研究結果

第四節

第一項   法院行為與組織同型化  

  本文從司法院法學資料檢索系統⁷中查詢判決書，以「毒品&竊盜&應執行」

三個關鍵字搜尋判決主文。搜尋到的判決以及裁定中，有些並沒有在主文或是理 由中揭示各別犯罪的刑度，這些判決就不計入編碼當中。判決、裁定會無法編碼 的主因是司法院網站有時會沒有將判決的附表上傳、公開，我不認為這樣的不公 開是司法院有意為之的，因為我們也可以看到其他許多有把附表公開的裁定、判 決；而且對於沒有上網公開的附表，我也看不出有什麼相似的模式。  

  我認為這僅僅是一個網站的技術失誤並不會影響到樣本的品質。另外，當我 們已「毒品&竊盜&應執行」下去搜尋時，我們會發現有兩大類的判決類型，一種                                                                                                                

7   http://jirs.judicial.gov.tw/Index.htm  

佔比較少量的是在單一案件中有數罪的，其餘大多數的判決是所謂的聲字案，也 就是檢察官根據刑法53條向法院聲請為犯罪人將數罪的刑期合併為一個。在一個 沒有討論的統計報表中，我將這兩種類別做獨立樣本T檢定，結果是看不出這兩種 樣本有統計上顯著的差異。  

  2001年台中與苗栗的敘述統計結果如下表3-­‐2。總樣本數為86，其中台中的 樣本數為53、苗栗的樣本數為33。  

平均（標準差） 台中平均（標準差） 苗栗平均（標準差）

執行刑（月） 24.43（21.65） 23.87（18.24） 25.33（26.51）

竊盜刑度（月） 13.31（15.41） 12.64（15.37） 14.39（15.66）

毒品刑度（月） 9.85（6.10） 10.83（7.04） 8.27（3.78）

其他刑度（月） 3.31（14.36） 2.55（7.87） 4.55（21.09）

罪數（件） 2.67（0.86） 2.74（0.81） 2.5758（0.94）

表3-­‐2  2001台中、苗栗敘述統計    

台 中 與 苗 栗 兩 個 類 別 中 ， 只 有 毒 品 刑 度 的 差 異 是 顯 著 的 ， 獨 立 樣 本 ｔ 檢 定

（independent  sample  t-­‐test）的顯著度達到0.032，也就是說台中雨苗栗地院間，

所收的數罪併罰案件，在毒品刑度上有顯著的差異，其他不論是執行刑、數罪併 罰中所包含的案件數等等皆無差異。  

  本文所好奇的第一個問題，法院是否對於不同的案件類型會有不同的判斷模 式，如同前述本文將用模型比較來回答這個問題。我利用SPSS套裝軟件Mac   OSX 第23.0版做多變量回歸分析，變數用強迫進入（Enter）的方式做回歸。做出的模 型一與模型二的係數、R平方值與RSS值如下表3-­‐3。  

Model 1 Model 2

(常數) -.121 -.135 罪數 -.528*** -.559***

竊盜 .989***

毒品 .969***

其他 .980***

竊盜＋毒品＋

其他

.984***

R Square 0.999 0.999 Residual Sum of

Square (RSS)

45.655 47.075

*p<0.05  **p<0.01  ***p<.0.001  

表   3-­‐3  2001年台中苗栗   模型一與模型二  

模型一是完整模型，也就是將竊盜、毒品以及其他案件分成三個變項。我們可以 看到三者的係數都落在0.9至1的範圍內，案件數的係數大約是0.5，R平方值為0.99。

這代表如果我們看到一個含有竊盜與毒品的數罪併罰案件，把各別刑度加在一起 後再扣掉總案件數乘上0.5，大概就會是法院所訂的執行刑。而由於因為三種犯罪 類型的係數實在是太接近了，本文就做了一個模型比較來測試這三者係數是否真 的有差距（假設一）。  

  模型間F檢定（F-­‐test）算出，模型比較的F值為1.26，查表得到F等於0.71，

在統計上沒有顯著性。也就是說我們必須接受假設一當中的虛無假設，也就是三 個犯罪類型的係數是相等的，但這並不是正面的用統計證明三者的係數相等，只 是要說如果我們把它假設為不相等的話，統計上只有71%的機會這樣的假設正確

的；也就是這三個係數在統計上沒有顯著的差異。這樣的結果告訴了我們，數罪 併罰中的不同案件類型，對於法院的判斷來說沒有顯著的差異。  

  在組織同型化的問題上，本文使用虛擬變項的手法跑回歸模型，在虛擬變項 的設定上，我設計台中為0，苗栗為1。統計結果如下表3-­‐4。  

  B   Std.  Error   Sig.  

常數   -­‐.286   .369   .440   罪數   -­‐.543   .170   .002   竊盜   1.000   .007   .000   毒品   .968   .019   .000   其他   .990   .014   .000   苗栗常數   -­‐.127   .570   .824   苗栗罪數   .281   .267   .296   苗栗竊盜   -­‐.038   .013   .006   苗栗毒品   .015   .042   .716   苗栗其他   -­‐.013   .016   .407   R  square  =  0.99  

表3-­‐4   法院間模型比較  

表3-­‐4中，苗栗案件量、苗栗竊盜等變項是由虛擬變量乘上案件量、竊盜刑度等模 型一中的變項所得。在統計上的意義是苗栗地院在訂數罪併罰執行刑時，個別變 項係數與台中地院的差距。從報表中我們看出，常數項以及常數的虛擬變項都沒 有統計上的顯著性，而在其他苗栗與台中地院的差距上，只有竊盜案件的係數差

距具有統計上的顯著性。這個係數差距代表的是，苗栗地院在竊盜案件的判斷上 比起台中地院要輕。但是當我們留意係數大小的時候就會發現，兩者間的差距是 0.038，也就是說必須當被告在竊盜案被宣告了100個月的有期徒刑時，兩個地院 才會在執行刑上看到3.8個月的差距。但從敘述統計當中我們知道，數罪併罰中竊 盜罪的平均刑度是13個月左右，這對於執行刑的影響非常的小。結論上我們可以 說，苗栗地院與台中地院在數罪併罰的判斷上有不同，但是期間的差距非常小，

有可能只是樣本現象而已。  

  總體來說，從2001年的模型比較中我們可以看出，在數罪併罰時，法院對於 不同類型的犯罪並沒有給予不同的處置方式。相對的，法院可能僅僅是機械式地 將刑度相加而已。另外，從台中地院與苗栗地院的比較中我們也可以看出，兩個 地院在訂執行刑的判斷上並沒有太顯著的差異，僅僅在竊盜罪的判斷上有些微的 差異。  

第二項   修法前後比較  

  貫時性的比較，本文以台中地院2000年至2008年的數罪併罰判決做編碼以 及分析。並且以2003年毒品危害防制條例修法為時間斷點將全部資料分成兩群，

其中2000-­‐2003的案件數有203件，2004-­‐2008的案件數有202件。敘述統計如表 3-­‐5。  

  總樣本平均（標準差）   修法前   修法後  

執行刑   22.59（16.36）   22.90（18.78）   22.28（13.54）  

竊盜   10.877（10.20）   10.87（10.32）   10.89（10.10）  

毒品   13.031（12.97）   13.15（16.05）   12.91（8.90）  

其他   1.152（5.80）   1.02（4.34）   1.28（6.98）  

罪數   2.91（1.31）   2.64（0.86）   3.19（1.60）  

表   3-­‐5  2000-­‐2008敘述統計    

這些變項中，只有案件數在修法前後的差異在統計上是顯著的，獨立ｔ檢定的顯 著性達到0.001，而其他變項的平均值都沒有顯著差異。這裏案件數的增加很可能 是由於2005年修正刑法廢除連續犯、牽連犯之後，讓數罪併罰的罪數都比較多。

而由修法前後的比較模型見下表3-­‐6。  

  B   Std.Error   Sig.  

常數   .108   .296   .717   竊盜   .983   .009   .000   毒品   .995   .006   .000   其他   1.004   .022   .000   罪數   -­‐.759   .118   .000   時間虛擬變量   1.531   .361   .000   修法後竊盜   -­‐.033   .013   .013   修法後毒品   -­‐.048   .015   .001   修法後其他   -­‐.016   .025   .526   修法後罪數   -­‐.237   .143   .097   R  square=0.94  

表3-­‐6  2000-­‐2008修法前後比較  

與前款的虛擬變項模型設定相同，我將2003（含）年之前判決編碼為0，2004年 至2008年的編碼為1。修法後竊盜、修法後毒品等變項是虛擬變項乘上竊盜、毒 品等變項得到的交互作用項。這些交互作用項的統計學意義就是修法後與修法前 的迴歸係數變化。我們可以看到，如果以95%的信心水準來說，修法前後差距有 顯著性的是常數項（也就是時間虛擬變量）、竊盜與毒品。其中竊盜與毒品的係數 是變小的，這樣的結果看起來與一開始的假設沒有一致。本文一開始的假設是法 院自外於政策變遷，法規的修正、政策的轉向並不會對於法院的判斷有所影響。

但從模型結果來看，2003年前後，法院在數罪併罰的判斷上真的有差別，雖然如 同台中與苗栗的模型比較一般，這個差別並不是很大。如果我們把同樣有統計顯 著性的時間虛擬變量納入考量的話，他的係數值是正的而且具有顯著性。這個時 間虛擬變量的意義是，數罪併罰案定執行刑的「基本盤」，也就是說法院在定執行 刑時，個別犯罪刑度的權重是下降的，但是基本盤是上升的，這兩者同時變化可 能在最後的執行刑上面產生抵銷的效果。  

  針對這樣的現象，本文提出的解釋是，法院定執行刑的行為並不是一成不變 的，隨著時間的變化我們可以看出法院有不一樣的定執行刑策略。但是這個策略 的變化似乎不是由於立法、政策變化而是有自己的邏輯。如果法院隨著政策擺盪 的話，我們應該在2003年往犯人化處遇擺盪時看到法院更加重毒品犯罪的懲罰，

也就是看到毒品犯罪係數變高，但從模型中我們可以看到是變低的。當然我們可 以採取另一種解釋—也就是由於朝向犯人化的處遇方式而讓監獄收容人口逐漸變 多（詳見圖3-­‐1），以至於法院必須降低各種犯罪刑度的重要性，但這個推論並沒 有辦法解釋為何定執行刑的基本盤會隨著時間而增加。在一個沒有呈現的模型中，

我也嘗試將時間虛擬變項設在2006年，也就是刑法廢掉連續犯、牽連犯的時間點。

這個模型也呈現了與表3-­‐6同樣的趨勢，也就是個別犯罪被更輕微的對待，基本盤

卻提高。我們從這個模型當中可以知道的是，法院的量刑行為並非一成不變，但 是變化幅度相對小，而且方向似乎與政策、立法的變化沒有太大的關係。至於到 底為何會有這個變化，本文目前沒有更好的解釋，只能留待往後的研究者努力了。