Representantes de casilla y
voto presidencial:
un análisis preliminar
Dr. Javier Aparicio
División de Estudios Políticos
CIDE
[email protected]
Julio 30, 2006
Éste y otros análisis están disponibles en: http://www.cide.edu/investigadores/aparicio/elecciones
Votos y Representantes de Casilla
 Se ha dicho que AMLO tuvo una votación
inusualmente baja en estados donde no tuvo
muchos representantes de casilla.
 ¿Cómo se explica esto? Dos posibilidades:
 1. Es evidencia tentativa de una irregularidad.
 2. Es evidencia de la fuerza de cada partido,
en votos y organización, a nivel regional.
 Si analizamos la relación entre votos y
representantes de casilla estado por estado,
podemos encontrar una respuesta tentativa.
% Votos PAN vs. PBT por estado
60
A nivel nacional el
PAN obtuvo 35.89%
de votos y la CPBT
35.31%.
50
40
pan
30
pbt
20
Estados ordenados de mayor a menor % PAN.
T AB
O AX
G RO
N AY
C H IS
DF
HG O
M EX
Q RO O
C AM P
Z AC
MO R
T LAX
BC S
VER
SIN
M IC H
PU E
CO L
T AM P
DG O
C O AH
YU C
C H IH
AG S
BC
SLP
NL
Q RO
J AL
G TO
0
SO N
10
Este porcentaje varia
estado por estado.
FC y AMLO ganaron
en 16 estados,
respectivamente.
Pocos estados
tuvieron % de votos
similares al %
nacional.
% Representantes de casilla por estado
100
90
80
70
60
pan
50
pbt
40
30
El PAN tuvo más
RC en 19 estados.
20
DF
T AB
G RO
NL
MO R
SO N
O AX
SLP
Q RO O
J AL
C H IS
HG O
M IC H
M EX
Z AC
G TO
N AY
BC S
DG O
C H IH
T AM PS
PU E
C AM P
Q RO
C O AH
BC
VER
SIN
T LAX
YU C
CO L
AG S
10
0
A nivel nacional, el
PAN tuvo
representantes en
79.9% de las
casillas vs. 79.4%
del PBT.
Estados ordenados de mayor a menor % del PAN.
Fuente: Segundo Reporte del Sistema de Información sobre el Desarrollo de la
Jornada Electoral, IFE.
PAN tuvo 35% de
RC en el DF,
bastión del PRD.
PBT tuvo 33% de
de RC en NL,
bastión del PAN.
Correlación en entre % RC y % Votos
pan
pbt
apm
rc p a n
rc p b t
rc a p m
-8 8 .6 %
-3 4 .5 %
4 8 .4 %
-6 8 .0 %
-2 7 .9 %
pbt
-1 2 .1 %
-6 0 .0 %
6 2 .9 %
-2 .1 %
apm
1 5 .8 %
1 9 .4 %
6 3 .1 %
rc p a n
rc p b t
7 .2 %
5 7 .1 %
5 1 .1 %
 El % de RC en cada estado es un indicador de fuerza partidista.
 Existe una correlación positiva entre el % de RC de un partido y
su propio voto (48% para el PAN, 63% para PRI y PBT).
 La correlación entre % de RC de un partido y el voto de otros
partidos es negativa (o más débil, como con APM).
 La correlación entre PAN y RC del PBT es de -60%.
 La correlación entre PBT y RC del PAN es de -68%.
60
% Voto AMLO y
representantes de casilla del PBT
DF
TAB
50
GRO
OAX
TLAX
CHIS BCS
MEX
NAY
MICH
HGO
QROO
VER ZAC
40
MOR
30
CAMP
PUE
20
SON
JAL
TAMPS
COAH
COL
SLP DGO AGS
CHIH
GTO
YUC
10
NL
QRO
BC
SIN
20
40
60
% rep. casilla PBT
% PBT
prediccion
80
100
En promedio, por
cada 1% adicional
de representantes
de casilla de su
coalición, AMLO
consiguió 0.5%*
más votos en un
estado.
En los estados
por arriba de la
línea consiguieron
votos mayores a
este promedio.
60
% Voto AMLO y
representantes de casilla del PAN
DF
TAB
50
GRO
30
40
OAX
MOR
CHIS MEX BCS TLAX
NAY
MICH
HGO
QROO
ZAC
VER
CAMP
PUE
SIN
SON
20
SLP
JAL
CHIH
GTO
YUC
10
NL
TAMPS
QRO
COAH
BC COL
DGO
AGS
20
40
60
% rep. casilla PAN
% PBT
prediccion
80
100
En promedio, por
cada 1% adicional
de representantes
de casilla del PAN,
AMLO consiguió
0.52%* menos
votos.
En los estados por
debajo de la línea
consiguió aún
menos votos que
este promedio.
60
% Voto FC y
representantes de casilla del PAN
GTO
SON JAL
SLP
QRO
BC AGS
CHIH YUC
DGO
COAH
TAMPS COL
40
NL
MOR
20
DF
PUE SIN
MICH
BCS
VER
TLAX
ZAC
MEX CAMP
QROO
HGO
GRO
OAX
CHIS
NAY
0
TAB
20
40
60
% rep. casilla PAN
% PAN
prediccion
80
100
En promedio, por
cada 1% adicional
de representantes
de casilla de su
partido, Calderón
consiguió 0.43%*
más votos en un
estado.
Los estados por
arriba de la línea
obtuvieron votos
mayores a este
promedio.
60
% Voto FC y
representantes de casilla de PBT
GTO
SONJAL
QRO
BC
CHIH
40
NL
SLP
AGS
YUC
DGO
COAH
COL
TAMPS
PUE SIN
MOR
CAMP
20
DF
MICH
BCS
VER
TLAX
ZAC
MEX
QROO
HGO
NAY
CHIS GRO
OAX
0
TAB
20
40
60
% rep. casilla PBT
% PAN
prediccion
80
100
En promedio, por
cada 1% adicional
de representantes
de casilla del PBT,
Calderón obtuvo
0.56%* menos
votos.
En los estados por
debajo de la línea
consiguió aún
menos votos que
este promedio.
Datos a nivel distrital
 Es posible que al usar datos agregados a
nivel estatal pasemos por alto variaciones
observables sólo a nivel distrito o casilla.
 Usando el % de RC distrito por distrito
podemos reproducir el análisis anterior con
300 observaciones en vez de 32.
 La siguiente lámina indica tendencias a nivel
distrital muy similares a las de nivel estatal.
 (El dato de RC a nivel casilla no está
disponible).
0
0
20
20
40
40
60
60
80
80
% Rep. casilla vs. % voto en los 300 distritos
20
40
60
% rep. casilla PBT
100
0
20
40
60
% rep. casilla PAN
prediccion
80
100
prediccion
60
40
20
0
0
20
40
60
80
% PAN
80
% PBT
80
0
20
40
60
% rep. casilla PAN
% PBT
prediccion
80
100
20
40
60
% rep. casilla PBT
% PAN
prediccion
80
100
Impacto de los representantes de
casilla en el voto
 Existe una correlación positiva entre RC de un
partido y su propio voto, y negativa con el voto de
otros partidos.
 En promedio, el % de RC de PBT tuvo un impacto
más fuerte en el voto de AMLO (0.50), que el del
PAN sobre el voto de FC (0.43).
 En promedio, el % de RC de PBT tuvo un impacto
más negativo en el voto de Calderón (-0.56), que el
del % de RC del PAN sobre AMLO (-0.52).
 Estadísticamente, tanto los impactos positivos como
negativos de ambos partidos son similares y tienden
a cancelarse mutuamente.
Votos nulos y representantes de casilla
 Otra pregunta importante es si la presencia de




representantes de casilla de uno u otro partido afectó
el número de votos nulos.
A nivel nacional hubo 904,604 votos nulos (2.16% del
voto total)—y en 2000 fue de 2.10%
Aproximadamente 60% de los votos nulos se dieron
en casillas urbanas y 40% en rurales.
Para responderla, podemos comparar el % de
representantes de casilla de los partidos vs. el % de
votos nulos de cada estado.
De haber irregularidades de este tipo, esperaríamos
que a mayor % de RC del PAN o PBT debería
aumentar o disminuir el % de votos nulos.
% Votos nulos y
representantes de casilla de PBT
4
En promedio, por cada
1% adicional de
representantes de
casilla del PBT, hubo
0.0013% más votos
nulos.
SLP
3.5
CHIS
3
CAM P
OAX
2.5
PUE
HGO
ZAC
VERGRO
GT O
QRO
NL
CHIH
2
JAL
SON
BC
T LAXM ICH
M OR
T AM PS SIN
YUC
DGO AGS
MQROO
EX
COL
1.5
COAH
NAY
BCS
T AB
DF
20
40
60
% rep. casilla PBT
% votos nulos
80
prediccion
100
Pero esta cifra no es
estadísticamente
significativa.
No podemos rechazar
la hipótesis de que el
impacto de los RC del
PBT sobre los votos
nulos sea igual a cero.
4
% Votos nulos y
representantes de casilla de PAN
SLP
3.5
CHIS
OAX
2.5
3
CAM P
PUE
HGO
ZACGT O
VER
QRO
GRO
JAL M ICH
2
NL
M OR
1.5
QROO
SON
CHIHT LAX
T AM PS
SIN
YUC
NAY DGO
AGS
BC COL
M EX
COAH
BCS
T AB
DF
20
40
60
% rep. casilla PAN
% votos nulos
80
prediccion
100
En promedio, por cada
1% adicional de
representantes de
casilla del PAN, hubo
0.0016% más votos
nulos.
Pero esta cifra no es
estadísticamente
significativa.
No podemos rechazar
la hipótesis de que el
impacto de los RC del
PAN sobre los votos
nulos sea igual a cero.
% Votos nulos y representantes de
casilla en los 300 distritos
La relación sigue siendo de baja magnitud (0.008%), y deja de ser
significativa cuando consideramos RC-APM ó el % de casillas rurales.
En conjunto, los RC de los diferentes partidos no explican más del 6% de los
votos nulos.
4
0
0
2
2
4
% votos nulos
6
6
8
8
Otras variables pueden explicar mejor el % de votos nulos.
0
20
40
60
% rep. casilla PAN
% votos nulos
80
prediccion
100
20
40
60
% rep. casilla PBT
% votos nulos
80
prediccion
100
8
30% de las casillas del
país son rurales.
2
4
6
En promedio, por cada
1% adicional de casillas
rurales en un distrito, el
% de votos nulos
aumenta 2.7* puntos
porcentuales.
0
% votos nulos
% Votos nulos y casillas rurales
0
.2
.4
.6
% casillas rurales
% votos nulos
.8
prediccion
1
El % de casillas rurales
explica alrededor del
50% del voto nulo a
nivel distrital.
Los distritos por encima
de la línea tuvieron más
votos nulos que este
promedio.
Conclusiones
 Las diferencias entre el voto de un candidato en un estado vs.






el resultado nacional no necesariamente indican una anomalía,
sino que los candidatos ni ganan ni pierden en todos lados.
La cobertura de representantes de casilla es un indicador de la
mayor o menor presencia local de los partidos.
Algunos partidos son más fuertes que otros en diferentes
localidades y esto se refleja tanto en sus votaciones como en su
cobertura de representantes de casilla.
La votación de AMLO en estados o distritos donde no tuvo
muchos representantes de casilla es tan normal (o anormal)
como la de FC en los estados donde el PAN tampoco los tuvo.
Afirmar que tales datos evidencian irregularidades del PAN
sobre AMLO también implicaría que CPBT hizo algo similar
sobre Calderón.
Los representantes de casilla de PAN o CPBT no tuvieron un
impacto significativo en el porcentaje de votos nulos por estado
o distrito.
A mayor % de casillas rurales en un estado o distrito, mayor %
de votos nulos.
Notas técnicas
 Los coeficientes aquí reportados provienen de estimaciones de
regresión lineal con las variables mencionadas. Los coeficientes
marcados con (*) son significativos al 1%.
 El análisis estadístico fue realizado en Stata 8 con base en
datos agregados a nivel estatal del IFE, disponibles en:


http://www.ife.org.mx/Computos2006/bd_computos06.htm
http://www.ife.org.mx/representantes_PPfinal.pdf (Reporte de Representantes de Casilla)
 La versión más reciente de este trabajo estará disponible en:

http://www.cide.edu/investigadores/aparicio/elecciones
Dr. Javier Aparicio
División de Estudios Políticos, CIDE
[email protected]
Anexo estadístico: Regresión
multivariada a nivel distrital
(1 )
V a ria b le s
% re p . c a s illa P A N
(2 )
% PBT
% PBT
% PBT
-0 .3 9 5
[0 .0 3 4 ]**
-0 .4 5 1
[0 .0 2 8 ]**
0 .4 6 9
[0 .0 2 7 ]**
-0 .0 0 7
[0 .0 3 8 ]
-0 .4 4 3
[0 .0 2 8 ]**
0 .4 9 7
[0 .0 2 8 ]**
0 .0 1 7
[0 .0 3 8 ]
-6 .0 3 7
[1 .9 1 2 ]**
3 1 .2 6 5
[3 .1 2 3 ]**
300
0 .6 9
% re p . c a s illa P B T
% re p . c a s illa A P M
% c a s illa s ru ra le s
C o n s ta n te
O bs
R -s q
(3 )
6 6 .6 6 8
[2 .7 9 7 ]**
300
0 .3 1
3 4 .3 7 2
[3 .0 0 8 ]**
300
0 .6 8
(4 )
(5 )
(6 )
% PAN
% PAN
% PAN
-0 .4 3 2
[0 .0 3 4 ]**
0 .4 2 1
[0 .0 2 9 ]**
-0 .4 1 4
[0 .0 2 8 ]**
-0 .2 7 8
[0 .0 4 0 ]**
6 9 .6
[2 .8 1 2 ]**
300
0 .3 5
5 9 .5 1 9
[3 .1 7 3 ]**
300
0 .6 1
0 .4 3 5
[0 .0 2 8 ]**
-0 .3 6 7
[0 .0 2 8 ]**
-0 .2 3 7
[0 .0 3 9 ]**
-1 0 .4 7 4
[1 .9 5 9 ]**
5 4 .1 2 8
[3 .1 9 8 ]**
300
0 .6 5
(7 )
(8 )
(9 )
(1 0 )
% v o to s
% v o to s
% v o to s
% v o to s
n u lo s
0 .0 0 8
[0 .0 0 3 ]**
n u lo s
n u lo s
0 .0 0 4
[0 .0 0 3 ]
0 .0 0 3
[0 .0 0 3 ]
0 .0 1
[0 .0 0 4 ]*
n u lo s
0 .0 0 0 1 6
[0 .0 0 2 ]
-0 .0 0 9
[0 .0 0 2 ]**
-0 .0 0 1
[0 .0 0 3 ]
2 .6 8 9
[0 .1 4 7 ]**
2 .2 3 5
[0 .2 4 1 ]**
300
0 .5 6
0 .0 0 7
[0 .0 0 3 ]*
1 .6 1
[0 .2 1 4 ]**
300
0 .0 3
1 .7 3 4
[0 .2 3 2 ]**
300
0 .0 2
E rro r e s tá n d a r e n tre c o rc h e te s . * y ** d e n o ta n s ig n ific a n c ia a l 5 y 1 % , re s p e c tiva m e n te .
Nota: es muy probable que tanto %RC como %votos sean variables endógenas. Un siguiente
paso sería usar un instrumento para %RC.
0 .8 5 1
[0 .3 3 3 ]*
300
0 .0 6
Descargar

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