聚類分析方法在法官員額配置的運用探索

許舜娟

廈門市湖里區人民法院，福建　廈門　361006

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聚類分析方法在法官員額配置的運用探索

許舜娟

廈門市湖里區人民法院，福建廈門361006

員額制是實現法官檢察官專業化、職業化的重要基礎制度，是實行司法責任制的前提。中央確定的以省為單位、以政法專項編制為基數的39%的員額比例，但這不是一個恒定的比例，應當根據三級法院的審級職能，以及不同區域法院的實際情況，進行適當的調整。為此，本文嘗試從統計學的角度出發，將多元統計分析方法中的聚類分析方法引入法官員額配置之中，希望對司法改革中的法官員額制有所幫助，以期為決策層優化法官人力資源配置提供有益參考。

聚類分析；法官員額；比例配置

一、影響法官員額比例設置的因素分析

“四五改革綱要”將確定法官員額制度的因素分為兩類：一是法院轄區經濟社會發展狀況、人口數量(含暫住人口)、案件數量、案件類型等基礎客觀數據，可以通過現有資料合理預測未來一定時期的變化情況；二是需要結合考慮的因素，包括法院審級職能、法官工作量、審判輔助人員配置、辦案保障條件等涉及相關司法體制配套改革，與法官員額制度一樣是本輪司法改革的重要事項。市場經濟越發達，交往方式越復雜，則矛盾糾紛越多。在一般情況下，社會的法治化程度越高、經濟文化越發達，往往案件數量越多、新類型案件、復雜、疑難案件、大標的案件會比較多，而案件的增長幅度也往往與GDP增長幅度相吻合。

人是一切社會關系的總和。隨著人們交往的開始和深入，矛盾、對抗、爭議、糾紛便產生了，當雙方不能通過協議解決問題時，訴訟便產生了。從一般情況講，法院轄區人口數量越多，糾紛越多，訴訟到法院的案件也越多。

法官的主要工作就是審理案件，從某種意義上說，案件數量與法官人數的關系更為直接，在確定法官員額時必須以案件數量為參考依據之一。若不考慮其他因素，法官工作量的直接量化形式就是案件的數量。

二、確定法官員額比例

省高院在全省39%員額比例配置范圍內，具體確定轄區各級法院的員額比例，以便于平衡各法院之間的地區差異和審級差異。根據三級法院功能定位、任務安排和實際情況，在三類人員各自員額總額度內，對各級法院員額比例結構進行適當調整。

(一)聚類分析方法的提出及作用

每個法院法官員額比例設置，可以考慮以不同層級法院為基礎，設置不同的比例，同時在基準比例上設置浮動區間。每個法院的法官員額比例只能在基準比例的浮動區間內取值，不得超出區間值。對中級人民法院乃至眾多的基層人民法院，一方面可以由各個法院根據自身實際情況得出一個初步法官員額比例值，通過這種方法得出的法官員額比例數據具備相當的合理性與參考價值，但該方法沒有解決各個比例值之間可比性差這一核心難題，也缺乏統一的理論依據，不同法院所采用的法官員額方案可能也存在相當的差異，從而使得該方法在精確度和權威性上終究無法讓人完全滿意。為解決該方法不足，可以將每個法院作為一個樣本進行統計分析，把指導性意見已明確的轄區人口、案件數量和經濟發展水平等幾個考量法官員額的關鍵性參考因素，作為每個樣本的隨機變量。各變量之間雖然不同質，但存在一定關聯性，將各個變量割裂開來進行單獨分析，不僅會丟失信息，也不容易取得好的研究成果。可以考慮采用多元統計分析方法中的聚類分析方法對不同的法院樣本對象進行科學的分類，并加以綜合分析，以提高分析及管理效率。聚類分析方法對樣本數據函數的分布無特定要求，可以在一定能夠程度上可以消減不同樣本對象間數據的可比性差異，同時通過對數據的標準化處理，消除不同數據間量綱的影響。通過聚類分析方法，可以將相關影響因素綜合起來進行分析，找出屬于同一層次的樣本對象，將樣本進行合理歸類，從而實現對樣本對象的整體管理而非逐個的分散管理。

(二)實證：聚類分析方法在法官員額配置中的應用示例

以某市法院為樣本對象的聚類分析。現擬對某市A、B、C、D、E、F六個基層法院的法官員額配置進行分類，具體步驟如下：

1.選定數據

選擇考量法官員額的關鍵性參考因素，假設選定指導性意見已明確的轄區人口、案件數量和經濟發展水平這3個要素，并以GDP總值作為衡量轄區經濟發展水平的參考指標。①2015年，這六個法院所在轄區的人口分別為99.1、101.5、64.4、33.2、54.4、33.4(計量單位略，下同)；案件數量分別為3.30、1.59、0.87、0.73、1.01、0.68；GDP總值分別為1056.08、778.14、494.15、511.70、245.32、380.62。

2.標準化處理

為消除不同數據間量綱(計量單位及方向等)的影響，在進行分類前必須先將選定的數據進行標準化處理，②并將標準化后的計算結果加總，作為該樣本用以聚類分析的數據值。根據上述辦法進行處理，得到

六個法院標準化后加總的數值分別為5.15、2.34、-0.85、-2.06、-1.99、-2.60。

3.分類劃分

距離值越小，代表兩個樣本接近程度越大；反之，距離值越大，代表兩個樣本接近程度越小。從而根據實際需要，將距離相對接近的樣本歸為一類。將標準化后的6項數值進行兩兩相減，得出原始距離陣為：

ABCDEFA02.8167.217.147.75B-2.8103.194.44.334.94C-6-3.1901.211.141.75D-7.21-4.4-1.210-0.070.54E-7.14-4.33-1.140.0700.61F-7.75-4.94-1.75-0.54-0.610

找出距離陣中非對角線上絕對值最小的距離值為0.07，將該最小距離值所對應的D、E兩個樣本合并，并重新計算新的距離陣。③通過反復進行新的距離計算及歸類合并，根據管理需要，可將這6個法院分為N類(N<6)。假設分為兩類，則最終所得結果為：

{A,B}{C,D,E,F}{A,B}03.19{C,D,E,F}-3.190

計算結果表明，A、B兩個法院屬于同一個層次，C、D、E、F四個法院層次相當，且法官員額方面來說，這四個法院的員額比例可以低于前兩個法院，其差距在一定意義上可以認為就是3.19。當然，由于各個法院承辦法官及案件的具體情況不同，該分析結果只不過是一個初步的參考，尚需結合其他因素綜合考慮，但該方法仍為法院法官員額比例配置提供科學、可靠的參考依據。

[注釋]

①為簡化聚類分析過程，便于直觀理解，示例中選取了3個關鍵性的參考要素，實踐中可以根據需要選取更多的要素項目，一并進行分析.

②標準化處理：先計算各數據的均值，并將各項數據值減去該均值再除以各項數據的標準差，再根據是否評價方向是否相反，考慮是否對反向評價的數據取負值.

③聚類分析方法中，定義合并后的新類與其他樣本間距離的方法有很多種，如最短距離法、最遠距離法、中間距離法等，本文采用最短距離法，即將合并為一類的樣本中，與其他樣本距離最小的值作為合并后該類與其他樣本間的距離.

D926.2

A

2095-4379-(2016)28-0136-02

許舜娟(1982-)，女，福建東山人，管理學碩士，福建省廈門市湖里區人民法院。