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Final Offer Arbitration
報告人 王泰翔
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前言與報告大綱 Foa與一般傳統證據主義模式的不同 加州4065號法案 要價、結果 v.s.結果與分散 承受風險程度的重要性
小樣本的實證研究 結論與建議
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文獻回顧 本文欲討論的三個面向 增加仲裁成本與增加結案數 結果局限於雙方要價之間的仲裁 二者擇一的FOA 在仲裁威脅下提早完成協商
反對意見 實證上的分歧
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聚合與分散 要價的聚合與分散 結果的分散性 CA的寒蟬效應與影響FOA的其他變因 Farber模型:影響要價的因素 議價空間
MLB的實證研究 仲裁者的議價空間不在其中
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風險承受程度 風險、要價、結果 一方較無法承受風險則較易讓步 ABF三人研究結果 贏的較常V.S.贏的較多 綜合來看將往風險承受度高者挪移
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要價的資訊性 要價為傳導或誤導? FOA中為仲裁的依據 CA中會讓仲裁人做出正確判斷 要價的極端性與資訊姓為逆相關
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FOA用於職災補償 職災補償FOA與他者之不同 仲裁者選任機制的不同 保險公司是重複參與者 仲裁轉為協商無助改變風險承受程度
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同一平均數下之分配 CA分配中,95%在4.5%之內 FOA中,2/3以上在4.5之外 個案中FOA容易高估或低估 需延展FOA的分配圖形
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限縮仲裁的不確定性 議價空間 仲裁的公開資訊 CA的折衷見解可能是刻板印象
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數據分析 共134件 地區不同的區別? FOA會讓要價會聚嗎? 影響組織要價的有三項因素, 自己的鑑定提案、 預估他人的鑑定提案、
若向對方讓步,則對方行為的可信度
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數據
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數據分析 FOA平均數差異高,最後結果也高,反應重傷者較易前往訴訟 高受損,高差異
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同傷不同命? 中數差不多 FOA標準差大,較分散
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同傷不同命?(續) CA符合常識,小傷最多,慢慢遞減 FOA呈現雙峰狀態 圖一採平均數,假設受傷程度皆相等 本圖把所有傷者皆畫入圖中
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小結 CA與FOA仲裁結果平均值一樣,在FOA中不是過高就是過低 不爽效用大於過爽效用 風險承受度低者在FOA中會得到較差結果
分配上分散,勞工面對的成本較高 要價差異大,判決差異大
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結論 當事人規避FOA 仲裁者做出違背心證之仲裁,其仲裁只是「較接近」心證 Greenberg對FOA之看法
身體局部的損害對鑑定產生的不確定性 實證上對律師的不滿可能會讓失能的評估更非天馬行空
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建議 本文採用的樣本過小,且無WCJ中CA的樣本 需同時增加要價及仲裁的樣本數 證據主義至少可維持公平及常識
需制定可預測性、穩定、適合的永久損害賠償模式 受傷的人不應依賽局或是平均值得到賠償,而應依各人狀況
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建議(續) 較大樣本若顯示出不同結果 不能隨意規避FOA,需有一定標準 減少仲裁結果的不確定性,使組織了解要價與結果的關係
在CA上亦會有用,對要價更有所本 公開資訊對大家都有好處 不能隨意規避FOA,需有一定標準
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