ソウル選挙、所得による「階級選挙」に変化

最近３年/ - 425行政洞の回帰分析結果

 

ソウル地域426行政洞の得票結果とその行政洞の人口統計的属性との関係を総合的に判断するために、統計分析の一つである多重線形回帰分析(以下、回帰分析)を行った。回帰分析とは、反応変数が説明変数によってどのように説明(予測)されるかを調べるために、適切な関数式で表現して分析する統計的データ分析方法である。関数式を回帰モデル、回帰モデル、回帰式と呼ぶ。生成された関数式は決定係数(R-SQUARE)で判断し、1に近いほど、実際の値と関数式による予測値の差が小さいと言える。

 

出身地域と年齢中心から所得中心に

📌分析結果、50余りの項目のうち、選挙結果に影響を与える主な変数は所得**、住宅価格***、大卒*、40代年齢であった。つまり、4つの変数が選挙結果をほとんど説明してくれた。

 

ところが、'22年大統領選挙の結果を分析してみると(<表2>参照)、特に所得はその識別力が非常に高く、所得だけでもR-Square値が0.807に達し、選挙結果を診断/予測することができた。選挙の様相が出身地域と年齢中心から所得中心に変わったのだ。まさに所得による「階級選挙」と言っても間違いではない。

 

このような現象は'20年総選挙で決定係数(R-SQUARE)が0.704と高い数値を示したが、昨年の補欠選挙を起点に0.8以上に大幅に上昇した。不動産価格の暴騰により社会的二極化が加速し、選挙の勝敗を左右する核心票としてさらに定着したのだ。ソウルが持つ社会経済的な位置と象徴性を総合的に考慮すると、このような投票行動は今後全国化すると予想される。

 

また、全体的に大卒と40代年齢は国民の力の得票力とは負の関係を形成し、民主党とは正の関係を形成した。大卒者の割合と40代年齢の割合が高い地域ほど民主党の支持率が高いということだ(<表2>,<表3>参照)。

 

ここで、R-Squareは選挙結果を予測する予測指数とみなしてよい。1に近いほど予測力、つまり説明力が高いということだ。指数が0.9を超えたということは、主要な変数がまさに選挙の成否を左右するといってもよい。

 

統計学的に判断した場合、R-Squareが0.5を超えても十分な予測力が確保される今回の分析結果は、統計学の教科書に出てくるような回帰分析例(example set)といえる。

 

<表2>2022年大統領選挙の回帰分析結果 : R-Square 0.913

大統領選挙では、4年制大学卒業人口比率が高い地域で国民の力の得票力が低かった。

 

<表3>2021年補欠選挙の回帰分析結果 : R-Square 0.897

 

<表4>2020年総選挙の回帰分析結果 : R-Square 0.823

下の<グラフ1>は、今年2022年3月の大統領選挙で、ソウル行政洞425個に対する実際の得票率と回帰分析で予測した得票率との散布図である。R-Squareが0.913ということは、前述した8つの要因でソウル全体の行政洞の実際の得票率の91.3%を類似して予測したことを意味する。

 

下の図表でX軸は実際の得票率であり、Y軸は回帰分析を通じた予測された得票率である。各点1つは行政洞1つを表したもので、青色は民主党、赤色は国民の力の得票率である。425個*2=850個を表現した。

 

<グラフ1> 大統領選挙の実際の得票率と予測得票率の散布図

X：実際得票率、Y：予測得票率

/ *大学卒業者：統計庁の人口住宅総調査の行政洞別学歴データ。

/ **所得：行政洞別所得はGDSKが発明した統計庁の都市家計調査データをモデル化した推定所得(ECI)として世帯所得を指し、現在、カード会社、保険会社などの金融会社や流通会社などに主要データとして活用されている。
http://gdskorea.co.kr/solution04/

/ ***住宅価格 : 韓国不動産院の相場と実取引価格の行政洞別データ。