計量法學在知識產權懲罰性賠償中的法律適用

從2013年我國在《商標法》中引入懲罰性賠償制度，到2021年全面建立知識產權懲罰性賠償制度以來，知識產權懲罰性賠償制度在司法實踐中的適用未達到制度預期。實證研究顯示，懲罰性賠償實際適用比例過低、以法定賠償代替懲罰性賠償、懲罰性賠償基數難以確定、懲罰性賠償倍數主觀化等問題客觀存在，使得知識產權懲罰性賠償的司法效果落后于立法預期，實然的法并未有效成為行動中的法，司法實踐與立法目的之間存在鴻溝。中國法官對于賠償金額做出決定，并因此承受著巨大的壓力；而在采用陪審團審理的國家，由陪審團決定損害賠償金額以及倍數，法官面臨的壓力相對較小。近年來，實證法學研究方法越來越引起了法學研究的重視，法學研究正在從一個描述性的定性分析層面走向定性分析和定量分析相結合的新局面。計量法學作為實證法學的研究范式，自1949年由Lee Loevinger（曾任美國明尼蘇達州最高法院大法官）提出后，在20世紀八十年代逐漸成熟。計量法學采取大數據挖掘技術，使得法學研究由完全的主觀逐漸走向主客觀結合，相關性分析成為繼傳統因果關系之后的新維度。通過判例和實踐逐步明晰適用條件，以精細計算為基礎，設計算法模型通過機器學習并不斷優化，架構懲罰性賠償的因素構成、確定懲罰性賠償因素的權重占比和數學公式，是實現懲罰性賠償制度效果最優化的可選研究范式。

綜上，在中國的司法環境下進行懲罰性賠償倍數研究具有現實意義。此舉有助于發揮知識產權侵權懲罰性賠償制度的功能，實現司法統一，增加當事人的公平感知。通過計量法學的研究方法探尋因子與倍數之間的系數關系，則是一條值得實踐和不斷優化的研究進路。

國內外知識產權懲罰性賠償研究現狀

現有研究已發現懲罰性賠償制度在司法適用中的問題，提出了精細化計算的要求，部分還進行了類型化研究。

對懲罰性賠償的精細化計算提出新要求

朱理（最高人民法院知識產權庭法官，2020）總結了專利侵權懲罰性賠償制度的司法適用政策，對知識產權侵權損害賠償計算的精細化提出了新要求。周文康（大連理工大學博士研究生，2022）認為，懲罰性賠償數額計算是一個系統工程，在思維方面應克服損害賠償計算必須百分百精確的機械思維，在舉證環節可引入“證據開示制度”。吳漢東（中南財經政法大學教授，2021）認為，我國知識產權法規定懲罰性賠償數額幅度較大，使司法裁判難以精細化運作，有必要建立權重系數指標體系和賠償數額分檔計算規則，同時也應看到，倍數的確定不能一概而論，應根據個案參照權重系數有區別地裁判。

對惡意因素和情節嚴重因素進行類型化研究

徐卓斌（上海市高級人民法院法官，2021）提出了將現有規則依“損失填補性”與“侵權制裁性”兩種方法類型化，并提出構建懲罰性賠償倍數與侵權情節嚴重程度之間的一般對應關系。倪朱亮（西南政法大學副教授，2021）認為，應將公法上的比例原則引入私法領域的懲罰性賠償金的量定之中，并給出了詳細的計算公式：（主觀惡意的倍數之和）/4+（情節嚴重的倍數之和）/5=最終懲罰倍數。深圳市福田區人民法院課題組（王欣美副院長等，2020）認為，從概念、實施效果與法律解釋的角度來看，賠償倍數并不拘泥于僅確定整數倍，可以拓寬思路、精準裁判。王崇敏（海南大學法學院教授，2022）等認為，可以建立一套相對精細的倍數適用參考標準，同時允許法官通過詳細闡述理由對參考標準進行相對靈活的變通。丁文嚴（中國應用法學研究所副研究員，2021）認為，可以將“法定賠償額”作為“懲罰性賠償”計算基數的情形進行進一步細化，在原告已經窮盡舉證路徑的情形下，允許將“法定賠償”納入計算“懲罰性賠償”的基數范圍。宮曉艷（上海市浦東新區人民法院法官，2020）采用“要素積累法”確定階梯式的賠償倍數，設計了《懲罰性賠償倍數影響因子表》，將“惡意”與“情節嚴重”的一般考慮因素分別列出，再將其依次分為不同的等級并賦予相應的倍數值，通過各種情形的累加計算最終得到言之有據的賠償倍數。

國外研究趨向于量化和細化懲罰性賠償

懲罰性賠償制度在大多數大陸法系國家不被認可，在英美法系國家的研究較多。Michael Conklin（安杰洛州立大學法學教授，2021）總結了影響懲罰性賠償的因素，被告造成的損害、行為的應受譴責性、償付能力都會影響懲罰性賠償金額，原告律師要求的賠償數額越高，獲賠越高；同時,在做出裁判時往往會淡化、忽視或不接受陪審團的決議，法官受主觀影響很大。Ashley Stamegna（康奈爾大學法學博士研究生，2021）認為，陪審團和法官會因種族、民族、性別等因素產生偏見，導致懲罰性賠償的不同結果，主張通過計量研究形成懲罰性賠償表，以規范判斷流程、減少主觀影響。Benjamin J. McMichael（阿拉巴馬大學法學助理教授，2019）和W. Kip Viscusi（范德堡大學法學教授，2019）則建立了四個最小二乘回歸模型，通過大量的案例進行擬合和分析，認為應當降低美國現有的三倍賠償金限制。

總之，國內現有研究發現了懲罰性賠償在法律適用中存在的過于主觀、缺乏客觀標準的問題，但是未提出我國的精細化解決方案。有些研究對影響懲罰性賠償的因素進行類型化并嘗試建立因子與倍數之間的系數關系，但憑借的是研究者的個人感知和經驗，在系數的設定上依賴主觀；在各個因子的權重方面基本平均設計，未能區分和研究各個因子的權重，缺乏量化和數據支撐?，F有研究都朝著懲罰性賠償的精細化計算方向努力，研究方法以實證研究為主要手段，但均未采取大數據、算法公式的跨學科研究方法，均未揭示影響懲罰性賠償的因子與倍數之間關系的數學模型?，F有研究采取最簡單的加減乘除的手段來構建倍數公式，對倍數的標準研究停留在感官經驗的基礎之上，無法直接反應各個因子對倍數的貢獻非線性系數關系。

計量法學需要解決懲罰性賠償制度在法律適用上的現實問題

懲罰性賠償制度的定量標準模糊

根據現有法律與司法解釋的規定，適用懲罰性賠償的條件為“惡意”與“情節嚴重”。對于法官來說，列舉式情節仍無法滿足知識產權利益需要綜合考量的現實需求，規定的兜底性條款給自由裁量權留下較大空間。懲罰性賠償的倍數與被告主觀過錯程度、侵權行為的情節嚴重程度之間的具體對應關系尚不明確。對“情節嚴重”適用情形的判定規則欠缺合理性，司法解釋中的列舉式規定之間存在孤立性，容易導致法官機械適用法條，違背最優威懾目的所要求的綜合考量思維。

懲罰性賠償倍數的確定受制于主觀性影響

在司法實踐中，大量的案件中法院的判決理由和判決結果往往高度相似，判賠金額也普遍較低。但為了達到金額上的顯著性，法官常常選擇高倍數的懲罰標準。對懲罰性賠償倍數的確定缺乏明確統一的標準，使得判決的懲罰倍數與案情之間的割裂情況嚴重。

懲罰性賠償功能定位不清晰

從立法本意角度看，法定賠償“應該能不用就不用”。但從司法實踐來看，法定賠償卻是“能用即用”。我國知識產權侵權訴訟中，原告對于損害賠償數額的舉證過于消極，懲罰基數難以確定，致使法官傾向于適用法定賠償。有大量案例在無法確定賠償基數時，徑直以法定賠償的方法并考慮懲罰性因素從重確定賠償數額，并且在判決中沒有給出確定賠償系數的依據，而是直接得出賠償數額的結論。還存在著大量的批量雷同案件，原告為了節省訴訟成本與時間而不對損害賠償數額進行舉證，進而要求法院適用法定賠償。從梳理的判決書來看，司法實務中懲罰性賠償與法定賠償交叉適用、混淆不清的現象比較突出。

以計量法學研究方法計算出懲罰性賠償倍數方程

相比較現有研究而言，應當采用計量法學的研究方法，運用統計學中多元線性回歸模型進行計算，基于現有司法案例構建數學模型，對現有判決書進行標簽分類、提取出有效信息，并將判決書中的信息輸入計算機數學模型進行機器學習；計算機輸出結果之后，再對數學模型進行驗證和優化。通過機器學習的方式提出的帶條件的最小二乘模型是適合知識產權懲罰性賠償的倍數公式，并建立其與懲罰性賠償兩大因素、九個因子與懲罰性賠償倍數之間的系數關系。

確定懲罰性賠償中兩大因素的具體因子

其一是惡意因素，可分為4個因子（知識產權客體知名度，行為人明知權利人的知識產權，行為人重復侵權，行為人采取措施掩蓋侵權行為、毀滅侵權證據）。其二是情節嚴重因素，可分為5個因子（行為人以侵權為業、侵權時間、侵權范圍、損失或者侵權獲利、侵權后果）。此外，給出因子量表，闡述每一項因子打分標準量，以此作為判決書打分的依據。

推導出全國知識產權懲罰性賠償倍數方程

運用統計學中多元線性回歸模型，分析客觀規律下的倍數公式并不符合實際應用場景。提出帶條件的最小二乘模型，并求出各因子（自變量）與實際判決倍數（因變量）之間的加權系數和倍數公式。對6個異常判決進行分析后，決定剔除異常點并對模型和系數進行修正，最終得到全國知識產權懲罰性賠償倍數方程，并對方程中因子占比影響逐一進行分析。    

考慮地區的差異化，提煉廣東、江蘇和浙江三省的倍數方程

截止2022年3月，以廣東、江蘇、浙江三省的回歸模型重新求解79個懲罰性賠償案例的判賠額，與實際判決值做比較后發現，其差值的平均數分別為 -0.021，-0.631和0.162。據此，分析得出廣東省的判決力度與全國平均水平持平，江蘇省的判決標準明顯低于全國平均水平，浙江省的判決力度略高于全國平均水平；江蘇省判決標準低的原因是訴訟金額基數本身較高。

對策與建議

當前，理論界對計量法學缺乏重視，普遍認為其無法保證對各項影響因子進行賦值的準確性，樣本數量存在局限性，樣本的選擇也缺乏客觀性，因此研究結論缺乏科學性。事實上，計量法學突破了對因果關系的框架，探尋各個因子之間的相關性，獲取“擬制的經驗”，是法學研究值得重視的新方法。

計量法學有助于增強法律適用與實證正義

目前，損害賠償體系包括原告的損失、被告的獲利、可參考的許可費、法定賠償、酌定賠償、加重賠償、懲罰性賠償。因為知識產權調整對象的無體性，排除危險、修理、回復原狀等民事責任不能適用于知識產權，賠償是承擔知識產權侵權責任的主要方式。賠償承擔著彌補權利人損失、剝奪侵權人非法獲利及預防侵犯知識產權行為的功能。應通過恰當的司法適用原則和政策，在保障發揮懲罰性賠償積極作用的同時，避免不當適用可能引發的負面效果，實現最佳的制度效能。為此，堅持積極審慎、條件明晰、比例協調、精細計算的司法政策，公平、科學地確定賠償的原則和計算方法，對于懲罰性賠償制度的正確適用以及保護知識產權權利具有決定性意義。計量法學的研究方法應該較多應用于法律實證研究，以發揮司法統一的功效。

計量法學有助于統一裁判標準

懲罰性賠償的倍數對于案件當事人具有顯著影響，法律僅規定了數值的范圍，《最高人民法院關于審理侵害知識產權民事案件適用懲罰性賠償的解釋》（簡稱《解釋》）規定了確定倍數的原則。根據《解釋》，確定倍數時應從主觀方面和客觀方面兩個維度綜合考慮，《解釋》同時對主觀方面、客觀方面進行了列舉。與此同時，最高人民法院一并發布了6件典型案例，有助于對《解釋》的理解和運用。但是，《解釋》的規定仍然比較原則化，不同法官對其有不同理解，個案裁判也有所不同，其賦予法官的裁量權還是非常寬泛，容易造成“同案不同判”的不良現象。雖然法官們不承認存在“同案不同判”現象，認為沒有完全相同的案件，“同案不同判”是偽命題，但仍有必要縮小自由裁量權的空間，使法官的裁判標準盡量統一。典型案例對案件審理具有參考意義，然而“人不可能兩次踏進同一條河”，世界上幾乎沒有完全相同的案件，法律實務中的問題存在多樣性，典型案例對于案件審理的參考借鑒意義是有限的。為此，有必要在典型案例之上，在《解釋》之下建立一種倍數量化規則，既是對典型案例進行總結和提煉，又對《解釋》規定進行明確和細化。

計量法學有助于提升法的可預測性

明確倍數量化規則有助于當事人息訟服判。懲罰性賠償的量化規則對當事人經濟利益的影響最為顯著。在普通法系的司法實踐中，懲罰性賠償的裁量權通常由陪審團行使，陪審團系由12個來自社會各階層的人組成，如果法院認為懲罰性賠償過于巨大、不符合比例原則，則會予以酌減。陪審團制轉移了當事人對裁判結論不服的注意力，法官不是矛盾和焦點的中心。反觀我國司法實踐，由于缺少陪審團的參與，合議庭的自由裁量空間較大，當事人辯論不充分、裁判標準不統一，容易將案件矛盾轉移到法官身上，使得法官面臨的壓力很大。因此，懲罰性賠償計算中1-5倍的加倍區間較大，在缺乏細化的加倍參考標準的情況下，應當對加倍持謹慎的態度，根據具體案情確定懲罰的倍數，以避免罰與責比例失調。明確倍數量化規則是對法官自由裁量的補充，有助于提升法律的可預測性，滿足當事人對審判正當性的預期。

標題注釋：

[1]本文系中國法學會2022年度部級法學研究一般課題《中國知識產權懲罰性賠償的倍數標準研究》（課題編號：CLS(2022)C26）階段性研究成果。