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Pontificia Universidad Católica de Chile Instituto de Ciencia Política Curso: Análisis de Datos Políticos Cambio de preferencias: Factores Políticos y Sociales que explican la derrota de la Concertación Profesor: Ricardo Aravena Cuevas Fecha: Martes 15 de Junio de 2010 Integrantes: Manuel Parra Yagnam Angela Tobar Belmar Pedro Trevisan Vidal

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Page 1: ICP0502 - Trabajo ADP

Pontificia Universidad Católica de Chile

Instituto de Ciencia Política

Curso: Análisis de Datos Políticos

Cambio de preferencias:

Factores Políticos y Sociales que explican la derrota de la Concertación

Profesor: Ricardo Aravena Cuevas

Fecha:

Martes 15 de Junio de 2010

Integrantes:

Manuel Parra Yagnam

Angela Tobar Belmar

Pedro Trevisan Vidal

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Cambio de preferencias:

Factores Políticos y Sociales que

explican la derrota de la Concertación

Manuel Parra – Pedro Trevisan – Angela Tobar

Resumen

El siguiente artículo analiza factores sociales y políticos que explicarían el triunfo del

candidato de la Coalición por el Cambio, Sebastián Piñera, en la segunda vuelta de la

elección presidencial de Chile del año 2010. Este hecho marca la primera derrota del

pacto Concertación de Partidos por la Democracia en este tipo de elecciones, desde el

año 1990. Del análisis de las variables sociales <pobreza, salud, educación,

desempleo, delincuencia, vivienda> y políticas <resultados de elecciones anteriores,

influencia de alcaldes partidarios de las coaliciones> se concluye que, al momento de

la elección, la coalición gobernante fue incapaz de integrar los cambios necesarios

considerando la nueva realidad del país y las nuevas preocupaciones ciudadanas, lo

cual contribuyó a su derrota electoral.

Abstract

The following article analyzes the social and political factors that explain the success of

the candidate of the Coalición por el Cambio, Sebastián Piñera, in the ballotage of the

presidential election in Chile in 2010. This was the first defeat of the Concertación de

Partidos por la Democracia in such elections since 1990. The analysis of social

variables such as poverty, health, education, unemployment, crime, public discontent

and political variables which include results of previous elections, the influence of

mayors in favor of their coalitions concludes that at the time of the election, the ruling

coalition was unable to integrate real changes given the new reality of the country and

the new public concerns, which in the end caused its defeat.

Palabras clave: Chile, elecciones, factores sociales, factores políticos, Concertación,

Coalición por el Cambio.

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1. El escenario político-social de la elección

El 17 de enero de 2009 se vivió un momento decisivo en la historia democrática

de Chile. Por primera vez en 20 años, un candidato no perteneciente a la Concertación

ganaba las elecciones presidenciales. Sebastián Piñera, candidato de la Coalición por

el Cambio, derrotaba al candidato oficialista Eduardo Frei, obteniendo un 51,6% de las

preferencias en la segunda vuelta de la elección presidencial. De esta manera, se

producía el recambio de coalición gobernante, el cual terminó con la hegemonía que

mantenía la Concertación en el gobierno desde la salida de Augusto Pinochet en 1990

hasta el año 2010.

Sin embargo, no deja de llamar la atención el hecho que, el 11 de marzo la

Presidente de la República, Michelle Bachelet, dejó el cargo con la cifra de aprobación

pública más alta de la historia de Chile en general, y en los 20 años de coalición

concertacionista en particular.

De este modo, los resultados electorales presentan una paradoja, y dado este

contexto aparentemente contradictorio –la derrota de una coalición gobernante que

tiene una muy alta aprobación ciudadana– cabe preguntarse qué fue lo que ocurrió,

qué pasó con los intereses y preferencias de aquellas personas inscritas en el padrón

electoral que en esta oportunidad dieron su apoyo a la oposición.

A modo de hipótesis general, se plantea que existe una relación entre el

progreso económico y social del país, con los intereses y preferencias de los distintos

estratos sociales. Durante los años de la Concertación, se ha observado un incremento

del gasto social del país, el aumento de cobertura de salud y educación y la reducción

de los índices de pobreza e indigencia.

Cuadro 1: Evolución Gasto Social Gobierno Central Total (millones de $ 2007)

Fuente: DIPRES, Estadísticas de las Finanzas Públicas

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Cuadro 2: Población en Condición de Pobreza e Indigencia (%)

Fuente: MIDEPLAN

Cuadro 3: Indicadores Sociales y Económicos

Fuente: INE

El mejoramiento de las condiciones sociales para los sectores más

desventajados contribuyó a forjar una clase media incipiente pero creciente, cuyas

preferencias en cuanto a las políticas de gobierno en diversas materias han cambiado

desde su ascenso socioeconómico.

Considerando esto, se plantea que toda vez que se asciende socialmente, se

modifican las necesidades y aspiraciones de las personas. A su vez, estas nuevas

demandas sociales no habrían sido adecuadamente incorporadas al modelo de

gobierno que la Concertación. Esta situación, sumada a factores políticos propios de la

elección –influencia de autoridades comunales, la publicidad durante la campaña, la

candidatura de Marco Enríquez-Ominami, entre otras– habría propiciado la derrota de

la coalición gobernante en la pasada elección presidencial.

Se observa en el siguiente grafico que existe una relación inversa entre la

posesión de riqueza y la identificación con la concertación. De modo que se plantea

que el crecimiento económico que ha experimentado el país en los últimos veinte años

de gobiernos de la Concertación, ha provocado un cambio en las preferencias y

necesidades de una parte significativa de la población, que por lo visto no se siente del

todo conforme con el desempeño del gobierno y está dispuesta a darle la oportunidad

al candidato de oposición.

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Cuadro 4: Riqueza individual de acuerdo a identificación con coalición política

Fuente: LAPOP 2006

Para lograr observar este fenómeno y explicar la derrota de la Concertación

como coalición gobernante, se ocupará un modelo de regresión lineal múltiple

utilizando datos desagregados por comuna. Del total de comunas del país, se realizará

una selección usando como parámetro el número de votantes inscritos; más de

20.000, para nuestra muestra. Luego, se concebirán los resultados a través de uso de

herramientas estadísticas, mejorías en el modelo y/o también a la concepción del

mejor modelo dadas las variables propuestas, que se acomode al principio de

parsimonia.

2. Marco teórico general para la selección de variables

Al comenzar la selección de variables y sus indicadores, para crear el mejor

modelo, gozamos de variadas intuiciones sobre cuáles creíamos que podían ser las

mejores variables que influían en la votación de Sebastián Piñera. Entre las variables

que se obtuvieron en base a una “lluvia de ideas”, y que podrían explicar el apoyo a

Sebastián Piñera, se destacan como posiblemente influyentes la pobreza, la educación,

la salud, la vivienda, el desempleo, la delincuencia, el género de los votantes, los

resultados de la elección presidencial anterior, la ausencia o presencia de alcaldes

oficialistas, y el llamado “efecto ME-O”.

Variados factores teóricos influyeron en la elección de los indicadores que

representan a las variables seleccionadas. Las variables que finalmente fueron

seleccionadas se presentarán con sus respectivas hipótesis en el próximo acápite.

Primeramente, la votación –de manera normativa- debiese demostrar las

preferencias de las personas (Caplan, 2007) y el análisis debe estar centrado en las

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personas, su percepción y aquellos factores que posiblemente pueden influir en dichas

preferencias. En segundo lugar, el análisis ha de enfocarse igualmente en las políticas

públicas que influyen directamente en los votantes pues esto lleva, como conclusión

lógica, a un cambio en las preferencias de programa electoral. Esto está directamente

relacionado con la teoría de conflicto social, que indica que las sociedades escogen

diferentes políticas -muchas veces malas-, pues estas decisiones están hechas por

políticos o grupos políticamente poderosos que están interesados en maximizar sus

propios beneficios y no el agregado de estos (Acemoglu, 2002). Probablemente la

derrota de la Concertación tiene un poco que ver con esto, y sus escándalos políticos

más aún. Por supuesto, hay que recalcar que ningún gobierno está exento de esto.

La función de los votantes es entonces ejercer “accountability vertical”

(O’Donell, 1998:2). La intuición básica sobre este tema nos lleva a pensar que si los

ciudadanos no están conformes con el trabajo del Estado, o en su defecto creen que el

Estado no los ha beneficiado de la manera que les gustaría, van a tender a votar para

castigar a aquellos políticos o la coalición que representan, pues las ideas son las

importantes. Importante es destacar en este acápite que, por la mejora del nivel de

vida en el país –lo que redunda en la mejora del nivel de vida de la población–, nos

encontramos que los individuos entienden de manera distinta el cómo les gustaría que

el Estado abocase sus problemáticas. Esto se relaciona finalmente de manera positiva

con respecto a la educación.

Existen complicaciones prácticas en varias dimensiones. Partir de una muestra

de aquellas comunas con más de 20.000 votantes implica por un lado la necesidad de

buscar datos para todas ellas (cosa que no siempre es muy fácil, sobre todo para

indicadores más específicos que para construcción de los cuales sólo se toma una

muestra de las comunas para obtener el indicador en términos de país) y por otro,

problemas con los modelos estadísticos a aplicar, este tema tendrá un acápite propio

más adelante.

De las 346 comunas que componen Chile1, sólo 100 comunas cumplen el

requisito, siendo la gran mayoría de ellas urbanas, por lo que se podría esperar ciertas

similitudes en algunas características, como en la cobertura de los servicios como

salud o educación. Morales dice que “existe una relación entre el Índice de Desarrollo

Humano y la opción electoral de la ciudadanía” (Morales, 2009:1). Sin embargo, el

indicador de desarrollo humano comunal, está dado por (Logro en educación + Logro

en salud + Logro en ingresos) / 3 (PNUD 2000:9). Por ser un indicador agregado,

1 Según datos de la Biblioteca del Congreso Nacional Chile, disponibles en http://siit2.bcn.cl/siit/nuestropais/div_pol-adm.htm

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resulta un poco críptico a la hora de utilizarlo para explicar la votación. Por lo anterior,

se ha preferido el uso de proxies de estas variables para así obtener el efecto

desagregado de estos indicadores sobre la votación. Así pues, puede que en el

agregado el IDH sea muy significativo para explicar la votación –por el razonamiento

anteriormente expuesto- sin embargo, de manera desagregada se observen

distinciones. Es decir, que ingresos explique menos que salud o cualquiera de las

combinaciones posibles de la variable.

Los proxies usados para este fin son los años de estudio promedio, la cobertura

comunal en enseñanza media, la cantidad de servicios de salud, y el porcentaje de

hogares pobres. Estos proxies dan la opción de obtener una “fotografía”, la cual

finalmente permite dilucidar la votación a los diferentes candidatos en segunda vuelta

dada su condición actual y por ende sus preferencias electorales. Por parte del logro

de salud, por el sesgo de selección se asume que la calidad es relativamente buena,

por lo que nos importa medir la cantidad de servicios de salud de la comuna y si estos

se ajustan a las necesidades de la misma.

La medida del efecto ME-O se torna compleja de modelar. La sola presencia del

candidato independiente hace que varíen las votaciones de Sebastián Piñera y Eduardo

Frei por un tema de identificación programática. No obstante aquello, es muy difícil

para estudios futuros el acoplar este factor a estudios en el tiempo, pues no hay

parámetros de comparación desde la vuelta a la democracia. Es por esto que se ha

decidido dejarlo fuera como variable, no obstante se espera que pueda ser objeto de

otros estudios que se aboquen al tema en específico.

Para efectos de la delincuencia se ha tomado la cantidad de denuncias por

delitos a personas y a la propiedad (ambos en indicadores distintos) por cada 100.000

habitantes. Es la mejor medida para poder usar en un análisis de tipo cuantitativo.

Para poder hacer un estudio que realmente entienda y dilucide qué tipos de delitos y

cómo estos influyen realmente en la percepción y la opinión pública se necesitaría de

otras instancias. Sin embargo, para efectos del modelo necesario para este estudio, la

división entre delitos a la propiedad y personas parece suficiente. Se hace

nuevamente énfasis en los individuos y por percepción de cercanía finalmente se ha

escogido solamente dejar el indicador personal, pues se cree que incidirá y explicará

más, dados los supuestos de los cuales se parte.

La influencia de la votación de la elección anterior será analizada como caso

aparte en un acápite especial de este estudio. Parece pertinente esbozar que tan

persistentes son las preferencias en el tiempo también. Sin embargo, la idea del

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estudio es explicar, suponiendo que la votación de Piñera se mantiene constante (de

una elección a otra), que factores incidieron en su victoria.

Morales por otra parte, dice que las comunas donde hay alcaldes de la Coalición

por el Cambio tienden a dar resultados más favorables para Sebastián Piñera. Sin

embargo, esto aplica para primera vuelta y no sabemos si esto efectivamente incide de

manera real en la votación de segunda vuelta.

Al momento de considerar variables que expliquen el pobre rendimiento de la

coalición concertacionista, también vale la pena considerar los datos entregados por la

encuesta del Centro de Estudio Públicos, CEP. En base a los datos recolectados desde

que se inició el retorno a la democracia con el presidente Aylwin hasta octubre del año

pasado, el CEP ofrece una gráfica en la que muestra las fluctuaciones de la opinión

ciudadana en torno a los problemas clave que el gobierno debe esforzarse por resolver.

Dentro de las principales preocupaciones ciudadanas se encuentra precisamente la

pobreza, la delincuencia, la educación, el empleo, la vivienda, la salud y otras variables

asociadas a las ya mencionadas, como la inflación, la drogadicción y las

remuneraciones. En base a esta percepción, se puede decir que pese a los logros y

avances alcanzamos por la Concertación en sus 20 años de gobierno, la ciudadanía aún

tiene demandas insatisfechas y, por lo mismo, está dispuesta a darle la oportunidad a

una nueva alternativa de gobierno pese a la buena evaluación del gobierno de turno.

Fuente: Encuestas CEP.

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3. Factores explicativos del voto a Piñera

Considerando los argumentos expuestos para la selección de variables y sus

correspondientes indicadores, se procede a justificar mediante hipótesis la inclusión de

las variables a utilizar para modelar nuestras predicciones.

a. Pobreza

Una precaria condición económica es clave a la hora de percibir la ayuda del

gobierno y el Estado. La Concertación, durante su gobierno, fue capaz de crear una

red de asistencia y protección social que logró posicionar a un sector importante de la

población dentro de la llamada clase media. Esto, sin embargo, provocaría un revés

electoral en el largo plazo. Una vez que se sale del sector de pobreza, se deja de

percibir el apoyo del gobierno y se empieza a gozar un nuevo estatus social donde las

demandas son muy distintas. Si las clases medias no sienten el apoyo del gobierno,

difícilmente éste será reelecto para un nuevo periodo. La Concertación habría perdido

gran parte de su apoyo debido a que no pudo manejar las nuevas demandas de la

emergente clase media. Por tanto se considera que a un menor grado de porcentaje

de hogares pobres existente en la comuna, menor apoyo a la concertación. Se espera

además que el indicador mortalidad infantil se comporte de la misma manera.

b. Salud

El acceso a la salud es un elemento indispensable a la hora de establecer

diferencias profundas en cuanto a las clases sociales. En este sentido, el que una

comuna cuente con mayor o menor cantidad de servicios de salud puede afectar la

percepción de que el gobierno realmente “esté haciendo algo” por mejorar las

condiciones de vida y salud de la población. Sin embargo, si bien el aumento de la

cantidad de servicios en la comuna refleja el crecimiento que ha caracterizado a los

gobiernos de la Concertación en cuanto a cobertura, no implican una relación similar

en cuanto a la calidad de los mismos y la eficiencia en los recursos utilizados para

proveer estos servicios. Para esta variable, se considera como indicador el número de

servicios de salud por comuna, siendo estos centros dependientes de ingresos

municipales. Es esta categoría se incluyen, los Centros de Salud Familiar, Centros de

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salud rural, Centros de salud urbano, Consultorios de salud mental, Postas de salud

rural, Servicios de atención primaria de urgencia y Vacunatorios.

Se considera por lo tanto, que a una mayor cantidad de servicios de salud,

afectaría negativamente la performance del candidato oficialista.

Nótese que se argumenta que afecta al candidato y no necesariamente al

presidente, la cual deja el cargo con un nivel histórico de aprobación ciudadana.

c. Educación

El elemento de educación es interesante de analizar. Desde 1990 hasta el año

2006, el promedio de escolaridad ha aumentado alrededor de un año -de 9 a 10,1

años2-, incidido especialmente por las diversas leyes que han hecho obligatoria tanto la

enseñanza básica como la media, totalizando 12 años de escolaridad. Aquí se ven

interactuando tanto el nivel educacional que alcanza la población –básico, medio,

superior– como la cobertura educacional. Pese a estos esfuerzos se plantea que,

mientras los años de escolaridad aumentan, el apoyo a la Concertación disminuye.

Una mejor preparación educacional supone un mejor conocimiento sobre el

funcionamiento del gobierno y el Estado, así como también una mejor situación

socioeconómica. Ambos elementos contribuirían a modelar los intereses de las

personas en relación a la labor que hace el gobierno para mejorar su calidad de vida y

la educación misma. Dado que la Concertación no ha sabido adaptar sus políticas a

este nuevo escenario –sucesos como las “Revoluciones Pingüinas” y universitarias de

los años 2006 y 2008 son claro ejemplo de ello– su apoyo decae a favor de la

oposición. Se plantea por lo tanto que a mayor nivel educacional, menor apoyo a la

Concertación.

d. Desempleo

El contar con un empleo fijo y en lo posible estable resulta clave a la hora de

evaluar la percepción de la ciudadanía respecto a las políticas de gobierno y el

desempeño económico del país en general. Un desempleo alto estaría asociado a un

alto nivel de descontento con la performance del gobierno, ya que éste no ha sido

2 Según datos de la encuesta CASEN de los años 1990 y 2006. Si bien la muestra comunal difiere en la cantidad de casos, los resultados para cada región mantienen la tendencia.

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capaz de emprender las acciones adecuadas para dotar de mayor cantidad de puestos

de trabajo a aquellos que recientemente lo han perdido. Con ello, el apoyo los planes

de un nuevo gobierno de la Concertación sufrirían un retroceso. Para medir

concretamente el efecto de la cesantía en la performance electoral de la Concertación,

se tomó el porcentaje de desempleados total por comuna. Y se predice que a mayor

desempleo, menor apoyo al candidato de la Concertación.

e. Delincuencia

Durante la campaña presidencial se hizo fuerte hincapié en el tema de la

seguridad ciudadana y la delincuencia, siendo estos además unos de los baluartes del

programa de la Coalición por el Cambio. La delincuencia es en cierta medida la

expresión más clara de la falta de respeto por la legalidad. Por otra parte, una tasa

alta de delincuencia supone una evaluación negativa respecto a la capacidad que

demuestra un gobierno por imponer su autoridad, hacer respetar la legalidad y

proteger a los ciudadanos que sí son respetuosos de la misma. Con el fin de medir la

variable delincuencia se han tomado dos indicadores, los delitos contra la propiedad y

los delitos denunciados contra las personas por cada 100.000 habitantes en cada

comuna.

Se considera que una tasa mayor de robos o delitos tiene un efecto negativo

sobre la coalición gobernante.

f. Vivienda

Al igual que el desempleo, se considera que la variable vivienda tiene un

impacto significativo con respecto a la percepción que presenta la ciudadanía frente al

desempeño económico del país y frente a las políticas implementadas por el gobierno.

Por lo tanto se considera una variable relevante a la hora de evaluar a la coalición

gobernante. Para medir la variable vivienda se han tomado dos indicadores en primer

lugar se ha tomado el déficit habitacional por comuna, este indicador supone una

relación negativa con respecto al apoyo a la coalición gobernante, es decir supone que

a mayor déficit habitacional mayor es el apoyo al candidato de oposición. Este

indicador reflejaría en cierta medida el concepto mencionado anteriormente de

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accountability vertical, lo cual implica que a mayor sea el déficit mayor el castigo a la

coalición gobernante.

La otra variable que se incluye sería la inversión municipal habitacional, esta

supone una relación positiva, es decir a mayor inversión mayor apoyo al gobierno. Sin

embargo, está ultima deberá ser controlada ya que no se puede suponer que el apoyo

se traspase al gobierno nacional, es probable que tenga alguna correlación con la

variable presencia o no de alcalde de coalición.

g. Género de los votantes

En su análisis sobre la incidencia del factor género del votante en una elección,

Altman (2004: 60-62) brinda pruebas estadísticas con las que es posible demostrar

que las mujeres tienden efectivamente a votar por candidatos de partidos más

“conservadores”, o “ligados a la derecha” del espectro político. Esta tendencia viene

dada desde los inicios del voto universal en Chile, por lo que no constituye un

paradigma desconocido para los analistas. Considerando esta situación, y ante la

ausencia de candidatos de género femenino –fenómeno conocido como “voto

solidario”–, las mujeres efectivamente tenderán a votar por un candidato más

“conservador de derecha”. De manera que se toma en cuenta en el análisis de

preferencia, la preferencia según genero. Y respecto a esta se considera que a mayor

número de votantes femeninos, mayor será el apoyo al candidato de oposición

Además se tomado el indicador de porcentaje de mujeres jefas de hogar, considerando

que a mayor número de éstas mayor será el apoyo al candidato de oposición.

h. Presencia Alcalde

Tomando en cuenta que sistema electoral utilizado para la elección de alcaldes

es de mayoría simple se considera que los alcaldes cuentan con apoyo bastante

representativo de las preferencias dentro de su comuna. De este modo se considera

relevante la existencia o no de un alcalde de la misma coalición. Se estima que de

haber un alcalde electo de la coalición opositora, mayor será el apoyo al alcalde de

oposición.

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i. Resultados electorales anteriores

Tanto la elección presidencial del 2005-2006 como la elección municipal del año

2008 sentaron precedentes para lo que sería la performance del candidato de

oposición, Sebastián Piñera. En la primera vuelta presidencial del año 2005 se observó

la presencia de dos candidatos de oposición, contra uno oficialista. Observando los

datos de dicha elección, se observa un apoyo mayoritario a los candidatos que no

representaban a la Concertación, aunque a posteriori la repartición del voto –

especialmente entre las mujeres– tendió a inclinar la balanza a favor de la candidata

oficialista, Michelle Bachelet. Postulamos que la performance de ambos candidatos de

oposición en la elección pasada se concentra en el candidato único de de la Coalición

para la elección 2010, otorgándole un apoyo mayoritario en desmedro del candidato de

la Concertación.

4. Planteamiento del modelo

Luego de haber utilizado las herramientas estadísticas pertinentes para analizar

las variables e indicadores planteados, con el fin de encontrar el mejor modelo

explicativo del fenómeno, tomando en cuenta el principio de parsimonia, es decir

lograr explicar de la mejor manera el fenómeno con la menor cantidad de variables

posibles, se obtuvo el siguiente resultado.

El siguiente es el modelo planteado, considerando todos los problemas

estadísticos que se pueden presentar. Cabe destacar que se usaron los indicadores

anteriormente mencionados y que aquellas variables que quedaron fuera (pero que si

están en la base de datos) han sido marginadas bajo un concepto de eficiencia del

modelo, en tanto sobre-especificación y colinealidad. Este modelo analiza sólo

variables socio-económicas, ya que más adelante se agregan a las consideraciones

políticas.

La ecuación de regresión es

LN_pinera = 4,70 + 0,395 años_estudio_promedio + 0,0296 antidad_servicios_salud +

0,000112 deficit_habitacional_cualitativ + 0,000132 delito_personas_100000 + 0,00476

ed_media_corbertura + 0,00044 hogares_pobres_porcentaje + 0,00296

porcentaje_jefas_hogar

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420-2-4

99,9

99

90

50

10

1

0,1

Residuo estandarizado

Po

rce

nta

je

11,010,510,09,59,0

3,0

1,5

0,0

-1,5

-3,0

Valor ajustado

Re

sid

uo

esta

nd

ariz

ad

o

210-1-2

20

15

10

5

0

Residuo estandarizado

Fre

cu

en

cia

160140120100806040201

3,0

1,5

0,0

-1,5

-3,0

Orden de observación

Re

sid

uo

esta

nd

ariz

ad

o

Gráfica de probabilidad normal vs. ajustes

Histograma vs. orden

Gráficas de residuos para LN_pinera

Predictor Coef SE Coef T P VIF

Constante 4,7029 0,5680 8,28 0,000

años_estudio_promedio 0,39519 0,04530 8,72 0,000 2,345

cantidad_servicios_salud 0,029592 0,009500 3,11 0,003 1,803

deficit_habitacional_cualitativ 0,00011197 0,00001838 6,09 0,000 1,790

delito_personas_100000 0,00013198 0,00007720 1,71 0,091 1,166

ed_media_corbertura 0,004761 0,006272 0,76 0,450 1,352

hogares_pobres_porcentaje 0,000435 0,009864 0,04 0,965 1,527

porcentaje_jefas_hogar 0,002959 0,007737 0,38 0,703 1,322

S = 0,302643 R-cuad. = 76,5% R-cuad.(ajustado) = 74,5%

Análisis de varianza

Fuente GL SC CM F P

Regresión 7 25,3012 3,6145 39,46 0,000

Error residual 85 7,7854 0,0916

Total 92 33,0866

Obs años_estudio_promedio LN_pinera Ajuste ajuste Residuo estándar

7 9,4 8,6825 9,3799 0,0869 -0,6974 -2,41R

33 8,8 9,9639 10,5349 0,1432 -0,5709 -2,14R

40 9,6 9,2061 9,9630 0,0877 -0,7569 -2,61R

85 13,0 10,9975 11,0850 0,1813 -0,0875 -0,36 X

97 10,6 11,3845 10,5932 0,0797 0,7913 2,71R

R denota una observación con un residuo estandarizado grande.

X denota una observación cuyo valor X le concede gran apalancamiento

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5. Consideraciones del modelo y conclusiones

Cabe destacar en torno a la variable dependiente del modelo –el número de

votos recibidos por el candidato Piñera– que se ha tomado el logaritmo natural de ella,

para solucionar el problema de heterocedasticidad por diferencias de escala que

existía. Esto en ningún caso cambia los resultados sustanciales del modelo, ya que

sólo implica un cambio escalar y mantiene todo igual en los resultados; sin embargo,

éstos se leen en una escala más pequeña.

Por las gráficas se darán cuenta que los errores se comportan prácticamente de

manera perfecta – distribuyen normal, están dispersos y mantienen una línea

prácticamente constante en la gráfica de probabilidad. Este modelo, por pruebas con

los otros indicadores, no sufre de heterocedasticidad y que además explica con la

menor cantidad de variables la mayor parte de la varianza (R2-squared: 74% -

ajustado) – es decir, es eficiente. Las últimas tres variables del modelo fueron puestas

expresamente como controles, y además para evitar errores de confusión en cuanto a

la lectura y significancia de los indicadores.

El modelo de regresión lineal demuestra que las variables significativas al 1%

son los años de estudio, la cantidad de servicios de salud y el déficit habitacional.

Obtenemos entonces resultados en dos ámbitos.

La tesis de Morales sobre el IDH se ve mermada, pues el logro en educación

(que está compuesto por los años de escolaridad y por la cobertura) no es del todo

significativo. La cobertura de enseñanza básica no fue incluida en el modelo para

evitar problemas de sobre-especificación de variables y por ende concluir erradamente

a partir de parámetros sobre-estimados. Se valida entonces la hipótesis de que la

influencia del IDH, tenía que ser entendida de manera desagregada. Los años de

estudio, lógicamente influyen mucho más que la cobertura en si misma (ver Tabla 1

anexa). El entendimiento de estos factores desagregados entrega entonces pistas

para entender cómo se configuran las preferencias de los votantes chilenos.

Por otra parte, las otras variables significativas demuestran que a mayor

cantidad de servicios de salud, mayor cantidad de votos para Piñera. Esto puede ser

entendido bajo el siguiente prisma: un programa social-demócrata no hace sonido a

las preferencias de los individuos, que tienen sus necesidades básicas cubiertas (en

general la clase media, que también es la mayoría) quienes buscan otros programas,

lo que por ende gatilló la derrota de la Concertación pues estos no supieron entender

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estas nuevas preferencias (ver tabla 3 anexa). Lo que se observa entonces es la

paradoja planteada en la hipótesis central, que si bien Chile ha mejorado en cuanto a

sus indicadores socioeconómicos, (en este caso particular en cuanto a los servicios de

salud y escolaridad de la población) este crecimiento ha implicado en cierta medida un

cambio de preferencias y necesidades en sectores de la población, los cuales no se han

visto satisfechas por el programa del candidato oficialista.

El indicador del déficit habitacional, muestra que en Chile, en parte sí existe un

accountability vertical. Después de que se acabó la recriminación a la coalición de

derecha por el golpe militar, (tal vez por el recambio generacional – lo cual queda para

otro estudio) la gente empezó a preocuparse por aquellas cosas que no fueron

solucionadas por la Concertación en los últimos 20 años. El que a mayor déficit

habitacional cualitativo, mayor voto para Piñera, es una expresión de Accountability

Vertical como mencionado anteriormente (ver Tabla 2 anexa).

Correlacionado con lo anterior, ese observa que la variable de los delitos a la

persona es significativa al 10%. Esto da, además de los indicadores ya obtenidos y

comentados anteriormente, un indicio de que aquellas variables que están

directamente relacionadas con los individuos, son aquellas que más influyen en las

preferencias de votación.

Partiendo desde la presunción de que la selección por comunas de más de 20mil

inscritos en los registros electorales, necesariamente genera ciertos sesgos, se estima

conveniente no deshacerse de los casos que presentan errores estandarizados grandes

para no ampliar aún más el efecto del sesgo en el modelo final. Por otra parte, se

considera que, de 100 comunas 4 tengan errores grandes y sólo una tenga la función

de apalancamiento, resulta bastante parsimonioso. Este caso, que según Minitab®, en

su versión número 16 (usado en periodo de prueba académica de 30 días), genera

apalancamiento es la comuna de San Miguel. Esta, por factores ambientales – no

medibles en un modelo como este, como aplicación de políticas específicas de

educación en la comuna – tiene una cantidad mayor que los años de estudio que una

comuna normal. Sin embargo, es necesario mantenerla en el modelo dado el control

por otras variables y además por el ya mencionado sesgo.

Sin embargo se considera que con lo dicho, el análisis no está aún completo.

Dados los otros indicadores buscados para conformar el mejor modelo, se considera

necesario y pertinente dar otras señales –a través de otros modelos– sobre aquellas

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variables intervinientes que no han sido tomadas en cuenta en los modelos anteriores.

Una de las hipótesis manejadas durante largos tiempos en la ciencia política es que

aquella votación en la elección anterior influye o explica muchos de los votos en el

escrutinio siguiente. Si se observa la tabla 4 del anexo, se ha construido un modelo

donde se ha tomado en cuenta el IDH agregado y por otra parte la votación de Piñera

en la elección anterior, controlada por la variable de delitos para observar si es que

seguía siendo relativamente relevante.

El modelo muestra que en definitiva el IDH, sea en términos agregados o

desagregados siempre es significativo para el modelo y que por otra parte, la votación

de Piñera en la elección anterior explica bastante la votación presidencial en segunda

vuelta del año 2009. Para denotar aún más esta relación se ha construido un modelo

sólo con esa variable (Tabla 5). Esta variable por sí sola, explica un 85% de la

varianza de la muestra. Lo que confirma la hipótesis sobre la mantención de la base

de apoyo por parte de Piñera y también, de paso, da el indicio de que en parte las

variables socio-económicas como el IDH comunal y otras variables coyunturales que no

necesariamente se pueden medir o incluir en un modelo estadístico, explican la

diferencia de votación con respecto al candidato de la Concertación en la última

elección presidencial.

6. Aspectos políticos a considerar

a. Resultados Municipales 2008

Las elecciones municipales, realizadas un año antes de las presidenciales, sirven

como predictor para los resultados obtenidos por cada candidato. Esto se debe a que

un alcalde que forma parte de un conglomerado determinado, indudablemente tenderá

a apoyar con su figura al candidato de la coalición que representa. Efectivamente, en

su análisis a la primera vuelta de la elección presidencial, Morales (2009:7) señala:

“Piñera logra su mejor rendimiento en las comunas gobernadas por la UDI y RN donde

promedia alrededor de los 44 puntos, mientras que en aquellas gobernadas por el PC

(sólo 4) cae 10 puntos. En el caso de Frei, sucede todo lo opuesto, aumentando

sustantivamente en las comunas administradas por un DC, PS, PPD”.

Para graficar esta tendencia, se grafica la distribución de las comunas

seleccionadas según la tendencia partidaria de su alcalde. Como criterio clasificatorio

se utiliza la coalición en que cada partido se ubicó para la segunda vuelta presidencial

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17

2010, ya que las listas para cada elección son distintas. Se decide entonces que la

división es la siguiente:

a. Coalición por el Cambio: RN – UDI – PRI – Independientes dentro de pacto

b. Concertación: PPD – PDC – PRSD – PS – Independientes dentro de pacto

c. Independientes: fuera de pacto

d.

IndependientesConcertaciónCoalición por el Cambio

60

50

40

30

20

10

0

Alianza Electoral

Alc

ald

es

Alcades y Alianza Electoral

Revisando la gráfica de barras anterior, se observa que la Coalición por el

Cambio tiene en su poder un número más elevado de alcaldía que la Concertación.

Incluso si las alcaldías independientes –fuera de pacto– apoyasen a la coalición de

gobierno, dicho apoyo no sería suficiente como para movilizar a la población para que

ésta apoye al candidato Frei. En suma, la elección municipal del 2008 anticipaba, en

cierto modo, el triunfo de la oposición.

b. Resultados Presidenciales 2006

Si se observan los resultados que ofrecen los datos estadísticos al hacer una

regresión entre los resultados obtenidos por el candidato de oposición Sebastián Piñera

en la elección presidencial de 2010 con respecto a los votos obtenidos en la elección de

2006, se observa que existe una relación positiva entre ambas. (Ver tabla 5 en anexo)

Esto indicaría que el candidato de la Coalición por el Cambio logró mantener su base

de apoyo electoral obtenido en 2006 y además logró atraer para sí los votos necesarios

de centro que le propiciaran el margen suficiente para lograr el triunfo electoral.

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7. Conclusiones finales

A modo de conclusión final se puede afirmar que existe evidencia

estadísticamente significativa para afirmar que el resultado electoral obtenido por el

candidato Sebastián Piñera se debe a un conjunto de factores políticos y

socioeconómicos, los cuales han sido relevantes en la conformación de las preferencias

de una mayoría de la población.

Entre los factores políticos relevantes, se ha destacado en primer lugar, la

existencia de alcaldes de la coalición por el cambio. Se considera que los resultados en

la elección de alcaldes sirven en cierta medida como predictor para los resultados

obtenidos por cada candidato.

Por otra parte, se ha destacado como factor explicativo del resultado electoral

2010, la mantención –por parte del candidato Sebastián Piñera– de la base de apoyo

electoral obtenida en la elección de 2006. Los datos muestran que el candidato de la

coalición por el cambio no solo supo mantener la base de apoyo obtenida en elecciones

la elección anterior, sino que también logró interpretar e integrar al programa de

gobierno los cambios sociales que se habían producido en el país producto del

crecimiento económico.

Esto se ve reflejado en el modelo propuesto, el cual establece evidencia

significativa para afirmar la relevancia de las variables educación, salud y vivienda. La

evidencia estadística sugiere que la hipótesis general planteada es válida, es decir que

de alguna manera el mejoramiento de las condiciones económicas y sociales del país,

el cual significó en muchos casos la ascensión social, contribuyó a forjar una clase

media incipiente pero creciente, cuyas preferencias en cuanto a las políticas de

gobierno en diversas materias han cambiado, y que a su vez, estas nuevas demandas

sociales no habrían sido adecuadamente incorporadas al modelo de gobierno que la

Concertación.

El crecimiento económico que ha experimentado el país en los últimos veinte

años de gobiernos de la Concertación, ha provocado un cambio en las preferencias y

necesidades de una parte significativa de la población, que al no sentirse del todo

conforme con el desempeño de la Concertación estuvo dispuesta a darle la

oportunidad al candidato de oposición Sebastián Piñera.

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8. Anexo

Tabla 1 Predictor Coef SE Coef T P VIF

Constante 6,8863 0,4060 16,96 0,000

años_estudio_promedio 0,30872 0,03982 7,75 0,000 1,000

S = 0,472538 R-cuad. = 38,5% R-cuad.(ajustado) = 37,9%

Tabla 2 Predictor Coef SE Coef T P VIF

Constante 9,6190 0,1126 85,45 0,000

deficit_habitacional_cualitativ 0,00009813 0,00002414 4,06 0,000 1,000

S = 0,558797 R-cuad. = 14,8% R-cuad.(ajustado) = 13,9%

Tabla 3 La ecuación de regresión es

LNpiñera2010 = 9,71 + 0,0391 cantidad_servicios_salud

Predictor Coef SE Coef T P

Constante 9,7132 0,1192 81,49 0,000

cantidad_servicios_salud 0,03914 0,01335 2,93 0,004

S = 0,602965 R-cuad. = 8,1% R-cuad.(ajustado) = 7,1%

Análisis de varianza

Fuente GL SC CM F P

Regresión 1 3,1243 3,1243 8,59 0,004

Error residual 98 35,6296 0,3636

Total 99 38,7538

Tabla 4: Predictor Coef SE Coef T P VIF

Constante -0,0994 0,2342 -0,42 0,672

LN_p06 0,96865 0,02511 38,57 0,000 1,370

IDH 0,7354 0,2591 2,84 0,006 1,224

delito_personas_100000 -0,00003104 0,00003025 -1,03 0,307 1,132

S = 0,124994 R-cuad. = 95,8% R-cuad.(ajustado) = 95,7%

Obs LN_p06 LN_pinera Ajuste ajuste Residuo estándar

7 9,3 8,6825 9,3606 0,0220 -0,6781 -5,51R

39 9,9 10,1782 10,1521 0,0477 0,0260 0,23 X

40 9,9 9,2061 9,9173 0,0287 -0,7112 -5,85R

44 9,0 9,3806 9,0899 0,0323 0,2907 2,41R

59 10,8 10,8208 10,9322 0,0501 -0,1114 -0,97 X

85 10,9 10,9975 10,9957 0,0715 0,0018 0,02 X

98 10,5 10,6527 10,7718 0,0563 -0,1191 -1,07 X

R denota una observación con un residuo estandarizado grande.

X denota una observación cuyo valor X le concede gran apalancamiento.

Estadístico de Durbin-Watson = 2,17745

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Tabla 5 Análisis de regresión: LNpiñera2010 vs. voto_piñera2006

La ecuación de regresión es

LNpiñera2010 = 9,15 + 0,000035 voto_piñera2006

Predictor Coef SE Coef T P

Constante 9,14514 0,04348 210,35 0,000

voto_piñera2006 0,00003527 0,00000147 23,98 0,000

S = 0,239934 R-cuad. = 85,4% R-cuad.(ajustado) = 85,3%

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Bibliografía

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socioeconómicos y género en las urnas. Revista de Ciencia Política, vol. 24

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Commitment and Politics. Journal of Comparative Economics, vol. 31, págs 620-

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Morales, Mauricio. 2009. Las bases electorales de los candidatos presidenciales 2009.

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O’Donnell, Guillermo. 1998. Accountability Horizontal. AgorA número 8, págs. 5-34.

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http://www.mideplan.cl/casen/

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http://www.observatoriourbano.cl/

Proyecto de Opinión Pública de América Latina, LAPOP 2006.

http://lapop.ccp.ucr.ac.cr/

Servicio Electoral de Chile, SERVEL. http://www.servel.cl