iVOD / 165788

Field Value
IVOD_ID 165788
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/165788
日期 2025-11-24
會議資料.會議代碼 委員會-11-4-26-12
會議資料.會議代碼:str 第11屆第4會期社會福利及衛生環境委員會第12次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 4
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] 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4會期社會福利及衛生環境委員會第12次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-11-24T11:25:57+08:00
結束時間 2025-11-24T11:35:28+08:00
影片長度 00:09:31
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/f813cb5f76f78103c813796ed31321c7408e1b0d34147d14ce48de7d8cd95b0d2cb1202a763c6df65ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 楊曜
委員發言時間 11:25:57 - 11:35:28
會議時間 2025-11-24T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第4會期社會福利及衛生環境委員會第12次全體委員會議(事由:邀請環境部部長列席報告業務概況,並備質詢。 邀請環境部部長就「聯合國第30屆氣候峰會之後台灣氣候治理方向與如何提升台灣『氣候變遷績效指標』名次,落實2050淨零排放路徑策略」進行專題報告,並備質詢。 【業務報告及專題報告綜合詢答】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[0].start 6.47721875
transcript.pyannote[0].end 10.76346875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 11.23596875
transcript.pyannote[1].end 11.99534375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 15.31971875
transcript.pyannote[2].end 35.78909375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[3].start 36.68346875
transcript.pyannote[3].end 42.89346875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 42.89346875
transcript.pyannote[4].end 43.75409375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 43.75409375
transcript.pyannote[5].end 53.27159375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 54.06471875
transcript.pyannote[6].end 78.26346875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 79.20846875
transcript.pyannote[7].end 80.64284375
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 80.77784375
transcript.pyannote[8].end 82.46534375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[9].start 82.75221875
transcript.pyannote[9].end 89.95784375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[10].start 90.70034375
transcript.pyannote[10].end 94.39596875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 95.88096875
transcript.pyannote[11].end 102.17534375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 102.31034375
transcript.pyannote[12].end 102.58034375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 102.79971875
transcript.pyannote[13].end 104.47034375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[14].start 104.63909375
transcript.pyannote[14].end 117.07596875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 117.34596875
transcript.pyannote[15].end 125.09159375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 125.20971875
transcript.pyannote[16].end 128.80409375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[17].start 129.44534375
transcript.pyannote[17].end 136.81971875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[18].start 137.17409375
transcript.pyannote[18].end 148.00784375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 148.73346875
transcript.pyannote[19].end 181.30221875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[20].start 151.90596875
transcript.pyannote[20].end 152.42909375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 182.51721875
transcript.pyannote[21].end 187.36034375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 187.36034375
transcript.pyannote[22].end 196.65846875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[23].start 189.52034375
transcript.pyannote[23].end 190.76909375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 196.82721875
transcript.pyannote[24].end 200.11784375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[25].start 200.11784375
transcript.pyannote[25].end 200.53971875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 200.53971875
transcript.pyannote[26].end 211.96409375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 202.59846875
transcript.pyannote[27].end 202.96971875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 209.61846875
transcript.pyannote[28].end 209.97284375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 212.53784375
transcript.pyannote[29].end 221.38034375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 215.69346875
transcript.pyannote[30].end 215.87909375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[31].start 215.92971875
transcript.pyannote[31].end 216.13221875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[32].start 222.13971875
transcript.pyannote[32].end 227.53971875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 228.02909375
transcript.pyannote[33].end 229.05846875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 229.26096875
transcript.pyannote[34].end 234.25596875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 234.62721875
transcript.pyannote[35].end 235.47096875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[36].start 235.67346875
transcript.pyannote[36].end 243.84096875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[37].start 244.00971875
transcript.pyannote[37].end 247.58721875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[38].start 247.85721875
transcript.pyannote[38].end 249.10596875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[39].start 249.20721875
transcript.pyannote[39].end 259.58534375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[40].start 259.88909375
transcript.pyannote[40].end 264.63096875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 264.63096875
transcript.pyannote[41].end 272.24159375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[42].start 271.34721875
transcript.pyannote[42].end 279.49784375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 275.38034375
transcript.pyannote[43].end 275.68409375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 280.59471875
transcript.pyannote[44].end 282.82221875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 283.34534375
transcript.pyannote[45].end 285.04971875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 285.42096875
transcript.pyannote[46].end 287.66534375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 288.30659375
transcript.pyannote[47].end 300.76034375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[48].start 293.87534375
transcript.pyannote[48].end 293.89221875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[49].start 293.90909375
transcript.pyannote[49].end 293.99346875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 301.18221875
transcript.pyannote[50].end 305.29971875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 305.77221875
transcript.pyannote[51].end 306.70034375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 307.64534375
transcript.pyannote[52].end 318.32721875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[53].start 317.23034375
transcript.pyannote[53].end 318.14159375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[54].start 318.15846875
transcript.pyannote[54].end 318.20909375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 318.56346875
transcript.pyannote[55].end 319.93034375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 320.80784375
transcript.pyannote[56].end 322.02284375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 322.83284375
transcript.pyannote[57].end 325.22909375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[58].start 325.95471875
transcript.pyannote[58].end 328.89096875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 328.92471875
transcript.pyannote[59].end 329.97096875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[60].start 330.30846875
transcript.pyannote[60].end 334.02096875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 335.32034375
transcript.pyannote[61].end 338.99909375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[62].start 339.85971875
transcript.pyannote[62].end 341.22659375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 341.51346875
transcript.pyannote[63].end 347.65596875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 347.50409375
transcript.pyannote[64].end 348.17909375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[65].start 348.11159375
transcript.pyannote[65].end 355.21596875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[66].start 355.67159375
transcript.pyannote[66].end 373.32284375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 373.94721875
transcript.pyannote[67].end 380.51159375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[68].start 379.44846875
transcript.pyannote[68].end 379.49909375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[69].start 380.64659375
transcript.pyannote[69].end 382.57034375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[70].start 382.99221875
transcript.pyannote[70].end 402.78659375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[71].start 403.10721875
transcript.pyannote[71].end 406.17846875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 406.17846875
transcript.pyannote[72].end 407.52846875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[73].start 407.32596875
transcript.pyannote[73].end 425.78721875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[74].start 421.21409375
transcript.pyannote[74].end 421.51784375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[75].start 422.61471875
transcript.pyannote[75].end 422.98596875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[76].start 425.93909375
transcript.pyannote[76].end 428.82471875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[77].start 429.48284375
transcript.pyannote[77].end 435.96284375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[78].start 430.81596875
transcript.pyannote[78].end 431.74409375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[79].start 435.45659375
transcript.pyannote[79].end 435.54096875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[80].start 435.55784375
transcript.pyannote[80].end 481.22159375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 482.75721875
transcript.pyannote[81].end 494.13096875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[82].start 490.30034375
transcript.pyannote[82].end 491.46471875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[83].start 493.87784375
transcript.pyannote[83].end 499.04159375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[84].start 499.04159375
transcript.pyannote[84].end 499.05846875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[85].start 499.10909375
transcript.pyannote[85].end 503.09159375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[86].start 502.80471875
transcript.pyannote[86].end 505.40346875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[87].start 504.86346875
transcript.pyannote[87].end 510.39846875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[88].start 506.73659375
transcript.pyannote[88].end 507.07409375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[89].start 507.27659375
transcript.pyannote[89].end 507.95159375
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[90].start 511.00596875
transcript.pyannote[90].end 511.02284375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[91].start 511.02284375
transcript.pyannote[91].end 519.59534375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[92].start 511.41096875
transcript.pyannote[92].end 511.47846875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[93].start 519.88221875
transcript.pyannote[93].end 524.40471875
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 524.72534375
transcript.pyannote[94].end 566.49096875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[95].start 565.76534375
transcript.pyannote[95].end 566.89596875
transcript.whisperx[0].start 6.696
transcript.whisperx[0].end 32.336
transcript.whisperx[0].text 謝謝召委 召委我請一下彭部長來 請部長楊維好 部長好 部長我們這次非洲豬瘟引起很多關於廚餘去化的討論 那很多很多縣市可能將來也都會禁止廚餘養豬避免有一些傳染的風險
transcript.whisperx[1].start 36.758
transcript.whisperx[1].end 58.926
transcript.whisperx[1].text 台灣每天的廚餘大概有超過六成是靠餵養組織來處理是 現在 對那經過這一次的事情以後呢可能有一大部分都是直接進入焚化爐可是呢這個不只會對焚化爐的設備造成影響也會產生到外
transcript.whisperx[2].start 60.836
transcript.whisperx[2].end 89.601
transcript.whisperx[2].text 戴奧鑫等等的空污的問題所以有幾個問題請教部長就是在這一次的事件中有專家提出日本相關的處理廚餘養豬的方式是比較先進的那他們也沒有非洲豬瘟的問題主要是因為先將廚餘區域集中處理而且乾燥飼料化我們未來有沒有可能
transcript.whisperx[3].start 90.791
transcript.whisperx[3].end 93.636
transcript.whisperx[3].text 考慮統一由中央政府集中處
transcript.whisperx[4].start 95.956
transcript.whisperx[4].end 121.557
transcript.whisperx[4].text 全程來管理珍珠中心避免個別業者違規的情形謝謝委員的這個問題其實這個部分我們其實跟農業部一直不斷的在討論這個問題那至於說這個珍珠中心的共同珍珠這個是農業部在主政那當然我們在溝通過程當中因為上禮拜有一群委員跟我們的團隊也有到日本去看
transcript.whisperx[5].start 122.017
transcript.whisperx[5].end 147.7
transcript.whisperx[5].text 那非常贊同委員你說的這個意見那共同爭主中心是有它的必要性存在但是那個農業部他們有特別提到說台灣的這個國情都覺得說自己組的會比較好別人組的呢可能到我這邊是不是可以到一個認證所以這個部分呢我們有聽到多方的意見都在辯論當中所以現在呢我們希望這個禮拜可以有一個更完整的一個答案出來
transcript.whisperx[6].start 149.112
transcript.whisperx[6].end 169.635
transcript.whisperx[6].text 對 當然沒有一個政策是可以十全十美不過假如說個別徵組就是有的時候多數的手法合規的業者有時候會被受到波及個別徵組的部分個別徵組我之前也有講過就是要怎麼去徵
transcript.whisperx[7].start 170.617
transcript.whisperx[7].end 180.238
transcript.whisperx[7].text 要怎麼去監控這個也是有問題所以假如說全國統一處理的珍珠中心可能
transcript.whisperx[8].start 182.791
transcript.whisperx[8].end 211.171
transcript.whisperx[8].text 環境部跟農業部有一個共同的政策方向甄主中心是屬於農業部在主政那我們是處理這個廚餘委員你剛才說到的現在如果完全禁的話那當然大概有將近50%的廚餘會進到焚化爐那的確會造成我們現在很大的壓力那我們是希望是不是有一個落日有一個時間點然後把各個縣市的這個廚餘的處理量能夠拉起來所以這個部分方案還在討論當中
transcript.whisperx[9].start 212.812
transcript.whisperx[9].end 232.389
transcript.whisperx[9].text 都需要有一個落日的時間所以在這段時間裡面呢環境部這邊要怎麼降低需要燃燒的廚餘看是先乾燥處理還是怎麼樣減少空氣汙染
transcript.whisperx[10].start 235.891
transcript.whisperx[10].end 247.425
transcript.whisperx[10].text 對我們現在只能說第一個是一定要瀝水把水瀝掉瀝乾然後他在燒的時候然後那個焚化爐的操作他一定要溫度不能降低所以他有一定的操作的一個流程
transcript.whisperx[11].start 247.947
transcript.whisperx[11].end 270.843
transcript.whisperx[11].text 那目前我們看那個各個焚化爐操作是沒有什麼太大問題而且我們也找過專家還有焚化爐專家去討論大概可以10%的廚餘在焚化爐運作都沒有不會產生大躍興的問題但是我們還是會未來這一個月會叫他們再額外再測一次大躍興可是假如只有一層可以進入焚化爐那其他的呢
transcript.whisperx[12].start 271.663
transcript.whisperx[12].end 299.831
transcript.whisperx[12].text 我現在大概有四成八進到焚化爐其他的話可能是堆肥或是生殖能等等反正就是必須要在就是假如說廚餘的部分要進入焚化爐先前的把關還是很重要這個環境部可能要去落實這樣子的一個政策方向
transcript.whisperx[13].start 301.972
transcript.whisperx[13].end 324.533
transcript.whisperx[13].text 碳費的繳納呢明年就要上路我想要請問一下部長看看環境部這邊到底準備好了沒有因為我們大概明年5月就要就要實質繳納對不對對嘛那依照今年的排放量申請
transcript.whisperx[14].start 326.462
transcript.whisperx[14].end 332.53
transcript.whisperx[14].text 來申報繳納碳費呢大概環境部這邊規範的收費對象有有280億間公司500個工廠他們申報了嘛
transcript.whisperx[15].start 341.927
transcript.whisperx[15].end 366.602
transcript.whisperx[15].text 報告委員現在最新的數字是465個廠252家公司然後大概現在已經有430個廠提出自主減量計畫也就是說他不想要繳300塊他只要繳50或100那剩下大概35個廠他可能就在那個邊緣他只要繳一點點錢而已所以基本上目前我們來看的話因為他自己要提自主減量計畫他就要符合我們國家減碳的目標
transcript.whisperx[16].start 367.323
transcript.whisperx[16].end 370.673
transcript.whisperx[16].text 所以我是覺得碳費的制度在這次來說的話因為這樣的誘因反而是蠻不錯的一個結果
transcript.whisperx[17].start 373.971
transcript.whisperx[17].end 398.808
transcript.whisperx[17].text 部長我先說因為你來環境部也一年半了其實我對你的政策落實的能力是很肯定的所以也希望我們就是因為碳費的繳納就是已經要實施了嘛所以有一些相關的問題可以先行做規劃的要規劃出來
transcript.whisperx[18].start 403.231
transcript.whisperx[18].end 425.181
transcript.whisperx[18].text 大概第一年預估可以收入多少大概40億左右 40億好 那40億呢有40億的收入那這一些呢 就是這一些錢必須要挹注在溫室氣體管理的基金對不對 對然後專款專用 對你們現在有沒有
transcript.whisperx[19].start 426.221
transcript.whisperx[19].end 442.758
transcript.whisperx[19].text 有沒有就是以後收入要支出的方向有那部長就利用這個機會把他詳細的說一下大概有20億是最主要是要集中在減碳例如說有些減碳的技術或是說各個
transcript.whisperx[20].start 444.139
transcript.whisperx[20].end 467.012
transcript.whisperx[20].text 不管任何的單位不管是中央地方的單位假設提出一個可以有效的減碳的量我們就可以直接來補助給他研發的計畫大概20億左右雖然不多但是很有用那第二個呢是有一些綠色的這個項目可以一些銀行的融資我們可以補貼這個利息大概有幾億的附近那條市呢我們也編列了大概3到5億左右
transcript.whisperx[21].start 467.932
transcript.whisperx[21].end 481.02
transcript.whisperx[21].text 調適 因為氣候變略調適會越來越嚴重那目前這個部分會由我們這邊主動來編列那其他的部分呢包含了這個國際合作還有甚至我們環境部氣候署他本身的運作所以大概呢total大概是40億左右的預算
transcript.whisperx[22].start 482.939
transcript.whisperx[22].end 503.142
transcript.whisperx[22].text 所以就是大概是用來補助綠色融資然後地方政府的相關的就是他一定要提出一個實際上可以減碳的量那我們可以來卓越給他補助地方政府提還是一般的企業也可以
transcript.whisperx[23].start 505.164
transcript.whisperx[23].end 518.892
transcript.whisperx[23].text 我們還是以事業為主就是公司行號我們是鼓勵那個例如說他要減碳的 他要繳的碳費他如果要減的更多 我們就鼓勵補助給他一些希望他更積極的去減
transcript.whisperx[24].start 520.332
transcript.whisperx[24].end 540.199
transcript.whisperx[24].text 那這個的審核跟把關一定要很小心因為畢竟不是假如是給地方政府有的時候比較不會有產生很多問題那直接補助給民間企業的話這個部分可能相關的機制
transcript.whisperx[25].start 541.328
transcript.whisperx[25].end 565.424
transcript.whisperx[25].text 也要趕快去做一定的規劃我還是希望我們碳費收了還是可以用在減碳的部分剛剛部長的說明我覺得大概就是這樣子的方向應該是很不錯的好 謝謝部長 謝謝主席