Determinantes Económicos de los Resultados Electorales en la Argentina. Evidencia a Partir de Datos en Panel
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Determinantes Económicos de los Resultados Electorales en la Argentina. Evidencia a partir de Datos en Panel Emanuel Abuelafia y Osvaldo Meloni* Universidad Nacional de Tucumán Casilla de Correo 209 4000 Tucumán Argentina (0381) 436-4093 int. 453 E-mail: [email protected] I. Introducción Desde que se retomara el rumbo democrático en 1983, la Argentina ha asistido a cuatro elecciones presidenciales en un marco de libertad civil y pleno funcionamiento de las instituciones establecidas por la Constitución Nacional. Mientras el país consolidaba la democracia con el ejercicio electoral y la alternancia en el poder, en el ámbito económico se pasaba sucesivamente por períodos de inflación, hiperinflación y estabilidad. Asimismo, se experimentaron fases de estancamiento y de crecimiento vigoroso; se sucedieron lapsos de aumento en el empleo seguidos por un persistente y elevado desempleo. No consideramos osado decir que en el período 1983- 1999, la Argentina se presenta como un extraordinario laboratorio de experimentos sociales por la variedad e importancia de los cambios producidos tanto en la política como en la economía. A modo de ejemplo, podríamos mencionar como los más significativos, el reinicio de la democracia y la reforma de la constitución operada en 1994 entre los primeros, y el plan de convertibilidad lanzado en 1991 y sus medidas complementarias, entre los últimos. Y en este sentido, estudiar la relación entre la política, (a través de los resultados electorales) y la economía (vía indicadores de performance) parece natural y oportuno, en la medida que existe una controversia de larga data respecto de este tema en el campo de la economía política. El objetivo del presente trabajo es doble. En primer lugar, queremos determinar si un conjunto de indicadores macroeconómicas provinciales influyeron en los resultados de las elecciones presidenciales de 1989, 1995 y 1999. Dado que las transformaciones políticas y económicas mencionadas no tuvieron un impacto uniforme en todas las provincias argentinas, se podría esperar que las reacciones de los votantes sea la de premiar al partido oficialista que favoreció sus intereses y la de castigarlo en caso contrario. Este es el efecto que tratamos de capturar con un modelo que estimamos econométricamente con datos en panel de los 24 distritos electorales y las tres últimas eleccionesi. En segundo término, tratamos de establecer si la “memoria” de los argentinos es larga o corta. Se entiende que la “memoria” de los votantes es larga si evalúan el desempeño del partido oficial considerando todo el período presidencial. En cambio, se dice que los sufragantes tiene “memoria corta” si sólo toman en cuenta la última porción del mandato presidencial. Este punto tiene particular importancia dado el poco tiempo transcurrido desde 1983 y las innumerables interrupciones que sufrió el orden democrático desde que se iniciara este tortuoso camino en 1930. 1 El trabajo está organizado de la siguiente manera: en la sección II se exponen los principios teóricos que dan fundamento a la relación entre resultados electorales y performance económica y se hace un repaso de la evidencia empírica internacional y nacional. La sección III presenta el modelo sometido a contrastación empírica, mientras que el análisis de los datos y sus fuentes se hace en la sección IV. En la sección V se discuten los resultados empíricos. Finalmente, la sección V se reserva para las conclusiones. II. Teoría y Evidencia Empírica Como lo señalan Haynes y Stone (1990), la idea de que el electorado es influenciado por la política macroeconómica es una de las tres ecuaciones de comportamiento que forman parte un modelo de ciclo político-económico. Los otras dos ecuaciones postulan que la política macroeconómica es afectada por las preferencias del votante y que la macroeconomía responde a las medidas de intervención en un modo que permite a los encargados de la política nacional influir en su electorado. Un supuesto clave en todos los modelos recientes de “political economy” es que los votantes son racionales y maximizan su utilidad esperada incluyendo como argumento central el bienestar propio y no el de la comunidad. Para ello, haciendo uso de la información disponible evalúan el desempeño presente y pasado de los partidos que pugnan por el poder y votan en consecuencia. La aparente contradicción entre la racionalidad del votante y un comportamiento electoral que premie o castigue la actuación gubernamental presente y pasada, deja de serlo si hacemos algunos supuestos respecto del set de información del modelo. Por ejemplo, la existencia de información asimétrica entre votantes y gobernantes, o de ignorancia racional entre los votantes, o aún la presencia de incertidumbre respecto del resultado de las elecciones, o incertidumbre de largo plazo pueden permitir la existencia de modelos en los que conviven mercados eficientes y votantes racionales con ciclos políticos- económicosii Obviamente, el proceso electoral y los posteriores resultados de las urnas no responden únicamente a las condiciones económicas imperantes en un país o provincia sino que involucran una compleja mezcla de factores políticos, económicos, sociales y culturales cuya ponderación puede variar a través del tiempo y de las jurisdicciones electorales. Salvo algunos casos puntuales como los de Stigler (1973) y Levernier (1992), la evidencia empírica disponible apoya la hipótesis de que los votantes hacen responsable a los funcionarios políticos (presidente y gobernadores) por las condiciones macroeconómicas imperantes en las provincias. En un estudio con datos de corte transversal de los 50 estados de EE.UU: Abrams y Butkiewicz (1995) encuentran que la tasa de desempleo y la tasa de crecimiento del ingreso per cápita a nivel estadual jugaron un rol significativo en las elecciones presidenciales de 1992. Más aún, un 1% de incremento en la tasa de desempleo en 1992 (año electoral) por sobre el nivel que tenía en 1988 (cuando se inició el período presidencial de Bush) tuvo un impacto negativo de 0.68% en el porcentaje de votos obtenidos por Bush, derrotado en las elecciones analizadas. Asimismo, estos autores hallaron que un 1% de incremento en el ingreso real per cápita en el año que precedió la elección aumentó el porcentaje de votos en 0.98%. Peltzman (1987) trabajando con un panel de elecciones gubernamentales para los estados de Estados Unidos en el período 1949 – 1984 encuentra que las condiciones económicas nacionales afectan los resultados de las elecciones para gobernador cuando el presidente y el gobernador oficialista son del mismo partido. También los trabajos con series de tiempo presentan evidencia favorable a la hipótesis que Fair (1978) analiza en las elecciones presidenciales de Estados Unidos entre 1892 y 1976 2 concluyendo que los cambios en la actividad económica real (medidos por la tasa de crecimiento en el PBN real per cápita y por la tasa de desempleo) tienen efectos sobre los resultados de las elecciones para presidente. En general, los trabajos empíricos realizados con datos de distintos tipos de elecciones para el caso de Estados Unidos (presidenciales, gobernadores, congresistas), tanto de corte transversal como de series de tiempo y de datos en panel, coinciden en señalar que los votantes premian la buena performance económica de los gobiernos pero tienen “memoria corta”, esto es, que sólo tienen influencia los hechos económicos que se produjeron en el año anterior a la compulsa electoral. Panzer y Paredes (1991) encontraron que en Chile, las condiciones económicas, representadas solamente por la tasa de desempleo, contribuyeron a la derrota del presidente Pinochet en el plebiscito de 1988. En aquellos distritos donde el desempleo había sido mayor en el año que se llevó a cabo el plebiscito, la proporción de votos apoyando la continuidad del oficialismo fue menor. Asimismo, también resultaron estadísticamente significativas las variables que incorporaban promedios de los últimos dos y tres años antes de la fecha del plebiscito, asociadas a un comportamiento más permanente y menos coyuntural de la tasa de desempleo. Es decir, que a diferencia de la evidencia empírica presentada para Estados Unidos, Panzer y Paredes encuentran que los votantes en Chile tienen “buena memoria” con lo cual el gobierno tiene pocos incentivos para comportarse oportunísticamente mediante la manipulación de variables económicas. En Argentina, Meloni (1997) concluye que en la elección presidencial de 1995 los votantes no evaluaron la situación coyuntural para decidir su sufragio sino que consideraron todo el período presidencial, es decir, mostraron ”memoria larga” al igual que los votantes chilenos relevados por Panzer y Paredes. Meloni también encuentra que las transferencias discrecionales que otorgó el Poder Ejecutivo nacional bajo la denominación de Aportes del Tesoro Nacional influyeron positivamente en el desempeño electoral de Menem que culminó con su reelección. Una peculiaridad del trabajo es que, contrariamente a lo esperado, los gobiernos provinciales afectaron negativamente el porcentaje de votos que recibió el oficialismo. En un trabajo referido a los gobiernos municipales de la provincia de Buenos Aires, Porto y Porto (1999) indagan si los ciudadanos eligen al partido político en el poder basados en el desempeño fiscal del partido mientras está en el gobierno, llegando a la conclusión que, luego de un período de aprendizaje, los ciudadanos votan mirando el desempeño fiscal de los intendentes. Más aún, los autores encuentran que la posibilidad de controlar el desempeño con el voto es mayor cuanto menor es el tamaño del municipio. III. Modelo Se puede decir que, en general, todos los trabajos empíricos estiman un modelo de la forma: Porcentaje de votos obtenidos por el oficialismo = F (variables políticas; variables económicas) La definición de la variable dependiente admite varias posibilidades. Por ejemplo, autores como Stigler (1973), Fair (1978) y Peltzman (1987) utilizan como variable dependiente el porcentaje de votos obtenidos por el oficialismo sobre el total de votos obtenidos por los dos partidos mayoritarios. A nuestro entender ese cómputo de la variable dependiente no se ajusta a la realidad Argentina donde no hay evidencia de un bipartidismos tan notorio como 3 en el caso de E.E.U.U. (país considerado por los autores mencionados). En el caso de las elecciones presidenciales argentinas bajo estudio, los dos partidos mayoritarios obtuvieron menos del 80% del total de votos emitidos. En particular, nuestra definición de la variable dependiente es la siguiente: VOit = es el número de votos obtenidos por el partido oficialista en la provincia i en la elección presidencial t (con t = 1989, 1995 y 1999) como porcentaje del total de votos emitidos válidos (incluye votos en blanco) Las variables políticas tratan de capturar: (a) el impacto de las estructuras partidarias provinciales, que puede verse potenciado cuando el gobernador es del mismo partido que el presidente de la nación, o por la coincidencia de fechas electorales para las elecciones de presidente y gobernador (b) el efecto de la reelección del gobernador cuyos intereses y electorado pueden o no coincidir con los de su partido a nivel nacional (c) la influencia de la reelección del presidente en la medida que evita posibles problemas de principal y agente (d) el efecto de la información que los votantes disponen sobre los candidatos al momento de la elección. En este sentido es probable que el votante tenga más información sobre el candidato que ha participado en elecciones anteriores. La definición de las variables políticas utilizadas en nuestro modelo empírico son las siguientes: REGOBit: Variable dummy que toma el valor 1 cuando el gobernador de la provincia i pertenece al partido del presidente y busca la reelección en votaciones coincidentes con la presidencial, y cero en cualquier otro caso. A priori, el signo de esta variable es ambiguo, ya que si bien se espera que el gobernador destine recursos para publicitar su candidatura y con ello ayude a la campaña presidencial, podría darse el caso de un gobernador que priorice su candidatura en desmedro del candidato presidencial de su partido. REit: Variable dummy que toma el valor 1 cuando el presidente busca la reelección y 0 en otro caso. Se espera una asociación positiva entre esta variable y el porcentaje de votos del oficialismo. DATEit: Variable dummy que toma el valor 1 cuando coinciden las elecciones provinciales para gobernador y las elecciones para presidente y 0 en otro caso. Se espera que esta variable tenga signo positivo ya que en distritos con elecciones coincidentes, el aparato partidario oficial redobla sus esfuerzos y suelen destinarse más recursos. GOBit: Variable dummy que toma el valor 1 si la gobernación de la provincia i al momento de la elección del año t es ejercida por un ciudadano perteneciente al mismo partido que el presidente de la Nación. Postulamos una asociación positiva entre esta variable y el porcentaje de votos del partido oficialista ya que esperamos que la estructura partidaria local se vea potenciada por su condición de partido oficialista en la provincia. En la tabla 1 (al final del texto) se presentan los gobernadores que estuvieron en el poder en cada provincia al momento de cada una de las elecciones presidenciales analizadas En cuanto a las variables económicas, hemos centrado nuestro análisis en aquellas que caracterizan el contexto macroeconómico provincial y que tienen un fuerte impacto en los intereses de los individuos tales como, la tasa de crecimiento del PBI per cápita, la tasa de desempleo y un indicador de desigualdad de ingresosiii. Se trata de variables sobre las cuáles el Presidente de la Nación tiene influencia a través de la adopción de un determinado plan de gobierno. Por lo tanto, no se incluyen aquellas que suponemos afectadas por la política económica local, como por ejemplo la tasa de delincuencia, la tasa de deserción escolar, la tasa de mortalidad infantil, entre otras. A continuación se presentan las definiciones de cada una de variables incluidas en el modelo: 4 PBIit: tasa de crecimiento del PBI per cápita en la provincia i entre el año de inicio y de finalización del mandato presidencialiv. Con esta variable intentamos capturar el efecto “memoria larga” de los votantes. PBICPit: tasa de crecimiento del PBI per cápita en la provincia i en el último año del mandato presidencial. Esta variable busca capturar el efecto de corto plazo del crecimiento del PBI sobre los votos del oficialismo. DESIit: diferencia en el indicador de desigualdad de ingreso entre el último y el primer año del mandato presidencial. El indicador de desigualdad de ingresos consiste en el cociente entre el Estrato I (40% más pobre de la población) y el Estrato III (20% más rico de la población) ATNit: porcentaje de los Aportes del Tesoro Nacional recibidos por la provincia i en el año previo a las elecciones nacionales. Esta variable se incluye para controlar por las transferencias que anualmente entrega el Poder Ejecutivo Nacional de forma discrecional a las provincias a través del Ministerio del Interior. Se espera, obviamente una relación positiva entre el porcentaje de votos obtenido por el oficialismo y el porcentaje de ATN recibido. Uit: se define como la diferencia entre la tasa de desempleo vigente al inicio y aquella registrada al final del mandato presidencial. Dado que busca controlar por el impacto del desempleo en el largo plazo, su signo esperado es negativo. UCPit: es el efecto del desempleo en el corto plazo, medido como la diferencia entre la tasa de desocupación en mayo del año de la elección y octubre del año anterior. También se espera una asociación negativa entre ésta y la variable dependiente. IV. Datos Los resultados electorales y la información necesaria para construir las variables dummies REGOB, DATE, RE y GOB. fueron obtenidos de la Dirección Nacional de Estadísticas Electorales y de Fraga (1989) El indicador de desigualdad del ingreso que se utiliza para computar la variable DESI, y las distintas definiciones de la variable U (desempleo) se obtuvieron a partir de datos de la Encuesta Permanente de Hogares que elabora el INDEC. Se hace notar que los mismos corresponden a aglomerados urbanos y no a provincias por lo que en los casos que el INDEC releva más de un aglomerado en la provincia (los casos de las provincias de Buenos Aires y Santa Fe con La Plata, Bahía Blanca y los 19 partidos del conourbano y Rosario y Santa Fe), se ponderaron en función de la población económicamente activa. DESI no está disponible para todas las provincias y elecciones que componen el panel. Las estimaciones de PBI corresponden a Mirabella y Nanni (1998, 2000) y las de población a las estimaciones intercensales que realiza el INDEC. Por otra parte, la variable ATN se calculó con datos provistos por el Ministerio de Economía y Obras y Servicios Públicos de la Nación. Esta variable sólo está disponible para las elecciones de 1995 y 1999 En la tabla 2, que presenta las estadísticas descriptivas de las variables utilizadas en las estimaciones empíricas, se puede observar que en promedio para todas las jurisdicciones y las elecciones de 1989, 1995 y 1999, el oficialismo obtuvo un 41,7% de los votos con un máximo de 76,2% (obtenido por el entonces presidente Carlos Menem en La Rioja en la 5 elección de 1995) y un mínimo de 22,6% (logrado por el candidato del Partido Justicialista Eduardo Duhalde en Mendoza, en 1999) Tabla 2. Estadísticas Descriptivas VO DATE REGOB GOB R PBI DESI ATN UCP U Media 0.4290 0.2638 0.0694 0.4444 0.3333 1.9131 -0.2428 0.0420 0.0224 0.0225 Mediana 0.4247 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.8750 0.0200 0.0284 0.0191 0.0133 Máximo 0.7616 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 8.4500 2.6700 0.3457 0.1342 0.1266 Mínimo 0.2263 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -5.5200 -5.7600 0.0000 -0.0960 -0.0306 Desvío Estándar 0.1057 0.4438 0.2559 0.5003 0.4747 2.9216 1.5537 0.0593 0.0304 0.0336 Asimetría 0.3529 1.0714 3.3874 0.2236 0.7071 0.0528 -1.9846 3.9615 -0.0232 0.8566 Curtosis 3.2135 2.1479 12.4746 1.0500 1.5000 2.7106 7.8165 19.2171 7.4432 3.3489 Observaciones 72 72 72 72 72 72 46 46 72 72 Jurisdicciones 24 24 24 24 24 24 23 23 24 24 V. Resultados Las estimaciones se realizaron con el método de Mínimo Cuadrados Generalizados (GLS) e incluyen efectos fijos por provincia. Los efectos fijos son variables dummies específicas de cada provincia que controlan por las diferencias entre éstas originadas en factores e instituciones específicos de cada provincia que no pueden ser capturados por las otras variables incluidas en el modelo. En la tabla 3 se presentan los resultados de las estimaciones de dos modelos que difieren solamente en la inclusión de las variables DESI (cambio en la distribución del ingreso) y ATN (aportes del Tesoro nacional) que, como señaláramos precedentemente, no se hallan disponibles para todas las provincias (en el caso de DESI) ni para las tres elecciones consideradas (ATN), por lo que el número de observaciones es menor. En ambos casos las variables estimadas presentan los signos esperados y el test de dos colas de Student indica que todas las variables incluidas son estadísticamente significativas al 1%, a excepción de REGOB que lo es al 5% en el modelo I. En general, los coeficientes estimados presentan poca variabilidad entre una y otra regresión. A diferencia de los obtenidos para USA, los coeficientes son pequeños en magnitud por lo que se necesitarían grandes cambios en las variables para provocar cambios sustantivos en los porcentajes de votos del oficialismo. Sin embargo, tal como lo muestran las estadísticas descriptivas contenidas en la tabla 2, la historia argentina reciente está caracterizada por fluctuaciones de importancia en la variables macroeconómicas claves. El análisis del R2 ajustado merece dos tipos de comentarios. En primer lugar, la limitación del panel a las elecciones de 1995 y 1999 y la inclusión de la variable ATN mejora sustancialmente la bondad de ajuste. En segundo término, queda una buena parte de la variabilidad del porcentaje de votos del oficialismo sin explicar (en particular, en la primera regresión), lo que implica la necesidad de mejorar el modelo. 6 Es menester aclarar que las variables que se construyeron para medir el impacto de la tasa de desempleo de corto plazo (diferencia entre el desempleo en dos últimas ondas del mandato presidencial) y de largo plazo (diferencia entre la tasa de desempleo de inicio y finalización del mandato) no resultaron significativa y en algunos casos mostraron el signo opuesto al esperado. Tabla 3. Resultados de las Regresiones Método: GLS (cross section weights) con efectos fijos Variable dependiente: VO Variable Modelo 1 Modelo 2 GOB 0.17 (6.63) 0.06 (15.96) -0.05 (-3.35) DATE REGOB RE DESI PBI -0.03 (-2.56) 0.10 (6.91) -0.01 (-3.67) 0.01 (5.16) -0.03 (-7.67) 0.03 (7.92) 1.30 (6.66) 90.23 74.15 46 23 1995, 1999 ATN 2 R R2 (ajustado) Observaciones Jurisdicciones Elecciones VI. 63.74 41.08 66 22 1989, 1995, 1999 Conclusiones El fenómeno que tratamos de explicar representado por la variable porcentaje de votos obtenido por el oficialismo en las provincias argentinas es de una gran complejidad. Los ciudadanos votan no solamente influenciados por la evolución de las variables que miden el desempeño económico de una determinada administración presidencial sino que también se ven estimulados por la marcha de variables tales como la corrupción, la libertad de expresión, la independencia del poder judicial, etc. de difícil medición. Sin embargo, en este contexto los modelos presentados resultaron exitosos en identificar variables económicas que tienen influencia en la decisión de los votantes tales como la tasa de crecimiento del PBI per cápita en cada provincia y el mejoramiento en la distribución del ingreso. Las variables políticas que resultaron significativas fueron la reelección presidencial (RE) y la reelección del gobernador en votaciones coincidentes con las nacionales para presidente (REGOB) en el modelo 1, y la estructura partidaria provincial (GOB), la coincidencia de 7 elecciones nacionales y provinciales por el ejecutivo (DATE) y nuevamente REGOB, en el modelo 2. Si bien a priori se advirtió que el signo de la variable REGOB era ambiguo, puede sorprender que la carrera de un gobernador por su reelección reste posibilidades a su propio partido de lograr la presidencia. Al igual que en el estudio de Meloni (1997) que solamente trabajó con datos de corte transversal para la elección de 1995, encontramos que los votantes argentinos tienen “memoria larga”, ya que evalúan el desempeño económico del presidente a través de todo el período presidencial para emitir su voto. Otra coincidencia con Meloni es la influencia de la variable porcentaje de ATN destinado a las provincias en los resultados electorales. Sin embargo, a diferencia de éste, en nuestro estudio la estructura del gobierno provincial incide positivamente sobre el porcentaje de votos obtenido por el oficialismo, y por otra parte la tasa de desempleo no juega un papel importante ya que posiblemente el mal humor que esta genere sea capturado por el empeoramiento en la desigualdad del ingreso (DESI) 8 Referencias Bibliográficas Abrams, Burton (1980). The influence of state-level economic conditions on presidential elections. Public Choice 35: 623-631. Abrams, Burton and Butkiewicz, James (1995). The influence of state-level economic conditions on the 1992 U.S. presidential elections. Public Choice 85: 1-10. Abuelafia, Emanuel (2000) El efecto de las condiciones económicas en las elecciones presidenciales: 1983-1999. Tesis de grado. Universidad Nacional de Tucumán. Alesina, Albert and Sachs, Jeffery (1987) Political parties and the business cycle in the U.S., 19848 – 1984. Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 19. February. Bennet, R.W. and Wiseman, C. (1991). Economic performance and U.S. senate elections, 1958-1986. Public Choice 69 (February): 93-100. Bennet, R.W. and Wiseman, C. (1993). Economic performance and U.S. senate elections: Reply. Public Choice 76 (February): 359-363. Chressantihis, G.A. and Shaffer, S.D. (1993). Economic performance and U.S. Senate elections, 1958-1986: A comment. Public Choice 75 (March): 263-277. Fair, Ray (1978). The effect of economic events on votes for president. The Review of Economics and Statistics Vol. LX (May): 159-173. 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Gobernadores por jurisdicción al momento de las elecciones presidenciales Jurisdicción Elección 1995 1989 Buenos Aires Capital Federal Catamarca Córdoba Corrientes Chaco Chubut Entre Ríos Formosa Jujuy La Pampa La Rioja Mendoza Misiones Neuquén Río Negro Salta San Juan San Luis Santa Cruz Santa Fe Santiago del Estero Tierra del Fuego Tucumán Gobernador A. Cafiero No elige R. Saadi E. Angeloz R. Laconte D. Baroni N. Peri J. Busti V. Joga R. De Aparici N. Ahuad C. Menem J. Bordón J. Ahumada P. Salvatori H. Massacessi H. Cornejo C. Gómez Centurión A. Rodríguez Saa R. Del Val V. Reviglio C. Iturbe No elige J. Domato Partido PJ Gobernador E. Duhalde No elige PJ A. Castillo UCR E. Angeloz PAL R. Romero Feris PJ R. Tanguinas PJ C. Maestro PJ M. Moine PJ V. Joga PJ R. Domínguez PJ R. Marín PJ B. Arnaudo PJ R. Gabrielli PJ R. Puerta MPN J. Sobisch UCR H. Massacessi PJ R. Ulloa Bloquista J. Escobar PJ A. Rodríguez Saa PJ N. Krischner PJ C. Reuteman PJ C. Mujica J. Estabillo R. Ortega 1999 Partido Gobernador PJ E. Duhalde F de la Rúa UCR A. Castillo UCR R. Mestre PAL P Braillar Poccar PACH A. Rosas UCR C. Maestro PJ J. Busti PJ G. Insfrán PJ G. Snopek PJ R. Marín PJ A. Maza PJ A. Lafalla PJ R. Puerta MPN F. Sapag UCR P. Verani PRS J. Romero PJ J. Escobar PJ A. Rodríguez Saa PJ N. Krischner PJ J. Obeid PJ C. Juárez MPF PJ 11 J. Estabillo A. Bussi Partido PJ UCR UCR UCR PAL UCR PJ PJ PJ PJ PJ PJ PJ MPN UCR PJ PJ PJ PJ PJ PJ MPF FR Anexo Tabla 1 A. Resultados de las Elecciones Presidenciales Argentinas 1983 - 1999 Elección Ganador Segundo lugar Tercer Lugar 1983 R. Alfonsín- V. Martínez (UCR) I. Luder- D. Bittel (PJ) O. Allende (PI) 1989 C. Menem – E. Duhalde (PJ) E. Angeloz – E. Casella (UCR) A. Alsogarary (UCD) 1995 C. Menem – C. Ruckauf (PJ) J. Bordón – C. Alvarez H. (FREPASO) Massachessi – E. Hernández (UCR) PJ 1999 A. de la Rúa – C. Alvarez (Alianza) E. Duhalde – R. Ortega PJ 12 D. Cavallo – E. Caro Figueroa Oficialismo UCR Notas * Agradecemos los comentarios y sugerencias de Ana María Cerro y la colaboración de Marta Valle, Directora Nacional Estadísticas Electorales y de Clemente Babot, Mariana Colacelli y Sergio Molina que en distintos momentos trabajaron en la elaboración de la base de datos electorales. Naturalmente, cualquier error u omisión es de nuestra exclusiva responsabilidad. i Si bien contamos con la información correspondiente a la elección de 1983, no es posible identificar un partido oficialista, por lo que la teoría que aquí se esboza y se somete a evidencia empírica no se aplica a esa elección. ii Los modelos de Rogoff y Sibert (1988), Rogoff (1990) Alesina y Sachs (1987) presentan ciclos políticos en contextos en los que conviven votantes racionales y mercados eficientes. iii Idealmente hubiéramos querido contar con la variable tasa de crecimiento del ingreso personal en cada jurisdicción y para todas las elecciones analizadas, la cuál no está disponible. iv Desde la vigencia de la reforma constitucional de 1994, el período presidencial tiene una duración de 4 años. La constitución de 1853 establecía un período de 6 años 13
