iVOD / 169872

Field Value
IVOD_ID 169872
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/169872
日期 2026-06-08
會議資料.會議代碼 委員會-11-5-36-17
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17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 17
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17次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2026-06-08T10:55:26+08:00
結束時間 2026-06-08T11:13:28+08:00
影片長度 00:18:02
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/cf4a05d5bc4f1da0fa42c7a3495124f567622fce35d9e13845bd58b8ef1d753302758f09c82f6d575ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 翁曉玲
委員發言時間 10:55:26 - 11:13:28
會議時間 2026-06-08T09:00:00+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17次全體委員會議(事由:邀請法務部部長、內政部警政署署長、交通部、衛生福利部、海洋委員會海巡署、財政部關務署、教育部、數位發展部就「從源頭查緝到道路安全:我國毒品犯罪與毒駕防制政策」進行專題報告,並備質詢。)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[0].start 0.03096875
transcript.pyannote[0].end 1.34721875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[1].start 6.13971875
transcript.pyannote[1].end 9.24471875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2].start 9.97034375
transcript.pyannote[2].end 10.32471875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[3].start 10.18971875
transcript.pyannote[3].end 10.30784375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[4].start 10.32471875
transcript.pyannote[4].end 10.44284375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[5].start 10.44284375
transcript.pyannote[5].end 11.15159375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[6].start 10.45971875
transcript.pyannote[6].end 12.50159375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[7].start 12.78846875
transcript.pyannote[7].end 12.80534375
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[8].start 12.80534375
transcript.pyannote[8].end 15.45471875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[9].start 12.87284375
transcript.pyannote[9].end 15.26909375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[10].start 16.14659375
transcript.pyannote[10].end 18.30659375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[11].start 18.64409375
transcript.pyannote[11].end 21.83346875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[12].start 20.50034375
transcript.pyannote[12].end 20.88846875
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[13].start 26.25471875
transcript.pyannote[13].end 135.21659375
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[14].start 78.11159375
transcript.pyannote[14].end 78.19596875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[15].start 136.11096875
transcript.pyannote[15].end 138.84471875
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[16].start 139.99221875
transcript.pyannote[16].end 149.27346875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[17].start 150.10034375
transcript.pyannote[17].end 162.13221875
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[18].start 162.57096875
transcript.pyannote[18].end 185.36909375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[19].start 179.83409375
transcript.pyannote[19].end 179.85096875
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[20].start 179.85096875
transcript.pyannote[20].end 179.90159375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[21].start 184.47471875
transcript.pyannote[21].end 186.92159375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[22].start 187.52909375
transcript.pyannote[22].end 188.62596875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[23].start 187.84971875
transcript.pyannote[23].end 214.76534375
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[24].start 192.33846875
transcript.pyannote[24].end 193.41846875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[25].start 194.17784375
transcript.pyannote[25].end 196.52346875
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[26].start 198.59909375
transcript.pyannote[26].end 200.01659375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[27].start 214.96784375
transcript.pyannote[27].end 247.65471875
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[28].start 218.00534375
transcript.pyannote[28].end 218.03909375
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[29].start 218.03909375
transcript.pyannote[29].end 218.34284375
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[30].start 248.11034375
transcript.pyannote[30].end 250.37159375
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[31].start 251.38409375
transcript.pyannote[31].end 277.92846875
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[32].start 276.05534375
transcript.pyannote[32].end 335.84346875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 279.14346875
transcript.pyannote[33].end 280.59471875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[34].start 336.14721875
transcript.pyannote[34].end 411.73034375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[35].start 412.32096875
transcript.pyannote[35].end 428.67284375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[36].start 429.12846875
transcript.pyannote[36].end 431.86221875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[37].start 431.86221875
transcript.pyannote[37].end 435.32159375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[38].start 435.27096875
transcript.pyannote[38].end 453.32721875
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[39].start 454.06971875
transcript.pyannote[39].end 462.67596875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[40].start 458.32221875
transcript.pyannote[40].end 460.06034375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[41].start 463.53659375
transcript.pyannote[41].end 464.39721875
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[42].start 464.59971875
transcript.pyannote[42].end 466.67534375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[43].start 467.09721875
transcript.pyannote[43].end 476.53034375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[44].start 477.08721875
transcript.pyannote[44].end 480.95159375
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 477.37409375
transcript.pyannote[45].end 477.69471875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 480.74909375
transcript.pyannote[46].end 496.76346875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[47].start 496.86471875
transcript.pyannote[47].end 499.61534375
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 499.19346875
transcript.pyannote[48].end 500.47596875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[49].start 500.47596875
transcript.pyannote[49].end 535.99784375
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[50].start 536.74034375
transcript.pyannote[50].end 539.64284375
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[51].start 541.66784375
transcript.pyannote[51].end 543.82784375
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 543.82784375
transcript.pyannote[52].end 546.25784375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[53].start 545.95409375
transcript.pyannote[53].end 550.61159375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[54].start 551.35409375
transcript.pyannote[54].end 552.46784375
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[55].start 554.54346875
transcript.pyannote[55].end 557.74971875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[56].start 558.59346875
transcript.pyannote[56].end 569.91659375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[57].start 570.84471875
transcript.pyannote[57].end 572.58284375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[58].start 572.97096875
transcript.pyannote[58].end 584.81721875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[59].start 586.53846875
transcript.pyannote[59].end 591.71909375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[60].start 593.06909375
transcript.pyannote[60].end 599.04284375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[61].start 600.08909375
transcript.pyannote[61].end 605.59034375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[62].start 607.05846875
transcript.pyannote[62].end 616.03596875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[63].start 617.80784375
transcript.pyannote[63].end 620.77784375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[64].start 621.90846875
transcript.pyannote[64].end 625.85721875
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[65].start 626.29596875
transcript.pyannote[65].end 630.02534375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[66].start 630.37971875
transcript.pyannote[66].end 631.00409375
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[67].start 632.40471875
transcript.pyannote[67].end 642.39471875
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[68].start 642.54659375
transcript.pyannote[68].end 644.33534375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[69].start 645.04409375
transcript.pyannote[69].end 652.45221875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[70].start 654.42659375
transcript.pyannote[70].end 659.16846875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[71].start 659.57346875
transcript.pyannote[71].end 677.52846875
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[72].start 679.09784375
transcript.pyannote[72].end 679.97534375
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[73].start 680.78534375
transcript.pyannote[73].end 682.27034375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[74].start 682.64159375
transcript.pyannote[74].end 685.42596875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[75].start 687.18096875
transcript.pyannote[75].end 699.82034375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[76].start 700.76534375
transcript.pyannote[76].end 705.28784375
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[77].start 705.86159375
transcript.pyannote[77].end 719.66534375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 707.31284375
transcript.pyannote[78].end 707.36346875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[79].start 707.36346875
transcript.pyannote[79].end 707.97096875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[80].start 707.97096875
transcript.pyannote[80].end 709.45596875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[81].start 709.60784375
transcript.pyannote[81].end 709.64159375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[82].start 719.93534375
transcript.pyannote[82].end 720.96471875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[83].start 721.55534375
transcript.pyannote[83].end 726.70221875
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[84].start 721.58909375
transcript.pyannote[84].end 722.06159375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[85].start 722.06159375
transcript.pyannote[85].end 722.07846875
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[86].start 726.97221875
transcript.pyannote[86].end 751.67721875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[87].start 747.44159375
transcript.pyannote[87].end 748.08284375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[88].start 748.79159375
transcript.pyannote[88].end 748.90971875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[89].start 750.51284375
transcript.pyannote[89].end 766.02096875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[90].start 767.91096875
transcript.pyannote[90].end 776.44971875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[91].start 776.98971875
transcript.pyannote[91].end 780.06096875
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[92].start 780.06096875
transcript.pyannote[92].end 780.12846875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[93].start 780.12846875
transcript.pyannote[93].end 780.14534375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[94].start 780.28034375
transcript.pyannote[94].end 780.34784375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[95].start 780.34784375
transcript.pyannote[95].end 780.46596875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[96].start 781.07346875
transcript.pyannote[96].end 799.70346875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[97].start 800.00721875
transcript.pyannote[97].end 801.81284375
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[98].start 801.52596875
transcript.pyannote[98].end 822.55221875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[99].start 822.19784375
transcript.pyannote[99].end 851.99909375
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[100].start 852.72471875
transcript.pyannote[100].end 877.71659375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[101].start 878.23971875
transcript.pyannote[101].end 898.32096875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[102].start 898.25346875
transcript.pyannote[102].end 938.50034375
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[103].start 939.20909375
transcript.pyannote[103].end 943.25909375
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[104].start 943.54596875
transcript.pyannote[104].end 951.59534375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[105].start 952.74284375
transcript.pyannote[105].end 953.06346875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[106].start 953.06346875
transcript.pyannote[106].end 954.02534375
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[107].start 954.02534375
transcript.pyannote[107].end 955.74659375
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[108].start 954.64971875
transcript.pyannote[108].end 955.05471875
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[109].start 957.24846875
transcript.pyannote[109].end 959.52659375
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[110].start 960.38721875
transcript.pyannote[110].end 962.66534375
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[111].start 963.07034375
transcript.pyannote[111].end 964.08284375
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[112].start 964.50471875
transcript.pyannote[112].end 970.12409375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[113].start 969.90471875
transcript.pyannote[113].end 975.05159375
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[114].start 975.79409375
transcript.pyannote[114].end 978.94971875
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[115].start 977.46471875
transcript.pyannote[115].end 978.12284375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[116].start 979.75971875
transcript.pyannote[116].end 982.07159375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[117].start 982.30784375
transcript.pyannote[117].end 983.74221875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[118].start 985.15971875
transcript.pyannote[118].end 985.56471875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[119].start 985.85159375
transcript.pyannote[119].end 987.85971875
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[120].start 989.22659375
transcript.pyannote[120].end 993.58034375
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[121].start 989.86784375
transcript.pyannote[121].end 990.72846875
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[122].start 993.04034375
transcript.pyannote[122].end 993.37784375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[123].start 993.37784375
transcript.pyannote[123].end 1002.55784375
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[124].start 993.58034375
transcript.pyannote[124].end 993.63096875
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[125].start 994.69409375
transcript.pyannote[125].end 994.74471875
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[126].start 994.74471875
transcript.pyannote[126].end 995.14971875
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[127].start 1001.10659375
transcript.pyannote[127].end 1001.22471875
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[128].start 1001.30909375
transcript.pyannote[128].end 1001.32596875
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[129].start 1003.13159375
transcript.pyannote[129].end 1008.97034375
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[130].start 1008.97034375
transcript.pyannote[130].end 1032.83159375
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[131].start 1033.20284375
transcript.pyannote[131].end 1034.13096875
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[132].start 1035.05909375
transcript.pyannote[132].end 1044.84659375
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[133].start 1045.36971875
transcript.pyannote[133].end 1045.40346875
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[134].start 1045.82534375
transcript.pyannote[134].end 1061.33346875
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[135].start 1062.17721875
transcript.pyannote[135].end 1077.29721875
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[136].start 1063.98284375
transcript.pyannote[136].end 1065.73784375
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[137].start 1066.15971875
transcript.pyannote[137].end 1067.18909375
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[138].start 1078.86659375
transcript.pyannote[138].end 1082.27534375
transcript.whisperx[0].start 6.174
transcript.whisperx[0].end 21.366
transcript.whisperx[0].text 好 謝謝主席這邊有請政部長然後廖副署長請鄭明謙政部長 廖副署長以及教育部跟書發部教育部跟書發部請列席 謝謝
transcript.whisperx[1].start 26.297
transcript.whisperx[1].end 43.82
transcript.whisperx[1].text 好的 今天本席之所以要安排有關於獨駕防制的專報主要也是因為在近期真的發生非常多獨駕肇事的案件所以國人也感到非常的
transcript.whisperx[2].start 45.366
transcript.whisperx[2].end 70.731
transcript.whisperx[2].text 這個害怕不曉得會不會哪一天可能又被獨駕的這個人所傷害所造勢那麼事實上依據就是法務部自己的統計2025年各級毒品的施用人數差不多4.6萬那施用二級毒品有2.9萬人這是最多的那麼我剛剛其實也看了警政署今天的報告那麼在
transcript.whisperx[3].start 71.451
transcript.whisperx[3].end 80.776
transcript.whisperx[3].text 事實上就是我們的警察同仁非常非常努力在過去這些年裡面基本上查獲獨駕的幾乎都是零檢也就是98%的案件幾乎就都是零檢那麼如果說我們看到就在113年當時刑法移送的件數大概是2619件
transcript.whisperx[4].start 91.101
transcript.whisperx[4].end 95.565
transcript.whisperx[4].text 到了110年114隔一年就暴增三倍高達8659件那麼在今年一到五月的話則又已經累積到6730件了看起來可能在今年結束之前勢必一定會破一萬件左右
transcript.whisperx[5].start 112.62
transcript.whisperx[5].end 133.095
transcript.whisperx[5].text 所以就是說其實毒價的這個問題非常非常嚴重而這個事情基本上從114年的時候其實就可以看出端倪因為那時候就已經比前一年要暴增了三倍多那本席感到好奇的就是說其實這件事情為什麼我們的這個毒品審查會議我們有個叫做毒品審查審議會議對於就是到底要不要把伊托米指
transcript.whisperx[6].start 140.066
transcript.whisperx[6].end 161.825
transcript.whisperx[6].text 的這個毒品的等級從三級二級然後一直要提高為一級的這件事情拖這麼久等於說拖了整整一年半的時間都沒有積極的去討論到底一拖彌止酸要不要被列為這個毒品管制的範圍請問部長這一年半你們都在做什麼
transcript.whisperx[7].start 162.985
transcript.whisperx[7].end 186.487
transcript.whisperx[7].text 跟委員報告齁其實伊東米子這個是從113年齁我們發覺到有這些的毒價就是用伊東米子這個是沒有管制的這不是毒品喔所以113年我們速度很快在113年的8月5號就公告列管為第三級結果在兩個多月後就再改列為第二級是那為什麼從第二級到第一級
transcript.whisperx[8].start 187.957
transcript.whisperx[8].end 199.143
transcript.whisperx[8].text 差不多距離了一年多的時間而這一年呢就去年那一年是不是因為大罷免的關係所以大家都不關心依托米子氾濫的這個上市煙彈氾濫的程度所以呢其實如果說你按照你當時從這個依托米子從113年8月那時候先把它列為三級然後很快的三個月之後就把它提高為二級
transcript.whisperx[9].start 215.091
transcript.whisperx[9].end 232.139
transcript.whisperx[9].text 那為什麼沒有在去年就把它提高為一級呢而是一直拖拖拖到現在6月17號才要開會如果說按照這個法務部這邊自己的報告說明也說你們這個毒品審議委員會是定期召開每三個月召開一次必要的時候還可以開臨時會議
transcript.whisperx[10].start 233.82
transcript.whisperx[10].end 249.056
transcript.whisperx[10].text 那在這樣的情況之下為什麼沒有積極的去召開那個臨時會議如果說我們這個問題在去年就已經發現很嚴重了其實可以提早因應作業而不是說是一直要拖到6月17號然後才要召開這個獨立審議會議
transcript.whisperx[11].start 251.594
transcript.whisperx[11].end 267.924
transcript.whisperx[11].text 跟委員報告事實上我們對這毒品的分歧這部分是滾動式的一個檢討那的確是這個急速的一個增加就是因為我們把內陸毒品所以警方才我們有就專案的一個查緝所以才會才會就
transcript.whisperx[12].start 268.624
transcript.whisperx[12].end 280.734
transcript.whisperx[12].text 查獲的才會就急速的一個增加也就是因為它內陸一個毒品的一個管制那這些我們才會就專程最早內陸啊就是本席知道說就是說同意就是法務部在113年的時候當時有積極的處理那但是呢本席這邊是要譴責就是為什麼法務部在後來的這一段時間這麼消極沒有積極的去做處理如果說不是因為最近又發生了這麼多起的這個毒架造勢的案件會不會法務部到現在都還
transcript.whisperx[13].start 298.569
transcript.whisperx[13].end 319.001
transcript.whisperx[13].text 還沒有想到說要把這個毒品升高為一級所以呢本席是認為說希望就是部長這邊你們以後如果說要召開毒品審議會議的時候我非常同意您剛說的一定要滾動式的去檢討而且今天我們看到的是伊托米脂酸的這個問題但是還有很多其他的也是屬於麻醉性的藥品
transcript.whisperx[14].start 322.523
transcript.whisperx[14].end 335.43
transcript.whisperx[14].text 他未來很不可能又會去用在跟其他的毒品做結合那麼這部分的話真的是必須要加速的處理啦那當然總是就是說6月17號毒品審議委員會要開會應該沒有問題的話應該是會這樣依託彌止就是提高為一級毒品那本期希望說你們這邊還是能夠以後類似遇到這樣的狀況一定要積極的處理不要再這麼
transcript.whisperx[15].start 349.697
transcript.whisperx[15].end 376.488
transcript.whisperx[15].text 這個不要嚴當不要嚴當處理好那還有另外一個問題就是說對於呢現在國內茶貨沒有列管先驅原料或是新興濫用的物質如果是具有產業用途無法列入毒品品項的時候獨省會會做成一個附帶決議要報請行政院以專案方式來指定主管機關來做處理來控制它的流向那麼事實上海巡署到目前為海巡署
transcript.whisperx[16].start 376.988
transcript.whisperx[16].end 402.12
transcript.whisperx[16].text 我看到報告就說已經進行法務部要將伊托米子酸列入毒品先驅原料管制那從源頭就要徹底的去截斷毒品供應鏈所以現在因為伊托米子是屬於醫療用的短效靜脈的麻醉劑所以我這邊可能順便請教衛福部就是請問伊托米子到底有沒有符合所謂具有產業用途的要件
transcript.whisperx[17].start 402.62
transcript.whisperx[17].end 431.789
transcript.whisperx[17].text 如果說它是屬於具有產業用途的這種興趣原料的話那它的管理是由衛福部來主管嗎跟委員報告目前依托米子是合法的就是合法的依托米子藥品是我們核准的這個靜脈麻醉的用藥那它是一個注射劑目前衛福部這邊只有核准一張製劑的輸入許可證也沒有核任何的原料藥那依托米子這個成分它只有醫療的用途它並沒有工業的用途
transcript.whisperx[18].start 432.069
transcript.whisperx[18].end 453.124
transcript.whisperx[18].text 所以你們有沒有監管他的這個整個源頭進來的流向報告委員有關於依託米子的製劑跟原料的部分他因為目前也列為管制藥品所以他們是全程被我們監管那使用的單位的布測也會做相關的紀錄留存我們會定期的查核所以至於說他是不是作為先驅原料這要看最後獨省會他們的決議那如果列為先驅原料的話是經濟部在管理以上
transcript.whisperx[19].start 454.147
transcript.whisperx[19].end 480.359
transcript.whisperx[19].text 所以這個部分來說又不是屬於衛福部主管所以是屬於經濟部主管假設他是屬於先驅原料的話請問經濟部現在有會有作為嗎不好意思今天我們有邀請經濟部嗎沒有好沒關係那這個可能之後再說其實我想衛福部應該也會知道如果他是屬於這個先驅原料的話那部長不知道這裡可以回答嗎就是會將這個伊托米池列為先驅原料嗎
transcript.whisperx[20].start 485.545
transcript.whisperx[20].end 496.359
transcript.whisperx[20].text 因為伊托米子算是伊托米子的一個先驅的原料那這部分我們同日在6月17日我們也會送給獨省來審理要把它列入獨品
transcript.whisperx[21].start 496.946
transcript.whisperx[21].end 523.602
transcript.whisperx[21].text 好 希望能夠就是加強管制我們希望把它列入毒品好的 那麼接下來就是說本席要再進一步的詢問就是因為行政院也宣示了要積極的修法跟啟動毒品與毒價相關修法法務部就負責刑法 毒品危害防治條例然後交通部又負責管理條例衛福部則負責陰害防治法那麼事實上就是這個我們的
transcript.whisperx[22].start 524.562
transcript.whisperx[22].end 552.028
transcript.whisperx[22].text 行政院政委林明信有說希望這個月就可以把相關的修法送到立法院不過本席真的對於這句話我感到我會打個大大的問號不知道部長知不知道現在行政院押了多少案子尚在執行審查中的有多少案子我沒有這幫的資料我告訴你現在行政院有154案是押在行政院該審沒有審
transcript.whisperx[23].start 554.568
transcript.whisperx[23].end 569.622
transcript.whisperx[23].text 我们立法院已经积极的通过好几个案子那么当时也要求行政院要提出对案迟迟不提出包含我们上礼拜讲的有关于特留份的修法我们给了法务部多少的时间
transcript.whisperx[24].start 570.885
transcript.whisperx[24].end 584.611
transcript.whisperx[24].text 都沒有提出對岸就我們那天在開在黨協商的時候也要求說法務部如果說你們都已經研議了準備要反案要預告了要先提出來到委員會讓我們委員們知道啊然後我還記得次長說我們過幾天才會預告結果當天下午就預告了我不知道是現在是要純粹是要跟立法院作對嗎還是想要搶功勞
transcript.whisperx[25].start 600.134
transcript.whisperx[25].end 625.432
transcript.whisperx[25].text 我們本來特留份的法案法條在上個禮拜五基本上就可以刪讀了就是因為現在可能莊院選委員要等待法務部的案子所以又把這個特留份的這個這三讀通過的時間又壓下來了我要講的是其實我一點都不相信行政院會在這個月就會將相關的修法送到立法院
transcript.whisperx[26].start 626.365
transcript.whisperx[26].end 652.165
transcript.whisperx[26].text 如果會的話那就代表行政院靈明性就是選擇性修法多少重要的法案除了剛剛我們講特留份小額貪污的免刑的修法也是法務部支持的你們有提出法案嗎也是壓在這個行政院公務人員的待遇調整修法也是一樣行政院人事行政總署早就提出了全部都壓在行政院
transcript.whisperx[27].start 654.448
transcript.whisperx[27].end 677.525
transcript.whisperx[27].text 我知道這件事情當然跟部長您無關啦就是我想您也很無奈因為法務部司法院等等這些機關有非常多的法案現在全部都要在行政院但是我要講就是說我現在看到行政院有154案沒有提出來我會一個去檢討他到底是壓了多久我這次我一定會在預算上面我要反映我對行政院的不滿同時我也要
transcript.whisperx[28].start 681.265
transcript.whisperx[28].end 699.422
transcript.whisperx[28].text 接下來是不是這個月就會將相關的法案全部送出好那麼接下來就是說還有就是有關於這個要請教內政部警政署副署長跟教育部的就是事實上剛剛也在內政部的報告裡面有看到目前
transcript.whisperx[29].start 700.851
transcript.whisperx[29].end 720.444
transcript.whisperx[29].text 全國唾液的毒品快篩劑在115年大概有四萬五千多劑那四萬五千多劑因為你們之後要發到各個不同的派出所去其實在平均每一間的派出所大概一年只能分到三十劑其實是不夠的
transcript.whisperx[30].start 721.925
transcript.whisperx[30].end 750.255
transcript.whisperx[30].text 同樣的對不起還有教育部也是教育部說先採購五千劑然後再分配給各個縣市但是我們現在全國有上千個或是有沒有接近一萬個高中小學有五萬七千個班級你這五千劑是要怎麼去分配就算是之後準備要採取2.8萬劑左右那麼要怎麼去分配所以我想請教就是警視副署長還有教育部就是你們要怎麼樣去
transcript.whisperx[31].start 751.816
transcript.whisperx[31].end 778.927
transcript.whisperx[31].text 就是我們今年已經增加到四萬五千劑目前那還會再滾動式的修正那是地方的一個執行的一個狀況他可能在擴充增購這個都會做滾動式的修正我現在講就說你根本不夠嘛對不對你們有沒有預估多少劑多少的這個快篩劑的存量才會足夠去做現在的這種快篩的檢驗
transcript.whisperx[32].start 781.107
transcript.whisperx[32].end 796.935
transcript.whisperx[32].text 目前我們覺得到目前為止四萬五千計當然還要是後續的一個執行狀況那目前因為去年一萬多計那今年已經擴增到四萬五千計了目前來講是足夠的足夠第一線的同仁在執行那如果不夠的話隨時會滾動式修正來擴增來增購
transcript.whisperx[33].start 801.058
transcript.whisperx[33].end 820.719
transcript.whisperx[33].text 教育部這邊是先採購五千劑來協助優先分配下去給縣市來執行後續會納入共同供應契約以我們過往的一個尿液篩檢的量大概是兩萬劑所以大概也有跟內政部 警政署合作未來就是納入共同供應契約的量由縣市來進行採購
transcript.whisperx[34].start 822.381
transcript.whisperx[34].end 827.264
transcript.whisperx[34].text 我想这个采购部分应该要加速的进行另外也要再请教教育部的
transcript.whisperx[35].start 852.801
transcript.whisperx[35].end 877.21
transcript.whisperx[35].text 我覺得學校跟老師是很無奈的但是如果不做的話可能又會被學校檢討或是教育部也會檢討所以教育部有沒有想到一個就是可以建立一個全國性的通報機制就是如果說這些學生或家長不願意配合的總要有一個管理的機制吧或是說是看看是由警政署還是哪一個單位來負責出面來做這樣的一個檢查
transcript.whisperx[36].start 878.28
transcript.whisperx[36].end 886.129
transcript.whisperx[36].text 跟委員報告過去就是如果有拒絕這個篩檢以前尿液篩檢的部分也就是會同相關的單位 競爭單位來做協助那只是我們剛剛特別的補充是說還是希望先進行溝通那到真的是不配合那我們相關的說明之後可能也會同相關單位來協助
transcript.whisperx[37].start 898.402
transcript.whisperx[37].end 907.105
transcript.whisperx[37].text 當然還有另外一個問題就是說很多這個青少年學生或許會覺得自己被標籤化所以在事後的輔導或是在怎麼樣選定哪一些學生必須要做這樣的一個脫衣篩檢的時候可能也要特別注意這個問題那最後我要請教就是速發部跟衛福部其實剛剛聽了很多的委員有在講就是說現在在網路媒體平台上面的確非常容易買到
transcript.whisperx[38].start 924.07
transcript.whisperx[38].end 944.444
transcript.whisperx[38].text 電子煙那麼這個從衛福部跟速發部之前也在說這電子煙的製造販賣本來就是不允許的但是明明就是在平台上面我們可以看到這麼多的商店這麼多的店家都在賣請問我們到底有沒有到目前為止我們有沒有處罰過就是台灣的這幾個大的平台包含GoogleMeta集團底下的Facebook IG等等這些平台有處罰過嗎
transcript.whisperx[39].start 953.139
transcript.whisperx[39].end 977.811
transcript.whisperx[39].text 我們有處罰過有處罰過幾件網際網路的部分嗎對網際網路的部分監測到的是三萬兩千多件那真正處罰因為有些還在行政訴訟當中這麼多年了沒有因為他們違反陰害防治法而被處罰嗎有 有真正處罰過啦真正處罰過幾件嘛
transcript.whisperx[40].start 979.795
transcript.whisperx[40].end 993.426
transcript.whisperx[40].text 有處罰過Google 處罰過Meta嗎 有處罰過Facebook嗎請問書發部知道這個數字嗎電子煙的部分191件 加熱煙違法的加熱有30件是處罰哪一個平台
transcript.whisperx[41].start 1003.671
transcript.whisperx[41].end 1032.514
transcript.whisperx[41].text 網際網路包括Facebook還有Google然後還有像那個電商平台好 本席希望衛福部提供給我這個數據你們到目前為止譬如說這個近十年或近五年近十年好了你們處罰了多少件網際網路平台然後呢案件數以及累積的罰環本席需要知道這個數字因為我認為說其實衛福部或數法部基本上是碰到美國的這個平台集團就不敢
transcript.whisperx[42].start 1033.294
transcript.whisperx[42].end 1061.056
transcript.whisperx[42].text 出手了嗎明明就知道說現在就是在網路上面販售情形很嚴重除了處罰國內自己的店家之外平台也有很大的責任在上面你們只是查緝查獲剛才還說是我告知這些平台他們要盡善良管理人責任他就已經不是善良管理人了他是故意放縱甚至去包庇包容這些販賣毒品的這些店家
transcript.whisperx[43].start 1062.87
transcript.whisperx[43].end 1077.26
transcript.whisperx[43].text 對我希望國建署還有書發部要這個積極要勇於認識該罰就要罰不要因為他是美國的業者所以我們就不敢處罰好嗎好好那麻煩本席要的報告請你們一個月之內跟我提供好好謝謝謝謝王小林家委謝謝政部長還有各位立席官員