综述 | 量刑自由裁量权的边界·全国青年刑法学者系列讲座第二季之六

《刑事法判解》由北京大学法学院主办，陈兴良教授任主编，车浩教授任执行主编，人民法院出版社发行。刊物关注刑事司法领域的实务问题，诚邀学界和实务界同仁赐稿。

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主讲人：吴雨豪（北京大学国际法学院助理教授）

与谈人：石经海（西南政法大学法学院教授）

姜涛（华东政法大学刑事法学院教授）

劳佳琦（北京师范大学刑事法律科学研究院副教授）

主持人：何荣功（《法学评论》编辑）

2022年5月19日，第二季“全国青年刑法学者在线讲座”之六《量刑自由裁量权的边界：集体经验、个体决策与偏差识别》顺利开讲。本次讲座由北京大学国际法学院吴雨豪老师担任主讲人，西南政法大学法学院石经海教授、华东政法大学刑事法学院姜涛教授、北京师范大学刑事法律科学研究院劳佳琦副教授担任与谈人，由《法学评论》编辑何荣功教授担任主持人。本场讲座共吸引超五千人次在线收看。

主持人何荣功教授首先简述了讲座主题的背景，并对主讲人和与谈人作了介绍。

（何荣功教授主持讲座）

一、吴雨豪老师主讲

主讲人吴雨豪老师以英文俗语“hanging judge（绞刑法官）”为引，通过Isaac Charles Parker和Choor Singh两位“绞刑法官”从重判罚的立场表现，揭示了裁判者的个人价值倾向对判罚结果的影响。由此引出本次讲座的主题：如何对法官自由裁量权进行合理规制？

第一部分：如何识别自由裁量权所导致的量刑偏差？以何种方法定义“合理限度”？

吴老师认为，一个合理的刑罚裁量体系应当在赋予法官自由裁量权的前提下，将个人因素导致的量刑偏差控制在合理限度内。要实现这个目标，必须做到两个前置性的要件。一方面，量刑规范化的要求使得我们必须对特定量刑主体的量刑行为做出评价，从而在不同法官的量刑结果中识别出异常现象。另一方面，由于我们上面所说的刑罚个别化和自由裁量权的问题，我们又需要对这种识别和纠偏的尺度把握得不能过于苛刻，因此我们需要为个体量刑决策的额偏差赋予一定的“容忍度”。

同时，由于量刑决策具有实践理性的特点，需要我们不能纯粹依靠法律推理的方式对量刑行为做出评价，转而需要运用法官量刑的集体经验这样一种对实践规律的总结，以之作为参考系，去衡量法官个体的决策行为。

第二部分：作为参照系的集体经验

在量刑集体经验的构建过程中，吴老师认为，一个完整的量刑集体经验应当包括两个部分：（1）通过一般化的量刑模型，测量出在量刑大样本下，控制了所有量刑情节之后，法官集体的量刑均值。而这一量刑均值将作为量刑集体经验的基准；（2）在量刑模型中加入法官个体决策的因素，计算出每一位法官相对于集体经验均值的偏差值，并由此得到关于所有法官个体决策的量刑分布。

通过构建上述的量刑经验，一方面我们可以将每一位法官的量刑结果与法官群体的集体经验均值进行对比，计算出个体决策相对于集体经验的量刑偏离值，从而实现了描述量刑的客观基准。另一方面，我们又能够从所有法官个体决策的分布中，获得这种偏离是否严重的信息，并最终作为自由裁量权是否超过合理限度的判断依据。

关于这一量刑自由裁量权的规制方案，吴老师又补充了三点内容加以说明。

第一，法官自由裁量权的评价应当建立在尽可能排除个案差异的基础之上。幸运的是，统计学的发展为这种比较提供了可能。第二，集体经验与个体决策之间存在整体与个体的辩证关系。把个体放在整体进行比较，进而得出评价个体的结论，在社会科学中具有广泛的应用。第三，通过“实然”的集体经验评价“实然”的个体决策，不但符合“同案同判”的价值诉求，同时也体现了对法官集体智慧的充分运用。

第三部分：研究假设与检验方法

基于以集体经验评价个体决策的思路，吴老师分别从宏观和微观层面提出假设，并通过选取样本、设置变量、引入统计模型加以检验。

在假设检验方面，本研究从宏观到微观构建起三个假设：（1）如果法官的个人因素是影响量刑的重要因素，那么，“案件由谁来审理”这一要素将能解释个案之间一部分的量刑差异；（2）如果某一法官量刑越靠近法官集体量刑分布的某一极端，则意味着该法官个人因素对量刑结果影响更可能超过合理的边界；（3）如果法官在不同罪名之间的偏离模式具有稳定性，则该法官个人因素对量刑的影响更有纠偏的必要。 

在样本选择和变量设置为上，本研究一方面需要划定一个相对“同质化”的法官集体作为偏差识别的参照系，另一方面需要涵盖不同罪名的刑事案件，以此检验由自由裁量权产生的量刑偏差是否具有稳定性。在提取裁判文书网上公布的所有的北京市基层法院在2014-2020年审理的五类刑事案件——盗窃、诈骗、故意伤害、抢劫和交通肇事罪的裁判文书之后，研究团队提取被告人获得的量刑结果作为因变量，提取主审法官作为自变量，以及各罪的量刑情节作为控制变量。

在统计方法上，首先，多层线性模型能够通过组内相关系数计算法官个体对量刑差异产生影响。其次，多元线性回归模型能够在控制可能影响量刑情节之后，测算出每个法官相对于基准法官的量刑偏离值。

第四部分：量刑差异的宏观解构与量刑偏差的微观识别

基于上述统计方法，吴老师分别呈现了宏观层面和微观层面的实证发现结果。在宏观层面，第一，“案件由谁来审理”能够解释相当一部分的案件的量刑差异，法官自由裁量权对量刑结果的影响幅度值得重视。第二，由法官个体导致的量刑差异的幅度在不同刑事案件之间呈现差异性。其中，法官个体之间量刑差异在交通肇事罪最小，而在故意伤害罪中最大。一种可能的解释是，在故意伤害罪中，还存在大量的缺乏客观标准的法定和酌定情节。而这些情节的存在给法官在量刑自由裁量权的充分发挥提供了空间。

在利用计算机软件计算出每一位法官在特定案件类型中相对于集体经验均值的量刑偏离值之后，微观方面的研究发现：在所有的案件类型中，法官的量刑偏离值均符合“类正态分布”。这验证了之前的理论假设。因此，在量刑自由裁量权的规制中，我们需要在将目光聚焦于那些量刑畸重或者畸轻的少数的法官，而对大多数量刑决策在集体经验附近浮动的法官的自由裁量权采取肯定和宽容的态度。

同时，实证研究还发现，有少部分法官在多个罪名中均出现了量刑偏差，相对于前者仅在单一案件类型中产生量刑偏差的法官，后者法官刑罚裁量的偏差行为具有普遍性，因此对其量刑自由裁量权的规制更有必要。

第五部分：大数据时代下量刑自由裁量权的规制

吴老师认为，上述实证规制路径可以无障碍地应用于其他任何地区。因此，本研究与其说是对北京市量刑实证研究的一个发现，不如说是想通过这样一个实例去论述，在量刑行为的规制过程中，如何运用大数据和人工智能，完成对量刑自由裁量权的合理制衡。

由于以往我们的司法实务界大都是以量刑指导意见或者地方性的量刑实施细则的方式去实现这一目标。但是，这样一种“一刀切”方法忽视了罪名与罪名，法官与法官之间的差异性。本文的研究对量刑自由裁量权的制衡采取的是一种“个别化”的方案：量刑自由裁量权的规制将目光聚焦于特定罪名的刑罚裁量和特定法官的量刑偏差识别，只有当法官集体在某一案件类型内的量刑差异达到警戒值，或者法官个人的量刑偏差超过合理限度时，对量刑自由裁量权的规制才有必要；反之，我们则将予以法官的量刑决策充分的尊重。

上述规制方案包括 “数据提取—算法应用—结论参考”的过程。这样一种规制方案具有高效、相对准确和公正的优势，但是也可能存在特定的风险，因此必须通过“算法的程序控制”这一理念加以控制。具体到量刑自由裁量权规制的情形，这种控制包括：（1）需要专门关注量刑自由裁量规制所依据的裁判文书的质量；（2）在具体模型的选择上，监督者必须及时公开其所依据算法，从而使得统计学者、法学者以及实务工作者能够对算法的科学性和准确性做出适时的评估；（3）在算法的具体运用上，需要对其评价的结果持有谨慎的态度。算法可以作为监督量刑自由裁量权、评价法官量刑行为的决策参考，但不应当成为唯一依据；（4）法官作为刑罚裁量的主体，必须对其量刑行为受到算法监督这一事实知情并随时可以提出异议。

（吴雨豪老师主讲）

二、与谈环节

（一）石经海教授与谈

石经海教授认为，吴雨豪老师聚焦于量刑的经验研究难能可贵，并从研究主题的学术价值、问题的复杂性和难度、成果的应用前景三个方面对吴老师的研究给予了高度评价，同时提出了可供进一步思考的视角：

第一，何为量刑自由裁量权？这一界定关系到量刑如何规范化，以及规范了什么、多大程度规范化的问题，而对量刑自由裁量权的行使也必须回到事实和法律规定上。此外，量刑偏差和量刑自由裁量权的关系也有待厘清。

第二，何为量刑？量刑规范化值得肯定，但这不意味着简单加减的量刑数量化，相反，如何纳入刑法目的和功能、刑事政策等诸多价值评价才是量刑最核心的实质问题。

第三，如何理解和对待量刑偏差？个体的量刑偏差应被容忍，但量刑偏差和量刑个别化的关系是什么？定罪针对犯罪行为，而量刑针对的是犯罪人，因此应采取何种标准界定量刑偏差，有待进一步讨论。

第四，个案判决的因素千差万别，如何论证集体经验作为量刑偏差评价标准的合理性？

第五，判例法国家不像制定法国家那样规定了罪状、法定刑，因此以量刑指导意见的形式解决这一立法问题。而受罪刑法定主义约束，制定法国家若要在刑法之外制定出司法法，恐怕面临困难。

（石经海教授与谈）

（二）姜涛教授与谈

首先，姜涛教授对吴老师研究成果的突破性价值予以肯定。其一，在量刑规范化改革中，如何在赋予法官自由裁量权的前提下，将量刑偏差控制在合理限度内，确实是理论和实务要解决的问题。其二，实务通常倾向于衡平，理论则坚守原则和规则，报告论文尝试找到统计学意义上的一般规律，对靠近集体经验量刑的法官的自由裁量权采取肯定和尊重的态度，而对量刑显著偏离集体经验的法官的量刑决策进行识别并纠正其偏差，弥合了理论研究与量刑实践的鸿沟。其三，法学理论有必要借助实证研究，以消除刑法改革的工具主义影响，克服法教义学可能存在的认知偏差。

随后，姜涛老师指出，量刑规范化要避免是一种病态的两极分化，一方面是无限个人英雄主义的出现，另一方面是各种形式的内婚式社群主义的诞生。借助算法对集体经验的探索是打开量刑黑箱的钥匙，也可以成为法官量刑过程中的”强势”根据。在国内外的司法改革实践中，基于大数据和算法技术的量刑辅助系统大有可为，但不能以加重法官负担或剥夺自由裁量权为前提。

最后，姜涛老师分享了他的思考。第一，在认罪认罚从宽处罚背景下，过往个案判决能否成为未来量刑的依据。第二，在实证研究中，如何将关系、人情等影响量刑的不正当因素排除样本范围？此外，本次报告的研究成果将对人民法院量刑指导意见的完善提出何种意见？在量刑辅助系统的研发上，报告人有何未来计划？如何在量刑个别化和量刑偏差之间作出合理划分？姜涛老师也提出了进一步的疑问。

（姜涛教授与谈）

（三）劳佳琦副教授与谈

劳佳琦副教授认为，吴老师的研究从理论上来说开创了国内量刑实证研究的新范式，从实践上来看重塑和校准了量刑规范化改革的制度愿景，还提供了一条颇具操作性的实现路径。她从问题意识、研究设计和阅读门槛三个方面评价了本次报告：

第一，法律实证研究的灵魂在于问题意识和实证思维，纷繁复杂的具体方法与统计工具只是皮囊。在关注到量刑规范化与法官自由裁量权二律背反现象后，吴老师在研究开始时提出了两个基础性问题：第一，如何识别自由裁量权所导致的量刑偏差；第二，以何种方法定义“合理限度”。这两个问题抓住了平衡量刑规范化与法官自由裁量权的关键。敏锐突出的问题意识奠定了整个研究的高度。

第二，除了提出好问题之外，实证研究是否成功还需要对研究问题进行恰当的操作化，需要从问题出发，从问题到假设，从假设到模型，一步一步地落地。研究设计是否严谨合理，研究方法选择是否恰当，样本选取是否科学有代表性，都非常见功力。本次报告整体的研究设计采取了“通过集体经验规制个体决策” 的基本思路，借鉴了社会科学研究领域通过衡量个体在整体中的相对位置，从而得出评价结论的做法，提出一个完整的量刑集体经验的建构应当同时包括对量刑实践中均值的测量和对个体决策离散程度的呈现。在这样一个框架下，吴老师分别从宏观层面和微观层面提出了3个层层递进的假设。针对每一个假设，吴老师又选择了非常精妙的方法去检验。不复杂但是很有针对性，有四两拨千斤的效果，呈现出行家里手的风采。

第三，本次报告是一个经典出色的实证研究，但是对于大部分线上观众来说未必好懂，因为其中充斥着很多社会研究方法的专用术语、统计学的专有名词等等，这些对于法学院的老师同学都是比较陌生的。实证研究类的文章存在一定阅读门槛，希望未来更多法学院的师生能够接受实证研究训练，共同推动国内实证研究领域的发展。

最后，劳佳琦老师提出了她对本次研究的进一步期待，期待报告人未来在当前的定量研究成果基础上进一步纳入质性研究，采取混合研究的方法进一步完善现有的算法规制路径。

（劳佳琦副教授与谈）

三、交流互动

在答疑环节，吴雨豪老师针对与谈内容以及观众提出的疑问作了积极回应与解答。

临近尾声，主持人何荣功教授以一个“新”字作为本场讲座的总结，并对主讲人的精彩报告和与谈人的评议表示感谢。他提到，吴雨豪老师作为90后新人，对量刑自由裁量权问题进行的知识论和方法论上的新思考，彰显了年轻学者的学术新形象，也反映了我们国家刑法学的新发展新进步。

（综述人：王振硕）