金權體制表現出來的權力鬥爭方式和特性,與之前的大異其趣,以致當年那實而不華的權鬥研究範式,其功效已然消退有如強弩之末!它有兩個致命缺點:一是過往賴以支撐論述的訊息機制已經敗壞,從前階段的「資訊不足問小道」直演化到「小道失靈問鬼神」的地步;一是上面提過的:體制已然高度「含金」而此範式依然完全「缺金」。新的範式應該在這兩方面修正。
(二)
「列寧」v.「沙皇」
今耶魯大學講座教授 John E. Roemer於1985年一月號經濟學頂級期刊Econometrica發表了一篇題為 Rationalizing Revolutionary Ideology的論文,有助我們思考中共權鬥。文章研究政治革命,分析工具是數學博弈論。革命精簡成一場二人博弈:其一名為「列寧」,另一就叫「沙皇」;兩人都試圖爭取民眾進入自己的支持者聯盟。博弈中的「收益」指的是革命發生的或然率;「列寧」想把這個或然率儘量提高,而「沙皇」則設法把它壓到最低。假定一社會資源總量,「列寧」的主要手段是按之提出一革命後的收入分配函數;「沙皇」的應對策略,則是制定一懲罰餐牌,明確告訴民眾,如果他們站到「列寧」一邊、但革命最終失敗的話,將須付出怎樣的各種代價。民眾比較風險加權的成本和利益,之後決定站哪一邊。
對我們而言,這個模型之有趣處有二,一是其分析框架蓄意略去所有意識形態考量,民主自由與保守秩序如何取捨等問題都不問,恰好與後毛時代中國社會完全非意識形態化的現實契合;另一在於鬥爭雙方的策略都「含金」,一方講革命成功了給你多少薪金,另一方講革命失敗了課你多少罰金。論文題目中的 rationalizing一字包含了這兩重意思。然而,模型中的「列寧」只是提出一個口頭承諾,如此靠一 pie-in-the-sky,放在今天中國沒有動員能力。在今天中國政治現實里,黨內反對派頭頭要人膽敢跟他冒高風險挑戰黨領袖,必須真金白銀先付首期。
這好比香港黑社會找打手綁架殺人不僅要付足工本費,還須因應可能出的狀況,例如打手被捕要坐牢、作案過程中出意外被殺等,事先支付一筆「安家費」。這其實不是一個比方,因為中共無論從淵源、道德和行為等各方面看,都是一個如假包換的黑幫,而黨內權鬥,就是某個頭目挑戰幫主、想取而代之。但總之一句話,今天誰要經營一個黨內反對派,必須有足夠本錢。這比起毛時代,一本《毛語錄》便足以動員全國黨政軍鬥足十年,是兩個不同的宇宙。按此,我們應該問,這樣的一筆本錢規模有多大?誰有本事調度得這個規模的資源?
權鬥的資源要件
五十年來,中國大概只有一個人曾經擁有足夠能力建立一個放在今天足以倒習的反對派,那就是江澤民。江掌握中共最高權力十三年(1989-2002),期間廣泛安插親信;名義上退任後,他事實上還可以左右整個胡溫十年裏的大局、繼續發他的財。他主導了中國的「鍍金時代」(1992-2008,鄧小平南巡至北京奧運年);在那個朋比資本主義盛世里,他的家族及盟友催生無數得國家蔭庇而獲厚利的企業。然而,江的影響力隨着年事漸高而逐步減弱,作古後更無來者。
那麼,張又俠又如何?張或者確曾在軍中搞貪腐積累了可觀的個人財富,但若說要能調度資源建立一足以挑戰習近平的反對派,那他的斤兩無疑還差太遠。有人會說,軍隊講資歷,張打過中越戰爭,是當今碩果僅存的少數「實戰派」,有足夠威望挑戰習近平。聽起來似有道理,但只要翻查一下資料,即知是嚴重作大。1979年中越邊境戰爆發,激烈戰況在第一個月內即達峰迴落,隨後拖出一條長達十二年、只含零星衝突與口水戰的尾巴。張在戰爭里,初期是連長,指揮約一百名士兵;到1986年戰事趨近尾聲時,他才升任團長,統率約一千人,相當於紐約市一所規模較小的高中人數。和他一同被習清洗的劉振立,軍事資歷比張更淺;劉於1983年參戰當偵察兵,整個戰爭完結之後才升任排長,指揮區區四五十人。資歷如此單薄,何言服眾?
事實上,只要用「資源」這一要件作檢驗標準,今天及可見將來幾乎任何中共最高層權鬥故事都可以直接排除。
上述 Roemer的論文沒有提供理論模型的量化方法,容我狗尾續貂替當今在中國對着黨中央領導核心搞權鬥所需資源作一極粗略估算。以今天通用的 AI模型為工具,這不困難。
首先衡量反習主謀人須建立的倒習行動指向和組織規模,下列是三個選項。
暗殺或宮廷、武裝政變:進行這類活動所需建立的行動組織規模最小,中國歷史上成功及失敗的先例最多,風險最高,而且近年大量研究顯示,習近平過去十多年來已積極替自己維穩,重構權力管控和監視機制,在黨政軍各個層面嵌入應有盡有的防政變軟硬件設計。例如,整個京城的維穩功夫早就做足;僅僅是從人民大會堂會議廳到長安街那幾百米空間的保衛力量,也由幾種品位不同、黨中央辦公室控制、互不隸屬、彼此也防範對方的衛戍部隊組成。日前,美國拜登總統時期的國安顧問 Jake Sullivan接受訪問,回憶2024年訪問北京和張又俠會面,說留意到在會議室里的服務員,個個都是昂藏七尺、運動員身材的女保鏢。今天用「荊軻—汪精衛式」手法搞政變倒習的話,成功概率接近零。(研究獨裁者如何防止政變始於1999年 RAND研究員 James T. Quinlivan的一篇題為 Coup-Proofing– Its Practice and Consequences in the Middle East的論文,jstor.org線上免費註冊閱讀。現代保鏢行業已能夠利用各種數學模型優化防內奸的誘因設計、衛隊行動陣式,等等。)
全民起義:反對派要營造這個局面最困難。89.64之後,除非到了舉國民窮財盡,否則這個很難發生,發生的話,黨內反習派很可能也會沒頂,所以他們絕對不會主動營造,我們也不必在這個根本不可能的選項上花心思。
收買足夠的全國政治精英在體制內倒習:三者之中,這個倒習方式和規模算是最可行,江澤民在他的勢力全盛時期有可能做得到,卻完全是一個狗咬狗骨之舉,無任何進步意義。下面給一個按這個方向倒習所需資源的數量級估算。
參數及行為設定
由於我們只是想知道所需資源的一個粗略估計,具體如何湊集、分發、收買等的仔細情節在本文里並不重要,選一套大家比較有感的就可以:
收買對象是全國縣級或以上的各個人大及黨大里四分之一的代表。背後的假設是,這些機構的代表等量擁習反習,平均中立,主謀者收買中間偏習派,令最後反習成為一時的壓倒性多數;
各級人大和黨大成員的平均年齡、就業環節、收入等各有不同,按其所屬單位及級別計算平均所需「安家費」,其金額選取為相當於事故傷亡全保險額即餘生收入縂現值之單位級別平均(經濟學以此量度個人的生命現值,普遍應用於牽涉死亡的法律審判賠償場合。嚴格而言,應以這個額度的保險費即保險額乘以事敗或然率–而不是保險額本身–作為安家費就可能足夠,但考慮到參與者家人也可能受株連,所以選取這較高值。注意:「安家費」其實只是一個方便說法;物質誘因工具很多,不一定是現金,等值就可以);
資源由反對派主謀者向市場環節里的頭 N個最大型私企攤派徵收,額度是2024年該企業的淨利潤的10%。
把這些簡單參數輸入任何一個坊間流行的人工智能 app,即可輕易找出所需數據及算出 N的最低值。我選擇用baidu.com,認為它最熟識中國數據和資料;結果,不需五分鐘的運算,它就給了我答案:N=48(總金額是0.45萬億元人民幣)。也就是說,如果一個反習主謀者能夠私下向全中國最大的48個私企,包括如騰訊、阿里巴巴等,要求交出2024財政年度淨利潤的一成,便可有或足以買起關鍵數目政治精英、完成倒習工程所需的金錢資源。這不是倒習的充分條件,而是一個門檻,任何人沒有這種級別的資源調度能力,想今天一下子打倒一個有中共體制資源支撐的獨裁者,幾乎沒有可能。
新範式:「小道不問」、「當問資源」
我提議的研究範式有如下特徵:不涉意識形態;不偏幫任何挑戰者或現任領導人;不問小道消息,更不會考慮鬼神力量等超自然想像;要研究任何挑戰者必須具備的財金資源的一個合理最低值 X;要對體制內挑戰者作關鍵的資源一問,並研究這個挑戰者能調度的財金實力 M;若 M> X,則可進一步研究這個挑戰者的其他質素如往績、口碑、人脈關係、號召力、所提出的治國理念、外國政府怎麼看他,等等,適當加分或減分。(這裏說「不問」,不必絕對,如果一些小道可以驗證,特別是和資源有關的,可作參考。)
範式是用來指導及規範研究的;範式轉移即徹底改變研究的內涵。上述黨內權鬥新範式可概括為一塊銅幣兩個面,即「小道不問」和「當問資源」。小道已然渾沌不可持,量度挑戰者的財金實力反而更實在。當然,財金面向的研究也不會容易,但收集財經資料是在今天中國里政治風險比較低、結果還算可靠的行業,現成的人才也相當多,更可以用 AI協助。
這個範式也有其局限,那就是必須假定中國的社會基本盤還是穩定有序的。當一個現任最高領導人遇到不可抗力,例如生命垂危導致權力真空,或者因為管治無道弄得烽煙四起民不聊生(大量民眾不只跌下貧窮線,更跌下飢餓線),社會陷入無政府狀態,便可能有那麼一個道旁兒看準時機順手將他一把拉下馬,那樣就沒有什麼門檻不門檻。觀中外歷史與現實,目下中國國勢儘管已進入結構性下行螺旋,卻還未真正亂,與十九世紀中國的那種局面比,還有相當距離。
一兩年來,圍繞張又俠的各種政變說法引起我的興趣,而坊間有關的分析存在明顯缺陷,遂有此文。至於一月二十四日張、劉二最高級官員落馬會有什麼影響,也是很值得探討的問題,但那必須是另一篇文章了,下面試開一個頭,鼓勵有興趣的朋友嘗試。
中央軍委如今僅剩習和委任不久的張升民,習將如何重建之使成為一有效運作的機關,當中包含一個理論難題。經過兩年來的幾輪大清洗,剩下的中共官員中最精明者有理由不想被習提拔到官場最高位;反而是低好幾級的位置,更有利於他們攫取非法或灰色利益,也更安全。在個人層面上這想法完全理性,但對黨國而言,卻體現了一種十分不利的畸形誘因。反腐不成而有此困頓,恐怕是中國特色社會主義的最特色。














