Eleição proporcional em 2020 : uma análise do desempenho feminino nos municípios brasileiros

Abstract

Investiga o impacto de fatores políticos e sociodemográficos municipais sobre a representação feminina nas eleições de 2020. As hipóteses derivam das teorias sobre influências de condições socioeconômicas, competição eleitoral e tamanho dos distritos sobre o desempenho das mulheres nas eleições proporcionais. Foram analisadas quatro variáveis dependentes: proporção de candidatas, financiamento de campanha, percentual de votos e percentual de cadeiras conquistadas pelas vereadoras. Utilizaram-se análises descritivas bivariadas por meio de ANOVA e testes post-hoc entre categorias de tamanho populacional e as variáveis dependentes; matriz de correlação de pearson entre as variáveis quantitativas; e, por fim, foram construídos modelos econométricos hierárquicos multiníveis no intuito de realizar análises multivariadas que permitissem estimar simultaneamente os impactos das variáveis independentes e controlar os efeitos aleatórios dos estados. Os resultados apontam para impactos inversamente proporcionais entre tamanho do município e percentual de candidaturas e de financiamento. Variáveis socioeconômicas dos municípios tiveram pouco ou nenhum impacto sobre o desempenho das mulheres em todas as variáveis analisadas. A competição eleitoral obteve impacto positivo para percentual de candidaturas femininas, mas negativo para percentual de votos e de cadeiras conquistadas pelas mulheres.

It analyzes the impact of municipal political and sociodemographic factors on female representation in the 2020 elections. Hypotheses are derived from theories about the influences of socioeconomic conditions, electoral competition and district size on women's performance in proportional elections. Four dependent variables were analyzed: proportion of female candidates, campaign funding, percentage of votes and percentage of seats won by councilors. Bivariate descriptive analysis were used through ANOVA and post-hoc tests between population size categories and dependent variables; pearson correlation matrix between quantitative variables; and, finally, multilevel hierarchical econometric models were built in order to perform multivariate analysis that would allow the simultaneous estimation of the impacts of independent variables and control for the random effects of states. The results point to inversely proportional impacts between the size of the municipality and the percentage of applications and funding. Socioeconomic variables of the municipalities had little or no impact on women's performance in all variables analyzed. Electoral competition had a positive impact on the percentage of female candidates, but a negative impact on the percentage of votes and seats won by women.