克服量刑失衡二元體系之構建——基于對我國量刑失衡現象的實證分析

蔡曦蕾

（北京警察學院，北京102202）

一、量刑失衡相關概念界定

實證研究傳統的缺失，導致中國理論界與實務界在涉及量刑失衡的問題上，往往習慣性地從一種直觀感覺上得出中國存在量刑失衡的結論。然而，如果單純以一種直觀感覺將中國司法實踐貼上量刑失衡的標簽，這既是學術研究的不嚴謹，更是對法官群體職業勞動的不尊重。基于此，本文擬先對中國量刑失衡的存在與否以及其程度進行實證檢視，在此基礎上，歸納當前域外法治發達國家存在的三種量刑失衡克服模式，從而構建量刑指南與量刑信息系統二元體系來解決中國的量刑失衡問題。

量刑失衡是某一司法域下整體性地違反同案同罰原則的量刑現象，其與同案異罰緊密相聯，因此，對中國司法實踐中量刑失衡存否問題的考察，就可以轉換到是否存在整體性的同案異罰問題上。然而，對同案異罰的探究，又不得不先解決怎樣在司法實踐形形色色的案件與其量刑中鑒別出哪些案件屬于同案，哪些量刑屬于同罰。“同案”包括裸罪同案和非裸罪同案。

裸罪是指在司法實踐中，剛達到犯罪某一具體構成要件等級，并未有任何量刑情節獲得法官認可的犯罪狀態。在這一意義上，所有裸罪當然可以被視為同案，這就是裸罪同案。但是，那種由完全相同的法定事實組合而被認定為同案的場合是極少的，除此之外的絕大多數案件均是由各異的法定事實組合而成的，這些加入了各種不同的量刑情節的犯罪為非裸罪，其中量刑情節同一或近似的視為非裸罪同案。

量刑“幅的理論”認為“責任是有幅度的，在幅度范圍內所確定的刑量，都是與責任相當的”。1作為量刑主體的法官在量刑過程中不可避免會受到其特有價值觀的影響，而在量刑評價上無法保持絕對一致，要求對同案的量刑精確到點的相同是不現實的；從公眾對公正認知的角度，也并沒有要求公正必須統一在確定的點上。故，在“幅的理論”下，同罰的鑒別，關鍵在于如何準確把握允許差異與不允許差異的分界線，即同罰差異容忍度的取值，在此問題上存在從絕對期限說到相對期限說的演變。絕對期限說將同罰所允許的刑罰差異規定為一個固定的期限，假設為X，則同案之間在量刑上超過X就不屬于同罰，而未超過X仍屬于同罰，符合同案同罰原則。相對期限說認為對同案超過或低于集中趨勢（Central Tendency，一般以均值表示）或預期量刑的某一特定比例X%的量刑就不屬于同罰。2舉例說，假設對于某一類型的案件，法官群體量刑的集中趨勢或者預期的量刑應為20年，再假設對同案量刑之間的差異凡是超過集中趨勢或預期量刑10%即不屬于同罰，那么，對于該類型的同案的量刑差異只有在2年以下，才屬于同罰，未違反同案同罰原則。筆者將采相對期限說。

二、量刑失衡現象及程度的實證研究

（一）量刑失衡的發現方法

判斷是否存在量刑失衡的方法主要有個案比較法、隨機分配法、量刑實驗法和數據比較法。個案比較法通過對小樣本的個案進行比較，試圖發現這些個案之間是否存在顯著的量刑差異，并能夠間接反映宏觀上的量刑狀況，從而證明量刑失衡現象的存在與否。根據隨機分配法（Random Assignment），“如果法院在分配刑事案件給法官的時候是隨機分配的，那么，法官之間所審理的案件就是可相互比較的。如果在這種比較中出現了量刑上的不同，那么，這種量刑差異就屬于量刑失衡現象。案件的隨機分配這一前提，就造就了一種天然形成的量刑實驗”3。量刑實驗法通過控制相關變量而虛擬出一個案件，然后將此虛擬案件交由法官進行量刑，并對不同法官對該同一案件的量刑結果進行比較，通過實驗為中介，從而證明量刑失衡存在與否的問題。量刑實驗法在現實中又有兩種具體操作辦法，一種為實況量刑實驗法，即完全依據量刑程序，由不同的法官依照完全真實的訴訟流程對虛擬被告人的犯罪事實進行量刑；另一種為問卷量刑實驗法，即設定一個問卷，問卷中給出案件的案情，將此問卷交由具有量刑經驗的刑事法官進行量刑。數據比較法通過將現實案件的犯罪事實以及量刑結論降解為各種變量，然后通過數據分析技術對這些變量進行分析，并根據分析的結果確定是否存在量刑失衡現象。就上述四種方法而言，依據個案比較法得出的結論雖然較為直觀，但如果未遵守嚴格的案件抽樣機制，此時除能說明比較個案存在量刑失衡外，并不能間接證明宏觀量刑狀況；隨機分配法之所以能夠不考慮案件之間實際上是否相同，而徑直將不同法官審理相同犯罪的案件群視作同案，其理論前提就在于案件守恒定律，即從整體上來看，在一段時間內，只要沒有發生劇烈的政治、經濟、文化、法律的波動，全部案件在綜合的嚴重性總量上是相等的。但是，案件究竟是否守恒，目前尚未有切實的證據；同時，中國法院刑事案件在分配上并不具有隨機性，此方法不適用于中國實踐。在分析方法上，量刑實驗法立足于模擬量刑過程以獲得量刑現狀，而數據比較法則從現實判例中直接提煉量刑現狀，兩者均是發現某一司法域內是否存在量刑失衡的重要手段，本文將采用此兩種方法。

（二）量刑失衡的發現之量刑實驗法

1.量刑實驗的基礎：罪名與范圍

本文所舉的量刑實驗的罪名為故意傷害罪，選擇此犯罪理由有二：其一，故意傷害罪發案率較高，從而保證參與實驗的刑事法官對實驗對象有較為充分的了解，能夠運用其既有的量刑經驗對該案件進行量刑；其二，故意傷害罪是侵犯人身權利的犯罪，從而不會發生像侵犯財產權利的犯罪那樣因地區經濟發展水平的不同而在量刑中應區別對待的情況。用于量刑實驗的案件基本案情源于現實中的一則案例，限于篇幅，在此僅羅列大致案情：被告人高某某，男，1970年2月17日出生（作案時年齡為39歲），因與被害人張某某在娛樂室賭博時，被被害人指責為出老千，遂伺機報復，持鐵鍬將被害人打成重傷后逃跑，被害人經治療后未造成身體殘疾。案發后，被告人主動投案自首，并由其家人主動賠償被害人各項損失共計30000元，被害人已對被告人表示諒解。經查明，被告人曾因聚眾斗毆罪被判處有期徒刑三年，屬于累犯。本次量刑實驗從2010年1月2日開始至同年5月31日結束，對30個省級行政區內不限法院層級的共42個法院中共209名刑事法官進行問卷調查，該30個省級行政區的問卷數量分布參見表1。

表1 量刑實驗樣本分布情況

2.量刑失衡的存否

在本量刑實驗中，由于被告人屬于累犯而不適用緩刑。根據案情，對被告人的預期量刑應為有期徒刑，在全部209份問卷中，量刑結果全部為有期徒刑實刑，符合預期。從全局來看，本次量刑實驗所體現的量刑失衡現象可以清晰地體現于圖1中。首先，在全部209份對相同故意傷害罪的量刑中，法官量刑從最低12個月到最高110個月不等，兩者之間相差98個月；其次，法官群體對實驗案件存在幾個相對集中的量刑結果，按照出現頻率的高低排列，分別為36個月（共有73名法官作出此量刑，占整體比重的34.93%）、48個月（共有43名法官作出此量刑，占整體比重的20.57%）、60個月（共有34名法官作出此量刑，占整體比重的16.27%）、42個月（共有19名法官作出此量刑，占整體比重的9.09%）、24個月（共有8名法官作出此量刑，占整體比重的3.83%）、30個月（共有6名法官作出此量刑，占整體比重的2.87%）；最后，全部共209名法官的平均量刑為44.86個月。根據對圖1的直觀觀察來看，可以基本得出結論：量刑失衡存在于本次量刑實驗中。

圖1：實驗案件量刑全局圖

3.量刑失衡的程度

同案同罰并不要求宣告刑的絕對相同，法官的量刑只要處于同罰差異容忍度內，即屬于同罰；同案量刑只有超過了該同罰差異容忍度的情況下才屬于違反同案同罰原則，從而構成量刑失衡。對于同罰差異容忍度的求值，前文已提到可以采取相對期限說；至于容忍度取值的對象上，筆者選擇調查法官群體的容忍度。由于涉及對自身工作的評價，法官群體的同罰差異容忍度自然會最寬松，以此為標準對量刑實踐的評價而得出嚴重量刑失衡程度的可能性也會最小，而一旦在法官群體同罰差異容忍度標準下，量刑失衡程度仍然呈現嚴重態勢，那么，得出量刑失衡存在及其程度較為嚴重的結論就有一定的客觀性。

在本次量刑實驗中，除要求受調查法官對案件給出確定量刑結論外，還要求其回答如下問題：“如本案交給其他法官去量刑，在您的預期中，您認為其他法官對本案量刑的最低量刑可能為_____，最高量刑可能為_____？”根據調查，在全部209份問卷中，共有165名法官回答了此問題，將所有165份有效問卷的預期最高量刑減去預期最低量刑，就得出具體每個法官對本案的同罰差異容忍值，然后將該165個具體的同罰差異容忍值加以平均，得出本次量刑實驗中，165名法官對該故意傷害案件的同罰差異容忍值的平均值約為14.2個月，也就是說，該165名法官的平均趨勢認為，法官對于實驗案件相互之間相差14.2個月是可以被接受的。在法官群體同罰差異容忍值已知的情況下，其同罰差異容忍度即可輕易得出。根據對該209名法官所作出的量刑結論的統計可知，全體209名法官的平均量刑為44.86個月，因此，法官群體同罰差異容忍度為0.3165（0.3165=14.2/44.86，或31.65%，取整數30%）。由此可見，法官群體對相同案件量刑差異的容忍度是非常大的，對于同案的量刑，不同的法官只要沒有超出平均量刑的30%，就屬于同罰，即符合了同案同罰原則。

在已知法官群體同罰差異容忍值（14.2個月）的前提下，亦已知全部209份量刑結論的平均值（44.86個月），該量刑平均值即為全部209個法官量刑的集中趨勢，從而得出屬于同罰的量刑區間為30.66個月至59.06個月。而根據統計，在本量刑實驗全部209份問卷中，不屬于該區間的量刑樣本共有67個，占全體比重的32.1%。因此，可以得出結論：本量刑實驗的量刑失衡程度為32.1%，即有32.1%的量刑存在失衡問題。

（三）量刑失衡的發現之數據比較法

量刑失衡的核心是違反同案同罰，而同案又可以分為裸罪與非裸罪同案，這樣，這兩種類型同案之中不屬于同罰的量刑樣本，即屬于量刑失衡的范疇，而其所對應的比重高低，也就是量刑失衡的程度。基于這種思路，筆者在下文中將運用數據比較法，對中國司法實踐中量刑失衡的存否及程度加以研究。

同案不同罰的量刑失衡具有兩種表現形式：一種為期限失衡，即某種刑種內部的失衡，雖然同案均被判處同一刑種，但在具體期限或數額上，卻表現出極大的差異；另一種為種類失衡，即刑種與刑種之間的失衡，對于同案，卻被判處了不同的刑種。就個體案件而言，一旦發生種類失衡，對被告人權利的侵害程度將非常大，其也會具有極強的外在征表性，種類失衡的量刑從而更容易被視為量刑不當而獲得司法救濟，因此其發生的幾率會相對較低。如果司法實踐中存在量刑期限失衡，那么，由于其外在征表性并不明顯，甚至量刑的直接當事人也難以覺察到其中的失衡性，期限失衡的發生幾率會相對較高，因而，期限失衡將作為本文的重點。由于刑種的不同，期限失衡可以表現為管制、有期徒刑實刑、有期徒刑緩刑等的期限失衡，筆者僅對實務中最適用的刑種即對有期徒刑實刑的期限失衡情況進行實證分析。

1.實證分析的基礎：樣本選擇與變量設計

交通肇事罪發案率較高，是一個常見犯罪。故筆者將交通肇事罪作為數據比較分析的對象。本次交通肇事罪數據庫生效裁判文書來自于全國除港澳臺之外的31個省級行政區，平均每個省級行政區隨機抽取15份交通肇事罪判處有期徒刑實刑的生效裁判文書，進而形成了465份生效裁判文書，由于一份裁判文書并不完全對應一個罪刑關系樣本，在某些交通肇事罪裁判文書中，有數個被告人，從而就將表現為數份罪刑關系樣本。因此，將該465份裁判文書中的所有罪刑關系單獨提取出來，最終形成了一個共由473個交通肇事罪罪刑關系樣本組成的數據庫。

交通肇事罪是過失犯罪，因此，《刑法》總則中規定的某些量刑情節（如中止犯等），并不會出現在對本罪的量刑之中；同時，交通肇事罪的犯罪主體一般為機動車的駕駛員，從而在現實中也一般不會由精神病人、盲人實施。結合對判決書的瀏覽以及依通常情況，在交通肇事罪中影響法官量刑的因素主要有：責任程度、被害人過錯、第三人過錯、賠償情況、特定違法行為、酌定從輕處罰情節、酌定從重處罰情節、傷亡情況、輕傷人數、逃逸情況、自首情況、未成年人、立功、逃逸致人死亡。雖然與量刑情節無關，但是對于分析目的有幫助的變量主要有罪量與刑量4。

2.罪量與法官量刑的等級均衡性檢驗

根據回歸模型，得出每個樣本所對應的罪量，根據罪刑均衡原理，罪量與刑量應當遵循相同的秩序，罪量小的樣本刑量亦小；罪量大的樣本刑量亦大。將數據庫中全體樣本的罪量從小到大等分為十組，則每個組別所對應著的刑量亦應該呈現出由小至大的順序，據此，得出罪量與法官量刑的等級組（見表2）。

表2 罪量與法官量刑的十個等級組

根據表2，在平均罪量按照從小到大排列的十個組別中，法官的平均量刑也完全按照同樣的順序排列，這一方面反證了本實證研究中，根據回歸模型中各量刑情節對量刑影響力度而得出的罪量這一變量是可靠的，否則，不會出現如上罪量越大刑量也越大的嚴格等級對應關系；另一方面，這也說明了在罪刑的等級性上，該交通肇事數據庫的法官很好地遵循了罪刑的等級均衡性。但是，罪刑的等級均衡并不意味著數據庫中每一個樣本都保持了罪刑均衡，在具體的樣本與樣本之間，仍有可能出現罪刑失衡的現象，從而發生量刑失衡。下文將試圖對單個樣本之間的量刑失衡存否以及程度進行檢驗。

3.同案量刑失衡率

（1）裸罪同案的量刑失衡率

本交通肇事罪數據庫的裸罪可以具體表述為：當交通肇事罪的責任程度為全部責任或主要責任，造成三人重傷或一人死亡，肇事后未逃逸，無自首情節，不屬于未成年人犯罪，被害人以及第三人無過錯，無賠償被害人情節，判決書中未明確表述酌定從輕處罰以及從重處罰情節時，則屬于僅僅達到交通肇事罪基本構成要件的情況，屬于裸罪，裸罪與裸罪之間當然屬于同案。據此，本數據庫中共有裸罪樣本32個。

對于該32個裸罪同案量刑失衡程度的求解，筆者同樣以前文的量刑實驗中法官同罰差異容忍度（30%）為標準，由于法官對該32個裸罪平均量刑為21.29個月，由此可知法官量刑在14.903個月到27.677個月的區間內，均屬于符合同案同罰的量刑，而不屬于該區間內的量刑，則屬于失衡的法官量刑。根據統計可知，有11個量刑結果不屬于該區間內，因此，裸罪同案的量刑失衡率大致為34.38%（34.38%=11/32%）。

（2）非裸罪同案的量刑失衡率

數據庫中裸罪之外的樣本，即屬于非裸罪的范疇。在本數據庫中，共有非裸罪樣本441個。根據“綜合同案鑒別法”的原理，在非裸罪的樣本中，罪量相同的兩個案件即屬于同案。而仍以法官同罰差異容忍度為標準，則此時同案只要仍然處于30%的同罰差異容忍度范圍內，均屬于同罰；相反，則不屬于同罰，屬于量刑失衡的范疇。首先，在本數據庫中，屬于同案（即罪量相同）的非裸罪案件群有45組，共涉及237個具體樣本。其次，分別計算每組同案案件中法官量刑的失衡率。以第10組同案為例，本組同案的罪量均為32.08，共有6個案件，而每個案件所對應的量刑分別為12、12、24、24、24、24個月，因此，該組同案的平均量刑為20個月。而以30%的同罰差異容忍度為評價標準，則本組同案量刑凡在14個月至26個月之間的，均屬可以容忍的量刑差異，未違反同案同罰原則。統計可知，在該由6個同案組成的同案組別種，有2個案例的量刑分別各為12個月，不屬于前述同罰區間，因此，本組同案的屬于量刑失衡的樣本有2個。而單獨計算第10組同案的量刑失衡率，則其失衡率為33.3%（33.3%=2/6%）。最后，依據同樣的方法，得出其余44組同案的量刑失衡樣本。根據計算，所有45組非裸罪同案總共的量刑失衡樣本有69個，占全體同案樣本237個的比重大約為29.11%（29.11%=69/237%）。

（3）同案量刑失衡率

根據前文交通肇事罪數據庫裸罪以及非裸罪同案量刑失衡率的調查可知，前者量刑失衡率為34.38%，后者量刑失衡率為29.11%。最終，綜合該二者的量刑失衡數據，得出本數據庫中同案樣本整體量刑失衡率為29.74%5。由此可以直接證明，在筆者隨機建立的交通肇事罪數據庫中，量刑失衡不僅存在，而且較為嚴重。這進一步可以間接證明，中國司法實踐中，在交通肇事罪的量刑問題上，量刑失衡不僅存在，而且較為嚴重；而假設法官在量刑均衡與否的問題上，不會在不同犯罪之間厚此薄彼的話，則根據本實證結論，可以將對交通肇事罪的量刑失衡率推及到整體司法實踐中，認為中國整體的刑事司法實踐中，量刑失衡現象存在，且在嚴重程度上亦不容樂觀。

（四）結論：中國的量刑失衡率偏大

在前文中，筆者通過運用兩種方法——量刑實驗法與數據比較法，試圖確定量刑失衡的存否及其程度，結果為：即使以法官群體30%的同罰差異容忍度為評價標準，仍然得出存在量刑失衡：在程度上前者為32.1%，后者為29.74%，兩者大致相當，且程度較為嚴重之結論。當然，對于通過該兩種方法所得出的量刑失衡程度值，不具有絕對意義。量刑失衡率，在罪與罪之間、時與時之間、地與地之間將出現波動，因此，量刑失衡率不能絕對量化，只能相對量化。在這一層面上，筆者給出兩個結論：其一為絕對結論，即在本文中對量刑實驗與數據比較兩種方法的實踐中，所得出的量刑失衡率分別為32.1%與29.74%；其二為相對結論，即根據本文運用量刑實驗與數據比較兩種方法所得出的量刑失衡率，筆者預計中國司法實踐中量刑失衡現象存在，其程度大致為30%。由此結論可以得出兩個事實：首先，在中國司法實踐中，量刑失衡存在并且較為嚴重已是一個不爭的事實，因此，在量刑領域內啟動變革具有必要性；其次，30%左右的量刑失衡率，昭示著量刑領域同案異罰的嚴重程度，從而，開啟量刑變革具有緊迫性。

三、二元的量刑失衡克服體系

（一）量刑失衡的克服模式

從量刑失衡克服模式的高度出發，筆者將世界上主要國家或地區量刑失衡克服模式分為如下三類。

第一類，傳統型量刑失衡克服模式。在該模式下，既不存在試圖規范法官量刑的量刑指南實體法規范，也不存在大規模的量刑信息系統，而是寄希望于在不對現有量刑體系進行大幅度變革的前提下，通過完善現有的方法來達到克服量刑失衡的目的。這些方法大致包括：在成文法以及判例法上明確規定量刑基準（確定量刑目的、原則，相對細致地列舉量刑情節等）、完善量刑說理制度、加強上級法院對下級法院量刑的審查、實施量刑判例指南（Guidel ines Judgments）制度、加強量刑建議制度等。

第二類，指南型量刑失衡克服模式。該類模式一般通過建立獨立的或附屬于司法機關之下的量刑委員會，由委員會通過對法官量刑經驗的實證研究，規定所有犯罪或部分犯罪各種量刑情節的刑罰幅度，形成體系化的量刑指南，以此來指導司法實踐中法官的量刑。在指南的類型上，根據其性質的不同，主要存在強制（Mandatory）指南以及建議（Advisory）指南兩種6，前者要求法官在量刑時必須無條件地遵循指南的規定，而后者則認為指南上的規定只是對法官合理量刑的一個建議，法官的量刑完全可以與指南規定不同。美國明尼蘇達州量刑指南，即屬于典型的強制指南，而美國弗吉尼亞州量刑指南，則屬于建議量刑指南的典型。在指南的表述方式上，主要有數字格狀與文字敘述兩種形式，前者采取數字格狀（Numerical Grid）的形式，將罪刑關系加以精確數字化，其代表為美國聯邦及其許多州的量刑指南；后者則采取文字敘述的形式，罪刑關系并未被精確化，其代表為韓國、英格蘭和威爾士、新西蘭等的量刑指南。在指南的范圍上，有的包括了所有犯罪，如美國的聯邦量刑指南即包括了所有的聯邦犯罪；有的則僅針對個別犯罪，如目前為止韓國的量刑指南僅僅涉及7個最常見的犯罪，前者可以稱為完全罪名量刑指南，后者可以稱為不完全罪名量刑指南。在指南的形式上，有的體現在統一的量刑指南之中，如美國聯邦以及許多州的量刑指南；有的則主要以具體某一類或某一種犯罪為標準，分別建立單獨的量刑指南，如英格蘭和威爾士的量刑委員會目前為止已經公布了共19部單獨量刑指南；前者可以稱為統一量刑指南，后者可以稱為單獨量刑指南。

第三類，信息型量刑失衡克服模式。該類模式主要采用的方法為量刑信息系統方案，因為必須借助電子計算機，我國有學者將量刑信息系統歸入那種飽受批評的剝奪法官自由裁量權并將量刑結論作為一種程序“產品”的“電腦量刑”方法之中，7這實際上是對量刑信息系統運作機理的誤解。“量刑信息系統的運用本質上具有自愿性。法官并不被強迫著去使用量刑信息系統，其也并未被強迫去根據量刑信息系統展示出來的量刑分配而選擇一種具有普遍性的量刑結論。非常重要的一點是，量刑信息系統并不直接產生量刑平衡的結果，其更多的是作為法官實現其所認為的量刑平衡路上的一種輔助性工具”，8幫助法官更好地將“先例制度”運用到量刑領域中，通過發現生效量刑中的同案，從而對其他法官的量刑經驗加以了解，以保證刑事司法體系運轉的一致性。因此，量刑信息系統的基石即在生效案例庫的建構，這也是為何量刑信息系統更多地出現在英美法系國家的原因。總的來說，從目前來看，并沒有一個國家在整體上都施行了量刑信息系統。同時，那些施行量刑信息系統的地區中，有的在實施之初就預定了其量刑信息系統的實施計劃，比如，加拿大四省：英屬哥倫比亞、馬尼托巴、薩斯喀徹溫、紐芬蘭在上世紀80年代中期開始6年量刑信息系統計劃，從而注定其量刑信息系統只是一次實驗；而有的則在各種因素影響下宣告失敗，比如，澳大利亞的新南威爾士州建立了相對較為成功的量刑信息系統，而其維多利亞州以及昆士蘭州也在參照新南威爾士州量刑信息系統的前提下，建立了自己的量刑信息系統，但最終都未能持續下去。蘇格蘭地區的最高法院蘇格蘭高等法院從上世紀90年代初開始建立的量刑信息系統，雖然“通過對運用了量刑信息系統量刑的法官的一系列調查，普遍反響認為這個系統使用起來非常簡便，并且很有幫助”，9但最終由于政治原因而被擱置。因此，就目前而言，世界上沒有任何一個國家或地區完全通過量刑信息系統來克服其量刑失衡現象。但是，量刑信息系統目前運用的困境并不絕對意味著其前景的黯淡，在克服了技術上、政治上等不利因素后，量刑信息系統將成為克服量刑失衡的有力工具。

（二）二元的量刑失衡克服體系

指責中國不存在矯正量刑失衡的相關制度是不公允的，我國《刑法》總則第四章第一節對就量刑基準進行了明確規定。同時，我國也存在著量刑說理制度、上級法院的量刑審查制度、量刑指導意見以及在實踐中探索十余年的檢察機關量刑建議制度。但是，不可否認，前文中的實證研究以及人們的直觀感覺均對上述傳統型模式內諸制度對中國量刑失衡的克制效果持懷疑態度，克服量刑失衡需繼續改革之路。

馬克斯·韋伯從形式與實質（Formal/Substantive）、合理與不合理（Rational/Ir ra tional）這兩條軸展開對法律決定的分類，從而，法律決定可以分為形式或實質合理性、形式或實質不合理性四種類型。將這種分類運用到量刑失衡克服模式的構建上，后兩種顯然是不恰當的，我們要建立的至少應當是形式或者實質合理的克服體系。依據形式或實質合理性這兩者來構建量刑失衡克服模式，將呈現出各自的特征。就前者而言，其通過事先確定量刑理念，并在此理念之下建立明確的量刑規范，將法官的量刑過程統一在量刑規范輻射的范圍之內，采取統一的、分步驟的量刑方法以實現前述量刑理念；就后者而言，其也會事先確定量刑理念，在此理念之下，法官在公正理念的統攝下，依據良心確信準則，運用其認為可靠的量刑方法，最終實現量刑理念。就該兩者的弊端而言，前者過于程式化，其雖然能夠指導司法實踐中占絕大多數典型案件之量刑，但在少數非典型的極端個案上，很難或無法實現量刑公正；而后者則過于動態化，其雖然在少數非典型的極端個案上能夠更大程度地實現量刑公正，但對于普遍性的典型案件，則由于其不具有外在規則制約而顯得標準不一。筆者認為，在形式合理性的量刑決定類型下，更傾向于建立指南型量刑失衡克服模式，而在實質合理性的量刑決定類型下，則更傾向于建立信息型量刑失衡克服模式，而一套臻于完善的量刑失衡克服體系，則是兩者的綜合體。在此種構想下，筆者試圖在我國目前已有的量刑失衡克服措施的基礎上，構建一個包含指南型與信息型兩種模式的二元的量刑失衡克服體系（參見圖2）。

圖2 二元的量刑失衡克服體系

根據圖2，在該體系中，法官最終作出量刑結論的流程可以有以下三種形式：其一，可以根據實體量刑指南與程序量刑指南的限制性規定，直接得出量刑結論；其二，可以根據實體量刑指南與程序量刑指南的規定，再運用偏離量刑的權力，得出量刑結論；其三，可以根據實體量刑指南與程序量刑指南的規定，再結合量刑查詢系統，最終得出量刑結論。當然，法官得出量刑結論所依據的具體信息，又可以通過量刑錄入系統加以保存，成為一種量刑經驗為其他法官所借鑒。在二元模式的相互關系上，指南與信息系統兩者之間應有主次之分：量刑指南為主，量刑信息系統為輔。根據我國目前量刑改革的進程在中國構建此二元體系，應當特別重視以下兩個問題。

第一，二元量刑失衡克服體系的關鍵在于存在對量刑指南與量刑信息系統的固定管理機構。在中國，在管理機構的設定上，主要有兩種觀點：一種觀點認為，應當在立法機構內部設立專門機構來制定量刑指南；另一種觀點認為，量刑指南的制定權應當屬于人民法院。中國最終采取了由最高人民法院負責進行量刑規范化改革的進路，終結了量刑指南管理機構的主體之爭。

雖然中國在管理機構的主體上選擇正確，但卻難謂具有固定性。在最高院2010年10月1日最終公布量刑規范化改革的實體文件《人民法院量刑指導意見》（試行）以及程序文件《關于規范量刑程序若干問題的意見》（試行）之前，具體的業務工作是由最高院刑事審判第三庭負責的，由于當時具有具體的管理機構，因此，量刑規范化獲得了有力推進；但是，自量刑實體與程序文件正式公布之后，中國量刑指南的管理機構名義上為最高人民法院本身，但該管理權并未被委之以任何具體部門，而具體創制出上述實體及程序規范的刑三庭，從最高院機構職能的劃分來看，也不能當然取得量刑指南的管理權。可以說，目前中國的量刑指南在本質上并不具有固定具體的管理機構。

從中國目前量刑規范化的現狀來看，管理機構缺乏固定性對改革作用的消解已逐步展示出來。筆者曾在對最高人民法院量刑規范化改革試點的實證評估中發現：最高人民法院量刑指南在試點法院試點前與試點后相比，試點后所有判決書符合量刑指南規定的合規率僅比試點前的合規率上升10%左右。這意味著從相對層面上，最高人民法院的量刑指南在實踐中的適用效果并不理想，缺乏固定管理機構，恐怕是造成此種局面的一個重要原因。總之，確定固定管理機構，是建立二元量刑失衡克服體系的關鍵。

第二，作為二元之一的量刑指南無疑是克服體系中最重要的部分，最高人民法院對此已有所作為，并在兩次大規模的試點后，于2010年10月1日公布了量刑規范化的實體及程序指導文件。但是，對于量刑信息系統的重要性，卻遠未獲得足夠的重視。雖然在二元模式的相互關系上，量刑信息系統處于輔助地位，但其所具有的獨特功能導致其必須成為二元體系中不可或缺的環節。其功能主要有三：其一，為個體法官借鑒其他法官的量刑經驗提供便捷渠道，從而在典型與非典型案件的量刑上將更具實質合理性；其二，保證量刑指南的合理適用率。當量刑信息必須被系統記錄并保存，法官在量刑時就會正視指南的規定，并將其作為自己量刑的依據；其三，為指南主管機構提供實踐量刑資料，從而為指南的完善提供數據支持。

在筆者的二元量刑失衡克服體系中，量刑信息系統主要分為量刑信息錄入系統和量刑信息查詢系統兩個部分。第一部分為量刑信息錄入系統。該系統作為量刑信息的記錄工具，首要功能在于促進量刑指南的完善。量刑指南的制定絕對不能一勞永逸，而需要定期修改，其制定者只有對量刑實踐具有深度的把握，才能保證指南的規定符合司法實際。這就需要為制定者提供大量量刑實踐資料，并務必尋找到一種溝通指南制定者和量刑實踐資料之間的便宜媒介體，而信息錄入系統正可以恰當地充當此媒介。在具體案件量刑結束后，由量刑法官（或書記員）將量刑信息輸入系統中加以保存，并通過法院內網傳輸至指南主管機構，后者就可以運用系統數據庫內的量刑信息對量刑指南進行完善；信息錄入系統的運用，還能夠彌補量刑指南本身所固有的一大缺陷。由于不存在量刑信息系統，在美國聯邦量刑指南的運作過程中，出現了一種被稱為“隱藏失衡”的現象，即當法官不愿受指南的約束時，其會根據自己的量刑經驗，直接得出所希望的量刑結論；然后再根據該量刑結論，對照指南上的規定，將可達到該結論的量刑情節表述在裁判文書中，從而在形式上，這樣的量刑結論符合了指南的規定，但從實質上，其卻屬于量刑失衡的范疇，只不過這種失衡被法官巧妙地隱藏了起來。在中國，一旦實施指南指導法官量刑，要求法官群體拋棄以往操作簡單、裁決隨意的估堆量刑法。這將會遇到極大的阻力，而信息錄入系統的運用，則形成了一種促進法官群體遵守指南規定量刑的鞭策力。雖然估堆量刑法在得出量刑結論之時會比量刑規范化所推崇的分步量刑法更加簡便，但是，當存在信息錄入系統時，法官在權衡是采取估堆量刑法還是分步量刑法時，一旦決定采取前者，就必須在系統中輸入量刑信息時臆造出其根本未曾考慮的信息。而這不僅存在違法之嫌，并且由于這樣一份量刑裁決需要提交至錄入系統中，在以后又可能會被指南的管理者審查，從而給其職業生涯增加了一份不確定性；而一旦決定采取后者，則在系統中輸入量刑信息的過程僅僅只是將其依指南而做的量刑步驟真實地表述至系統中，在這過程中不需要另外發揮“創造力”。最終，在權衡利弊之后，估堆量刑法將會被棄用。因此，信息錄入系統的存在，將無形中督促法官自覺將其量刑過程置于量刑指南的規范之下，保證量刑指南的規定在正常情況下得到遵循。第二部分為量刑信息查詢系統。信息查詢系統首要功能在于幫助法官了解其他法官的量刑經驗。舉例說明，最高人民法院的《人民法院量刑指導意見》（試行）中規定故意傷害案件是因婚姻家庭、鄰里糾紛等民間矛盾激化引發的，“可以減少基準刑的20%以下”，但是，如果某一故意傷害案件確實是由于婚姻家庭矛盾而引起的，此時是減少基準刑的10%，還是5%呢？這是在指南模式下法官量刑過程中不得不考慮的問題。量刑指南對量刑的規范化仍然需要法官的自由裁量，而自由裁量顯然是建立在充分量刑經驗的基礎上的，而量刑經驗卻又來源于法官長久以來直接或間接量刑行為的結果。而考慮到對某一現實的量刑情節具體適用多少調節比例是以前不曾有過的量刑行為，因而也沒有量刑經驗可循；這樣一來，法官對此類問題的自由裁量，將喪失正當性基礎。信息查詢系統無疑提供了一個法官之間交流量刑經驗的平臺，在此平臺上，法官可以了解其他法官對類似量刑情節所對應調節比例的取值，并且理性權衡，選擇一種其認為最合適的取值。通過該系統的中介，法官群體之間就形成了一種統一（而并不同一）的量刑經驗。同時，信息查詢系統的存在，還有利于跳出個體法院司法傳統的束縛。此外，該系統還能克服量刑指南的規定只能針對典型案件的弊端，當非典型案件發生時，也能提供借鑒。

注：

1馮軍：《量刑概說》，《云南大學學報：法學版》2002年第3期。

2 Mar tin L.Forst,Sentencing Disparity:An Overview of Research and Issues,in Mar tin L.Forst(ed.),Sentencing Reform:Experiments in Reducing Disparity, Sage Publ ications, Inc. 1982,pp27,pp14,pp28.

3 Shari Seidman Diamond,Hans Zeisel,Sentencing Councils:A Study of Sentence Disparity and its Reduction,The University of Chicago Law Review,Vol.43,1975,P.111-112.

4所謂罪量，即根據具體的犯罪情節，結合回歸模型中具體犯罪情節所對應的對量刑的影響力，從而得出的具體樣本的犯罪嚴重程度之數值。所謂刑量，即每個罪刑關系樣本中法官的量刑結論。由于數據庫選取的均為判處有期徒刑實刑的案例，因此樣本之間刑量的比較是非常直觀的。

5交通肇事罪數據庫同案整體量刑失衡率計算方法為：（裸罪同案的失衡案件個數+非裸罪同案的失衡案件個數）/（裸罪同案個數+非裸罪同案個數）%=（11+69）/（32+237）%=29.74%。

6除此之外，還存在一種假定（Presumptive）指南類型，但多數學者認為：假定指南本質上就是強制指南。

7臧冬斌：《量刑的合理性與量刑方法的科學性》，中國人民公安大學出版社2008年版，第181-182頁。

8 Cyrus Tata,Neil Hutton,Beyond the Technology of Quick Fixes:Wi l l the Judiciary Act to Protect Itsel f and Shore Up Judicial Independence?Recent Experience f rom Scot land,Federal Sentencing Reporter,Vol.16,2003,P.68.

9 Nei l Hut ton,Cyrus Tata,John N.Wilson,“Sentencing and Information Technology:Incidental Reform”,International Journal of Law and Information Technology,Vol.2,1994,P.281.