據悉,調查機構《新台灣國策智庫》今早發布台北市長選戰最新民調,顯示沈伯洋小幅領先蔣萬安,支持率分別為46.3%及42.2%,差距僅4.1%;雖仍在伯仲之間,但相較於蔣於選戰初期,動輒於多份民調大贏20%以上、甚至逼近30%的光景,如今優勢早已不復存在。而回顧近期,數份引起較多討論的調查,也都顯示沈似乎是佔上風的一方,例如《聯合報》民調沈伯洋支持率45%、蔣萬安41%;《震傳媒》則是沈42.8%、蔣39%;台灣韜略策進學會、以及著名民調專家戴立安,更都曾分別做出沈的支持率大勝17%以上的調查。
《新台灣國策智庫》最新調查也指出,沈伯洋在台北市12個行政區當中,有9個行政區領先,支持度最高的是大同與南港;蔣萬安則只拿下松山、信義、萬華區。年齡層方面,沈伯洋支持度族群,主要落在50歲以上的世代、以及高中以下學歷的民眾。值得注意的是政黨屬性,《新台灣國策智庫》說明,本次民調抽樣結果,顯示受訪者的政黨傾向分別為:民進黨37.3%、國民黨29%、民眾黨10.4%。
《新台灣國策智庫》續指,目前綠營、藍白的認同者,各自對於沈伯洋與蔣萬安的支持度,都已超過9成;尤其綠營支持者對沈伯洋的支持度,更是高達98.1%。然而,不偏任何政黨傾向的受訪者,有52.1%表示支持沈伯洋、僅有27.1%支持蔣萬安,這是沈蔣兩人目前在整體支持度方面,有些微差距的關鍵。
台北市長蔣萬安(左)與民進黨台北市長參選人沈伯洋(右)。(合成圖/民視新聞資料照)淡江大學公共行政學系助理教授林岱緯另還分析,蔣萬安在12個行政區當中,僅有松山、信義、萬華顯著領先;而對照各區對於蔣的施政滿意度,松山、信義確實也是屬於施政滿意度相對較高的行政區。各區對於市政滿意度,也有直接反映在支持度。他接著說,從受訪者屬性來看,蔣萬安支持度最高的年齡層是30至39歲世代、以及大專及以上學歷的民眾;政黨屬性方面,雖然藍白支持者對蔣萬安的支持度都超過9成(藍90.6%、白93.6%),但相對於綠營支持者「萬眾一心」挺沈(98.1%),蔣仍有再努力的空間。
民調報告中還特別點出,沈伯洋並非只在年輕族群具有優勢。雖然20至29歲受訪者族群,有43.3%力挺沈伯洋,略高於蔣萬安的38.7%;但到了30至39歲,蔣萬安卻以52.8%領先沈伯洋的40.2%,差距達12.6個百分點。另一方面,沈伯洋在50至59歲的支持度卻高達53.5%,領先蔣萬安14.6個百分點,是各年齡層中差距最大的群體;60至69歲也有50.3%支持沈伯洋。報告指,這項結果打破了「年輕人支持沈伯洋、年長者支持蔣萬安」的刻板印象。
台北市長蔣萬安。(圖/民視新聞資料照)另一方面,行政區分析同樣出現值得觀察的結果,更也有打破既有印象的數據。例如,在藍營傳統優勢區大安、文山,沈都取得領先,大安區方面,沈伯洋支持度竟高達50.4%,略勝蔣萬安的46.4%,雖然不多,但仍領先4個百分點;文山區則是沈伯洋49.0%、蔣萬安為41%,領先8個百分點。
而這樣的民調結果也無疑顯示,沈伯洋近期製造的「洋流」狂潮、以及線下的超高人氣,確實不是空穴來風,他真的已成為搖滾巨星般的現象級人物。回顧他剛宣布參選時,外界質疑聲浪不斷,甚至連黨內基層也傳出,擔憂他去年在大罷免選戰扛下太多仇恨值;面對擁有執政優勢、外在形象不惡的蔣萬安,若空降參選恐討不到太多便宜。
民進黨台北市長候選人沈伯洋,近日於台北市掀起「洋流」,所到之處均遭遇龐大支持者包圍簇擁、熱情狂呼口號。(圖/民視新聞資料照)豈料,蔣市府先是在過去幾個月,於市政方面連連出包,從最一開始鼠患橫行、再來淹水成災;後來更陸續爆出兒虐案件、高價打造吸菸區柵欄又拆除、遮陽傘造價昂貴、兒子領公費補助赴美、多間學校營養午餐爆發食物中毒案…等致命醜聞。不僅如此,他更屢次在議會、媒體面前上演「問A答B」的尷尬場面,持續加深外界的負面印象;甚至,蔣萬安為避免出包挨打,竟還常讓研考會主委殷瑋「上陣代打」、協助回答問題,結果挨酸「殷瑋答」。
然而,比起處理市政的態度遭外界質疑,蔣萬安對於國政議題似乎還更上心,接連喊出支持國會倒閣、廢除監察院等主張;更趁著全國爆發毒油案的時機,號召大批群眾上街抗議,急於展現「藍營共主」氣勢。反觀沈伯洋,過去幾個月則是不斷展現「破圈」勇氣,甚至親自勇闖各大非綠陣營的節目,面對各路主持人犀利拷問,也絲毫不畏懼;不僅幾乎沒被問倒的案例,更都能持續穩健宣講政策、傳達市政願景,使其本來最大的弱項—知名度偏低、中間選民認同度不高—幾乎已徹底改善。而越來越多市民,也開始認同他專注談市政、擘劃城市願景的選戰策略。
《新台灣國策智庫》說明,本次民調訪問主題為台北市長選情評估,訪問日期為115年11月10日至11月12日,有效樣本為1071 人。抽樣誤差方面,在95%的信心水準下,抽樣誤差在正負2.99個百分點之內;訪問地區則為戶籍於台北市內,且年滿20歲的一般民眾。調查方法則是,母體清冊為中華電信市內號碼簿,抽出的號碼再尾數兩位數隨機撥出,以分層比例隨機抽樣法進行調查。加權方法則為,依內政部最新人口資料,針對戶籍地、性別、年齡、教育程度採用多重反覆加權(Raking)。
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