iVOD / 167719

Field Value
IVOD_ID 167719
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/167719
日期 2026-03-19
會議資料.會議代碼 委員會-11-5-36-2
會議資料.會議代碼:str 第11屆第5會期司法及法制委員會第2次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 5
會議資料.會次 2
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 36
會議資料.委員會代碼:str[0] 司法及法制委員會
會議資料.標題 第11屆第5會期司法及法制委員會第2次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2026-03-19T11:24:13+08:00
結束時間 2026-03-19T11:35:03+08:00
影片長度 00:10:50
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/ddc1636ead3b8e59a3e7505c2e03c73f9f861acbcf5e1501d6f5a3a5be601f8a78127b5ca753ccb05ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 許宇甄
委員發言時間 11:24:13 - 11:35:03
會議時間 2026-03-19T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第5會期司法及法制委員會第2次全體委員會議(事由:邀請考試院秘書長、考選部部長、銓敘部部長及公務人員保障暨培訓委員會主任委員列席報告業務概況及立法計畫,並備質詢。 【3月18日及19日兩天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[0].start 13.73346875
transcript.pyannote[0].end 19.48784375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1].start 14.81346875
transcript.pyannote[1].end 15.20159375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2].start 19.60596875
transcript.pyannote[2].end 21.78284375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[3].start 22.94721875
transcript.pyannote[3].end 23.30159375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[4].start 23.97659375
transcript.pyannote[4].end 24.70221875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[5].start 24.87096875
transcript.pyannote[5].end 51.71909375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[6].start 51.88784375
transcript.pyannote[6].end 55.54971875
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[7].start 51.95534375
transcript.pyannote[7].end 52.03971875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[8].start 55.76909375
transcript.pyannote[8].end 57.32159375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[9].start 57.67596875
transcript.pyannote[9].end 61.03409375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[10].start 61.64159375
transcript.pyannote[10].end 82.87034375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[11].start 83.03909375
transcript.pyannote[11].end 97.66971875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 97.99034375
transcript.pyannote[12].end 99.45846875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 99.64409375
transcript.pyannote[13].end 103.10346875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[14].start 103.15409375
transcript.pyannote[14].end 108.06471875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[15].start 107.82846875
transcript.pyannote[15].end 131.11596875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[16].start 131.60534375
transcript.pyannote[16].end 156.73221875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[17].start 157.15409375
transcript.pyannote[17].end 157.86284375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 157.86284375
transcript.pyannote[18].end 158.62221875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[19].start 158.62221875
transcript.pyannote[19].end 158.75721875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[20].start 158.75721875
transcript.pyannote[20].end 160.17471875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[21].start 160.17471875
transcript.pyannote[21].end 160.29284375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[22].start 160.95096875
transcript.pyannote[22].end 163.70159375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[23].start 163.14471875
transcript.pyannote[23].end 167.39721875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[24].start 166.23284375
transcript.pyannote[24].end 179.61471875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[25].start 175.44659375
transcript.pyannote[25].end 175.96971875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 175.96971875
transcript.pyannote[26].end 177.60659375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[27].start 180.18846875
transcript.pyannote[27].end 204.31971875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 204.31971875
transcript.pyannote[28].end 204.94409375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[29].start 205.02846875
transcript.pyannote[29].end 209.26409375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 209.56784375
transcript.pyannote[30].end 212.99346875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[31].start 213.65159375
transcript.pyannote[31].end 217.49909375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[32].start 217.78596875
transcript.pyannote[32].end 222.98346875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[33].start 223.11846875
transcript.pyannote[33].end 224.68784375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[34].start 225.05909375
transcript.pyannote[34].end 231.84284375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 232.14659375
transcript.pyannote[35].end 234.12096875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 234.35721875
transcript.pyannote[36].end 239.11596875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[37].start 234.37409375
transcript.pyannote[37].end 234.82971875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[38].start 235.36971875
transcript.pyannote[38].end 237.10784375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[39].start 237.98534375
transcript.pyannote[39].end 249.00471875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 246.77721875
transcript.pyannote[40].end 323.69346875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[41].start 272.32596875
transcript.pyannote[41].end 272.35971875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[42].start 272.35971875
transcript.pyannote[42].end 272.41034375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[43].start 272.52846875
transcript.pyannote[43].end 272.62971875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[44].start 272.62971875
transcript.pyannote[44].end 272.66346875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[45].start 323.86221875
transcript.pyannote[45].end 341.22659375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 330.44346875
transcript.pyannote[46].end 330.93284375
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 333.95346875
transcript.pyannote[47].end 334.07159375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[48].start 342.25596875
transcript.pyannote[48].end 352.36409375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[49].start 353.05596875
transcript.pyannote[49].end 353.68034375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[50].start 353.98409375
transcript.pyannote[50].end 355.03034375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[51].start 355.21596875
transcript.pyannote[51].end 356.70096875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 356.70096875
transcript.pyannote[52].end 356.80221875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[53].start 356.80221875
transcript.pyannote[53].end 356.90346875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 356.90346875
transcript.pyannote[54].end 367.77096875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[55].start 362.74221875
transcript.pyannote[55].end 362.87721875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[56].start 367.02846875
transcript.pyannote[56].end 386.19846875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 373.32284375
transcript.pyannote[57].end 374.14971875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[58].start 381.20346875
transcript.pyannote[58].end 382.03034375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[59].start 385.33784375
transcript.pyannote[59].end 391.85159375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[60].start 390.07971875
transcript.pyannote[60].end 396.30659375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[61].start 396.15471875
transcript.pyannote[61].end 398.28096875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[62].start 397.92659375
transcript.pyannote[62].end 408.69284375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[63].start 409.16534375
transcript.pyannote[63].end 411.37596875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[64].start 411.98346875
transcript.pyannote[64].end 417.61971875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 416.62409375
transcript.pyannote[65].end 425.55096875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[66].start 421.31534375
transcript.pyannote[66].end 421.85534375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[67].start 422.54721875
transcript.pyannote[67].end 424.79159375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[68].start 425.55096875
transcript.pyannote[68].end 434.59596875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[69].start 434.98409375
transcript.pyannote[69].end 449.73284375
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[70].start 439.10159375
transcript.pyannote[70].end 440.14784375
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[71].start 442.20659375
transcript.pyannote[71].end 442.47659375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[72].start 449.73284375
transcript.pyannote[72].end 486.36846875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[73].start 486.63846875
transcript.pyannote[73].end 500.10471875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[74].start 499.34534375
transcript.pyannote[74].end 501.60659375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[75].start 500.39159375
transcript.pyannote[75].end 504.07034375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[76].start 504.35721875
transcript.pyannote[76].end 507.93471875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[77].start 505.92659375
transcript.pyannote[77].end 511.93409375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 510.51659375
transcript.pyannote[78].end 516.25409375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[79].start 512.28846875
transcript.pyannote[79].end 512.87909375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[80].start 514.66784375
transcript.pyannote[80].end 527.34096875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 519.73034375
transcript.pyannote[81].end 519.98346875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[82].start 527.23971875
transcript.pyannote[82].end 568.16159375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[83].start 552.60284375
transcript.pyannote[83].end 553.24409375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[84].start 568.34721875
transcript.pyannote[84].end 574.60784375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[85].start 574.84409375
transcript.pyannote[85].end 576.07596875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[86].start 576.34596875
transcript.pyannote[86].end 588.02346875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[87].start 587.33159375
transcript.pyannote[87].end 591.12846875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[88].start 591.12846875
transcript.pyannote[88].end 595.81971875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[89].start 596.07284375
transcript.pyannote[89].end 599.71784375
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[90].start 600.34221875
transcript.pyannote[90].end 600.46034375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[91].start 600.46034375
transcript.pyannote[91].end 601.52346875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[92].start 601.52346875
transcript.pyannote[92].end 601.87784375
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[93].start 602.16471875
transcript.pyannote[93].end 603.83534375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 604.22346875
transcript.pyannote[94].end 604.51034375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[95].start 604.51034375
transcript.pyannote[95].end 614.48346875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[96].start 614.83784375
transcript.pyannote[96].end 615.81659375
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[97].start 615.86721875
transcript.pyannote[97].end 622.33034375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[98].start 616.32284375
transcript.pyannote[98].end 620.44034375
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[99].start 621.21659375
transcript.pyannote[99].end 636.79221875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[100].start 626.98784375
transcript.pyannote[100].end 630.29534375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[101].start 631.62846875
transcript.pyannote[101].end 632.67471875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[102].start 635.18909375
transcript.pyannote[102].end 635.54346875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[103].start 635.81346875
transcript.pyannote[103].end 640.90971875
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[104].start 640.08284375
transcript.pyannote[104].end 640.74096875
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[105].start 640.90971875
transcript.pyannote[105].end 648.80721875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[106].start 646.41096875
transcript.pyannote[106].end 646.81596875
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[107].start 648.25034375
transcript.pyannote[107].end 649.34721875
transcript.whisperx[0].start 14.29
transcript.whisperx[0].end 20.641
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席 是我們現在請考試院秘書長 考選部長及全序部長好 請秘書長還有兩位部長委員長
transcript.whisperx[1].start 24.205
transcript.whisperx[1].end 42.011
transcript.whisperx[1].text 早 兩位部長早MU長我想請教一下就是我國的這個學子報考國考的人數逐年的下滑那從考選部的資料顯示報考高普考的人數從105年的95,062人報考到114年只剩下57,707人MU長您對於報考人數的這個下降的趨勢您怎麼
transcript.whisperx[2].start 52.074
transcript.whisperx[2].end 72.367
transcript.whisperx[2].text 是 我們了解這個狀況 當然也會很重視這個事情對 那如何重視呢其實我們就針對這個國考人數下降的部分我們覺得就是說第一個就是考試 如果剛剛有講過考試真的讓硬職者付出很大的求職成本
transcript.whisperx[3].start 73.248
transcript.whisperx[3].end 88.247
transcript.whisperx[3].text 那我們現在面對民間的人才的需求的競爭的確是處於比較不利的局面所以第一個我想就考試的怎麼樣更友善一點那我們就在推動高補考檢科降低這個考試的障礙因為考生其實為了要考考試都要去補習班都要花很多錢
transcript.whisperx[4].start 89.088
transcript.whisperx[4].end 113.79
transcript.whisperx[4].text 那第二個部分就是說我們也就只等調高的部分那個其實全局部都有在逐步的通盤檢討啦那其實最主要還是說哪些不足而入取的類科是最需要去緊急搶救的部分這個部分我們都有在跟行政院的相關部門組成工作圈來做各個面向的其實我想考試的你說科目減少事實上過去啦過去要報考這個國考其實
transcript.whisperx[5].start 116.292
transcript.whisperx[5].end 130.738
transcript.whisperx[5].text 這個更為困難啦所以但是大家還是真香的來去也報考我們的這個國家考試就是因為以前大家都認為公務人員就是金飯碗那有很好的保障那現在就是覺得相較於民間的這個公司我們
transcript.whisperx[6].start 131.978
transcript.whisperx[6].end 158.458
transcript.whisperx[6].text 退休之後的保障呢縮減了很多所以讓他們不願意來報考國考才是我覺得才是最重要的原因所以針對應屆畢業生報考的部分就107年還有一萬六千多名的新生新鮮人報考但113年只剩下三千元只剩下三千人那請問一下114年應屆畢業生有多少人報考這個我請劉部長來說是請部長
transcript.whisperx[7].start 161.024
transcript.whisperx[7].end 179.246
transcript.whisperx[7].text 就114年的應屆畢業生報考的有多少不好意思 應屆畢業生我可能還要再查一下因為到去年就只剩3000人所以今年的應屆畢業生報考的可能相對更少喔那所以這個部分可能是不是再麻煩部長給本席辦公室相關的資料因為我這邊要陳述的就是說
transcript.whisperx[8].start 180.607
transcript.whisperx[8].end 199.367
transcript.whisperx[8].text 卡西文部當然有提到說報考的人數減少是因為少子化還有現在外面的景氣好但是為什麼是在108年會出現斷崖式的下跌是不是因為107年年改上路之後所以造成讓年輕人看到政府帶頭毀約的負面示範
transcript.whisperx[9].start 201.989
transcript.whisperx[9].end 223.862
transcript.whisperx[9].text 大學的畢業生才不願意報考公務員我跟委員報告就是說如果我們觀察考生人數變化看得久一點的話最高峰大概出現在民國一百年那前後三年那之後就急劇的下降我想跟當時的這個民間年輕人的薪資跟求職的困難產業西進有一些人多少都有些關係
transcript.whisperx[10].start 225.263
transcript.whisperx[10].end 251.369
transcript.whisperx[10].text 那您剛剛講是不是年改的因素我要講的就是說大概從101年開始它就急劇的下滑那一直到106年但是年改的因素一定也佔了很大一個部分它有沒有影響對 所以我說應該說我覺得不報考的原因有很多那您說其實就待遇面我覺得那個都是相對應它跟民間的時間的吸引力我想我們現在針對這個報考人數的這個報考人數的逐年下降
transcript.whisperx[11].start 251.989
transcript.whisperx[11].end 271.557
transcript.whisperx[11].text 我們應該要提出一個務實的方法除了您剛剛講的報告科目減少其實不是主要的原因而是要怎麼增加他身為公務員的薪資待遇還有他的優越感讓他願意來為國家報效而不是只是看薪資的部分我覺得這個部分才是應該我們要探討的一個重點
transcript.whisperx[12].start 272.597
transcript.whisperx[12].end 289.134
transcript.whisperx[12].text 那當然在這邊也要特別的再請教一下我們的這個全旭部長部長我們現在就是要修改考積法的這個上限嘛那因為您也曾經講過現在的考積法已經沒有獎勵效果所以你們現在想要修改
transcript.whisperx[13].start 289.494
transcript.whisperx[13].end 316.739
transcript.whisperx[13].text 不過以往我們的考機大概就是說真的很多單位都是照分配的輪著輪著你今年甲等你明年乙等但是呢因為這樣的關係就讓很多想要就是認真優秀的公務員員他覺得可能我現在好每年也是有機會輪到乙等而不是都甲等所以您現在說放寬甲等的一個這樣子上限可是現在看起來如果假設到時候一些長官
transcript.whisperx[14].start 317.839
transcript.whisperx[14].end 340.949
transcript.whisperx[14].text 都不願意當壞人然後全部都假等的話那要怎麼來去杜絕這樣的一個狀況委員講的都是正確的就是說我們怎麼修法本身最後到底是自己執行但是我們在修法過程裡面可以減少我們不想要發生的事情所以我們的方向就是不要再用甲乙丙丁這樣一個很僵化的一個方式我們就基本上未來就是
transcript.whisperx[15].start 343.142
transcript.whisperx[15].end 352.137
transcript.whisperx[15].text 會請主管處理注意兩個部分一個是真的很好的同仁一定要把他找出來那如果真的工作表現不好你要把他找出來那其他呢大家就是
transcript.whisperx[16].start 353.383
transcript.whisperx[16].end 377.167
transcript.whisperx[16].text 秤值表現工作良好大概是用這個方式那因為會不會有那種就是大家知道說反正都是主管在打烤機的所以我就要去巴結主管讓他們給你這樣子的這個官場維諾的這樣子的一個工具呢我想是不會有這樣的一個當然我的意思是說打烤機本身就很難完全科學化但是它是有管理的措施但是我們的制度設計會讓畢竟像說未來是以條件說
transcript.whisperx[17].start 380.928
transcript.whisperx[17].end 408.398
transcript.whisperx[17].text 就是說你一定要符合某一個條件核實你才可以打那個等次所以全序部這邊其實已經針對這個部分做好這樣子的一個對我們準備大概下禮拜就開始要徵詢正式徵詢機關跟公務人員的意見那大概什麼時候會送到本院來如果可以大家有一個共識的話我還是要講如果我們徵詢過程裡面大家還有覺得我們的方案不夠好我們就當然還要再討論我們不希望送出一個大家
transcript.whisperx[18].start 409.218
transcript.whisperx[18].end 424.949
transcript.whisperx[18].text 意見很多了但是如果大家覺得我們剛剛那個想法是可以走的那順利的話我們會以這個會計為努力的目標我們的考期是能夠對於我們真正優秀的公務人員給他們一個鼓勵跟獎勵而不是為了打而打
transcript.whisperx[19].start 425.809
transcript.whisperx[19].end 448.491
transcript.whisperx[19].text 對 而且我們平常也有 我們這一次討論的過程裡面希望就是說我們剛修過我們是要大家另外善用平時的激勵獎勵的一個制度因為我想委員也有很多行政經驗知道有時候不是只有年終的時候給一個獎勵現在平常的時候就應該有一個機制給主管有這個機制獎勵這個同仁我想我們是希望有更多元的方式來處理這個事情好 謝謝部長
transcript.whisperx[20].start 451.013
transcript.whisperx[20].end 474.705
transcript.whisperx[20].text 然後另外呢我要再請教的就是在這個有我們根據喔你可以看一下我們公務體系的人才流失的現況喔從109年到113年公務員離職的人數大量的流失大概總共累積了12503人喔那當然很多的原因是有的人說他是請辭的最大原因當然都是個人因素啦
transcript.whisperx[21].start 475.325
transcript.whisperx[21].end 503.488
transcript.whisperx[21].text 那其中有高達43%的人坦言是因為另有他就這是不是代表政府所提供的這個待遇跟職涯全景已經全面落後於民間企業呢這個部分老師我們部裡面的一個統計表因為原因太大類的沒有很細的一個規範我沒有辦法回答但是我從另外一個角度跟委員報告另有他就有可能他就重新再考試因為我剛剛有報告說我們有大概有兩成的人又重新考回來
transcript.whisperx[22].start 504.409
transcript.whisperx[22].end 513.192
transcript.whisperx[22].text 換別的單位就對了所以這個原因我們沒有太細究我覺得要去探究他真正離職的原因你才能夠根本的解決我們也嘗試想要提供一個新的調查表同仁如果真的在辭職的時候我們請他能夠回答他為什麼辭職我們有嘗試再做新的一個調查表
transcript.whisperx[23].start 527.978
transcript.whisperx[23].end 551.448
transcript.whisperx[23].text 然後另外就是再請教一下就是請我們的這個公務體系的初等考試五等的公務員其實起薪扣完工保退府實領薪水跟其實跟基本公司其實差不多那過去長輩都說工職是鐵飯碗嘛現在已經有好像有點生鏽所以我們可以看一下在這個台灣公務員的人事費的支出在OECD國家的排行
transcript.whisperx[24].start 552.728
transcript.whisperx[24].end 574.378
transcript.whisperx[24].text 平均是9% 我們是5.9%所以其實我們是在末段半而且過去10年來這個比例也下滑了1.8%那部長請問一下這反映的是台灣政府對於人才投資呢過於吝嗇還是說這就是一種變相的國家級的血汗呢
transcript.whisperx[25].start 575.118
transcript.whisperx[25].end 603.629
transcript.whisperx[25].text 我跟委員報告 比較各國的人事費用這個是很危險的一件事情 佔比因為每一個國家的GDP或者生活資本都不一樣我覺得應該是自己的國家長期來看那我們過去十年來比例也下滑了1.8%那跟我們分母有關因為人事費佔總之是有比會跟我們分母多少有關我覺得比較好的指標是我們的平均年所得到底有沒有變化
transcript.whisperx[26].start 604.709
transcript.whisperx[26].end 625.242
transcript.whisperx[26].text 那這個部分確實我們平均年所得實質上公務體系的平均年所得都在增加中因為我們不斷調薪那也許是說這個部分就某些特定領域的人還比不上民間企業我想現在目前應該就是這樣的一個狀況但是並不是全面性啦我知道我知道像比如說像剛剛講一些工程師他可能在別的地方還有這個他的
transcript.whisperx[27].start 626.082
transcript.whisperx[27].end 646.835
transcript.whisperx[27].text 他的證照還可以加急所以針對這個部分我覺得應該是要通盤的來考慮真正的讓有能力的人願意進入到國家體系這個薪資貸的部分在權責上是有行政院主管是好 那再麻煩各位我們針對公務人員我們讓他們有更多的尊嚴跟願意進來我們國家服務謝謝