iVOD / 154202

Field Value
IVOD_ID 154202
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/154202
日期 2024-06-26
會議資料.會議代碼 委員會-11-1-20-19
會議資料.會議代碼:str 第11屆第1會期財政委員會第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] 20
會議資料.委員會代碼:str[0] 財政委員會
會議資料.標題 第11屆第1會期財政委員會第19次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2024-06-26T09:27:32+08:00
結束時間 2024-06-26T09:38:31+08:00
影片長度 00:10:59
支援功能[0] ai-transcript
支援功能[1] gazette
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/0ea7781078621bd1c8c7d8739364381808df44dd9bf560a28f090ddb9b7d6d6956f6ed70b2e814a85ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 吳秉叡
委員發言時間 09:27:32 - 09:38:31
會議時間 2024-06-26T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第1會期財政委員會第19次全體委員會議(事由:審查行政院函請審議、本院委員鄭天財Sra Kacaw等17人、委員顏寬恒等20人分別擬具「所得稅法部分條文修正草案」等3案。 【6月26日及27日二天一次會】)
gazette.lineno 200
gazette.blocks[0][0] 吳委員秉叡:(9時27分)主席,麻煩請財政部莊部長。
gazette.blocks[1][0] 主席:請莊部長。
gazette.blocks[2][0] 莊部長翠雲:委員好。
gazette.blocks[3][0] 吳委員秉叡:部長早。延續剛剛那個話題,中華民國臺灣的不動產是採登記主義、公示公信原則。如果你要用青安貸款,一定是自己、配偶或是子女40歲以下然後沒有房子,才可以適用青安貸款。譬如這個年輕人35歲,他的爸爸媽媽有沒有房子,這是另外一件事;這個年輕人本身跟他的配偶以及他的子女不能夠有房子,這樣可以適用青安。
gazette.blocks[4][0] 莊部長翠雲:對,他的未成年子女……
gazette.blocks[5][0] 吳委員秉叡:青安是購買房屋的房屋貸款,所以購買房屋的登記人符合這個條件才能夠借款給他。基本上,不存在年輕人符合青安,買房子登記在爸爸、媽媽名下的狀況,不可以啦!因為這樣的話就不符合青安的規定。
gazette.blocks[6][0] 莊部長翠雲:對,青安貸款就是他本人還有配偶及未成年子女名下都沒有房子,他才能夠適用青安貸款。
gazette.blocks[7][0] 吳委員秉叡:沒有錯,我們是先釐清前提。
gazette.blocks[8][0] 莊部長翠雲:對。
gazette.blocks[9][0] 吳委員秉叡:現在會發生爭議的是同財共居。假設有一個年輕人22歲,他本身沒有要買房子,但是他爸爸媽媽想為他買房子,所以就用青安幫他買一戶,那個年輕人符合青安的條件,但是買來以後實質的控制權在爸爸媽媽名下,爸爸媽媽把這個房子拿去租給別人,因為這個年輕人有可能22歲,還住在原來自己爸爸媽媽的房子裡面,跟爸爸媽媽一起住,所以爸爸媽媽用他的名義,借用青安貸款去買房子,當然是買這個年輕人的名字,但是他把它租給別人。
gazette.blocks[10][0] 莊部長翠雲:這樣就不符合青安貸款,因為有出租。
gazette.blocks[11][0] 吳委員秉叡:現在有在講,如果查到之後,青安貸款的利息補貼要收回。
gazette.blocks[12][0] 莊部長翠雲:是。
gazette.blocks[13][0] 吳委員秉叡:所以想要請你們瞭解像這樣的案例是不是很多。
gazette.blocks[14][0] 莊部長翠雲:這個部分公股行庫已經在做清理了,對於高風險的案件,我們會逐步去瞭解,像這種情況其實他有出租,就不符合青安貸款,因為青安貸款是希望年輕人買了以後自住使用。
gazette.blocks[15][0] 吳委員秉叡:是啦,但是這個中間的確會存在爭議啦!我舉一個例子,我二十二歲大學畢業買房子本來準備要自住,假設在新莊我買了一戶房子,結果後來在新竹台積電找到工作,那我不可能住新莊然後到台積電上班,所以我可能跑到新竹市或新竹縣去租一戶房子,但是我原來用青安貸款買了一戶房子怎麼辦呢?空在那邊嗎?這個的確會有爭議,你就這個案例來想。如果說非要自己住不可,那你這個配套要更完整、要有更多其他的想法。我們現在因為房價高漲,政府宣示要打炒房,所以就有很多人,有道理也好,沒道理也好,都歸咎到房地產上面來。
gazette.blocks[15][1] 而且在我來看,我也替年輕人覺得很惋惜,現在因為青安貸款補助有限,所以大臺北地區的房子就越蓋越小間了,現在都蓋那種十幾坪的,扣掉公設,房子就跟套房一樣,其實那個居住的空間真的已經比上一代的爸爸媽媽、更上一代的阿公阿嬤的空間小很多了,有時候覺得這個坪數的房子怎麼住人啊?將來年輕人也會想要成家,如果娶了太太,生了一個或兩個小寶貝,那一間房子真的是不夠住,當然這是另外的話。
gazette.blocks[15][2] 但是就是因為有這個補貼,再加上央行那個豪宅的政策、金額多少以上的房子貸款成數下降等等,還要為了銷售的方便,所以建設公司房子越蓋越小間,每一間的坪數都很小,某一個角度也是為了配合政府的政策,為了配合青安,因為青安能夠補貼的金額就是這樣,除了一部分自備款之外,其他的貸款要適用青安,所以房子的總價就設計成一千出頭萬,在大臺北地區,臺北市當然不太可能,新北市像我那個地方,房子大概就是十幾、二十坪。
gazette.blocks[16][0] 莊部長翠雲:確實,房地產的價格如果高的話,在年輕人現在的收入可以負擔的情況下,他就會買小坪數的房子,大概是這樣的情況。
gazette.blocks[17][0] 吳委員秉叡:其實這裡面有很多的問題,現在年輕人就算要用青安貸款買房子,通常前面的自備款,家長如果有能力也會給予幫忙。
gazette.blocks[18][0] 莊部長翠雲:沒有錯,家長多少會給,有可能的話。
gazette.blocks[19][0] 吳委員秉叡:但是這個就會引發出世代的……網友講得最難聽的就是會投胎的好命啊!就爸爸媽媽可以給的幫忙很大,所以他很年輕就能買房子,如果本身家境沒有那麼好的,他要買房子就變得比較困難,在比較的心理之下,就會變成大家心理的不平衡,也是會引發社會問題。
gazette.blocks[20][0] 莊部長翠雲:所以有關房屋或者住宅的部分,政府其實是多管齊下,比如興建社會住宅或者採取包租代管,還有公益出租人的出租方式,那都是用租的方式,當然用買的方式,……
gazette.blocks[21][0] 吳委員秉叡:你有沒有想過……
gazette.blocks[22][0] 莊部長翠雲:政府就幫他一把,在付息的過程中給予幫助。
gazette.blocks[23][0] 吳委員秉叡:部長,你有沒有想過臺灣跟日本比起來,一樣是東亞國家的年輕人,日本人租屋比例之高,臺灣人自有住宅、要買房子的比例這麼高,你有沒有覺得這兩者中間的差異是什麼?
gazette.blocks[24][0] 莊部長翠雲:可能我們一直有「有土斯有財」這樣的一個觀念吧。
gazette.blocks[25][0] 吳委員秉叡:那你有沒有統計過臺灣自有住宅的比例高達多少?
gazette.blocks[26][0] 莊部長翠雲:蠻高的,數字我不太記得,但是……
gazette.blocks[27][0] 吳委員秉叡:70%以上快要80%。
gazette.blocks[28][0] 莊部長翠雲:差不多有這樣一個數字,因為大家覺得有自有住宅可能比較好。
gazette.blocks[29][0] 吳委員秉叡:所以要講清楚喔!這個立場要講清楚,是打炒房,不是打房喔!因為你如果打房,將近80%的國人有自有住宅。
gazette.blocks[30][0] 莊部長翠雲:所以其實政府的政策是在打炒房,就是不能做投機的行為,並不是在打房,因為房屋市場是健康依序的發展,不是要去打垮它。
gazette.blocks[31][0] 吳委員秉叡:我講一個開玩笑的,以下這個有點小開玩笑,但是也是事實,全世界打房最成功的政權是哪裡,你知道嗎?中國,中國共產黨在中國打房,結果房價腰斬一半還沒人要。所以經濟的發展,從健康的角度來看,本來就會伴隨著一點點的物價膨脹,我以前在這裡說過,每年的CPI如果是2%,是世界總體經濟學家認為最好的,超過3%不要,因為那是通貨膨脹,低於1%也不要,因為會通貨緊縮,現在中國就面臨通貨緊縮的問題,通貨緊縮比通貨膨脹更可怕,為什麼?因為通貨膨脹是我現在不趕快去消費,明天、後天、明年、後年物價越來越高,我怕我買不起,現在臺灣有一點點這樣的預期心理。可是通貨緊縮更可怕,就是我要忍住不消費,因為我越晚消費越便宜,所以整個消費會急速地down下來,down下來之後,更惡性循環,我今天買一百塊的,下個禮拜會變成九十九塊,下個月會變成九十八塊,到了年底只剩九十五塊,明年剩九十塊,那我是不是就儘量忍?我越晚消費就賺越多,所以通貨緊縮會帶來整個經濟的窒息,中國現在就是這樣的狀況。你有沒有看到他們的稅很可怕,中國的稅,中央、地方今年度到5月減了5.91%,換算成人民幣就少收了二點多兆的稅金。當然中國的經濟量體非常的大,但是你想想看,這樣前面五個月就減收這樣,算起來今年整個有可能減掉將近十兆的稅金,那是非常非常驚人的數字,如果這個問題不趕快解決,過兩年它的經濟真的可能會崩潰。再加上它現在面臨的國際上面的制裁壓力,美國、歐盟對於它支持俄羅斯去侵略烏克蘭,都要對它動手,所以坦白講,我很看不好,它要渡過硬著陸都很有問題。所以我的意思是處理這些事情都是要很小心的,要一環一環,而且觀念要正確。
gazette.blocks[32][0] 莊部長翠雲:是。
gazette.blocks[33][0] 吳委員秉叡:有人看到CPI說怎麼會物價上漲,就隨便扣帽子說什麼物價在漲然後工資都不漲,明明工資就有漲,他看不見,是工資漲的速度有的時候超過通貨膨脹,有的時候不如通貨膨脹一點點,這幾年也才發生過一次。所以要有正確的觀念,而不要為了要達到什麼樣的結論,就去引用片面的資料、片面的數字,這樣我認為都是不好的,好不好?
gazette.blocks[34][0] 莊部長翠雲:是,謝謝委員。
gazette.blocks[35][0] 吳委員秉叡:大家加油!謝謝。
gazette.blocks[36][0] 莊部長翠雲:謝謝委員指教。
gazette.blocks[37][0] 主席:謝謝吳秉叡委員的質詢。
gazette.blocks[37][1] 接著請賴士葆委員質詢。
gazette.agenda.page_end 252
gazette.agenda.meet_id 委員會-11-1-20-19
gazette.agenda.speakers[0] 郭國文
gazette.agenda.speakers[1] 顏寬恒
gazette.agenda.speakers[2] 林德福
gazette.agenda.speakers[3] 吳秉叡
gazette.agenda.speakers[4] 賴士葆
gazette.agenda.speakers[5] 賴惠員
gazette.agenda.speakers[6] 李彥秀
gazette.agenda.speakers[7] 羅明才
gazette.agenda.speakers[8] 黃珊珊
gazette.agenda.speakers[9] 伍麗華Saidhai‧Tahovecahe
gazette.agenda.speakers[10] 李坤城
gazette.agenda.speakers[11] 鄭天財Sra Kacaw
gazette.agenda.speakers[12] 邱志偉
gazette.agenda.speakers[13] 王世堅
gazette.agenda.page_start 169
gazette.agenda.meetingDate[0] 2024-06-26
gazette.agenda.gazette_id 1136501
gazette.agenda.agenda_lcidc_ids[0] 1136501_00005
gazette.agenda.meet_name 立法院第11屆第1會期財政委員會第19次全體委員會議紀錄
gazette.agenda.content 審查行政院函請審議、本院委員鄭天財 Sra Kacaw 等17人、委員顏寬恒等20人分別擬具「所得稅 法部分條文修正草案」等3案
gazette.agenda.agenda_id 1136501_00004
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 2.89971875
transcript.pyannote[0].end 4.73909375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1].start 4.99221875
transcript.pyannote[1].end 5.76846875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2].start 11.91096875
transcript.pyannote[2].end 13.42971875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 14.18909375
transcript.pyannote[3].end 15.99471875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 16.66971875
transcript.pyannote[4].end 17.32784375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 17.88471875
transcript.pyannote[5].end 20.24721875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[6].start 20.38221875
transcript.pyannote[6].end 21.09096875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[7].start 21.58034375
transcript.pyannote[7].end 24.39846875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[8].start 24.63471875
transcript.pyannote[8].end 25.34346875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[9].start 25.96784375
transcript.pyannote[9].end 28.04346875
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[10].start 28.73534375
transcript.pyannote[10].end 29.78159375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[11].start 30.84471875
transcript.pyannote[11].end 32.90346875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 33.13971875
transcript.pyannote[12].end 34.32096875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 35.04659375
transcript.pyannote[13].end 36.49784375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[14].start 37.35846875
transcript.pyannote[14].end 38.23596875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 38.86034375
transcript.pyannote[15].end 40.36221875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 41.08784375
transcript.pyannote[16].end 49.72784375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[17].start 50.41971875
transcript.pyannote[17].end 54.73971875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[18].start 55.09409375
transcript.pyannote[18].end 56.47784375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[19].start 57.15284375
transcript.pyannote[19].end 62.62034375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[20].start 63.04221875
transcript.pyannote[20].end 63.80159375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[21].start 63.97034375
transcript.pyannote[21].end 64.03784375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 64.07159375
transcript.pyannote[22].end 66.28221875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 66.50159375
transcript.pyannote[23].end 67.98659375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 68.39159375
transcript.pyannote[24].end 70.43346875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 71.29409375
transcript.pyannote[25].end 71.86784375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 72.81284375
transcript.pyannote[26].end 73.62284375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 73.97721875
transcript.pyannote[27].end 75.12471875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 75.79971875
transcript.pyannote[28].end 82.65096875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 83.25846875
transcript.pyannote[29].end 93.09659375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 83.52846875
transcript.pyannote[30].end 83.91659375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[31].start 89.13096875
transcript.pyannote[31].end 89.99159375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[32].start 90.22784375
transcript.pyannote[32].end 93.19784375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[33].start 94.41284375
transcript.pyannote[33].end 99.12096875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[34].start 99.61034375
transcript.pyannote[34].end 108.94221875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 109.85346875
transcript.pyannote[35].end 111.22034375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[36].start 111.45659375
transcript.pyannote[36].end 133.05659375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[37].start 133.79909375
transcript.pyannote[37].end 135.52034375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[38].start 136.02659375
transcript.pyannote[38].end 137.78159375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 138.33846875
transcript.pyannote[39].end 141.56159375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[40].start 140.05971875
transcript.pyannote[40].end 150.03284375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 147.65346875
transcript.pyannote[41].end 148.22721875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 150.03284375
transcript.pyannote[42].end 151.38284375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 151.38284375
transcript.pyannote[43].end 151.48409375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 151.48409375
transcript.pyannote[44].end 165.97971875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[45].start 165.97971875
transcript.pyannote[45].end 170.78909375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[46].start 171.48096875
transcript.pyannote[46].end 179.78346875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[47].start 179.93534375
transcript.pyannote[47].end 182.68596875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[48].start 183.64784375
transcript.pyannote[48].end 192.16971875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[49].start 192.27096875
transcript.pyannote[49].end 195.67971875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[50].start 197.14784375
transcript.pyannote[50].end 200.21909375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[51].start 200.86034375
transcript.pyannote[51].end 201.51846875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[52].start 202.22721875
transcript.pyannote[52].end 203.89784375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[53].start 204.92721875
transcript.pyannote[53].end 206.46284375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[54].start 206.81721875
transcript.pyannote[54].end 207.30659375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[55].start 207.91409375
transcript.pyannote[55].end 209.04471875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 209.51721875
transcript.pyannote[56].end 210.54659375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[57].start 211.13721875
transcript.pyannote[57].end 212.65596875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 212.97659375
transcript.pyannote[58].end 216.25034375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 216.94221875
transcript.pyannote[59].end 218.88284375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[60].start 219.37221875
transcript.pyannote[60].end 223.92846875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[61].start 224.97471875
transcript.pyannote[61].end 226.47659375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[62].start 227.01659375
transcript.pyannote[62].end 228.28221875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 228.85596875
transcript.pyannote[63].end 230.99909375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[64].start 232.34909375
transcript.pyannote[64].end 235.72409375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[65].start 236.60159375
transcript.pyannote[65].end 239.52096875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[66].start 240.34784375
transcript.pyannote[66].end 243.23346875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[67].start 244.46534375
transcript.pyannote[67].end 259.55159375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[68].start 260.12534375
transcript.pyannote[68].end 264.64784375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[69].start 265.10346875
transcript.pyannote[69].end 266.09909375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[70].start 266.67284375
transcript.pyannote[70].end 269.55846875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[71].start 270.35159375
transcript.pyannote[71].end 271.17846875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 271.71846875
transcript.pyannote[72].end 272.96721875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[73].start 274.14846875
transcript.pyannote[73].end 275.05971875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[74].start 276.02159375
transcript.pyannote[74].end 278.26596875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[75].start 279.12659375
transcript.pyannote[75].end 281.48909375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[76].start 282.02909375
transcript.pyannote[76].end 284.30721875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[77].start 284.76284375
transcript.pyannote[77].end 285.30284375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[78].start 285.60659375
transcript.pyannote[78].end 287.71596875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[79].start 288.52596875
transcript.pyannote[79].end 291.71534375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[80].start 293.08221875
transcript.pyannote[80].end 294.63471875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[81].start 295.61346875
transcript.pyannote[81].end 295.90034375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[82].start 296.77784375
transcript.pyannote[82].end 298.07721875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[83].start 298.53284375
transcript.pyannote[83].end 300.92909375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[84].start 301.57034375
transcript.pyannote[84].end 310.10909375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[85].start 311.49284375
transcript.pyannote[85].end 312.69096875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[86].start 314.00721875
transcript.pyannote[86].end 316.67346875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[87].start 317.31471875
transcript.pyannote[87].end 319.08659375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[88].start 321.56721875
transcript.pyannote[88].end 334.39221875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[89].start 333.32909375
transcript.pyannote[89].end 333.68346875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[90].start 334.12221875
transcript.pyannote[90].end 341.17596875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[91].start 341.88471875
transcript.pyannote[91].end 343.90971875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[92].start 344.48346875
transcript.pyannote[92].end 347.14971875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[93].start 348.16221875
transcript.pyannote[93].end 350.10284375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 348.95534375
transcript.pyannote[94].end 349.07346875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[95].start 349.46159375
transcript.pyannote[95].end 352.54971875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[96].start 351.21659375
transcript.pyannote[96].end 354.16971875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[97].start 354.47346875
transcript.pyannote[97].end 355.57034375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[98].start 356.71784375
transcript.pyannote[98].end 360.04221875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[99].start 360.70034375
transcript.pyannote[99].end 361.08846875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[100].start 361.44284375
transcript.pyannote[100].end 363.95721875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[101].start 364.14284375
transcript.pyannote[101].end 365.94846875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[102].start 366.43784375
transcript.pyannote[102].end 373.91346875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[103].start 374.20034375
transcript.pyannote[103].end 375.39846875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[104].start 376.07346875
transcript.pyannote[104].end 377.84534375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[105].start 378.67221875
transcript.pyannote[105].end 380.24159375
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[106].start 380.24159375
transcript.pyannote[106].end 380.25846875
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[107].start 381.13596875
transcript.pyannote[107].end 381.16971875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[108].start 381.16971875
transcript.pyannote[108].end 381.50721875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[109].start 382.13159375
transcript.pyannote[109].end 382.14846875
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[110].start 382.14846875
transcript.pyannote[110].end 401.50409375
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[111].start 395.74971875
transcript.pyannote[111].end 396.55971875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[112].start 399.44534375
transcript.pyannote[112].end 403.66409375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[113].start 403.84971875
transcript.pyannote[113].end 415.18971875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[114].start 416.53971875
transcript.pyannote[114].end 420.70784375
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[115].start 420.70784375
transcript.pyannote[115].end 423.89721875
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[116].start 423.45846875
transcript.pyannote[116].end 423.81284375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[117].start 424.28534375
transcript.pyannote[117].end 433.00971875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[118].start 425.80409375
transcript.pyannote[118].end 427.57596875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[119].start 432.16596875
transcript.pyannote[119].end 432.89159375
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[120].start 432.90846875
transcript.pyannote[120].end 432.94221875
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[121].start 433.00971875
transcript.pyannote[121].end 441.02534375
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[122].start 433.09409375
transcript.pyannote[122].end 433.46534375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[123].start 441.02534375
transcript.pyannote[123].end 442.18971875
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[124].start 443.35409375
transcript.pyannote[124].end 454.82909375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[125].start 453.37784375
transcript.pyannote[125].end 461.73096875
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[126].start 462.76034375
transcript.pyannote[126].end 463.30034375
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[127].start 463.92471875
transcript.pyannote[127].end 468.56534375
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[128].start 470.05034375
transcript.pyannote[128].end 470.67471875
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[129].start 472.24409375
transcript.pyannote[129].end 474.01596875
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[130].start 475.33221875
transcript.pyannote[130].end 477.86346875
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[131].start 478.80846875
transcript.pyannote[131].end 479.82096875
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[132].start 480.29346875
transcript.pyannote[132].end 480.81659375
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[133].start 481.44096875
transcript.pyannote[133].end 481.89659375
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[134].start 482.36909375
transcript.pyannote[134].end 483.82034375
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[135].start 484.15784375
transcript.pyannote[135].end 489.18659375
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[136].start 489.74346875
transcript.pyannote[136].end 491.65034375
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[137].start 491.83596875
transcript.pyannote[137].end 495.98721875
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[138].start 496.62846875
transcript.pyannote[138].end 497.05034375
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[139].start 497.25284375
transcript.pyannote[139].end 514.43159375
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[140].start 514.98846875
transcript.pyannote[140].end 521.28284375
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[141].start 522.14346875
transcript.pyannote[141].end 524.38784375
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[142].start 524.70846875
transcript.pyannote[142].end 526.42971875
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[143].start 527.13846875
transcript.pyannote[143].end 528.38721875
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[144].start 529.80471875
transcript.pyannote[144].end 531.47534375
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[145].start 531.96471875
transcript.pyannote[145].end 533.58471875
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[146].start 534.19221875
transcript.pyannote[146].end 535.67721875
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[147].start 536.26784375
transcript.pyannote[147].end 538.79909375
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[148].start 538.95096875
transcript.pyannote[148].end 541.02659375
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[149].start 541.68471875
transcript.pyannote[149].end 545.88659375
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[150].start 546.71346875
transcript.pyannote[150].end 549.86909375
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[151].start 550.34159375
transcript.pyannote[151].end 551.84346875
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[152].start 552.68721875
transcript.pyannote[152].end 553.71659375
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[153].start 554.71221875
transcript.pyannote[153].end 556.38284375
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[154].start 557.31096875
transcript.pyannote[154].end 557.91846875
transcript.pyannote[155].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[155].start 558.12096875
transcript.pyannote[155].end 559.52159375
transcript.pyannote[156].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[156].start 560.17971875
transcript.pyannote[156].end 561.02346875
transcript.pyannote[157].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[157].start 561.61409375
transcript.pyannote[157].end 568.24596875
transcript.pyannote[158].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[158].start 568.76909375
transcript.pyannote[158].end 571.55346875
transcript.pyannote[159].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[159].start 571.84034375
transcript.pyannote[159].end 574.16909375
transcript.pyannote[160].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[160].start 575.19846875
transcript.pyannote[160].end 578.15159375
transcript.pyannote[161].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[161].start 579.06284375
transcript.pyannote[161].end 581.71221875
transcript.pyannote[162].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[162].start 581.77971875
transcript.pyannote[162].end 584.83409375
transcript.pyannote[163].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[163].start 586.33596875
transcript.pyannote[163].end 589.67721875
transcript.pyannote[164].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[164].start 590.50409375
transcript.pyannote[164].end 597.00096875
transcript.pyannote[165].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[165].start 598.26659375
transcript.pyannote[165].end 598.72221875
transcript.pyannote[166].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[166].start 599.36346875
transcript.pyannote[166].end 600.98346875
transcript.pyannote[167].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[167].start 601.16909375
transcript.pyannote[167].end 601.60784375
transcript.pyannote[168].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[168].start 601.99596875
transcript.pyannote[168].end 602.80596875
transcript.pyannote[169].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[169].start 603.53159375
transcript.pyannote[169].end 606.77159375
transcript.pyannote[170].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[170].start 607.88534375
transcript.pyannote[170].end 613.45409375
transcript.pyannote[171].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[171].start 611.12534375
transcript.pyannote[171].end 611.71596875
transcript.pyannote[172].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[172].start 612.18846875
transcript.pyannote[172].end 613.92659375
transcript.pyannote[173].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[173].start 614.33159375
transcript.pyannote[173].end 624.03471875
transcript.pyannote[174].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[174].start 625.14846875
transcript.pyannote[174].end 633.51846875
transcript.pyannote[175].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[175].start 634.73346875
transcript.pyannote[175].end 645.02721875
transcript.pyannote[176].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[176].start 645.02721875
transcript.pyannote[176].end 645.04409375
transcript.pyannote[177].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[177].start 645.04409375
transcript.pyannote[177].end 645.09471875
transcript.pyannote[178].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[178].start 645.07784375
transcript.pyannote[178].end 648.53721875
transcript.pyannote[179].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[179].start 645.28034375
transcript.pyannote[179].end 648.16596875
transcript.pyannote[180].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[180].start 648.80721875
transcript.pyannote[180].end 651.91221875
transcript.whisperx[0].start 2.967
transcript.whisperx[0].end 5.509
transcript.whisperx[0].text 主席麻煩請財政部莊部長委員好剛剛延續剛剛那個話題因為我們中華民國台灣的不動產是財登記主義公事公信所以如果你是要用清單貸款的話那你一定是
transcript.whisperx[1].start 30.902
transcript.whisperx[1].end 39.765
transcript.whisperx[1].text 他跟他的配偶以及他的子女不能夠有房子可以適用清安啦
transcript.whisperx[2].start 57.199
transcript.whisperx[2].end 82.516
transcript.whisperx[2].text 然後因為清安是購買房屋的房屋貸款所以以購買房屋的登記人符不符合這個條件才能夠借款給他啦所以基本上不存在說年輕人符合清安然後買房子登記在爸爸媽媽名下不可以啦因為這樣子的話就不符合清安的規定啦
transcript.whisperx[3].start 83.285
transcript.whisperx[3].end 89.75
transcript.whisperx[3].text 現在會發生爭議的就是說同財共居假設有一個年輕人22歲然後他本身沒有要買房子但是他爸爸媽媽想替他買房子為他買房子啦所以就用這個清歡去幫他買一戶
transcript.whisperx[4].start 109.889
transcript.whisperx[4].end 138.012
transcript.whisperx[4].text 吳秉叡吳秉叡吳秉叡吳秉叡
transcript.whisperx[5].start 138.356
transcript.whisperx[5].end 155.832
transcript.whisperx[5].text 這樣的話就不合清安貸款現在有在講說如果查到之後這個清安的這個補助貸款的這個利率的補貼要收回嘛所以是想要請你們了解說像這樣的案例是不是很多這個部分公國航空已經在做清理了
transcript.whisperx[6].start 156.392
transcript.whisperx[6].end 182.426
transcript.whisperx[6].text 對於高風險的案件我們會逐步去了解也就是說像這種情況其實他有出租就不符合清安貸款因為清安貸款是希望年輕人買了以後自住使用是啦但是這個中間的確會存在爭議啦我舉一個例子我本來要自住啊可是我本來22歲大學畢業準備要自住在新莊我的選居新莊假設我是假設齁我買了一副房子結果我後來在新竹的台積電找到工作
transcript.whisperx[7].start 183.677
transcript.whisperx[7].end 204.172
transcript.whisperx[7].text 吳秉叡
transcript.whisperx[8].start 204.963
transcript.whisperx[8].end 223.749
transcript.whisperx[8].text 那你這個配套要更完整要更有其他的想法我們現在因為房價高漲政府宣誓要打草房所以就很多人有道理也好沒道理也好都把這個理由都歸注到這個房地產上面來而且其實我覺得已經在我來看我也替年輕人覺得很惋惜
transcript.whisperx[9].start 232.386
transcript.whisperx[9].end 257.579
transcript.whisperx[9].text 因為現在因為清安貸款的原因清安貸款的補助有限嘛那所以在大台北地區的房子就越蓋越小間啊現在都蓋到十幾平了扣掉公車跟套房一樣啊其實那個居住的空間真的已經是跟上一代的爸爸媽媽更上一代的阿公阿嬤的那個空間小很多了欸有時候覺得說哇這個這個平宿的房子怎麼住人啊怎麼有辦法一個好好的將來年輕人也會想要成家嘛
transcript.whisperx[10].start 260.448
transcript.whisperx[10].end 287.489
transcript.whisperx[10].text 他如果娶了太太兩個好不好生了一個小寶貝或兩個小寶貝那一間房子實在真的是不夠住當然這是另外的話但是因為就是有這個補貼使得再加上你們那個豪宅的那個政策金額多少以上央行的政策金額多少以上貸款成數下降等等還為了銷售的方便所以這些
transcript.whisperx[11].start 288.584
transcript.whisperx[11].end 309.899
transcript.whisperx[11].text 不動產的這些規劃建設公司房子越蓋越小間每一間的坪數都很小某一個角度也是為了政府的政策我為了要配合清安你清安能夠補貼的金額就是這樣所以我除了一部分的自備管之外其他的代管就要適用清安所以我那種房子的總價就設計一千出頭萬在大台北地區
transcript.whisperx[12].start 314.176
transcript.whisperx[12].end 318.765
transcript.whisperx[12].text 臺北市當然不太可能新北市像我那個地方那房子大概就是十幾二十平欸
transcript.whisperx[13].start 321.818
transcript.whisperx[13].end 324.6
transcript.whisperx[13].text 現在年輕人就算這樣子親安貸款要買房子通常他的前面的這個自備款家長如果有能力也會給予幫忙
transcript.whisperx[14].start 348.986
transcript.whisperx[14].end 377.483
transcript.whisperx[14].text 沒有錯,這是家長會多少會給但是這個就會研發出世代的這個阿德好命阿嘛被網友講得最難聽的說會投胎的好命阿就爸爸媽媽可以給的這個幫忙很大所以他很年輕就能買房子阿如果本身的家境本身就沒有那麼好的他要買房子就變得比較困難阿這比較心理之下就會變成一個大家心理的不平衡阿
transcript.whisperx[15].start 378.735
transcript.whisperx[15].end 379.078
transcript.whisperx[15].text 這也是會演發社會問題
transcript.whisperx[16].start 382.222
transcript.whisperx[16].end 408.151
transcript.whisperx[16].text 所以有關房屋的這個有或是住宅的部分政府其實是多管齊下比如說新建社會住宅或者採取包租貸款還有公益出租人的出租方式那都是用租的方式當然用買的方式那政府就幫他一把在徵期的過程中可以幫助部長你有沒有想過我們台灣跟日本比起來一樣是東亞國家的這個年輕人日本人租屋的比例之高
transcript.whisperx[17].start 409.051
transcript.whisperx[17].end 414.966
transcript.whisperx[17].text 那台灣人自由住宅要買房子比例這麼高你有沒有覺得這兩中間的差異是什麼?
transcript.whisperx[18].start 416.561
transcript.whisperx[18].end 442.466
transcript.whisperx[18].text ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
transcript.whisperx[19].start 443.413
transcript.whisperx[19].end 461.606
transcript.whisperx[19].text 所以其實政府的政策是在打草房就是不能做投機的行為但是就是說並不是在打房因為房屋市場是要健康依序的一個發展不是要去打房我講一個開玩笑的啦我這一下這個是有點小開玩笑但是也是事實全世界打房最成功的政權是哪裡你知道嗎中國中國共產黨把他的房子在中國打房折價腰斬一半都還沒人要所以
transcript.whisperx[20].start 473.203
transcript.whisperx[20].end 494.521
transcript.whisperx[20].text 經濟的發展從健康的角度來看它本來就會伴隨著一點點的物價膨脹我以前在這個地方說過每年的CPI如果是2%是現在世界總體經濟學家認為最好的超過3是不要因為那是通貨膨脹低於1也不要因為會通貨緊縮
transcript.whisperx[21].start 496.687
transcript.whisperx[21].end 521.11
transcript.whisperx[21].text 那中國現在就面臨通貨緊縮的問題通貨緊縮比通貨膨脹更可怕為什麼因為通貨膨脹是我現在不趕快去消費明天、後天、明年、後年物價越來越高我怕我買不起現在台灣有一點點這樣的預期心理可是通貨緊縮更可怕是我就要忍住不消費因為我越晚消費越便宜
transcript.whisperx[22].start 522.202
transcript.whisperx[22].end 527.786
transcript.whisperx[22].text 所以整個消費會急速的盪下來盪下來之後還更惡性循環我今天買100塊的下個禮拜會變成99塊下個月會變成98塊到了年底剩95塊明年剩90塊那我是不是就盡量忍我越晚消費就賺越多所以偷貨緊縮會帶來整個經濟的窒息量
transcript.whisperx[23].start 546.995
transcript.whisperx[23].end 573.86
transcript.whisperx[23].text 中國現在是這樣的狀況 你有沒有看到這個稅很可怕喔中國的稅中央地方今年度到現在5月減了5.91%换算成人民幣它是少收了2點多兆的這個稅金當然中國的經濟量體非常的大但是你想想看這樣子前面5個月就減收這樣給它算過 它有可能今年會
transcript.whisperx[24].start 575.253
transcript.whisperx[24].end 596.793
transcript.whisperx[24].text 整個撿起來有可能撿到將近10兆的稅金喔那是非常非常驚人的數字那如果這個不趕快解決,過兩年他的經濟真的可能會崩潰啊那在這樣他現在面臨的國際上面的這些制裁的壓力在美國對於他又要支持俄羅斯去侵略烏克蘭歐盟、美國都對他要動手
transcript.whisperx[25].start 598.365
transcript.whisperx[25].end 623.665
transcript.whisperx[25].text 所以坦白講我很看不好啦他如果度過這個硬著陸都很有問題啊所以我的意思說處理這些事情都是要很小心的要一環一環而且觀念要正確有人看到CBI說怎麼會物價上漲然後就隨便扣帽子說怎麼物價都漲然後工資都不漲明明工資就有漲他看不見
transcript.whisperx[26].start 625.308
transcript.whisperx[26].end 626.708
transcript.whisperx[26].text 謝謝吳秉叡委員的諮詢 接著我們請賴世保委員諮詢