关于在刑事审判中确定基准刑的实证研究报告(四)
作者: 咸宁市中院   发布时间: 2012-06-19 16:49:19
4、对盗窃案件的分析
1)对盗窃数额较大案件的分析(盗窃价值1万元以下,法定刑三年以下)。
样本筛选、量刑情节及建立虚拟变量的说明:由于本地区2006年以前所辖地区,盗窃数额较大的标准有很大差异,为了获得较多的一致性样本,所以我们选用了2006以后赤壁、咸安和嘉鱼地区的案例作为研究对象。删除掉有主从犯的案例后获得248个样本,删除异常值3个,共245样本。“作案次数”按实际次数进行虚拟,一次设为1,二次设为2,依次。“作案价值”以250元为一档进行虚拟,0250元设为1250元至500元设为2,依次。其他情节变量的虚拟同前。
盗窃数额较大分析表一

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
5.18593
0.824311
6.291228
1.51E-09
作案价值
0.471257
0.033259
0.529047
14.1693
2E-33
累犯
9.490691
0.754029
0.455639
12.58665
3.68E-28
未满18岁
-4.87293
0.83125
-0.20942
-5.86216
1.52E-08
自首
-5.06308
1.340372
-0.13622
-3.77737
0.0002
态度
-4.17222
0.704213
-0.21158
-5.92466
1.09E-08
退赃1
-1.17626
0.641097
-0.06482
-1.83476
0.067795
作案次数
0.267585
0.160435
0.064118
1.667871
0.096662
a
Dependent Variable: 刑期

盗窃数额较大分析表二(逐步回归分析)

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
4.182419
0.888927
4.705022
4.26E-06
作案价值
0.518539
0.046463
0.582127
11.16036
1.27E-23
2
(Constant)
2.682282
0.695789
3.855024
0.000148
作案价值
0.478469
0.03599
0.537143
13.29466
1.2E-30
累犯
10.84452
0.841569
0.520635
12.88608
2.8E-29
3
(Constant)
4.104026
0.698449
5.875912
1.39E-08
作案价值
0.463967
0.033898
0.520863
13.68722
6.17E-32
累犯
10.04616
0.802492
0.482307
12.5187
4.95E-28
态度
-4.38438
0.759829
-0.22234
-5.77022
2.42E-08
4
(Constant)
4.746658
0.673421
7.048571
1.91E-11
作案价值
0.471207
0.032176
0.52899
14.64473
3.96E-35
累犯
9.34291
0.772566
0.448544
12.09335
1.32E-26
态度
-4.14027
0.722054
-0.20996
-5.73402
2.94E-08
未满18岁
-4.50006
0.850874
-0.1934
-5.28875
2.77E-07
5
(Constant)
4.725805
0.656885
7.194262
8.05E-12
作案价值
0.487928
0.031719
0.547761
15.38289
1.4E-37
累犯
9.675037
0.759068
0.464489
12.74593
9.76E-29
态度
-4.38314
0.70745
-0.22228
-6.19569
2.52E-09
未满18岁
-4.56478
0.83014
-0.19618
-5.49882
9.8E-08
自首
-4.86917
1.337441
-0.131
-3.64066
0.000333
6
(Constant)
5.633586
0.782303
7.201282
7.79E-12
作案价值
0.489603
0.031505
0.549643
15.54068
4.55E-38
累犯
9.556228
0.755817
0.458786
12.64357
2.26E-28
态度
-4.25231
0.7052
-0.21564
-6.02994
6.21E-09
未满18岁
-4.67724
0.826004
-0.20101
-5.6625
4.28E-08
自首
-4.72369
1.329785
-0.12708
-3.55222
0.00046
退赃1
-1.33699
0.636181
-0.07368
-2.10158
0.036641
a
Dependent Variable: 刑期

上表中逐步回归的结果可用回归方程表示为:
Y=5.63+0.49X1+9.56X2-4.25X3-4.67X4-4.72X5-1.34X6
其中X1作案价值不能为0,其余都可为0。基准刑的计算方法是赋予除作案价值X1以外的其他变量为0。据此,我们可以计算出各种盗窃价值的基准刑期。当作案价值为1000元,因250元为一档次,则X1=4,其它变量均为0时,刑期Y=5.63+0.49X47.6()。依此方法可以计算出盗窃价值3000元的基准刑约为11.6个月,盗窃价值5000的基准刑约为15.5个月,盗窃价值7000的基准刑约为19.3个月,盗窃价值8000的基准刑约为21.3个月,盗窃价值9000元的基准刑约为23.2个月。从前面我们法官问卷调查的情况看,盗窃6800元量刑均值为20.3个月。与此结果还是比较接近。但随着数额增大,8000元基准刑约为21.3个月,9000元的基准刑只有约23.2个月,似乎有些偏轻。仔细观察我们发现,盗窃价值1000元到9000元,其基准刑集中在7.6个月至23.2个月之间,形成一个相对密集的区域,而两头则是空白区域。仔细分析一下就会发现这种分布是由基准刑的定义和量刑规律导致。因为基准刑是没有从轻从重情节的情况下的刑期,是一种理想状态,但实际案件中会有从轻情节和从重情节,那么,如果盗窃1000元有从轻情节如自首或未满18岁,那么就需要在基准刑之上减少,这样7.6个月的基准刑还有可减的空间。也就是说低于基准刑7.6个月的空间是为从轻减轻情节预留的。同样道理,如果盗窃9000元有从重情节比如累犯,那么在23.2个月到36个月(法定的最大值)之间还有可加刑的空间,可以比较合理地体现累犯情节的从重性质。由此可以看出基准刑的这种分布的合理性,也反映出法官经验的奥妙所在,这似乎也为所谓“轻刑化”提供了一个非常合理的注解。因此,在确定盗窃罪量刑标准问题上,将盗窃价值1000元至10000元在三年之内均匀划分来确定量刑标准则显然是不合理的。
从表一中发现,作案次数不太显著,而且回归系数很小,只有0.27。也就是说一次盗窃只能加0.27个月的刑期。如果要考虑次数的话,这是一个可以参考的数据。
为了排除次数对分析结果的干扰,我们筛选出只有一次盗窃数额较大的48个案例作回归分析,结果没有太大的改变(结果见附表3)。
2)对盗窃数额巨大案件的分析(盗窃价值1万元以上5万元以下,法定刑为三年以上十年以下)。我们筛选出盗窃数额巨大的案件66件进行分析,“作案价值2”以1000元为一档进行虚拟,0-1000元设为12000元设为210000元设为10,依次。“作案次数”则实际次数进行虚拟。其他情节的含义及虚拟同前。分析结果如下:
盗窃数额巨大分析表一

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
25.53917
3.490704
7.316339
9.45E-10
作案次数
2.411937
0.407535
0.353823
5.918352
1.96E-07
作案价值2
0.911164
0.114446
0.47341
7.961523
7.96E-11
累犯
15.73455
3.318254
0.292632
4.741816
1.46E-05
未满18岁
-14.3771
3.604668
-0.24622
-3.98847
0.000192
从犯
-18.6741
3.451261
-0.33414
-5.41081
1.3E-06
自首
-16.3091
3.736641
-0.26563
-4.36465
5.42E-05
态度
-11.9756
3.27011
-0.22272
-3.66214
0.000549
退赃
-2.18527
2.514371
-0.05362
-0.86911
0.38843
a
Dependent Variable: 刑期

盗窃数额巨大分析表二(逐步回归分析)

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
32.67395
3.783358
8.636228
2.45E-12
作案次数
3.591297
0.724257
0.526832
4.958596
5.52E-06
2
(Constant)
34.89614
3.541987
9.852139
2.23E-14
作案次数
3.754497
0.668818
0.550773
5.613629
4.76E-07
从犯
-19.3177
5.483334
-0.34565
-3.52299
0.0008
3
(Constant)
18.49916
4.528251
4.085278
0.000129
作案次数
3.697253
0.573206
0.542375
6.450131
1.91E-08
从犯
-24.05
4.797529
-0.43033
-5.01299
4.76E-06
作案价值2
0.804661
0.164919
0.418074
4.879138
7.79E-06
4
(Constant)
15.18873
4.103535
3.701378
0.000463
作案次数
3.24364
0.521107
0.475832
6.224519
4.89E-08
从犯
-20.8476
4.334035
-0.37303
-4.8102
1.03E-05
作案价值2
0.890578
0.148071
0.462713
6.014541
1.1E-07
累犯
17.58175
4.211636
0.326987
4.174565
9.64E-05
5
(Constant)
19.77715
3.961623
4.992184
5.44E-06
作案次数
2.893955
0.486177
0.424534
5.952472
1.47E-07
从犯
-19.6547
3.975975
-0.35168
-4.94337
6.5E-06
作案价值2
0.848804
0.135862
0.441009
6.247563
4.72E-08
累犯
15.67303
3.886534
0.291488
4.032649
0.000158
未满18岁
-14.958
4.150622
-0.25617
-3.6038
0.000638
6
(Constant)
22.61111
3.625385
6.236884
5.21E-08
作案次数
2.601284
0.442358
0.3816
5.880488
2.04E-07
从犯
-15.9914
3.685256
-0.28614
-4.3393
5.68E-05
作案价值2
0.857076
0.121885
0.445307
7.031852
2.39E-09
累犯
15.74133
3.48623
0.292758
4.515288
3.08E-05
未满18岁
-17.9928
3.801675
-0.30814
-4.73287
1.43E-05
自首
-15.6849
3.974769
-0.25546
-3.94611
0.000214
7
(Constant)
24.69295
3.345087
7.381857
6.69E-10
作案次数
2.394251
0.406167
0.351229
5.894738
2.03E-07
从犯
-18.2314
3.40625
-0.32621
-5.35233
1.55E-06
作案价值2
0.88831
0.111149
0.461535
7.992075
6.31E-11
累犯
16.54626
3.177388
0.307728
5.207503
2.64E-06
未满18岁
-14.3542
3.596962
-0.24583
-3.99063
0.000187
自首
-17.0407
3.632915
-0.27755
-4.69063
1.7E-05
态度
-11.9302
3.26279
-0.22188
-3.65645
0.000553
a
Dependent Variable: 刑期

根据上表二,回归方程可表示为:
Y=24.69+2.39X1+0.89X2-18.23X3+16.55X4-14.35X5-17X6-11.93X7,作案次数每次2.4个月,作案价值1000元为一档,一档为0.89个月,一次盗窃10000元时,刑期Y=24.69+2.39X1+0.89X2=35.9=36
()。一次盗窃20000元时,刑期是:Y=24.69+2.39X1+0.89X2=24.69
+2.39+0.89X20=44.9(),即在盗窃次数不变的情况下,每增加10000元,刑期增量约为9个月。这个值似乎也偏低。我们对样本进行观察发现,所有样本中在6年以上即72个月以上量刑的案件非常少,SPSS系统是根据样本一些特征出现的频率来计算均值的,由于较重刑期样本偏少,必然导致系统分析结果重心下移。它真实地反映出盗窃案件在审判实践中的轻刑化趋势。
5、对交通肇事案件的分析。
1)对交通肇事致一人死亡且无逃逸情节的案件分析(法定刑三年以下)。
样本筛选、量刑情节及编码情况:我们筛选出赤壁、咸安、嘉鱼、崇阳2000至2008年交通肇事案致一人死亡的非逃逸案件122件,不包括一人死亡并造成他人重伤或轻伤的案件及二人或二人以上死亡的案件(纯一人死亡的案件),也不包括未成年人犯此罪(案例太少)。“责任”情节是指全部责任和主要责任两种情况,全部责任设为1,主要责任设为0。“赔偿”情节是指全部赔偿和未赔偿两种情节,部分赔偿案被删除。全部赔偿设为1,未赔偿设为0。由于是过失犯罪所以没有累犯、主从犯情节。其他情节变量的虚拟同前。分析结果如下:
交通肇事案分析表一

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
17.60234
1.612693
10.91488
1.48E-19
责任
-0.01358
0.73887
-0.00142
-0.01838
0.985367
赔偿
-11.0925
1.606082
-0.53899
-6.90659
2.75E-10
自首
-1.57941
0.981635
-0.15679
-1.60896
0.110321
态度
-0.01684
0.947233
-0.00174
-0.01778
0.985844
a
Dependent Variable: 刑期

交通肇事案分析表二

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
17.59545
1.561854
11.26574
1.97E-20
赔偿
-11.0943
1.596485
-0.53908
-6.9492
2.16E-10
自首
-1.57673
0.966657
-0.15652
-1.63112
0.105532
态度
-0.0147
0.936054
-0.00152
-0.01571
0.987495
a
Dependent Variable: 刑期

交通肇事案分析表三(逐步回归分析)

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
17.14286
1.530431
11.20133
2.26E-20
赔偿
-11.1968
1.576321
-0.54406
-7.1031
9.38E-11
2
(Constant)
17.5907
1.525814
11.52873
4.17E-21
赔偿
-11.0994
1.556217
-0.53933
-7.13231
8.32E-11
自首
-1.56745
0.761725
-0.1556
-2.05776
0.041797
a
Dependent Variable: 刑期

分析结果说明:以上表一中“责任”变量的P值为0.985,说明全部责任和主要责任变量与刑期之间的线性关系高度不显著。也就是说,我们将责任分为全部责任和主要责任两种情况是没有必要的。这也与法官的经验是一致的,在对交通肇事案件的审理中,法官几乎不考虑这种区分。因此,我们将该变量删除。在表二的分析结果中,“态度”变量的P值也很大,说明此变量对于线性模型是不显著的,这也与判案经验相同。因为在非逃逸交通肇事案中,被告人认罪态度的好坏直接与赔偿损失并取得受害人的谅解有直接关系,该变量本身对于量刑并没有普遍性的独立价值。因此,在回归分析结果中表现不显著是可想而知的。我们将其删除后再进行线性回归分析。表三的分析结果基本符合线性模型的要求。也就是说对于交通肇事非逃逸案件,从统计学上,“赔偿”和“自首”两个变量是对量刑产生最主要或者说是决定作用的因素。这也直接而准确地反映出交通肇事案审理的真实面貌。因为审判实践中重视赔偿因素以取得好社会效果是法官处理交通肇事案件的首选(这种作法妥当与否在此不提)。
上述三种分析结果中,回归常数都非常相近,约等于17.6。表三逐步回归的模型从统计学上来讲是较好的,当情节变量约为0时,回归方程中的Y值就等于回归常数17.6,约等于18,也就是说在交通肇事非逃逸案致一人死亡的基准刑是18个月。
2)对交通肇事逃逸(非逃逸致人死亡)案件的分析(法定刑三年以上七年以下)。为了考察逃逸情节对量刑的影响,我们筛选出对交通肇事后逃逸的案件共35件进行分析,结果如下:
交通肇事逃逸案分析表一

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
42.14603
1.680942
25.07286
3.8E-22
赔偿
-3.3587
1.980697
-0.27405
-1.69571
0.099963
自首
-4.29655
1.607074
-0.44945
-2.67352
0.011866
态度
-2.57963
1.59317
-0.27913
-1.61918
0.115539
a
Dependent Variable: 刑期

交通肇事逃逸案分析表二

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
41.50913
1.675172
24.77902
1.88E-22
赔偿
-4.65888
1.855943
-0.38013
-2.51025
0.017315
自首
-3.05478
1.447625
-0.31955
-2.1102
0.04275
a
Dependent Variable: 刑期

从以上表中我们可以计算出交通肇事致一人死亡逃逸犯罪案件的基准刑是42个月(计算方法同前)。
6、对强奸案的分析
(1)强奸一次被害人一人案件分析(法定刑三年以上十年以下)。
为了确保尽可能获得具有普遍意义的结论,减少法官量刑上的差异,减少偶然性,我们筛选出“一人一次”强奸的案例共计 58个。它不包括轮奸、奸淫幼女的案例,也不包括一人多次强奸的案件,并且筛选掉被告人“未满16岁”和“态度”情节的案件(只有三个案例)。情节变量“犯罪对象”是指被害人智力正常与不正常两种情况,智力正常设为0,不正常设为1,目的是为考察两种情形下对量刑的影响。“犯罪手段”是指对被害人有如捆绑、拳打、堵嘴等暴力行为和没有明显暴力只是胁迫两种情形,前者设为1,后者设为0“犯罪后果”是指是否造成轻微伤以下的伤害,造成轻微伤设为1,否则为0。当然,此处的“犯罪后果”只是一般性的,否则就不可能属于这个量刑档次。其他情节变量的虚拟同前。用SPSS软件分析的结果如下:
强奸案分析表一

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
46.03825
3.927625
11.72165
5.89E-16
未满18岁
-9.25585
5.207384
-0.1592
-1.77745
0.081577
自首
-6.83596
5.270413
-0.11758
-1.29705
0.200569
未遂
-23.8735
3.157589
-0.66406
-7.56068
7.99E-10
犯罪对象
0.239462
4.488814
0.005478
0.053346
0.957669
作案手段
3.472144
3.897011
0.090721
0.890976
0.377209
犯罪后果
-3.59472
7.105568
-0.04496
-0.5059
0.615149
累犯
15.26431
5.681194
0.241961
2.686814
0.009768
A
Dependent Variable: 刑期

强奸案分析表二(删除犯罪对象及后果)

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
46.1816
3.251294
14.20407
1.55E-19
未满18岁
-9.11433
4.967075
-0.15676
-1.83495
0.072236
自首
-6.66965
5.117733
-0.11472
-1.30324
0.198233
未遂
-24.0452
3.0792
-0.66883
-7.80891
2.55E-10
作案手段
3.0891
3.413761
0.080713
0.904896
0.369694
累犯
15.53834
5.535578
0.246304
2.806994
0.007023
A
Dependent Variable: 刑期

强奸案分析表三(删除作案手段)

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
48.34325
2.201763
21.95661
2.82E-28
未满18岁
-9.02405
4.957578
-0.15521
-1.82025
0.074369
自首
-7.81393
4.950562
-0.1344
-1.57839
0.120426
未遂
-24.0506
3.073927
-0.66898
-7.82407
2.14E-10
累犯
16.46687
5.430336
0.261023
3.032386
0.00375
A
Dependent Variable: 刑期

强奸案分析表四(逐步回归分析)

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
48.52941
2.197326
22.08567
2.55E-29
未遂
-25.2794
3.415882
-0.70316
-7.40055
7.54E-10
2
(Constant)
46.36319
2.128983
21.77715
1.03E-28
未遂
-23.8804
3.177033
-0.66425
-7.51657
5.37E-10
累犯
18.41289
5.574987
0.29187
3.302768
0.001687
A
Dependent Variable: 刑期

分析结果的说明:表一中犯罪对象与犯罪后果变量的P值很大,说明这两个变量对量刑的线性关系不明显。即是否造成轻微伤的后果及被害人是否智力正常对量刑没有显著性影响。我们将其删除后,进一步进行分析,结果见表二。逐步回归的结果见表三。从表一、二、三我们不难发现,三种情况下模型中的变量虽然发生了变化,但是回归常数基本未变,约为46。从模型的可靠性讲,表三和四是可以参照的。根据表三计算的基准刑是48个月,根据表四计算的基准刑是46个月。因此,我们可以判定一人一次强奸犯罪的基准刑在47个月左右(正负1之间)。
为了查明强奸次数对量刑的影响,我们将一次和二次强奸案例合并在一起共64个案例进行分析(二次强奸数据量太少,不宜作单独分析),分析结果见附表4。从分析结果(表一)看,犯罪对象、犯罪手段、后果及态度四个变量均不显著,删除后继续进行回归分析,从结果表二中可以看出作案次数变量不太显著,线性模型的检验不太合格。所以,这个结果仅有参考价值。其意义为:当一次强奸作案,其他情节为0时,根据其回归方程可知:Y=41.5+5.9X1=41.5+5.9 X1=47.4,即其基准刑为47.4个月(这个值在4648个月之间,与前面分析结果相符合)。当二次强奸作案,而其他情节为0时,Y=41.5+5.9 Y X1=41.5+5.9 X2=53.3。也就是说强奸次数的增量为5.9个月。这似乎比想象要少些。进一步观察二次强奸的案例,发现二次强奸有判36个月的,有判60个月的,也有判72个月的。依此看,回归分析得出均值53.3个月也就不足为奇了。这说明根据这些案例只能得出这个结论。要想得到更有普遍意义的结论,只能寻找本辖区之外更多的案例。
对多人多次强奸的案例,由于样本量少,加之实践中量刑差异较大,无法进行分析。
2)对奸淫幼女案件的分析(法定刑三年以下十年以下)。
为了使案例更单纯,便于分析,我们筛选出奸淫幼女的案件,再筛除二次及以上作案的案例,得到奸淫幼女一人一次的案例,由于累犯情节只有一例,我们也将其删除,最后得到38个样本。变量虚拟情况同前。分析结果如下:
奸淫幼女一次分析表一

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
60.87803
2.861009
21.27852
1.18E-19
暴力(手段)
6.475206
6.218912
0.122665
1.041212
0.306096
后果
-7.44183
9.206138
-0.09325
-0.80836
0.42525
未满16岁
-39.3249
8.019128
-0.56079
-4.90389
3.06E-05
未满18岁
-32.9955
7.651908
-0.51827
-4.31207
0.000161
自首
-4.10623
8.356143
-0.05856
-0.4914
0.626718
未遂
-46.3532
10.96472
-0.48096
-4.22749
0.000204
态度
-6.68649
6.798012
-0.10503
-0.98359
0.333182
A
Dependent Variable: 刑期

奸淫幼女一次分析表一(逐步回归分析)

Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
52.94118
3.332951
15.88417
7.66E-18
未满16岁
-33.4412
10.27285
-0.47688
-3.2553
0.002469
2
(Constant)
57.93103
2.925489
19.80217
1.35E-20
未满16岁
-38.431
8.402827
-0.54804
-4.57358
5.77E-05
未满18岁
-33.931
7.628741
-0.53297
-4.44779
8.4E-05
3
(Constant)
60.66667
2.504245
24.22553
5E-23
未满16岁
-41.1667
6.971522
-0.58705
-5.90498
1.14E-06
未满18岁
-36.6667
6.335294
-0.57594
-5.78768
1.63E-06
未遂
-39.6667
9.53588
-0.41158
-4.15973
0.000204
A
Dependent Variable: 刑期

从表一和表二中可以看出,回归常数分别是60.661.4。表二是逐步回归的结果,模型较好。因此,我们可以得出结论:奸淫幼女一人一次的基准刑是在61个月左右(正负1之间)。
为了获得次数情节对量刑的影响,我们将奸淫幼女一次和二次合并在一起共44个样本进行分析,分析结果见附表5。从结果可以看出表三和表四的模型较为合理,两种情况下的“作案次数”的回归系数分别是1716(保留整数),也就是说16个月到17个月左右是二次作案与一次作案在量刑上的差别。

         


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文章出处:本院

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