iVOD / 155063

Field Value
影片長度 1839
委員名稱 羅明才
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/045a6e837d73a06a644bc0f29381feb57a8a9d3d5bde67040964f48edfcc165ced1ecc791caf098c5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[0].start 9.26159375
transcript.pyannote[0].end 9.75096875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1].start 10.24034375
transcript.pyannote[1].end 12.68721875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[2].start 12.94034375
transcript.pyannote[2].end 14.45909375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[3].start 15.33659375
transcript.pyannote[3].end 16.31534375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[4].start 16.45034375
transcript.pyannote[4].end 17.86784375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[5].start 18.96471875
transcript.pyannote[5].end 21.32721875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 19.53846875
transcript.pyannote[6].end 20.31471875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[7].start 28.12784375
transcript.pyannote[7].end 28.68471875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[8].start 28.90409375
transcript.pyannote[8].end 29.49471875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[9].start 29.86596875
transcript.pyannote[9].end 30.13596875
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[10].start 30.54096875
transcript.pyannote[10].end 32.56596875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[11].start 33.25784375
transcript.pyannote[11].end 33.74721875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[12].start 34.08471875
transcript.pyannote[12].end 34.87784375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[13].start 35.77221875
transcript.pyannote[13].end 36.54846875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[14].start 37.17284375
transcript.pyannote[14].end 38.32034375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[15].start 38.79284375
transcript.pyannote[15].end 40.07534375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[16].start 40.58159375
transcript.pyannote[16].end 41.76284375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[17].start 42.55596875
transcript.pyannote[17].end 44.47971875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[18].start 44.81721875
transcript.pyannote[18].end 45.50909375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[19].start 46.16721875
transcript.pyannote[19].end 46.72409375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[20].start 47.29784375
transcript.pyannote[20].end 47.80409375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[21].start 48.15846875
transcript.pyannote[21].end 49.39034375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[22].start 49.99784375
transcript.pyannote[22].end 51.02721875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[23].start 51.17909375
transcript.pyannote[23].end 53.59221875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[24].start 54.18284375
transcript.pyannote[24].end 55.09409375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[25].start 55.53284375
transcript.pyannote[25].end 57.11909375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[26].start 57.74346875
transcript.pyannote[26].end 58.78971875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[27].start 59.00909375
transcript.pyannote[27].end 60.35909375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[28].start 62.09721875
transcript.pyannote[28].end 62.38409375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[29].start 62.75534375
transcript.pyannote[29].end 64.79721875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[30].start 65.52284375
transcript.pyannote[30].end 67.19346875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[31].start 67.61534375
transcript.pyannote[31].end 68.88096875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[32].start 69.38721875
transcript.pyannote[32].end 69.79221875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[33].start 70.29846875
transcript.pyannote[33].end 71.91846875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[34].start 72.18846875
transcript.pyannote[34].end 72.40784375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[35].start 72.89721875
transcript.pyannote[35].end 74.60159375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[36].start 75.05721875
transcript.pyannote[36].end 76.52534375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[37].start 78.09471875
transcript.pyannote[37].end 78.97221875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[38].start 79.37721875
transcript.pyannote[38].end 80.11971875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[39].start 80.55846875
transcript.pyannote[39].end 83.74784375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[40].start 84.28784375
transcript.pyannote[40].end 85.41846875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[41].start 86.12721875
transcript.pyannote[41].end 86.53221875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[42].start 87.02159375
transcript.pyannote[42].end 87.62909375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[43].start 88.47284375
transcript.pyannote[43].end 90.95346875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[44].start 91.56096875
transcript.pyannote[44].end 94.14284375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[45].start 95.15534375
transcript.pyannote[45].end 97.24784375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[46].start 97.75409375
transcript.pyannote[46].end 99.15471875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[47].start 99.59346875
transcript.pyannote[47].end 100.99409375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[48].start 101.61846875
transcript.pyannote[48].end 102.34409375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[49].start 103.05284375
transcript.pyannote[49].end 104.63909375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[50].start 105.43221875
transcript.pyannote[50].end 106.96784375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[51].start 106.98471875
transcript.pyannote[51].end 107.05221875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[52].start 107.11971875
transcript.pyannote[52].end 108.50346875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[53].start 108.79034375
transcript.pyannote[53].end 110.74784375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[54].start 111.03471875
transcript.pyannote[54].end 113.66721875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[55].start 115.01721875
transcript.pyannote[55].end 116.40096875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[56].start 117.17721875
transcript.pyannote[56].end 122.56034375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[57].start 123.06659375
transcript.pyannote[57].end 125.14221875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[58].start 125.26034375
transcript.pyannote[58].end 126.69471875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[59].start 127.28534375
transcript.pyannote[59].end 128.78721875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[60].start 128.97284375
transcript.pyannote[60].end 131.60534375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[61].start 131.97659375
transcript.pyannote[61].end 132.41534375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[62].start 133.12409375
transcript.pyannote[62].end 134.59221875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[63].start 135.46971875
transcript.pyannote[63].end 136.33034375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[64].start 137.42721875
transcript.pyannote[64].end 138.40596875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[65].start 139.94159375
transcript.pyannote[65].end 140.51534375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[66].start 141.79784375
transcript.pyannote[66].end 142.50659375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[67].start 143.38409375
transcript.pyannote[67].end 144.51471875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[68].start 145.27409375
transcript.pyannote[68].end 146.77596875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[69].start 147.53534375
transcript.pyannote[69].end 149.45909375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[70].start 150.13409375
transcript.pyannote[70].end 151.14659375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[71].start 151.55159375
transcript.pyannote[71].end 153.15471875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[72].start 153.67784375
transcript.pyannote[72].end 155.02784375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[73].start 155.41596875
transcript.pyannote[73].end 158.94284375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[74].start 159.41534375
transcript.pyannote[74].end 160.54596875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[75].start 160.91721875
transcript.pyannote[75].end 161.96346875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[76].start 162.40221875
transcript.pyannote[76].end 162.73971875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[77].start 163.19534375
transcript.pyannote[77].end 173.47221875
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 165.81096875
transcript.pyannote[78].end 166.03034375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[79].start 166.03034375
transcript.pyannote[79].end 166.68846875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[80].start 173.96159375
transcript.pyannote[80].end 174.67034375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[81].start 174.94034375
transcript.pyannote[81].end 176.20596875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[82].start 176.25659375
transcript.pyannote[82].end 177.52221875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[83].start 177.91034375
transcript.pyannote[83].end 182.39909375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[84].start 182.65221875
transcript.pyannote[84].end 187.03971875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[85].start 187.37721875
transcript.pyannote[85].end 191.22471875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[86].start 191.46096875
transcript.pyannote[86].end 192.52409375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[87].start 192.97971875
transcript.pyannote[87].end 198.07596875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[88].start 198.29534375
transcript.pyannote[88].end 206.20971875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[89].start 199.93221875
transcript.pyannote[89].end 200.77596875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[90].start 206.51346875
transcript.pyannote[90].end 213.44909375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[91].start 209.50034375
transcript.pyannote[91].end 209.92221875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[92].start 213.83721875
transcript.pyannote[92].end 216.13221875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[93].start 216.60471875
transcript.pyannote[93].end 221.81909375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[94].start 222.13971875
transcript.pyannote[94].end 226.34159375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[95].start 226.84784375
transcript.pyannote[95].end 235.13346875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[96].start 235.18409375
transcript.pyannote[96].end 238.59284375
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[97].start 239.01471875
transcript.pyannote[97].end 242.84534375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[98].start 242.89596875
transcript.pyannote[98].end 245.96721875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[99].start 245.96721875
transcript.pyannote[99].end 250.92846875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[100].start 251.63721875
transcript.pyannote[100].end 253.67909375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[101].start 254.20221875
transcript.pyannote[101].end 257.59409375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[102].start 254.21909375
transcript.pyannote[102].end 255.04596875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[103].start 258.15096875
transcript.pyannote[103].end 269.25471875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[104].start 263.55096875
transcript.pyannote[104].end 263.97284375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[105].start 263.97284375
transcript.pyannote[105].end 264.42846875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[106].start 269.44034375
transcript.pyannote[106].end 284.45909375
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[107].start 271.83659375
transcript.pyannote[107].end 272.29221875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[108].start 284.88096875
transcript.pyannote[108].end 289.57221875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[109].start 290.04471875
transcript.pyannote[109].end 292.01909375
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[110].start 292.15409375
transcript.pyannote[110].end 296.11971875
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[111].start 295.27596875
transcript.pyannote[111].end 296.08596875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[112].start 296.11971875
transcript.pyannote[112].end 296.40659375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[113].start 296.40659375
transcript.pyannote[113].end 302.61659375
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[114].start 301.63784375
transcript.pyannote[114].end 301.73909375
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[115].start 301.73909375
transcript.pyannote[115].end 301.97534375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[116].start 301.97534375
transcript.pyannote[116].end 308.60721875
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[117].start 302.83596875
transcript.pyannote[117].end 302.86971875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[118].start 303.24096875
transcript.pyannote[118].end 305.35034375
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[119].start 305.35034375
transcript.pyannote[119].end 305.38409375
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[120].start 307.25721875
transcript.pyannote[120].end 307.29096875
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[121].start 307.29096875
transcript.pyannote[121].end 308.48909375
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[122].start 308.60721875
transcript.pyannote[122].end 308.82659375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[123].start 308.82659375
transcript.pyannote[123].end 316.20096875
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[124].start 316.57221875
transcript.pyannote[124].end 330.10596875
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[125].start 326.98409375
transcript.pyannote[125].end 329.27909375
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[126].start 330.49409375
transcript.pyannote[126].end 331.10159375
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[127].start 331.69221875
transcript.pyannote[127].end 334.62846875
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[128].start 334.91534375
transcript.pyannote[128].end 339.74159375
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[129].start 337.48034375
transcript.pyannote[129].end 357.00471875
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[130].start 352.53284375
transcript.pyannote[130].end 354.13596875
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[131].start 355.57034375
transcript.pyannote[131].end 356.63346875
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[132].start 357.51096875
transcript.pyannote[132].end 366.35346875
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[133].start 359.46846875
transcript.pyannote[133].end 359.75534375
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[134].start 359.75534375
transcript.pyannote[134].end 360.63284375
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[135].start 360.63284375
transcript.pyannote[135].end 360.64971875
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[136].start 365.07096875
transcript.pyannote[136].end 365.10471875
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[137].start 365.10471875
transcript.pyannote[137].end 366.25221875
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[138].start 367.14659375
transcript.pyannote[138].end 370.23471875
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[139].start 369.42471875
transcript.pyannote[139].end 370.18409375
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[140].start 370.58909375
transcript.pyannote[140].end 377.06909375
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[141].start 373.01909375
transcript.pyannote[141].end 383.22846875
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[142].start 383.53221875
transcript.pyannote[142].end 384.54471875
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[143].start 384.98346875
transcript.pyannote[143].end 387.22784375
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[144].start 387.53159375
transcript.pyannote[144].end 403.36034375
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[145].start 394.82159375
transcript.pyannote[145].end 394.85534375
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[146].start 394.85534375
transcript.pyannote[146].end 395.46284375
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[147].start 395.46284375
transcript.pyannote[147].end 395.47971875
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[148].start 395.47971875
transcript.pyannote[148].end 395.49659375
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[149].start 396.98159375
transcript.pyannote[149].end 399.90096875
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[150].start 400.45784375
transcript.pyannote[150].end 404.94659375
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[151].start 405.04784375
transcript.pyannote[151].end 414.75096875
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[152].start 406.93784375
transcript.pyannote[152].end 408.77721875
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[153].start 413.63721875
transcript.pyannote[153].end 447.99471875
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[154].start 417.19784375
transcript.pyannote[154].end 418.80096875
transcript.pyannote[155].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[155].start 447.23534375
transcript.pyannote[155].end 454.67721875
transcript.pyannote[156].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[156].start 448.53471875
transcript.pyannote[156].end 449.81721875
transcript.pyannote[157].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[157].start 454.99784375
transcript.pyannote[157].end 457.66409375
transcript.pyannote[158].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[158].start 458.20409375
transcript.pyannote[158].end 459.53721875
transcript.pyannote[159].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[159].start 460.36409375
transcript.pyannote[159].end 461.71409375
transcript.pyannote[160].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[160].start 462.72659375
transcript.pyannote[160].end 466.69221875
transcript.pyannote[161].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[161].start 467.65409375
transcript.pyannote[161].end 470.30346875
transcript.pyannote[162].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[162].start 467.72159375
transcript.pyannote[162].end 468.02534375
transcript.pyannote[163].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[163].start 468.02534375
transcript.pyannote[163].end 468.58221875
transcript.pyannote[164].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[164].start 468.58221875
transcript.pyannote[164].end 468.70034375
transcript.pyannote[165].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[165].start 470.62409375
transcript.pyannote[165].end 482.08221875
transcript.pyannote[166].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[166].start 482.40284375
transcript.pyannote[166].end 485.44034375
transcript.pyannote[167].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[167].start 486.35159375
transcript.pyannote[167].end 487.27971875
transcript.pyannote[168].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[168].start 487.78596875
transcript.pyannote[168].end 489.35534375
transcript.pyannote[169].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[169].start 489.70971875
transcript.pyannote[169].end 507.02346875
transcript.pyannote[170].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[170].start 507.02346875
transcript.pyannote[170].end 507.10784375
transcript.pyannote[171].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[171].start 507.10784375
transcript.pyannote[171].end 507.24284375
transcript.pyannote[172].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[172].start 507.24284375
transcript.pyannote[172].end 508.20471875
transcript.pyannote[173].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[173].start 508.72784375
transcript.pyannote[173].end 522.93659375
transcript.pyannote[174].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[174].start 508.76159375
transcript.pyannote[174].end 509.48721875
transcript.pyannote[175].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[175].start 517.51971875
transcript.pyannote[175].end 517.53659375
transcript.pyannote[176].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[176].start 517.53659375
transcript.pyannote[176].end 517.57034375
transcript.pyannote[177].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[177].start 517.80659375
transcript.pyannote[177].end 517.85721875
transcript.pyannote[178].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[178].start 522.93659375
transcript.pyannote[178].end 552.40034375
transcript.pyannote[179].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[179].start 552.97409375
transcript.pyannote[179].end 554.57721875
transcript.pyannote[180].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[180].start 555.01596875
transcript.pyannote[180].end 559.60596875
transcript.pyannote[181].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[181].start 560.26409375
transcript.pyannote[181].end 560.83784375
transcript.pyannote[182].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[182].start 561.46221875
transcript.pyannote[182].end 562.86284375
transcript.pyannote[183].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[183].start 563.48721875
transcript.pyannote[183].end 574.91159375
transcript.pyannote[184].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[184].start 575.29971875
transcript.pyannote[184].end 577.59471875
transcript.pyannote[185].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[185].start 577.89846875
transcript.pyannote[185].end 579.45096875
transcript.pyannote[186].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[186].start 580.21034375
transcript.pyannote[186].end 580.22721875
transcript.pyannote[187].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[187].start 580.22721875
transcript.pyannote[187].end 580.49721875
transcript.pyannote[188].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[188].start 580.81784375
transcript.pyannote[188].end 581.79659375
transcript.pyannote[189].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[189].start 582.15096875
transcript.pyannote[189].end 629.43471875
transcript.pyannote[190].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[190].start 629.97471875
transcript.pyannote[190].end 633.95721875
transcript.pyannote[191].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[191].start 634.22721875
transcript.pyannote[191].end 640.15034375
transcript.pyannote[192].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[192].start 640.65659375
transcript.pyannote[192].end 647.52471875
transcript.pyannote[193].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[193].start 646.86659375
transcript.pyannote[193].end 647.27159375
transcript.pyannote[194].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[194].start 647.77784375
transcript.pyannote[194].end 649.92096875
transcript.pyannote[195].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[195].start 650.10659375
transcript.pyannote[195].end 654.49409375
transcript.pyannote[196].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[196].start 654.66284375
transcript.pyannote[196].end 657.48096875
transcript.pyannote[197].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[197].start 657.93659375
transcript.pyannote[197].end 660.70409375
transcript.pyannote[198].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[198].start 661.05846875
transcript.pyannote[198].end 661.63221875
transcript.pyannote[199].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[199].start 662.00346875
transcript.pyannote[199].end 669.98534375
transcript.pyannote[200].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[200].start 669.98534375
transcript.pyannote[200].end 670.00221875
transcript.pyannote[201].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[201].start 670.00221875
transcript.pyannote[201].end 671.43659375
transcript.pyannote[202].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[202].start 670.22159375
transcript.pyannote[202].end 670.60971875
transcript.pyannote[203].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[203].start 671.43659375
transcript.pyannote[203].end 671.60534375
transcript.pyannote[204].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[204].start 671.60534375
transcript.pyannote[204].end 671.68971875
transcript.pyannote[205].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[205].start 671.68971875
transcript.pyannote[205].end 671.74034375
transcript.pyannote[206].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[206].start 671.74034375
transcript.pyannote[206].end 671.97659375
transcript.pyannote[207].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[207].start 671.97659375
transcript.pyannote[207].end 677.32596875
transcript.pyannote[208].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[208].start 674.38971875
transcript.pyannote[208].end 677.22471875
transcript.pyannote[209].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[209].start 677.46096875
transcript.pyannote[209].end 683.89034375
transcript.pyannote[210].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[210].start 680.41409375
transcript.pyannote[210].end 682.30409375
transcript.pyannote[211].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[211].start 682.62471875
transcript.pyannote[211].end 682.79346875
transcript.pyannote[212].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[212].start 683.89034375
transcript.pyannote[212].end 689.67846875
transcript.pyannote[213].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[213].start 689.22284375
transcript.pyannote[213].end 689.25659375
transcript.pyannote[214].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[214].start 689.25659375
transcript.pyannote[214].end 691.85534375
transcript.pyannote[215].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[215].start 689.67846875
transcript.pyannote[215].end 689.71221875
transcript.pyannote[216].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[216].start 691.95659375
transcript.pyannote[216].end 693.44159375
transcript.pyannote[217].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[217].start 693.62721875
transcript.pyannote[217].end 695.28096875
transcript.pyannote[218].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[218].start 695.63534375
transcript.pyannote[218].end 701.55846875
transcript.pyannote[219].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[219].start 701.96346875
transcript.pyannote[219].end 706.99221875
transcript.pyannote[220].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[220].start 707.46471875
transcript.pyannote[220].end 712.67909375
transcript.pyannote[221].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[221].start 713.03346875
transcript.pyannote[221].end 717.70784375
transcript.pyannote[222].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[222].start 718.07909375
transcript.pyannote[222].end 723.74909375
transcript.pyannote[223].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[223].start 723.96846875
transcript.pyannote[223].end 728.64284375
transcript.pyannote[224].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[224].start 728.94659375
transcript.pyannote[224].end 731.56221875
transcript.pyannote[225].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[225].start 731.59596875
transcript.pyannote[225].end 738.51471875
transcript.pyannote[226].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[226].start 738.70034375
transcript.pyannote[226].end 748.16721875
transcript.pyannote[227].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[227].start 748.40346875
transcript.pyannote[227].end 751.03596875
transcript.pyannote[228].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[228].start 751.25534375
transcript.pyannote[228].end 751.59284375
transcript.pyannote[229].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[229].start 751.89659375
transcript.pyannote[229].end 752.90909375
transcript.pyannote[230].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[230].start 753.28034375
transcript.pyannote[230].end 755.77784375
transcript.pyannote[231].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[231].start 756.16596875
transcript.pyannote[231].end 759.11909375
transcript.pyannote[232].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[232].start 759.33846875
transcript.pyannote[232].end 761.46471875
transcript.pyannote[233].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[233].start 761.66721875
transcript.pyannote[233].end 764.75534375
transcript.pyannote[234].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[234].start 765.04221875
transcript.pyannote[234].end 769.91909375
transcript.pyannote[235].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[235].start 770.15534375
transcript.pyannote[235].end 779.41971875
transcript.pyannote[236].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[236].start 779.89221875
transcript.pyannote[236].end 791.67096875
transcript.pyannote[237].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[237].start 792.58221875
transcript.pyannote[237].end 807.92159375
transcript.pyannote[238].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[238].start 808.17471875
transcript.pyannote[238].end 808.93409375
transcript.pyannote[239].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[239].start 808.95096875
transcript.pyannote[239].end 820.74659375
transcript.pyannote[240].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[240].start 821.74221875
transcript.pyannote[240].end 821.75909375
transcript.pyannote[241].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[241].start 821.75909375
transcript.pyannote[241].end 822.90659375
transcript.pyannote[242].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[242].start 822.90659375
transcript.pyannote[242].end 822.97409375
transcript.pyannote[243].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[243].start 822.97409375
transcript.pyannote[243].end 825.53909375
transcript.pyannote[244].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[244].start 823.39596875
transcript.pyannote[244].end 824.29034375
transcript.pyannote[245].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[245].start 825.82596875
transcript.pyannote[245].end 827.00721875
transcript.pyannote[246].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[246].start 827.26034375
transcript.pyannote[246].end 827.63159375
transcript.pyannote[247].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[247].start 828.20534375
transcript.pyannote[247].end 829.65659375
transcript.pyannote[248].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[248].start 830.01096875
transcript.pyannote[248].end 830.73659375
transcript.pyannote[249].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[249].start 831.12471875
transcript.pyannote[249].end 841.16534375
transcript.pyannote[250].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[250].start 842.49846875
transcript.pyannote[250].end 844.60784375
transcript.pyannote[251].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[251].start 843.54471875
transcript.pyannote[251].end 844.37159375
transcript.pyannote[252].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[252].start 844.60784375
transcript.pyannote[252].end 844.67534375
transcript.pyannote[253].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[253].start 844.67534375
transcript.pyannote[253].end 856.74096875
transcript.pyannote[254].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[254].start 846.36284375
transcript.pyannote[254].end 847.45971875
transcript.pyannote[255].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[255].start 847.64534375
transcript.pyannote[255].end 847.66221875
transcript.pyannote[256].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[256].start 850.26096875
transcript.pyannote[256].end 850.64909375
transcript.pyannote[257].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[257].start 850.64909375
transcript.pyannote[257].end 850.68284375
transcript.pyannote[258].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[258].start 857.07846875
transcript.pyannote[258].end 859.49159375
transcript.pyannote[259].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[259].start 859.82909375
transcript.pyannote[259].end 871.45596875
transcript.pyannote[260].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[260].start 869.95409375
transcript.pyannote[260].end 874.49346875
transcript.pyannote[261].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[261].start 874.64534375
transcript.pyannote[261].end 896.21159375
transcript.pyannote[262].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[262].start 896.58284375
transcript.pyannote[262].end 904.53096875
transcript.pyannote[263].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[263].start 902.65784375
transcript.pyannote[263].end 903.48471875
transcript.pyannote[264].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[264].start 905.34096875
transcript.pyannote[264].end 908.12534375
transcript.pyannote[265].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[265].start 908.39534375
transcript.pyannote[265].end 913.23846875
transcript.pyannote[266].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[266].start 913.49159375
transcript.pyannote[266].end 917.10284375
transcript.pyannote[267].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[267].start 917.50784375
transcript.pyannote[267].end 932.67846875
transcript.pyannote[268].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[268].start 933.52221875
transcript.pyannote[268].end 936.64409375
transcript.pyannote[269].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[269].start 937.04909375
transcript.pyannote[269].end 941.79096875
transcript.pyannote[270].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[270].start 942.43221875
transcript.pyannote[270].end 945.16596875
transcript.pyannote[271].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[271].start 945.45284375
transcript.pyannote[271].end 953.92409375
transcript.pyannote[272].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[272].start 953.14784375
transcript.pyannote[272].end 956.55659375
transcript.pyannote[273].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[273].start 955.20659375
transcript.pyannote[273].end 955.40909375
transcript.pyannote[274].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[274].start 955.42596875
transcript.pyannote[274].end 956.52284375
transcript.pyannote[275].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[275].start 956.55659375
transcript.pyannote[275].end 956.72534375
transcript.pyannote[276].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[276].start 956.86034375
transcript.pyannote[276].end 964.13346875
transcript.pyannote[277].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[277].start 964.36971875
transcript.pyannote[277].end 967.76159375
transcript.pyannote[278].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[278].start 968.41971875
transcript.pyannote[278].end 968.89221875
transcript.pyannote[279].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[279].start 969.28034375
transcript.pyannote[279].end 969.97221875
transcript.pyannote[280].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[280].start 970.44471875
transcript.pyannote[280].end 971.86221875
transcript.pyannote[281].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[281].start 972.25034375
transcript.pyannote[281].end 972.67221875
transcript.pyannote[282].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[282].start 973.26284375
transcript.pyannote[282].end 973.68471875
transcript.pyannote[283].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[283].start 973.92096875
transcript.pyannote[283].end 980.68784375
transcript.pyannote[284].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[284].start 981.05909375
transcript.pyannote[284].end 983.43846875
transcript.pyannote[285].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[285].start 983.67471875
transcript.pyannote[285].end 984.26534375
transcript.pyannote[286].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[286].start 984.56909375
transcript.pyannote[286].end 1008.88596875
transcript.pyannote[287].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[287].start 1009.13909375
transcript.pyannote[287].end 1034.23221875
transcript.pyannote[288].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[288].start 1034.70471875
transcript.pyannote[288].end 1038.13034375
transcript.pyannote[289].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[289].start 1040.00346875
transcript.pyannote[289].end 1051.27596875
transcript.pyannote[290].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[290].start 1049.84159375
transcript.pyannote[290].end 1054.44846875
transcript.pyannote[291].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[291].start 1054.44846875
transcript.pyannote[291].end 1054.46534375
transcript.pyannote[292].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[292].start 1055.41034375
transcript.pyannote[292].end 1058.68409375
transcript.pyannote[293].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[293].start 1058.68409375
transcript.pyannote[293].end 1062.04221875
transcript.pyannote[294].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[294].start 1062.49784375
transcript.pyannote[294].end 1066.24409375
transcript.pyannote[295].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[295].start 1066.49721875
transcript.pyannote[295].end 1068.01596875
transcript.pyannote[296].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[296].start 1068.65721875
transcript.pyannote[296].end 1070.39534375
transcript.pyannote[297].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[297].start 1071.01971875
transcript.pyannote[297].end 1071.94784375
transcript.pyannote[298].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[298].start 1072.15034375
transcript.pyannote[298].end 1077.61784375
transcript.pyannote[299].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[299].start 1077.76971875
transcript.pyannote[299].end 1080.11534375
transcript.pyannote[300].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[300].start 1080.41909375
transcript.pyannote[300].end 1081.93784375
transcript.pyannote[301].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[301].start 1082.19096875
transcript.pyannote[301].end 1090.17284375
transcript.pyannote[302].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[302].start 1090.69596875
transcript.pyannote[302].end 1094.35784375
transcript.pyannote[303].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[303].start 1095.06659375
transcript.pyannote[303].end 1095.67409375
transcript.pyannote[304].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[304].start 1095.97784375
transcript.pyannote[304].end 1097.46284375
transcript.pyannote[305].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[305].start 1097.56409375
transcript.pyannote[305].end 1098.39096875
transcript.pyannote[306].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[306].start 1098.54284375
transcript.pyannote[306].end 1101.25971875
transcript.pyannote[307].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[307].start 1101.47909375
transcript.pyannote[307].end 1102.27221875
transcript.pyannote[308].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[308].start 1103.14971875
transcript.pyannote[308].end 1103.89221875
transcript.pyannote[309].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[309].start 1105.17471875
transcript.pyannote[309].end 1105.81596875
transcript.pyannote[310].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[310].start 1106.23784375
transcript.pyannote[310].end 1115.65409375
transcript.pyannote[311].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[311].start 1115.97471875
transcript.pyannote[311].end 1126.01534375
transcript.pyannote[312].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[312].start 1126.13346875
transcript.pyannote[312].end 1128.93471875
transcript.pyannote[313].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[313].start 1129.13721875
transcript.pyannote[313].end 1129.57596875
transcript.pyannote[314].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[314].start 1129.72784375
transcript.pyannote[314].end 1130.89221875
transcript.pyannote[315].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[315].start 1133.08596875
transcript.pyannote[315].end 1133.91284375
transcript.pyannote[316].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[316].start 1134.11534375
transcript.pyannote[316].end 1135.06034375
transcript.pyannote[317].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[317].start 1135.33034375
transcript.pyannote[317].end 1135.54971875
transcript.pyannote[318].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[318].start 1135.54971875
transcript.pyannote[318].end 1135.81971875
transcript.pyannote[319].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[319].start 1135.88721875
transcript.pyannote[319].end 1138.23284375
transcript.pyannote[320].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[320].start 1139.16096875
transcript.pyannote[320].end 1140.32534375
transcript.pyannote[321].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[321].start 1140.78096875
transcript.pyannote[321].end 1158.07784375
transcript.pyannote[322].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[322].start 1158.36471875
transcript.pyannote[322].end 1161.92534375
transcript.pyannote[323].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[323].start 1161.03096875
transcript.pyannote[323].end 1161.85784375
transcript.pyannote[324].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[324].start 1161.92534375
transcript.pyannote[324].end 1164.97971875
transcript.pyannote[325].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[325].start 1165.36784375
transcript.pyannote[325].end 1167.69659375
transcript.pyannote[326].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[326].start 1168.23659375
transcript.pyannote[326].end 1169.90721875
transcript.pyannote[327].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[327].start 1170.36284375
transcript.pyannote[327].end 1170.73409375
transcript.pyannote[328].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[328].start 1171.20659375
transcript.pyannote[328].end 1172.82659375
transcript.pyannote[329].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[329].start 1173.04596875
transcript.pyannote[329].end 1176.85971875
transcript.pyannote[330].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[330].start 1177.14659375
transcript.pyannote[330].end 1179.01971875
transcript.pyannote[331].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[331].start 1179.81284375
transcript.pyannote[331].end 1182.37784375
transcript.pyannote[332].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[332].start 1183.45784375
transcript.pyannote[332].end 1184.60534375
transcript.pyannote[333].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[333].start 1184.84159375
transcript.pyannote[333].end 1190.42721875
transcript.pyannote[334].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[334].start 1190.74784375
transcript.pyannote[334].end 1193.63346875
transcript.pyannote[335].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[335].start 1194.07221875
transcript.pyannote[335].end 1194.73034375
transcript.pyannote[336].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[336].start 1195.01721875
transcript.pyannote[336].end 1197.24471875
transcript.pyannote[337].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[337].start 1197.58221875
transcript.pyannote[337].end 1200.70409375
transcript.pyannote[338].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[338].start 1201.22721875
transcript.pyannote[338].end 1204.50096875
transcript.pyannote[339].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[339].start 1205.12534375
transcript.pyannote[339].end 1206.15471875
transcript.pyannote[340].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[340].start 1206.34034375
transcript.pyannote[340].end 1212.49971875
transcript.pyannote[341].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[341].start 1212.90471875
transcript.pyannote[341].end 1213.73159375
transcript.pyannote[342].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[342].start 1214.06909375
transcript.pyannote[342].end 1218.40596875
transcript.pyannote[343].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[343].start 1219.45221875
transcript.pyannote[343].end 1224.71721875
transcript.pyannote[344].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[344].start 1219.48596875
transcript.pyannote[344].end 1219.97534375
transcript.pyannote[345].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[345].start 1219.97534375
transcript.pyannote[345].end 1220.97096875
transcript.pyannote[346].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[346].start 1220.97096875
transcript.pyannote[346].end 1221.89909375
transcript.pyannote[347].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[347].start 1225.08846875
transcript.pyannote[347].end 1226.64096875
transcript.pyannote[348].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[348].start 1226.84346875
transcript.pyannote[348].end 1228.09221875
transcript.pyannote[349].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[349].start 1228.27784375
transcript.pyannote[349].end 1229.54346875
transcript.pyannote[350].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[350].start 1229.56034375
transcript.pyannote[350].end 1230.75846875
transcript.pyannote[351].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[351].start 1230.87659375
transcript.pyannote[351].end 1242.97596875
transcript.pyannote[352].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[352].start 1235.39909375
transcript.pyannote[352].end 1235.92221875
transcript.pyannote[353].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[353].start 1242.97596875
transcript.pyannote[353].end 1250.18159375
transcript.pyannote[354].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[354].start 1249.38846875
transcript.pyannote[354].end 1256.52659375
transcript.pyannote[355].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[355].start 1251.26159375
transcript.pyannote[355].end 1252.32471875
transcript.pyannote[356].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[356].start 1255.54784375
transcript.pyannote[356].end 1259.10846875
transcript.pyannote[357].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[357].start 1259.34471875
transcript.pyannote[357].end 1259.36159375
transcript.pyannote[358].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[358].start 1259.36159375
transcript.pyannote[358].end 1262.04471875
transcript.pyannote[359].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[359].start 1262.38221875
transcript.pyannote[359].end 1262.68596875
transcript.pyannote[360].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[360].start 1262.78721875
transcript.pyannote[360].end 1263.90096875
transcript.pyannote[361].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[361].start 1264.23846875
transcript.pyannote[361].end 1264.39034375
transcript.pyannote[362].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[362].start 1264.39034375
transcript.pyannote[362].end 1266.80346875
transcript.pyannote[363].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[363].start 1264.47471875
transcript.pyannote[363].end 1265.50409375
transcript.pyannote[364].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[364].start 1266.80346875
transcript.pyannote[364].end 1271.69721875
transcript.pyannote[365].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[365].start 1272.05159375
transcript.pyannote[365].end 1273.41846875
transcript.pyannote[366].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[366].start 1273.41846875
transcript.pyannote[366].end 1273.51971875
transcript.pyannote[367].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[367].start 1273.51971875
transcript.pyannote[367].end 1285.38284375
transcript.pyannote[368].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[368].start 1285.77096875
transcript.pyannote[368].end 1288.03221875
transcript.pyannote[369].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[369].start 1288.15034375
transcript.pyannote[369].end 1290.25971875
transcript.pyannote[370].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[370].start 1290.25971875
transcript.pyannote[370].end 1292.14971875
transcript.pyannote[371].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[371].start 1292.45346875
transcript.pyannote[371].end 1299.74346875
transcript.pyannote[372].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[372].start 1300.14846875
transcript.pyannote[372].end 1302.62909375
transcript.pyannote[373].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[373].start 1303.05096875
transcript.pyannote[373].end 1303.65846875
transcript.pyannote[374].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[374].start 1303.97909375
transcript.pyannote[374].end 1304.92409375
transcript.pyannote[375].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[375].start 1305.49784375
transcript.pyannote[375].end 1305.93659375
transcript.pyannote[376].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[376].start 1306.15596875
transcript.pyannote[376].end 1308.56909375
transcript.pyannote[377].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[377].start 1309.09221875
transcript.pyannote[377].end 1309.91909375
transcript.pyannote[378].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[378].start 1310.35784375
transcript.pyannote[378].end 1310.67846875
transcript.pyannote[379].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[379].start 1311.48846875
transcript.pyannote[379].end 1312.33221875
transcript.pyannote[380].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[380].start 1312.58534375
transcript.pyannote[380].end 1313.10846875
transcript.pyannote[381].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[381].start 1313.66534375
transcript.pyannote[381].end 1314.12096875
transcript.pyannote[382].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[382].start 1314.22221875
transcript.pyannote[382].end 1315.92659375
transcript.pyannote[383].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[383].start 1315.97721875
transcript.pyannote[383].end 1316.01096875
transcript.pyannote[384].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[384].start 1316.24721875
transcript.pyannote[384].end 1316.87159375
transcript.pyannote[385].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[385].start 1317.39471875
transcript.pyannote[385].end 1326.86159375
transcript.pyannote[386].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[386].start 1327.48596875
transcript.pyannote[386].end 1328.56596875
transcript.pyannote[387].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[387].start 1328.88659375
transcript.pyannote[387].end 1329.96659375
transcript.pyannote[388].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[388].start 1330.05096875
transcript.pyannote[388].end 1331.21534375
transcript.pyannote[389].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[389].start 1332.02534375
transcript.pyannote[389].end 1333.44284375
transcript.pyannote[390].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[390].start 1333.98284375
transcript.pyannote[390].end 1336.19346875
transcript.pyannote[391].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[391].start 1337.08784375
transcript.pyannote[391].end 1340.59784375
transcript.pyannote[392].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[392].start 1340.78346875
transcript.pyannote[392].end 1341.34034375
transcript.pyannote[393].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[393].start 1341.66096875
transcript.pyannote[393].end 1344.74909375
transcript.pyannote[394].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[394].start 1345.30596875
transcript.pyannote[394].end 1346.87534375
transcript.pyannote[395].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[395].start 1347.14534375
transcript.pyannote[395].end 1350.70596875
transcript.pyannote[396].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[396].start 1350.77346875
transcript.pyannote[396].end 1353.47346875
transcript.pyannote[397].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[397].start 1353.76034375
transcript.pyannote[397].end 1360.72971875
transcript.pyannote[398].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[398].start 1361.23596875
transcript.pyannote[398].end 1368.52596875
transcript.pyannote[399].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[399].start 1367.71596875
transcript.pyannote[399].end 1368.81284375
transcript.pyannote[400].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[400].start 1368.96471875
transcript.pyannote[400].end 1372.55909375
transcript.pyannote[401].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[401].start 1370.50034375
transcript.pyannote[401].end 1371.17534375
transcript.pyannote[402].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[402].start 1372.72784375
transcript.pyannote[402].end 1375.02284375
transcript.pyannote[403].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[403].start 1375.27596875
transcript.pyannote[403].end 1375.96784375
transcript.pyannote[404].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[404].start 1376.13659375
transcript.pyannote[404].end 1379.39346875
transcript.pyannote[405].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[405].start 1379.78159375
transcript.pyannote[405].end 1380.35534375
transcript.pyannote[406].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[406].start 1380.60846875
transcript.pyannote[406].end 1382.76846875
transcript.pyannote[407].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[407].start 1383.44346875
transcript.pyannote[407].end 1385.16471875
transcript.pyannote[408].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[408].start 1385.36721875
transcript.pyannote[408].end 1388.62409375
transcript.pyannote[409].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[409].start 1388.74221875
transcript.pyannote[409].end 1391.44221875
transcript.pyannote[410].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[410].start 1391.44221875
transcript.pyannote[410].end 1402.39409375
transcript.pyannote[411].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[411].start 1403.08596875
transcript.pyannote[411].end 1408.41846875
transcript.pyannote[412].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[412].start 1409.07659375
transcript.pyannote[412].end 1409.29596875
transcript.pyannote[413].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[413].start 1409.59971875
transcript.pyannote[413].end 1409.61659375
transcript.pyannote[414].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[414].start 1409.61659375
transcript.pyannote[414].end 1409.65034375
transcript.pyannote[415].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[415].start 1409.65034375
transcript.pyannote[415].end 1410.89909375
transcript.pyannote[416].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[416].start 1411.38846875
transcript.pyannote[416].end 1413.71721875
transcript.pyannote[417].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[417].start 1414.02096875
transcript.pyannote[417].end 1424.12909375
transcript.pyannote[418].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[418].start 1424.53409375
transcript.pyannote[418].end 1425.05721875
transcript.pyannote[419].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[419].start 1425.90096875
transcript.pyannote[419].end 1427.03159375
transcript.pyannote[420].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[420].start 1427.41971875
transcript.pyannote[420].end 1429.25909375
transcript.pyannote[421].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[421].start 1429.57971875
transcript.pyannote[421].end 1431.06471875
transcript.pyannote[422].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[422].start 1432.16159375
transcript.pyannote[422].end 1433.24159375
transcript.pyannote[423].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[423].start 1435.14846875
transcript.pyannote[423].end 1436.51534375
transcript.pyannote[424].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[424].start 1435.40159375
transcript.pyannote[424].end 1435.97534375
transcript.pyannote[425].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[425].start 1436.75159375
transcript.pyannote[425].end 1437.17346875
transcript.pyannote[426].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[426].start 1437.17346875
transcript.pyannote[426].end 1437.19034375
transcript.pyannote[427].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[427].start 1437.19034375
transcript.pyannote[427].end 1437.20721875
transcript.pyannote[428].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[428].start 1437.20721875
transcript.pyannote[428].end 1437.24096875
transcript.pyannote[429].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[429].start 1437.24096875
transcript.pyannote[429].end 1437.34221875
transcript.pyannote[430].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[430].start 1437.25784375
transcript.pyannote[430].end 1437.47721875
transcript.pyannote[431].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[431].start 1437.47721875
transcript.pyannote[431].end 1437.66284375
transcript.pyannote[432].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[432].start 1437.66284375
transcript.pyannote[432].end 1440.46409375
transcript.pyannote[433].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[433].start 1437.69659375
transcript.pyannote[433].end 1437.84846875
transcript.pyannote[434].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[434].start 1441.42596875
transcript.pyannote[434].end 1442.86034375
transcript.pyannote[435].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[435].start 1443.94034375
transcript.pyannote[435].end 1444.44659375
transcript.pyannote[436].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[436].start 1444.68284375
transcript.pyannote[436].end 1446.08346875
transcript.pyannote[437].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[437].start 1447.23096875
transcript.pyannote[437].end 1448.49659375
transcript.pyannote[438].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[438].start 1448.59784375
transcript.pyannote[438].end 1449.50909375
transcript.pyannote[439].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[439].start 1449.79596875
transcript.pyannote[439].end 1452.14159375
transcript.pyannote[440].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[440].start 1452.54659375
transcript.pyannote[440].end 1453.12034375
transcript.pyannote[441].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[441].start 1454.11596875
transcript.pyannote[441].end 1455.76971875
transcript.pyannote[442].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[442].start 1456.32659375
transcript.pyannote[442].end 1457.91284375
transcript.pyannote[443].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[443].start 1458.06471875
transcript.pyannote[443].end 1459.06034375
transcript.pyannote[444].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[444].start 1459.43159375
transcript.pyannote[444].end 1462.35096875
transcript.pyannote[445].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[445].start 1462.72221875
transcript.pyannote[445].end 1465.69221875
transcript.pyannote[446].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[446].start 1467.61596875
transcript.pyannote[446].end 1470.70409375
transcript.pyannote[447].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[447].start 1470.97409375
transcript.pyannote[447].end 1471.90221875
transcript.pyannote[448].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[448].start 1472.15534375
transcript.pyannote[448].end 1474.09596875
transcript.pyannote[449].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[449].start 1474.41659375
transcript.pyannote[449].end 1476.00284375
transcript.pyannote[450].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[450].start 1476.71159375
transcript.pyannote[450].end 1477.55534375
transcript.pyannote[451].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[451].start 1477.58909375
transcript.pyannote[451].end 1478.34846875
transcript.pyannote[452].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[452].start 1478.65221875
transcript.pyannote[452].end 1482.02721875
transcript.pyannote[453].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[453].start 1482.04409375
transcript.pyannote[453].end 1482.65159375
transcript.pyannote[454].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[454].start 1483.22534375
transcript.pyannote[454].end 1484.52471875
transcript.pyannote[455].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[455].start 1485.25034375
transcript.pyannote[455].end 1486.97159375
transcript.pyannote[456].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[456].start 1487.30909375
transcript.pyannote[456].end 1487.78159375
transcript.pyannote[457].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[457].start 1488.06846875
transcript.pyannote[457].end 1488.74346875
transcript.pyannote[458].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[458].start 1489.31721875
transcript.pyannote[458].end 1490.22846875
transcript.pyannote[459].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[459].start 1490.38034375
transcript.pyannote[459].end 1500.01596875
transcript.pyannote[460].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[460].start 1500.20159375
transcript.pyannote[460].end 1503.99846875
transcript.pyannote[461].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[461].start 1504.21784375
transcript.pyannote[461].end 1511.60909375
transcript.pyannote[462].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[462].start 1511.77784375
transcript.pyannote[462].end 1521.48096875
transcript.pyannote[463].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[463].start 1521.51471875
transcript.pyannote[463].end 1531.53846875
transcript.pyannote[464].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[464].start 1531.69034375
transcript.pyannote[464].end 1536.65159375
transcript.pyannote[465].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[465].start 1536.70221875
transcript.pyannote[465].end 1539.65534375
transcript.pyannote[466].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[466].start 1539.77346875
transcript.pyannote[466].end 1554.28596875
transcript.pyannote[467].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[467].start 1554.45471875
transcript.pyannote[467].end 1569.13596875
transcript.pyannote[468].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[468].start 1569.23721875
transcript.pyannote[468].end 1572.71346875
transcript.pyannote[469].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[469].start 1573.03409375
transcript.pyannote[469].end 1574.43471875
transcript.pyannote[470].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[470].start 1574.95784375
transcript.pyannote[470].end 1575.41346875
transcript.pyannote[471].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[471].start 1575.63284375
transcript.pyannote[471].end 1579.36221875
transcript.pyannote[472].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[472].start 1579.68284375
transcript.pyannote[472].end 1581.60659375
transcript.pyannote[473].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[473].start 1582.36596875
transcript.pyannote[473].end 1590.24659375
transcript.pyannote[474].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[474].start 1590.75284375
transcript.pyannote[474].end 1597.08096875
transcript.pyannote[475].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[475].start 1597.36784375
transcript.pyannote[475].end 1598.07659375
transcript.pyannote[476].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[476].start 1598.53221875
transcript.pyannote[476].end 1612.74096875
transcript.pyannote[477].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[477].start 1613.07846875
transcript.pyannote[477].end 1613.46659375
transcript.pyannote[478].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[478].start 1614.36096875
transcript.pyannote[478].end 1615.03596875
transcript.pyannote[479].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[479].start 1615.03596875
transcript.pyannote[479].end 1615.28909375
transcript.pyannote[480].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[480].start 1615.28909375
transcript.pyannote[480].end 1615.30596875
transcript.pyannote[481].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[481].start 1615.30596875
transcript.pyannote[481].end 1615.32284375
transcript.pyannote[482].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[482].start 1616.58846875
transcript.pyannote[482].end 1617.12846875
transcript.pyannote[483].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[483].start 1617.49971875
transcript.pyannote[483].end 1620.25034375
transcript.pyannote[484].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[484].start 1620.68909375
transcript.pyannote[484].end 1621.07721875
transcript.pyannote[485].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[485].start 1621.29659375
transcript.pyannote[485].end 1622.78159375
transcript.pyannote[486].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[486].start 1623.01784375
transcript.pyannote[486].end 1625.86971875
transcript.pyannote[487].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[487].start 1626.17346875
transcript.pyannote[487].end 1627.97909375
transcript.pyannote[488].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[488].start 1628.23221875
transcript.pyannote[488].end 1630.18971875
transcript.pyannote[489].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[489].start 1630.44284375
transcript.pyannote[489].end 1637.12534375
transcript.pyannote[490].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[490].start 1637.12534375
transcript.pyannote[490].end 1639.42034375
transcript.pyannote[491].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[491].start 1639.89284375
transcript.pyannote[491].end 1643.36909375
transcript.pyannote[492].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[492].start 1643.85846875
transcript.pyannote[492].end 1651.08096875
transcript.pyannote[493].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[493].start 1651.62096875
transcript.pyannote[493].end 1657.93221875
transcript.pyannote[494].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[494].start 1658.59034375
transcript.pyannote[494].end 1663.65284375
transcript.pyannote[495].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[495].start 1663.95659375
transcript.pyannote[495].end 1666.13346875
transcript.pyannote[496].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[496].start 1666.35284375
transcript.pyannote[496].end 1667.75346875
transcript.pyannote[497].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[497].start 1668.29346875
transcript.pyannote[497].end 1670.47034375
transcript.pyannote[498].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[498].start 1671.38159375
transcript.pyannote[498].end 1672.07346875
transcript.pyannote[499].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[499].start 1673.32221875
transcript.pyannote[499].end 1673.86221875
transcript.pyannote[500].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[500].start 1674.41909375
transcript.pyannote[500].end 1676.07284375
transcript.pyannote[501].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[501].start 1676.22471875
transcript.pyannote[501].end 1679.32971875
transcript.pyannote[502].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[502].start 1679.97096875
transcript.pyannote[502].end 1680.93284375
transcript.pyannote[503].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[503].start 1681.38846875
transcript.pyannote[503].end 1681.77659375
transcript.pyannote[504].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[504].start 1682.33346875
transcript.pyannote[504].end 1683.97034375
transcript.pyannote[505].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[505].start 1684.88159375
transcript.pyannote[505].end 1686.09659375
transcript.pyannote[506].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[506].start 1686.83909375
transcript.pyannote[506].end 1688.47596875
transcript.pyannote[507].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[507].start 1688.83034375
transcript.pyannote[507].end 1691.96909375
transcript.pyannote[508].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[508].start 1692.52596875
transcript.pyannote[508].end 1702.81971875
transcript.pyannote[509].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[509].start 1703.44409375
transcript.pyannote[509].end 1706.95409375
transcript.pyannote[510].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[510].start 1704.62534375
transcript.pyannote[510].end 1709.53596875
transcript.pyannote[511].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[511].start 1709.70471875
transcript.pyannote[511].end 1720.06596875
transcript.pyannote[512].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[512].start 1720.40346875
transcript.pyannote[512].end 1721.63534375
transcript.pyannote[513].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[513].start 1721.83784375
transcript.pyannote[513].end 1723.71096875
transcript.pyannote[514].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[514].start 1723.84596875
transcript.pyannote[514].end 1731.54096875
transcript.pyannote[515].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[515].start 1731.47346875
transcript.pyannote[515].end 1731.52409375
transcript.pyannote[516].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[516].start 1731.54096875
transcript.pyannote[516].end 1744.31534375
transcript.pyannote[517].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[517].start 1744.80471875
transcript.pyannote[517].end 1749.02346875
transcript.pyannote[518].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[518].start 1749.02346875
transcript.pyannote[518].end 1749.05721875
transcript.pyannote[519].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[519].start 1749.05721875
transcript.pyannote[519].end 1749.25971875
transcript.pyannote[520].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[520].start 1749.25971875
transcript.pyannote[520].end 1754.82846875
transcript.pyannote[521].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[521].start 1749.34409375
transcript.pyannote[521].end 1750.12034375
transcript.pyannote[522].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[522].start 1754.87909375
transcript.pyannote[522].end 1756.83659375
transcript.pyannote[523].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[523].start 1757.24159375
transcript.pyannote[523].end 1760.09346875
transcript.pyannote[524].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[524].start 1760.76846875
transcript.pyannote[524].end 1762.38846875
transcript.pyannote[525].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[525].start 1762.84409375
transcript.pyannote[525].end 1763.77221875
transcript.pyannote[526].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[526].start 1763.77221875
transcript.pyannote[526].end 1763.82284375
transcript.pyannote[527].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[527].start 1764.21096875
transcript.pyannote[527].end 1768.73346875
transcript.pyannote[528].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[528].start 1769.25659375
transcript.pyannote[528].end 1770.74159375
transcript.pyannote[529].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[529].start 1770.85971875
transcript.pyannote[529].end 1774.60596875
transcript.pyannote[530].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[530].start 1774.90971875
transcript.pyannote[530].end 1777.93034375
transcript.pyannote[531].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[531].start 1778.26784375
transcript.pyannote[531].end 1778.63909375
transcript.pyannote[532].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[532].start 1779.16221875
transcript.pyannote[532].end 1780.03971875
transcript.pyannote[533].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[533].start 1780.46159375
transcript.pyannote[533].end 1787.63346875
transcript.pyannote[534].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[534].start 1787.97096875
transcript.pyannote[534].end 1790.97471875
transcript.pyannote[535].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[535].start 1791.12659375
transcript.pyannote[535].end 1793.79284375
transcript.pyannote[536].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[536].start 1794.11346875
transcript.pyannote[536].end 1797.06659375
transcript.pyannote[537].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[537].start 1797.25221875
transcript.pyannote[537].end 1800.99846875
transcript.pyannote[538].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[538].start 1800.59346875
transcript.pyannote[538].end 1810.87034375
transcript.pyannote[539].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[539].start 1810.92096875
transcript.pyannote[539].end 1831.50846875
transcript.pyannote[540].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[540].start 1823.94846875
transcript.pyannote[540].end 1824.35346875
transcript.pyannote[541].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[541].start 1831.50846875
transcript.pyannote[541].end 1833.06096875
transcript.pyannote[542].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[542].start 1831.98096875
transcript.pyannote[542].end 1833.11159375
transcript.pyannote[543].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[543].start 1835.81159375
transcript.pyannote[543].end 1839.11909375
transcript.whisperx[0].start 9.392
transcript.whisperx[0].end 20.041
transcript.whisperx[0].text 韓院長在座卓院長及相關行政團隊大家下午好可不可以請韓院長請卓院長卓院長你好陸委員好我想莫忘世上苦人多特別這幾天
transcript.whisperx[1].start 36.211
transcript.whisperx[1].end 60.138
transcript.whisperx[1].text 臺風假雖然是放假但是我一顆心啊忐忑不安在家裡也好在外面也好到處看看看這個雨大風大會不會造成對臺灣的影響跟傷害不過這幾天我一直在想一件事情不曉得卓院長你在想什麼
transcript.whisperx[2].start 62.805
transcript.whisperx[2].end 87.135
transcript.whisperx[2].text 突然放一天假又放一天假其實今天我覺得運氣還不錯至少天佑台灣沒有太大太大的災害因為我們看到媒體看到觸目驚心本來就是覺得是小狗小貓雨下的跟狗貓一樣可能很大很大可是感覺
transcript.whisperx[3].start 88.51
transcript.whisperx[3].end 115.792
transcript.whisperx[3].text 沒有媒體報的那麼可怕他都說破紀錄啊可能會破表不曉得主委長這幾天你有沒有想過一件事情故事都一直在重演不是今年10年20年30年大概30幾年來每次就是為了那個颱風天到底要不要放假標準在哪裡大家莫衷於事一些家長
transcript.whisperx[4].start 117.516
transcript.whisperx[4].end 146.577
transcript.whisperx[4].text 這個想破頭皮阿萬一明天放假明天沒放假我小孩子怎麼安排阿家裡現在又不大一般小家庭20幾坪30坪如果3個小孩全部都在家裡哇這個吵那個鬧這個哭很麻煩阿院長你有沒有想過未來的颱風架你有沒有想過怎麼放才是最好的模式
transcript.whisperx[5].start 147.591
transcript.whisperx[5].end 161.524
transcript.whisperx[5].text 首先我想委員也清楚臺灣應該是唯一有颱風架的一個有法定機關來宣布的我們鄰近國家甚至美國包括日本都沒有政府機關來宣布有颱風架
transcript.whisperx[6].start 163.366
transcript.whisperx[6].end 186.097
transcript.whisperx[6].text 舉例中香港是有一個八號風球 八號球一出來 大家大家都 現在他也是日本是交由公司 團體 學校 依照各個需要來處理那我們來看 我們在安全跟災損之中我們可能有些人是選擇安全的 所以認為放假是好的可是在那些很辛苦要工作 每天要靠一筆薪水來掙
transcript.whisperx[7].start 187.498
transcript.whisperx[7].end 187.979
transcript.whisperx[7].text 所以院長怎麼想呢?
transcript.whisperx[8].start 209.58
transcript.whisperx[8].end 226.196
transcript.whisperx[8].text 那過去將近30年來臺灣都屬於地方政府來決定但我覺得現在我們有很好的科技氣象署中央氣象署應該可以用科技來提供更正確的資料給地方政府這一次這個颱風很怪異走得很慢路線很怪而且真的是
transcript.whisperx[9].start 226.817
transcript.whisperx[9].end 230.398
transcript.whisperx[9].text 所以這樣聽起來的話以後這個放假不放假颱風天的標準不會改變我們希望用科技的精確的
transcript.whisperx[10].start 255.31
transcript.whisperx[10].end 257.095
transcript.whisperx[10].text 講到科技就是說氣象局
transcript.whisperx[11].start 258.368
transcript.whisperx[11].end 284.087
transcript.whisperx[11].text 氣象局從前幾天開始說這個天翻地覆會破紀錄到最後不斷的修正變化就好像是孫悟空的72變一樣變得大家莫衷於事就是我們的預算裡面現在科技那麼發達難道沒有辦法很精準的來告訴大家雨有多大風有多強嗎我們一年的預算花在氣象局花多少錢
transcript.whisperx[12].start 285.207
transcript.whisperx[12].end 300.474
transcript.whisperx[12].text 報告委員如果您身上跟我一樣有氣象署這幾天當中一直傳過來經過這個應變中心傳過來的資訊來看氣象署的預測是接近你相當準確的甚至跟其他國家比較起來我們的路線等等是相當準精準的
transcript.whisperx[13].start 301.214
transcript.whisperx[13].end 322.919
transcript.whisperx[13].text 這個部長可以再說一個說明很簡單的話老百姓人民就要謝謝你阿有些人說問題我們看到眼睛看到的媒體ABC台進香標價A講說小小的B就要往上加阿明明水淹一點點那個角度即使躺一點
transcript.whisperx[14].start 323.581
transcript.whisperx[14].end 329.143
transcript.whisperx[14].text 這一次有一些人說AI比較準但實際上我們看最後的數值氣象署的數值是比AI還要準一些
transcript.whisperx[15].start 347.409
transcript.whisperx[15].end 361.378
transcript.whisperx[15].text 那有些說中國的比台灣的準,其實最後印證起來氣象署還是比中國的還準你一年的預算花多少錢?一年預算花多少錢?預算啊?對,總預算的預算,氣象署氣象署是不是今年是七十幾億的樣子?對,七幾億
transcript.whisperx[16].start 367.219
transcript.whisperx[16].end 383.996
transcript.whisperx[16].text 今年會比較多一點因為我們要增加一些設備一年花了70幾億有沒有變成是在設備標我們要增加預算是要增加設備讓它未來更準但委員跟您報告這一次的颱風真的跟過去非常的不一樣因為過去47年很少有颱風
transcript.whisperx[17].start 385.037
transcript.whisperx[17].end 402.487
transcript.whisperx[17].text 到高雄登陸這第一點第二點幾乎沒有看過那一種颱風在海外然後我們已經發了路警4天又4個小時才登陸的為什麼會這樣啊過去沒有這個樣子因為其實秋台本來秋天的颱風本來就不好重神庇佑台灣在乾淨的時刻守出來把風雨擋住了
transcript.whisperx[18].start 405.249
transcript.whisperx[18].end 431.679
transcript.whisperx[18].text 委員這是大自然的現象我們事先預測颱風會在台灣消失它真的就在登陸之後變成一個熱帶性的低氣壓我們也是感謝啦 感恩的心啦沒有造成太多太多的災難其實安全是最重要的至於其次就是你剛剛講的放假放一天兩天只不過它造成了很大很大的不便我希望行政院這邊也可以再討論看看
transcript.whisperx[19].start 432.819
transcript.whisperx[19].end 461.492
transcript.whisperx[19].text 因為現在的極端氣候未來可能還是會繼續遇到這些問題那遇到問題就要面對問題如何來解決問題是最重要雖然氣象局一共大概每年花了70幾億沒那麼多啦報告委員沒那麼多啦我剛剛講的數字是錯的不好意思這個數字我再精準一點再跟您報告好 不管好幾十億啦齁雖然是花了幾十億齁但是不要怕因為中華民國很有錢中華民國有錢得不得了
transcript.whisperx[20].start 462.742
transcript.whisperx[20].end 485.014
transcript.whisperx[20].text 院長我們今年一花就要花大概總預算三兆既然有那麼多的錢來花這一次颱風的這個洗禮過後我越來越擔心的就是小朋友上學安全的問題建築物大概一萬兩千多棟大概超過五十年的有兩千多棟
transcript.whisperx[21].start 486.357
transcript.whisperx[21].end 486.517
transcript.whisperx[21].text 委員請放心
transcript.whisperx[22].start 508.729
transcript.whisperx[22].end 510.731
transcript.whisperx[22].text 謝謝院長 那我們這部分就優先來考量一下那既然講到中華民國很有錢 其實我們不缺錢
transcript.whisperx[23].start 531.713
transcript.whisperx[23].end 559.324
transcript.whisperx[23].text 只要把餅做大我想院長也是來積極推動可是你上任了以後亮點還不夠不過我看到在那麼多的部長裡面有一個點子王他講說希望把台灣成為整個亞太的資產管理中心這個很好可是到底做得到做不到因為本席覺得很好所以我提了一個案就是這個
transcript.whisperx[24].start 562.274
transcript.whisperx[24].end 579.213
transcript.whisperx[24].text 當沖降稅年底就到期了可以延長5年那我覺得這個彭志偉頭腦也不錯也很有心要做所以我提了5年的案結果居然聽說我的案子可能會被做掉
transcript.whisperx[25].start 580.922
transcript.whisperx[25].end 599.235
transcript.whisperx[25].text 我只是想多一點的力量來幫助行政院把事情做好 把餅做大因為你做大 現在日均量大概5000億來說如果台灣成為亞太的資產管理中心我們可能日均量可以到8000億到1兆左右
transcript.whisperx[26].start 599.815
transcript.whisperx[26].end 629.156
transcript.whisperx[26].text 我們收的證交稅更多啦所以拜託院長我大概問了一下大家支持五年的比較多可不可以拜託財政部你們溝通一下我們就讓他調為五年理由很簡單很多外資要來台灣投資你一下十三年三年關兩年罵一晃眼兩年就到了他要考慮他的整體資金的配備他的水位是多少掉來掉去
transcript.whisperx[27].start 629.994
transcript.whisperx[27].end 656.327
transcript.whisperx[27].text 那得不償失:既然要3年要退了為什麼不退5年跟委員報告非常可惜本來昨天我們要開第二次行政院經濟發展委員會其中我們在會開始之後第一個報告就是會把過去第一次會議的決議向社會大眾來說明其中委員所關心的亞洲資產管理中心彭知委就會做很多有時間性時程上各種進度的說明跟安排
transcript.whisperx[28].start 656.747
transcript.whisperx[28].end 676.943
transcript.whisperx[28].text 那這個就是彭帥一直說的亞洲資產管理中心兩年要有改 四年要有變 六年要有整這兩年當中我們再把它細分成幾個階段他就會提出實成的很客氣 但是我們會盡快設定時間對 順庭院長你剛講這個兩年 四年 六年啪 三年又到了又遇到一個同樣的問題我們現在前面這兩年的有改
transcript.whisperx[29].start 678.684
transcript.whisperx[29].end 704.561
transcript.whisperx[29].text 這個當沖降稅三年以後要討論這個問題同樣的時間同一個地點又要不要再延原來昨天就跟大家報告前面兩年會做出什麼樣的時程這個他都有很詳細的規劃現在是要延三年還是要延五年是那個謝謝委員的指教剛剛委員提到兩件事情一個是亞洲資產管理中心一個是當沖降稅的問題那我先簡單回答亞洲資產管理中心的這個議題
transcript.whisperx[30].start 707.703
transcript.whisperx[30].end 736.29
transcript.whisperx[30].text 剛剛院長也有提到因為確實台灣在過去推動這樣的一個政策有很多我們先天的限制但是台灣也有很多很多的優勢我們這次推動這個亞洲資產關係中心是用一個比較不一樣的思維是用盤點台灣的優勢來進行這個活動剛才講 比如說剛剛院長提到我們兩年有感我先簡單講個數據我兩年之內我們金管會要修改46個法規一定會讓人民有感
transcript.whisperx[31].start 736.87
transcript.whisperx[31].end 764.426
transcript.whisperx[31].text 讓我們知道這件事情是真的那再來就是說我們希望四年有變是希望我們整個國內的資產管理的規模能夠達到一個讓我們市場可以有明顯改變的一個地步這個數據我們會再把它各個詳細再跟我們做外面的報告那至於說剛剛委員提到當沖降稅的問題我想站在金管會做一個資本市場管理未來比如說壯大台灣的股市這也是我們推動整個資產管理中心非常重要的一環
transcript.whisperx[32].start 765.146
transcript.whisperx[32].end 791.529
transcript.whisperx[32].text 所以我們在過去呢從106年開始我們推動這個當沖降稅以後確實對市場帶來非常大的比如對它的交易量的提升流動性的提高以及所謂的避險工具的提供等等都已經產生這樣的一個效果我們這次屆期以後我們今晚會站在證券主管機關的立場我們也把立場就是提供給財政部財政部是稅的主政機關我們最後呢我們也尊重財政部的看法
transcript.whisperx[33].start 792.602
transcript.whisperx[33].end 820.567
transcript.whisperx[33].text 好 謝謝那聽起來是不錯啦因為包括本席所提的提案就是保險法裡面這個規定如果修正通過大概海外的保險資金會回來大概9兆左右9兆希望投入公共建設所以彭主委你推動這個我們是樂觀其成所以主委長如果有好的官員好好做你要不要全力支持呢
transcript.whisperx[34].start 821.932
transcript.whisperx[34].end 840.693
transcript.whisperx[34].text 現在的問題就是各部會其他的部會會扯他的後腿啊比如說大家最關心的剛剛講說不斷的發展那我相信這個院長心裡會覺得那我們股市到3萬點有沒有問題
transcript.whisperx[35].start 842.554
transcript.whisperx[35].end 859.245
transcript.whisperx[35].text 大家加油 問題就在解決你要加油我就幫你啊本委員報告彭卓也很希望各位提出意見這只有讓事情做得更周圍更圓滿比方說當沖降稅這個事情其實我們對於一些租稅優惠啊就應該要明定它的時程而且也不應過長
transcript.whisperx[36].start 860.768
transcript.whisperx[36].end 861.549
transcript.whisperx[36].text 好的 本席都會舉雙手贊成
transcript.whisperx[37].start 874.701
transcript.whisperx[37].end 874.901
transcript.whisperx[37].text 主席報告委員
transcript.whisperx[38].start 905.361
transcript.whisperx[38].end 931.189
transcript.whisperx[38].text 台灣未來發展要做得很好其實就面臨兩個最重要的事情第一個台灣會不會繼續成為國際口中的地緣政治最危險的區域所以院長你為什麼不好好來思考一下現在目前我們大概看起來人民的感覺就是全中華民國政府就全部單邊壓在美國
transcript.whisperx[39].start 933.547
transcript.whisperx[39].end 957.045
transcript.whisperx[39].text 你們能不能有另外一條思維啊大陸這邊不管你喜不喜歡他你要留一線嘛 對不對兩邊留一線日後好相見啊現在不是啊現在我們媒體看到的就是要買軍購買軍購民兵要40萬大家要對沖對撞不是民兵這個委員民力不是民兵民力對不起民力因為我沒當過
transcript.whisperx[40].start 958.906
transcript.whisperx[40].end 983.283
transcript.whisperx[40].text 那你如果下次要辦的時候我們再去參觀一下究竟是他什麼訓練我是在想說你為什麼把多一點的資金喔留一部分做溝通跟協調院長我想兩岸如果可以來思考推動和平協議不是簽喔只是推動大家聊聊看嘛
transcript.whisperx[41].start 983.763
transcript.whisperx[41].end 1008.518
transcript.whisperx[41].text 因為推動和平協議還是要經過臺灣2300萬人的一致決議我們聽聽看,看看有沒有不同的聲音就跟兩邊小孩子打架一樣我們如果每天只是在旁邊出遊怎麼泡好戲泡好戲本來沒事打起來的時候大家也不是鼻青臉走而已,搞不好還有傷亡
transcript.whisperx[42].start 1009.258
transcript.whisperx[42].end 1036.415
transcript.whisperx[42].text 所以我希望說 行政院可以思考有沒有另外一個和平的聲音你們不要吵 大家協調一下講一講 也許會有另外一個安全的亮點出現請問一下 村長兩岸現在多久沒聯繫了我們有陸委會 那請問陸委會你上一次跟大陸重要的官員對線就是熱線聯繫是什麼時候
transcript.whisperx[43].start 1040.45
transcript.whisperx[43].end 1054.046
transcript.whisperx[43].text 報告委員我們跟中國大陸的溝通聯繫機制我們都努力在維繫住上一次上一次對接的熱線是什麼時候
transcript.whisperx[44].start 1055.621
transcript.whisperx[44].end 1071.295
transcript.whisperx[44].text 你講是陸委會跟國台辦的熱線是嗎你跟國台辦誰有聯絡過我們同仁都有跟他們聯繫上一次聯繫是什麼時候我們一直都有在聯繫昨天有聯繫嗎
transcript.whisperx[45].start 1072.553
transcript.whisperx[45].end 1095.474
transcript.whisperx[45].text 不是這麼說跟報告委員我們有既有的溝通聯繫機制這些機制我們持續在進行謝謝那你有沒有表達過兩邊可以談一談或是你要不要邀請他們比如說國台辦的主任在第三地也可以啊不借得到台灣總統府啊第三地
transcript.whisperx[46].start 1096.229
transcript.whisperx[46].end 1103.746
transcript.whisperx[46].text 新加坡也可以在日本東京也可以大家找一個地方好好聊聊喝杯咖啡嘛咖啡錢我出
transcript.whisperx[47].start 1105.179
transcript.whisperx[47].end 1105.539
transcript.whisperx[47].text 請問你是你是邱主委吧
transcript.whisperx[48].start 1135.978
transcript.whisperx[48].end 1137.804
transcript.whisperx[48].text 那你上一次去大陸是什麼時候
transcript.whisperx[49].start 1139.592
transcript.whisperx[49].end 1167.479
transcript.whisperx[49].text 各位委員報告我從2016年到政府工作過那因為中國大陸無法要我們答應他統一的前提才能進行這個官方的溝通所以截至目前為止到政府來工作都沒有去不過之前常去中國大陸交流訪問你這樣不行啦你這樣那麼久的時間都沒交流那你倒不如請柯總裁去跟他交流一下
transcript.whisperx[50].start 1168.254
transcript.whisperx[50].end 1182.127
transcript.whisperx[50].text 他搞不好比陸委員還夠力因為柯總長大家認識很久啊他能去能生對不對能喝能抽煙什麼都可以什麼他都難不倒所以院長你可以找第二管道
transcript.whisperx[51].start 1183.513
transcript.whisperx[51].end 1204.321
transcript.whisperx[51].text 主委我跟他不熟但是他一表人才可是你連大陸最重要官員你都沒見過面有一句話叫做見面三分情笑臉這個伸手不打笑臉人你總是要有不同的角色來踹踹看院長我們現在有沒有第三管道跟大陸那邊有交流
transcript.whisperx[52].start 1205.583
transcript.whisperx[52].end 1217.923
transcript.whisperx[52].text 報告委員 台灣願意 中華民國台灣願意也必須跟理念相同的民主夥伴國家站在一起兩岸之間我上一個會期的施政報告我提到了我希望兩岸能夠和平共榮
transcript.whisperx[53].start 1219.528
transcript.whisperx[53].end 1235.395
transcript.whisperx[53].text 和平共榮的條件和平共榮的條件就是希望他來的就是觀光客學生而不是來的軍機軍艦這樣才能夠和平共榮所以我們是要求他能夠先履行這樣子對區域安全穩定的一個先期應該表現出來的態度但我們願意
transcript.whisperx[54].start 1236.556
transcript.whisperx[54].end 1258.792
transcript.whisperx[54].text 如果他願意讓邱主委去 我想他也願意去他願意讓我們觀光團去 我們也願意去他設限很多其實是這樣的 如果說你害怕的話我們也請一些委員當然共同陪你去做一起見證國家能夠進去一個我們希望能夠跟他溝通的地方 無所謂其實就是這個陸委會你也不要怕
transcript.whisperx[55].start 1259.392
transcript.whisperx[55].end 1281.44
transcript.whisperx[55].text 因為卓議院長也都去過大陸阿是對吧你看看可是我現在也不能去啦他也把我控住了不管嘛就是我們去多一點溝通就有多一點感情嘛更何況是同文同種我希望說我們這個台灣要記取烏克蘭的教訓
transcript.whisperx[56].start 1282.236
transcript.whisperx[56].end 1310.45
transcript.whisperx[56].text 我們千萬不可以成為烏克蘭所以台灣的老百姓都是熱愛和平的可是中國也不能成為俄羅斯當然不能因為他不是俄羅斯我們也不能讓他成為俄羅斯我們希望能影響他們其實你如果說最重要的是就是這個習總書記如果有辦法很多台商跟他都有見過面想辦法用
transcript.whisperx[57].start 1311.533
transcript.whisperx[57].end 1335.993
transcript.whisperx[57].text 民主的溫暖用民主的熱情以及中國人民的東方之子的血脈相連的個性多跟他溝通大家軍購你少1000億他少一兆兩岸不是更和諧嗎所以本席還是希望
transcript.whisperx[58].start 1337.13
transcript.whisperx[58].end 1365.358
transcript.whisperx[58].text 卓院長可以一點點的考量走兩岸和平協議的推動這個內容我不知道你自己再試試看兩邊要是可以同意你當作一個備案不是現在提出但是希望至少還有存在一點點的空間讓大家彼此空間多一點空間多一點明天可能就會有大空間的出現
transcript.whisperx[59].start 1366.218
transcript.whisperx[59].end 1382.668
transcript.whisperx[59].text 希望兩岸還是要和諧當然希望用交流代替對抗但是我們必須不卑不亢的如果能夠推動兩岸的和平共榮我們都願意我想只要對方也能夠持續這樣的一個心情跟態度來推動那絕對是好的那目前要突破的
transcript.whisperx[60].start 1383.499
transcript.whisperx[60].end 1410.656
transcript.whisperx[60].text 我方沒有任何太大的意見對方:對台灣的企圖:跟對世界的企圖:是大家對他有所借心的好 謝謝我希望卓院長剛剛所講的這個和平的方向是多數台灣人共同的願望跟目標那陸委會這樣一年的預算多少我們下個年度的是10億那今年9億多你們再好好
transcript.whisperx[61].start 1412.113
transcript.whisperx[61].end 1439.688
transcript.whisperx[61].text 有編的錢就好好做事不要一個單位在那邊不做事那也看不到功效就很可惜另外在請院長因為時間的關係就統籌分配稅款的問題你知道一合之隔在新店像我們大坪林生第一胎的補助有多少你知道嗎新北市是2萬然後台北市第一胎補助是4萬
transcript.whisperx[62].start 1441.462
transcript.whisperx[62].end 1465.401
transcript.whisperx[62].text 然後到了第二胎新北市的補助是兩萬臺北市的補助是四萬五千塊反正他的比例都不一樣可是這個一水之隔停美錫過去就是臺北我們這邊是大坪林就差了一個地方福利差了兩倍
transcript.whisperx[63].start 1467.654
transcript.whisperx[63].end 1467.674
transcript.whisperx[63].text 委員長
transcript.whisperx[64].start 1499.231
transcript.whisperx[64].end 1516.882
transcript.whisperx[64].text 財務法的部分這一次已經25年沒修了我們希望不要讓民眾一直有一個觀念就是中央又集權又集錢是不是這個部分可以趕快讓行政院的版本趕快
transcript.whisperx[65].start 1517.738
transcript.whisperx[65].end 1531.37
transcript.whisperx[65].text 產生出來我們趕快在財委會來討論好不好是報告委員對於財化法那財政部已經收集各地方政府的意見也開過兩次會我們希望把意見分歧的部分
transcript.whisperx[66].start 1531.786
transcript.whisperx[66].end 1532.326
transcript.whisperx[66].text 委員提到的是人均
transcript.whisperx[67].start 1554.606
transcript.whisperx[67].end 1555.587
transcript.whisperx[67].text 主委長我們已經等了25年了
transcript.whisperx[68].start 1582.401
transcript.whisperx[68].end 1606.429
transcript.whisperx[68].text 你知道有多少以前的好朋友就是民進黨的委員他們也是主張要修啊這已經修了25年都沒修我們希望這一次可以集合大家的力量不是單方面的哪一個政黨這是大家的共識啊讓貧富懸殊不要那麼大福利的政策不要
transcript.whisperx[69].start 1606.869
transcript.whisperx[69].end 1615.435
transcript.whisperx[69].text 電價還會漲嗎?
transcript.whisperx[70].start 1616.598
transcript.whisperx[70].end 1616.618
transcript.whisperx[70].text 其實齁
transcript.whisperx[71].start 1638.233
transcript.whisperx[71].end 1663.172
transcript.whisperx[71].text 有年代關係你說民生一般住家不漲可是有一些工業漲了以後它的成本一定會反映嘛反映出來運輸也漲百物齊漲萬物齊漲我記得過去吃一顆荷包蛋是沒什麼每天吃一顆荷包蛋補充蛋白質沒有什麼特別感覺
transcript.whisperx[72].start 1664.162
transcript.whisperx[72].end 1685.416
transcript.whisperx[72].text 現在每次吃到一顆荷包蛋特別是像鐵板燒燒出來的一顆要多少錢你知道20塊哇這個變成吃一顆蛋是我今天生活中的小確幸所以要拜託啊 院長電不要再漲了電能不能動漲
transcript.whisperx[73].start 1686.889
transcript.whisperx[73].end 1708.994
transcript.whisperx[73].text 因為你再漲下去很多的各行各業大家受不了A漲B漲C漲大家都跟著漲物價上漲消費者物價指數也頻頻超過2以上真的唯一不漲的就是老百姓的薪水穩定物價是很重要的考量我們請郭部長來說
transcript.whisperx[74].start 1710.059
transcript.whisperx[74].end 1719.313
transcript.whisperx[74].text 報告委員 我們這一次的這個 審議委員所做出來的決定就是您剛才所指正的統統部長我們指掌出口有賺錢的這些產業
transcript.whisperx[75].start 1721.889
transcript.whisperx[75].end 1749.69
transcript.whisperx[75].text 那這產業是電子業比較多囉他是因為有賺錢然後主要是賣給國外所以我們沒有必要去補貼給國外的這些產業那 呃 郭部長我想請教這樣子對於台灣經濟的發展就是外國本來有一些大企業像NVIDIA 輝達或是很多公司本來要回來台灣設廠那會不會因為你不確定的一個電力的這個成本不會 他就不來了
transcript.whisperx[76].start 1750.892
transcript.whisperx[76].end 1776.524
transcript.whisperx[76].text 這個我們基本的價格都是比我們的鄰居韓國日本這些我們有競爭的國家都要低所以現在輝達會來台灣嗎應該是會的如果輝達來台灣的話我還是要拜託郭部長因為你知道嘛新店好山好水好地方交通便捷醫療設備人文薈萃是
transcript.whisperx[77].start 1779.452
transcript.whisperx[77].end 1794.91
transcript.whisperx[77].text 這個首選拜託再轉達一下我們代表新店區所有的市民所有朋友大家一起張開雙臂歡迎輝達到新店設廠是的謝謝委員我們會跟輝達建議
transcript.whisperx[78].start 1797.841
transcript.whisperx[78].end 1818.548
transcript.whisperx[78].text 拜託主委院長:相關單位可以多多支持我們願意跟委員:我們一起努力把整個環境:投資環境:能源環境把它做得更好讓國外的大廠:對台灣真的深具信心而願意來台灣做更多的投資好 謝謝感謝那因為我來自地方有一些交通的問題我有書面還是要拜託還有一些高地自來水
transcript.whisperx[79].start 1819.208
transcript.whisperx[79].end 1820.728
transcript.whisperx[79].text 謝謝羅明才委員的質詢 謝謝主委院長相關首長
會議時間 2024-10-04T09:00:00+08:00
委員發言時間 15:18:01 - 15:48:40
會議名稱 第11屆第2會期第3次會議(事由:對行政院院長施政報告繼續質詢)
gazette.lineno 176
gazette.blocks[0][0] 羅委員明才:(15時18分)韓院長、卓院長及相關行政團隊,大家下午好。可不可以請韓院長請卓院長備詢?
gazette.blocks[1][0] 主席:麻煩卓院長備詢。
gazette.blocks[2][0] 羅委員明才:卓院長你好。
gazette.blocks[3][0] 卓院長榮泰:羅委員好。
gazette.blocks[4][0] 羅委員明才:莫忘世上苦人多,特別是這幾天的颱風假,雖然是放假,但是我一顆心忐忑不安,在家裡也好,在外面也好,就是到處看看這次的雨大風大會不會對臺灣造成影響跟傷害。不過這幾天我一直在想一件事情,就是不曉得卓院長在想什麼,突然放一天假,然後又放一天假,其實今天我覺得運氣還不錯,至少天佑臺灣,沒有太大的災害。因為我們看到媒體的報導,真的是怵目驚心,本來覺得雨下得跟狗貓一樣,可能很大很大,可是感覺並沒有媒體報得那麼可怕,都說會破紀錄、可能會破表。不曉得卓院長這幾天有沒有想過一件事情,故事都一直在重演,不只有今年,10年、20年、30年以來,大概三十幾年以來,每次就是為了颱風天到底到底要不要放假、標準在哪裡,大家莫衷一是。一些家長想破頭,萬一明天小孩放假或沒放假,小孩子怎麼安排?現在家裡都不大,一般小家庭大概二十幾坪、三十坪,如果有三個小孩全部待在家裡,這個吵、那個鬧、另一個哭,很麻煩啊!院長,你有沒有想過未來的颱風假要怎麼放才是最好的模式?
gazette.blocks[5][0] 卓院長榮泰:首先,我想委員也清楚,臺灣應該是唯一一個颱風假由法定機關來宣布的,鄰近國家,甚至美國,包括日本,都不是由政府機關來宣布颱風假。香港是有八號風球,八號球一出來……
gazette.blocks[6][0] 羅委員明才:取消了。
gazette.blocks[7][0] 卓院長榮泰:大家就……也取消了。日本是交由公司、團體、學校依照各自需要來處理。我們來看,我們是在安全跟災損之間,可能有些人選擇安全,所以認為放假是好的;可是那些很辛苦要工作,每天要靠一筆薪水來維持自己生活的,以及那些小老闆們必須要維持工作,公司才能營運的這些人,可能他們更希望的是經濟考量能多一點,所以標準是很難的。一般公務機關……
gazette.blocks[8][0] 羅委員明才:院長,你怎麼想呢?
gazette.blocks[9][0] 卓院長榮泰:只能從災害控管、交通設施、關鍵基礎設施等等來考量,但每個人的因素是不同的。過去將近三十年,臺灣都是交給地方政府來決定,我覺得現在我們有很好的科技,中央氣象署應該可以用科技來提供更正確的資料給地方政府。這一次的颱風很怪異,走得很慢,路線很怪。雨好像沒有上次大,可是風很強,你看高雄有屋頂、貨櫃被吹翻的,所以預測沒有錯,只是提供給地方政府參考時,地方政府基於各種不同的想法、理念跟標準來選擇。我覺得人民如果包容一點來看……
gazette.blocks[10][0] 羅委員明才:這樣聽起來,以後颱風天放假不放假的標準不會改變?
gazette.blocks[11][0] 卓院長榮泰:我們希望用科技的、精確的、提前的……
gazette.blocks[12][0] 羅委員明才:講到科技,氣象局從前幾天就開始說會天翻地覆、會破紀錄……
gazette.blocks[13][0] 卓院長榮泰:是破紀錄。
gazette.blocks[14][0] 羅委員明才:到最後不斷地修正變化,就好像孫悟空七十二變一樣,變得大家莫衷一是!
gazette.blocks[15][0] 卓院長榮泰:沒有。
gazette.blocks[16][0] 羅委員明才:現在科技那麼發達,難道沒有辦法很精準地告訴大家雨有多大、風有多強嗎?我們一年花在氣象局的預算花了多少錢?
gazette.blocks[17][0] 卓院長榮泰:報告委員,如果您身上跟我一樣,有氣象署這幾天一直傳過來,經過應變中心傳過來的資訊來看,其實氣象署的預測接近於相當準確的……
gazette.blocks[18][0] 羅委員明才:是準的?
gazette.blocks[19][0] 卓院長榮泰:跟其他國家比較起來,我們的路線等等是相當精準的,這個部長可以再說明。
gazette.blocks[20][0] 陳部長世凱:報告委員,其實有些人說……
gazette.blocks[21][0] 羅委員明才:既然準的話,那老百姓、人民就要謝謝你……
gazette.blocks[22][0] 卓院長榮泰:這是應該的,不需要謝謝。
gazette.blocks[23][0] 羅委員明才:我們眼睛看到的媒體A、B、C臺競相標價,A講小小的,B就要往上加;明明水淹一點點,記者的角度再躺一點就變成好像要淹大水一樣。
gazette.blocks[24][0] 陳部長世凱:報告委員,這次颱風確實變化比較大!
gazette.blocks[25][0] 羅委員明才:在規範上有沒有辦法?就算你們最準好了,可是人民收到訊息都不一樣!
gazette.blocks[26][0] 陳部長世凱:報告委員……
gazette.blocks[27][0] 羅委員明才:這一點怎麼樣規範?
gazette.blocks[28][0] 陳部長世凱:這次有些人說AI比較準,但實際上看最後的數值,氣象署的數值比AI還要準一些;有些說中國比臺灣準,其實最後印證起來,氣象署還是比中國準……
gazette.blocks[29][0] 羅委員明才:你們一年預算花多少錢?
gazette.blocks[30][0] 陳部長世凱:其實有一個點確實……
gazette.blocks[31][0] 羅委員明才:一年預算花多少錢?
gazette.blocks[32][0] 陳部長世凱:預算?
gazette.blocks[33][0] 羅委員明才:對,總預算是多少,氣象局?
gazette.blocks[34][0] 陳部長世凱:氣象署今年是不是七十幾億的樣子?
gazette.blocks[35][0] 羅委員明才:七十幾億?
gazette.blocks[36][0] 陳部長世凱:今年會比較多一點,因為我們要增加一些設備。
gazette.blocks[37][0] 羅委員明才:一年花了七十幾億,變成在射飛鏢?
gazette.blocks[38][0] 陳部長世凱:我們增加預算是為了要增加設備,讓它未來更準。但跟您報告,這次颱風真的跟過去非常不一樣!過去47年來,很少有颱風在高雄登陸,這是第一點。第二點,幾乎沒有看過颱風在海外,然後我們發了陸警四天又四個小時才登陸的,過去……
gazette.blocks[39][0] 羅委員明才:為什麼會這樣?
gazette.blocks[40][0] 陳部長世凱:過去沒有這樣。因為其實秋颱本來就不好……
gazette.blocks[41][0] 羅委員明才:還是因為眾神庇佑臺灣?
gazette.blocks[42][0] 陳部長世凱:不是,秋天的颱風本來就不好預測……
gazette.blocks[43][0] 羅委員明才:在關鍵時刻手伸出來把風雨擋住了?
gazette.blocks[44][0] 卓院長榮泰:委員,這是大自然的現象,我們事先也預測颱風會在臺灣消失,它真的就在登陸之後變成一個熱帶性低氣壓,之後它就消失了。
gazette.blocks[45][0] 羅委員明才:這個我們也是感謝,感恩的心……
gazette.blocks[46][0] 卓院長榮泰:不用感謝,這是應該做到的。
gazette.blocks[47][0] 羅委員明才:沒有造成太多太多的災難,其實安全是最重要的,至於其次就是你剛剛講的放假,放1天、2天,只不過它造成了很大的不便,我希望行政院也可以再討論看看,因為現在的極端氣候,未來可能還是會繼續遇到這些問題,遇到問題就要面對問題,如何來解決問題是最重要的。雖然氣象局大概每年花了七十幾億,但是……
gazette.blocks[48][0] 陳部長世凱:沒那麼多啦!報告委員,沒那麼多。
gazette.blocks[49][0] 羅委員明才:你剛剛跟我說七十幾億啊!
gazette.blocks[50][0] 陳部長世凱:我剛剛講的數字是錯的,不好意思,這個數字我再精準一點再跟您報告。
gazette.blocks[51][0] 羅委員明才:好啦,不管,幾十億啦!雖然花了幾十億,但是不要怕,因為中華民國很有錢,中華民國有錢的不得了!院長,我們今年一花大概就要花,總預算3兆……
gazette.blocks[52][0] 卓院長榮泰:3兆1,534億……
gazette.blocks[53][0] 羅委員明才:既然那麼多的錢來花,經過這一次颱風的洗禮過後,我越來越擔心的就是小朋友上學安全的問題,建築物大概一萬兩千多棟,超過50年的有兩千多棟。院長,拜託,苦不要苦小孩,我們讓下一代安安全全的,在安全的建築物裡面受教育,今年的預算可不可以多一點來照顧小孩子的安全?讓家長放心,你我也放心,好不好?
gazette.blocks[54][0] 卓院長榮泰:好,委員請放心……
gazette.blocks[55][0] 羅委員明才:好,我放心!
gazette.blocks[56][0] 卓院長榮泰:預算再高,也不會浪費在不應該花的地方;預算再少,也不會吝嗇於各種應該做的建設跟維護人民的安全,小孩子的教育跟安全,你我共同一樣,我們把它列為很重要的工作來做。
gazette.blocks[57][0] 羅委員明才:好,謝謝院長,這個部分我們就優先來考量一下。
gazette.blocks[57][1] 既然講到中華民國很有錢,其實我們不缺錢,只要把餅做大,我想院長也是想積極推動,可是你上任以後,亮點還不夠,不過我看到在那麼多的部長裡面有個點子王,他說希望臺灣成為整個亞太的資產管理中心,這個很好,可是到底做得到做不到?因為本席覺得很好,所以我提了一個案,就是當沖降稅年底就到期了,可以延長5年,我覺得彭主委頭腦也不錯,也很有心要做,所以我提了5年的案,結果居然聽說我的案子可能會被做掉!我只是想多一點力量來幫助行政院把事情做好,把餅做大。因為你做大,以現在日均量大概5,000億來說,如果臺灣成為亞太資產管理中心,我們可能日均量可以到8,000億到1兆左右,我們收的證交稅更多了啊!所以拜託院長,我大概問了一下,大家支持5年的比較多,可不可以拜託財政部,你們溝通一下,我們讓它調為5年,理由很簡單,很多外資要來臺灣投資,你一下3年,所謂「三年官,二年滿」,一晃眼2年就到了,他要考慮他整體資金的配備、水位是多少,調來調去,得不償失啊!既然要推3年了,為什麼不推5年?
gazette.blocks[58][0] 卓院長榮泰:跟委員報告,非常可惜,本來昨天我們要開第二次行政院經濟發展委員會,在會議開始之後,第一個報告的就是會把過去第一次會議的決議向社會大眾說明,其中委員所關心的亞洲資產管理中心,彭主委就會做很多時間性、時程上各種進度的說明跟安排,這個就是彭主委一直說的,亞洲資產管理中心要「兩年有感、四年有變、六年有成」,這兩年當中我們再把它細分幾個階段,他就會提出時程,但很可惜,不過我們會儘快擇定時間。至於……
gazette.blocks[59][0] 羅委員明才:對,所以院長剛剛講的兩年、四年、六年,啪,3年又到了,就會遇到同樣的問題,……
gazette.blocks[60][0] 卓院長榮泰:不會、不會,我們現在前面這兩年的有感……
gazette.blocks[61][0] 羅委員明才:當沖降稅,3年後又要討論這個問題!
gazette.blocks[62][0] 卓院長榮泰:不會,前面的兩年……
gazette.blocks[63][0] 羅委員明才:同樣的時間、同樣的地點,要不要再延?
gazette.blocks[64][0] 卓院長榮泰:原來昨天就跟大家報告前面兩年會做出什麼樣的時程,這個他都有詳細的規劃。
gazette.blocks[65][0] 羅委員明才:請問彭主委,現在是要延3年,還是延5年?
gazette.blocks[66][0] 彭主任委員金隆:是,謝謝委員的指教。剛剛委員有提到兩件事,一個是亞洲資產管理中心,一個是當沖降稅的問題,我先簡單回答亞洲資產管理中心的議題。剛剛院長也有提到,確實臺灣在過去推動這樣的政策有很多先天的限制,但是臺灣也有很多很多的優勢,我們這次推動亞洲資產管理中心是用一個比較不一樣的思維,是用盤點臺灣的優勢來進行這項活動。比如剛才院長提到的要兩年有感,我先簡單講個數據,在兩年之內,金管會要修改46個法規,一定會讓人民有感,知道這件事我們是真的要做。再來,我們希望四年有變是希望整個國內資產管理的規模,能夠達到讓我們的市場可以有明顯改變的地步,這個數據我們會再詳細對外報告。
gazette.blocks[66][1] 至於剛才委員提到當沖降稅的問題,站在金管會做資本市場管理的角度,未來比如說壯大臺灣股市,這也是我們推動資產管理中心非常重要的一環,所以過去我們從106年開始推動當沖降稅以後,確實對市場帶來非常大的改變,比如交易量的提升、流動性的提高及避險工具的提供等等,都已經產生這樣的效果。這次屆期以後,金管會站在證券主管機關的立場,我們也把立場提供給財政部,因為財政部是稅的主政機關,我們最後也尊重財政部的看法。
gazette.blocks[67][0] 羅委員明才:好,謝謝,聽起來是不錯啦!另外,包含本席所提的提案,保險法裡面的規定,如果修正通過,大概海外的保險基金會匯回來大概9兆左右,希望這9兆可以投入公共建設,所以彭主委推動這個,我們是樂觀其成。卓院長,如果有好的官員要好好做,你要不要全力支持呢?
gazette.blocks[68][0] 卓院長榮泰:我當然支持,因為這也是經濟發展……
gazette.blocks[69][0] 羅委員明才:現在的問題就是其他部會會扯他的後腿啊!譬如大家最關心的,剛剛說都不斷發展,我相信院長心裡也會覺得,我們股市到3萬點有沒有問題?
gazette.blocks[70][0] 卓院長榮泰:大家加油,有問題就來解決。
gazette.blocks[71][0] 羅委員明才:你要加油我就幫你,其實……
gazette.blocks[72][0] 卓院長榮泰:跟委員報告,彭主委也很希望各部會提出意見,就能讓事情做得更周延、更圓滿,比方說當沖降稅這件事,其實我們對於一些租稅優惠要應該要明定時程,而且也不應過長,這樣才不會造成在經濟層面上大家的期待太高或是做一些其他不必要的,我們希望在合理的範圍內,所以我們是通過3年,延到116年。
gazette.blocks[73][0] 羅委員明才:只要是好的,本席都會舉雙手贊成,因為最重要的是把臺灣這個地方做好,讓大家安居樂業。就像韓院長所說的莫忘世上苦人多,我們希望苦人能少一點,有錢人多一點,大家樂捐,讓這些苦的人可以得到社會的關懷,讓大家同步成長,貧富懸殊不要差太大。但是卓院長不要忘了,各部會有一些會出現扯後腿的情況……
gazette.blocks[74][0] 彭主任委員金隆:報告委員……
gazette.blocks[75][0] 羅委員明才:接著我想要請教一下,臺灣未來發展要做的很好,其實就面臨兩個最重要的事情,第一個,臺灣會不會繼續成為國際口中地緣政治最危險的區域?院長為什麼不好好來思考一下,目前我們大概看起來,人民的感覺就是全中華民國政府全部單邊押在美國,你們能不能有另外一條思維?大陸這邊,不管你喜不喜歡它,你要留一線,對不對?兩邊留一線,日後好相見,但現在不是,現在從媒體看到的就是要軍購、軍購,民兵要40萬,大家要對衝、對撞,請問……
gazette.blocks[76][0] 卓院長榮泰:不是民兵,委員,是民力,不是民兵,這個差很多。
gazette.blocks[77][0] 羅委員明才:喔,民力,對不起!民力我沒有當過,如果你下次要辦的時候,我們再去參觀一下,究竟是差什麼訓練。
gazette.blocks[77][1] 我在想你為什麼不把資金留一部分做溝通跟協調?院長,我想兩岸如果可以來思考推動和平協議,不是簽,只是推動,大家聊聊看,因為推動和平協議還是要經過臺灣2,300萬人的一致決議,我們聽聽看有沒有不同的聲音,就跟兩邊小孩子打架一樣,如果每天只是在旁邊催說,「打給他死、打給他死」,本來沒事的,結果打起來後不是鼻青臉腫而已,搞不好還有傷亡,所以我希望行政院可以思考,有沒有另外一個和平的聲音,你們不要吵,大家來協調一下,講一講,也許會有另外一個安全的亮點出現。請問一下卓院長,兩岸現在多久沒聯繫了?我們有陸委會,請問陸委會,你上一次跟大陸重要的官員對線,就是熱線聯繫,是什麼時候?
gazette.blocks[78][0] 邱主任委員垂正:報告委員,我們跟中國大陸的溝通聯繫機制都努力在維繫住,那我們也……
gazette.blocks[79][0] 羅委員明才:上一次對接的熱線是什麼時候?
gazette.blocks[80][0] 邱主任委員垂正:你講的是陸委會跟國臺辦的熱線是嗎?
gazette.blocks[81][0] 羅委員明才:你這邊,你跟國臺辦的誰有聯絡過?
gazette.blocks[82][0] 邱主任委員垂正:我們同仁都有跟他們聯繫。
gazette.blocks[83][0] 羅委員明才:上一次聯繫是什麼時候?
gazette.blocks[84][0] 邱主任委員垂正:我們一直都有在聯繫。
gazette.blocks[85][0] 羅委員明才:昨天有聯繫嗎?
gazette.blocks[86][0] 邱主任委員垂正:不是這麼說。報告委員,我們有既有的溝通聯繫機制,這些機制持續在進行,謝謝。
gazette.blocks[87][0] 羅委員明才:你們有沒有表達過兩邊可以談一談,或是你要不要邀請他們?譬如說國臺辦的主任,在第三地也可以,不見得到臺灣的總統府,第三地新加坡也可以,或是在日本東京也可以,大家找一個地方喝杯咖啡好好聊一聊,咖啡錢我出。
gazette.blocks[88][0] 邱主任委員垂正:報告委員,兩岸正常健康有序的交流,這是我方需要的,但是他們設置了官方溝通的障礙,所以阻撓了官方正常的交流,雖然如此,我們認為民間的層次也應該正常健康有序的交流,共同維護兩岸關係和平穩定。謝謝。
gazette.blocks[89][0] 羅委員明才:請問你是邱主委嗎?
gazette.blocks[90][0] 邱主任委員垂正:對。
gazette.blocks[91][0] 羅委員明才:那你上一次去大陸是什麼時候?
gazette.blocks[92][0] 邱主任委員垂正:跟委員報告,我從2016年到政府工作,因為中國大陸要我們答應統一的前提才能進行官方的溝通,所以截至目前為止,到政府來工作後都沒有去,不過之前常去中國大陸交流訪問。
gazette.blocks[93][0] 羅委員明才:這樣不行啦!你那麼久的時間都沒有交流,那你倒不如請柯總召去跟他交流一下,他搞不好比陸委會還夠力。因為大家認識柯總召很久,他能屈能伸,對不對?能喝、能抽菸,什麼都可以,什麼他都難不倒。所以院長可以找第二管道,我跟主委不熟,可是他一表人才,卻連大陸最重要的官員都沒見過面。有一句話叫做見面三分情,伸手不打笑臉人,你總是要有幾個不同的角色來try、try看,院長,我們現在有沒有第三管道跟大陸那邊有交流?
gazette.blocks[94][0] 卓院長榮泰:報告委員,中華民國臺灣願意也必須跟理念相同的民主夥伴國家站在一起,兩岸之間,我上一個會期的施政報告就提到了,我希望兩岸能夠和平共榮,和平共榮的條件……
gazette.blocks[95][0] 羅委員明才:講這個大家就覺得……
gazette.blocks[96][0] 卓院長榮泰:和平共榮的條件就是希望來的就是觀光客、學生,而不是來軍機、軍艦,這樣才能夠和平共榮,所以我們是要求他能夠先履行對區域安全穩定先期應該表現出來的態度。那我們願意,如果他願意讓邱主委去,我想他也願意去,他願意讓我們的觀光團去,我們也願意去,現在問題是他設限很多。
gazette.blocks[97][0] 羅委員明才:好,OK。其實是這樣的,如果說你害怕的話,我們也請一些委員大家共同陪你去……
gazette.blocks[98][0] 卓院長榮泰:沒有什麼害怕。
gazette.blocks[99][0] 羅委員明才:就一起見證,其實……
gazette.blocks[100][0] 卓院長榮泰:為了國家能夠進去一個我們希望能夠跟他溝通的地方,我無所畏懼……
gazette.blocks[101][0] 羅委員明才:其實就是陸委會也不要怕……
gazette.blocks[102][0] 邱主任委員垂正:我沒有怕。
gazette.blocks[103][0] 羅委員明才:因為卓院長也都去過大陸,對吧?
gazette.blocks[104][0] 卓院長榮泰:是。
gazette.blocks[105][0] 羅委員明才:你看看……
gazette.blocks[106][0] 卓院長榮泰:可是我現在也不能去了,他也把我封住了。
gazette.blocks[107][0] 羅委員明才:不管嘛!我們多一點溝通就有多一點感情,更何況是同文同種。我希望我們臺灣要記取烏克蘭的教訓,我們千萬不可以成為烏克蘭,所有的臺灣老百姓都是熱愛和平的……
gazette.blocks[108][0] 卓院長榮泰:可是中國也不能成為俄羅斯。
gazette.blocks[109][0] 羅委員明才:對,當然不能,因為他不是俄羅斯,我們也不能讓他成為俄羅斯,我們希望能影響他們。其實最重要的就是習總書記,如果有辦法,很多臺商都有跟他見過面,想辦法用民主的溫暖、民主的熱情以及中國人民東方之子血脈相連的個性,多跟他溝通,大家在軍購上你少1,000億、他少1兆,這樣兩岸不是會更和諧嗎?所以本席還是希望卓院長可以做一點點的考量,走兩岸和平協議的推動,這個內容我不知道,你自己再試試看,兩邊要是可以同意,你當作一個備案嘛!不是現在提出,但是希望至少還有存在一點點的空間,讓彼此空間多一點。如果空間多一點,明天可能就會有大空間的出現,希望兩岸還是要和諧。
gazette.blocks[110][0] 卓院長榮泰:我當然希望用交流代替對抗。
gazette.blocks[111][0] 羅委員明才:是,謝謝。
gazette.blocks[112][0] 卓院長榮泰:但是我們必須不卑不亢,如果能夠推動兩岸的和平共榮,我們都願意,我想只要對方也能夠抱持一個這樣的心情跟態度來推動,那絕對是好的。目前要突破的,我方沒有任何太大的意見,對方對臺灣的企圖跟對世界的企圖,是讓大家對他有戒心的。
gazette.blocks[113][0] 羅委員明才:好,謝謝,我想卓院長剛剛所講這個和平的方向是多數臺灣人共同的願望跟目標。陸委會現在一年的預算是多少?
gazette.blocks[114][0] 邱主任委員垂正:我們下個年度的預算是10億,今年是九億多。
gazette.blocks[115][0] 羅委員明才:好吧!你們編了錢就要好好做事,不要一個單位在那邊不做事,然後也看不到功效,這樣就很可惜。另外,因為時間的關係,我再請問院長統籌分配稅款的問題,只有一河之隔,在我們新店大坪林生第一胎的補助有多少?你知道嗎?
gazette.blocks[116][0] 卓院長榮泰:我知道臺北……
gazette.blocks[117][0] 羅委員明才:新北市是2萬。
gazette.blocks[118][0] 卓院長榮泰:臺北比較多。
gazette.blocks[119][0] 羅委員明才:臺北市第一胎的補助是4萬,然後到了第二胎,新北市的補助是2萬,臺北市的補助是4萬5,000塊,它的比例都不一樣,可是才一水之隔,景美溪過去就是臺北,我們這邊是大坪林,就只差了這個地方,福利差了2倍,還有很多、很多相關的問題。這個原因就是統籌分配稅款的比例不一樣,所以請院長可以多多來苦民所苦,新北人口多,人均分配的補助卻比較少,造成長期以來的不公平。財委會已經要開始開會了,財劃法已經25年沒修了,我們希望不要讓民眾一直有一個觀念,就是中央既集權又集錢,這個部分行政院的版本是不是可以趕快產生出來?我們趕快在財委會來討論,好不好?
gazette.blocks[120][0] 卓院長榮泰:請莊部長說明。
gazette.blocks[121][0] 莊部長翠雲:是,報告委員,對於財劃法財政部已經蒐集各地方政府的意見,也開過兩次會,我們希望就意見分歧的部分儘量充分討論,然後凝聚共識,在有共識的情況下,我們再來審慎的推動修法。剛剛委員也提到新北市等等,就如同其他縣市也都會為他們縣市來爭取相關的統籌分配稅款的補助,各個縣市都會提出對它有利的指標,譬如委員提到的是人均,但是在統籌分配稅款討論的時候,除了人口數之外,還有土地面積,還有營利事業的營業額等等各項指標,我們都必須要綜合考量,然後分配合理的權重,讓各地方政府可以獲得合理財源的資助。
gazette.blocks[122][0] 羅委員明才:是,在這個會期會不會過?
gazette.blocks[123][0] 莊部長翠雲:我們認為還是要充分的討論,然後凝聚共識。
gazette.blocks[124][0] 羅委員明才:卓院長,我們已經等了25年。你知道以前有多少的好朋友,也就是民進黨的委員也是主張要修,結果已經說了25年都沒修。我們希望這一次可以集合大家的力量,不是單方面的哪一個政黨,這是大家的共識,讓貧富懸殊不要那麼大,福利的政策不要南轅北轍、差那麼多,希望一起來努力。另外一個大家比較關心的就是電,電價還會不會漲?
gazette.blocks[125][0] 卓院長榮泰:電價審議委員會日前通過了他們的決議,從10月16號開始會局部性的針對某些用電大戶做比較高幅度的調整,至於說民生用電、住家、小商店等等是不會有任何的變動。
gazette.blocks[126][0] 羅委員明才:其實肝跟胃有連帶關係,你說民生、一般住家不漲,可是有一些工業漲了以後,它的成本一定會反映嘛!反映出來運輸也漲,百物齊漲,萬物齊漲。我記得過去吃一顆荷包蛋沒什麼,每天吃一顆荷包蛋補充蛋白質,沒有什麼特別感覺,現在每次吃到一顆荷包蛋,特別是像鐵板燒燒出來的,你知道一顆要多少錢?20塊,哇!吃一顆蛋變成是我今天生活中的小確幸,所以要拜託院長,電不要再漲了,電能不能凍漲?因為你再漲下去,各行各業大家都受不了了,A漲、B漲、C漲,大家都跟著漲,物價上漲,消費者物價指數也頻頻超過二以上,真的唯一不漲的就是老百姓的薪水。
gazette.blocks[127][0] 卓院長榮泰:報告委員,這個審議,穩定物價是很重要的考量,我請郭部長來說明。
gazette.blocks[128][0] 郭部長智輝:報告委員,這一次的審議委員所做出來的決定,就是您剛才所指正的統統不漲,我們只漲出口有賺錢的這些產業。
gazette.blocks[129][0] 羅委員明才:這些產業是電子業比較多?
gazette.blocks[130][0] 郭部長智輝:它是因為有賺錢,然後主要是賣給國外,所以我們沒有必要補貼給國外的這些產業。
gazette.blocks[131][0] 羅委員明才:郭部長,我想請教,這樣對於臺灣經濟的發展,就是外國本來有一些大企業像輝達(NVIDIA)或是很多公司要來臺灣設廠,會不會因為不確定的電力成本,它就不來了?
gazette.blocks[132][0] 郭部長智輝:不會。報告委員,我們基本的價格都是比我們的鄰居──韓國、日本這些與我們有競爭的國家都要低。
gazette.blocks[133][0] 羅委員明才:所以現在輝達會來臺灣嗎?
gazette.blocks[134][0] 郭部長智輝:應該是會的。
gazette.blocks[135][0] 羅委員明才:會。如果輝達來臺灣的話,我還是要拜託郭部長,因為你知道新店好山好水、好地方、交通便捷,醫療設備、人文薈萃是首選,拜託再轉達一下。
gazette.blocks[136][0] 郭部長智輝:好。
gazette.blocks[137][0] 羅委員明才:我代表新店區所有的市民、所有的朋友,大家一起張開雙臂歡迎輝達到新店設廠。
gazette.blocks[138][0] 郭部長智輝:是的,謝謝委員,我們會跟輝達建議。
gazette.blocks[139][0] 羅委員明才:是,也拜託卓院長,相關單位可以多多支持。
gazette.blocks[140][0] 卓院長榮泰:好,我們願意跟委員一起努力,把整個投資環境、能源環境做得更好,讓國外的大廠對臺灣真的深具信心,願意來臺灣做更多的投資。
gazette.blocks[141][0] 羅委員明才:好,謝謝、感謝。因為我來自地方,有一些交通的問題,我有提出書面,還是要拜託,還有一些高地自來水現在仍欠缺的問題,還是請部長也多多關心一下。
gazette.blocks[142][0] 郭部長智輝:是的。
gazette.blocks[143][0] 羅委員明才:讓大家有水喝、有飯吃、電不要漲,大家生活不要壓力那麼大一點,好不好?
gazette.blocks[144][0] 卓院長榮泰:好,謝謝委員的指教,那我們的總預算也要請委員幫忙。
gazette.blocks[145][0] 委員羅明才書面補充資料:
gazette.blocks[145][1] 1.現行統籌分配稅款規模不足,財劃法應盡速完成修法
gazette.blocks[145][2] 請問院長您知道嗎,一對夫妻生了第一胎,他們設籍在新北市新店大坪林,生育津貼可以領到多少錢?如果這對夫妻是設籍在僅一(捷運)站之隔的台北市景美,他們可以領到多少錢的生育津貼?
gazette.blocks[145][3] 福利整整相差一倍,同樣都是台灣人,卻因設籍地不同,得到的社會福利不一樣,根本原因就是在「錢」──「統籌分配稅款」!
gazette.blocks[145][4] (1)精省前,中央與地方收入占全國總收入比例為60%比40%;精省後,兩者的收入比例為75%比25%。中央多拿走全國總收入的15% ,集權又集錢,嚴重傷害地方財政。
gazette.blocks[145][5] (2)近四年來中央每年都稅收超徵:2021年4,327億元、2022年5,237億元、2023年3,860億元,2024年超徵的規模預估約2,000到3,000億元,中央政府稅收超徵也可望達到1,800億元的規模 。
gazette.blocks[145][6] 本席認為,站在中央的立場,統籌分配稅款應該要重新分配,否則對地方建設發展真的衝擊很大。
gazette.blocks[145][7] 首先,當然是中央應該把餅做大,垂直分配增加,水平分配也才能跟著增加。所以想請問院長,目前「院版財劃法」的進度 ?今年7月初,院長表示「現行版本就是共識」,可是明明每個縣市都在喊窮、喊不夠,唯一的共識就是財劃法亟待修法。本席認為,最重要的是中央對於歸還地方15%稅收,或是到底要拿多少還給地方,願不願意鬆口,否則現在讓各縣市討論眾多指標或當中有無共識都沒有意義,最後只是淪為「網內互打」,吵半天也不會有結果,因此本席要求盡速提出「院版財劃法」,這樣大家才能真正坐下來談!
gazette.blocks[145][8] 其次,本席來自新北市,可是「新北市獲得統籌分配稅款及補助款,人均是六都最低!」,就是沒有按人口比例和貢獻度有多大來分配。新北還有許多亟待興建的公共建設,本席必須為新北市民向院長請命,統籌分配稅款的分配要對每個國民均等才公平!所以本席希望新北市能夠再增加7、80億元!
gazette.blocks[145][9] 再者,按估算,在綜所稅、證交稅挹注下,今年超徵規模有望達到2、3,000億元,中央政府稅收恐會高出約1,800億元,看來有機會連4年超徵數額站上千億以上規模。本席認為,超徵金額除了用於還債 ,是否可以訂定一套辦法來決定如何運用超徵金額?而不是行政院說補貼台電就補台電,補完後又漲電價,等於是從老百姓身上剝兩次皮,說補貼勞健保就補勞健保,每次都是行政院決定後,才來要立法院事後同意!
gazette.blocks[145][10] (1)稅收超徵既然是來自民脂民膏,理應「還稅於民」,尤其現在物價漲成這樣,民眾哇哇叫,政府應該「普發現金」,把錢還給他們。
gazette.blocks[145][11] (2)現行統籌分配稅款規模明顯不足,除了財劃法修法外,盼中央能先讓各縣市經費平衡發展,可否再針對有需要的地方建設,將超徵金額用於補助。
gazette.blocks[145][12] 2.震出校舍老舊問題 三兆總預算卻窮孩子、吝修校舍 中央應專案補助
gazette.blocks[145][13] 按教育部統計,0403花蓮地震之後,全台共有1,080所學校受損,災損金額破29.6億元。再按氣象署統計,台灣每年平均發生2萬到4萬次地震,至於規模6.0以上的地震,每年平均3次。校園建築被震出問題,全台逾1.2萬棟耐震有疑慮,14萬餘學童在危樓上課 。
gazette.blocks[145][14] 校舍的高齡與耐震能力高度相關。全台約有2,200棟屋齡超過50年的校舍(新北市約有200棟),而超過30年屋齡的校舍更高達8,300餘棟。針對校舍的耐震能力,各級學校校舍屬於第三類建築物 ,其Is值應大於一百,但根據教育部國教署在2021年提出的一份分析報告顯示,全國公立高級中等以下學校校舍達2.7萬餘棟,裡面卻有近4成5的校舍(逾1.2萬棟)的Is值在一百以下 ,明顯有公共安全的疑慮。
gazette.blocks[145][15] 因應地震導致建築物倒塌可能釀成的傷害,防範未然是關鍵。但從2022年以後,中央並無相關專案計畫,老舊校舍拆除重建或補強工作回歸由各地方政府,納入行政院一般性補助款指定項目經費或編列預算辦理。114年度中央政府總預算歲出達3.12兆元,但行政院1年花在買媒體的費用就高達15億元,而老舊校舍改建一般性補助款總額卻只有37.5億元,這些錢分配到全台各縣市 ,考量一棟校舍改建費用約為上千萬至上億元,單一縣市每年可能僅能改建三、四棟校舍,絕大多數仍得由地方自行籌錢。然而地方政府財務拮据,所以只能不斷以補強方式提高校舍耐震係數,治標不治本,尤其台灣位處地震帶,如果真的在白天上課期間發生大地震,後果不堪設想!因此本席認為,政府在呼籲民眾多生孩子的同時,卻無法提供孩子一個安全的學習環境,所以中央政府應採專案計畫方式,編列長期預算,針對耐震指標IS值在一百以下、超過50年老舊校舍進行有序列的改建計畫。
gazette.blocks[145][16] 3.2024美國總統大選對台影響
gazette.blocks[145][17] 2024美國總統大選即將到來(11/5),根據目前民調,民主黨候選人賀錦麗與共和黨候選人川普旗鼓相當,是60年來兩黨候選人聲勢最接近的一次選舉,尤其是考量到美國選舉人團制度,兩人的競爭更為緊繃。
gazette.blocks[145][18] 請問院長認為誰會當選?誰當選,對台灣比較有利?
gazette.blocks[145][19] 2024/10/02 川普支持度45.78%;賀錦麗支持度48.54%
gazette.blocks[145][20] 美國副總統辯論結束(台灣時間10/2 9時),CNN「最新民調」:共和黨范斯51%領先民主黨華茲49%
gazette.blocks[145][21] 如果是川普當選,他早在今年6月下旬就表示,台灣奪走了美國的晶片事業,而若台灣要美國提供保護,「台灣應該付錢(保護費)」(stole our chip business and should pay for defence.),但他當時並沒有明確指出台灣的國防預算應提高多少。現在川普開出價碼了,台灣國防支出不夠,應提高到國內生產毛額(GDP)的10%,也就是國防預算等同要編列約新台幣2.6兆元,佔中央政府總預算3兆的8成以上。雖院長之前(10/1)回應,國防預算依國家需求編列,絕非要依附或滿足哪一個數字 ,然台灣現在的國防支出已經達到GDP的2.6%,超過多數北大西洋公約組織(NATO)成員國 ,未來是否還有可能再增加?就如川普前國安顧問歐布萊恩 (Robert O'Brien)今年6月所說的,台灣的國防支出應增加至GDP的5%?
gazette.blocks[145][22] 本席呼籲院長,政府對於美國總統候選人提出的這些根本強人所難的要求,該說的還是要說、該反映的還是要反映,不然我們真的會被認為是「細漢」的,被予取予求,要所有台灣人都不吃不喝,所有錢都拿來買軍火、預備打仗,最後傷害的其實還是全體老百姓的利益。
gazette.blocks[145][23] 其次,美國軍火商雷神公司(RTX)抬價詐欺,要不是美國政府主動調查確有其事並通知我方,我們就會一直被當盤子、好大的盤子,光是愛國者飛彈和雷達 ,我們被欺詐了至少30多億元以上。國防部應該出面說清楚、講明白,應嚴肅、端正軍購的流程,尤其美國對台軍售金額龐大,其間又涉弊,應該要追查我方權益,以及我方是否也涉及官商勾結、洗錢等,而且審計部也應該出來調查清楚,賴總統則是更必須嚴正表態,我方已經被當作「盤子」,不能變凱子!
gazette.blocks[145][24] (1)此事是彭博社6月的報導,美國司法部調查結果距今已有四個月之久,可是國防部期間卻隱匿實情,直到國內媒體引述該報導,才對外證實。
gazette.blocks[145][25] (2)在流弊曝光後,國防部還企圖以「疑美論」進行政治操作,導向對岸的認知作戰,以降低、減少受監督的力道和被關注的程度,明顯侵害國人知的權利。
gazette.blocks[145][26] (3)根據美國智庫「卡托研究所」(CATO Institute)今年9月公布的統計研究報告,截至今年8月為止,美國對台軍售延宕尚未交貨的武器裝備累積金額已達205.3億美元 。再加上去年底,美國運送到台灣一批「總統撥款權」提供的軍備中,有40年前的彈藥、發霉潮濕的防彈背心,連美國官員都承認好像是在清掉不要的東西,根本不堪使用。因此本席認為,我們跟美國當然是要緊密合作,但與其「以備戰來避戰」、「以實力確保和平」不斷地增加國防預算,國防部是否應先有更積極的作為?請美國把台灣已經付錢的武器快點交貨,還來得比較實際!
gazette.blocks[145][27] 再者,本席認為,不論是誰當選,屆時都將維持對中的強硬態度,美中貿易關係仍將緊繃 ,尤其如果是川普當選,「川普經濟學2.0」勢必回鍋,包括貿易保護主義、提高進口關稅等,極有可能升高中美之間的貿易和經濟敵意,加速兩國間的貿易和金融脫鉤,到時可能不會像經濟部長郭智輝所說的那樣樂觀,無論誰當選,應該對整體貿易情況和經濟政策都不會改變 。考量台灣全球價值鏈參與度高,必然會受到中美貿易戰(如關稅)的波及,因此本席建議,11/5不論是誰當選美國總統,我們都必須分散製造風險,也建議院長應及早成立因應小組,研議相關對策。
gazette.blocks[145][28] 4.「15-45歲青壯世代心理健康支持方案」應再擴大
gazette.blocks[145][29] 去年「15-30歲年輕族群心理健康支持方案」廣受各界支持迴響,甚至有年輕人至本席服務處反映名額太少,希望能夠增加名額。今年衛福部擴大延伸,推出「15-45歲青壯世代心理健康支持方案」,於8月1日正式上路。本席很支持這項政策,畢竟現代人壓力大,遭遇各種心理迷惘與困擾,鼓勵有心理諮商需求的青壯世代勇於求助,可以尋求心理專業人員協助,促進心理健康。
gazette.blocks[145][30] (1)請問院長「心理健康支持方案」這項政策會延續嗎?本席希望能繼續推行,甚至再擴大。
gazette.blocks[145][31] (2)適用年齡再擴大:當初衛福部評估31~45歲青壯世代的三明治族群約525萬人,可是其實在台灣有逾8成的家庭都是上有老、下有小的三明治家庭,是台灣人口及經濟組成的重要支柱,可分為三種類型 :
gazette.blocks[145][32] a.「傳統三明治世代」:通常是指40多歲或50歲出頭的族群,夾在需要經濟或其他幫助的年邁父母與成年子女之間。
gazette.blocks[145][33] b.「總匯三明治世代」:指的是50多歲或60多歲的年長者,他們夾在更年邁的父母、成年子女,甚至可能還有孫子輩之間。這個分類也可以指30多歲或40多歲的族群,他們同時有年幼的孩子、年邁的父母,甚至高齡祖父、母。
gazette.blocks[145][34] c.「開放式三明治世代」:任何在人生階段需要照護長者的非專業族群。
gazette.blocks[145][35] 而且根據日前保險業者(保誠人壽)的「三明治族大調查(20~59歲)」,發現46%表示目前生活已超過能負荷之壓力,較去年增加3%(2023:43%),其中49%的40世代壓力感受顯著較去年增加(2023:41%) ,再加上近三年來45~64歲者的
gazette.blocks[145][36] 自殺死亡率也是逐年增加,也較15~44歲者高,所以本席認為「心理健康支持方案」適用年齡應該再擴大,以幫助更多有心理諮商需求的民眾,減少憾事發生。
gazette.blocks[145][37] (3)免費諮商次數增加為6次:現衛福部提供3次免費諮商,比較像是「試用包」的概念,讓民眾有機會體驗心理諮商。可是對於3次諮商結束後仍有需求者,又或者是高風險個案,那又該怎麼辦呢?本席發現,雖然號稱全台共有381個心理諮商服務據點,但是各地資訊相對雜亂且不完整,對有意願使用的民眾來說真的很不便利;其次,各縣市「社區心理衛生中心」明顯數量不足 ;再者,自費諮商費用昂貴,台北市一般落在2,000到3,000元,對於有需要的民眾來說是一大負擔,尤其是年輕族群。一般來說,短期心理諮商以6~8次為架構,故可否請衛福部研議,就有需要短期心理諮商的民眾提供6次免費諮商,以較能達到一定諮商的效益。
gazette.blocks[145][38] 5.擴大長者憂鬱症篩檢,以及也提供長者3次免費心理諮商
gazette.blocks[145][39] 2025年台灣將進入超高齡化社會,除了面臨身體上的長照機制,心理健康也是需要關注的一項重要環節。按流行病學的觀點來看,「情緒障礙」(特別是憂鬱症)的個案是隨著年齡老化增加數量的,可以從長者自殺身亡的人口比率高居不下獲得驗證 。憂鬱症是全球常見且嚴重的精神疾病,且會增加自殺風險。根據衛福部數據統計,長者憂鬱症盛行率為16.7%,相當於每6長者就有1人有憂鬱症 !但往往罹患憂鬱症的長者沒有篩檢或就診 ,除了是缺乏病識感或抗拒就醫外,憂鬱症的症狀常與其他疾病的生理症狀重疊,所以經常被誤認為是正常老化現象而難以鑑別、診斷,也是重要原因。因此可能確實是存有黑數,而我們該怎麼樣把這群人、大概有四分之一的人,怎麼把他發掘出來,然後引導他走出來?
gazette.blocks[145][40] 「憂鬱症篩檢」是提升就醫率的方法之一,並且降低精神科住院的風險。雖然憂鬱症篩檢已納入成人健檢,而且有其成效,可增加6成憂鬱症治療機會,然而考量65歲以上長者的自殺死亡率仍然偏高,因此本席建議2,除了現行透過衛生所的各種公衛宣導及服務時間,主動對社區長者進行憂鬱症篩檢,亦或是在長者住院過程中,醫院主動進行憂鬱症篩檢,亦應該再擴大辦理:
gazette.blocks[145][41] (1)長者通常會固定回診看醫生,可以比照主動提醒做癌症篩檢一樣,也提醒長者做憂鬱症篩檢。
gazette.blocks[145][42] (2)長者也會去參加各據點的活動/社區鄰里活動,例如:老人共餐、銀色奇肌等,可以透過在地里長的協助,藉由這些活動進行老人憂鬱症篩檢,並舉辦宣傳活動,使長者隨時注意自身與他人的憂鬱情緒。
gazette.blocks[145][43] (3)年長者大多沒有在工作、缺少主動收入,可想而知,免費心理諮商的需求應該是更高的,所以政府應該一視同仁,也要編列足夠的預算,讓有需要心理諮商的長者都可以比照辦理,獲得至少3次免費心理諮商。
gazette.blocks[145][44] 6.明年五一勞動節是否有望全國一致性放假?
gazette.blocks[145][45] 現在五一勞動節是一國三制,「差別式放假」:
gazette.blocks[145][46] (1)如果爸爸媽媽是老師或公務員,而小孩在國小以下:家長沒放假,但小孩放假。
gazette.blocks[145][47] (2)爸爸媽媽如果是勞工,而小孩就讀公立幼兒園、國小以上:公立幼兒園老師比照教職員,因此小孩照常上課,而爸媽放假。
gazette.blocks[145][48] (3)爸爸媽媽是勞工,而小孩就讀私立幼兒園:私立幼兒園老師屬於教保員,也是勞工身分,勞動節會放假,所以親子一起放假。
gazette.blocks[145][49] 院長您知道很多教師5/1當天因找不到人帶孩子,不得不請自己的假。再者,勞工父母的小孩不能放假,要上學上課,形成「一家兩制」的現象,而且小孩的上下學還必須由勞工父母接送,這也形同在懲罰勞動家庭的父母,不能在勞動節當天安心去慶祝,並與自己的小孩共享天倫之樂。又或(勞工)家長想要帶小孩出去玩,就需要向學校請假,影響孩子的學習。
gazette.blocks[145][50] 早在今(2024)年3月,當時的行政院院長陳建仁在立法院備詢時,就51勞動節是否全國放假,已經鬆口表示放假情形已經開過跨部會的會議,正在與民間團體溝通 。又9月30日,行政院人事行政總處人事長蘇俊榮表示,五一放假前提為內政部針對「紀念日節日實施辦法」修改,修改完後再由人事總處更新,目前也一樣在等內政部整體的評估考量 。
gazette.blocks[145][51] 請問院長可以承諾明年五一勞動節全國一致性放假嗎?不要再擾民了!
gazette.blocks[145][52] 7.「台灣好行」無縫接軌新店、深坑、石碇、坪林、烏來各景點
gazette.blocks[145][53] 「台灣好行」是交通部觀光署為提供國內外自由行旅客友善、直達景點的旅遊接駁服務。民眾只要跟著路線走,就能遊遍壯麗山海、恬靜小鎮到咖啡公路。目前新北市共有5條路線:黃金福隆線、皇冠北海岸線、木柵平溪線(往十分)、木柵平溪線(往平溪)、九份金瓜石線。木柵平溪線串連了深坑、石碇到平溪,但為德不足,本席選區新店、深坑、石碇、坪林、烏來好山好水好好玩,所以可否請交通部觀光署規劃一新興路線,再度刺激旅遊需求,從捷運新店總站出發,無縫接軌深入深坑、石碇、坪林、烏來各個景點,並將觀光圈資源及產業有效整合於路線設計和旅遊商品,打造一日/二日旅遊圈(留宿烏來),以活絡在地經濟、國旅市場,並增加就業機會。
gazette.blocks[145][54] 8.深坑輕軌可行性研究預計10月中提報交通部轉行政院審議
gazette.blocks[145][55] 深坑輕軌(經費117.08億元)進度:歷經9次交通部退件、1次行政院退件,行政院各單位主要審查意見包括:運量預估過於樂觀、建設經費估算應依實際行情、補助經費估算應依要點規定、引用資料誤植等。現深坑輕軌可行性研究,新北市政府已就行政院所提審查意見完成修正,現正簽核中,如順利的話,預計10月中旬發文提報交通部轉行政院審議。本席懇請院長大力支持,盡速審議通過,如此深坑輕軌才能早日實現,造福地方!
gazette.blocks[145][56] 地方建設
gazette.blocks[145][57] 1.高地自來水問題:經濟部水利署提出的「老舊高地社區用戶加壓受水設備改善計畫」只到今年(110-113年)為止,此計畫是否繼續編列?(114-117年目前仍在報行政院審議中,114年度公務預算編列0.32億元)
gazette.blocks[145][58] 據水利署統計,全台灣高地社區中,屬於台北自來水事業處的71個社區需改善工程經費初估103.3億元,屬於台灣自來水公司的55個社區需改善工程經費初估23.3億元。新店屬於北水處的業務範圍,到目前為止北水處針對新店地區老舊高地社區用戶加壓受水設備改善計畫的執行率是0%,也就是說新店高地社區沒有一件是改善完成的。高地自來水改善通常遇到的困難不外乎是居民負擔工程經費過高,以及加壓設備用地問題,本席請教院長,居民負擔比例是否能調降(20%以下)?或是設置上限(每戶5,000元~10,000元)?多出來的部分則由政府來負擔。第二個問題是加壓設備土地權屬問題,加壓設備土地多為私人產權,大多數都不願意把土地無償讓社區使用,可以制定相關辦法來使土地可執行老舊高地社區用戶加壓受水設備改善計畫。
gazette.blocks[145][59] 臺北自來水事業處新北市轄區未代管自來水用水設備之高地社區工程改善經費概估統計表
gazette.blocks[145][60] 2.安坑一號道路第三期(華城快速道路):安一路三期工程對華城路上居民來說非常需要,不必到華城路與安康路路口,直接通往北二高,可紓緩華城路口上下班壅塞情形,連結灣潭重劃區,也能使碧潭對岸的交通更加便利,目前新北市政府初估預算費用約90億元,請中央給予補助、支持地方。
gazette.blocks[145][61] 3.安坑一號道路延伸至土城交流道:安坑一號道路應繼續延伸至五城地區,保持40米路寬,新闢一條「安城快速道路」,接至北二高土城交流道,北二高新店、安坑交流道至中和交流道長期壅塞,車速僅有2、30公里,如果開闢安城快速道路,可以紓緩此段壅塞,而且還可以促進開發安坑五城地區。新北市政府已評估此段路線建設經費超過百億,且多處應開挖隧道,本席建議安城快速道路可以比照現國三甲模式,運用高速公路建設基金,由交通部國道新建工程局規劃施作。
gazette.blocks[145][62] 安坑一號道路延伸至土城交流道(安城快速道路)路線圖
gazette.blocks[145][63] 國三甲路線圖
gazette.blocks[145][64] 4.提升安坑輕軌運量,盡快通過變更安坑輕軌沿線都市計畫:安坑輕軌於2023年2月10日通車至今,已經累積了超過200萬人次的運量,日均運量目前約為5,600人次,顯示出運量持續穩定增長的趨勢,運量仍在處於培養階段。針對安坑運量的培養,新北市府除了持續滾動式檢討沿線接駁公車,並持續改善安利街側溝蓋板與增繪標線行人行道,以優化K7站到陽光運動公園的人行環境與導入二叭子植物園的休閒活動;更與捷運公司推動參與式計畫,提升週邊民眾使用意願及親和度,而在年底K8站水資源博物館開館、逐步規劃相關安坑景點行程與導覽,以提供大台北居民的輕軌遊玩方案;加上,鄰K9新店十四張B單元已獲核定,以及鄰K8民間自辦開發,鄰K6、K7正推動D、H、I單元開發,未來將可促進安坑輕軌運量與永續經營。
gazette.blocks[145][65] 安坑輕軌場站帶動沿線發展轉型,其中耕莘安康院區站(K4)、景文科大(K5)、安康站(K6)、陽光運動公園站(K7)等站緊鄰新店農業區D、H、I單元,將會透過TOD(Transit Oriented Development,大眾運輸導向的開發)規劃,配合農業區整體開發,提升區域發展。
gazette.blocks[145][66] 變更新店都市計畫第三次通盤檢討案中的D、H、I單元,總面積共85.61公頃,未來會採區段徵收開發,可取得學校、社福及公園綠地等公共設施約36.87公頃,待新北市政府將此通盤檢討送至內政部時,本席建請加速審查,盡快通過變更安坑輕軌沿線都市計畫。
gazette.blocks[145][67] 新店都市計畫第三次通盤檢討案中的D、H、I單元
gazette.blocks[145][68] 新店都市計畫第三次通盤檢討案D單元 新店都市計畫第三次通盤檢討案H、I單元
gazette.blocks[145][69] 5.寶高智慧園區二、三期:AI時代來臨,輝達公司股票市值破3兆,已超越蘋果成為全球第二,執行長黃仁勳是台灣人,也宣布將在台灣設立AI基地,趁著機會本席積極爭取輝達公司落地新店。新店已是北台灣智慧科技產業重鎮,技嘉和國巨總部都設立在新店,寶高園區一期已有鴻海、Garmin等大廠進駐;二期園區面積1.6萬坪,可創造總樓地板約7.8萬坪的智慧產業園區,二期交通緊鄰國道3號新店交流道,了解將會規劃兩條12米及10米計劃道路,增加產業運輸整體效能,非常歡迎輝達進駐,共同參與未來規劃。本席建請新北市政府經發局可以將相關資料透過經濟部正式向輝達發函,推薦新店寶高二期智慧園區是非常適合與優良的地點落地。
gazette.blocks[145][70] 因應產業發展,本席建議應該先超前部署寶高園區三期,新店第三公墓目前限葬,正在等待遷葬,而安坑也正缺產業園區,該公墓緊鄰北二高,交通四通八達,可思考先規畫作為寶高智慧園區三期的用地,拜託經濟部可以給予支持。
gazette.blocks[146][0] 主席:謝謝羅明才委員的質詢,謝謝卓院長及相關首長的備詢,謝謝。
gazette.blocks[146][1] 接下來請登記第52號伍麗華委員質詢。
gazette.blocks[146][2] 報告院會,現在在議場2樓是美國國會助理訪問團來中華民國立法院參觀,我們掌聲歡迎,Welcome!
gazette.blocks[146][3] 好,請伍麗華委員。
gazette.agenda.page_end 106
gazette.agenda.meet_id 院會-11-2-3
gazette.agenda.speakers[0] 韓國瑜
gazette.agenda.speakers[1] 江啟臣
gazette.agenda.speakers[2] 郭昱晴
gazette.agenda.speakers[3] 鄭天財Sra Kacaw
gazette.agenda.speakers[4] 徐富癸
gazette.agenda.speakers[5] 陳菁徽
gazette.agenda.speakers[6] 林宜瑾
gazette.agenda.speakers[7] 羅明才
gazette.agenda.speakers[8] 伍麗華Saidhai‧Tahovecahe
gazette.agenda.speakers[9] 陳永康
gazette.agenda.speakers[10] 李昆澤
gazette.agenda.speakers[11] 涂權吉
gazette.agenda.speakers[12] 張智倫
gazette.agenda.page_start 33
gazette.agenda.meetingDate[0] 2024-10-04
gazette.agenda.gazette_id 1137701
gazette.agenda.agenda_lcidc_ids[0] 1137701_00002
gazette.agenda.agenda_lcidc_ids[1] 1137701_00003
gazette.agenda.meet_name 立法院第11屆第2會期第3次會議紀錄
gazette.agenda.content 施政質詢 對行政院院長施政報告繼續質詢─ 繼續質詢─
gazette.agenda.agenda_id 1137701_00006
IVOD_ID 155063
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/155063
日期 2024-10-04
會議資料.會議代碼 院會-11-2-3
會議資料.屆 11
會議資料.會期 2
會議資料.會次 3
會議資料.種類 院會
會議資料.標題 第11屆第2會期第3次會議
影片種類 Clip
開始時間 2024-10-04T15:18:01+08:00
結束時間 2024-10-04T15:48:40+08:00
支援功能[0] ai-transcript
支援功能[1] gazette