郭智輝稱電價便宜易浪費 許宇甄批:換了位置換了腦袋?
CTWANT.2024年6月17日 09:54
國民黨立委許宇甄批,經長郭智輝換了位置換了腦袋,現在連電價不是愈便宜愈好都說得出來,難道電價要愈貴才愈好嗎?(圖/周志龍攝)

[周刊王CTWANT] 經濟部長郭智輝日前在電視新聞專訪中提到,「電價不是愈便宜愈好,太便宜反而容易會浪費電」,引起熱議。對此,國民黨立委許宇甄16日批,部長郭智輝換了位置換了腦袋,為了幫政府擦錯誤能源政策擦屁股,「現在連電價不是愈便宜愈好都說得出來,難道電價要愈貴才愈好嗎?」

郭智輝來自產業界,原對核能持開放態度,甚至在上任後一度鬆口可以考慮核電,但不久又改口不考慮核電,而日前接受媒體專訪提到電價,他認為,電價不是愈便宜愈好,電價若太便宜,反而容易造成浪費電,並表示30坪的空間裝兩台冷氣就夠了,但通常大家會因為有三個房間、一個廚房,最後裝了四台冷氣,並不必要,一連串的言論引起爭議。

對此,立委許宇甄指出,根據能源署資料,我國111年電力消費概況,總量為2,795億度,工業部門消費1,569億度(56.1%),住宅部門消費510億度(18.2%),服務業部門消費477億度(17.1%),運輸部門消費17億度(0.6%)。依照郭智輝的邏輯,用電愈高的應該花愈多錢購電,郭智輝應該問問工業部門願不願意再多花錢買電,因為台灣消費電力最多的是工業部門,不是他所認知的一般消費大眾。

許宇甄續指,郭智輝擔任部長後可能忘了,美國商會、歐洲商會,均曾對我國提出示警,建議政府應該確保可長久,且價格具有競爭力的能源,並強調這對台灣的經濟成長至關重要。工總也曾提出建言,期盼賴清德政府採取務實而開放的態度,不應將核能摒除在國家電力配比之外。

「不先檢討錯誤的能源政策,卻講電價不是愈便宜愈好,是為10月再漲電價打預防針嗎?」許宇甄質疑,郭智輝為了幫政府錯誤的能源政策造成工業、民生用電不穩,還讓台電負債將近4000億,人民必須承擔更高的用電價格,試圖擦脂抹粉,難道是想藉由「以價制量」方式,讓人民不敢用電,以彌補核三廠停機後的電力缺口?

許宇甄強調,日前CNBC報導指出「台灣過去7年內、發生3次大規模停電,如果台灣缺電,會衝擊全球產業。」全世界都在搶半導體產業、AI產業投資設廠,台灣已有良好的供應鏈,因而佔據先機。輝達執行長黃仁勳說自己正在台灣積極尋找合適的建廠地點,對於AI超級電腦這樣的高耗能設備,「電力限度」會是一個挑戰。

「部長不要被民進黨的非核家園神主牌壓到喘不過氣。」許宇甄說,錯誤的能源政策不改,台灣電力穩定度就會備受質疑,而且無法提供具競爭力的能源,恐怕無法吸引外商來台設廠投資,郭智輝的挑戰很大。

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大罷免時代,賴政府將一事無成
繼賴清德總統昨天宣布要針對「國會改革」相關法案聲請釋憲及暫時處分之後,監察院今天也舉行記者會宣布要釋憲及暫時處分,明、後天民進黨團和行政院還將繼續跟進要求釋憲及暫時處分。這次釋憲同時涉及總統、行政、立法、監察三院,是有史以來範圍最大的憲政官司。
  • 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