A mágica da Copa

Tatuagens lamentáveisAmizades pouco prováveisBoladas na cara.

Tudo aquilo faz parte do maior espetáculo no planeta Terra–a Copa do Mundo. Todo país consegue participar, colado na TV, independentemente de ser um superpoder futebolístico pretendendo levar o troféu para casa (você não), ou um país cuja confederação de futebol contratou a desgraça de Bruce Arena.

Pois bem, há muitas pesquisas que mostram que os eleitores gostam de cobrar políticos pelo que acontece durante os seus mandatos, mas não necessariamente tomam cuidado para ter certeza que cobram os políticos certos pelas coisas que realmente são a culpa deles. Enfim, se você tem um cargo muito visível quando boas coisas acontecem, você é recompensado. Se você tem um cargo muito visível quando coisas ruins acontecem, você é punido. Não é justo, mas a política também não é (nem fair play). E é assim para os políticos com a Copa do Mundo também.

De qualquer modo, por causa do alinhamento dos calendários, toda eleição geral do Brasil desde 1994 tem coincidido com a Copa do Mundo. Portanto, faz sentido que, em um país como o Brasil, a Copa realmente poderia mudar os destinos de governantes (incumbents).

Por acaso, eu já tinha montado uma base de dados quase-pública sobre as pesquisas brasileiras de intenção de voto (afinal, não quero que vocês roubem os meus dados antes que o artigo seja publicado…) chamada o Brazilian Polling Error Database, por isso resolvi testar essa hipótese. O BPED reúne pesquisas de intenção de voto feitas entre 2002 e 2014 para eleições para presidente, governador, senador, e prefeito no Brasil. Montei para um artigo que escrevi com Mathieu Turgeon da Universidade de Brasília, o que atualmente está nas mãos dos pareceristas em uma revista acadêmica.

Utilizei uma técnica que se chama difference-in-differences, que controla por problemas de seleção com mais eficácia ao longo do tempo do que as regressões estatísticas normais. Isso porque cria um experimento natural no qual quatro grupos de objetos são comparados:

  1. um grupo que recebe um tratamento
  2. um que, durante esse mesmo período, não recebe esse tratamento
  3. um que já recebeu o tratamento antes que foi recebido pelo grupo de tratamento
  4. um que não recebeu o tratamento antes que foi recebido pelo grupo de tratamento

The idea of this empirical strategy is that if the two treated and the two nontreated groups are subject to the same time trends, and if the treatment has had no effect in the pre-treatment period, then an estimate of the “effect” of the treatment in a period in which it is known to have none, can be used to remove the effect of confounding factors to which a comparison of post-treatment outcomes of treated and nontreated may be subject to.

Neste caso, miro pesquisas de intenção de voto e separo as pesquisas em quatro grupos diferentes:

  1. As para governantes que foram feitas antes que a participação brasileira na Copa terminou
  2. As para governantes que foram feitas depois que a participação brasilera na Copa terminou
  3. As para candidatos não-governantes que foram feitas antes que a participação brasileira na Copa terminou
  4. As para candidatos não-governantes que foram feitas depois que a partipação brasileira na Copa terminou

Para as Copas entre 2002 e 2014, as participações do Brasil terminaram nos seguintes dias:

2002: 30 de junho (ganhou)

2006: 1 de julho (quartas)

2010: 2 de julho (quartas)

2014: 8 de julho (semifinais, de um jeito bastante memorável

Deixei fora eleições para prefeito fora porque eleições municipais são realizadas dois anos após eleições gerais. Também deixei fora as eleições para senador em 2002 e 2010 porque os eleitores tiveram que escolher dois candidatos nesses anos e teria sido um pesadelo a analisar. Para deixar tudo mais simples, também deixei fora covariáveis possíveis ao nível de pesquisa (instituto, númeo de eleitores indecisos, etc.) e ao nível macro (estado da economia, etc.).

Conforme era esperado, ser titular melhorou a situação do político depois da Copa de 2002 quando o Cafú ganhou o seu segundo Mundial. A variável chave aqui é o estimador de difference-in-differences–só por ser titular, se ganha 15 pontos de porcentagem a mais. Valeu, Ronaldo Fenômeno!

2002: Rumo ao Penta!

Variáveis Coeficiente (Erro padrão) valor-t (valor-p)
Pós-2002 -1,05(0,82) -1,27(0,20)
Incumbent 13,85(3,84) 3,61(0,00)
Estimador Difference-in-Differences  14,02(4,48) 3,13(0,00)
N 2887

2002Incumbents

Não parecia ser muito importante em 2006, e em 2010, ser incumbent teve um efeito positivo de novo–pode ser que, dado o elenco de 2010, os brasileiros estavam relativamente satisfeitos com uma saída nas quartas? (mais provável que alguma outra variável macro fosse determinante…)

2006: Nem cheirou nem fedeu

Variáveis Coeficiente (Erro Padrão) valor-t (valor-p)
Pós-2006 -1,53(0,69) -2,22(0,03)
Incumbent 40,94(1,20) 34,02(0,00)
Estimador Difference-in-Differences  -2,28(1,75) -1,31(0,19)
N 4210

2006Incumbents

2010: Aí vem o Felipe Melo…

Variáveis Coeficiente (Erro padrão) valor-t (valor-p)
Pós-2010 -2,40(0,82) -1,27(0,20)
Incumbent 20,20(1,54) 13,10(0,00)
Estimador Difference-in-Differences  14,23(2,13) 6,68(0,00)
N 5864

2010Incumbents

Ser governante, porém, piora a sua situação depois da obra-prima de inestabilidade emocional de David Luiz em 2014. Nesse caso, você acaba sendo punido por 10 pontos.

2014: Goool da Alemanha

Variáveis Coeficiente (Erro padrão) Valor-t (valor-p)
Pós-2014 -0,23(0,68) -0,33(0,74)
Incumbent 16,62(1,93) 8,59(0,00)
Estimador Difference-in-Differences  -9,27(2,15) 4,31(0,00)
N 3971

2002Incumbents

Então, o que isso quer dizer para 2018? Nem tanto para os que acompanham a presidência; apesar do presidente atual do Brasil ser capaz de nunca morrer (se não for antigido pelo sol), a taxa de aprovação dele mal pode diminuir e ele não disputará a reeleição. Se você for um senador ou governador titular, porém, melhor começar a torcer com muita emoção que venha o Hexa.

Author: SoldadoRyan

Post-doc at the University of São Paulo, PhD in political science from the University of Texas-Austin in political science (2016). Professional interests: voting behavior, clientelism, international relations, quantitative methods, qualitative methods Non-professional interests: Liverpool FC, Palmeiras, board games, sci-fi, puns