A eleição presidencial de 2026 começa a ganhar contornos mais nítidos quando se observa, com algum distanciamento analítico, a interação entre três dimensões fundamentais da política eleitoral brasileira: avaliação de governo, intenção de voto e rejeição. Isoladamente, cada uma dessas métricas diz pouco. Em conjunto, elas permitem construir um retrato bastante robusto do momento eleitoral do presidente Luiz Inácio Lula da Silva, hoje o incumbente e, portanto, o eixo em torno do qual o sistema se organiza.
Este artigo apresenta e discute um modelo fundamental de previsão eleitoral, explicitando seus parâmetros, premissas e limites, e compara suas projeções com o grande volume de pesquisas de intenção de voto e rejeição divulgadas entre 2024 e o início de 2026. O objetivo não é prever o resultado final da eleição, mas responder a uma pergunta mais precisa e mensurável: qual é a faixa estruturalmente plausível de votação de Lula no primeiro turno de 2026, dadas as informações hoje disponíveis?
Um modelo estrutural para o primeiro turno
O ponto de partida é um modelo amplamente utilizado na literatura comparada sobre eleições presidenciais: o modelo fundamental. Ele parte do princípio de que o desempenho eleitoral de um incumbente pode ser explicado, em grande medida, por variáveis macroestruturais observáveis antes do início formal da campanha.
No caso brasileiro, o modelo foi especificado da seguinte forma:
[
Voto_{1º turno} = \alpha + \beta_1(\text{Avaliação Líquida}) + \beta_2(\text{PIB}) + \beta_3(-\text{Fadiga}) + \varepsilon
]
A constante α representa o voto estrutural médio de incumbentes, estimado em cerca de 46% no primeiro turno. Esse número não é arbitrário: ele reflete a média histórica observada quando se isolam fatores conjunturais extremos.
Os coeficientes utilizados foram definidos a partir de priors informativos, construídos com base na literatura internacional e calibrados com dados brasileiros desde a redemocratização:
β₁ = 0,72: cada ponto percentual adicional na avaliação líquida (aprovação menos reprovação) tende a acrescentar cerca de 0,72 ponto percentual ao voto do incumbente.
β₂ = 1,36: cada ponto percentual de crescimento do PIB no ano eleitoral adiciona, em média, 1,36 ponto percentual ao voto.
β₃ = 2,07: cada mandato consecutivo do mesmo partido no poder reduz o voto do incumbente em aproximadamente 2,07 pontos percentuais, capturando o efeito da fadiga eleitoral.
Esse modelo não “adivinha” eleições. Ele impõe disciplina estatística à análise, deixando claras as premissas e os mecanismos causais assumidos.
As premissas do cenário analisado
Para aplicar o modelo ao cenário de 2026, foram adotadas premissas explícitas, todas debatidas a partir de dados empíricos recentes:
Avaliação líquida do governo Lula: –3 pontos percentuais
(média consolidada de institutos como Quaest, AtlasIntel, PoderData, Paraná Pesquisas e Meio/Ideia).PIB em 2026: +1,5%
Um cenário moderadamente otimista, mas compatível com projeções de mercado e organismos internacionais.Fadiga partidária: 2 mandatos consecutivos
Considerando os governos Lula III (2023–2026) e Dilma Rousseff (2011–2016), descontando a ruptura representada pelo governo Bolsonaro.
Com essas premissas, o modelo produz uma estimativa direta:
[
46,0 - (3 \times 0,72) + (1,5 \times 1,36) - (2 \times 2,07) \approx 41,7%
]
O intervalo de confiança de 95%, considerando o erro histórico do modelo, situa-se aproximadamente entre 38,2% e 45,2%.
O que dizem as pesquisas de intenção de voto
Quando se observa o conjunto amplo de pesquisas realizadas entre dezembro de 2025 e dezembro de 2026 — incluindo Datafolha, Quaest, AtlasIntel, Paraná Pesquisas, Ipec, Futura/Apex, Real Time Big Data e outros — emerge um padrão notavelmente consistente.
Em cenários realistas, com múltiplos candidatos competitivos e níveis moderados de indecisão, Lula aparece quase sempre:
acima de 34%, raramente abaixo disso;
abaixo de 42%, salvo em listas artificiais com oposição excessivamente fragmentada;
com uma mediana em torno de 38,5% a 39%.
Ou seja, as pesquisas empíricas posicionam o presidente exatamente dentro do intervalo previsto pelo modelo, mas mais próximas do seu centro do que do limite superior. O modelo estrutural não erra o sentido nem a ordem de grandeza — mas parece operar perto do teto empírico observado.
A rejeição como teto estrutural
É nesse ponto que entra uma variável que não aparece explicitamente na regressão, mas é crucial para interpretar seus resultados: a rejeição.
A média consolidada das pesquisas de rejeição indica que cerca de 47,8% do eleitorado afirma não votar em Lula de jeito nenhum. Esse número é alto, embora inferior ao de figuras como Jair Bolsonaro ou Ciro Gomes, e muito superior ao observado para governadores como Tarcísio de Freitas, Romeu Zema ou Ronaldo Caiado.
Empiricamente, a rejeição funciona menos como um fator que derruba o voto mínimo e mais como um limitador do voto máximo. Para capturar esse efeito de forma simples, utiliza-se o parâmetro θ (theta).
O que é o theta
Theta é definido como a eficiência de conversão do eleitorado disponível em voto efetivo:
[
\theta = \frac{\text{Voto no 1º turno}}{100 - \text{Rejeição}}
]
Se um candidato tem 48% de rejeição, o “mercado eleitoral” disponível para ele é de 52%. Theta mede quanto desse mercado ele consegue ocupar.
No Brasil, incumbentes competitivos tendem a apresentar valores de θ entre 0,70 e 0,80. Em 2006, Lula chegou a algo próximo de 0,80. Em 2014, Dilma Rousseff ficou em torno de 0,76. Em 2022, Jair Bolsonaro operou perto de 0,78.
Neste exercício, foi adotado θ = 0,75, um valor deliberadamente conservador.
Aplicando ao caso atual:
[
(100 - 47,8) \times 0,75 \approx 39,2%
]
O resultado coincide quase exatamente com o centro de massa das pesquisas de intenção de voto.
Comparando modelo, pesquisas e rejeição
O quadro que emerge é coerente:
O modelo fundamental, dadas as premissas, aponta para algo em torno de 41–42%.
As pesquisas, em cenários realistas, concentram-se entre 38% e 40%.
A rejeição, via theta, impõe um teto prático próximo de 40–42%.
Isso não significa que o modelo esteja “errado”. Significa que ele precisa ser disciplinado por restrições empíricas, e a rejeição é a mais importante delas no contexto atual.
O diagnóstico final
A convergência entre modelo estrutural, pesquisas de intenção de voto e dados de rejeição permite uma conclusão clara e pouco espetacular — e exatamente por isso, robusta.
Lula entra no ciclo eleitoral de 2026 como líder provável do primeiro turno, com um piso elevado, fruto da força do incumbente e da fragmentação da oposição. Ao mesmo tempo, carrega uma rejeição alta o suficiente para tornar extremamente improvável uma vitória em primeiro turno.
O intervalo mais plausível para sua votação, à luz dos dados atuais, situa-se entre 38% e 41%, com viés ligeiramente abaixo do ponto estimado pelo modelo estrutural puro. Para romper esse teto, seria necessário reduzir rejeição, assistir a uma fragmentação ainda maior da oposição ou experimentar um choque econômico positivo amplamente percebido pelo eleitorado.
Nada disso é impossível. Mas, do ponto de vista analítico, o sistema hoje parece estável. E, em eleições, estabilidade estrutural costuma ser a informação mais valiosa de todas.
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