12º Encontro da ABCP 18 a 21 de agosto de 2020
Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa (PB)
Área Temática: Ensino e Pesquisa em Ciência Política e Relações Internacionais
Estelionato eleitoral e escassez de divisas: replicação de um estudo quantitativo utilizando métodos de análise qualitativa comparada (QCA)
Clayton M. Cunha Filho
Universidade Federal do Ceará (UFC) Fidel Pérez Flores
Universidade de Brasília (UnB)
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Resumo
Este trabalho busca replicar através de uma análise qualitativa comparativa de conjuntos difusos (Fuzzy-sets QCA), o artigo de Daniela Campello "The Politics of Financial Booms and Crises: Evidence From Latin America" (2014), vencedor do James Caporaso Best Paper Award de 2014. O artigo mostrou através de métodos de análise estatística que os presidentes eleitos com plataformas eleitorais estatistas são mais propensos a renegar promessas de campanha quando assumem o governo em contextos de escassez de divisas, que os induz a mostrarem-se confiáveis através de políticas pró-mercado a potenciais credores no mercado financeiro a fim de atrair capitais. Nosso trabalho é parte inicial de um projeto que se propõe a replicar pesquisas quantitativas consideradas exemplares, com o objetivo de verificar o que se pode ganhar ou perder em termos explicativos, passando de um método a outro.
Palavras-chave: Replicação; Fuzzy-sets; QCA; Estelionato Eleitoral.
Abstract
This paper seeks to replicate through a fuzzy-sets qualitative comparative analysis (fsQCA), Daniela Campello's "The Politics of Financial Booms and Crises: Evidence From Latin America" (2014), winner of the James Caporaso Best Paper Award in 2014. The article showed through statistical methods of analysis that presidents elected with statist platforms are more likely to renege on campaign promises when they take office in contexts of currency shortages, which induces them to prove themselves credible through pro-market policies to potential lenders in the financial market in order to attract capital. Our work is an initial part of a project that aims to replicate quantitative research considered exemplary, with the objective of verifying what can be gained or lost in explanatory terms, moving from one method to another; Key words: Replication; Fuzzy-sets; QCA; Policy Switch.
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INTRODUÇÃO
Propostos por Charles Ragin (1989) no final dos anos 1980, os métodos de análise qualitativa comparada (QCA) têm testemunhado um importante desenvolvimento. A crescente aceitação que vêm adquirindo, – sobretudo após a complexificação trazida ao método pela adoção da lógica de conjuntos difusos (fuzzy-sets) a partir dos anos 2000 (RAGIN, 2000, 2008) – no entanto, ainda desperta desconfianças por parte de adeptos dos métodos estatísticos quanto à robustez e validade de seus achados (por exemplo, LUCAS; SZATROWSKI, 2014). Ao mesmo tempo, outros questionam o que esta metodologia agregaria a mais à disciplina que os métodos predominantes já não o façam (PAINE, 2016). Entretanto, metodólogos como Gary Goertz e J. Mahoney (2012) defendem a importância de ambos comparando-os a duas culturas metodológicas distintas, que responderiam a formatos e indagações de pesquisa diferentes, sendo uma e outra melhor adequada a determinados tipos de perguntas e oferecendo respostas de natureza ontologicamente distinta. Mas até que ponto a metáfora é válida?
Este trabalho pretende contribuir para o debate replicando, através de uma análise QCA, o artigo de Daniela Campello “The Politics of Financial Booms and Crises: Evidence
From Latin America” (2014), vencedor do James Caporaso Best Paper Award 2014, que usou
métodos estatísticos para mostrar que candidatos presidenciais eleitos com plataformas eleitorais estatistas são mais propensos a renegar promessas de campanha quando assumem em um contexto de escassez de divisas, o que os induz a mostrarem-se confiáveis a potenciais investidores através da adoção de políticas pró-mercado.
A autora parte dos debates acerca da implementação do neoliberalismo na América Latina, os quais segundo ela ainda apresentariam explicações insuficientes acerca das motivações e condições sob as quais governos implementam ou não reformas pró-mercado na região. A ascensão de regimes militares em meio às crises do modelo de substituição de importação dos anos 1960 levara à expectativa de reformas que em geral não vieram, enquanto que os processos de democratização iniciados nos anos 1980 trouxeram finalmente tais reformas quando a expectativa da literatura seria de que essa democratização as tornaria ainda mais improváveis. Contudo, salta à vista o fato de que “Although the past three decades marked a period of economic liberalization and democratic consolidation, they were not necessarily a period of liberalization through democracy in Latin America” (CAMPELLO, 2014, p. 261) já que em muitos casos as reformas foram implementadas por presidentes que, durante a campanha, as tinham rejeitado explícitamente no que Drake (1992) chamara de “estratégias de isca e mudança” (bait-and-switch).
O primeiro estudo sistemático dos estelionatos eleitorais, que Campello classifica como centrais para o entendimento da difusão do neoliberalismo na América Latina, teria sido
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o de Stokes (2001). Segundo ela, em contextos de incerteza sobre as preferências dos eleitores e em que as perspectivas de reeleição dependem mais dos resultados materiais concretos em si do que da natureza das políticas públicas adotadas, o estelionato eleitoral ocorreria por meio de presidentes que buscam aplicar políticas econômicas que eles esperam que trarão melhores resultados mesmo quando isso implica abandonar as promessas eleitorais. Mas embora esse estudo ofereça algumas pistas acerca dos mecanismos causais dos estelionatos eleitorais, ele ainda deixaria inexplicado o fato de que em mais de 30 anos de eleições na região, todos os casos ocorreram na mesma direção, com presidentes que prometeram políticas estatistas e, uma vez no cargo, se moveram em direção a políticas neoliberais. “Unless one assumes the latter to be always preferable to other alternatives, divergent preferences do not satisfactorily account for switches” (CAMPELLO, 2014, p. 262) e é na busca de explicação para essa unidirecionalidade que Campello estrutura seu estudo.Na primeira seção, descrevemos brevemente o estudo original de Campello e os resultados por ela encontrados. Em seguida, apresentamos os procedimentos de adaptação do estudo original para a análise fsQCA, com especial atenção aos critérios adotados para a calibragem das variáveis em conjuntos de condições causais. Na terceira seção mostramos os resultados encontrados pela análise e, na quarta seção, discutimos brevemente os mesmos em comparação com os achados originais em chave estatística. Por último, concluímos com uma breve recapitulação e apontando alguns caminhos possíveis de investigação posterior. Para o processamento dos dados e análises fsQCA foram utilizados os pacotes QCA (DUȘA, 2020) e SetMethods (OANA et al., 2020) executados no software RStudio v.1.3.1056. O script de replicação está disponível em
https://tinyurl.com/ScriptABCP.
1. O desenho de Campello e seus resultados
No artigo, Campello analisa 89 eleições realizadas entre 1978-2006 em 15 países da América Latina, utilizando o programa eleitoral de cada presidente eleito para classificar seu posicionamento de campanha (estatista/neoliberal) e a natureza das políticas implementadas em seu primeiro ano de governo para sua posição pós-eleitoral a fim de classificar a ocorrência ou não de estelionato eleitoral (policy-switch), tratada como variável dependente (ver Figura 1).
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Figura 1: Posicionamento de Campanha e Estelionato Eleitoral
Fonte: Reproduzido de Campello (2014, p. 264). Negritos na figura indicam ocorrência de crise cambial durante as eleições.
Do total de casos, a autora encontra a ocorrência de estelionato eleitoral em 19 deles, todos do subgrupo de 32 presidentes eleitos com plataforma estatista, sem nenhuma ocorrência registrada dentre os demais 57 casos eleitos de campanha pró-mercado. Ela então testa, utilizando um modelo probit, a ocorrência do estelionato eleitoral em relação às variáveis independentes econômicas ‘escassez [de divisas]’, ‘abundância (boom) [de divisas]’ e ‘inflação’, e variáveis independentes políticas ‘poderes constitucionais do Executivo’, ‘percentual de cadeiras legislativas do partido do presidente’, ‘volatilidade eleitoral’ e ‘idade do partido do presidente’, sendo estas duas últimas tomadas como proxy da institucionalização do sistema partidário e do partido presidencial respectivamente.
Os resultados encontrados confirmam o impacto nulo tanto da crise, quanto da abundância de divisas sobre a probabilidade de estelionato eleitoral por candidatos pró-mercado. Com relação aos candidatos de plataforma estatista, enquanto a existência de abundância de divisas não apresenta resultados significativos, a existência de escassez de divisas mostra efeitos positivos consistentes e com altos níveis de significância estatística. Das variáveis políticas, a maior presença do partido do presidente no Congresso não se mostra significativa para a ocorrência do fenômeno, enquanto o nível dos poderes presidenciais aumenta de fato sua ocorrência. A idade do partido presidencial, por sua vez, confirma o efeito negativo esperado sobre a ocorrência dos estelionatos eleitorais, enquanto a volatilidade eleitoral, hipotetizada como favorável, mostra na verdade um efeito negativo para sua ocorrência. Já a inflação não mostrou efeito significativo. Assim, a autora confirma a
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expectativa de que as crises cambiais seriam o principal preditor de estelionatos eleitorais e consegue explicar sua ocorrência apenas entre os presidentes eleitos com plataformas de esquerda: o mecanismo causal por trás do fenômeno seria o dilema enfrentado por tais presidentes entre honrar suas promessas de campanha mesmo em um contexto econômico desfavorável, ou buscar mostrar-se atrativo aos investidores internacionais como forma de atrair capitais externos capazes de melhorar a situação econômica. Na medida em que tais investidores possuem uma firme preferência por políticas neoliberais, isso implicaria uma “vantagem” aos presidentes já eleitos com programas pró-mercado que não teriam qualquer incentivo para mudar de orientação programática mesmo em contextos de crise.7
Tabela 1: Efeitos das mudanças nas variáveis explicativas sobre a probabilidade de estelionato eleitoral
Fonte: Reproduzido de Campello (2014, p. 276).
2. Adaptação do desenho para fsQCA
Nesta seção explicaremos como transformamos as variáveis independentes incluídas no estudo de Campello em condições causais calibradas para sua análise de acordo com os procedimentos da análise qualitativa comparada de conjuntos difusos (fsQCA). Será preciso, portanto, apreciar os valores observados para cada caso nas variáveis respectivas para decidir e fundamentar o limiar a partir do qual consideraremos os casos como plenamente dentro do conjunto de situações em que a respectiva condição causal está presente; o ponto de ambigüidade máxima em relação a esse pertencimento; e o limiar a partir do qual devemos considerar que os casos estão completamente fora do conjunto de situações descritas pela condição causal (SCHNEIDER; WAGEMANN, 2012, cap. 1).
Os dados foram retirados do site fornecido pela própria autora para fins de replicação. A planilha disponibilizada, contudo, está incompleta, não contendo os valores correspondentes para as variáveis ‘inflação’ e ‘abundância’. Embora para uma replicação ideal fosse desejável contar com os dados completos, decidimos proceder à replicação do estudo assim mesmo pois, ainda que incompleta, poderia iluminar algumas questões comparativas entre os métodos. Isto porque os valores relativos às principais variáveis do modelo estão
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disponíveis e que as duas variáveis com dados ausentes demonstraram ao final do estudo original pouca relevância preditiva.Além da variável dependente, estelionato eleitoral, considerada agora como “resultado”, transformamos seis variáveis independentes do estudo de Campello em condições causais calibradas para análise de conjuntos difusos. Estes foram os critérios de calibragem para cada uma delas:
Variável dependente “d.sw” (estelionato eleitoral): Mantivemos o caráter dicotômico da variável, atribuindo valor de 1 para casos em que ocorreu estelionato e 0 para os casos em que não ocorreu. Em alguns casos, a autora indica ao lado do valor dicotomizado que há uma situação controversa. Calibramos para 0.75 quando a controvérsia acompanha casos marcados pela autora com 1 e 0.25 os casos desse tipo marcados pela autora com 0. Renomeamos a condição causal como “SW”.
Variável “d.camp” (tipo de campanha eleitoral): No modelo, Campello utiliza essa variável dummy para diferenciar entre os tipos de campanha e, pela comparação com a
dummy “d.gov” (orientação programática no primeiro ano de governo) estabelecer os casos
em que ocorre de fato o estelionato eleitoral. Para os fins de nossa análise, então, transformamos aquela dummy na condição causal “ESTAT”, denotando a presença ou ausência de campanha com orientação estatista. Mantivemos o caráter dicotômico, mas invertendo a marcação da autora, assinalando campanhas estatistas com 1 e campanhas pró-mercado com 0.
Variável “cr2” (crise de liquidez): No estudo de Campello, os valores associados a esta variável refletem o número de meses que o país viveu sob pressão cambial durante o ano prévio ao dia da posse das autoridades eleitas, mais o primeiro mês após o início do mandato. Assim, cada caso pode assumir um valor entre 0 e 13. Calibramos o ponto de pertencimento pleno ao conjunto dos casos que experimentaram crise de liquidez em 7, o que significa que neste país a pressão cambial foi elevada mais da metade do tempo sob observação. O ponto de ambiguidade máxima foi calibrado em 4,5 e estabelecemos o valor de 0 para os casos ficarem completamente fora do conjunto de países com crise de liquidez. Mudamos o nome da variável para “CRISE”.
Variável “exec” (poderes constitucionais do Executivo): A autora utiliza como fonte os dados desta variável uma publicação de 2002 editada pela Banco Inter-Americano de Desenvolvimento e o Instituto IDEA. Na planilha original de Campello, a variável assume valores entre 3 e 15. Contudo, somente conseguimos acesso à versão ampliada de 2007, a qual apresenta os valores dos casos em uma escala de 0 a 1 (PAYNE, 2007, p. 96, tabela 4.1) plenamente compatível com a marcação de valores de pertencimento a um conjunto
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difuso, motivo pelo qual utilizamos tais valores em nossa replicação. Mudamos o nome desta variável para “EXECP”.Variável “seatslh” (força do partido governista no Legislativo): Calibramos esta condição causal com abordagem dicotômica, adotando o limiar de 50% de cadeiras controladas pelo partido governista, ponto a partir do qual consideramos que os casos pertencem ao conjunto de situações em que o Executivo possui controle significativo sobre o processo legislativo. Mudamos o nome da variável para “LEGIS”.
Variável “partyyears” (idade do partido governista): Calibramos esta condição causal com abordagem dicotômica. A idade do partido governista no estudo de Campello é utilizada como indicador aproximado do nível de institucionalização do partido. Quanto mais velho o partido, espera-se maior institucionalização do mesmo. No entanto, a distribuição da amostra é muito heterogênea, devido a países como o Uruguai ou Colômbia que possuem alguns partidos com mais de cem anos, enquanto muitos outros possuem valores que não chegam a duas décadas. Calibramos em 12 anos a idade a partir da qual consideramos que um caso pertence ao conjunto de situações em que o partido do candidato eleito já pode ter traços significativos de institucionalização. Levando em conta a duração dos mandatos presidenciais nos países latino-americanos, que fica em quase todos os casos entre 4 e 6 anos, consideramos que um partido com 12 anos de idade já pode ter participado em pelo menos duas eleições presidenciais, podendo desenvolver nesse período bases consideráveis para sua institucionalização. Mudamos o nome da variável para “PARTID”.
Variável “vol” (volatilidade do sistema de partidos): O índice de Pedersen de volatilidade eleitoral, que varia entre valores de 0 e 100, é usado em Campello como medida aproximada do nível de institucionalização da competição interpartidária nos sistemas políticos. Quanto mais próximo de 100, maior a proporção de eleitores que mudou sua preferência partidária de uma eleição para a outra e, portanto, mais volátil o sistema de partidos. Este índice é calculado com dados das eleições legislativas. No período estudado, a situação mais volátil ocorreu quando Evo Morales foi eleito presidente da Bolívia em 2005. Este caso assumiu um valor de 58.5 pelo índice de Pedersen. No outro extremo se encontra a Nicarágua em 2001, que assumiu um valor de 5.8 referido à eleição do ano em que Enrique Bolaños foi eleito presidente. Calibramos em 30 o ponto a partir do qual consideramos um sistema de partidos significativamente volátil, em 15 o ponto abaixo do qual um sistema de partidos estaria fora do conjunto de sistemas partidários voláteis e definimos o ponto de ambigüidade máxima em 20. Na adoção deste critério fizemos uma avaliação qualitativa de situações concretas. Assim, as eleições do México de 1988 e 1994 assumiram um valor de 20.1 e 20.9, respectivamente. Tais eleições foram marcadas por um crescimento notável do tamanho relativo dos partidos de oposição no Legislativo sem por isso propiciar uma
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reviravolta sobre o controle consistente do partido governista nesse âmbito. Decidimos então que casos como esse são indicadores de situações em que a volatilidade começa a assumir níveis significativos, mas sem gerar imediatamente um quadro de desestruturação intensa dos padrões da competição interpartidária. Mudamos o nome da variável para “VOLAT”.3. Resultados da análise fsQCA
Após a calibragem das condições causais, o primeiro passo de análise consistiu na elaboração da tabela verdade contendo um total de 64 configurações causais possíveis devido às oito condições consideradas. Estabelecemos o limiar de consistência em 0.75 a fim de incluir como suficientes as configurações das linhas 39 e 55 e que atingem consistência de 0.79, muito próxima ao valor de 0.8 recomendado pela literatura (RAGIN, 2006; SCHNEIDER; WAGEMANN, 2012).
Na tabela verdade para a ocorrência do estelionato eleitoral (SW), verificamos a existência de 36 linhas configurativas com casos empíricos, das quais cinco são apontadas como suficientes. Contudo, duas delas (linhas 55 e 59) possuem pelo menos um Caso de Consistência Desviante, isto é, cuja consistência de pertencimento à configuração é maior que 0.5 (portanto, qualitativamente mais dentro do caso que fora), porém sua consistência no resultado é menor que 0.5 (portanto, qualitativamente mais fora do que dentro). No caso da linha 55, há um caso desviante (VEN83) dentre quatro, razão pela qual optamos por mantê-la no processo de minimização lógica. Com remantê-lação à linha 59, no entanto, trata-se de um caso (COL82) dentre dois, razão pela qual decidimos excluir a linha da minimização (ver Tabela 1).
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Tabela 1: Tabela verdade para Ocorrência de Estelionato Eleitoral (SW)
Fonte: Elaboração própria utilizando o pacote QCA (DUȘA, 2020).
Com relação à ausência de estelionato eleitoral (~SW), mantendo o mesmo valor mínimo de consistência, detectamos 23 configurações consideradas como suficientes das quais apenas a linha 34 possui um caso desviante (BOL89) (ver Tabela 2). Da mesma forma que na linha 59 do resultado positivo, nesta o caso desviante também representa a metade do total, e portanto decidimos excluí-lo da minimização posterior.
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Tabela 2: Tabela verdade para Não Ocorrência de Estelionato Eleitoral (~SW)
Fonte: Elaboração própria utilizando o pacote QCA (DUȘA, 2020).
Não detectamos a ocorrência de nenhuma configuração suficiente ao mesmo tempo para a ocorrência e a ausência do fenômeno, mas verificamos que dentre os remanescentes lógicos, as configurações das linhas 33 e 37 se mostram suficientes tanto para o resultado positivo, quanto para o negativo. Tais linhas representam, portanto, remanescentes lógicos contraditórios que devem ser eliminados da Análise Padrão Reforçada (DUȘA, 2019, cap. 8.6; SCHNEIDER; WAGEMANN, 2012, cap. 8.2.2). Por último, antes de proceder à análise, verificamos a ocorrência de condições necessárias para ambos os resultados.
Utilizando a consistência mínima de 0.9 e a relevância de necessidade de 0.6 recomendadas pela literatura, o comando SuperSubset do pacote QCA (DUȘA, 2020) sugere a disjunção ESTAT + LEGIS como possivelmente necessária para a ocorrência do resultado positivo (SW). Contudo, por ser uma disjunção decidimos também testar as duas condições
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individualmente e verificamos que apenas a condição ESTAT atinge os parâmetros mínimos para ser considerada necessária. Dentre as demais condições, PARTID chega a atingir uma consistência próxima do mínimo recomendado (0.818), mas com uma baixa relevância (0.328) indicando uma condição talvez quase necessária, porém trivial (ver Apêndice para resultados completos dos testes de necessidade). Com relação ao resultado negativo (~SW), nenhuma condição atingiu os patamares mínimos e, portanto, não consideramos nenhuma condição como necessária para a minimização reforçada, embora a condição ~ESTAT tenha sido a que mais se aproximou com uma consistência de 0.789 e relevância de 0.941.Quadro 1: Análise de Condições Necessárias, resultado positivo (SW) inclN RoN covN
---1 ESTAT+LEGIS 0.909 0.6---15 0.389
inclN RoN covN
---1 ESTAT 0.896 0.794 0.539 2 LEGIS 0.364 0.768 0.269 3 expression 0.909 0.615 0.389
---Fonte: Elaboração própria utilizando o pacote QCA (DUȘA, 2020)
Assim, utilizamos o pacote SetMethods (OANA et al., 2020) para criar duas novas tabelas verdade preparadas para a análise padrão reforçada dos resultados positivo (SW) e negativo (~SW) com a exclusão das respectivas linhas com casos de consistência desviante (59 e 34, respectivamente), dos remanescentes lógicos contraditórios (linhas 33 e 37) e especificação da condição necessária do caso positivo (ESTAT ← SW). A seguir, apresentamos as soluções intermediárias resultantes da Análise Padrão Reforçada para os resultados positivo (SW) e negativo (~SW) sobre os quais concentraremos nossa análise. As respectivas soluções parcimoniosa e conservadora estão listadas no Apêndice.
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Quadro 2: Análise Padrão Reforçada, Resultado Intermediário Positivo (SW)
From C1P1:
M1: ESTAT*CRISE*~EXECP*PARTID*~VOLAT + ESTAT*~EXECP*LEGIS*PARTID*~VOLAT + ESTAT*CRISE*EXECP*~LEGIS*PARTID*VOLAT -> SW
inclS PRI covS covU --- 1 ESTAT*CRISE*~EXECP*PARTID*~VOLAT 0.866 0.844 0.345 0.164 2 ESTAT*~EXECP*LEGIS*PARTID*~VOLAT 0.790 0.742 0.221 0.071 3 ESTAT*CRISE*EXECP*~LEGIS*PARTID*VOLAT 0.935 0.928 0.039 0.009 --- M1 0.853 0.830 0.424 cases ---1 ESTAT*CRISE*EXECP*PARTID*VOLAT ECU88
2 ESTAT*CRISE*~EXECP*PARTID*~VOLAT ARG89,CRI94,DOM90,VEN88; CRI90,DOM82,HON93,VEN83 3 ESTAT*~EXECP*LEGIS*PARTID*~VOLAT CRI86,DOM00,ELS84; CRI90,DOM82,HON93,VEN83
---Fonte: Elaboração própria utilizando o pacote SetMethods (OANA et al., 2020).
Quadro 3: Análise Padrão Reforçada, Resultado Intermediário Negativo (~SW)
From C1P1:
M1: ~ESTAT*~CRISE*~LEGIS + ~ESTAT*~EXECP*PARTID + ~ESTAT*EXECP*~LEGIS +
~ESTAT*~LEGIS*VOLAT + ~ESTAT*~CRISE*~EXECP*VOLAT + ~ESTAT*~CRISE*PARTID*~VOLAT + ~CRISE*~EXECP*LEGIS*PARTID*VOLAT + ~CRISE*EXECP*~LEGIS*~PARTID*VOLAT -> ~SW inclS PRI covS covU
--- 1 ~ESTAT*~CRISE*~LEGIS 0.984 0.984 0.364 0.026 2 ~ESTAT*~EXECP*PARTID 0.998 0.998 0.382 0.059 3 ~ESTAT*EXECP*~LEGIS 1.000 1.000 0.258 0.010 4 ~ESTAT*~LEGIS*VOLAT 0.978 0.977 0.248 0.040 5 ~ESTAT*~CRISE*~EXECP*VOLAT 1.000 1.000 0.172 0.035 6 ~ESTAT*~CRISE*PARTID*~VOLAT 0.983 0.982 0.247 0.009 7 ~CRISE*~EXECP*LEGIS*PARTID*VOLAT 0.968 0.961 0.052 0.028 8 ~CRISE*EXECP*~LEGIS*~PARTID*VOLAT 0.965 0.962 0.058 0.023 --- M1 0.979 0.978 0.708 --- cases
1 ~ESTAT*~LEGIS NIC96;GUA90,PER01; DOM86,DOM96,DOM04,ELS04,HON05,MEX00,MEX06,NIC06,URU89,URU99;BO L93,BOL97,CRI06,ELS94,GUA03,MEX88; BRA94,CHI99; CHI89,CHI93; BRA06,CHI05,COL98; ECU84; BOL85;ARG99,CRI98,DOM94,ELS99,HON01,URU84,URU94;BOL02,CRI02,PER06; BRA98;
BRA89,ECU92; COL02; COL06,ECU98
2 ~ESTAT*~CRISE*~
EXECP NIC96;GUA90,PER01; DOM86,DOM96,DOM04,ELS04,HON05,MEX00,MEX06,NIC06,URU89,URU99; BOL93,BOL97,CRI06,ELS94,GUA03,MEX88;ELS89,GUA95,GUA99,PER95; HON89,HON97,NIC01; CRI82,U RU04
3 ~ESTAT*~EXECP*P
ARTID DOM86,DOM96,DOM04,ELS04,HON05,MEX00,MEX06,NIC06,URU89,URU99; BOL93,BOL97,CRI06,ELS94,GUA03,MEX88; HON89,HON97,NIC01; CRI82,URU04; ARG99,CRI98,DOM94,ELS99,HON01,URU84,URU94; BOL02,CRI02,PER06; HON85; ARG95,MEX94
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4 ~ESTAT*~CRISE*P
ARTID*~VOLAT DOM86,DOM96,DOM04,ELS04,HON05,MEX00,MEX06,NIC06,URU89,URU99; HON89,HON97,NIC01; BRA06,CHI05,COL98; COL90
5 ~CRISE*EXECP*~L
EGIS*~PARTID BRA94,CHI99; CHI89,CHI93; ECU06
6 ~CRISE*~EXECP*L EGIS*PARTID*VOL AT
CRI82,URU04; VEN06
Fonte: Elaboração própria utilizando o pacote SetMethods (OANA et al., 2020).
4. Discussão e interpretação dos resultados
Os resultados obtidos após a análise fsQCA tanto para a ocorrência como para a não ocorrência de estelionatos eleitorais foram convergentes com a análise estatística de Campello (2014) em relação ao impacto significativo que ela observou das crises cambiais para que presidentes eleitos com uma plataforma de campanha estatista terminassem por implementar uma agenda neoliberal no primeiro ano de governo.
Como se observa no Quadro 2, que mostra às três configurações que se revelaram suficientes para um estelionato eleitoral ocorrer, a condição causal ESTAT está presente em todas as três. Ao mesmo tempo, a condição CRISE está presente em duas das três configurações, sendo que na terceira ela foi preterida por efeitos de minimização, o que não significa que não estivessem ali cobertos alguns casos em que de fato havia uma situação de crise cambial. No Quadro 3, correspondente à solução que mostra as configurações suficientes para que o estelionato eleitoral não ocorra, a condição ~ESTAT está presente em quatro das seis configurações. Assim mesmo ocorre com a condição ~CRISE, embora só apareça simultaneamente com ~ESTAT em duas.
Entretanto, as conclusões a que chegou Campello em relação a algumas variáveis de caráter político revelam-se menos convergentes com os resultados da análise fsQCA. Assim ocorre principalmente em relação a condição causal PARTID, fundamentada em dados da idade do partido do candidato eleito e que serve como indicador aproximado da institucionalização desse partido. Em Campello (2014), a idade do partido se revelou significativa para um efeito negativo sobre a ocorrência de estelionato, o que levou a autora a concluir que os partidos institucionalizados podem estar impondo uma barreira a candidatos dispostos a abandonar promessas de campanha (CAMPELLO, 2014, p. 280). Já na análise fsQCA para o resultado positivo, o que se observa é a presença da condição PARTID nas três configurações que formam parte da solução intermediária. E em relação ao resultado negativo, a sua presença é mais ambigua. Como PARTID, ela aparece em apenas uma das 6 configurações e como ~PARTID aparece também em uma outra. Assim, o foco da discussão deve se centrar na consistente presença de partidos institucionalizados em todas as situações em que houve estelionato eleitoral.
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Acreditamos que podemos estar aqui diante do efeito de uma das diferenças cruciais entre análises estatísticas e os métodos configuracionais. Trata-se do contraste entre as técnicas de mensuração próprias da estatística com os procedimentos de calibragem em QCA. Em relação à condição causal PARTID, que se baseia em dados da idade do partido para representar o grau de institucionalização do partido, nós calibramos em 12 anos o ponto a partir do qual um partido pode ser considerado institucionalizado o suficiente para fixar na memória recente dos eleitores um perfil programático específico. Isto significa que a partir desse ponto, não faz mais diferença um partido ter 13 ou 130 anos, para efeitos do que conceitualmente queremos capturar com esse indicador. Estamos falando aqui do “princípio das variações não importantes”, ou seja, a noção de que existem intervalos de variação nos dados que não fazem uma diferença significativa (GOERTZ; MAHONEY, 2012, p. 144), enquanto que na estatística, pelos efeitos aditivos, cada ano adicional dos partidos intensifica o impacto da variável sobre o modelo. Assim, caso o nosso critério de calibragem for convincente, nossa análise fsQCA estaria conseguindo mostrar que a institucionalização de um partido talvez não seja um obstáculo tão forte para a ocorrência de estelionatos eleitorais quanto a análise de regressão sugeriu.Por fim, em relação à volatilidade da competição interpartidária, observamos que a análise fsQCA apresenta um quadro de ambiguidade convergente com o alto nível de significância negativa registrado na análise estatística de Campello. Na nossa análise, temos que duas das três configurações que levam ao estelionato eleitoral ocorrem em situações de baixa volatilidade. Já em uma delas a situação é de volatilidade significativa. Portanto, assim como Campello, não teríamos evidência robusta de que a volatilidade dos sistemas de partidos seja uma condição que contribui significativamente para que ocorram os estelionatos eleitorais.
Refletindo sobre as possíveis razões deste resultado contrário às expectativas hipotéticas, Campello sugere que a volatilidade na América Latina talvez não seja um indicador relevante se os partidos envolvidos não tiverem um enraizamento significativo na sociedade. Mas como poderíamos verificar esta hipótese? Para este propósito, a análise fsQCA parece abrir caminhos interessantes devido à possibilidade de saber exatamente quais casos estão sendo cobertos por cada uma das expressões configuracionais que fazem parte da solução.
Vejamos, por exemplo, esta expressão associada com a ocorrência de estelionato: ESTAT*CRISE*~EXECP*PARTID*~VOLAT → SW
Nela nós temos não só a presença das duas condições mais fortemente associadas com a ocorrência do fenômeno segundo o resultado da análise estatística, isto é: ESTAT e CRISE. Mas também está presente a condição causal que não confirmou uma das hipóteses:
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~VOLAT. Podemos saber também que esta configuração cobre os casos das eleições na Argentina (1989), Costa Rica (1990 e 1994), República Dominicana (1982 e 1990), Venezuela (1993 e 1988) e Honduras (1993). Uma aproximação ao conhecimento disponível sobre os sistemas partidários desses cinco países no período em questão poderia contribuir para confirmar se a baixa volatilidade nesses casos coincide com a prevalência de partidos pouco enraizados na sociedade, contudo esta análise posterior ultrapassa os objetivos iniciais deste trabalho.CONCLUSÃO
Neste trabalho, buscamos replicar o estudo “The Politics of Financial Booms and Crises”, realizado por Daniela Campello (2014) com métodos de inferência estatística, utilizando técnicas de fsQCA a fim de comparar os resultados obtidos das duas formas e melhor entender as diferenças e semelhanças, bem como potenciais sinergias e possibilidades de integração entre ambos os métodos. Ao contrário da inferência estatística, a análise fsQCA requer a transformação das variáveis em conjuntos que representam qualitativamente o pertencimento dos casos a determinados conceitos. Assim, partimos da planilha de dados original da autora para calibrar as variáveis originais em conjuntos de condições causais a serem testadas para a ocorrência e ausência do fenômeno estelionato eleitoral entre os casos da amostra. Apesar da ausência de dados para algumas variáveis testadas por Campello no estudo original, foi possível trabalhar as demais dimensões testadas e produzir uma replicação que abre caminhos para comparação entre os métodos.
Em relação ao eixo principal do teste das hipóteses do estudo, nossa replicação não encontrou grandes discordâncias em relação ao que fora observado por Campello. As variáveis cujos efeitos se revelaram mais determinantes para produzir o fenômeno estudado apareceram também como condições causais relevantes e persistentes dentro das configurações associadas à ocorrência do estelionato eleitoral. Mas, em relação a alguns dos pontos-cegos notados no estudo de Campello, foi possível identificar oportunidades que o QCA oferece por seu caráter configuracional e orientado para os casos. Assim, não é apenas possível identificar algum caso desviante, o que a abordagem estatística já faz bem, mas também visualizar como outras condições causais se comportam nesse caso e em outros que eventualmente se revelarem semelhantes por efeito da mesma análise. E a partir desse ponto se abrem boas perspectivas para a realização de análises qualitativas para rastrear os mecanismos causais relevantes em situações que a análise geral revelou como cruciais. Além disso, detectamos um possível ponto problemático na mensuração da variável/condição ‘poderes constitucionais do Executivo’, visto que a mesma assume valores constantes para cada país considerado independentemente do ano eleitoral em questão. Isto
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ocorre já no estudo original de Campello, onde por exemplo o Brasil obtém o mesmo escore tanto para a eleição de 1989, quanto para a de 2006, mesmo tendo havido no período reformas institucionais que diminuíram em alguma medida esses poderes, ou a Venezuela que chegou mesmo a inaugurar uma nova constituição em 1999, apontada por muitos como hiper-presidencialista, e que também possui os mesmos valores entre 1983 e 2006. Variações análogas certamente devem ter acontecido em muitos dos outros casos, e essa captura inadequada da dimensão durante a conjuntura concreta analisada certamente influencia nos resultados encontrados. Cabe recordar, ainda, que os valores por nós utilizados para a condição advêm de uma versão atualizada do estudo de onde se baseou Campello, o que também pode ter tido alguma influência nos resultados de nossa replicação.Considerando que se trata de um esforço de replicação ainda parcial, observamos até o momento que a utilização combinada de ambos os métodos oferece um potencial frutífero na construção de inferências causais capazes de destacar de forma parcimoniosa as variáveis chave que produzem um determinado fenômeno, sem deixar de destacar outros elementos relevantes do contexto.
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APÊNDICES
Quadro 1a: Análise de Condições Necessárias, resultado negativo (~SW) inclN RoN covN
--- 1 ~ESTAT+~CRISE 0.903 0.761 0.910 2 ~ESTAT+VOLAT 0.937 0.638 0.884 --- inclN RoN covN
--- 1 ~ESTAT 0.789 0.941 0.965 --- inclN RoN covN --- 1 ~CRISE 0.602 0.898 0.897 --- inclN RoN covN --- 1 ~ESTAT 0.789 0.941 0.965 2 ~CRISE 0.602 0.898 0.897 3 expression 0.903 0.761 0.910 --- inclN RoN covN --- 1 ~ESTAT*~CRISE 0.487 0.989 0.983 ---
Fonte: Elaboração própria utilizando o pacote QCA (DUȘA, 2020)
Quadro 2a: Análise Padrão Reforçada, Resultado Conservadora Positivo (SW)
M1: ESTAT*CRISE*~EXECP*PARTID*~VOLAT + ESTAT*~EXECP*LEGIS*PARTID*~VOLAT + ESTAT*CRISE*EXECP*~LEGIS*PARTID*VOLAT -> SW
inclS PRI covS covU --- 1 ESTAT*CRISE*~EXECP*PARTID*~VOLAT 0.866 0.844 0.345 0.164 2 ESTAT*~EXECP*LEGIS*PARTID*~VOLAT 0.790 0.742 0.221 0.071 3 ESTAT*CRISE*EXECP*~LEGIS*PARTID*VOLAT 0.935 0.928 0.039 0.009 --- M1 0.853 0.830 0.424 cases ---
1 ESTAT*CRISE*~EXECP*PARTID*~VOLAT ARG89,CRI94,DOM90,VEN88; CRI90,DOM82,HON93,VEN83 2 ESTAT*~EXECP*LEGIS*PARTID*~VOLAT CRI86,DOM00,ELS84; CRI90,DOM82,HON93,VEN83 3 ESTAT*CRISE*EXECP*~LEGIS*PARTID*VOLAT ECU88
---
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Quadro 3a: Análise Padrão Reforçada, Resultado Parcimonioso Positivo (SW)
M1: ESTAT*~EXECP*PARTID*~VOLAT + (ESTAT*CRISE*EXECP*PARTID*VOLAT) -> SW M2: ESTAT*~EXECP*PARTID*~VOLAT + (ESTAT*CRISE*~LEGIS*PARTID*VOLAT) -> SW ---
inclS PRI covS covU (M1) (M2) --- 1 ESTAT*~EXECP*PARTID*~VOLAT 0.805 0.775 0.416 0.374 0.374 0.385 --- 2 ESTAT*CRISE*EXECP*PARTID*VOLAT 0.574 0.501 0.089 0.039 0.048 3 ESTAT*CRISE*~LEGIS*PARTID*VOLAT 0.935 0.928 0.039 0.000 0.009 --- M1 0.752 0.714 0.464 M2 0.808 0.779 0.425 cases ---
1 ESTAT*~EXECP*PARTID*~VOLAT CRI86,DOM00,ELS84; ARG89,CRI94,DOM90,VEN88; CRI90,DOM82,HON93,VEN83
--- 2 ESTAT*CRISE*EXECP*PARTID*VOLAT ECU88 3 ESTAT*CRISE*~LEGIS*PARTID*VOLAT ECU88 ---
Fonte: Elaboração própria utilizando o pacote SetMethods (OANA et al., 2020).
Quadro 4a: Análise Padrão Reforçada, Resultado Conservador Negativo (~SW)
M1: ~ESTAT*~CRISE*~LEGIS + ~ESTAT*~EXECP*PARTID + ~ESTAT*EXECP*~LEGIS +
~ESTAT*~LEGIS*VOLAT + ~ESTAT*~CRISE*~EXECP*VOLAT + ~ESTAT*~CRISE*PARTID*~VOLAT + ~CRISE*~EXECP*LEGIS*PARTID*VOLAT + ~CRISE*EXECP*~LEGIS*~PARTID*VOLAT -> ~SW inclS PRI covS covU
--- 1 ~ESTAT*~CRISE*~LEGIS 0.984 0.984 0.364 0.026 2 ~ESTAT*~EXECP*PARTID 0.998 0.998 0.382 0.059 3 ~ESTAT*EXECP*~LEGIS 1.000 1.000 0.258 0.010 4 ~ESTAT*~LEGIS*VOLAT 0.978 0.977 0.248 0.040 5 ~ESTAT*~CRISE*~EXECP*VOLAT 1.000 1.000 0.172 0.035 6 ~ESTAT*~CRISE*PARTID*~VOLAT 0.983 0.982 0.247 0.009 7 ~CRISE*~EXECP*LEGIS*PARTID*VOLAT 0.968 0.961 0.052 0.028 8 ~CRISE*EXECP*~LEGIS*~PARTID*VOLAT 0.965 0.962 0.058 0.023 --- M1 0.979 0.978 0.708 cases ---
1 ~ESTAT*~CRISE*~LEGIS NIC96; GUA90,PER01; DOM86,DOM96,DOM04,ELS04,HON05,MEX00,MEX06,NIC06,URU89,URU99; BOL93,BOL97,CRI06,ELS94,GUA03,MEX88; BRA94,CHI99; CHI89,CHI93; BRA06,CHI05,COL98; ECU84 2 ~ESTAT*~EXECP*PARTID DOM86,DOM96,DOM04,ELS04,HON05,MEX00,MEX06,NIC06,URU89,URU99; BOL93,BOL97,CRI06,ELS94,GUA03,MEX88; HON89,HON97,NIC01; CRI82,URU04; ARG99,CRI98,DOM94,ELS99,HON01,URU84,URU94;
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3 ~ESTAT*EXECP*~LEGIS BRA94,CHI99; CHI89,CHI93; BRA06,CHI05,COL98; ECU84; BRA98; BRA89,ECU92; COL02; COL06,ECU984 ~ESTAT*~LEGIS*VOLAT GUA90,PER01; BOL93,BOL97,CRI06,ELS94,GUA03,MEX88; CHI89,CHI93;
ECU84; BOL85; BOL02,CRI02,PER06; BRA89,ECU92; COL06,ECU98
5 ~ESTAT*~CRISE*~EXECP*VOLAT GUA90,PER01; BOL93,BOL97,CRI06,ELS94,GUA03,MEX88; ELS89,GUA95,GUA99,PER95;
CRI82,URU04 6 ~ESTAT*~CRISE*PARTID*~VOLAT
DOM86,DOM96,DOM04,ELS04,HON05,MEX00,MEX06,NIC06,URU89,URU99;
HON89,HON97,NIC01; BRA06,CHI05,COL98; COL90 7 ~CRISE*~EXECP*LEGIS*PARTID*VOLAT CRI82,URU04; VEN06
8 ~CRISE*EXECP*~LEGIS*~PARTID*VOLAT CHI89,CHI93; ECU06 ---
Fonte: Elaboração própria utilizando o pacote SetMethods (OANA et al., 2020).
Quadro 5a: Análise Padrão Reforçada, Resultado Parcimonioso Negativo (~SW)
M1: ~ESTAT + ~CRISE*EXECP*~PARTID + ~CRISE*LEGIS*VOLAT -> ~SW inclS PRI covS covU
--- 1 ~ESTAT 0.965 0.964 0.789 0.664 2 ~CRISE*EXECP*~PARTID 0.979 0.978 0.099 0.023 3 ~CRISE*LEGIS*VOLAT 0.983 0.981 0.101 0.032 --- M1 0.963 0.961 0.844 cases ---
1 ~ESTAT NIC96; GUA90,PER01;
DOM86,DOM96,DOM04,ELS04,HON05,MEX00,MEX06,NIC06,URU89,URU99;
BOL93,BOL97,CRI06,ELS94,GUA03,MEX88; ELS89,GUA95,GUA99,PER95; HON89,HON97,NIC01;
CRI82,URU04; BRA94,CHI99; CHI89,CHI93; BRA06,CHI05,COL98; ECU84; COL90; BOL85; ARG99,CRI98,DOM94,ELS99,HON01,URU84,URU94;
BOL02,CRI02,PER06;
HON85; ARG95,MEX94; BRA98; BRA89,ECU92; COL02; COL06,ECU98 2 ~CRISE*EXECP*~PARTID BRA94,CHI99; CHI89,CHI93; ECU06
3 ~CRISE*LEGIS*VOLAT ELS89,GUA95,GUA99,PER95; CRI82,URU04; VEN06 ---
Fonte: Elaboração própria utilizando o pacote SetMethods (OANA et al., 2020).
Referências
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