一、現今判決離婚概況

(ㄧ)離婚率上升

  • 近幾年來，家庭社會結構改變，「執子之手，與子偕老」的信念不再是現今婚姻關係中唯一之結局。根據內政部戶政司統計資料顯示，台灣社會粗離婚率(指某一特定期間之離婚對數對同一期間之總人口數的比率)逐年攀升，如1995年中為1.56%，至2017年已攀升至2.31%。

(二)判決離婚中請求民法第1056條第2項慰撫金之案件下降

  • 然而，本研究蒐羅民國101至106年間有請求民法第1056條第2項之一審所有案件(共計282則) 。觀察民國101至106年間裁判離婚中請求慰撫金案例有明顯減少趨勢。推敲其中原因，除了近年來結婚對數減少，離婚對數自然也較少﹔選擇調解離婚、兩願離婚者也為數不少外。婦女取得工作機會、婦女受教權的提升及個人主義的盛行應為其中關鍵，目前台灣大多婦女已能經濟獨立，而不必迫於現實，而在不幸福的婚姻中委曲求全。

(三)區域案件分布分析

  • 表中，可得之台灣各地方法院案件數量排序前三名為士林地方法院(47件)、台中地方法院(38件)、桃園地方法院(32件)，可以觀察到請求離婚慰撫金的訴訟案件多分布於工商繁榮的都會區域，可能與人口數較多與資源較充足有高度關聯。

代號說明，X軸代號由左到右依序為：“台北”,“士林”,“新北”,“宜蘭”,“基隆”,“桃園”,“新竹”,“苗栗”,“台中”,“彰化”,“南投”,“雲林”,“嘉義”,“台南”,“高雄”,“花蓮”,“屏東”,“高少家”

二、離婚非財產上損害准駁之觀察

以下，本文將民國101至106年間全台一審有請求民法第1056條第2項之案件，透過「卡方檢定」，欲探求「原告性別」、「法官性別」、「原被告有無律師」、「一造辯論判決」與法院判決勝敗訴之關聯。

(一)原告性別與慰撫金

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  sex.solatium
## X-squared = 8.5373, df = 1, p-value = 0.00348

* P<0.05 ** P<0.01 *** P<0.001

由此圖可看出請求者大多為女性，性別與慰撫金請求具有顯著性。

(二)原告有無律師與慰撫金

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  plaintifflawyer.solatium
## X-squared = 0.56624, df = 1, p-value = 0.4518

* P<0.05 ** P<0.01 *** P<0.001

原告有無律師與慰撫金准駁並無太大關聯。

(三)被告有無律師與慰撫金

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  defendantlawyer.solatium
## X-squared = 20.138, df = 1, p-value = 7.206e-06

* P<0.05 ** P<0.01 *** P<0.001

  • 在被告有律師的情況下，原告請求被駁回的可能較大；被告無律師的情況下，原告請求被駁回的可能性較小。

(四)一造辯論與慰撫金

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  defendantlawyer.solatium
## X-squared = 20.138, df = 1, p-value = 7.206e-06
  • 一造辯論判決下，原告請求被駁回之可能甚低。可觀察到一造辯論判決與慰撫金核准與否具有高度顯著性。

(五)法官性別與慰撫金

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  judgesex.solatium
## X-squared = 0.067597, df = 1, p-value = 0.7949

* P<0.05 ** P<0.01 *** P<0.001

  • 打破迷思:法官性別與離婚判決中請求慰撫金似乎無太大關連。

法院准駁慰撫金之決策樹分析

## 
##   Conditional inference tree with 3 terminal nodes
## 
## Response:  solatium 
## Inputs:  divorce, plaintiffSex, plaintiffLawyer, defendanteLawyer, defaultJudgement, plaintiffFault, defendantFault, JudgeSex 
## Number of observations:  282 
## 
## 1) plaintiffFault <= 0; criterion = 1, statistic = 232.024
##   2) defendantFault <= 0; criterion = 1, statistic = 163
##     3)*  weights = 13 
##   2) defendantFault > 0
##     4)*  weights = 152 
## 1) plaintiffFault > 0
##   5)*  weights = 117

## 
##   Conditional inference tree with 4 terminal nodes
## 
## Response:  solatium 
## Inputs:  plaintiffSex, plaintiffLawyer, defendanteLawyer, defaultJudgement, JudgeSex 
## Number of observations:  282 
## 
## 1) defendanteLawyer <= 0; criterion = 1, statistic = 21.157
##   2) plaintiffSex <= 1; criterion = 0.986, statistic = 8.909
##     3) defaultJudgement <= 0; criterion = 0.995, statistic = 10.871
##       4)*  weights = 20 
##     3) defaultJudgement > 0
##       5)*  weights = 13 
##   2) plaintiffSex > 1
##     6)*  weights = 90 
## 1) defendanteLawyer > 0
##   7)*  weights = 159

* P<0.05 ** P<0.01 *** P<0.001

用「決策樹」分析方法，可得到整個訴訟過程最重要的無非是「原告有無過失」、「被告有無過失」。

  • 若抽離「原被告有無過失」，可得知法院審酌之三大因素:「被告有無律師」、「原告性別」、「是否一造辯論判決」。

三、非財產上損害金額酌定因素

(一)婚齡

婚齡愈大者，酌定金額可能愈高。

(二)被告職業

本文將職業等級分為8類，模型中可得知，被告職業等級愈高，酌定金額可能愈高。

(三)原告請求金額

## 
## Call:
## lm(formula = JudgeMoney ~ plaintiffMoney, data = linear)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -612679 -136613  -49113   52022 1105446 
## 
## Coefficients:
##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)    2.037e+05  2.717e+04   7.495 5.88e-12 ***
## plaintiffMoney 1.818e-01  2.042e-02   8.905 1.94e-15 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 227000 on 146 degrees of freedom
##   (152 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.3519, Adjusted R-squared:  0.3475 
## F-statistic: 79.29 on 1 and 146 DF,  p-value: 1.941e-15

最後，可觀察到若原告訴狀中請求之金額愈高，法院酌定金額可能愈高。

可以推論出，被告過失情狀與態樣，似乎與法院酌定金額無太大關連。從而可以分析出一種情狀:在原告無過失之情況下，只要被告職業等級愈高，無論被告具有何種過失，原告訴之聲明金額愈高，法院判決酌定之金額似乎也較高。

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