执行合同
本课题持续跟踪货物销售争议的演变情况以及从原告提起诉讼到实际付款期间所需时间、成本及办理的手续,进而考察合同执行的效率。
本网页显示的国别数据是为《营商环境报告》项目收集的。该项目对189个经济体的国内中小企业在其存在周期内所适用的法规进行评估和比较。为本项目开展的最近一轮数据收集工作于2014年6月完成。
= 可以参照地方营商环境数据。
= 获取一个经济体的多城市数据。
执行合同
有关执行合同的各指标衡量的是司法系统解决商务纠纷的效率。这些数据是通过跟踪商业销售纠纷在当地法院一步一步的发展演变过程而建立起来的。数据的采集是通过研究民事诉讼法和其他法庭规章来实现的,数据的另一个来源是由地方诉讼律师和法官完成的调查。执行合同便利度排名是由它们前沿距离分数的排序决定。这些分数为其构成指标的前沿距离分数的平均值。
每个经济体相关法院的名称—即:位于经济体最大商业城市、有权审理涉案满足以下假设的商业案件的法院—公布在以下网址:http://www.doingbusiness.org/ExploreTopics/EnforcingContracts/ 报告对11个经济体也收集第二大城市的数据和相关法院。
有关案件的假设:
• 索赔额为该经济体人均收入的200%,且此金额低于美金5,000,施行合同指标将使用等同于美金5,000的当地货币来计算。
• 纠纷关系到2个企业(卖方和买方)之间的一项合法交易,这两个企业所在地为该经济体最大的商业城市(11个经济体里第二大的城市的数据也收集在报告内)。卖方向买方所销售的定制家居的货值为该经济体人均收入的200%或美金5,000(取较大数值)。卖方将货物交付买方后,买方以所交付货物质量不合格为由拒绝支付货款。由于是定制的家居,卖方无法把货物专卖给他人。
• 卖方(原告)起诉买方(被告),要求收回销售协议中规定的货款金额(即该经济体人均收入的200%或美金5,000(取较大数值))。此纠纷由位于该经济体最大的商业城市、有权审理涉案金额为人均收入200%或者或美金5,000(取相对大的数值)的商业案件的法院负责裁决(11个经济体里第二大的城市的数据也收集在报告内)。
• 因担心买方隐藏财产或者破产,卖方在获得判决之前扣押了买方的流动资产(如办公设备和车辆等)。
• 买方对卖方的索赔要求表示反对,称货物质量不合格。双方对该索赔要求的是非曲直存在纠纷。法院无法仅凭书面证据或法律所有权判决该纠纷。对所交付货物的质量已经有了专家意见。如果该经济体的标准做法是由每一方各自传唤自己的专家证人,则双方照此办理。如果该经济体的标准做法是由法官指定独立专家,则法官照此办理。在这种情况下,法官不允许任何一方对专家证词提出异议。
• 根据专家意见,法官裁定货物质量合格且买方必须按约定价格支付货款。法官判决结果100%有利于卖方。
• 买方对判决结果不提起上诉。一旦上诉期限已满,卖方便决定开始强制执行判决。
• 卖方为了判决能得到立即执行采取了一切必要的措施。货款通过公开出售买方的流动资产(如办公设备和车辆)成功收回。
手续
为每个经济体编制的程序性步骤清单是按照相关法院审理商业纠纷的时间顺序编制的。程序指的是法律规定的或实践中常用的、合同双方之间或者合同双方与法官或法院人员之间的任何互动。任何法院内部或当事人与律师之间的手续也有可能被计入。其中包括立案和送达步骤、案件的审理和判决步骤以及执行判决的必要步骤。
此项调查允许调查对象记录欧陆法系内存在的、但英美法系内不存在的程序,反之亦然。例如,在实行欧陆法系国家,法官可指定一位独立专家或者部门,而在实行英美法系的国家,各方都向法院提供专家证人名单。为了体现总体效率,对于设有商业专门法庭的经济体,从其程序总数中减去1个程序,对于允许以电子方式向法院提出立案申请的经济体,也从其程序总数中减去1个程序。一些包含在其他程序性步骤中的步骤不计入程序总数中。
时间
时间以日历天数记录,从原告方决定向法院提起诉讼之时起计算,到货款支付时止,其中包括采取行动所需的天数以及其间的等候期。需记录纠纷解决的不同阶段的平均持续时间:完成送达(立案申请和送达时间)、发布判决(审理和做出判决的时间)以及通过拍卖恢复所申报的价值(执行判决的时间)。
成本
成本按索赔额的百分比记录,假定为人均收入的200%或者美金5,000(取较大数值)。需记录三类成本:法庭费用、执行费用和平均律师费。
法庭费用包括卖方(原告方)必须预先支付法院的所有法庭费用,不论卖方最终发生的成本是多少。执行费用为卖方(原告方)必须预先支付的、为了通过公开出售买方流动资产来执行判决的一切成本,不论卖方最终发生的成本为多少。平均律师费是卖方(原告方)必须预先支付给当地代理律师的费用,以便律师在标准案件中代表卖方出庭。贿赂不予记录。
每个经济体执行合同监管情况的详细数据刊登在http://www.doingbusiness.org。数据计算方法的设计者是Djankov等人(2003),本文经过略微修改而采用。