[논문 리뷰] Crime Aggregation, Deterrence, and Witness Credibility

Harry Pei, Bruno Strulovici|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 14.

Experimental Behavioral Economics Studies참고 문헌 43인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 범죄 집합 원칙(Aggregate Probabilities Principle, APP) 하에서 증거 집합이 증언자의 동기에 어떻게 영향을 미치는지 분석하며, 이는 사적 정보 간의 음의 상관관계를 유도하여 정보 없는 보고를 초래하고 억제 효과를 떨어뜨린다. 반면, 고소를 별도로 다루는 방식(Distinct Probabilities Principle, DPP)은 보고의 정보성과 억제 효과를 유지한다. 이는 효율성과 공정성 측면에서 APP를 지지하는 법학 연구의 기존 주장을 도전한다.

ABSTRACT

We present a model for the equilibrium frequency of offenses and the informativeness of witness reports when potential offenders can commit multiple offenses and witnesses are subject to retaliation risk and idiosyncratic reporting preferences. We compare two ways of handling multiple accusations discussed in legal scholarship: (i) When convictions are based on the probability that the defendant committed at least one, unspecified offense and entail a severe punishment, potential offenders induce negative correlation in witnesses' private information, which leads to uninformative reports, information aggregation failures, and frequent offenses in equilibrium. Moreover, lowering the punishment in case of conviction can improve deterrence and the informativeness of witnesses' reports. (ii) When accusations are treated separately to adjudicate guilt and conviction entails a severe punishment, witness reports are highly informative and offenses are infrequent in equilibrium.

연구 동기 및 목표

• 다수의 범죄가 가능하고, 유죄의 총합 확률이 기준을 초과할 경우에만 유죄 판결이 내려지는 상황에서 잠재적 범죄자와 증언자의 전략적 동기를 분석하기.
• 범죄의 총합 확률이 기준을 초과할 경우에만 유죄 판결이 내려지는 집합 확률 원칙(APP)이 개별 유죄 확률을 별도로 고려하는 개별 확률 원칙(DPP)보다 억제 효과와 공정성 측면에서 개선되는지 평가하기.
• 다수의 고소에 대한 법적 처리 방식에 따라 복수의 증언자가 보고 행동에 영향을 받는 보복 위험과 개인적 보고 선호도가 어떻게 작용하는지 조사하기.
• APP와 DPP 하에서 범죄 빈도, 증언자의 보고 정보성, 처벌 강도 간의 내생적 관계를 모델링하기.
• 법학 연구에서 APP가 심리적 판단을 향상시킨다고 보는 전제를 도전하며, 전략적 행동으로 인해 정보 집합 실패가 발생할 수 있음을 보여주기.

제안 방법

• 각각의 범죄는 별개의 증언자가 사적 정보를 확보한 채로, 잠재적 범죄자(주체)가 다수의 독립적 범죄를 저를 수 있는 모델을 설정한다.
• 각 증언자는 처벌에 대한 선호도, 보복에 대한 두려움, 그리고 유죄 판결에 따른 개인적 사적 비용 또는 이익을 고려해 고소를 할지 여부를 결정한다.
• 주체의 행동을 조건으로 하여 증언자의 신호가 조건부 독립적이지만, APP 하에서는 전략적 행동으로 인해 신호 간에 음의 상관관계가 유도됨을 고려한 베이지안 게임 프레임워크를 사용한다.
• APP와 DPP 하에서 보고 행동의 균형 임계값을 유도하고, 그 결과로 나타나는 억제 효과와 보고의 정보성 수준을 비교한다.
• 처벌 강도가 억제 효과와 보고 품질에 미치는 영향을 분석하며, APP 하에서는 처벌 강도를 낮추면 보복 유혹이 줄어들어 오히려 억제 효과가 향상될 수 있음을 보여준다.
• 비교 정적 분석을 통해 증언자 수가 증가할수록 APP 하에서는 전략적 음의 상관관계로 인해 범죄 발생 확률이 증가함을 보여준다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 집합 확률 원칙(APP)이 정보 없는 증언 보고를 초래하는 조건는 무엇이며, 그로 인해 예상되는 이점이 어떻게 손상되는가?
• RQ2 다수의 범죄가 집합 처리되는 것과 별도로 심리되는 것의 상황에서 잠재적 범죄자와 증언자 간의 전략적 상호작용이 보고의 정보성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 APP 하에서 유죄 판결에 대한 처벌을 낮추면 억제 효과가 향상되는가? 만약 그렇다면 그 이유는 무엇인가?
• RQ4 증언자 수가 증가할수록 APP 하에서 범죄 발생 빈도와 보고의 정보성은 어떻게 변화하는가?
• RQ5 APP가 법학 연구에서 이론적으로 매력적으로 여겨지지만, DPP 제도가 APP보다 더 효과적인 억제와 더 정보적인 보고를 이끌어내는 이유는 무엇인가?

주요 결과

• APP 하에서는 잠재적 범죄자가 증언자들의 사적 신호 간에 음의 상관관계를 유도하여 보고의 정보성이 상실되고 억제 효과가 감소한다.
• APP 하에서는 DPP 대비 균형 상태에서 범죄 발생 주기가 더 높다. 이는 증언자 보고 동기의 전략적 왜곡 때문이다.
• APP 하에서 유죄 판결에 대한 처벌을 낮추면 오히려 억제 효과가 향상되고 보고의 정보성도 증가한다. 이는 전통적 기대와는 정반대이다.
• DPP 제도는 APP가 유도하는 전략적 음의 상관관계를 피하기 때문에 더 정보적인 증언 보고와 더 낮은 범죄 빈도를 초래한다.
• 증언자 수가 증가할수록 APP 하에서는 전략적 음의 상관관계가 누적되면서 범죄 발생 확률이 증가한다.
• 모델은 이전 법학 연구에서 전제로 삼은 독립성 가정이 균형 상태에서 위반됨을 보여주며, 이는 APP가 심리적 판단을 향상시킨다는 핵심 결론을 무효화한다.