Quickseek民調》民進黨遭自己人教訓?桃園綠大於藍「鄭運鵬卻輸給張善政」

2022-11-07 18:30
桃園市長選戰,民進黨鄭運鵬(右)獲38.2%支持,國民黨張善政(左)獲38.7%,儘管差距落在誤差範圍內,鄭運鵬仍小幅落後張善政。(資料照,顏麟宇、蔡親傑攝/影像合成:風傳媒)
桃園市長選戰,民進黨鄭運鵬(右)獲38.2%支持,國民黨張善政(左)獲38.7%,儘管差距落在誤差範圍內,鄭運鵬仍小幅落後張善政。(資料照,顏麟宇、蔡親傑攝/影像合成:風傳媒)

九合一大選將於26日登場,桃園市長選戰更是競爭激烈。媒體「Quickseek」今(7)日發布最新民調,顯示儘管桃園呈現綠大於藍的狀況,民進黨支持者(21.2%)領先國民黨支持者(14.8%),差距達6.4個百分點;然而,被問及市長選戰支持人選時,民進黨鄭運鵬獲38.2%支持,國民黨張善政獲38.7%,儘管差距落在2.74個百分點誤差範圍內,鄭運鵬仍小幅落後張善政。

根據Quickseek詢問桃園市民,「今年底的桃園市長選舉,參選的有民進黨的鄭運鵬、國民黨的張善政、民眾黨的賴香伶以及無黨籍的鄭寶清。在這4個人當中,請問您目前比較傾向投給哪一位?」結果顯示,張善政獲38.7%、鄭運鵬獲38.2%支持、民眾黨賴香伶8.2%、無黨籍鄭寶清5.9%;其中,民調最高的張善政僅領先鄭運鵬0.5個百分點,差距落在2.74個百分點誤差範圍內。

桃園市長選戰,藍綠陷入膠著。(Quickseek提供)
桃園市長選戰,藍綠陷入膠著。(Quickseek提供)

由於賴香伶、鄭寶清與藍綠人選有較大落差,民調也詢問,「假設賴香伶與鄭寶清當選機會不大,請問在民進黨的鄭運鵬以及國民黨的張善政,這兩個人當中,請問您會投給哪一位來當我們的市長呢?」結果張善政獲得43.7%支持度,鄭運鵬則獲42.6%,顯示儘管棄保確實有助拉開差距,然而張善政仍僅領先鄭運鵬1.1個百分點,差距依舊落在誤差範圍內,選情陷入極度膠著。

而在好感度方面,其中以張善政的好感度最高,42.1%表示喜歡,35.2%表示不喜歡;鄭運鵬好感度38.4%,39%表示不喜歡;鄭寶清21.7%喜歡,37.0%不喜歡;至於賴香伶僅21.7%表示喜歡,19.9%表示不喜歡,看似好感度最低,但「無明確意見」者也是最高,達到近六成的58.4%。

賴香伶自己人也不挺 自稱中立者四成支持張善政

交叉分析發現,在未考慮棄保狀況下,藍綠支持者都有超過九成投給自家候選人,而民眾黨支持者有42%會投給張善政,僅35.6%支持賴香伶;而通常被視為泛綠陣營的時代力量支持者,也有高達26%支持張善政;至於自稱中立、不偏袒任何政黨者,則有42.1%支持張善政,僅29.7%支持鄭運鵬。

若棄保發生,僅考慮鄭運鵬、張善政兩位候選人,除了藍綠支持者仍會支持各自陣營候選人,民眾黨方面僅20.2%會支持鄭運鵬、有54%會支持張善政,可見藍白支持者具部分重疊性;時代力量方面,有52.1%支持鄭運鵬、32.8%支持張善政;自稱中立者有48.6%支持張善政,僅34.9%支持鄭運鵬。

另外,近一步探討不同候選人支持者的投票意願,則可以發現,鄭運鵬與張善政的支持者表示一定會去投票的比例明顯高於賴香伶與鄭寶清的支持者。其中鄭運鵬支持者表示「一定會」去投票的比例為最高,76.3%。而鄭寶清支持者表示「一定會」去投票的比例為最低,48.6%。 

不同候選人支持者的投票意願,以鄭運鵬、張善政較高,並以鄭寶清最低。(Quickseek提供)
不同候選人支持者的投票意願,以鄭運鵬、張善政較高,並以鄭寶清最低。(Quickseek提供)

國民黨「比民進黨更討厭」 桃園板塊綠大於藍

值得注意的是,桃園藍綠政黨喜好方面,大致喜歡民進黨達到34.5%(10.4%非常喜歡、24.1%有點喜歡),大致不喜歡47.5%(17.8%不太喜歡、29.7%非常不喜歡);至於國民黨,大致喜歡僅23.9%(6.6%非常喜歡、17.3%有點喜歡),大致不喜歡57.1%(30.9%不太喜歡、26.2%非常不喜歡)。

而在桃園選民的政黨認同度方面,民進黨獲得21.2%支持,國民黨14.8%,民眾黨11.3%,時代力量2.8%,台灣基進2.4%,不偏袒任何黨39.6%。綜合政黨喜好度、支持度調查,可以發現桃園呈現「綠大於藍」的趨勢。 (相關報導: 幕後》「國民將軍」于北辰出戰桃園市議員 藍、綠暗中計算落點 更多文章

桃園整體呈現綠大於藍的態勢。(Quickseek提供)
桃園整體呈現綠大於藍的態勢。(Quickseek提供)

本次調查由Quickseek負責及執行,訪問期間是2022年11月1日至4日,調查地區為戶籍於桃園市13個行政區,且年滿20歲的一般民眾有效樣本,有效樣本1277份,抽樣誤差在95%的信心水準下約正負2.74個百分點內;並依照年齡採分層隨機抽樣,採取多重精準投放方式投遞至受訪者手機,由受訪者回填問卷進行,調查完成後針對受訪者之戶籍地、年齡、性別進行多重反覆加權。

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