
Random Effects
σ²	15,97	14,46	3,86	7,85
τ₀₀	35,29	29,72	2,92	9,13
ICC	0,69	0,67	0,43	0,54
N	142	142	159	159
Observations	1974	2077	2850	2956
Marginal R²/Conditional R²	0,064 / 0,708	0,024 / 0,680	0,107 / 0,491	0,071 / 0,570

• Intervalo de confiança 95% entre parênteses
• *** p < 0,001; ** p < 0,01; * p < 0,05
• Fonte: Elaboração própria.

Os resultados apresentados nesta subseção indicam a importância da consideração dos contextos na avaliação do desempenho eleitoral de partidos e candidatos. Proposições nesta direção não são novas na ciência política (Dogan; Rokkan, 1969; Huckfeldt; Sprague, 1987; Przeworski, 1974; Zuckerman, 2005), mas, apesar de destacadas em diversos trabalhos sobre o caso brasileiro, dificilmente são testadas.

Apesar de diversos trabalhos sobre o desempenho eleitoral petista ressaltarem a necessidade de consideração do contexto, e/ou a interação entre diferentes níveis de análise (indivíduos, bairros, cidades, estados), ainda são poucos os esforços nesta direção. Ofereceremos neste artigo um caminho, a partir dos trabalhos de Gelman et al. (2007) e em Gelman et al. (2009), que pode ser replicado em outras cidades e/ou em uma análise mais ampla sobre o Brasil, dado que, é importante ressaltar, uma das limitações de nosso estudo é a exploração de somente um caso.

Para além desta questão, é interessante observar que os resultados seguem a direção inversa ao proposto por Gelman et al. (2007) e em Gelman et al. (2009) (H2). No caso de Porto Alegre, o impacto eleitoral do nível de renda no nível de urna é mais importante quanto mais rica a região da cidade na qual ela está localizada. A investigação dos mecanismos causais em operação pode ser uma agenda frutífera. Neste sentido, levantamos alguns fatores que podem contribuir para explicar essa dinâmica: (i) eleitores pobres em locais ricos tendem a se diferenciar por mecanismos de polarização social; (ii) eleitores pobres em locais pobres tendem a ser afetados por outras clivagens, como a penetração de igrejas evangélicas, que moderam seu apoio ao PT (Pinheiro-Machado; Scalco, 2018; Silva, 2019); (iii) políticas sociais direcionadas aos mais pobres podem ter mais efeito eleitoral em contextos mais ricos (Simoni Jr., 2021).

Conclusão

O desempenho eleitoral do PT tem sido o objeto de inúmeras pesquisas desde seu surgimento (Amaral; Power, 2016). Após a chegada do partido ao Executivo Federal ganhou força a tese do realinhamento eleitoral. Durante o primeiro mandato presidencial, a implementação de políticas sociais em direção aos mais pobres e os escândalos de corrupção teriam ensejado uma mudança: a base de apoio do partido deixaria de ser constituída por eleitores de alta escolaridade moradores das grandes cidades das regiões Sudeste e Sul, passando a ser concentrada em pessoas de baixa renda do Nordeste (Magalhães; Silva; Dias, 2015; Singer, 2012; Soares; Terron, 2008; Zucco; Power, 2013).

Esta tese específica, como demonstramos anteriormente, tem relação com um debate mais geral sobre as características do regime representativo no Brasil. Estudos fundadores da relação entre classes sociais e desempenho eleitoral ressaltaram que o Brasil seria um caso desviante das interpretações clássicas, a saber, partidos mais à esquerda obtendo maior apoio de eleitores e em regiões mais pobres, sendo inverso os partidos de direita (Mainwaring; Meneguello; Power, 2000).

Nosso objetivo foi dialogar com esta literatura, mas concentrando em uma questão metodológica importante: a interação entre níveis de análise. Afinal de contas, uma maior votação em uma região, estado ou município rico não implica, necessariamente, maior apoio entre eleitores ricos habitantes dessa localidade, sendo o inverso também verdadeiro. Apesar de alguns trabalhos ressaltarem este problema, poucos avanços foram realizados no sentido de contorná-lo. Uma pista foi indicada por Gelman et al. (2007) e em Gelman et al. (2009). Ao analisar o paradoxo de que eleitores pobres tinham maior probabilidade de votar no partido Democrata, ao mesmo tempo que o partido possuía desempenho melhor nos estados mais ricos, os autores propõem que fatores individuais, ou municipais, interagiriam com fatores sociais geograficamente localizados na decisão do voto. Pessoas de mesma renda votavam de forma diferente a depender da composição social e cultural de seus locais de moradia. No caso dos EUA, a renda importaria mais para o voto quanto mais pobre o estado.

Buscamos replicar o modelo de análise para o estudo de caso de Porto Alegre. Apesar dos limites de um estudo de caso em termos de validade externa (Gerring, 2004), escolhemos a cidade por representar uma base histórica do PT e possuir características demográficas de alto desenvolvimento econômico e desigualdade. A partir de dados de mais de 20 anos de eleições para cargos Executivos (em nível municipal, estadual e federal), demonstramos primeiramente e contrariamente à tese do realinhamento que o voto petista desde o início, 1996, esteve associado aos eleitores mais pobres. Quanto mais pobre a urna, maior o voto no partido. Em segundo lugar, utilizando modelos multinível, demonstramos que o contexto importa: a renda mais baixa é mais importante em regiões mais ricas da cidade. Em outras palavras, quanto menos vulnerável a região, maior é o coeficiente de associação entre renda e voto no PT. Este resultado é maior e mais significativo no caso das disputas para governador e presidente do que para prefeito. Muito provavelmente porque, neste último caso, há maior disputa sobre as preferências do eleitorado mais pobre.

Por fim, os achados e o modelo utilizado devem ser replicados em outros contextos, bem como complementados com dados ao nível individual (surveys) e/ou técnicas qualitativas (Pinheiro-Machado; Scalco, 2018; Rocha, 2018), para que sejam elucidados os mecanismos causais que ativam as relações quantitativas aqui apresentadas.

Referências

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¹

Para replicação dos dados: https://doi.org/10.7910/DVN/GYDQKJ

¹⁶

Esse modelo é também chamado por outros nomes, conforme colocado por Hox, Moerbeek e Van de Schoot (2018, p. 8): “O modelo de regressão multinível tornou-se conhecido na literatura sob uma variedade de nomes, como ‘modelo de coeficiente aleatório’ (Kreft; Dde Leeuw, 1998), ‘modelo de componente de variância’ (Longford, 1993; Searle; Casella; McCulloch, 1992) e ‘modelo linear hierárquico’ (Raudenbush; Bryk, 2002; Snijders; Bosker, 2012). Publicações estatisticamente orientadas geralmente se referem ao modelo como um ‘modelo de efeitos mistos’ ou ‘modelo linear misto’ (Littell et al., 1996) e os sociólogos se referem a ele como ‘análise contextual” (Lazarsfeld; Menzel, 1961, tradução nossa).

¹⁷

“Uma estratégia multinível para entender o comportamento de votação é útil porque nos importamos com os resultados das eleições, bem como com as decisões individuais. As eleições não são simples acumulações de decisões dos eleitores (por causa de características institucionais, como regras eleitorais e limites geográficos, e as decisões políticas de partidos e candidatos), e, portanto, a análise agregada não deve ser descartada simplesmente citando o problema da falácia ecológica (Wright, 1989). As tendências de votação econômica em múltiplos níveis de análise podem ou não ser semelhantes, e suas causas podem ou não ser semelhantes” (Gelman et al., 2007, p. 349, tradução nossa).

⁵

Uma versão anterior deste artigo foi apresentada no VII Fórum Brasileiro de Pós-Graduação em Ciência Política. Agradecemos os comentários de Fabiano Santos e demais participantes, bem como as sugestões da(o)s pareceristas da RBCP.

⁶

Em 2024, o partido lança candidata ao pleito municipal, mas essa é derrotada no segundo turno. Pleito não coberto em nossa análise.

⁷

À exceção do pleito de 2022, não coberto por nossa análise.

⁸

Para uma sistematização da história eleitoral de Porto Alegre, ver Passos et al. (2023).

⁹

Cabe notar que, analisando a distribuição de votos pelos bairros da capital gaúcha das eleições realizadas durante a democracia de 1945 e o regime militar, Trindade (1978) mostra que partidos conversadores recebiam maior apoio nos bairros mais ricos.

¹⁰

Sua explicação para a quebra da hegemonia eleitoral do partido é a perda de força eleitoral na classe média.

¹¹

Desenvolvido pelo IPEA, as UDHs têm por objetivo retratar áreas de maneira mais homogênea em relação às condições socioeconômicas, baseado nos censos do IBGE. Esses recortes territoriais estão contidos em regiões metropolitanas, podendo ser um bairro (ou parte dele) e até uma pequena cidade.

¹²

Essa inclusão do shapefile foi feita pela equipe do ObservaPOA, conforme este link https://www.google.com/maps/d/viewer?mid=1OY5Ca1Ao38yfcnuBKiFfBoZRzuc≪=-30.10051493627013%2C-51.158887500000006&z=11.

¹³

Logo, o Cadastro é inevitavelmente defasado, dado que não capta o aumento de escolaridade de pessoas que não transferem seu título. No entanto, consideramos que é razoável supor que grande parte das pessoas que tinham até fundamental incompleto no momento da inscrição (que, segundo o período escolar ideal, ocorre durante ou após o ensino médio) não avançaram sua formação escolar.

¹⁴

Agradecemos a Fernando Guarnieri o fornecimento da base de dados.

¹⁵

Assim como as UDHs, o IVS é uma plataforma de dados desenvolvida pelo IPEA, que fornece informações sobre vulnerabilidade e desigualdade nos municípios brasileiros. O IVS é construído a partir do resultado de uma média aritmética de três dimensões: Infraestrutura Urbana, Capital Urbano e Renda e Trabalho; constituídas por dezesseis indicadores calculados a partir de dados adquiridos pelos censos demográficos do IBGE.

Anexos

Tabela 6.
Estatísticas Descritivas

	Min.	1st Qu.	Median	Mean	3rd Qu.	Max.
PCT_PT_PREF_1996_1T	20,124	50,640	55,488	54,429	59,022	71,429
PCT_PT_PREF_2000_1T	25,441	45,168	49,556	48,582	53,011	64,583
PCT_PT_PREF_2004_1T	15,100	33,541	37,819	37,274	41,605	58,380
PCT_PT_PREF_2008_1T	8,140	17,702	20,909	20,792	23,786	34,146
PCT_PT_PREF_2012_1T	2,614	7,183	8,805	8,946	10,593	16,615
PCT_PT_PREF_2016_1T	4,779	11,714	14,286	14,394	16,667	28,621
PCT_PT_PRES_1998_1T	25,464	50,957	56,833	55,299	61,160	72,472
PCT_PT_PRES_2002_1T	22,912	42,848	47,066	45,947	50,363	62,438
PCT_PT_PRES_2006_1T	7,082	21,899	26,734	26,884	32,136	48,980
PCT_PT_PRES_2010_1T	11,940	29,801	36,090	35,679	41,862	58,929
PCT_PT_PRES_2014_1T	8,599	25,833	33,109	33,226	40,154	68,254
PCT_PT_PRES_2018_1T	3,754	13,841	19,090	20,000	25,213	51,172
PCT_PT_GOV_1998_1T	30,120	53,289	59,259	57,918	63,708	77,151
PCT_PT_GOV_2002_1T	22,597	38,672	42,928	42,172	46,505	60,500
PCT_PT_GOV_2006_1T	10,966	24,620	29,154	28,903	33,771	48,404
PCT_PT_GOV_2010_1T	16,294	38,935	45,425	45,052	51,879	68,750
PCT_PT_GOV_2014_1T	7,962	22,253	27,751	27,912	33,439	48,428
PCT_PT_GOV_2018_1T	4,575	15,328	19,872	19,750	23,876	36,604
ensino_fund_incompleto_1998	22,912	36,449	45,110	45,237	53,321	76,190
ensino_fund_incompleto_2002	22,912	36,449	45,110	45,237	53,321	76,190
ensino_fund_incompleto_2006	3,529	13,473	24,623	29,368	43,171	87,345
ensino_fund_incompleto_2008	3,505	13,480	24,816	29,332	43,223	87,407
ensino_fund_incompleto_2010	3,448	12,909	24,147	28,513	42,226	87,037
ensino_fund_incompleto_2012	2,799	12,206	23,119	27,590	40,879	86,704
ensino_fund_incompleto_2014	2,618	11,587	22,392	26,816	39,858	85,788
ensino_fund_incompleto_2016	2,519	10,702	21,131	25,560	38,317	82,723
ensino_fund_incompleto_2018	2,519	10,702	21,131	25,560	38,317	82,723
ivs_2000	0,066	0,107	0,159	0,222	0,335	0,580
ivs_2010	0,054	0,073	0,110	0,156	0,225	0,407
ivs_mean	0,064	0,096	0,132	0,189	0,275	0,494

• Fonte: elaboração própria.

Gráfico 1.
Correlação entre escolaridade por urna (ao longo do tempo)

Gráfico 2
Variação da Escolaridade

Modelos de Regressão MQO (Completos)

Tabela 7.
voto presidencial petista em Porto Alegre pela escolaridade

	1998	2002	2006	2010	2014	2018
(Intercept)	37.63***	36.13***	17.78***	25.77***	20.31***	9.68***
	(0.65)	(0.56)	(0.19)	(0.20)	(0.22)	(0.18)
Ensino fundamental incompleto (%)	0.39***	0.22***	0.40***	0.48***	0.66***	0.43***
	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
R2	0.28	0.14	0.68	0.70	0.76	0.63
Adj. R2	0.28	0.14	0.68	0.70	0.76	0.63
Num. obs.	2031	2031	2477	2790	2928	2960

• ***p < 0.001; **p < 0.01; *p < 0.05
• Fonte: elaboração própria.

Tabela 8.
voto governadoria petista em Porto Alegre pela escolaridade

	1998	2002	2006	2010	2014	2018
(Intercept)	37.63***	36.13***	17.78***	25.77***	20.31***	9.68***
	(0.65)	(0.56)	(0.19)	(0.20)	(0.22)	(0.18)
Ensino fundamental incompleto (%)	0.34***	0.16***	0.28***	0.50***	0.50***	0.31***
	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
R2	0.28	0.14	0.68	0.70	0.76	0.63
Adj. R2	0.28	0.14	0.68	0.70	0.76	0.63
Num. obs.	2031	2031	2477	2790	2928	2960

• ***p < 0.001; **p < 0.01; *p < 0.05
• Fonte: elaboração própria

Tabela 9.
voto prefeitura petista em Porto Alegre pela escolaridade

	1996	2000	2004	2008	2012	2016
(Intercept)	46.80***	42.65***	20.88***	17.58***	8.29***	15.41***
	(0.64)	(0.61)	(0.51)	(0.16)	(0.09)	(0.14)
Ensino fundamental incompleto (%)	0.17***	0.13***	0.36***	0.17***	0.05***	0.04***
	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
R2	0.07	0.05	0.35	0.35	0.09	0.02
Adj. R2	0.07	0.05	0.35	0.35	0.09	0.02
Num. obs.	1986	2031	2031	2645	2850	2956

• ***p < 0.001; **p < 0.01; *p < 0.05
• Fonte: elaboração própria.

Tabela 10.
Modelos multinível: eleições prefeito (por ano).

	Predictors	Intercept	Ens. Fundamental Incompleto	IVS (média)	Ens. Fundamental Incompleto * IVS (média)	σ²	τ₀₀	ICC	N	Observations	Marginal R²/Conditional R²
1996	Estimates	48,50	0,08	42,34	-0,72	15,97	35,29UDH	0,69	142UDH	1974	0,064 / 0,708
	CI	45,60 ˗ 51,39	0,02 ˗ 0,14	28,50 ˗ 56,18	-0,98 ˗ -0,46
	p	<0,001	0,015	<0,001	<0,001
2000	Estimates	44,29	0,07	22,41	-0,42	14,46	29,72UDH	0,67	142UDH	2077	0,024 / 0,680
	CI	41,66 ˗ 46,93	0,01 ˗ 0,13	9,98 ˗ 34,83	-0,65 ˗ -0,18
	p	<0,001	0,015	<0,001	<0,001
2004	Estimates	20,93	0,31	21,57	-0,27	12,20	20,96UDH	0,63	141UDH	2031	0,277 / 0,734
CI	17,29 ˗ 24,57	0,24 ˗ 0,39	4,06 ˗ 39,09	-0,58 ˗ 0,04
	p	<0,001	<0,001	0,016	0,083
2008	Estimates	16,57	0,16	5,07	-0,04	8,81	8,89UDH	0,50	150UDH	2645	0,345 / 0,674
	CI	15,16 ˗ 17,97	0,13 ˗ 0,20	-1,12 ˗ 11,27	-0,17 ˗ 0,08
	p	<0,001	<0,001	0,109	0,514
2012	Estimates	7,98	0,05	-1,68	0,02	3,86	2,92UDH	0,43	159UDH	2850	0,107 / 0,491
	CI	7,18 ˗ 8,78	0,03 ˗ 0,07	-5,14 ˗ 1,79	-0,05 ˗ 0,10
	p	<0,001	<0,001	0,343	0,540
2016	Estimates	15,13	0,03	-6,64	0,19	7,85	9,13UDH	0,54	159UDH	2956	0,071 / 0,570
	CI	13,84 ˗ 16,43	-0,00 ˗ 0,07	-11,99 ˗ -1,29	0,07 ˗ 0,31
	p	<0,001	0,068	0,015	0,002

• Fonte: elaboração própria.

Editoras

Débora Rezende de Almeida

Rebecca Neaera Abers

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  13 Jun 2025
• Data do Fascículo
  2025

Histórico

• Recebido
  16 Fev 2024
• Aceito
  12 Dez 2024