小池百合子當選是自民黨的勝利?日媒分析東京都知事選舉得票
太報.2024年7月8日 15:50
東京都知事選舉由現任都知事小池百合子第3度連任。路透社
7月7日投開票的東京都知事選舉,最終由獲得執政黨自民黨、公明黨等支持現任東京都知事小池百合子大勝(截至8日上午5時3分,小池獲得291萬8015票),成功第3度當選。這對連續輸掉4月眾議院3場補選,以及5月靜岡縣知事選舉的自民黨來說,無疑是個好消息。不過,小池百合子的當選可以說是自民黨的勝利嗎?《日本經濟新聞》搭配同日東京都議會9選區的議員補選,分析了自民黨的當前政黨勢力。

根據報導,小池在4年前的東京都知事選舉獲得了366萬票,為過去東京都知事選舉中的第2高票。當時小池除擁有自民黨、公明黨的支持層外,還有來自無黨派者的5成支持,最終小池以4倍以上的巨大落差狠甩第2名對手並再度當選。

小池的得票:基礎票幾乎分毫不減

因東京都廳舍(東京都政府辦公大樓)的光雕投影經費等問題,小池飽受批評,自此之後小池陣營便做好了無黨派支持率將有所下滑的準備。還有值得關注的一點是,自民黨與公明黨的支持者,是否會因政治獻金漏記等問題而棄票,或將票投給反自民黨的候選人。

不過,就結果來說,小池的票數完全沒下滑。報導指出,小池在本次選舉中獲得291萬票,超過了2022年參議院的東京都選舉區中,乙武洋匡以及自民黨、公明黨、都民第一會的4名候選人的總得票289萬票。小池的基礎票可說是分毫不減。

即使端看出口民調,儘管有逾1成的自民黨支持者,選擇把票投給前廣島縣安藝高田市長石丸伸二,但票卻近乎沒流向主打「朝野對抗」的台裔前參議員蓮舫。幾乎沒有選民是為了想給自民黨一個教訓,而選擇投給在野黨的第一大黨,這也許對自民黨來說可說是打了一劑強心針。

蓮舫的「一人相撲」

上述趨勢在下一屆眾議院選舉中,是否會持續還需要謹慎思考。自民黨幹事長代理稻田朋美曾表示「小池的勝利不是自民黨的勝利」。在這次的知事選舉中,與其去提小池的種種,倒不如說這是一場立憲民主黨、日本共產黨、社民黨支持的蓮舫,她個人的「一人相撲」(指一個人在瞎忙)。

報導指出,在東京永田町(日本國家政治的中樞地區),流傳著一句在野黨的選舉必勝法「9、6、3法則」,也就是在鞏固了9成的在野黨勢力後,政治人物將提高自己的好感度,並獲得6成無黨派選民,接著再利用內鬨,奪取執政黨的3成選票。

雖說首相岸田文雄的內閣支持率低迷,但根據《日本經濟新聞》與《東京電視台》的6月民調,政黨支持率方面顯示自民黨為31%、立憲民主黨為9%,兩者差距仍然很大。這時只要讓每個人團結在一起,就不會發生意外。

蓮舫也未能搶下執政黨或無黨派選民的選票。儘管比4年前,幾乎在同框架下的東京都知事選舉中的候選人宇都宮賢治的84萬票要好,但卻遠不及2年前參議院選舉東京選舉區中,立憲民主黨、日本共產黨、社民黨4名候選人的總票數178萬票。蓮舫在本次東京都知事選舉中,以128萬票告終。

東京都議會的議員補選 立憲民主黨與共產黨表現不佳

至於辦在同日的東京都議會9選區的議員補選如何呢?報導指出,由於該選舉的各候選人都沒有堪比小池的吸引力,因此較容易看出構成其支持基盤的政黨目前實力。前自民黨幹事長石破茂,將東京都議會的議員補選定位為「眾議院選舉的領先指標」。

自民黨向8個選區派出了公認候選人,結果戰績卻是2勝6敗。觀看這個數字,可能會讓人覺得自民黨慘敗。不過報導指出,更令人在意的是,如同東京都知事選舉,立憲民主黨與日本共產黨的聯合競選表現不佳。兩黨均按選區劃分候選人並相互支援,但他們勝選的卻只有足立區。事實上,都民第一會拿下的中野區與北區,自民黨票數都排在第2,日本共產黨則跌至第3。

批判自民黨的選票都流向了保守派、中間派的都民第一會,而不是回到前民主黨系的立憲民主黨等,且該趨勢自2017年東京都議會選舉以來就一直存在。若考慮到投票給都民第一會的選民,在下屆眾議院選舉中,會投票給自民黨的可能性較投票給立憲民主黨與日本共產黨來得大的話,這對自民黨來說前途並不一定是暗淡的。

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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 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
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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