摘要：股票发行注册制改革要求提高事中事后监管效率，提高投资者保护水平。 响应式执法理论主张构建“威慑—合作”的动态模式，取代纯粹针对“制裁”的静态执法模式，实现合作治理。 根据制裁与配合的属性，证券处罚措施可分为强制裁行政处罚、弱制裁行政处罚、强制裁非行政处罚、弱制裁非行政处罚和配合非行政处罚五类。 对证券公众执法活动的实证分析发现，现行证券执法体系已初步具备响应式执法的主要特征，即执法产出总体符合“金字塔”分布，“累犯”的可能性较大。予以严厉的惩罚性处罚。 从完善“威慑-合作”执法模式角度，证券监管改革应进一步优化合作执法的制度环境，充分发挥行政和解、合规不处罚等监管工具的作用，鼓励监管目标是建立有效的合规管理体系。

关键词：证券执法； 活动期间和活动结束后的监督； 执法部门反应灵敏； 登记制度改革

一、简介

股票发行注册制改革是推进我国资本市场治理体系和治理能力现代化的重要抓手。 发行审核市场化改革降低了优先准入监管力度。 提高证券执法效率，切实保护投资者合法权益。 传统执法模式以惩治违法行为为主要目标，过分强调对监管对象的静态制裁。 由此，监管机构与被处罚对象之间存在着相互对抗的关系。 执法成本较高，不利于促进监管对象合规运营。 。 响应式执法理论强调执法活动应对行政相对人的行为进行战略性回应，构建“威慑-合作”的动态模型，以激励监管对象提高合规水平作为执法目标。 换言之，响应式执法理论认为，事后处罚违法行为只是实现协同治理的工具，行政机关应将确保监管对象合规运营作为执法目标。 本文以合作治理和响应执法理论为基础，通过对证券公开执法产出的实证分析，审视当前证券执法体系的特征，认为证券执法改革应双管齐下。方法。 一方面，对恶性违法违规行为要“零容忍”。 ”，一方面提高证券执法威慑力；另一方面港联证券网，营造协同执法的制度环境，充分发挥行政和解、合规不处罚等监管工具作用，鼓励监管对象建立有效的合规管理体系。

2。文献综述

执法理论的变化与监管国家的崛起密切相关。 20世纪50年代以来，发达国家的治理模式从“命令与控制”模式转向监管型治理，即监管机构制定并实施法律法规来改变私营企业和个人的行为。 立法和执法已成为治理经济的基础，成为治理社会和环境问题的主要焦点。 在执法理论层面，诺贝尔奖获得者加里·贝克尔教授的威慑理论最具代表性。 他在对违法行为的成本收益分析中指出，理性的人会比较违法行为的成本和收益。 只有当非法活动的预期收益大于预期成本时，他们才会选择从事非法活动。 决定违法成本的两个因素是法定处罚和执法效率。 制裁执法论主张加大处罚力度，增加违法成本，以达到减少违法行为的目的。 基于贝克尔的犯罪行为模型，法律和金融领域的实证研究逐渐聚焦于执法机制的影响和效果。 La Porta 等人的研究。 Roe等发现主要经济体证券执法的有效性与市场发展之间存在正相关关系。 我国证券执法采取集中执法模式，以证监会主导的公共执法活动占据主导地位，民间执法机制发挥补充作用。

响应式执法理论是在反思性制裁理论基础上发展起来的，适应了公民守法、企业守法治理体系现代化的需要。 艾尔斯等主张，执法活动的目标是促进监管对象遵守法律，惩罚违法行为只是实现这一目标的手段。 因此，监管机构应对监管对象的行为做出反应，从“金字塔”执法工具箱中选择适当的惩罚措施，如图1所示。监管对象异质性较高，大致可分为三类。 第一类是守法监管对象（行为体），他们具有自愿遵守法律法规的特点，因此配合执法措施可以引导他们守法； 第二类是理性监管对象（行为者），他们将承担违法成本。 ——效益分析，制裁执法措施会增加其违法成本，可用于引导此类人员守法； 第三类是非理性监管对象（行为者），他们对违法成本视而不见，其处罚应更加严厉，如市场取缔或刑事处罚。

“金字塔”执法策略是一种动态博弈策略，即监管机构首先以促进合作的态度进行执法，在金字塔底层选择制裁属性较弱的措施，通过监管目标对监管目标进行监管。非正式的惩罚方法，例如监督谈话等。遵守规定。 这意味着监管机构首先假定监管主体是守法的。 如果制裁属性弱的执法工具不能起到引导监管对象履行合规义务的作用，监管机构应升级惩罚措施，实施非行政处罚和制裁属性弱的行政处罚。 换句话说，在这里，监管机构对违法行为进行了“针锋相对”的回应，通过与监管对象的互动，修正了之前对监管对象类型的假设，并重新假设它们是理性的。 如果不断升级的处罚无效，监管机构可以诉诸金字塔顶端的强制制裁，例如永久吊销执照或刑事处罚。 “金字塔”执法策略重点不在于处罚内容，而在于执法形式。 如果监管主体继续拒绝回应监管要求，那么执法措施将会升级。 换句话说，响应式执法策略以加大处罚力度作为威慑手段，让监管对象知道，如果不自我约束、不加强制度建设，就会受到更严厉的处罚。

我国证券监管也受到响应性执法理论的影响。 新《证券法》试图构建“威慑-合作”的响应式执法模式。 一方面，证监会显着强化对证券违法行为的行政和民事责任追究，对危害较大的违法行为实行“零容忍”，增强了法律责任的震慑力； 另一方面，证监会发布《证券期货行政执法当事人承诺制度实施办法》，意在弥补执法措施缺乏配合的短板。有学者主张，证券监管领域应引入响应式执法模式，以强有力的制裁为威慑，鼓励监管对象与监管机构建立有效合作，证券执法体系应从单一对抗模式转变采取多种、多层次的合作模式，如加强证券服务机构自律监管、运用软法律手段提高关联交易监管有效性。

三、证券执法工具典型分析

本节根据证券法律法规和上市公司披露的处罚信息，从行政处罚和响应执法理论的角度对证券处罚措施进行分类。 证券执法工具箱主要是指中国证监会、上海证券交易所、深圳证券交易所依法对上市公司实施的处罚措施。 按照是否属于行政处罚，可以分为两大类：第一类是行政处罚，只有中国证监会、中国证监局有权实施此类处罚；第二类是行政处罚，只有中国证监会、证监局有权实施此类处罚； 第二类是非行政处罚，包括中国证监会、中国证监局。 证券交易所的监督管理措施和自律制裁措施。

（一）证券行政处罚

2021年1月22日修订的《行政处罚法》第九条规定，行政处罚措施包括： （一）警告、通报批评； （二）罚款、没收违法所得、没收违法财产； （三）暂扣许可证、降低资质、吊销许可证； （四）限制生产经营活动、责令停产停业、责令关闭、限制就业； （五）行政拘留； （六）法律、行政法规规定的其他行政处罚。 由于行政处罚法规定的处罚措施种类有限，实践中存在“其他行政处罚”远远超出所列处罚种类的情况。 根据行政处罚法的基本理论，具体处罚措施可进一步分为名誉处罚、财产处罚、行为处罚、资格处罚和自由处罚。

目前，证券监管领域存在着广泛的授权立法，证券监管机构制定了大量的监管规则。 因此，证券行政处罚的法律来源主要是法律、行政法规和部门规章。 大多数情况下，中国证监会和中国证监局都会同时对违规者实施警告和罚款。 前者是名誉惩罚，后者是财产惩罚。 情节较重的，违法者还将受到“没收违法所得”或“没收营业收入”等财产处罚。

在证券执法工具箱中，行政处罚的另一类重要类型是资格处罚，包括“暂停、吊销营业执照”和“市场禁入”等。 前者主要针对中国证监会监管的证券服务机构，后者针对自然人。 对于“市场禁令”是否属于行政处罚，理论界和实务界尚无共识。 在证券监管执法实践中，《行政处罚决定书》与《市场排除决定书》分开制作和披露，但行政相对人可以对市场排除决定提起行政复议。 从功能分析的角度来看，市场禁止符合行政处罚的制裁性质，能够达到立法预期的目的，维护行政相对人的权益，保证依法行政和行政管理的有效性。 因此，市场禁入是剥夺、限制行为人行为能力和资格的资格处罚，应视为“法律、法规规定的其他行政处罚”。 一般来说，行政处罚会给被处罚对象带来显着的衍生成本。 例如，受处罚的上市公司的股价将出现显着的负收益。

行政处罚具有最强的制裁性。 行政执法和解是完善“威慑-配合”动态执法模式的重要支柱。 早在2015年港联证券网，证监会就发布了《行政和解试点实施办法》。 在调查执行过程中，行政相对人可以与证监会达成协议，采取消除涉嫌违法行为的负面后果、缴纳行政和解金等补救措施。 行政和解协议，后者终止对其涉嫌违法行为的调查和执行程序。 新《证券法》第一百七十一条虽然没有明确使用“行政和解”的概念，但整体吸收了证监会此前的试点经验，从层面为行政和解制度提供了法律依据。更高的法律。 根据新法，证监会发布了《证券期货行政执法当事人承诺制实施办法》和《证券期货市场监督管理办法实施办法（征求意见稿）》，希望简化相关程序安排，提高合作执法体系的有效性。 例如，行政执法和解鼓励行政相对人寻求与监管机构合作解决行政纠纷，从而节省案件调查、处罚、复议和诉讼成本，同时激励其减少违法行为损失。 监管机构也期望行政执法和解能以较低的行政成本达到惩处违法者、维护市场秩序的目的。

（二）证券非行政处罚

证券非行政处罚主要包括中国证监会、中国证监局的监管措施以及证券交易所的自律措施。 2008年，证监会颁布了《证券期货市场监督管理办法实施办法（试行）》，试图规范监管措施的调整范围、适用原则、类别和实施程序等问题全面梳理法律法规和部门规章。 2020年3月，中国证监会根据新《证券法》的规定，发布了《证券期货市场监督管理办法实施办法（征求意见稿）》。 根据《办法》第二条，我国证券监督管理办法的法律来源主要包括法律、行政法规和证监会法规。 笔者通过对现行法律、法规、规章的“监督管理”或“法律责任”栏目进行检索和整理，发现我国证券监管措施有49类。 此外，为了维护市场公平、有序、透明等行政管理的合法利益，证券交易所有权对违法违规行为实施自律管理措施。 《上海证券交易所纪律处罚和监管措施实施办法》（2019年修订）和《深圳证券交易所自律处罚和纪律处罚实施办法》（2020年修订）共列出38条自律措施的类型。 表1对上市公司公告所实施的非行政处罚进行了分类。

与行政处罚措施不同，一些非行政处罚措施并不以制裁为主要特征，而是以纠正行政相对人的违法状态为目的。 此类执法措施配合性最强，单独归类为追偿措施，主要包括“责令改正”、“责令改正”和“要求赔偿损失”等。 基于制裁的非行政处罚主要集中在声誉措施、行为措施和资格措施三种类型。 其中，声誉措施主要包括：“公开谴责”、“诚信档案”、“通报批评”、“监督关注”、“监督谈话”、“警告信”和“监督信”。 行为措施的种类较多，主要包括：“处罚相关人员”、“公开解释”、“公开道歉”、“更换董事、监事、高级管理人员或限制其权利”、“聘请保荐人、证券服务机构等”审核发布意见》、《暂停或者终止并购重组活动》、《加大合规检查力度》、《限制证券期货基金经营机构业务活动》、《限制分配股利或者限制董事、监事、高级管理人员报酬和福利的支付”。 资格措施主要包括：“不适当人选”、“停止审批新业务”、“暂不受理行政许可相关文件”、“暂停信息披露直通车业务”、“暂停或吊销营业执照”、“限制交易” 。

(3) 待检验的假设

根据响应执法理论，上述处罚措施根据制裁属性的强弱可分为三类：（1）配合执法，主要包括恢复性监管措施。 此类处罚的制裁属性最弱，监管机构意图通过监管对象的自我纠错行为达到配合执法的目的。 （二）制裁力度较弱，主要包括非行政处罚中的“声誉措施”和“行为措施”以及行政处罚中的“声誉处罚”。 这种惩罚具有很强的制裁性。 监管机构通过公开违法行为信息并要求违法行为人履行相应义务，达到惩罚和震慑违法行为的目的。 （三）强制处罚主要包括非行政处罚中的“资格措施”和行政处罚中的“财产处罚”和“资格处罚”。 此类处罚具有最强的对抗性，可以通过金钱处罚、临时或永久市场禁入等方式达到制裁违法行为者的目的。

响应式执法模型对执法输出的分布做出了两个预测。 一方面，执法产出符合“金字塔”分布，即制裁属性最强的惩罚措施仅作为威慑监管目标的手段，而监管机构更频繁地使用合作属性更强的惩罚措施。 这一预测与威慑模型的理论预测存在显着差异，威慑模型认为制裁处罚会显着增加违法成本，因此应该更频繁地使用。 基于早期证券执法数据的实证研究发现，我国此前注重威慑性执法策略。 但新《证券法》不仅大幅加大了证券欺诈的法律责任，还创新设立了行政执法和解、行政执法当事人承诺等制度，增强了证券执法在规则层面的配合性。 基于上述讨论，本文提出以下假设：

假设1：证券执法向“威慑-合作”动态模式转变，合作措施、弱制裁措施、强制裁措施在执法总产出中的比重应依次递减。

另一方面，响应式执法模式在强调执法活动的合作性和软法律方面的同时，也认识到促进合作的主要因素是法律责任的威慑作用。 响应性执法理论还主张，应对在重复博弈中表现出不合作倾向的监管对象实施制裁。 因此，制裁升级的特点要求，当监管对象屡次发生违法违规行为时，监管机构应实施制裁力度更大的处罚。 基于上述讨论，本文提出以下假设：

假设2：一定时间范围内，行为者违规频率越高，受到严厉制裁的概率越大。

4、证券执法产出实证分析

本节检验我国证券执法活动是否符合响应式执法理论的预测，即在“威慑-合作”动态模型下，公共执法产出呈现“金字塔”分布，制裁属性随着违法行为的发生，执法力度不断加大。 随频率上升。 研究样本包括2009年至2020年上市公司公布的处罚决定共计3688起。

（一）“金字塔”执法产出分布

假设1：根据“威慑-合作”动态模型，制裁属性较强的执法措施使用频率较低，执法产出呈现“金字塔”分布。 根据配合执法类型、弱制裁、强制裁以及是否属于行政处罚，研究样本涵盖的处罚决定可分为五种类型，即强制裁行政处罚、弱制裁行政处罚和强制裁行政处罚。制裁非行政处罚、弱制裁非行政处罚和配合非行政处罚。 图 2 显示了样本期间 15 种最常见处罚的频率。 监管机构可以在一项决定中对违法者处以多项处罚。 因此，图2所示的处罚措施总数大于处罚决定的数量。

首先，中国证监会、中国证监局在对违法行为人实施行政处罚时倾向于采取强制性行政处罚。 他们基本上同时使用“罚款”和“警告”，样本期内分别总共使用了342次和339次。 第二次评价。 此外，上述机构共作出66项“市场禁入”处罚决定。 其他行政处罚包括“没收违法所得”、“没收营业收入”、“暂停、吊销营业执照”等行政处罚，使用次数较少，分别只有13次、6次和2次。 其次，在非行政处罚方面，证监会处罚数量较少，主要以配合性非行政处罚为主，包括“责令改正”（120次）和“责令改正”（13次）。 证监会发布的其他监管措施还包括“警示函”（16次）。

证监局发布了大量非行政处罚，主要包括合作性非行政处罚和弱制裁。 前者包括“整改”（464次）和“责令改正”（561次），后者主要包括“警告信”（618次）、记入“诚信档案”（136次）等声誉措施。 ）。 此外，证监局还主要使用了“监管约谈”、“责令公开解释”和“责令追加合规检查”三类措施，分别达到54次、28次和10次。

深交所和上交所更倾向于采用弱制裁和非行政处罚。 上交所主要采用声誉自律处罚措施，包括“通报批评”（290次）、“公开谴责”（132次）和“监管关注”（321次）； 而深交所更倾向于采取合作性违规措施。 行政处罚和弱制裁非行政处罚，前者包括“整改”（467次），后者包括“通报批评”（550次）、“公开谴责”（198次）和“监督信”（150次） ）措施。 上述机构还将采用强制性非行政处罚，上交所、深交所分别对“不适当人员”采取监管措施46次、15次。

图3的条形图显示了2009年至2020年不同类型处罚的年度分布情况。总体来看，证券监管机构对上市公司的执法产出呈现逐年增加的趋势。 特别是，2019年上市公司公布的处罚决定数量达到763件，较2018年增长87%。非行政处罚的快速增长是执法产出增加的主要原因。 行政处罚中，强制惩罚性处罚占绝大多数，但绝对数量较低证券监管的三个目标，2020年达到63件。样本期内，证监会、证监局仅作出1件弱制裁行政处罚决定即监管机构仅对行政相对人处以“警告”处罚。 另一方面，非行政处罚中，弱制裁占绝大多数，约占非行政处罚总量的75%，其次是配合性非行政处罚，约占20%。

图3所示曲线是证券监管机构每年协同非行政处罚占处罚总数的比例。 2009年至2013年，合作型非行政处罚比例呈现上升趋势，平均占比超过50%。 这一趋势在2013年后发生了重大变化，合作型非行政处罚占比快速下降，稳定在20%左右，而弱制裁型非行政处罚占比则快速上升，2020年达到70%。造成上述变化的主要原因是，2013年底，证监会在总结前期试点经验的基础上，将行政处罚权全面下放到地方。 证券执法权的分散实施，有利于形成地方机构内部的竞争，鼓励地方机构积极实施证券执法。

图3中的数据表明，我国家的证券执法产出基本上符合“金字塔”分布，该分布部分证实了假设1，我国家的证券执法正在转移到响应式执法模型。 执法措施的产出较弱（合作非管理罚款和弱制裁非管理罚款）的产出显着增加，占总产出的90％以上。 当然，图3中的数据还表明，我国的证券执法人员仍然偏爱制裁措施。 一方面，2013年之后的合作非管理罚款的比例下降了，监管机构的执法偏好表明，趋势转移到弱制裁和非管理性罚款方面。 当然，在证券执法工具箱中，弱制裁的非管理罚款属于具有弱制裁属性的类型。 总体而言，监管机构仍在寻求与行政人员合作，以减少执法活动的对抗性。 另一方面，强制性惩罚性行政处罚的绝对数量已年复一年，这表明证券执法人员仍将惩罚非法活动视为重要的政策目标。 换句话说，公共执法输出的变化趋势表明，在转移到响应迅速执法模型的过程中，我国家的证券执法部门仍然具有威慑执法模型的某些特征。

（2）违规和制裁的频率

假设2基于“威慑合作”动态模型预测，监管机构应对反复从事非法行为的那些行政对应物施加更严厉的处罚。 图4反映了2009年至2020年受到惩罚的公司的频率分布。研究样本分为四组。 第一组包括被上市的公司，这些公司受到了10到18次的惩罚，也就是说，违反法律的行政人员。 该集团包括23家上市公司，并受到监管机构的惩罚港联证券，总共271次，其中包括19个强制性非管理罚款和47项强制性行政处罚。 强制制裁的决策总数达到66，占该小组上市公司罚款总数的24％。 第二组包括已被惩罚5到9次的上市公司。 该集团包括161家公司，总共受到了981次的惩罚，其中15％是强制性制裁。 第三组包括已被惩罚2到4次的上市公司。 该小组包括667家上市公司，总共受到了1,774次的惩罚，其中10％是强制性制裁。 第四组是仅受到惩罚一次的上市公司。 该集团包括662家公司，其中只有4％被迫施加惩罚性惩罚。 从图4中所示的分布来看，经常违反法律和法规的列表公司的平均可能性更高，即接受强有力的惩罚性惩罚，这与假设2对“累犯”的惩罚升级的预测相符。

为了更准确地检验假设2，表2显示了使用多重回归控制相关干扰因子后的分析结果。 分析样本是2014年至2020年上市公司宣布的2967个罚款决策，Logit回归用于估计可变系数。 经验模型的解释变量是“强大制裁”的虚拟变量，该变量表明上市公司是否受到强烈的非管理性惩罚或强制性的行政处罚。 核心解释变量是非法违反上市公司的历史频率，总共选择了四个指标，包括“在五年内获得的罚款”的虚拟变量，“五年内受到的罚款人数”，假人“一年内受到惩罚”的变量和“一年之内的罚款”虚拟变量。 罚款金额”。 此外，经验模型还控制上市公司的特征变量和非法行为特征的虚拟变量。 上述变量的定义显示在附录中。

表2的（1）和（2）列显示了基线模型的回归结果。 第（1）列中的回归模型设置仅包括解释变量“五年内收到的罚款”，“虚拟变量”，五年内收到的罚款数量和“上市公司的行业”虚拟变量，违规类型“虚拟变量和”虚拟变量和“”惩罚年份“虚拟变量”。回归结果表明，虚拟变量的系数“在五年内受到惩罚”为0.29，在10％的显着性水平上显着。（1）列的回归分析表明，与其他其他相关的回归分析表明条件保持不变，如果一家上市公司在五年内受到惩罚，则在违反法律时受到强烈惩罚性罚款的发病率将大大增加34％。在第（2）列中，回归的自动变量模型包括“一年内获得的罚款”，“一年内收到的罚款数量”的虚拟变量，“上市公司行业”的虚拟变量，“非法行为类型”的虚拟变量和虚拟变量“一年内受到罚款”。 年“虚拟变量。类似于回归的结果，在第（1）列中，假人变量的系数“在（2）列中受到惩罚”为0.42，在5％的级别上是显着的证券监管的三个目标，这意味着，如果列出的公司在一年之内就受到了惩罚，然后在违反法律时受到强制惩罚性惩罚的发病率将大大增加52％。

表2的（3）和（4）列进一步控制了企业的特征变量，包括“财务杠杆”，“实际控制器的现金流”，“净利润”，“总收入”，“建立时间”和“国有企业”。 “虚拟变量。在第（3）列中，虚拟变量的系数“在五年内进行了惩罚”为0.26，其p值为0.105，这是微不足道的。除其他控制变量外，还有虚拟变量的系数。 “实际控制器的现金流动权”，“净利润”和“国有企业”都是显着的负面的，这表明上述变量与受强制性制裁的上市公司的发生率成反比。在回归结果中。在第（4）列中，核心解释变量的系数“在一年内进行惩罚”为0.4，在5％的显着性水平上显着，这与列（2）中获得的结果相似。其他控制变量的回归结果与列（3）大致相同。

总体而言，图4中的描述性统计分析以及表2中的回归分析两个支持假设2，即违规频率较高的上市公司更有可能接受强有力的制裁，这与对理论上的预测一致。威慑操作“动态模型。 。 但是，两个因素可能同时导致证券监管机构增加对“累犯”的严重性。 一方面，监管机构根据违规频率确定惩罚措施，如果违规的严重程度没有显着变化，对“累犯”施加了更严重的制裁； 另一方面，经常违反法律的受试者涉及重大违规行为。 概率较高，刑罚的升级可能是遵循相应处罚原则的监管机构的结果。

5. 结论

响应迅速执法的理论主张建立“威慑同在”动态模型。 在与上市公司重复游戏的过程中，监管机构应采用“平等响应”策略，并根据监管对象的类型从“金字塔”执法工具箱中进行选择。 相应的惩罚措施。 本文的实证研究发现，在接受行政调查之后，非法犯罪者几乎总是受到强制制裁的约束，而实现行政和解的案件数量极为有限。 在做出“万阳案”和“ 案”的判决之后，对证券欺诈的民事责任急剧增加，行政罚款决定是人民法院判决的重要基础。 为了避免对损害赔偿的巨大民事责任，市场实体将不可避免地在调查，行政审查和行政诉讼阶段投入大量资源，以避免行政处罚。 这种纯粹的拮抗关系加剧了双方之间的冲突，并且必须消耗大量的行政执法资源。

在证券监管规则的层面上，可以从以下两个方面扩展执法活动的合作空间。 首先，实施没有对合规性惩罚的基本原则。 如果证券市场实体已事先满足法律和法规设定的合规性要求，并且可以提供足够的证据来证明其已履行其合规性义务，那么监管机构在行政执行程序中不应对其实施制裁。 。 合规性的非原则原则为行政人员提供了强大的激励措施，以履行其前任合规义务。 上述合规性投资可以减少随后受到行政处罚的可能性，实现了证券执法的目标并促进了市场实体的合规行动。 。 第二，优化证券执法的行政对帐系统（行政执法方承诺系统），并为行政人员提供对帐激励措施。 证券行政对帐制度旨在鼓励各方与监管机构合作，减少非法活动造成的损失，并补偿受伤的投资者。 考虑到大多数证券违反主要侵犯货币法律利益的行为，行政和解制度可以鼓励行政人员纠正非法行为，充分满足其对薪酬的责任，通过灵活的合作安排以较低的成本实现执法目的，并可以显着改善证券的证券执法。 功效。

注意：为了方便阅读，本文省略了注释和参考。

资料来源：经验法律研究

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