我國的再犯率與監獄矯治效能──初探

文 / 鍾宏彬（德國柏林洪堡大學法律系博士生）

前情提要：

在刊登本會執委周宇修律師的文章〈有罪就丟進監獄，是這樣嗎？〉後，我們收到一篇讀者回覆：德國柏林洪堡大學法律系博士生鍾宏彬所著〈我國的再犯率與監獄矯治效能──初探〉，這篇文章在周宇修律師的論理基礎上，指出一個觀念澄清──到底什麼是「再犯率」？該文除了精確的定義「再犯率」不同計算方式之外，也透過比較國際間數據指出法務部在統計再犯率上需要精進之處，並指出出獄後什麼時間是最需要投入資源輔導更生人以避免再犯？是一篇補足原文中對於「再犯率」和「評估矯治效果」間論述的詳細說明。因此儘管作者並非台權會的成員，我們仍然刊登這篇回覆，期望讓大家更細緻理解這個議題。

這兩段話與司法改革國是會議第五分組第二次會議（2017年3月16日）的會後記錄類似，該記錄中說：｢本分組參訪宜蘭監獄後，發現2個問題，一是人犯再犯率及累犯率很高，占宜蘭監獄受刑人人數的83%左右［...］」。

這兩段話也與民間司法改革基金會研究員林瑋婷的大作｢以終為始的監所改革政策｣當中一段話類似：｢關於復歸社會的方案是否有效［...］基本上可以透過『再犯率』來了解。［...］目前結果偏向悲觀。這可以從2015年監獄新收的受刑人中，有77.5%是有前科記錄者間接推測。｣

對於這些文件所提出的訴求：｢國家多投資在監所矯正人員和改善受刑人居住環境」，本文敬表贊同。然而對於他們依據新入監受刑人（或全部受刑人）的再累犯率來直接或間接推論監所矯正效能，則希望能提出觀念上的澄清。（註：林研究員的註2裡有提到，使用受刑人再累犯率只是沒有更好的再犯率資料下的權宜之計，只用於對監獄的矯治效能提出初步的疑慮。──這個補充說明是正確的。）

二、適於推論矯治效能的再犯率定義

1.「受刑人再累犯率」為什麼不適當

本文認為，使用新入監受刑人（或全部受刑人）的再累犯率來推論監所矯正效能，這種指標並不適當。解釋如下：

例1：
假設：
1.    時點 T1之前，監獄裡沒人。
2.    時點T1，監獄一次關進 P人（都是初犯），監獄外有 Q人（都沒有前科），P+Q=總人口。
3.    時點 T2，監獄裡 P 人當中 A 人出獄。（監獄裡剩下 P-A 人）
4.    時點 T3，出獄的 A 人當中 B 人又犯罪；並且原本監獄外 Q 人當中 M 人犯罪（初犯）。
5.    時點 T4，B 人當中 C 人定讞，當中 D 人入獄（有前科）； M 人當中 N 人定讞，當中 K 人入獄（無前科）。
6.    假設除此之外，不論是監獄內外的人口數字都沒有發生其他變動。

如果我們在時點 T4 來計算以下這兩個數值：
1. 新入監受刑人的再累犯率：R1 = D/(D+K)
2. 全部受刑人的再累犯率：R2 = D/(P-A+D+K)

R1 和 R2 因為在定義中包含了 D 與 K 之故，必然受到｢轉向政策」或｢避免入獄政策｣（與犯罪黑數）的影響，也就是職權不起訴、緩起訴、罰金、勞役、緩刑、戒治等等措施的使用會影響到 D 與 K，因此也影響R1 , R2。那麼當我們觀察到 R1 , R2 連年高漲，也就不必然代表監獄矯治效能越來越差。

R1, R2 高漲一個可能性即是：某些｢轉向政策」的落實，例如若｢初犯避免入獄｣政策被徹底執行，此時 K（位於分母）會被壓低，使得R1  和 R2 都往 100% 趨近。也就是說，R1, R2的提高可能是符合政策期望的。

R1, R2 高漲的另一種可能性來自：刑事政策對於某些原本較少監禁的犯罪類型於再犯時不再寬貸，亦即「特定罪名再犯之轉向政策」的收緊，或稱「特定罪名再犯之加強入獄政策」。例如民國93年關於施用毒品罪再犯者必須執行徒刑的修法。又例如民國102年法務部函釋，酒駕三犯原則上不得易科罰金。在法務部歷來的統計報告當中亦有推論這些政策與 R1, R2 的關聯（例如以下兩篇報告：新入監受刑人再累犯統計分析、監獄受刑人前科情形）

在 R1, R2的公式中，這類政策相當於提高 D，在其他項目不變下，分子和分母同加一個數的結果是比值往 100% 趨近。這意味著：(1) 同第一個可能性，R1, R2的提高可能是符合政策期望的；(2) 即使在同期間內監獄矯治效能實際上有提升（這本身是個待驗證的命題），也可能抵不過特定罪的｢再犯加強入獄政策｣，而呈現監獄受刑人再累犯比例提高的現象。

在上述兩種可能性的例子裡面，周律師該文所稱的「會來的都是老朋友」，可能是因為「政策正好鎖定了某些老朋友優先送進來」，而不必然是全體老朋友的再犯率提高。

當然也存在第三種可能性：R1, R2 高漲可能是監所矯治效能低落所致。

上述三種或更多的可能性並不必然互斥，也許是同時數個原因導致R1, R2 高漲。無論何者都有待進一步的研究來確認，未可貿然定論。

本節摘要：受刑人再累犯率 (R1, R2) 容易受到與矯治效能無關的政策和非政策干擾，因此不適合用於推論矯治效能。

2.「出獄後再犯率」為什麼比較適當

如果R1, R2因為容易受到政策干擾而不適合，什麼才是比較適合用於推論監獄矯治效能的再犯率定義呢？

因為資料取得難易度、以及研究者所關注的現象不同，犯罪學研究上使用的再犯率有多種操作性定義。矯治效能的研究較常用的是｢出獄（或出機構）後再犯率」。若只考量監獄的矯治效能，這個｢率｣的分母是出獄人數 (A)，分子究竟要採計破案（確認犯人）、逮捕、起訴、定罪、入獄（以上是基於官方資料），或者採計受訪者自陳的犯罪，也會因本段第一句所述的理由而在各研究中不同；但這個複雜性就先略過。－－姑且讓我們假設所有的犯罪都納入統計，那麼：

出獄後再犯率：R3 = B/A （代號的意義見「例1」）
R3 比R1, R2更適合用來評估監所矯治成效，因為它有以下優點：
1.    R3 符合再犯的直覺定義：再犯罪人數／出獄人數。
2.    R3 的定義裡面沒有D, K，所以在大多數情況不受｢加強入獄政策｣和「轉向處遇政策」起起伏伏的影響。
3.    就算再犯罪的操作性定義是「再入獄」（用D取代B），因此會受到上述兩種政策的影響，但 R3=D/A 受到的干擾仍然少於R1, R2所受的干擾。用R1, R2當作反例來說明：

◦    除了因為D而受上述兩種政策的影響之外，R1, R2還必須考量：初犯人數（K），時點T4之前獄中人數（P-A）。
◦    初犯人數（K）既然沒有坐過牢，將它納入公式裡所能表達的自然不是監獄的矯治效能，而是影響犯罪的其他原因。
◦    在現實世界中，P不會如同例1一樣全部都是初犯，而是混有初犯和再累犯，那麼計算R2時就要把時點T4之前獄中人數 (P-A) 裡面的再累犯人數算出來（假設是E），R2的分子變成D+E，分母不變。－－然而E從 T1 到T4 一直住在監獄裡，用E來推論監獄在這段期間的矯治成效，並不具意義。
◦    承上一點，E所表達的是「T1之前某段時間」的監獄矯治作用，也就是E上次坐牢的期間（假設是T-1~T0）。當我們在時點T4計算R2時，相當於把D上次坐牢期間（T1~T2）與E上次坐牢期間（T-1~T0）的監獄矯正效能做了某種加權平均。雖然我們能計算出每個時間點 (t) 的R2,t，但每個R2,t的分子 (Dt+Et) 所能表達的都是不同時期監獄矯治效能的某種加權平均，權重取決於每個t時再累犯的受刑人有多少比例的上次坐牢經驗是在一個時期（Dt）、多少比例的上次坐牢經驗是在另一個時期（Et）；而現實是更加複雜的，每個Et都可拆成上次坐牢經驗在多個不同時期的人。──於是，當我們透過比較R2,t的歷年變化來推論監獄矯治效能是變好還是變差時，並不是簡單地在比較每期的差異，每個R2,t表達的時期是長短不一且常有交疊的。
◦    除此之外，每個Et所能表達的監獄矯治效能都受到他們入獄時（在例1裡，早於T1）刑事政策的干擾。──於是每個R2,t除了因為計入Dt而表達出t期的刑事政策干擾之外，還因為計入Et而加權平均地表達了許多以前時期的刑事政策干擾。
◦    類似於獄中初始人口 (P) 在現實中會產生E的問題。在現實中，獄外人口 (Q) 也不會全部無前科，所以K會有一部分是再累犯（假設為L）而必須加到R1以及R2的分子去。類似於E，L所帶的資訊也包含許多時期的監獄矯治效能和刑事政策干擾之加權平均。
◦    綜合上述：因為K位於R1及R2的分母，E位於R2的分子和分母（E是P-A的一部分），L位於R1及R2的分子和分母（L是K的一部分）；而R3就算在現實中也不需要考慮K, E, L。這使得在現實中，R1及R2帶有比R3更多的刑事政策或非刑事政策干擾，R1及R2所表達的監獄矯治效能（如果排除干擾）則指涉著複雜、難以互相比較的時期。

總之，相較於R1, R2，使用R3的優點是： (1) 符合再犯的直覺定義，(2) 干擾較少，(3) 每個元素都有意義， (4) 指涉時間範圍較明確，(5) 基於前列優點，詮釋R3時可以較簡潔、有意義、明確。

本節摘要：新入監受刑人（與全體受刑人）的再累犯率之提高，有許多可能的原因，不一定是（就算是，也不全然是）矯治效能低落所致。這兩個數字會受到許多政策和非政策因素的影響，並不適合用來評斷監所矯治效能。出獄後再犯率才是比較適合的指標。

三、我國的｢出獄後再犯率」

犯罪學上計算出獄後再犯率時，慣例會依出獄後經過期間（或稱：追蹤期）來計算，例如：出獄後 6個月內再犯率、1年內、2年內...。這是基於一個常理：出獄越久有越多的機會再犯，剛出獄的人則只有很有限的機會再犯。

法務部的｢受刑人出獄後再犯罪情形｣統計報告基本上也是依據出獄後經過期間來計算，其得出的出獄後再犯率遠低於70%（參照此統計的｢表2」，以及下面引用的2011-2015統計）。

但是法務部的數字有另外的計算問題，這問題是出自：把追蹤期不夠長的出獄人也納入計算。因為每年、每月、每天都可能有受刑人出獄，所以對於同一個計算再犯率的時點而言，每個人出獄後經過的期間不一樣。用一個例子來說明：

例2：
假設 X 在 2010年1月1日00:00出獄，而 Y 在 2010年6月30日00:00出獄；並假設 X 於 2011年1月1日00:00之前已再犯，而 Y 沒有。
當我們以2011年1月1日00:00為再犯的結算點，要計算｢出獄後6個月內的再犯率」時，固然 X 和 Y 都可以納入計算。然而當我們要計算的是｢出獄後1年內的再犯率」時，正確來說只能納入 X ，因為：如果把 Y 納入計算，Y 會進入分母（出獄人），但不會進入分子（因為未再犯）；但如果觀察 Y 到出獄滿 1 年，基於上述的常理：2011年6月30日00:00之前他還有機會再犯，Y 將有機會進入分子而提高再犯率的計算結果。
－－也就是說，太早把 Y 計入他實際上還沒有經歷滿的期間，可能低估該期間的真實再犯率。

法務部於前段所引的｢受刑人出獄後再犯罪情形」報告中，以及下面將引用的統計資料之「比率%」表格，正是犯了例2所指的計算錯誤。幸好法務部有各年度出獄人數和再犯時間的原始資料，可以運用正確的公式來重新計算｢出獄後再犯率」。根據法務部提供的 2011-2015年出獄受刑人的資料（見附件），觀察到2015年底，我國的出獄後（累積）再犯率如下：

從這些數字初步觀察，我國的出獄後再犯率看來沒有許多人以為的高（例如70, 80, 90%!）。但請注意：

1.    這些數字只是依據 2011-2015的資料，而且越長的追蹤期可用資料越少，因此需要累積更多年份的資料才能對我國再犯率有較準確的認識。
2.    法務部資料中所定義的「再犯」是「被提起公訴、聲請簡易判決處刑、緩起訴處分、職權不起訴處分及移送觀察勒戒或戒治等有犯罪嫌疑者」［粗體為本文所加］，而不全是有罪判決定讞。所以若以「再定罪率」來定義再犯，可能會得出較低的數字。類似地，定罪之後並非全部入獄，所以「再入獄率」可能又會更低。

對於這些數字的其他觀察：

1.    法務部的算法如同例2的分析預測，低估了出獄後再犯率。並且越長的追蹤期低估越嚴重，因為累積了前面期間的低估。
2.    這是｢累積」再犯率，隨著追蹤期越長必然會累積越高。法務部表格使用每個期間的「邊際」再犯率，將它們加總就是累積再犯率。
3.    從累積的速度來看，出獄後2年內是再犯高峰期（這與外國研究一致），也就是刑事政策上應該加強投注資源去輔導更生人復歸社會的關鍵期間。
4.    本文算法的「5年內」這一欄為何無法計算？因為就算是資料中最早可能出獄的日期（2011年1月1日），在法務部計算再犯時（2015年底），嚴格來說離5年追蹤期滿都還有一小段時間，也就是還有機會再犯（見「例2」），所以不應該計入「5年內」這一欄；更不用說晚於這天出獄的人。事實上法務部算法在每個追蹤期的最後一年資料（每個 column的最下一個 cell）都有計入追蹤期未滿的人到分母，以致低估該欄的再犯率。（例如2015年7月1日~12月31日出獄的人都被計入「6個月以下」的分母，同年1月1日~6月30日出獄的人都被計入「逾6個月，1年未滿」的分母。）

四、與國際相較

參照 Fazel and Wolf (2015) (doi: 10.1371/journal.pone.0130390)，在該文收集的資料範圍內，例如（括號內為國家，出獄年份）：

•    出獄後累積「再定罪率」：
◦    2年內：最低20%（挪威，2005）；最高59%（英格蘭、威爾斯，2000）。
◦    3年內：最低45%（美國，2005-2010）；最高66%（英格蘭、威爾斯，2000）。

•    出獄後累積「再入獄率」：
◦    2年內：最低29%（美國，2005-2010）；最高39%（澳洲，2009-2010）。
◦    3年內：最低24%（南韓，2002）；最高50%（智利，2007）。

•    更多國家和不同追蹤期的資料見Fazel and Wolf (2015)。

請注意：本節例示的外國再犯率，因為定義與本文取得的我國資料有異，加以各國司法系統和刑事政策的差異，所以不可直接與本文計算出的我國再犯率比較。最佳的做法是，請法務部也收集受刑人出獄後「再次有犯罪嫌疑」案件的判決結果和是否入獄之數字。

五、從｢出獄後再犯率」到監所矯治效能

不論我國的出獄後再犯率在國際上是優良、中等、或位居後段，都不能僅以排名來證明監獄的矯治／教化功能有無或良窳。矯治作用的證明需要許多證據，計算出再犯率只是第一步，希望未來有充裕的時間再寫。

最後重申：對於周宇修律師、林瑋婷研究員、以及司法改革國是會議第五分組所提出的訴求：｢國家多投資在監所矯正人員和改善受刑人居住環境」，本人敬表贊同。