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这五年律师辩护效果改善了吗? | 基于303万文书的挖掘
作者|王禄生
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。
小编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。
数说司法(id: justice_data)将按照刑事辩护、强制措施、诉讼效率、审判效率等主题分期发布大数据报告。
上一期我们聊到刑事辩护率的变迁(《这五年律师辩护率提升了吗》),这一期我们聊律师的辩护效果。
更多详细的背景与方法说明,可参见小编发表在《清华法学》2018年第6期的论文《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》。
▌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,小编还将样本聚焦在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:“12刑诉”从2013年生效,到2017年正好形成五年观察周期。
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)。
更多详细说明可参见小编发表在《清华法学》2018年第6期的论文《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》。
▌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。
通过数据挖掘技术识别每一名被告人的辩护情况,将其中有律师辩护的归并为一个数据集,并整体分析被告人的轻刑率、缓刑率、无罪率,就可以得出律师辩护效果在这五年的变迁情况。
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。
就律师辩护效果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”。比如律师辩护轻刑率=有律师辩护且被判处轻刑被告人数÷被告人总数。由此,在数据提取时需要把判决书中每名被告人的辩护与量刑情况精准识别出来并一一对应。
其二,“轻刑”等判决结果无法通过关键词简单匹配得以识别,因为法官不会在判决书中载明判决的是“轻刑”。这里需要一定程度上使用到自然语义识别技术。
▌律师辩护效果的大数据
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. 律师辩护轻刑率(实刑):如果说上一期推送关注的律师辩护率反映了在被告人中有辩护与无辩护的人员划分的话,那么“律师辩护轻刑率”则在更大程度上反映了律师刑事辩护的实质效果。图1数据显示,“律师辩护轻刑率”在这五年中处于上升通道,从2013年的42.67%上升到2017年的45.20%。(律师辩护轻刑率=有律师辩护的轻刑的被告人÷有律师辩护的被告人总数。此处的“轻刑”为三年有期徒刑以下刑罚,不含缓刑)
图1:有律师辩护被告人的轻刑率(实刑)2. 律师辩护缓刑率:图2显示,“12刑诉”实施之后的第一个五年,“律师辩护缓刑率”呈现出上升的面貌,从2013年的27.93%提升至2017年的31.93%,增量4%,增幅为14.32%。(律师辩护缓刑率=有律师辩护的缓刑被告人÷有律师辩护的被告人总数)
图2:有律师辩护被告人的缓刑率3. 律师辩护无罪率:图3显示,“12刑诉”实施之后的第一个五年,“律师辩护无罪率”呈现出上升的面貌,从万分之6上升至万分之15。
图3:有律师辩护被告人的无罪率▌律师辩护效果的评析
大数据挖掘显示,律师辩护效果持续好转,聘请律师的被告人获得轻刑、缓刑和无罪判决的可能性不断提升:
- 刑事辩护的轻刑率持续上升。在2013年,每100名有律师辩护的被告人中,最终被判处轻刑的不到43人,而到了2017年这个数字超过45人。
- 律师辩护的缓刑率有所优化。在2013年,每100名有律师辩护的被告人中,最终被判处缓刑的约有28人,而到了2017年这个数字上升到32人。
- 律师辩护的无罪率显著改善。在2013年,每1万名有律师辩护的被告人中,最终被判处无罪的仅为6人,而到了2017年这个数字上升到15人,增幅达到137.5%。
当然,大数据挖掘同样显示,律师辩护效果改善仍然面临一些结构性障碍。
- 律师辩护无罪率仍然极低。尽管呈现出较高的增长速度,但律师辩护无罪率仍然在低位运行,这与我国刑事诉讼整体的低无罪率息息相关。
- 律师辩护轻缓刑刑率增速缓慢。尽管律师辩护的轻刑与缓刑率有所提升,但整体增速不高。
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