目錄

一、引言

拜讀周宇修律師2017年3月17日刊載於東森雲論壇的文章〈有罪就丟進監獄，是這樣嗎？〉；周律師的同篇文章於3月21日發表在台灣人權促進會。該文提到：｢根據法務部的統計資料指出，104年新入監受刑人中，……屬有前科者計2萬6,260人占全部的77.5％。」並連結到｢監所矯正、教化功能確實需要再提升｣。

這兩段話與司法改革國是會議第五分組第二次會議的會後記錄類似，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：

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R_1,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，亦即特定罪名再犯轉向政策的收緊。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^[1]當中亦有推論這些政策與R₁, R₂的關聯。

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。

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：

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R_2,t，但每個R_2,t的分子 (D_t+E_t) 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（D_t）、多少比例的上次坐牢經驗是在另一個時期（E_t）；而現實是更加複雜的，每個E_t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R_2,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R_2,t表達的時期是長短不一且常有交疊的。

   • 除此之外，每個E_t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R_2,t除了因為計入D_t而表達出t期的刑事政策干擾之外，還因為計入E_t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。

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%（參照附件2的表2，以及下表（取自附件1））。

100年-104年受刑人出獄後再犯罪情形—出獄年及再犯經過時間別（截至104年底止）

出獄年	出獄 人數	出獄後再犯人數及比率-按再犯經過時間分
		計	六月 以下	逾六月 一年未滿	一年以上 二年未滿	二年以上 三年未滿	三年以上 四年未滿	四年以上 五年未滿	五年 以上
人數（人）
100- 104年	175,429	67,351	21,558	17,783	17,881	6,926	2,650	553	--
100年	36,474	20,151	5,017	4,490	5,225	2,970	1,896	553	--
101年	34,373	17,584	4,621	4,183	5,278	2,748	754	--	--
102年	34,185	14,947	4,453	4,269	5,017	1,208	--	--	--
103年	35,439	10,944	4,483	4,100	2,361	--	--	--	--
104年	34,958	3,725	2,984	741	--	--	--	--	--
比率(%)
100- 104年	100.0	38.4	12.3	10.1	10.2	3.9	1.5	0.3	--
100年	100.0	55.2	13.8	12.3	14.3	8.1	5.2	1.5	--
101年	100.0	51.2	13.4	12.2	15.4	8.0	2.2	--	--
102年	100.0	43.7	13.0	12.5	14.7	3.5	--	--	--
103年	100.0	30.9	12.6	11.6	6.7	--	--	--	--
104年	100.0	10.7	8.5	2.1	--	--	--	--	--

說明:1.本表再犯人數為受刑人出獄後再犯罪，至統計截止日止經檢察官偵查終結，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。2.「再犯經過時間」係指自出獄日至偵查案件新收分案日之時間。而再犯人數則僅限於統計截止日前已偵查終結者，爰各年再犯經過時間之最後一個區間組，恐未能涵括該區間全部實際再犯人數。

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：

法務部於附件1和附件2的表2當中，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，觀察到2015年底，我國的出獄後（累積）再犯率如下：

	累積再犯率
出獄後經過期間	本文計算方法	法務部計算方法
6月以下	13.2%	12.3%
1年內	25.4%	22.4%
2年內	40.5%	32.6%
3年內	48.7%	36.5%
4年內	53.7%	38.0%
5年內	追蹤期未滿，無法計算	38.4%

關於這些數字的初步觀察：

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，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。）

這些數字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」，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。

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)。

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。

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附件

1. 法務部 2015 - 100年-104年受刑人出獄後再犯罪情形－出獄年及再犯經過時間別
2. 法務部 2014 - 矯正機關毒品罪收容人再犯統計分析