计量法学的学科发展史研究

屈茂辉+匡凯

摘 要：在实证研究的理论、思维和方法技术发展的影响下，作为学科的计量法学应运而生，其生长历程经历了萌芽、发展和分野三个阶段。它在萌芽阶段的内容主要是符号逻辑的运用、法律现象数据库的建立和运用以及法官行为和判决预测。计量法学的形成阶段主要是判决预测和制度评价；其以数据建模为方式，对各种法律现象进行实证分析的方法也得以确立。在发展阶段中，计量法学的判决预测论和数据论证领域有了新的研究视角和方法。中国目前学界和实务界都缺乏定量研究，而计量法学对立法、司法和数据库的建立三个方面的发展都能起到重要的作用。

关键词：计量法学；法官行为预测；制度评价；数据论证

作者简介：屈茂辉，男，湖南大学法学院暨中国法治评价研究中心教授、博士生导师，从事民法学、数理-计量法学研究；匡凯，男，湖南大学法学院博士研究生，从事数理-计量法学研究。

基金项目：湖南省软科学项目“法学中的数理计量方法及其运用研究”，项目编号：2008ZK3132；湖南省研究生科研创新项目“法的科学性解释”，项目编号：CX2012B150

中图分类号：D920.1 文献标识码：A 文章编号：1000-7504（2014）05-0098-09

20世纪以来，作为法学的社会科学属性的体现，包括个案研究和大样本分析的经验实证方法在法学研究中得到了广泛的运用。其重要分支之一的计量法学（Jurimetrics），以大样本分析为特征，将现实主义作为精神内核，将法律视为一门科学，运用经验和严谨的分析方法，在法学研究和实践的各个方面在西方发达国家的地位日益突出。然而，国内学界对于这个学科还比较陌生，有的学者虽然运用了计量方法却没有学科理论上的厚度，有的学者或者关注了计量法学的研究领域却没有采用前沿的视角和方法，如此等等。这些都表明计量法学的学科基本理论研究尚处于相当薄弱的阶段。本文拟通过梳理和考察计量法学的学科发展史，概括出这门学科的发展轨迹和阶段特征，以使中国的学者明确目前研究所处的阶段，更好地运用计量方法开展法学研究，实现中国法学的社会科学转型与国际化。

一、计量法学的萌芽：20世纪三四十年代至八九十年代

现有文献表明，虽然在20世纪三四十年代也有一些学者将定量和计量的方法引入到法学的研究领域中，但1949年李·洛文杰发表的《计量法学：未来的发展》一文乃是“计量法学”名称的发端[1]，按照学界普遍认可的学科形成标志，尽管计量法学的名称已经正式提出，但对于研究对象尚不十分清晰，独立的研究方法还未广泛得到认同，故这个时期属于计量法学的萌芽阶段。在萌芽阶段，研究者为保持客观的态度，尽量将研究对象形式化，并且在电脑的帮助下来排除人脑的主观性。主要的研究主题体现在三个方面：

1. 符号逻辑分析的运用

运用符号逻辑分析法律文本、法院判决是计量法学在这一时期的首要应用领域。客观而论，计量法学在这个领域内还是带有概念法学的影子，这主要表现在其方法与概念法学都源自于形式逻辑，都是对法律文本进行解释。但是相较传统法学只是采用三段论而言，它已经开始注重运用形式逻辑中的语义解释和句法解释。雷曼·E.艾伦和马里·艾伦·卡德维尔运用流程图的方法来分析法律程序，他们将判决的形成简化成了事实确定、法律选择和解释法律三个部分，然后通过逻辑的语义分析和句法分析引入到法律文本和现象的联系中来。在分析过程中，他们通过将文本和现象转化成为符号，运用逻辑工具和技术来解构文本，从而避免了对法律文本的模糊理解。[2]（P213-270）同样，运用逻辑中集合的概念可以组合不同的因素，这也为法律语言转化成为计算机语言提供了便利。计量法学在其理论层面上以法律现象为研究对象，以语义逻辑作为切入点，将其研究领域集中在了以文本为基础的三个领域中。另外，从学科发展意义上来说，符号逻辑分析也使得利用其他学科的知识对法律现象进行解读成为可能。

2. 法律现象数据库的建立和利用

运用计算机技术建立法律现象（主要是法律案件、法律文本）数据库，进而对数据进行存储和提取，是计量法学在这一阶段的另一个领域。20世纪五六十年代诞生的科学计量学将科学发展作为研究对象，这在理论上为计量法学在本领域的发展提供了方法上的支持。11956年约翰·F.霍特领导的比特斯伯格大学健康法研究中心运用关键词相关性方法建立了医院法规数据库。使用者只需要直接输入句子，电脑就可以自动过滤掉句中虚词而搜索得出包含实词的法律条文和判决。[2]（P5-35）另外，美国律师基金委员会和IBM合作，通过统计方法分析了5000个案件中词语的词频情况，其成果的意义在于突破了先前必须以抽象出来的事实作为搜索引擎词的局限，从而使得单纯的词语就能作为引擎词使用。[3]但是，仅仅是语词上的联系还不能满足实践的需要，案件与先例的相关程度才是法院采用先例的决定因素。故而，律师为了更加精确地选择判例，开始借助计量经济学因素权重的方法来对案例进行整理和编排。可以说，此方法将数据库提升到了一个崭新的高度，它将样本按照设定的因素进行解构，然后分析权重。这相较于先期数据库只是单纯的文本汇集、只能事前查询而言，这时的数据库增强了法律的指导和预测功能。也即，它综合了事前分析和事后追踪两种途径。

3. 法官行为分析和判决预测

计量法学在这一阶段的又一个领域是运用科学技术和自然科学的方法分析法官的行为以及预测法院判决结果。分析法官行为和预测法院判决借鉴了当时流行的行为学理论，学者认为案件最终判决并不是简单的法律适用，而是多种因素共同作用的结果。例如分析法官行为就是借鉴了行为政治学的研究路径，从行为角度来分析个人情况、生活背景等要素对他们作出判决时的影响程度。对法官行为背景的分析有几种不同的路径。一是只采用基本描述的方法。1959年约翰·施米德霍伊泽提出“特征集合方法”[4]，他只是将所收集到的法官背景进行详细的罗列。二是将背景材料与审判模式相联系，具体分析或度量特定的性格对某一类案件影响的大小。相较于前者而言，这种方法占据了主要的地位。如兰吉尔通过观察1955年美国法官名录中的2位法官来分析党派背景对于案件的影响程度。[5]施米德霍伊泽同样利用这个路径，分析了1837—1860年52个涉及选取竞争案件中法官的宗教背景与判决的关联程度。[6]另外，他还分析了81个因不同违法程度而被最高法院推翻的案件。利用“倾向推翻率”来度量法官的职业生涯对于这个变量的影响程度。研究发现有下级法院法官经历的人倾向于放弃遵循先例而推翻裁决。[7]在这里，分析法官行为的方式开始都是建立在单独变量研究上，而后来的研究者则放弃了这种研究对象上的个人主义，转向多变量同时进行分析。

在对1961—1964年间2510个上诉案件和2776份上诉书的分析中，高德曼运用了法官背景中的四个变量：政治背景、社会经济背景、职业背景以及法官的兴趣爱好。[8]多变量看似只是简单地增加考察维度，但实际上在选择变量时为了避免它们之间的交互影响，选取自生变量的难度比单一自生变量的难度要大得多。摒弃研究对象的个人主义，将对象放宽到政治集团，斯普拉格运用这种思路在高德曼的研究方法上有了发展。上述两种方式都只从一种简单的统计角度来分析，博文在研究中采取了较为高级的定量方法。他假设一定的背景与司法行为相关，然后采用部分协同相关性和多重回归分析方法来分析上诉法院法官的行为与结果之间的关系。[8]计量法学将法律视为开放性的体系，它本身就可以反映主体对社会的适应性，并且也能通过社会上各学科知识来丰富自身的内容，只有这样，从其他学科的角度对法律现象进行解剖才能够实现法律的系统性调整。而且，运用其他学科的方法来解读法律现象在一定程度上打破了法律精英主义的思想。

总之，在计量法学萌芽阶段的三个领域中，符号逻辑的运用是最为基础的部分，它将法律文本从传统的概念分析方法局限中解放出来，将演绎和类推逻辑扩展到了形式逻辑中的符号部分，而且这种转变，同时也适应了计算机语言的需要。第二个研究范围解决的是数据样本来源问题，它建立在科学计量学和计量经济学的基础之上。通过建立数据库的方法为计量法学提供了样本寻求上的便利。第三个领域其方法需要建立在已有的分析对象之上，而第二个范围正好提供了其所需要的资料。1很显然，计量法学在这一阶段的一个特征是强烈地结合了自然科学与技术，特别是计算机技术、统计学、控制论得到了有效运用。而在数据库的构建中，计算机革命为其提供了极大的技术支持。[9]如果说，前面的两个是计量法学的理论来源，那么第三个领域则是实践需求。同样的，对于以上三个研究范围，前两种被看成是纯粹的计量法学，后者被看成是应用计量法学。[10]但是，此时没有将实证研究的内容数理化，而且在利用统计学的时候只是简单地运用了加权的方法。在计量模型上，只是采用一般的时间序列方法，缺乏回归分析。而这些正是在下一个阶段应当面临的课题。

二、计量法学的形成：20世纪八九十年代

20世纪八九十年代，社会学理论和新制度经济学得到空前发展，为很多实证数据和资料提供了新的解释理论，这反过来又为实证研究提供了新的视角。制度史的实证方向发展也为从宏观和微观两个角度来研究制度提供了新的思路。维也纳实证主义学派思想的传播，使得运用概率论来预测成为一种流行方式。客观世界可以量化的观念使得数理化的研究成为可能。此时，计量法学理论研究已经从美国开始转向欧洲大陆，而其新形成的方法则更广泛地被世界各国的研究者所使用，这标志着计量法学作为一门独立的学科正式形成。这个阶段拓展了两个研究领域：一是法官判决预测和影响因素方面的研究；二是对制度和公共政策进行评价。

因为利用了概率论等新科学的成果，计量法学摆脱了单纯微观案件的个人中心主义理论框架，逐渐转向了宏观层面。它开始关注司法腐败、司法制度、经济与法治的关系和社会公平等问题。而且，随着理论研究的加深，它开始对司法实践中出现的与模型预测不一致的地方进行细究，发现隐含在判决中的消极因素。此时的研究比较注重数理表达和模型建立。虽然在此之前，也有学者利用了数理表达，但是却止步于单纯的文字描述，没有进一步地提出数理模型建立。例如斯德·尤尔墨就是选取了12个审理1947—1956年美国最高法院联邦行政案例的法官，仅仅研究他们在涉外案件、涉及共产主义者案件和涉及黑人的案件中的行为。[11]而本阶段中，实证研究理论有所突破，加上各种科学发展成熟，利用数理模型则更加有助于说明问题和提供理论上的“试验场”。这种说明方式成了计量法学的一个显著特征，也加强了本学科方法上的可辨识性。

在对法官的行为心理因素影响判决的命题中，爱普斯汀等人力图证明法官在最开始的几年中就形成了自己的判决理念，他们通过建立贝叶斯动态模型对最高法院的法官在法庭审判中的投票进行预测。1类似的，南非法学家海尼通过对1950年至1990年所有同届最高法院的法官行为进行分析，得出结论：与传统的法社会学结论相反，法院的判决并没有体现出社会的阶层结构，也就是说，法院并不会体现出社会主要价值观，也不会体现国家的政治观点。法院只不过是法官在法庭政治中通过玩弄权术，从而使得自己利益得到最大化的场所而已。[12]判决预测领域的研究在此时也有所变化，此前研究内容都是单纯地预测最终判决，也即从微观层面来研究，其实在宏观上运用预测论也大有可为。查理斯将先例或判决的推翻视作是法律变化的依据，适用逻辑回归和统计工具，在相关数据库的基础上，通过将推翻先例的案件和法条分类，就可以了解法院判决动态，预测法律变化和判决推翻情况，以及所推翻的判例要素等。[2]（P164-184）

通过将因素视为法律制度的评价标准，再将这种方法用于制度或者公共政策，研究者便开拓了一个新的研究领域——制度评价。

通过借鉴计量经济学的方法，捷普森和伍德沃茨教授利用贝叶斯方法和交叉回归模型来对就业歧视进行分层研究，这避免了先前研究中的不同时期内歧视与非歧视绝对二元化的讨论。[13]在社会安全性问题中，研究者将对司法系统的研究转向了社会的、政治民主的角度。通过对程序的透明度研究，我们从程序参与者行为的观察来判断是否有腐败、偏见或歧视存在。另外，这种法律确定性研究同样有利于提高社会的安全性。通过比较陪审团的裁定和陪审团与法官的一致性，利用对数线性模型可以确定陪审裁决的准确性。例如布鲁斯教授在估计陪审团裁决的准确性时对案件证据的可信度进行分类和赋值，使得像“清晰”、“不清晰”、“合理怀疑”这类原本模糊和抽象的词语成为可以直观度量的具体数值。[14]而在美国和日本已经有了行政评价法，其可以对政府的公共政策制定、执行、效果、成本、收益和实效等进行评估。[15]执行中的不确定因素，会影响行政机关行政行为的效果，需要考虑如何利用行政评价法等来确定一套科学的评估制度，从而能够保障公共政策的制定与执行的正当性、行政行为的客观性和有效性，进而使得政策能够达到会控制的目的，这实际上是制度评价的早期形式。

毫无疑问，这是计量法学理论、制度经济学和模糊评价三者相互渗透的结果。制度经济学中对制度演进的预测，使得计量法学在对法律制度或法律现象分析上带有趋势把握的痕迹。模糊数学的模糊评价为定性分析提供了定量转化的途径。计量法学也就可以作为检验社会是否实现立法目标、发现法律运行环节问题的工具。加之其关注法在运行过程中人的作用，摆脱了法学理论和法律实践研究中经验的不可验证的局限性和盲目性，成功地将法治纳入到系统工程的视角内。

总之，计量法学发展到本阶段已经出现了新的特征——模型建立。这种方式排除了单纯的语言描述，转向了运用数字、图形来说明问题。这也就逐渐形成了计量法学的方法：以数据建模为方式，对各种法律现象进行实证分析。此外，研究对象的扩展，导致研究手段也发生了转变。在萌芽阶段，计量法学以个案为对象，所以研究者只能采取外部观测的方式；而本阶段中则发展成为评价。当然，由于这种评价是建立在对模型认可的基础上，所以理论上将数理知识作为其研究和分析的基础，从而使得描述归纳转变为一种分析演绎。在方法转变上，计量法学从繁杂的各种自然科学方法的运用发展到“以运用数据建模和实证的方法”，也就是主要运用数理模型方法。

三、计量法学的发展：20世纪90年代至今

伴随着研究方式多元化思想的渗透，计量法学如同经济学和社会学一样，打破了传统社会科学中经验实证独占半边天的情况。在这个新时代中，除传统意义上的法院预测和制度评价外，计量法学的研究领域和研究方法在借鉴其他社会科学和自然科学的成果上有了更多的发展。

1. 判决预测论的进展

本阶段中，判决预测逐渐摆脱了法官的行为主义和态度主义的束缚，也即不是将法官的投票行为和态度作为研究的重点，而是采用“替代性的方法”[16]。这种替代性的方法又包括了两个方面：公共选择和制度主义。

波斯纳法官将现实主义的观点纳入到法官的行为分析中，极大地促进了公共选择理论在判决预测领域的发展。他指出：“法官也是具有经济理性的，他们也和普通人一样，会追求工具性的和消费性的目标，例如他们也追求荣誉和闲暇时间。”[17]基于这种理性选择，公共选择理论进一步认为，司法判决的实证研究不但需要考虑法官的社会背景变量，而且需要考虑法律语境以及法官表达他们观点的推理过程。另外也需要考虑整个司法制度的影响，因为正是这个制度才使得他们能够免受一般的公众选择的影响，从而有机会可以实现自己的“私利”，所以他们可以“自由的、依据自己的想法来解释法条、宪法，而不管这种解释在别人看来是睿智的还是愚昧的”[18]。

在制度主义的视角下，大家开始关注研究法官如何被制度所影响，也即，法庭已经不是法官行动的平台，而是成为一个“机制”。在这个机制中，法官所作出的判决被视为是策略性行为的结果。因为法官面临的是一套利益上的关系，这包括法官之间、法官与法院以及其他相关的机构之间的关系。[19]于是判决就可以被认为是作为制度平衡的工具，或是作为利益重新分配的机遇。

另外，自然科学的成果被运用到预测论中，使得计量法学在发展阶段有了新的特征。这个时期的预测论结合了认知科学中的人类学和神经学科等科学知识，开始研究判决思维的来源问题；它从裁判者的判决思维角度出发，结合最前沿的人工智能成果，开始了判决客观化的研究。从人类学角度出发，主要是关注法官行为的影响方面。戴尔·皮特森等人通过对黑猩猩和猿类等灵长类动物的研究，从社会心理学和认知学的视角，发现猿猴的很多行为模型都可以适用于人类。他通过对猿猴之间实质性交流的研究，来了解和解释人的认知行为，并得出结论——灵长类动物的语言学习等都受到社群的影响。在社会关系问题上，可以从进化领域中得知，社会关系是通过人与人之间的联系，而不是通过遗传中的自私基因产生的。他在这里指出了法官行为研究的一个误区：从人类学的角度出发，很多人认为法官判决行为主要是受到家族遗传因素的影响，对于法官的性格、喜好都会从遗传基因中得出，所以要知道法官在案件中的投票情况，那么就必须要考察其家族群体的影响，要考察其家族基因中是否有遗传病的影响。1神经学科从生理学角度出发，在研究法官意识的时候就转而去研究判决意识是怎么产生的，是如何通过大脑神经的刺激而产生的。例如舒伯特认识到法官的行为和态度应该有一个生物学的基础存在，因此法官的行为受到其个人神经系统的控制和作用。他的行为只是神经机能与身体的复杂交流而已。

认知科学提出人们在运用大脑解决问题的时候，本身会有很多固定的模式，所以法官们在分析案件时都有一套自己的思维模式[20]，那么通过运用计算机技术模拟法官的思维模式就可以预测判决的效果。既然如此，相同的案件在不同的思维模式中很有可能就会不同。在这里，人们开始借助电脑程式代替人的思考推理方式来解决问题。

在霍布森和斯里[21]，以及罗斯[22]的两个案例中，他们都以案件作为输入的单位，从神经网络的角度来分析法官提取信息的方式。第二种数据输入方法是基于法条，它将输入建立在对条文的描述上。因为神经网络系统可以自动对法律条文进行统计，所以这种方式可以较为精确地预测判决结果。例如华纳所建立的平行模型1和博舍罗等人1991年建立的模型[23]，他们是准备建立一个神经网络系统来改进之前的Mairilog系统，从而使得市长在作决策时，能够利用Neurolex系统为其提供地方法律作为参考。

2. 数据论证在司法领域的兴起

此领域的主要体现是律师在法庭论证上突破了单纯的法条和先例论证，在论证材料中加入了计量法学模型和社会统计数据，使得法官更加关注判决的社会效果；而法官也会在其判决中将统计概率作为证据采纳。

在案件中适用数理统计的论据能够使得法庭上的人关注案件的结果而不是简单的案件判决。从著名的布兰代斯诉讼之后，英美很多诉讼案例都成功地运用了这种方法，例如在儿童白血病与水井污染的诉讼中，很多时候，单独证据可以证明水井的污染程度并没有达到足以发生白血病的程度，或者说水井污染并不是导致儿童白血病的主要原因。但是通过将同地区的儿童数据或者是父母受到污染的数据呈堂佐证的话，这马上就会改变诉讼中上述科学的可信度。[24]（P60）

另外，统计数据和计量法学模型的证据效力也是关注的问题。在承认概率的科学性前提下，确定性已经摆脱了绝对确定的理解。例如在法律科学中对DNA的分析、指纹匹配、刀痕匹配和弹道匹配都是属于概率分析的内容，因为这都要将一个样本（例如从犯罪现场得出的样本）与另外一个样本（例如从被告身上获取的）进行匹配，并且要证明这些样本有同源性。随着现在案件审判中对DNA技术的依赖，法院将之作为证据采纳也提高了门槛。DNA技术必须要建立在统计学概率的样本选择上：首先，排除了大量的无关人员，锁定嫌疑人；其次，在所有可能到场，或者是出现在犯罪现场的所有人中（包括此城市中所有当时的人）只有犯罪嫌疑人的血型吻合。在这两点的辅佐之下，DNA技术才取得了更大的可信性。[25]研究证明，法官也更加偏好在判决词中使用统计和计量法学模型，例如一篇论述法官判决引证来源的文章中提到，通过比较法官引用《哈佛法学评论》和《斯坦福法学评论》中偏向于运用数理模型的文章和《法学研究杂志》中非数理性文章得出，前者的引证率有56%，后者的引证率只有10%。[26]

可以看到，计量法学新的范式扩展都与科技发展密切相连，而且他们都存在一个共同点，即法学理论运用越来越少，更多体现的是一种在实证思想下，运用前沿科学的成果来达到实现法律实践中社会效益的目的。为达到这个目的，学者分别从计量法学的研究领域、研究方法和目的手段三个方面进行扩展，最终达到目前的状态。判决预测领域与认知科学结合之后，其预测的路径已经与原来的方式大相径庭。从人脑的思维来源出发和背景环境的人类学进路出发，其文章更多地是发表在了自然科学、计算机类杂志和人类学杂志上。这种现象表明新兴的预测论更多地是把法官当作特殊群体对象而进行的认知科学研究。从研究手段承接而来的数据论证可以说是计量法学方法运用的体现。通过模型推演和数据表达，使得其能够有效地影响陪审团和法官的认识，并最终影响判决结果。如果说计量法学的前期阶段只在于消极观测的话，那么在这里则把计量法学方法运用当作了一种主动干预的手段。通过数理和模型预测来表达判决后果的社会状态，通过采用概率数据而不是传统的绝对确定性论证来影响证据的采纳。运用这种方式，它改变了对证据性质的理解，因为对于证据三性中的客观真实性规定，证据必须是不依赖于主观意识的客观存在，而概率证据很可能是不会发生或者根本不存在的。这种方式也改变了传统的法条和先例论证的方法，在一定程度上颠覆了“以事实为依据，以法律为准绳”的判决准则。总的说来，在计量法学发展与异化的两个领域，前者是传统研究领域的承继和方法的异化，数据论证是方法的成熟和适用领域的异化。

四、我国法学定量研究的未来

我国目前法学研究主要还是以价值分析和规范分析为主。实证研究，特别是定量方法的实证研究还处于推广阶段。从法学界学者采用大样本分析的成果上来看，也只有少数学者在进行尝试。并且，他们研究资料的来源也主要还是各种文本，或者是在官方主导下的座谈和走访。其数据处理也只是局限在某一种或者几种传统统计和计量方法（如回归分析）上。在法律实践中，我国法院认定的事实必须是确定性的事实，不存在概率上的论证方式，这也就排除了数据论证适用的空间。概括成一句话，即中国法学的实证研究虽然在犯罪学、法社会学等学科上有所开展，但定量的法学研究尚没有引起法学界的高度重视，作为学科的计量法学还处于起步阶段。基于法学的社会科学本质属性，中国法学应当也必须采用定量研究的方法，在借鉴国外研究成果上都可以有所作为。[27]从计量法学的学科发展史观察，我国法学的定量研究，在以下几个方面当成为着力点：

第一，在立法预测和立法后评价方面发挥突出作用。计量法学判决预测和制度评价可以运用到我国实践的这两个领域中。将判决预测领域中的理论和实践研究成果纳入到立法前预测，这就为法律制定提供了新视角。另外，国外本身就存在“法官立法”之说，所以我们完全可以将立法者类比为法官。在个人主义视角下，立法可以视为是立法者单独的行动，而在中国，我们甚至可以将之视为是某些提出法律草案的专家个体的行为，这样就使得实证预测有了可以切实观察的对象。而在制度主义视角下，不是将立法视为简单的规范社会秩序和人的行为，而是视为制度平衡和利益重新分配的工具。在这种预测论下，研究者对于立法的趋势和整体政策的走向或许会有更为精确的把握。

立法后评估中，如果将既成的法律或者法律体系视为是一种制度，那么这就可以运用计量法学的制度评价领域的方法和技术。对法律、政策实施效果的静态评价和实施过程的动态评价都有很多成果可以借鉴。虽然我国目前各类法治指数的研究和发布应接不暇，但是从统计口径和方法来说，都没有较好地体现科学性。而且，中国目前的立法后评估关注偏向于宏观上的，对于某个单独的领域，如国外做得比较成熟的就业歧视、公共安全和政治民主等的关注度却不足。随着法治进程的脚步的加快，这个领域应当会成为研究的热点和前沿领域。

第二，在判决预测和数据论证两个司法运用领域得以引入并产生积极效果。中国的司法透明度一直以来都受到广泛质疑，而对判决的预测，特别是在个人行为主义视角和态度主义视角下对法院判决的预测，是有利于增进司法透明度的，因为这使得法官基于私利的行为将会通过数字表现出来。而在政治影响司法方面，制度主义也为中国特殊的国情提供了新视角。只不过在这里，需要将政治影响视作外部性效应来看待。

数据论证在司法中同样也具有很大的运用空间。从哲学上来说，“一个人不能两次踏入同一条河流”，这其实意味着事件的不可再生性。所以，我们在运用证据的时候也只是最大限度地还原事件，而不是让事件再次出现，同时也不可能要求事件像电影回放一样重现。那么在这个意义上说来，我国证据的目的也只是获得一种“接近的”真实性，也即概率上的真实性。如果以此为切入点，那么我们就完全可以将数据论证纳入到司法证据的领域内来。通俗来说，计量法学中的数据论证其实就是一种概率性证据，通过大量样本中所出现的共性（也即线性）现象，论证得出事件与结果之间存在密切关系（显著性关系）。虽然其真实结果并不完全确定，但是至少实现了社会正义。例如在中国的环境污染案件中，诉讼当事人的病因可能是由于自身基因缺陷，加上环境恶化最终才出现了症状，但是环境污染者在统一赔偿时，针对这位特定的受害者实际上是承担着环境污染这一不当行为的惩罚。

第三，中国的定量研究应当在建立数据库上加大投入力度。相较于国外的学者都不信任政府数据而言，我国政府还没有构建起较为完善的数据库，而且仅就经济统计数据而言，其可信度受到了广泛的质疑。所以，在数据问题上，我们至少有两个主体需要努力。首先，政府需要构建起信度和效度较高的数据库和数据检索体系。进入“大数据时代”，前提就是政府的信息公开，而这种信息是需要政府以作为的方式来收集和处理的，笔者建议各级政府都需要对与自身职能相关的数据和信息予以公开，让数据不再成为政府内部文件上的数字。其次，学者和民间也需要有收集数据的方式和标准。尽管对此主体也存在中立性、客观性和资源分配不平等上的问题[28]，但是不可否认的是，正是各种主体带有的不可避免的前见和伦理偏向性，最终描述出了客观的法律现象。

当然，我们说需要发展定量实证研究，并不是说要排除价值分析方法和规范分析方法，而是说同样作为论证方法，定量实证方法能够更为全面客观和真实地反映法律现象，能够提供独特的视角。同时发展定量实证研究也有利于加快我国法学的社会科学转型，促进中国法学的国际化发展的实现。

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[责任编辑 李宏弢]