Sobre la geografía electoral mexicana y sus orígenes teóricos

El objetivo y la aportación de la geografía electoral mexicana han consistido en realizar una detección sistemática de los espacios y contextos regionales y locales favorables o desfavorables para los partidos en competencia. Cabe mencionar que esto ocurre en una etapa emergente de elecciones multipartidistas. En esta área de las ciencias sociales las teorías y las tendencias metodológicas estadounidenses han logrado un efecto significativo,⁶ lo cual se debe en buena medida a que algunos estudiantes mexicanos acuden a las universidades estadounidenses y al regresar traen consigo ciertos conocimientos y técnicas de investigación que son de uso común en ese país.⁷

La geografía electoral mexicana no tiene la tradición de otras ciencias sociales en el país. Hace sólo 40 años que con el uso de datos agregados y con carácter estatal se analizó y demostró la correlación que existe entre los diversos indicadores de modernización y los resultados electorales (^{Reyna, 1967}). Desde entonces, y muy en particular desde finales de los ochenta, la literatura nacional especializada ha venido desarrollándose conforme a estándares científicos más que suficientes, y recientemente ha empezado a mostrar su propia revolución cuantitativa.⁸

Es interesante que con casi cuatro décadas de estudios la capacidad explicativa y el potencial predictivo de la geografía electoral no hayan sido cuestionados en los gremios de politólogos y geógrafos mexicanos,⁹ pues no hay estudios científicos en el país que la pongan a prueba o que por lo menos cuestionen una posibilidad al respecto, aunque fuera rutinaria u ocasional, a diferencia de lo que ha sucedido en otros países, principalmente Estados Unidos e Inglaterra, en donde los argumentos geográficos han sido cuestionados rigurosamente dentro de los estudios electorales (^{Flint, 2000}; ^{King, 1996}).

Una razón posible de esta aceptación o ausencia de cuestionamientos en el ámbito electoral geográfico es la escasez misma de estudios de geografía electoral en el país; no se puede rechazar lo que escasea. Una buena noticia es que han aumentado las posibilidades de desarrollo de la geografía electoral nacional como consecuencia de la creciente compilación de datos fácilmente disponibles y organizados temporal y geográficamente. Asimismo, y en relación con lo anterior, ha habido un progresivo aumento de estudios electorales empíricos que utilizan una variedad de modelos estadísticos, que van desde los más simples pero suficientemente informativos, hasta otros más novedosos y específicos para el análisis geográfico y espacial.¹⁰

Los estudios previos que hemos revisado muestran un uso exclusivo y por ende una total dependencia de la teoría de la modernización (^{Deutsch, 1961}; ^{Huntington, 1991}); todos dependen, y quizás sin saberlo los mismos autores, de la teoría de la estructuración (^{Giddens, 1990}).¹¹ Por un lado, la teoría de la modernización aplicada a la geografía electoral parte de la premisa de que el “lugar” o “contexto local” es una variable útil para explicar el comportamiento electoral en las sociedades tradicionales, pero no en las modernas. Por el otro lado, la teoría de la estructuración aplicada a la geografía electoral conecta el contexto local con el comportamiento individual.

Por ejemplo, dos efectos muy importantes de la modernización sobre el espacio social son el desarrollo de las comunicaciones y la urbanización. El primero hipotéticamente reduce la separación entre los individuos y estandariza el comportamiento sociopolítico; también hipotéticamente minimiza la relación afectiva del individuo con el lugar: vive en un lugar y piensa en otro u otros. Al respecto ^{Meyrowitz y Maguire (1993)} comentan que los medios de comunicación electrónicos han separado el “lugar social” del “lugar físico”; dicen por ejemplo que los medios de comunicación masivos en Estados Unidos han ocasionado una reducción en la diversidad de las experiencias personales, los comportamientos, las actitudes, las perspectivas y las expectativas de la sociedad estadounidense.

En cuanto a la urbanización, Deutsch (citado por ^{Dietz y Shidlo, 1998}) argumenta que las ciudades están más politizadas que las áreas rurales debido a que los residentes de las áreas urbanas están expuestos a más estímulos políticos, tales como los que emergen de los partidos políticos, sindicatos, movimientos sociales, medios masivos de comunicación, etc. (^{Deutsch, 1961}). En el mismo sentido ^{Huntington (1991)} argumenta que conforme avanza la urbanización se politizan las necesidades sociales y se vuelven temas de debate.

Por otra parte, la teoría de la estructuración sugiere que tanto la agencia como la estructura humanas se afectan mutuamente. Por un lado la agencia es influida por “tradiciones, instituciones, códigos morales y maneras establecidas de hacer las cosas” (^{Giddens y Pierson, 1998: 77} ); por el otro, los individuos transforman las estructuras al ignorarlas, sustituirlas o reproducirlas de manera diferente a través de tiempo y del espacio. Esto implica que, como decía Durkheim (citado por ^{Parkes y Thrift, 1980}), no es posible separar el cambio social del espacio y del tiempo en donde se desarrolla; la sociedad, el espacio y el tiempo se complementan. Lo anterior ha motivado una variedad de estudios dirigidos a comprender precisamente “el efecto que tienen las características de las unidades geográficas donde los individuos residen en su comportamiento” (^{Books y Prisby, 1991: 38} ). Lo que más llama la atención respecto de esta revisión de estudios previos en el país es que pese a sus perspectivas teóricas tan claramente distinguibles, pocos mencionan que hacen uso de la teoría de la modernización y casi ninguno se refiere a su uso de la teoría de la estructuración.

Dados sus antecedentes modernistas, en la geografía electoral mexicana es posible ver el amplio uso de variables descriptivas de la modernización y por ende de la urbanización y la industrialización. Este uso de la modernización es múltiple, pero en esencia repetitivo si se observa al detalle. Cabe agregar que en el balance estas variables han mostrado ser efectivamente capaces de explicar las variaciones geográficas en los resultados electorales de México en los distritos electorales, municipios, ciudades, sistemas de ciudades y entidades federativas (véase el cuadro 1). Los resultados de los partidos políticos que con más frecuencia se han analizado son los del Partido Revolucionario Institucional (PRI), el Partido Acción Nacional (pan) y el Partido de la Revolución Democrática (PRD).¹²

Para describir y explicar los resultados electorales de estos partidos se han utilizado variables sociodemográficas y socioeconómicas.¹³ Las sociodemográficas fueron principalmente la educación y la religión.¹⁴ En cuanto a la educación, se encontró que los lugares con porcentajes altos de población y niveles altos de educación han tendido a favorecer al pan, a desfavorecer al PRI, y para el PRD la relación ha sido variable (^{Vilalta, 2004}; ^{Klesner, 1993} y ¹⁹⁹⁸; ^{Peschard, 1997}; ^{Molinar y Weldon, 1990}; ^{Ramos, 1985}; ^{Reyna, 1971}). En cuanto a la religión, se ha encontrado que los lugares con porcentajes altos de población católica¹⁵ son favorables para el pan y desfavorables para el PRI y el PRD (^{Vilalta, 2004} y ²⁰⁰⁶; ^{Klesner, 1993} y ¹⁹⁹⁸), aunque para el PRD hay excepciones (^{Vilalta, 2004}).¹⁶

Dentro de las variables socioeconómicas destacan el ingreso¹⁷ y la especialización económica. Se ha encontrado que los lugares con porcentajes altos de población de ingresos altos tienden a favorecer al pan y a desfavorecer al PRI y al PRD (^{Vilalta, 2004} y ²⁰⁰⁶; ^{Klesner, 1998}; ^{Ramos, 1985}; ^{Reyna, 1971}). En cuanto a la especialización económica se observa que los lugares con altos porcentajes de población ocupada en la industria o en las manufacturas han tendido históricamente a favorecer al pan y a desfavorecer al PRI y al PRD (^{Vilalta, 2004}y ²⁰⁰⁶; ^{Klesner, 1987}, ¹⁹⁹³ y ¹⁹⁹⁸; ^{Molinar y Weldon, 1990}; ^{Story, 1987}; ^{Ramos, 1985}; ^{Walton y Sween, 1971}; ^{Reyna, 1971}).

Más allá de la composición sociodemográfica y socioeconómica de cada lugar, se ha detectado la operación de importantes efectos contextuales locales en los resultados electorales.¹⁸ Entre estos efectos se encuentran las ya clásicas variaciones regionales en el apoyo a los partidos no priistas y el efecto del tamaño poblacional y del nivel de urbanización. Por ejemplo, en términos regionales se ha encontrado que el pan tiende a ser favorecido sistemáticamente en las regiones norte y Bajío del país, el PRI recientemente en algunas zonas urbanas del norte, y el PRD en el sur y en la Ciudad de México (^{Vilalta, 2004} y ²⁰⁰⁶; ^{Klesner, 1993} y ¹⁹⁹⁸; ^{Molinar y Weldon, 1990}; ^{Story, 1987}).

El efecto del tamaño de población y del nivel de urbanización también es o ha sido importante para algunos partidos. Se ha encontrado que a mayor población o nivel de urbanización, mayor es el apoyo para el pan y para el PRD y menor para el PRI (^{Vilalta, 2004}; ^{Klesner, 1987}, ¹⁹⁹³ y ¹⁹⁹⁸; ^{Molinar y Weldon, 1990}; ^{Ramos, 1985}; ^{Story, 1985}; ^{Walton y Sween, 1971}; ^{Ames, 1970}; ^{Reyna, 1967}).

En síntesis, la detección de espacios de apoyo o rechazo para diferentes partidos políticos por la geografía electoral mexicana han sido su objetivo y su aportación natural desde que se fundara en los años setenta. El campo de la geografía electoral no muestra un amplio despliegue de teorías sobre la relación entre las características de los lugares y sus resultados electorales. Esto se debe a la escasez misma de teorías en la geografía política que pudieran ser sensatamente aplicables al comportamiento electoral, y realmente independientes entre ellas y especialmente de la teoría de la modernización.¹⁹

Tal vez sin pretender crear una teoría unificadora en la geografía política quede claro que al menos en la geografía electoral existe la necesidad de contar con “descripciones compactas, indicaciones para explicaciones, y herramientas para trabajar mejor” (^{Jones, 1954}: 1). Entre las teorías más interesantes para ser aplicadas en el campo de la geografía electoral estarían la globalización²⁰ (^{Castells, 1996}), la difusión espacial de la democracia y de los partidos políticos (^{Vilalta, 2004}; ^{O’Loughlin et al., 1998}).²¹ Metodológicamente está pendiente la resolución de otros asuntos que ya se han advertido en las elecciones mexicanas, como la posible heterogeneidad espacial en los resultados electorales y las implicaciones estadísticas resultantes (^{Vilalta, 2006}).

Sobre la segregación espacial y la marginación

El estudio de la segregación espacial en México es más reciente y se halla menos desarrollado que la geografía electoral. La segregación espacial se ha definido como la “ocupación del espacio por grupos diferentes […] no distribuidos homogéneamente, sino al contrario, tendiendo a agruparse de acuerdo a características comunes de estatus, origen étnico, etc.” (^{Machado, 2001: 5} ).

En esta área de estudio también encontramos dos tipos de variables y en correspondencia de segregación: la segregación sociodemográfica y la segregación socioeconómica.²² En cuanto al primer tipo de segregación, dos artículos mexicanos arbitrados se han enfocado expresa pero aisladamente en la edad y en la etnia. Por ejemplo, en cuanto a la edad se ha registrado para el caso de la ciudad de Toluca un claro patrón de división residencial entre la población adulta mayor y la de otras edades, con la tendencia de los mayores a residir en el centro de la ciudad (^{Garrocho y Campos, 2005}).²³ En cuanto a la etnia, también se han analizado espacialmente -o en relación a lugares- la desigualdad social y la presión cultural que ejerce sobre la población inmigrante indígena en la Ciudad de México la sociedad dominante (^{Oehmichen, 2001}).

En los estudios sobre la segregación socioeconómica en México -y en algunos casos sobre otros países de Latinoamérica-, se encuentra que los patrones de progresiva desigualdad social se desarrollan en simultaneidad con la multiplicación de las comunidades cerradas y la autosegregación de los más pudientes (^{Svampa, 2004}; ^{Cabrales y Zamora, 2001}; ^{Schteingart, 2001}).

Particularmente frecuente en esta área de estudios es el uso -directo o indirecto- de la teoría de la globalización (^{González, 2005}; ^{Roberts, 2005}; ^{Graizbord et al., 2003}). Con base en esta teoría se explican el empeoramiento de los ingresos, el aumento en las diferencias salariales entre trabajadores calificados y no calificados, el incremento en el número de mujeres que participan en las actividades económicas, y en consecuencia los aumentos en la segregación socioespacial (^{González, 2005}).

Cuando se revisan estudios sobre otros aspectos relacionados con la segregación socioeconómica -pero analizados aisladamente-, como la marginación, la marginalidad y la pobreza, se advierte que la producción científica mexicana es mucho más amplia y cabe decir que de gran calidad (^{Cortés, 1997} y ²⁰⁰²; ^{Bolvitnik y Hernández, 1999}; ^{Székely, 1998}; ^{Levy, 1994}; ^{Hernández-Laos, 1990}).²⁴ Nótese que académicamente la marginación y la pobreza se definen de manera diferente (^{González, 2005}) pero siempre precisa. Una definición precisa de la marginación la formula ^{Cortés (2002)}, quien la presenta como un concepto que intenta dar cuenta de las diferencias en el acceso a los beneficios del desarrollo para la población. La marginación es conceptualmente próxima a la idea de segregación espacial, puesto que entiende el fenómeno de la exclusión social por medio de mediciones geográficas; es decir, la marginación habla de lugares más que de individuos (^{Cortés, 2002}).²⁵

En cuanto a la pobreza y su reflejo geográfico, nuevamente se reporta un incremento en la desigualdad de los ingresos entre ricos y pobres, y una creciente separación física. También se advierten la sub-urbanización de la pobreza y el creciente alejamiento de las fuentes de trabajo en las ciudades para la población pobre (^{Roberts, 2005}; ^{Graizbord et al., 2003}).²⁶

En resumen, todos los estudios previos presentan en forma recurrente similares preocupaciones en Latinoamérica durante las últimas décadas: altos niveles de pobreza, una creciente desigualdad entre ricos y pobres, y también una creciente segregación espacial de tipo socioeconómico. Estos hallazgos y preocupaciones invitan a poner a prueba la hipotética relación entre la segregación espacial y los resultados electorales.

La geografía del voto en la Ciudad de México: clusters espaciales

En esta sección se miden estadísticamente y se muestran cartográficamente los patrones geográficos de apoyo y de rechazo para cada uno de los tres partidos mayoritarios en las elecciones para jefe de gobierno del Distrito Federal del año 2000. Compitieron por el gobierno de la ciudad un total de diez partidos, de los cuales, la Alianza por el Cambio (APC, alianza compuesta por el Partido Acción Nacional y el Partido Verde Ecologista de México), el Partido Revolucionario Institucional (PRI) y el Partido de la Revolución Democrática (PRD) fueron los mayoritarios; en total recibieron 91% de los votos.

El cuadro 5 muestra los resultados de la elección para cada partido por delegación. El PRD obtuvo la victoria en la ciudad con 34.5% del voto total, la APC alcanzó 33.4%, y el PRI se quedó atrás de ambos con 22.8%. Cuando revisamos el promedio del voto y la desviación estándar para el conjunto de las delegaciones observamos que las diferencias entre los partidos empiezan a ser de mayor magnitud, sobre todo para el PRD y la APC. Se advierte que para el PRI la dispersión es mínima, es decir, su voto tiende a ser uniforme en todas las delegaciones de la ciudad.

El cuadro 6 muestra los coeficientes de autocorrelación global espacial (CAEG). Los coeficientes globales indican que el voto para la APC y el PRD está concentrado espacialmente; el correspondiente al PRD es el más concentrado (I = 0.575).³⁶ El coeficiente global para el voto del PRI no tiene ninguna significancia estadística (p = 0.293), por lo que se concluye que no posee ningún patrón geográfico y por consiguiente ninguna relación de dependencia o causalidad espacial probable.³⁷

Pasando ahora al análisis espacial local, el cuadro 7 muestra los coeficientes I de autocorrelación espacial locales (CAEL) para cada una de las delegaciones, junto con la interpretación espacial del mismo. La interpretación consiste en saber si la delegación cuenta con delegaciones vecinas similares o diferentes en sus resultados electorales. Nótese que en este caso un CAEL estadísticamente significativo de signo positivo (+) indica una delegación similar a sus vecinas (cluster espacial) y un CAEL de signo negativo (-) indica una delegación diferente a sus vecinas (outlier espacial).

De tales coeficientes se concluye que la APC y el PRD contaron al menos con un cluster espacial o una delegación que se hallaba significativamente por encima o por debajo del promedio de voto en la ciudad. La delegación Milpa Alta -al sur de la ciudad- es la que posee esta característica de cluster espacial para ambos partidos.

Para la APC la delegación Milpa Alta representa un cluster espacial de rechazo electoral. Es decir, los resultados para la APC van mejorando conforme se aleja de Milpa Alta. Para el PRD en cambio, Milpa Alta representa un cluster espacial de apoyo electoral; este apoyo va disminuyendo conforme se aleja de Milpa Alta. Al comparar la magnitud de los coeficientes de los dos partidos queda claro que aun en semejanza, es más un cluster de apoyo para el PRD (I _i = 2.481) que un cluster de rechazo para la APC (I _i = 2.081). Aquí queda cuantificada y demostrada estadísticamente la geografía de exclusión entre ambos partidos. El PRI tampoco muestra algún patrón específico geográfico local.

A continuación se presentan los mapas de los resultados electorales para la APC y el PRD (véase los mapas 1 y 2). Se observa gráficamente que el voto por la APC tuvo resultados mayores que el promedio -o se concentró- en las zonas norte y noroeste de la ciudad, mientras que el voto para el PRD fue mayor que el promedio en las zonas sur y sureste. En conclusión, las mediciones de los estadísticos espaciales y la representación gráfica de los mapas muestran la espacialidad del voto para la APC y el PRD y la exclusión geográfica entre ambos. ³⁸ El caso del PRI es significativamente diferente del de los otros dos partidos, pues no muestra ningún patrón geográfico probable. Esto sugiere que su voto es aespacial, y que a diferencia de los otros, aquí no cabría ninguna explicación geográfica, al menos para esa elección en la Ciudad de México.³⁹

FUENTE: Elaboracion propia con base en los datos del cuadro 5

Mapa 1.  Voto por APC** *Se muestra el voto en desviaciones estándar **APC. Alianza por el Cambio formada por el Partido Accion Nacional y el Partido Verde Ecologista de Mèxico.  

FUENTE: Elaboración propia con base en los datos del cuadro 5

Mapa 2.  Voto para el PRD *Se muestra el voto en desviaciones estándar **APC. Alianza por el Cambio formada por el Partido Acción Nacional y el Partido Verde Ecologista de México.  

La segregación espacial socioeconómica: clusters y outliers espaciales

En la sección previa se comprobó que la APC y el PRD se excluyen geográficamente en la Ciudad de México. En esta sección se comprueba y mide ahora la segregación espacial socioeconómica que está presente en dicha ciudad.

El cuadro 8 muestra los índices de marginación oficiales no comparables y los índices ad hoc comparables de 1995 y 2000.⁴⁰ Estos índices se utilizan como mediciones de segregación socioeconómica. Los cambios en los índices de marginación para el periodo 1995-2000 se muestran en el cuadro 9. Nótese que los índices oficiales de 1995 y 2000 contienen variables diferentes para cada año, por lo que la comparación es inválida. En cambio el índice recalculado contiene las mismas variables para 1995 y para 2000, por lo que la comparación entre ambos años es válida.

En números totales, la marginación aumentó en 8 delegaciones y disminuyó en las otras 8. Los dos mapas abajo presentan el cambio en la marginación en desviaciones estándar (véase los mapas 3 y 4). Geográficamente, el mapa 4 muestra que la marginación disminuyó en la parte central y aumentó en las zonas periféricas al norte y al sur de la ciudad.⁴¹

Fuente: ^{Vilalta 2007 a}

Mapa 3  Delegaciones según los cambios en sus niveles de marginación  

Mapa 4 Delegaciones en donde la marginación aumento o disminuyo 

Pasando al análisis inferencial espacial, el cuadro 10 muestra los coeficientes de autocorrelación global (CAEG), los cuales nos llevan a tres conclusiones. Las dos primeras reflejan el fenómeno en estudio, y la tercera evidencia una limitación metodológica del CAEG.

La primera conclusión a que llegamos es que la segregación espacial en la Ciudad de México se mantuvo en niveles similares entre 1995 y 2000 (^{Vilalta, 2007 a} ). La segunda es que estos coeficientes globales sobre la geografía de la marginación son menores en comparación con los coeficientes globales respectivos al voto para la APC y el PRD. Esto indica que la Ciudad de México está más dividida en lo electoral que en lo socioeconómico. La tercera conclusión es que el coeficiente global (CAEG), precisamente por ser global, es vulnerable a fallos en el registro de ciertos patrones geográficos.

Para explicar esto último conviene revisar de nuevo el mapa 4 y observar cómo se incrementa la marginación tanto en el norte como en el sur de la ciudad, y cómo disminuye en el centro, justamente dividiéndola en tres partes o franjas distintivas. Aunque efectivamente existió un patrón geográfico del cambio “centro frente a norte-sur”, éste no fue detectado por el coeficiente global (I = 0.000) a razón del arreglo espacial desconectado de la variable marginación. Esta desconexión física entre los dos grupos de delegaciones “aumenta o disminuye” ocasiona que el coeficiente global no pueda detectar ese patrón geográfico particular.

Los coeficientes de autocorrelación locales (CAEL) son insensibles a la circunstancia geográfica previa. El cuadro 11 muestra los coeficientes locales sobre los niveles de marginación en el año 2000 y sobre el cambio en los mismos entre 1995 y 2000.⁴²

Para el año 2000 destacan los resultados de una concentración -clustering- estadísticamente significativa de delegaciones con baja marginación alrededor de la delegación Benito Juárez, y de delegaciones con alta marginación alrededor de Milpa Alta, de mayor magnitud en esta última.

Sobre el cambio entre 1995 y 2000, destacan los resultados estadísticamente significativos de las delegaciones Cuajimalpa y Tláhuac. En el primer caso, la delegación Cuajimalpa es la central de un conjunto de delegaciones que redujeron en similitud con ella sus niveles de marginación durante ese periodo. Particularmente se trata de las delegaciones de Miguel Hidalgo y Álvaro Obregón, las cuales poseen de hecho niveles de marginación que están por debajo del promedio de la ciudad y van en progresivo descenso. La conclusión que arroja el CAEL es que Cuajimalpa es una especie de isla de baja marginación y en proceso de mejora en el interior de la Ciudad de México.

El caso de la delegación Tláhuac resulta llamativo geográficamente porque allí ocurre exactamente lo contrario a Cuajimalpa en su carácter de outlier espacial. Se trata de una delegación rodeada de otras cuya dinámica de marginación es diferente. Los niveles de marginación de Tláhuac están por encima del promedio de la ciudad, pero disminuyeron entre 1995 y 2000; lo que la hace espacialmente diferente es que dos de sus delegaciones vecinas, Xochimilco y Milpa Alta, tienen también niveles de marginación por encima del promedio, pero aumentaron o empeoraron entre 1995 y 2000. La delegación Iztapalapa también es vecina de Tláhuac y posee junto con ella niveles de marginación superiores y un proceso de disminución de los mismos. Sin embargo el efecto espacial de Xochimilco y Milpa Alta sobre Tláhuac es mayor, y es lo que la hace espacialmente diferente de sus tres delegaciones vecinas.

¿Se pueden predecir geográficamente los resultados electorales?

La pregunta que abre esta sección es central para la geografía electoral y la respuesta es afirmativa. Para responderla se utiliza como mecanismo geográfico causal la relación entre los niveles de segregación espacial y resultados electorales. Al poner a prueba el mecanismo se demuestra que tal relación es de una magnitud importante.⁴³

En esta prueba se utilizan dos modelos de regresión para los dos partidos cuya distribución del voto poseía atributos de espacialidad: la APC y el PRD. En ambos modelos la variable dependiente (VD) son los coeficientes de autocorrelación locales (CAEL) en cada delegación sobre el voto para jefe de gobierno para la APC y el PRD en el año 2000.

En el primer modelo la variable independiente (VI) son los coeficientes de autocorrelación local de los índices de marginación recalculados para el año 2000 (CAEL-im00). O sea, mediciones de segregación espacial específicas para el año 2000. En el segundo modelo la variable independiente (VI) son los coeficientes de autocorrelación local (CAEl) de los índices de marginación recalculados para el cambio entre 1995 y 2000 (cael-Dim95-00). O sea, mediciones del cambio en la segregación espacial para el periodo 1995-2000. Ambas variables independientes representan mediciones de la segregación espacial en cada delegación respecto al promedio de la ciudad.

El cuadro 12 muestra los resultados del análisis de regresión. El primer modelo logra explicar casi 68% de la variación geográfica en el voto para la APC y 60% para el PRD. El segundo modelo logra explicar casi 38% de la variación geográfica del voto por la APC y 20% de la variación geográfica del PRD. Esto se debe a que el voto por el PRD dependió menos del cambio en los niveles de segregación que el voto por la APC.

Nótese que los signos de los coeficientes en cada modelo son diferentes y que en el primero son de signo positivo. Para la APC el coeficiente estandarizado de signo positivo (B = 0.822) indica que su voto se concentra en las delegaciones que poseen bajos niveles de marginación. Para el PRD el coeficiente estandarizado de signo positivo en el primer modelo (B = 0.777) indica que su voto se concentra en las delegaciones que poseen altos niveles de marginación. Recuérdese que ambos partidos se excluyen geográficamente y que la marginación tiene efectos contrarios para cada uno. Pero al ser la VI una medición de la segregación espacial de la delegación y no el índice de marginación, el signo de esta relación para ambos partidos es positivo.⁴⁴ En este sentido, la comparación de los resultados de cada ecuación para cada partido se debe enfocar en la magnitud del efecto y no en el signo del coeficiente.

En el segundo modelo los signos de los coeficientes estandarizados son negativos para ambos partidos. Para la APC el coeficiente estandarizado (B = -0.614) indica que donde menos cambian los niveles de segregación espacial, más se concentra espacialmente su voto. Lo mismo sucede para el PRD, aunque en menor magnitud (B = -0.449). Es decir, nuevamente la comparación indica que ambos partidos fueron más votados en las zonas en donde los cambios de los niveles de segregación socioeconómica resultaron más similares (clusters), ya fuera que subieran o bajaran, y la APC fue más dependiente de ello que el PRD. Esto puede significar que el PRD tiene un patrón geográfico del voto más estable, que su voto es más leal y menos dependiente del cambio en las circunstancias de infraestructura o del espacio construido en la Ciudad de México.

El primer modelo es, bajo cualquier estándar, altamente explicativo. El segundo modelo es aceptablemente explicativo.⁴⁵ Algo importante que ambos modelos indican para ambos partidos es que la segregación espacial socioeconómica no solamente permite predecir su voto, sino que los beneficia en términos electorales. Comparativamente beneficia más a la APC que al PRD. Aunado a lo anterior y en terminología de geografía electoral, ambos modelos son indicativos de un efecto contextual local que opera en la Ciudad de México.⁴⁶ Esto también sugeriría tentativamente la posibilidad de que hubiera un voto de clase social en la Ciudad de México, aunque se requerirían mayores pruebas al respecto.

Finalmente, ningún modelo parece adolecer de problemas de autocorrelación temporal en los residuales ni de multicolinealidad. No se incluyó al PRI en esta parte del análisis porque mostró ser un partido a espacial o sin una geografía del voto en la Ciudad de México para esta elección del año 2000.