死刑真的有嚇阻力嗎？｜白經濟

首先可能的問題是因果關係的錯置：有沒有可能是因為暴力犯罪的犯罪率降低了，需要執行的死刑也跟著下降？或者是暴力犯罪在經濟發展或警民協力下逐年 ... 死刑真的有嚇阻力嗎？ 死刑犯罪嚇阻效果 楚門 2015-10-08 死刑議題不退流行，每有重大刑案，接踵而至的就是要求死刑的輿論浪潮，隨後是廢死和反廢死的互相攻訐，爭論越演越烈乃至於互相起底和人身攻擊，最後淹沒在失焦的爭論中，等待下一場機會。

我們從這些辯論中學到什麼？ 討論死刑的角度非常多，最常見的論點有：宗教上人類可否決定他人性命、可能有冤案、用終生監禁取代死刑的社會成本、對於死刑的「社會共識」、「如果今天是你家人」起手式的各論點、探討犯罪背後的結構性因素，以及死刑對未來罪犯的嚇阻效果。

可惜的是，不論這些論點性質為何，鮮少認真考慮事實證據。

相對於激情的氾濫，我們花費太少心力挖掘協助價值判斷的事實，例如：冤案的比例有多少？終生監禁和死刑的成本相差多少？哪些因素造成犯罪，這些因素各佔多大的重要性？死刑到底有沒有嚇阻效果？ 蒐集這些資料曠日廢時，用些資料做出正確的推論更是傷透腦筋。

於是大家開始政論節目式的論點學習：依自己的價值立場選擇一個相近的媒體，將他們的論點照單全收後在下次的爭辯拿出來使用。

聊舉「死刑的嚇阻力」的幾種推論看看這個問題有多難。

一個論點是：「台灣在某些年間停止執行死刑，其間犯罪率亦穩定下降，因此死刑沒有嚇阻效用。

」通常這個論點還會配上一個漂漂亮亮的折線圖，彷彿趨勢上的確有這一點情況。

圖1是持本論點者最漂亮的圖，在1995到2009年間，死刑執行數和暴力犯罪的犯罪率亦步亦趨，似乎說明了死刑不但沒有嚇阻效用，反而死刑執行得越少，暴力犯罪越少。

1 圖1:死刑執行數與暴力犯罪率(1995-2009) 資料來源：內政部統計處 此圖配上這樣的解釋是荒腔走板。

首先可能的問題是因果關係的錯置：有沒有可能是因為暴力犯罪的犯罪率降低了，需要執行的死刑也跟著下降？或者是暴力犯罪在經濟發展或警民協力下逐年下降，跟死刑一點關係都沒有？甚至有可能是舉國在領導的感化之下不忍殺生，死刑和暴力犯罪都下降了？ 這些都有可能，重點是一張圖上兩條線有點微妙的趨勢，並不能解釋太多事情。

在這個例子裡，我們甚至只要將時間軸前後延展，要用這些圖支持以上任何一個故事都土崩瓦解了。

圖2是1988到2014年的數據，前後多增加了10年左右的資料就可以看出這一切。

圖2:死刑執行數與暴力犯罪率(1988-2014) 資料來源：內政部統計處 難道死刑嚇阻力真的是個無解之謎？ 經濟學家早在約40年前就著手研究這個問題。

諾貝爾獎得主Becker在他早期的經典論文中提出分析犯罪的理論架構。

經濟學家從此以後不將殺人犯想為喪心病狂的怪物，而是像你我一樣，有自己的喜好、選擇，還有算計。

一個人是否要犯下謀殺案，除了和動機有關以外，還和他殺人後要付出的代價有關：他失去的是原先擁有的高富帥大好人生？還是孑然一身無所畏懼？另外他犯下罪行後，被逮捕、定罪，乃至於被判死刑以後真正被處決的可能性都值得好好考慮。

經濟學界死刑研究的開山祖師Ehrlich應用Becker的理論架構，使用美國1933到1967年間的資料，做出了一篇開創的研究。

(Ehrlich,1975)他估計每多處決1個殺人犯，可以防止8個人被謀殺。

他使用的統計方法十分精細，簡單來說，他一樣是比較前後年死刑執行的機會，和暴力犯罪的增減。

但他較看圖說故事進一步量化以外，還用統計方法仔細排除一些干擾因素，例如：他計算所得、族群分佈、社經地位相近的情況之下，處決人犯所造成的影響。

如果沒有這一層考慮，這些因素又和死刑處決的有關，我們的估計和真實的情況就會有出入。

例如，人民慈悲為懷的程度會影響處決人民的意願以及犯罪的比例，如果沒有去比較大家都慈悲為懷的地方，就會誤以為死刑犯處決越多，造成的犯罪越多。

這個結果出爐以後激起驚濤駭浪。

長久以來，沒有過這擲地有聲的結論：殺1個換8個。

政策辯論越演越烈，法庭攻防也開始引用這個結論，學術圈的後續研究也接踵而至。

後續的研究有以Ehrlich的方法嘗試各種微調、使用同一個方法但不同的資料，抑或找尋不同的工具解決問題。

眾家強烈批評Ehrlich的重點在於： 他的方法和資料不穩定，稍微換個資料或調整方法就得出完全不同的結論。

雖然他有排除許多干擾因素，但他終究無法對因果關係嚴格推論。

因果關係是致命傷。

Ehrlich花了這麼大的功夫，還是無法完全說服大家：他研究的是執行死刑導致犯罪減少，而不是單純這兩件事情看起來有模糊曖昧的關係。

若要證明因果關係，勢必得透過實驗的方式：舉辦個死刑“樂透”，把全國分為好幾個地區，中獎的就執行死刑，不中獎的就廢除，最後看看那些中獎的地方是不是真的犯罪率比較低。

這樣的實驗窒礙難行，大家退而求其次用類似實驗的方式，找找看有沒有現實世界的「樂透」。

這個「樂透」要能「中獎」，因此要和死刑有相關；但身為一個「樂透」要隨機，最好和犯罪率沒有多大關聯。

有一支後續的文獻盡力尋找這樣的「樂透」，並挖掘出了幾個候選人，例如：共和黨再選舉中的得票率。

這一個因素和死刑執行有關係，因為得票的多寡決定了死刑的政策，但相對地這個得票率和犯罪率沒有太多直接的相關，似乎符合「樂透」的要求。

有研究者就用了這樣的方式改進Ehrlich的估計，量到比Ehrlich更大的嚇阻效果。

不過這個結果也是飽受批評，一樣有資料不穩定的問題，而且樂透實在難找，共和黨的得票率真的和犯罪率沒有關係嗎？有沒有可能大家認為共和黨比較會處理犯罪所以在犯罪率高的時候投給他們呢？有研究者拿著他們的資料，一樣發現方法的微調以及資料詳細定義的不同會造成結果的重大改變。

結論：新的方向 又回到資料不穩定的問題，為什麼資料會不穩定？一個可能的原因：相對於廣大的犯罪，被死刑處死的人實在太少了。

數據不夠多往往需要用精細但脆弱的統計方法，只要大環境有一點點改變都會讓局面翻盤，因此試圖證明死刑嚇阻力非常困難。

現在學界的共識大概是：我們手邊的證據仍然不夠充分，暫時無法解答這個的議題。

想不到近半個世紀以來的追尋竟是這令人沮喪的結果，但我們學到： 我們不知道。

我們為什麼不知道。

資料和方法的不足或許在未來都可以解決，但我們至少知道現有證據不足的情況下，不適合完全依照空想的「嚇阻力」來決定是否支持死刑。

另外我們也不應該看到兩方「有嚇阻力！」「沒有嚇阻力！」互相叫囂，而是承認現實之後，持續努力，建立在現有的知識基礎上，找尋新的證據做理性的溝通。

尤其在考量人命關天的死刑議題時，情感、信仰，還有很多非常關鍵的因素，但是否能在討論的時候把理性事實想清楚，做出正確的決定？ 註 本圖的有兩不同單位的線所組成，暴力犯罪為百分比，死刑執行數為個數。

兩者其實不應畫在同一處比較，這點也顯示常見的謬誤所在。

此處僅用以表達兩者共同的趨勢。

↩ 參考文獻 Cameron,Samuel.1994.“AReviewoftheEconometricEvidenceontheEffectsofCapitalPunishment.”JournalofSocio-Economics,23(1):197-214. Donohue,John,andJustinWolfers.2005.“UsesandAbusesofEmpiricalEvidenceintheDeathPenaltyDebate.”StanfordLawReview,58(3):791-846. Ehrlich,Isaac.1975“TheDeterrentEffectofCapitalPunishment:AQuestionofLifeandDeath.”AmericanEconomicReview,65(3):397-417. Katz,Lawrence,StevenD.Levitt,andEllenShustorovich.2003.“PrisonConditions,CapitalPunishment,andDeterrence.”AmericanLawandEconomicsReview,5(2):318-343. 楚門 Ifhiswasmorethanjustavagueambition,ifhewasabsolutelydeterminedtodiscoverthetruth,thereisnowaywecouldpreventhim. 如果他有貫徹追尋真理的決心，我們沒有任何辦法阻止他。

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