美國州長容易罷免嗎?上回投票就在3年前
今日新聞NOWnews.2024年7月3日 10:16

▲好萊塢巨星、前加州州長阿諾史瓦辛格,在2003年因加州州長罷免案,成功取而代之當上州長。(圖/達志影像/美聯社)

[NOWnews今日新聞] 立法院在本週四擬排審選罷法部分條文修正草案,藍營意圖提高罷免門檻,掀起議論。由於適逢罷免基隆市長謝國樑連署即將送審,也讓罷免案迅速加溫,若罷免謝國樑連署成功且成案,將是近五年來第二度台灣縣市首長罷免投票,台灣的縣市長罷免困難度究竟高不高?他國的地方首長罷免又是如何進行?可以美國為例來看。

藍營提出「選罷法」修正提高避免門檻,遭質疑是為了幫基隆市長謝國樑解套,更有人認為,這是幫藍委排除罷免危機;綠營主張,「選罷法」修正案通過,必須是下一屆任期才能適用,藍營則認為進行中的罷免案也適用。

美國最近一次州長罷免案件就在三年前,當時民主黨籍的加州州長紐松(Gavin Newsom)面對諸多執政困境,包含上任後較為容忍的移民政策,造成加州無家者比例迅速提升,衍生出遊民與犯罪問題,因此引起加州保守派不滿;再加上疫情肆虐,以及每年愈發嚴重的加州野火,都成了導火線。

根據加州政府的規定,民眾連署的罷免門檻為150萬人,未達門檻罷免案就會失效;一旦通過,就會進入選舉預算評估流程,並在複查後,決定選舉日期;當時紐森罷免案有160萬人連署,順利跨過門檻。

與台灣縣市首長罷免投票不同的是,在該州的罷免投票中,加州選民需要回答2個問題:第一,是否要罷免紐森;第二,應該由誰取代他。若有超過50%選民罷免紐森,將從其餘候選人當中選擇最高票接替州長職務。

最終,紐森並未被罷免,在民主黨為大宗的加州,有逾6成民眾投下反對票。

攤開美國歷史上,也僅有2位州長曾經被罷免過,第一位是逾百年前的1921年,被罷免的是北達科達州州長菲瑟(Lynn Joseph Frazier);第二位則是2003年民主黨籍州長戴維斯(Gray Davis),而接替戴維斯接下州長職務者就是大名鼎鼎的好萊塢男星、共和黨籍阿諾史瓦辛格(Arnold Schwarzenegger)。

當時,戴維斯先是在2002年以些微差距拿下加州州長,但加州面臨財政赤字和電力危機,甚至面臨潛在的破產問題,戴維斯民調不斷下探。最終在罷免投票中,戴維斯的罷免票數跨過門檻,阿諾則在罷免第二題中,以48.7%的選票當選為州長。
 

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議事人員遭軟禁 柯文哲痛批踐踏民主:賴清德何時才住手
立法院內政委員會今(4)日排審《公職人員選舉罷免法》部分條文修正草案,綠委一早便發動杯葛佔領主席台。民眾黨主席柯文哲痛批,今天是台灣民主史上黑暗的一天,民進黨已經超越議事攻防的合理範圍,他們軟禁公務員、沒收討論、鎖住台灣的民主。民眾黨已經表態不贊成修法,若能表決,國民黨的版本就會「被否決」,這不是民進黨的主張嗎?請問民進黨亂了一天,到底在亂什麼?民進黨與賴清德何時才會住手?
  • 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