撰文:何漢葳(本所研究助技師)、范耕維(東華法律系助理教授)、陳冠廷(政大法學院博士班、本所獎補助生)
一、緣起:2024年4月23日,憲法法庭針對死刑是否違憲的問題召開了言詞辯論。在本所法實證研究資料中心(下稱本中心)主任蘇彥圖積極鼓勵和支持下,本中心也申請並遞交了
法庭之友意見書 (另開新視窗),期望以實證研究的方式探討近十幾年來法院在做「生死之辯」的量刑決定時有無恣意的問題。我們相信,不論是贊成或反對死刑,都有理由關注這個問題。而要討論決定是否恣意,我們可以從判決結果有沒有一些可疑現象,來推敲判決的過程是否受到非預期的影響而可能有恣意。
二、因此,我們觀察了2013年開始,所有因為故意殺人而至少被判過一次死刑或無期徒刑,並且在2024年3月前已經定讞的有罪判決(我們主要是觀察這些判決最後一次的量刑決定)。我們希望觀察這些判決整體而言有沒有出現一些讓人覺得有恣意可能的可疑現象。在這個範圍內,我們總共看了336個法官宣告的量刑決定(有時候一個人會被宣告很多次死刑,如鄭捷)。
三、我們的判準是:
要證明不恣意,那就不應出現「案件特徵類似,但獲得的量刑結果有較大落差」的這種狀況 。
四、怎麼判斷案件特徵相似?我們參考司法院給法官們在審判殺人罪時可參酌的量刑系統、以及司法院、國內外專家學者們認為在做這些殺人罪的量刑時可能需要參酌的事項,總共設計出了149個小題,來記錄法院判決如何描繪這些案件。這些小問題包含了犯罪情狀(如是否預謀、是否隨機殺人、被害者被砍幾刀、中幾槍、是否被性侵、是否棄屍),以及被告的一些個人特徵(如學歷、工作經驗、被家暴經驗、有沒有人格障礙、精神病或情緒障礙)與犯罪後的表現(如是否自首、是否表達歉意、是否獲家屬諒解)。
五、我們的目標是:希望藉由這些小題目,試圖標舉出每一個案件的特徵,藉此衡量這些案件之間是否相似(即彼此的遠近關係),並且觀察這些比較近似的案件是否在量刑結果也不會相去甚遠。這種遠近關係的判斷,在需要考慮的小題較少時,或許還很直覺。好比說,只考慮「有無自首」時,可將案件分成有/沒有自首的兩群,並以此判斷說有自首的案件跟沒有自首的案件在這個維度上並不相似(亦即:疏遠)。而如果同時考慮「有無自首」及「有無道歉」時,因考慮的題目增加,情況就比較複雜(此時為二維,分成四個象限):「(1)有自首有道歉、(2)有自首無道歉、(3)無自首有道歉、(4)無自首無道歉」,並以此判斷案件之間是相似或相異。但,只考慮這樣的特徵並不充分,所以我們的目標是一口氣從149個維度(149種情狀)來通盤地思考這336個案件是否相似。而這樣的問題,除非你腦袋開了雷達或天線,否則應該無法直接用「看」或用「想」的就得到答案。
六、好在,統計學日新月異,發展出的新方法可以幫助我們。這種方法的基本想法是:如果在149個維度中看不出來,那麽讓資料在不失真的情況下將原本在高維度的遠近(相似)關係投射到二維,是不是就可以看出來了。這各概念通稱為降維(Dimension Reduction,降維的方法很多,我們使用的是UMAP)。透過降維,就可以看看這些案件是否相似—在高維度中較相似(距離較近)者,在二維的圖上會被畫在一起、彼此靠近、形成clusters/pattern;而在高維度不相似者,在畫面上就會被分得比較散。一個較理想、較不分散的示例,請見圖1。
圖1 Results of logistic PCA,本圖引用自:Han-Wei Ho et al., Machine-Learning Methods, in Cambridge Handbook of Comparative Law 177, 190 (Figure 10.3 Lowerleft)
七、現在,就來看圖吧。圖2是只先考慮犯罪情狀的90個因子所畫出來的圖。圖2中,除鄭捷的4個死刑宣告刑自成一格聚在一塊之外,其餘的死刑宣告刑多與無期徒刑較為相似,進而「比鄰而居」。如圖2的翁仁賢與彭建源,便與一部分的無期徒刑、甚至有期徒刑相近,而比鄰地坐落於該處。因此,犯罪情狀上有所相似的案件們,並未獲得相似量刑結果─這似乎與我們認為不恣意的狀況有所差距。
八、但上述論斷或許還需要斟酌。由於最終被宣告無期徒刑的案件,可能在犯罪情狀的特徵與死刑案件頗為相似,但最後基於犯罪行為人相關因子而獲判無期徒刑。因此,或許精確的提問是:這些與死刑宣告刑比鄰、被認為與死刑頗為相似的無期徒刑宣告刑,是否多為法院明白認可的兩公約中的「最嚴重犯罪」(the most serious crime);或反過來說,這些死刑案件的附近,是否有出現法院明白認可「非屬最嚴重犯罪」之案件?
九、圖2中可看到,確實在畫面當中,存在著幾個圍繞著「非屬最嚴重犯罪」之案件的「淨土區域」─這些「非屬最嚴重犯罪」案件比較聚集之處(例如畫面右上方的一小群,以及畫面最左上方的部分觀察值),通常也不太會出現死刑這樣極端的結果。不過離開淨土區域後,便可看到不少被認為死刑的觀察值與「非屬最嚴重犯罪」之案件,甚至是有期徒刑比鄰。如圖中的翁仁賢、彭建源,或邱合成、沈文賓等觀察值附近,仍存在和「非屬最嚴重犯罪」之案件雜處的現象。整體而言,從法院系統的整體量刑趨勢來看,在某部份的案件中對量刑結果的變異性(variation)仍控制地相對較佳(也就是前文所稱的淨土區域)。但總結來說,根據圖2,當犯罪情狀的特徵相似時,判決中的量刑結果並未相似。
十、不過,法院的量刑不只犯罪情狀,也必須考量被告個人相關的因子以及犯後態度後通盤考量;因此尚不適合在此階段就做出恣意與否的定論,而必須進入下一部份的討論。
圖2 以犯罪情狀變數所呈現的宣告刑關係
◎說明:法院明確提及最嚴重犯罪者為紅色;明確指出非最嚴重犯罪者為綠色;無提及者為灰色。
圖 3 包含所有量刑因子的變數所呈現之宣告刑關係
◎說明:法院明確提及最嚴重犯罪者為紅色;明確指出非最嚴重犯罪者為綠色;無提及者為灰色。
十一、與圖2僅考量犯罪情狀不同,圖3將包含被告特徵與犯後態度在內共計149個變數通通納入後所繪製,也包含行為人的身心狀況此種目前較被關注的因子。可以看到,畫面一大區塊(畫面中間偏左區域,略為較下方一帶),都沒有死刑的觀察值,因此在這區塊中並無出現死刑與自由刑、甚至也沒有「最嚴重犯罪」與「非最嚴重犯罪」案件的交錯。而在這塊「淨土」外,則又可觀察到死刑和「非最嚴重犯罪」之案件甚至是和有期徒刑相鄰的狀況。
十二、或許有幾點可討論。一般而言,跟被告有關的特徵,總被懷疑是造成法院量刑恣意的根源:因為這些特徵往往跟「教化可能性」這樣一個難以操作的概念聯繫。圖3中可以看到,存在一個面積不小的淨土區(畫面中間偏左區域,略為較下方一帶)。或許可以說,即便考量了犯罪行為人相關的因子,依然有很大一部分的案件會被獨立出來─在這個區塊裡面中的案件特徵相似,也大多不會是被法院認是最嚴重犯罪(有資格判死刑的案件),也不會有直接被判死刑的狀況。所以,在這一塊淨土區域中,相似特徵的案件,確實獲得了比較相似的量刑結果(或者說:量刑結果的落差沒有太超過)。而出了淨土區域,依然存在死刑與「非屬最嚴重犯罪」案件、甚至是有期徒刑相鄰的現象。
十三、所以我們的發現如下:(一)法院的生死之辯量刑,仍有部分區塊可形成穩定的模式,可遠離於較為嚴厲之量刑結果。換言之,法院在通盤考慮了行為人與犯罪情狀相關的因子後,至少可在部分案件中維持一個相對穩定的模式,不會有量刑結果差距太大的狀況。(二)但是,我們最關注的死刑案件並不會落在此區。與死刑案件在特徵上相似的其他案件(也就是圖3在死刑案件周邊的點點),依然存在「非屬最嚴重犯罪」之案件以及有期徒刑(如翁仁賢、彭建源、黃麟凱、邱合成等死刑案件附近都可以看到)。按照本文對於恣意所設下的判準,初步(prima facie)而言,似乎缺乏較明確的證據可以認定法院在「生死之辯」的量刑中不存在恣意。
◎我們撰寫意見書的過程中,受益於張永健、黃丞儀及蘇彥圖三位師友的寶貴意見交流和建議,在此一併感謝。
◎法庭之友意見書全文:
https://cons.judicial.gov.tw/download/download.aspx?id=468940 (另開新視窗)
下篇請見︰
https://www.iias.sinica.edu.tw/blog_post/1677 (另開新視窗)
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