掌握高深分析工具方法的法律人必读

范良聪 法律出版

写在前面

所谓的定量研究，与定性研究相对，是指通过一定方法收集数据资料，运用统计工具对数据资料进行分析、检验，并据此推断事物背后的因果律的研究，也称量化研究。它是20世纪 会科学领域成熟使用的一种基本研究方法，也是自然科学领域数百年来一直使用的核心方法。

什么是法律定量研究

本书定位于介绍定量研究的方法及其在法律研究中的应用。所谓的定量研究，与定性研究相对，是指通过一定方法收集数据资料，运用统计工具对数据资料进行分析、检验，并据此推断事物背后的因果律的研究，也称量化研究。它是20世纪 会科学领域成熟使用的一种基本研究方法，也是自然科学领域数百年来一直使用的核心方法。本书之所以选择定量研究，而非实证研究这一国内更为流行的术语来界定研究对象，主要出于以下几点考虑。

首先，在认识论层面，实证研究很容易与法律实证主义相混淆，尽管这二者确实存在一定关联。后者作为一种指代某种哲学流派的专用术语，在法学领域中与自然法学派相对应，关注的是法律规范的内容和逻辑结构。尽管无论是实证研究还是实证主义都强调经验、观察在认知活动中的重要性，但是与目前法学界盛行的、强调以各种统计方法处理数据发现法律体系运转规律的实证研究不同，实证主义属于认识论层面上的一种方法论，具有规范的假设和内容。而且，实证主义无视理性在认知过程中的重要性，强调现象之间关联的不可知，这与实证研究显然也是相悖的。因此，在某种意义上可以说，实证研究和实证主义是两回事。

其次，在方法论层面，实证研究很容易与实然分析相混淆。 会科学的分析方法大体上可以分为三类：一是实然分析；二是手段分析；三是规范分析。通常而言，规范分析关注应该是什么，实然分析回答是什么，将两者串接起来、研究何种手段适于达到目标的就是手段分析。显然，实证研究与实然分析并不等同。实然分析可以依赖逻辑分析展开，也可以借助经验分析完成；前者主要靠的概念术语体系，后者主要依靠数据材料。目前，法学界主流的教义学方法在涉及实然问题时就常常依靠逻辑展开，也会涉及经验材料的使用（如以数据材料来进行推理）。由此可见，国内法学界所指的实证研究的外延要小于实然分析。不过，如后文所述，作为一种方法，经验分析还可以出现在手段分析与规范分析中，作为规范主张的论证依据；这时，实证研究的外延显然又要大于实然分析。

最后，本书也没有考虑使用经验研究这一术语，尽管从国际学术界看，这应该是最妥当的一个术语。之所以如此，是因为本书想要强调定量研究中经验面向之外更为重要的理论面向。经验研究是与理论研究相对应的。然而，如第一章将要构建的认识论模型所言，从发现并提出问题到建立理论假说与待检验的经验假说，再到选择分析手段，整理、分析数据资料，最终确立经验结果背后潜在的因果关联，经验研究的整个过程都离不开理论的指导作用。如后文所言，并非随意找两个变量放到一起做一个方差分析或者跑一个回归方程，就可以“发现”某种因果关系。实际上，只有结合理论与经验才能真正完成一项实证研究，获得有价值的研究成果。鉴于此，本书不用经验研究一词，是想要强调经验与理论作为对等的认识世界的工具，在定量研究中拥有同等的重要性。

不仅如此，经验研究不一定都采用量化分析的方法。比如，法律研究和制度研究（尤其是法律经济学中的制度学派以及法律 会学和法律人类学）中常用的案例分析也属于经验研究，但却构不成定量研究；甚至，一些使用了问卷、访谈、田野调查等方法的经验研究，如果没能满足大样本数据收集的一些基本要求的话，也不构成本书所的定量研究，只能构成所谓的定性研究。尽管绝大多数好的经验研究都是定性与定量相结合的研究，但是定量研究在一个关键点上把自己与纯粹的定性研究区别开来，那就是设计良好的定量研究能令研究者在做出因果推断时信心十足。至于为何如此，本书将在第一章中详细阐述。

基于上述考虑，本书以法律定量研究为对象，介绍 会科学家发展起来的一些定量研究的基本方法及其在法律研究中的应用。换言之，本书所指的定量研究，是指通过大量收集数据、应用统计方法分析数据、挖掘因果规律的那类经验研究。

法律定量研究的价值

尽管经过若干学者的不懈努力，国内法学界对于法律经验研究的必要性、重要性以及可行性的讨论逐渐趋于理性，不过“冰冻三尺非一日之寒”，在教义学依然占据法学研究主流方法地位的情况下，即便经验研究的价值已经得到逐渐的承认，但是定量研究的地位依然比较尴尬，质疑声音依然不少。因此，我们依然有必要从方法论层面审视法律定量研究的必要性与重要性。

（一）诸多法律论证工作离不开定量研究的支持

法学，无论中外，皆以解决规范问题为主要任务。在这个传统中，很少有经验研究的空间，更不用说定量研究了。在强调解释论的法学传统中，法学研究任务一般被界定为两点：（1）对于法律秩序内容的研究；（2）对于法律概念与法律规范的体系化。为此，法学研究常常沿着识别有效规范—展开解释—提出规范主张的路径展开。这里提出的主张可以是对现行规范的理解，也可以是现行规范应该如何修正。不过，无论是基于对现行规范理解而提出的解释性主张，还是基于对一般原理的把握而提出的构建性主张，都需要理由的支持，因为这个过程必然涉及为什么做这种解释而非另一种解释、为什么选择这种方案而非另一种方案的论证——这就是法律论证的过程。

无疑，经过多年的发展，法学家已经发展出一整套行之有效的论证方法和展开解释的概念体系，以至于在当事人乃至旁观者看来，这个过程似乎可以隔绝经验内容。果真如此吗？当然不是。甚至可以说，很多法律适用的解释说明和法律主张的提出论证离不开经验内容的支撑，必须依赖有说服力的证据说话。

霍姆斯大法官有言：“法律的生命不在于逻辑，而在于经验。”阿力克西也曾明言，法解释学是一门整合性的学科，包括三个面向：经验的、分析的、规范的，而且几乎所有的法律论述形式都包含经验语句。比如，在文义解释中确定语言使用的规则，在历史解释中应用立法者意图或是立法过程的资料，在比较法解释中考察外国法治实施的状况，在目的解释或者后果解释中判断某种解释是否合乎目的或者会导致何种结果，等等。显然，这些个解释的过程需要经验证据的帮助；或者说，在有经验证据的支持下，说服的成本会更低。

当然，仅此还不足以说明，为何法学研究需要定量研究的支持。确实，在大小前提合理的情况下，很多法律问题无须或者只要略微借助于经验论证便能获得有说服力的结果。然而，本书想要强调的是，随着世界与 会的发展变化，法律中有越来越多的问题不得不借助于定量方面的论证才能找到下论断的依据。举个例子，考虑反垄断法中合理原则的适用。在认定某种行为是否构成滥用市场支配地位时，不仅市场支配地位的认定需要借助一系列方法来界定相关市场、计算市场份额，而且在认定当事人拥有市场支配地位并做出了法律所禁止的滥用市场支配地位行为时，法律依然留下了一个给当事人以“正当理由”作为辩护的空间。那么，何谓正当理由？也许，通过研究概括或者是实践总结，立法者可以明确列举构成正当理由的事项，从而直接借助常规的经验调查即可适用解释，得出主张。然而，实践证明，这是一种十分危险的做法。由于法律规范的发展常常滞后于商业实践，如果只是基于一些简单的计算，很多创新性的商业行为就可能因为“不合规”且不具有“法定”的正当理由而被认定为滥用市场支配地位，导致误判。

这种情况下应该怎么办呢？看来，仅仅是在法律论证中引入经验内容、用证据说话还不够。裁判者需要有更硬的证据支持。实际上，随着法律研究和实践的发展，一些机构已经开始尝试借助定量研究来寻找更坚实的证据。以反垄断法中经营者集中的审查为例，原理上，经营者集中可能因为“单边效应”和“协调效应”而排除、限制竞争，但是也可能因为规模经济效应而促进竞争。因此，在认定某起经营者集中的案件最终是否排除、限制竞争时，同样应适用合理原则。问题是，如何适用？在这个例子中，只有找到“确切”的证据，“证明”某经营者集中行为可能导致的排除、限制竞争效应“显著”高于促进竞争效应时，执法机关才能有正当理由，拒绝经营者的集中申请。美国联邦贸易委员会（Federal Trade Commission）1997年在应对Staples与Office Depot这两家办公用品供应商的并购一案中就设计了一个十分精彩的定量分析框架用于论证。

在该框架中，FTC超越了一般定性分析的思路，利用了本书后文将要介绍到的双重差分框架，构造出了一个定量研究的核心关键——对照组。其基本思路是，首先找到“一揽子”销量比较稳定的商品，构造出一个办公用品的价格指数。接着，核算全美所有城市该价格指数的值。然后，对比只有一家办公用品供应商的城市与拥有两家办公用品供应商的城市该价格指数的差异，拥有两家办公用品供应商的城市与拥有三家办公用品供应商的城市该价格指数的差异，据此反向推断如果一旦这两家办公用品供应商合并，那么该价格指数会如何变化，从而获得排除、限制竞争效应的量级。在此基础上，FTC进一步计算了合并可能带来的生成成本的下降，以及这种下降通过价格弹性会有多少传输到价格端，从而计算出合并带来的促进竞争效应的量级。最后，因为排除、限制竞争效应大于促进竞争效应，主审法官被说服并做出了禁止合并的裁决。

试想，如果每一起反垄断案例在适用合理原则时都可以做到这种程度的“用证据说话”，而非仅仅依靠简单调查基础上的“推定”甚或“假定”，那么判决如何还会不具有说服性？不仅如此，如果当事人不服，并给出了同样有力的相反证据，然后通过法庭辩论说服法官或者合议庭，不正体现了法律面前人人平等、程序正义等法律人致力于追寻的核心价值？不正体现了法官作为公正无偏的旁观者在定分止争中可以扮演也应该扮演的一锤定音之功用？这就是Theodore Eisenberg所区分的法律议题的经验分析的第一种类型：在法律个案之中引入自然科学或者 会科学的经验分析作为证据支持其所提出的主张或者作为判决的依据。在这里，经验分析包括定量分析构成了规范论证的实然基础。

（二）定量研究有助于增进对法律体系的理解

在成为规范论证的实然基础之外，Theodore Eisenberg还定义了另一种法律定量研究，亦即用来帮助理解法律体系运作过程的研究。法律人常常需要问一个问题：一项处罚将如何影响行为？例如，如果提高对醉酒驾驶的刑罚力度的话，酒驾数量是否会下降？早年，立法者在回答这样的问题时的做法与公元前的立法者一样——通过直觉和一切可资利用的事实。法律经济学的兴起从根本上改变了这一历史。经济学为法律人提供了一个科学的理论分析框架，用于预测行为会对法律制裁产生何种反应。在经济学家看来，法律制裁就是行为的价格（或者成本）。据此，依据经济学中著名的需求定律便可预测，在消费市场上会对价格变化产生明显反应的个体必然会对制裁量级的变化做出反应：正如价格上升将减少对商品的需求一般，制裁量级的提升也将降低个体对被罚行为的需求。经济学提供了精确的数学模型和理论（尤其是价格理论和博弈论）以及可靠的经验方法（应用计量和行为实验）来分析行为者对法律制度变化的反应。

这一点不仅具有实然意义，而且拥有规范价值。具体而言，实然上，这类分析借助对“是什么”这一问题的回答，帮助人们把握法律的效应、解释法律的内容。法律会如何影响主体行为？主体会如何对规则的变化做出反应？是否会遵守法律规定？这种反应将导致什么样的影响？如果这种影响是不可欲的，那么主体的行为有多大可能被发现？有什么因素会影响被发现的概率？更好地理解主体行为动机及其结果的这些面向显然有助于改进法律人对法律问题的回答以及法律的制定，最终回应阿列克西所定义的“描述现行有效法律”这一法释义学展开的前提。在合适的地方，法官还可以沿着前文提到的第一条路径，在法的目的解释和结果解释框架中考虑法律的这种效应，补全法释义学的架构。

实际上，这一思路已经在许多部门法中得到应用，体现的是法学研究中应用很广的比例原则的适当性原则，亦即手段是否合目的的分析进路——法律是否以及如何可以被用于实现特定的目标？这种分析回答的是“如何实现”的问题。比如为了抑制 会不喜欢的行为、鼓励意欲的行为，立法者、法官和执法者需要如何行动、应该怎样解释法律、现行法律应该如何修正？进一步，在采取了这些行动之后， 会所意欲的目标就一定能实现吗？比如，一种旨在推进 会公平的法律制度真的可以惠及意图帮助的目标群体吗？进而，在适当性原则的基础上，立法者还得进一步考虑，这种行动是否伤害最小？其目的之重要性是否超越其带来的伤害，尤其是对基本权利或者公认的 会利益的伤害？显然，无论是适当性、必要性，还是均衡性，所有这些问题的回答如果能够建立在令人信服的经验证据基础上，必定更具正当性。

实际上，法律人似乎也正是这么做的，只不过在这个过程中，常常止于统计描述，构不成统计推断。举个例子，近几年，围绕知假买假行为应该如何定性，法律界产生了诸多争议，迄今为止尚未达成比较一致的意见。不过，随着争议的深入，以及实践部门披露的数据，越来越多的学者认识到，这个问题并非“合法”“违法”二选一的问题。不仅如此，不同的形式化解释方案可能给 会秩序和 会福利带来不同的调节功能。特别是，学者们已经认识到，尽管按照最高人民法院《关于审理食品药品纠纷案件适用法律若干问题的规定》中予以支持的方式认定“知假买假”行为合法顾及了司法执法资源的稀缺性，也因此调动 会力量对违法行为予以监督、强化威慑有其合理性，但简单认定“知假买假”者的诉求应该予以支持却过于片面，没有看到这种行为可能导致的负外部性，尤其是对于市场秩序和不特定消费者带来的负面影响。因此，在考虑是解释为合法还是不予支持时，应该权衡两层效应，考虑不同场景中这两层效应大小的差异。然而，如何精确地识别这两重效应的大小及其产生机制呢？显然，这已经不是简单的统计描述所能完成的任务，需要借助于大范围的数据收集与分析和严谨的统计检验。如此，才能实现对不同形式化解释方案的可能影响精确地定量评估，最终帮助增进对法律体系运转的理解。

无疑，这种对行为因素和系统的运行机制展开精细化考察的研究可以改进研究所给出的药方，从而最终确保规范价值的实现。法律研究的终极目标在于回答一个“应该如何”的问题。法律应该怎样被用于改善人们的生活？人们应该以什么价值标准来评价这种改善？效率还是公平，抑或是其他？在这个过程中，基于更广的学科视角展开行为分析除了可以给法学提供一个有关行为的科学理论之外，还可以为法律评估提供一些有用的规范性标准。不仅如此，鉴于任何价值的追求与实现都需要付出代价，对于任何一种制度或者制度性目标，如果可以以更低的成本来实现，总是较好的。于是，如何从效率最大化的角度理解、评价作为一种治理工具的法律便成为一个值得严肃对待的问题。毕竟，公共资源不仅是稀缺的，而且常常是十分稀缺的。有趣的是，量化方法的发展，使所有这些规范议题都可以得到某种程度的经验处理。

综上，以定量研究作为基础的行为分析和因果律挖掘可以为法律人识别和描述法律体系的运转、找到解决法律问题的方案提供强大且常常是必要的支持。

（三）定量研究有助于推进法学研究的科学化和法学教育的民主化进程

在上述两大功能之外，定量研究还可以为法学研究带来另外两个没有受到重视的价值。一个是学科史意义上的，另一个是科学 会学意义上的。

在学科史意义上，法律定量研究可以提供一个帮助法学走向科学化、成为一门基于观察的规范性学科的机会。随着法律研究逐步走向经验化，定量研究在其他 会科学研究中渐居核心地位的缘由也就开始浮出水面。由于 会现象常常存在多个解释，也因此如何筛选竞争性的理论便成为科学进步的核心问题。对于法律研究而言，亦复如是。举个例子，近几十年来，国内外掀起了一股研究司法行为模式的热潮。就此而言，按照波斯纳法官的概括，目前学术界至少流行着九种理论。如果再加上波斯纳法官自己增加的一种解释，那就是十种。那么，这十种理论到底哪一种最能把握司法行为的本质呢？显然，仅仅借助逻辑很难给出答案。即便可以通过逻辑剔除那些存在逻辑谬误的理论，对于那些逻辑自洽的竞争性解释，又该如何评判其准确性呢？对此，我们这个 会中所流行着的那句众所周知的名言——实践是检验真理的唯一标准，道出了答案的本质。

研究者可以创设或者寻找一些特殊的环境，对某一理论预测的准确与否展开检验。如果理论成立，研究者就可以进一步通过变换环境，检验理论成立的边界范围；如果理论被拒绝，研究者还可以考虑对理论之中某些独立的成分或者理论的假设展开检验，寻找理论失败的原因以及修正的路径。如果研究者无法创设出一个得以对理论展开“最佳一击”的环境（这常常是很难的），那还可以通过寻找或者创设一个让不同理论可以在其中作出不同预测的环境，然后把这些预测与定量研究的结果进行比较，基于理论与数据的匹配程度对理论作出筛选。

试想，如果没有经过这样一个严格的检验过程，便把某个理论拿来作为司法制度改革的指导思想，结果会如何？进而，这十种理论就已经囊括所有对于司法行为模式的可能描述了吗？法官的决策还可能受到哪些因素的影响？执法者的呢？不同的制度环境中，这些影响是否会有所不同？显然，从经验意义上对这些问题展开深入研究有助于“发现”区别于“文本中的法”的“行动中的法”，为后续法律理论的构建以及法律实践的展开提供更扎实的指引。

不过更关键的是，如果法律人开始转而使用这么一种思维方式，那法学学科就将拥有完全不同于以往的一种性质，获得成为一门观察性学科的可能。因为如果沿着上述思维方式展开，那数据在学科发展中的地位就会被提到与理论一样的位置上来。在这里，研究的参照点不仅是理论，而且是数据——理论力量的差异就在于不同理论与数据的匹配程度；在这里，研究者终于获得了基于一致可信的判断标准对不同模型展开甄别筛选的能力；在这里，“实践”这一检验真理的唯一标准也就有了精确的定义，学科也因为理论与数据可以实现的这种交互而走向Thomas Kuhn意义上的那种常规科学发展之路，并在因缘际会之时诞生革命。

列维特的研究发现，20世纪90年代美国犯罪率的下降不是源于经济的繁荣，不是源于人口统计特征的变化、更好的刑事政策、更严的枪支管控、隐蔽携带法案、金钱罚使用的增加，而是源于雇用了更多的警察、引入了更严厉的刑罚、可卡因流行病的下降，以及最关键的，1973年罗诉韦德案中美国最高院通过的堕胎合法的判决。研究的结论是，堕胎合法化解释了20世纪90年代犯罪率下降的50%。这些证据是如此的令人震惊！这背后的因果链条又是如此的合乎逻辑！即便其中可能还存在一些值得商榷之处，但就得到这些结论的一系列研究本身的精致程度而言，早已成为法律定量研究的标杆。

不过更关键的是，这类研究启动了一个隐藏在知识发现过程中的发条；在那里，对未知现象的解释不再依赖于权威，不再斥诸先验的信念。当争议与分歧出现，研究者靠的是证据，以及如法官一般对证据效力的审查。于是，即便是初学者在发现问题之后，也敢基于对知识生产的方法流程的规范性审查提出质疑：为什么我做了一样的事情，却得不到你的结论？知识的生产与传播由此开始进入民主化阶段——这不正是人类文明得以不断攀登高峰的奥秘所在吗？

可以说，作为一门致力于处理价值问题但却一直在寻找硬科学支撑的学科而言，定量研究的引入无疑是必要的，也是好处多多的。且不考虑有多少法律问题的解决离不开经验研究尤其是定量研究的支持，即便对于那些可以借助解释方法和思想实验获得规范回答的法律问题，如果法律人的工具箱中多出一种工具，论证时无疑便多出一种选择。由于工具中性，且几乎无害，从比例原则的视角看，法律人没有任何拒绝在法律研究中引入经验分析手段和工具的正当理由。如果依然有学者对于法律定量研究的必要性存在疑义，那么本书建议，让我们暂缓方法论层面的争议和澄清，秉承胡适先生所倡导的“少谈些主义、多研究些问题”的主张，先做做看！如果还是不能说服，那么我们还可以把一些方法论上的争议当成一个经验问题进行研究，让我们用证据说话吧！

法律定量研究的现状与问题

早在一百多年前，霍姆斯大法官就已经做出了非常有名的预测：“对于法律的理性研究而言，现在的主流是对法律进行‘白纸黑字’的解读，但将来必定属于那些精通统计学和经济学的人。”20世纪下半叶法律经济学的兴起，使这一预测获得了手段工具的强力支撑。到了世纪之交，随着法律经济学理论的成熟，对理论展开检验的需求日盛，以法律经验研究为主旨的刊物、研究会、教科书、研究机构开始出现并逐渐融入主流，拥有纯粹 会科学博士学位的教师在顶尖法学院系中也已不再罕见。

跟随国际法学研究的趋势，在认识到经验研究的好处之后，国内法学界在近二十年掀起了一股“实证化”的热潮。从《中国法学》2000年第4期开始发表白建军的文章《论法律实证分析》开始算起，经过一批学者的不懈努力，法律经验研究的价值得到了较为系统的表述和一定的认可，诸多期刊开始鼓励这方面研究的投稿，相关讲义教材、研究文集等出版物开始出现；不仅如此，围绕诸如“中国法律实证研究年会”“迈向数据法学”“法律与认知科学”这样的学术平台，一个比较稳定的法律经验研究共同体逐渐形成；甚至，因为法学传统训练在经验研究方法方面的缺失，这一趋势还催生出一个服务于经验方法培训、数据生产和分析、统计软件使用等需求的产业。目前，无论是在研究生论文的创作、国家基金项目的申请，还是在司法部门的调查 告与学术界严肃的学术作品中，似乎不增加一点“实证”的内容，都不好意思谈及创新点。

尽管国内法学界已经开始认可法律经验研究，并取得了显著成绩，但是正如一些学者在分析了我国法律经验研究的现状之后所总结的，目前我国的法律经验研究依然还存在诸多问题，面临许多挑战，并逐渐遭遇发展的瓶颈。鉴于已有文献已经对此做出比较到位的分析，这里只做简单论述。

一言以蔽之，我国的法律经验研究尚处于初级阶段。这种初级阶段的特征不仅表现为我国法学界研究成果中应用经验研究方法的成果占比依然较低，而且表现在这些成果存在明显的部门法分布不均上。在具体分析时，法律经验研究与主流的法律解释方法之间呈明显的竞争关系，我们还看不到不同方法之间互补合作的景象。与此同时，法律经验研究的内容常常体现为对时事热点的追踪调查，更多是对法律修改过程中涉及的一些有关法律体系运转状况的调查，对于法律规范体系内部一些基础理论问题的探讨较少，从数据中凝练理论的能力相对欠缺。特别是，许多研究常常体现出一种数据导向的倾向，研究中理论的重要性还没能得到足够的认识，数据与理论存在脱节的情况。此外，目前法学经验研究尽管形成了一个规模尚可的共同体，但是影响力却很少及于共同体之外，法学经验研究文章的引用率普遍不高且较少被圈外学者所引用。

不过更重要的是，尽管法学界已经掀起经验研究的风潮，但是这些研究本身质量参差不齐，甚至存在一些方法的误用。目前，国内标榜法学经验研究的文章中，1/3左右仅仅是引用了数据，1/3左右有一定的数据分析，还有1/3使用了一些高阶的数据手段，但却常常存在方法应用方面的问题与缺陷。比如，数据抽样存在明显缺陷；很少有文章进入到严谨的因果推断的层面，常常以简单的非参数分析或者回归分析作为因果推断的依据；在使用各种统计分析方法时很少考虑方法使用的前提和假设；很少对经验研究的结果进行稳健性检验；等等。正如左卫民所批评的，目前国内的法学经验研究还处在于“简单、初级、原始”的“前统计阶段”，描述性统计占据主流，甚至回归分析都很少得到使用，更不用说前沿的因果推断方法了。这“不仅降低了方法本身以及研究结论的科学性与说服力，也使其面临来自法解释学、 科法学以及其他学科学者（如 会学家、经济学家、统计学家）的质疑”。

这些问题的存在当然有各种原因。从供求两面看的话，供给面的因素当是主要的。法律经验研究必不可少的两种投入是数据和人力。在我国，因为司法体制的缘故，研究数据的可得性一直较弱，可得数据的质量也得不到保证。当然，如后文所述，研究者可以自己收集数据，但是这种方式的成本相对较高，相应的数据供给也就受到了限制；而且，由于数据收集方法训练上的缺失，借此获得的数据的质量问题也没能得到很好的解决，样本的信度、效度与代表性常常出现比较严重的问题。

在数据之外，约束法律经验研究发展的更重要因素是人力。目前，在我国学术评价中，经验研究尽管已经开始获得期刊的认可，但尚未获得主流共同体的认可，尤其是定量研究的必要性及其价值依然饱受质疑。因此，经验研究的成本较高，收益却常常不如传统法学进路，也就很难吸引到足够多优秀力量的投入。在这种大环境下，学者常常只能靠自身对经验研究的兴趣而努力做一些工作，一旦这些工作遇到瓶颈或者阻力，那么供给量下降也就容易理解了。不过更重要的是，我国法学院学生培养模式的核心依然是解释学，严重忽视数学、统计学、计量经济学等其他学科的作用及教学模块的安排，这就导致国内法学研究者的认知观念与知识结构与定量研究需要的不相符。可以说，方法层面严肃系统的训练的缺失正是制约着国内法学经验研究上一个台阶，走向“硬科学”的根本原因。其实，这正是笔者编撰本书的初衷之所在，因为目前国内很多法律经验研究中的方法应用问题经过简单的训练和学习即可避免、矫正。

本书的框架结构

鉴于法律定量研究的价值以及前文提及的问题，考虑法学专业学生培养模式的传统与现状，尤其是因为缺乏数学与统计学基础，使法学领域有志于从事定量研究的学生不得其门而入，即便可以找到其他 会科学学者编撰的定量研究方法教材和参考书或旁听相关课程，也常常因为其中更重定量研究基本原理的证明过程和大量非针对性案例的使用而心生障碍，出版一部介绍定量分析的一般方法，尤其是因果推断的基本原理，并围绕定量研究的一般过程，尤其是数据收集和分析的一般路径，结合各部门法的具体问题和统计软件的使用，实现原理、方法、操作三者兼顾的指南型作品也就有了一定的价值与意义。

基于此考虑，本书面向的读者是对法律定量研究感兴趣但又没有系统接触过定量研究的法学学生和法律人。我们希望，通过本书的学习，读者能够掌握法律定量研究的一般原理与常用方法技巧，养成品鉴法律定量研究成果的专业能力，进而能够实现法律定量研究的操作入门，亦即能够结合具体问题，选用恰当的研究方法和工具，设计具体的研究方案，完成数据的收集、处理与分析，并对处理结果做出客观合规的解释。具体而言，本书旨在帮助读者获得以下方面的能力：

01

熟悉 会科学经验研究尤其是因果推断的一般原理，把握假设检验的基本思想，熟悉威胁因果推断有效性的几类常见问题及其挽救路径；

02

熟悉 会科学数据收集的三种常规方法：档案数据、调查数据和实验数据，把握不同方法需要注意的共性问题与特殊问题，能够依据研究目的选择恰当的数据收集方法，并对收集到的数据进行处理；

03

熟悉 会科学数据分析的一般方法与技巧，尤其是与常见法律数据结构相契合的一些常用的统计描述、非参数分析、回归分析方法，能够对统计结果的稳健性展开检验，并依据检验结果选择相应的补救办法；

04

熟悉 会科学家发展起来的处理遗漏变量和内生性两大因果推断难题的一些前沿方法及其前提假设和适用条件，包括工具变量、随机彩票、双重（多重）差分、倾向度匹配、断点回归等，能够在开展调查研究时发现或挖掘相关方法适用的机会；

05

能够按照科学界通用的标准展现研究结果，并给出客观合规的解释；

06

实现STATA软件的入门，能够使用STATA展开相当程度的数据分析。

综上所述，本书旨在帮助读者完成两种能力的培养：一是评价法律定量研究质量高低并发现潜在问题、给出解决方案的能力；二是就感兴趣的法律问题设计定量研究方案、展开研究的能力。据此，本书的内容由原理篇、数据篇与分析篇三篇构成。绪论之后，本书的安排如下：

原理篇的两章中，第一章介绍法律定量研究的一般原理，尤其是基于一个一致的认识论模型考察定量研究在科学研究中的地位和作用，确立定量研究因果推断的基本原理，把握定量研究与法律人思维方法的差异，以及在法律研究中应用定量方法需要注意的一些问题。第二章介绍法律定量研究展开的一般过程，尤其是研究问题的选择、理论假说的构建、定量研究方法的选择这三个步骤中常见的一些问题及其处理思路。

分析篇中，本书将沿着由易入难、逐层深入的步骤，介绍目前通行的数据分析方法。从数据的统计描述开始，到假设检验与统计推断，再到回归分析，最后到因果推断，本篇介绍的方法将由易入难，尽管不是每一项研究都会用到各层次研究方法。在介绍各层次研究方法时，本书将突出强调定量研究结果的统计学含义；亦即研究者如何从数据中挖掘出信息，并且在一定的理论和假设支持下，相信这些信息具有科学价值和含义，从而实现由已知推断未知，由因推断果的研究目的。这个过程中，尤其值得关注的是每种方法使用的前提假设，因为这是决定定量分析结论可信度的关键。

无论是在哪一部分，本书都将尽力秉持简单明了的原则，避开证明细节，虽然这就不可避免地会导致不严谨，同时丢失很多关键细节。不过我们认为，这是可以容忍的。毕竟，本书的主要目的在于让法学学子和从业人员了解定量分析的一般原理与常用技巧，并能够在看到相关工作时读懂乃至品鉴，在需要时可以完成一些操作应用与分析。在掌握了本书的内容之后，有志于学习并掌握更高深的分析工具和方法的读者应该也就拥有了寻找其他工具书，获取帮助的基本能力。

本书旨在介绍法律定量研究的一般原理、过程与常用方法，为任何对定量研究感兴趣的法律人提供参考。希望有志于法律定量研究的法律人可以增添一把利器，为创造正义、自由与安全的 会而努力！

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