BOLSA FAMÍLIA OU DESEMPENHO DA ECONOMIA? DETERMINANTES DA REELEIÇÃO DE LULA EM 2006

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1 BOLSA FAMÍLIA OU DESEMPENHO DA ECONOMIA? DETERMINANTES DA REELEIÇÃO DE LULA EM 2006 Mauricio Canêdo-Pinheiro (IBRE/FGV) Reumo Ete artigo invetiga o determinante da mudança no padrão da votação na eleiçõe preidenciai de 2006, em particular o papel do programa Bola Família e do deempenho da economia na migração da bae eleitoral de Lula para a regiõe meno deenvolvida. Do ponto de vita metodológico, inova-e ao coniderar adequadamente o problema gerado pela agregação de deciõe individuai tipicamente nãolineare. Quanto ao reultado, ao contrário de Carraro et alli (2009) e outro autore, encontra-e que o impacto do programa Bola Família é batante uperior ao do deempenho econômico. No entanto, nenhum do doi fatore foi capaz de explicar atifatoriamente toda a extenão da mudança obervada em Nee entido, ganha grande apelo a explicação apreentada em Zucco (2008), de que Lula, ao er o candidato do governo, naturalmente teria deempenho uperior em município meno deenvolvido, mai dependente do Etado. Palavra-Chave: Bola Família, Lula, Eleiçõe Preidenciai, Vié de Agregação, Brail. Claificação JEL: H53, I38. Claificação Anpec: Área 4 Economia do Setor Público Abtract Thi paper invetigate the determinant of change in the pattern of voting in the Brazilian preidential election of 2006, in particular the role of the Bola Família programme and of the economic performance in the hift of Lula' voting bae toward the pooret region. From the methodological point of view, innovation i to conider adequately the problem generated by the aggregation of typically nonlinear individual deciion. The reult indicate that, unlie Carraro et alli (2009), compared to economic performance, the Bola Família programme ha had a far greater impact in that hift. However, none of the two factor wa able to atifactorily explain the entire extent of change oberved in Accordingly, thoe change may be the reult of an incumbency effect [Zucco (2008)]: in Brazilian preidential election the candidate from the government party would naturally perform better in le developed region, more dependent on the tate. Keyword: Bola Família, Lula, Preidential Election, Aggregation Bia, Brazil. JEL Claification: H53, I38. Anpec Claification: Area 4 Public Economic O autor agradece a Céar Zucco e Leonardo Monatério pelo compartilhamento da bae de dado uada repectivamente em Zucco (2008) e Carraro et alli (2009). Agradecimento também à Adriana Hernandez-Perez, Samuel Peôa, Régi Bonelli e de divero participante de eminário no IBRE/FGV e EPGE/FGV pelo comentário. O erro remanecente ão de reponabilidade do autor e a opiniõe exprea não refletem a poiçõe da FGV ou do IBRE.

2 INTRODUÇÃO Na eleiçõe preidenciai de 2006 ficou clara a mudança no perfil da votação do candidato reeleito, Luiz Inácio Lula da Silva (Lula). Se na eleiçõe preidenciai anteriore Lula foi particularmente bem ucedido em regiõe mai urbanizada e deenvolvida do Brail, em 2006 o candidato do Partido do Trabalhadore (PT) viu ua bae eleitoral migrar para regiõe meno deenvolvida do paí. Muita hipótee foram levantada para explicar tal mudança. Em Hunter & Power (2007) ela foram organizada em trê grande categoria. Em primeiro lugar, o eleitore mai pobre e meno ecolarizado teriam meno aceo à informação obre o ecândalo de corrupção que urgiram no primeiro mandato de Lula. Em egundo lugar, o eleitore de menor renda eriam o maiore beneficiado com a política econômica do primeiro governo de Lula. Por último, a política ociai, particularmente o programa Bola Família, explicariam grande parte do deempenho eleitoral de Lula na regiõe meno deenvolvida. Ademai, Zucco (2008) aponta evidência de que no Brail o candidato a preidente ligado ao governo empre obtém deempenho eleitoral relativamente melhor em regiõe meno deenvolvida, naturalmente mai dependente do Etado. Tal regularidade também ajudaria a explicar o deempenho de Lula neta regiõe. Sobre a relação entre o programa de tranferência de renda e o deempenho de Lula na eleiçõe de 2006, exite um amplo debate público obre o dividendo eleitorai do programa Bola Família. Ete debate foi tranplantado para o ambiente acadêmico. O reultado ão batante dípare: variando dede evidência de que o programa não foi determinante para a reeleição de Lula [Carraro et alli (2009), por exemplo] até concluõe de que o programa teve papel deciivo na vitória do candidato do PT [Marque et alli (2009), por exemplo]. A repeito do papel do deempenho da economia braileira na mudança do padrão eleitoral de Lula em 2006, muito autore defendem a prevalência de fatore econômico. Para ete autore o ganho de bem-etar ligado à melhora da condiçõe do mercado de trabalho para a parcela mai pobre da população 2 e ao impacto do câmbio devalorizado e da inflação controlada na ceta de conumo do etrato de renda mai baixo e não o ganho auferido como o programa de tranferência de renda teriam ido o fatore deciivo na eleiçõe preidenciai de 2006 [Carraro et alli (2009)]. Entretanto, com exceção de Zucco (2009), nenhum etudo tenta inferir diretamente o efeito da variávei econômica na reeleição de Lula. Por exemplo, Carraro et alli (2009) inferem a importância do fatore econômico de maneira indireta: como o efeito do programa Bola Família motra-e pequeno, o reultado da eleiçõe é creditado ao deempenho da economia. 3 Sendo aim, outra contribuição dete artigo é a incluão de uma medida de deempenho econômico na análie quantitativa do deempenho eleitoral de Lula em 2006, o que poibilita a comparação direta da importância do fatore puramente econômico e do programa Bola Família. Em termo metodológico, com exceção de Abenur, Cribari-Neto & Meneze (2007), a literatura prévia obre o tema cotuma lançar mão de modelo lineare [Nicolau & Peixoto (2007), Zucco (2008), Soare & Terron (2008), Carraro et alli (2009) e Marque et alli (2009)]. Ete modelo não ão adequado para decrever variávei que aumem a forma de proporçõe. Nee cao, ão neceário modelo que e ajutem ao fato de que a variável dependente proporção de voto em Lula omente pode aumir valore no intervalo [0, ]. Nee entido, ete trabalho buca uprir eta lacuna ao coniderar adequadamente eta quetão. No entanto, exite outro problema metodológico ainda não adequadamente tratado neta literatura. Por conta do mecanimo de voto ecreto, é neceário o uo de dado agregado para invetigar o impacto do programa Bola Família na votação de Lula em Tal procedimento é ucetível ao que e convencionou chamar de falácia ecológica [ver King (997) para referência]: não é poível inferir 2. Para um reumo dete debate na imprena ver Marque et alli (2009). 2. Ver Kawani, Neri & Son (2006) para evidência a ete repeito. 3. Na verdade, em o próprio autore reconhecem a neceidade de análie quantitativa adicional para identificar e medir adequadamente a importância relativa de cada fator.

3 comportamento individuai com bae em dado agregado. 4 Trata-e de problema imilar ao que é referido na literatura como vié de agregação [Stoer (993)], uma aluão ao vié cauado pela agregação de ecolha individuai não lineare em um ambiente em que o indivíduo ão heterogêneo. O vié tende a crecer com o nível de agregação utilizado, o que lança mai dúvida obre reultado de trabalho que uam informaçõe agregada ao nível etadual [Abenur, Cribari-Neto & Meneze (2007)]. Sendo aim, outra contribuição dete artigo inédita na literatura que etuda o determinante da reeleição de Lula é o tratamento adequado deta quetão. Para tanto erá utilizado o método de agregação propoto em Kelejian (995). Ete método, e não permite inferir o parâmetro individuai de ecolha, garante que o modelo agregado é conitente com o modelo individual, evitando o problema de vié de agregação. Além deta introdução, ete artigo conta com mai cinco eçõe. A eção 2 decreve o modelo de ecolha do eleitore, enquanto a eção 3 motra como contruir um modelo agregado compatível com a deciõe individuai. Por ua vez, a eção 4 decreve o dado utilizado e a epecificação exata do referido modelo. A eção 5 traz o reultado da etimação do modelo agregado, bem como uma dicuão do memo. Seguem breve conideraçõe finai. 3 2 AS ESCOLHAS INDIVIDUAIS Defina-e a utilidade indireta do i -éimo eleitor, que reide no município Lula na eleiçõe preidenciai de 2006: S, cao tenha votado em u i = δ + Z β + X γ + ε, i i () em que S é o total de município, eleitore de um memo município, Z é vetor com variávei que aumem o memo valor para todo o X é vetor com variávei epecífica do eleitore, δ é parâmetro, β i e γ ão vetore de parâmetro e ε i é o termo de erro aleatório. Por ua vez, a utilidade indireta do eleitor, cao não vote em Lula, é normalizada para zero. Cao tivéemo aceo ao voto de cada eleitor, omente eria poível obervar a decião do eleitor (e não a ua utilidade indireta). Sendo aim, é conveniente definir D tal que: i D D i i = = 0 e o eleitor ecolheu Lula, ou eja, e cao contrário, ou eja, e u i u = δ + Z β + X γ + ε = δ + Z β + X γ + ε < 0. i i i i i 0, (2a) (2b) Dete modo, e ε i é idêntica e independentemente ditribuído com denidade imétrica e ditribuição acumulada F Z, X ), a probabilidade de um indivíduo votar em Lula em determinada ( i eleição, ou eja, E D Z, X ), é dada por: ( i i µ i E( D i Z, X i ) = Pr( D i = Z, X i ) = Pr( δ + Z β + X i γ + ε 0), = F( δ Z β X γ ) = F( δ + Z β + X i i i γ ). (3a) (3b) Percebe-e que a utilização de modelo lineare e motra inadequada, poi nee cao não há como garantir que 0 δ + Z β + X γ, como convém para uma probabilidade. Sob a hipótee de que δ + β + γ e Z Xi µ i = F Z, X i ) = δ + Z β + X γ + e i i ( chega-e ao modelo da família logit. Dete modo, a ecolha do eleitore que vivem em um determinado município pode er modelada como [Train (2003)]: 4. Dado o caráter ecreto do voto, ete é um problema recorrente na literatura que analia o reultado de eleiçõe [ver, por exemplo, Brown & Payne (986), Freedman et alli (99) e Hecelman (997, 2000)].

4 ln µ i = δ + β + γ. µ Z X (4) i i O coeficiente de (4) não ão diretamente interpretávei, ma é poível calcular o efeito marginai de cada variável [Train (2003)]: 4 µ i W i δ + W ϑ µ ( µ ) ϑ i e = = ϑ, 2 i i δ + Wiϑ ( + e ) (5) β Z em que ϑ = é vetor de parâmetro e W i = γ é vetor que variávei explicativa. X i 3 DAS ESCOLHAS INDIVIDUAIS PARA O RESULTADO AGREGADO A etimação do coeficiente da equação (4) requer informaçõe a repeito de cada eleitor. Infelizmente, uma vez que o voto é ecreto, a informaçõe individuai não etão diponívei. Na etimação de modelo lineare ete problema pode er contornado pela agregação do atributo e ecolha individuai em diferente regiõe geográfica (município, no cao em análie) [Stoer (993)]. O parâmetro do modelo de decião individual ão então etimado pela regreão da média da variável dependente na regiõe na mema média do regreore e em variávei dummy para a coorte. Sendo aim, uma quetão e impõe: eria poível uma abordagem análoga no cao de modelo da família logit, intrinecamente não lineare? Para reponder a eta quetão definam-e: D X N Di i= =, (6a) N N t X i= = N i, em que N é o número de eleitore da região na eleição preidencial de Perceba que a variávei de caráter individual paam a er exprea em termo de proporçõe ou média relativa à região. Por exemplo, a variável dummy que indica a ecolha individual de votar ou não votar em Lula é tranformada na proporção de voto dete candidato na região ( D ). Se a variável for, por exemplo, renda, paa a er exprea como renda média do eleitore da região. Tem-e que de forma geral: η µ ) = κ( Z, X ), (7) ( em que η ( ) e κ ( ) ão funçõe. A epecificação (7) levanta trê quetõe. A primeira diz repeito à função η ( ) : é precio preervar no modelo agregado a etrutura não linear do modelo de decião individual decrito em (4) [Stoer (993)]. 5 De outra forma a variável dependente poderá aumir qualquer valor em R quando na verdade é definida no intervalo [0, ]. Além dio, modelo lineare reultam em efeito marginai que independem do valore da variávei explicativa. É razoável imaginar que tai efeito ejam diferente (6b) 5. A função η( ) é uualmente denominada função de ligação [Kiechnic & McCullogh (2003)].

5 para valore ditinto deta variávei. 6 Dete modo, não é adequado o uo de modelo lineare tal como em Nicolau & Peixoto (2007), Soare & Terron (2008), Zucco (2008), Carraro et alli (2009) e Marque et alli (2009). 7 Nee cao, a ecolha mai óbvia é acompanhar o modelo de decião individual e µ ln. Aliá, eta ecolha é amparada pela contatação de que modelo uar a função logítica, ou eja, ( ) µ com função de ligação logítica obtêm deempenho batante uperior ao modelo com funçõe de ligação linear [ver Kiechnic & McCullogh (2003) para evidência e referência]. A egunda quetão e refere à função κ ( ). Uualmente ela é definida como endo linear, ou eja, κ( Z, X ) = δ + Z β + X γ. No entanto, tal epecificação de κ ( ) não é adequada ob heterogeneidade do indivíduo dentro da regiõe [Kelejian (995)]. Na verdade, eta epecificação parte do preupoto equivocado de que E[ κ ( Z, X )] = κ[ Z, E( X i )] dentro de cada região [Hecelman & Sullivan (2002)]. Eta igualdade omente vale no cao em que o atributo individuai não variam entre o eleitore da mema região. Nee cao, a princípio, a incluão do atributo individuai no modelo implica ter que fazer hipótee mai epecífica obre a ditribuição do memo entre o indivíduo. Obviamente, ito tende a complicar a epecificação do modelo agregado, poi, a princípio, e torna neceário incluir a etrutura da ditribuição do atributo individuai como parte do modelo [Stoer (993)]. Ete tema erá retomado com mai detalhe na eção 3.. Por ua vez, a terceira quetão diz repeito à heterocedaticidade do erro e à ditribuição condicional de D, tema que erá tratado em maior profundidade na eção Correta Agregação da Deciõe Individuai A ete repeito, Kelejian (995) propõe um método que precinde de qualquer hipótee obre a ditribuição exata do atributo individuai e, ao memo tempo, leva em conideração a heterogeneidade do memo. Ete método é baeado no reultado de que, ob condiçõe batante gerai, o equivalente agregado do modelo de decião individual decrito em (4) é: 8 D ln = δ + Zβ + X γ + g Z β + X ( γ ) + υ, (8) D em que g ( ) é uma função que pode er interpretada como o vié de agregação cauado pela heterogeneidade do atributo individuai [Kelejian (995)]. Em outra palavra, tem-e que κ( Z, X ) = δ + Z β + X γ + g( Z β + X γ ). Tal como ugerido em Stoer (993), o vié e a forma funcional exata de g ( ) dependem da ditribuição de X i entre o eleitore. No entanto, Kelejian (995) ugere que g ( ) é não linear e pode er aproximada por um polinômio de ordem K : K g( Z β + X γ ) ( Z β + X γ ) b. (9) = 0 em que b é o parâmetro aociado a -éima potência do polinômio. 5 Defina-e o vetor W Z = X. Subtituindo-e (9) em (8) e ignorando-e o erro de aproximação, 6. Para o valore médio da variávei explicativa é batante provável que o efeito marginai ejam emelhante para modelo não lineare e lineare, uma vez que ete último podem er coniderado aproximaçõe de primeira ordem do demai. No entanto, quanto mai ditante da média, pior erá eta aproximação. 7. Uma exceção é Abenur, Cribari-Neto & Meneze (2007), que uam a função de ligação logítica. 8. O reultado de Kelejian (995) não depende, por exemplo, da independência da ditribuição do atributo individuai dentro de cada município.

6 chega-e a [Kelejian (995)]: D ln = δ + W ϑ + D 4243 d K = 0 ( W ϑ) b + υ t 0 23 a = b + δ + W ϑ( + b ) λ K = 2 ( W λ) b + υ. ( + b ) 4243 φ 6 (0) Dete modo, dada a hipótee feita, a equação (0) repreenta a agregação apropriada do modelo expoto em (4). Além dio, a equação (0) pode er uada para e tetar a preença de vié de agregação: Kelejian (995) ugere que nee cao a hipótee nula eja definida como φ2 = K = φ K = 0. Perceba-e que ete tete não é capaz de detectar vié de agregação quando ete aume a forma puramente linear. Revertendo a tranformação logítica, também é poível calcular [Kelejian (995)]: Pr( D i a+ W λ+ ( W λ ) φ = 2 e = W ) K a+ W λ + ( W = 2 + e K λ) φ Λ( W, K). () Baicamente () repreenta uma média ponderada da probabilidade individual, na qual o peo ão determinado pela informaçõe regionai agregada. Note-e que não e trata da previão de µ, que é a probabilidade condicionada ao vetor W it. Como para cada eleitor a probabilidade de votar em Lula é função da caracterítica individuai, a melhor etimativa para uma peoa ecolhida aleatoriamente em determinada região é a média ponderada de toda a poívei probabilidade heterogênea naquela mema região [Hecelman (997)]. Definindo-eφ =, não é difícil motrar que o efeito marginal da variávei explicativa é: it D W, K)] K = [ Λ( W, )][ Λ( ( λ) K W W = φ λ. (2) 3.2 Heterocedaticidade do Erro e Ditribuição Condicional de D t Tomando-e o modelo definido por (0), tem-e que σ Var ( υ ) = µ ( µ ) [Maddala (983), p ]. Ademai tai variância podem er etimada pela ubtituição de µ por ua contrapartida amotral. Sendo aim, o modelo (0) pode er etimado por Mínimo Quadrado Não Lineare Generalizado (MQNLG), em que cada obervação é ponderada por w = N D D ). 9 N ( Note-e que a variância de D deve er heterocedática e e aproximar de zero no limite inferior e uperior do intervalo [0, ] [Kiechnic & McCullogh (2003)]. Não é difícil motrar que eta propriedade é atifeita pelo modelo (0). 0 Além dio, embora uualmente o modelo (0) eja etimado pela minimização da oma do υ ~ N 0, σ quadrado do reíduo, implicitamente faz-e a hipótee de que ( ) 9. Na verdade, o peo devem er redefinido para que ua oma eja igual ao número de obervaçõe. D µ 0. Bata notar que υ [Maddala (983), p. 30]. Então σ = Var( D ), o que etabelece o reultado de ( µ ) µ ( µ ) µ ( µ ) que Var( D ) =. Note que Var( D ) e aproxima de zero quando µ e aproxima de zero ou um e atinge o máximo N quando µ =. 2 2

7 [Kiechnic & McCullogh (2003)]. Em outra palavra, upõe-e que d tem ditribuição normal. No entanto, eta não é a única poibilidade. Em Kiechnic & McCullogh (2003) ão abordada outra opçõe, como a ditribuiçõe beta e implex. 2 4 DADOS E ESPECIFICAÇÃO DO MODELO 4. Dado A Tabela traz uma lita e uma breve decrição da variávei utilizada. A fonte dete dado ão baicamente o Zucco (2008) e Tribunal Superior Eleitoral (TSE), para a variávei eleitorai, o Intituto Braileiro de Geografia e Etatítica (IBGE) para a variávei geográfica, demográfica e ócio-econômica e Minitério do Deenvolvimento Social (MDS) para informaçõe obre a cobertura do programa Bola Família. Tabela : Variávei Utilizada a Variável Definição Fonte LULA2006 % de voto de Lula obre voto válido no 2º turno da eleição de 2006 TSE b BOLSA % da família atendida pelo programa Bola Família em julho de 2006 MDS b CRESC Taxa de crecimento anual média do PIB per capita entre 2002 e 2006 (%) IBGE URB % da população vivendo em área urbana em 2000 IBGE DENS Denidade populacional em 2000 (habitante por Km 2 ) IBGE DIST Ditância da capital do etado (Km) IBGE LULA2002 % de voto de Lula obre voto válido no 2º turno da eleição de 2002 GOVPT Variável binária: e governador do PT em 2006, zero cao contrário Zucco (2008) PREFPT Variável binária: e prefeito do PT em 2006, zero cao contrário Zucco (2008) PT2004 % de voto do candidato do PT a na eleiçõe municipai de 2004 Zucco (2008) TSE b RENDA Renda per capita em 2000 (R$ de 2000) IBGE GINI Índice de deigualdade de Gini em 2000 IBGE ANALF % de analfabeto entre peoa acima de 5 ano em 2000 IBGE MORT % de criança morta até 5 ano de idade em 2000 IBGE PENT % da população de orientação religioa pentecotal IBGE NBRANCO % da população que não declarou er branca em 2000 TXLOCAL Impoto locai como proporção da receita operacional em 2006 (%) IBGE b IBGE PUBLICO Adminitração Publica como proporção do PIB em 2006 (%) IBGE a Realte-e que a variávei ão avaliada em nível municipal. Por exemplo, a variável LULA2006 e refere à votação de Lula em cada um do município braileiro. b Refere-e à fonte primária da informaçõe. Dado retirado de Zucco (2008). 7. Eta hipótee implica aumir que D tem ditribuição aditiva logítica normal. 2. Particularmente no que diz repeito ao etudo do impacto do programa Bola Família na eleiçõe preidenciai de 2006, Abenur, Cribari-Neto & Meneze (2007) uam a ditribuição beta.

8 Por ua vez, a Tabela 2 traz alguma etatítica decritiva da variávei utilizada. Fica batante evidente a diparidade da caracterítica ócio-econômica e demográfica entre o município da amotra. A título de exemplo, a menor renda per capita da amotra é de R$ 28,38 e a maior de R$ 954,65, mai do que trinta veze uperior. O município mai deenvolvido chegam a ter taxa de analfabetimo inferiore a %, enquanto o meno deenvolvido podem ter mai do que 60% de ua população acima de 5 ano analfabeta. 8 Tabela 2: Alguma Etatítica Decritiva Variável Média Devio-Padrão Mínimo Máximo LULA2006 0,63 0,64 0,96 0,963 BOLSA 0,289 0,66 0,03,000 CRESC 0,04 0,086-0,452 0,763 URB 0,605 0,238 0,000,000 DENS 23,4 625,97 0, DIST 250,94 65,76 0, LULA2002 0,548 0,23 0,25 0,906 GOVPT 0,065 0,247 0,000,000 PREFPT 0,090 0,286 0,000,000 PT2004 0,366 0,207 0,00,000 RENDA 80,28 00,28 28,38 954,65 GINI 0,562 0,059 0,370 0,820 ANALF 0,207 0,24 0,009 0,607 MORT 0,042 0,029 0,006 0,35 PENT 0,084 0,055 0,00 0,46 NBRANCO 0,450 0,25 0,003 0,987 TXLOCAL 0,053 0,053 0,00 0,50 PUBLICO 0,260 0,40 0,00 0,785 Etatítica calculada para uma amotra de município. Foram eliminado aquele em que não etava diponível informação para alguma variável. 4.2 Epecificação do Modelo Baicamente, foram etimada diferente verõe do modelo definido em (0). Além da variávei explicativa litada na Tabela, foram incluída dummie etaduai para capturar o efeito de atributo não obervávei e de variávei omitida dentro da unidade federativa. 3 A variávei de maior interee ão BOLSA e CRESC, que capturam o alcance do programa Bola Família e o deempenho econômico no primeiro mandato de Lula. A demai variávei explicativa podem er agrupada em quatro categoria: (i) geográfica URB, DENS, DIST; (ii) política e eleitorai LULA2002, GOVPT, PREFPT e PT2004; (iii) caracterítica ócio-econômica do eleitore RENDA, GINI, ANALF, MORT, PENT, NBRANCO; (iv) etor público TXLOCAL, PUBLICO. 3. Na verdade, para evitar multicolinearidade perfeita com outra variávei, foram omitida a dummie correpondente ao Ditrito Federal, Roraima e Acre.

9 5 RESULTADOS A Tabela 3 reume o reultado encontrado a partir da etimação de diferente verõe do modelo decrito na eção 4.2. Em toda a epecificaçõe não lineare foi utilizado o método de Mínimo Quadrado Não-Lineare Generalizado (MQNLG). O reultado apreentado na Tabela 3 podem er mai bem interpretado e expreo em termo de efeito marginai. A Tabela 4 traz o efeito marginai calculado para o valore médio da variávei explicativa. Saliente-e que eta média foram calculada com a mema ponderação uada na etimação do modelo por MQNLG (ver eção 3.2 para detalhe). A título de comparação com reultado de outro artigo, a Tabela 4 também apreenta a elaticidade, calculada para o memo valore. 5. Vié de Agregação Pela inpeção da Tabela 3 percebe-e que o vié de agregação é detectado em todo o modelo (com exceção do Modelo, obviamente): a hipótee nula de que φ 2 = 0 (Modelo 2) ou φ 2 = φ3 = 0 (Modelo 3) é fortemente rejeitada. Note-e que a evidência de Hecelman & Sullivan (2002) motram que: (i) a preença de vié de agregação aumenta com a população da regiõe; (ii) a capacidade do tete propoto por Kelejian (995) em detectar ete vié também aumenta com o tamanho da população. Nee entido, a contatação de que o vié de agregação é importante memo com dado municipai lança muita dúvida obre evidência baeada em dado agregado etaduai [ver, por exemplo, Abenur, Cribari-Neto & Meneze (2007)], ujeito a um vié ainda maior. Outro reultado de Hecelman & Sullivan (2002) é que o poder dete tete aumenta enivelmente com a ordem do polinômio ( K ) utilizado na aproximação da função g ( ) e pode er batante baixo para valore pequeno de K. O fato de que a detecção foi coneguida memo para K = 2 reforça a evidência de que o vié de agregação não pode er deprezado. A Tabela 4 também ilutra a importância de e agregar adequadamente a deciõe individuai. O efeito marginai de alguma variávei ofreram mudança ubtanciai. Tome-e a variável TXLOCAL como exemplo. No Modelo, em correção para vié de agregação, o aumento de um ponto percentual neta variável reulta em 0,243 ponto percentual de incremento na votação de Lula. No Modelo 3, ete efeito é de 0,74 ponto percentual. O exemplo da variável MORT é ainda mai ilutrativo, poi eu coeficiente muda de inal quando é coniderado o vié de agregação. Também foram etimada verõe do modelo para K > 3. No entanto, optou-e por apreentar omente o reultado para K 3, poi a etimativa ão batante imilare. Além dio, para K > 3, o 2 R ajutado e o critério de informação de Aaie indicam que o ganho em termo de ajute não compenam a perda de grau de liberdade. 4 Sendo aim, o Modelo 3 foi elecionado como preferido. 5.2 Heterocedaticidade Da eção 3.2 tem-e que σ Var ( υ ) = µ ( µ ). Como µ é função da variávei explicativa do N modelo é poível ecrever σ = θ ( W, N ), em que θ ( ) é claramente não linear. No N h( W )[ h( W )] entanto, é poível tetar a hipótee nula de heterocedaticidade contra a hipótee alternativa de que σ = θ W, N ) com o auxílio da eguinte regreão linear [Davidon & MacKinnon (993), p ]: t ( 2 W N ˆ υ = ι + ι W + ι N + ξ, (3) 9 em que ι e ι N ão parâmetro, W ι é vetor de parâmetro e ξ é termo de erro aleatório. O tete conite baicamente em verificar a ignificância conjunta de W ι e ι N. O reultado motram que ele ão conjuntamente ignificativo, o que indica rejeição da hipótee nula de heterocedaticidade em favor da epecificação heterocedática adotada. 4. Ademai, a partir de K = 4 a etimativa tornam-e quae toda não-ignificativa (reultado diponívei ob requiição).

10 Tabela 3: Reultado da Regreõe Variável Dependente: ln[lula2006/(-lula2006)] 0 Modelo (K = ) Modelo 2 (K = 2) Modelo 3 (K = 3) 0,775*,44* 2,708* BOLSA (0,096) (0,99) (0,69) CRESC 0,34* 0,527*,035* (0,076) (0,30) (0,322) URB 0,90* 0,286* 0,55* (0,040) (0,069) (0,64) DENS 0,000* 0,000* 0,000* (0,000) (0,000) (0,000) DIST -0,000* -0,000* -0,00* (0,000) (0,000) (0,000) LULA2002 2,57* 4,38* 8,295* (0,058) (0,265) (,676) GOVPT 0,828*,354* 2,546* (0,2) (0,92) (0,63) PREFPT -0,092* -0,73* -0,326* (0,04) (0,026) (0,077) PT2004 0,026 0,045 0,08 (0,028) (0,048) (0,09) RENDA -0,00* -0,00* -0,002* (0,000) (0,000) (0,000) GINI -0,707* -,396* -2,697* (0,7) (0,25) (0,662) ANALF,486* 2,664* 4,866* (0,6) (0,323) (,097) MORT 0,086-0,687 -,240 (0,627) (,74) (2,223) PENT 0,00 0,003*** 0,006 (0,00) (0,002) (0,004) NBRANCO,53* 2,7* 4,73* (0,06) (0,68) (0,922) TXLOCAL 0,372* 0,55* 0,860** (0,0) (0,67) (0,342) PUBLICO 0,468* 0,896*,72* (0,083) (0,64) (0,474) φ ,033* -0,047* - (0,00) (0,004) φ ,00* - - (0,000) Tete para Vié de Agregação - 5,78* 28,62* Número de Obervaçõe R 2 0,8648 0,8668 0,8670 R 2 Ajutado 0,863 0,865 0,8653 Critério de Seleção de Aaie -,7929 -,8065 -,8072 O ímbolo *, ** e *** indicam ignificância a %, 5% e 0%, repectivamente. Omitiu-e o valor da contante e do efeito etaduai por economia de epaço. Entre parêntee o devio-padrão da etimativa, robuta à heterocedaticidade da forma como definida na eção 3.2. O tete para vié de agregação reporta a etatítica F relativa à ignificância conjunta de φ 2,..., φ K (mai detalhe ver eção 3.).

11 Tabela 4: Efeito Marginai e Elaticidade Modelo (K = ) Modelo 2 (K = 2) Modelo 3 (K = 3) Efeito Marginal Elaticidade Efeito Marginal Elaticidade Efeito Marginal Elaticidade BOLSA 0,506* 0,4* 0,57* 0,57* 0,548* 0,50* CRESC 0,205* * 0,209* * 0,209* * URB 0,24* 0,85* 0,3* 0,66* 0,04* 0,52* DENS 0,000* 0,035* 0,000* 0,035* 0,000* 0,035* DIST -0,000* -0,037* -0,000* -0,040* -0,000* -0,038* LULA2002,644*,735*,737*,806*,677*,738* GOVPT 0,8* - 0,64* - 0,56* - PREFPT -0,023* - -0,025* - -0,024* - PT2004 0,07 0,000 0,08 0,000 0,06 0,000 RENDA -0,000* -0,266* -0,000* -0,26* -0,000* -0,204* GINI -0,462* -0,462* -0,553* -0,546* -0,545* -0,536* ANALF 0,97* 0,85*,056* 0,99* 0,984* 0,84* MORT 0,056 0,003-0,273-0,04-0,25-0,03 PENT 0,00 0,000 0,00*** 0,000*** 0,00 0,000 NBRANCO 0,753* 0,53* 0,839* 0,563* 0,844* 0,564* TXLOCAL 0,243* 0,074* 0,204* 0,06* 0,74** 0,052** PUBLICO 0,306* 0,08* 0,355* 0,093* 0,348* 0,09* O ímbolo *, ** e *** indicam ignificância a %, 5% e 0%, repectivamente Efeito marginai e elaticidade calculada na média amotrai ponderada da variávei explicativa. O peo de cada obervação é o memo uado na etimação do modelo por MQNLG (mai detalhe ver eção 3.2). Para a variávei binária GOVPT e PREFPT o valor calculado e refere ao efeito incremental de uma mudança dicreta (de zero para um). 5.3 Interpretação do Reultado: Primeira Impreõe Primeiramente, da Tabela 4 percebe-e que, tomada individualmente, a variável LULA2002 é a que poui o maior impacto na votação de Lula na eleiçõe preidenciai de Um aumento de um ponto percentual na votação de Lula em 2002 ignifica incremento de,738 ponto percentual no voto dete candidato em Nee entido, embora haja indicação de que o padrão de voto de Lula tenha mudado entre 2002 e 2006, a votação do memo ainda e motrou batante influenciada pelo eu deempenho eleitoral paado. Ete efeito é pelo meno quatro veze uperior ao encontrado por outro autore [Soare & Terron (2008), Zucco (2008) e Carraro et alli (2009)] e parece indicar que em 2006 a relação do eleitor tradicional de Lula com o candidato e motrou mai forte do que uualmente e upeitava. O inal da variávei ócio-demográfica relativa à minoria também foi o eperado. Tudo mai contante, a votação de Lula foi uperior em município com maior participação de negro, pardo e índio na população (NBRANCO), o que eria de e eperar dado o apelo de eu primeiro governo no que tange à deigualdade raciai [Zucco (2008)]. Um aumento de um ponto percentual neta variável gera incremento de 0,564 ponto percentual na votação de Lula em 2006 (ver Tabela 4). O memo com relação ao evangélico ligado à igreja pentecotai (PENT), embora ete efeito não tenha e motrado

12 etatiticamente ignificativo. 5 Da variávei política, a preença de governador do PT (GOVPT) e a votação do candidato do PT na eleiçõe municipai de 2004 (PT2004) aparecem com o inal eperado, embora eta última não eja etatiticamente ignificativa. No entanto, a preença de prefeito do PT apreentou inal negativo, contrário do eperado. Trata-e do memo reultado encontrado em Zucco (2008). Ma provavelmente o inal deta variável não indica que o prefeito do PT atrapalharam o deempenho eleitoral de Lula em eu município. A variável pode er uma medida da força do eleitore habituai de Lula movimento ociai organizado, indicato e clae média que provavelmente elegeram ou ajudaram a eleger o prefeito do PT Se ete for o cao, o inal negativo indica que ete eleitore habituai abandonaram Lula em 2006 [Zucco (2008)]. De todo o modo, trata-e de efeito incremental pequeno: em média a preença de prefeito do PT reduziu em 2,4 ponto percentuai a votação de Lula. O efeito do governador motra-e ubtancialmente maior: aumento médio de 5,6 ponto percentuai (ver Tabela 4). Entretanto, realte-e que, na prática ete efeito teve pouca influência no reultado final, na medida em que em 2006 o PT omente governava etado com pequeno peo eleitoral (Acre, Piauí e Mato Groo do Sul). Nota-e também que, a depeito da melhora do deempenho eleitoral de Lula na regiõe meno deenvolvida, tudo mai contante, o candidato do PT ainda obteve maior votação proporcional em regiõe mai urbanizada (URB), mai denamente povoada (DENS), mai próxima da capitai (DIST) e meno deiguai (GINI). 6 O memo pode er dito a repeito do município meno dependente de tranferência do governo etadual e federal (TXLOCAL). 7 Nee entido, o reultado indicariam que, a princípio, Lula foi relativamente meno votado no chamado rincõe. Entretanto, a elaticidade com relação à renda per capita (RENDA), taxa de analfabetimo (ANALF) e tamanho do etor público na economia (PUBLICO) indicam que tal concluão é precipitada. O reultado da Tabela 4 indicam que um incremento de % na renda per capita municipal gera uma redução de 0,204% na votação de Lula. O memo incremento na taxa de analfabetimo e na participação da adminitração pública no PIB municipal gera aumento de 0,84% e 0,09%, repectivamente (ver Tabela 4). Nete ponto, motra-e intereante explorar o reultado aociado à variávei explicativa TXLOCAL e PUBLICO. Inicialmente ela foram incluída como medida da auência de alternativa econômica, caracterítica de regiõe meno deenvolvida. No entanto, diferentemente de Zucco (2008), amba revelaram ter efeito opoto na votação de Lula em Uma poível explicação é que a variável PUBLICO não reflete omente a auência de alternativa econômica, ma também certo vié da população com relação à participação do Etado na economia, uma caracterítica de eleitore mai inclinado à equerda. Além dio, é natural que capitai tenham uma participação relativamente maior do etor público em ua economia. Por fim, o efeito do programa Bola Família (BOLSA) foi batante uperior ao impacto da variável uada para medir deempenho econômico, taxa de crecimento da renda per capita (CRESC). De acordo com a Tabela 4, em média, o aumento de um ponto percentual no número de beneficiário do programa eleva em 0,548 ponto percentual a votação de Lula, enquanto a mema variação na taxa de crecimento incrementa eta votação em apena 0,209 ponto percentual (ver Tabela 4). Com relação ao impacto do programa Bola Família, trata-e de valore comparávei ao encontrado em Zucco (2008) e Marque et alli (2009), menore do que o de Soare & Terron (2008) e batante inferiore ao de Nicolau & Peixoto (2007) e Abenur, Cribari-Neto & Meneze (2007) (ver Tabela 5). No entanto, cabe cautela na comparação entre o reultado, poi nem empre a medida do alcance do programa Bola Família é a mema utilizada nete artigo (ver Tabela 5 para detalhe). Saliente-e que o valore da Tabela 4 retratam o efeito marginai calculado na média amotrai da variávei explicativa. Obviamente ete efeito varia conforme o afatamento da média. Em particular, nota-e que o efeito marginal do programa Bola Família e do deempenho da economia 2 5. O inal é o contrário do encontrado em Zucco (2008). 6. O inal da variável GINI e motrou contrário ao encontrado em Carraro et alli (2009). 7. A taxa de mortalidade infantil (MORT) também deprime a votação de Lula, ma eta variável não e motrou etatiticamente ignificativa.

13 diminui conforme a renda per capita municipal aumenta, tal como ilutrado na Figura. Uma dicuão mai aprofundada dete efeito erá feita na eção Tabela 5: Literatura Prévia: Efeito Marginai e Elaticidade do Programa Bola Família Artigo Efeito Marginal Elaticidade Nicolau & Peixoto (2007) a 0,03 - Abenur, Cribari-Neto & Meneze (2007) b 0, Zucco (2008) c 0,354-0,648 - Soare & Terron (2008) d 0,8 - Carraro et alli (2009) e - 0,04 Marque et alli (2009) f 0,529 - a Referente à Tabela 2, p. 6. A variável explicativa é o gato do programa Bola Família per capita entre 2003 e b Ver p. 8. O dado ão etaduai (e não municipai). A variável explicativa é o número de família beneficiada pelo programa em c Referente à Tabela 3, p. 38. A variável dependente é a porcentagem de voto em Lula no turno em d Referente à Tabela 2, modelo de erro epacial, p A variável explicativa é participação do programa na renda em e Referente ao Modelo II (Tabela II, p. 992) f Referente ao Gráfico 2, p. 30. Figura : Efeito Marginai: Programa Bola Família e Crecimento do PIB Per Capita 0,6 Efeito Marginal 0,5 0,4 0,3 0,2 0, Efeito Marginal do Bola Família Efeito Marginal do Crecimento 0, Renda Per Capita 5.4 Bola Família ou Economia? Na prática, a diferença entre o impacto do programa Bola Família e do deempenho econômico na eleiçõe preidenciai é bem maior do que o efeito marginai fazem upor. A média (em ponderação) do crecimento do PIB per capita entre o município da amotra no período é,4% (ver Tabela 2). Nee cao, o aumento de um ponto percentual implica quae dobrar o crecimento médio no período. Por ua vez, o alcance médio do programa Bola Família é de 28,9% (ver Tabela 2). Em outra palavra, melhorar em um ponto percentual o deempenho econômico ignifica elevar em 70% a taxa de crecimento do PIB, enquanto o memo aumento no alcance do programa Bola Família implica incrementar em apena 3,5% o número de família beneficiada. Não por acao, tomando-e a elaticidade da Tabela 4, um incremento de % na variável CRESC eleva em omente 0,0005% o

14 4 voto no candidato do PT. O memo aumento percentual em BOLSA reulta em elevação de 0,50%. 8 A diferença do efeito do programa Bola Família e do deempenho econômico pode er mai bem compreendida com a ajuda de exercício contrafactuai. Tome-e primeiro o programa de tranferência de renda. Na Figura 2, o painel (a) apreenta o valore previto da votação de Lula cao o programa Bola Família não exitie e e a taxa de crecimento em cada município foe igual à obervada no período Ete valore ão contrapoto à votação do candidato do PT na eleiçõe preidenciai de O painel (b) reporta a mema informaçõe do painel (a), ma coniderando a cobertura obervada do programa. Além dio, em ambo o painéi ão reportado o reultado da regreão da variável que aparece no eixo da ordenada na votação de Lula em 2002 (embaixo à direita), bem como a reta ajutada correpondente. O que e percebe é que a ditribuição de benefício do programa Bola Família eleva o intercepto (de 0,3355 para 0,4333) e reduz a inclinação (de 0,459 para 0,3262) da reta ajutada. A Figura 3 ilutra eta etática comparativa. Nota-e que, na média, o programa elevou a votação de Lula em todo o município, ma que o aumento foi maior jutamente naquele em que o eu deempenho foi relativamente pior em Figura 2: Votação de Lula em 2006: Efeito do Programa Bola Família (a) Votação de Lula em 2002 e 2006 (Sem Ambo o Efeito) (b) Votação de Lula em 2002 e 2006 (Somente Efeito do Bola Família) Votação de Lula em Valore Previto (Crecimento e Sem Bola Família) 0,8 0,6 0,4 0,2 y = 0,459x + 0,3355 Votação de Lula em Valore Previto (Crecimento e Com Bola Família) 0,8 0,6 0,4 0,2 y = 0,3262x + 0, ,2 0,4 0,6 0,8 Votação de Lula em ,2 0,4 0,6 0,8 Votação de Lula em 2002 Figura 3: Efeito do Programa Bola Família na Votação de Lula Reumo Equemático Votação de Lula em 2006 (Previta) 0,8 0,6 0,4 0,2 Com o Efeito do Bola Família Sem o Efeito do Bola Família e do Crecimento 0 0 0,2 0,4 0,6 0,8 Votação de Lula em Efeito aproximadamente quatro veze uperior ao encontrado em Carraro et alli (2009). 9. Pretendia-e uar a taxa de crecimento entre o ano de 998 e No entanto, a etatítica municipai de PIB não etão diponívei para o ano de 998. Calculou-e também o contrafactual com crecimento nulo do PIB per capita. O reultado (não reportado) não e alteraram ignificativamente.

15 Exercício análogo foi feito para o deempenho da economia, medido pela taxa de crecimento do PIB per capita (ver Figura 4). No entanto, o efeito do deempenho da economia foi batante modeto e comparado ao impacto do programa Bola Família, tanto que equer eria dicernível a olho nu em um gráfico como o da Figura 3. 5 Figura 4: Votação de Lula em 2006: Efeito do Crecimento do PIB Per Capita Votação de Lula em Valore Previto (Crecimento e Sem Bola Família) 0,8 0,6 0,4 0,2 (a) Votação de Lula em 2002 e 2006 (Sem Ambo o Efeito) y = 0,459x + 0, ,2 0,4 0,6 0,8 Votação de Lula em 2002 Votação de Lula em Valore Previto (Crecimento e Com Bola Família) 0,8 0,6 0,4 0,2 (b) Votação de Lula em 2002 e 2006 (Somente Efeito do Crecimento) y = 0,427x + 0, ,2 0,4 0,6 0,8 Votação de Lula em 2002 A Figura 5 e a Figura 6 ilutram a diferença entre o impacto do programa Bola Família e do deempenho econômico. No painel (a) da Figura 5 fica claro que o programa influenciou poitivamente o deempenho eleitoral de Lula em 2006, e que ete efeito foi mai importante no município em que tradicionalmente o eu deempenho era hitoricamente pior, tal como ilutrado na Figura 3. A Tabela 6 reforça ete argumento. O efeito do programa Bola Família no etado da regiõe Norte e Nordete foi uperior ao impacto no demai etado. Por exemplo, em Alagoa o programa aumentou em 8,7 ponto percentuai a votação de Lula, enquanto no Rio de Janeiro e São Paulo o incremento foi de omente,2 e,89 ponto percentual, repectivamente. O painel (b) da Figura 5 explora indiretamente a ligação entre o deempenho de Lula na eleiçõe preidenciai de 2002 e o nível de deenvolvimento do município. O efeito do programa Bola Família na votação de Lula foi uperior no município mai pobre, o que era de e eperar dado que: (i) o efeito marginal é maior nete município (ver eção 5.3); (ii) o alcance do programa é naturalmente maior na regiõe mai pobre. Por ua vez, o painel (a) da Figura 6 indica que o efeito eleitoral do crecimento foi relativamente meno importante do que o impacto do programa Bola Família, endo praticamente nulo na média do município da amotra. A Tabela 6 reforça ete argumento: tomando-e o Brail com um todo, o efeito do programa Bola Família na votação de Lula em 2006 foi de trê ponto percentuai, o equivalente a pouco mai de 2,9 milhõe de voto e aproximadamente nove veze (3,04 0,34) o efeito do crecimento. Trata-e de um efeito modeto, principalmente quando e conidera que em 2006 o número de família atendida pelo programa era aproximadamente onze milhõe. A título de comparação, Abenur, Cribari-Neto e Meneze (2007) calculam que a redução pela metade da cobertura do programa gera diminuição de cinco ponto percentuai na votação de Lula. Ademai, o painel (b) da Figura 6 motra que a relação tênue entre o efeito eleitoral do deempenho da economia com a votação de Lula em 2002 e repete quando e conidera a renda per capita do município.

16 Tabela 6: Votação de Lula: Valore Previto por Etado 6 Obervado a Previto Previto Sem Ambo o Efeito [A] Previto Somente Efeito do Bola Família [B] Previto Somente Efeito do Crecimento [C] Efeito do Bola Família [B]-[A] Efeito do Crecimento [C]-[A] RO 56,8% 56,7% 52,% 56,5% 52,4% 4,38 p.p. 0,27 p.p. AC 52,0% 5,9% 44,9% 5,4% 45,4% 6,53 p.p. 0,56 p.p. AM 86,9% 86,6% 84,9% 86,6% 84,9%,74 p.p. -0,02 p.p. RR 38,2% 38,4% 30,9% 37,7% 3,5% 6,85 p.p. 0,69 p.p. PA 59,6% 59,7% 55,0% 59,6% 55,% 4,59 p.p. 0,06 p.p. AP 69,4% 69,3% 67,2% 69,3% 67,2% 2,2 p.p. 0,03 p.p. TO 70,2% 70,8% 65,7% 70,5% 66,% 4,80 p.p. 0,44 p.p. MA 84,7% 84,0% 79,3% 83,6% 79,8% 4,28 p.p. 0,48 p.p. PI 77,0% 75,8% 69,7% 75,4% 70,2% 5,74 p.p. 0,49 p.p. CE 8,9% 8,5% 77,0% 8,% 77,5% 4,2 p.p. 0,47 p.p. RN 67,% 67,5% 62,4% 67,3% 62,6% 4,90 p.p. 0,25 p.p. PB 76,2% 76,2% 70,8% 76,0% 70,9% 5,27 p.p. 0,5 p.p. PE 78,% 77,5% 73,4% 77,5% 73,4% 4,4 p.p. -0,0 p.p. AL 59,4% 59,7% 5,3% 59,5% 5,5% 8,7 p.p. 0,6 p.p. SE 58,6% 57,7% 5,5% 57,5% 5,7% 5,95 p.p. 0,20 p.p. BA 79,5% 78,7% 74,5% 78,5% 74,7% 3,95 p.p. 0,6 p.p. MG 65,6% 65,% 6,5% 64,8% 6,8% 3,29 p.p. 0,26 p.p. ES 64,3% 64,2% 59,8% 63,4% 60,7% 3,54 p.p. 0,90 p.p. RJ 69,2% 69,% 67,7% 68,8% 68,0%,2 p.p. 0,32 p.p. SP 47,6% 47,3% 44,7% 46,6% 45,4%,89 p.p. 0,67 p.p. PR 48,8% 49,0% 45,5% 48,6% 45,8% 3,3 p.p. 0,35 p.p. SC 45,3% 45,6% 43,5% 45,3% 43,8%,83 p.p. 0,26 p.p. RS 45,2% 45,4% 42,5% 45,3% 42,6% 2,82 p.p. 0,07 p.p. MS 45,0% 46,0% 42,% 46,0% 42,% 3,9 p.p. -0,04 p.p. MT 49,6% 50,8% 46,8% 50,5% 47,% 3,66 p.p. 0,32 p.p. GO 53,7% 56,5% 53,6% 56,9% 53,2% 3,29 p.p. -0,48 p.p. DF 57,0% 59,6% 56,4% 59,4% 56,5% 3,06 p.p. 0,4 p.p. Brail 59,8% 59,8% 56,5% 59,5% 56,8% 3,04 p.p. 0,34 p.p. a O valore obervado e referem omente ao município incluído na amotra e, portanto, diferem do valore obervado para o univero de município.

17 7 Figura 5: Efeito Eleitoral do Programa Bola Família (b) Efeito Eleitoral do Bola Família e Renda Per Capita (a) Efeito Eleitoral do Bola Família 0,20 Aumento da Votação de Lula em 2006 Aumento na Votação de Lula em ,20 0,5 0,0 0,05 0,00-0,05-0,0 0,5 0,0 0,05 0,00-0,05-0,0 0 0,2 0,4 0,6 0, Renda Per Capita Votação de Lula em 2002 Figura 6: Efeito Eleitoral do Deempenho da Economia (b) Efeito Eleitoral do Crecimento e Renda Per Capita 0,0 0,05 0,05 Efeito do Crecimento Aumento da Votação de Lula em 2006 (a) Efeito Eleitoral do Crecimento 0,0 0,00-0,05-0,0 0,00 0,00-0,05-0,0 0,20 0,40 0,60 0,80, Votação de Lula em Renda Per Capita 5.5 Nem Bola Família nem Economia: o que Mudou Afinal? Da eção 5.4 percebe-e que o deempenho da economia e o programa Bola Família, principalmente ete último, tiveram impacto no reultado da eleiçõe preidenciai de No entanto, fica claro que, ozinho, não ão capaze de explicar a mudança do padrão de voto de Lula entre 2002 e A Figura 7 ilutra ete argumento. A linha pontilhada de 45 indica a votação do candidato do PT cao ete tivee mantido o deempenho de A linha tracejada em negrito aponta a votação média previta de Lula levando em conideração o efeito do deempenho econômico e do programa de tranferência de renda. Nota-e que ambo omente ão capaze de explicar uma parte relativamente pequena da mudança: omente o delocamento da linha em negrito para a linha tracejada em negrito. A caua da diferença entre a linha de 45º e a linha em negrito indicada por eta retam em explicação. Uma poível caua eriam mudança na caracterítica do município urbanização, denidade populacional e taxa de analfabetimo, por exemplo ou no ambiente político prefeito e governadore, por exemplo. Entretanto, ou eta variávei apreentam pequeno efeito marginal na votação de Lula (ver Tabela 4), ou não cotumam e alterar ignificativamente em um período de apena quatro ano a ponto de explicar tamanha modificação do padrão da votação do candidato do PT.

18 Figura 7: Mudança no Padrão Eleitoral de Lula: Reumo Equemático 8 Votação de Lula em 2006 (Previta) 0,8 0,6 0,4 0,2 Com Ambo o Efeito Sem o Efeito do Bola Família e do Crecimento ,2 0,4 0,6 0,8 Votação de Lula em 2002 No município mai deenvolvido, a queda na votação de Lula poderia er explicada pela percepção do eleitore mai eclarecido a repeito do ecândalo de corrupção que urgiram ante da eleiçõe de 2006 [Hunter & Power (2007)]. No entanto, ete fator não explicaria a melhora no deempenho eleitoral de Lula no município meno deenvolvido. Nee entido, talvez a explicação para a melhora da votação de Lula no município em que tradicionalmente ele obtinha deempenho relativamente pior, reida no fato de que em 2006, pela primeira vez, ele repreentava o governo etabelecido. Trata-e do argumento levantado em Zucco (2008) que, independente do indivíduo, o eleitore de município meno deenvolvido, mai dependente do Etado, eriam mai propeno a votar no candidato à preidente do governo etabelecido. O contrário ocorreria no município mai deenvolvido. Ete argumento tenderia a er reforçado pelo fato de que Lula não omente foi o candidato do governo, ma também concorreu à reeleição em Aliá, como alientado em Soare & Terron (2008), a análie de eleiçõe e reeleiçõe devem er diferente, poi neta última o voto tende a ter vinculação com o deempenho anterior do candidato. Nee entido, a mudança no perfil de voto de Lula também pode etar relacionada com a percepção do eleitore obre o reultado de outra política de eu governo que não o programa Bola Família e o deempenho econômico. 6 CONSIDERAÇÕES FINAIS O que explicaria a mudança no padrão de votação de Lula na eleiçõe preidenciai de 2006: deempenho da economia ou a maificação do programa Bola Família? Ao contrário de boa parte da literatura anterior, a repota é: nenhum do doi. O impacto do programa de tranferência de renda e motrou batante uperior ao do crecimento da economia, ma parece não er a principal explicação para a migração ignificativa de voto em direção do candidato do PT na regiõe meno deenvolvida do Brail. Nee entido, a conjectura de que, independente do partido e do indivíduo, o eleitore de regiõe meno deenvolvida, mai dependente do Etado, eriam mai propeno a votar no candidato do governo [Zucco (2008)] ganha batante apelo. O memo pode er dito com relação à hipótee de Hunter & Power (2007) obre o efeito do ecândalo de corrupção na bae eleitoral tradicional de Lula. No entanto, eta hipótee ão difícei de erem empiricamente tetada. Uma poível abordagem é a utilização de dado de vária eleiçõe, o que talvez permita tetar a hipótee de Zucco (2008). Além dio, boa parte da variávei explicativa foi incluída com valore do ano Trata-e de uma retrição impota pela agregação da deciõe individuai em nível municipal, cuja maioria da informaçõe remete ao Ceno Demográfico de Sendo aim, não é poível, por exemplo, um exercício contrafactual para a renda per capita (RENDA) como o realizado na eção 5.4 para a variávei que medem o alcance do programa Bola Família e o deempenho econômico. Nee cao, a

19 única olução é o uo de dado agregado etaduai, mai ujeito ao vié de agregação, ma com informaçõe diponívei para o ano de 2002 e A ete repeito, o uo de dado da Pequia Nacional de Amotra por Domicílio (PNAD) motrae batante promior, incluive porque o uplemento de 2006 permite identificar e determinado indivíduo pertence a uma família beneficiária do programa Bola Família (e o valor do benefício recebido), o que abriria caminho para o uo de modelo logit com coeficiente aleatório [NEVO (2000)]. 20 Ete tipo de modelagem permite coniderar atributo individuai não-obervávei e também a ditribuição do atributo individuai obervávei do eleitore. 2 Ademai, com a informaçõe diponívei na PNAD eria poível identificar melhor o efeito do deempenho da economia, na medida em que, além da taxa de crecimento do PIB, outra variávei relacionada ao ambiente econômico renda do trabalho, deemprego e formalização, por exemplo poderiam er uada. Nee cao o efeito do crecimento pró-pobre na votação de Lula [Hunter & Power (2007) e Carraro et alli (2009)] poderia er mai bem medido. No entanto, tal etratégia omente erá adotada em etudo ubeqüente. REFERÊNCIAS ABENSUR, T. C., CRIBARI-NETO, F., MENEZES, T. A. (2007). Impacto do Programa Bola Família no Reultado da Eleiçõe Preidenciai no Brail em Anai do XXXV Encontro Nacional de Economia. BROWN, P. J., PAYNE, C. D. (986). Aggregate Data, Ecological Regreion, and Voting Tranition. Journal of American Statitical Aociation, v. 8, p CARRARO, A. et alli (2009). It i the economy, companheiro! : an empirical analyi of Lula' re-election baed on municipal data. Economic Bulletin, v. 29, p DAVIDSON, R., MACKINNON, J. G. (993). Etimation and Inference in Econometric. New Yor, Oxford: Oxford Univerity Pre. FREEDMAN, D. A. et alli (99). Ecological Regreion and Voting Right. Evaluation Review, v. 5, p GLASGOW, G. (200). Mixed Logit Model for Multiparty Election. Political Analyi, v. 9, p HECKELMAN, J. C. (997). Determining Who Voted in Hitorical Election: An Aggregated Logit Approach. Social Science Reearch, v. 26, p HECKELMAN, J. C. (2000). Reviiting the Relationhip Between Secret Ballot and Turnout. A New Tet of Two Legal-Intitutional Theorie. American Politic Quarterly, v. 28, p HECKELMAN, J. C., SULLIVAN, T. S. (2002). Teting For Aggregation Bia in a Non-Linear Framewor: Some Monte Carlo Reult. Mimeo, Winton-Salem, Edwardville. HUNTER, W., POWER, T. J. (2007). Rewarding Lula: Executive Power, Social Policy, and the Brazilian Election of Latin American Politic and Society, v. 49, p KAKWANI, N., NERI, M., SON, H. H. (2006). Linage Between Pro-Poor Growth, Social Programme and Labour Maret: The Recent Brazilian Experience. UNDP International Poverty Center Woring Paper, n. 26. KELEJIAN, H. H. (995). Aggregated heterogeneou dependent data and the logit model: A uggeted approach. Economic Letter, v. 47, p Modelo também conhecido como mixed logit. 2. Além dio, ao coniderar a ditribuição do atributo individuai, ete modelo contorna o problema de vié de agregação. Para uma aplicação dete modelo ao etudo de eleiçõe ver Glagow (200).

20 KIESCHNICK, R., MCCULLOUGH, B. D. (2003). Regreion analyi of variate oberved on (0, ): percentage, proportion and fraction. Statitical Modelling, v. 3, p KING, G. (997). A Solution to the Ecological Inference Problem: recontructing Individual Behavior from Aggregated Data. Princeton: Princeton Univerity Pre. MADDALA, G. S. (983). Limited-Dependent and Qualitative Variable in Econometric. Cambridge: Cambridge Univerity Pre. MARQUES et alli (2009). Dicutindo o papel do Programa Bola Família na decião da eleiçõe preidenciai braileira de Revita de Economia Política, v. 29, p NEVO, A. (2000). A Practitioner Guide to Etimation of Random-Coefficient Logit Model of Demand. Journal of Economic & Management Strategy, v. 9, p NICOLAU, J. PEIXOTO, V. (2007). Uma Diputa em Trê Tempo: Uma Análie da Bae Municipai da Eleiçõe Preidenciai de Anai do XXXI Encontro Nacional da ANPOCS. SOARES, G. A. D., TERRON, S. L. (2008). Doi Lula: a geografia eleitoral da reeleição (explorando conceito, método e técnica de análie geoepacial). Opinião Pública, v. 4, p STOKER, T. M. (993). Empirical Approache to the Problem of Aggregation Over Individual. Journal of Economic Literature, v. 3, p TRAIN, K. E. (2003). Dicrete Choice Method with Simulation. Cambridge: Cambridge Univerity Pre. ZUCCO, C. (2008). The Preident New Contituency: Lula and the Pragmatic Vote in Brazil 2006 Preidential Election. Journal of Latin American Studie, v. 40, p ZUCCO, C. (2009). Cah-tranfer, voting behavior and the economy: An empirical aement of the political impact of the Bola Família program. Mimeo, IUPERJ. 20