上班時間喝酒綁樁?農田水利署彰化處疑續舊習 花83萬公帑吃喝遭投訴
太報.2024年9月9日 10:09
農業部農田水利署彰化管理處外觀。翻攝自農田水利署彰化管理處臉書
農業部農田水利署彰化管理處今(9/9)遭週刊揭發,今年6月竟在上班期間,已慶祝水利節等開會名義在裝設豪奢的餐廳席開80桌,共耗費83萬公帑,與會者甚至有農田水利署署長蔡昇甫、行政院中部聯合服務中心副執行長吳音寧,以及彰化管理處處長徐瑞旻、多數員工、地方立委、議員、鄉鎮市長等人,場面可謂盛大。爆料者更說,此餐會就像選舉綁樁大會,唱歌喝酒猶如回到改制前的水利會時代,且有違反預算執行規定之嫌。

根據《鏡週刊》報導,農田水利署彰化管理處於6月舉辦「處慶祝水利節活動暨水利小組聯席會議」,假借會議名義,實則在彰化市皇朝鼎宴會館席開80桌,中央長官有署長蔡昇甫、吳音寧、農業部綜合規劃司長蔡巧蓮,地方長官如農田水利署彰化管理處長徐瑞旻、藍綠立委與縣議員、鄉鎮市長、彰化管理處員工、各處室小組長等等,場面相當盛大熱鬧。

《鏡週刊》報導,爆料者表示,這場會議辦在6月7日上班日,會議從中午11點開始,徐瑞旻用10分鐘報告公務與成果,蔡昇甫也有上台致詞,後續小組會議上,幾名小組長反映部分工作問題,管理處予以回覆,整個流程不過半小時,台下數百人便開始吃菜喝酒,長官們、立委議員等人開始逐桌敬酒、聊天,更有與會者喝到醉醺醺,到台上唱歌,整個場面彷彿回到改制前的水利會時代,像選舉綁樁大會。

爆料者還說,過往農田水利署也曾慶祝水利節,但以前預算頂多發餐盒便當,或者紀念品小禮物,現在開流水席就得有相關預算,通過民意機關審查才行,堵絕政府單位揮霍。另外,水利會2020年改制公務機關納入農田水利署,前農業部部長陳吉仲對作業基金管控比較嚴格,再加上剛好遇到新冠肺炎疫情,自2020年起往後幾年,全國本部與17個管理處無人敢假借小組長會議辦類似餐會,直到新部長陳季駿上台後,以前的陋習又死灰復燃。

《鏡週刊》調查,這次餐會一桌8千元,餐費共64萬元,再加上遊覽車16萬5千元、舞台布置等雜支,總支出共83萬元,爆料者更言,這筆經費雖然有經過農田水利署彰化管理處依「政府採購法」公開招標,但沒有依照公務機關編列預算核銷,有逃避監督的嫌疑。

根據「作業基金採企業會計準則適用用途別科目」,小組長經費編列在「9198其他」項目;慶祝水利節席開80桌,請中央單位長官、外界貴賓應編列「公共關係費」支出;招待員工則用「2902員工慰勞費」才合法,因此爆料者認為彰化管理處將3到4個科目預算混在一起用,有逃避監督的嫌疑,審計單會與政府應予以監督。

《鏡週刊》報導,針對投訴指控,農田水利署彰化管理處回應,經查證,爆料者也曾向農業部投訴檢舉,但應是個人誤會,管理處經費開支科目皆依「作業基金會計準則適用用途別」科目核銷,餐會部分由小組預算科目支應,員工部分由「員工食品項」經費,民代長官則是走「公共關係費」,依法核銷。

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台南市長戰 謝龍介喊話只做4年 綠營拉警報
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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司