【香樟推文1143】审前羁押对被告人定罪、犯罪及就业的影响-香樟经济学术圈
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https://share.iclient.ifeng.com/shareNews?fromType=vampire&aid=sub_18471144推文信息Dobbie, Will, Jacob Goldin, and Crystal S. Yang. 2018. "The Effects of Pretrial Detention on Conviction, Future Crime, and Employment: Evidence from Randomly Assigned Judges." American Economic Review, 108 (2): 201-240.导读审前羁押是司法实践过程中很普遍的现象。关于审判前羁押的争论由来已久。一方面，在审判前羁押嫌疑人有利于防止其逃跑，维护社会治安；另一方面，审前羁押也严重影响了嫌疑人的生活。由于在审判前嫌疑人尚未被定罪，审前羁押就成为了一种对嫌疑人的“不合理的惩罚”。羁押限制了嫌疑人与外界接触的机会，导致其没有充足的时间和机会寻找对己有利的证据抗辩而被判有罪；同时羁押也严重影响了嫌疑人的就业机会、享受社会福利的机会等。此外，看守所暴力、监狱内在押犯人之间的负面同群效应也使得审前羁押倍受诟病。有鉴于此，本文作者将审前羁押对被告人的影响进行了系统量化的分析。作者利用保释法官的随机轮值的准自然实验，使用法官的宽容度作为被告在审前释放的工具变量，研究了审前羁押对被告人定罪、未来再犯罪及就业等的影响。研究发现：审前羁押显著地提高了被告被定罪的概率，显著地降低了被告未来的就业率及享受社会福利的概率，对被告未来再犯罪没有显著的影响。进一步地，文章指出，审前羁押对被告的这种影响是通过两种机制实现的：一是，审前羁押降低了被告在庭审中的抗辩实力沥青滴漏实验 ，进而提高了他败诉的可能；二是，审前羁押给被告人留下了“案底”，进而损害了被告人的就业机会。研究背景本文作者的研究对象是美国的审前羁押制度。通常情况下，羁押裁决的流程如下：在被告被逮捕后的24-48h内，保释法官通过同时录像了解被告人及其案情，并作出保释与否的预判，之后举行第一次保释听证会红海人力集团，判定被告的保释条件及给出决定。被告在第一次保释证会后3日内，有权上述请求修改保释条件。本文利用第一次保释听证会的裁决结果作为衡量被告人被羁押与否的标准琴帝txt。（保释法官和正式庭审的法官不是同一个人）。保释的前提是被告不会趁机逃离当地并能按要求出席审判，除重罪情况（如具有暴力倾向的谋杀）外，其他情况下被告人均可以依条件获得保释神乐心眼。保释的条件有很多类别：如被告人在保证自己出庭的情况下，可以被保释; 被告人佩戴电子监控设备被保释；缴纳保释金被保释等。其中，缴纳保释金是最常用的保释条件。本文使用了费城和迈阿密两座城市的案例情况进行研究。两座城市的保释判决执行情况稍有不同：在费城，保释听证会是被告人获得保释的必要途径，被告人在满足经由保释听证会裁决的保释条件后方可获得保释；而迈阿密则预先制定好了一套标准的保释金缴纳条件，不同的案情对应不同的保释金金额，被告在被捕后，可直接缴纳保释金获得保释。没有缴纳足够保释金的被告才会参加保释听证会争取保释花园口决堤。在迈阿密，大约有30%的被告在被逮捕之后就会交钱获得保释，70%的人参与保释听证会。本文在迈阿密的样本中剔除掉了30%直接交钱获得保释的被告样本。两座城市的保释法官分配如下：在费城，有6位专门负责保释裁决的法官。每天安排3位法官轮流负责保释裁决。6位法官交替排班。在迈阿密，周内的的保释事物由一位固定的法官负责，周末的保释将随机从60位负责其他事物的法官中抽调出来轮流执行保释裁决。为了保证法官安排的随机性，本文的样本中使用了迈阿密周末的案件情况和费城的全部案件情况。其中，费城的数据年份是2007-2014年；迈阿密的数据年份是2006-2014年。实证策略本文所使用的数据包含三个方面：案件情况数据、税收收入数据及社会福利（如失业保险等）数据三脚金蟾。其中案件数据中包含：被告人被捕时间、犯罪类型、保释裁决日期、保释裁决情况（保释类型、保释金额、以及是否满足保释条件、保释上述情况、羁押还是释放）、后续法律程序出席情况、最终审判结果。税收数据及社会福利享受数据中包含了个人特征信息、收入、就业状况、个人所受到的社会福利状况。1. 基本模型本文采用以下基本模型来衡量审前羁押对于被告人影响的因果关系：
其中，下标i代表被告人个体，c代表案件，t代表年份。被解释变量Y_ict代表一系列的因变量，包括被告人的定罪情况、就业及社保状况，〖Released〗_ic是一个二值变量，代表报告人是否被释放（羁押）高达exa，具体计算的方法是被告人在第一次保释听证会后三天内是否被释放。X_ict是控制变量，包含案件及被个人个体特征的变量。
2. 工具变量的构造显然，使用以上基本模型来识别这一因果关系会受到遗漏变量问题的干扰重生法海 。文章采用法官的宽容度作为被告人是否被释放的工具变量来解决这一问题。本文采用余值忽略法来构造法官的宽容度。构造这一工具变量需要两个步骤：第一步，通过公式（2）构造“审前释放余值”，来计算法官对单个被告人个体的宽容度。该方法认为某一个体在某一特定时间被释放的情况，是由该个体所经历的案件中所有被释放的情况减去所经历案件的court-by-time的固定效应后，剩余的部分决定的。该剩余部分即为法官的宽容度和其他随机因素的总和。
（2）公式（2）中剑斗九天, 〖Released〗_ict^* 表示被告人i在t年的案件c被释放，X_ict表示court-by-time 固定效应。法官的宽容度为被告人经历的所有案件中被释放的情况剔除掉court*time的固定效应。Z_ctj即代表法官的宽容度。第二，通过公式（3）计算除被告人i外，保释法官j 审理的案件中的平均释放率，并以此作为法官宽容度的最终衡量。
（3）在公式（3）中，n_tj表示法官j在t年审理的案件总数，n_ijt表示法官j在t年审理的被告人i的案件总数。该公式表明，法官的容忍度为在同一轮班中的法官审理其他被告人案件的平均释放率。3. 工具变量有效性检验首先，作者检验了工具变量的相关性。刘梦夏图1为工具变量（法官宽容度）和被告人被释放的关系图。横轴表示法官的宽容度，右侧纵坐标表示控制住固定效应之后的被释放概率。该图表明，被告人被释放的概率随法官的宽容度单调递增且近似线性，表明工具变量和自变量之间具有较强的相关性。
表2的回归中，最左边的一列是被解释变量。第（3）列是控制了court-by-time的固定效应和个人特征及案件特征后的回归结果。结果表明，法官的宽容度每增加10%，被告人在保释听证会后3天内被释放的概率会增加6.4%。同时，法官宽容度的增加也显著提升了被告人后续被释放的概率盒子世界。图1和表2均说明，法官宽容度和被告人被判保释释放的概率有显著的正相关关系。
其次，作者还检验了工具变量是否满足排他性约束。表3中，作者将法官的宽容度和所有其他的控制变量进行了回归，回归结果表明，法官的宽容度对这些变量没有显著的影响。即工具变量是随机的，不具有选择性，且满足排他性约束。此外，本文还放松了工具变量排他性约束进行了一系列稳健性检验，在此就不在赘述，感兴趣的读者请读原文。
4. 回归结果首先，作者检验了深浅羁押对被告人定罪的影响。表4报告了审前羁押对被告人定罪、不出席法庭及未来犯罪的影响的结果薯童谣。第（6）列的回归结果表明，审前释放将被告人被判有罪的概率显著降低了14%；将被告人被判监禁的概率降低了1.2%（不显著）。但是盘县人才网 ，审前释放将被告人不出席法庭的概率显著提高15.6%，将被告人潜逃的概率提高了0.5%（不显著）；此外，审前释放对被告人未来犯罪（在保释听证会后两年内再次被捕）的概率没有显著的影响。进一步地，作者将这一效果分为了两个效应：一是在终审前再次被逮捕的效应，二是在终审后再次被捕的效应，研究发现，审前释放将被告人在终审前再次被捕的概率显著提高了18.9%，将被告人在终审后再次被捕的概率显著降低了12.1%。由此可见，审前羁押对被告人未来犯罪情况有两方面的影响，在短期内，审前羁押抑制了被告人再次作案的可能性；在中长期内，审前羁押刺激了被告人再次作案。
其次，作者研究了审前羁押对被告人就业的影响。表5报告了审前羁押对被告人就业机会及收入的影响。第（6）列表明， 审前释放显著提高了被告人在保释听证会后两年的收入（any income），显著提高了在被告人在听证会后3-4年的就业机会。但是，审前释放对被告人在保释听证会后两年的工资性收入(earnings)没有显著的影响深宫囚。原因在于，审前释放对被告人工资性收入的影响范围是有限的，基本上，审前释放只影响到了工资性收入在5000美金及以下的人群，以及收入（any income）在10000美金及以下的人群的工资性收入。（如图A5）由此可见，审前羁押对低收入人群的负面影响更大。
最后全敏书，作者还研究了审前羁押对被告人享受社会福利的影响。研究发现，审前释放提高了被告人享受失业保障的机会、及提收入家庭抵税补贴的机会。具体结果在这里不再赘述。异质性分析 影响渠道作者根据被告人有无前科将被告人划分为了初犯和惯犯两种类型，并分样本进行了回归。研究发现，审前释放对初犯的影响更大（见下表7）。被保释的被告人中，相比于惯犯，初犯被定罪的概率、抗辩有罪的概率都较低，且在保释听证会后3-4年获得收入的可能性更大。一个可能的解释是，惯犯被保释后更有可能缺席后续的庭审。
本文的影响机制检验也非常有趣：第一，本文发现审前释放是通过增强被告人抗辩的能力（如给予被告充足的时间和条件来寻找对己有利的证据）来实现上述的影响的。表A11表明，审前释放降低了被告人了抗辩有罪及被定罪的可能性；审前释放为被告人争取了更有利的条件。第二，审前羁押可能会通过两种途径来影响被告人在未来的犯罪情况：一是会损害被告人的就业机会；二是被告人会受到监狱里坏的peer effect 的影响，在未来可能继续作案。验证的思路是：检验审前释放对被告人就业和再次被捕的联合影响（见表23）。如果未来犯罪独立于就业机会，则未来犯罪的影响在就业和非就业的情况下是基本相同的。否则，审前羁押就是通过影响被告人的就业机会来影响其未来犯罪的行为的。研究发现，审前释放是通过提高被告人的就业机会降低其未来犯罪的概率的。而非使被告人免受监狱里坏的peer effect的影响来实现。第三光能勇士，利用和表23同样的检验思路，作者探究了审前释放对被告人就业情况的影响途径，具体做法是探究审前羁押对被告人定罪和就业的联合影响。研究发现，审前羁押对被告人就业的影响是通过给被告人的人生履历留下犯罪污点来实现的。
总结本文的亮点以下两个：第一，本文工具变量的构造及严格的检验非常值得我们学习；第二，作者巧妙地利用变量的联合影响来检验影响机制的思路值得借鉴。AbstractOver 20 percent of prison and jail inmates in the United States are currently awaiting trial, but little is known about the impact of pretrial detention on defendants. This paper uses the detention tendencies of quasi-randomly assigned bail judges to estimate the causal effects of pretrial detention on subsequent defendant outcomes. Using data from administrative court and tax records, we find that pretrial detention significantly increases the probability of conviction, primarily through an increase in guilty pleas. Pretrial detention has no net effect on future crime, but decreases formal sector employment and the receipt of employment- and tax-related government benefits. These results are consistent with (i) pretrial detention weakening defendants' bargaining positions during plea negotiations and (ii) a criminal conviction lowering defendants' prospects in the formal labor market.声明推文仅代表文章原作者观点及推文作者的评论观点，并不代表香樟经济学术圈公众号平台观点。宜打赏亲爱的读者，如果您从阅读本文中得到启发，或者受益，请您为本文打赏，以感谢推文者的辛苦工作，鼓励她（他）下一期提供更精彩的推文（香樟打赏直接给每期的推文作者）。香樟经济学术圈征稿香樟致力于提供学术研究公共品，对香樟最好的回馈就是向平台赐稿。联系邮箱cectuiwen@163.com香樟经济学术圈本期小编：冯显骏
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https://share.iclient.ifeng.com/shareNews?fromType=vampire&aid=sub_18471144推文信息Dobbie, Will, Jacob Goldin, and Crystal S. Yang. 2018. "The Effects of Pretrial Detention on Conviction, Future Crime, and Employment: Evidence from Randomly Assigned Judges." American Economic Review, 108 (2): 201-240.导读审前羁押是司法实践过程中很普遍的现象。关于审判前羁押的争论由来已久。一方面，在审判前羁押嫌疑人有利于防止其逃跑，维护社会治安；另一方面，审前羁押也严重影响了嫌疑人的生活。由于在审判前嫌疑人尚未被定罪，审前羁押就成为了一种对嫌疑人的“不合理的惩罚”。羁押限制了嫌疑人与外界接触的机会，导致其没有充足的时间和机会寻找对己有利的证据抗辩而被判有罪；同时羁押也严重影响了嫌疑人的就业机会、享受社会福利的机会等。此外，看守所暴力、监狱内在押犯人之间的负面同群效应也使得审前羁押倍受诟病。有鉴于此，本文作者将审前羁押对被告人的影响进行了系统量化的分析。作者利用保释法官的随机轮值的准自然实验，使用法官的宽容度作为被告在审前释放的工具变量，研究了审前羁押对被告人定罪、未来再犯罪及就业等的影响。研究发现：审前羁押显著地提高了被告被定罪的概率，显著地降低了被告未来的就业率及享受社会福利的概率，对被告未来再犯罪没有显著的影响。进一步地，文章指出，审前羁押对被告的这种影响是通过两种机制实现的：一是，审前羁押降低了被告在庭审中的抗辩实力沥青滴漏实验 ，进而提高了他败诉的可能；二是，审前羁押给被告人留下了“案底”，进而损害了被告人的就业机会。研究背景本文作者的研究对象是美国的审前羁押制度。通常情况下，羁押裁决的流程如下：在被告被逮捕后的24-48h内，保释法官通过同时录像了解被告人及其案情，并作出保释与否的预判，之后举行第一次保释听证会红海人力集团，判定被告的保释条件及给出决定。被告在第一次保释证会后3日内，有权上述请求修改保释条件。本文利用第一次保释听证会的裁决结果作为衡量被告人被羁押与否的标准琴帝txt。（保释法官和正式庭审的法官不是同一个人）。保释的前提是被告不会趁机逃离当地并能按要求出席审判，除重罪情况（如具有暴力倾向的谋杀）外，其他情况下被告人均可以依条件获得保释神乐心眼。保释的条件有很多类别：如被告人在保证自己出庭的情况下，可以被保释; 被告人佩戴电子监控设备被保释；缴纳保释金被保释等。其中，缴纳保释金是最常用的保释条件。本文使用了费城和迈阿密两座城市的案例情况进行研究。两座城市的保释判决执行情况稍有不同：在费城，保释听证会是被告人获得保释的必要途径，被告人在满足经由保释听证会裁决的保释条件后方可获得保释；而迈阿密则预先制定好了一套标准的保释金缴纳条件，不同的案情对应不同的保释金金额，被告在被捕后，可直接缴纳保释金获得保释。没有缴纳足够保释金的被告才会参加保释听证会争取保释花园口决堤。在迈阿密，大约有30%的被告在被逮捕之后就会交钱获得保释，70%的人参与保释听证会。本文在迈阿密的样本中剔除掉了30%直接交钱获得保释的被告样本。两座城市的保释法官分配如下：在费城，有6位专门负责保释裁决的法官。每天安排3位法官轮流负责保释裁决。6位法官交替排班。在迈阿密，周内的的保释事物由一位固定的法官负责，周末的保释将随机从60位负责其他事物的法官中抽调出来轮流执行保释裁决。为了保证法官安排的随机性，本文的样本中使用了迈阿密周末的案件情况和费城的全部案件情况。其中，费城的数据年份是2007-2014年；迈阿密的数据年份是2006-2014年。实证策略本文所使用的数据包含三个方面：案件情况数据、税收收入数据及社会福利（如失业保险等）数据三脚金蟾。其中案件数据中包含：被告人被捕时间、犯罪类型、保释裁决日期、保释裁决情况（保释类型、保释金额、以及是否满足保释条件、保释上述情况、羁押还是释放）、后续法律程序出席情况、最终审判结果。税收数据及社会福利享受数据中包含了个人特征信息、收入、就业状况、个人所受到的社会福利状况。1. 基本模型本文采用以下基本模型来衡量审前羁押对于被告人影响的因果关系：
其中，下标i代表被告人个体，c代表案件，t代表年份。被解释变量Y_ict代表一系列的因变量，包括被告人的定罪情况、就业及社保状况，〖Released〗_ic是一个二值变量，代表报告人是否被释放（羁押）高达exa，具体计算的方法是被告人在第一次保释听证会后三天内是否被释放。X_ict是控制变量，包含案件及被个人个体特征的变量。
2. 工具变量的构造显然，使用以上基本模型来识别这一因果关系会受到遗漏变量问题的干扰重生法海 。文章采用法官的宽容度作为被告人是否被释放的工具变量来解决这一问题。本文采用余值忽略法来构造法官的宽容度。构造这一工具变量需要两个步骤：第一步，通过公式（2）构造“审前释放余值”，来计算法官对单个被告人个体的宽容度。该方法认为某一个体在某一特定时间被释放的情况，是由该个体所经历的案件中所有被释放的情况减去所经历案件的court-by-time的固定效应后，剩余的部分决定的。该剩余部分即为法官的宽容度和其他随机因素的总和。
（2）公式（2）中剑斗九天, 〖Released〗_ict^* 表示被告人i在t年的案件c被释放，X_ict表示court-by-time 固定效应。法官的宽容度为被告人经历的所有案件中被释放的情况剔除掉court*time的固定效应。Z_ctj即代表法官的宽容度。第二，通过公式（3）计算除被告人i外，保释法官j 审理的案件中的平均释放率，并以此作为法官宽容度的最终衡量。
（3）在公式（3）中，n_tj表示法官j在t年审理的案件总数，n_ijt表示法官j在t年审理的被告人i的案件总数。该公式表明，法官的容忍度为在同一轮班中的法官审理其他被告人案件的平均释放率。3. 工具变量有效性检验首先，作者检验了工具变量的相关性。刘梦夏图1为工具变量（法官宽容度）和被告人被释放的关系图。横轴表示法官的宽容度，右侧纵坐标表示控制住固定效应之后的被释放概率。该图表明，被告人被释放的概率随法官的宽容度单调递增且近似线性，表明工具变量和自变量之间具有较强的相关性。
表2的回归中，最左边的一列是被解释变量。第（3）列是控制了court-by-time的固定效应和个人特征及案件特征后的回归结果。结果表明，法官的宽容度每增加10%，被告人在保释听证会后3天内被释放的概率会增加6.4%。同时，法官宽容度的增加也显著提升了被告人后续被释放的概率盒子世界。图1和表2均说明，法官宽容度和被告人被判保释释放的概率有显著的正相关关系。
其次，作者还检验了工具变量是否满足排他性约束。表3中，作者将法官的宽容度和所有其他的控制变量进行了回归，回归结果表明，法官的宽容度对这些变量没有显著的影响。即工具变量是随机的，不具有选择性，且满足排他性约束。此外，本文还放松了工具变量排他性约束进行了一系列稳健性检验，在此就不在赘述，感兴趣的读者请读原文。
4. 回归结果首先，作者检验了深浅羁押对被告人定罪的影响。表4报告了审前羁押对被告人定罪、不出席法庭及未来犯罪的影响的结果薯童谣。第（6）列的回归结果表明，审前释放将被告人被判有罪的概率显著降低了14%；将被告人被判监禁的概率降低了1.2%（不显著）。但是盘县人才网 ，审前释放将被告人不出席法庭的概率显著提高15.6%，将被告人潜逃的概率提高了0.5%（不显著）；此外，审前释放对被告人未来犯罪（在保释听证会后两年内再次被捕）的概率没有显著的影响。进一步地，作者将这一效果分为了两个效应：一是在终审前再次被逮捕的效应，二是在终审后再次被捕的效应，研究发现，审前释放将被告人在终审前再次被捕的概率显著提高了18.9%，将被告人在终审后再次被捕的概率显著降低了12.1%。由此可见，审前羁押对被告人未来犯罪情况有两方面的影响，在短期内，审前羁押抑制了被告人再次作案的可能性；在中长期内，审前羁押刺激了被告人再次作案。
其次，作者研究了审前羁押对被告人就业的影响。表5报告了审前羁押对被告人就业机会及收入的影响。第（6）列表明， 审前释放显著提高了被告人在保释听证会后两年的收入（any income），显著提高了在被告人在听证会后3-4年的就业机会。但是，审前释放对被告人在保释听证会后两年的工资性收入(earnings)没有显著的影响深宫囚。原因在于，审前释放对被告人工资性收入的影响范围是有限的，基本上，审前释放只影响到了工资性收入在5000美金及以下的人群，以及收入（any income）在10000美金及以下的人群的工资性收入。（如图A5）由此可见，审前羁押对低收入人群的负面影响更大。
最后全敏书，作者还研究了审前羁押对被告人享受社会福利的影响。研究发现，审前释放提高了被告人享受失业保障的机会、及提收入家庭抵税补贴的机会。具体结果在这里不再赘述。异质性分析 影响渠道作者根据被告人有无前科将被告人划分为了初犯和惯犯两种类型，并分样本进行了回归。研究发现，审前释放对初犯的影响更大（见下表7）。被保释的被告人中，相比于惯犯，初犯被定罪的概率、抗辩有罪的概率都较低，且在保释听证会后3-4年获得收入的可能性更大。一个可能的解释是，惯犯被保释后更有可能缺席后续的庭审。
本文的影响机制检验也非常有趣：第一，本文发现审前释放是通过增强被告人抗辩的能力（如给予被告充足的时间和条件来寻找对己有利的证据）来实现上述的影响的。表A11表明，审前释放降低了被告人了抗辩有罪及被定罪的可能性；审前释放为被告人争取了更有利的条件。第二，审前羁押可能会通过两种途径来影响被告人在未来的犯罪情况：一是会损害被告人的就业机会；二是被告人会受到监狱里坏的peer effect 的影响，在未来可能继续作案。验证的思路是：检验审前释放对被告人就业和再次被捕的联合影响（见表23）。如果未来犯罪独立于就业机会，则未来犯罪的影响在就业和非就业的情况下是基本相同的。否则，审前羁押就是通过影响被告人的就业机会来影响其未来犯罪的行为的。研究发现，审前释放是通过提高被告人的就业机会降低其未来犯罪的概率的。而非使被告人免受监狱里坏的peer effect的影响来实现。第三光能勇士，利用和表23同样的检验思路，作者探究了审前释放对被告人就业情况的影响途径，具体做法是探究审前羁押对被告人定罪和就业的联合影响。研究发现，审前羁押对被告人就业的影响是通过给被告人的人生履历留下犯罪污点来实现的。
总结本文的亮点以下两个：第一，本文工具变量的构造及严格的检验非常值得我们学习；第二，作者巧妙地利用变量的联合影响来检验影响机制的思路值得借鉴。AbstractOver 20 percent of prison and jail inmates in the United States are currently awaiting trial, but little is known about the impact of pretrial detention on defendants. This paper uses the detention tendencies of quasi-randomly assigned bail judges to estimate the causal effects of pretrial detention on subsequent defendant outcomes. Using data from administrative court and tax records, we find that pretrial detention significantly increases the probability of conviction, primarily through an increase in guilty pleas. Pretrial detention has no net effect on future crime, but decreases formal sector employment and the receipt of employment- and tax-related government benefits. These results are consistent with (i) pretrial detention weakening defendants' bargaining positions during plea negotiations and (ii) a criminal conviction lowering defendants' prospects in the formal labor market.声明推文仅代表文章原作者观点及推文作者的评论观点，并不代表香樟经济学术圈公众号平台观点。宜打赏亲爱的读者，如果您从阅读本文中得到启发，或者受益，请您为本文打赏，以感谢推文者的辛苦工作，鼓励她（他）下一期提供更精彩的推文（香樟打赏直接给每期的推文作者）。香樟经济学术圈征稿香樟致力于提供学术研究公共品，对香樟最好的回馈就是向平台赐稿。联系邮箱cectuiwen@163.com香樟经济学术圈本期小编：冯显骏