涉“套路貸”詐騙罪量刑影響因素實證研究

趙加貴

（上海公安學(xué)院， 上海 200137）

近年來，涉“套路貸”犯罪問題引起了立法上、司法上的一系列關(guān)注，也成為公眾關(guān)注的焦點。從2017年上海市制定的《關(guān)于本市辦理“套路貸”刑事案件的工作意見》文件,而后2018年杭州市制定的《關(guān)于辦理“套路貸”案件實施意見》文件，到2019年最高人民法院、最高人民檢察院、公安部、司法部（以下簡稱兩高兩部）制定的《關(guān)于辦理“套路貸”刑事案件若干問題的意見》文件，都足見全國各地對于“套路貸”犯罪的零容忍態(tài)度。借“掃黑除惡專項斗爭”東風(fēng)，全國各地又掀起了一波重點打擊涉“套路貸”犯罪高潮。因當(dāng)前法律法規(guī)及相關(guān)文件中并沒有給出準(zhǔn)確的罪名、具體的量刑標(biāo)準(zhǔn)，司法機關(guān)在打擊涉“套路貸”犯罪行為時，多從犯罪懲戒角度并以詐騙罪進行兜底懲罰。司法實踐中，各地用詐騙罪規(guī)制涉“套路貸”犯罪，具體量刑狀況如何？量刑特征怎樣？這就需要對大量的涉“套路貸”犯罪刑事案件進行實證研究，以期得出合理的結(jié)論。

一、樣本的選擇與實證研究方法

（一）樣本的來源及研究對象

筆者從中國裁判文書網(wǎng)中選取了A市近三年關(guān)鍵詞為“套路貸”的全部刑事類文書，共計129份①中國裁判文書網(wǎng)（http://www.court.gov.cn/zgcpwsw/）,高級檢索，檢索全文“套路貸”，日期2017年1月1日-2019年12月31日，刑事案由共計129起，2020年1月5日登錄。，其中有117份涉嫌“套路貸”犯罪。從司法實踐的角度來說，“套路貸”起源于民間借貸，而后逐漸演變?yōu)檫`法犯罪。因《刑法》中并沒有規(guī)定具體的“套路貸罪”，故實務(wù)中會出現(xiàn)涉“套路貸”案件法律適用上的矛盾等問題[1]。“套路貸”犯罪情況比較復(fù)雜，各地法院都是依據(jù)各地區(qū)相關(guān)規(guī)定進行刑事規(guī)制，一般按照侵財類犯罪定性處罰[2]。涉嫌罪名諸多，如詐騙罪、敲詐勒索罪、尋釁滋事罪、非法經(jīng)營罪[3]、故意傷害罪等，甚至是多種罪名的組合[4]，不利于對于此種犯罪規(guī)范性懲處。根據(jù)實證研究要具備足夠樣本量和篩選典型性的要求，本研究摒棄樣本數(shù)較少的尋釁滋事罪、敲詐勒索罪等數(shù)據(jù)，重點對判決刑為有期徒刑的詐騙罪量刑影響因素進行實證研究。

本文主要研究涉“套路貸”犯罪中詐騙罪的量刑特征及規(guī)律，不考慮被告人單獨其他罪名、數(shù)罪并罰中罪名加重等情況。故剔除2份其他罪名文書（一份盜竊罪、一份敲詐勒索罪），再剔除被告人重合案件20起（3年內(nèi)一審上訴二審案件）。其余95份刑事文書中共涉及被告人312人，286人被認定為詐騙罪，占總?cè)藬?shù)的91.7%，26人只涉及非法拘禁等其他犯罪（剔除）。因1人被判無期，剝奪政治權(quán)利終身，數(shù)據(jù)明顯異常（剔除），故本研究樣本為95份刑事文書，研究對象為285人。

（二）實證研究方法

司法實踐過程中總結(jié)出了一般量刑常見因素，但不同罪名需要具體分析與確定，如家屬退賠（被害人諒解），就存在肯定說[5]和否定說[6]。對量刑事實的選取和適用要有理有據(jù)，還要注意基于對某事由與刑罰關(guān)聯(lián)度[7]的判斷，來最終識別量刑事實真?zhèn)?，防止量刑事實被泛化?？v覽《刑法》[8]400多條，基本分為法定量刑事實和酌定量刑事實兩種。法定量刑事實采用條文明確規(guī)定的形式，基本沒有爭議。酌定量刑事實一般規(guī)定在《刑法》第37條、52條、61條、63條，出現(xiàn)了酌定量刑情節(jié)[9]，同時伴有自由裁量權(quán)，學(xué)界和實務(wù)界對此爭議較大。

根據(jù)兩部兩高《關(guān)于辦理“套路貸”刑事案件若干問題的意見》文件中的規(guī)定，并依據(jù)刑法理論，筆者對“套路貸”高發(fā)區(qū)域進行分析[10]。本文設(shè)置了有期刑期（自由刑）、剝奪政治權(quán)利年限（資格刑）和罰金（罰金刑）等3個作為被解釋變量。通過STATA軟件的缺失值、異常數(shù)據(jù)的處理和頻數(shù)分析，對全部數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，發(fā)現(xiàn)實務(wù)中涉“套路貸”詐騙罪的量刑事實有21項之多。本研究最終選取樣本數(shù)較大的犯罪主體性別（男、女）、犯罪主體年齡、辯護人數(shù)量、同案嫌疑人數(shù)量、前科（是、否）、退贓或家屬賠償（是、否）、被害人數(shù)量、法院級別（中級、初級）、涉案金額、注冊公司犯罪（是、否）、虛假訴訟（是、否）、犯罪集團（是、否）12個量刑影響因素作為解釋變量，摒棄了其他數(shù)據(jù)樣本較小的9個變量。將285個詐騙罪的被告人的量刑按照以上變量進行多維度歸納整理，運用STATA軟件進行統(tǒng)計分析。綜合運用T檢驗、LSD法①LSD法：即最小顯著法（Least significance Difference Method），用于方差分析中各組之間差別比較。、方差分析、卡方分析、多元回歸等統(tǒng)計學(xué)分析方法。按照影響因素的順序?qū)ψ杂尚蹋ㄓ衅谕叫绦唐冢?、資格刑（剝奪政治權(quán)利）和罰金刑（罰金）進行全面分析，最后得出涉“套路貸”詐騙罪量刑影響因素的相關(guān)結(jié)論。

由于數(shù)據(jù)存在某些嫌疑人的信息缺失，為盡可能多地保留可用于分析的樣本數(shù)量，本文將從變量缺失和個體缺失兩方面對數(shù)據(jù)進行對比分析，即：

一是保留所有個體，將存在缺失值的變量剔除，將該部分稱為“變量缺失分析”。分析時剔除“性別”“年齡”和“辯護人”三個變量，之后將“有期徒刑刑期”“剝奪政治權(quán)利”和“罰金”分別作為被解釋變量進行分析。

二是保留所有變量，將在變量中存在缺失值的個體剔除，將該部分稱為“個體缺失分析”。將存在變量缺失的個體剔除，用剩余的266個個體對所有變量進行分析，將“有期徒刑刑期”“剝奪政治權(quán)利”和“罰金”分別作為被解釋變量進行分析。

二、涉“套路貸”詐騙罪量刑基本情況

（一）有期徒刑量刑總體過輕，緩刑適用率偏高

通過樣本數(shù)據(jù)分析可知，A市對涉“套路貸”詐騙罪的自由刑的量刑均值為5.53年，眾數(shù)①眾數(shù)（Mode）統(tǒng)計學(xué)名詞，在統(tǒng)計分布上具有明顯集中趨勢點得數(shù)值，代表數(shù)據(jù)的一般水平，是一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值。為3年，中位數(shù)②中位數(shù)（Medians）統(tǒng)計學(xué)名詞，是指將統(tǒng)計總體當(dāng)中的各個變量值按大小順序排列起來，形成一個數(shù)列，處于變量數(shù)列中間位置的變量值就稱為中位數(shù)。當(dāng)變量值的項數(shù)N為奇數(shù)時，處于中間位置的變量值即為中位數(shù)；當(dāng)N為偶數(shù)時，中位數(shù)則為處于中間位置的2個變量值得平均數(shù)。為4.25年，最低量刑為0.58年，最高量刑為20年。出現(xiàn)最多的量刑區(qū)間為0年至3年、3年至6年，共計181人，占總?cè)藬?shù)的63.5%。選擇法定刑7.5年以下進行量刑的人數(shù)為195人，占總案例的68.4%（見表1）。從中我們可以看出，涉“套路貸”之詐騙罪量刑總體偏低，67.4%的被告人量刑都是7年以下，低于法定刑中線7.5年，且中位數(shù)為4.25年，其差值為3.25年。說明法官大多選擇在法定刑中線以下進行量刑。

表1：有期徒刑的刑期頻率分布

通過樣本數(shù)據(jù)分析可知，在A市涉“套路貸”之詐騙罪被告人的285人中，3年以下有期徒刑的共計60人，其中適用緩刑的被告為21人，占總?cè)藬?shù)的35%，相對于我國緩刑使用的平均水平而言（2010年26.32%，2011年29.41%，2012年30.26%）④2010年判刑1007419人，緩刑適用265230人，緩刑適用率26.32%；2011年判刑1051638人，緩刑適用309297人，緩刑適用率29.41%；2012判決1174133人，緩刑適用355302人，緩刑適用率30.26%；參見“全國法院司法統(tǒng)計公報”，載《中華人民共和國最高人民法院公報》2011年第4期、2012年第4期、2013年第4期。，緩刑的適用率高出5個百分比。緩刑考驗期均值為3.08年，眾數(shù)為4年，中位數(shù)為3年，最低緩刑為1.25年，最高緩刑為5年（見表2）。從中我們可以看出，緩刑率35%，高于全國平均水平。

表2：緩刑的刑期頻率分布

（二）剝奪政治權(quán)利總體使用率不高，量刑幅度偏低

通過樣本數(shù)據(jù)分析可知，在A市對涉“套路貸”之詐騙罪285名被告人中，有68人帶有剝奪政治權(quán)利的附加刑，占比23.86%。數(shù)據(jù)中沒有單獨適用剝奪政治權(quán)利人員，反向印證了涉“套路貸”案件較為嚴(yán)重，不適用單獨資格刑。剝奪政治權(quán)利量刑均值為1.89年，眾數(shù)為1年，中位數(shù)為2年，最低剝奪政治權(quán)利為1年，最高剝奪政治權(quán)利為4年（見表3）。從中我們可以看出，68人判決帶有附加刑，占比23.86%，剝奪政治權(quán)利總體使用率不高，與司法實踐中剝奪政治權(quán)利使用率不高相一致。此外，有期徒刑量刑均值為5.53年，剝奪政治權(quán)利量刑均值為1.89年，近似于三倍的差值，表明量刑幅度偏低，與司法實踐中判決剝奪政治權(quán)利刑期較短正相關(guān)。

表3：剝奪政治權(quán)利的刑期頻率分布

（三）罰金刑總體差異較大，個別量刑極高

通過樣本數(shù)據(jù)分析可知，在A市對涉“套路貸”之詐騙罪285名被告人中均附帶罰金的附加刑。罰金刑的均值為16.93萬，眾數(shù)為5萬，中位數(shù)為5.5萬，最低量刑為0.2萬，最高量刑為200萬（見表4）。司法人員對于罰金數(shù)額多集中在4萬以下，105人占比36.8%；4萬至10萬，98人占比34.4%，共計203人占總比71.2%。從中我們可以看出，最高罰金金額是最低罰金金額的4000倍，罰金刑的均值是16.93萬，約是中位數(shù)的3倍，均體現(xiàn)罰金刑的量刑整體差異性較大。單人罰金10萬及以上114人，100萬以上7人，因法律中缺少量化的罰金適用標(biāo)準(zhǔn)，個別司法人員在罰金刑適用上寬嚴(yán)不一，致使罰金刑的量刑不均衡。個人罰金刑過高容易出現(xiàn)執(zhí)行率低、執(zhí)行難等問題，限制了司法實踐中罰金刑的作用與價值。

表4：罰金金額的頻率分布

三、涉“套路貸”詐騙罪量刑實證分析

（一）自由刑影響因素實證分析

1. 自由刑變量缺失分析

樣本數(shù)據(jù)整理后，統(tǒng)計分析回歸系數(shù)①回歸系數(shù)（regression coefficient），在回歸方程中表示自變量x 對因變量y 影響大小的參數(shù)。回歸系數(shù)越大表示x 對y 影響越大，正回歸系數(shù)表示y 隨x 增大而增大，負回歸系數(shù)表示y 隨x增大而減小。、標(biāo)準(zhǔn)誤②標(biāo)準(zhǔn)誤（Standard Error），即樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，是描述均數(shù)抽樣分布的離散程度及衡量均數(shù)抽樣誤差大小的尺度，反映的是樣本均數(shù)之間的變異。、t值③t值（Student's t test），指的是T檢驗，主要用于樣本含量較小（例如n<30），總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)分布資料。和p值④p值(P value)，就是當(dāng)原假設(shè)為真時所得到的樣本觀察結(jié)果或更極端結(jié)果出現(xiàn)的概率。檢驗結(jié)果p＜0.05標(biāo)記為“顯著”，其他標(biāo)記為“不顯著”。的結(jié)果如下（見表5）。由回歸結(jié)果中的p值表明，在0.05的顯著性水平下，“嫌疑人人數(shù)”“前科”“家屬賠償或退款”“受害人個數(shù)”“涉案金額”“注冊公司”和“犯罪集團”這7個解釋變量對“判刑年數(shù)”有顯著影響，其他解釋變量均不顯著。其中，“嫌疑人人數(shù)”的系數(shù)為負，表明若同案件犯罪嫌疑人越多，則每個嫌疑人獲刑的年數(shù)反而會減少；“前科”的系數(shù)為正，表明若嫌疑人有犯罪前科，則其最終獲刑的年數(shù)也會增加；“家屬賠償或退款”的系數(shù)為負，表明若嫌疑人家屬對受害者損失進行賠償，則其獲刑的年數(shù)會減少；“受害人個數(shù)”的系數(shù)為負，表明若同案件受害人越多，則每個嫌疑人獲刑年數(shù)反而會減少；“涉案金額”的系數(shù)為正，表明若犯罪嫌疑人詐騙錢財越多，則其獲刑的年數(shù)也同步越多；“注冊公司”的系數(shù)為負，表明若該犯罪嫌疑人以注冊公司的名義進行詐騙，則每個嫌疑人最終獲刑年數(shù)反而會減少。

表5：自由刑變量缺失分析

2. 自由刑個體缺失分析

樣本數(shù)據(jù)整理后，統(tǒng)計分析系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤、t值和p值的結(jié)果如下（見表6）。由回歸結(jié)果中的p值表明，在0.05的顯著性水平下，“嫌疑人人數(shù)”“前科”“家屬賠償或退款”“受害人個數(shù)”“涉案金額”“注冊公司”和“犯罪集團”這7個解釋變量對“判刑年數(shù)”有顯著影響，其他解釋變量均不顯著。其中，“嫌疑人人數(shù)”的系數(shù)為負，表明若同案件犯罪嫌疑人越多，則每個嫌疑人獲刑的年數(shù)反而會減少；“前科”的系數(shù)為正，表明若嫌疑人有犯罪前科，則其最終獲刑的年數(shù)也會增加；“家屬賠償或退款”的系數(shù)為負，表明若嫌疑人家屬對受害者損失進行賠償，則其獲刑的年數(shù)會減少；“受害人個數(shù)”的系數(shù)為負，表明若同案件受害人越多，則每個嫌疑人獲刑年數(shù)反而會減少；“涉案金額”的系數(shù)為正，表明若犯罪嫌疑人詐騙錢財越多，則其獲刑的年數(shù)也同步越多；“注冊公司”的系數(shù)為負，表明若該犯罪嫌疑人以注冊公司的名義進行詐騙，則每個嫌疑人最終獲刑年數(shù)反而會減少。

（二）資格刑影響因素實證分析

1. 資格刑變量缺失分析

樣本數(shù)據(jù)整理后，統(tǒng)計分析系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤、t值和p值的結(jié)果如下（見表7）。由回歸結(jié)果中的p值表明，在0.05的顯著性水平下，“前科”“家屬賠償或退款”“涉案金額”“注冊公司”和“虛假訴訟” 這5個解釋變量對“政治權(quán)利”有顯著影響，其他解釋變量均不顯著。其中，“前科”的系數(shù)為正，表明若嫌疑人有過犯罪前科，則其最終被剝奪政治權(quán)利的時間會增加；“家屬賠償或退款”的系數(shù)為負，表明若嫌疑人家屬對受害者損失進行賠償，則其被剝奪政治權(quán)利的時間會同步減少；“涉案金額”前系數(shù)為正，但對被解釋變量的影響可忽略不計；“注冊公司”的系數(shù)為負，表明若該犯罪嫌疑人以注冊公司的名義進行詐騙，則最終被剝奪政治權(quán)利時間反而會減少；“虛假訴訟”的系數(shù)為負，表明若該犯罪嫌疑人詐騙過程中采用虛假訴訟的方式，則最終被剝奪政治權(quán)利時間反而會減少。

表7：資格刑變量缺失分析

2. 資格刑個體缺失分析

樣本數(shù)據(jù)整理后，統(tǒng)計分析系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤、t值和p值的結(jié)果如下（見表8）。由回歸結(jié)果中的p值表明，在0.05的顯著性水平下，“前科”“家屬賠償或退款”“涉案金額”“注冊公司”和“虛假訴訟” 這5個解釋變量對“政治權(quán)利”有顯著影響，其他解釋變量均不顯著。其中，“前科”的系數(shù)為正，表明若嫌疑人有過犯罪前科，則其最終被剝奪政治權(quán)利的時間增加；“家屬賠償或退款”的系數(shù)為負，表明若嫌疑人家屬對受害者損失進行賠償，則其被剝奪政治權(quán)利的時間反而會減少；“涉案金額”的系數(shù)為正，但對被解釋變量的影響可忽略不計；“注冊公司”的系數(shù)為負，表明若該犯罪嫌疑人以注冊公司的名義進行詐騙，則最終被剝奪政治權(quán)利時間反而會減少；“虛假訴訟”的系數(shù)為負，表明若該犯罪嫌疑人詐騙過程中采用虛假訴訟的方式，則最終被剝奪政治權(quán)利時間反而會減少。

表8：資格刑個體缺失分析

（三）罰金刑影響因素實證分析

1. 罰金刑變量缺失分析

樣本數(shù)據(jù)整理后，統(tǒng)計分析系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤、t值和p值的結(jié)果如下（見表9）。由回歸結(jié)果中的p值表明，在0.05的顯著性水平下，“嫌疑人人數(shù)”“家屬賠償或退款”“涉案金額”和“犯罪集團”這4個解釋變量對“罰金數(shù)額”有顯著影響，其他解釋變量均不顯著。其中，“嫌疑人人數(shù)”的系數(shù)為負，表明若同案件嫌疑人越多，則嫌疑人被判處罰金數(shù)額反而會減少；“家屬賠償或退款”的系數(shù)為負，表明若嫌疑人家屬對受害者損失進行賠償，則其被判處罰金的數(shù)額反而會減少；“涉案金額”的系數(shù)為正，表明若犯罪嫌疑人詐騙錢財越多，則其被罰金數(shù)額也會同步越多；“犯罪集團”的系數(shù)為正，表明若嫌疑人以集團形式犯罪，則最終罰金數(shù)額會增加。

表9：罰金刑變量缺失分析

2. 罰金刑個體缺失分析

樣本數(shù)據(jù)整理后，統(tǒng)計分析系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤、t值和p值的結(jié)果如下（見表10）。由回歸結(jié)果中的p值表明，在0.05的顯著性水平下，“年齡”“家屬賠償或退款”“涉案金額”和“犯罪集團” 這4個解釋變量對“罰金數(shù)額”有顯著影響，其他解釋變量均不顯著。其中，“年齡”的系數(shù)為正，表明若嫌疑人年齡越大，則被判罰金的數(shù)額也會同步增加；“家屬賠償或退款”的系數(shù)為負，表明若嫌疑人家屬對受害者損失進行賠償，則其被判處罰金的數(shù)額反而會減少；“涉案金額”的系數(shù)為正，表明若犯罪嫌疑人詐騙錢財越多，則罰金數(shù)額也會同步越多；“犯罪集團”的系數(shù)為正，表明若嫌疑人以集團形式犯罪，則最終罰金數(shù)額會增加。

表10：罰金刑個體缺失分析

（四）量刑影響因素綜合分析

坦白、首要分子、累犯、立功、未遂、危害程度等因素也屬于影響量刑因素，因法院文書缺少準(zhǔn)確性描述或數(shù)據(jù)缺失，故沒能納入本次實證研究范圍之內(nèi)，對于研究結(jié)果影響有待進一步考證。通過前面數(shù)據(jù)分析，將“變量缺失分析”和“個體缺失分析”進行整理并進行比較分析，統(tǒng)計自由刑、資格刑、罰金刑的結(jié)果如下（見表11）。這可以得出影響因素重要順序及如下結(jié)論：

1. 無影響因素

性別、辯護人數(shù)量、法院級別等因素對于涉“套路貸”詐騙罪量刑基本沒有影響。

2. 輕微影響因素

嫌疑人年齡對于罰金刑有影響，呈正相關(guān)；嫌疑人人數(shù)對于自由刑有影響，呈負相關(guān)；受害人人數(shù)對于自由刑有影響，呈負相關(guān)；虛假訴訟對于資格刑有影響，呈負相關(guān)。

3. 重要影響因素

前科對于自由刑和資格刑都有影響，呈正相關(guān)；注冊公司犯罪對于自由刑和資格刑都有影響，呈負相關(guān)；犯罪集團對于自由刑和罰金刑都有影響，呈正相關(guān)；家屬賠償或退款對于自由刑、資格刑和罰金刑都有影響，呈負相關(guān)；涉案金額對于自由刑、資格刑和罰金刑都有影響，呈正相關(guān)。

表11：綜合分析

四、涉“套路貸”詐騙罪量刑影響因素實證研究結(jié)論

（一） 涉“套路貸”刑事犯罪主要是詐騙罪

當(dāng)前全國涉“套路貸”刑事案件頻發(fā)，呈逐年遞增趨勢（2017年8份，2018年145份，2019年1129份）。2017年至2019年全國涉“套路貸”共1282份文書，其中964份文書（占比75.2%）中出現(xiàn)關(guān)鍵詞非法占有，非法占有也是構(gòu)成詐騙罪的主要因素，故對于涉“套路貸”刑事犯罪多以詐騙罪進行刑法規(guī)制。

（二） 涉“套路貸”詐騙罪自由刑、資格刑、罰金刑均總體偏輕（A市）

數(shù)據(jù)顯示，文書中記載的涉案金額普遍高于50萬，根據(jù)《最高人民法院、最高人民檢察院關(guān)于辦理詐騙刑事案件具體應(yīng)用法律若干問題的解釋》規(guī)定，詐騙公私財物價值50萬元以上的，認定為刑法第266條之規(guī)定的“數(shù)額特別巨大”。但量刑情況是自由刑的量刑均值為5.53年，中位數(shù)為4.25年，資格刑的均值為1.89年，中位數(shù)為2年，罰金刑的均值為16.93萬，中位數(shù)為5.5萬。盡管量刑會考慮未遂、立功、坦白、退贓、從犯等減輕情節(jié)，但5.53年的均值明顯與《刑法》之規(guī)定不夠一致。整體量刑降級說明涉案金額沒有被法院完全認定，部分犯罪情節(jié)沒有明晰，有悖于罪責(zé)刑相適應(yīng)原則。偵查機關(guān)需要加大偵查力度，法院也需要加大涉案金額認定的審查力度，確保證據(jù)的完整性與準(zhǔn)確性。

（三）涉“套路貸”犯罪有明顯的地域化傾向，地域化影響量刑差異性

A市中心城區(qū)、城郊結(jié)合區(qū)、郊區(qū)自由刑平均量刑分別為7.38年、6.18年、5.05年，呈現(xiàn)由中心城區(qū)向郊區(qū)逐漸遞減趨勢，偏差約1.2年。通過LSD法進行兩兩比較檢驗，區(qū)域化量刑明顯差異較大，中心城區(qū)的量刑明顯高過城郊結(jié)合區(qū)和郊區(qū)（P值＜0.05）。中心城區(qū)、城郊結(jié)合區(qū)、郊區(qū)被告人人數(shù)分別為53人、135人、48人，呈現(xiàn)由城郊結(jié)合區(qū)向中心城區(qū)和郊區(qū)逐漸遞減趨勢。通過LSD法進行兩兩比較檢驗，區(qū)域化明顯差異較大，城郊結(jié)合區(qū)人數(shù)遠遠高過中心城區(qū)和郊區(qū)（P值＜0.05）。A市各地區(qū)經(jīng)濟水平差異不大，法院法官整體學(xué)歷水平較高，依然存在明顯的地域化量刑區(qū)別，理論上全國各地區(qū)差異化將更大。法官地域化、個體化差異在犯罪量刑中一直存在，需要出臺詳細法律法規(guī)或司法解釋才能有所降低。此外，數(shù)據(jù)表現(xiàn)出嫌疑人同籍貫聚集，就近作案特征，嫌疑人戶籍地由發(fā)案地向外擴散且呈遞減趨勢。為此，加大高發(fā)區(qū)域附近防范宣傳力度可以有效震懾犯罪嫌疑人，從而降低發(fā)案率。

（四）犯罪主體年齡呈正態(tài)分布，性別對量刑基本無影響

犯罪主體年齡呈正態(tài)分布，平均年齡為36.3歲，眾數(shù)為32歲，中位數(shù)為35歲，三個指標(biāo)基本接近。年齡與罰金刑之間存在正相關(guān)（系數(shù)為正，P=0.000＜0.05），年齡與自由刑、資格刑之間不相關(guān)，表明嫌疑人年紀(jì)越大，被判罰金越多，與隨著年齡增長工資或財富積累增多有關(guān)。犯罪主體年齡從21歲至62歲跨度較大，但多集中在30至40歲人群。青年人理應(yīng)依法勞動賺取報酬并回饋社會，卻好逸惡勞走上違法犯罪道路危害社會，這種不良社會現(xiàn)象成因需要引起社會關(guān)注。女性犯罪人數(shù)相對較少，占總?cè)藬?shù)的5.6%。女性自由刑量刑的刑均值為6.53年，男性量刑的均值為6.42年，相差0.11年。性別與自由刑、資格刑、罰金刑之間不相關(guān)（P值均＞0.05），表明嫌疑人性別基本不會影響到定罪量刑。學(xué)界理論存在量刑上會考慮對女性的差別保護，但按照《刑法》適用平等原則、罪責(zé)刑相適應(yīng)原則，刑事處罰定罪、量刑等不因性別而存在差異，在涉“套路貸”詐騙罪量刑上體現(xiàn)較好，沒有明顯區(qū)分性別。

（五）前科、注冊公司、犯罪集團、金額、家屬賠償或退款等傳統(tǒng)因素與量刑高度相關(guān)，屬于重要影響因素

數(shù)據(jù)顯示，前科、犯罪集團、金額與量刑高度正相關(guān)（系數(shù)為正，P＜0.05）。這幾個因素也屬于刑罰規(guī)定的加重處罰情節(jié)，影響量刑十分明顯，量刑時必須考慮。注冊公司、家屬賠償或退款與量刑高度負相關(guān)（系數(shù)為負，P＜0.05）。23.2%的案件中存在注冊公司犯罪，表明涉“套路貸”犯罪中公司化犯罪趨勢明顯。對于公司類犯罪行為，存在兩方面懲處難點：一方面犯罪隱藏性更深，另一方面定罪處罰時公司會吸收一部分法律責(zé)任。故公司化犯罪的專業(yè)化程度更高，打擊難度更大，需要引起重點關(guān)注。退贓或積極賠償?shù)葴p少損失是財產(chǎn)性犯罪減刑的重要方式，與數(shù)據(jù)分析結(jié)果高度吻合。以上說明，前科、犯罪集團、金額、注冊公司、家屬賠償或退款等因素是影響量刑的重要因素。

（六）嫌疑人年齡、嫌疑人人數(shù)、被害人個數(shù)、虛假訴訟等特殊因素與量刑相關(guān)

數(shù)據(jù)顯示，嫌疑人年齡與罰金刑正相關(guān)（系數(shù)為正，P＜0.05）。單獨分析年齡因素，數(shù)據(jù)整體增加的基礎(chǔ)上出現(xiàn)先增后減的趨勢，說明隨年齡增加罰金金額先增加后減少（50至55之間出現(xiàn)峰值），與社會實踐中勞動者收益隨年齡先增后降基本保持同步。嫌疑人個數(shù)與自由刑負相關(guān)（系數(shù)為負，P＜0.05）。這說明一起案件中，隨犯罪嫌疑人數(shù)量增加自由刑量刑降低，與刑法理論、司法實務(wù)中一起案件中犯罪嫌疑人人數(shù)越多社會危害性越大理論相違背，需要引起關(guān)注。被害人個數(shù)與自由刑負相關(guān)（系數(shù)為負，P＜0.05）。說明在單一嫌疑人的情況下，被害人數(shù)量增加反而減少自由刑量刑，與刑法理論、司法實務(wù)中一起案件中被害人人數(shù)越多社會影響性越大理論相違背，需要引起關(guān)注。虛假訴訟與資格刑負相關(guān)（系數(shù)為負，P＜0.05）。說明虛假訴訟行為會直接影響剝奪政治權(quán)利時長，沒有影響自由刑刑期可能原因是該行為單獨構(gòu)成虛假訴訟罪，需要單獨分析。以上說明，嫌疑人年齡、嫌疑人人數(shù)、被害人個數(shù)、虛假訴訟等特殊因素是影響量刑的輕微因素。

（七）性別、辯護人、法院級別、年份（專項行動）等特殊因素與量刑不相關(guān)

數(shù)據(jù)顯示，性別、辯護人數(shù)量對量刑基本沒有影響。因團伙作案等原因，所有犯罪嫌疑人都委托了律師，故無法考量有無辯護人對量刑影響。法院級別對量刑基本沒有影響，中級法院一般為二審案件，數(shù)據(jù)中二審案件被告人僅有一人被變更了量刑，也可以印證這點。年份對量刑也基本沒有影響，統(tǒng)計年份中，剛好與2018年公安部掃黑除惡專項斗爭活動有交叉，活動中重點打擊涉“套路貸”犯罪，通過按照季度劃分數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)專項行動僅對犯罪嫌疑人數(shù)量有影響，對量刑沒有影響。以上說明，性別、辯護人、法院級別、年份等特殊因素對量刑無影響。