高虹安案7月24日將宣判  律師蘇奕全:成立貪污機率不大
匯流新聞網.2024年7月22日 16:12

高虹安案7月24日將宣判  律師蘇奕全:成立貪污機率不大 233

CNEWS匯流新聞網記者潘語綺/台北報導

2022年九合一大選期間,新竹市長高虹安遭對手林耕仁爆料詐領助理費,引發全國關注,雖高虹安仍獲得9萬8千多票而高票當選,但選後歷經檢調兵分8路搜索、起訴後,台北地方法院將於本月24日一審宣判。依照地制法,地方首長一旦一審遭判貪污有罪,則將停權,二審無罪方能回復,因此各界討論度相當高。律師蘇奕全今(22)日表示,高案中4位助理皆確實從事助理工作,對於其所申報之加班時數,亦皆證稱實際加班絕對超過所申請時數,因此,並無以人頭助理詐領之情事,他直言「成立貪污機率不大」。

高虹安被指控在立委任內虛報或浮報助理酬金、加班值班費到預算上限金額,總計詐得新台幣46萬30元。台北地檢署依貪污、偽造文書等罪起訴。高虹安堅稱自己沒有浮報、虛報助理酬金或助理費,也無不法意圖。

台北地方法院審理期間,前立法委員辦公室行政主任、「小兔」黃惠玟、前助理陳奐宇及陳昱愷在庭訊時均認罪,並請法官依法減刑且宣告緩刑;前助理王郁文、高虹安則否認犯罪。

高虹安庭訊時指出,她再三確認合法性才同意採行零用金制度,助理都有實際加班,時數皆超過上限,有資格合法申報請領加班費,也有在申請單簽名蓋章,自己才核批。她說,辦公室零用金並非自己保管、支配,她也沒有私用。

高虹安也表示,助理的酬金及助理費實際進入助理帳戶後,成為助理的私人財產,是否捐出當零用金,由黃惠玟詢問助理。她說,與助理對零用金的共識是用在公務上,助理只要認為有公務需要,可以支用,不用知會她。

對於有爭議薪資變動部分,陳奐宇3月6日在庭訊時表示,「就我的認知,勞工的薪水只要跟雇主雙方合意,本來就是隨時可以進行變動。」而有時辦公室購買飲料,高虹安也曾自掏腰包,陳奐宇也說,「有的時候辦公室叫飲料,她也會從口袋拿錢出來,她不是不會出錢」。

至於零用金是否強迫繳回,陳奐宇則在庭上作證時表示,要說是自願還是說被迫,對任何一方都不太公平,「這個比較是合意,大家(辦公室助理們)應該也有同意要做這件事情,我是沒有試過不繳啦」、「不會有人跟我說,不繳就做到月底,沒有發生過這種事」、「沒有人強迫我,沒有人拿刀架著要我拿出來」。

此外,王郁文也表示,她每個月都有實際工作及加班,並無虛灌酬金或不實請領加班費,庭訊中多次強調沒有虛報、浮報酬金或加班費。高虹安也強調,她沒有浮報、虛報助理酬金或助理費,沒有施用詐術讓立法院陷於錯誤,也沒有不法意圖。

由於過往民代詐領助理費司法案例相當多,貪污有罪、無罪判決皆有,多次出席旁聽的蘇奕全表示,高案中4位助理皆「確實從事助理工作」,對於其所申報之加班時數,亦皆證稱實際加班絕對超過所申請時數,與一般以人頭助理詐領之情事不同。

蘇奕全也提到,他看到許多網路或政治評論,以人頭助理詐領成立貪污和高案相對比,實際上忽略了高案的助理皆有確實從事工作的關鍵,如援引過往司法實務穩定見解,成立貪污機率不大。

照片來源:翻攝自高虹安臉書

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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
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    • 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