iVOD / 169526

Field Value
IVOD_ID 169526
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/169526
日期 2026-05-21
會議資料.會議代碼 委員會-11-5-19-14
會議資料.會議代碼:str 第11屆第5會期經濟委員會第14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 14
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5會期經濟委員會第14次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2026-05-21T10:28:47+08:00
結束時間 2026-05-21T10:39:09+08:00
影片長度 00:10:22
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/14c66ee36e76b85c2cc11acf4c186325ca1860e2f1c42d1af929c1ba330123fb60a2c0502c4bf3f75ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 賴瑞隆
委員發言時間 10:28:47 - 10:39:09
會議時間 2026-05-21T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第5會期經濟委員會第14次全體委員會議(事由:邀請經濟部部長率台灣糖業股份有限公司董事長、農業部部長、行政院災害防救辦公室首長、行政院公共工程委員會首長、內政部首長率國土管理署首長、交通部首長、原住民族委員會首長、財政部國有財產署首長、國軍退除役官兵輔導委員會首長及衛生福利部首長就「全台各縣市汛期防洪防災工程準備情形及花蓮馬太鞍溪堰塞湖災後復原重建工作」執行進度及預算運用進行報告,並備質詢。 【5月20日及5月21日二天一次會】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 0.03096875
transcript.pyannote[0].end 2.17409375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[1].start 8.01284375
transcript.pyannote[1].end 10.62846875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[2].start 10.91534375
transcript.pyannote[2].end 11.59034375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3].start 11.59034375
transcript.pyannote[3].end 11.64096875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[4].start 11.64096875
transcript.pyannote[4].end 11.69159375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 11.69159375
transcript.pyannote[5].end 12.07971875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[6].start 17.36159375
transcript.pyannote[6].end 59.00909375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[7].start 59.48159375
transcript.pyannote[7].end 59.97096875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[8].start 60.81471875
transcript.pyannote[8].end 61.15221875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[9].start 61.38846875
transcript.pyannote[9].end 62.99159375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[10].start 63.58221875
transcript.pyannote[10].end 67.02471875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[11].start 67.34534375
transcript.pyannote[11].end 80.42346875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[12].start 80.65971875
transcript.pyannote[12].end 82.63409375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[13].start 83.10659375
transcript.pyannote[13].end 85.18221875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[14].start 85.43534375
transcript.pyannote[14].end 87.30846875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[15].start 87.73034375
transcript.pyannote[15].end 89.77221875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[16].start 90.02534375
transcript.pyannote[16].end 92.37096875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[17].start 92.62409375
transcript.pyannote[17].end 93.77159375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[18].start 94.02471875
transcript.pyannote[18].end 95.84721875
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[19].start 95.84721875
transcript.pyannote[19].end 95.88096875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[20].start 95.96534375
transcript.pyannote[20].end 102.56346875
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[21].start 102.86721875
transcript.pyannote[21].end 108.99284375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[22].start 109.51596875
transcript.pyannote[22].end 130.33971875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 130.57596875
transcript.pyannote[23].end 131.31846875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[24].start 131.36909375
transcript.pyannote[24].end 131.79096875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 132.04409375
transcript.pyannote[25].end 157.94721875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[26].start 158.31846875
transcript.pyannote[26].end 169.82721875
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[27].start 169.82721875
transcript.pyannote[27].end 170.24909375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 170.95784375
transcript.pyannote[28].end 176.45909375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[29].start 176.45909375
transcript.pyannote[29].end 176.54346875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 176.54346875
transcript.pyannote[30].end 176.59409375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[31].start 176.59409375
transcript.pyannote[31].end 176.66159375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[32].start 176.66159375
transcript.pyannote[32].end 176.74596875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[33].start 177.06659375
transcript.pyannote[33].end 179.61471875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[34].start 179.74971875
transcript.pyannote[34].end 184.67721875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[35].start 184.84596875
transcript.pyannote[35].end 185.28471875
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[36].start 185.57159375
transcript.pyannote[36].end 186.58409375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[37].start 186.93846875
transcript.pyannote[37].end 189.18284375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[38].start 189.53721875
transcript.pyannote[38].end 191.93346875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[39].start 192.15284375
transcript.pyannote[39].end 196.10159375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[40].start 196.10159375
transcript.pyannote[40].end 260.44596875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[41].start 196.11846875
transcript.pyannote[41].end 196.70909375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[42].start 260.56409375
transcript.pyannote[42].end 265.33971875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[43].start 265.64346875
transcript.pyannote[43].end 266.08221875
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[44].start 266.47034375
transcript.pyannote[44].end 270.48659375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[45].start 270.70596875
transcript.pyannote[45].end 272.86596875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[46].start 273.20346875
transcript.pyannote[46].end 282.04596875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[47].start 282.33284375
transcript.pyannote[47].end 285.45471875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[48].start 285.67409375
transcript.pyannote[48].end 289.15034375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[49].start 289.25159375
transcript.pyannote[49].end 292.25534375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[50].start 292.42409375
transcript.pyannote[50].end 296.22096875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[51].start 294.55034375
transcript.pyannote[51].end 300.05159375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[52].start 297.25034375
transcript.pyannote[52].end 297.28409375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[53].start 300.18659375
transcript.pyannote[53].end 304.08471875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[54].start 304.32096875
transcript.pyannote[54].end 310.83471875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[55].start 304.35471875
transcript.pyannote[55].end 306.24471875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[56].start 306.63284375
transcript.pyannote[56].end 306.68346875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[57].start 310.27784375
transcript.pyannote[57].end 310.59846875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[58].start 310.83471875
transcript.pyannote[58].end 314.76659375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[59].start 313.26471875
transcript.pyannote[59].end 315.37409375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[60].start 314.86784375
transcript.pyannote[60].end 318.69846875
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[61].start 316.82534375
transcript.pyannote[61].end 319.49159375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[62].start 319.10346875
transcript.pyannote[62].end 322.15784375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[63].start 321.60096875
transcript.pyannote[63].end 326.95034375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[64].start 326.32596875
transcript.pyannote[64].end 332.94096875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[65].start 332.94096875
transcript.pyannote[65].end 332.95784375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[66].start 332.95784375
transcript.pyannote[66].end 333.02534375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[67].start 333.02534375
transcript.pyannote[67].end 338.72909375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[68].start 338.72909375
transcript.pyannote[68].end 339.06659375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[69].start 339.06659375
transcript.pyannote[69].end 339.08346875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[70].start 339.13409375
transcript.pyannote[70].end 342.69471875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[71].start 342.94784375
transcript.pyannote[71].end 344.77034375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 344.21346875
transcript.pyannote[72].end 347.74034375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[73].start 346.74471875
transcript.pyannote[73].end 347.50409375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[74].start 347.89221875
transcript.pyannote[74].end 391.80096875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[75].start 362.50596875
transcript.pyannote[75].end 363.34971875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[76].start 367.68659375
transcript.pyannote[76].end 367.92284375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[77].start 367.92284375
transcript.pyannote[77].end 367.99034375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 372.86721875
transcript.pyannote[78].end 373.79534375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[79].start 385.67534375
transcript.pyannote[79].end 386.40096875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[80].start 392.03721875
transcript.pyannote[80].end 396.18846875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[81].start 396.37409375
transcript.pyannote[81].end 401.41971875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[82].start 401.74034375
transcript.pyannote[82].end 404.03534375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[83].start 404.18721875
transcript.pyannote[83].end 406.49909375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[84].start 406.87034375
transcript.pyannote[84].end 410.02596875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[85].start 410.19471875
transcript.pyannote[85].end 411.47721875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[86].start 411.59534375
transcript.pyannote[86].end 422.76659375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[87].start 422.04096875
transcript.pyannote[87].end 447.91034375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[88].start 425.80409375
transcript.pyannote[88].end 425.97284375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 425.97284375
transcript.pyannote[89].end 426.07409375
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[90].start 426.07409375
transcript.pyannote[90].end 426.12471875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[91].start 435.54096875
transcript.pyannote[91].end 435.82784375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[92].start 448.28159375
transcript.pyannote[92].end 469.15596875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[93].start 457.34346875
transcript.pyannote[93].end 457.36034375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 460.97159375
transcript.pyannote[94].end 461.84909375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[95].start 469.40909375
transcript.pyannote[95].end 475.92284375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[96].start 476.36159375
transcript.pyannote[96].end 483.55034375
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[97].start 482.57159375
transcript.pyannote[97].end 483.92159375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[98].start 483.92159375
transcript.pyannote[98].end 490.24971875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[99].start 487.80284375
transcript.pyannote[99].end 522.46409375
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[100].start 491.92034375
transcript.pyannote[100].end 492.29159375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[101].start 493.91159375
transcript.pyannote[101].end 494.19846875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[102].start 522.71721875
transcript.pyannote[102].end 523.40909375
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[103].start 523.49346875
transcript.pyannote[103].end 530.93534375
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[104].start 531.28971875
transcript.pyannote[104].end 543.10221875
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[105].start 547.11846875
transcript.pyannote[105].end 548.06346875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[106].start 548.40096875
transcript.pyannote[106].end 551.06721875
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[107].start 551.43846875
transcript.pyannote[107].end 555.06659375
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[108].start 555.37034375
transcript.pyannote[108].end 559.87596875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[109].start 559.87596875
transcript.pyannote[109].end 573.54471875
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[110].start 574.10159375
transcript.pyannote[110].end 596.41034375
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[111].start 596.62971875
transcript.pyannote[111].end 601.30409375
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[112].start 601.33784375
transcript.pyannote[112].end 616.76159375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[113].start 617.31846875
transcript.pyannote[113].end 618.58409375
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[114].start 618.58409375
transcript.pyannote[114].end 618.97221875
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[115].start 618.90471875
transcript.pyannote[115].end 620.33909375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[116].start 620.01846875
transcript.pyannote[116].end 620.55846875
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[117].start 621.53721875
transcript.pyannote[117].end 621.97596875
transcript.whisperx[0].start 0.289
transcript.whisperx[0].end 10.374
transcript.whisperx[0].text 我請奈瑞隆委員質詢好我請一下那個經濟部的何次長請經濟部何次長
transcript.whisperx[1].start 17.443
transcript.whisperx[1].end 40.243
transcript.whisperx[1].text 市長我先請教一下一個高雄人 包括台船員工也很關心的問題就是說潛艦的預算國民黨有委員提案全數凍結119億的預算那台船員工也擔心影響他們生計那我們也都知道潛艦其實這個台船付出相當大的心力啦800多個員工投入其中
transcript.whisperx[2].start 40.603
transcript.whisperx[2].end 58.492
transcript.whisperx[2].text 這也是國家交付的任務 做一艘真的是不賺錢的 是很辛苦的結果後面的經費整個進展都有在進展當中 結果現在也被提案要全數凍結這會大量的影響到未來的整個發展 人才的留下來 甚至於未來潛艦的發展
transcript.whisperx[3].start 61.635
transcript.whisperx[3].end 71.382
transcript.whisperx[3].text 市長你怎麼看當然我們還是希望立法院國民黨黨團這邊能夠來支持我們這個潛艦的預算那因為這個潛艦現在目前正在進行各項的測試那我們也不希望說這樣的一個凍結預算影響到
transcript.whisperx[4].start 85.613
transcript.whisperx[4].end 108.113
transcript.whisperx[4].text 我們這個未來整個潛艦國造的這樣的一個政策那也更不希望說這個國防自主跟本土軍工的產業受到影響這個都影響很重大的包括潛艦甚至於我們這個4700億的這個部分被沒有放入的部分這個其實在包括台船我們很多的
transcript.whisperx[5].start 109.734
transcript.whisperx[5].end 129.601
transcript.whisperx[5].text 整個無人艦的部分無人艇的部分其實它都影響很重大那好不容易我們有一個這麼強的一個造船的產業鏈在台灣在高雄建立起來它影響到非常多的生計那這個對於整個台船都有相當重大的影響更何況台船又承擔了很多國家重責大任當時的潛艦包括
transcript.whisperx[6].start 132.583
transcript.whisperx[6].end 151.72
transcript.whisperx[6].text 這個黃海翡翠輪當時的封店的時候也是幾乎都是不計成本然後全力的付出的所以到現在為止台船還承受相當大的一個壓力的那如果國家在這件事情上面包括立法院這邊沒有給台船支持的話那我想台船人跟高雄人其實會非常失望的
transcript.whisperx[7].start 152.1
transcript.whisperx[7].end 176.523
transcript.whisperx[7].text 這件事情上面大家是掏心掏肺的全力的支撐著國家的政策支撐著國家的發展支撐國防產業的然後人才也不斷在留住那如果沒有很明確的一個理由那動不動就把預算全數要把它給凍結住的話我想高雄人跟台船人都沒辦法接受是次長這個部分我希望經濟部也應該要表達出你們的態度跟你們的立場是
transcript.whisperx[8].start 177.373
transcript.whisperx[8].end 193.303
transcript.whisperx[8].text 我們絕對希望整個國防的這個預算是站在整個國家安全還有這個軍工產業自主發展的這樣的一個觀點然後來朝野黨團大家一起來來支持我們這個所謂潛艦國造的這樣的一個
transcript.whisperx[9].start 195.905
transcript.whisperx[9].end 221.819
transcript.whisperx[9].text 它不只是國防而已它其實也是一個我們產業自主很重要的一環造船產業而且這些人才一旦流失或這些東西一旦這樣不斷的從負面這個角度下去的話其實我們這個產業是更難留住人才而且更會打擊到那甚至會影響到相當多員工的一些他們家庭的生計800個員工上千個家庭的一個影響這個絕對非同小可所以我希望
transcript.whisperx[10].start 223.099
transcript.whisperx[10].end 239.533
transcript.whisperx[10].text 經濟部也要展現出你們的一些態度出來不要只讓台川工會或讓所有的在發聲你們應該要積極的去溝通跟發聲讓大家知道它不只是國防部的事它其實也是經濟部的事也是全台灣大家應該共同重視的事情好不好 請經濟部要積極的發聲跟協助
transcript.whisperx[11].start 241.474
transcript.whisperx[11].end 269.459
transcript.whisperx[11].text 好 再要請教一下昨天總統有提到的這個我們對於中小微跟傳統產業的部分要投入千億的一個8年投入千億的預算來協助確實這一段時間以來其實對於傳產對於中小微的企業其實應該給予更多製造物特別是在關稅有限沒有得到支持的部分這應該要給予協助這也可以讓他們能夠有喘息甚至能夠在這一波的過程中能夠撐過去
transcript.whisperx[12].start 271.079
transcript.whisperx[12].end 295.807
transcript.whisperx[12].text 這個部分未來會怎麼做經濟會怎麼做我們會遵照總統的指示那還有院長也指出我們要研擬周曉微企業的這個轉型升級的這個發展條例那這部分我們現在都已經在規劃這個條例的一個內容那當然就是未來預算的這個編列我們也會遵照總統跟院長的指示我先問一下預算的編列預算編列會用特別預算的方式來編列嗎還是會納入到
transcript.whisperx[13].start 300.68
transcript.whisperx[13].end 316.322
transcript.whisperx[13].text 這個部分我們會再跟主計總署這邊再來寫所以他是八年八年的一千億的部分嘛那修的法上面會有中小企業發展條例要來修對我們會一起把它這個產創條例會修嗎會動嗎產創條例目前正在修
transcript.whisperx[14].start 317.983
transcript.whisperx[14].end 341.632
transcript.whisperx[14].text 所以會一併來做一些調整我們會做一些區別啦那什麼時候會把這個整個草案送出來就相關的這些方案我們希望這個立法院下會期的時候能夠送到這個立法院這邊來做審查法案是下個會期送進來但是這個一千億的部分這應該主要會在經濟部主責吧對那這個方案整個詳細的方案什麼時候會提出來
transcript.whisperx[15].start 343.272
transcript.whisperx[15].end 363.291
transcript.whisperx[15].text 我們會盡快我看院長也要求要盡快來提出這個嘛好 這個很重要啦因為我們的不管是我們的經濟發展或我們高科技各方面的其實都相當的好但是對於傳產對於中小微的這些企業其實他們承受到相當大的一些壓力這個部分經濟部要用更大的力道來協助他們因為他們是
transcript.whisperx[16].start 364.111
transcript.whisperx[16].end 385.587
transcript.whisperx[16].text 國家最基層最底層最堅強的實力的一環他們現在確實遭受到相當大的一個壓力國家要給予他們更大的支持我們不要看到上面很光鮮亮麗的一面當然每次我們經濟成長率不錯我們上這第一季也很好包括我們股市也很好但是在這個傳統產業裡面還是承受相當大的壓力這個經濟部要大力來支持
transcript.whisperx[17].start 387.208
transcript.whisperx[17].end 412.481
transcript.whisperx[17].text 那另外一個是除了這個之外其實他們也提到很多的是缺工的問題缺工一直都是問題這個經濟部有沒有提出比較好的方案出來這個部分其實我們一直都跟勞動部一起在共同來解決這個問題那院長也指示就是說我們這個部分怎麼去解決這個缺工的問題我們也希望未來能夠在這個轉型升級條例裡面把各項的這些對勞工的這個照顧還有怎麼留財攬財
transcript.whisperx[18].start 416.843
transcript.whisperx[18].end 444.165
transcript.whisperx[18].text 然後還有建立友善職場的一個環境的這個部分我們都會把他納到這個這個我會建議經濟部要採取更積極的作為因為缺工的問題特別是很多的高級人才也大量的吸引很多人才往高科技走的時候那傳產的這一塊缺工跟中小缺工就會更加的嚴重那他更找不到工那特別是有些傳產的是比較辛苦的工作很多人其實不見得真的願意去做這一塊人力上怎麼來補足他們
transcript.whisperx[19].start 444.745
transcript.whisperx[19].end 462.548
transcript.whisperx[19].text 就一定是要遇到這個挑戰特別我們又遇到了少子化的問題我們也努力在解決總統昨天提出來一些解決方案了但是即使在這短時間內也沒有辦法馬上補足我們現在所需要的人力的問題我覺得這一塊經濟部可能也要有更積極的一些想法來協助好不好我希望能夠盡快來提出來
transcript.whisperx[20].start 464.049
transcript.whisperx[20].end 475.335
transcript.whisperx[20].text 再來我也請教一下這個水的部分這段時間水型大家也很關心那中南部大概還是有壓力那我們現在水到6月7月沒有問題吧
transcript.whisperx[21].start 476.734
transcript.whisperx[21].end 483.462
transcript.whisperx[21].text 我們現在努力確保六月底之前民生產業以及農業灌溉的這個六月底前沒有問題我們努力朝這個方向來努力應該是沒有問題沒有問題就講沒有問題讓大家有信心六月底前沒有問題
transcript.whisperx[22].start 494.335
transcript.whisperx[22].end 521.498
transcript.whisperx[22].text 但是接下來要看梅雨季節跟包括颱風所帶來的雨量如果順利有帶來的話當然就是這接下來就會比較順利一點我希望還是要密切注意那另外是有很多的現在的防災的工程其實極端氣候出現了之後很多的防災工程要進我也希望水利署在一些重大的一些水利建設的補助這邊有非常多市府也提出了38項
transcript.whisperx[23].start 522.799
transcript.whisperx[23].end 542.621
transcript.whisperx[23].text 我希望競速來合併 競速來協助地方趕快把這些水利的工程競速來完成市長這個有沒有問題這個應該不會有問題這不會有問題啦 38項競速來合併啦好 謝謝那另外國土部署也說明一下我們大概也有7項是下水道的一些補助部分 這個有沒有問題
transcript.whisperx[24].start 547.25
transcript.whisperx[24].end 564.645
transcript.whisperx[24].text 來 蔡署長報告委員 那個這些案件我們會上一次是有開過會那有一些資料要地方補件那補件完以後我想這個部分應該沒問題這些案件我都很清楚 謝謝好 所以補件完對 因為署長也是從高雄出身所以很清楚 那會全力支持啦會 好 謝謝
transcript.whisperx[25].start 566.607
transcript.whisperx[25].end 595.847
transcript.whisperx[25].text 那最後未來的六年的5531億這個跨水域的跨部會的一個治水的一個計畫我也希望來大力推動那最後再問一個沿海地區的部分我們現在過去做了防災型的電感地下化這個成效都相當好像幾次的颱風山頭颱風來的時候其實從小港跟我前陣子那邊的登陸但事實上我們電線感的狀況其實因為地下化了所以就很好那未來是不是你請
transcript.whisperx[26].start 596.887
transcript.whisperx[26].end 619.906
transcript.whisperx[26].text 部裡面能不能持續來推動這個政策好不好好因為我們在防災型的時候有時候你遇到這樣的問題電線廠整個吹斷那個16、7級的強風電廠推斷整個電力的復原那高雄又是電力的重鎮我們幾乎輸送系統上上都電力出去我希望這一塊經濟部要大力支持台電大力支持來加速地下化的工程好嗎好好謝謝市長謝謝委員好