民調/51.9%民眾挺行政院提出的國會改革覆議 游盈隆曝2大關鍵原因
三立新聞網 setn.com.2024年6月17日 15:45

記者盧素梅/台北報導

國人是否支持行政院對國會改革修法提覆議案? (圖/台灣民意基金會提供)

立法院21日(周五)將處理國會職權修法覆議案,台灣民意基金會今(17)日公布最新民調顯示,有51.9%民眾支持行政院提出的覆議案,33.5%不支持。台灣民意基金會董事長游盈隆分析,這項發現傳達了一個重要的訊息,那就是行政院對立法院有關國會改革修法提覆議案,具有雄厚民意基礎。主要原因有二,一是民進黨支持者希望藉此翻案,此外,許多國人希望透過覆議案弄清楚朝野究竟在吵什麼,而非已經有預設立場。

立法院5月28日三讀通過「立法院職權行使法」、「刑法」修正案,遭到民進黨質疑是擴權法案。對此,行政院於本月6日依憲法增修條文提出覆議,並羅列七大覆議理由,賴清德總統也在日前核可覆議案,送至立法院,立法院21日將進行表決。

台灣民意基金會今公布「國人是否支持行政院對國會改革修法提覆議案?」即時民調,結果發現:28.2%非常支持,23.7%還 算支持,17.4%不太支持,16.1%一點也不支持,4.8%沒意見,9.8%不知道、拒答。換句話說,最新民意顯示,二十歲以上台灣人中,五成二基本上支持行政院提覆議案,三成四不支持。也就是說,行政院這次提覆議案獲得過半數民意的支持。

進一步分析,有以下幾點值得注意: 首先,從政黨支持傾向看,民進黨支持者,八成二支持,一成一不支持; 國民黨支持者,二成六支持,六成二不支持;民眾黨支持者,三成五支持,五成七不支持;中性選民,支持與不支持旗鼓相當,各有三成五。由此可見,即使在野黨支持者也有不少人樂見行政院提覆議案。

第二,從年齡層看,除 20-24 歲外,其他各年齡層皆有超過半數以上支持 行政院提覆議案。具體數字如下:20-24 歲,三成七支持,四成五不支持;25- 34 歲,五成五支持,三成四不支持;35-44 歲,五成二支持,三成五不支持; 45-54 歲,五成一支持,三成八不支持;55-64 歲,五成五支持,三成六不支 持;65 歲及以上,五成二支持,二成二不支持。

第三,從教育背景看,不分教育程度高低,都呈現多數支持的景象。具體 數字如下:大學及以上教育程度者,五成六支持,三成五不支持;專科教育程 度者,四成七支持,四成不支持;高中/高職教育程度者,四成九支持,四成不 支持;初中/國中教育程度者,五成九支持,二成七不支持;小學及以下教育程 度者,三成八支持,一成八不支持,四成三沒意見、不知道。

第四,從職業背景看,除了學生外,其他各行各業都呈現多數支持的景 象。尤其以勞工、基層白領人員、農民、退休人員支持比例較高。 第五,從 6 都 16 縣市角度看,每一個地區都呈現多數支持的景象,其中尤其以南台灣支持比例最高。

游盈隆分析,為什麼行政院提覆議案獲得如此可觀民意的支持?從一些跡象看, 主要原因有二,一是民進黨及其支持者希望藉此翻案,另一個則是,許多國人希望透過覆議案去弄清楚「國會改革修法」朝野究竟在吵什麼,而非已經有預設立場。

此次民調是由查由台灣民意基金會委託山水民意研究公司,訪問期間是 2024 年 6 月 11-13 日,共三天;對象以全國為範圍的二十歲以 上成年人;抽樣方法採市話與手機並用的雙底冊抽樣(dual-frame random sampling),市話 70%,手機 30%。有效樣本 1070 人,市話 750 人,手機 320 人;抽樣誤差在 95%信心水準下約正負 3 個百分點。並依內政部最新人口統計 資料進行地區、性別、年齡及教育程度加權,以符合母體結構。經費來源是財 團法人台灣民意教育基金會,簡稱台灣民意基金會(TPOF)。

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大罷免時代,賴政府將一事無成
繼賴清德總統昨天宣布要針對「國會改革」相關法案聲請釋憲及暫時處分之後,監察院今天也舉行記者會宣布要釋憲及暫時處分,明、後天民進黨團和行政院還將繼續跟進要求釋憲及暫時處分。這次釋憲同時涉及總統、行政、立法、監察三院,是有史以來範圍最大的憲政官司。
  • 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
    • 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。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 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