日本新首相上任!石破茂領軍挑戰國會改選
TVBS新聞網.2024年10月2日 19:13

圖/達志影像美聯社日本國會週二(10/1)舉行臨時會,經過全體投票,自民黨新任總裁石破茂確定成為首相。會後,石破茂立刻宣布,9號解散國會,27號總選舉,由國民選擇是否再次相信自民黨。而石破政府在週三(10/2)正式上路,日相與美國總統拜登首次熱線,確認新政權與美國共識不變;也同意調整行程,儘早與南韓召開三國峰會。

眾議院議長 額賀福志郎:「接下來進行內閣總理大臣指名投票。石破茂確定指名為內閣總理大臣。」

經過5次奮鬥,石破茂如願以償,日本第102代首相誕生。一代新人換舊人,岸田文雄掌舵1094天,正式卸下重擔,是二戰後在位期間第8長的首相。

前日本首相 岸田文雄:「謝謝大家,謝謝照顧。」

拍完慣例的內閣瀑布合照,新舊政權交接完畢,石破政府正式上路。

日本首相 石破茂:「我的內閣必須是獲得『認同與理解』的內閣,因此我宣布,10月9號解散眾議院,10月15號公告,10月27號總選舉。」

石破茂強調,沒有民意支持的政權如同虛設;但過程倉促且武斷,總理大臣的位子還沒坐熱,就先惹來在野一頓罵。

立憲民主黨代表 野田佳彥:「小金庫問題的應對,竟然談也不談就解散(國會),完全就是欲蓋彌彰。」

日本維新之會代表 馬場伸幸:「這種未戰先逃的行為,應該稱為『陣前脫逃內閣』。」

共產黨委員長 田村智子:「才當上總裁就出爾反爾,甚至想提出『亞洲版北約』,是想成為軍事突出內閣嗎?」

新政權才起步,馬上就被野黨「取綽號」,石破茂陷入了腹背受敵。

總裁駕到,主管全都起身迎接,唯獨曾結下樑子的麻生太郎。前一天的黨幹部發表會也上演相同尷尬場面;只見記者會結束後,麻生向石破輕輕一鞠躬便轉身離去,完全不願留下合影。

自民黨黨員:「最高顧問!最高顧問!」

石破茂清楚自己在黨內目前地位,有關貪瀆醜聞與國會解散,就算傾向對國民講清楚說明白,得到認同與理解,但為了不傷害「皇城內的和氣」,只能服從多數,速戰速決。

日本首相 石破茂:「新內閣出發後首先要問信於民,要知道國民是否信任這個內閣,或是有其他選擇;向主權者的國民先行詢問,我認為這是政治道義。」

在「問信於民」之外,石破也洋洋灑灑提出五大守護,分別為清正廉潔、國土防衛、民生薪資、活絡偏鄉、青年與女性發展;其中的民生薪資有如「政權特效藥」,最能夠直接讓國民有感。

日本首相 石破茂:「我們日本的經濟,正處脫離通貨緊縮的重要關口。我的出發點是『財政需建立在經濟之上』,我會實施優先擺脫通貨緊縮的財政運作。」

石破茂表示,會延續岸田的「持續調薪」以及「對人的投資」,目標2020年代,最低薪資增加500日圓,達到平均1500日圓。不過,加薪還沒等到,漲價又來。日本民間智庫調查,10月有將近3千項商品調價,品項為今年最多。另外,最新日銀短觀,大型製造業信心指數持平,大型非製造業為提升1大點,基本上維持原地踏步。而市場預測,考慮到日圓貶值副作用,與全球景氣不確定性,石破茂首相還得謹慎出牌。

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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