Segundas vueltas presidenciales y reversión del resultado: calculando probabilidades

Foto: Centro Fotográfico de Montevideo. Sin Fecha.

Nota: Daniel Chasquetti

El sistema de elección presidencial por doble vuelta, popularmente conocido como balotaje, establece que el candidato ganador debe alcanzar la mayoría absoluta de votos. Si ningún candidato lo logra, el sistema establece la realización de una segunda vuelta entre los dos candidatos más votados. Brasil, Chile, Colombia, El Salvador, Guatemala, Perú, República Dominicana, Uruguay, Portugal (sólo una vez) y Francia, utilizan este sistema para elegir a sus presidentes. Otros tres países también lo utilizan pero con modificaciones a la exigencia establecida. Argentina y Ecuador exigen un umbral reducido del 45% o 40% con 10% de diferencia sobre el segundo; en Costa Rica se exige un 40%.

Las segundas vueltas tienen dos resultados posibles: ratificación del resultado de primera vuelta (triunfa el primero) o reversión del resultado (triunfa el segundo). Hemos construido una base de datos con los resultados de las elecciones presidenciales realizadas con este sistema en los doce países mencionados. Entre 1965 y 2019, se llevaron a cabo 63 segundas vueltas. En el 70% de los casos (44 elecciones) se produjo una ratificación del resultado de primera vuelta y en el 30% (19 elecciones) una reversión del resultado.

¿Cuáles son los factores que favorecen la reversión del resultado de primera vuelta? La literatura especializada ha estudiado factores vinculados a las reglas (mayoría absoluta vs. umbral reducido), las estructuras políticas (fragmentación del sistema de partidos) y las características de la competencia (nivel de competitividad entre los candidatos que pasan al balotaje). En este breve texto nos concentraremos en el análisis de este último factor.

Las principales dimensiones de la competencia son (i) el margen de victoria del ganador de la primera vuelta, medido como la diferencia porcentual respecto al segundo; y (ii) la proporción de votos que consigue el ganador de la primera vuelta. Ambas variables se comportan en forma independiente (no correlacionan linealmente) por lo que pueden ser utilizadas para crear un modelo estadístico que explique el resultado de la segunda vuelta.
El cuadro 1 muestra el resultado de una regresión logística con tres variables. El cálculo consiste en determinar cuánto influyen los valores de las variables independientes en el valor que muestra la variable dependiente. La variable Diferencia refiere al margen de victoria en primera vuelta, medido como diferencia entre el primero y el segundo, y la variable Ganador refiere a la votación del ganador de la primera vuelta. La variable dependiente Resultado, asume un valor 1 cuando hay reversión y 0 cuando hay ratificación.


El modelo presenta un Pseudo R2 de 0,1235 y un ajuste clasificatorio del 68,25% de los casos. Los coeficientes de correlación con signo negativo de ambas variables indican la existencia de una asociación inversa con el resultado de la segunda vuelta: cuanto mayor es el margen de victoria y cuanto más alta es la votación del primero, menor probabilidad de reversión del resultado.

 

A partir de este modelo hemos calculado la probabilidad de que el evento de la reversión ocurra. El siguiente gráfico muestra los valores de la probabilidad (eje vertical) que ofrece el modelo para cada una de las variables (eje horizontal). La línea curvada de color azul representa los valores ajustados de probabilidad y el área gris el nivel de confianza para cada punto de la curva.

El primer gráfico muestra que cuando la diferencia se aproxima a cero, los candidatos tienen la misma chance de ganar en segunda vuelta (50% de probabilidad). A medida que la diferencia entre ambos aumenta, la probabilidad de reversión desciende rápidamente. Cuando la distancia es de 25%, la probabilidad tiende a ser 0%. El segundo gráfico presenta la influencia -algo menor- de la proporción de votos del ganador de primera vuelta. Cuando su votación se acerca al 50%, la probabilidad de reversión es menor al 10%. A medida que la votación del ganador de la primera vuelta decae, la chance de reversión aumenta casi linealmente. Valores por debajo del 25% generan escenarios con alta probabilidad de reversión.

El siguiente cuadro muestra los valores de probabilidad de reversión en cada uno de los balotajes realizados en Uruguay junto a una fila adicional que muestra la votación del primero (Martínez) en octubre de 2019, la diferencia respecto al segundo y la probabilidad de reversión del resultado.

	Ganador de la 1º Vuelta	Diferencia entre 1º y 2º en primera vuelta	Probabilidad de Reversión
1999	39,9%	7,1%	29%
2009	48,0%	18,9%	7%
2014	47,8%	16,9%	8%
2019	39,0%	10,6%	21%

Las mayores probabilidades de reversión del resultado se observan en 1999 y 2019. En el primer caso, Jorge Batlle había sido segundo en la primera vuelta y tenía un 29% de chance de reversión (1 en 3) y eso efectivamente ocurrió. En el segundo caso, el segundo, Lacalle Pou, cuenta con un 21% de reversión (1 en 5). En los balotajes de 2009 y 2014, las probabilidades de reversión eran mínimas.

Como dijimos antes, existen otros factores no incluidos en este modelo que pueden influir decisivamente en el resultado final. Entre todos ellos, tal vez el más relevante sea el grado de alineamiento con sus líderes de los votantes de los partidos perdedores. Esto fue relevante en el caso de Jorge Batlle en 1999 y puede serlo también este año. En aquel entonces, Batlle negoció con el candidato del Partido Nacional, Lacalle Herrera, una coalición de gobierno y juntos recorrieron el país buscando el voto nacionalista. Veremos si esta estrategia tiene éxito en un escenario de menor probabilidad.



Tomado de Razones y Personas. Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 3.0 No portada.