IVOD_ID |
159640 |
IVOD_URL |
https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/159640 |
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 |
2025-03-26T12:34:46+08:00 |
結束時間 |
2025-03-26T12:47:04+08:00 |
影片長度 |
00:12:18 |
支援功能[0] |
ai-transcript |
video_url |
https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/8cb7ec0b2cd1ea34d531455ab495ab49280a1269ac70bedc0b0900eab363510ffd113443f1ac9aa35ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8 |
委員名稱 |
鄭正鈐 |
委員發言時間 |
12:34:46 - 12:47:04 |
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 |
1.87034375 |
transcript.pyannote[0].end |
2.20784375 |
transcript.pyannote[1].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[1].start |
8.26596875 |
transcript.pyannote[1].end |
10.08846875 |
transcript.pyannote[2].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[2].start |
10.45971875 |
transcript.pyannote[2].end |
11.40471875 |
transcript.pyannote[3].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[3].start |
17.96909375 |
transcript.pyannote[3].end |
18.54284375 |
transcript.pyannote[4].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[4].start |
18.89721875 |
transcript.pyannote[4].end |
19.90971875 |
transcript.pyannote[5].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[5].start |
20.09534375 |
transcript.pyannote[5].end |
31.08096875 |
transcript.pyannote[6].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[6].start |
31.19909375 |
transcript.pyannote[6].end |
33.17346875 |
transcript.pyannote[7].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[7].start |
33.61221875 |
transcript.pyannote[7].end |
34.13534375 |
transcript.pyannote[8].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[8].start |
34.13534375 |
transcript.pyannote[8].end |
34.15221875 |
transcript.pyannote[9].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[9].start |
35.41784375 |
transcript.pyannote[9].end |
37.91534375 |
transcript.pyannote[10].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[10].start |
37.99971875 |
transcript.pyannote[10].end |
45.39096875 |
transcript.pyannote[11].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[11].start |
38.08409375 |
transcript.pyannote[11].end |
39.11346875 |
transcript.pyannote[12].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[12].start |
40.90221875 |
transcript.pyannote[12].end |
41.30721875 |
transcript.pyannote[13].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[13].start |
45.35721875 |
transcript.pyannote[13].end |
90.86909375 |
transcript.pyannote[14].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[14].start |
59.19471875 |
transcript.pyannote[14].end |
59.44784375 |
transcript.pyannote[15].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[15].start |
90.05909375 |
transcript.pyannote[15].end |
91.15596875 |
transcript.pyannote[16].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[16].start |
91.05471875 |
transcript.pyannote[16].end |
104.45346875 |
transcript.pyannote[17].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[17].start |
94.21034375 |
transcript.pyannote[17].end |
96.21846875 |
transcript.pyannote[18].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[18].start |
96.21846875 |
transcript.pyannote[18].end |
96.23534375 |
transcript.pyannote[19].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[19].start |
98.47971875 |
transcript.pyannote[19].end |
98.93534375 |
transcript.pyannote[20].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[20].start |
104.70659375 |
transcript.pyannote[20].end |
107.59221875 |
transcript.pyannote[21].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[21].start |
107.94659375 |
transcript.pyannote[21].end |
127.57221875 |
transcript.pyannote[22].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[22].start |
119.38784375 |
transcript.pyannote[22].end |
119.40471875 |
transcript.pyannote[23].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[23].start |
119.40471875 |
transcript.pyannote[23].end |
119.62409375 |
transcript.pyannote[24].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[24].start |
123.60659375 |
transcript.pyannote[24].end |
125.04096875 |
transcript.pyannote[25].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[25].start |
126.82971875 |
transcript.pyannote[25].end |
203.39159375 |
transcript.pyannote[26].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[26].start |
131.38596875 |
transcript.pyannote[26].end |
131.47034375 |
transcript.pyannote[27].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[27].start |
137.57909375 |
transcript.pyannote[27].end |
138.32159375 |
transcript.pyannote[28].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[28].start |
146.03346875 |
transcript.pyannote[28].end |
146.38784375 |
transcript.pyannote[29].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[29].start |
202.64909375 |
transcript.pyannote[29].end |
207.10409375 |
transcript.pyannote[30].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[30].start |
207.59346875 |
transcript.pyannote[30].end |
212.63909375 |
transcript.pyannote[31].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[31].start |
212.65596875 |
transcript.pyannote[31].end |
216.62159375 |
transcript.pyannote[32].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[32].start |
217.09409375 |
transcript.pyannote[32].end |
223.45596875 |
transcript.pyannote[33].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[33].start |
223.52346875 |
transcript.pyannote[33].end |
227.65784375 |
transcript.pyannote[34].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[34].start |
227.86034375 |
transcript.pyannote[34].end |
256.00784375 |
transcript.pyannote[35].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[35].start |
251.09721875 |
transcript.pyannote[35].end |
251.14784375 |
transcript.pyannote[36].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[36].start |
251.14784375 |
transcript.pyannote[36].end |
251.24909375 |
transcript.pyannote[37].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[37].start |
252.02534375 |
transcript.pyannote[37].end |
253.40909375 |
transcript.pyannote[38].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[38].start |
256.00784375 |
transcript.pyannote[38].end |
267.16221875 |
transcript.pyannote[39].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[39].start |
267.70221875 |
transcript.pyannote[39].end |
275.19471875 |
transcript.pyannote[40].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[40].start |
275.71784375 |
transcript.pyannote[40].end |
277.05096875 |
transcript.pyannote[41].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[41].start |
277.30409375 |
transcript.pyannote[41].end |
278.65409375 |
transcript.pyannote[42].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[42].start |
279.00846875 |
transcript.pyannote[42].end |
280.22346875 |
transcript.pyannote[43].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[43].start |
280.62846875 |
transcript.pyannote[43].end |
283.14284375 |
transcript.pyannote[44].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[44].start |
283.31159375 |
transcript.pyannote[44].end |
285.11721875 |
transcript.pyannote[45].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[45].start |
285.21846875 |
transcript.pyannote[45].end |
293.33534375 |
transcript.pyannote[46].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[46].start |
289.40346875 |
transcript.pyannote[46].end |
289.63971875 |
transcript.pyannote[47].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[47].start |
293.33534375 |
transcript.pyannote[47].end |
304.00034375 |
transcript.pyannote[48].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[48].start |
304.23659375 |
transcript.pyannote[48].end |
331.05096875 |
transcript.pyannote[49].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[49].start |
331.96221875 |
transcript.pyannote[49].end |
344.24721875 |
transcript.pyannote[50].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[50].start |
344.53409375 |
transcript.pyannote[50].end |
346.74471875 |
transcript.pyannote[51].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[51].start |
346.76159375 |
transcript.pyannote[51].end |
349.10721875 |
transcript.pyannote[52].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[52].start |
349.19159375 |
transcript.pyannote[52].end |
364.59846875 |
transcript.pyannote[53].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[53].start |
364.90221875 |
transcript.pyannote[53].end |
367.01159375 |
transcript.pyannote[54].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[54].start |
367.33221875 |
transcript.pyannote[54].end |
369.57659375 |
transcript.pyannote[55].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[55].start |
369.88034375 |
transcript.pyannote[55].end |
370.69034375 |
transcript.pyannote[56].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[56].start |
370.89284375 |
transcript.pyannote[56].end |
388.94909375 |
transcript.pyannote[57].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[57].start |
389.38784375 |
transcript.pyannote[57].end |
400.76159375 |
transcript.pyannote[58].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[58].start |
394.73721875 |
transcript.pyannote[58].end |
395.02409375 |
transcript.pyannote[59].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[59].start |
400.93034375 |
transcript.pyannote[59].end |
409.06409375 |
transcript.pyannote[60].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[60].start |
407.51159375 |
transcript.pyannote[60].end |
424.55534375 |
transcript.pyannote[61].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[61].start |
424.87596875 |
transcript.pyannote[61].end |
429.78659375 |
transcript.pyannote[62].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[62].start |
429.78659375 |
transcript.pyannote[62].end |
443.10096875 |
transcript.pyannote[63].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[63].start |
434.51159375 |
transcript.pyannote[63].end |
434.78159375 |
transcript.pyannote[64].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[64].start |
435.20346875 |
transcript.pyannote[64].end |
435.65909375 |
transcript.pyannote[65].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[65].start |
443.33721875 |
transcript.pyannote[65].end |
457.29284375 |
transcript.pyannote[66].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[66].start |
451.87596875 |
transcript.pyannote[66].end |
452.12909375 |
transcript.pyannote[67].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[67].start |
457.71471875 |
transcript.pyannote[67].end |
461.96721875 |
transcript.pyannote[68].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[68].start |
461.96721875 |
transcript.pyannote[68].end |
462.57471875 |
transcript.pyannote[69].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[69].start |
463.67159375 |
transcript.pyannote[69].end |
473.61096875 |
transcript.pyannote[70].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[70].start |
467.95784375 |
transcript.pyannote[70].end |
468.17721875 |
transcript.pyannote[71].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[71].start |
468.22784375 |
transcript.pyannote[71].end |
468.24471875 |
transcript.pyannote[72].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[72].start |
474.08346875 |
transcript.pyannote[72].end |
477.32346875 |
transcript.pyannote[73].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[73].start |
477.57659375 |
transcript.pyannote[73].end |
479.87159375 |
transcript.pyannote[74].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[74].start |
480.05721875 |
transcript.pyannote[74].end |
482.52096875 |
transcript.pyannote[75].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[75].start |
483.09471875 |
transcript.pyannote[75].end |
493.16909375 |
transcript.pyannote[76].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[76].start |
493.33784375 |
transcript.pyannote[76].end |
502.85534375 |
transcript.pyannote[77].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[77].start |
500.29034375 |
transcript.pyannote[77].end |
500.56034375 |
transcript.pyannote[78].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[78].start |
500.56034375 |
transcript.pyannote[78].end |
500.57721875 |
transcript.pyannote[79].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[79].start |
500.96534375 |
transcript.pyannote[79].end |
501.20159375 |
transcript.pyannote[80].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[80].start |
502.33221875 |
transcript.pyannote[80].end |
506.28096875 |
transcript.pyannote[81].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[81].start |
505.50471875 |
transcript.pyannote[81].end |
506.24721875 |
transcript.pyannote[82].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[82].start |
506.28096875 |
transcript.pyannote[82].end |
506.34846875 |
transcript.pyannote[83].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[83].start |
506.34846875 |
transcript.pyannote[83].end |
517.57034375 |
transcript.pyannote[84].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[84].start |
510.70221875 |
transcript.pyannote[84].end |
510.95534375 |
transcript.pyannote[85].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[85].start |
517.40159375 |
transcript.pyannote[85].end |
517.48596875 |
transcript.pyannote[86].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[86].start |
517.57034375 |
transcript.pyannote[86].end |
517.68846875 |
transcript.pyannote[87].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[87].start |
517.68846875 |
transcript.pyannote[87].end |
530.86784375 |
transcript.pyannote[88].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[88].start |
531.03659375 |
transcript.pyannote[88].end |
539.00159375 |
transcript.pyannote[89].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[89].start |
539.23784375 |
transcript.pyannote[89].end |
557.31096875 |
transcript.pyannote[90].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[90].start |
557.64846875 |
transcript.pyannote[90].end |
561.52971875 |
transcript.pyannote[91].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[91].start |
562.35659375 |
transcript.pyannote[91].end |
564.60096875 |
transcript.pyannote[92].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[92].start |
564.75284375 |
transcript.pyannote[92].end |
581.05409375 |
transcript.pyannote[93].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[93].start |
570.11909375 |
transcript.pyannote[93].end |
570.13596875 |
transcript.pyannote[94].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[94].start |
581.35784375 |
transcript.pyannote[94].end |
602.35034375 |
transcript.pyannote[95].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[95].start |
592.68096875 |
transcript.pyannote[95].end |
592.78221875 |
transcript.pyannote[96].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[96].start |
602.83971875 |
transcript.pyannote[96].end |
610.83846875 |
transcript.pyannote[97].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[97].start |
610.83846875 |
transcript.pyannote[97].end |
627.52784375 |
transcript.pyannote[98].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[98].start |
628.06784375 |
transcript.pyannote[98].end |
653.38034375 |
transcript.pyannote[99].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[99].start |
653.85284375 |
transcript.pyannote[99].end |
655.28721875 |
transcript.pyannote[100].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[100].start |
654.81471875 |
transcript.pyannote[100].end |
655.25346875 |
transcript.pyannote[101].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[101].start |
655.28721875 |
transcript.pyannote[101].end |
659.89409375 |
transcript.pyannote[102].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[102].start |
659.05034375 |
transcript.pyannote[102].end |
661.80096875 |
transcript.pyannote[103].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[103].start |
660.55221875 |
transcript.pyannote[103].end |
661.78409375 |
transcript.pyannote[104].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[104].start |
661.80096875 |
transcript.pyannote[104].end |
661.81784375 |
transcript.pyannote[105].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[105].start |
661.81784375 |
transcript.pyannote[105].end |
661.86846875 |
transcript.pyannote[106].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[106].start |
661.86846875 |
transcript.pyannote[106].end |
661.95284375 |
transcript.pyannote[107].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[107].start |
661.95284375 |
transcript.pyannote[107].end |
662.03721875 |
transcript.pyannote[108].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[108].start |
662.03721875 |
transcript.pyannote[108].end |
662.05409375 |
transcript.pyannote[109].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[109].start |
662.05409375 |
transcript.pyannote[109].end |
663.21846875 |
transcript.pyannote[110].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[110].start |
662.13846875 |
transcript.pyannote[110].end |
662.42534375 |
transcript.pyannote[111].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[111].start |
663.21846875 |
transcript.pyannote[111].end |
663.23534375 |
transcript.pyannote[112].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[112].start |
663.23534375 |
transcript.pyannote[112].end |
663.30284375 |
transcript.pyannote[113].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[113].start |
663.30284375 |
transcript.pyannote[113].end |
663.42096875 |
transcript.pyannote[114].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[114].start |
663.42096875 |
transcript.pyannote[114].end |
663.55596875 |
transcript.pyannote[115].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[115].start |
663.55596875 |
transcript.pyannote[115].end |
663.58971875 |
transcript.pyannote[116].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[116].start |
663.58971875 |
transcript.pyannote[116].end |
663.60659375 |
transcript.pyannote[117].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[117].start |
663.60659375 |
transcript.pyannote[117].end |
665.54721875 |
transcript.pyannote[118].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[118].start |
663.64034375 |
transcript.pyannote[118].end |
664.28159375 |
transcript.pyannote[119].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[119].start |
665.24346875 |
transcript.pyannote[119].end |
679.77284375 |
transcript.pyannote[120].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[120].start |
679.77284375 |
transcript.pyannote[120].end |
679.80659375 |
transcript.pyannote[121].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[121].start |
680.46471875 |
transcript.pyannote[121].end |
680.49846875 |
transcript.pyannote[122].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[122].start |
680.49846875 |
transcript.pyannote[122].end |
681.08909375 |
transcript.pyannote[123].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[123].start |
682.72596875 |
transcript.pyannote[123].end |
686.79284375 |
transcript.pyannote[124].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[124].start |
685.88159375 |
transcript.pyannote[124].end |
689.22284375 |
transcript.pyannote[125].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[125].start |
690.23534375 |
transcript.pyannote[125].end |
690.25221875 |
transcript.pyannote[126].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[126].start |
690.25221875 |
transcript.pyannote[126].end |
690.91034375 |
transcript.pyannote[127].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[127].start |
690.91034375 |
transcript.pyannote[127].end |
690.92721875 |
transcript.pyannote[128].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[128].start |
690.92721875 |
transcript.pyannote[128].end |
690.94409375 |
transcript.pyannote[129].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[129].start |
691.23096875 |
transcript.pyannote[129].end |
698.65596875 |
transcript.pyannote[130].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[130].start |
698.89221875 |
transcript.pyannote[130].end |
700.59659375 |
transcript.pyannote[131].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[131].start |
700.78221875 |
transcript.pyannote[131].end |
703.97159375 |
transcript.pyannote[132].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[132].start |
703.97159375 |
transcript.pyannote[132].end |
708.64596875 |
transcript.pyannote[133].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[133].start |
708.44346875 |
transcript.pyannote[133].end |
708.46034375 |
transcript.pyannote[134].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[134].start |
708.46034375 |
transcript.pyannote[134].end |
719.64846875 |
transcript.pyannote[135].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[135].start |
720.07034375 |
transcript.pyannote[135].end |
730.16159375 |
transcript.pyannote[136].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[136].start |
728.79471875 |
transcript.pyannote[136].end |
730.12784375 |
transcript.pyannote[137].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[137].start |
730.16159375 |
transcript.pyannote[137].end |
730.19534375 |
transcript.pyannote[138].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[138].start |
730.19534375 |
transcript.pyannote[138].end |
730.26284375 |
transcript.pyannote[139].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[139].start |
730.26284375 |
transcript.pyannote[139].end |
737.24909375 |
transcript.pyannote[140].speaker |
SPEAKER_02 |
transcript.pyannote[140].start |
735.57846875 |
transcript.pyannote[140].end |
737.09721875 |
transcript.pyannote[141].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[141].start |
737.62034375 |
transcript.pyannote[141].end |
737.90721875 |
transcript.pyannote[142].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[142].start |
739.22346875 |
transcript.pyannote[142].end |
739.71284375 |
transcript.whisperx[0].start |
8.781 |
transcript.whisperx[0].end |
9.782 |
transcript.whisperx[0].text |
謝謝謝主席 我要請一下陳部長好 請部長 |
transcript.whisperx[1].start |
19.165 |
transcript.whisperx[1].end |
33.972 |
transcript.whisperx[1].text |
部長好之前我們曾經問過一個農業移工的相關的問題那我們就繼續追蹤一下這件事情我想說截至113年底就是農業移工開放原額是2萬名你知道實際引進有多少名嗎到目前 |
transcript.whisperx[2].start |
37.157 |
transcript.whisperx[2].end |
58.997 |
transcript.whisperx[2].text |
應該是13,580多人去年底是13,800多人所以其實這一兩個月來其實陸陸續續已經在通過了所以這13,500多人那我在想說這部分我想說可能還是要稍微去調整一下這個部分因為我們上次有特別提到因為相較於其他因為台灣缺工情況非常的嚴重各個產業都缺工 |
transcript.whisperx[3].start |
59.758 |
transcript.whisperx[3].end |
82.11 |
transcript.whisperx[3].text |
可是大部分的產業他們只要那個移工一開放出來的時候大概都會秒殺像營建移工啊什麼大概都一開放那就秒殺然後像農業移工這樣子我們開放兩萬個名額現在只進來一萬三千多個其實情況還是特殊的那我想說這個部分並不是表示說我們農業不缺工我們看到112年農業勞動力調查的時候 |
transcript.whisperx[4].start |
84.972 |
transcript.whisperx[4].end |
104.253 |
transcript.whisperx[4].text |
就是阻力農家缺工的情況就短缺常骨工大概有4216人次4000多人 對那麼短缺臨時工用高達83000多人次這其實就表示說其實農業還是缺工啦那既然缺工那為什麼說去申請的意願又沒有那麼高部長你可不可以簡單回答一下 |
transcript.whisperx[5].start |
104.753 |
transcript.whisperx[5].end |
124.046 |
transcript.whisperx[5].text |
我想申請的部分他有本勞的一個比例這是一個問題那過去有一些小型的有沒有他本勞是1比3現在已經改成1比1了這個部分我們把它解決了第二個就是有些很多東西是季節性的就是說他請了以後他沒有辦法一整年都讓他工作 |
transcript.whisperx[6].start |
124.446 |
transcript.whisperx[6].end |
132.288 |
transcript.whisperx[6].text |
所以我們用外展工的方式去處理你講到這很好其實就是說就季節性的狀態因為農業跟一般產業不一樣所以農業有非常明顯季節性的問題所以它就會有農忙跟農閒的時候所以要請工不一定那麼容易請所以我們講說外展的農業移工的時候我們開放了外展農業移工 |
transcript.whisperx[7].start |
146.272 |
transcript.whisperx[7].end |
164.317 |
transcript.whisperx[7].text |
可是其實也沒有用滿所以我當時提到一個狀態就是說有沒有可能農業部跟勞動部這邊去協商一個狀態能夠讓這些移工能夠跨業別的去運作是不是有可能會解決這樣子的一個問題因為我先講一下勞動部這個狀態到今年1月底為止有超過9萬個移工是失聯的狀態 |
transcript.whisperx[8].start |
170.919 |
transcript.whisperx[8].end |
183.925 |
transcript.whisperx[8].text |
那勞動部他也很清楚這九萬多個失聯移工的時候有很大量是跑到農業的領域當中去當黑工了那在這樣的情況之下的時候呢我在想說如果能夠讓外長的農業 |
transcript.whisperx[9].start |
186.206 |
transcript.whisperx[9].end |
206.671 |
transcript.whisperx[9].text |
移工的時候然後跟其他非農業部門的營建移工等等其他相關他們能夠有跨業別的去做一個資源是不是有可能可以解決這個問題我想請教一下因為這個我上次就有提我想請教部長有沒有跟勞動部這邊做一個協商其實我持續跟勞動部協商那現在遇到一個 |
transcript.whisperx[10].start |
207.671 |
transcript.whisperx[10].end |
227.165 |
transcript.whisperx[10].text |
目前沒辦法解開的就是說當初他進來有個勞動契約這是一件事情他們很多業者就是說他規定週休二日要休息如果他跑到農業來做的話那些業者擔心什麼太累了以後會影響他正常班的一個時間點理解 |
transcript.whisperx[11].start |
228.826 |
transcript.whisperx[11].end |
256.903 |
transcript.whisperx[11].text |
那個部長因為我在想說因為其實不同業別都有它的特殊性在可是農業移工這個部分的時候它確實很特殊所以我們希望說部長這邊能夠多花點心思去溝通那也許說某一些產業的移工他們也許可以配合那這個部分的時候我想請部長這邊再跟勞動部加緊去聯繫然後能夠解決這樣的一個問題這樣的問題能夠解決也可以同時解決掉這麼多就是逃跑 |
transcript.whisperx[12].start |
257.443 |
transcript.whisperx[12].end |
278.448 |
transcript.whisperx[12].text |
移工的問題我先跟你們報告我們現在過渡時間找不到新的方法過渡時間我們就把現在的那個外展可以跨區以前是只能在這個縣市嘛現在跨區的話就可以做調度資源然後第二個部分我也跟勞動部長洪部長提到就是說農會本身他有比較多的量能 |
transcript.whisperx[13].start |
279.068 |
transcript.whisperx[13].end |
303.666 |
transcript.whisperx[13].text |
但是他又牽涉到本勞跟那個外勞的比例我也希望他能夠調降讓更多的農會來參與的時候那就可以變成一個調度網那這樣的話就可以支援這種所謂的臨時性的缺工理解部長那這部分就請跟勞動部這邊加緊去做一個協調因為缺工的問題真的很嚴重而且真的每個產業都在那農業部門也是必須要特別去關注到的 |
transcript.whisperx[14].start |
304.306 |
transcript.whisperx[14].end |
330.415 |
transcript.whisperx[14].text |
那我接下來我想問一下因為最近農業部有韓文各地方政府嘛要求清查農保資格這件事情對不對因為省紀部之前有提到說我們現在投保91萬的那個農保當中有大概8萬5千人疑似有其他正職的工作那包括什麼律師啊立正式建築士等身份我覺得這些問題排除都沒有問題可是因為在嚴查的過程當中的時候呢也感覺上碰到有很多曾經 |
transcript.whisperx[15].start |
332.791 |
transcript.whisperx[15].end |
356.119 |
transcript.whisperx[15].text |
當過農民的真的老農好像也受到波及那針對這個部分我想請教部長針對這次清查農保資格的時候有沒有一些具體的一個依據跟審查標準我想我們的審查標準其實都是一致性的然後我先說今天在業務報告我也提到了針對光電的部分因為農民必須要有一分地然後實際從農 |
transcript.whisperx[16].start |
357.519 |
transcript.whisperx[16].end |
376.099 |
transcript.whisperx[16].text |
那光電業者如果說地主把這個地租給人家去養殖以後做光電的時候那他可能因為沒有土地了會造成農保本身會被退出那我們這個部分我們用專案的方式配合國家政策的話我們可以讓他維持他的農保資格 |
transcript.whisperx[17].start |
376.979 |
transcript.whisperx[17].end |
403.539 |
transcript.whisperx[17].text |
這個部分其實都解決了所有的光電的政策的部分然後第二個部分就是審計部所查的是領取天然災害但是不是農保人的部分那這個部分其實我們了解都是幾乎是同一個家庭的有時候領的時候就叫兒子去領有沒有這個部分審計部所提供的這些數據只是有疑慮有疑慮不代表他就是一定要退保 |
transcript.whisperx[18].start |
404.039 |
transcript.whisperx[18].end |
423.508 |
transcript.whisperx[18].text |
所以就個案的部分我想我們也會協助就是地方政府特別的農務部長我在想說你講那些部分我在想說真正的有違規該要剔除的就剔除可是有些曾經在農業領域真的很認真在做可能因為年紀的部分或者是因為配合政策的部分可能 |
transcript.whisperx[19].start |
424.989 |
transcript.whisperx[19].end |
442.882 |
transcript.whisperx[19].text |
租給青農或者是怎麼樣的狀態我覺得能夠更細緻一點來處理好不好會的 65歲以上就不需要保有一定要保有一分地的理解所以這個部分我們已經處理所以我們會持續的精進而且把我們農業的資源真正的投入在我們的實際耕作者 |
transcript.whisperx[20].start |
443.382 |
transcript.whisperx[20].end |
461.983 |
transcript.whisperx[20].text |
OK那接下來這邊的時候我想問一個部分因為你剛剛提到說有些光電業者他配合的狀態那我講到一個餘電共生的一個例子因為餘電共生他們在電籌許可當中的時候會有一個需求還有養殖戶的同意書部長知道這個狀態嘛對不對我想知道養殖戶怎麼去做一個認定 |
transcript.whisperx[21].start |
463.735 |
transcript.whisperx[21].end |
482.147 |
transcript.whisperx[21].text |
我想第一個部分因為我們養殖有養殖登記啦所以這個部分其實光電現在的問題不在這裡現在問題就是說我本身是一個地主又養魚然後我租給光電業者的時候那光電業者說他來包養 |
transcript.whisperx[22].start |
483.147 |
transcript.whisperx[22].end |
492.413 |
transcript.whisperx[22].text |
那他來保養其實都是比較因為他不是專業的就變得應付式的所以我們現在修改的就是我們希望說引進專業的漁青來這塊地做成豬然後在興建的過程 |
transcript.whisperx[23].start |
499.578 |
transcript.whisperx[23].end |
515.413 |
transcript.whisperx[23].text |
怎麼規劃就參與那這樣的話才能夠實際的達到是你剛剛講這部分因為坦白說這種不同的樣態非常的多那因為養殖戶在電子學友當中的時候會要有一個養殖戶同意書那坦白說這會碰到一個狀態是有些事實上是有養殖登記證的 |
transcript.whisperx[24].start |
516.374 |
transcript.whisperx[24].end |
529.869 |
transcript.whisperx[24].text |
有些是沒有的所以說在這狀態的時候那如果說沒有一個合法的一個養殖登記證的一個養殖戶的時候碰到這種狀態的時候很可能就會跟我們剛剛講到說在農保這邊也被剔除 |
transcript.whisperx[25].start |
531.591 |
transcript.whisperx[25].end |
554.944 |
transcript.whisperx[25].text |
那這個部分我希望說能夠處理得更細緻一點因為那所長這邊是好像不太理解這邏輯在哪裡我想這個部分我請部長這邊再稍微去做一個後續的去一個follow那我想要特別講一個狀態就是說對於這些愁色光電的業者的時候我們是不是可以在這樣子的漁電工生政策當中同時要求他們來切捷協助來輔導這些本來 |
transcript.whisperx[26].start |
557.765 |
transcript.whisperx[26].end |
580.843 |
transcript.whisperx[26].text |
不是一個合法養殖戶能夠變成合法化這個部分部長可不可以在這邊做一個要求我想這個部分我們一定會用更積極的方式去協助那我們會看到現在很多問題就是沒有實際養殖然後地主就是我們現在先把地主的問題解決了因為地主的部分我們能夠讓他確保有農保 |
transcript.whisperx[27].start |
581.763 |
transcript.whisperx[27].end |
602.183 |
transcript.whisperx[27].text |
那這樣的話他比較敢簽這個這個承受的一個證明啊以前是怕簽結簽了以後我就沒有地了沒有地的話就農保就會退掉所以我把農保資格維持以後他就不願意比較願意簽第二個就是除了養殖登記以外還有一個陸魚的申報也可以 |
transcript.whisperx[28].start |
603.344 |
transcript.whisperx[28].end |
624.768 |
transcript.whisperx[28].text |
然後如果是會員也可以所以我們有更多的管道是能夠讓他把它變成一個合法化的方式來處理部長因為這個問題坦白說現在漁業的問題是一件部分那綠能政策又是一件事情因為台灣坦白說又缺電所以如何怎麼樣能夠把這東西做好平衡我覺得很重要那我們希望能夠再協助輔導這些 |
transcript.whisperx[29].start |
628.829 |
transcript.whisperx[29].end |
636.252 |
transcript.whisperx[29].text |
漁業養殖戶的時候的時候呢然後也能夠讓整個光電的發展能夠比較好能夠讓整個產業能夠順利往前推動那最後部分我想說請那個部長這邊針對新竹南寮漁港淤積的問題因為之前有特別提到說要把頭前溪跟那個南寮漁港這個如何去解決這樣的一個淤沙問題的時候要做一個那個 |
transcript.whisperx[30].start |
655.089 |
transcript.whisperx[30].end |
679.201 |
transcript.whisperx[30].text |
我們今年大概有八千萬去處理這部分的一些其實這只是魚沙的產出今年有八千萬是不是我們後續還會處理那我在想說因為南苗漁港的魚沙跟整個頭前溪的一個流向有很大的一個問題還有東北季風所以我們希望能夠有效的來解決它而不是只是一個對 |
transcript.whisperx[31].start |
682.765 |
transcript.whisperx[31].end |
700.383 |
transcript.whisperx[31].text |
我們必須做水工模型才能夠長久是 OK那之前有講這個部分我們到後續進度如何你說明一下根委員報告目前就委託海大正在做評估當中那這一個計畫到明年會截止那整個期末報告出來的時候到時候可能 |
transcript.whisperx[32].start |
700.994 |
transcript.whisperx[32].end |
717.194 |
transcript.whisperx[32].text |
也可以邀請委員一起來參與來瞭解這樣子OK 好 謝謝如果難得漁港的魚殺問題請部長這邊特別的關注對不起委員因為你這張簡報我必須要再次的澄清就是清查農保老農被養套殺這是不對這是錯誤的訊息因為65歲以上 |
transcript.whisperx[33].start |
720.157 |
transcript.whisperx[33].end |
729.687 |
transcript.whisperx[33].text |
土地就不需要持有一定一分地的部分所以65對象完全沒有去處理這個農保的問題了所以絕對不是老農的養套謝謝部長因為這個問題其實我剛剛在歸所以我沒有主動問可是謝謝你主動回應謝謝好謝謝好謝謝 |