以LSI-R为量具的缓刑犯违规风险评估实证研究

杨学锋张金武

（1 中国刑事警察学院公安基础教研部 辽宁 沈阳 110035；2 广州市司法局社区矫正工作处 广东 广州 510030）

以LSI-R为量具的缓刑犯违规风险评估实证研究

杨学锋1张金武2

（1 中国刑事警察学院公安基础教研部 辽宁 沈阳 110035；2 广州市司法局社区矫正工作处 广东 广州 510030）

对西方罪犯危险性评估领域的第三代量具的最重要代表——LSI-R量表进行的本土化实证研究发现，该量表具有较高的内部一致性，并在解释缓刑犯违规行为方面表现出显著的预测效度。研究还发现该量表的某些维度存在着信度和效度不足的问题，并且缓刑犯的年龄也是预测其违规行为的显著有效因素。尽管LSI-R量表可以为中国的罪犯风险评估提供有益的借鉴，但是在应用于中国现实之前有必要进行更加深入全面的实证检验。

LSI-R量表 信度 预测效度 实证研究

基于犯罪行为人的人身危险性或再犯可能性进行分级分类管理并提供相应水平的处遇措施，既是监所管理与罪犯改造的迫切需要，也是犯罪预防与控制的应有之义。然而，基于个体风险因素的犯罪生涯预测不可避免地面临着由两类错误引起的悖论：“假阳性”是指根据风险因素将某个体判定为具有犯罪生涯的高风险，但是在实际生活中他们并没有成为生涯犯罪人；“假阴性”则是指根据风险因素将某个体判断为不具有犯罪生涯的高风险，但是实际上他们后来成为了生涯犯罪人。假阳性的错误造成了处遇措施的低效，并挤占了本不充分的犯罪预防与控制资源；对照之下，假阴性的错误则漏掉了那些真正需要高强度处遇措施的个体，从而为社会留下了隐患。因此，各种评估量具的测量学性质及其预测效度就成为了人们选择预测工具的首要标准。

近些年来，国内学者与实践工作者编制了不尽相同的罪犯危险性评估量表，但总体而言，“中国的罪犯危险性研究现状，仍然大致停留在西方第一代、第二代工具水平上，差距十分明显”[1]。因此，借鉴在西方犯罪学界与刑事司法实务领域已经得到广泛认可的罪犯危险性评估量表，检验其与中国现实状况的匹配程度并加以扬弃，成为中国犯罪学领域“拿来主义”的一种体现。有学者指出：“我国人文社会科学总体上处于‘断层’和相对落后的状态。于是，对西方理论的汲取与借鉴就成为犯罪学、法学、经济学、社会学等诸多学科发展的必然选择。可以说，犯罪学的‘西学东渐’是我国当代人文社会科学整体上‘西学东渐’的一个有机组成部分”[2]。为此，本文以国内某市的三百余名缓刑人员为样本，对西方罪犯危险性评估领域的第三代量具的最重要代表——LSI-R量表进行了本土化研究，重点问题包括：①该量表的测量学性质，如内部一致性、因子结构等；②该量表在解释缓刑犯违规风险方面的预测效度。

1 LSI-R量表简介

LSI-R量表是由两位加拿大犯罪学家Andrews与Bonta于1995年在原始的LSI量表[3]基础之上修改完成的，英文名称为Level of Service Inventory·Revised，中文可译作“分类监管量表（修订版）”[4]。作为一个在西方国家得到广泛检验和应用的犯罪危险性评估工具，LSI-R量表已经获得了美国心理学会等主流学术界的正式认可。相比之下，以我国犯罪人为样本进行的实证研究几乎处于空白状态，本文的作者之一则为此开创了先河[5]1483。

2010年，犯罪学家Andrews与Bonta在其著作《犯罪行为心理学》中将犯罪风险评估技术划分为四代：第一代评估主要是基于专家经验的临床判断，其缺陷之处就是主观性太强、结构化程度严重不足；第二代评估使用了精算式的静态风险量表。这种量表中的每道题目均是基于统计观察和相关分析的结果，并且仅仅涉及各种易于测量的静态风险因素，如年龄、性别、种族、犯罪前科等；第三代评估将犯罪行为人的风险和犯因性需求均考虑进来，进而在量表中加入了一些动态性的需求因素。LSI-R量表就是属于第三代评估技术的一种典型量具；第四代评估进一步将相应水平的监管与服务纳入到风险与需求的评估中来，因此完整地涵盖了犯罪风险评估的全过程，即全面地遵循RNR原则①RNR原则是犯罪学家Andrews等在1990年代提出的，即风险原则、需求原则、响应原则。其中风险原则有两层含义：第一，犯罪风险是可预测的；第二，应该根据行为人的犯罪风险水平施加相称的处遇服务。后者是风险原则的核心意涵，但是在实际的罪犯矫治过程中经常被违背。需求原则是指为了降低行为人的犯罪风险，必须首先改变行为人的各种犯因性需求。所谓的犯因性需求是指与行为人的犯罪可能性直接相关的各种动态风险因素。响应原则是指处遇项目不仅要考虑到行为人的犯因性需求，也要保证与行为人的能力和学习风格等个体特质及个案环境相一致，从而确保处遇措施的效果。。

随着认知神经科学的发展，有些研究已经开始使用脑电技术或爱荷华赌博实验（IGT）等更加偏向于自然科学的方法来精确地测定犯罪行为人在神经递质、内分泌水平等方面的个体差异或异常，进而为分类监管、精准介入提供了更加科学化的依据。但是这些技术尚存在一些推广上的重大难题，因而可否被称作第五代评估尚无定论。

作为第三代评估技术的典型代表，LSI-R量表中纳入了10个方面的风险需求因素：犯罪历史（10题）、就学/就业（10题）、经济状况（2题）、家庭/婚姻（4题）、居住环境（3题）、休闲/娱乐（2题）、同辈群体（5题）、酒精/毒品（9题）、情感/精神（5题）、态度/倾向（4题），共计54道题目，每道题目均为0-1选项格式②在某些题目下，还设计了进一步的细节问题，但是在本文的分析中并不涉及。。

2 方法论介绍

本研究选取的样本来自广州市司法局社区矫正工作处下辖的各个社区矫正中心，从正在接受社区矫正的近两千名缓刑人员中使用简单随机方法抽取了三百余人接受匿名问卷调查，最终回收了305份合格问卷，响应率为98%。

在305名样本人口中，其中269人为男性，占比88.2%；年龄最小的仅为16岁，年龄最大的达到了63岁，平均年龄为31.6岁；已婚人士占比52.1%；初中及以下学历占比63.9%。

除了以上的社会人口学问题之外，受访者还回答了在缓刑期间的违规、违纪情况。依据《社区矫正实施办法》第23条的规定，县区级司法行政机关将对社区矫正人员的以下情形给予警告：①未按规定时间报到的；②违反关于报告、会客、外出、居住地变更规定的；③不按规定参加教育学习、社区服务等活动，经教育仍不改正的；④保外就医的社区矫正人员无正当理由不按时提交病情复查情况，或者未经批准进行就医以外的社会活动且经教育仍不改正的；⑤违反人民法院禁止令，情节轻微的；⑥其他违反监督管理规定的。另据第25条规定，正在接受社区矫正的缓刑人员如果出现情节严重的违规、违纪行为将被撤销缓刑继而入狱服刑。也就是说，本研究中的样本人口尽管存在着数量不等的违规、违纪现象，但是通常并不特别严重。例如，受到司法行政机关的警告次数不会超过3次。

具体而言，本文的因变量为缓刑人员在社区矫正期间的违规、违纪情况，它由以下4个二值变量汇总而成：在本次缓刑期间是否①有过新的违法行为？②有过违反社区矫正纪律的行为？③受到训诫？④被处以罚金？显然，因变量的取值范围为0-4，数值越大，说明违规、违纪的情况越严重。

本文的核心自变量就是受访者对于LSI-R量表中的54道二值问题回答的汇总，理论上的取值范围为0-54。较大的数值通常意味着人身危险性较高。

3 统计分析

本文首先对样本人口在LSI-R量表及10个分量表上的得分进行了描述统计分析，并且使用独立样本的t检验方法对性别差异的统计显著性进行了检验，结果参见表1。可以看到，在0.05的显著水平下，不同性别的群体在LSI-R量表的总得分上表现出显著差异；在犯罪历史、家庭/婚姻、居住环境、同辈群体、情感/精神等5个方面的性别差异在0.01的显著水平下具有统计显著性。而且在上述5个方面，女性的得分无一例外地低于男性，这在一定程度上表明，从平均水平而言，女性的人身危险性显著低于男性。

表1 LSI-R量表及分量表得分的描述统计量及性别差异检验

本文借助Cronbach，s α系数进一步分析了LSI-R量表及各个分量表的内部一致性，参见表2。可以看到，除了“经济状况”、“情感/精神”两个分量表的Cronbach，sα显著低于0.7的常用标准之外，其余分量表的内部一致性基本上处于可以接受的水平①Cronbach，s α是衡量量表内部一致性的一个常见指标，一般的接受范围是不小于0.70。。而就LSI-R量表整体而言，其内部一致性无论在男性样本还是在女性样本中均处于较高水平。这一结果初步支持了LSI-R量表的单维度假设。进一步分析“经济状况”、“情感/精神”分量表后发现，尽管绝大多数受访者对“目前是否面临着经济困难”这道题目给出了肯定性的回答（71.5%），但是在回答“目前是否领取社会救助金”的问题时，肯定性的回答仅占3.3%。两者之间的巨大落差值得进一步思考。也就是说，尽管现行的法律法规中并未明确规定受过刑事处罚的个体不能申领社会救助金，但是在实际的执行层面上来说，这一群体在获取包括申领社会救助金等方面的资源和机会上仍然面临着许多自身难以克服的困难。这种潜在的社会排斥及严重缺乏社会支持等因素都已被犯罪学理论和实证研究反复证明与较高的再犯率密切相关。此外，在“情感/精神”分量表中，尽管有43%的受访者表示自己“目前或出现失眠、担心、沉默或自我贬低的情况”，但是对于其它4道题目作出肯定性回答的比例均不足1%，甚至所有受访者都报告说从未出现过严重的精神焦虑、紧张、幻听或幻想症状，曾经或目前接受心理治疗的受访者仅为2人和1人。此结果一方面表明缓刑人员通常并不面临着特殊的心理或精神问题，另一方面也可能表明缓刑人员一般不会主动寻求心理治疗。在剔除了以上5道题目之后，由剩余的49道题目构成的LSI-R量表在全样本中的Cronbach，s α为0.846②鉴于绝大多数实证研究均发现“经济状况”、“情感/精神”两个分量表的内部一致性显著低于一般标准，因而在第四代评估工具LS/CMI中剔除了其中的题目。，并未明显地改善量表在整体上的内部一致性。

表2 LSI-R量表及分量表的内部一致性检验

绝大多数缓刑人员自述没有出现前文提出的4种违规、违纪行为（67.5%），仅有两人报告出现了前述的所有四种违规、违纪行为（0.7%）。独立样本的t检验结果显示了不同性别的缓刑人员在违规、违纪行为方面存在着显著差异（p=0.013）。然而，这种性别差异在引入其它变量、特别是LSI-R量表得分之后是否依然显著，则是后文将要进一步检验的内容。

相关分析结果显示LSI-R量表得分与行为人的违规、违纪行为之间存在着显著的正相关关系（Pearson，r=0.528；Spearman，r=0.538，p＜0.001）。这为后续的回归分析提供了可能性。

本文首先估计了违规、违纪情况对于LSI-R量表得分的一元回归模型，并将其作为基础模型（模型一）。在检验了多重共线性问题之后，引入了性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、就业状况等5个控制变量，再次估计违规、违纪情况对于LSI-R量表得分的多元回归模型（模型二）。每个自变量的标准化回归系数参见表3。

表3 标准化回归系数

可以看到，在两个模型下，LSI-R量表得分均为违规、违纪行为的显著预测因子，这再次印证了LSI-R量表具有良好的预测效度。此外，在5个控制变量之中，只有年龄因素在0.05的显著水平下表现出统计显著性。从标准化回归系数的符号上可以看到，年龄越大的缓刑人员出现的违规、违纪行为越少，这符合犯罪学理论对于年龄效应的预期。值得注意的是，在不考虑其它因素的条件下，不同性别的缓刑人员在违规、违纪行为方面存在着显著差异。但是多元回归模型显示，性别因素并不是一个显著有效的预测因子。比较而言，控制变量的引入使得模型的解释效力得到一定程度的提高，调整后R2的值从0.277增加到了0.302。

如上所述，LSI-R量表中包括了10个方面的风险需求因素，共54道题目。所有这些因素和题目是否可以构成单一维度的量表，实际上决定了是否可以将各个题目的得分简单相加作为一个变量。也就是说，将LSI-R量表得分汇总为单一变量，则有可能出现模型指定的错误。为此，本文进一步检验了各个分量表得分的预测效度，统计结果参见表4。

表4 LSI-R量表各个分量表的预测效度

可以看到，将LSI-R量表分解为10个维度之后，多元回归模型的解释效力得到进一步的提高（调整后R2的值从0.302增加到了0.320）。在5个控制变量中，依然只有年龄因素在0.05的显著水平下表现出统计显著性。在10个分量表之中，“犯罪历史”具有最强的统计显著性，这再次印证了“预测再犯的最有效因素就是行为人过去的犯罪行为”。此外，“同辈群体”、“居住环境”、“态度/倾向”等3个分量表所表现出的统计显著性为犯罪学的相关理论提供了一定的经验支持，如社会学习理论、社会纽带理论等。

4 基本结论

尽管LSI-R量表在西方刑事司法实践中得到了广泛的检验及应用，但是我国的相关实证研究极其缺乏。基于西方语境编制的LSI-R量表在多大程度上适用于我国犯罪人群体远未可知。

由以上的统计分析结果可以看到，LSI-R量表作为一个整体，可以有效地解释缓刑人员的违规、违纪行为。其中的“犯罪历史”、“同辈群体”、“居住环境”、“态度/倾向”等4个分量表也表现出良好的预测效度。也就是说，在西方犯罪学界与刑事司法实务领域已经得到广泛认可的LSI-R量表，至少可以为我国的罪犯危险性评估提供有益的借鉴。此外，行为人的年龄因素也是不容忽视的预测因子，但是在LSI-R量表中并没有得到体现。

然而，还有一些重要问题需要深入研究。特别地，犯罪学家对于LSI-R量表的因子结构仍未达成共识。例如，西方犯罪学家使用探索性因子分析的技术发现，LSI-R量表具有数量不等的主成分，而由我国的青年学者们撰写的首篇实证研究则发现了4个因子[5]1479。实际上，LSI-R量表的因子结构在很大程度上决定着我们如何使用相关度量。为了更加精确地研究这一问题，一方面需要在更广泛的样本中加以检验，另一方面也需要借助LSI-R量表的犯罪学理论基础提出因子结构的合理假设，并使用验证性因子分析的方法加以实证检验。

总之，本文以我国缓刑人员为样本，初步检验了LSI-R量表的适用性。研究表明LSI-R量表作为西方第三代罪犯分类监管评估技术的典型代表，从信度和预测效度两方面应该得到一定程度的肯定，可以为我国的罪犯风险评估提供有益的借鉴。然而，类似于其他人文社会科学的“西学东渐”过程，将LSI-R量表应用于我国实际的罪犯评估之前有必要进行更加深入全面的实证检验。更重要的是，更多的符合科学规范的犯罪学实证研究可以为我国犯罪控制的科学化之路提供方向上的指引和证据上的支持。

[1]何川,马皑.罪犯危险性评估研究综述[J].河北北方学院学报(社会科学版),2014(2):67-72.

[2]张旭.犯罪学的西方理论与中国现实[J].吉林大学社会科学学报,2008(6):100-107.

[3]Andrews D A.The Level of Supervision Inventory (LSI):The first follow-up[R].Toronto:Ontario Ministry of Correctional Services,1982.

[4]Andrews D A,Bonta J.LSI-R:The Level of Service Inventory-Revised[R].Toronto:Multi-Health Systems,1995.

[5]Zhang J,Liu N.Reliability and Validity of the Chinese Version of the LSI-R With Probationers[J].International Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology,2015(13):1474-1486.

（责任编辑：焦 娇）

LSI-R-based Empirical Evaluation of Risk of Violations in a Sample of Probationers

YANG Xue-feng1ZHANG Jin-wu2
(1 Public Security Basic Studies Department of Criminal Investigation Police University of China Liaoning Shenyang 110035; 2 Office of Community Correction of Guangzhou City Bureau of Justice Guangdong Guangzhou 510030)

Level of Service Inventory-Revised (LSI-R), which is the most eminent instrument of the third generation of offender risk assessment technology in western justice system, has been found to be internally consistent and signifcant in predictive validity for explaining the risk of violations in a sample of Chinese probationers. However, there are a few dimensions of LSI-R which are inadequate in both reliability and predictive validity. Moreover, the age of probationers is another signifcant factor in predicting the risk of violations. In sum, while LSI-R provides preliminary empirical support and insightful prospect, more comprehensive empirical evaluations on LSI-R are needed before its application in China.

LSI-R Reliability Predictive validity Empirical research

D917.6

A

2095-7939（2017）04-0049-05

10.14060/j.issn.2095-7939.2017.04.008

2017-04-03

杨学锋（1971- ），男，辽宁喀左人，中国刑事警察学院公安基础教研部教授，博士，主要从事犯罪学与统计学研究。