【一文看懂】國會改革懶人包:立法院30年修法歷程一次看 愈改是愈好還是愈亂?
太報.2024年3月30日 07:00

今年1月13日選舉結果,國會迎來首次三黨實質不過半的新局面,國會改革成為朝野黨團相互叫板的政治攻防,藍、綠、白黨團各自提出修法版本,就調查權、質詢權、總統國情報告等,要在新國會帶給民眾新的氣象。

台灣的國會改革已經走了30多年,自1987年時任民進黨增額立委的朱高正跳上主席台並揮出第一拳的那一刻起,國會全面改選的議題為國會改革打響第一砲,自此再歷經內規制度的建立、選制的改變,《太報》帶讀者一起回顧這30年來的國會改革史。

一、立法院全面改選

1947年行憲後選出第一屆中央民意代表包括國大代表、立法委員、監察委員,但因國共內戰遷台,實施「動員戡亂時期臨時條款」,導致萬年國會產生,直到1990年代,要求國會全面改選的呼聲愈來愈高,1994年4月廢止「動員戡亂時期臨時條款」,並通過《憲法》增修條文,年底時再任超過43年的第一屆國大、立委、監委全數退休,正式終結「萬年國會」。1992年12月19日由台灣正式選出第二屆立委。

二、內規制度的建立

1999年第三屆立委任期結束前,立法院通過《立法院組織法》及《立法院各委員會組織法》修正草案,以及《立法院職權行使法》、《立法委員行為法》、《立法院議事規則》,正式賦予朝野協商的法律位階,並確立委員會席次依照政黨比例原則。

雖然朝野協商是為了加速議案通過的設定,但削弱委員會專業性,以及決策過程易成黑箱,黨團成立門檻過低造成少數委員決定法案內容,綠遭外界詬病。因此第五屆立法院開始進行第二波國會改革。

三、改善朝野協商制度

為加速議案進行,限縮的協商範圍,經各委員會議決不須協商的議案,得經院會同意,不須討論,逕依審查意見,直接二讀。

另外,為避免少數人黨團阻擋議事程序,有效提昇立法院黨團運作功能,黨團或政團組成條件,提高為8人。為避免延宕議案審議,有害議事效率,將協商期限定為4個月,若期限內仍無法獲得共識,則交由院會表決處理。

四、國會減半與選制變革

2000年總統大選台灣完成首次政黨輪替,不過,朝小野大的局面,讓國會亂象橫生,外界普遍認為,因為立委席次過多,導致立場極端、素質不佳的地方型政客進入國會,因此主張透過國會席次減半,由225席減為113席。但反對者憂心,減半後也大幅降低不分區立委席次,讓許多形象好、專業問政立委難出頭,恐劣幣驅逐良幣。


當時社會輿論希望國會過半的聲量蓋過反對者,最終在2005年透過修憲,立委席次確定減半為113席,選制也改為單一選區兩票制,於2008年選舉的第七屆立法委員開始施行。

而單一選區兩票制也衍生出新的問題,第七屆立委選舉,當時泛藍拿下四分之三席次,國民黨成為國會的「超級大黨」;第八屆立委,國民黨得票率四成八,拿到64席次,民進黨得票率四成三,卻只有40席。票票不等值的爭議,以及小黨難生存,也讓外界再度有了不同的討論。

五、因馬王政爭衍生出的議長中立與國會調查權

但2013年9月,從特偵組發的「切勿錯過」採訪通知,開啟一連串總統、行政院、立法院等首長間的衝突對立,議長中立成為朝野焦點,國會改革議題更是2016年總統大選時,候選人攻訐的政見焦點。當時蔡英文拋出國會議長中立化、強化委員會功能、強化專業幕僚、及審議過程公開透明等趨勢和重點來進行國會改革。

當年大選民進黨獲得空前勝利,不但再次政黨輪替,也首次完全執政,在立法院多數優勢下,通過議長中立三大原則:立法院正副院長不應參與政黨活動;不應擔任所屬政黨任何層級職務;不應參與黨政協調平台機制的相關會議。

不過,國會調查權的部分,立法院一直以來都想推動,但1993年大法官釋字325號解釋,明白表示調查權仍應專由監察院行使。國會調查權是針對行政部門,因此總是在野黨立委力陳,但執政黨傾向不推動,最終修法不了了之。

本屆立委面對三黨不過半的政治局勢,從開議就爭議不斷,先是國會議長選舉爆出綠白喬龍頭的「電話門」風波,再到一連串失誤造成的質詢權跳過風暴,朝野對立更加嚴重,是否能過順利達成改革共識,還給國人專業問政新國會,各界關注。

國會改革法案藍綠白版本對照表   蘇聖怡製
國會改革法案藍綠白版本對照表 蘇聖怡製

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國會 職權 釋憲

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中時新聞網
創紀錄!國會改革法 4機關擬提釋憲
立法院會否決國會改革修法覆議案,執政黨提出聲請釋憲已箭在弦上,包括總統府、行政院、立法院民進黨團、監察院都可能同時提出聲...
  • 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。
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  • 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