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我国刑事诉讼法第81条列举了采取取保候审尚不足以防止发生社会危险性的五种情形，并规定批准或者决定逮捕，应当将犯罪嫌疑人、被告人涉嫌犯罪的性质、情节，认罪认罚等情况，作为是否可能发生社会危险性的考虑因素，就社会危险性的审查进行强调。

从实践情况来看，检察机关在社会危险性评估的准确性上，还面临一些制约因素：一是有的办案人员仍认为，为保障诉讼的顺利进行，大多数案件采取羁押状态更便于办理，因而进行社会危险性评估的内驱力不足。二是评估工作的开展条件有待优化。对于逮捕中社会危险性条件的评估离不开对犯罪嫌疑人犯罪前、中、后的情况进行评估，尤其是犯罪前的状态，需要大量案外信息予以支撑，目前尚缺乏相关的配套机制。三是评估标准较为抽象，虽然刑事诉讼法第81条规定了逮捕中社会危险性条件的考量标准，但标准过于原则、实操性较弱，实践中不好把握。

为进一步将逮捕中社会危险性条件的实质化审查落到实处，给办案检察官提供更高效的工作支撑，最高检第一检察厅与中国人民大学诉讼制度与司法改革研究中心共同调研后，认为当前制约这项工作高质效开展的重要原因之一，是缺乏相关的工作指引和统一的评估标准。因此，双方联合开展了“降低羁押率的有效路径与社会危险性量化评估”的课题研究，最高检还在北京、河北、山西等11个省（市）部署开展社会危险性量化评估机制试点工作。在两年多的时间里，连续走访了广东、浙江、湖北、山东、山西等地的100多个基层检察院，实地了解各地在工作推进中面临的难点问题。

从理论上而言，社会危险性量化评估研究，更侧重运用统计的方法归纳、总结可能影响结果的客观性要素以及要素之间的关系。从世界范围来看，对逮捕适用的科学化、智能化、定量化是大趋势。智能化量化评估犯罪嫌疑人的社会危险性，并且公开量化过程和量化结果，可以提升审查逮捕的透明度，提升犯罪嫌疑人、被害人、社会公众对批捕决定的认可度，起到监督检察官办案的同时提升司法公信力的效用。社会危险性量化评估采取司法实证研究与统计学、大数据技术结合的方法，明确社会危险性包含的人身危险性要素、诉讼可控性要素，对犯罪嫌疑人进行大数据画像，确定在社会危险性评估中案内、案外的客观数据要素及相关影响权重，为批捕决定的作出提供客观的决策建议模型。这项工作创造性地将其他学科成果引入对审查逮捕制度的研究中，使对犯罪嫌疑人的社会危险性评估工作更加客观化、科学化、标准化，以看得见的数字方式量化看不见的司法标准，是司法数据运用于司法实践的探索。

随着社会危险性量化评估机制的推进，以期达成三个目标：一是明确社会危险性的判定标准，凝聚检察官的判断共识，避免纯经验化决策。二是弥补社会调查手段的不足。由于我国当前缺乏配套的专业评估机构，仅靠检察官对犯罪嫌疑人难以全面认知，但随着信息化的发展，利用大数据手段对犯罪嫌疑人的社会危险性进行客观评估是解决当前问题的有效路径。三是紧扣数字检察要求，利用现代化的统计建模、计算机技术结合办案数据，实现对社会危险性评估的定性与定量结合，使逮捕措施的适用更加公正、客观、科学，并有效降低逮捕率，扩大适用取保候审、监视居住，加强人权司法保障。

社会危险性量化评估工作的开展有赖于大量的实证调研、科学实验和经验总结，通过归纳和统筹与逮捕必要性相关的各项因素，最终组建成科学化的评估模型。由于当前该项评估主要依靠办案人员的经验性判断，历史案件的记录中缺乏有效的评估信息记录，从而很难分析出过去检察官判断犯罪嫌疑人是否具有社会危险性所考量的依据和经验，整体样本缺乏客观性。我们前期主要采取访谈、阅卷、经验总结的方式，通过对有经验的办案人员进行访谈，分析其思路，将办案人员的“感觉”具象成具体的客观因素，再设计量化判定的要素。实际上，人身危险性、社会危害性和诉讼可控性三个方面，在办案中会随着时间变化、空间变化、社会环境变化而产生动态变化。因此，在对犯罪嫌疑人社会危险性进行评估时要融入时空维度，即案发前的经历、案发的背景以及案发后的表现，由此推演犯罪嫌疑人不予羁押是否会对社会带来危害。同时，考虑到我国地区性差异，在选择有经验的办案人员访谈时也以两大维度考虑选择对象：一方面，考虑地域文化因素，包括南北方差异、东西部差异；另一方面，考虑经济差异和人口流动性差异，分别选择代表性区域开展工作。

目前，通过对全国数十个地区的走访，我们总结出60项共性特征及20项个性特征，并重新归纳为三大类：犯罪性质、罪后表现、犯罪嫌疑人自身情况。社会危险性量化评估系统的研发还存在很大的空间，未来可以在系统中融入心理测试量表，还可以考虑接入社会生活中的数据和信息。当然，在此过程中也应当注意对技术风险的防范，处理好算法监督、个人信息保护等新问题。

（作者：周宇，中国人民大学司法数据量化研究中心副主任）

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