iVOD / 159409

Field Value
IVOD_ID 159409
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/159409
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 2025-03-19T13:35:30+08:00
結束時間 2025-03-19T13:48:52+08:00
影片長度 00:13:22
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/8d8da86eec6b25b831b1f8e89215403739fe1519e09d1f6fb046c84a64030c6d455f0fb71571eecb5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 陳瑩
委員發言時間 13:35:30 - 13:48:52
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 11.10096875
transcript.pyannote[0].end 12.88971875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1].start 13.10909375
transcript.pyannote[1].end 13.88534375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 18.71159375
transcript.pyannote[2].end 19.42034375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 19.42034375
transcript.pyannote[3].end 20.66909375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 20.93909375
transcript.pyannote[4].end 82.61721875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 82.97159375
transcript.pyannote[5].end 90.73409375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[6].start 91.12221875
transcript.pyannote[6].end 123.85971875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[7].start 124.58534375
transcript.pyannote[7].end 135.08159375
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 135.21659375
transcript.pyannote[8].end 135.43596875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 136.27971875
transcript.pyannote[9].end 140.11034375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[10].start 140.76846875
transcript.pyannote[10].end 151.75409375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[11].start 152.04096875
transcript.pyannote[11].end 165.89534375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[12].start 160.74846875
transcript.pyannote[12].end 161.17034375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 168.29159375
transcript.pyannote[13].end 169.52346875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 170.94096875
transcript.pyannote[14].end 177.70784375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 178.23096875
transcript.pyannote[15].end 186.44909375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 186.48284375
transcript.pyannote[16].end 199.08846875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 194.65034375
transcript.pyannote[17].end 194.93721875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 199.59471875
transcript.pyannote[18].end 203.13846875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[19].start 202.58159375
transcript.pyannote[19].end 221.00909375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 222.00471875
transcript.pyannote[20].end 231.35346875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 231.60659375
transcript.pyannote[21].end 237.32721875
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 237.24284375
transcript.pyannote[22].end 250.74284375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 251.01284375
transcript.pyannote[23].end 254.60721875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 254.89409375
transcript.pyannote[24].end 262.94346875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 263.48346875
transcript.pyannote[25].end 263.51721875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[26].start 263.51721875
transcript.pyannote[26].end 264.34409375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 263.55096875
transcript.pyannote[27].end 264.36096875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 264.36096875
transcript.pyannote[28].end 264.41159375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[29].start 264.41159375
transcript.pyannote[29].end 264.42846875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 264.49596875
transcript.pyannote[30].end 264.88409375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 266.30159375
transcript.pyannote[31].end 267.75284375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 268.47846875
transcript.pyannote[32].end 273.55784375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[33].start 273.42284375
transcript.pyannote[33].end 279.56534375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 279.24471875
transcript.pyannote[34].end 281.11784375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 281.23596875
transcript.pyannote[35].end 282.80534375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 282.63659375
transcript.pyannote[36].end 282.90659375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[37].start 282.90659375
transcript.pyannote[37].end 283.63221875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[38].start 284.49284375
transcript.pyannote[38].end 285.01596875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 284.84721875
transcript.pyannote[39].end 293.45346875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[40].start 292.45784375
transcript.pyannote[40].end 300.87846875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[41].start 305.08034375
transcript.pyannote[41].end 305.68784375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[42].start 305.97471875
transcript.pyannote[42].end 310.78409375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 311.07096875
transcript.pyannote[43].end 320.26784375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[44].start 320.90909375
transcript.pyannote[44].end 323.22096875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[45].start 323.96346875
transcript.pyannote[45].end 331.74284375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[46].start 332.58659375
transcript.pyannote[46].end 333.53159375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 336.87284375
transcript.pyannote[47].end 337.27784375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 337.49721875
transcript.pyannote[48].end 354.43971875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[49].start 354.49034375
transcript.pyannote[49].end 354.52409375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[50].start 354.84471875
transcript.pyannote[50].end 363.97409375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[51].start 364.46346875
transcript.pyannote[51].end 383.26221875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[52].start 383.97096875
transcript.pyannote[52].end 384.69659375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 385.33784375
transcript.pyannote[53].end 386.33346875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[54].start 386.62034375
transcript.pyannote[54].end 392.03721875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[55].start 392.94846875
transcript.pyannote[55].end 414.90284375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 416.16846875
transcript.pyannote[56].end 430.66409375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 430.10721875
transcript.pyannote[57].end 433.24596875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 434.56221875
transcript.pyannote[58].end 435.03471875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 435.15284375
transcript.pyannote[59].end 436.06409375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[60].start 436.31721875
transcript.pyannote[60].end 437.81909375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 437.81909375
transcript.pyannote[61].end 438.24096875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[62].start 438.00471875
transcript.pyannote[62].end 441.63284375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 442.10534375
transcript.pyannote[63].end 447.13409375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[64].start 447.72471875
transcript.pyannote[64].end 453.71534375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[65].start 454.59284375
transcript.pyannote[65].end 456.63471875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[66].start 456.55034375
transcript.pyannote[66].end 466.45596875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[67].start 467.41784375
transcript.pyannote[67].end 468.88596875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[68].start 467.89034375
transcript.pyannote[68].end 470.86034375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[69].start 468.95346875
transcript.pyannote[69].end 490.33409375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[70].start 490.67159375
transcript.pyannote[70].end 499.53096875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[71].start 500.03721875
transcript.pyannote[71].end 504.94784375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 505.47096875
transcript.pyannote[72].end 540.75659375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[73].start 526.80096875
transcript.pyannote[73].end 527.00346875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[74].start 527.08784375
transcript.pyannote[74].end 527.13846875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[75].start 541.04346875
transcript.pyannote[75].end 541.76909375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[76].start 542.47784375
transcript.pyannote[76].end 547.27034375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[77].start 549.81846875
transcript.pyannote[77].end 550.64534375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 550.74659375
transcript.pyannote[78].end 551.64096875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[79].start 552.50159375
transcript.pyannote[79].end 553.86846875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[80].start 553.21034375
transcript.pyannote[80].end 553.58159375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 555.62346875
transcript.pyannote[81].end 559.25159375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[82].start 559.52159375
transcript.pyannote[82].end 577.76346875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[83].start 578.08409375
transcript.pyannote[83].end 589.37346875
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[84].start 591.17909375
transcript.pyannote[84].end 592.00596875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[85].start 592.36034375
transcript.pyannote[85].end 593.47409375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[86].start 593.62596875
transcript.pyannote[86].end 605.48909375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[87].start 603.97034375
transcript.pyannote[87].end 608.59409375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[88].start 608.44221875
transcript.pyannote[88].end 608.99909375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[89].start 608.99909375
transcript.pyannote[89].end 609.33659375
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[90].start 610.14659375
transcript.pyannote[90].end 616.44096875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[91].start 616.72784375
transcript.pyannote[91].end 623.35971875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[92].start 623.81534375
transcript.pyannote[92].end 641.39909375
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[93].start 641.83784375
transcript.pyannote[93].end 650.27534375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[94].start 650.96721875
transcript.pyannote[94].end 651.60846875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[95].start 652.09784375
transcript.pyannote[95].end 652.94159375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[96].start 653.32971875
transcript.pyannote[96].end 673.27596875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[97].start 670.10346875
transcript.pyannote[97].end 671.84159375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[98].start 673.61346875
transcript.pyannote[98].end 678.50721875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[99].start 679.03034375
transcript.pyannote[99].end 679.80659375
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[100].start 680.22846875
transcript.pyannote[100].end 685.07159375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[101].start 685.88159375
transcript.pyannote[101].end 688.63221875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[102].start 689.35784375
transcript.pyannote[102].end 692.63159375
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[103].start 693.54284375
transcript.pyannote[103].end 694.80846875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[104].start 695.34846875
transcript.pyannote[104].end 702.21659375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[105].start 703.33034375
transcript.pyannote[105].end 704.03909375
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[106].start 704.27534375
transcript.pyannote[106].end 710.51909375
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[107].start 710.80596875
transcript.pyannote[107].end 719.37846875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[108].start 720.28971875
transcript.pyannote[108].end 734.17784375
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[109].start 734.44784375
transcript.pyannote[109].end 740.72534375
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[110].start 740.86034375
transcript.pyannote[110].end 743.61096875
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[111].start 745.14659375
transcript.pyannote[111].end 747.35721875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[112].start 748.04909375
transcript.pyannote[112].end 756.18284375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[113].start 756.41909375
transcript.pyannote[113].end 756.72284375
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[114].start 756.63846875
transcript.pyannote[114].end 767.47221875
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[115].start 768.51846875
transcript.pyannote[115].end 770.96534375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[116].start 771.52221875
transcript.pyannote[116].end 772.61909375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[117].start 772.04534375
transcript.pyannote[117].end 774.35721875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[118].start 774.96471875
transcript.pyannote[118].end 780.22971875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[119].start 779.75721875
transcript.pyannote[119].end 784.53284375
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[120].start 784.65096875
transcript.pyannote[120].end 788.05971875
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[121].start 788.66721875
transcript.pyannote[121].end 797.00346875
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[122].start 792.04221875
transcript.pyannote[122].end 792.58221875
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[123].start 794.79284375
transcript.pyannote[123].end 795.18096875
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[124].start 796.21034375
transcript.pyannote[124].end 796.63221875
transcript.whisperx[0].start 11.521
transcript.whisperx[0].end 13.683
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席 麻煩請部長陳英文好部長好 因為您上任以來本席有發現這段時間勞動部的政策好像大部分我們的觀察是左院長在對外發布的機率比較高
transcript.whisperx[1].start 34.182
transcript.whisperx[1].end 54.817
transcript.whisperx[1].text 那我從來也很少就是說看到說有哪一家媒體有提到就是說部長自己對外說明這個所主政的勞動部將有這個什麼重大的這個計畫或改變例如說國定假日要增加勞退要提高那有條件的開放外籍勞工從事服務業等等
transcript.whisperx[2].start 56.118
transcript.whisperx[2].end 79.017
transcript.whisperx[2].text 甚至是說像台中百貨公司氣爆事故的救援跟慰問傷患我們看到的大部分都是卓院長在指示優先照顧傷者保障勞工權益 盡速調查事故原因等等我想這些很多行政院在發布集都要說明
transcript.whisperx[3].start 80.198
transcript.whisperx[3].end 99.966
transcript.whisperx[3].text 呃感覺就是說勞團跟工商團體呃對於這個勞動部的這個角色溝通的這個管道就是好像比較弱一點這是有一些奇怪就感覺上有些奇怪然後那反而就是說對於在我們會比較常看到就是過去對於勞動部常有一些需要
transcript.whisperx[4].start 102.067
transcript.whisperx[4].end 120.097
transcript.whisperx[4].text 這個補破網的工作 有很多的報導金句 例如說我不吃這一套啦 不用恭喜我啦 就按基金用途改革進行改革進行式等等 或者是說沒動機跟理由迴避這些金句其實大家都反而非常的耳熟能詳 這個報導是看到蠻多的那
transcript.whisperx[5].start 124.66
transcript.whisperx[5].end 151.337
transcript.whisperx[5].text 再來我想要請教就是說部長接任之初喔特別卓院長有給您三個任務請教請問你還記得嗎第一個當然是處理霸凌的問題然後再來一個是處理部內的霸凌整頓的問題然後再來包括是希望能夠提出一個完整的勞工的政策然後也希望做出一些制度的改革
transcript.whisperx[6].start 152.21
transcript.whisperx[6].end 177.255
transcript.whisperx[6].text 我想比較還原院長所用的文字就是說穩定勞動部內部同仁的情緒這個是他有講的那我想要請教就是說內部同仁情緒目前都穩定了嗎當然我們這段時間還是會有一些相關的申訴可是我們就是透過該處理的就去處理該面對就面對
transcript.whisperx[7].start 178.611
transcript.whisperx[7].end 198.833
transcript.whisperx[7].text 我想這個內部同仁的情緒應該不只不單止就是之前的這個謝怡榮的事件應該還有很多可能有些被揭露有些在調查中有些是在進行中不為人知的我想這些情緒不曉得部長有沒有關注到
transcript.whisperx[8].start 199.802
transcript.whisperx[8].end 220.595
transcript.whisperx[8].text 如果有相關的問題的話我想都可以提出來我想這個是很重要的第一個第一件事情部長有這樣提那再來就是要能夠健全友善合理的職場然後讓所有的勞工在安全環境中為國人效力那請問現在大家勞工們都安全了嗎
transcript.whisperx[9].start 222.365
transcript.whisperx[9].end 237.115
transcript.whisperx[9].text 所以這部分我想昨天講當時的意思是就是針對我們要求治安法那針對職場霸凌的機制要來把它法制化這部分我們正在當然在進行中然後目前草案已經進入到最後的收尾的階段
transcript.whisperx[10].start 237.355
transcript.whisperx[10].end 264.172
transcript.whisperx[10].text 我想這個部分大家都一直也都跟部長一直在努力那第三個就是在國家發展過程中對於所有產業人民的需求要提出完整的這個勞工政策那我想請教就是說目前這個部長主要你現在在推動的主要的政策是有哪些然後協助你擬定政策的這些核心人物又是哪些核心人物對
transcript.whisperx[11].start 268.576
transcript.whisperx[11].end 283.088
transcript.whisperx[11].text 我現在是勞動部長當然我就是要對這些事情負責倒不是什麼核心人物不核心人物的問題那協助你這個就是說擬定決策啦就是的這些人當然部內的同仁很重要就是部內的同仁的
transcript.whisperx[12].start 284.91
transcript.whisperx[12].end 300.584
transcript.whisperx[12].text 部內的同仁也包括我們其實相關的政策也會諮詢專家學者包括產業先包括勢勞工團體那我再請教部長就是您這三個月沒有築密的歲月裡有沒有好好珍惜自己
transcript.whisperx[13].start 305.117
transcript.whisperx[13].end 333.204
transcript.whisperx[13].text 因為我去查過這個所有的部會很不幸的我沒有找到有任何一個部會的主任秘書一直可以懸缺三個月以上那我是很擔心啦就是說這個我倒要問問就是說勞動部你們這個內部的你們這些資深官員難道你們都不願意擔任部長的主秘嗎你們在幹什麼
transcript.whisperx[14].start 336.892
transcript.whisperx[14].end 354.008
transcript.whisperx[14].text 我覺得我們這些相關重要的職缺確實我們有補了一些然後我覺得找到很不錯很適當的人選那可是也有一些持續的在找到在接觸然後在詢問中那我自己心裡也蠻急的
transcript.whisperx[15].start 355.089
transcript.whisperx[15].end 382.768
transcript.whisperx[15].text 所以看起來部長蠻嚴格就是您的標準也真的很高這個是好事啦但是三個月的歲月那我們其實都很關心也特別我們過去也都是同事就是說部長是屬於這個輕壯派的部長但現在就是說以在卓內閣的這個放眼望去部長應該算是最年輕的應該是吧
transcript.whisperx[16].start 385.356
transcript.whisperx[16].end 414.617
transcript.whisperx[16].text 我沒有去問因為有人已經不在了所以你應該是最年輕的那你跟這些可以就是說在輩分上是可以作為您的這個叔叔阿姨輩的這些高階文官那高階文官常常就是高學歷又經驗豐富那部長你如何去領導管理他們然後讓他們看見說你的這個能力然後可以信任你
transcript.whisperx[17].start 416.189
transcript.whisperx[17].end 433.072
transcript.whisperx[17].text 因為我們其實都是會很擔心就是說也怕你在勞動部裡面被欺負啊然後或者被蒙蔽而不自知甚至被誤導那這個就是在政策的決策上就會發生很大的問題這個是我們擔心的沒有被欺負的問題我可以很肯定的
transcript.whisperx[18].start 434.588
transcript.whisperx[18].end 453.34
transcript.whisperx[18].text 好沒有這個問題這是好事因為如果有人欺負你我們也會幫忙修理他幫忙導正那但是你如果有被蒙蔽的時候我們想幫忙就未必幫得上忙了這是我才我才就是本性比較
transcript.whisperx[19].start 454.656
transcript.whisperx[19].end 466.384
transcript.whisperx[19].text 真正擔心的事情我覺得我們會把這個諮詢的管道盡量的多元然後來聽大家的意見那事實上不管最後的什麼決策我都是要負責的
transcript.whisperx[20].start 467.892
transcript.whisperx[20].end 488.825
transcript.whisperx[20].text 我覺得有一些決策如果錯誤了你嘴巴講說你可以負責但是影響到很多勞工的權益的時候你嘴巴講你可以負責實際上你是沒有辦法負責的我必須要在這裡做這樣提醒雖然我今天的口氣很溫和但是呢我想有些問題是瑞麗的
transcript.whisperx[21].start 490.786
transcript.whisperx[21].end 504.642
transcript.whisperx[21].text 所以我做這樣子的提醒那至於哪些部分被蒙蔽我想後續我還會再跟你持續溝通因為你如果繼續被蒙蔽那院長交付你的任務你就沒有辦法完成
transcript.whisperx[22].start 506.184
transcript.whisperx[22].end 528.345
transcript.whisperx[22].text 那最近來進入一個實質的問題最近這個職場霸凌的案件還是層出不窮那以最近這個台大醫院某病房的護理站的例子似乎要認定成立了那實務上非常的不容易你們自己北分署的案子也是部長自己親自召集組成有公信力的這些外部委員那最後才能通過的嗎
transcript.whisperx[23].start 529.286
transcript.whisperx[23].end 553.212
transcript.whisperx[23].text 好那而且是在責損一位部長之後然後才被認定成立喔所以部長你也才有機會坐上這個位置那我要請教的是說被霸凌的受害者如果因此罹患精神疾病算不算職業災害算不算這應該算了好你講的
transcript.whisperx[24].start 555.666
transcript.whisperx[24].end 559.053
transcript.whisperx[24].text 这个要经过专业医学的专业认定对
transcript.whisperx[25].start 559.548
transcript.whisperx[25].end 588.994
transcript.whisperx[25].text 好我想是這樣啦你的回答也沒錯就是畢竟但是這10年來其實大概只有認定25件而已我提供這個數據給部長參考那再來未來即將制定的這個霸凌專章是在他是很奇妙的他是長在職安法裡面那這是不是表示就是說勞動檢查機構將負責未來的這個霸凌調查跟檢查講到這裡我先請教部長就是說調查跟檢查的差別在哪裡
transcript.whisperx[26].start 591.221
transcript.whisperx[26].end 608.656
transcript.whisperx[26].text 這當然不一樣對 差別在哪裡檢查是對於我們的很多的防治的做法有沒有做到位必須進行檢查那調查當然就是進入到個案上面那到底發生的事情是什麼進行調查這當然是很不一樣所以其實一個是就是事前的預防跟事後的調查當然
transcript.whisperx[27].start 610.197
transcript.whisperx[27].end 637.56
transcript.whisperx[27].text 那再來我要提醒就是說某事業單位的技術長這個新聞被董事長殺害死亡那因為他在他的離職信當中有提及到就是說他在職場上是有被霸凌的狀況所以依據職安法已經進行了勞檢那過去你們的執行裡面並沒有要求就是這個勞檢介入霸凌的調查但是呢你們北分署的案子跟這個
transcript.whisperx[28].start 638.94
transcript.whisperx[28].end 649.464
transcript.whisperx[28].text 新北的勞檢處也都全部介入他都介入了那這表示就是說那這個將來地方跟中央有可能是不同調的
transcript.whisperx[29].start 651.061
transcript.whisperx[29].end 678.299
transcript.whisperx[29].text 所以法令要怎麼定是至關重要那不要造成說將來各縣市就各吹各的調那因為如果說這個事業單位的調查認為霸凌不成立而勞檢調查認定成立的時候部長認為怎麼辦我可以再舉一個例子就是說因為我是想問說那霸凌專章到底能不能處理這一塊因為我來舉這個例子
transcript.whisperx[30].start 679.099
transcript.whisperx[30].end 701.573
transcript.whisperx[30].text 嗯 就是職安署如果就說好啦職安署內部的某約顧的同仁被公務人員的同仁霸凌然後勞檢員就是要去調查但是勞檢員又受雇於職安署那你們到底要怎麼處理這些狀況
transcript.whisperx[31].start 703.362
transcript.whisperx[31].end 718.804
transcript.whisperx[31].text 跟委員說明剛才講到勞檢的人力他處理的比較不是直接的所謂的調查這個勞檢的部分比方說像新北市的介入他比較是去查他在職場霸凌的問題或者是不法侵害問題上面有沒有做到預防
transcript.whisperx[32].start 720.356
transcript.whisperx[32].end 746.947
transcript.whisperx[32].text 那調查的部分還會有調查該有的人力所以這部分會是不太一樣的那當然接下來我們是希望如果治安法的修法有霸凌反霸凌防治專章之後這些都有相關的機制上面的規範對啊那好啦即便是調查沒有預防那你們這些勞檢員要去調查自己的這個顧用他們的人這個治安署有沒有做到預防
transcript.whisperx[33].start 748.072
transcript.whisperx[33].end 773.901
transcript.whisperx[33].text 那這個也是另外一個問題啊所以我點出來這樣問題也沒有錯嘛你就是球員兼裁判自己調查自己啊如果涉及到的是這個機構裡面的最高負責人的話當然就設計上面我們會是希望有再由上級機關來做調查就又要就是所以這個專章所以我才清風法也是這樣子啊就是如果
transcript.whisperx[34].start 775.294
transcript.whisperx[34].end 796.079
transcript.whisperx[34].text 這個最高負責人是行為人的話那你不太能夠在這個機構只能自己負責我想今天今天我剛提出的這些問題就是一個善意的提醒因為我們畢竟現在就是我們即將要來處理制定這個霸凌專長所以我大概提出這個做以上提醒好那請你們注意謝謝