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聚類分析方法在法官員額配置的運(yùn)用探索

2016-10-13 02:31:51許舜娟
法制博覽 2016年28期
關(guān)鍵詞:方法

許舜娟

廈門市湖里區(qū)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(yùn)用探索

許舜娟

廈門市湖里區(qū)人民法院,福建廈門361006

員額制是實(shí)現(xiàn)法官檢察官專業(yè)化、職業(yè)化的重要基礎(chǔ)制度,是實(shí)行司法責(zé)任制的前提。中央確定的以省為單位、以政法專項(xiàng)編制為基數(shù)的39%的員額比例,但這不是一個(gè)恒定的比例,應(yīng)當(dāng)根據(jù)三級(jí)法院的審級(jí)職能,以及不同區(qū)域法院的實(shí)際情況,進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。為此,本文嘗試從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度出發(fā),將多元統(tǒng)計(jì)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(duì)司法改革中的法官員額制有所幫助,以期為決策層優(yōu)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(shè)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(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r、人口數(shù)量(含暫住人口)、案件數(shù)量、案件類型等基礎(chǔ)客觀數(shù)據(jù),可以通過現(xiàn)有資料合理預(yù)測未來一定時(shí)期的變化情況;二是需要結(jié)合考慮的因素,包括法院審級(jí)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(guān)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(xiàng)。市場經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá),交往方式越復(fù)雜,則矛盾糾紛越多。在一般情況下,社會(huì)的法治化程度越高、經(jīng)濟(jì)文化越發(fā)達(dá),往往案件數(shù)量越多、新類型案件、復(fù)雜、疑難案件、大標(biāo)的案件會(huì)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(huì)關(guān)系的總和。隨著人們交往的開始和深入,矛盾、對(duì)抗、爭議、糾紛便產(chǎn)生了,當(dāng)雙方不能通過協(xié)議解決問題時(shí),訴訟便產(chǎn)生了。從一般情況講,法院轄區(qū)人口數(shù)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(shù)量與法官人數(shù)的關(guān)系更為直接,在確定法官員額時(shí)必須以案件數(shù)量為參考依據(jù)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(shù)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(nèi),具體確定轄區(qū)各級(jí)法院的員額比例,以便于平衡各法院之間的地區(qū)差異和審級(jí)差異。根據(jù)三級(jí)法院功能定位、任務(wù)安排和實(shí)際情況,在三類人員各自員額總額度內(nèi),對(duì)各級(jí)法院員額比例結(jié)構(gòu)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

(一)聚類分析方法的提出及作用

每個(gè)法院法官員額比例設(shè)置,可以考慮以不同層級(jí)法院為基礎(chǔ),設(shè)置不同的比例,同時(shí)在基準(zhǔn)比例上設(shè)置浮動(dòng)區(qū)間。每個(gè)法院的法官員額比例只能在基準(zhǔn)比例的浮動(dòng)區(qū)間內(nèi)取值,不得超出區(qū)間值。對(duì)中級(jí)人民法院乃至眾多的基層人民法院,一方面可以由各個(gè)法院根據(jù)自身實(shí)際情況得出一個(gè)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(shù)據(jù)具備相當(dāng)?shù)暮侠硇耘c參考價(jià)值,但該方法沒有解決各個(gè)比例值之間可比性差這一核心難題,也缺乏統(tǒng)一的理論依據(jù),不同法院所采用的法官員額方案可能也存在相當(dāng)?shù)牟町悾瑥亩沟迷摲椒ㄔ诰_度和權(quán)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(gè)法院作為一個(gè)樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,把指導(dǎo)性意見已明確的轄區(qū)人口、案件數(shù)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等幾個(gè)考量法官員額的關(guān)鍵性參考因素,作為每個(gè)樣本的隨機(jī)變量。各變量之間雖然不同質(zhì),但存在一定關(guān)聯(lián)性,將各個(gè)變量割裂開來進(jìn)行單獨(dú)分析,不僅會(huì)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(tǒng)計(jì)分析方法中的聚類分析方法對(duì)不同的法院樣本對(duì)象進(jìn)行科學(xué)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(duì)樣本數(shù)據(jù)函數(shù)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(duì)象間數(shù)據(jù)的可比性差異,同時(shí)通過對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理,消除不同數(shù)據(jù)間量綱的影響。通過聚類分析方法,可以將相關(guān)影響因素綜合起來進(jìn)行分析,找出屬于同一層次的樣本對(duì)象,將樣本進(jìn)行合理歸類,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本對(duì)象的整體管理而非逐個(gè)的分散管理。

(二)實(shí)證:聚類分析方法在法官員額配置中的應(yīng)用示例

以某市法院為樣本對(duì)象的聚類分析。現(xiàn)擬對(duì)某市A、B、C、D、E、F六個(gè)基層法院的法官員額配置進(jìn)行分類,具體步驟如下:

1.選定數(shù)據(jù)

選擇考量法官員額的關(guān)鍵性參考因素,假設(shè)選定指導(dǎo)性意見已明確的轄區(qū)人口、案件數(shù)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平這3個(gè)要素,并以GDP總值作為衡量轄區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的參考指標(biāo)。①2015年,這六個(gè)法院所在轄區(qū)的人口分別為99.1、101.5、64.4、33.2、54.4、33.4(計(jì)量單位略,下同);案件數(shù)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(biāo)準(zhǔn)化處理

為消除不同數(shù)據(jù)間量綱(計(jì)量單位及方向等)的影響,在進(jìn)行分類前必須先將選定的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,②并將標(biāo)準(zhǔn)化后的計(jì)算結(jié)果加總,作為該樣本用以聚類分析的數(shù)據(jù)值。根據(jù)上述辦法進(jìn)行處理,得到

六個(gè)法院標(biāo)準(zhǔn)化后加總的數(shù)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(gè)樣本接近程度越大;反之,距離值越大,代表兩個(gè)樣本接近程度越小。從而根據(jù)實(shí)際需要,將距離相對(duì)接近的樣本歸為一類。將標(biāo)準(zhǔn)化后的6項(xiàng)數(shù)值進(jìn)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(duì)角線上絕對(duì)值最小的距離值為0.07,將該最小距離值所對(duì)應(yīng)的D、E兩個(gè)樣本合并,并重新計(jì)算新的距離陣。③通過反復(fù)進(jìn)行新的距離計(jì)算及歸類合并,根據(jù)管理需要,可將這6個(gè)法院分為N類(N<6)。假設(shè)分為兩類,則最終所得結(jié)果為:

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

計(jì)算結(jié)果表明,A、B兩個(gè)法院屬于同一個(gè)層次,C、D、E、F四個(gè)法院層次相當(dāng),且法官員額方面來說,這四個(gè)法院的員額比例可以低于前兩個(gè)法院,其差距在一定意義上可以認(rèn)為就是3.19。當(dāng)然,由于各個(gè)法院承辦法官及案件的具體情況不同,該分析結(jié)果只不過是一個(gè)初步的參考,尚需結(jié)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(xué)、可靠的參考依據(jù)。

[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(gè)關(guān)鍵性的參考要素,實(shí)踐中可以根據(jù)需要選取更多的要素項(xiàng)目,一并進(jìn)行分析.

②標(biāo)準(zhǔn)化處理:先計(jì)算各數(shù)據(jù)的均值,并將各項(xiàng)數(shù)據(jù)值減去該均值再除以各項(xiàng)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差,再根據(jù)是否評(píng)價(jià)方向是否相反,考慮是否對(duì)反向評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)取負(fù)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(yuǎn)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(xué)碩士,福建省廈門市湖里區(qū)人民法院。

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