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综合馆
受贿罪量刑影响因素问题研究
  • 摘要

    当前,社会公众对受贿罪的量刑产生了强烈的失衡感.判断受贿罪量刑失衡状况是否存在,不能只凭感觉,而须以生效裁判文书以及数据统计分析为基础,对影响受贿罪量刑结果的各类因素进行定量研究.从定量分析结果看,影响受贿罪量刑结果的因素有很多,其中影响力最大的是受贿数额;但受贿数额十万元以上的案件量刑失衡明显,且数量较多.究其原因,主要是受贿罪法定量刑幅度设置不合理.因此,有必要修改将受贿数额直接写入法条的立法模式,代之以数额较大、数额巨大、数额特别巨大与情节严重程度相结合的立法方式,并在司法解释中确定相对具体的数额范围,以实现量刑均衡.

  • 作者

    王剑波  景景  WANG Jian-bo  JING Jing 

  • 作者单位

    首都经济贸易大学 法学院,北京,100070/最高人民法院立案庭,北京,100164

  • 刊期

    2014年6期 PKU CSSCI

  • 关键词

    受贿罪  量刑  影响因素 

参考文献
  • [1] 孙国祥. 宽严皆失:贪污贿赂犯罪的量刑失衡之乱象及纾解. 甘肃政法学院学报, 2009,5
  • [2] 张兆松. 废除贪污受贿罪交叉刑之思考. 中国刑事法杂志, 2010,10
  • [3] 这里所说的单位并不是具体的金额,由于受贿具体数额与量刑结果之间的关系并不是线性关系,笔者对其进行了对数(log)处理,此处的一个单位指的是一个log单位,其无法代表具体的金额,具体的金额需要经过log计算才能确定是几个log单位.
  • [4] 根据被告人的盗窃数额是否达到数额较大、数额巨大或有其他严重情节、数额特别巨大或有其他特别严重情节的基本犯罪构成事实,将盗窃罪分为三个等级来确定量刑起点.
  • [5] 根据现行《刑法》第383条和386条的规定,受贿数额在10万元以上的,处十年以上有期徒刑或者无期徒刑:情节特别严重的,处死刑.也就是说,《刑法》并没有对受贿10万元以上情形的配刑作出更为详细的规定,当然,这与1997年制定《刑法》时我国的经济发展水平有关.所以,10万元是目前我们研究受贿罪量刑问题的一个重要分界点.而500万元是笔者根据经济发展水平与受贿实际情况预设的一个分界点.
  • [6] 根据我国《刑法》的规定,对受贿罪是比照贪污罪的处罚标准来处罚的.我们认为,这一规定并不合理.贪污罪和受贿罪侵犯客体的不同导致两罪的社会危害性有较大的区别.贪污犯罪分子如果把贪污所得退出,则社会危害性就明显降低,而受贿犯罪分子即使全额退出赃款,也无法减少其受贿行为对公职行为公平性的损害,很难消除其行为对社会公众产生的不良影响,因此受贿罪的社会危害性要大于贪污罪的社会危害性,不能简单的比照贪污罪的处罚规定来确定.
  • [7] 习近平. 更加科学有效地防治腐败坚定不移把反腐倡廉建设引向深入. 人民日报, 2013-1-23(01)
  • [8] . http://www.r-project.org/
  • [9] 依据决策树和随机森林的筛选,立功并不是重要变量,但立功情节是法定能够减轻处罚的重要量刑情节,笔者试将其加入模型运算,运算结果并无异常,因此笔者将其一并加入模型,考察其对刑期的影响.
  • [10] 由于依据决策树和随机森林的筛选结果,坦白、退赃等变量不是对主刑量刑结果有重要影响的变量,勉强进入模型运算后出现了异常数据,因此笔者放弃了对上述变量的考察,也就无法估计其对刑期的具体影响.
  • [11] 有的变量因为在实际统计过程中无法成功提取信息而被迫放弃统计,例如,被告人的历史功过,在640份判决书中,共有3份判决书谈及被告人的历史功过问题,因此被告人的历史功过无法作为影响量刑结果的变量进行研究:再如,被告人的文化程度,收集的判决书中很多隐去了被告人的个人情况,仅有20余份判决书能够提取到被告人的文化程度情况,因此该变量也无法作为影响量刑的变量进行研究.
  • [12] Thornberry T.P. Sentencing Disparity in the Justice System. Journal of Criminal Law and Criminology, 1979
  • [13] 决策树是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论.
  • [14] 随机森林是利用bootsrap重抽样方法从原始样本中抽取多个样本,对每个bootsrap样本进行决策树建模,然后组合多棵决策树的预测,通过投票得出最终预测结果.
  • [15] 参见北京市第一中级人民法院(2011)一中刑初字第2437号刑事判决书.
  • [16] 数据挖掘是从大量不完全的复杂数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的信息,笔者在本文中运用了决策树和随机森林两种数据挖掘方法.
  • [17] Matin L.Forst. Sentencing Disparity:An Overview of Research and Issues. Sage Publication Inc, 1982
  • [18] 《刑法》按照受贿数额5000元以下、5000-5万元、5万元以上10万元以下、10万元以上将受贿罪分为四个档次进行处罚,此处的节点是9.5万,与10万元分界线基本一致,印证了统计结果的科学性.同理,决策树下面的受贿数额4.5万也是一个节点,与5万元的分界线基本一致,也印证了统计结果的科学性.
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3.235.30.155