從2024年台灣立法院選舉看選制利弊及如何抵抗專制
中央廣播電台.2024年2月5日 17:10

臺灣立法院2024年的選舉結果是:立法院只有三個政黨。以得票率算,其中的國民黨和民進黨算得上大型政黨,得票率分別為民進黨36.16%,國民黨34.58%;民眾黨的得票率是22.07%,也算得上中型政黨。而參選的眾多小黨,如時代力量、小民參政歐巴桑聯盟、臺灣綠黨等,未得一席,全部落敗。為什麼會有這樣的現象?由此顯示了臺灣立法院選舉制有哪些特點和利弊?

1. 臺灣立法院選舉制

目前代議制國會選舉分為三大類,簡單多數非讓渡當選制(多數制)和比例代表制,介於這兩者之間是混合制。中華民國立法院選舉是混合制

臺灣民主化後,立法院從第2屆(1992年12月選舉,任期自1993年到2月1日起至1996年1月31日止)到第6屆選舉(2004年,任期自2005年2月1日起至2008年1月31日止),使用區域代表與政黨比例制的混合制,每個區域選出兩名或以上議員。依據2005年修憲,立法院從2008年第7屆開始改變,每屆任期由三年改為四年,從225席減位113席,其中大部分席位使用小選區單記非讓渡選票制,少量席位以不分區政黨得票比例計算選出,每個小選區只選一名議員。 以本(11)屆為例,立法會113席中,單一選區選出區域立法委員73席,平地和山地原住民選舉區選出的6位原住民立法委員,由比例代表制選出的全國不分區及僑居國外國民立委34席。臺灣混合制比英美多數制更有代表性,但不如北歐的比例制。

從多數制或混合制國家如美英和日本選舉歷史軌跡看,這類制度逐漸固化為三種模式,兩黨制、兩大一中,一黨獨大。由於這類制度有利於大黨當選,而大黨當選後積累的立法和行政資源,不斷擠壓小黨,形成長期當選;大黨也以優厚的條件吸納小黨重要成員,如將他(她)們列入不分區立委候選人、委以大黨重要部門要職,這使小黨萎縮,甚至解體。臺灣也有類似現象。從三十多年選舉結果趨勢看,國民黨擠壓新黨和親民黨,民進黨擠壓綠黨和社民黨。這類選舉制度中的政黨輔助制度不僅有利於大黨,也便於藉助魅力領袖或投機政客的中/大型政黨出現。 在多數制或混合制中,中型政黨壓縮小政黨空間,尤其減少同類政黨的空間,這類現象並不罕見。例如,在2020年和這次選舉的中型政黨民眾黨對時代力量的模仿,爭奪同類選民。臺灣在開放黨禁後,成立新政黨很容易,但是維持很困難。尤其是需要繳納的選舉保證金,這對於大黨不成問題,對小黨每一次選舉都是艱難的掙扎。這種選舉制也更吸引財團的政治獻金,財團更集中投資大中型政黨,使其政策更有利於資方,財團也更容易影響立法和決策。

從1992年開始定期選舉以來,本屆(11屆)立法院當選政黨是數量最少的一次,與臺灣民主化初期的1990年代初期和中期立法院構成類似,那時是兩大政黨和一個小黨(新黨)。不過,由於那時新成立小黨藉助方興未艾的社會運動,有效吸引了選民,小黨大致可以維持一段時間。近年來,隨著社會運動的減退,小黨的支持率也隨之下降。這次立法院三個當選政黨大量吸納了年輕人參選,而許多以往參與組織社會運動的人士也都代表這三個政黨參選。相當一部分選民對兩大黨失望後,將改變的希望再一次寄託於虛幻的第三黨。這種現象部分是由於目前臺灣選舉制度造成的,而這種選舉制也成為臺灣繼續發展民主的瓶頸。

2.比例制更有代表性、制衡更有效

就選舉制的公平而言,比例制遠優於多數制或混合制。例如,瑞典一院制國會,選出349位議員,在29個選區,選出議會中310位議員,每個選區依靠人口數分配議席,選出3名以上議員,其餘39個調整席位用以糾正分配固定選區席位時而偏離全國選民平均比例的分配;獲得全國4%的選票或在29個選區中任何一個選區獲得12%的選票,就可以在國會中獲得一個席位;為保護原住民(土著人民)薩米人(Sámi)而設定薩米人議會。這種選舉模式既更好反映主流非單一議題的民意,也反映選民的多樣,保障平等,選民也更可能找到自己支持的政黨、政黨的候選人或獨立候選人,選民可以更好對比政黨的政策實施(如果曾經是執政黨)和方向(主要是小黨),而不是在選舉中挑選明星或塑造魅力領袖;無論選前、當選、敗選、 選後,將政治作為志業的人士,都需要尊重差異,更好溝通不同觀點的公民,這種制度也更有效實施權力制衡。在代議民主政體中,比例制投票率普遍比多數制和混合制高。1970年至2022年,瑞典國會選舉的投票率都超過80%。

民主化以來,臺灣一直有學者、活動人士提出應學習斯堪的納維亞選舉模式。 台灣設置的原住民選區就參考了這種模式。但是,臺灣選舉制度中沒有參考更有代表性的選區劃分和比例制,反而在2005年修憲改變為小選區唯一席位,這種改變使臺灣選舉體制更傾向於多數制。這種修改不僅不如之前的世紀之交選舉公平,而且對小黨和獨立候選人更加不利。

3. 更公正的選舉制度與國家主權和社會能動性

臺灣選舉制度的缺陷更驅動了主要政黨追求選票最大化,藉助媒體製造主要議題,即使大黨在選舉中包括保護勞工、降低投票年齡、環保、公共福利等的主張,但這些大黨在被選為執政黨後,有關社會公正和持續發展的議題經常被邊緣化。面對選舉更加不利的情況,小政黨經常通過參與或組織不同社會運動的人士作為連接,彙聚小黨聯盟,增加當選機率。不過,立法院中提案門檻太高(15席),即使當選的小黨/小黨聯盟提出相關法案,也不得不與大黨合作,而選後財團持續遊說,使大黨競選綱領中有關公平選舉、社會公正和民主深化的議題被擱置,這些議題在許多情況下很難成為法案。

改革選舉制度使其更公正,這是臺灣民主進步和社會活力的重要保障,也是臺灣社會將能動性轉化為抵抗專制的關鍵,更是保護中華民國台灣主權的根本。

作者》邵江  1966年出生。北大數學系期間,是北大「民主沙龍」主要成員,八九民運爆發後成為北高聯常委,「六四」後被捕入獄十七個月。1997年輾轉流亡海外。為英國威斯敏斯特大學政治學博士,現居英國倫敦。2017年曾來台在中研院擔任訪問學者。是「華維藏團結會」發起人。

  

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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