iVOD / 160021

Field Value
IVOD_ID 160021
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/160021
日期 2025-04-09
會議資料.會議代碼 委員會-11-3-26-5
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] 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5次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-04-09T09:51:50+08:00
結束時間 2025-04-09T10:17:27+08:00
影片長度 00:25:37
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/984603a5a250cdce7bbf0146c874cb21a9dd72f8e909e22303873e74607c39c28053b69fbe3a03365ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 陳菁徽
委員發言時間 09:51:50 - 10:17:27
會議時間 2025-04-09T09:00:00+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5次全體委員會議(事由:邀請勞動部部長對於「勞動部所屬基金違規使用如何追回及究責」進行專題報告,並備質詢。)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[0].start 12.24846875
transcript.pyannote[0].end 15.74159375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 22.57596875
transcript.pyannote[1].end 22.94721875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 23.11596875
transcript.pyannote[2].end 23.13284375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 23.13284375
transcript.pyannote[3].end 24.36471875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[4].start 24.33096875
transcript.pyannote[4].end 24.88784375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 26.76096875
transcript.pyannote[5].end 32.46471875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 35.35034375
transcript.pyannote[6].end 47.55096875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 49.96409375
transcript.pyannote[7].end 60.51096875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 61.01721875
transcript.pyannote[8].end 63.64971875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 64.10534375
transcript.pyannote[9].end 64.12221875
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[10].start 64.12221875
transcript.pyannote[10].end 64.93221875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 65.26971875
transcript.pyannote[11].end 68.89784375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[12].start 69.55596875
transcript.pyannote[12].end 89.18159375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 89.78909375
transcript.pyannote[13].end 94.51409375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 94.78409375
transcript.pyannote[14].end 118.78034375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 119.45534375
transcript.pyannote[15].end 119.77596875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[16].start 123.18471875
transcript.pyannote[16].end 124.36596875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[17].start 133.46159375
transcript.pyannote[17].end 134.03534375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 143.63721875
transcript.pyannote[18].end 144.54846875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 157.91346875
transcript.pyannote[19].end 158.63909375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 165.08534375
transcript.pyannote[20].end 165.87846875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 167.00909375
transcript.pyannote[21].end 168.44346875
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[22].start 169.59096875
transcript.pyannote[22].end 178.39971875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[23].start 179.34471875
transcript.pyannote[23].end 186.73596875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 187.90034375
transcript.pyannote[24].end 195.94971875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 196.05096875
transcript.pyannote[25].end 203.86409375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[26].start 197.31659375
transcript.pyannote[26].end 197.65409375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 203.88096875
transcript.pyannote[27].end 207.61034375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 207.74534375
transcript.pyannote[28].end 218.81534375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[29].start 219.00096875
transcript.pyannote[29].end 226.96596875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[30].start 226.59471875
transcript.pyannote[30].end 233.07471875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 233.64846875
transcript.pyannote[31].end 243.09846875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 243.31784375
transcript.pyannote[32].end 252.64971875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 253.03784375
transcript.pyannote[33].end 257.91471875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 258.43784375
transcript.pyannote[34].end 259.97346875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 259.97346875
transcript.pyannote[35].end 261.10409375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[36].start 261.52596875
transcript.pyannote[36].end 273.18659375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 270.82409375
transcript.pyannote[37].end 271.09409375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[38].start 273.37221875
transcript.pyannote[38].end 277.06784375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[39].start 277.23659375
transcript.pyannote[39].end 278.08034375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[40].start 278.55284375
transcript.pyannote[40].end 278.75534375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[41].start 278.78909375
transcript.pyannote[41].end 281.13471875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[42].start 281.45534375
transcript.pyannote[42].end 282.97409375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 283.22721875
transcript.pyannote[43].end 285.35346875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[44].start 285.92721875
transcript.pyannote[44].end 287.46284375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[45].start 288.18846875
transcript.pyannote[45].end 288.66096875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[46].start 288.76221875
transcript.pyannote[46].end 289.74096875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[47].start 289.96034375
transcript.pyannote[47].end 310.12596875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 295.44471875
transcript.pyannote[48].end 296.50784375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[49].start 310.26096875
transcript.pyannote[49].end 318.46221875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 318.85034375
transcript.pyannote[50].end 324.70596875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[51].start 325.93784375
transcript.pyannote[51].end 331.87784375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 328.57034375
transcript.pyannote[52].end 329.95409375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[53].start 331.96221875
transcript.pyannote[53].end 340.41659375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[54].start 341.02409375
transcript.pyannote[54].end 355.14846875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 354.60846875
transcript.pyannote[55].end 358.42221875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 358.32096875
transcript.pyannote[56].end 358.37159375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[57].start 358.42221875
transcript.pyannote[57].end 358.50659375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[58].start 358.92846875
transcript.pyannote[58].end 365.25659375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 367.01159375
transcript.pyannote[59].end 367.58534375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[60].start 367.58534375
transcript.pyannote[60].end 371.11221875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 367.85534375
transcript.pyannote[61].end 367.90596875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[62].start 371.82096875
transcript.pyannote[62].end 377.18721875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[63].start 376.12409375
transcript.pyannote[63].end 376.84971875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 377.18721875
transcript.pyannote[64].end 380.51159375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 382.85721875
transcript.pyannote[65].end 390.48471875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[66].start 389.21909375
transcript.pyannote[66].end 390.40034375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[67].start 390.88971875
transcript.pyannote[67].end 392.88096875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[68].start 393.38721875
transcript.pyannote[68].end 409.62096875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[69].start 410.32971875
transcript.pyannote[69].end 411.74721875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[70].start 412.62471875
transcript.pyannote[70].end 413.51909375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[71].start 415.40909375
transcript.pyannote[71].end 418.00784375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[72].start 418.41284375
transcript.pyannote[72].end 419.20596875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[73].start 419.64471875
transcript.pyannote[73].end 420.03284375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[74].start 420.42096875
transcript.pyannote[74].end 423.94784375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[75].start 424.30221875
transcript.pyannote[75].end 428.58846875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[76].start 429.12846875
transcript.pyannote[76].end 433.48221875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[77].start 433.24596875
transcript.pyannote[77].end 433.36409375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 435.05159375
transcript.pyannote[78].end 442.02096875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[79].start 443.21909375
transcript.pyannote[79].end 454.98096875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[80].start 455.48721875
transcript.pyannote[80].end 472.07534375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[81].start 472.96971875
transcript.pyannote[81].end 474.28596875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[82].start 475.04534375
transcript.pyannote[82].end 476.64846875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[83].start 477.17159375
transcript.pyannote[83].end 487.48221875
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[84].start 477.18846875
transcript.pyannote[84].end 477.57659375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[85].start 487.76909375
transcript.pyannote[85].end 515.25846875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[86].start 518.12721875
transcript.pyannote[86].end 556.65284375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[87].start 557.00721875
transcript.pyannote[87].end 558.28971875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[88].start 558.50909375
transcript.pyannote[88].end 560.88846875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 561.66471875
transcript.pyannote[89].end 569.56221875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[90].start 570.05159375
transcript.pyannote[90].end 577.71284375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[91].start 577.88159375
transcript.pyannote[91].end 579.68721875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[92].start 579.90659375
transcript.pyannote[92].end 598.45221875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[93].start 599.48159375
transcript.pyannote[93].end 600.83159375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 601.16909375
transcript.pyannote[94].end 621.77346875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[95].start 622.21221875
transcript.pyannote[95].end 623.44409375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[96].start 623.34284375
transcript.pyannote[96].end 623.56221875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[97].start 623.56221875
transcript.pyannote[97].end 623.71409375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[98].start 623.93346875
transcript.pyannote[98].end 630.26159375
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[99].start 630.51471875
transcript.pyannote[99].end 634.71659375
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[100].start 634.12596875
transcript.pyannote[100].end 636.42096875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[101].start 635.27346875
transcript.pyannote[101].end 636.48846875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[102].start 636.55596875
transcript.pyannote[102].end 645.70221875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[103].start 636.72471875
transcript.pyannote[103].end 636.99471875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[104].start 646.12409375
transcript.pyannote[104].end 648.14909375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[105].start 648.68909375
transcript.pyannote[105].end 651.16971875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[106].start 651.60846875
transcript.pyannote[106].end 653.98784375
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[107].start 654.27471875
transcript.pyannote[107].end 655.38846875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[108].start 656.21534375
transcript.pyannote[108].end 657.00846875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[109].start 657.76784375
transcript.pyannote[109].end 658.88159375
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[110].start 659.03346875
transcript.pyannote[110].end 662.44221875
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[111].start 659.89409375
transcript.pyannote[111].end 659.91096875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[112].start 659.91096875
transcript.pyannote[112].end 659.96159375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[113].start 662.71221875
transcript.pyannote[113].end 667.70721875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[114].start 667.80846875
transcript.pyannote[114].end 670.18784375
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[115].start 668.83784375
transcript.pyannote[115].end 671.14971875
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[116].start 670.23846875
transcript.pyannote[116].end 671.94284375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[117].start 672.04409375
transcript.pyannote[117].end 673.68096875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[118].start 673.52909375
transcript.pyannote[118].end 674.05221875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[119].start 674.20409375
transcript.pyannote[119].end 685.29096875
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[120].start 685.40909375
transcript.pyannote[120].end 729.40221875
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[121].start 729.68909375
transcript.pyannote[121].end 733.24971875
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[122].start 733.82346875
transcript.pyannote[122].end 759.99659375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[123].start 758.96721875
transcript.pyannote[123].end 759.47346875
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[124].start 760.33409375
transcript.pyannote[124].end 761.68409375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[125].start 761.44784375
transcript.pyannote[125].end 762.03846875
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[126].start 762.03846875
transcript.pyannote[126].end 777.07409375
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[127].start 777.86721875
transcript.pyannote[127].end 783.99284375
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[128].start 784.66784375
transcript.pyannote[128].end 787.46909375
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[129].start 787.80659375
transcript.pyannote[129].end 791.90721875
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[130].start 792.56534375
transcript.pyannote[130].end 793.96596875
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[131].start 794.59034375
transcript.pyannote[131].end 795.53534375
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[132].start 795.63659375
transcript.pyannote[132].end 796.22721875
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[133].start 797.22284375
transcript.pyannote[133].end 812.15721875
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[134].start 812.56221875
transcript.pyannote[134].end 816.30846875
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[135].start 816.49409375
transcript.pyannote[135].end 817.79346875
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[136].start 818.14784375
transcript.pyannote[136].end 835.27596875
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[137].start 835.19159375
transcript.pyannote[137].end 837.13221875
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[138].start 837.53721875
transcript.pyannote[138].end 839.47784375
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[139].start 839.20784375
transcript.pyannote[139].end 839.59596875
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[140].start 839.59596875
transcript.pyannote[140].end 839.64659375
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[141].start 839.76471875
transcript.pyannote[141].end 849.51846875
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[142].start 849.43409375
transcript.pyannote[142].end 852.97784375
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[143].start 853.45034375
transcript.pyannote[143].end 855.89721875
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[144].start 856.40346875
transcript.pyannote[144].end 859.64346875
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[145].start 860.30159375
transcript.pyannote[145].end 864.14909375
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[146].start 864.48659375
transcript.pyannote[146].end 867.62534375
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[147].start 866.71409375
transcript.pyannote[147].end 871.05096875
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[148].start 871.11846875
transcript.pyannote[148].end 875.01659375
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[149].start 875.18534375
transcript.pyannote[149].end 875.38784375
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[150].start 876.09659375
transcript.pyannote[150].end 877.32846875
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[151].start 878.08784375
transcript.pyannote[151].end 879.23534375
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[152].start 878.99909375
transcript.pyannote[152].end 898.16909375
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[153].start 885.17534375
transcript.pyannote[153].end 888.60096875
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[154].start 888.60096875
transcript.pyannote[154].end 888.61784375
transcript.pyannote[155].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[155].start 898.69221875
transcript.pyannote[155].end 922.41846875
transcript.pyannote[156].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[156].start 922.24971875
transcript.pyannote[156].end 960.70784375
transcript.pyannote[157].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[157].start 961.21409375
transcript.pyannote[157].end 1023.93846875
transcript.pyannote[158].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[158].start 1020.47909375
transcript.pyannote[158].end 1020.74909375
transcript.pyannote[159].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[159].start 1023.93846875
transcript.pyannote[159].end 1033.72596875
transcript.pyannote[160].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[160].start 1034.14784375
transcript.pyannote[160].end 1050.49971875
transcript.pyannote[161].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[161].start 1044.35721875
transcript.pyannote[161].end 1044.94784375
transcript.pyannote[162].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[162].start 1050.61784375
transcript.pyannote[162].end 1057.97534375
transcript.pyannote[163].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[163].start 1055.73096875
transcript.pyannote[163].end 1055.89971875
transcript.pyannote[164].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[164].start 1056.72659375
transcript.pyannote[164].end 1068.45471875
transcript.pyannote[165].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[165].start 1067.00346875
transcript.pyannote[165].end 1080.94221875
transcript.pyannote[166].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[166].start 1069.78784375
transcript.pyannote[166].end 1070.68221875
transcript.pyannote[167].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[167].start 1079.22096875
transcript.pyannote[167].end 1079.37284375
transcript.pyannote[168].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[168].start 1080.08159375
transcript.pyannote[168].end 1080.77346875
transcript.pyannote[169].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[169].start 1081.02659375
transcript.pyannote[169].end 1156.66034375
transcript.pyannote[170].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[170].start 1156.93034375
transcript.pyannote[170].end 1158.41534375
transcript.pyannote[171].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[171].start 1158.66846875
transcript.pyannote[171].end 1181.97284375
transcript.pyannote[172].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[172].start 1181.97284375
transcript.pyannote[172].end 1185.28034375
transcript.pyannote[173].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[173].start 1185.83721875
transcript.pyannote[173].end 1189.88721875
transcript.pyannote[174].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[174].start 1188.06471875
transcript.pyannote[174].end 1189.65096875
transcript.pyannote[175].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[175].start 1189.97159375
transcript.pyannote[175].end 1189.98846875
transcript.pyannote[176].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[176].start 1190.17409375
transcript.pyannote[176].end 1190.19096875
transcript.pyannote[177].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[177].start 1190.19096875
transcript.pyannote[177].end 1192.65471875
transcript.pyannote[178].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[178].start 1190.20784375
transcript.pyannote[178].end 1190.74784375
transcript.pyannote[179].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[179].start 1191.35534375
transcript.pyannote[179].end 1213.95096875
transcript.pyannote[180].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[180].start 1214.69346875
transcript.pyannote[180].end 1218.87846875
transcript.pyannote[181].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[181].start 1220.34659375
transcript.pyannote[181].end 1221.67971875
transcript.pyannote[182].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[182].start 1223.67096875
transcript.pyannote[182].end 1229.29034375
transcript.pyannote[183].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[183].start 1229.34096875
transcript.pyannote[183].end 1232.51346875
transcript.pyannote[184].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[184].start 1233.01971875
transcript.pyannote[184].end 1243.85346875
transcript.pyannote[185].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[185].start 1244.54534375
transcript.pyannote[185].end 1255.15971875
transcript.pyannote[186].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[186].start 1255.64909375
transcript.pyannote[186].end 1259.41221875
transcript.pyannote[187].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[187].start 1260.47534375
transcript.pyannote[187].end 1268.30534375
transcript.pyannote[188].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[188].start 1268.30534375
transcript.pyannote[188].end 1268.62596875
transcript.pyannote[189].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[189].start 1268.79471875
transcript.pyannote[189].end 1269.26721875
transcript.pyannote[190].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[190].start 1270.58346875
transcript.pyannote[190].end 1272.52409375
transcript.pyannote[191].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[191].start 1270.61721875
transcript.pyannote[191].end 1271.52846875
transcript.pyannote[192].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[192].start 1272.50721875
transcript.pyannote[192].end 1274.58284375
transcript.pyannote[193].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[193].start 1273.92471875
transcript.pyannote[193].end 1275.98346875
transcript.pyannote[194].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[194].start 1274.95409375
transcript.pyannote[194].end 1294.02284375
transcript.pyannote[195].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[195].start 1294.81596875
transcript.pyannote[195].end 1296.99284375
transcript.pyannote[196].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[196].start 1296.14909375
transcript.pyannote[196].end 1307.70846875
transcript.pyannote[197].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[197].start 1300.04721875
transcript.pyannote[197].end 1300.30034375
transcript.pyannote[198].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[198].start 1301.48159375
transcript.pyannote[198].end 1301.88659375
transcript.pyannote[199].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[199].start 1307.30346875
transcript.pyannote[199].end 1312.29846875
transcript.pyannote[200].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[200].start 1310.61096875
transcript.pyannote[200].end 1311.06659375
transcript.pyannote[201].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[201].start 1311.79221875
transcript.pyannote[201].end 1314.81284375
transcript.pyannote[202].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[202].start 1314.91409375
transcript.pyannote[202].end 1317.59721875
transcript.pyannote[203].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[203].start 1318.17096875
transcript.pyannote[203].end 1333.07159375
transcript.pyannote[204].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[204].start 1333.40909375
transcript.pyannote[204].end 1335.45096875
transcript.pyannote[205].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[205].start 1336.10909375
transcript.pyannote[205].end 1337.18909375
transcript.pyannote[206].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[206].start 1337.62784375
transcript.pyannote[206].end 1339.28159375
transcript.pyannote[207].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[207].start 1339.61909375
transcript.pyannote[207].end 1345.62659375
transcript.pyannote[208].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[208].start 1340.42909375
transcript.pyannote[208].end 1341.57659375
transcript.pyannote[209].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[209].start 1346.01471875
transcript.pyannote[209].end 1355.54909375
transcript.pyannote[210].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[210].start 1355.73471875
transcript.pyannote[210].end 1365.13409375
transcript.pyannote[211].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[211].start 1365.57284375
transcript.pyannote[211].end 1379.54534375
transcript.pyannote[212].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[212].start 1372.76159375
transcript.pyannote[212].end 1374.16221875
transcript.pyannote[213].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[213].start 1378.54971875
transcript.pyannote[213].end 1379.19096875
transcript.pyannote[214].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[214].start 1380.35534375
transcript.pyannote[214].end 1381.30034375
transcript.pyannote[215].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[215].start 1381.45221875
transcript.pyannote[215].end 1393.97346875
transcript.pyannote[216].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[216].start 1383.46034375
transcript.pyannote[216].end 1385.80596875
transcript.pyannote[217].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[217].start 1388.65784375
transcript.pyannote[217].end 1388.82659375
transcript.pyannote[218].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[218].start 1393.97346875
transcript.pyannote[218].end 1397.68596875
transcript.pyannote[219].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[219].start 1397.63534375
transcript.pyannote[219].end 1405.09409375
transcript.pyannote[220].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[220].start 1404.62159375
transcript.pyannote[220].end 1410.00471875
transcript.pyannote[221].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[221].start 1409.56596875
transcript.pyannote[221].end 1427.74034375
transcript.pyannote[222].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[222].start 1414.94909375
transcript.pyannote[222].end 1416.36659375
transcript.pyannote[223].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[223].start 1427.87534375
transcript.pyannote[223].end 1478.28096875
transcript.pyannote[224].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[224].start 1479.59721875
transcript.pyannote[224].end 1480.08659375
transcript.pyannote[225].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[225].start 1480.28909375
transcript.pyannote[225].end 1496.59034375
transcript.pyannote[226].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[226].start 1496.64096875
transcript.pyannote[226].end 1496.65784375
transcript.pyannote[227].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[227].start 1496.67471875
transcript.pyannote[227].end 1497.07971875
transcript.pyannote[228].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[228].start 1496.86034375
transcript.pyannote[228].end 1498.42971875
transcript.pyannote[229].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[229].start 1497.65346875
transcript.pyannote[229].end 1506.31034375
transcript.pyannote[230].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[230].start 1506.39471875
transcript.pyannote[230].end 1513.09409375
transcript.pyannote[231].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[231].start 1513.71846875
transcript.pyannote[231].end 1517.11034375
transcript.pyannote[232].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[232].start 1517.78534375
transcript.pyannote[232].end 1519.94534375
transcript.pyannote[233].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[233].start 1520.21534375
transcript.pyannote[233].end 1528.04534375
transcript.pyannote[234].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[234].start 1528.55159375
transcript.pyannote[234].end 1531.33596875
transcript.pyannote[235].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[235].start 1530.18846875
transcript.pyannote[235].end 1533.88409375
transcript.pyannote[236].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[236].start 1532.19659375
transcript.pyannote[236].end 1532.88846875
transcript.pyannote[237].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[237].start 1534.64346875
transcript.pyannote[237].end 1535.25096875
transcript.whisperx[0].start 12.584
transcript.whisperx[0].end 32.154
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席 謝謝委員 謝謝官員 我想先請審計部這邊你好這邊第一個我是要問的是 我今天有幫您印出來 這是您之前做出來的
transcript.whisperx[1].start 35.39
transcript.whisperx[1].end 47.58
transcript.whisperx[1].text 一個救安基金支出項目上面很明顯的寫了衛福衛福基金設置目的還有基金用途規定我先幫您把衛福捲起來所以您從三月的第一份報告就寫到說救安基金呢經過你們的查是衛福和基金設置目的還有基金用途規定情形昨天來了兩份報告您知道嗎
transcript.whisperx[2].start 64.344
transcript.whisperx[2].end 88.9
transcript.whisperx[2].text 我知道我幫你比較一下左邊跟右邊的報告一開始的報告您還是維持這個版本你說衛福我也請這個CHAT GPT幫大家翻譯翻譯什麼叫做用途衛福啊用途衛福的意思就是說實際使用方法跟原本規定設計或允許的用途不相符合
transcript.whisperx[3].start 90.001
transcript.whisperx[3].end 116.961
transcript.whisperx[3].text 結果呢 這個你們的聯絡人貴單位的聯絡人忽然在兩三小時後把這個第一份報告收回傳了第二份報告來那這兩份報告唯一修改的地方就在用途未符 用途規定未符這些字全部變成關聯性不高那我再幫大家翻譯翻譯關聯性不高的意思就是說雖然可能沒有違規或誤用的問題
transcript.whisperx[4].start 123.226
transcript.whisperx[4].end 124.206
transcript.whisperx[4].text 那時間可以暫停我們的電腦
transcript.whisperx[5].start 151.07
transcript.whisperx[5].end 158.074
transcript.whisperx[5].text 電腦斷了時間可以繼續
transcript.whisperx[6].start 169.662
transcript.whisperx[6].end 186.009
transcript.whisperx[6].text 所以最後就改成關聯性不高我想問一下你們這兩三個小時內到底發生什麼事因為你三月到現在都是說衛福結果第一份版本也是衛福後來改成關聯性不高請問有沒有什麼上級的施壓要配合勞動部
transcript.whisperx[7].start 188.372
transcript.whisperx[7].end 202.686
transcript.whisperx[7].text 報告委員就是沒有上級施壓那我們審計機關是獨立機關也不會配合勞動部那跟委員報告就是我們會文資處理是因為我們後面在校對的時候發現一個問題就是
transcript.whisperx[8].start 204.187
transcript.whisperx[8].end 232.685
transcript.whisperx[8].text 我們跟勞動部來來回回的公文其實從去年底一直到今年歷次包括我們的審核通知包括勞動部後面的申複還有我們在合附回去的公文來來回回其實文字啊大概這兩個文字都有在用意思是說在你們從去年年底至今因為我這邊手上有一本你們跟
transcript.whisperx[9].start 234.086
transcript.whisperx[9].end 257.298
transcript.whisperx[9].text 勞動部申付的資料我早上8點10分才能才拿到啦謝謝部長讓我這個培養速讀的習慣很快就把它速讀完了那這個你們更改是因為說後來覺得部分是關聯性不高那還是有未符的嗎還是其他本來你全部覺得是未符合現在全部都變關聯性不高你可以舉例嗎在民系裡面齁其實
transcript.whisperx[10].start 262.467
transcript.whisperx[10].end 286.585
transcript.whisperx[10].text 我特別把這個整個背景稍微報告一下就是因為就業安定基金他有一個收支保管及運用辦法那剛剛部長有特別說明說他的第五條的第一項是規定基金的用途在信行條文裡面他的第十二款他就有一個其他有關支出那我們在審計的時候
transcript.whisperx[11].start 288.863
transcript.whisperx[11].end 309.873
transcript.whisperx[11].text 這個JOND基金這個收支保管運用辦法它的解釋是主管機關在解釋就是勞動部在解釋所以就會有一個很大的行政裁量行政裁量這個就是剛剛我們我一開始報告說勞動部願意進一步去改正把這一款拿掉我覺得在審計外部監督來看它就是一個進步的做法
transcript.whisperx[12].start 310.313
transcript.whisperx[12].end 324.331
transcript.whisperx[12].text 那審計部可以稍微告訴我們一下您列出來這些裡面當然包括演唱會啦包括印紅包袋 包括送禮包括影片的製作 媒宣啊等等您覺得關聯性最不高的是哪一項
transcript.whisperx[13].start 326.733
transcript.whisperx[13].end 339.26
transcript.whisperx[13].text 這個是有些是很主觀啦因為跟委員報告就是比如說剛剛講他的基金的用途其實就很確定三大項一個是促進國民就業第二個是
transcript.whisperx[14].start 341.141
transcript.whisperx[14].end 364.62
transcript.whisperx[14].text 外國人聘僱管理跟許可還有提升勞工福祉及勞工權益的輔助那我們洋洋灑灑列出來我們修正的這7224萬餘元這個所以你的意思是說其實我幫您做了這張表跟剛剛講的那三個理由您都覺得關聯性其實不高但是沾上邊
transcript.whisperx[15].start 367.105
transcript.whisperx[15].end 374.357
transcript.whisperx[15].text 是吧從我們因為這個部分我們會希望那個勞動部來說勞動部其實他們在生物內容列舉出來謝謝謝謝謝謝沈基部那我們請勞動部部長
transcript.whisperx[16].start 383.041
transcript.whisperx[16].end 407.626
transcript.whisperx[16].text 先幫我放一下這兩段影片這兩段影片是20天前我在黃國昌委員會面諮詢勞動部回審計部的立場到底是每一分每一行都浪費到的錢要做回來還是幫過去所犯的錯誤再問過是非其實看迴函是最清楚啦我這樣直接跟部長說好了齁如果這個不是密件的話那是不是請會後勞動部來提供
transcript.whisperx[17].start 411.287
transcript.whisperx[17].end 432.835
transcript.whisperx[17].text 呃 應該是可以吧好 可以嗎 好好 下一段可不可以也給我們未還委員會的委員可以啊還有我們國民黨黨團我們也想看這個七千萬您到底要如何發揮你的魄力把它追討回來好 那這個是我們的責任因為民眾希望可以追討回來是
transcript.whisperx[18].start 435.233
transcript.whisperx[18].end 441.729
transcript.whisperx[18].text 昨天呢您也跟黃國昌委員說您會去找許明春部長溝通請問您至今溝通了嗎
transcript.whisperx[19].start 443.5
transcript.whisperx[19].end 471.522
transcript.whisperx[19].text 我想跟陳委員說明 包括你剛才這個影片上面的內容其實我們在審計部的最後給我們的審計的認定是在3月21號我們收到然後3月28號我們正式的回函給審計部同意審計部要我們修正這件事情所以3月28號是禮拜五所以3月28號隔天的應該是禮拜一或禮拜二其實我就把3月28號我們回給審計部的函提供給
transcript.whisperx[20].start 473.759
transcript.whisperx[20].end 486.936
transcript.whisperx[20].text 包括黃委員包括各個在各政黨跟委員會3月28號的函等於是我們最後我們比較完整的包括我們的立場跟我們的改進我們其實當時就已經提供了
transcript.whisperx[21].start 487.81
transcript.whisperx[21].end 514.651
transcript.whisperx[21].text 好那我今天是8點10分收到的啦收到這一份當然裡面包括了很多您跟審計部之間種種的回覆因為您說有一些部分您想要申付他還是跟救安基金有相關性等等的我這邊稍微結錄幾個奇聞共賞我等一下也會放到我的社群讓大家知道說其實國人最在意的這個演唱會啦
transcript.whisperx[22].start 518.171
transcript.whisperx[22].end 542.429
transcript.whisperx[22].text 我們這個演唱會其實神蹟部有幫我們算出來演唱會總共花了368萬那您有在這個申付內容上面寫到說因為這個演唱會其實大家在網路上都有看到新聞媒體也有看到2.5小時的演唱會許明春一個人唱了半小時並且旁邊還有很專業的舞者等等的
transcript.whisperx[23].start 543.51
transcript.whisperx[23].end 560.623
transcript.whisperx[23].text 那這是國人非常在意的368頁但是您幫他寫的身負理由是可以促進國民就業我也想知道這個可以促進國民就業您的KPI到底是哪裡來的再來還有一個整個入處的party喔
transcript.whisperx[24].start 561.704
transcript.whisperx[24].end 566.586
transcript.whisperx[24].text 勞動部僑簽典禮活動勞動部入處紀念勞動部僑簽政策宣導影片這三個加起來總共是415萬但是呢大家從我們現在的slide上面看得很明顯
transcript.whisperx[25].start 578.01
transcript.whisperx[25].end 598.022
transcript.whisperx[25].text 你的入處影片 你說這個活動415萬是回顧勞動政策推動的歷程但大家看到那天是星光閃閃 有非常多的握手 合照等等上面這個許民進部長是有專業的這個妝髮 形象照 還有這個舞裙等等
transcript.whisperx[26].start 599.537
transcript.whisperx[26].end 621.278
transcript.whisperx[26].text 那我是想知道說你當然幾乎我看了這一大本你7224萬幾乎都身負了並且都講到說的確是跟國民促進就業有相關還有這個性別平權宣導有相關禁止歧視等等的你是怎麼評估出來的啊
transcript.whisperx[27].start 622.259
transcript.whisperx[27].end 637.125
transcript.whisperx[27].text 我跟陳仁說明我們在申複的內容裡面主要是同仁是回顧當初為什麼這些計劃執行其實相關的思考 當初為什麼為什麼這樣思考那這些補充的說明提供給審計部但我知道
transcript.whisperx[28].start 646.289
transcript.whisperx[28].end 655.197
transcript.whisperx[28].text 會有一些委員對當初的這些思考會有不同的看法這部分委員尊重那最後審計部當然就是判定審計部就是判定
transcript.whisperx[29].start 656.52
transcript.whisperx[29].end 680.535
transcript.whisperx[29].text 關聯度不高是不該使用救安基金這部分我們當然必須尊重審計部的判定我說實話裡面有部分的做法就我來說如果是我主觀的來說其實你不認同我也不會這樣做這是你同仁一起寫的身負義務應該說同仁是把當初在那個時間點上面為什麼會做這樣子的選擇或為什麼做這樣子的規劃的說明讓審計部知道
transcript.whisperx[30].start 685.458
transcript.whisperx[30].end 713.557
transcript.whisperx[30].text 好那這個是您給我們的新聞稿上週我們本來禮拜三應該要開勞動部的委員會嘛所以我來翻譯一下您的這個新聞稿總共分成四大段第一段是說審計部要勞動部收回7224萬元認為勞動部就是在亂花錢但是您現在還在身負這個我知道整本都是你身負的理由那第二個大家最不能接受的地方就是小偷從納稅人的身上偷了錢來辦這個東西
transcript.whisperx[31].start 716.338
transcript.whisperx[31].end 731.042
transcript.whisperx[31].text 300多萬的演唱會說是促進就業415萬的橋籤party說跟就業安定有相關已經被說名不符實從3月開始說未符合未符合申請資格最後還是用納稅人的錢來補這個洞
transcript.whisperx[32].start 734.023
transcript.whisperx[32].end 759.619
transcript.whisperx[32].text 這是你上面寫的未來距離向行政院爭取編列年度購入預算歸還就業安定基金這就是大家不能接受的地方啊那當然你的這個新聞稿還有好大部分在講你未來會進行改革但是你對於人民最關心的亂花錢的細節到底是什麼你要怎麼追討反而是不到一半的篇幅啦這個我相信不是國人想看到的新聞稿欸
transcript.whisperx[33].start 760.399
transcript.whisperx[33].end 779.946
transcript.whisperx[33].text 所以我可以跟你說明是這個新聞稿的內容主要是我們在收到審計部3月21號的判定之後其實我們的回應我還是必須強調審計部的判定給我們的判定是認為關聯性不高必須修正予以收回那如果從審計的規範來說的話過從過去審計的規範來說因為他不是判定剔除
transcript.whisperx[34].start 784.744
transcript.whisperx[34].end 811.427
transcript.whisperx[34].text 那他是判定修正予以收回那簡單來說就是他認為這不應該是救安基金使用不應該使用在救安基金應該是使用在公務預算那所以從勞動部的角度我們是一個行政部門我們必須按照審計部給我們的判定來往下執行我們必須來做他所謂的修正檢列並收回那編列公務預算規定
transcript.whisperx[35].start 812.728
transcript.whisperx[35].end 830.499
transcript.whisperx[35].text 是過去被判定為修正跟收回的做法之一當然我們現在我們也願意我知道現在大家對這個看法會有一種覺得好像是不是全民買單或者是又是用納稅人的錢可是就審計相關的規範這個審計的結果跟規範勞動部必須遵守
transcript.whisperx[36].start 835.282
transcript.whisperx[36].end 859.45
transcript.whisperx[36].text 因為現在的確是有人被收押剛起訴他也是花到了救安基金的錢所以如果你還要用公務預算來支付這筆錢還回去我想這個是大家常識上是不能接受的啦陳委員我跟你說明當然現在大家我說大家關心可能會不會有個人的責任我們說我其實也不斷的在說明
transcript.whisperx[37].start 860.73
transcript.whisperx[37].end 877.026
transcript.whisperx[37].text 勞動部我們會配合檢調跟司法來去做如果有個人責任的所以不該從公務預算的最後你不會從公務預算是嗎如果真的司法判定下來是有比方說欽債那該去追回
transcript.whisperx[38].start 878.14
transcript.whisperx[38].end 888.451
transcript.whisperx[38].text 也許就該追回因為大家對您的期待蠻高您今天上任的時候說您對救案基金是絕不護短絕不護短到現在都沒有改變但是現在很多揪出不服的是審計部去送檢調的也是審計部倒是沒有看到勞動部有什麼內部調查或是勞動部來送檢調
transcript.whisperx[39].start 898.732
transcript.whisperx[39].end 922.055
transcript.whisperx[39].text 我跟陳委員說這段時間檢調都在查我們是全力配合檢調不只檢調在查包括監察院都在查但是因為現在大家關心的是這些相關法律責任的問題這些法律責任有沒有不法有沒有不法的隱私有沒有不法的這些事情當然他也是必須由司法來做判決你剛才講的謝前分署長他也是現在是在司法的過程裡面
transcript.whisperx[40].start 922.335
transcript.whisperx[40].end 936.673
transcript.whisperx[40].text 是是是這個是剛剛林月琴委員也有跟你講到你說有六項策進作為但是這個我看了一般網友啦上班族啊他們說如果他們是這樣子寫的話肯定是被老闆電死的我也念幾個給你聽
transcript.whisperx[41].start 938.135
transcript.whisperx[41].end 959.085
transcript.whisperx[41].text 你說你未來有六項策進作為其中有一項是使基金使用範圍明確化不可致用於與業務無關或者是非公務用途之項目這句話簡直就是常識一般常識 平均一席話 如聽一席話再來 您並不得採購年節禮盒
transcript.whisperx[42].start 961.426
transcript.whisperx[42].end 975.478
transcript.whisperx[42].text 這也是一般常識更何況你的申付內容有一個寫得很特別他買了年節禮盒你的申付內容理由是說提升多元單位能見錄還有商品價值這個是113年部長春節禮盒設計30萬然後這個你還幫他申付你這邊已經寫說不得採購年節禮盒結果你的申付理由還有這一項
transcript.whisperx[43].start 986.667
transcript.whisperx[43].end 1010.347
transcript.whisperx[43].text 那再來囉 各計畫應該確實依照業務性質及宣導對象評估達成要效益 何時偏略廣宣預算這也是你寫的 這不是知識 這不是常識嗎但是你剛剛的身負理由也有說我這個演唱會是有促進到就業所以我真的不知道你的身負理由到底跟你未來要趕下來的計畫到底搭不搭得起來
transcript.whisperx[44].start 1011.187
transcript.whisperx[44].end 1029.961
transcript.whisperx[44].text 還有你寫基金管理會開會會提升計劃科目之用明細所以之前都沒有之前你們委員會都沒有提供計劃科目之用明細陳委員我跟你說明剛才說申複上面的內容就是業務單位他其實是在針對當時為什麼做這樣子的選擇進行說明
transcript.whisperx[45].start 1034.224
transcript.whisperx[45].end 1054.573
transcript.whisperx[45].text 所以確實當時包括他當時可能認為說他的年節的禮盒的採購他採購的對象可能是因為勞動部下面有有輔導一些多元的單位是跟他們來採購當時是這樣但是接下來已經很清楚我們已經很清楚規範不可以再拿救安基金來採購年節禮盒不管是不是跟誰採購都不行
transcript.whisperx[46].start 1055.854
transcript.whisperx[46].end 1080.148
transcript.whisperx[46].text 我們現在已經做出很清楚的規定了單民的六項經濟我希望可以更大刀闊斧一點因為這個在網友的眼中看起來真的是一般公司很common sense的規定確實過去有一些規範模糊的地方所以你會看到一些大家其實覺得會不符合大家嘗試的或者是不符合期待的部分我們現在就是用直接白紙黑字的明定把這些東西絕對就禁止了
transcript.whisperx[47].start 1081.089
transcript.whisperx[47].end 1088.996
transcript.whisperx[47].text 好那我們來講一下因為剛剛您的身負條件其實裡面寫到很多都已經跟促進就業相關改善勞工平權減少歧視等等結果這邊我想是全國人民會覺得的確勞動部部長可以幫得上忙可以改善勞工我們有一個國家發展委員會的會議出席成員是包括了所有的部長
transcript.whisperx[48].start 1104.73
transcript.whisperx[48].end 1119.043
transcript.whisperx[48].text 我幫你們精算了一下 你們是唯一一個部門連續102次 五屆的部長全部都不是本人出席 有的是他人代理出席有人甚至不出席 我細數給你聽國家發展委員會第25次到第38次 國防局部長應到未到 全部請人代理
transcript.whisperx[49].start 1127.351
transcript.whisperx[49].end 1136.959
transcript.whisperx[49].text 39到50次林美珠部長一樣陰道未到有時候請人代理都沒有再來部長許明春坐最久第51次會議開到第120次會議全部由他人代理但是他有空去開演唱會然後呢
transcript.whisperx[50].start 1143.604
transcript.whisperx[50].end 1148.486
transcript.whisperx[50].text 再來是何沛山部長他從121次會議到124次也是應到未到然後再來是您的兩次125到126您也應到未到請他人帶領我們來看一下會議的內容會議的內容有婦女及中高齡就業
transcript.whisperx[51].start 1161.512
transcript.whisperx[51].end 1184.979
transcript.whisperx[51].text 有這個少子化有勞動部共同提報投資青年政策執行人口移民政策聘外國專業人才你這樣子從上看到下到底哪一點跟促進就業不相關你這個正式的會議不去然後你再幫救安基金寫身負我覺得這個是國人不能接受的所以這是兩件事情
transcript.whisperx[52].start 1185.919
transcript.whisperx[52].end 1213.701
transcript.whisperx[52].text 申付是審計部要求我們要做申付的說明的我覺得不用把這兩件事情混在一起我先給你看一下你這個125跟126次啦125他的題目是產業轉型所以一定是有人要轉職有人會失業有人會需要即職的訓練第126次的會議呢是關於職場健康還有勞動保險年金服務永續等等我想跟你是再相關不過的那你看一下其他人
transcript.whisperx[53].start 1214.902
transcript.whisperx[53].end 1218.644
transcript.whisperx[53].text 環境部部長去了 文化部部長去了 衛福部部長去了其他的部長都到了但是在這個過程中 我是很不好意思放您這張照片但是您的這個宣講 剛陳昭志委員看了也去了 您當民主的側翼我也很希望用您這張照片可是上面的新聞標題是寫說 您願當台灣勞工的靠山
transcript.whisperx[54].start 1244.651
transcript.whisperx[54].end 1259.099
transcript.whisperx[54].text 因為就是您當初說盡忠職守 恪遵國家法令結果勞動部卻變成一個連續國家發展會議所有主題都是跟勞動部相關的喔連續102次部長親自衛道的部門那個陳委員我們剛剛查了一下 比方剛剛提到的12月19號我們沒有到那天在立法院裡面審勞動部的預算就是
transcript.whisperx[55].start 1270.786
transcript.whisperx[55].end 1291.866
transcript.whisperx[55].text 那你下次可以到我覺得當然如果有時間我當然會盡量到我們期待你下次可以到剛剛包括剛剛成人其實提到的這幾個主題其實我們在行政院也常常跟不管國發會或者是跟經濟部或相關的部會其實很密集的在做討論並不是我沒有親身到這個會議上就代表對於這個議題不重視並不是這樣就像剛剛那個會議的時間其實我們是在
transcript.whisperx[56].start 1295.121
transcript.whisperx[56].end 1313.145
transcript.whisperx[56].text 這個委員會裡面我知道 但其他部長到了所以我這邊也稍微給您看一下其他部長蠻重視的我也希望說您未來也可以當一個民主的部長然後把您部長的職責也都做好如果沒有其他更重要的事情的話當然我應該自己親自出席對不起 交給我最後兩個問題因為就是有人拜託幫忙問好 這個
transcript.whisperx[57].start 1318.446
transcript.whisperx[57].end 1336.619
transcript.whisperx[57].text 應度的MOU 去年我們2月就簽了MOU但是11月勞動部召開記者會說未來每兩個月就會開一次會議那必要的話就線上會議所以今年1月我們應該要開結果今年1月沒開你1月的時候說2月會開那至今開了嗎
transcript.whisperx[58].start 1337.88
transcript.whisperx[58].end 1359.76
transcript.whisperx[58].text 我們第一次工作會議已經開完了我們也開了第二次工作會議前的會前會那目前跟台印雙方在印度移工的引進上面其實大家溝通是很密切的那目前的狀況是因為包括委員們都比較很重視我們其實職聘的部分
transcript.whisperx[59].start 1360.404
transcript.whisperx[59].end 1379.355
transcript.whisperx[59].text 那所以現在目前的階段是我們也在更進一步的去了解這個應方他其實相關的聘僱的系統他們有一套系統那應方也在了解我們其實對於職聘的期待現在是在會前會已經開完了那現在是要在約下一次的工作會大概是幾月
transcript.whisperx[60].start 1380.415
transcript.whisperx[60].end 1400.105
transcript.whisperx[60].text 這要看跟運方這要看運方的討論 對可是跟運方的互動是很密切的不是責任在運方這是雙方可是跟運方的溝通包括跟運方的討論是很密切的所以你們以後會按照你們原本約定每兩個月開會照樣跟我們當然希望盡量的但是現在是會前會開完
transcript.whisperx[61].start 1401.246
transcript.whisperx[61].end 1427.718
transcript.whisperx[61].text 那大家正在彼此熟悉對方一些細節的操作的做法所以年比這個進度你覺得可以如期完成嗎我們希望假設一切順利因為前面只是一千名的小規模的示範那我們當然希望順利所以也是因為希望順利所以我們其實跟硬方私底下面再去了解他們做法上面的細節這個是很密切的
transcript.whisperx[62].start 1427.918
transcript.whisperx[62].end 1456.577
transcript.whisperx[62].text 好我希望下次還是可以維持兩個月可以開會一次就依照你們的MOU最後一個問題就是之前劉建國委員曾經提出你們這個事辦計畫彈性運價事辦計畫非常的糟糕所以曾經簡略還有凍結一百萬的預算待改善之後書面報告可以動之林淑芬委員也說勞動部不願意聽取民間團體的意見一意孤行成為一個註定失敗的事辦計畫那我在想現在小子化非常的嚴重剛國發
transcript.whisperx[63].start 1458.478
transcript.whisperx[63].end 1464.581
transcript.whisperx[63].text 就是您之前的部長可能沒有親自到場的這個也討論過這件事國發會橫向溝通非常重要嘛請問一個月內可以給我一個書面書面報告等等我會寫一個臨時提案假使我們從公部門開始來做這樣子的事辦計畫您是否願意跟各部門做一個溝通呢
transcript.whisperx[64].start 1480.582
transcript.whisperx[64].end 1506.111
transcript.whisperx[64].text 因為現在很多民間的單位都希望以日來作為這個申請的單位我們現在確實是在規劃來擴大跟過去事辦的範圍又不一樣其實我們希望來擴大規劃的階段但是你是公部門你如果覺得以日為計算並且以申作則並且從公部門先行我想是一個不錯的做法
transcript.whisperx[65].start 1506.751
transcript.whisperx[65].end 1533.517
transcript.whisperx[65].text 當然如果公部門要先來做我們當然不會反對可是我們現在在想的是民間部門要怎麼這裡面有幾個條件包括裁員包括裁員的部分包括一些排班的做法上面怎麼讓勞資雙方其實可以都在一定的可運作的範圍之下這個我們在私底下溝通是當然謝謝 朝委謝謝謝謝部長