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行政级别、身份性质与我国受贿罪的量刑差异
作者:王剑波 来源:《政法论坛》2018年第1期 发布时间:2020年10月28日 点击数:

  引言:级别身份的不同是否会导致量刑差异?

  2013年,习近平总书记在十八届中央纪委二次全会上指出,“不论什么人,不论其职务多高,只要触犯了党纪国法,都要受到严肃追究和严厉惩处……要坚持‘老虎’、‘苍蝇’一起打”。①随后,从中央到地方都持续掀起了打虎拍蝇的反腐风暴,一批问题官员纷纷落马受审。社会公众在围观案件庭审过程的同时,对落马官员涉嫌受贿犯罪的量刑问题投入了更多的关注。

  第一,不同行政级别的受贿罪犯罪主体的量刑问题引发了民众的质疑。受贿罪是典型的身份犯,受贿罪犯罪主体必须具有国家工作人员的特定身份,而国家工作人员又都具有高低不同的行政级别。近年来,随着反腐力度的不断加大,不管是“老虎”还是“苍蝇”,都被拍落在地。然而,民众在为反腐成果“点赞”的同时,却对部分受贿案件的量刑结果产生了质疑。例如,2013年,原铁道部部长刘志军因受贿被判处死缓。判决一出,就有民众在微博上发声:郑筱萸与刘志军,一副部一正部,郑受贿649万余元,刘受贿6460万余元;结果呢,副部死刑,正部死缓?②又如,2015年,原江西省副省长姚木根因受贿2302万余元被判处有期徒刑13年。判决之后,有民众在博客上做了如下对比:“苍蝇”颜某(某县副科级副局长兼国企老总)贪污受贿256万元,不足“老虎”姚木根受贿金额的零头,可他却要比姚木根多蹲两年大牢。③总之,通过比较不同受贿犯罪的量刑结果,有民众甚至形成了这样的认识:腐败成本与官阶成反比,官位越高,腐败的成本越低。④那么,受贿罪量刑的轻重是否真的与犯罪人犯案前的行政级别有关,是否真的如有些民众所言,行政级别越高,判刑越轻?

  第二,不同身份性质的受贿罪犯罪主体的量刑问题引发了媒体的关注。根据我国刑法第93条的规定,国家工作人员包括两类:一类是国家机关中从事公务的人员,亦称国家机关工作人员;另一类是以国家工作人员论者,亦称准国家工作人员。而准国家工作人员又可分为三类:一是国有公司、企业、事业单位、人民团体中从事公务的人员;二是国家机关、国有公司、企业、事业单位委派到非国有公司、企业、事业单位、社会团体从事公务的人员;三是其他依照法律从事公务的人员,如协助乡镇人民政府、街道办事处从事行政管理工作的村民委员会、居民委员会等农村和城市基层组织人员。近年来,随着反腐范围的持续扩张,越来越多的国企高管等准国家工作人员因涉腐走入公众视线。对此,有媒体提出:同样级别的官员和国企高管受贿,判刑标准有何不同?有法律实务专家回答:官员量刑还需要考虑职务行为的廉洁性,而国企高管更多的是经济犯罪,说白了就是官场上和商场上的受贿是不一样的,官员量刑肯定会更严格一些。⑤那么,受贿罪量刑的轻重是否真的与犯罪人犯案前的身份性质有关,是否真的如部分专家所言,从政比从商量刑更重?

  综上所述,司法机关是否会因受贿人身份特征(包括行政级别和身份性质)的不同,而做出具有明显差异的量刑结果?事实上,民众大多是基于自身所具备的法律常识,对受贿个案是否存在行政级别上的量刑差异作出的判断,这种判断主要建立在加减受贿数额与刑罚量的基础之上,而不是来自于对具体案情的详细分析;而部分专家对受贿罪是否存在身份性质上的量刑差异的认识,也只是来自于对刑事法理论的表层分析,这种分析更多地是依赖经验,而不是来自于对整体量刑状况的科学研究。简言之,仅仅依据个案比较和理论分析,来评判受贿罪的量刑是否因受贿人曾经级别身份的不同而存在显著差异,是欠缺说服力的。有鉴于此,运用科学的研究方法,厘清行政级别、身份性质与受贿罪量刑差异之间的关系,对于有效杜绝受贿罪惩罚力度上的“行政级别差异”,正确认识受贿罪惩罚力度上的“身份性质差异”,具有重要意义。

  一、检验身份特征影响量刑差异的方法

  如何科学判断身份特征对量刑差异的影响?对国内外已有研究成果进行详细梳理和分析,将有助于对该问题的回答。

  (一)美国检验身份特征影响量刑差异的方法评述

  在美国,早在20世纪中期,人们就有了这样的看法:犯罪人身份特征的不同,是影响量刑差异的一个重要因素,黑人等少数种族犯罪人和社会经济地位较低的犯罪人,通常会遭受更为严厉的刑罚惩罚。⑥对此,社会学、犯罪学等领域的专家学者从两方面进行了验证:一是用黑人等少数种族犯罪和白人犯罪数据来检验种族因素对量刑差异的影响;二是用白领犯罪和普通的街头犯罪数据来验证社会经济地位因素对量刑差异的影响。主要研究内容、方法和结论如下:

  第一,20世纪中至80年代末,即联邦量刑指南出台前。⑦受当时的研究手段所限,不少学者在研究身份影响量刑差异问题时,并未控制相关的法律变量,而只是进行了简单的数据比较分析,因而所得结论各异,且难以令人信服。主要研究成果有:(1)种族因素的影响。虽然有研究认为种族因素与量刑结果之间的关系非常微弱,但一系列比较有特色、有影响的实证研究还是确证了种族偏见在量刑中的存在。Myers参考劳动经济学文献设计了余值区分法,验证了种族因素对量刑的轻重程度具有显著影响,即与犯同等罪行的白人相比,黑人犯罪人的服刑期平均要多出5个月。⑧Bowers、Baldus、Gross等构建了各有特色的指数方法,通过模型控制可观察到的相关变量后,多元回归分析结果显示:当杀人案件的被害人是白人而非黑人时,犯罪人被判处死刑的可能性更大。⑨(2)社会经济地位因素的影响。尽管有研究认为犯罪人的社会经济地位状况对量刑结果具有重要影响,但一系列比较有影响的实证研究却否定了这一结论。Hagan、Nagel等从十个联邦地区法院收集了超过六千例的犯罪数据,并将其二分为欺诈、侵吞、贿赂等白领犯罪以及盗窃、谋杀、强奸、抢劫等普通的街头犯罪,通过模型控制与犯罪行为和犯罪人有关的变量后,发现除一个地区外,多元回归分析结果并未支持白领犯罪量刑优于普通犯罪量刑的假设。⑩

  第二,20世纪80年代末至21世纪初,即联邦量刑指南的强制适用期。(11)随着统计技术的进步,越来越多的学者开始运用多元回归模型,在控制相关的法律变量后,对身份影响量刑差异问题进行实证定量分析。主要研究成果有:(1)种族因素的影响。虽然量刑指南在一定程度上消减了量刑差异,但一系列重要的研究成果还是确证了种族偏见对量刑结果具有显著影响。Albonetti使用tobit模型的分析结果显示:在控制法律变量和处理变量后,法官对黑人等少数种族犯罪人判处了明显更为严厉的刑罚。(12)Spohn回顾检验了之前的40例实证研究结果,得出结论:种族因素确实在当代的量刑决定中发挥了重要作用,即与犯同等罪行的白人相比,黑人和西班牙裔犯罪人更可能被判入狱,在某些地区甚至会被判处更长的刑罚。(13)Steffensmeier、Demuth用probit回归分析了是否做出监禁的决定,用OLS回归分析了决定监禁的长度,发现种族因素对量刑结果有小到中度的影响,它最有利于白人而不利于西班牙裔犯罪人,黑人犯罪人则处于中间位置。(14)(2)社会经济地位因素的影响。有学者运用新的研究手段,对社会经济地位因素与量刑结果的关系问题进行了比较有影响的系列研究。Albonetti运用了结构方程模型、法律—科层量刑模型等新的研究方法,对之前数名学者使用过的白领犯罪数据进行了检验分析,结果显示:犯罪人在社会分层体系中所处的位置,其所具有的在刑事司法体系之外的社会和经济资源,在量刑过程中会转化成一种优势,这种优势会带来更为轻缓的刑罚。(15)

  第三,21世纪初至今,即联邦量刑指南的参考适用期。(16)越来越多的学者开始反思之前研究所用定量分析方法存在的缺陷,并加以改进,这使得研究成果的精度越来越高,虽然研究所得结论仍不完全一致,但却更容易为人们所接受。主要研究成果有:(1)种族因素的影响。不少学者认识到如果样本质量不高、验证范围过窄,可能导致无法观察到对量刑结果有重要影响的一些因素,进而得出具有误导性的结论,因而提升了样本质量、拓展了研究范围,结果依然确证了种族因素对量刑结果具有显著影响。Alesina等使用了数千件案例,并逐个补充完善了案件信息,构建了以死刑案件改判率来检测死刑量刑中是否存在种族差异的模型,最后的检验结果确证了美国死刑判决中种族偏见的存在,即一审时对于杀害白人的少数族群,法院的处刑更为严厉。(17)Sutton、Kutateladze等认为已有文献大多将实证研究范围局限于法官最后的量刑决定阶段,而忽视了逮捕、起诉等案件早期处理决定对最终量刑结果的影响,这样得出的结论不够精确,因而构建了多元回归模型检验了种族因素在整个刑事程序中的累积效应,结果显示:与白人犯罪人相比,黑人和拉美裔犯罪人承担着累积的不利后果。(18)(2)社会经济地位因素的影响。不少学者认识到量刑指南实施后的量刑实践已经有了很大改变,基于陈旧数据的实证分析可能会得出与当前实践不符的研究结论,因而使用了新的样本数据,结果依然确证了社会经济地位因素对量刑结果具有显著影响。Maddan从联邦量刑委员会提供的包括犯罪人年度收入的数据中,选取了分属白领犯罪与普通犯罪的两个典型罪名——侵吞和偷车,并分别运用了logistic回归和OLS回归,对两罪是否被判处监禁以及被判监禁的长度进行了比较分析,结果显示:白领罪犯比普通犯罪获得了更为宽大的处理,即偷车受到监禁的几率比侵吞高4倍,且一旦入狱,偷车犯罪人的刑期平均比侵吞犯罪人多5个月。(19)

  由上可知,不同族群、不同群体所拥有的犯罪特性不尽相同,一般而言,黑人族群和经济社会地位较低群体中的暴力犯罪率,要高于白人族群和经济社会地位较高群体,因而在研究他们之间的量刑差异问题时,必须进行必要的变量控制。上述研究成果尽管各有缺陷,但在研究量刑差异问题时,非常注重对实证分析方法的运用,特别是在通过多元回归模型控制相关的变量后,检验身份特征对量刑差异的影响,值得参考和借鉴。

  (二)我国检验身份特征影响量刑差异的方法评述

  量刑差异是世界各国普遍存在的问题,我国也不例外。为了消减量刑差异,我国学界进行了长期不懈的努力。例如,早在20世纪80年代末,就有学者以盗窃罪和故意杀人罪为例,综合采用常规摸底调查、专家判断和计量模型测试法,确证了量刑差异在我国司法实践中的客观存在,并提出了建立全国统一的电脑辅助量刑专家系统,以消减量刑差异的设想[1](P.151);进入新世纪后,伴随着电脑技术的进步,有学者甚至开发出了《中国刑法辅助量刑系统》,试图克服量刑差异[2](P.4)。又如,在20世纪90年代末,就有学者开始呼吁要在法学研究中全面引入实证分析,且开始尝试运用现代统计技术,对量刑问题进行定量分析[3][4],并在之后的十余年时间里,基于大样本对量刑实践进行了细致的经验研究和量化分析[5](P.174)。这些成果为大数据时代研究和消减量刑差异问题提供了重要参考和借鉴。

  那么,我国学界对身份特征影响量刑差异问题的研究进展如何?从已有文献来看,学界对该问题的研究并不多,具体主要从以下两方面展开:

  第一,分析了我国司法实践中因身份差异而导致的“量刑歧视”问题。有研究对诉讼领域发生的歧视性案件进行了梳理和分析,并总结了刑事诉讼中量刑歧视的具体形式,即我国的量刑歧视集中在以下几个方面:户籍歧视、地域歧视、年龄歧视、性别歧视、对有前科劣迹者的歧视、对平头百姓犯罪的歧视等[6]。另有研究对全国不同地区的缓刑适用数据进行了调查和分析,并揭示了其中隐含的对流动人口的量刑歧视问题,即全国法院普遍存在着对流动人口较少适用缓刑的状况,同一地区内流动人口与户籍人口适用缓刑的几率相差极大,流动人口的缓刑适用率要远远低于户籍人口[7][8]。

  第二,分析了我国司法实践中因职务身份而引发的“司法优待”现象。有研究从中国裁判文书网上随机抽取了24个地区34家法院共210份职务犯罪案件判决书,并以之为样本考察了职务犯罪的量刑结构分布情况,结果显示:我国职务犯罪量刑缓免刑适用率偏高,量刑结果总体上呈现轻缓化特点[9]。另有研究结合有关统计数据,通过对立案、起诉、审判、执行等各个环节的实证研究分析,得出如下结论:职务身份本是加重处罚的政策和立法理由,而在司法层面却出现了“司法从轻”的不正常现象[10]。

  上述成果为我国的量刑规范化改革提供了新的可供挖掘的视角,但也存在一些不足之处:一是研究内容过于宽泛,研究深度明显不够,只是论证了量刑差异的存在与身份的不同有关,而没有控制其他量刑影响因素,研究结论的说服力不强;二是理论预设过于理想,验证方法未能跟上,仅仅依赖个案的比较和简单的数据描述,而没有进行实证模型分析,研究结论的支撑力不足。

  (三)本文检验身份特征影响量刑差异的方法选择

  如何正确认知受贿人的身份特征(包括行政级别和身份性质)对量刑差异的影响?指导量刑实践是研究量刑问题的直接目的,而不了解量刑实践,也就不能真正认识到量刑实践中存在的问题,进而设计出解决的方案。因此,研究量刑问题必须从考察量刑实践着手。考察量刑实践的方法最为常见的有两种:一是案例比较法,即搜集真实案例,进行对比分析;二是数据分析法,即搜集完整数据,进行分析检验。但是,鉴于少数案例的对比分析结果难以推及到这些案例之外,而完整的量刑数据根本无法获取,因此,本研究拟综合运用上述两种方法。详言之,为正确认知身份特征对受贿罪量刑差异的影响,本研究将收集大量真实案例,并以之为样本提取相关数据,综合运用模型回归等多种定量分析方法进行检验。

  二、样本描述与回归模型

  本文从中国裁判文书网抽取了大量受贿罪判决书作为研究样本。详言之,2015年6月抽取样本时,网上公布的受贿罪判决书约有10000份,最终确定1341份作为研究样本,并从中提取了受贿犯罪人共计1400人。(20)关于样本数据的描述和回归模型的建立如下:

  第一,以受贿犯罪人的“身份特征”为核心自变量。(1)为了回应公众对“官大刑轻、官小刑重”的质疑,本研究拟依据“行政级别高低”对国家工作人员进行分类,但从样本案例中却无法准确判断出准国家工作人员的行政级别,不得已只能依据行政级别高低对国家机关工作人员进行了分类。(2)为了验证专家对“从商刑轻、从政刑重”的看法,本研究拟依据“身份性质不同”对准国家工作人员进行分类,但从样本案例中却无法精确判断出犯罪人到底是企业人员还是事业人员,不得已只能依据身份性质对准国家工作人员进行了概括性分类。(3)由于一些不具有国家工作人员身份的人(如受贿人的亲属等),也可成为受贿罪的共犯,本研究也将其作为了一类。综上,关于不同级别身份受贿犯罪人的具体量化方式为:“0="国家机关工作人员(乡科级及以下);1=国家机关工作人员(县处级);2=国家机关工作人员(厅局级);3=国家机关工作人员(省部级及以上);4=国有公司、企业、事业单位、人民团体中从事公务的人员;5=国家机关、国有公司、企业、事业单位委派到非国有公司、企业、事业单位、社会团体从事公务的人员;6=其他依照法律从事公务的人员;7=无国家工作人员身份的共犯。”

  第二,以受贿犯罪人的“主刑量刑结果”为因变量。在设计主刑量刑结果变量时,精确录入了受贿犯罪人被判处的刑期:(1)受贿罪的主刑量刑结果包括拘役、有期徒刑、无期徒刑和死刑。由于本研究所用定量分析方法更适用于有期徒刑,而将拘役、无期徒刑和死刑换算为有期徒刑的标准不好把握,不得已在回归模型中舍弃了对这三种刑罚的考察,具体涉及受贿犯罪人62人,由此,本研究所用样本涉及受贿犯罪人共计1338人。(2)考虑到样本中大量的受贿犯罪人被判处免予刑事处罚,而免予刑事处罚在一定程度上代表主刑量刑结果的数值是“0年”,所以,可以将免予刑事处罚纳入回归模型中。综上,关于不同级别身份受贿犯罪人主刑量刑结果的分布情况和组间描述性统计情况,如表1和表2所示:

  

  

  第三,以“受贿数额”为重要控制变量。由于不同级别身份受贿犯罪人之间的量刑差异,很有可能内生于受贿数额这一量刑基础事实的不同,因而在考察级别身份对受贿罪量刑差异的影响时,有必要对数额因素所导致的差异加以控制。在设计受贿数额变量时,精确录入了犯罪人受贿的具体金额,关于不同级别身份受贿犯罪人受贿数额的分布情况和组间描述性统计情况,如表3和表4所示:

  

  第四,以“量刑情节”为其他控制变量。由于不同级别身份受贿犯罪人之间的量刑差异,还有可能取决于法定与酌定量刑情节以及多功能处罚情节的不同,因而在考察级别身份对受贿罪量刑差异的影响时,有必要对情节因素所导致的差异加以控制。在设计量刑情节变量时,选取了所有能够在判决书中提取到的法定与酌定量刑情节以及多功能处罚情节,关于量刑情节的变量设置、不同级别身份受贿犯罪人量刑情节的分布情况和整体描述性统计情况,如表5和表6所示:

  

  第五,选取特定变量,以R软件为平台,对身份特征影响受贿罪量刑差异问题采用普通最小二乘法(OLS)运行如下两组模型:

  模型1:仅包括受贿犯罪人的级别身份,不做其他任何变量控制,用以反映样本中不同级别身份的受贿犯罪人之间在量刑上的客观差异情况。

  模型2:在模型1的基础上加入受贿数额、自首、坦白、立功、共犯、索贿、认罪、退赃、从轻、减轻、从重处罚变量,拟在控制数额与情节的差异后,考察不同级别身份的受贿犯罪人之间在量刑上是否真的存在显著差异。模型2试图回答受贿罪量刑差异是否可归因于数额和情节的差异。

  三、模型检验与主要发现

  下文依次展现了不同级别身份的受贿犯罪人在不同维度的量刑差异情况,详细验证过程与主要研究发现如下:

  (一)级别身份的不同与受贿罪量刑的客观差异

  不同级别身份的受贿犯罪人在量刑结果上是否存在客观差异?如果存在,这种量刑差异的程度有多大,是否具有统计学意义上的显著性,能否推及到样本之外?对此,下文拟通过回归模型予以验证,为之后的比较分析打下基础。

  1.级别身份的不同影响受贿罪量刑差异的模型检验

  选取受贿犯罪人的身份特征,不做其他任何变量控制,构建模型1(分别以不同身份特征为参照组的一组模型),目的是通过回归分析的方法,来观察不同级别身份犯罪人之间在量刑上的客观差异情况。表7是模型1的回归分析结果。

  

  表7显示,全样本范围内不同级别身份犯罪人之间在量刑上存在差异,且部分差异非常显著,以身份特征0为参照组时为例,具体回归结果如下:

  第一,身份特征6的平均量刑幅度显著低于身份特征0。对于身份特征6,量刑结果对应的回归系数为负数,表明该种身份在受贿罪的量刑上低于身份特征0,低出的平均幅度为1.2571年。而且,身份特征6对应的p值小于0.05,表明该身份在受贿罪的量刑上显著低于身份特征0,该结果能够推及到样本之外。

  第二,身份特征1、2、3、4、7的平均量刑幅度显著高于身份特征0。对于身份特征1、2、3、4、5、7,量刑结果对应的回归系数均为正数,表明这六种身份在受贿罪的量刑上均高于身份特征0,高出的平均幅度分别为3.0676年、5.8857年、7.4929年、0.9054年、0.2706年、2.6459年。其中,身份特征1、2、3、4、7对应的p值小于0.001,表明这五种身份在受贿罪的量刑上(非常)显著高于身份特征0,该结果能够推及到样本之外;身份特征5在受贿罪的量刑上虽然也高于身份特征0,但这种量刑差异在统计学意义上不具有显著性,并不能推及到样本之外(该种身份对应的p值大于0.05)。

  2.级别身份的不同影响受贿罪量刑差异的分析发现

  由表7可以证实,司法机关对不同身份特征的受贿犯罪人的量刑,的确存在大小不同的显著差异。但是,这里的“显著差异”并不意味着司法机关对受贿犯罪的惩处,真的会因犯罪人曾经行政级别和身份性质的不同而存在力度上的差异。这是因为能够影响到受贿罪量刑的因素有很多,既包括能够从样本案例中采集到的对量刑有重要影响的数额和情节因素,还包括无法从样本案例中观察到的其他可以影响到量刑的案内外因素;而且,这些能够影响到刑罚裁量的不同因素,在每一个受贿案件中的存在都不可能完全相同。例如,不同级别身份犯罪人受贿数额的均值从高到低依次是:身份特征3(265.5万)、身份特征7(210.4824万)、身份特征2(187.7714万)、身份特征1(89.3202万)、身份特征5(64.3908万)、身份特征4(54.234万)、身份特征0(31.2697万)、身份特征6(16.5973万)。又如,不同级别身份犯罪人自首情节的认定比例从高到低依次是:身份特征5(25,69.4%)、身份特征4(260,51.1%)、身份特征0(218,44.5%)、身份特征1(77,44.3%)、身份特征6(18,37.5%)、身份特征3(1,25.0%)、身份特征2(6,21.4%)、身份特征7(6,12.2%)。所以,不同级别身份的受贿犯罪人之间在量刑上存在显著差异,亦属正常。

  综上,由模型1的回归结果可知,不同行政级别和身份性质的受贿犯罪人之间在量刑上确实存在显著差异。但是,模型1仅考虑了身份特征与量刑幅度之间的关系,而没有控制对量刑有重要影响的数额和情节变量。所以,模型1的回归结果并不能说明身份特征与量刑幅度之间的真实关系,即司法机关对受贿犯罪的惩处,是否真的会因级别身份的不同而存在力度上的差异,尚无法确定。因此,下文将在模型2中控制数额和情节变量,消减相关变量对身份特征与量刑结果之间关系的干扰,以更精确地检测出身份特征对受贿罪量刑的影响程度。

  (二)数额情节的控制与受贿罪量刑的具体差异

  受贿数额是影响受贿罪量刑的基础事实,是确定受贿罪量刑起点的基本依据;法定与酌定量刑情节是影响受贿罪量刑的重要事实,是调节受贿罪量刑幅度的主要依据。但是,即使不同案件的受贿数额相同,法定与酌定量刑情节类似,也可能会因司法人员选择适用不同的处罚功能,而造成差异较大的量刑结果。因此,下文将在控制受贿数额、法定与酌定量刑情节和多功能处罚情节的差异之后,检验不同身份特征的受贿犯罪人之间在量刑上的具体差异情况。

  1.数额情节的控制影响受贿罪量刑差异的模型检验

  在模型1的基础上加入了数额与情节变量,构建模型2(分别以不同身份特征为参照组的一组模型),目的是在控制数额与情节的差异后,观察不同级别身份的受贿犯罪人之间在量刑上的差异情况。表8和表9是模型2的回归分析结果:

  

  

  表8和表9显示,控制数额与情节变量后,调整R方的数值由模型1的0.1035大幅提高到了0.7831,这表明数额与情节因素的加入,使模型对受贿罪量刑差异问题有了更为充分的解释。(21)具体回归结果如下:

  第一,控制数额与情节变量的差异后,不同级别身份的受贿犯罪人之间在量刑上仍然存在差异,且部分差异非常显著:(1)身份特征6的平均量刑幅度显著低于身份特征0、1、4。(2)身份特征7的平均量刑幅度显著低于身份特征0、1、2、4、5。

  第二,数额与大部分情节对受贿罪量刑具有显著影响:(1)受贿数额对主刑量刑结果具有显著影响,受贿数额每增加一个单位,(22)量刑结果平均增加2.0831年。(2)除索贿外,其他的法定与酌定量刑情节对主刑量刑结果具有显著影响,例如,没有自首情节的犯罪人比具有自首情节的犯罪人,主刑量刑结果平均重1.9121年。(3)从轻、减轻和从重处罚等变量对主刑量刑结果的影响各不相同。其中,从轻处罚进入模型后得出了与实际情况明显不符的回归结果;(23)从重处罚进入模型后其回归结果出现了缺失值;(24)减轻处罚对主刑量刑结果具有显著影响。

  2.数额情节的控制影响受贿罪量刑差异的分析发现

  对比模型1与模型2(以身份特征0为参照组时为例)的回归结果可知:

  第一,模型2在控制了数额和情节的差异后,大部分不同身份特征的受贿犯罪人之间的量刑差异都不再显著,这说明级别身份对受贿罪量刑差异的影响,在很大程度上可以由数额和情节的不同来解释。以影响受贿罪量刑的基础事实——受贿数额为例,由前文可知,受贿数额均值从高到低依次是:身份特征3>7>2>1>5>4>0>6。由模型1的回归结果可知,不同级别身份的犯罪人的平均量刑幅度从重到轻依次是:身份特征3>2>1>7>4>5>0>6。这基本上确证了受贿数额与量刑幅度的正相关关系,即通常数额大量刑重,数额小量刑轻。对此结果继续分析,不同级别身份的犯罪人的受贿数额均值高低差异很大,身份特征1、2、3、4的受贿数额均值要远远高于身份特征0,分别是身份特征0的2.86倍、6.05倍、8.49倍、1.73倍。所以,模型1在不控制受贿数额等变量的情况下,身份特征1、2、3、4的平均量刑幅度显著高于身份特征0;而当模型2控制了受贿数额等变量的差异后,身份特征1、2、3、4与身份特征0之间的量刑差异就不再显著了。可见,数额和情节的不同,是影响不同身份特征的受贿犯罪人之间的量刑差异的重要因素。

  第二,模型2在控制了数额和情节的差异后,个别不同身份特征的受贿犯罪人之间的量刑差异依然显著,这说明级别身份对受贿罪量刑差异的影响,不能完全归结于数额和情节的不同。仍以受贿数额为例,身份特征0和身份特征6在受贿数额均值上存在很大差异,即身份特征0的受贿数额均值是身份特征6的1.88倍。所以,模型1在不控制受贿数额等变量的情况下,身份特征6的平均量刑幅度显著低于身份特征0。那么,模型2在控制了受贿数额等变量的差异后,通常情况下身份特征6和身份特征0之间的量刑差异应该大幅降低,但实际情况并非如此。模型2的回归结果显示,身份特征6的平均量刑幅度仍然显著低于身份特征0。可见,数额和情节的不同,并不能完美地解释不同身份特征的犯罪人之间的量刑差异问题。

  第三,模型2在控制了数额和情节的差异后,个别不同身份特征的受贿犯罪人之间的量刑轻重居然实现了反转,这说明级别身份对受贿罪量刑差异的影响,受到了本研究未能从样本案例中采集到的其他案内外因素的重要影响。还以受贿数额为例,身份特征7和身份特征0在受贿数额均值上存在很大差异,即身份特征7的受贿数额均值是身份特征0的6.73倍。所以,模型1在不控制受贿数额等变量的情况下,身份特征7的平均量刑幅度显著高于身份特征0。那么,模型2在控制了受贿数额等变量的差异后,通常情况下身份特征7和身份特征0之间的量刑差异应该大幅降低,但实际情况并非如此。模型2的回归结果显示,身份特征7和身份特征0间的量刑轻重居然实现了反转,即身份特征7的平均量刑幅度由模型1中显著高于身份特征0,变为了显著低于身份特征0。可见,不同身份特征的犯罪人之间的量刑差异问题,只能由数额和情节之外的其他案内外量刑影响因素的不同来解释。

  四、研究结论

  (一)级别身份影响受贿罪量刑差异的程度有限

  第一,受贿犯罪人“行政级别”的高低,一定程度上并未导致受贿罪量刑差异的存在。控制重要的量刑影响因素,即在控制数额与情节的差异后,身份特征0(乡科级及以下国家机关工作人员)、身份特征1(县处级国家机关工作人员)、身份特征2(厅局级国家机关工作人员)、身份特征3(省部级及以上国家机关工作人员)之间在受贿罪的量刑上并不存在显著差异。当然,由于本研究无法从样本文书中准确判断出准国家工作人员的行政级别情况,即到底是乡科级、县处级还是厅局级、省部级等,因而,本文对行政级别因素影响受贿罪量刑问题的研究,有进一步拓展的必要。

  第二,受贿犯罪人“身份性质”的不同,一定程度上并未导致受贿罪量刑差异的存在。控制重要的量刑影响因素,即在控制数额与情节的差异后,身份特征0-3(国家机关工作人员)和身份特征4(国有公司、企业、事业单位、人民团体中从事公务的人员)、身份特征5(国家机关、国有公司、企业、事业单位委派到非国有公司、企业、事业单位、社会团体从事公务的人员)之间在受贿罪的量刑上并不存在显著差异。当然,由于本研究未能从样本文书中准确采集到准国家工作人员的身份性质状况,即到底是从商、从教还是从研、从医等,因而,本文对身份性质因素影响受贿罪量刑问题的研究,有进一步深化的必要。

  第三,受贿犯罪人“编外人员”的身份,一定程度上会影响到受贿罪量刑差异的存在。控制重要的量刑影响因素,即在控制数额与情节的差异后,身份特征6(其他依照法律从事公务的人员)在受贿罪的量刑上,显著低于身份特征0、1、4;而且,身份特征6在受贿罪的量刑上,虽然与身份特征2、3、5无显著差异,不能推及到样本之外,但在样本范围内,仍然低于身份特征2、3、5。原因何在?这很可能是受到了“编外人员”身份的影响。详言之,全样本范围内,身份特征6共有48人;其中,39人是村民委员会或居民委员会的组成人员,9人是国家机关或国有企事业单位的聘用人员。本研究虽然无法从样本文书中获得更多的信息,但在对司法人员进行访谈后发现,由于“两委”和“聘用”人员的身份较为特殊,即该类人员虽然在依照法律从事公务时“以国家工作人员论”,但本质上并不属于“国家工作人员”,不属于“体制内干部”,只能称之为“编外干部”;虽然做的是与“体制内干部”一样的工作,但却没有享受到同样的福利待遇。所以,有司法人员考虑到编内编外人员的工作和待遇差别,认为与“体制内干部”相比,编外人员受贿行为的社会危害性相对较低,因而在量刑时对身份特征6作出了相对较轻的处罚结果。

  第四,受贿犯罪人“亲朋好友”的身份,一定程度上会影响到受贿罪量刑差异的存在。控制重要的量刑影响因素,即在控制数额与情节的差异后,模型回归结果显示:身份特征7(无国家工作人员身份的共犯)在受贿罪的量刑上,显著低于身份特征0、1、2、4;而且,身份特征7在受贿罪的量刑上,虽然与身份特征3、5无显著差异,不能推及到样本之外,但在样本范围内,仍然低于身份特征3、5。原因何在?这很可能是受到了“亲朋好友”身份的影响。详言之,全样本范围内,身份特征7共有49人;其中,23人是受贿犯罪人的亲属,23人是受贿犯罪人的朋友,3人是受贿犯罪人的情人。本研究虽然无法从样本文书中获得更多的信息,但在对司法人员进行访谈后发现,由于共同受贿人间的关系密切,共同受贿行为的隐蔽性很强,共同受贿案件的侦破常常陷入僵局,为了寻找案件的突破口并保证案件办理的质量,有司法人员不得已运用了类似于辩诉交易的手段,即向共同受贿人承诺,只要其如实供述,就可以建议法庭对其或其亲朋好友适用较低幅度的刑罚。所以,虽然身份特征7的受贿数额均值远高于除身份特征3之外的其他身份犯罪人(每个共同犯罪人都要对共同的受贿数额承担刑事责任),但在量刑时对身份特征7仍然作出了幅度相对较大的从宽处罚。

  综上所述,就本文考察的量刑指标而言,不同行政级别和身份性质的受贿犯罪人之间的具体量刑差异并不大,即身份特征对受贿罪整体量刑的真实影响程度有限。既然事实如此,为何受贿案件的量刑结果又会引起多方的质疑?这是因为,一方面,受贿犯罪是权力犯罪,受贿犯罪人曾经是行使国家权力的官员,对落马官员如何量刑,社会公众一直以来都十分关注;另一方面,现行量刑模式的透明度不高,社会公众既无法从庭审中看到量刑的过程,亦无法从裁判文书中获取量刑的理由。总之,在现行量刑模式难以满足社会公众的要求和期待的情况下,对受贿案件量刑结果的质疑也就产生了。那么,应当如何消减这些质疑?

  (二)试点引入听证制度让受贿罪量刑公开透明

  所谓“疑虑止于公开,互信缘于透明”,为了避免社会公众可能产生的误解,建议试点部分受贿犯罪案件的“量刑听证”制度,通过多方参与量刑,增加量刑过程的公开度和透明度,让社会公众了解受贿罪量刑真相。具体适用的法律依据和范围规则可设计如下:

  第一,通过“试验性立法”,明确适用受贿罪量刑听证制度的法律依据。(1)目前引入受贿罪量刑听证制度欠缺明确的法律依据。如何将量刑纳入法庭审理程序?这是量刑规范化改革的一项重要课题。多年来,理论界倾向于参照英美法系国家将定罪与量刑程序完全分离的做法,建议在确定有罪后再启动独立的量刑听证程序[11][12]。实务部门则认为我国不具备将定罪与量刑程序分离的制度基础,贸然移植只能增加办案难度,降低诉讼效率,因而在我国现阶段应当建立相对独立的量刑程序[13]。2010年“两高三部”印发了《关于规范量刑程序若干问题的意见(试行)》,明确指出应当保障量刑活动的相对独立性,即侦查、检察机关有义务收集与量刑有关的各种证据,检察机关可以提出量刑建议,当事人可以提出量刑意见等;2012年修正的刑事诉讼法对此予以了确认,即在第193条规定:“法庭审理过程中,对与定罪、量刑有关的事实、证据都应当进行调查、辩论。”总之,相对独立的量刑程序模式在我国基本法律中已经正式确立,但在现有的刑事法律体系中,并没有专门针对量刑听证制度而设置的法律条款。(2)建议通过“试验性立法”授权“两高”开展受贿罪量刑听证试点工作。确立相对独立的量刑程序,对于量刑过程的公开和透明有着积极的促进和保障作用,这点无可置疑。但正如有学者所言,这并不意味着量刑程序改革的结束[14],且这种模式会削弱和减损辩护方的无罪辩护效果,使控辩双方诉讼力量的不平衡更为加剧,因而需要继续评估和探索[15]。那么,未来值得探索的量刑程序改革方向在何处?量刑听证即是一个很有价值的改革方向。多年来,不少地方司法机关都进行过相关的试点工作。例如,江苏省徐州市中级人民法院就曾出台过《关于规范量刑听证程序的意见(试行)》;(25)又如,上海市第一中级人民法院曾将量刑听证程序嵌入到案件的庭审中。(26)这些试点工作确证了量刑听证制度有助于避免量刑不公以及增强量刑结果的公众认同感,但这些试点工作均欠缺明确的法律依据。所谓“凡属重大改革都要于法有据”,因此,建议全国人大常委会出台“试验性立法”,授权“两高”选取部分地区,针对社会公众较为关注的受贿犯罪案件,开展量刑听证试点工作,从而使受贿罪量刑听证获得明确的法律支撑。(27)

  第二,通过“程序性构建”,规范适用受贿罪量刑听证制度的范围规则。(1)限定受贿罪量刑听证制度的适用范围。在庭审中引入独立的量刑听证程序,之所以会遭到实务部门的强烈反对,一个很重要的理由就是会影响法院的办案效果和诉讼效率。对此,可以考虑把受贿罪量刑听证的范围限定在如下两类案件:一是大案要案。此处的“大案”主要是指受贿金额在300万元以上的案件,“要案”主要是指受贿人曾经是厅局级以上干部的案件。这些案件往往社会影响巨大,会引起社会公众的广泛关注。二是免予刑事处罚的案件。就这类案件而言,定罪后却不判处具体的刑罚,往往会引发社会公众的质疑和反对。而从样本数据来看,300万元以上的大案共计62例,占样本总数的4.6%;厅局级以上的要案共计32例,占样本总数的2.4%;被免予刑事处罚的共计105例,占样本总数的7.8%。剔除重复交叉的案件,需要进行量刑听证的受贿案件占全部受贿案件的比例很低,大约在10%左右。可见,仅就社会公众较为关注的受贿犯罪案件试点量刑听证制度,并不会挤占法院有限的司法资源;而且,广泛听取社会各界对案件的量刑意见,还可以减弱犯罪人的对量刑结果的不满和抵触情绪,进而降低案件的上诉、申诉率,这实际上更有助于节约司法资源。(2)建立受贿罪量刑听证制度的程序规则。量刑听证实际上是在向社会公开展示法院的庭审活动,听证程序是否规范直接关系到法院的形象和公信力,因此,受贿罪量刑听证的进行,必须遵循科学的规则:一是要明确量刑听证的参与主体。听证主体的选任和确定,直接关系到量刑听证的效果。为了实现法律效果与社会效果的统一,听证主体除了依法应当参加的专门机关与诉讼参与人外,建议由司法行政部门聘请与案件没有利害关系的专家学者,以保证听证会上量刑辩论和讨论的专业性,还要聘请与案件没有利害关系的人大代表、政协委员以及案件当事人居住地的基层组织干部、单位代表等,以保证听证会上达成的量刑结果能够为当事人和社会所接受。二是要规范量刑听证的具体步骤。首先,由审判人员介绍受贿案情和相应的处罚规定;其次,由公诉人提出量刑建议,当事人和辩护人、诉讼代理人提出量刑意见,其他参与主体提出量刑看法,并说明理由;再次,参与听证的各方主体依次展开辩论和讨论;最后,由审判人员综合考虑各方主体的量刑意见,作出初步的量刑结论。

  综上,对部分受贿犯罪案件试点量刑听证制度,在听证过程中尽可能地展示各种案内外量刑影响因素,不但可以减少他人对司法的不当干预,还可以增加社会公众对量刑结果的信任度,这实际上更有利于节约司法资源、提升司法公信力。

  结语:本文的局限和后续的研究方向

  “统计数据是很有用的东西。他们很独立,不会被党派所左右,而且非常有引用价值;他们是冰冷的运算,并不因过多的争论而改变,从来不会被称为‘该死的谎言’。”(28)是的,定量分析有其独特的优势,能够为研究提供描述性的数据。但对于定量分析的结果绝不能盲从,因为定量分析对样本的要求较高,收集样本的方法、样本的数量、来源和可靠性等都会影响到最终的分析结果。受样本数据的限制,本研究有所局限:尽管本研究控制了对受贿罪量刑结果具有重要影响的数额和情节因素,但司法实践中能够影响到量刑结果的案内外因素还有很多,如“是否为他人谋取到不正当利益”、“是否给国家和人民利益造成重大损失”、“是否曾因贪贿行为受到过党纪政纪处分”、“主审法官是否受到了来自外部的压力”等,但这些因素从样本中无法完整或根本不可能采集到,这可能会影响到最终分析结果的可靠性。

  最后要说的是,随着2015年刑法修正案(九)和2016年“两高”《关于办理贪污贿赂刑事案件适用法律若干问题的解释》的颁布实施,受贿罪的量刑实践有可能会发生较大的改变。后续研究完全可以随着受贿罪样本数量的不断增加和量刑实践的逐步稳定,再次抽取新的样本,对身份特征影响受贿罪量刑问题做更为详尽的定量分析,并和本研究所得结论进行对比。

  注释:

  ①习近平:“更加科学有效地防治腐败坚定不移把反腐倡廉建设引向深入”,载2013年1月23日《人民日报》。

  ②林滤山:“老虎和苍蝇”,载新浪微博http://weibo.com/1445937283/zFeOttEPN? type="comment#_rnd1463652616235,最后访问日期:2016-05-16。

  ③江锡钰:“官越大判得越轻吗?”,载凤凰网博客http://blog.ifeng.com/article/42067904.html,最后访问日期:2016-05-16。

  ④姚树洁:“腐败成本与官阶成反比”,载财经网博客http://blog.caijing.com.cn/topic_article-0-56023.shtml,最后访问日期:2016-05-16。

  ⑤参见王蕾:“审判贪官的量刑情节”,载2014年9月28日《华商报》。

  ⑥See Terence P.Thornberry,Race,Socioeconomic Status and Sentencing in the Juvenile Justice System,The Journal of Criminal Law and Criminology,Vol.64,No.1(1973),p.97.

  ⑦在美国,直到20世纪80年代初,联邦法官量刑时,无论是在刑种的选择还是在刑度的确定上,几乎都享有不受限制的自由裁量权,而且没有义务给出量刑的理由。为了消减无理由的量刑差异,国会在1987年通过了对法官量刑具有强制约束力的《联邦量刑指南》。

  ⑧See Samuel L.Myers,Jr.,Statistical Tests of Discrimination in Punishment,Journal of Quantitative Criminology,Vol.1,No.2,p.215(1985).

  ⑨See William J.Bowers and Glenn L.Pierce,Arbitrariness and Discrimination under Post-Furman Capital Statutes,Crime & Delinquency,Vol.26,No.4,p.563(1980); David C.Baldus,Charles Pulaski and George Woodworth,Comparative Review of Death Sentences:An Empirical Study of the Georgia Experience,The Journal of Criminal Law and Criminology,Vol.74,No.3,p.661(1983); Samuel R.Gross and Robert Mauro,Patterns of Death:An Analysis of Racial Disparities in Capital Sentencing and Homicide Victimization,Stanford Law Review,Vol.37,No.1,p.27(1984).

  ⑩See John Hagan,Ilene H.Nagel and Celesta Albonetti,The Differential Sentencing of White-Collar Offenders in Ten Federal District Courts,American Sociological Review,Vol.45,No.5,p.802(1980); Ilene H.Nagel and John L.Hagan,The Sentencing of White-Collar Criminals in Federal Courts:A Socio-Legal Exploration of Disparity,Michigan Law Review,Vol.80,No.7,p.1427(1982).

  (11)尽管有研究提供的证据表明,联邦量刑指南已经将量刑差异减少到了适度的水平,但其强制性特征还是招致了学者、辩护律师和法官的极力反对,一致批判意见是:量刑指南过于严格、机械。(See Ryan W.Scott,Inter-Judge Sentencing Disparity After Booker:A First Look,Stanford Law Review,Vol.63,No.1,p.9(2010).

  (12)See Celesta A.Albonetti,Sentencing under the Federal Sentencing Guidelines:Effects of Defendant Characteristics,Guilty Pleas,and Departures on Sentence Outcomes for Drug Offenses,1991-1992,Law and Society Review,Vol.31,No.4,p.789(1997).

  (13)See Cassia C.Spohn,Thirty Years of Sentencing Reform:The Quest for Racially-Neutral Sentencing Process,In Horney,J.(ed.),Criminal Justice 2000,Volume 3:Policies,Processes,and Decisions of the Criminal.National Institute of Justice,Washington,D.C.,,p.427(2000).

  (14)See Darrell Steffensmeier and Stephen Demuth,Ethnicity and Sentencing Outcomes in U.S.Federal Courts:Who is Punished More Harshly,American Sociological Review,Vol.65,No.5,p.705(2000); Stephen Demuth and Darrell Steffensmeier,'Ethnicity and Judges' Sentencing Decisions:Hispanic-Black-White Comparisons,Criminology,Vol.39,No.1,p.145(2001).

  (15)See Celesta A.Albonetti,Direct and Indirect Effects of Case Complexity,Guilty Pleas,and Offender Characteristics on Sentencing for Offenders Convicted of a White-Collar Offense Prior to Sentencing Guidelines,Journal of Quantitative Criminology,Vol.14,No.4,p.353(1998); Celesta A.Albonetti,The Avoidance of Punishment:A Legal-Bureaucratic Model of Suspended Sentences in Federal White-Collar Cases Prior to the Federal Sentencing Guidelines,Social Forces,Vol.78,No.1,p.303(1999).

  (16)美国联邦最高法院在2005至2007年的一系列判决,推翻了1987年量刑指南实施以来所确立的相关量刑制度。在布克(Booker)案中,最高法院裁决量刑改革法案违反了宪法第六修正案,声明量刑指南不再具有强制性,而只是一项“有效的参考”;在盖尔(Gall)案中,最高法院裁决上诉法院在审查超出指南范围的量刑时,可以考虑背离指南的程度,但必须对地区法院的决定给予适当的尊重。在金布罗(Kimbrough)案中,最高法院裁决联邦地区法院法官有权利在指南建议范围之外量刑。See United States v.Booker,543 U.S.220(2005).; Gall v.United States,552 U.S.38(2007).; Kimbrough v.United States,552 U.S.85(2007).

  (17)See Alberto Alesina and Eliana La Ferrara,A Test of Racial Bias in Capital Sentencing,American Economic Review,Vol.104,No.11,p.3397(2014).

  (18)See John R.Sutton,Structural Bias in the Sentencing of Felony Defendants,Social Science Research,Vol.42,No.5,p.1207(2013); Besiki L.Kutateladze,Nancy R.Andiloro,Brian D.Johnson and Cassia C.Spohn,Cumulative Disparity:Examining Racial and Ethnic Disparity in Prosecution and Sentencing,Criminology,Vol.52,No.3,p.514(2014).

  (19)See Scan Maddan,Richard D.Hartley,Jeffery T.Walker and J.Mitchell Miller,Sympathy for the Devil:An Exploration of Federal Judicial Discretion in the Processing of White-Collar Offenders,American Journal of Criminal Justice,Vol.37,No.1,p.4(2012).

  (20)有研究证明,“对于中等大小的总体(10000)而言,要达到同样的正确性,较小的抽样比(大约10%),或大约1000个的样本大小,就可以了。”参见[美]劳伦斯·纽曼:《社会研究方法:定性和定量的取向》,郝大海译,中国人民大学出版社2007年版,第293页。

  (21)为了确证R方的提高是否具有显著性,本研究通过两个模型的方差分析进行了验证。分析结果的p值小于0.001,表明两个模型差异非常显著,即加入数额与情节变量后,新模型的解释力显著高于原模型。

  (22)由于受贿数额和主刑量刑结果之间不是线性关系,不能直接进行线性回归分析,于是本文对受贿数额进行了以自然对数为底的对数(log)变换,当二者呈现出线性关系后,再使用回归模型进行下一步运算。因而,此处的一个单位指的是一个log单位,其无法代表具体金额,具体金额需要经过log计算才能确定。

  (23)模型2的回归结果显示,没有被从轻处罚的犯罪人比被从轻处罚的犯罪人,量刑结果平均轻0.3008年,且该结果在统计学意义上具有显著性(对应的p值小于0.05),对此难以解释。

  (24)我国刑法第386条规定“索贿的从重处罚”,从样本案例来看,被从重处罚的犯罪人,都是因为有索贿行为,所以,样本数据中出现了索贿与从重处罚选项数值完全相同的情况,这就导致模型2的回归结果中出现了从重处罚NA情况。但是,这在模型的处理上,已经自动调整了这一点,不会影响其他运算结果。

  (25)参见丁国锋:“徐州刑事审判三类案件纳入量刑听证凡倾听民意案件无一抗诉上诉信访”,载2010年8月7日《法制日报》。

  (26)参见徐亢美:“刑事审判引入量刑听证程序”,载2010年9月17日《文汇报》。

  (27)2014年6月27日全国人大常委会通过了《关于授权最高人民法院、最高人民检察院在部分地区开展刑事案件速裁程序试点工作的决定》,这次授权决定开创了在司法领域进行“试验性立法”的先河。参见李小健:“立法先行,引领司法改革”,载《中国人大》2015年第3期。

  (28)See Ruth E.Friedman,Statistics and Death:The Conspicuous Role of Race Bias in the Administration of Death Penalty,The Berkeley Journal of African-American Law and Policy,Vol.4,No.1,p.75(2009).

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