※ 引述《Oikeiosis (怎麽啦)》之铭言： （一三） #1BsbtpwV （七） : 死刑是生命权的剥夺 而生命权没有交给国家 所以国家不应该有权剥夺生命权 : 而终身监禁是行动自由的完全剥夺 而个人不见得有赋予国家剥夺自由权的权力 我先澄清你的价值立场... 1.你是否坚定地抱持以下立场？ 我们（国家）永远不该「积极地、直接」杀人， 即便代价是有更多无辜者会因而「消极地、间接」丧命。 （换句话说，「交换比即使是无限大，死刑也没有正当性」） 2.你是否坚定地抱持如 #1BsJPzEN（一○）(A) 所述的立场（如下）： : : 「生命」是无价的，因此无论交换比为何，我们永远不该「积极地、直接」杀人， : : 即便代价是可能有更多无辜者会因而「消极地、间接」丧命。 : : （换句话说，「交换比即使是无限大，死刑也没有正当性」） （即和1.相同，但以「生命无价」为前提） 3.假设国家杀死１个无辜者，保证能使Ｎ个无辜者免於被杀， 你是否认为，当Ｎ大到某个可接受的值，国家杀死这个无辜者就是合理的？ 4.如果以上都不是...能否说明一下你的立场是什麽？ （一二） 废死效益成本之变数及粗估 我想了一下..好吧，结论照你的看法分类好了： (+)：支持废死或无效果 (-)：支持留死或无效果 (?)：可能(+)也可能(-) 我也稍微改了一下论述，使之更简洁明了，有疑义当然欢迎提出： (+) 1.无辜者若被误判，可得到较多救济 (?) 2.整体犯罪吓阻力降低，造成犯罪率增加或罪行加重，无辜民众受到更多侵害 (-) 3.罪犯有较多机会被提早纵放，再犯罪可能性增加，无辜民众受到更多侵害 (-) 4.审判及执行成本增加 (-) 5.推动废死改革需要成本 : 呵 犯罪吓阻力不见得会降低啊 : 没有任何趋势、研究表达了废死有减少吓阻力的效果 我同意之前的写法有瑕疵，甚至有可能增加，据此我把2.改成(?) ========================================================== 好，我大略计算废死的效益成本看看... 引用之前（六）的数据，以下假设： 1) 每年都规则地执行 18 个死刑，其中有 4 人是真的无辜， 另 14 人则未获平反（无辜与否未知，非死即监禁终生） 2) 令「死刑比终身监禁多出的额外吓阻力」＝ E (extra) 或「每执行 1 个死刑，就有 E 个无辜者不致被恶徒谋杀」 (A) 关於1. 死刑相较於废死，代价是： 1) 每年有 4 个无辜者因司法误判而死 2) 每年有 18-4=14 个恶徒受到「终生监禁改为死刑」的加重刑 (B) 关於2. 说真的我不知道 E 是多少。 但，这18个死刑的吓阻力，只要让超过4个无辜者得以不被谋杀， 也就是只要 E > 4/18 = 0.22，净结果就是「更少无辜者死亡」。 （这里尚未考虑质的问题，即将「死刑」vs「恶徒谋杀」视为等价） 我们再加上其他 14 个受到「加重刑罚」的恶徒， 故只要 E > (4+x)/18，净结果就是划算。 x 是与「14个被加重刑罚的恶徒」相当的「无辜被谋杀者人数」， 根据常识 0 <= x <= 14， 我不确定x要多少才合理，但最高估是14（我怀疑有多少人这麽想）， 在这个情况下， E > 1 就划算。 综上所述，E 大於 0.22~1 就划算。 (B2) 可能会有一些因为废死而增加的非谋杀额外犯罪，或犯罪加重。 (C) 关於3. 废死的成本还须加上，死刑改为终生监禁（假定无假释）时， 18名罪犯因各种因素（如越狱、特赦、4人中的误判误判）逃脱而後再犯罪的情形。 其中可能包括谋杀，设有n个无辜者因而死亡。 (n>0) 关於 n 的估计包括几个变项： ［逃脱数］：零或正整数 ［再犯率］：应相当小 (0~1) ［再犯谋杀案害死人数］：包括［再犯案件数］、［每件杀人数］ 粗略估计 n 应介於 0~1 之间。 (C2) 如上，会有非谋杀的额外犯罪 (D) 关於4. : #1BsbtpwV （一二） : 而且我个人认为终身监禁的执行会计成本非常便宜 : 一年十万 二十年才两百万 根本少到误差水准内不应列入考虑 我估算一下...终身监禁比死刑多出的成本会是： 1) 4 个无辜者伸冤所需的诉讼成本 2) 4 个无辜者的国家赔偿 3) 4 个无辜者伸冤成功前的监禁成本 4) 14 个恶徒可能伸冤所需的诉讼成本（没成功） 5) 14 个恶徒的终身监禁成本 6) (B) 之中，18E 个谋杀案件的诉讼及执行等成本 7) (C) 之中，n 个谋杀案件的诉讼及执行等成本 8) (B2) (C2) 非谋杀犯罪的诉讼及执行等成本（应较死刑低） 9) (B2) (C2) 也会造成犯罪被害者权益受损 真的不用列入考虑吗？ (E) 关於5. 废死改革真的做下去的话， 所有网站的更新、法律及相关书籍的更新、民众的重新适应等等等，都是成本。 (F) 结论 我们来算算废死後的成本效益： 1) 若 E > 1，废死之成本效益将是： (+) 4 个无辜者免於被误判死刑而死 (+) 14 个该被死刑的恶徒减刑为终身监禁 (-) 超过 18 个无辜者将被谋杀，承受比死更惨的痛苦 (无辜者数=18E+n,n>0) (-) 如(D)所述的额外成本 (-) 如(E)所述的推行成本 废死将害死更多人，而且死状是谋杀，比死更惨， 另外还须付出会计成本。 这代表死刑划算，我们没有任何废死的必要。 （唯一例外是同意 （十三）1. 价值观的情况） 2) 若 4/18 < E <= 1，废死之成本效益将是： (+) 4 个无辜者免於被误判死刑而死 (+) 14 个该被死刑的恶徒减刑为终身监禁 (-) (4+n)~(18+n) 个无辜者将被谋杀，承受比死更惨的痛苦 (无辜者数=18E+n,n>0) (-) 如(D)所述的额外成本 (-) 如(E)所述的推行成本 若把前三项展开： (+) 4 个无辜者免於被误判死刑而死 (-) 4 个无辜者将被谋杀，承受比死更惨的痛苦 (+) 14 个该被死刑的恶徒减刑为终身监禁 (-) n~(14+n) 个无辜者将被谋杀，承受比死更惨的痛苦 (无辜者总数=18E+n,n>0) 这代表，废死能让更多人免於死亡， 但它拯救的的是［免去死刑］及［死刑减为重刑］， 而它所害的是［被谋杀，承受比死更惨的痛苦］。 二者之权重比例为何，还待思考。 （如(C)所述，E > (4+x)/18 ，结果是死刑划算，反之则否。） 并且，废死还须付出其他的会计成本。 3) 若 0 < E <= 4/18，废死之成本效益将是： (+) 4 个无辜者免於被误判死刑而死 (+) 14 个该被死刑的恶徒减刑为终身监禁 (-) n~(4+n) 个无辜者将被谋杀，承受比死更惨的痛苦 (无辜者数=18E+n,n>0) (-) 如(D)所述的额外成本 (-) 如(E)所述的推行成本 废死整体来看救了较多人，代价是会计成本。 4) 若 E = 0，废死之成本效益将是： (+) 4 个无辜者免於被误判死刑而死 (+) 14 个该被死刑的恶徒减刑为终身监禁 (-) n 个无辜者将被谋杀，承受比死更惨的痛苦 (n>0) (-) 如(D)所述的额外成本 (-) 如(E)所述的推行成本 废死整体来看救了较多人，代价是会计成本。 5) 若 E < 0，废死之成本效益将是： (+) 4 个无辜者免於被误判死刑而死 (+) 14 个该被死刑的恶徒减刑为终身监禁 (+) 数个无辜者免於被谋杀，承受比死更惨的痛苦 (免死数=-18E) (-) n 个无辜者将被谋杀，承受比死更惨的痛苦 (n>0) (+) 省下了 (B) 及 (B2) 中的案件的诉讼及执行成本 (-) 如(D)所述的额外成本（扣除(B)和(B2)的部分） (-) 如(E)所述的推行成本 废死整体来看救了较多人，代价是会计成本。 其他： a) 可见 E 为多少事关重大， 故争论死刑或废死， 应当要有足够强的关於 E 的证据 b) 1) 及部分 2) 是留死绝对有利 3) 4) 5) 及另一部分 2) 是废死有救到人，但还须考量增加的会计等成本。 c) 废死的确能救到人的情况中， 约有 4 个左右的无辜者伸冤免死， 14 个恶徒比死好一点点（可能无辜但未被平反）。 d) 18, 4, 14 是可能变动的。我国是高估或低估了？ 这里的 4 表示［事後发现误判而平反的无辜者］， 如果司法太烂，平反机会小，则 4 会下降（对死刑的条件有利）； 如果犯罪率高，太多人被判死刑，则 18 会上升。 拿另外一组数据好了，根据 #1BsbtpwV （六）， 美国误判率（假设是无辜被判死）一说 1/7 (14.2%) 一说 2%~7%， 在二这种情况下，死刑交换比 > 0.142 或 > 0.02~0.07 都属於 2) 的范围， 如果这是真的，那 4/18 实在太高估了。 而实际上大概不会每年 18 人斩。 我国 2005 年处决 3 人，2010 年刚处决 4 人， 所以 18, 4 → 4, 1 应该差不多（啊，无辜误判率又升高了）。 顺便给个参考数据，我国 2300 万人，年死亡率借用 2008 的资料是 6.2/1000， 所以每年本来就要死 23000000 * 6.2/1000 ≒ 142600 人， 即 14万 人，而这 14万 人当然都是无辜的。 就算极端一点，「所有」死刑都是无辜者被误杀， 每年因「司法迫害」而死的也不过 4 个， 4 比上 14万 小到误差水准内，我们大概也不必列入考虑？ （更别说废死以後，这 4 个可怜的无辜者还是要坐一辈子牢， 大概就和没死变植物人差不多吧） e) (B2) (C) (C2) 也是需要考量的部分，尽管较小，尽管不易评估 f) 看起来，除了 5) 以外的状况，我国如果废死，律师和法官的生意会增加不少... （六） : 这是由於吓阻力（factor loading）的大小因为接近零就会被当作误差 是很自然的 不是自然，我说过只要实验设计得当，统计的精准度便可以增加。 : 然而当有的报告是正值 有的是负值 有的高有的低 如果真的有显着的负值，的确可能是相反的证据， 但你先确定他们的研究是否可信度高、方法恰当、推论合理、适用我国再谈。 : 有个回顾报告总和了各地的研究 : 告诉你说他们研究结论是没有显着的效果 我认为这个就等於是「没有差异」 : 不太可能会碰到正当性门槛问题 侦测到正吓阻力当然有意义， 但结果若是［统计上无差异］，而误差阈值太高（比方10）的话， 这个研究的品质是不够的， 拿一堆品质不够的研究，对於这个问题不会有太大帮助。 你这样乱推［无差异］(0)，就好像： 因为仪器量不清楚光速，所以光速无限大； 因为尺的刻度太大，所以纸的厚度是 0。 --

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