电商平台个人信用支付产品套现的刑法规制.pdf

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1、学校代码：10276学号：151040122EastChinaUniversityofPoliticalScienceandLaw硕士学位论文MASTER‛STHESIS论文题目：电商平台个人信用支付产品套现的刑法规制姓名孙艳秋学科、专业刑法学（全日制）研究方向中国刑法学指导教师毛玲玲教授论文提交日期2018年4月15日电商平台个人信用支付产品套现的刑法规制（摘要）专业：刑法学（全日制）研究方向：中国刑法学作者姓名：孙艳秋指导教师：毛玲玲教授电商平台个人信用支付产品是一种基于合同的新型消费支付产品。随着国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见出台，电商平台个人信用支付产品通过网络支付

2、方式触达用户已然成为消费领域的“新宠”。目前，电商平台个人信用支付产品主要是蚂蚁金服·支付宝的“花呗”、京东的“白条”以及苏宁消费金融公司的“任性付”等。电商平台所推出的个人信用支付产品进一步刺激了个体消费欲望，促进了国内消费市场的进一步拓展。电商平台推出个人信用支付产品的初衷在于拉动消费，因而并不支持用户将信用额度变现。换言之，电商平台个人信用支付产品的出现是为了带给用户全新的消费体验，而不是为用户提供新型的“套现”渠道。目前，不法分子利用电商平台推出的个人信用支付产品进行套现的现象层出不穷，但由于法律依据的模糊性、案件刑民交叉的复杂性等原因导致司法审判出现困境。本文对电商平台个人信用

3、支付产品套现的行为予以归类，主要分为“串通型”套现、“冒用型”套现及“组织型”套现三种行为模式，并对每种行为模式辅之以典型案例进行释明。本文以“无讼”APP中有关“花呗”、“白条”、“任性付”套现的案例作为研究范本，梳理出不同种类电商平台个人信用支付产品套现行为所引发的争议点，并重点以刑法规制为着力点，阐述并论证电商平台个人信用支付产品套现的行为罪与非罪、此罪与彼罪的区别以及对如何做好行政执法与刑事司法的衔接进行全方位解读。本文总共分为四章：1第一章主要是对电商平台所推出的个人信用支付产品套现的规范性阐述。第一节，简要概述。即对电商平台推出的个人信用支付产品作简要阐述；第二节，归纳行为模

4、式。即对利用“花呗”、“任性付”等个人信用支付产品套现的典型行为作深入剖析，并将行为划分为“串通型”、“冒用型”以及“组织型”等三种套现模式，梳理归纳相关案例；第三节，阐述审判困境。即对电商平台推出的个人信用支付产品套现所面临的审判困境进行深入分析，主要从法律依据的模糊性、刑民交叉的复杂性以及控、辩、审观点的差异性三方面进行重点论述。第二章主要是对电商平台所推出的个人信用支付产品套现的行为进行罪与非罪的界定。第一节，梳理利用电商平台推出的个人信用支付产品套现的行为罪与非罪有关的理论要点。由于信用卡与电商平台推出的个人信用支付产品在功能上具有相似性，因此，梳理信用卡套现的有关理论，可以对利

5、用电商平台推出的个人信用支付产品套现的行为应如何定性提供思路借鉴；第二节，主要对不同类型套现行为的罪与非罪作定性判断。主要论证：第一，“组织型”套现能否定性非法经营罪？对这种行为是应该区分情况处理，还是可以一概纳入刑法圈的处罚范围？第二，对利用电商平台所推出的个人信用支付产品套现的用户行为进行刑、民关系的符合性判断，注重分析套现用户主观方面是否受非法占有目的支配，区分其行为是构成民事的合同违约，还是构成刑事犯罪。第三章主要是涉及电商平台个人信用支付产品套现行为此罪与彼罪的界定。第一节，明确相关的观点：第一，基于现有法律法规的文义解释对电商平台所推出的个人信用支付产品的法律属性进行界定，明

6、晰其与信用卡的区别，并论证其不属于信用卡、利用电商平台推出的个人信用支付产品套现的行为不能构成信用卡类犯罪；第二，具有识别功能的机器可以成为诈骗类犯罪的对象。第二节，着重对在“非法占有目的”支配下的“串通型”套现和“冒用型”套现的相关争议性罪名进行辨析。即在已论证电商平台所推出的个人信用支付产品不属于信用卡以及承认具有识别功能的机器可以被骗的基础上，重点分析“串通型”套现究竟构成诈骗罪亦或是贷款诈骗罪；“冒用型”套现是构成诈骗罪、盗窃罪亦或是贷款诈骗罪。第四章主要阐述如何做好防范利用电商平台个人信用支付产品进行套现的行为，重点论述如何做好行政执法和刑事司法层面的衔接。一方面，主要从实体、

7、2程序及监管等三个方面对电商平台个人信用支付产品套现行刑衔接的困境进行具体阐述。在实体上，主要是针对两法衔接的困境进行解读；在程序上，主要是由于行政法与刑事法在处理电商平台个人信用支付产品套现的处罚上并不明确，因而，行政执法部门在执法过程中也面临是否需要移送、案件移送的标准、移送的程序等方面的困境，从而很难与刑事司法程序进行有效衔接；在监管上，电商企业要加强对其平台推出的个人信用支付产品的监管，完善相关的平台规则，利用云计算、大数据