面對惠台「統戰」,民進黨口拙
FTNN新聞網.2024年4月28日 23:01

[FTNN新聞網]文/鄭自隆(政治大學傳播學院兼任教授)

傅崐萁率藍委訪中,行前民進黨酸言酸語,現在訪問團還在走,成績出來了,但我們陸委會和內政部回應卻荒腔走板。

傅崐萁(右3)率藍委訪中。(圖/傅崐萁辦公室提供)

中國新措施包含––

農業:恢復台灣文旦柚輸陸;

旅遊:福建居民可赴馬祖旅遊;此外包含北京等20個城市試點實行換發補發赴台證,並可「全程網辦」;

賑災:對403地震花蓮災民捐贈組合屋。

但從電視新聞聽到的我們政府單位的回應,除農業部說「尚在瞭解中」,比較冷靜平穩外,陸委會說沒有全面開放,不符對等原則;內政部長林右昌說,不是每位災民都要住組合屋。

中國的惠台措施當然是「統戰」,統戰全名是統一戰線,戰術作為是「聯合次要敵人,以打擊主要敵人」,對共產黨而言就是「聯中、拉左、打右」;「統戰」在台灣被汙名化,成了極端負面的名詞,但事實上,「統戰」就是戰略指導下的合縱連橫戰術運用,先秦時代就有了不算新鮮,美國拉攏其他國家圍堵中國,不就是「統戰」?

面對統戰,回應也要有統戰思維,不是喊爽的,必須瞭解對手的目的,己方回應對象與回應內容。

中國目的是甚麼?當然是拉攏國民黨與台灣人民,甚至國民黨也不是中國的拉攏對象,只是藉國民黨來過場而已,上述的惠台措施,對台灣有利,對大陸無害,若能逼使民進黨開放旅行社組團赴中,對中國低迷經濟更是利多;但不能拖到520,拖過520變成送給賴清德的大禮包,不是北京所樂見,所以送給國民黨成了唯一選擇,這也為什麼立法院還在開議,傅崐萁本命區花蓮救災甚殷,而國民黨立委不得不去的原因,時間上已經不能再拖了。

對方出招,我方當然要回應,回應講給誰聽?表面上是北京當局,事實上是講給台灣人聽,回應不得體,得罪的是台灣人,傷的是民進黨,北京可不痛不癢。回應前,得先想想中國惠台措施直接受惠的利益關係人是誰?

組合屋:房屋倒塌的災民。

文旦輸陸:除了文旦果農外,其他種芒果、芭樂,養石斑魚的農漁民都是企盼著下一波。

赴馬祖旅遊:除馬祖人外,金門人更翹首盼望著。

全程網辦赴台證:除旅行社外,相關的上下垂直或平行旅遊業者,如遊覽車、航空公司、旅遊景點、餐廳、旅館、藝品禮品店、乃至夜市攤商都會注意政府的回應與後續措施。

但陸委會的回應令人傻眼,為甚麼不說,「任何有利於雙方善意的互動,都是我們所樂見」,罵人家沒有全面開放,不符對等原則,豈不在罵自己;林右昌說,不是每個災民都要住組合屋,這是實話,但即使蓋新大樓給災民,還是有人會嫌東嫌西,希望要得更多;而且屋塌的災民也沒幾戶,真的不需要從大陸搬組合屋過來;但如果林右昌說「任何國家對災民的援助,我們都至表感謝」,是不是更漂亮;民進黨官員一向很會講文青話、場面話,但不曉得為何一遇到北京就口拙。

520即將就任的兩位權力圈「局外人」,林佳龍當外交部長是委屈了,幹得再好,邦交國數目就是這麼幾個,不可能增加,但兩岸關係弄僵,北京再拔掉12個邦交國也不是不可能,但這是非戰之罪,是國際地緣政治及國內兩岸決策,與外交部長是否稱職無關,不過帳還是會算到他頭上。

相形之下,鄭文燦的海基會董事長就比較有搞頭,兩岸關係再冰再凍,就是這樣,除非戰爭,已經不會再壞了,所以揮灑空間相對大很多,以鄭文燦的靈活,應該可以玩出名堂,且拭目以待。

這次北京惠台措施是排定的戰術作為,硬的更硬、軟的更軟,民進黨應好好思索對應作為,以挽回民心;惠台措施和誰帶隊誰折衝無關,傅崐萁只不過剛好在浪頭上撿到便宜,民進黨應冷處理,再罵傅崐萁就是墊高他,2026民進黨在花蓮也就不要玩了。

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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
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  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司