2018美国责任危机根源经济思考
一、责任保险危机责任保险保障致害者的法定赔偿责任，该责任来自致害者因侵权事故而导致的对第三方的损害。它一直与法庭诉讼存在密切关系。它的盛行始于美国，但在发展之初，责任保险曾受到来自理论界的很多质疑，如Shavell(1982)在其经典文献《责任与保险》里指出，责任保险的存在会稀释投保人法律上应有的注意程度责任保险的购买者在拥有责任保险后，因受害者的损失完全(或者大部分)由保险人承担而放松应有的注意程度，导致更大的损失概率。Dazon(1984)则在Shavell的研究基础上指出责任保险会导致保险人的更多负担;台湾学者陈彩稚(2000)也指出：责任保险中的道德风险比人身保险和财产保险更为复杂，因为它不仅包括了被保险人的道德风险，也包括受害者和受害者的法定代理人的道德风险。Parsons(2003)[43则总结了责任保险的道德风险，指出其包含保险单持有风险、索赔者风险、司法判例的风险和承保风险四个领域。很明显，它的范畴要大于一般保险的道德风险范畴。因此，责任保险所具有的道德风险也是大于一般保险的。责任保险在美国实务界十分受欢迎，个人和企业为了投保责任保险支出了大量的金钱。但美国的责任保险发展也并非一帆风顺。美国共发生了三次责任保险危机：第一次发生在20世纪7O年代，被称为可获得性的危机;第二次发生在1985年一1987年之间，被称为可负担性的危机;第三次是21世纪初的(医疗)责任保险危机，它席卷了包括密西西比、西维吉尼亚等州在内的约三十个州。而本文所关注的主要是第三次危机，因为它规模最大，影响最为深远，又因为它主要出现在医疗系统领域，因此较多的人称它为医疗责任危机。这场医疗责任危机对美国医疗体系的影响是全方位的。2002年，处于危机中的州只有12个，到2009年末，已多达30个，其中包括密西西比、西维吉尼亚、内华达和宾夕法尼亚州等。危机的表现主要集中在以下几个方面：一是美国的医疗服务人员和机构越来越难以负担高企的医疗事故责任保险费。作为一项商业保险，医疗事故责任保险是由各大保险公司所提供的，而越来越高的医疗事故索赔成本导致经营责任保险若有利可图，必须收取高额的责任保险费。目前，收取责任保险费数目在田纳西、佛罗里达和爱达荷州等地已经达到一年l0万美元甚至更多，而这对于平均收入较高的医疗服务人员来说也是一笔天文数字。更糟糕的是，有些地区由于经营医疗事故责任保险无利可图，各保险公司开始拒绝提供这项保险。这意味着就算医疗服务人员愿意负担高昂的保险费，他们也不能获得责任保险的保障。二是数目众多的医疗服务人员由于缺乏(或者说难以负担)医疗事故责任保险的保障，开始放弃提供医疗服务，特别是一些承担高风险的服务人员。具体表现为如妇科医生拒绝接生新生儿，外科医生不再执行大型手术，同时有不少医疗服务人员选择搬离处于危机所在的州，还有大量的医务人员集中起来向政府表示抗议，抱怨他们无法获得或者难以负担医疗责任保险。三是大量的患者难以获得及时的救治。在这些出现危机的各州里，由于医务人员的迁移和拒绝提供高风险的医疗服务，医务治疗的众多领域都出现无人负责的真空。在一些州，不少患者由于缺乏及时的治疗和手术而病情恶化或死亡，更多需要救治的患者则只能到未发生危机的州才能获得救治。最近这次美国(医疗)责任保险危机，引起美国学术界的广泛重视，并进行了一系列的研究。如RichardEAnderson(2005)在《医疗责任保险危机和有效的法律改革》一文中指出，美国(医疗)责任保险危机的原因主要在于以下几方面：高昂的责任辩护成本、不封顶的惩罚性赔偿金以及有偏好的法庭判决体系。并指出美国其余各州应学习加利福利亚州的改革制度，对惩罚性赔偿金进行封顶，同时限制律师的行为，减轻保险公司的赔偿责任。本文则指出，过度诉讼和高额的惩罚性赔偿金是造成美国医疗责任保险危机的关键因素。为了说明本文的观点，我们对责任保险与过度诉讼进行了全面的经济分析，力求尽可能地揭示出过度诉讼对责任保险危机形成的作用。本文的创新点在于：一是对责任保险危机产生的关键因素提出一个具有逻辑性的经济分析体系;二是全面剖析了责任保险危机发生的原因;三是对我国责任保险危机出现的可能性进行了预测。
二、修正的诉讼与社会合意模型
基于对法庭诉讼与诉讼动机的研究目的，Shavell(1982)提出了一个模型，比较了诉讼的提出与社会合意(最优)之间的关系。但值得注意的是，Shavell并没有在模型中考虑惩罚性赔偿金的情况，而美国司法界惩罚性赔偿金十分普遍。因此，我们有兴趣知道在Shavell的模型中加入惩罚性赔偿金会产生什么样的后果。在1784年Genayv.Norris一案中，美国最早确认惩罚性赔偿金这一制度，之后惩罚性赔偿金在美国司法界得到广泛应用。所谓惩罚性赔偿金，是指赔偿数额超出实际损害数额的赔偿，其作用主要是对恶意、严重过失侵权行为予以惩罚和震慑，而非填补受害人遭受的损失]。惩罚性赔偿金与被告致害所需的赔偿实际上并无关系。它设立的初衷也是为了以儆效尤，加大致害者的经济负担，以起到警示作用，不让类似的事故发生。应该说惩罚性赔偿金本身的设计没有问题，但是在实践中，法庭宣判的这类赔偿金数目越来越大，尤其是近年来已经远远超过事故本身的赔偿金额，在医疗责任事故中尤其如此，这也大大加重了被告和保险公司的负担。现在来回顾一下Shavell的模型，其基本假定如下：各参与方都是风险中性的;被告能够通过从事阻止活动降低他们造成损失的概率，但这样做需要付出成本①。特别地，我们定义z为原告可能遭受的损失，Z0;p为假如被告不从事阻止活动的损失概率，P0;q为假如被告从事阻止活动的损失概率，Pq0;为被告阻止活动的成本。假如一个被告造成损失同时原告提出诉讼，原告将获得被告支付的z赔偿金。考虑到诉讼自身的成本，假设口为原告的法律支出，00。b为被告的法律支出，b0。社会最优的标准假定是最小化社会总成本，这等于预期损失、阻止成本和预期法律支出的总和。假定法律支出是连续可分的，那么社会成本将会因被告从事阻止的行为而减少，即：+qZ，那么原告将不会提出诉讼，因而在均衡中被告将不会从事阻止行为的活动，其社会总成本将是pf。假如诉讼是社会所期待或者说合意诉讼，则有+ql+q(a+6)Pr[(G(p，g，口，b，l，)I(00。在单侧函数的约束下，不难验证后者是大于前者的，于是有了第一个结论，在惩罚性赔偿金存在的情况下，增加了社会不合意的诉讼。 三、Sarath的诉讼惩罚模型
本节采用Sarath(1991)提出的诉讼惩罚模型。它是对GrossmanHart(1983)提出的有限产出的委托一代理公式的一个扩展，在模型中我们假设，诉讼是导致代理人行为的一个估计，随后的惩罚将在保险人和代理人之间进行分割。委托代理的基础概念如下：这里有n个产出，标识为q=(g一，g)，以委托人偏好的增长顺序进行安排。为方便起见，产出也经常被简单表示为指数i。A表示可能行为的设定，并假定将是实数R上一个紧凑的区间。假定代理人选择的一个行为a，观测到q的概率通过P(口)来表示。P(a)=(P(a).，P(n))，假定当ab时，P(a)P(b)。代理人的支付由=(..，)表示，这里是当产出g发生时的支付。委托人假定是风险中性的，对一个支付和行为a，代理人的效用函数由ty(x)一V(a)决定，这里U是凹且递增的，V是凸且递增的，两个函数都是三阶可微的。代理人的保险效用由表示。下面介绍诉讼和保险基本的委托一代理模型。代理人被发现有罪的概率取决于一个给定的产量和行为。这个有罪的概率和假如他被发现有罪将被估计受到的惩罚一样，我们假定为一种当事人都了解的共同知识。在产出被观察到之后，委托人接收到一个私人信号然后可能会决定起诉这个代理人。代理人被允许执行保险来补偿来自于被委托人起诉的损失。事件的相关结果表示如下：1)合同是一致同意的(惩罚结构也是共同知识)。2)代理人选择他希望获得保险的一个行动a和一个数量t。3)q是可被观测到的，并且代理人接受支付i。4)委托人是否起诉由g和一个私人信息罾决定。5)假如委托人决定要起诉，法庭将根据产量q和代理人的效用供应a做出有罪估计。6)根据保险协议的条款，法庭估计的损失在代理人和保险人之间进行分割。注意到在委托人决定是否要起诉之前代理人是假定接受合同指定的赔偿。一个替代性的指定可能是假如代理人将被起诉时，委托人保留了合同的支付。在这篇文章中，不管针对哪一种指定的选择，这种结果在显著程度上是不受影响的。在解释这些不完全信息、惩罚、诉讼之间关系的特点之前，我们对起诉策略上的限制进行说明：1)委托人不能够预先承诺不起诉。2)法庭赔偿金是束紧的，在委托人和代理人之问直接的附加赔偿是不可能的。考虑到在诉讼进行的实际状况，包含在条件1和条件2中的束缚是自然的。通过这些限制，假如他的期望回报为正，委托人接下来的理性策略就是起诉，给定他的私人信息和信念参照于代理人的行为选择。假定一旦起诉发生，对每一个产量q和行为a，法庭要先决定代理人是否有罪，并且估计一个惩罚赔偿金。而被发现是有罪的概率为g(a)(=Pr)，是一个关于i和a的函数，随之产生的惩罚，是单独关于i的函数。在上述法律惩罚的结构合并了纯粹疏忽制和严格责任制两种完全相对的制度：一个完全疏忽制将同时拥有g(a)和独立于i的Hi，g只能取0或者1并取决于行为a，而一个严格责任制将完全拥有独立于a的g(a)。一般来说，两种极端都将是无效的，而惩罚进程是典型的不确定的疏忽规则。这里的不确定性可被认为是来自于代理人努力的不完全观测和疏忽标准的不完全施加。我们选择的解释就是代理人的行为选择是由诉讼所披露的，但是惩罚标准是随机的。给定上述惩罚标准中的不确定性，下一步就是分析委托人诉讼策略的信息的效果。我们允许委托人进行诉讼的决定取决于私人信息鸯，它提供了一个诉讼是否会成功的信息。
四、过度诉讼产生的动态博弈分析
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