原文網址：菱未來政治領袖調查／縣市長組陳其邁遙遙領先　盧秀燕得分僅陳的1/3【菱傳媒】

《菱傳媒》針對縣市首長、立法委員、府院內閣成員、三黨主席等黨政人士進行「未來政治領袖聲望調查」，在縣市首長組部分，高雄市長陳其邁、台中市長盧秀燕在印象、施政績效、務實穩定性和未來發展等四指標分居第一與第二，陳其邁橫掃各年齡層、不分性別均奪冠，且第二名盧秀燕得分還不到陳其邁的三分之一。此外，新任六都首長中，台北市長蔣萬安未來發展居全部排名第三、桃園市長張善政施政績效排24人中第六。

這項調查是由《菱傳媒》委託皮爾森數據公司負責執行並設計問卷，經費來源為《菱傳媒》。針對全台灣年滿18歲以上之網路人口，從2024年5月28日至2024年6月5日，共計進行9天，當中有效樣本為3083份，在95%信心水準下，抽樣誤差為正負1.76%以內。

縣市首長組共調查24人，除了縣市長外，也加入被廣泛討論、可能參與2026年縣市長選舉的副市長人選。在第一項指標「印象最好」部分，調查結果顯示（括弧內為加權後百分比）：第一名陳其邁（48.6%）、第二名盧秀燕（14.0%）、第三名雲林縣長張麗善（6.5%）、第四名台北市長蔣萬安（6.2%）、第五名新竹市長高虹安（5.9%）、第六名嘉義縣長翁章梁（4.3%）、第七名桃園市長張善政（3.3%）、第八名新北市長侯友宜（2.6%）、第九名台南市長黃偉哲（1.8%）、第十名台北市副市長李四川（1.3%）。

縣市長組第二項指標「施政績效」部分，調查結果顯示（括弧內為加權後百分比）：第一名陳其邁（48.9%）、第二名盧秀燕（14.8%）、第三名張麗善（6.7%）、第四名高虹安（5.8%）、第五名翁章梁（4.5%）、第六名張善政（4.4%）、第七名蔣萬安（3.4%）、第八名侯友宜（3.2%）、第九名黃偉哲（2.1%）、第十名李四川（1.9%）。

縣市長組第三項指標「務實穩定展現影響力」部分，調查結果顯示（括弧內為加權後百分比）：第一名陳其邁（47.5%）、第二名盧秀燕（13.6%）、第三名高虹安（6.6%）、第四名張麗善（6.3%）、第五名張善政（5.1%）、第六名翁章梁（5.0%）、第七名蔣萬安（4.8%）、第八名黃偉哲（2.6%）、第九名侯友宜（2.4%）、第十名李四川（1.7%）。

縣市長組第四項指標「未來發展」部分，調查結果顯示（括弧內為加權後百分比）：第一名陳其邁（49.0%）、第二名盧秀燕（17.2%）、第三名蔣萬安（11.3%）、第四名張麗善（5.6%）、第五名高虹安（5.0%）、第六名翁章梁（3.1%）、第七名張善政（1.8%）、第八名侯友宜（1.2%）、第九名李四川（1.2%）、第十名黃偉哲（1.2%）。

綜合分析縣市長組，陳其邁在各項目中均名列前茅，顯示其在印象、施政績效、務實穩定性和未來發展等方面均獲得高度認可。盧秀燕則在各項目中穩居第二，但與第一名陳其邁分數差距很大，不及陳的三分之一。值得注意的是，高虹安在施政績效和未來發展方面排名相對較高，但在其他項目中的排名略低。蔣萬安在未來發展方面排名顯著提升，顯示出未來潛力較大。不過，桃園市長張善政的排名，單就新任的6都首長中觀察，績效全部名次排第六，還贏第七的蔣萬安；務實穩定發揮影響力這題，張善政排第五，蔣則是第七；就算是未來發展，年輕的蔣排第三，選過副總統的張善政也拿下全部24人中的第七名，侯友宜則是緊跟在後的第八名。台南市長黃偉哲的排名在各項目中相對穩定。

在「印象最好」部分，交叉分析顯示，陳其邁不分姓名、不分年齡以及在民進黨支持者、中間選民均奪冠；盧秀燕在國民黨支持者居第一並在不分性別、各年齡層以及中間選民均居第二；高虹安在民眾黨支持者居第一。

在「施政績效」部分，交叉分析顯示，陳其邁不分性別不分年齡以及在民進黨支持者、中間選民中均居第一；盧秀燕則在國民黨支持者居第一並在不分性別、各年齡層以及民眾黨支持者、中間選民居第二；高虹安在民眾黨支持者居第一。

在「務實穩定展現影響力」部分，交叉分析顯示，陳其邁在不分性別、各年齡層以及民進黨支持者、中間選民均居第一，盧秀燕在國民黨支持者居第一並在不分性別、各年齡層、民眾黨支持者、中間選民均居第二。高虹安在民眾黨支持者居第一。

在「未來發展」部分，交叉分析顯示，陳其邁在不分性別、各年齡層以及民進黨支持者、中間選民均奪冠；盧秀燕在國民黨支持者奪冠並在不分性別、各年齡層與民眾黨支持者、中間選民居第二；高虹安在民眾黨支持者奪冠；蔣萬安在國民黨支持者緊追盧秀在居第二。

《菱傳媒》「未來政治領袖聲望調查」抽樣方法採用網路主動發放調查方式，透過資料管理平台（DMP)，在性別、年齡與居住地比例分層隨機抽樣進行調查，並輔以網路行為分析帶入使用者輪廓標籤，確保符合調查對象的唯一性。同時針對使用者的性別、年齡與居住地的準確性採用網路行為與資料庫標籤比對方式，結合問卷題目設計做雙重認證，確保資料正確性與可靠性。

樣本代表性與加權則採用比率估計法，母群體參數依內政部公布2024年4月民眾年齡、性別、戶籍資料，結合皮爾森數據DMP修正網路人口特徵值，逐項重複進行連續性修正，以使樣本特徵與母群體結構達到一致。