數(shù)據(jù)驅(qū)動的分級量刑初探

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，并就模型的效力進行了評估。案例回代表明模型量刑可靠率達89.3%，有一定的實用價值，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

基金項目：河北省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究項目資助（Z2012020）。

作者簡介：李建東，燕山大學(xué)理學(xué)院統(tǒng)計學(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動，提倡均衡量刑，主張實施量刑統(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，對司法量刑進行監(jiān)督，進一步提高量刑的準(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)計理論必將發(fā)揮重要作用。量刑均衡的重點“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)分析所需的計算資源。計算機性能的飛速提升及云計算技術(shù)的不斷完善，建模所需計算資源條件容易達到，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，錄入到計算機中是一項繁雜的工作，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)進行建模。對建立的量刑模型進行分析，進一步通過實踐評估其效果。

下面以某地區(qū)故意傷害案件為例，簡要展示上述構(gòu)架的實現(xiàn)過程：

1. 通過地區(qū)法院法官中進行調(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算機，搜集判例389例。

3. 對刑量及量刑要素進行了量化，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立因子，科學(xué)選擇量刑模型，可以進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現(xiàn)，數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷進步（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、文本挖掘、機器學(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.

Paul H.Robinson.One Perspective on Sentencing Reform in the United States.Criminal Law Forum， 1997， 8（1）.23-24.

Julian V.Roberts.Sentencing Guidelines in England and Wales： Recent Developments and Emerging Issues.Law & Contemporary Problems， 2013， 76（1）.21.

廖杰華.趙廷光遭遇冰火兩重天.廣州日報.2007-10-19.

季衛(wèi)東.電腦量刑辯證觀.政法論壇.2007，25（1）.124-128.