Стандарт доказывания. Теория вероятности доказательств

Стандарт доказывания. Бремя доказывания связано со стан­дартом доказывания. В российском процессе не определяется, что является стандартом доказывания. Пожалуй, таким крите­рием долгое время оставалось требование об установлении истины по делу. В американском и английском праве под стандартом доказывания понимается критерий, согласно кото­рому судья выносит решение по делу. Эти критерии различны в гражданском и уголовном процессе.

В деле Miller v. Minister (1947) лорд Деннинг так сформу­лировал стандарт доказывания: «Если доказательство таково, что суд присяжных может сказать: "Мы знаем, что это более вероятно, чем нет", то бремя выполнено, но если вероятности равны, то бремя не выполнено"»¹. В деле Davies v. Taylor лорд Рейд подчеркнул, что стандарт доказывания по гражданским делам — это баланс вероятности. Если доказательство показыва­ет баланс в пользу того, что случилось, это значит, что это действительно случилось².

Стандарт доказывания не преследует цель установить истину. Скорее это лишь определенная мера того, смогли ли стороны успешно выполнить возложенное на них бремя доказывания. В итоге судья решает, кому из сторон верить. Если истец вы­полнил бремя доказывания и смог убедить судью в своей правоте, то он выиграл с вероятностью по крайней мере 51 против 49. Если 50 на 50, то иск удовлетворению не подлежит в силу рав­новесия вероятности³.

В связи с этим можно сформулировать определение стандар­та доказывания еще более математически: «Под правовой концепцией вероятности лежит математическая теория вероят-

¹ Цит. по Eglleston R. Op. rit. P. 132.

² Ibid.

³ MurphyP. Op. cit. P. 94.

ности... которая может быть сформулирована как бремя, пока­зывающее преимущество по крайней мере 51 к 49 что такое имело место или будет сделано таким образом»¹.

В большинстве гражданских дел стороне требуется доказать свою позицию на балансе простой вероятности, а именно: более вероятно, чем нет. Баланс вероятности должен быть соблюден и при вынесении решения по делу, и при доказывании отдель­ных вопросов в ходе судебного слушания. Так, при опроверже­нии презумпции следует доказать, что более вероятно, чем нет, существование определенных фактов. Например, до 1963 г. действовала неопровержимая презумпция: если муж, зная о не­верности жены, имел с ней близкие отношения, то это означает, что он простил ей измену. В деле Blyth v. Blyth (1966) муж и жена проживали раздельно, муж знал об измене жены. Встре­тив однажды мужа на улице, жена пригласила его к себе, затем склонила его к близким отношениям, после чего он ушел домой. Мужчина отрицал намерение простить жене ее измену. Апелля­ционный суд постановил, что данный факт следовало расцени­вать как доказательство прощения, ибо баланс вероятности не был достаточным, чтобы доказать обратное².

По некоторым гражданским делам требуется достичь более высокой степени вероятности. Такой подход, как правило, сфор­мулирован в судебных прецедентах. Прежде чем сказать об особом стандарте доказывания по некоторым гражданским делам, следует отметить особенности стандарта доказывания по уго­ловным делам, где речь идет не о простом балансе вероятности, а о необходимости показать наличие тех или иных событий «за пределами разумных сомнений» (beyond reasonable doubt).

В 40—50 гг. было общепринятым, что в делах о расторжении брака требовалось доказать стандарт «за пределами разумных сомнений». В гражданских делах о возмещении вреда, причи­ненного убийством, стандарт доказывания уголовно-правовой, а не гражданский. Если гражданский суд рассматривает дело, связанное с мошенничеством, то обычно требуется более высо­кий баланс вероятности, чем при установлении небрежности в поведении стороны. Но это не принимает такой высокой степени вероятности, как при рассмотрении уголовных дел. «Степень вероятности должна быть пропорциональна рассмат­риваемому спору»³.

Как видим, стандарт доказывания по гражданским делам отличается гибкостью и может изменяться в зависимости от категории дела, причем в этих изменениях просматриваются определенные закономерности. Баланс вероятности должен

¹ Eggleston R. Op. cit. P. 132.

² Ibid P. 130-131.

³ Bojczuk W. Op. cit. P. 77.

И В Решетникова

быть более строгим по делам, на которые распространяются особая забота и защита государства, а также по делам, имею­щим связь с уголовными деяниями.

Измерение вероятности с математической точностью привело к возникновению и развитию теории вероятности доказательств.

Теория вероятности доказательств. Теория вероятности доказательств у меня, российского ученого, взращенного на принципе объективной истины, вначале вызвала стойкое непри­ятие. И лишь желание понять то, что никак не укладывалось в сознании, заставило меня с особой тщательностью изучить этот вопрос. Может быть, тем, кто привык измерять возможность наступления тех или иных событий с уверенностью, выраженной в процентах («На 90 % сегодня будет дождь»), теория вероят­ности доказательств будет изначально более близка и понятна. За рубежом одни ученые настаивают на использовании матема­тических расчетов в концепции вероятности, другие даже в прин­ципе не допускают возможность такого подхода¹.

В основе появления теории вероятности доказательств, как представляется, лежит стандарт доказывания, требующий уста­новить наличие или отсутствие определенных фактов на балан­се вероятности. Естественно желание найти меру этому балан­су. Теория вероятности как в теоретическом, так и в приклад­ном плане получила большее развитие в США, чем в Великоб­ритании. Однако английские юристы активно используют ста­тистику как разновидность доказательств, что несомненно свя­зано с теорией вероятности доказательств.

У. Твайнинг считает, что существует по крайней мере четыре критерия правильности решения суда о вероятности. Во-пер­вых, это классическая концепция шансов, как, например, изме­рение вероятности отдельных бросков при игре в кости, подбрасывании монет и пр. Расчет коэффициента вероятности математический. Во-вторых, это статистическая вероятность, основанная на определении относимых частот в пределах данного дела. Используя статистическую вероятность, можно сказать, что водитель грузовика в 30 лет имеет вероятность 0,7 дожить до 70 лет. Надо отметить, что вероятность обычно измеряется от нуля до 1, где ноль означает, что события не было, а увеличение показателя вероятности соответствует уве­личению уверенности в существовании события. Статистичес­кая оценка требует основываться на надежных эмпирических исследованиях, проведенных в соответствии со статистической процедурой. В-третьих, это степень уверенности в некоторых

¹ См. подробнее: CohenJ. The Probable and Provable. Oxford, 1977. P. 49. Еще в XIX в. ирландский математик Д. Боул утверждал возможность примене­ния математической теории к вероятности, что обвиняемый виновен (Boole G. An Investigation of thé Laws of Thought, 1854.).

определенных пропорциях. Можно сказать, что здесь имеет место психологическая вероятность как выражение силы веры с предугадыванием или оценкой частоты ситуации. Например: «Я на 0,9 уверен, что будет дождь». Можно сказать, что это субъективная вероятность, основанная на том, что кто-то что-то думает, что-то знает, в чем-то уверен. В-четвертых, индуктив­ная вероятность, оценивающая вероятность отдельных событий прошлого, настоящего и будущего, например вероятность про­должительности жизни лиц 30-летнего возраста. Такой тип вероятности известен как «бакониан»-вероятность (названа по имени ученого Бакониана)¹.

Возьмем гипотетическое дело, которое американские юристы любят анализировать с точки зрения теории вероятности. Смит возвращалась домой поздно вечером. В результате дорожно-транспортного происшествия здоровью Смит причинен вред. Смит предъявляет иск о возмещении вреда к компании крас­ных такси. Она ссылается на то, что видела такси, по чьей вине произошла авария, но не видела цвета машины. В городе только две компании такси: красные и зеленые, а ночью работает всего 10 машин, из них б красных и 4 зеленых. Свидетелей происше­ствия не было.

По теории вероятности логика рассуждений будет следую­щей. Если мы верим Смит и нет других доказательств, то мы считаем, что 0,6 вероятности к 0,4, что авария произошла по вине машины, принадлежавшей к компании красных такси. Не исключается впоследствии признание водителя такси компании зеленых, но при слушании дела такое признание не было предметом рассмотрения. Поэтому с точки зрения стандарта доказывания вывод суда о возмещении вреда компанией крас­ных такси будет верен, так как это доказано более вероятно, чем нет. Однако большинство людей испытывают чувство неловкости от мысли о возложении ответственности на компа­нию такси на основании доказательств, представленных Смит².

Очевидно, что истец представил недостаточно доказательств для идентификации ответчика, хотя с точки зрения англо-аме­риканского стандарта доказывания здесь действительно доказа­но на балансе вероятности, что более вероятно участие в аварии такси красного цвета. При таком решении дела выигрывает истец, от которого даже не требуется представления достаточ­ных доказательств, чего нельзя сказать об ответчике. Если принять указанный подход к возложению ответственности, то во всех подобных делах, где не удается идентифицировать ответчика, ответственность будет возлагаться на таксопарк,

¹ Twining W. Debating Probabilities // Twining W., Stein A. Evidence and
Proof. Cambridge, 1992. P. 158-160.

² ThomsonJ.J. Liability and individualized Evidence// Twining W., Stein A. Op.
cit. P. 209-210.

8*

имеющий больше машин. Вряд ли можно недостаток доказа­тельств восполнять таким образом.

Посмотрим теперь на конкретные судебные дела. В извест­ном деле Sindell v. Abbott Laboratories истица предъявила иск к одиннадцати медицинским компаниям, производившим и продававшим diethylstilbestrol (DES). DES выписывался бере­менным женщинам для предотвращения преждевременного пре­рывания беременности. Истица утверждала, что компании-от­ветчики знали или должны были знать, что названное лекарст­во становилось причиной онкологических заболеваний у доче­рей, рожденных матерями, принимавшими это средство. Суд первой инстанции отказал в удовлетворении иска, так как истица не могла идентифицировать ответчика, т. е. компанию, несущую ответственность за болезнь конкретного истца. Слож­ность в идентификации ответчика легко объяснить: названное лекарство выпускалось под общим названием в течение не­скольких десятков лет. Рецепты за это время были утеряны или уничтожены. Истица не могла сказать, какая именно компания производила лекарство, которое принимала ее мать. Имелись лишь статистические данные о количестве DES, произведенном различными компаниями. Верховный суд Калифорнии отменил решение суда первой инстанции и постановил: если истица могла доказать свое утверждение о небрежности ответчика и причинении ей вреда, то она вправе получить возмещение этого вреда со всех ответчиков пропорционально тому, в каком количестве они продавали DES¹.

С точки зрения российского процесса, решение необычное. Данное дело, как и гипотетическое дело с красными такси, вовлекает в свое рассмотрение статистические доказательства. И в том и в другом случае ответчик не идентифицирован полностью (не сведен к конкретному причинителю вреда). В деле с DES истица доказала не только причиненный ей вред (так же, как и Смит), но и наличие причинной связи между DES и ее заболеванием (Смит тоже доказала причинную связь между аварией и причиненным ей вредом). Более того, истица идентифицировала ответчика на уровне группы фирм, произво­дивших и продававших лекарство. Суд, встав на защиту ее прав, поступил в итоге мудро, наказав всех производителей лекарства пропорционально количеству выпускаемого средства, ибо установить конкретного причинителя вреда не представля­лось возможным, от чего интересы пострадавшей не должны нарушаться. Если следовать логике Верховного суда Калифор­нии, то и в нашем гипотетическом деле следовало наложить ответственность на обе компании такси в пропорции 6 к 4.

¹ Кауе D. The hmits of thé prépondérance of thè Evidence Standart: justifiably naked statistical Evidence and Multiple Causation // TwmingW., SteinA. Op. cit. P 181.

Статистические доказательства широко используются в делах о дискриминации. В деле Pennsylvania v. O'Neil (1972) поли­цейские-негры утверждали, что существующая практика приема на работу в полицию и продвижения по службе свидетельству­ет о дискриминации черного населения. В этом деле доказа­тельства, представленные экспертами-статистиками на стороне истцов, определенно повлияли на решение суда, который при­ложил статистическую таблицу к своему решению. В этой таб­лице рассматривался прием негров на работу в полицию в про­порции к черному населению Филадельфии. Количество негри­тянского населения в названном штате предполагало, что в по­лиции черных должно было работать больше¹.

В деле Gay v. Waiters' and Dairy Lunchmen's Union Locai (Калифорния, 1980) истцы предъявили групповой иск (в защи­ту как своих интересов, так и интересов группы черных муж­чин, которым было отказано в принятии на работу в качестве официантов). Истцы, исходя из доступной им информации, провели расчеты, представили их в форме таблиц. К участию в деле на стороне истцов был привлечен эксперт, который в своих исследованиях исходил из количества черных муж­чин в возрасте 21—64 лет, живущих в Сан-Франциско. При подготовке своего заключения эксперт принимал во внимание различные факторы (территориальную расположенность, воз­растные ограничения при приеме на работу в качестве офици­антов, уровень заработной платы и многое другое)².

При рассмотрении в индустриальных трибуналах Англии трудовых споров, связанных с дискриминацией по признаку расы, национальности, пола, возраста, также часто используют­ся статистические доказательства.

Количественный анализ, по мнению Д. У. Барнеса, имеет в праве те же самые функции, что и в химии,— это придает новое и великое значение качеству правосудия³. В науке выделяется два вида статистики: описывающая и выводная. Описывающая статистика использует графики, числа, способствует представ­лению доказательств в сжатой, привлекательной и убедитель­ной форме. Выводная статистика помогает вынести решение на основании неполной информации⁴. Так, приведенное дело о дис­криминации негров-полицейских при приеме на работу — при­мер описательной статистики. В нем использовались таблицы, помогающие наглядно продемонстрировать наличие дискрими­нации. И если свидетельские показания могут отличаться субъективизмом, то цифры говорят сами за себя.

¹ Barnes D. W. Statistics as Proof. Fundamentals of Quantitative Evidence.
Boston; Toronto, 1983. P. 21.

² Ibid. P. 203-220.

³ Ibid P. 6.

⁴ Ibid. P. 3.

В судах все чаще используется не только описательная, но и выводная статистика. Например, в деле News Publishing Co v. United States (1981) были получены документы о выплате заработной платы определенным должностным лицам сходных издательских компаний для определения компенсации этим служащим и подлежащих выплате премий. Статистика исполь­зуется в делах о возмещении вреда, причиненного истцам в антитрестовских делах (Coleman Motor Со. v. Chrysler Corp., 1974) и т. д. В делах о контрактах статистические доказатель­ства используются для исследования, был ли контракт испол­нен надлежащим образом.

Возрастает использование статистических доказательств в делах о возмещении вреда, причиненного здоровью в результате токси­ческого воздействия на организм. Невозможность доказывания индивидуального причинения вреда отличает названную катего­рию дел от обычных дел о возмещении вреда, причиненного здо­ровью. В делах о возмещении вреда, причиненного здоровью в результате токсического воздействия, стороны обычно не могут привести конкретные доказательства, скорее всего они могут про­демонстрировать лишь возрастающий вред или увеличение веро­ятности наступления болезни как результат поведения ответчика. Так, в деле Allen v. United States (1984) истцы заявили, что их онкологическое заболевание вызвано радиацией. Суд критически отнесся к статистическим оценкам: только десять из двадцати четырех истцов добились возмещения вреда. В деле Agent Orange (известное дело, возникшее в США после войны во Вьетнаме) суд признал недопустимыми доказательства, полученные на основе исследования животных или изучения промышленных взрывов¹.

Иногда в делах используются сложные статистические рас­четы корреляционного коэффициента. Так, в деле Kilroy v. Kilroy (1976) отец был назначен опекуном ребенка, а матери предоставлено право навещать ребенка семь дней в месяц. В 1976г. отец предъявил иск в суд об уменьшении числа'дней до двух в месяц, ибо визиты матери отрицательно воздейство­вали на ребенка. В качестве доказательства отец предложил сделанные им записи, показывающие продолжительность визи­тов матери и последующее непосещение ребенком школы из-за плохого самочувствия. Формула для высчитывания корреляци­онного коэффициента такова:

Если налицо положительная корреляция, то есть основание для установления в интересах ребенка меньшего количества дней для визитов матери. В нашем примере корреляция соста­вила 0,87, а это означает, что отсутствие ребенка в школе прямо зависит от материнских визитов¹. Однако исчисление коэффи­циента корреляции не обязывает суд выносить определенное решение.

С точки зрения российского права и процесса, приведенные примеры использования теории вероятности видятся следую­щим образом.

Пример с расчетом коэффициента корреляции в российском гражданском процессе был бы воспринят как заключение экс­перта. Никто не мешает сторонам ходатайствовать перед судом о проведении статистических экспертиз. Доказательственная же сила заключений экспертов будет оцениваться судьями в сово­купности со всеми иными доказательствами, собранными по делу. Так, приведенный расчет корреляционного коэффициента может быть оценен судом с той позиции, что ребенок пережи­вал расставание с матерью после редких встреч.

Интересны решения судов на основе статистических данных при невозможности идентификации ответчика. Гуманность их видится в том, что гражданам возмещают причиненный вред даже при невозможности определения его конкретного причи-нителя или 100 %-ной вероятности связи между действиями конкретного ответчика и причиненным вредом. В делах о воз­мещении вреда, связанного с профессиональными заболевания­ми, загрязнением окружающей среды, защитой прав потребите­лей, а также при защите неопределенного круга лиц и пр. ста­тистические доказательства могут играть существенную роль. Состязательный процесс, его развитие, привлечение к граж­данским делам большого количества представителей могут привести к возникновению статистических доказательств как разновидности письменных доказательств и в российском про­цессе.

Надо сказать, что проблема статистических доказательств и возможности их использования в правовой сфере исследова­лась и в российской правовой науке. Правда, в большей степени речь шла об уголовных делах и больше не на стадии судебного разбирательства, а на стадии выявления преступле­ний и их раскрытия².

¹ Barnes D. W. Op. cit. P. 265-266.

² См., например: Гаража Л. С., Куликова И. В. Экономический анализ в кри
миналистике и судебной экспертизе // Актуальные проблемы судебной психо
логии и экспертизы на предварительном следствии: Межвуз. сб. науч. тр.
Свердловск, 1981. С. 107.

Поиск по сайту: