This is an HTML version of an attachment to the Freedom of Information request 'Research on FoBTs'.



Geofutures   
 
 
 
 
 
Machines Research 1 
 
Mapping the social and economic characteristics of 
 
high density gambling machine locations 
 
 
 
 
Prepared by Geofutures and NatCen for 
The Responsible Gambling Fund / 
The Responsible Gambling Strategy Board 
 
 
Authors: Heather Wardle, Ruth Keily, Mark Thurstain-Goodwin and Gaynor Astbury  
 
 
 
NatCen 
Geofutures Ltd 
35 Northampton Square  108 Walcot Street 
London EC1V 0AX 
Bath BA1 5BG 
November 2011 
www.natcen.ac.uk 
www.geofutures.com 

 
Contents 
Section  Content 
Page 
1  Research objectives 

2  Research evidence 

3  Methodology 
15 
4  Results 
30 
5  Interpretation and conclusions 
55 
6  Access to interactive online maps 
62 
7  References 
63 
  Appendices 
65 
 
 


 
Executive summary 
  This study undertaken for RGF/RGSB by Geofutures Ltd and NatCen aims to address 
the lack of empirical data for Great Britain on the spatial distribution of gambling 
machines and the socio-economic characteristics of the neighbourhoods in which the 
highest density clusters of gambling machines are found. The underlying objective was 
to obtain baseline evidence on which to base further research in support of a strategy 
that aims to help prevent vulnerable individuals from gambling-related harm. 
While location data for the majority of licensed gambling machine venues were 
available, for most venue types, machine numbers by venue were not. Various 
research methods, including a fieldwork validation exercise, were employed to obtain 
sufficiently accurate estimates of machine numbers by venue type to allow a machine 
density analysis to be undertaken. Estimates and assumptions employed were based 
upon a rapid evidence assessment of relevant recent literature as well as expert 
industry input. 
Mapping, spatial statistical analysis and distribution analysis techniques were used to 
identify ‘machine zones’ surrounding all gambling machine venues, and a subset of 
‘high density machine zones’ within them. Key Census-based social and economic 
characteristics of these zones were then analysed and tested for statistical significance. 
High density machine zones were found to be positively correlated with areas of lower 
income, economic activity and employment status compared with the respective 
national averages, but the spatial distribution of high density zones is more complex 
than this alone suggests.  
Suburban, secondary urban, satellite and coastal locations were most notable among 
the highest density areas, and even within these groups significant differentiation was 
detected. A notable number of New Towns emerge within the highest density zones, 
especially those with higher numbers of low-income neighbourhoods. 
Income is clearly a factor in defining where highest machine density is found, but other 
potentially significant relationships suggest themselves, including access, local 
economic and leisure offer/diversity and the presence of key age groups.  
Fruitful routes for deeper investigation were identified, including testing potential 
circularity in results through regression analysis. There is also a need for further 
validation of assumptions and more detailed case studies to reveal the differential 
demand for machines among resident and visiting populations and the influence and 
availability of alternative forms of entertainment on machine density. Finally, 
behavioural research should take these findings forward to understand whether and 
how machine density impacts propensity for gambling and/or gambling-related harm. 
 
 


 
1. Research objectives 
1.1  Rationale 
  The decision to commission a series of research projects on terrestrial machine 
gambling builds upon the publication of the Responsible Gambling Strategy Board’s 
(RGSB’s) strategy paper in autumn 2009 and extends an initial programme of 
exploratory work led by the Gambling Commission.  
In its 2009 paper, the RGSB recommended that the Responsible Gambling Fund (RGF) 
should support research focussed on gambling activities where there was a perceived 
risk of gambling-related harm, such as high-prize and high-stakes gambling machines.  In 
addition, the RGSB clearly stated that much of their research agenda is driven by a focus 
on the Gambling Commission’s third licensing objective: to protect children and 
vulnerable people from harm.  
To this end, the RGF has designed a programme of research to investigate issues relating 
to terrestrial machine gambling, including the collation of empirical evidence about the 
geographic location of gambling machines and the correlation of these data1 with 
jurisdictional, regional, sub-regional and local socio-economic and demographic 
characteristics.  
1.2  Aims and desired outcomes 
  Understanding the micro and macro environments in which gambling is available is a 
key component of any public health-based approach to gambling research, since the 
geographical and social environments in which machines are located may interact with 
individual gambling behaviour.  
To be able to examine these interactions, it is important to understand objectively what 
relationships, if any, are evident between the physical location of gambling machines 
and the socio-demographic and economic environment in which they are situated.  
Ultimately it may be valuable to examine whether any patterns are evident which might 
suggest that machines are more or less clustered in areas where there may be a greater 
propensity for gambling-related harm, as correlated with other relevant datasets, such 
as the British Gambling Prevalence Survey (BGPS). To do this, we first need reliable and 
systematic baseline information on which to ground further study. This is the primary 
objective of this study. 
To our knowledge, no study has previously attempted to map the location of gambling 
machines in Britain either in aggregate, by venue, or by machine type. This study 
therefore sets out to provide important empirical evidence in this area and allow for key 
questions about the relationship between machine location, gambling access and 
                                                           
1 Note that throughout this report, the term ‘data’ is used in its grammatically correct form i.e. as the plural of 
‘datum’. 
 


availability and broader local environments to be explored. 
The study area was defined as Great Britain, not including Northern Ireland, conforming 
to The Gambling Commission’s area of jurisdiction (with the exception of some small 
and detailed areas of legislative control that apply across the UK). 
The focus of this study was the physical location of terrestrial gambling machines and 
not an examination of provision of machine-style games in online environments 
(provided by sites including www.jackpotjoy.com, www.slotmine.com or 
www.888games.com). At the outset it was acknowledged that this study could not in 
any meaningful way take online gambling into account.  
The streetscape aspect is relevant to recent British media coverage of gambling.2 
Bookmakers’ shops have been perceived as increasing in a number in town centres, 
especially where other retailers have ceased trading and left premises vacant, a feature 
of the wider recent economic downturn. In areas such as London’s Chinatown and the 
horseracing centre of Newmarket, local opposition has sought to preserve the trading 
character of the high street and to voice concerns over lower-income and vulnerable 
groups having increased access to gambling opportunities overall, not exclusively 
machine-based.  
The ability to interpret these stories in light of accurate data is another objective of this 
study. 
1.3  Supplier credentials 
  RGF/RGSB commissioned a partnership of two independent suppliers to undertake this 
baseline research, who between them have a strong track record of expertise in the 
different aspects of the task. 
Geofutures Ltd is a consultancy specialising in advanced spatial data analysis and 
mapping. It was established in 2002 as a spin-out from UCL, among the pioneering 
centres of geographic information science (GIS), and the company maintains academic 
rigour in its methodologies while applying these to commercial needs.  
Geofutures has much experience of undertaking complex research and data modelling 
for government, corporate, and third-sector clients including the Department for 
Communities and Local Government, the Office for National Statistics, Ipsos MORI, The 
Local Data Company, Regen SW, and the Transition Network. 
The company was commissioned to undertake the gathering and processing of data, the 
mapping and spatial statistical analysis of gambling machine venue density and the 
social and economic characteristics of the locations where the highest densities were 
found. 
The National Centre for Social Research (NatCen) is an independent research institute 
specialising in applied social research for policy purposes, with a commitment to 
methodological rigour. NatCen conducted all three of the British Gambling Prevalence 
                                                           
2 E.g. ‘Give people the freedom to curb high-street gambling’ The Guardian, 22.02.11; ‘Calls for government to limit ‘clustering’ 
of betting shops’ Racing Post 5.1.11 
 



Survey studies and has broad ranging substantive expertise in the field of gambling 
studies. The partnership of NatCen and Geofutures for this project therefore combined 
substantive expertise in gambling research with methodological expertise in GIS, 
underpinned by a commitment to rigour and transparency in research.  
1.4  Understanding spatial relationships 
  At the outset, RGF/RGSB identified the significance of mapping data in revealing 
important differences across space. Maps instantly reveal spatial differentiation, even 
down to fine spatial scales, which together with our understanding of the differences 
between locations – their physical geography, their accessibility or the social and 
economic characteristics of their populations – can reveal previously unknown insights 
into phenomena. With additional analysis, data correlations observed for some studies 
may suggest causal factors. 
The findings of this study are partly based upon machine density analysis of gambling 
locations. At a more basic level, the visual interpretation of spatial patterns on the maps 
provided also reveals aspects which were not previously known, such as the proportion 
of the highest-density machine clusters which are in seaside towns relative to other 
locations or a broad pattern by which satellite town and New Towns have higher density 
of gambling machines relative to other areas, including inner-city areas. To interpret the 
findings appropriately, it is important to understand some principles of spatial data 
analysis. 
By giving each data point a spatial location on a map (a map co-
ordinate, or often an estimate of one based on postcode) we can 
create a simple visualisation of a dataset across space.  
As map (a) shows, together with physical features such as roads 
and administrative boundaries, we can start to see the 
distribution of points and identify high densities and patterns.  
 
We then need to deal with the issue that data points are often 
too concentrated to see detailed patterns clearly.  
Map a: property point data 
is visualised for Stoke-on-
Trent. The clusters are 
clear, but where we have 
the most data points we 
can no longer discern fine-
scale patterns.
 
 




Using recognised statistical methods which ascribe values to 
locations relative to their proximity to known point data, we can 
create continuous data ‘surfaces’ illustrating data values and 
densities in a way we can easily see and understand. 
These techniques also overcome another significant problem: 
mis-representation of data in zonal maps.  
In the example of map (b), a zonal map shows point data which 
 
has been summarised according to the administrative boundary 
Map b: data visualised 
in which it falls, and the whole zone is given a single average 
according to administrative 
value.  
boundaries.  
In map (c), the exact same point data is shown as a data ‘density 
surface’, revealing hotspots and the true distribution of data 
values across the whole area.  
The zonal map obscures significant patterns that cross 
boundaries, and averages out variations within each zone. This 
means that for a given point on the map, we can only ascribe a 
data value which is the average for a zone which is considerably 
larger and which has an arbitrary shape. The hotspot map 
reveals differential values at a much finer scale, based more 
 
closely on the actual locations of point data, but it is still very 
Map c: the same data 
easy to understand.  
visualised as surface 
density 

   
Several related methods are used in this study, as set out in the methodology below. The 
data point locations of gambling machines are modelled to show spatial density surfaces, 
which, in turn, are used to develop an appropriate method for identifying those locations 
which can be statistically identified as ‘high’ density.  
The zones around gambling machine locations are also identified simply as geo-located 
points with a spatial ‘buffer’ around them, creating boundaries for these areas. Their 
economic and social characteristics are then identified and aggregated based on the 
resident populations living within and in close proximity to them.  
Some social and economic data lend themselves to being spatially interpolated as 
surfaces, and perceiving patterns in data such as income scores is far easier when 
visualised this way. Other datasets used in this study categorise data into groups which 
are not so readily visually interpreted. For example, ‘occupation group’ assigns a 
percentage of population into one of nine categories; these multi-dimensional datasets 
can technically be re-interpreted as surfaces but the time investment involved has to be 
weighed against the ultimate accuracy of interpretation, and the data can still be 
analysed without fine-scale data mapping and included in the analysis. 
Chi-square tests for statistical significance are then applied to the findings to measure the 
likelihood that patterns, where identified, are significant and could not have arisen 
coincidentally. 
In all statistical analyses, spatial and otherwise, methods will by definition generalise and 
allow for margins of error. Similarly all studies of this kind are limited by the accuracy and 
 


availability of data. We aim in this report to be as open and objective as possible where 
these limitations occur whilst making use of the best available information and methods 
to derive results that can be safely relied upon, and clarifying where results may be 
relatively less sound. 
 
 


 
2. Research evidence 
2.1  Methodology 
  We conducted a Rapid Evidence Assessment to assess (a) what evidence currently exists 
about the relationship between gambling machines and area characteristics, and (b) 
what methods have been used to consider issues relating to the geo-spatial distribution 
of gambling machines. The Rapid Evidence Assessment is a compressed and delineated 
version of a Systematic Review, recommended by the Government Social Research 
Department, which uses the same principles to identify, review and evaluate evidence. 
However, it is conducted in a shorter time frame and accordingly discusses fewer 
publications in less detail. Our approach was built on the following principles: 
2.1.1  The identification of clear  Our assessment focused on finding what evidence exists 
questions that the review 
relating to:  
seeks to answer. 
a) the geo-spatial distribution of gambling machines  
b) the impact of this distribution; and  
c) the broader availability of gambling machines.  
Our aim was to identify the central themes discussed in the 
research literature relating to these questions and to 
examine the methods used.  
2.1.2  The specification of 
We used various publicly-available databases to search for 
search terms and 
both peer-reviewed and ‘grey literature’ in this area. 
protocols. 
Specifically, we used the London School of Economics’ 
cross-searcher database which searches over 100 different 
databases, including PsycMed, PubInfo, Web of Science, 
International Bibliography of Social Sciences, media reports, 
communications, various unpublished reports and theses.  
We used combinations of the following search terms to 
identify literature: gambling; machines; access/accessibility; 
availability; geography; GIS and/or density listed in the title 
or abstract. All returned articles were shortlisted based on 
(likely) relevance to the research questions; 21 articles and 
book chapters were shortlisted for review.  
Each article was summarised based on the abstract 
information and assigned to an article type (empirical, 
discussion, meta-analysis) and a broad theme (e.g. machine 
location and area characteristics; relationship between 
density and behaviour; other accessibility features). Based 
on this process, 15 articles were then shortlisted for fuller 
review.   
 


2.1.3  The basis for the 
Empirical studies were assessed based on accepted 
assessment of study 
methodological standards and the transparency evidenced 
quality. 
by authors in presenting results and discussing limitations. 
2.1.4  The basis for synthesising 
In drawing conclusions, we have given more weight to 
study results. 
evidence from empirical studies with strong methodology.  
2.2  Summary of relevant studies 
2.2.1  Overview 
  Research evidence can be    articles and studies that focus on the relationship 
broadly categorised into 
between machine density and area characteristics 
two key areas:  
  articles and studies that focus on the relationship 
 
between gambling and/or machine availability and 
behaviour. 
  A number of studies in Canada, Australia and New Zealand have analysed the 
relationship between machine location and area characteristics. The literature relating 
to each of these themes is summarised in the following sections. 
2.2.2  Machine density and area characteristics – evidence from Australia and New Zealand 
  Studies by McMillen and Doran (2006), Stubbs and Storer (2003) and Marshall and Baker 
(2001) demonstrated that in certain Australian states, areas of greater deprivation or 
lower resources had a greater density of Electronic Gambling Machines (EGMs). In 
Victoria, this geo-spatial pattern led to the implementation of a cap on the number of 
EGMs in 19 disadvantaged areas (Productivity Commission, 2010).  
However, both McMillen and Doran (2006) and Marshall and Baker (2001) also 
highlighted that the broad association between machine density and disadvantaged 
areas needed further and more localised consideration. Marshall and Baker (2001) 
focused their research on the metropolitan areas of Melbourne and concluded that 
patterns observed at a national level were also observed at a more local level, whereby 
more disadvantaged neighbourhoods, specifically those with lower economic resources, 
were more likely to have greater numbers of EGMs.  
McMillan and Doran (2006) compared three localities in Victoria, Australia. They 
concluded that the association between machine density and disadvantaged areas 
varied between them and that simply comparing machine density per 1000 people with 
indices of deprivation (the broad methodology used to determine which areas would be 
subject to EGM caps) was insufficient to fully explain spatial patterns at a local level, and 
that broader domains of accessibility should be considered. They suggested that these 
domains should include types and combinations of gambling machines, 
technological innovation, the proximity of venues to community facilities, 
consumer preferences, venue marketing strategies, convenient travel routes and 
parking  facilities, and other externalities (e.g. localised pockets of affluence and 
disadvantage, changing urban and economic conditions, policy impacts, etc.) 
In a further article, Young, Lamb and Doran (2009) argued that the geo-spatial 
 
10 

distribution of machines in relatively remote urban centres of Australia were the 
product of various supply-side mechanisms. For example, they noted that pre-existing 
spatial infrastructure largely determined the location of machines. This included 
features such as the pre-existence of certain venues where machines could be housed, 
proximity to central business areas (or other entertainment areas), transport corridors, 
or community congregations.  
They argued that these infrastructure aspects determined the basic spatial structure of 
EGM supply in these regions. This provides further support for taking a more localised 
perspective when assessing the geo-spatial distribution of gambling machines, and the 
need to consider both supply side and demand side factors.  
2.2.3  Geo-spatial distribution of machines – evidence from Canada 
  A body of research into the geo-spatial distribution of machines has also been 
conducted in Canada. Robitaille and Herjean (2008) used GIS techniques to analyse the 
location of venues with a license to operate Video Lottery Terminals (VLTs) in Montreal. 
They used network analysis to calculate the time taken to walk to the nearest venue 
with a VLT. Based on this, the authors concluded that there was a strong relationship 
between VLT access and area vulnerabilities (defined using a composite index similar to 
Great Britain’s Index of Multiple Deprivation), noting that the spatial distribution of 
neighbourhood vulnerability was closely aligned to areas of greater accessibility of VLT 
venues.  
However, Robitaille and Herjean also noted that access to VLTs was concentrated in 
central and pericentral districts of Montreal, and aligned along the major thoroughfares 
of the city. This supports the importance of considering spatial infrastructure alongside 
more standard measures of machine access (such as number of machines per 1000 
people or distance to access).  
Gilliand and Ross (2005) also noted the relationship between machine location and 
regional vulnerabilities. In addition to investigating the density and prevalence of 
machines, they also looked at adoption rates (the proportion of venues eligible to have 
VLTs that actually held a license for these machines). They found a positive association 
between VLT adoption and borough distress (an index which takes into account 
unemployment, low educational attainment and lone parenthood); VLT adoption rates 
(as defined above) increased as borough distress increased.  
However, Gilliand and Ross also noted that other infrastructure reasons may affect the 
distribution of VLTs, such as land zoning regulation, and variations in municipal liquor 
licensing laws (as VLTs licenses are limited to venues with liquor licenses).  
Finally, Wilson et al (2006) performed a similar analysis but instead focused on the 
proximity of VLTs to secondary schools. This study used a number of measures to 
examine the geo-spatial pattern of VLT distribution. These included measures of (a) 
concentration (number of machines within a given radius) and (b) an accessibility index 
(comprising the proportion of eligible venues with VLTs multiplied by distance from the 
secondary school).  
The results demonstrated that there were greater opportunities for VLT gambling in 
economically-disadvantaged school areas and that the distribution of, and access to, 
 
11 

VLTs surrounding Montreal’s schools reflected local geographies of socio-economic 
disadvantage. The authors did not specifically note any other spatial structural factors 
that contributed to this observed relationship. However, they did state that other 
normative and temporal factors may affect accessibility, such as parental influence and 
supervision outside of school hours (social and personal accessibility).3 
2.2.4  Relationship between machine availability and gambling behaviour 
  A number of studies have considered the relationship between machine availability and 
gambling behaviour. Before considering the specifics of these studies, it is important to 
outline the basic theories that underpin such research. 
  Broadly speaking, this 
a) what is the nature of the relationship between exposure 
body of research is driven  to gambling and gambling behaviour? 
by two main 
b) what processes or mechanisms may propagate or 
considerations: 
mediate this relationship? 
  Many researchers have argued that increased exposure to gambling opportunities will 
lead to increases in gambling participation, expenditure and, ultimately, the experience 
of gambling-related harm (e.g., Orford 2011, Cox, 1997). However, some scholars have 
questioned this assumption, arguing that the shape and nature of the relationship 
between exposure and behaviour is more complex than previously assumed and that 
the relationship may be non-linear, as a range of adaptive processes by individuals and 
the broader community may mitigate this relationship (e.g. Shaffer, LaBrie & LaPlante 
(2004; LaPlante & Shaffer, 2007). The focus of this study, aimed at understanding the 
geo-spatial distribution of gambling machines in Great Britain, speaks exactly to this 
issue.  
In this project, we are firstly focusing on understanding the core patterns of this 
distribution. In the longer term, questions about how (any) differential exposure is 
related to behaviour may be considered. Although not directly related to the core 
objectives of this study, we have summarised some of the main themes emerging from 
the literature below. In particular, these authors have raised some important issues to 
be borne in mind when considering the relationship between machine density and 
behaviour, such as the need to consider both accessibility and availability.  
A meta-analysis conducted by Storer, Abbott and Stubbs (2009) concluded that the 
prevalence of problem gambling increased as machine density increased, with little 
evidence of a plateau with increasing density. This supports exposure theory. However, 
they also found that problem gambling prevalence decreased over time which they 
argued also provide some support for adaptation theory.  
Of particular interest was the observed pattern whereby low-density EGM areas had the 
greatest variance in problem gambling rates compared with high density EGM areas. In 
                                                           
3 The 2010 Australian Productivity Commission Inquiry into Gambling refers to research that suggests that 
‘geographic and temporal aspects of accessibility’ are significantly and positively related to severity of gambling 
behaviour whereas ‘social and personal aspects of accessibility’ are at best only weakly related (Moore et al. 2008; 
Thomas et al. 2009 quoted in PC, 2010)  
 
12 

short, the relationship in low-density EGM areas was not uniform. The authors argue 
that geographic clustering of venues in low density EGM areas could be driving this 
association and that such clusters could have differential impact. They also note that the 
type of venue in which EGMs are situated may play a role in mediating the risk of harm.  
This detailed study, therefore, provides support for considering local community 
contexts, spatial infrastructure, differential regulatory environments, and other 
accessibility issues at a more fine-grained level when looking at the relationship 
between gambling access and gambling behaviour.  
Further studies have demonstrated a link between machine density and gambling 
expenditure. The evidence for Australia has been summarised in the most recent 
Australian Productivity Commission Report on Gambling (2010).  
Among others, this report cites work by Delfabbro (2003), who found a strong 
correlation between gambling machine density and net revenue, and also Stubbs and 
Storer (2007), whose analysis showed that EGM density accounted for 77% of the 
variation in gambling expenditure per adult. However, the Productivity Commission 
report does not include Delfabbro’s 2008 article, which demonstrated that the 
reduction in gambling machines in South Australia did not lead to a commensurate 
reduction in gambling revenue or behavioural change among pre-existing patrons. 
Delfabbro outlined various measures undertaken by industry to circumvent the 
potential impact, again highlighting the need to consider this issue in a broader context.  
Finally, most studies reviewed noted that machine density is only one aspect of 
exposure. Based on the studies considered, exposure to gambling appears to comprise 
two interlinked factors: availability and accessibility.  
Measures of availability used in the studies reviewed included proximity to the nearest 
venue, either using GIS analysis or self-report; density of machines per n of population, 
machine adoption rates (i.e., of those venues eligible, what proportion contain 
machines) and venue/machine clustering at low level geographies.  
All these aspects can potentially influence the availability of machines at different local 
levels. Accessibility is generally considered to comprise broader aspects that may affect 
behaviour, such as opening hours of venues, conditions of entry, ease of use, venue 
type, layout and general environment, convenience and the spatial distribution within a 
local area (such as whether the venue is close to transport links, other businesses etc).  
All of these features may interact with broader machine availability to mediate the 
relationship between machine exposure and gambling behaviour. Whilst many 
researchers note this possibility, to our knowledge, there is no research evidence that 
assesses both availability and accessibility issues, and interactions between the two, in a 
comprehensive way.  
  This  research gap is likely    assessing both issues  would require very specific local 
to be evident because: 
level analysis, whereas much of the research conducted 
in this area to date focuses on larger, aggregate, 
geographic areas combined with survey data; and 
  untangling the impact of these different aspects in an 
empirically robust way is particularly challenging. 
 
13 

2.3  Key findings from Rapid Evidence Assessment 
 
  Research evidence from Canada, Australia, and New Zealand showed that the 
geo-spatial distribution of gambling machines in these countries is associated 
with underlying area vulnerabilities, such as borough distress or deprivation. 
  Localised studies in these countries have also demonstrated the importance of 
considering both supply-side and demand-side factors in understanding this 
distribution, such as consideration of local infrastructure and land zoning/uses. 
  No evidence base currently exists in Great Britain relating to this and thus 
debates about relative exposure to gambling machines are not based on 
empirical evidence.  
  Exposure to gambling contains two component parts: availability (measured by 
metrics such as density and distribution of opportunities) and accessibility 
(measured by metrics such as ease of access, venue environment and so on) 
  The relative contribution of availability and/or accessibility to levels of gambling 
‘exposure’ levels in Great Britain is unknown.  
2.4  Interpretation and application of evidence to Great Britain 
  As demonstrated above, a body of work, although in its relative infancy, has been 
developed in Canada and Australia which examines the geo-spatial distribution of 
gambling machines, and considers the impact of this distribution upon behaviour. This 
has led to certain advances in thinking, such as the importance of looking at machine 
distributions at a local level in order to fully consider how supply-side factors (such as 
infrastructure and zoning) may influence this distribution. However, in Britain, no such 
body of work exists and we do not have any empirical data that tell us: 
a)  how the location and density of gambling machines varies across Britain 
b)  if clusters of high-density machine areas exist and, if so, 
c)  what the underlying associations are with broader socio-demographic and 
economic area characteristics. 
This basic understanding is needed before more nuanced perspectives can be applied. 
This report aims to supply this missing evidence, and to develop a basis upon which 
more localised research can be undertaken. 
 
14 

 
3. Methodology 
3.1  Available machine venue location data 
3.1.1  Regulated gambling premises 
  The Gambling Commission (GC) regulates licensed gambling premises, with the 
exception of pubs and bars. The Commission maintains a database of premises that have 
a licence for gambling machines, based on statutory returns from every local authority 
(LA), providing address details to the unit postcode4, status of licence (e.g. granted, 
pending application, refused etc), and licence type (Adult Gaming centre [AGC], Family 
Entertainment Centre [FEC] etc). This database was made available for this study in 
December 2010. 
Any such database is by definition a snapshot in time and will be subject to inaccuracies. 
The database includes some missing data on licence status where LAs have not updated 
the GC when pending applications are granted; lapsed licences are also updated 
periodically.  There will also be some typographic errors in the recording of some 
licences, including errors in the recorded postcode, which is particularly pertinent to this 
study. 
Subsets of the data based on the status of the application were created for inputs for 
analysis. Given the known update pattern for the data, it was decided to include all 
licences with the status of 'granted' or 'application'. There may exist, in a small number 
of cases, more than one application for one potential site, (e.g. casino locations with 
more than one company submitting an application) but the effect of this on results will 
be minimal and resultant analysis assumes this level of accuracy. Records with no status 
stated, or those refused licences etc have been omitted, giving us a better indication of 
what existed 'on the ground' at the time the data were supplied.  
With over 14,000 premises listed, the database was judged to have sufficient size to 
provide a robust basis for venue location, even allowing for the flow of new and closing 
premises. 
3.1.2  Pubs, bars and restaurants 
  Pubs, bars and restaurants (given the collective term ‘pubs’ below for brevity) are 
automatically allowed a limited number of gambling machines within the terms of their 
alcohol licence, and can apply for a licence for additional machines. In both cases the LA 
is the licensing body and no national body regulates these venues in equivalent terms. 
We therefore recommended to the RGF that location data for this kind of premise 
                                                           
4 The UK Royal Mail defines 124 Postcode Areas by the first one or two letters in the standard postcode format, 
divided into approx 2900 Postcode Districts by the number that immediately follows them. In the second half of 
the postcode the district is divided into Postcode Sectors (of which there are approx 9,650) by the number, and 
then into the Unit Postcode by the final two letters. There are approx 1.71m unit postcodes in the UK, each on 
average representing 15 delivery points. 
 
15 

should be obtained from a commercial source.  
There is no equivalent regulatory dataset of all pubs, let alone one which identifies the 
presence or otherwise of gambling machines. We therefore recommended the use of a 
publication-based list of approx 30,000 premises from which we were able to identify 
16,000 venues where the publican had indicated the presence of one or more category C 
or D gambling machines. This is a smaller population than the total 50-60,000 licensed 
premises estimated by the British Beer and Pub Association, but one which we can feel 
confident includes only relevant locations i.e. will not skew results with additional pub 
locations where we do not know there are gambling machines present. Overall the 
contribution of pubs to machine density is relatively low and evenly distributed, which 
gives us greater confidence in the results of using these data. 
These data were supplied by publisher William Reed5, including address details and unit 
postcode. 
This dataset was merged with the GC data as a final input points dataset, defining the 
location and attributes of the selected pubs for further analysis. 
3.1.3  Gap analysis for pubs 
  To ensure that we could safely assume the pub venue datasets were sufficiently accurate 
to provide a basis for research, we conducted a comparison analysis of the pubs location 
data against relevant sector data from the Office for National Statistics’ Annual Business 
Inquiry (ABI). The methodology used is outlined in section 3.2.4 below. 
3.2  Machine location data collection 
3.2.1  Data availability issues 
  In accordance with its aims and objectives as set out by RGF, this study deliberately 
steered away from any attempt to ascribe behaviours to gamblers, aiming only to 
provide a systematic view of where gambling machines were located.  
However, in making the decision to seek data on number of machines in order to 
calculate total machine density, rather than relying simply on venue distribution alone, 
the view was taken that access to gambling machines in one type of venue is not 
objectively the same as another. Access to several hundred gambling machines among a 
series of neighbouring adult gambling centres cannot be judged equivalent to two or 
three machines each across the same number of pubs. Therefore the number of 
machines per venue is relevant when seeking to obtain an accurate view of gambling 
machine density. 
In seeking ‘machine numbers per venue’ data, a number of key issues presented 
themselves: 
1) LAs request the number of machines in the venue in a gambling licence application. 
                                                           
5 The UK Pubs & Licensees Database supplied by William Reed Business Media Ltd, based on the requested 
circulation of the publicans’ publications The Morning Advertiser, Guide to Pubs, Bars and Nightclubs and On Trade 
Scotland

 
16 

They are not required to include these figures in statutory returns to the GC, however, 
and research among LAs found none which captured this information in any way other 
than by internal filing of paper copies of applications. Within the time and cost resources 
available, it was not judged practical to examine data held by individual LAs in this 
format. 
2) Some types of gambling venue are required to submit machine numbers information 
to GC, by operator rather than by individual licensed premise. Where the GC holds this, 
however, they were unable to release it for the purposes of this study, even in an 
anonymised form which would allow us to ascribe an average number of machines per 
venue across an operator’s estate. 
  We were advised by GC 
  The GC is prevented from providing any alternative 
that the key reasons for 
figures to those provided in official publications under the 
this prohibition fall into 
Statistics Act, and were not in a position to provide 
two categories: 
historical data as an alternative since the database is 
maintained as a current live snapshot of the estate.  
 
  Premises data and machines data by operator (which may 
represent one or many premises) are provided to the 
Commission as part of operators’ regulatory returns.  The 
Commission therefore considers that this information is 
provided in confidence and should not be further 
disclosed. 
  Gambling operators and GC experts agreed that within certain types of venue, such as 
bookmakers, broad uniformity of operation would mean that machine numbers per 
venue would be highly predictable relative to the legal maximum allowed within each 
licence type, while in others this would not be so. Bookmakers are dominated by a small 
number of chains including William Hill, Ladbrokes, Coral and others, and in most cases 
they enumerate their machine operation openly in annual reporting. 
Adult gambling centres rapidly emerged as the venue sector where accurate 
generalisations would be least reliable. Not only do they vary considerably in size, but 
multiple licences per address exist for a considerable number of AGC premises on the GC 
database (see 3.2.4 below), and some venues are known to have additional machines 
but only have their current legal limit of 20 category B machines switched on in rotation 
at any one time. 
In effect, the unavailability of comprehensive machine numbers data by venue makes it 
necessary to create a proxy for these data, in the form of a weighted venue density. The 
method by which this was done is outlined in 3.5 below. 
The accuracy of this density surface depends upon the accuracy of the machine numbers 
estimates by venue type, and the methods used to reach the best possible estimates are 
outlined below (from 3.2.3). Provided that these estimates achieve a level of accuracy 
which is sufficient for our purposes, a weighted venue density is fit for purpose.  
The ‘weighting’ of a geocoded address point is calculated by the number of machines a 
venue will have, so a series of small venues close together will have an equivalent 
density to a single venue with a higher assumed number of machines.  
 
17 

While actual machine numbers per venue, if available, would remove the margin of error 
that assumed machine numbers must create, an actual machine density analysis would 
still reveal hotspots which are the result of high numbers of machines in close proximity, 
whether they are found in one venue or many. 
3.2.2  Machine categories 
  Just as not all gambling machine venues are objectively the same, nor are categories of 
gambling machine. Without steering into behavioural waters, a potential gambler may 
not view a fixed-odds betting terminal (Category B2) as equivalent to a category C 
machine in a pub (see machine category summary below).  
Given the challenges encountered in relation to accessing full information on numbers 
for all machines (i.e. as an aggregated figure), let alone by an individual category, a 
decision was made to set this difference to one side in order to undertake the analysis 
within the scope of time and budget allowed. All machines are treated as ‘equal’ in this 
analysis, and research into the relative densities of different machine types remains an 
area for future study.  
For ease of reference, the Gambling Commission’s published industry statistics on the 
types and numbers of machines by category for 2009-10 are reproduced below. 
Category 
Maximum stakes and prizes 
Number of 
of 
machines 
machine 
Previously classed as 
Stake 
Prize 
as of 31 
March 
2010* 

Jackpot machines 
Unlimited 
Unlimited 

B1 
Jackpot machines 
£2 
£4000 
2,713 
B2 
Fixed odds betting 
£100 
£500 
32,112 
terminals 
B3 
Jackpot machines 
£1 
£500 
11,828 
B4 
Jackpot machines 
£1 
£250 
508 

Amusement with prizes 
£1 
£70 
51,192 
machines 
D** 
Amusement with prizes 
10p (cash prize 
£5/£8 (cash 
46,201 
machines 
machines)  
prize) 
30p/£1 (non-monetary 
£50/£8 (non-
prize machines) 
cash prize) 
Total 
144,554 
 
18 

* Figures taken from regulatory returns. As The Gambling Commission does not regulate pubs, clubs, 
working men’s clubs or FECs without adult areas, data from those sectors are not included in this table. 
** This summarises information for different types of category D machines. See the Gambling 
Commission website for exact details.
 
19 

 
3.2.3  Direct data collection 
  Data collection for machines numbers therefore took a multi-pronged approach, 
comparing industry estimates for machines per venue type from the GC and trade 
bodies such as the British Amusement Catering Trade Association (BACTA) with primary 
data collected from operators (see below).  
To obtain reliable data on AGCs, the least homogeneous group of venues, a focused 
fieldwork exercise was carried out by NatCen to visit premises and perform a simple 
machine count (see section 3.3). 
A number of gambling operators and machine suppliers were approached by the GC and 
agreed to confirm their machine numbers to us for the purposes of this study. In some 
cases data were offered per venue, and in others an average number of machines per 
venue was supplied. Data were gathered in this way for a self-selected sample of bingo 
operators, bookmakers, casinos and AGCs, including motorway service areas, and 
compared with published industry estimates. 
Major chains are also well-represented among pubs and bars in Great Britain. A small-
scale telephone exercise was carried out to request average or actual machine numbers 
per outlet among the major chains, which yielded some results. 
The aim was to derive a robustly-based average number of machines per venue type to 
include in a density model. While industry estimates exist, it was necessary to obtain 
some additional data verification to ensure that the results of the study were as 
accurate and meaningful as the data available could possibly allow. The numbers for 
bingo clubs, AGCs and casinos are likely to be under-estimates since their licensing does 
not limit the number of category C and D machines. 
Clearly, ascribing an average number of machines per venue is significantly less reliable 
than using an actual number, but these more accurate data were not available for most 
gambling sectors. In the absence of such information, the process described above 
aimed to maximise the robustness of the machine numbers data included in our 
analysis. 
  The final figures used are detailed in the following table: 
Venue type 
Book-
Bingo 
Casinos 
FECs 
AGCs 
Pubs 
Track 
makers  
venues 
Average machine 
3.92 
43.23 
20.53 
66.1 
38.26 
1.53 
3.92 
number assumed 
 
                                                           
6 Based on validation sub-study results detailed below. 
 
20 

 
3.2.4  Data validation 
  A two-pronged data validation exercise was undertaken. The first was a gap analysis, 
which was carried out to determine whether the William Reed data, which was known 
to be a subset of all pubs, provided a representative dispersed spatial sample, displaying 
spatial heterogeneity. By comparing the number of point locations of businesses in the 
dataset to the spatially aggregated locations in the ABI, which are based on VAT returns 
and which list businesses by standard industrial classification (SIC, the code which 
identifies the precise industry sector to which they belong), we can identify any obvious 
locations where pub data may be missing, and by how much.  
The ABI 2008 workplace analysis (data units) was used. Data from the ONS Business 
Register and Employment Survey (BRES) 2009 are more up to date, but workplace data 
are no longer available at the fine spatial scale required. The chosen data include 
SIC2007 4-digit codes, and the business type used was 5630 'Beverage serving activities'.  
We implemented a spatial join query of counts of point locations of premises from the 
Reed list within Census 2001 lower super output areas (LSOAs)7, representing 'data 
units' used by the Annual Business Inquiry (ABI). 
Some testing errors are assumed, since the SIC category may include non-relevant 
businesses. A degree of spatial error may also be introduced since ABI data are supplied 
by individual building location and then aggregated to LSOA, while the Reed data are 
geocoded to the centroid8 of the unit postcode, which may fall within another LSOA, yet 
these errors are considered to be minimal. 
ABI data have to be suppressed since individual company records may enable 
identification of a single company’s data, and breach commercial confidentiality, hence 
we do not reproduce them here. However, the results of the gap analysis did not 
indicate any skew in the data: LSOAs were identified where more SIC 5630 businesses 
exist than the Reed data indicated, as expected, but no cluster or other spatial pattern 
was discernible. 
The second validation exercise related to AGCs and split licences (those AGCs where 
more than one licence exists for an address). 
Where multiple licences exist, these were included in the analysis, since it is assumed 
that an additional licence is only present in order to increase the number of machines 
available, and hence the concentration of machines increases for that location. 
Of the 13,897 records on the GC database with valid postcodes, 3,450 were AGCs. An 
                                                           
7 ONS aggregates Census output areas (the finest scale of neighbourhood aggregation, typically 125 households or 
300 residents) into a series of larger units. The next largest is lower-super output area (LSOA) which typically 
represents 1,500 residents. 
8 In this case, a centroid is the geographic point whose co-ordinates are the mean values of the co-ordinates within 
the chosen zone. Centroids can in other cases be population-weighted, representing the ‘centre of mass’ of the 
population values and locations within the zone. 
 
21 

initial data query found 503 addresses with more than one licence, based on an exact 
match between premises street number, street name and postcode. This represents 
14.6% of listed AGC premises. 
Additional analysis e.g. running processes which would match addresses where details 
are organised differently9 or with different spellings might find additional duplicates, but 
as background insight this level of validation was sufficient to confirm that we should 
use the number of licences at an address in the analysis, rather than the number of 
addresses. 
3.3  Field validation for Adult Gaming Centres 
  As discussed in section 3.2, we were able to estimate the number of machines per 
venue type for the majority of different gambling venues based on discussions with the 
GC and various operators. However, with respect to Adult Gaming Centres (AGCs) 
available data were much more limited. In particular, AGC venues vary considerably in 
size along with the number of machines licensed at each premise.  
In order to test our assumptions about the average number of machines per AGC, a field 
validation study was conducted between May and June 2011. The purpose of this study 
was to visit a number of different types of AGCs and to count the number of machines 
located at each premise. To achieve this, we selected a sample of AGCs with different 
characteristics and in varying geographic locations to ensure that our validation exercise 
reflected the diversity which exists within the market. This was achieved by review of 
the AGC venue database and by grouping AGC into sub-types. The sub-types developed 
were: 
  Urban 1 areas - these are AGCs located in the top ten urban areas in Great 
Britain (as defined by the Office of National Statistics; Pointer, 2005). 
  Urban 2 areas – these are AGCs located in the top 25 (but not top ten) urban 
areas in Great Britain. 
  Seaside areas – these are AGCs located in major seaside resorts in the UK; there 
is some overlap with between seaside and urban areas – for example 
Portsmouth is both a seaside and Urban 2 area. 
  Large towns – these are AGCs located in towns with a population greater than 
20,000 people but are not within one the top 25 urban areas in Great Britain. 
  Small towns – these are AGCs located in towns with a population less that 
20,000 people and which are not within one the top 25 urban areas. 
  Motorway and other travel location AGCs – this includes AGCs located in 
motorway service stations, railway stations and airports.  
The table below shows how many AGCs per category were selected for inclusion in the 
validation study. Preliminary investigation of the venue database showed that AGCs 
                                                           
9 E.g. matching ‘Address field 1= 22-23 / Address field 2= High Street’ with another record ‘Address field 1=22-23 
High Street / Address field 2=*no data+’ 
 
22 

tend to be predominately located in urban areas. Therefore, slightly more AGCs in urban 
Urban 1  
Urban 2  
Seaside 
Large 
Small 
Motorway 
Total 
town 
town 
and 
transport 
26 

19 
16 


79 
areas were selected for inclusion. However, we also sought to gain a good balance 
between area types and over 30% of the sample was located outside of the top 25 
urban areas in GB (large towns, small towns and motorway areas). 
NatCen interviewers were used to conduct the field validation. They were given detailed 
project instructions and were asked to record full details of their attempt to count the 
number of machines in each venue. Where interviewers were visiting seaside resorts, 
they were given instructions to help them identify the AGC area within the venue and a 
description of machine features to help them identify the correct machines to count.  
3.4  Field validation results 
  Interviewers visited 65 venues in total. The main reasons that interviewers were unable 
to visit some targeted venues were that the AGC either no longer existed at that address 
or had never existed at that address (though the former was more common).  
The table below summarises the results from productive venues. 
 
Area type 
Urban 1  
Urban 2   Seaside 
Large 
Small 
Motorway 
Total 
town 
town 
and 
transport 
Number of 
venues 
21 

17 
14 


65 
Total number 
of machines 
at venue 
832 
209 
848 
493 
67 
35 
2484 
Average 
number of 
machines per 
venue 
39.6 
29.9 
49.9 
35.2 
33.5 
8.8 
38.2 
Standard 
Deviation 
11.3 
6.8 
45.7 
13.6 
19.1 
1.7 
26.6 
Median 
number of 
machines 
33.5 
29 
34 
34 
36 
8.5 
34 
 
23 

Overall, the average number of machines at each venue visited was 38.2. However, the 
standard deviation was +/- 26.6, meaning that there is a great deal of variation around 
this figure. This is largely driven by two observed facts: ( a) the size of seaside venues 
and the number of machines they contain varies considerably, and (b) venues in 
motorway service stations and other transport facilities only have a very small number 
of machines, around 8-9. The median number of machines per venue was 34.  
With the exception of seaside AGCs, the number of machines per venue was relatively 
normally distributed, despite the large variance in observed numbers of machines per 
venue, and therefore we have used the average number of machines (38.2) from the 
field validation study in our calculations. The proportion of seaside AGCs in our achieved 
sample is slightly lower than the proportion of seaside AGCs in Britain, meaning that this 
‘average’ number may be an underestimate. In the premise register provided by the GC, 
just under 30% of AGCs were in seaside locations. Our field validation study included a 
slightly lower proportion (26%). This should be borne in mind when reviewing results. 
3.5  Spatial analysis of venue and machine densities 
  The GC premises database was geocoded firstly to the unit postcode where possible, 
and secondly to the street centroid where an exact match on the street and town name 
exists. A record was generated of the positional accuracy of premise licence, and this 
point file was joined with the Reed data pub locations, which was also geocoded to the 
unit postcode.  
The unit postcode for the majority of records and street centroid for a minority of 
records is therefore assumed as the input level of accuracy for resultant spatial analysis. 
Some limited work was done to improve the positional accuracy of incomplete and 
inaccurate records by hand. 864 records in the original premises register could not be 
located geographically and have therefore been omitted from the analysis. Any errors 
residing in the premises register provided, such as incorrectly-recorded postcodes, are 
assumed.  
The average number of machines per premise licence type (see 3.2) was assigned to 
each premise by its type. The average number of machines by the spatial location of 
each premise licence was then aggregated by the OA in which the premise is found. This 
enabled us also to calculate the average number of machines per person based on 2001 
population falling within that output area. 
Weighted kernel density estimate (KDE) techniques were then used to produce surfaces 
indicating areas with high densities of activity, using ArcGIS Spatial Analyst. For surfaces 
at the GB scale, the GB boundary was used as the extent and mask for analysis.  
  Surfaces were produced to 
  all  the relevant registered premises licence locations 
examine the density of: 
  the individual licence types locations e.g. density of 
 
AGC licences 
  the average number of machines per premise licence 
  the average number of machines per head of 
resident population. 
 
24 

  To explore how absolute machine density is related to population density, we calculated 
the average number of machines per person.  
The average number of machines by premise licence location (as calculated previously) 
was aggregated by each 2001 Census output area based on its spatial location. The 
average number of machines per person was calculated by the average number of 
machines divided by all people in the output area. The population-weighted centroid of 
the output area was then used as the input to a density surface (see section 1.4), 
weighted by the number of machines per person.  
A note on population data 
For all population data in this study we have used 2001 Census of Population Usual 
Resident Population (All People Count) at Output Area for both England and Wales and 
Scotland as the underlying population dataset. As noted above, an Output Area is the 
finest resolution zone for Census data, normally equating to approx 125 addresses, and 
we required data at this level of resolution for comparison with the social and economic 
data in the analysis.  
More current Mid-Year Population Estimates are available from ONS, but these are 
aggregated to Middle-Super Output Areas (MSOAs), much larger zones with a mean 
population of 7200.  Income is a key economic statistic for our analysis, and it is not 
possible to accurately correlate income figures available by Output Area (OA) with data 
aggregated to such large spatial areas. 
Further, the Mid-Year Estimates are based on modelled data which aggregate age bands 
either into very broad categories by LSOA, or 5-year age intervals at MSOA. Neither 
offers the ability to select age bands, which is desirable when providing age-analysis 
data comparable to the age bands used in the British Gambling Prevalence Survey (see 
4.5). 
These constraints were weighed against the lack of currency in Census population data; 
ONS estimates that the total GB population has increased by over 2 million since the 
2001 Census. On balance, it was judged more important to be able to characterise areas 
surrounding high densities of gambling machines at the neighbourhood scale and by 
chosen age band than to reflect this growth over the last 10 years.  
Clearly as soon as 2011 Census population figures are released at OA level, there will be 
an opportunity to revalidate those findings which are based on population counts. 
3.6  Defining Machine Zones  
3.6.1  Rationale 
  There is no single accepted convention in the gambling research literature for the spatial 
extent of an area which is affected by the location of machines. US and Canadian studies 
include assumptions for gamblers driving 50 miles to a gambling destination, which does 
not seem appropriate for more closely-packed UK town centres and resorts, although 
some new, i.e., Gambling Act 2005-permitted, casino destinations may be shown to 
have a reach of this size. 
Turning instead to a broader retail/leisure model, UK Planning Policy Statement 6 
 
25 

(UKPPS6) defined ‘easy walking distance’ for an average town centre visitor between 
amenities as 300 metres. This allows for the visitor having arrived in the town centre by 
a non-ambulatory means of transport, but assumes pedestrian activity once the 
individual has arrived. 
Separately in our definition process, we wanted to include social and economic data, 
which are limited in their resolution to Lower-Super Output Area (LSOA). To include this 
in a nearest-neighbour analysis, by which data from adjoining or zones are included 
within a count defined by another zone such as a radius boundary, we needed a buffer 
zone radius of 400 metres.  
Taken together with the UK PPS6 guideline, we judged that a boundary around any 
licensed gambling venue of 400m radius was a reasonable definition10. These created 
areas we have called Machine Zones. 
3.6.2  Methodology 
  Buffer zones of 400m radius were created around every gambling machine venue. 
Where these were contiguous with the buffer surrounding a neighbouring venue, 
individual buffer geometries were dissolved into a single polygonal feature. The total 
number of machines for each zone were aggregated and joined as attributes to the 
machine zone (MZ) polygons. 
The total area for each MZ was calculated, in order to calculate the average number of 
machines per hectare11. The average number of machines attributed to each location 
(see 3.2) was aggregated into the corresponding MZ and the sum of the average number 
of machines per hectare calculated. This created our density estimate within the 
assumed area of 400m proximity. 
Individual areas with an average number of machines greater than 1 per hectare were 
selected and exported as a sub-set dataset and termed High Density Machine Zones (see 
3.6.3 below).  
3.6.3  Defining high density machine zones 
  We then needed to determine the best method for defining what constitutes ‘high 
density’ and what spatial area around locations defined thus can be usefully said to be 
affected by high machine density. 
Since ‘high’ density encompasses both spatial distribution and relative density of one 
                                                           
10 There is no universal definition of distance used in the examination of gambling venue proximity. Wilson et al 
(2006) used a 500 metre radius in their examination of the proximity of gambling venues to schools. Robitaille and 
Herjean (2008) used a slightly different measurement, counting venues within a three minute walk from various 
areas. They assumed a 6km per hour walking speed, essentially meaning that their threshold was a 300m radius. 
Finally Welte et al (2006) in their American study used the threshold of 16km. Because Britain is not as 
geographically dispersed as America and because of the likely location of machines, it therefore is sensible to use a 
smaller radius in our analysis which represents a distance that people may be likely to walk. 
11 A hectare is an area of 100m x 100m. 
 
 
26 

location to another, we needed to define a spatial density which was ‘high’ relative to 
the total distribution.  
By quantifying the number of machines per hectare for our Machine Zones and plotting 
the result over a normal distribution, we found that one standard deviation from the 
mean gave us a density of approximately one machine per hectare. As a working 
assumption, we therefore determined that a value greater than one machine per 
hectare robustly constitutes ‘high’ density. 
3.7  Social and economic spatial data analysis 
  Once the Machine Zones (MZs), and within them the High Density Machine Zones, 
(HDMZs) were identified, their characteristics could be measured according to a number 
of key social and economic indicators.  
Where the data allowed, we could then generate headline statistical values for income, 
economic inactivity, occupation group, ethnicity and age for OAs in the relevant nation 
as a whole against those for the MZs and HDMZs within that nation, to provide an 
instant comparison of the average characteristics of each. 
Social datasets were aggregated to these individual features/geometries by the 
OA/LSOA population-weighted centroids falling within their boundaries. The data join 
was carried out in ArcGIS based on the ID field. 
  This process was 
  the number of machines falling within the zone 
implemented for each 
  average % of economically inactive population 
MZ/HDMZ to enumerate:  
  average rank of IMD Income Domain  
 
  % population segmented into ethnic groups from the 
total resident population 
  % in 10-year age bands from the total resident 
population 
  % of population in occupation groups from the total 
resident population. 
3.7.1  Known methodological issues 
  Those MZs/HDMZs zones with no OAs or LSOA centroids falling within them have been 
omitted from the resulting machine zones dataset, and any further headline statistics 
and statistical significance tests assume these areas are not included. Given the scale of 
an OA (approx 125 households according to ONS) the great majority of the larger 
merged areas will incorporate at least one of these centroids. 
The input socio-economic datasets, particularly derived from census data, are often 
non-comparable in terms of date and measurement and from different sources across 
the GB study area. Statistical sources such as the Office for National Statistics (ONS) and 
Scottish National Statistics (SNS), create different categories and groupings of themed 
datasets, making them not directly comparable. 
 
27 

3.8  Correlating Machine Zones and social and economic data 
  In each case the differences between the 3 location types (MZs/HDMZs/all) were 
subjected to a chi-squared test to ensure that every difference can be safely assumed to 
be statistically significant and not the result of a random coincidence.  
Income 
For England we took the Index of Multiple Deprivation 2007 average income domain 
score at LSOA scale (the higher the score the more deprived the area). For Wales, an 
income domain score for 2008 is equivalent but differently calculated, i.e. the numbers 
look very different but indicate the same differences between LSOAs. Scotland does not 
publish a score for income, only a ranking, which is not possible to average in a 
comparable way.  
Age profile 
A total count of population from the 2001 Census for each category is broken down into 
the age groups shown for all of Britain.  Following the British Gambling Prevalence 
Survey, the population is broken down into groupings of 11-15 years, then 16-24, and 
the equivalent 10-year groups until ‘over 75’. 
Ethnicity 
2001 Census data describing ethnicity according to ONS categories were analysed for 
England and Wales. Data are collected in categories that are similar but not exactly 
comparable for Scotland so these were enumerated separately. The results are shown 
side by side below but this data collection difference should be assumed. 
Economic Inactivity 
The average rate of economic inactivity for the population within HDMZs, MZs and GB 
was analysed as a whole. Economic inactivity is defined by ONS as “people without a job 
who have not actively sought work in the last four weeks and/or are not available to 
start work in the next two weeks”. Students and retired adults fall into this category as 
well as working-age unemployed individuals, so this group is not synonymous with 
unemployment or necessarily with low income.12  
Occupation Group 
Data for all employed people aged 16-74 are broken down into nine categories, 
separating them by seniority level, and analysed for each location type. 
3.9  Statistical significance tests 
                                                           
12 This distinction is important. Results from the British Gambling Prevalence Survey 2010 showed that those in full 
time education (comprising mainly youths and students) and those who were unemployed were both more likely 
than other groups to play slot machines and used fixed odd betting terminals. Those who were retired were less 
likely to participate in these activities. Estimates for past year slot machine use were 23% among the unemployed, 
17% among those in full time education and 3% among those who were retired. Therefore, understanding the 
composition of economic inactivity in different regions is important when considering the distribution of gambling 
machines. 
 
28 

  We needed to explore the relationship between machine density and the socio-
economic datasets listed in section 4.4, to establish if the higher recorded values in 
HDMZs were statistically significant. 
We undertook a series of chi-square tests on the 7,243 machine zones (at GB level) in 
which we were able to aggregate socio-economic indicators. The chi-square test was 
performed on variable counts within a 5 x 5 matrix, defined by quintiles, of zone density 
against the various indicators. We approached the analysis in this way to stabilise the 
chi-square test as far as possible. (The only exception to this was the analysis for 
Scottish data where the total count of machines zones was smaller and thus the matrix 
was shrunk.) 
In all the tests (as defined by the tables in section 4.4) there was a significant correlation 
between higher density zones and high indicator scores (where the correlation is 
positive) and higher density scores and lower indicator scores (the correlation was 
negative). 
However, we should be mindful that while the statistical correlation is significant, the 
practical correlation may be less sure. Not only was the sample size large, which would 
tend to emphasize any discrepancy between observed and expected values in the 1st 
and 5th quintiles of both distributions, but also we need to caution against the 
identification of correlation as signifying cause and effect, not least since we have simply 
analysed the indicators singly, and not together. (We would expect there to be a 
number of interactions and correlations between the indictors, such as between income 
levels and age group, for example, which would need to be considered).  
To understand the causal factors fully would require more detailed analysis, using multi-
level analysis or Geographically Weighted Regression for example. 
Whilst we cannot at this point give a strong indication of what might be driving the 
correlation, the fact that we find a strong statistical relationship that supports other 
research findings is significant nonetheless. 
 
29 



 
4. Results 
4.1  Venue density 
 
 
 
  All venues: GC-licensed venues, together with pubs having gambling machines, visualised as 
a density per square km. Centres of population stand out, as expected, but so do regional 
centres and seaside resorts, reflecting the geographic spread of all the leisure sectors 
associated with gambling machines. 
 
30 



 
 
 
  Density of AGC licensed venues per square 
Density of FEC licenses per sq km. Red = up 
km. Red = up to 5.12 per square km 
to 5.12 per sq km 
  Relative to the distribution of all gambling machines premises, AGCs show much greater 
concentration in major urban centres and secondary town centres, with less 
representation in suburban locations. The strong coastal presence of AGCs is clear, but 
this is even more pronounced in the distribution of FECs, for which the major urban peaks 
shrink considerably. 
   
 
 
31 




 
 
 
  Density of bookmakers venues per square 
Density of licensed bingo venues per 
km. Red = up to 5.12 per square km 
square km. Red = up to 5.12 per square km 
  Bookmakers show strong urban clustering in their distribution, with secondary centres 
also evident (also see zoom below). Bingo venues are among the most scattered 
geographically, found in primary, secondary and smaller urban centres. They follow 
centres of population too, with particular clustering around the post-industrial cities 
surrounding the Peak District e.g. Sheffield, Stockport, Stoke on Trent and Nottingham.  
 
The proliferation of bookmakers in GB 
high street locations has generated 
media headlines; the distribution above 
makes clear their strongly urban 
nature. The zoom (left) visualises the 
same data at a finer scale, and we see 
some evidence of secondary clusters 
close to an Army presence in Aldershot 
and also Navy locations (Southampton, 
Portsmouth). Concentrations around 
well-known race courses are less 
evident, although they are in some 
cases within larger urban 
concentrations (Ascot, Epsom, 
 
Goodwood etc). 
 
32 



 
 
 
  Density of licensed casinos per square km. 
Density of betting (track) licences per sq 
Red = up to 5.12 per square km 
km. Note that these are venues where 
gambling machines are licenses within 
track betting locations. Red = up to 5.12 per 
square km 
  Casinos are urban and resort amenities as this distribution above left shows. The track 
venues (above right) are premises with gambling machines at racetracks and are 
associated with dog racing as well as horses, hence the cluster around suburban north 
London. 
 
33 



 
4.2  Machines density  
 
 
 
  Density surface of average number of 
Average number of machines per person, 
machines per premise: red = up to 49 
density per sq km. Red = 0.20 machines 
machines per premise per sq km 
per head resident population per sq km 
  On the left, above, we visualise the overall density of gambling machines according to their 
average numbers per venue category. Since AGCs and FECs represent greater numbers of 
machines, the presence around the coast of areas of high absolute machine numbers is 
revealed in this analysis. While bookmakers have higher-stakes machines and their high 
street visibility has generated media interest and some public concern their contribution is 
relatively lower, in terms of numbers of machines. 
Normalising this distribution by expressing machine numbers as a value per head of 
population (the map above right) makes less difference than might be anticipated. Only in 
the area surrounding Glasgow is a significant variation discernible, i.e. the cluster is 
relatively more pronounced for the number of machines per head than absolute number.  
One reason why the clusters barely change is the relatively low resident population in the 
very centre of cities; this makes the numbers per head high. Whilst alternative 
explanations may determine the location of machines in these urban centres (such as high 
numbers of workers commuting into the area on a daily basis), this illustrates that in some 
urban areas there are clusters where the number of machines per resident is 
disproportionately higher than average. The same pattern is true for some coastal regions, 
though, evidently, the ratio of machines to resident population in smaller suburban towns 
 
34 



is more proportional. 
  It is useful to view these national distribution patterns as context and to test basic 
assumptions, but always difficult to identify detailed patterns at such a coarse spatial scale. 
Maps and visualised data allow us to conduct exploratory spatial data analysis (ESDA), 
which often reveals phenomena that have not previously come to light. ESDA is the process 
by which we visually examine the mapped results of the methods explained above and 
simply observe the patterns we see, and those which we may have expected but do not 
see.  
Below we explore finer-scale distribution for the area between south London and Brighton 
to demonstrate this. In each case the locations of HDMZs has been included (in orange); 
these are explored further in section 4.3. 
 
Density of average number of 
machines per head resident 
population.
 The cluster in Crawley 
is a phenomenon revealed by this 
mapping: to the north is a single 
HDMZ at Gatwick airport itself but 
the cluster in the town centre 
relative to other towns of similar 
size is notable.  
 
 
Density of AGC licences. As well as 
Crawley’s cluster we see the coastal 
towns’ concentration of AGCs and 
the density created by a motorway 
service area. Satellite towns 
Aldershot, Maidstone and Ashford 
also emerge as high density areas. 
Eastbourne’s reputation as home to 
high proportions of older people 
may be reinforced by its lower 
concentration of AGCs often 
 
associated with younger users. In 
fact Eastbourne’s visiting 
population is more diverse than 
this implies, comprising families 
and younger groups as well as older 
holiday makers. 
 
35 




 
Density of bookmakers. As the 
national map also shows, 
bookmakers are a more strongly 
urban phenomenon with the 
greatest densities in outer London 
and Brighton. Despite its HDMZs, 
Eastbourne does not have a strong 
density of bookmakers, perhaps 
reflecting the ownership of the 
seafront area by the Duchy of 
Devonshire which is able to impose 
development controls on the area. 
 
 
Even in bingo venues Crawley  
shows a marked cluster, equivalent 
to that for Brighton where a 
tourist-driven bingo sector might 
be more expected. Commuter belt 
residential towns including 
Maidstone, Aldershot and Slough 
also emerge strongly. The density in 
south London is more patchy, 
hinting at the suburban / regional 
centre nature of bingo venues in 
this part of the country.  
 
 
Density of FEC licensed premises
As well as seaside family 
amusements evident here, FECs are 
found in car-accessible out-of-town 
locations, together with cinemas, 
bowling alleys and shopping malls, 
indicated with the clusters here. In 
Crawley, the FEC hotspot is north of 
the town centre, closer to the 
airport and associated mall-type 
developments. FEC density is not 
strongly spatially correlated with 
HDMZs except on the coast, 
 
suggesting they are not a major 
contributor to the areas of highest 
machine density within inland cities 
and larger towns. 
 
36 




 
Density of pubs with category C&D 
machines, with HDMZs overlaid. 

Pubs with fruit machines are far 
more evenly distributed than other 
venue types, which is as 
anticipated. Among the darker-
shaded areas of higher pub density 
it is clear that HDMZs are not 
uniformly clustered; this venue 
type is unlikely to contribute 
greatly to overall high machine 
density. 
 
 
Surface illustrating % economically 
inactive (higher inactivity in darker 
shades), with HDMZs overlaid. 

There is no immediate evidence of 
a linear relationship between 
highest economic inactivity and 
highest machine density in this 
region, although nationally some 
spatial differentiation is revealed 
(see 4.4). The higher proportion of 
economically inactive adults is 
evident in the coastal towns. 
 
 
Surface illustrating IMD 2007 
income domain score, lower 
income in darker shades. 

This is a relatively wealthy region, 
with lower income neighbourhoods 
mainly evident on the periphery of 
larger settlements including some 
of the coastal towns. There is some 
evidence of spatial proximity 
between some of the HDMZ 
clusters and lower income 
neighbourhoods, but not direct 
correlation. This is true in Brighton, 
for example, where 
 
neighbourhoods characterised by 
HDMZs are not those with lower 
incomes, perhaps thanks to a more 
diverse economy in the centre of 
town and/or the cost of living 
centrally in Brighton itself. 
 
37 


 
4.3  Machine zones (MZs) and high density machine zones (HDMZs) 
  Our analysis as outlined above identified 8861 machine zones (some become contiguous 
with others; hence there is not a single machine zone for every gambling machine venue). 
Of these, 383 are in our ‘high’ density category. 
Of the 383, 126 HDMZs are within 1 mile of the Ordnance Survey coastal boundary. 
Bearing in mind that this analysis counts multiple small zones clustered together as a 
single contiguous zone, it is still noteworthy that fewer than half are in this coastal zone, 
perhaps reflecting the more spatially clustered nature of HDMZs in seaside resorts but also 
that many are found in non-coastal areas by this spatial definition. 
Visualising zones with a radius of only 400m legibly on a national-scale map is not possible; 
their visible scale is simply too small. In the map below we greatly exaggerate their spatial 
extent and make the background mapping less dominant in order to show the national 
distribution of this phenomenon. It is important to view this map in conjunction with the 
finer scale mapping which follows, since the detail of spatial differentiation particularly in 
urban areas is significant to the conclusions we can draw. 
 
 
 
38 

  Below we examine the distribution of MZs (as a reminder, this is a 400m radius zone 
around any venue with one or more gambling machines, irrespective of size or type) and 
HDMZs (a 400m radius zone in which the modelled density of gambling machines is 
greater than 1 machine per hectare; some HDMZs are contiguous with neighbouring 
zones) at a regional scale, with emphasis on those areas where the greatest 
concentrations of both zone types are found. 
 
 
39 



 
 
 
 
 
  In southern Scotland, MZs (top) follow centres of population as we would expect. HDMZs 
(immediately above) are found in secondary centres including Glenrothes, Airdrie, 
Stirling, Wishaw, Kirkaldy, Kilmarnock, Dundee and Clydebank,  together with a few 
coastal towns. 
 
40 



 
 
 
 
  The same comparison for the Tyneside area reveals a similar pattern. MZs (top) are 
evenly distributed taking population concentrations into account, but the areas of 
highest density (above) are found in urban locations around Newcastle and Gateshead 
but not in either centre: Sunderland, Ashington, Bedlington, Wallsend, Chester-le-Street, 
Bishop Auckland, Spennymoor, Washington, Doxford Park and Peterlee, a number of 
which are or are near to ex-colliery locations. There are also coastal clusters in Whitley 
Bay, Seaton Carew, North and South Shields and Redcar. 
 
41 



 
 
 
 
 
 
  Here we visualise MZs (top) and HDMZs (above) in North West England. The HDMZs in the 
Blackpool and Southport areas are clearly evident. Other notable clusters are found in 
centres including Halifax, Barnsley, Huddersfield, Wakefield, Doncaster, Rotherham, 
Preston, St Helens, Blackburn, Hull and Castleford, with others evident in smaller centres 
surrounding Manchester and Liverpool but not evident in their centres. York and Sheffield 
have no HDMZs, perhaps suggesting more diversified local economies. 
 
42 



 
 
 
 
  Finer scale mapping for London and the area south of it is provided in maps above (MZs 
top, HDMZs above). In these regional views the lack of HDMZs in central London is evident 
alongside the ‘ring’ of satellite centres where they are found (Watford, Romford, Bexley, 
Lewisham, Sutton, Feltham) with Luton, Stevenage, Harlow, Woking and Slough among 
the regional towns having the most obvious clusters. We also see HDMZs in the main 
coastal resorts. 
 
43 



 
 
 
 
  In the West Country the coastal resorts are revealed as HDMZs, as expected. In Bristol the 
two clusters are edge of centre in highly road-accessible residential areas. Of smaller 
inland centres only Taunton and Launceston have HDMZs. The two motorway service 
areas also creating local clusters, though we should be cautious about these in light of 
their known smaller average machine numbers (see 3.4). 
 
44 



 
 
 
 
 
  Earlier analysis of machines density per head resident population suggested a higher 
HDMZ result for the Welsh valleys than is evident according to our final spatial density 
definition of these zones (see 3.6.3). While MZs overall are distributed throughout the 
centres of population (top), HDMZs (below) are notably thin on the ground, only found 
here in coastal towns Barry (site of the amusement centre, Barry Island), Porthcawl and 
Swansea. Inland we find HDMZs in satellite town Neath, Cardiff Airport, and in the valleys 
at Tredegar, Ebbw Vale and New Town Cwmbran. 
 
45 



  In the next phase of our exploratory spatial data analysis, we zoom into major cities to 
view the spatial distribution of HDMZs at this finer scale. 
 
 
  Above we visualise HDMZs overlaid on a data surface of the IMD Income domain score, 
for which the darker shades indicate lower income areas. Here we see that the location 
of HDMZs is by no means simply an inner-city phenomenon in the larger conurbation of 
Liverpool and Birkenhead, though Wigan and Warrington both have central urban 
concentrations of HDMZs. Whilst HDMZ are in lower income areas, they are not always 
located in the poorest areas and there are some notable outliers also, see for example, 
the HMDZs in Ashton-in-Makerfield or Bebington. 
 
 
  Similarly, the same data combination for the area around Manchester points to HDMZs 
concentrated in secondary urban centres and, like that observed in the greater Liverpool 
area, a pattern by which HMDZs tend to be in lower income areas, but not always 
necessarily the lowest income area. Again, there are notable exceptions. See, for 
example, Altrincham, which is an interesting case study. The town itself is relatively 
affluent and in close proximity to similar areas such as Hale and Bowdon but also less 
affluent areas such as Wythenshawe and Baguley. Altrincham is the largest retail town 
centre in this district and therefore should be an economic and recreational focus for 
these areas. However, in 2010, a survey by the Local Data Company found that 
 
46 



Altrincham town centre has the second worst retail vacancy rate in the country (within 
its category of medium town centres), with nearly 1 in 3 retail units being vacant. The 
presence of HDMZs in this area may well be related to this and it would be of interest to 
explore further. 
 
 
  Birmingham and surrounding towns show the same characteristics: HDMZs are not found 
in the inner city but in suburban and fringe locations. The presence of diverse economic 
activity in the inner cities relative to secondary locations may be a driver for this spatial 
difference, creating hotspots of machine gambling in locations where rents are lower and 
alternative forms of leisure are thinner on the ground. 
 
 
  Finally, the same data for Greater London follow similar patterns: neither the inner city 
nor neighbourhoods showing a high concentration of lower income households (the 
darkest shading) are where the areas of highest machine density are found. These are 
instead in surrounding towns. When we come to analyse the social and economic 
characteristics of HDMZ neighbourhoods, we are not therefore looking at locations that 
are purely central-urban, nor is their distribution clearly correlated with urban areas with 
the lowest income. 
 
47 

4.4  Socio-economic data analysis 
  Income 
For England, we took the Index of Multiple Deprivation 2007 average income domain 
score, at LSOA scale (the higher the score the more deprived the area). For Wales, an 
income domain score for 2008 which is equivalent but differently calculated, i.e. the 
numbers look very different but indicate the same differences between LSOAs. Scotland 
does not publish a score for income, only a ranking, which is not possible to average in a 
comparable way.  
 
Key results: 
England, 2007 IMD average income domain score  
(higher score indicates higher deprivation i.e. lower income) 
HDMZs 
All machine zones 
All England 
0.23 
0.19 
0.16 
 
Wales, 2008 IMD income domain score  
(higher score indicates higher deprivation i.e. lower income) 
HDMZs 
All machine zones 
All Wales 
43.11 
58.17 
21.72 
 
  It is evident from the results above that English 2001 Census output areas that fall into 
HDMZs are populated by, on average, consistently and significantly lower-income 
households than the all-England average. MZs also show lower incomes on average 
though the difference is smaller.  
In Wales, both MZs and HDMZs fall into output areas with significantly lower income 
characteristics than the all-Wales average, though MZs fall into areas of considerably 
lower income than HDMZs. This is consistent with the spatial patterns seen in Section 4.3 
for Wales, in which MZs were distributed throughout the urban areas of south Wales and 
HDMZs are relatively rare. 
  Age profile 
A total count of population for each category is broken down into the age groups shown 
for all of Great Britain.  Following the British Gambling Prevalence Survey, the population 
is broken into groupings of 11-15 years, then 16-24 and the equivalent 10-year groups 
until ‘over 75’. 
 
48 

 
  Key results: In all age groups the average proportion of the population in HDMZs and all 
MZs was close to and below the national average except for those aged  16-24, 25-34 and 
over 75: 
Selected age profiles, all GB 
 
HDMZs 
All machine zones 
All GB 
% of population 16-24  13.63 
11.96 
10.94 
years 
% of population 25-34  16.28 
15.87 
14.22 
years 
% population over 75 
8.63 
7.88 
7.54 
 
  We are seeing a pattern here which suggests that HDMZs are found in locations with 
above-average proportions of younger people and the oldest generation. The higher 
share of older people may well be accounted for by the coastal clusters: the rate of 
economic inactivity is consistently greater around the coast, and retired people are a key 
component of this statistic.  
The greater concentration of under-35s may be consistent with the clustering of HDMZs 
in secondary and edge of centre urban locations. These are locations associated with 
lower accommodation costs, attractive to families, and also to economic migrants who 
tend to fall into lower age categories13. The 2001 census occurred before peak migration 
from the newer countries of the EU but the latter phenomenon may still have had some 
effect on these numbers. 
  Ethnicity 
The ethnic makeup of the resident populations of MZs and HDMZs was compared to the 
relevant nation as a whole to explore whether any differentiating characteristics were 
evident. The results below present broadly equivalent English/Welsh and Scottish 
statistics side by side for basic clarity, but Scottish statistics are collected separately and 
only high-level comparisons should be made. 
The categories are determined and named by ONS, with our additions for clarity in 
square brackets. 
                                                           
13 The Royal Geographical Society recently noted that migrant workers tend to be younger than the domestic 
workforce. In recent years some 80% of migrant workers have been under 35 years old, compared to only 42% of 
the overall UK working-age population (Crawley, 2010).  
 
49 

 
 
 
Selected ethnic groups, England and Wales, % of total population of output area 
 
HDMZs 
MZs 
All England / Wales 
All white persons 
91.01 
87.83 
91.31 
All mixed race 
1.37 
1.59 
1.27 
persons 
All [south] Asian 
5.22 
5.90 
4.37 
and Asian British 
All Chinese persons  0.46 
0.56 
0.44 
[ONS category 
includes all East 
Asian groups]  
All black or black 
1.53 
3.53 
2.19 
British persons 
[Caribbean, African 
and other] 
  The findings above are consistent with the generally urban clustering of all MZs having a 
greater proportion of non-white population, while HDMZs are found in secondary urban 
areas with populations more consistent with the national average. Very slightly higher 
average proportions of mixed race, south Asian and East Asian residents are found in 
HDMZs, while the share of black residents is significantly lower. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
50 

 
 
Selected ethnic groups, Scotland, % of total population of output area 
 
HDMZs 
MZs 
All Scotland 
All white persons 
97.06 
96.80 
97.99 
All [south] Asian 
1.19 
1.79 
1.09 
persons [Indian, 
Bangladeshi, 
Pakistani and 
other] 
All black persons 
0.39 
0.27 
0.16 
[Black Scottish, 
African, Caribbean 
and other black 
persons] 
Chinese persons 
0.63 
0.49 
0.32 
[published data 
category includes 
all east Asian 
persons] 
  Scotland’s ethnic population is considerably smaller than that for England and Wales and 
will be concentrated in the urban areas where MZs are clustered. The slightly higher 
average proportion of Black and east Asian residents in output areas surround HDMZs is 
notable, however, suggesting a different ethnic pattern around these zones compared 
with their non-Scottish counterparts. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
51 

  Occupation Group 
Breaking down all employed people aged 16-74 into 9 categories, broadly separating 
them by seniority level, we find patterns including the following: 
Selected occupation groups, all GB 
 
HDMZs 
All machine zones 
All GB 
% Managers and 
12.48 
14.30 
14.85 
senior officials 
(highest status 
group) 
% Associate 
12.90 
14.15 
13.80 
professional and 
technical 
occupations (3rd 
highest group) 
% Skilled trades 
11.52 
11.01 
11.69 
occupations (mid 
group) 
% Sales & customer  9.18 
8.00 
7.76 
service occupations 
(3rd lowest group) 
% Elementary 
14.76 
12.52 
11.94 
occupations 
(lowest status 
group) 
 
  These statistics reveal a picture of HDMZs as areas with consistently fewer residents with 
higher-status occupations and consistently more in lower categories than the GB 
average. The ‘suburban’ locations of many HDMZs might at first sight suggest the leafy 
commuter belt, but the data above suggest these are not neighbourhoods characterised 
on average by higher-earning workers.  
This pattern suggests that higher densities of gambling machines are found in locations 
where economic opportunities are fewer. In our analysis to follow, the lack of economic 
diversity emerges as a key potential factor fostering higher densities of gambling 
machines, and this may have important policy implications too. 
4.5  Headline social and economic characteristics of high density Machine Zones 
4.5.1  National ‘averages’ 
  Analysis by averages always risks obscuring differences between the locations under 
 
52 

study, but when we have clear patterns emerging from fine-scale statistics based on 
more than 218,000 census output areas in Great Britain, averages offer us important 
insights. 
If an ‘average’ HDMZ exists, then, its characteristics would likely include the following – 
which immediately have to take account of differences between Scotland and 
England/Wales: 
  A suburban or secondary urban location, or a coastal resort 
  The average income domain score (which rises as deprivation increases) is over 
50% higher than the average if in England and is double the average if in Wales 
  More 16-34 year olds than average and more over-75s 
  More residents of south Asian descent and fewer Black residents than average in 
England and Wales;  slightly more Black and east Asian residents in Scotland 
  More people than average working in lower-status occupations and fewer in the 
highest status jobs. 
   One way in which we can start to segment this ‘average’ picture is by using the 
exploratory analysis outlined above to identify spatial patterns among the HDMZ 
locations.  
Two patterns emerge which warrant further initial study: coastal towns, which were 
anticipated as locations of high gambling machine density, and New Towns, which were 
not. 
4.5.2  Correlating GB seaside resorts with highest density Machine Zones (HDMZ)  
  Among seaside towns, we find some very large clusters of HDMZs in some resorts but 
none in others. Further investigation suggests that the difference between the two 
groups may be explained, in part, by the income of the resident population.  
We took a listing of the 74 largest seaside resort towns in England14 by population from 
two comparable benchmarking studies for CLG by Beatty, Fothergill & Wilson (2011; 
2008). We investigated whether (a) they have a HDMZ within them and (b) whether 
roughly more than half the output areas (OAs) in the settlement fall into the lowest 20% 
band for income. 
The results show that a correlation between these two characteristics occurs more 
frequently than otherwise i.e. seaside resorts with a high proportion of low income 
neighbourhoods are more likely to have a HDMZ. 
Has no HDMZ and low % of low income OAs:  
25 resorts 
Has no HDMZ but high % of low income OAs: 
5 resorts 
Has HDMZ but low % of low income OAs: 
17 resorts 
Has HDMZ and high % of low income OAs: 
27 resorts 
                                                           
14 Regrettably no equivalent listing of seaside resorts is available from a reputable source for the other GB nations. 
 
53 

This relationship is noteworthy, confirming an anecdotal expectation that ‘richer’ seaside 
towns are not characterised by amusement arcades. Of the 5 which have relatively low 
resident income levels but no HDMZ, three are in Cornwall, perhaps suggesting both the 
low relative incomes of more remote coastal communities and a more diverse tourist 
offer than in other regions.  
 
[The full table is included as an appendix to this report.] 
4.5.3  Correlating GB New Towns with high density Machine Zones (HDMZs)  
  We undertook the same exploration for the 27 towns that were created under the New 
Towns Act 1946 or rapidly expanded under provisions in the same Act or its replacement 
1964 Act. Again, the full table is included as an appendix to this report. 
Of the 27 towns in total, 18 (two-thirds) have gambling machine locations in the highest 
machine density bracket. 14 of these are also towns where more than half of the output 
areas are in the lowest 20% income band. New towns without an HDMZ were much 
more evenly split for low income prevalence than the seaside resorts. 
This suggests that average income is an influencing factor, but that the overall proportion 
of new towns with HDMZs is perhaps worthy of further exploration in its own right. Do 
new towns share physical characteristics such as road access, neighbourhood zoning or 
diverse catchment areas from which demand for certain types of recreational and leisure 
pursuits is generated which make them more likely to host an HDMZ? Or do they have in 
common a relative lack of features such as heritage-led leisure amenities which might 
provide alternative entertainment? 
Has no HDMZ and low % of low income OAs:  
4 towns 
Has no HDMZ but high % of low income OAs: 
5 towns 
Has HDMZ but low % of low income OAs: 
4 towns 
Has HDMZ and high % of low income OAs: 
14 towns. 
 
 
54 

 
5. Interpretation and conclusions 
5.1  Key findings 
  The results presented in section 4 highlight some key themes in relation to the geo-
spatial distribution of gambling machines in Great Britain. 
Firstly, the locations of venues containing gambling machines are focused in main 
population centres but also in regional centres and seaside resorts. When adjusted to 
take into account the number of machines per venue type, the distribution changes, 
with a greater concentration of gambling machines in urban centres and secondary 
towns being evident.  
This pattern is driven largely by the geo-spatial distribution of AGCs that have the 
highest number of machines per venue and, to a secondary extent, by the distribution of 
bingo clubs, which are found largely in primary, secondary and smaller urban centres. 
Secondly, adjusting data to take into account population density where machines are 
located has minimal impact upon the machine density distribution. In some areas, this is 
likely to be due to the fact that many venues are located within urban centres, which 
typically have a relatively low resident population, making the number of machines per 
head higher.  
 The observed distribution of high density machines when population size is taken into 
account remains similar to the overall pattern observed when the blunter measure of 
average number of machines per square kilometre is used. This suggests that total, 
resident, population density is not a significant driving factor governing location and 
clustering of machines. 
Examination of machine zones (areas where any machines are located) shows that there 
are a number of high density machine zones in Great Britain, with 1 or more machines 
per hectare. Of all 8861 machines zones in Great Britain, 383 or 4.3% were defined as 
High Density Machine Zones (HDMZ) and the distribution of these high density zones 
varied. 
The maps shown in section 4.3 demonstrate a broad pattern by which HDMZs tend to 
be located either in seaside areas or in secondary/satellite towns surrounding major 
cities. For example, in the North West there are, unsurprisingly, clusters of HDMZs in 
Blackpool and Southport, but also in Warrington, Altrincham, Stockport and Barnsley. 
Despite the proliferation of machines zones in central Manchester, the only significant 
cluster of high density machine zones is observed in and around Salford, extending 
westward towards Eccles.  
This pattern is broadly replicated in the Greater London area, Glasgow and Liverpool. 
For example, in Greater London, HDMZs cluster in satellite towns such as Feltham, 
Woking, Slough, Crawley and Watford, with none being observed in Central London, 
despite a high number of machine zones being in this area. In Glasgow HDMZs are 
located in secondary towns such as Airdrie, Paisley and Clydebank 
Examination of the socio-economic characteristics of residents in both machine zones 
 
55 

and HDMZs shows some interesting variations. Firstly, for income, economic inactivity 
and lower socio-economic occupation, there is a broad pattern by which machine zone 
areas are more likely than average to be lower income areas and have a higher 
proportion of economically inactive people. Those who are in employment are 
somewhat more likely to have ‘elementary’ occupations and less likely to be in skilled 
trades or be managers/senior officials.  
When looking in aggregate at the difference between HDMZs and average results for all 
areas in Great Britain, the differences were even more pronounced, with HDMZs being 
more likely to have an economically inactive population (comparative to all machine 
zone areas and to all areas in Great Britain). They are also more likely to have a local 
population in elementary occupations and less in managerial or professional 
occupations. In England, those living in HDMZ areas are also much more likely to have 
lower income levels (as measured by IMD income scores). Finally, HDMZs are also more 
likely to be in areas where there is a slightly greater proportion of Asian/Asian British 
residents in the local community. 
Some of these associations may be related to the observed patterns by age group. 
Notably, HDMZs have a greater proportion of residents aged between 16-34 and also 
aged 75 and over. These age groups are more likely to be economically inactive (e.g. 
students and retired people) and are also likely to have lower incomes than the 
population at large.  
Examination of sub-groups of HDMZs (those in seaside resorts and those in new towns) 
also shows that a disproportionate number of seaside resorts with low income 
neighbourhoods are more likely to have a HDMZ. A similar pattern was observed in ‘new 
towns’ whereby those with a HDMZ also had a higher percentage of low income 
neighbourhoods. This shows differential density within seaside resorts and new towns, 
with those with a greater proportion of low income areas having the highest density of 
machines. 
However, these broad patterns also mask some localised nuances. As demonstrated 
through our presentation of regional case studies, focusing on Manchester, London, 
Liverpool, Birmingham and Newcastle, not all HDMZs are located in lower income areas 
or even the poorest. Some are located in areas which, by comparison, have relatively 
higher income levels; for example Altrincham, Bebington, Bexley and Sutton. None of 
these areas are in the lowest tertile of area deprivation in England (as measured at ward 
level by the Index of Multiple Deprivation 2007). Further investigation is needed at a 
local level to understand what features contribute to the development of high density 
machine zones in these areas and in particular to explore commonalities between them. 
5.2  Potential implications for policy and planning  
  As noted in section 2.4, there is no pre-existing empirical evidence base in Britain which 
looks at the geo-spatial distribution of gambling machines. To date, debates about 
increases in availability and clustering of gambling venues and gambling machines have 
not been based on empirical data. This report provides this information for the first time 
and shows that: 
  The density of gambling machines in Great Britain varies and is centralised in 
 
56 

urban, secondary/satellite towns and seaside resorts. 
  Areas of high machine density tend to have poorer socio-economic indicators, 
with a higher proportion being low income areas, a higher proportion of 
residents being economically inactive and, of those who are economically 
active, a greater number active being in the lowest socio-economic occupations.  
  Adjusting for population density does not vary the observed distribution and 
clusters of high density zones are apparent even after population numbers have 
been taken into account. Therefore, the assertion that high density machine 
areas are only located in the high density population areas cannot be made with 
any confidence. Further support is provided by examination of the spatial 
distribution of high-density machine areas, which shows they are largely in 
seaside towns or satellite or arterial towns to major city centres.  Focus on 
seaside towns and new towns shows that those with a higher proportion of low 
income neighbourhoods are more likely to have HDMZs.  
  Review of similar work conducted in Australia and Canada emphasised the 
importance of understanding supply side factors in understanding the 
distribution of machines. This appears pertinent also to Britain. The location and 
density of machines is likely to be governed by various factors, such as 
availability of commercial property, local planning controls as in Eastbourne, 
proximity to local infrastructure and transport links, proximity to central 
business districts of various areas, integration of the gambling offer within and 
the diversification of the local economies as well as local population demand.  
  Analysis of the density of machines in this report is largely influenced by the 
location and number of AGCs, simply because they have a greater number of 
machines per venue than pubs and bookmakers. One would expect that AGCs 
are, naturally, more likely to be located in areas where there is good access to 
the venue, in terms of a high street location and/or transport links to the area, 
combined with a perceived market either indigenous to the area or a ‘passing’ 
population, or located in a regional centre with economic pull from a 
surrounding catchment area.  In terms of seaside resorts, there is clearly a 
further factor, that of the tourist economy. Further investigation at a local level 
is needed to understand the nature of these visiting populations and any other 
possible features governing this distribution in more detail. 
  However, whilst an interaction of supply and demand features may determine 
the spatial distribution of gambling machines, the effect on the local population 
needs to be taken into account. As this report shows, high density machine 
areas are more likely to be located in areas with some of the poorer socio-
economic indicators and the potential impact of this should be considered. 
Where HDMZs are located in towns which act as local centres for recreational 
and leisure economies, further consideration also needs to be given to the 
catchment area from which consumers to the town centres are drawn. 
  Policy makers and planners need greater understanding of how market forces 
and other externalities may promote clustering of machines in certain areas, 
which may, in turn, potentially affect the local population. Such an assessment is 
beyond the scope of this report, which was to explore the location of gambling 
 
57 

machines and the socio-economic characteristics of the areas in which they are 
located. However, it points to the importance of understanding the local context 
in which gambling opportunities exist, and the need to balance supply-side and 
demand-side features.  
 
For example, supply-side and other externalities may mean that machines are 
always likely to be greater in number in urban settings (population density 
notwithstanding). This is potentially unavoidable; it will not be of commercial 
interest to locate machines in areas where people can not access them (hence 
the relative paucity of machines in rural areas). However, if these features mean 
that machine density is elevated in areas where the indigenous local resident 
population displays some of the poorest socio-economic outcomes, it raises 
questions about the potential impact of this.  
  The implications of this for future policy and further research must therefore 
include a deeper understanding of the economic diversity of those locations 
showing the highest density of gambling machine venues.  There is also a need 
to understand who is using the machines in these areas. Whilst high density 
machine zones may be in locations where the resident population experience 
higher economic inactivity, lower incomes, and lower-status occupation, we 
need to understand whether it is this population who is actually making use of 
the machines and, if so, in what volume. This is particularly the case for HDMZs 
in satellite and secondary towns, where a passing population in central business 
districts or a non-resident population (i.e., those from surrounding 
neighbourhoods who visit the town centre for leisure and recreation) may be 
key consumers of machines in this area. Fundamentally, more information is 
needed about who consumers of machines in HDMZs areas are, where they 
come from and how and why they integrate this behaviour with other 
(recreational) activities on offer in the local area.    
 
If there is a perceived need to limit or exercise greater regulatory control over 
the development and/or distribution of present or future venues, the ability of 
the local economy to support other commercial activity needs to be fully 
understood in order for such limits to have the desired effects.  
 
Before any such conclusion could be reached, there is a clear need to 
understand the detailed mechanisms which are governing this observed 
distribution.  
5.3  Considerations and limitations  
  A number of considerations should be borne in mind when reviewing this study, its 
findings, and their apparent implications. 
Firstly, our analysis is based on average number of machines per venue rather than 
actual totals. Whilst we have endeavoured to collect actual data where possible, a 
number of practical limitations prevented us from obtaining actual number of machines. 
Therefore all estimates presented are based on our best understanding of the actual 
 
58 

distribution. 
Secondly, we were not able to take into account different machine categories. There 
may be a qualitative difference between the social and economic characteristics of areas 
with a high density of B2 machines and those with a high density of category C and D 
machines. The data were not available to allow us to explore this. 
Thirdly, further analysis should be undertaken to explore the associations observed in 
this report. Where possible, we have provided case study examples. However, the 
resources were not available to enable us to provide detailed analysis of, for example, 
even every local authority area in Britain, let alone super output areas. Evidence has 
shown that spatial distribution does vary at different local levels and this should be 
investigated further.  
Fourthly, our remit was to map the location of machines and to examine the socio-
economic and demographic features of the areas in which the machines were located. 
As such, we have focused on using nationally available indices of socio-economic and 
demographic status. Further analysis at a local level may uncover differential spatial 
distributions and associations which may be important, such as the diversity of the 
economic offer within certain locations, or proximity of high density machine areas to 
schools. 
Finally, readers may note some circularity in the results presented. High density 
machine zones have a disproportionately high percentage of people aged 16-34 in the 
local population. Those aged 16-34 are most likely to report playing machines and are 
most likely to have lower income levels. This age group may also be disproportionately 
more likely to live in urban areas, although as we have seen, the highest density 
machine clusters are not generally found in the inner neighbourhoods of primary cities.  
This report shows broad correlations and associations. It is beyond its scope to explore 
causality or the direction of these associations. However, whilst it is possible that factors 
such as the age distribution of the local area may underpin some of these associations, 
the broad patterns are relatively clear: the areas of highest machine density are more 
likely to be in locations where younger people live, where people have lower incomes 
and where more people are economically inactive.  
 
59 

 
5.4  Directions for future research  
  A number of directions for refining and building upon this research emerge. 
  A regression analysis, preferably geographically weighted to take account of the 
proximity between data points and the statistical values potentially influencing 
them, may significantly increase our understanding of the strength of the 
relationship between the locations of HDMZs and the social and economic data 
from their surrounding areas. For example, this would allow us to take into 
account the differing age profile between areas and to see whether low income 
or economic inactivity was independently associated with HDMZs. It would also 
allow us to test the relative strength of these associations, to link them together 
and ensure related factors (e.g. income and economic inactivity) are not double-
counted, and to identify which factors are the strongest predictor of this 
distribution. This is beyond the scope of this study but could be readily 
undertaken as a short follow-up based on the same data. 
  Following on from the above, additional research and analysis is needed that 
would allow us to examine the relationships between proximity to machines 
and probability of use. This would need to differentiate between the propensity 
of local resident populations and those who are visitors to the location, to use 
gambling machines. This should also explore the different characteristics of 
visiting machine user groups in tourist destinations and elsewhere. In certain 
HDMZs, it should also take account of potentially important differences in 
behaviours between tourists/visitors and local, resident, populations, who may 
be likely to have different levels of gambling involvement. Clearly, although local 
populations are exposed to gambling venues and are the welfare responsibility 
of the local authorities licensing those venues, they are not the only or even 
main commercial target audience for operators. However, this report has shown 
that HDMZs are in areas with some of the poorest socio-economic 
characteristics. Exploring the potential impact of this increased availability upon 
behaviour is the next logical step; a key component of which is to better 
understand the local market forces which affect machine location, the 
anticipated profile of consumers using these provisions compared with 
understanding who is actually using these machines. 
  An important component of better understanding local market forces relates to 
economic diversity. Some HDMZs may exist purely because the leisure and 
recreation offer within an area is thin and is competing with other towns and 
centres. Economic diversity is relatively readily analysed, and Geofutures used 
such a measure based on industry sectors of companies in a previous study 
delimiting UK town centre boundaries for the Department for Communities and 
Local Government. Relating the distribution of MZs and HDMZs against this 
measure would be likely to reveal relationships that the characteristics of the 
resident population alone hint at but cannot confirm. 
  This report represents the first attempt to map the location and density of both 
machines and gambling venues in general in the Great Britain. What this 
 
60 

endeavour has highlighted is the difficultly of doing so because of the current 
way information is collected and stored. Questions about the relationship 
between exposure to gambling opportunities and gambling behaviour form a 
critical part of the debate about how gambling should be regulated and 
monitored in Great Britain. There is very little robust empirical evidence relating 
to these issues and administrative data, as used in this report, are vital to 
ensuring this evidence base can be developed. Public policy decisions should be 
based on robust, empirical data. To facilitate this, we would recommend 
consideration be given to the development of a joined-up data strategy which 
considers what information may be needed by policy makers, regulators, 
researchers and industry stakeholders in better understanding the relationship 
between gambling access/availability and behaviour. 
  For example, if further and better data became available on the actual 
distribution of machine numbers, we could feel even greater confidence in the 
findings presented in this report. Data on the categories of machines would add 
a layer of understanding which might, if added to the analysis as a weighting 
factor for example, reveal different density patterns based on some measure of 
gambling ‘intensity’. In the absence of regulatory data becoming available, 
additional ‘ground truthing’ fieldwork of the type employed for AGCs in this 
study could be used to refine the accuracy of the assumed machine numbers for 
other venue types and across a larger sample of locations. 
  It would also be valuable to test further the assumption that a density of 1 
machine per hectare is the ideal threshold value for ‘high’ density. While the 
method used to derive this measure stands up to statistical scrutiny, testing 
lower threshold values of machines per hectare could yield results that alter the 
spatial patterns we revealed, with different implications. Equally, it might still 
place clusters of HDMZs in arterial, secondary and suburban centres and 
reinforce this result further. 
  As patterns emerge they suggest further undiscovered insights that may await. 
For example, why are Crawley, Luton and Stevenage such gambling machine 
hotspots? Why Tamworth and not Burton upon Trent? Are there other 
similarities between the seaside towns with HDMZs and those without? Case 
studies exploring local data in greater depth may be valuable, perhaps involving 
local groups and individuals, especially if future research aims to link access to 
machines with gambling behaviours or to help shape public policy. 
 
 
61 

 
6. Access to interactive online data maps 
6.1  Access details 
  These are currently hosted at: 
http://www.geofuturesonline.com/RGF/ 
6.2  Using the map viewer  
  This application gives instant access to data helping to visualise the locations of 
gambling machines and the social and economic data for those locations. 
Browser standards 
As with all applications visualising semi-transparent surfaces, this tool cannot be 
effectively viewed in Internet Explorer 6, and this browser is no longer supported by 
Microsoft. All other major browsers (IE7 and above, Mozilla Firefox, Chrome and Safari) 
should allow the application to be viewed correctly.  
Map controls 
Pan around and zoom into / out of the map using the controls at the top left of the map, 
or click, hold and drag the map with the mouse. 
Data selections 
Some contextual data have been visualised as data surfaces. Data values are statistically 
‘smoothed’ using spatial interpolation methods to allow the data to appear as a 
continuous surface. 
Point data show specific locations within the different categories of care provision, and 
each category can be viewed on top of contextual data and together with other 
categories. 
To select data to view on the map, check the relevant box on the right hand side. Please 
note that not all data layers can be viewed at finer scale zoom levels. If your data are no 
longer visible, zoom out until it reappears. 
For assistance with any technical issues, please call Geofutures Ltd on 01225 320050 
(office hours). 
 
 
62 

 
7. References 
This reference list includes articles which were included in the Rapid Evidence Assessment but have not 
been specifically referenced in this report. These articles are marked with an asterisk. 
  Australian Productivity Commission. (2010) Gambling Inquiry Report. Available at 
http://www.pc.gov.au/projects/inquiry/gambling-2009/report 
Beatty C., Fothergill S., Wilson  I. (2011) England's smaller seaside towns: a benchmarking study
Department for Communities and Local Government. Available at 
http://www.communities.gov.uk/documents/regeneration/pdf/1858214.pdf 
Beatty C., Fothergill S., Wilson  I. (2008) England’s Seaside Towns. A ‘benchmarking’ study.  
Department of Communities and Local Government. Available at 
http://www.shu.ac.uk/_assets/pdf/cresr-englishseasidetowns.pdf 
*Clarke D., Samson T., Abbott M., Townsend S., Kingi P., Manaia W. (2006) Key indicators of the 
transition from social to problem gambling. International Journal of Mental Health and Addiction 4(3): 
247-264 
Crawley, H (2010). UK migration controversies – a simple guide. Royal Geographical Society. Available 
at http://www.rgs.org/NR/rdonlyres/3E05AE1F-1FFC-43B5-A37C-
2203ECBEA17B/0/MigrationFINAL.pdf 
Cox, S., Lesieur, H.R., Rosenthal, R.J. & Volberg, R.A. (1997). Problem and Pathological Gambling in 
America: The National Picture
. Columbia, MD: National Council on Problem Gambling. 
Delfabbro P. (2008) Evaluating the effectiveness of a limited reduction in electronic gambling machine 
availability on perceived gambling behaviour and objective expenditure. International Gambling 
Studies
 8(2); 151-165 
*Hing N., Haw J. (2009) The development of a multidimensional accessibility scale. Journal of 
Gambling Studies.
 25(4): 569-581 
Gillilan JA., Ross NA. (2005) Opportunities for VLT gambling in Montreal: an environmental analysis. 
Canadian Journal of Public Health; 95(1): 55 
*Ladouceur R., Jacques C., Sevigny S., Cantinotti M. (2005) Impact of the format, arrangement and 
availability of Electronic Gaming Machines outside casinos on gambling. International Gambling 
Studies
; 5(2); 139-154 
LaPlante DA, Shaffer HJ.(2007) Understanding the influence of gambling opportunities: expanding 
exposure models to include adaptation. American Journal of Orthopsychiatry;77(4): 616-23. 
*Lund, I. (2009) Gambling behaviour and the prevalence of gambling problems in adult Electronic 
Gambling Machines gamblers when Electronic Gambling Machines are banned: a natural experiment. 
Journal of Gambling Studies; 25(2): 215-225 
Marshall DC., Baker RGV. (2001) Clubs, spades, diamonds and disadvantage: the geography of 
Electronic Gaming Machines in Melbourne. Australian Geographic Studies; 39(1): 17-33 
McMillen J., Doran B. (2006) Problem gambling and gaming machine density: socio-spatial analysis of 
three Victorian localities. International Gambling Studies; 6(1): 5-29 
 
63 

*Moore SM., Thomas AC., Kyrios M., Bates G., Meredyth D. (2011) Gambling accessibility: a scale to 
measure gambler preferences. Journal of Gambling Studies; 27(1): 129-43 
Orford J. (2010) An unsafe bet: the dangerous rise of gambling and the debate we should be having. 
Oxford.  
*Pearce J., Mason K., Hiscock R., Day P. (2008) A national study of neighbourhood access to gambling 
opportunities and individual gambling behaviour. Journal of Epidemiology and Community Health
62(10): 862-868 
Office of the Deputy Prime Minister. (2005) Planning Policy Statement 6: Planning for Town Centres, 
Annex A. 
Responsible Gambling Strategy Board. (2009) Research, Education and treatment: the next steps
Available at 
http://www.rgsb.org.uk/download.ashx?doc=/2009/r/research_education_and_treatment_the_next
_steps_november_2009.pdf 
Robitaille, E., Herjean P. (2008) An analysis of the accessibility of Video Lottery Terminals: the case on 
Montreal Int. Journal of Health Geographics; 7(2) doi: 10.1186/1476-072X-7-2 
Shaffer HJ, LaBrie RA, LaPlante D. (2004) Laying the foundation for quantifying regional exposure to 
social phenomena: considering the case of legalized gambling as a public health toxin. Psychology of 
Addictive Behaviors
;18(1): 40-8. 
Storer J., Abbott M., Stubbs J (2009) Access or adaptation? A meta analysis of surveys of problem 
gambling prevalence is Australia and New Zealand with respect to the concentration of Electronic 
Gaming Machines. International Gambling Studies; 9 (3): 225-244 
*Thomas A., Bates A., Moore S., Kyrios M., Meredyth D, Jessop G. (2011) Gambling and the 
multidimensionality of accessibility: More than proximity to venues. International Journal of Mental Health 
and Addiction
; 9(1): 88-101 
Welte JW., Barnes GM. (2007) Type of gambling and availability as risk factors for problem gambling: 
a tobit regression analysis by age and gender. International Gambling Studies; 7(2): 183-198 
Welte JW (2004). The relationship of ecological and geographic factors to gambling behaviour and 
pathology. Journal of Gambling Studies; 20 (4); 405 
*Wickwire EM. (2007) Perceived availability, risks and benefits among college students. Journal of 
Gambling Studies;
 23(4):395-408 
Wilson D.H., Derevensky J., Gilliland J., Gupta R., Ross N. (2006) Video Lottery Terminal Access and 
Gambling Among High School Students in Montréal. Canadian Journal of Public Health; 97(3):202-206 
Young M., Lamb D., Doran B. (2009) Mountains and Molehills: a spatiotemporal analysis of poker 
machine expenditure in the Northern Territory of Australia. Australian Geographer; 40(3):249-269 
 
   
 
 
64 

Appendix 1 
Seaside resort 
Resident 
HDMZ? 
Over 50% OAs in 
population 
lowest income 
20% band 

Isle of Wight 
138,500  No 
No 
Whitstable/Herne Bay 
69,700  No 
No 
Exmouth 
34,200  No 
No 
Deal 
29,200  No 
No 
Falmouth 
21,100  No 
No 
Sidmouth 
13,700  No 
No 
Sheringham  
8,400  No 
No 
Cromer  
7,900  No 
No 
Seaton  
7,300  No 
No 
West Mersea  
7,300  No 
No 
Saltburn by the Sea  
6,000  No 
No 
Dartmouth 
5,400  No 
No 
Budleigh Salterton  
4,500  No 
No 
Sutton on Sea  
4,400  No 
No 
Grange over Sands  
4,200  No 
No 
Lyme Regis  
3,500  No 
No 
Aldeburgh  
3,400  No 
No 
Arnside  
2,700  No 
No 
Mundesley  
2,700  No 
No 
Seahouses  
2,600  No 
No 
Lynton/Lynmouth  
1,800  No 
No 
Fowey  
1,500  No 
No 
Portreath 
1,400  No 
No 
Salcombe 
1,400  No 
No 
Southwold  
1,300  No 
No 
Penzance 
21,600  No 
Yes 
Whitby 
13,700  No 
Yes 
Amble  
6,600  No 
Yes 
Padstow  
4,000  No 
Yes 
Mevagissey  
2,400  No 
Yes 
Greater Worthing 
191,300  Yes 
No 
Eastbourne 
94,900  Yes 
No 
Bognor Regis 
42,300  Yes 
No 
Dawlish/Teignmouth 
30,300  Yes 
No 
Burnham-on-Sea 
19,100  Yes 
No 
Swanage 
10,100  Yes 
No 
Hornsea  
8,200  Yes 
No 
Filey  
6,900  Yes 
No 
Dymchurch/St Marys Bay  
6,200  Yes 
No 
East Wittering  
4,600  Yes 
No 
Hunstanton  
4,300  Yes 
No 
Looe  
4,000  Yes 
No 
Westward Ho  
4,000  Yes 
No 
 
65 

Watchet  
3,900  Yes 
No 
Silloth  
3,300  Yes 
No 
Wells next the Sea  
2,900  Yes 
No 
Perranporth  
2,800  Yes 
No 
Greater Bournemouth 
335,500  Yes 
Yes 
Greater Brighton 
284,300  Yes 
Yes 
Greater Blackpool 
264,600  Yes 
Yes 
Southend-on-Sea 
159,900  Yes 
Yes 
Torbay 
133,200  Yes 
Yes 
Hastings/Bexhill 
127,100  Yes 
Yes 
Thanet 
122,300  Yes 
Yes 
Southport 
90,400  Yes 
Yes 
Weston-super-Mare 
76,300  Yes 
Yes 
Lowestoft 
63,900  Yes 
Yes 
Folkestone/Hythe 
60,100  Yes 
Yes 
Great Yarmouth 
58,300  Yes 
Yes 
Clacton 
58,000  Yes 
Yes 
Scarborough 
54,900  Yes 
Yes 
Weymouth 
52,000  Yes 
Yes 
Morecambe/Heysham 
50,800  Yes 
Yes 
Bridlington 
39,200  Yes 
Yes 
Whitley Bay 
38,400  Yes 
Yes 
Newquay 
23,500  Yes 
Yes 
Skegness 
20,400  Yes 
Yes 
Minehead 
12,100  Yes 
Yes 
Ilfracombe 
11,300  Yes 
Yes 
St Ives 
11,200  Yes 
Yes 
Mablethorpe  
8,900  Yes 
Yes 
Bude  
8,100  Yes 
Yes 
Withernsea  
7,500  Yes 
Yes 
Chapel St Leonards  
3,500  Yes 
Yes 
 
 
 
66 

Appendix 2 
New Towns 
HDMZ? 
Over 50% OAs in 
lowest 20% 
income? 

Bracknell, Berks 
No 
No 
Hatfield, Herts 
No 
No 
Hemel Hempstead, Herts 
No 
No 
Welwyn Garden City, Herts 
No 
No 
Newton Aycliffe, Co Durham 
No 
Yes 
Redditch, Worcs 
No 
Yes 
Runcorn, Cheshire 
No 
Yes 
Skelmersdale, Lancs 
No 
Yes 
Livingston, Midlothian 
No 
Yes 
Crawley, Sussex  
Yes 
No 
Harlow, Essex 
Yes 
No 
Stevenage, Herts 
Yes 
No 
East Kilbride, Lanarkshire 
Yes 
No 
Basildon, Essex 
Yes 
Yes 
Central Lancashire (Preston & Leyland) 
Yes 
Yes 
Corby, Northants 
Yes 
Yes 
Milton Keynes, Bucks 
Yes 
Yes 
Northampton, Northants 
Yes 
Yes 
Peterborough, Cambs 
Yes 
Yes 
Peterlee, Co Durham 
Yes 
Yes 
Telford, Salop 
Yes 
Yes 
Warrington, Lancs 
Yes 
Yes 
Washington, Co Durham 
Yes 
Yes 
Cumbernauld, Lanarkshire 
Yes 
Yes 
Glenrothes, Fife 
Yes 
Yes 
Irvine, Ayrshire 
Yes 
Yes 
Cwmbran, Monmouthshire 
Yes 
Yes 
 
 
 
67 

Contains Ordnance Survey data © Crown copyright and database right 2010. All rights reserved. Licence 
number 100045515. Contains Royal Mail data © Royal Mail copyright and database right 2011. 
© Geofutures Ltd and NatCen 2011 
 
RGF retains all rights arising in any work carried out by the contractors, 
For further information  
including copyright and any other intellectual property rights. However, RGF 
has granted to the contractors a royalty-free, non-exclusive licence to exercise 
please contact: 
appropriate intellectual property rights in relation to project materials for the 
 
purposes of wider research and dissemination activities. 
Geofutures and NatCen shall not in any circumstances be liable in any way 
Ruth Keily 
whatsoever to any other person for any loss or damage arising in any way as a 
Director 
result of reliance on this document. 
Geofutures Limited 
Geofutures and NatCen warrant that all reasonable skill and care have been 
108 Walcot Street 
used in the preparation of this document. Beyond this, neither organisation 
Bath BA1 5BG 
shall be liable for any loss or damage (including consequential loss) sustained 
by the client or his/her agents arising in any way, whether directly or 
Tel: 01225 320050 
indirectly, as a result of reliance on this information. Geofutures and NatCen 
make no warranty, express or implied, as to the accuracy of any data compiled 
Email: xx@xxxxxxxxxx.xxx 
by any other person and used by Geofutures and NatCen in preparing this 
document. 
www.geofutures.com 
 
 
 
 
68