刑事大數據證據適用規則的完善

孫明澤 張瀟冰

（1.2.山東科技大學文法學院，山東 青島 266590）

［摘 要］ 大數據的分析應用技術給各領域帶來了巨大變化。刑事訴訟大數據證據具有高度專業性和技術隱蔽性，難以適用傳統證據規則。當前大數據證據在使用過程中存在技術漏洞、易產生證據資格缺失、易受法官消極對待以及控辯雙方質證能力存在差距等問題。應強化大數據證據的預防功能、完善大數據證據的程序審查規則、建立大數據證據的證明力補強規則、形成大數據證據質證中心模式以完善證據適用規則，確保大數據證據的適用符合法律要求。

［關鍵詞］ 刑事訴訟 大數據證據 使用禁止 數字司法

［中圖分類號］ D915.3? ［文獻標識碼］ A?? ［文章編號］ 1008—3642（2024）02—0115—07

*本文系2022年山東省高等學校青創科技計劃創新團隊“數字賦能社會治理安全審查問題研究”（項目編號：2022RW054）、山東科技大學2023—2024學年研究生科研創新項目“刑事訴訟中的大數據證據使用難題及禁止規則建設”的階段性研究成果。

作者簡介：孫明澤，山東科技大學數字法治研究院研究員、文法學院學術副教授，法學博士；張瀟冰，山東科技大學數字法治研究院研究員助理。

一、問題的提出

“數據作為新型生產要素，是數字化、網絡化、智能化的基礎，已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式。”①根據2023年8月28日中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的《第52次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，我國當前網民規模達10.79億，互聯網普及率達76.4%，IPv6活躍用戶數達7.67億，大約占總人口數50%［1］。報告顯示，我國公民在互聯網中的日活躍人口數量超過50%，除部分老人和兒童不會使用網絡之外，網絡科技基本實現全民化。數據作為網絡化、智能化的基礎，成為生產和生活不可或缺的要素。大數據技術正在助推物的數據化轉變進程，人類認識活動在一定程度上擺脫了空間的局限，使物的數據化成為現實［2］。與此同時，大數據也推動了刑事訴訟的變革，司法的數字化、證據的數據化是大數據賦能司法改革的重要產物。司法在事實認定方面逐漸呈現出數字化、區塊化、虛擬化等特性；在證據存取方面產生了“數字儲存為主，書面案卷為輔”的表現形式［3］。山東省“大數據警務云計算”、浙江省“智慧浙江公安”和湖北省“智慧警務”等表明司法數字化變革已經初具雛形［4］。在司法實踐中，大數據證據已經發揮了重要作用。例如，刑事判決書中已經出現了“大數據分析報告”等證據材料②。因大數據技術的應用而取得的材料能否作為證據使用？有觀點認為，“未來的證據法中，大數據證據有必要單獨列出來作為獨立的證據種類”［5］。實踐中各地司法機關對此也有不同觀點，如將大數據證據作為“辦案偵查線索”“偵查人員的工作說明”“法定證據中的電子證據”等［6］。此外，我國刑事司法實踐尚未出現“大數據證據”一詞［7］。由于大數據證據具有高度專業性、技術隱蔽性等特點，現有證據制度無法為其提供充分的規則指引，使得大數據證據的應用出現證據資格缺失等問題。通過對現有問題的挖掘和反思，構建大數據證據規則適用體系，將大數據證據置于法律的規制之下，不失為解決司法領域難題的可行路徑。

二、刑事訴訟中大數據證據使用存在的問題

在刑事訴訟中大數據證據使用可以提升訴訟效率，但也存在很多問題。比如，大數據證據缺乏證據資格、大數據證據存在技術漏洞、大數據證據受到法官消極對待以及控辯雙方對大數據證據的質證存在能力偏差等。這些問題引起理論界和實務界的關注，亟待解決。

（一）大數據證據缺乏證據資格

大數據證據是以海量電子數據為基礎，通過算法技術進行分析，最終整合得出大數據報告。海量的電子數據是“源”，分析得出的報告是“果”［8］；進一步說，大數據證據是通過對海量數據進行篩選、匯總、提煉形成結論并在審判中使用的證據［9］。大數據證據屬于哪一類證據？目前學界有“電子數據說”“鑒定意見說”“勘驗筆錄說”“書證說”“獨立證據說”等各類學說；其中支持“獨立證據說”的觀點較為主流。上述學說往往是通過分析大數據證據與其他證據特征的異同而進行劃分，并沒有對其背后的原理進行深入論述［10］。大數據證據既無法歸于現有的證據種類之中，其作為獨立的證據種類也缺乏足夠的理論支撐。《中華人民共和國刑事訴訟法》規定的8種證據類型具有一定的封閉性，將大數據證據排除在外。法官難以接受大數據證據的獨立價值。例如，在“王某受賄案”中，裁判要旨明確指出，“偵查機關在立案之前對被告人所作的調查筆錄，不符合法律規定的證據種類，不得作為訴訟證據使用”③。不屬于法定證據種類，導致大數據證據無法在司法實踐中作為證據使用；同時大數據證據缺乏獨立的證據能力，難以擺脫對其他法定證據的依賴。實踐中大數據證據的依附使用通常有三類轉化形態：作為鑒定意見使用、作為偵破案件說明材料使用及直接轉化為傳統證據使用［11］。大數據證據的三種轉化形態在轉化過程中容易受主客觀因素的影響，有違司法公正，難以體現其獨立的證明價值。

（二）大數據證據存在技術漏洞

大數據證據作為現代科學技術作用于司法實踐的結果，在使用過程中存在技術漏洞，包括數據算法技術的偏見性及數據收集的無邊界性。這種技術漏洞給大數據證據的適用帶來了障礙。第一，數據算法技術的偏見性導致大數據證據適用困難。大數據證據通過對海量數據運算分析，與以人的主觀分析為主的傳統證據相比，更具有客觀性和準確性。然而大數據證據的算法技術是由人控制的，技術人員能夠將個人主觀價值以代碼形式編入運算程序，形成隱形價值偏見，給個人“需求”披上一層合理的外衣［12］。對于大數據的運算過程，學界將其比喻為“黑箱”，是指大數據運算過程如同在黑箱里不透明、不被人所知。這種主觀價值偏見在黑箱的保護下具有更高的隱蔽性和更大的破壞性。操作人員將個人主觀價值以代碼形式潛伏到大數據證據中，極易對法官的決策造成影響，形成數據算法技術上的漏洞。同時算法的“黑箱”也與法律決策的“透明性”要求相沖突［13］。第二，數據收集的無邊界給大數據證據的適用帶來障礙。在對大數據偵查的規制程序上，如何通過程序來保障公民基本權利免于大數據收集行為的不當干預是亟待解決的問題［14］。大數據收集和程序運算過程具有很高的技術隱蔽性，公民的權益很容易受到損害。大數據證據收集過程涉及第三方數據信息或者被告人的其他合法隱私。在大數據證據取證過程中，數據收集的無邊界性增加了侵犯公民個人隱私的可能性。這一技術漏洞會使大數據證據有偏離司法公正的風險。

（三）大數據證據易被法官消極對待

大數據證據的高度專業性超出法官的審查能力。數據的提取、固定以及處理模型的構建均需借助專業知識［15］，而審判人員往往不具備專業知識，難以全面審查證據的合法性和證明力。在實踐中，司法人員對大數據證據了解不夠深入，傾向于將大數據證據作為電子數據進行審查。如果大數據證據和傳統證據產生沖突，法官往往傾向于選擇傳統證據，而排斥使用大數據證據。在我國法官責任終身負責制度下④，法官承擔風險的能力較弱，選擇自身不熟知的大數據證據意味著增加錯案的風險，法官對大數據證據易產生抵觸情緒。大數據證據的易修改性也增加了其被抵制的可能性。在借助數據分析技術得出大數據報告的過程中，數據如果來源于國家建立的數據庫，那么其權威性尚有保障；若來源于第三方數據庫，其真實性則無法保障。例如，如果大數據源于公共交通道路的監控錄像，因其具有嚴格的提取、查閱和增刪記錄，權威性較強；但私人移動設備無意間拍到的畫面，其修改和增刪具有隨意性，權威性較弱。現階段并沒有明確的法律規范要求偵查機關對數據進行詳細披露或者公開其數據分析的過程，在獲取海量數據過程中，偵查機關會疏于對數據的來源進行合法性審查。這導致大數據證據的合法性和權威性不足而容易被法官消極對待。

（四）控辯雙方對大數據證據的質證能力存有差距

公權力機關和辯方在技術、資源及權力等方面存在較大差距，存在“數據傾倒”“黑箱效應”等問題［16］，導致辯方缺乏質證能力。第一，“數據傾倒”是在大數據證據質證過程中，控方將海量數據全盤托出而不顧及對方質證能力的行為。海量的資金流水、圖片文字或視頻數據往往能達到數TB的容量，掌握前沿運算技術的公權力機關可以從中提取有用信息，而缺乏專業知識的辯方則難以分析海量數據并對其進行有效質證。第二，大數據證據提取的核心在于運算技術，而技術是不透明的，如同在黑箱中運行，外界不可知。源代碼是大數據證據生成的程序起始，其可靠性和準確性決定著大數據證據的真實性［17］，因此，域外學者主張將源代碼作為證據質證的焦點［18］；但是，源代碼往往涉及商業秘密等權益，以此為由拒絕披露的訴求也能得到法院支持。對以源代碼為核心的大數據技術的質證將難以實現，外界無法得知大數據證據的形成過程。第三，大數據證據自身的濃厚科技色彩會導致法官消極對待質證程序。比如，在“楊某盜竊案”中，辯方稱人臉對比數據結果未達到100%，認為該大數據證據證明能力不足；控方對此并未提出有說服力的證據，法官則直接以視頻中人臉清晰、對比度高達96%為理由確認其為被告人⑤。96%的概率在實踐中會當作必然結果來看待，其原因在于大數據技術的科技色彩使我們疏于對小概率事件的質疑，法官內心傾向于對大數據證據的信任。我國刑事訴訟強調法官的自由心證，控辯雙方質證的目的在于爭取法官的內心確信，大數據證據容易使法官在做出自由心證時更傾向于相信控方。在數字司法背景下，控方作為國家權力機關，能夠調動國家資源通過技術手段獲取大數據證據，但辯方對技術手段的掌握能力弱，無法及時獲取大數據證據。雙方技術能力的差距導致控方對大數據證據的質證能力與控方出現難以逾越的鴻溝。

三、刑事大數據證據使用目前存在問題的主要原因分析

大數據證據之所以存在諸多問題，背后的原因比較復雜，但其中四點原因較為清晰：偵查機關對大數據技術的掌控具有優勢、“相關性”取代了“因果性”成為證明力強弱的標準、司法人員對大數據證據持有不同觀點及律師群體對大數據證據缺乏積極接納的態度。

（一）偵查機關對大數據技術的掌控具有比較優勢

偵查機關在刑事訴訟領域對大數據技術的“壟斷性”掌握帶來了風險。虛擬化、網絡化已經成為當前社會的特征，很多司法活動在技術層面都突破了物理空間限制，凸顯了虛擬化和數字化的特征。信息網絡犯罪頻發的現狀使傳統偵查手段很難奏效，面對大量的數據資源，偵查人員僅憑人力難以梳理歸類，從中找到精確證據的難度系數倍增。算法“黑箱”和取證的無界性可能導致算法的偏見性和侵犯公民隱私，但技術不完善并非必然導致損害結果。偵查機關作為使用大數據技術的主體，其行為傾向決定了技術漏洞帶來的結果是否具有危害性。偵查機關在使用大數據技術過程中若缺乏監督則會產生技術濫用風險。算法偏見的原因在于技術人員的主觀價值偏見。與此同時，在大數據證據的調取過程中，技術手段的過度使用、數據信息的過度收集是侵犯公民隱私的主要原因。偵查機關有專業的技術部門、技術人員和數據資源，具有比較優勢。因此，在數字司法活動內部運行中，偵查機關對大數據技術的“壟斷性”掌控可能打破公檢法三部門之間的平衡。技術漏洞所導致的結果本質上可以歸結于偵查機關的權力缺乏有效制約。公、檢、法三機關在大數據時代有地位失衡的風險，會對審判中心模式造成沖擊。

（二）“相關性”取代“因果性”成為大數據證據證明力強弱的判斷標準

大數據證據的證明力以相關性為主，而傳統證據需要以因果性來展示其證明力，這種改變是導致法官抵制心理和辯方質證困難的主要原因。大數據證據是以數據為基礎，層層關聯運算，最終得出高度蓋然性的分析結果，其中的因果推進關系錯綜復雜，難以適用傳統的因果性證明規則。因果關系包括主觀和客觀的交織判斷，而大數據證據的因果關系數量龐大、關聯復雜，行為主體無法在主觀上對因果關系進行充分判斷。因此，證明大數據證據與待證事實之間的關聯性，需要堅持相關性而非因果性的證明標準。在大數據證據和待證事實之間，無法得出確定結果而僅具有高度相關性，這與傳統的高度精確性證明標準沖突［19］。高度的相關性證明規則打破了“因為A所以B”的思維定勢，判斷主體無法忽視低概率事件發生的可能性，不能徹底排除合理懷疑。小概率事件一旦發生，會直接導致對待證事實的錯誤判斷因而產生冤假錯案；同時不能排除合理懷疑也會導致證明標準的降低，從而使證明標準從“確實、充分”變為“相關、充分”。這對有技術支撐的偵查機關和檢察機關而言，更容易提高大數據證據的證明力；對辯方而言，這將難以完成對相關性的否定，導致庭審質證困難。

（三）司法人員對大數據證據存在不同態度

司法人員對大數據證據存在內心抵制或盲目信任的傾向，這將增加辯方質證的難度。數據證據本身的運算技術難以被普通公民所理解，部分專業人員也無法解釋其中復雜的邏輯。當下司法工作人員沒有全面掌握大數據證據的相關知識，僅靠輔助人員的幫助遠遠不能滿足工作要求。大數據證據所需要的邏輯運算非日常經驗思維所能接受，“應當性”的法學思維也使大數據證據難在短時間內被接受。大數據證據運算過程具有復雜性，尤其是涉及“黑箱效應”的部分內容會導致司法人員陷入“知其然而不知所以然”的狀態。由此產生的結果是司法人員對大數據證據的態度發生轉變。這通常表現為兩種情況：其一，司法人員因缺乏專業知識而產生抵觸情緒，消極運用大數據證據；其二，盡管對大數據證據認識仍不到位，可是其本身具有濃厚的科學屬性會導致司法人員盲目信任。這兩種情況都會增加庭審質證的難度。

（四）律師群體對大數據資源缺乏積極接納的態度

當下，案件的移送方式往往伴隨著電子介質，尤其是網絡信息類犯罪案件涉及的各種數據能夠達到TB級的體量。對公訴機關而言，海量數據意味著取證便利和證據優勢；對辯方而言，卻成為審查負擔和質證不能。這與辯方缺乏對大數據資源的可視化處理能力有關。律師群體對大數據資源缺乏敏感性。被追訴人是刑事案件的核心，在調查取證階段往往處于羈押狀態，對案件進展缺乏了解；在審判階段也往往缺乏專業法律知識，難以充分維護自身合法權益。因此，辯護職責通常由具備專業法律知識并經過系統培訓的律師擔任。作為不可或缺的一方訴訟主體，辯護律師應盡職盡責地完成有效辯護。目前律師群體存在只看數據報告而忽視報告形成過程、僅粗略瀏覽數據資源而缺乏細致審查、僅被動審查大數據證據而缺少主動求證等問題。律師群體缺乏對大數據證據積極接納的主動性，難以在行動上提高對大數據的可視化掌控能力。

四、刑事大數據證據規則的構建

大數據證據之所以存在多重適用困境，是因為大數據證據的取證規范和使用規范不明確。我國刑事訴訟大數據證據規則體系的建設應當重點完善大數據證據的取證規范和適用規范。應完善大數據證據的程序審查規則、建立大數據證據的證明力補強規則、形成大數據證據質證中心模式、強化大數據證據預防犯罪的功能。

（一）構建大數據證據審查規則

構建大數據證據審查規則可以突破司法人員缺乏專業知識背景的困境，解決偵查機關對大數據技術“壟斷性”掌控的問題。證據的審查判斷是訴訟的核心。審判中心主義要得以落實，最重要的是實現審判階段對證據審查的決斷權［20］。在數字司法下，需要構建完善的大數據證據審查規則來保障法官對證據審查的決斷權。目前，學界對大數據證據審查方式的研究集中于其合法性、關聯性及真實性等方面。有學者提出，對大數據證據應給予嚴格的程序規制，將大數據證據的外觀處理公開化，保證整個運算過程的公開透明，并以此設置程序性制裁措施［21］。現有成果從多角度研究大數據證據的價值，如針對大數據證據事實“凍結”的證據固定方法［22］，對數據收集、儲存和應用的全過程進行備案，在審查時進行數據的交叉驗證和清洗，且注意保護原始儲存介質［23］。大數據證據易出現問題的部分主要是底層數據資源的合法性和運算過程的可靠性。因此，從程序層面審查大數據證據，能夠為完善審查體系提供新的方向。大數據證據的程序審查可以從三個方面入手。一是取證程序的合法性。司法機關審查數據調取過程的合法性和數據庫的權威性，以保障底層數據資源的可靠性。二是取證過程中在涉及私人合法權益時是否履行了告知程序。司法機關通過審查告知程序可以判斷大數據證據取證過程是否存在瑕疵。三是瑕疵證據是否有合法可行的補正程序。司法機關審查決定瑕疵大數據證據能否補正，是對司法機關自由裁量權的擴張和對偵查機關大數據取證手段的制約。大數據證據的程序審查能夠平衡偵查機關對大數據技術的“壟斷性”優勢，為司法機關提供更多了解大數據證據并判斷其真實性的機會。大數據證據的程序審查能夠賦予司法機關更多裁量權，對偵查權力也能夠予以嚴格規制。司法機關和偵查機關在權力上的一擴一縮可以彌補雙方地位的失衡。同時，審查取證程序的合法性也能降低大數據證據肆意侵犯他人合法權益、損害司法公正的可能性。

（二）建立大數據證據證明力補強規則

大數據證據證明力補強規則是參照口供補強規則，通過其他證據材料印證大數據證據的數據來源合法性與數據算法的合理性，保證大數據證據能發揮證明價值。與傳統證據相比，大數據證據本身具有獨特的優勢和較強的證明力，唯有承認大數據證據的證據屬性并將其列為獨立的證據種類才能充分發揮大數據分析報告在刑事訴訟中的價值［24］。與鑒定意見相比，大數據證據的分析過程是通過運算技術將海量數據進行比對，而鑒定意見是專業人員對相關痕跡進行對照；鑒定意見是待證事實與相關信息的比對，而大數據證據則是將待證事實與海量信息進行比對；鑒定意見只能說明待證事實與線索信息的符合性，大數據證據在證明線索信息匹配性的同時，也排除了其他信息的干擾。因此，盡管二者都是在某些事實基礎之上主觀制造出的派生證據［25］，但大數據證據的證明力要強于鑒定意見。在大數據證據的各種理論學說中，持“證據方法說”的學者認為，刑事案件中的大數據證據主要被用于偵查破案線索、補強言辭證據、彈劾被告辯解以及印證性的間接證據等方面［26］。申言之，大數據證據相關性所包含的復雜因果關系難以被厘清，獨立證明案件事實無法形成證據的邏輯閉環，不能達到證據“確實、充分”的標準。所以，大數據證據要在刑事訴訟中發揮證明價值，需要借助其他證據解決數據來源的合法性及數據算法的合理性問題，進而保障大數據證據能夠發揮較強證明力。數據來源的合法性主要是保障數據的來源正當且符合比例原則，不能以侵犯其他合法權益為代價。數據算法的合理性要求算法客觀準確，技術操作人員不具有主觀惡意，要有其他證據進行佐證。參照口供補強規則的內容，口供需要其他證據進行印證，以增強其證明力，其原因是口供的主觀性強，法官需要其他證據印證以增強其可信度。大數據證據同樣面臨法官無法充分了解其內容的困境，盡管其具有較強的證明力，可是其合理性難以保證。建立大數據證據的證明力補強規則，以其他證據保證大數據證據來源的合法性及算法分析的合理性，能夠強化大數據證據的可信度，也能夠印證大數據證據的真實性。

（三）形成大數據證據的質證中心模式

“刑事訴訟通常被認為保護與國家相沖突的個人權利。”［27］對于公權力機關在大數據應用中的優勢地位，我們應重新考量辯方的權利保障［28］。質證中心模式強調法庭審判要注重對大數據證據的質證，通過更長準備時間和多種質證方式發揮質證作用，為辯方質證權利提供保障，同時激發辯護律師對大數據證據的探索精神。應強化專家輔助人的作用。專家輔助人參與訴訟目的是為公訴方或當事人提供技術性服務［29］。控方在提供數據證據時，提倡辯方聘請科技人員作為專家輔助人進行質證，雙方對數據證據的爭議點進行攻防，其過程由法官主導，雙方對各自的意見進行演示、說明，最終說服法官。對數據證據的分析從法官理解轉移到控辯雙方的說明，能夠解決法官專業知識不足的問題。控辯雙方尋求專業人員的幫助，可以降低法官的壓力，促使法官接受大數據證據，并作出科學理性的判斷。以控辯質證為中心，雙方專業人員對大數據證據的說明，能降低法官對大數據證據的審查難度和壓力，也會對最終的質證結果產生影響；同時，在專業人士的支持下，律師能夠不被大數據的專業性所困擾，專注于分析對辯方有利的大數據信息，立足大數據證據的原件，結合案件爭議焦點，以體系化思維討論大數據證據的真實性［30］。在全面審查的基礎上，律師通過質疑大數據證據的完整性與關聯性來否定大數據證據證明力，可以提高辯方的質證能力。比如，有學者提出，律師群體應關注和研究隨案移送的數據，從中甄別和發現更多的案件事實以形成辯護方案，這是數據時代提供給中國律師群體的一串金鑰匙［31］。

（四）發揮大數據證據預防犯罪的功能

大數據證據發揮預防功能可以提高其在司法實踐中的影響力，推動立法進程。數字司法背景下，數字支付和網絡資金流轉已成為資金主要流通方式，網絡經濟犯罪成為經濟犯罪的重要部分，無論是犯罪手段還是犯罪所得的轉移都與數據密切關聯。從犯罪手段角度看，信息網絡犯罪的手段呈現多樣化發展的態勢；從犯罪所得角度看，涉案資金數量巨大，資金關系復雜，辦案需要層層剝繭、追溯資金的來源和去向。面對復雜的資金數據，依靠人工難以完成梳理;對新型網絡犯罪，傳統偵查手段難以達到目的。這就決定了數據偵查模式的必要性。目前刑事立案標準十分嚴格，要求有犯罪事實、需要追究刑事責任才可以立案；立案后才能夠開展偵查，該流程符合刑事訴訟的程序規定，但容易導致證據和財產流失。大數據的興起，在改變犯罪模式的同時，也推動了偵查手段的全面革新。先立案再偵查的模式僅僅能起到打擊犯罪的作用，反而失去數據技術的預防功能。偵查機關借助大數據技術，在立案前就可以得到有關犯罪的情報信息和證據，可將犯罪扼殺于預備階段，從而達到保護公共利益和節約司法資源的目的。我們一方面要通過構建大數據證據的程序審查規則防止數據偵查的過度使用，另一方面也要允許數據偵查在規則監督下的合理、機動使用［32］。這能突顯大數據技術的重要性，推動大數據證據取得法定證據資格的立法進程。

結語

大數據證據的高度專業性在實踐中給法律職業人員帶來諸多難題，但迎難而上是新時代法律人不可或缺的素養。完善大數據證據的取證規則和適用規范、建立大數據證據適用規則體系，能夠為司法實踐難題提供可行的解決路徑。在取證方面，構建程序審查規則能夠限制非法取證行為，避免偵查機關權力隱性擴大。在大數據證據適用規則方面，建立大數據證據的證明力補強規則有助于發揮大數據證據的使用價值；強化大數據證據的預防功能有助于推動大數據證據取得法定證據資格的立法進程；大數據證據質證中心模式能夠提高律師群體對大數據的敏感性，解決辯方質證不能的難題，并減輕法官審查壓力。大數據證據適用規則的構建可以避免大數據證據使用過程中的違法現象，使其能夠在規則約束下發揮作用。大數據證據將隨著科學技術的發展而不斷變化，新的大數據證據規則和證據審查規則體系將不斷出現，大數據證據作為證據領域的“富礦”有深入研究的必要。

注釋：

①參見中共中央、國務院聯合發布的《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》總論部分。

②陳某某故意傷害案詳見新疆維吾爾自治區烏魯木齊市中級人民法院（2020）新01刑初45號刑事判決書。

③王某受賄案詳見貴州省高級人民法院（2014）黔高刑二終字第7號刑事判決書。

④2015年9月21日最高人民法院頒布的《關于完善人民法院司法責任制的若干意見》第25條規定：“法官應當對其履行審判職責的行為承擔責任，在職責范圍內對辦案質量終身負責。”

⑤楊某盜竊案詳見臺州市椒江區人民法院判決書（2020）浙1002刑初467號。

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責任編輯：曲崇明