茂林｜選市長九成，選總統六七成
五次縣市長選舉投票率都在 89% 以上，2022 年比高雄市高 32.2 個百分點，是全部 300 筆中最大的差距。總統選舉在 62% 到 77% 之間，2016 年還低於高雄市 5.2 個百分點。
MOUNTAIN INDIGENOUS TOWNSHIPS / TWO KINDS OF BALLOTS
山上的投票率，
選縣市長和選總統不一樣
茂林選市長，九成的人出門投票；
選總統，只剩六成多到七成多。
2022 年高雄市長選舉，茂林區的投票率是 90.84%，全高雄市只有 58.61%。這不是單一年份的特例：把全國 30 個山地原住民鄉區最近十次選舉攤開，五次縣市長選舉，它們的投票率平均都高於所屬縣市；五次總統選舉，平均都比較低。同樣一群鄉親，為什麼對兩種選舉的反應方向相反？
本頁比較 2005–2024 年的五次縣市長、五次總統選舉，涵蓋 30 個山地原住民鄉區、約 16 萬名選舉人。資料來源與計算方式見文末。
正在載入選舉資料…
01 / ABOVE THE COUNTY, THEN BELOW IT
縣市長選舉高出全縣，
總統選舉落在後頭。
把每個鄉區的投票率減去它所屬縣市的整體投票率，就能看出山上比平地踴躍還是冷淡。十次選舉的平均差距，方向非常整齊：縣市長選舉全部是正的，總統選舉全部是負的。
縣市長選舉總統選舉
每根長條為 30 個鄉區「鄉區投票率 − 所屬縣市投票率」的平均，單位為百分點。滑過長條可看高於縣市的鄉區數。
這不是少數幾個鄉拉出來的平均。2014 與 2018 年縣市長選舉，30 個鄉區有 29 個高於所屬縣市；2012 年總統選舉，只有 3 個。差距的方向幾乎只取決於這是哪一種選舉。
也要注意分母。30 個鄉區合計約 16 萬名選舉人，放在縣市裡只占很小一部分，所以這裡不把它們從縣市總數中扣掉，結論也不受影響。但每個鄉區本身規模小，茂林只有一千五百多名選舉人，幾十票的增減就能讓投票率移動好幾個百分點。
02 / THIRTY TOWNSHIPS, ONE PATTERN
幾乎每一個鄉區，
兩種選舉都分在零的兩邊。
把每個鄉區五次縣市長選舉、五次總統選舉的平均差距畫在同一條線上，橘色的點幾乎都在右邊，藍色的點大多在左邊。茂林、霧臺、那瑪夏、泰安在縣市長選舉平均高出所屬縣市 17 個百分點以上；蘭嶼則是唯一兩種選舉都明顯落後的地方。
縣市長選舉平均總統選舉平均
依縣市長選舉的平均差距由大到小排列。單位為百分點，相對當年所屬縣市。
逐次來看，2014 年之後顏色更深。
把 30 個鄉區、十次選舉的差距鋪成一張表，縣市長選舉那幾欄從 2014 年起明顯變紅，總統選舉那幾欄則大多偏藍。2022 年縣市長選舉，茂林、那瑪夏、桃源、霧臺、五峰都高出所屬縣市 20 個百分點以上；其中也有縣市整體投票率走低的因素，高雄市那一年只有 58.61%。
低於縣市高於縣市
紅色代表高於所屬縣市，藍色代表低於；±25 個百分點以上為最深色。滑過格子可看兩邊的投票率、選舉人數與區內最高票。
金峰｜總統選舉也偏高
2020 年總統選舉高出臺東縣 11.0 個百分點，五次總統選舉都高於縣。它是少數總統選舉也明顯踴躍的鄉，但 2009 年縣長選舉反而低於全縣。
蘭嶼｜十次都低於全縣
總統選舉投票率在 34.74% 到 43.16% 之間，2024 年低於臺東縣 26.2 個百分點；縣長選舉也只有五成多到六成多。地方選舉特別踴躍的模式，沒有出現在這座島上。
十次選舉的投票率與得票
鄉區投票率所屬縣市投票率淡橘底色＝縣市長選舉
● 民進黨● 國民黨● 其他候選人
由新到舊排列。得票率以有效票為分母；投票率以選舉人數為分母。區內最高票不代表該候選人贏得整個縣市。
誰在山上拿到最高票？
總統選舉幾乎一面倒：2008、2012、2020、2024 年，30 個鄉區的最高票都是國民黨候選人；2016 年的例外是烏來（蔡英文）、五峰與蘭嶼（宋楚瑜）。縣市長選舉就多樣得多：2005 年臺東五鄉由無黨籍的吳俊立領先，花蓮三鄉在 2009、2014 年由無黨籍的傅崐萁領先，2018 年霧臺、泰武、復興、阿里山由民進黨候選人拿到最高票。地方選舉不只投票率不同，選擇的範圍也比較寬。
03 / WHAT ELSE IS ON THE BALLOT
差距在 2014 年拉大，
那一年多了村長和代表。
2005、2009/2010 年縣市長選舉，30 個鄉區平均高出所屬縣市 7.02、5.62 個百分點；2014 年起升到 12.47、12.19、14.53。2014 年是第一次九合一選舉：原本另外選的村里長、鄉鎮市民代表，改成和縣市長同一天投票。2005、2009 年的三合一已經包含鄉長，2014 年多了的，是離選民最近的那幾個位置。
五都的山地區提供一個值得追的對照。2010 年烏來、和平、茂林、桃源、那瑪夏併入直轄市，區長改由市長派任，那一次沒有區長可選；2014 年山地原住民區設立，區長與區民代表恢復民選。
| 2005 縣長 同日選鄉長 | 2010 五都市長 沒有區長選舉 | 2014 市長 區長、區民代表恢復民選 | |
|---|---|---|---|
| 五個山地區平均 | +16.1 | +8.4 | +18.1 |
| 那瑪夏 | +19.4 | +5.1 | +20.7 |
| 茂林 | +27.1 | +17.0 | +24.9 |
| 烏來 | +12.7 | +8.4 | +20.4 |
| 其他縣的山地鄉平均 2005、2009、2014 都有鄉長選舉 | +5.3 | +5.1 （2009） | +11.2 |
單位為百分點，相對當年所屬縣市（或縣）投票率。五個山地區為烏來、和平、茂林、桃源、那瑪夏。
沒有區長可選的那一次，五都山地區高出縣市的幅度幾乎減半；恢復民選後又回來。這和「同一天有多少自己社區的職位要選」的想法相符。但只有一次下降，2010 年又是升格後的第一場選舉、候選人組合也不同，這張表只能提出問題，不能證明原因。
鄉越小，地方選舉的差距越大。
依 2014 年後的選舉人數排序，最小的 6 個鄉區（茂林、那瑪夏、延平、霧臺、金峰、達仁，約一千五百到三千人）在縣市長選舉平均高出所屬縣市 16.2 個百分點，總統選舉只低 1.1；最大的 6 個（尖石、和平、復興、仁愛、秀林、信義，約七千到一萬兩千多人）在縣市長選舉平均高出 7.3，總統選舉低 6.1。規模越小，地方選舉的動能越明顯。
04 / QUESTIONS THE BALLOTS CANNOT ANSWER
選票告訴我們有多少人出門，
沒有告訴我們為什麼。
九成的投票率，在人際網絡緊密、規模只有一兩千人的社區並非不可能；這份資料也不能證明任何不當動員。比起下結論，更需要的是把下一步要查的問題列清楚。
高投票率由誰構成？
選舉人數依戶籍計算。在外地工作、戶籍留在部落的人有多少？地方選舉時回來投票的比例有多高？需要戶籍與實際居住人口的落差、返鄉交通與接駁的資料，才能區分在地居民的參與和回鄉投票。
讓人出門的是縣市長，還是同一天的鄉長、代表、村長？
五都山地區 2010 年的下降是一條線索。下一步可以比較各鄉 2014、2018、2022 年鄉長選舉的競爭程度，例如候選人數和得票差距，看看競爭越激烈的地方，投票率是否越高。
總統選舉同一天也選原住民立委，為什麼仍然冷淡？
山地原住民立委與總統同日投票，同樣是原住民自己的代表，投票率卻仍低於所屬縣市。這是否表示關鍵在於面對面的社區網絡，而不只是「有沒有屬於原住民的選舉」？需要對照立委選舉的投票紀錄，也需要訪談。
蘭嶼、阿里山、信義為什麼沒有這個現象？
蘭嶼十次都低於臺東縣，阿里山與信義的地方選舉也沒有特別踴躍。離島交通、聚落分布、族群組成、與縣治的距離，各自可能有不同的答案，不能用同一個原因帶過。
高投票率代表參與，還是動員，或兩者都是？
這是數字最無法回答的問題。要理解選舉日在部落是什麼樣子，需要回到現場，聽選民、村長、候選人與競選幹部怎麼描述。
SOURCES / METHODS
資料與比較範圍
來源為中央選舉委員會選舉資料庫開放資料（政府資料開放平臺資料集 13119，votedata.zip，2025-01-24 版），讀取日期 2026-10-08。本頁使用 30 個山地原住民鄉區、十次選舉、901 筆候選人紀錄，以及同一批選舉各縣市的投票數與選舉人數。
30 個鄉區依現行名稱表示：新北烏來；桃園復興；新竹尖石、五峰；苗栗泰安；臺中和平；南投信義、仁愛；嘉義阿里山；高雄茂林、桃源、那瑪夏；屏東三地門、霧臺、瑪家、泰武、來義、春日、獅子、牡丹；宜蘭大同、南澳；花蓮秀林、萬榮、卓溪；臺東海端、延平、達仁、金峰、蘭嶼。高雄縣三民鄉即今日的那瑪夏區。
十次選舉為 2005、2009/2010、2014、2018、2022 年縣市長選舉，與 2008、2012、2016、2020、2024 年總統選舉。「2009/2010」一欄：烏來、和平、茂林、桃源、那瑪夏為 2010 年五都市長選舉，其他鄉區（含桃園復興）為 2009 年縣長選舉。2020 年高雄市長補選不列入。
鄉區數字以中選會村里層級資料加總；每一筆都檢查候選人票數合計等於有效票、有效票加無效票等於投票數、投票數不超過選舉人數。投票率為投票數合計除以選舉人數合計，不平均各村百分比。所屬縣市投票率以當年的縣市為準，例如 2005 年的茂林鄉與高雄縣比較。差距單位為百分點。
中選會 2008 與 2016 年總統選舉的開放資料各有兩個版本，本頁採用投開票所與村里代碼一致的版本（2008「12任總統」、2016 old 資料夾）。
地區結果不能證明個人投票行為、投票動機或身分。選舉人數每年變動，十次選舉不是同一群選民。投票率差異不代表任何候選人或政黨的支持變化。