意見書匯編的疑點
 

鍾庭耀
（香港大學民意研究計劃主任） 		蔡世增
（香港大學專業進修學院附屬學院講師）
 

註：本文只代表兩位作者個人意見，與香港大學立場無關。

 

特區政府就實施《基本法》第23條立法的諮詢期間，共收到100,909份意見書，當中涉及369,612個簽名。特首董建華這樣總結：「我們知道絕大多數市民大眾都同意我們有維護國家安全的責任，亦廣泛認識到落實《基本法》第23條的必要。」不過，細讀意見書匯編的內容，我們實在得不到這個結論。

 

政府的分析，是先按意見書的形式分成四類，分別是：團體的意見書、個人的意見書、內容劃一的信件／預先印製的意見表格、和簽名表格。就關鍵的立場，政府又把意見書分成三類，即A類為贊成就《基本法》第23條立法或贊成諮詢文件的建議；B類為反對立法或建議；C類為未能明確辨定為支持或反對立法或建議。

 

讓我們先假設政府的分類無誤，根據我們的運算，若以100,909份意見書為基數，則A類意見書佔總數67.5%，B類佔28.2%，而C類則佔 4.3%。若以369,612個簽名為基數，則A類簽名佔總數36.9%，B類佔60.2%，而C類則佔2.8%。我們運算了這些數字後，再核對特首和保安局局長的談話，不其然產生了很多疑點。

 

疑點一：為什麼政府從不使用上述兩項整體數字？是否憂慮反對的簽名太多，壓倒了其他意見？意見書匯編的內文特意指出一些簽名表格不妥的地方，尤其是其中一份本地B類意見書載有8,102個姓名，說「可能是」有關組織從某個資料庫抽取出來的。政府是否由此暗示369,612個簽名都不可信？為什麼不撇除其認為不可信的部分？

 

疑點二：政府為什麼要區別「預先印製的意見表格」和「簽名表格」？前者大概是一人一表，後者大概是每表25人。除了後者比較環保外，我們看不到它們有本質上的分別。若兩類合計，則B類明顯佔優。分開處理，則製造了平分秋色的假象。

 

疑點三：保安局局長在有關新聞發佈會上的發言，劈頭就以本地人士意見書的數目為推算基礎，完全沒有提及3,812份涉及29,099個簽名來自外地的意見書。撇開60份外地團體的意見書，政府是否假設了有關簽名（佔簽名總數7.9%）全部不屬於香港永久居民？意見書匯編的內文特意指出其中一份簽名表格包括了7,034個姓名，「或許是」某機構從互聯網上收集得來的。政府是否由此暗示29,099個來自外地的簽名不可信？為什麼不撇除其認為不可信的部分，而是在發言中隻字不提來自外地的意見？

 

疑點四：A類意見書被界定為「贊成就《基本法》第23條立法或贊成諮詢文件的建議」，B類為「反對立法或建議」。我們就不明白，倘若某君贊成立法但反對諮詢文件的建議，或者原則上贊成立法但反對於現階段開始，他的意見是A還是B？

 

疑點五：政府謂絕大部分巿民對發表藍紙或白紙草案沒有意見，但問題是，原諮詢文件並沒有提出這個「待決議題」，一般意見書沒有就此表態亦是理所當然。更加重要的是：倘若某君完全反對立法，又或反對現階段立法，因而屬於B類人士，他還須就藍紙或白紙草案表態嗎？

 

我們提出多項疑點，是由於這類巿民投書的意見表達方式在香港方興未艾，容易被不同人士操縱、利用、和錯誤引用。政府如何公正地處理有關民意已經成為萬眾矚目的課題。可以預期，政府處理這類意見書的能力將會不斷面對考驗。讓我們向讀者介紹一套比較可行的分析方法，起碼可以為日後的諮詢工作提供參考。

 

首先，我們須要從理念上解決一個基本問題：究竟我們的諮詢工作是重質還是重量？我們應該如何平衡不同巿民意見的質與量？在社會研究裏，定質與定量的分析需要不同的方法、工具和軟件。就以基本法第23條的諮詢工作為例，由於沒有預先設定質量的比重，我們就會建議兩法並用，平行分析，採用學術界時下最常用的研究方法去總結巿民的意見。

 

就定量分析方面，每一份意見書都應該按照其內容和形式抽取下列資料，然後編碼儲存，並公開編碼數據讓公眾查閱：

 

  1. 意見書屬個人、團體、還是混合意見；
  2. 若屬聯署，則紀錄簽署的個人或團體數目；
  3. 若屬團體意見，則紀錄團體的名稱和性質；
  4. 意見書的形式，是否屬於公函、表格、便條、標語、漫畫、親筆信件等；
  5. 接收意見書的日期和方法；
  6. 意見書採用的語言和大約字數等；
  7. 意見書就各關鍵議題所表述的立場，分為贊成、反對、中立、或者沒有提及，按類別及按議題交叉編碼；
  8. 所述各項立場的強弱，最好分成五等；
  9. 意見書中各項立場所持論據的份量和詳盡程度，分類編碼；
  10. 若有具體建議，適宜編碼註明，方便檢索節錄。

統計方面，我們建議先把團體和個人意見區別，然後按類處理。分析方法，主要是根據意見書就各關鍵議題所表述的立場，分成「贊成」、「反對」、「中立」、或「沒有意見」以頻數表顯示出來，兼且帶出不同立場的主要理由和建議。至於其他編碼，則可用作雙層或多層交叉分析。只要編碼完整，該等分析實屬輕而易舉。

 

有關定質分析方面，我們建議從眾多意見書選取出內容比較充實、論據比較詳盡、主要來自專業人士及團體的意見書，再以專為內容分析而設的數據管理軟件深入分析，並羅列和節錄有關論點。我們估計，需要如是分析的意見書應該不及1%。

 

由於政府在很多問題上已有既定立場，分析工作適宜交給真正獨立的顧問處理。但無論如何，為了確保分析過程公正不阿，政府應該詳細說明所採用的分析方法，並把所有原始數據公開，讓社會人士核實。事實上，任何有意核查該等分析工作的人士，只要從所有意見書中隨機抽取十至二十分之一進行獨立分析，便可驗證特區政府處理有關工作的公正程度。愈多人士參與核查愈好。

 

須要指出，就萬千份意見書進行的任何科學分析，充其量只可以客觀地描述部分巿民的意見，並不能解決「應該」與「不應該」的問題。如果政府重視民意的數量，何不來個公民表決？或者進行一系列公開、獨立和全面的民意調查？如果是以質素取勝，則何需糾纏於參與表態人數的多寡？

 

政府諮詢巿民的原意，可能是想吸納有份量但方向不同的意見。但時至今日，各界人士，可能包括政府自己在內，都已把質量混淆，各取所需。其實，與其要分析成千上萬、形形色色的意見書，倒不如直接訴諸選票，乾淨利落，兼得民心。