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观察思考 楚天法治 谈论法学实证研究之反思:以因果性分析范式为视角侯文婷(北海艺术设计学院,广西 北海 )【摘要】本文以因果性分析范式为视角,对法学实证研究进行了反思.首先,介绍了因果性分析范式的基本概念和理论基础.接着,探讨了因果性分析在法学实证研究中的重要性,包括对法律政策和实践的影响评估等.然后,讨论了因果性分析方法的选择与应用,以及常见的因果性偏差和纠正方法.接下来,对实证研究中因果性分析的局限性进行了评估,包括未观察到的潜在变量和推论性质等问题.随后,探讨了因果性分析在实证研究中引发的争议和挑战,如可观察性和反事实推理的问题.最后,展望了因果性分析范式的发展与前景.本文旨在提供对法学实证研究中因果性分析的全面理解和反思,以促进法学实证研究的发展和应用.【关键词】因果性分析范式;法学实证研究;重要性一、法学实证研究的兴起法学实证研究是法学与其他学科的交叉融合，在世界范围内已经有近百年的历史，但直到 世纪 年代，它才兴起于美国法学院。标志性事件是美国法学实证研究协会的成立，它为学术共同体提供了稳定的交流平台。此后，美国主流法学院从事实证研究的科研人员数量快速增长，以实证分析为导向的研究中心逐渐成为法学院必备的科研机构。美国法学实证研究实现了从早期年发文量不足 篇，到现在年发文量超过 篇的快速增长。其广泛推动了立法修法、行政监督和司法制度的改革。法学实证研究在美国如此兴盛，除了得益于法律数据大幅度的增长，还要归功于法学院聘请了大量获得双博士学位的青年学者，他们成为推动实证研究发展的主力。其实，法律实证研究在我国 世纪 年代就存在，而且研究规模不算小，权威杂志发表了不少基于实地调查的研究报告。这些可以被视为第一波法律实证研究，它们以调查法律现象或与法律有关的社会现象为主，反映法律实践的状况，研究报告中的描述和记录以事实白描为主，也会有一些数据性描述，但一般限于简单的数量和分布统计。这一阶段的法律实证研究主要以描述社会事实、反映法律实践的状况、提供政策参考为研究重心，问题意识是以政策和立法为导向的。年，中国社会科学院法学研究所召开了“民法与经济法学术座谈会”并展开了讨论，民事法律实证研究成果开始显现。二、因果性分析范式的基本原则通过随机分配研究对象到实验组和对照组，可以消除潜在的干扰因素，使得两组在除了被研究因素之外的其他特征上具有相似性，这样可以确保观察到的差异是由于因果效应而非其他因素引起的。因果性要求因果关系中的因果因素在结果之前发生或存在，因此，因果性分析需要明确因果关系的时间顺序，确保因果因素在结果之前发生，是确定因果关系的重要前提。因果性分析需要排除其他可能的解释，以确保观察到的因果关系是真实的而非干扰因素引起的。研究者需要控制潜在的干扰因素，或者使用统计方法进行调整，以减少其他解释的可能性。一致性原则，因果性分析的结果应该在不同数据集、不同样本和不同研究条件下具有一致性。通过在多个独立的研究中得出相似的结果，可以增强因果性的可靠性。可重复性原则，因果性分析的结果应该是可重复的。其他研究者应能够在相同的研究条件下重复进行分析，并得出相似的结果。可重复性有助于验证和确认因果性的结论。综合证据原则，因果性分析应综合多种证据进行推断。单一的研究结果可能存在局限性，通过考虑多个研究、不同的方法和数据来源，可以更全面地评估因果性。三、实证研究中的因果性分析(一)因果性分析在法学实证研究中的重要性因果性分析可以帮助评估法律政策的效果和成效。通过对比实施某项政策前后的数据差异，研究者可以推断该政策对相关社会、经济或法律指标的影响。这有助于政策制定者了解政策的实际效果，并根据实证研究结果进行政策调整或改进。法律和社会现象中常常存在复杂的因果关系。因果性分析提供了一种系统和科学的方法来解决因果问题，通过控制潜在的干扰因素，使用随机化实验、自然实验或其他因果推断方法，研究者可以确定特定因素对特定结果的影响，从而帮助理解事件的真实因果机制。因果性分析为司法决策提供了科学的依据，在司法实践中，对于判决结果的因果解释具有重要意义，通过分析案件事实和相关证据，研究者可以运用因果性分析方法推断某个因素对案件结果的因观察思考 楚天法治 果影响，从而为法官和决策者提供有力的支持。因果性分析有助于揭示法律机制和社会行为之间的因果联系。例如，通过分析法律改革对犯罪率的影响，可以揭示法律在预防犯罪方面的作用机制。这对于法学理论的发展和法律制度的改进具有重要意义。指导证据政策制定，因果性分析可以为证据政策制定提供指导。在法庭上，证据的采信和评估对案件结果具有重大影响。因果性分析可以帮助确定特定证据与案件结果之间的因果关系，为证据政策制定提供科学依据，提高证据的可靠性和有效性。(二)因果性分析方法的选择与应用随机化实验是确定因果关系的最可靠方法，尤其在研究新政策、新法律的效果时。通过随机分配研究对象到实验组和对照组，可以消除潜在的干扰因素，确保观察到的差异是由政策或干预的因果效应导致的。自然实验是在自然环境中利用已经存在的变化，来进行因果性分析的方法。当无法进行随机化实验时，自然实验可以提供有关政策或法律改变的因果推断。通过比较不同地区或不同时间点的数据，来研究法律变化对犯罪率的影响。配对设计是一种观察研究中控制潜在干扰因素的方法。通过将具有相似特征的个体或单位配对，研究者可以减少干扰因素的影响，并推断特定因素对结果的因果效应。配对设计可以在研究法律改革、司法决策或个案分析时有所应用。差异法通过比较不同组别或不同时间点的数据，来推断因果效应。差异法可以用于研究法律政策、司法决策或法律变化对结果的影响。仪器变量法是一种利用仪器变量来估计因果效应的方法，仪器变量是与感兴趣的变量相关，但与其他干扰因素不相关的变量。通过仪器变量 的应 用，可以 解决 内生 性 问题，推断因果效应。回归分析是一种常用的统计方法，用于探究变量之间的关系和因果效应，通过建立适当的回归模型，可以估计和推断因果效应，回归分析在研究法律政策、法律变化或法庭决策等方面的广泛应用。(三)常见因果性偏差及其纠正方法选择性偏差(S e l e c t i o nB i a s)指的是样本选择不随机而引入的偏差。为了纠正这种偏差，可以使用随机化实验的方法，通过随机分配研究对象到实验组和对照组，确保两组之间 的 特 征 相 似，从 而 消 除 选 择 偏 差。内 生 性 偏 差(E n d o g e n e i t yB i a s)是因果关系与被解释变量之间的相互关联引起的偏差，为了纠正内生性偏差，可以使用工具变量法。工具变量是与感兴趣的变量相关，但不与其他干扰因素相关的变量，通过利用工具变量来估计因果效应。遗漏变量偏差(Om i t t e dV a r i a b l eB i a s)是因为未考虑与因果关系相关的重要变量而导致的偏差。为了纠正遗漏变量偏差，需要尽可能收集更全面的数据，并将与因果关系相关的所有重要变量 纳 入分 析模 型 中。反 向 因 果 关 系 偏 差(R e v e r s eC a u s a l i t yB i a s)是因果关系的方向被颠倒而引起的偏差。为了纠正反向因果关系偏差，可以使用面板数据或长期追踪研究设计，以观察因果关系的时间顺序，并排除因果关系的颠倒可能性。确认偏差(C o n f i r m a t i o nB i a s)是研究者在数据分析和解释中倾向于寻找与其假设一致的结果，从而忽视与之相悖的证据。为了纠正确认偏差，需要采用双盲设计或进行结果的预注册，以降低主观偏好的影响。控制变量不足偏差(I n s u f f i c i e n tC o n t r o lB i a s)是因为未考虑所有相关的控制变量而导致的偏差。为了纠正控制变量不足偏差，需要尽可能多地考虑潜在的干扰变量，并将其纳入模型中进行控制。测量误差偏差(M e a s u r e m e n tE r r o rB i a s)是因为测量工具或方法的不准确性而引起的偏差。为了纠正测量误差偏差，可以采用多个测量指标进行重复测量或使用校正方法，以降低测量误差对结果的影响。纠正这些因果性偏差的方法需要根据具体研究的情境和数据的特点来确定，研究者需要充分考虑研究设计和分析方法，以降低偏差的影响，从而得到更可靠的因果性结论。四、基于因果性分析的法学实证研究反思(一)实证研究中因果性分析的局限性在法学实证研究中，因果性分析虽然是一种有用的方法，但也存在一些局限性。以下是一些实证研究中因果性分析的局限性，可能存在未观察到的潜在变量，尽管研究者可以尽力考虑和控制潜在的干扰因素，但仍然有可能存在未观察到或未考虑到的潜在变量。这些未知的变量可能会对因果关系产生影响，从而导致结果的偏差。因果性分析通常是基于观察数据进行推 论，而 不是 通 过实 验设 计。因此，在因果性推断中存在一定的不确定性和推论性质。虽然研究者可以采取纠正方法来减少偏差，但无法完全排除其他潜在解释。可能存在反向因果关系，在某些情况下，观察到的因果关系可能是由于反向因果关系引起的。这意味着结果变量可能影响因果变量，而不是相反。在实证研究中，需要谨慎考虑时间顺序和因果关系的方向。关于实验限制和伦理问题，在法学领域进行实验研究可能存在一些限制和伦理问题。某些法律问题不适合进行随机分配或实验设计，因此，无法直接应用因果性分析方法。数据可用性和质量，因果性分析需要可靠和准确的数据。在法学实证研究中，可能会面临数据不完整、不准确或不可得的问题，这会对因果性分析的结果产生影响。这些局限性提醒人们，在进行法学实证研究时，需要谨慎对待因果性分析的结果，并结合其他方法和证据进行综合分析，以得出更全面和可靠的结论。同时，也需要不断探索和发展更适应法学实证研究特点的因果性分析方法。(二)实证研究中因果性分析的争议与挑战可观察性和未观察到的因素，因果性分析通常基于已观观察思考 楚天法治 察到的数据进行推断，但在实际情况下，存在许多未观察到的因素。这些未观察到的因 素可 能 导致 结果 的偏 差，因此，在因果性分析中，如何处理和纳入未观察到的因素成为一个争议的焦点。反事实推理和可信度，因果性分析依赖于反事实推理，即通过对比实际观察到的情况和假设的对照情况来推断因果关系。然而，反事实推理存在一定的主观性和不确定性，这使得因果性分析的可信度受到挑战。随机化实验的限制，随机化实验被认为是最可靠的因果性推断方法，但在某些领域，如法学，随机化实验可能存在伦理、实施和可行性等方面的限制。这就需要寻找其他非实验设计的方法来进行因果性分析，但这些方法的效度和可靠性仍然存在争议。统计建模和因 果关 系 的识 别，在 统计 建 模中，因果关系的识别是一个重要挑战。因果性分析方法，如回归分析、工具变量等可以提供有用的线索，但如何准确地识别和解释因果关系，仍然是一个复杂的问题。外部有效性和推广性，因果性分析的结果通常是基于特定样本或特定环境的，因此，如何将结果推广到其他样本或环境中具有一定的挑战性。外部有效性问题使得因果性分析的适用性和推广性成为一个争论的议题。这些争论和挑战提醒着研究者在进行因果性分析时，需要审慎处理。确保研究设计的合理性、数据的可靠性、因果关系的识别和结果的可解释性，是解决这些问题的关键。此外，跨学科的合作和方法的创新，也可以为解决因果性分析中的争议和挑战提供新的思路和方法。(三)因果性分析范式的发展与前景随着技术和方法的进步，新的因果性分析方法和工具不断涌现。例如，基于机器学习 和人 工 智能 的因 果推 断 方法，可以更好地处理大规模数据和复杂关系，提高因果性分析的效度和效率。因果图模型是一种可视化工具，用于描述变量之间的因果关系，它可以帮助研究者更清晰地理解和建模因果结构，并支持因果性分析的推断和解释。因果图模型在法学实证研究中的应用前景广阔。因果性分析涉及多个学科领域，包括统计学、经济学、社会学等。未来的发展将促进跨学科的合作和整合，从而更全面地理解和分析因果关系，并推动法学实证研究的发展。实证研究的开放性和透明性的推动将对因果性分析产生积极的影响。通过数据共享、研究预注册和结果复制等措施，可以增加因果性分析的可信度和可复制性，提高研究的科学性和质量。因果性分析在法学领域的实践应用前景广阔，它可以帮助解决法律政策和实践中的因果问题，如评估法律改革的影响、研究法律政策的成效等。因果性分析的实践应用将为法学领域提供更深入的理解和指导。总之，因果性分析范式的发展将受益于新方法和技术的应用、因果图模型的发展、多学科研究的整合、实证研究的开放性和透明性以及因果性分析的实践应用。这些发展将为法学实证研究提供更强大的工具和方法，推动法学领域的理论和实践的发展。五、结束语综上所述，在本文中，笔者以因果性分析范式为视角，对法学实证研究进行了反思和探讨。人们认识到因果性分析在法学实证研究中的重要性，并讨论了因果性分析方法的选择与应用，以及常见因果性偏差的纠正方法。同时，人们也意识到因果性分析存在局限性和引发的争议与挑战。但人们对因果性分析范式的发展前景充满信心，包括新方法和技术的应用、因果图模型的发展和跨学科研究的整合。因果性分析将为法学实证研究提供更强大的工具和方法，推动法学领域理论和实践的发展。通过持续的反思和探索，可以不断提高因果性分析的质量和可信度，为法学实证研究的研究者和决策者提供更准确的信息和指导，进一步推动法学实证研究的繁荣和应用。参考文献:左卫民法学实证研究的价值与未来发展J法学研究,():黄辉法学实证研究方法及其在中国的运用J法学研究,():王小波实证研究在环境法学中的应用困境及其破解J法治论坛,():作者简介:侯文婷(),女,汉族,山东菏泽人,大学本科,研究方向:法学.