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        危險駕駛罪基本特征及量刑影響因素實證研究*
        ——基于700份醉酒型危險駕駛案件一審裁判文書的分析

        2019-05-14 03:24:00樊祜璽萬力
        醫(yī)學與法學 2019年2期
        關(guān)鍵詞:醉酒量刑酒精

        樊祜璽 萬力

        在我國,酒已經(jīng)成為現(xiàn)代社會生活中必不可少的元素,飲酒的歷史可追溯到三千多年前的商周時代。隨著我國“酒桌文化”的盛行,因飲酒誘發(fā)的各種交通事故頻頻出現(xiàn),極大地擾亂了社會秩序。根據(jù)公安部的階段性數(shù)據(jù)統(tǒng)計,“公安部門平均每年出動警力2000 余萬人次、警車1200 萬輛次,年均檢查車輛、實施唾液或者呼氣檢測近1億人次,累計查處酒駕127.3萬余起、醉駕22.2萬余起”。[1]而當下我國正致力于法治建設(shè),酒文化建設(shè)必須與法治建設(shè)不相沖突,鑒此,本文通過對醉酒型危險駕駛案件一審判決書進行定量實證分析,期冀能從中找到一些可循規(guī)律,進而能夠為此類案件的防控,以及對審判人員的實務量刑操作提供些許參考價值,以共同助推社會主義法治社會、法治國家的建設(shè)。

        一、數(shù)據(jù)來源及研究設(shè)計

        本文數(shù)據(jù)來源于中國裁判文書網(wǎng),筆者聚焦于醉酒型危險駕駛案件一審裁判文書,重點研究醉酒型危險駕駛罪的主體特征、客觀特征、量刑基本特征及相關(guān)影響因素,隨機選取自2011 年《刑法修正案(八)》頒行以來、截至2017年1月1日期間所涉醉酒型危險駕駛案件一審判決書共計700份,統(tǒng)計出所涉案件省(區(qū))分布呈現(xiàn)以下不均衡狀況(詳見表1)。

        表1 樣本數(shù)量省份分布

        通過對從700份醉酒型危險駕駛罪一審判決書中所隨機選取的140份判決書進行詳細閱讀,然后將判決書中的關(guān)鍵信息進行變量設(shè)置——總共設(shè)置了27個變量,即按照審理法院、判決書號、性別、民族、出生年月(年加月乘0.08)、學歷、職業(yè)、所屬省(區(qū))、審理程序、審理方式、犯罪時間(年加月乘0.08)、犯罪時刻、有無號牌、有無駕照、駕駛車輛、血液酒精含量濃度(每100毫升1毫克)、案發(fā)原因、是否造成損害、何種損害、是否賠償、是否初犯、是否認罪、拘役時間(單位月)、是否緩刑、緩刑考驗期(單位月)、是否免于刑事處罰、并處罰金的順序等進行歸納整理并錄入數(shù)據(jù)庫;數(shù)據(jù)采用SPSS21.0 軟件處理,統(tǒng)計描述主要采用相對數(shù)指標來表示;運用卡方檢驗、Logistic 回歸分析方法,展現(xiàn)和分析醉酒型危險駕駛罪的基本特征和量刑影響因素。[2]在所選取的一審判決書中,部分樣本內(nèi)容存在缺失,故僅以有效樣本數(shù)作為基數(shù)計算比重,由此依據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學分析結(jié)果得出相應的結(jié)論和合理建議。

        二、醉酒型危險駕駛罪成罪特征

        (一)主體特征

        1.涉案主體男性比重明顯高于女性。

        在隨機選取的700份一審判決書中,除去49份性別變量缺失的判決書,在651份有效判決書中,犯罪主體男性人數(shù)共計645名,占有效樣本的99.1%,女性人數(shù)僅有6名,占有效樣本的0.9%。概言之,就此類案件而言,男性主體犯罪比重遠遠高于女性(詳見表2)。

        表2 犯罪主體性別分布

        2.年齡偏中年化,青年和老年主體次之。

        在隨機選取的700 份一審判決書中,除去年齡缺失的180 份判決書,在520 份有效判決書中,犯罪主體的平均年齡為38.93歲,年齡的中位數(shù)為38.84,最大年齡為68.24歲,最小年齡為15.08歲。①犯罪主體年齡集中在28~38,38~48這兩個年齡段,即呈現(xiàn)出犯罪年齡主體趨中年化(詳見表3、表4)。

        3.文化水平普遍不高,且文化程度與犯罪與否呈負相關(guān)。

        在隨機選取的700 份判決書中,犯罪主體的文化程度總體不高——在479 份有效樣本中,擁有初中文化的犯罪主體最多,占有效樣本的44.9%;其次是小學文化,占有效樣本的23.0%;而高中文化占有效樣本的10%;??萍耙陨衔幕缸锶藬?shù)共計占有效樣本的21.1%。概言之,高中以上文化犯罪主體比重漸趨變小(詳見表5)。

        表3 犯罪主體年齡分布

        表4 犯罪主體年齡段分布

        表5 犯罪主體的文化程度分布

        4.大多是無業(yè)和務農(nóng)人員。

        在隨機選取的700 份判決書中,有效樣本479份,其中無業(yè)人員占有效樣本的20.7%,務農(nóng)人員占有效樣本的43.8%,務工人員占有效樣本的13.2%,三者合計占有效樣本的77.7%;其余人員占比較小,占有效樣本的22.3%(詳見表6)。

        表6 犯罪主體職業(yè)分布

        (二)客觀特征

        1.涉案時間分布特征。

        醉酒型危險駕駛案件發(fā)生時間大多集中在12h-14h59m、15h-17h59m、18h-20h59m、21h-23h59m 和0h-h59m 這五個時間段,合計數(shù)量占有效樣本的92.71%,其中,在21h-23h59m這一時間段內(nèi)發(fā)生的案件數(shù)最多,占有效樣本的29.17%(詳見表7)。

        2.涉案車型分布。

        醉酒型危險駕駛罪涉案主體駕駛車輛主要是小轎車、摩托車,分別占有效樣本的35.8%、35.3%;其次是客車和小型汽車,分別占有效樣本的13.2%、10.7%;其他車型占有效樣本百分比較低(詳見表8)。

        表7 涉案時間分布

        表8 涉案車型分布

        3.涉案主體血液酒精含量分布。

        血液中酒精含量作為醉酒型危險駕駛犯罪客觀方面的關(guān)鍵因素,既扮演著入罪標準的角色,同時也是法官審判時重要的酌定量刑情節(jié)。[3]根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計,在653份有效樣本中,犯罪主體血液酒精含量平均值高達161.74mg/100ml,高出入罪標準(80mg/100ml)一倍多(詳見表9)。

        表9 涉案主體血液酒精含量

        (三)量刑基本特征

        根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計,醉酒型危險駕駛罪適用緩刑較多,占有效樣本的60.0%(詳見表10)。在醉酒型危險駕駛案件有效樣本中免于刑事處罰的僅有2 例,且低刑期判處較多,尤其以1、2、3(月)拘役期限最多,分別占有效樣本的28.0%、37.1%和22.3%,三種刑期總共占有效樣本的87.4%(詳見表11)。與此同時,并處罰金范圍大多在一萬元以下,個別案件罰金較高,罰金數(shù)額總體均衡。通過上述分析不難發(fā)現(xiàn),法官審理醉酒型危險駕駛案件時,基本趨向于入罪,且大多數(shù)案件中涉案主體均被科處了刑罰。與此相應,針對情節(jié)顯著輕微的該類案件,法院也傾向于選取中位數(shù)的做法,較大比例適用低刑期,而不選擇做出無罪處理。[4]緩刑適用率較高也進一步說明了該罪定罪較嚴,但刑罰較輕。

        表10 拘役的同時是否使用緩刑

        表11 涉案拘役時長分布

        三、醉酒型危險駕駛案件量刑影響因素分析

        (一)拘役時長的影響

        1.相關(guān)二分類變量對拘役時長的影響。

        本文選用方差分析來研究二分類變量對拘役時長的影響,在符合方差分析的條件下,首先將是否造成損害與拘役時長做方差分析,得出結(jié)論,在未造成損害的情況下拘役時長的均值為2.03(保留兩位小數(shù))個月,在造成損害的情況下拘役時長的均值為2.52(保留兩位小數(shù))個月。在F=34.505,P<0.05 的情況下,可以認為未造成損害的拘役時長要明顯小于造成損害的拘役時長。同時依循此種方法對有無號牌、有無駕照與拘役時長分別做方差分析,發(fā)現(xiàn)車輛有無號牌、犯罪主體是否有駕照對拘役時長也存在一定的影響。[5]

        2.血液酒精含量對拘役時長的影響。

        本文通過對血液內(nèi)酒精含量和拘役時長做pearson 相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)血液內(nèi)酒精含量和拘役時長有較強的相關(guān)性,血液內(nèi)酒精含量與拘役時長的pearson 相關(guān)系數(shù)為0.435,且P<0.01,在α=0.05 的檢驗水準下相關(guān)系數(shù)有統(tǒng)計學意義,可以認為血液內(nèi)酒精含量與拘役時長存在較強的直線相關(guān)。

        (二)是否緩刑的影響

        筆者對是否造成損害與是否緩刑做卡方檢驗,結(jié)果得到c2=16.423,V=1,P<0.01,在α=0.01的檢驗水準下差異有統(tǒng)計學意義。因此可以認為是否造成損害與是否緩刑之間具有相關(guān)性,對剩余相關(guān)變量分別與是否緩刑做卡方檢驗,發(fā)現(xiàn)除了是否造成損害與是否緩刑之間具有相關(guān)性,是否初犯、是否被交警查獲、有無駕照與是否緩刑也具有相關(guān)性,為了確定這四種因素對是否緩刑的作用強度大小,筆者選用l ogistic回歸模型:

        以P:是否緩刑作為因變量,以X1:是否造成損害、X2:是否初犯、X3:是否被交警查獲以及X4:有無駕照作為自變量建立logistic回歸模型。在第一次建立回歸模型得到回歸結(jié)果時發(fā)現(xiàn)自變量X1、X3無統(tǒng)計學意義,不能繼續(xù)留在方程中,但是我們可以發(fā)現(xiàn)自變量X1:是否造成損害在正常量刑中我們主觀感覺應該是對緩刑有影響,P<0.05 可能是由于其他因素影響,因此,我們選擇先剔除自變量X3,將自變量繼續(xù)留在回歸模型中,所以將回歸模型修改為:

        經(jīng)過統(tǒng)計學計算,在α=0.20 的情況下該模型很好的擬合了原始數(shù)據(jù),從回歸結(jié)果來看影響是否緩刑的自變量X1、X2、X4 都具有統(tǒng)計學意義,將其留在方程中并得出X1、X2、X4 的回歸系數(shù)分別為-0.499、1.074、1.123以及β0=-1.206,所以,是否緩刑的預測方程可寫為:

        從回歸方程可以看出對是否緩刑的影響強度排序為:有無駕照>是否初犯>是否造成損害。

        從分析結(jié)果可以看出犯罪主體有無駕照對入罪后是否緩刑具有較大的影響,可以說無證駕駛是醉酒型危險駕駛罪量刑的從重情節(jié),也說明緩刑與否與除了受醉駕本身行為影響之外,還受其他因素不同程度的影響。從醉酒型危險駕駛案件量刑結(jié)果來看,無論是拘役期限還是罰金數(shù)額均在一個小范圍內(nèi)波動,拘役期限影響的因素雖然眾多,但是具有顯著性影響的僅有犯罪主體血液內(nèi)酒精含量這一變量,其他量刑結(jié)果也存在這種情況。[6]同時,實證研究結(jié)論表明,刑罰裁量是一個基于確定行為嚴重性為導向,僅對有限變量進行綜合評估的過程,量刑呈現(xiàn)出一定的簡潔化特征。[7]

        四、實證研究結(jié)論

        醉酒型危險駕駛行為自2011 年納入刑法實施以來,至今已逾七年,一定程度上遏制了具有該類犯意的潛在行為者,但醉酒駕車現(xiàn)象仍時有發(fā)生,究其因由,系對醉酒危險駕駛的社會危害性宣傳還不到位、司法適用也有所偏差,致使行為人對自己行為所要承擔的法律責任不明確,進而導致科處刑罰的預防功能削弱。結(jié)合實證研究數(shù)據(jù),筆者認為有關(guān)部門還需著力進行完善,以期能夠減少,乃至杜絕醉酒危險駕駛行為的發(fā)生。[8]

        一方面,踐行寬嚴相濟的刑事政策。實證研究表明,全國范圍內(nèi)醉酒型危險駕駛罪緩刑適用率偏高,所以在危險駕駛案件發(fā)生后,司法機關(guān)應摒棄“重定罪,輕量型”的刑罰理念,堅持定罪的主客觀相統(tǒng)一,量刑既要考慮行為后果嚴重性、公眾普遍接受性,同時還需兼顧刑罰的震懾性,促成刑罰效益的最大化。[9]另外,根據(jù)《刑事訴訟法(2018)修正)》第十五條的規(guī)定,被告人對檢方指控的罪名、量刑不存在異議,在檢方提出從寬處理的起訴意見條件下,法院應據(jù)此對其酌定從寬處理,在實務審判中,法院對醉酒型危險駕駛罪量刑時也應考慮到這一點。另外,鑒于實證研究結(jié)果顯示的量刑簡潔化現(xiàn)狀,法院在對此類案件進行量刑時,應綜合分析是否緩刑的關(guān)鍵因素,降低緩刑適用率,同時對尚未構(gòu)成其他犯罪的,一般不得適用緩刑,從而實現(xiàn)醉酒型危險駕駛案件的罪責刑相適應,減少醉酒型危險駕駛罪的發(fā)生率,從而保證公共交通安全。

        另一方面,醉酒型危險駕駛犯罪頻發(fā)與中國業(yè)已形成的酒文化發(fā)展密切相關(guān),自醉駕入刑以來,危險駕駛行為雖得到一定程度的控制,在前面部分的實證分析中,筆者詳細剖析了醉酒型危險駕駛罪的相關(guān)特征,并針對危險駕駛案件定罪量刑提出了一些值得探討的問題,這些問題的解決也是進一步降低危險駕駛罪發(fā)案率的關(guān)鍵所在。除了法律對危險駕駛的規(guī)范作用外,筆者認為要想將危險駕駛案件發(fā)生率降到理想范圍,還需道德、信仰的輔助。積極營造健康的飲酒文化,建立全民法治信仰必不可少,“喝酒不開車,開車不喝酒”,相信在不久的將來,醉酒型危險駕駛罪將淡出人們的視野,直至重出刑法。

        注釋

        ①統(tǒng)計學專有名詞,對于有限的數(shù)集,可以通過將所有觀察值按高低排序后,找出正中間的一個作為中位數(shù);如果觀察值有偶數(shù)個,通常取最中間的兩個數(shù)值的平均數(shù)作為中位數(shù)。

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