杜文靜

證據(jù)證明力評價的似然率模型

杜文靜*

目 次

一、問題的提出

二、證據(jù)證明力的評價方法

三、似然率模型在周文斌案中的運用

四、似然率模型的理論爭議

五、似然率模型的實踐應(yīng)用

六、結(jié)語

從概率論的視角看，證據(jù)與待證命題是否相關(guān)，取決于證據(jù)能否改變法官對命題為真的概率評價，證明力的大小則取決于這種改變的程度。似然率模型是一種評價證據(jù)證明力的量化方法，它可以統(tǒng)一描述證據(jù)“能否”以及在“何種程度”上影響人們對待證命題為真的概率評價。似然率模型有助于法官心證形成過程的明示化、規(guī)范化和科學(xué)化，對防止法官濫用自由裁量權(quán)具有重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。許多國家普遍應(yīng)用似然率模型以評價DNA證據(jù)的證明力，但有更多問題尚待進一步研究。

相關(guān)性 證明力 似然率模型 證據(jù)評價

一、問題的提出

2014年12月9日，南昌大學(xué)原校長周文斌涉嫌受賄、挪用公款一案在南昌市第一中級人民法院開庭審理。庭審過程中，周文斌使用概率方法論證公訴人證據(jù)“荒謬”。據(jù)其代理律師朱明勇在2015年1月20日的微博中披露：“他（周文斌）說行賄人和受賄人都交代說（行賄）發(fā)生在5月份，后來發(fā)現(xiàn)都錯了，這概率為1/140；發(fā)現(xiàn)5月沒有取款記錄后，雙方同時改為10月，概率為1/20700。結(jié)論：如沒非法取證，兩次同時且一致出錯需做兩萬多份筆錄才可能出現(xiàn)?！?/p>

此舉引起社會各界的強烈關(guān)注。有學(xué)者如梁權(quán)贈質(zhì)疑以概率方式進行法庭事實認定的科學(xué)性，擔(dān)心“把本可通過常識進行理解的證據(jù)和事實轉(zhuǎn)化為陌生的、空洞的數(shù)字及其推理的過程，將成為數(shù)字審判的最大隱患之所在”，并宣稱“在英美法系國家的司法實踐中，法官和律師們在柯林斯案后，對概率論未表現(xiàn)出任何興趣，他們對學(xué)術(shù)界的爭鋒似乎也從不關(guān)心?！薄?〕梁權(quán)贈：《用數(shù)字證明：從周文斌案的概率分析說起》，載《證據(jù)科學(xué)》2015年第4期。那么，周文斌在庭審中評價證據(jù)所使用的是何種方法？它是否具有科學(xué)依據(jù)？梁權(quán)贈的質(zhì)疑又是否可靠？在證據(jù)法領(lǐng)域中如何運用這種方法？運用這種證據(jù)方法需要注意哪些問題？本文將對此方法進行深入系統(tǒng)的探討，以期解決上述問題，從而促進我國證據(jù)評價體系的進一步完善。

二、證據(jù)證明力的評價方法

依據(jù)證據(jù)認定案件事實是訴訟活動的要旨，也是司法證明之追求目標?，F(xiàn)代訴訟制度中，根據(jù)法庭調(diào)查證據(jù)的時間順序，裁判者對證據(jù)的評價分為三個階段。第一，接受法庭調(diào)查之前，根據(jù)該證據(jù)與待證事實的相關(guān)性確定其是否具有接受法庭調(diào)查的價值或資格，即證據(jù)能力判斷。第二，法庭調(diào)查之后, 對證據(jù)自身可信性及其證明力大小進行判斷，即證據(jù)證明力判斷。第三，根據(jù)查證屬實的證據(jù)推斷待證事實，即事實的認定，具體包括對個別事實的認定與事實的整體認定?！?〕吳宏耀：《論證據(jù)的自由評價》，載陳光中、江偉主編：《訴訟法論叢》（第8卷），法律出版社2003年版，第45頁。

因此，法官如何評價證據(jù)直接關(guān)系到案件事實的認定和裁判結(jié)果?！白C明力”是證據(jù)評價的核心內(nèi)容，也是證據(jù)學(xué)所要解決的首要問題。本文主要探討證據(jù)評價的第二個階段，即單個證據(jù)的證明力評價。

（一）傳統(tǒng)評價方法

在證據(jù)理論中，“證明力”是指證據(jù)對于待證事實是否有證明作用及證明作用的強弱，即能否證明以及在多大程度上證明待證事實?！白C明力”一詞在英語中的對應(yīng)詞語有probative value、probative force和weight，它們的含義基本相同。〔3〕李明：《證據(jù)證明力研究》，中國人民公安大學(xué)出版社2013年版，第12-14頁?！鞍讣苌賹ΑC明力’（probative value）一詞進行界定，我們必須認為它是指證據(jù)客觀具有的分量（weight）?！薄?〕Robert Margolis, “ Evidence of Similar Facts, the Evidence Act, and the Judge of Law as Trier-of-Fact” 9Sing. L. Rev.103, 105 （1988）.美國學(xué)者指出，probative value和probative force主要用于描述某一項特定證據(jù)的證明力，而weight則主要適用于多項證據(jù)的整體證明力。〔5〕Terence Anderson, David Schum & William Twining,Analysis of Evidence, Cambridge University Press, 2005, p. 224.

以陪審團審為基礎(chǔ)發(fā)展起來的英美證據(jù)法，通常區(qū)分證據(jù)的相關(guān)性（relevancy）和證明力（probative value）兩個概念。事實上，相關(guān)性和證明力也并非截然分離的兩個概念，因為相關(guān)性概念的一個要素正是最低程度的證明力，不具有任何證明力的證據(jù)不可能具有相關(guān)性。正如美國《聯(lián)邦證據(jù)規(guī)則》規(guī)則401規(guī)定，“如果一項證據(jù)（a）具有使得一項事實比沒有該證據(jù)時更加可能或者更加不可能（more or less probable）的任何傾向，并且（b）該事實會影響案件的決定，則它是相關(guān)的”。a項被稱為證明力（probative value），b項被稱為重大性（materiality）；其中a項中“使得一項事實比沒有該證據(jù)時更加可能或者更加不可能的任何傾向”這一規(guī)定被普遍視為“證明力”的含義。再如美國聯(lián)邦最高法院指定的負責(zé)起草《聯(lián)邦證據(jù)規(guī)則》的咨詢委員會指出，“相關(guān)性問題要求對如下問題作答，即以法律推理過程為檢驗，一項證據(jù)材料是否具有足以證成將其納入證據(jù)的證明力（probative value）”。〔6〕Advisory Committee’s Note to Federal Rules of Evidence, 56 F. R. D. 183, 215.詹內(nèi)利（Giannelli）指出，這種意義上，“相關(guān)性和證明力（probative value）在證據(jù)法上作為同義詞使用”?！?〕Paul Giannelli,Understanding Evidence（ 4th ed.）, LexisNexis, 2013, p. 114.《麥考密克論證據(jù)》也認為“相關(guān)性的第二個方面是證明力（probative value），即證據(jù)具有的證立其所證明命題的傾向”。〔8〕Kenneth S. Broun et al.,McCormick on Evidence（ 7th ed.）, Vol. 1, Thomson/West, 2013, p. 995.

因此，無論是評價證據(jù)的相關(guān)性還是證明力，實際上都是對證據(jù)證明力大小的度量?，F(xiàn)代訴訟制度下，評價證據(jù)的相關(guān)性及證明力的傳統(tǒng)方法，主要是由裁判者在法定證據(jù)規(guī)則指導(dǎo)下依自由心證完成。并且，大部分學(xué)者的研究焦點主要集中于對證據(jù)相關(guān)性規(guī)則、證明力規(guī)則的構(gòu)建及其合理性的探討之上，而忽視對法官或陪審團心證形成過程的研究?？梢哉f，英美證據(jù)法之全部要旨在于，通過各種設(shè)計將某些證據(jù)排除在陪審團的考察范圍之外，〔9〕Robert Margolis,“ Evidence of Similar Facts, the Evidence Act, and the Judge of Law as Trier-of-Fact” 9Sing. L. Rev. 103, 104（1988）.“證據(jù)法是調(diào)整訴訟審理過程中證言和證物采信問題的規(guī)則和標準之體系”?！?0〕Kenneth S. Broun et al.,McCormick on Evidence（ 7th ed.）, Vol. 1, Thomson/West, 2013, p. 1.面對一項證據(jù)，法官首先要決定其是否具有相關(guān)性，不具有相關(guān)性即不具有可采性；如果具有相關(guān)性，再考察是否具有其他排除可采性的情形，如：不具有可信性、違反公共政策。具有相關(guān)性且不適用排除規(guī)則的證據(jù)才具有可采性。一旦法官認定某項證據(jù)具有可采性，其具有多大證明力的問題基本交由陪審團來決定。陪審團如何評價證據(jù)的證明力則是一個“黑箱”，主要由其心證完成，不再屬于證據(jù)法詳細調(diào)整的范圍。

（二）似然率方法

隨著現(xiàn)代社會的進步，人類感官之重要性在事實認定中開始下降，庭審越來越依賴于科學(xué)技術(shù)手段，這對心證模式造成巨大沖擊?！?1〕李訓(xùn)虎：《美國證據(jù)法中的證明力規(guī)則》，載《比較法研究》2010年第4期。如何借助科學(xué)手段更準確地解釋證據(jù)的相關(guān)性和證明力，成為法律人迫切解決的問題。一般認為，似然率是測度證據(jù)證明力的一個指標?！?2〕Kenneth S. Broun et al.,McCormick on Evidence（ 7th ed.）, Vol. 1, Thomson/West, 2013, p. 997（.P（E|H）對P（EH）的似然率可用于量化證據(jù)E的證明力（probative value）。）Anders Nordgaard & Birgitta Rasmusson,“ The Likelihood Ratio as Value of Evidence -More than a Question of Numbers” 11（ 7）Law, Prob. & Risk303, 308（ 2012）“.似然率蘊涵著先驗幾率的放大或減弱，因此是測量證明力度（證據(jù)價值）的一個指標?！庇捎谧C據(jù)相關(guān)性的有無需要通過證據(jù)有無證明力來體現(xiàn)，因此，似然率也是證據(jù)相關(guān)性的判斷指標。似然率方法為法官或陪審團評價證據(jù)提供了邏輯支持和理性根基，促使其心證形成過程的明示化、規(guī)范化及科學(xué)化。

似然率方法可以從定量的角度統(tǒng)一描述證據(jù)“能否”以及“在何種程度”上影響人們對待證命題為真的概率評價。貝葉斯（Bayes）公式是似然率方法的科學(xué)依據(jù)和理論支持。通過概率演算，貝葉斯公式可寫成幾率形式：

其中，似然率表示命題為真時證據(jù)出現(xiàn)的概率比命題為假時該證據(jù)出現(xiàn)的概率高或者低多少倍。似然率越大，說明該證據(jù)對于命題為真的證明力越大?！?3〕Ronald Meester & Marjan Sjerps, “Why the Effect of Prior Odds Should Accompany the Likelihood Ratio When Reporting DNA Evidence” 3Law, Prob. & Risk51, 52 （2004）.其背后的直覺理念是：因為某一命題與某一證據(jù)的聯(lián)系較另一命題與該證據(jù)的聯(lián)系更緊密（似然率更大），則當該證據(jù)出現(xiàn)時，前一命題更可能為真。

上述公式表明，似然率刻畫的是在考慮證據(jù)之后先驗幾率的變化情況和對待證命題的認識更新，因此可以度量證據(jù)的證明力或證據(jù)價值?！?4〕Anders Nordgaard & Birgitta Rasmusson, “The Likelihood Ratio as Value of Evidence — More than a Question of Numbers”11 （7）Law, Prob. & Risk303, 308 （2012）.具體而言，第一，當似然率等于1時，后驗幾率等于先驗幾率，說明證據(jù)E沒有使法官改變其對命題H為真的概率評價，這樣的證據(jù)不具有相關(guān)性，對命題H沒有任何證明作用。第二，當似然率大于1時，后驗幾率大于先驗幾率，說明證據(jù)E使法官提高了其對命題H為真的概率評價，并且似然率越大，證據(jù)E對命題H為真的支持力度越強。第三，當似然率小于1時，后驗幾率小于先驗幾率，說明證據(jù)E促使法官降低其對命題H為真概率評價，并且似然率越小，證據(jù)E對命題H為假的支持力度越強。因此，似然率就是評價證據(jù)相關(guān)性和證明力的真正量化模型。

三、似然率模型在周文斌案中的運用

在周文斌案中，周文斌評價證據(jù)“行賄人和受賄人都交代說（行賄）發(fā)生在5月份，后來雙方發(fā)現(xiàn)5月份并沒有取款記錄，又同時改為10月（E）”時，所使用的方法正是似然率模型。根據(jù)代理律師披露的信息，周文斌在論證“辦案人員存在非法取證（H）”時，做了如下概率推理。查閱相關(guān)審訊筆錄，發(fā)覺行賄人和受賄人都曾交代說行受賄發(fā)生在5月份。根據(jù)一年有12個月，一人交代5月份的概率是1/12；因為行賄人和受賄人各自獨立地交代行受賄時間，基于概率乘積規(guī)則，兩人同時說是5月份的概率為1/12×1/12=1/144。但后來查證發(fā)現(xiàn)，5月份沒有行賄款來源，于是雙方筆錄同時將行受賄時間改為10月份。在行賄人和受賄人交代的行受賄時間都是錯誤的情形下，兩人又各自改口，并相互獨立地交代行受賄時間為10月份的概率為1/144×1/12×1/12=1/20736?！?5〕根據(jù)周文斌提供的數(shù)據(jù)，在行受賄人交代的行受賄時間都是錯誤的情況下，兩人又相互獨立地改口交代行受賄時間為10月份的概率約為1/20700。筆者推測周文斌的計算公式應(yīng)為1/144×1/12×1/12=1/20736。這里的12是指一年有12個月。實際上，正確的計算方法應(yīng)該是1/144×1/11×1/11=1/17424，因為5月份沒有款項來源，行受賄時間只能是剩下11個月中的某個月。易言之，在“辦案人員不存在非法取證（H）”為真的條件下，證據(jù)“行受賄人之前交代的行受賄時間（即5月份）出錯，且后來兩人又各自獨立地改口交代行受賄時間為10月份（E）”出現(xiàn)的概率P（E|H）=1/20736。另一方面，在“辦案人員存在非法取證（H）”為真的條件下，證據(jù)E出現(xiàn)的概率將非常大，可以認為是1，即P（E|H）=1。于是，證據(jù)E相對于命題H的似然率即P（E|H）/ P（E |H）=1÷（1/20736）=20736。由此，周文斌得出結(jié)論：如不存在非法取證，兩次同時一致出錯需做兩萬多份筆錄才可能出現(xiàn)。由貝葉斯公式可知，后驗幾率將是先驗幾率的20736倍，證據(jù)E對命題H為真具有“非常強的證據(jù)支持”。故周文斌主張，根據(jù)“行賄人和受賄人改變證言（E）”這一證據(jù)，法庭應(yīng)當啟動非法證據(jù)排除程序。

筆者認為，周文斌主張法庭應(yīng)當啟動非法證據(jù)排除程序是合理的、正當?shù)?。但是否存在非法取證不僅僅取決于似然率，還與先驗幾率有關(guān)。通常情況下，多數(shù)人使用似然率方法評價證據(jù)時，往往忽略先驗幾率的影響，周文斌即犯了此錯誤。似然率大，后驗幾率并不一定大。似然率測量的僅是證據(jù)證明力的大小，即證據(jù)對待證命題的支持程度，并不考量待證命題自身為真的可能性（即后驗幾率的大小）。待證命題自身為真的概率，還需要綜合其他證據(jù)得以權(quán)衡。如果先驗幾率很?。疵}H為真的概率相對于為假的概率很小），乘以一個很大的似然率之后，即使該命題為真的幾率增加，它仍然很小。〔16〕Ronald Meester & Marjan Sjerps, “Why the Effect of Prior Odds Should Accompany the Likelihood Ratio When Reporting DNA Evidence” 3Law, Prob. & Risk51, 56 （2004）.例如，如果其他證據(jù)均對被告有利（即先驗幾率很?。?，“即便被告比隨機選取的某人有罪的可能性高1000倍，其無罪可能性仍然高于有罪的可能性”?！?7〕Michael O. Finkelstein & William B. Fairley, “A Bayesian Approach to Identifcation Evidence” 83（3）Harvard Law Review489, 502 （1970）.

但是，并不能因為周文斌運用似然率評價證據(jù)所犯之錯，就完全否定該方法的科學(xué)性。與之相反，自1986年柯林斯案后，似然率方法在法庭科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用和研究掀起了一股熱潮，并舉辦多場研討會。其中創(chuàng)辦于1990年的“法庭科學(xué)推論與統(tǒng)計國際會議”（ICFIS）截至2014年已連續(xù)舉辦九屆，在美國和歐洲輪流舉辦，旨在匯聚法庭科學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家和律師討論法庭科學(xué)證據(jù)的最佳推理問題。也正是在這場研究熱潮中，以貝葉斯推理解決法庭科學(xué)問題的英文論文達到數(shù)百篇?！?8〕Charles E. H. Berger, John Buckleton, Christophe Champod, Ian W. Evett & Graham Jackson, “Evidence Evaluation: A Response to the court of appeal judgment in R v T” 51 （2）Science & Justice43, 44 （2011）.伯杰（Berger）等專家指出，“‘似然率’一詞以及貝葉斯定理在建立法庭科學(xué)推論之邏輯框架中的作用，在法庭科學(xué)文獻中已經(jīng)得到廣泛的討論，我們認為本文無需再解釋其數(shù)學(xué)背景”?！?9〕Charles E. H. Berger, John Buckleton, Christophe Champod, Ian W. Evett & Graham Jackson, “Evidence Evaluation: A Response to the Court of Appeal Judgment in R v T” 51 （2）Science & Justice43, 44 （2011）.

在法學(xué)界相關(guān)領(lǐng)域，同樣不乏接受貝葉斯方法和似然率的學(xué)者?！胺蓪W(xué)者多年來一直在使用似然率為法律相關(guān)性概念建模以及描述證據(jù)的強度?！薄?0〕William C. Thompson, “Hard Cases Make Bad Law: Reactions to R v T” 11 （7）Law, Probability & Risk347, 354 （2012）.例如，《麥考米克論證據(jù)》直接以概率作為評估證據(jù)證明力的方法，包括似然率方法。德國學(xué)者本德（Bender）等認為，應(yīng)該以三項原則指引法官評估證據(jù)的工作，其思路正是貝葉斯方法和似然率：（1）如果主命題為真，該證據(jù)的普遍程度如何？（2）如果替代命題（主命題的相反命題）為真，該證據(jù)的普遍程度如何？（3）上述何種情況下，該證據(jù)更加可能出現(xiàn)？兩項評估之間的差異提供了證據(jù)的證明力?！?1〕Charles E. H. Berger, John Buckleton, Christophe Champod, Ian W. Evett & Graham Jackson, “Evidence Evaluation: A Response to the Court of Appeal Judgment in R v T” 51 （2）Science & Justice43, 44 （2011）. （citing R. Bender, A. Nack, W. -D. Treuer, Tatsachenfeststellung Vor Gericht – glaubwürdigkeits-Und Beweislehre Vernehmungslehre, 3rd ed.Verlag C.H. Beck, München, 2007, §592.）

在法律實務(wù)中，目前“作為評價證據(jù)價值的方法，似然率方式在法庭科學(xué)領(lǐng)域取得了強勁的發(fā)展”?！?2〕Annabel Bolck, Reinoud D. Stoel, Ivo Alberink & Marjan Sjerps, “LR Models for Evidence Evaluation”, 載《中國司法鑒定》2012年第4期。貝葉斯方法和似然率在許多英美法國家的司法實踐中得到廣泛采用，特別是“1990年代中期以來，使用似然率框架已成為DNA法庭科學(xué)比對方面的標準做法”?！?3〕Geoffrey Stewart Morrison, “The Likelihood-Ratio Framework and Forensic Evidence in Court: A Response to R v T” 16Int’l J. Evidence & Proof1, 3 （2012）.英國法庭科學(xué)局通過“案件評估和解釋”（CAI）項目就實施貝葉斯方式的原則問題廣泛征求意見，并就其對皇家檢訴局（CPS）工作的影響在全英格蘭和威爾士范圍內(nèi)征求意見，在獲得該局同意后才確定新的表述格式。從2000年開始，英國司法研究局繼續(xù)教育研討班定期舉辦有關(guān)貝葉斯視角的DNA講座，數(shù)百名英格蘭和威爾士法官受到這方面培訓(xùn)。〔24〕Charles E. H. Berger, John Buckleton, Christophe Champod, Ian W. Evett, Graham Jackson, “Evidence Evaluation: A Response to the Court of Appeal Judgment in R v T” 51 （2）Science & Justice43, 48 （2011）.英國和美國的一些司法判決也明確采用了似然率的方法?！?5〕2016年6月6日，在Lexis數(shù)據(jù)庫以“l(fā)ikelihood ratio”為關(guān)鍵詞在UK Cases, Combined子數(shù)據(jù)庫檢索到14篇英國案例。同日，在Lexis數(shù)據(jù)庫以相同關(guān)鍵詞在Federal & State Cases, Combined子數(shù)據(jù)庫檢索到82篇美國案例，在Westlaw Next數(shù)據(jù)庫以相同關(guān)鍵詞在All State & Federal Cases子數(shù)據(jù)庫共檢索到79篇美國案例。由此可見，梁權(quán)贈在其文中宣稱的“在英美法系國家的司法實踐中，法官和律師們在柯林斯案后，對概率論未表現(xiàn)出任何興趣，他們對學(xué)術(shù)界的爭鋒似乎也從不關(guān)心”是片面的。本文提出，不能由于誤用似然率方法或不理解似然率方法而否定其科學(xué)性和應(yīng)用價值。

四、似然率模型的理論爭議

似然率模型不僅是一種技術(shù)性的證明力測度工具，而且還是一種使得證明機制精確化或明確化的手段。首先，作為一種技術(shù)性工具，似然率可以幫助我們量化證明力的有無和大小，并對待證命題的信念度進行概率數(shù)值化。當沒有數(shù)值化時，人們基于掌握的證據(jù)資料、已有的知識背景對命題為真的相信程度，只能依靠主觀經(jīng)驗和直覺。而概率數(shù)值化之后，借助概率演算、概率推理，可以科學(xué)地分析信念度，對于不確定性推理具有重要的指導(dǎo)作用。正如格倫·謝弗爾（Glenn Shafer）所說：“概率分析展示的不僅僅是數(shù)值的運算，還是推理的結(jié)構(gòu)。”〔26〕F. Taroni, C. Aitken, P. Garbolino and A. Biedermann,Byayesian Networks and Probabilistic Inference in Forensic Science, John Wiley Sons, Ltd, 2006, pp. 1-2.其次，作為精確化或明確化工具，似然率方法可以將所謂的“經(jīng)驗和常識”，或者“事物的正常過程”明示化。雖然似然率和貝葉斯公式并不能將證據(jù)和命題之間的聯(lián)系數(shù)字化，但至少可以把人們的使用過程明示出來。有學(xué)者指出：“在評估法庭科學(xué)證據(jù)對一項命題支持強度時……唯一符合推理的方式就是考察似然率?！薄?7〕William C. Thompson, “Hard Cases Make Bad Law: Reactions to R v T” 11 （7）Law, Probability & Risk347, 352 （2012）.事實上，只要在觀念上符合貝葉斯公式即為貝葉斯推理。它是一種非常普遍的論證模式，人們在日常生活中經(jīng)常用到?！?8〕Geoffrey Stewart Morrison, “The Likelihood-Ratio Framework and Forensic Evidence in Court: A Response to R v T” 16Int’l J. Evidence & Proof1, 14 （2012）.當人們默示地、下意識地使用似然率和貝葉斯推理時，他只是在自己的頭腦中進行這種運算，別人并不能觀察到。當要求決策者明確地使用似然率和貝葉斯公式，有助于迫使其打開這一“邏輯暗箱”，〔29〕William C. Thompson, “Hard Cases Make Bad Law: Reactions to R v T” 11 （7）Law, Probability & Risk347, 353 （2012）.以使他人能夠評價其基礎(chǔ)判斷和推理過程是否科學(xué)、是否有效。

因此，梁權(quán)贈在其文中的主張“在事實認定過程中，主體的經(jīng)驗、知識、情感等全部參與其中，其過程極其復(fù)雜，數(shù)學(xué)推理難以模擬。故而只能用直覺等非邏輯認識方式去把握它”〔30〕梁權(quán)贈：《用數(shù)字證明：從周文斌案的概率分析說起》，載《證據(jù)科學(xué)》2015年第4期。是片面的。事實上，運用似然率時并不需要全然確定的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)非全然確定并不影響利用似然率做出大致的評價。例如，杰克遜等人指出：“當然，可用數(shù)據(jù)越多，科學(xué)家的概率值越準確。但是，最終所有概率均是在綜合個人經(jīng)驗和可用數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上形成的主觀概率。似然率可以容納這種不確定性?！薄?1〕R v T （2010） EWCA Crim 2439, 79 （citing Jackson, Champod and Evett, “Principles of Interpretation——Application of the Likelihood Ratio in Marks Cases”, in Katterwe H. ed.,Proceedings of the Fourth European Meeting for Shoeprint/Toolmark Examiners（Berlin, 15-18 May 2001）, pp. 135-142. ）.

然而，也有學(xué)者指出，似然率方法有其局限性，并不適用于所有法律領(lǐng)域，它要求大量的數(shù)據(jù)以計算命題及其否命題相對于證據(jù)的似然度。似然率方法對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)要求較高，而就目前社會發(fā)展現(xiàn)狀而言，人類DNA數(shù)據(jù)庫是比較完善的，其他類型的數(shù)據(jù)庫尚需發(fā)展。正是在這種意義上理解似然率，一些司法機關(guān)對其采取了謹慎態(tài)度。如在R v T案〔32〕R v T （2010） EWCA Crim 2439.中，“關(guān)于某雙特定的鞋子形成某一鞋印的似然度有多大，在就此形成評估意見時，似然率的使用問題發(fā)生了爭議”。英國上訴法院（刑庭）指出，判斷是否采信專家證據(jù)的原則是，“是否存在采納該證據(jù)的足夠可靠的科學(xué)依據(jù)”。具體到似然率的可采性，該院判決“數(shù)學(xué)計算的方法之可取程度取決于所用數(shù)據(jù)的可靠性”，認為運用似然率時需要有“硬數(shù)據(jù)”（hard data）。同時該院還指出，“除在DNA領(lǐng)域（也許還包括具有堅實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的其他領(lǐng)域）以外，本院清晰地判決不應(yīng)使用貝葉斯公式和似然率”。

但是，需要強調(diào)的是，英國上訴法院并沒有否定似然率本身在訴訟中的可采性，而是要求在適用似然率時必須有堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并在庭審中披露專家意見的形成方式?！?3〕R v T （2010） EWCA Crim 2439, 108. （“在不披露和未在法庭上辯論意見形成過程的情況下，使用貝葉斯方法和似然率形成提交給陪審團的意見，這種做法違反了司法公開原則?！保┮栽摪笧槔?，法院指出，關(guān)于運動鞋鞋底花紋、尺寸、磨損度等數(shù)據(jù)庫非常不完善，不能像DNA數(shù)據(jù)那樣提供可靠的證據(jù)，因此在該案中不可使用似然率。倘若能夠提供完善的運動鞋鞋底花紋、尺寸、磨損度等數(shù)據(jù)，我們相信法院會接受似然率方法。R v T案的判決引起法庭科學(xué)界的強烈反響。由全球30余位權(quán)威法庭科學(xué)家簽署并得到歐洲法庭科學(xué)學(xué)會網(wǎng)絡(luò)委員會（代表位于33個國家的58個實驗室）背書的一份立場聲明，〔34〕I W. Evett and other signatories, “Expressing Evaluative Opinions: A Position Statement” 51 （2）Science & Justice1 （2006）.重申似然率框架是評價法庭科學(xué)證據(jù)的最合適框架。他們還認為，“似然率概念應(yīng)構(gòu)成任何邏輯評估工作的核心，不管專家的判斷在多大程度上依賴了數(shù)據(jù)”。〔35〕Charles E. H. Berger, John Buckleton, Christophe Champod, Ian W. Evett & Graham Jackson, “Evidence Evaluation: A Response to the Court of Appeal Judgment in R v T” 51 （2）Science & Justice43, 47 （2011）.不過，在向法庭報告時，后一種情形下只能以文字表述形式呈現(xiàn)，而無法提供似然率數(shù)值?！?6〕Charles E. H. Berger, John Buckleton, Christophe Champod, Ian W. Evett & Graham Jackson, “Evidence Evaluation: A Response to the Court of Appeal Judgment in R v T” 51 （2）Science & Justice43, 47 （2011）.

針對R v T案要求堅實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的觀點，諾德加德（Nordgaard）等人指出，似然率只能應(yīng)用于基于綜合數(shù)據(jù)庫形成廣泛背景信息的法庭科學(xué)領(lǐng)域，如DNA證據(jù)，是一種誤解。在那些綜合利用科學(xué)背景數(shù)據(jù)以及法庭科學(xué)家知識和經(jīng)驗得出結(jié)果的領(lǐng)域，這種方法依然適用。雖然在此情形下似然率取值比DNA案件中更粗略，但傳遞的信息對法庭同樣具有重大價值。〔37〕Anders Nordgaard & Birgitta Rasmusson, “The Likelihood Ratio as Value of Evidence - More than a Question of Numbers” 11 （7）Law, Prob. & Risk303, 303 （2012）.莫里森（Morrison）也主張似然率可以是客觀的、量化的，也可以是主觀的、定性的?！?8〕Geoffrey Stewart Morrison, “The Likelihood-Ratio Framework and Forensic Evidence in Court: A Response to R v T” 16Int’l J. Evidence & Proof1, 16 （2012）.英國上訴法院“錯誤地認為”計算似然率時要求使用客觀的測度、數(shù)據(jù)庫和統(tǒng)計模型；事實上，似然率框架并不取決于測度、數(shù)據(jù)庫和統(tǒng)計模型。莫里森指出：“法院錯誤地認為，除非‘有堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)’，否則不應(yīng)使用似然率框架；這一結(jié)論與權(quán)威法庭科學(xué)家的觀點、法庭科學(xué)鑒定人協(xié)會、歐洲法庭科學(xué)學(xué)會以及其自己在R v George案中的判決均是矛盾的?！薄?9〕Geoffrey Stewart Morrison, “The Likelihood-Ratio Framework and Forensic Evidence in Court: A Response to R v T” 16Int’l J. Evidence & Proof1, 29 （2012）.由此可見，梁權(quán)贈的論述“司法證明中使用數(shù)學(xué)理論僅出現(xiàn)在司法鑒定活動中，即使用似然率對DNA 證據(jù)的證明力進行解釋”〔40〕梁權(quán)贈：《用數(shù)字證明：從周文斌案的概率分析說起》，載《證據(jù)科學(xué)》2015年第4期。也有偏頗。

五、似然率模型的實踐應(yīng)用

（一）似然率計算的數(shù)據(jù)庫支持

似然率由人們掌握的“現(xiàn)已認知的背景信息”計算得到。所謂“現(xiàn)已認知的背景信息”是指人們在相關(guān)領(lǐng)域長期實踐積累的經(jīng)驗，包括搜集到的相關(guān)數(shù)據(jù)、建立的數(shù)據(jù)庫，以及據(jù)此建立起的證據(jù)與命題之間的概率聯(lián)系。這類精確信息主要由法庭科學(xué)收集，“似然率自身是法庭科學(xué)實驗室的領(lǐng)地”。〔41〕Anders Nordgaard & Birgitta Rasmusson, “The Likelihood Ratio as Value of Evidence — More than a Question of Numbers”11 （7）Law, Prob. & Risk303, 308 （2012）.因此，在似然率有用武之地的領(lǐng)域，法庭科學(xué)界建立了相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，以此為似然率的計算提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

當然，由于各個領(lǐng)域的自身特點以及發(fā)展差異，有些領(lǐng)域已建立了完善的數(shù)據(jù)庫和似然率數(shù)值。例如在DNA領(lǐng)域，由于人的DNA不會改變，并且已經(jīng)收集了堅實的統(tǒng)計數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，足以提供準確的數(shù)字。因此，DNA匹配概率和似然率計算在許多國家的法庭審判中已得到廣泛應(yīng)用，例如英國、澳大利亞和新西蘭?！?2〕R v T （2010） EWCA Crim 2439, p. 77.但是在許多領(lǐng)域內(nèi)，由于法庭科學(xué)建設(shè)工作起步較晚等原因，似然率方法的科學(xué)應(yīng)用還有待相關(guān)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫建設(shè)的完善和經(jīng)驗的積累。例如在鞋印證據(jù)領(lǐng)域，由于鞋底花紋變化迅速，并且相關(guān)數(shù)據(jù)庫只收集了很小一部分使用中的鞋子信息，因此數(shù)據(jù)不夠完善。〔43〕R v T （2010） EWCA Crim 2439, p. 83.

不過，對于似然率的計算而言，數(shù)據(jù)庫中收集到的樣本信息的大小并不是決定性因素?！爸灰覀儚臉颖具M行推論，所用的數(shù)據(jù)一定是全體的一個不完整的代表?！薄?4〕Charles E. H. Berger, John Buckleton, Christophe Champod, Ian W. Evett & Graham Jackson, “Evidence Evaluation: A Response to the Court of Appeal Judgment in R v T” 51 （2）Science & Justice43, 45 （2011）.“樣本必定小于總體。問題在于樣本是否足夠大和平衡，足以針對相關(guān)總體中的相關(guān)屬性提供合理準確和精確的預(yù)測?！薄?5〕Geoffrey Stewart Morrison, “The Likelihood-Ratio Framework and Forensic Evidence in Court: A Response to R v T” 16 （1）Int’l J. Evidence & Proof25 （2012）.但一個不爭的事實是，雖然科學(xué)的抽樣即可進行有效的概率計算，但數(shù)據(jù)庫越完善，越有助于似然率的準確評估。

（二）似然率取值的證明力評估

似然率是通過運算得出的數(shù)值，如前所述，數(shù)值越大表明證明力越強。但是，就某一個具體數(shù)值而言，究竟代表何種程度的證明力呢？實證研究表明，如果為事實認定者提供純粹的似然率數(shù)字，他們很容易誤讀，如把“給定命題證據(jù)出現(xiàn)的概率”誤認成“命題為真的概率”。

為了降低這種風(fēng)險，法庭科學(xué)專家試圖制定一項評價標準，為事實認定者提供似然率時，可以用文字描述替代數(shù)字本身。例如，著名學(xué)者伯德爾斯（Broeders）提出似然率數(shù)值與對應(yīng)證明力的文字表示分級，詳見下表：〔46〕A. P. A. Broeders, “Some Observations on the Use of Probability Scales in forensic Identifcation” 2 （6）Forensic Linguistics228-242 （1999）.

證明力的文字表示等級＞10000非常強的支持1000-10000強的支持100-1000適度強的支持10-100適度的支持1-10有限的支持1-0.1有限的反對0.1-0.01適度的反對0.01-0.001適度強的反對0.001-0.0001強的反對＜0.0001非常強的反對似然率值

英國法庭科學(xué)局（FSS）采用了一個類似的分級表，所不同的是該局僅采用上表大于1的部分，并且把大于10,000的似然率值分解為兩部分——10,000-1,000,000表示非常強的支持，＞1,000,000表示極強的支持?！?7〕David H. Kaye, “Likelihoodism, Bayesianism, and a Pair of Shoes” 53Jurimetrics J.1, 2 （2012）.采用文字表示分級的做法還得到歐洲法庭科學(xué)鑒定人協(xié)會〔48〕Association of Forensic Service Providers, “Standards for the Formulation of Evaluative Forensic Science Expert Opinion” 49SCI. & JUST.161, 163 （2009）.以及美國全國研究理事會“法庭科學(xué)共同體需求查明委員會”〔49〕Comm. On Identifying The Needs of The Forensic SCI. CMY., NAT’L Research Council of The NAT’L ACADS., Strengthening Forensic Science in The United States: Apath Forward 186 （2009）.的批準。

（三）似然率方法在我國司法實踐中的應(yīng)用

在我國的法庭科學(xué)證據(jù)評價體系中，“似然率主要應(yīng)用于DNA證據(jù)的評價，而其他檢驗鑒定證據(jù)評價的表述幾乎都采用：認定、否定和無明確結(jié)論的表述方法”?！?0〕張翠玲、Philip Rose：《基于似然率方法的語音證據(jù)評價》，載《證據(jù)科學(xué)》2008年第3期?！胺ㄍタ茖W(xué)家已經(jīng)注意到了簡單的“認定/否定”帶來的負面影響，因此一直致力于探索更好的評判證據(jù)價值和表述檢驗結(jié)論的方法。DNA技術(shù)在這方面為我們做出了很好的范例?！薄?1〕張翠玲、Philip Rose：《基于似然率方法的語音證據(jù)評價》，載《證據(jù)科學(xué)》2008年第3期。我國司法人員應(yīng)用DNA鑒定技術(shù)偵破了多起疑難案件。然而，似然率方法在我國應(yīng)用于其他證據(jù)的評價卻有限。它是否可以用來評價諸如品格證據(jù)、證人證言、當事人陳述等證據(jù)？這成為亟待解決的問題。除此之外，在司法實踐中，用似然率方法評價證據(jù)的相關(guān)性和證明力，還需要注意以下三點。

第一，根據(jù)似然率方法，證據(jù)的相關(guān)性和證明力不僅依賴于待證命題為真時證據(jù)發(fā)生的可能性，還取決于待證命題為假時證據(jù)發(fā)生的可能性。第二，在似然率運用過程中，如何評價與待證命題具有其他關(guān)系的證據(jù)。目前，似然率方法主要評價DNA證據(jù)、語音證據(jù)等科學(xué)證據(jù)。這些證據(jù)具有共同的特征：它們都是案件事實發(fā)生后所留下的證據(jù)。從時間順序上看，案件事實的發(fā)生先于這類證據(jù)的發(fā)現(xiàn)；從因果關(guān)系上看，待證事實或其否命題是這類證據(jù)產(chǎn)生的重要原因。例如，在一起強奸案中，如果王某是犯罪兇手，那么很可能在受害人體內(nèi)提取到他的DNA；如果王某不是兇手，那么在受害人身上發(fā)現(xiàn)他的DNA是極其不可能的。對于這類DNA證據(jù)其似然率非常高，可以極大地提高“王某就是兇手”的概率評價。由此可見，似然率方法更依賴于直接的因果關(guān)系。第三，也是最重要的，在完成證據(jù)證明力評價后，我們所知道的僅僅是證據(jù)對待證命題的支持強度（即似然率的大?。?，并非待證命題自身為真的可能性（即后驗幾率的大?。?，因為根據(jù)貝葉斯公式，后驗幾率的大小還受先驗幾率的影響?！?2〕以數(shù)字表格形式所作的展示，參見Michael O. Finkelstein & William B. Fairley, “A Bayesian Approach to Identifcation Evidence” 83 （3）Harvard Law Review489, 500 （1970）.所以，法庭科學(xué)家在評價證據(jù)證明力時，他只能向法院提供證據(jù)的似然率，而非對待證命題為真作任何概率評價。法庭科學(xué)家對案件其他證據(jù)可能并不熟知，法官或陪審團才是最了解案件全部證據(jù)的人。法庭科學(xué)家旨在評價證據(jù)似然率，而法官結(jié)合案件的其他證據(jù)信息，評價待證命題的先驗幾率，兩者結(jié)合才能最終對待證命題為真做出概率評價。

六、結(jié)語

似然率模型是一種評價證據(jù)證明力的量化方法。通過似然率，還可以對待證命題的信念度進行概率數(shù)值化，定量反映個人基于掌握的證據(jù)資料、知識背景對命題的確信程度，從而有效防止裁判者的自由恣意。正因為如此，法庭科學(xué)界積極倡導(dǎo)以似然率來判定證據(jù)相關(guān)性和證明力。不過，似然率作為科學(xué)方法也有其局限性，它需要完備的數(shù)據(jù)庫支持和專業(yè)的理論知識。在國外，似然率已經(jīng)廣泛應(yīng)用于法庭科學(xué)證據(jù)的評價，其評價結(jié)論逐漸為法庭科學(xué)家、證據(jù)學(xué)家所接受。我們相信，通過相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业木\合作，似然率模型不僅對DNA證據(jù)的評價，還必然對其他證據(jù)評價發(fā)揮更好的作用。

此外，本文主要討論的是單個證據(jù)評價的似然率方法。對于多個證據(jù)組合的證明力，是否可用似然率方法評價？如果可以，又該如何計算證據(jù)組合的似然率？有一種計算思路認為：將多個證據(jù)按一定的順序逐一評價，并將評價一個證據(jù)之后所得的后驗幾率當做評價下一個證據(jù)的先驗幾率，最后一個證據(jù)的似然率就稱為是這個證據(jù)組合的似然率。這也是值得學(xué)者未來深入研究的方向。

（責(zé)任編輯：李桂林）

* 杜文靜，華東政法大學(xué)人文學(xué)院講師，哲學(xué)博士、法學(xué)博士后。本文系國家社會科學(xué)基金一般項目“法律證據(jù)推理的歸納概率邏輯研究”（項目號15BZX084）的階段性研究成果。