計量法學的學科發展史研究

屈茂輝+匡凱

摘 要：在實證研究的理論、思維和方法技術發展的影響下，作為學科的計量法學應運而生，其生長歷程經歷了萌芽、發展和分野三個階段。它在萌芽階段的內容主要是符號邏輯的運用、法律現象數據庫的建立和運用以及法官行為和判決預測。計量法學的形成階段主要是判決預測和制度評價；其以數據建模為方式，對各種法律現象進行實證分析的方法也得以確立。在發展階段中，計量法學的判決預測論和數據論證領域有了新的研究視角和方法。中國目前學界和實務界都缺乏定量研究，而計量法學對立法、司法和數據庫的建立三個方面的發展都能起到重要的作用。

關鍵詞：計量法學；法官行為預測；制度評價；數據論證

作者簡介：屈茂輝，男，湖南大學法學院暨中國法治評價研究中心教授、博士生導師，從事民法學、數理-計量法學研究；匡凱，男，湖南大學法學院博士研究生，從事數理-計量法學研究。

基金項目：湖南省軟科學項目“法學中的數理計量方法及其運用研究”，項目編號：2008ZK3132；湖南省研究生科研創新項目“法的科學性解釋”，項目編號：CX2012B150

中圖分類號：D920.1 文獻標識碼：A 文章編號：1000-7504（2014）05-0098-09

20世紀以來，作為法學的社會科學屬性的體現，包括個案研究和大樣本分析的經驗實證方法在法學研究中得到了廣泛的運用。其重要分支之一的計量法學（Jurimetrics），以大樣本分析為特征，將現實主義作為精神內核，將法律視為一門科學，運用經驗和嚴謹的分析方法，在法學研究和實踐的各個方面在西方發達國家的地位日益突出。然而，國內學界對于這個學科還比較陌生，有的學者雖然運用了計量方法卻沒有學科理論上的厚度，有的學者或者關注了計量法學的研究領域卻沒有采用前沿的視角和方法，如此等等。這些都表明計量法學的學科基本理論研究尚處于相當薄弱的階段。本文擬通過梳理和考察計量法學的學科發展史，概括出這門學科的發展軌跡和階段特征，以使中國的學者明確目前研究所處的階段，更好地運用計量方法開展法學研究，實現中國法學的社會科學轉型與國際化。

一、計量法學的萌芽：20世紀三四十年代至八九十年代

現有文獻表明，雖然在20世紀三四十年代也有一些學者將定量和計量的方法引入到法學的研究領域中，但1949年李·洛文杰發表的《計量法學：未來的發展》一文乃是“計量法學”名稱的發端[1]，按照學界普遍認可的學科形成標志，盡管計量法學的名稱已經正式提出，但對于研究對象尚不十分清晰，獨立的研究方法還未廣泛得到認同，故這個時期屬于計量法學的萌芽階段。在萌芽階段，研究者為保持客觀的態度，盡量將研究對象形式化，并且在電腦的幫助下來排除人腦的主觀性。主要的研究主題體現在三個方面：

1. 符號邏輯分析的運用

運用符號邏輯分析法律文本、法院判決是計量法學在這一時期的首要應用領域。客觀而論，計量法學在這個領域內還是帶有概念法學的影子，這主要表現在其方法與概念法學都源自于形式邏輯，都是對法律文本進行解釋。但是相較傳統法學只是采用三段論而言，它已經開始注重運用形式邏輯中的語義解釋和句法解釋。雷曼·E.艾倫和馬里·艾倫·卡德維爾運用流程圖的方法來分析法律程序，他們將判決的形成簡化成了事實確定、法律選擇和解釋法律三個部分，然后通過邏輯的語義分析和句法分析引入到法律文本和現象的聯系中來。在分析過程中，他們通過將文本和現象轉化成為符號，運用邏輯工具和技術來解構文本，從而避免了對法律文本的模糊理解。[2]（P213-270）同樣，運用邏輯中集合的概念可以組合不同的因素，這也為法律語言轉化成為計算機語言提供了便利。計量法學在其理論層面上以法律現象為研究對象，以語義邏輯作為切入點，將其研究領域集中在了以文本為基礎的三個領域中。另外，從學科發展意義上來說，符號邏輯分析也使得利用其他學科的知識對法律現象進行解讀成為可能。

2. 法律現象數據庫的建立和利用

運用計算機技術建立法律現象（主要是法律案件、法律文本）數據庫，進而對數據進行存儲和提取，是計量法學在這一階段的另一個領域。20世紀五六十年代誕生的科學計量學將科學發展作為研究對象，這在理論上為計量法學在本領域的發展提供了方法上的支持。11956年約翰·F.霍特領導的比特斯伯格大學健康法研究中心運用關鍵詞相關性方法建立了醫院法規數據庫。使用者只需要直接輸入句子，電腦就可以自動過濾掉句中虛詞而搜索得出包含實詞的法律條文和判決。[2]（P5-35）另外，美國律師基金委員會和IBM合作，通過統計方法分析了5000個案件中詞語的詞頻情況，其成果的意義在于突破了先前必須以抽象出來的事實作為搜索引擎詞的局限，從而使得單純的詞語就能作為引擎詞使用。[3]但是，僅僅是語詞上的聯系還不能滿足實踐的需要，案件與先例的相關程度才是法院采用先例的決定因素。故而，律師為了更加精確地選擇判例，開始借助計量經濟學因素權重的方法來對案例進行整理和編排。可以說，此方法將數據庫提升到了一個嶄新的高度，它將樣本按照設定的因素進行解構，然后分析權重。這相較于先期數據庫只是單純的文本匯集、只能事前查詢而言，這時的數據庫增強了法律的指導和預測功能。也即，它綜合了事前分析和事后追蹤兩種途徑。

3. 法官行為分析和判決預測

計量法學在這一階段的又一個領域是運用科學技術和自然科學的方法分析法官的行為以及預測法院判決結果。分析法官行為和預測法院判決借鑒了當時流行的行為學理論，學者認為案件最終判決并不是簡單的法律適用，而是多種因素共同作用的結果。例如分析法官行為就是借鑒了行為政治學的研究路徑，從行為角度來分析個人情況、生活背景等要素對他們作出判決時的影響程度。對法官行為背景的分析有幾種不同的路徑。一是只采用基本描述的方法。1959年約翰·施米德霍伊澤提出“特征集合方法”[4]，他只是將所收集到的法官背景進行詳細的羅列。二是將背景材料與審判模式相聯系，具體分析或度量特定的性格對某一類案件影響的大小。相較于前者而言，這種方法占據了主要的地位。如蘭吉爾通過觀察1955年美國法官名錄中的2位法官來分析黨派背景對于案件的影響程度。[5]施米德霍伊澤同樣利用這個路徑，分析了1837—1860年52個涉及選取競爭案件中法官的宗教背景與判決的關聯程度。[6]另外，他還分析了81個因不同違法程度而被最高法院推翻的案件。利用“傾向推翻率”來度量法官的職業生涯對于這個變量的影響程度。研究發現有下級法院法官經歷的人傾向于放棄遵循先例而推翻裁決。[7]在這里，分析法官行為的方式開始都是建立在單獨變量研究上，而后來的研究者則放棄了這種研究對象上的個人主義，轉向多變量同時進行分析。

在對1961—1964年間2510個上訴案件和2776份上訴書的分析中，高德曼運用了法官背景中的四個變量：政治背景、社會經濟背景、職業背景以及法官的興趣愛好。[8]多變量看似只是簡單地增加考察維度，但實際上在選擇變量時為了避免它們之間的交互影響，選取自生變量的難度比單一自生變量的難度要大得多。摒棄研究對象的個人主義，將對象放寬到政治集團，斯普拉格運用這種思路在高德曼的研究方法上有了發展。上述兩種方式都只從一種簡單的統計角度來分析，博文在研究中采取了較為高級的定量方法。他假設一定的背景與司法行為相關，然后采用部分協同相關性和多重回歸分析方法來分析上訴法院法官的行為與結果之間的關系。[8]計量法學將法律視為開放性的體系，它本身就可以反映主體對社會的適應性，并且也能通過社會上各學科知識來豐富自身的內容，只有這樣，從其他學科的角度對法律現象進行解剖才能夠實現法律的系統性調整。而且，運用其他學科的方法來解讀法律現象在一定程度上打破了法律精英主義的思想。

總之，在計量法學萌芽階段的三個領域中，符號邏輯的運用是最為基礎的部分，它將法律文本從傳統的概念分析方法局限中解放出來，將演繹和類推邏輯擴展到了形式邏輯中的符號部分，而且這種轉變，同時也適應了計算機語言的需要。第二個研究范圍解決的是數據樣本來源問題，它建立在科學計量學和計量經濟學的基礎之上。通過建立數據庫的方法為計量法學提供了樣本尋求上的便利。第三個領域其方法需要建立在已有的分析對象之上，而第二個范圍正好提供了其所需要的資料。1很顯然，計量法學在這一階段的一個特征是強烈地結合了自然科學與技術，特別是計算機技術、統計學、控制論得到了有效運用。而在數據庫的構建中，計算機革命為其提供了極大的技術支持。[9]如果說，前面的兩個是計量法學的理論來源，那么第三個領域則是實踐需求。同樣的，對于以上三個研究范圍，前兩種被看成是純粹的計量法學，后者被看成是應用計量法學。[10]但是，此時沒有將實證研究的內容數理化，而且在利用統計學的時候只是簡單地運用了加權的方法。在計量模型上，只是采用一般的時間序列方法，缺乏回歸分析。而這些正是在下一個階段應當面臨的課題。

二、計量法學的形成：20世紀八九十年代

20世紀八九十年代，社會學理論和新制度經濟學得到空前發展，為很多實證數據和資料提供了新的解釋理論，這反過來又為實證研究提供了新的視角。制度史的實證方向發展也為從宏觀和微觀兩個角度來研究制度提供了新的思路。維也納實證主義學派思想的傳播，使得運用概率論來預測成為一種流行方式。客觀世界可以量化的觀念使得數理化的研究成為可能。此時，計量法學理論研究已經從美國開始轉向歐洲大陸，而其新形成的方法則更廣泛地被世界各國的研究者所使用，這標志著計量法學作為一門獨立的學科正式形成。這個階段拓展了兩個研究領域：一是法官判決預測和影響因素方面的研究；二是對制度和公共政策進行評價。

因為利用了概率論等新科學的成果，計量法學擺脫了單純微觀案件的個人中心主義理論框架，逐漸轉向了宏觀層面。它開始關注司法腐敗、司法制度、經濟與法治的關系和社會公平等問題。而且，隨著理論研究的加深，它開始對司法實踐中出現的與模型預測不一致的地方進行細究，發現隱含在判決中的消極因素。此時的研究比較注重數理表達和模型建立。雖然在此之前，也有學者利用了數理表達，但是卻止步于單純的文字描述，沒有進一步地提出數理模型建立。例如斯德·尤爾墨就是選取了12個審理1947—1956年美國最高法院聯邦行政案例的法官，僅僅研究他們在涉外案件、涉及共產主義者案件和涉及黑人的案件中的行為。[11]而本階段中，實證研究理論有所突破，加上各種科學發展成熟，利用數理模型則更加有助于說明問題和提供理論上的“試驗場”。這種說明方式成了計量法學的一個顯著特征，也加強了本學科方法上的可辨識性。

在對法官的行為心理因素影響判決的命題中，愛普斯汀等人力圖證明法官在最開始的幾年中就形成了自己的判決理念，他們通過建立貝葉斯動態模型對最高法院的法官在法庭審判中的投票進行預測。1類似的，南非法學家海尼通過對1950年至1990年所有同屆最高法院的法官行為進行分析，得出結論：與傳統的法社會學結論相反，法院的判決并沒有體現出社會的階層結構，也就是說，法院并不會體現出社會主要價值觀，也不會體現國家的政治觀點。法院只不過是法官在法庭政治中通過玩弄權術，從而使得自己利益得到最大化的場所而已。[12]判決預測領域的研究在此時也有所變化，此前研究內容都是單純地預測最終判決，也即從微觀層面來研究，其實在宏觀上運用預測論也大有可為。查理斯將先例或判決的推翻視作是法律變化的依據，適用邏輯回歸和統計工具，在相關數據庫的基礎上，通過將推翻先例的案件和法條分類，就可以了解法院判決動態，預測法律變化和判決推翻情況，以及所推翻的判例要素等。[2]（P164-184）

通過將因素視為法律制度的評價標準，再將這種方法用于制度或者公共政策，研究者便開拓了一個新的研究領域——制度評價。

通過借鑒計量經濟學的方法，捷普森和伍德沃茨教授利用貝葉斯方法和交叉回歸模型來對就業歧視進行分層研究，這避免了先前研究中的不同時期內歧視與非歧視絕對二元化的討論。[13]在社會安全性問題中，研究者將對司法系統的研究轉向了社會的、政治民主的角度。通過對程序的透明度研究，我們從程序參與者行為的觀察來判斷是否有腐敗、偏見或歧視存在。另外，這種法律確定性研究同樣有利于提高社會的安全性。通過比較陪審團的裁定和陪審團與法官的一致性，利用對數線性模型可以確定陪審裁決的準確性。例如布魯斯教授在估計陪審團裁決的準確性時對案件證據的可信度進行分類和賦值，使得像“清晰”、“不清晰”、“合理懷疑”這類原本模糊和抽象的詞語成為可以直觀度量的具體數值。[14]而在美國和日本已經有了行政評價法，其可以對政府的公共政策制定、執行、效果、成本、收益和實效等進行評估。[15]執行中的不確定因素，會影響行政機關行政行為的效果，需要考慮如何利用行政評價法等來確定一套科學的評估制度，從而能夠保障公共政策的制定與執行的正當性、行政行為的客觀性和有效性，進而使得政策能夠達到會控制的目的，這實際上是制度評價的早期形式。

毫無疑問，這是計量法學理論、制度經濟學和模糊評價三者相互滲透的結果。制度經濟學中對制度演進的預測，使得計量法學在對法律制度或法律現象分析上帶有趨勢把握的痕跡。模糊數學的模糊評價為定性分析提供了定量轉化的途徑。計量法學也就可以作為檢驗社會是否實現立法目標、發現法律運行環節問題的工具。加之其關注法在運行過程中人的作用，擺脫了法學理論和法律實踐研究中經驗的不可驗證的局限性和盲目性，成功地將法治納入到系統工程的視角內。

總之，計量法學發展到本階段已經出現了新的特征——模型建立。這種方式排除了單純的語言描述，轉向了運用數字、圖形來說明問題。這也就逐漸形成了計量法學的方法：以數據建模為方式，對各種法律現象進行實證分析。此外，研究對象的擴展，導致研究手段也發生了轉變。在萌芽階段，計量法學以個案為對象，所以研究者只能采取外部觀測的方式；而本階段中則發展成為評價。當然，由于這種評價是建立在對模型認可的基礎上，所以理論上將數理知識作為其研究和分析的基礎，從而使得描述歸納轉變為一種分析演繹。在方法轉變上，計量法學從繁雜的各種自然科學方法的運用發展到“以運用數據建模和實證的方法”，也就是主要運用數理模型方法。

三、計量法學的發展：20世紀90年代至今

伴隨著研究方式多元化思想的滲透，計量法學如同經濟學和社會學一樣，打破了傳統社會科學中經驗實證獨占半邊天的情況。在這個新時代中，除傳統意義上的法院預測和制度評價外，計量法學的研究領域和研究方法在借鑒其他社會科學和自然科學的成果上有了更多的發展。

1. 判決預測論的進展

本階段中，判決預測逐漸擺脫了法官的行為主義和態度主義的束縛，也即不是將法官的投票行為和態度作為研究的重點，而是采用“替代性的方法”[16]。這種替代性的方法又包括了兩個方面：公共選擇和制度主義。

波斯納法官將現實主義的觀點納入到法官的行為分析中，極大地促進了公共選擇理論在判決預測領域的發展。他指出：“法官也是具有經濟理性的，他們也和普通人一樣，會追求工具性的和消費性的目標，例如他們也追求榮譽和閑暇時間。”[17]基于這種理性選擇，公共選擇理論進一步認為，司法判決的實證研究不但需要考慮法官的社會背景變量，而且需要考慮法律語境以及法官表達他們觀點的推理過程。另外也需要考慮整個司法制度的影響，因為正是這個制度才使得他們能夠免受一般的公眾選擇的影響，從而有機會可以實現自己的“私利”，所以他們可以“自由的、依據自己的想法來解釋法條、憲法，而不管這種解釋在別人看來是睿智的還是愚昧的”[18]。

在制度主義的視角下，大家開始關注研究法官如何被制度所影響，也即，法庭已經不是法官行動的平臺，而是成為一個“機制”。在這個機制中，法官所作出的判決被視為是策略性行為的結果。因為法官面臨的是一套利益上的關系，這包括法官之間、法官與法院以及其他相關的機構之間的關系。[19]于是判決就可以被認為是作為制度平衡的工具，或是作為利益重新分配的機遇。

另外，自然科學的成果被運用到預測論中，使得計量法學在發展階段有了新的特征。這個時期的預測論結合了認知科學中的人類學和神經學科等科學知識，開始研究判決思維的來源問題；它從裁判者的判決思維角度出發，結合最前沿的人工智能成果，開始了判決客觀化的研究。從人類學角度出發，主要是關注法官行為的影響方面。戴爾·皮特森等人通過對黑猩猩和猿類等靈長類動物的研究，從社會心理學和認知學的視角，發現猿猴的很多行為模型都可以適用于人類。他通過對猿猴之間實質性交流的研究，來了解和解釋人的認知行為，并得出結論——靈長類動物的語言學習等都受到社群的影響。在社會關系問題上，可以從進化領域中得知，社會關系是通過人與人之間的聯系，而不是通過遺傳中的自私基因產生的。他在這里指出了法官行為研究的一個誤區：從人類學的角度出發，很多人認為法官判決行為主要是受到家族遺傳因素的影響，對于法官的性格、喜好都會從遺傳基因中得出，所以要知道法官在案件中的投票情況，那么就必須要考察其家族群體的影響，要考察其家族基因中是否有遺傳病的影響。1神經學科從生理學角度出發，在研究法官意識的時候就轉而去研究判決意識是怎么產生的，是如何通過大腦神經的刺激而產生的。例如舒伯特認識到法官的行為和態度應該有一個生物學的基礎存在，因此法官的行為受到其個人神經系統的控制和作用。他的行為只是神經機能與身體的復雜交流而已。

認知科學提出人們在運用大腦解決問題的時候，本身會有很多固定的模式，所以法官們在分析案件時都有一套自己的思維模式[20]，那么通過運用計算機技術模擬法官的思維模式就可以預測判決的效果。既然如此，相同的案件在不同的思維模式中很有可能就會不同。在這里，人們開始借助電腦程式代替人的思考推理方式來解決問題。

在霍布森和斯里[21]，以及羅斯[22]的兩個案例中，他們都以案件作為輸入的單位，從神經網絡的角度來分析法官提取信息的方式。第二種數據輸入方法是基于法條，它將輸入建立在對條文的描述上。因為神經網絡系統可以自動對法律條文進行統計，所以這種方式可以較為精確地預測判決結果。例如華納所建立的平行模型1和博舍羅等人1991年建立的模型[23]，他們是準備建立一個神經網絡系統來改進之前的Mairilog系統，從而使得市長在作決策時，能夠利用Neurolex系統為其提供地方法律作為參考。

2. 數據論證在司法領域的興起

此領域的主要體現是律師在法庭論證上突破了單純的法條和先例論證，在論證材料中加入了計量法學模型和社會統計數據，使得法官更加關注判決的社會效果；而法官也會在其判決中將統計概率作為證據采納。

在案件中適用數理統計的論據能夠使得法庭上的人關注案件的結果而不是簡單的案件判決。從著名的布蘭代斯訴訟之后，英美很多訴訟案例都成功地運用了這種方法，例如在兒童白血病與水井污染的訴訟中，很多時候，單獨證據可以證明水井的污染程度并沒有達到足以發生白血病的程度，或者說水井污染并不是導致兒童白血病的主要原因。但是通過將同地區的兒童數據或者是父母受到污染的數據呈堂佐證的話，這馬上就會改變訴訟中上述科學的可信度。[24]（P60）

另外，統計數據和計量法學模型的證據效力也是關注的問題。在承認概率的科學性前提下，確定性已經擺脫了絕對確定的理解。例如在法律科學中對DNA的分析、指紋匹配、刀痕匹配和彈道匹配都是屬于概率分析的內容，因為這都要將一個樣本（例如從犯罪現場得出的樣本）與另外一個樣本（例如從被告身上獲取的）進行匹配，并且要證明這些樣本有同源性。隨著現在案件審判中對DNA技術的依賴，法院將之作為證據采納也提高了門檻。DNA技術必須要建立在統計學概率的樣本選擇上：首先，排除了大量的無關人員，鎖定嫌疑人；其次，在所有可能到場，或者是出現在犯罪現場的所有人中（包括此城市中所有當時的人）只有犯罪嫌疑人的血型吻合。在這兩點的輔佐之下，DNA技術才取得了更大的可信性。[25]研究證明，法官也更加偏好在判決詞中使用統計和計量法學模型，例如一篇論述法官判決引證來源的文章中提到，通過比較法官引用《哈佛法學評論》和《斯坦福法學評論》中偏向于運用數理模型的文章和《法學研究雜志》中非數理性文章得出，前者的引證率有56%，后者的引證率只有10%。[26]

可以看到，計量法學新的范式擴展都與科技發展密切相連，而且他們都存在一個共同點，即法學理論運用越來越少，更多體現的是一種在實證思想下，運用前沿科學的成果來達到實現法律實踐中社會效益的目的。為達到這個目的，學者分別從計量法學的研究領域、研究方法和目的手段三個方面進行擴展，最終達到目前的狀態。判決預測領域與認知科學結合之后，其預測的路徑已經與原來的方式大相徑庭。從人腦的思維來源出發和背景環境的人類學進路出發，其文章更多地是發表在了自然科學、計算機類雜志和人類學雜志上。這種現象表明新興的預測論更多地是把法官當作特殊群體對象而進行的認知科學研究。從研究手段承接而來的數據論證可以說是計量法學方法運用的體現。通過模型推演和數據表達，使得其能夠有效地影響陪審團和法官的認識，并最終影響判決結果。如果說計量法學的前期階段只在于消極觀測的話，那么在這里則把計量法學方法運用當作了一種主動干預的手段。通過數理和模型預測來表達判決后果的社會狀態，通過采用概率數據而不是傳統的絕對確定性論證來影響證據的采納。運用這種方式，它改變了對證據性質的理解，因為對于證據三性中的客觀真實性規定，證據必須是不依賴于主觀意識的客觀存在，而概率證據很可能是不會發生或者根本不存在的。這種方式也改變了傳統的法條和先例論證的方法，在一定程度上顛覆了“以事實為依據，以法律為準繩”的判決準則。總的說來，在計量法學發展與異化的兩個領域，前者是傳統研究領域的承繼和方法的異化，數據論證是方法的成熟和適用領域的異化。

四、我國法學定量研究的未來

我國目前法學研究主要還是以價值分析和規范分析為主。實證研究，特別是定量方法的實證研究還處于推廣階段。從法學界學者采用大樣本分析的成果上來看，也只有少數學者在進行嘗試。并且，他們研究資料的來源也主要還是各種文本，或者是在官方主導下的座談和走訪。其數據處理也只是局限在某一種或者幾種傳統統計和計量方法（如回歸分析）上。在法律實踐中，我國法院認定的事實必須是確定性的事實，不存在概率上的論證方式，這也就排除了數據論證適用的空間。概括成一句話，即中國法學的實證研究雖然在犯罪學、法社會學等學科上有所開展，但定量的法學研究尚沒有引起法學界的高度重視，作為學科的計量法學還處于起步階段。基于法學的社會科學本質屬性，中國法學應當也必須采用定量研究的方法，在借鑒國外研究成果上都可以有所作為。[27]從計量法學的學科發展史觀察，我國法學的定量研究，在以下幾個方面當成為著力點：

第一，在立法預測和立法后評價方面發揮突出作用。計量法學判決預測和制度評價可以運用到我國實踐的這兩個領域中。將判決預測領域中的理論和實踐研究成果納入到立法前預測，這就為法律制定提供了新視角。另外，國外本身就存在“法官立法”之說，所以我們完全可以將立法者類比為法官。在個人主義視角下，立法可以視為是立法者單獨的行動，而在中國，我們甚至可以將之視為是某些提出法律草案的專家個體的行為，這樣就使得實證預測有了可以切實觀察的對象。而在制度主義視角下，不是將立法視為簡單的規范社會秩序和人的行為，而是視為制度平衡和利益重新分配的工具。在這種預測論下，研究者對于立法的趨勢和整體政策的走向或許會有更為精確的把握。

立法后評估中，如果將既成的法律或者法律體系視為是一種制度，那么這就可以運用計量法學的制度評價領域的方法和技術。對法律、政策實施效果的靜態評價和實施過程的動態評價都有很多成果可以借鑒。雖然我國目前各類法治指數的研究和發布應接不暇，但是從統計口徑和方法來說，都沒有較好地體現科學性。而且，中國目前的立法后評估關注偏向于宏觀上的，對于某個單獨的領域，如國外做得比較成熟的就業歧視、公共安全和政治民主等的關注度卻不足。隨著法治進程的腳步的加快，這個領域應當會成為研究的熱點和前沿領域。

第二，在判決預測和數據論證兩個司法運用領域得以引入并產生積極效果。中國的司法透明度一直以來都受到廣泛質疑，而對判決的預測，特別是在個人行為主義視角和態度主義視角下對法院判決的預測，是有利于增進司法透明度的，因為這使得法官基于私利的行為將會通過數字表現出來。而在政治影響司法方面，制度主義也為中國特殊的國情提供了新視角。只不過在這里，需要將政治影響視作外部性效應來看待。

數據論證在司法中同樣也具有很大的運用空間。從哲學上來說，“一個人不能兩次踏入同一條河流”，這其實意味著事件的不可再生性。所以，我們在運用證據的時候也只是最大限度地還原事件，而不是讓事件再次出現，同時也不可能要求事件像電影回放一樣重現。那么在這個意義上說來，我國證據的目的也只是獲得一種“接近的”真實性，也即概率上的真實性。如果以此為切入點，那么我們就完全可以將數據論證納入到司法證據的領域內來。通俗來說，計量法學中的數據論證其實就是一種概率性證據，通過大量樣本中所出現的共性（也即線性）現象，論證得出事件與結果之間存在密切關系（顯著性關系）。雖然其真實結果并不完全確定，但是至少實現了社會正義。例如在中國的環境污染案件中，訴訟當事人的病因可能是由于自身基因缺陷，加上環境惡化最終才出現了癥狀，但是環境污染者在統一賠償時，針對這位特定的受害者實際上是承擔著環境污染這一不當行為的懲罰。

第三，中國的定量研究應當在建立數據庫上加大投入力度。相較于國外的學者都不信任政府數據而言，我國政府還沒有構建起較為完善的數據庫，而且僅就經濟統計數據而言，其可信度受到了廣泛的質疑。所以，在數據問題上，我們至少有兩個主體需要努力。首先，政府需要構建起信度和效度較高的數據庫和數據檢索體系。進入“大數據時代”，前提就是政府的信息公開，而這種信息是需要政府以作為的方式來收集和處理的，筆者建議各級政府都需要對與自身職能相關的數據和信息予以公開，讓數據不再成為政府內部文件上的數字。其次，學者和民間也需要有收集數據的方式和標準。盡管對此主體也存在中立性、客觀性和資源分配不平等上的問題[28]，但是不可否認的是，正是各種主體帶有的不可避免的前見和倫理偏向性，最終描述出了客觀的法律現象。

當然，我們說需要發展定量實證研究，并不是說要排除價值分析方法和規范分析方法，而是說同樣作為論證方法，定量實證方法能夠更為全面客觀和真實地反映法律現象，能夠提供獨特的視角。同時發展定量實證研究也有利于加快我國法學的社會科學轉型，促進中國法學的國際化發展的實現。

參 考 文 獻[1] Lee Loevinger. “Jurimetrics： the Next Step Forward”， in Minnesota Law Review， 1949， Vol.33.

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[責任編輯 李宏弢]