近十年來全國大專院校的快速增加，教育市場供給的大學生遠超過市場需求，近幾年已有供需失衡的狀況。私立大學為一特殊型之文教財團法人，受到私立學校法及大學法之規範，政府核准設立私立大學後，一直採取各種限制措施，由於限制過多，且缺乏市場競爭及淘汰的機制，加上教育資源偏重於公立學校，教育資源分配嚴重失衡。 過去在營利事業之財務危機研究中指出以傳統財務性指標建立財務危機預警模型，可以獲得良好之危機預警模型。相同於一般企業市場化宗旨，本研究依照研究結果用在私立大專院校，觀察學校之財務性指標是否也如營利事業研究結果一樣對於危機預警模型具有區別能力，藉以探討建立出適合台灣的退場機制。 本研究以94學年度有系所未通過教育部評鑑系所的學校設定為危機學校，通過教育部評鑑系所的學校設定為正常學校，本研究學校樣本為27家，通過評鑑的正常學校樣本為14家，有系所未通過評鑑的危機學校樣本為13家，依此建立Logit模型。 以2006-2007年樣本學校之財務變數與學生比率變數建立起財務預警模型，發生危機當年與發生危機前一年之正確區別率均頗高，再依據加權效率性之分析，決定模型最佳臨界點。問題年度最佳之臨界點為0.5，其正確區別率有0.92，對於本研究27個樣本學校中可以正確判定出正常學校或是危機學校的有25家。由以上結果可以得知用學校財務變數所建立之財務危機預警模型具有區別力。

2005年，消費金融卡等小額貸款、現金卡以及信用卡的循環利息借貸因發卡浮濫、信用擴張過快而引發了卡債風暴，這個風暴不僅影響金融機構的財務風險，也因為小額債務人人數眾多，因而引發了嚴重的社會經濟問題。在發卡銀行深受打擊之際，金管會規定台灣金融機構於2006年底開始實施新巴塞爾資本協定（the New Basel Capital Accord），要求各銀行必須具備足夠的資本適足性及風險管理能力，並建立內部評等系統和風險預警機制。本研究即是針對信用風險，在符合新巴塞爾資本協定下運用商業智慧技術建立一套完善的控管制度，期望在潛在風險客戶在發生違約的行為前即能及時預警並採取相關措施。 / 本研究是以國內某家發卡銀行為研究對象，針對其信用卡持有人建構一套預警模型。建模資料是信用卡持有人部分基本資料以及在某年一整年的交易行為。原始資料共有47,888筆，總共有64個變數。分別利用羅吉斯迴歸、決策樹和類神經網路三種方法建模，最後以羅吉斯迴歸表現最好，以學歷、信用額度、最近一次逾期至今月份數、最近十二個月平均餘額、最近十二個月預借現金次數、最近十二個月循環動用月份數和最近十二個月平均繳款率七個預測變數對於影響客戶需要預警與否較為顯著，結果本模型的整體預測率為86.29%；而對於預警客戶中可以準確預測的比率為69.98%。

近年來，政府為發展台灣成為亞太金融中心，積極推動金融自由化、國際化的措施，使得銀行的經營環境為之丕變。十六家新民營銀行的核准設立，對我國金融自由化的歷程來說，是一大里程埤。惟新銀行之設立絕不可危害金融秩序，造成集團企業經濟勢力擴張，銀行的金融資本淪為其股東關係企業的產業資本。近年來，國內外陸續發生了多起金融風暴，造成國內經濟體系的動盪與不安。因此如何建立一套經常性評估銀行經營狀況變化的預警系統，實為當前強調推動金融自由化與維護金融紀律的同時，應密切注意的課題。本論文試圖衡量台灣地區本國銀行的經營績效，並藉由多變量統計方法之應用，來建立一套具客觀性之銀行預警系統，俾能及早發現並導正其營運缺失，以健全銀行業務之發展。 本研究以1993年至1996年在台灣地區營業之本國四十一家銀行為研究樣本，根據銀行一般經營原則以及國內外相關研究，整理出十八項財務比率作為研究變數，包括資本適足性、資產品質、守法性、經營策略與穩定性、獲利能力及流動性等六項指標。利用各銀行相關比率之大小、排序及變動趨勢等，產生銀行經營績效之成績單，同時運用加權效率性之觀念，選用PROBIT模型來建立本國銀行之金融預警模型，以供政府金融當局、銀行管理人員與社會大眾參考。本研究所獲致之結論有以下幾點﹕ 1.符合本研究所建立金融預警模型之各銀行財務變數有逾放比率、非利息支出占營業收入比率及資產報酬率。 2.就原始樣本所建立之PROBIT模型而言，以預測前一年之各銀行資料所建立之方法其加權效率性較高，其正確區別率達85.37%，型I誤差為17.65%、型II誤差為l2.5%。 3.就預測樣本而言，所得到之最佳PROBIT模型為﹕Y=-0.01842+45.79314*X5-244.74387*X13（X5為逾期放款比率，X13為資產報酬率）。預測樣本之加權效率性及正確區別率分別為58.10%及85.36%。另就各年度資料加以測試，結果顯示其區別效果尚稱穩定。

在過去眾多破產預測研究中，多半致力於找尋將企業劃分為破產及非破產兩大類之分界點，鮮有將破產過程作階段式劃分之研究。而企業破產或財務重整皆意味著社會資源之誤置，其影響層面與企業的規模大小成正比，尤以公開發行股票之公司為甚。因此，本文以上市公司為研究母體，試圖發展描述企業破產過程之模型。 本文依據 Beaver(1966)、 Altman(1968)、 Ohlson(1980)、Lau(1987)等模型及其它實證文獻形成研究假設，分別以民國七十四年及七十五年破產公司及非破產公司為原始樣本及期後樣本，採用因素分析、區別分析和選輯機率模型進行分析，得到以下結論： 一、企業失敗為一階段性過程。 二、失敗過程可以用財務比率有效解釋，且每一階段具重大顯著性財務因素不盡相同。 三、針對發生財務困難前四個年度以因素分析法選出主要財務因素，其中因素負荷量較大者為股東權益報酬率、流動資產百分比、負債比率、應收帳款週轉率、銷貨成長率、收益率、總資產報酬率等。 四、就企業失敗過程而言，在財務困難前三、四年大部分的公司可從負債比率的惡化看出端倪，而在財務困難前一、二年則由總資產報酬率的下降，顯現企業已步入存亡關頭。 五、以期後樣本對區別函數的穩定性進行驗證，結果顯示該模式的預測能力在失敗前三個年度均達82%以上。 / Most of researches about bankruptcy prediction seek for the cut-off point to classify the corporations into two groups: bankruptcy or nonbankruptcy; only few consider that bankruptcy is a gradual process and build a model to describe it. On the other hand, bankruptcy or financial restructure means the misuse of social resources. The impact of this misuse depends on the scale of the corporation The larger the corporation scale is, the greater the impact is, especially those corporations whose stocks traded publicly. This study intends to build a multiple-stage model to desribe the bankruptcy process of those corporations. This study set research hypothesises based on models of Beave (1996), Altman (1968), Ohlson (1980), Lau(1987) and other empirical studies and use factor analysis, discriminant analysis and logistic model to analysis the data of original and holdout samples. The conclusions of this study are shown as follwing: 1. Indeed, bankruptcy is a gradual process. 2. The process of bankruptcy can be effectively described by financial ratios and very stage of the process doesn't have the same significant financial factors. 3. Analysis financial data one to four years prior to bankruptcy by factor analysis, this study draw seven factors with largest factor loading: turn-over on equity, percentage of currcnt assets, debt to equity, trun-over on account receivable, percentage of sales growth, rate of gross profit and turn-over on total assets. 4. In the process of bankruptcy, debt to equity raises rapidly three to four years before bankruptcy and trrn-over on total assets slips down between one to two years before bankruptcy. 5. Validating the stability of the model with holdout samples appears that the correct prediction percentage of the discriminant model is 82%in average between one to three years before bankruptcy.

銀行資金一向是企業融資的重要管道，然銀行在貸放資金與企業時，往往必須要經過一連串審慎的評估程序，除了確保貸放款項能如期回收，進一步達到穩定獲利與保障存款人利益的目的。因此本論文除了論述一般銀行授信業務的審核流程外，也從「質」與「量」的觀點，剖析授信決策在實務上與理論上重要論述，並提出觀念性架構以及實證上的印證。 在「質」的考量上，實務上提出許多準則與規範，然而總是缺乏一個可以「一以貫之」的架構；因此本論文以企業策略思考架構，綜合過去實務與理論，於第参章提出觀念性架構，認為授信決策準則應該同時考量「企業外部因素」、「企業內部因素」以及「授信特殊考量因素」，在三大類考量要素下分別就細部準則予以斟酌，方才可對企業授信業務之決策，提供完整的思考模式。 在「量」的考量上，本研究針對財務上常用之五大類財務比率，以統計方式在五大類中各挑選一個最能夠預測企業體質良窳的指標，並且據以建構實務與理論上常用的「線性區別模型」、「線性機率模型」、「Logit模型」、「Probit模型」等四類的財務危機預警模型，並以實際資料驗證該四類模型預測企業發生財務危機能力之高低。本研究有關實證的的結論可以綜合如下： 1. 根據採用「危機公司歷年比較」以及「危機公司與正常公司逐年比較」的兩項準則下，以單因子變異數分析法所得到的結果，在五大類財務指標各取一個最有顯著相關者，分別為「流動比率」、「負債比率」、「總資產週轉率」、「營業成本率」、「現金在投資率」。 2. 若不考慮從五大類財務指標各取其一，則五大類指標中，與財務危機預警最具相關的，為「短期償債能力」該大類中的各項指標所呈現的相關性最為明顯。 3. 根據五項財務指標所建構的四類模型，其預測力正確率分別為「線性區別模型」90%，「線性機率模型」與「Logit模型」均為86.67%，「Probit模型」則為83.33%。

在金融市場全球化的趨勢下，重大金融危機發生的頻率與傳染力也相對提高，程度不一的金融危機頻繁發生。在台灣金融體系裡，隱藏逾放早已是事實，最近幾年因為大環境的不景氣，銀行逾放比率不斷上升，因此銀行本身體質的健全與否是非常值得注意的。本文欲建立一個預警模型，找出可以預測銀行危機的指標。 首先利用KMV公司於1997年發展出來的Credit Monitor Model，將市場訊息帶入早期預警模型中，發現銀行業的特殊財務結構(高財務槓桿)，會造成Credit Monitor Model的運用障礙，因為銀行業的負債比率高達95%，股東權益佔資產的份額相當地小，用這一小部分的股東權益估算資產市值是不合理的，所以本文加入一些簡單的假設解決這個問題，利用修改後的Credit Monitor Model加入新的市場訊息。此外還探討財務會計變數中的覆蓋率，是否具有事先預警的效用，除了財務會計變數外，本文亦加上其他市場上具有監督效果的指標，如定期存款利率與無風險國庫券利率差，這使得本模型更具備了即時市場訊息的資料。 本文發現只有傳統財務變數—覆蓋率具有預測能力，當遭受危機或總體經濟環境不好時，覆蓋率越低的銀行，愈容易倒閉。另外兩個變數—違約距離與定期存款利率差，係數的正負號與預測的相同，但卻都不顯著，本文認為這種情可能是由於台灣股票市場的不完全及存款保險制度所造成。

本文為了建立房地產預警系統，針對1992年至2007年期間房地產巿場相關指標為警情指標選取之研究對象，利用層級分析法、因素分析法與擴散指數模型，選擇如同房地產景氣指標四個層面之重要代表性（非先行性）為主變數之警情指標，再綜合確定各指標之權重組成之房地產警情指標，不同於以往將選擇房地產景氣指標利用專家意見的定性方法，且其權重皆設定相同之方式。 警界檢查值是根據房地產警情指標預警值級別判斷房地產警情狀況，檢查值的計算運用變動百分比的方式，拔靴法，3σ法及理想目標值法，評估房地產警情指標之適度警界檢查值。 預測房地產巿場未來情況，採用指數平滑法、Box-Jenkins預測方法，以及灰色GM(1,1)Alpha模型，來預測房地產巿場警情指標及其單指標，並比較其預測績效方式選出較佳模型。據此便可對房地產巿場發生不正常現象的可能性和嚴重程度進行預測和監控。 研究發現，在民國95年第1季至民國96年第1季房地產警情狀況，可以看出其中的建築貸款餘額與全體金融機構放款總額之比值(S7)過高燈號為5分，顯示銀行對於房地產業貸款過熱，而住宅使用率(S19)有過低燈號為1分的不正常情況，並產生出過多的空屋的情形。接著預測民國96年第2季，所選擇的重要性指標來看，延續了前一季的狀況，更可看出其中的建築貸款餘額與全體金融機構放款總額之比值(S7) 過高燈號為5分，臺灣地區住宅建照樓地板面積與臺灣地區建照執照樓地板面積之比值(S8) 偏高燈號為4分，反應出供給多，五大銀行新承做購屋貸款金額與全體金融機構放款總額之比值(S16) 過高燈號為5分，需求過多，然而住宅使用率(S19)有過低燈號為1分的不正常情況，過多空屋，部分也可能含有餘屋的情形，此買了不住的情形，使住宅資源浪費，需加以警戒，並應適時提出修正。 關鍵字：房地產預警系統(Real Estate Early-Warning System) ，擴散指數模型(Diffusion Index Model)，層級分析法(Analytical Hierarchy Process)，因素分析法（Factor Analysis），檢查值(Check Point)，3σ法，拔靴法(Bootstrap)，指數平滑法（Exponential Smoothing）、Box-Jenkins預測方法，灰色GM(1,1)Alpha模型(Grey Forecast)。 / In order to establish real estate early-warning system, We select the main indicators from real estate market relative indexes during 1992 to 2007.Selectction are similar as the four layers of real estate cycle indicators that we have the important not proceeding indicators. The important indicators selection we applied the analytic hierarchy process, factor analysis and diffusion index model, forthmore, we integrated to determine the weights of the indicators and composed of main indicators. Unlike the past, the real estate cycle indicators choose the use of qualitative methods of expert advice, and set the same weight manner. Warning check point is based on the real estate early-warning value of indicators to determine the status of real estate market. Refered as the current cycle indicators, we have the check value calculated by using the range percentage, bootstrap method, and also developed the 3σ and ideal goal methods to determine an appropriate warning check point of the real estate early-warning value. To forecast the real estate market situation, we use black-box model of exponential smoothing, Box-Jenkins methods, as well as the gray GM (1,1) Alpha model to predict the real estate market indicators and their single indexs. Comparing and electing the better prediction performance model which can forecast and monitor the real estate market situation. The real estate market situation are estimate based on the empirical analysis during the first quarter of 2006 to the first quarter of 2007. The construction loans (S7) is too high for the signal is 5 points, which show overheated. The residential usage (S19) show too low for the signal is 1 point, which indicated non-normal conditions and produce too many vacant houses. Thereafter, we forecast the second quarter of 2007. We have continuously the situation of the previous quarter which as the construction loans (S7) is too high for the signal is 5 points. The residential building floor area (S8) is too high for the signal is 4 points, which was reacting too much supply. housing loan (S16) signal is too high for the signal is 5 points, which show too much demand. But The residential usage (S19) is too low for signal is 1 point, which show too many empty houses and some may contain redundant house.To buy and not to live, so that waste the resources of residential. We need to be alert and should be the right time to amend. Keywords: Real Estate Early-Warning System, Diffusion Index Model, Analytical Hierarchy Process, Factor Analysis, Check Point, 3σ, Bootstrap, Exponential Smoothing, Box-Jenkins, Grey forecast.

本研究以中國大陸上市企業為研究對象，選取2009年至2010年發生財務危機之51家公司其發生危機時點前半年、前一年、前兩年之財務比率季資料，另以產業類別、規模大小一比一選取正常公司進行配對，首先進行敘述統計分析與逐步迴歸分析，接下來以Logistic迴歸分析與倒傳遞類神經網路模型建構財務危機預警模型，最後以測試樣本驗證模型之正確判別率。實證結果顯示，由Logistic迴歸分析建構之財務危機預警模型於財務危機前半年、前一年、前兩年之正確判別率分別為0.9000、0.8333、0.8000；由倒傳遞類神經網路模型建構之財務危機前半年、前一年、前兩年之正確判別率分別為0.9333、0.9000、0.8000，顯示兩模型於短期內均能有效對財務危機達到預警效果，但兩模型之預警能力均隨著危機發生時點越遠而降低。整體來說倒傳遞類神經網路模型有較佳的預警能力。

The study attempts to apply the DEFCON Concept as an early alert system to Non-Performing-Loan (NPL) Management in Taiwan’s Banking Industry. The recent financial crises in South East Asia have stimulated a significant body of empirical research on the subject of potential leading indicators for banking crises. Specifically, a number of statistical models have been developed to provide early warning signals of impending risks and also the relationship between the NPL and those leading indicators. The purpose of this study is to 1) Explain the definition of DEFCON and the application of DEFCON in the banking industry, 2) The literature review is on the correlation between Non-Performing Loans and Macroeconomic variables, giving particular importance to regression models. 3) The methodology of DEFCON Planning includes the data used, variables selection via the coefficient analysis, a simple regression model and usage of the selected variables to set the DEFCON triggers 4) Ultimately, to help aid in what Bank’s can undertake under different levels of DEFCON to prevent potential loss. Our empirical results show that 1) Economic Growth Rate 2) the Leading Index 3) Bounced Check Rate, 4) Shinyi Housing Index 5) Unemployment Rate 6) Consumer Price Index 7) Consumer Debt 8) M1B currency supply and 9) Unemployment Rate, are the leading indicators that predict Taiwan’s NPL ratio; however, it is prudent to note that the NPL ratio may be manipulated by banks, and may result to inaccurateness in some indictor’s prediction of the model. It is imperative that constant monitoring be the practice to ensure the effectiveness of the model. The Banks in Taiwan should monitor the overall DEFCON status periodically and use it as early alert system and take proactive actions based on the level of economic deterioration (DEFCON level) to well manage their asset and reduce NPL.

於勞動生活中，最讓勞工主觀感到錯愕、無奈及無法諒解者，非雇主行使解僱權莫屬。蓋對於一無所有的勞工言，倘真遭解僱、致使勞動關係無法繼續存續，則將會直接影響包括工資債權在內等各項契約權利及社會參與空間，進而失去生存憑附基礎、損及尊嚴。由於雇主係企業經營者，其或因單純人力調配、或因整體企業經營考量、或作為懲戒勞工手段、或不可抗力等等因素，對於企業人事當然享有任免權利，惟倘完全放任雇主逕行判斷、未受限制而自由為之，則雇主恐將陷於個人好惡喜樂，恣意解僱勞工，如此一來，勞工未免陷於極為不確定之生存危險及不利益。為求實質公平正義，近世國家基於勞工保護原則，多有透過制定法規及實務意見之形成，構成解僱保護制度，盼得藉由此一制度而就勞動關係訂出最起碼之規則秩序。 　　我國雖早於一九八四年即訂定規範勞動條件最低基準之勞動基準法，並於該法第十一條以下，特別就勞動契約終止問題而對法定解僱事由及相關預告期間、資遣費等訂出原則性規範。惟勞基法僅以個別、單一之勞動契約終止問題作為規範之對象，在此規範範疇下，雇主對其發動解僱事由之合法性享有第一次之判斷權限，且只有遭解僱之勞工才能事後地透過司法就系爭解僱行為作靜態審查，於此等情形下，縱使遭終止之勞動契約為『多數』，處理時仍是將大量多數複合存在的終止行為還原、分解為個別勞動契約兩造間之「個人與個人權利義務關係看待」 。如此個別而事後性之實體規範，對於莫名遭受解僱之勞工而言，難免感到緩不濟急、於事無補 。 　　近年來，因交通與資訊的日新月異，「全球化」的趨勢更大幅改變商業的運作，短期投資的投機性操作，國際化分工、互惠互利的跨國經營模式等，致使勞動體制出現了彈性化及去規制化的新發展 。為因應如此之潮流，企業組織及人事勢必逢臨一波不小的變革與再造，於此過程中，企業間之合併、收購及分割，人力的緊實與精編，更是控管成本資源、尋求企業第二春的手段；此外，更有適應不良之產業，瀕臨不得不關廠歇業、緊縮業務等無奈結局。於此等現實情形下，企業除有和平結束營業、進行整編外，卻也有不肖業主依如往昔般地惡意進行關廠歇業、無預警裁撤部門。不管如何，這樣發展的結果，更將原屬「個案」之大量解僱事件，轉化為更為常態、影響更為廣泛而嚴重的結構性失業潮結果。近年臺灣地區受到全球景氣衰退而經濟低迷，產業外移中國大陸嚴重，國內產業同時面臨轉型等問題，經濟成長率一度降至歷史新低、失業率則攀升顛峰 ，每每造成重大勞資解僱糾紛層出不窮，嚴重衝擊經社秩序、侵害廣大勞工權益而無法有效保障解決遏止，此即凸顯出原有解僱保護法制建構、特別針對大量解僱態樣部分之不足 。是故，事業單位於短時間內大量性的解僱勞工實已成為當前社會必須面臨的新一公共問題。 針對事業單位惡性關廠歇業衍生之重大勞資爭議問題，行政院勞委會曾於十餘年來多次頒定行政命令方式試圖加以處理因應；一九九九年，政府為謀保障勞工權益及維護社會安定，而得迅速並妥善處理因事業單位大量解僱勞工，致勞工權益受損害或有受損害之虞之情形，更首次以大量解僱為名，訂定「事業單位大量解僱勞工保護措施」以玆規範。除此以外，針對立法相關實質工作，勞委會亦曾前於一九九五年委託政大勞研所進行「關廠法」立法可行性之研究，惟最終仍無疾而終。然於二０００年六月，民進黨政府即組成小組，就大量解僱保護政策之立法化加以研擬；翌年仲夏，「經濟發展合作會議」之召開，作成「建請行政院勞委會加速完成研擬大量解僱勞工保護法草案工作，並對於事業單位關廠歇業過程加以規範，以防止雇主不當關廠歇業，維護勞工權益之重要政策方針」之結論 。至此之後，行政與立法機關乃因此一共識結論而加速推動大量解僱保護政策立法化之工作。終於，「大量解僱勞工保護法」(本文以下簡稱「大解法」)共計二十一條條文，業於二００三年一月十三日經立法院三讀通過，並於同年五月七日正式施行，而成為我國當前規範雇主於短時間內大量終止勞動契約之重要行為規範。 現行大量解僱勞工保護法係以「大量解僱定義」、「製作解僱計畫書並通告主管機關及相關單位或人員」、「協商機制」、「預警通報制度」及「限制出境之處分」為最主要規範核心，而其中相關之程序性規範，更是該法一大特徵。實則，該法施行迄今恰好兩年餘，或因該法仍處「新生」、「試用」、「磨合」階段，故無論係屬基礎概念之立法目的、法律定位、大量解僱定義等，或者包括雇主通告協商義務或限制出境等諸核心規範內涵，因尚堪陌生，故漸浮現相關法文定義及適用上之問題，亟待釐清解決。於行政實務上，對於少數幾起因事業單位未依法履行相關勞動債務、或逕行大量解僱勞工，而造成引起社會重視之重大勞資爭議，中央及地方主管機關初已試嘗試操馭該法，實值進步觀察；司法機關或因該法施行期間仍屬不長、訟源尚缺，雖相關判決有限，惟其中仍有須供酌注意之處；而學術界方面，學者專家亦多透過發表論文、參與研討等方式，針對該法基礎觀念及是揭相關爭點加以頗析探討。此揭，均使吾人有就法律本身及實務層面，進步介紹、剖析爭點、並予以整理分析之必要及空間，以俾更得清晰適用該法，並得作為日後檢討之參考。 本文之研究範圍係以我國大量解僱勞工保護法暨相關子法內容為核心，而其中是以該法之「基礎概念」、「大量解僱定義」、「通報、協商程序」、「預警通報制度」及「限制出境之處分」等五大部分為討論主軸；另為求論述之完整性，本文亦概略先將解僱保護制度、我國解僱保護法制輪廓及大量解僱保護之內涵、政策與立法討論等加以說明。 本文之研究架構如下： 第一章為「緒論」。主要介紹本文之研究背景、動機以及研究目的及方法，並進而設定全文之寫作範圍與架構。 第二章為「解僱保護制度概述」。本章除從解僱著眼，探討解僱意義與類別等觀念外，亦由較為宏觀之歷史觀點切入，介紹勞動法上之解僱保護制度及我國解僱保護法制輪廓，俾使論述體系更得清楚完整。 第三章為「大量解僱保護之內涵、政策及立法」。本章係就解僱類別之一的「大量性解僱」，為原則性、基礎性的說明，並就我國大量解僱保護政策形成之因素背景、歷年行政機關所頒訂之相關行政命令內容，及大量解僱保護之幾個立法草案及過程予以介紹。 第四章為「大量解僱勞工保護法概說及大量解僱之定義」。此章首就「大量解僱勞工保護法」之幾個基本概念，如法律名稱、立法目的、性質、適用問題等之相關基礎概念加以探討，並持平等原則觀察並初略檢驗大量解僱勞工保護法之立法。其次則對現行大量解僱勞工保護法第二條所規定之「大量解僱定義」予以闡述，而分別就解僱事由、事業單位概念，以及構成「大量」之「多數勞工」與「短解僱期間」兩大要素等加以整理，並對相關適用疑義提出法釋義學及立法論上之建議看法。 第五章為「 大量解僱之通告及協商」。本章係以現行大量解僱勞工保護法第四條及第五條以下最具特色及核心之「通告」、「協商」等程序性規範為研究範圍。惟於深入探討之前，鑑於「程序機制」係立法者作為落實該法立法目的最重要「手段」之規範取向，故而先嘗試就程序機制於勞動法上、特別是大量解僱保護制度上之代表意義，予以扼要說明。其次，則依序對於大量解僱通告及協商程序規定要件，分別逐一討論，並對相關學術及實務發生之爭議，適度地提出本文之淺見。 第六章為「限制出境及預警通報制度」。此章首對於大量解僱勞工保護法第十二條，對於人民基本自由權利侵害甚鉅之禁止事業單位董事長及實際負責人出國規定加以通盤介紹，係由限制出境概念及整理現行我國涉及限制出境處分之相關法規為出發，進而深入地就制度本身之相關法律性質、限制出境處分發動之法律要件、限制出境處分之廢止等部份予以詳細而論。由於此制度也是大量解僱勞工保護法施行後少數已由行政機關實際操作者 ，故本文也將於論述過程中一併將實務爭議適時列入說明分析。此外，本章第二節也將就同法第十一條預警通報制度，就法律本身及實務方面，分別予以討論，檢視目前制度值得檢討之處。 第七章為「結論」，則將統整、歸納前述各章所得之結論並加以比較，最後也嘗試提出本文之建議。