iVOD / 161437

Field Value
IVOD_ID 161437
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/161437
日期 2025-05-15
會議資料.會議代碼 委員會-11-3-20-12
會議資料.會議代碼:str 第11屆第3會期財政委員會第12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 12
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12次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-05-15T11:13:50+08:00
結束時間 2025-05-15T11:25:45+08:00
影片長度 00:11:55
支援功能[0] ai-transcript
支援功能[1] gazette
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/fcea13637980d1815af675d5c9b46b29139dba296d6b924feb4968b4ec762561c617dc67021d5f925ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 李坤城
委員發言時間 11:13:50 - 11:25:45
會議時間 2025-05-15T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第3會期財政委員會第12次全體委員會議(事由:一、處理中華民國114年度中央政府總預算決議有關財政部主管預算凍結書面報告案62案、有關審計部主管預算凍結書面報告案4案及有關行政院主計總處預算凍結書面報告案18案。【報告事項】 二、處理中華民國114年度中央政府總預算決議有關財政部主管預算凍結專案報告案17案及有關行政院主計總處預算凍結專案報告案1案。【討論事項】 【5月14日及15日二天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[0].start 1.33034375
transcript.pyannote[0].end 2.35971875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 10.76346875
transcript.pyannote[1].end 11.35409375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[2].start 11.35409375
transcript.pyannote[2].end 18.25596875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[3].start 11.37096875
transcript.pyannote[3].end 11.45534375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[4].start 12.28221875
transcript.pyannote[4].end 12.70409375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[5].start 18.52596875
transcript.pyannote[5].end 43.93971875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 23.43659375
transcript.pyannote[6].end 23.48721875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[7].start 44.22659375
transcript.pyannote[7].end 49.94721875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[8].start 50.25096875
transcript.pyannote[8].end 53.03534375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[9].start 53.18721875
transcript.pyannote[9].end 63.41346875
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[10].start 63.97034375
transcript.pyannote[10].end 73.13346875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 73.74096875
transcript.pyannote[11].end 83.37659375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[12].start 83.19096875
transcript.pyannote[12].end 83.57909375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[13].start 83.73096875
transcript.pyannote[13].end 85.26659375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[14].start 84.86159375
transcript.pyannote[14].end 88.54034375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 88.54034375
transcript.pyannote[15].end 89.31659375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[16].start 89.24909375
transcript.pyannote[16].end 89.60346875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[17].start 89.46846875
transcript.pyannote[17].end 91.94909375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[18].start 91.74659375
transcript.pyannote[18].end 94.34534375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 94.53096875
transcript.pyannote[19].end 157.37346875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[20].start 95.39159375
transcript.pyannote[20].end 95.77971875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[21].start 100.82534375
transcript.pyannote[21].end 101.14596875
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[22].start 102.95159375
transcript.pyannote[22].end 102.98534375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 113.59971875
transcript.pyannote[23].end 113.63346875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 113.65034375
transcript.pyannote[24].end 113.66721875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 113.92034375
transcript.pyannote[25].end 113.93721875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 118.40909375
transcript.pyannote[26].end 118.79721875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 122.67846875
transcript.pyannote[27].end 122.99909375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 129.56346875
transcript.pyannote[28].end 129.86721875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[29].start 135.57096875
transcript.pyannote[29].end 135.90846875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 135.90846875
transcript.pyannote[30].end 135.92534375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[31].start 140.14409375
transcript.pyannote[31].end 140.44784375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[32].start 140.44784375
transcript.pyannote[32].end 140.54909375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[33].start 147.28221875
transcript.pyannote[33].end 147.65346875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[34].start 156.91784375
transcript.pyannote[34].end 156.96846875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[35].start 157.03596875
transcript.pyannote[35].end 168.35909375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 168.22409375
transcript.pyannote[36].end 206.02409375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[37].start 174.18096875
transcript.pyannote[37].end 174.58596875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[38].start 174.58596875
transcript.pyannote[38].end 174.60284375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[39].start 177.62346875
transcript.pyannote[39].end 177.65721875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[40].start 183.86721875
transcript.pyannote[40].end 184.01909375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[41].start 187.39409375
transcript.pyannote[41].end 187.66409375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[42].start 192.10221875
transcript.pyannote[42].end 192.13596875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 192.27096875
transcript.pyannote[43].end 192.38909375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[44].start 205.73721875
transcript.pyannote[44].end 211.28909375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 212.67284375
transcript.pyannote[45].end 221.00909375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[46].start 218.91659375
transcript.pyannote[46].end 219.54096875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[47].start 220.50284375
transcript.pyannote[47].end 221.71784375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 221.65034375
transcript.pyannote[48].end 223.06784375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[49].start 222.88221875
transcript.pyannote[49].end 223.27034375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 223.11846875
transcript.pyannote[50].end 234.82971875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[51].start 230.61096875
transcript.pyannote[51].end 230.89784375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[52].start 234.82971875
transcript.pyannote[52].end 251.13096875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 237.32721875
transcript.pyannote[53].end 237.66471875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 241.34346875
transcript.pyannote[54].end 242.23784375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 246.00096875
transcript.pyannote[55].end 246.59159375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 250.67534375
transcript.pyannote[56].end 251.68784375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[57].start 251.63721875
transcript.pyannote[57].end 259.06221875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[58].start 253.15596875
transcript.pyannote[58].end 253.51034375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 259.58534375
transcript.pyannote[59].end 264.85034375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[60].start 261.35721875
transcript.pyannote[60].end 261.67784375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[61].start 263.02784375
transcript.pyannote[61].end 263.73659375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[62].start 265.35659375
transcript.pyannote[62].end 270.89159375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[63].start 266.90909375
transcript.pyannote[63].end 267.31409375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[64].start 271.04346875
transcript.pyannote[64].end 288.15471875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 275.46471875
transcript.pyannote[65].end 275.48159375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[66].start 288.74534375
transcript.pyannote[66].end 290.48346875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 290.83784375
transcript.pyannote[67].end 295.68096875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[68].start 293.95971875
transcript.pyannote[68].end 294.28034375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[69].start 295.46159375
transcript.pyannote[69].end 297.60471875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[70].start 297.95909375
transcript.pyannote[70].end 298.04346875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[71].start 298.46534375
transcript.pyannote[71].end 313.06221875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 308.52284375
transcript.pyannote[72].end 308.59034375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[73].start 308.59034375
transcript.pyannote[73].end 308.64096875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[74].start 312.69096875
transcript.pyannote[74].end 312.74159375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[75].start 312.74159375
transcript.pyannote[75].end 312.85971875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[76].start 313.09596875
transcript.pyannote[76].end 320.53784375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[77].start 318.15846875
transcript.pyannote[77].end 318.68159375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[78].start 320.58846875
transcript.pyannote[78].end 327.03471875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[79].start 324.52034375
transcript.pyannote[79].end 328.04721875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[80].start 327.70971875
transcript.pyannote[80].end 329.63346875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 328.26659375
transcript.pyannote[81].end 328.70534375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[82].start 329.56596875
transcript.pyannote[82].end 334.78034375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[83].start 329.90346875
transcript.pyannote[83].end 330.39284375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[84].start 332.68784375
transcript.pyannote[84].end 333.00846875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[85].start 335.01659375
transcript.pyannote[85].end 340.24784375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[86].start 337.14284375
transcript.pyannote[86].end 338.30721875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[87].start 340.58534375
transcript.pyannote[87].end 346.00221875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[88].start 346.08659375
transcript.pyannote[88].end 346.91346875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 346.76159375
transcript.pyannote[89].end 347.58846875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[90].start 347.52096875
transcript.pyannote[90].end 349.91721875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[91].start 351.06471875
transcript.pyannote[91].end 352.31346875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[92].start 353.39346875
transcript.pyannote[92].end 354.54096875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[93].start 353.51159375
transcript.pyannote[93].end 357.12284375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[94].start 357.12284375
transcript.pyannote[94].end 359.53596875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[95].start 360.12659375
transcript.pyannote[95].end 361.05471875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[96].start 361.34159375
transcript.pyannote[96].end 367.53471875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[97].start 367.82159375
transcript.pyannote[97].end 376.05659375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[98].start 376.41096875
transcript.pyannote[98].end 402.61784375
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[99].start 378.90846875
transcript.pyannote[99].end 379.24596875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[100].start 402.38159375
transcript.pyannote[100].end 406.61721875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[101].start 412.16909375
transcript.pyannote[101].end 412.72596875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[102].start 413.01284375
transcript.pyannote[102].end 414.93659375
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[103].start 415.10534375
transcript.pyannote[103].end 416.62409375
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[104].start 417.07971875
transcript.pyannote[104].end 429.61784375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[105].start 429.97221875
transcript.pyannote[105].end 454.30596875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[106].start 455.43659375
transcript.pyannote[106].end 468.00846875
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[107].start 467.94096875
transcript.pyannote[107].end 468.44721875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[108].start 468.21096875
transcript.pyannote[108].end 468.68346875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[109].start 468.78471875
transcript.pyannote[109].end 468.81846875
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[110].start 468.81846875
transcript.pyannote[110].end 469.00409375
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[111].start 469.00409375
transcript.pyannote[111].end 469.59471875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[112].start 469.89846875
transcript.pyannote[112].end 475.63596875
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[113].start 475.75409375
transcript.pyannote[113].end 479.21346875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[114].start 477.17159375
transcript.pyannote[114].end 482.09909375
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[115].start 483.48284375
transcript.pyannote[115].end 495.83534375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[116].start 489.91221875
transcript.pyannote[116].end 490.40159375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[117].start 495.83534375
transcript.pyannote[117].end 501.31971875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[118].start 501.47159375
transcript.pyannote[118].end 507.56346875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[119].start 508.27221875
transcript.pyannote[119].end 517.65471875
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[120].start 508.96409375
transcript.pyannote[120].end 509.09909375
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[121].start 516.50721875
transcript.pyannote[121].end 516.54096875
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[122].start 516.54096875
transcript.pyannote[122].end 516.87846875
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[123].start 517.77284375
transcript.pyannote[123].end 518.29596875
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[124].start 518.78534375
transcript.pyannote[124].end 522.66659375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[125].start 522.90284375
transcript.pyannote[125].end 532.48784375
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[126].start 527.12159375
transcript.pyannote[126].end 527.59409375
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[127].start 532.25159375
transcript.pyannote[127].end 557.80034375
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[128].start 539.49096875
transcript.pyannote[128].end 539.98034375
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[129].start 558.12096875
transcript.pyannote[129].end 560.82096875
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[130].start 561.66471875
transcript.pyannote[130].end 563.16659375
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[131].start 563.65596875
transcript.pyannote[131].end 574.96221875
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[132].start 566.22096875
transcript.pyannote[132].end 566.71034375
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[133].start 569.32596875
transcript.pyannote[133].end 569.95034375
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[134].start 572.93721875
transcript.pyannote[134].end 573.89909375
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[135].start 574.72596875
transcript.pyannote[135].end 581.00346875
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[136].start 580.96971875
transcript.pyannote[136].end 584.41221875
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[137].start 584.41221875
transcript.pyannote[137].end 588.46221875
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[138].start 588.64784375
transcript.pyannote[138].end 602.16471875
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[139].start 603.43034375
transcript.pyannote[139].end 611.49659375
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[140].start 611.81721875
transcript.pyannote[140].end 625.60409375
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[141].start 616.10346875
transcript.pyannote[141].end 616.42409375
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[142].start 625.03034375
transcript.pyannote[142].end 625.40159375
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[143].start 625.60409375
transcript.pyannote[143].end 626.49846875
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[144].start 626.54909375
transcript.pyannote[144].end 653.29596875
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[145].start 653.68409375
transcript.pyannote[145].end 671.48721875
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[146].start 671.65596875
transcript.pyannote[146].end 679.97534375
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[147].start 680.39721875
transcript.pyannote[147].end 684.24471875
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[148].start 684.31221875
transcript.pyannote[148].end 691.90596875
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[149].start 688.95284375
transcript.pyannote[149].end 689.23971875
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[150].start 691.90596875
transcript.pyannote[150].end 698.38596875
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[151].start 698.53784375
transcript.pyannote[151].end 702.26721875
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[152].start 702.26721875
transcript.pyannote[152].end 705.23721875
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[153].start 703.78596875
transcript.pyannote[153].end 712.94909375
gazette.lineno 619
gazette.blocks[0][0] 李委員坤城:(11時13分)謝謝主席,先請主計長。
gazette.blocks[1][0] 主席:有請主計長。
gazette.blocks[2][0] 陳主計長淑姿:委員好。
gazette.blocks[3][0] 李委員坤城:主計長好。主計總處在4月30日有公布今年第一季的經濟成長率,成長率達到5.37%,是這一年來新高,你們有提到如果第二季到第四季的經濟成長率維持2月的預測數,第一季已經出來,如果第二季到第四季維持你們2月的預測數,全年的經濟成長率會上修到3.6%,較前次的預測高出0.46%。剛好跟之前你們預估經濟成長率因為對等關稅的關係或是預算的一些影響,有可能經濟成長率沒有辦法到2%,保2都有困難,兩個月的過程你們的預估會上修,我想請教一下主計處預估的情況、基礎在哪裡?
gazette.blocks[4][0] 陳主計長淑姿:主要是因為這一季都是有一些急單的作用,所以經濟成長率就整個往上浮動,一般原則上……
gazette.blocks[5][0] 李委員坤城:是因為關稅的關係,所以大家在第一季拉貨嗎?
gazette.blocks[6][0] 陳主計長淑姿:急單拉貨的關係,所以它就往上走。
gazette.blocks[7][0] 李委員坤城:有沒有可能這個效果在第二季也一樣會出現?
gazette.blocks[8][0] 陳主計長淑姿:有可能,但是是這樣子,我們是每一季就會估算一次,一年估算四季,我們大概在5月28日會再做估算,如果用實算的算出來是3.6%,等於沒有把目前的關稅因素考量進去,所以在5月28日的時候會有一些專家學者進來,會有相關的數據提供,然後再來重新預估一個新的數據。我們本來當初的預估今年是3.27%,但是因為去年本來是百分之四點多,又往上到4.59%,所以4.59%的結果往上撐,我們就必須下修,所以又下修到3.14%,整個數據都必須根據相關的狀況來做修正,但是修正都必須經過專家學者的討論及現在的預測點,而不是按現在的狀況直接去預估。
gazette.blocks[9][0] 李委員坤城:當然,主計長,有沒有比較有信心保3?上次講連保2都有問題,現在看到前兩季的情況有信心今年度能夠保3嗎?
gazette.blocks[10][0] 陳主計長淑姿:我們看到最近大家在關稅上協調的結果,其實狀況都是還不錯的,如果是這樣的情況下,我們認為這並不會影響很大,所以這個部分還是必須要看影響的因素,重點就是除了我們之外,還有一些洗產地的問題,洗產地的問題也會影響到我們,所以不是只有關稅的問題,這個部分要考慮的因素滿多的,我們會請專家學者來共同討論,做出一些預估出來。
gazette.blocks[11][0] 李委員坤城:按照主計長的預估,保3有沒有機會?
gazette.blocks[12][0] 陳主計長淑姿:如果以目前關稅的狀況,保3是有點困難。
gazette.blocks[13][0] 李委員坤城:保3還是有點困難?
gazette.blocks[14][0] 陳主計長淑姿:還是覺得有困難,因為當初最初的預估是下到一點多的狀況,但是還不至於,是不是一定能保3,這我就不太敢有把握了。
gazette.blocks[15][0] 李委員坤城:因為我們現在是10%的關稅,當然大概在7月中就會知道到底會課百分之多少,有人說是10%到30%之間,因為中國目前是30%,你們有預估如果是在30%之內的話,對於……
gazette.blocks[16][0] 陳主計長淑姿:還是會有影響。
gazette.blocks[17][0] 李委員坤城:當然會有影響,對於GDP的影響會有多大,你們有去估算嗎?譬如10%、20%、30%。
gazette.blocks[18][0] 陳主計長淑姿:目前還沒有估算,我們大概在5月28日這一次會做一個大整理,之後會有一些相關的數據,再做估算。
gazette.blocks[19][0] 李委員坤城:我再請教一下,因為目前行政院有提出4,100億的特別條例,我們昨天也討論過,其中1,000億是要撥補台電,但是看起來在野黨是不想讓這1,000億過關,如果這1,000億沒有辦法過關的話,你們有沒有去算過對於物價波動、對CPI的影響?對於GDP的影響?
gazette.blocks[20][0] 陳主計長淑姿:坦白說,這個部分台電有算一個版本,我們也有算一個版本。
gazette.blocks[21][0] 李委員坤城:我就聽你們的版本。
gazette.blocks[22][0] 陳主計長淑姿:台電的那個版本是如果純粹讓家用上漲的話,大概全年會增加7,500元,每一戶的電費會增加625元,但是我們自己的估算是比較低。
gazette.blocks[23][0] 李委員坤城:一個月是增加625元,全年大概是7,500元,你們自己估的呢?
gazette.blocks[24][0] 陳主計長淑姿:是的,這個是一戶。
gazette.blocks[25][0] 李委員坤城:這是電費。
gazette.blocks[26][0] 陳主計長淑姿:我們自己估的是比這個還低,差不多將近3,500元。
gazette.blocks[27][0] 李委員坤城:3,500元是指一戶的電費嗎?
gazette.blocks[28][0] 陳主計長淑姿:是。
gazette.blocks[29][0] 李委員坤城:對於CPI的影響呢?
gazette.blocks[30][0] 陳主計長淑姿:對於CPI的影響大概是0.31%左右。
gazette.blocks[31][0] 李委員坤城:我們現在都是維持在2左右。
gazette.blocks[32][0] 陳主計長淑姿:對,大概影響0.31%。
gazette.blocks[33][0] 李委員坤城:所以應該就會突破2了。
gazette.blocks[34][0] 陳主計長淑姿:對。
gazette.blocks[35][0] 李委員坤城:接下來如果因為電價漲造成通膨,物價也漲,我們昨天都有算過,到底對於人民的荷包影響有多大,你們有算過這樣一年大概影響有多大?
gazette.blocks[36][0] 陳主計長淑姿:所以我們比較不希望是這種狀況,我們希望台電這個部分還是應該適度的撥補,而且這個是以前的帳,它為了要抑制民生電價不漲價所欠下來的,這個部分將近有兩千多億一直沒有填補,事實上,我覺得以我們來講應該是要優先來填補這個部分,以上。
gazette.blocks[37][0] 李委員坤城:謝謝主計長。接下來請財政部莊部長。
gazette.blocks[38][0] 莊部長翠雲:委員好。
gazette.blocks[39][0] 李委員坤城:部長好。請教一下,我們國安基金從4月8日宣布進場護盤,這是第九次國安基金進場護盤,至今大概一個月的時間,我看了金管會的數字,4月2號川普宣布對等關稅,稅率一下子調得很高,如果從4月2號算到5月12號的話,我們臺股指數跌了0.09%,其實不大,但是如果從4月2號算到5月13號的話,反而還漲了0.15%,所以我想請教一下,現在國安基金的護盤成效是不是還不錯?
gazette.blocks[40][0] 莊部長翠雲:從這幾天的股市看起來還不錯,當然股市的漲幅也跟美國在關稅部分的一些策略的改變都有關聯性,對。
gazette.blocks[41][0] 李委員坤城:目前來看國安基金進場一個月的時間了嘛,對不對?
gazette.blocks[42][0] 莊部長翠雲:差不多是一個月的時間,對。
gazette.blocks[43][0] 李委員坤城:因為我看你們4月8號有宣布,到現在已經超過一個月的時間了嘛,那接下來呢?
gazette.blocks[44][0] 莊部長翠雲:當然國安基金會持續關注市場的動向,會由我們的執行秘書來操盤,他會持續觀察,然後採取適當的作為。
gazette.blocks[45][0] 李委員坤城:所以到目前為止,這一個月的成績看起來也還不錯,接下來就會看,大概應該也要等90天到了之後,看川普宣布到底關稅是怎麼樣,當然也取決於現在我們行政院跟美國的談判,所以可以預測國安基金至少會等到7月中之後再看情況嘛?
gazette.blocks[46][0] 莊部長翠雲:對,7月之前應該不會退場,但至於操作的方式,執行秘書會觀察以及採取相關的措施。
gazette.blocks[47][0] 李委員坤城:對,那操作方式,次長他自己是執行秘書嘛,但是你們都是裡面的委員……
gazette.blocks[48][0] 莊部長翠雲:是。
gazette.blocks[49][0] 李委員坤城:該如何操作你們大概也會有一個方向,我看歷年來都是台積電是買最多的,只要是有遇到比較大的股價波動的話,因為他是一個大型的權值股,所以我看這一次進場應該也買了不少台積電?
gazette.blocks[50][0] 莊部長翠雲:當然國安基金進場主要是點火的作用,以維護投資人的信心,至於怎麼樣的投資,我們執行秘書會做妥適的處理,我們都不會去介入。
gazette.blocks[51][0] 李委員坤城:好,至少在7月的時候,國安基金都還是會stand by就對了?
gazette.blocks[52][0] 莊部長翠雲:對,因為不確定性的因素還是蠻多的。
gazette.blocks[53][0] 李委員坤城:好。對於臺灣跟美國的談判,美國財政部長日前提到臺灣有非常好的建議,我想請教一下部長,美國財政部長所講的這個臺灣非常好的建議,據你了解大概是哪一些?
gazette.blocks[54][0] 莊部長翠雲:對於他所說的「非常好的提議」,當然,我不知道他具體指的是什麼,但是5月1號我們由鄭副院長率團,包含我們的談判總代表楊珍妮政委都去了美國,我想他們在初步第一步的協商過程當中,應該彼此有做很好的交流。
gazette.blocks[55][0] 李委員坤城:談判的方向呢?當然具體的東西不談,如果單就方向來說,部長,你知道大概是哪些方向讓美國覺得臺灣的提議還不錯,比如說我們的關稅大概是從……總統已經講了,我們可以從零開始來談嘛,所以我想知道到底方向是怎麼樣,可以讓美國覺得臺灣政府提出來的提議還不錯?我覺得有一個方向出來,也讓我們的企業界有信心。
gazette.blocks[56][0] 莊部長翠雲:大的方向,不管是總統也好、院長也好或是副院長都有提到,第一個就是會為國家爭取最好的待遇,第二個就是要維持產業的競爭力,這是基本的前提。同時,對於違規轉運的部分,我們會加強力道來查緝,我想這是一個很正向的說明。
gazette.blocks[57][0] 李委員坤城:除了這些之外呢?這些我大概都知道,我是問有沒有比較具體的東西,可以讓臺灣的企業界對於我們現在的談判更有信心?
gazette.blocks[58][0] 莊部長翠雲:我想相關的一些細節,在談判的過程當中,應該雙方都有默契不會對外去宣達。
gazette.blocks[59][0] 李委員坤城:就是說在7月之前,我們還會繼續跟美國再談下去吧?
gazette.blocks[60][0] 莊部長翠雲:我相信應該會,5月1號只是第一輪,是的。
gazette.blocks[61][0] 李委員坤城:好,OK,謝謝部長。
gazette.blocks[62][0] 莊部長翠雲:謝謝委員,謝謝。
gazette.blocks[63][0] 主席(李委員彥秀代):謝謝,我們結束李坤城委員的質詢。
gazette.blocks[63][1] 接下來請林思銘委員。
gazette.agenda.page_end 588
gazette.agenda.meet_id 委員會-11-3-20-12
gazette.agenda.speakers[0] 賴惠員
gazette.agenda.speakers[1] 吳秉叡
gazette.agenda.speakers[2] 林德福
gazette.agenda.speakers[3] 賴士葆
gazette.agenda.speakers[4] 郭國文
gazette.agenda.speakers[5] 顏寬恒
gazette.agenda.speakers[6] 李彥秀
gazette.agenda.speakers[7] 李坤城
gazette.agenda.speakers[8] 林思銘
gazette.agenda.speakers[9] 羅明才
gazette.agenda.speakers[10] 鍾佳濱
gazette.agenda.speakers[11] 黃珊珊
gazette.agenda.speakers[12] 黃國昌
gazette.agenda.speakers[13] 鄭天財Sra Kacaw
gazette.agenda.speakers[14] 葉元之
gazette.agenda.speakers[15] 王世堅
gazette.agenda.speakers[16] 陳玉珍
gazette.agenda.page_start 521
gazette.agenda.meetingDate[0] 2025-05-15
gazette.agenda.gazette_id 1144901
gazette.agenda.agenda_lcidc_ids[0] 1144901_00008
gazette.agenda.meet_name 立法院第11屆第3會期財政委員會第12次全體委員會議紀錄
gazette.agenda.content 一、處理中華民國114年度中央政府總預算決議有關財政部主管預算凍結書面報告案 62案、有關 審計部主管預算凍結書面報告案4案及有關行政院主計總處預算凍結書面報告案18案;二、處理 中華民國114年度中央政府總預算決議有關財政部主管預算凍結專案報告案 17案及有關行政院主 計總處預算凍結專案報告案1案
gazette.agenda.agenda_id 1144901_00007