民調2/藍綠惡鬥惹厭!桃園巿民反綠42.12%賭藍37.15%【菱傳媒】

2022-09-14 13:20  作者 / 菱傳媒/綜合報導

民調2/藍綠惡鬥惹厭!桃園巿民反綠42.12%賭藍37.15%【菱傳媒】


過去藍大綠小的桃園市,政治板塊呈現藍綠分庭抗禮的激烈拉扯。根據《菱傳媒》公布最新的網路調查,在負面黨性的部分,反綠比例為42.12%,略高於反藍的37.15%,中間的比例為20.73%。在可複選之下,有44.88%的選民表示「絕對不考慮投給民進黨」,但「絕對不考慮投給國民黨」的比例也近4成,顯示桃園市民對於藍綠惡鬥一事已生厭,藍綠兩黨被討厭程度,同樣不分軒輊。

 

在政黨支持度方面,民進黨還是以28.72%壓過各政黨,維持桃園最大的地位。國民黨和台灣民眾黨以22.57%和7.99%,屈居二、三名,至於自認選人不黨的中立選民,則有34.02%。

桃園市選民負面黨性調查

 

近來接連負面事件,讓民進黨選情陷入低迷,尤其論文抄襲更導致桃園市「換堅」求生。只不過,國民黨並未因此坐收漁翁之利,雖然表示「只討厭國民黨」的比例只有14.36%,遠低於「只討厭民進黨」的36.45%,但僅2.72%的桃園市民表示「只喜歡國民黨」,反觀「只喜歡民進黨」的比例還有18.63%。

 

從負面黨性調查可看出,桃園市民反綠比例為42.12%,略高於反藍的37.15%,中間的比例為20.73%。若從年齡層觀察,年輕選民多反藍,至於年長者比較反綠。

 

交叉分析顯示,30-39歲的女性以52.14%的比例,成為最反藍的族群;至於50-59歲的女性則是反綠的主力,比例更是達到63.10%。如果以選區來觀察,平鎮和大溪、復興區都以超過4成8的比例,成為最反綠的選區,而國民黨主席朱立倫和市長鄭文燦的故鄉八德區,則是有41.27%的比例名列反藍第一。

桃園市選民政黨支持度

 

至於政黨支持度方面,相較於之前兩次調查,藍綠白無明顯變化。民進黨在各年齡層幾乎全面領先,除了在50-59歲以21.59%落後國民黨10個百分點之外,即便在60歲以上的族群,這個國民黨一貫的「鐵板區」,雙方也打成平分秋色;民眾黨的主力集中在20-29歲這個族群,年紀越高支持率越低。交叉分析顯示,最挺民進黨的族群是40-49歲的女性,比例達到37.11%,至於60歲以上女性有34.89%,成為最支持國民黨的力量。

 

桃園市各選區當中,最挺民進黨的是觀音區39.53%,國民黨在該區僅拿18.60%,民進黨大贏國民黨21個百分點;民進黨在大園和桃園兩區,支持度分別是34.29%、32.36%、國民黨則是20.95%、18.73%,兩黨也各有14個百分點差距;其他地區雖然民進黨都全面領先,但幅度相對不大;國民黨僅在龍潭區以28.00%贏過民進黨的26.67%扳回一城,算是保住一絲顏面。

 

《菱傳媒》自7月起周周公布一級戰區的政黨支持度變化調查結果,特別的是,除了支持度之外,《菱傳媒》也委託皮爾森數據進行「負面黨性」分析。

 

調查方式是從1到10分,請受訪民眾針對國內三大主要政黨評分,1分表示「非常不喜歡」,10分表示「非常喜歡」,調查出選民對不同政黨的喜歡與討厭程度,同時詢問受訪者絕對不會投票的政黨,並依據台大政治系張佑宗教授對負面黨性的操作型定義,依「政黨情感分數低於3分,且絕對不投該政黨者」為界定標準。

負面黨性定義

 

皮爾森數據表示,由於每個人對於三大主要政黨都可能存有負面黨性,因此針對國內三大主要政黨之負面黨性進一步可分類成8個族群(A-H)並給予分類名稱,以利了解不同族群;同時結合台灣近兩年多以來對於黨性研究的兩項重要發現:一、討厭民眾黨的政黨支持者族群,主要為民進黨支持者與基進黨支持者;二、民眾黨支持者在傳統藍綠光譜中偏向泛藍。綜上所述,能將三大主要政黨負面黨性的 8 個族群,規整成藍綠厭惡光譜分成反藍(E+F+G)、反綠(B+C+D)、中間(A+H)三大類。

 

這項調查是由《菱傳媒》委託,台大政治系張佑宗教授問卷設計、皮爾森數據負責執行。針對桃園市年滿20歲以上之網路人口,從2022年9月6日至2022年9月10日,共計進行5天,當中有效樣本為2939份。在95%信心水準下,抽樣誤差為正負1.81%以內。

 

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2022年5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。

皮爾森數據網路調查方法

 

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