國會表決輸、民意戰場也輸?民調:5成8民眾贊成「公務員藐視國會罪」
太報.2024年5月24日 10:24

立院近日二讀通過《立法院職權行使法》相關修法,包括藐視國會罪、國會調查權等,引發黑箱擴權爭議。台灣民意基金會今(5/24)早上發表即時民調,主要研究發現,20歲以上台灣人中,對於「公務員藐視國會罪」,五成八大體上贊成立法,二成九不贊成。不過該項民調限於對於「公務員藐視國會罪」的態度,然而依據目前在野闖關的條文,除了政府機關外,法人、人民團體,都在法規的限制範圍內,民眾是否對於擴及一般人民買單,仍待觀察。

民調問:「『藐視國會罪』是國民黨率先倡議的。其具體內容是『公務員於立法院聽證或受質詢時,就其所知的重要關係事項,虛偽陳述者,處1年以下有期徒刑、拘役或20萬元以下罰金。』請問您贊不贊成?」結果發現:27%非常贊成,30.5%還算贊成,12.2%不太贊成,17%一點也不贊成,7.3%沒意見,6.1%不知道、拒答。

台灣民意基金會指出,最新民意顯示,二十歲以上台灣人中,五成八大體上贊成「公務員藐視國會罪」立法,二成九不贊成。這項發現傳達了一個重要的訊息,那就是,在野黨極力推動的「公務員藐視國會罪」已贏得社會強烈共鳴。從另一個角度看,「公務員藐視國會罪」立法,民進黨不但國會表決輸,也輸掉民意的戰場。

國人對「公務員藐視國會罪」立法的態度 (2024/5)。台灣民意基金會提供
國人對「公務員藐視國會罪」立法的態度 (2024/5)。台灣民意基金會提供

國人對「公務員藐視國會罪」立法的態度 (2024/5)。台灣民意基金會提供
國人對「公務員藐視國會罪」立法的態度 (2024/5)。台灣民意基金會提供

台灣民意基金會指出,進一步分析,至少有三點值得一提:

首先,從年齡層看,不分老少,每一個年齡層都呈現一面倒贊成「公務員藐視國會罪」的立法,而且年紀越輕,贊成比例越高。具體地講,20-24歲,八成贊成,一成三反對;25-34歲,六成七贊成,二成七反對;35-44歲,五成九贊成,二成九反對;45-54歲,五成七贊成,三成二不贊成;55-64歲,五成六 贊成,二成八反對;65歲及以上,四成五贊成,三成三反對。

第二,在教育背景方面,不分教育程度高低,都呈現一面倒贊成「公務員藐視國會罪」的立法,而且有教育程度越高,越傾向贊成的趨勢。具體地講,大學及以上教育程度者,六成一贊成,三成三反對;專科教育程度者,七成二 贊成,一成九反對;高中/高職教育程度者,五成五贊成,三成反對;初中/國中 教育程度者,五成三贊成,三成一反對;小學及以下教育程度者,四成二贊 成,二成四反對。

第三,從政黨支持傾向看,民進黨支持者中,三成八贊成,五成二反對;國民黨支持者中,七成九贊成,9.1%反對;民眾黨支持者中,八成五贊成,一成一反對;中性選民中,五成一贊成,二成二反對。

立院近日二讀通過《立法院職權行使法》,其中第46到48條的修法將「法人、人民團體、社會上有關係人員」入法,相關修法若順利通過,未來立法院除了針對重大事項有調查權、調閱權、成立調查專案小組等權利之外,且除了政府機關外,法人、人民團體,都在法規的限制範圍內,若是違反相關規定,最高可裁罰10萬元,並得連續開罰。由於這項法案並未逐條審查、逐條討論,不僅引發程序爭議,擴及一般民眾也讓人擔心影響自身隱私,甚至憂慮若國會可以調查民間公司機密資料,恐進一步影響外資來台投資意願,因此引發數萬民眾不滿,齊聚立院外抗議。

台灣民意基金會表示,本次調查由台灣民意基金會游盈隆教授負責問卷設計、報告撰寫、研究發現的判讀、及相關公共政策與政治意涵的解析;山水民意研究公司受該基金會委託,主要負責抽樣設計、電話訪談、資料清理與統計分析。

訪問期間是2024年5月 20-22 日,共三天;對象以全國為範圍的二十歲以上成年人;抽樣方法採市話與手機並用的雙底冊抽樣(dual-frame random sampling),市話 70%,手機 30%。有效樣本1077人,市話757人,手機320 人;抽樣誤差在 95%信心水準下約正負2.99個百分點。並依內政部最新人口統 計資料進行地區、性別、年齡及教育程度加權,以符合母體結構。經費來源是 財團法人台灣民意教育基金會,簡稱台灣民意基金會(TPOF)。

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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