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はてなキーワード:市区町村とは
マイナンバーカードの更新時における免許情報等の引継ぎ –マイナンバーカード総合サイト
https://www.kojinbango-card.go.jp/apprec/apply/drivers-license/
引継ぎを希望する場合は、その後の「申請情報登録」画面において、マイナ免許証に記録されている「免許情報記録番号」を入力する必要があります。
この辺がちょっと面倒？
マイナ免許証のみを所持している（通常の運転免許証は所持していない）場合は、マイナンバーカードの受取場所（市区町村役場等）へ自動車等を運転して来場するのは避けてください。
正直に言うと、お父さんをまともに説得するのはもう無理ゲーに近いから、そこにエネルギーを使うより、お母さんとお姉さんを守ることに全振りした方がいいよ。
通帳とカードは死守で正解だよ。
もし暴力未遂っぽいことが出てきたら、DVとしてすぐ警察か行政に相談できるから、その準備だけはしとくと安心だよ。
親戚でも友人でもシェルターでも、市区町村の配偶者暴力相談支援センターとかに繋げば一時避難場所を手配してくれる場合があるよ。
DVは実際に殴られてなくても精神的DVとして扱われることあるから、思ってるより門前払いされない。
最悪の場合を想定して、母名義の家は法律的に守られてることを確認しておくのも大事。
東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ちで回帰分析してみた。
変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員の割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。
使ったデータはNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。
それに、東京都の人口統計と国勢調査（令和2年の）などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。
都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした（23区＋町田・八王子・調布・西東京）。
20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。
まず、説明変数を11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83（調整済み決定係数は0.71）だった。何を使ったかは後で。
そこから影響が特に大きそうな4変数（平均年齢、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合）に絞って分析し直すと、決定係数は0.73（調整済み決定係数は0.68）になった。
詳しくはこれ
国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。
4つの変数の関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数（大学院卒、役員、情報通信業）と負の相関を持っていた（相関係数 < -0.69）。一方、大学院卒業者の割合・役員の割合・情報通信業の割合は互いに中程度以上の正の相関（相関係数> 0.5）を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった（いずれもピアソン相関）。
ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業の割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員の割合は正の係数を持っていた。
| 市区町村 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 大学院卒業者割合（令和2年国勢調査） | 役員の割合（令和2年国勢調査） | 情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.6 | 42.69 | 0.088 | 0.162 | 0.115 |
| 中央区 | 9.8 | 9.3 | 42.17 | 0.075 | 0.126 | 0.135 |
| 港区 | 10.1 | 10.4 | 43.48 | 0.065 | 0.171 | 0.131 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.5 | 44.08 | 0.052 | 0.097 | 0.129 |
| 文京区 | 7.4 | 7.6 | 43.35 | 0.097 | 0.098 | 0.118 |
| 台東区 | 10 | 10.1 | 45.59 | 0.041 | 0.109 | 0.112 |
| 墨田区 | 10.1 | 9.8 | 44.88 | 0.035 | 0.073 | 0.115 |
| 江東区 | 9 | 9.4 | 44.82 | 0.041 | 0.069 | 0.12 |
| 品川区 | 9 | 8.6 | 44.34 | 0.056 | 0.077 | 0.143 |
| 目黒区 | 9 | 9.4 | 44.88 | 0.05 | 0.109 | 0.137 |
| 大田区 | 9.9 | 9.5 | 45.67 | 0.039 | 0.069 | 0.105 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.4 | 45.19 | 0.047 | 0.097 | 0.128 |
| 渋谷区 | 10 | 9.7 | 44.8 | 0.054 | 0.142 | 0.152 |
| 中野区 | 9.5 | 9.3 | 44.57 | 0.038 | 0.072 | 0.141 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 0.047 | 0.076 | 0.136 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 0.044 | 0.081 | 0.132 |
| 北区 | 9.2 | 9.4 | 45.74 | 0.036 | 0.058 | 0.107 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.9 | 46.23 | 0.032 | 0.071 | 0.096 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 0.027 | 0.059 | 0.099 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.5 | 0.034 | 0.068 | 0.113 |
| 足立区 | 10.5 | 10.7 | 46.74 | 0.017 | 0.063 | 0.073 |
| 葛飾区 | 10 | 10.4 | 46.52 | 0.02 | 0.061 | 0.083 |
| 江戸川区 | 11 | 10.7 | 45.09 | 0.021 | 0.062 | 0.085 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 0.029 | 0.054 | 0.054 |
| 町田市 | 10 | 9.5 | 48.16 | 0.031 | 0.058 | 0.068 |
| 調布市 | 8.6 | 9.4 | 45.66 | 0.035 | 0.06 | 0.113 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.5 | 46.9 | 0.028 | 0.055 | 0.102 |
雑なモデルなので話半分でね。
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.730Model:OLS Adj. R-squared: 0.680Method: Least Squares F-statistic: 14.84Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 5.09e-06Time: 07:21:02Log-Likelihood: -20.653No. Observations: 27AIC: 51.31Df Residuals: 22BIC: 57.78DfModel: 4 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const 1.277e-15 0.111 1.15e-14 1.000 -0.230 0.230x1 -0.5743 0.230 -2.493 0.021 -1.052 -0.096x2 -1.3278 0.204 -6.512 0.000 -1.751 -0.905x3 0.8670 0.174 4.973 0.000 0.505 1.229x4 -0.5382 0.169 -3.184 0.004 -0.889 -0.188==============================================================================Omnibus: 2.233 Durbin-Watson: 2.170Prob(Omnibus): 0.327 Jarque-Bera (JB): 1.169Skew: -0.035 Prob(JB): 0.557Kurtosis: 1.983 Cond. No. 4.48==============================================================================
| 変数 | 回帰係数 |
| 平均年齢（令和7年1月） | -0.78 |
| 1世帯あたり人口 | -0.31 |
| 男性率（令和7年1月） | 0.07 |
| 外国人比率（令和7年1月） | -0.07 |
| 5年間外国人割合変化 | 0.27 |
| 犯罪認知割合 | -0.05 |
| 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -1.77 |
| 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | -0.51 |
| 従業上の地位：役員の割合 | 1.39 |
| 従業上の地位：自営業主の割合 | 0.09 |
| 産業区分：情報通信業の割合 | -0.53 |
| 地域 | 参政党得票率（NHK） | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢（令和7年1月） | 1世帯あたり人口 | 男性率（令和7年1月） | 外国人比率（令和7年1月） | 5年間外国人割合変化（令和2年から7年） | 犯罪認知割合（令和6年件数/令和7年人口） | 大学院卒業者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 不詳者/全卒業者（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：役員の割合（令和2年国勢調査） | 従業上の地位：自営業主の割合（令和2年国勢調査） | 産業区分：情報通信業の割合（令和2年国勢調査） |
| 千代田区 | 9.4 | 9.5 | 42.69 | 1.75 | 0.50 | 0.06 | 1.22 | 0.04 | 0.09 | 0.36 | 0.16 | 0.09 | 0.12 |
| 中央区 | 9.8 | 9.8 | 42.17 | 1.76 | 0.48 | 0.07 | 1.33 | 0.01 | 0.08 | 0.28 | 0.13 | 0.08 | 0.14 |
| 港区 | 10.1 | 10.0 | 43.48 | 1.74 | 0.47 | 0.08 | 1.08 | 0.01 | 0.07 | 0.42 | 0.17 | 0.10 | 0.13 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.0 | 44.08 | 1.52 | 0.50 | 0.14 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.39 | 0.10 | 0.09 | 0.13 |
| 文京区 | 7.4 | 7.5 | 43.35 | 1.80 | 0.48 | 0.07 | 1.32 | 0.01 | 0.10 | 0.25 | 0.10 | 0.08 | 0.12 |
| 台東区 | 10.0 | 10.3 | 45.59 | 1.58 | 0.51 | 0.09 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.36 | 0.11 | 0.09 | 0.11 |
| 墨田区 | 10.1 | 10.1 | 44.88 | 1.69 | 0.49 | 0.06 | 1.25 | 0.01 | 0.04 | 0.28 | 0.07 | 0.07 | 0.12 |
| 江東区 | 9.0 | 9.2 | 44.82 | 1.84 | 0.49 | 0.07 | 1.23 | 0.01 | 0.04 | 0.27 | 0.07 | 0.06 | 0.12 |
| 品川区 | 9.0 | 8.6 | 44.34 | 1.73 | 0.49 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.06 | 0.24 | 0.08 | 0.07 | 0.14 |
| 目黒区 | 9.0 | 9.3 | 44.88 | 1.74 | 0.47 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.05 | 0.35 | 0.11 | 0.10 | 0.14 |
| 大田区 | 9.9 | 9.7 | 45.67 | 1.77 | 0.50 | 0.04 | 1.26 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.07 | 0.07 | 0.11 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.3 | 45.19 | 1.84 | 0.47 | 0.03 | 1.22 | 0.01 | 0.05 | 0.30 | 0.10 | 0.10 | 0.13 |
| 渋谷区 | 10.0 | 9.9 | 44.80 | 1.61 | 0.48 | 0.06 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.34 | 0.14 | 0.12 | 0.15 |
| 中野区 | 9.5 | 9.5 | 44.57 | 1.57 | 0.51 | 0.07 | 1.20 | 0.01 | 0.04 | 0.33 | 0.07 | 0.09 | 0.14 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 1.73 | 0.48 | 0.04 | 1.19 | 0.00 | 0.05 | 0.26 | 0.08 | 0.09 | 0.14 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 1.57 | 0.50 | 0.12 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.34 | 0.08 | 0.09 | 0.13 |
| 北区 | 9.2 | 9.2 | 45.74 | 1.71 | 0.50 | 0.09 | 1.31 | 0.01 | 0.04 | 0.31 | 0.06 | 0.07 | 0.11 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.6 | 46.23 | 1.77 | 0.50 | 0.11 | 1.19 | 0.01 | 0.03 | 0.29 | 0.07 | 0.08 | 0.10 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 1.73 | 0.49 | 0.07 | 1.29 | 0.01 | 0.03 | 0.30 | 0.06 | 0.07 | 0.10 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.50 | 1.89 | 0.48 | 0.04 | 1.22 | 0.01 | 0.03 | 0.25 | 0.07 | 0.08 | 0.11 |
| 足立区 | 10.5 | 10.6 | 46.74 | 1.84 | 0.50 | 0.06 | 1.28 | 0.01 | 0.02 | 0.31 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 葛飾区 | 10.0 | 10.5 | 46.52 | 1.86 | 0.50 | 0.06 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.27 | 0.06 | 0.08 | 0.08 |
| 江戸川区 | 11.0 | 10.8 | 45.09 | 1.93 | 0.50 | 0.07 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.26 | 0.06 | 0.07 | 0.09 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 1.96 | 0.50 | 0.03 | 1.28 | 0.01 | 0.03 | 0.21 | 0.05 | 0.07 | 0.05 |
| 町田市 | 10.0 | 10.0 | 48.16 | 2.06 | 0.49 | 0.02 | 1.44 | 0.01 | 0.03 | 0.17 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 調布市 | 8.6 | 9.1 | 45.66 | 1.92 | 0.49 | 0.02 | 1.14 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.06 | 0.08 | 0.11 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.2 | 46.90 | 2.00 | 0.49 | 0.03 | 1.15 | 0.01 | 0.03 | 0.20 | 0.06 | 0.08 | 0.10 |
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.833Model:OLS Adj. R-squared: 0.711Method: Least Squares F-statistic: 6.803Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 0.000472Time: 06:53:14Log-Likelihood: -14.148No. Observations: 27AIC: 52.30Df Residuals: 15BIC: 67.85DfModel:11 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const -5.405e-15 0.106 -5.12e-14 1.000 -0.225 0.225x1 -0.7820 0.361 -2.165 0.047 -1.552 -0.012x2 -0.3056 0.355 -0.860 0.403 -1.063 0.452x3 0.0671 0.270 0.248 0.807 -0.509 0.643x4 -0.0737 0.213 -0.346 0.734 -0.527 0.379x5 0.2652 0.168 1.579 0.135 -0.093 0.623x6 -0.0534 0.246 -0.217 0.831 -0.578 0.472x7 -1.7650 0.293 -6.018 0.000 -2.390 -1.140x8 -0.5147 0.379 -1.358 0.195 -1.322 0.293x9 1.3916 0.348 3.994 0.001 0.649
(14:20追記) 「この記事は参政党の得票率が高い地域を中傷することが目的である」といった主旨のコメントがついていますが、本記事はそのようなことを目的としたものではありません。また、これを閲覧した方もそのような行為は行わないようにお願いします。現在、ブクマ数が伸びてきていますが、仮に地域差別・中傷目的のコメントが増加した場合は、この記事を削除します。
(15:45追記)地域差別的であったり特定の地域に対する穏当ではないコメントがトラックバックとブコメにそれぞれ数件ずつ見られたため、この記事を削除します。
Permalink |記事への反応(18) | 10:22
俺は五十手前の地方出身、東京在住の氷河期世代である。選挙区は国民民主、比例はみらいに入れた。はてなに多そうなタイプである。参政党には入れなかったが、参政党に入れる奴の気持ちも何となくわかる。
30年以上言われ続けているが、自民党による政治の閉塞感が半端ない。東京だと立候補している自民党候補者が、いかにもな高齢者ターゲットの現職と、客寄せパンダ的な元スポーツ選手でこりゃないと思ってた。
都知事選の際の石丸伸二や、少し前だがガーシーの件も個人的には記憶にある。既存の「奴ら」の側でない候補者に大量に票が入ることによって、世代別の投票行動分析を慌てて始めるマスメディアの愚かさを嗤いたい気持ちがあった。市区町村別の得票率がそのうち出てくると思うが、以前の選挙で記憶にあるのが、千代田区中央区あたりでのガーシーの得票率の高さである。東京の現役世代は、真面目に自民と立憲民主の戦いに対しては冷めていて、突発的な祭りで規制の仕組みがひっくり返ってしまうのもよしと思っているのかもしれない。
石丸やN国がなにも起こせなかったのと同じように参政党もどうせ何もできないだろうとは思う。だが、既存の奴らがあたふたするところを見てやろうという破れかぶれの気持ちも分かる。
参政党が出してるのは以下
・実質的な移民政策である特定技能制度の見直しを行い、外国人の受入れ数に制限をかける。
・外国からの影響を制限するため、帰化及び永住権の要件の厳格化を行う。
・外国人による重要な土地・森林・水源地・離島などの買収を止めるため、現状把握のための調査能力強化、外資購入についての報告義務、
土地の使途制限の強化、買収国の制限、国土のエリア区分、GATS約束表における留保付与、土地売買規制などの必要な施策を実施。
・デジタル分野で日本の主権と個人情報を守る（日本版個人データ保護規則の策定、日本製のSNS普及などの施策を実施）。
＜基本理念＞
・外国人政策に関する基本理念、理念法を設置し、理念に基づく基本方針を策定。特に、流入規制（市区町村単位で日本国民の5％までの人数制限、受入要件の高度化）を明確化し管理目標を設定。
・基本方針に基づいた全方位的な管理を行うため、司令塔として関係各省庁と連携し、国益と国民の生命財産生活を守る。
＜労働市場＞
・特定技能・育成就労制度の見直し（①日本語習得条件の厳格化、②高度な技術や専門知識を持つ人材の受け入れを優先、③非熟練及び単純労働者の受入人数を制限、④永住、家族呼び寄せ条件、滞在期間の制限強化）。
・外国人労働者への支払い報酬報告制度を厳格化し、不当な低賃金就労の防止。
＜社会保障＞
・外国人による医療保険制度利用に制限（１年以上の公的扶助利用者の滞在期間延長や永住権取得の制限）。
・外国人留学生に対する優遇措置の適用対象を厳格化（国籍条項追加、能力、人物重視）。
・日本の国益につながる相当の理由がある人物のみへの実施を徹底する。
・帰化要件の厳格化（日本への忠誠、N1レベルの日本語力、住所要件、犯罪歴等）。
・外国人参政権を認めることを禁じ、帰化一世の被選挙権を認めない。
・各在留資格制度の悪用防止のため、利用実態調査促進と資格要件の厳格化と罰則規定の制定。
・インバウンド人数を制限し、入国審査厳格化に伴う電子渡航認証を導入。
・電子渡航認証の手数料徴収、観光資源・インフラ保全のための観光税を導入。
・外国人による住宅の購入に制限を設けて高騰を抑制し、土地購入は厳格化し基本禁止とする。
・外国人による土地、不動産、インフラ設備、企業の売買監視と規制推進。
・国外取得免許の国内免許への切替問題など、法的・制度的不備の修正を迅速化。
・国際協力を推進し、入国時にセキュリティ・スクリーニング実施により望ましくない迷惑外国人などを排除。
・日本への就労ならびに在留希望者に対する日本語能力、ならびに日本の文化的背景の理解と遵守の厳格化。
・日本国、地域コミュニティのルール違反者に対する罰則の強化。
・企業コミュニティ、または地域コミュニティにおける交流の促進。
・地域の伝統や文化を尊重し、外国文化や価値観の強要を禁ずる。
まあだいたいが「すでにやってまっせ」みたいなのが多い。犯罪取締り系もやってる。
「流入規制（市区町村単位で日本国民の5％までの人数制限）」はいらんやろ。
あと文化的なとこは難しいよな。
地域コミュニティのルール違反者に対する罰則ってここら辺は差別の温床になりそう。
他、危なそうなとこあったら教えて。
あらためて何も知らないなあと思った。衆院の比例代表と参院の比例代表は何が違うのか？それぞれ党はどのような戦略で候補者を立てるのか？というわけでGeminiに色々教えてもらいながらまとめた。東京都在住なので東京都での数字だと肌感で理解しやすいので、東京都をベースにまとめてみた。
| 選挙 | 選挙区数 | 議席数 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 衆議院小選挙区 | 東京30（全国289） | 東京30（全国289） | ドブ板選挙 |
| 衆議院比例代表 | 東京1（全国11） | 東京19（全国176） | 小選挙区救済・少数政党 |
| 参議院選挙区 | 東京1（全国45） | 東京6（全国74）[改選毎] | 都道府県知名度 |
| 参議院比例代表 | （全国1区のみ） | （全国50）[改選毎] | 全国知名度 |
さて、こうやって表にしてもよく分からない。
まずは比例代表は特殊ルールという点を理解することが糸口になる。そもそも1993年からの選挙改革によって紆余曲折を経て比例代表制が導入されたわけで、それまでは選挙区による選挙だけだった。比例代表とは？については後述するので、まずは選挙区による選挙を比べてみよう。すると、衆議院小選挙区、参議院選挙区に注目することになる。比較対象として東京都議会もみてみよう。
| 選挙 | 選挙区数 | 議席数 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 衆議院小選挙区 | 東京30（全国289） | 東京30（全国289） | ドブ板選挙 |
| 参議院選挙区 | 東京1（全国45） | 東京6（全国74）[改選毎] | 都道府県知名度 |
ここで際立つのが参議院選挙区の特殊性である。衆議院や東京都議会は東京を30-40エリアに分割してその狭いエリアでの選挙戦が繰り広げられるのに対し、参議院は東京丸ごとがフィールドとなる。ご存知だろうが東京は広い。一番密集しているであろう東京でこれなので、それ以外の地方では当然さらに広い。告示から選挙までの期間は、参議院では17日間である（衆議院は12日間）。つまり約2週間しかない。この期間に東京都の全有権者に対して顔を見せてアピールするのはほぼ不可能である。つまりあらかじめ名前が有権者に浸透しているか、他の代替戦略が必要になる（後述）。一方衆院選は12日間と期間は短いものの、東京が30の選挙区に分割されているため、選挙活動をしなければ行けない面積はかなり狭い。最も狭い東京26区では11km^2しかない。歩きでも一日で一周できる。
なお、衆議院小選挙区と東京都議会のエリア分けは、小選挙区が30、東京都議会が42と微妙に異なる。これは衆議院小選挙区はなるべく小選挙区ごとの有権者数を等しくするように分割しているのに対し、東京都議会の選挙区は行政単位、つまり市区町村の境界に一致させているためである。しかし衆議院小選挙区と東京都議会の本質的な違いは境界線ではない。最も重要なのは当選者数である。小選挙区では必ず一人しか当選しないのに対し、東京都議会の選挙区では住民の人数に合わせて複数名が当選することがある。例えば世田谷区は東京都議会に8つの議席を持つ。一方衆議院小選挙区では区民の多さから東京5区と6区に概ね分割され、当選者数はそれぞれで1名ずつである。
では改めて衆議院小選挙区と参議院選挙区の比較に戻ろう。まずはエリアの広さと当選人数の違いで、先ほど確認したように衆議院小選挙区は狭いエリアで一人だけが選ばれるバトルロワイヤルが繰り広げられるのに対し、参議院選挙区は東京全土を対象として6個の議席が争われる。ちなみに「小」選挙区の「小」とは”当選人数が一人に限定される”ことを意味する。つまり選挙区の広さそのものではなく当選人数によって定められる言葉であることに注意が必要である。
もう一つの違いとして重要なのが選挙のサイクルである。衆議院は4年の任期、参議院は6年の任期と定められている。しかし衆議院では内閣総理大臣による解散総選挙というイベントが任期を満了する前にほぼ必発するため、実際の衆議院の任期は平均2年9ヶ月に過ぎない（Gemini調べ）。つまり衆議院は参議院の2倍以上のスピード感で選挙が行われる。3年おきに選挙カーが駆け回り名前を連呼し、選挙区の狭さも相まって駅前で見かける機会も少なくないため、有権者に顔が刷り込まれやすい。よって衆議院小選挙区で勝つのに必要なのはドブ板選挙である。汗を流して街頭に立ち、地道に顔の見える距離でアピールする。また地元の名士や二世議員、三世議員も強い。都市部では住民の入れ替わりもそれなりに激しいものの、親の世代から名前を知っているとなんとなく親近感も湧くというものである。
一方で参議院選挙区で勝つのは一筋縄ではいかない。東京都全体を2週間でドブ板選挙できるわけがない。よく言われるのはスポーツ選手やタレント、文化人などからの転身が有利ということだ。実際に今回の東京都参院選でもちらほらみかける。衆議院小選挙区と違ってトップ当選する必要はないため、ある程度の集票が見込めればよい。あとは強い政治的メッセージである。直接顔を合わせなくとも強いイデオロギー、政党のカラーによって投票する組織票を固めれば当選の目が見えてくる。従来は医師会、労働組合、農協、宗教団体といった組織票が強いと言われていた。最近は既存の組織力が弱まる一方でSNSを用いたイデオロギーによる集票が目立ちはじめているように思う。
以前より衆議院は民意をより反映し、参議院は良識の府と言われ長期的な視点から国政に意見するとされてきた。たしかに衆議院の小選挙区は最も住民に密着している。ただそれが国政への民意を反映しているかというと微妙なところである。顔が見える相手というのはえてして好感度で決まりやすい。インターネットで批判が集まるような思想をもった政治家が地元では強いという話もよく聞く。とはいえ参議院はどうか。従来参議院選挙で強いといわれる組織票とは、つまり既存の組織を反映した候補を国会に送り込む。これは既得権益維持・現状維持の方向にバイアスがかかりやすいだろう。イデオロギーよりも実利を優先すること、拙速な改革を好まないという点では良識の府と言われる所以も理解できるところである。ただ現実の選挙としてそれが機能しているかについては、自分は政治の現実を知らないのでコメントができない。
| 選挙 | 選挙区数 | 議席数 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 衆議院小選挙区 | 東京30（全国289） | 東京30（全国289） | ドブ板選挙 |
| 衆議院比例代表 | 東京1（全国11） | 東京19（全国176） | 小選挙区救済・少数政党 |
| 参議院選挙区 | 東京1（全国45） | 東京6（全国74）[改選毎] | 都道府県知名度 |
| 参議院比例代表 | （全国1区のみ） | （全国50）[改選毎] | 全国知名度 |
残るのが衆議院比例代表と参議院比例代表である。まずは衆議院比例代表についてみてみる。実はこの衆議院比例代表は党によって戦略が大きく分かれるところである。具体的にいうと以下の2種類である。
| ①小選挙区を主要戦場と位置づけて、比例代表は小選挙区の救済（比例復活）と割り切る |
| ②比例単独候補を手厚くしつつ、小選挙区も取れるところを狙いにいく |
この2つの戦略の意味を理解するには比例単独というオプションを理解する必要がある。衆議院比例代表は、比例にだけ立候補する比例単独と、小選挙区との重複立候補の2種類の立候補が認められている。比例単独だと厳しいバトルロワイヤルである小選挙区を避けた上で、政策・イデオロギーを広く有権者に訴えることで当選を狙う。また衆議院比例は政党名でしか投票できないため、極端な話を言うと候補者が無名でも問題ない。
①の戦略は自民党の基本戦術であり、横綱相撲と言えるだろう。比例単独は2,3人しか設定していない。また旧民主党もこの戦略をとっていた。
②の戦略は基本的に野党がとる。立憲民主党や共産党、あとは公明党などは30−40程度を比例単独に擁立している。また新興政党は代表の知名度を活かして比例票を集め、比例単独を少しでも多く当選させることを目指す。面白いのは日本維新の会で、2017年の選挙までは40人程度を比例単独に擁立していたが、2021年以後は一定の力がついたと考えたのか、比例単独は5人、2人と減らしている。
また旧民主党から立憲民主党への比例単独の推移をみると興味深い。2009年、歴史的な政権交代劇となった衆議院選挙では比例単独を0人にして、小選挙区で300人以上の候補者を擁立した。つまり全エネルギーを小選挙区に注ぎ込み、自民党を打倒するという極めて攻撃的な戦略であり、歴史的な圧勝につながった。しかしその次の2012年も同様の戦略で望んだが、結果として歴史的な大敗につながった。これは政権与党としての引くわけにはいかないというアピールでもあったが、現在の立憲民主党のように比例単独をもっと多く擁立していれば、もう少し議席を残せたかもしれない。
ところで比例復活とは何か。小選挙区はバトルロワイヤルであるため思わぬ事故も起こりやすい。長年貢献してきた重鎮が事故的に落選することが起こり得る。またエリアごとの勝者総取りになるためマイノリティ政党の当選が難しくなることも懸念された（2位以降が全て死票となる）。そこで導入されたのが衆議院比例代表である。詳しい方法を知りたい人はドント式の項目を読んでもらいたいが、要するに2位以下の人でも1位当選者との票差がわずかであれば、比例で復活できる可能性を残すシステムである。
では参議院比例代表制はどのような選挙か。この比例代表は日本全体を一つの選挙区とする、かなり特殊な選挙である。国民投票みたいなものである。ここでものを言うのは圧倒的な知名度か、組織票である。参議院選挙区制が都大会なら、参議院比例代表は全国大会である。参議院比例代表のもう一つの特徴と複雑さを生むのが、「政党名と個人名のどちらを書いて投票してもよい」というルールだ。選挙公報では「比例はA党とお書きください」と書いている政党もあれば、「比例はB党もしくは候補者名をお書きください」と書いている政党もある。もし同じ政党内で比例にも自分の名前を書くようにアピールする候補者と、あくまで比例には政党名を書くようにとアピールする候補者が混在すると、自分の名前を書くよう求める候補者が順位の点では有利になる。一方党としての戦略としては、党名をアピールしたほうが今後につながるし、党全体の知名度アップも見込める。政党名を書いて投票することで、今後別の候補が比例代表で出馬したとしても、その票が維持されることが期待できるわけだ。
今回の選挙公報をみてみると、自民党や立憲民主党などは「政党名もしくは候補者名」としている。一方共産党や参政党は「政党名」と書いている。イデオロギーによる投票を期待する弱小寄りの政党は、政党名での投票を求める傾向があるのかもしれない。ところで日本保守党は「候補者名もしくは保守党」と順序が逆転している。これは日本保守党の比例代表候補が知名度が高い有名人がラインナップしているためだろう。
| 選挙 | 書ける名前 | 名簿 | 小選挙区との重複 | 特定枠 |
|---|---|---|---|---|
| 衆議院比例代表 | 政党名のみ | 拘束名簿 | 重複可（比例復活あり） | なし（ただし名簿1位に比例単独候補を載せることが実質的に特定枠として機能） |
| 参議院比例代表 | 政党名もしくは候補者名 | 非拘束名簿 | 重複不可（比例復活なし） | あり |
詳細はドント式の項目で解説するが、拘束名簿とは選挙前に名簿（当選する順序）を提出しておくことで、非拘束名簿は順序を決めておかないということ。当然ながら非拘束名簿でも比例代表に出馬するかどうかは事前に決まっており（当たり前である）、事前に設定しないのは順序である。重複可か不可かは、（小）選挙区と重複して立候補することができるかということ。バトルロワイヤルである衆議院小選挙区とちがい、参議院選挙区は複数名が当選するので、比例復活もない。
比例代表は（小）選挙区のように、わかりやすく候補者が獲得した票数で政党関係なしに当選が決まるわけではない。それを決めるのがドント式である。参議院と衆議院は両方とも比例代表はドント式である。
具体的には以下のような流れに従って各政党に議席が配分され、政党内で議席に候補者を割り当てる。
| ①各政党に議席配分 |
|---|
| ①-1 各党の総得票数を計算 ／参議院比例：政党名＋候補者名を合算 |
| ①-2 総得票数を1、2、3と整数で割る |
| ①-3 得られた計算結果を、政党関係なしに比べ、高い順から各政党に議席を配分する |
| ②政党内で議席に当選者を当てはめる |
| ②-1 いれば1位や2位の比例単独が当選する（いなければ②-2へ） ／参議院比例：特定枠が当選する |
| ②-2小選挙区の重複候補が惜敗率に応じて当選 ／参議院比例：候補者名が書かれた獲得票数に応じて順番に候補者が当選 |
さて、実際にどのように名簿が書かれ当選するかみてみよう。まずは衆議院比例代表。
| 衆議院比例 | |
| 1位 | Aさん（比例代表単独） |
| 2位 | Bさん（小選挙区重複） |
| 〃 | Cさん（小選挙区重複） |
| 〃 | Dさん（小選挙区重複） |
| 〃 | （以下ずらっと小選挙区候補者名が並ぶ） |
| 28位 | Xさん（比例代表単独） |
ここでAさんはよほどの弱小政党でなければ必ず当選する。小選挙区には出てないので、政党が用意した特別枠である。そして2位にずらっと比例復活を狙った小選挙区候補者が並ぶ。ただし比例復活が批判される場合もあり（裏金問題などで批判され「Permalink |記事への反応(0) | 17:48
