Harta sociologică a celor șase modele de vot, la turul întâi de la prezidențialele din noiembrie 2014, este, în primul rând , o descriere. Indică modul în care pot fi grupate județele pe profil de votare. In interpretarea hărții am introdus variabile referitoare la nivelul de dezvoltare a județelor și posibile conexiuni între vot și diasporele românești. În contextul în care mass media românească a discutat tot procesul electoral preponderent (exclusiv uneori) în termeni de ”ce a spus candidatul” și ”ce minuni” au făcut echipele de campanie ale candidatului , și ce vesti mai vin de la DNA, agenda publică și profilul electoratului au rămas în umbră. La rândul lor, datele de vot, dupa turul intai, la nivel de judet, pot fi inselatoare. Județele sunt , ele însele eterogene, pe categorii rezidențiale , profil cultural, experiențe de migrație etc. În consecință,s-a impus nevoia de a testa ipotezele formulate pentru harta judeteana a votului cu date mai precise, la un nivel inferior de agregare. Din fericire astfel de date exista, publicate de Biroul Electoral Central, cu ajutorul INS.
Analiza in sine , prezentată in tabelul de mai jos, este tehnică[1]. Raționamentul in sine, însă și interpretarea datelor pot fi urmărite cu ușurință. Dacă ipotezele formulate pentru a înțelege harta județeană a votului sunt corecte, este de așteptat ca indicatorii de dezvoltare a localităților și de estimare a experiențelor locale de migrație să fie capabili să ”explice” în mod semnificativ ponderile de vot pentru fiecare dintre cei doi candidați plasați pe primele doua locuri, Victor Ponta (VP) și Klaus Iohanis (KI). Mai mult, impactul acestor doua categorii de factori ar trebui să rămână semnificativ și după ce ”ținem sub control” (eliminăm, prin procedee statistice) efectul regiunilor de dezvoltare.
Înainte de a prezenta constatările analizei, câteva preciză prealabile referitoare la modul de măsurare a indicatorilor folosiți pentru predicție. Nivelul de dezvoltare a localității a fost estimat prin trei indicatori sintetici, extrem de puternici sub aspectul capacitații de măsurare – stocul de educație (numărul mediu de ani de școală pe care i-a absolvit, în medie , o persoană din localitate), speranța de viață la naștere și vârsta medie a populației locale. Deși dispunem și de măsuri sintetice ale dezvoltării sociale , de tipul IDSL (Sandu, 2011, 2013) sau IDUL (Ionescu-Heroiu, 2014), am preferat indicatorii mentionati pentru că se refera la componente ale dezvoltării și, în același timp, pot avea impact de intensități diferite asupra votului. Masurile strict economice – de tipul PIB pe locuitor – nu se calculează, firesc, la nivel de localitate. Chiar la nivel de județ , acestea sunt mai puțin relevante pentru vot și calitatea vieții comparativ cu nivelul de educație sau speranța de viață la naștere,indicatori standard pentru dezvoltarea umană (UNDP, 2013).
Pentru experiența de migrație la nivel local am considerat ratele de emigrare temporară pe opt direcții majore de plecare în străinătate – Italia, Spania, Germania, Marea Britanie, Irlanda, Austria, Franța și America de Nord (SUA și Canada). Am luat în calcul numai plecările de peste un an de zile, la momentul recensământului din 2011. Cei aproximativ 730 de mii plecați de peste un an din țară, cu menținere a domiciliului stabil în România, reprezintă desigur, o măsură care sub-înregistrează fenomenul. În pofida acestui fapt, datele respective dau un eșantion reprezentativ, chiar la nivel d elocalitate, probabil, pentru fenomen.
Pentru variabilele regionale de analiză am preferat localizarea comunei sau orașului pe regiuni de dezvoltare, nu pe regiuni istorice. Cele două tipuri de regiuni au puternice suprapuneri. In plus, datele disponibile in alte analize, indică faptul că primele regiuni sunt mai omogene, sociocultural , decât cele din cea de-a doua categorie.
Chiar fără cunoștințe tehnice deosebite, se poate observa cu ușurință din tabelul de analiză statistică la nivel de localitate că toate cele trei categorii de factori – dezvoltare, experiență locală de migrație și localizare regională – contează. Modul în care contează , însă este complet diferit.
Localitățile cu pondere mare de votanți VP sunt, tendențial, mai puțin dezvoltate, cu nivel mediu de educație pentru populație relativ redus, speranță de viață scăzută și vârstă medie ridicată. Pentru KI votează în special populația din localități în care profilul de dezvoltare este opus: educație medie sporită și vârstă medie redusă. Aspecte legate de dezvoltare socială, semnificate prin speranță de viață, nu sunt semnificative[2] în acest caz. In concluzie, rezultă că ipoteza impactului semnificativ al nivelului de dezvoltare asupra votului este puternic susținută de datele locale. Mai mult, nu numai nivelul ci și profilul de dezvoltare standard diferă pentru cei doi candidați. Nu este vorba numai de polaritatea sărăcie-dezvoltare locală. Componenta de dezvoltare socială (stare de sănătate, calitatea serviciilor medicale, cultura sanitară, condițiile de consum, semnificate prin speranța de viață la naștere) contează, prin valorile ei reduse, covârșitor mai mult în votul pro-VP decât contează valorile ei ridicate în votul pro KI.
Localitățile din care există un număr mare de plecați la lucru în Italia (rata specifică de emigrare temporară) tind să aibă o pondere mai mare de votanți pro VP. Ponderea mare de plecări în Spania are, neșteptat, un impact nesemnificativ asupra votului acordat lui VP. Pentru KI relațiile sunt complet diferite: ponderea mare a emigrării din localitate in Spania aduce voturi suplimentare pentru KI . Ponderea mare de plecări în Italia nu are un impact semnificativ in votarea lui KI. Constatarea infirmă ipoteza mea anterioară că experiența de migrație în sudul Europei are același efect asupra votului din țară. In deplină concordanță, însă, cu ipoteza anterioară și cu date de sondaj care au apărut începând din 2004, rezultă cu claritate că votul din țară este influențat de locul unde sunt plecați pentru muncă în străinătate, majoritar, localnicii. Prin membrii de familie și prietenii pe care îi au in țară, în localitatea de domiciliu, migranții (mai mult sau mai puțin organizați ca diasporă) determină votul din țară.
Votul pro KI este favorizat, în aceeași linie de determinare cauzală, prin numărul mare de plecați în Germania și în America de Nord. Pentru VP, experiențele locale de migrație pe direcțiile respective nu contează semnificativ.
Analize cantitative de genul celei prezentate în tabel funcționează științific asemănător cu experimentele. Ele permit identificare efectelor specifice diferiților factori, ”ținând sub control”, eliminând impactul altor factori. În acest sens trebuie interpretat si rolul localizării regionale.
Votul pro VP este favorizat numai de localizarea în regiunile de dezvoltare Sud-Muntenia și Sud-Vest (Oltenia) și defavorizat de localizarea în regiunea Centru. În restul restul regiunilor relațiile de favorizare/defavorizare a votului pro VP sunt nesemnificative. Alți factori lucrează acolo. Pentru niciuna dintre regiunile de dezvoltare de dincoace de Carpați nu apare o relație semnificativă, pozitivă sau negativă, în raport cu Klaus Iohanis. In schimb, este adevărat că în toate cele trei regiuni de dezvoltare din Transilvania apar relațiii semnificative de susținere pro Iohanis.
Predictori ai votului pentru Victor Ponta și Klaus Iohanis , turul I al alegerilor prezidențiale, 2 noiembrie 2014,
Concluzii
Votul la nivel local , așa cum a fost exprimat, în 2 noiembrie 2014, are o puternică determinare de dezvoltare și de experiență d emigrație la nivel comunitar. Localitățile cu vot puternic în favoarea lui Victor Ponta sunt localizate mai aproape de polul sărăcie iar cele cu ponderi mari pro Klaus Iohanis sunt mai apropiate de polul de dezvoltare, indiferent unde sunt situate regional.
Nu se susține nicicum teoria ca doar localizarea pe spații istorice contează. În Nord-Est, spre exemplu, regiune de dezvoltare din Moldova, nu apare, cu analiza in peste 3000 de localități, o asociere semnificativă între votul în raport cu VP și localizarea regională. Similar, în niciuna din regiunile de dezvoltare din Vechiul Regat nu apare o relație semnificativă între localizarea regională și votul acordat lui Iohanis. Ceea ce se vede în datele brute poate fi explicat cu ajutorul factorilor de dezvoltare si de experiență de migrație.
Nu numai persoanele ci și comunitățile locale au experiențe de migrație, directe sau indirecte. Aceste experiențe contează pentru vot și la nivel comunitar ca și la nivel personal. Comunele și orașele pentru care se înregistrează o pondere mare de emigranți în Italia, spre exemplu, tind să aibă și o pondere mai mare de votanți pro VP. De ce este așa, e o altă problemă, de discutat în alt context. Votul pro Klaus Iohanis, însă, este favorizat nu de experiențe de migrație spre Italia ci de cele orientate spre Spania, Germania și America de Nord.
Rezultă că diasporele românești influențează votul din România nu numai prin modul în care votanții din străinătate aleg la urnă, acolo, ci și prin transferul de modele culturale pe care îl fac către cei de acasă, prin rude, prieteni și cunoștințe care ii iau drept model. Sociologii vorbesc , în astfel de cazuri, de ”remitențe sociale” (Levitt & Lamba-Nieves, 2011). Votul local ca rezultat al transferului cultural de valori și opțiuni electorale apare mai clar ca niciodată în istoria recentă a României.
Cum se vor agrega sărăcia, dezvoltarea, experiențele de migrație și localizarea regională la turul al doilea al prezidențialelor din 16 noiembrie 2014 pentru votul final vom putea constata, cu același model de analiză, pe datele care vor veni. Oricum, o inerție puternică a factorilor deja menționați este previzibilă.
Referinte
Ionescu-Heroiu, M. e. a. (2014). Identification of project selection models for the regional operational program 2014-2020 In W. Bank (Ed.).
Levitt, P., & Lamba-Nieves, D. (2011). Social remittances revisited. Journal of Ethnic and Migration Studies, 37(1), 1-22.
Sandu, D. (2011). Disparități sociale în dezvoltarea și în politica regională din România. International Review of Social Research, I(1), 1-30.
Sandu, D. (2013). Disparități și fluxuri în fundamentarea social-economică a regionalizării administrative a României (CONREG Ed.). Bucuresti: Ministerul Dezvoltării Regionale și Administrației Publice.
UNDP. (2013). Human Development Report. The Rise of the South: Human Progress in a Diverse World. New York: UNDP.
[1] Două ecuații de regresie multiplă în care variabilele dependente sunt ponderea votanților pentru Victor Ponta (VP) și Klaus Iohanis (KI) la alegerile prezidențiale din 2 noiembrie 2014, la nivel de comună sau oraș.
[2] Strict vorbind, ideea de nivel de semnificație nu se aplică în acest caz deoarece analiza este făcută pe aproape toate localitățile.
Aikido cu mintea si corpul coordonate. Invatati cum sa va relaxati si cum sa va pastrati calmul in conditii de stress. 
Nu rezulta ca diasporele romanesti influenteaza votul din Romania. Cred ca e invers: romanii din zonele sarace, cu un nivel de educatie scazut (pro-Ponta) emigreaza in Italia, cei din zonele mai dezvoltate, cu un nivel de educatie mai ridicat (pro-Iohannis) emigreaza in Spania, Germania, America.
Da, asa este , dupa cum remarcati in mod corect: plecarile spre Italia s-au facut mai mult din zonele sarace sau mediu-inferior dezvoltate iar cele spre Europa de Nord, Germania si America de Nord mai mult din zone bogate, orase dezvoltate etc. Nivelul de dezvoltare al localitatilor de plecare este controlat, insa, prin educatie si speranta de viata la nastere. In consecinta variabilele dihotomice (fictive) referitoare la tarile de destinatie sunt relevante pentru efectul net al diasporelor din acele tari.
Va cam aventurati in concluzii.
In primul rand, nivelul de agregare e foarte eterogen: practic modelele dv. prezic probabilitatea unei LOCALITATI de a vota cu Ponta sau Iohannis. Iar aici puneti in aceeasi oala o comuna micuta cu un ditamai orasul precum Brasovul. Ideala ar fi o agregare la nivelul sectiilor de votare, pentru ca acelea se presupune ca sunt comparabile. Cum insa asta nu prea pare fezabil, ati putea face cateva analize separate, cel putin pe categorii de localitati, de exemplu: un model pentru comune, un model separat pentru orase mici, un model separat pentru orase mai mari, un model separat pentru Bucuresti (poate ‘spart’ pe sectoare) – in asa fel incat ‘indivizii’ dv. statistici sa fie cat de cat comparabili.
(Nu inteleg de ce nu ati incercat sa ‘tineti sub control’ macar dimensiunea localitatii.)
Problemele analizei dv. devin imediat evidente.
1. Cand vorbiti despre impactul experientei emigratiei asupra preferintei electorale a unei localitati, ignorati faptul ca in localitatile mici rurale viata comunitara e mai bogata decat intr-un oras mare: cand pleaca unul in strainatate, stie tot satul (in timp ce la oras e posibil sa nu stie nici vecinii de scara de bloc). Macar pentru asta ar trebui sa analizati ruralul separat de urban.
2. Neluand in calcul gradul de dezvoltare economica a localitatii, e posibil sa aveti de fapt o relatie ‘falsa’ (spurious), asa cum va atrage atentia DanT mai sus: s-ar putea ca saracia localitatii sa determine atat plecarea din tara cat si preferinta pentru Ponta. De altfel, si eu cred ca e foarte plauzibil.
3. Cu foarte putine exceptii, impactul variabilelor dv. este foarte scazut (pentru necunoscatori: uitati-va la valoarea lui Beta, excluzand semnul – cu cat e mai aproape de 0, cu atat impactul e mai redus). Singurele exceptii sunt ponderea maghiarilor din localitate (adica in localitatile cu multi maghiari nici Ponta nici Iohannis nu prea sunt votati – ce surpriza!) si apartenenta regionala in cazul Transilvaniei (adica localitatile din Ardeal l-au votat pe Iohannis – inca o revelatie! :) ).
4. Nu inteleg de ce nu discutati valorile EXTREM de reduse ale coeficientilor aferenti varstei, Moldovei, Munteniei si Olteniei pentru votul pro-Ponta. Mie astea mi se par cele mai interesante! Practic, acele valori arata ca in ciuda propagandei ‘de dreapta’, se pare ca NU acestia sunt factorii relevanti pentru votul pro-Ponta. Nu vi se pare demn de o discutie? :)
Problema centrala pe care o puneti, in mod legitim, este legata de absenta unor variabile de control pentru marimea localitatii si statutul rezidential. Am testat , inainte de a alege modelul final, si prin rularea cu predictorii respectivi inclusi in model. Am renunt la varianta dat fiind cresterea riscului de coliniaritate (estimare prin toleranta si VIF) si aparitia unor relatii semnificative contraintuitive. In fapt , marimea localitatii si statutul rezidential sunt tinute sub control prin variabiele puternic corelate cu ele (stoc de educatie, varsta medie, emigrare temporara in America de Nord etc). Nu am mai dat detaliile in subsolul tabelului pentru a nu complica lectura si mai mult cu detalii tehnice.
Pentru aspectele strict economice am testat un model in care am inclus rata salariaților in localitate. Corelatia acestui indicator cu educatia este foarte puternica. De aici coliniaritatea si toate efectele asociate.
Cred ca este mai important aspectul de semnificativ/nesemnificativ decat cel de marime a coef. beta in conditiile in care scopul modelarii este , in special, identificarea predictorilor care conteaza.
Optima ar fi rularea a doua modele, unul la nivel de localitate si altul de sectie de votare. Se poate. Ma astept ca la nivel de sectie de votare erorile de masurare a variabilei dependente sa fie mult mai mari . In plus, predictorii sunt masurabili, cu datele recensamantului din 2011, numai la sacara localitatii. Modelele multinivel pot ajuta.
Va contraziceti.
In textul initial (nota [2]) afirmati ca „ideea de nivel de semnificație nu se aplică în acest caz deoarece analiza este făcută pe aproape toate localitățile”. Ceea ce este corect: cand nu lucrezi cu un esantion probabilistic ci cu intreaga populatie (sau aproape toata), nivelul de semnificatie practic n-are sens – in mod normal nici n-ar mai fi trebuit mentionat.
Dar acum veniti si spuneti ca „este mai important aspectul de semnificativ/nesemnificativ decat cel de marime a coef. beta”.
Pai ori este irelevant, ori este cel mai important. :) Sa avem iertare, dar nu pot fi ambele afirmatii adevarate in acelasi timp.
Decat sa va pierdeti timpul cu astfel de contorsionari, nu e mai simplu sa refaceti analiza?
Va multumesc pentru acest articol, extrem de interesant, are o abordare la care nu ma asteptam ,prin prisma indicatorilor de dezvoltare folositi
Dar am sa “carcotesc” un pic, sper sa nu va suparati, incerc doar sa argumentez, evident ca nespecialist.
In primul articol v-ati referit la saracie
„Nu, județele din afara arcului carpatic au înregistrat două modele de vot. Unul este cel de tip bloc, cu vot masiv, de peste 50%, în favoarea lui Victor Ponta . Marca distinctivă a acestui gen de vot este dată de faptul că cei care îl adoptă provin, majoritar , din județele sărace ale Moldovei, Munteniei și Olteniei.”
Dar si la dezvoltare
„Avem deci, perfect ilustrate , cu cele două categorii sau tipuri de județe: a) votul masiv, de stânga, în situații de relativă sărăcie și b) o controversă electorală puternică la nivelul județelor relativ dezvoltate din regiunile estice si sudice ale țării.”
Saracia, din cate am citit ,se masora utilizand alti indicatori (fata de cei mentionati de dvs ca masurand dezvoltarea, care e, in fond , altceva)
http://siteresources.worldbank.org/PGLP/Resources/povertymanual_ch4.pdf
Principalii trei indicatori sunt:
-numarul de persoane care au venituri sub limita de saracie. Sau ponderea lor in total populatie
-deficitul de saracie ( reprezinta veniturile suplimentare care ar aduce toti saracii peste limita de saracie)
-saracia severa, care este practic patratul deficitului de saracie, desparatind saracii de cei foarte saraci.
Vedem deci ca in cazul saraciei ne referim explicit la bani, la venituri. Or veniturile sunt in relatie de dependenta de productivitate, income /capita fiind dependent, evident, de PIB/capita pentru ca principala componenta in PIB(metoda consumului) este consumul populatiei, care depinde de veniturile populatiei ,care iarasi sunt in cea mai mare masura realizate din salarii(peste 60%) care la randul lor depinde de ..productivitate etc
Consider deci ca atunci cand vorbim de saracie este relevant sa vorbim si de PIB/capita , un indicator de productivitate extrem de important.
Vorbind despre dezvoltare principalul lindicator este chiar …PIB/capita
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/statistics_explained/index.php/Sustainable_development_-_socioeconomic_development
Investitiile, cercetarea, eficienta energetica raportata la unitatea de produs, productivitatea muncii etc, sunt si ei indicatori care definesc dezvoltarea durabila.
Sunt sigur ca si indicatorii prezentati de dvs definesc dezvoltarea, ca nespecialist m-am lovit mai putin de ei… de unde si o oarecare surpriza , poate este alta fata a dezvoltarii, un alt fel de masurare a ei.
Va multumesc pentru analiza, pentru amabilitatea de a ne explica ce si cum, pe date concrete si nu pe impresii.
Va multumesc si eu pentru intrebari. Da, PIB per capita si indicatorii aferenti (venituri, cheltuieli pentru consum etc.) reprezinta masuri standard ale saraciei-dezvoltarii. Abordarea cu care lucrez este insa mai mult in linia celei promovate de catre UNDP prin Human Development Report si, implicit, indicele dezvoltarii umane (http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr14-report-en-1.pdf ). Este un concept in care se porneste de la premisa ca dezvoltarea/saracia are caracter multidimensional, cu componente economice (PIB) dar si sociale (stoc de educatie, speranta de viata la nastere etc.). Comportamentele de alegere ale populatiei (electoral, rezidential, pentru consum etc.) sunt influentate de variabile economice prin intermediul celor sociale sau de capital uman. Acestea din urma sunt determinati directi ai alegerii. Este motivul pentru care am preferat o abordare in care accentul este pus pe dezvoltare sociala, capital uman, capital de stare de sanatate.
Remarcabil studiul din link, iti deschide o perspectiva noua. Desi HDI-ul contine si un indicator care face referire explicita la venituri/capita(GNI) se pare ca inegalitatile au o cauza mult mai complexa. Apoi in ce masura inegalitatile determina un model de vot , alta problema…Sa gasesti corelari la nivel si mai mic, de regiune, este o provocare si mai mare.
Multumesc si succes!
Sper sa mai publicati aici si alte studii, sincer pe mine m-ar interesa „corelarea” saracie-coruptie. Nu pe impresii, ci asa cum ati facut dvs, indicatori, cifre.