解碼》柯P砸4300萬現金買商辦 選舉補助款規定該廢了?
中時新聞網.2024年8月28日 11:49

已遭「萬箭穿心」的民眾黨主席柯文哲,再被踢爆今年五月間砸4300萬現金以個人名義買下立法院旁的商辦,而柯也大方坦承是以選舉補助款購置。此舉又引發藍綠群起圍剿;其中,說好不會「落井下石」的國民黨出手最重,甚至搬出法條指控柯文哲「違法」。

柯文哲用選舉補助款為個人購置商辦,甚至大言不慚把藍綠政治人物都扯進來,當然會引發朝野「眾怒」。被柯文哲點名比照1/3歸政黨、2/3歸候選人辦理的民進黨就解釋,雖然「賴蕭配」1/3捐黨中央,但2/3是捐公益、成立基金會或照顧黨員、黨工;言下之意,和錢進入私人戶頭,進而購置房產兩者豈能相提並論?至於國民黨更是有情有義,候選人直接把補助款「捐」給黨部,做到「一介不取」。

按照《總統副總統選舉罷免法》第41條規定,各組候選人得票數達當選票數1/3以上者,都可獲得每票30元的競選經費補貼。而政黨推薦的候選人之競選費用補貼,應由「政黨領取」,二黨以上共推候選人,也應共同具名領取。國民黨因此緊咬政黨領取,並直接判柯文哲違法。但規定只有政黨領取,政黨領取後怎處理?如何使用?法律並又沒有規範。沒有政黨推薦的獨立候選人就不能領取?

相較之下,《政治獻金法》不僅捐款金額、時間以及申報等等有規範,如果出現結餘的情況,依據23條規定,結餘在選後四年內,可為以下用途:支付當選後與其公務有關的費用;捐贈政治團體或其所屬政黨;捐贈教育、文化、公益、慈善機構或團體;參加公職人員選舉使用。

國民黨因為過去家大業大,且總統大選也由黨中央總綰兵符,包括選務支出幾乎都是一肩扛,因此,補助款向來都是給黨中央,至於候選人政治獻金的部分,黨部則不會過問。如果依照國民黨引述所謂由政黨領取就屬於政黨的邏輯,那又何來候選人回捐?那麼民進黨由候選人處分2/3是否同樣也「違法」?因為賴清德總統對補助款根本沒有置喙的餘地,即使是拿來做「功德」,更何況是否真的全數都拿來做「功德」?也不是賴清德說了算!

因此,選舉補助款並又沒有應該歸誰?或者應該做何用途的規定,所以是各黨依自己內規或慣例做處理。可以說,從總統到縣市長、立委,選舉補助款,「運用之妙,還真是存乎一心!」其實,怎麼用確實百百款,選舉一過就換車的所在多有,至於行政院長卓榮泰說,沒有人用於購置不動產。錯了,只是這種事勢必更低調,可能在海外,也可能有人頭,自然不容易被揭露,像柯文哲這種自以為是,大刺刺捧著現金買商辦,還登記自己名下,更坦承不諱就是選舉補助款的人,完全不在意社會觀感,只能說前無古人。

國民黨認為違法,應該在立法院推動修法,明定歸屬、用途以及罰則,以現在朝野對於柯文哲千夫所指的態勢來看,應該可以形成高度共識,如此才能避免政治人物靠選舉發財的情況繼續發生。再者,在政治獻金制度上路後,弱勢或是 財力不足的候選人也可以靠募款參選,選舉補助款的制度其實也考慮是否廢止,避免候選人中飽私囊之外,也可以為國庫省下一筆支出。

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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