石破政府命運繫於眾院選舉
中時新聞網.2024年10月3日 04:10

 9月27日,日本自民黨經過兩輪投票,四戰四敗、被自民黨內主流勢力邊緣化已久的石破茂,以初選排名第二的資格戰勝了初選排名第一、獲得了原安倍派和麻生派鼎力支持的高市早苗,成功當選自民黨總裁,順理成章地將在10月1日的國會首相選舉中成為日本內閣第102代總理大臣,實現其宏偉夙願。

 石破茂之所以能在決選中勝出,有一個重要卻十分隱祕的原因。這就是眾議院的選舉因素。

 27日是日本自民黨黨首選舉的日子。這一天,筆者邀請了東京都內一家著名大學的知名教授S氏來校講學。講學開始前,免不了要議論一下誰將成為自民黨的掌門人。言談中聽得出來,S教授對於高市當選非常憂慮。他告訴筆者,近幾天,有一個重磅消息在國會議事堂流傳,目前與自民黨聯合執政的公明黨放出消息,如果高市當選自民黨黨首並出任內閣總理,公明黨將退出聯合政府,中止與自民黨的合作。這位教授表示,近十幾年來,自民黨能夠取得國會選舉的勝利,很大程度上得益於與公明黨的提攜。如果自民黨無視公明黨的警告,霸王硬上弓,推舉高市上位,必定導致自民黨和公明黨聯合政府的解體,接下來的眾議院和參議院選舉,在與立憲民主黨等在野黨的過招之中,很可能再次失去多數黨地位,淪落為在野黨,這對於自民黨來說是不可承受之重。

 由於對處理統一教會以及黑金醜聞等事件的消極作為,岸田首相獲得民眾的支持率已經降到了20%左右的紅線。他之所以不敢放手一搏,繼續擔任自民黨總裁,恐懼的就是在他領導下,自民黨可能敗選。為了自民黨的整體利益,岸田辭去黨首職務,意圖通過換帥方式重新獲取民眾對自民黨的信任和支持。如果讓出身於黑金醜聞的重災區,同時又公開提出要否定岸田執政路線的高市早苗接任黨首職務,日本民眾或許真有可能在即將舉行的國會選舉中與自民黨斷袍絕義。如此,岸田的苦心則可能付之東流。這應是岸田在第二輪投票前夕指示其黨徒投票石破的真實用心。

 但是,橫亙在石破面前的一個又一個的地雷陣,他將如何掃平,考驗很快就會知曉。為了贏得眾議院選舉,石破馬不停蹄地謀篇布局。

 首先,整合黨內因黨首選舉競爭出現的裂痕,快速完成人事布局。石破明確表示,對於參加黨首競選的8位競爭者,將給予他們能充分發揮所長的職位,以團結一致的姿勢參加國會選舉。石破的人事布局體現出以下特點。首先是突出重點,重要職位如外交、國防起用了與自己政見相近的人士擔任,表明他對外交安全的格外重視;其次,投桃報李,大量起用推薦自己為候選人的議員入閣;再次是打掃廳堂,把黑金醜聞中有汙點者排除出局;還有就是前瞻布局,起用多位參議院議員入閣,以此提高參議院的士氣,確保明年參議院改選取得勝利;最後是吐故納新,絕大多數內閣職位都起用新人擔任,給人以清新感。

 其次,為國會辯論做好萬全準備。石破向有讀書嗜好,哲學思維底蘊深厚,辯才很是了得。一般而論,石破贏得與主要在野黨黨首的辯論似乎沒有懸念。但問題是他不是作為普通辯論選手,而是作為主導日本社會經濟大權的執政黨總裁、現任總理大臣出場,不僅要宣示個人的思想主張,更要表明執政期間政府將採取何種政策措施引領日本走出目前經濟不溫不火的局面,奪回失去的第3大經濟體的榮光。

 總之,只有石破贏得國會選舉,重新組建內閣,才能檢測出石破政權的成色。(作者為日本山梨學院大學特任教授)

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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