新聞切片/臨時會喬不攏!未來恐複製貼上無進展 綠營突圍得先換思維
太報.2024年8月4日 07:50
朝野氣氛難轉圜,立法院是否開臨時會有變數。資料照片,廖瑞祥攝
立法院八月開不開臨時會再度成為朝野攻防焦點,民進黨團盼處理國家通訊傳播委員會(NCC)、考試院人事同意權案,民眾黨團已言明反對,國民黨團則喊話,若只限縮審查人事同意權拒絕奉陪,綠營認為,藍營就是鎖定《公職人員選舉罷免法》修法要加嚴連署,其他都只是包裝,恕難買單。

但若民進黨團堅持,以現在的國會局勢,召開臨時會前的談話會,朝野沒有共識就要面臨表決,藍白只要聯手擋下,就沒有臨時會的問題,或者,藍白再次聯手通過臨時會中要處理的議案,綠營也沒有辦法。

不論朝野各自揣著怎樣的心思,接下來的臨時會、下個會期、下下個會期以及未來的每一個會期,可以預見的,將複製貼上第一會期的模式。

藍白聯手輾壓式的通過想要的法案,草草初審或是逕付二讀,綠營只能透過焦土杯葛手段,若不幸最後被強行通過,再窮盡一切救濟手段,該覆議的覆議,能釋憲的就提釋憲,最終法案恐都回到原點。國會最糟可能空轉四年。

聽起來有些危言聳聽,但目前的朝野氣氛,看不出有轉圜的空間。

經過一個會期運作,可以看出,執政黨還沒有找出與在野黨和平共處的模式;而憋屈了八年的國民黨,怨氣似乎還沒出完,自然也就沒有好好討論的理性空間,還想過足「我們就是人比較多」,表決怎麼都會贏的現狀。民眾黨要繼續成為那個關鍵的少數黨,雖應撕掉「小藍」標籤,但現階段的修法態度,也還找不到支持執政黨的方向。

努力成為公道伯的立法院長韓國瑜不是王金平,跟綠營沒有深厚的互信基礎,就算真有心要當個公道伯,也沒有可以著力的點,更遑論有沒有這樣的能耐了。

這樣看來,民進黨在接下來的七個會期,恐怕還是週而復始,在既定的輪迴中掙扎。而接下來這個會期是預算會期,也可預見的,在野黨會如何大刀一揮,縮減預算,褲腰帶被攥在人家手裡,要怎麼低頭、能不能低頭,都讓中央部會傷透腦筋。

2026有變數 或可成為國會和諧新契機

黨內人士則寄望2026的變局,除了地方政府選舉,是重新檢視各政黨路線與民意的機會,民眾黨立委也面對兩年條款的轉換期,也許能重新建立國會新模式,搭起合作的橋樑。

不過,民進黨團也要面臨內部問題,排除沒有經驗的新科立委,不少人是2016年開始,在民進黨勢頭最好的時候進入國會,只有經歷過完全執政時期,缺乏過去打仗經驗,戰力當然不能跟過去在野時相比。

資深立委則會面臨進一步搶攻百里侯的規劃,在區域與國會的比重重新調整,在國會的戰力當然不及過往。沒有轉換跑道想法的,要嘛在政治路上已經到頂,要嘛只想著守成,自然也不會發揮最強戰力。

藍白陣營則不一樣,過半新立委,年輕要表現求連任,不會放過可以凸顯自己的機會,戰鬥力瞬間爆表,從幾次的肢體衝突可以看出來,藍綠委的戰力產生反轉。

重新活化黨團運作 綠營要思考如何避免僵化

民進黨要認真思考,怎麼讓漸趨僵化的黨團導入新的活力,再次活化。民進黨團的助理與幕僚過去向來是黨內重要資產與戰鬥力來源,不但是人才甄補的重要來源,也是許多人投身政治的起點,行政院長卓榮泰、立委吳思瑤等都是助理出頭的好例子。助理可以參與黨團會議、黨中常會,一起投入討論並建立橫向溝通機制,但民進黨團2016年後黨團會議,開始將幕僚隔絕於外,著實可惜。

立委的心態也必須重新調整,雖然是執政黨,但國會就是少數,戰術、戰策都需要重新規劃,這不僅是黨團幹部的責任,而是每一位委員都應該積極投入。能論述的對外闡明,身手好的就在肉搏戰

但最重要的,國會是最高立法機關,代表人民集體意志,雖然是朝野角力戰場,但立法過程最忌閉門造車,未經討論就囫圇吞棗式的通過,一個法案經過不斷的社會對話、朝野折衝,短則數個月,長則十數年所在多有。不論是立新法還是修正法條,都需要告訴社會為什麼要修、修了之後有什麼影響與結果,這不只是執政黨的責任,現在國會中數的在野黨,更應該回歸法案實質討論,才是真正福國利民的作為。

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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