以政黨來看，今年中央防疫獲國際肯定，拉抬綠營縣市聲望，與去年相比，藍綠兩黨的淨滿意度差距較去年拉大7.4個百分點（見表3）。

圖／表3-1：政黨施政分數。

圖／表3-2：政黨施政滿意度。

圖／表3-3：政黨施政不滿意度。

圖／表3-4：政黨施政淨滿意度。

劉增應滿意度全台最高 鄭文燦施政分數六都最強 

榮登5星縣市長寶座的包括新北市長侯友宜、桃園市長鄭文燦、新竹市長林智堅、屏東縣長潘孟安，以及連江縣長劉增應等共五位，有八成為第二任老將，可見新官蜜月期已不復存在，路遙知馬力才得以累積民心。

今年，連任首長的各項成績，都優於新百里侯，老將的淨滿意度比新秀高7.9個百分點（見表4）。

圖／表4：新舊任滿意度PK。

連江縣長劉增應5星五連霸，個人滿意度飆至87.4%為21縣市最高。鄭文燦四度叩關，個人施政分數79分是21縣市第二、蟬聯直轄市最高，團隊在「經濟與就業」滿意度，以及淨滿意度，均奪21縣市最優，不滿意度也最低。

林智堅同樣四度獲得5星，團隊八大施政表現平均居本島13縣市最高。澎湖縣長賴峰偉亦努力有成，個人不滿意度較去年大降8.7個百分點，是六都以外降最多的；澎湖醫療面向施政成績與去年相比，滿意度增幅最多。

侯友宜最低負評、潘孟安施政最高分 行政中立受愛戴 

民眾已厭倦藍綠惡鬥，地方諸侯若能不被中央和政黨綁架，萬事訴諸民生，更能贏得民心。

侯友宜抗疫期間超前部署，超乎市民期待，4月甫以88.3%高滿意度奪下「六都防疫滿意度調查」冠軍，本次又獲5星首長肯定，奪下21縣市最高淨滿意度、最低負評。團隊八大面向總平均正評、淨滿意度實績與年度進步幅度，亦技壓21縣市，是最大贏家。

綠營潘孟安延續2019年燈會創造「我屏東我驕傲」的溫度，縣民今年給出79.9分的21縣市最高施政分數。疫情期間為在地觀光向中央喊話，「不問藍綠」的印象深耕民心，縣府團隊在觀光面向的正評和淨滿意度，都是21縣市最優，負評也最低。

疫情期間，高分貝向中央喊話的台南市長黃偉哲，是今年最接近5星的首長，成績大躍進，個人負評較去年大降11.2個百分點，為21縣市下降最多，「經濟與就業」滿意度大增19.7個百分點，為21縣市進步最顯著。

六都以外 基隆市府施政獲好評 嘉義縣長滿意度進步最多 

各縣市預算的多寡，並非決定民意的絕對關鍵，基隆市長林右昌和嘉義縣長翁章梁雖未能摘下5星，但個人成績不差。

林右昌向來高人氣，個人評價遠高於前幾任基隆市長，六年耕耘下，終於露出曙光。去年，基隆八大面向有三項敬陪末座，今年八大面向的正評和淨滿意度表現皆為六都以外最佳，整體負評也下降許多，其中，教育、觀光和經濟的負評，年度降幅為21縣市最多。

翁章梁個人滿意度和淨滿意度皆拿下六都以外年度進步最多，嘉義縣的消防面向是六都以外最低負評縣市。

城市學x遠見研究調查 解鎖「改制十年」成績單 

2019年5月，《遠見》開設《城市學》數位頻道，每天分享最新的城市發展文章與議題，目前已是不少關心縣市發展的各縣市政府、企業與人民經常瀏覽的數位網路平台。

2020年適逢台灣直轄市改制十週年，《城市學》推出專題網頁，彙整過去十年《遠見》縣市長施政滿意度調查數據，一窺台灣地方治理的發展歷程；更特別與iKala旗下AI網紅搜尋平台KOL Radar合作，蒐集22縣市長臉書粉絲專頁的貼文關鍵字與互動狀況，觀察首長施政的關注面向及網路社群的反應，藉此探索地方首長與民意的距離。

由此去>>地方改制十年總城績

【調查說明】  1. 調查執行單位：遠見研究調查 2. 本次調查透過電話訪問蒐集意見，時間為2020年3月3日至3月31日，以晚間18:20至22:00為主並涵蓋週末假日，各縣市同步訪問 3. 本次調查共訪問22縣市，共完訪14,353人，13縣市（基隆市、宜蘭縣、新竹縣、新竹市、苗栗縣、彰化縣、南投縣、雲林縣、嘉義縣、嘉義市、屏東縣、花蓮縣及台東縣）各完訪約700人，抽樣誤差為±3.7%（信賴水準為95%，以下同）；澎湖縣、金門縣各完訪約402人，抽樣誤差為±4.9%；連江縣完訪200人，抽樣誤差為±6.9% 4. 六都設籍居民以市內電話及手機進行，各完成市內電話約550份、手機電話約150份。進一步使用洪永泰教授2017年於「選舉研究」期刊公佈之組合估計方法進行資料合併，各縣市比較將以合併後的調查數據為準 5. 調查結果分別就各縣市受訪者性別、年齡、教育程度、戶籍選區等項進行樣本代表性檢定，並進行加權處理 6. 各縣市星等評比方式：首先將調查結果的百分比或分數進行標準化後，再依照縣市長施政滿意度佔50%、縣市政府八大施政表現佔50％的比例加總成為整體施政表現滿意度。其中，縣市長施政滿意度包括：施政滿意度（%）、民眾對施政表現的給分（0至100）；縣市政府八大施政表現（滿意、不滿意%）：教育、環保、警政治安、道路及交通、消防及公共安全、醫療衛生、觀光休閒、經濟與就業 7. 各縣市星等與八大施政進步表現之分級方式：考量抽樣誤差因素，乃以統計集群分析方法（Cluster Analysis）作為分群依據