犯罪及刑事政策的基础经济分析

摘 要 经济学的本质是一门关于理性选择的科学，是一种方法论的科学，包括犯罪在内的非市场行为同样具有经济分析的可行性。经济分析法假定每个犯罪决策者都具有理性，只会在期望效用为正的条件下实施犯罪行为。那么，将行为人的预期收入和预期成本予以表达，借助期望效用函数，从个体决策出发，可以分析不同刑事政策对犯罪率的影响。

关键词 法经济学 理性犯 确定性政策 严厉性政策

作者简介：刘基铭，澳门城市大学法学院硕士研究生，研究方向：刑法学。

中图分类号：D924 文献标识码：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2019.02.124

一、犯罪行为的经济学本质：反效率行为

法是以调整个人与个人、个人与社会的冲突关系为己任的。这种冲突的法学本质应当是：主体的行为与社会既定秩序和制度以及主流道德意识的不协调或对之的反叛 。刑法调整的是最严重的冲突，即犯罪。刑法学认为，犯罪是违反刑法禁止性规范的行为；犯罪学认为，犯罪是反社会的行为或者说是越轨行为。在以效率为核心价值的经济学看来，犯罪会产生外部不经济的后果 ，犯罪是一种严重的反效率行为。

当一个人从事一种影响旁观者福利并对这种影响既不付报酬又不得报酬的活动时，就产生了外部性。如果对旁观者的影响是不利的，就称为负外部性；如果这种行为是有利的，就称为正外部性。负外部性会导致某商品的供给数量大于社会最优数量，使市场无效率，减少社会总福利 。在分析外部性侵害时有一个最基础的等式：社会成本=私人成本+外部成本。社会成本是指按全社会各个生产部门汇总起来的总成本，也可以指某一种产品的社会平均成本。私人成本是指单个使用者为了能够使用某一资源而带来的费用指厂商生产过程中投入的所有生产要素的价格。外部成本指由于生产的外部效应所引起的成本 。犯罪行为所产生的成本一部分不归自己负担，而是由被害人及其家属、司法机关和社会负担。例如，行为人以非法占有为目的实施抢劫，自己获得利益的同时损害了产权所有人的利益。若抢劫行为给被害人带来身体上的伤害，则被害人除了要承担被强制转移的财产成本外，还要承担医疗、误工等其他成本。相对于行为人收益的精神满足（诸如刺激感、报复感、性快感），痛苦也是一种成本，包括被害人的痛苦和其亲朋好友的痛苦。侦查、起诉、审判阶段也存在大量的外部成本。此外，犯罪行为对社会正常秩序的破坏和民众受案件影响造成的心理上和生活上的转变亦是一种成本。因此，犯罪的经济学本质是严重的反效率行为。犯罪带来的负外部性的大小在一定程度上和“社会危害性”、“法益侵害性”相当。

按照经济学理论，产生负外部性时，当事人应当付出报酬；产生正外部性时，当事人应当获取报酬。不然市场就是没效率的。因此，犯罪分子需要“付出报酬”，即接受刑罚处罚，或附带民事賠偿。

二、犯罪的决策模型：基于理性人假设

理性人假设是经济学原理中最基本的前提假设，又称最大化原则。我们假设理性犯罪人是能够按照自己的意志进行选择和行动的犯罪主体，犯罪是其意志自由的行为结果 。这个人在实施犯罪前会产生“期望”，即会对犯罪带来的“所得”和“所失”进行权衡，那么毫无疑问，如果“所得”大于“所失”，理性人便有理由实施犯罪，即便犯罪人的“所得”会导致他人和社会的不利益。

波斯纳将以下五种行为归于犯罪：第一种，纯粹的强制性故意侵权。例如谋杀、抢劫、盗窃等行为。第二种，诸如逃税的其他强制性转让。第三种，被国家所禁止的自愿交换。这种交换的例子有：卖淫、销售黄色出版物、销售盗版光碟、买卖毒品等等。第四种，不构成民事侵权的预备行为，最典型的行为就是犯罪预备。第五种，为了避免管制成本过高而被禁止的行为，如交通肇事逃逸 。

无论哪种犯罪行为，罪犯都是为了获取某种利益，包括无形的利益（报复感、性快感等）和有形的利益（财物），而为了获取该利益的犯罪行为需要付出成本。犯罪收益是犯罪对罪犯的效用。效用的大小则是犯罪行为在多大程度上可以满足罪犯的需要或欲望，效用不是可以完全量化的，衡量效用大小的标尺在于罪犯内心的偏好。犯罪成本包括以下三种要素：一是犯罪预备和作案后逃匿的成本；二是犯罪的时间的机会成本，罪犯在犯罪行为所耗费的时间中所获得的收益是以放弃其他合法工作时间为代价的；三是受到刑事处罚的风险成本。我们设一个潜在罪犯的合法收益为W，如果他选择犯罪，将得到犯罪收益为G，同时会以p的概率被抓获，被抓获后接受刑罚为L。那么，罪犯的期望效用函数为：

E（U）=p譛（W+L）+（1-p）譛（W+G） ， U为效用函数

现实情况是，罪犯一旦被抓获，将无法享有原有的收益W。同时，为了隐藏身份、躲避抓捕，即便罪犯没被抓获，罪犯往往无法以原有的身份和态度继续生活，此时他享受的收益设为W'，W'≤ W是显而易见的。

于是，罪犯的期望效用函数应当是：

E（U）=p譛（L）+（1-p）譛（W'+G） ， W'≤ W 公式1

只有当E（U）>U（W）时，行为人才有理由选择去犯罪。

三、刑事政策的选择：确定性政策与严厉性政策

理论上，有效的刑事政策会通过两个途径对潜在罪犯产生威慑作用：确定性和严厉性。确定性是指相同犯罪行为被惩罚的概率，即破案率，为公式1中的p；严厉性是指相同犯罪行为被惩罚的力度，即刑罚的严厉程度，为公式1中的L。

只有当E（U）>U（W）时，行为人才有理由选择去犯罪。为实现刑罚的一般预防功能，控制犯罪率，在E（U）-U（W）<0的条件下，行为人经过理性抉择会放弃犯罪。即：

F（L）=p譛（L）+（1-p）譛（W'+G）-U（W）<0 公式2

对F（L）求导，可得：

F'（L）=p譛'（L） 公式3

可以看出，L对于犯罪率的影响是依赖于p的。那么p和L哪个因素对F（L）影响更大呢？

从公式2看，L增大使p譛（L）减小，而p的增加却可以使p譛（L）和（1-p）譛（W'+G）同时减小。从公式3看：如果我们单纯地认为效用函数U在正激励情况下是一个边际效用递减的单调增函数，函数图像处于坐标系第一象限。那么，刑罚L对行为人来说是一种负的激励，即L产生的效用是负值，U（L）的函数图像应当与正激励情况下效用函数关于y=0的对称。所以，U（L）是位于第四象限的单调减函数，即U'（L）<0，且U''（L）>0，=0。由于p∈[0，1]，所以F'（L）<0，F''（L）>0。可以看出，增加相同单位的L，其对U（L）的效率是越来越低的，也即使F（L）下降同样的单位所需要增加的L是越来越多的。而p与F（L）是线性关系，增加同样单位的p对F（L）的效率是不变的。当然，上述前提是建立在效用函数单调递增、边际效用单调递减基础上的，没有充分考虑行为人个体对L的效用函数的凹凸性。如果U是L的凹函数，即U对L的偏导数（L的边际效用）是L的增函数，随着监禁时长（惩罚的严厉程度）的增加，罪犯对每增加一个单位的监禁时长获得的负效果就越来越大。所以，对于风险厌恶型的潜在犯罪行为人，政府选择基于L的严厉性政策更有效。反之，对于风险偏好型的潜在犯罪行为人，政府选择基于p的确定性政策更有效。

曾有学者用五年以上徒刑比重和死刑人数（对数值）作为代表惩罚严厉程度的变量，用破案了来度量确定性，并考虑了人口密度、平均工资、城乡收入差距、性别比、初中入学率、登记失业率等多因素的影响，对1989-2009年来中国的30个省、市、自治区做了统计，建立回归方程，进行误差修正，最后得出结论：单纯通过加大惩罚程度的严厉性策略效果不明显，相比之下，基于提高破案率的确定性策略可以显著降低犯罪率。破案率每增加1%会让犯罪率下降1.4%。

貝卡利亚有言：“刑罚的威慑力不在于刑罚的严酷性，而在于其不可避免性”。以上论证为该法律格言提供了数学支持。一方面，刑罚再严酷，但罪犯被抓获、接受审判和刑罚处罚的概率低时，刑罚便不具有威慑力；另一方面，刑罚到达一定程度时，增加处罚的力度会愈加没有效率。另外，从法理上说，过重的法定刑会导致罪犯实施轻罪时为隐瞒证据、逃避制裁转化为重罪，重大恶性案件数量会上升，不利于社会稳定。对此，贝卡利亚曾深刻地指出，刑罚的残酷性“不容易使犯罪与刑罚之间保持实质的对应关系。因为，无论暴政多么殚精竭虑地翻新刑罚的花样，但刑罚终究超越不了人类器官和感觉的限度。一旦达到这个极点，对于更有害和更凶残的犯罪，人们就找不出更重的刑罚作为相应的预防手段。 ”

四、法经济分析的局限性

经济学作为一种方法论的科学，具有广泛的适应能力和强大的解释力，有利于理解人类行为，有利于揭示法律运行的真实效果，有利于寻求法律效果的极大化 ，但不能否认其局限性。一方面，法包括自由、公正、秩序、效率等多种价值原则，对效率的一味追求往往受到其它基本价值的制约；另一方面，由于人主观意识的复杂性、期望效用的难以量化性、个体偏好的差异性以及经济学模型的抽象性（不可能考量到所有的影响因素），以个人理性、成本-收益、效率最大化等经济学工具作出的分析能在一定程度上反映客观规律，但不够具体明确、与现实生活也难免有出入。陈兴良教授曾在书中说道，一般预防具有局限性：一般预防因人而异；一般预防因罪而异；一般预防因时而异；一般预防因地而异 。发经济分析亦有此局限。

就上述基于罪犯的期望效用函数对犯罪控制的分析而言，可能存在如下问题：

1.行为人对惩罚的确定性不如严厉性明确。犯罪行为所属罪名的法定刑明确可查，什么样的行为要承担什么样的后果可以被行为人明确地知悉，但破案率对于行为人是无法明确知悉的，行为人脑海中被抓获的几率受行为人对风险的承受能力的主观影响。

2.严厉性政策会导致轻刑事案件向重刑事案件转化。严厉性政策会使罪犯在作案时更加谨慎，罪犯抱着“一不做二不休”的心态出于销毁罪证、隐匿身份特征的目的对被害人造成更严重的伤害。犯罪率的下降不完全意味着社会安定程度，一个重大刑事案件的恶性和危害性不是数个轻刑事案件的恶性和危害性可以比拟的。

3.犯

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2019-08-23