【一文看懂】罷免門檻高低轉折怎麼修 左右那些年被罷民代的政治路
太報.2024年7月7日 08:00
罷免門檻歷經多次變革調整。翻攝畫面
立法院內政委員會4日審查《公職人員選舉罷免法》,因藍委提案提高罷免門檻,引發爭議,民進黨焦土杯葛,導致議事空轉一整天,無黨籍內政召委高金素梅周一(7/8)繼續審查,不過,爭議的罷免門檻修法未再列入。《選罷法》到底在吵什麼,罷免門檻對政治人物以及民眾行使權力,會造成怎麼樣影響,《太報》整理歷次修法,以及歷年罷免史,一起來看看。

國民黨立委許宇甄提案修《公職人員選舉罷免法》,將現行罷免門檻間單多數,同意票數達原選區選舉人數四分之一以上,改為同意票數須超過被罷免人當選得票數,增加罷免難度。

《憲法》中明訂,「人民有選舉、罷免、創制及複決之權」;其中的選舉權,在國民政府1949年來台後,當時以政治動盪為由,以「台灣省各縣市實施地方自治綱要」作為地方選舉的規範。1969年制定的「動員戡亂時期自由地區中央公職人員增選補選辦法」,讓台灣首次進行立委增補選。

1980年制定「動員戡亂時期公職人員選舉罷免法」,才正式有了選舉、罷免的法規可依循,直到1992年,立委全面改選,奠定現行國會改選基礎。

而人民的罷免權利,也在《憲法》中明訂,「被選舉人得由原選舉區依法罷免之」,「動員戡亂時期公職人員選舉罷免法」歷經多年修法,才有時至今日的《公職人員選舉罷免法》。

為維持政府運作穩定,罷免有一個基本原則,就是民選的地方首長、民意代表任期內第一年不能罷免,政黨票的不分區立委也不適用罷免。罷免必須經過三個程序,提議、連署及最後投票,相關門檻也歷經多年更迭變化。

1980年依照「動員戡亂時期公職人員選舉罷免法」的規範,當時罷免門檻高,第一階段的提議,就必須達到該選區投票人總數的5%,第二階段連署則要15%,而當時的罷免投票門檻,依據不同層級的民代規範不同,若以罷免立委為例,則需要該立委選區的投票人總數三分之一以上投票,過半同意才能罷免成功。

1991年時《公職人員選舉罷免法》修法,放寬到提議人數3%,連署人數12%,相當難達成。

1994年時針對罷免門檻再進行調整,下修到第一階段提議時,須投票人總數的2%,第二階段連署12%。

1994年首次立委罷免案 緊急修法保住反核四立委

而當年反核四運動風起雲湧,國民黨立委卻不顧民意,強行通過核四預算案,當時任省議員的林義雄發起絕食抗議,十萬人簽名支持核四公投,甚至發動了歷史上首次立委罷免案,包括台北縣四位國民黨立委林志嘉、韓國瑜、洪秀柱、詹裕仁以及台北市立委魏鏞。

為避免罷免成功,當時在國會多數的國民黨緊急通過修法,調高《選罷法》中罷免門檻,除了將第二階段連署人數提高到13%外,投票通過的門檻也從三分之一投票的過半同意,提高到「雙二一」,意即要一半的投票人總數出來投票的過半同意,才算罷免成功。當年的罷免是不能夠宣傳的,所以,這些「擁核」立委在罷免投票率僅二成的情況下,罷免案煞羽而歸。

接下來政黨輪替後,前總統陳水扁任內,曾兩度遭國民黨立委提出罷免案,但都未能成案。前總統馬英九任內也遭民進黨提出罷免案,但在立法院程序委員會就被封殺。

2013年,作家馮光遠發起國民黨立委吳育昇罷免案,雖然通過第一階段的提議連署,但第二階段罷免連署未能達標,最後未送案。2014年因為服貿爭議爆發太陽花學運,後半年民間團體更發起「割藍委計畫」,在北中南點名不稱職立委開始一系列的罷免行動。當時蔡正元、吳育昇、林鴻池、張慶忠、蔡錦隆、林國正、黃昭順都被鎖定。

但最後僅蔡正元罷免案在2015年2月進行投票,但投票率僅二成四,未達二分之一,罷免案仍遭否決。

2016年民進黨全面執政,當年《選罷法》修法,大幅度降低罷免門檻,第一階段提議連署下修到選舉人總數的百分之一,第二階段罷免連署降為百分之十,並刪除「雙二一」,只要同意票數達選舉人總數四分之一,且過半同意就可通過,更重要的是,罷免活動可以宣傳了。

修法後隔年,時任時代力量立委的黃國昌就面臨罷免案,但因為冷處理的結果,罷免投票率不足四分之一,罷免案仍以失敗告終。

韓國瑜創首位被罷免直轄市長紀錄 陳柏惟罷免投票率破五成

2020年高雄市長韓國瑜罷免案則是台灣選舉罷免史上的重要里程碑,韓國瑜2018年底選上高雄市長後,不到一年就代表國民黨參選總統,大選失利的結果,還要面對高雄市民對他落跑的不滿,當年以42%的投票率,共93萬9090張同意票,遠較他當選市長時高出80萬張選票,韓國瑜成為首位被罷免的直轄市長。

2021年時任桃園市議員王浩宇、高雄市議員黃捷也面臨罷免案投票,但兩人命運大不同,王浩宇罷免案通過,黃捷則因同意票數沒有比不同意票數多,罷免案遭否決。不過,當年底,時任台灣基進立委陳柏惟的罷免案,因為支持者與反對者大動員,創下罷免史上最高投票率,高達51.72%,以4466票之差,陳柏惟成為首位被罷免的立委。

隔年立委林昶佐罷免案,因同意罷免票數遠不及不同意票,罷免失敗。

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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
    • 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