ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Świadczenia rodzinne. Komentarz Aneta Korcz-Maciejko, Wojciech Maciejko

Autorzy:
Aneta Korcz-Maciejko, Wojciech Maciejko
Wydawnictwo:
C. H. Beck
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
556
Dostępny format:
     PDF

 

Rok 2008 obfitował w nowelizacje regulacji dotyczących świadczeń rodzinnych. Ogromna większość z wprowadzonych przez ustawodawcę zmian wynikała z obowiązku wykonania wyroków Trybunału Konstytucyjnego, który wyrokami z 23.10.2007 r., P 28/08 (Dz.U. Nr 200, poz. 1446), z 18.7. 2008 r., P 27/08 (Dz.U. Nr 138, poz. 872) oraz z 22.7.2008 r., P 41/07 (Dz.U. Nr 138, poz. 875) uwzględnił pytania prawne Wojewódzkich Sądów Administracyjnych w Gdańsku i w Łodzi, stwierdzając niekonstytucyjność szeregu unormowań.

Doniosłe zmiany uwzględnione w 3. wydaniu Komentarza obejmują dwa przepisy, które będą podlegać zastosowaniu dopiero od 1.11.2009 r. Dotyczy to: 1) modyfikacji granic okresu zasiłkowego poprzez objęcie go datami: 1 listopada i 31 października (dotychczas:
1 września i 31 sierpnia) oraz 2) nowych zasad dokumentowania prawa do zapomogi porodowej i dodatku z tytułu urodzenia dziecka. Z tych względów szeroko omówiono m.in. postępowanie administracyjne w sprawie zmiany decyzji ostatecznych wydanych na okres zasiłkowy, który w 2009 r. podlega - w nadzwyczajnym trybie - wydłużeniu.

Trzecie wydanie Komentarza uwzględnia zaktualizowaną bibliografię, a także orzecznictwo TK oraz sądów administracyjnych.


Stan prawny: Czerwiec 2009 r.


 

Wybrane bestsellery

C. H. Beck - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.