2022年6月21日 來源：防爆云平臺--防爆產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)平臺 防爆空調(diào) 防爆電氣 防爆電機 防爆風機 防爆通訊 瀏覽 1749 次 評論 0 次
北京大學法學院教授白建軍
今年年初，全國檢察長（擴大）會議強調(diào)，要增強大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略思維，運用大數(shù)據(jù)助力法律監(jiān)督“本”的提升和“質(zhì)”的嬗變。檢察大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，是檢察機關(guān)深入學習貫徹習近平法治思想和習近平總書記關(guān)于網(wǎng)絡(luò)強國、數(shù)字中國的重要論述，貫徹新發(fā)展理念、適應信息化時代新趨勢的重要舉措，是檢察機關(guān)科學行使檢察權(quán)的重要內(nèi)涵之一，有利于促進強化法律監(jiān)督手段，提升法律監(jiān)督實效，助推國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化。
? 第一，全面、完整的檢察大數(shù)據(jù)是科學行使檢察權(quán)、提升法律監(jiān)督質(zhì)效的先決條件。檢察大數(shù)據(jù)的全面、完整，就是基于檢察數(shù)據(jù)的全樣本踐行檢察大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。這個意義上的檢察大數(shù)據(jù)，在數(shù)量上要大，大到司法案例數(shù)據(jù)全樣本；在內(nèi)容上要全，全到涵蓋實體、程序的全部內(nèi)容。大數(shù)據(jù)概念的核心就在于全樣本，是全景觀察。樣本意識說到底就是證據(jù)意識，大數(shù)據(jù)分析說到底就是從樣本數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律性認識和決策依據(jù)的過程。應當承認，個別事例也是真實的，但個別事例隨時可能遭遇反例，以其作為證據(jù)演繹理論，很可能只能是一種意見、猜想，無法作為規(guī)律性認識，更無法以此指導大規(guī)模實踐。在統(tǒng)計學上，個例可能處在正態(tài)分布中的任何一個位置上，既可能碰巧代表大量同類案件的集中趨勢，也可能遠離均值。殘缺、人為裁剪、篩選的部分數(shù)據(jù)，將嚴重阻礙檢察大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的落地。因為，法律監(jiān)督其實就是監(jiān)督者與被監(jiān)督者之間的博弈。信息不全，對于被監(jiān)督者來說是信息優(yōu)勢，而對于監(jiān)督者來說則是信息困境。所以，從源頭上拓寬司法大數(shù)據(jù)的供給，是科學行使法律監(jiān)督權(quán)的第一步。
? 第二，基于司法大數(shù)據(jù)全樣本，建立“小但書”數(shù)據(jù)庫，以提高指導性案例的科學性。最高檢已經(jīng)發(fā)布了三十六批指導性案例，可以引入大數(shù)據(jù)思維，豐富指導性案例的篩選視角，提高案例指導建議的可操作性。例如，搶劫罪往往被認為是暴力當場奪取他人財物的行為。然而，對大數(shù)據(jù)中篩選出變更罪名樣本進行觀察就會發(fā)現(xiàn)，發(fā)生在一定沖突背景中的暴力當場取財行為，卻不被認定為搶劫罪。例如，某被告人因購買的推土機質(zhì)量不合格，偶遇來自同一地方的推土機推銷商，便以暴力手段逼迫其“賠償損失”。被害人因其產(chǎn)品確屬拼裝機而懼怕對方報警，當場交付了財物。對此，有觀點認為構(gòu)成搶劫罪，有觀點認為構(gòu)成敲詐勒索罪。類似發(fā)生在一定沖突背景下的當場暴力取財，往往沒有按搶劫罪定罪。據(jù)此可以認為，所謂搶劫罪，通常是指沒有明顯前因后果的當場暴力劫取他人財物的行為。通過大數(shù)據(jù)挖掘出這類搶劫罪認定的補充性判斷，盡管法律對此沒有明文規(guī)定，在許多刑法教科書或理論文章中也鮮有提及，卻能為司法實踐準確定罪提供有益指導。
這種從變更罪名大樣本中提取共性以發(fā)現(xiàn)某些否定性特稱判斷的方法，稱為小但書法。從邏輯學規(guī)則來看，“小但書”只是特稱判斷而非全稱判斷。所以，“小但書”具有某種或然的性質(zhì)，只是說“某些”“有的”案件事實“很可能”不屬于某種犯罪。然而，當?shù)贸瞿硞€特稱判斷所觀察的司法案例多到接近甚至幾乎等于所有案例時，據(jù)此處理案件出現(xiàn)失誤的機會也就接近于零。這就是為什么形式邏輯的方法可以同大數(shù)據(jù)研究方法相結(jié)合的原因。據(jù)此，建議檢察機關(guān)指導性案例的制作除了說明何種情形構(gòu)成何種犯罪外，也應基于司法大數(shù)據(jù)的挖掘梳理，建立自己的常見罪名“小但書”數(shù)據(jù)庫，以豐富指導性案例的形式和內(nèi)容。
? 第三，基于司法大數(shù)據(jù)全樣本，建立常見犯罪量刑預測數(shù)據(jù)庫，以提高量刑建議的可靠性和說服力。檢察機關(guān)對構(gòu)成犯罪的案件提出確定刑量刑建議，是檢察權(quán)行使的重要內(nèi)容。而提出高質(zhì)量量刑建議的前提是依法對具體案情作出比較客觀的量刑預測?；诳茖W客觀的量刑預測，加上一定的刑事政策考量，才可能提出令人信服的量刑建議。問題是，如何綜合不同案件事實和各種量刑情節(jié)預測可能的量刑結(jié)果？難點之一是，盡管司法機關(guān)出臺了量刑規(guī)范化指導意見，對許多量刑情節(jié)的量刑幅度作出了比較詳盡的規(guī)定，但當一個案件有數(shù)個量刑情節(jié)時，數(shù)個情節(jié)便有多種可能的組合。以交通肇事罪為例，相關(guān)的法定量刑情節(jié)至少有：致死人數(shù)，重傷人數(shù)，負事故全部責任、主要責任還是同等責任，財產(chǎn)損失大小，行為人是否逃逸，以及有關(guān)的刑法總則量刑情節(jié)。理論上，即使不考慮酌定情節(jié)，交通肇事罪法定量刑情節(jié)在具體案件中就會有較多種可能的排列組合。而法律只能對單個情節(jié)從輕、減輕或者從重、加重處罰及其幅度、范圍作出規(guī)定，不可能對每種情節(jié)組合如何量刑均作出具體規(guī)定。這時，面對這么多可能的組合，司法人員也只能大概估算量刑結(jié)果。如果基于司法大數(shù)據(jù)全樣本建立常見犯罪量刑預測數(shù)據(jù)庫，無疑會提高量刑建議的科學性。
我們曾以交通肇事罪全樣本為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以該罪法定情節(jié)為自變量，以刑期為因變量進行回歸分析，得到交通肇事罪刑期與法定情節(jié)之間關(guān)系的統(tǒng)計模型，并在此基礎(chǔ)上對模型進行優(yōu)化處理。有了這一模型，將任何一個未決案件的實際情節(jié)依次代入模型，便可得到該案的預測刑期。既然交通肇事罪可以實現(xiàn)量刑確定性的量化描述與預測，對于其他多情節(jié)犯罪也應當可以嘗試類似建模。實際上，如果將上述模型中交通肇事罪的特有情節(jié)替換為其他某種犯罪的法定情節(jié)，如是否入戶搶劫、盜竊數(shù)額、是否故意殺人既遂等等，便可基于相應犯罪的量刑大樣本進行建模和量刑預測。大數(shù)據(jù)量刑預測的法治意義絕不僅限于提高辦案效率，還可能提高量刑建議的公正性，實現(xiàn)同案同判。
? 第四，結(jié)合具體檢察業(yè)務(wù)開發(fā)各類算法模型，也是檢察大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的必然要求。與檢察業(yè)務(wù)有關(guān)的算法模型至少有兩類：一類是基于海量真實經(jīng)驗數(shù)據(jù)計算而來的模型，如上述量刑預測模型，以及犯罪實際狀況的評估模型等等。另一類就是基于大量司法專家、學者的集體智慧編制的算法模型。公平公正是檢察監(jiān)督權(quán)行使的基本要求。然而，即使在法律、司法解釋日趨完善的今天，仍然可能存在人情案、關(guān)系案。尤其是對新型檢察業(yè)務(wù)而言，既無具體的法律規(guī)定，也無成熟的實踐經(jīng)驗，只有相關(guān)政策導向。這時，同案不同處理的可能性就會增加。對此，在實施檢察大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略背景下，研發(fā)相應的算法模型，既是檢察權(quán)行使公正性的要求，也與檢察權(quán)行使的科學性要求相符。
比如，涉案企業(yè)合規(guī)改革試點工作是新時期檢察機關(guān)推出的重點改革舉措。2021年4月，最高檢發(fā)布了《關(guān)于開展企業(yè)合規(guī)改革試點工作方案》，啟動了第二期企業(yè)合規(guī)改革試點工作。企業(yè)涉嫌觸犯刑法后，如何在依法打擊刑事犯罪的同時，促進經(jīng)濟發(fā)展、保護民營企業(yè)，目前還沒有成熟完善的法律規(guī)定和統(tǒng)一的判斷標準。在這方面，我們已經(jīng)著手探索編制企業(yè)刑事合規(guī)的指數(shù)模型。該指數(shù)模型力求彰顯兩個基本原則：一是法治原則，即涉案企業(yè)涉嫌犯罪事實本身的性質(zhì)、嚴重程度在指數(shù)模型中必須被分配足夠大的權(quán)重系數(shù)。否則，不論事情大小，一律“一合了之”，有悖法治的統(tǒng)一性和嚴肅性。二是保護原則，即根據(jù)涉案企業(yè)事前事后依法合規(guī)整改的制度安排、實施情況、實施效果，盡可能控制、減緩企業(yè)因觸犯刑法給企業(yè)生存、經(jīng)營帶來的負面影響，保護企業(yè)正當權(quán)益，積極促進社會經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展。要實現(xiàn)這兩個原則的統(tǒng)一且具有可操作性，就需要一種綜合的量化算法模型：“合規(guī)指數(shù)=100-刑事風險合規(guī)風險”。按照該模型，一個涉案企業(yè)的刑事風險越大，犯罪事實越嚴重，則指數(shù)得分越低；合規(guī)風險越低，整改效果越好，則指數(shù)得分越高。最終，將根據(jù)企業(yè)的指數(shù)總得分，考慮如何處理。我們采用德爾菲法，經(jīng)過幾輪反復修正，得到專家們對各項風險權(quán)重大小專業(yè)意見的平均值，再結(jié)合相關(guān)罪名量刑大樣本的統(tǒng)計結(jié)果，最終確定指數(shù)模型。這類集法治原則、政策導向和實際操作為一身的指數(shù)模型，既能為檢察機關(guān)涉案企業(yè)合規(guī)工作提供統(tǒng)一的量化標準、尺度，又能減少治理成本，進一步提升國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化。
（檢察日報）
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