實證研究：正在興起的法學新范式

對于實證研究學者包括實證法律研究者而言，今年的諾貝爾經濟學獎無疑是喜事一樁，因為這一榮譽授予了三位以實證范式開展經濟學研究的學者，以表彰他們“在減輕全球貧困方面的實驗性方法”（for their experimental approach to alleviating global poverty）。這三位學者分別是發展經濟學家阿比吉特·班納吉(Abhijit V. Banerjee)、埃斯特·迪弗洛（Esther Duflo）、邁克爾·克雷默（Michael Kremer），而令他們脫穎而出的創造性實驗性方法則是現已成為主導發展經濟學研究的獨特實證研究方法，即隨機田野實驗（randomized field experiment），或稱田野環境下的隨機控制實驗（randomized controlled trial）。

所謂田野環境下的隨機控制實驗，是研究者通過向現實環境中的實驗者提供相應的激勵來完成對實驗的控制。三位獲獎者利用這種新的實驗方法進行了大量的微觀實證研究，助其成為社會科學中越來越受青睞的工具。他們的許多研究都與教育問題相關，例如，哪一種干預能夠以最低的成本提高教育產出？在低收入國家，教科書資源非常稀缺，且孩子們常常饑腸轆轆地去上學，那么是否給他們提供更多的教科書即可改善教育質量，抑或給他們提供免費的校餐能達到更好的效果呢？在20世紀90年代中期，克雷默及其合作者便與非政府組織在肯尼亞西部的農村地區共同實施了一系列田野實驗，以期回答這類問題。他們將需要援助的校隨機分為不同組別，在其中一項研究中他們給當中一組提供了更多教材，而在另一項研究中他們則考察了免費校餐的效用。實驗結果表明，不管是教材還是免費的校餐都沒有給教育成果帶來任何顯著影響。如果非得說教材確有何種積極作用的話，那也僅體現在最好的學生身上。他們進一步的田野實驗發現，對于許多低收入國家而言，最首要的問題并非資源短缺，而是教學內容不能充分適應學生需求。班納吉和迪弗洛則在兩個印度城市——孟買和瓦都達拉——進行了研究，他們向隨機選取的部分學生提供了額外的針對性輔導。實驗發現，不管在中期還是短期，有針對性的輔導都不失為顯著提升學習成績的方法。總體而言，這類新型的、基于實驗的研究顯示出額外資源所發揮的作用極其有限，而適應學生需求的教育改革卻效果顯著。

毫無疑義，這三位發展經濟學家能夠獲獎，源于他們致力的研究有其獨特之處。首先，從選題來看，他們關注的是緊跟現實需求的實踐議題，即如何緩解全球貧窮。其次，在研究方法上，他們選擇的是并非傳統社會科學遵循的構建理論、論證理論的傳統模式，而是采用典型的實證研究方法，而且是當下最前沿的實證方法，即通過實驗來實現對變量的精確控制，從而發現當中的因果關系。

諾獎的殊榮引得不少學者甚至大眾都將目光投向實證研究這一逐漸繁盛的研究范式。但透過諾獎的鏡頭，我們所能看到的其實只是實證研究這一新興范式在經濟學中的冰山一角。更真實的現實景況是，晚近幾十年中，不僅是經濟學，各人文社科領域中都先后涌現出一股持續至今的實證化研究浪潮，并呈現出越發波瀾壯闊的發展趨勢。在人文社科諸學科的國際頂級期刊中，使用實證研究方法的論文如雨后春筍，專注于實證研究的期刊的影響力也與日俱增。

法學界當然也不會置身事外。當代法律實證研究雖然于20世紀90年代晚期才在美國法學圈興起，但很快就得到迅猛發展。2004年康奈爾法學院編輯出版了至今仍是法律實證研究領域標桿的期刊《實證法律研究雜志》（Journal of Empirical Legal Studies），2006年10月在得克薩斯法學院召開了第一屆美國實證法律研究年會，2019年11月第十四屆會議在克萊蒙特·麥肯納學院舉辦。在我國，實證研究也已是法學研究者所接受的一種研究范式。我國法律實證研究的興起大致發生在21世紀初期，首先興起于刑事法學研究領域。其后，隨著實證研究的效果日益凸顯，民商法、憲法、行政法乃至法理學等學科的研究中都開始出現實證范式的運用。迄今為止，實證研究方法已經為學者們所熟悉且得到較多接受，這突出表現在以實證研究為志趣的刊物、學術會議、教科書等紛紛出現，例如，由筆者主編的《中國法律實證研究》及由田禾、呂艷濱主編的《實證法學研究》都是專注于實證研究的出版物，學術會議如“中國法律實證研究年會”“法律實證研究國際學術會議”等也已相繼召開，學術價值凸顯的實證研究文章更是不勝枚舉。

當下，傳統法學研究方法存在局限已成為法學研究者的共識。正因為此，在法教義學之外尋求創新性研究方法已經是全球趨勢。法律實證研究正是在此種背景下應運而生。實證研究方法填補了理論與實踐之間原本難以彌合的罅隙，使立足于現實的理論更具解釋力和指導力。譬如，實證研究可以被用作提升政策效用的利器。正如諾獎獲獎者之一迪弗洛在其TED演講中所說，他們所開展的田野實驗的結果可以“把推測的成分從政策制定中區分出來，因為你知道了什么可行、什么不可行，以及為什么是這樣”。他們將全球貧困這一大問題分解為更加細微卻又精確的現實中的小問題，并通過精心設計的田野實驗逐個檢驗其所關心變量的實際作用。這些幫助政策制定者看到了更加直觀明晰的未來決策圖景。

出于忠實刻畫客觀世界及探索真實緣由的需要，實證研究務必追求高度的科學性與精確性，而這已不是端坐書房靈光一閃即能解決的了。法律實證研究雖然都以數據的收集、分析、使用為主要內容，但不同研究所采用的處理數據的方式、程度卻彼此相差甚遠。以數據分析方法為例，最先出現且當下最為常見的是對數據的描述性分析，其后又出現了基于模型的推斷性分析。如今，我們在法學論文中也得以見到數理模型的建構。在越發專業和復雜的統計學方法為研究者所運用的同時，人工智能方法也開始占據法律實證研究的一席之地。域外學者亞歷山大·貝洛尼（Alexandre Belloni）等曾運用了決策樹等機器學習方法，在作出保釋決定問題上得出了比人類法官更為精確的機器預測模型。本杰明·利伯曼（Benjamin L.Liebman）等學者還使用了主題模型這一無監督機器學習工具，對大量裁判文書進行了聚類，從而發掘出新的研究問題。在我國，隨著裁判文書網等司法大數據平臺的上線與逐漸完善，研究者若亦能借力于機器學習與算法運用在處理海量數據方面得天獨厚的優勢，便能更快從傳統的實證研究邁向問題域更為廣闊的大數據研究。法律實證研究隨著其方法的精進而不斷發展的過程，是對“工欲善其事，必先利其器”的又一次生動闡釋。

今年諾貝爾經濟學獎得主所使用的實驗實證研究是國內法學研究者目前仍運用得較少的方法。相較任由研究者采擷的觀測性數據，實驗得來的數據能夠更加緊密地貼合于研究者的問題意識，可由研究者設計的干預措施為研究提供創新性的探索。當然，除田野實驗外，實驗室實驗（lab experiment）也是頗受青睞的一種方式。哈佛學者霍格爾·斯帕曼（Holger Spamann）與其合作者劉莊等就曾在實驗室條件下研究了不同國家的法官在判案時受各法律因素及非法律因素影響的程度差異。從理論上說，隨機田野試驗比實驗室實驗更加真實，因為它能夠更好地模擬真實世界的情形，同時，因其能夠滿足相應研究的需要，它又比借助外部沖擊來構建對照組和實驗組的自然實驗（natural experiment）更具靈活性和可操作性。但這并不意味著這種實驗方法應當被不加反思地效仿，實際上，隨機田野試驗也因其成本昂貴、忽略內在機制、外推可行性弱等問題而飽受詬病。一言以蔽之，當我們出于研究的需要不斷追求對方法的改進的同時，也需時時警惕將任一工具奉為圭臬的盲目。

那么，中國法律實證研究的未來應當如何擇路？這是一個宏大的命題，遠非本文的有限篇幅所能盡述。但當我們或矚目于今年諾貝爾經濟學獎的前沿方法，或縱觀國內外實證社科研究的發展歷程，都至少能夠篤定地看到這樣一點：實證研究正在引領一場新的范式革命，而這一新興事物本身也日新月異。

對于中國未來的實證法律研究，筆者認為有幾點值得把握：第一，要隨時關注國外實證研究的最新動態，尤其是整個人文社會科學中實證研究的最新方法與動態。第二，要放寬眼界，多與經濟學、社會學等實證研究展開更為成熟的學科對話。第三，在具體方法的操作上，我們需多參考、借鑒并使用實證研究公認的比較成熟的方式，不管是傳統的基于觀察數據的實證方法，還是目前最新的基于對因果關系追尋的隨機實驗方法。為了做到以上幾點，我們不妨抱著小兒學步的謙遜，屢挫屢戰，步履不停。

當下，法學應當且正在逐漸發展為文理交叉的“新文科”。在方法論上，從運用傳統的人文社科方法轉向運用現代科技及方法，將文科慣用的定性方法與理工科慣用的定量方法相統一。就此而論，實證研究可謂功不可沒。筆者認為，新的實證研究方法和材料，特別是信息時代海量的大數據研究，還將推動法學研究的這場范式革命走向更深、更遠，為法學研究注入更多的科學元素。