【論壇】總統府設立三大委員會的憲政問題
民報.2024年6月26日 12:00

賴清德總統19日在就職滿月記者會中宣布,總統府將成立「「氣候變遷」、「社會韌性」及「健康台灣」等三個任務型編組委員會,為未來的台灣展開行動。雖然有人批評,賴在現行體制上另組委員會有疊床架屋之嫌,但筆者認為,此舉充分展現賴總統領導風格,值得詳細討論。

蔡政府執政時期,全球爆發新冠疫情,當時的蔡總統長達745天拒絕媒體聯訪,直到2022年12月27日,她舉行兵役改革記者會,宣布恢復一年義務役,才重新開放記者提問;或許在憲政體制上,總統並沒有面對媒體的義務,但從民進黨2022年地方選舉檢討報告來看,「缺乏溝通」卻是敗選主要原因之一。

賴總統記取敗選教訓,2023年再度出馬參選黨主席時,即全台跑透透傾聽基層聲音,充分意識到「加強溝通」才能更貼近、召喚民意,這可能是民進黨自認得以深耕立足台灣的基石。

以現行憲政體制來看,行政權乃屬行政院長權責,賴總統增設三個任務型委員會,應係為進一步負起政治責任,讓憲制往總統制傾斜的一種嘗試。圖:行政院長卓榮泰主持行政院會/中華民國行政院粉專

美國是典型「三權分立」國家,總統是行政權的指揮者,得就不同議題的設立顧問與小組,而依現行中華民國憲制,總統是藉由閣揆任命權及國安會議來決定大政方針,因此被批評「總統有權無責,閣揆有責無權」。

賴總統說,三大委員會目標包括替國家發展擬定戰略、與民間力量展開對話、和國際社會深化合作,但就憲政體制而言,行政權乃屬行政院長權責,因此這三個委員會,可視為賴總統進一步負起政治責任,想讓憲制往總統制傾斜的一種嘗試,也是記取2022敗選教訓,於制度設計上的補救措施,同時埋下引導國政輿論的伏筆。

總統府三大委員會對於已被藍白箝制的立法權,恐怕發揮不了多少作用。示意圖/擷自三立新聞網

筆者之所以說是「伏筆」,是因為在國會朝小野大,且藍營強烈杯葛下,這幾個委員會大概只能做到以下事情:

一、牽制行政權:總統府增設的三個委員會,面對藍白營箝制下的立法權,恐怕發揮不了多少作用,不過,若是相對於行政院長召開的行政院會,以作為內政最高決策機關的慣例,由賴總統領軍的三大委員會將有一定程度影響作用,這隱然是賴總統期望能有相較於過往更多的議題主導權。

二、團結非綠陣營:賴總統就職演說曾說,當以新思維看待「(立法院)三黨不過半」,這代表著朝野政黨都能分享各自的理念…,政黨在競爭之外應有合作信念,國家才能踏出穩健步伐。

筆者認為,這三大委員會正是朝野分享政策方向的平台,更具體來說,民眾黨可能賴政府於內政事務上更想爭取的對象,綠白若能於國會之外就氣候、社會韌性、健康等內政議題達成共識,亦有機會於部分法案在國會合作,其他如時力、台聯、基進等在地方議會擁有席次的政黨,預料也是賴政府爭取的對象。

這三大委員會正是朝野分享政策方向的平台,更具體來說,民眾黨可能賴政府於內政事務上更想爭取的對象。示意圖/台灣民眾黨粉專

三、與產業界對話:民進黨2022敗選檢討報告分析,蔡政府傾全力防疫抗疫,卻疏於顧及受疫情影響的產業,埋下敗選因子,賴政府若想推動改革,更應記取教訓、避免重蹈覆轍,需要保持與產業暢通管道。

除上述三個委員會,行政院長卓榮泰也宣布,行政院8月將設立經濟發展委員會,這些府院新設的委員會未來將處理包括核電延役、兩岸經貿、軍工產業、所得分配與財政金融等重大議題,不只社會爭議性極大,並具有高度政治性,能否達成擬定國家發展戰略、民間對話以及深化國際社會合作等成效,就要看賴總統的決心了。

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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
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  • 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