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网易研究局出品——如何更快乐
你快乐吗？如何才能做一个快乐的人？金钱和快乐一定成正比吗？快乐的影响因素有哪些？网易研究局邀请长期从事快乐研究的全球知名华裔经济学家、澳大利亚社会科学院院士黄有光解读快乐的秘密。
据报道，中央人民银行10月23日消息，央行就《中华人民共和国中国人民银行法（修订草案征求意见稿）》公开征求意见。本文只针对下述建议：“加大对金融违法行为的处罚力度，规定对情节严重的违法行为可以加重处罚，罚款上限提高至二千万元；对取得人民银行许可的机构增加责令暂停业务、吊销许可证、市场禁入等处罚措施。”
笔者认为，金融违法罚款上限提高至二千万元依然严重偏低。理想而言，罚款应该根据违法对社会的危害程度，并考虑违法被发现与定罪的或然率。如果难以估计违法对社会的危害程度，则可以根据违法者从违法行为中可能获利的大小。因此，金融违法罚款上限不应该是一个固定的数目，例如两千万元，而应该是违法的危害程度或违法者可能获利大小（都与涉及金额有关）的一个倍数。
在绝大多数情形（例如，不考虑可能严重危害本身安全的精神病者），我们要让人们有最大的自由去进行各种能够增加他们自己与他者的快乐的事情，除非他们危害其他人的利益。（简单起见，假定不影响动物的福祉；关于动物，见笔者在本专栏四月底与五月初的两篇文章。）因此，我们不是为罚款而罚款，而是为了防止产生危害。因此，首先应该根据危害的大小来决定罚款的数目。其次，由于违法被发现与罚款的或然率并不是百分之百，因此也要根据这个不确定性的大小来加大罚款的数目。
简单起见，考虑金钱的偷窃，因为这对受害者与违法者的危害与获利的大小都是明显可见的。如果某甲成功偷窃某乙一万元，则某乙损失一万元（简单起见，不考虑一些可能的间接损失），而某甲获利一万元（不考虑偷窃的成本）。如果违法被发现与罚款的或然率是百分之百确定的，就根据这偷窃的数目罚款就可以了。（不考虑执法的成本，不然应该提高罚款。）不过，几乎所有的违法行为被发现与罚款的或然率都不是百分之百确定的，不然很少人敢违法。假定偷窃一万元，被发现与罚款的或然率是10%。那么，罚款的数目应该增加十倍（10万=1万/0.1；10%=0.1），来抵消这个不确定性，使预期罚款（罚款乘以被罚款的或然率）依然不低于一万元，以便有足够的遏制以防止违法行为的发生。也就是说，罚款应该是十万元，而预期罚款等于十万元乘以10%，等于一万元。
由于还没有考虑到执法的成本等因素，上述数目可以说是最低的最优罚款。金融违法，看所涉及的人数与金额的大小，其危害程度可能是以亿元计的。金融违法被发现与罚款的或然率，也显然远远低于100%。若然，则最优罚款可能就是以十亿甚至百亿元计的，区区两千万元的上限，肯定是偏低的。试想，如果一个可能的违法者面对：如果违法，我能够获利一千万元，但面对10%被罚款两千万元的可能。如果他的守法意识不高，就很难避免他从事金融违法的勾当，即使这可能对社会造成数以亿元的损失，因为如果他违法，本身反而面对正的预期价值：10%可能罚款两千万元的负的预期价值是两百万元，而这远远低于一千万元的获利。
对于像偷窃与金融违法等的罚款上限，不应该是一个具体数目，像两千万元，而应该是所涉及的金额的一个倍数。这个倍数，一方面应该根据上述罚款的或然率，另一方面应该根据所涉及金额与对社会的危害程度大小的关系。在金钱上的偷窃情形，这个关系大致是一对一，但在其他情形，则未必。有些情形，可能很难估计违法对社会的危害的大小。在这种情形，可能可以根据违法对违法者的可能获利的数目，再加上一个根据罚款或然率的倍数。这个方法的可取性，依赖于违法行为是应该被禁止的，其对社会的危害是大于对违法者的利益的。因此，如果危害的大小难以估计，根据对违法者的利益来定罚款，并不会太大，但可能偏低。
上述金钱的偷窃，不看偷窃的成本等因素，偷窃者的得利与受害者的损失大致相等。但非金钱的财物的偷窃，危害往往比得利大很多倍。例如，手机被偷，偷窃者的得利多数不高于手机折旧后的价值，而受害者除了损失手机，还可能损失价值难以估计的信息，遑论所造成的不便与不完全感。因此，对这类物品的偷窃，罚款应该很大。
不过，罚款并不是越高越好，只要足够反映危害程度与罚款的不确定性就可以了，就已经达到足够的遏制作用了。例如，如果某个地点违规停车的危害是一百元，而罚款的或然率是10%，则罚款数目定为一千元就够了。如果定为一百万元，甚至是死刑，几乎可以完全杜绝违规停车，但却可能过分的避免违规停车，得不偿失。例如，某丙可能有急事，愿意以确定的一万元的价格，获得停车。但10%可能罚款一百万元，使他不敢停车，反而面对高达一万元的损失，而节省的危害只值得一百元，这是没有效率的。
另外一方面，可能有人认为罚款不必很高，因为可以用罚款以外的处罚，例如“暂停业务、吊销许可证、市场禁入”，甚至监禁、鞭刑、死刑等处罚措施。其实，监禁一个犯人，社会负担的成本很大，而罚款的收入则是社会的得利。因此，应该尽量用罚款，罚款还不足够，才考虑监禁等。以后有机会，我们可以讨论这个道理，已及绝大多数国家对罚款的使用远远不够，而过分依赖监禁的问题。
最后，可能很多读者认为，除了上述考量，罚款的大小，还应该看受害者与违法者的收入与财富的高低，因为这会影响金钱的边际效用。像我们上次讨论过的一样，笔者认为除了效率，还要考虑平等的问题。不过，笔者有一个“在具体措施上以效率挂帅”的原则。罚款的大小，属于具体措施，应该以效率挂帅，不必考虑平等或不平等的问题。这个问题，应该在整体平等政策上充分考虑，而不是在具体措施上考虑。这个原则为何成立，我们在下次讨论如何增加平等的文章中讨论。
往期回顾：
黄有光简介：
Monash大学荣休教授、澳大利亚社会科学院院士、牛津大学Global Priorities Institute咨询委员。
1942年出生于马来西亚。1966年获新加坡南洋大学（Nanyang University）经济学学士学位，1971年获悉尼大学经济学博士学位。1974年至1985年在澳大利亚Monash大学任副教授（Reader），1985-2012年任讲座教授（personal chair）, 2013年后成为终身荣誉教授（Emeritus Professor）。于1980年被选为澳大利亚社会科学院院士，于1986年被选入Who’s Who in Economics: A Biographical Dictionary of Major Economists 1700-1986的十名澳大利亚学者与全球十名华裔学者之一, 于2007年获得澳大利亚经济学会最高荣誉—杰出学者（Distinguished Fellow）。受邀请于2018年到牛津大学作第一届Atkinson Memorial Lecture。
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杨泽宇_NF6036
