这五年刑事辩护率上升了吗？303万份一审判决书里有答案

2012年修订的《刑事诉讼法》生效已历时五年有余，这为我们全面评估其实施效果提供了充足的素材。

“数说司法”所在的数据团队使用专门工具对超过303万刑事一审判决书进行数据挖掘，尝试对刑事诉讼实施效果做出系统评估。

▌样本的选择

在司法公开的“红利”之下，学术界近年来兴起了针对裁判文书的大数据研究。

小编所在的数据团队从网络平台上获取了刑事法律文书5,697,578份，并对重复、空白、残缺文书进行清洗，获得有效样本5,415,046份。详见下表：

在完成文书清洗的初步工作之后，小编将样本聚焦在2013年至2017年的五年时间内的刑事一审文书，总样本为3,032,307件。这是因为：

1、“12刑诉”从2013年生效，到2017年正好形成五年观察周期。

2、一审是所有刑事案件的必经阶段。二审、再审并非必经阶段，而刑罚变更则不是严格意义上的刑事审判程序（没有控辩审三方结构）。

▌数据挖掘的方法

如果大家阅读过刑事判决书就会知道，在每份文书首部的被告人信息之后都会对辩护人信息做详细的说明，包括姓名、身份、律所等。

通过数据挖掘技术可以获取被告人的人数，同时识别其对应辩护人的情况，进而获得有关刑事辩护的详细数据。

尽管通过司法公开平台可以获取以案件为单位的基础数据，如法院层级、地域分布等，然而上述结构化数据较为有限。因此就必须开发专有的数据挖掘工具。这也是小编所在团队的主要工作。

就辩护率这组数据的挖掘而言，有两个难点：

其一，基于“人”而不是基于“案”——辩护率=有辩护人的被告人数量÷被告人总数。以“案”为单位计算辩护率是极不精确的。举例而言，一个案件可能有10个被告人，如果按照“案”为单位，只要一名被告人有辩护人，计算出的辩护率为100%；如果按照“人”为单位，则辩护率为10%。

其二，部分被告人有两名辩护人，此时需要精准区分，仍标记为一人有辩护。

▌刑事辩护率的大数据

好了，前面的一大堆“啰嗦”是为了交代数据的获取过程，下面咱们直接进入正题。

1. 律师辩护率：按照刑事诉讼的一般原理，嫌疑人/被告人是否有律师辩护人是落实平等对抗原则的根本所在。“12刑诉”在修订时就前移律师的辩护阶段并新增、强化了辩护人的相关权利，那么律师辩护率是否提升了呢？

图1：2013年至2017年一审律师辩护率

从图1数据来看，律师辩护率有所提升，2013年至2017年五年间，从19.07%提升到22.13%，增幅为16.05%。（通过数据挖掘技术可以将辩护人的身份进行区分，从而筛选出由律师进行辩护的被告人）

2. 辩护率：按照法律规定，律师之外的特定人员也可以担任被告人的辩护人，因此，辩护率要略高于律师辩护率。图2数据显示，“12刑诉”生效的五年时间内，辩护率出现了一定程度的下降。

图2：2013年至2017年一审辩护率

3. 委托律师辩护率：律师辩护率中包含了法律援助律师提供的辩护，还不能充分反映出被告人一方主动聘请律师辩护的意愿与能力。为此，笔者引入了“委托律师辩护率”这一指标。

图3数据显示，委托律师辩护率呈现上升态势，从16.07%上升到19.41%，增幅20.78%。（从数据挖掘角度来说，只要把法律援助部分剔除，就可以得到被告人委托律师辩护的情况）

图3：2013年至2017年一审委托律师辩护率

4. 被告人/辩护律师比：从事刑事辩护律师群体数量的提升是被告人获得充足刑事辩护的基础条件，为此小编提取了“被告人/辩护律师人数比”这一指标。

图4：被告人/辩护律师比

从图4数据来看，2013年至2017年五年间，辩护律师配备情况有所下滑。2013年，每名刑辩律师只需要代理6.65名被告人即可实现全案覆盖，而这个数据在2017年上升到7.83。

▌刑事辩护率的评析

大数据挖掘显示，刑事辩护呈现出优化的面貌：

刑事辩护的覆盖面在持续扩大。越来越多被告人获得了律师辩护。这一点从律师辩护率的数据可以体现。

刑事辩护的专业化水平稳步提升。尽管辩护率有所下降，但此种下降只是表现为非职业辩护人日益退出刑事辩护。实际上，正如下表所示，随着“12刑诉”的实施，辩护率中律师辩护的占比持续上升。也就是说，辩护率数据下降背后实际上伴随着刑事辩护专业化程度的提升。

被告人聘请律师的意愿不断增强。这表现在委托律师辩护率持续上升。

当然，大数据挖掘同样显示，刑事辩护仍然有一些有待改善之处：

刑事辩护率仍然偏低。尽管律师辩护率持续上升，但仍然只有五分之一的被告人能够获得律师辩护。

刑辩律师资源缺口加剧。尽管从总数来看，辩护律师的群体在不断扩大，但是受制于刑事案件更高的增速，刑辩律师的资源缺口相较于五年前不仅没有改善，反而有所加剧。这一点可以从“被告/律师比”的提升看出来。

更多详细的背景与方法说明，可参见《清华法学》2018年第6期论文《论刑事诉讼的象征性立法及其后果——基于303万裁判文书的自然语义挖掘》。