詐騙罪量刑實證分析

詐騙罪量刑實證分析法官在對詐騙罪罪犯進行刑罰裁量時，都考慮了哪些情節(jié)？這些情節(jié)的影響方向、程度是怎樣的？詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第1頁!實證分析的基本過程刑罰適用的理論梳理—〉確定使用多元回歸來分析—〉影響刑罰的自變量體系假設—〉自變量和因變量的概念化和操作化—〉建立分析表—〉實證樣本的抽樣—〉數(shù)據(jù)整理和錄入—〉導入到統(tǒng)計分析軟件—〉利用多元線性回歸進行統(tǒng)計分析—〉對統(tǒng)計結(jié)果進行分析和解釋詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第2頁!步:理論梳理罪刑均衡原則下，罪的嚴重性，決定了刑罰的結(jié)果。詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第3頁!第二步:選擇分析方法罪的嚴重性，是由很種因素決定的：詐騙罪犯罪中，詐騙金額，詐騙犯罪的特殊情節(jié)（例如導致被害人死亡、精神失常或其他嚴重后果）等等；詐騙犯罪人，累犯、自首、立功等。這些因素交織在一起，有些是表明罪的趨輕特點，有些則是趨重特點。因此，不能把這些因素單獨和刑罰進行比較分析，而要采用更加綜合性的方法。多個自變量一個因變量之間的關(guān)系分析，通常采用回歸分析方法。詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第4頁!第四步:自變量和因變量的概念化和操作化：社會宏觀背景要素年代判決生效年份地域判決生效省份社會經(jīng)濟指標人均GDP人均消費指數(shù)人均受教育指數(shù)司法力量指標法官性別比例法官平均年齡法官平均教育年限每十萬人口法官數(shù)每刑事法官年均審案數(shù)詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第5頁!第四步:自變量和因變量的概念化和操作化：實體性要素-犯罪特征侵害意圖民間矛盾侵害對象主要被害人類型-近親主要被害人類型-鄰里主要被害人類型-朋友主要被害人類型-陌生人涉港涉澳涉臺涉僑涉外被害過錯侵害手段侵害場所侵害時機侵害結(jié)果犯罪金額經(jīng)濟損失社會輿論其他犯罪情節(jié)其他嚴重情節(jié)其他特別嚴重情節(jié)詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第6頁!第四步:自變量和因變量的概念化和操作化：實體性要素-犯罪后表現(xiàn)犯罪后表現(xiàn)賠償被害人損失是否追繳贓物追繳贓物價值是否追繳贓款追繳贓款價值判決挽回經(jīng)濟損失額沒收違禁品和供犯罪所用的本人財物認罪悔罪詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第7頁!第四步:自變量和因變量的概念化和操作化：程序性要素（2）審理案件啟動案件來源一審案件來源二審案件來源再審案件來源審理過程法院受理時間判決時間案件審理時間案件全程處理時間延期審理審理公開不公開審理原因一審案件適用程序證據(jù)種類抗辯情況抗辯種類裁判判決書字數(shù)是否有罪此罪彼罪罪名變更詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第8頁!第五步:建立數(shù)據(jù)表Excel軟件或spss等統(tǒng)計軟件，都可以進行數(shù)據(jù)表創(chuàng)建和數(shù)據(jù)存儲工作。Excel表中，將上述的這些因素以橫向的方式創(chuàng)建一行記錄，每列表示一個因素。后續(xù)的數(shù)據(jù)填充，就可以另起一行，把每個研究樣本的對應取值結(jié)果填充到這一行的列中即可。詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第9頁!第六步:實證樣本的抽樣抽樣原理全樣本隨機樣本本研究采取簡單隨機抽樣的策略（北大法意收集了公開渠道最完整的刑事裁判文書，可近似認為一個隨機抽樣的結(jié)果）如何查找案例登陸北大法意網(wǎng)首頁（.）—〉網(wǎng)站導航“法院案例”—〉刑事案件智能檢索系統(tǒng)—〉檢索條件“犯罪分析-罪名-被指控被告人_判決罪名：詐騙罪；犯罪分析-罪名-被指控被告人_判決罪數(shù)：1至1；刑罰-被指控被告人_有期徒刑刑期：180天至5400天，點擊檢索，表示被判處詐騙罪單罪、半年到15年有期徒刑的案件，將全部案件下載后，再根據(jù)地域進行等量樣本詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第10頁!第八步:分析數(shù)據(jù)分析工具在進行推斷性統(tǒng)計分析時，需要用到專門的統(tǒng)計分析軟件，比如spss、sas、stata、S-PLUS或excel（excel帶的統(tǒng)計方法比較少）等。分析操作方法（以spss為例）運行spss（一般在windows系統(tǒng)中，開始-〉程序-〉spss-〉spssforwindows）導入數(shù)據(jù)表（file-〉open-〉date-〉文件類型選擇excel-〉選中文件的存儲位置-〉導入即可）統(tǒng)計分析（Analyze-〉Regression-〉Linear，然后選入因變量（Dependent）有期徒刑刑期，再選入自變量（Independent）自首、立功等等，接著，點擊OK即可進行多元線性回歸分析，返回分析結(jié)果）詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第11頁!第九步:分析結(jié)果解讀和使用（2）Coefficients(a)Model

UnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1(Constant)78.1255.779

13.5200.000從犯0.0000.000-0.015-0.5170.000人均GDP-0.0010.000-0.045-1.8050.079案件被告人人均辯護人人數(shù)-0.0090.023-0.021-0.3960.694判決時間-0.0380.060-0.076-0.6290.533重大立功-1.3041.140-0.113-1.1440.260自首-0.1280.026-0.425-4.8920.000犯罪金額0.0000.0000.1472.3940.022累犯0.0020.0010.0901.9150.043賠償被害人損失-0.6330.175-0.284-3.6110.001認罪悔罪-0.0260.008-0.145-3.3620.002其他嚴重情節(jié)1.1220.6310.1871.7780.033被害過錯-0.0930.057-0.166-1.6350.010其他特別嚴重情節(jié)0.1290.0540.3142.3730.000注：上表為截選內(nèi)容詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第12頁!第三步:提出影響刑罰的自變量體系假設社會宏觀背景要素實體性要素程序性要素詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第13頁!第四步:自變量和因變量的概念化和操作化：實體性要素-被告人特征被告人自然屬性性別犯罪年齡特殊生理或病理案件-又聾又啞特殊生理或病理案件-患精神病特殊生理或病理案件-患惡性傳染病外來人口犯罪國籍地區(qū)民族名稱被告人社會屬性學歷政治面貌類型犯罪人職業(yè)被告人法律屬性被告人首犯主犯從犯：初犯再犯是否累犯勞教人員治安拘留限制責任能力詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第14頁!第四步:自變量和因變量的概念化和操作化：實體性要素-其他量刑情節(jié)預備犯未遂犯中止犯脅從犯自首立功重大立功自首+重大立功審判時懷孕的婦女詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第15頁!第四步:自變量和因變量的概念化和操作化：程序性要素（1）控方信息

主控檢察官行政級別主控檢察官專業(yè)級別證人是否出庭證人出庭人數(shù)訴訟代理人辯方信息

辯護類型案件被告人人均辯護人人數(shù)法律援助審方信息管轄管轄原則審理機構(gòu)審理法院級別審級審判組織類型合議庭類型合議庭人數(shù)審委會討論主審法官審判長行政職務主審法官行政級別主審法官專業(yè)級別主審法官性別主審法官政治面貌主審法官教育程度主審法官教育類型詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第16頁!第四步:自變量和因變量的概念化和操作化：因變量“刑罰”的操作化刑罰：刑事責任的下位概念，包括免予刑事處罰、給予刑事處罰兩大類，給予刑事處罰中，又包括主刑和附加刑，主刑和附加刑又分為不同種類，其中有定類（類型化）的，比如死刑、無期徒刑，也有定距（數(shù)值化）的，比如有期徒刑幾年；主刑中又可能包含刑罰執(zhí)行方式（緩刑）。在常見的回歸分析中，要求因變量是一個單一的因素（即不同案例中，犯罪人的刑罰是可比較的，要把處無期徒刑的刑罰和處3年有期徒刑轉(zhuǎn)化為同一個量綱），這里就需要將刑罰的各種情形轉(zhuǎn)化為一個單一因素，需要參照一些經(jīng)驗模型（白建軍著《公正底線——刑事司法公正性實證研究》）。本研究作了一個簡化處理，即專門針對處有期徒刑的樣本進行分析。這樣即可以避免因為刑罰模型帶來的理論爭議，又可以更加微觀的觀察法官在有期徒刑刑罰裁量中的規(guī)律。詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第17頁!數(shù)據(jù)表excel文件創(chuàng)建范例詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第18頁!第七步:整理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)整理，就是按照分析框架中的各因素的操作化定義，逐個樣本逐個因素進行分析，得出每個樣本就每個因素的取值結(jié)果，向數(shù)據(jù)表按照一個的標準進行填充的過程。比如有一個字段“犯罪金額”，就是把每個樣本中的犯罪金額分析出來，填充到數(shù)據(jù)表中。在數(shù)據(jù)整理過程中，我們需要注意以下研究規(guī)范：研究的獨立性研究的標準性研究的團隊性如何向數(shù)據(jù)表填充數(shù)據(jù)詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第19頁!第九步:分析結(jié)果解讀和使用（1）1、模型解釋力

使用多元線性回歸分析方法時，默認的參數(shù)是選中“Modelfit”項的，在統(tǒng)計結(jié)果中，會有一個ModelSummary的匯報，如下：ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.982.965.9632.044回歸模型解釋力指標AdjustedRSquare顯示為0.963，表示當前選入的所有自變量因素對犯罪人所判處的有期徒刑的刑期的綜合影響力是96.3%。

模型解釋力是回歸分析結(jié)果中極為重要的內(nèi)容，表明了所入選的自變量對因變量的總體影響程度。如果AdjustedRSquare過低，說明該分析框架存在重大的影響因素缺失，即在被入選的影響因素之外，還存在一些重大的因素沒有被考慮到當前的分析框架中。一般來說，在社會科學研究中，AdjustedRSquare不會太高，這和社會科學研究中的復雜性有關(guān)。詐騙罪量刑實證分析共21頁，您現(xiàn)在瀏覽的是第20頁!第九步:分析結(jié)果解讀和使用（2）

上表是多元線性回歸分析的主要內(nèi)容，上表回答了本研究開始部分提出的問題：哪些因素有影響？影響的方向和程度是多少？B指回歸系數(shù)，即線性回歸公式中的系數(shù)值，當對應的自變量因素變化一個單位時，詐騙罪有期徒刑刑期相應變化值為B的絕對值，變化的方向，如果B值為負值，則該因素和刑期的關(guān)系是反向關(guān)系，如果為正值，則是正向關(guān)系。Beta指校正后的回歸系數(shù)，是為了解決不同自變量因素因為量綱不同而導致B值的大小量級不同的問題，表明了因變量刑罰的總體變化，各個自變量因素總體上的影響程度，比如犯罪金額的Beta為0.147，表示犯罪金額在所有的自變