佘健源、刘玉皙、卞中佩:数据解密“韩流”起落,谁从投韩转向罢韩?

韩国瑜热潮如旋风般起落,高雄选民是送他站上舞台的核心要角。怎么样的“高雄人”在两年前亲上将他送上大位、又在两年后毫不留情地将他罢免?
2020年1月7日,韩国瑜在桃园举行总统选举的造势活动。

罢韩投票刚结束,这是台湾首次直辖市长罢免通过,创下台湾民主新纪录。犹记得2018年五都选举,韩国瑜终结绿营在高雄市20年的执政,这位非典型政治人物吸引了许多注意,一时之间更成为蓝营的救世主、“百年一见的政治奇才”。

然而,短短一年半后,却沦为台湾史上第一位被罢免的县市首长。韩流的暴起与暴落,许多评论者试图提出看法;然而,多数评论仅基于片段观察、或流于情绪,难免挂一漏万。因此,本文作者借由系统性地全面检视选举数据,比对历年的投票倾向,尝试更进一步归纳韩流起落的全貌。

在韩流的暴起暴落之中,常有一个说法是2018年韩流暴起,是老年族群受到假新闻影响投韩,2020年的总统大选及罢免,则是年轻族群站出来反韩。根据我们初步分析结果显示,在这次的罢免投票中,从2018年到2020年的韩流传奇中,青壮群体、新兴社区(指有较多外地人口移入的聚落)的两次转向是重要的关键。

首先,年龄的确是重要因素,较青壮的村里在“罢韩成功”扮演了关键角色。而且,青壮人口比例越多的村里,从“支持韩”转向到“罢韩”的幅度越大。本文定义的“青壮”是指20岁到50岁的人口,亦20岁以上年轻人口,加上即尚未退休、有高度生产力的人群。若问“为什么青壮人今年热衷罢韩”,就必须问“为什么青壮人口在2018年时转向支持韩国瑜”;再把视野往前伸,我们也发现,在2016年的选举中,同样也是青壮选民将蔡英文拱上了总统的位置。

简而言之,全面性的数据与严谨的计量分析,或许较能提供中性的结论,而比对历年的投票结果,更能看出高雄选民的趋势转变。本文使用2014及2018年高雄市长选举结果、及本次罢免各投开票所结果,对应各里的人口、年龄组成、教育程度及所得等特征,并考虑空间相关,检视人口特性与投票行为两者的关联性,且结合田野调查,试图找出韩流兴衰的端倪。

越青壮的村里,转向的幅度越大。

本文使用村里资料,且试着以个别选民的选择所推导出的村里得票率模型来进行估计,某种程度上可以较为缓解“区位推论”的问题。选举采取秘密投票,选举意向属于个人机密资料,依法不可能取得它,研究者被迫只能从群体资料(例如国家、县市、或区域)推估个人行为,就有可能发生问题。

问题有可能源自于“以全概偏”的化约,或是群体资料隐藏了个体之间的变异;但这并非意味着所有以群体资料进行的推论都是有问题的。事实上,在公共政策的研究中,亦有学者建议使用群体资料进行分析会更有意义。一般来说,当研究者被迫以群体资料推论个人行为时,会建议先以模型讨论个体行为与群体资料之间的关联。相关问题在社会科学的研究中一直都有持续的讨论,在此先不赘述。

2020年6月5日,高雄市民上街参加罢韩游行集会。
2020年6月5日,高雄市民上街参加罢韩游行集会。

我们将“本次各里的罢韩同意率”和2018年“非韩国瑜候选人的绝对得票率(亦即当初就不喜欢韩国瑜的比例)”相比,并进行空间回归分析,发现青壮选民越多(20岁到50岁人口比例越高)的村里,在这一年半间,“厌韩的比例”成长幅度越大。由简单的散布图中也可看出,越青壮的村里,转向的幅度越大。

这也就证实了端传媒所访谈的高雄第一线政治工作者的看法,诸如郑光峰议员或杨三吉里长的观察,许多2018年积极为韩拉票的年轻人,这次也积极地散发罢韩连署书。数据佐证这些并不是特例,而是普遍现象。青壮选民在这两次选举中的转向,是促成韩国瑜暴起暴落的关键之一。

值得注意的是,这是青壮选民的第二次转向,“转回来”。我们曾在去年年底发表另一篇韩国瑜选民分析,该文也指出,在2018年的选举中,各地转蓝的程度,也和当地青壮选民的比例成正相关。越年轻(20~50岁人口比例越高)的村里,在2018年转向投给韩国瑜越明显。

若我们简单划一个散布图,20岁到50岁的人口比例为X轴,2014年至2018年各里民进党绝对得票率的变动为Y轴,便能清楚地看出此趋势。因此,我们可说:一年半前,并不是“又老又穷”的经济弱势群众让韩国瑜取得了市长的位置,而是因为青壮村里弃民进党而去。然而,一年半后,这些相对青壮的村里又成为罢韩的主力。

从政治社会化的理论来看,人随着年纪的增长,价值观、政治倾向本来就越来越不易改变;而越年轻选民尚未形成固定的看法,本来就是比较容易争取的一群,若向这些群争取支持,相对来说,拉票的“边际效益”较大。

高雄市两届市长选举,各里民进党绝对得票率的变动、与各里青壮选民比例散布图。X轴:20岁到50岁的人口比例;Y轴:2014年至2018年各里民进党绝对得票率。绝对得票率=民进党得票数/(有投票权人数-其他小党得票数-无效票)
高雄市两届市长选举,各里民进党绝对得票率的变动、与各里青壮选民比例散布图。X轴:20岁到50岁的人口比例;Y轴:2014年至2018年各里民进党绝对得票率。绝对得票率=民进党得票数/(有投票权人数-其他小党得票数-无效票)
各里罢韩同意率和2018年非韩候选人得票率差距,与各里青壮选民比例散布图。X轴:20岁到50岁的人口比例;Y轴:2014年至2018年各里民进党绝对得票率。各里罢韩同意率 = 同意罢免票数/有投票权人数。非韩候选人得票率 = 所有其他非韩国瑜候选人的得票数/有投票权人数(2018年市长选举)
各里罢韩同意率和2018年非韩候选人得票率差距,与各里青壮选民比例散布图。X轴:20岁到50岁的人口比例;Y轴:2014年至2018年各里民进党绝对得票率。各里罢韩同意率 = 同意罢免票数/有投票权人数。非韩候选人得票率 = 所有其他非韩国瑜候选人的得票数/有投票权人数(2018年市长选举)

另一个值得观察的点是新兴社区的两次转向。在我们考虑其他各种因素后,平均来说,在2010年到2018年间人口成长越快速的地区,在2018年市长选举中,也是“由绿转韩”程度较大的社区;同样地,这些社区也是在过去的这一年半间,“厌韩比例”成长较快的地区。

X轴:高雄20岁到50岁的人口比例;Y轴:2014年至2018年高雄各里民进党绝对得票率。注1. 绝对得票率=民进党得票数/(有投票权人数-其他小党得票数-无效票) 注2. 为让读者更清楚辨识出平均趋势,作图时已先将三个人口成长率超过90%的极端值移除。
X轴:高雄20岁到50岁的人口比例;Y轴:2014年至2018年高雄各里民进党绝对得票率。注1. 绝对得票率=民进党得票数/(有投票权人数-其他小党得票数-无效票) 注2. 为让读者更清楚辨识出平均趋势,作图时已先将三个人口成长率超过90%的极端值移除。
X轴:高雄20岁到50岁的人口比例;Y轴:2014年至2018年高雄各里民进党绝对得票率。注1. 各里罢韩同意率 = 同意罢免票数/有投票权人数 注2. 非韩候选人得票率 = 所有其他非韩国瑜候选人的得票数/有投票权人数(2018年市长选举) 注3. 为让读者更清楚辨识出平均趋势,作图时已先将三个人口成长率超过90%的极端值移除。
X轴:高雄20岁到50岁的人口比例;Y轴:2014年至2018年高雄各里民进党绝对得票率。注1. 各里罢韩同意率 = 同意罢免票数/有投票权人数 注2. 非韩候选人得票率 = 所有其他非韩国瑜候选人的得票数/有投票权人数(2018年市长选举) 注3. 为让读者更清楚辨识出平均趋势,作图时已先将三个人口成长率超过90%的极端值移除。

楠梓区蓝田里就是这样一个地区。这个里位于高雄大学正门口,十年前许多新建案落成、大型购物中心入驻,陆续迁入众多人口;根据政府资料,该里在2010年时有4214人,但2018年就成长到8287人,而该里在2018年时20岁到50岁人口占总人口比例约55%。

这是高雄市过去十年间人口成长最快的里之一,也是最年轻的几个社区之一。在2014年的选举中,该里民进党的绝对得票率为45%,但到了2018年的选举时,这数字衰退到了28%;然而,在这次的罢免投票中,这个里又投出了42%的同意罢免率。这个变动在高雄市各里间也属前段班。

新兴社区的两次转向,或许是因这些地区的移入人口众多,社区内的人际网络或社区组织尚未固着,传统的动员网络不易深入,乃至成为“空气票”的主要来源。韩国瑜支持率在这些地区的暴起暴落,具体而微地呈现出了韩在舆论市场中,由一开始的无往不利到后来人人喊打的窘境。

然而,从2016到2018的转向可看到,无论是青壮人口或新兴社区,也不必然是民进党的忠实支持者。我们在先前分析已指出,在仔细控制各变数之后,各地转蓝的程度和当地的教育程度有显著地负相关,但跟所得并没有显著关联。

申言之,韩国瑜在2018年的兴起,与其说是韩式“发大财”的口号说出了艰苦人的心声,倒不如说是韩浅白的语言更容易打动欠缺文化资本的选民。如果施政或宣传方式背离了基层群众,则失去民心也只是转瞬间的事。新兴社区的转向,也说明了若没有发展基层组织,得票比例也无法稳固。这些不能只是选举时的权谋,长期来说,也应是政治家恒存于心的考量。

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读者评论 3

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  1. 您好,我們是原作者;
    圖三和圖四的結論不是來自該圖的簡單迴歸分析;圖三、圖四主要呈現的是簡單的散佈圖,只是在進入真正分析前進行簡單的資料探索。該結果主要是來自 aggregate multinomial/nested logit model 的空間迴歸分析結果,在正式的分析中,人口成長的變數對18年民進黨得票變動的影響,係數估計值的p-value是0.025;人口成長的變數對厭韓比例變動的影響,其係數估計值的p-value則是0.000。兩個分析整體模型的Pseudo R2,一個是0.80,另一個是0.69。

  2. 請問圖三圖四的結論是來自於回歸分析嗎?圖中看起來分佈趨勢並不明顯,可否提供回歸分析的r2值?

  3. 超喜欢端的数据分析报道