LA FABRICA DE VOTOS - Grupo Consultoría Pareto

LA FABRICA DE VOTOS:
UNA EXPLORACION ESTADISTICA DE
LAS PREFERENCIAS ELECTORALES DOMINICANAS
Rolando M. Guzmán, Ph.D
Grupo de Consultoría Pareto
Resumen
Este artículo estudia cuantitativamente el comportamiento electoral dominicano en las últimas
décadas, centrando su atención en la influencia de las dimensiones temporal, espacial y
económica. Específicamente, el análisis procura responder las siguientes preguntas: ¿Cuál es la
influencia del gasto público sobre las preferencias electorales dominicanas? ¿Cuál es la influencia
de las condiciones económicas globales, tales como tasa de inflación y crecimiento del PIB?
¿Existen patrones distinguibles de correlación temporal o espacial? ¿Son las votaciones
provinciales determinadas por intereses regionales o intereses individuales de las provincias?
¿Cómo han evolucionado esos aspectos a lo largo del tiempo? ¿Son tales influencias distintas
para los distintos partidos? Para tal fin, se utiliza un panel de datos con los resultados provinciales
de las elecciones presidenciales en el período 1966-2004, así como informaciones detalladas
sobre la asignación provincial del gasto público durante el subperíodo 1986-2004.
En la dimensión temporal, se estima las tendencias de largo plazo en los porcentajes de votos de
los principales partidos, bajo el supuesto teórico de que el patrón histórico continúe
predominando en el futuro. En la dimensión espacial, se identifica la existencia de tres
conglomerados o clusters, definidos como conjuntos de provincias con patrones electorales
semejantes a lo largo del tiempo. La configuración de los clusters evidencia un alto grado de
autocorrelación espacial -en el sentido de que las provincias tienden a votar de forma semejante
a sus vecinas- pero tal efecto ha tendido a diluirse, lo que sugiere que progresivamente las
provincias tienden a votar sobre la base de preferencias o intereses individuales. En la dimensión
económica, se muestra una asociación negativa entre la tasa de inflación y el porcentaje de votos
obtenido por el partido de gobierno, junto a una asociación positiva de este último con el
crecimiento del PIB y el nivel de inversión pública provincial.
Las conclusiones del artículo son obviamente derivadas de la experiencia histórica, por lo cual
una pregunta pertinente es si las mismas continuarían siendo válidas de cara al futuro. Esto es
especialmente pertinente tras el fallecimiento de los líderes tradicionales de los principales
partidos. Una alternativa posible es que las fuerzas socio-económicas tradicionalmente
encarnadas en los líderes desaparecidos continúen latentes, y eventualmente revivan en torno a
otros liderazgos. Otra alternativa es que la actual coyuntura represente un punto de inflexión,
dando lugar a una nueva dinámica histórica tras la cual el espectro político adopte formas
imprevisibles. El predominio de una tendencia u otra pertenece al futuro.
1
LA FABRICA DE VOTOS:
UNA EXPLORACION ESTADISTICA DE
LAS PREFERENCIAS ELECTORALES DOMINICANAS
Rolando M. Guzmán♣
Borrador para Discusión. No citar sin permiso
I. INTRODUCCION
Por casi medio siglo, la realización de elecciones presidenciales ha sido un evento
regular en el escenario político dominicano. En consecuencia, aunque los comicios han
sido algunas veces objeto de cuestionamiento, el mecanismo electoral se ha consolidado
de forma progresiva, hasta convertirse en el instrumento por excelencia para la
búsqueda del poder político. El éxito de ese proceso se evidencia en que, en la última
década, tres partidos rivales se han sucedido uno al otro en la administración de los
asuntos públicos.
En principio, los resultados electorales son reflejos numéricos de motivaciones sociales
subyacentes que no son directamente observables, por lo cual la investigación de sus
patrones cuantitativos podría constituir una aproximación valiosa a la realidad social
dominicana. La literatura local sobre el tema, sin embargo, es casi inexistente, lo que
talvez obedece a dos razones principales. Por un lado, los resultados de las elecciones
son frecuentemente percibidos como determinados por eventos coyunturales, cuyo
impacto no puede ser cuantificado de forma sistemática. Por otro lado, las preferencias
electorales son otras veces percibidas como la manifestación de fuerzas sociales
profundas, cuya esencia no podría ni siquiera ser aproximada a partir de variables
cuantitativas. Si bien por razones opuestas, las dos razones indicadas constituyen un freno
a la investigación estadística del tema electoral.
El presente estudio parte de una premisa distinta, que considera las elecciones como un
proceso sometido a reglas estadísticas regulares, aunque complejas, mediante el cual un
conjunto de individuos (candidatos y partidos políticos) invierte recursos (publicidad,
prebendas o, si se está en el gobierno, gasto público) para generar un determinado
producto (votos). Desde esa perspectiva, los resultados electorales pueden ser
relacionados con sus factores determinantes, en la misma forma en que una función de
producción permite cuantificar la relación entre los insumos y el producto de una unidad
productiva cualquiera –incorporando en la forma de residuos los innumerables factores
fortuitos que moldean dicha relación en un momento dado.
♣
R. M. Guzmán es Director Ejecutivo e Investigador Principal del Grupo de Consultoría Pareto. Edificio
Empresarial GAPO, c/e Luis F. Thomén 110, Suite 205, Santo Domingo. Email para correspondencia:
[email protected].
2
La efectividad de los partidos para “producir” votos tiene una dimensión espacial (puesto
que los matices socio-cultural son distintos en las distintas regiones), y una dimensión
temporal (dada la evolución de factores ideológicos y sociales que modifican la
identificación del electorado con determinadas propuestas en un momento específico del
tiempo). Los resultados electorales tienen también una dimensión económica, en la
medida en que los votantes sean sensibles a condiciones del entorno, tales como
inflación, desempleo y condiciones generales de vida.
El objetivo del presente artículo es analizar estadísticamente la influencia de esos factores
en el contexto dominicano, a partir de los resultados electorales en la etapa post dictadura
trujillista. Para tal fin, el estudio utiliza un panel de datos con los resultados provinciales
de las elecciones presidenciales realizadas en el periodo 1966-2004, así como
informaciones detalladas sobre la asignación provincial del gasto público durante el
subperíodo 1986-2004. Específicamente, nos proponemos responder las siguientes
preguntas: ¿Cuál es la influencia del gasto público sobre las preferencias electorales
dominicanas? ¿Cuál es la influencia de las condiciones económicas globales, tales como
tasa de inflación y crecimiento del PIB? ¿Son tales influencias distintas para los distintos
partidos? ¿Existen patrones espaciales distinguibles en las preferencias electorales?
¿Existen patrones distinguibles de correlación temporal?
¿Son las votaciones
provinciales determinadas por intereses regionales o intereses individuales de las
provincias? ¿Cómo ha evolucionado ese aspecto a lo largo del tiempo?
La exposición procede de la siguiente forma. La primera sección describe brevemente el
contexto histórico. La segunda sección aborda la dimensión temporal de las preferencias
electorales, a través de una medición del grado de autocorrelación o persistencia en los
resultados de elecciones consecutivas. La tercera sección aborda la dimensión geográfica,
presentando medidas del grado de correlación espacial en los resultados electorales
provinciales. Esa sección también realiza un análisis de conglomerados (clusters) para
agrupar las provincias en conjuntos relativamente homogéneos, según sus patrones de
votación en los procesos considerados. La cuarta sección analiza la influencia de factores
económicos, centrando su atención en la tasa de inflación, crecimiento del PIB y gasto
público. Por último, la quinta sección estima un modelo econométrico que combina los
factores antes mencionados, e intenta separar los efectos individuales de cada uno. Por la
naturaleza del estudio, algunos tecnicismos estadísticos son inevitables, pero estos
pueden ser ignorados sin pérdida de continuidad.
II. EL CONTEXTO HISTORICO
La vida política dominicana ha sido tradicionalmente tumultuosa. Tras la declaración de
Independencia, en 1844, la actividad política del siglo XIX se caracterizó por la lucha
entre caudillos que se disputaron el poder a través de una larga secuencia de
revoluciones. En los primeros años, el poder osciló entre Pedro Santana y Buenaventura
Báez (quien ejerció la presidencia en seis ocasiones). Tras la desaparición de esos
líderes, el péndulo se movió progresivamente hacia el grupo congregado en torno a
Gregorio Luperón, cuyo prestigio adquirido en las luchas restauradoras (1861-1865) le
permitió aglutinar un grupo de pensamiento liberal del cual saldría una gran parte de las
3
figuras que ejercieron el poder entre 1876 y 1886. A partir de ese último año, un
disidente de esas filas, Ulises Heureaux, gobernó de forma dictatorial hasta su asesinato
en 1899.
Existe un amplio consenso en torno a que el siglo XIX dio lugar a grupos políticos
notables (comenzando por la propia sociedad La Trinitaria,
que orquestó el
levantamiento independentista), pero tales grupos no pueden ser considerados como
“partidos” en la concepción moderna. Es decir, esas agrupaciones tenían un carácter
personalista, girando en torno a una figura carismática, pero carecían de los principios
programáticos, estructura y normativa necesarios para sobrevivir por sí mismas, al
margen del líder. Es en ese sentido que, si bien es costumbre referirse a algunas de esas
agrupaciones decimonónicas como “partidos,” la dinámica de esas agrupaciones no se
correspondía realmente con la nomenclatura actual del concepto1.
No obstante, el país conoció desde temprano diversas formas de “procesos electorales”.
Durante la ocupación haitiana previa a la Independencia, por ejemplo, fueron
establecidos los Colegios Electorales, mediante los cuales se escogían los representantes
de la parte Este de la isla ante la Asamblea de Puerto Príncipe.
Posteriormente, en
1888, se estableció el voto directo, aunque este sólo permitía elegir entre individuos, y no
entre agrupaciones. La presentación de candidaturas de partidos fue permitida un cuarto
de siglo más tarde, mediante una reforma electoral de 1914.
Estos cambios en la normativa electoral reflejaban cambios en la estructura política del
país, a medida que se debilitaban los caudillos regionales y comenzaba a sentirse la
influencia de los Estados Unidos como un modelo institucional. Así, aunque el estilo
personalista continuaba siendo la norma, ya a principios de siglo XX se observaba la
búsqueda incipiente de nuevos esquemas y un cierto grado de organización en las
agrupaciones predominantes –tales como el denominado partido de los bolos (dirigido
por el Presidente Juan Isidro Jimenes) y el partido de los coludos (dirigido por el
Presidente Horacio Vásquez). De hecho, en una comunicación fechada en 1915, el propio
Vásquez esbozó un programa político para su movimiento, incluyendo enunciados sobre
la necesidad de evitar el tráfico de influencia y el establecimiento definitivo de un
gobierno civil2.
La invasión norteamericana (1916-1924) afianzó la orientación hacia un esquema de
partidos. Fue en ese contexto que se aprobó, en 1923, una normativa que contemplaba
el establecimiento de una Junta Central Electoral como organismo rector de los procesos
electorales y consideraba a los partidos políticos como la unidad central de la actividad
política. Sin embargo, el proceso fue drásticamente abortado con el intento del
Presidente Vásquez por prolongar por dos años su período electoral iniciado tras las
elecciones de 1924, lo que dio lugar a un golpe de estado y a la posterior elección en
1930 de Rafael Leonidas Trujillo, quien instauró una dictadura de treinta y un años.
1
2
Justo Duarte (1998).
Idem.
4
Tras el asesinato de Trujillo en 1961, un breve período de inestabilidad (que incluyó una
golpe de estado y una guerra civil) fue seguido por la realización de elecciones en 1966,
resultando triunfador el Partido Reformista
--actualmente denominado Partido
Reformista Social Cristiano (PRSC). Como ilustrado en el Mapa 1, el triunfo de esa
agrupación se extendió por casi todo el país, exceptuando algunas provincias del suroeste
y otras alrededor de la ciudad capital. Las condiciones externas favorables y una política
de cuantiosas inversiones públicas impulsaron una fase económica expansiva en los años
siguientes, pero el ambiente político fue nublado por un alto grado de violencia. En ese
contexto, el principal partido de oposición se abstuvo de participar en las elecciones del
1970 y 1974, aunque la legitimidad legal del proceso fue garantizada por la participación
de otros partidos minoritarios afines al partido de gobierno.
En 1978, el Partido Revolucionario Dominicano (PRD) obtuvo el triunfo en un certamen
electoral en el cual la discusión de aspectos políticos, tales como derechos humanos y
libertades civiles, probablemente eclipsó el impacto de las condiciones económicas
relativamente favorables. El triunfo del PRD fue garantizado por su predominio en el
triángulo Peravia-Santiago-Samaná, así como en las provincias del Este, en tanto el
PRSC predominó en las provincias fronterizas. El PRD volvió a triunfar en 1982,
dominando de forma amplia en casi todo el país, con la excepción de la zona fronteriza y
Samaná.
El PRSC retornó al poder en 1986, triunfando en todas las provincias con la excepción de
San Pedro de Macorís, La Romana, Sánchez Ramírez y La Independencia. Ese triunfo
del PRSC fue en gran parte impulsado por una crisis económica sin precedentes en los
años previos. Curiosamente, la política económica expansiva implementada por el
gobierno electo generó un brote inflacionario de proporciones mayúsculas y una
contracción del PIB en los últimos años del cuatrienio presidencial. No obstante, en un
proceso electoral sometido a cuestionamiento, el partido de gobierno fue reelecto en las
elecciones del 1990.
El PRSC volvió nuevamente a imponerse en 1994, pero los alegatos opositores de fraude
electoral generaron una crisis política que sólo terminó con un pacto mediante el cual se
acordó la realización de nuevas elecciones en 1996 y se prohibió la presentación del
Presidente Balaguer como candidato. En esas elecciones, el PRSC se mostró debilitado
por pugnas internas que implicaron un limitado apoyo de las estructuras del partido a su
propio candidato. En cambio, el Partido de la Liberación Dominicana (PLD) exhibió
fuerzas en el centro-norte del país y en la zona Este, mientras el PRD dominó en el resto
del territorio. En esas circunstancias, una unión PLD y PRSC en una segunda vuelta
permitió por primera vez el ascenso al poder del PLD.
El gobierno del PLD (1996-2000) impulsó una fase económica expansiva donde se
combinó un alto crecimiento del PIB con una baja inflación. A pesar de esto, el partido
de gobierno fue ampliamente derrotado en el 2000 por el PRD, que obtuvo el mayor
porcentaje de votos en todas las provincias, exceptuando La Romana. A su vez,
condiciones económicas adversas y pugnas internas determinaron una derrota del partido
5
de gobierno (PRD) en el 2004, cuando el PLD retornó al poder con un porcentaje de
votación sin precedentes en el período considerado.
TABLA 1: DESCRIPCION GENERAL PROCESOS
ELECTORALES DOMINICANOS
(1966-2004)
Año de elección
Partido Ganador
Partido en Gobierno
1966
PRSC
Gobierno Provincional
1970
PRSC
PRSC
1970
PRSC
PRSC
1974
PRSC
PRSC
1978
PRD
PRSC
1982
PRD
PRD
1986
PRSC
PRD
1990
PRSC
PRSC
1994
PRSC
PRSC
1996
PLD
PRSC
2000
PRD
PLD
2004
PLD
PRD
Mapa 1: Resultados electorales provinciales (1966-2004)
Resultados electorales provinciales
según partido de mayor votación
1978
Resultados electorales provinciales
según partido de mayor votación
1966
PRD
PRD
PRSC
PRSC
Se refiere a la votación original de los partidos, sin la adición de los votos aliados.
Se refiere a la votación original de los partidos, sin la adición de los votos aliados.
Resultados electorales provinciales
según partido de mayor votación
1986
Resultados electorales provinciales
según partido de mayor votación
1982
PRD
PRD
PRSC
PRSC
PLD
Se refiere a la votación original de los partidos, sin la adición de los votos aliados.
Se refiere a la votación original de los partidos, sin la adición de los votos aliados.
6
Resultados electorales provinciales
según partido de mayor votación
1990
Resultados electorales provinciales
según partido de mayor votación
1994
PRSC
PRD
PLD
PRSC
Se refiere a la votación original de los partidos, sin la adición de los votos aliados.
Resultados electorales provinciales
según partido de mayor votación
1996 – Primera vuelta
Se refiere a la votación original de los partidos, sin la adición de los votos aliados.
Resultados electorales provinciales
según partido de mayor votación
2000
PRD
PRSC
PRD
PLD
PLD
Se refiere a la votación original de los partidos, sin la adición de los votos aliados.
Se refiere a la votación original de los partidos, sin la adición de los votos aliados.
Resultados electorales provinciales
según partido de mayor votación
2004
PRD
PLD
Se refiere a la votación original de los partidos, sin la adición de los votos aliados.
III. PATRONES TEMPORALES EN LAS PREFERENCIAS ELECTORALES
Iniciaremos el análisis estadístico escudriñando los patrones de comportamiento de los
resultados electorales a lo largo del tiempo. Una primera aproximación es dada por la
7
Figura 1, donde se presenta la evolución de la distribución de los votos válidos a lo largo
del período 1966-20043. A primera vista, se perciben tres elementos destacables: (i) el
porcentaje de votación del PRD fluctúa alrededor de un valor promedio relativamente
fijo; (ii) el porcentaje de votación del PLD crece progresivamente, mientras que el
porcentaje del PRSC disminuye de forma persistente; y (iii) no se aprecia una tendencia
persistente en el porcentaje de apoyo a los demás partidos.
Porcentajes
Figura 1: Evolución distribucion de votos válidos
(1966-2004)
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
1966
1978
1982
1986
1990
1994
1996
2000
2004
Año de elección
PRD
PRSC
PLD
Otros
Un punto de especial interés es determinar el grado de autocorrelación temporal en los
resultados electorales de cada partido –es decir, en qué medida el porcentaje de votos
logrado por un partido en una elección dada está relacionado con el porcentaje logrado
en la elección previa. Esa asociación es importante por dos razones. En primer lugar, la
asociación temporal del porcentaje de votos de un partido constituye una medida concreta
de la “dureza” de su base de votantes; en segundo lugar, la asociación temporal en el
porcentaje de votos de un partido determina el porcentaje de votos hacia el cual dicho
partido tendería en el largo plazo si la evolución temporal del voto fuese la realización de
un proceso estocástico estable.
Una dificultad es que el número de elecciones es relativamente pequeño, por lo cual es
difícil estimar una relación temporal de esa naturaleza, aún suponiendo que la misma
exista. Sin embargo, si se adopta el supuesto de que las reglas de comportamiento
temporales son semejantes para las distintas provincias, el número de observaciones
disponibles puede ser aumentado mediante el uso de datos provinciales en vez de
resultados nacionales agregados. En ese sentido, las Figuras 2(a)-(c) usan los resultados
provinciales en las elecciones realizadas entre 1982 y 2004 para ilustrar la relación entre
los resultados de cada uno de los partidos en elecciones consecutivas. En cada una de
estas gráficas, un punto representa la combinación del porcentaje de votos obtenido por el
3
El gráfico excluye las elecciones de 1970 y 1974, en las cuales el partido de gobierno (PRSC) concurrió
sin oposición significativa tras la abstención del principal partido de oposición (PRD).
8
partido en cuestión en una provincia y elección determinada (eje horizontal) y el
porcentaje de votos obtenido por el mismo partido en la misma provincia pero en la
elección siguiente (eje vertical). A su vez, la Figura 2(d) combina todas las
observaciones en un gráfico único, independientemente del partido al cual correspondan4.
Figura 2(b): Porcentaje de votación PRSC
como función de votación previa (1982-2004)
70
60
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
Votación en elección
siguiente
Votación en elección
siguiente
Figura 2(a): Porcentaje de votacion PRD
como función de votación previa (1982-2004)
60
50
40
30
20
10
0
0
Votación en una elección dada
10
20
30
40
50
60
70
80
Votación en una elección dada
Figura 2(d): Porcentaje de votación de cada partido
como función de votación previa (1982-2004)
Figura 2( c): Porcentaje de votación PLD
como función de votación previa (1982-2004)
Votación en elección siguiente
Votación en elección
siguiente
70
60
50
40
30
20
10
0
80
70
60
50
40
30
20
10
0
0
0
10
20
30
40
50
60
10
20
30
40
50
60
Votación en una elección dada
Votacion en una elección dada
Las figuras encima incorporan también líneas de tendencia que representan el patrón de
asociación predominante entre el porcentaje de votos obtenido en una elección y el
porcentaje de votos obtenido en el proceso electoral siguiente. Se observa claramente
que, para todos los casos, tal relación es positiva, lo que significa que si en un proceso
electoral una provincia dada otorga un porcentaje de votos relativamente alto a un
determinado partido, esto es generalmente seguido por un porcentaje de votos
relativamente alto para ese mismo partido en las elecciones siguientes. En otras palabras,
existe un grado significativo de autocorrelación temporal en las preferencias electorales
de las distintas provincias.
Ese grado de persistencia del porcentaje de votos, sin embargo, no parece ser igual para
los distintos partidos. Esto último se infiere de las diferencias en las inclinaciones de las
líneas de tendencia y de los valores en la Tabla 2, donde se presentan los resultados de
estimar la expresión:
4
En la presentación de variables según partidos, los datos son generalmente ordenados según la antigüedad
de los partidos: PRD, PRSC, PLD.
9
70
80
Vi, t+1 = C + b Vi,t + ei.t,
donde
Vi,t+1
Vi,t
i = {PRD, PRSC, PLD}
es la votación recibida por el partido i en las elecciones de un período t, y
es la votación obtenida por dicho partido en la elección siguiente. El parámetro
b representa el grado de asociación entre los resultados del partido en cuestión en
elecciones consecutivas, y et es una perturbación aleatoria. La Tabla 2 muestra que: (i)
la pendiente de la relación entre Vi,t y Vi,t+1 parece ser distinta según el partido, siendo
menor para el PRD y mayor para el PRSC, en tanto que el PLD se encuentra en un punto
medio; y (ii) el grado de perturbación aleatoria alrededor de la relación normal, dado por
la varianza de et, es mayor para el PLD y menor para el PRD, con el PRSC en un punto
medio.
TABLA 2: ESTIMACION DEL GRADO DE ASOCIACION EN RESULTADOS
ELECCIONES CONSECUTIVAS, SEGUN PARTIDO
BASADO EN RESULTADOS PROVINCIALES (1982-2004)
Parámetros/Partidos
PRD
PRSC
PLD
C
26.9
9.6
17.2
b
0.28
0.58
0.39
Porcentaje de votación hacia el cual converge
37.2%
23.0%
28.0%
Varianza de e(t)
66.0
128.0
184.0
Varianza alrededor votación de convergencia
71.5
194.2
217.3
La expresión Vt+1 = C + b Vt + et define un proceso estocástico estacionario para
todas los partidos. Una de las características de esos procesos es que, a medida que pasa
el tiempo, sus valores tienden a acercarse a un cierto valor promedio, fluctuando
alrededor de él con una varianza fija5. En otras palabras, aunque el porcentaje de votos
de un partido para las distintas elecciones sea obviamente variable a lo largo del tiempo,
sus variaciones tienden a situarse alrededor de un valor promedio, que por tanto puede
ser considerado como el valor de convergencia de largo plazo. En nuestro caso, si las
reglas de comportamiento temporal estimadas para el período histórico observado
persistieran por un largo período, esto implicaría que los partidos tenderían a estabilizarse
alrededor de los valores en la tercera fila de la Tabla 2: 37% para el PRD, 28% para el
PLD y 23% en el caso del PRSC, como se muestra en la Figura 3.
El grado de fluctuación alrededor del porcentaje de convergencia es también distinto para
los distintos partidos. En ese sentido, mientras menor es el parámetro de pendiente (b),
más estable es el comportamiento de la variable, pues desviaciones extremas en una
elección no tienden a repetirse en las elecciones siguientes, tendiéndose más bien a
5
Heurísticamente, un proceso estocástico es una secuencia de variables aleatorias. Un proceso es
estacionario si, en el largo plazo, tiende a fluctuar alrededor de un valor medio fijo, con una varianza dada.
Una familia importante de procesos son los denominados procesos autoregresivos, en los cuales el valor
de la variable en un período t depende de su valor en los períodos previos, t-1, t-2, etc. En particular, una
familia de procesos autoregresivos de frecuente aparición empírica es aquella formada por los AR(1), que
evolucionan según la expresión V(t+1) = C + bV(t) + e(t), donde e(t) es un choque coyuntural con una
media igual a 0. Puede ser demostrado que el comportamiento de una variable que evolucione según esta
regla tiende progresivamente al comportamiento de una variable con media C/(1-b) y varianza var(e)/(1-b2).
10
acercarse rápidamente al valor de convergencia. Específicamente, como indicado en la
nota 5, la varianza alrededor del valor de convergencia es dada por la expresión [var(e) /
(1-b2)], donde var(e) es la varianza de la perturbación aleatoria et. En el caso del PRSC,
tanto el alto valor de var(e) como el alto valor del coeficiente b hacen que el porcentaje
de votos de ese partido tienda a ser más volátil que el porcentaje de votos obtenido por
los otros dos partidos. En el caso del PRD, a su vez, los valores bajos de la varianza de
las perturbaciones coyunturales y del coeficiente b hace que el porcentaje de votos de ese
partido tienda a desviarse poco de su valor de convergencia. Esto da un sentido
estadístico concreto a la afirmación de que el voto del PRD ha tendido a ser más “duro”
que el de los demás, seguido por el PLD y luego por el PRSC.
Figura 3: Porcentaje de votación estimado como función de
porcentaje en elección anterior, y determinación valor medio de
convergencia, según partido
(1982-2004)
37%
Porcentaje en
Votación siguiente
60.0
50.0
28%
40.0
30.0
20.0
23%
10.0
0.0
-10.00.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
Porcentaje en una elección
PLD
PRD
PRSC
45 grados
Por supuesto, las conclusiones previas son basadas en un comportamiento histórico. Una
pregunta relevante es si la muerte reciente de los líderes históricos de los tres principales
partidos, el fraccionamiento del PRSC y PRD y el fortalecimiento electoral del PLD
corresponden a un quiebre estructural en la dinámica electoral dominicana, en cuyo caso
los patrones observados hasta el momento serían reflejos de una estructura sociopolítica
ya inexistente. Sobre el particular, es posible conjeturar que las fuerzas socioeconómicas que fueron tradicionalmente encarnadas en los líderes desaparecidos
continúan latentes, y eventualmente se aglutinarán en torno a otros liderazgos. En esa
concepción, los líderes desaparecen, pero las fuerzas sociales simplemente evolucionan, y
la observación del patrón histórico representa por consiguiente un insumo importante
para entender las tendencias futuras6.
6
En ese contexto, el debilitamiento de algunos partidos y fortalecimiento de otros no representaría una
desviación de las tendencias de largo plazo, sino más bien una continuación de las mismas.
11
IV. PATRONES GEOGRAFICOS EN LAS PREFERENCIAS ELECTORALES
¿En qué medida es el voto de las provincias determinado por intereses regionales? ¿En
qué medida dicho voto depende de intereses individuales? El grado de asociación en los
resultados electorales de provincias vecinas constituye una medida del grado de
homogeneidad de los intereses y preferencias de las mismas, partiendo del supuesto de
que los resultados electorales son en gran parte un reflejo de tales intereses. Es por eso
que un segundo elemento de interés en nuestra investigación es indagar en qué medida el
patrón de votación de una provincia está relacionado con el patrón observado en las
provincias vecinas. Asimismo, es nuestro interés conocer si esa relación ha tendido a
variar a lo largo del tiempo.
En lenguaje técnico, el grado de asociación entre el valor de una variable en una unidad
geográfica y su valor en otras unidades geográficas es generalmente conocido como
“autocorrelación espacial”. Una forma de medir el grado de autocorrelación espacial es
dada por el denominado índice de Moran, el cual mide la asociación entre una provincia y
las provincias contiguas o colindantes7. En nuestro caso, un alto valor del índice de
Moran indicaría una alta correlación en los patrones de votación de las provincias
colindantes, de modo que el partido de mayor votación en una provincia es generalmente
el que ha obtenido mayor votación en las provincias vecinas. Esto sugeriría la
preeminencia de intereses regionales, más que intereses provinciales específicos. Por el
contrario, un bajo valor del índice de Moran sugeriría que las provincias tienden a votar
sobre la base de preferencias propias, no muy relacionadas con las preferencias de
aquellas provincias circundantes.
La Tabla 3 presenta la evolución del coeficiente de Moran (multiplicado por 100) para los
porcentajes de votos provinciales obtenidos por los distintos partidos a lo largo de las
distintas elecciones, lo que también es representado gráficamente en la Figura 4. Se
observa que, en general, el nivel de autocorrelación (dado por el valor absoluto del
coeficiente) parece tender a bajar, lo que significa que cada vez más las provincias votan
en función de intereses y preferencias individuales, más que regionales. En particular, el
grado de autocorrelación se debilitó de forma notable para el PRD a lo largo de todo el
período considerado, y para el PRSC en el 2004. Para el PLD, sin embargo, la asociación
interprovincial de sus votos se ha mantenido relativamente constante.
7
Al igual que el coeficiente de correlación común, el índice de Moran adopta valores en el intervalo [-1,
1]. Puede mostrarse que el índice de Moran normalizado sigue una distribución normal con media 0 y
varianza 1, por lo cual sus resultados empíricos pueden usarse para someter a prueba la hipótesis de
existencia de autocorrelación espacial. La referencia clásica en la literatura de autocorrelación espacial es
Cliff y Ord (1981). Anselin (1988) es también una lectura instructiva. En el contexto latinoamericano,
existe una creciente literatura, iniciada en Reis y Guzmán (1992) y resumida en Andersen et al. (2003),
donde se utiliza el concepto de autocorrelación espacial para estudiar el desforestamiento de la selva
amazónica.
12
Figura 4: Evolución Coeficiente de
Autocorrelación Espacial (Moran) de resultados electorales,
según partido
(1966-2004)
50.0
40.0
Moran
30.0
20.0
10.0
0.0
-10.01966
1970
1974
1978
1982
1986
1990
1994
1998
2002
-20.0
Año de elección
PRD
PRSC
PLD
TABLA 3: EVOLUCION INDICE DE
AUTOCORRELACION ESPACIAL EN
PORCENTAJE DE VOTOS, SEGUN PARTIDO
(1966-2004)
Coeficiente de Moran
PRD
PRSC
PLD
Elecciones
1966
41.3
41.1
1978
27.9
31.1
1982
38.6
26.4
1986
27.5
9.4
1990
14.5
21.3
1994
7.7
-1.6
1996
7.5
39.9
2000
-10.2
1.7
2004
19.4
-9.3
-1.5
17.9
21.1
30.0
9.6
38.3
12.6
16.1
El mismo mensaje emerge de forma gráfica al contrastar los resultados de una provincia
con los resultados de sus provincias vecinas, definiendo esas últimas como aquellas
provincias que colindan geográficamente con la provincia considerada. Esto se
representa en la Figura 5(a)-(f), donde se muestra la relación para algunos años
ilustrativos. El eje vertical de esas gráficas indica el porcentaje promedio obtenido por un
partido en una provincia, en tanto el eje horizontal representa el porcentaje de votos
obtenido en las provincias vecinas. En general, se observa que la asociación es positiva:
mientras mayor es el porcentaje de votos promedio de las provincias vecinas, mayor el
porcentaje de votos de la provincia en cuestión. No obstante, puede ser mostrado que
para las primeras elecciones existe una fuerte asociación positiva, mientras que en los
torneos electorales más recientes se presenta una asociación más débil, llegando a ser
negativa para el PRD y el PRSC en el año 2000. Para el PLD, sin embargo, la asociación
es siempre positiva. Combinado con la evolución del índice de Moran, antes presentado,
13
esto sugiere de forma definitiva un mayor grado de cohesión geográfica en la votación
obtenida por esa última agrupación, en comparación con los demás partidos.
Figura 5(b): Porcentaje de votos en cada provincia vs
porcentaje votación en provincias vecinas
(PRD - 2000)
Figura 5(a): Porcentaje de votos en cada provincia vs
porcentaje votación en provincias vecinas
(PRD - 1966)
60
70
Porcentaje de votos por
provincia
Porcentaje de votos por
provincia
80
60
50
40
30
20
10
0
55
50
45
40
35
30
20
25
30
35
40
45
50
55
60
37
38
39
40
% de votos
Linea 45 grados
41
42
43
44
45
46
47
Porcentaje PRD en provincias vecinas
Porcentaje PRD en provincias vecinas
% de votos
Tendencia
Figura 5(c): Porcentaje de votos en cada provincia vs
porcentaje votación en provincias vecinas
(PRSC - 1966)
Linea 45 grados
Tendencia
Figura 5(d): Porcentaje de votos en cada provincia vs
porcentaje votación en provincias vecinas
(PRSC - 2000)
40
75
Porcentaje de votos por
provincia
Porcentaje de votos por
provincia
85
65
55
45
35
25
15
35
30
25
20
15
10
35
40
45
50
55
60
65
70
75
14
16
18
Porcentaje PRSC en provincias vecinas
% de votos
Linea 45 grados
Tendencia
% de votos
Figura 5(e): Porcentaje de votos en cada provincia vs
porcentaje votación en provincias vecinas
(PLD - 1982)
30
20
22
24
26
28
30
Porcentaje PRSC en provincias vecinas
Linea 45 grados
Tendencia
Figura 5(f): Porcentaje de votos en cada provincia vs
porcentaje votación en provincias vecinas
(PLD - 2000)
Porcentaje de votos por
provincia
Porcentaje de votos por
provincia
48
25
20
15
10
5
0
43
38
33
28
23
18
13
2
4
6
8
10
12
14
16
18
18
20
22
% de votos
Linea 45 grados
Tendencia
24
26
28
30
32
34
Porcentaje PLD en provincias vecinas
Porcentaje PLD en provincias vecinas
% de votos
Linea 45 grados
Tendencia
14
36
38
Por otra parte, el análisis precedente se basa en el concepto de vecindad geográfica,
considerando como “vecinas” a aquellas provincias territorialmente contiguas. Para
nuestros fines, sin embargo, es también importante indagar la posibilidad de
“vecindades” no territoriales: esto es, homogeneidad entre provincias que no son
geográficamente vecinas, pero que tienen comportamientos similares en función de otras
características. Por ejemplo, las provincias turísticas podrían tener intereses comunes y
exhibir por tanto patrones de votación semejantes, aunque estén geográficamente
distantes. En términos estadísticos, tales provincias constituirían un “cluster” o
“conglomerado”; es decir, un conjunto de provincias que se comportan de forma similar
entre sí, pero que muestran diferencias notables con respecto a las demás8.
En ese sentido, un análisis de los diez procesos electorales entre 1966 y 2004 permite
identificar tres “clusters” o “conglomerados” de provincias, cuyo comportamiento
electoral es resumido en las Figuras 6 y 7. Las provincias en el primer cluster son
aquellas provincias que en las primeras elecciones (hasta 1982) votaron por el PRD en
mayor proporción que las demás provincias, pero que a partir de 1986 otorgaron a ese
partido un porcentaje igual o inferior al que le otorgó el resto del país -al tiempo que
pasaban a votar por el PLD en mayor proporción que las provincias restantes. Esas
provincias podrían ser denominadas como “perredeistas desilusionadas”.
El segundo cluster esta formado por provincias moderadas, las cuales tienden a fluctuar
entre los extremos representados por los otros clusters. Así, en la Figura 6 puede notarse
que el porcentaje de votos del PRD y del PRSC en estas provincias tiende a estar en el
medio de los respectivos porcentajes obtenidos por esos partidos en los demás clusters 1
y 3. Por consiguiente, es razonable denominar el cluster 2 como “provincias moderadas
o promedio”.
El tercer cluster contiene un grupo de provincias que persistentemente ha votado por el
PRSC en mayor proporción que las demás provincias, por lo cual podrían ser
denominadas “reformistas persistentes”9. En 1966, por ejemplo, el PRSC obtuvo cerca
de 67% de los votos en las provincias del cluster 3, mientras que sólo obtuvo 28.8% en
el cluster 1 y 60.4% en el cluster 2. Similarmente, en el 2004 el PRSC obtuvo 10.8% de
los votos de las provincias en el cluster 3, mientras que sólo obtuvo 6.4% en el cluster 1
y 9.5% en el cluster 2.
Es interesante destacar que, contrario a la posibilidad antes planteada, la representación
gráfica de los conglomerados revela una clara asociación geográfica: las provincias en el
cluster 1 (“Perredeístas Desilusionadas”) se agrupa alrededor del Distrito Nacional,
aquellas en el cluster 3 (“Reformistas Persistentes”) se agrupan en la zona fronteriza, con
la excepción de Samaná, en tanto que las provincias en el cluster 2 (“Moderadas o
Promedio”) se encuentran en el centro del país y en la parte Este. Este patrón geográfico
8
Los clusters fueron identificados aplicando el procedimiento de k-medias, en SPSS, a la base de datos
con los porcentajes de votos de cada partido político.
9
Esto no significa que el porcentaje de votos del PRSC en esas provincias sea mayor que el porcentaje de
los demás partidos, sino que el porcentaje de votos del PRSC en ellas es mayor que el porcentaje del PRSC
en las demás provincias.
15
refleja el alto grado de correlación espacial que existió en los primeros procesos
electorales considerados, pero también sugiere que el nivel de autocorrelación espacial en
los resultados electorales es todavía alto a pesar de haberse debilitado a lo largo del
tiempo.
Mapa 2: Clasificación de las provincias en clusters
según comportamiento electoral
(1966-2004)
Símbolos
Símbolos
Perredeistas
desilusionadas
Moderadas
Reformistas
persistentes
Figura 6: Evolución de la distribucion de votos
según conglomerado de provincias
(1966-2004)
clusters
1 2 3
1 2 3 1 2 3
1 2 3 1 2 3
1 2 3
1
2
3 1
2
3
1 2 3
100%
80%
%
60%
40%
20%
PRD
PR
PLD
20
04
20
00
19
96
19
94
19
90
19
86
19
82
19
78
19
66
0%
OTROS
16
Figura 7(a): Evolución porcentaje de votos PRD
según cluster
(1966-2004)
70.0
60.0
%
50.0
40.0
30.0
20.0
10.0
0.0
1966
1978
1982
1986
CLUSTER 1
1990
1994
CLUSTER 2
1996
2000
2004
CLUSTER 3
Figura 7(b): Evolución porcentaje de votos PRSC
según cluster
(1966-2004)
80.0
70.0
60.0
%
50.0
40.0
30.0
20.0
10.0
0.0
1966
1978
1982
1986
CLUSTER 1
1990
1994
CLUSTER 2
1996
2000
2004
CLUSTER 3
Figura 7( c): volución porcentaje de votos PLD
según cluster
(1966-2004)
60.0
50.0
%
40.0
30.0
20.0
10.0
0.0
1966
1978
1982
CLUSTER 1
1986
1990
1994
CLUSTER 2
1996
2000
2004
CLUSTER 3
17
V. PATRONES ECONOMICOS EN PREFERENCIAS ELECTORALES
En las secciones precedentes, analizamos la influencia de factores temporales y
espaciales sobre los resultados electorales. Esos factores pueden ser considerados
inerciales, puesto que los mismos reflejan realidades históricas o territoriales que no
dependen de las acciones concretas de los partidos políticos. Un paso necesario, por lo
tanto, es incorporar al análisis la influencia de variables económicas cuyos valores sí
dependen (o son considerados depender) de las acciones del gobierno. La gran
importancia atribuida en el debate público al crecimiento del PIB, la tasa de inflación y el
gasto del gobierno torna natural que nuestro análisis se centre en la posible influencia de
las mismas sobre el porcentaje de votos del partido de gobierno.
Dos acotaciones resultan necesarias. En primer lugar, dado que las variables económicas
consideradas están generalmente correlacionadas entre sí, la asociación simple entre una
de ellas y el porcentaje de votos del partido oficial podría ser engañosa. Por ejemplo, si
se observa que la votación a favor del partido de gobierno tiende a ser mayor cuando se
aumenta el gasto público, eso no necesariamente significa que el gasto público ha
inducido una mayor votación: por el contrario, si el gasto público tiende a elevarse en los
períodos de fuerte crecimiento del PIB, entonces es posible que la asociación positiva
entre gasto público y los votos oficiales sea en realidad un reflejo de la influencia sobre
dichos votos del crecimiento del PIB. Es por eso que los resultados en esta sección son
simplemente sugestivos, pero no pueden ser considerados como evidencia de causalidad.
En todo caso, es natural esperar que el crecimiento del PIB y el gasto público estarán
positivamente asociados con el porcentaje de votos del partido en el gobierno, en tanto la
inflación tendrá una asociación negativa con el mismo.
En segundo lugar, es probable que la sensibilidad del voto oficial con respecto a las
variables económicas sea distinta según el partido en el poder, en la medida en que las
expectativas de la población con respecto a esos aspectos dependan de qué partido esté
administrando el gobierno. Asi, por ejemplo, un brote inflacionario podría perjudicar
más severamente la imagen de un partido de gobierno conservador cuya prédica enfatice
la necesidad de estabilidad económica, que la imagen de un partido de gobierno de
trayectoria populista. Esto hace conveniente analizar separadamente la asociación entre
las distintas variables y los resultados electorales según el partido en el gobierno.
Habiendo dicho esto, la Figura 8(a) muestra la asociación entre la tasa de inflación anual
en distintos años electorales (o en los años previos a las elecciones) y el porcentaje de
votos del partido de gobierno en las distintas provincias del país, para los años 1978,
1990, 1994 y 1996 -en los cuales el partido reformista ejercía el poder-, en tanto la
Figura 8(b) presenta igual relación para los años 1982, 1986 y 2004 -en los cuales se
tenían administraciones perredeistas al momento de los comicios10. En ambos casos, la
línea a trazos ilustra la tendencia predominante en los datos, aunque esta, obviamente, no
tiene significancia estadística dado el bajo número de observaciones. Se observa que, al
10
Un análisis grafico similar no resulta posible para el PLD, puesto que esta agrupación sólo ha sido
gobierno en un proceso electoral.
18
considerar los gobiernos del PRD, la asociación entre la tasa de inflación y el promedio
del porcentaje de votos del partido de gobierno en las distintas provincias es negativa: la
votación oficial desciende grandemente en el año de más alta inflación (2004), en
comparación con los niveles de votación en los años 1982 y 1986. No obstante, la
asociación parece ser prácticamente nula en los gobiernos del PRSC, lo que sugeriría que
el electorado no ha sido altamente sensible a la presencia de inflación en los gobiernos de
ese partido. Por supuesto, esa conclusión está influenciada por el hecho de que en el año
1996 el porcentaje de votos reformista fue disminuido por factores coyunturales, dada la
imposibilidad de postulación de su líder histórico y la ausencia de unidad en torno al
candidato del partido11. Si se excluye ese año peculiar, la relación negativa entre la tasa
de inflación y el porcentaje de votos del partido en el gobierno se hace evidente para los
gobiernos de los dos partidos.
Figura 8(a): Porcentaje de votos partido en gobierno (PRD)
vs Tasa de inflacion en ano de elecciones
(1982-2004)
1986
60
80
1978
2004
1982
70
Porcentaje de votos por
provincias
Porcentaje de votos por provincias
70
Figura 8(b): Porcentaje de votos partido en gobierno
(PRSC)
vs Tasa de inflacion en ano de elecciones
(1978-2004)
50
40
`
30
20
1990
1996
50
40
30
20
10
10
0
0
-10
1994
60
0
10
20
30
Tasa de inflacion
40
50
60
-10
0
10
20
30
40
50
60
70
Tasa de inflacion
Un resultado semejante se encuentra al contrastar el porcentaje de votos del gobierno con
el crecimiento de la actividad económica durante el año electoral o en los años
inmediatamente precedentes. Esto es representado en las Figuras 9(a)-(b), que
representan la asociación entre las tasas de crecimiento del PIB y los porcentajes de
votos logrados por el candidato oficial en las distintas provincias del país, separando los
datos según el partido en el poder al momento de las elecciones. En este caso, se observa
nuevamente que la asociación es relativamente fuerte (y positiva) para el PRD y débil
para el PRSC. Esto último es nuevamente un reflejo de la anomalía del 1996, en el cual el
porcentaje de votos oficiales fue relativamente bajo a pesar de que en los años previos a
las elecciones se experimentó una expansión vigorosa, con tasa de crecimiento del PIB
cercana a 7%.
11
Este hecho excepcional probablemente influyó para que en 1996 (con inflación de 3.91%) el
porcentaje de votos oficial fuese inferior al de 1990 (cuando la inflación fue cercana al 80%).
19
80
90
Figura 9(b): Porcentaje de votos partido en gobierno (PRSC)
vs Tasa de cecimiento del PIB en anos de elecciones
(1978-2004)
Figura 9(a): Porcentaje de votos partido en gobierno (PRD)
vs Tasa de crecimiento del PIB en ano de elecciones
(1982-2004)
70
80
Porcentaje de votos por provincias
Porcentaje de votos por provincias
1982
60
1986
2004
50
40
30
20
10
0
-2
-1
0
1
2
Tasa de crecimiento pib
3
4
1978
70
1990
1994
60
1996
50
40
30
20
10
0
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
Tasa de crecimiento pib
En lo que respecta a la influencia electoral del gasto público, el análisis se facilita por la
disponibilidad de información sobre la inversión provincial del gobierno a partir del año
1986, a diferencia del crecimiento del PIB y la tasa de inflación para los cuales solo
existen datos agregados a nivel nacional. Esto permite analizar la asociación entre gasto
público y el resultado electoral en cada proceso electoral (para lo cual las distintas
provincias proveen 30 observaciones), en vez de limitarnos al análisis de las series de
tiempo. Una ventaja adicional es que en este caso es posile analizar la experiencia
proporcionada en el gobierno del PLD, que debió ser ignorado en el análisis precedente
por tener una única observación.
La Figura 10(a) muestra los resultados electorales y el gasto de inversión pública para
todos los periodos 1990-200412. Cada punto en la figura representa la combinación de un
nivel de gasto per capita en una provincia (promediado para los dos años previos a las
elecciones) y el porcentaje de votación otorgado por esa misma provincia al partido de
gobierno. Por ejemplo, el punto indicado con una X corresponde a la provincia de
Santiago Rodríguez en el año 2000, cuando el gobierno del PLD invirtió más de
RD$9,000 per cápita en los años previos a las elecciones (a precios del 2003) y obtuvo
alrededor de 27% de los votos.
La línea recta representa el tipo de asociación entre las variables. En general, tal
asociación aparenta ser positiva -mayor inversión pública está correlacionada con mayor
porcentaje de votos- pero relativamente débil. De hecho, los niveles de gastos extremos
están generalmente asociados con porcentajes de votaciones apenas 3 puntos porcentuales
por encima del porcentaje de votos correspondientes a niveles de gasto per cápita real
promedio. Pero ese resultado global esconde diferencias notables entre los distintos
partidos.
12
Los datos de inversión pública per cápita son computados a partir de informaciones de la Oficina
Nacional de Presupuesto (ONAPRES), y sólo están disponibles a partir del 1986. Las cifras ignoran el
gasto clasificado como “municipios diversos”, que corresponde a la inversión que no puede ser imputada a
ninguna provincia específica.
20
8
10
De hecho, es posible mostrar que la asociación entre la inversión pública per cápita y el
porcentaje de votos (aproximada heurísticamente por la inclinación de la línea de
regresión lineal) es debilitada por un comportamiento anómalo en el gobierno del PRD
(2004), cuando curiosamente se produjo una asociación negativa entre el gasto de
inversión provincial per cápita y el porcentaje de votos del gobierno13. ¿Qué podría dar
sentido a tal anomalía? Una posibilidad es que el gobierno de ese año haya decidido
invertir más recursos en los lugares donde se sentía electoralmente más débil. Otra
posibilidad es que la inversión realizado haya sido de muy pobre calidad.
Figura 10(a): Porcentaje de votos partido en gobierno
vs gasto de inversion publica per capita precios 2003
(1986-2004)
Figura 10(b): Porcentaje de votos partido en gobierno (PRD)
vs gasto de inversion publica per capita precios 2003
(2004)
Porcentaje de votos por provincias
Porcentaje de votos por provincias
60
50
40
30
20
X
10
0
-10
990
1990
2990
3990
4990
5990
6990
7990
8990
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
-10.00
490.00
Figura 10(c): Porcentaje de votos partido en gobierno (PRSC)
vs gasto de inversion publica per capita precios 2003
(1986-2004)
Porcentaje de votos por provincias
Porcentaje de votos por provincias
50
40
30
20
10
1990
2990
3990
4990
5990
6990
7990
Gasto de inversion publica per capita real
1,990.00
2,490.00
2,990.00
Figura 10(d): Porcentaje de votos partido en gobierno (PLD)
vs gasto de inversion publica per capita precios 2003
(2000)
60
990
1,490.00
Gasto de inversion publica per capita real
Gasto de inversion publica per capita real
0
-10
990.00
9990
8990
9990
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
-10
990
1,990
2,990
3,990
4,990
5,990
6,990
7,990
Gasto de inversion publica per capita real
13
O sea, las provincias que recibieron mayor inversión otorgaron un porcentaje de votos menor al
promedio Un caso ilustrativo es el Distrito Nacional, donde invirtió uno de los mayores montos per cápita
de ese año (RD$ 2049 a precios del 2003), pero obtuvo uno de los porcentajes de votos más bajos (27%).
21
8,990
9,990
VI. UN MODELO ECONOMETRICO DE PREFERENCIAS ELECTORALES
El análisis anterior ilustró gráficamente la asociación entre el porcentaje de votos del
gobierno y algunas variables económicas seleccionadas. Como antes indicado, sin
embargo, la simple correlación de variables no permite estimar la influencia específica de
los distintos factores, por lo cual es ahora conveniente un abordaje más formal que
incorpore todas las variables de forma simultánea. Nuestra intención final es estimar una
relación entre el porcentaje de votos logrados por el partido de gobierno en una provincia
dada y las variables que potencialmente inciden sobre tal porcentaje, ya sea económicas
(como el nível de gasto público, la tasa de crecimiento del PIB y la tasa de inflación),
geográficas (el conglomerado al cual la provincia pertenece) y temporales (el porcentaje
de votos obtenido por dicho partido en el proceso electoral anterior).
Puesto que las tasas de inflación y de crecimiento del PIB no son computadas a nivel
provincial, esto constituye una seria limitación de la data disponible. En adición,
variables explicativas clave, como serían el gasto de inversión publicitaria de cada
partido en las distintas provincias y a nivel nacional, no están disponibles. Estas
limitaciones hacen evidente que será realmente imposible realizar una estimación precisa
de las relaciones planteadas, y que en vez de un punto de llegada, la estimación a seguir
debe ser vista como un punto de partida en la exploración de este terreno.
Un inicio natural es considerar un modelo logístico en el cual la probabilidad de que un
individuo vote por el partido de gobierno en una elección dada puede ser escrito como:
Pi = 1/(1+e-βZ)
donde Z es el vector de variables relevantes que supondremos depende de la provincia a
la cual pertenezca el votante, y β es un vector de parámetros. Por consiguiente, puede
también escribirse:
Pi /(1- Pi ) = eβ Z,
que equivale a:
log (Pi /(1- Pi )) = β Z,
Esta expresión se refiere a un individuo, pero el porcentaje de votos obtenido por el
partido de gobierno en una provincia puede ser pensado como el resultado de observar
varias veces el fenómeno para un dado valor de Z. Luego, dado que el número de
votantes es “grande” en sentido estadístico, la probabilidad de que un individuo de una
provincia vote por el partido de gobierno puede ser aproximada por la expresión:
Piest = n/N,
22
donde n es el número de votos a favor del partido de gobierno y N el número total de
votos validos en la provincia dada. En tal caso, la expresión ln(Pi /(1- Pi )) = β Z puede
aproximarse a través de la regresión lineal:
ln(Piest /(1- Piest)) j = β Zj + uj
donde u sigue una distribución normal con media 0 y varianza N P (1-P), en tanto el
subíndice representa las provincias.
Puede ser mostrado que la perturbación estocástica uj es heterocedástica, por lo cual el
modelo planetado no puede ser eficientemente estimado mediante Mínimos Cuadrados
Ordinarios (Ordinary Least Squeares), pero sí por Mínimos Cuadrados Ponderados
(Weighted Least Squares). El factor de ponderación para la observación correspondiente
a la j-ésima provincia puede ser computado como:
Wj=(N Piest (1- Piest)) j
La Tabla 4 presenta los resultados de tres versiones del modelo esbozado. En todos los
casos, la variable dependiente es el porcentaje de votos del partido de gobierno,
cualquiera que este sea en un momento dado (PRD, PRSC o PLD). La regresión es
estimada mediante datos provinciales. La data abarca los procesos electorales de 1990
en adelante, puesto que no se tiene información sobre el gasto público provincial para los
procesos previos.
La versión en Modelo I intenta capturar las posibles diferencias asociadas con el cluster
al cual una provincia pertenece, incorporando un conjunto de variables dummies. Así, por
ejemplo, la variable dummy DPRDSEG2 adopta un valor de 1 cuando se trate de una
provincia del segmento 2 y el partido en el gobierno sea el PRD, pero vale 0 en cualquier
otro caso; la variable dummy DPRSEG3 adopta un valor de 1 cuando se trate de una
provincia del segmento 3 y el partido en el gobierno sea el PRSC; y así sucesivamente.
Para evitar multicolinealidad, las provincias del segmento 2 cuando el partido de
gobierno es el PRD son tomadas como la base con respecto a la cual se contrastan las
demás situaciones.
La especificación en Modelo I también incorpora el impacto sobre el porcentaje de votos
en una provincia dada del porcentaje de votos obtenido en la misma provincia en la
elección anterior. En ese sentido, se incorpora nuevamente la posible influencia de los
clusters o conglomerados de provincias, de modo que la interacción del porcentaje
anterior de votos y las variables dummies descritas en el párrafo anterior. Por último, las
variables INFULTIMODOS, PIBCRECULTIMO y GASPCPRE2003 representan la tasa
de inflación anual promedio del año de elección y el año anterior, la tasa de crecimiento
del PIB en el año de elección y el gasto de inversión pública per cápita a precios del 2003
23
realizado por el gobierno en la provincia en los dos últimos años previos a las
elecciones14.
Los resultados de esta versión indican que las variables asociadas con los clusters no son
estadísticamente significativas, mientras la tasa de inflación, tasa de crecimiento del PIB
y el gasto de inversión pública sí lo son. Sin embargo, aunque la tasa de inflación y el
gasto de inversión aparecen con el signo esperado, el coeficiente del PIB resulta
negativo. Esto sugiere que, en general, la especificación del modelo podría ser mejorada.
Tabla 4: ESTIMACION MODELO ECONOMETRICO
DE PORCENTAJE DE VOTOS PARTIDO GOBIERNO
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Variable
Coeficiente t-Statistic P-value
Coeficiente t-Statistic P-value
Coeficiente t-Statistic P-value
CONSTANTE
1.68
4.40
0.00
1.5866 25.95882
0
2.03799 27.36549
0
0.07
0.13
0.90
(0.09)
(4.24)
0.00
DPRDSEG1
0.03
0.06
0.95
0.14
2.78
0.01
DPRDSEG3
DPRSEG1
0.16
0.38
0.70
(0.59)
(17.76)
0.00
(0.31)
(0.79)
0.43
(0.51)
(16.34)
0.00
DPRSEG2
DPRSEG3
(0.34)
(0.78)
0.44
(0.43)
(8.94)
0.00
(0.85)
(1.83)
0.07
0.04
1.21
0.23
DPLDSEG1
DPLDSEG2
0.32
0.82
0.42
(0.04)
(1.36)
0.18
0.06
0.09
0.93
0.15
2.13
0.03
DPLDSEG3
PORCENTAJE DE VOTOS ELECCION ANTERIOR
0.01
1.06
0.29
0.01
5.94
0.00
0.00
2.67
0.01
DPRDSEG1*PORCENTAJE VOTOS ELECCCION ANTERIOR
(0.00)
(0.31)
0.76
(0.00)
(4.67)
0.00
DPRDSEG3*PORCENTAJE VOTOS ELECCCION ANTERIOR
0.00
0.20
0.84
0.00
2.96
0.00
DPRSEG1*PORCENTAJE VOTOS ELECCCION ANTERIOR
(0.02)
(2.07)
0.04
(0.01)
(17.71)
0.00
DPRSEG2*PORCENTAJE VOTOS ELECCCION ANTERIOR
(0.00)
(0.48)
0.63
(0.01)
(16.04)
0.00
DPRSEG3*PORCENTAJE VOTOS ELECCCION ANTERIOR
(0.00)
(0.15)
0.88
(0.01)
(7.81)
0.00
DPLDSEG1*PORCENTAJE VOTOS ELECCCION ANTERIOR
0.02
1.90
0.06
0.00
1.87
0.06
DPLDSEG2*PORCENTAJE VOTOS ELECCCION ANTERIOR
(0.01)
(1.00)
0.32
(0.00)
(1.18)
0.24
DPLDSEG3*PORCENTAJE VOTOS ELECCCION ANTERIOR
0.00
0.24
0.81
0.01
3.42
0.00
INFULTIMODOS
(0.06)
(25.86)
0.00
(0.06)
(31.54)
0.00
(0.06)
(31.36)
0.00
PIBCRECULTIMO
(0.28)
(26.38)
0.00
(0.28)
(32.48)
0.00
(0.30)
(32.19)
0.00
GASPCPRE2003
0.0000167
2.56
0.01 0.0000050
0.79
0.43 0.0000087
1.35
0.18
Weighted Statistics
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
F-statistic
0.99
0.98
0.08
0.91
170.12
1.86
120.11
0.98
0.98
0.09
1.11
155.02
1.79
171.76
0.98
0.98
0.09
1.12
154.26
1.76
Unweighted Statistics
R-squared
0.70
Adjusted R-squared
0.66
0.13
S.E. of regression
1.43
Durbin-Watson stat
DiSEGj = 1 si el partido de gobierno ies
y la provincia pertenece al conglomerado
j ; 0 en caso contrario.
0.64
0.61
0.14
1.33
0.65
0.62
0.14
1.31
La alternativa en el Modelo II excluye el efecto de “nivel” de las variables dummies
correspondientes a los clusters/partido, pero preserva la interacción de esas variables con
el porcentaje de votos en la elección previa. Además, se preserva las variables
económicas relativas a la tasa de inflación, crecimiento del PIB y gasto de inversión
pública. En este caso, la mayoría de las variables incorporadas resultan estadísticamente
significativas. Nuevamente, los impactos de la inflación y del gasto público tienen los
signos esperados, mientras que la asociación entre el porcentaje de votos y la tasa del
crecimiento del PIB es negativa -contradiciendo la presunción más común. El gasto
público no es significativo a niveles convencionales de significación. Finalmente, la
versión en el Modelo III incorpora el efecto de nivel de las variables dummies
correspondientes a los clusters/partidos, pero ignora el impacto de esas variables sobre el
coeficiente del porcentaje de votos de la elección anterior. Los resultados para las
variables económicas inflación, PIB y gasto público son semejantes en magnitud y signo
a los obtenidos en la versión II.
14
Los resultados son invariables ante el uso de medidas alternativas para esas variables, como serían la
inflación del año de elección o la tasa de crecimiento del PIB en los dos últimos años, etc.
24
El hecho de que la tasa de crecimiento del PIB aparezca con signo negativo en todas las
estimaciones es probablemente un accidente estadístico causado por el porcentaje de
votos relativamente bajo logrado por el PLD en el año 2000, cuando la tasa de
crecimiento del PIB fue sin embargo sumamente alta. Esto es interpretado erróneamente
por el modelo como un impacto negativo del PIB sobre el porcentaje de votos del
gobierno. La intuición señala que en presencia de mayor volumen de datos (incluyendo,
en particular, datos correspondientes a otro momento en el cual el PLD haya sido
gobierno), la asociación negativa espuria entre PIB y porcentaje gubernamental de votos
probablemente desaparecería.
En resumen, la estimación econométrica sugiere un
cierto impacto de las variables económicas sobre los resultados electorales, pero las
limitaciones de la data impiden una estimación precisa. Avances en la dirección correcta
requieren, como elemento mínimo, la inclusión de variables que aproximen la actividad
económica y el gasto publicitario de cada partido a nivel de cada provincia.
VII.
CONCLUSIONES
Este artículo ha estudiado desde una perspectiva estadística los resultados de las
elecciones presidenciales dominicanas en el período 1966-2004. El análisis ha centrado
su atención en la influencia separada de tres dimensiones (temporal, espacial y
económica), las cuales son luego combinadas a través de un modelo econométrico
exploratorio. En la dimensión temporal, se ha mostrado que, si las reglas de evolución
estimadas para el período histórico persistieran en el largo plazo, el porcentaje de votos
del PRD tendería a fluctuar alrededor de 37%, el porcentaje del PLD alrededor de 28%
y el PRSC alrededor de 23%. Asimismo, se ha mostrado que el grado de fluctuación
alrededor del porcentaje de convergencia es distinto para los diferentes partidos, con el
porcentaje de votos del PRSC siendo más volátil que el porcentaje obtenido por los otros
dos partidos.
En la dimensión espacial, el estudio del comportamiento electoral de las distintas
provincias ha permitido identificar tres conglomerados o clusters diferenciados. El primer
cluster está formado por las provincias consideradas “perredeistas desilusionadas”, que
hasta 1982 votaron por el PRD en mayor proporción que las demás provincias, pero que
a partir de 1986 otorgaron a ese partido un porcentaje inferior al que le otorgó el resto del
país. El segundo cluster esta formado por provincias moderadas, las cuales tienden a
fluctuar entre los extremos representados por los otros clusters. Por último, el tercer
cluster contiene un grupo de provincias que persistentemente ha votado por el PRSC en
mayor proporción que las demás provincias, por lo cual podrían ser denominadas
“reformistas persistentes”. La localización geográfica de los clusters evidencia un alto
grado de autocorrelación espacial, en el sentido de que el comportamiento electoral de
una provincia está altamente correlacionado con el de las provincias colindantes. Sin
embargo, el grado de autocorrelación espacial ha tendido a debilitarse a lo largo del
tiempo, lo que sugiere que progresivamente las provincias tienden a votar sobre la base
de preferencias o intereses individuales, más que regionales.
25
Finalmente, en la dimensión económica, el análisis ha identificado heurísticamente una
asociación negativa entre la tasa de inflación sobre el porcentaje de votos obtenido por el
partido de gobierno, junto a una asociación positiva de esta última con el crecimiento del
PIB y el nivel de inversión pública provincial. En el año 2004, sin embargo, se presenta
la aparente anomalía de una asociación negativa entre el gasto de inversión provincial per
cápita y el porcentaje de votos del gobierno. En ese sentido, varias hipótesis son
planteadas, incluyendo la posibilidad de que el gobierno de turno en ese entonces (PRD)
haya tendido a invertir más recursos precisamente en los lugares donde se sentía
electoralmente más débil, que la inversión realizada haya sido de muy pobre calidad o
que la relación entre el gasto y la votación oficial haya sido obscurecida por la ausencia
de información sobre otras variables –como, por ejemplo, el gasto en publicidad.
Los ingredientes anteriores fueron posteriormente combinados en un análisis
econométrico. La estimación econométrica apunta hacia la hipótesis de un cierto impacto
de las variables económicas sobre los resultados electorales, pero las limitaciones de la
data impiden una estimación precisa. Por consiguiente, se postula la necesidad de
incorporar al análisis informaciones clave que en la actualidad no están disponibles.
Estas conclusiones son obviamente derivadas de la experiencia histórica, por lo cual una
pregunta relevante es si sus bases objetivas continúan siendo válidas. Esto es aún más
relevante en virtud de la desaparición de los líderes tradicionales de las tres principales
agrupaciones políticas. Sobre el particular, es posible conjeturar que las fuerzas socioeconómicas que fueron tradicionalmente encarnadas en los líderes desaparecidos
continúan latentes, y eventualmente se aglutinarán en torno a otros liderazgos. En esa
concepción, los líderes desaparecen pero las fuerzas sociales que los sustentaron
simplemente evolucionan, y la observación del patrón histórico representa por
consiguiente un insumo importante para entender las tendencias futuras. Por otra parte,
es también posible argumentar que la coyuntura actual representa un punto de inflexión
con respecto al pasado, del cual surgirá una dinámica política radicalmente distinta, en la
cual las fuerzas sociales se aglutinarán de forma imprevisible en torno a nuevos
liderazgos. Infelizmente, la respuesta a esta disyuntiva se encuentra en un futuro al que
todavía no tenemos acceso.
Propongo retomar la discusión dentro de treinta años.
VIII. BIBLIOGRAFIA
Andersen, Lykke E., Clive W. J. Granger, Eustaquio J. Reis, Diana Weinhold, Sven
Wunder (2003). The Dynamics of Deforestation and Economic Growth in the Brazilian
Amazon. Cambridge University Press. Cambridge USA.
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Cliff, A. D y J. K. Ord (1981). Spatial Processes: models and applications. Pion
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26
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Dominicana. Editora Centenario. Santo Domingo. D.N.
Justo Duarte, Amaury (1998). Partidos Políticos en la Sociedad Dominicana (18441998). Editora Universitaria – UASD. Santo Domingo. D.N.
Reis, Eustaquio J. y Rolando M. Guzmán (1992). An Econometric Model of Amazon
Deforestation. Instituto de Pesquisa Economica Aplicada (IPEA). Documento para
Discussao 165. Rio de Janeiro.
27