藍白若聯手提高罷免門檻 柯建銘示警白縣市議員恐全滅
TVBS新聞網.2024年6月30日 10:55
民進黨團總召柯建銘。(圖/TVBS資料照)

立法院國民黨下週排修《選罷法》,國民黨立委提案調高罷免門檻,被質疑意圖自保。民進黨團總召柯建銘示警,若藍白合作強推修法,必將引起民意更大反彈,直接把國民黨籍基隆市長謝國樑送上斷頭台(罷免案),民眾黨籍縣市議員都可能被罷免光,兩黨恐陷滅頂之災。

國民黨立委許宇甄等人提出「公職人員選罷法修正草案」,主張一年內不得為罷免之提議與連署,罷免的票數要高於當初當選的票數,此案已列入內政委員會7月4日議程。

民眾黨主席柯文哲則稱,民眾黨不支持改動罷免門檻,但認為連署程序應更嚴謹。對此,柯建銘表示,藍白合作毀憲亂政、摧毀民主,後續還有許多違憲法案、肉桶法案(指立法者將對自身或有關係者有利之內容條款或包裹方案,夾帶或附加在法案或預算決議當中,進而使自身獲取利益,對社會卻無益處。)及錢坑法案,例如《老人福利法》、《全民健康保險法》、調漲公糧收購價決議、《電業法》、《原住民委員會組織法》和《離島條例》等,一直亂搞導致民意沸騰,掀起罷免潮。

柯建銘說,國民黨病急亂投醫,應該對症下藥,修改政治作為和主張,而非修法沒收公民權。如此倒行逆施、臨訟狡辯,對抗民意的後果是激起更強烈的反彈,不僅是把謝國樑送上斷頭台,2026選舉的情勢更是危險,可謂「短空長空」,應該好自為之,別以為國會多數就什麼都能做。

柯建銘認為,現行《選罷法》的罷免規定較適合用於單一選區,例如縣市長、區域立委等;然而發生最多罷免案例的卻是村里長,但其本身是服務性質、沒有行政權或立法權,多源於選舉對立。若要討論《選罷法》修法,可著墨在這部分,但目前在罷免潮的社會氛圍下,應該先冷靜思考如何修法,不能操之過急。

至於民眾黨對提高罷免門檻的立場,柯建銘說,柯文哲真正該考慮的問題是,民眾黨的直轄市議員、縣市議員等,當選得票率僅約5%、7%,複數選區的罷免非常容易,幾乎是連署成功就能罷免掉。若藍白合作修法,第一個遭殃的就是民眾黨籍縣市議員被罷免光,民眾黨形同被滅頂,這也牽涉柯文哲和民眾黨團總召黃國昌之間的矛盾及鬥爭。

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主張《選罷法》連署更嚴謹 民眾黨團曝3決議:追國發基金、鏡電視案
[Newtalk新聞] 立法院內政委員會本週四將排審《公職人員選舉罷免法》修正案,國民黨團有意提高罷免門檻,民眾黨團則主張不應提高門檻,但應在連署過程更加嚴謹。民眾黨團總召黃國昌今(2日)宣布黨團稍早開會形成3點決議,針對國會調查權等法上路後,將追國發基金、鏡電視案,並要求總統賴清德赴立院進行國情報告,另針對《選罷法》修正案,民眾黨團將提出自家版本的修正動議,提議連署過程程序應當更嚴謹,比照總統副總統選罷法裡的連署規定。 民眾黨團上午召開時事聯訪回應記者會,總召黃國昌、副總召黃珊珊、幹事長吳春城、立委張啓楷出席。 黃國昌說明稍早民眾黨團會議後,針對重要法案做成3點決議。首先,在國會聽證調查制度的適用對象上,民眾黨團希望針對包括有關國發基金,是否在過去幾年,已淪為所謂「紓困基金」,甚至成為官商勾結的溫床,黨團認為有必要配合產業發展條例的修正,來進行國會聽證制度。 黃國昌指出,因為在產創條例設置國發基金時,當時的在野黨民進黨所提出的主張是,國發基金不可淪為紓困基金,甚至成為官商勾結溫床,當初提這項主張並在立院大聲疾呼的,正是目前總統府秘書長潘孟安,沒想到等民進黨執政後,完全忘記過去初衷、完
  • 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