| 研究課題/領域番号 |
22K18521
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
善教 将大 関西学院大学, 法学部, 教授 (50625085)
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| 研究分担者 |
秦 正樹 京都府立大学, 公共政策学部, 准教授 (10792567)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| キーワード | フィールド実験 / 芦屋市 / 効果検証 / 投票率 / 無作為化比較試験 / サーベイ実験 |
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| 研究実績の概要 |
2022年度は、主に選挙人名簿抄本の情報を用いた研究と、2023年4月に実施するためのフィールド実験の準備作業を行った。前者の選挙人名簿抄本を用いた研究を具体的に説明すると、芦屋市を事例に、公職選挙法が定める「3ヶ月ルール」が投票率に与える影響を分析したものである。投票難民の実態はこれまで明らかになっていなかったが、フィールド実験の準備を進める中で「投票難民」化が棄権率を大幅に上昇させる実態にきづき、これを論文としてまとめた(『選挙研究』採録決定済)。後者に関しては、2回のサーベイ実験を行い、フィールド実験に使用する処置の文言等を確定した上で、郵便局や印刷会社、芦屋市選挙管理委員会などと密な連携をとりながら、2023年4月に実施する予定のフィールド実験の準備を進めた。
準備作業として行った、2回のサーベイ実験の概略を述べる。まず、2022年10月に「1票の価値が高いという処置」と「投票所近辺に魅力的な喫茶店がある」という選挙とは関係のない処置の効果を比較した。その結果、後者ではなく前者の方が、投票参加確率を高める可能性が高いとの結果が得られたので、フィールド実験に用いる処置として、選挙に関わらない情報ではなく1票には価値があることを伝える処置とした。また、同年12月には、何も文言を伝えない群と投票箱に投票用紙を入れる画像を提示した群間で、投票参加意向を尋ねる実験を実施した。その結果、群間の投票意向に相違がないという結果が得られたので、投票箱の画像を偽薬(プラセボ)として使用することにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2023年4月の統一地方選、具体的には芦屋市議選および市長選時に、投票率に対する効果検証を行う大規模フィールド実験を行うには、サーベイ実験やフィールド実験の準備を円滑に進める必要があった。サーベイ実験については、当初、1回のみ行う予定だったが、偽薬に関する効果検証を行う必要から、当初計画していた回数を超えた2回を行うことになったが、問題等生じることなく実施できた。
フィールド実験に関しても、概ね、計画通りに進行したものと考える。ただし、以下の2点に関しては、当初の計画とは異なる設計となった。第1に、当初の予定としては県議選終了後に啓発メッセージを投函・配布する予定だったのだが、郵便局との連携・連絡不足等により、兵庫県議選の最中に、一部地域において、選挙啓発メッセージが配布されてしまった。第2に、一部地域において、宛名不明などの問題により、投函すべきハガキが投函されない事態が生じた。芦屋市５８町のうち８町において、そのような問題が生じた。残る５０町に関しては、先に述べた時期の問題はあるにせよ、大きな問題等が生じることなく、処置群地域には1票の価値を伝える啓発メッセージ、統制群地域には偽薬としての投票箱に投票する絵が描かれた啓発メッセージが、投函された。
全市域を対象とする大規模フィールド実験の試みは、日本では本研究がはじめてであるが、部分的な問題が生じたりしたものの、概ねうまく行うことができたと考えている。啓発メッセージを投票用紙と誤解し、投票所にもってくるケースへの懸念があったのだが、選挙管理委員会に確認したところ、2事例程度にとどまるということであった。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後、行うべき作業は、次の2点となる。第1は、町別の投票率データを作成するための作業である。2023年4月に、芦屋市では、兵庫県議選と芦屋市議選・市長選の3つの選挙が行われた。兵庫県議選は統一地方選前半、市議選・市長選は後半に行われた。これら3つの、町別投票率データを作成するには、選挙ごとの、選挙人名簿抄本を閲覧し、投票日投票者、期日前投票者、不在者投票のそれぞれについて、カウントする必要がある。これらの作業については、バイト等を雇用しながら、2023年5月から8月の間に行う予定である。
第2は、研究成果のまとめと報告である。上述した作業が終了したあと、本研究では、次の３つの分析を行うことを予定している。第1は、集計レベルの平均値の比較分析である。処置群と統制群に割り当てた地域について、平均してどの程度投票率が異なるのかを、本研究では分析する。第2は、県議選の投票率と市議選・市長選の投票率の差から見た、処置効果の推定である。差の差分析を用いて、トレンドを加味した分析についても、本研究では行うつもりである。第3は、有権者の個人属性（年齢と性別）と処置効果の交互作用の分析である。選挙人名簿抄本のデータを用いて、どのような属性の人に、特に処置効果が有意となったのかを、マルチレベル分析などの手法を用いて明らかにすることを予定している。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初から想定した以上に、文献購入にかかる必要が安価となったため、次年度に繰り越すこととなった。因果推論や統計分析に関わる文献が2023年度に多数出版されるため、それらの購入費用として使用する予定である。
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