海量数据抽样证明与刑事推定的关系辨析

随着互联网时代的到来，信息技术的不断更迭，兴起并呈现出快速增长的发展态势。而在司法实践中，公安司法机关对该犯罪类型的侦查取证、定罪量刑离不开如何收集、审查与运用电子数据这一关键问题。2022年8月26日最高人民法院、最高人民检察院、公安部联合发布了《关于办理信息网络犯罪案件适用刑事诉讼程序若干问题的意见》（以下简称《意见》），进一步推进了我国网络犯罪刑事诉讼程序的规范化进程。为了应对司法实践中频频出现的海量数据证明难题，《意见》第20条规定，办理信息网络犯罪案件，对于数量特别众多且具有同类性质、特征或者功能的物证、书证、证言、被害人陈述、视听资料、电子数据等证据材料，确因客观条件限制无法逐一收集的，应当按照一定比例或者数量选取证据，并对选取情况作出说明和论证。这是继《人民检察院办理网络犯罪案件规定》之后，刑事司法文件再次明确将抽样证明作为海量数据的证明方式。与2021年印发的《人民检察院办理网络犯罪案件规定》相关条文对比，《意见》在网络犯罪案件办理中明确提出抽样的基础上，进一步丰富了抽样证明规则的具体内容。抽样证明不仅仅是一种技术性的取证手段，更重要的是促进了证明方法的全面革新。一方面通过明确抽样选取证据行为的正当性，建立起海量数据中抽样数据与待证事实之间的联系；另一方面亦强调了人民检察院、人民法院应重点审查抽样取证程序是否具备科学性以及结合其他证据材料，相关事实是否能达到“排除合理怀疑”的程度，即设置双重审查标准以此判断抽样数据是否具备传统证据“三性”，进而推断其达到了对待证事实的证明标准。至此，抽样证明在立法与实践中的确立再次引发了学界对于传统证明方式之推定规则的重新探讨，即在海量数据的背景之下，如何理解抽样证明与刑事推定之间的共性与分歧。尤其是如何理解《意见》第20条规定的“抽样证明”和《意见》第21条规定的账户资金推定规则之间的关系。

首先，从诉讼证明的角度来看，一般情况下，一项待证事实的成立需要经过“论据—论证—结论”的过程，论据通常表现为“基础事实”和“用以证明基础事实的证据”，论证则是以“证实基础事实”和“证伪其他对立事实”为目的来得出证明结论。过往学界对刑事推定的认识主要表现为将逻辑、日常经验法则视为论证的例外，基础事实与推定事实之间的关系不由证据建构，而是交由经验常识来搭建。由逻辑与经验常识组成的刑事推定具有两大特征：第一，经验常识往往具有主观解读的空间，不同司法主体对于经验常识的理解和运用具有差异性，这既是刑事推定的特点，也是司法实践运用推定规则的难点。第二，经验常识或逻辑法则往往不易被推翻，刑事推定与法律拟制之间虽有形式上的差别，但在司法实践中呈现的最终效果相差不大。法律拟制不接受反驳的原因在于，法律拟制是从严厉打击某类犯罪的刑事政策考虑，直接将已知事实等同于待证事实。刑事推定不易反驳的原因在于，一旦依靠逻辑与经验法则构建了基础事实与推定事实之间的关系，该关系就很难再被动摇。因此，刑事推定的运用难点在于如何明确刑事推定与推论之间的界限，从而严格限制刑事推定的范围，避免出现公安司法机关以推定的强制效力来泛化使用推论的问题。也正是由于刑事推定在减轻检察官证明负担的同时，可能导致国家权力的扩张，所以其往往是刑事证明的替代方法，只有在穷尽一般证明方式仍无效的情况下方可使用。

其次，抽样证明与刑事推定的区别在于，第一，抽样证明是海量数据的常规证明方法，而非是底线证明手段。虽然在涉及抽样证明的规范条件中均以“确因客观条件限制无法逐一收集”为抽样证明的适用前提，但“无法逐一收集”是“海量数据”的必然表现。换言之，若公安司法机关可以逐一收集，那么该类证据也难称“海量”。所以，抽样证明必然是海量证据的首选证明方法，公安司法机关也无须如推定一般穷尽所有证明方法后方可适用。《意见》中规定，取证不科学的，应当由原取证机关作出补充说明或者重新取证。此处的重新取证应仍是“抽样取证”而非“全部取证”。第二，抽样证明中的“局部事实”和“整体事实”虽然与刑事推定中的“基础事实”和“推定事实”具有同质性，但两者之间的区别在于，抽样证明是以数学法则而非逻辑或经验常识来完成论证过程。相较于逻辑和经验法则而言，数学法则的可反驳性明显更高，抽样取证得来的数据与整体数据之间的联系并不一定是常态联系，而是依靠数学规则建构起的数理联系。办案机关未严格遵循随机抽样规则或抽样数量较小或者根据办案需要有针对性的选取抽样规则都可能导致抽样结论的偏差。因此，虽然抽样证明与刑事推定都是从已知事实到未知事实，但抽样证明的论证跳跃较小，仍在诉讼证明的范畴，而刑事推定的论证跳跃较大，已经属于诉讼证明的替代方式。对于海量数据而言，抽样证明的效力是裁量性，通过抽样取证得来的证据更类似于科学证据，法官对抽样方法科学性的审查、检验则应更加实质化且建立在程序正当的基础之上。

再次，抽样证明的运用结构分为三个阶段：第一，通过事先制定的抽样规则在海量数据中选择并形成抽样数据群，该层面主要是由数学规则来实现传统论证的功能，若抽样规则不存在明显错误则属于科学证据的证明问题。检验该阶段的标准应为科学性标准，即抽样规则的选择、运用是否科学。此为证据选取阶段。第二，是以抽样数据为论据，通过传统论证得出结论。由于前一阶段已经将海量数据缩限为抽样数据，故该阶段无异于传统证明方式。此为证据审查阶段。第三则是从整体上审视抽样证明是否达到了证明标准，抽样证明实际上由科学证据的证明和传统论证证明组合而成，若两阶段证明均成立则抽样证明就实现了由抽样数据到整体数据的推定关系。经审查，若对相关事实不能排除合理怀疑的，应当作出有利于、被告人的认定。此为证据采信阶段。

综上所述，推定应是抽样证明的外部认定，即证据采信与否。科学证据的证明和传统诉讼证明则构成了抽样证明的内部结构，即证据选取是否科学、推论是否合理。对于外部认定而言，辩方若想反驳抽样证明的推定结构则需要引入综合认定模式，即综合考量基于间接证据形成的证明体系与已经形成的主要事实证明进行比较，从而完成证实或证伪的目的。因此，综合认定质疑的不是抽样方法是否科学或者根据抽样数据的论证过程是否合理，而是抽样证明得出的结论无法推及至整体数据之上。综合认定是通过论证抽样数据之外的其余数据无法得出抽样证明结论来反驳抽样证明。这与对传统推定中逻辑、经验法则的反驳具有一致性。对于内部认定而言，辩方则可以通过质疑抽样规则的科学性以及质疑抽样数据证明是否达到证明标准来实现质证。上述理解方式有助于我们进一步区分《意见》第20条的抽样证明和《意见》第21条的资金推定规则，前者是具有内外完整结构的抽样证明，是海量数据的常规证明模式。后者则是传统的刑事推定规则，公安司法机关应重点审查案外人提出异议的事实，在整体上持谨慎适用态度。

（作者单位：北京大学法学院）