惩罚的不确定性与严格性对犯罪的惩戒效应研究

惩罚的不确定性与严格性对犯罪的惩戒效应研究

一基于行为法经济学的威慑研究re国外的源地目在犯罪经济学的研究中，对威胁理论及其影响的研究是一个非常丰富、最研究的领域。可以说整个犯罪经济学最先就是从威慑理论及其实证研究中开始的。在具有悠久历史的功利主义犯罪分析中,犯罪被认为是基于成本收益衡量所做出的理性选择,而惩罚的确定性和严厉性构成了犯罪的预期成本,惩罚确定性或者严厉性之提高都会增大犯罪的预期成本进而减少(威慑)犯罪(贝卡里亚,2005;边沁,2000)。所以如果威慑效应显著存在,则说明惩罚(确定性和严厉性)确实能够减少犯罪,犯罪确实遵循着功利主义的行为模式。在贝卡里亚和边沁两位先驱之后,犯罪学把注意力更多的投入到了生理、心理和社会层面上,惩罚和威慑理论被逐渐遗忘。直到贝克尔(Becker)的出色研究这种情况才得到改观。贝克尔认为犯罪是人们经过成本收益衡量之后的理性选择行为,从事犯罪者被惩罚的概率和惩罚的严厉程度之乘积构成了他的预期成本,进而影响其是否从事犯罪的决策。贝克尔详细地分析了各种不同情况下的最优惩罚概率和最优惩罚严厉程度。其分析指出,在其他条件不变的情况下,惩罚概率越大,则犯罪越少,惩罚严厉程度越重,犯罪越少(Becker,1968)。此后学者们对威慑理论也进行了许多拓展,基本都是建立在(Becker,1968)的框架基础之上的。有学者分别讨论了不同风险条件下(PolinskyandShavell,1979)和不同财富情形下(PolinskyandShavell,1991)的最优威慑问题,后面的最新研究则引入了行为法经济学来研究威慑理论(Sunsteinetal.,1999),成为威慑理论发展的又一个重要方向。但是相对于理论方面研究的相对进展不足,实证研究方面则大放异彩。对威慑效应的实证研究不仅在研究范围上有了实质性的扩展,而且在研究深度方面也有实质性的推进(陈屹立、陈刚,2009)。学者们在(Becker,1968)发表之后便开始广泛研究罪犯被逮捕或定罪的概率和被惩罚的严厉程度对犯罪的威慑效应,对这个问题的研究在20世纪70和80年代非常之多,1但对它的关注仍然一直持续至今。由于微观数据比较难以收集或者收集成本较大,所以大多数的研究都是基于宏观数据的研究。他们广泛验证了被逮捕的概率、被起诉的概率、被定罪的概率、被监禁的概率以及惩罚的严厉程度对犯罪的威慑作用。大量实证研究的结论几乎一致认为,惩罚概率和惩罚严厉度的提高具有非常显著的威慑效应存在(Ehrlich,1973;Witte,1980;Cormanetal.,1987;LottandMustard,1997;Fajnzylber,etal.,1998;KesslerandLevitt,1999;CormanandMocan,2000;Dezhbakhsh,etal.,2003)。在对财产犯罪的研究中也发现,逮捕和定罪概率的上升以及惩罚严厉程度的提高都导致主要财产犯罪的减少(Sjoquist,1973),在对德国犯罪的研究中也发现,财产犯罪中的威慑假说能够得到支持(EntorfandSpengler,2000),对美国财产犯罪的考察也发现,警力开支的增加和破案率的上升是财产犯罪下降的重要原因之一(Imrohorogluetal.,2004、2006)。在人们的印象中,青少年犯罪可能比成年人犯罪更不理性,但是对青少年犯罪的实证研究也发现,威慑效应在青少年犯罪中显著存在,青少年对刑事制裁做出了理性的反应(Levitt,1998;LevittandLoncher,2000;MocanandRees,2005)。另外,惩罚的严厉性和确定性二者虽然都能够威慑犯罪,但二者对犯罪的威慑效果是不一样的,一些研究就表明,惩罚的确定性常比严厉性更具威慑力(Ehrlich,1973;Witte,1980;Trumbull,1989;CornwellandTrumbull,1994)。尽管众口一词认为威慑效应显著存在,但还是有少量研究认为,威慑效应可能被夸大,尤其是惩罚严厉程度的威慑效果可能不明显,有研究就发现,惩罚严厉程度的威慑效果是比较微弱的(Myers,1983),另外一项研究也发现惩罚严厉程度的威慑效应不显著(CornwellandTrumbull,1994),在对德国犯罪率的考察中还发现威慑效应在人身犯罪中不显著(EntorfandSpengler,2000)。威慑理论及其实证研究也经历了一个研究范围的变迁。在最早的时候,文献关注的是惩罚的确定性和惩罚严厉性对犯罪的威慑效应,而到后期,关注范围逐步扩大到诸如警力、刑事政策、各种刑事惩罚(如死刑、罚金刑和监禁)等对犯罪的威慑作用(陈屹立,2007)。无论范围如何扩展,总之它们所关注的核心问题都是对犯罪的威慑效应。在中国,关于理性犯罪理论的实证检验工作还没有展开。但是,这个问题无论对于犯罪经济学的理论研究,还是对于中国的刑事政策制定以及犯罪学的研究都有着重要的意义。它直接会关涉犯罪经济学的终极问题——犯罪治理资源的配置。2尽管国外的相关实证研究基本已经得出了一些结论,但对中国的情况我们却还缺乏认知。利用中国可得的一些数据,包括一些有中国特色的数据诸如重刑率对犯罪的威慑效应的检验,能够让我们更清楚的认识到中国的刑事司法执行以及刑事政策的一些基本效果。由于受到数据的极大限制,我们不打算对文献中涉及的各种关于威慑效应实证研究的内容都加以研究,而仅仅选取了其中关注最为广泛的一点,就是惩罚的确定性和严厉性对犯罪的威慑效应。我们关注的问题是,在中国,刑事惩罚对犯罪的威慑效应是否明显?威慑理论是否会得到中国数据的支持?在中国,惩罚的确定性和严厉性到底哪一个对犯罪更富威慑力?刑事惩罚对不同种类的犯罪是否有不同的威慑效应?如果有,差异是否很大?很显然,这些问题的回答对于我们治理犯罪以及相关刑事政策的制定都有着重要的意义。实际上,还没有文献利用中国的数据对经典威慑理论进行过检验,我们希望构建一些指标来衡量惩罚的确定性和严厉性并做出计量检验,在这一理论在中国的实证研究方面做出一些初步的探索。二实证指标的构建由于无法找到关于这个主题的微观数据,所以只有利用中国官方提供的各种统计资料构建衡量惩罚概率和惩罚严厉程度的指标来进行实证分析。在构建指标时,借鉴了文献普遍的做法也照顾到资料的可得性,在惩罚概率方面,我们构建了破案率、被逮捕概率、被起诉概率三个指标,自然破案率是衡量惩罚概率最好的指标,而逮捕率和起诉率则用来进行稳健性检验。惩罚严厉程度方面我们构建了重刑率指标。这些指标中有些也是国外相关实证文献中常常用到的。(一)破案率与犯罪率的分析《中国法律年鉴》公布了各年度公安机关的破案率,毫无疑问,破案率的高低是最直接的影响到罪犯是否被惩罚的因素,破案率越高则被惩罚的机率越大。实际上,只要被破案,被惩罚的概率就快速提高了非常多。在中国,绝大部分案件的刑事侦察工作是由公安机关进行的,破案率在一定程度上也反映了警察对犯罪的威慑作用。本文破案率数据直接来自各年度《中国法律年鉴》,其中1983年数据缺乏,用前后两年平均补齐,由于没有公布1981年之前的破案率,所以数据时间段为1981-2007年。右图是破案率(pp)和犯罪率(crime)走势的对照图,左边纵轴是犯罪率的刻度,右边纵轴是破案率的刻度,从中可以看出,当破案率比较高的时候,犯罪率比较低,而破案率比较低的时候,犯罪率就走高,二者正好呈现出非常明显的相反走势,仅从图中二者的走势就大致可以猜测,破案率的高低确实可能对犯罪率有很大的影响。破案率在上世纪80年代末至90年代中期是上升的,在1996年达到一个极值,此后则是持续走低,尤其在2000年之后降低到50%以下,2003年破案率为41.9%,是1981年来的最低破案率,不过最近几年又有所回升。(二)对部分年度特征的质疑中国的官方统计资料公布了每年检察机关批准公安机关逮捕的人数以及检察机关自行逮捕人数,这些数据被用来作为我们构建逮捕率的指标。最好的逮捕率指标自然是应该用以上被逮捕的人数除以总立案的人数,但很可惜后者我们无法找到,而只能找到公安机关和检察机关立案的件数,二者单位不统一。但基于以下原因,这里还是用逮捕人数除以立案件数作为逮捕率指标:首先,二者虽然单位不统一,但我们重在构建一个反映逮捕率高低的指标,不在于寻求一个准确的刻画逮捕率的精确数值,前面二者相除仍然可以比较可信的刻画逮捕率的高低走势,因此可以采纳;其次,在立案件数和人数之间或许不存在一个绝对不变的比例,但二者之间的比例关系仍然应该是大致稳定的,所以我们构建的上述指标虽然在绝对意义上和精确数值有一定的比例差异,但在走势上却应该相差不大,而且在绝对意义上也是呈系统性的差异,不会对某些年份存在歧视;最后一点则是,在没有其他更好的替代指标情况下,选取这个指标作为一个初步研究应该也是可以接受的。所有逮捕人数的原始数据来自《中国检察年鉴》、《中国法律年鉴》和最高人民检察院年度工作报告,3但其中1983年数据仅为检察机关批准逮捕的人数,数据来自胡联合(2006)。由于1983年之前的数据无法得到,故时间段为1983-2007年。右图是1983-2007年中国犯罪率(CRIME)和逮捕率(PA)的走势对照图,左边纵轴是犯罪率的刻度,右边纵轴是对逮捕率的刻度。逮捕率在1983年比较特殊,甚至超过了100%,这表明当年的逮捕人数超过了立案件数,这应该是和当年的严打有关。其余年份中,2003年为最低,逮捕率仅为17.25%,这也和破案率的最低年正好也比较对应。在上世纪九十年代初至九十年代中期逮捕率呈上升趋势,和破案率一样也在1996年达到一个极值,此后一些年则一直是呈现下降趋势,2000年之后逮捕率下降到20%以下,最近一些年相对比较平稳,波动很小,所有的这些阶段性特征和破案率是非常一致的。从图中可以看出,总体而言,逮捕率和犯罪率走势是相反的,逮捕率上升,犯罪率趋于下降,逮捕率下降则犯罪率在总体上上升,只不过近些年来逮捕率的起伏不如破案率那么大。(三)案件总数及判决人数根据中国的刑事诉讼法律程序,大部分案件是经过检察院提起公诉而到法院的,只有少部分案件属于自诉案件。检察院提起公诉案件的数量从1984年以来都可以从中国官方公布的文件中获得,但此前的则无法得到。但是法院每年一审审理的刑事案件数却可以从中国统计年鉴上获得,而且时间段可以追溯至1978年。所以这里我们采用后者来构建起诉率,用每年法院一审审理的刑事案件数除以每年公安机关和检察院立案数之和作为起诉率。当然,这里还存在一个问题就是,其实法院审理的案件数目中包含了自诉案件,但这些案件数并不会包含在公安机关和检察机关的立案数中,不过由于这部分案件很少,从总体上对起诉率的影响非常小,而且由于是每年都存在自诉案件,虽然这样会存在系统性的高估起诉率,但不会对某些年份有歧视且不会影响真实起诉率的走势。各年度人民法院一审刑事案件的原始数据来自《中国统计年鉴》,数据时间段为1978-2007年。下图是1978-2007年中国犯罪率(CRIME)和起诉率(PS)的对照图,左边纵轴是对犯罪率的刻度,右边纵轴是对起诉率的刻度。起诉率在1983年是改革开放以来的最高点,达到81.98%,这可能和当年的严打有关,此后起诉率一直呈下降趋势,到上世纪九十年代初开始上升,和破案率、逮捕率一样也在1996年达到一个极值,此后又一直下降,在2000年以后下降到20%以下,最低值是2004年的13.62%,最近一些年起诉率总体上波动很小。这种阶段性特征和破案率、逮捕率的阶段变化是非常一致的。在起诉率高的阶段,总的说犯罪率较低,起诉率下降时则犯罪率趋于上升,二者呈相反的变动趋势。(四)刑罚惩处力度的指标在中国的刑事惩罚形式中,主要是以监禁(即自由刑)为主,辅之以生命刑和罚金刑等刑事惩罚。死刑率本来也可以作为刻画刑事惩罚严厉程度的一个指标,但无法找到相关数据,所以我们主要依赖于监禁方面的数据来构建重刑率指标。在中国官方公布的统计资料中,包括了各年法院判决的罪犯中被判处五年以上有期徒刑、无期徒刑以及死刑的罪犯比例,某些官方文件中也称之为重刑率。这显然可以作为衡量刑事惩罚严厉程度的一个很好的指标。不过关于重刑率的数据只是从1987年开始才正式公布,此前年代的数据则无法得到。相关原始数据来自《人民法院年鉴》和《中国法律年鉴》中,1987年的数据是根据提供的1988年对上年的增长率而自行计算出来的,数据时间段为1987-2007年。右图是1987-2007年中国犯罪率(CRIME)和重刑率(RS)的对照图,左边纵轴是对犯罪率的刻度,右边纵轴是对重刑率的刻度。重刑率在总体上呈现出非常明显的倒V字形状,在上世纪八十年代末是上升趋势,此后有两年的下降,之后就一直上升直到1996年并达至最高点,重刑率达到43.05%,此后则一直呈稳步下降趋势,到2007年重刑率降到16.22%。重刑率的阶段性特征和破案率、逮捕率的阶段变化也是比较一致的。总的来说,在重刑率高的阶段犯罪率较低,重刑率下降时则犯罪率开始上升,二者呈相反的变动趋势。(五)相关犯罪总量数据根据数据的可得性,本文的犯罪率指标采用了三个,即总犯罪率、财产犯罪率和暴力犯罪率。犯罪率一般用每十万人口的犯罪数量表示,总犯罪率即用犯罪总量除以人口数量,我们计算犯罪率时利用的人口数据是当年年底人口数。根据我国的刑事司法体制,刑事犯罪立案总数应为公安机关刑事案件立案数和人民检察院自侦案件立案数之和,本文亦以此数据为犯罪总量数据。相关刑事犯罪立案数据和人口数据来自《中国法律年鉴》和《中国统计年鉴》。本文研究的暴力犯罪包含杀人和伤害犯罪,采用公安机关立案数据作为总量数据,然后除以人口数量,得到每十万人的犯罪量即暴力犯罪率。公安机关立案数据来自《中国法律年鉴》各期,但其中缺1983年的分类数据,该年杀人犯罪数据来自《发展犯罪学》(周长康等,2006),该年伤害数据用前后两年平均得到。根据数据的可得性,本文用盗窃、抢劫和诈骗三种犯罪的总和作为财产犯罪总量,三种犯罪的总量数据来自《中国统计年鉴》和《发展犯罪学》(周长康等,2006)。三新标准的基本内容由于在构建刻画惩罚概率和惩罚严厉程度指标时受到各方面数据的严格限制,导致上述四个指标的时间段都不是统一的,所以下面的实证分析分开进行。在模型设定方面,都是将被解释变量的一阶滞后作为解释变量加入模型中,既反映犯罪率的惯性,也包纳前期各种可能影响犯罪率的因素,然后加入刻画惩罚确定性或严厉性的指标。基本的模型设定如下所示:lncrimet=a0+β1lncrimet-1+β2lnxt+εt(1)其中,lncrimet表示犯罪率,lncrimet-1是犯罪率的一阶滞后项,lnxt为惩罚概率或惩罚严厉程度,εt是误差项。我们不仅研究了总犯罪率对惩罚概率和惩罚严厉程度的反应,也研究了财产犯罪和暴力犯罪,但在模型设定上是完全一样的。t表示时间,但各个方程中的时间段都是不一样的(我们会注意标明)。由于各个指标的时间段都不统一,而且破案率和重刑率相关系数也较高(超过0.8),存在多重共线问题,且重刑率指标从1987年才开始,放入过多变量更显样本不足,因此我们没有将各个指标放在同一个回归方程中。各个变量均取了对数,所以系数表示弹性。以下所有实证分析均使用eviews6.0实现。在所有指标中,破案率当是反映惩罚概率最为核心也最为准确的一个指标。毫无疑问,案件一旦被侦破,那么罪犯逃脱惩罚的概率就相当小了,这是决定惩罚概率的关键一环。根据中国的刑事诉讼法,侦破之后的逮捕、起诉都是按照相关的程序进行,所以破案率会影响到逮捕率和起诉率的大小。我们无法收集,也正因为如此,我们将逮捕率和起诉率作为惩罚概率威慑效应的稳健性检验来对待。当然,受到数据限制,我们无法搜集到诸如死刑率等可以很好的度量惩罚严厉性的指标,惩罚严厉性的稳健性还有待找到更多的指标进一步检验。(一)多模型自相关分析在前述基准模型的基础上,先考察破案率对犯罪的威慑作用。因变量包括三个:总犯罪率、财产犯罪和暴力犯罪,解释变量除了因变量各自滞后一期外就是破案率。首先用最小二乘法(OLS)对三个方程进行估计,之后用拉格朗日乘数检验(L-M检验)发现,三个模型都存在自相关问题,通过自相关系数和偏自相关系数的观察确定存在一阶自相关,于是使用迭代的广义差分法进行估计,最终的结果如表1所示。破案率的t值在三个方程中都在5%或者1%显著性水平上显著,符号为负,表明破案率对犯罪有着显著的威慑作用,而且无论是对总犯罪还是对财产或者暴力犯罪而言都是如此。提高破案率必然导致罪犯的预期成本大大增加,从而极大地减少各种类型的犯罪。对三个方程的比较可以看出,破案率在总犯罪和财产犯罪模型中的弹性系数大大高于暴力犯罪,表明破案率对总犯罪和财产犯罪的威慑作用大于对暴力犯罪的威慑作用。通过破案率威慑作用的检验表明威慑效应是明显存在的。(二)关于理论的估计结果模型的基本设定和研究破案率是完全一样的,因变量也分别为总犯罪率、财产犯罪和暴力犯罪。三个方程用OLS进行估计,用拉格朗日乘数检验发现暴力犯罪模型存在自相关问题,和前面一样,用广义差分法进行估计,最终结果如表2所示。所有三个模型的R2也都很高,表明整个拟合效果是比较好的。逮捕率在三个模型中都在5%或者1%的显著性水平上显著,表明逮捕率无论对总犯罪还是暴力犯罪或财产犯罪都有显著的威慑作用。值得注意的是,逮捕率的弹性系数要小于破案率的弹性系数,表明破案率对犯罪的威慑作用要大于逮捕率对犯罪的威慑作用。通过弹性系数的比较可以发现,和破案率比较一致的是,逮捕率对总犯罪和财产犯罪的威慑作用也大于其对暴力犯罪的威慑作用。(三)起诉率的估计结果与前面的实证方法完全相同,三个方程的结果如表3所示。用拉格朗日乘数检验发现暴力犯罪模型存在自相关问题,于是用广义差分法进行估计,最终结果如下表所示。起诉率在模型中都在1%显著性水平上显著,表明起诉率对各种犯罪均存在明显的威慑作用。但是和前面破案率以及逮捕率比较可以发现,起诉率的弹性系数要更低,表明其威慑作用从总体上来说要小于破案率和逮捕率。和前面一样,起诉率对暴力犯罪的威慑作用也要小于总犯罪和财产犯罪。(四)惩罚的严厉程度和前面研究策略完全相同,加入重刑率后的三个方程结果如表4所示,三个模型的R2也都很高,拉格朗日乘数检验发现都不存在自相关问题,模型效果令人满意。重刑率在三个模型中都非常显著,这表明惩罚的严厉程度和惩罚概率一样具有非常明显的威慑作用。在总犯罪率和财产犯罪模型中,重刑率的弹性系数相对较高,而在暴力犯罪中,重刑率的弹性系数则比较低,说明重刑率对暴力犯罪的威慑作用仍然是最小的。四对犯罪的抑制：结论、启示和未来的研究(一)关于暴力犯罪与财产犯罪的研究通过上面的模型我们证实,无论是惩罚的确定性还是惩罚的严厉性对犯罪都有着显著的威慑作用。这表明犯罪经济学假设人是理性的、犯罪也可以通过传统的理性选择理论来加以分析的看法在统计学意义上是有经验支持的。利用中国的数据构建的一系列衡量惩罚确定性和严厉性的指标都被发现对犯罪有显著的威慑效应。通过对比以上模型还可以发现几个值得关注的现象:1.在所有这些模型中,反映惩罚确定性和严厉性的每种指标各自对总犯罪和财产犯罪的威慑作用都大于对暴力犯罪的威慑作用。对于其原因,我们认为或许跟暴力犯罪相对于其他犯罪而言有更多的非理性成分有关,这与人们的直观感受比较一致。暴力犯罪(本文样本包含的是杀人和伤害犯罪)尤其不如财产犯罪那般可能是经过理性的算计而实施的,也正由于某些暴力犯罪没有经过理性算计、不是经过深思熟虑的成本收益衡量,导致其对惩罚确定性和严厉性这些直接影响犯罪预期成本的因素未加仔细考虑甚至视而不见,因此暴力犯罪对惩罚概率和惩罚严厉程度的反应相对就不如财产犯罪和总犯罪那么敏感,进而使得对暴力犯罪的威慑作用相对更弱。这也表明,犯罪的经济模型相对而言更适合于财产犯罪。我们的这个结果其实和国外数据的有些研究文献的发现比较一致。有学者就对相关的研究总结到,关于犯罪尤其是暴力犯罪是否是理性的早有激烈争论,而现有的关于暴力犯罪的经验研究也发现经济理论有时候似乎不是很适合于探究暴力犯罪,而且暴力犯罪不如财产犯罪那样会对制裁产生明显反应(Saridakis,2004)。不过利用中国的数据分析表明,功利主义的方法分析暴力犯罪从宏观上来看仍然是能够得到统计资料支持的,但也应该有一定的保留。我们可以明确的是比较而言这种方法分析财产犯罪显得更为合适一些。因此从这个角度看,文献对于暴力犯罪和财产犯罪的区分研究还是有一定的必要性的。当然,无论暴力犯罪还是财产犯罪都可以用理性犯罪理论加以解释,只不过我们研究暴力犯罪的过程中还应该更加关注其他诸如文化、心理等因素,它们对于暴力犯罪也可能产生了重要影响。这也显示,暴力犯罪是一个非常复杂的现象,尽管经济分析是成功的,但不是包罗万象的。所以犯罪经济学如果更多地和其他犯罪学理论相结合(诸如行为经济学和心理学、生物医学以及犯罪社会学等的引入),应该能够更好地解释暴力犯罪。治理暴力犯罪,固然可以通过提高犯罪成本这条重要路径,但也要关注其他方法。而相比较而言,财产犯罪则可主要从经济因素入手来制定相关的应对措施,一旦增加财产犯罪的预期成本,那么可以期待财产犯罪会相应地减少,而且这种效果会比暴力犯罪更加明显。做出这种区分能够使我们对犯罪的治理更有针对性。2.第二个值得关注的结论是,对暴力犯罪而言,惩罚的严厉程度即重刑率的威慑作用最小,而破案率最大,这表明对暴力犯罪而言惩罚的确定性是最重要的威慑因素,尤其是破案率。对刑事司法的启示是,仅仅加大惩罚力度来威慑暴力犯罪不如提高惩罚的确定性那么有效。正是由于暴力犯罪有时候存在一定的非理性,因此暴力犯罪相比财产犯罪而言可能更加不害怕严厉的刑事制裁(有的时候是没有非常理性的思索未来的刑事制裁)。但财产犯罪则常常会理性的算计各种成本收益,只有能够带来净期望收益的犯罪行为才会实施。而这点更显示了财产犯罪和暴力犯罪在影响因素方面可能存在的差异。治理暴力犯罪方面,最好是通过提高惩罚的概率而不是严厉性。尽管提高惩罚严厉程度是可行的,但也许到了一定的程度则边际收效甚微,此时或许配置更多的注意力来关注诸如文化、心理等方面的因素是更加值得的事情,毕竟,提高惩罚严厉程度也是一个高成本的事情。所以,治理暴力犯罪,过于严厉的刑罚或许既是不经济的,也可能是不人道的。3.第三个现象是,在研究惩罚的威慑效应中,一些文献发现惩罚的确定性比严厉性更具威慑力(Ehrlich,1973;Witte,1980;Trumbull,1989;CornwellandTrumbull,1994),而这种观点也是贝卡里亚持有的(贝卡里亚,2005)。我们利用中国数据的研究发现,从总体而言,破案率的威慑