酒后驾驶屡禁不止的经济学分析
摘要：酒后驾驶行为是造成我国交通事故频繁发生的重要原因之一，从理性经济人的角度出发，构建驾驶员与交通管理部门之间的博弈模型，分析酒后驾驶行为屡禁不止的原因，并提出了有效遏制酒后驾驶行为的合理建议。
关键词：酒后驾驶；交通事故；博弈；违法成本
中图分类号：F01 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）06-0-02
近年来，随着机动车保有量的急剧增长，交通流量增加，客观上增加了交通事故多发的不确定、不安全因素，并且由于一些驾驶人交通安全意识淡薄，给人民生命财产安全带来极大的威胁。尤其酒后驾驶成为恶性交通事故频发的主要原因。
一、酒后驾驶的危害
（一）酒后驾驶对个人的危害
科学研究发现，驾驶员在没有饮酒的情况下行车，发现前方有危险情况时，从视觉感知到踩制动器的动作中间的反应时间为0.75秒，而饮酒后驾车反应时间要减慢2-3倍，同速行驶下的制动距离也要相应延长，这大大的增加了交通事故发生的可能性。并且由于酒精对中枢神经系统的毒性作用，急性酒精中毒后的创伤性脑损伤病人在受伤前已有不同程度的意识障碍，遇意外创伤时，往往缺乏自我保护能力，导致伤势较重，而且酒精有扩张血管的作用，伤前有饮酒史者，其死亡率和致残率也更高。据相关资料显示，2010年6月11日至7月12日，全国公安交通管理部门共查处酒后驾驶违法行为33580起，其中查处醉酒驾驶4521起，在此期间，全国共发生道路事故16016起，造成4465人死亡、18828人受伤，其中，因酒后驾驶导致交通事故367起，造成157人死亡、428人受伤。
（二）酒后驾驶对社会的危害
酒后驾驶造成的交通事故导致社会劳动力资源遭到损失和车辆、货物、道路及其设施等物质资源遭到破坏。这些人力和物力资源的损失和破坏，无疑带来了巨大的社会经济负担。为了使遭到损失或破坏的资源尽可能地恢复原状以及消除事故的后果，一些社会公共机构（或部门）就必须增加消耗时间、且得投入大量人力物力资源到交通事故中，从而就减少了这些机构（或部门）和资源用于其他活动的可能性，必然造成社会价值的损失，同时也损害了纳税人的利益。同时为了降低酒后驾驶的事故发生率，需要动用大量的社会资源对此行为进行监管，在某种程度上浪费有限的社会公共资源。
二、酒后驾驶者与交通管理者的博弈
“车祸猛于虎”，近几年来酒后驾车已成为道路交通的杀手，公安交通管理部门一直将酒后驾驶违法行为作为交通秩序整顿工作的重点，并在全国范围内开展了一系列的专项整治行动。但是一条条无辜的生命瞬间的消失，似乎并没有唤醒酒徒们对酒后驾驶地警惕，他们总是抱着侥幸的心理。这样交通管理部门与酒后驾驶的驾驶员之间就构成了一个博弈模型。
（一）假设
1.假设行为主体为机动车驾驶员和交通管理部门，双方都是“理性的经济人”，即决策的目标都是利益最大化，而驾驶员的行为空间={酒后驾驶，酒后不驾驶}，交通管理部门的行为空间={检查，不检查}。每一可能的策略组合下参与人的收益或成本，取决于参与人双方对策略的选择。
2.假设驾驶员酒后驾驶的直接收益为M，主要包含酒后代驾的费用；A表示驾驶员酒后驾驶时对社会所造成的损失。
3.假设交通管理部门对驾驶员酒后驾驶处以的罚金为F，假设罚金全归交通管理部门所有，成为交通管理部门的收益；目前我国对酒后驾驶的处罚标准是200元以上2000元以下，因此200元≤F≤2000元。
4.假定交通管理部门检查驾驶员酒后驾驶时所产生的检查成本（直接成本）为C，该成本包含呼气测酒仪的价格和一次性套嘴的价格，但未包括出动警力的执法成本。目前普通呼气测酒仪的价格在50元到70元之间，一次性套嘴1元/个，因此假定F>C。
5.根据考察浙江、山东、上海、江苏、北京、河北、河南、广东、内蒙古、云南、河南11个酒后驾驶发生率较高地区的酒后代驾的价格平均为60-120元/次（分时段计算），因此假定F>M。
6.以上各个参数假设为正数；假设驾驶员酒后驾驶发生的概率为x（0≤x≤1），则驾驶员不酒后驾驶发生的概率为1-x，交通管理部门采取检查的概率为y（0≤y≤1），那么交通管理部门采取不检查的概率为1-y。
表1 交管部门与驾驶员酒后驾驶博弈收益矩阵
表1展示了交通管理部门与酒后驾驶的驾驶员之间的博弈。这个模型中当驾驶员选择酒后不驾驶时，交通管理部门的最优选择是不检查，因为-C<0；当交通管理部门选择不检查时，驾驶员的最优选择是酒后驾驶，因为M>0；当驾驶员选择酒后驾驶时，交通管理部门的最优选择是检查，因为此时F-A-C>A；……，如此的反复循环，双方的利益始终是不会一致的。而任何一个纯策略组合都有一个参与者会单独改变策略.使其获得更大收益。因此该博弈模型不存在纯策略均衡，是一个混合策略博弈。
（二）博弈双方的期望支付
1.交通管理部门检查时期望支付为：
E1=xy（F-A-C）-（1-x）yC （公式1）
在公式1中，求E1对y的偏导数，则最优化的一阶条件为：
x*=C/（F-A）
即驾驶员酒后驾驶的概率小于C/（F-A）时，交通管理部门最优的策略是不检查；当驾驶员酒后驾驶的概率大于C/（F-A）时，交通管理部门最优的策略是检查。
2.驾驶员酒后驾驶的期望支付为：
E2=xy（M-F）+x（1-y）M （公式2）
在公式2中，求E2对x的偏导数，则最优化的一阶条件为：
y*=M/F
即交通管理部门检查酒后驾驶的概率小于M/F时，驾驶员最优选择是酒后驾驶；当交通管理部门检查酒后驾驶的概率大于M/F时，驾驶员最优选择是不酒后驾驶。