基于前景理论的商业贿赂治理分析

王德华，韩秀华

(1.江苏省社会科学院 财贸研究所，江苏南京210013；2.中国社会科学院 研究生院，北京102488)



经济与社会

基于前景理论的商业贿赂治理分析

王德华1，韩秀华2

(1.江苏省社会科学院 财贸研究所，江苏南京210013；2.中国社会科学院 研究生院，北京102488)

摘要：商业贿赂作为有风险的决策行为，在现实中与理性人的假设存在偏差，是传统的期望效用理论和博弈理论不能解释的现象。将商业贿赂转化为供给方与需求方交易的经济学问题，并引入前景理论以更贴近实际风险决策中的行为，通过构建商业贿赂的前景博弈模型，深入研究商业贿赂治理的实际影响因素。结果表明，治理商业贿赂需要采取综合措施，在压缩贿赂空间、提高发现概率和加大惩罚力度三个因素之间寻找有效组合，才能有效遏制商业贿赂的滋生蔓延。

关键词：前景理论；商业贿赂；贿赂空间

一、引言

改革开放以来，中国重视打击和全面预防腐败行为，不断加强打击力度，尤其对商业贿赂进行了专项治理，但是商业贿赂这种隐性的、危害更严重的腐败行为并没有得到有效遏制，个别行业、部门、环节甚至达到了贿赂公行的地步，演变成一种危害极严重的潜规则。2013年7月曝出的葛兰素史克商业贿赂案，涉案金额达数十亿元。2013年9月又曝出多美滋公司向七省市医院行贿案，目标指向婴儿的第一口奶。根据2014年全国两会《最高人民检察院工作报告》显示，2013年围绕公共资源交易、国有企业改制、政府采购等重点领域查办的涉嫌商业贿赂犯罪的国家工作人员就达到4 549人。

遏制商业贿赂蔓延已经到了刻不容缓的地步，但如何减少商业贿赂的发生以及如何治理商业贿赂却众说纷纭，莫衷一是。国外学者对商业贿赂的专门研究较少，主要从腐败和贿赂的角度进行分析。Benson与Baden主张从产生机制入手，认为贿赂实质上是一个不确定条件下的风险经济决策问题，受其所能带来的好处、被发现的概率和惩罚力度三个关键因素影响，是一种成本收益分析下的理性行为。[1]Basu认为在缺乏有效监督情形下，容易出现寻租行为，滋生腐败。[2]Eiras认为管制过度、弱法规和大量公部门存在是腐败发生的主要原因。国内也有学者从反腐败角度进行了研究。[3]夏业良对腐败行为的成本和收益加以理论分析，强调唯有从制度变革入手，才能从根本上减少腐败行为发生的概率和频率。[4]郑利平在理性人和信息不对称假设条件下，对贿赂等交易型腐败进行均衡分析，揭示出加大查处力度，尽快建立社会主义市场经济新秩序和提高公务员薪金水平是减少腐败的重要途径。2006年集中开展商业贿赂专项治理行动以来，国内关于商业贿赂的专门研究有所增加。[5]曲振涛和周方召认为在我国经济转轨的初始阶段，由于没能针对商业贿赂行为制定严厉的惩罚措施，同时也没有对诚实的工作者采取额外的奖励，所以大多数人通过效用比较选择了受贿，并逐渐形成潜规则。[6]董璐从货币惩罚与非货币性惩罚入手，认为风险偏好是商业贿赂发生的主因，需要加大非货币性惩罚力度并构建宽严相济的惩罚机制以治理商业贿赂。[7]梁玉红基于理性人的假说，通过博弈分析，认为治理商业贿赂需要完善法律制度，加大检查力度和惩罚力度。[8]周晓唯与张波则从个体理性与集体理性的角度，通过完全信息静态博弈，从经济学方面研究商业贿赂的成因和治理，认为应该适当提高监管力度和惩罚力度并完善法律规制。[9]

综合来看，国内外研究治理商业贿赂多集中于提高发现概率和加大惩罚力度，较少注意到压缩贿赂空间，缺乏总体的考虑，对三者的关系以及相互作用更是缺乏分析。而且在研究商业贿赂时，大多是基于传统的成本收益分析，认为犯罪当事人是追求自身利益最大化、能够进行收益成本计算的经济人。[10]这种以理性人为基础的研究，在现实中却遭遇到极大的挑战，各国均制定了严格的法律，进行专项治理打击商业贿赂，一旦商业贿赂被发现，许多国家比较普遍的做法是同时进行刑事、民事与行政处罚，行贿者与受贿者都要付出巨大的代价。但商业贿赂现象依然未能断绝，依然有许多人抱着侥幸心理在进行商业贿赂，即使在治理机制比较完备的美国、英国等西方国家，商业贿赂也层出不穷。这种现象是期望效用理论与传统博弈理论所不能解释的。这是由于前人在考虑行为人的博弈时，未考虑行为人在不确定风险条件下的认知偏差。实际上，理性人假设高估了人的认知能力，人不是完全理性的，而是有限理性的。

如何能更贴近实际、更精确地描述人们在实际风险决策中的行为？Kahneman与Tverskey引入心理学，提出了前景理论[11]，对期望效用理论进行修正，此后又提出累积前景理论[12]，进一步发展了前景理论。前景理论建立在人是有限理性的基础之上，认为人在进行风险决策时，存在着认知偏差。商业贿赂作为一种不确定条件下有风险的决策行为，决策者实际受到自己主观认知的限制，而这种主观认知又与实际的贿赂空间、发现概率与惩罚力度直接相关，这三个因素的不同变化可以塑造决策者的主观认知，促使决策者做出不同的策略选择。

贿赂空间、发现概率与惩罚力度三个因素在治理商业贿赂时，有何积极作用和消极作用？如何组合才能有效遏制商业贿赂的滋生蔓延？本文基于前景理论，构建了商业贿赂的前景博弈模型，用于分析商业贿赂中潜在行贿者和潜在受贿者的主观认知前景，通过改变贿赂空间、发现概率与惩罚力度三个参数值，探讨三者之间的相互作用和有效组合，给出治理商业贿赂的相关建议。

二、商业贿赂的经济学分析框架

随着市场经济的发展，长期受到压抑的个人利益得以复苏，道德约束逐步退化，助长了人们对财富和享乐的贪婪，这种贪婪为商业贿赂提供了动机。从供需的角度看，行贿者作为供给方，受贿者作为需求方，通过商业贿赂达成交易，各取所需，获取经济利益，因而是一种经过计算的经济行为。由于受到多种因素的制约，这种计算是有限理性的，是计算者对于商业贿赂前景的主观认知。这种主观认知的商业贿赂前景是从成本收益角度衡量的，与现实中的贿赂空间、发现概率和惩罚力度等因素紧密相关。

贿赂空间经济学上称为租金，就是行贿者、受贿者可以动用的用于贿赂的最大资源量，其值一般小于行贿者期望获得的行贿收益。贿赂空间绝对值，即某一标的资源的公允市场价格与通过行贿取得的交易价格之差，在现实经济中表现为公部门官员手中控制的、进行腐败活动时所利用的各种资源，包括土地、矿产等实体性国有资源和权力、荣誉等非实体性资源。商业贿赂行为被发现的概率等于被发现的行贿受贿人员数量与所有行贿受贿人员数量之比，其值在0～100%之间。惩罚力度指商业贿赂被发现后对行贿者与受贿者的惩罚程度，包括刑事处罚与经济处罚，这在法律上有明确规定。

传统对商业贿赂的分析是基于期望效用理论。根据期望效用理论，对于概率为p，价值为x的收益或损失，根据预期效用函数，决策者感受到的预期效用值为：U(p,x)=px，潜在行贿者与潜在受贿者的期望效用大小决定了他们行贿、受贿与否。而期望效用与成本收益直接相关。

假定在一次商业贿赂中，潜在行贿者不行贿的收益为eb，潜在受贿者不收贿的收益为er；贿赂空间为e，这是行贿者所取得的收益。假设行贿者的行贿金额为b，无论潜在行贿者行贿目的是否达到，贿金不予退还，无论在商业贿赂行为发生后是否能够获得标的资源，贿金b是潜在行贿者必须要付出的成本，即行贿成本。贿金b对潜在受贿者而言是一种净收益。假定商业贿赂的实际发现概率为β(0<β<1)，对行贿者的处罚为fb，对受贿者的处罚为fr。根据中国的现实情况，商业贿赂的非法所得均被没收，处罚是没收非法所得之外追加的，则潜在行贿者与潜在受贿者的期望效用分别为：

Ub=(-b-fb)β+(1-β)(e-b)=(1-β)e-b-βfb

(1)

Ur=(-fr)β+(1-β)b=(1-β)b-βfr

(2)

从上式可知，潜在行贿者的期望效用与贿赂空间、发现概率、贿金、惩罚金额有关，潜在受贿者的期望效用与发现概率、贿金、惩罚金额有关。这里的贿赂空间、发现概率、贿金与惩罚金额都是现实的值，并未考虑人们的主观评价。但在现实中，人们往往受到有限理性的影响，以自己的主观评价进行决策。上式中考虑了贿赂空间绝对值，但没有考虑贿赂空间相对于潜在行贿者合法收益的大小，如果绝对值很大，而相对值很小，潜在行贿者可能不会行贿；而且贿金也只考虑了绝对值，并未考虑贿金相对于潜在受贿者合法收入的大小，如果贿金绝对值大，而相对值较小，则潜在受贿者也不可能接受贿赂。发现概率只能通过观察周围发现案件的多少进行估算，因为商业贿赂的隐蔽性使得行贿受贿人员的总体数量不可能精确统计。由于法律对惩罚力度有明确规定，其受主观因素的影响较少。但从法律规定上看，并没有针对不同的人群采取有针对性的处罚，如官员与企业家对刑事处罚与经济处罚的主观评价并不一致。

再者，上式中的期望效用只考虑了贿赂空间、发现概率和惩罚力度三个参数的静态值，没有考虑三者的动态变化，目前国内外有关商业贿赂的文献也忽略了此方面的研究。当贿赂空间变化时，遏制商业贿赂需要如何调整发现概率与惩罚力度？当发现概率由于投入成本的关系不能再提高时，需要怎么样调整贿赂空间和惩罚力度才能遏制商业贿赂？如果贿赂空间和发现概率不变，惩罚力度变化对商业贿赂的影响如何？

中国社会主义市场经济脱胎于计划经济，由于禀赋效应*禀赋效应,是指当个人一旦拥有某项物品，那么其对该物品价值的评价要比未拥有之前大大增加。未能理清政府与市场的关系，政府对市场的干预较多，导致贿赂空间较大，而公职人员的薪水偏低造成受贿者倾向于利用贿赂空间的风险偏好。商业贿赂案件由于行为双方事前结成的“攻守同盟”和行为手段的隐蔽性而导致发现概率偏低。为了提高发现概率，司法实践中侦破部门往往以从轻从宽处罚为条件，换取行贿方供述受贿方的犯罪证据，如最新修订的《中华人民共和国刑法》第164条与第390条规定，行贿人在被追诉前主动交待行贿行为的，可以减轻处罚或免除处罚。

三、商业贿赂前景博弈模型

商业贿赂是一种有风险的交易，潜在行贿者与潜在受贿者都受自己主观认知的影响，在一定的条件下对前景作出判断，而后进行决策。在不确定条件下进行决策时，大部分决策者都会在认知上产生心理偏差，即遵循一定的认知规律高估或低估某一事件的真实价值及其发生概率，从而使前景值不同于预期效用理论中的效用值。

根据前景理论，人们对风险的态度不只是由效用函数决定，而是由价值函数和权重函数联合决定。决策者感受到的前景值为：

V(p,x)=π(p)v(x)

(3)

v(x)是决策者主观感受到的价值，是实际收益或损失的函数。Kahneman 和Tversky将价值函数表示为：

(4)

其中，α代表边际递减敏感性程度的系数，0<α<1，递减敏感性是指随着收益或者损失的增加，单位收益或损失所造成决策者主观价值的增加或减少是边际递减的；λ代表厌恶损失程度的系数，λ>1，厌恶损失是指等值的损失带给决策者的痛苦大于等值的收益带给决策者的欢乐。

π(p)为权重函数，其公式如下：

(5)

当p小的时候，π(p)>P，即决策者对概率的估计大于其实际值；当p大的时候，π(p)

根据前景理论，人们不仅看重财富的绝对量，更看重财富的变化量。比如，与投资总量相比，投资者更加关注投资盈利或者亏损的数量。因此，对于潜在行贿者，更看重净收益e-b，而不是总收益eb+e-b；对于潜在受贿者，更看重净收益b，而不是总收益er+b。

商业贿赂由于其隐蔽性，需要一定的成本进行查处，随着查处成本的不同，发现概率也不同。假定商业贿赂的实际发现概率为β(0<β<1)，潜在行贿者与潜在受贿者有着相同的认知，则其权重函数为π(β)。在商业贿赂被发现后，假定行贿者与受贿者选择合作的概率相同，选择不合作策略而受到严厉惩罚的实际概率为p，则权重函数为π(p)。行贿者受到的严厉罚金为fbh、不严厉罚金为fbl；受贿者受到的严厉罚金为frh、不严厉罚金为frl。

在商业贿赂未被发现的情况下，行贿者与受贿者的收益均为正值。在商业贿赂被发现后，不合作的情况下，遭受严厉惩罚，行贿者与受贿者的收益均为负值；合作的情况下，不遭受严厉惩罚，行贿者与受贿者的收益均为正值。根据上面的主观价值表示式(4)，得出行贿者与受贿者的主观价值收益矩阵(见下表)。

行贿者与受贿者的主观价值收益表

由此，根据公式(3)，得出行贿者发生行贿行为的前景值为：

Vb=π(β)(-λ(fbh+b-e)απ(p)+(e-b-fbl)α(1-π(p)))+(1-π(β))(e-b)α

(6)

受贿者发生受贿行为的前景值为：

Vr=π(β)(-λ(frh-b)απ(p)+(b-frl)α(1-π(p)))+(1-π(β))bα

(7)

现实情况下，中国对于商业贿赂实行非对称惩罚机制，即对受贿者施以严厉惩罚，而对行贿者进行宽大处理。因此，对于潜在行贿者，行贿被查处后，其认知的严厉惩罚概率为0，即权重函数π(p)=0；而对于潜在受贿者，受贿被查处后，其认知的严厉惩罚概率为1，即权重函数π(p)=1。则非对称惩罚机制下，潜在行贿者进行行贿的前景值为：

Vb=π(β)(e-b-fbl)α+(1-π(β))(e-b)α

(8)

潜在受贿者进行受贿的前景值为：

Vr=π(β)(-λ(frh-b)α)+(1-(β))bα

(9)

另外，如果转变非对称惩罚机制为对称惩罚机制，即对行贿者同样实行严厉惩罚，则潜在行贿者进行行贿的前景值为：

Vb=π(β)(-λ(fbh+b-e)α)+(1-π(β))(e-b)α

(10)

从上表可以看出，当商业贿赂不发生时，潜在行贿者与潜在受贿者的前景值均为零。这就意味着，只要潜在行贿者进行行贿的前景值与潜在受贿者进行受贿的前景值均大于零，即Vb>0，Vr>0，商业贿赂就会发生。

综合公式8与公式9可知，商业贿赂发生的前景与权重函数、价值函数密切相关。权重函数与实际发现概率相关，发现概率β小，权重函数π(β)>β；发现概率β大，权重函数π(β)<β。对于潜在行贿者，价值函数与贿赂空间呈正相关关系，与行贿金额、罚金呈负相关关系；对于潜在受贿者，价值函数与行贿金额呈正相关关系，与罚金呈负相关关系。

四、动态组合分析

本文选择代入数据计算，对商业贿赂前景的博弈结果进行分析。根据Kahneman和Tversky的实验测量，取α=0.88，λ=2。权重函数π(β)取值[0,1]之间。关于行贿金额，根据2000年12月22日颁布的《最高人民检察院关于行贿罪立案标准的规定》，个人行贿数额在一万元以上的应予以立案。关于贿赂空间，大部分商业贿赂案件没有披露，而根据2014年5月5日《人民日报》的报道，葛兰素史克行贿费用占国内药价3成，减去国外的差价，行贿费用基本占贿赂空间的1/3左右。根据上述信息，贿赂空间取上述二者的中间值，为行贿金额的5倍，则行贿者的收益为贿赂空间的4/5，受贿者的收益为贿赂空间的1/5。

(一)贿赂空间一定

设定行贿数额为b=1万元，贿赂空间为e=5万元，则行贿者收益为4万元，受贿者收益为1万元。设立一系列的惩罚力度，根据公式8、公式9和公式10分别计算不同权重函数下的受贿者和行贿者的前景值(见图1和图2)。对于受贿者来说，1倍罚金时只没收受贿所得，不再有额外罚金，受贿者既没有收益也没有损失；1.5倍罚金时除没收受贿所得外，再另加受贿所得的50%作为罚金，这50%罚金为受贿者的净损失；依次类推2倍罚金、3倍罚金与4倍罚金。对于行贿者来说，30%罚金只是贿赂空间值的30%，其余的70%仍归行贿者作为合作的奖励，贿赂空间值的70%减去行贿成本为其净收益；1倍罚金时没收行贿者的净收益，即贿赂空间值减去行贿成本，不再有额外罚金，行贿者既没有收益也没有损失；1.5倍罚金时除没收因行贿非法所得外，再另加贿赂空间值的50%作为罚金，这50%罚金为行贿者的净损失，依次类推2倍罚金、3倍罚金与4倍罚金。图1中最上方曲线为受贿者遭受1倍罚金的前景值曲线，依次往下为受贿者遭受1.5倍、2倍、3倍与4倍罚金的前景值曲线。图2中最上方曲线为行贿者遭受30%罚金的前景值曲线，依次往下为行贿者遭受1倍、1.5倍、2倍、3倍与4倍罚金的前景值曲线。

图1　受贿金额1万元时受贿者前景值曲线

从图1中可以看出，当权重函数π(β)=0，受贿者的前景值最大。受贿者遭受1倍罚金时，由于受贿者主观认知的发现概率，即权重函数0<π(p)<1，受贿者前景值总大于0,即Vr>0，且随着权重函数值的减小，受贿者前景值逐渐变大。受贿者遭受1.5倍罚金时，受贿者前景值从π(β)=0时的最大，随着权重函数值的增大，前景值逐渐变小，且在权重函数π(β)=0.48处变为零，发生转折，之后受贿者的前景值变为负数，且越来越小，说明随着受贿者主观认知的发现概率的增加，受贿者对受贿前景越来越不看好。受贿者遭受2倍、3倍和4倍罚金时，受贿者前景值与其遭受1.5倍罚金时呈同样的变化，但发生转折即前景值由正数变为负数所对应的权重函数值越来越小，前景值曲线变得越来越陡峭，如在遭受4倍罚金时，权重函数值仅仅大约为π(β)=0.16处，受贿者前景值就由正数变为负数。按照前景理论，实际发现概率值应该比权重函数值更小。因此，从受贿者前景值曲线的变化可以看出，在贿赂空间一定的情况下，罚金越高，需要的发现概率就越低。

图2中行贿者前景值曲线呈现的特点与图1中受贿者前景值曲线基本相同，随着罚金逐渐变大，行贿者前景值曲线变得越来越陡峭，且随着权重函数值的增大，行贿者前景值越来越小。不同的是，非对称惩罚机制下，即行贿者仅遭受30%罚金时，行贿者前景值总是处于高位，计算可知总有Vb>7 000，而且前景值曲线变化较为平缓。当行贿者遭受1倍罚金时，行贿者前景值总大于0,即Vb>0。当行贿者遭受1.5倍、2倍、3倍和4倍罚金时，随着权重函数值从0增加到1，行贿者前景值也都发生转折，在不同的权重函数处由正值变为负值。同样，在贿赂空间一定的情况下，罚金越高，需要的发现概率越低，而罚金低到一定程度，发现概率就会失去作用。

(二)发现概率一定

图4　权重函数0.25时行贿者前景值曲线

假定发现概率不变，即权重函数π(β)=0.25；贿赂空间值发生改变，数额从5万元到50万元变化，若潜在行贿者拿出贿赂空间值的1/5进行行贿，则行贿者收益为4～40万元，受贿者收益为1～10万元。设定惩罚程度与上面相同，即受贿者分别遭受1倍、1.5倍、2倍、3倍与4倍罚金，行贿者分别遭受30%、1倍、1.5倍、2倍、3倍和4倍罚金。受贿者与行贿者的前景值曲线分别如图3与图4所示。图3中受贿者前景值曲线从上到下依次为遭受1倍、1.5倍、2倍、3倍和4倍罚金的情形，图4中行贿者前景值曲线从上到下依次为遭受30%、1倍、1.5倍、2倍、3倍和4倍罚金的情形。

从图3可以看出，受贿者遭受1倍、1.5倍和2倍罚金时，受贿者前景值均为正值，且遭受的罚金越小，前景值越大，受贿的金额越大，前景值也越大；而受贿者遭受3倍和4倍罚金时，受贿者前景值均为负值，且遭受的罚金越大，前景值越小，受贿的金额越大，前景值也越小。图4的行贿者前景值曲线呈现与图3的受贿者前景值曲线相同的特点。

在权重函数一定的情况下，行贿者与受贿者的前景值与其遭受的罚金呈负相关，即罚金越小，前景值越大;反之，前景值越小。当行贿者与受贿者遭受惩罚后的前景值依然为正的情况下，前景值与贿赂空间呈正相关关系，贿赂空间越大，前景值越大；当行贿者与受贿者遭受惩罚后的前景值变为负数的情况下，前景值与贿赂空间呈负相关关系，贿赂空间越大，前景值越小。可见，在发现概率较小的情况下，加大惩罚力度，依然可以使行贿者与受贿者的前景值为负值，抵消因发现概率低而带来的负面影响。因而，在惩罚力度较轻的情况下，为了将行贿受贿的期望收益控制在一定水平，需要相应提高被发现的概率；在惩罚力度较重的情况下，相应降低发现概率，也能将行贿受贿期望收益控制在同样水平。

(三)惩罚力度一定

假设惩罚力度一定，设为2倍罚金；权重函数值π(β)在[0,1]之间变化；贿赂空间发生改变，数额从5万元到25万元变化，潜在行贿者拿出贿赂空间值的1/5进行行贿，则行贿者收益为4～20万元，受贿者收益为1～5万元。受贿者与行贿者的前景值曲线分别如图5与图6所示。图5中，受贿者前景值曲线从上到下依次为受贿1万元、2万元、3万元、4万元和5万元，图6中，行贿者前景值曲线从上到下依次为贿赂空间5万元、10万元、15万元、20万元和25万元。

图5　遭受2倍罚金时受贿者前景曲线

图6　遭受2倍罚金时行贿者前景曲线

图5中的受贿者前景值曲线与图6中的行贿者前景值曲线呈现相同的变化特点，随着权重函数的增大，前景值越来越小。对于受贿者，无论受贿金额多少，均在权重函数π(β)=0.34处，前景值由正值变为负值；对于行贿者，无论贿赂空间大小，均在权重函数π(β)=0.29处，前景值由正值变为负值。因而，当处罚力度一定时，遏制商业贿赂发生转折点的发现概率也是一定的，二者在一定的情况下可以相互替代。这就意味着，现实中由于监管成本的关系，发现概率难以提高的情况下，可以适当提高惩罚力度，能起到相同的效果。

综合以上分析，潜在行贿者与潜在受贿者的商业贿赂的前景，依赖于贿赂空间、惩罚力度与发现概率的变化。当贿赂空间变小时，无论前景值为正或负，前景值的绝对值都是变小；当惩罚力度变小时，前景值是变大；当权重函数或发现概率变小时，前景值是变大；惩罚力度与发现概率可以相互替代使前景值由正值变为负值。如果仅对行贿者和受贿者处以较轻的惩罚，如只没收非法所得，则无碍于潜在行贿者与潜在受贿者看好商业贿赂的前景，起不到威慑作用。如果对行贿者和受贿者处以2倍罚金以下，为了抑制商业贿赂，需要的权重函数值π(β)>0.3，根据前景理论，这意味着实际的发现概率要高于0.3。而要提高发现概率，势必要求政府投入到司法机关的成本就高，有可能得不偿失，造成另一种社会福利的损失。因而，考虑到政府的成本，在现实情况中，潜在行贿者与潜在受贿者的商业贿赂的前景，更多是受贿赂空间与惩罚力度的影响，治理商业贿赂也主要应从贿赂空间与惩罚力度两方面着手，一方面压缩贿赂空间，另一方面加大惩罚力度以弥补低发现概率的影响。

五、结论与政策建议

行为经济学中的前景理论揭示了人们在不同风险预期条件下的行为倾向，即人们在预期获利时是风险规避的，在预期损失时是风险偏好的，获利和损失都有参照点，且对损失比对获利更敏感。具体就商业贿赂治理而言，就是要重新定义参照点，改变获利与损失的对比，减少商业贿赂的预期收益和风险偏好。因而，商业贿赂治理要综合考虑贿赂空间、惩罚力度和发现概率的影响，其有效组合在于压缩贿赂空间，并在不提高治理成本的情况下，尽量提高发现概率，加大惩罚力度到两倍罚金以上。

贿赂空间大造就了潜在行贿者的主动行贿行为和潜在受贿者的来者不拒，发现概率低促使潜在行贿者与潜在受贿者怀抱侥幸心理，惩罚力度轻使潜在行贿者的风险偏好进一步增强，三种因素叠加在一起，极大增加了商业贿赂的前景。根据前景理论，前期决策的实际结果影响后期对风险的态度和决策，前期赢利可以使人的风险偏好增强，这也是中国一些领域商业贿赂现象之所以愈演愈烈的直接和根本原因。因此，治理商业贿赂需要削弱商业贿赂的前景，扭转潜在行贿者与潜在受贿者对于商业贿赂的风险偏好，使其变为风险中立甚至风险厌恶。

反腐败力度的加大提高了商业贿赂的发现概率，积极作用在于对潜在受贿者的震慑作用比较大，减少潜在受贿者的侥幸心理和受贿动机，使潜在受贿者的风险偏好转向风险中立甚至风险厌恶；发现概率的提高对潜在行贿者的震慑作用有限，这是由于现行体制下通常对行贿者从轻处理，且行贿者又大多不在公部门任职，对其职业生涯影响不大，因而对潜在行贿者的风险偏好并没有影响。但是过度依靠提高发现概率，忽视另外两个因素的影响，就需要持续加大反腐败力度，监管成本与查处成本都要增加，随着成本的增加，发现概率提高的收益必然递减。况且发现概率也不可能无限制提高，其受多种因素影响，主要取决于一个国家或地区的政治制度、经济体制和社会监督机制的完善程度等因素。奖励机制的过度强调提高了商业贿赂被发现的概率，这需要占用更多的政治、经济资源，而加重对行贿受贿的处罚则几乎无须额外的社会成本。因此，只要对行贿受贿的处罚达到足够严厉的程度，即使适当减小被发现的概率，也可以不降低商业贿赂的治理效果，并可以显著地减少治理商业贿赂的成本。

目前，与商业贿赂产生的期望收益相比，中国现行法律尚不能产生足够的刑罚威慑力，尤其是对于潜在行贿者而言。加大惩罚力度，尤其要加大对行贿者的惩罚力度，使贿赂双方需要面对超过其收益的处罚，既可以相应降低商业贿赂的发现成本，又可以使商业贿赂的前景值变为负值，降低潜在行贿者与潜在受贿者的风险偏好，减少商业贿赂的蔓延。加大惩罚力度也要有的放矢，对于受贿者，要以刑事处罚为主，辅之以一定的经济处罚；对于行贿者，要以经济处罚为主，辅之以适当的刑事处罚。对行贿方的处罚不仅要根据社会危害而且要根据其受益情况，提高商业贿赂行贿方的受惩成本。但是惩罚力度只在一定的合理范围内有效，如经济处罚要在行贿者与受贿者的支付能力以内，超出这个支付能力，经济处罚就起不到作用。因此，惩罚力度的增加要适当，以起到威慑作用为宜。

贿赂空间，实际上是行贿者支付贿金的能力。中国经济的快速发展，市场经济机制的不完善，导致贿赂空间绝对值较大，随之贿金的绝对值也较大。由于公职人员的收入相对较低，贿金相对行贿者的非法收益虽然小，但相对受贿者的合法收益却非常高。如果不解决贿金的绝对值既高相对值又高的问题，商业贿赂就很难得到遏制。解决贿金绝对值高的问题，需要压缩贿赂空间；解决贿金相对值高的问题，需要适当改善公职人员收入。压缩贿赂空间是社会主义市场经济条件下铲除滋生商业贿赂的土壤和条件，从源头上治理商业贿赂的根本途径。压缩贿赂空间，要依据党的十八届三中全会精神，深化市场经济体制改革，转变政府职能和深化行政审批制度改革，正确处理政府与市场的关系，使市场在资源配置中起决定性作用，大幅度减少政府对资源的直接配置，推动资源配置依据市场规则、市场价格和市场竞争，实现效益最大化和效率最优化。而当市场机制比较完善时，贿赂空间已经较小，就需要考虑发现概率与惩罚力度，进行综合治理。

参考文献：

[1] Benson B L，Baden J.The Political Economy of Governmental Corruption: The Logic of Underground Government[J].The Journal of Legal Studies, 1985(2)：391-410.

[2] Basu K.Industrial Organization Theory and Development Economics[M]//Mookherjee Dilip.Indian Industry: Policies and Performance.Delhi：Oxford University Press，1995：44-70.

[3] Eiras A I. Ethics, Corruption and Economic Freedom[M].Washington，DC: Heritage Foundation，2003:1-6.

[4] 夏业良.反腐败经济学：成本和收益的经济学分析[J].上海经济研究，2000(6)：25-32.

[5] 郑利平.腐败成因的经济理性与预期效用的论析[J].中国社会科学，2001(1)：91-99.

[6] 曲振涛，周方召.商业贿赂的经济分析[J].商业研究，2006(21)：1-4.

[7] 董璐.试论宽严相济的商业贿赂惩罚机制之构建[J].吉林公安高等专科学校学报，2007(6)：101-106.

[8] 梁玉红.政府反商业贿赂的博弈分析[J].湖北行政学院学报，2009(5)：57-60.

[9] 周晓唯，张波.商业贿赂治理成因与治理的经济学分析[J].经济与管理，2011(9):27-33.

[10] 杨晓维.渎职的经济分析[J].经济研究，1994(1)：58-64.

[11] Kahneman D,Tversky A.Prospect Theory:A Analysis of Decision Under Risk[J]. Econometrica，1979(2)：263-292.

[12] Kahneman D,Tversky A.Advances in Prospect Theory: Cumulative Representation of Uncertainty[J].Journal of Risk and Uncertainty,1992(5):297-323.

[责任编辑：郭艳云]

Analysis of Commercial Bribery Governance Based On Prospect Theory

WANG De-hua1,Han Xiu-hua2

(1.Jiangsu Provincial ASS，Institute of Finance and Trade，Nanjing 210013，Jiangsu，China；2.Chinese Academy of Social Science，Graduate School，Beijing 102488，China)

Abstract:As a risky decision-making behavior, Commercial bribery which in reality is deviated from the hypothesis of rational person，can not be explained according to traditional expected utility theory and game theory. In this paper, commercial bribery is transformed into economics of supply side and demand side of the transaction, and the prospect theory which is more close to the actual risk decision-making behavior is introduced, then based on the constructed prospect game model of commercial bribery, the actual influence factors of commercial bribery governance are studied. The results show that, comprehensive measures must be taken to govern commercial bribery and the effective combination must be found among compressing bribery space, improving detection probability and increasing the punishment, only then can the spread of commercial bribery effectively be prevented.

Key words:prospect theory；commercial bribery；bribery space

收稿日期:2016-03-19

基金项目：国家自然科学基金应急管理项目(71441032)

作者简介:王德华(1977-)，男，江苏徐州人，江苏省社会科学院财贸研究所助理研究员，博士； 韩秀华(1978-)，女，山东滨州人，中国社会科学院研究生院硕士研究生。

中图分类号：F299.21

文献标识码：A

文章编号：1674-3199(2016)03-0083-10