實際腐敗率= 腐敗官員數(shù)量/ 官員總量

腐敗暴露率= 被起訴官員數(shù)量/ 官員總量

腐敗暴露率/ 實際腐敗率= 被起訴腐敗官員的比率

腐敗暴露率/ 實際腐敗率≈起訴概率

因此，如果腐敗暴露率是實際腐敗率的1/4 ，而且每4 名腐敗官員中有1 名被逮捕，那么1 名腐敗官員被逮捕的概率就是1/4 。同樣，如果每10 名官員中有1 名是腐敗的，但每50 名中只有1 名遭到起訴，那么起訴概率就是20% 。如果每10 名官員中有1 名是腐敗的，但每50 名中只有1 名遭到起訴，那么起訴率就是4% 。

我們可以根據(jù)腐敗風險，重新評估腐敗暴露率與實際腐敗率之間的差距，所以我們暫時不討論總體腐敗程度的指標，而是從腐敗個案著手，并具體分析腐敗官員從開始腐敗到最后被逮捕之間的時間跨度。為此，我們必須把腐敗視為一個重復博弈的過程，在這個過程中，一旦官員開始采取腐敗行為，那么他們就會面臨一系列被逮捕的風險，每一個腐敗行為都是一次博弈，要么逃避被逮捕、懲罰，要么被逮捕。每一次博弈都存在導致腐敗官員逮捕的很多不確定性因素。這種情況的主要原因是腐敗暴露率與實際腐敗率之間存在差別，而這一差別具體是多少，我們還無法準確確定。但如果分析一下官員初次從事腐敗行為到最終被逮捕之間的時間跨度的變化，就可以對腐敗風險的變化做出一些推測。

這個分析之所以具有一定程度的可行性，是因為它符合我們能夠觀察出的一個簡單現(xiàn)象，即如果腐敗官員被逮捕的概率偏高，那么腐敗官員很有可能在初次從事腐敗行為之后的幾次博弈中就落網(wǎng)了，而且隨著博弈越來越多，被逮捕的腐敗官員人數(shù)也會隨之增多。比如，如果每一次博弈中被逮捕的概率是50% 左右，根據(jù)簡單的概率模型可以得知，在前兩輪博弈過程中，腐敗官員被逮捕的概率接近于75% ，而在6 輪博弈中被逮捕的概率則接近于98% 。如果每一次博弈中被逮捕的概率是10% ，那么經(jīng)過6 輪博弈，腐敗官員逃避偵查的概率則超過了53% ，經(jīng)過10 輪博弈之后，逃避偵查的概率仍然高達38.7% 。我們從另外一個不同的角度分析一下，假如把100 名腐敗官員的數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)庫進行分析，而每次腐敗過程中，即每次博弈中被逮捕的概率是10% ，那么每名腐敗官員采取6 次腐敗行為之后，總共有47 人被逮捕，而如果每次博弈中被逮捕的概率是50% ，那么每名腐敗官員采取6 次腐敗行為之后，將總共有99 人被逮捕。