朝野17日協商總預算!卓榮泰喊「政院適度提解方」 吳思瑤「這樣說」
三立新聞網 setn.com.2024年10月15日 16:10

記者詹宜庭/台北報導

卓榮泰盼朝野能順利協商總預算案。(圖/記者盧素梅攝影)

▲卓榮泰盼朝野能順利協商總預算案。(圖/記者盧素梅攝影)

中央政府明年度總預算案卡關,經過上周朝野和解飯後,立法院長韓國瑜發函各黨團,將於17日召集朝野黨團協商。行政院長卓榮泰今(15日)上午受訪時提到,「沒有一方是鐵板一塊,政院也能適度提出幾項解決方案」,遭外界認為可能已備有腹案。對此,民進黨團幹事長吳思瑤指出,政院若有腹案,那民進黨團也會跟行政院提出合理解決,但前提是,在協商過程不能逾越憲法授權,更直言「韓院長跟各黨黨鞭都是有經驗政治工作者,只要坐下來談就一定有解方。」

卓榮泰上午受訪表示,希望協商順利,只要不用立法提議方式來增加行政院預算,大家在嚴守《憲法》、《預算法》、《財政紀律法》之下都可以談,沒有一方是鐵板一塊,而在上週五之前,其實行政院就有很多想法,只是苦無機會跟立法院溝通與協商。他說,立法院這幾天可能會召開朝野協商,行政院也能適度提出可以解決問題的方案,如果能夠讓總預算案順利付委審查、在時間截止前能合法通過,沒有人是輸家,人民是最大贏家,反之如果預算卡住,人民就會是最大輸家。

對此,吳思瑤表示,上週五的和解飯促成一個非常大的進展,就是韓院長要儘速召集協商,從餐桌走向協商桌,因為民進黨團在9月20日就已經發函,請求韓院長召集協商,目前已排定是週四。

吳思瑤指出,若要召集協商就應當不設前提,各退一步,但共同基準是,台灣是法治國家,在合法、合憲前提下,各種方法都能談。當然,政院若有腹案,那民進黨團也會跟行政院提出合理解決,但前提是,在協商過程不能逾越憲法授權,更直言「韓院長跟各黨黨鞭都是有經驗政治工作者,只要坐下來談就一定有解方。」

更多三立新聞網報導
姚立明被提名司法副院長惹議!潘孟安讚學富五車 力挺:有信心通過考驗
陪潘孟安拜會韓國瑜!吳思瑤喊「大家都有共識」:即刻審查同意權行使
國民黨擬罷免綠委!吳思瑤轟「亂點罷免譜」:說不要復仇罷免又「惡罷」
總預算還卡關!藍白要拚通過修選罷法 吳思瑤轟:政爭比民生重要?

最新選舉新聞

最新選舉新聞

多元觀點

不同視角的媒體報導

朝野 總預算

罷免 謝國樑

國安 會議 擺拍

國台辦 點名 台獨

罷免 綠營

潘孟安 拜會 韓國瑜

中時新聞網
臺灣時報
三立新聞網 setn.com
三立新聞網 setn.com
卓揆喊禁伐補償違憲 黃建賓質詢點出兩矛盾
114年中央政府總預算經行政立法兩院上周吃「和解飯」後,立法院長韓國瑜預於17日舉行朝野協商。今日程序委員會則再暫緩總預算排案。國民黨立委黃建賓15日總質詢問行政院長卓榮泰,「禁伐補償原法本就有明定金額,代表行政院要編列這筆預算支出,這樣新法是違憲,是否代表民進黨8年發放都在違憲?」對此卓榮泰僅回答原法沒有違憲,相關問題已經在大院裡面協調了。
  • 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