iVOD / 167964

Field Value
IVOD_ID 167964
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/167964
日期 2026-03-26
會議資料.會議代碼 委員會-11-5-26-3
會議資料.會議代碼:str 第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第3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 3
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5會期社會福利及衛生環境委員會第3次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2026-03-26T11:36:41+08:00
結束時間 2026-03-26T11:51:03+08:00
影片長度 00:14:22
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/62ea4221ea272c4e736fcaafd91cc16cc30e9bbc489b48f659fafa764ae08f53aa0c9bef82072cda5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 黃秀芳
委員發言時間 11:36:41 - 11:51:03
會議時間 2026-03-26T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第3次全體委員會議(事由:邀請衛生福利部長及勞動部部長就「在職照顧者支持體系是否完善、長照3.0服務輸送與長照安排假評估」進行專題報告,並備質詢。【3月25日及26日二天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 3.89534375
transcript.pyannote[0].end 6.93284375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1].start 7.13534375
transcript.pyannote[1].end 8.06346875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2].start 15.70784375
transcript.pyannote[2].end 16.21409375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 16.34909375
transcript.pyannote[3].end 47.83784375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[4].start 47.93909375
transcript.pyannote[4].end 52.96784375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 52.07346875
transcript.pyannote[5].end 52.10721875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[6].start 53.33909375
transcript.pyannote[6].end 59.11034375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[7].start 58.36784375
transcript.pyannote[7].end 62.36721875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[8].start 63.26159375
transcript.pyannote[8].end 68.03721875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[9].start 68.52659375
transcript.pyannote[9].end 69.33659375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[10].start 69.75846875
transcript.pyannote[10].end 70.75409375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[11].start 70.75409375
transcript.pyannote[11].end 71.09159375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[12].start 71.29409375
transcript.pyannote[12].end 79.84971875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[13].start 73.50471875
transcript.pyannote[13].end 73.84221875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[14].start 75.95159375
transcript.pyannote[14].end 76.49159375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 77.90909375
transcript.pyannote[15].end 78.31409375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[16].start 79.41096875
transcript.pyannote[16].end 82.87034375
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[17].start 82.36409375
transcript.pyannote[17].end 83.29221875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[18].start 83.32596875
transcript.pyannote[18].end 99.89721875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[19].start 90.02534375
transcript.pyannote[19].end 90.36284375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[20].start 91.93221875
transcript.pyannote[20].end 92.37096875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[21].start 94.36221875
transcript.pyannote[21].end 94.39596875
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 94.39596875
transcript.pyannote[22].end 94.86846875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 98.66534375
transcript.pyannote[23].end 99.07034375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 99.50909375
transcript.pyannote[24].end 103.01909375
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[25].start 101.07846875
transcript.pyannote[25].end 123.28596875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 106.36034375
transcript.pyannote[26].end 106.54596875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 106.66409375
transcript.pyannote[27].end 106.76534375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 107.20409375
transcript.pyannote[28].end 107.28846875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[29].start 111.03471875
transcript.pyannote[29].end 111.50721875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[30].start 116.18159375
transcript.pyannote[30].end 116.21534375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[31].start 116.21534375
transcript.pyannote[31].end 116.72159375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[32].start 119.33721875
transcript.pyannote[32].end 119.72534375
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[33].start 120.63659375
transcript.pyannote[33].end 120.82221875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[34].start 122.91471875
transcript.pyannote[34].end 123.23534375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[35].start 123.28596875
transcript.pyannote[35].end 174.70409375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[36].start 128.97284375
transcript.pyannote[36].end 129.36096875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[37].start 174.83909375
transcript.pyannote[37].end 201.75471875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 185.36909375
transcript.pyannote[38].end 185.43659375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 201.23159375
transcript.pyannote[39].end 201.67034375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[40].start 202.59846875
transcript.pyannote[40].end 220.84034375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 203.88096875
transcript.pyannote[41].end 204.11721875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 204.13409375
transcript.pyannote[42].end 204.26909375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 218.24159375
transcript.pyannote[43].end 218.79846875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[44].start 220.45221875
transcript.pyannote[44].end 230.39159375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[45].start 230.39159375
transcript.pyannote[45].end 231.08346875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[46].start 230.52659375
transcript.pyannote[46].end 242.42346875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[47].start 237.02346875
transcript.pyannote[47].end 237.31034375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[48].start 240.80346875
transcript.pyannote[48].end 241.37721875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[49].start 241.98471875
transcript.pyannote[49].end 273.01784375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[50].start 249.51096875
transcript.pyannote[50].end 250.05096875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[51].start 250.47284375
transcript.pyannote[51].end 250.94534375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 254.47221875
transcript.pyannote[52].end 254.97846875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 256.36221875
transcript.pyannote[53].end 256.90221875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 260.09159375
transcript.pyannote[54].end 260.71596875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 260.83409375
transcript.pyannote[55].end 260.85096875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 267.90471875
transcript.pyannote[56].end 268.32659375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[57].start 272.05596875
transcript.pyannote[57].end 272.47784375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[58].start 273.37221875
transcript.pyannote[58].end 277.65846875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 277.30409375
transcript.pyannote[59].end 297.89159375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[60].start 297.89159375
transcript.pyannote[60].end 303.32534375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[61].start 303.89909375
transcript.pyannote[61].end 305.75534375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[62].start 306.24471875
transcript.pyannote[62].end 306.81846875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[63].start 307.15596875
transcript.pyannote[63].end 310.26096875
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[64].start 310.17659375
transcript.pyannote[64].end 310.21034375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[65].start 310.26096875
transcript.pyannote[65].end 310.49721875
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[66].start 310.49721875
transcript.pyannote[66].end 310.53096875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[67].start 310.53096875
transcript.pyannote[67].end 310.54784375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[68].start 310.54784375
transcript.pyannote[68].end 315.28971875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[69].start 315.13784375
transcript.pyannote[69].end 315.72846875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[70].start 315.50909375
transcript.pyannote[70].end 336.14721875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[71].start 330.10596875
transcript.pyannote[71].end 330.15659375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 330.39284375
transcript.pyannote[72].end 330.42659375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[73].start 335.62409375
transcript.pyannote[73].end 343.90971875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[74].start 339.40409375
transcript.pyannote[74].end 341.42909375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[75].start 343.04909375
transcript.pyannote[75].end 362.40471875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[76].start 345.22596875
transcript.pyannote[76].end 346.05284375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[77].start 354.13596875
transcript.pyannote[77].end 354.42284375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[78].start 358.81034375
transcript.pyannote[78].end 359.13096875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[79].start 362.15159375
transcript.pyannote[79].end 362.64096875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[80].start 362.92784375
transcript.pyannote[80].end 372.22596875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[81].start 372.98534375
transcript.pyannote[81].end 375.29721875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[82].start 375.98909375
transcript.pyannote[82].end 377.84534375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[83].start 376.00596875
transcript.pyannote[83].end 376.63034375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[84].start 377.47409375
transcript.pyannote[84].end 378.75659375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[85].start 378.41909375
transcript.pyannote[85].end 398.98971875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[86].start 398.70284375
transcript.pyannote[86].end 411.54471875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[87].start 411.79784375
transcript.pyannote[87].end 420.99471875
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[88].start 415.35846875
transcript.pyannote[88].end 416.55659375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 417.24846875
transcript.pyannote[89].end 417.41721875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[90].start 421.48409375
transcript.pyannote[90].end 432.28409375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[91].start 424.80846875
transcript.pyannote[91].end 425.17971875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[92].start 430.68096875
transcript.pyannote[92].end 430.69784375
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[93].start 432.57096875
transcript.pyannote[93].end 454.12034375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 441.53159375
transcript.pyannote[94].end 442.05471875
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[95].start 442.42596875
transcript.pyannote[95].end 442.84784375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[96].start 452.65221875
transcript.pyannote[96].end 452.70284375
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[97].start 452.70284375
transcript.pyannote[97].end 453.04034375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[98].start 453.04034375
transcript.pyannote[98].end 453.10784375
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[99].start 454.32284375
transcript.pyannote[99].end 457.84971875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[100].start 457.95096875
transcript.pyannote[100].end 459.40221875
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[101].start 459.40221875
transcript.pyannote[101].end 460.38096875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[102].start 460.73534375
transcript.pyannote[102].end 462.57471875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[103].start 462.86159375
transcript.pyannote[103].end 496.84784375
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[104].start 471.43409375
transcript.pyannote[104].end 471.87284375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[105].start 493.05096875
transcript.pyannote[105].end 493.94534375
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[106].start 496.93221875
transcript.pyannote[106].end 497.60721875
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[107].start 497.91096875
transcript.pyannote[107].end 501.79221875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[108].start 502.07909375
transcript.pyannote[108].end 504.99846875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[109].start 505.45409375
transcript.pyannote[109].end 524.10096875
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[110].start 524.79284375
transcript.pyannote[110].end 534.34409375
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[111].start 534.54659375
transcript.pyannote[111].end 541.78596875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[112].start 541.97159375
transcript.pyannote[112].end 544.04721875
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[113].start 544.28346875
transcript.pyannote[113].end 552.45096875
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[114].start 546.86534375
transcript.pyannote[114].end 547.52346875
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[115].start 548.97471875
transcript.pyannote[115].end 549.39659375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[116].start 552.45096875
transcript.pyannote[116].end 603.12659375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[117].start 553.00784375
transcript.pyannote[117].end 553.15971875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[118].start 562.60971875
transcript.pyannote[118].end 562.77846875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[119].start 568.44846875
transcript.pyannote[119].end 569.10659375
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[120].start 569.30909375
transcript.pyannote[120].end 570.25409375
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[121].start 570.42284375
transcript.pyannote[121].end 570.92909375
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[122].start 576.34596875
transcript.pyannote[122].end 577.07159375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[123].start 578.89409375
transcript.pyannote[123].end 579.02909375
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[124].start 579.02909375
transcript.pyannote[124].end 579.60284375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[125].start 580.91909375
transcript.pyannote[125].end 580.93596875
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[126].start 580.93596875
transcript.pyannote[126].end 581.69534375
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[127].start 586.28534375
transcript.pyannote[127].end 586.77471875
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[128].start 593.22096875
transcript.pyannote[128].end 593.23784375
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[129].start 593.23784375
transcript.pyannote[129].end 593.62596875
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[130].start 599.63346875
transcript.pyannote[130].end 600.25784375
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[131].start 602.55284375
transcript.pyannote[131].end 602.58659375
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[132].start 603.17721875
transcript.pyannote[132].end 607.07534375
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[133].start 607.00784375
transcript.pyannote[133].end 620.71034375
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[134].start 608.83034375
transcript.pyannote[134].end 609.31971875
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[135].start 612.42471875
transcript.pyannote[135].end 613.03221875
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[136].start 613.90971875
transcript.pyannote[136].end 614.55096875
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[137].start 620.71034375
transcript.pyannote[137].end 640.45409375
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[138].start 626.86971875
transcript.pyannote[138].end 627.93284375
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[139].start 640.45409375
transcript.pyannote[139].end 649.58346875
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[140].start 649.58346875
transcript.pyannote[140].end 660.09659375
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[141].start 652.70534375
transcript.pyannote[141].end 653.36346875
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[142].start 657.39659375
transcript.pyannote[142].end 657.78471875
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[143].start 659.99534375
transcript.pyannote[143].end 691.77096875
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[144].start 692.36159375
transcript.pyannote[144].end 699.87096875
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[145].start 699.90471875
transcript.pyannote[145].end 756.16596875
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[146].start 713.99534375
transcript.pyannote[146].end 714.26534375
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[147].start 723.24284375
transcript.pyannote[147].end 723.44534375
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[148].start 738.53159375
transcript.pyannote[148].end 738.80159375
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[149].start 738.83534375
transcript.pyannote[149].end 738.93659375
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[150].start 745.53471875
transcript.pyannote[150].end 745.80471875
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[151].start 747.15471875
transcript.pyannote[151].end 747.72846875
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[152].start 750.73221875
transcript.pyannote[152].end 750.90096875
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[153].start 754.83284375
transcript.pyannote[153].end 755.40659375
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[154].start 756.38534375
transcript.pyannote[154].end 762.59534375
transcript.pyannote[155].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[155].start 763.25346875
transcript.pyannote[155].end 797.64471875
transcript.pyannote[156].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[156].start 766.18971875
transcript.pyannote[156].end 766.72971875
transcript.pyannote[157].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[157].start 797.10471875
transcript.pyannote[157].end 809.30534375
transcript.pyannote[158].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[158].start 799.95659375
transcript.pyannote[158].end 800.37846875
transcript.pyannote[159].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[159].start 809.50784375
transcript.pyannote[159].end 810.04784375
transcript.pyannote[160].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[160].start 810.06471875
transcript.pyannote[160].end 831.12471875
transcript.pyannote[161].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[161].start 813.30471875
transcript.pyannote[161].end 813.87846875
transcript.pyannote[162].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[162].start 814.35096875
transcript.pyannote[162].end 814.90784375
transcript.pyannote[163].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[163].start 816.30846875
transcript.pyannote[163].end 816.88221875
transcript.pyannote[164].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[164].start 827.85096875
transcript.pyannote[164].end 828.32346875
transcript.pyannote[165].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[165].start 831.15846875
transcript.pyannote[165].end 831.20909375
transcript.pyannote[166].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[166].start 831.20909375
transcript.pyannote[166].end 831.56346875
transcript.pyannote[167].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[167].start 831.51284375
transcript.pyannote[167].end 835.02284375
transcript.pyannote[168].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[168].start 833.48721875
transcript.pyannote[168].end 850.36221875
transcript.pyannote[169].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[169].start 840.49034375
transcript.pyannote[169].end 840.94596875
transcript.pyannote[170].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[170].start 850.36221875
transcript.pyannote[170].end 858.42846875
transcript.pyannote[171].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[171].start 858.04034375
transcript.pyannote[171].end 859.71096875
transcript.pyannote[172].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[172].start 859.35659375
transcript.pyannote[172].end 859.72784375
transcript.pyannote[173].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[173].start 859.72784375
transcript.pyannote[173].end 859.77846875
transcript.pyannote[174].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[174].start 860.41971875
transcript.pyannote[174].end 864.63846875
transcript.whisperx[0].start 4.961
transcript.whisperx[0].end 6.523
transcript.whisperx[0].text 謝謝主席 我們請洪部長有請洪部長
transcript.whisperx[1].start 18.716
transcript.whisperx[1].end 24.781
transcript.whisperx[1].text 本席想請教一下 從4月13號起 家中有一名未滿12歲的兒童就可以申請外籍幫傭你們會宣布這樣的一個政策 你們是已經討論很久
transcript.whisperx[2].start 39.031
transcript.whisperx[2].end 62.142
transcript.whisperx[2].text 那可能也許會有一些你們需要的一些配套措施嗎那有這樣的一個想法你們是討論多久然後才推出這樣的一個政策出來其實從去年去年其實就已經開始研議了那包括我們跟衛福部跟行政院其實也一直在做這些相關的研議的討論那這個會影響的家庭有多少
transcript.whisperx[3].start 63.688
transcript.whisperx[3].end 77.619
transcript.whisperx[3].text 先跟委員說明第一個是以目前的這個開放的這個適用的有申請資格的是144萬戶可是並不是有申請資格就會來申請那麼你們預計會有多少人會來申請
transcript.whisperx[4].start 83.504
transcript.whisperx[4].end 103.171
transcript.whisperx[4].text 第一個是其實因為的確都會涉及到這些家庭他的需求狀態也包括他的經濟負擔是也包括涉及到他家裡有沒有空間所以不是那麼容易有一個公式可以套進去說可以有個具體的數字那你們預計你們自己應該我們認為的確因為現在方用是2000的確會比這個數字應該會增加不少這樣子
transcript.whisperx[5].start 107.273
transcript.whisperx[5].end 123.07
transcript.whisperx[5].text 那我們現在能夠做的事情是我們會先把相關的資源就是說假設會有受到比方說本國的工作者他需要我們多幫助的話這個就業的或者是擴大他勞務市場的計畫我們會跟衛福部一起先來把它準備好
transcript.whisperx[6].start 123.41
transcript.whisperx[6].end 145.268
transcript.whisperx[6].text 好那部長就是之前我們也有提到就是說80歲免巴士量表那現在我們又開放這個外籍幫傭那這個會不會排擠到就是說我之前一直在提到就是說可能一些家裡面真的需要的這個重症或者是急重症的這樣的一個這個有這樣的一個家庭的
transcript.whisperx[7].start 146.588
transcript.whisperx[7].end 172.855
transcript.whisperx[7].text 會不會受到排擠那部長當然我記得我是上一次有特別有問過你那這一次我們又放寬這個外籍幫傭的這個部分那我想請教就是說你們會去評估那到底這個外籍移工來到台灣之後這個外籍幫傭或者是外籍看護工那他會不會去選擇他的雇主那當然會選擇他比較好照顧的嘛
transcript.whisperx[8].start 174.875
transcript.whisperx[8].end 200.109
transcript.whisperx[8].text 跟文說明其實在去年這個舊法46條修正後我們其實有研議的一個六個方向的配套那在8月的時候上路確實經過這半年的時間半年多的時間來看的話其實我們看到我們的配套確實是有效果的配套的目的當然就是希望能夠減少過去大家擔心的那個所謂器重則輕的這個狀況我們其實
transcript.whisperx[9].start 202.677
transcript.whisperx[9].end 223.504
transcript.whisperx[9].text 因為大家會擔心這件事情所以我們透過一些方式讓重症可以優先包括是現在我們這個如果這個外籍看護他他這個要媒合的時候我們其實是14天內是優先給重症的雇主來去做登記承接你這個外籍幫傭的部分因為你有這一次有針對
transcript.whisperx[10].start 225.104
transcript.whisperx[10].end 240.983
transcript.whisperx[10].text 家裡面就是特殊的這個家庭那也有做一些放寬嘛對不對那這個的話一般家庭跟比較特殊的這種部分你們會有去做區分嗎就像你說重症的可能會優先那這個的部分你們也會有這樣子一個
transcript.whisperx[11].start 242.084
transcript.whisperx[11].end 259.595
transcript.whisperx[11].text 也會 我們在比較是特殊需求跟弱勢的家庭我說弱勢的指的是他可能是單親的家庭 特定的家庭或者是有家長生長或者是他的小孩有罕病 少療 發展遲緩可能之類的我們把他的救安費給降低到2000塊
transcript.whisperx[12].start 260.939
transcript.whisperx[12].end 277.432
transcript.whisperx[12].text 那在我們的這個行政的審核上面我們也有專案的人員會把他提前優先來做審理那也包括在相關的這個人力假設進入到承接轉換承接的時候重症的家庭或特殊需求家庭我們其實也是讓他是優先承接的
transcript.whisperx[13].start 277.952
transcript.whisperx[13].end 302.82
transcript.whisperx[13].text 好 那我想請教就是說你們這個政策出來之後你們有去評估就是說會對原本在這個職場我們講的這個外籍放寬這個外籍幫傭那原本在做保姆或者是做家庭幫傭的本國勞工會有多大的影響你們有做這樣的一個評估嗎有 跟委員說明第一個是我們認為可能對於既有的托育人員
transcript.whisperx[14].start 304.002
transcript.whisperx[14].end 329.734
transcript.whisperx[14].text 或者是這個家事服務的本國的人員其實如果我們都沒有任何配套可能的確會對他們可能服務的時數會有一點影響可能會有一點影響所以這是為什麼我們其實才要你一個配套然後包括我們也編列會編列資源來去協助他們擴大他們現在勞務市場包括我們會設我們會有規劃跟一個跟他們的這個媒合的平台
transcript.whisperx[15].start 330.454
transcript.whisperx[15].end 346.007
transcript.whisperx[15].text 那衛福部現在應該就有這個拖圓圓的媒合的平台他們應該會擴大的來進行可是現在的媒合平台不是就直接交給仲介去處理嗎目前我們如果要聘僱外籍不是不是現在我指的是本國給本國的工作者的部分
transcript.whisperx[16].start 346.827
transcript.whisperx[16].end 371.604
transcript.whisperx[16].text 這是給本國工作者的部分他們其實會有媒合的平台他們也會擴大那勞動部這邊我們也會對本國的家事的服務員的部分其實我們也會設計這個媒合的平台一個服務的專區讓他們目的是讓他們擴大他們可以服務的勞務市場我們也希望就是說當然我相信你們就是說你們這個政策推動出來是要補我們的這個
transcript.whisperx[17].start 373.255
transcript.whisperx[17].end 381.242
transcript.whisperx[17].text 勞力不足的部分是這樣子嗎你們有去做評估嗎其實跟原本你這樣的一個政策你應該是要就是補這個我們原本的可能本勞他對於這個家事這個可能
transcript.whisperx[18].start 388.889
transcript.whisperx[18].end 408.733
transcript.whisperx[18].text 不想去參與這樣或者是從事這樣的一個家事的一個工作那是要去補充我們勞力不足的這個部分那你們確實是有去評估過有我跟委員說明其實我們跟很多他其實潛在可能有需要的家庭我們其實也跟他做訪談我自己親自也訪談那的確我舉個例子比方說夜間
transcript.whisperx[19].start 412.415
transcript.whisperx[19].end 431.736
transcript.whisperx[19].text 夜間是比較不容易找到本國的工作者來協助的那也有很多他其實雙薪家庭的老公他會跟我們反映說他其實晚上有這樣的需求比方說他可能晚上他有跟我們表達說他希望能夠有他自己想要進修或者是
transcript.whisperx[20].start 432.657
transcript.whisperx[20].end 458.823
transcript.whisperx[20].text 他有夜班或者是他其實晚上會有兼差的接案他其實晚上也有這樣的需求可是晚上的部分夜間的部分就是很難找到本國的工作者來去協助他那也會有一些剛才講到特進的家庭他的需求是特別高的所以他也會特別需要希望有人可以來幫他做家務上面的分擔的部分所以我們其實在這幾個月裡面就是針對這需求的部分進行相對應的這些評估
transcript.whisperx[21].start 459.983
transcript.whisperx[21].end 487.728
transcript.whisperx[21].text 好我們一方面也不希望就是說因為我們有放寬這個外籍幫傭的這個條件之後然後去衝擊到本國勞工的這個工作機會那另外一方面就是說又是另外一個層次的就是說原本這個勞動市場會不會因為我們有這樣子的一個外籍幫傭那剛剛部長有特別提到就是說也會讓這個本籍的
transcript.whisperx[22].start 488.348
transcript.whisperx[22].end 504.68
transcript.whisperx[22].text 本級的我們的勞工好的這個市場能夠再更加的一個擴大更多的機會好那我想請教就是說我們放寬這個外籍幫傭然後來到台灣那剛剛部長有特別提到就是說讓本
transcript.whisperx[23].start 505.521
transcript.whisperx[23].end 523.408
transcript.whisperx[23].text 本國的勞工的這個工作機會能夠比較大原本他可能從事這樣的一個工作的這個工作機會更大那我想請教就是原本如果這個你們有其中有一項就是說你們有相關的配套那其中有一項就是確保家務工作品質
transcript.whisperx[24].start 525.204
transcript.whisperx[24].end 551.909
transcript.whisperx[24].text 那你們有說這個基本就是要幫庸就培訓或者是育兒指導員 倒宅指導服務技巧這是其中的一項配套嗎是 但是它比較是基本的對 那我想請教就是說這個主責單位到底是地方政府或者是衛福部那你們可以做到這麼吸到倒宅沒錯
transcript.whisperx[25].start 553.109
transcript.whisperx[25].end 573.284
transcript.whisperx[25].text 我跟委員報告啦因為我們少子女化我們現在知道現在很多新手爸媽他們現在目前其實很需要有一些倒宅的指導這個我們是學日本我跟委員報告他的倒宅指導主要是就是說他從孕婦產期第三期第四期就開始進入做一些相關諮商到時候你們要做嫁禮你們要做嫁禮其實是說你孩子你現在已經在做了還是阿伯未來我們現在開始
transcript.whisperx[26].start 580.97
transcript.whisperx[26].end 610.23
transcript.whisperx[26].text 現在開始 那個經費就是我們從社安網的那個經費來處理那一般的民眾他要怎麼申請他現在就是說你要申請那個各項育兒津貼的時候我們就請說問問問說政府現在有提供這個服務我們現在是委託各地方政府迎來所以你也是4月13號以後才會去推動這個我們現在目前應該現在就已經開始了嘛對不對 到來之後那只是說對象會擴大因為他現在比較是弱勢的
transcript.whisperx[27].start 611.35
transcript.whisperx[27].end 629.224
transcript.whisperx[27].text 如果是個案的需求我們現在是倒載指導的部分在市安網那未來的話我想我們在少子女化的對策裡頭會擴大到一般的家庭也跟委員報告我們現在目前就是說我們也希望就是說保姆因為他都有年輕的這個經驗嘛現在來做這個育兒製造員非常非常好所以說我們這個本文的行業勞動部兩邊我們密切密切配合讓我們的這一個我們的保姆他可以有更多元的一個整個就業選擇
transcript.whisperx[28].start 640.492
transcript.whisperx[28].end 659.838
transcript.whisperx[28].text 好,我希望就是說不要因為放寬外籍幫傭然後衝擊到本國勞工的工作機會這是我們絕對放在很優先的事情所以我們不管不只是計畫,包括相關的經費那我們都會盡量的來去做協助
transcript.whisperx[29].start 660.478
transcript.whisperx[29].end 686.209
transcript.whisperx[29].text 好那另外就是說部長以前我們都在講說0到6歲國家一起養就是孩子那這樣的一個政策的一個轉變就是可能這個國家政策子女是國家要跟這個我們人民一起來努力一起來協助的那這樣子的話我們現在就是說放寬這個外籍幫傭好像就是說把這個育兒的這個部分就是
transcript.whisperx[30].start 687.91
transcript.whisperx[30].end 712.167
transcript.whisperx[30].text 轉到私領域就是說好像就是把這個責任轉嫁到就是說你自己去處理這樣這種感覺就是說整個政策是不是有點轉彎不是我們並沒有轉彎是我想衛福部也很清楚這個我們的包括我們的整體的這個托育的資源包括其實就像我們也在推動這個職場的彈性化是
transcript.whisperx[31].start 714.689
transcript.whisperx[31].end 735.58
transcript.whisperx[31].text 其实都是希望更大程度的用政府的制度去支持这些可能需要育儿或有家务需求的这个家庭那以劳动部来说我们其实也是在几周前三周前我们其实也是强化一个企业托育的政策把它提出来就是希望鼓励更多的企业投入到
transcript.whisperx[32].start 736.24
transcript.whisperx[32].end 755.943
transcript.whisperx[32].text 托育设施里面去投资到托育设施企业投入到托育设施政府就大力的来支持企业所以这都是在扩大我们整体的托育资源公共托育资源的部分我想这部分我们不会松手而且包括卫福部包括整个行政院我们都还这还是非常非常重要的方向的对没有改变
transcript.whisperx[33].start 756.403
transcript.whisperx[33].end 783.589
transcript.whisperx[33].text 好 那我們希望就是說今天最主要我是希望就是說我們放寬這樣的一個政策之後絕對不可以去衝擊到我們本國勞工的一個工作機會不論是保母也好或者是家事這個家庭幫傭本勞的一個家庭幫傭我覺得不要去衝擊到這樣因為確實你外籍幫傭他的這個薪資當然是比本國的勞工的薪資還低嘛
transcript.whisperx[34].start 785.165
transcript.whisperx[34].end 808.982
transcript.whisperx[34].text 那也許他就會轉到有資格他可能就會請這個外籍幫傭這個我覺得一般的常情應該都是這樣子然後我要請一個比較熟的也不一定其實我們其實問下來也不一定因為其實因為我們做了一些訪談其實他們蠻多跟我們說其實他有這個家務幫傭的需求可是他還是會把小孩送托
transcript.whisperx[35].start 810.203
transcript.whisperx[35].end 830.811
transcript.whisperx[35].text 因为现在托育中心跟托育机构它的功能其实很多包括对小孩的早期的发展包括其实对于一些安全的保护健康的部分其实这都是现在很多托育的功能这都不一定都是能够这个家务帮佣可以帮得上的事情所以他们都说他即便需要
transcript.whisperx[36].start 831.571
transcript.whisperx[36].end 858.493
transcript.whisperx[36].text 外籍幫助 可是他還是會把他送托蠻多都跟我們表達這樣的事情那當然就是說我們也要持續去評估啦這個會不會造成什麼樣的影響我希望就是衛福部跟勞動部這邊都要去持續的去評估然後去看到底是不是真的會對於整個就業市場會有一些影響當然 我們會一直隨時觀察然後我想我們接下來的工作就是把配套跟支持的方案給做足是 好 謝謝
transcript.whisperx[37].start 860.495
transcript.whisperx[37].end 864.472
transcript.whisperx[37].text 好 谢谢黄秀芳委员发言接下来请图全级委员发言