[论文解读] Crime Aggregation, Deterrence, and Witness Credibility

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

Experimental Behavioral Economics Studies参考文献 43被引用 5

一句话总结

本文分析了在聚合概率原则（APP）下，犯罪聚合如何通过在私人信息中引发负相关性，扭曲目击者报告的激励，导致报告变得无信息量且威慑力下降。相比之下，将指控分别处理（DPP）可保持报告的信息量并增强威慑力，从而挑战了法律学术界主张APP在效率与公平方面更具优势的观点。

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.

研究动机与目标

• 分析当存在多种可能的犯罪行为且定罪取决于整体或单独的有罪概率时，潜在犯罪者与目击者之间的战略激励。
• 评估聚合概率原则（APP）是否相较于独立概率原则（DPP）能提升威慑力与公平性，其中APP规定若任何罪行的总概率超过阈值则予以定罪。
• 研究报复风险与个体化的报告偏好如何在不同法律处理多起指控的模式下影响目击者的报告行为。
• 建模在APP与DPP下，犯罪频率、目击者报告信息量与惩罚严重程度之间的内生关系。
• 挑战法律学术界中APP能通过改善司法裁决而提升效率的假设，表明其可能导致信息聚合失败，原因在于策略性行为。

提出的方法

• 构建一个委托人（潜在犯罪者）可能实施多个独立犯罪的模型，每个犯罪由不同目击者以私人信息观察。
• 每位目击者根据惩罚意愿、报复恐惧以及定罪带来的个体化私人成本或收益，决定是否提出指控。
• 采用贝叶斯博弈框架，其中目击者的信号在委托人行为条件下条件独立，但在APP下，策略行为导致信号间产生负相关性。
• 推导出在APP与DPP下报告行为的均衡阈值，比较由此产生的威慑力水平与报告信息量。
• 分析惩罚严重程度对威慑力与报告质量的影响，表明在APP下降低惩罚可增强威慑力，原因在于报复激励减少。
• 运用比较静态分析表明，随着目击者数量增加，APP下的犯罪概率上升，这是由于报告行为中策略性负相关性的累积效应。

实验结果

研究问题

• RQ1 在何种条件下，聚合概率原则（APP）会导致目击者报告无信息量？其为何会损害该原则的预期益处？
• RQ2 当多种犯罪被聚合处理与分别审理时，潜在犯罪者与目击者之间的策略互动如何影响报告的信息量？
• RQ3 在APP下降低定罪惩罚是否能改善威慑力？如果是，原因是什么？
• RQ4 目击者数量如何影响APP下的犯罪均衡频率与报告信息量？
• RQ5 尽管APP在法律学术界具有理论吸引力，为何DPP制度能实现更有效的威慑与更富信息量的报告？

主要发现

• 在APP下，潜在犯罪者会诱导目击者私人信号之间的负相关性，使报告失去信息量，从而削弱威慑效果。
• 由于APP下目击者报告激励的战略扭曲，犯罪的均衡频率高于DPP下的水平。
• 在APP下降低定罪惩罚可增强威慑力并提高报告信息量，这与传统预期相反。
• DPP制度下目击者报告更具信息量且犯罪频率更低，因其避免了APP引发的策略性负相关性。
• 随着目击者数量增加，APP下的犯罪概率上升，这是由于报告行为中策略性负相关性的累积效应。
• 模型表明，先前法律学术研究中APP的独立性假设在均衡状态下被违反，从而使其关于司法裁决改善的核心结论失效。