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程序正义论:如何针对风险规避者维持合理的威慑程度

【摘要】:如果发现的概率为10%,而罚款为900元,那么违法者的预期惩罚仍然为90元。在相同的概率和罚款下,一个风险规避者比一个风险中立者更容易受到法律威慑程度的影响。[30]在一个特定发现概率下,针对风险规避者的最优惩罚比针对风险中立者的最优惩罚要低,否则风险规避者将受到过度威慑。为了对风险规避者维持一个合理的威慑程度,就应当降低惩罚或是提高发现概率。

当惩罚是没有成本的,提高惩罚力度同时降低破案概率仍然会保持同水平的法律威慑度,因为同等级的法律权威可以通过较低的破案率获得。这里可以借用经济学中关于预期收益的分析工具。[29]比如,对超速行驶的司机而言,被警察发现的概率为90%,一旦被警察发现就必须接受处罚,罚款为100元,那么对预备超速者预期处罚额就为90元。如果发现的概率为10%,而罚款为900元,那么违法者的预期惩罚仍然为90元。从违法者的犯罪预期惩罚来看,提升惩罚概率和降低破案率在对当事人的行为控制上没有区别,而且降低破案率还可以降低制度运行的总成本,因为更多的违法者意味着我们需要更多司法投入。

以上的分析建立在当事人是风险中立的情况下,以下我们将加入当事人的风险偏好。在相同的概率和罚款下,一个风险规避者比一个风险中立者更容易受到法律威慑程度的影响。对一个风险规避者来说,只有当他的收益超过预期罚款加上一笔体现他对风险本身的厌恶程度的风险溢价(risk premium)的时候,他才会选择违法。[30]在一个特定发现概率下,针对风险规避者的最优惩罚比针对风险中立者的最优惩罚要低,否则风险规避者将受到过度威慑。[31]在上面的案例中,尽管违法者的预期违法惩罚是相同的,但对于风险规避型的违法者而言,两种模型的威慑程度不同,当他遭遇更高程度的惩罚以及更低的发现概率时,包含惩罚成本在内的社会成本会上升。为了对风险规避者维持一个合理的威慑程度,就应当降低惩罚或是提高发现概率。