【スクープ連載】パチンコ産業と自民党の“禁断の共生” ーー都道府県別データが暴いた「票と規制の裏取引」【林直人】
【第6部】結論ーー「ネオン票田」が突きつけた民主主義の歪み
◾️6.1 “パチンコ=自民票”という禁断の証明
本研究が導き出したのは、にわかに信じがたい結論である。
高齢化や所得水準、失業率、経済規模といった社会経済的要因をすべて差し引いても、なおパチンコ産業従事者の集中度が高い県ほど、自民党の得票率が有意に上昇する。
人口1,000人あたりの従事者が1人増えるごとに、得票率は約2ポイント跳ね上がる――統計はこの衝撃の事実を突き付けた。
これは単なる産業ではない。パチンコ業界そのものが「政治的アクター」として機能し、選挙の力学を左右している可能性を示唆しているのだ。
加えて、
・高齢化率の高さ=自民党鉄壁票田
・所得水準や失業率の高さ=反自民傾向
という構図も鮮明に浮かび上がった。
しかし、それ以上に衝撃的なのは、パチンコ産業という特定業界の“濃淡”が、日本の民主主義を動かしているという冷酷な結論である。
◾️6.2 今後の研究――「業界が政治を買う」構図を暴け
この結果は終着点ではない。むしろ、さらなる告発の扉を開いたに過ぎない。
1.個人レベル分析
従業員本人や家族の投票行動を追跡すれば、組織票の実態が白日の下に晒される。
2.時系列分析
規制強化の年、業界不況の年、コロナ禍の年――選挙ごとに“パチンコ票”がどのように動いたかを検証せよ。
3.政治資金の追跡
業界団体から自民党へ流れ込む資金。票とカネの二重のパイプラインを可視化することこそ、民主主義の健全性を守る第一歩だ。
◾️終わりに――「日本政治の見えざる主役」
パチンコは娯楽の名を借りた巨大産業。
そして今やその光と影は、**選挙という国家の根幹を揺るがす“ネオン票田”**として機能している。
阿部恭久候補を巡る幹部逮捕劇が示したのは、その構図が統計上の偶然ではなく、現実に稼働している“票の装置”であるという証拠だ。
日本の選挙は、ネオンに照らされ、コインに操られてはいないか?
民主主義の正統性そのものを突き崩しかねない、この不都合な真実を直視しなければならない。
文:林直人
<参考文献>
Fair, R. C. (1978). The Effect of Economic Events on Votes for President. The Review of Economics and Statistics, 60(2), 159–173.
Gelman, A., & King, G. (1993). Why Are American Presidential Election Campaign Polls So Variable When Votes Are So Predictable? British Journal of Political Science, 23(4), 409–451.
総務省. (2022). 第26回参議院議員通常選挙結果調.
警察庁. (2023). 令和4年における風俗営業等の現状と風俗関係事犯の取締り状況等について.
総務省統計局. (2023). 人口推計(2022年10月1日現在).
内閣府. (2023). 令和3年度県民経済計算.
総務省統計局. (2023). 労働力調査(2022年平均結果).
<付録>
◾️付録A: R言語による分析コード
本分析で使用したRのコードは以下の通りである。データの読み込み、変数変換、重回帰分析の実行、そして結果の要約が含まれている。
R
# ライブラリの読み込み
library(tidyverse)
library(stargazer)
# データの読み込み(”pachinko_politics_data.csv”は付録Bのデータセットに対応)
df <- read.csv(“pachinko_politics_data.csv”, fileEncoding = “UTF-8”)
# 変数名の設定
names(df) <- c(“Prefecture”, “LDP_Vote_Share_pct”, “Pachinko_Employees_per1k”,
“Elderly_Ratio”, “Per_Capita_Income”, “Unemployment_Rate”, “GPP_nominal”)
# 県内総生産(GPP)の対数変換
df$Log_GPP <- log(df$GPP_nominal)
# 重回帰分析の実行
model <- lm(LDP_Vote_Share_pct ~ Pachinko_Employees_per1k + Elderly_Ratio +
Per_Capita_Income + Unemployment_Rate + Log_GPP, data = df)
# 分析結果の表示
summary(model)
# 論文形式の表を作成
stargazer(model, type = “text”,
title = “自民党比例代表得票率(2022年)に対する重回帰分析の結果”,
dep.var.labels = “自民党得票率 (%)”,
covariate.labels = c(“パチンコ従事者集中度”, “高齢者人口比率”,
“一人当たり県民所得”, “完全失業率”,
“県内総生産 (対数)”, “切片”),
digits = 3,
out = “regression_table.txt”)
◾️付録B: 分析データセット
本分析で使用した47都道府県の完全なデータセットを以下に示す。
<引用文献>
- 統計局ホームページ/人口推計/人口推計(2022年(令和4年)10月1 …, 8月 28, 2025にアクセス、 https://www.stat.go.jp/data/jinsui/2022np/index.html
- 人口推計 各年10月1日現在人口 年次 2022年 | ファイル | 統計データ …, 8月 28, 2025にアクセス、 https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&lid=000001408184
- 令和4年度(2022 年度)県民経済計算の概要, 8月 28, 2025にアクセス、 https://www.pref.ishikawa.lg.jp/kisya/r7/documents/0430_10_toukei2.pdf
- 県民経済計算 – 栃木県, 8月 28, 2025にアクセス、 https://www.pref.tochigi.lg.jp/c04/pref/toukei/toukei/kenmin.html
- 令和4年度県民経済計算の概要を公表します – 新潟県ホームページ, 8月 28, 2025にアクセス、 https://www.pref.niigata.lg.jp/site/tokei/1356909743454.html
- 1 令和4年度県民経済計算からみた県経済の動き 県内総生産は – 沖縄県, 8月 28, 2025にアクセス、 https://www.pref.okinawa.jp/toukeika/accounts/2022/acc4.pdf
- 県民経済計算 | 高知県, 8月 28, 2025にアクセス、 https://www.pref.kochi.lg.jp/doc/kenminkeizai/
- 令和3年度県民経済計算の全都道府県推計結果における茨城県の状況 …, 8月 28, 2025にアクセス、 https://www.pref.ibaraki.jp/kikaku/tokei/fukyu/tokei/betsu/keizai/qe2021-2/index.html
- 統計局ホームページ/労働力調査 – 総務省統計局, 8月 28, 2025にアクセス、 https://www.stat.go.jp/data/roudou/index.html