iVOD / 166234

Field Value
IVOD_ID 166234
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/166234
日期 2025-12-08
會議資料.會議代碼 委員會-11-4-19-15
會議資料.會議代碼:str 第11屆第4會期經濟委員會第15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 15
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4會期經濟委員會第15次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-12-08T11:55:21+08:00
結束時間 2025-12-08T12:03:18+08:00
影片長度 00:07:57
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/e238918248e277b3a0c77734f620889646ee6dd7c9e9cb52955b66d75a5d59688a5713b642961ecf5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 劉建國
委員發言時間 11:55:21 - 12:03:18
會議時間 2025-12-08T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第4會期經濟委員會第15次全體委員會議(事由:審查: 一、本院委員謝衣鳯等16人擬具「農民退休儲金條例第七條條文修正草案」案。 二、本院委員郭國文等17人擬具「農民退休儲金條例第七條條文修正草案」案。 三、本院委員蔡易餘等20人擬具「農民退休儲金條例第二條及第七條條文修正草案」案。 四、本院委員陳亭妃等19人擬具「農民退休儲金條例第二條及第七條條文修正草案」案。 (第四案如未接獲院會交付審查之議事處來文,則不予審查) (詢答及處理) 【12月8日及10日二天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[0].start 0.57096875
transcript.pyannote[0].end 2.02221875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1].start 2.61284375
transcript.pyannote[1].end 2.98409375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[2].start 3.91221875
transcript.pyannote[2].end 5.22846875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 11.08409375
transcript.pyannote[3].end 12.50159375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 12.58596875
transcript.pyannote[4].end 13.37909375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 14.18909375
transcript.pyannote[5].end 14.40846875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[6].start 14.76284375
transcript.pyannote[6].end 20.29784375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[7].start 20.60159375
transcript.pyannote[7].end 24.02721875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[8].start 24.44909375
transcript.pyannote[8].end 30.03471875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[9].start 30.32159375
transcript.pyannote[9].end 31.97534375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[10].start 32.53221875
transcript.pyannote[10].end 33.02159375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[11].start 33.42659375
transcript.pyannote[11].end 34.69221875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 35.43471875
transcript.pyannote[12].end 76.01909375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 76.32284375
transcript.pyannote[13].end 103.45784375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[14].start 104.41971875
transcript.pyannote[14].end 105.02721875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 105.02721875
transcript.pyannote[15].end 150.84284375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 124.21409375
transcript.pyannote[16].end 124.24784375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[17].start 124.41659375
transcript.pyannote[17].end 124.53471875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 151.61909375
transcript.pyannote[18].end 158.97659375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[19].start 158.97659375
transcript.pyannote[19].end 183.78284375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 164.07284375
transcript.pyannote[20].end 164.52846875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[21].start 184.06971875
transcript.pyannote[21].end 198.12659375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 198.43034375
transcript.pyannote[22].end 199.00409375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 199.49346875
transcript.pyannote[23].end 206.42909375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 206.64846875
transcript.pyannote[24].end 211.03596875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[25].start 211.03596875
transcript.pyannote[25].end 216.41909375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 216.50346875
transcript.pyannote[26].end 226.66221875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 226.83096875
transcript.pyannote[27].end 228.50159375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 229.19346875
transcript.pyannote[28].end 236.78721875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[29].start 237.09096875
transcript.pyannote[29].end 240.63471875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 240.76971875
transcript.pyannote[30].end 243.26721875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 244.46534375
transcript.pyannote[31].end 245.05596875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[32].start 245.05596875
transcript.pyannote[32].end 245.10659375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 245.10659375
transcript.pyannote[33].end 245.49471875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[34].start 245.49471875
transcript.pyannote[34].end 245.51159375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 245.51159375
transcript.pyannote[35].end 245.96721875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[36].start 245.96721875
transcript.pyannote[36].end 246.03471875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 246.03471875
transcript.pyannote[37].end 246.42284375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[38].start 246.42284375
transcript.pyannote[38].end 253.49346875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 248.22846875
transcript.pyannote[39].end 249.17346875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 253.49346875
transcript.pyannote[40].end 253.88159375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[41].start 253.86471875
transcript.pyannote[41].end 275.39721875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[42].start 276.56159375
transcript.pyannote[42].end 279.98721875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 280.24034375
transcript.pyannote[43].end 285.38721875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[44].start 285.70784375
transcript.pyannote[44].end 290.02784375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 290.02784375
transcript.pyannote[45].end 307.30784375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[46].start 290.97284375
transcript.pyannote[46].end 292.35659375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 307.59471875
transcript.pyannote[47].end 309.65346875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 310.39596875
transcript.pyannote[48].end 317.75346875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[49].start 316.06596875
transcript.pyannote[49].end 316.30221875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[50].start 317.75346875
transcript.pyannote[50].end 358.03409375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 318.93471875
transcript.pyannote[51].end 319.91346875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 329.49846875
transcript.pyannote[52].end 330.05534375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 331.00034375
transcript.pyannote[53].end 331.15221875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 335.96159375
transcript.pyannote[54].end 336.34971875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 337.24409375
transcript.pyannote[55].end 338.20596875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[56].start 358.11846875
transcript.pyannote[56].end 366.35346875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[57].start 367.06221875
transcript.pyannote[57].end 369.89721875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 370.31909375
transcript.pyannote[58].end 401.87534375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 378.40221875
transcript.pyannote[59].end 378.63846875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[60].start 402.07784375
transcript.pyannote[60].end 406.88721875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 407.07284375
transcript.pyannote[61].end 407.96721875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[62].start 407.96721875
transcript.pyannote[62].end 408.89534375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 409.28346875
transcript.pyannote[63].end 414.56534375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 414.56534375
transcript.pyannote[64].end 414.63284375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 415.03784375
transcript.pyannote[65].end 416.79284375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[66].start 416.87721875
transcript.pyannote[66].end 418.96971875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 419.40846875
transcript.pyannote[67].end 431.38971875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[68].start 431.38971875
transcript.pyannote[68].end 433.21221875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[69].start 431.40659375
transcript.pyannote[69].end 431.81159375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[70].start 432.23346875
transcript.pyannote[70].end 432.57096875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[71].start 433.21221875
transcript.pyannote[71].end 433.31346875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 433.31346875
transcript.pyannote[72].end 444.14721875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[73].start 433.34721875
transcript.pyannote[73].end 435.99659375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[74].start 436.30034375
transcript.pyannote[74].end 436.90784375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[75].start 439.06784375
transcript.pyannote[75].end 439.28721875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[76].start 441.07596875
transcript.pyannote[76].end 441.44721875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[77].start 441.76784375
transcript.pyannote[77].end 441.97034375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 442.81409375
transcript.pyannote[78].end 443.18534375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[79].start 443.65784375
transcript.pyannote[79].end 444.67034375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[80].start 444.85596875
transcript.pyannote[80].end 446.02034375
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[81].start 446.07096875
transcript.pyannote[81].end 446.10471875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[82].start 446.10471875
transcript.pyannote[82].end 447.74159375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[83].start 447.40409375
transcript.pyannote[83].end 450.76221875
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[84].start 450.64409375
transcript.pyannote[84].end 451.09971875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[85].start 450.93096875
transcript.pyannote[85].end 456.61784375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[86].start 452.11221875
transcript.pyannote[86].end 453.22596875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[87].start 455.92596875
transcript.pyannote[87].end 461.54534375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[88].start 459.50346875
transcript.pyannote[88].end 459.70596875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[89].start 460.41471875
transcript.pyannote[89].end 461.89971875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[90].start 461.89971875
transcript.pyannote[90].end 461.93346875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[91].start 461.93346875
transcript.pyannote[91].end 464.41409375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[92].start 462.35534375
transcript.pyannote[92].end 466.18596875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[93].start 465.03846875
transcript.pyannote[93].end 465.56159375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[94].start 465.56159375
transcript.pyannote[94].end 469.44284375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[95].start 469.20659375
transcript.pyannote[95].end 474.80909375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[96].start 470.10096875
transcript.pyannote[96].end 470.40471875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[97].start 470.77596875
transcript.pyannote[97].end 470.82659375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[98].start 470.86034375
transcript.pyannote[98].end 470.87721875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[99].start 470.97846875
transcript.pyannote[99].end 471.06284375
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[100].start 472.00784375
transcript.pyannote[100].end 472.02471875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[101].start 472.02471875
transcript.pyannote[101].end 472.17659375
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[102].start 472.17659375
transcript.pyannote[102].end 472.53096875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[103].start 472.53096875
transcript.pyannote[103].end 473.37471875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[104].start 473.54346875
transcript.pyannote[104].end 474.31971875
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[105].start 475.18034375
transcript.pyannote[105].end 477.45846875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[106].start 477.64409375
transcript.pyannote[106].end 478.45409375
transcript.whisperx[0].start 0.789
transcript.whisperx[0].end 20.07
transcript.whisperx[0].text 劉建國委員質詢好謝謝召委也謝謝部長部長看這個報導應該就很清楚還是接續郭國文委員剛才的這樣的一個提醒不過我可能有
transcript.whisperx[1].start 20.748
transcript.whisperx[1].end 34.534
transcript.whisperx[1].text 不同的角度去解讀為什麼這個農民的這個農退除菁這個參與率為什麼這麼低我個人我先下結論第一個就是宣導不利第二個執行力道不足
transcript.whisperx[2].start 35.609
transcript.whisperx[2].end 55.502
transcript.whisperx[2].text 這是我個人的感覺已經從109年通過之後101年開始實施那已經快將近5年這個中間我們有曾經在這5年之中有沒有做過任何的一個重新盤整重新調查然後發掘到到底是什麼狀況為什麼要讓農民有更高的這樣一個保障
transcript.whisperx[3].start 56.082
transcript.whisperx[3].end 81.656
transcript.whisperx[3].text 然後可以來享用到這個新的一個政策對他們做這樣的鼓勵相對著我們也按照這個最低的這個老闆的基本工資的這樣的一個比例而且是在這幾年來一直有在增加對不對然後從小時候應該有調整到八次然後這個賴總統調整到一次那基本上這個是足以再增加相對的我們這個農民繳交的這樣的一個這個等於是分擔金來講
transcript.whisperx[4].start 85.858
transcript.whisperx[4].end 103.252
transcript.whisperx[4].text 政府也相對提撥應該鼓勵的讓人家積極的月曆來加入的這個成分會增加那為什麼會有這樣的審計報告老農今天是佔預算的四成然後被保險人提繳農退儲金僅三成
transcript.whisperx[5].start 104.588
transcript.whisperx[5].end 125.276
transcript.whisperx[5].text 不然我們簡單說明一下第一個跟委員報告老農經濟本身是65歲以上的然後退休儲金是65歲以下這兩個的分母是不一樣的所以相對的我們如果說用實際的從農者65歲以下又在實際從農的22萬所以我們現在的覆蓋率大概是將近五成這第一個說明第二個說明就是
transcript.whisperx[6].start 125.956
transcript.whisperx[6].end 149.776
transcript.whisperx[6].text 我們也實際的去跟農民去做問卷特別是青農現在只有24%而已最低的就是青農的這個區塊所以我們也實際去問他然後得到的一個結論就是說他們現在的收入不穩定而且做了非常多的貸款包括農機包括溫室的部分那他們認為說如果能夠讓他們的負擔減少的時候那他們投保的意願就會提高所以我們才會設計說好
transcript.whisperx[7].start 151.67
transcript.whisperx[7].end 165.708
transcript.whisperx[7].text 保障不變的情況之下政府多出一點6成然後農民少出一點4成我們才會設計這樣的一個機制那我必須要跟部長講喔今天我們就是要保我們是要鼓勵從農嘛對不對那更多的這個人來從事農業的工作
transcript.whisperx[8].start 168.531
transcript.whisperx[8].end 196.61
transcript.whisperx[8].text 我給部長看一個數據啦齁這也是從我們實施這個農民儲金之後的前後的一個差異部長可以看到原本農戶從一百零八年是七十七萬戶一零九七十五一一零七十六一一一七十六現在一二是七十五點九農業的居留人口一零八是五十五點九萬一零九是五十四點八萬減了將近一點一萬一一零的時候又剩下五十四點二萬減了六千一一的時候是五十三萬減了將近一點二萬一一的時候
transcript.whisperx[9].start 198.732
transcript.whisperx[9].end 214.027
transcript.whisperx[9].text 對照1.2對照1.1減了更多減了將近2.1萬人也就是說我們從1.1年開始實施農民儲菁體到現在從農業的就業人口是持續的快速的在銳減喔我跟委員報告1.4的話已經到了48萬7更低了
transcript.whisperx[10].start 217.071
transcript.whisperx[10].end 243.034
transcript.whisperx[10].text 對 所以相對我今天我看待的情況應該不是不是這個分攤的問題如果要去強調分攤問題那我建議絕對不能只有增加10%而已我們現在是按照基本工資的10分之一嘛 對不對通關可以交10分之一嘛 也可以交10分之一以下嘛好 你有去精算過他交10分之一前鋒的跟交10分之一以下的比例是多少
transcript.whisperx[11].start 244.48
transcript.whisperx[11].end 272.328
transcript.whisperx[11].text 我講的話大部分都交百分之十對嘛 多數都交百分之十嘛對不對好 那會交低於百分之十的比例應該是不高嘛是所以我要表達就是說當我們這個政策在保障農民讓農民從事農業有看到未來的保障有看到這個希望的情況之下但是那個比例一直拉不高起來所以如果陳魯剛才部長答覆我的因為他有買了農機具 他有相關的貸款所以再繳這條錢他覺得負擔蓋單的情況之下
transcript.whisperx[12].start 274.429
transcript.whisperx[12].end 279.078
transcript.whisperx[12].text 你幾十趴怎麼夠你幾十趴是多少 像現在是兩萬八千塊兩千八百幾塊對不對 我們的兩千八百幾塊變幾
transcript.whisperx[13].start 286.314
transcript.whisperx[13].end 306.198
transcript.whisperx[13].text 給他們負擔 把他們的10%給我們的新雙年 給他們給2、3百塊我跟委員報告喔 我現在設計一個月給2、3百塊 你覺得對這個農民 土金的產生誘因嗎沒有 我現在設計的就是說 你如果參加退職除菌的時候我的農業的補助我可以加碼 那個加碼像農機區的補助我可能可以加到3% 5%那這個讓他的經濟的負擔降低的
transcript.whisperx[14].start 310.499
transcript.whisperx[14].end 319.504
transcript.whisperx[14].text 效果會比你這邊 又多了好像3.7啊或是2.8這樣子 還多啦因為這下去就是比較多錢啦你如果可以這樣想當然是比較好啦但是你如果單純說這個 加這個10%他不會說 我覺得那個誘因是不夠啦因為是 一個月加2.3百塊而已嘛
transcript.whisperx[15].start 327.108
transcript.whisperx[15].end 335.274
transcript.whisperx[15].text 但是這就放鬆去走,這我絕對要支持嘛但是你剛才說有附帶的一些相關的一些獎勵我想才可以有辦法讓他們這個才有機會拉抬那個覆蓋率這是你來的行,這是你做副主委的時候嘛過去進步,你的年來去訂的這跟我們所有的政黨委員大家共同檢討出來一個很好一個情形我們就是要讓我們這些青龍
transcript.whisperx[16].start 352.307
transcript.whisperx[16].end 364.973
transcript.whisperx[16].text 甚至於四五歲的農民他來這個時間點加入都有可以增加他的保障真的讓他們可以匆匆農農啦從事這個農業工作得到更高更好的這樣保障情況之下但是這一個參與率
transcript.whisperx[17].start 369.017
transcript.whisperx[17].end 391.847
transcript.whisperx[17].text 這麼樣的一個程度相對的農業人口一直在下降我覺得這個要有很大的一個討論的空間然後應該要快速應變的這個作為才可以讓農民真正感受到當時的我們在推這個政策對他們真的有一定程度的保障他們願意主動也幫我們去宣導也幫我們去邀集
transcript.whisperx[18].start 393.128
transcript.whisperx[18].end 412.127
transcript.whisperx[18].text 讓真正的青龍也好 甚至樹勢的農民來享受到這樣的一個德政才是一個正確的 好的一個政策啦感謝魏委員的提醒啦 我想我們會朝這個方向來看怎麼樣再更精進啦好 這個是不是一個月內可以提出相關的精進的計畫給委員會來做參考
transcript.whisperx[19].start 414.085
transcript.whisperx[19].end 430.778
transcript.whisperx[19].text 我想我可以先提供就是說退休儲金的這些補助的措施有沒有的一個提升的一個設計法條的部分因為未來會進到主條審查那主條審查的話看委員的想法最後的想法是怎樣
transcript.whisperx[20].start 431.438
transcript.whisperx[20].end 453.578
transcript.whisperx[20].text 所以法條是一件事情 相關的獎勵 相關的獎勵這個我們希望能夠一個月之內會提供給你對 也可以給農業部相關的一些意見做參考嘛 對不對好 謝謝主席 謝謝部長應該是說 那些配套配套我會先提供對 你要先提供法 因為法進來了我們12月22號要審 你要一併
transcript.whisperx[21].start 454.438
transcript.whisperx[21].end 472.852
transcript.whisperx[21].text 然後進到我們委員會 下次討論的時候我會把配套也會 然後也會提供給委員這樣對 條文是一件事情 相關的配套 我覺得是重中之重了解 了解 謝謝 謝謝在12月22號同步把配套一樣 我會努力跟行政院爭取趕快進院會 好了謝謝 謝謝 好 謝謝主席劉建國委員 謝謝部長 謝謝