iVOD / 157875

Field Value
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/66a8e59aed318d216c2484aa30402553d143e698449c70dc773b3fa48179a30d10bd954f519c80315ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 羅智強
委員發言時間 11:08:24 - 11:14:02
影片長度 338
會議時間 2024-12-05T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第2會期司法及法制委員會第18次全體委員會議(事由:一、併案審查 (一)委員賴士葆等31人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條條文修正草案」案。 (二)委員賴士葆等19人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第六十七條條文修正草案」案。 (三)委員張智倫等16人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條條文修正草案」案。 (四)委員張嘉郡等23人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條條文修正草案」案。 (五)委員賴士葆等26人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十八條條文修正草案」案。 (六)委員徐欣瑩等20人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條、第三十八條及第六十七條條文修正草案」案。 (七)委員邱鎮軍等25人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條條文修正草案」案。 (八)國民黨黨團擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條條文修正草案」案。 (九)委員林思銘等26人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第六十七條條文修正草案」案。 (十)委員陳超明等19人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條條文修正草案」案。 (十一)委員許宇甄等20人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條及第六十七條條文修正草案」案。 (十二)委員黃健豪等18人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第六十七條條文修正草案」案。 (十三)委員張智倫等19人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三條、第八條及第三十七條條文修正草案」案。 (十四)委員馬文君等20人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條條文修正草案」案。 (十五)委員傅崐萁等21人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第六十七條條文修正草案」案。 (十六)委員王鴻薇等25人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條及第六十七條條文修正草案」案。 (十七)委員黃建賓等16人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條條文修正草案」案。 (十八)委員陳玉珍等16人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條條文修正草案」案。 (十九)委員王鴻薇等19人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十八條條文修正草案」案。 (二十)委員羅智強等16人擬具「公務人員退休資遣撫卹法第三十七條條文修正草案」案。 二、併案審查 (一)委員李彥秀等18人擬具「公務人員任用法第三十六條之一條文修正草案」案。 (二)委員翁曉玲等22人擬具「公務人員任用法第二十八條之一條文修正草案」案。)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[0].start 0.03096875
transcript.pyannote[0].end 9.44721875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 9.58221875
transcript.pyannote[1].end 9.91971875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 10.67909375
transcript.pyannote[2].end 11.05034375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[3].start 12.19784375
transcript.pyannote[3].end 16.18034375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[4].start 17.54721875
transcript.pyannote[4].end 22.25534375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 23.48721875
transcript.pyannote[5].end 26.27159375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 27.52034375
transcript.pyannote[6].end 28.07721875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 28.53284375
transcript.pyannote[7].end 34.16909375
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 35.26596875
transcript.pyannote[8].end 43.56846875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 44.63159375
transcript.pyannote[9].end 56.98409375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[10].start 58.21596875
transcript.pyannote[10].end 60.91596875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 61.75971875
transcript.pyannote[11].end 63.34596875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[12].start 65.03346875
transcript.pyannote[12].end 65.86034375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 66.21471875
transcript.pyannote[13].end 67.81784375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 68.49284375
transcript.pyannote[14].end 69.11721875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 69.48846875
transcript.pyannote[15].end 72.30659375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[16].start 73.18409375
transcript.pyannote[16].end 74.56784375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 76.40721875
transcript.pyannote[17].end 79.54596875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 80.32221875
transcript.pyannote[18].end 85.99221875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 87.88221875
transcript.pyannote[19].end 90.05909375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 91.10534375
transcript.pyannote[20].end 92.96159375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 93.90659375
transcript.pyannote[21].end 95.45909375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[22].start 96.35346875
transcript.pyannote[22].end 98.05784375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[23].start 98.85096875
transcript.pyannote[23].end 99.37409375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[24].start 100.25159375
transcript.pyannote[24].end 101.23034375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[25].start 102.25971875
transcript.pyannote[25].end 107.03534375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[26].start 107.54159375
transcript.pyannote[26].end 108.60471875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 108.90846875
transcript.pyannote[27].end 111.35534375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 112.38471875
transcript.pyannote[28].end 113.16096875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 113.81909375
transcript.pyannote[29].end 115.64159375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[30].start 116.72159375
transcript.pyannote[30].end 118.72971875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 119.69159375
transcript.pyannote[31].end 125.91846875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 127.28534375
transcript.pyannote[32].end 129.00659375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 129.49596875
transcript.pyannote[33].end 132.73596875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 133.25909375
transcript.pyannote[34].end 135.13221875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 135.75659375
transcript.pyannote[35].end 137.59596875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 138.76034375
transcript.pyannote[36].end 139.65471875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 140.39721875
transcript.pyannote[37].end 141.19034375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 141.54471875
transcript.pyannote[38].end 146.70846875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 147.61971875
transcript.pyannote[39].end 152.61471875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 153.89721875
transcript.pyannote[40].end 156.49596875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 157.64346875
transcript.pyannote[41].end 162.40221875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 163.02659375
transcript.pyannote[42].end 164.14034375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 164.76471875
transcript.pyannote[43].end 166.87409375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 167.71784375
transcript.pyannote[44].end 168.71346875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 169.03409375
transcript.pyannote[45].end 170.62034375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 171.12659375
transcript.pyannote[46].end 174.02909375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 174.67034375
transcript.pyannote[47].end 180.47534375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 182.34846875
transcript.pyannote[48].end 187.03971875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[49].start 187.49534375
transcript.pyannote[49].end 190.21221875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 191.39346875
transcript.pyannote[50].end 197.18159375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 198.27846875
transcript.pyannote[51].end 204.96096875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 205.36596875
transcript.pyannote[52].end 205.95659375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 206.54721875
transcript.pyannote[53].end 208.77471875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 209.53409375
transcript.pyannote[54].end 210.58034375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 211.17096875
transcript.pyannote[55].end 216.87471875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 217.68471875
transcript.pyannote[56].end 218.71409375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 219.38909375
transcript.pyannote[57].end 222.19034375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[58].start 222.52784375
transcript.pyannote[58].end 224.36721875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 225.29534375
transcript.pyannote[59].end 229.37909375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[60].start 230.99909375
transcript.pyannote[60].end 233.15909375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 233.78346875
transcript.pyannote[61].end 237.39471875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[62].start 237.96846875
transcript.pyannote[62].end 238.69409375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[63].start 239.55471875
transcript.pyannote[63].end 241.42784375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 242.52471875
transcript.pyannote[64].end 247.35096875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 248.46471875
transcript.pyannote[65].end 250.57409375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[66].start 251.67096875
transcript.pyannote[66].end 253.93221875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 254.75909375
transcript.pyannote[67].end 264.91784375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[68].start 265.50846875
transcript.pyannote[68].end 271.11096875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[69].start 271.75221875
transcript.pyannote[69].end 275.61659375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[70].start 276.42659375
transcript.pyannote[70].end 277.50659375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[71].start 278.55284375
transcript.pyannote[71].end 282.56909375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[72].start 282.83909375
transcript.pyannote[72].end 289.36971875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[73].start 290.11221875
transcript.pyannote[73].end 292.44096875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[74].start 292.49159375
transcript.pyannote[74].end 296.13659375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[75].start 297.11534375
transcript.pyannote[75].end 299.42721875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[76].start 299.96721875
transcript.pyannote[76].end 306.22784375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[77].start 306.59909375
transcript.pyannote[77].end 316.75784375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 317.14596875
transcript.pyannote[78].end 330.57846875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[79].start 330.93284375
transcript.pyannote[79].end 333.98721875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[80].start 336.28221875
transcript.pyannote[80].end 337.90221875
transcript.whisperx[0].start 0.309
transcript.whisperx[0].end 25.622
transcript.whisperx[0].text 我想在座的立法委員齁如果我沒有看錯的話齁大概只有我跟主席曾經當過公務員啦我是講那個你考公務人員的高普考嗎?我講的是公務員通過高普考的公務員 文官 文官啦 謝謝沒有 您發展好了 謝謝
transcript.whisperx[1].start 27.571
transcript.whisperx[1].end 56.51
transcript.whisperx[1].text 我想我只要分享一下我自己當公務員的心情而且是基層公務員基層公務員心情我在大學畢業當兵退伍的時候通過高考進到公平會當基層公務員那時候蔡英文在當公平會的委員那我還印象非常深刻因為我的父母親都是勞工階層父親是碼頭工人所以當時看到榜單出來那我考上高考父親是開心到流眼淚
transcript.whisperx[2].start 58.254
transcript.whisperx[2].end 85.481
transcript.whisperx[2].text 可是呢最近我看到另外一個母親也在流眼淚就是那位無姓公務員他被霸凌被他的主管管霸凌然後交出了工作的同時也交出了他的生命他的母親也在流眼淚今天我在這邊我也跟告訴大家我是從公務人員的角度將心比心的來去看今天公務員到底面對什麼問題
transcript.whisperx[3].start 87.912
transcript.whisperx[3].end 115.271
transcript.whisperx[3].text 公務人員現在面對兩大問題第一個就是過去這八年我們的民進黨執政的時候對文官極度的侵滅極度的霸凌你現在看到所有的事情在過去我當公務員基層公務員的時候或者是我在馬政府工作的時候坦白講是沒有看到的怎麼會去霸凌到公務員今天
transcript.whisperx[4].start 116.775
transcript.whisperx[4].end 139.326
transcript.whisperx[4].text 必須用這麼極端的方式怎麼會去叫公務員深蹲演講叫公務員下跪道歉還叫公務員你去死吧這是長期民進黨對於所謂的公務人員的不尊重那甚至最後變成霸凌那造成的一個悲劇第二個是什麼
transcript.whisperx[5].start 140.441
transcript.whisperx[5].end 166.73
transcript.whisperx[5].text 第二就是對於公務人員民進黨長期把公務人員都是貶義為祕寵所以呢認為你不值得你不應該拿到這樣的退休待遇我回想起當初我在報考公務員的時候我也會萬萬沒有想到一件事有報公務員第一個為什麼那時候想要當公務員因為我覺得公務員是一個有尊嚴的工作啊
transcript.whisperx[6].start 167.742
transcript.whisperx[6].end 196.695
transcript.whisperx[6].text 大家都覺得考上公務員很棒啊很好啊公務員是一個穩定的工作可以報銷國家公務人員是一個有保障的工作不只薪水有保障政府也保障了我退休的生活三十年前我不會想像到有一天政府跟我講說因為我會破產所以抱歉我曾經答應你的事情我做不到我們再回到今天的我們講的公務員員的退休的所得替代率的問題
transcript.whisperx[7].start 198.305
transcript.whisperx[7].end 224.061
transcript.whisperx[7].text 剛才民進黨的委員們一直在強調馬政府馬總統對於公務人員的這年金改革的態度是啊公務人員也沒有反對年金改革我也沒有反對啊但我不知道今天我們的在座的執政黨的立委跟我們所有後面的機關的首長你有沒有聽到你們自己都說已經砍了公務員兩千億了當血肉消去之後
transcript.whisperx[8].start 225.336
transcript.whisperx[8].end 253.294
transcript.whisperx[8].text 在這邊我們期待的也就是你可不可以保他的金股啊公務員也沒有反對年金改革啊但要求所得替代率從75%掉到67.5%夠了吧就很卑微的三個字夠了吧不要怪我今天對我們嘉賓兄前面那個保障公務員這五個字我看得很刺眼因為所謂保障公務員是建立在什麼建立在削奪他的退休保障資產
transcript.whisperx[9].start 254.81
transcript.whisperx[9].end 277.391
transcript.whisperx[9].text 我還沒有講今天我的提案裡面還包括一個就針對退休的警察消防海巡還有空中跟移民署的危牢勤務人員難道他們不值得國家更好的待遇嗎更好的對待嗎更好的退休保障嗎這些問題其實需要的複雜度並不難同理心而已
transcript.whisperx[10].start 278.598
transcript.whisperx[10].end 299.071
transcript.whisperx[10].text 因此在這邊我坦白講民進黨有個主張我也認同但是我也希望這主張不是變成是今天某種程度拖延今天我們來談今天解決公務員現在退休保障受到很大侵害的一個拖延的理由就是你要說主張公聽會我覺得很好啊
transcript.whisperx[11].start 300.051
transcript.whisperx[11].end 300.672
transcript.whisperx[11].text 三)委員張智倫等16人擬具 «公務人員退休資遣
transcript.whisperx[12].start 317.245
transcript.whisperx[12].end 318.105
transcript.whisperx[12].text 三)委員張智倫等19人擬具
IVOD_ID 157875
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/157875
日期 2024-12-05
會議資料.會議代碼 委員會-11-2-36-18
會議資料.屆 11
會議資料.會期 2
會議資料.會次 18
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 36
會議資料.標題 第11屆第2會期司法及法制委員會第18次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2024-12-05T11:08:24+08:00
結束時間 2024-12-05T11:14:02+08:00
支援功能[0] ai-transcript