【0403花蓮強震】藍白擬從嚴特別預算條件無法支應震災?王鴻薇指林佳龍曾提相同案批綠雙標
太報.2024年4月6日 16:33

0403花蓮強震,也引發綠營對藍、白在野黨擬修《預算法》,從嚴特別預算編列條件質疑,指若發生地震、經濟蕭條將無法支應,不過,國民黨立委王鴻薇今(4/6)臉書發文反擊,指現在立法院無論哪一種修正版本,都没有動預算法第83條第三款的重大災害編列特別預算,民進黨根本就是栽贓抹黑,王還控總統府秘書長林佳龍等任立委時,也提案修《預算法》83條,要刪除「不定期或數年一次之重大政事」得編特別預算條件,轟民進黨失憶、雙標。

王鴻薇臉書出示林佳龍過當年提出的《預算法》修正草案,當年一起提案的,還有這次擔綱副總統賴清德總統大選國政白皮書重責的前文化部長鄭麗君,王強調林也有針對預算法83條「不定期或數年一次之重大政事」提出修法,「修正說明還提到:特別預算『已對常態性的預算制度造成嚴重扭曲、而迭受『特別預算、特別浪費』之指摘。」

王鴻薇等多位藍委及民眾黨團,針對《預算法》提出83條修正草案,主張刪除現行「不定期或數年一次之重大政事」也可編列特別預算的規定,沒刪除重大災害得編列特預算,不過,國民黨立委徐欣瑩提出的修正草案,還主張刪除現行84條,「但合於前條第一款至第三款者,為因應情勢之緊急需要,得先支付其一部。」規定,遭綠營質疑這是緊急救災可撥款重要法源。

王今質疑林當年也主張刪除「不定期或數年一次之重大政事」規定,但林當年84條修正草案,仍保留「為因應情勢之緊急需要,得先支付其一部」規定。

王發文說,「蔡政府上台八年,濫用特別預算,總共提出13項特別預算,金額高達2兆4966億元,創下中華民國的歷史紀錄,也為國民及國家留下重大債務壓力。因此新國會一上台,在野黨立委包括我在內都針對預算法的「特別預算」提出修正。但民進黨最近藉著『403花蓮大地震』,發動側翼和網軍展開攻擊,誣指會因此影響救災特別預算。這根本是不識字又不讀書,現在立法院無論哪一種修正版本,都没有動預算法第83條第三款的重大災害編列特別預算,民進黨根本就是栽贓抹黑。」

王說,「況且,預算法修法不只鴻薇和其他國民黨立委提、民眾黨黨團提,而且連現任總統府秘書長林佳龍,在102年擔任立委時,也有針對預算法83條『不定期或數年一次之重大政事』提出修法,修正說明還提到:特別預算已對常態性的預算制度造成嚴重扭曲、而迭受『特別預算、特別浪費』之指摘。」「當時共提和連署的立委,有些還在立法院,有些在行政部門擔任過政務官,立委林佳龍更已經成為總統府秘書長林佳龍。」

王最後說:「請問民進黨在批評國民黨提出的預算法修法時,當初共提和連署的這些立委,有跟民進黨說自己過去也贊成修法嗎?當蔡英文總統和前行政院長蘇貞昌提出特別預算時,林佳龍忘記自己有說過『特別預算、特別浪費』嗎?提醒失憶的民進黨,你們自己也曾修法哦,當然,民進黨一定又是雙標囉!」

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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