• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

日本における地域の諸特性と候補者の選挙戦略,選挙結果の関係に関する研究

Research Project

Project/Area Number 19K01472
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 06010:Politics-related
Research InstitutionKomazawa University

Principal Investigator

梅田 道生  駒澤大学, グローバル・メディア・スタディーズ学部, 教授 (80735324)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords民主的代表 / Dyadic Representation / 投票行動 / 選挙区訪問 / 選挙予測 / Dyadic Represenation / 選挙戦略 / 選挙環境 / 有権者動員
Outline of Research at the Start

本研究では従来の研究が用いてきた都市対地方という一元的な枠組みでは説明できない各地域の政党得票や投票率等における政治的多様性の原因について,近年その利用が可能ないし容易となった統計・調査データを組み合わせて活用することにより探る。具体的には,衆議院小選挙区や市区町村を単位とした政党得票や投票率の集計データを分析の対象とし,1)選挙区の各種特性と主要政党候補の政策位置等や有権者動員戦略の関係,2)前項の候補者戦略を含む地域の各種特性と主要政党の得票や投票率の関係,3)全国レベルでのスイングでは説明できない選挙区レベルにおける選挙間の得票変化のばらつきの原因,についての検証を行う。

Outline of Annual Research Achievements

2023年度には以下の研究を行った。
まず党代表による選挙区訪問が所属政党候補の得票に与える影響について検証する研究を行った。これは昨年度までに行った選挙予測研究プロジェクトを応用したものである。この研究については2024年1月の計量・数理政治研究会冬季集会、および2024年4月に入ってからであるが米国中西部政治学会年次大会において報告を行った。2024年度前半中に海外の査読付き学術誌に投稿し、出版を目指していく。
また選挙予測研究については、昨年度報告したInternational Journal of Forecasting誌で公刊した論文では2017年衆院選を対象としたが、2021年衆院選を対象に再現研究を行った結果を、所属する学部の紀要であるJournal of Global Media Studies誌から公開した。
これと並行して、2021年衆院選小選挙区における立憲民主党候補の原発再稼働に対する政策位置を選挙区の産業構造や製造業の労組の票動員能力等から説明する研究を進めている。これは昨年度までに実施したDyadic Representation研究を発展させたものである。この研究については2023年6月に実施された計量・数理政治研究会2023年夏季集会、および2024年4月に行われた米国中西部政治学会2024年度年次大会において報告を行った。こちらも2024年度前半に海外の査読付き学術誌に投稿して出版を目指していく。
さらに昨年度の報告書で既に言及したように、2023年度選挙学会総会・研究会の共通論題において「衆議院選挙制度改革後の参院選」として2022年参院選を中長期的な視点、特に野党分立と改選数分布の変化から論じた報告を行ったが、2023年度にはこの報告を改訂した論文を執筆した。この論文は近日中に「選挙研究」第39巻2号より公刊される予定である。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

2023年度も育児等の個人的な事情もあり、希望通りの進捗が得られたとはいいがたいが、在外研究期間であったこともあり、昨年度までの研究をある程度発展させることができ、またその成果を学会で報告し、また論文を公刊することができた。

Strategy for Future Research Activity

本年度は既に学会等で報告済みである2本の論文の出版を目指し、海外の査読付き学術誌への投稿を行っていく予定である。

Report

(5 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (18 results)

All 2024 2023 2022 2021 2020

All Journal Article (6 results) (of which Open Access: 3 results,  Peer Reviewed: 4 results) Presentation (12 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results,  Invited: 1 results)

  • [Journal Article] 衆議院選挙制度改革以降の参院選との比較における2022年参院選の特徴2024

    • Author(s)
      梅田道生
    • Journal Title

      選挙研究

      Volume: 39(2) Pages: 91-105

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Journal Article] 選挙区レベルの質的な選挙情勢報道の統合とこれを用いた2021年衆院選の選挙結果予測2023

    • Author(s)
      梅田道生
    • Journal Title

      Journal of Global Media Studies

      Volume: 33 Pages: 1-18

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Open Access
  • [Journal Article] Aggregating qualitative district-level campaign assessments to forecast election results: Evidence from Japan2023

    • Author(s)
      UMEDA Michio
    • Journal Title

      International Journal of Forecasting

      Volume: 39 Issue: 2 Pages: 956-966

    • DOI

      10.1016/j.ijforecast.2022.03.006

    • Related Report
      2022 Research-status Report 2021 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Dyadic representation in parliamentary democracy in Japan2022

    • Author(s)
      Umeda Michio
    • Journal Title

      Japanese Journal of Political Science

      Volume: 23 Issue: 4 Pages: 295-312

    • DOI

      10.1017/s1468109922000202

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] District Magnitude and Electoral Mobilization: How Uneven Electoral Systems Shift the Focus of Campaign Efforts by Political Parties2021

    • Author(s)
      Michio Umeda
    • Journal Title

      Japanese Journal of Political Science

      Volume: -

    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] The Politics of Aging: Age Difference in Welfare Issue Salience in Japan, 1972-20162020

    • Author(s)
      Michio Umeda
    • Journal Title

      Political Behavior

      Volume: - Issue: 2 Pages: 575-597

    • DOI

      10.1007/s11109-020-09627-0

    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Examining Party Leader District Visits and Vote Share: A Case from Japanese Lower House Elections2024

    • Author(s)
      Michio Umeda
    • Organizer
      81st Annual Midwest Political Science Association Conference
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Ally with a Labor Union or the Leftist?: Strategic Positioning of the Center-Leftist Candidates on the Nuclear Power Plant Issue in Japan2024

    • Author(s)
      Michio Umeda
    • Organizer
      81st Annual Midwest Political Science Association Conference
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Examining Party Leader District Visits and Vote Share: A Case from Japanese Lower House Elections2024

    • Author(s)
      Michio Umeda
    • Organizer
      計量・数理政治研究会2024年冬季集会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Ally with a labor union or the leftist?: How the politicians strategically positioned themselves for the nuclear power plant issue in Japan2023

    • Author(s)
      Michio Umeda
    • Organizer
      計量・数理政治研究会2023年夏季集会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 衆議院選挙制度改革後の参院選2023

    • Author(s)
      梅田道生
    • Organizer
      日本選挙学会 2023年度 総会・研究会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] Ally with a labor union or the leftist?: How the politicians strategically positioned themselves for the nuclear power plant issue in Japan.2023

    • Author(s)
      梅田道生
    • Organizer
      JSQPS2023年夏季集会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 報道各社による選挙情勢報道を統合した2021年衆院選の選挙結果予測2022

    • Author(s)
      梅田道生
    • Organizer
      日本選挙学会 2022年度 総会・研究会
    • Related Report
      2022 Research-status Report 2021 Research-status Report
  • [Presentation] Aggregating qualitative district-level campaign assessments to forecast election results: Evidence from Japan2022

    • Author(s)
      UMEDA Michio
    • Organizer
      79th Annual Midwest Political Science Association Conference
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Aggregating qualitative district-level campaign assessments to forecast the 2021 LH general election results in Japan2022

    • Author(s)
      UMEDA Michio
    • Organizer
      Japanese Society for Quantitative Political Science (JSQPS) 2022 Winter Meeting
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Aggregating qualitative district-level campaign assessments to forecast the 2021 LH general election results in Japan2022

    • Author(s)
      UMEDA Michio
    • Organizer
      Asian Polmeth 2022
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 日本の報道各社による選挙情勢報道を統合した選挙結果予測2021

    • Author(s)
      梅田道生
    • Organizer
      日本選挙学会 2021年度 総会・研究会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 日本の報道各社による選挙情勢報道を統合した選挙結果予測2021

    • Author(s)
      梅田道生
    • Organizer
      2021年度日本選挙学会研究会
    • Related Report
      2020 Research-status Report

URL: 

Published: 2019-04-18   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi