Filiação partidária e identificação econômica no Paraná : o polígrafo ideológico

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Botelho, Martinho Martins, 1977-
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/70814
Resumo: Orientador : Prof. Dr. Bruno Bolognesi
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spelling Botelho, Martinho Martins, 1977-Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Humanas. Curso de Especialização em Sociologia PolíticaBolognesi, Bruno, 1982-2021-05-18T19:23:40Z2021-05-18T19:23:40Z2019https://hdl.handle.net/1884/70814Orientador : Prof. Dr. Bruno BolognesiMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação, Curso de Especialização em Sociologia PolíticaInclui referênciasResumo : A pesquisa tem como objetivo estudar a filiação partidária na Ciência Política contemporânea em sede de revisão de literatura (Escola de Michigan, escolha racional e voluntarismo cívico), e analisar os microdados sobre filiação partidária do Tribunal Superior Eleitoral (TSE), no sentido de compreender o comportamento da Taxa de Filiação Partidária (TFP), em relação aos condicionantes econômicos (renda) e sociais (educação) de Municípios brasileiros. Analisaram-se os microdados sobre a filiação partidária, primeiramente através de análises descritivas das filiações individuais no Brasil e das TFPs no PMDB, PSDB e PT para os Municípios do Paraná no período de 1980 até 2017. Para tanto, empregaram-se a Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) e modelos de regressão para avaliar a relação entre filiação partidária, considerada variável explicada, e dois condicionantes socioeconômicos, considerados variáveis explicativas. Utilizaram três modelos de regressão: a linear (Ordinary Least Squares), a de defasagem espacial (spatial lag model, SLM, ou SAR, Spatial Autoregressive Model) e o de erro espacial (spatial error model, SEM, ou CAR, Conditional Autoregressive Model). Os modelos de regressão espacial permitiram verificar o impacto das variáveis nível de renda per capita e percentual de alfabetizados nos Municípios do Paraná nas TFPs ao PMDB, PSDB e PT, ou seja, os três partidos com a maior quantidade de filiados no mencionado Estado, por meio de regressão linear. Para os modelos de regressão espacial, o modelo de erro espacial (CAR) se mostrou o mais adequado para explicar a relação entre as Taxas de Filiação Partidária e os níveis municipais paranaenses de renda e de educação. As evidências empíricas constatam que, para o Paraná, a filiação ao Partido dos Trabalhadores se dá em maior grau para Municípios com baixo nível educacional (alfabetização fundamental) e com baixo nível de renda per capita. Do ponto de vista comparativo, a variável nível educacional tem mais impacto do que a renda, ou seja, existe maior probabilidade de ter filiados ao Partido dos Trabalhadores (PT) em Municípios paranaenses menos alfabetizados do que em Municípios mais pobres, após análise de 101.912 filiações individuais para o ano de 2010.Abstract : This study examined the party affiliation as a relevant subject in contemporary Political Science in a literature review (Michigan School, rational choice and civic voluntarism) and to analyze micro-data of the Brazilian Superior Electoral Court (Tribunal Superior Eleitoral, TSE), in relation to the economic (income) and social (education) conditions of Brazilian municipalities. We have analyzed micro-data of Brazilian parties affiliation, primarily through descriptive analysis of individual affiliations in Brazil and Party Affiliation Rate (PAR) in PMDB (Democratic Movement Party), PSDB (Social Democrat Party) and PT (Workers Party) for the municipalities of Parana State from 1980 to 2017. For this purpose, we use Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) and regression models to evaluate the relationship between party affiliation level, considered as a dependent variable, and two socioeconomic conditions, considered as an independent variable. For regression, we used three models: the linear (Ordinary Least Squares, OLS), the spatial lag model (SLM) or Spatial Autoregressive Model (SAR), and the spatial error model (SEM) or Conditional Autoregressive Model (CAR). The spatial regression models allowed to verify the impact of the per capita income and the education level of the municipalities of Parana State in the Party Affiliation Rate (PAR) to the PMDB, PSDB and PT, that is, the three parties with the largest number of members in Parana, by means of linear regression. For the spatial regression models, the spatial error (CAR) model proved to be the most appropriate to explain the relationship between Party Affiliation Rates and Parana's municipal income and education levels. Empirical evidence shows that, for Parana State, the membership of the Workers Party (PT, Partido dos Trabalhadores) occurs to a greater degree for municipalities with low educational level (basic literacy) and low per capita income. From the comparative point of view, after we analyzed 101,912 affiliations in 2010, the educational level has more impact than income, i. e., it is more likely to have Workers Party (PT) affiliates in less education level municipalities of Parana than in poorer ones.1 arquivo (49 p.).application/pdfFiliação partidária - BrasilPartidos politicos - BrasilEleições - BrasilFiliação partidária e identificação econômica no Paraná : o polígrafo ideológicoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - E - MARTINHO MARTINS BOTELHO.pdfapplication/pdf1396405https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/70814/1/R%20-%20E%20-%20MARTINHO%20MARTINS%20BOTELHO.pdfa5a39c1a5660e137063e69df1d158ba9MD51open access1884/708142021-05-18 16:23:40.543open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/70814Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082021-05-18T19:23:40Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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