第33節 道德情況統計

  表面上看來，統計學和心理學之間沒有任何關係。然而，如果我們認識到，道德統計和一般統計所呈現的特殊而又難以解釋的結果，將會嚴重影響我們的判斷和思考，那麼，它對犯罪心理學的重要性就顯得毋庸置疑了。罪犯的責任、數量，他們的作案時間、地點和個性，以及犯罪環境和他們出現的頻率，所有這些都會對我們產生直接或者間接的影響，以至於我們的判斷和決策，以及我們所判斷的其他人的行為和思想，都會隨之而發生改變。[38]此外，概率和統計密切聯繫並且不可分割，我們不會拋開其中一個，而選擇另外一個，或者僅對另一個作出解釋。穆恩斯特博格傑出的心理學研究成果，展現了統計問題對心理學的重要性。他警告我們不要對道德統計的結果作出過高估計，並且認為道德統計的實際影響要在很久以後才能呈現。無論如何，只有經過深入細緻研究，才能發現統計學層面綜合分析和演繹分析的實際價值。涉及犯罪條件，情況尤為如此。許多作家的著作[39] 都告訴我們一些在其他情況下無法學到的知識，此處不再加以介紹；只有對這些著作進行系統研究，才能對我們有所助益。這裡只談這些著作對我們學科的重要性。沒有人會懷疑，統計學領域的數字和計算具有神秘感。我們承認，我們今天所知道的知識，並不比保羅·德克爾在布魯塞爾科學院討論凱特勒有關道德統計的知識更多一些；我們也承認，人類的行為，即使最微小的活動，也要遵從總體常數和恆常法則。針對這一奇特的事實，阿道夫·華格納指出：「如果一個旅行者告訴我們，有一項法律規定，每年特定階層的群體中應當有多少人結婚、死亡、自殺和犯罪，並且進一步宣稱，這些法律得到了嚴格的遵守，那麼我們應該說些什麼呢？事實上，全世界都在遵守這些法律。」[40]

  當然，道德統計關注的是數量而非質量，但在統計檢驗過程中，也會涉及質量。例如，調查犯罪和入學、教育的關係，調查自殺率最高的班級等，就是將人的質量與統計數據聯繫起來。對於某些罕見的犯罪、可疑的自殺、特殊的精神現象等，我們將藉助統計表來尋求對某一假定可能性的正確看法，這並不是很遙遠的事。當考察某些數字不可思議的穩定性時，這種可能性就變得更為清楚。假設我們研究1819 年以來奧地利的自殺人數，並且得到以下數字——3 000、5 000、6 000、7 000、9 000、12 000、15 000，與法律相比，這是一種有規律的數據增長。[41]我們再來看看法國連續十年開槍自殺的婦女人數，由此得到6、6、7、7、6、6、7 這組數字，並發現6 和7 之間只有一種交替關係。如果有一年出現了8、9 的數字，難道我們不應該注意嗎？難道我們不應該考慮，自殺只是一種假象的可能性嗎？

  或者假設我們考察同一時期淹死的男性數量，並且得到280、285、292、276、257、269、258、276、278、287 這組數據，華格納就會正確地指出，這些數據「包含道德秩序領域的數學關聯，這種關聯應當比恆星系統更加令人驚訝」。

  更值得注意的是，當這些數字如此組合在一起時，可以形成一條曲線。正是通過這種方式，德羅比什繪製了一個按年齡分布的犯罪表格。在每1 000 次犯罪中，作案人的年齡段分布如下：

  年齡段財產犯罪人身犯罪

  

  低於16 歲2 0.53

  16~21 105 28

  21~25 114 50

  25~30 101 48

  30~35 93 41

  35~40 78 31

  年齡段財產犯罪人身犯罪

  40~45 63 25

  45~50 48 19

  50~55 34 15

  55~60 24 12

  60~65 19 11

  65~70 14 8

  70~80 8 5

  80 歲以上2 2

  通過比較兩組數據，可以繪製一條曲線，體現穩定上升然後穩定下降的趨勢。要想獲得更大的數學上的確定性，通常是不可想像的。同樣重要的是，一些重要條件的並行出現。例如，考察1826 年至1870 年間法國的自殺事件，其中每五年的數據分別是1 739、2 263、2 574、2 951、3 446、3 639、4 002、4 661、5 147。

  如果在那個時期，人口數量已經從3 000 萬增加到3 600 萬，就必須尋找其他決定性的因素。[42]

  如同古特伯雷引用的諸多權威理論[43]，自殺事件大多發生在6 月，極少發生在12 月；大多發生在晚上，尤其是黎明時分，極少發生在中午，特別是12 點到2 點之間。自殺頻率最高的是教育程度不高的人，年齡在60 歲至70 歲之間，多為撒克遜人（奧廷根）。

  整合這些觀察，就會得出以下不容置疑的結論，即如果結果足夠恆定，就至少可以對當前情況作出假設。目前，統計數據幾乎與個體沒有直接關聯。密爾正確地指出，死亡率的統計對保險公司很有幫助，但卻無法預測某個人的具體壽命。阿道夫·華格納認為，就統計規律而言，當處理較大的數字時，此類規律是有效的；只有當存在大量案例時，才能識別這種恆定的規律；單個案例往往顯示的是變體和異常。凱特勒使用圓的例證對此作出了精闢的說明：「如果用粗粉筆在黑板上畫一個圓，並仔細研究各個組成部分，你所看到的都是極不規律的圖像；但是如果你後撤幾步，研究整個圓的圖案，就會發現這是一個非常有規律的續表

  圓形。」但是，在畫圓的時候一定要認真、準確，但你在繪畫時碰巧划過蒼蠅的屍體，一定要保持冷靜，不能驚慌失措。杜布瓦雷蒙[44] 反對以下這種說法：「當郵政局長宣稱，在每年處理的10 萬封信件中，總有一定數量的信件無法投遞，我們並不認為這是什麼大事——但是當凱特勒提到，在每10 萬人中，就有一定數量的罪犯，這一論斷馬上會引起我們的道德警覺，因為我們不願看到，我們之所以不是罪犯，僅僅是由於其他人占了罪犯的份額。」但事實上，我們無須對此感到遺憾，這就如同每年總會有一定數量的人摔斷自己的腿，也總有一定數量的人死亡，反過來看，也總有一定數量幸運的人沒有摔斷自己的腿，或者沒有死亡。這就是無可辯駁的事實邏輯，其中並沒有任何令人煩惱的東西。

  另一方面，毫無疑問，犯罪統計要想用到實處，必須以截然不同的方式作出處理。在研究自殺的統計數據時，只有對現有材料進行仔細研究，並且從不同角度進行分析，才能據此對個案作出推斷。但是，我們很少全面細緻地審查犯罪統計數據；目前對此類數據的審查過於官僚化，並且受制於法律和司法程序影響。犯罪學者可以為統計學家提供數據，但後者並不能從中提煉重要的理論。翻開任何一個國家刑事法院年度工作的官方報告，你會看到成千上萬的數字，透過這些數字，你可以了解到這些法院的艱苦工作，但是，這些數字很少發揮實際效用。在我的面前，擺放著四份奧地利法院和刑事機構的年度報告，這些報告的完整性、準確性和裝幀設計都很出色。翻開最重要的報告——全國各部門刑法實施結果，你會看到報告中的各項記錄非常完整：有多少人在這裡或那裡受到懲罰，他們的罪行是什麼，根據年齡、社會地位、宗教、職業、財富等因素被判刑的比例是多少；接著是各種有關逮捕、量刑等事項的表格。所有這些材料的價值只是表明，能否從司法官員的辦案程序中發現某種規律性，其中很少包含在心理學層面有價值的材料。在涉及文化、財富和先前判決的部分，可能包含一些心理學因素，但也只是做了極其普通的處理。關於死刑判決的根據和動機，則幾乎沒有涉及。在量刑活動中，我們很少考慮與教育程度、早年生活經歷等有關的動機因素。只有當統計數據在各個方面更加關註定性分析，而不僅僅是定量分析時，才能真正體現其科學價值。