Padrões de competição política nos municípios, estados e regiões do Brasil nas eleições para deputado federal de 2014 e 2018

Patterns of political competition in municipalities, states, and regions of Brazil in elections for The Chamber of Deputies (2014 and 2018)

RESUMO

Introdução:  Analisamos os padrões de votação nos municípios nos pleitos de 2014 e 2018 para o cargo de Deputado Federal, comparando os resultados com aqueles encontrados em estudos prévios sobre as eleições de 1994 e 1998. Nosso objetivo é verificar similaridades ou alterações no comportamento dos eleitores nesse intervalo de tempo.

Materiais e métodos:  A pesquisa é quantitativa e comparativa. São processadas regressões e consultas SQL em base de dados construída pelos autores a partir das informações disponíveis no acervo do Tribunal Superior Eleitoral. Também se utiliza software “R” para calcular as grandezas relevantes a serem comparadas.

Resultados:  Ocorreram mudanças em relação há vinte anos e as diferenças existentes entre dois pleitos consecutivos ficaram mais acentuadas. A variação da média nacional do número efetivo de candidatos por município revelou valores mais altos e instáveis entre os pleitos de 2014 e 2018. Em 2018 houve preponderância de municípios com votação fragmentada. Nos 100 maiores municípios brasileiros, quase não houve casos de votação concentrada nos pleitos de 2014 e 2018. O Nordeste permanece a região com a votação mais concentrada e o Sul com a votação mais dispersa.

Discussão:  Notadamente os maiores municípios se mostraram mais competitivos eleitoralmente. Ainda que os resultados obtidos não possam ser extrapolados para inferir resultados futuros, o trabalho se mostra relevante por oferecer dados mais recentes sobre o perfil de votação nos municípios brasileiros, podendo contribuir tanto para a compreensão de mudanças no cenário político, como também para subsidiar decisões em diversas áreas relacionadas, como por exemplo o sistema eleitoral brasileiro.

Palavras-chave eleições legislativas; votação municipal; deputados federais; concentração de votos; dispersão de votos

ABSTRACT

Introduction:  We analyzed voting patterns in municipalities in the 2014 and 2018 elections for Federal Deputy, comparing our findings against previous studies on the 1994 and 1998 elections. Our objective was to identify similarities or changes in voter behavior over this period.

Materials and methods:  The research is based on a quantitative and a comparative approach. From information available on the Superior Electoral Court's (TSE) archive, we built a database to carry out SQL and regression queries. We also used the “R” software to calculate the relevant comparable magnitudes.

Results:  Compared to twenty years ago, the differences between two consecutive elections have become more pronounced. In the 2014 and 2018 elections, the variation of the national average of effective candidates per municipality showed higher and unstable values. In 2018 we find a preponderance of municipalities with fragmented voting pattern. In the 100 largest Brazilian municipalities, there are hardly any examples of concentrated voting in the 2014 and 2018 elections. The Northeast continues to be the region with the most concentrated voting pattern, while the South has the most dispersed voting pattern.

Discussion:  Notably, the most populated municipalities revealed to be more electorally competitive. Although we cannot extrapolate our findings to infer future results, our work is relevant insofar as it provides more recent data on the voting profile in Brazilian municipalities, which may contribute both to understand changes in the political scenario as well as to subsidize decisions in several related areas, such as the Brazilian electoral system.

Keywords legislative elections; municipal voting; federal deputies; vote concentration; vote dispersion

I. Introdução¹

Há quase vinte anos, Nelson Rojas de Carvalho publicou estudo sobre a geografia política do voto e comportamento legislativo no Brasil, analisando as eleições dos anos de 1994 e 1998. O trabalho, combinando teoria e dados empíricos, representou um marco no estudo de geografia política no Brasil. Entendemos que hoje há um espaço para um trabalho similar, que analise as eleições mais recentes e compare os resultados obtidos com aqueles de duas décadas atrás. Em que se pese a adoção da hipótese de trabalho de Carvalho (2003), trata-se de pesquisa original, uma vez que aplicada a novos pleitos, envolve análise de dados novos, com resultados substantivos, inclusive em termos comparativos.

O período a que se refere a pesquisa, abrangendo as eleições de 2014 e 2018, é propício, uma vez que os dois pleitos analisados por Carvalho (2003) ocorreram há vinte anos ou mais. No interregno, intervieram vários acontecimentos relevantes: o segundo mandato de FHC; a ascensão do Partido dos Trabalhadores ao Poder Executivo federal; o impeachment da Presidente Dilma Rousseff e sua substituição por Michel Temer; a Resolução n. 22.610/2007 do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) que trata da fidelidade partidária; o aumento do número de partidos; as manifestações populares de 2013; as alterações na legislação eleitoral, como aquela que proibiu, a partir de 2016, o financiamento de campanhas políticas por doações de pessoas jurídicas; e a ocorrência de alguns dos maiores escândalos políticos da nossa democracia. Desse modo, acredita-se que a relevância desse trabalho esteja no fato de a análise comparativa dos resultados, com um espaço temporal de duas décadas, poder contribuir para a compreensão do impacto desse conjunto de acontecimentos sobre a geografia do voto nas eleições para deputado federal no Brasil e, por conseguinte, no comportamento parlamentar dos eleitos.

Assim, o objetivo da presente pesquisa é verificar a dinâmica e a natureza da competição política nos diversos municípios, estados e regiões do país, através do estudo da magnitude do grau de concentração e dispersão dos votos para deputado federal nas eleições de 2014 e 2018 nas unidades eleitorais primárias: os municípios. Acreditamos que a identificação e análise dos padrões de votações nos municípios bem como a comparação com resultados passados podem ser informações chave para entendermos não só o comportamento político no momento eleitoral, como também a atuação parlamentar no Congresso. Por isso, pretende-se também analisar os padrões de votação nas eleições para Deputado Federal de 2014 e 2018 e comparar os resultados com aqueles referentes aos pleitos de 1994 e 1998, apresentados no estudo de Carvalho (2003). Para tal, são agregados os dados por unidade da federação bem como por região geográfica do país a fim de entendermos o comportamento dos pleitos de 2014 e 2018². Também foram feitas algumas análises estratificadas, seja pela divisão em grupos de mil municípios de acordo com o total de votos para deputados federais, ou pelo isolamento do grupo formado pelos cem municípios com maior número de eleitores. A partir de informações como perfil modal no país, número médio de candidatos efetivos por estado e padrões de concentração e fragmentação eleitoral dos municípios, estados e regiões, foi possível comparar os pleitos alvos do estudo, bem como conhecer a tendência com relação há 20 anos.

II. Estudos analíticos sobre padrões de votação no Brasil e seus resultados

As pesquisas sobre o padrão de votação nas eleições para deputados no Brasil datam da década de 1970. Uma vez que o presente estudo visa a analisar as duas últimas eleições - de 2014 e 2018 - torna-se importante conhecer os resultados obtidos nos diversos estudos analíticos efetuados nas últimas décadas, até como forma de melhor o entendimento do comportamento atual por via da comparação com o passado recente.

Avelino et al. (2016) ressaltam que a fraqueza dos partidos políticos, a possível existência de “distritos informais”, e suas consequências sobre a atuação dos parlamentares têm sido alvo de discussão recente na política brasileira: se os parlamentares apresentam perfil de voto mais concentrado, sua “conexão eleitoral” os fará privilegiar políticas públicas mais fragmentadas (o chamado pork) como forma de beneficiar seus respectivos eleitorados. Os autores se mostram surpresos com a pequena quantidade de trabalhos procurando medir de forma mais sistemática o perfil eleitoral dos nossos parlamentares.

Uma interessante análise sobre a repercussão das coalizões governativas nacionais e estaduais sobre a geografia do voto das eleições para a Câmara dos Deputados, notadamente o impacto da clivagem governo-oposição na distribuição territorial de votos de partidos e candidatos, foi desenvolvida em Borges et al. (2016). Importantes conclusões foram obtidas nesse trabalho, como a de que o candidato do tipo fragmentado-dominante se associa fortemente aos candidatos mais situacionistas e a de que o efeito da incumbência sobre a capacidade dos candidatos de dominar seus municípios-chave é menos relevante do que as vantagens advindas do acesso aos recursos controlados pelo Poder Executivo na esfera federal. Além disso, o trabalho também propôs a reflexão de que o fato de o candidato ser filiado ao partido do governo estadual aumenta a chance de, se estreante, ter votação dominante. Como conclusão geral do trabalho, temos a ideia de que mesmo havendo incentivos para estratégias individuais, a preponderância do Poder Executivo no presidencialismo brasileiro faz com que o acesso às coalizões governativas nacionais e estaduais seja fator importante nas eleições legislativas.

Para alguns autores, quando se analisa o perfil de votação dos deputados federais, apesar de o Brasil adotar o sistema proporcional de lista aberta sem a existência de distritos uninominais, pode-se afirmar, ainda que informalmente, que há pequenos distritos no colégio eleitoral brasileiro. Nessa linha, Avelino et al. (2016), lançando mão da utilização de uma adaptação do Índice G, amplamente utilizado em trabalhos de economia regional, sugerem a existência de uma estratégia recorrente utilizada por deputados ao longo do tempo, caracterizada por iniciar a vida política com um perfil de votação concentrado municipalmente, para em seguida ampliar sua atuação para a região, e só então conseguir atingir um eleitorado mais disperso geograficamente.

Também nessa linha de comportamento de votação, evoluindo de um perfil mais concentrado para cada vez mais disperso, Silva (2017) mostra que a magnitude dos colégios eleitorais leva à concentração espacial dos votos, mas comprova mais uma vez que o aumento do número de votos recebidos reduz a concentração. Dessa forma, o autor é enfático ao afirmar a existência de uma relação de causalidade entre competição e concentração de votos. Além disso, o autor conclui que independentemente de o candidato a deputado ser eleito ou estar no mesmo partido do vencedor ao governo do estado, seus votos seguem a tendência de se dispersarem cada vez mais.

No que tange especificamente à metodologia utilizada para mensuração da concentração/dispersão das votações nos estados e regiões do país, críticas relevantes vêm sendo tecidas por alguns autores. Soares (2018) ressalta que a ausência de ponderação do peso relativo da magnitude eleitoral de cada município pode distorcer os resultados, uma vez que os grandes colégios eleitorais ficam subdimensionados, efeito contrário àquele que ocorre nos municípios com número baixo de eleitores. Assim, o autor propõe um novo índice - denominado índice M -, que tem como principal inovação ao índice G a capacidade de ponderar o peso eleitoral que cada município tem no estado.

Diferentemente do estudo de Carvalho (2003), centrado naquilo que ele denomina unidades eleitorais primárias, os municípios, Gonçalves (2016) mostra a importância da utilização de outras unidades de análise para acrescentar novos conhecimentos para a área. Segundo o autor, não obstante a força institucional dos municípios, a espacialidade dos eleitores - que abrange a experimentação econômica-social variável dos lugares, a exposição a diferentes campanhas políticas, o contato com as redes sociais locais - é fluída e não obedece a recortes político-administrativos estanques.

III. Metodologia

Esta é uma pesquisa quantitativa que fez uso de tabulações simples a análises de regressão múltipla. Uma vez que o objetivo geral supõe a replicação da análise das eleições de 1994 e 1998 realizada por Carvalho (2003) para os pleitos de 2014 e 2018, houve o mapeamento da metodologia e das informações consolidadas naquele estudo. Em posse da listagem das informações a serem geradas, foram identificadas as fontes primárias de dados, contendo o resultado das votações dos deputados federais em cada município do país - a maior parte foi extraída dos arquivos em formato texto disponibilizados pelo TSE sobre as eleições de 2014 e 2018. Foram também identificados dados geográficos e de Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) acessíveis no sítio eletrônico do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatísticas (IBGE).

Com o intuito de armazenamento e tratamento dos dados, foi modelado e criado um banco de dados, posteriormente carregado de acordo com rotinas desenvolvidas sob medida para a fase de importação. Em seguida, a partir de consultas formuladas por intermédio da linguagem SQL, foram geradas as primeiras informações. Por fim, com o auxílio da linguagem de programação R, foram automatizados os cálculos das grandezas relevantes do trabalho: número de candidatos efetivos nos 5.570 municípios do país; os percentuais de municípios por estado, por região e do Brasil em cada faixa de classificação quanto à competição política; e os percentuais de votos a candidatos eleitos por estado da federação, por região e por faixas de competição. Com isso, foi possível gerar tabelas com informações comparáveis com as de Carvalho (2003).

Para a análise do mercado eleitoral nos municípios brasileiros foi utilizado o índice de fragmentação de Rae, invertido. Para seu cálculo, foi utilizada a metodologia aplicada por Indjaian (1981) e Dias (1991). Tal índice, nesse contexto, determina o número efetivo de candidatos a deputado federal que concorre em cada unidade política analisada. Assim, quanto mais acirrada a competição na unidade da federação, maior será o número efetivo de candidatos encontrado. Assim, o cálculo é expresso pela seguinte fórmula:

$$Rae=\frac{1}{{{\displaystyle \sum }}_{i=1}^n\frac{V{d}_i{}^2}{V{m}^2}}$$

onde $Rae$ é o índice de Rae invertido calculado para o município, n é o número de candidatos votados no município, $V{d}_i$ é o número de votos do candidato i no município, e $Vm$ é o total de votos válidos para deputado federal no município.

IV. Resultados e discussões

Carvalho (2003) inicia suas pesquisas tomando por base o comportamento eleitoral nos municípios, que ele classifica como as unidades eleitorais primárias. Assim, tendo por variável dependente a magnitude do grau de concentração e dispersão de votos dos municípios, foram utilizadas para descrevê-la variáveis socioeconômicas como o grau de urbanização, a taxa de alfabetização e o IDH de cada um desses entes federativos. O autor esperava encontrar uma correlação positiva entre os mercados políticos mais competitivos e as variáveis econômicas sintetizadas pelo IDH.

Para analisar o grau de competição política nos municípios, o caminho metodológico foi aquele proposto por Indjaian (1981), que utiliza o índice de fragmentação de Rae invertido. Assim, da mesma forma que a literatura já utilizava tal índice para o cálculo do número efetivo de partidos, foi possível determinar o número efetivo de candidatos³ a deputado federal que concorreu em cada unidade política analisada. A lógica utilizada foi a de que, quanto maior o número efetivo de candidatos em cada unidade política, mais competitivo foi seu pleito.

No presente estudo, aplicando-se o índice de fragmentação em cada um dos municípios brasileiros nas eleições de 2018 e 2014, podemos notar, na Tabela 1, que a competição política nos municípios do País se desenvolve de maneira concentrada em um número não muito grande de candidatos. Comparando-se com os valores encontrados por Carvalho (2003), percebe-se que o número efetivo de candidatos por estado da federação subiu razoavelmente em todos eles. Assim, ainda que persista a situação de não muitos candidatos disputando efetivamente o posto em cada município, nota-se claramente que, decorridos vinte anos, de uma forma geral, há uma tendência de aumento no grau de competitividade no interior das unidades eleitorais.

Com relação ao conjunto do país, diferentemente dos pleitos de 1994 e 1998, onde a média do número efetivo de candidatos por município se mostrou razoavelmente estável - houve uma leve queda de 5,70 para 5,50 -, o período aqui analisado, além de apresentar valores substancialmente maiores que aqueles do período pesquisado por Carvalho (2003), apresentou também uma elevada variação positiva entre 2018 e 2014 - cerca de 36%. Parte desse efeito pode ser explicada pelo fato de que, nesses períodos, a fragmentação partidária se acentuou, com o número de partidos presentes em cada pleito sendo cada vez maior.

Ainda a respeito dos dados da Tabela 1, voltando à análise por estados, embora a posição relativa de cada um em relação aos demais tenha se alterado pouco entre 2014 e 2018, o padrão de competitividade absoluta de cada um dos estados teve um aumento razoável. Chama a atenção tal comportamento porque, no estudo de Carvalho (2003), ao contrário, constatou-se grande estabilidade nos valores absolutos de cada estado.

Tabela 1
Número médio efetivo de candidatos por estado

UF	Número candidatos		Número de partidos		Média do número efetivo de candidatos por município
	2014	2018	2014	2018	2014	2018
AC	62	114	26	31	9,95	11,28
AL	100	112	26	33	6,01	5,80
AM	79	172	29	32	6,79	8,51
AP	104	140	28	30	15,27	20,09
BA	312	506	30	33	6,47	7,37
CE	195	282	31	33	5,65	7,59
DF	128	215	32	35	21,31	30,82
ES	157	196	30	33	7,99	12,49
GO	95	239	23	33	6,90	8,89
MA	235	232	31	33	6,74	6,86
MG	620	896	32	35	6,10	9,51
MS	116	155	30	33	8,06	9,95
MT	96	166	27	32	6,42	8,46
PA	174	163	30	32	8,62	10,40
PB	96	180	29	31	4,24	5,66
PE	155	374	30	34	5,68	7,01
PI	88	163	28	32	5,24	5,52
PR	295	467	31	34	6,67	9,90
RJ	953	1144	32	35	14,16	24,28
RN	83	153	28	34	4,77	6,90
RO	81	132	27	31	8,07	10,91
RR	80	171	29	32	11,47	16,13
RS	308	446	29	34	9,57	12,50
SC	128	272	28	34	6,89	10,48
SE	73	148	26	33	6,79	7,78
SP	1318	1621	32	35	11,40	16,36
TO	47	113	22	31	5,45	5,90
Brasil	6178	8972	32	35	7,35	9,99

Fonte: elaborada pelos autores a partir de dados do TSE, para 2014 e 2018 (2023).

Carvalho (2003), com o intuito de avaliar com mais acurácia a competitividade de suas unidades eleitorais, lançou mão da metodologia utilizada por Dias (1991), na qual os municípios são classificados em quatro perfis pré-determinados. Tais perfis foram construídos a partir do grau de concentração/dispersão encontrado para cada um deles, representado no trabalho pelo seu número efetivo de candidatos. Dessa forma, os quatro perfis determinados: concentração alta (Índice de Rae invertido - IRA abaixo de 4,5); concentração média (IRA entre 4,5 e 6,4); dispersão média (IRA entre 6,4 e 11,7); dispersão alta (IRA acima de 11,7).

Assim, através dessa tipologia, Carvalho (2003) expôs a frequência dos diferentes padrões de competição política nos municípios, encontrando uma configuração restrita, ou seja, com poucos candidatos competindo efetivamente em cada unidade eleitoral. Além disso, o autor constatou mais uma vez considerável estabilidade, dessa vez explicitada pelo fato de as frequências em cada uma das faixas permanecerem relativamente constantes ao longo do tempo.

Já com relação aos dados relativos aos anos de 2014 e 2018, exibidos pela Tabela 2, os padrões de concentração e fragmentação eleitoral dos municípios deixam clara uma mudança de comportamento depois de vinte anos. Primeiramente, porque o cenário verificado por Carvalho (2003), que apresentava nos dois pleitos mais de 70% da votação concentrada, começou a mudar para um relativo equilíbrio entre municípios dispersos e concentrados em 2014, e inverteu-se completamente em 2018, para uma predominância do perfil disperso, encontrado em cerca de dois terços dos municípios. Saltou aos olhos nos certames recentes não só a grande mudança de perfil de votação dos municípios depois de vinte anos, como também a grande instabilidade encontrada, mesmo quando o período analisado é o de dois pleitos consecutivos. Além disso, o perfil modal, que em 1994 e 1998 era flagrantemente aquele de concentração alta, passou a ser, ainda que de maneira menos destacada, os perfis de dispersão alta e dispersão média em 2014 e 2018, respectivamente.

De forma reduzida, os dados encontrados recentemente evidenciam substancial mudança em relação aos observados nos pleitos de vinte anos atrás. Nas duas últimas eleições para deputado federal, o mercado político tomou uma forma razoavelmente mais competitiva e pouco estável no tempo.

Importante destacar que, na metodologia aqui adotada, a percepção de maior ou menor competitividade é integralmente balizada pelos parâmetros de classificação dos padrões de concentração e fragmentação eleitoral dos municípios. No trabalho atual, como a intenção foi a de comparar com aquele de Carvalho (2003), utilizamos os mesmos parâmetros da obra desse autor. Essa escolha é chave para se efetuar a análise da tendência do comportamento dos municípios. Entretanto, faz-se necessário ressaltar que a classificação de cada pleito de acordo com sua maior ou menor competitividade será tão boa quanto a qualidade da escolha de tais parâmetros.

Tabela 2
Padrões de concentração e fragmentação eleitoral dos municípios

Tipos de concentração	Municípios 2014	%	Municípios 2018	%
Brasil - Geral
Concentração Alta	1500	27%	858	15%
Concentração Média	1392	25%	1000	18%
Dispersão Média	728	13%	2105	38%
Dispersão Alta	1950	35%	1607	29%
Total	5570	100%	5570	100%
Tipos de concentração	Cem maiores municípios 2014	%	Cem Maiores municípios 2018	%
Brasil - Cem Maiores Municípios
Concentração Alta	5	5%	2	2%
Concentração Média	13	13%	1	1%
Dispersão Média	22	22%	18	18%
Dispersão Alta	60	60%	79	79%
Total	100	100%	100	100%

Fonte: elaborada pelos autores a partir de dados do TSE para 2014 e 2018 (2023).

Ao se fazer um corte na massa de dados para se trabalhar exclusivamente com os cem maiores municípios do país, assim definidos como aqueles com os maiores eleitorados, temos novamente uma mudança no cenário, como exibido pela Tabela 2.

Aqui, de forma mais evidente, vemos o perfil concentrado sendo quase que eliminado da nossa análise. Diferentemente de 1994 e 1998, em que Carvalho se deparou com uma forte ocorrência do padrão concentrado de competição, presente em quase metade dos cem maiores municípios brasileiros, em 2014 e 2018 o cenário foi outro. Vinte anos depois, pouquíssimos municípios apresentaram padrão de competição concentrado. Em 1994, tal padrão era observado em cerca de metade dos cem maiores municípios. Se, em 2014, o número já havia caído para menos de um quinto, em 2018 tal perfil foi drasticamente reduzido, sendo representado por apenas 3% dos municípios. Por outro lado, o perfil disperso, que já se mostrava amplamente predominante em 2014, tornou-se hegemônico em 2018.

Ao se estratificar os municípios em grupos de mil, de acordo com o total de votos para deputados federais (excluindo-se os votos em legenda), podemos criar seis grupos. Ordenando a partir dos municípios com maior número de votos para deputados federais, observa-se que o grau de competitividade em cada grupo de municípios aumenta consideravelmente (de 29% a 43%) entre 2014 e 2018. Outro achado é o de que, nos dois pleitos, exceto quando se sai do grupo com as cidades com menos votos para o segundo grupo de cidades com menos votos, sempre que se compara entre grupos com cidades menores e cidades maiores há um incremento do grau de competitividade. Assim, a ideia de que há menos competidores nas cidades menores se confirma. Nesse ponto, uma pesquisa futura, mais focada nesse aspecto, seria interessante para saber se a tendência aqui encontrada, de que a competitividade vai diminuindo a medida em que se vai pra cidades menores prevalece até um certo ponto, a partir do qual a competividade tem uma ligeira alta, é de fato uma tendência ou somente uma situação pontual desses dois pleitos.

Uma vez identificados os padrões em âmbito nacional, mudemos nosso foco para os estados a fim de saber se há relevantes diferenças entre eles, e se há padrões identificáveis nas cinco regiões do país.

De acordo com os dados da Tabela 3, assim como notado por Carvalho em 1994 e 1998, também em 2014 e 2018 houve uma grande variação no perfil de votação nos estados. Enquanto o estado do Amapá apresentou um padrão de votação completamente disperso nos dois pleitos, o estado da Paraíba variou de um quarto dos votos dispersos em 2014 para um décimo em 2018.

Também se extrai da Tabela 3, da mesma forma que há vinte anos, a percepção de que os estados do Nordeste têm um perfil diferente dos demais estados da federação. Enquanto os estados dessa região, que em geral são os mais pobres do país, apresentaram uma forte concentração - variando de 51% a 91% de municípios concentrados em 2014 e 39% a 73% em 2018 - os estados localizados nas demais regiões apresentaram, de uma forma geral, uma votação bem mais dispersa.

Assim, a conclusão de Carvalho (2003) de que existem no país dois mercados políticos com dinâmicas diferentes, quais sejam, um primeiro mercado onde a competição é restrita a um menor número de atores - notadamente nos munícipios localizados nos estados mais pobres - e um segundo mercado, mais fragmentado, onde há maior competição, e que em geral se situa nos municípios de estados mais prósperos, também é válida para os últimos pleitos. Por outro lado, com relação à evolução entre duas eleições consecutivas, a estabilidade notada há vinte anos não se manteve. A concentração caiu bastante entre 2014 e 2018 e esse foi um fenômeno que pôde ser observado em quase todos os estados, não importando se do grupo dos mais ou dos menos competitivos.

Tabela 3
Padrões de competição política nos estados - 2014 e 2018

2014	Concentração alta		Concentração média		Dispersão média		Dispersão alta		Total
	Total	Percentual	Total	Percentual	Total	Percentual	Total	Percentual
AC	1	5%	2	9%	11	50%	8	36%	22
AL	30	29%	34	33%	35	34%	3	3%	102
AM	9	15%	23	37%	27	44%	3	5%	62
AP	0	0%	0	0%	3	19%	13	81%	16
BA	138	33%	114	27%	128	31%	37	9%	417
CE	82	45%	44	24%	47	26%	11	6%	184
DF	0	0%	0	0%	0	0%	1	100%	1
ES	12	15%	16	21%	37	47%	13	17%	78
GO	57	23%	71	29%	99	40%	19	8%	246
MA	61	28%	64	29%	73	34%	19	9%	217
MG	335	39%	254	30%	201	24%	63	7%	853
MS	4	5%	15	19%	56	71%	4	5%	79
MT	39	28%	39	28%	56	40%	7	5%	141
PA	9	6%	22	15%	91	63%	22	15%	144
PB	154	69%	50	22%	14	6%	5	2%	223
PE	94	51%	41	22%	36	19%	14	8%	185
PI	96	43%	79	35%	46	21%	3	1%	224
PR	109	27%	110	28%	152	38%	28	7%	399
RJ	3	3%	9	10%	30	33%	50	54%	92
RN	84	50%	58	35%	23	14%	2	1%	167
RO	5	10%	9	17%	32	62%	6	12%	52
RR	0	0%	0	0%	8	53%	7	47%	15
RS	36	7%	77	15%	276	56%	108	22%	497
SC	45	15%	88	30%	148	50%	14	5%	295
SE	8	11%	30	40%	33	44%	4	5%	75
SP	44	7%	81	13%	258	40%	262	41%	645
TO	45	32%	62	45%	30	22%	2	1%	139
Brasil	1500	27%	1392	25%	1950	35%	728	13%	5570
2018	Concentração alta		Concentração média		Dispersão média		Dispersão alta		Total
	Total	Percentual	Total	Percentual	Total	Percentual	Total	Percentual
AC	1	5%	2	9%	9	41%	10	45%	22
AL	32	31%	36	35%	32	31%	2	2%	102
AM	6	10%	10	16%	35	56%	11	18%	62
AP	0	0%	0	0%	0	0%	16	100%	16
BA	91	22%	118	28%	153	37%	55	13%	417
CE	49	27%	42	23%	68	37%	25	14%	184
DF	0	0%	0	0%	0	0%	1	100%	1
ES	4	5%	5	6%	28	36%	41	53%	78
GO	35	14%	46	19%	103	42%	62	25%	246
MA	56	26%	61	28%	83	38%	17	8%	217
MG	139	16%	178	21%	333	39%	203	24%	853
MS	2	3%	8	10%	49	62%	20	25%	79
MT	20	14%	21	15%	76	54%	24	17%	141
PA	10	7%	9	6%	75	52%	50	35%	144
PB	96	43%	66	30%	51	23%	10	4%	223
PE	56	30%	55	30%	51	28%	23	12%	185
PI	100	45%	61	27%	57	25%	6	3%	224
PR	32	8%	62	16%	192	48%	113	28%	399
RJ	1	1%	2	2%	15	16%	74	80%	92
RN	38	23%	54	32%	61	37%	14	8%	167
RO	0	0%	4	8%	28	54%	20	38%	52
RR	0	0%	1	7%	2	13%	12	80%	15
RS	12	2%	37	7%	220	44%	228	46%	497
SC	12	4%	32	11%	165	56%	86	29%	295
SE	8	11%	21	28%	34	45%	12	16%	75
SP	8	15%	25	4%	144	22%	468	73%	645
TO	50	36%	44	32%	41	29%	4	3%	139
Brasil	858	15%	1000	18%	2105	38%	1607	29%	5570

Fonte: elaborada pelos autores a partir de dados do TSE para 2014 e 2018 (2023).

No que concerne ao grau de competitividade das unidades eleitorais por faixas geográficas, falta-nos analisar o perfil baseado nas regiões do País. Pela análise da Tabela 4, de imediato percebe-se que, da mesma forma que nos pleitos analisados por Carvalho, continuam existindo hoje no país dois extremos, ainda representados por Sul e Nordeste, sendo o primeiro muito mais competitivo e o segundo com um perfil mais fechado à concorrência. Entretanto, com relação às demais regiões, não só o Sudeste se mostra mais próximo do perfil encontrado na Região Sul. Diferentemente de 1998, também as regiões Norte e Centro-Oeste se apresentam com padrões muito mais próximos do perfil competitivo do Sul que daquele mais concentrado do Nordeste. Assim, em 2018, enquanto 16% dos municípios da região Sul apresentam perfil concentrado, no Nordeste esse valor chega a 58%. Além disso, as demais regiões variam entre 22% e 30%, ou seja, posicionam-se mais próximas da competição notada na Região Sul.

Tabela 4
Padrão de concentração e dispersão do voto por região do país - 2014

2014	Concentração alta	Concentração média	Dispersão média	Dispersão alta	Total
Brasil	1500	1392	1950	728	5570
	(27%)	25%	35%	13%
Norte	69	118	202	61	450
	15%	26%	45%	14%
Nordeste	747	514	435	98	1794
	42%	29%	24%	5%
Centro-Oeste	100	125	211	31	467
	21%	27%	45%	7%
Sudeste	394	360	526	388	1668
	24%	22%	32%	23%
Sul	190	275	576	150	1191
	16%	23%	48%	13%
2018	Concentração alta	Concentração média	Dispersão média	Dispersão alta	Total
Brasil	858	1000	2105	1607	5570
	15%	18%	38%	29%
Norte	67	70	190	123	450
	15%	16%	42%	27%
Nordeste	526	514	590	164	1794
	29%	29%	33%	9%
Centro-Oeste	57	75	228	107	467
	12%	16%	49%	23%
Sudeste	152	210	520	786	1668
	9%	13%	31%	47%
Sul	56	131	577	427	1191
	5%	11%	48%	36%

Fonte: elaborada pelos autores a partir de dados do TSE para 2014 (2023).

A Figura 1 facilita a visualização dos padrões de competição política nos municípios brasileiros em 2018 através da exibição dos municípios em diferentes gradações de azul, variando do tom mais claro, correspondente ao valor do índice de fragmentação de Rae invertido igual a 0 (zero), onde a competitividade é mínima, até o tom mais escuro, onde o mesmo índice tem valor 55 (cinquenta e cinco), que foi o grau máximo de competitividade encontrada naquele pleito. Apesar de o mapa ser somente ilustrativo, exibindo as informações das tabelas de uma forma mais visual, nele ficam mais evidentes alguns fatos que as tabelas já destacaram. A primeira é que nos estados do Norte, Centro-Oeste e no interior dos estados do Nordeste há mais ocorrências de tonalidades mais claras, significando que há menor competitividades nesses municípios. Outro fato que podemos notar é a existência de pontos mais escuros, representando municípios que apresentam maior competitividade, que em geral são capitais, portanto regiões mais populosas.

Figura 1
Padrões de competição política nos municípios do Brasil

A fim de se entender melhor os dados encontrados, fez-se uma regressão múltipla para as eleições de 2018, tendo como valor predito o grau de competitividade nos mercados políticos municipais e duas variáveis preditoras: o IDHM - por ser uma variável que condensa diversos fatores socioeconômicos - e a magnitude dos colégios eleitorais.

Foram trabalhados dois modelos: no primeiro, levou-se em consideração apenas a magnitude do eleitorado; no segundo, acrescentou-se a variável IDHM. Se no trabalho de Carvalho, a respeito das eleições de 1998, o primeiro modelo se mostrou pouco representativo, com um R² de 12%, em 2018 esse primeiro modelo foi ainda mais modesto, com apenas 6% da variação do grau de competitividade dos mercados políticos municipais sendo explicados pela magnitude do eleitorado. Além disso, o impacto da variação de 500 mil eleitores que, em 1998, era de 5,4 candidatos efetivos no município, em 2018, foi de 4,8 candidatos efetivos.

Já no segundo modelo, a inclusão do IDHM, de relativo impacto em 1998, teve uma influência ainda maior em 2018. Tal variável socioeconômica, responsável pelo R² saltar de 12% para 22% em 1998, no mais recente pleito foi responsável pela evolução de 6% no primeiro modelo, e para 27% no segundo. Assim, embora as variáveis preditoras ainda não tenham uma capacidade de explicação grande, já atingem níveis superiores aos de 1998. Com relação à influência de cada variável preditora utilizada no segundo modelo, tanto a variação do IDHM quanto a variação da magnitude do eleitorado se mostraram de impacto menor no grau de competitividade do mercado eleitoral municipal em 2018 em relação a 1998.

Em sua pesquisa, Carvalho (2003) propõe outra variável que ele considera relevante para analisar o mercado político brasileiro, qual seja, o percentual de votos aproveitados, definido como o percentual de votos dirigidos a candidatos efetivamente eleitos. Assim, na Tabela 5, podemos notar como se comportou esse percentual de votos não desperdiçados nos pleitos de 2014 e 2018. De uma forma geral, a posição relativa dos estados do Nordeste em um ranking nacional continua sendo de destaque, ainda que não seja tão à frente dos demais estados quanto estavam na pesquisa de Carvalho, o que vai ao encontro da hipótese de que a concentração eleitoral no caso brasileiro está intimamente ligada com a oligarquização de nosso mercado político.

Com relação aos valores absolutos por estado, nota-se também que o percentual de votos aproveitados caiu bastante em todas as regiões e estados do Brasil, tanto quando comparamos 2014 com 2018, quanto quando comparamos tais pleitos com aqueles de vinte anos atrás. Uma hipótese explicativa para esse fenômeno é a de que candidatos com menos recursos financeiros tenham conseguido atingir eleitorados anteriormente cativos de candidatos com campanhas mais caras.

Tabela 5
Percentual de votos conferidos a candidatos eleitos por estado

Região	UF	Percentual de Votos para candidatos eleitos 2014	Percentual de Votos para candidatos eleitos 2018
Nordeste	Paraíba	75%	70%
Nordeste	Ceará	75%	66%
Nordeste	Pernambuco	75%	65%
Nordeste	Bahia	71%	64%
Centro-Oeste	Goiás	70%	63%
Sudeste	Minas Gerais	69%	61%
Nordeste	Rio Grande do Norte	69%	61%
Sul	Santa Catarina	68%	61%
Sul	Paraná	67%	60%
Norte	Amazonas	66%	60%
Sul	Rio Grande do Sul	66%	59%
Nordeste	Alagoas	66%	59%
Nordeste	Piauí	65%	58%
Nordeste	Sergipe	64%	55%
Sudeste	São Paulo	63%	55%
Norte	Tocantins	62%	50%
Sudeste	Rio de Janeiro	60%	49%
Norte	Pará	59%	47%
Centro-Oeste	Mato Grosso	56%	47%
Centro-Oeste	Mato Grosso do Sul	56%	43%
Nordeste	Maranhão	52%	42%
Norte	Roraima	51%	42%
Norte	Acre	50%	42%
Centro-Oeste	Distrito Federal	48%	41%
Norte	Rondônia	47%	41%
Sudeste	Espírito Santo	46%	38%
Norte	Amapá	36%	34%

Fonte: elaborada pelos autores a partir de dados do TSE para 2014 e 2018 (2023).

Para verificar a hipótese de que as populações mais pobres e menos urbanizadas apresentam maior aproveitamento de votos, lançaremos mão novamente da ferramenta de regressão múltipla. Assim, foram feitas regressões múltiplas tendo como variável preditas o percentual de votos aproveitados nos municípios brasileiros, e tendo como variáveis preditoras o IDHM num primeiro modelo, e o IDHM e a magnitude eleitoral no segundo modelo.

Assim como nas pesquisas de Carvalho (2003), o Modelo 1 nos revela que o IDHM é negativo e estatisticamente significativo, ou seja, distritos mais pobres continuam tendo menos “desperdício de votos”. Enquanto, em 1998, 12% da variância do percentual de votos aproveitados foi explicada pelo IDHM, em 2018 esse valor caiu para 10%. Ao trabalharmos com o Modelo 2, acrescentando a variável magnitude do eleitorado, assim como em 1998, tal variável não apresenta significância estatística. Além disso, o seu acréscimo ao modelo em 2018 também não alterou o percentual da variância explicada pelo modelo.

Por meio da Tabela 6, podemos analisar o grau de aproveitamento dos votos de uma maneira mais regionalizada. Nessa tabela, foi utilizada a média de votos aproveitados por região do país, classificadas em quatro faixas de competição, seguindo o padrão que adaptamos de Carvalho (2003).

A região com maior índice de aproveitamento, vinte anos depois, continua sendo a Nordeste. Entretanto, em 2018, temos agora o Centro-Oeste como região onde há maior “desperdício” de votos. Além disso, a diferença do percentual entre as duas regiões de perfis mais extremos é consideravelmente menor que o encontrado em 1998 - passou de 23% para 12% -, o que mostra uma maior homogeneidade entre as cinco regiões. Fato reforçado pelo fato de, em 2018, o Nordeste não mais ter o maior percentual de aproveitamento em todas as quatro faixas de competição definidas.

Por fim, talvez por um enfraquecimento dos grupos políticos que há décadas dominavam os estados da Bahia e Maranhão, não se observa mais um destaque desses dois estados no aproveitamento de votos. Embora a queda da Bahia no ranking tenha sido mais branda - da primeira para a quarta posição -, impressiona o estado do Maranhão, que saiu da terceira posição em 1998 para a vigésima primeira posição em 2014, e subiu para a sexta posição em 2018.

Tabela 6
Percentual de votos aproveitados por região e faixas de competição em 2018

		Votos Aproveitados (média)	Concentração Alta	Concentração Média	Dispersão Média	Dispersão Alta
Centro-Oeste	No. de cidades	467	57	75	228	107
	Votos aproveitados	51%	56%	52%	53%	49%
Norte	No. de cidades	1794	526	514	590	164
	Votos aproveitados	63%	72%	58%	57%	53%
Nordeste	No. de cidades	450	67	70	190	123
	Votos aproveitados	55%	77%	69%	62%	55%
Sudeste	No. de cidades	1668	152	210	520	786
Votos aproveitados	56%	64%	62%	58%	53%
Sul	No. de cidades	1191	56	131	577	427
	Votos aproveitados	56%	68%	57%	58%	56%

Fonte: elaborada pelos autores a partir de dados do TSE para 2018 (2023).

O Quadro 1 exibe os principais achados de Carvalho (2003) para os pleitos de 1994 e 1998 e aqueles encontrados pelo corrente estudo.

Quadro 1
Principais achados nos municípios brasileiros em 1994 e 1998 comparados com 2014 e 2018

Dimensão	1994 e 1998	2014 e 2018
Variação da média nacional do número efetivo de candidatos por município	Valores mais baixos e estáveis entre dois pleitos.	Valores mais altos e instáveis entre os dois pleitos.
Padrões de concentração eleitoral dos municípios	Maioria dos municípios com votação concentrada.	Equilíbrio entre municípios concentrados e fragmentados em 2014 e preponderância de fragmentados em 2018.
Padrões de concentração eleitoral dos cem maiores municípios	Equilíbrio entre municípios com votação concentrada e fragmentada.	Quase inexistência de municípios com votação concentrada.
Perfil modal de município	Concentração alta.	Dispersão alta e média.
Análise por região	Dois polos destacados: Nordeste mais concentrado e Sul mais disperso.	Permanecem dois polos destacados: Nordeste mais concentrado e Sul mais disperso.
Predição do número efetivo de candidatos nos municípios	Magnitude do eleitorado explicou modestamente e teve baixo impacto na predição do número efetivo de candidatos.	Magnitude do eleitorado explicou menos e teve menor impacto na predição do número efetivo de candidatos que há 20 anos.
	Acréscimo do IDHM ajudou a explicar melhor o número efetivo de candidatos.	Comparado com o estudo de vinte anos atrás, O IDHM foi capaz de ajudar a explicar ainda mais o número efetivo de candidatos, mas teve seu impacto diminuído.
Votos aproveitados	Percentual relativamente alto. Nordeste foi a região com maior percentual.	Percentual caiu na maioria dos estados. Nordeste continuou sendo a região com maior percentual.
Predição dos votos aproveitados nos municípios	IDHM é negativo e estatisticamente significativo.	IDHM permanece negativo e estatisticamente significativo.

Carvalho (2003)

V. Conclusão

Durante o estudo, foi possível verificar a dinâmica e a natureza da competição política nos municípios. Constatou-se que os pleitos, de um modo geral, ficaram mais competitivos (concentração dos municípios diminuiu) e mais dinâmicos (as variações entre duas eleições subsequentes foram maiores), sendo esse fenômeno mais acentuado nos municípios com colégios eleitorais maiores. Enquanto em 1994 e 1998 a maioria dos municípios possuía votação concentrada, em 2014 notou-se um equilíbrio entre o número de municípios com cada perfil e, em 2018, destaca-se a preponderância de municípios com perfil de votação fragmentada. Quando se foca nos municípios com os cem maiores colégios eleitorais, o equilíbrio entre os perfis de municípios fragmentados e concentrados observado por Carvalho há vinte anos desaparece, pois quase não há nesse grupo o perfil concentrado. Quanto ao perfil modal de município, há um deslocamento no período do perfil de concentração alta para de dispersão média e alta.

As regiões Sul e Nordeste continuam sendo as de votações mais dispersas e concentradas, respectivamente. Entretanto, recentemente, não só o Sudeste, como também o Norte e o Centro-Oeste passaram a se assemelhar mais ao Sul.

Com relação à predição do número efetivo de candidatos nos municípios, nas pesquisas de Carvalho a magnitude do eleitorado explicou modestamente e teve baixo impacto na predição do número efetivo de candidatos. Além disso, nelas, o acréscimo do IDHM ajudou a explicar melhor o número efetivo de candidatos. Já nos dois últimos pleitos, a magnitude do eleitorado explicou menos e teve menor impacto na predição do número efetivo de candidatos que há 20 anos.

No que diz respeito a votos aproveitados, nas eleições de 1994 e 1998 o percentual era relativamente alto, sendo o Nordeste a região que apresentou os mais altos índices. Na pesquisa atual, tal percentual caiu na maioria dos estados, embora o Nordeste tenha continuado sendo a região com maior percentual. Além disso, na predição dos votos aproveitados nos municípios, tanto nas pesquisas de vinte anos atrás como naquelas dos pleitos atuais, o IDHM se mostrou negativo e estatisticamente significativo. Comparado com o estudo de vinte anos atrás, O IDHM foi capaz de ajudar a explicar ainda mais o número efetivo de candidatos, mas teve seu impacto diminuído

Não pertenceu ao escopo do estudo testar hipóteses para esses comportamentos identificados. No entanto, o maior acesso a informação, o impacto da maior utilização da internet, que fez com que campanhas que não utilizaram um grande volume de recursos pudessem atingir grande parte do eleitorado, e o aumento do IDHM em várias localidades (embora trate-se de variável que não se possa medir com adequada frequência pois os censos são feitos pelo IBGE a cada dez anos) talvez expliquem grande parte do cenário encontrado.

Apresentando dados e conclusões deles derivados, este estudo pretende contribuir para o debate da política brasileira, notadamente àquela afeta ao Poder Legislativo. A disponibilização de dados mais recentes sobre a geografia política do voto, caracterizando padrões espaciais de votação dos municípios e deputados federais, é uma ferramenta importante não só para a compreensão do funcionamento da política brasileira, como também para subsidiar decisões em diversas áreas relacionadas, como o sistema eleitoral brasileiro.

Importante destacar que o número de pleitos analisados não nos permite extrapolar os resultados a fim de elaborar inferências para futuras eleições, tampouco para outros cargos políticos de eleição proporcional, como deputados estaduais e vereadores. Além disso, conforme destacado por Soares (2018), a ausência de ponderação do peso relativo da magnitude eleitoral de cada município pode distorcer os resultados no cálculo do grau de competição dessas unidades eleitorais.

Estudos como este e seus possíveis desdobramentos podem contribuir para que a teoria distributivista seja testada e melhor adaptada à realidade brasileira através da combinação dos resultados obtidos com uma análise do comportamento dos parlamentares no processo decisório no que concerne à apresentação de proposições, votações em Comissões e Plenário e outras formas de atuação relacionadas ao exercício dos seus mandatos. Dessa forma, algumas hipóteses, como a de que o localismo na arena eleitoral se converteria em paroquialismo na esfera legislativa, testadas em estudos anteriores, como o de Carvalho (2003), poderão ser empiricamente analisadas com base nos dados das eleições mais recentes, apresentados nesta pesquisa.

• 1
  Os autores agradecem as contribuições dos pareceristas anônimos, que aperfeiçoaram muito o presente texto.
• 2
  A decisão sobre o período considerou possibilidades técnicas e temporais de quando o artigo foi feito. Entretanto, compreendemos que uma extrapolação do estudo explicitaria pontos levantados por Zucco & Power (2021) quando destacaram o fato de a democracia brasileira ter atingido um ponto de inflexão além do qual a alta fragmentação entra em espiral de hiperfragmentação, e de Cheibub et al. (2022), que mostraram como as regras eleitorais atuam para gerar um processo de fragmentação eleitoral.
• 3
  O número efetivo de candidatos define o grau de fragmentação da unidade política, ponderando a votação relativa dos deputados nela votados. Em uma palavra, ele indica a quantidade de candidatos com votação relevante na unidade política.

Referências

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  » http://bd.camara.leg.br/bd/bitstream/handle/bdcamara/37281/analise.comparada.soares.pdf

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  10 Nov 2023
• Data do Fascículo
  2023

Histórico

• Recebido
  05 Maio 2022
• Revisado
  30 Jan 2023
• Aceito
  27 Mar 2023