国政選挙に影響を与える要因の統計的分析
2011SE047 平野伸
指導教員：木村美善
た．x4 (共産党得票率)，x6 (失業率)，x7 (晴れ)，x10 (衆議

はじめに1院の解散回数)，x12 (初当選議員の割合) の 5 つが選択され現在，テレビや新聞などの報道で汚職事件をよく見聞きする機会が増えた．こういった人たちを選んでいるのも私たち有権者でありその責任を重く感じなければならないとた．決定係数が 0.5854，自由度調整済み決定係数が 0.4702である．回帰式は思う．そして，外国では毎日のようにデモ運動が起こって

y = 87.08 − 1.30x4 − 2.32x6 + 4.55x7 + 4.98x10 − 0.38x12いる地域があるうえ，私が街中を歩いていても時々デモ運であり，p 値が 0 に近いものを見てみると投票率に大きな動を目にすることもありを政治に関心が深まった．その中影響を与えているものは「初当選の議員数の割合」であり，で，国政選挙の投票率を調べた時、常に私たち 20 代の世変数選択された中で一番関係が薄いものは「晴れ」である．

代はほかの年齢層と比投票率が一番低いという結果が出て初当選議員数の割合が高いと投票率が下がるという結果がいることを知った．私たち一人一人が国政選挙への関心を出ていることは，国政において国民の満足のいく政治が行深めていくために，国政選挙がどのような要因によって強われていないことが初当選議員数の割合を増やしているこく影響されるのか統計的に分析を行うことにした．とになり，満足のいく国政ではないため必然的に投票率が下がると考察できる．

データについて

2

標準化残差や cook の距離を見たところ，1989 年 7 月の選挙別データ：1980 年から現在まで合計 24 回の国政選選挙が異常値であることがわかった．この選挙は参議院議

挙における y=投票率（%），x1 =前回投票率（%），x2 =半員選挙であり，自民党過去最低の当選数で過半数をわり，年以内の都議会議員選挙又は国政選挙の有無（%），x3 =自社民党に敗れた年である．また消費税が初めて導入された

民党得票率（%），x4 =共産党得票率 (%)，x5 =議院（0：参年でもある．また当時の総理大臣でもある，宇野首相の女議院議員選挙，1：衆議院議員選挙），x6 =失業率，x7 =晴性スキャンダルやリクルート事件・農業問題といったことれ (0：晴れでない，1：晴れ)，x8 =雨（0：雨でない，1： が影響しており，自民党得票率が著しく低いことが原因に雨），x9 =経済成長率（%），x10 =衆議院の解散回数，x11 = あり，予想より投票率が高くなったと思われる．また前回内閣の交代数（改造内閣を含む），x12 =初当選議員の割合の選挙からこの選挙までの間に唯一衆議院の解散がなかっ（%)．

たものである．このデータを除き再度分析を行った．

2012 年衆議院議員選挙の県別データ：2012 年衆議院議員
決定係数が 0.6822 となり，自由度調整済み決定係数が選挙における y=都道府県別の投票率 (%)，x1 =都道府県 0.5888 となった ([2] 参照)．
別の前回投票率 (%)，x2 =小選挙区自民党当選割合 (%)，
x3 =小選挙区民主党当選割合 (%)，x4 =都道府県の有効求 3.2 2012 年衆議院議員選挙の県別データの分析
人倍率，x5 =失業率 (%)，x6 =晴れ (0：晴れでない，1：晴
表 2 重回帰分析結果 (2012 年衆議院選挙)れ)，x7 =雨（0：雨でない，1：雨），x8 =最低賃金，x9 =高齢化率 (%) を用いて行う．([1] 参照)

3重回帰分析

3.1

選挙別データの分析
表 1 重回帰分析結果 (選挙別データ)
変数

回帰係数

標準偏差(Intercept)
x4
x6
x7
x10
x12

87.078−1.300−2.3234.553
4.976−0.384

8.521
0.621
1.116
2.863
3.133
0.100

t値
10.219−2.093−2.0821.590
1.588−3.837

p値
0.001
0.051
0.052
0.129
0.1290.001

変数

回帰係数

標準偏差(Intercept)
x1x2x8−6.1140.768−0.0230.018

10.550
0.621
0.016
0.007

t値
−0.580−2.093−1.387
2.729

p値
0.565
0.001
0.173
0.009

固有値には非常に小さい値は存在しなく，分散拡大要因に 5 を超えるものもなかった．多重共線性の疑いはなかったが，より良い分析を行うために変数選択を行った．x1 (前回投票率)，x2 (小選挙区の自民党当選割合)，x8 (最低賃金)の 3 つが選択された.．決定係数が 0.5643，自由度調整済
み決定係数が 0.5339 である．回帰式は

y = −6.11 + 0.77x1 − 0.02x2 + 0.02x8

固有値には非常に小さい値は存在しなかったが，分散拡となり，p 値が 0 に近いものを見ると，「前回投票率」が一大要因に 10 を超えるものが存在する．そのため多重共線番の影響を及ぼしている．また，「小選挙区の自民党当選性があるので，ステップワイズ法を用いて変数選択を行っ割合」が一番関係が薄いと言える．前回投票率が高いこと

は，投票率が上がることを示しており，選挙の投票というのは国民にとって義務に近いものであると考察できる．小2012 年衆議院議員選挙の県別データの分析結果

5.2

選挙区の自民党当選割合が高いことは，少なからず投票率

第１群：政治の中心である首都圏から最も離れた道県の集が下がる傾向にある．これは投票率が下がると浮動票が少団．

なくなり，野党の第一党の得票率が上がらないと考察でき

第２群：政治の中心でもある首都圏や東北・関西・中部・る ([2] 参照)．

九州の中心であるような都府県の集団．
第３群：地方都市で，民主党が多少の勢力を持つような県

主成分分析

4

累積寄与率が約 80 ％となり，固有値が 1 以上となるような主成分を用いて分析を行った．選挙別データと県別データのどちらも第１主成分では，次回への期待を表す特徴が見られたが，選挙別のデータでは，第２主成分で景気の集団．
第４群：地方都市で，自民党が強く投票日の天気が良い集団．
第５群：地方都市で，自民党が強く投票日の天気が悪い集団．([3] 参照)

を表すものが多く，第３主成分で前回投票率が高いほど関心度が低くなると解釈でき，第４主成分でその日の天気を表す特徴があり，第５主成分では前回投票から現在に至るまでの国政の動きを表す特徴が出た．2012 年衆議院議員
選挙の県別データでは第２主成分で政党の善し悪しを表す特徴があり，第３主成分でその日の天気を表す特徴があり，第４主成分でその県の働き手の状況を表す特徴が出た ([3]参照)．

クラスター分析5

主成分得点をを用いて，選挙別のデータでは各都市ごとの特色を理解し，2012 年衆議院議員選挙の県別のデータ
図 2 デンドログラムでは県ごとの特色を把握するために分析を行う．

5.1

選挙別のデータの分析結果

第１群：投票率・自民党得票率・経済成長率が高く，初当選議員数の割合や失業率が低く，内閣の交代数が多い集団．
第２群：投票率は高いが初当選議員数の割合が低く，内閣の交代数が多い集団．
第３群：投票率や経済成長率はそれほど高くないが，失業率が高い集団．
第４群：投票率が低く，失業率や初当選議員数の割合が高い参議院議員選挙の集団．([3] 参照)

6

おわりに本研究から，国選選挙の年度ごとや県ごとのそれぞれの特徴が見えてきた．選挙別データの分析では，やはり政策などによって，その議会の善し悪しが投票率に影響を大きく与え，初当選議員数の割合や失業率によってその議会の善し悪しを判断できる．県ごとで比較してみると，議会の成したことや政策により投票率は上下するものの，都市部と地方都市によって大きく投票率は異なる傾向にあることがわかった．投票率は地方都市の方が高い．地方都市での国政選挙への関心の高さを表している．私たち一人ひとりが，国政に対して関心をもつことや，有権者一人一人が政治に参加している意識を持ち，投票に行くことが無駄という考えはなくすべきである．

参考文献[1] 総務省統計局
http://www.stat.go.jp/[2] 鄭躍軍，金明哲：R で学ぶデータサイエンス社会調査
データ解析共立出版，東京，2011．
図 1 選挙別データのデンドログラム[3] 中村友永：R で学ぶデータサイエンス多次元データ解析法共立出版，東京，2009．