Leyes electorales y diversidad de atributos sociodemográficos de los legisladores: Chile, 2013-2017

Jaime-Godoy, Jhon; Navia, Patricio

doi:10.1590/1678-98732331e004

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Revista de Sociologia e Política

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Sumário

Artigos Originais • Rev. Sociol. Polit. 31 • 2023 • https://doi.org/10.1590/1678-98732331e004 copiar

Leyes electorales y diversidad de atributos sociodemográficos de los legisladores: Chile, 2013-2017

Electoral rules and the diversity of legislators' sociodemographic attributes: Chile, 2013-2017

Autoría SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMEN

Introducción:

En democracias con partidos institucionalizados, cuando aumentan la magnitud de distrito y el tamaño de la legislatura, y disminuyen otras barreras de entrada, tiende a aumentar el número de partidos con representación. Pero ¿aumenta también la diversidad en atributos sociodemográficos de los legisladores?

Materiales y métodos:

Con información de los 318 legisladores electos en 2013 y 2017 en Chile, una democracia estable, pero con altos niveles de desigualdad y baja diversidad en su élite, evaluamos el efecto cambios en las leyes electorales - un sistema electoral más proporcional con mayor magnitud de distrito, aumento en el número de escaños en la legislatura, y un nuevo sistema de financiamiento de campañas - sobre siete indicadores de diversidad. Estimamos modelos estadísticos logísticos para identificar los determinantes de la diversidad de los legisladores en la dimensión de i) género, ii) escuela en la que estudió, iii) grado académico, iv) profesión, v) etnia y vi) lugar de nacimiento, y un modelo de mínimos cuadrados ordinarios para evaluar la diversidad en vii) edad. También estimamos modelos de mínimos cuadrados ordinarios para evaluar la presencia de legisladores con atributos de diversidad en cada distrito electoral.

Resultados:

Con análisis a nivel individual y de unidad electoral, reportamos que los cambios implementados aumentaron la diversidad, pero no de manera uniforme. Hay más legisladores con atributos de diversidad a partir de la entrada en vigor de la reforma electoral en 2017 entre legisladores debutantes y los candidatos que menos gastan en sus campañas. A su vez, hay más presencia de legisladores con atributos de diversidad en distritos con mayor número de escaños.

Discusión:

Si bien reformas electorales que buscan aumentar la inclusión generan oportunidades, los partidos deben activamente tener políticas de acción afirmativa para aprovecharlas. La presencia de incumbentes hace que se dificulte la llegada de legisladores con más atributos de diversidad y las barreras de entrada asociadas al financiamiento de las campañas y a los procesos de reclutamiento de candidatos también impiden la llegada de más legisladores con atributos de diversidad.

Palabras claves
atributos personales; diversidad social; reforma electoral; élite política; Chile

Período legislativo	Incumbentes Cámara de Diputados	Incumbentes Senado	Diputadas electas		Senadoras electas (# variable de escaños)
	#	#	#	%	#	%
1990-1994	--	--	7	5,8	3	6,4
1994-1998	58	60	9	7,5	3	6,5
1998-2002	61	68	13	10,8	2	4,1
2002-2006	62	64	15	12,5	2	4,1
2006-2010	64	64	18	15,0	2	5,2
2010-2014	62	63	17	14,2	5	13,2
2014-2018	65	55	19	15,8	4	18,4
2018-2022	65	21	55	35,5	12	24,0

	2013		2017		Total
	N	%	N	%	N	%
Sexo
Hombre	117	83,5	137	77,0	254	79,9
Mujer	23	16,5	41	23,0	64	20,1
Tipo de colegio
Municipal	43	30,7	66	37,1	109	34,3
Particular Subvencionado	18	12,9	27	15,2	45	14,2
Particular	73	52,1	82	46,1	155	48,7
Sin información disponible	6	4,3	3	1,7	9	2,8
Educación
Media Completa	4	2,8	15	8,4	19	6,0
Técnico Profesional	4	2,8	3	1,7	7	2,2
Universitaria Comp.	63	45,2	79	44,4	142	44,7
Postgrados	69	49,2	81	45,5	150	47,2
Profesión
Leyes	44	31,4	52	29,2	96	30,2
Ingeniería	22	15,7	36	20,2	58	18,2
Otras Carreras	68	48,6	78	43,3	146	45,9
Educ. Media*	6	4,3	12	6,7	20	6,3
Lugar de nacimiento
Región Metropolitana	67	47,9	72	40,4	139	43,7
Otras regiones	70	50,0	101	56,7	171	53,8
Fuera del país	1	0,7	0	0,0	1	0,3
Sin información disponible	2	1,4	5	2,9	7	2,2
Minoría Étnica
Etnia minoritaria	0	0,0	4	2,2	4	1,3
Resto	140	100,0	174	97,8	314	98,7
Edad
20-34 años	16	11,4	24	13,5	40	12,6
35-50 años	55	39,3	73	41,0	128	40,3
51-64 años	53	37,9	57	32,0	110	34,6
65 años y más	16	11,4	24	13,5	40	12,6
Total	140	100,0	178	100,0	318	100,0

Dimensión de diversidad (indicadores de variable dependiente)	N	Mín	Máx	Media	Desv. Estándar
Mujer	318	0	1	0,201	0,402
Colegios no particulares	309	0	1	0,489	0,501
Nivel educ medio-bajo	318	0	1	0,082	0,274
Profesión no ingeniero/abogado	300	0	1	0,487	0,501
Lugar de nacimiento (No Metropolitana)	317	0	1	0,565	0,497
Etnicidad	318	0	1	0,013	0,112
Edad	318	25	80	49,802	12,678
Variables independientes
H1: Magnitud distrital	318	2	8	4,113	2,287
H2: Tamaño de legislatura (dummy 2017)	318	0	1	0,560	0,497
H3: Gasto en campaña	318	3,02	100	33,7	18,897
Legisladores nuevos (no incumbentes)	318	0	1	0,513	0,501
Coaliciones emergentes	318	0	1	0,101	0,301
Partidos políticos emergentes	318	0	1	0,186	0,389
# Comunas	318	1	38	11,54	8,439
Población rural	318	0	58,677	17,023	15,675
Log 10 población	318	4,99	6,538	5,663	0,320

	#	Mín	Max	Media	Desv. Estándar
Presencia de diversidad
Mujeres	105	0	4	0,61	0,838
Colegios no particulares	105	0	6	1,438	1,278
N. Educ medio-bajo	105	0	2	0,248	0,476
Prof. no ingeniero/abogado	105	0	6	1,390	1,189
Nacimiento en regiones	105	0	8	1,70	1,531
Etnicidad	105	0	2	0,038	0,237
Edad	105	31	67	50,015	8,427
Magnitud distrital	105	2	8	3,03	1,821
Dummy 2017	105	0	1	0,333	0,474
Legisladores nuevos	105	0	7	1,55	1,506
Coaliciones emergentes	105	0	3	0,305	0,606
Partidos políticos emergentes	105	0	4	0,562	0,990
# comunas	105	1	38	9,886	7,974
Población rural	105	0	58,677	17,784	16,503
Log 10 población	105	4,993	6,538	5,552	0,318
Tasa de diversidad
Mujeres	105	0	1	0,188	0,253
Colegios no particulares	105	0	1	0,473	0,354
N. Educacional medio-bajo	105	0	0,5	0,081	0,167
Prof. no ingeniero/abogado	105	0	1	0,469	0,317
Nacimiento en regiones	105	0	1	0,558	0,355
Etnicidad	105	0	0,7	0,011	0,072
Edad	105	31	67	50,015	8,427
Magnitud distrital	105	2	8	3,03	1,821
Dummy tamaño de la legislatura	105	0	1	0,333	0,474
Legisladores nuevos	105	0	1	0,465	0,337
Coaliciones emergentes	105	0	0,5	0,068	0,138
Partidos políticos emergentes	105	0	1	0,140	0,232
# comunas	105	1	38	9,886	7,974
Población rural	105	0	58,677	17,784	16,503
Log 10 población	105	4,993	6,538	5,552	0,318

Variable dependiente	Modelo 1>eak/>(Mujeres)	Modelo 2>eak/>(Colegios No Particulares)	Modelo 3>eak/>(N. Educ. Medio-Bajo)	Modelo 4>eak/>(Prof. No Abogado/ no Ingeniero)	Modelo 5>eak/>(Lugar de Nacimiento- Región)	Modelo 6>eak/>(Edad (MCO))
H1: Magnitud de distrito	-0,041 (0,137)	-0,126 (0,119)	-0,430^ p < 0,05, (0,217)	0,003 (0,121)	0,081 (0,134)	-1,901^* ***** p < 0,01, (0,655)
H2: Dummy 2017	0,436 (0,526)	1,035^ p < 0,05, (0,463)	1,869^* ***** p < 0,01, (0,704)	-0,063 (0,475)	0,744 (0,510)	6,193^* ***** p < 0,01, (2,510)
H3: Gasto en campaña	0,000 (0,009)	-0,024^* ***** p < 0,01, (0,008)	0,006 (0,012)	-0,014* (0,007)	-0,025^* ***** p < 0,01, (0,008)	-0,164^* ***** p < 0,01, (0,039)
# Legisladores debutantes	0,409 (0,306)	0,156 (0,251)	1,517^* ***** p < 0,01, (0,540)	-0,435* (0,251)	0,079 (0,273)	-4,320^* ***** p < 0,01, (1,382)
Coaliciones emergentes	-0,129 (0,591)	-0,748 (0,550)	-1,093 (0,944)	-0,768 (0,566)	1,135^* * p < 0,1. (0,630)	-10,212^* ***** p < 0,01, (3,073)
Partidos emergentes	0,396 (0,468)	-0,128 (0,430)	1,053 (0,660)	0,777^* * p < 0,1. (0,460)	-0,521 (0,478)	-0,713 (2,422)
# comunas	0,009 (0,026)	0,009 (0,022)	-0,055 (0,044)	0,048^ p < 0,05, (0,023)	0,124^* ***** p < 0,01, (0,027)	0,010 (0,123)
Pob rural	-0,022 (0,014)	-0,003 (0,011)	0,039^ p < 0,05, (0,020)	-0,023^ p < 0,05, (0,011)	-0,017 (0,013)	0,154^* ***** p < 0,01, (0,060)
Log 10 Población	-0,252 (0,817)	-1,476^ p < 0,05, (0,730)	1,042 (1,334)	-1,541^ p < 0,05, (0,723)	-0,5058^* ***** p < 0,01, (0,958)	7,500^ p < 0,05, (3,871)
Constante	-0,100	9,015	-9,126	9,159	27,857	17,856
R2 Cox y Snell	0,032	0,078	0,074	0,048	0,219	--
R2 Nagelkerke	0,050	0,103	0,172	0,064	0,293	--
R2 ajustado	--	--	--	--	--	0,160
Casos	318	309	318	300	317	318

Variable dependiente	Modelo 7>eak/>(Mujeres)	Modelo 8>eak/>(Colegios no particulares)	Modelo 9>eak/>(N. Educ. Medio-Bajo)	Modelo 10>eak/>(Profesión no abogado/ no ingeniero)	Modelo 11>eak/>(Etnia)	Modelo 12>eak/>(Lugar de nacimiento- Región)	Modelo 13>eak/>(Edad)
H1: Magnitud de distrito	-0,021 (0,102)	0,678^* ***** p < 0,01, (0,140)	-0,173^ p < 0,05, (0,067)	0,625^* ***** p < 0,01, (0,138)	-0,016 (0,035)	0,810^* ***** p < 0,01, (0,150)	-0,427 (1,220)
H2: Dummy 2017	0,147 (0,250)	0,458 (0,344)	0,603^* ***** p < 0,01, (0,163)	-0,513 (0,339)	0,173^ p < 0,05, (0,086)	0,108 (0,367)	5,866^* * p < 0,1. (2,989)
Legislador nuevo	0,156^* * p < 0,1. (0,089)	-0,050 (0,122)	0,124^ p < 0,05, (0,058)	0,068 (0,120)	0,024 (0,030)	0,095 (0,130)	-0,405 (1,057)
Coaliciones emergentes	0,232 (0,207)	-454 (0,285)	-0,061 (0,135)	-0,269 (0,280)	-0,132^* * p < 0,1. (0,071)	-0,173 (0,304)	-2,794 (2,473)
Partidos emergentes	0,205 (0,130)	-0,185 (0,178)	0,059 (0,085)	-0,038 (0,175)	0,035 (0,044)	-0,465^ p < 0,05, (0,190)	-1,488 (1,547)
# comunas	0,002 (0,013)	0,004 (0,018)	-0,011 (0,009)	0,026 (0,018)	0,006 (0,004)	0,070^* ***** p < 0,01, (0,019)	-0,081 (0,156)
Población rural	-0,004 (0,006)	-0,007 (0,008)	0,009^ p < 0,05, (0,004)	-0,018^ p < 0,05, (0,008)	-0,002 (0,002)	-0,011 (0,008)	0,137^ p < 0,05, (0,068)
Log 10 Población	-0,063 (0,359)	-1,021^ p < 0,05, (0,494)	0,354 (0,234)	-1,120^ p < 0,05, (0,486)	-0,213^* * p < 0,1. (0,123)	-2,444^* ***** p < 0,01, (0,527)	8,253^* * p < 0,1. (4,290)
Constante	0,591	5,303	-1,649	5,946	1,164	12,467	4,209
R2 ajustado	0,381	0,498	0,184	0,438	0,092	0,601	0,128
Casos	105	105	105	105	105	105	105

Variable dependiente	Modelo 14>eak/>(Mujeres)	Modelo 15>eak/>(Colegios No Particulares)	Modelo 16>eak/>(N. Educ. Medio-Bajo)	Modelo 17>eak/>(Prof. No Abogado/ no Ingeniero)	Modelo 18>eak/>(Etnia)	Modelo 19>eak/>(Lugar de Nacimiento - Región)
H1: Magnitud de distrito	-0,001 (0,029)	0,024 (0,038)	-0,043^ ***** p < 0,01, (0,018)	0,057 (0,035)	-0,002 (0,008)	0,014 (0,036)
H2: Dummy 2017	0,044 (0,097)	0,164 (0,128)	0,181^* ***** p < 0,01, (0,061)	-0,183 (0,120)	0,050^* * p < 0,1. (0,027)	0,138 (0,121)
Legislador nuevo	0,110 (0,082)	0,146 (0,109)	0,085 (0,052)	0,057 (0,101)	0,017 (0,023)	0,076 (0,103)
Coaliciones emergentes	-0,026 (0,252)	-0,633^* * p < 0,1. (0,333)	-0,141 (0,159)	-0,177 (0,310)	-0,079 (0,069)	0,229 (0,314)
Partidos emergentes	0,100 (0,153)	-0,145 (0,201)	0,067 (0,096)	-0,112 (0,188)	-0,007 (0,042)	-0,154 (0,190)
# Comunas	0,002 (0,005)	0,003 (0,007)	-0,001 (0,003)	0,014^ ***** p < 0,01, (0,006)	0,002 (0,001)	0,015^ ***** p < 0,01, (0,006)
Población Rural	-0,003 (0,002)	-0,003 (0,003)	0,002 (0,001)	-0,008^* ***** p < 0,01, (0,003)	-0,001 (0,001)	0,000 (0,003)
Log 10 Población	-0,098 (0,140)	-0,458^ ***** p < 0,01, (0,185)	0,060 (0,089)	-0,481^* ***** p < 0,01, (0,172)	-0,083^ ***** p < 0,01, (0,038)	-0,660^* ***** p < 0,01, (0,175)
Constante	0,682	2,912	-0,251	3,045	0,451	3,957
R2 ajustado	0,003	0,115	0,093	0,042	0,076	0,212
Casos	105	105	105	105	105	105

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[1] Jhon Jaime-Godoy (jhon.jaime@mail.udp.cl) es licenciado en ciencia política e investigador asociado del Observatorio Político Electoral en la Universidad Diego Portales. Además, es consultor en opinión pública y estudios legislativos. Ha publicado anteriormente en Democratization. Patricio Navia (patricio.navia@nyu.edu) es profesor titular de ciencia política en la Universidad Diego Portales y profesor titular de estudios liberales en New York University. Publica regularmente sobre sistemas políticos, leyes electorales y procesos legislativos.