becario en moncloa

Sigamos desgranando posibles interpretaciones de los resultados del 9M. Durante la campaña, uno de los puntos principales del discurso de Rajoy se basaba, tal y como se pudo percibir en los debates con Zapatero, en el duelo Solbes-Pizarro y en la mayoría de actos de campaña, en que el Presidente no estaba reaccionando ante una inminente crisis económica, cuyos síntomas más claros eran un aumento notable de la inflación, especialmente en productos de primera necesidad, un repunte del desempleo y un incremento de la morosidad en el pago de hipotecas.

¿Ha tenido éxito esta estrategia? En su momento, repasamos la hipótesis acerca de la influencia de la economía en el resultado electoral a partir de dos factores: uno retrospectivo (grado de responsabilidad del gobierno en la mala marcha de la economía) y otro prospectivo (valoración sobre una hipotética gestión económica de un gobierno del PP). Vimos también que las encuestas pre-electorales parecían mostrar una predisposición de los ciudadanos, de acuerdo a esta hipótesis, a cambiar la orientación de su voto. Tendremos que esperar a tener encuestas post-electorales para corroborarlas pero, mientras tanto, podemos tantear el terreno a partir de datos agregados.

Por el momento, el mejor indicador que podemos utilizar para medir la influencia del voto económico es el paro, por diferentes motivos: por la disponibilidad de datos por provincias y municipios, porque es un indicador más objetivo y con más variaciones geográficas que la inflación, porque aunque no afecte de forma directa a todos los ciudadanos sí puede influir en su percepción de la situación a partir de lo que familiares/amigos/conocidos les pueden explicar, y, muy especialmente, porque en un país en el que los ciudadanos tienden a culpar de sus problemas económicos al gobierno, los despidos (sobre todo cuando se dan de forma masiva) suelen generar movimientos de protesta, que podrían convertirse en cambios en el voto.

Así pues, una cuestión que nos podríamos plantear sería: en aquellas provincias donde más ha aumentado el paro, ¿se ha erosionado el apoyo electoral del PSOE? ¿han mejorado los resultados del PP? ¿ha aumentado la participación (voto de protesta)? ¿ha disminuido (voto de alienación)? Para responder estas cuestiones compararemos la variación interanual del número de parados registrados en el INEM (datos de marzo de 2008), por provincias, con el incremento en el porcentaje de participación y de voto al PSOE y al PP, también por provincias. De nuevo, hemos de tomar estos resultados con mucha cautela, dado que se tratan de resultados agregados y no individuales.

Gráficos 1 y 2: Incremento en el % de voto a PP y PSOE (Y) según incremento del desempleo (X)

Fuente: elaboración propia a partir de datos del MIR y del INEM

Matriz de correlaciones

N=52; **=significativo al 1%

Como vemos, el desempleo no tiene un efecto significativo sobre la participación o el voto al PSOE. Sin embargo, no ocurre lo mismo con respecto al PP. Los datos arrojan un resultado bastante interesante: en aquellas provincias donde más ha aumentado el desempleo, también ha subido más el apoyo electoral al PP, siendo esta correlación no demasiado fuerte, pero sí significativa.

De hecho, si ajustamos esta relación a una regresión lineal, introduciendo como variables de control el porcentaje de voto al PP y la participación, la significación se mantiene: el efecto del incremento del paro sobre el incremento del voto al PP tiene la misma fuerza tanto en provincias con un elevado voto al PP como en provincias con un reducido porcentaje de voto; y de igual forma en provincias con mucha participación como en provincias con mucho abstencionismo.

Estas conclusiones, sin embargo, son fácilmente criticables: igual que ocurría cuando nos centramos en el efecto de la participación sobre el voto al PP, el problema de analizar datos agregados es que podemos caer fácilmente en problemas relacionados con la falacia ecológica. Además, en este caso concreto, la significación puede no ser más que una ilusión estadística, como resultado de la intervención de terceras variables. Por ejemplo, una justificación plausible a estos resultados partiría del efecto de la inmigración: por un lado, hace aumentar la población y, en consecuencia, también los parados (recordemos que el INEM facilita los datos absolutos, no en función de la población de cada provincia); por otro, si uno de los temas centrales del discurso del PP ha sido la inmigración, sería lógico esperar que en provincias con más inmigrantes, este discurso tuviera mayor calado.

Más allá de las posibles críticas, lo cierto es que estos datos refuerzan una intuición que muchos tenemos sobre los resultados del 9M: el crecimiento del PP podría haber sucedido a costa de votantes ‘centristas’ del PSOE críticos con la gestión económica del gobierno de Zapatero y, en algunos casos, perjudicados directamente por la desaceleración económica iniciada hace unos meses.

Actualización: Geógrafo Subjetivo indica en los comentarios que el problema de analizar los datos del INEM (en la tabla, “paro(1)”) es que estos se presentan en números absolutos, sin tener en cuenta el crecimiento de la población activa y, por tanto, un incremento del paro no implica necesariamente un mayor porcentaje de desempleo. Dado que, por el momento, no tenemos mejores datos disponibles, una solución parcial (en la tabla, “paro(2)”) sería relativizar los datos del INEM en función de la población activa por provincia, según la Encuesta de Población Activa del primer y cuarto trimestres de 2007 (en este segundo caso, por tanto, hay una parte del incremento de población activa que no se contempla). Obviamente, estas conclusiones las debemos tomar, aún más, como una pura especulación.

Sin embargo, es interesante comprobar como la significación de las correlaciones se mantiene o incluso aumenta, como en el caso del PSOE, y justamente en el sentido que esperábamos, de acuerdo a nuestras hipótesis. Veremos con encuestas y datos más detallados, cuando los tengamos, si realmente ha existido voto económico o si se trata únicamente de una ilusión estadística.

Matriz de correlaciones

N=52; *=significativo al 5%; **=significativo al 1%
paro(1)=INEM; paro(2)=INEM+EPA