iVOD / 156139

Field Value
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/402373dbe145685baf25589ed17c45d56b4c0e929d5f577f5966be1ac5b6e0f963964f54ed6af20b5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 楊瓊瓔
委員發言時間 11:56:20 - 12:09:52
影片長度 812
會議時間 2024-10-24T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第2會期社會福利及衛生環境、經濟委員會第1次聯席會議(事由:審查委員吳春城等42人擬具「壯世代政策與產業發展促進法草案」案。 【如經復議則不予審查】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[0].start 4.78971875
transcript.pyannote[0].end 5.75159375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 6.03846875
transcript.pyannote[1].end 10.03784375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 10.76346875
transcript.pyannote[2].end 13.19346875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[3].start 14.39159375
transcript.pyannote[3].end 16.33221875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[4].start 24.12846875
transcript.pyannote[4].end 25.05659375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 25.78221875
transcript.pyannote[5].end 33.51096875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 34.01721875
transcript.pyannote[6].end 37.02096875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 37.22346875
transcript.pyannote[7].end 43.50096875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 43.80471875
transcript.pyannote[8].end 44.76659375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 44.98596875
transcript.pyannote[9].end 49.99784375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[10].start 50.60534375
transcript.pyannote[10].end 55.22909375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 55.80284375
transcript.pyannote[11].end 57.91221875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[12].start 58.28346875
transcript.pyannote[12].end 63.78471875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 63.98721875
transcript.pyannote[13].end 65.10096875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 65.43846875
transcript.pyannote[14].end 66.38346875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 66.77159375
transcript.pyannote[15].end 67.78409375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[16].start 67.90221875
transcript.pyannote[16].end 74.82096875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 75.56346875
transcript.pyannote[17].end 76.44096875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 77.26784375
transcript.pyannote[18].end 83.07284375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 83.32596875
transcript.pyannote[19].end 91.00409375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 91.51034375
transcript.pyannote[20].end 92.32034375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 92.45534375
transcript.pyannote[21].end 93.50159375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[22].start 93.72096875
transcript.pyannote[22].end 95.56034375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[23].start 95.64471875
transcript.pyannote[23].end 98.85096875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[24].start 99.89721875
transcript.pyannote[24].end 102.19221875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[25].start 102.19221875
transcript.pyannote[25].end 130.96409375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[26].start 129.41159375
transcript.pyannote[26].end 132.22971875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[27].start 131.47034375
transcript.pyannote[27].end 131.90909375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 132.24659375
transcript.pyannote[28].end 142.01721875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 142.84409375
transcript.pyannote[29].end 143.67096875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[30].start 143.99159375
transcript.pyannote[30].end 145.67909375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 146.32034375
transcript.pyannote[31].end 147.68721875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 148.66596875
transcript.pyannote[32].end 149.67846875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 150.16784375
transcript.pyannote[33].end 152.10846875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 152.32784375
transcript.pyannote[34].end 162.04784375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 162.09846875
transcript.pyannote[35].end 166.97534375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 167.24534375
transcript.pyannote[36].end 174.72096875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 175.49721875
transcript.pyannote[37].end 205.23096875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 205.87221875
transcript.pyannote[38].end 261.12096875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[39].start 229.86846875
transcript.pyannote[39].end 229.93596875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 261.82971875
transcript.pyannote[40].end 264.37784375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 264.90096875
transcript.pyannote[41].end 274.03034375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 274.45221875
transcript.pyannote[42].end 280.52721875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 280.52721875
transcript.pyannote[43].end 290.65221875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[44].start 291.09096875
transcript.pyannote[44].end 294.78659375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 292.44096875
transcript.pyannote[45].end 323.86221875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[46].start 297.36846875
transcript.pyannote[46].end 297.45284375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 323.99721875
transcript.pyannote[47].end 333.70034375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 334.24034375
transcript.pyannote[48].end 348.97221875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[49].start 348.97221875
transcript.pyannote[49].end 355.31721875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[50].start 355.65471875
transcript.pyannote[50].end 367.43346875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 355.75596875
transcript.pyannote[51].end 356.56596875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 357.10596875
transcript.pyannote[52].end 358.13534375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 366.38721875
transcript.pyannote[53].end 372.34409375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[54].start 372.34409375
transcript.pyannote[54].end 374.01471875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 372.54659375
transcript.pyannote[55].end 374.74034375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 375.24659375
transcript.pyannote[56].end 379.33034375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[57].start 378.80721875
transcript.pyannote[57].end 383.02596875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[58].start 383.02596875
transcript.pyannote[58].end 398.87159375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 396.62721875
transcript.pyannote[59].end 398.77034375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[60].start 398.87159375
transcript.pyannote[60].end 399.54659375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 399.54659375
transcript.pyannote[61].end 404.20409375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[62].start 399.56346875
transcript.pyannote[62].end 400.54221875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 401.52096875
transcript.pyannote[63].end 401.75721875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 405.25034375
transcript.pyannote[64].end 412.67534375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 413.31659375
transcript.pyannote[65].end 425.04471875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[66].start 425.71971875
transcript.pyannote[66].end 428.67284375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 429.17909375
transcript.pyannote[67].end 435.00096875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[68].start 433.71846875
transcript.pyannote[68].end 434.15721875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[69].start 435.18659375
transcript.pyannote[69].end 440.75534375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[70].start 436.48596875
transcript.pyannote[70].end 437.02596875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[71].start 438.84846875
transcript.pyannote[71].end 440.23221875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[72].start 441.05909375
transcript.pyannote[72].end 443.69159375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[73].start 444.26534375
transcript.pyannote[73].end 448.97346875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[74].start 449.24346875
transcript.pyannote[74].end 486.09846875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[75].start 468.12659375
transcript.pyannote[75].end 468.27846875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[76].start 486.68909375
transcript.pyannote[76].end 491.92034375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[77].start 492.54471875
transcript.pyannote[77].end 495.86909375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 496.03784375
transcript.pyannote[78].end 496.05471875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[79].start 496.07159375
transcript.pyannote[79].end 499.93596875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[80].start 500.86409375
transcript.pyannote[80].end 502.07909375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 502.70346875
transcript.pyannote[81].end 513.19971875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[82].start 511.37721875
transcript.pyannote[82].end 511.47846875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[83].start 513.19971875
transcript.pyannote[83].end 513.62159375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[84].start 513.62159375
transcript.pyannote[84].end 518.53221875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[85].start 516.23721875
transcript.pyannote[85].end 516.77721875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[86].start 518.36346875
transcript.pyannote[86].end 526.68284375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[87].start 525.77159375
transcript.pyannote[87].end 527.25659375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[88].start 527.47596875
transcript.pyannote[88].end 542.00534375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 542.00534375
transcript.pyannote[89].end 543.20346875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[90].start 543.20346875
transcript.pyannote[90].end 543.35534375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[91].start 543.35534375
transcript.pyannote[91].end 545.53221875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[92].start 545.53221875
transcript.pyannote[92].end 545.86971875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[93].start 545.86971875
transcript.pyannote[93].end 549.63284375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[94].start 549.63284375
transcript.pyannote[94].end 550.81409375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[95].start 550.20659375
transcript.pyannote[95].end 556.07909375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[96].start 555.57284375
transcript.pyannote[96].end 556.60221875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[97].start 556.43346875
transcript.pyannote[97].end 563.06534375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[98].start 563.06534375
transcript.pyannote[98].end 563.82471875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[99].start 563.48721875
transcript.pyannote[99].end 564.36471875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[100].start 564.55034375
transcript.pyannote[100].end 592.95096875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[101].start 592.44471875
transcript.pyannote[101].end 602.18159375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[102].start 596.08971875
transcript.pyannote[102].end 596.78159375
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[103].start 601.82721875
transcript.pyannote[103].end 604.76346875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[104].start 602.62034375
transcript.pyannote[104].end 604.00409375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[105].start 604.76346875
transcript.pyannote[105].end 609.92721875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[106].start 610.23096875
transcript.pyannote[106].end 638.29409375
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[107].start 612.62721875
transcript.pyannote[107].end 612.66096875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[108].start 612.66096875
transcript.pyannote[108].end 612.67784375
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[109].start 612.67784375
transcript.pyannote[109].end 612.91409375
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[110].start 612.91409375
transcript.pyannote[110].end 613.06596875
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[111].start 613.08284375
transcript.pyannote[111].end 613.09971875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[112].start 615.79971875
transcript.pyannote[112].end 616.40721875
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[113].start 620.22096875
transcript.pyannote[113].end 620.57534375
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[114].start 621.77346875
transcript.pyannote[114].end 623.17409375
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[115].start 623.52846875
transcript.pyannote[115].end 624.18659375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[116].start 631.20659375
transcript.pyannote[116].end 631.84784375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[117].start 633.06284375
transcript.pyannote[117].end 634.42971875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[118].start 639.82971875
transcript.pyannote[118].end 642.59721875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[119].start 642.83346875
transcript.pyannote[119].end 650.57909375
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[120].start 650.84909375
transcript.pyannote[120].end 654.34221875
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[121].start 654.40971875
transcript.pyannote[121].end 663.99471875
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[122].start 663.13409375
transcript.pyannote[122].end 663.28596875
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[123].start 664.21409375
transcript.pyannote[123].end 696.02346875
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[124].start 696.31034375
transcript.pyannote[124].end 707.36346875
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[125].start 707.36346875
transcript.pyannote[125].end 714.36659375
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[126].start 714.53534375
transcript.pyannote[126].end 727.24221875
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[127].start 727.90034375
transcript.pyannote[127].end 731.44409375
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[128].start 731.57909375
transcript.pyannote[128].end 743.39159375
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[129].start 743.39159375
transcript.pyannote[129].end 747.35721875
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[130].start 747.35721875
transcript.pyannote[130].end 748.96034375
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[131].start 747.94784375
transcript.pyannote[131].end 747.96471875
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[132].start 748.60596875
transcript.pyannote[132].end 752.26784375
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[133].start 752.40284375
transcript.pyannote[133].end 752.63909375
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[134].start 752.85846875
transcript.pyannote[134].end 755.30534375
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[135].start 755.47409375
transcript.pyannote[135].end 756.33471875
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[136].start 756.57096875
transcript.pyannote[136].end 763.20284375
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[137].start 762.42659375
transcript.pyannote[137].end 765.34596875
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[138].start 764.38409375
transcript.pyannote[138].end 807.61784375
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[139].start 767.94471875
transcript.pyannote[139].end 768.50159375
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[140].start 768.50159375
transcript.pyannote[140].end 768.53534375
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[141].start 768.53534375
transcript.pyannote[141].end 768.56909375
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[142].start 785.59596875
transcript.pyannote[142].end 787.43534375
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[143].start 787.99221875
transcript.pyannote[143].end 788.32971875
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[144].start 801.34034375
transcript.pyannote[144].end 801.72846875
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[145].start 801.72846875
transcript.pyannote[145].end 801.91409375
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[146].start 801.91409375
transcript.pyannote[146].end 802.06596875
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[147].start 805.67721875
transcript.pyannote[147].end 805.69409375
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[148].start 805.69409375
transcript.pyannote[148].end 805.86284375
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[149].start 806.62221875
transcript.pyannote[149].end 806.63909375
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[150].start 806.63909375
transcript.pyannote[150].end 806.65596875
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[151].start 806.65596875
transcript.pyannote[151].end 806.67284375
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[152].start 806.67284375
transcript.pyannote[152].end 807.60096875
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[153].start 807.61784375
transcript.pyannote[153].end 808.83284375
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[154].start 811.17846875
transcript.pyannote[154].end 811.83659375
transcript.whisperx[0].start 5.128
transcript.whisperx[0].end 12.098
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席楊瓊發言首先請勞動部、衛福部、經濟部我們一起來討論這個案
transcript.whisperx[1].start 24.778
transcript.whisperx[1].end 44.346
transcript.whisperx[1].text 好 謝謝壯世代成為現在職場非常熱門關鍵字過去呢我們中年轉職不易到半途沒有人要請所以呢企業普遍喜歡運用這個年輕人但是我們也看到少子化的問題國發會在10月17號做了一個公佈2020年到2070年
transcript.whisperx[2].start 51.229
transcript.whisperx[2].end 74.585
transcript.whisperx[2].text 2070年我們會減少人口800多萬人換句話說2070年國發會所公布的我們臺灣只剩下1500人CIA的公布美國中情局公布我們是全世界少子化生育能力第一名
transcript.whisperx[3].start 75.646
transcript.whisperx[3].end 98.217
transcript.whisperx[3].text 最後一名所以剛剛我也跟國防會的主委在討論要怎麼樣去解決這個問題那所以提出了壯世代之所以必須要有這個法也就是讓政府能夠去看到這個問題而且也有所依歸怎麼樣去做大家贊不贊同這樣的一個論點
transcript.whisperx[4].start 100.029
transcript.whisperx[4].end 128.925
transcript.whisperx[4].text 三位都頻頻的點頭OK委員我非常感謝委員對這個問題的關心我也非常佩服委員的這個的vision那我想剛剛何部長剛剛也說了就是說作為一個反年齡歧視我想這是一個好的idea那可是現在有個問題現在就是說他現在目前這一個所謂的壯世代他有三個不明確第一個是整個學術概念上不明確第二個是整個法律概念不明確第三個是政策適用上不明確
transcript.whisperx[5].start 129.825
transcript.whisperx[5].end 147.467
transcript.whisperx[5].text 您現在所回答的這三件我要感謝英明的召集人排定了這個議程因為我們已經看到臺灣面臨的困境問題在全世界生育率世界最後一名看到我們的人口
transcript.whisperx[6].start 149.257
transcript.whisperx[6].end 168.989
transcript.whisperx[6].text 2070年我們只有1500萬人看到這樣子的一個憂心所以提出這樣的一個方針透過我們的法律案透過大家檢討所以我希望待會回答的各部會首長代表人你們應該要就針對既然你們剛剛三個都頻頻點頭就針對我們討論的議案
transcript.whisperx[7].start 175.333
transcript.whisperx[7].end 205.333
transcript.whisperx[7].text ﹏﹏
transcript.whisperx[8].start 206.054
transcript.whisperx[8].end 221.508
transcript.whisperx[8].text 給他擋起來,這樣子不好的所以呢你們也點頭我們就繼續來討論台灣的人口紅利剛剛我說的那個數字我們已經逐漸消失我又看到2023年勞動高齡的這個勞動的報告當中台灣65歲65歲的高齡者參與的只有9.9
transcript.whisperx[9].start 229.955
transcript.whisperx[9].end 245.66
transcript.whisperx[9].text 那我們要看到全世界現在國外經濟部我們全部都要跟世界接軌所以我們也看到其他各國他們的作為這才是一個有為的政府的部門應當要做的所以我們看到我們只有9.9勞動部長在這裡我們看到韓國38.3日本25.7美國19.2
transcript.whisperx[10].start 254.422
transcript.whisperx[10].end 262.291
transcript.whisperx[10].text 那我們在少子化的情況又人口一直下降的情況我們要怎麼樣來加入我們的這個產業人口、勞動人口
transcript.whisperx[11].start 271.62
transcript.whisperx[11].end 289.506
transcript.whisperx[11].text 世界各國有這樣的比例我們是10%都不到在這樣的情況之下我們要怎麼樣去因應請教勞動部長各位委員報告其實我們從109年中高齡專法設立以來每年平均增加10萬人到現在已經增加38萬人
transcript.whisperx[12].start 294.45
transcript.whisperx[12].end 306.441
transcript.whisperx[12].text 您的方案您有努力我們看到但是我們一定要結果論你現在所做的還是全世界最低那我們有什麼精精方案可以滾動式的去檢討加速對
transcript.whisperx[13].start 308.403
transcript.whisperx[13].end 333.155
transcript.whisperx[13].text 這也就是為什麼我們的預算要重溢該當部主因為立法院不可以給你加預算我們錢要花在刀口上我希望可以聽到您也就是你在努力當中現在你所做的都對但是我們的答案是僅有9.9我們跟世界各國比例差那麼多我們還有什麼因應方案因為
transcript.whisperx[14].start 334.275
transcript.whisperx[14].end 336.977
transcript.whisperx[14].text 現在正在努力加速推出各樣的獎補助措施
transcript.whisperx[15].start 357.573
transcript.whisperx[15].end 368.578
transcript.whisperx[15].text 對,來,對,包括55 Plus,壯世代就業促進措施,我們針對還有包括婦女在就業,還有,嘿,就是婦女在這個中高齡的族群。對,我們在這方面都有給僱主,也有給勞工,都有獎勵措施。
transcript.whisperx[16].start 384.645
transcript.whisperx[16].end 403.575
transcript.whisperx[16].text 勞動部你把你進行方案就本席所提出我們65歲以上的高齡者勞動參與率只有9.9跟世界各國差距那麼大的時候你要怎麼樣進行方案你給本席好 謝謝我馬上就可以提供給您了馬上給我提供本席本席不答應你這樣子的回覆
transcript.whisperx[17].start 405.322
transcript.whisperx[17].end 424.816
transcript.whisperx[17].text 你現在是全世界最低你還把現在有的剛剛本席在講的精進方案你把你現在做的還是一樣9.9啊本席要你的你已經做了我也給你贊許但是你要去精進方案啊在這裡回答不要隨隨便便
transcript.whisperx[18].start 425.997
transcript.whisperx[18].end 426.838
transcript.whisperx[18].text 議員吳春城等42人擬具
transcript.whisperx[19].start 444.329
transcript.whisperx[19].end 465.639
transcript.whisperx[19].text 不健康與命的部分因為我們要整體性橫向全部來連結我們看到65歲以上的高年人口我們是468萬人占總人口的20%而且一直在增長那我們看到內政部所公布2023年平均與命我也嚇一跳你們男生只有76.94要小心
transcript.whisperx[20].start 468.24
transcript.whisperx[20].end 490.431
transcript.whisperx[20].text 女生 83.74平均是多少?平均是80.23雖然我們有叫前年度增加0.39那麼其中在這樣的一個年齡我們看到一個數字讓我會緊張我們國人平均不健康的餘命是高達8.5年
transcript.whisperx[21].start 492.893
transcript.whisperx[21].end 499.795
transcript.whisperx[21].text 這個跟世界各國,我們的召集人是專家這個跟世界各國來比較,我們又是第一名
transcript.whisperx[22].start 500.919
transcript.whisperx[22].end 526.762
transcript.whisperx[22].text 也是糟糕的第一名所以在這樣的一個情況之下我要請教我們衛福部市長部健康的餘命高達8.5年我們要怎麼樣去降低因為這個會牽扯到我們的勞動力怎麼降低我們要怎麼降低非常感謝委員垂詢我想大概我們現在目前賴總統他有一個健康台灣的一個方案對你十二旗艦
transcript.whisperx[23].start 527.563
transcript.whisperx[23].end 528.084
transcript.whisperx[23].text 務必要加速!
transcript.whisperx[24].start 543.542
transcript.whisperx[24].end 562.993
transcript.whisperx[24].text 因為你已經8.5 8.5年跟世界各國來比我們是拉太長了所以在這樣的情況之下怎麼樣你的2.0必須要速度加快到3.0世界訊息萬變我們如果依照原來的歸宿速度這是跟不上潮流的怎麼樣加強
transcript.whisperx[25].start 564.854
transcript.whisperx[25].end 564.874
transcript.whisperx[25].text 市長﹖
transcript.whisperx[26].start 592.998
transcript.whisperx[26].end 609.527
transcript.whisperx[26].text 你這個回答本席也沒有辦法接受因為你的兩萬五到三萬九這是循序漸進多久時間累計上來我們再加上近大概八年的時間對你越講大家越沒有辦法接受嘛所以我們看待的是
transcript.whisperx[27].start 610.347
transcript.whisperx[27].end 636.566
transcript.whisperx[27].text 我們目前所面臨到的困境你要怎麼樣進進跟剛剛勞動部一樣我希望就針對我們不健康的平均餘命8.5年你們去進進方案好不好這個非常重要因為你政府有政策出來民眾會跟著走對不對我們已經看到答案不能就攤在那裡好不好你去進進那個方案給本席最後一個議題我覺得非常的重要長壽新經濟
transcript.whisperx[28].start 640.275
transcript.whisperx[28].end 640.456
transcript.whisperx[28].text 議員吳春城
transcript.whisperx[29].start 664.378
transcript.whisperx[29].end 669.822
transcript.whisperx[29].text 市長在這裡我們針對於長壽新經濟你政府要怎麼樣去協助這些的產業你怎麼樣去培植新創的這個產業鏈能夠達到我們消費者既然你知道會消費的人就是在壯世代55歲以上這一環那我們要怎麼樣去推動長壽經濟發展
transcript.whisperx[30].start 688.914
transcript.whisperx[30].end 689.034
transcript.whisperx[30].text 請教次長。
transcript.whisperx[31].start 707.415
transcript.whisperx[31].end 727.824
transcript.whisperx[31].text ⋯⋯⋯⋯
transcript.whisperx[32].start 727.824
transcript.whisperx[32].end 743.422
transcript.whisperx[32].text ﹏﹏
transcript.whisperx[33].start 743.602
transcript.whisperx[33].end 750.647
transcript.whisperx[33].text 市長你剛剛回答的是很美很美的一個境界但是這個計劃要能夠落實這個方案是怎麼樣你們大概多久時間可以把你這個長壽新經濟的商機的方案一個月
transcript.whisperx[34].start 765.376
transcript.whisperx[34].end 765.476
transcript.whisperx[34].text 議員吳春城
transcript.whisperx[35].start 784.582
transcript.whisperx[35].end 811.817
transcript.whisperx[35].text ⋯⋯⋯⋯
gazette.lineno 768
gazette.blocks[0][0] 楊委員瓊瓔:(11時56分)謝謝主席。楊瓊瓔發言,首先請勞動部、衛福部與經濟部,我們一起來討論這個案。
gazette.blocks[0][1] 壯世代成為現在職場非常熱門的關鍵字,過去我們中年轉職沒有人要僱用,因為企業普遍喜歡僱用年輕人,但是我們也看到少子化的問題,國發會在10月17日公布,2024年到2070年我們會減少八百多萬的人口,換句話說,依照國發會公布的數字,2070年我們臺灣只剩下1,500萬人。美國中情局CIA公布,我們是全世界少子化的第一名、生育率是最後一名。剛剛我也與國發會主委討論如何解決這個問題,今天之所以提出壯世代這個法,其實是要讓政府看到這個問題,而且也能有所依歸,該怎麼樣去做,大家贊不贊同這樣的論點?三位都頻頻地點頭!
gazette.blocks[1][0] 呂次長建德:非常感謝委員對這個問題的關心,也非常佩服委員的vision!剛剛何部長也表示訂定了反年齡歧視的規定,我想這是一個好的idea,但現在有一個問題,所謂的壯世代有3個不明確,第一個是整個學術概念上不明確,第二個是整個法律概念不明確,第三個是政策適用上不明確。我們做為一個法……
gazette.blocks[2][0] 楊委員瓊瓔:你現在回答的這三件,我要感謝英明的召集人,排定了這個議程,因為我們已經看到臺灣面臨的困境問題,生育率是全世界的最後一名,看到我們在2070年的人口將只剩下1,500萬人,看到這樣令人憂心的狀況,所以提出這樣的方針,透過我們的法律案讓大家一起檢討。因此,我希望待會回答的各部會首長、代表人,既然剛才你們三個都頻頻點頭,那就針對我們討論的議案,它是一個新的東西,本來我們立法院提出的討論,也就是互相共同去討論,討論才能擦出這個火花,應對臺灣目前所面對的困境,而不是只有一句話說,這個法律位階不明確,它本來就沒有,當然不明確嘛!這個就是現在要討論的啊!對不對?所以我希望我們的討論是有內容的,而不是只有一個擋牆將它擋起來,這樣是不好的。
gazette.blocks[2][1] 既然你們也點頭,我們就繼續來討論。臺灣的人口紅利,剛剛我說的那個數字已經逐漸消失,而我又看到2023年高齡的勞動報告中提到,臺灣65歲以上的高齡者參與率只有9.9%;我們再來看看全世界,因為無論是國發會或經濟部現在都應該要與世界接軌,所以我們也該看看其他各國的作為,這樣才是一個有為政府的部門應當要做的。今天勞動部長也在這裡,我們看到臺灣只有9.9%,但是韓國有38.3%、日本有25.7%、美國有19.2%,因此,我們在少子化的情況下、在人口一直下降的情況下,該如何增加我們的產業人口、勞動人口?看到世界各國有這樣的比例,而我們卻連10%都不到,在這樣的情況下,是否應該要有樣學樣,所以我們要怎麼樣去因應,請教勞動部長?
gazette.blocks[3][0] 何部長佩珊:報告委員,其實我們從109年中高齡專法設立以來,每年平均增加10萬人,到現在已經增加38萬的中高齡就業人口。
gazette.blocks[4][0] 楊委員瓊瓔:好,我告訴部長,您的方案、你的努力,我們看到了。
gazette.blocks[5][0] 何部長佩珊:是。
gazette.blocks[6][0] 楊委員瓊瓔:但是我們一定要結果論,你現在做的成果還是全世界最低,我們有什麼精進方案可以滾動式地加速檢討,這也是為什麼我們的預算要重議,該當不足的,立法院並不能幫你加預算,而且我們的錢要花在刀口上。現在你努力做的都對,但我們看到的結果是僅有9.9%,與世界各國的比例相差那麼多,所以我們還有什麼因應方案?衛福部也在這裡,我們有全世界最好的健保,這個要怎麼辦?我們要如何運用這些有效的人才,請說明。
gazette.blocks[7][0] 何部長佩珊:委員,我們正在努力加速推出各樣的獎補助措施。
gazette.blocks[8][0] 楊委員瓊瓔:努力加速?
gazette.blocks[9][0] 何部長佩珊:對。
gazette.blocks[10][0] 楊委員瓊瓔:新的方案呢?
gazette.blocks[11][0] 何部長佩珊:包括55Plus壯世代就業促進措施、包括婦女再就業,也就是中高齡族群的婦女。
gazette.blocks[12][0] 楊委員瓊瓔:這也是本席一直與你討論的,不要讓她因為生了一個孩子就回不了職場,對不對?
gazette.blocks[13][0] 何部長佩珊:對。
gazette.blocks[14][0] 楊委員瓊瓔:你要如何讓她能夠對職場環境放心,這樣才能回得了啊!
gazette.blocks[15][0] 何部長佩珊:這方面無論是雇主或勞工都有獎勵措施。
gazette.blocks[16][0] 楊委員瓊瓔:勞動部,針對本席提出的65歲以上高齡者勞動參與率只有9.9%,與世界各國差距那麼大的情況下,你要提出什麼樣的精進方案,提供給本席。
gazette.blocks[17][0] 何部長佩珊:好,謝謝。委員,我會提供給你。
gazette.blocks[18][0] 楊委員瓊瓔:多久的時間?
gazette.blocks[19][0] 何部長佩珊:馬上就可以提供給你了。
gazette.blocks[20][0] 楊委員瓊瓔:馬上就可以提供給本席?
gazette.blocks[21][0] 何部長佩珊:是。
gazette.blocks[22][0] 楊委員瓊瓔:本席不答應你這樣的回復,現在你已經是全世界最低了,還要把現有正在做的方案提出來,這樣還是只有9.9%啊!對於你已經做的,本席也給你讚許,但是你要有精進方案啊!在這裡回答不要隨隨便便!已經告訴你是9.9%,不生氣都不行!對不對?你去想看看精進方案,好不好?
gazette.blocks[23][0] 何部長佩珊:好,謝謝。
gazette.blocks[24][0] 楊委員瓊瓔:多久時間告訴本席?
gazette.blocks[25][0] 何部長佩珊:2個禮拜內。
gazette.blocks[26][0] 楊委員瓊瓔:好,2個禮拜內告訴本席你的精進方案。
gazette.blocks[27][0] 何部長佩珊:好,謝謝委員。
gazette.blocks[28][0] 楊委員瓊瓔:接下來是衛福部,關於不健康餘命的部分,我們要整體橫向連結,然而我們看到65歲以上的高齡人口有468萬人,占總人口的20%,而且一直在增長。看到內政部公布2023年的平均餘命,我也嚇一跳,你們男生只有76.94歲,要小心!女生是83.74歲,平均是多少?平均是80.23歲。雖然我們比前年度增加了0.39歲,但是在其中又看到一個數字讓我感到緊張,我們國人的平均不健康餘命高達8.5年,這個與世界各國相比,我們的召集人是專家,我們又是第一名,也是糟糕的第一名。在這樣的情況之下,我要請教衛福部,次長,不健康餘命高達8.5年,我們要怎麼樣去降低?因為這個會牽扯到我們的勞動力,怎麼降低?我們要怎麼降低?
gazette.blocks[29][0] 呂次長建德:非常感謝委員垂詢,目前賴總統有一個健康臺灣的方案,這裡面大概有三個主要的策略,第一個是健康的要讓他更健康,如果有兩種以上的慢性病就是亞健康,第三個就是長照的部分,我們分門別類,長照的部分目前已經做到2.0,準備要升級到3.0,另外……
gazette.blocks[30][0] 楊委員瓊瓔:務必要加速。
gazette.blocks[31][0] 呂次長建德:是。
gazette.blocks[32][0] 楊委員瓊瓔:因為現在已經是8.5年了。
gazette.blocks[33][0] 呂次長建德:沒錯。
gazette.blocks[34][0] 楊委員瓊瓔:8.5年與世界各國相比,我們是拉太長了。
gazette.blocks[35][0] 呂次長建德:是。
gazette.blocks[36][0] 楊委員瓊瓔:在這樣的情況之下,你必須加快速度從2.0升級到3.0。
gazette.blocks[37][0] 呂次長建德:沒錯。
gazette.blocks[38][0] 楊委員瓊瓔:世界瞬息萬變,如果我們還是依照原來龜速的速度,這樣是跟不上潮流的。
gazette.blocks[39][0] 呂次長建德:是的,沒錯。
gazette.blocks[40][0] 楊委員瓊瓔:怎麼樣加快速度?
gazette.blocks[41][0] 呂次長建德:報告委員,目前我們是將預算增加,另外也報告委員非常關心的一個部分,剛剛何部長也說了,我們的2.0,向委員報告一個數字,原先在2016年剛推出的時候是2萬5,到目前為止已經升到9萬5,這是第一個。第二個,薪資本來是22k,現在已經要達到3萬9,其實這裡面有很多是聘相關的……
gazette.blocks[42][0] 楊委員瓊瓔:次長,對於你的這個回答,本席也沒辦法接受,因為你說的2萬5升到3萬9是循序漸進多久的時間累積上來的?
gazette.blocks[43][0] 呂次長建德:將近8年的時間。
gazette.blocks[44][0] 楊委員瓊瓔:對,你越講大家就越沒辦法接受。現在我們看待的是我們目前面臨到的困境,你要怎麼樣精進?像剛剛的勞動部一樣,我希望你針對我們的不健康平均餘命8.5年提出精進方案,好不好?
gazette.blocks[45][0] 呂次長建德:好。
gazette.blocks[46][0] 楊委員瓊瓔:這是非常重要的。
gazette.blocks[47][0] 呂次長建德:好。
gazette.blocks[48][0] 楊委員瓊瓔:政府有政策出來之後,民眾就會跟著走,對不對?
gazette.blocks[49][0] 呂次長建德:沒錯。
gazette.blocks[50][0] 楊委員瓊瓔:我們已經看到答案,不能就攤在那裡,好不好?
gazette.blocks[51][0] 呂次長建德:好的。
gazette.blocks[52][0] 楊委員瓊瓔:你要提出精進方案給本席。
gazette.blocks[53][0] 呂次長建德:OK,謝謝委員。
gazette.blocks[54][0] 楊委員瓊瓔:最後一個議題非常地重要,長壽新經濟。經濟部也在這裡,我們看到壯世代有三分之一的人口及三分之二的財富,顯示我們壯世代的消費力是最強的,你現在去看所有在走路、運動的,幾乎都是這個壯世代的人口,有的提早退休要找第二春的、要找工作環境的、要找工作生活的都在這裡。次長在這裡,針對長壽新經濟,政府要怎麼樣協助這些產業、怎麼樣培植新創的產業鏈?既然你知道能夠消費的人就是壯世代55歲以上的這一環,我們要怎麼樣推動長壽經濟發展,這也是我們一個很重要的經濟來源,尤其臺灣太美了,像我們臺中山海屯又有文化、又有海港、又有空港,都非常的方便,你要怎麼樣抓住壯世代長壽新經濟的商機,請教次長?
gazette.blocks[55][0] 連次長錦漳:這個健康產業是我們部長的一個重大政策,因此目前我們也極力從飲食、運動、智慧醫療三方面著手,讓這些人活得更健康、更有活力。針對剛才委員講的那些不健康餘命等等比較不好的,我們要讓他怎麼在生活中活得更有尊嚴,甚至照顧的人可以更省力,這個輔具的發展也是我們後續在健康產業做的輔導。
gazette.blocks[56][0] 楊委員瓊瓔:次長,你剛剛回答的是很美很美的一個境界。
gazette.blocks[57][0] 連次長錦漳:現在都有action plan在做。
gazette.blocks[58][0] 楊委員瓊瓔:但是這個plan要能夠落實。
gazette.blocks[59][0] 連次長錦漳:會。
gazette.blocks[60][0] 楊委員瓊瓔:這個方案是怎麼樣,不知道!你們大概多久時間可以把長壽新經濟商機的方案……
gazette.blocks[61][0] 連次長錦漳:1個月把方案給委員。
gazette.blocks[62][0] 楊委員瓊瓔:1個月?
gazette.blocks[63][0] 連次長錦漳:對。
gazette.blocks[64][0] 楊委員瓊瓔:因為這整個連動效應非常大,而且我們要就地取材、取我們的優點,55歲以上有經濟能力消費的,我們來協助他,也協助整個產業的發展,像現在有很多老人飲食的餐廳,譬如東西會燉得比較爛或是它的坡道怎麼樣等等,如果政府能夠來協助、來推廣,可以讓我們全民的生活不斷提升,而且協助整個產業,所以你一個月內要把這些方案給本席。
gazette.blocks[65][0] 連次長錦漳:好。
gazette.blocks[66][0] 楊委員瓊瓔:我們希望一起來推動長壽新經濟的商機,好嗎?
gazette.blocks[67][0] 連次長錦漳:好。
gazette.blocks[68][0] 楊委員瓊瓔:謝謝。
gazette.blocks[69][0] 主席:好,謝謝楊委員。
gazette.blocks[69][1] 接續請陳瑩委員。
gazette.agenda.page_end 160
gazette.agenda.meet_id 聯席會議-11-2-26,19-1
gazette.agenda.speakers[0] 蘇清泉
gazette.agenda.speakers[1] 黃秀芳
gazette.agenda.speakers[2] 邱議瑩
gazette.agenda.speakers[3] 林月琴
gazette.agenda.speakers[4] 王正旭
gazette.agenda.speakers[5] 林淑芬
gazette.agenda.speakers[6] 吳春城
gazette.agenda.speakers[7] 陳昭姿
gazette.agenda.speakers[8] 陳亭妃
gazette.agenda.speakers[9] 鄭正鈐
gazette.agenda.speakers[10] 廖偉翔
gazette.agenda.speakers[11] 陳菁徽
gazette.agenda.speakers[12] 王育敏
gazette.agenda.speakers[13] 邱鎮軍
gazette.agenda.speakers[14] 楊瓊瓔
gazette.agenda.speakers[15] 陳瑩
gazette.agenda.speakers[16] 賴瑞隆
gazette.agenda.speakers[17] 翁曉玲
gazette.agenda.speakers[18] 劉建國
gazette.agenda.speakers[19] 吳宗憲
gazette.agenda.speakers[20] 洪孟楷
gazette.agenda.speakers[21] 黃珊珊
gazette.agenda.speakers[22] 林倩綺
gazette.agenda.speakers[23] 林國成
gazette.agenda.speakers[24] 涂權吉
gazette.agenda.speakers[25] 蔡易餘
gazette.agenda.speakers[26] 羅廷瑋
gazette.agenda.speakers[27] 麥玉珍
gazette.agenda.speakers[28] 楊曜
gazette.agenda.speakers[29] 盧縣一
gazette.agenda.speakers[30] 張嘉郡
gazette.agenda.speakers[31] 陳超明
gazette.agenda.speakers[32] 林憶君
gazette.agenda.speakers[33] 邱志偉
gazette.agenda.speakers[34] 謝衣鳯
gazette.agenda.page_start 63
gazette.agenda.meetingDate[0] 2024-10-24
gazette.agenda.gazette_id 1139001
gazette.agenda.agenda_lcidc_ids[0] 1139001_00003
gazette.agenda.meet_name 立法院第11屆第2會期社會福利及衛生環境、經濟委員會第1次聯席會議紀錄
gazette.agenda.content 審查委員吳春城等42人擬具「壯世代政策與產業發展促進法草案」案
gazette.agenda.agenda_id 1139001_00002
IVOD_ID 156139
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/156139
日期 2024-10-24
會議資料.會議代碼 聯席會議-11-2-26,19-1
會議資料.屆 11
會議資料.會期 2
會議資料.會次 1
會議資料.種類 聯席會議
會議資料.委員會代碼[0] 26
會議資料.委員會代碼[1] 19
會議資料.標題 第11屆第2會期社會福利及衛生環境、經濟委員會第1次聯席會議
影片種類 Clip
開始時間 2024-10-24T11:56:20+08:00
結束時間 2024-10-24T12:09:52+08:00
支援功能[0] ai-transcript
支援功能[1] gazette