 |
Детские выплаты с 2018 года
 28 декабря 2017 года Президентом В. В. Путиным подписан новый закон о детских выплатах, который вступил в силу с 1 января 2018 года.
По этому закону семьи смогут получать ежемесячные выплаты на первого и второго ребенка до 1,5 лет.
На первого ребенка выплата будет осуществляться через соцзащиту, а на второго - через Пенсионный фонд из средств материнского капитала. Пособия смогут получить семьи, у кого среднедушевой доход ниже 1,5 кратной величины прожиточного минимума в регионе.
На рождение ребенка семья сможет получить 16 873,00 рубля, оформить выплату нужно до исполнения ребенку 6 месяцев.
Работающая мама должна написать заявление в отделе кадров, нетрудоустроенная женщина - в службе соц.защиты, а студентка — в деканате учебного заведения.
Согласно новому законопроекту, в России с 1 января 2018 года МРОТ составит 9489 рублей, что повлияет на размер декретных, единовременных и ежемесячных детских выплат.
Сумма минимальной ежемесячной выплаты по уходу (за первого ребенка до 1,5 лет) с 1 февраля составит 3788 рублей, за второго и последующего ребенка - 6327 рублей.
Максимальная сумма выплат составит 24 536 рублей.
Пособие по уходу за ребенком до 3 лет в 2018 году останется без изменений - 50 рублей в месяц.
С 2018 года появилось новое целевое направление для использования средств из материнского капитала - оплата яслей и детских садов, что поможет семьям, у которых есть второй ребенок.
С 1 января 2018года продлен материнский капитал до 2022 года, размер его не будет меняться до 1 января 2020 года.
Ведите учет в программах на платформе 1С:Предприятие! Для бухгалтерского и налогового учета мы рекомендуем одну из версий программы 1С:Бухгалтерия (базовая / проф / корп в зависимости от потребностей предприятия). Для кадрового учета и автоматического расчета зарплаты мы рекомендуем 1С:Зарплата и управление персоналом. Специалисты 1С:Апрель Софт помогут подобрать программу и наладить учет.
Наш сайт http://www.aprsoft.ru
Контактное лицо: 1С:Апрель Софт
Компания: 1С:Апрель Софт
Добавлен: 04:24, 27.02.2018
Количество просмотров: 782
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия610 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия601 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия680 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |