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ホーム > コラム一覧 > 調査データ > 【専門職】の投票政党、【農林水産業種】の投票政党をグラフ化すると?

【専門職】の投票政党、【農林水産業種】の投票政党をグラフ化すると?

 

 

今回は、有権者が働く業種により、
投票先にどのような関係にあるのかをグラフ化しました。

 

 

職業ごとの投票先政党にどのような特徴があるのでしょうか?

 

利用するデータは、公益財団法人 明るい選挙推進協会 第23回参議院選挙通常選挙の実態 P42
社会的属性等投票政党(選挙区)*1 からです。

*1 http://www.akaruisenkyo.or.jp/wp/wp-content/uploads/2011/07/23sanin1.pdf

 

参議院選挙が執行された平成25年7月の各政党の支持率は下記のとおりです。

01

*2 http://www.nhk.or.jp/bunken/yoron/political/2013.html

 

 

この表の数値を、
農林水産、保安的、運輸・通信、製造業、販売・サービス業、専門・技術的、事務の順に、
グラフをします。

 

まず、農林水産からです。

02

 

 

民主党 12.8
自民党 66.7
公明党 0
みんなの党 2.6
生活の党 0
共産党 2.6
社民党 2.6
みどりの風 0
日本維新の会 2.6
新党大地 2.6
その他の党 0
無所属 0
白票を入れた 2.6
わからない 5.2

農林水産業は自民党への投票割合が高いことがわかります。

 

 

続いて、保安的業種です。

03

 

民主党 25
自民党 62.5
公明党 12.5
みんなの党 0
生活の党 0
共産党 0
社民党 0
みどりの風 0
日本維新の会 0
新党大地 0
その他の党 0
無所属 0
白票を入れた 0
わからない 0

保安的業種でも自民党への投票割合が高いことがわかります。
農林水産業種では公明党への投票がありませんでしたが、
保安的業種では公明党への投票が12%ほどあることがわかります。

 

次に、運輸・通信業種です。

04

 

民主党 16.7
自民党 45.2
公明党 2.4
みんなの党 7.1
生活の党 0
共産党 4.8
社民党 2.4
みどりの風 0
日本維新の会 7.1
新党大地 2.4
その他の党 0
無所属 2.4
白票を入れた 7.1
わからない 2.4

 

運輸・通信業種でも自民党への投票割合が高いことがわかります。
しかしながら、自民党への投票割合は、農林水産業種、保安業種よりは低い傾向が見えます。

 

 

次に、製造業種についてです。

 

05

 

民主党 16.5
自民党 43.2
公明党 5.8
みんなの党 8.6
生活の党 1.4
共産党 6.5
社民党 0.7
みどりの風 0.7
日本維新の会 7.9
新党大地 0
その他の党 1.4
無所属 0.7
白票を入れた 2.9
わからない 3.6

 

 

続いて、販売・サービス業種です。

06

 

民主党 13.8
自民党 53
公明党 4.4
みんなの党 6.6
生活の党 0
共産党 6.6
社民党 0
みどりの風 0.6
日本維新の会 10.5
新党大地 0
その他の党 0.6
無所属 0
白票を入れた 0.6
わからない 3.3

 

販売・サービス業種では、他業種と同様に自民党、民主党への投票割合が高いという傾向が見られます。
しかしながら、日本維新の会への投票率が10%を越えています。

 

次に、専門・技術的業種です。

07

 

民主党 13.9
自民党 47.4
公明党 3.6
みんなの党 7.2
生活の党 1
共産党 8.2
社民党 0.5
みどりの風 1.5
日本維新の会 7.7
新党大地 0
その他の党 2.1
無所属 1.5
白票を入れた 2.1
わからない 3.1

 

専門的業種で日本共産党への投票割合が8%越えで、
他の業種と比較すると投票割合が高い傾向が見られます。

 

 

最後に、事務業種です。

08

 

民主党 17.9
自民党 48.5
公明党 5.2
みんなの党 4.5
生活の党 1.5
共産党 5.2
社民党 2.2
みどりの風 0.7
日本維新の会 6.7
新党大地 0
その他の党 0
無所属 0
白票を入れた 1.5
わからない 6

 

民主党への投票割合が高い傾向が見られます。

 

このように、
業種ごとの有権者がどの政党に投票してきたのかをグラフ化をすると、
それぞれに特徴があることが見えてきます。

 

選挙を予定されている方は
公益財団法人 明るい選挙推進協会の調査結果の概要を参考にしてみてはいかがでしょうか。

この記事の著者

渡部 秀成
LLCつくばリスクマネジメント 代表社員
渡部秀成

1999年から公的機関、民間企業の大量テキストデータベース整備、検索システム構築、パテントマップ(特許情報)作成等、各国政治家発言、企業経営者発言、株式情報、有価証券報告書等のテキストマイニングに携わる。2011年東日本大震災時にTwitter上に書き込まれた200万件のツイート分析から風評被害対策の仕組みを体系化。
国内外の実験、論文等で明らかになっている、人の心理的・行動特性をベースにした多面的なソーシャルメディア分析を行い、現場で活用できるマニュアルに落としこむ作業まで行なっている。

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渡部 秀成

渡部 秀成
LLCつくばリスクマネジメント代表社員

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