菱民調/官司還在開庭 新竹楊文科施政滿意度35.41%持平

菱民調/官司還在開庭 新竹楊文科施政滿意度35.41%持平
菱民調/官司還在開庭 新竹楊文科施政滿意度35.41%持平

(記者王家俊/綜合報導)《菱傳媒》連續3年公布「新竹縣長施政滿意度」民意調查,新竹縣長楊文科2022年拚連任時施政滿意度為42.38%,2023年就職滿半年的施政成績單下滑到37.07%。2024年7月楊文科因竹北天坑案遭依圖利罪嫌起訴,跨年前他二度出庭爭清白,根據《菱傳媒》1月2日執行的最新民調,楊文科施政滿意度持平,仍維持35.41%,和天坑案爆發前相比,小幅滑落1.66個百分點。

楊文科基層公務員出身,擔任過首任中部科學工業園區管理局局長,2013年退休後受時任新竹縣長邱鏡淳延攬,先後出任縣府秘書長、副縣長等要職,邱鏡淳任期任滿後,楊文科在科技業者力挺下,2018年參選新竹縣長順利當選,2022年又以63.36%得票率連任。

《菱傳媒》在2022年5月楊文科即將挑戰連任前夕,首度公布施政滿意度民調,當時楊文科施政滿意度42.38%;楊連任成功、上任半年後,2023年7月《菱傳媒》二度公布全台縣市首長的半年施政成績單,楊文科施政滿意度出現下滑狀況,從42.38%滑落到37.07%,掉了5.31個百分點。

緊接著2024年2月,新竹竹北路面陸續爆發天坑吞車事件,檢方介入調查後,驚覺是建商豐邑建設的建案偷工減料,但建商卻透過楊文科施壓縣府工務處人員,讓該建案違法復工才釀禍。2024年2月楊文科遭檢方諭令50萬元交保,同年7月檢方依圖利等罪嫌起訴楊文科。法院審理期間,楊文科數度以赴歐洲考察等理由請假未到庭,直到2024年11月以及12月27日,才兩度親自出庭爭清白。

楊文科二度出庭後,《菱傳媒》隨即在1月2日執行最新施政滿意度調查,楊整體施政滿意度掉到35.41%,相比2023年7月就任半年的37.07%,再度跌了1.66個百分點。

從年齡層分析,楊文科在各年齡層的滿意度與2023年相比差別不大,50到59歲、60歲以上分別跌了5個百分點,20到29歲、30到39歲則增加2到3個百分點。其中20歲到29歲滿意度從25.71%(2023)升為28.05%(本次),30歲到39歲從18.94%(2023)升為22.47%(本次),40歲到49歲從21.69%(2023)降為21.59%(本次),50歲到59歲從45.28%(2023)降為40.10%(本次),60歲以上從65.02%(2023)降為59.58%(本次)。

新竹縣在「政黨認同」部分,選人不選黨/中立38.10%居冠,其次是傾向民進黨的21.65%、傾向國民黨的21.39%,兩者在伯仲之間,傾向台灣民眾黨則為9.87%。問卷也以「討厭」的操作型定義來呈現「負面黨性」,新竹縣民「不討厭」民進黨是59.65%,國民黨是61.39%、民眾黨60.79%,若將三大主要政黨負面黨性規整成藍綠厭惡光譜,發現反藍是42.77%,反綠是39.31%,中間則是17.92%。

對於2024下半年新竹縣發展滿意的七項面向,前三項是經濟就業(34.03%)、醫療環境(30.3%)、治安(17.4%),排行最後的是交通(6.93%);相對地對於未來3年新竹縣發展的擔心面向,前三項是交通(77.06%)、教育(39.65%)、環保(25.63%)。其中交通問題連續三次,都是新竹縣民最擔憂的問題,顯示如何改善交通、提升教育及環保品質,是新竹縣政府必須立刻解決的問題。

楊文科在就職6周年指出,五支箭AI智慧園區、生命紀念園區就近治喪、科三計畫、台知園區均已有具體成果,焚化爐也正式點火試燒,一舉紓解困擾多年的垃圾危機。但2024年7月,楊文科涉竹北天坑案涉貪遭起訴、沒收不法所得2.5億;調查詢問市民「您認為縣市首長涉貪案後,縣市政府的運作與應對措施是否足夠恢復民眾對現任政府的信任?」結果顯示,近六成(59.39%)縣民表示不同意或非常不同意,僅40.6%表示同意或非常同意。

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與調查顧問,皮爾森數據負責執行,經費來源為菱傳媒。針對新竹縣年滿20歲以上之網路人口,從2025年1月2日至2025年1月6日進行調查,當中有效樣本為1166份,在95%信心水準下,抽樣誤差為正負2.87%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。透過轉傳分享問卷、重複填答,以及各種不符合隨機抽樣條件之樣本,皆不屬於有效樣本。

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11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。

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