Disciplina: Estatística aplicada às ciências humanas e socias Professor: Steven Dutt-Ross
Nome: ARTHUR SOUTO MAIOR GOMES ALVES
Nome: ISABELA LIMA OLIVEIRA
Nome: ISABELLE SANTOS BALBINO COUTINHO
Nome: LUCAS CABRAL DE SOUZA SALES
Nome: PEDRO GONÇALVES DA CUNHA
GLOSSÁRIO
Coligação: Aliança entre dois ou mais partidos para disputar as eleições. Na disputa para cargos proporcionais (deputados e vereadores) os partidos de uma mesma coligação têm seus votos contados como se fossem um único partido.
Circunscrição eleitoral: Também chamada de distrito eleitoral, é uma divisão territorial na qual os votos são agregados para fins de distribuição de cadeiras. Por exemplo, os estados são as circunscrições eleitorais nas eleições para deputado federal, deputado estadual, governador e senador.
Votos válidos: Votos dados em partidos e candidatos, ou seja, os votos que não são nulos nem em branco. Servem como base para distribuir as cadeiras nas eleições proporcionais.
Quociente eleitoral (QE): Total de votos válidos dividido pelo número de cadeiras de uma circunscrição eleitoral. Funciona como cláusula de barreira nas eleições de deputado federal, deputado estadual e vereador, pois os partidos que não conseguem atingir o quociente eleitoral têm seus votos desprezados.
Eleito por QE: Candidatos eleitos pelo sistema de quociente eleitoral.
Sobras: No processo de distribuição de cadeiras pelo sistema de representação proporcional, inicialmente os partidos recebem tantas cadeiras quantas vezes eles atingirem o quociente eleitoral. Após essa fase, algumas cadeiras ficam vagas. Estas são conhecidas no meio político brasileiro como as sobras. As cadeiras das sobras são atribuídas aos partidos que fizeram as maiores médias.
Eleito por média: Um candidato eleito por média é um candidato eleito por uma fórmula para distribuir as cadeiras das sobras no sistema proporcional brasileiro. A votação final de cada partido é dividida pelo total de cadeiras que ele obteve na primeira fase de distribuição, acrescido do número 1 (por exemplo, se um partido obteve sete cadeiras, seus votos são divididos por oito). Utiliza o método de D'Hont.
Federação: Aliança entre dois ou mais partidos para disputar as eleições e em suas legislaturas. Na disputa para cargos proporcionais (deputados e vereadores) os partidos de uma mesma federação têm seus votos contados como se fossem um único partido. Estabelecida pela lei n° 14.208, de 2021.
Representação proporcional: Sistema eleitoral no qual cada partido, coligação ou federação apresenta uma lista de candidatos. Por intermédio de uma fórmula matemática distribuem-se as cadeiras de uma circunscrição eleitoral segundo a proporção de votos obtidos pelos partidos/coligações. Amplamente utilizado em países da Europa, América do Sul e África.
Número efetivo de partidos: De acordo com Markku Laakso(1979), o número efetivo de partidos é o número de partidos hipotéticos de tamanho igual que teriam o mesmo efeito total sobre o fracionamento do sistema que os partidos de tamanho desigual.
NEP = function(x, y){
1/sum((x/y)^2)
}1. INTRODUÇÃO
Sancionada em 1997, a lei das eleições trazia diversas regras sobre os pleitos, os quais seriam realizados bianualmente, e os candidatos participantes dos mesmos. Dentre as novidades da nova lei, agora estava “facultado aos partidos políticos, dentro da mesma circunscrição, celebrar coligações para eleição majoritária, proporcional, ou para ambas, podendo, neste último caso, formar-se mais de uma coligação para a eleição proporcional dentre os partidos que integram a coligação para o pleito majoritário” (BRASIL,1997).
A legislação eleitoral vigente no Brasil passou por diversas alterações até a atual. As mais significativas foram a cláusula de barreira, a qual entrou em vigência em 2018 e dentre as novas regras, estabeleceu que para ser eleito o candidato precisaria alcançar no mínimo dez por cento do Quociente Eleitoral. Além disso, outra mudança significativa foi a substituição das coligações pelas federações. Anteriormente, os partidos uniam- se durante o período eleitoral para angariar votos coletivamente e conseguirem, juntos, o máximo de cadeiras possível, independente de suas ideologias. Tal sistema provocou situações como Eduardo Cunha (PMDB/RJ), eleito pela coligação de seu partido com o PT, ser um dos mais ferrenhos apoiadores do impeachment da presidenta Dilma Rousseff (PT). Porém, visando diminuir o número de partidos com cadeiras na Câmara dos Deputados, as federações mantiveram os moldes das coligações, mas agora os partidos deveriam se manter unidos durante os quatro anos de mandato.
Segundo Jairo Nicolau (2017), o Brasil é um dos países mais fragmentados do mundo em relação à composição da Câmara dos Deputados, o que acaba fazendo com que tenhamos um alto número de partidos efetivos nessa casa. Porém, como veremos mais adiante, houve uma queda brusca do número de partidos efetivos, especialmente notada de 2018 para 2022, quando houve a substituição das coligações por federações. No seguinte trabalho, iremos investigar e analisar se há correlação entre o número de coligações e o número de partidos efetivos na Câmara. Assim, poderemos entender se tal mudança repentina na configuração se dá pelo fato da mudança na legislação eleitoral, que substituiu as coligações por federações.
2. OBJETIVOS
Tendo em vista as mudanças na legislação eleitoral, o presente trabalho tem como objetivo geral compreender se as alterações na lei surtiram o efeito esperado de diminuir a fragmentação partidária na Câmara. Para tal, temos como objetivo específico analisar se há relação entre o número de partidos efetivos e o de coligações nas últimas sete eleições gerais – eleições de 1998 a 2022. O período foi escolhido pois se trata do início das coligações , de 1998 à 2018, até o fim delas e substituição pelas federações, no ano de 2022.
As coligações partidárias segundo o Tribunal Regional Eleitoral do Piauí (TRE-PI) intitulou como coligação a união no processo eleitoral como se fossem um único partido. Com isso vamos buscar entender ao longo do trabalho se com o fim das coligações, o número efetivo de partidos diminui e com isso favorece os partidos com maior bancada no Congresso. Com essa hipótese, entendemos que de acordo com o cálculo dos Números de Partidos Efetivo (NEP), que tem como finalidade exprimir a fragmentação eleitoral do sistema partidário. Esse cálculo tem por base entender a fragmentação legislativa por meio do número de cadeiras ocupadas pelos partidos.
3. MARCO TEÓRICO
As coligações partidárias atuavam como mecanismo de cooperação eleitoral sem restrição ideológica, ou seja, onde dois ou mais partidos se unem para disputar as eleições. Nas eleições para cargos proporcionais, os votos computados aos partidos coligados são contados como se fosse de apenas um partido. (Nicolau, 2017). Em termo de legal, a coligação pode ser caracterizada a partir da lei de n° l9.504, de 30 de Setembro de 1997 (Lei das Eleições) da seguinte forma: “Art. 6º É facultado aos partidos políticos, dentro da mesma circunscrição, celebrar coligações para eleição majoritária, proporcional, ou para ambas, podendo, neste último caso, formar-se mais de uma coligação para a eleição proporcional dentre os partidos que integram a coligação para o pleito majoritário” Todavia, esse artigo foi alterado pela Redação dada pela Lei nº 14.211, de 2021, onde ficou decretado: Art. 6º É facultado aos partidos políticos, dentro da mesma circunscrição, celebrar coligações para eleição majoritária. Veremos os motivos para essa alteração mais adiante.
Uma característica das coligações era a não restrição ideológica para a formalização da aliança eleitoral, ou seja, partidos ideologicamente diferentes poderiam se unir como estratégia para alcançarem o quociente eleitoral (votos válidos totais dividido pelo número total de cadeiras).
Entretanto, as coligações foram duramente criticadas no livro “Representantes de quem? Os (des)caminhos do seu voto da urna à Câmara dos Deputados”, do cientista político e especialista em sistemas eleitorais Jairo Nicolau, o autor considera que as mesmas adulteram a vontade eleitoral. Um exemplo empírico é das eleições para Deputado Federal em Pernambuco, onde o Partido dos Trabalhadores (PT) se aliou em uma coligação com o PTB, PDT, PRB, PT DO B e PSC. Nessa eleição, o partido alcançou uma margem de votação de 8,6% dos votos, o que em situações normais, teria dado ao partido pelo menos 2 cadeiras na câmara, porém, a coligação na qual o PT fazia parte elegeu 6 representantes e nenhum candidato do partido ficou nas 6 primeiras colocações, ou seja, os votos que foram dados para o partido serviram para eleger um outro partido. (NICOLAU,2017).
Além disso, as coligações são uma das principais razões para a alta fragmentação partidária que acontece no Brasil desde a redemocratização, isso acontece porque as coligações permitem que partidos que obtiveram votação baixa entrem no legislativo. A partir deste tópico, o presente trabalho busca identificar e provar se há relação entre as coligações e a constante elevação da fragmentação partidária a partir de 1998, e por fim, na maior concentração partidária e aumento da representação dos maiores partidos com a Emenda que proibiu as coligações a partir das eleições de 2020. Portanto, até o presente momento vimos que as coligações eram utilizadas para alcançar e ultrapassar o quociente eleitoral, eram caracterizadas pela união de dois ou mais partidos, onde nesse “pacto” não existiria restrição ideológica, nem fidelidade à coligação após o término das eleições. Ou seja, partidos que participaram de uma coligação, podem durante o mandato tornarem-se oposição e votarem em pautas contrárias.
Além disso, vimos que as coligações interferem na vontade popular quando um eleitor vota em um candidato ou partido e acaba ajudando a eleger um candidato ou partido totalmente contrário ideologicamente ao que acredita. Além disso, as coligações afetam o tema de fragmentação partidária, ocasionada pela possibilidade de participação de cadeiras daqueles partidos que não alcançaram o quociente eleitoral, o que propicia uma alta fragmentação partidária dentro da câmara, promovendo dificuldade nas negociações e pouca congruência parlamentar.
Para solucionar essas questões, foi sancionada a Emenda Constitucional de N°97, de 4 de outubro de 2017, onde ficou decretado: Art. 2º A vedação à celebração de coligações nas eleições proporcionais, prevista no § 1º do art. 17 da Constituição Federal, aplicar-se-á a partir das eleições de 2020. Para além do fim das coligações a partir de 2020, também foi sancionada a lei de n°14.208, de setembro de 2021, que alterou a lei n°9.096 de 19 de setembro de 1995 (Lei dos Partidos Políticos), e a Lei nº 9.504, de 30 de setembro de 1997 (Lei das Eleições), para instituir as federações de partidos políticos. onde ficou decretado: “Art. 11-A. Dois ou mais partidos políticos poderão reunir-se em federação, a qual, após sua constituição e respectivo registro perante o Tribunal Superior Eleitoral, atuará como se fosse uma única agremiação partidária. Como vimos acima, as coligações trouxeram inúmeras consequências ao jogo político democrático brasileiro, portanto medidas foram tomadas.
Para as eleições proporcionais de 2020 passou a valer a Emenda Constitucional de 2017, que como vimos acima proibia o uso das coligações nas eleições proporcionais, porém seu uso ainda era permitido nas eleições majoritárias.
Portanto, essa decisão visou garantir o poder de decisão dos eleitores, fortalecendo o voto de acordo com suas preferências ideológicas e de preferência partidária. Ademais, além de fortalecer os partidos políticos, essa lei teoricamente afeta a composição partidária, pois com a proibição das coligações, podemos pensar a priori que haverá um aumento da concentração partidária, com diminuição dos menores partidos e fortalecimentos dos maiores.
Já a lei das federações também visam garantir o poder de decisão dos eleitores, pois nas federações os partidos que se unem são obrigados a continuar juntos durante todo o mandato, evitando assim o alinhamento eleitoral interesseiro entre os partidos. Entretanto, a lógica que existia nas coligações para a soma dos votos dos partidos permanece.
Se os partidos A, B e C formam uma federação, suas votações se somam para atingir X cadeiras no Legislativo, que serão distribuídas entre os candidatos mais votados. Se os três mais votados, por exemplo, forem do mesmo partido, eles ficam com as vagas. Elas não precisam ser distribuídas entre os que formam a federação”, como explica Fernando Alencastro, do TSE.
Portanto, as federações se assemelham às coligações no que tange ao interesse em ultrapassar a cláusula de barreira e propiciar a eleição, porém se diferencia na relação ideológica entre seus membros, pois todos são obrigados a cumprir o mandato juntos, com formação de bancada da federação na câmara, líder que vai conduzi-la e passível de punições em caso de descumprimento às regras existentes.
4. METODOLOGIA
Para esta pesquisa, utilizamos a base de dados do R denominada “electionsbr”. Utilizamos esse pacote, uma vez que os dados utilizados são retirados de dados do próprio Tribunal Superior Eleitoral (TSE). Acreditamos que ao utilizar essa base de dados ganhamos credibilidade e confiança para desenvolvermos nosso estudo a respeito da temática abordada. Nos pontos a seguir, iremos desenvolver como a nossa base de dados e a metodologia aplicada em nosso trabalho.
cand_fed_98 = electionsBR::elections_tse(type = "candidate",year = 1998)##
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cand_fed_98 = cand_fed_98 %>% filter(DS_SITUACAO_CANDIDATURA == "DEFERIDO"|DS_SITUACAO_CANDIDATURA == "SUB-JÚDICE")
cand_fed_02 = electionsBR::elections_tse(type = "candidate",year = 2002)##
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cand_fed_06 = electionsBR::elections_tse(type = "candidate",year = 2006)##
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|================ | 22%
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|================ | 23%
|
|================= | 24%
|
|================= | 25%
|
|================== | 25%
|
|================== | 26%
|
|=================== | 26%
|
|=================== | 27%
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|=================== | 28%
|
|==================== | 28%
|
|==================== | 29%
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|===================== | 29%
|
|===================== | 30%
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|===================== | 31%
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|====================== | 31%
|
|====================== | 32%
|
|======================= | 32%
|
|======================= | 33%
|
|======================== | 34%
|
|======================== | 35%
|
|========================= | 35%
|
|========================= | 36%
|
|========================== | 37%
|
|========================== | 38%
|
|=========================== | 38%
|
|=========================== | 39%
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|============================ | 39%
|
|============================ | 40%
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|============================ | 41%
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|============================= | 41%
|
|============================= | 42%
|
|============================== | 42%
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|============================== | 43%
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|=============================== | 44%
|
|=============================== | 45%
|
|================================ | 45%
|
|================================ | 46%
|
|================================= | 47%
|
|================================= | 48%
|
|================================== | 48%
|
|================================== | 49%
|
|=================================== | 50%
|
|=================================== | 51%
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|==================================== | 51%
|
|==================================== | 52%
|
|===================================== | 52%
|
|===================================== | 53%
|
|====================================== | 54%
|
|====================================== | 55%
|
|======================================= | 55%
|
|======================================= | 56%
|
|======================================== | 57%
|
|======================================== | 58%
|
|========================================= | 58%
|
|========================================= | 59%
|
|========================================== | 59%
|
|========================================== | 60%
|
|========================================== | 61%
|
|=========================================== | 61%
|
|=========================================== | 62%
|
|============================================ | 62%
|
|============================================ | 63%
|
|============================================ | 64%
|
|============================================= | 64%
|
|============================================= | 65%
|
|============================================== | 65%
|
|============================================== | 66%
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|=============================================== | 67%
|
|=============================================== | 68%
|
|================================================ | 68%
|
|================================================ | 69%
|
|================================================= | 69%
|
|================================================= | 70%
|
|================================================= | 71%
|
|================================================== | 71%
|
|================================================== | 72%
|
|=================================================== | 72%
|
|=================================================== | 73%
|
|==================================================== | 74%
|
|==================================================== | 75%
|
|===================================================== | 75%
|
|===================================================== | 76%
|
|====================================================== | 77%
|
|====================================================== | 78%
|
|======================================================= | 78%
|
|======================================================= | 79%
|
|======================================================== | 80%
|
|======================================================== | 81%
|
|========================================================= | 81%
|
|========================================================= | 82%
|
|========================================================== | 82%
|
|========================================================== | 83%
|
|=========================================================== | 84%
|
|=========================================================== | 85%
|
|============================================================ | 85%
|
|============================================================ | 86%
|
|============================================================= | 87%
|
|============================================================= | 88%
|
|============================================================== | 88%
|
|============================================================== | 89%
|
|=============================================================== | 89%
|
|=============================================================== | 90%
|
|=============================================================== | 91%
|
|================================================================ | 91%
|
|================================================================ | 92%
|
|================================================================= | 92%
|
|================================================================= | 93%
|
|================================================================== | 94%
|
|================================================================== | 95%
|
|=================================================================== | 95%
|
|=================================================================== | 96%
|
|==================================================================== | 97%
|
|==================================================================== | 98%
|
|===================================================================== | 98%
|
|===================================================================== | 99%
|
|======================================================================| 99%
|
|======================================================================| 100%cand_fed_22 = cand_fed_22 %>% filter(DS_SIT_TOT_TURNO == "ELEITO POR MÉDIA"|DS_SIT_TOT_TURNO == "ELEITO POR QP")
cand_fed_22 = cand_fed_22 %>% filter(DS_CARGO == "DEPUTADO FEDERAL")Codebook das bases de dados
cand_fed_98$CD_SIT_TOT_TURNO = gsub('5','1',cand_fed_98$CD_SIT_TOT_TURNO)
cand_fed_98$CD_SIT_TOT_TURNO = as.numeric(cand_fed_98$CD_SIT_TOT_TURNO)
cadeiras_98 = cand_fed_98 %>% group_by(SG_PARTIDO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
cand_fed_02$CD_SIT_TOT_TURNO = gsub('5','1',cand_fed_02$CD_SIT_TOT_TURNO)
cand_fed_02$CD_SIT_TOT_TURNO = as.numeric(cand_fed_02$CD_SIT_TOT_TURNO)
cadeiras_02 = cand_fed_02 %>% group_by(SG_PARTIDO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
cand_fed_06$CD_SIT_TOT_TURNO = gsub('3','1',cand_fed_06$CD_SIT_TOT_TURNO)
cand_fed_06$CD_SIT_TOT_TURNO = as.numeric(cand_fed_06$CD_SIT_TOT_TURNO)
cadeiras_06 = cand_fed_06 %>% group_by(SG_PARTIDO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
cand_fed_10$CD_SIT_TOT_TURNO = gsub('5','1',cand_fed_10$CD_SIT_TOT_TURNO)
cand_fed_10$CD_SIT_TOT_TURNO = as.numeric(cand_fed_10$CD_SIT_TOT_TURNO)
cadeiras_10 = cand_fed_10 %>% group_by(SG_PARTIDO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
cand_fed_14$CD_SIT_TOT_TURNO = gsub('3','1',cand_fed_14$CD_SIT_TOT_TURNO)
cand_fed_14$CD_SIT_TOT_TURNO = gsub('2','1',cand_fed_14$CD_SIT_TOT_TURNO)
cand_fed_14$CD_SIT_TOT_TURNO = as.numeric(cand_fed_14$CD_SIT_TOT_TURNO)
cadeiras_14 = cand_fed_14 %>% group_by(SG_PARTIDO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
cand_fed_18$CD_SIT_TOT_TURNO = gsub('3','1',cand_fed_18$CD_SIT_TOT_TURNO)
cand_fed_18$CD_SIT_TOT_TURNO = gsub('2','1',cand_fed_18$CD_SIT_TOT_TURNO)
cand_fed_18$CD_SIT_TOT_TURNO = as.numeric(cand_fed_18$CD_SIT_TOT_TURNO)
cadeiras_18 = cand_fed_18 %>% group_by(SG_PARTIDO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
cand_fed_22$CD_SIT_TOT_TURNO = gsub('3','1',cand_fed_22$CD_SIT_TOT_TURNO)
cand_fed_22$CD_SIT_TOT_TURNO = gsub('2','1',cand_fed_22$CD_SIT_TOT_TURNO)
cand_fed_22$CD_SIT_TOT_TURNO = as.numeric(cand_fed_22$CD_SIT_TOT_TURNO)
cadeiras_22 = cand_fed_22 %>% group_by(SG_PARTIDO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))4.1. DESCRIÇÃO DA BASE DE DADOS
Manipulamos o pacote “electionsBR” – o qual contém as bases de dados de todas as eleições desde 1994 – utilizando o recorte do período de sete eleições, 1998 à 2022. Escolhemos esse período para análise porque se trata do início das coligações, em 1998, passando por 6 eleições com seu uso, até o seu fim em 2021, e o início do uso das federações em 2022. Escolhemos trabalhar com a Câmara dos deputados pois é nela onde há o maior impacto do uso das coligações no Brasil. Filtramos a base de dados para trabalhar apenas os candidatos eleitos nas eleições escolhidas para ficarmos com 513 observações em 63 variáveis, nas bases de 1998 a 2018, e em 75 variáveis em 2022, totalizando 3.591 dados em 75 variáveis diferentes.
4.2. METODOLOGIA UTILIZADA
Criamos a função ‘NEP’ que utiliza do método de Markku Laakso e Ren Taagepera (1979) para calcular o número de partidos efetivos. Aplicamos a função ‘group_by’ para agrupar nossos dados pelas coligações e pelos partidos para saber quantos destes elegeram deputados em cada eleição. Com esses dados usamos as funções ‘flextable’, ‘data.table’ e ‘ggparliament’ para manipular e ilustrar a composição da câmara e das coligações com cadeiras em cada ano analisado. Fizemos o teste de Shapiro Wilk, com um intervalo de confiança de 95%, para testar se a distribuição de dados era normal e, com o resultado positivo, empregamos o teste de Spearman, novamente com 95% de intervalo de confiança, para testar a correlação entre os dados.
5. ANÁLISE DE RESULTADOS
Tabela 1 - Dados das coligações:
Coligacoes_98 = cand_fed_98 %>% group_by(DS_COMPOSICAO_COLIGACAO, NM_COLIGACAO, SG_UF,TP_AGREMIACAO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
Coligacoes_02 = cand_fed_02 %>% group_by(DS_COMPOSICAO_COLIGACAO, NM_COLIGACAO, SG_UF,TP_AGREMIACAO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
Coligacoes_06 = cand_fed_06 %>% group_by(DS_COMPOSICAO_COLIGACAO, NM_COLIGACAO, SG_UF, TP_AGREMIACAO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
Coligacoes_10 = cand_fed_10 %>% group_by(DS_COMPOSICAO_COLIGACAO, NM_COLIGACAO, SG_UF,TP_AGREMIACAO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
Coligacoes_14 = cand_fed_14 %>% group_by(DS_COMPOSICAO_COLIGACAO, NM_COLIGACAO, SG_UF, TP_AGREMIACAO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
Coligacoes_18 = cand_fed_18 %>% group_by(DS_COMPOSICAO_COLIGACAO, NM_COLIGACAO, SG_UF, TP_AGREMIACAO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
Coligacoes_22 = cand_fed_22 %>% group_by(SG_PARTIDO,DS_COMPOSICAO_FEDERACAO, NM_FEDERACAO, TP_AGREMIACAO, ANO_ELEICAO) %>% summarise(Cadeiras = sum(CD_SIT_TOT_TURNO))
Coligacoes = bind_rows(Coligacoes_02, Coligacoes_06, Coligacoes_10, Coligacoes_14, Coligacoes_18, Coligacoes_22, Coligacoes_98)
DT::datatable(Coligacoes)Diferentes configurações do congresso após cada eleição analisada:
formacao_98 <- parliament_data(election_data = cadeiras_98,
party_seats = cadeiras_98$Cadeiras,
parl_rows = 5,
type = "semicircle")
CM_98 <- ggplot(formacao_98, aes(x, y, colour = SG_PARTIDO)) +
geom_parliament_seats() +
theme_ggparliament() +
labs(colour = NULL,
title = "CÂMARA DOS DEPUTADOS - 1998") +
scale_colour_manual(values = c( rainbow(513,s = 0.5)),
limits = formacao_98$SG_PARTIDO) +
theme(legend.position = 'bottom')
formacao_02 <- parliament_data(election_data = cadeiras_02,
party_seats = cadeiras_02$Cadeiras,
parl_rows = 5,
type = "semicircle")
CM_02 <- ggplot(formacao_02, aes(x, y, colour = SG_PARTIDO)) +
geom_parliament_seats() +
theme_ggparliament() +
labs(colour = NULL,
title = "CÂMARA DOS DEPUTADOS - 2002") +
scale_colour_manual(values = c( rainbow(513,s = 0.5)),
limits = formacao_02$SG_PARTIDO) +
theme(legend.position = 'bottom')
formacao_06 <- parliament_data(election_data = cadeiras_06,
party_seats = cadeiras_06$Cadeiras,
parl_rows = 5,
type = "semicircle")
CM_06 <- ggplot(formacao_06, aes(x, y, colour = SG_PARTIDO)) +
geom_parliament_seats() +
theme_ggparliament() +
labs(colour = NULL,
title = "CÂMARA DOS DEPUTADOS - 2006") +
scale_colour_manual(values = c( rainbow(513,s = 0.5)),
limits = formacao_06$SG_PARTIDO) +
theme(legend.position = 'bottom')
formacao_10 <- parliament_data(election_data = cadeiras_10,
party_seats = cadeiras_10$Cadeiras,
parl_rows = 5,
type = "semicircle")
CM_10 <- ggplot(formacao_10, aes(x, y, colour = SG_PARTIDO)) +
geom_parliament_seats() +
theme_ggparliament() +
labs(colour = NULL,
title = "CÂMARA DOS DEPUTADOS - 2010") +
scale_colour_manual(values = c( rainbow(513,s = 0.5)),
limits = formacao_10$SG_PARTIDO) +
theme(legend.position = 'bottom')
formacao_14 <- parliament_data(election_data = cadeiras_14,
party_seats = cadeiras_14$Cadeiras,
parl_rows = 5,
type = "semicircle")
CM_14 <- ggplot(formacao_14, aes(x, y, colour = SG_PARTIDO)) +
geom_parliament_seats() +
theme_ggparliament() +
labs(colour = NULL,
title = "CÂMARA DOS DEPUTADOS - 2014") +
scale_colour_manual(values = c( rainbow(513,s = 0.5)),
limits = formacao_14$SG_PARTIDO) +
theme(legend.position = 'bottom')
formacao_18 <- parliament_data(election_data = cadeiras_18,
party_seats = cadeiras_18$Cadeiras,
parl_rows = 5,
type = "semicircle")
CM_18 <- ggplot(formacao_18, aes(x, y, colour = SG_PARTIDO)) +
geom_parliament_seats() +
theme_ggparliament() +
labs(colour = NULL,
title = "CÂMARA DOS DEPUTADOS - 2018") +
scale_colour_manual(values = c( rainbow(513,s = 0.5)),
limits = formacao_18$SG_PARTIDO) +
theme(legend.position = 'bottom')
formacao_22 <- parliament_data(election_data = cadeiras_22,
party_seats = cadeiras_22$Cadeiras,
parl_rows = 5,
type = "semicircle")
CM_22 <- ggplot(formacao_22, aes(x, y, colour = SG_PARTIDO)) +
geom_parliament_seats() +
theme_ggparliament() +
labs(colour = NULL,
title = "CÂMARA DOS DEPUTADOS - 2022") +
scale_colour_manual(values = c( rainbow(513,s = 0.5)),
limits = formacao_22$SG_PARTIDO) +
theme(legend.position = 'bottom')1998
CM_98
2002
CM_02
2006
CM_06
2010
CM_10
2014
CM_14
2018
CM_18
2022
CM_22
Tabela 2 - número de partidos efetivos por eleição:
Tabela = data.table("Nº Partidos na Câmara" = c("18", "19", "21", "22", "28", "30", "23"),
'Partidos efetivos' = c(NEP(cadeiras_98$Cadeiras, 513), NEP(cadeiras_02$Cadeiras, 513),
NEP(cadeiras_06$Cadeiras, 513), NEP(cadeiras_10$Cadeiras, 513),
NEP(cadeiras_14$Cadeiras, 513), NEP(cadeiras_18$Cadeiras, 513),
NEP(cadeiras_22$Cadeiras, 513)),
"Número de coligações" = c('77', '94','89','87','96','122','4'),
"Ano Pleito" = c("1998", "2002", "2006", "2010", "2014", "2018", "2022"))
Tabela$`Nº Partidos na Câmara` =as.numeric(Tabela$`Nº Partidos na Câmara`)
Tabela$`Número de coligações`= as.numeric(Tabela$`Número de coligações`)
DT::datatable(Tabela)Tabela 3 - tabela de dispersão partidária e boxplot
cadeiras = bind_rows(cadeiras_98, cadeiras_02, cadeiras_06, cadeiras_10, cadeiras_14, cadeiras_18, cadeiras_22)
DT::datatable(cadeiras %>% group_by(ANO_ELEICAO) %>% summarise("Desvio-padrão" = round(sd(Cadeiras), 1),
"Primeiro quartil" = quantile(Cadeiras, 0.25),
"Média" = round(mean(Cadeiras), 1),
"Terceiro quartil" = quantile(Cadeiras, 0.75),
"Máximo" = max(Cadeiras)))fig <- plot_ly(y = (cadeiras_98$Cadeiras), type = "box", boxpoints = "all", jitter = 0.3,
pointpos = -1.8, fillcolor = cadeiras_98$ANO_ELEICAO,hovertext= (cadeiras_98$SG_PARTIDO))
fig <- fig %>% add_trace(y = (cadeiras_02$Cadeiras), type = "box", boxpoints = "all", jitter = 0.3,
pointpos = -1.8, fillcolor = cadeiras_02$ANO_ELEICAO,hovertext= (cadeiras_02$SG_PARTIDO))
fig <- fig %>% add_trace(y = (cadeiras_06$Cadeiras), type = "box", boxpoints = "all", jitter = 0.3,
pointpos = -1.8, fillcolor = cadeiras_06$ANO_ELEICAO,hovertext= (cadeiras_06$SG_PARTIDO))
fig <- fig %>% add_trace(y = (cadeiras_10$Cadeiras), type = "box", boxpoints = "all", jitter = 0.3,
pointpos = -1.8, fillcolor = cadeiras_10$ANO_ELEICAO, hovertext= (cadeiras_10$SG_PARTIDO))
fig <- fig %>% add_trace(y = (cadeiras_14$Cadeiras), type = "box", boxpoints = "all", jitter = 0.3,
pointpos = -1.8, fillcolor = cadeiras_14$ANO_ELEICAO,hovertext= (cadeiras_14$SG_PARTIDO))
fig <- fig %>% add_trace(y = (cadeiras_18$Cadeiras), type = "box", boxpoints = "all", jitter = 0.3,
pointpos = -1.8, fillcolor = cadeiras_18$ANO_ELEICAO,hovertext= (cadeiras_18$SG_PARTIDO))
fig <- fig %>% add_trace(y = (cadeiras_22$Cadeiras), type = "box", boxpoints = "all", jitter = 0.3,
pointpos = -1.8, fillcolor = cadeiras_22$ANO_ELEICAO, hovertext= (cadeiras_22$SG_PARTIDO))
figA tabela ainda nos mostra o desvio padrão das cadeiras por partido na câmara. Com o excesso de coligações, muitos partidos pequenos acabavam por conseguir cadeiras na câmara. No boxplot é possível observar que em 1998 e 2022 há uma grande concentração partidária, ou seja, poucos partidos com muitos lugares. Em 1998 é mais interessante notar que apesar da baixa média de cadeiras por partido, o terceiro quartil aponta que há cerca de 4 partidos com mais de 50 cadeiras na câmara. Além disso, o desvio padrão nos mostra o desigual é a distribuição de cadeiras na câmara. Em 2018 o desvio padrão diminui, pois com o auge das coligações muitos partidos pequenos conseguiram cadeiras, fazendo diminuir o excesso de cadeiras que um partido tinha. Porém em 2022, com o fim das coligações, a concentração partidária volta a subir e o desvio padrão também.
Teste de normalidade de Shapiro Wilk:
PNC = shapiro.test(Tabela$`Nº Partidos na Câmara`)
PNC##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Tabela$`Nº Partidos na Câmara`
## W = 0.91643, p-value = 0.4422qqnorm(Tabela$`Nº Partidos na Câmara`, xlab = "Quantidades teoricas", ylab = "Número de partidos na câmara",
main = "QQplot do número de partidos na câmara")
qqline(Tabela$`Nº Partidos na Câmara`)
PE = shapiro.test(Tabela$`Partidos efetivos`)
PE##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Tabela$`Partidos efetivos`
## W = 0.91613, p-value = 0.44qqnorm(Tabela$`Partidos efetivos`, xlab = "Quantidades teoricas", ylab = "Número de partidos efetivos",
main = "QQplot do número de partidos efetivos")
qqline(Tabela$`Partidos efetivos`)
NC = shapiro.test(Tabela$`Número de coligações`)
NC##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: Tabela$`Número de coligações`
## W = 0.7936, p-value = 0.03538qqnorm(Tabela$`Número de coligações`, xlab = "Quantidades teoricas", ylab = "Número de coligações",
main = "QQplot do número de coligações")
qqline(Tabela$`Número de coligações`)
Resultados dos testes de normalidade:
Tabela_normalidade = data.frame(Variável = c("Nº Partidos na Câmara", "Partidos efetivos", "Número de coligações"),
P_valor = c(PNC$p.value, PE$p.value, NC$p.value),
Resultado = c("Normal", "Normal", "Não normal"))
DT::datatable(Tabela_normalidade)Teste de correlação de Spearman:
cor.test(Tabela$`Partidos efetivos`, Tabela$`Número de coligações`,
method = "spearman")##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: Tabela$`Partidos efetivos` and Tabela$`Número de coligações`
## S = 24, p-value = 0.2
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.5714286O p-valor é de 0,2, com um intervalo de confiança de 95%, ou seja um alpha de 0,05, podemos dizer que a nossa hipótese não é rejeitada.
Tabela %>% select(`Partidos efetivos`, `Número de coligações`, `Nº Partidos na Câmara` )%>% cor()%>% corrplot.mixed()
Esse gráfico de correlação mostra a força da correlação entre cada variável analisada.
A partir dos resultados obtidos podemos ver que os dados não rejeitam a nossa hipótese, há uma correlação entre o número de coligações em uma eleição e o número de partidos efetivos na câmara dos deputados brasileira.
6. DISCUSSÃO
Os resultados encontrados corroboram a teoria de Jairo Nicolau, de que as coligações aumentam a fragmentação partidária na câmara. Há uma correlação de 0,42 entre o número de partidos efetivos e o número de coligações, o que confirma a hipótese de que a existência de coligações contribuiu pro aumento da fragmentação partidária no congresso. Nesse sentido, na primeira eleição sem coligações (2022), apresentou-se uma forte queda no número de partidos efetivos, que voltou a patamares de antes de 2010. Observou-se que o número de partidos efetivos na Câmara aumentava a cada eleição no período em que haviam coligações (1998 a 2018), e teve pela primeira vez queda em 2022, uma queda acentuada.
Além disso, observou-se um aumento da concentração partidária. O desvio-padrão do tamanho da bancada diminuiu a cada eleição entre 1998 e 2018, mas voltou a aumentar em 2022, ao passo em que o número de partidos no congresso, que também aumentou nesse período, caiu pela primeira vez em 2022. Isso significa que há partidos que concentram bancadas maiores, ao passo que menos partidos estão presentes na Câmara. O fim das coligações proposto por Jairo Nicolau em seu livro "Representantes de Quem?", de fato amenizou a questão da fragmentação partidária, como o cientista político friburguense previra.
7. CONCLUSÃO
Ao decorrer do presente trabalho analisamos empiricamente as eleições para Deputado Federal nos anos de 1998 a 2022, com o objetivo de analisar o impacto das coligações nos partidos efetivos na Câmara e provar a nossa hipótese, se com o fim das coligações, há uma maior concentração partidária, o número de partidos efetivos diminui e, com isso, favorece os partidos considerados maiores.
Em suma, conclui-se que a partir dos variados dados analisados e pela proteção assegurada pelos testes realizados, podemos afirmar que nossa hipótese pode ser considerada verdadeira, pois foi visto que com o fim das coligações há sim uma maior concentração de poder decisório com os partidos considerados maiores, ou seja, houve claramente uma diminuição dos partidos efetivos, que consequentemente culminou em um favorecimento aos partidos de maior relevância na câmara.
Um exemplo dessa correlação é comparar os partidos efetivos em 2018 (16), onde ainda era permitido o uso das coligações, com os partidos efetivos efetivos em 2022 (9), onde a coligação já havia sido proibida.
Em síntese, podemos concluir que quando aumentou as coligações, aumentou também o número de partidos na câmara e consequentemente subiu o número de partidos efetivos. Em 2022, onde houve a proibição das coligações, observamos queda do número de partidos na Câmara e consequentemente a diminuição do número de partidos efetivos.