admin 在 2018-08-03 00:00 提交
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【摘要】 异地审理作为惩罚高级别腐败官员的重要制度，是排除地方权力对司法机关干扰的一种制度创新和尝试，这一制度创新在腐败惩罚中的效果如何，还有待评估。基于2014年至2016年贪污罪和受贿罪的一审判决书，我们实证分析了异地审理对腐败惩罚的影响。研究发现，与本地审理相比，异地审理并不影响腐败惩罚的严厉性，但会增加腐败惩罚的确定性。也就是说，异地审理对腐败惩罚的作用主要在于对腐败官员的定罪而不是判刑。进一步的机制分析表明，异地审理更多是通过腐败官员的立功来影响腐败惩罚的。
【关键词】 异地审理；腐败惩罚；惩罚严厉性；惩罚确定性；司法公平
一、引言
近几年来，中国的反腐败取得了巨大成效，大批贪腐官员落马，对这些贪腐官员的惩罚成为人们关注的焦点。同样作为“官员”的司法人员能否公平公正的惩罚贪官，既影响到腐败治理的效果，也关系到司法的权威和公正。司法要免予受到非法的外部影响，尤其是来自于政府的影响依然是困难的。从Linzer and Staton (2011)关于200多个国家实际司法独立性的测量可以看出，世界各国均存在或多或少的司法不独立性的情况。[1]毕竟司法执行者作为社会人，会受到超越法律和事实的各种影响，如媒体、政治、关系、个人特征等。[2]
中国的司法机构无论是名义上还是实际上都尚不具有完全的独立性：一方面，中国司法机构尤其是基层司法部门的财政来源主要是当地政府(或人大、党委)，其人事、考核等也都与当地政府(或人大、党委)有着密切的关系。[3]党政部门的各种制约直接导致了司法判决常常会面临来自党政部门的干预；另一方面，中国自古以来就重视人情和关系的影响。[4]对于同样具有行政级别的司法机关人员来说，各种人情与关系等法律外因素也很容易干扰法院的判决。这一现象在腐败惩罚领域更为明显。根据司法管辖的原则，对腐败官员的惩罚应该由官员所在单位所属地的法院实施。而这些腐败官员尤其是高级别腐败官员在当地的影响可能非常大，拥有庞大的关系网和利益共同体，这些关系甚至触及到司法机构，进而干扰到对腐败的惩罚。
为了有效排除地方权力对法官审判的各种干扰和阻力，最大程度的实现司法审判的独立性和公正性，最高法明确要求各地法院根据个案具体情况，采取异地侦查和审理。异地审理是为避免行政干扰而采取的一种法院整体回避的方式，这既是中国现有法律体制下的一种创新尝试，也是试图排除地方政府干扰、实现司法独立公正审判的一次重要尝试。国外一般不涉及到法院整体回避，而更多讨论的是法官回避问题。无论是法院整体回避，还是法官回避，回避制度的目的都是确保实际的司法公平(合法诉讼程序的基础要求)和表面的公平(树立司法的信心)。[5]中国自2001年“慕马案”之后，高官贪腐案件实行异地审理逐渐成为常态。然而，异地审理实施十几年来，尚没有研究规范的分析异地审理对腐败惩罚的影响。这正是本文关注的问题。
基于2014年至2016年贪污罪和受贿罪一审刑事判决书，本文实证分析了异地审理对腐败惩罚的影响。分别用对腐败官员的判刑时间作为腐败惩罚的严厉性，用每万人职务犯罪的立案数作为腐败惩罚的确定性，本文发现如下：与本地审理相比，异地审理不会影响腐败惩罚的严厉性，而会增加腐败惩罚的确定性。也就是说，异地审理的作用更多在于对腐败官员的定罪，而不是判刑严厉性，无论是OLS还是2SLS回归都呈现相同的结果。进一步的机制分析表明，异地审理通过某种信息传递或心理暗示改变了腐败官员的预期，使其更倾向于坦白和立功，而不是本地受审时预期有“轻惩”、“免予处罚”的可能而选择抗拒到底。由于自己的立功行为，异地审理的腐败官员量刑时被相对公平地对待和处理；而这却加大了其他腐败官员被抓的概率，提高了腐败惩罚的确定性。也就是说，异地审理通过立功影响了腐败惩罚。
本文的主要贡献在于拓展了反腐败领域的文献，首次从异地审理视角关注腐败惩罚问题。现有关于反腐败的研究，主要集中在两个方面：其一，反腐败带来的后果，包括反腐败对遏制腐败的作用；反腐败对经济增长的影响；反腐败对创新的影响；反腐败对公众清廉感知的影响。[6]其二，影响反腐败力度的因素。陈刚和李树(2012)探讨了官员交流、任期与反腐败的问题；倪星和孙宗锋(2015)分析了经济发展水平、财政分权等多因素对地方反腐败力度的影响。聂辉华和王梦琦(2014)研究政治周期对反腐败的影响。[7]本文则主要从司法制度创新的视角定量分析其对反腐败的影响，是对反腐败制度创新措施的直接评估，以中国的司法制度创新为世界上广大发展中国家提供反腐败的可行性政策建议。
本文也丰富了西方发达国家刑事司法体制领域，特别是回避制度方面的研究文献。从现有的文献看，国外对于回避制度的研究，主要集中在两个方面：其一，法官需要回避的情形。 Goldschmidt and Shaman (1996)通过调查问卷研究了法官回避的条件，包括利益冲突、关系、法官个人特征等。 Buhai (2011)列出了五种需要法官回避的情形，Lowe (2013)分析了不需要司法回避的情形。[8]其二，司法回避产生的影响。这类文献更多是从司法体制的公信力和民众对法院的信心这一视角来分析的，Sample and Pozen (2007)认为回避没有防止司法偏见。 Goldberg et al.(2007)认为当前的回避规则和程序不足以保护公众信任；Bam (2011)也认为一旦公众感知到引起不公正或有偏的条件，单独的回避决定不能完全修复公共信心。 Gibson and Caldeira (2012)则提出回避一定程度上能够修复一个法官的声誉，但是回避的影响远未达到维权的制度无偏和合法性的恢复。[9]现有关于司法回避带来的后果研究大多采用定性分析，规范的实证分析几乎为空白。
后文的结构安排如下：第二部分，制度背景；第三部分，模型设定及数据说明；第四部分，实证分析结果；第五部分，异地审理对腐败惩罚影响的机制分析；第六部分，稳健性检验；最后，结论与建议。
二、异地审理的制度背景
根据《刑事诉讼法》第24条规定，刑事案件由犯罪地的人民法院管辖。如果由被告人居住地的人民法院审判更为适宜的，可以由被告人居住地的人民法院管辖。也就是说，一般而言，刑事案件审理都是在犯罪地(或犯罪人居住地)就地审判的。而传统的司法管辖机制，在查办腐败类犯罪案件时面临挑战，由于查处的腐败对象往往是当地官员，甚至是一些身居要位的高级别官员，这些官员在当地的影响可能非常大，司法机构的调查与审理可能面临来自党政部门的各种干扰与阻力。
党政力量对司法机关会造成严重的干扰，这与二者的特殊关系有关。我国《宪法》第3条第3款规定：国家行政机关、监察机关、审判机关、检察机关都由人民代表大会产生，对它负责，受它监督。从宪法规定来看，人民法院作为审判机关，仅对人民代表大会负责。其作为审判机关独立行使司法审判权，与国家行政机关是独立平行的关系，并没有相互隶属。然而现实中，法院与党委、政府的关系却很复杂，[10]体现在以下几个方面：
1.法院虽然是司法机关，但法院的院长、副院长到审判人员等都属于公务员，与党政机关的人员一样有相应的行政级别，且不同级别之间存在领导与被领导的关系。同时，法院院长还可以与同级人民政府组成部门的部长、局长等相互转任。
2.同级的党政机关及其负责人可以影响法院的组织人事工作。法院院长由同级的人民代表大会选举和罢免，副院长至审判员则由本院院长提请本级人民代表大会常务委员会任免，而同级人大及其常委会的选举和决定是经过党的组织部门事先考核的。因此，党政机关及其负责人可以直接或间接影响到法院的人事安排。
3.法院的经费和物质资源受制于当地党政机关及其负责人。中国法院的经费保障目前仍然以“收支两条线”与地区调剂的方式为主，法院的各项收费收入全部上缴国库，统一纳入预算管理，而支出则由财政部按照需要核定。虽然名义上的法院经费来源包括中央财政、省级财政和同级财政等，但实际中主要还是由同级地方财政保障和支持，尤其对基层法院更为明显。[11]这明显形成了司法机关受制于地方党政机关及其负责人的局面，因为基层法院的财政预算首先要提交同级的当地政府审查，政府根据该地区的财政管理要求和实际情况予以调整，然后再向同级人大、党委提交。虽然当前的司法改革已经在考虑实施省统管地方法院财政，但摆脱党政机关的财物制约还有很长的路要走。
4.党对重要案件的审判也会直接协调处理。政法委员会作为党委领导下的、负责管理政法工作的职能部门，对人民检察院、法院和公安机关等部门的工作进行宏观指导、协调、监督和检查。政法委书记一般由同级党委副书记或常委兼任。
也就是说，现行的司法体制还受到党政部门的各种制约，司法机构不具有完全的独立性。尽管如此，在司法体制改革无法一步到位的情况下，国家最高司法机关开始探索采取异地管辖的方式进行侦查和审判，即在犯罪地之外的其他人民法院审判。
中国的异地审理探索来源于2001年的辽宁“慕马案”(因沈阳市原市长慕绥新、原副市长马向东涉案而得名)。据事后报道，在办理原沈阳市副市长马向东一案时，其妻子章亚非在外通过各种关系网干扰案件办理，导致审查工作进展缓慢。为切断马向东及妻子的外界关系网，中纪委决定对章亚非实行“双规”，并与司法机关协商决定将马向东一案实行异地管辖。案件被指定到南京管辖后，马向东的态度发生重大转变，主动向司法机关交待，因此被牵扯出的涉案人员达122人，其中62人被移送司法机关，江苏省南京市、辽宁省抚顺市等7个中级法院同时审理。案件审理结束后，最高人民法院召开新闻发布会，声称将与检察院共同推动异地审理向制度化方向发展，将影响大的职务犯罪案件扩大异地管辖适用范围。
三、模型设定及数据介绍
为了验证异地审理与腐败惩罚的关系，我们设计如下模型：
punishmentict =α+βtrialcountyict +γ1 X +γ2 Y +γ3 Z +μc +μt +εict(1)
被解释变量为腐败惩罚punishmentict ，我们分别使用惩罚的严厉性(seve)和惩罚的确定性(cert)两个指标来衡量。其中，惩罚的严厉性直接使用判决书中对腐败犯罪者判决的监禁时间来表示，[12]惩罚的确定性使用各地区每万人的职务犯罪立案数来表示，具体计算公式为职务犯罪立案数(人)/公职人员数(万人)。
关键解释变量为trialcountyict ，表示t年c省第i个案件是否异地审理。本文对异地审理的界定为：将判决书中腐败官员原单位所属地区与案件审理法院的所属地区予以对照，辖属法院与审理法院不在同一地域的即视为异地审理。但有两种情况我们不认定为异地审理：其一，如果单位所在地与审理法院属于同一市的不同区，如济南市的槐荫区和历下区，我们不认定为异地审理。其二，如果单位所在地为某县或某区，但审理法院为对应的中级人民法院，如章丘市的腐败官员被济南市中级人民法院审理，也不认定为异地审理。
X、 Y、 Z为一组向量，分别表示案件自身特征、法院审理特征和犯罪主体个人特征。案件自身特征直接影响到法院的判决，应首先予以控制，主要包括腐败金额、腐败类型和案件情节因素(是否自首/坦白、退赃、从犯、索贿、犯罪未遂、因职务犯罪受过处分、从重处罚的特定腐败、其他犯罪等)。其中，腐败金额为法院认定的贪污或受贿金额，采用对数的形式回归；腐败类型是受贿为1，贪污为0；情节特征均设定为二值虚拟变量，是赋值为1，否则为0。审理法院和犯罪主体的特征也可能影响到法院判决的结果，[13]我们在模型中均予以控制。审理法院的特征包括法院是否为中级法院，是否合议庭，是否有人民陪审员。均采用二值虚拟变量赋值，是为1，否为0。犯罪主体特征包括犯罪主体的职务级别、所在部门、年龄、性别、民族、受教育程度等。其中，职务级别划分为基层自治组织人员、科员、副科级、正科级、副处级、正处级、副厅级、正厅级、副部级、正部级、副国级、正国级。性别和民族采用二值虚拟变量的方式赋值，女性和少数民族赋值为1，男性和汉族赋值为0。年龄按判决当年的年龄计算，受教育程度以大学为界，大学以下赋值为0，大学赋值为1，大学以上赋值为2。此外，刑法是否修改也予以控制，2015年11月作为界限，之前为0，之后为1。α为常数项，ε为干扰项，我们控制省份μc和年份μt的固定效应。
本文关于贪污罪和受贿罪的腐败案件数据主要来源于Openlaw网站，通过逐份阅读与整理2014年至2016年中国各法院公开的贪污罪和受贿罪一审刑事判决文书，提取出每个腐败案件判决涉及的因素，包括犯罪主体的个人特征、案件特征和判决结果等。职务犯罪立案数和公职人员数的数据分别来源于历年各省市检察院的工作报告和统计年鉴。表1为各主要变量的统计性描述。
表1各主要变量的统计性描述
┌────┬───────────┬────┬────┬────┬────┬────┐
│变量 │变量名称 │观测个数│均值 │标准差 │最小值 │最大值 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│seve │log[1+判刑时间(月)] │19097 │2.8630 │1.4690 │0.0000 │6.1759 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│cert │log(职务犯罪立案数/公 │19097 │3.5031 │0.2927 │1.9561 │4.2245 │
│ │职人员) │ │ │ │ │ │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│trialcou│是否异地审理 │19097 │0.0984 │0.2979 │0 │1 │
│nty │ │ │ │ │ │ │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│title │腐败主体职务级别 │19097 │2.2781 │1.3723 │1 │9 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│lnbribe │log[腐败金额(万元)] │19097 │2.0461 │1.4130 │-3.0366 │10.859 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│bribery │是否受贿 │19097 │0.4532 │0.4978 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│surr │是否自首 │19097 │0.4772 │0.4995 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│meri │是否立功 │19097 │0.0497 │0.2174 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│illg │是否退赃 │19097 │0.9098 │0.2865 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│extort │是否索贿 │19097 │0.0269 │0.1619 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│oncepuni│是否曾因职务犯罪受过处│19097 │0.0005 │0.0229 │0 │1 │
│ │分 │ │ │ │ │ │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│specheav│是否存在从重的特定腐败│19097 │0.0096 │0.0976 │0 │1 │
│y │ │ │ │ │ │ │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│acce │是否从犯 │19097 │0.0871 │0.2820 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│atte │是否犯罪未遂 │19097 │0.0086 │0.0923 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│othercri│是否有其他犯罪 │19097 │0.0804 │0.2719 │0 │1 │
│me │ │ │ │ │ │ │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│court │是否中级法院 │19097 │0.0272 │0.1628 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│coll │是否合议庭 │19097 │0.9558 │0.2055 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│peop │是否有人民评审员 │19097 │0.7755 │0.4173 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│female │是否女性 │19097 │0.0788 │0.2695 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│age │年龄 │19097 │48.2948 │8.4910 │20 │79 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│nati │是否少数民族 │19097 │0.0666 │0.2494 │0 │1 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│educ │受教育程度 │19097 │0.5124 │0.5516 │0 │2 │
├────┼───────────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│new │是否法律修改 │19097 │0.3270 │0.4691 │0 │1 │
└────┴───────────┴────┴────┴────┴────┴────┘
四、实证分析结果
表2为异地审理对腐败惩罚影响的回归结果。其中列(1)为异地审理对腐败惩罚严厉性进行OLS回归的结果，可以看出，trialcounty的系数虽为正的0.0350，但并不显著。这说明，异地审理并不影响腐败惩罚的严厉性，与其他在本地审理的案件相比，异地审理并不会加重或减轻腐败官员的惩罚。也就是说，异地审理案件中的法官也是依据法律条文对腐败官员进行惩罚的，是公平处罚的结果。列(2)为异地审理对惩罚确定性影响的OLS回归结果，可以看出，trialcounty的系数显著为正，说明异地审理会影响腐败惩罚的确定性，确切的说，异地审理增加了腐败官员被惩罚的概率。也就是说，与本地审理相比，异地审理使得更多的腐败官员被抓。
表2异地审理影响腐败惩罚的实证结果
┌─────────┬───────┬───────┬───────┬──────┐
│变量 │(1) │(2) │(3) │(4) │
│ ├───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │OLS │OLS │2SLS │2SLS │
│ ├───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │seve │cert │seve │cert │
│ │(惩罚严厉性) │(惩罚确定性) │(惩罚严厉性) │(惩罚确定性)│
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│trialcounty │0.0350 │0.00308* │-0.197 │0.104*** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0227) │(0.00180) │(0.326) │(0.0209) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│lnbribe │1.276*** │-0.000418 │1.278*** │-0.00134 │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0192) │(0.00106) │(0.0194) │(0.00114) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│lnbribe2 │-0.108*** │-4.30e -05 │-0.107*** │-0.000562** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.00328) │(0.000206) │(0.00366) │(0.000251) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│new │-0.668*** │0.00848*** │-0.670*** │0.00924*** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0521) │(0.00243) │(0.0522) │(0.00267) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│bribery │0.0123 │0.000594 │0.0295 │-0.00686*** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0190) │(0.00136) │(0.0306) │(0.00210) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│surr │-0.368*** │-0.00159 │-0.371*** │-0.000516 │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0148) │(0.00110) │(0.0151) │(0.00119) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│illg │-0.0993*** │-0.00319 │-0.0928*** │-0.00598*** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0239) │(0.00197) │(0.0254) │(0.00219) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│acce │-0.701*** │-0.00665*** │-0.695*** │-0.00917*** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0333) │(0.00199) │(0.0342) │(0.00215) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│othercrime │0.181*** │0.00352** │0.181*** │0.00361** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0215) │(0.00157) │(0.0215) │(0.00174) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│atte │0.0208 │-0.00135 │0.0194 │-0.000731 │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0913) │(0.00559) │(0.0913) │(0.00588) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│extort │0.210*** │-0.0105*** │0.207*** │-0.00914** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0291) │(0.00342) │(0.0293) │(0.00370) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│oncepuni │0.620*** │0.0207 │0.630*** │0.0163 │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.170) │(0.0252) │(0.175) │(0.0264) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│specheavy │0.0795 │0.0613*** │0.0830 │0.0598*** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0688) │(0.00963) │(0.0690) │(0.00970) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│court │0.00369 │0.00140 │-0.0208 │0.0120** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0336) │(0.00401) │(0.0484) │(0.00490) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│coll │0.201*** │-0.00825*** │0.208*** │-0.0112*** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0403) │(0.00259) │(0.0414) │(0.00273) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│peop │-0.0336* │0.0115*** │-0.0372* │0.0131*** │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│ │(0.0194) │(0.00120) │(0.0200) │(0.00134) │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│控制腐败主体个人特│是 │是 │是 │是 │
│征 │ │ │ │ │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│控制省份 │是 │是 │是 │是 │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│控制年份 │是 │是 │是 │是 │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│Observations │18，711 │18，711 │18，711 │18，711 │
├─────────┼───────┼───────┼───────┼──────┤
│R-squared │0.604 │0.944 │0.602 │0.935 │
└─────────┴───────┴───────┴───────┴──────┘
注：括号内为稳健性标准误，***表示1%水平显著，**表示5%水平显著，*表示10%水平显著。所有回归均控制了省份和年份的固定效应。
当然，直接使用异地审理变量进行OLS回归，结果可能是有偏的，因为存在内生性问题。这种内生性主要来自于：一是选择性偏差(selection bias)。 OLS估计要求所有自变量是外生的、随机正态分布的，但异地审理往往是非随机选择的结果。异地审理可能与腐败官员的职务级别、所在部门等有一定的关系，官员所拥有的权力对政法系统的干扰和影响越大，异地审理的可能性越大。也就是说，异地审理是有选择性的进行。二是遗漏变量问题。可能遗漏同时影响异地审理和腐败惩罚的自变量，造成内生性问题。因此，我们尝试使用工具变量法解决内生性问题。由于平均值更多依赖于整个地区的做法，相对较为外生，成为较常见的工具变量选择。[14]我们借鉴这一做法，采用各省市—年异地审理的平均值(meantrialcounty)作为异地审理的工具变量。具体的讲，使用各省市每年异地审理比例的平均值作为工具变量，并再次对腐败惩罚的严厉性和确定性进行2SLS回归，结果见列(3)列(4)。同样显示异地审理不影响惩罚严厉性，而会显著增加惩罚确定性的结果。这说明我们的回归是稳健的。
五、异地审理影响腐败惩罚的机制分析
为什么异地审理并没有增加腐败惩罚的严厉性而是增加腐败惩罚的确定性呢？我们分析，这可能与腐败案件的侦查和审理环境发生变化有关。异地审理使得对案件的侦查和审理跳出了腐败官员的势力范围，这使得法官可以在相对更为宽松的环境中按照法律规则进行判决，而不必顾虑来自司法之外力量的干扰。更重要的是，异地审理会大大改变腐败官员的心理预期，改变了本地审理时腐败官员存在被同伙或背后官员“捞出来”，有“轻惩”甚至“免予处罚”预期而选择抗拒到底的态度，使其更加倾向于坦白和立功。而坦白和立功行为对腐败官员的定罪是至关重要的。当通过坦白而使得腐败官员定罪，并牵连出其他腐败官员，进而攻破腐败窝案时，反腐败的进程被大大推进，这在一定程度上会提高腐败惩罚的确定性。也就是说，异地审理可能通过立功而影响了腐败惩罚的确定性。同时，根据刑法的规定，立功是可以减刑的，腐败官员坦白增加的罪行可能又通过减(从)轻情节而减少量刑，这会在一定程度上降低腐败惩罚的严厉性。也就是说，异地审理也可能通过立功影响腐败惩罚的严厉性。
如果异地审理通过立功影响腐败惩罚，那么，异地审理首先得影响立功。我们使用2014年至2016年贪污罪和受贿罪的一审判决书数据，观察了异地审理与立功的关系，见图1。其中，横轴为各省市—年异地审理的比例，纵轴为各省市—年立功的平均值。可以看出，异地审理比例越高的省市，立功的比例也越大。这在一定程度上能够反映异地审理对腐败官员产生的作用，异地审理确实会加大腐败官员的立功。
当然，这一初步的论证还有待于进一步严谨的实证检验。为此，我们在回归方程中加入了立功这一变量。如果异地审理确实通过立功影响腐败惩罚，那么，在加入立功变量后，异地审理的系数会发生变化，其作用会显著的体现在立功这一因素上。表3为加入立功变量后，异地审理对腐败惩罚影响的回归结果。其中，列(1)为加入立功后，异地审理对惩罚严厉性的影响。
(图略)
图1异地审理与立功
表3异地审理对腐败惩罚影响的机制分析
┌───────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬────┐
│变量 │(1) │(2) │(3) │(4) │(5) │(6) │
│ ├─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│ │OLS │OLS │OLS │OLS │OLS │OLS │
│ ├─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│ │seve │seve │seve │cert │seve │cert │
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│trialcounty │0.0376* │0.0400* │-0.0812 │0.00294 │0.0357 │0.00280 │
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│ │(0.0226) │(0.0239) │(0.0715) │(0.00180) │(0.0230) │(0.00179│
│ │ │ │ │ │ │) │
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│meri │-0.225*** │ │ │0.230*** │-0.219*** │0.350***│
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│ │(0.0286) │ │ │(0.0324) │(0.0287) │(0.0329)│
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│rolaw │ │ │ │ │0.339 │0.406***│
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│ │ │ │ │ │(0.250) │(0.0155)│
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│控制腐败主体特│是 │是 │是 │是 │是 │是 │
│征 │ │ │ │ │ │ │
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│控制案件特征 │是 │是 │是 │是 │是 │是 │
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│控制法院特征 │是 │是 │是 │是 │是 │是 │
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│控制省份 │是 │是 │是 │是 │是 │是 │
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│控制年份 │是 │是 │是 │是 │是 │是 │
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│Observations │18，711 │17，783 │928 │18，711 │18，271 │18，271 │
├───────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼────┤
│R-squared │0.605 │0.601 │0.687 │0.944 │0.604 │0.947 │
└───────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴────┘
注：括号内为稳健性标准误，***表示1%水平显著，**表示5%水平显著，*表示10%水平显著。所有回归均控制了省份和年份的固定效应。
结果显示，立功确实显著减轻了判刑，而在控制立功变量后，异地审理的系数显著性和系数值都有所增加，甚至有一些显著。这说明在没有立功的情况下，异地审理是可能加重判决的。只是由于立功的存在，使得异地审理对判刑的严厉性不显著了。如果这一推理成立，那么，在没有立功的案件中，异地审理是会加重腐败惩罚的；而在有立功的案件中，异地审理的惩罚严厉性变得不再显著。为此，我们分别使用没有立功和有立功的子样本进行回归，结果见列(2)列(3)。其中列(2)为没有立功的样本，能够发现异地审理的系数值大小和显著性都有所增加。而在列(3)有立功的样本中，异地审理对惩罚严厉性的影响完全不显著。加入立功变量后，异地审理对惩罚确定性的回归结果列(4)。我们发现，立功显著增加了惩罚确定性。而加入立功变量后，异地审理的系数无论是在显著性还是系数值上都有所下降，立功的系数却显著为正。这说明，异地审理会通过立功影响腐败惩罚的确定性。
我们也考虑了异地审理通过审判法官这一机制对腐败惩罚的影响。异地审理是为了排除权力的干扰，法官排除权力干扰的能力与当地的法治水平有着很大的关系。法治水平越高的地方，司法的力量越强，法官(院)排除司法之外干扰的能力也越强。因此，我们在回归中加入了各省市的法治水平变量(rolaw)，使用各省市的律师人数衡量[15]。列(5)列(6)为加入法治水平变量后，异地审理分别对腐败惩罚严厉性和确定性影响的回归结果。可以看出，法治水平不会影响到腐败惩罚的严厉性，却会增加腐败惩罚的确定性。而加入法治水平变量后，立功变量的符号和显著性基本没有受到影响，立功对惩罚严厉性的影响依然显著为负，对惩罚确定性的影响依然显著为正。
六、稳健性检验
法院对犯罪者的立功认定为一般立功和重大立功，我们使用重大立功代替一般立功，分别进行异地审理对腐败惩罚严厉性和确定性的回归，结果见表4列(1)列(2)。可以看出，重大立功显著减轻惩罚的严厉性，加大惩罚的确定性。并且，与一般立功相比，重大立功对腐败惩罚的影响更大。即重大立功比一般立功更多减轻判刑，更多加大惩罚的确定性。此外，立功既
表4异地审理影响腐败惩罚的稳健性检验
┌─────────┬──────┬──────┬──────┬───────┐
│VARIABLES │(1) │(2) │(3) │(4) │
│ ├──────┼──────┼──────┼───────┤
│ │OLS │OLS │OLS │OLS │
│ ├──────┼──────┼──────┼───────┤
│ │seve │cert │seve │cert │
├─────────┼──────┼──────┼──────┼───────┤
│异地审理 │0.0359 │0.00307* │0.0408* │0.00283 │
│ ├──────┼──────┼──────┼───────┤
│ │(0.0227) │(0.00181) │(0.0235) │(0.00187) │
├─────────┼──────┼──────┼──────┼───────┤
│重大立功 │-0.268** │1.365*** │ │ │
│ ├──────┼──────┼──────┼───────┤
│ │(0.132) │(0.182) │ │ │
├─────────┼──────┼──────┼──────┼───────┤
│立功 │ │ │-0.188*** │0.251*** │
│ ├──────┼──────┼──────┼───────┤
│ │ │ │(0.0649) │(0.0331) │
├─────────┼──────┼──────┼──────┼───────┤
│控制腐败主体个人特│是 │是 │是 │是 │
│征 │ │ │ │ │
├─────────┼──────┼──────┼──────┼───────┤
│控制案件特征 │是 │是 │是 │是 │
├─────────┼──────┼──────┼──────┼───────┤
│控制法院特征 │是 │是 │是 │是 │
├─────────┼──────┼──────┼──────┼───────┤
│控制省份 │是 │是 │是 │是 │
├─────────┼──────┼──────┼──────┼───────┤
│控制年份 │是 │是 │是 │是 │
├─────────┼──────┼──────┼──────┼───────┤
│Observations │18，711 │18，711 │17，951 │17，951 │
├─────────┼──────┼──────┼──────┼───────┤
│R-squared │0.604 │0.944 │0.602 │0.944 │
└─────────┴──────┴──────┴──────┴───────┘
注：括号内为稳健性标准误，***表示1%水平显著，**表示5%水平显著，*表示10%水平显著。所有回归均控制了省份和年份的固定效应。
包括举报其他腐败案件的立功，也包括举报其他非腐败类案件的立功(如举报非法持有枪支、醉驾逃逸等)。腐败案件的举报和立功才能加大腐败惩罚的确定性，因此我们剔除了非腐败类案件的立功，也剔除了判决书中没有明确是什么类立功的案件，仅选择了腐败类案件立功的样本。再次分别对惩罚严厉性和确定性进行回归，结果见列(3)列(4)。同样能够发现立功显著减轻了惩罚严厉性，增加了惩罚确定性。并且，与不剔除非腐败类案件的立功相比，仅有腐败类案件的立功对惩罚确定性影响的系数值变得更大。所有的稳健性检验都表明，异地审理通过立功影响了腐败惩罚，立功会减轻惩罚严厉性，加大惩罚确定性。这使得异地审理对惩罚严厉性的作用不显著，而对惩罚确定性的作用明显。
七、结论
本文基于2014年至2016年贪污罪和受贿罪的一审刑事判决书，使用腐败官员的判刑时间来衡量腐败惩罚的严厉性，每万人职务犯罪的立案数衡量腐败惩罚的确定性，实证分析了异地审理对腐败惩罚的影响。结果发现，与本地审理相比，异地审理并不会影响腐败惩罚的严厉性，却会显著增加腐败惩罚的确定性。进一步的机制分析发现，异地审理是通过立功这一因素影响腐败惩罚的。异地审理使得对案件的侦查和审理跳出了腐败官员的势力范围，这大大改变了腐败官员的心理预期，改变本地审理时腐败官员存在被同伙或背后官员捞出来的预期，使其更加倾向于坦白和立功。坦白和立功使得自己和同伙罪行增加的同时，也具备了刑法处罚中的减(从)轻情节，这又在一定程度上降低了惩罚的严厉性。对个体来讲，惩罚严厉性的无差异似乎并没有改变司法效率。然而，对整个社会来说，异地审理使得腐败官员更多立功，这为其他腐败官员的被抓提供了更多线索，大大推进了反腐败的进程，节省了反腐败的成本，社会福利得到了改进。
异地审理作为司法不完全独立下、为回避行政干扰而采取的一种创新，既有效惩处了腐败，也体现了司法公平，为中国乃至发展中国家面临的反腐这一重大问题提供了借鉴。在司法体制改革无法一步到位的情况下，异地审理还可能在未来较长的时间里发挥作用。这就要对异地审理进一步规范和完善，明确异地审理的对象和适用范围，规范异地审理的程序和考量因素，以更好的发挥异地审理的作用。
当然，异地审理作为司法不独立下、排除党政力量影响的一种无奈选择，也有其局限性，反腐败并不能完全依赖于异地审理制度。一方面，异地侦查、起诉和审理的成本较高，会耗费较多的司法资源；[16]另一方面，异地审理的人为因素还占有很大成分，不确定性甚至可能会带来新的司法腐败问题。这些都使得异地审理的扩大化趋势一直备受诟病。[17]从根本上讲，要想解决党政部门对司法机关的干扰，还得从源头上入手，由中央根据法院需要在全省范围内统一分配，充分保障各级法院的财政供应，大力排除司法机关受到的法律外因素干扰。这也是我国未来的司法改革方向。
【注释】
[1]See Drew A. Linzer & Jeffrey Staton, A Measurement Model for Synthesizing Multiple Comparative Indicators: The Case of Judicial Independence, Annual Meeting of the American Political Science Association, 1～4(2011).
[2]See Thomas M. Susman, Reciprocity, Denial, and the Appearance of Impropriety: Why Self-Recusal Cannot Remedy the Influence of Campaign Contributions on Judges’ Decisions, 26(3) Journal of Law and Politics 359，359～384 (2011)； Orley Ashenfelter, Theodore Eisenberg & Stewart J. Schwab, Politics and the Judiciary: The Influence of Judicial Background on Case Outcomes, 24(2) The Journal of Legal Studies 257，257～281(1995)； Gregory A. Huber & Sanford C. Gordon, Accountability and Coercion: Is Justice Blind when It Runs for Office？48(2) American Journal of Political Science 247，247～263(2004)； Claire S. H. Lim, Preferences and Incentives of Appointed and Elected Public Officials: Evidence from State Trial Court Judges, 103(4) American Economic Review 1360，1360～1397(2013)； Claire S. H. Lim, James M. Snyder & David Str?mberg, The Judge, the Politician, and the Press: Newspaper Coverage and Criminal Sentencing across Electoral Systems, 7(4) American Economic Journal: Applied Economics 103，103～135(2015)； Carlos Berdejó & Noam Yuchtman, Crime, Punishment, and Politics: An Analysis of Political Cycles in Criminal Sentencing, 95(3) Review of Economics and Statistics 741，741～756(2013).
[3]See GONG Ting, Dependent Judiciary and Unaccountable Judges: Judicial Corruption in Contemporary China, 4(2) China Review 33，33～54(2004)； Crystal S. Yang, Free at Last？ Judicial Discretion and Racial Disparities in Federal Sentencing, 44(1) Journal of Legal Studies 75，75～111(2015)；左卫民：《中国基层法院财政制度实证研究》，《中国法学》2015年第1期，第257～271页。
[4]See Sonja Opper, Victor Nee & Stefan Brehm, Homophily in the Career mobility of China’ s Political Elite, 54 Social Science Research 332，332～352(2015)； JIA Ruixue, Masayuki Kudamatsu & David Seim, Political Selection in China: The Complementary Roles of Connections and Performance, 13(4) Journal of the European Economic Association 631，631～668(2015).
[5]See Debra Lyn Bassett, Judicial Disqualification in the Federal Appellate Courts, 87(4) Iowa Law Review 1213，1214～1256(2002)； Debra Lyn Bassett, Recusal and the Supreme Court, 56(4) Hastings Law Journal 657，657(2005).
[6]参见万广华、吴一平：《司法制度、工资激励与反腐败：中国案例》，《经济学(季刊)》2012年第3期，第997～1010页；王贤彬、王露瑶：《反腐败与经济增长》，《经济社会体制比较》2016年第2期，第61～74页；高远：《反腐败与外商直接投资：中国的经验》，《南方经济》2010年第2期，第15～27页；龙小宁、黄小勇：《公平竞争与投资增长》，《经济研究》2016年第7期，第147～157页；王贤彬、黄亮雄、徐现祥：《高官落马遏制腐败了吗？——来自震慑效应的解释》，《世界经济文汇》2016年第2期，第1～23页；党力、杨瑞龙、杨继东：《反腐败与企业创新：基于政治关联的解释》，《中国工业经济》2015年第7期，第146～160页；倪星、孙宗锋：《政府反腐败力度与公众清廉感知：差异及解释——基于G省的实证分析》，《政治学研究》2015年第1期，第71～85页。
[7]参见陈刚、李树：《官员交流、任期与反腐败》，《世界经济》2012年第2期，第120～142页；倪星、孙宗锋：《经济发展、制度安排与地方反腐败力度——基于G省面板数据的分析》，《经济社会体制比较》2015年第5期，第92～103页；聂辉华、王梦琦：《政治周期对反腐败的影响——基于2003～2013年中国厅级以上官员腐败案例的证据》，《经济社会体制比较》2014年第4期，第127～140页。
[8]See Jona Goldschmidt & Jeffrey M. Shaman, Judicial Disqualification: What do Judges Think？80(2) Judicature 68，68(1996)； Sande L. Buhai, Federal Judicial Disqualification: A Behavioral and Quantitative Analysis, 90 (1) Oregon Law Review 69，69(2011)； Mason E. Lowe, Reconsidering Recusals: The Need for Requirements for When Not to Recuse, 59(4) Loyola Law Review 947，947(2013).
[9]See James Sample & David E. Pozen, Making Judicial Recusal More Rigorous, 46(1) Judges’ Journal 17，17～24(2007)； Deborah Goldberg, James Sample & David E. Pozen, The Best Defense: Why Elected Courts Should Lead Recusal Reform, 46(3) Washburn Law Journal 503，503(2006)； Dmitry Bam, Making Appearances Matter: Recusal and the Appearance of Bias, 4 Brigham Young University Law Review 943，943～1004(2011)； James L. Gibson & Gregory A. Caldeira, Campaign Support, Conflicts of Interest, and Judicial Impartiality: Can Recusals Rescue the Legitimacy of Courts？74(1) The Journal of Politics 18，18～34(2012).
[10]See FU Yulin & Randall Peerenboom, A New Analytic Framework for Understanding and Promoting Judicial Independence in China, Cambridge University Press, 2009； Randall Peerenboom ed.， Judicial Indenpence in China: Lessons for Global Rule of Law Promation, Cambridge University Press, 2009；朱景文主编：《中国人民大学中国法律发展报告2011：走向多元化的法律实施》，中国人民大学出版社2011年版。
[11]参见前注[3]，左卫民文，第257～271页。
[12]本文对无期徒刑、死缓和死刑的判决结果也进行了具体的判刑时间赋值。其中，无期徒刑主要根据犯罪主体的平均年龄至罪犯死亡时间(使用中国的人均寿命)来推算(Abrams et al.，2012；褚红丽和魏建，2016)，死缓往往在执行二年期满后减为无期徒刑，死刑则赋值为两个无期徒刑的时间(白建军，2001)。因此，无期徒刑、死缓和死刑分别赋值为240个月、264个月和480个月。此外，我们还对无期徒刑、死缓、死刑使用白建军(2001)的赋值方法，按照死刑比死缓更严厉、死缓比无期徒刑更严厉、无期徒刑比有期徒刑更严厉的排序性赋值方法，进行了稳健性检验。回归结果基本没有变化，结论依然成立。限于篇幅，结果未一一列出。
[13]See Shamena Anwar, Patrick Bayer & Randi Hjalmarsson, Politics in the Courtroom: Political Ideology and Jury Decision Making, NBER Working Paper, 2015； David B. Mustard, Racial, Ethnic and Gender Disparities in Sentencing: Evidence from the US Federal Courts, 44(1) The Journal of Law and Economics 285，285～314(2001)； Claire S. H. Lim, James M. Snyder & David Str?mberg, The Judge, the Politician, and the Press: Newspaper Coverage and Criminal Sentencingacross Electoral Systems, 7(4) American Economic Journal: Applied Economics 103，103～135(2015).
[14]See Jakob Svensson, Who Must Pay Bribes and How Much？ Evidence from a Cross Section of Firms, 118(1) The Quarterly Journal of Economics 207，207～230(2003)； CAI Hongbin, FANG Hanming & XU Lixin Colin, Eat, Drink, Firms, Government: An Investigation of Corruption From the Entertainment and Travel Costs of Chinese Firms, 54 (1) The Journal of Law and Economics 55，55～78(2011).
[15]See Rajeev K. Goel & Michael A. Nelson, Corruption and Government Size: A Disaggregated Analysis, 97(1) Public Choice 107，107～120(1998).文中的律师人数数据来源于历年的各省市年鉴，个别不全的从律师协会补充。
[16]参见赵秉志：《中国反腐败刑事法治的若干重大现实问题研究》，《法学评论》2014年第3期，第1～17页。
[17]参见龙宗智：《刑事诉讼指定管辖制度之完善》，《法学研究》2012年第4期，第175～187页。
【作者简介】褚红丽，中北大学经济与管理学院讲师，经济学博士；孙圣民，山东大学经济研究院教授，经济学博士；魏建，山东大学经济研究院教授，经济学博士。
【文章来源】《清华法学》2018年第4期。