IVOD_ID |
153032 |
IVOD_URL |
https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/153032 |
日期 |
2024-05-27 |
會議資料.會議代碼 |
委員會-11-1-26-19 |
會議資料.會議代碼:str |
第11屆第1會期社會福利及衛生環境委員會第19次全體委員會議 |
會議資料.屆 |
11 |
會議資料.會期 |
1 |
會議資料.會次 |
19 |
會議資料.種類 |
委員會 |
會議資料.委員會代碼[0] |
26 |
會議資料.委員會代碼:str[0] |
社會福利及衛生環境委員會 |
會議資料.標題 |
第11屆第1會期社會福利及衛生環境委員會第19次全體委員會議 |
影片種類 |
Clip |
開始時間 |
2024-05-27T11:50:34+08:00 |
結束時間 |
2024-05-27T11:57:51+08:00 |
影片長度 |
00:07:17 |
支援功能[0] |
ai-transcript |
video_url |
https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/536b9eee2a0ea5b35401f7e1940c55a45186e4a1bc6f964e945ede7791f90b9e02e566cb8345b5535ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8 |
委員名稱 |
洪申翰 |
委員發言時間 |
11:50:34 - 11:57:51 |
會議時間 |
2024-05-27T09:00:00+08:00 |
會議名稱 |
立法院第11屆第1會期社會福利及衛生環境委員會第19次全體委員會議(事由:一、審查
(一)委員林德福等19人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。
(二)委員楊瓊瓔等16人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。
(三)委員馬文君等25人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。
(四)委員涂權吉等17人擬具「就業服務法部分條文修正草案」案。
(五)委員黃建賓等20人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。
(六)委員呂玉玲等16人擬具「就業服務法第四十六條及第五十五條條文修正草案」案。
(七)委員盧縣一等17人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。
(八)委員鄭正鈐等17人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。
(九)委員王育敏等17人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。
(十)委員張嘉郡等30人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。
(十一)委員王鴻薇等22人擬具「就業服務法第四十六條條文修正草案」案。
二、審查
(一)委員萬美玲等36人擬具「勞動基準法第五十條條文修正草案」案。
(二)委員許宇甄等18人擬具「勞動基準法第五十條條文修正草案」案。
(三)委員馬文君等20人擬具「勞動基準法第五十條條文修正草案」案。
(四)委員邱若華等16人擬具「勞動基準法第五十條條文修正草案」案。
【一(九) :如未經各黨團簽署不復議同意書,則不予審查】
【一(十)、(十一) :如未經各黨團簽署不復議同意書,則不予審查】
【討論事項綜合詢答】
【5月27日、29日二天一次會】) |
transcript.pyannote[0].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[0].start |
6.91596875 |
transcript.pyannote[0].end |
7.67534375 |
transcript.pyannote[1].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[1].start |
9.10971875 |
transcript.pyannote[1].end |
9.66659375 |
transcript.pyannote[2].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[2].start |
12.40034375 |
transcript.pyannote[2].end |
12.94034375 |
transcript.pyannote[3].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[3].start |
12.70409375 |
transcript.pyannote[3].end |
13.26096875 |
transcript.pyannote[4].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[4].start |
14.76284375 |
transcript.pyannote[4].end |
18.74534375 |
transcript.pyannote[5].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[5].start |
19.69034375 |
transcript.pyannote[5].end |
20.48346875 |
transcript.pyannote[6].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[6].start |
20.82096875 |
transcript.pyannote[6].end |
32.90346875 |
transcript.pyannote[7].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[7].start |
33.89909375 |
transcript.pyannote[7].end |
36.86909375 |
transcript.pyannote[8].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[8].start |
37.27409375 |
transcript.pyannote[8].end |
40.91909375 |
transcript.pyannote[9].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[9].start |
41.34096875 |
transcript.pyannote[9].end |
43.04534375 |
transcript.pyannote[10].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[10].start |
43.60221875 |
transcript.pyannote[10].end |
44.64846875 |
transcript.pyannote[11].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[11].start |
45.05346875 |
transcript.pyannote[11].end |
48.39471875 |
transcript.pyannote[12].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[12].start |
49.84596875 |
transcript.pyannote[12].end |
50.41971875 |
transcript.pyannote[13].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[13].start |
50.80784375 |
transcript.pyannote[13].end |
71.12534375 |
transcript.pyannote[14].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[14].start |
68.12159375 |
transcript.pyannote[14].end |
68.27346875 |
transcript.pyannote[15].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[15].start |
68.27346875 |
transcript.pyannote[15].end |
68.42534375 |
transcript.pyannote[16].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[16].start |
68.42534375 |
transcript.pyannote[16].end |
68.57721875 |
transcript.pyannote[17].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[17].start |
71.36159375 |
transcript.pyannote[17].end |
81.63846875 |
transcript.pyannote[18].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[18].start |
81.72284375 |
transcript.pyannote[18].end |
90.63284375 |
transcript.pyannote[19].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[19].start |
90.70034375 |
transcript.pyannote[19].end |
99.61034375 |
transcript.pyannote[20].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[20].start |
100.38659375 |
transcript.pyannote[20].end |
101.04471875 |
transcript.pyannote[21].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[21].start |
101.98971875 |
transcript.pyannote[21].end |
106.20846875 |
transcript.pyannote[22].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[22].start |
106.34346875 |
transcript.pyannote[22].end |
106.61346875 |
transcript.pyannote[23].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[23].start |
107.74409375 |
transcript.pyannote[23].end |
108.95909375 |
transcript.pyannote[24].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[24].start |
109.58346875 |
transcript.pyannote[24].end |
111.94596875 |
transcript.pyannote[25].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[25].start |
112.16534375 |
transcript.pyannote[25].end |
112.36784375 |
transcript.pyannote[26].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[26].start |
113.78534375 |
transcript.pyannote[26].end |
122.08784375 |
transcript.pyannote[27].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[27].start |
122.40846875 |
transcript.pyannote[27].end |
130.55909375 |
transcript.pyannote[28].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[28].start |
131.11596875 |
transcript.pyannote[28].end |
132.87096875 |
transcript.pyannote[29].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[29].start |
133.59659375 |
transcript.pyannote[29].end |
147.51846875 |
transcript.pyannote[30].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[30].start |
138.52409375 |
transcript.pyannote[30].end |
140.22846875 |
transcript.pyannote[31].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[31].start |
148.22721875 |
transcript.pyannote[31].end |
155.61846875 |
transcript.pyannote[32].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[32].start |
156.52971875 |
transcript.pyannote[32].end |
158.85846875 |
transcript.pyannote[33].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[33].start |
159.41534375 |
transcript.pyannote[33].end |
159.58409375 |
transcript.pyannote[34].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[34].start |
160.36034375 |
transcript.pyannote[34].end |
175.51409375 |
transcript.pyannote[35].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[35].start |
175.98659375 |
transcript.pyannote[35].end |
187.20846875 |
transcript.pyannote[36].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[36].start |
187.49534375 |
transcript.pyannote[36].end |
189.95909375 |
transcript.pyannote[37].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[37].start |
188.79471875 |
transcript.pyannote[37].end |
193.51971875 |
transcript.pyannote[38].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[38].start |
193.06409375 |
transcript.pyannote[38].end |
194.26221875 |
transcript.pyannote[39].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[39].start |
194.12721875 |
transcript.pyannote[39].end |
208.94346875 |
transcript.pyannote[40].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[40].start |
204.65721875 |
transcript.pyannote[40].end |
205.53471875 |
transcript.pyannote[41].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[41].start |
208.74096875 |
transcript.pyannote[41].end |
209.11221875 |
transcript.pyannote[42].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[42].start |
209.11221875 |
transcript.pyannote[42].end |
209.12909375 |
transcript.pyannote[43].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[43].start |
209.21346875 |
transcript.pyannote[43].end |
216.08159375 |
transcript.pyannote[44].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[44].start |
216.08159375 |
transcript.pyannote[44].end |
216.43596875 |
transcript.pyannote[45].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[45].start |
216.43596875 |
transcript.pyannote[45].end |
228.09659375 |
transcript.pyannote[46].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[46].start |
225.43034375 |
transcript.pyannote[46].end |
225.86909375 |
transcript.pyannote[47].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[47].start |
228.13034375 |
transcript.pyannote[47].end |
240.43221875 |
transcript.pyannote[48].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[48].start |
241.64721875 |
transcript.pyannote[48].end |
242.23784375 |
transcript.pyannote[49].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[49].start |
243.19971875 |
transcript.pyannote[49].end |
244.11096875 |
transcript.pyannote[50].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[50].start |
244.61721875 |
transcript.pyannote[50].end |
270.18284375 |
transcript.pyannote[51].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[51].start |
270.68909375 |
transcript.pyannote[51].end |
270.90846875 |
transcript.pyannote[52].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[52].start |
271.17846875 |
transcript.pyannote[52].end |
273.15284375 |
transcript.pyannote[53].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[53].start |
273.30471875 |
transcript.pyannote[53].end |
275.05971875 |
transcript.pyannote[54].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[54].start |
275.48159375 |
transcript.pyannote[54].end |
278.21534375 |
transcript.pyannote[55].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[55].start |
279.43034375 |
transcript.pyannote[55].end |
290.29784375 |
transcript.pyannote[56].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[56].start |
290.33159375 |
transcript.pyannote[56].end |
290.38221875 |
transcript.pyannote[57].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[57].start |
290.53409375 |
transcript.pyannote[57].end |
293.04846875 |
transcript.pyannote[58].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[58].start |
293.60534375 |
transcript.pyannote[58].end |
299.95034375 |
transcript.pyannote[59].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[59].start |
299.95034375 |
transcript.pyannote[59].end |
300.64221875 |
transcript.pyannote[60].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[60].start |
300.52409375 |
transcript.pyannote[60].end |
305.31659375 |
transcript.pyannote[61].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[61].start |
306.00846875 |
transcript.pyannote[61].end |
344.46659375 |
transcript.pyannote[62].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[62].start |
343.08284375 |
transcript.pyannote[62].end |
343.67346875 |
transcript.pyannote[63].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[63].start |
345.02346875 |
transcript.pyannote[63].end |
345.68159375 |
transcript.pyannote[64].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[64].start |
346.05284375 |
transcript.pyannote[64].end |
351.36846875 |
transcript.pyannote[65].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[65].start |
351.75659375 |
transcript.pyannote[65].end |
356.14409375 |
transcript.pyannote[66].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[66].start |
356.38034375 |
transcript.pyannote[66].end |
364.07534375 |
transcript.pyannote[67].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[67].start |
364.49721875 |
transcript.pyannote[67].end |
370.28534375 |
transcript.pyannote[68].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[68].start |
370.28534375 |
transcript.pyannote[68].end |
370.74096875 |
transcript.pyannote[69].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[69].start |
370.74096875 |
transcript.pyannote[69].end |
386.87346875 |
transcript.pyannote[70].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[70].start |
386.87346875 |
transcript.pyannote[70].end |
387.29534375 |
transcript.pyannote[71].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[71].start |
387.54846875 |
transcript.pyannote[71].end |
419.81346875 |
transcript.pyannote[72].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[72].start |
390.60284375 |
transcript.pyannote[72].end |
391.14284375 |
transcript.pyannote[73].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[73].start |
398.36534375 |
transcript.pyannote[73].end |
398.70284375 |
transcript.pyannote[74].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[74].start |
399.05721875 |
transcript.pyannote[74].end |
399.96846875 |
transcript.pyannote[75].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[75].start |
419.81346875 |
transcript.pyannote[75].end |
422.86784375 |
transcript.pyannote[76].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[76].start |
419.98221875 |
transcript.pyannote[76].end |
421.29846875 |
transcript.pyannote[77].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[77].start |
422.86784375 |
transcript.pyannote[77].end |
422.90159375 |
transcript.pyannote[78].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[78].start |
422.90159375 |
transcript.pyannote[78].end |
422.95221875 |
transcript.pyannote[79].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[79].start |
422.95221875 |
transcript.pyannote[79].end |
422.96909375 |
transcript.pyannote[80].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[80].start |
422.96909375 |
transcript.pyannote[80].end |
423.03659375 |
transcript.pyannote[81].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[81].start |
423.03659375 |
transcript.pyannote[81].end |
435.13596875 |
transcript.pyannote[82].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[82].start |
434.19096875 |
transcript.pyannote[82].end |
435.96284375 |
transcript.pyannote[83].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[83].start |
436.11471875 |
transcript.pyannote[83].end |
437.58284375 |
transcript.whisperx[0].start |
7.266 |
transcript.whisperx[0].end |
30.786 |
transcript.whisperx[0].text |
請何部長請部長你好下一張部長其實我們今天要來討論的這個議題我想當然跟所謂我們的移工跟看護工的政策有關但是其實大家都清楚知道其實這個議題的本質還是是一個照護政策的問題是 |
transcript.whisperx[1].start |
32.327 |
transcript.whisperx[1].end |
44.264 |
transcript.whisperx[1].text |
所以照理來說我認為今天在這邊要接受詢答的我認為應該是現在新任的衛福部的邱部長或者是他們至少應該要有次長來到現場因為這個命題的本質是照護問題 |
transcript.whisperx[2].start |
51.285 |
transcript.whisperx[2].end |
70.179 |
transcript.whisperx[2].text |
所以第一個我在看到這個題目的時候或者是我們剛剛看到去年選舉的時候大家有些討論的時候坦白說我自己是蠻擔憂的就是我們一方面看到了很多需要照顧的僱主在被照顧上面的需求確實也還有很多的需求沒有被滿足 |
transcript.whisperx[3].start |
71.465 |
transcript.whisperx[3].end |
100.794 |
transcript.whisperx[3].text |
可是大家現在想要直接的說那我們是不是就來開救福法那來擴大增加聘僱外籍看護工的這部分我自己很擔心會有建樹不建林甚至會產生很多對我們原本長照政策的副作用的部分但我要先說我完全可以理解為什麼現在會有一些人覺得我產生照顧上面的需求沒被滿足我就想要開救福法 |
transcript.whisperx[4].start |
102.165 |
transcript.whisperx[4].end |
111.779 |
transcript.whisperx[4].text |
委員很簡單我覺得過去八年我們確實有犯了一個問題的錯誤我們把移工政策跟長照政策切得太開了 |
transcript.whisperx[5].start |
113.797 |
transcript.whisperx[5].end |
132.875 |
transcript.whisperx[5].text |
﹏﹏ |
transcript.whisperx[6].start |
133.683 |
transcript.whisperx[6].end |
158.536 |
transcript.whisperx[6].text |
稍後政策或長照政策部分我自己覺得我們過去也有一些責任坦白說這部分我沒有辦法都推卸但是當這個關口我們還是必須審慎的來檢視現在當下的政策的時候不然我先問其實按照如果現在幾個一些委員的版本然後直接來開舊法第46條的話有沒有評估會對長照政策產生什麼影響 |
transcript.whisperx[7].start |
160.87 |
transcript.whisperx[7].end |
184.041 |
transcript.whisperx[7].text |
是,所以這個衛福部今天的報告也有表示因為裡面開80歲這條線上面這一個有涵雅健康雅健康的這一種高達他的潛在的可能移工需求數會53萬左右所以這是一個很龐大的數字那第一個你可能會對你如果引進這些移工那你當然你一定會對長照2.0或3.0會產生排擠 |
transcript.whisperx[8].start |
189.004 |
transcript.whisperx[8].end |
215.032 |
transcript.whisperx[8].text |
我自己認為我其實並不排斥任何政策的調整可是重點是這個政策調整的思維應該經過什麼樣的路徑其實以去年那時候十月的時候當然陳院長時代我們開了三項的這個多元的免金八十兩百評估的多元管道的部分這三項當時確實就我理解我自己辦公室有參與他其實有經過包括醫療團體對 |
transcript.whisperx[9].start |
216.613 |
transcript.whisperx[9].end |
240.555 |
transcript.whisperx[9].text |
﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏ |
transcript.whisperx[10].start |
241.687 |
transcript.whisperx[10].end |
269.295 |
transcript.whisperx[10].text |
再下一張。再下一張。好。我認為其實其中報告裡面有一個團體就是我們這個家庭照護者關懷總會一般稱為家總。他其實有一個建議我覺得非常重要。這建議是我們接下來在照護政策上各種的調整應該以調查為基礎來制定計劃與預算。也就是要調查為基礎而不是大家憑空去想。那我認為現在不管是尤其是當然衛福部我今天看到好像只有駐司長來嘛。 |
transcript.whisperx[11].start |
270.657 |
transcript.whisperx[11].end |
278.592 |
transcript.whisperx[11].text |
對。對。 |
transcript.whisperx[12].start |
279.471 |
transcript.whisperx[12].end |
305.052 |
transcript.whisperx[12].text |
我們其實有很大一群人他可能透過外籍移工來滿足他的照顧需求可是這些透過外籍移工滿足照顧需求的人他的主管機關變成是勞動部可是勞動部對於這些被照顧的人到底他的樣態是什麼他的需求是什麼我們其實是並不了解的這是一個很大的問題他的主管機關變你可是你對他的這些人其實並不了解 |
transcript.whisperx[13].start |
306.072 |
transcript.whisperx[13].end |
320.705 |
transcript.whisperx[13].text |
那有這麼一大塊他的需求我們並不真實掌握的狀況下面我們接下來要做各種的政策變動的時候其實都會有點像是蝦子在摸象所以我認為如果參考今天很多專業NGO的討論來說的話我認為勞動部應該要跟衛福部好好討論針對現在他可能是靠 |
transcript.whisperx[14].start |
325.769 |
transcript.whisperx[14].end |
351.061 |
transcript.whisperx[14].text |
外籍看護工來滿足照護需求的這些人你怎麼對他的需求有一個清楚完整的甚至需要普查或者是類似的調查我覺得掌握這些事情以後我們才有辦法往下一個階段到底這裡面該怎麼連動討論來去處理主席再給我一分鐘的時間我下面一個問題是那個現在針對之前勞動部有規劃所謂外展看護服務室事辦計畫目前進度到哪裡 |
transcript.whisperx[15].start |
351.941 |
transcript.whisperx[15].end |
380.505 |
transcript.whisperx[15].text |
我們現在正在規劃中了。是下半年就會實施。不然我覺得這個計畫有一個重要的地方。其實我也接到很多外籍看護工的僱主來陳情。我覺得他們講一個地方是有道理的。其實我們現在外籍看護有很多的責任。他的責任我們會用救福法綁在僱主身上。可是在產業移工跟需要照顧的僱主之間其實有差別。產業移工是拿這些外籍勞動力去賺錢的。他綁更多的責任我覺得我們是同意的。 |
transcript.whisperx[16].start |
380.725 |
transcript.whisperx[16].end |
398.302 |
transcript.whisperx[16].text |
﹏﹏﹏ |
transcript.whisperx[17].start |
398.302 |
transcript.whisperx[17].end |
413.336 |
transcript.whisperx[17].text |
﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏﹏ |
transcript.whisperx[18].start |
413.416 |
transcript.whisperx[18].end |
421.379 |
transcript.whisperx[18].text |
在承擔僱主的責任。我覺得這對僱主的負擔來說是有幫助的。我覺得我們應該往這個方向走。這個部長同意嗎? |
transcript.whisperx[19].start |
421.379 |
transcript.whisperx[19].end |
434.905 |
transcript.whisperx[19].text |
是是是當然。我們正在這麼做。 那我覺得這個責任的需求我希望勞法署或者是勞動部應該要來討論怎麼讓這個有盈利目的的跟沒有盈利目的的僱主之間他的責任有所區別。我覺得這還滿足一般人的需要好不好。 謝謝洪委員謝謝接下來我們請黃秀 |