IVOD_ID |
159445 |
IVOD_URL |
https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/159445 |
日期 |
2025-03-20 |
會議資料.會議代碼 |
委員會-11-3-20-3 |
會議資料.會議代碼:str |
第11屆第3會期財政委員會第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] |
20 |
會議資料.委員會代碼:str[0] |
財政委員會 |
會議資料.標題 |
第11屆第3會期財政委員會第3次全體委員會議 |
影片種類 |
Clip |
開始時間 |
2025-03-20T10:50:34+08:00 |
結束時間 |
2025-03-20T11:01:59+08:00 |
影片長度 |
00:11:25 |
支援功能[0] |
ai-transcript |
video_url |
https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/51071748fba5feb09396bdd9d21d6783b06f2ced2e0bc09060f1855e115a4ba49be7746c6163105b5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8 |
委員名稱 |
黃珊珊 |
委員發言時間 |
10:50:34 - 11:01:59 |
會議時間 |
2025-03-20T09:00:00+08:00 |
會議名稱 |
立法院第11屆第3會期財政委員會第3次全體委員會議(事由:一、邀請財政部莊部長翠雲率所屬機關首長暨國營事業董事長、總經理(含各轉投資事業機構公股代表之董、監事)列席業務報告,並備質詢。
二、審查行政院函請審議「海關進口稅則部分稅則修正草案」案。
三、彙總整理提出「中華民國114年度中央政府總預算案附屬單位預算營業及非營業部分審查總報告草案」提報院會案。) |
transcript.pyannote[0].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[0].start |
5.51534375 |
transcript.pyannote[0].end |
7.52346875 |
transcript.pyannote[1].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[1].start |
7.97909375 |
transcript.pyannote[1].end |
8.67096875 |
transcript.pyannote[2].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[2].start |
13.91909375 |
transcript.pyannote[2].end |
14.35784375 |
transcript.pyannote[3].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[3].start |
14.76284375 |
transcript.pyannote[3].end |
15.82596875 |
transcript.pyannote[4].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[4].start |
16.65284375 |
transcript.pyannote[4].end |
29.42721875 |
transcript.pyannote[5].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[5].start |
29.44409375 |
transcript.pyannote[5].end |
29.91659375 |
transcript.pyannote[6].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[6].start |
30.89534375 |
transcript.pyannote[6].end |
45.59346875 |
transcript.pyannote[7].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[7].start |
45.84659375 |
transcript.pyannote[7].end |
49.23846875 |
transcript.pyannote[8].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[8].start |
50.47034375 |
transcript.pyannote[8].end |
62.21534375 |
transcript.pyannote[9].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[9].start |
54.16596875 |
transcript.pyannote[9].end |
54.80721875 |
transcript.pyannote[10].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[10].start |
55.26284375 |
transcript.pyannote[10].end |
57.06846875 |
transcript.pyannote[11].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[11].start |
58.03034375 |
transcript.pyannote[11].end |
59.59971875 |
transcript.pyannote[12].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[12].start |
60.81471875 |
transcript.pyannote[12].end |
61.13534375 |
transcript.pyannote[13].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[13].start |
62.29971875 |
transcript.pyannote[13].end |
123.30284375 |
transcript.pyannote[14].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[14].start |
66.82221875 |
transcript.pyannote[14].end |
67.14284375 |
transcript.pyannote[15].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[15].start |
68.91471875 |
transcript.pyannote[15].end |
71.96909375 |
transcript.pyannote[16].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[16].start |
78.68534375 |
transcript.pyannote[16].end |
79.41096875 |
transcript.pyannote[17].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[17].start |
80.06909375 |
transcript.pyannote[17].end |
80.25471875 |
transcript.pyannote[18].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[18].start |
81.87471875 |
transcript.pyannote[18].end |
83.17409375 |
transcript.pyannote[19].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[19].start |
87.64596875 |
transcript.pyannote[19].end |
89.09721875 |
transcript.pyannote[20].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[20].start |
90.48096875 |
transcript.pyannote[20].end |
91.59471875 |
transcript.pyannote[21].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[21].start |
98.81721875 |
transcript.pyannote[21].end |
100.63971875 |
transcript.pyannote[22].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[22].start |
108.75659375 |
transcript.pyannote[22].end |
112.68846875 |
transcript.pyannote[23].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[23].start |
114.66284375 |
transcript.pyannote[23].end |
115.96221875 |
transcript.pyannote[24].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[24].start |
117.21096875 |
transcript.pyannote[24].end |
117.51471875 |
transcript.pyannote[25].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[25].start |
124.02846875 |
transcript.pyannote[25].end |
144.80159375 |
transcript.pyannote[26].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[26].start |
145.00409375 |
transcript.pyannote[26].end |
152.66534375 |
transcript.pyannote[27].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[27].start |
153.13784375 |
transcript.pyannote[27].end |
155.55096875 |
transcript.pyannote[28].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[28].start |
155.85471875 |
transcript.pyannote[28].end |
193.73909375 |
transcript.pyannote[29].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[29].start |
159.48284375 |
transcript.pyannote[29].end |
159.66846875 |
transcript.pyannote[30].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[30].start |
159.73596875 |
transcript.pyannote[30].end |
159.76971875 |
transcript.pyannote[31].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[31].start |
177.85971875 |
transcript.pyannote[31].end |
178.72034375 |
transcript.pyannote[32].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[32].start |
178.99034375 |
transcript.pyannote[32].end |
179.71596875 |
transcript.pyannote[33].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[33].start |
182.09534375 |
transcript.pyannote[33].end |
182.56784375 |
transcript.pyannote[34].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[34].start |
187.59659375 |
transcript.pyannote[34].end |
187.95096875 |
transcript.pyannote[35].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[35].start |
194.09346875 |
transcript.pyannote[35].end |
212.55471875 |
transcript.pyannote[36].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[36].start |
196.84409375 |
transcript.pyannote[36].end |
197.09721875 |
transcript.pyannote[37].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[37].start |
197.97471875 |
transcript.pyannote[37].end |
198.80159375 |
transcript.pyannote[38].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[38].start |
213.07784375 |
transcript.pyannote[38].end |
248.07659375 |
transcript.pyannote[39].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[39].start |
248.22846875 |
transcript.pyannote[39].end |
255.73784375 |
transcript.pyannote[40].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[40].start |
255.88971875 |
transcript.pyannote[40].end |
261.62721875 |
transcript.pyannote[41].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[41].start |
261.98159375 |
transcript.pyannote[41].end |
263.44971875 |
transcript.pyannote[42].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[42].start |
263.77034375 |
transcript.pyannote[42].end |
268.39409375 |
transcript.pyannote[43].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[43].start |
269.18721875 |
transcript.pyannote[43].end |
269.77784375 |
transcript.pyannote[44].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[44].start |
269.96346875 |
transcript.pyannote[44].end |
270.53721875 |
transcript.pyannote[45].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[45].start |
270.82409375 |
transcript.pyannote[45].end |
272.02221875 |
transcript.pyannote[46].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[46].start |
272.49471875 |
transcript.pyannote[46].end |
290.56784375 |
transcript.pyannote[47].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[47].start |
291.31034375 |
transcript.pyannote[47].end |
299.79846875 |
transcript.pyannote[48].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[48].start |
299.93346875 |
transcript.pyannote[48].end |
340.36596875 |
transcript.pyannote[49].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[49].start |
304.27034375 |
transcript.pyannote[49].end |
304.55721875 |
transcript.pyannote[50].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[50].start |
305.62034375 |
transcript.pyannote[50].end |
307.86471875 |
transcript.pyannote[51].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[51].start |
308.28659375 |
transcript.pyannote[51].end |
308.97846875 |
transcript.pyannote[52].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[52].start |
309.18096875 |
transcript.pyannote[52].end |
309.56909375 |
transcript.pyannote[53].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[53].start |
310.98659375 |
transcript.pyannote[53].end |
313.60221875 |
transcript.pyannote[54].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[54].start |
315.52596875 |
transcript.pyannote[54].end |
315.91409375 |
transcript.pyannote[55].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[55].start |
322.07346875 |
transcript.pyannote[55].end |
322.68096875 |
transcript.pyannote[56].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[56].start |
324.01409375 |
transcript.pyannote[56].end |
324.18284375 |
transcript.pyannote[57].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[57].start |
337.86846875 |
transcript.pyannote[57].end |
338.18909375 |
transcript.pyannote[58].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[58].start |
340.61909375 |
transcript.pyannote[58].end |
344.61846875 |
transcript.pyannote[59].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[59].start |
344.80409375 |
transcript.pyannote[59].end |
351.65534375 |
transcript.pyannote[60].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[60].start |
351.95909375 |
transcript.pyannote[60].end |
353.64659375 |
transcript.pyannote[61].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[61].start |
354.38909375 |
transcript.pyannote[61].end |
366.92721875 |
transcript.pyannote[62].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[62].start |
367.88909375 |
transcript.pyannote[62].end |
374.58846875 |
transcript.pyannote[63].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[63].start |
374.95971875 |
transcript.pyannote[63].end |
375.95534375 |
transcript.pyannote[64].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[64].start |
376.74846875 |
transcript.pyannote[64].end |
378.68909375 |
transcript.pyannote[65].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[65].start |
380.05596875 |
transcript.pyannote[65].end |
408.16971875 |
transcript.pyannote[66].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[66].start |
381.65909375 |
transcript.pyannote[66].end |
383.46471875 |
transcript.pyannote[67].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[67].start |
387.10971875 |
transcript.pyannote[67].end |
391.24409375 |
transcript.pyannote[68].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[68].start |
398.23034375 |
transcript.pyannote[68].end |
400.57596875 |
transcript.pyannote[69].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[69].start |
408.82784375 |
transcript.pyannote[69].end |
409.35096875 |
transcript.pyannote[70].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[70].start |
410.04284375 |
transcript.pyannote[70].end |
415.20659375 |
transcript.pyannote[71].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[71].start |
415.69596875 |
transcript.pyannote[71].end |
430.02284375 |
transcript.pyannote[72].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[72].start |
416.32034375 |
transcript.pyannote[72].end |
419.49284375 |
transcript.pyannote[73].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[73].start |
419.71221875 |
transcript.pyannote[73].end |
420.15096875 |
transcript.pyannote[74].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[74].start |
421.85534375 |
transcript.pyannote[74].end |
422.56409375 |
transcript.pyannote[75].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[75].start |
428.18346875 |
transcript.pyannote[75].end |
428.72346875 |
transcript.pyannote[76].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[76].start |
430.56284375 |
transcript.pyannote[76].end |
453.56346875 |
transcript.pyannote[77].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[77].start |
435.08534375 |
transcript.pyannote[77].end |
438.34221875 |
transcript.pyannote[78].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[78].start |
453.79971875 |
transcript.pyannote[78].end |
463.90784375 |
transcript.pyannote[79].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[79].start |
464.93721875 |
transcript.pyannote[79].end |
525.95721875 |
transcript.pyannote[80].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[80].start |
467.85659375 |
transcript.pyannote[80].end |
468.34596875 |
transcript.pyannote[81].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[81].start |
478.20096875 |
transcript.pyannote[81].end |
483.19596875 |
transcript.pyannote[82].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[82].start |
494.62034375 |
transcript.pyannote[82].end |
497.35409375 |
transcript.pyannote[83].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[83].start |
501.04971875 |
transcript.pyannote[83].end |
501.43784375 |
transcript.pyannote[84].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[84].start |
506.36534375 |
transcript.pyannote[84].end |
507.04034375 |
transcript.pyannote[85].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[85].start |
509.60534375 |
transcript.pyannote[85].end |
509.99346875 |
transcript.pyannote[86].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[86].start |
526.80096875 |
transcript.pyannote[86].end |
529.72034375 |
transcript.pyannote[87].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[87].start |
529.88909375 |
transcript.pyannote[87].end |
541.66784375 |
transcript.pyannote[88].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[88].start |
533.50034375 |
transcript.pyannote[88].end |
537.71909375 |
transcript.pyannote[89].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[89].start |
542.44409375 |
transcript.pyannote[89].end |
551.10096875 |
transcript.pyannote[90].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[90].start |
551.84346875 |
transcript.pyannote[90].end |
580.15971875 |
transcript.pyannote[91].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[91].start |
553.00784375 |
transcript.pyannote[91].end |
554.50971875 |
transcript.pyannote[92].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[92].start |
555.31971875 |
transcript.pyannote[92].end |
555.87659375 |
transcript.pyannote[93].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[93].start |
567.11534375 |
transcript.pyannote[93].end |
567.60471875 |
transcript.pyannote[94].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[94].start |
569.78159375 |
transcript.pyannote[94].end |
570.57471875 |
transcript.pyannote[95].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[95].start |
578.26971875 |
transcript.pyannote[95].end |
578.94471875 |
transcript.pyannote[96].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[96].start |
580.56471875 |
transcript.pyannote[96].end |
581.74596875 |
transcript.pyannote[97].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[97].start |
580.76721875 |
transcript.pyannote[97].end |
581.25659375 |
transcript.pyannote[98].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[98].start |
581.96534375 |
transcript.pyannote[98].end |
628.33784375 |
transcript.pyannote[99].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[99].start |
583.04534375 |
transcript.pyannote[99].end |
583.55159375 |
transcript.pyannote[100].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[100].start |
598.70534375 |
transcript.pyannote[100].end |
599.19471875 |
transcript.pyannote[101].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[101].start |
599.22846875 |
transcript.pyannote[101].end |
602.48534375 |
transcript.pyannote[102].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[102].start |
603.51471875 |
transcript.pyannote[102].end |
604.13909375 |
transcript.pyannote[103].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[103].start |
605.97846875 |
transcript.pyannote[103].end |
607.54784375 |
transcript.pyannote[104].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[104].start |
609.77534375 |
transcript.pyannote[104].end |
611.02409375 |
transcript.pyannote[105].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[105].start |
629.14784375 |
transcript.pyannote[105].end |
680.31284375 |
transcript.pyannote[106].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[106].start |
633.99096875 |
transcript.pyannote[106].end |
634.78409375 |
transcript.pyannote[107].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[107].start |
642.36096875 |
transcript.pyannote[107].end |
643.18784375 |
transcript.pyannote[108].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[108].start |
654.98346875 |
transcript.pyannote[108].end |
655.82721875 |
transcript.pyannote[109].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[109].start |
659.15159375 |
transcript.pyannote[109].end |
660.41721875 |
transcript.pyannote[110].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[110].start |
670.60971875 |
transcript.pyannote[110].end |
671.99346875 |
transcript.pyannote[111].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[111].start |
683.31659375 |
transcript.pyannote[111].end |
683.78909375 |
transcript.pyannote[112].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[112].start |
683.97471875 |
transcript.pyannote[112].end |
684.76784375 |
transcript.whisperx[0].start |
6.604 |
transcript.whisperx[0].end |
29.678 |
transcript.whisperx[0].text |
謝謝主席 我請部長請部長委員好 是 部長早我想剛剛前面委員都在提台灣因為美國川普上台以後其實我們碰到很大的很大的挑戰尤其是川普有一個很重要的政策叫做對等關稅 對吧 |
transcript.whisperx[1].start |
31.297 |
transcript.whisperx[1].end |
48.699 |
transcript.whisperx[1].text |
對等關稅對他來說國外收他高額關稅他就要收你高額關稅同樣的他會要求關稅公平接下去你覺得台灣跟美國在除了現在在炒的半導體之外還有哪些我們可能會被美國要求對等關稅 |
transcript.whisperx[2].start |
50.989 |
transcript.whisperx[2].end |
59.351 |
transcript.whisperx[2].text |
對於對等關稅剛剛委員說的是一個就是他課我多少現在我們可能有哪些會變成到這個我們有盤整過有統計過有討論過嗎我們當然有盤點剛剛也提到第一個對於從美國進口的我們的前20大30大的貨幣大概有多少項目多少內容另外對於我們出口到美國的主要的產品以及它的金額我們都有做盤點 |
transcript.whisperx[3].start |
79.135 |
transcript.whisperx[3].end |
99.935 |
transcript.whisperx[3].text |
大概有多少會受影響還不知道還是還在盤點影響的話第一個就要看他提出的對等關稅第一個就是項目是什麼然後稅率是什麼然後我們當然也在研議部長這個不用再去看他提出來現在就長在那邊第一個現在我們收他多少他收我們多少都是明確的我只要問你說 |
transcript.whisperx[4].start |
100.816 |
transcript.whisperx[4].end |
121.453 |
transcript.whisperx[4].text |
你們什麼時候會盤點結束我們可能會受到對等關稅的影響有哪些項目我們已經盤點完成那你可不可以把這些東西提供給我們委員會的委員也提供會提供給相關部會我就舉一個簡單的例子是汽車汽車在台灣當然我們有關稅有貨物稅 |
transcript.whisperx[5].start |
124.076 |
transcript.whisperx[5].end |
149.534 |
transcript.whisperx[5].text |
最重要我們可能還有奢侈稅這些相關的稅額對川普來說他可能都是稅那我們現在一台100萬的車從美國進口來大概我們要收到貨物稅LiLiCoCo加起來可能要收到50萬左右的稅也就是我們的稅負是50%但是如果我們的汽車出口到美國它的關稅只有2.5%這個會被變成對等關稅的要求 |
transcript.whisperx[6].start |
153.177 |
transcript.whisperx[6].end |
176.227 |
transcript.whisperx[6].text |
部長你覺得我們要不要因應呢對於各種的方案我們都在因應中我們都在研擬因應當中你們要因應第一個初步盤整的資料提供給我們委員會還有本席第二個我們現在因應的狀況我們有沒有去跟他們溝通或者甚至是做協調上一次好像說經濟部也派人去財政部有派人去嗎我們財政部沒有所以接下來是整個政府要動起來 |
transcript.whisperx[7].start |
181.989 |
transcript.whisperx[7].end |
208.559 |
transcript.whisperx[7].text |
看起來川普政府不會停止而且他雷利風行立刻會處理所以不能等你慢慢盤點我也希望你們快一點第二個像汽車進口這個就很具體包括剛剛講的那些關稅都漲在那邊麻煩你們整理出來現在有可能受到所謂的對等關稅我們會受到的衝擊我覺得財政部包括我們的相關部會都應該給立法院一個完整的檢討 |
transcript.whisperx[8].start |
209.859 |
transcript.whisperx[8].end |
219.383 |
transcript.whisperx[8].text |
其實行政部門都一直都在動我希望是部長還有另外一個就是我國經過三次的重要的複稅改革里程碑在民國57年76年還有96年分別組成過複稅改革委員會 |
transcript.whisperx[9].start |
226.005 |
transcript.whisperx[9].end |
245.323 |
transcript.whisperx[9].text |
所以大概抓一抓就是每20年會做一次的檢討也就是說整個社會原來的稅制它因為因應它的變遷它會有一些調整那現在已經是第18年了也就是說我們這個稅賦改革委員會之前開過三次接下去 |
transcript.whisperx[10].start |
246.324 |
transcript.whisperx[10].end |
266.004 |
transcript.whisperx[10].text |
財政收支劃分法通過地方稅我們常常這邊說娛樂稅印花稅還有我們常常說不合時宜的貨物稅都應該要再做檢討了而且財政部一直說要再檢討所以我們今天有個提案如果可能的話有關稅剛剛講川普要針對關稅 |
transcript.whisperx[11].start |
269.247 |
transcript.whisperx[11].end |
290.268 |
transcript.whisperx[11].text |
出招第二個很多的碳稅有些國家真有些國家可能考慮不真的那我們未來的計劃是什麼那營業稅所得稅等等稅制這幾年的超收也應該要檢討一下我們的稅制所以我們提案說請財政部在半年之內研議是不是在 |
transcript.whisperx[12].start |
291.724 |
transcript.whisperx[12].end |
304.04 |
transcript.whisperx[12].text |
20年即將到期的狀況我們來重新要準備召開財富稅改革委員會部長你的意見呢是委員稅制本來就是應該與時濟進隨著社會經濟有一個變化所以我們可以比較前面政府每20年做這樣的檢討 |
transcript.whisperx[13].start |
309.987 |
transcript.whisperx[13].end |
334 |
transcript.whisperx[13].text |
那當然我們107年也做過負稅的整個所得稅的一個優化一個大幅的一個變動所以一直都在滾動式的一直在檢討跟全國負稅改革會議這也是上次財化法的公聽會很多學者專家提出來的希望財政部去研擬相關的計畫我覺得至少20年了要做一次完整的檢討 |
transcript.whisperx[14].start |
334.94 |
transcript.whisperx[14].end |
352.977 |
transcript.whisperx[14].text |
這個部分我們再來研議它的可行性跟必要性所以這是我們希望財政部至少之前的政府做現在政府也應該做好接下來是有關居住正義的問題我們上次跟民團開了一個記者會我們現在所謂的所得稅的 |
transcript.whisperx[15].start |
354.951 |
transcript.whisperx[15].end |
378.372 |
transcript.whisperx[15].text |
報稅的資料從列舉扣除了12萬改成特別扣除了18萬接下來要報稅了這些東西我們發現有一大部分的民眾兩成不知道五成不敢報部長這是中烏黑市一直沒辦法解決的問題我們現在要做的是這個政策出來了立法通過了很多人不知道這件事情要怎麼解決 |
transcript.whisperx[16].start |
380.34 |
transcript.whisperx[16].end |
408.04 |
transcript.whisperx[16].text |
這個部分剛剛也委員會先宣導第一個宣導第二個我們規劃一個房客可以申訴的一個專線我想第三個你們的網站你們的相關的通知各種都要做但是也跟委員報告我們的政策宣導費被刪了60%我們只能在有限的經費裡面繼續做沒關係你的網站上放了就會很多人報第二個部分我們光內政部包租貸款租金補貼就有68萬戶這個通知至少可以做到吧 |
transcript.whisperx[17].start |
408.871 |
transcript.whisperx[17].end |
438.099 |
transcript.whisperx[17].text |
他們敢報敢申請租金補貼不敢報所得稅這個國家怎麼回事啊這個應該如果是有租金補貼他其實就是公益出租如果他的房客有取得租金補貼的話這個房東就是公益出租人的性質那他的所得稅裡面每個月有一萬五千塊租金補貼我們的法規是不可以去查稅啊我們不是去查稅啊他可以提供資料我們做領現啊是他可以扣繳我們不是去做查稅用的所以 |
transcript.whisperx[18].start |
438.759 |
transcript.whisperx[18].end |
462.445 |
transcript.whisperx[18].text |
這是一個很重要的幾十萬戶七十萬戶總可以完成吧第三個就是我看到你們去查所得稅逃漏稅的租屋大戶就是這些包租公十戶以上茶盒跟五戶以上茶盒的重大茶盒高達六成都逃漏稅也就是說顯然這些包租公還是很認真的在逃漏稅這個問題要怎麼解決 |
transcript.whisperx[19].start |
464.977 |
transcript.whisperx[19].end |
479.25 |
transcript.whisperx[19].text |
我們已經第一個除了加強查緝之外其他稅制面譬如說提到就是說他的所得稅的部分你如果有讓民眾來申請租金補貼的話我們這邊就給你一萬五一個月的一個免稅的一個扣除啊我想這個部分是多管進行的 |
transcript.whisperx[20].start |
482.953 |
transcript.whisperx[20].end |
510.73 |
transcript.whisperx[20].text |
另外就是房屋稅的部分如果說他有申報的話那租金符合他租金標準的話他的稅率是可以用比較低的房屋稅的稅率所以我們是多管齊下那對於有關這所謂的租屋的黑市這個多管齊下我希望真的有用接下來的房屋稅2.0也希望他把房子拿出來用也希望他能夠拿來用第一個有自住不能自住也麻煩你拿出來租讓大家空屋的話我給你課比較多的稅但是因為台灣的 |
transcript.whisperx[21].start |
511.67 |
transcript.whisperx[21].end |
525.244 |
transcript.whisperx[21].text |
房屋持有成本實在太低了所以這些稅賦的誘因沒有辦法對這些房東有太大的誘惑所以逃漏稅的狀況還是很嚴重很多人剛講五成的人不能報 |
transcript.whisperx[22].start |
526.823 |
transcript.whisperx[22].end |
550.863 |
transcript.whisperx[22].text |
不敢報因為房東叫他不准報這個餓房東才是今天租屋黑市最大的問題好的房東沒有問題餓房東你要是去報了你要是不給你設戶口不給你報租金扣繳所以這些事情才是今天的問題好所以我要問說你覺得房稅2.0對租屋黑市有沒有幫助 |
transcript.whisperx[23].start |
551.889 |
transcript.whisperx[23].end |
579.131 |
transcript.whisperx[23].text |
當然是有幫助啊那妳預期有多少幫助妳預期有多少人可以因為這樣子讓這些所謂的租屋房子真的拿出來租或拿出來用在我想五月開始開徵嘛那申報完以後我們來做一個分析跟比較看看你們的期待跟實際有沒有很大的落差那重點還是查得到才有用查不到都叫做廢話 |
transcript.whisperx[24].start |
580.632 |
transcript.whisperx[24].end |
596.625 |
transcript.whisperx[24].text |
查不到就是白搭現在變成是解決租屋黑市的方法一線的基層非常非常的累因為他加大稽查的數量我覺得政策上面剛剛講的很多的東西其實是可以用政策來替代所謂的查緝 |
transcript.whisperx[25].start |
597.145 |
transcript.whisperx[25].end |
601.711 |
transcript.whisperx[25].text |
我原本不能說我們說的是廢話如果沒有查到沒有增加的話就是廢話我們是多管齊下努力的在查剛剛也有數據查到的數量跟普遍的稅額都有有的都有具體的數據所以不是廢話第三個部分接下來是新清安我想問一下部長 |
transcript.whisperx[26].start |
614.188 |
transcript.whisperx[26].end |
627.44 |
transcript.whisperx[26].text |
還有我們的目前為止新青恩上次我們質詢之後你們才開始查所以查到了第一波第二波違法轉租的包租公還有人頭戶兩波查緝的話大概是一千多件違規是嗎 |
transcript.whisperx[27].start |
629.195 |
transcript.whisperx[27].end |
657.554 |
transcript.whisperx[27].text |
我們前兩波查的違規的人頭跟出租戶有兩千多戶兩千多戶那目前呢已經完成追回利息補貼的有百分之六十七那金額也達到兩千所以其他還沒有追回的原因因為其實我們第一個銀行他因為要去找這個貸款戶他也逐一的一戶一戶那有時候他要有空有時候他要沒有空對不對我們也需要用好好的勸說的方式第一個追回利息不能夠鬆手 |
transcript.whisperx[28].start |
659.055 |
transcript.whisperx[28].end |
679.994 |
transcript.whisperx[28].text |
該查就要查 該追就要追第二 接下去可能會有第三波看到土銀台銀也都在繼續的清查這部分要麻煩這是公平正義的問題麻煩部長這邊再把查細的結果第三波的部分再給本席一個完整的紀錄好的 我們會持續的做好 謝謝謝謝委員謝謝 |