前檢察人士獨家解讀：幣圈人最易涉及的五大刑事風險

摘要：隨著比特幣、以太幣、區塊鏈等知識的普及，多數司法機關轉變觀念，認為此類虛擬貨幣是依據特定的算法通過大量的計算產生，實質上是動態的數據組合，其法律屬性是計算機信息系統數據，應以涉計算機類犯罪論處。刑事風險二：涉計算機類犯罪 ——虛擬貨幣：財產or數據。

作者為原檢察院工作人員、現律師火伊婕，吳說區塊鏈獨家發布

2018年起，金融嚴監管的態勢便未停止過。2019年幣圈大起大落，10月剛被國家鼓勵發展區塊鏈技術的熱潮鼓舞，11月各大清查整治通知，一夜之間94危機重燃。12月，本以為可以靜待2020，月底又一波刑事案件集中宣判，各大智庫也相繼發布幣圈刑事案件數據報告，再次為幣圈人士敲響了警鐘。

參考多家智庫發布的報告，結合中國裁判文書網等權威網站，以2018、2019兩年為期，以「區塊鏈」為關鍵詞，幣圈涉刑的案件至少有350+件，遠超同期同類民事行政類案件。而這僅僅是已生效的案件，不包括未判決、判決但未生效、未公開、未收錄的案件。我們相信事實上遠不止這個數量。

可見，刑事風險是當前幣圈面臨的主要風險點，也是高壓線。通過近期相關判例研究，我們梳理了幣圈人士最容易涉及的5大刑事風險，供參考。

刑事風險一：盜竊罪 ——從偷礦機到偷電

最先說的是盜竊罪，這可能是大家意想不到的吧。

根據某智庫最 新髮布的報告顯示，盜竊罪約占幣圈犯罪案件的40%。主要是盜竊礦機和盜竊電力，尤以後者為甚。其中，黑龍江、安徽、河南、河北四省是盜竊案件高發區域，其中電力盜竊案件幾乎占據了全國的50%。這也可能和黑龍江大慶、安徽馬鞍山等地資源豐富及監管較松有關。

眾所周知，比特幣、以太幣等虛擬貨幣網路的pow共識機制，要求必須有礦機才可能挖到幣，而誰的算力高，挖出幣的概率也就越大。高收益、高算力、高耗電性，催生了一系列的礦機盜竊案件和電力盜竊案件。隨著購買礦機的成本逐步下降，竊電案件數量明顯增加。

12月24日，鎮江市丹徒區人民法院審理了一起特大「挖礦機」盜電挖礦案，該案為新中國成立後江蘇境內最大盜竊國有電力案件。被告人蘭某鋒等3人為了降低運行比特幣「挖礦機」高額的電力成本，於2017年3月至2019年5月期間，通過互感器短接等方式，持續盜竊國家電力挖取比特幣。被告人王某斌等7人予以提供幫助，並從中獲利。其中，主犯蘭某鋒涉案金額高達1378.1383萬元，被判處13年有期徒刑，並處罰金人民幣30萬元。其餘9名被告人分別被法院判刑3年至13年不等。

盜竊罪的入罪標準全國各有不同，最低的只要1000元。總體而言，入罪門檻並不是很高，尤其是經濟發達地區和案件高發地區。

從表格可以看出，盜竊罪面臨的刑事處罰，基礎刑是有期徒刑三年以下，最高可以判處無期徒刑。無論何種刑期，都需要判處罰金以示懲戒。罰金的多少根據犯罪情節等綜合決定的，最高可以是盜竊數額的2倍之多。更嚴重的則是沒收全部財產。

除此之外，部分法院還會在判決部分，對涉案的礦機等依法予以沒收，上繳國庫。

盜竊罪看似很小，但對被告人來說，基本是多重打擊。正所謂偷電不成，補繳電費，失了自由，賠了罰金，丟了設備。

刑事風險二：涉計算機類犯罪 ——虛擬貨幣：財產or數據？

涉計算機犯罪，主要涉及的罪名有非法侵入計算機信息系統罪、非法獲取計算機信息系統數據、非法控制計算機信息系統罪、破壞計算機信息系統罪等等。

和幣圈有什麼關係？先看一個案例，案情並不複雜，但過程略略曲折。

被告人劉某、孟某林謊稱收購以太幣，待被害人朱某、倪某等人將60個以太幣轉至劉某指定錢包後，劉某即封鎖對方。事後，劉孟二人出售60個以太幣共得款30餘萬元。

檢察院以詐騙罪提起公訴，一審法院改判非法獲取計算機信息系統數據罪，判處劉、孟二人各有期徒刑三年十個月，並處罰金4萬元。檢察院以以太幣具有財產屬性，本案應定詐騙罪為由提起抗訴。二審法院不予支持，駁回抗訴，維持原判。

這起案件很好的說明了司法機關對虛擬貨幣性質的認知也沒有明確定論。早期判決中，由於幣圈金融化的影響，多數司法機關傾向於對此類犯罪認定為財產型犯罪，適用盜竊、詐騙等侵財類罪名。隨著比特幣、以太幣、區塊鏈等知識的普及，多數司法機關轉變觀念，認為此類虛擬貨幣是依據特定的算法通過大量的計算產生，實質上是動態的數據組合，其法律屬性是計算機信息系統數據，應以涉計算機類犯罪論處。但仍有部分地區和機關認為屬於財產犯罪的，尤其是涉及比特幣、以太幣這兩個流通性較強、被公眾廣泛接受的幣種。

涉計算機犯罪，刑期一般不會太重，基礎刑期是有期徒刑3年以下或者5年以下。換句話說，上面的案件若是認定詐騙罪，刑期一下子就上去了。部分計算機罪名可以並處罰金。

值得注意的是，全部相關罪名都可以成立單位犯罪，即可以追究直接負責的主管人員和其他直接責任人員的刑事責任。

刑事風險三：組織、主管傳銷活動罪 ——拉人頭的掮客

虛擬貨幣項目一般都伴隨著社群，不正確的拉人頭經營方式便可能落入了傳銷的坑。如一些項目方，下沉到二三四線城市，開放路演、宣講、地推，吸引投資，再以靜態收益加動態收益等為名，誘導已入坑的投資人不斷發展下線。

12月24日「U寶幣」特大組織、主管傳銷活動案在賀州市鐘山縣人民法院公開宣判。2018年1月，被告人王某凡糾集滕某等人創建「U寶」平台，發行虛擬貨幣U寶。平台註冊會員高達17萬餘人，註冊帳號有47萬之多。會員間形成金字塔型的傳銷組織體系。至案發時，涉案資金高達11億7千多萬元。最終王某凡作為首要分子，被判處有期徒刑七年，並處罰金2000萬元。其餘11人均被判處一年六個月至七年不等有期徒刑。

傳銷採用的主要方式是典型的掮客型惑客方式。一般都是假借銷售、經營為名，參加者通過繳納會費、購買商品、服務等才能獲得加入資格，由參加者繼續發展下線，形成一定順序排列的層級體系。最後按照發展人員的數量計算薪酬或者獎勵。

傳銷的核心問題在於本質上靠下線的錢來貼補上線，而不是靠正規的商品、服務經營活動來營利。無法維持經營活動的可持續性，一旦不能持續發展足夠多的下線，便會面臨資金流的斷裂，從而導致眾多投資人的虧損。

一旦傳銷組織達到了30人以上，並且層級在3級以上，便可以刑事處罰了。這里的3層包括組織者、主管者本人在的層級，也就是只要再發展兩層下線就可以，入罪門檻相對較低。

根據犯罪情節的不同，輕則五年以下有期徒刑，重則五年以上，最高十五年有期徒刑。同樣的，無論何種刑法，都需要並處罰金。

值得注意的是，本罪名，只處罰傳銷組織的組織者和主管者，比如發起、策劃、協調、管理人員，還包括宣傳、培訓人員。對一般參與人是不處罰的，畢竟他們也是受害者。

刑事風險四：非法吸收公眾存款罪和集資詐騙罪 ——嚴打資金盤

資金沉淀一直是個高危業務，容易涉嫌非法集資類犯罪。幣圈最典型的非法集資就是資金盤模式，十幾頁的白皮書、幾頁ppt，幾日間便可匯集高額資金。例如政府嚴厲打擊的ICO，相關融資主體通過違規發售、流通代幣，向投資者籌集資金或比特幣、以太坊等 虛擬貨幣 。

禁令之下，部分公司別出心裁發明如IFO、IEO、IMO等類ICO模式，誤以為可以規避ICO風險。實則不然，大陸金融領域一直採用「穿透式」監管模式——無論如何包裝、變幻形式，都要剝去層層外衣看到核心的本質。只要符合非法集資類犯罪的四項特徵，便足以構成犯罪，主要涉嫌兩個罪名——非法吸收公眾存款罪和集資詐騙罪。

所謂非法集資類犯罪四項特徵，指非法性、公開性、利誘性和社會性。簡單說，便是融資方未經行政許可，向社會不特定公眾吸收資金，並承諾予以回報。

而非法吸收公眾存款罪和集資詐騙罪的區別在於，前者沒有非法占有的目的，而後者有。怎麼理解，簡單說，前者本質上是無牌違規經營，後者呢，純屬圈錢割韭菜。

兩罪的入罪門檻也略有不同。非法吸收公眾存款罪，原則上牢記三個數字，20、30、10，吸收金額達到20萬或者吸收人數超過30人或者造成直接金額損失10萬。集資詐騙罪，金額達到10萬即可。上述都是個人犯罪的標準。值得注意的是，這兩項罪名，都可以成立單位犯罪，入罪標準是個人的五倍。

關於刑期，根據兩罪的危害程度不同，量刑區間也相差較大。

刑事風險五：詐騙罪 ——大型兜底罪名

為什麼把詐騙放最後？因為這個屬於早期比較流行的罪名。任何一個新概念剛進入大眾視野時，總會先被一幫騙子利用，再被一幫投資者利用。

詐騙罪，典型的空手套白狼，多是見錢眼開，打著「區塊鏈」、「比特幣」等旗號，撈一筆的心態。本質上，行騙不需要過多技術含量，只需要採用虛構事實或者隱瞞真相的方式，誘使他人產生錯誤認識從而交付財產即可。比如，利用虛擬貨幣交易平台誘騙他人充值、冒充虛擬貨幣客服謊稱充值返利、以收購或者銷售虛擬貨幣、挖礦機為由騙錢等。

12月23日，太原首例區塊鏈交易虛擬貨幣的雲幣平台詐騙案告破，抓獲犯罪嫌疑人72人，受害人達300餘人，涉案價值3000餘萬元。

據悉，犯罪嫌疑人加設30倍的虛假杠桿，篡改虛擬貨幣交易走勢圖，直至「強行平倉」，讓受害人誤以為是行情下跌導致虧損，進而圈錢。

詐騙罪和集資詐騙罪，都屬於詐騙行為，二者最核心的區別在於詐騙對象是否特定。由於詐騙罪對象相對範圍較小，面臨的處罰也相對較輕。根據詐騙金額及犯罪情節等不同，對應三種不同的刑期——三年以下，三年至十年，十年以上或無期徒刑。且無論刑期如何，都需要並處罰金，最嚴重可以沒收財產。

和盜竊罪一樣，各省市入罪標準不同，最低的3000元即可。需要注意的是，一旦涉及電信網路詐騙的，入罪門檻會更低，打擊力度也會更大。

2020，「監管」一定是主旋律。合規運行，謹防刑事風險，才能走的更遠更好。

作者火伊婕律師

擅長領域：互聯網金融合規、刑事風險防控、刑事辯護

曾上海檢察系統工作多年，主要負責涉互聯網、涉金融案件，曾主辦多家平台公司集資案件、跨國詐騙案、網路平台抓包軟件負提案、大型互聯網公司爬取數據案等 。

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