iVOD / 166671

Field Value
IVOD_ID 166671
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/166671
日期 2025-12-24
會議資料.會議代碼 聯席會議-11-4-26,19,15-1
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、經濟、內政委員會第1次聯席會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 4
會議資料.會次 1
會議資料.種類 聯席會議
會議資料.委員會代碼[0] 26
會議資料.委員會代碼[1] 19
會議資料.委員會代碼[2] 15
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.委員會代碼:str[1] 經濟委員會
會議資料.委員會代碼:str[2] 內政委員會
會議資料.標題 第11屆第4會期社會福利及衛生環境、經濟、內政委員會第1次聯席會議
影片種類 Clip
開始時間 2025-12-24T13:49:23+08:00
結束時間 2025-12-24T14:00:49+08:00
影片長度 00:11:26
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/8b793423fad44d604e2c6c8ffcb27f958f4e93bf07b6087f1e7720c7178afcf37bd1442b9f89c7a65ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 陳瑩
委員發言時間 13:49:23 - 14:00:49
會議時間 2025-12-24T09:00:00+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、經濟、內政委員會第1次聯席會議(事由:審查 一、委員陳冠廷等20人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 二、委員許宇甄等22人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 三、委員張嘉郡等20人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 四、委員王美惠等17人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 五、委員蔡易餘等18人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 六、委員劉建國等16人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 七、委員鄭天財Sra Kacaw等18人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第三條條文修正草案」案。 八、委員盧縣一等20人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第三條條文修正草案」案。 九、委員徐欣瑩等18人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 十、委員邱志偉等20人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 十一、委員蔡其昌等18人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 十二、委員呂玉玲等17人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 十三、委員馬文君等18人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 十四、委員徐富癸等17人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 十五、委員游顥等26人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 十六、台灣民眾黨黨團擬具「老年農民福利津貼暫行條例第二條、第三條及第四條條文修正草案」案。 十七、委員邱鎮軍等17人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第二條及第四條條文修正草案」案。 十八、委員陳超明等16人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第二條及第四條條文修正草案」案。 十九、委員楊瓊瓔等21人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 二十、委員何欣純等16人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第二條及第四條條文修正草案」案。 二十一、委員郭國文等16人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第二條及第四條條文修正草案」案。 二十二、委員陳瑩等18人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第二條及第三條條文修正草案」案。 二十三、委員陳秀寳等23人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 二十四、委員邱若華等16人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第二條及第三條條文修正草案」案。 二十五、委員陳俊宇等35人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第四條條文修正草案」案。 二十六、委員林俊憲等18人擬具「老年農民福利津貼暫行條例第二條及第四條條文修正草案」案...等39案 (因系統字數上限,詳見議事日程)。 【第三十八案,如經院會復議,則不予審查;第三十九案,如未經院會交付本聯席會審查或未經各黨團簽署不復議同意書,則不予審查】 【僅詢答】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[0].start 8.82284375
transcript.pyannote[0].end 11.77596875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1].start 12.16409375
transcript.pyannote[1].end 12.70409375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 16.48409375
transcript.pyannote[2].end 16.97346875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[3].start 17.07471875
transcript.pyannote[3].end 35.51909375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[4].start 28.81971875
transcript.pyannote[4].end 29.05596875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 29.05596875
transcript.pyannote[5].end 29.17409375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[6].start 29.17409375
transcript.pyannote[6].end 29.29221875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[7].start 36.29534375
transcript.pyannote[7].end 44.64846875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[8].start 45.52596875
transcript.pyannote[8].end 56.46096875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[9].start 57.16971875
transcript.pyannote[9].end 90.59909375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[10].start 90.97034375
transcript.pyannote[10].end 146.53971875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[11].start 146.80971875
transcript.pyannote[11].end 191.95034375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[12].start 155.55096875
transcript.pyannote[12].end 155.95596875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[13].start 192.52409375
transcript.pyannote[13].end 196.23659375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[14].start 196.70909375
transcript.pyannote[14].end 199.40909375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[15].start 199.91534375
transcript.pyannote[15].end 203.03721875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[16].start 203.79659375
transcript.pyannote[16].end 218.88284375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[17].start 203.81346875
transcript.pyannote[17].end 204.21846875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[18].start 212.35221875
transcript.pyannote[18].end 212.94284375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[19].start 219.11909375
transcript.pyannote[19].end 219.54096875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 219.11909375
transcript.pyannote[20].end 223.35471875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 223.67534375
transcript.pyannote[21].end 224.67096875
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[22].start 224.85659375
transcript.pyannote[22].end 225.80159375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[23].start 226.22346875
transcript.pyannote[23].end 228.92346875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[24].start 228.61971875
transcript.pyannote[24].end 236.60159375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[25].start 229.31159375
transcript.pyannote[25].end 229.78409375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[26].start 231.28596875
transcript.pyannote[26].end 232.43346875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 234.64409375
transcript.pyannote[27].end 238.57596875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 239.58846875
transcript.pyannote[28].end 245.03909375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 245.14034375
transcript.pyannote[29].end 245.17409375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[30].start 245.17409375
transcript.pyannote[30].end 245.66346875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 245.19096875
transcript.pyannote[31].end 251.26596875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[32].start 251.72159375
transcript.pyannote[32].end 254.23596875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 253.18971875
transcript.pyannote[33].end 258.18471875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 258.70784375
transcript.pyannote[34].end 259.55159375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 260.17596875
transcript.pyannote[35].end 263.11221875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[36].start 263.39909375
transcript.pyannote[36].end 263.95596875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 263.77034375
transcript.pyannote[37].end 265.06971875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[38].start 265.06971875
transcript.pyannote[38].end 265.39034375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 265.37346875
transcript.pyannote[39].end 273.67596875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[40].start 273.82784375
transcript.pyannote[40].end 280.78034375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 278.36721875
transcript.pyannote[41].end 278.80596875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 279.68346875
transcript.pyannote[42].end 294.33096875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[43].start 281.89409375
transcript.pyannote[43].end 282.33284375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[44].start 294.49971875
transcript.pyannote[44].end 300.54096875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[45].start 300.92909375
transcript.pyannote[45].end 301.33409375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[46].start 302.02596875
transcript.pyannote[46].end 304.82721875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 302.04284375
transcript.pyannote[47].end 302.49846875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 303.64596875
transcript.pyannote[48].end 306.90284375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[49].start 306.24471875
transcript.pyannote[49].end 306.59909375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[50].start 306.91971875
transcript.pyannote[50].end 373.55909375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 324.08159375
transcript.pyannote[51].end 324.52034375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 333.58221875
transcript.pyannote[52].end 334.02096875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[53].start 373.59284375
transcript.pyannote[53].end 373.60971875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 373.60971875
transcript.pyannote[54].end 394.01159375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[55].start 373.62659375
transcript.pyannote[55].end 374.30159375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[56].start 378.82409375
transcript.pyannote[56].end 379.19534375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[57].start 379.19534375
transcript.pyannote[57].end 379.21221875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 383.70096875
transcript.pyannote[58].end 384.17346875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 394.80471875
transcript.pyannote[59].end 398.48346875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[60].start 398.75346875
transcript.pyannote[60].end 429.19596875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[61].start 427.99784375
transcript.pyannote[61].end 429.02721875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[62].start 429.19596875
transcript.pyannote[62].end 490.67159375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[63].start 429.21284375
transcript.pyannote[63].end 429.22971875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 431.00159375
transcript.pyannote[64].end 431.92971875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 432.45284375
transcript.pyannote[65].end 433.58346875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[66].start 440.46846875
transcript.pyannote[66].end 440.89034375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[67].start 443.75909375
transcript.pyannote[67].end 444.29909375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[68].start 450.72846875
transcript.pyannote[68].end 450.88034375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[69].start 479.53409375
transcript.pyannote[69].end 479.98971875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[70].start 490.58721875
transcript.pyannote[70].end 505.55534375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[71].start 503.68221875
transcript.pyannote[71].end 504.86346875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[72].start 505.67346875
transcript.pyannote[72].end 511.64721875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[73].start 511.79909375
transcript.pyannote[73].end 513.41909375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[74].start 513.79034375
transcript.pyannote[74].end 540.28409375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[75].start 540.53721875
transcript.pyannote[75].end 565.47846875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[76].start 540.72284375
transcript.pyannote[76].end 542.25846875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[77].start 566.22096875
transcript.pyannote[77].end 569.44409375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[78].start 569.71409375
transcript.pyannote[78].end 574.45596875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[79].start 574.32096875
transcript.pyannote[79].end 574.81034375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[80].start 574.79346875
transcript.pyannote[80].end 576.07596875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 575.63721875
transcript.pyannote[81].end 581.07096875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[82].start 581.64471875
transcript.pyannote[82].end 582.30284375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[83].start 582.87659375
transcript.pyannote[83].end 584.26034375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[84].start 583.80471875
transcript.pyannote[84].end 586.97721875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[85].start 586.13346875
transcript.pyannote[85].end 591.46596875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[86].start 589.93034375
transcript.pyannote[86].end 592.96784375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[87].start 591.85409375
transcript.pyannote[87].end 612.93096875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[88].start 596.62971875
transcript.pyannote[88].end 597.25409375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 601.47284375
transcript.pyannote[89].end 601.96221875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[90].start 613.38659375
transcript.pyannote[90].end 660.50159375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[91].start 650.88284375
transcript.pyannote[91].end 652.04721875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[92].start 659.79284375
transcript.pyannote[92].end 669.59721875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[93].start 667.92659375
transcript.pyannote[93].end 681.61221875
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 670.52534375
transcript.pyannote[94].end 674.13659375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[95].start 675.82409375
transcript.pyannote[95].end 676.34721875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[96].start 678.69284375
transcript.pyannote[96].end 679.08096875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[97].start 681.17346875
transcript.pyannote[97].end 681.47721875
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[98].start 682.47284375
transcript.pyannote[98].end 683.31659375
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[99].start 684.43034375
transcript.pyannote[99].end 686.97846875
transcript.whisperx[0].start 8.831
transcript.whisperx[0].end 35.254
transcript.whisperx[0].text 好謝謝主席那麻煩請我們農業部長部長好部長好辛苦那今天質詢委員特別多那我想是這樣我們政府一直在說我們要照顧老農我想照顧老農絕對不是只有口號而已那有關於這個老農今天目前排富的規定在我們之前那天開記者會有
transcript.whisperx[1].start 36.385
transcript.whisperx[1].end 55.907
transcript.whisperx[1].text 大概好多好多的委員參加那在目前這個排富的規定退休農民這個房土財產的這個總計超過這個500萬元不含農地的部分就會被排富那這個規定就當然我們在100年修法之後就不曾再調整過
transcript.whisperx[2].start 57.448
transcript.whisperx[2].end 77.178
transcript.whisperx[2].text 那內政部呢對於這個住宅價格的統計只有六都還有這個全國平均那並沒有針對我們台東縣但是我們可以參考一下就是不動產估價師公會整理的資料在101年的時候呢台東房屋的平均每坪價格大約在6.3萬元
transcript.whisperx[3].start 79.179
transcript.whisperx[3].end 104.975
transcript.whisperx[3].text 那在111年的時候我們台東房屋的這個平均每坪價格已經漲到14.4萬了那這個整幅是整整超過一倍那如果說我們跟全國各縣市來比較台東的漲幅是全國第十名但是如果說排除六都之後其實我們是全國的第四名
transcript.whisperx[4].start 105.715
transcript.whisperx[4].end 129.045
transcript.whisperx[4].text 換句話說呢10年前呢他的房子可能只有200多萬那他符合這個老農津貼的規定可是10年之後呢這個房子已經都變成500多萬元那就被排富了所以也就無法領取這個老農津貼了我想我們這些農民辛苦了一輩子那老的就剩下一個安身立命的一個非常老舊的房子了那卻因為這個房價的這個上漲被拒於這個門外
transcript.whisperx[5].start 133.647
transcript.whisperx[5].end 154.913
transcript.whisperx[5].text 那我想這樣的排富設計是完全偏離老農津貼的一個照顧基本農民的這個初衷所以我希望這個部分可以徹底的檢討那部長對於這一點您的具體回應我跟委員報告其實我們在內部的討論其中有一個討論就是說這個土地公告限制可能在各地會不一樣
transcript.whisperx[6].start 156.013
transcript.whisperx[6].end 183.88
transcript.whisperx[6].text 就你剛才講的分區可是當你去看這個分區的話你都會遇到一個隔一條街隔一條巷子有沒有就不同區域的部分會這樣枯裂所以我那時候就思考說如果大家再去看這個不同區域的時候那總是會有一些不一樣的差異甚至於同一區裡面的不同的行政轄區又會不一樣所以我們還是傾向用全國一致性的但是我在排富的這個拉力的部分
transcript.whisperx[7].start 184.82
transcript.whisperx[7].end 191.728
transcript.whisperx[7].text 我希望說能夠更高一點讓大家就不用擔心說他的土地的增值會有不同區域的一個限制
transcript.whisperx[8].start 192.811
transcript.whisperx[8].end 217.203
transcript.whisperx[8].text 部長這樣子講其實我還是會有一點擔心因為你如果說有一個比較具體的這個案例是你怎麼樣的計算我舉個例子因為我們所有的送到行政院的版本因為還沒有獲得最後的行政院的一個核定我不方便把細節說出來但是我舉這個例子就是說土地公告限制以全國的平均是64.78
transcript.whisperx[9].start 219.744
transcript.whisperx[9].end 238.211
transcript.whisperx[9].text 那我们可不可以设计一个全数能够再多一点让他去覆盖这些不同区域的误差就是那个所有全台湾的这些老农民他们怎么样自己住的那一栋都不会达到那个标准我的意思是说可能有的是
transcript.whisperx[10].start 239.713
transcript.whisperx[10].end 250.624
transcript.whisperx[10].text 以平均是64.78的增幅有人增幅40有人增幅100那我乾脆想辦法讓這個排富的門檻拉到大家都不用擔心
transcript.whisperx[11].start 251.795
transcript.whisperx[11].end 273.403
transcript.whisperx[11].text 是這也是我剛剛所提的這個這個部分我想我們會用另外一個方式來設計因為當你考慮到區域的話你畫線畫畫縣市那縣市不同的區域又會不一樣哦了解讓大家都會很亂啊對所以我乾脆一勞永逸的我在土地公告縣市那邊去做一個設計讓大家都不用擔心說有的區域比較高有的區域比較低
transcript.whisperx[12].start 274.068
transcript.whisperx[12].end 294.091
transcript.whisperx[12].text 所以最起碼就是說原先他們自住的這些老房子不會因為這個我們是朝這個目的現在大概有一萬四千人那其中一萬兩千人是因為財產的關係被排掉那以我們目前的一個設計我們會把這個不能領的這些被排掉的人人數大幅的降低
transcript.whisperx[13].start 295.228
transcript.whisperx[13].end 319.963
transcript.whisperx[13].text 好那這個部分也要麻煩部長可以替大家多多把關那我們一起努力啦不是把關我們會去支持那今天還有很多委員提到都是希望提高老農津貼的這個金額那雖然老農津貼當初的設計已經納入了這個消費者物價指數的這個概念但是他的基期太低了只有7000元
transcript.whisperx[14].start 320.763
transcript.whisperx[14].end 340.156
transcript.whisperx[14].text 所以經過幾十年的這個調整也才增加1100元而已那我們同時讓部長看一下就是其他評估社會底層經濟情況的這個標準那除了這個基本工資以外呢通常低收入戶的這個計算基礎就是最低生活費的標準101年到114年的基本工資增加到
transcript.whisperx[15].start 341.056
transcript.whisperx[15].end 357.598
transcript.whisperx[15].text 增加了10720元那台東的最低生活指標呢的這個標準就是13年間也增加了5271元但老農津貼的部分只增加大約1000元而已所以要讓老農津貼可以實際反映這個
transcript.whisperx[16].start 359.56
transcript.whisperx[16].end 379.7
transcript.whisperx[16].text 我們反映物價變化的話呢必須要提高原本的這個計算基數也就是將提高這個7000元的這個機器金額那我想這個是我們大家目前的共識啦也希望部長在這個部分對這個也是剛才我講的就是說現在的基底一個是基底一個CBI的調整的年度那個年度嘛
transcript.whisperx[17].start 380.08
transcript.whisperx[17].end 393.669
transcript.whisperx[17].text 那基底太低的話你靠CBI去拉你拉的每一次拉的都是幾百塊而已所以我們這一次希望說這個基底能夠拉高一點往上拉那往上拉當然也不可能完全看這個最低生活匯因為
transcript.whisperx[18].start 394.861
transcript.whisperx[18].end 422.756
transcript.whisperx[18].text 我們給老農的退休保障是有兩塊一個是老農津貼一個是退休儲金那我們設計說以後這兩個加起來一定會比勞保的還多所以在短時間之內我們希望說能夠適度的反應提高但是沒有辦法說完全比照這種所謂的生活費的方式因為很多農民他在65歲以上還是有一些工作所得所以我們希望說這是一個福利的津貼我們希望說至少
transcript.whisperx[19].start 423.456
transcript.whisperx[19].end 444.088
transcript.whisperx[19].text 表现出政府愿意照顾农民的一个决心但是我们会提高但是提高的额度对金额的部分也务必就是说我们大家要精算一定会提高对那在因为目前农民经济的金额随着这个我们CPI的这个调整机制是四年检讨一次那我知道很多的社会福利的制度都是四年检讨一次
transcript.whisperx[20].start 444.628
transcript.whisperx[20].end 462.725
transcript.whisperx[20].text 那但是呢我們政府很多像民眾收取規費的這個制度呢是三年檢討一次就是給民眾錢的時候四年檢討一次但是要跟民眾收錢的時候就三年檢討一次那這個部分呢我們就說也希望就是說這個整個檢討的
transcript.whisperx[21].start 465.548
transcript.whisperx[21].end 490.549
transcript.whisperx[21].text 這個規定是不是就是說往下修那因為畢竟像我們去年通過的這個原住民的這個進法補償條例對於這個整個CPI的這個指數的調整機制是兩年檢討一次所以不是沒有權利可以修啦那這個部分也可以就是說也請你們做參考啦就是說才可以隨時即時反映給政府這個退休農民的協助
transcript.whisperx[22].start 490.629
transcript.whisperx[22].end 504.419
transcript.whisperx[22].text 我也跟委員報告就是原來的4年的4年調整一次我們一直不變但是我們增加了一個其中的檢討兩年就檢視那檢視他如果CPA超過某個額度我們就調整有類似的這樣的一個設計在裡面
transcript.whisperx[23].start 505.72
transcript.whisperx[23].end 530.355
transcript.whisperx[23].text 好那最後快速問一下就是說因為過去我們不斷推動這個原住民老人各項福利政策喔那在這個年齡規定的這個要下修齁為55歲應下修55歲那主要是因為原住民跟這個全體國民的平均餘命有將近10歲的差距那對於這個行政單位呢過去也用同樣很多的理由就是說
transcript.whisperx[24].start 531.676
transcript.whisperx[24].end 548.538
transcript.whisperx[24].text 他們有一個特定的理由都是來拒絕這樣子的提案那我不太清楚部長知不知道這個就是說到底什麼樣的我大概了解我想應該有兩個數據一個數據就是用所有的原住民當作分母去算
transcript.whisperx[25].start 549.119
transcript.whisperx[25].end 566.924
transcript.whisperx[25].text 那另外一個數據是針對從事農業領取老農津貼的這個族群去算如果以因為我們今天在處理老農津貼所以我們在算領取老農津貼的這些原住民他的平均餘命是82.7歲他比全國的餘命還高所以我們才認同認為就是說應該維持65歲
transcript.whisperx[26].start 569.773
transcript.whisperx[26].end 598.258
transcript.whisperx[26].text 不好意思您是指就是說全部務農的原住民的年齡嗎對 領取老農津貼的平均餘命是82.7他比全國的80點多還高好 那我想分母不一樣一個是全體的原住民我想那個部分也麻煩部長把你們參考依據的那個好 我再把我們的數據再提供給委員但因為我這邊的這個數據也提供給你們參考原住民檢疫生意表
transcript.whisperx[27].start 598.798
transcript.whisperx[27].end 619.221
transcript.whisperx[27].text 生命表的這個提要分析那因為就是說我們就是原住民跟全國平均的全國國民的這個平均餘命的差距是成這個縮小的趨勢所以就他們就是會覺得說不同意來修改這個原住民老人福利的年齡規定
transcript.whisperx[28].start 620.162
transcript.whisperx[28].end 646.446
transcript.whisperx[28].text 但是我們給部長看這個圖因為這是上個月內政部公佈的原住民檢疫生命表分析那原住民的這個跟這個全體國民平均餘命縮小趨勢因為在這三年就已經存在了那為什麼這三年原住民的平均餘命跟全體國民的這個差距是拉大的因為我也不太清楚你們的那個資料到底是幾年到幾年
transcript.whisperx[29].start 646.846
transcript.whisperx[29].end 656.962
transcript.whisperx[29].text 我想這個背後其實應該都有一些複雜的原因需要再去探究所以這個部分我也希望說你們也不要一下子就完全
transcript.whisperx[30].start 657.802
transcript.whisperx[30].end 684.671
transcript.whisperx[30].text 去打翻我們的這些 我也非常謝謝委員對原住民朋友的這些考慮那我想後續我們會提供一些數據給委員我提到也不是說這55歲就永遠55歲我們也是按照這個狀況來調整然後每5年依這個狀況來調整一次年齡的規定逐步調高65這樣子好 謝謝好 謝謝接下來請蔡議員委員來做懸導