一项涵盖 5,570 个市镇的研究表明，经济依赖、脆弱性和工作类型解释了 2022 年和 2026 年的投票地理格局，并指出了第二轮投票可能发生变化的地区。
10 月 4 日，随着第一轮选举结果的公布，该国对官方数字与大部分民调预测之间的差距感到惊讶。投票结束一小时后，初步结果显示弗拉维奥·博索纳罗（PL）与卢拉（PT）之间的差距超过 10 个百分点（p.p.）。到计票结束时，这一差距缩小至不到 2 个百分点。
原因在很大程度上在于率先计票的选区位置：绝大多数选区位于巴拉那州、南马托格罗索州和联邦区，这些是 PL 轻松获胜的州。这一事件凸显了投票地理的重要性，尤其是对其社会根源进行更深入了解的重要性，而不仅仅是关注计票进展。领土、经济、阶级与投票之间的关系有助于理解当前进程背后的动态以及本周日（10 月 25 日）第二轮投票中的关键问题。
首先，必须牢记选票具有地域性和阶级性。2022 年和 2026 年，卢拉与博索纳罗阵营之间的差距主要与三个方面相关：市镇与更国际化的资本积累网络联系有多紧密、当地集中了哪些劳动类型，以及居民的脆弱程度。2026 年，这些结构性联系基本保持不变。变化在于它们在哪些地方不再适用，而选举可能正是在这些地方决出胜负。
相关数据和分析来自将于未来数月公布的《市镇与地区的依附型城市化：巴西依附性的基础及其国内区域差异》报告。报告由 INCT 大都市观察站里约热内卢分部的“依附、城市化与城市政治”研究组（DePoliCi）编制。研究交叉分析了依附型城市化市镇数据库的 150 多项指标，并纳入 2022 年和 2026 年总统选举的投票数据。四项主要发现尤为突出。
1. 与国际化积累网络联系越紧密，该市卢拉选票越少
2022 年，一个城市越深度嵌入全球积累大循环，卢拉的得票率就越低。这种关联具有实质性：在从 -1 到 +1 的尺度上为 -0.47（斯皮尔曼相关系数——数值越接近极端值，关联越强）。对于雅伊尔·博索纳罗而言，2022 年的符号则相反（+0.45），而对于弗拉维奥，在 2026 年情况依然类似（+0.41）。换句话说，卢拉主义选票的增长出现在那些较少直接“连接”到这一动态的城市中。
什么是依赖整合指数（IID）？它是一个从 0 到 1 的评分，衡量一个城市的经济在多大程度上与六种机制相关联；根据该研究的解读，这些机制构成了巴西依赖性的基础：出口、进口、信贷、金融房地产资产、购买外国知识产权以及存在倾向于将利润汇往海外的部门。数值越接近 1，表明这些机制的存在越强烈。
同样重要的是，为城市创造财富最多的活动类型。比较同一州内的城市，2022 年卢拉在公共管理、卫生和教育占主导地位的地区，或在农业和畜牧业占主导的地区获得更多选票。博索纳罗阵营表现较好的地区则是以其他服务业或制造业为主要部门的地方。
2. 在以体力劳动为主的地方，卢拉更受欢迎
与国际化积累整合程度更高的城市，往往拥有更为复杂的经济结构、更精细的劳动分工以及更加层级分明的社会结构。观察这一现象的最佳窗口是 2022 年人口普查中的加权区域（APONDs），这些区域为街区或街区组合，包含多种信息样本，其中涉及劳动力市场的相关信息。在由 14 个大都市区（贝伦、福塔雷萨、累西腓、萨尔瓦多、贝洛奥里藏特、维多利亚、里约热内卢、圣保罗、坎皮纳斯、桑蒂斯塔、库里奇巴、阿雷格里港、戈亚尼亚、联邦区）共 302 个城市的 3,085 个 APONDs 构成的总体中，科学、卫生、法律和行政领域的专业人员从业比例从整合程度最低的三分之一城市中的 6.7% 上升至整合程度最高的城市中的 11.8%。管理人员的比例从 3.0% 增至 5.0%，金融领域从业者的比例则从 0.5% 升至 1.4%。反之，涉及建筑、清洁和运输等的体力劳动者比例则从 47% 降至 38%。
对 2022 年人口普查中 47 个职业群体的分析使这一图景更加清晰。每增加一个标准差的融合度（即典型城市与明显更融合的城市之间的差异），法律和社会科学领域的专业人员就会多出 1.3 个百分点，行政管理领域多出 1.2 个百分点，健康领域多出 1.1 个百分点，工程师和科学家多出 0.7 个百分点。同时，建筑行业的熟练工人减少 1.5 个百分点，采矿、建筑和运输业的初级职业减少 1.6 个百分点，农业畜牧业减少 1.6 个百分点，清洁行业减少 0.9 个百分点。而占就业人口六分之一的售货员和个人服务从业者遍布各地，几乎不随融合程度而变化。
投票格局也清晰地反映了这种分化。在专业人员占比最低的十分之一地区——这里的专业人员指需要高等教育或专门技能的广义职业大类——卢拉在 2022 年获得约 51% 的选票；在占比最高的十分之一地区，这一比例接近 41%。按管理人员占比划分，差距更大：52% 对 38%。因此，地位较低、在劳动阶层中更常见的职业越集中，卢拉的支持率往往越高；高层级职业越集中，博索纳罗主义的条件越有利。这表明大都市街区存在明显的阶级分化。
该模式存在例外。在职业阶层等级顶端的群体中，医生、高等教育教师以及艺术家偏离了其他群体的行为模式，因为在这些群体中并未出现与卢拉投票的负面关联。由此产生的一种假设是：拥有更多文化资本的阶级阶层会偏离总体模式。这些例外也因大都市区而异。
3. 脆弱性是投票的最佳晴雨表
该研究利用 2022 年人口普查数据，为每个市镇计算了四个脆弱性指标：严重超额剥削、就业不稳定性、混血人口、黑人和原住民所占比例以及人均国内生产总值。这些指标汇总为一个指数，与投票行为的相关性最强。卢拉在 2022 年第一轮选举中与脆弱性指数的斯皮尔曼相关系数为 0.80，博索纳罗则为−0.79。博索纳罗在经济相对富裕、极端贫困和非正规就业较少且白人比例较高的市镇表现更佳。在该关联中起主要作用的指标是严重超额剥削和混血人口所占比例。
如何衡量脆弱性？ 严重超额剥削指标衡量的是鲁伊·毛罗·马里尼理论中超额剥削的工资维度：就业者中收入低于当地基本食品篮子成本的人口比例。该成本由 Dieese 于 2022 年 7 月调查得出，或根据同一调查作区域估算。就业不稳定性指标是未正式登记劳动关系的劳动者和自雇者所占比例。两个指标均依据 IBGE 2022 年人口普查数据计算。
该模式暗示了一种逻辑：依附型一体化伴随着具有不同阶级特征的领土，这些特征转化为不同的职业、收入和生存条件，而这些差异体现在投票中。
4. 2026 年保持了相同的结构，但在南部和中西部地区出现了裂痕
2026 年第一轮选举中，延续性多于断裂。卢拉得票与整合度的斯皮尔曼相关系数从−0.47变为−0.43；与脆弱性的相关系数从 0.80 变为 0.81；与就业不稳定性的相关系数从 0.63 变为 0.61。然而，除了这些延续性之外，所记录的变化对工党候选人的命运具有决定性影响。
地方经济权重所在
比较同一州内的不同城市，卢拉派选票与以“公共管理”部门为主的城市之间的联系几乎没有变化：2022 年为 +10.2 个百分点，2026 年为 +9.3 个百分点，始终相对于以“其他服务”部门为主的城市。在以农业、畜牧业和林业生产为主的城市中，跌幅更大，约为 2 个百分点。更准确地说，正是在以初级活动为主的地区，博索纳罗派选票增长最多，而卢拉派选票则有所回落。2022 年，卢拉在农业城市的得票率比同一州的“其他服务”城市高出 5.1 个百分点；到 2026 年，这一优势降至 2.9。
谁改变了立场
在 14 个大都市区，卢拉支持率与管理人员占比、科学界和知识分子以及军队、警察和消防员之间的强烈负面关联大幅减弱。机械操作员开始与博索纳罗主义选票产生正面关联，而熟练工人和工匠则不再与卢拉主义选票相关联。
在 47 个职业群体中，似乎从卢拉主义转向博索纳罗主义的群体包括：固定设施和机器操作员；未指明的机器操作员；农业、渔业和林业的初级工人；熟练伐木工、渔民和猎人；以及食品、木材和服装行业的工人。尽管这些群体在社会层级中处于较低位置，但他们拥有一定的资格，并不一定处于职业金字塔的最底层。这一数据对于提出以下假设至关重要：博索纳罗主义正日益向更脆弱但并非传统卢拉主义最严重就业不稳定性基础所在的阶层和领土推进。
变化发生在哪里
2022 年至 2026 年间的大部分变化可由地理因素解释。在 2022 年卢拉领先的 3,376 个市镇中，超过 700 个转入了博索纳罗主义阵营的领先位置，且没有任何一个市镇出现反向转变。这种变化是集中发生的：南方地区 72% 的卢拉领先市镇和中西部地区 70% 的卢拉领先市镇发生了阵营转换，而东南部为 36%，北部为 19%，东北部则不到 1%。在大都市区的街区中情况同样如此：在卢拉领先的 1,520 个街区中，有 361 个发生了阵营转换，其中 318 个仅分布在四个州（圣保罗、米纳斯吉拉斯、南大河州和戈亚斯）。
在绝对票数方面，卢拉在东南部地区损失了 180 万票，在南部地区几乎损失了 100 万票，但在东北部地区仅损失了 26 万票，在北部地区则没有损失。博索纳罗阵营在东北部地区增加了 160 万票，在东南部地区增加了 140 万票。东北部并非一个免疫的板块，但却是卢拉保留其选民最多的地区。由于博索纳罗派在该地区的增长远大于卢拉失去的票数，因此这种增长似乎来自其他候选人、弃权或新选民，而非 2022 年投票给卢拉的选民改投他人。然而，数据尚无法确认这些选票的来源。
在卢拉得票变化中，模型能够解释的 48% 里，33.5 个百分点来自领土（州、城市规模和密度），仅 8.5 个百分点来自阶级。地区也改变了阶级的自身倾向：在南区，2022 年每增加一个标准差的脆弱性对应卢拉得票 10.2 个百分点，而到 2026 年为 8.0；但在北区，则从 10.4 上升至 11.9。
地图显示了相同的地理格局：卢拉的最大得票损失（10 至 30 个百分点，涉及 649 个城市）集中在中西部地区的连续斑块，尤其是戈亚斯州，以及南部地区，还有东南部和北部的部分地区。东北大部分地区出现在较小的损失区间内。阶级决定了传统上谁为谁投票；但领土显示了博索纳罗派阵营的推进路径。
5.第二轮选举：可能发生什么变化
2026 年的第一轮选举可以从两个层面来解读。在第一个更结构化的层面，阶级——由每个地区与全国及全球经济联系的塑造方式所定义——继续以与 2022 年相同的强度决定人们为谁投票。在第二个更情境化的层面，卢拉失去了约 3 个百分点，而博索纳罗阵营获得了约 4 个百分点，这种变化分布不均，在南区、中西部以及东南部的部分地区更为显著，而在东北区和北区则较少。最终差距为卢拉获得 5380 万票，弗拉维奥获得 5610 万票，相差约 230 万票或不到 2 个百分点，与这两个层面的规模相比，这一差距很小。
地理有助于说明选举将在何处决出胜负，但无法预测结果。在这方面，有两个因素应更为重要。
其他候选人的选票将何去何从？
共获得 930 万张选票，约占有效票的 8%。这些选票集中在最不易受冲击且城市化程度较高的城市。在最不脆弱地区的三分之一中，其得票率为有效票的 9.2%，而在最脆弱地区则为 4.3%；在人口超过 100 万的城市中为 9.9%；就卡伊阿多而言，在戈亚斯州为 12%，在中西部地区为 6.8%，而在东北部则为 1.2%。这些是弗拉维奥·博索纳罗表现较好的地区（在最不脆弱地区的三分之一中，其得票率为有效票的 53%，而卢拉为 38%）。如果这些选民按照其居住地区的投票倾向进行投票，那么大多数选票将流向当地较强的阵营，但这只是假设，而非既定事实。
在不改变弃权率的情况下进行的算术计算显示了挑战的大小：卢拉需要获得其他候选人约 62% 的选票才能持平。如果有 500 万新选民以 60% 的比例投给卢拉、40% 投给弗拉维奥，这一比例将降至约 57%。
谁会去投票？
全国范围内的弃权率基本保持稳定（2022 年为 20.9%，2026 年为 21.08%），但这一现象背后的地理格局已发生变化。北部地区弃权率下降了 1.4 个百分点，东北部地区下降了 1.0 个百分点，南部地区上升了 1.1 个百分点，东南部地区上升了 0.8 个百分点，中西部地区上升了 0.4 个百分点。此外，在弱势程度较高的市镇，弃权率下降了 2.1 个百分点；而在弱势程度较低的市镇，弃权率则上升了 0.8 个百分点。前往投票站的人数在卢拉支持度较强的基层社区有所增长，而在其支持度较弱的地区则有所减少。
如果这一模式得以延续，第二轮选举将在一个阶级影响力减弱而地理因素更为重要的地区展开；反之，若情况逆转，卢拉的群众基础则有机会在自身占多数的地区扩大优势。
因此，投票的社会结构不应在一周之内发生变动。真正可能发生变化的，是“谁投票”以及“在哪里投票”，而这正是最终角逐可能决定胜负的关键：在南部和中西部那些立场发生转变的市镇、那 930 万尚未归属任何一方的选票，以及北部和东北部群众基础能否动员选民前往投票的票箱。
社会结构与政治竞争之间
因此，巴西的选举地理揭示了两种同时存在的趋势。一方面，深刻的社会经济裂痕持续存在，因为最脆弱的地区继续构成卢拉的主要选民基础，正如安德烈·辛格最初关于卢拉主义社会基础的观察所示；而博索纳罗主义则在相对富裕且更融入国际化积累循环的城市中保持较强的相对力量。另一方面，这些结构性关系能够与集中在特定区域和经济活动中的重大政治变动共存。
这种组合有助于解释为何社会不平等的持续存在并不必然转化为选举结果的稳定。阶级构成和地区的经济融入模式固然重要，但并不能机械地决定政治选择。在物质生存条件与投票之间，存在着意识形态的斗争、组织形式、权力关系以及动员过程，这些在不同地区呈现出不同的特征。
正是在这个领域，选举的第二轮将展开。其他候选人的选票分布和投票率的变化可能会改变两大阵营之间的平衡，但其效果取决于这些变化在社会和地域上的分布情况。结果仍然悬而未决，现有数据不足以做出可靠的预测。
这项调查所允许断言的是：要理解巴西的政治竞争，必须超越意向性投票调查和竞选活动的即时事件。选举动态与国民经济、劳动和社会再生产在全国领土上以不平等的方式组织的形式密切相关。然而，这种结构并不能消除政治的偶然性。所争夺的不仅仅是全国选票的总和：也是不同的政治力量动员那些生活在极度不平等的领土上、工作和维持其生存条件的人口群体的能力。
*Erick Omena 是 IPPUR/UFRJ 教授，并担任“依赖、城市化与城市政治”（DePoliCi）小组协调员，该小组设在 INCT 大都市观察站里约热内卢分部。
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