iVOD / 159338

Field Value
IVOD_ID 159338
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/159338
日期 2025-03-19
會議資料.會議代碼 委員會-11-3-26-3
會議資料.會議代碼:str 第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第3次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 3
會議資料.會次 3
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 26
會議資料.委員會代碼:str[0] 社會福利及衛生環境委員會
會議資料.標題 第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第3次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-03-19T10:09:52+08:00
結束時間 2025-03-19T10:25:55+08:00
影片長度 00:16:03
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/8d8da86eec6b25b83dda8a94a7489c8639fe1519e09d1f6f8962b2f3400241f679bf6ad6b7fd95895ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 涂權吉
委員發言時間 10:09:52 - 10:25:55
會議時間 2025-03-19T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第3次全體委員會議(事由:一、邀請勞動部部長列席報告業務概況,並備質詢。 二、處理113年度中央政府總預算附屬單位預算決議有關勞動部預算凍結報告案19案。【報告事項】【如經復議則不予處理】 三、繼續審查114年度中央政府總預算案附屬單位預算關於勞動部主管部分。 【3月17日、19日及20日三天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 0.03096875
transcript.pyannote[0].end 0.72284375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1].start 12.02909375
transcript.pyannote[1].end 17.00721875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2].start 17.54721875
transcript.pyannote[2].end 18.98159375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3].start 27.03096875
transcript.pyannote[3].end 38.70846875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 40.73346875
transcript.pyannote[4].end 48.88409375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[5].start 49.25534375
transcript.pyannote[5].end 61.43909375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[6].start 61.57409375
transcript.pyannote[6].end 62.06346875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[7].start 62.95784375
transcript.pyannote[7].end 75.00659375
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[8].start 83.34284375
transcript.pyannote[8].end 92.18534375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 93.80534375
transcript.pyannote[9].end 98.31096875
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[10].start 98.71596875
transcript.pyannote[10].end 106.32659375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 99.03659375
transcript.pyannote[11].end 99.12096875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[12].start 104.89221875
transcript.pyannote[12].end 105.19596875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 106.32659375
transcript.pyannote[13].end 109.38096875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[14].start 109.63409375
transcript.pyannote[14].end 119.84346875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 119.70846875
transcript.pyannote[15].end 120.28221875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[16].start 120.28221875
transcript.pyannote[16].end 132.46596875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 120.29909375
transcript.pyannote[17].end 120.55221875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 133.68096875
transcript.pyannote[18].end 134.64284375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[19].start 134.10284375
transcript.pyannote[19].end 136.80284375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 136.80284375
transcript.pyannote[20].end 137.41034375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[21].start 137.51159375
transcript.pyannote[21].end 140.07659375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[22].start 144.85221875
transcript.pyannote[22].end 153.67784375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[23].start 153.88034375
transcript.pyannote[23].end 155.48346875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[24].start 156.19221875
transcript.pyannote[24].end 158.50409375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[25].start 158.94284375
transcript.pyannote[25].end 163.60034375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[26].start 164.35971875
transcript.pyannote[26].end 164.95034375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[27].start 165.82784375
transcript.pyannote[27].end 170.65409375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[28].start 170.97471875
transcript.pyannote[28].end 175.95284375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[29].start 172.22346875
transcript.pyannote[29].end 172.67909375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[30].start 175.39596875
transcript.pyannote[30].end 175.91909375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[31].start 175.95284375
transcript.pyannote[31].end 176.03721875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[32].start 176.03721875
transcript.pyannote[32].end 177.25221875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[33].start 177.25221875
transcript.pyannote[33].end 177.31971875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[34].start 177.31971875
transcript.pyannote[34].end 186.70221875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[35].start 182.55096875
transcript.pyannote[35].end 182.68596875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[36].start 186.70221875
transcript.pyannote[36].end 187.46159375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[37].start 187.69784375
transcript.pyannote[37].end 197.02971875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[38].start 195.24096875
transcript.pyannote[38].end 195.64596875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[39].start 197.02971875
transcript.pyannote[39].end 197.65409375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[40].start 197.65409375
transcript.pyannote[40].end 197.70471875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[41].start 197.70471875
transcript.pyannote[41].end 209.75346875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[42].start 209.95596875
transcript.pyannote[42].end 223.54034375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[43].start 223.82721875
transcript.pyannote[43].end 231.57284375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[44].start 232.11284375
transcript.pyannote[44].end 237.25971875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[45].start 238.10346875
transcript.pyannote[45].end 249.44346875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[46].start 249.67971875
transcript.pyannote[46].end 262.23471875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[47].start 262.23471875
transcript.pyannote[47].end 270.18284375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[48].start 270.19971875
transcript.pyannote[48].end 291.78284375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[49].start 291.52971875
transcript.pyannote[49].end 302.58284375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[50].start 302.58284375
transcript.pyannote[50].end 310.19346875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[51].start 311.15534375
transcript.pyannote[51].end 311.17221875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[52].start 311.17221875
transcript.pyannote[52].end 320.03159375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[53].start 311.37471875
transcript.pyannote[53].end 312.69096875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[54].start 320.03159375
transcript.pyannote[54].end 336.77159375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[55].start 337.24409375
transcript.pyannote[55].end 343.89284375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 346.44096875
transcript.pyannote[56].end 346.86284375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[57].start 348.44909375
transcript.pyannote[57].end 349.07346875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[58].start 349.52909375
transcript.pyannote[58].end 350.64284375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[59].start 350.86221875
transcript.pyannote[59].end 354.72659375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[60].start 355.23284375
transcript.pyannote[60].end 357.32534375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[61].start 357.86534375
transcript.pyannote[61].end 359.38409375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[62].start 359.92409375
transcript.pyannote[62].end 362.52284375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 362.84346875
transcript.pyannote[63].end 367.28159375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[64].start 366.79221875
transcript.pyannote[64].end 368.83409375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[65].start 368.93534375
transcript.pyannote[65].end 369.30659375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[66].start 370.25159375
transcript.pyannote[66].end 370.69034375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[67].start 371.26409375
transcript.pyannote[67].end 374.25096875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[68].start 374.63909375
transcript.pyannote[68].end 375.53346875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[69].start 376.02284375
transcript.pyannote[69].end 385.84409375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[70].start 386.29971875
transcript.pyannote[70].end 410.46471875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[71].start 410.80221875
transcript.pyannote[71].end 432.97596875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[72].start 432.97596875
transcript.pyannote[72].end 444.02909375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[73].start 444.58596875
transcript.pyannote[73].end 453.02346875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[74].start 453.81659375
transcript.pyannote[74].end 454.45784375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[75].start 454.81221875
transcript.pyannote[75].end 469.03784375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[76].start 465.15659375
transcript.pyannote[76].end 465.88221875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[77].start 467.14784375
transcript.pyannote[77].end 468.61596875
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[78].start 468.63284375
transcript.pyannote[78].end 468.68346875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[79].start 469.03784375
transcript.pyannote[79].end 471.07971875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[80].start 469.05471875
transcript.pyannote[80].end 470.97846875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[81].start 472.26096875
transcript.pyannote[81].end 484.17471875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[82].start 483.78659375
transcript.pyannote[82].end 487.97159375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[83].start 487.43159375
transcript.pyannote[83].end 494.41784375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[84].start 489.92909375
transcript.pyannote[84].end 490.21596875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[85].start 494.87346875
transcript.pyannote[85].end 502.24784375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[86].start 502.24784375
transcript.pyannote[86].end 513.03096875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[87].start 513.03096875
transcript.pyannote[87].end 519.52784375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[88].start 519.86534375
transcript.pyannote[88].end 522.07596875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[89].start 522.59909375
transcript.pyannote[89].end 522.61596875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[90].start 522.61596875
transcript.pyannote[90].end 522.63284375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[91].start 522.63284375
transcript.pyannote[91].end 523.51034375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[92].start 523.51034375
transcript.pyannote[92].end 527.74596875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[93].start 523.52721875
transcript.pyannote[93].end 523.96596875
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[94].start 528.01596875
transcript.pyannote[94].end 528.96096875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[95].start 529.38284375
transcript.pyannote[95].end 551.86034375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[96].start 552.28221875
transcript.pyannote[96].end 555.97784375
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[97].start 555.97784375
transcript.pyannote[97].end 556.85534375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[98].start 557.56409375
transcript.pyannote[98].end 558.55971875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[99].start 559.16721875
transcript.pyannote[99].end 561.81659375
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[100].start 562.50846875
transcript.pyannote[100].end 563.53784375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[101].start 563.87534375
transcript.pyannote[101].end 566.40659375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[102].start 567.28409375
transcript.pyannote[102].end 572.48159375
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[103].start 573.12284375
transcript.pyannote[103].end 580.05846875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[104].start 580.05846875
transcript.pyannote[104].end 623.61284375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[105].start 587.50034375
transcript.pyannote[105].end 588.04034375
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[106].start 588.36096875
transcript.pyannote[106].end 589.54221875
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[107].start 625.78971875
transcript.pyannote[107].end 651.08534375
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[108].start 649.00971875
transcript.pyannote[108].end 653.81909375
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[109].start 654.22409375
transcript.pyannote[109].end 656.23221875
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[110].start 656.78909375
transcript.pyannote[110].end 662.23971875
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[111].start 662.37471875
transcript.pyannote[111].end 667.62284375
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[112].start 668.29784375
transcript.pyannote[112].end 675.99284375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[113].start 675.99284375
transcript.pyannote[113].end 687.18096875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[114].start 687.46784375
transcript.pyannote[114].end 708.66284375
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[115].start 709.01721875
transcript.pyannote[115].end 717.03284375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[116].start 715.68284375
transcript.pyannote[116].end 716.83034375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[117].start 717.03284375
transcript.pyannote[117].end 717.13409375
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[118].start 717.13409375
transcript.pyannote[118].end 717.28596875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[119].start 717.28596875
transcript.pyannote[119].end 717.33659375
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[120].start 717.33659375
transcript.pyannote[120].end 717.97784375
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[121].start 717.97784375
transcript.pyannote[121].end 735.96659375
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[122].start 735.96659375
transcript.pyannote[122].end 746.90159375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[123].start 747.40784375
transcript.pyannote[123].end 760.13159375
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[124].start 757.81971875
transcript.pyannote[124].end 757.83659375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[125].start 757.83659375
transcript.pyannote[125].end 758.54534375
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[126].start 760.13159375
transcript.pyannote[126].end 760.14846875
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[127].start 760.14846875
transcript.pyannote[127].end 760.41846875
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[128].start 760.41846875
transcript.pyannote[128].end 787.35096875
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[129].start 788.09346875
transcript.pyannote[129].end 812.76471875
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[130].start 812.62971875
transcript.pyannote[130].end 815.39721875
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[131].start 815.76846875
transcript.pyannote[131].end 822.06284375
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[132].start 822.40034375
transcript.pyannote[132].end 822.83909375
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[133].start 823.41284375
transcript.pyannote[133].end 824.50971875
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[134].start 824.72909375
transcript.pyannote[134].end 827.05784375
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[135].start 827.64846875
transcript.pyannote[135].end 847.96596875
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[136].start 847.96596875
transcript.pyannote[136].end 858.64784375
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[137].start 859.39034375
transcript.pyannote[137].end 870.34221875
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[138].start 869.05971875
transcript.pyannote[138].end 902.30346875
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[139].start 883.62284375
transcript.pyannote[139].end 887.30159375
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[140].start 902.30346875
transcript.pyannote[140].end 912.20909375
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[141].start 912.32721875
transcript.pyannote[141].end 916.32659375
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[142].start 917.60909375
transcript.pyannote[142].end 920.42721875
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[143].start 921.03471875
transcript.pyannote[143].end 926.75534375
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[144].start 926.90721875
transcript.pyannote[144].end 939.98534375
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[145].start 929.55659375
transcript.pyannote[145].end 931.71659375
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[146].start 932.74596875
transcript.pyannote[146].end 933.26909375
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[147].start 940.33971875
transcript.pyannote[147].end 963.96471875
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[148].start 957.85596875
transcript.pyannote[148].end 957.87284375
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[149].start 957.87284375
transcript.pyannote[149].end 958.61534375
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[150].start 959.66159375
transcript.pyannote[150].end 959.71221875
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[151].start 959.71221875
transcript.pyannote[151].end 959.76284375
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[152].start 959.76284375
transcript.pyannote[152].end 959.77971875
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[153].start 959.77971875
transcript.pyannote[153].end 961.97346875
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[154].start 961.97346875
transcript.pyannote[154].end 962.15909375
transcript.whisperx[0].start 12.059
transcript.whisperx[0].end 15.402
transcript.whisperx[0].text 好 謝謝主席先請我們調評師 市長還有我們勞保局局長市長還有局長
transcript.whisperx[1].start 27.059
transcript.whisperx[1].end 37.927
transcript.whisperx[1].text 好 市長 局長 我想請問一下我們育嬰留職挺薪的補貼在110年7月以前全部是由救保基金來支應 對吧
transcript.whisperx[2].start 41.225
transcript.whisperx[2].end 60.572
transcript.whisperx[2].text 這個部分的話是20%的部分之前的話是六成的部分都是救保基金後來在110年7月之後因為我們政府有加發20%所以加發20%的部分也是有就是由我們政府的公務預算來支應這沒有問題吧是
transcript.whisperx[3].start 63.015
transcript.whisperx[3].end 73.9
transcript.whisperx[3].text 好那當然這也是我們政府的德政也替我們新手父母來感謝那接下來我想請問一下我們勞保師我們勞保師師長那師長我請問一下我們在114年度的總預算我們勞動保險業務被刪減凍結多少錢
transcript.whisperx[4].start 93.854
transcript.whisperx[4].end 99.277
transcript.whisperx[4].text 勞動保險大的勞動保險業務是動60萬對就是在這個在這個大的勞動保險業務在委員會凍結60萬嘛我們委員會凍結60萬另外就是我的零一分支動10億
transcript.whisperx[5].start 109.982
transcript.whisperx[5].end 114.887
transcript.whisperx[5].text 有一個動10億是我們民眾黨黨團針對勞工保險財務及就業保險業務1200億裡面凍結10億所以整體來講我們針對這裡面的受雇勞工育嬰留職停薪津貼加補補助經費在這個科目是並沒有凍結或者刪除的
transcript.whisperx[6].start 133.953
transcript.whisperx[6].end 139.668
transcript.whisperx[6].text 對在對不對只有剛剛的相互有其他都沒有嗎是是好那不好意思來請一下我們洪部長
transcript.whisperx[7].start 145.776
transcript.whisperx[7].end 162.766
transcript.whisperx[7].text 黃部長那其實剛剛我有聽到我們兩位委員陳菁英委員跟邱振興委員都有提到關於我們部長有在新聞方邊接受我們周玉蔻我們這個媒體人的訪問好像有針對我們
transcript.whisperx[8].start 165.925
transcript.whisperx[8].end 190.584
transcript.whisperx[8].text 受雇勞工運營流停津貼的部分剛剛部長也有承認是因為說錯口誤對嘛就是針對有動山的部分動山是產檢架跟賠產檢架對所以就是這部分是搞錯了口誤嘛剛剛我有聽到是口誤那我想請問一下部長你是什麼時候知道自己在這部分是說錯的因為我真的最近開了太多運營流停的
transcript.whisperx[9].start 191.405
transcript.whisperx[9].end 208.839
transcript.whisperx[9].text 相關的會議所以當時在訪問的時候可能下意識的講成暈流挺那是我們委員剛剛詢問的時候你才知道接受周益蔻訪問的時候說錯還是後來就知道了後來就知道那後來知道怎麼沒有趕快立即澄清讓這個謠言在網路上一直發酵呢
transcript.whisperx[10].start 210.58
transcript.whisperx[10].end 236.571
transcript.whisperx[10].text 因為他還是當然今天很謝謝委員給我這個機會我們可以在這裡跟說明澄清當時被動三的主要是產檢架跟賠產檢架所以他一樣還是會影響到新手爸媽相關的權益對 但是我們希望大家比較重視的針對受僱勞工育嬰留庭的部分居然部長都節目受訪結束之後就知道這個是錯的我覺得
transcript.whisperx[11].start 238.152
transcript.whisperx[11].end 262.419
transcript.whisperx[11].text 因為部長是我們勞動部單位最高的主管機關啊因為你所說的話大家都信以為真而且非常重視那如果連我們最高主管單位主管說的話那居然有錯應該就馬上更正結果居然讓這幾天在網路謠言一直在發酵那所以造成我們民眾之間大家很多的恐慌啊
transcript.whisperx[12].start 263.119
transcript.whisperx[12].end 282.811
transcript.whisperx[12].text 所以謝謝今天委員會給我這個機會我在這邊就是把它澄清清楚對我那天是有口誤對部長我也希望這個事情如果當然我們人都有可能犯錯我們都有可能說錯話但是知道錯應該盡快要澄清不然大家都會誤以為部長跟我們週一扣
transcript.whisperx[13].start 283.711
transcript.whisperx[13].end 310.001
transcript.whisperx[13].text 這個名嘴好像刻意在節目上散播不時的謠言然後讓這個謠言一直在民間在網路上散播不是這樣子我那天主要是討論的事情是說這個預算的煽動會對於我們很多的尤其是生產有生育的家庭產生的衝擊跟影響那我希望那居然部長今天也針對收穫勞工預停留的部分確定我們都是沒有動沒有煽的吧
transcript.whisperx[14].start 312.47
transcript.whisperx[14].end 336.367
transcript.whisperx[14].text 應該說我當時在說的部分主要是針對應該是要針對我心中在想的是產檢家跟陪產檢家好沒關係啊那就是說針對這部分是沒有動三的我們就事實來澄清只是希望以後當然如果真的說錯我們希望在第一時間趕快澄清不應該我們最高主管單位的主管說出的話沒有澄清之後讓這些謠言一直在網路散播
transcript.whisperx[15].start 337.318
transcript.whisperx[15].end 343.541
transcript.whisperx[15].text 好那接下來不好意思部長我們請問一下先請我的調評師黃師長請問一下今年我們產檢價跟賠產檢價還是還有我們賠產價薪資補助在動山的部分是民眾黨團刪除了800萬嘛對不對
transcript.whisperx[16].start 363.422
transcript.whisperx[16].end 380.759
transcript.whisperx[16].text 報告委員是刪除八百萬另外還有一些凍結對 刪除的部分是八百萬嘛是那它針對這刪除八百萬的部分它是在整個勞動條件及就業平等下還是針對我們產檢價 賠產價 賠產檢的部分
transcript.whisperx[17].start 386.465
transcript.whisperx[17].end 409.944
transcript.whisperx[17].text 報告是在整個勞動條件及就業平等的向下但是因為撇開那個所謂的補助款的部分來說那勞動條件及就業平等的實際上我們在推動的一般的這個業務部分的預算也只有844萬那如果把這個800萬的三減全部放到業務費的那一塊的話那大概是全年都不能動
transcript.whisperx[18].start 410.905
transcript.whisperx[18].end 413.989
transcript.whisperx[18].text 所以我剛剛會先講說產檢價還有賠產檢 賠產價這部分其實我們整個項目3.8百萬民眾黨針對這部分是針對整個勞動條件
transcript.whisperx[19].start 425.72
transcript.whisperx[19].end 452.749
transcript.whisperx[19].text 及就業平等的業務並不是單就針對產檢價賠產檢跟賠產價這部分對不對你可以從你的這張圖上面可以很清楚的看到我要補充兩點第一點是就像我說的刪除了八百萬但同時也凍結了將近兩千萬然後在這張圖上面你可以看到其實在產檢價跟賠產檢價的補助的那個項目裡面幾乎佔了這一整大項的九成
transcript.whisperx[20].start 453.909
transcript.whisperx[20].end 470.814
transcript.whisperx[20].text 所以三八百萬跟動兩千萬是一定會影響到產檢價跟賠產檢價的這個補貼的發放的這是一定會影響的好所以我們現在就是你們其實數字是很清楚的因為我大象的就是我們先理清一下啦就是
transcript.whisperx[21].start 473.104
transcript.whisperx[21].end 490.593
transcript.whisperx[21].text 刪除這800萬他是針對整個勞動條件及就業平等這個業務的大象並不是單就針對產檢價 賠產檢價跟賠產價沒有錯但這個獎補助站裡面佔了非常非常大的比例你可以看到我的意思說不是針對性嘛那只是說這個整個項目的800萬是由我們
transcript.whisperx[22].start 495.375
transcript.whisperx[22].end 521.404
transcript.whisperx[22].text 勞動部這邊去做調整但是並不是要針對我們這個產檢價的部分去做刪除對不對但是在這個大項上面如果要刪800還要動2000這個是一定會影響到產檢價和賠產檢價這個項目的在數字上面是很清楚的好那我們我們整個勞動條件及就業平等業務其實它這個項目齁大概是總經費大概是1億嘛
transcript.whisperx[23].start 522.622
transcript.whisperx[23].end 551.277
transcript.whisperx[23].text 剛才九千七百多九千多嘛九千七百多就大概一億嘛那所以基本上我們並不是針對新手父母這個產檢價的部分那當然部長剛剛講的我們也了解但是我們今天要講的就是說我們這一億裡面刪除的八百萬並不是針對我們這一部分而是由勞動部裡面自己去做調整所以部長你的意思是說這九千七百多萬裡面
transcript.whisperx[24].start 553.096
transcript.whisperx[24].end 572.131
transcript.whisperx[24].text 這刪除了800萬,你是針對這一部分來做刪除是嗎?這個跟委員說明,刪除了800,動了2000,三家動,其實佔這一整項將近要三成那剛剛可以看到產檢家、培診檢家相關的補助,其實佔了這一整項的九成
transcript.whisperx[25].start 573.171
transcript.whisperx[25].end 595.535
transcript.whisperx[25].text 所以這三根洞是影響一定會影響到產檢家跟陪產檢家的在數字上面其實我們就可以看出來了對沒關係所以重點在勞動條件集就會評等裡面這九千七百多萬刪了八百萬但是這八百萬是勞動兩千啊然後但是凍結的部分是因為希望你們提出計劃加以改善就解凍了嘛
transcript.whisperx[26].start 595.865
transcript.whisperx[26].end 614.31
transcript.whisperx[26].text 但是山跟洞這個洞的比例很高山加洞加起來相信三成對但是洞是可以解洞的只是說希望我們針對沒有做好的地方去做加以改善好那沒關係那一個重點我們之前針對我們產檢價薪資賠產檢賠產價這個薪資補助我們在112年的時候也發生過預算不足那請問師長那時候預算不足我們是怎麼來處理的
transcript.whisperx[27].start 625.928
transcript.whisperx[27].end 653.484
transcript.whisperx[27].text 報告委員當初那一年的話因為主計總署的估算跟我們的估算他的數字上面編的比較少所以當年的話金額不足金額不足的話到了發現錢會不夠的時候那我們只好先向主計總署去爭取看二倍金能不能有但是那時候回覆是說沒有錢那我們就自己要想像一下好沒關係我講比較快啦直接是不是後來我們直接
transcript.whisperx[28].start 654.304
transcript.whisperx[28].end 675.452
transcript.whisperx[28].text 跟救保基金短期周轉那個部分的話是確實有跟救保基金當時做一個短期周轉但是要付利息對 所以我們有看過這個公文就是說如果這部分真的沒有或者不夠的時候是可以由救保基金來周轉而且這部分也曾經過有這個案例嘛 對不對
transcript.whisperx[29].start 676.772
transcript.whisperx[29].end 705.972
transcript.whisperx[29].text 我想要跟你說過去有這個案例但是其實那時候立法院的預算中心也針對當時的案例要求勞動部要妥慎檢討第二個這樣子周轉的做法它並不是一個預算使用的最正軌的方式因為它的前提也要包括我們的基金監理會要能夠同意同時也要在隔年的預算要能夠編得出來經過立法院的同意這裡面是有很多
transcript.whisperx[30].start 706.112
transcript.whisperx[30].end 726.827
transcript.whisperx[30].text 不確定性的所以我不能夠說只要過去有過這樣周轉的案例現在就想怎麼刪就怎麼刪反正不夠你就去借錢就是不對的並不是這樣所以我的意思說只是說如果真的不夠我們是有這個是其中一個方法甚至像剛剛吉他委員也有提過
transcript.whisperx[31].start 727.467
transcript.whisperx[31].end 746.468
transcript.whisperx[31].text 如果真的自然難行我們也可以用追加預算只要提出合理性真的有需求我們是可以追加預算我說這都是其中的方法我們就是因為覺得我們爭取預算是有合理性所以之前才提出復議案很希望大院能夠同意這個復議案來重新討論這裡面可能會在執行裡面會遇到的困難
transcript.whisperx[32].start 747.469
transcript.whisperx[32].end 758.68
transcript.whisperx[32].text 所以有這個有這個案例的我們並不能說只要有過去有周轉的例子所以我現在想怎麼編想怎麼刪反正夠或不夠都無所謂反正到時候去借就這個當時預算中心也叫我們妥順檢討對部長就像我們剛剛講的其實剛剛針對我們
transcript.whisperx[33].start 766.448
transcript.whisperx[33].end 787.101
transcript.whisperx[33].text 我們的項目裡面喔 刪了800萬 但是800萬是去做調整 但是我覺得現在 還有動2000 好動那都可以解動嘛 那我們行政院喔 我覺得現在我們因為預算喔 今年編的3兆多我們覺得行政院就像一個大胖子 那你今天
transcript.whisperx[34].start 788.417
transcript.whisperx[34].end 813.31
transcript.whisperx[34].text 這麼肥胖我們希望你做個健康的方式去做調整做瘦身但是你應該是用健康的方式去做調整去做減肥啊可是並不是叫你把這個預算太多去做刪除你一定要用斷手斷腳的方式來減重啊我覺得應該有很多健康的方式不應該用這麼極端惡劣的方式去做這樣子的處理的方式圖案就像這張圖上面寫的刪除800
transcript.whisperx[35].start 815.871
transcript.whisperx[35].end 834.734
transcript.whisperx[35].text 也有凍結20%將近2000萬其實在這張圖上面三根凍加起來將近是三成不是部長你也知道那個凍結的部分是為了監督政府針對很多預算執行上面沒有做得很完善的地方所以提出希望我們
transcript.whisperx[36].start 835.334
transcript.whisperx[36].end 857.565
transcript.whisperx[36].text 部會把做不好的地方加以改善之後提出改善計畫我們就會馬上解凍嘛所以這個凍的部分是良善的並不是刻意去無納我們的預算讓我們政府沒有辦法執行要是說如果全部都不能影響的話那難道是我們在這個來問條件與就業平衡的業務裡面其他原本過去做的全部都要刪除全部都不能做這一樣是影響業務的執行啊
transcript.whisperx[37].start 859.486
transcript.whisperx[37].end 880.037
transcript.whisperx[37].text 三減八百凍結將近百分之二十兩千這就是事實啊這就是會影響這個業務下面在這個勞動條件級就業平等業務下面的執行那因為時間的關係我是建議的像我們勞動條件級就業平等這三除八百萬其實有很多地方可以去做調整並不是一定要針對這個
transcript.whisperx[38].start 881.198
transcript.whisperx[38].end 887.06
transcript.whisperx[38].text 大家都覺得很重要新手父母這個賠產價去解這個800萬去找有些地方真的是多餘的錢並不是要去找這個很重要我覺得像我們的預算的審核我們就像一個大胖子我們是減肥要瘦身要健康並不是要用斷手斷腳的方式來減肥
transcript.whisperx[39].start 902.566
transcript.whisperx[39].end 916.109
transcript.whisperx[39].text 如果立法院覺得哪些部分真的有瘦身的必要或者是預算執行有問題其實要求我們要減少或者是合理的監督我覺得這都沒有問題可是現在我們遇到的狀況是先刪了以後你自己再去找
transcript.whisperx[40].start 917.699
transcript.whisperx[40].end 939.724
transcript.whisperx[40].text 甚至這個找的過程裡面就是壞事因為產檢架跟陪產檢架的薪資補助就是占這一整大項裡面的最大的比例甚至是九成沒有我相信到我們大家今天在這邊我們都是平和理性如果有什麼東西自然難行我相信可以提出去隨時都可以做調整而且我們在整個大項目的
transcript.whisperx[41].start 941.265
transcript.whisperx[41].end 958.606
transcript.whisperx[41].text 刪減動除並不是要針對重要的項目所以就像我講我們是為了要健康多餘花的錢我們去做調整我們監督政府審查預算但是並不是要你去刪除我們覺得非常重要要用到的錢所以這部分我希望我們大家都可以好好來討論因為這個項目在大廈的佔比例太大了我簡單讓兩兆