Los Determinantes Económicos del Voto Político en el Perú. Carlos E. Paredes, Ph.D. Mayo 2011

Transcripción

1 Los Determinantes Económicos del Voto Político en el Perú Carlos E. Paredes, Ph.D. Mayo

2 Índice I. Introducción. II. Las elecciones del 10 de abril de III. Tratando de entender el voto: análisis exploratorio. IV. Los determinantes del voto político: análisis econométrico. V. Implicancias para el 5 de junio de VI. Reflexiones finales. 2

3 Índice I. Introducción. I.1. Electores y pobreza en el Perú de hoy. I.2. Evolución reciente de la economía peruana. I.3. Evolución de la política peruana ( ). II. Las elecciones del 10 de abril de III. Tratando de entender el voto: análisis exploratorio. IV. Los determinantes del voto político: análisis econométrico. V. Implicancias para el 5 de junio de VI. Reflexiones finales. 3

4 I.1 Electores y pobreza en el Perú de hoy Electores hábiles (Perú - extranjero) y ausentismo (2006, 2011) Fuente: ONPE El crecimiento del número de electores hábiles fue 20.9% en el periodo (3.88% anual) En el caso de los peruanos en el extranjero, el crecimiento de electores hábiles fue 64.6%. (10.48% anual) En las elecciones del 2011, el ausentismo fue 70% mayor que en el En el 2011 éste representó el 18% del total de votantes hábiles (mayor al 13% del 2006). Sin embargo, el número de votos emitidos en el 2011 fue 14% mayor que en el

5 I.1 Electores y pobreza en el Perú de hoy Distribución de Votos Emitidos, abril 2011 Total Votos Emitidos = 16.7 Mill. Los votos de Lima, el resto de la Costa, y el extranjero (los votantes más globalizados ) representan el 60% de los votos emitidos. 5

6 I.1 Electores y pobreza en el Perú de hoy I. Pobreza: 61% - 77% Apurímac, Ayacucho, Huancavelica, Huánuco, Puno N E. H.: 2.1 Mill. IV. Pobreza: 21% - 30% Arequipa, Tumbes, Ucayali N E. H.: 1.1 Mill. II. Pobreza: 41% - 60% Amazonas, Cajamarca, Cusco, Loreto, Pasco, San Martín N E. H.: 2.9 Mill. V. Pobreza: 10% - 20% Callao, Lima, Moquegua, Tacna N E. H.: 7.6 Mill. III. Pobreza: 31% - 40% Ancash, Ica, Junín, La libertad, Lambayeque, Madre de Dios, Piura N E. H.: 5.1 Mill. PERÚ Pobreza: 34.8% N Pobres 10.4 Mill. 6

7 I.1 Electores y pobreza en el Perú de hoy Desigualdad. Índice de Gini en Sudamérica, 2006 Fuente: Banco Mundial Índice de Gini: mide desigualdad en la distribución del ingreso. G = 0, igualdad máxima, G = 100, inequidad máxima. Perú ocupa el quinto lugar, en términos de menor desigualdad, entre once países sudamericanos. Sin embargo, América Latina es una región muy inequitativa. Países como Alemania (28), Canadá (33), Reino Unido (36), Bélgica (33) e, incluso, EE.UU. (40), presentan índices más equitativos. 7

8 I.2 Evolución reciente de la economía peruana Anclaje del modelo económico, perseverancia y fortalecimiento del modelo bajo diferentes gobiernos: Orden macroeconómico: disciplina fiscal y prudencia monetaria; Estabilidad de reglas del juego económico (tributarias, cambiarias, flujos de capital, respeto de contratos por parte del Estado); TLCs y otros acuerdos internacionales. Aumento de la inversión privada (llegó al 25% del PBI después de más de tres décadas). Este marco de política económica, junto a un contexto externo favorable (a pesar de la crisis ), resultó en: Crecimiento económico alto y sostenido (el mayor de A.L.). Reducción significativa de la pobreza. Persistencia de la desigualdad (PBI per cápita de Lima con otras regiones). 8

9 I.2 Evolución reciente de la economía peruana Crecimiento acumulado del PBI real En los primeros 10 años del Siglo XXI, el crecimiento del PBI peruano alcanzó el 60%, el mayor de la región y el más alto de cualquier década para la que se tenga registro en el Perú. Fuente: Fondo Monetario Internacional Crecimiento acumulado del PBI real per cápita Esto permitió que el PBI per cápita del país se incrementase en más de 40% durante este período. Nuevamente, el más alto de la región. Fuente: Fondo Monetario Internacional 9

10 I.2 Evolución reciente de la economía peruana Significativa reducción de la pobreza en el Perú. Nunca ha habido un período en nuestra historia en que ésta se reduzca de la manera que lo hizo en los últimos diez años. De forma similar, la pobreza extrema se redujo en un tercio entre el 2004 y el Estos avances reflejan los beneficios del crecimiento alto y sostenido. Perú: Evolución de la pobreza Distribución del ingreso nacional (Por quintiles) Fuente: Banco Mundial Fuente: INEI- Encuesta Nacional de Hogares Anual, La participación del quintil más rico en el ingreso nacional en el 2001 era 17.6 veces el tamaño del quintil más pobre. Aunque entre el 2001 y el 2009, hubo una leve mejora en la distribución del ingreso -la participación del quintil más rico se redujo en 4.38 puntos y el del más pobre se incrementó en 0.66-, el ingreso del quintil más rico todavía era 13.5 veces el del más pobre. 10

11 I.2 Evolución reciente de la economía peruana Reducción de la Pobreza III. Reducción de la Pobreza: 11% - 15% I. Reducción de la Pobreza: -5 3% Apurímac, Ayacucho, Cusco, Tumbes N E. H.: 1.5 Mill. II. Reducción de la Pobreza: 5-10% Amazonas, Cajamarca, Huancavelica, La Libertad, Pasco, San Martín, Tacna N E. H.: 3.2 Mill. Arequipa, Huánuco, Ica, Junín, Lambayeque, Loreto, Madre de Dios N E. H.: 4.0 Mill. IV. Reducción de la Pobreza: 16% - 27% Ancash, Callao, Lima, Moquegua, Piura, Puno, Ucayali N E. H.: 10.1 Mill. PERÚ Pobreza: 34.8% N Pobres 10.4 Mill. 11

12 I.3 Evolución de la política peruana ( ) Redefinición del modelo político El declive de las ideologías y el resurgimiento del caudillismo. Partidos nacionales tradicionales se debilitan frente a movimientos regionales (elecciones municipales: oct. 2010). Municipalidades provinciales ganadas por partidos tradicionales y no tradicionales (%)* (Octubre 2010) Regionalización y conflictos locales Fuente: ONPE Incapacidad de gobiernos regionales para diseñar y ejecutar proyectos: mendigos sentados en bancos de oro. Proliferación de conflictos socio-ambientales localizados (Bagua, Tía María, ) *Partidos Tradicionales: Partido Aprista Peruano, Fuerza 2011, Unidad Nacional, Perú Posible, Acción Popular, Unión por el Perú, Partido Democrático Somos Perú. 12

13 I.3 Evolución de la política peruana ( ) Corrupción Extradición y encarcelamiento de AFF. Faenones y petro-audios. Corrupción es percibida como uno de los principales problemas del país. Frustración y desencanto con las principales instituciones de la democracia Altos grados de desaprobación de instituciones como el Congreso y el Poder Judicial. Desencanto con los lideres: de la frivolidad de Toledo al aburguesamiento capitalino de García. Ratio de desaprobación de la gestión de Alejandro Toledo Ratio de desaprobación de la gestión de Alan García Fuente: Instituto de Opinión Pública, PUCP febrero 2004-Julio 2006 Fuente: Estudio de la Opinión Publica, Datum- Julio Marzo

14 I.3 Evolución de la política peruana ( ) Existe un divorcio entre economía y política? Número de escaños obtenidos en las elecciones del A ambos partidos que dejaron el poder, tras gestiones económicas exitosas (PP en el 2006 y el APRA en el 2011), les fue muy mal en las elecciones congresales y no presentaron candidatos a la presidencia. Número de escaños obtenidos en las elecciones del A pesar de que el sistema aparentemente funciona, el candidato del voto anti-sistema queda primero en la primera vuelta (OH 2006 y 2011). 4 Podrá ganar en segunda vuelta esta vez? o es el voto de segunda vuelta inherentemente diferente al de primera vuelta? Fuente: ONPE 14

15 Índice I. Introducción. II. Las elecciones del 10 de abril de III. Tratando de entender el voto: análisis exploratorio. IV. Los determinantes del voto político: análisis econométrico. V. Implicancias para el 5 de junio de VI. Reflexiones finales. 15

16 II. Las elecciones del 10 de abril de 2011 Fuente: ONPE 16

17 II. Las elecciones del 10 de abril de 2011 Resultado Primera Vuelta 2011 (% de votos emitidos) Ollanta ganó al obtener 1.2 millones de votos más que Keiko (7.2% de los votos emitidos; en la primera vuelta del 2006, Ollanta sacó 5.3 puntos más que Alan). Los votos blancos y nulos (B&N) llegaron a 2.1 millones, 12.1% del total de votos. La competencia no es sólo por el 39.4% de los votos de los otros candidatos, sino por los B&N (los que se reducen significativamente en la segunda vuelta), y por captar a los que no votaron (16.3% de los electores hábiles, cerca de 3.2 millones de electores). Fuente: ONPE 17

18 II. Las elecciones del 10 de abril de 2011 Distribución de voto de los candidatos por regiones Lima Costa (sin Lima) Extranjero Sierra Selva 18

19 Índice I. Introducción. II. Las elecciones del 10 de abril de III. Tratando de entender el voto: análisis exploratorio. III.1. Análisis gráfico. III.2. Análisis estadístico. IV. Los determinantes del voto político: análisis econométrico. V. Implicancias para el 5 de junio de VI. Reflexiones finales. 19

20 Voto por Ollanta Voto por Ollanta III.1 Análisis gráfico: Ollanta Existe una correlación positiva entre el nivel de pobreza y el voto por Ollanta. Las regiones más pobres del Perú se encuentran en la sierra y dirigen su voto a Ollanta. Nivel de Pobreza 2009 Reducción de la Pobreza Las regiones que más se beneficiaron con el crecimiento económico (mayor reducción de pobreza) tienen menos predisposición a votar por Ollanta. Excepción: algunos departamentos de la Sierra donde, a pesar del progreso, la pobreza sigue siendo muy alta. Departamentos en la Costa Departamentos en la Sierra Departamentos en la Selva. * El Tamaño de las esferas indica el volumen de la población. 20

21 III.1 Análisis gráfico: Keiko Voto por Keiko Fujimori Voto por Keiko Fujimori Nivel de Pobreza 2009 A nivel departamental no parece haber una correlación importante entre pobreza y el voto por Keiko. Keiko tiene respaldo en el interior (costa, sierra y selva), al margen del nivel de pobreza. No sorprende, entonces, que la relación entre el voto por Keiko y la reducción de la pobreza haya sido básicamente inexistente. Puede concluirse que el voto por Keiko en la primera vuelta no se explica por los resultados económicos del modelo. Reducción de la Pobreza Departamentos en la Costa Departamentos en la Sierra Departamentos en la Selva. * El Tamaño de las esferas indica el volumen de la población. 21

22 Voto por PPK Voto por PPK III.1 Análisis gráfico: PPK Existe una correlación negativa entre el nivel de pobreza y el voto por PPK. Las regiones más pobres del Perú (sierra) no dirigen su voto a PKK. Nivel de Pobreza 2009 También se observa que departamentos en la costa, con grados de pobreza menores al nacional, tampoco optaron por PPK. Las regiones que se beneficiaron más con el crecimiento económico (reducción de pobreza) tienen una mayor predisposición a votar por PPK (correlación positiva). Reducción de la Pobreza Al parecer, PPK es el candidato de Lima y de los ricos. Departamentos en la Costa Departamentos en la Sierra Departamentos en la Selva. * El Tamaño de las esferas indica el volumen de la población. 22

23 III.2 Tratando de entender el voto: Análisis estadístico I. Variables Ideológicas 1. Voto por mismo partido en 1ra vuelta La democracia es bastante importante 3. Prefiere gobierno democrático 4. La corrupción es el problema prioritario del país IV. Otros Factores (Candidato / Campaña) III. Variables Económicas: Resultados Determinantes del Voto II. Variables Estructurales III. Variables Económicas: Semi- Estructurales 1. Lengua materna nativa 2. Costa 3. Rural 4. Tamaño de la población 1. Nivel de Pobreza 2. Ingreso familiar per cápita relativo al nacional 3. Índice de Desarrollo Humano 4. Reducción de la Pobreza 1. Analfabetismo 2. Educación Superior Universitaria 3. Acceso a Seguro de Salud 4. Acceso a Programas Sociales de Alimentación 5. Índice Densidad del Estado (IDE) 23

24 III.2 Análisis estadístico Análisis de Correlación El coeficiente de correlación es una medida del grado de asociación lineal entre dos variables. Fluctúa entre +1 (asociación positiva perfecta) y -1 (asociación negativa perfecta); un valor de cero o cercano a cero indica la inexistencia de una relación lineal entre ambas variables. Se utilizó el coeficiente de correlación de Spearman; el cual, a diferencia del tradicional coeficiente de Pearson, no es afectado por valores extremos. Este coeficiente de correlación se aproxima a la distribución t de Student, por lo cual se pueden asignar niveles de significancia estadística. 24

25 III.2 Análisis estadístico Análisis de Correlación: Voto y variables ideológicas Tipo de Variable Variable Voto por mismo partido en 1ra vuelta 2006 Primera vuelta 2011 Primera vuelta 2006 Ollanta Keiko PPK B&N Ollanta AF 2006 Lourdes B&N 0.79** 0.72** 0.62** 0.86** ND ND ND ND Variables Ideológicas La democracia es bastante importante ** -0.26** -0.15* ** -0.38** Prefiere gobierno democrático -0.17* ** ** ** -0.26** La corrupción es el problema prioritario del país ** * -0.15* 0.21** -0.42** * Significativo al 95% de confianza. ** Significativo al 99% de confianza. Ideología (memoria del voto): la preferencia política presenta inercia, incluso para el voto B&N. Valoración de la democracia: relación inversa tanto con Ollanta como con el voto B&N; relación positiva con PPK/Lourdes, positiva pero baja correlación con Keiko. Los que consideran a la corrupción como el problema más importante, muestran una correlación significativa con los que votan por PPK/Lourdes. La relación negativa que existía entre los que percibían la corrupción como problema importante y el voto B&N así como con el fujimorismo, ha disminuido. 25

26 III.2 Análisis estadístico Análisis de Correlación: Voto y variables estructurales Tipo de Variable Variables Estructurales Variable Primera vuelta 2011 Primera vuelta 2006 Ollanta Keiko PPK B&N Ollanta AF 2006 Lourdes B&N Lengua materna nativa 0.58** -0.61** -0.36** ** -0.27** -0.51** 0.33** Costa -0.19* 0.18* ** -0.38** ** -0.61** Rural ** -0.69** 0.13 ND ND ND ND Tamaño de la población ** * -0.26** * Significativo al 95% de confianza. ** Significativo al 99% de confianza. El factor étnico es importante: correlación positiva y significativa entre lengua materna nativa y Ollanta (también con B&N), y negativa con los otros dos candidatos. Región: correlación negativa y significativa entre Costa y Ollanta (y entre costa y B&N) por un lado, y entre Rural, PPK y Keiko, por otro. Tamaño de la población de la provincia: parece importar menos que antes. 26

27 III.2 Análisis estadístico Análisis de Correlación: Voto y variables semi-estructurales Tipo de Variable Variables Semi- Estructurales Variable Primera vuelta 2011 Primera vuelta 2006 AF Ollanta Keiko PPK B&N Ollanta Lourdes B&N 2006 Población analfabeta 2007 / * -0.34** -0.76** 0.23** 0.35** -0.20** -0.40** 0.52** Educación superior universitaria * 0.47** ** -0.53** Población con accceso a seguro de salud (Essalud, Fzas armadas, EPS, privados) Acceso a programas sociales de alimentación -0.16* ** * ** -0.58** -0.29** ** * ** 0.63** Índice Densidad del Estado (IDE) ** 0.01 ND ND ND ND * Significativo al 95% de confianza. ** Significativo al 99% de confianza. Educación: correlación negativa y marcada entre grado de educación y voto por Ollanta (y, más aún, con el voto B&N); relación positiva con PPK/Lourdes; Keiko en el medio, más cercana a PPK/Lourdes. Salud y Alimentación: correlación negativa entre acceso a aseguramiento en salud y programas públicos de alimentación y voto por Ollanta (así como con el voto B&N); relación positiva con PPK/Lourdes; Keiko en el medio. IDE: No sorprende relación positiva y significativa entre el voto por PPK y la presencia del aparato estatal. La relación con los otros candidatos no es significativa. 27

28 III.2 Análisis estadístico Análisis de Correlación: Voto y resultado económico Tipo de Variable Resultados Económicos Variable Primera vuelta 2011 Primera vuelta 2006 AF Ollanta Keiko PPK B&N Ollanta Lourdes B&N 2006 Pobreza 2009 / ** -0.28** -0.73** 0.16* 0.23** ** 0.69* * Ingreso familiar per cápita relativo al nacional -0.23** 0.30** 0.80** ** ** -0.66** Índice de Desarrollo Humano -0.19* 0.31** 0.74** -0.19* -0.28** ** -0.85** Reducción de la Pobreza ( ) / ( ) * Significativo al 95% de confianza. ** Significativo al 99% de confianza. Pobreza: -0.23** * correlación positiva y significativa entre pobreza y Ollanta (y, más aún, con el voto B&N), y fuertemente negativa con PPK/Lourdes. Ingreso relativo: en forma simétrica a la anterior, a mayor ingreso relativo menor voto por Ollanta y mayor voto por PPK/Lourdes (Keiko en el medio, más cercana a PPK/Lourdes). IDH: similar a lo anterior, a mayor IDH menor voto por Ollanta (así como menor voto B&N), y mayor voto por PPK/Lourdes (Keiko en el medio, más cercana a PPK/Lourdes). Reducción de la pobreza: correlación negativa y significativa con Ollanta y el B&N, más no positiva con los otros candidatos. 28

29 III.2 Análisis estadístico Análisis de Correlación: Voto Todas las variables * Significativo al 95% de confianza. ** Significativo al 99% de confianza. 29

30 III.2 Análisis estadístico Análisis de Correlación: Comparando PPK y Lourdes * Significativo al 95% de confianza. ** Significativo al 99% de confianza. Como lo muestran los indicadores sombreados en amarillo, las correlaciones entre niveles de ingreso, grado de educación y el voto por PPK fueron significativamente más altas que las correlaciones correspondientes al caso de Lourdes hace 5 años. La polarización del voto en segunda vuelta hubiese sido mucho mayor con PPK. 30

31 III.2 Análisis estadístico Análisis de Correlación: Comparando Ollanta, Keiko y PPK * Significativo al 95% de confianza. ** Significativo al 99% de confianza. Como lo muestran los indicadores sombreados en amarillo, los valores de las correlaciones para el caso de Keiko se sitúan entre los valores extremos -y opuestos- de Ollanta y PPK. Keiko aparece como la candidata que se sitúa al centro de los otros dos candidatos. 31

32 Índice I. Introducción. II. Las elecciones del 10 de abril de III. Tratando de entender el voto: análisis exploratorio. IV. Los determinantes del voto político: análisis econométrico. IV.1. Modelo y variables explicativas. IV.2. Método de estimación y data. IV.3. Principales resultados. IV.4. Resumen. V. Implicancias para el 5 de junio de VI. Reflexiones finales. 32

33 IV.1 Modelo y variables explicativas Correlación no implica causalidad Puede haber alta correlación entre dos variables, pero gran parte del comportamiento de una ellas puede no explicarse por, o no deberse al, comportamiento de la otra. Por ejemplo, en el siguiente cuadro se muestra qué porcentaje de la variación en el voto por los candidatos en la primera vuelta del 2011, se explica por variaciones en la pobreza. (R 2 ) Pobreza Reduc. en Pobreza Ingreso Relativo R 2 Ollanta (+) (-) 0.09 Keiko (-) 0.05 PPK (+) 0.48 Toledo (+) 0.03 B&N (-) 0.02 Claramente, para hacer un análisis más sofisticado, requerimos de un modelo del voto político. 33

34 IV.1 Modelo y variables explicativas V t = f (variables ideológicas, estructurales, semi-estructurales, económicas, cualidades del candidato y de su campaña) Variables Ideológicas 1. Voto por mismo partido en 1ra vuelta La democracia es bastante importante 3. Prefiere gobierno democrático 4. La corrupción es el problema prioritario del país Variables Estructurales 5. Lengua materna nativa 6. Costa 7. Rural 8.Tamaño de la población Variables Semi Estructurales 1.Población analfabeta 2007 / Educación superior universitaria 3.Población con accceso a seguro de salud (Essalud, Fzas armadas, EPS, privados) 4.Acceso a programas sociales de alimentación 5.Indice Densidad del Estado (IDE) Variables del Modelo Económico 1.Pobreza 2009 / Ingreso familiar per cápita relativo al nacional 3.Índice de Desarrollo Humano 4.Reducción de la Pobreza ( ) / ( ) 34

35 IV.2 Método de estimación y data Tipo de Data: Corte Transversal. Nro. de Observaciones: 195. Unidad de análisis: Provincias del Perú. Método de Estimación: Mínimos Cuadrados Ordinarios. Fuentes de Datos: ENAHO 2009, PNUD, INEI, ONPE. De todo el set de variables propuestas, se escogió aquellas que resultaron estadísticamente significativas. Se evitó problemas de multicolinealidad eliminando aquellas variables explicativas con alto grado de correlación entre sí. Los problemas de heterocedasticidad, típicos del análisis de corte transversal, se resolvieron utilizando el método de White. 35

36 IV.3. Principales resultados: Ollanta Variable Dependiente: Voto OLLANTA 2011 Variable Explicativas β t-statistic Voto por mismo partido en 1ra vuelta *** Prefiere gobierno democrático Lengua materna nativa 0.08** 2.46 Acceso a programas sociales de alimentación -1.14** Reducción de la Pobreza ( ) -0.08* Constante 10.5*** 2.78 R ***Significativo al 99% de confianza ***Significativo al 95% de confianza ***Significativo al 90% de confianza % Voto por Ollanta en 2006 % Voto por Ollanta en 2011 % Pob. pref. gob. Democrat. % Voto por Ollanta en 2011 % Pob. con lengua materna nativa % Pob. Accedió a programas sociales de alim. % Voto por Ollanta en 2011 % Voto por Ollanta en 2011 % Reducción Pobreza % Voto por Ollanta en

37 IV.3. Principales resultados: Keiko Variable Dependiente: Voto KEIKO 2011 Variable Explicativas β t-statistic Voto por mismo partido en 1ra vuelta *** Costa 2.46** 1.95 Acceso a programas sociales de alimentación 1.12*** 3.82 Ingreso familiar per cápita relativo al nacional 0.03* 1.86 Constante 8.07*** 5.34 R ***Significativo al 99% de confianza ***Significativo al 95% de confianza ***Significativo al 90% de confianza % Voto por Fujimorismo en 2006 % Voto por Keiko en 2011 Si la provincia está en la costa % Voto por Keiko en 2011 % Pob. Accedió a programas sociales de alim. % Voto por Keiko en 2011 Ingreso relativo per cápita % Voto por Keiko en

38 IV.3. Principales resultados: PPK Variable Dependiente: Voto PPK 2011 Variable Explicativas β t-statistic Voto por mismo partido en 1ra vuelta *** 2.75 Rural Población con acceso a seguro de salud (Essalud, Fuerzas armadas, EPS, privados) 0.12*** 2.7 Ingreso familiar per cápita relativo al nacional 0.06*** 2.88 Constante R ***Significativo al 99% de confianza ***Significativo al 95% de confianza ***Significativo al 90% de confianza % Voto por Unidad Nacional en 2006 % Voto por PPK en 2011 % de Población Rural % Voto por PPK en 2011 % Pob. con acceso a seguro de salud. % Voto por PPK en 2011 Ingreso relativo per cápita % Voto por PPK en

39 IV.3. Principales resultados Variable Dependiente: Voto en Blanco / Nulo Variable Explicativas β t-statistic Voto por mismo partido en 1ra vuelta *** La democracia es bastante importante Costa -1.04** Constante 4.2*** 3.42 R ***Significativo al 99% de confianza ***Significativo al 95% de confianza ***Significativo al 90% de confianza % Voto en B&N en 2006 % Voto en B&N en 2011 % Pob. valora la democrac. % Voto en B&N en 2011 Si la provincia está en la costa % Voto en B&N en

40 IV.4. Resumen Inercia Voto 2006 Preferencia por Democracia Acceso a Etnia Nativa Costa Rural Programas Sociales Seguro Salud Ingreso Relativo PC Reducción de Pobreza Ollanta (+) (-) (+) (-) (-) Keiko (+) (+) (+) (+) PPK (+) (-) (+) (+) B&N (+) (-) (-) Los cuatro tipos de variables explicativas probaron ser estadísticamente significativas para explicar el comportamiento del voto por los candidatos. El signo de los coeficientes varía según los candidatos y de acorde con lo que se esperaría (p.e., pobreza o ingreso y voto por PPK u Ollanta). De lejos, la variable más importante para explicar el voto es la ideológica, en particular, por quién voté en la elección pasada. Existe mucha inercia en el voto. Esto último nos permite plantear algunas hipótesis sobre la segunda vuelta. 40

41 Índice I. Introducción. II. Las elecciones del 10 de abril de III. Tratando de entender el voto: análisis exploratorio. IV. Los determinantes del voto político: análisis econométrico. V. Implicancias para el 5 de junio de VI. Reflexiones finales. 41

42 V. Implicancias para el 5 de junio de 2011 Comparación Número de Votos 1era Vuelta 2da Vuelta 2006 (Mill. Votos) Los votos válidos en la segunda vuelta del 2006 fueron mayores en 7.8% a los votos válidos de la primera vuelta electoral. (960 mil votos más) A pesar del aumento en los votos válidos, el ausentismo fue mayor que en la primera vuelta, lo que resultó en una reducción en los votos emitidos de 1.1%. El aumento de votos válidos reflejó la reducción significativa en el voto B&N (-47.7%; 1.1 Mill. de votos). La gente se sintió obligada a optar por uno de los dos candidatos, a pesar de que en la primera vuelta, el 54% de los votos emitidos no había favorecido a ninguno de ellos. 42

43 Votación en 1era Vuelta del 2006 V. Implicancias para el 5 de junio de 2011 Si me siento obligado a optar por uno de los candidatos y, como se ha visto, el factor determinante del voto es el ideológico (revelado en mi historial de votación), resulta importante analizar cuál fue la relación entre el voto por un partido determinado en la primera vuelta del 2006 y el voto por uno de los dos candidatos de la segunda vuelta. Coeficientes de correlación: Votación en 2da Vuelta del 2006 Ollanta APRA B&N Ollanta 0.57* -0.53* 0.18* APRA -0.27* * Unidad Nacional -0.42* 0.44* -0.17* Fujimorismo -0.26* 0.25* 0.03 Otros Centro -0.42* 0.39* B&N Claramente, el voto por Alan García en segunda vuelta estuvo correlacionado positivamente con el voto por los otros candidatos, diferentes a él y a Ollanta, en primera vuelta. Lo inverso (correlación negativa) es aplicable al voto por Ollanta en segunda vuelta, quien perdió la elección. 43

44 V. Implicancias para el 5 de junio de 2011 En el cuadro anterior, la correlación sí constituye un indicador de causalidad, debido a que las variables están separadas en el tiempo, esto se confirma con el análisis de regresión que se presenta a continuación. Variable Dependiente: Voto APRA 2da vuelta 2006 Variable Explicativas β t-statistic Voto por mismo partido en 1ra vuelta *** Voto por partidos diferentes al APRA y UPP en 1era vuelta *** Voto por B&N en 1era vuelta Constante R ***Significativo al 99% de confianza Variable Dependiente: Voto Ollanta 2da vuelta 2006 Variable Explicativas β t-statistic Voto por mismo partido en 1ra vuelta *** Voto por partidos diferentes al APRA y UPP en 1era vuelta Voto por B&N en 1era vuelta *** 9.13 Constante R *** Significativo al 99% de confianza Estos resultados confirman que existió un trasvase ideológico de votos de las opciones pro-sistema de la primera vuelta hacia Alan García en la segunda vuelta. Asimismo, se verificó un trasvase de los votos B&N en la primera vuelta hacia Ollanta Humala en la segunda vuelta. Esto es consistente con el análisis de correlación presentado en este estudio, que muestra similitudes entre el voto por Ollanta y el voto B&N. 44

45 V. Implicancias para el 5 de junio de 2011 Quién ganará? Datos a tomar en cuenta: a. El número de votos B&N de la primera vuelta del 2011 (12.0% de los votos emitidos) fue menor que en la primera vuelta del 2006 (16.1% de los votos emitidos). b. La diferencia entre Ollanta y Keiko en la primera vuelta del 2011(7.6% de los votos emitidos) es mayor que la que hubo entre Ollanta y Alan García en la primera vuelta del 2006 (5.3% de los votos emitidos). c. Los votos pro-sistema que no pasaron a segunda vuelta son mayores en el 2011 que en el 2006 (39.2% contra 37.8%). Los fundamentals del voto indican que la elección será muy cerrada, tal como lo indican las encuestas en las últimas dos semanas (y a diferencia de lo que señalaban poco tiempo después de realizada la primera vuelta). 45

46 V. Implicancias para el 5 de junio de 2011 Quién ganará? Si el candidato nacionalista busca incrementar su probabilidad de éxito deberá moverse al centro, a un centro que hemos visto que Keiko ya ocupa. Deberá dejar de ser percibido como el anti-sistema por los electores que no votaron por él. Esto no es fácil su plan de gobierno, en lo económico, y su actuar político en el pasado lo complican seriamente, pero tampoco es muy difícil pues existen muchos anti-fujimoristas a los que les gustaría creer esto. De forma similar, para que Keiko incremente su probabilidad de éxito, deberá acercarse a ese 39.2% del electorado que no votó ni por ella ni por Ollanta en la primera vuelta, y demostrarle que ella se parece más a ellos que su contrincante. Esto resulta particularmente fácil en el campo económico. Sin embargo, pareciera ser que todavía tiene que demostrar que ella no es su padre y que su gobierno no se caracterizará por actos anti-democráticos o de corrupción. Es muy probable que el resultado de la elección refleje los temas que logren colocar los candidatos como elementos centrales de la agenda para los próximos cinco años (inversión, generación de empleo, redistribución del ingreso, políticas sociales, seguridad, anticorrupción y democracia) 46

47 Índice I. Introducción. II. Las elecciones del 10 de abril de III. Tratando de entender el voto: análisis exploratorio. IV. Los determinantes del voto político: análisis econométrico. V. Implicancias para el 5 de junio de VI. Reflexiones finales. 47

48 VI. Reflexiones finales El divorcio entre la economía y la política Aparente éxito económico y reprobación política. Fortalecimiento de la institucionalidad económica y continuo deterioro de la institucionalidad política. La pobreza, la inequidad y el voto de protesta El voto anti-sistema como mecanismo de protesta. La alternativa no democrática. La importancia de fortalecer la democracia La necesidad de escuchar a las minorías. La necesidad de fortalecer las instituciones. 48

49 Agradecimientos El autor agradece a sus alumnos del curso Política Económica (2011-1) de la Escuela Profesional de Economía en la USMP, en particular a Pamela Huaytalla y Juan Pablo Gallardo, por su participación en el desarrollo de esta investigación. Asimismo, agradece el apoyo de José Wong, Magaly Mendoza, María Alejandra Wong y Alex Bocanegra, de Intelfin, y Jorge Huamán del Instituto del Perú, por su extraordinario trabajo y compromiso. Asimismo, el autor expresa su reconocimiento y agradecimiento al panel de expertos de la conferencia en que se hizo público los resultados de la investigación. Dicho panel estuvo conformado por Alfredo Torres, Presidente Ejecutivo de Ipsos Apoyo; Fernando Tuesta Soldevilla, Director del Instituto de Opinión Pública de la PUCP; y Gustavo Yamada, Vicedecano de la Facultad de Economía de la Universidad del Pacífico. Sus valiosos aportes motivan a continuar con esta línea de investigación. 49

50 Los Determinantes Económicos del Voto Político en el Perú Muchas gracias! 50