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美國政治學者Alan I. Abramowitz and Steven W. Webster兩人認為，過去40年來美國投票行為研究，最重要的發現是「負面黨性」（negative partisanship）的興起，選民對敵對政黨負面的情感，可以強化對於所屬政黨的忠誠，不需再用政策訴求與施政表現。負面黨性源自社會認同理論（social identity theory），也就是一個人對某團體的歸屬感，會影響個人的情緒、態度與行為。同一團體的成員會彼此偏袒（in-group favoritism），忽視對團體不力的訊息。對團體之外的人則具有敵意或偏差（outgroup hostility），無法理性對待他們。如果把民眾社會認同的對象，從種族、社會團體等換到政黨，這就形成我們所說的「負面黨性」，用非學術性的話來說，就是對政黨的「仇恨值」。
2022年台灣地方選舉陸續爆發許多重大爭議事件，如「疫苗採購問題」、「林智堅論文抄襲事件」、「高虹安立法院公積金合法爭議」、「宜蘭縣長林姿妙涉貪問題」。台灣各政黨及其支持者，對這些事件的態度及看法差異之大，超乎我們一般想像。我們必須從「負面黨性」的角度切入，才能深入理解其中的道理。
負面黨性是民主國家不可避免的現象
台灣不是例外案例，美國學者Shanto Iyengar等人發現民主黨人和共和黨人都說對方虛偽、自私、思想封閉，都不願意進行跨黨派交流。Marc Hetherington and Jonathan Weiler兩人稱當前美國的政黨政治，有如「共和黨來自火星，民主黨來自金星」，使得「政治氣氛已經惡劣到讓他們（共和黨人）覺得票投民主黨就像是在叛國一樣」。根據加拿大學者Mike Medeiros and Alan Noël兩人的研究，他們以美國、澳洲、加拿大和紐西蘭四個盎格魯薩克遜國家作為研究對象，分析負面黨性、團體認同、意識形態、政黨認同與投票抉擇之間的因果關係。他們發現負面黨性並非單純只是政黨認同的對立面，而是擁有自己的結構與模式，能影響選民的投票行為。「投票給某一政黨的決定，不僅取決於一個人長期以來對該政黨的認同，而且，還取決於他對敵對政黨是否有著強烈的負面看法」。Nicholas J. Caruana等人分析加拿大2008和2011年的選舉，發現負面黨性會降低選民投給討厭政黨的機率，同時也影響投票率和政治參與程度。德國學者Sabrina J. Mayer 分析歐洲17個多黨制國家，結果發現負面黨性確實會影響歐洲民眾的投票行為，不管是兩黨制或多黨制國家，選民對其他政黨的敵意，確實對選民的投票行為有獨特的解釋力 。
如何有效測量負面黨性？
Nicholas J. Caruana等人使用兩個標準作為判斷選民負面黨性的依據，第一個是在政黨情感溫度計上給予該政黨低於50分的評價（總分100分）；第二個是選民回答「絕對不會投票給它」（該政黨）。當滿足以上兩個條件，即可認定該選民對該政黨有「負面黨性」。選民回答「絕對不會投票給它」代表對於該政黨的不支持，但不支持特定政黨有許多原因，不一定全然是厭惡的緣故。因此，同時採取這兩個條件來判別負面黨性，更能捕捉到負面黨性的真實樣貌。
本文依據Nicholas J. Caruana等人的測量方法，但採取更嚴格的標準。我們將負面黨性的操作型定義為：對該政黨對該政黨情感分數在 3 分以下，且絕對不投該政黨。台灣有三個主要的政黨，首先我們將民眾對某政黨分為兩種不同反應：「討厭」（即負面黨性）與「不討厭」（即沒有負面黨性）。其次，依據選民「討厭」與「不討厭」對三個政黨的組合，就可歸類出對三大政黨具負面黨性的比率。（請參考表1）
▲表1 各種不同負面黨性的歸類
本文的分析資料來自菱傳媒，問卷設計者為台大政治系張佑宗教授（本文作者），調查執行單位是皮爾森數據公司，調查調對象為中華民國年滿20歲以上的網路人口，調查時間從2022年8月16日至11月5日，共計三個月的時間。有效樣本數高達38,139份，在95%信心水準下，抽樣誤差小於 ± 0.5%。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。樣本代表性與加權方法採用比率估計法，母群體參數依內政部公布2022年8月民眾的年齡、性別、戶籍資料（縣市），結合皮爾森數據（DMP）修正網路人口特徵值，逐項重複進行反覆加權，以使樣本特徵與母群體結構達到一致。
台灣社會對民進黨的仇恨值有多高？
依據上述的研究方法，資料顯示台灣社會負面黨性的氛圍非常高。圖1顯示高達43.95％的人對民進黨具有負面黨性，國民黨和民眾黨稍微低一些，但也超過三成，分別是34.67％與30.9％。把對三個政黨負面黨性的人累計起來（排除重複計算），目前台灣社會有高達81.37％的人，對三大政黨具有負面黨性，沒有負面黨性的人不到兩成。誰該負責？美國Louisville大學政治學系Adam M. Enders助理教授，在2021年發表一篇研究報告。他認為政治菁英要對民眾的政黨情感極化負最大責任。美國政治菁英政黨情感極化程度，比一般群眾更加嚴重。在這種惡劣的政治環境下，美國民眾的情感極化是被政治菁英拉著走。台灣與美國情況非常類似，我們每天在新聞傳播媒體或政論性節目所看到的，都是政治人物不斷在攻擊、謾罵、羞辱對手，無形之中也影響到一般民眾的政治態度。
▲圖1 台灣民眾各種負面黨性的比率
台灣民眾漸漸失去理性評估的能力
這幾年全球受到covid-19疫情的衝擊，台灣的防疫表現受到國際高度肯定，沒有採取封城措施讓人民可以過著正常生活。經濟表現更是突出，依據國際貨幣基金（IMF）估計，南韓今年人均GDP為3萬3590美元，日本為3萬4360美元，分別下降4%和12.6%。台灣今年人均GDP預估成長7.2%，成為3萬5510美元，一舉超越了日本與南韓，成為東亞第一。然而，這些客觀的執政表現，對不同的政黨及支持者，有不一樣的詮釋。
透過政黨認同（正面黨性）與負面黨性兩個變數交叉分析，就可得出背後一個重要理由。民進黨與國民黨、民眾黨分別屬於兩個不同的團體，分別站在兩個不同團體的觀點，評估民進黨各種施政表現。圖2顯示，認同國民黨者高達87.42％的人對民進黨具有負面黨性，認同民眾黨者高達72.6％的人對民進黨具有負面黨性。另一方面，民進黨支持者對國民黨與民眾黨，分別有高達78.8％與68.37％有負面黨性。這是兩個集團高度情感對抗，幾乎沒有理性對話的可能。
臺灣社會中間選民，特別是年輕選民，是否可以適時扭轉台灣社會往更激烈情感極化的發展方向？答案應該是肯定的。
▲圖2 政黨認同與負面黨性的交叉分析
年輕人比較不具負面黨性
依據調查資料本文進一步分析發現，性別和教育程度的差異，對負面黨性的形成沒有顯著的影響，但年齡則有顯著的作用。圖3顯示，年紀越輕對民進黨越不討厭，年紀越大對民進黨越討厭。國民黨與民進黨完全相反，年紀越輕對國民黨越討厭，年紀越大越不討厭國民黨。台灣民眾黨呈現出與民進黨相同的分布樣態，不討厭民眾黨的集中在年輕選民。總體來看，年紀越大的民眾，有負面黨性的比率越高。年紀越輕的民眾，有負面黨性的比率越低。60歲以上有負面黨性的比率，已經高到86.41％。
▲圖3 世代差異與負面黨性的交叉分析
「討厭的力量」成為主導台灣政黨競爭的主軸，這是令人擔憂的問題。負面黨性現象加劇，將促使各政黨的政治人物，更想利用各種情緒性議題進行選舉操弄與動員，醜化、栽贓等方式攻擊敵對陣營。如此發展下去，要是一半的選民把另一半選民當作是敵人，那麼台灣社會將沒有人會是贏家，大家一定都是輸家。如何降低政黨支持者之間敵對狀態？除了要靠中間及年輕選民外，不同政黨菁英之間必須思索，應該以理性對話代替情感對立，甚至考慮籌組聯合政府，以色列的經驗考以證實聯合政府可有效降低民眾之間的情感對立。北歐國家籌組大聯合政府的經驗，也是提供台灣很好的參考案例。
