拜登再提協防台灣 又是空包彈
中時新聞網.2022年9月27日 04:10

 美國總統拜登在聯合國大會演說時,罕見提到美方致力維持台海的和平穩定,並重申「一個中國」政策,不尋求與中共對抗或冷戰,會繼續以和平方式解決衝突而奮戰;而這也是當前台海緊張背景下,美國總統罕見在聯合國大會場合重申美國對台政策。

 自1971年到2021年,美國歷任總統在聯大發表演說中,均未曾提及台海和平議題,因此拜登成了首位在聯合國大會上提到台海局勢的美國總統。

 拜登再次對台灣「承諾」,美國是否真的會協助更加引發外界討論。另一方面,美軍是否真的有能力協助台灣,更成為專家們關注與分析的焦點。

 在聯大演說的前幾天,拜登接受美媒專訪時說道,若台海發生前所未有的攻擊,將出兵協防台灣。這是拜登自去年1月上任以來,至少第4度公開表態願意協防台灣。不過對於拜登4次表達協助台灣,白宮官員皆向記者澄清,強調美國對台政策沒有改變,收回承諾。包括印太事務協調官坎貝爾在內的拜登團隊認為美國政策未變,拜登只是想表達支持維持現狀的立場。

 拜登4度發言始終未曾終結戰略模糊,除了顧及中美關係的敏感性與避免戰爭危機上升之外,更現實的問題是萬一台海發生全面衝突,美國其實沒有能力及時協助台灣。

 就地理位置上來說,台灣和大陸海岸距離僅有160公里,若是大陸決定以武力統一台灣,那麼速度就會是決定性的因素。除非台灣的防空、雷達系統以及飛彈等攔截系統能夠削弱或阻止第一波飛彈攻擊,否則要阻止解放軍登陸本島是不可能的。

 艦隊移動需要時間,雖然美軍在日本、韓國等第一島鏈上的國家擁有美軍基地,距離台灣比較近,但也因此更容易受到集中火力癱瘓,屆時日韓已經自顧不暇的狀況下全面協助美軍支援台灣的意願或能力都十分有限。

 根據今年3月台灣民意基金會的民調,只有不到3成5的受訪者相信美國會出兵保護台灣,不相信的比例則是將近5成6,看來絕大部分民眾對美國出兵保護台灣不抱希望。

 特別是在俄烏衝突僵持不下的數個月來,美國並未有具體的行動,台灣輿論普遍認為拜登政府在台海衝突發生時根本沒有能力或意願對中國採取強硬態度。

 在討論美軍如何協防台灣時,各界的焦點往往放在為先進武器提供資金、制定何種作戰計畫、美軍與日韓等區域盟友的預警機制等,但俄烏戰爭卻暴露出美國的「根本性缺陷」,即目前軍事武器的庫存和量產能力不足。光是美國目前為烏克蘭提供武器,就已暴露美國刺針與標槍等飛彈生產能力不足的缺陷。

 在短期的未來若是台灣與大陸爆發戰爭,戰斧巡弋飛彈、海軍打擊飛彈、標準6型多用途飛彈、AIM-120先進中程空對空飛彈等高等級武器將成為大宗,但是這類武器的庫存愈來愈少、生產又更加困難,屆時再遇到因為台海衝突引起台灣半導體出口的供應鏈問題,將會雪上加霜。

 美國的國防供應鏈脆弱,大都由同一廠商提供;若因台海問題與中國爆發高強度且持久的武裝衝突,很有可能無法及時補充戰鬥中損失的設備。因此拜登言論並非有效的「承諾」,只是徒增台海不穩定因素,令台灣更加危險。

 美軍在時間上根本無法及時支援、區域盟友援助能力失調、武器持續供應能力不足的現實上,不難看出白宮屢屢收回拜登失言的真正原因。而台灣必須認清全力避戰,爭取和平,促進兩岸和平共榮,才是保障台灣安全的唯一途徑。(作者為台灣國際戰略學會研究員、博士)

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  • 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