Eleições municipais de 2016 e 2020 em São Paulo: resultados diferentes, alinhamentos iguais

Municipal elections 2016 and 2020 in São Paulo: different results, same alignments

Elecciones municipales de 2016 y 2020 en São Paulo: resultados diferentes mismas alineaciones

Élections municipales 2016 et 2020 à São Paulo : résultats différents, mêmes alignements

As eleições municipais de 2016 e 2020 em São Paulo apresentaram resultados desviantes das anteriores tanto nos padrões espaciais como no desempenho dos candidatos. Enquanto em 2016 o PT não obteve vitória em nenhum distrito, com parte dos seus votos “roubados” por Marta Suplicy (PMDB), em 2020 o partido pela primeira vez desde 1985 não ficou entre os primeiros colocados, posto ocupado pelo PSOL. Este artigo, através de mapas e análise fatorial, apresenta evidências desse desvio e busca possíveis explicações analisando, por meio de inferência ecológica, a transferência de votos de uma eleição para outra com a hipótese de que essa transferência se deve mais a um voto estratégico do que a realinhamentos eleitorais. Os resultados mostram que não houve uma modificação no “alinhamento do eleitor” e que os desvios encontrados se devem às estratégias de competição adotadas pelos partidos.

eleições municipais; geografia eleitoral; inferência ecológica; competição eleitoral; São Paulo

Abstract

The 2016 and 2020 municipal elections in São Paulo’s city presented results that deviated from previous ones in the spatial voting patterns and in candidate performance. While the PT in 2016 did not win in any district, with part of these votes "stolen" by Marta Suplicy (PMDB), in 2020 the party, for the first time since 1985, was not among the first place contenders, a position occupied by the PSOL. Through mapping and factor analysis, the present article provides evidence for this deviation and seeks possible explanations by analyzing, through ecological inference, the transfer of votes from one election to another among candidates. The article defends the hypothesis that this transfer is due more to a strategic vote than to electoral realignments. The results show that there was no change in "voter alignment" and the deviations found attributed to the competition strategies adopted by the parties.

municipal elections; electoral geography; ecological inference; electoral competition; São Paulo

Resumen

Las elecciones municipales de 2016 y 2020 en São Paulo presentaron resultados que se desvían de los anteriores tanto en los patrones espaciales como en el desempeño de los candidatos. Mientras que el PT en 2016 no ganó en ningún distrito, con parte de sus votos "robados" por Marta Suplicy (PMDB), en 2020 el partido por primera vez desde 1985 no está entre los primeros lugares, posición que ocupa el PSOL. El artículo, a través de mapas y análisis factorial, presenta pruebas de esta desviación y busca posibles explicaciones analizando, mediante inferencia ecológica, la transferencia de votos de unas elecciones a otras con la hipótesis de que esta transferencia se debe más a un voto estratégico que a realineamientos electorales. Los resultados muestran que no hubo cambios en la "alineación de los votantes" y que las desviaciones encontradas se deben a las estrategias de competencia adoptadas por los partidos.

elecciones municipales; geografía electoral; inferencia ecológica; competencia electoral; São Paulo

Résumé

Les élections municipales de 2016 et 2020 à São Paulo ont présenté des résultats s'écartant des précédentes, tant au niveau de la configuration spatiale que des performances des candidats. Alors que le PT en 2016 n'a gagné dans aucun district, une partie de ses voix ayant été "volée" par Marta Suplicy (PMDB), en 2020 le parti pour la première fois depuis 1985 ne figure pas parmi les premières places, une position occupée par le PSOL. L'article, par le biais de cartes et d'analyses factorielles, présente les preuves de cette déviation et cherche des explications possibles en analysant, par inférence écologique, le transfert de votes d'une élection à l'autre avec l'hypothèse que ce transfert est dû davantage à un vote stratégique qu'à des réalignements électoraux. Les résultats montrent qu'il n'y a pas eu de changement dans "l'alignement des électeurs" et que les écarts constatés sont dus aux stratégies de concurrence adoptées par les partis.

élections municipales; géographie électorale; inférence écologique; compétition électorale; São Paulo

Introdução ³

As duas últimas eleições para a prefeitura de São Paulo (2016 e 2020) apresentaram geografias eleitorais diferentes do padrão estável encontrado nas anteriores desde pelo menos 2004, a primeira em que a direita populista, representada por Paulo Maluf (PDS, PP) e anteriormente por Jânio Quadros (PTB), não foi protagonista.

No período que abrange as eleições de 2004, 2008 e 2012, a geografia eleitoral do município era bem definida, o PT, como partido hegemônico da esquerda, apresentava os seus melhores resultados nas regiões mais periféricas da cidade (extremo Sul, Leste e Noroeste), enquanto a direita ou centro-direita ocupava os distritos mais centrais e ricos. Nas eleições de 1985 a 2000 havia também a chamada direita populista que concentrava o seu apoio eleitoral nas antigas regiões operárias das zonas Norte e Leste ( Pierucci, 1987 ; 1989; Figueiredo et al., 2002 ).

Em 2016, o candidato João Doria do PSDB, além de manter o padrão espacial de votação do seu partido das eleições anteriores, bem votado nos distritos centrais do município, foi bem também na periferia. Por sua vez, o PT, ao contrário dos anos anteriores, teve os seus melhores resultados concentrados em distritos das regiões Oeste e central da cidade, mantendo relativo apoio eleitoral em alguns pontos localizados na periferia⁴ . Já na eleição de 2020, o PT retomou o seu padrão espacial histórico de votação, com maior apoio nas regiões periféricas, mas, pela primeira vez em 35 anos (desde 1985), não ficou entre os primeiros colocados da eleição municipal, chegando apenas na quinta posição. Como veremos adiante, o partido de esquerda PSOL ocupou esse lugar, herdando grande parte dos votos do candidato Fernando Haddad do PT nas regiões onde ele havia sido bem votado em 2016.

Este artigo tem como objetivo contribuir com uma robusta literatura que se debruçou sobre a distribuição do voto na capital paulista para compreender o que determinados padrões espaciais de votação nos dizem sobre o comportamento eleitoral e a competição política. Se, no início, essa literatura justificava a escolha do município de São Paulo como caso por limitações empíricas, hoje o estudo dos padrões espaciais do voto na capital permite a comparação longitudinal dos diferentes modelos teóricos utilizados nessa literatura. Em outras palavras, a escolha do município de São Paulo como caso permite avaliarmos se esses modelos “envelheceram”.

As eleições de 2016 e 2020 apresentam padrões diferentes das eleições anteriores, permitindo averiguar se as mudanças nesses padrões correspondem a alterações nas variáveis explicativas utilizadas nos modelos teóricos empregados até então, ou se exigem modificações nesses modelos.

Nossa conclusão é que essas eleições não apresentaram mudanças significativas com relação ao “alinhamento” do eleitor, com eleitores de regiões de baixa renda votando na esquerda e eleitores de regiões de renda mais alta votando na direita. As mudanças no padrão de votação dos partidos seriam melhor explicadas pelas estratégias de competição adotadas pelos partidos.

O artigo começa revendo a literatura sobre o padrão espacial do voto no município de São Paulo, chamando atenção para os modelos teóricos explicita ou implicitamente utilizados nas análises. Em seguida apresentamos nosso caso, as eleições paulistanas de 2016 e 2020, e os métodos que utilizamos na análise subsequente. Passamos então a testar o ajuste dos modelos teóricos utilizados pela literatura apresentada analisando as eleições de 2016 e 2020 separadamente. Por fim, diante dos nossos resultados, concluímos discutindo o que as mudanças nessas eleições significam para a teoria sobre comportamento eleitoral e competição partidária.

Objetivos e conceitos teóricos

As eleições paulistanas apresentam um paradoxo. Ao mesmo tempo em que a distribuição espacial do voto segue um padrão de alta correlação entre renda e voto nos distritos, que se repete a cada eleição, os beneficiários desses votos mudam constantemente.

Aziz Simão (1956) destacou que, nas eleições legislativas federal e estadual de 1948, as votações em partidos de esquerda, como o PCB e o PTB, eram maiores em distritos com maior concentração de operários. Esses distritos se localizavam próximos às fábricas e às linhas ferroviárias em um cinturão em torno do centro da cidade. Nesses distritos, onde 42% dos eleitores eram operários, a esquerda recebeu 56% dos votos, o que levou Simão (1956) a inferir que todos os votos da esquerda teriam vindo dos operários.

Embora a inferência de Simão (1956) estivesse sujeita ao problema da falácia ecológica, ela estava de acordo com a teoria sociológica do voto, que infere o comportamento eleitoral a partir do grupo social ao qual pertence o eleitor. Operários deveriam votar em partidos como o PCB, que seriam expressão dessa classe. Essa correlação entre classe e voto também estava de acordo com a teoria da urbanização, que previa que nos centros urbanos e industrializados, a esquerda ideológica obteria bom desempenho eleitoral.

Essa congruência entre teoria e empiria teve vida curta. Nas eleições entre 1954 e 1962, analisadas por autores como Oliveiros Ferreira (1960 ,1964) e Francisco Weffort (1965) , ainda se observa uma correlação entre classe, ou nível de urbanização/industrialização, e voto, mas, nesses casos, não eram partidos de esquerda os beneficiários, e sim partidos sem expressão nacional, comandados por lideranças carismáticas, como Adhemar de Barros e Jânio Quadros. A chave para entender esse “realinhamento” eleitoral seria a do populismo ( Weffort, 1965 ).

Durante o regime militar e seu bipartidarismo artificial, observamos as mesmas clivagens espaciais e mais uma mudança: o partido da oposição (MDB) vencendo em regiões mais pobres, e o do governo (ARENA) em regiões mais ricas, como nos mostraram as análises das eleições de 1974 e 1976 feitas por Bolívar Lamounier (1978) .

Um dos problemas dessas análises, além da já apontada falácia ecológica, foi buscar padrões de votação observando eleições para cargos diferentes, pois elas envolvem lógicas e cálculos políticos diversos. Esses dois problemas serão resolvidos nas análises das eleições no período pós-1985.

O uso de survey e o foco nas eleições municipais permitiram a Pierucci e Lima (1992) observar a continuidade da clivagem periferia/pobre vs. centro/rico no padrão de votos nas eleições municipais paulistanas. Os autores, no entanto, observaram que os partidos beneficiados nas quatro eleições entre 1985 e 1996 mudaram, com a direita obtendo vitórias na periferia nos anos 1980 e no centro nos anos 1990. Como dizem os autores:

[N]estes dez anos de pluripartidarismo o voto de direita na cidade foi, voltou, foi, voltou... e acabou por se encaixar de novo em seu velho molde, por reencontrar os traços submersos do antigo desenho ( Pierucci e Lima, 1993 , p. 95).

Esse novo molde, em que os mais ricos procuravam evitar a escalada do PT na capital se alinhando em torno de um candidato da direita, marcaria as análises do padrão espacial do voto paulistano nas décadas seguintes. As análises a partir dos anos 2000 mostram apenas que o partido em torno do qual os eleitores de direita vão se alinhar, passa a ser o PSDB.

Utilizando análise fatorial, Figueiredo et al. (2002) mostraram que, independentemente do pleito e do nível de análise, o PSDB obtinha mais votos em regiões centrais e de maior renda; a votação do PT era expressiva em áreas mais pobres da cidade, em especial na Zona Leste; e o PPB ficava relegado a bairros tradicionais de classe média-baixa. A partir de técnicas de inferência ecológica, Limongi e Mesquita (2008) confirmaram esse padrão observando as eleições em São Paulo até 2006. Esse novo alinhamento eleitoral também refletiria no município uma clivagem política que havia se estabelecido no nível federal.

Neste artigo mostramos que o mesmo padrão espacial de voto persiste nas eleições municipais na cidade de São Paulo. Mostramos também que, mais uma vez, mudam os beneficiários dos votos em uma das regiões. Assim como Figueiredo et al. (2002) e Limongi e Mesquita (2008) , creditamos esse padrão e essa mudança a estratégias partidárias e não a mudanças nas preferências eleitorais, como propõem teorias de “realinhamento eleitoral”.

Estamos cientes que os termos “realinhamento” e eleições “desviantes”, que remetem a uma literatura estadunidense sobre eleições críticas ( Key, 1955 ; Campbell, 1966 ), são considerados problemáticos por alguns autores por causa do componente diacrônico relacionado ao seu significado ( Rennó; Da Silva, 2014 ). No entanto, os vários estudos revisados por este artigo, demostrando a estabilidade da geografia eleitoral ao longo do tempo e a alta correlação entre voto e renda no município de São Paulo, nos deixam seguros em utilizar essa terminologia para demonstrar a busca por alterações (desvios) nos padrões espaciais de votação estáveis, assim como no alinhamento do eleitor (realinhamento, desalinhamento, alinhamento parcial, etc.), mesmo que o objetivo do artigo seja justamente reforçar a manutenção dos padrões eleitorais encontrados historicamente na cidade.

A literatura sobre alinhamento eleitoral (Dalton; McAllister; Wattenberg, 2000, 2003; Mayhew, 2002 ) mostra que, em momentos de crise e de transformação da sociedade, pode ocorrer desestabilização dos alinhamentos eleitorais prévios. Essa desestabilização na prática ocorre por dois motivos: uma maior ou menor mobilização anômala do eleitorado (comparecimento e alienação eleitoral) e uma diminuição da identidade partidária que, em outras palavras, significa que o eleitor, ao declinar do apoio ao seu partido de preferência prévia, tem uma maior probabilidade de escolher outro partido, dando oportunidade para candidatos outsiders ou dos extremos do espectro ideológico, que em condições normais não teriam esse apoio, como recentemente ocorreu nos Estados Unidos, Europa ( Inglehart; Norris, 2016 ) e no Brasil ( Amaral, 2020 ).

A consequência desse fenômeno é a diminuição da previsibilidade dos resultados eleitorais se considerarmos a identidade partidária como um fator de estabilidade na escolha dos eleitores. Ou seja, os eleitores tendem a ser influenciados mais por fatores de curto prazo ocorridos no período eleitoral (6 meses até a eleição) do que por suas preferências eleitorais a longo prazo.

Não acreditamos que tal fenômeno tenha ocorrido nas eleições paulistanas e que um declínio da identificação partidária explique a mudança dos partidos que obtêm a maioria dos votos nas suas diferentes regiões. Carreirão e Kinzo (2004) mostraram que, entre 1989 e 2002, período que abrange boa parte das análises acima, a preferência partidária não só se manteve estável como também tinha pouco impacto no modo como o eleitor votava. Trabalhos como os de Paiva e Tarouco (2011) e Speck e Balbachevsky (2017) analisam que isso é verdade também para períodos mais recentes.

Samuels e Zucco (2018) sugerem que um sentimento antipartidário, mais especificamente o antipetismo, ajuda a explicar o comportamento do eleitor. Neste artigo, o que buscamos entender é justamente o que fez com que o eleitor deixasse de votar no PT. Se partirmos da premissa do antipetismo, não teríamos o que explicar ou teríamos grande dificuldades em explicar a variação nos votos do PT entre 2016 e 2020.

Embora, como veremos, nas eleições de 2016 tenha havido uma grande queda na identificação com o PT, que poderia explicar o fraco desempenho de Haddad, essa identificação voltou a ficar próxima a seu patamar “tradicional” em 2020 e, apesar do aumento, nessa eleição, o PT teve seu pior desempenho na capital paulista.

Se não são mudanças nas preferências dos eleitores que explicam a mudança nos principais atores na política paulistana, devemos procurar essa explicação nas estratégias desses atores. Duverger (1980) e Cox (1997) nos mostram que os eleitores respondem estrategicamente às estratégias dos partidos. A incerteza quanto ao resultado das eleições é maior nas eleições majoritárias. Para vencer nessas eleições, um candidato deve ter condições de angariar uma maioria ou uma pluralidade de votos. Toda vez que um candidato não reúne essas condições, ele está sujeito ao voto estratégico, em que o eleitor evita “desperdiçar” seu voto, abandonando o candidato de sua preferência, para votar em uma alternativa mais viável, embora menos preferida, e assim evitar o mal maior da vitória da pior opção entre todas.

Antecipando o voto estratégico, os partidos se coordenam formando alianças ou se fundindo uns com outros. Este é o mecanismo que faria com que sistemas eleitorais de maioria simples levasse a sistemas bipartidários. Toda vez que há falha de coordenação, ou seja, erro estratégico, o eleitor vota estrategicamente tornando a disputa bipartidária de fato. Os mesmos incentivos não se fazem tão presentes nas eleições proporcionais, como a para vereador.

A literatura sobre comportamento eleitoral no Brasil argumenta que a maioria dos eleitores, mesmo os de baixa escolaridade, consegue localizar-se ideologicamente ( Singer, 1999 ; Braga; Pimentel Jr., 2011) e exerce essa sua identificação nas escolhas eleitorais independentemente das ofertas eleitorais apresentadas. Ou seja, o eleitor que se identifica como de esquerda ou de direita, caso decline da sua escolha eleitoral prévia, tende a votar em um candidato do mesmo espectro eleitoral.

O argumento defendido neste artigo é que o desvio do “normal” na geografia eleitoral das eleições municipais de 2016 e 2020 é causado por um desequilíbrio nas forças partidárias no âmbito local devido a uma erosão na viabilidade do PT em formar uma maioria, por razões como o processo de impeachment da presidenta Dilma no âmbito nacional⁵ e uma má avaliação da gestão municipal do prefeito Haddad no local⁶ . Mais especificamente, a nossa hipótese é que não houve um processo de realinhamento, ou seja, eleitores até então defensores de um grupo ideológico (direita ou esquerda) não votaram em candidatos com posições opostas, mas sim mudaram seu voto para candidatos do mesmo grupo ou simplesmente se abstiveram ou anularam o seu voto.

Uma segunda hipótese, complementar, diz respeito aos resultados eleitorais para vereador. Segundo a lei de Duverger, geralmente, em eleições proporcionais, a escolha dos eleitores é “sincera” e não “estratégica”: nesse sentido, espera-se que os padrões espaciais de votação encontrados para as eleições de 2016 e 2020 ao legislativo variem menos em comparação às eleições anteriores do que na eleição majoritária para prefeito. Isso seria uma evidência de que os eleitores mantiveram-se alinhados ideologicamente nas suas posições, alterando seu voto “estrategicamente” apenas para prefeito.

Metodologia e dados da pesquisa

Utilizamos na pesquisa dados sobre os resultados eleitorais das eleições municipais de 2004 a 2020 para prefeito e vereador na escala de seção eleitoral. Para a construção dos mapas, os resultados eleitorais foram agregados por local de votação e agrupados em 95 dos 96 distritos administrativos do município (os votos do distrito de Marsilac no extremo Sul da cidade foram somados aos de seu vizinho Parelheiros para facilitar a análise, já que o primeiro contém poucos locais de votação).

Para identificar períodos de estabilidade e de mudança nos padrões espaciais de votação dos partidos, utilizamos a técnica estatística da análise fatorial do tipo T que busca, ao correlacionar os resultados eleitorais em porcentagem de uma série de eleições consecutivas (2004 a 2020) agregadas por unidades geográficas (seções eleitorais), agrupar eleições com padrões de votação semelhantes em um mesmo fator. Essa técnica foi introduzida por Archer e Taylor (1981) e utilizada primeiramente em Braga e Zolnerkevic (2020) para análise das eleições brasileiras.

Com o objetivo de comparar os mapas de votos dos candidatos, buscando diferenças e similaridades entre eles, utilizamos o método de análise de cluster espacial por meio da versão local do índice bivariado de Moran⁷ ( Anselin, 1995 ) LISA⁸ que calcula a autocorrelação espacial entre unidades espaciais e pode ser interpretado “como o grau de semelhança entre um padrão espacial e outro” ( Terron; Soares, 2010 , p. 320). Como vemos adiante, a análise de cluster espacial gera quatro tipos formados a partir da correlação entre as unidades espaciais informando a similaridade entre elas: Alto-Alto, Baixo-Baixo, Baixo-Alto, Alto-Baixo.

A principal hipótese do artigo é que o desvio nos padrões de voto nas eleições majoritárias de 2016 e 2020 não foi aleatório e seguiu um certo alinhamento ideológico nas escolhas eleitorais: o eleitor na votação para prefeito agiu estrategicamente escolhendo aquele com mais chance de vitória dentro do mesmo grupo ideológico. Para testar essa hipótese, estimamos a taxa de transferência de votos utilizando o método de inferência ecológica desenvolvido por Grofman e Merrill (2004) e adaptado por Andreadis e Chadjipadelis (2009)⁹ . Métodos de inferência ecológica ( King et al., 2004 ), primeiramente aplicados nos estudos das eleições paulistanas por Limongi e Mesquita (2008) , permitem inferir, a partir de dados agregados, a transferência de voto individual entre dois pleitos. Em outras palavras, essa metodologia nos mostra a quantidade de votos em porcentagem de um certo candidato que se manteve ou migrou (para outro candidato ou partido) de uma eleição para outra.

Inovamos com relação ao trabalho de Limongi e Mesquita (2008) por, além de compararmos todos os votos dos dois pleitos como é o usual, buscarmos calcular a transferência de votos em cada distrito administrativo do município isoladamente¹⁰ , com o objetivo de analisar visualmente essa transferência de votos por meio de mapas. Segundo Andreadis e Chadjipadelis (2009 , p. 217), as estimativas locais, quando apresentadas em mapa, são capazes de revelar informações úteis sobre a variabilidade espacial das transições do eleitor que podem servir como base para pesquisas sobre a associação desses padrões com outras características demográficas e socioeconômicas¹¹ .

Para a construção dos mapas, com o objetivo de uma melhor localização do leitor em relação às regiões “duras” de apoio eleitoral dos dois grandes partidos PT e PSDB, adotamos a divisão em duas regiões apresentada primeiramente em Zolnerkevic (2017 , 2018 )¹² a partir da qual em uma região encontram-se os distritos periféricos que historicamente apoiam o PT e em outra o PSDB apresenta os seus melhores resultados ( Figura 1 ):

Figura 1
: Regiões “duras” de apoio eleitoral para PT e PSDB na cidade de São Paulo entre 2006 e 2014

Resultados

Eleição de 2016

Aplicando a análise fatorial do modelo T para os votos do PT agregados por seção eleitoral de 2004 a 2020, observamos claramente um padrão de estabilidade de 2004 a 2012 com um desvio em 2016 e a volta desse padrão em 2020. Quando aplicamos esse mesmo método de análise para os resultados do PSDB de 2004 a 2020 ou ainda substituindo o partido em 2008 pelo DEM de Gilberto Kassab, observamos uma maior estabilidade nos padrões de votação ( Tabela 1 ):

Tabela 1
: Cargas fatoriais extraídas da análise fatorial do modelo T ¹³ para os resultados eleitorais agregados por seção eleição em porcentagem de PT e PSDB (DEM em 2008) nas eleições para prefeito no município de São Paulo de 2004 a 2020

Eleições		2004	2008	2012	2016	2020
Partidos	PT	0,965	0,972	0,980	0,451	0,875
	PSDB	0,950	0,909	0,958	0,94	0,797
	PSDB/DEM(2008)	0,942	0,917	0,959	0,943	0,804

Fonte: Elaboração própria com base em dados do TSE.
• Nota: Em negrito o desvio no padrão espacial de votação do PT em 2016.

O que a análise fatorial da Tabela 1 demonstra é que os mapas de voto do PT de 2004, 2008, 2012 e 2020 são parecidos. O mapa de voto de Fernando Haddad no primeiro turno de 2012 é um exemplo desse padrão ( Mapa 1 ): um maior apoio eleitoral no extremo Leste, Sul e Noroeste do município e também nos distritos do centro velho (Sé, República, Bom Retiro e Pari).

Mapa 1
: Votos no PT no primeiro turno da eleição para prefeito do município de São Paulo de 2012 na escala dos distritos administrativos (%)

Já o mapa de voto do PT na eleição de 2016 apresenta um padrão desviante ( Mapa 2 ), os seus melhores resultados foram nos distritos do centro de São Paulo em direção ao Oeste seguindo o caminho das faculdades Mackenzie, PUC, USP; nos distritos do extremo Sudoeste (Cidade Jardim Ângela e Jardim São Luiz); e no distrito Cidade Tiradentes no extremo Leste da cidade, os dois últimos tradicionais redutos do partido (ver nota 3).

Mapa 2
: Votos no PT na eleição para prefeito do município de São Paulo de 2016 na escala dos distritos administrativos (%)

Comparando os mapas de voto do PT de 2012 e 2016, ao calcular a diferença de votos por distrito ( Mapa 3 ), é possível observar que o partido, apesar de continuar sendo bem votado nos distritos periféricos, perdeu votos em todos eles enquanto teve ganho em distritos onde o PT historicamente recebia menos apoio: Jardim Paulista, Moema, Vila Mariana, Itaim Bibi, Pinheiros, Alto Pinheiros, Perdizes e Consolação¹⁴ .

Mapa 3
: Diferença dos votos recebidos pelo PT na eleição para prefeito do município de São Paulo de 2016 com a de 1º turno de 2012 na escala dos distritos administrativos (%)

Por outro lado, nessa mesma eleição de 2016, o PSDB manteve o padrão espacial histórico do partido de maior votação nas regiões mais centrais e ricas da cidade, mas agora sendo vitorioso em quase todos os distritos da cidade com exceção de três distritos do extremo Sul do município (Grajaú, Parelheiros e Marsillac), região muitas vezes chamada pela imprensa de ‘Martalândia’¹⁵ , onde a candidata e ex-prefeita Marta Suplicy do PMDB foi vitoriosa ( Mapa 4 ). Dessa forma, o PT, que até a última eleição municipal de 2012 era considerado uma das maiores forças eleitorais, não ganhou em nenhum distrito da cidade, algo que não ocorria desde a sua primeira disputa municipal em 1985.

Mapa 4
: Eleição municipal de 2016, candidato vencedor por distrito administrativo do município de São Paulo

Essa queda de apoio ao PT nas eleições municipais de 2016 coincide com uma igual queda do índice de identidade partidária do partido na cidade ( Gráfico 1 ), o menor valor da série histórica (9%), que provavelmente tem relação com a má avaliação do governo Haddad na prefeitura (ver nota 2), e o processo de impeachment da presidenta Dilma no âmbito nacional.

Gráfico 1
: Identidade partidária no município de São Paulo de 2004 a 2020 para PT e PSDB (%)

Teoricamente, essa queda da identidade partidária em 2016 beneficiaria aquele candidato considerado “ outsider ” ou com discurso apolítico que, no caso dessa eleição, foi personificado pelo candidato João Doria que, apesar de filiado ao PSDB e apoiado pelo governador do estado Geraldo Alckmin, usava um discurso apolítico declarando-se um “gestor” na sua campanha.

Para testar a hipótese de que não houve realinhamento em 2016, ou seja, que os eleitores do PT de 2012 não apoiaram Doria do PSDB em 2016, mas sim realizaram um voto “estratégico” respeitando os grupos ideológicos, buscamos investigar a taxa de transferência de votos de 2012 a 2016 utilizando o método de Grofman e Merrill (2004) , adaptado por Andreadis e Chadjipadelis (2009) . O resultado dessa análise ( Gráfico 2 , Anexo 4 ) mostra que quase a totalidade dos eleitores do PSDB em 2012 (93%) repetiram o seu voto no partido em 2016, enquanto entre os eleitores do PT essa taxa foi de apenas 29%, os restantes decidiram apoiar a candidata Marta Suplicy do PMDB (27%), que havia sido prefeita pelo PT no período de 2000 a 2004, ou votaram em branco ou nulo (20%). Ou seja, aqueles que votaram em Haddad do PT em 2012 e decidiram não votar pela sua reeleição escolheram Marta Suplicy ou simplesmente desperdiçaram o seu voto. Isso pode ter contribuído para a alta alienação eleitoral (brancos e nulos) e abstenção daquela eleição, que foi um dos fatores que garantiu a vitória de Doria (PSDB) no primeiro turno, já que quanto menor a quantidade de votos válidos em uma eleição, mais fácil alcançar os 50% + 1 necessários para a vitória em primeiro turno.

Gráfico 2
: Diagrama de fluxo Sankey ¹⁶ com o resultado do cálculo de transferência de votos de 2012 para 2016 dos principais partidos

Anexo 4
: Transferência de votos de 2012 para 2016 (%)

Ano		2016
2012		Esquerda		Centro			Direita		Outros	Alienação			Total
Grupos	Partidos	PT16	PSOL16	PSDB16	PMDB16	REDE16	PRB16	SOLIDA16	OUTR16	BRAN16	NULO16	ABSTE16
Esquerda	PT12	28,95	2,66	9,05	26,97	0,02	6,79	0,23	0,3	14,88	4,98	4,64
	PSOL12	32,87	7,31	8,04	6,23	4,44	0	1,47	0	0	3,43	19,31
Centro	PSDB12	6,78	0	93,11	0	0,01	0	0	0	0	0	0,01
	PMDB12	6,54	0,52	83,33	0,5	0,25	0,17	1,56	0,12	0,56	2,18	3,25
	PDT12	5,88	2,66	17,01	13,48	0	13,24	6,71	2,82	5,32	6,03	9,99
	PPS12	67,9	2,39	8,01	0	7,01	0	0,93	0	0,06	1,09	7,22	100
Direita	PRB12	1,3	0,55	13,22	2,22	0	44,8	1,76	1,11	2,31	29,38	2,83
Outros	OUTR12	12,6	3,54	17,76	2,91	0	3,32	5,63	2,18	2,72	9,54	16,06
Alienação	BRAN12	12,16	3,5	28,01	6,57	0,2	7,73	2,36	0,75	9,57	12,67	14,44
	NULO12	3,05	16,18	14,51	0,41	0,29	0,21	9,19	0,17	0,4	37,6	16,26
	ABSTE12	0,41	0,02	0,32	0,06	0	0,03	0	0	0,02	0,03	98,76

Fonte: Elaboração própria com base em dados do TSE.

Essa mesma análise, dessa vez feita para cada distrito, mostra primeiro que em poucos lugares da cidade a porção de votos ao PT se manteve virtualmente inalterada de 2012 para 2016 ( Mapa 5 ), basicamente os distritos já identificados anteriormente do Oeste rumo ao centro (Butantã, Alto de Pinheiros, Perdizes, Pinheiros, Jardim Paulista e Consolação) localizados na região que historicamente o partido tem pouco apoio eleitoral. Já a transferência de votos do PT (2012) para Marta Suplicy (PMDB) em 2016 se deu principalmente nos distritos periféricos principalmente do extremo Sul ( Mapa 6 )¹⁷ . O PSDB, por sua vez, manteve os seus votos “duros” nos distritos onde historicamente tem maior apoio: distritos ricos e centrais do município, com uma redução nas transferências em distritos centrais em direção à zona Oeste da cidade¹⁸ ( Mapa 7 ).

Mapa 5
: Transferência de votos de Haddad (PT) 2012 para Haddad (PT) 2016 por distrito administrativo do município de São Paulo

Mapa 6
: Transferência de votos de Haddad (PT) 2012 para Marta Suplicy (PMDB) 2016 por distrito administrativo do município de São Paulo

Mapa 7
: Transferência de votos de Serra (PSDB) em 2012 para Doria (PSDB) em 2016 por distrito administrativo do município de São Paulo

Comparando os padrões de votação para prefeito e vereador do PT ( Gráfico 3 ), uma análise de correlação simples mostra que apenas o resultado para prefeito em 2016 apresentou-se desviante, o padrão de votos para vereador dessa mesma eleição claramente assemelha-se aos resultados de 2012 e 2020, tanto para prefeito como vereador. Mais ainda, o mapa de votos do PT para vereador em 2016 ( Mapa 8 ) mostra semelhanças com aquele padrão histórico do partido: relativamente forte nos extremo Leste e Sul do município, inclusive naqueles distritos onde a candidata Marta Suplicy venceu, indicando que muitos votaram no PT para vereador e no PMDB para prefeito nesses lugares.

Gráfico 3
: Correlograma mostrando a matrix de correlação dos padrões de votação do PT para prefeito e vereador de 2012 a 2020 no município de São Paulo na escala das seções eleitorais

Mapa 8
: Votos no PT na eleição para o legislativo municipal de São Paulo de 2016 na escala dos distritos administrativos (%)

Na eleição de 2016, portanto, o eleitor puniu o PT, provavelmente pela avaliação negativa do governo Haddad e pela conjuntura nacional ainda contaminada pelo processo de impeachment da presidenta Dilma. Os votos que saem do PT se dirigem a Marta Suplicy, uma ex-petista. Essa transferência pode ser explicada tanto como um voto “estratégico”, com o abandono de uma candidatura “inviável” por outra, próxima ideologicamente e com mais condições de derrotar o pior adversário, como pelo possível apoio de vereadores do próprio partido a essa candidata naquelas regiões onde o desempenho da mesma foi melhor¹⁹ , ou ainda uma combinação dos dois fatores.

Eleição de 2020

Como vimos, o PSDB nas eleições para prefeito de 2004 a 2020 manteve um padrão espacial de votação relativamente estável, enquanto o PT apresentou em 2016 um padrão de votação desviante do seu padrão histórico retomado em 2020 ( Tabela 1 e Mapa 9 ). No entanto, apesar disso, o partido não foi bem na eleição para prefeito ficando apenas em quinto lugar²⁰ . A segunda posição no primeiro turno da eleição para prefeito de 2020 foi do candidato Guilherme Boulos do PSOL. O mapa de votos de Boulos ( Mapa 10 ) mostra que ele obteve seus melhores resultados na região Sul próximo ao seu bairro de residência, Campo Limpo (fato destacado pelo próprio candidato durante a campanha indicando a busca por um possível efeito contextual de amigos e vizinhos [Key, 1949 apud Taylor; Johnston, 1979 ]), e em distritos centrais em direção à zona Oeste, que denominamos como “corredor das universidades”²¹: Sé, República, Bela Vista, Consolação, Jardim Paulista, Pinheiros, Alto de Pinheiros e Butantã. Esse padrão é similar ao de Haddad do PT em 2016, como podemos verificar aplicando a análise fatorial do modelo T para os padrões de votação do PT de 2004 a 2020 substituindo o partido nessa última eleição pelo do candidato Boulos ( Tabela 2 ).

Mapa 9
: Votos para Jilmar Tatto (PT) no primeiro turno da eleição para prefeito do município de São Paulo de 2020 na escala dos distritos administrativos (%)

Mapa 10
: Votos para Guilherme Boulos (PSOL) no primeiro turno da eleição para prefeito do município de São Paulo de 2020 na escala dos distritos administrativos (%)

Tabela 2
: Cargas fatoriais extraídas da análise fatorial do modelo T para os resultados eleitorais agregados por seção eleição do PT de 2004 a 2016 e PSOL em 2020 nas eleições para prefeito no município de São Paulo (%)

Partidos	PT	PT	PT	PT	PSOL
Eleições	2004	2008	2012	2016	2020
Fator 1	0,972	0,983	0,973	0,438	-0,135
Fator 2	0,099	0,058	0,138	0,840	0,903

Fonte: Elaboração própria com base em dados do TSE.
• Nota: Cargas fatoriais altas em negrito.

Mais ainda, calculando a transferência de votos de 2016 para 2020 ( Gráfico 4 ), verificamos que quase 35% dos votos de Guilherme Boulos, do PSOL, em 2020 vieram do candidato do PT em 2016. Se realizarmos esse mesmo cálculo, agora na escala dos distritos administrativos ( Mapa 11 ), observamos que essa transferência se deu mais nos distritos centrais do município, nos quais historicamente o PT tem menos apoio²² . Essa constatação faz sentido se pensarmos que o padrão de votação do PT de 2016 foi desviante do seu histórico, ou seja, aqueles que votaram nele nessas regiões não eram eleitores “duros” do partido. Porém, de qualquer forma, esses últimos eleitores, fazendo um voto “estratégico” em 2020, optaram por um candidato do mesmo espectro ideológico (Boulos), o que significa, portanto, a manutenção do alinhamento ideológico e a possível consolidação de uma nova região de apoio à esquerda na cidade, não necessariamente ligada a um partido específico.

Gráfico 4
: Diagrama de fluxo Sankey com o resultado do cálculo de transferência de votos de 2016 para 2020 dos principais partidos

Mapa 11
: Transferência de votos de Haddad (PT) 2016 para Guilherme Boulos (PSOL) 2020 por distrito administrativo do município de São Paulo

Com relação aos outros candidatos, o caso do destino dos votos que a candidata Marta Suplicy (PMDB) obteve em 2016 é peculiar e em parte vai contra a nossa hipótese inicial de um voto estratégico ideologicamente alinhado. Como era esperado, em 2020 a maioria dos votos do PT veio da candidata ( Gráfico 4 , Anexo 5 ), que havia “roubado” os votos do partido na eleição anterior, principalmente nos distritos periféricos ( Mapa 12 ). No entanto, se observamos especificamente a região de influência de Marta no extremo sul, o nosso cálculo de transferência por distrito mostrou uma divisão do destino dos votos de Marta entre os candidatos do PT, Jilmar Tatto, e do PSDB, Bruno Covas. Enquanto no distrito do Grajaú 48% dos votos da candidata Marta foram para o PT contra apenas 16% para Covas, nos dois distritos mais ao Sul “Parelheiros+Marsilac”, os resultados foram inversos: 5% a 60% respectivamente ( Mapa 13 , Anexo 6 ). A explicação para esse resultado se deve ao fato de que Marta Suplicy em 2020 fez campanha para o candidato Bruno Covas (PSDB) inclusive fazendo carreatas pela sua região de influência no extremo Sul da cidade dividindo, portanto, o seu eleitorado entre PT e PSDB.

Anexo 5
: Transferência de votos de 2016 para 2020 (%)

Ano		2020														Total
2016		Esquerda			Centro			Direita				Outros	Alienação eleitoral
Grupos	Partidos	PT20	PSOL20	PCdoB20	PSB20	PSDB20	REDE20	REP20	PSL20	PATR20	PSD20	Outr20	BRAN20	NUL20	ABSTE20
Esquerda	PT16	4,39	35,19	0,12	3,86	14,64	1,36	3,34	0,86	7,66	3,52	0,08	2,75	3,45	17,95
	PSOL16	4,45	14,37	0,35	10,01	14,26	0,12	9,78	0,37	6,6	0,5	0,69	5,02	5,9	22,83
Centro	PSDB16	0,13	17,73	0	10,09	36,18	0,08	2,42	0,2	10,96	0,82	0,22	0,65	0,74	19,47
	PMDB16	37,98	10,44	0,24	3,75	20,47	0	2,45	0,23	1,53	0,06	0	4,67	5,3	11,33
	REDE16	0	3,55	0	0	27,7	2,62	1,23	0	10,76	7,8	0	1,29	0	18,72
Direita	PRB16	10,6	2,15	0,27	10,62	6,63	0	26,58	1,18	1,02	0,05	0,03	18,55	10,85	10,43	100
	SOLIDA16	0,45	1,04	0,18	42,54	3,22	0	9,9	1,88	8,34	0,2	0,62	4,89	7,16	12,41
Outros	Outros	3	3,5	0,87	10,13	8,23	0	9,58	2,37	3,63	0	1,38	8,12	10,04	18,22
Alienação	Brancos	12,95	7,5	0,43	8,23	9,02	0	8,47	2,42	4,37	0,15	0,07	15,65	14,12	14,54
	Nulos	1,45	2,63	0,11	16,57	4,94	0	5,89	4,25	3,62	0,09	0,07	5,77	43,98	9,77
	Abstenções	0,86	0,72	0,03	1,38	9,75	0,21	5,19	0,89	0,49	0,59	0,04	0,77	1,56	77,06

Fonte: Elaboração própria com base em dados do TSE.

Mapa 12
: Transferência de votos de Marta Suplicy (PMDB) 2016 para Jilmar Tatto (PT) 2020 por distrito administrativo do município de São Paulo

Mapa 13
: Transferência de votos de Marta Suplicy (PMDB) 2016 para Bruno Covas (PSDB) 2020 por distrito administrativo do município de São Paulo

Anexo 6
: Transferência de votos de 2016 para 2020 nos distritos Grajaú e Parelheiros + Marsilac (%)

Ano		2020
2016		Esquerda		Centro		Direita				Outros	Alienação eleitoral
Distrito	Partidos	PT20	PSOL20	PSDB20	PSB20	Repu20	PSL20	PATR20	PSD20	Outros20	Branco20	Nulo20	Abst20	Total
GRAJAÚ	PT16	10,63	40,61	3,95	0,64	6,32	0,61	8,09	2,16	0,02	0,88	1,39	23,69
	PSOL16	1,5	44,22	2,25	4,81	22,66	1,94	0,37	3,36	2,07	0,68	1,02	6,84
	PSDB16	0	24,29	37,6	24,04	0	0	10,99	0	0	0	0	3,06
	PMDB16	48,56	1,07	16,02	4,13	6,54	0,12	1,42	0,18	0	8,53	8,59	4,26	100
	PRB16	2,73	3,09	45,47	2,21	19,66	0,56	0,67	0,76	0,18	2,09	18,94	2,49
	SOLI16	1,96	4,76	3,95	5,54	13,96	5,94	16,74	0	2,5	3,68	1,01	23,74
	OUTROS16	0	15,94	14,61	9,93	4,5	0	0	7,5	8,3	0	4,53	7,57
	BRANCO16	10,3	8,15	3,98	4,07	2,38	3,49	7,41	0,39	0,29	25,72	9,12	22,89
	NULO16	2,23	4,39	3,24	3,55	11,97	5,56	1,84	1,07	2,24	15,42	43,3	4,23
	ABST16	0,05	0	0	0,15	0,11	0	0,06	0	0	0,03	0,01	99,37
PARELHEIROS +MARSILAC	PT16	66,42	8,26	1,03	12,62	0,68	0,06	1,66	0,1	0,1	1,4	3,23	3,64
	PSOL16	16,34	20,47	18,29	13,77	7,13	0,91	1,63	0	0,23	1,98	0	11,94
	PSDB16	2,26	22,78	7,58	18,13	15,4	0,3	1,16	0	0,06	9,16	1,69	21
	PMDB16	4,82	7,97	58,46	2,83	7,47	0,03	6,65	0,28	0,12	0,43	6,2	4,33	100
	PRB16	19,98	9,02	10,98	1,65	2,04	0,44	11,64	1,95	0	0,64	4,46	36,26
	SOLI16	1,88	0	7,14	18,34	4,23	0,56	14,89	0	0	0,83	24,51	11,57
	OUTROS16	5,86	18,53	18,26	19,64	2,88	0	0,68	0	1,96	0,67	3,83	2,77
	BRANCO16	3,2	7,68	2,02	1,14	12,32	1,52	4,64	0,12	0	62,52	1,99	1,25
	NULO16	3,19	4,15	1,59	1,31	0,92	7,25	2,58	0,03	2,8	1,66	72,5	1,22
	ABST16	1,31	2,35	0,72	0,78	0,18	0,73	1,95	1,41	0,14	0,8	0,53	88,48

Fonte: Elaboração própria com base em dados do TSE.

Por fim, a transferência de votos de Haddad (PT) em 2016 para o candidato do seu partido em 2020 (Jilmar Tatto) foi pequena ( Gráfico 4 , Anexo 5 ) porque, como já explanado anteriormente, o primeiro apresentou um mapa de votos diferente do padrão histórico do PT, que retornou em 2020 com Jilmar Tatto, mas com um desempenho eleitoral muito abaixo das eleições anteriores, sendo apenas o quinto lugar na preferência do eleitorado. Os distritos onde essa transferência foi significativa ( Mapa 14 ) estão localizados justamente nos extremos da cidade (com destaque para os distritos Anhanguera no extremo oeste e os distritos de Parelheiros e Marsilac no extremo sul) onde o candidato Haddad em 2016 não obteve uma votação expressiva e perdeu votos para a ex-prefeita Marta Suplicy (PMDB).

Mapa 14
: Transferência de votos de Fernando Haddad (PT) 2016 para Jilmar Tatto (PT) 2020 por distrito administrativo do município de São Paulo

Como a eleição municipal de 2020 ocorreu durante a pandemia do coronavírus, era esperado que houvesse um aumento das abstenções, o que de fato ocorreu passando de quase 22% em 2016 para 29% em 2020, seja pelo medo das pessoas de se expor ao vírus seja em função do aumento da mortalidade. Porém, paradoxalmente, houve também uma redução da quantidade de votos brancos e nulos, de 13% para 11%, que pode significar uma maior mobilização do eleitorado relacionada a uma maior polarização e competitividade dessa eleição. O candidato Guilherme Boulos (PSOL) em muitos momentos da campanha buscou nacionalizar a disputa argumentando que aquela eleição, além da disputa municipal, tinha um significado simbólico maior de resistência ao governo do presidente de extrema-direita Jair Bolsonaro. Com isso, Boulos se consolidou como o candidato “progressista” ou de esquerda melhor posicionado nas pesquisas em relação ao candidato do PT, beneficiando-se do “voto estratégico” dos eleitores.

Discussão e conclusão

As eleições municipais de São Paulo de 2016 e de 2020 apresentaram resultados desviantes tanto em relação aos padrões espaciais de votação como no desempenho dos primeiros colocados na disputa. Em 2016, o PT, que até então costumava ser bem votado em determinadas regiões da cidade, principalmente distritos periféricos da zona Sul e Leste, obteve o seu melhor resultado em regiões do centro expandido, como os bairros da zona Oeste, enquanto o seu principal adversário, o PSDB, representado pelo candidato João Doria, venceu tanto na sua região histórica de apoio eleitoral, distritos ricos das regiões Sudoeste e Sudeste da cidade, como na periferia, algo inédito até então, assim como sua vitória em primeiro turno. Em 2020, o PT deixa de figurar entre os primeiros colocados, algo que não ocorria desde 1985, posto ocupado pelo candidato Guilherme Boulos do PSOL, que herda os votos do PT nas regiões em que este foi bem votado em 2016.

Os nossos resultados mostram que o desvio no padrão espacial de votação do PT em 2016 e o baixo desempenho eleitoral em 2020 se devem menos a um grande realinhamento do eleitorado e mais a uma opção dos eleitores de esquerda por outros candidatos do mesmo bloco ideológico com maior viabilidade eleitoral (voto estratégico) e por problemas de coordenação partidária somados a uma conjuntura política desfavorável ao partido tanto local como nacionalmente.

Para chegarmos a essas conclusões, observamos primeiro os padrões de votação dos partidos nas últimas eleições e depois o fluxo de votação entre as eleições de 2012 e 2016 assim como das de 2016 e 2020.

A primeira constatação é a de que houve realmente um desvio no padrão espacial de votação do PT em 2016, desvio esse que foi corrigido em 2020. Isso é, o PT, que deixara de ter seu melhor desempenho nas regiões dos extremos Sul e Leste da cidade, voltou a apresentar esse desempenho em 2020.

A análise da transferência de voto nos mostra que o fraco desempenho do PT nas regiões onde dominava deve-se à transferência para Marta Suplicy do PMDB que foi uma forte liderança do PT na cidade além de ter sido prefeita.

A transferência de votos entre as eleições de 2016 e 2020 mostra uma “volta” dos votos das regiões tradicionais petistas para o partido. Apesar disso, essa volta ao padrão espacial de votação tradicional do partido não significou um igual retorno da sua força eleitoral em comparação, por exemplo, com a eleição municipal de 2012. Por outro lado, nas regiões onde Fernando Haddad do PT teve sua maior votação, o “corredor das universidades”, o candidato do PT, Jilmar Tatto, não conseguiu manter o mesmo desempenho; esse voto migrou para Guilherme Boulos do PSOL, candidato da esquerda que despontou nas pesquisas como o mais viável desafiante do candidato da direita, Bruno Covas do PSDB.

O voto estratégico da esquerda em Boulos em 2020 demonstra, primeiro, uma maior maleabilidade do eleitorado paulistano em relação às lealdades partidárias, assim como ocorreu no âmbito nacional com a direita na eleição presidencial em 2018 colocando, ao menos localmente, em dúvida a tese do petismo e antipestimo como principais forças mobilizadoras do eleitorado. Segundo, se pensarmos na manutenção do alinhamento ideológico do eleitor do PT ao escolher o candidato Boulos do PSOL, reforçamos a ideia da existência de um grau suficiente de sofisticação do eleitor em relação às suas escolhas eleitorais e localização das mesmas entre direita e esquerda ( Singer, 1999 ; Braga; Pimentel Jr., 2011).

Com relação aos métodos utilizados na pesquisa, o cálculo de transferência de votos para cada distrito administrativo isoladamente e a construção de mapas como sugerido por Andreadis e Chadjipadelis (2009) mostraram-se satisfatórios ao revelar as transições de voto localmente em busca de padrões que dificilmente seriam identificados de outra maneira, como é o caso da divisão dos votos para a candidata Marta Suplicy em 2016 na chamada “Martalândia” entre PT e PSDB em 2020.

Uma das principais críticas aos estudos da geografia eleitoral que utilizam a abordagem cartográfica para análise dos resultados é a dificuldade de interpretar através dela as variações dos padrões espaciais ao longo do tempo, principalmente em momentos de instabilidade e mudanças no comportamento eleitoral. Essa dificuldade ocorre devido ao seu caráter estático e descritivo frente à necessidade analítica de se detectar o fluxo de votos de uma eleição para uma outra no território, tarefa essa que os métodos utilizados por este artigo buscaram realizar.

Por fim, ao identificar a região por nós denominada de “corredor das universidades” onde Haddad (PT) e Boulos (PSOL) receberam significativo apoio eleitoral em 2016 e 2020 respectivamente, a pesquisa abre caminho para investigações futuras sobre as razões do “porquê” nesse lugar específico da cidade os eleitores se comportaram dessa maneira. Estudos sobre influência do contexto no comportamento eleitoral apontam, por exemplo, para dois possíveis processos: “auto-seleção” ( self-selection ) ( Bowler, 1991 ; Johnston; Pattie, 2006 ; Gimpel; Hui, 2015 ) onde indivíduos com posições políticas especificas “optam” (estruturalmente constrangidos ou não) por morar em áreas onde vivem pessoas com posições semelhantes às deles, principalmente em sociedades polarizadas como a americana e talvez a nossa nos últimos anos, ou ainda o “efeito de vizinhança” quando o comportamento e as atitudes individuais dos eleitores são influenciadas pelo meio social ( mileux ) onde vivem e praticam sua vida social ( Cox, 1969 ; Miller, 1977 ; Johnston; Pattie, 2006 ).

Agradecimentos

Agradecemos ao Prof. Dr. Rodrigo Rodrigues Silveira da Universidade de Salamanca pela indicação da metodologia sobre inferência ecológica.

Referências bibliográficas

• Amaral, O. E. "The victory of Jair Bolsonaro according to the Brazilian electoral study of 2018”. Brazilian Political Science Review, vol. 14, 2020.
• Andreadis, I.; Chadjipadelis, T. "A method for the estimation of voter transition rates”. Journal of Elections, Public Opinion and Parties, vol. 19, p. 203-218, 2009.
• Anselin, L. "Local Indicators of Spatial Association – LISA”. Geographical Analysis, vol. 27, n° 2, 1995.
• Archer, J. C.; Taylor, P. J. Section and party: a political geography of American presidential elections, from Andrew Jackson to Ronald Reagan. Chischester: Wiley, 1981.
• Braga, M. S. S.; Zolnerkevic, A. "Padrões de votação no tempo e no espaço: classificando as eleições presidenciais brasileiras”. Opinião pública, vol. 26, nº 1, p. 1-33, 2020.
• Braga, M. S. S.; Pimentel Jr., J. "Os partidos políticos brasileiros realmente não importam?”. Opinião pública, vol. 17, nº 2, p. 271-303, 2011.
• Bowler, S. "Contextual models of politics: the political impact of friends and neighbours”. Political Geography Quarterly, vol. 10, n° 2, p.91-96, 1991.
• Campbell, A. A classification of elections. In: Campbell, A., et al. (eds.). Elections and the political order. New York: Wiley, 1966.
• Carreirão, Y.; Kinzo, M. D. G. "Partidos políticos, preferência partidária e decisão eleitoral no Brasil (1989/2002)”. Dados, vol. 47, n° 1, p. 131-167, 2004.
• Cox, G. W. Making votes count: strategic coordination in the world's electoral systems. Cambridge: University Press, 1997.
• Cox, K. The voting decision in a spatial context. In: Board, R. J., et al. (eds.). Progress in Geography. London: Edward Arnold, vol. 1, p. 83-117, 1969.
• Couto, C. G.; Abrucio, F. L.; Teixeira, M. A. C. “As eleições municipais de 2012 e seus efeitos nacionais”. Cadernos Adenauer, vol. 14, n° 2, p. 193-207, 2013.
• Dalton, R. J.; Mcallister, I.; Wattenberg, M. P. The consequences of partisan dealignment. In: Dalton, R. J.; Wattenberg, M. P. (eds.). Parties without partisans: political change in advanced industrial democracies. Oxford: Oxford University Press, p. 37-63, 2000.
• Dalton, R. J.; Mcallister, I.; Wattenberg, M. P. “Democracia e identificação partidária nas sociedades industriais avançadas”. Análise Social, vol. 38, n° 167, p. 295-320, 2003.
• Datafolha. "Gestão Haddad é reprovada por 48%". 15 jul. 2016. Disponível em: <https://datafolha.folha.uol.com.br/opiniaopublica/2016/07/1792034-gestao-haddad-e-reprovada-por-48.shtml>. Acesso em: 1 nov. 2021.
  » https://datafolha.folha.uol.com.br/opiniaopublica/2016/07/1792034-gestao-haddad-e-reprovada-por-48.shtml
• Duverger, M. Os partidos políticos. 2ª ed. Brasília: Universidade de Brasília, 1980.
• Ferreira, O. S. “Comportamento eleitoral em São Paulo”. Revista Brasileira de Estudos Políticos, n° 8, 1960.
• Ferreira, O. S. “A crise de poder do 'sistema' e as eleições paulistas de 1962”. Revista Brasileira de Estudos Políticos, n° 16, 1964.
• Figueiredo, A. C., et al. “Partidos e distribuição espacial dos votos na cidade de São Paulo (1994-2000)”. Novos Estudos, Cebrap, n° 64, p. 153-176, 2002.
• Gimpel, J. G.; Hui, I. S. "Seeking politically compatible neighbors? The role of neighborhood partisan composition in residential sorting”. Political Geography, n° 48, p. 130-142, 2015.
• Grofman, B.; Merrill, S. Ecological regression and ecological inference. In: King, G.; Tanner, M. A.; Rosen, O. (eds.). Ecological inference: new methodological strategies. Cambridge: Cambridge University Press, p. 123-143, 2004.
• Inglehart, R.; Norris, P. "Trump, Brexit, and the rise of populism: economic have-nots and cultural backlash”. In: American Political Science Association Annual Meeting, Philadelphia, 2 set. 2016.
• Johnston, R., et al. “Was the 2016 United States’ presidential contest a deviating election? Continuity and change in the electoral map–or “Plus ça change, plus ç’est la mème géographie”. Journal of Elections, Public Opinion and Parties, vol. 27, n° 4, p. 369-388, 2017.
• Johnston, R.; Pattie, C. Putting voters in their place: geography and elections in Great Britain. New York: Oxford University Press, 2006.
• Key, V. O. "A theory of critical elections”. The Journal of Politics, vol. 17, nº 1, p. 3-8, 1955.
• King, G.; Tanner, M. A.; Rosen, O. Ecological inference: new methodological strategies. Cambridge University Press, 2004.
• Lamounier, B. Comportamento eleitoral em São Paulo: passado e presente. In: Cardoso F. H.; Lamounier, B. Os partidos e as eleições no Brasil. Rio de Janeiro: Paz e Terra, 1978.
• Limongi, F.; Mesquita, L. "Estratégia partidária e preferência dos eleitores. As eleições municipais em São Paulo entre 1985 e 2004”. Novos Estudos, Cebrap, n°81, 2008.
• Marien, S.; Dassonneville, R.; Hooghe, M. "How second order are local elections? Voting motives and party preferences in Belgian municipal elections”. Local Government Studies, vol. 41, n° 6, p. 898-916, 2015.
• Mayhew, D. R. Electoral realignments: a critique of an American genre. New Haven, CT: Yale University Press, 2002.
• Miller, W. L. Electoral dynamics in Britain since 1918. London: Macmillan, 1977.
• Paiva, D.; Tarouco, G. S. "Voto e identificação partidária: os partidos brasileiros e a preferência dos eleitores”. Opinião Pública, Campinas, vol. 17, n° 2, p. 426-451, 2011.
• Pierucci, A. F. “As bases da nova direita”. Novos Estudos Cebrap, n° 19, 1987.
• Pierucci, A. F. “A direita mora do outro lado da cidade”. Revista Brasileira de Ciências Sociais, vol. 4, n° 10, 1989.
• Pierucci, A. F.; Lima, M. C. “São Paulo 92, a vitória da direita”. Novos Estudos Cebrap, vol. 35, p. 94-99, 1993.
• Rennó, L.; Da Silva, T. M. “Perdendo o fio da meada: ambiguidades e contradições na teoria do realinhamento”. BIB-Revista Brasileira de Informação Bibliográfica em Ciências Sociais, n° 77, p. 5-23, 2014.
• Samuels, D. J.; Zucco, C. Partisans, antipartisans, and nonpartisans: voting behavior in Brazil. New York: Cambridge University Press, 2018.
• Simão, A. “O voto operário em São Paulo”. Revista Brasileira de Estudos Políticos, n° 1, 1956.
• Singer, A. Esquerda e direita no eleitorado brasileiro: a identificação ideológica nas disputas presidenciais de 1989 e 1994. São Paulo: Edusp, 1999.
• Speck, B.; Balbachevsky, E. "Identificação partidária e voto. As diferenças entre petistas e peessedebistas”. Opinião Pública, vol. 22, p. 569-602, 2017.
• Taylor, P. J.; Johnston, R. The geography of elections. Harmondsworth: Penguin, 1979.
• Terron, S. L.; Soares, G. A. D. "As bases eleitorais de Lula e do PT: do distanciamento ao divórcio”. Opinião Pública, vol. 16, nº 2, p. 310-337, 2010.
• Weffort, F. C. “Raízes sociais do populismo em São Paulo”. Revista Civilização Brasileira, vol. 1, n° 2, 1965.
• Zolnerkevic, A. “A geografia e os estudos eleitorais: a influência do contexto no comportamento eleitoral”. Tese de doutorado em Geografia Humana. Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017.
• Zolnerkevic, A. “A influência da geografia no comportamento eleitoral: contexto social de vizinhança”. Revista Brasileira de Geografia, vol. 63, nº 2, 2018.

• 3
  Agradecemos ao Prof. Dr. Rodrigo Rodrigues Silveira da Universidade de Salamanca pela indicação da metodologia sobre inferência ecológica.
• 4
  Distritos periféricos da zona Leste com destaque a Cidade Tiradentes e zona Sul principalmente Jardim Ângela e Jardim São Luiz ( Mapa 2 ).
• 5
  As eleições municipais, argumentam Couto, Abrucio e Teixeira (2013), têm vínculos não lineares com as eleições nacionais e de maneira geral são contaminadas pelas particularidades locais: política local e avaliação de gestão. Por exemplo, segundo os autores, em 2004 a candidata à reeleição Marta Suplicy (PT) foi derrotada por José Serra (PSDB) na capital paulista em grande parte pela dinâmica local (descontentamento da classe média com o aumento de tributos) mesmo que o seu partido tenha vencido no âmbito nacional dois anos antes, enquanto Gilberto Kassab (vice de Serra) em 2008 teria sido eleito após Alckmin (PSDB) ter ganho de Lula (PT) na capital paulista no segundo turno da eleição presidencial de 2006. Já o próprio Serra (PSDB) em 2012, após ter vencido Dilma (PT) na cidade na eleição presidencial de 2010, teria perdido para Haddad (PT) principalmente pela avaliação negativa do governo Kassab (DEM). Assim, embora não defendamos categoricamente que as eleições municipais no Brasil possam ser vistas como de “segunda ordem” (Reif; Schmitt, 1980 apud Marien; Dassonnevill; Hooghe, 2015), quando os indivíduos nas suas escolhas eleitorais consideram não apenas os assuntos da política local, mas também os da arena nacional, principalmente em eleições de meio de ciclo eleitoral como as nossas eleições locais, o caso específico do processo de impeachment da presidenta Dilma visivelmente causou um grande impacto nas eleições municipais de 2016, com o PT perdendo um número substancial de prefeituras em todo o Brasil.
• 6
  Apenas 14% dos paulistanos avaliavam o governo Haddad (PT) como ótimo ou bom, 35% como regular e 48% como ruim ou péssimo em junho de 2016, segundo o Datafolha (2016) .
• 7
  Na sua versão global esse índice varia de -1 a 1 como no índice de correlação de Pearson.
• 8
  Sigla em inglês para “Local Indicators of Spatial Association”.
• 9
  Os cálculos foram realizados na linguagem R utilizando o código disponível em < http://www.polres.gr/en/vtr >.
• 10
  Votos agregados por locais de votação.
• 11
  Análise essa que extrapola o escopo deste artigo.
• 12
  Criada a partir da análise do mapa de voto dos dois partidos no segundo turno das eleições presidenciais de 2006, 2010 e 2014, por meio da técnica estatística da análise fatorial do modelo S.
• 13
  Método de redução de dados componentes principais (CP) e método de rotação fatorial “oblíqua”.
• 14
  Índice de correlação de Moran bivariado foi de apenas 0,234, como esperado se considerarmos análise fatorial mostrada na Tabela 1 . Na análise de cluster espacial ( Anexo 1 ), os distritos onde o PT historicamente recebia menos apoio formam parte do cluster “Alto-Baixo”.
  

  Anexo 1
  : Análise de cluster espacial (LISA) entre os padrões de votação do candidato Haddad do PT de 2016 e 2012 na escala dos distritos administrativos
  
• 15
  Disponível em: < https://www1.folha.uol.com.br/poder/2020/10/na-martalandia-orfaos-da-ex-prefeita-se-dividem-entre-covas-e-pt-e-ignoram-boulos.shtml >. Acesso em: 1 nov. 2021.
• 16
  Exemplo de código disponível em: < https://www.r-graph-gallery.com/sankey-diagram.html >. Acesso em: 1 nov. 2021.
• 17
  Como a análise de cluster também mostra ( Anexo 2 ).
  

  Anexo 2
  : Análise de cluster espacial (LISA) entre os padrões de votação da candidata Marta Suplicy (PMDB) em 2016 e do candidato Haddad (PT) em 2012 na escala dos distritos administrativos
  
• 18
  República, Consolação, Perdizes, Alto de Pinheiros, Butantã, Lapa, Jaguaré.
• 19
  A transferência de votos entre candidatos a vereador do PT para Marta Suplicy ( Anexo 7 ), onde ela obteve seus melhores resultados, foi bem mais forte do que em outras regiões. É o que mostra a interação entre votos e região numa regressão da transferência nessas variáveis. A regressão, por MQO retornou os seguintes coeficientes: transferência = 0.35 (0.001) + 0.33 (0.025) *voto + 0.11 (0.009)* Martalândia + 0.62 (0.1306)*voto*Martalândia, com os desvios-padrão entre parêntese. O modelo apresentou um R2 ajustado de 0.34.
  Anexo 7
  : Transferência de votos de candidatos a vereador para candidatos a prefeito em 2016 (%)
  

  2016		Eleição vereador
  Eleição prefeito		Esquerda			Centro				Direita					Alienação
  Grupos	Partidos	PT	PSOL	Outros E	PSDB	PMDB	REDE	Outros C	PRB	PSDC	PRTB	SD	Outros D	Branco	Nulo	Total
  Esquerda	PT	39,9	11,8	1,7	3,3	2,5	0,9	3,1	1,8	0,3	0,2	0,6	19,8	11,1	2,2
  	PSOL	20,3	8,6	3,1	10,3	4	0,4	8,7	5,7	1,3	1	1,3	18,1	3,7	9,1
  Centro	PSDB	1,8	1,4	0,5	30,7	1,9	1	17,5	1	0,5	0,3	0,2	35,9	2,7	4,3
  	PMDB	46	0,3	3,4	0,8	25,2	0	1,1	1,3	0	0	1,3	15,3	2,7	0,8
  Direita	PRB	7,6	0,1	4,5	0,8	0,4	0	1,2	41,9	0,2	0,1	0,4	32,2	9,4	0,4	100
  	SD	8,1	0,6	2,4	4,3	4,6	0,3	12,8	5,3	2,4	1,2	19,4	14,3	3,2	11,7
  Outros	Outros	8,8	3,7	2,8	8,7	4	7	8,4	4,2	5,2	2,1	0,4	18,2	4,6	4,4
  Alienação	Branco	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0,1	99,5	0
  	Nulo	3	0,2	0,7	1	0,8	0	1,5	1,2	0,1	0,1	0,5	4,2	0,9	85,1

  Fonte:
• 20
  O candidato Jilmar Tatto do PT obteve 461.666 votos ou 8,65% dos votos válidos.
• 21
  Mackenzie, PUC e USP.
• 22
  A análise de cluster espacial reforça ainda mais essa semelhança entre o desempenho dos dois candidatos ( Anexo 3 ) ao destacar o cluster de alta votação para ambos (Alto-Alto) na região do corredor das universidades como dito anteriormente.
  

  Anexo 3
  : Análise de cluster espacial entre os padrões de votação do candidato Guilherme Boulos (PSOL) em 2020 e do candidato Haddad (PT) em 2016 na escala dos distritos administrativos
  

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  26 Maio 2023
• Data do Fascículo
  Jan-Apr 2023

Histórico

• Recebido
  26 Maio 2022
• Aceito
  26 Jan 2023