香港移交中國27週年 陸委會:「國家安全」持續成為中共對港政策主軸
三立新聞網 setn.com.2024年7月1日 22:50

記者盧素梅/台北報導

陸委會發布「香港移交27週年情勢研析報告」

香港主權移交中國今(1)日屆滿27年,陸委會發布「香港移交27週年情勢研析報告」指出,「國家安全」持續成為中共對港政策主軸,繼「港版國安法」後,中共又催促香港就基本法第23條立法,香港各層面發展均受國安思維與國安法規的主導與牽制,也令香港「中國化」持續受國際高度關切。

陸委會表示,香港在政治運作方面,中共讚揚國安機制讓香港「由治及興」,惟民調結果顯示,港人對政府的信任度、對香港前途的信心度,與社會幸福指標均創下歷史新低。另在經濟運作上,港府自詡已見復甦成效,惟國際評比機構警告隱憂浮現,呼籲在港進行商業活動前,應審慎評估國安風險。

在社會發展方面,港府持續以法律和「軟鎮壓」手段抑制基本法承諾的各項自由與權利,寒蟬效應與自我審查蔓延社會各層面,新聞自由指數與人類自由指數全數下降,甚至被「自由之家」之報告指為「地球上最不自由地區之一」。

陸委會指出,在司法運作方面,雖然繼續保留香港移交前司法制度,但涉及國安案件之運作卻已有不同;中共聲稱辦理國安案件「結果重於過程」,凸顯「中國特色司法」與香港普通法制度的扞格,也令香港在全球法治指數評比連續下滑並創新低紀錄。

在國際情勢方面,多國更新旅遊警示外,各主要國家也持續放寬援港措施;惟港府駐英國經濟貿易辦事處人員涉入情報工作,也令各界質疑該辦角色。國際也高度關切黎智英案、泛民初選案,該案僅是港人運用香港基本法賦予的合法權力,作為抗衡行政部門的輕忽民意,竟被檢控為顛覆政權,完全背離民主政治基本精神。

中港關係方面,雙方持續推動兩地融合,惟也引發香港社會福利、醫療、教育等資源的分配問題,以及大量中國籍人士留港引發香港在政治傾向與教育方向轉變的爭議;民調顯示,港人對相關融合政策措施仍持保留態度。

台港關係方面,雙邊人員往來頻密,經貿互動持續。2023年台灣為香港第二大貿易夥伴,香港為台灣第四大貿易夥伴。香港旅客來台逾110萬人次,高居世界各地來台旅客首位。同年計1432名港人獲准在台定居,6626名獲准在台居留。為強化育才、留才,我勞動部於2023年12月14日公告,僑外生透過評點制申請留台工作許可數額,自2024年起由6000人增加為7000人。

陸委會強調,面對香港情勢變化,政府仍將秉持互惠、務實的一貫立場,穩健推動台港交流,維持駐港機構運作及為民服務功能,並強化公私協力推展各項活動,完善對在台港人的照顧與服務;亦會強化風險管控及應變措施,守護國家安全與民眾福祉。

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開調查權第一槍!立院成立「鏡電視調查小組」
立法院交通、司法委員會今天聯席會議,今討論成立「鏡電視調查專案小組」,會中藍白達成共識,由藍委吳宗憲擔任召集人,接下來NCC須配合調查外,還可以邀請民間人士到國會說明,且無正當理由不得拒絕出席,對此民進黨立委抗議,會議程序於法不符,因此退席抗議。
  • 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