Abstract: What is the effect of contextual variables on the returns of campaign spending? This paper analyzes the effect of campaign spending on electoral outcomes in 2012 Brazilian municipal elections.  On substantive grounds, we expect that the effect of spending on votes should be moderated by contextual variables. In particular, we test the hypothesis that both human development index and electoral size impact on the campaign spending magnitude effect. Methodologically, we combine descriptive and multivariate statistics to examine data from Superior Electoral Court regarding mayor elections contests for all Brazilian cities. The results suggest that: (1) a one point increase in spending elevates in 0,57% the number of votes; (2) elected candidates (0,51%) benefit less from each extra unit spending compared to non elected (0,56%) and (3) the magnitude of campaign spending effect on votes depends on electoral size and human development index.

Keywords: Campaign spending; election results; municipal election (2012).

Resumo: Qual o efeito das variáveis contextuais no retorno eleitoral do gasto de campanha? Esse trabalho analisa o efeito do gasto de campanha sobre os resultados eleitorais nas eleições municipais de 2012 no Brasil. Em termos substantivos, esperamos que o efeito do gasto de campanha sobre os resultados eleitorais seja mediado por outras variáveis contextuais. Em particular, testamos as hipóteses de que tanto o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) quanto o tamanho do eleitorado influenciam a magnitude do efeito do gasto sobre os votos. Metodologicamente, combinamos estatística descritiva e multivariada para analisar os dados disponibilizados pelo Tribunal Superior Eleitoral (TSE), referentes às disputas eleitorais ao cargo de prefeito em todas as cidades brasileiras. Os resultados sugerem que: (1) o incremento de 1% na receita eleva em 0,57% o número de votos; (2) candidatos eleitos se beneficiam menos (0,51%) do que os não-eleitos (0,56%); e (3) a magnitude do efeito do gasto sobre os votos depende da quantidade de eleitores e IDHM

Palavras-chave: Gasto de Campanha; Resultados Eleitorais; Eleição Municipal (2012).

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INTRODUÇÃO
Segundo Berry (1974: 120), estimar acuradamente o efeito do gasto de campanha sobre os resultados eleitorais é um grande mistério. Cerca de 40 anos depois desse alerta, o financiamento das eleições se tornou um dos temas mais estudados pela Ciência Política norte-americana. E o que explica essa transição? A oferta de dados. Depois da aprovação do Federal Election Campaign Act (1971) e suas emendas em 1974, diferentes inovações institucionais foram adotadas, entre elas, a criação da Federal Election Comission (FEC) e a obrigação de partidos e candidatos reportarem seus gastos de campanha. O efeito prático disso foi o desenvolvimento de uma subárea na Ciência Política que se preocupa em responder duas principais questões: (1) qual é o efeito dos gastos de campanha sobre os resultados eleitorais? e (2) qual é o efeito das contribuições de campanha sobre o comportamento congressual? (JACOBSON, 1985; SMITH, 2001). Ou seja, tanto o gasto quanto as contribuições de campanha são operacionalizados como variáveis independentes, tendo os resultados eleitorais e o comportamento congressual como variáveis dependentes, respectivamente.

Nesse trabalho, analisamos a relação entre gastos de campanha e resultados eleitorais nas eleições municipais de 2012. Em termos substantivos, quanto maior o investimento nas campanhas eleitorais, maior é a quantidade de votos obtidos. Metodologicamente, combinamos estatística descritiva, comparação de médias, regressão linear de mínimos quadrados ordinários (MQO) e modelo multinível para analisar os dados disponibilizados pelo Tribunal Superior Eleitoral (TSE), referentes às disputas eleitorais ao cargo de prefeito em todas as capitais brasileiras.

Esse trabalho está dividido em cinco sessões. A próxima parte apresenta uma breve revisão da literatura empírica sobre gastos de campanha e resultados eleitorais. A terceira sessão descreve, metodologicamente, as características do desenho de pesquisa. Depois disso, apresentamos os resultados. Na última sessão sumarizamos nossos principais achados.

REVISÃO DE LITERATURA1
Estimar em que medida as regras eleitorais produzem os seus efeitos esperados é um dos principais desafios enfrentados pelos estudiosos do assunto e pelos formuladores de políticas públicas2. Esse argumento ganha mais força ao se considerar a realidade de países em que a instituição responsável por regulamentar/fiscalizar as eleições não oferece tecnologias para a coleta, o processamento e a divulgação sistemática de informações. Esse impedimento gera diversos efeitos perversos. Primeiro, dificulta o conhecimento de como as instituições funcionam, inibindo a realização de estudos em perspectiva comparada e restringe a difusão de práticas institucionais eficientes. Além disso, a ausência de informações sobre o funcionamento das eleições reduz a transparência das ações públicas, violando o princípio da publicidade3. Isso porque não é possível saber em que medida os procedimentos adotados por indivíduos, partidos políticos e instituições obedecem às prescrições legais. Em conjunto, esses obstáculos comprometem não só o funcionamento do sistema eleitoral, mas principalmente o aperfeiçoamento do regime democrático4.

Mensurar o efeito do gasto de campanha sobre os resultados eleitorais se tornou um tema central na Ciência Política (PALDA, 1973, 1975; WELCH, 1974, 1980; JACOBSON, 1978, 1985, 1990; GLANTZ, ABROMOWITZ e BURKHART, 1976; ABROMOWITZ, 1988, 1991; GREEN e KRASNO, 1988, 1990; GERBER, 1998, 2004). O desenho de pesquisa típico tem três principais características: (1) estima o efeito do gasto de campanha sobre a quantidade de votos, controlando por diferentes variáveis; (2) utiliza a forma funcional de mínimos quadrados ordinários e (3) tem como unidade de análise a Câmara dos Deputados dos Estados Unidos. De acordo com Gerber (2004), o modelo básico para analisar a relação entre gastos e votos é o seguinte:

Votosinc = a + β1f(gastoinc) + β2f(gastochal) + β3X +ε

Em que Votosinc representa a proporção de votos recebida pelo candidato incumbent, gastoinc representa o seu gasto total, gastochal representa o gasto total do candidato desafiante (challenger) e X representa variáveis adicionais que possivelmente influenciam os resultados eleitorais, como qualidade do candidato desafiante e características do eleitorado e/ou dos distritos eleitorais (GERBER, 2004)5. 

Comparativamente, alguns trabalhos analisam as assembleias estaduais e o Senado (GRIER, 1989; GERBER, 1988). Em termos metodológicos, alguns especialistas utilizam modelos de mínimos quadrados em dois estágios (GREEN e KRASNO, 1988), transformações logarítmicas (JACOBSON, 1978), experimentos computacionais (HOUSER e STRATMANN, 2008) e experimentos de campo (GERBER, 2004) tentando identificar os mecanismos que conectam gastos e votos. O Quadro abaixo sintetiza a literatura acerca de gastos e votos, considerando a disputa entre incumbents e challengers.

Quadro 1 – Síntese da literatura

Autor (ano)	Argumento
Jacobson (1978); Abromowitz, (1988); Ansolabehere e Gerber, (1994); Gerber (2004)	O gasto do incumbent é ineficiente, mas o gasto do challenger produz vários ganhos (o coeficiente de regressão associado ao gasto de campanha do challenger é positivo e estatisticamente significativo)
Erikson e Palfrey (2000); Green e Krasno (1988); Gerber (1998); Levitt (1994)	Após controlar por outras variáveis, nem o gasto do incumbent nem o gasto do challenger exercem efeitos expressivos (não há diferenças significativas no efeito do gasto para os dois grupos)
Thomas (1989); Kenny e McBurnett (1994); Goidel e Gross (1994); Green e Krasno (2001)	Após controlar pela qualidade do challenger e por causalidade recursiva6 o efeito marginal do gasto do incumbent é substancial (o coeficiente de regressão é positivo e estatisticamente significativo)
Krasno, Green e Cowden (1994)	O gasto de campanha do incumbent é dependente (reativo) do gasto do challenger

Fonte: elaboração dos autores.

Levitt (1994: 777) argumenta que “o gasto de campanha exerce um impacto extremamente pequeno sobre os resultados eleitorais, independente do tipo de candidato”. Gerber (1998: 401) defende que “quando a endogeneidade dos níveis de gasto é propriamente controlada, os efeitos marginais do gasto de incumbents e desafiantes são aproximadamente iguais”. Existe discordância entre os estudos que empregam modelos de mínimos quadrados em dois estágios, tentando corrigir o problema da endogeneidade. Por exemplo, Green e Krasno (1988) encontram coeficientes de regressão positivos e estatisticamente significativos para os incumbents. Por outro lado, Jacobson (1978: 475) argumenta que “o gasto dos candidatos desafiantes tem um efeito substancial sobre o resultado eleitoral quando o problema da simultaneidade é eliminado da equação”.

No Brasil, a literatura sobre financiamento de campanha e resultados eleitorais tem se desenvolvido progressivamente7. Por exemplo, Portugal e Bugarin (2003) modelaram o efeito do financiamento público das campanhas eleitorais sobre bem-estar social e representação no legislativo. Peixoto (2008) analisou o efeito dos gastos de campanha sobre a votação de deputados estaduais e federais em 2002 e em 2006. Cervi (2009) examinou a relação entre instituições democráticas e o financiamento de campanha. Similarmente, Campos (2009) analisou os custos do sistema eleitoral no Brasil. Mais recentemente, Lemos, Marcelino e Pederiva (2010) estimaram o impacto dos gastos sobre os resultados eleitorais de deputados federais e senadores nas eleições de 2002 e 2006. Bruno Speck tem contribuído não só teoricamente (SPECK e MANCUSO, 2013), mas também em nível organizacional na medida em que articulou um grupo de estudo sobre o financiamento das campanhas no Brasil. Sua produção inclui trabalhos sobre a relação entre financiamento de campanha e corrupção, bem como artigos em perspectiva comparada.

METODOLOGIA8
Com o objetivo de maximizar a replicabilidade do estudo (KING, 1995), essa seção descreve as características do desenho de pesquisa, enfatizando o processo de coleta e elaboração do banco de dados. O quadro abaixo sumariza as principais características do nosso desenho de pesquisa.

Quadro 2 – Desenho de pesquisa

Fonte: elaboração dos autores.

A população de interesse é composta pelos candidatos ao cargo de prefeito dos municípios brasileiros nas eleições de 2012. A variável dependente é o número de votos nominais. A variável explicativa é o gasto de campanha. Em termos substantivos, testaremos a hipótese de que o gasto exerce um efeito positivo sobre a quantidade de votos obtidos. Tecnicamente, utilizamos estatística descritiva, teste t de comparação de médias, regressão linear de mínimos quadrados ordinários (MQO) e modelo multinível.

RESULTADOS E DISCUSSÕES
Estatística Descritiva e Modelo de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)
Nessa seção apresentamos dois conjuntos de informações: (1) estatística descritiva da variável independente (Gastos) e (2) as estimativas do impacto da receita sobre os votos, no nível agregado (todos os candidatos juntos). A tabela abaixo sumariza a estatística descritiva dos gastos de campanha dos candidatos ao cargo de prefeito nas eleições de 2012 no Brasil.

                           Tabela 1 – Estatística descritiva da receita de campanha (2012)

 Fonte: elaboração dos  autores.

Em média, uma campanha custa R$ 149.731,21, com um erro padrão de 6.088,25 e um desvio padrão de 724.194,87. A magnitude do desvio em relação à média sugere que a distribuição da receita é fortemente assimétrica. Os histogramas abaixo ilustram a distribuição dos gastos e votos.

Gráfico 1 – Distribuição dos votos e gastos

Histograma gastos	Histograma gastos (In)
Histograma Votos	Histograma Votos (In)

Fonte: elaboração dos autores.

Os gráficos da direita apresentam a distribuição da variável gastos e votos  logaritmizada, sugerindo que modelos multivariados devem optar pela variável transformada. A transformação logarítmica tem diferentes funções. Além de simplificar os cálculos, ela facilita a visualização dos dados, melhorando a interpretação dos resultados. Nesse artigo, utilizamos a transformação logarítmica, empregando o logaritmo natural para transformar as duas variáveis: gastos e votos9. O próximo passo é analisar como o gasto varia por Unidade da Federação. O gráfico abaixo ilustra essas informações.

Gráfico 2 – Gastos de campanha por Unidade da Federação

Fonte: elaboração dos autores.

A linha pontilhada representa a média geral (R$ 160.581,06)10. Comparativamente, o Estado do Rio de Janeiro apresenta a maior média de gastos de campanha (R$ 422.776,32). Os estados de Pernambuco, Pará, Bahia, Alagoas e Maranhão são os que mais se aproximam da média nacional. De forma contrária, Acre, Rio Grande do Sul e Piauí apresentam as menores médias. O próximo passo é analisar o custo do voto. A tabela abaixa sintetiza essas informações.

Tabela 2 – Estatística descritiva do custo do voto (2012)

Gráfico 3 – Custo do voto por Unidade da Federação

Fonte: elaboração dos autores.

Metodologicamente, o custo do voto por Estado é obtido pelo gasto total dos candidatos dividido pela quantidade de votos. Nestes termos, o Estado do Maranhão apresenta o maior valor (R$ 86,07), enquanto que o Rio Grande do Sul está no oposto (R$ 15,12). O gráfico abaixo apresenta a correlação entre gastos e votos obtidos.

Gráfico 4 – Gastos e Votos

Fonte: elaboração dos autores.

Observa-se uma correlação positiva (0,668; p-valor<0,000 e N = 13.791) entre gasto de campanha (x) e número de votos (y). O coeficiente de determinação (r2) é de 0,446. Ou seja, em média, a variação da receita explica 44,6% da variação do número de votos. A tabela abaixo sumariza as estimativas do modelo linear de mínimos quadrados ordinários.

Tabela 3 – Coeficientes

Fonte: elaboração dos autores.

Em média, o incremento de 1% dos gastos de campanha produz uma elevação de 0,569% na quantidade de votos (t = 105,454 e p-valor <0,000).

Modelo Linear Hierárquico
A análise dos resíduos do modelo de regressão linear limita a generalização dos resultados obtidos. Em alguma medida, o nosso modelo viola o pressuposto da homocedasticidade, ou seja, a distribuição dos resíduos não tem variância constante em função da média (HAIR et al, 2009; TABACHNICK e FIDELL, 2007). Isso compromete a capacidade preditivo do modelo já que alguns casos são melhor previstos que outro. O gráfico abaixo ilustra a distribuição dos resíduos.

Gráfico 5 – Resíduo e Valor Predito do Modelo de MQO

Fonte: elaboração dos autores.

Os resíduos têm uma variância maior entre os valores preditos mais baixos. O coeficiente de variação calculado para o grupo com os menores valores ( 0) é de 11.380%11. Para os valores maiores (), o mesmo coeficiente é de 105,12%12. Portanto, o modelo é menos preciso no grupo de valores preditos menores. De acordo com Raudenbush e Bryk, (2002) e Gelman e Hill (2007) esse diagnóstico sinaliza a existência de estruturas hierárquicas. Nesse caso, o indicado é estimar um modelo multinível. 

Em geral, os problemas de heterocedasticidade são causados por uma variação não explicada da constante e do efeito da(s) variável independente. Portanto, devemos identificar as causas dessa variação. Como o objeto aqui são as disputas pelas prefeituras, apostamos no agrupamento dos casos por município e por Estado13. Substantivamente, nossa expectativa é que: (1) o número de eleitores explique a variação do efeito dos gastos sobre os votos; e (2) o IDHM explique a variação do efeito gastos sobre os votos. As tabelas abaixo apresentam os testes dessas duas hipóteses14.

                                Tabela 4 – Efeitos Aleatórios Sem Quantidade de Eleitores e IDHM

Fonte: elaboração dos autores.

Tabela 5 – Efeitos Aleatórios Com Quantidade de Eleitores e IDHM

Fonte: elaboração dos autores.

Quando não se controla pela quantidade de eleitores e pelo IDHM observa-se uma variação significativa do efeito dos gastos sobre os votos (tabela 4). Essa diferença corresponde a 7,37% da variação total15. Já a variação da constante corresponde a 25,44% da variância total16. Ambas apresentam significância estatística (p<0,000). Com a inclusão das duas variáveis o cenário muda. A constante responde por 20,44% da variação total17 (redução de 5%). No caso do efeito dos gastos, o resultado é mais definitivo. A variação devido ao efeito dos gastos desaparece. Em resumo, os testes sugerem que tanto quantidade de eleitores quanto o IDHM explicam a variação do efeito dos gastos sobre votos.  O segundo procedimento para melhora a especificação do modelo hierárquico é estimá-lo separadamente para candidatos vencedores e derrotados. Primeiro verificamos a necessidade de estimar um modelo multinível para os dois tipos de candidatos. Despois disso replicamos a análise anterior. A tabela abaixo apresenta os resultados.  Tabela 6 – Teste de Modelo Nulo Efeitos Aleatórios Eleitos Não Eleitos Componente de variância Erro Padrão Wald Z Sig. Componente de variância Erro Padrão Wald Z Sig. Resíduo 1,009 0,135 7,473 0,000 1,751 0,033 52,980 0,000 Constante 0,040 0,133 0,304 0,761 0,304 0,022 13,551 0,000 Fonte: elaboração dos autores. Para os eleitos, a variação do resíduo é 25 vezes maior que variação da constante18. A variância da constante não apresenta significância estatística. Ou seja, de acordo com o resultado não há necessidade de estimar um modelo multinível. Contrariamente, para os não eleitos, a variação do resíduo é 5,75 vezes maior que a da constante19. De forma mais importante, a variação da constante corresponde a 14,79% da variância total20. Esses resultados sugerem a necessidade de estimação de um modelo multinível. As tabelas abaixo apresentam os resultados de um modelo com gastos, eleitores e IDHM Tabela 7 – Efeitos Aleatórios – Votos e Gastos - Não Eleitos Efeitos Aleatórios Coeficiente Erro Padrão Wald Z Sig. Resíduo 0,987 0,0196 50,418 0,000 Constante 0,144 0,014 10,209 0,000 Gastos 0,000 0,000 - - Fonte: elaboração dos autores. A inclusão das variáveis explica 34,54% da variação da constante. Todavia, ela continua com uma variação significativa. Já a variação do efeito dos gastos é nula. EM síntese, os resultados apontam que: (1) existe mais variação entre as constantes do que entre os efeitos dos gastos; (2) a variação do efeito desaparece ao se controlar pela quantidade de eleitores e pelo IDHM; e (3) o emprego do modelo hierárquico é adequado apenas para a categoria dos não eleitos. Em temos substantivos, o retorno dos gastos de campanha precisa ser ponderado pelo tamanho do eleitorado, pelo IDHM e pela situação de candidato. Beneficia-se mais os candidatos que estão em municípios com eleitorado maior e IDHM mais altos. CONSIDERAÇÕES FINAIS Esse trabalho analisou o efeito do gasto de campanha sobre os resultados eleitorais nas eleições municipais de 2012. Em termos substantivos, observamos que o efeito do gasto de campanha sobre os resultados eleitorais é mediado por outras variáveis contextuais. Em particular, testamos as hipóteses de que tanto o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) quanto o tamanho do eleitorado influenciam a magnitude do efeito do gasto sobre os votos. Os resultados observados sugerem que devemos rejeitar a hipótese nula em função da hipótese de trabalho, ou seja, o efeito do gastos sobre os votos depende de variáveis contextuais, em particular o tamanho do eleitorado e IDHM. Faz sentido pensar em um efeito causal constante, direto e não mediado? Ou seja, o impacto do dinheiro deveria ser independente do tamanho dos municípios e de indicadores socioeconômicos? Em nossa opinião não. Dada a realidade complexa dos fenômenos sociais, é muito improvável que sejam observadas relações causais diretas. Dada a limitação temporal (apenas as Eleições de 2012), os resultados devem ser observados com bastante cautela. Além disso, a especificidade do cargo de prefeito não permite que façamos inferências válidas para outros cargos executivos, nomeadamente governador e presidente. É necessário que outros estudos coloquem nossos achados a teste, no sentido de estimar mais acuradamente o efeitos dos gastos sobre os resultados eleitorais para outros cargos, considerando um número maior de eleições. O passo seguinte deve ser aperfeiçoar o desenho de pesquisa no sentido de desvendar os mecanismos causais responsáveis por esse fenômeno. Notas 1 Uma versão dessa revisão de literatura pode ser encontrada no artigo Gastos e votos nas eleições 2012: o caso dos candidatos a prefeito das capitais brasileiras, publicado pela Revista E-Legis, n. 11, maio/ago. 2013 <http://elegisbr.com/cefor/index.php/e-legis/article/view/131> 2 Para o leitor interessado em aprofundar seus conhecimentos sobre sistemas eleitorais em geral ver Cox (1990), Lijphart (1994), Norris (1996) e Boix (1999). Para os trabalhos clássicos ver Duverger (2006) e Rae (1971). Para trabalhos em perspectiva comparada ver Jones (1995), Colomer (2004) e Golder (2005). Para trabalhos especificamente sobre o Brasil ver Mainwaring (1991), Samuels (1999) e Ames (2003).  3 No Brasil, os princípios que informam o funcionamento da administração pública direta e indireta estão devidamente positivados no artigo 37 da Constituição Federal de 1988, registre-se: legalidade, impessoalidade, moralidade, publicidade e eficiência. A doutrina identifica a existência de outros princípios, mas que não estão explicitamente positivados na Lei Maior: razoabilidade, proporcionalidade, motivação, auto-tutela, controle jurisdicional e segurança jurídica. 4 O Tribunal Superior Eleitoral (TSE) oferece uma quantidade significativa de dados em diferentes níveis de agregação (nacional, regional, estadual) e por clivagens distintas (eleitorado, partidos, contas eleitorais, etc.). Além disso, existe informação não só sobre jurisprudência e legislação eleitoral, mas também é possível realizar consultas eletrônicas, realizando download dessas informações. Existe ainda a Revista Eletrônica EJE que veicula entrevistas, reportagens e artigos sobre eleições e assuntos correlatos. Ver: http://www.tse.jus.br/      5 O termo incumbent é utilizado para designar o candidato que concorre à eleição enquanto possui um mandato, ou seja, tenta a reeleição. Os candidatos challengers (desafiantes) são aqueles que competem pela vaga do incumbent. 6 Para uma discussão intuitiva sobre diferentes tipos de causalidade ver PARANHOS et al (2013), veiculado pela Revista Eletrônica de Ciência Política <http://ojs.c3sl.ufpr.br/ojs2/index.php/politica> 7 Para o estudo pioneiro sobre o Brasil, ver os trabalhos de David Samuels (20001a, 2001b, 2001c). 8 Os dados utilizados nesse trabalho estão disponíveis no seguinte endereço eletrônico: http://www.tse.jus.br/eleicoes/repositorio-de-dados-eleitorais 9 Por exemplo, o logaritmo de oito na base dois é igual a três (2 x 2 x 2 = 8). Isso porque dois elevado a três é igual a oito. Algebricamente, y = logb (x), em que b ≠ 1 e b>0. 10 O anexo apresenta uma tabela com os gastos por Unidade da Federação, com valores referentes à media, valor máximo, valor mínimo e desvio padrão. 11 O coeficiente de variação (CV) é calculado a partir da divisão da média pelo desvio padrão. CV: (1,138/0,010)*100 = 11.380. 12 CV: (0,923/0,878)*100 = 105,12. 13 Como os municípios estão dentro dos estados, decidimos testar um modelo hierárquico de três níveis: 1º candidatos; 2º Municípios; 3º Estados. A hipótese é que parte da variância dos votos deve-se às duas últimas níveis. 14 O modelo hierárquico apresenta resultados para os efeitos fixos e aleatórios. Os efeitos fixos referem-se ao primeiro nível de análise (candidatos), por sua vez, os efeitos aleatórios dizem respeito aos demais níveis. Como nosso interesse é na variação do efeito por município/estados (segundo nível), reportamos apenas os resultados para os efeitos aleatórios. 15 Variação do efeito: (0,069/0,892)*100 = 7,37. 16 Variação da constante: (0,227/0,892)*100 = 25,44. 17 Variação da constante: (0,192/0,939)*100 = 20,44. 18 Resultado obtido pela razão entre variância do resíduo (1,009) e a variância da constante (0,040). 19 Resultado obtido pela razão entre variância do resíduo (1,751) e a variância da constante (0,304). 20 Resultado obtido pela seguinte fórmula: (0,304 / 2,055)*100 = 14,79.

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ANEXOS

Tabela 8 - Estatística descritiva - Gastos de campanha por Estados (Eleições 2012) UF N Mínimo Máximo Média Desvio Padrão AC 64 480 609540 63800,63 108344,216 AL 280 33 3741116 141372,42 295038,125 AM 204 120 13427998 267181,82 1258639,092 AP 56 500 1648000 127327,66 316223,353 BA 1030 105 21787490 142027,64 855264,675 CE 465 54 18553400 194954,16 976658,446 ES 209 1266 5312740 263087,97 581893,902 GO 605 56 5551165 198545,39 467105,827 MA 582 200 4656000 138584,30 320272,515 MG 2142 100 21539400 128977,61 667297,491 MS 191 550 9659865 254673,40 804051,919 MT 342 150 12282742 245813,43 873942,999 PA 417 200 3171625 150920,95 285097,990 PB 530 150 4309400 89250,00 374339,162 PE 462 70 7150875 158687,97 455266,262 PI 521 64 3253736 73850,48 197778,702 PR 960 10 13688149 132765,10 610833,119 RJ 324 57 18778863 422776,32 1332082,549 RN 387 30 8207488 117966,42 469759,662 RO 136 600 4415789 174872,55 435271,732 RR 44 1890 1960000 127924,25 306983,015 RS 1127 40 3801376 65374,97 210765,703 SC 652 150 4827981 96247,98 338926,982 SE 201 300 4016452 86839,42 293492,750 SP 1863 16 40523673 189418,15 1210140,006 TO 355 300 7285766 121866,74 467126,682         Fonte: Elaboração dos autores.

Figura 1 – Gastos e votos por quantidade de eleitores   Até 5.000   De 5.001 a 10.000   De 10.001 a 20.000     De 20.001 a 50.000   De 50.001 a 100.000   De 100.001 a 500.000   Mais de 500.001

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