藍批綠「輸不起才罷免」陳柏惟出席選罷法公聽會 狠酸:顏寬恒怎被這樣講
鏡週刊Mirror Media.2024年7月3日 14:59
前立委陳柏惟今赴立法院內政委員會出席《選罷法》公聽會,點名國民黨立委顏寬恒應該也要來發表意見。

針對國民黨立法院黨團主張修改《選罷法》調高罷免門檻,立法院內政委員會今(3日)舉行「公職人員選舉罷免法實務現況精進」公聽會,目前唯一被罷免成功的立法委員陳柏惟,今以「過來人」身分出席分享自身經驗,一到場還特別點名「顏(寬恒)委員沒來嗎?滿想聽他意見的。」並稱最近國民黨都像是在幫他說話,指涉當年號召罷免他的顏寬恒是輸不起的人,狠酸:「怎麼被同黨委員這樣講?」

近日國民黨主張修改《選罷法》,計畫將罷免門檻調高至被罷免人的當選票數,遭質疑是在幫被點名罷免的基隆市長謝國樑和藍委解套。內政委員會今舉辦公聽會,邀請「山海公民拆樑行動」發言人李晏蓉、曾被發起罷免但未通過的立委黃捷、及目前唯一被罷免成功的立委陳柏惟等人及相關部會分享看法。

陳柏惟今上台時先問「顏(寬恒)委員沒來嗎?滿想聽他意見的」。他表示,不要把罷免當作毒蟲猛獸,罷免會製造仇恨對立,是因為罷免方起心動念有邪念,才會演變成一場戰爭,但如罷免的理由正當,例如「請假選總統」(暗指現任立法院長韓國瑜),或是「半夜強盜破門」(暗指謝國樑),應該要給人民罷免的機會。

陳柏惟提到,行政首長怠忽職守跟立委議員發聲路線不同,是兩個完全不同的概念,不能說左派、右派的理念競爭是怠忽職守,但如果行政首長和立委連人都不見了,那當然要將罷免權利留給人民。現在這樣修法,會給人感覺國會是不是又在擴權了,過去制度明明就有受害者,如果照國民黨這個修法版本(指罷免票數要比當選票數多),那唯一會被罷免的就是韓國瑜(89.2萬票當選、93.9萬票罷免),暗酸國民黨要修這種法,「院長不知道會不會跳起來?他應該也要發表意見」。

陳柏惟今出席立法院內政委員會出席《選罷法》公聽會,以自身經驗分享被罷免過程遇到的問題。
陳柏惟今出席立法院內政委員會出席《選罷法》公聽會,以自身經驗分享被罷免過程遇到的問題。

對於錯假連署被當成提高罷免的理由,陳柏惟細數,當年韓國瑜罷免案有7%、而他自己的有16%、黃捷26%、林昶佐30%,到高閔琳甚至有75%,等於4張連署書有3張錯的,不是錯的就是假的,不是假的就是死的,這樣合理嗎?甚至錯假比例超過10幾%的都是「同政黨」發起的。

他指出,罷免理由無論是輸不起、想搶回來,或是沒有選舉很無聊等原因,他當時大約花了3個月到半年的時間,在回應媒體、上節目辯論,回應一堆不是立委本業的問題,卻也讓大家認為你花時間在不必要的事情上面,但沒辦法,「罷免方在搞你」,也不能不回,因此對於基本盤不穩以及意識型態極端的人,像是統派的韓國瑜和獨派的陳柏惟,就一定會遇到這個問題,而為了應付罷免,也讓他那個選區將近4個月沒有立委。

陳柏惟也提到另一點不合理的地方,就是罷免方可以無窮無盡的注資,不受政治獻金管理,被罷免方卻不得成立政治獻金專戶,等於站在那邊給人家打,現行制度的反罷免方有一定程度的困難。

對於國民黨要把罷免門檻提高到高於當選票數,陳柏惟說,台灣歷史上罷免投票率最高就是他那一場,但也只有51%,卻要被拿來說和全國7、80%投票率相比,說罷免正當性不夠,他最近都覺得國民黨的人好像在幫他說話,「他們都在指涉顏寬恒委員是輸不起的人,我真的替顏委員感到非常悲傷,怎麼被同黨委員這樣講?」因此認為顏寬恒應該要來發表意見,甚至韓國瑜、朱立倫、江啟臣也應該要來講。他回憶當時自己每天在立法院工作卻被提罷免,國民黨全黨總動員投入,而五大黨包含綠黨都反對罷免,「一人當選全黨服務,但罷免一人全黨投入,這就是我的親身經驗」。

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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