Resumo
O recadastramento biométrico, considerado um custo adicional para a participação na eleição, pode representar um constrangimento no direito ao voto. Por outro lado, pode ter repercussões relevantes ao coibir a fraude nas eleições. Avaliamos o seu impacto na participação eleitoral com uma regressão de diferença em diferenças (DID), comparando municípios que aderiram antes ao recadastramento biométrico com municípios que aderiram depois ou nunca aderiram. Abordamos preocupações recentes na literatura com tratamentos escalonados e usamos métodos robustos às tendências não paralelas. Concluímos que o recadastramento biométrico foi bem-sucedido em reduzir o número de registros eleitorais sem afetar a participação de eleitores reais no processo, o que plausivelmente pode representar uma redução na quantidade de eleitores fantasmas nas eleições brasileiras.
Palavras-chave:
Eleições; Comparecimento; Participação política
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Fonte: Elaboração própriaObservações: Dados de 2002 a 2022. Média da variável de interesse entre municípios em dado grupo de tratamento.
Fonte: Elaboração própriaObservações: Regressão dinâmica de diferença em diferenças com efeitos fixos de município e eleição. Análise de efeito sobre municípios tratados entre as eleições de 2014 e 2018, com grupo de controle formado por municípios nunca tratados, sobre o efeito na participação e número de aptos nas eleições entre 2002 e 2022. Eleições até 2014 formam a diferença de tendências pré-tratamento entre tratamento e controle. O intervalo de confiança é de 95%. Erros estão clustered no nível de estado da federação e no nível da eleição (two-way).
Fonte: Elaboração própriaObservações: Diferença entre grupo de tratamento e de controle antes (vermelho/círculo) e depois (azul/triângulo) de serem tratadas, isto é, da adoção do cadastro biométrico, para as quatro variáveis dependentes, separando entre grupo tratado em 2014 e grupo tratado em 2018. Aqui, o grupo de comparação é formado por unidades ainda não tratadas. O intervalo de confiança é de 95%. Erros estão clustered no nível do município e no nível da eleição (two-way).
Fonte: Elaboração própriaObservações: Diferença entre grupo de tratamento e de controle antes (vermelho/círculo) e depois (azul/triângulo) de serem tratadas, isto é, da adoção do cadastro biométrico, para as quatro variáveis dependentes. Essa é a média ponderada dos efeitos para cada grupo considerado (grupos tratados em 2014 e em 2018). Aqui, o grupo de comparação é formado por unidades ainda não tratadas. O intervalo de confiança é de 95%. Erros estão clustered no nível do município e no nível da eleição (two-way).
Fonte: Elaboração própriaObservações: Regressão de diferença em diferenças com efeitos fixos de município e eleição. Análise de efeito sobre municípios tratados entre 2014 e 2018, com grupo de controle formado por municípios nunca tratados, sobre o efeito na participação e número de aptos nas eleições de 2002 a 2022. Erros estão clustered no nível do município. Diferentes valores de na abscissa denotam desvios no contrafactual até vezes o tamanho das diferenças nas tendências observadas pré-tratamento.