劉 軼

(中央司法警官學院 法學院，河北 保定 071000)

科技失靈系統(tǒng)建立在科學對風險進行研判的制度和方法理路上，科技進步自身的風險正在取代社會可控需求成為商品生產的基準點[1]。法律活動關心如何界分科技革新招致的風險，其解讀風險的地點、條件及媒介都受到成本約束。汽車安全技術的提升降低了駕駛員的死亡率，但是行人、騎乘人和乘客的死亡率提高在一定程度上抵消了技術進步的正效應。如圖1所示，近10年的事故成本曲線并沒有隨著經濟社會發(fā)展呈現(xiàn)出總體下降趨勢，防范和化解事故風險的制度本身很可能增加了社會成本。從過錯責任轉化到嚴格責任可以減少事故數(shù)量和訴訟成本，但會增加事故死亡率[2]，而保險的強制購買雖然提高了獲賠的廣泛性[3]，但道德風險會拉低駕駛注意水平，在某一區(qū)間投保車輛每增加1%，事故死亡人數(shù)就增加2%[4]。

圖1 2009—2018年全國交通事故成本曲線

科技進步讓通行變得更安全，但事故依然無法避免。對于機動車事故而言，93%源于駕駛行為失誤，其中41%是識別錯誤，34%是決策失誤，10%來自操作失誤[5]，自動駕駛替代人類駕駛能高效提升行車安全和通行效率。Waymo公司自動駕駛汽車實現(xiàn)了145萬英里的安全駕駛，百度Apollo自動駕駛汽車安全測試里程超過600萬公里，尼桑自動駕駛汽車行駛247英里只需要人工介入一次。自動駕駛汽車，是指依靠人工智能、傳感器和全球定位系統(tǒng)的配合，無須人類駕駛員主動介入就可以自動行駛的機動車輛。國際汽車工程師協(xié)會根據(jù)自動化程度將機動車劃分為非自動(Level 0)、駕駛員輔助(Level 1)、部分自動(Level 2)、人機共駕(Level 3)、高度自動(Level 4)以及完全自動(Level 5)六個等級，這與我國工業(yè)和信息化部2020年3月9日發(fā)布的《汽車駕駛自動化分級》標準基本一致。兩個標準都明確了從輔助駕駛到完全自動駕駛之間人類駕駛員與智能系統(tǒng)共同操控機動車的人機共駕階段。

一、人機共駕汽車的事故風險與歸責困境

(一)自動駕駛發(fā)展的階段性境遇

雖然預計到2040年全球將有75%的車輛配備自動駕駛模式，但考慮到交通路況的復雜性、人機互信的漸進性、技術成本的高昂性等問題，從當前L1—L2階段走向高階自動駕駛的L4—L5階段必然經歷長期的L3人機共駕階段。從行駛數(shù)據(jù)來看，在15個月的測試中，谷歌智能汽車主動脫離自動駕駛狀態(tài)有272次，駕駛人選擇取消自動駕駛狀態(tài)有69次[6]。在人機交互方面，美國加州車輛管理局(Department of Moter Vehicle)2019年年度自動駕駛報告顯示，自動化程度最高的百度和Waymo汽車每兩次人工干預之間的行駛里程只能達到29.05公里和21.27公里。從單車技術來看，當前幾乎所有量產或測試的自動駕駛汽車都是擁有自動駕駛功能的人機共駕智能汽車，即駕駛人須在某些駕駛工況下接管汽車，如特斯拉ModelS/X、沃爾沃XC90等仍介于L2級與L3級之間。而在谷歌公司近年來連續(xù)申請的多份專利中，人機共駕是自動駕駛汽車產業(yè)化過程中非常重視的環(huán)節(jié)。此外，從保障個人自由角度出發(fā)，能夠選擇關閉自動駕駛系統(tǒng)而親自駕駛，應被視為車主的一項基本權利[7]。立法應著眼于L3層級的人機共駕規(guī)則，避免輔助自動駕駛與完全自動駕駛在法律規(guī)范上出現(xiàn)割裂。

(二)人機共駕引發(fā)新型事故風險

自動駕駛技術在為科技強國、交通強國和數(shù)字中國建設注入新動能的同時，也將引發(fā)新型事故。2018年10月31日，習近平總書記在主持中共中央政治局第九次集體學習時強調，要加強人工智能發(fā)展的潛在風險研判和防范。自動駕駛領域的人工智能風險主要表現(xiàn)為人機共駕風險。2014年以來，美國加州車管局共收錄了114起自動駕駛汽車事故，其中34起是由駕駛人過錯引起的，有72起是無人駕駛事故，剩余8起事故則是由自動駕駛模式下安全員緊急切換到手動駕駛模式引起的[8]?，F(xiàn)階段技術框架下，人機共駕可分為單駕雙控、雙駕單控和雙駕雙控結構。單駕雙控方式中，具有獨立駕駛能力的只有駕駛人，但是參與駕駛操作的是駕駛人和系統(tǒng)[9]。自動化輔助技術(ABS和EPS等)采用預設的規(guī)則對駕駛人的操作控制進行補充或改善，以達到降低駕駛人注意成本和改善駕駛效果的目的。雙駕單控結構中，具有獨立駕駛能力的駕駛人和智能系統(tǒng)在時間維度上呈現(xiàn)交替上線。在確定時段內，參與駕駛操作的是駕駛人和智能系統(tǒng)中的任意一個。在系統(tǒng)獨立駕駛時，駕駛人多處于駕駛任務下發(fā)者、引導者和運行監(jiān)管者的角色。雙駕雙控結構中，具有獨立駕駛能力的駕駛人和智能系統(tǒng)在大部分時間共同參與駕駛操作，駕駛人和智能系統(tǒng)不僅在時間維度上同時存在，還在任務的各個層級都保持相同的重要性。只是同一時刻做出的控制存在權重分配問題，共享策略作為單獨模塊存在或融入智能系統(tǒng)模塊中。在三種結構下，事故誘因有別于基于駕駛行為的傳統(tǒng)機動車事故，事故風險表現(xiàn)出異質性。人機共駕需要在自動駕駛和手動駕駛之間相互轉換，駕駛人在接管汽車過程中需要一定時間的恢復期。在控制權切換的過程中，駕駛人不一定能及時對當前駕駛狀態(tài)進行有效認知和評估，容易出現(xiàn)駕駛真空進而引發(fā)事故。目前看來，人機共駕汽車的現(xiàn)實表現(xiàn)不盡如人意，根據(jù)密歇根大學交通研究所發(fā)布的北美地區(qū)自動駕駛汽車交通事故統(tǒng)計報告，人機共駕汽車在每百萬英里的事故數(shù)、每百萬英里的受傷人數(shù)以及單次事故平均受傷人數(shù)等指標上均高于傳統(tǒng)汽車[10]。

(三)人機共駕事故的歸責困境

防范與化解事故風險需要高效的責任體系，當前人機共駕汽車事故侵權責任面臨不確定性。首先，事故責任理論不能完全適用于人機共駕事故?！皺C動車一方承擔賠償責任”的理論出發(fā)點是危險控制理論、危險分擔理論以及報償理論[11]。自動駕駛未來將高度降低事故風險，人工智能系統(tǒng)的介入使駕駛人對危險的控制力減弱、人機共駕將改變危險的分擔、運營模式變革將重塑報償渠道[12]。其次，侵權責任構成受到人工智能挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有以過錯和因果關系為核心的侵權責任構成蘊含了可預見性規(guī)則的思想，對不可預見的事故承擔責任并不會降低風險活動的數(shù)量，因為預見的成本往往超過了避免事故的增益。自動駕駛系統(tǒng)依賴后天的自主學習，即使最審慎的設計者也無法完全預見車輛在脫離他們之后將會經歷些什么。法院不應迫使人機共駕汽車一方將不可能合理預見的事故成本內化，這種成本負擔不會形成經濟效益，反而會抑制技術創(chuàng)新[13]。最后，人機共駕汽車事故的責任主體難以確定。我國現(xiàn)有道路交通侵權責任圍繞機動車駕駛人構建，當所有人(管理人)與實際駕駛人分離時，所有人(管理人)只有在有過錯的情況下才承擔相應的責任?！睹穹ǖ洹返?212條再次確認了以機動車駕駛人為主承擔道路交通事故侵權責任的體系。而單駕雙控、雙駕單控和雙駕雙控結構下的駕駛人并不明確。除此之外，智慧司法建設的內在邏輯也應反映雙重空間、人機混合、算法主導的行為規(guī)律和新型法律關系，引領信息時代的司法制度和司法文明[14]。

二、法經濟范式對人機共駕事故侵權與保險制度的理論貢獻

人機共駕的法律挑戰(zhàn)源于駕駛控制權的分配和人類難以依靠適合自身行為的歸責體系判斷人工智能的侵權責任，但這并不妨礙機器學習人類的法律以減少事故成本，再配合保險分散事故風險，形成模式化的解決方案。法經濟工具通過比較事故成本和事故預防成本量化過錯，將法律規(guī)范進行數(shù)學化表達，形成易于機器學習的法律代碼；法經濟理論以侵權的相互性為出發(fā)點，本著雙向利益平衡劃定行為界限，指出侵權規(guī)則的構建不宜單邊堅持加害人或受害人本位，使交通參與者的行為自由和易受侵害者的權益達到均衡；法經濟范式下的事故成本理論將侵權法與保險制度的運行效率置于統(tǒng)一的分析框架內，為人機共駕汽車事故的歸責難題提供解釋途徑。本文嘗試利用注意水平和事故成本理論作為分析工具，圍繞人機共駕汽車的駕駛人責任展開，再進一步拓展到“機動車一方”中的所有人(管理人)責任。

(一)法經濟范式的理論流變：從交易成本到事故成本

庫恩在《科學革命的結構》中把科學視為按照一套共同“范式”所進行的專業(yè)活動。當范式作為更加具體的分析工具、規(guī)范的語法形式時，突出工具性意義[15]?？扑乖凇渡鐣杀締栴}》中以奈特、西蒙、哈耶克、斯蒂格勒和阿爾欽的研究為基礎，闡明法律制度是影響資源配置的內在因素，使交易成本分析成為核心的法經濟研究方法。交易成本理論統(tǒng)一了對法律和經濟之間關系的碎片化關注，指明了研究的新方向和新領域，構建了法經濟學的科學范式。交易成本遵循理性選擇理論，關注同一目標下不同行動方案最大化行為人利益的可能性，這與自動駕駛系統(tǒng)在計算通行效率時，考慮各種道路環(huán)境的事故概率，計算訴訟和理賠成本，提供效率最大化出行方案的取舍標準一致。從理性選擇角度，人工智能的利益最大化代表著一種理想的均衡狀態(tài)，實現(xiàn)了最有效率的資源配置，而人機共駕汽車追求最大化降低交易成本，立足點與新古典經濟學的信息完全和競爭充分假設相同[16]。卡拉布雷西在《關于風險分配和侵權法的一些思考》一文中提出，經濟原理能使法律產生整體合理化的力量，并為事故的損失分配提供系統(tǒng)標準。他在《事故的成本》一書中將交易成本引入侵權法，構建了“事故成本理論”，使得法經濟范式更容易被法學界接受。在這之后，法經濟范式被應用到侵權責任構成的具體環(huán)節(jié)。斯蒂文·薩維爾在《事故法的經濟分析》中指出過錯責任適合調整駕駛注意水平，而嚴格責任適合調控駕駛活動水平。理查德·波斯納在《法律的經濟分析》中利用漢德公式解釋事故過錯，利用邊際分析比較了事故成本與事故預防成本，將交易成本概念和保險成本聯(lián)系起來[17]，把法經濟分析的思想進行了一般化歸納。

事故成本與交易成本沿著方法論個人主義路徑，把制度選擇看作個人追求利益最大化的自然結果[18]。交易成本分析實際上是成本—收益方法在制度分析中的應用，而事故成本分析則立足于如何安排制度以達到最小化事故的社會成本。在交易成本理論中，信息不完全和競爭不充分是行為人可以控制的，同樣在事故成本理論之下，基于智能網聯(lián)的自動駕駛系統(tǒng)對其他車輛和行人的行動策略以及事故風險具有完全信息，并以此評估交通事故、保險交易和侵權訴訟等成本。

(二)事故成本理論下的人機共駕侵權責任制度

事故成本理論認為，人機共駕汽車事故雙方共同增加了社會成本，雙方的“交易”關系是在事故之后被迫建立起來的。交通事故侵權使得建立在意思自治之上的權益配置發(fā)生混亂，阻礙了對合作剩余的合理預期。為了維護已有的產權秩序，侵權法通過施加責任負擔，使加害人的邊際成本等于社會邊際成本。這個責任既是對事故成本的彌補，也是駕駛注意水平的對價。侵權法對交通事故的調整使原有的產權配置體系有了自我糾正的能力，而在此之上形成的事故成本是對交易成本的延伸，侵權法對交通事故外部性的克服雖不能直接提高汽車購買量，但它通過降低駕駛風險，間接有助于人機共駕汽車的外部環(huán)境。

雖然卡拉布雷西的事故成本不是交易成本這樣的社會學范式，(1)托馬斯·庫恩在《科學革命的結構》中把范式按照層次從高到低分為宏觀的哲學意義的范式，即形而上學范式；中觀層面的科學習慣，即社會學范式；微觀層面的可以解決具體問題的工具性范式，即構造范式。但是它把效率分析引入了事故風險分配中，把交通事故的社會成本劃分為直接成本、風險分散成本和風險管理成本，點出了科斯未能明確化的交易成本形態(tài)，為研判人機共駕侵權責任提供了有價值的分析工具?？扑购涂ɡ祭孜鞯姆制绱砹爽F(xiàn)代功能分化社會中學科分野的實例，前者并不關注自己的經濟學假設是否完全真實，而后者基于常識的反駁則被大多數(shù)經濟學家無視[19]。法律分析更需要針對特定問題和新興風險足夠適用的理論，并不需要太多與現(xiàn)實相悖的理論假設，但學科的成熟需要統(tǒng)一的理論基礎，這一點需要向理論集中度更高的經濟學借鑒。科斯在具體案例中闡明，為了達到注意成本和減少傷害的均衡來引致社會可欲的損害水平，當事人的協(xié)商是最優(yōu)的風險預防措施。羅伯特·考特以此為立足點發(fā)展出預防模型，核心問題是在給定的駕駛注意水平下評價并選取風險預防效果最優(yōu)的責任與保險規(guī)則?？ɡ祭孜鞑⒉煌耆澇煽扑沟恼摂?，他認為雖然每個人都可能是事故的當事人，但是就事故風險預先達成協(xié)議的成本高昂，侵權責任的任務是使人機共駕汽車一方將事故成本作為駕駛注意的收益考慮，引導其在權衡注意成本和駕駛收益后，采取事故成本最小化的駕駛注意水平和駕駛活動水平[20]。

(三)事故成本理論下的人機共駕事故保險

過錯責任使事故雙方都對事故風險進行成本—收益核算，雙方都有激勵采取成本最小化的注意水平，而嚴格責任僅針對潛在加害人要求其采取最優(yōu)的注意水平達到社會成本最小化[21]，致使駕駛人忽視額外注意帶給受害人的安全福利。為了檢驗這一理論，美國學者利用實證研究將歸責原則和交通事故概率設為變量，再通過回歸分析得出兩者的統(tǒng)計關系，發(fā)現(xiàn)放棄過錯主導的侵權責任而選擇嚴格責任和無過錯第一方保險的州，其事故死亡率都偏高。其中，采用嚴格責任和500美元的保險責任限額比過錯責任的事故死亡率高出4%，而當保險責任限額增加到1500美元時，事故死亡率會上升10%。

過錯責任下當事人對粗心大意負責，保持了較高的注意水平。然而，高注意水平會被法院判決的不確定性消抵，這促使當事人更偏愛保險作為糾紛解決機制。而嚴格責任下駕駛人只需要承擔自己造成的損失，往往放棄能減少事故風險的額外注意，達不到最優(yōu)注意水平，進而引起更多的保險索賠[22]。對駕駛行為的激勵差異使得嚴格責任比過錯責任激發(fā)更多的道德風險和危險駕駛活動。正如我國《道路交通安全法》第76條第2款的規(guī)定缺乏對行人的預防激勵，要適當改進[23]。相比嚴格責任，過錯責任主導下的事故信息成本和意外保險保費更高，而請求權成本和責任保險費率更低，信息成本下降會使過錯責任更有效率[24]。在有保險的情況下，允許比較過失的過錯責任與融合第一方保險的嚴格責任的事故成本差異很小，在較低注意成本下過錯責任更優(yōu)，在較高注意成本下嚴格責任更優(yōu)[25]。鑒于人機共駕將改變事故舉證的信息成本和駕駛注意成本，可以比較兩種成本來考察事故保險的運行效率。

三、人機共駕事故侵權責任的法經濟分析

(一)事故成本模型構建

依據(jù)事故成本理論，人機共駕汽車事故的社會總成本由以下三個部分組成：第一，事故直接成本。體現(xiàn)為事故的數(shù)量和事故直接造成的人身、財產損失(如圖1所示)。責任和保費負擔激勵駕駛人保持相應的注意水平以減少直接成本。第二，風險分散成本。風險分散成本是分散事故直接成本形成的社會負擔。通過事故成本的轉移或者分攤，把損失由風險承擔能力較弱一方轉移給風險承擔能力較強一方會降低風險分散成本。第三，風險管理成本。即管理前兩種成本的支出，主要包含損害賠償引起的訴訟成本和保險理賠成本等解決糾紛、劃分責任以及損失分擔的程序性費用。事故總成本僅考慮侵權責任成本，未將行政責任和刑事責任等公法成本計算在內。

事故成本模型：

TAC=DC+RDC+RMC

(1)

雙方事故模型：

DC=P(x,y,z)L+V(x)+T(y)

(2)

單方事故模型：

DC=P(x,y,z)L+T(y)

(3)

在等式(1)中，事故總成本(Totalaccidentcost)=直接成本(Directcost)+風險分散成本(Riskdiversificationcost)+風險管理成本(Riskmanagementcost)。直接成本(DC)=事故概率(Probability)×事故損失(Lost)+注意成本(為了避免事故而不得不小心駕駛或出行的成本)。在等式(2)和等式(3)中，DC為直接成本，x為交通事故受害人的注意水平，y為加害人的注意水平。注意水平涵蓋行人的注意程度，機動車行駛平均速度、瞬時速度最大值、駕駛不平穩(wěn)程度等因素。z表示機動車和行人的活動水平。(2)活動水平是指行人出行和駕車出行的頻率，人機共駕對傳統(tǒng)駕駛行為的替代將影響機動車活動水平。P(x,y,z)是關于交通事故雙方注意水平和活動水平的事故概率函數(shù)，注意水平與事故概率負相關，活動水平與事故概率正相關。在法律評價中，僅僅增加自身風險的行為不能成為法律義務的基礎，但經濟學考慮社會成本時把侵權方自身的損失概率也考慮在內[26]。V(x)為受害人基于注意水平x的注意成本，T(y)為加害人基于注意水平y(tǒng)的注意成本，事故雙方都被看作風險中立。注意成本對注意水平呈現(xiàn)邊際遞增，并且存在最優(yōu)的注意水平和活動水平(x*,y*,z*)，即注意成本的少量變化能減少同樣數(shù)量的預期事故成本，使交通事故的直接成本DC達到最小值。

傳統(tǒng)機動車適用雙方事故模型。不論是機動車互撞還是機動車與行人相撞，交通事故雙方都可以保持一定的注意水平來降低預期事故成本P(x,y,z)L，在活動水平不變的情況下，交通事故風險由雙方的注意水平(x,y)和注意成本V(x),T(y)決定。當適用嚴格責任并禁止比較過失時，受害人的事故成本確定轉移給加害人，受害人并沒有采取最優(yōu)注意水平x*的激勵。在嚴格責任下允許比較過失或者適用過錯責任時，允許加害人根據(jù)受害人的過失減免責任，引導事故雙方采取最優(yōu)注意水平，從而實現(xiàn)直接成本DC最小化。

人機共駕汽車在自動駕駛模式下接近單方事故模型。隨著技術的進步，人機共駕汽車的注意成本有逐漸下降的趨勢，機動車一方對事故風險的影響程度將提高。假設僅有機動車一方的注意水平會影響交通事故概率，只考慮機動車一方作為加害方T的情況，適用嚴格責任會讓侵權成本等于直接成本。人機共駕一方必然選擇最優(yōu)的注意水平y(tǒng)*和活動水平z*，用來降低直接成本DC，事故責任的外部性完全內部化，這就是漢德公式指出的要比較事故的預防成本和事故直接成本。在適用過錯責任時，加害人會被引導實施最優(yōu)的注意水平，但并不會被引導實施最優(yōu)活動水平，因為活動水平z不是侵權責任考慮的因素。而保險則可以通過觀察年行駛里程、年出行天數(shù)、行駛范圍和油量消耗等因素，將活動水平與保費聯(lián)系起來[27]。人機共駕在接管模式下接近傳統(tǒng)事故責任，嚴格責任引導最優(yōu)的直接成本，而在自動駕駛模式下，嚴格責任促使生產者不斷改進自動化技術，及時對操作系統(tǒng)進行線上更新，并不會出現(xiàn)個體加害人因財富不足導致的外部性問題。此外，嚴格責任還會促使形成最優(yōu)的活動水平，對治理交通擁堵也有助益。由此可見，過錯責任和嚴格責任都會引導人機共駕一方支出合理的注意成本，采取最優(yōu)的注意水平。只不過法院判決的注意水平不符合最優(yōu)注意水平y(tǒng)*時，無法引導人機共駕汽車采取最優(yōu)的注意，直接成本DC達不到最小化。只有嚴格責任下才會達到最優(yōu)的活動水平。

(二)人機共駕侵權因果關系的法經濟解釋

由漢德法官首創(chuàng)并經過波斯納改良的漢德公式利用數(shù)學語言表達了確定注意義務的過程[28]。雖然在因子定值上飽受批評，但是漢德公式為法律算法化提供了實現(xiàn)途徑，為算法法治與算法正義構建了理論基礎[29]。漢德公式把事故概率表示為P，預期事故損失表示為L，人機共駕汽車避免事故的注意成本為T(y)。如果T(y)

漢德公式將注意成本T(y)、事故概率P和預期事故損失L整體考慮，解釋了過錯責任下的人機共駕汽車事故。假設人機共駕的機動車一方符合理性人標準，將在風險和消除風險的難度之間進行比較。圖2和圖3分別顯示了人機共駕汽車在駕駛人接管模式下和自動駕駛模式下的事故成本變化，橫軸為人機共駕汽車一方的注意水平，縱軸為事故直接成本。PL曲線描述了人機共駕汽車對事故成本的預期，隨著注意水平的提高呈現(xiàn)邊際遞減趨勢，T(y)是人機共駕汽車的注意成本。注意水平的稀缺性決定了需求的數(shù)量越高，注意成本價格越高，因此在圖2中T(y)呈現(xiàn)邊際遞增趨勢。曲線PL和T(y)交點代表最優(yōu)的注意水平y(tǒng)*。在圖2中，當駕駛人的注意水平處于y*左邊時T(y)

圖2 接管模式

圖3 自動模式

圖2為單方事故模型下的接管模式，事故概率P和注意成本T(y)都是注意水平y(tǒng)的函數(shù)，問題在于如何計算駕駛時的注意成本T(y)、事故成本PL和最優(yōu)的注意水平y(tǒng)*。對于法院來說，要得出人機共駕汽車注意成本的細小變化要付出高額成本，沒有必要通過計算避免事故的能力而試圖衡量原被告的實際成本。這時只需要檢視當時情勢下，一個正常人(the Average Person)避免事故的成本，即理性人標準(the Reasonable Man Standard)。自動駕駛技術對駕駛活動的優(yōu)化表現(xiàn)為注意水平不斷提高或注意成本不斷降低?？紤]到人機共駕汽車算法的注意水平在出廠時是固定的，只能通過軟件更新提升。除非駕駛人緊急接管機動車，否則其注意成本的變化不會影響人機共駕汽車一方的注意水平。而在一定的技術條件下，通過提高注意成本去優(yōu)化算法也無法提升注意水平。因此圖3自動駕駛模式下注意水平曲線垂直于橫軸。法院只需要了解人機共駕汽車算法的注意水平y(tǒng)能否最小化事故成本PL即可。人機共駕改變了傳統(tǒng)機動車注意成本函數(shù)T(y)的形狀，智能技術迭代會促使T(y)的位置水平右移。

比較過失帶給交通事故加害人有效率的激勵，但是當考慮到訴訟的不確定性時，結論就不同了。由于法律是在事故之后介入責任糾紛，對事故的偏見會影響法官對事故近因的判斷[31]，判決不統(tǒng)一和訴訟不確定性會影響人機共駕汽車一方的注意水平，讓駕駛注意水平在比較過失下不能保持合理[32]。發(fā)達的事故保險會降低過錯在侵權法中的重要程度，在一定程度上抵消了法庭判決的不確定性[33]。當然，改變合理注意水平標準也可以作為比較過失對人機共駕汽車無效激勵的補償[34]。具備深度學習能力的人機共駕汽車超出設計者的預期活動，侵權因果關系認定成本高昂，受害人更愿意用保險理賠替代舉證過錯和因果關系的訴訟途徑[35]。解釋因果關系不確定可以采取最低概率標準和比例原則[36]，這正是保費的含義。

(三)人機共駕事故歸責原則的法經濟解釋

相比過錯責任，嚴格責任剔除了過錯這一爭端，使雙方當事人更容易在庭外達成和解。在訴訟數(shù)量不變的前提下，嚴格責任下的訴訟風險管理成本低于過錯責任，但在加入比較過失后這一情況會發(fā)生變化。雖然剔除過錯的嚴格責任對交通事故受害人起到了保險作用，但成本高于保險產品。此外，由于在生產者內部有更高的信息成本，嚴格責任下的產業(yè)規(guī)模和經濟純利也要劣于過錯責任。人機共駕汽車不斷提高注意水平，降低注意成本，會改變侵權責任對駕駛行為的影響和歸責原則的運行效率。如果人機共駕可以深度降低注意成本，那么過錯責任是高效的，但是當人機共駕技術并不成熟，讓駕駛人經常提心吊膽時，就會增加注意成本，這時嚴格責任的效率更高。如果難以通過提高注意水平或減少駕駛活動水平降低人機共駕汽車事故，那么在嚴格責任下將比在過錯責任下產生更多訴訟。

人機共駕汽車事故適用嚴格責任的一種解釋是它被視為高度危險的活動。對于高度危險活動而言，雖然可以盡量防范和最大限度降低損害概率，但除非禁止，否則事故無法完全消除。侵權責任盡管在名義上依賴過錯推導，但是越來越多的事故是被告并無實質過錯，人機共駕汽車擔責并不是因為他們在行駛中有特定過錯，而是他們的駕駛活動所固有的危險性會產生不可避免的風險[37]。除調節(jié)交通參與者的注意水平之外，也要考慮人機共駕汽車活動水平的影響，而行駛里程數(shù)是衡量活動水平的主要因素，也是駕駛行為保險的風險因子之一，交通事故概率與行駛里程數(shù)之間具有顯著的線性關系[38]。如果把人機共駕汽車的活動看作是一種新型風險，那么控制事故的最佳方法就是削減該活動的水平，或者在完全了解其風險和安全操作之前放慢普及速度。而最終的問題在于對自動駕駛這類人工智能技術的鼓勵程度有沒有超過其作為一種危險活動應該被限制的程度。如果人機共駕汽車讓整體事故概率降低到某種程度，那么支持適用嚴格責任的這一理由便會消失。

自動駕駛汽車以其突出的智能性給消費者帶來強烈的自我擴展感知，使消費者產生積極的購買意愿和產品評價[39]。如圖3所示，在自動駕駛模式下，人機共駕汽車的注意成本變化不會影響注意水平，這時的事故成本只與駕駛活動水平相關，而駕駛活動水平的變化必然影響車輛的購買需求。在圖4中,曲線MCp代表了汽車行業(yè)的私人邊際成本曲線，曲線MCS代表了包含事故成本的汽車行業(yè)社會邊際成本曲線。嚴格責任會將人機共駕汽車的產量從q0降低到q*，從而行業(yè)邊際成本曲線將與私人邊際成本曲線重合，化解了交通事故侵權風險的外部性問題，消除了對社會不利的事故成本(圖4陰影部分)。這種分析把事故雙方的活動水平考慮在內，只需比較降低哪一方活動水平是降低事故成本更有效的方法。人機共駕汽車在算法決策時，也可以把活動水平的這種影響考慮在內。

圖4 嚴格責任改變的活動水平

四、人機共駕汽車事故保險的法經濟分析

(一)人機共駕車輛保險的事故成本優(yōu)勢

1.事故直接成本優(yōu)勢。以過錯為中心的侵權責任體系傾向于以全有或全無的標準對人機共駕汽車事故做出個案式決定，而保險進行事故成本分配的依據(jù)遠超出每起事故中牽涉的過錯行為及其與損失之間的因果關系。首先，保險使針對肇事者個人的訴訟變?yōu)橹貜蛥⒃A者訴訟，保險人根據(jù)他們在侵權法規(guī)則以及和解準則的發(fā)展中所具有的長遠利益處理個案，進而使行動中的侵權法從關注被告的主觀過錯轉為關注事故成本的總量控制[40]。其次，為減少事故直接成本而調整特定風險活動產生的分散成本取決于市場的合意，也取決于該風險活動與渴望減少的事故直接成本之間的因果關系，精細化的保費使得這一因果關系更加明確。最后，保險人根據(jù)被保險人歷史風險增加或減少的保費在平衡保險金之余，同樣具有侵權法的威懾功能，源自風險分散成本的威懾會影響投保人的事故直接成本。

2.風險分散成本優(yōu)勢。保險人試圖通過精細的保費計算迫使駕駛人在選擇各種注意水平時把事故代價考慮在內，在一定程度上內化侵權成本。在沒有保險的情況下，只能把成本分配給事故當事人，使其意識到調整注意水平可以改變行為成本。但如果個人高估或者低估事故落到自己身上的可能性，就會做出過度反應或者反應不足，減少常態(tài)下的活動水平或者增加風險活動，事故成本分配難以達到最優(yōu)。保險契約可以有效地降低風險分散成本，增強侵權責任的威懾效應[41]。事故成本理論支持風險規(guī)避成本更低的一方負擔事故直接成本，在不存在保險的情況下，如果事故加害人的風險偏好程度高于受害人，則侵權法采用嚴格責任更有效;如果受害人的風險偏好程度高于加害人，則侵權法采用過錯責任更有效。保險合同可以將承擔的風險轉化為他人評估的貨幣條款，量化事故損失帶來的痛苦，形成在風險活動與其替代品之間做出比較的風險偏好信息[42]。而對風險能夠做出理性評價的非個體組織能以更低的成本決定損失分散的合理程度。

3.風險管理成本優(yōu)勢。隨著人機共駕汽車的普及，對事故個案的道德評判將進一步淡化，事故責任標準將更加市場化。侵權法通過法定程序和集體判斷對駕駛活動形成特殊威懾，它的功能實現(xiàn)依賴相對純粹的方法，試圖禁止高風險的駕駛行為。而保險機制盡可能地以風險因子為基礎評估駕駛風險，運用市場機制實施引導。侵權法依賴責任威懾防范事故，風險管理成本高于保險機制。以美國為例，侵權個案的管理費與受害人獲得的賠償數(shù)額大體持平，而經由保險的風險管理成本只占被保險人獲賠保險金的1%—15%[43]。絕大多數(shù)汽車事故都是在沒有訴訟的情況下經由保險完成賠付的，訴訟成本僅占事故總成本的1.3%[44]。在美國地方法院2015年受理的約4000起機動車致人傷害案件中，只有3%的案件進入了實質性審判階段。反觀我國情況，2014—2018年交通事故約1045425起，基層人民法院交通事故民事一審判決總量約837509件，70%以上的交通事故通過訴訟分擔損失，風險管理成本應該得到控制。而定型化的保險賠付只需要確認事故概率和損失的近因，繞開了舉證人機共駕汽車過錯和因果關系的成本障礙。

(二)人機共駕車輛保險模式的事故成本比較

全球范圍內主要存在兩種機動車事故保險：一種是基于侵權責任的第三方責任保險，事故受害人獲得加害人保險公司的賠付；另一種是基于嚴格責任的無過錯第一方保險，受害人向自己投保的保險公司索賠。人機共駕汽車適宜哪種保險制度，需要觀察、比較兩種制度的事故成本。

1.事故直接成本比較。無過錯第一方保險在控制事故直接成本方面欠缺效率。第一，行人購買第一方保險使得人機共駕汽車的交易價格中不再包含事故的直接成本。這雖然鼓勵了更多的汽車需求量，但會引發(fā)侵權外部性問題，嚴格責任會提高交通事故的死亡率。第二，無過錯第一方保險的合理性基于社會責任理念，在賠償?shù)募皶r性和風險分散方面占優(yōu)。但降低風險分散成本和降低事故直接成本的目標存在沖突，如果管理事故直接成本是社會治理的首要目標，那么具有社會保險性質的第一方保險的優(yōu)越性將下降[45]。第三，無過錯第一方保險對責任保險的替代雖擴張了賠付范圍，但減少平均賠付數(shù)額。

侵權責任通過威懾提高駕駛人的注意成本，降低事故直接成本。責任保險有利于修復加害人無力賠付損失的難題，緩解外部性對侵權責任控制事故直接成本的不利影響。無過錯第一方保險下，當過錯責任原則引起的額外風險分散成本和不適當支出由行人群體承擔時，對駕駛行為的特殊威懾效果將大大減弱。從這一點上考量，第三方責任保險對駕駛過錯和事故數(shù)量的抑制更有效果。不過，隨著人機共同駕駛和保險對事故賠償?shù)牟粩嗳肭?，侵權責任對駕駛注意水平和活動水平的影響逐漸萎縮[46]。雖然以侵權責任為基礎的第三方責任保險通過保費調整可以適度影響駕駛行為，但如果人機共駕有效抑制了人類介入的風險，不把駕駛行為作為風險因子考量的無過錯第一方保險的合理性將更加明顯。

2.風險分散成本比較。把風險分攤給承受損失卻最不容易遭受實質性經濟或社會地位失落的人群可以最大限度減少事故的風險分散成本。如果人機共駕僅能增加高收入人群的出行便利，那么“劫富濟貧”的損失分散是高效的，把成本留在創(chuàng)造風險的群體中比全部分散更合理地分攤了事故成本。無過錯第一方保險更容易將風險劃分為風險池，在風險分散和補償及時性上更具優(yōu)勢。保險人根據(jù)年齡、收入、職業(yè)、期望的保險范圍、歷史損失經驗以及其他相關的個人特征來甄別被保險人，也可以定義范圍更加狹窄的風險池，從而增加低風險者的購買量，最大化保險的可用性[47]。無過錯第一方保險下，受害人直接向保險機構索賠，不用浪費人際和時間寄希望于加害人保單。美國近20年的保險數(shù)據(jù)顯示，采用無過錯第一方保險的州在保險密度和保費增長率上均高于其他州，尤其高于采用第三者責任保險的州，在剔除通貨膨脹和事故率差異后這樣的結果依然顯著。而許多州在不采用無過錯第一方保險后其責任保費出現(xiàn)了實質性下降。雖然美國保險業(yè)的發(fā)達程度和司法體制與我國有很大差異，但足以證明無過錯第一方保險鼓勵了人身損害賠償?shù)膹V泛可用性，在帶來高額保費收益的同時可能增加不必要的風險分散成本[48]。

無過錯第一方保險的被保險人可以是所有交通參與者，保險賠付基于相應的意外，無須證明過錯，這一點對人機共駕汽車事故的受害方更加有益。但由于交通參與者的范圍不易被充分覆蓋，車主、車乘人員和行人都可能成為被保險人，事故成本主要還是由社會買單。作為被保險人主體的行人不是有組織的群體，風險特征不明顯，被營銷的成本高昂。即使考慮到第三者責任保險會將事故風險傳遞給最不可能撞到行人的低風險人機共駕汽車，銷售行人投保的無過錯第一方保險也比車主購買的第三者責任保險在風險分散上更為昂貴。

3.風險管理成本比較。即使第三方責任保險始終以責任和過錯為前提，而訴訟成本又是政策制定者考慮的主要因素，在風險管理成本上也優(yōu)于無過錯第一方保險。第一，第一方保險涉及雙重賠償。雖然保險公司完全可以將加害人的責任事故排除在保險范圍之外，或者要求被保險人事先將因事故可能擁有的法律權利轉移給自己。但雙重賠償鼓勵更多的受害人從自己的保險人和加害人那里獲得重復的賠償金。第二，追償權的行使與否會影響到防止此類事故發(fā)生的激勵。第一方保險的保險人向加害人追償?shù)某杀久黠@高于第三者責任險保險人向自己客戶追償?shù)某杀?。新西蘭、以色列、澳大利亞澳北區(qū)、加拿大魁北克省和美國的15個州都明確選擇無過錯第一方保險。原因是這種責任體系中的事故受害人可以直接向保險人索賠，無須證明過錯，具有更低的訴訟風險管理成本。由于保險業(yè)的發(fā)展程度差異，其他國家的保險模式并不一定適用于我國，只可引以為鑒。第三，無過錯第一方保險的保障范圍受限，難以覆蓋嚴重交通事故，可能讓受害人喪失訴權后得不到對價。當然，隨著我國保險業(yè)的發(fā)展，這一差異會逐漸縮小，在評估風險管理成本時將更具參考價值[49]。人機共駕和車險費率市場化改革的推進可以降低無過錯第一方保險在注意水平提升方面的不足，當市場化的費率與算法安全掛鉤，無過錯第一方保險就能更有效地管理事故成本。

五、結論與對策

(一)法經濟分析結論

事故成本分析從降低事故直接成本、分散事故風險和優(yōu)化事故管理成本角度，形成了對保險機制與侵權責任機制的統(tǒng)一評價。首先，如果讓被告對事故損害負責在未來可以提高注意水平和駕駛安全，他的行為就被視為事故原因。其次，從責任與保險的互動角度，保險人收取的保費是對駕駛行為風險定價，通過市場機制影響人機共駕汽車活動水平，而侵權責任迫使行為人放棄搭乘人機共駕汽車以降低活動水平，本身是一種高額的保費。最后，化解人機共駕汽車事故歸責困境的有效途徑是改革交強險以適應自動駕駛時代的到來。在當前技術條件下，無論是單駕雙控、雙駕單控還是雙駕雙控結構的自動駕駛汽車，人類駕駛者依然掌握控制權，未來一定時間內交強險依然以駕駛行為風險為中心。但我國交強險不能只在堅持第三方責任保險的基本構架下強調對受害人損害的盡快填補，應該從強化交強險給付條件的獨立性等方面體現(xiàn)無過錯保險在風險分散和風險管理上的優(yōu)勢。

(二)以控制事故成本為目標調整歸責原則

由《民法通則》到《侵權責任法》再到現(xiàn)在的《民法典》，由《道路交通事故處理辦法》到現(xiàn)在的《道路交通安全法》，我國機動車交通事故侵權責任歸責原則一直在過錯責任與無過錯責任之間搖擺，現(xiàn)行法主要體現(xiàn)的是過錯責任[50]。如果政策制定者把事故直接成本作為首要成本加以控制，那么將《道路交通安全法》第76條的過錯責任調整為嚴格責任更有效率。針對人機共駕汽車，可以將《道路交通安全法》因事故主體不同而設置的復雜歸責體系予以簡化，統(tǒng)一為嚴格責任體系，以降低風險管理成本。就歸責原則而言，可以無限接近于無過錯責任。只有駕駛人能夠證明自動駕駛汽車有缺陷，即使盡到高度注意義務仍無法避免發(fā)生事故造成損害的情形下，才應當由生產者、設計者、銷售者承擔產品責任[51]。而如果自動駕駛能有效降低事故概率和注意成本，那么風險分散成本和風險管理成本就可能成為首要成本，從而促使過錯責任復興。因為在較高注意成本下嚴格責任更優(yōu)，在較低注意成本下過錯責任更優(yōu)。事故保險的目標應是在多大程度上提升過錯責任的救濟效率，如果人機共駕車輛保險在既有框架下預先對侵權責任的確定不可避免，那么立法者對制度變革的重點就應該集中在如何對侵權責任的構成要件進行妥善設計，使得侵權責任的認定變得相對容易，諸如對過錯進行重構、放寬因果關系的認定以及盡量限制對受害人與有過失的抗辯等改革措施[52]。

(三)以過錯為界限定位侵權法與交強險的功能

我國的交強險制度在一定程度上受到了無過錯保險思潮的影響，為了盡快填補受害人的損失超越了責任保險定位，并試圖讓保險給付與侵權損害賠償分離，因此采納了無過錯賠付規(guī)則。但交強險未在制度設計過程中貫徹以權利置換來實現(xiàn)事故成本分散的無過錯保險精髓，仍是依照責任保險的模式片面強調保險給付的獨立性。交強險未對事故受害人侵權法上的權利設置太多的限制，產生了保費負擔沉重和保障程度不高的風險分散不利，事故訴訟的風險管理成本高昂，不利于互聯(lián)網時代的保險消費者保護[53]。人機共駕汽車事故雖然可以適用嚴格責任原則，但交強險部分不應適用過失相抵，即受害人的故意或過失雖然影響其與被保險人之間的損害賠償關系，但不應該影響交強險的保險責任范圍。交強險雖然不是純粹補償性的無過錯保險，但也應該與侵權法降低事故直接成本的目標分離，關注事故風險分散成本。我國交強險的功能不取決于事故歸責原則和保險法邏輯，而應該與費率水平、賠償范圍、賠償限額、交通狀況和事故率相關[54]。

(四)利用無過錯保險調整交強險

伴隨著自動駕駛不斷降低注意成本，過錯在交通事故責任中的地位不斷下降，無過錯保險的正當性逐漸顯現(xiàn)。相比第三者責任保險，嚴格責任與無過錯第一方保險的配合能更廣泛地分散事故成本，在風險管理成本上的優(yōu)勢更被關注。交強險的事故成本評估應從長遠考慮自動駕駛降低事故率的能力。

1.規(guī)定受害人直接請求權以降低風險管理成本。我國交強險本身具備了無過錯第一方保險的特點，但又沒有脫離責任保險獨立存在。《機動車交通事故責任強制保險條例》第31條第1款規(guī)定，“保險公司可以向被保險人賠償保險金，也可以直接向受害人賠償保險金”。它并非強制保險人向受害人直接賠償，也未授權受害人可以直接向保險人索賠，受害人能否直接從保險人處獲得賠償取決于保險人的意愿，交強險實未與侵權責任真正脫鉤，還難說是無過錯保險[55]。從強化交強險的風險分散功能出發(fā)，可以規(guī)定受害人直接請求權以提高賠付效率，貼近無過錯第一方保險。

2.拓寬保險責任范圍以降低風險分散成本。人機共駕汽車在自動模式下，所有車乘人員都應當?shù)玫奖ｋU保障。人類駕駛者可能是事故的純粹受害者，因為任何人參與交通事故成本分配都有權就人身傷亡和財產損失獲得風險對價。抓住自動駕駛的發(fā)展機遇，以車險綜合改革為抓手，優(yōu)化交強險費率，使其更好地發(fā)揮風險分化和抑制信息不對稱的功能，把交強險保障范圍擴大到所有車乘人員。

3.調整保險人追償權平衡事故成本。當前，事故直接成本是各國政策制定者關注的首要成本，責任保險經常在一定程度上犧牲風險管理成本以追求事故直接成本的降低，而追償權的存在就是最好的例證?！稒C動車交通事故責任強制保險條例》第22條和《最高人民法院關于審理道路交通事故損害賠償案件適用法律若干問題的解釋》第18條規(guī)定了交強險保險人的追償權。交強險保險人有權就醉駕、毒駕等惡意肇事行為實施追償，以抑制道德風險的擴張。但未來自動駕駛將剔除大量危險駕駛行為，使追償權指向車輛實際控制人在不適宜情形下啟動自動模式、隨意更換自動駕駛系統(tǒng)或故意不更新軟件系統(tǒng)等惡意行為，與汽車生產者的產品警示義務關聯(lián)?，F(xiàn)實中，保險人很有可能放棄追償，因為證明生產者責任的信息成本遠高于對駕駛行為責任的證明。而隨著自動駕駛不斷降低事故概率，減少事故直接成本，政策制定者對風險分散成本與風險管理成本的偏好將不斷上升，保險人的追償權可以被保費吸收。