【投書】國會改革覆議案曝光台灣政治正陷入怪圈
匯流新聞網.2024年6月20日 18:39

【投書】國會改革覆議案曝光台灣政治正陷入怪圈 215

許哲銓/自由撰稿人

本週,令人矚目的國會改革案進入最關鍵時期,6月21日將在立法院進行表決。民進黨黨主席賴清德一聲令下,6月14日首站在花蓮展開「反濫權、護民主」的宣講活動,反制國民黨和民眾黨在立法院通過的國會改革法案。國民黨這邊也不甘示弱,主席朱立倫宣佈,預計將舉辦上百場說明會。場面熱鬧好像開啟新一輪的選舉,讓普通民眾產生懷疑,這不是剛選完?

2024年總統大選剛過去六個月,距新任總統的就職典禮才過去一個月,就連距離九合一選舉,也還有二年多的時間。新總統新內閣剛剛上任,還未出任何政績,就再為下一次的大選摩拳擦掌。

賴政府拒絕接受立法院藍白聯手通過的國會改革法案,提出覆議案之餘,更發動側翼在各地展開罷免立委行動,下鄉宣講,企圖搶回立法院多數席位,為2026年的九合一選舉造勢。綠營在鄉下的宣講會,宣誓要罷免藍白營立委的原因,既不是立委官員能力不佳也不是醜聞纏身,而是以罷免的概率去選擇對象,令民主精神蒙羞。國民黨身為在野黨,最大職責是監督政府保障人民利益,國會改革最初的願望也是查清弊案,現在民進黨為一掃雙少數政府陰霾,正需要一場衝突提高士氣,因此以街頭運動的方式召集青鳥。面對民進黨的宣戰,國民黨也開始忘記國會改革初心,掉入圈套,同樣下鄉演講,號召藍鷹國會門口集合。

在以前,不論是九合一選舉還是總統大選,多數只提前半年開始準備。現在台灣的政治,已經陷入怪圈,朝野惡鬥加劇,政治人物不是正在選舉,就是在去選舉的路上。

對外,國際形勢波譎雲詭,兩岸關係降到冰點。對內,高房價、高通脹、貧富差距達66.9倍,轉型AI關鍵時期卻凸顯出電力不足,缺電漲價雙重打擊。在內外環境的雙重挑戰下,民進黨政府卻選擇與在野黨零和博弈,雙方的首要任務均變成盯緊對家勢力,爭取罷免立委,替未來選舉佈局。

執政黨抹黑、抹紅在野黨,導致朝野對立更加嚴重,未出政績,選舉造勢活動先行,行政院以七大理由提出覆議,然而全部都是文宣式口號。多數政治人物做事溫溫吞吞,一講到意識形態的話題,所有人都來了精神,喊話男女老少走向街頭,氣勢一個比一個足。但真正從台灣的產業轉型失敗、經濟不振、青年低薪等結構性問題去找原因,敢於大刀闊斧去改革經濟的政治人物少之又少。

政治口號淹沒整座島嶼,政治人物嘴上比誰都厲害,台灣青年所痛恨的低薪、經濟不振等現象,以及台灣的根本問題,在一屆又一屆的選舉中被當做口號響亮喊出,但又在選完後,被意識形態、對立衝突所掩蓋。

賴總統在就職典禮上提出「以新思維看待三黨不過半,朝野共同承擔挑戰、政黨合作、國家踏出穩健步伐」美好景願。但現實卻是朝野割裂,青鳥藍鷹水火不容。公民之間的互不信任正在朝野亂鬥中加劇,以社會割裂增加政黨凝聚力,是民粹主義精神而非民主國家精神。台灣政治陷入的怪圈,唯一解法,即各自政黨及政治人物回歸為民初心,把國家人民利益放在自己政治前途之前。

照片來源:CNEWS匯流新聞網資料照片

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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。
    • 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