西班牙:使用区块链技术积极打击腐败

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据TI 2017年的腐败认知指数表明,西班牙下滑了8个百分点,成为欧盟排名最低的国家之一。在过去十年来,西班牙爆发了一系列引人注目的腐败丑闻,其中以公共采购最甚。西班牙通过修改反腐败法、开发区块链和人工智能(AI)解决方案,积极打击腐败。


经济合作与发展组织(经合组织)秘书长Angel Gurría宣称:诚信、透明度和反腐败斗争是文化的一部分,必须作为基本价值观被传授。


2015年,西班牙通过了经合组织(OECD)批准的新立法措施,旨在打击腐败,提高政治活动和机构的透明度。之后,西班牙执法官员一直在审判大量案件。2015年7月至2016年9月,1378名官员因腐败被起诉,另有涉及Gürtel腐败丑闻的29名官员于5月24日被西班牙高等法院定罪。Gürtel腐败丑闻是西班牙近代史上最大的腐败丑闻之一。


最高法院表示,人民党(PP)政客们通过操纵国家、地区和地方各级公开招标的机制,参与到“真实有效的机构腐败体系”之中,而Mariano Rajoy 本人在政府和党内都担任着关键职位。被定罪者因洗钱、受贿、逃税、诈骗和其他相关罪行而被集体判处共计351年徒刑。


在6月1日高等法院做出裁决之后,西班牙人民党首相Mariano Rajoy在议会因Gürtel腐败丑闻引发的不信任,经投票后辞职。Rajoy以180票对169票、1票弃权的投票,被赶下台。


但Gürtel腐败丑闻并不是西班牙高等法院审理的唯一宗高级别腐败案件。自3月21日以来,最高法院的五名法官一直在辩论是否批准对西班牙国王费利佩六世的妹夫 I?aki Urdangarin的六年三个月的监禁,罪名是腐败、欺诈、贪污和与逃税有关的指控。6月12日,高等法院裁定,Urdangarin必须服刑5年零10个月,这是近代历史上首次将一名王室成员送进监狱。


第一个跨国贿赂犯罪的贿赂犯罪立法——《外国腐败法》(FCPA)是1977年在美国建立的。


1998年,《国际反贿赂法》和《公平竞争法》对FCPA进行了修订,以实现与经合组织在国际商务交易中打击外国官员行贿的公约的对称性。这使FCPA的范围扩大到经合组织公约的43个国家的网络,这其中,包括了西班牙。《反贿赂公约》缔约方同意采取措施,加强对外国贿赂的预防、查处和调查,对违法者实施民事和刑事处罚,禁止贿赂税收减免。


西班牙不允许扣除向外国公职人员支付的贿赂。根据“西班牙税法”,以加密货币支付的贿赂被视为一种电子支付,与外汇或二元期权相同,而且不在第720号表格“外国资产申报”报告要求中申报,因为这份表格中应包括的资产类别没有具体列出加密货币的名称。纳税人如果把他们的加密货币放在离线钱包里,也不需要在这张表格上申报。


美国注册会计师协会(AICPA)最近建议美国国税局(IRS)通过类似的报告要求,在美国披露持有加密货币的钱包。


因此,西班牙税收不披露外国或钱包持有的加密货币,可能会助长FCPA逃税和洗钱等违法行为,这是欧盟TAX3调查中关注的主要公共政策问题。


据经合组织估计,全球纳税人资金的2万亿美元为在采购当中发生的腐败。根据经合组织的一份文件,通过采用区块链技术,公共采购筹资过程可增强透明度,可被用作预防腐败的措施,因为腐败将败坏公共采购合同的公平性,降低基本公共服务的质量,限制发展具有竞争力的私营部门的机会,并破坏对公共机构的信任。


今年2月,欧盟启动了欧盟区块链观察及论坛,并已在各种相关项目上投入了超过8000万欧元。作为欧洲区块链伙伴关系(European BlockChain Partnership)的成员,西班牙致力于建设全欧盟范围的区块链和人工智能应用程序,这些应用可用于打击整个单一数字市场的腐败行为,造福于公共和私营部门。


区块链应用将涉及到追踪转移的加密资产交易。在欧洲区域发展基金的支持下,一家西班牙区块链公司正在开发一种基于以太坊的区块链解决方案,通过减少操纵和欺诈的可能性,增加数字交易的可核查性和可审计性,以及在不需要中间人的情况下跟踪信息和数字化资产,从而允许各方合法转让加密资产所有权。


但是,如果一项加密资产在一项腐败的跨境交易中被合法转移到另一家公司,该怎么办?例如:一家上市公司用中兴通讯(ZTE)的手机贿赂外国官员,这款手机既可用于加密货币挖矿,也是加密货币的钱包。这使外国官员能够在需要的基础上挖以太坊,以加密货币交易方式出售所开挖到的以太坊,该外国官员为偿还挖矿活动,让公司获得在外国开展其业务的机会。


这种所谓的“新贿赂”消除了银行家、会计师、律师、顾问和其他中间人的需求,从而使得追踪和识别“新贿赂”变得非常困难,特别是考虑到西班牙税法不要求为纳税目的报告外国持有的加密货币(或钱包)。


为了有效地侦查腐败和逃税,瓦拉多利德大学的研究人员开发了一个人工智能应用程序。打击外国贿赂和相关犯罪的第一步是侦查,他们的计算机模型基于神经网络,计算西班牙各省腐败的可能性,以及有利于腐败的条件。


这一预警系统分析了各种来源的数据:包括在2000年至2012年期间,西班牙各省被媒体报道或提交法院实际腐败案件;房地产价格上涨;税收;经济增长;存款机构和非金融公司的数量不断增加;同一个政党长期执政-根据经济和政治因素预测公共腐败。关键是要尽快发现苗头,以便能够迅速采取纠正和预防措施。