貪污治罪條例重刑化之批評：以第4條第1項第1款為中心

Criticisms of the Severe Penalty of Anti-Corruption Act: Focusing on Article 4, Paragraph 1, Subparagraph 1

黃序立（Hsu-Li Huang）、劉乃容（Ricky Liu）、林姵君（Pei-Chun Lin）、楊喬茵（Chiao-Yin Yang）、楊雯雅（Wen-Ya Yang）

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壹、研究動機與文獻回顧

我國貪污治罪條例於適用上存在諸多難題，除了各該構成要件之解釋學說與實務迭有爭議外，亦多有學者提出立法論之批評$^{[1,2,3]}$。貪污治罪條例為刑法之特別法，然而其與刑法瀆職罪章之罪多有重複。以違背職務收賄罪為例，兩者之構成要件規定幾乎完全相同，惟貪污治罪條例第 4 條第 1 項第 5 款所定刑度遠遠重於刑法第 122 條，以致於實務上前者將完全取代後者之規定，使刑法相關規定無適用餘地$^{[4]}$。又前揭貪污治罪條例違背職務收賄罪之法定刑為無期徒刑或十年以上有期徒刑，得併科新台幣一億元以下罰金，其刑責非尋常之重，可謂當代治亂世用重典的代表性法條之一$^{[5]}$。立法理由指出：「用嚴刑峻罰以防止公務人員貪污，為政府嚴懲貪污、澄清吏治之既定政策$^{[6]}$。」惟現實上，重刑是否真能收肅清貪腐之效，仍有待考究$^{[7]}$。

再以貪污治罪條例第 6 條第 1 項第 4 款及第 5 款圖利罪為例，統計文獻$^{[8]}$指出自民國 89 年 7 月至 97 年 7 月間，遭依本條起訴之被告，其有罪率僅 32.9%。且針對民國 89 年起訴之 214 筆有效樣本分析，發現多數案件起訴後會變更為其他法條，而依圖利罪起訴之被告最終依圖利罪定罪之案件，僅 7.9%。此現象與圖利罪之構成要件並不明確，可能與他罪產生規範上的重疊空間有關，導致院檢對於相關條文之解釋適用，有相當大的歧異。再者，圖利罪之法定刑為五年以上有期徒刑，然上揭「依圖利罪起訴之被告最終依圖利罪定罪」之被告 17 人中，僅 1 人之宣告刑在五年以上，高達 16 人受到減刑，其中 2 人受到免刑宣告、13 人受到二年至五年不等之緩刑宣告、1 人判決刑期 31 個月不得宣告緩刑。進一步分析減刑原因，13 名被宣告緩刑之被告，除因在犯罪後自首或偵查中自白並繳交全部犯罪所得，而依貪污治罪條例第 8 條規定減刑外，法院均援引刑法第 59 條「犯罪之情狀可憫恕」之規定再予減刑，而處二年以下刑期及緩刑宣告。

除學說上對重刑化刑事政策多有批評外$^{[9]}$，實務上亦常見法院援引貪污治罪條例第 8 條及第 12 條之規定，對被告予以減輕或免除其刑，已如前述。然而，貪污治罪條例第 8 條及第 12 條僅定有減輕或免除其刑之明文，卻未給予法院其他具體量刑上之指示或依循。先前研究亦有指出，在軍人涉犯貪污犯罪之情形，各項訴訟特徵與刑期之間，並無相當顯著之關聯性$^{[10]}$。從而，自免刑至十年以下有期徒刑之量刑區間內，將完全仰賴法院之個案裁量。而若在裁判實務上，此種減輕或免除其刑之情形過多，將可能導致本罪事實上欠缺明確的法定刑規範，形成此一立法與實務脫節的不合理現象。

實際上，不僅賄賂罪與圖利罪存在此問題，整體而言貪污治罪條例之立法均有重刑化之現象。以貪污治罪條例第 4 條第 1 項第 1 款之規定為例，竊取或侵占公用或公有器材、財物者，處無期徒刑或十年以上有期徒刑，得併科新台幣一億元以下罰金，則無論竊取或侵占公有器材（財物）之金額高低，均將面對十年以上之法定刑期，恐有不符憲法罪刑相當原則之疑慮。因此，裁判上亦透過貪污治罪條例第 8 條及同法第 12 條規定，給予其減免刑期之優惠。例如，新竹市環境保護局清潔員侵占價值不到 300 元之廚餘回收桶，而觸犯貪污治罪條例第 4 條第 1 項第 1 款規定，各審法院均援引貪污治罪條例第 8 條、同法第 12 條與刑法第 59 條規定減刑，最終獲免刑判決確定，此案亦引起不少社會關注$^{[11,12]}$。

此外，在分析方法的選擇上，傳統的法學實證研究多選擇以敘述統計或推論統計中的 t-檢定、卡方檢定等為研究方法。敘述統計固然可以直觀地了解整體資料分布的情況，但尚無法形成推斷。而前揭兩種檢定方法只能表達變數關係是否顯著，並無法判斷在諸多法院作成判決時的考量事項當中，何者或哪些才是最重要的關鍵。晚近，研究者開始嘗試將多元迴歸分析，以及決策樹、隨機森林等資料探勘的方法應用在法律資料上$^{[13,14]}$。前述方法可從複數個可能的審酌因子中找出最具影響力者，並據以建立預測模型，惟國內相關研究仍尚不多$^{[15]}$。

因此，本文欲透過分析判決資料，釐清法院在量刑上之審酌因子，以各量刑因子與宣告刑期、是否宣告緩刑與緩刑期間長短之關係為研究對象，探索地方法院刑事庭之審判，試圖闡明實務上法院在做成個案判決時之考量因素，並建立迴歸模型與決策樹模型。此外，為避免構成要件在解釋適用上存在過多爭議（諸如職務行為、對價關係或犯罪所得之計算等），使得因所採法律見解不同而對成罪與量刑造成過大影響，本文選擇以構成要件相對單純的貪污治罪條例第 4 條第 1 項第 1 款案件，作為本研究之主題。

貳、研究設計

一、研究範圍

本文以「公務員經依貪污治罪條例第 4 條第 1 項第 1 款宣判有罪之第一審法院判決」為分析對象。為求普遍與客觀，本文在司法院法學資料檢索系統上，使用進階檢索功能，先勾選所有地方法院，再以「貪污治罪條例 &（第 4 條第 1 項第 1 款 + 第四條第一項第一款）」為全文內容檢索之關鍵詞，搜尋所有做成於 2001 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日間，共 20 年期間之地方法院第一審裁判，初步共獲得 659 筆檢索結果$^{[16]}$。經剔除裁定等非實體裁判後，篩選出 505 則實體判決，其中，經依貪污治罪條例第 4 條第 1 項第 1 款起訴或審判者，共有 617 名被告，及渠等所為的 671 個行為數。再經剔除判決無罪、免訴、不受理、經查行為人不具公務員身份等不符合本文研究對象的資料後，最終篩選出 420 個行為數作為本文的研究客體，共涉及 289 則判決、370 名被告。

二、編碼

進而，本文將前述 420 個行為進行編碼。首先，決定要分析的量刑因子（即自變項）有哪些，接著閱讀裁判內文，依照事實關係進行編碼，並以個案法院判決的宣告刑期長度、是否宣告緩刑，以及緩刑期長度做為依變項。本文假設，貪污治罪條例第 8 條與第 12 條、刑法第 57 條與第 74 條所列的各款事由，以及犯罪所得金額、行為方式、被告身份、被告任職機關類型等事實情狀，均可能是法院做成判決時所考慮的因素，故依此列出 24 個量刑因子。各依變項與自變項之編碼方式，詳如下表。

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英文名稱	中文名稱	編碼規則
依變項
y1	宣告刑期	（數值）以月為單位, 0 = 免刑, 999 = 無期徒刑
y2	有無緩刑	0 = 不適用, 1 = 有, 2 = 無
y3	緩刑期間	（數值）以月為單位
自變項
x1	相同行為數	除所得金額外，其餘變數均相同者，計為一相同行為
x2	行為方式	1 = 竊取, 2 = 侵占
x3	行為人任職機關	1 = 中央機關, 2 = 地方機關, 3 = 其他
x4	行為人身分	1 = 身分公務員, 2 = 授權公務員, 3 = 委託公務員
x5	既未遂	1 = 既遂, 2 = 未遂
x6	行為是否侵害第三人權益	1 = 是, 2 = 否
x7	同一行為有無同時成立他罪	1 = 是, 2 = 否
x8	器材（財物）價值	（數值）, 0 = 未提及明確數字或無法計價
x9	是否適用貪污治罪條例第12條	1 = 是, 2 = 否
x10	是否於犯罪中自首	1 = 是, 2 = 否
x11	是否於偵查中自白	1 = 是, 2 = 否
x12	是否自動返還犯罪所得	0 = 未提及, 1 = 是, -1 = 否（無須返還視為已自動返還）
x13	是否適用貪污治罪條例第8條	1 = 是, 2 = 否
x14	有無適用刑法第62條	1 = 有, 2 = 否
x15	犯罪之動機、目的	（文字字串）
x16	犯罪行為人之經濟狀況	0 = 未提及, 1 = 貧寒, 2 = 勉持, 3 = 小康, 4 = 中產, 5 = 富裕
x17	是否需扶養家人	0 = 未提及, 1 = 是, -1 = 否
x18	犯罪行為人之品行	0 = 未提及, 1 = 良好/非不良, -1 = 不良
x19	犯罪行為人之智識程度	0 = 未提及, 1 = 小學以下, 2 = 國中, 3 = 高中或同等, 4 = 大專或以上
x20	犯罪後之態度	0 = 未提及, 1 = 尚可/非不良, -1 = 不良
x21	有無適用刑法第59條	1 = 有, 2 = 否
x22	有無前科	1 = 是, 2 = 否
x23	是否累犯	1 = 是, 2 = 否
x24	有無再犯之虞	0 = 未提及, 1 = 是, -1 = 否

「依變項與自變項編碼表」

參、結果呈現

一、各地方法院之被告數歷年分布

從以上兩張圖可明顯看出 100 年之前不論是起訴案件數或有罪判決數皆高出 100 年之後的許多，推測的原因如下: 原始資料中有兩案的被告數量特別多，分別為臺灣宜蘭地方法院 93 年度訴字第 432 號刑事判決（做成於 95 年）和臺灣高雄地方法院 90 年度訴字第 1593 號刑事判決（做成於 91 年），兩件判決各計有 43 和 19 名被告，因此導致 90-94 年間和 95-99 年間被告數量特別多。倘若不計這兩案的影響，則在此 20 年間繫屬案件數量大抵持平。

二、各地方法院之被告有罪率比較

此 20 年間，以貪污治罪條例第 4 條第 1 項第 1 款判決者，各地方法院均不超過 100 件，其中以高雄地院（84件）、臺北地院（61件）、宜蘭地院（57件）為前三高者。而觀察 40 筆案件以上者，有罪率以宜蘭地院（82%）、臺北地院（67%）、臺中地院（52%），為前三高。

其中須特別說明的是，在判決分析上我們將一個案件中之數被告列為數筆資料，分別檢驗各行為人之各變項與刑度（y1）、有無宣告緩刑（y2）及緩刑期間（y3）之間的關聯。因宜蘭地院於民國 95 年時曾有一案涉及 43 名被告均獲有罪判決（臺灣宜蘭地方法院 93 年度訴字第 432 號刑事判決），從而導致宜蘭地院之整體判決數與有罪率較高。若排除特殊案件的影響，則宜蘭地院之整體判決數並沒有特別突出，而以高雄地院（84件）、臺北地院（61件）及臺中地院（48件）為前三高者。

各地方法院之平均有罪率（有罪判決總數 370 / 案件總數 617）約為 60%，此與整體貪污治罪條例（不區分個別法條）近年之有罪率（請參下表）相較，明顯較高，原因可能是我們特意挑選貪污治罪條例中構成要件十分明確之條文，因此也避免構成要件解釋模糊可能造成解釋適用上的困難，以致於最終有罪率不高的情形。

然而，竊盜罪與侵占罪之歷年有罪率（請參下表），均較貪污治罪條例第 4 條第 1 項第 1 款之有罪率更高。而貪污治罪條例第 4 條第 1 項第 1 款規定為公務員竊取或侵占公用或公有器材、財物，換言之，該條項規定係在構成竊盜罪與侵占罪之前提下，另外加上行為人身分須為「公務員」與犯罪客體須為「公用或公有器材、財物」此二要件。因此，貪污治罪條例第 4 條第 1 項第 1 款之有罪率較低，其中一個可能的原因為法院對於個案是否該當「公務員」與「公用或公有器材、財物」之認定與檢察官相異。

「地方法院民國 100 - 108 年間竊盜罪、侵占罪、貪污治罪條例之有罪率表」，資料來源：法務統計年報（108年），法務統計，法務部；地方法院刑事第一審訴訟案件科刑人數—按罪名別分，司法統計，司法院。

三、被告所屬機關分布

單純以案件數量來看，台灣高等法院所管轄的範圍確實是公務人員數最多的區域，因此在案件數的統計上明顯多於其他高分院是合乎常理的，然而就銓敘部的資料來分析，隸屬於中央機關的公務員總數是比地方機關來的多的，不過以各高分院來看案件數量時，卻都是地方機關的人數較多，推測這其中的原因可能是因各機關政風人員的設置數量有別，或是隸屬於中央機關的公務員多集中在北部，而分散在各地方的數量相對會少於隸屬於地方機關的公務員，也可能是因為隸屬於地方機關的公務員職務內容較隸屬於中央機關的公務員來的容易觸犯到本款的竊取跟侵占行為，惟受限於本組研究鎖定在第一審的判決，而以高院轄區的劃分來看案件數量也僅是一種較粗略的觀察視野，即便參考銓敘部的資料統計，各縣市隸屬於地方還是中央機關的公務人員數仍無法在有限的資料中知悉。

四、被告身分類型分布

刑法第 10 條第 2 項將公務員依照其公權力之依據及其從事事務之性質分成三種類型，分別為第 1 款前段的「身分公務員」、後段的「授權公務員」及第 2 款的「委託公務員」。在上述的長條圖中，可以觀察到不論地區，行為人有相當高的比例為身分公務員，我們認為可能理由主要有二。

第一，我國大部分之公務員屬身分公務員。身分公務員係依法令服務於國家、地方自治團體所屬機關而具有法定職務權限者，不論其職務是否為涉及公權力行使之公共事務，其皆負有特別保護義務與服從義務。委託公務員與授權公務員乃原不具備公務員身分者，因其執行與公權力有關之公共事務，因而其行為會被認為是公務員執行職務。(最高法院 106 年台上字第 106 號判決參照)。換言之，身分公務員即依公務人員任用法所聘任，具有職稱、官等、職等者，如立委、法官等，而委託與授權公務員則是無公務員的職稱或職等，但因其從事之事務涉及公權力之行使，因而將被認定為廣義的公務員，如公立大學政府採購人員、農田水利會長等授權公務員，或從事汽車定期檢驗之汽車修業者等委託公務員。綜上而論，身分公務員乃一般通念下所認識的「典型」公務員，且也為大多數公務員之樣態，委託、授權則是例外因其享有公權力而被認定為公務員，然因授權、委託公務員多乃於個案發生後，法院方會認定其為行為當下是否屬公務員，因此我們難以明確指出實務上委託和授權公務員之人數。

第二，對於公務員的三種區分乃是立法者於 95 年 7 月修法後方有，於修法前公務員之認定僅規定了「依法令從事於公務之人員」，故在 95 年前的判決書中並未明確區分上述三種類型之公務員，在此種情況，若於個案中法院未明確區分究竟為何者是公務員時，我們在編碼時傾向認定為身分公務員，亦即這樣的數據，可能受到報告者人為因素所影響。

對於本罪，依法處罰的對象包括身分、授權、委託公務員，對此，學說上$^{[17]}$有不同見解，其不認同刑法對於公務員採一般化的定義，其認公務員之定義應因各罪保護法益而有不同的認定，如其認本條乃是為了保護公務員之廉潔性，並非在保護公務執行的正確性，因此重點非在所從事的公務內容是否專屬國家統治任務，而是人民對「公務員」的這個人的特殊期待，故此時的公務員應限於與國家具有特殊身分意義之公務員，亦即服務於國家機關且依據公務人員任用法所任用者，方足以建構人民的特殊期待，而具有刑法上特別之期待可能性，故其認為僅身分公務員為本罪之適格主體。

五、犯罪所得金額與刑期之相關性

以上兩張圖分析了我們研究的判決中被判決有罪者，第一張圖是選擇以直覺上最有關係且統計結果相關係數最高的兩個因子（金額與判決刑期）進一步以線性函數來表達其相關性與預測結果，我們可以看到的是犯罪金額與刑期呈現出一個正相關的函數，意味著犯罪金額越多，刑期相對應的也會隨之增加，然而當我們進一步以該函數來預測刑期時，卻會得出一種，犯罪金額要差異很大才能看出刑期隨之增加較多的結果（詳見第七節的論述），這使我們對於該如何進行法學論述產生了不少討論跟思考，其中可以先行解釋的部分是，在只拿一個因子預測刑期時，其預測性其實並不高（低於 6 成），畢竟影響一個判決的因素非常多，即使是拿最相關的犯罪金額來預測，其效果亦不佳（R^2 ＝ 0.592），再來是關於本條所可能牽涉到的減刑法條中，與犯罪金額相關的貪污治罪條例第 12 條也訂出了一個 5 萬元的區分標準，於此標準之上我們進一步分析，犯罪金額 5 萬元以上跟 5 萬元以下的刑期是否有顯著差異（第七節），結論顯示了兩者有顯著的差異，因此更能理解把全部有罪判決的刑期跟犯罪金額所做出來的預測函數為何預測性並不高，若能區分 5 萬元以上跟 5 萬元以下分別做線性函數的預測會能得出更好的結果。

第二張圖則是選擇以緩刑期間跟犯罪金額以線性函數來呈現其相關性，而從因子間的相關圖中，我們已經知道這兩者的相關性極低，畢竟裁量緩刑期間的前提是法官認為個案適合給予緩刑，且從給予緩刑的目的與眾多案件的觀察可知，犯罪金額過高相對地表示了案件較為嚴重，便基本不可能有判處緩刑的空間，所以即便此圖呈現了兩者有一定的正相關，我們所能得到的結論或預測性都非常有限（R^2 ＝ 0.014）。

六、相同行為個數與刑期之相關性

相同行為數與刑度或緩刑期間的關係，從相關圖可知其相關係數是非常低的，會有此兩者的進一步分析，主因是我們對於影響刑度的直覺猜測，除了犯罪金額外，我們認為行為數越多也會是法官認為惡性較重大的清況，然而上開相關圖行為個數與刑度間兩者卻呈現出負相關，對於這個結果，其實我們並不意外，因為在我們閱讀個案中可以發現即使行為個數較多但只要每次的金額不高，法官也不會判處較重的刑期。而且從圖表中亦能發現行為個數相似案件，但在刑度分布上卻是從輕到重皆有，顯然另有其他因素在影響刑度，而且即便在X軸上移動觀察，其行為個數多的案件也只有零星幾件，所以整體上呈現負相關其實沒有太深刻的法學論述可以說明，行為個數充其量反應了重複的次數罷了，對於量刑並無顯著影響。至於第二張圖，選擇的因子為行為個數與緩刑期間，判處緩刑的前提跟情況已於圖五有相關說明，在上面的相關圖中，可以發現兩因子的正相關更是非常的不明顯，緩刑期間的判定也是非常地固定，所以無法得出更多整體趨勢的判斷。

兩個函數的 p-value 都大於閾值 0.05（越小越顯著），檢定結果並不顯著；且當線性函數的決定係數 R^2 為負數時，表示兩因子並不適合用線性函數呈現關係。

七、各量刑因子與刑期、緩刑之關係

（一）X與刑期（y1）

由相關圖可以得知，與刑期（y1）之相關性最高者為犯罪所得（x8），相關係數為 0.76 ，其餘變項與刑期間幾乎均為低度相關或無相關，這部分與我們原先的預期相符。然而，犯罪所得增加影響量刑之幅度，則與我們原先的預期不符。

申言之，貪污治罪條例第 12 條第 1 項明定犯罪所得在五萬元以下者減輕其刑，因此我們原先預期個案中行為人之犯罪所得若在五萬元以下，則適用該條之結果，其宣告刑會比犯罪所得在五萬元以上者更輕。因此，個案刑期會以犯罪所得五萬元作出明顯區隔，換言之，是否得適用該條規定，將對最終刑期造成決定性影響。然而，使用單變項回歸預測刑期，發現犯罪所得在五萬元以上或五萬元以下，所得出之刑期預測並沒有明顯差異。

所謂沒有明顯差異係指，犯罪所得之金額（x8）與宣告刑期（y1）間雖呈現正相關，換言之，行為人竊取或侵占之財物金額越高，法院之量刑將越重。然而，犯罪所得增加影響量刑之幅度並不大，例如，犯罪所得為 100 元，預測刑期為 44.07 月；犯罪所得為 50,000 元，預測刑期為 44.50 月；犯罪所得為 70,000 元，預測刑期為 44.67 月；犯罪所得為 100,000 元，預測刑期為 44.93 月。則對應犯罪所得之增加，宣告刑期僅有較小幅度之提升。

這個推論在實際判決之觀察中，亦能予以維持。若以犯罪所得在五萬元以上或以下將資料分成兩組，可以觀察到兩組刑期之中位數分別為 22 個月與 42 個月，再經 Welch's t-test 檢定後發現 p-value = 4.188e-11 < 0.05，因此兩組數據有顯著性差異（請參下圖一）。然而，以線性迴歸觀察犯罪所得與刑期的關係時，可以發現迴歸線之斜率很小（8.69e-06）（請參下圖二），以此數據估算，犯罪所得每增加 11.5 萬元，平均刑期僅增加約一個月。

註：本圖排除宣判無期徒刑者，以及犯罪所得金額無法計價者。 Welch's t-test: p-value = 4.188e-11

若進一步將犯罪所得在五萬元以上或五萬元以下這兩組資料，分別以線性迴歸做觀察，會發現犯罪所得在五萬元以下時（請參下圖一），金額與刑期間之 adjusted R-squared 約等於 0 ，換言之，犯罪所得金額與刑度幾乎無關；而當犯罪所得在五萬元以上時（請參下圖二），金額與刑期間之 adjusted R-squared = 0.616 ，二者有線性關係，而此迴歸線斜率仍很小（8.53e-06），以此估算犯罪所得每增加 11.7 萬元，平均刑期僅增加約一個月。

對照貪污治罪條例以犯罪所得作為減刑基準之規定，民國 52 年 7 月 15 日公布時原訂「所得財物在三千元以下者」，後於民國 81 年 7 月 17 日修正公布為「新臺幣五萬元以下者」，修正理由為「參酌社會經濟情況，將第一項及第二項適用較輕處罰規定之標準均予提高」由是可知，立法者對於得減刑之犯罪所得金額設計，應是考量當代社會下平均一般人民認為「情節輕微」之數額加以制定，而選擇五萬元作為基準。

以實際判決觀察，我們發現當犯罪所得在五萬元以下時，犯罪金額與刑度間幾乎無相關性，可能的理由為適用貪污治罪條例第 12 條第 1 項之情形，法院均認為犯罪所得甚低，不足以形成量刑上之差異；至於犯罪所得在五萬元以上者，在實務上平均而言，犯罪所得需有相當大程度的差異，才足以形成量刑上有意義的區別。

最後，我們選擇前述相關係數較高之自變數作為多元迴歸之自變項，並以最小平方法（ordinary least squares method）建立表示式為 $y_{1}$ ~ $x_{8} + x_{11} + x_{13} + x_{21} + x_{24}$ 的多元線性迴歸模型（請參下圖）。經 F 檢定後發現 p-value = 4.15e-98 < 0.05 ，具顯著性，代表整條迴歸模型具有解釋力。而 adjusted R-squared 為 0.669 ，說明該迴歸模型對 y1 預測結果的可解釋程度為 66.9%。

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（二）X與有無宣告緩刑（y2）

由相關圖可以得知，有無宣告緩刑（y2）與「貪污治罪條例第8條之適用（x13）」及「再犯之虞（x24）」間具中度正相關（0.61，0.64），亦即，「無」貪污治罪條例第 8 條之適用並「有」再犯之虞，越有可能不被宣告緩刑，此亦與直覺相符。申言之，貪污治罪條例第8條為犯罪後自首或自白，並自動繳交犯罪所得，減免其刑。則被告有自首或自白並交還犯罪所得，將更可能獲得緩刑宣告。

再以決策樹模型觀察（請參下圖，本模型之預測準確率 accuracy = 0.88095），在 294 筆資料中，在無再犯之虞之前提下，犯罪所得小於 663 元之案件中，有 3 筆獲得免刑判決，2 筆雖被科刑然可獲緩刑宣告；犯罪所得介於 663 至 762,825 元之案件中有 64筆獲得緩刑宣告，僅 1 筆無法獲得緩刑宣告；犯罪所得大於 762,825 元之案件，有 1 筆獲得免刑判決，4 筆可獲緩刑宣告。從而可以發現，當法院認定行為人無再犯之虞時，犯罪所得高低對於是否獲得緩刑宣告影響甚低。

再者，在這 294 筆資料中，法院認定有再犯之虞或未明確表示是否有再犯之虞時，不適用貪污治罪條例第 8 條規定而有自首者，亦即雖有自首但未返還犯罪所得，有 1 筆獲得免刑判決，9 筆無法獲得緩刑宣告；而不適用貪污治罪條例第 8 條規定亦無自首者，105 筆全數均無法獲得緩刑宣告；至於有適用貪污治罪條例第 8 條規定，有 4 筆獲免刑判決、39 筆獲緩刑宣告、61 筆無法獲得緩刑宣告，此分類於決策樹圖中之 gini 值為 0.514 ，即使再往下分類一層，gini 值仍有 0.508 及 0.349 ，不純度仍偏高，這個現象可能是由於我們所選取資料之特性所致。綜上所述，在法院未認定行為人無再犯之虞時，若無貪污治罪條例第 8 條規定之適用，將有 99% 無法獲得緩刑宣告。

繼而分析上開決策樹模型之特徵重要性（請參下圖），可以得知 x24（有無再犯之虞）為最重要的分類特徵，對整體模型貢獻度為 67.3% ， x13（是否適用貪污治罪條例第 8 條）為次重要的分類特徵，對整體模型貢獻度為 16.9% ，而 x20（犯後態度）為第三重要之分類特徵，對整體模型貢獻度僅為 9.6%，其餘自變項之貢獻度均甚低。

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本文再進一步使用隨機森林模型對有無宣告緩刑進行分析。隨機森林本身是一包含多棵決策樹的模型，在森林裡面建構數棵各自獨立的決策樹，最後再以投票方式（取眾數或平均數）來決定最終的結果。相比於決策樹，隨機森林可以提升預測結果的準確率。此外，由於森林裡每一顆樹上的特徵都有所不同，因此在評估特徵重要性時，不若單顆決策樹只有該棵樹上出現的特徵能夠被評估其重要性，隨機森林可以使得訓練資料裡的絕大多數特徵都得到評估。此外，由於自變數 x9、x13、x14 和 x21 係代表是否適用特定的減刑規定，而為求檢驗這些減刑規定背後所代表的事實情狀是否確實具有重要性，故在此不將這四個變數納入模型。

隨機森林之程式碼如下：

# 輸入套件
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 切分訓練與測試資料
X = df[['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6', 'x7', 'x8', 'x10',
       'x11', 'x12', 'x16', 'x17', 'x18', 'x19', 'x20', 'x22', 'x23', 'x24']]
y = df['y2']
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 建立分類器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, n_jobs=-1, random_state=50, min_samples_leaf=10)
my_rfc = rfc.fit(train_X, train_y)

# 進行預測
test_y_predicted = my_rfc.predict(test_X)

# 計算績效
accuracy = metrics.accuracy_score(test_y, test_y_predicted)
print('accuracy = ' + str(accuracy))

# 計算特徵重要性
importances = pd.DataFrame({'feature':train_X.columns, 'importance':np.round(rfc.feature_importances_,3)}) 
print(importances)

運算結果顯示本模型之預測準確率為 0.92857，相較於前述決策樹模型的 0.88095，準確率約提升 4.8 個百分點。進一步觀察特徵重要性（請參下圖），顯示法院在決定是否宣告緩刑時，前三重要的審酌因子依序為：是否自動返還犯罪所得（x12）、有無再犯之虞（x24）、犯罪所得金額（x8）。

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(三）X與緩刑期間（y3）

若觀察各量刑因子與宣告刑期（y1）、有無緩刑（y2）、緩刑期間（y3）之相關性（請參上圖），可知緩刑期間（y3）與「貪污治罪條例第 8 條之適用（x13）」及「再犯之虞（x24）」間具中度負相關（-0.6，-0.69），亦即，「無」貪污治罪條例第 8 條之適用並「有」再犯之虞，法官越有可能宣告較短之緩刑期間。就此結果看來，似乎與直覺不符。

然而，亦有可能是「無」貪污治罪條例第 8 條之適用且「有」再犯之虞此類案件，多數會不予緩刑，從而在有無宣告緩刑（y2）之層次上即被劃歸為「無宣告緩刑」之類別，而被排除在緩刑期間（y3）之討論範圍外。為了確認這個猜測是否正確，我們將未宣告緩刑而不適用緩刑期間（y3 = 0）之部分排除，得到個案中有宣告緩刑之緩刑期間之相關圖（請參下圖），可以看出所有變項與緩刑期間（y3）之間均僅有低度相關或無相關。

註：去掉沒有緩刑（y3 = 0）的資料之後，在剩下的資料當中，由於 x5、x12、x13、x23 的值完全一致（x5、x12、x13 全部都是 1，x23 全部都是 2），以這幾個變項作回歸沒有意義，因此在這兩張 heatmap 中不呈現。

之所以會有這樣的結果，我們猜測因為緩刑是附隨於主刑所宣告，在主刑歷經法定刑、處斷刑、宣告刑、執行刑後，始以執行刑作為緩刑宣告之基準，因此緩刑期間長短尚會受到許多額外的因素影響，例如數罪併罰時將同時受他罪之影響，從而單以本罪之各變項為觀察，其與緩刑期間相關性均偏低。

另外，亦有認為法院宣告緩刑期間時，會同時考量緩刑與主刑間是否平衡，例如，對於宣告刑較短之被告，宣告較長的緩刑期間或課予較重的緩刑期間負擔，則被告可能更傾向於易科罰金或入監服刑，以避免緩刑期間過長或負擔過重，如此一來將致生二者失衡之情形。因此，對於宣告刑較短的被告，法院將傾向於給予較短之緩刑期間。然而，我們將 y1 作為自變項觀察其與 y3 間之相關性，得出 y3 與 y1 之相關係數為 0.3 ，二者僅有低度相關。

最後，由於 y3 與各變項之相關係數均不高，因此我們選擇與 y1 相同之自變數作為多元迴歸之自變項，並以最小平方法（ordinary least squares method）建立表示式為 $y_{3}$ ~ $x_{8} + x_{11} + x_{13} + x_{21} + x_{24}$ 的多元線性迴歸模型（請參下圖一）。經 F 檢定後發現 p-value = 2.01e-77 < 0.05，具顯著性，代表整條迴歸模型具有解釋力。而 adjusted R-squared 為 0.583 ，說明該迴歸模型對 y1 預測結果的可解釋程度為 58.3%。若進一步將 y1 也視為自變數加入模型（請參下圖二），得出新模型之 adjusted R-squared 為 0.582，與上一個模型相當接近，可能之原因為 y1 與 y3 之相關係數並不高，故即使作為自變數加入模型預測，迴歸模型解釋力也不會因此提高。從下圖二中 y1 之 t 檢定 p-value = 0.803 > 0.05 亦可看出，無法拒絕虛無假設，即統計上無法得出個別變數 y1 能有效地預測依變數 y3 的推論。

八、犯罪所得金額在五萬元以上或以下與刑期、緩刑之關係

犯罪所得金額 5 萬元以下者平均刑期為 35 個月，亦即 2 年 11 個月，至於犯罪所得金額 5 萬元以上者平均刑期為 63 個月，亦即 5 年 3 個月。犯罪所得金額 5 萬元以下者中位數為 22 個月，即 1 年 10 個月，犯罪所得金額 5 萬元以上者中位數為 42 個月。

至於犯罪所得金額 5 萬元以下者獲得緩刑的比例為 49%，即近乎一半的犯罪皆能獲得緩刑，犯罪所得金額 5 萬元以上者獲得緩刑的比例則僅為 27%，連三分之一都不到。

至於受有緩刑宣告而犯罪所得金額 5 萬元以下者平均緩刑期間為 47 個月，即 3 年 11 個月，中位數為 48 個月，即 4 年，犯罪所得金額 5 萬元以上者平均緩刑期間為 50 個月，即 4 年 2 個月，中位數為 48 個月，即 4 年，二者相距不大。 從以上二圖可知，犯罪所得金額 5 萬元以下者易得到緩刑，然而其被宣告的緩刑期間和數量不多的犯罪所得金額 5 萬元以上被宣告緩刑者相差不大。 惟差距不大的原因之一我們猜想跟法院於宣告緩刑期間都多傾向於於特定時間有關，法院宣告緩刑時多是宣告 24、36、48、60 個月，因而導致犯罪所得金額 5 萬元以下和以上二者相差不大。

九、各類減刑事由之適用情形

在公務員侵占或竊盜的案件中，判決中常援引下述條文予以減刑，分別為貪污治罪條例第 12 條、第 8 條、刑法第 62 條、第 59 條。貪污治罪條例第 12 條規定當犯罪所得、所圖財物或不正利益在新台幣五萬元以下且情節輕微時，應減輕刑期；第 8 條規定，在犯罪中自首或於偵查中自白且自動繳交及歸還其所得時，得免除或應減輕刑度；刑法第 62 條規定對於未發覺之罪自首而受裁判者，得減輕其刑。但有特別規定者，依其規定。刑法第 59 條則規定當犯罪情狀顯可憫恕，認科以最低刑度仍嫌過重者，法院得酌量減輕其刑。刑法第 59 條之顯可憫恕乃指法官依法定減輕事由減刑後，全盤考量行為人犯罪之一切情狀，審酌犯罪有無可憫恕之事由，有無特殊之原因及情境使行為人在客觀上足以引起一般同情，因而使此時宣告法定最低刑度而有情輕罰重，違反比例原則之虞。（參照最高法院 95 年台上字第 6157 號判決意旨）。亦即，於此類案件，法官必須先審酌本案有無貪污治罪條例第 12 條及第 8 條或刑法第 62 條之適用後，法官仍認個案刑度對行為人而言仍嫌過重，方可再依刑法第 59 條予以減輕。

本部分，將所有判決依「是否適用貪污治罪條例第 12 條」「是否適用貪污治罪條例第 8 條或刑法第 62 條」、「是否有適用刑法第 59 條」分成八類型，並做出上開圖表。從上開圖表顯示，當犯罪所得於五萬元以下時，於行為人有自首、自白時，法院有 67% 會認為本案適用刑法第 59 條；於行為人無自首、自白時，法院僅有 40% 會認為本案適用刑法第 59 條。當犯罪所得於五萬元以上時，於行為人有自首、自白時，法院有 78% 會認為本案適用刑法第 59 條；於行為人無自首、自白時，法院僅有 33% 會認為本案適用刑法第 59 條。

在這部分，我們觀察到幾個有趣的現象。

第一，雖貪污治罪條例第 12 條 1 項規定犯罪情節輕微且所得或所圖得財物或不正利益在新臺幣五萬元以下者，應減輕其刑。法條文字上，該當本項需同時具備「情節輕微」與「犯罪所得在新台幣五萬元以下」兩個構成要件，惟在實際閱讀判決書後，我們發現法官只會判斷犯罪所得是否在五萬元以下，換言之，法官會推論「犯罪所得在新台幣五萬元以下，即屬情節輕微。」

第二，由上述的分類可以發現，當犯罪所得在五萬元以下，行為人更傾向於自首、自白。犯罪所得於五萬元以下的時候，行為人有 67% 會自首、自白（192個犯罪所得在五萬元以下的案件中，129 個案子中行為人有自首、自白），犯罪所得於五萬元以上時，行為人有 57% 會自首、自白（228 個犯罪所得在五萬元以上的案子中，有 131 個案子中行為人有自首、自白），在經過卡方檢定後，我們算出 p-value = 0.04077，小於 0.05，依檢定結果犯罪所得於五萬元以下的人比五萬元以上的人有更大傾向會為自白、自首。

我們大膽猜測可能是因為於五萬元以上時，無貪污治罪條例 12 條之減刑優惠，本罪刑度之高，行為人可能更傾向於先「放手一搏」，盡量辯駁爭取不入罪；也可能是因為五萬元以下，能夠受貪污治罪條例 12 條之減刑優惠，且可能已經被機關的政風調查過，因此可能更傾向以自首、自白爭取更低刑期。

第三，在行為人有自白、自首時，犯罪所得於五萬元以上相較於犯罪所得於五萬元以下，法院適用刑法第 59 條之比例高了 11%，我們猜測可能是因為於犯罪所得於五萬元以上時，法院此時只能適用貪污治罪條例第 8 條予以減刑，無法適用貪污治罪條例第 12 條予以減刑，因此法院若要宣告較低之法定刑，會需要負更大的說理義務，因此此時更傾向搭配刑法第 59 條正當化本案給予較低刑度之理。

第四，不論犯罪所得於五萬元以下或以上，當行為人有自首和自白時，法院會更傾向於適用刑法 59 條予以減刑。亦即，在本罪中，若行為人為自首和自白時，有相當大的比例可以獲得更低刑度，就這樣的結果而言，再次驗證實務認為自首、自白能夠協助發現真實、且具迅速結案之訴訟經濟作用，相當鼓勵行為人為自首、自白，因此對於自首、自白多給予許多寬厚之優惠。

最後，在我們總共 420 個案件中，共有 245 個案件適用了刑法第 59 條，亦即有 58% 的案件，法官認為個案情形若依法定刑判之猶嫌過重。惟刑法第 59 條乃是立法者給予法官於個案中審酌是否有特殊原因或環境使行為人在客觀上足以引起一般同情，屬於一種「法外開恩」的規定，讓法官對於特殊情狀可以為特殊處理，在大多數罪名中，刑法第 59 條的適用乃屬例外情形，但在本罪如此高比例的適用，再次顯現出本罪之法定刑不合理之處，使法官頻繁的不得不需要特別援引刑法 59 條，以免個案產生情輕罰重，違反比例原則之情形。

肆、結論

本文經由分析民國 90 年至 109 年間，所有涉犯貪污治罪條例第 4 條第 1 項第 1 款的相關案件，發現在此 20 年間，案件繫屬地方法院之數量與判決有罪之比率均大抵持平。本罪之行為人以隸屬於地方機關為多數，類型則以身分公務員為大宗。

經進一步觀察發現，在本文所分析的 420 個犯罪行為中，共有 58% 獲法院援引刑法第 59 條之例外減刑規定，彰顯了本罪法定刑的不合理之處，使法官頻繁不得不特別援引刑法第 59 條，以免個案產生情輕罰重，違反比例原則之情形。尤其，當行為人為自首或自白，或犯罪所得在五萬元以下時，被告除已得適用貪污治罪條例之減刑規定外，法院仍會傾向以刑法第 59 條再予減刑。

此外，本文也經由多元線性迴歸分析，發現犯罪所得在五萬元以下時，犯罪所得與刑期幾乎無相關性；但犯罪所得在五萬元以上時，犯罪所得與刑期呈現正相關，且對於法院而言係決定宣告刑度時的重要考量。然而，實務上平均而言，犯罪所得額度仍須有相當大程度的差異，才足以形成量刑上有意義的區別。

又對於是否宣告緩刑，本文經由隨機森林分析，發現法院最重要的審酌因素為是否自動返還犯罪所得，次重要的審酌因素為有無再犯之虞，再次為犯罪所得金額。至於緩刑期間，分析則顯示其與所有變項之相關性均不高，可能因為緩刑宣告以執行刑為基準，故緩刑期間長短可能在數罪併罰時同受他罪之影響，在只考量本罪之各變項時，相關性均偏低。

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