侯曉焱 馬瑜馨 侯麗

緒論

我國1979年刑法規(guī)定了非法拘禁罪，但沒有將索債型非法拘禁作為一種特殊的情形單列。1997年刑法修訂時，在第238條中增加規(guī)定了第3款：為索取債務(wù)非法扣押、拘禁他人的，依照前兩款的規(guī)定定罪處罰。由此，為索取債務(wù)非法扣押、拘禁他人，未使用暴力致人傷殘、死亡的，構(gòu)成非法拘禁罪，不構(gòu)成綁架罪，〔1〕于改之：《自力實現(xiàn)債權(quán)行為的刑法教義學(xué)分析——以我國＜刑法＞第238條第3款的性質(zhì)為基礎(chǔ)》，載《政治與法律》2017年第11期。這即是本文探討的索債型非法拘禁行為。與此同時，為索取債務(wù)非法扣押、拘禁他人，使用暴力致人傷殘、死亡的，依照此款規(guī)定應(yīng)分別以故意傷害罪、故意殺人罪定罪處罰。

此外，司法解釋進一步明確了“債務(wù)”在索債型非法拘禁案件中的含義。2000年7月最高人民法院發(fā)布的《關(guān)于對為索取法律不予保護的債務(wù)非法拘禁他人行為如何定罪問題的解釋》（以下稱2000年《解釋》）專門對索取債務(wù)過程中的非法拘禁行為進行了規(guī)定：行為人為索取高利貸、賭債等法律不予保護的債務(wù)，非法扣押、拘禁他人的，依照刑法第238條的規(guī)定定罪處罰。2000年《解釋》之所以作此規(guī)定，是針對1991年7月2日最高人民法院通過的《關(guān)于人民法院審理借貸案件的若干意見》（以下稱1991年《意見》）。該《意見》第6條規(guī)定：“民間借貸的利率可以適當(dāng)高于銀行的利率，各地人民法院可根據(jù)本地區(qū)的實際情況具體掌握，但最高不得超過銀行同類貸款利率的四倍（包含利率本數(shù)）。超出此限度的，超出部分的利息不予保護?！?991年《意見》中僅規(guī)定“超出此限度的，超出部分的利息不予保護，”但這并不意味著我國民法理論中認(rèn)為自然債務(wù)性質(zhì)非法或不存在。2000年《解釋》明確了索債型非法拘禁中“債務(wù)”的范圍包括了合法債務(wù)與法律不予保護的債務(wù)。

那么，這一款在司法適用中是否回應(yīng)了立法初衷？定罪量刑過程中遇到了哪些疑難問題？對債務(wù)的證據(jù)進行審查時采取了什么樣的標(biāo)準(zhǔn)？債務(wù)因素納入刑事司法考量的現(xiàn)實與民事上的借貸事由有何關(guān)聯(lián)？本文擬借助司法大數(shù)據(jù)全樣本的優(yōu)勢，對上述問題進行深度挖掘。

此次研究運用的檢索途徑是華宇元典公司研發(fā)的元典智庫“案例研判”平臺，〔2〕元典智庫查詢網(wǎng)址：www.chineselaw.com，檢索、切庫研究時間為2017年12月4日。文書樣本取自“中國裁判文書網(wǎng)”從2014年1月至2017年9月公開的非法拘禁案一審裁判文書共24949份，以及運用實體識別技術(shù)在上述裁判文書中命中的索債型非法拘禁文書共13287份。本文將兩類文書分庫處理，借助于元典智庫已有的數(shù)據(jù)維度，輔之以必要的自然語言處理技術(shù)，完成了本項研究。本項研究既分析了索債類非法拘禁的重要關(guān)聯(lián)點即其與民事債務(wù)的關(guān)系，又從犯罪預(yù)測角度構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，探究了索債型非法拘禁罪與民間借貸糾紛案件數(shù)量的時間滯后性及相關(guān)性關(guān)系，以期實現(xiàn)大數(shù)據(jù)研究對刑事立法和司法的反哺。

一、民間借貸與索債型非法拘禁之間關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)分析

社會經(jīng)濟環(huán)境是立法的考量因素之一，在索債情節(jié)增補入非法拘禁罪的相關(guān)條文后，相應(yīng)的案件數(shù)量與經(jīng)濟因素又呈現(xiàn)出什么樣的關(guān)系？本項研究的主題由“債務(wù)”而來，除了從刑法罪名本身去討論之外，也需要超越刑法，回歸到此類犯罪的誘因之一即“債務(wù)”來分析。

宏觀經(jīng)濟學(xué)中，通常將國民經(jīng)濟劃分為四個部門：企業(yè)部門、居民部門、政府部門與國外部門。鑒于非法拘禁罪中與索債情節(jié)相關(guān)的主體身份通常限于一般自然人，故研究索債型非法拘禁發(fā)生的經(jīng)濟環(huán)境時，聚焦于居民部門及其債務(wù)水平。1998年以來，我國居民部門債務(wù)規(guī)模開始快速攀升，債務(wù)品種也日益增多。截至2014年末，全部金融機構(gòu)本外幣住戶貸款余額23.15萬億元，比1997年末增長了22.9倍，年均增速達20.5%?！?〕李若愚：《居民部門杠桿率的國際比較與啟示》，載《金融與經(jīng)濟》2016年第1期。以下分幾個角度考察此類犯罪與債務(wù)的關(guān)系。

（一）索債型非法拘禁與民間借貸的相關(guān)關(guān)系

1.原始數(shù)據(jù)

以往的小樣本研究顯示，索債型非法拘禁的案件數(shù)量應(yīng)當(dāng)與民間借貸的案件數(shù)量存在一定的相關(guān)關(guān)系，〔4〕張立建：《非法拘禁六成為索債》，載《北京日報》2017年7月26日第14版。因此本文選取民間借貸的案件數(shù)量作為指標(biāo)研究其與索債型非法拘禁案件數(shù)量的關(guān)系。

索債型非法拘禁的案件數(shù)量包括為索取合法債務(wù)和法律不予保護之債的案件數(shù)量，民間借貸案件數(shù)量和索債型非法拘禁案件數(shù)量均從元典智庫的數(shù)據(jù)庫中整理獲得。

民間借貸案件數(shù)量的變化在導(dǎo)致其他社會現(xiàn)象的演化時不一定是同步的，可能存在一定的時間差異，本文稱這種現(xiàn)象為時滯。由于民間借貸案件數(shù)量的變化與索債型非法拘禁的案件數(shù)量的影響可能存在一定的時滯，本文將通過構(gòu)建模型來探究這兩者之間變化的相關(guān)性和時滯。

由此本文提出兩個假設(shè)：

H1：民間借貸案件數(shù)量與索債型非法拘禁案件數(shù)量存在相關(guān)關(guān)系；

H2：索債型非法拘禁案件數(shù)量的變化相對于民間借貸案件數(shù)量存在一定的滯后性。

表1 索債型非法拘禁與民間借貸案件數(shù)量

2.模型選擇——灰色絕對關(guān)聯(lián)度模型

灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)，是對系統(tǒng)變化發(fā)展態(tài)勢的定量描述和比較的方法，關(guān)聯(lián)系數(shù)和滯后性分析是描述演化關(guān)系與聯(lián)系的指標(biāo)。本項研究通過定量比較和描述系統(tǒng)要素的時間序列演化特征，尋找要素變化的相似性和要素之間的相關(guān)性，用要素變化的時間、數(shù)量、方向、次序等量化數(shù)據(jù)和聯(lián)系來衡量關(guān)聯(lián)度和滯后性。如果比較序列的時間演化曲線具有相似性，再進一步分析其關(guān)聯(lián)度，時間演化曲線相似程度較高，說明序列之間關(guān)聯(lián)度較大；反之，序列之間關(guān)聯(lián)度較小。關(guān)聯(lián)度就是衡量各層次系統(tǒng)或因素之間變化的關(guān)聯(lián)性大小的尺度。〔5〕何利：《基于灰色關(guān)聯(lián)度模型的中國環(huán)境污染治理投入滯后性分析》，載《梧州學(xué)院學(xué)報》2016年第26期。

灰色絕對關(guān)聯(lián)分析的計算步驟如下：

①首先要有作為參照的特征序列和被比較的因素序列，記特征序列為x0(t)，采集k個數(shù)據(jù)：x0(t)={x0(1),x0(2),…, x0(k)}；子序列記為因素序列x (t)，子序列采集k個數(shù)據(jù)：x (t)={ x (1),x (2),..., x (k)}。

②初值化處理。初值化的目的是使各序列之間具有可比性。

③一次累減生成（即一階微分）。作累減生成的目的是為了找到曲線在各時點的斜率。

④計算各時點的關(guān)聯(lián)系數(shù)。

⑤計算關(guān)聯(lián)度。

這里說明一點, 因為是根據(jù)因素時間序列的勢態(tài)變化來反映因素間的關(guān)聯(lián)程度的,因此t=1處無變化率, 故計算中只有n一1個時序點。

在灰色關(guān)聯(lián)度矩陣中，每一行表示不同因素對同一特征指標(biāo)影響的關(guān)聯(lián)程度。若存在，滿足(j=1,2,…,p)，則稱系統(tǒng)因素Xh優(yōu)于系統(tǒng)因素Xl，記為。若，恒有，則稱Xh為最優(yōu)因素。若存在，滿足(j=1，2，…，p)，則稱系統(tǒng)因素Xh準(zhǔn)優(yōu)于系統(tǒng)因素Xl。根據(jù)此分析，可以判斷影響因素與特征因素間的作用。分析哪些因素起主要影響，哪些因素起次要影響，這就是“灰色優(yōu)勢分析”?！?〕梅振國：《灰色絕對關(guān)聯(lián)度及其計算方法》，載《系統(tǒng)工程》1992年第5期。

對于關(guān)聯(lián)度序列而言，即使關(guān)聯(lián)程度較高，序列演化并不一定代表是同步的。由于系統(tǒng)作用關(guān)系的先后和其他因素的影響，以及復(fù)雜性噪聲的干擾，序列之間的演化時間可能存在差異，這種序列之間演化的時間差異，本文稱之為時滯。根據(jù)時滯現(xiàn)象的定義，時滯是用來描述不同系統(tǒng)要素序列曲線的差異性，來對差異性進行定量的衡量和反映。灰色絕對關(guān)聯(lián)度模型較好地體現(xiàn)系統(tǒng)要素序列的幾何相似程度(關(guān)系度) 和時滯，是描述系統(tǒng)要素演化序列之間關(guān)系的一個重要數(shù)量指標(biāo)。因此，本文選用灰色絕對關(guān)聯(lián)度作為測算索債型非法拘禁案件數(shù)量滯后于民間借貸案件數(shù)量的研究工具。

3.模型構(gòu)建

（1）確定特征序列和因素序列。選擇2014年1月至2017年3月的民間借貸案件數(shù)量和索債型非法拘禁罪的案件數(shù)量，以2014年1月至2017年3月的索債型非法拘禁罪的案件數(shù)量作為行為序列，以同樣序列長度的2014年1月至2017年3月的民間借貸案件數(shù)量作為基準(zhǔn)特征序列。

（2）基準(zhǔn)特征序列保持固定不動，行為序列在時間軸上每次以1個月為單位向右移動，移動時間步長記為T，分別計算相對應(yīng)的灰色絕對關(guān)聯(lián)度并進行比較。關(guān)聯(lián)度最大的數(shù)值對應(yīng)的時間T 即為對應(yīng)的滯后時間，說明當(dāng)行為序列向右移動T 時間時，行為序列與基準(zhǔn)特征序列相似程度最為接近，或者說行為序列與特征序列的關(guān)系最為密切。

（3）根據(jù)灰色優(yōu)勢分析，對T從1-37期間的所有灰色關(guān)聯(lián)度進行比較，最大的數(shù)值對應(yīng)的時間T即為索債型非法拘禁案件數(shù)量滯后于民間借貸案件數(shù)量的時間，說明此時系統(tǒng)行為序列與系統(tǒng)特征序列相似程度最大。

下表顯示了不同移動時間T時，索債型非法拘禁案件數(shù)量與民間借貸案件數(shù)量的灰色關(guān)聯(lián)度的計算結(jié)果。

表2 灰色關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果

4.結(jié)論

由上表可以看出，當(dāng)T=1時，即特征序列與行為序列同期時，二者的灰色關(guān)聯(lián)度為0.51882537；當(dāng)T=2時，灰色關(guān)聯(lián)度有所上升；在第三個月，兩者的關(guān)聯(lián)繼續(xù)上升。通過比較可以發(fā)現(xiàn)，在第三個月時兩者之間的關(guān)聯(lián)度達到最大。

根據(jù)以上的模型和分析，本文的假設(shè)得到了證實，由此可以得出兩個結(jié)論：

一是索債型非法拘禁案件數(shù)量與民間借貸案件數(shù)量存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，根據(jù)Matlab最終輸出的結(jié)果顯示，兩者之間的總體相關(guān)系數(shù)為R=0.8006，具有較強的相關(guān)關(guān)系，即民間借貸案件數(shù)量的變化會引起索債型非法拘禁案件數(shù)量相應(yīng)的變化；

二是根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度分析，索債型非法拘禁案件數(shù)量滯后于民間借貸案件數(shù)量的變化，滯后時間為3個月。

這一結(jié)論為本文進行后續(xù)的預(yù)測和政策建議提供了一定的依據(jù)。

（二）債務(wù)類案件的司法救濟路徑之分化

民間借貸順利解決時，社會關(guān)系處于穩(wěn)定狀態(tài)；由民間借貸引發(fā)糾紛時，一般的解決路徑包括當(dāng)事人協(xié)商解決、提交人民調(diào)解委員會進行調(diào)解、提交仲裁、提起訴訟等。下文主要探討通過民事訴訟和刑事案由體現(xiàn)的債務(wù)解決問題。

1.以民事訴訟路徑解決債權(quán)債務(wù)糾紛

圖1為2002-2015年間人民法院審理借款合同的收案數(shù)量，這一數(shù)據(jù)可以反映民間債權(quán)債務(wù)的變化數(shù)量。從圖1中可以看出，從2002年至2015年，人民法院審理借款合同一審案件收案數(shù)總體上呈現(xiàn)上升趨勢；2002-2005年間借款合同收案數(shù)有所下降；從2006年起開始穩(wěn)定增長。這說明我國總體上民間借貸的總量在不斷提高。2014-2015年間法院一審借款合同收案數(shù)增長率達34.66%。

圖1 人民法院審理借款合同一審案件收案數(shù)

2.由債權(quán)債務(wù)引發(fā)的刑事案件類型的多元化

由于民間借貸自發(fā)無序，民間借貸往往從一般的生活消費、生產(chǎn)經(jīng)營性借貸向非法吸收公眾存款、集資詐騙等金融犯罪的方向發(fā)展，或向索債型非法拘禁、索贖型綁架罪等侵害人身權(quán)利的方向發(fā)展，這就出現(xiàn)了大量的由同一行為引發(fā)的民刑交叉案件?！?〕陸明明：《民間借貸引發(fā)刑事犯罪的實證考察及治理對策》，載《山西省政法管理干部學(xué)院報》2015年第28期。

在元典智庫組合檢索之后，得到數(shù)據(jù)的如圖2所示，涉及債權(quán)債務(wù)問題的案件在非法拘禁案件中占53.26%，這是本文研究主題需要關(guān)注的數(shù)據(jù)。此外，在敲詐勒索罪中占7.07%，在綁架罪中占4.37%，并涉及集資詐騙、非法吸收公眾存款等罪名。

圖2 債務(wù)類相關(guān)案件的案件數(shù)

由此可見，一方面，2014-2015年間法院一審借款合同收案數(shù)漲幅迅猛；另一方面，同期的索債型非法拘禁案件數(shù)量并無明顯增長。圖3中的實線和虛線都表示索債型非法拘禁的數(shù)量，虛線是圖表根據(jù)最小二乘法做的一個回歸得到的方程圖，可以看出這組數(shù)據(jù)趨勢平緩的整體趨勢。在此意義上，將索債情節(jié)引入非法拘禁罪，對于清晰界定犯罪行為與震懾潛在犯罪行為應(yīng)當(dāng)有較強的作用。

圖3 2014-2015年的索債型非法拘禁案件數(shù)量

（三）債務(wù)關(guān)聯(lián)視角下對索債型非法拘禁發(fā)展態(tài)勢的預(yù)測

1. 原始數(shù)據(jù)

表3為2014年1月至2017年3月索債型非法拘禁案件數(shù)量的月度變化數(shù)據(jù)，由圖4可以看出，案件數(shù)量隨時間的變化而波動，總體數(shù)量變化較為平穩(wěn)，在2014年2月、2015年2月、2016年2月和2017年2月分別出現(xiàn)極低值，沒有明顯的增長或下降的趨勢，因此本文選擇時間序列模型對未來3年的案件數(shù)量進行預(yù)測。

表3 2014年1月至2017年3月索債型非法拘禁案件數(shù)量

圖4 2014年1月至2017年3月索債型非法拘禁案件數(shù)量

2.模型選擇——時間序列模型

時間序列分析法是根據(jù)過去的變化趨勢預(yù)測未來的發(fā)展,其前提是假定事物的過去會延續(xù)到未來，所以能夠根據(jù)客觀事物發(fā)展的連續(xù)規(guī)律性,運用過去的歷史數(shù)據(jù),通過統(tǒng)計分析,進一步推測未來的發(fā)展趨勢。

事物的過去會延續(xù)到未來這個假設(shè)前提包含兩層含義：一是不會發(fā)生突然的跳躍變化,是以相對小的步伐前進；二是過去和當(dāng)前的現(xiàn)象可能表明現(xiàn)在和將來活動的發(fā)展變化趨向。這就決定了在一般情況下,時間序列分析法對于短、近期預(yù)測比較顯著,在面對呈現(xiàn)周期性變化且沒有明顯上升下降趨勢的索債型非法拘禁數(shù)量時無法保證預(yù)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，而時間序列模型分析恰好可以實現(xiàn)這類數(shù)據(jù)的預(yù)測。

本項研究選擇指數(shù)平滑法即根據(jù)歷史資料的上期實際數(shù)和預(yù)測值，用指數(shù)加權(quán)的辦法進行時間序列預(yù)測。此方法的實質(zhì)是由內(nèi)加權(quán)移動平均法演變而來的一種方法，只要有上期實際數(shù)和上期預(yù)測值，就可計算下期的預(yù)測值，是一種廣泛使用的短期預(yù)測方法。

3.預(yù)測結(jié)果

由下表可以看出，平穩(wěn)R平方=0.774，顯著性=0.725〉0.05，因此模型具有較好的合適性，其預(yù)測結(jié)果具有一定的參考價值。

表4 模型適合度指標(biāo)

圖5左半部分中紅色數(shù)據(jù)為實際數(shù)據(jù)，藍色數(shù)據(jù)為根據(jù)模型調(diào)整預(yù)測的數(shù)據(jù)，可以看出整體的擬合度很高，基于這一模型，右半部分為三年的預(yù)測數(shù)據(jù)，可以看出波動呈現(xiàn)周期性變動，同時總體上沒有上升或下降的趨勢，而是在波動范圍內(nèi)進行平穩(wěn)變動。

圖5 索債型非法拘禁預(yù)測案件數(shù)

由圖5可以看出近3年以及未來3年的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)周期性平穩(wěn)波動，在居民部門整體債權(quán)債務(wù)數(shù)量上升的社會環(huán)境下，索債型非法拘禁的案件數(shù)量并沒有隨之發(fā)生大幅度增長，這說明了索債型非法拘禁的法律規(guī)定與社會效果的相應(yīng)關(guān)系。

二、索債型非法拘禁在一般統(tǒng)計維度下的特征

（一）索債型非法拘禁的時間維度特征

本項研究以元典智庫中的所有相關(guān)案例為樣本，以2014年1月至2017年9月為時間區(qū)間，在統(tǒng)計了非法拘禁罪與索債型非法拘禁罪在時間上的數(shù)量分布后，得出圖6。

圖6 案件數(shù)量在時間維度上的分布狀況

2014年1月以來，隨著時間的延續(xù)，兩種案件的數(shù)量整體上呈現(xiàn)出略為下降的趨勢，同時也有一定的時間波動性和周期性。每年1至3月是案件數(shù)量最少的時間段，從4月開始案件數(shù)量的增減變化較少。近3年來，非法拘禁罪的總案件數(shù)量呈現(xiàn)出緩慢下降趨勢，而索債型非法拘禁案件的數(shù)量下降趨勢更為明顯。與此相應(yīng)，居民部門債務(wù)水平的增長速度雖然有所放緩，但仍呈不斷增長的態(tài)勢，據(jù)此，可傾向于認(rèn)為刑法的指引教育作用產(chǎn)生了比較明顯的效果，2016年以來的情況尤為如此。

（二）索債型非法拘禁的空間維度特征

如圖7所示，公開裁判文書所示的非法拘禁案件數(shù)量在各省份間的差異較大，而為索債而非法拘禁的案件數(shù)量差異相對較小。其中，浙江省和山東省位居榜首，是非法拘禁案件數(shù)量最多的兩個省份?！?〕各省的非法拘禁案件數(shù)量也與裁判文書的公開上網(wǎng)程度有關(guān)。此外，為索債而非法拘禁的案件數(shù)量在各個省份間的分布情況與非法拘禁罪的分布情況并不完全一致。

圖7 案件數(shù)量在地區(qū)間的分布狀況

為了更方便的對各省份間非法拘禁罪中的索債情節(jié)進行對比，這里取其相對數(shù)值，計算具有索債情節(jié)的案件數(shù)量占比后，得出表5。雖然廣東省和山東省在非法拘禁罪的案件數(shù)量中都位列前三，但在索債情節(jié)的案件占比方面，廣東省為46.14%，山東省為59.01%。

表5 不同地區(qū)索債型非法拘禁在其非法拘禁罪中的比例

（三）索債型非法拘禁的主體特征

如前所述，53.26%的非法拘禁案件是因索取債務(wù)而引起，此占比可謂不低。如圖8所示，從主體的受教育程度來看，為索債而非法拘禁的犯罪主體教育程度主要集中在小學(xué)和初中文化程度，占比75%。受教育程度與犯罪率的關(guān)系在已有研究中頗受爭議，本項研究基于前述數(shù)據(jù)，傾向于認(rèn)為受教育程度較低者對自身涉嫌違法行為的了解和控制不足，與犯罪的發(fā)生具有一定的相關(guān)性。

圖8 犯罪主體的受教育程度

三、索債型非法拘禁罪視角下的數(shù)據(jù)分析

（一）索債型非法拘禁罪的犯罪形式特征

如圖9、圖10所示，在索債型非法拘禁罪的全部13287篇裁判文書中，共同犯罪的案件占63%；大部分案件都有召集同伙共同進行非法拘禁的行為，這相對于非法拘禁罪共同犯罪率為60%的情況而言增加了3%。

圖9 索債型非法拘禁的犯罪形式特征

圖10 非法拘禁罪的犯罪形式特征

（二）索債型非法拘禁罪的行為特征

本項研究通過實體識別技術(shù)進行篩選，發(fā)現(xiàn)索債型非法拘禁罪的行為方式較為單一，大多以侮辱毆打等暴力方式進行威懾，由圖11可以看出在索債型非法拘禁罪中有侮辱毆打情節(jié)的占83%。

圖11 索債型非法拘禁罪中具有侮辱毆打情節(jié)的占比

（三）非法拘禁案件的誘因特征分析

如前所述，研究對象中索債型非法拘禁占全部非法拘禁案件的53.26%，但從各省份特點看，這其實是所有省份整體比例的平均值，產(chǎn)生平均值的各數(shù)據(jù)間的差異容易被忽略但非常重要。〔10〕〔美〕艾麗恩·瑪格內(nèi)利奧：《統(tǒng)計學(xué)》，唐海龍譯，當(dāng)代中國出版社2014年版，第2頁以下。索債型非法拘禁占比在不同省份間的差異較大，如圖12所示，廣東省和山東省兩省之間相差13%。常見的導(dǎo)致非法拘禁案件的誘因除了索取債務(wù)，還有在傳銷組織中非法限制他人人身自由的情形。傳銷這一誘因在山東省的占比為2.03%，而在廣東省的占比則高達24.46%。

圖12 山東省、廣東省因不同誘因?qū)е碌姆欠ň薪讣?shù)量情況

（四）索債型非法拘禁所涉的“債務(wù)”特征

索債型非法拘禁涉及的債務(wù)可以分為合法債務(wù)與法律不予保護之債。裁判文書會對賭債、高利貸等非法債務(wù)予以明確表述。據(jù)此進行查詢，結(jié)果如圖13所示，在全部索債型非法拘禁的案件中，索取合法債務(wù)的案件有11738件，占比88%；而索取法律不予保護的債務(wù)的案件數(shù)為1549件，占比12%。不同的債務(wù)性質(zhì)會影響當(dāng)事人的維權(quán)預(yù)期，當(dāng)涉及法律不予保護的債務(wù)時，當(dāng)事人更有可能用非法拘禁等涉嫌犯罪的手段來實現(xiàn)權(quán)利，但如圖13所示，索債型非法拘禁涉及的債務(wù)大部分還是合法債務(wù)。

圖13 為索債而非法拘禁中兩種債務(wù)的占比

（五） 索債型非法拘禁的量刑趨勢

法官在量刑中是否會因索取債務(wù)而降低對犯罪主體的量刑？本項研究通過對非法拘禁罪案件數(shù)量和索債型非法拘禁罪案件數(shù)量的樣本數(shù)據(jù)，以量刑的不同區(qū)間為維度進行提取和分類統(tǒng)計，得出不同量刑區(qū)間下的案件數(shù)量分布情況，如圖14所示。

圖14 非法拘禁罪、索債型非法拘禁的量刑分布情況

可以發(fā)現(xiàn)，不論是非法拘禁罪案件整體，還是其中具有索債情節(jié)的案件，其量刑的眾數(shù)區(qū)間都在4—6個月和16—18個月之間。

以案件中不同刑期的犯罪主體的個數(shù)為權(quán)重，對兩種情況下的刑期進行加權(quán)平均后，可以得出如下結(jié)論：非法拘禁罪判刑的加權(quán)平均數(shù)為11.81個月，而為索債而非法拘禁的量刑加權(quán)平均數(shù)則為10.5個月，索債型非法拘禁罪的量刑會相較于非法拘禁罪的平均量刑減少1.31個月，具體如表6所示。

表6 非法拘禁罪、索債型非法拘禁量刑的加權(quán)平均數(shù)

為評價索債情節(jié)對量刑是否有影響，本項研究分析了有其他量刑情節(jié)案件的占比在前述兩類案件間是否存在差異。本文結(jié)合非法拘禁罪中常見的從輕、從重情節(jié)，〔11〕熊謀林、趙勇、程乙峰:《重考量刑公正與量刑差異——德陽市五個基層法院的定量研究證據(jù)》，載《犯罪研究》2014年第6期。選取了以下六個情節(jié)，對非法拘禁罪和索債型非法拘禁罪的案件分別進行要素的抓取和統(tǒng)計，同時為了盡量減少評估誤差還統(tǒng)計了非法拘禁罪中和索債型非法拘禁罪中判處了非法拘禁罪以外罪名的同案犯的占比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩類案件中多人多罪的占比分別為14.37%和14.89%，兩者的差距并不明顯，具體數(shù)據(jù)如表7所示：

表7 非法拘禁罪、索債型非法拘禁量刑減輕情節(jié)的案件數(shù)

由表7可以看出，非法拘禁罪中影響到量刑的主要從輕情節(jié)為坦白、得到被害人諒解、一般自首和從犯，而主要的從重情節(jié)為在非法拘禁過程中有毆打侮辱情節(jié)和被告人有前科。本項研究分別對所有具有從輕、從重情節(jié)的案件數(shù)進行加總后，發(fā)現(xiàn)索債型非法拘禁罪中的所有主要從輕情節(jié)的占比整體上高于非法拘禁罪0.2個百分點，在從重情節(jié)上也高出0.2個百分點，因此其他量刑因素對刑期的影響在非法拘禁罪和索債型非法拘禁罪之間沒有太大差異，然而兩類案件的刑期加權(quán)平均數(shù)卻有1.31個月的差距，可見法官在量刑的時候依然會考慮到索債這一情節(jié)從而對量刑略有減輕。考慮到索債情節(jié)會在實質(zhì)上對法官的量刑產(chǎn)生影響，那么債權(quán)債務(wù)關(guān)系在非法扣押拘禁之前是否存在是對這一行為定罪量刑的關(guān)鍵所在。

四、司法認(rèn)定難點與爭議點的數(shù)據(jù)分析

鑒于前述索債型非法拘禁量刑會輕于非法拘禁的整體量刑，而且索債型非法拘禁的適用本身需要以債務(wù)存在為前提，所以司法實踐中需要對索債目的以及債務(wù)存在情況進行認(rèn)定，具體包括：債務(wù)是否在非法拘禁前已經(jīng)存在，法官對有關(guān)債務(wù)的證據(jù)如何審查以及對于索取超額債務(wù)和以索債為名強迫被害人寫下欠條的行為如何定性等。

（一）法官對索債目的認(rèn)定的表述特點

根據(jù)刑法第238條第3款的規(guī)定，被告人主觀方面是否以索取債務(wù)為目的是認(rèn)定索債型非法拘禁成立與否的重要標(biāo)準(zhǔn)。在索債型非法拘禁的裁判文書中，法院通常在事實認(rèn)定部分對索債目的進行描述，確認(rèn)索債目的的存在?！?2〕例如，一篇相關(guān)文書認(rèn)定事實時敘述：“被告人李學(xué)超為索要債務(wù)，糾集被告人朱明輝……將被害人曹某、張某從東營市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)……強行帶至……辦公室二樓，對兩人分別控制，限制人身自由……”法官在列舉證據(jù)證明所認(rèn)定的事實時，具體做法可以分為兩類：一類是對證明索債目的相關(guān)的證據(jù)，不單獨指明，僅對全案證據(jù)做出概括性結(jié)論。例如：“上述事實，被告人等在開庭過程中無異議，且有被害人張某、曹某的陳述，證人陳某的證言，法醫(yī)人體損傷程度鑒定書，辨認(rèn)筆錄，現(xiàn)場勘驗、檢查筆錄，刑事科學(xué)技術(shù)照片、戶籍信息等證據(jù)證實，經(jīng)庭審舉證、質(zhì)證，均合法有效，本院予以確認(rèn)。”另一類是分項列明各相關(guān)證據(jù)包括借條、還款承諾書、證人證言、被害人筆錄等，從中可以看出有哪些證據(jù)與證明索債目的相關(guān)。例如列明：“欠條，證實被告人王國麟等人讓胡某寫下215000元欠條的情況。賠償協(xié)議書與諒解書，證實被告人劉峻大的親屬與被害人胡某達成賠償協(xié)議……”由此可見，此處存在兩類表述方式，一類是概括認(rèn)定索債目的；二是專門認(rèn)定索債目的。

結(jié)果如圖15所示，全部案件的62%對索債目的存在情況進行了概括認(rèn)定， 38%的案件進行了專門列舉證據(jù)方式的認(rèn)定。

圖15 索債型非法拘禁中對索債目的的認(rèn)定情況

（二）法官對索債目的相關(guān)證據(jù)的審查

1.對不同類型證據(jù)的審查采信情況

由于民間借貸行為的隨意性，借貸行為存在諸多不規(guī)范之處，加之某些債權(quán)人因法律意識淡薄而未能及時有效地保存借貸行為過程中的證據(jù)材料，導(dǎo)致債權(quán)人在訴訟行為上處于不利地位，〔13〕前引〔4〕，張立建文。這對于認(rèn)定索債型非法拘禁罪也會產(chǎn)生一定影響。本項研究具體分析了證明債務(wù)存在的證據(jù)形式，如圖16所示，在5033件分列證據(jù)對索債目的進行了認(rèn)定的案件中，以客觀性較強的欠條、借據(jù)、還款承諾書等物證、書證形式舉證的案件為3223件，占全部的64%；不存在書證等而是以證人證言等言詞證據(jù)證明的為1810件，在全部案件中占36%。

圖16 審查債務(wù)目的時的具體舉證情況（單位：件）

2.對債務(wù)真實性的司法認(rèn)定情況

本文對3223個存在欠條、借據(jù)類證據(jù)的索債型非法拘禁案件進行研究后發(fā)現(xiàn)，雖然法官通過欠條、借據(jù)等形式對債務(wù)關(guān)系進行了認(rèn)定，不過，如圖17所示，其中30%的借據(jù)是被害人在非法拘禁過程中被告人的威脅、壓力之下所寫。當(dāng)然，這并不能說明這類證據(jù)必然是虛假的，因為實踐中債務(wù)人最初未打欠條，對債務(wù)久拖不還的情況也是有的。判決書通常對該情節(jié)進行了事實性的描述，不直接評價此類證據(jù)的真實性。

圖17 索債型非法拘禁罪中借據(jù)系非法拘禁過程中非自愿出具的占比

3.對法律不予保護之債的證據(jù)審查

本項研究通過實體識別進行數(shù)據(jù)篩選，發(fā)現(xiàn)在13287個索債型非法拘禁案例中，索取賭債、高利貸等法律不予保護之債的比例為12%，如圖13所示。

進一步數(shù)據(jù)挖掘后發(fā)現(xiàn)，在全部為索取法律不予保護之債而非法拘禁扣押他人的1549個案件中，總共有932個案件對案件中的索債目的進行了前述的概括性認(rèn)定，占比為60%，而詳細列明證據(jù)來對應(yīng)索債目的的占40%，如圖18所示。

圖18 為索取法律不予保護之債而非法拘禁的案件中的證據(jù)審查情況

為分析這類認(rèn)定的舉證情況，本項研究進一步提取了617件以具體各類證據(jù)證明索債目的的案件情況，發(fā)現(xiàn)以客觀性較強的欠條、借據(jù)、還款承諾書等物證、書證形式舉證的案件為235件，占全部的38%；不存在書證等而是以證人證言等言詞證據(jù)證明的為382件，在全部案件中占62%。具體情況如圖19所示。

圖19 索債型非法拘禁中專門審查債務(wù)是否真實存在時的證據(jù)情況（單位：件）

（三）法官對爭議債務(wù)的審判標(biāo)準(zhǔn)不一

根據(jù)相關(guān)的立法和司法解釋，索取合法債務(wù)和索取賭債、高利貸等法律不予保護之債均認(rèn)定為索債型非法拘禁罪，但是現(xiàn)有立法對實務(wù)中的債務(wù)類型未完全覆蓋，所以理論界與實務(wù)界對某些有爭議的債務(wù)類型，例如索取超額債務(wù)、索取真實性無法查明或根本不存在的債務(wù)的處理也存在差異，分述如下：

1.索取超額債務(wù)

索取超額債務(wù)是指被告人索取的債務(wù)遠超過債務(wù)范圍的案件。如果行為人對被害人索要的債務(wù)超過了合法債權(quán)的數(shù)額，需要具體分析索要債務(wù)和真實債務(wù)之間的數(shù)額差距，根據(jù)不同的情況定罪量刑。例如：在（2015）莒刑初字第67號案件中，被告人介紹被害人在甲處獲得10000元的高利貸，被害人在一個月期限屆滿后償還10000元給被告人，但是被告人私自扣押5000元，僅償還5000元給甲；隨后又以索取債務(wù)將被害人扣押并逼迫被害人寫下32000元的欠條。法院最終將這一案件認(rèn)定為索取高利貸而非法拘禁案。根據(jù)最高人民法院于2015年6月通過的《關(guān)于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規(guī)定》，借貸雙方約定的利率未超過年利率24%，出借人請求借款人按照約定的利率支付利息的，人民法院應(yīng)予支持。借貸雙方約定的利率超過年利率36%，超過部分的利息約定無效，屬于無效債務(wù)。此案即使按照最高的年利率標(biāo)準(zhǔn)36%來計算，要求借款人針對10000元在5個月之內(nèi)償還42000元的做法也已遠超債務(wù)范圍。對于索取超額債務(wù)的情形，有觀點認(rèn)為：如果行為人索要的債務(wù)只是略高于真實的債務(wù)數(shù)額，這就說明其主觀的目的是索要自己的債務(wù)，而不是非法占有別人的財物，所以仍應(yīng)當(dāng)按照非法拘禁罪定罪量刑；如果行為人借索取債務(wù)向債務(wù)人或其親屬索要明顯超過其債權(quán)總額及其為實現(xiàn)債權(quán)所花費的費用等經(jīng)濟其他損失的，說明行為人的犯罪目的已不再局限于索取債務(wù)，而是同時具備了勒索財物的目的?！?4〕王珍：《淺析索債型非法拘禁罪的債務(wù)認(rèn)定問題》，載《法制博覽(中旬刊)》2012年第11期。

2.索取的債務(wù)虛假或真實性難以查明

索取根本不存在的債務(wù)或者真實性難以查明的債務(wù)包括兩種情況：第一種情況是指行為人和被害人之間不存在債權(quán)關(guān)系，但是行為人誤認(rèn)為存在債權(quán)關(guān)系，行為人出于索要自己的合法債務(wù)的目的而對其實施了非法的扣押和綁架。這種情況就需要根據(jù)行為人的主觀故意認(rèn)定非法拘禁罪。第二種情況是指行為人認(rèn)錯了對象，誤以為其和被害人之間存在債權(quán)關(guān)系，但是實際上他們之間沒有債權(quán)債務(wù)關(guān)系。由于行為人因主觀上認(rèn)為對方拖欠了自己的債務(wù)才實施了犯罪行為，其主觀目的仍是“索債”，所以應(yīng)當(dāng)以索債型非法拘禁罪定罪量刑。如果行為人以索取“債務(wù)”為名實施綁架、拘禁他人的行為而實際上根本就不存在任何債務(wù)，且行為人自己也很清楚這一點的話，那么對行為人的行為就不應(yīng)當(dāng)按照索債型非法拘禁罪，而是按照綁架、搶劫等罪定性。

關(guān)于索債型非法拘禁司法適用中的各種爭議，已有多篇文獻述及?！?5〕王剛、萬洪亮：《論索債型非法拘禁的刑法規(guī)制》，載《中國人民公安大學(xué)學(xué)報》（社會科學(xué)版）2017年第5期；段勇等：《索債型非法拘禁罪與綁架罪之區(qū)分》，載《人民司法》2010年第2期。此次從大數(shù)據(jù)視角下可以更清晰地把握相關(guān)問題的現(xiàn)實表現(xiàn)方式、突出程度以及原因。前述圖表在選取數(shù)據(jù)維度時是以專門研究思路為出發(fā)點的，例如裁判文書呈現(xiàn)的認(rèn)定索債目的的證據(jù)類型和行文表述、借據(jù)等書證系非自愿出具情況的占比以及非法拘禁過程中具有毆打侮辱等情節(jié)的占比等，這些方面的大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)可以使立法機關(guān)、司法機關(guān)與學(xué)界能夠全面了解索債型非法拘禁的司法適用及分歧。對于若干文獻中提出的索債目的應(yīng)否成為界分非法拘禁罪與綁架罪的關(guān)鍵、司法應(yīng)否以及能否對債務(wù)真實性做出認(rèn)定等問題，囿于篇幅，本文不予展開。

五、評析與啟示

大數(shù)據(jù)的英文表述是“big data”，不僅意在強調(diào)抽象意義上的大，還傳遞了一種信息——大數(shù)據(jù)是一種思維方式的改變，而且大數(shù)據(jù)還具有多維度（Variety）、及時性(Velocity)等特征?！?6〕吳軍：《智能時代》，中信出版集團2016年版，第64、74頁。就法律領(lǐng)域而言，2014年開始實施的裁判文書大規(guī)模上網(wǎng)為研究者挖掘和利用我國法律大數(shù)據(jù)提供了便利條件，基于這一背景而展開的本項研究可以在以下幾個方面帶來啟發(fā)：

（一）司法大數(shù)據(jù)有助于推動非法拘禁罪所涉及法律規(guī)范的深入研究

當(dāng)索債型非法拘禁被增補入1997年刑法時，對這一條款含義的理解成為理論界與實務(wù)界關(guān)注的重點。〔17〕黃麗勤：《索債型非法拘禁案件的定性分析》，載《法學(xué)》2012年第4期。如果行為人與被害人之間是否存在債權(quán)債務(wù)關(guān)系是區(qū)分非法拘禁罪與綁架罪的重要標(biāo)準(zhǔn),那么對于“債務(wù)”的認(rèn)定應(yīng)當(dāng)采用怎樣的標(biāo)準(zhǔn)？如果對索取超過實際數(shù)額債務(wù)的行為不一概定性為索債型非法拘禁，那么應(yīng)該根據(jù)什么樣具體情形來定性？對根本不存在的債務(wù)和難以查清的債務(wù)，又應(yīng)當(dāng)采用什么樣的證據(jù)審查標(biāo)準(zhǔn)和實體法處斷原則？〔18〕張錄發(fā)：《索債型非法拘禁罪與勒索型綁架罪的區(qū)別——基于“債務(wù)”認(rèn)定的若干問題研究》，載《延邊黨校學(xué)報》2015年第6期。對這些難題，對裁判文書的大數(shù)據(jù)分析可以總結(jié)出規(guī)律乃至更好的解決方案，有助于更準(zhǔn)確地理解司法現(xiàn)實，更好地闡釋法律規(guī)范。

（二）大數(shù)據(jù)要求法學(xué)學(xué)科與其他學(xué)科的融合以實現(xiàn)全樣本分析

以往的抽樣調(diào)查分析既受制于全樣本獲得的困難，也受制于純?nèi)斯し治鰧θ肆蜁r間的高度消耗。本項研究選取的是2014年1月至本項研究開始時的2017年9月間有關(guān)非法拘禁罪的裁判文書，總樣本量超過2萬件。如果依靠原有的人工觀察方式去統(tǒng)計的話實在是步履艱難，而借助計算機學(xué)科中的實體識別等技術(shù)進行文本挖掘的話則輕而易舉。此外，本項研究還借助了統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)濟學(xué)方法，例如運用時間序列模型研究居民部門整體債務(wù)數(shù)量與索債型非法拘禁案件數(shù)量之間的關(guān)系，運用加權(quán)平均數(shù)計算非法拘禁罪與索債型非法拘禁的量刑對比特點，運用灰色關(guān)聯(lián)分析方法獲得非法拘禁發(fā)案特點與民間借貸案件數(shù)量之間的相關(guān)性等。

（三）法學(xué)內(nèi)部的二級學(xué)科需要融合

索債型非法拘禁的起因在很大程度上源于民事債務(wù)糾紛解決不當(dāng)。前文采用灰色絕對關(guān)聯(lián)度模型分析出索債型非法拘禁罪的案件數(shù)量滯后于民間借貸的案件數(shù)量的時間為3個月，所以當(dāng)某一個時間節(jié)點民間借貸糾紛的案件數(shù)量突增時，刑事相應(yīng)案件數(shù)量就會隨之增加。民事法律和刑事法律需要對此共同關(guān)注。此外，本項研究還揭示出刑法與證據(jù)法研究一體化的必要性：索債型非法拘禁可以把合法債務(wù)和賭債等不受法律保護之債都涵括在法條適用范圍之內(nèi)，但這些債務(wù)應(yīng)當(dāng)是真實存在的，脅迫被害人寫欠條或者借據(jù)從而形成的虛假“債務(wù)”不屬于索債型非法拘禁條款的適用范疇，構(gòu)成犯罪的，應(yīng)當(dāng)按照刑法其他條文定罪處罰。因此，審查“債務(wù)”的真實性應(yīng)當(dāng)成為辦理索債型非法拘禁案件的考量因素，這就涉及刑事案件辦理過程中民事債務(wù)的證明問題。如果適用民事訴訟證明標(biāo)準(zhǔn)，通說認(rèn)為其應(yīng)當(dāng)?shù)陀谛淌略V訟的證明標(biāo)準(zhǔn)，〔19〕李浩：《民事訴訟法學(xué)》，法律出版社2016年版，第187頁。由主張這種關(guān)系存在的被告人舉證；但若適用依據(jù)刑事訴訟舉證規(guī)則，則應(yīng)當(dāng)由檢察機關(guān)舉證。在大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘的情況下，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的相關(guān)性更容易展示出跨學(xué)科的關(guān)聯(lián)，從而增進學(xué)科間的融合。

結(jié)語

法律大數(shù)據(jù)的繁榮為法學(xué)研究帶來了新資源，數(shù)據(jù)的全樣本有助于避免過往小樣本收集分析的以偏概全，通過大數(shù)據(jù)對事物相關(guān)性的揭示可以獲得新知識，借助以大數(shù)據(jù)作為養(yǎng)料的機器學(xué)習(xí)和人工智能可以將研究者從低端重復(fù)性勞動中解放出來以提高研究效率。但是我們同時也要意識到，大數(shù)據(jù)時代對傳統(tǒng)研究方式提出了挑戰(zhàn)。一位經(jīng)濟學(xué)家曾經(jīng)指出：“傳統(tǒng)經(jīng)濟學(xué)研究，一個團隊、數(shù)臺電腦、幾個軟件就能進行像樣的研究，很少有運算需要動用大中型服務(wù)器的，但在大數(shù)據(jù)時代，經(jīng)濟學(xué)研究發(fā)生了巨大的變化，在人員組成上，不光要有經(jīng)濟學(xué)家和領(lǐng)域?qū)＜?，還要有大數(shù)據(jù)維護專家、大數(shù)據(jù)建模專家；在計算工具上，需要廣泛借助云計算，幾臺電腦根本解決不了問題；從合作關(guān)系上，需要廣泛與政府、大數(shù)據(jù)擁有者、云計算服務(wù)商等合作，不然難以進行研究。大數(shù)據(jù)時代，經(jīng)濟學(xué)研究必須依靠跨學(xué)科團隊，少數(shù)幾個學(xué)者就能進行研究的傳統(tǒng)模式已經(jīng)難以為繼?！薄?0〕俞立平：《大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)經(jīng)濟學(xué)》，載《中國軟科學(xué)》2013年第7期。這種情況在大數(shù)據(jù)法學(xué)研究中同樣存在。研究者與研究機構(gòu)必須與大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)同，法學(xué)專業(yè)知識必須與計算機學(xué)科知識和統(tǒng)計分析能力等相輔相成，如此才能探索出一條適合新時代特點、能為法學(xué)研究注入新活力與新視角的研究路徑。