Este estudio diseña el primer modelo predictivo del voto en Argentina no basado en encuestas de intención de voto y aplicable antes de una elec ción presidencial. A partir de Lichtman y Keilis Borok (1981) se plantean siete indicadores sobre la situación económica, social y política del país para observar la correlación que tiene su variación con la existencia o no de una nueva victoria en las elecciones presidenciales de su ganador pre vio. La existencia de una relación estadística fuerte y significativa entre las variables, así como el establecimiento de un umbral pasado en el cual la variable dependiente adquiere un valor positivo y que está sustentado por mecanismos causales en línea con los acontecimientos de la historia re ciente, provee importante evidencia empírica a favor del modelo. Hasta hoy, nunca perdió el último ganador de la elección si sus competidores no obtuvieron al menos cuatro «llaves», definidas a partir del empeoramiento de la situación del país.

Introducción

Revelar los factores explicativos del voto es una de las tareas más co múnmente enfrentadas por los politólogos. En este sentido, diversos tipos de estudios han hecho contribuciones, a nivel tanto mundial como local, sobre las distintas variables que pueden incidir en los votantes a la hora de elegir un partido o candidato. En Argentina, sin embargo, ninguno ha in tentado explicar elecciones pasadas y a la vez proveer un simple pronóstico de los resultados de las futuras a través de modelos sistemáticos que involucren, repetidamente, a iguales variables e indicadores.

En cierta medida, ese es el vacío que busca empezar a llenar este traba jo. Específicamente, se intenta responder a la pregunta de qué factores han inducido a los votantes argentinos a votar, en elecciones presidenciales des de el retorno a la democracia, en contra de su último ganador, para lo cual se utilizarán siete afirmaciones que indican problemas para aquel en rela ción a la situación económica, social y política del país. Retrospectivamente, se observará que estas siete «llaves» pueden generar contextos que están fuertemente asociados, y en la dirección esperada, a los resultados de todas las elecciones llevadas a cabo en democracia entre 1995 y 2015¹: concreta mente, se verá que la derrota del último partido (o coalición) ganador solo se ha dado si un cierto número de afirmaciones planteadas han sido verda deras; cuando esto no ha sucedido, han persistido en el poder gobiernos del mismo signo político.

En la sección segunda se describe el estado de la cuestión de, por un lado, los estudios acerca de determinantes del voto en Argentina; por otro, de los modelos predictivos no basados en encuestas de intención de voto a nivel mundial; y por último, de la existencia y las consecuencias de la incumbency advantage. En la sección tercera se fundamenta la necesidad de construir nuevos modelos predictivos estructurales del voto para Argenti na. En la sección cuarta se describe un nuevo modelo y se explica su funcio namiento. En la sección quinta se brindan y comentan los resultados para todos los casos disponibles. En la sección sexta se reflexiona acerca del po tencial del modelo para predecir elecciones futuras. La sección séptima, finalmente, contiene las conclusiones.

El estado de la cuestión

Modelos explicativos del voto ex-post

En relación a los estudios ex-post de los determinantes estructurales del voto, en la literatura politológica los modelos explicativos pueden ser discri minados según si se basan en «factores estructurales» o en «factores de com portamiento», si se sigue la útil clasificación provista por Lodola (2013).

Entre los modelos que explican resultados electorales basados en «fac tores estructurales» se destacan los que consideran a la clase social como un factor determinante a la hora de votar. Uno de los trabajos más tempranos y emblemáticos en este sentido es el de Mora y Araujo (1980), que relaciona el voto peronista con uno de clase obrera. Estudios más recientes, como el de

Cantón y Jorrat (2002) para los noventa o el de Lupu y Stokes (2009) para la segunda mitad del siglo XX, también sostienen que a la hora de votar la clase social tiene un efecto no despreciable. Según Lodola, sin embargo, la mayor parte de los nuevos estudios ya no toman demasiado en cuenta el factor «clase» debido a su «escasa capacidad predictiva» (Loddola, 2013, p. 382). Eso es lo que han encontrado estudios sobre períodos como el menemista, donde los supuestos tradicionales sobre el voto tradicionalmen te clasista del PJ se ponen en cuestión (Gervasoni, 1998), o el kirchnerista, donde el efecto de la clase social en el voto por el partido ganador no es, por lo menos en 2007, significativo (Ratto y Montero, 2013).

Entre los modelos que enfatizan, por otro lado, «factores de comporta miento», se destacan los que se refieren al «voto económico». El voto econó mico, teóricamente, puede evaluar el estado de la economía hacia atrás en el tiempo (voto retrospectivo) o hacia adelante (voto prospectivo), y puede ba sarse en la situación personal del votante (voto egotrópico) o en la situación general del electorado (voto sociotrópico).

La mayor parte de los estudios disponibles realizados a partir de análisis de regresión sobre la base de encuestas sugiere que, en los últimos años, el voto retrospectivo y sociotrópico ha sido el más relevante: específicamente esto quiere decir que los votantes juzgan, especialmente, la economía del país que deja el gobierno que llega a su fin. Para nuestro país, uno de los estudios llevados a cabo para el período que comienza en 1983 es el de Remmer y Gélineau (2003), que mediante un análisis de regresión lineal múltiple aporta evidencia sobre la existencia de voto retrospectivo y sociotrópico a nivel nacional y subnacional en el período 1983-1999; otro es el de Canton y Jorrat (2002), que a través de análisis de regresión logística también provee evidencia al respecto sobre las elecciones de 1995 y 1999. Más recientemente y utilizando el mismo método, Tagina (2012) aporta evidencia de la existencia de un voto retrospectivo sociotrópico que, en el marco de unos «factores contextuales» que parecen pesar más cuando se puede asignar la responsabilidad del estado de cosas al presidente, es más fuerte en 2007 que en 2003, donde predisposiciones de largo plazo como la lealtad partidaria y la clase social son más importantes. En la elección de 2011, en la misma línea, se verifica la existencia de una influencia importan te de este tipo de voto entre los votantes del partido ganador, tal que el «manejo de la economía» nacional se convierte en «uno de los principales determinantes del voto a CFK» (Lodola y Seligson, 2013, p. 233). Por últi mo, en base a Gervasoni y Tagina (2016), que realizan un análisis de regresión lineal múltiple sobre resultados de encuestas, esta última ha afirmado que en 2015 las elecciones se convirtieron en un «referendum» también de tipo retros pectivo y sociotrópico sobre el gobierno de turno (Tagina, 2016, p. 6).

La evidencia reseñada anteriormente, por supuesto, no implica que no exista en Argentina evidencia de la existencia actual de varios tipos de voto económico (Nadeau et al., 2015), ni de que el voto económico sea el único factor «de comportamiento» o «contextual» de importancia, pero sí implica que, según los datos acumulados en los últimos años, su importancia no parece estar igualada por otros factores explicativos.

Modelos explicativos del voto ex-ante

En relación a los estudios ex-ante acerca de los determinantes del voto en el nivel nacional, Argentina depende exclusivamente de encuestas de intención de voto que se lleven a cabo pocos meses antes de las elecciones. Hasta donde llega la revisión bibliográfica realizada para este trabajo, mode los predictivos no basados en ellas no existen para el caso argentino y deben, por lo tanto, ser buscados en otro lugar.

En este sentido, es la literatura politológica estadounidense la que pro vee la gran mayoría de los modelos predictivos disponibles no basados en encuestas de intención de voto: Lewis-Beck y Dassonneville los llaman «estructuralistas» y sostienen que se basan en «explicaciones de economía política» (2015, p. 1). Estas explicaciones, basadas en variables relativas al desempeño del gobierno de turno como el crecimiento del país o la popula ridad del presidente, producen una función matemática mediante, general mente, análisis de regresión lineal múltiple. Ejemplos tempranos de este tipo de modelos para Estados Unidos son los de Lewis-Beck y Rice (1984) y Campbell (1992), mientras que entre los más recientes se cuentan los de Lockerbie (2008), Rigdon et al. (2009), Abramowitz (2012), Campbell (2012) o Holbrook (2012). Este tipo de modelos existe también en Europa, como repasan Lewis-Beck y Dassonneville (2015): algunos de ellos son los de Nadeau et al. (2010) para Francia, Norpoth y Gschwend (2010) para Alema nia o Magalhaes et al. (2012) para España.

La excepción metodológica más notable a todos estos trabajos es la de Lichtman y Keilis-Borok (1981), que no realizan un análisis de regresión sino que desarrollan un modelo a partir de afirmaciones verdaderas o fal sas. A través de un «reconocimiento de patrones» que emula el trabajo de geólogos que predicen terremotos (Gelfand et al., 1976), los autores anali zan la historia estadounidense, elección tras elección, hasta encontrar un número de preguntas cuyas respuestas vaticinan el resultado de la elec ción presidencial.

Los resultados de los modelos previamente mencionados han variado significativamente y aun lo hacen, si se atiende a distintos factores o fechas de predicción (como muestran Lewis-Beck y Dassonneville, 2015). Sin em bargo, el creciente trabajo académico sobre el tema ha refinado los modelos hasta alcanzar altos grados de éxito en sus teorías, como señalan Campbell y Lewis-Beck (2008), para varios tipos de enfoques distintos.

Incumbency advantage y persistencia

de gobiernos del mismo signo político

Si se deja de lado la construcción de modelos agregados, tanto ex-ante como ex-post, que expliquen los resultados electorales, se debe prestar aten ción a variables aisladas. Dado el objetivo de este trabajo, especial interés reclaman los factores que explican el hecho de que el mismo candidato, partido o coalición de partidos permanezca en el poder. En este sentido se destaca, independientemente de los factores señalados en las subsecciones anteriores, la incumbency advantage, es decir, de las ventajas estructurales que posee un funcionario cualquiera que ya está en un cargo y debe competir por la reelección respecto de sus competidores: los «incumbentes» son co nocidos por el electorado porque ya han sido electos y han pasado por, al menos, una campaña electoral exitosa; hay evidencia de que tienen una exposición mediática mayor y más favorable que sus adversarios (Prior, 2006); controlan recursos públicos que en la medida en que el Estado interviene más en la economía se ha argumentado que tienen una importancia cre ciente (Fiorina, 1977); también parecen tener más fácil acceso a recursos y donaciones privadas (Fouirnaies y Hall, 2014); y logran «disuadir» a poten ciales competidores (Levitt y Wolfram, 1997), entre otras características.

Estas ventajas, por cierto, se ha mostrado que existen desde hace déca das y han sido estudiadas con especial énfasis en los Estados Unidos, específicamente en el caso de congresistas en el nivel nacional o subnacional (Gelman y King, 1990; Ansolabehere y Snyder Jr., 2002; Carson et al., 2015). Una de las excepciones que estudian la incumbency advantage en elecciones presidenciales, de interés para este trabajo, es la de Weisberg (2002), que luego de controlar por la situación económica reporta entre 1952 y 2000 la existencia de un «bonus» de 6% en el voto popular para el partido en el poder. Holbrook (2008), similarmente, produce entre 1952 y 2004 un mo delo que al controlar por incumbency revela porcentajes de voto popular es perados significativamente menores cuando el presidente no se presenta para la reelección. Mayhew (2008), en un estudio aún más prolongado (en tre 1788 y 2004), señala que los presidentes incumbentes ganaron dos de cada tres veces su reelección, mientras los partidos incumbentes hicieron lo propio la mitad de las veces.

En Argentina, los estudios sobre la incumbency advantage no se concen tran, como en el caso estadounidense, en los congresistas, presumiblemente debido a que éstos poseen bajas tasas de reelección que, como han argu mentado Jones et al. (2002), se originan en la falta de incentivos para profesionalizarse. Sin embargo, eso no significa que no existan ventajas para los oficialismos: Schiumerini y Page (2012), por caso, encuentran que entre todas las elecciones para gobernador en el país entre 1983 y 2011 las victo rias oficialistas no solo no bajan, en cantidad, del 70% (de hecho suben, con el tiempo, hasta alcanzar un pico de 91% en 2011), sino que tienen cada vez mayor amplitud. La existencia de una ventaja del oficialismo en el nivel provincial es confirmada, entre otros, por Gervasoni (2013), que a su vez muestra para el mismo período histórico que una fuente importante de ventaja son las partidas de dinero provenientes del federalismo fiscal: en las provincias «rentísticas», las más beneficiadas por dichas transferencias, la ventaja oficialista se intensifica de manera particular. Como sea, y pese a que Argentina en el nivel nacional sea parte de estudios regionales como el de Ferrari (2011) sobre Latinoamérica, no parecen existir trabajos en el país que analicen de manera sistemática la incumbency advantage en elecciones presi denciales, como en el caso de Estados Unidos, y que tomen como unidad de análisis a candidatos o partidos, algo que probablemente se deba a la escasa cantidad de observaciones con las que se debe trabajar (tema sobre el cual se hablará más en las siguientes secciones).

Fundamentos para un nuevo modelo predictivo estructural en la Argentina

Ninguno de los estudios citados sobre la Argentina se propone explicar todo el período democrático que comienza en 1983. Lo más relevante para los fines de este trabajo, sin embargo, es que tampoco proveen modelos rápidamente aplicables para futuras elecciones. Por lo tanto, y si los mode los predictivos del voto no basados en encuestas de intención de voto hacen un aporte a la comunidad académica, su ausencia es indeseable.

No obstante lo anterior, resulta difícil de justificar el traslado automáti co de modelos extranjeros al escenario argentino debido a la existencia de dos tipos de problemas, que se relacionan a la unidad de análisis y a las variables.

La cuestión de la unidad de análisis, en el caso argentino, puede divi dirse en dos subgrupos: por un lado existen problemas con la selección de la unidad de análisis misma y, por otro, existen también problemas con el número de casos que ella genera. En relación al primer subgrupo debe ob servarse que, en Estados Unidos, muchos modelos no predicen el ganador de una elección nacional sino, en realidad, a los ganadores en los distintos estados: esto es cierto para Campbell (1992), Campbell, Ali y Jalalzai (2006) o Rigdon et al. (2009), por ejemplo, y se entiende debido a que la elección presidencial es indirecta. Dado que el presidente es elegido por los estados y no por una única circunscripción nacional, son los primeros, y no la última, las unidades de análisis: pero en Argentina, dado que desde 1994 la elec ción presidencial es directa, se requiere otro enfoque.

En relación al segundo subgrupo de problemas con la unidad de análi sis debe notarse que la cantidad de elecciones presidenciales en democracia en el país apenas supera la decena. Como si esto fuera poco, hay algunas elecciones elegibles pero que se encuentran «perdidas» en medio de perío dos cuyas credenciales democráticas son debatibles, como los casos de 1922 1928, 1951 o noviembre de 1973, por lo que un análisis continuado cohe rente se dificulta. Desde 1983 ha habido ocho comicios presidenciales: como sea que se realice la suma el resultado obtenido no es solamente menor, por ejemplo, que el de Estados Unidos, donde el número total ininterrumpido de casos puede hasta cuadruplicarse, sino que es menor a cualquier otro número observado en los estudios sobre países europeos (ver Lewis-Beck y Dassonneville, 2015). La escasez de observaciones para Argentina imposibi lita, pues, el desarrollo de un modelo que estadísticamente pueda ser carac terizado como robusto.

Si los problemas con la unidad de análisis se solucionaran, aun subsisti rían problemas con las variables, que son también divisibles en dos subgrupos (independientes y dependiente). En relación a las variables independientes, existen serios problemas de fiabilidad de las mediciones: aunque, debido a su naturaleza, se encuentran dificultades importantes de validez a la hora de medir variables económicas y sociales, es de mayor relevancia en Argen tina que, en repetidas ocasiones, algunas de las estadísticas más importantes se discontinuaron, como la tasa de homicidios, o fueron universalmente puestas en cuestión, como la tasa de inflación (ver Lindenboim, 2011). El uso de estadísticas, por lo tanto, debe ser pensado seriamente para evitar la llegada a conclusiones erróneas debido a la falta de fiabilidad de los indicadores de las variables.

En relación a la selección de la variable dependiente es que se presenta el segundo subgrupo de problemas con variables. En Estados Unidos, la dinámica bipartidista de la competencia política permite a estudios como los de Lewis-Beck y Rice (1984), Lockerbie (2008) o Abramowitz (2012) utilizar porcentajes de votos del presidente electo como indicador de su variable dependiente, con el supuesto implícito de que se garantiza una victoria con una mayoría absoluta o muy cercana a ella. Un procedimiento similar, sin embargo, sería insensato para la Argentina, porque el porcentaje de votos requerido para ganar las elecciones ha variado abruptamente en el tiempo y puede incluso variar en una misma elección: obtener el 24% en 2003 da la victoria a Kirchner, pero en 2007 le habría significado una derro ta; obtener en la primera vuelta de 2015 el 40% y diez puntos de diferencia sobre Macri le habría dado la victoria a Scioli, pero obtener el 48% no se la da en la segunda vuelta. El debilitamiento de la lógica bipartidista tradicional en los últimos años (Torre, 2003; Zelaznik, 2008), incluso si se sostiene que el sistema de partidos sigue siendo bipolar, provoca que el porcentaje de votos no represente para el caso argentino un indicador apropiado de la variable dependiente.

El modelo

El supuesto subyacente a este modelo es que, para identificar las situa ciones en las que un partido (o coalición de partidos) gana las elecciones presidenciales en Argentina más de una vez de manera consecutiva, basta con observar indicadores relacionados a su desempeño en el gobierno. Más específicamente, la idea es que si la mayor parte de los resultados de una serie de indicadores empeoran, el partido que ganó los comicios presiden ciales previos no vuelve a ganarlos. Debe notarse, sin embargo, que concluir que los votantes «castigan» malos gobiernos no es lo mismo que decir que los votantes «premian» buenos gobiernos: solo basta, según esta teoría, que sucesivas administraciones no empeoren la situación del país para volver a ser electas.

La teoría que se presentará está inspirada por el trabajo de Lichtman y Keilis Borok (1981) reseñado más arriba. El modelo que Lichtman eventual mente llamó Keys to the White House (1996), a través de trece afirmaciones verdaderas o falsas sobre la situación del país antes de las elecciones, predice correctamente casi todos los ganadores de las elecciones presidenciales en los Estados Unidos entre 1860 y 1980; y ha hecho lo propio, después de ser concebido, con todos los ganadores del voto popular entre 1984 y 2016. El reconocimiento de las limitaciones del caso argentino ya mencionadas en la sección anterior provee argumentos favorables para tomar la teoría outlier de Lichtman y Keilis Borok como punto de partida metodológico en favor de las otras reseñadas anteriormente, especialmente debido al hecho de que el mé todo estadístico es de escasa utilidad debido al limitado número de casos.

Pero el modelo de Lichtman y Keilis Borok no aporta solamente venta jas, pues no todas las preguntas que se hacen para predecir un ganador en la elección presidencial son de utilidad para la Argentina. Por ejemplo, algu nas versan sobre cuestiones que en algunos casos son de una aplicación particularmente favorable en los Estados Unidos y no en otros países: pre guntarse si los candidatos del oficialismo y la oposición son «héroes nacio nales», como hacen en una de las preguntas, presupone probablemente que haya habido un evento límite (como una guerra) en el que se hayan destaca do. Además, y como también sucede con la anterior, algunas preguntas no tienen una respuesta objetiva, sino subjetiva: que existan «graves protestas sociales», por caso, es una cuestión en última instancia de juicio personal, así como el hecho de que un candidato sea o no carismático. Por último, la exis tencia de un sistema bipartidista en los Estados Unidos modifica la importan cia de las respuestas a ciertas preguntas respecto de una hipotética versión argentina, como el hecho de que exista una tercera fuerza de relevancia.

Lo que se ha hecho en el caso argentino es conservar los elementos del análisis de Lichtman y Keilis-Borok de naturaleza sociotrópica y retrospecti va para así generar un modelo novedoso que a la vez suponga, como se ha visto en la segunda sección de este trabajo, que los votantes argentinos tie nen como principal motivación para votar la evaluación del último partido ganador. La «evaluación del último partido ganador» como variable inde pendiente (VI) está subdividida en siete componentes, mientras que la «de rrota del último partido ganador» es la variable dependiente (VD). Los com ponentes de la VI, de los que se evalúa la existencia de un cambio positivo o negativo, se denominan «recesión», «inflación», «desempleo», «pobreza», «cri minalidad», «percepción de corrupción» y «nuevo candidato en el último partido ganador». La variable dependiente, por su parte, se denomina «de rrota del partido que había ganado las últimas elecciones presidenciales».

Como se puede notar, los componentes de la VI y la VD son dicotómicos, es decir que pueden adoptar dos valores: «sí» o «no». En el caso de la VD, esto configura una variable categórica nominal de tipo dummy; en el caso de la VI, la sumatoria de los componentes configura un índice que es a su vez una variable cuantitativa discreta que varía entre 0 y 7. Llegado este punto se puede explicitar la hipótesis del modelo:

H: si el índice de la VI, que mide el desempeño del último partido ganador de las elecciones en relación al empeoramiento de la situación eco nómica, social y política del país, tiene un valor relativamente alto (bajo), entonces a los últimos comicios presidenciales les suceden otros en los que la VD tiene un valor positivo (negativo), es decir en las que aquel último partido ganador pierde (gana).

La VI se explicita en la forma de preguntas que se pueden encontrar en la Tabla 1 y se operacionaliza con datos que se pueden consultar en las Fuentes (cuyo criterio específico de selección, a su vez, está disponible en el Anexo).

¿De dónde surgen las variables seleccionadas y sus componentes? La elección de los componentes de la VI surge del análisis de una treintena de encuestas a lo largo de los últimos veintidós años, en las que entre otras cuestiones se pregunta a todos los encuestados cuál creen que es el princi pal problema del país (sin que se encuentren variaciones significativas entre las respuestas de todos los encuestados y las de aquellos que sostienen haber votado en la última elección). Por un lado, en el Gráfico 1 pueden consultarse los valores de los resultados sobre esa pregunta particular que figuran con secutivamente en cinco o más de las 19 encuestas disponibles que provie nen del Latinobarómetro entre 1995 y 2016: de allí se desprende, en primer lugar, que las temáticas del desempleo y la criminalidad ocupan el lugar más alto en las preocupaciones de la sociedad a lo largo del período, aunque presentan tendencias diferentes en el tiempo. Un lugar relevante también ocupan la percepción de corrupción y la inflación, que también suben o bajan en importancia bajo distintos gobiernos. La pobreza, por su parte, parece mantenerse de manera constante como la preocupación más impor tante para un número relativamente bajo de argentinos, mientras que la economía aparece problematizada especialmente a partir de un cambio en la metodología del Latinobarómetro en 2005 (por el cual se dejaron de ofre cer categorías preconstruidas a la hora de hacer la pregunta). En total, la sumatoria de los valores tomados en cuenta para diseñar el modelo repre senta para todo el período a un promedio del 67% (en un rango que varía entre 55% y 80%) de las respuestas sobre el problema más importante de Argentina .

Tabla 1

Cuestionario que operacionaliza las variables

Fuente: Elaboración propia.

Por otro lado se llevó a cabo análisis complementario de 12 encuestas realizadas por distintas consultoras entre 1998 y 2017 -ver, en las Fuentes, Clarín (1998, 2014, 2016, 2017); La Nación (1999, 2001); Infobae (2005, 2013); UCA (2007, 2009, 2011, 2013)-. Incluso si se tiene en cuenta la multiplicidad de metodologías que presentan, se deriva de ellas un ranking de preocupaciones de los argentinos esencialmente igual al anterior y que sugiere que los resultados del Latinobarómetro efectivamente reflejan la rea lidad. De esta manera surgen las variables que configuran el modelo que, según este trabajo, deberían correlacionarse con las victorias en las eleccio nes presidenciales en Argentina de su último ganador: la combinación de ordenar las preocupaciones de las personas con el supuesto de que esas personas votan según el desempeño del gobierno desemboca, naturalmen te, en el modelo del voto según el desempeño sobre esas preocupaciones.

Como se puede ver, solamente se agrega al modelo resultante una varia ble que mide si el candidato del último partido ganador de las elecciones presidenciales es el mismo, dado que como postula el modelo original de Licthman y Keilis Borok y como se revisó en el estado de la cuestión, existe una ventaja particular para el oficialismo cuando su candidato se presenta a la reelección. En realidad, que el candidato del último partido ganador sea distinto no parece ser, a priori, un indicador de que la situación del país empeore, sino en todo caso de que la posición del partido es distinta; de hecho, puede darse que esta situación ni siquiera dependa del partido, sino de reglas electorales. Sin embargo, esta variable se incluye en el modelo de bido a que si el candidato del último partido ganador es el mismo, entonces se asume que hay suficientes elementos para convencer al electorado de que el país no está peor que antes, como mínimo; y a que, si ese candidato es distinto, entonces no hay credibilidad para afirmar lo anterior o esa credibi lidad no es suficiente para cambiar las reglas electorales limitantes (algo que puede argumentarse que le sucedió a Menem en 1999 y a Fernández en 2015), por lo que se pierde parte de la incumbency advantage.

Gráfico 1

Principales preocupaciones de los argentinos entre 1995 y 2016 según el Latinobarómetro

Como se podrá apreciar, lo que se evalúa en los indicadores es si existe un cambio de tendencia en un mismo indicador entre el primer año de gestión y el año anterior a la elección , pero no qué tan alto es en términos absolutos ese indicador. En el plano metodológico, dado que es más fácil acordar en tendencias que en números precisos, resulta menos «peligroso» (en términos de fiabilidad) evaluar las primeras que los segundos en un país sobre el que existen estadísticas controvertidas: es evidente, por ejemplo, que es más fácil acordar que entre 2011 y 2014 la tasa de inflación sube antes que en cuánto lo hace exactamente. En el plano teórico, esta decisión tam bién se justifica en el supuesto de que los votantes castigan el desempeño del gobierno pero tienen en cuenta la «herencia» que reciben del anterior: que la pobreza en 2006 ronde el 30% es una mejora en comparación con el número, más alto, de 2003, y por lo tanto es un hecho positivo; pero que la pobreza en 2014 se acerque al mismo número implica una desmejora en comparación con 2011, que presenta un número menor. Por último, tam bién en el plano teórico, la decisión de evaluar la variación hasta el año anterior a las elecciones presidenciales se justifica porque, aunque quizás sea posible analizar un período más próximo, hacer lo primero permitiría realizar predicciones sobre los resultados más tempranas, en la medida que el modelo funcionara: y acertar el resultado de las elecciones en marzo en lugar de hacerlo en octubre, por ejemplo, implicaría que el poder predictivo de la teoría sea más relevante.

La principal crítica que puede surgir sobre un análisis de cambios de tendencias como verdaderos o falsos es que, por ejemplo, un crecimiento de la economía de 0,1% difícilmente puede ser considerado como «verdadero» crecimiento. Sin dudas, esta codificación puede ser problemática y el debate en torno a ella puede no tener una resolución clara: aquí se ha decidido seguir un criterio estricto de positividad/negatividad. En realidad, sin em bargo, un hecho como el anterior no sería codificado como un «éxito» del último partido ganador de las elecciones, sino que en todo caso no sería codi ficado como un fracaso suyo, lo que no es lo mismo: aunque sería difícil para ese partido valerse de una mejoría tan débil, sería aún más difícil para la opo sición ganar para sí un tema sobre el que, pese a que haya una débil mejoría, sea claro que no exista una desmejora. Esto se justifica en que el punto de partida de este modelo retrospectivo es pesimista: el supuesto no es que los votantes premian los buenos desempeños, sino que castigan los malos.

Adicionalmente, otra crítica que podría realizarse a este modelo es que solo llega a la conclusión previa debido a problemas de colinealidad: la críti ca diría que existen ciertos pares de correlaciones fuertes entre componen tes de la VI y que, entonces, solo basta con que uno o unos pocos de ellos sean positivos para que el resto lo sea. Ciertamente, es imposible afirmar que los componentes son totalmente independientes entre sí, y la colinealidad es un problema adicional respecto de los ya mencionados que imposibilita el uso del método estadístico. Sin embargo, y más allá de que es prácticamente inevitable que siempre exista cierto grado de colinealidad, lo importante aquí es que cada uno de los componentes seleccionados capta, por lo me nos, algún fenómeno relevante para la opinión pública que los otros no pue den captar, algo que es independiente de que en los hechos estos compo nentes dependan los unos de los otros.

Los casos con los que se testea el modelo son las elecciones presidencia les de 1995, 1999, 2003, 2007, 2011 y 2015, más 1989 como observación adicional. Tres aclaraciones son necesarias: en primer lugar, no se incluyen los comicios de 1983 porque la teoría subyacente de este modelo indica que los votantes castigan desempeños negativos del último partido ganador, pero puesto que la Junta Militar hasta ese año gobernante no surgió de eleccio nes democráticas, entonces no califica como «partido». En segundo lugar, se agregan de manera ilustrativa los resultados del modelo para 1989 pero estos no se refieren exactamente al ganador de la elección sino al ganador del voto popular, porque los comicios de ese año ocurren por última vez a través del colegio electoral (antes de la reforma constitucional de 1994). En tercer lugar, la observación de 2003 es particularmente relevante: la razón por la que la teoría menciona en la VD al «último partido ganador» y no simplemente al «partido gobernante» es que solo de la primera manera se pueden evaluar partidos cuya gestión no haya concluido, que es lo que sucede en 2003, donde se asume que los electores juzgan al gobierno radi cal surgido en 1999 y no al gobierno justicialista que efectivamente finaliza su mandato. Contrariamente, asumir que en 2003 los votantes evalúan a Duhalde es precisamente la razón por la cual es posible pensar que Tagina (2012) no encuentra evidencia de voto sociotrópico retrospectivo en la vota ción que consagró a Kirchner, su candidato.

El modelo y los resultados pasados

La Tabla 2 presenta los resultados para todos los indicadores de las VI y para la VD en todos los casos. El hecho más claro a simple vista que puede observarse en esta tabla de verdad es que se necesita un número considera ble de resultados positivos en los componentes de la VI para que la VD también presente un resultado positivo. En efecto, en los casos analizados solo a partir de cuatro «síes» en las VI se obtiene un «sí» en la VD. En los términos de la teoría esto significa que solo a partir de cuatro «empeoramientos» en la situación económica, social y política del país cam bia el partido ganador, o que solo si la oposición consigue al menos cuatro «llaves» puede ganar la elección. La hipótesis de este trabajo encuentra, entonces, un fuerte apoyo preliminar en las estadísticas, pese a la escasez de su número, al establecerse un umbral claro pasado el cual se produce el evento esperado.

Tabla 2

Respuestas por año a las preguntas de las variables de la Tabla 1

VI

VD

Año

Recesión

Inflación

Desempleo

Pobreza

Criminalidad

Percepción

corrupción

Candidato

nuevo

Resultado

1989*

Sí

No

Sí

Sí

Sí

No

Sí

Derrota

1995

No

No

Sí

No

No

Sí

N o

Victoria

1999

No

No

No

Sí

Sí

Sí

Sí

Derrota

2003

Sí

Sí

Sí

Sí

Sí

Sí

Sí

Derrota

2007

No

Sí

No

No

No

No

Sí

Victoria

2011

No

Sí

No

No

No

No

N O

Victoria

2015

Sí

Sí

Sí

Sí

Sí

No

Sí

Derrota

* Se presentan los resultados del voto popular a título ilustrativo pero la elección se definió a través del Colegio Electoral.

Fuente: Elaboración propia.

En efecto, aunque la naturaleza de la investigación social, y en especial la de este estudio, impide sostener que H1 se encuentra confirmada por la evidencia, sí se puede afirmar que recibe respaldo de su parte. La existencia de una relación fuerte y significativa entre la VI y la VD se ve afirmada a través de un análisis estadístico realizado en SPSS que arroja una correlación biserial puntual, apropiada para estimar la relación de una variable continua con otra dicotómica, de r_bp=0.904 (n=7, p = 0.005).

La limitada cantidad de casos y la alta cantidad de VI complejiza seve ramente la utilización de otros métodos estadísticos: sin embargo, pese a esas limitaciones es posible sugerir que en ambos casos se derivarían implicancias relevantes. Por un lado, si se lleva a cabo el ejercicio de «conver tir» la variable dependiente en continua y se toman los porcentajes de votos conseguidos en la primera vuelta presidencial por los últimos partidos ga nadores , también se ve una asociación fuerte entre éstos y el porcentaje de afirmaciones verdaderas para cada elección (ver paréntesis en la tabla 3). En ese caso, de un análisis realizado con SPSS surge que r=-0.957 (n = 7, p=0.001), lo que indica una relación fuerte y negativa que implica que cuantos más empeoramientos existan, menos votos obtiene el último partido gana dor. Aunque tomar el porcentaje de votos como VD es problemático, como se sostuvo en la sección III, este ejercicio muestra que difícilmente la asocia ción sea casual.

Por otro lado, si se calcularan los índices de consistencia de cada confi guración causal disponible como propone el Qualitative Comparative Analysis (QCA) desarrollado por Ragin (1987), los resultados darían siempre 1 para las que presentan una VD positiva e identificarían, además, a la existencia de una suba en la pobreza como una condición necesaria y suficiente para la derrota del último partido ganador, algo que la teoría subyacente a este tra bajo no admite dado que se asume la existencia de otras preocupaciones en los votantes. El grave problema del QCA, sin embargo, es que su utilización también sería problemática porque el número de casos es tan bajo y el nú mero de configuraciones causales residuales tan alto que las inferencias rea lizables quedarían invalidadas.

Tabla 3

Resultado de la VI respecto de la VD dicotómica y continua

índice VI

VD(%)

1989

5

1 (36,79)

1995

2

0 (49,94)

1999

4

1 (38,27)

2003

7

1 (30,50)

2007

2

0 (45,28)

2011

1

0(54,11)

2015

6

1 (37,08)

Fuente: Elaboración propia.

En cualquier caso, la existencia de umbrales, correlaciones o configura ciones causales lógicamente plausibles no implica causalidad: por eso se analizarán, a continuación, todas las observaciones para ver que los meca nismos causales que relacionan a las VI con la VD proveen un apoyo crucial a la teoría. Si se dejan los números de lado y se observa lo que está detrás de ellos, se ve una historia familiar para los argentinos.

Las tablas 2 y 3 muestran que 2003 es el peor caso posible según los indicadores de la VI (7/7 positivos), y uno según el cual la hipótesis predi ce que el último partido ganador de las elecciones presidenciales no vuel ve a ganarlas. No sorprende, efectivamente, que ese año represente la peor elección de la historia de la Unión Cívica Radical como partido además de que ninguno de sus desprendimientos gane la contienda ni pase a la se gunda vuelta, pese a haber liderado la coalición ganadora de 1999. La explicación retrospectiva de esta teoría es clara: según ella, los votantes castigan el desempeño de la UCR que provoca la renuncia del presidente y culmina en el crack de 2001-2002, que es según casi todos los indicadores disponibles la crisis económica más fuerte desde el regreso a la democra cia. Semejante crisis, por cierto, sobrepasa la esfera económica e incluye también fenómenos como la suba de la criminalidad y el famoso «que se vayan todos» dirigido a una clase política percibida como altamente corrupta. Como es conocido, tanto historiadores (Torre, 2003; Novaro, 2010) como protagonistas de la época (Fernández Meijide, 2007; Duhalde, 2009), desde distintos ángulos, enfatizan en sus descripciones o explica ciones esta imagen de «caos» y empeoramiento general de la situación del país.

El caso de 2015 es uno que trae resultados positivos en todos los com ponentes de la VI excepto en uno, que es el indicador de «suba de corrup ción». Si bien entre 2011 y 2014 la percepción de corrupción se mantiene en un nivel negativo, ese nivel es también invariable, o incluso variable en la dirección opuesta a la esperada: aunque la temática ciertamente se mantu viera como relevante, según este modelo eso no empeoraría la situación del gobierno porque éste no empeoraría la situación. Esto es razonable: incluso si en el kirchnerismo se percibe tanta corrupción como en el menemismo, dado que el puntaje es en ambos casos similar el modelo asume que no hay cambios que puedan afectar la elección; en realidad, es el menemismo el que «sufre» la corrupción porque es con él que el tema se instala, como se verá. La «naturalización» de la corrupción podría explicar, pues, este resul tado de un componente de la VI a simple vista curioso. Todos los otros resultados son, como se ve en la tabla, positivos: aunque de manera leve en comparación con la observación de 2003, el período 2011-2014 está signado por la desmejora de los indicadores de crecimiento, pobreza, inflación, des empleo y criminalidad, además de por la imposibilidad de la presidente de ser reelecta. Por estas razones, y como es razonable esperar según la teoría, el valor asumido por la VD es positivo, lo que da como resultado la derrota del último partido ganador.

El caso de 1999 es uno donde se sigue obteniendo una mayoría de resultados positivos en los componentes de la VI (4/7), por lo que no sería irrazonable esperar la derrota del último partido ganador. Efectivamente, ese año el Partido Justicialista pierde la elección: es un momento en el que el modelo económico, según los datos, todavía muestra fortalezas pero no con sigue resolver problemas que trae aparejados (subas en pobreza, criminali dad, percepción de corrupción), al mismo tiempo que el presidente no pue de presentarse a la reelección. La impresión que los relatos sobre la campaña electoral brindan, no solo por parte de la oposición (Fernández Meijide, 2007) sino incluso por parte del oficialismo, es similar a esta imagen: de hecho, el propio candidato del partido gobernante llega a expresar en la campaña que el modelo económico está «agotado» (Duhalde, 2009).

El año 1995, con 2/7 indicadores positivos en la VI, trae el primer caso de VD negativa, es decir de victoria del último partido ganador. En este caso, el desempeño de las políticas económicas muestra mejores indicadores que en 1989 y las reglas permiten que Menem pueda ser candidato a la reelección, de modo que, pese a las debilidades de esas políticas en indicadores como el de desempleo o la criminalidad, puede pensarse en su candidatura como una que recibe apoyo por el desempeño del modelo económico en comparación con el de la última elección. Eso es lo que parece haber sucedi do (Gervasoni, 1998; Canton y Jorrat, 2002): y es aquí donde el modelo delimita coherentemente un cut-off point, pues codifica a esta elección como la primera de mayoría de resultados negativos en la VI y también la primera que genera un resultado en la VD negativo, es decir, una victoria del justicialismo gobernante.

También 2007 presenta 2/7 indicadores positivos en la VI. En este caso, la indisputable suba de la inflación es un factor que juega en contra del gobierno. Además, y si bien puede ser objetada la presentación de Cristina Fernández como un factor que ponga en dificultades al gobierno debido a que se trata de la esposa del presidente, de todas maneras hay una candidata distinta en el último partido gobernante y los términos del modelo exigen calificar tal hecho de esa manera para no caer en manipulaciones ad hoc. Como sea, la situación económica del país es en este punto relativamente robusta, lo que surge de los indicadores analizados no menos que de los primeros análisis que están surgiendo de todo el período kirchnerista (ver por ejemplo Damill y Frenkel, 2015; Gerchunoff y Kacef, 2016): así, todos los otros indicadores analizados son favorables al gobierno, que gana la elec ción de manera holgada.

Pero nunca hubo una victoria tan holgada de un gobierno en el último período democrático argentino como la de 2011, una observación que tam bién presenta el mejor resultado observado en la VI con solo un indicador negativo para el último partido ganador de las elecciones. Todos los compo nentes de la VI, con la excepción de la inflación al igual que en 2007, pre sentan valores negativos: dado que no hay recesión ni suben en este manda to la pobreza, el desempleo o siquiera la percepción de corrupción, no hay problemas significativos para el último partido ganador, por lo que razona blemente se puede esperar, de acuerdo al modelo planteado, una nueva victoria suya. Eso es, efectivamente, lo que sucede.

La persistencia de gobiernos del mismo signo político desde 1995 hasta 2015, por lo tanto, parece ser explicada con relativa facilidad por un modelo tan simple como el presentado. Debe tenerse cuidado, sin embargo, con extrapolar conclusiones: por más de que se haya notado que la intensidad del empeoramiento de la situación también parece a veces estar correlacionada con la intensidad de la derrota del último partido ganador, la teoría en nin gún momento predice distintos grados en su VD, sino solo un valor positivo y otro negativo según la sumatoria de valores positivos de VI. La evidencia disponible, en ese sentido, juega a su favor: e incluso si las codificaciones controversiales señaladas se decidieran en sentido contrario al elegido, en ningún caso cambiaría la existencia de una mayoría (o minoría) relativa de componentes positivos de la VI en cada caso.

El modelo y los resultados futuros: reflexiones finales

En este artículo se desarrolló, a partir de evidencia disponible sobre sus votantes y a partir de un modelo desarrollado por Lichtman y Keilis Borok (1981), el primer modelo predictivo estructural del voto presidencial para Argentina que funciona independientemente del progreso de encuestas de intención de voto. Bajo el supuesto de que el voto sociotrópico y retrospec tivo puede correlacionarse con victorias continuadas de un mismo partido desde el comienzo del último período democrático, se testeó la hipótesis de que, cuantos más indicadores económicos, sociales y políticos muestran el empeoramiento de la situación del país entre el primer año de gestión y el año anterior a las elecciones, más frecuentemente se da también la derrota del último partido ganador en ellas. Esta hipótesis, en sí misma poco audaz, ha generado a través de sus mediciones un modelo que hasta ahora ha establecido un umbral acerca de la existencia o no de una mayoría de «empeoramientos» para que el ganador en una elección presidencial cam bie: hasta ahora, nunca perdió el último partido ganador si sus competido res no alcanzaron antes de la elección al menos cuatro «llaves», dadas por empeoramientos en la situación del país, que les dieran el acceso a la Casa Rosada.

Aunque los datos del modelo presentado dan apoyo a la hipótesis de este trabajo, sería irresponsable vaticinar que todas las elecciones presiden ciales que ocurran en Argentina serán explicadas por él. No se puede afir mar que, si en 2019 hay tantos indicadores negativos como en 2015, el go bierno no puede sino perder: las ciencias sociales, en la medida en que efectivamente sean ciencias e incluso cuando no analicen individuos directa mente, estudian en última instancia los productos de individuos cuyos com portamientos no están necesariamente determinados. Por esa razón no se admite, al menos en este trabajo, la adopción de enfoques deterministas.

Sin embargo, el modelo posee un atractivo relevante a la hora de emitir predicciones sobre el futuro y es que la teoría detrás de él derivó en una recolección de datos y a partir de allí una descripción de la situación del país que está largamente en línea con la que brinda la bibliografía sobre su histo ria reciente desde el retorno a la democracia (Gerchunoff y Llach, 2003; Cortés Conde, 2005; Novaro, 2010; Gerchunoff, 2013; Romero, 2016), lo que, si no le otorga validez, por lo menos no se la quita. Si se piensa en la evolución ya reseñada de las preocupaciones de los argentinos, así como en la de los indicadores utilizados para medirlos, se puede concluir que no se vislumbran cambios relevantes en los temas que serán de interés en el futu ro: si ya antes del retorno a la democracia el crecimiento del PBI y la infla ción eran temas centrales, la escalada desde 1983 de la pobreza, la crimina lidad y la percepción de corrupción, más los fuertes vaivenes del desem pleo, inducen a pensar que estos nuevos temas seguirán en el centro de la discusión. Si eso sucede y los resultados continúan en línea con los observa dos, el testeo del modelo será exitoso: por lo pronto, si el presidente Macri logra mantenerse por debajo de cuatro empeoramientos en los indicadores seleccionados en este modelo, entonces de acuerdo a la experiencia previa podría mantener las «llaves» de la Casa Rosada y así «encerrarse» desde aden tro para alzarse con una nueva victoria en 2019.

Las limitaciones del modelo, debe notarse, son importantes, y se rela cionan especialmente a que el bajísimo número de casos en el que se basa, así como el inevitable problema de la colinealidad, son serios problemas que impiden la realización de análisis estadísticos concluyentes acerca de su va lidez. Por lo tanto, y como es en realidad común en la ciencia social, la teoría deberá ser testeada en el futuro a medida que se reporten más casos: esto podría conducir, a su vez, a llevar a cabo modificaciones o incluso compara ciones con nuevos modelos que surjan, todo lo cual redundaría en un bene ficio epistemológico neto. Por lo pronto, sin embargo, el objetivo de este trabajo, que era ofrecer un primer modelo estructural sencillo para Argenti na sobre persistencia de gobiernos de un mismo signo político que poseyera un fuerte poder predictivo y fuera fácilmente aplicable antes de una elec ción por sobre cualquier otra finalidad, parece haber sido cumplido.