iVOD / 159623

Field Value
IVOD_ID 159623
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/159623
日期 2025-03-26
會議資料.會議代碼 委員會-11-3-19-5
會議資料.會議代碼:str 第11屆第3會期經濟委員會第5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 5
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 19
會議資料.委員會代碼:str[0] 經濟委員會
會議資料.標題 第11屆第3會期經濟委員會第5次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-03-26T11:15:17+08:00
結束時間 2025-03-26T11:24:41+08:00
影片長度 00:09:24
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/8cb7ec0b2cd1ea340fb3b0261b7af505280a1269ac70bedc320df3df7f6ba36dde7eaf727ba7c6f95ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 呂玉玲
委員發言時間 11:15:17 - 11:24:41
會議時間 2025-03-26T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第3會期經濟委員會第5次全體委員會議(事由:邀請農業部部長列席報告業務概況,並備質詢。【3月26日及27日二天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 8.02971875
transcript.pyannote[0].end 9.58221875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 9.75096875
transcript.pyannote[1].end 10.61159375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 16.88909375
transcript.pyannote[2].end 17.27721875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 17.56409375
transcript.pyannote[3].end 17.98596875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 18.50909375
transcript.pyannote[4].end 35.06346875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 35.36721875
transcript.pyannote[5].end 69.01596875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[6].start 69.74159375
transcript.pyannote[6].end 70.66971875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 70.66971875
transcript.pyannote[7].end 71.39534375
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 72.72846875
transcript.pyannote[8].end 74.06159375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 74.58471875
transcript.pyannote[9].end 93.40034375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[10].start 93.87284375
transcript.pyannote[10].end 116.70471875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[11].start 100.89284375
transcript.pyannote[11].end 101.23034375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 102.12471875
transcript.pyannote[12].end 102.20909375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 109.36409375
transcript.pyannote[13].end 113.44784375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 116.97471875
transcript.pyannote[14].end 119.15159375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 119.60721875
transcript.pyannote[15].end 131.45346875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 131.31846875
transcript.pyannote[16].end 149.39159375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 133.46159375
transcript.pyannote[17].end 133.91721875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 137.89971875
transcript.pyannote[18].end 138.33846875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 139.72221875
transcript.pyannote[19].end 140.61659375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 140.73471875
transcript.pyannote[20].end 141.12284375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 149.35784375
transcript.pyannote[21].end 149.76284375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 149.69534375
transcript.pyannote[22].end 156.98534375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[23].start 150.80909375
transcript.pyannote[23].end 151.19721875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 157.60971875
transcript.pyannote[24].end 158.89221875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 159.16221875
transcript.pyannote[25].end 179.31096875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 179.54721875
transcript.pyannote[26].end 180.71159375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 180.71159375
transcript.pyannote[27].end 191.25846875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 190.44846875
transcript.pyannote[28].end 199.15596875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 195.27471875
transcript.pyannote[29].end 196.75971875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[30].start 199.15596875
transcript.pyannote[30].end 199.74659375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 199.78034375
transcript.pyannote[31].end 209.66909375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[32].start 200.48909375
transcript.pyannote[32].end 200.74221875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[33].start 205.16346875
transcript.pyannote[33].end 205.75409375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[34].start 209.46659375
transcript.pyannote[34].end 223.08471875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 209.90534375
transcript.pyannote[35].end 210.09096875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 211.87971875
transcript.pyannote[36].end 213.63471875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 214.37721875
transcript.pyannote[37].end 214.90034375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 223.23659375
transcript.pyannote[38].end 225.88596875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 226.98284375
transcript.pyannote[39].end 228.80534375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 228.97409375
transcript.pyannote[40].end 231.08346875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 231.35346875
transcript.pyannote[41].end 234.69471875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[42].start 234.20534375
transcript.pyannote[42].end 236.07846875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 236.12909375
transcript.pyannote[43].end 236.14596875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 236.14596875
transcript.pyannote[44].end 236.46659375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[45].start 236.46659375
transcript.pyannote[45].end 241.46159375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[46].start 241.73159375
transcript.pyannote[46].end 256.69971875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[47].start 257.49284375
transcript.pyannote[47].end 264.71534375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[48].start 264.96846875
transcript.pyannote[48].end 267.53346875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[49].start 267.73596875
transcript.pyannote[49].end 269.30534375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[50].start 270.28409375
transcript.pyannote[50].end 270.30096875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 270.30096875
transcript.pyannote[51].end 294.53346875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[52].start 270.41909375
transcript.pyannote[52].end 270.82409375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[53].start 292.82909375
transcript.pyannote[53].end 330.25784375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 305.21534375
transcript.pyannote[54].end 305.46846875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[55].start 331.10159375
transcript.pyannote[55].end 332.46846875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 332.46846875
transcript.pyannote[56].end 333.26159375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 333.70034375
transcript.pyannote[57].end 336.88971875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 336.53534375
transcript.pyannote[58].end 338.00346875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 339.18471875
transcript.pyannote[59].end 350.00159375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[60].start 340.04534375
transcript.pyannote[60].end 344.51721875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 346.05284375
transcript.pyannote[61].end 346.35659375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[62].start 350.23784375
transcript.pyannote[62].end 356.38034375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 355.55346875
transcript.pyannote[63].end 359.92409375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 358.15221875
transcript.pyannote[64].end 367.60221875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[65].start 366.69096875
transcript.pyannote[65].end 369.66096875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[66].start 369.72846875
transcript.pyannote[66].end 392.37471875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[67].start 382.23284375
transcript.pyannote[67].end 383.09346875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[68].start 390.92346875
transcript.pyannote[68].end 415.15596875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[69].start 415.44284375
transcript.pyannote[69].end 420.62346875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[70].start 421.12971875
transcript.pyannote[70].end 423.03659375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[71].start 421.65284375
transcript.pyannote[71].end 422.51346875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 423.03659375
transcript.pyannote[72].end 463.33409375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[73].start 463.68846875
transcript.pyannote[73].end 467.55284375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[74].start 468.05909375
transcript.pyannote[74].end 472.81784375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[75].start 473.18909375
transcript.pyannote[75].end 497.13471875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[76].start 496.62846875
transcript.pyannote[76].end 497.87721875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[77].start 497.50596875
transcript.pyannote[77].end 512.13659375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[78].start 510.98909375
transcript.pyannote[78].end 536.60534375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[79].start 536.80784375
transcript.pyannote[79].end 542.24159375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[80].start 542.54534375
transcript.pyannote[80].end 550.72971875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[81].start 550.47659375
transcript.pyannote[81].end 561.63096875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[82].start 561.52971875
transcript.pyannote[82].end 563.31846875
transcript.whisperx[0].start 7.995
transcript.whisperx[0].end 10.556
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席 請陳部長好 請陳部長委員長部長這個月在台北發生了比特犬有二度咬人的事件那市主也有受到管理不當的部分開罰了20萬元但是我們看到我們2022年的3月1號比特犬就列為禁止飼養了
transcript.whisperx[1].start 35.447
transcript.whisperx[1].end 48.872
transcript.whisperx[1].text 禁止飼養的所以我們希望他們可以用整個管理上來做登記跟決議的部分而且被查的這個比特犬現在目前雖然禁養但是現在還有3974隻那但是
transcript.whisperx[2].start 53.133
transcript.whisperx[2].end 69.798
transcript.whisperx[2].text 這三千多隻的話 你有沒有去落實去管理 那就很重要所以 還看到會發生了這個比特權咬人事件 甚至還有被咬死孩童的這個案例喔 那我請問部長 這個是不是你們要再加嚴管理加嚴來懲罰
transcript.whisperx[3].start 73.279
transcript.whisperx[3].end 92.81
transcript.whisperx[3].text 這個事件凸顯了寵物的分級分類管理的重要這第一個第二個部分就是針對有公共安全危險的這些寵物事實上我們會陸續的去公告那以比特權來講就像您說的將近4000隻本身是列管的而且我們已經有很明確的規範
transcript.whisperx[4].start 94.071
transcript.whisperx[4].end 112.064
transcript.whisperx[4].text 當你一旦被列管的時候這些寵物如果要帶出門的時候第一個你的牽引繩的程序你要戴口罩而且要有成年人因為有時候力量太大一定要有成年人陪伴有這些規範之下你如果違反的時候所以這要加強管理嘛怎麼樣去教育跟訓練我覺得我們現在很多寵物我們
transcript.whisperx[5].start 117.128
transcript.whisperx[5].end 133.512
transcript.whisperx[5].text 在動保室裡面我們有一個專案一直要去強調事主的責任因為事主的責任如果落實的時候我相信後面很多包括這種動物的咬人的事情或者是流浪犬的問題那個問題就可以簡化對 就在動保法裡面我們就要加強規範像他出入公眾場所他這個牽繩這牽繩距離1.5公尺
transcript.whisperx[6].start 139.773
transcript.whisperx[6].end 156.009
transcript.whisperx[6].text 你要有牽繩甚至他出去外面如果這狗狗他未來他是很兇猛的話你看到很多的話還有嘴巴會加個套子對不對以防他會去咬人嘛這些都必須要有加強規範那所以我們也希望說我們在
transcript.whisperx[7].start 157.671
transcript.whisperx[7].end 178.973
transcript.whisperx[7].text 部長你這邊很多的條例我們就要在我們中央統一來規範你不能丟給地方政府用地方自治法去做這樣子的話有些地方還是沒有規範到那我們桃園對於這個牽繩的部分我們桃園是統一規定你只要帶到戶外公眾場所都要有牽繩那其他地方還是沒有那部長
transcript.whisperx[8].start 179.654
transcript.whisperx[8].end 204.643
transcript.whisperx[8].text 要不要統一來規範我跟委員報告剛才我講的就是說他出入公共場所裡面的基本規範都已經在動保法裡面有規範了全國都要對都要而且是地方政府的落實度你說的動保法有事現在你們規範還沒有實施只是你們送進去行政院而已嗎沒有沒有這個動保法有規有危險的犬隻已經在動保法裡面有規定了
transcript.whisperx[9].start 205.283
transcript.whisperx[9].end 225.561
transcript.whisperx[9].text 其他的犬隻也會有啊對 相對的就是 我想剛才說的當然危險的有 但沒有危險的不曉得他什麼動作萬一說行人啊 那個用路人他有受到威脅啊 騎腳踏車 狗啊 追他的時候他也會跌倒 這些都還是要用牽繩來規範的我想第一個部分喔 就是
transcript.whisperx[10].start 227.042
transcript.whisperx[10].end 256.462
transcript.whisperx[10].text 因為犬隻本身有危險性的或比較沒危險性的喔我們在這個動物的分級寵物的分級分類裡面就是因為有分級部長你不要說危險性的比特犬牠可能說比較肌肉比較強比較咬合力比較大牠是危險性的但是你說沒有危險性也不一定喔像很多我們民眾的投訴裡面就有很多流浪狗還是狗隻會追人用路的人被追騎腳踏車也被追小孩子回家也被咬
transcript.whisperx[11].start 257.662
transcript.whisperx[11].end 269.107
transcript.whisperx[11].text 這些情形都一再的在發生所以我們是不是應該統一要規範說不只說是危險性的一般的只要你事主都有負責管理的責任你沒有教育好 管理好
transcript.whisperx[12].start 270.356
transcript.whisperx[12].end 289.488
transcript.whisperx[12].text 就會發生這種問題嗎非常同意委員的意見我剛才說的在動保法裡面針對危險的選擇已經有規範了然後您剛才注重的就是除了危險選擇以外其他的選擇也有可能發生那當時在動保法的時候也有把它列進去後來在委員討論的時候被不是您啦
transcript.whisperx[13].start 290.208
transcript.whisperx[13].end 297.515
transcript.whisperx[13].text 被一些委員把他拿掉了不過我想這一次我們會重新考可是部長你忘了你在2023年4月的時候提這個修正的版本送到行政院的這有一個有四個的層面你們都有提進去一個就是世俗的這個責任
transcript.whisperx[14].start 306.804
transcript.whisperx[14].end 329.627
transcript.whisperx[14].text 還有就是對管理我們的動物的這個利用跟虐待的傷害還有一個就是對於寵物產業的管理跟我們檢察員的執法四個層面你都送到行政院那所以說我們要統一規範的話那行政院你們已經送進去了2023年4月送進去去年的這個8月份也呈報這行政院什麼時候
transcript.whisperx[15].start 331.158
transcript.whisperx[15].end 358.855
transcript.whisperx[15].text 你要送進來立法院我想那個行政院審議完了以後我們一定會第一時間送進去年到現在已經兩年了2023年到2024到2025年已經兩年了什麼時候每次問部長你這個事情的時候你都叫年底年底年底不了了是過了兩年了很抱歉因為行政院的審議的時候他有不同的法案在審理我們會那你有去了解嗎需要你解釋的需要修正的我們一定去解釋
transcript.whisperx[16].start 361.116
transcript.whisperx[16].end 388.789
transcript.whisperx[16].text 最重要就是說我們一定是行政院審議我會拜託行政院能夠優先來審議那有什麼時間什麼時間要送進來立法院我問了以後再跟委員回覆好不好我現在不敢隨便講比較重要的我跟委員報告比較重要的是在因為法院法案在審查之後還有一些時程在這個空窗期的時候兩年了對在這個空窗期的時候我們可不可以用一些指引的方式去對地方政府去做傳達
transcript.whisperx[17].start 390.51
transcript.whisperx[17].end 413.717
transcript.whisperx[17].text 是 所以在這邊我要跟部長再三的強調就是說這個部分不要讓各地各地方政府自己去決定地方自治去決定我們應該統一在中央有一個一套的這個規範出來這樣子的話民眾在飼養他的動物的時候他可以用教育他或者訓練他或者加強管理如果說管理不當的情形之下我們要再加強嚴懲而且
transcript.whisperx[18].start 415.518
transcript.whisperx[18].end 420.429
transcript.whisperx[18].text 我們的統一的規範也希望你們早日公布 讓我們動保法可以去執行
transcript.whisperx[19].start 421.172
transcript.whisperx[19].end 425.573
transcript.whisperx[19].text 了解 我們努力接下來我們要請問的就是因為美國在4月份提出這個對等關稅的部分在對等關稅的話也把我們國家列到骯髒15國裡面也就是整個經濟貿易的這個有逆差順差這個情形的發生的話那我們特別提到的就是我們農漁業這個部分農業我們台灣的進口
transcript.whisperx[20].start 446.838
transcript.whisperx[20].end 460.249
transcript.whisperx[20].text 是比出口的多所以在黃小玉的出口是原物料那台灣像美國出口的加工農產品的話在2024年來講的話台灣對美國農業貿易的利差將近了29億的美元所以美國會不會對我們的對等關稅裡面加強我們的關稅
transcript.whisperx[21].start 468.095
transcript.whisperx[21].end 496.078
transcript.whisperx[21].text 我想根據川普的對外的釋出的訊息他的對等關稅的完整的措施是在4月2號他會公布那這個期間其實我們政府在OTN的協助之下我們也做了相關的盤點對農業來講一個比較好的地方是對美國農產貿易我們對他們來講是順差是順差然後接下來就是說這些關稅本身它是一次性的還是個別性的去談
transcript.whisperx[22].start 496.578
transcript.whisperx[22].end 513.886
transcript.whisperx[22].text 所以部長都要去了解我們持續的去了解去關心但是目前我想我們還是積極的在輔導我們的產業升級跟轉型最重要一點就是任何的後續的調整一定要去維持我們產業的競爭力本席會在這邊提醒部長的話就是我們擔心的是美國為了說這個農產品這個關稅來做誘因邀請我國放寬對於美國的豬肉跟牛肉含有萊克多巴胺的成分的標準
transcript.whisperx[23].start 526.311
transcript.whisperx[23].end 548.679
transcript.whisperx[23].text 像調整這個下降這個標準甚至於讓那個美牛這個高風險的部位的強制來扣關影響國人的健康這一點請農業部一定要堅守好不好我想我們以農業部來講我們會積極的輔導我們國內的豬肉的一個供應而且台灣的習性相信百分之九十百分之八十八到百分之九十左右都是用國產肉的部分
transcript.whisperx[24].start 549.3
transcript.whisperx[24].end 562.178
transcript.whisperx[24].text 這個部分我想我們會持續來...不要因為我們農漁業的關稅給我們一些減免的或者是免身關稅的誘因你就犧牲國人的健康這個是很重要的請部長可以堅守謝謝李委員 謝謝陳部長