李建東+張芳
摘 要 通過389例犯罪量刑案例的整理,篩選出14個量刑指標(biāo),采用k-means方法對一審刑量進(jìn)行了分級,以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了Logistic量刑模型。利用量刑指標(biāo)間相關(guān)性,對模型進(jìn)行了優(yōu)化,得到犯罪危害、賠償、自首等指標(biāo)精簡的量刑模型,并就模型的效力進(jìn)行了評估。案例回代表明模型量刑可靠率達(dá)89.3%,有一定的實(shí)用價值,為大數(shù)據(jù)背景下的司法改革中的數(shù)理基礎(chǔ)研究提供有益探索。
關(guān)鍵詞 量刑 分級 Logistic回歸 回代
基金項(xiàng)目:河北省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目資助(Z2012020)。
作者簡介:李建東,燕山大學(xué)理學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)系,講師;張芳,燕山大學(xué)理學(xué)院。
中圖分類號:D924.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A DOI:10.19387/j.cnki.1009-0592.2017.02.059
如何規(guī)范量刑,減少量刑偏差和量刑失衡,是一個世界性難題,各國都在積極探索規(guī)范量刑的新途徑。歐美等國,早在20世紀(jì)60年代中期就開始了量刑改革運(yùn)動,提倡均衡量刑,主張實(shí)施量刑統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),限制法官的自由裁量權(quán) 。從上世紀(jì)80年代開始,美國就設(shè)立聯(lián)邦量刑委員會,頒布《美國聯(lián)邦量刑指南》,將規(guī)定的罪行分為40多個等級。量刑采用一種量刑表格,通過查表可得基準(zhǔn)刑量以及波動幅度,表中刑量的確定采取歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與民意調(diào)查相結(jié)合的方法 。英國于2002年7月設(shè)立量刑指南委員會,制定出量刑標(biāo)準(zhǔn),作為法官辦案的指南準(zhǔn)則,對法官具有法律上的約束力 。國內(nèi)也有專家、學(xué)者、法律部門等就規(guī)范化量刑問題作了研究。趙廷光教授于上世紀(jì)80年代開始研發(fā)“實(shí)用刑法專家系統(tǒng)”,90年代初開始在北京、山東、海南等地推廣使用,并于1997年國家頒布新刑法后推出了“輔助量刑系統(tǒng)” 。這一過程中,有支持者,如山東淄博市淄川區(qū)法院從2003年開始試驗(yàn)的軟件量刑,其開發(fā)的“智能數(shù)字化量刑系統(tǒng)”得到最高人民法院的正面評價;也有反對者,季衛(wèi)東教授就推廣電腦量刑問題提出了暫緩執(zhí)行的意見,并總結(jié)了緩期執(zhí)行的四項(xiàng)理由 。其后不斷有法學(xué)專家、學(xué)者如虞平、張勇、滿秋月、沈婷、李濤、唐亞南等參與到量刑規(guī)范化的討論之中,提出了許多有益思路。
隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的不斷發(fā)展,幾乎所有領(lǐng)域都受到大數(shù)據(jù)技術(shù)的沖擊,律法界也不可避免受到數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的深刻影響。通過建立國家級別的案例數(shù)據(jù)庫,法官可以方便的參考以前的判例,量刑的穩(wěn)定性大大提高;同時,社會民眾可以通過比對,對司法量刑進(jìn)行監(jiān)督,進(jìn)一步提高量刑的準(zhǔn)確性。借助不斷發(fā)展的大數(shù)據(jù)處理技術(shù),將這一過程自動化:依托海量歷史判例,通過數(shù)據(jù)分析,建立預(yù)測模型,為法官提供罪犯的量刑建議,同時也為控辯雙方提供較為準(zhǔn)確的信息,對量刑規(guī)范化、透明化將起到重要作用。這一過程中,作為大數(shù)據(jù)核心技術(shù)的統(tǒng)計(jì)理論必將發(fā)揮重要作用。量刑均衡的重點(diǎn)“同罪同罰”不僅是法官的個體標(biāo)準(zhǔn),也是國家層面司法審判總體一致性的社會訴求,這一意義下可以將其作為一種統(tǒng)計(jì)規(guī)律性。為此,本文就刑量與量刑考量要素間的數(shù)量關(guān)系構(gòu)建問題進(jìn)行探討。
首先,明確建立模型所需的基本條件,主要包括大量的歷史判例以及數(shù)據(jù)分析所需的計(jì)算資源。計(jì)算機(jī)性能的飛速提升及云計(jì)算技術(shù)的不斷完善,建模所需計(jì)算資源條件容易達(dá)到,相對而言歷史數(shù)據(jù)的使用就需要一個信息化的過程。區(qū)縣級法院多采用的是紙質(zhì)卷宗,在最高法的要求下逐步增加電子檔案。從紙質(zhì)卷宗提取相關(guān)信息,錄入到計(jì)算機(jī)中是一項(xiàng)繁雜的工作,需要投入大量的人力資源。其次,要明確量刑中考量的主要因素,可以在法官中進(jìn)行廣泛調(diào)研加以確定。同時,明確的考量要素也能提高卷宗信息化工作的效率。最后,要確定合適的模型,依托數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。對建立的量刑模型進(jìn)行分析,進(jìn)一步通過實(shí)踐評估其效果。
下面以某地區(qū)故意傷害案件為例,簡要展示上述構(gòu)架的實(shí)現(xiàn)過程:
1. 通過地區(qū)法院法官中進(jìn)行調(diào)查,結(jié)合法學(xué)理論,初步確定了量刑的14個主要考量要素:年齡、是否為學(xué)生、性別、是否未成年、犯罪類型、自首情況、使用兇器情況、犯罪的組織計(jì)劃性、賠償情況、被害人過錯、犯罪危害情況、犯罪人民族、受教育程度、承擔(dān)家庭責(zé)任情況,及一審刑量。
2. 指派專業(yè)人員查詢卷宗提取了上述考量要素,整理并錄入數(shù)據(jù)庫。派遣法學(xué)專業(yè)人員到地區(qū)法院整理卷宗并錄入計(jì)算機(jī),搜集判例389例。
3. 對刑量及量刑要素進(jìn)行了量化,形成能夠供分析工具直接處理的數(shù)據(jù)集。量化主要依據(jù)預(yù)期模型的構(gòu)建要求及實(shí)踐意義,詳見下表:
4. 綜合系統(tǒng)聚類法、k-means方法將刑量分為4個級別,對緩刑、管制等量刑結(jié)果均作了相應(yīng)處理。
7. 利用搜集的案例數(shù)據(jù)對模型的效果進(jìn)行了回代評估,量刑準(zhǔn)確率為89.29%,表明模型具有較好量刑能力,可以為法官量刑提供參考。
通過擴(kuò)大案例搜集范圍、增加樣本量,提高總體代表性,引入更加全面的量刑要素、對關(guān)系密切的量刑要素分離獨(dú)立因子,科學(xué)選擇量刑模型,可以進(jìn)一步提高模型的量刑效果,降低誤判率。隨著國家司法信息化的逐步實(shí)現(xiàn),數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷進(jìn)步(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等),司法量刑的數(shù)據(jù)化傾向必將得到越來越多人的認(rèn)可,數(shù)據(jù)化的量刑也更能體現(xiàn)司法工作的公正性、公開性。
注釋:
Wasik, Martin and Pease, Ken.Sentencing Reform:Guidance or Guidelines?Manchester: Manchester University Press.1987.
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