2022-07-04 12:07:45
内容提要 锚定效应是司法认知偏差的一种重要表现形式，受此影响法官会在量化决策时给予初始信息过多的重视，将某些随机的锚位值作为估测的起始值，导致裁判结果很不稳定，严重损害司法形象。利用广东省2015年四种代表性损害赔偿案件的统计数据，对司法情境因素、精神损害赔偿和裁判锚定效应的关系进行了实证检验。研究发现，锚定效应的确是中国民事司法实践中一种非常普遍的现象，当前裁判锚定效应的发生呈现出内外有别的总体格局，影响显著的外生锚点和作用微弱的内生锚点形成强烈反差，反映出当代中国法官的尴尬处境。本文研究驳斥了司法认知偏差主要是由法官个人武断所造成的错误看法，指出法官群体对外界压力和风险的系统性回应是诱发裁判锚定效应的关键因素。未来的司法体制建设应将有限的资源投入到对外生锚点的控制上，并建立有效的法官决策信息供给机制。
关键词 司法认知偏差 量化裁判 锚定效应 精神损害赔偿 抚偿比
杨彪，中山大学法学院教授、博士生导师。
文载于《中国法学》2017年第6期。
“上帝永远不会掷骰子”是爱因斯坦的经典名言，他至死不接纳随机性或不可预期性是客观物理世界的基本规律。然而，在司法领域中，扮演裁判者角色的法官在一定程度上却会无意识地“掷骰子”来决定判决结果，这严重背离了追求裁判统一性和精确性的司法公正要义。现代认知心理学认为，人们的决策容易受到“锚定效应”（anchoring effect）这一认知偏见的影响，被第一印象所支配，不自觉地给予初始信息过多的重视，在定量估测时会将某些数值作为起始值，起始值就像锚一样制约着估测值，人们的量化决策呈现出很强的随意性和不确定性。[①]锚定效应这种认知偏见在司法裁判中表现得尤为突出，引发了诸多的司法制度失灵问题。本文的立意在于利用精神损害赔偿诉讼案件的统计数据，重新认识追求统一裁判尺度的制度理想，并集中讨论锚定效应影响下的司法认知偏差问题。
现代司法裁判的一个特征是其产出通常表现为数字形式。比起案件定性来说，裁判中的定量环节才是法官常规审判工作的主流和重点。从统计学上看，除了极个别热门案件的定性争议，。正因为如此，中国司法改革的一项重要任务就是统一司法尺度和裁判标准，减少同案不同判现象。[②]本世纪初以来，numeric judgment）的稳定性方面出台了一系列司法解释和改革措施，涵盖了民事赔偿、刑事量刑等各个领域，[③]但效果却始终差强人意，裁判随意性现象泛滥，司法公信力缺失。很多学者将其归咎于立法和程序不完善。然而，受制于外部环境和自身因素，法官们很难随心所欲地认知判断，为了简化决策任务，他们不得不借助直观推断的启发式思维方法，由此产生了许多认知偏见。长期以来，理论和实践都忽视了司法裁判中复杂的认知心理问题，这解释了为何裁判标准和程序规则的精致化无法从根本上提高量化裁判的稳定性。在这个意义上讲，量化裁判的稳定性并不是一个单纯的司法技术问题，而首先是一个认知心理问题。近年来，法律与认知行为科学领域的研究越来越支持认知心理学视角。这些研究表明，如果离开心理因素去分析法官的裁判行为，将面临严重的解释缺陷或困境。[④]因此，量化裁判的研究可能要超越传统意义的权力限制范式，去挖掘影响法官心理活动更深层次的约束条件，、社会环境和组织环境角度来关注法官的裁判认知心理。
在众多的司法认知偏差中，锚定效应是干扰量化裁判稳定性的最突出代表。它描述了普遍存于法官群体中的一种固执先见的心理状态，量化裁判数额被局限在特定的“锚位值”上，不大进行充分的调整，而这个起始值的产生在相当程度上是武断的或者不理性的。目前，学界对司法裁判锚定效应的研究主要是基于实验室数据的分析，现有的实证研究很少在实验室之外证实锚定效应的存在及其具体成因。[⑤]缺少了真实诉讼的经验材料，学界关于锚定效应引起的司法认知偏差及其依赖情境的学术争议很难得到有效评估，这需要将研究扩展至现实诉讼场景。对中国的司法研究者而言，值得进一步追问的是，锚定效应在中国司法审判中的真实状态如何？锚定效应与中国的司法情境有多大的关联性？先入为主的认知偏见是如何影响法官决策的？对于本研究所关注的量化裁判稳定性问题，这又意味着什么？基于广东省2015年精神损害赔偿案件的统计数据，本文对民事裁判中的锚定效应进行实证分析，对各种假说进行检验，试图为上述问题提供逻辑一致的回答。
本文结构安排如下：第二部分描述不确定状态下法官量化决策的心理机制，分析中国司法情境对法官认知偏见的影响，阐释裁判中锚定效应的基本特征和规律，并在此基础上提出本文的理论假设；第三部分交代数据来源和变量设计，构建适合测量裁判锚定效应的实证模型；第四部分是描述性统计和回归分析；第五部分是对实证检验结果的理论解释和延伸，并提出相关政策建议；最后是总结性评论。
（一）启发机制、司法量化决策与锚定效应
认知心理学对社会科学最大的贡献在于改变了传统的理性选择模型，转而依靠更为精确的行为决策模型。[⑥]近年来司法理论的迅猛发展在很大程度上也得益于此。行为决策学说的核心观点是，在复杂多变的现实世界中，人们的实际判断经常和无偏见预测相违背，面对外界海量信息和多任务环境，人们必须找到经济有效的方法来应对有限的脑力和时间。在宏观层面，组织和社会更加重视时间管理，强调注意力分配效率；[⑦]在微观层面，个体则倾向于采用心理捷径和经验法则，借助“可得性启发机制”（availability heuristic）对当前情况进行快速判断，减少认知负荷。[⑧]在通常情况下，这些启发式机制很有用，但有时它们也会导致严重的和系统的错误。过于依赖经验和直觉的后果是，记忆或知觉中更容易回想起来的事件会被判定为更常出现，这将扭曲人们对客观概率的判断，引发形形色色的认知偏差。
本研究关注锚定效应对量化决策稳定性的影响。锚定效应这种启发式的心理过程，包括锚定和调整两个阶段，认知资源匮乏和决策情境不明确使得后一阶段的调整往往是不充分的，由此产生了偏向于该锚的偏差现象。[⑨]许多事例显示，跟数字打交道的认知难度远高于定性和归类所需要的抽象判断，因而人们在量化决策时会更加情绪化，其认知结果的可预测性也就更差。[⑩]这意味着，在量化决策中锚定效应很可能是决定性的因素。既有的实验研究也证实了这一点——锚位值的选择对决策者的估测结果几乎有戏剧性的影响。[11]锚定效应作为一种十分活跃又难以消除的判断偏差，左右着人们在量化决策过程中的内心活动，使得后来大量有价值的信息无法进入到决策考量范围，导致人们在认知上的惰性，刻意减少信息的摄入。由于锚位值的设定是随机的，据此达成的估测结果自然毫无规律，这无异于通过“掷骰子”来进行决策。
在司法领域，根深蒂固的锚定效应使现行裁判机制陷入了困境，旨在维持裁判稳定性的实体法律和诉讼程序几乎失去控制。与市场交易、日常生活中径直进行的量化决策不同，诉讼中的量化裁判须将规范判断转化为金钱判断，这一“转化”不仅要遵循事先制定的法律规范，而且要接受诉讼当事人和社会公众的事后评价。法官扮演者居中裁判者的角色，根据法定程序必须听取各方的意见，难免会受到各式各样锚位值的影响，所以司法中的锚定效应表现得尤为显著和复杂。比如，知识产权的价值是不明确的，在没有更多的可比价格信息时，法官可能通过锚定过去的价格来确定当前的价格，来认定损害赔偿金额，这类似于经济学中的“粘性价格”，新价格会趋近于旧价格。与此同时，诉讼参与人的影响也是不可忽视的。原告提出的诉讼请求金额越高，越有可能对法官施加心理压力，抬高损害赔偿金额；被告提出的抗辩理由越充分，越可能削减法官心目中的赔偿金额。另外，第三方中立机构对权利价值的评估也会固化法官对损失金额的认识。在多种锚的共同作用下，法官的判决结果会严重脱离案件的客观真实。
和经典的锚定效应一样，司法中的锚定效应可根据启动方式的不同划分为三类：语意启动范式、数字启动范式和阈下启动范式。[12]语意启动范式是指在问题语境下被要求比较判断和绝对判断引导出来的锚定偏差，如与有过失案件中比较原被告的过错，并追问被告过错的原因力大小；数字启动范式是指单纯数字呈现导致的锚定偏差，如医疗侵权案件中专家提供的不同鉴定结论，会影响到法官对损害大小的估量；阈下启动范式是指即使在没有可供外显比较的锚的情况下也会发生的锚定偏差，如司法潜见或直觉对法官裁判的影响。[13]研究者还进一步探讨了量化裁判中锚定效应的表现形式。研究发现，决策者在调整阶段会可能会做出两种行为：趋近锚点（assimilation）和远离锚点（contrast）：前者是标准的锚定偏差，估测结果会向特定的锚位值靠拢；[14]后者是非标准的锚定偏差，锚点的影响反而会使估测结果远离特定的锚位值。[15]面对既成的锚点，法官们既可能选择顺从，按照原告起诉金额的锚位值来确定判决结果，也可能选择抗拒，刻意降低损害赔偿金额，朝着有利于被告的方向做出判决。[16]由此看来，司法中的锚定效应不能一概而论，应更多地考虑不同情境下法官行为选择的多样性和易变性。认知偏差的情境效应理论对此提供了系统解释。
（二）司法认知偏差的生成环境
对认知偏差的理论探讨特别强调情境（context）的重要性。Mussweiler的研究提供了一个重要的观点：情境决定着锚定效应的存在与程度。[17]从司法的角度看，情境除了通常所说的法律和程序规范外，、经济、社会、文化等诸多因素。本研究更为关心的是，当前中国的司法情境是如何成为影响法官量化裁判的锚点，以及这些锚点的选择有何特殊性。
从理论上讲，法官在量化裁判时应忠于案件事实本身，不受其他法外因素的干扰，比如按照损害大小来确定赔偿金额、依照犯罪情节来量刑。但事实上，法官总是迫于各种原因屈从于其他法外因素，这相当于设置了形形色色的锚点。现阶段中国法官被视作技术官僚的分支之一，不仅扮演着传统司法官的角色，、党务工作和社会职责，导致其裁判行为被赋予了“了纠纷”、“促稳定”、“保增长”等额外的期望和使命。角色的多元性带来了更多的风险和压力，面对异化的组织结构和制度系统，，是以牺牲司法确定性而获得的，[18]法官裁判决策的重心也随之偏向于消解压力和规避风险。这很好地解释了为什么有些情境因素会演化为法官决策的锚点，而有些情境因素则几乎没有影响。这是因为法官倾向于在量化裁判中诉诸更有效率和更加安全的锚点，借助其他权威来源增强判决结果的正当性，那些不能给法官带来益处的锚点会被有意无意地忽略掉。
对裁判锚定效应与司法情境关系的分析首先要从中国法官面临的案件压力来理解。过重的工作负荷产生了逆向的激励效果，在应对日常普通案件的“积累型决策”[19]过程中，，将常规化的数字判断嵌入到所处的制度环境中，主动听取甚至遵循其他决策主体的意见，减少独立估测的环节，降低认知决策的难度。一方面，针对普通案件简化诉讼程序，调整司法资源使用，通过专业化、常规化、流程化来节省时间人力。[20]，，选择维持原判而非发回重审或改判作为结案方式，能更加有效地缓解案件压力，。[21]另一方面，在裁判实体标准上，为了避免无休止的说服工作，法官会尽可能尊重立法机关、行政机关和专家的意见。这些决策主体的意见会成为法官量化裁判的重要锚点，如交通事故案件中交警部门出具的事故责任认定书、医疗纠纷案件中司法鉴定机构出具的医疗过错鉴定等。
其次，由外界评价带来的职业风险也会成为法官量化裁判的无形锚点。法官们最为敏感的是以错案追究制为核心的司法责任。法社会学的调查显示，，。[22]。与此同时，中国法官必须主动配合党政机关，。是否符合某一时期党委和政府的中心工作精神，，制约着量化裁判数额的高低。比如，在政府整治食品安全任务中，。此外，法官的裁判行为还面临着社会舆论的评价。社会大众通常只看裁判结果，而不去关心裁判的规范性和程序性。[23]他们对裁判结果公平性的感知，在很大程度上与原被告的类型和境遇有关，“同情弱者”及“否定强者”的朴素情感很容易遮蔽媒体和民众的眼睛。受此影响，法官们形成了结果导向的裁判逻辑，会采取规避损失的态度来防止消极后果的发生，竭力使裁判结果迎合捉摸不定的社会评价。[24]
无论是日渐加剧的决策压力，还是不断累积的决策风险，都以不同的方式制约着法官的认知心理，成为裁判量化估测环节的重要锚点。而且，压力和风险的增大，会进一步刺激锚定效应的升级，使法官们在权衡可欲判决结果的时候，更加看重法外因素。在这种带有鲜明中国特色的情境中，法官的量化裁判行为会呈现出一种矛盾的状态：作为个体的法官会相对保守，很少突破现有的裁判尺度和准则；但在司法难以真正独立的情况下，法官的裁判很容易受各种复杂力量的影响，在整体上表现出很强的不确定性。
（三）锚定效应与精神损害赔偿裁判：理论假设
下文将围绕精神损害赔偿（抚慰金）这一议题对锚定效应及其影响因素进行实证检验。为什么选精神损害赔偿呢？这是因为一项权利的价值越模糊，估值参考就可能越重要，锚定就可能是更重要的赔偿金决定因素。在民事司法实践中，精神损害赔偿的模糊性远甚于财产损害赔偿，法官对估测起始值的依赖更为明显。在这个意义上，精神损害赔偿是探讨司法锚定效应最合适的样本之一。随着锚定效应在越来越多的领域中得到验证，[25]学者们不再满足于讨论锚定效应的有与无，而是转向关注锚定效应的影响因素。
与日常生活中的非正式决策相比，法官的裁判受到法律规范约束和诉讼程序限制，表现出明显的正式决策特征，裁判锚点的设置有很强的共通性和规律性。在对抗制的民事诉讼中，法官在听取各方意见的基础上居中裁判，诉讼当事人的意见和观点由此成为制约法官裁判最重要的外生锚点。精神损害赔偿诉讼是由原告发起的，其提出的诉讼请求金额为整个案件定下了基调。一个广为接受的说法是，由于精神损害没有明确界限，法官在无法确知原告的诉请是否合理的情况下，会倾向于支持原告，所以索要越多，得到的赔偿金就越多。[26]已有的针对精神损害赔偿的实验研究证实了这一点——法官习惯于顺从初始的建议。[27]类似的，在惩罚性损害赔偿案件和刑事量刑中，也同样可以发现原告/检察官的初始建议对法官裁判的正向影响作用。[28]
然而，也有不少经验研究得出了相反的结论。这些研究指出，毫无根据地漫天要价不仅不会增加裁判数额，反而会引起法官反感，产生原告在诉讼投机的负面印象，从而刻意削减赔偿金额，结果适得其反。[29]换言之，索要越多，可能得到越少。那么，原告的诉讼请求对法官裁判的影响究竟是正向的还是反向的呢？就认知的难易程度而言，接受总是要比反驳轻松一些，况且普通案件中明显夸大的诉讼请求数量极少，在巨大的办案压力面前法官选择接纳原告建议的可能性无疑更高。因此，我们预期原告诉讼请求金额增加会推高精神损害赔偿的裁判金额，形成了第一个假设：
假设1：原告诉请金额与法官裁判金额正相关，原告诉请金额增加，法官裁判金额会随之提高。
很多学者强调，诉讼当事人之外的其他诉讼参与人，如司法鉴定专家，在影响法官量化裁判决策方面，也发挥着重要的作用。[30]精神损害赔偿案件经常会涉及到医疗过错、伤残程度、心理健康等医学上的专业判断，对此进行准确中肯的评价，构成了案件公正审理的先决条件之一。在不具备相关知识背景的情况下，法官不得不求助于内行人，司法鉴定就成为了裁判的关键环节。一项针对医疗专家与陪审团裁决的实验研究发现，随机挑选的“盲评”专家会在相当程度上改变陪审员原先的判断。在实验中，专家的引入使得陪审员确信了被告的过失，大大提高了损害赔偿的金额。[31]在中国，，这在客观上加深了法官对司法鉴定专家的信赖程度。面对隔行难题法官茫然无措，此时司法鉴定意见就是不可挑战的权威，即使觉察到某些不合理之处，也缺乏足够的信心和知识储备加以反驳。一旦形成这种依赖关系，法官裁判就极容易沦为专家意见的附庸，量化裁判的稳定性就更差。因此，本文提出第二个假设：
假设2：权威意见对法官裁判存在正向影响，专家认定的损害或责任越重，法官裁判金额就会越高。
在对一些选择不太自信时，人们惯于根据以往他人的判断先做一个增量决定，采取小的可逆的步骤，来简化认知任务，这就是所谓的“次级决策”[32]。次级决策对司法裁判的影响在于，法官在推理判断时会以先前同行的意见为锚点，裁判结果在总体上与之保持一致。法官同行的意见，既可表现为一般性的裁判指引规则，也可表现为个案化的低审级判决。一方面，为了防止自由裁量权的滥用，，如设置赔偿上限、明确赔偿类目及其标准等，以此提高裁判的稳定性。现有的经验研究对裁判指引规则的真实效果存在很大的争议。有学者认为细化裁判指引规则可以减少其他无关因素的影响，提高裁判结果的可预测性，[33]但另外更多的学者则认为裁判指引规则非但不能激励决策者更加理性，反而还增加了裁判的随意性，引发“偏离案情、迁就规则”的负面效应。[34]就精神损害赔偿案件来说，反向激励的解释更为可信。这是因为法官在估算抚慰金数额时通常会以受害人的实际损失为重要依据，裁判指引规则相当于设置了一个高位锚点，提升了法官对实际损失的内心确认，间接增强了法官提高抚慰金数额的信心，因而会在整体上拉高裁判金额。另一方面，在中国现行司法情境中，，案件审级是观察法官量化裁判的又一个重要变量。同理，，这将刺激他们在此锚点的基础上认定高额抚慰金，裁判金额偏高的案件比例会显著提高。据此，本文推出第三个假设：
假设3：，可以提高法官判决高额抚慰金的可能性。
另一个不可忽视的因素是侵权被告人的身份地位。被告人不同的身份地位代表着不同的经济实力，能否根据被告人的赔偿能力来确定赔偿金额，关系到损害预防的有效性。国外一项实验研究发现，即使法官们对损害严重程度的判断上是高度一致的，他们在衡量具体赔偿数额方面也会呈现飘忽不定的状态，被告公司的规模是影响损害赔偿裁判数额的关键性变量。[35]法官根据被告的身份来计算其预防成本，针对不同类型的主体确定赔偿数额基准的认知习惯，不仅符合经济理性，还迎合了社会民众对侵权索赔的道德评判。一项以法官和当事人为访谈对象的法社会学研究表明，法官对不同被告的态度迥异，对强者的苛责和对弱者的宽容，折射出法官在被告的身份上的确存在明显的认知差异。[36]出于简化研究的考虑，本文将被告划分为企业和个人两种类型，并认为企业的经济实力在总体上较个人更强。因此，接下来提出第四个假设：
假设4：被告经济实力越强，法官判决高额抚慰金的可能性越高。
随着认知行为理论的推进，学者们逐渐将诉讼锚定效应的研究扩展至内生锚。在不确定情境下进行判断，法官心里会自发产生内在的锚值，导致裁判结果发生偏差。结合法官裁判的特点，我们还应当考虑极易诱发内生锚的几个诉讼统计学上的变量：工作负荷、审理难度、知识经验和法庭组成。首先，与之关系最密切的因素是中国法官的超负荷工作状态。工作压力的不断增加意味着认知负荷的不断加大，认知负荷的加大意味着流畅度的降低，流畅度的降低可能带来不适的生理和情绪感受，助推判断趋于负面，最终导致极端的裁判结果。[37]换句话说，工作负荷越大，裁判的可预测性就越差，锚定效应就越明显。其次，案件审理难度与案情复杂性是成正比的，案情越复杂，法官在裁判过程中的信息加工难度就越高，法官在事实认定和法律适用时就越没有把握。在缺乏足够信心的情况下，法官往往需要倚仗一些参考点，此时锚定效应的影响会尤为突出。[38]
再者，法官决策被认为与受认知偏见支配的普通人决策不同，系统的专业训练和丰富的生活经验使得法官更加理性克制，同时，裁判过程受到法律和程序的严格控制，所以法官的判断具有很高的精确性，不会受到认知偏见的影响。但事实并非如此。许多经验研究证实，就算专业素养再好、审判经验再丰富的法官，都难免受到锚定效应的干扰，在随机选择参考点作为决策的初始值上，法官无异于常人。[39]然而，现实情况没有这么简单。虽然任何主体的决策都无法避免锚定效应，但具备良好的知识经验还是能有效地缓解锚定效应的影响，尤其是以专业和逻辑见长的法官群体。[40]最后，法庭组成这一变量评价的是法官决策是否受从众心理的影响。在独任制下法官是独自决策，而在合议制下法官是集体决策。从理论上讲，集体决策带来的从众效应会使决策者怀疑并改变自己原有的判断，群体的恣意要远甚于个人。这一点已经得到实验研究的印证——同样的案情下，陪审团裁判的随机性要显著强于法官裁判。[41]因此，根据上述分析，本文导出第五个假设：
假设5：工作负荷增加、案情复杂性提高、学历经验越差以及采用集体决策，均会加剧法官量化裁判的随意性。
（一）分析策略与锚定测量
量化裁判的锚定效应常见于精神损害赔偿、惩罚性损害赔偿、违约损害赔偿和刑事量刑等多个领域，相比之下，惩罚性损害赔偿案件数量偏少，违约损害赔偿相对清晰明确，，因此本文最终选定精神损害赔偿案件为研究场景，并利用中国现实的司法统计数据来检验上述假设。目前，国内外学界对裁判锚定效应的实证研究绝大多数是以实验数据为基础，基于现实诉讼数据的研究十分罕见。理论上，现实数据有着实验数据不可比拟的优势，它可以减少人为设计带来的研究误差，更贴近于司法决策者的心理状态，提高行为预测的精确性。不过，现实数据的缺点是很难契合实证模型的需要，不如实验方法灵活多变，适应性强。
无论是基于实验数据还是现实数据，实证分析的核心步骤是找到一个合理的度量指标，用以测量裁判锚定效应的强度。锚定效应强度描述的是受锚点影响下的估测值相对于正常值的偏离程度。在实验方法中，测量锚定效应几乎没有任何难度，通常的做法是先招募适格的参与人员，由实验参与人对不同条件和情境下的同一问题进行判断，然后比较前后答案的差异即可得出锚点对决策的影响强度。[42]然而，在现实诉讼场景下，测量锚定效应就变得非常困难。法官的裁判数额虽然可以理解为估测值，但司法实践中却不存在一个客观公允的正常值。这种情况下应该如何应对，找到替代性的指标呢？台湾学者张永健的研究提供了一条颇具启发意义的思路。，设计了一个比值指标“赔偿/收入”（damages-income ratio）来度量裁判锚定效应的强度。[43]其基本思想是，法官在裁判时通常会以被侵权人的年收入为基准计算精神损害赔偿数额，年收入相当于法官决策的正常值，采用比值的方法既排除了损害大小的影响，又巧妙地保留了估测值与正常值的相对误差，很有参考的价值。
可见，指标设计的关键是消除个案差异，选择一个总体上与精神损害赔偿数额成正比的参考值。据此，本研究构造出“判决抚偿比”（抚慰金判决数额/实际损失判决数额）作为裁判锚定效应的测量指标。主要考虑是，尽管精神损害和实际损失是两种不同的损害类型，但在同一案件中其严重性程度大致上是一致的，而且实际损失有明确的赔偿类目和计算标准，可作为法官裁判正常值的替代变量。以法官判决的实际损失赔偿数额为参照点，将裁判锚定效应的强度折算成特定比值，就排除了计算单位和个案情势的影响，能统一适用于所有的案件，得到的数据也具有可比性。“判决抚偿比”这一指标可以解释为，该比值越高，法官裁判的偏离程度就越高，出现极端结果的几率也越高，同时，这意味着法官越随心所欲，更容易受锚定效应的影响；反之，该比值越低，裁判的偏离程度就越低，法官越克制谨慎，不太容易受锚定效应的影响。
（二）研究对象和数据来源
。本文选择2015年广东省21个地级以上市（地级市/副省级市）为研究对象，分析四种典型的精神损害赔偿案件的审理情况，观察和测量法官裁判中的锚定效应。这四种案件类型分别是生命健康权、名誉权、交通事故和医疗损害，它们都是案件基数较大的最具代表性类型。[44]
采集数据的具体过程如下：首先，从中国裁判文书网提取出所有符合条件的案件裁判文书全文，，将无法在该系统查询到的案件剔除。[45]根据这一方法，对两个数据库进行了检索，筛选出2015年全年广东省各市四种案由的所有案件数据（一审和二审）。接着，按照“抚慰金”（或“精神损害赔偿”，二者同义）的关键词对所有的裁判文书全文进行搜索，将含有上述关键词（只含其一即可）的案件挑选出来。然后，根据研究设计的要求，原告诉请和判决判项中必须将抚慰金单独列出，如果裁判文书中只概况载明总诉请金额或总判决金额，这些案件将被剔除。最后，针对生命健康权、交通事故、医疗损害这三类案件，按照“鉴定”这一关键词进行搜索，将所有不含司法鉴定数据的案件剔除。执行上述步骤后，最终得到1232个有效样本，其中，生命健康权案件264件，名誉权案件10件，交通事故案件844件，医疗损害案件114件。
本文的其他数据来源还包括：20162015年收结案数和人均收结案数）、2015年的学历情况、任职年限等方面数据）。
（三）初始变量描述
本研究的唯一因变量是抚慰金裁判的锚定效应，用判决抚偿比来定义和测量。某个案件的判决抚偿比越高，表明法官裁判时受锚定效应影响越大，决策的随意性越明显。判决抚偿比由样本案件中抚慰金判决数额除以实际损失判决数额得到。需要说明的是，其中有些案件法官没有支持原告抚慰金赔偿请求，即抚慰金判决数额为0，无法计算判决抚偿比。然而，若将这些观察值当成缺失值处理，不仅会导致数据损失，而且在理论上也不恰当。因为，在这种情况下，这些案件的裁判锚定效应恰恰是最弱的。因此，对于出现这种情况的案件，需要做一定的技术处理，将抚慰金判决数额赋值为0.0001，再计算它们的判决抚偿比。
原告提出的抚慰金诉讼请求是本研究的核心自变量。本文主要通过诉请抚偿比来测量。和判决抚偿比一样，采用比值的方式是为了排除个案差异，其评价的是原告要价的偏离程度。本文想要求证的是，原告要价对裁判结果的影响力，在统计学上是否是显著的。以实际损失为参照点构造的比值指标（诉请抚偿比和判决抚偿比）有一个理论瑕疵，就是某些案件（比如名誉权）要么不存在实际损失，要么实际损失很小，会产生一些极端值。不过这一部分的案件数量很少，对研究结论影响不大，因此可以忽略不计。
除了诉请抚偿比，权威参考意见也是揭示裁判锚定效应的关键自变量。在生命健康权、交通事故、医疗损害三类案件中，司法鉴定意见是法官计算实际损失的重要依据。本研究将两类司法鉴定纳入自变量范围：伤残等级鉴定和医疗过错鉴定。在数据处理上，伤残等级鉴定按照现行司法实践的惯例，划分为10个等级，1级最重，10级最轻，依次赋值1-10，死亡案件计入1级，无伤残或无鉴定的案件用11表示；医疗过错鉴定则仅限于医疗过错案件，按照被告过错百分比来测算，对于极个别案件中鉴定结论为无责任的，为了不丢失样本，本文同样将其处理为0.0001。此外，民事裁判在很多时候与行政机关的前置处理意见密不可分，行政机关会对法官决策施加无形且重大的影响，扮演着“隐藏司法”的角色。[46]在交通事故案件中，交警部门出具交通事故责任认定书就相当于向法官提供了这样一种权威参考意见，本研究将其作为一个自变量来考察，并编码成一个虚拟变量（0，1）：1表示存在交通事故认定书，0表示没有交通事故认定书。
同时，考虑到法官在裁判时还会受到各种潜在锚点的影响，[47]本文还控制了赔偿估算指引、案件审级、诉讼程序、被告类型、审理时间、工作负荷、法官学历水平、法官审判经验、法庭组成方式等变量。其中，赔偿估算指引、案件审级、诉讼程序、被告类型是影响法官决策的重要外生锚点，其余的均为内生锚点。最后，为了使所有斜率分布的变量趋近于正态分布，本文将所有的数值变量换算成自然对数形式。
表1列出了本研究的因变量、自变量、控制变量及其定义。
表1：变量定义
变量名称 | 变量含义 |
因变量 | |
判决抚偿比 | 判决结果中抚慰金数额与实际损失赔偿数额的比值（单位：百分比，判决实际损失赔偿数额＝结案标的额—判决抚慰金数额） |
自变量 | |
诉请抚偿比 | 诉讼请求中抚慰金数额与实际损失赔偿数额的比值（单位：百分比，诉请实际损失赔偿数额＝案件标的额—诉请抚慰金数额） |
权威参考意见一： 司法鉴定结论* | （1）在生命健康权、交通事故、医疗损害案件中，是指伤残等级鉴定，共分10个等级，1级最重，10级最轻，依次赋值1-10；死亡案件计入1级，无伤残或无鉴定的案件用11表示。 （2）在医疗损害纠纷案件中，是指医疗过错鉴定，用被告过错比例（单位：百分比）来测量。 |
权威参考意见二： 交通事故认定 | 交警部门出具的交通事故责任认定书（在交通事故纠纷案件中，1表示存在交通事故认定书，0表示没有交通事故认定书） |
控制变量 | |
赔偿估算指引 | 法律法规和司法解释中是否存在具体赔偿项目和标准（1表示生命身体健康权、交通事故、医疗损害这三类案件，0表示名誉权案件） |
案件审级 | 审理级别（1表示二审判决，存在同行影响；0表示一审判决，不存在同行影响） |
诉讼程序** | 1表示普通程序，0表示简易程序 |
被告类型 | 1表示单位/机构被告，0表示自然人被告 |
审理时间*** | 从立案到结案的审理期限，用自然天数表示 |
工作负荷 | 2015年地级市法官全年人均收案数 |
法官学历水平 | 2015年地级市法官加权平均学历水平（1表示高中或其他，2表示大专，3表示本科，4表示硕士，5表示博士） |
法官审判经验 | 法官平均任职年限（从初任法官之日至2015年12月），用自然年数表示 |
法庭组成方式**** | 1表示合议制，0表示独任制 |
注：（1）*检验专家意见对法官裁判的影响。（2）**诉讼程序可以作为案情复杂性和证据确凿性的代理变量，检验案件难易程度是否影响裁判中的锚定效应。（3）***审理时间可以作为个案时间成本的代理变量，检验法官工作量投入对裁判锚定效应的影响。（4）****法庭组成方式可以作为决策从众心理的代理变量，检验与个体决策（独任制）相比，集体决策（合议制）是否会加剧裁判锚定效应。（5）所有倾斜分布的变量均取其自然对数以使分布趋近正态。
（四）统计方法
本文运用多元线性回归模型进行分析，检验各因素与裁判锚定效应之间的相关性。根据本文提出的理论假设，裁判锚定效应的影响公式构造如下：
判决抚偿比=α+β1*诉请抚偿比+β2*权威参考意见+β3*赔偿估算指引+β4*案件审级+β5*诉讼程序+β6*被告类型+β7*审理时间+β8*工作负荷+β9*学历水平+β10*审判经验+β11*法庭组成+ε
在上述公式中，α是常数项，表示不随诉请抚偿比、权威参考意见以及其他控制变量变化的固定值；β是每个变量的系数；ε是残值项，它代表判决抚偿比中不可归因于常数和变量的偏离量。为了避免多重共线性，本文将两组主要自变量逐步放进回归模型，并在所有模型中加入控制变量。模型1是只放入“诉请抚偿比”这一自变量的结果，模型1A-1E分别针对总样本、交通事故、生命健康权、医疗事故和名誉权。模型2中只加入“权威参考意见”这一自变量，根据权威参考意见和案件类别的不同，形成模型2A、2B和2C，分别对应伤残等级鉴定、医疗过错鉴定和交通事故认定。模型3同时加入了“诉请抚偿比”和“权威参考意见”这两个自变量，形成模型3A、3B和3C。
（一）描述性统计
表2显示了上述变量和样本的描述性统计结果。从表2可见，判决抚偿比的均值为-3.998，略低于诉请抚偿比的均值-2.134，这表明法官决策的稳定性在总体上要强于原告。四类案件的诉请抚偿比均值之间差距非常大，最低的交通事故案件只有-2.317，而最高的名誉权案件则达到0.226。这一结果和人们的直觉判断是吻合的：原告的要价与受侵害的权利确定性有关，越是模糊的损害，越会诱发原告的投机心理，虚报损害以获得更高的支付。然而，从初始因变量的数据来看，判决抚偿比没有呈现出类似于诉讼抚偿比的规律，这说明二者的关系并非预想中那样简单划一。名誉权的判决抚偿比是四类案件中最低的，只有-7.38，这可以用名誉权是唯一没有伴随人身伤害的案件类型，所以法官对损害的内心确信较弱，导致在抚慰金裁判数额上偏向于保守来解释。至于另外三种案件的判决抚偿比，也存在不同程度的差异。
表2：初始变量描述统计
变量 | 观测值 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | |
判决 抚偿比 | 总计 | 1232 | -3.998 | 2.746 | -9.210 | 2.708 |
交通事故 | 844 | -3.367 | 2.079 | -9.210 | .653 | |
生命健康权 | 264 | -5.959 | 3.434 | -9.210 | 2.708 | |
医疗损害 | 114 | -3.824 | 2.939 | -9.210 | .0916 | |
名誉权 | 10 | -7.380 | 3.123 | -9.210 | -.956 | |
诉请 抚偿比 | 总计 | 1232 | -2.134 | 1.118 | -7.250 | 4.386 |
交通事故 | 844 | -2.317 | .993 | -7.250 | 2.996 | |
生命健康权 | 264 | -1.735 | 1.160 | -4.414 | 4.386 | |
医疗损害 | 114 | -1.915 | 1.247 | -4.810 | 2.402 | |
名誉权 | 10 | .226 | 2.303 | -3.497 | 2.996 | |
伤残等级鉴定 | 1222 | 1.938 | .810 | 0 | 2.398 | |
医疗过错鉴定 | 114 | 2.084 | 4.033 | -9.210 | 4.564 | |
交通事故认定 | 844 | 0 | 1 | |||
赔偿估算指引 | 1232 | 0 | 1 | |||
案件审级 | 1232 | 0 | 1 | |||
诉讼程序 | 1232 | 0 | 1 | |||
被告类型 | 1232 | 0 | 1 | |||
审理时间 | 1232 | 4.499 | .704 | 0 | 7.072 | |
工作负荷 | 1232 | 4.598 | .561 | 3.686 | 5.532 | |
法官学历水平 | 1232 | 1.105 | .0523 | 1.040 | 1.209 | |
法官审判经验 | 1232 | 2.791 | .185 | 2.197 | 3.045 | |
法庭组成方式 | 1232 | 0 | 1 | |||
注：表中判决抚偿比、诉请抚偿比、伤残鉴定等级、医疗过错等级、审理时间、工作负荷、法官学历水平、法官审判经验取的是对数。
（二）回归结果
表3报告了各个模型的回归结果。本文有如下发现：
第一，在大部分回归模型中，原告诉讼请求的偏离度对裁判锚定效应的影响力在统计学上都是非常显著的。在交通事故案件（模型1B）和名誉权案件（模型1E、模型3C）中，诉请抚偿比与判决抚偿比显示出显著正相关：诉请抚偿比每增加一个单位，法官提高判决抚偿比的可能性分别增加27.7%、112.5%和27.5%。这和其他学者的研究发现是相似的，[48]同时也在一定程度上证实了假设1。然而，在总样本案件（模型1A、3A）和生命健康权案件（模型1C）中，结果却表现出明显的反差。虽然诉讼抚偿比对判决抚偿比同样起着很强的作用，但二者却呈显著负相关。更具体来说，模型1A中诉讼抚偿比的单独解释力在0.05的水平上显著，在模型3A和模型1C加入伤残等级鉴定这一自变量后，诉讼抚偿比的复合影响力在0.01的水平上显著。
诉请抚偿比的影响为什么没有体现出一致的效果？从数据来看，除了医疗损害案件外，诉请抚偿比在所有模型中都对法官裁判产生了举足轻重的作用，只不过在具体方向上出现了趋近锚点和远离锚点两种截然相反的情形，但这恰恰反映出裁判锚定效应的复杂性，同时也说明法官不会完全被动地接受原告的意见，中国法官的独立性和自主性可能被低估了。对此较为合理的解释是，交通事故案件中大多数被告都购买了责任保险，抚慰金可纳入责任保险的赔偿范围，由保险公司先行赔付，因此法官对原告主张的容忍度会较高；在名誉权案件中，实际损失的参考意义偏弱，精神损害是最主要的损害形态，加之赔偿水平整体偏低，法官会比较尊重原告的意见。但在生命健康权案件中，实际损失相对客观清晰，法官会据此对精神损害的严重程度形成一个初步的判断，这种情况下原告索要越多，越会加深法官对原告诉请离谱的印象，从而刻意削减原告的夸大要价，做出远离锚点的判决结果。
第二，权威参考意见这一组自变量对判决抚偿比做出了显著的贡献，呈统计学上的正相关，因此确认了假设2。伤残等级鉴定和医疗过错鉴定在模型2中的系数分别为-0.511和0.372，这和假设2的推测逻辑一致：伤残等级赋值越高，损害程度反而越低，所以系数为负值；医疗过错赋值越高，损害程度就越高，由此系数为正值。在模型2中，加入诉请抚偿比后，这两个变量的回归结果仍然非常稳健，系数分别为-0.539和0.375，没有明显变化。稍显意外的是，交通事故认定这一变量在模型2和模型3中都不具有统计显著性。，对行政机关在民事审判中扮演的角色存在一定的误判。
第三，赔偿估算指引这一控制变量与判决抚偿比呈现显著的正相关，而审判级别变量对判决抚偿比的提高在总体上有明显的促进作用，这支持了假设3。表3显示，倘若不考虑医疗损害案件，二审法官做出高额抚慰金判决的可能性比一审法官要大，。赔偿估算指引和审判级别这两个控制变量同时产生了正向作用，充分说明了法官决策自信心的重要性，在实际损失认定时一旦得到外界锚点的佐证支持，如裁判标准、一审判决等，法官会更加大胆地提高抚慰金数额。应该说，回归结果印证了假设2和假设3内在逻辑的一致性，即外界锚点发挥着增强法官内心确信的功能，这对我们理解分析法官裁判结果变化的原因有着关键的意义。
第四，被告类型作为被告经济实力的代理变量，表现出较为稳健的正向显著影响。在模型1A、1C、2A和3A中，经济实力较弱的个人被告和经济实力较强的机构被告存在明显差异，法官倾向于对机构被告课加更为严苛的责任（p＜0.01）。在模型1B和3C中，法官对待个人被告和机构被告的态度同样有所差别，机构的身份对判决抚偿比的影响力在0.1的水平上显著。这一发现支持了假设4，并证实因人而异的裁判认知是一种普遍现象，这种按照人群进行类型区分的思维很少被认为是有问题的。
第五，除了法官学历水平在医疗损害案件中表现出显著负相关（模型1D、2B和3B）、法官审判经验在零星模型中呈微弱的负相关（模型1A、1D和3A）外，其他的控制变量——诉讼程序、审理时间、工作负荷、法庭组成方式——都不具有统计学上的显著性，由此可以原则性地拒绝假设5。这一结果部分否定了这样的论断：所有与法官决策相关的情势条件都有可能转变为制约量化裁判的锚点，尤其是影响法官认知流畅度的内在锚。当然，上述回归结果也说明法官审判经验还是有一定的积极作用的，法官经验越丰富，就会越克制，判决抚偿比就越低。至于法官学历水平仅在医疗损害案件中有显著影响，可能与医疗纠纷审判属于专业审判范畴，对专业知识要求较高有关。
本研究试图通过“内外有别的裁判锚定效应产生机制”这一表述来概括本文的主要经验发现。这个表述有两层含义：一是影响显著的外生锚点。绝大多数外生锚点都表现了稳定且突出的影响力，实质性地制约着法官量化裁判决策。二是作用微弱的内生锚点。大部分内生锚点的影响力都是极其有限的，法官在进行抚慰金裁判时很少会受到内生锚点的干扰。这种总体格局反映出当代中国法官的尴尬处境：对自身认知偏差的积极调适和自我控制不足以确保裁判结果的稳定性，在复杂多变的司法大环境下法官的个人努力收效有限，对外界压力和风险妥协的考量才是主导法官决策的最重要因素。这一研究发现有助于我们了解裁判锚定效应的真实状况，更好地改进相关制度设计，降低裁判锚定效应的不良影响。
一方面，诉请抚偿比对判决抚偿比的作用显著，说明原告诉请金额确实会对法官裁判产生先入为主的干扰，加之在民事诉讼中被告的抗辩较少出现具体金额信息，原被告对法官的影响严重失衡，可能造成法官在量化裁判时的系统性偏差，增加了裁判结果的不确定性。但在不同类型的案件中，法官对原告诉请的反应方向不一，也说明了裁判锚定效应与案件具体情势有很大关系，法官的认知心理十分复杂，因此很难简单地采用某种方式来消除认知偏见。就中国司法建设来说，应分两种情形予以讨论：一是判决结果趋近锚点，这多半由于法官过多地考虑原告提供的初始信息，导致激进的决策。已有研究表明，采取“反向思维”策略可以有效削弱外生锚的影响，[49]而以竞争性方式向法官提供有别于诉讼初始意见的信息，效果更为突出。[50]这揭示了增加诉讼的对抗性，尤其是差异化数字信息供给的重要性。二是判决结果远离锚点，这与原告给人以诉讼投机的印象有关，法官产生了抵触心理进而引发强烈的反弹，其后果往往保守的决策。法官之所以区别对待，是因为对权利类型抱有很深的成见，习惯于高估边界模糊权利的损害，同时低估边界清晰权利的损害，这使得法官更容易接受原告对前者的要价。这提醒我们，应当将更多的精力放在划定权利边界上，减少对不同权利类型的既成偏见，而不是一味限制原告的诉请。
另一方面，权威参考意见发挥了关键性作用。伤残等级鉴定和医疗过错鉴定的结论增强了法官的内心确信，提高了做出高额抚慰金判决的可能性。现有的数据很难揭示法官屈从于专家意见的真正原因。也许有人会认为法官判决和专家意见存在线性关系只是因为二者都遵循了案件客观事实，本文不排除这种可能性。但我们也可以猜测，这更有可能是法官缓解压力和规避风险的结果。中立超然的地位和专业背景的优势，使专家获得较高的社会信赖，其提供的司法鉴定结论能为法官筑起一道“防火墙”，无须直面当事人的质疑，而且还能避免拖沓的说理和反复的纷争，节省司法资源，提高司法效率。因此，顺从专家意见对法官来说是一种更优的选择，但这也带来了司法权变相让渡、裁判结果不确定性加剧等问题。那么，应如何降低专家意见对法官认知的不当影响呢？经证实有效的方法包括：建立专家意见的竞争性供给机制，要求司法专家出庭接受质询，增加正反专家交叉询问环节，并对提供虚假
表3：多元回归结果
模型1 | 模型2 | 模型3 | |||||||||
模型1A 总计 | 模型1B 交通事故 | 模型1C 生命健康 | 模型1D 医疗损害 | 模型1E 名誉权 | 模型2A | 模型2B | 模型2C | 模型3A | 模型3B | 模型3C | |
诉请抚偿比 | -.146** (.069) | .277*** (.072) | -.782*** (.175) | -.089 (.204) | 1.125** (.314) | -.216*** (.069) | .065 (.175) | .275*** (.072) | |||
伤残等级鉴定 | -.511*** (.093) | -.539*** (.093) | |||||||||
医疗过错鉴定 | .372*** (.058) | .375*** (.059) | |||||||||
交通事故认定 | .176 (.244) | .113 (.243) | |||||||||
赔偿估算指引 | 2.336*** (.850) | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
案件审级 | 1.127*** (.257) | .518** (.252) | .332 (.789) | .307 (.851) | # | 1.141*** (.254) | .177 (.720) | .538** (.255) | 1.138*** (.253) | .159 (.725) | .529** (.253) |
诉讼程序 | .787 (2.614) | .586 (2.048) | -.894 (.574) | .644 (.732) | -1.474 (3.089) | .977 (2.581) | .257 (.623) | .558 (2.065) | .936 (2.572) | .269 (.626) | .579 (2.049) |
被告类型 | 1.472*** (.165) | .331* (.186) | 1.655*** (.516) | -.309 (.750) | -3.630 (3.080) | 1.552*** (.162) | -.121 (.629) | .268 (.187) | 1.482*** (.163) | -.156 (.639) | .329* (.187) |
审理时间 | -.150 (.124) | -.006 (.129) | .729 (.459) | -.743** (.320) | -.504 (2.487) | -.112 (.123) | -.400 (.277) | .006 (.131) | -.094 (.123) | -.403 (.278) | -.003 (.130) |
工作负荷 | -.230 (.233) | -.384* (.218) | .117 (.660) | .870 (.983) | .995 (3.032) | -.171 (.231) | .001 (0.841) | -.377* (.221) | -.150 (.230) | .026 (.848) | -.390* (.219) |
法官学历水平 | -4.360 (2.656) | -1.170 (2.563) | -.624 (7.519) | -25.900*** (7.758) | -1.474 (3.089) | -4.179 (2.635) | -20.140*** (6.634) | -1.241 (2.592) | -4.049 (2.626) | -20.220*** (6.666) | -1.258 (2.571) |
法官审判经验 | -.808* (.455) | -.087 (.424) | -.793 (1.292) | -4.174* (2.149) | -12.140 (8.428) | -.648 (.450) | -1.966 (1.854) | -.307 (.424) | -.757* (.450) | -1.941 (1.863) | -.090 (.424) |
法庭组成方式 | -.560 (2.618) | -.367 (2.052) | / | / | / | -.871 (2.585) | / | -.320 (2.069) | -.844 (2.576) | / | -.364 (2.053) |
常数项 | .923 (3.030) | .125 (2.820) | -8.296 (8.303) | 36.140*** (9.986) | 23.870 (20.01) | 3.475 (2.879) | 25.620*** (8.623) | -.033 (2.844) | 3.099 (2.871) | 25.680*** (8.660) | .137 (2.822) |
观测值 | 1,232 | 844 | 264 | 114 | 10 | 1,222 | 114 | 844 | 1,222 | 114 | 844 |
R2 | .103 | .044 | .133 | .262 | .893 | .113 | .469 | .028 | .120 | .470 | .044 |
注：（1）*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1；括号内是标准差。（2）判决抚偿比、诉请抚偿比、伤残鉴定等级、医疗过错等级、审理时间、工作负荷、法官学历水平、法官审判经验取的是对数。（3）-表示该变量在模型中不适用；/表示该变量与其他变量存在共线性；#表示该变量缺乏变化。
信息的专家加以严厉惩罚；[51]健全判决说理制度，要求法官在判决中详细阐述接受或拒绝某项司法鉴定的正当理由。[52]此外，案件审级和被告类型这两个因素表现出显著正作用，也可以按照上述逻辑解释为法官追求效率和安全的结果。
与外生锚点形成鲜明对比的是，内生锚点对法官裁判稳定性的影响微乎其微。国内学界一直有这样的论断，认为加强法官决策训练，提高法官队伍素质，有助于纠正认知偏差。[53]还有学者认为，与法官独立判案相比，集体决策方式具有缓解外来压力、提高办案水平、降低司法腐败风险、接近案件真相等优点。[54]但本文的经验结果并不支持上述观点，目前尚无充分证据表明法官个人自发产生的锚点，如审理时间、工作负荷、学历水平、审判经验、集体决策等因素，会引发法官的锚定偏见。这说明，中国法官自我调适和自律管理的能力可能被大大低估了，长期以来各种负面信息营造的肆意妄为的刻板印象，使人们对中国法官的公正性做出了严重的误判。现阶段中国司法裁判不稳定现象泛滥成灾，不能片面地归咎于法官自身的认知能力缺陷，其更多的是司法大环境使然。在充满不确定性的环境中，法官缺乏足够的决策自信，消解压力和规避风险的迫切需求使法官倾向于选择更有效率和更加安全的锚点，以此增强判决结果的正当性。换言之，对中国法官来说，追求稳定统一的裁判远远超出其个人的驾驭范围，“非不为也，实不能也”。
总之，本文的研究证实了锚定效应在司法裁判领域是真实存在的，但也驳斥了司法认知偏见主要是由法官个人武断所造成的错误看法，指出法官群体对外界压力和风险的系统性回应是诱发裁判锚定效应的关键因素。这意味着，在不改变现有的司法环境和政法文化的情况下，我们不能期望只通过训练和控制法官就能实现统一裁判尺度的目标，过去的工作重心显然有很大的问题。当前中国司法改革千头万绪，工作导向要有所侧重，应将有限的资源投入到对外部锚点的控制上，塑造宽松自由的裁判环境，唯有如此，才能从根本上扭转法官对安全和效率锚点的依赖。
20世纪70年代以来，西方国家兴起了形形色色的正义评价理论，虽然不同学派在对正义及其实现路径的理解上存在着种种分歧和对立，但这些理论都有一个共同点，那就是揭示了奖惩补偿数额的适当性在维系社会正义中的核心作用。[55]对当代中国来说，要建立司法公正的社会认同，塑造良好的司法形象，不仅需要准确的个案定性，更重要的是形成稳定的量化裁判输出机制，满足人们对统一裁判尺度的合理预期。减少司法定量决策的随意性，要求法官在判决时依据确定的事实而不是偶然的因素，但在现实诉讼情境中，法官很难摆脱司法宏观环境和个人微观处境的约束，其决策总会受到各种不相关信息的影响，出现系统性的认知偏差。因此，必须认真对待法官认知偏差问题。当前中国司法正处于一个转型时期，这一转型为我们探讨司法认知偏差问题提供了有别于西方国家的新场景。
基于中国真实的司法统计数据，本文对司法情境要素、精神损害赔偿和裁判锚定效应的关系进行了实证检验。本文研究发现，锚定效应的确是民事裁判中一种非常普遍的现象，这种固执于先见的认知偏差是法官随机决策的心理根源，影响显著的外生锚点和作用微弱的内生锚点形成强烈反差，折射出中国法官矛盾的立场，法官个体的自律式调适和法官群体的策略性摇摆交织在一起，使裁判结果更加缺乏可预测性。对于中国未来的司法建设来说，本文的研究发现有着重要的启示。法律纠偏是一项复杂的系统工程，[56]司法建制应符合认知心理规律，充分考虑情势因素对法官决策的影响。在向现代独立司法转型的同时，中国司法体制仍保留着浓厚的权力主导色彩，同时兼具一定的政府政策执行者特征。在这种体制下，对公正价值的理想追求往往让位于规避风险和缓解压力的权宜安排，法官对外界提供的信息十分敏感，以致很难长期保持稳定状态。因此，问题关键在于信息的有效供给，使法官决策时不过分依赖某一初始信息，并且能对所有信息进行全面公允的评估。本文的实证结果表明，一套有效率的法官决策信息供给机制，至少应满足三个条件：（1）信息的供给必须是竞争性的，单一权威的信息来源会引发锚定效应；（2）信息的甄别成本可控，辅之以有效的奖惩机制，确保信息供给的真实性；（3）法官决策环节适度分离，各阶段的信息供给相对独立，互相制衡，形成多级决策机制。
由于数据所限，本文仍有很多不足之处。现有的数据仅涵盖了若干典型的精神损害赔偿案件，没有涉及其他案件类型，得出的结论能否推广到整体还要持谨慎态度，而且没有提供具有时间跨度的统计数据，无法做出时间序列上的分析。受数据搜集渠道限制，很多与法官决策密切相关的因素无法进行有效测量，因而不得不放弃一些有价值的变量，仅仅通过本文发现的相关性，我们很难揭示许多认知心理方面的更深层次的因果关系。此外，在现实诉讼情境中，外生锚和内生锚有时候很难加以严格区分，如果无法引入更多定位清晰的变量，那么内外锚点影响力的差异性可能会被高估。虽然本文只是一项初步探索性研究，但通过实证方法考察法官在量化裁判中的心理状态和认知偏差，仍为学界探讨司法裁判稳定性问题提供了非常有意义的线索。（全文完）
公号编者注：文中表格特别是表3由于编辑问题，或无法在手机界面全部显示。
脚注
* 中山大学法学院教授，博士生导师。本文系2016年度中国法学会部级法学研究课题“损害赔偿诉讼中的司法认知与策略行为研究”（项目批准号：CLS（2016）D03）的研究成果。
[①]按照现代认知心理学的观点，锚定效应作为一种典型的由启发式判断机制引起的认知偏差，描述的是这样一种心理状态：在毫无头绪的情况下，人们倾向于把对将来的估计和已采用过的估计联系起来，同时易受他人建议的影响。当人们对某件事的性质和数量做估测的时候，其实并不存在绝对意义上的好与坏、高与低，一切都是相对的，关键看如何定位基点。基点定位就像一只沉锚，确定了锚位，就确定了评价体系和标准，好坏与高低也就评定出来了。
。
[③]包括旨在减少精神损害赔偿裁判随意性的《关于确定民事侵权精神损害赔偿责任若干问题的解释》（2001年）、以明确人身损害赔偿数额计算标准为主要目标的《关于审理人身损害赔偿案件适用法律若干问题的解释》（2003年）、以规范惩罚性损害赔偿判决为目标的《关于审理商品房买卖合同纠纷案件适用法律若干问题的解释》第8、9、11条（2003年）、、、以约束法官自由裁量权为目标的《关于案例指导工作的规定》（2010年），等等。
[④] SeeValerie P. Hans & Valerie F. Reyna, ToDollars from Sense: Qualitative to Quantitative Translation in Jury DamageAwards, 8 Journal of Empirical Legal Studies 120, 122-125 (2011); Andrew J.Wistrich, Chris Guthrie & Jeffrey J. Rachlinski, Can Judges Ignore Inadmissible Information? The Difficulty ofDeliberately Disregarding, 153 University of Pennsylvania Law Review 1251,1277-1285 (2005); Chris Guthrie, Jeffrey J. Rachlinski & Andrew J.Wistrich, Inside the Judicial Mind,86 Cornell Law Review 777, 784-787 (2001).
[⑤]See Adrian Furnham & Hua Chu Boo, ALiterature Review of the Anchoring Effect, 40 The Journal ofSocio-Economics 35, 36-37 (2011).
[⑥]参见[美]科林•F•凯莫勒、乔治•罗文斯坦：《行为经济学：过去、现在和将来》，载[美]科林•F•凯莫勒等编：《行为经济学新进展》，贺京同等译，中国人民大学出版社2010年版，第3页以下。
[⑦]参见练宏：《注意力分配——基于跨学科视角的理论述评》，载《社会学研究》2015年第4期。
[⑧]See Amos Tversky & Daniel Kahneman, Judgmentunder Uncertainty: Heuristics and Biases, 185 Science 1124, 1128 (1974).
[⑨]参见李美、蒋京川：《不确定情境下个体决策偏差之锚定效应的述评》，载《社会心理科学》2012年第6期。
[⑩]在统计学上有良好训练的个体（如法官），也显示出这种判断上的随机性（randomness），惩罚性赔偿金的评估是最具代表性的示例，司法实践中各种极端的个案（如著名的麦当劳咖啡烫伤天价赔偿案）映射出量化裁判中认知的无规律性。See Cass R. Sunstein, Daniel J. Kahneman & David Schkade, Assessing Punitive Damages (with Notes onCognition and Valuation in Law), 107 The Yale Law Journal 2071, 2074-2081(1998).
[11] See Dan Ariely, George Loewenstein & Drazen Prelec, “Coherent Arbitrariness”: Stable DemandCurves without Stable Preferences, 118 The Quarterly Journal of Economics73, 74-75 (2003).
[12]参见王晓庄、白学军：《判断与决策中的锚定效应》，载《心理科学进展》2009年第1期；李斌等：《锚定效应的研究范式、理论模型及应用启示》，载《应用心理学》2008年第3期。
[13] See Jeffrey J. Rachlinski, Sheri Lynn Johnson & Andrew J. Wistrich,et al., Does Unconscious Racial BiasAffect Trial Judges?, 84 Notre Dame Law Review 1195, 1198-1204 (2009); ThomasMussweiler & Birte Egnlich, SubliminalAnchoring: Judgmental Consequences and Underlying Mechanisms, 98Organizational Behavior and Human Decision Processes 133, 141 (2005). 中文研究文献参见李安：《司法过程的直觉及其偏差控制》，载《中国社会科学》2013年第5期；白建军：《司法潜见对定罪过程的影响》，载《中国社会科学》2013年第1期。
[14] See Verlin B. Hinsz & Kristin E. Indahl, Assimilation to Anchors for Damage Awards in a Mock Civil Trial, 25Journal of Applied Social Psychology 991, 994 (1995).
[15] See Gretchen B. Chapman & Eric J. Johnson, The limits of Anchoring, 7 Journal of Behavioral Decision Making223, 225 (1994).
[16] See Shari Seidman, Mary R. Rose & Beth Murphy, et al., Damage Anchors on Real Juries, 8 Journalof Empirical Legal Studies 148, 149 (2011).
[17] See Thomas Mussweiler, TheMalleability of Anchoring Effects, 49 Experimental Psychology 67 (2002).
[18]参见张洪涛：，载《法学家》2014年第1期。
[19]张其山：，载《山东社会科学》2014年第8期。
[20]参见苏力：？》，载《中国法学》2010年第6期。
[21]参见李杰：《博弈下的合作——民事二审发回重审与改判的实证研究》，载《法律适用》2013年第11期。
[22]参见王伦刚、刘思达：，载《法学家》2016年第2期。
[23] See Dan Simon & Nicholas Scurich, Lay Judgments of Judicial Decision Making, 8 Journal of EmpiricalLegal Studies 709, 719 (2011).
[24]参见侯猛：《不确定状况下的法官决策——从“3Q”案切入》，载《法学》2015年第12期。
[25] See Shane W. Frederick & Daniel Mochon, A Scale Distortion Theory of Anchoring, 141 Journal of ExperimentalPsychology: General 124, 130-132 (2012); Alan Beggs & Kathryn Graddy, Anchoring Effects: Evidence from ArtAuctions, 99 The American Economic Review 1027, 1028-1030 (2009).
[26] See Gretchen B. Chapman & Brian H. Bomstein, The More You Ask for, the More You Get:Anchoring in Personal Injury Verdicts, 10 Applied Cognitive Psychology 519,538 (1996).
[27] See John Malouff & Nicola S. Schutte, Shaping Juror Attitudes: Effects of Requesting Different Damage Amountsin Personal Injury Trials, 129 The Journal of Social Psychology 491, 492 (2001).
[28] See Birte Egnlich, Thomas Mussweiler & Fritz Strack, The Last Word in Court: A HiddenDisadvantage for the Defense, 29 Law and Human Behavior 705, 710-712(2005); Reid Hastie, David A. Schkade & John W. Payne, Juror Judgments in Civil Cases: Effects of Plaintiff’s Requests andPlaintiff’s Identity on Punitive Damage Awards, 23 Law and Human Behavior445, 447-448 (1999).
[29] See Shari Seidman, Mary R. Rose & Beth Murphy, et al., supranote 16; Mollie W. Marti & Roselle L. Wissler, Be Careful What You Ask For: The Effect of Anchors on Personal InjuryDamages Awards, 6 Journal of Experimental Psychology: Applied 91,92-93 (2000).
[30] See Allan Raitz, Edith Greene & Jane Goodman, et al., Determining Damages: The Influence of ExpertTestimony on Jurors’ Decision Making, 14 Law and Human Behavior 385, 394(1990).
[31] See Christopher T. Robertson & David V. Yokum, The Effect of Blinded Experts on JurorVerdicts, 9 Journal of Empirical Legal Studies 765, 770-786 (2012).
[32]参见[美]凯斯•R•桑斯坦、艾得娜••乌尔曼-玛格里特：《次级决策》，载[美]凯斯•R•桑斯坦主编：《行为法律经济学》，涂永前等译，北京大学出版社2006年版，第215页以下
[33] See Edie Greene & Brian H. Bornstein, Precious Little Guidance: Jury Instruction on Damage Awards, 6Psychology, Public Policy, and Law 743, 755 (2000); Roselle L. Wissler, Patricia F. Kuehn & Michael J. Saks,Instructing Jurors on General Damages in Personal Injury Cases: Problems andPossibilities, 6 Psychology, Public Policy, and Law 712, 719 (2000).
[34] See Shawn D. Bushway, Emily G. Owens & Anne Morrison Piehl, Sentencing Guidelines and JudicialDiscretion: Quasi-Experimental Evidence from Human Calculation Errors, 9Journal of Empirical Legal Studies 291, 292-294 (2012); Michael J. Saks, LisaA. Hollinger & Roselle L. Wissler, et al., Reducing Variability in Civil Jury Awards, 21 Law and HumanBehavior 243, 254 (1997).
[35] See Daniel Kahneman, David Schkade & Cass R. Sunstein, Shared Outrage and Erratic Awards: ThePsychology of Punitive Damages, 16 Journal of Risk and Uncertainty 49, 78(1998).
[36] See Tom Bake, Blood Money,New Money, and the Moral Economy of Tort Law in Action, 35 Law &Society Review 275 (2001).
[37]参见李学尧等：《认知流畅度对司法裁判的影响》，载《中国社会科学》2014年第5期。
[38] See Karen E. Jacowitz & Daniel Kahneman, Measures of Anchoring in Estimation Tasks, 21 Personality andSocial Psychology Bulletin 1161, 1165 (1995).
[39] See Birte Englich, Thomas Mussweiler & Fritz Strack, Playing Dice with Criminal Sentences: TheInfluence of Irrelevant Anchors on Experts’ Judicial Decision Making, 32Personality and Social Psychology Bulletin 188, 197-198 (2006); Birte Egnlich& Thomas Mussweiler, Sentencing underUncertainty: Anchoring Effects in the Court Room, 31 Journal of AppliedSocial Psychology 1535, 1536 (2001).
[40] See Andrew R. Smith, Paul D. Windschitl & Kathryn Bruchmann, Knowledge Matters: Anchoring Effects AreModerated by Knowledge Level, 43 European Journal of Social Psychology 97,98 (2013); Thomas Mussweiler & Fritz Strack, Numeric Judgments under Uncertainty: The Role of Knowledge in Anchoring,36 Journal of Experimental Social Psychology 495, 496-498 (2000).
[41] See Theodore Eisenberg, Jeffrey J. Rachlinski & Martin T.Wells, Reconciling ExperimentalIncoherence with Real-World Coherence in Punitive Damages, 54 Stanford LawReview 1239 (2002).
[42] See Gregory B. Northcraft & Margaret A. Neale, Experts, Amateurs, and Real Estate: AnAnchoring-and-Adjustment Perspective on Property Pricing Decision, 39Organizational Behavior and Human Decision Process 84, 87-94 (1987).
[43] See Yun-chien Chang, Theodore Eisenberg & Han-Wei Ho, et al.,Pain and Suffering Damages in Wrongful Death Cases: An Empirical Study, 12Journal of Empirical Legal Studies 128, 140 (2015).
，出于方便搜集数据的考虑，本文根据该规定选取这四种案件类型，分别对应其中的“生命权、健康权、身体权纠纷”（1）、“名誉权纠纷”（4）、“机动车交通事故责任纠纷”（350）和“医疗损害责任纠纷”（351）。
[45]中国裁判文书网的优点是所有案件都有裁判文书全文，缺点是缺少审理时间、诉讼标的额等重要数据，而且由于许多裁判文书写作不够规范，诉讼程序、法庭组成等信息记载很不完整。，会影响后面关键词搜索这一重要步骤，但其优点是上述数据均可直接提取。两个数据库具有很好的互补效果，本研究将其结合起来使用。
[46] See Chris Guthrie, Jeffrey J. Rachlinski &Andrew J. Wistrich, The “Hidden Judiciary”: An EmpiricalExamination of Executive Branch Justice, 58 Duke Law Journal 1477, 1522(2009).
[47] See Thomas Mussweiler & Birte Egnlich, Subliminal Anchoring: Judgmental Consequences and Underlying Mechanisms,98 Organizational Behavior and Human Decision Processes 133, 141 (2005).
[48] See Yun-chien Chang, Theodore Eisenberg & Han-Wei Ho, et al.,supra note 43, 149-157.
[49] See Nicholas Epley & Thomas Gilovich, The Anchoring-and-Adjustment Heuristic: Why the Adjustments AreInsufficient, 17 Psychological Science 311 (2006).
[50] See Jeffrey J. Rachlinski, Andrew J. Wistrich & Chris Guthrie, Can Judges Make Reliable Numeric Judgment?Distorted Damages and Skewed Sentences, 90 Indiana Law Journal 695, 737(2015).
[51] See Cheryl Boudreau & Mathew D. McCubbins, Nothing but the Truth? Experiments on Adversarial Competition, ExpertTestimony, and Decision Making, 5 Journal of Empirical Legal Studies 751,785 (2008).
[52] See Philip E. Tetlock & Richard Boettger, Accountability: A Social Magnifier of the Dilution Effect, 57Journal of Personality and Social Psychology 388, 389 (1989).
[53]参见陈林林、何雪锋：《司法过程中的经验推定与认知偏差》，载《浙江社会科学》2015年第8期。
[54]参见李雨峰：，载《法学家》2015年第1期。
[55] See Barry Markovsky, AnchoringJustice, 51 Social Psychology Quarterly 213 (1988).
[56] See Christine Jolls & Cass R. Sunstein, Debiasing Through Law, 35 Journal of Legal Studies 199 (2006).
相关推荐
友情链接
Copyright © 2023 All Rights Reserved 版权所有 北京物流信息联盟