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非法集资实证研究
作者:赵丽娜律师发布   出处:法律顾问网·涉外www.flguwen.com     时间:2011-03-31 14:17:00

非法集资实证研究

文章来源: 金融法苑, 2010, 第080期, P120-142
作者: 王开元;施东沂;骆梅婷

正文

    一、问题的提出
    在我国,非法集资尚无统一的法律定义,目前较为通行的是《中国人民银行关于取缔非法金融机构和非法金融业务活动中有关问题的通知》第1条的解释:“非法集资是指单位或者个人未依照法定程序经有关部门批准,以发行股票、债券、彩票、投资基金证券或其他债权凭证的方式向社会公众筹集资金,并承诺在一定期限内以货币、实物及其他方式向出资人还本付息或给予回报的行为。”根据这一定义,我国《刑法》规定的涉及非法集资的罪名主要包括欺诈发行股票、债券罪(第160条),非法吸收公众存款罪(第176条),擅自发行股票、公司、企业债券罪(第179条)以及集资诈骗罪(第192条)。 [1]
    非法集资作为一种古老而常见的犯罪形式,在国外被称为“庞氏骗局”( Ponzi. Scheme),用来描述那种以高资金回报率为许诺,骗取投资者投资,用后来投资者的投资去偿付前期投资者的欺骗行为。最近一次震惊全球的“庞氏骗局”案发于2009年6月,纳斯达克股票市场公司前董事会主席伯纳德•麦道夫(Bernard Madoff)被指控利用对冲基金进行金融诈骗,被判入狱150年。在我国,非法集资犯罪经过多年的演变,呈现出手段新颖多样、侵害对象多元、涉案数额巨大、犯罪组织严密、跨地区流动作案等特点,“蚁力神案”、“万里大造林案”等案件的曝光,使得非法集资日益成为舆论关注的焦点和金融监管部门规制的重要对象。
    我国学界有关非法集资的论著颇丰,但以规范学的研究方法居多,鲜见实证的研究方法 [2] 。本文即为弥补非法集资研究领域上述缺陷的一个尝试。借助SPSS (Statistical Product and Service. Solutions,统计产品与服务解决方案)16.0提供的分析工具,本文对非法集资整体和个案的社会危害性以及非法集资犯罪的结构和规律进行了经验研究,并针对具体的研究结果提出了相应的犯罪控制思路。
    二、样本、变量与分析框架
    本研究的样本为1995年1月至2008年6月有网络报道可查、发生在中国大陆地区的311个非法集资案件。但即使样本容量较大,仍无法囊括其间发生的全部非法集资案件。这既有“犯罪黑数” [3] ,也有我国互联网及其相关媒体兴起较晚的因素。因此,一部分案件可能未上升为“新闻”,进而未成为本研究的样本,这在一定程度上影响了本文研究结论的准确性和普适性。
    经过数据调查阶段的梳理、比较和归纳,笔者从全部案件事实中提取了两类共17个主要变量,构建起研究的基本分析框架:(I)类变量主要以描述犯罪的社会危害性为目的,先使用投资者人数、全部涉案金额、全部损失金额及案件持续时间四个基本的宏观变量,再建立人均涉案金额、人均损失金额及人均损失比重三个衍生变量,从微观层面反映非法集资的社会危害;(II)类变量主要从犯罪形态学的基本观点出发,将犯罪主体、犯罪主体之间以及加害与被害之间的互动关系、犯罪行为及其结果 [4] 作为分析考察对象,涉及集资者的身份与内部关系、投资者身份、集资双方关系、集资者身份塑造、集资手段、集资过程、开放性及所获罪名等。本文的主要内容即围绕着上述两类变量的内部关系及相互关系的探讨展开。
    三、非法集资的社会危害
    (一)非法集资案件的时空分布
    非法集资年案发数如图1所示。研究显示,1995—2007年,非法集资的年均案发数为23.85件。从整体上观察,非法集资案发数呈现逐年上升的趋势。 [5]
    图2反映了全部样本中的310个案件的地区分布情况。1995—2008年,各地平均案发数为44. 43件,案发数最少的为华北地区(24件,约占7.7%),最多的为华东地区(85件,约占27.4%)。
图1 非法集资案件的时间分布
图2 非法集资案件的省份分布
    为了进一步说明案件的空间分布情况和规律,图3以省份为自变量对案发数量进行了统计。经过计算,14年间各省份平均案发数为10
件,最少的为海南省(1件,约占0.3%),最多的为广东省(33件,约占10. 6%)。这些数据表明非法集资案件整体上具有东部多、西部少,南方多,北方少的空间分布特点。
图3非法集资案件的地区分布
    (二)非法集资案件的总体损失
    表1    非法集资案件的总体数据 [6]
集资对象人数(人)
持续时间(天)
涉案金额(万元)
损失金额(万元)
人均涉案金额(万元)
人均损失金额(万元)
人均损失比重(%)
平均数
3 084.77
1 211.18
47 650.65
19 443.41
22.6422
21.5022
60.07
中位数
253.50
853.00
1 700.00
980.00
4.4944
2.3807
69.01

续表
  集资对象人数(人) 持续时间(天) 涉案金额(万元) 损失金额(万元) 人均涉案金额(万元) 人均损失金额(万元) 人均损失比重(%)
众数 1 000** 365* ** 300 0 10.00 0.00 0
最小值 1 29 22 0 0.03 0.00 0
最大值 100 000** 8 035 2 080 000 680 000 1 500.00 1 473.45 100
总数 728 005 314 908 13 294 531 3 013 728 4 868.08 2 537.26
    注:* 存在多个众数,表中所列为最小值。
    ** 近似值。
    如表1所示,非法集资案件14年间平均涉及投资者3 084. 77人,持续时间l 211.18天,集资金额达47 650. 65万元,造成损失、无法追回的资金达19 443.41万元,人均集资金额22.6422万元,人均损失金额21.5022万元,人均损失比重高达60. 07%,全部非法集资案件共涉及金额超过1 329.4531亿元。以位于时间中位数的2001年的经济数据作为参照标准 [7] 观察,1995年至2008年非法集资涉案总金额占2001年全国国内生产总值的比重超过1.39%,人均损失金额至少为2001年城镇居民人均可支配收入的31.34倍。这表明,非法集资案件的规模和危害是极其巨大的,必须引起金融宏观调控机构和市场监管机构的充分重视。
    进一步研究发现,除人均损失比重以外,其余上述变量的中位数和众数远小于均值。这说明,大部分案件的集中程度高,属于人数、时间和金额都比较小的小规模案件,而很少一部分案件远离集中趋势值,呈现出涉及人数多、持续时间长、涉案和损失金额大的特点。这一结论反映了非法集资案件的重要特点:“小案”虽个案危害性较小,但案发概率大、数量多,故整体危害性并不小;“大案”尽管案发概率低、数量少,但个案的危害性大,故整体危害性同样很大。
    此外,研究还发现了如下结论:(1)涉案金额与持续时间显著正相关(r= 0.167,Sig.=0.01 [8] )。后文研究也表明,集资者聚敛资金的过程通常较长,一个集资案件中可能包含多轮具体的集资活动。针对这一特点,实践中应注意预防,及早发现,从而使损失最小化。(2)投资者人数与涉案金额显著正相关(r =0.662,Sig.=0.00),被告人数与涉案金额显著正相关(r=0.145,Sig.=0.02)。一般来说,投资者越多,意味着案件涉及范围越广,涉案金额越大;在客观上所要求投入资源也越多,更多犯罪分子被吸引并参与进来,进而成为被告。(3)涉案金额与损失比重显著负相关(r= -0.192,Sig.=0.016),意味着个案所涉金额越小,损失比重往往越大。这表明,涉案金额由于其较强的直观性而被行政执法和司法实践作为衡量案件规模的最重要指标:对于涉案金额较大的案件,相关部门的查处力度较强,从而能够挽回大部分损失,而涉案金额较小的案件往往受到忽视,成为监管盲区,涉案投资者的损失也更为严重。这种做法忽视了法律在适用效果方面的公平性,应当予以纠正。
    四、非法集资的犯罪结构
    (一)主体特征
    非法集资犯罪的相关主体具有鲜明的特征。可以利用刑法理论中的单位犯罪和共同犯罪理论揭示出集资者的身份特征和相互关系;而投资者的分析则主要集中在对其身份的描述,其作为不特定的社会公众,内部关系的规律性较弱,下文不涉及。在此基础上,再进一步揭示作为整体的集资者和投资者之间的关系。
    1.集资者。根据我国通说的犯罪构成理论,犯罪主体分为自然人和单位;同时,非法集资作为典型的金融犯罪,金融机构在充当犯罪者时的角色特征不容忽视,因此本研究将犯罪主体按照其身份区分为两大类(是否涉及单位犯罪)、三小类(不涉及单位犯罪,涉及金融机构的单位犯罪和涉及非金融机构的单位犯罪)。研究表明,不涉及单位犯罪的案件占58.20%;涉及单位犯罪的案件占41.80%,其中涉及非金融机构犯罪的案件占31.51%,涉及金融机构犯罪的案件仅占10.29%。此外,集资者内部的关系较为复杂,构成单独犯罪的集资者仅占36.66%,构成共同犯罪的则占63.34%。单位犯罪和共同犯罪的大量出现,证实了非法集资犯罪已经呈现出的高度组织化的特征。
    2.投资者。按住所地区分,投资者可分为大城市居民、中小城市居民、乡(镇)村居民三类。研究表明,非法集资案件的投资者主要为城市居民,大城市居民占样本总体的53.05%,中小城市居民占39.55%,乡(镇)村居民仅占7.07%。这表明,非法集资的对象主要是城市居民,且大多是大城市居民。原因在于:一方面,城市居民人均收入较农村居民更高,具有更强的投资能力和投资欲望,以及更强的信息获取能力;另一方面,具有融资冲动的企业大部分为工业企业,主要布局在城市,其余部分多为金融企业,其网点分布的密度城市也远高于农村。可以推论,金融犯罪的空间分布和金融资源的空间存在着紧密的关联性,从而也决定着金融执法和司法在资源投入的方向与数量上的差别。
    3.双方关系。从理论上讲,非法集资者可以利用人缘、地缘、血缘,创造出假象误导投资者,使其相信自己对集资者的资信、经营状况、还款能力等信息比较了解,这种依靠个人社会关系网络提供的人格化信息来评估投资的安全程度及进行道德监督,所花费的时间成本和金钱成本都较低廉,消除了信息不对称的隐忧,并且建立在“私谊”和个人信用上的交易也使投资方在感情上更易于接受,因此非法集资往往伴随着“熟人犯罪”的发生。研究发现,在样本总体中,集资双方在集资前或集资时相识的占9.65%,其余的为不相识,这表明“熟人犯罪”的情况的确可能出现。从犯罪互动关系上进行观察,这种类型的犯罪称为“交易被害”的犯罪,被害人在面对面地与加害人进行交易的情况下受到侵害,因而是被害人有机会但没有有效运用自身判断力的情况下“自愿”向加害人交付利益而遭受的侵害,是在一定程度上对犯罪侵害的“积极”服从。这种基于盲目信任而导致的犯罪,被害人本身也具有一定的过错。 [9] 基于这样的认识,对投资者的教育理应成为非法集资犯罪控制的必要手段。
    作为非法集资的效果,集资者和投资者基于集资(投资)行为发生了一定的关系,这一关系的主要内容在于投资者享有名义上的“股权”或“债权”,因而属于财产关系。 [10] 在样本总体中,双方基于投资者享有的“股权”而形成财产关系的仅占13.18%,基于“债权”形成的财产关系占绝大多数,为86.82%。区别二者的实际意义在于提醒法院应当采用实质主义的判断标准行使裁量权。如坚持以形式主义的做法,通过比照典型的股权关系或债权关系切割现实,则可能倾向于将“股权”合同认定为全部无效(由于承诺保证本金,致使合同核心和目的条款无效),而将“债权”合同认定为部分无效(收益部分超过民间借贷的利息最高限制),这将会导致在投资者获利的情况下两类人受到法律上不合理的区别对待。
    (二)行为特征
    本部分主要考察集资者实施非法集资行为的两个基本阶段,即犯罪准备阶段的身份塑造以及犯罪实施阶段的手段使用和集资过程。
    1.身份塑造。获得收益是社会公众最主要的投资目的。能否获得预期利润,乃至在遭遇风险时能否全部收回本金,是投资者最关心的问题。如前所述,在绝大多数非法集资案件中,投资者事前对集资者并不了解,集资者为此必然采用一定的宣传手段,展示其良好形象,打消投资者的疑虑,以树立投资信心。集资者或从经济角度,或从非经济角度,或同时从两个角度力求将自己塑造成有盈利能力和还款能力的主体。其中,具有“经济实力”的主要表现是:拥有资产的价值较大,有关联的第三方为还款提供足额担保,投资生产的产品具有广阔的市场前景等。具有“非经济实力”的主要表现是:集资主体具有社会知名度,有良好的商业信誉或个人名誉;与当地政府、国际组织、外国组织或个人有密切的联系,能够提供足够的社会资源等。这其中,将自己塑造成为具有较强经济实力的集资者占样本总量的63.67%,将自己塑造成为具有较强非经济实力的犯罪主体占12.86%,将自己塑造成为同时具有较强经济实力和非经济实力的犯罪主体占23.47%。
    这一研究结果表明:约有1/3的非法集资案件中,犯罪主体依靠其社会地位、社会关系等作为背景实施了犯罪,生活常识让人们更容易对这类集资犯罪失去警惕。典型的例子如“万里大造林”一案,案件主犯陈相贵不仅利用名人、明星进行宣传,还通过出演电视剧中人物的方式增加社会知名度,并通过金钱收买等手段;先后被评为“中国改革十大新闻人物”、“中国最具影响力企业家”、“感动中国十大策划创新人物”奖、“中国农村十大致富带头人”称号。凭借这些社会符号,陈相贵利用其所属的内蒙古万里大造林有限公司非法吸收13亿元集资款,并使许多被这些“光环”所吸引的投资者血本无归,甚至倾家荡产。
    2.集资手段。如图4所示,以外部特征界分,集资者采用的集资手段主要有下列十种:(1)通过擅自发行股票、债券、彩票、投资基金份额权利凭证等有价证券集资(占6.11%);(2)以“入股分红”、“认领股份”、“借款”等名义集资(占42.44%);(3)借种植、养殖、项目开发、庄园开发、生态环保项目建设等事业名义集资(占12.54%);(4)通过签订商品经销合同、技术转让合同等集资(占7.72%);(5)通过发行会员卡、会员证、席位证、优惠卡、消费卡等方式进行集资(占1.93%);    (6)利用民间“会”“社”等组织或者地下钱庄进行集资(占10.29%);(7)通过“委托理财”“受托投资”等方式集资(占7.72%);(8)借助互联网等技术手段,通过虚拟信用交易集资(占7.72%);(9)金融机构高息揽储(占1.93%);(10)通过其他手段集资(共占1.61%),包括对物业、地产等资产进行等份分割并出售其份额的处置权,利用传销、秘密串联的方式,以集合“教育储备金”的名义,未取得预售商品房许可证而预售商品房,以及利用返本销售和售后包租的方式销售商品房等。
    可以看出,非法集资犯罪的外延极为广泛,经济形势的变化、法律规则的调整、犯罪手段的多样化,基于已发生的案件作出的上述分类应当不断将新出现的集资手段纳入其中以适应时代变化。研究集资手段的意义体现在:对于立法者而言,企业以“入股分红”“认领股份”、“借款”等名义进行的非法集资犯罪,是全部非法集资犯罪立法控制的重中之重,应当注重刑法、证券法、公司法等不同法律部门的协调;对于执法和司法机关而言,将非法集资的手段进行具体分类有助于降低认定非法集资行为的成本;对于社会公众而言,能够提示其在投资时保持足够谨慎,注意一些貌似合法实则非法的行为,如发行证券、金融机构揽储、委托理财、个人借贷等,同时强化守法意识,避免参与一些明显违法的集资活动和组织(如“标会”、地下钱庄等)。
图4 集资手段发生频率
    3.集资过程。在一个非法集资案件中,集资者可能成功地进行了一轮或多轮集资。研究发现,只进行了一轮集资即案发的案件占样本总数的13.18%,多轮集资之后案发的占总数的85.85%,可见绝大多数非法集资案件都不只进行了一轮集资。行为金融学对投资者心理的分析为这种现象提供了良好的解释。
    首先,是“投机心理”的催化。预期并不必然产生投机性,只有当非法集资收益产生时,已获得的回报会增强投资者的信心与期望,并试图从多方面解释非法集资收益的原因,产生采取行动来求得更大成功的倾向,投机情绪由此在无外人诱导的情况下自发产生。在研究中我们观察到,被害人的投资行为之所以出现偏差和反常,使得同一案件中的非法集资多次得逞,正是因为此种“投机心理”为集资者利用。具体而言,一方面在于“启发式偏差” [11] ,即当投资者在最初投资获得许诺的回报时,在之后的投资行为中就会依赖这样一种背景,相信日后的投资依旧能获得相应的回报。而过度自信 [12] 则强化了这种认同,即投资者认为通过前期投资,已经了解和掌握了对方充分的信息,能够作出正确的判断,便不知不觉地陷入集资的旋涡中不能自拔。另一方面在于“厌恶损失” [13] ,即当投资者获得初次回报时,很容易心情愉悦而后用初步获利进行下一次投资,当他们在集资者诸如“资金周转不灵暂不分红”之类的借口面前,很难意识到受骗,甚至有个别投资者会追加投资。相反,如果资金被套牢,投资者往往表现得相当敏感,骗局因而会被很快揭穿。为此,集资者常采用“放长线钓大鱼”的方式,让投资者收益在先,结果却是损失在后。其次,是“羊群效应” [14] 的作用。这种效应在传销型的非法集资案件中表现得非常明显,集资者先通过电视、报纸、宣传栏等各种手段误导群众。在从众心理的支配下,人们的防范意识不断下降。    旦有较多的人参与非法集资,人们便开始彼此模仿,互相传染,通过相互间的循环反应刺激,情绪逐渐高涨,逐渐失去理智,成为无意识投资行为者。在非法集资过程中,“羊群效应”交织着“投机心理”,使得投机情绪高涨,越来越多的投资者(投机者)深陷其中,不能自拔。
    面对这样的投资心理,监管部门及新闻媒体有必要予以合理引导。一方面,应对舆论保持足够的敏感性,对可能涉及非法集资的广告宣传予以严格审查监督,防止盲目投资的从众行为进一步蔓延;另一方面,应加强风险提示与风险教育,引导投资者理性决策,帮助已人骗局者及时抽身。而投资者自身应有意识学习相关的金融、财务及法律知识,掌握一定的投资策略与技巧,了解投资者的普遍心理,在实践中有意识地纠正行为偏差,增强抵御投资风险的能力。
    (三)结果特征
    非法集资犯罪行为的结果,按性质可以区分为事实结果和法律结果两类。事实结果关注非法集资行为是否可能伴随或导致其他犯罪行为的发生;法律结果强调集资者因实施了集资行为而获得了法律上的何种否定评价。
    1.开放性。非法集资犯罪与其他犯罪的关系体现了非法集资犯罪的复杂性。研究表明,12.86%的非法集资案件伴随或导致了其他犯罪,这表明非法集资具有较强的“封闭性”,从而使我们在对非法集资及相关犯罪的控制上持较为乐观的态度,因为这能够节省大量的司法成本。在其导致或伴随的其他犯罪方面,多涉及擅自设立金融机构罪、高利转贷罪、虚报注册资本罪等妨害公司、企业管理秩序罪和破坏金融管理秩序罪,表现出很强的相关性和规律性。
    2.所获罪名。从犯罪主体因集资所获的罪名来看,构成“非法吸收公众存款罪”的占43.09%;构成“集资诈骗罪”的占35.05%;构成“欺诈发行股票、债券罪”的占0.96%,构成“擅自发行股票、公司、企业债券罪”的占0.96%;构成两种及两种以上犯罪的占3.54%。 [15] 这些结果表明,“非法吸收公众存款罪”和“集资诈骗罪”占据了非法集资犯罪类型的绝大多数,和人们对非法集资的通常理解相符。但这可能对立法技术提出了某种“质疑”:用两种笼统含混的罪名统摄一类在犯罪类型学上有丰富表现的案件,是否具备了过强的“包容性”,从而有违罪刑法定原则的要求?
    五、非法集资的犯罪规律
    (一)关系分析
    1.城乡分布与集资手段。如图5所示,农村地区非法集资案件的类型相对单一,主要集中于“利用民间'会'、'社'等组织或者地下钱庄进行集资”、“以'入股分红'、'认领股份'、'借款'等名义集资”、“借助互联网等技术手段,通过虚拟信用交易集资”等;城市地区所有类型的案件均有发生且数量较多,特别值得注意的是,“以'入股分红'、'认领股份'、'借款'等名义集资”的案件出现最多,占城市发生案件数的一半左右。
    集资手段的城乡分布差异折射出我国金融制度与经济现实之间在局部区域的非均衡状态。例如,近年来,四大国有银行大量撤并县以下的营业网点而转向大中城市发展,而在农村设立的邮政储蓄银行只揽储不放贷,导致农村地区资金供求失衡。这使得民间借贷成为农民通过资金互助解决燃眉之急的重要形式,而大规模的民间借贷本身即是或者诱发了非法集资的发生。可见,城乡二元的金融结构为非法集资提供了制度性的滋生环境。
图6 单位犯罪与集资手段分布
    2.单位犯罪与集资手段。图6表明,无论是否为单位犯罪,集资者最常采用的集资手段都是“以'入股分红'、'认领股份'、'借款'等名义集资”;在单位犯罪的情形下,集资者也倾向于“通过'委托理财'、'受托投资'等方式集资”;非单位犯罪的情形下,集资者通常使用的手段还包括“借种植、养殖、项目开发、庄园开发、生态环保项目建设等事业名义集资”、“利用民间'会'、'社'等组织或者地下钱庄进行集资”以及“借助互联网等技术手段,通过虚拟信用交易集资”。
    投资者对于“委托理财”、“受托投资”有着比较严格的技术要求,单位集资者可以通过其外在的经济实力和过往业绩证明其资产管理能力,容易得到投资者的信任;而个人集资者如果想达到相当的融资规模,则需要对融资渠道进行较好的维护和拓展,由于通过“会”、“社”或借种植、养殖等事业集资容易形成庞大的网络,从而常为个人集资者所采用。
    3.单位犯罪与财产关系。研究表明,基于“债权”的财产关系中,不涉及单位犯罪的案件最多(60.4%),涉及非金融机构犯罪的次之(28.1%),涉及金融机构犯罪的最少(11.5%);基于“股权”的财产关系中,涉及非金融机构犯罪的案件与不涉及单位犯罪的案件比例相差不大(分别为53.7%和43.9%),涉及金融机构犯罪的几乎没有。
    个人集资与“债权”型财产关系的高度重合,反映的实质问题是刑法对待非法集资和民间借贷的界限问题所持的模糊态度。由于现行刑法及其配套规定缺乏区分民间借贷和非法集资的明确且具有可操作性的标准,导致司法裁量权呈现滥用的趋势,使各地处理非法集资案件的实践极为混乱。这种违背罪刑法定原则的做法,只能通过法律的修正补充予以遏止。
    4.单位犯罪与所获罪名。研究发现,在单位参与犯罪的情形下,集资者更可能实施非法吸收公众存款的行为(75.9%);在不存在单位参与的情形下,集资者则更可能实施集资诈骗的行为(61.5%)。换一个角度,在非法吸收公众存款罪,擅自发行股票、公司、企业债券罪,欺诈发行股票、债券罪的犯罪主体中存在单位的可能性很大;集资诈骗罪的犯罪主体中存在单位的可能性较小。集资者在主观上是否存在欺诈的故意,是区别非法吸收公众存款罪与集资诈骗罪的重要依据。单位特别是中小企业之所以会走上非法集资的不归路,主要目的是解决生产经营中资金匮乏的问题。因而从理论上讲,单位集资者更容易被判非法吸收公众存款罪。上述实证研究的结果证实了这一结论。因此要杜绝单位实施非法集资行为,必须填补中小企业融资过程中存在着的“麦克米伦缺口” [16] 。实践中,由于存在信息不对称的难题,中小企业难以从正常渠道进行融资。一方面,在直接融资中,资金的提供者必然要对资金使用者的状况进行了解和判断,这就要求存在一个完善的社会公证机制进行信息的披露和监督,为投资者提供权威、公正的企业信息。但这一机制要求筹资企业执行严格的财务会计制度,需要投资者个人付出高昂的信息搜索成本与验证成本,因此,中小企业在目前的状况下难以找到一种可行的、向投资者传递其经营和财务状况信号的办法,想通过合法上市融资困难重重。另一方面,信息不对称同样加大了中小企业间接融资的难度。目前,对中小企业信用登记、财务评估等制度尚未完善,银行等间接融资机构对借款人的经营项目和偿还贷款的意愿缺乏完全信息,又很难全程监管,因此在发放贷款后面临着较大的道德风险。预期风险的增加使得银行选择不放贷或提高贷款利率,致使风险低而投资收益高的中小企业放弃接受高利率而得不到贷款,而风险高且投资收益低的企业愿意接受高利率而得到贷款,这种逆向选择的存在会导致银行不良资产的增加,从而促使银行进一步控制对中小企业的贷款,更多地服务于成熟度高、违约风险小的大企业。上述原因迫使中小企业寻求地下金融体系的支持。
    5.所获罪名与集资手段。研究发现,非法吸收公众存款罪多发生在以“入股分红”、“认领股份”、“借款”等名义集资及通过“会”“社”、地下钱庄、“委托理财”、“受托投资”等方式集资中,集资诈骗罪则多发生在以“入股分红”、“认领股份”、“借款”等名义集资,借种植、养殖、项目开发、庄园开发、生态环保项目建设等事业名义集资,通过发行会员证、优惠卡、消费卡等方式集资的虚拟交易当中。结合前述,考虑犯罪形态的多样性以及危害的差异性,建议将“非法吸收公众存款罪”和“集资诈骗罪”进行拆细分解,或可出台立法和司法解释,进一步将相关犯罪类型化,以确定定罪量刑的具体标准,这样能够便于统一各级法院的审判标准,对实现司法公正有所助益。
    (二)比较分析
    1.持续时间的城乡差异及南北差异。研究发现,不同地区的非法集资案件持续时间差异显著。从城乡对比来看,城市地区的案件平均持续1 140.81天,而农村地区的案件平均持续2 208.88天,接近城市地区的两倍。随后的独立样本T检验也证实了这一结论。从南北对比来看,南方地区的案件平均持续1 350. 14天,而北方地区的案件仅持续1 000.06天,比南方地区缩短近一年。上述结论为各自的独立样本T检验所证实 [17] (方差不相等(Sig.=0.008<0.10),Sig.(2-tailed)=0.037 <0.05);方差相等(Sig.=0.336>0. 10),Sig.(2-tailed)=0.022 <0.05)。持续时间的长短不同,反映了各地对非法集资的认识程度和打击力度的差异,本质上则反映了执法和司法资源在空问配置上的不均衡性。
图7 所获罪名与集资手段分布
    2.投资者人数的南北差异及省份差异。,研究发现,不同地区的非法集资案件投资者人数差异十分明显。发生在北方各省的非法集资案件中,平均每件约有5 713.49人卷入其中,而南方各省只有约1 151.88人。随后的独立样本T检验证实了这一结论(方差不相等( Sig.=0.000 <0.10),Sig(2- tailed)=0.004<0.05)。具体到个别省份,发生在山西、河南、黑龙江、辽宁、陕西的案件涉及投资者人数较多,而发生在江苏、浙江、安徽以及贵州、云南的案件涉及投资者人数较少。这一现象的出现与不同地区经济发展水平和投资环境质量,以及群众的风险防范意识和理财观念有关。
    表2    涉案金额、损失金额、损失比重的犯罪主体差异
  涉案金额(万元) 损失金额(万元) 损失比重(%)
平均值 最小值 最大值 平均值 最小值 最大值 平均值 最小值 最大值
不涉及单位犯罪 7 397.55 22 300 000 3 047.80 0 44 498 65.23 0 100
涉及金额机构犯罪 355 500 181 2 080 000 120 000 0 680 000 39.45 0 100
涉及非金额机构犯罪 16 800 82 180 000 8 319.66 0 81 600 54.18 0 100
总体 47 700 22 2 080 000 19 440 0 680 000 59.19 0 100
    3.涉案金额的犯罪主体及集资手段差异。如表2所示,犯罪主体中是否包括单位,是否包括金融机构对案件涉及金额影响显著。在不涉及单位犯罪的情况下,个案的平均涉案金额为7 397.55万元;在涉及非金融机构犯罪的情况下为16 800万元;在涉及金融机构犯罪的情况下为355 500万元,方差分析 [18] 的结果( Sig.=0.000<0.05)表明上述结论符合显著性要求。集资手段的不同对涉案金额也有明显影响。研究发现,以“委托理财”、“受托投资”等方式集资的案件涉案金额最高,接近40亿元;擅自发行股票、债券、彩票、投资基金份额权利凭证等有价证券集资及金融机构高息揽储的分列其后,超过或接近10亿元。
    4.损失金额的犯罪主体差异。研究发现,犯罪主体的差异对个案损失金额的影响同样显著。在不涉及单位犯罪的情况下,个案的平均损失金额为3 047.80万元;在涉及非金融机构犯罪的情况下为8 319.66万元;在涉及金融机构犯罪的情况下为120 000万元。方差分析的结果(Sig.=0.000<0.05)表明上述结论符合显著性要求。
    5.损失比重的犯罪主体差异。研究也证明了犯罪主体差异对个案损失比重的影响。在不涉及单位犯罪的情况下,个案的平均损失比重为65.23%;在涉及非金融机构犯罪的情况下为54. 18%;在涉及金融机构犯罪的情况下为39. 45%。方差分析的结果(Sig.=0.001<0.05)表明上述结论符合显著性要求。
    通过进一步的横向对比可以看到,在集资者为个人时,投资者个体的相对损失大(表现为损失比重为三者最高);而在集资者为金融机构时,投资者整体的绝对损失大(表现为涉案金额与损失金额最高)。这说明,个人集资及金融机构集资都应当成为非法集资犯罪打击的重点。而这两者具体的规制路径并不相同:前者主要依靠强化欺诈的民事及刑事责任,属于事后调整;后者则主要依赖准入审批、营业限制、信息披露的金融监管措施,属于事前调整。针对现状而言,解决金融监管实践中存在的诸多问题无疑是更为迫切的。
    六、结论
    随着中国经济的持续高速发展,不断膨胀的民间资金需求与过分狭窄的融资渠道不相匹配,促使非法集资犯罪日渐高发,并难以得到遏制。本文运用法律实证分析的方法研究了1995——2008年发生在中国大陆地区的311个非法集资案件,对非法集资的社会危害性、犯罪结构及犯罪规律进行了剖析,并运用法学及经济学理论提出了相关的政策建议。应当看到,非法集资案件的发生、发展,与一国当前的金融资源分配情况、金融秩序的健全程度、特定时期的金融政策等均密切相关,从体制入手,在刑法以外寻找原因,强调综合治理而非简单地动用刑罚手段,是遏制非法集资犯罪蔓延的根本手段。

尾注

王开元,北京大学法学院2006级本科生;施东沂,北京大学法学院2006级本科生;骆梅婷,北京大学经济学院2006级本科生。
[1]  陈甦、陶月娥:《论集资犯罪》,载《辽宁大学学报》,1999 (2);肖怡:《非法集资个罪研究》,载《云南大学学报(法学版)》,2005(1)。
[2]  法律的实证分析研究方法,是指按照一定程序对一切可进行标准化处理的法律信息进行经验研究、量化分析的方法。参见白建军:《法律实证研究方法》,3页,北京大学出版社,2008。
[3]  犯罪黑数,又称犯罪暗数或犯罪隐案,它是指实际上已经发生,但由于种种原因未被司法机关获知或者没有被纳入官方犯罪统计之中的犯罪行为的总和。参见王牧:《犯罪学论丛》(第二卷),70页,中国检察出版社,2004。
[4]  白建军:《关系犯罪学》,231页以下,中国人民大学出版社,2005。
[5]  由于媒体报道存在一定滞后性,2007年的数据(17件)可能并不能完全反映当年非法集资案件的发生情况。且由于本研究收录的数据截止于2008年6月,故此处没有反映2008年的数据。
[6]  投资者人数是指个案中作为集资对象实际投入了资金的人的数量;全部涉案金额是各投资者投入资金的总和;全部损失金额是指个案中虽经有关部门查处清退非法汇集资金并将其返还投资者,仍无法追同的金额;案件持续时间是指个案中自集资者非法募集资金的行为开始至案发之日累计的天数;人均涉案金额为个案的全部涉案金额与投资者人数之比:人均损失金额为个案的全部损失金额与投资者人数之比;人均损失比重为人均损失金额与人均涉案金额之比。
[7]  2001年全国国内生产总值约为95 933亿元,城镇居民人均可支配收入6 860元。
[8]  r值代表两变量的相关度,范围为-1~1,绝对值越大表明相关度越高,负数值代表负相关,反之代表正相关;Sig.值代表显著性水平,小于0.05为显著。
[9]  白建军:《关系犯罪学》,255页,北京,中国人民大学出版社,2005。
[10]  这是基于形象描述的分类,而非严格的学理划分。实践中,集资者通常承诺:(I)保证本金不受损失;(2)大大高于本金数额的高额收益回报,区别仅在于后者的数额是否能够事先确定。本文将不承诺确定收益的集资被描述为“股权型”,反之则被描述成“债权型”。
[11]  饶育蕾、张轮:《行为金融学》,81页,复旦大学出版社,2005。
[12]  饶育蕾、张轮:《行为金融学》,106-109页,复旦大学出版社,2005。
[13]  饶育蕾、张轮:《行为金融学》,109-112页,复旦大学出版社,2005。
[14]  饶育蕾、张轮:《行为金融学》,117-118页,复旦大学出版社,2005。
[15]  其余16.40%为系统缺失值,其主要原因为:(1)截至数据收集完毕时判决尚未作出;(2)媒体未对具体罪名进行报道等。
[16]  英国的麦克米伦爵士于1931年调研了英国金融体系和企业制度后,向英国政府提交了一份报告(《麦克米伦报告》),阐述了资金的供给方不愿意以中小企业要求的条件提供资金,使得中小企业发展过程中存在着资金缺口。这一缺口因而被称为“麦克米伦缺口”。参见周密:《我国中小企业信用担保期限过短的经济学解释——兼论“麦克米伦缺口”的弥补》,载《现代经济探讨》,2007(2)。
[17]  独立样本T - TEST检验可检测两个对象在同一条件下的平均值的异同,也可检验同一对象在两种条件下平均值的异同。参见周爽等:《社会统计分析——SPSS应用教程》,143页,清华大学出版社,2006。
[18]  方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。参见周爽等:《社会统计分析——SPSS应用教程》,151页,清华大学出版社,2006。

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