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倍数罚VS比例罚 新证券法“利剑”威力何在?

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倍数罚VS比例罚 新证券法“利剑”威力何在?

“从过去违法处罚顶格60万元,到现在罚款上千万元,这是一个重大的转变,但具体的处罚认定,还需要进一步的司法解释。”中国政法大学博士生导师胡继晔在接受《证券日报》记者采访时表示,新修订的《证券法》对于上市公司的处罚登上了一个新的台阶,但相比一些上市公司违法所得数亿元甚至数十亿元,这样的罚款力度还需要斟酌。

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倍数罚款下的全球资本市场

大额罚单频出

胡继晔说:“对内幕交易和操纵证券市场行为,处以违法所得的10倍罚款,这种比例原则下的倍数罚足够严厉,但上市公司违法集中地的欺诈发行、信息披露违规等使用合理性原则的定额处罚,其法律震慑作用就要弱很多。国外对于违法行为更多的是使用比例原则,如2002年中银纽约分行因为违规经营被美国货币监理署处罚1000万美元,就是按照违法行为进行比例倍数罚款。”

近几年来,从美国到欧盟,再到中国,随着全球各监管机构重点打击违法违规行为,比例原则下的巨额罚单也在不断刷新纪录,从几亿元到十几亿元,甚至到几百亿元,有的公司被罚掉了整年盈利,也有的公司被罚到股票退市。

如2019年2月份,法国法院裁定,因瑞银在2004年至2012年期间帮助富有的法国客户逃税、洗钱等,对其罚款37亿欧元(约为42亿美元),并另需向法国政府赔偿8亿欧元。瑞银2018年公司净利润为49亿美元,因此这笔罚款几乎相当于其2018年的总净利润。

2018年7月份,欧盟宣布,因安卓系统问题,罚没谷歌43.4亿欧元,并给予其90天最后通牒结束违法行为,这一数字也创下了欧盟史上反垄断罚金纪录。2018年4月份,美国消费者金融保护局(CFPB)和美国“银监会”货币监理署(OCC)分别发出公报,富国银行将各向两家监管机构支付5亿美元罚金,创下了CFPB和OCC各自单笔罚单的最高纪录。

补偿性赔偿和惩罚性赔偿是侵权损害赔偿的两种方式,美国最高法院认为,补偿性赔偿和惩罚性赔偿的区别,在于两者的目的不同,补偿性赔偿旨在填补受害人受到的损害,惩罚性赔偿是为了惩罚加害人,威慑及遏制类似行为的发生。美国法院判定补偿性赔偿和惩罚性赔偿时倾向于使用合理性原则,以定额处罚为主。直到1996年,美国最高法院在宝马案中首次采用比例原则,此后比例原则逐渐成为判定惩罚性赔偿额度的标准规则。

胡继晔认为,当前新修订的《证券法》对于惩罚性赔偿建议使用比例原则下的倍数罚,但也不能超过必要限度,而对于补偿性赔偿建议使用合理性原则下的定额罚,这样可以最大限度地震慑不法同时,保护受侵害者的利益,也希望能尽快对补偿性赔偿给予明确的法律条款。

比例罚强化震慑力

上海汉联律师事务所宋一欣律师表示,新修订的《证券法》大幅增加违法成本,很是必要,也是业界普遍的呼声,但信息披露违规顶格处罚从60万元至1000万元,应考虑按违法金额的比例处罚,从根本上加大违法成本。

宋一欣也希望看到对投资者的补偿性赔偿出现。“证券监管机关因证券违法作出行政处罚产生的财产罚没与行政罚款,司法机关因证券犯罪作出刑事制裁产生的财产没收与刑事罚金,希望作为证券市场投资者侵害受损的相对物。”宋一欣说,可以在国内建立类似美国“公平基金”的投资者损失赔付补偿基金,在违法人无力赔付时,由基金出面补偿,对来自于市场及投资者的款项用之于市场及投资者。

独立财经撰稿人曹中铭认为,上市公司的违规成本虽然提高了,但新《证券法》在惩处力度上还是存在值得探讨的地方。比如,旧版证券法中对于信披违规的处罚,罚款金额介于30万元与60万元之间,客观上处罚的差异并不大。但新《证券法》像欺诈发行的处罚,处罚金额在200万元至2000万元之间,个中的力度无疑是非常不一样的。

另一方面,曹中铭认为,新《证券法》处罚的起点仍然偏低,且存在上限的问题。比如虚假陈述处罚金额为100万元至1000万元不等。虽然1000万元的上限已经不低了,但由于存在上限问题,也意味着顶格处罚只能是1000万元。这对于那些严重违法行为,且严重损害投资者利益,并且对资本市场产生恶劣影响的案件而言,处罚的金额同样存在偏低的嫌疑。

北京问天律师事务所主任合伙人张远忠对《证券日报》记者说:“之前我国证券市场违法行为的处罚力度与国际相比是非常低的,现在加大了处罚力度,对于打击证券违法违规行为提高了震慑力。内幕交易非法所得的罚款最高处罚达到十倍,这是国际上通常考虑的标准。”

而对于欺诈发行、信披违规等行为使用合理性原则的处罚,张远忠认为这应该是考虑到两种情况的违法所得和违法金额不好确定,比如欺诈发行的公司未曾上市,信披违规的上市公司并未依靠此盈利等情况。

处罚的目的永远不是罚款,而是有效的震慑不法行为。张远忠说:“这次《证券法》的修订,也会促使上市公司加强治理结构、内部控制等方面的工作,预计将来《刑法》也会做出相应调整,以配合行政处罚,这将有效打击证券违法违规行。”

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