实证法学概念笔谈

白建军 刘建宏 余频 程龙

[编者按]本刊“实证·数量法学”栏目在上一期刊登了《“实证法学”的概念术语回顾与回归——基于文献的实证法学研究整合路径》。为帮助读者更深入地了解这个话题，编辑部诚邀对此领域有研究的学者或相关术语的提出者撰写评论或衍生论文。本期展现的三篇文章异常宝贵，四位作者在极短时间内贡献了精彩且极具深度的评论。白建军教授围绕为什么需要实证研究，从七个方面论述了实证法学研究立足于具体、实然问题，号召科学、客观地研究法律世界的实际价值。刘建宏教授和余频博士关注实证研究的原意，以弱化概念差异和消除误解为基本出发点，从历史过程寻找术语背后的共识，围绕理论思维、资料素材、定性或定量方法框架，阐明实证研究对四个方面法学问题的意义。程龙副教授围绕实证法学和人工智能法学在方法论与选题上的联系和差异，以二者的不可通约性为前提，论证了人工智能法学的正当性。三篇评论虽然主题各异，但都从方法和问题角度肯定了实证法学的意义，剖析了利用各种资料展开实证研究的价值，回顾和展望了实证法学现在及将来可以及可能取得的成就。

[关键词]实证研究；实证法学；实证问题；法学方法；伪实证

[中图分类号] G254.21 [文献标识码] A

法学为什么需要一点实证研究

熊谋林教授发现，近年来，学界相继出现了一些新的称谓，如数量法学、数据法学、算法法学、人工智能法学等。这一现象无疑丰富了法学研究的方法和视角，将法律世界原来未被注意到的一些特征、属性呈现在人们的视野里。研究视角的多元化，也说明越来越多的法律学人引入传统法学方法以外的多学科研究方法的热情高涨。与二十几年前相比，各种法律实证研究已经得到了不同程度的认可。所以，是时候认真讨论法学到底为什么需要实证研究的问题了。

一直以来，我们埋头于各种具体法律问题的实证研究，有了一些成果。但是，不论是做实证研究的朋友还是实证研究的旁观者，都感觉到某种隐隐约约的存在阻碍着实证研究的成果直接走向实际应用。立法、司法实践之所以更多受规范学研究的影响，而不大引用实证研究的成果，不是实证研究与法治实践之间没有关系，而是因为这一关系尚未被人们充分认识。究其原因，很可能是我们自己也没想明白，甚至干脆就没有去提出问题并认真思考，到底为什么要做实证研究。如果这个问题不说清楚，立法、司法实践当然没道理接受实证研究的成果，实证研究自己早晚也会沦为法律实践的旁观者。具体来说，不同学者从事实证研究的真正原因可能比较复杂，学术出身、个人兴趣、知识优势（或局限），都可能是他们做或不做，以及偏好何种实证研究的原因。对此，我基于我自己的点滴尝试，贡献一点浅见。

第一，立法上规则制定得再细，也有力所不能及的时候。比如，量刑规范化的许多规则已经相当详细了，某个从重情节上调多少刑期，某个从轻情节下调多少刑期。但是，任何一个具体案件中的量刑情节都包含多种情形。以交通肇事罪为例，法定的量刑情节就有26万种排列组合。怎么可能要求法律或司法解释对每种组合如何量刑都作出明确规定？对复合情节问题，就需要找来尽可能多的实际案例进行实证研究。从该罪的大样本回归分析模型便可以看出，不同量刑情节对刑罚轻重的影响大小也不同。这种研究有助于发现司法实践者的集体理性，帮助人们进行量刑预测。可见，弥补成文法的先天不足，需要一点实证研究。

第二，立法、规则制定和制度设计，理论上都发生在法律适用、执行之前。至于法律制定出来后适用的实际效果怎么样，是人人都应该关心的问题。比如，法律明文规定，罪刑之间应当均衡。然而，法律实际适用后，不同罪刑关系之间、同一罪名适用的不同案件之间，都会存在各种均衡程度上的差异。以抢劫罪为例，我曾对来自全国东南、东北、西南、西北不同地方的抢劫案件量刑实践进行过实证研究。结果发现，有的地区的偏轻率过高，有的地区偏重率过高。可见，对不同案件的当事人来说，罪刑均衡这一条的实际意义明显不同。法律实效的这些差异，多大程度是可以接受的，多大程度是不能接受的，都离不开实证研究的辅助判断。可见，描述法律实效，需要实证研究。

第三，现有的政法工作机制中，描述、报告普遍实践的范围、规模的能力尚有短板。比如，我们都知道各种金融违法犯罪是造成银行资金安全风险的重要原因。但是，如何描述这种金融风险的大小？如何预测、预防各类金融违法犯罪对银行的潜在危害？为此，我们曾经收集了400多万个银行民事诉讼的样本。结果发现，有大约55万个银行败诉样本，败诉率高达13%，涉案总金额高达1.5万亿元。其中，有51万个银行作为原告却败诉的样本。对这些银行败诉的案例，我们从涉案金额、主要业务环节、案由、银行类型、所在地区等维度进行量化解析，发现无明确被告、证据不足、顶冒名贷款等现象是这些民事诉讼败诉的主要原因，间接地反映了骗贷等银行刑事案件风险的可能范围、规模、所在业务领域。与一两个所谓典型案件相比，这些量化数据信息对银行刑事风险的防控来说，才是决策依据和基础。

第四，案例指导制度，是最高司法机关指导各地、各级法院审判工作，统一司法尺度和裁判标准的一项司法制度，自运行以来收到了良好效果。但是，这项制度本身也存在无法覆盖的死角。比如，量刑的从轻从重，到底从哪往下叫作从轻，从哪往上叫作从重？法律、司法解释和案例指导都力不从心。因为，每个罪名的法定性幅度不同，不可能统一划定从轻从重的基准线。而从轻还是从重，对每个司法人员及当事人都是很现实的问题，应当有个一般性的说法。于是，我们从21个省市的77家法院收集了7万多个常见犯罪的有期徒刑裁量样本进行实证观察，发现实践中量刑的平均水平显著低于许多常见犯罪的法定刑中间线。而且，这个观察结果与德国学者阿尔布莱希特在他的《重罪量刑》中报告的德国和奥地利两国大样本实证研究的结果相互印证。据此可以认为，如果大大超过了某个罪的大样本平均量刑水平（裸刑均值），就是一种意义上的从重了；如果明显低于该罪的裸刑均值，就是从轻了。对常见犯罪而言，这种研究结果可以视为一种特殊的案例指导实践。而这种案例指导的基本原理，是基于集体的实践理性，理性地指导普遍实践。

第五，普遍如此，未必便是对的。实证研究可以发现实践理性，也要学会发现实践非理性。比如，我收集了1.3万多个银行从业人员刑事犯罪的样本。结果发现，如果将其分为恶意型犯罪和道德冒险型犯罪的话，那么这种主观上虽无非法占有目的或对损害结果无恶意追求心态却明知违法而为之的道德冒险型犯罪，案均金额高且总体发案率高，但刑责却明显轻于恶意型犯罪。对比来看，恶意型犯罪的涉案金额案均2000多万元，而道德冒险型犯罪案均8000多万元。但是，恶意型犯罪的刑期以及罚金是道德冒险型犯罪刑期和罚金的数倍。这样一来，在银行业，道德冒险型犯罪成了一种既危险又 “划算”的犯罪，具有过程结果不可控、犯罪得到合理化解释和双重犯罪激励的特征。这里反映出的问题是，在我们的司法机关审理相关案件时，财产刑的适用普遍具有较大的提升空间。用好财产刑，才能有效破坏道德冒险型犯罪的作用机制，降低商业银行刑事风险。很明显，提升在法治实践中发现问题的能力，实证研究的独特贡献不容忽视。

第六，我们的法律学科越分越细，把法律世界本身也切割、肢解成各个细碎的片段或枝节。这当然丰富了对于法律世界的认识，但也无形中让我们养成了学科依赖的惯性。离开学科拐棍就不知道该怎么提出问题、解决问题了。比如，一项聚焦妨害公务犯罪的实证研究发现，犯罪的严重性、地方政府信息透明度之间呈现统计学上的显著相关性。政府透明度越低的地方，妨害公务犯罪越重，量刑偏重的概率也越大。基于这一发现，人们可以展开各种想象和理论思考。你说，这是刑法学问题，还是犯罪学问题，还是行政法学问题，抑或是法社会学问题？和而不同，学科间的差异用不着多说，一眼就能看清。但学科间的“和”里却藏着大学问。例如：某罪的成立 ＝ （该当） × （违法） × （有责）；或者＝ （客体） × （客观） ×  （主体） × （主观）。或者，某罪刑期 ＝ （情节１，如酒后驾驶） ＋ （情节２，如累犯） ＋ （情节３，如行为人逃逸） ＋ （情节４，如财产损失数额） ＋ （情节５，如致死人数） － （情节６，如自首） － （情节７，如同等责任）。再或者，是否合规不起诉 = 罪行轻重 － 合规实践。这些，其实就是犯罪论、刑罚论、刑事合规业务的数学模型表达。可见，规范法学与实证研究你中有我，我中有你。一定要分出是定性还是定量，有什么意义呢？至少，实证研究就不太在乎地盘问题。太过在乎地盘，那么这样的研究就不是实证研究。

第七，宏观刑事政策的调整，何时当宽，何时当严，到底根据什么作出判断？负责任的决策者都知道，一两个事件或案件，不能直接推论到总体。如何判断个案的代表性，根据什么发动刑事政策的宏观调控，需要有足够的数据支撑。对此，我们贡献过两个成果。一个是综合犯罪率研究。一直以来，传统犯罪率的分子不区分犯罪性质、轻重，数据来源不乏人工填报，其结果可信度不高。综合犯罪率是以400多万个刑事案件大样本为直接数据来源，对多个维度的刑事案件信息进行统计学降维处理而计算的犯罪率，是17个细分犯罪率以及从中提炼浓缩的主成分因子的统计综合。其测算方法实现了内容上的综合性、计算方法上的客观性和数据来源上的原始性三个突破。大样本综合犯罪率测算结果发现，目前中国社会最突出的犯罪问题不是财产犯罪、暴力犯罪、人身犯罪，而是失信犯罪。不宜再将犯罪状况的“轻重”与刑事政策的“宽严”简单对应起来。另一个贡献是中国民众的刑法偏好研究。作为沉默的大多数，民众偏好较重还是较轻的刑法，是宏观刑事政策决策者很希望了解的事实。以3万多个样本为数据来源的实证研究发现，中国民众的刑法偏好系数低于0到1之间的中间线，约为0.36。这说明大样本研究的证据并不支持中国民众普遍偏好重法的说法，且民众的刑法偏好是各种社会因素的扭曲反映。应当对所谓舆论热案保持高度审慎和冷静，警惕刑法的过度社会化和刑法资源“通胀”现象。以往，所谓“综合性”中的各个因素之间，没有权重大小之分，更没能在一个模型中比较回归系数大小不同的影响因素。而实证研究中的降维分析、回归分析等量化方法就可以解决这个问题。

总而言之，不论立法、制度设计还是政策调控，都是公平、正义、平等、均衡这些价值悬设的载体。人们希望通过这些载体，表达和彰显公平正义的价值目标。而以上具体研究实例希望展示的，都是实然法律世界与这些应然价值悬设之间存在多远距离和多大提升空间的量化描述。这些展示和描述都算是法律的实证研究。所以，做法律实证研究的目的就是发现并描述法律世界中实然与应然之间的实际距离和提升空间。如果说，公平、正义这些价值悬设是法律人的太阳的话，我直言无法直视之。我只能通过阳光下的阴影来感知阳光，只能通过脚踏具体的、实然的公正去捕捉抽象的、遥远的公正。既然如此，只要能客观、科学地描述实然的法律世界，规范法学、实证法学的界限还有那么重要吗？

［收稿日期］2024-03-26

［作者简介］白建军，法学博士，北京大学法学院教授。

正本清源：回归“实证研究”原意

最近，熊谋林在《“实证法学”的概念术语回顾与回归——基于文献的实证法学研究整合路径》一文中（以下简称“熊文”）系统回顾了国内“实证法学”的概念术语，并全面梳理了当代中国实证法学的发展脉络。［1］熊文将当代实证法学研究的源头定位于钱学森的系统工程学中，认为法治系统工程学和系统法学推动了定量分析方法和系统科学在法学研究中的应用，并在回顾相关的传统术语和新兴术语的基础上，呼吁回归“实证法学”的提法，将其定义为“利用各种资料对法学相关问题展开实证研究的学问”。

毫无疑问，熊文的研究对于充实文献知识作出了巨大贡献，对于回归实证法学的呼吁也值得高度赞同。然而，有两个问题需要予以考虑。其一，该研究主要关注实证研究范式在国内文献中的起源，但“实证”一词并非国内首创，那么其国际源头在哪里，又是如何传到国内学术界的？其二，在熊文给出的定义中，关键性概念是“对法学问题展开实证研究”。那么搞清楚“实证研究”的概念，“实证法学”也就不证自明了。因此，“实证研究”是指什么？它在法学问题中发挥着怎样的功用？有什么方法上的局限性和优势？这恰恰是本文想要补充的内容。

一、“实证”的概念从哪里来

“实证研究”在英文中的对应词语是positivist study。奥古斯特·孔德（Auguste Comte，1798—1857）是最早提出这个概念的人，他创造了社会学（sociology）的概念，被称为“社会学之父”。孔德的基本思想是强调研究社会科学的方法论必须有革命性的突破，要全面采纳自然科学的方法论去研究社会科学。他提出“实证”的概念，强调实证精神是一种强调真实、有用、超越思辨争论的精神，可以推动社会科学的发展和进步。［2］孔德的理论主张在哲学上被称为“实证主义”（positivism）。实证主义在社会科学领域的影响广泛，推动了社会学作为独立学科的形成，并对政治学、经济学、心理学等其他社会科学领域产生了影响。实证主义方法注重收集和分析实证数据，使用定量研究方法如统计分析和实验设计来验证假设和推断。这种以数据为基础的研究方法在社会科学中被广泛应用，以揭示社会现象的普遍规律和因果关系。然而，孔德的理论在历史上也受到了严厉批评。批评主要集中在两个方面：一是孔德对思辨的反思走向了极端，陷入了从经验到经验的误区，忽视了理论思维的作用；二是他过分强调社会科学的自然科学化，忽视了社会科学的研究对象与人相关，进而忽略了人的行为、价值观和意义等主观因素的重要性。

实证主义作为一种哲学思潮在19世纪后期传入中国。严复是最早系统引入西方实证主义的人物之一。他通过翻译西方科学和哲学著作，将孔德、穆勒、斯宾塞等人的实证主义观念介绍到中国学界。［3］ 他翻译的《群学肆言》被认为是中国社会学的学科肇端，开启了国内以实证主义方法研究社会学的先河。严复将实证主义概括为“实测内籀之学”，强调在实测（观察与实验）的基础上，通过归纳总结出普遍规律。他提倡从经验事实出发，通过归纳得出“公例”原则，然后再普遍运用，这是他所倡导的哲学认识论。严复认为，达尔文的生物进化论和斯宾塞的社会进化论都是以实证科学为基础，以实证方法为指导的。［4］ 随后，章太炎等人相继翻译和介绍了西方和日本的社会学著作，大学开始设立社会学系并开设社会学课程，学者们陆续出版了使用社会调查等实证方法撰写的社会学著作。中国社会学的建立也是实证主义传入后的产物。

在了解这个词的源头之后，我们大概可以理解为什么国内学界会使用“实证”术语来描述这种现代的社会科学研究方法了。但实际上，positivist study这个词在英文资料中已经鲜有提及了。现在中文语境下常用的“实证研究”对应着英文中的empirical research，而这个词应该被译为“经验研究”。一些国内的学者已经意识到了这种误译，并主张修正这种错误的用法。［5］ 在2007年《“经验”方法与法学研究》一文中，刘建宏讨论了“实证研究”和“经验研究”这两个概念的区别和联系。他指出，实证研究是一个在历史上存在过的名词，而经验研究则是一个现代概念。尽管在刘建宏看来，“实证研究”的提法不够准确，但考虑到一个有影响力的概念的形成并非易事，况且国内文献似乎已经对这个提法产生了共识。因此，他在名称的问题上采取了妥协的态度。这种妥协不无道理，毕竟名称的表面意义并不重要，关键是人们能否对该名称所指的内容达成清晰的共识。就像西红柿和番茄，虽然名称不同，但人们都清楚它们指的是同一种东西。因此，与其纠结于名称，不如先搞清楚所指内容的本质。

二、“实证研究”的概念是什么

实证主义强调观察和经验的重要性，并追求知识的客观性和可验证性。这一思想对科学方法的发展产生了深远的影响。现阶段，我们提倡的科学研究方法以理论框架为指导，以准确观察到的客观现象为基础，旨在深入认识事物的本质，超越表面现象。这是一个通过不断与理论相互作用、调整和修正，逐渐实现对事物准确、深刻认识的过程。因此，这种方法与孔德所提出的过度依赖经验的实证过程有所区别。同时，这种经验研究的思维方式与纯粹的理论思辨也不同，它是从概念到概念的推理过程，并且以准确观察为基础，强调对真实世界的实际观测和经验总结的重要性。

“实证研究”的思维框架中包含三个核心要素。首先，研究需要在理论思维的指导下进行。经验思维常着重于揭示事物之间的联系和相互影响，并以数量形式衡量这些联系的程度。但“事物”是模糊的概念，很难对此作出准确界定和解释。因此，需要对理论概念进行“操作化”处理，也就是在具体研究中，将抽象的理论概念转变为可观察的经验现象。［6］ 理论思维在研究中的作用是指出可能存在的影响关系，引导研究者将抽象概念转化为可观察的变量，并协助设计研究问题，指导数据的选择，以及提出对观察到的现象或影响的解释。尤其在法学研究中，法的实际样态是一种特殊的社会现象，蕴含着规范、事实和法律之间的复杂关系，必然要通过理论框架来获取论证及解释的基础。［7］ 其次，研究资料来源于准确客观的观察所获得的资料。经验强调研究资料的获取必须来源于客观准确的观察，以区别于那些概念层面上的纯理论讨论。然而，经验并不要求观察的方式和获取的资料必须以数量的形式呈现，因此经验并不等同于定量研究。诚如熊谋林所言，资料是实证研究的素材，包括数据、文字、语言、符号、声音、手语和代码等可以以任何形式呈现的内容。［8］ 最后，经验研究的主要方法包括定性研究和定量研究。定性研究侧重于对研究对象某些具体性质的深入描述，力求对少量个案进行充分描绘；而定量研究则采用数量分析的方法，旨在获得对研究对象具有普遍性和在一定范围内可推广的认识。［9］ 尽管定性研究具有特殊性和不可替代性，但要关注到，社会科学在过去大半个世纪的主要发展趋势是从以定性研究为主到以定量研究为主，这可以从经济学、心理学和政治学等社会科学学科的发展历史中看出。特别是在解决各种事物之间相互影响的真正效果问题时，数量形式的思维就更具有独特的优势。

上文提到的“实证”一词虽然有些过时，但也不必完全从国内话语体系中清除出去。可以采取一种折中的方式，将“实证研究”的概念定义为“‘经验和‘量化的研究”。［10］ 这样，所谓的“实证研究”将代表现代社会科学研究中的两个主要特征，即基于经验和量化数据进行研究的方法。在这个新的定义下，或许可以继续使用“实证研究”这一术语。这里所说的“经验”和“量化”与白建军所说的实证分析的基本要素实际上是一致的。［11］ 但我们不认为经验研究必须遵循固定的程序，因为社会科学的研究应该是根据研究目的来确定的。基于以上分析，这里重申“实证研究”的定义：在理论指导下，以准确观察的客观现象为基础，使用定量或定性的研究方法，通过实验或观察来产生科学知识的研究过程。

基于这个定义，就不难观察到一些“伪实证”研究现象。例如，研究者可能会利用理论预设或个人价值偏好去剪裁经验事实，或是围绕某个具体案件展开的解释或文学进路上的个案研究，抑或是纯粹以数据为导向而忽略理论解释的研究等。当然，实证研究并不主张其具有普遍适用性，一个理论命题能否适合实证研究方法取决于能否以操作化方式将理论话语转化为确定性的变量。接下来，我们将具体探讨实证研究方法在法学研究中的适用范围和局限性。

三、“实证”解决哪些法学问题

实证研究或经验研究是社会科学研究领域中一种突出的研究方法，但在法学研究中是否适用以及具体发挥什么作用？其适用范围和局限性是什么？想要回答这些问题，首先要确定法学问题所囊括的范围。“法学”可以被定义为“研究法律以及法律有关现象的科学”，［12］由此法学研究的主要对象是法律。而影响法律的制定、内容和形式改变的因素是复杂的，可以被归结为价值因素和效用因素，价值因素主要包括政治和道德规范等，效用因素则强调法律的实用功能。根据休谟的观点，法学命题可以二分为“是”与“应当”，或者是“事实”与“价值”。［13］ 从这个意义上看，实证研究与规范研究（normative research）相对应，是分析法律及其相关事实“是怎样”，即对法律现象进行描述与解释的方法。规范研究是指分析法律及其相关现象“应该怎样”，即关于价值判断的分析。实证法学研究（emperical legal research）不回答与价值规范相关的问题，主要关注与法律效果相关的问题。

实证法学研究回答法律及与法律有关的社会事实是什么及其效用如何的问题。这里简单列举几类常见的实证方法在法学领域中的具体应用。第一，法律现象的描述性研究。实证研究可以用来描述和概括法律现象的特征、规模、分布等。例如，研究人员可以通过对法律文本、案例、法院判决等进行内容分析，描述特定法规的使用频率、法律条文的解释趋势、法律实施的地域差异等。第二，法律原因的解释性研究。实证研究可以帮助解释法律现象背后的原因和机制。研究人员可以使用统计分析、回归模型等方法，探究法律变化与社会、经济、政治等因素之间的关联。例如，研究人员可以研究性格特质及正义观念对司法结果层面上具体制度的影响，以解释特定法律政策或规定形成的原因。第三，法律后果的预测性研究。通过分析历史数据、建立预测模型，研究人员可以预测法律政策的实施效果、对社会行为的影响等。例如，研究人员可以使用计量经济学方法预测一项新法规对市场竞争的影响。第四，法律效果的评估性研究。通过对实际的法律实施进行评估，研究人员可以判断法律政策是否达到预期的目标，是否产生了预期的影响。例如，研究人员可以对特定法律改革的成果进行评估，以确定其对司法效率、司法公平等方面的影响。概括而言，实证法学研究侧重于收集和分析来自观察、调查或实验的信息或数据，并将研究结果以数据的形式呈现。［14］ 它借鉴数理逻辑、概率论和统计学原理，通过构建模型、提出假设和量化收集的数据来分析特定社会背景下的法律实践。［15］ 旨在通过对现实世界中的法律现象进行观察和测量，提供对法律效果和影响的客观分析。

实证法学研究通常不回答法律的规范问题或与价值有关的问题。例如确定应当制定何种法律、如何修正法律规范以及如何正确适用法律规范等。［16］ 这些问题一般是通过法教义学的解释及体系化分工来回答，或是运用法律规则来证成相应的规范主张。［17］ 但值得注意的是，在开展实证研究时，研究者在问题选择和研究结果解读中都不可避免地会带入个人价值观和偏好， ［18］“强调效用本就是一种价值取向”。并且，从长远来看，效用问题会影响到价值的改变。［19］ 一部法律的制定和修正过程往往既涉及价值问题，亦涉及效用问题，经验方法和规范方法是相互协作的关系，二者并非完全相互独立。随着实证法学的不断发展，可以预见它与规范法学将共同合作，以解答更为复杂的法学问题。尽管实证研究方法有其局限性，但在科学意义上，有局限性未必是坏事，因为对局限性的清楚认识，可以促使研究者明确研究方法的适用范围，从而逐渐形成正确的使用方法。［20］

需要特别指出的是，在新科技时代，随着大数据和人工智能的引入，法学问题的实证研究迎来了技术革新的机遇。计算法学和人工智能法学等新领域的发展可以为法学研究提供更多的工具和方法，以便更广泛地分析和理解法律问题。我们鼓励法学与其他学科，特别是与计算科学进行跨学科交流与合作，但必须警惕那些仅仅将计算科学技术作为一种工具而忽视理论基础和作为基本研究对象的法律及其相关现象的研究，也就是用计算科学技术来包装法学研究的伪实证研究。正如我们之前所强调的，法律本质上是规范人类行为和社会关系的工具，法学研究仍然以法律及其相关社会现象为研究对象，实证研究绝“不能脱离传统法学研究的本体”。［21］

四、我国实证法学研究如何发展

20世纪20年代以来，“实证研究”在许多国家的法学学术领域和法学教育体系中得到了广泛重视和应用。例如，在美国，二战后由芝加哥法学院实施的“芝加哥陪审团项目”是针对陪审团制度的大规模经验研究的先驱。该项目致力于探索法律与行为科学之间的关系，其成果不仅催生了经典法学著作《美国陪审团》，还促使芝加哥大学法学院转型为法律和经济学院。［22］ 在美国，几乎所有顶尖法学院都设有实证法学研究中心，并开设统计方法和经验研究方法相关课程，研究范围涵盖刑法、民法、公司法、合同法、证券法、税法等多个领域。康奈尔大学法学院建立了实证法学研究学会（SELS）、实证法学研究杂志（JELS）和实证法学研究会议（CELS），为实证研究者提供学术交流和研究培训平台。在英国，许多基金会资助了法学领域的经验研究项目，例如Nuffield基金会资助的“法学领域的经验研究”等。［23］ 在我国，澳门大学近期也设立了“实证法学研究中心”和“实证法学中心实验室”，旨在将人工智能和大数据处理技术融入法学研究的方法论层面。［24］

经过三十余年的积累，实证法学研究在国内已经相对成熟，但还未能完全实现思维框架和话语体系的转变。 根据一项关于中国法学学术中实证研究应用的调查，实证研究方法在中国法学研究中尚未得到充分应用，中国法学界的出版物也较少青睐实证法学研究。［25］ 传统的法教义学研究一直占据着中国法学界的主导地位，相对较新的实证法学研究方法和理念尚未得到广泛采纳和接受。这可能与法学研究的封闭性和传统观念的影响有关。在这种情况下，对实证法学研究的关注和认可程度仍然有待提高。

近年来，已经有学者提出计算法学的概念，［26］ 学界逐渐开始关注法律与数据科学的结合，以及实证法学研究背后的方法论。 这一趋势对法学研究者提出了更高的要求，需要他们接受更严格和标准化的实证法学研究训练。然而，本文特别呼吁无论技术如何革新，实证法学的核心概念和原则不应受到侵蚀。实证法学作为研究方法的本质和初衷应该得到保护和坚守。

为了推动实证法学研究的发展并形成规范的学术体系，研究者们需要在实证研究方法的概念、范围、原理、数据收集和分析方法等方面形成基本共识。这需要进行深入的讨论和交流，以明确实证法学研究的基本准则和方法论。只有在形成基本共识的基础上，我们才能加强实证研究方法的训练，为法学研究者提供更严格和标准化的实证法学研究训练，从而提高研究的质量和可靠性。同时，也需要加强实证法学研究的理论建设，回归实证法学的原意。只有这样，我们才能在法学与数据科学深度融合的背景下，坚守法学研究阵地，以更好地应对当代法律挑战。

［收稿日期］2024-03-26

［作者简介］刘建宏，犯罪学博士，澳门大学法学院特聘教授。

［1］ 参见熊谋林：《“实证法学”的概念术语回顾与回归——基于文献的实证法学研究整合路径》，载《湘湖法学评论》2024年第1期，第21-49页。

［2］ See Auguste Comte， A General View of Positivism， Routledge， 2015， p.62-63.

［3］ 参见杨国荣：《实证主义与中国近代哲学》，华东师范大学出版社2009年版，第1-2页。

［4］ 参见李培林：《中国早期现代化：社会学思想与方法的导入》，载《社会学研究》2000年第1期，第88-101页。

［5］ 参见汤茂林、黄展：《Empirical Research到底是实证研究还是经验研究？——兼论学术研究的分类》，载《地理研究》2020年第12期，第2855-2860页；黄光国：《主客对立与天人合一：管理学研究中的后现代智慧》，载《管理学报》2013年第7期，第937-948页；侯猛：《实证“包装”法学？法律的实证研究在中国》，载《中国法律评论》2020 年第4期，第63页。

［6］ See Earl Babbie， The Practice of Social Research， Wadsworth： Thomson Learning Inc， 2004， 10th Edition， p.132.

［7］ 参见彭小龙：《法实证研究中的“理论”问题》，载《法制与社会发展》2022年第4期，第209页。

［8］ 参见熊谋林：《“实证法学”的概念术语回顾与回归——基于文献的实证法学研究整合路径》，载《湘湖法学评论》，2024年第1期，第47页。

［9］ 参见刘建宏：《“经验”方法与法学研究》，载《西南政法大学学报》2007年第3期，第35页；刘建宏：《社会学理论与方法中的实证范式》，载《国际社会学杂志》1990年，第20-29页；刘建宏：《谈谈美国社会科学方法论的几个特点》，载《塞上研究生》2002年第5期，第1-4页；刘建宏、熊海燕：《犯罪学的经验研究与亚洲范式》，载《澳门研究》2014年第4期，第5-18页；刘建宏、刘晓梅、张金武：《犯罪防控政策科学化研究》，载《犯罪学论坛》2016年第2期，第34-56页。

［10］ 参见刘建宏：《“经验”方法与法学研究》，载《西南政法大学学报》2007年第3期，第35页；刘建宏、熊海燕：《犯罪学的经验研究与亚洲范式》，载《澳门研究》2014年第4期，第5-18页；刘建宏：《用科学方法构建犯罪控制政策》，载《中国社会科学报》2013年3月13日，第A06版。

［11］ 参见白建军：《论法律实证分析》，载《中国法学》2000年第4期，第30页。

［12］ 王利明：《试论法学的科学性》，载《法学研究》2022年第3期，第3页。

［13］ 参见雷磊：《法社会学与规范性问题的关联方式》，载《中外法学》2021年第6期，第1420页。

［14］ 参见谢海定：《法学研究进路的分化与合作——基于社科法学与法教义学的考察》，载《法商研究》2014年第5期，第88页。

［15］ See Diamond S. S.， “Empirical Legal Scholarship： Observations on Moving Forward，” Northwestern University Law Review Vol.113 （2019）， p.1229.

［16］ 参见王鹏翔、张永健：《经验面向的规范意义——论实证研究在法学中的角色》，载《北航法律评论》2016年第1辑，第45页。

［17］ 参见吴义龙：《社科法学如何处理规范性问题？兼与雷磊教授商榷》，载《中外法学》2022年第6期，第1588页。

［18］ 参见张小山：《实证主义社会学面临挑战》，载《社会学研究》1991年第5期，第120页。

［19］ 参见刘建宏：《“经验”方法与法学研究》，载《西南政法大学学报》2007年第3期，第36页；刘建宏：《实证方法与法学研究》，载陈忠林编：《刑法学讲演录（第一卷）》，法律出版社2008年版，第245-283页；刘建宏：《经验研究与刑事司法政策改革》，载《澳门大学法律学院学报》2013年第33期，第52页。

［20］ 参见刘建宏：《“经验”方法与法学研究》，载《西南政法大学学报》2007年第3期，第36-37页；刘建宏：《实证方法与法学研究》，载陈忠林编：《刑法学讲演录（第一卷）》，法律出版社2008年版，第245-283页。

［21］ 刘建宏、余频：《从规范走向经验的法学研究范式》，载《澳门法学》2023年第 4期，第65页。

［22］ See Landsman S.， The History and Objectives of the Civil Jury System， in Robert E. Litan ed.， Verdict： Assessing the civil jury system， 1993， p.22.

［23］ See Eisenberg T.， “Why Do Empirical Legal Scholarship？ ”  San Diego Law Review Vol.41 （2004）， p.1741.

［24］ 参见刘建宏、余频：《从规范走向经验的法学研究范式》，载《澳门法学》2023年第 4期，第66页。

［25］ See Du L.， Wang M.， “Empirical Legal Studies in China： Current Status， Emerging Trends and Indications for Legal Education，” Asian Journal of Legal Education Vol.9 （2022）， p.135-155.

［26］ 参见刘建宏、余频：《从规范走向经验的法学研究范式》，载《澳门法学》2023年第 4期，第64-67页。

从方法到论题：实证法学与人工智能法学的区分

熊谋林教授在《“实证法学”的概念术语回顾与回归——基于文献的实证法学研究整合路径》一文（以下简称“熊文”）中系统回顾并梳理了近半个世纪以来我国法学界实证研究的“起承转合”，并以概念和术语为中心，展现了作为方法与新兴学科的实证法学的过去、现在与将来。［27］与此同时，熊文在分析诸多实证法学衍生概念时，将“人工智能法学”概念第一次署名的历史归属于笔者。［28］对此，结合近年来笔者围绕人工智能法学所展开的进一步研究与思考，尤其是对人工智能法学这一概念进行的批判性反思，有必要就人工智能法学相关议题作出更为充分深入的研讨与说明。以下将首先从人工智能法学与实证法学研究方法的差异性出发，阐明笔者对于实证法学与人工智能法学间的不可通约性的思考；而后就刑事诉讼法学中“算法程序正义”这一论题，阐明笔者对于人工智能法学的批评性观点。

一、实证法学与人工智能法学的不可通约性

从概念上看，实证法学，尤其是以数据分析和统计分析为基础的实证研究，确实与法律人工智能技术具有天然的亲缘性。从本质上看，法律人工智能就是建立在大量数据基础上的分析算法，其核心就在于通过数据分析找寻数据规律，进而形成算法并实现人脑模拟，最终辅助甚至替代人类进行司法活动。熊文也指出，计算法学是建立在计算机技术之上的法学方法，但本身仍然属于实证研究的行列。自然而然地，我们会将实证法学与人工智能法学等同视之，将人工智能法学视为实证法学的属地。

除对数据的重视外，实证法学还与人工智能法学具有共同的重视司法实践的逻辑起点。从学术史上看，大致在21世纪第一个十年的后半段，我国法学界开始出现成熟的、体系化的实证研究。这些研究的核心方法论思想在于认识到“书本上的法”与“行动中的法”的巨大差异。这一思想甚至可以追溯到更早一些的以苏力为代表的“法治本土主义”研究或社科法学研究。它们都注意到了成文法的局限，即成文法的规范性不等于实践中的实效性。差异在于，实证法学研究更乐于揭示“实际上是什么”，而社科法学研究可能更注重“实际上不是什么”；实证法学研究更喜欢使用大样本、大数据，而社科法学研究更强调个案的深描。［29］总之，将视角定位于司法实践并意图通过研究司法实践而改造司法实践，成了实证法学的“初心”。人工智能法学从技术前提来看，也具有观察司法实践而非法律条文的强烈倾向。一个基本的例证在于，投喂机器学习并形成算法的“养料”只能是司法数据，而非法律条文。与此同时，人工智能算法形成后，又能反过来辅助乃至影响司法裁判的形成。从这个逻辑上看，实证法学与人工智能法学确实具有相当程度的关联性。这也是2016年“人工智能元年”之后，大批法律实证研究者开始重视甚至转向法律人工智能研究的一个重要原因。然而，笔者仍然认为，需要对实证法学与人工智能法学的不可通约性加以重视。

首先，实证法学与人工智能法学对于数据的使用目的不同。实证法学使用数据的目的在于揭示司法现实，从而展现法律规范性与实效性的差异，数据本身就是实证研究的对象。证人出庭率、认罪认罚案件上诉率、逮捕率、简易程序公诉人出庭改革后的庭审耗时等数据本身就是实证研究的“发现”。但是，法律人工智能中的数据仅仅是一种“养料”，是用于机器学习的基本原材料。［30］法律人工智能并不能区分投喂的司法数据是否具有规范性和正当性。相反，大量司法数据的使用目的是促使法律人工智能系统做到“同案同判”。换言之，人工智能法学研究中的数据与实证法学视野中的数据很可能不是一回事。实证法学中的数据是研究对象，而人工智能法学中的数据仅仅是一种技术性前提、一种形成法律人工智能系统的基本素材。人工智能法学重视数据，并非因为数据本身作为研究对象的重要性，而是因为数据是形成法律人工智能系统不可或缺的技术基础。

其次，实证法学与人工智能法学对于实定法的态度不同。如果将社科法学、法人类学也纳入实证法学的范畴，那么可以发现实证法学本身具有对现行立法的批判功能。从“秋菊打官司”到“延安黄碟案”，社科法学的主流立场就在于通过揭示法律实践与法律文本的差异性，肯定实践智慧进而批判法律教条主义。基于数据分析的实证法学批判性可能略弱，但仍然展现出行动与文本的某种对立；即便不否认立法的规范性，也至少揭示了这种规范性在现实中的“无力”。但是，法律人工智能作为辅助司法的工具，它从设计理念上就不能与现行法律抵触，根本不能产生“寻找法律之外的法律”的情形。与实证法学恰恰相反的是，法律人工智能的作用在于消减乃至消灭“行动中的法”与“书本上的法”的差异；通过合理限制法官的裁量性，从而避免法律适用中的任意性。诚如季卫东教授所言：“任何法律专家系统软件都意味着作出一种纯粹的法律实证主义预设。”［31］基于此，人工智能法学假定现行法律可以且必然能够完整、准确适用，并以通过法律人工智能系统实现“同案同判”为目的，它不会也不能向实定法“宣战”。

再次，实证法学与人工智能法学的研究范围不同。实证法学可以对所有法律行动与法律实践展开研究。近年来除司法之外，法律实证研究还涉及立法、执法、守法等诸多领域。但是人工智能法学所依据的法律人工智能应用在目前来看，还局限于辅助司法单一方面。这就导致人工智能法学的研究主要范围局限在司法领域，难以推广至立法、执法、守法等全方位法学研究范畴。

最后，实证法学与人工智能法学的知识传统不同。在实证法学横空出世时，法学界普遍认为这是一种“交叉研究方法”，因为它需要充分的数学、统计学、社会学、人类学、民族学等学科的知识作为研究基础。但是，上述学科毕竟属于传统人类知识体系范畴，而人工智能法学所涉及的法学之外的知识亦属人类科学的最前沿、最边界。当前人工智能技术发展日新月异，诸如ChatGPT之类的科技产品呈爆炸式发展，由此带来了知识更新的超速性和未知性。限于法学学科的文科属性，法学界对于人工智能技术的了解大多处于“话语阶段”，人工智能技术原理、方法其实难以获知。算法、机器学习等都处于“想象”和“观察”阶段。坦率地说，大多数人工智能法学的研究者甚至都没有亲自触碰过用于机器学习的机器；且他们用于写人工智能法学论文的电脑里，也未必插着RTX 4090显卡。如果说实证研究对数学的要求就已使很多人望而却步，那么对于人工智能法学超前性的知识结构而言，法律人所需要付出的学习成本将难以想象。

综上可见，实证法学与人工智能法学虽然具有某种感性认识上的亲密关系，但二者本质上存在着诸多差异，在未来两种研究日益成熟的发展中，可能会产生进一步的分化乃至“分道扬镳”。

二、人工智能法学论题之审思：以算法程序正义为例

人工智能法学的发展促使法学界开始思考法律人工智能技术对传统法学理论体系的冲击。其中，尤以算法的法律规制为人所瞩目。事实上，几乎所有的法律人工智能系统都以算法为核心，利用算法模拟人类思维处理法律问题。因此，算法本身成了事实上的“裁判者”。但是，作为裁判技术的算法会冲击传统程序正义理论。例如，算法偏见影响裁判中立，算法黑盒影响程序公开，算法垄断影响程序对等。［32］然而，传统程序正义理论却又存在诸多局限，难以对算法进行规制。例如虚拟数字空间盲区、技术人员等实质程序参与主体被忽视、数字化程序规制阙如、裁判可接受性下降等。［33］故此，学界提出应当以算法正当程序这一崭新理论框架规制算法。算法正当程序的内容应当包括：（1）算法公开透明；（2）算法的可解释性；（3）听取意见，允许质疑、听证及纠错等。［34］

认识到法律人工智能技术对于现行法律体系的冲击，是人工智能法学发展走向成熟的标志。但是否要“另起炉灶”式地脱离于现有法律框架体系，另行创造一种新的人工智能法学体系，还需要深思。由于法律本身的保守性、滞后性，事实上，所有新技术的产生都有可能超出原有法律概念体系而形成新的规制需求。例如在二十年前，网络虚拟财产的出现，就引发了民法、刑法学界关于网络虚拟财产定位的问题。但当时的学界并未意图创造一种完全不同于传统法律体系的“虚拟财产法”或“虚拟财产权利体系”，而是将虚拟财产纳入传统物权或财产权体系中，扩展传统理论边界予以规制。倒不是说法律不需要革新。例如，破产制度催生了破产法，交通工具便利化带来的国际贸易发展促成了国际经济法的出世。当某个新事物、新行为完全无法以传统法律体系规范时，确实也有必要创造新的法律概念与规范体系。可问题是，法律人工智能的发展真的到了这一步吗？

在笔者看来，还很难给出肯定的答案。以人工智能辅助裁判为例，如果人工智能本身已经在很大程度上影响了当下司法，而现有程序法体系又无法规制人工智能裁判者，那么应当形成一套“算法程序正义”甚至“人工智能程序正义”理论。但这个前提面临着“致命”的质疑：一是人工智能应当成为裁判者吗？二是人工智能参与审判无法用现有法律规制吗？

第一，人工智能和算法在可见的当下和未来，都不应成为裁判主体。算法程序正义理论其实假定了人工智能在司法中的裁判主体性。换言之，它认为算法本身已经成为司法裁判的思维与心证形成过程，对传统的以法官为中心的诉讼程序构成重大冲击，因此必须建立一套新的程序正义模型加以规制。确实，目前我国司法，尤其是刑事司法，对于人工智能的依赖已经甚为明显。尽管理论话语中仍然将法律人工智能作为裁判的“辅助”，但这种辅助功能的发挥范围、空间和深度，其实难以精确划定。如果这种裁判辅助已经成为法官心证的主要依据，而法官又坚定奉行“技术至上论”，那么这种辅助实际上就是决定。在这个层面上看，算法程序正义的担忧不无道理。可问题在于，现实不等于正当，实践也不等于规范。陈景辉教授认为，由于法律的全面性和至上性，算法不可能成为法律，只能是法律针对的对象。［35］算法正当程序面临的最大质疑在于，它不假思索地认为论证了算法实际上成了裁判主体，也就相当于论证了算法可以成为裁判主体。恰恰相反的是，算法本身就不应当成为裁判主体，甚至作为裁判的辅助主体都不行。算法成为裁判主体本身，一方面是对我国宪法法律的公然违反，我国审判权专属于法院和法官，算法以及算法背后的技术人员、商业机构绝不应成为影响司法审判的主体。另一方面，算法影响裁判，会对审判正义的亲历性、人本性、情景性等基本原则产生巨大冲击，从而减损审判正当性，也难以为当下国民所接受。况且，算法本身的准确性、科学性也充满着争议，我们现在如果将之视为裁判主体之一元加以规制，很可能会遮蔽关于算法在司法运作中正当地位的讨论。

第二，人工智能和算法对司法的影响应当规制，且可以通过传统法律框架规制。否认人工智能和算法成为事实上的裁判主体并不意味着无视它们对司法的影响，而是认为这种影响不应产生决策功能，但可以成为决策信息的来源。温和的算法程序正义论者其实也是围绕作为决策信息的算法如何进入庭审来构建新理论的。然而，笔者仍然认为，现有法律制度完全可以对算法加以规制。如前所述，算法程序正义理论其实要求的就是算法透明、算法可解释和算法可反驳等。如果我们将算法视为应被裁判的内容，则算法程序正义的要求完全可以被现有诉讼制度所容纳。核心要点在于，应当将法律人工智能所产生的结论性意见视为证据加以处理。首先，明确算法所产生信息意见的证据属性，算法实则成了鉴定人或有专门知识的人。这样一来，就可以对算法的科学性、稳健性进行检验，以明确算法的可适用性，相当于确定算法作为数字鉴定人或专家辅助人的专家资格。其次，对于算法本身的形成过程，应当予以披露，从而满足公开透明的要求，相当于对鉴定人、专家辅助人的专业资格进行审查与认定。再次，使用算法意见结论的诉讼主体，应当承担证明其结论可靠性的责任，充分阐明算法意见的产生经过、科学原理等，这与鉴定人、专家辅助人应对其鉴定、专门意见的科学性、可靠性承担证明责任异曲同工；而另一方诉讼主体有权进行质证，可以聘请专家辅助对算法与算法意见进行质疑，甚至可以重新使用法律人工智能系统重新生成算法意见。最后，法院应当在听取对抗两造针对算法意见的质证后，形成对算法意见采纳与否的心证，不得未经质证径行认定算法意见。如此观之，其实算法及其生成的意见完全可以作为一种新的鉴定意见或专门性报告，适用证据法、诉讼法相关规定进行处理，没有必要另行建立算法程序正义新理论予以规制。

三、人工智能法学的本真：拒绝“包装”

作为熊文认定的“人工智能法学”概念的首先提出者，笔者近年来的思考和研究可能逐渐产生了对这一概念的“叛逆”。限于篇幅，本文挑选了方法和论题两个方面对这种“叛逆”进行了概要论述，核心观点在于，一方面，人工智能法学与实证法学的理论基础和问题面向均有所不同，认为人工智能法学可以从实证法学中孕育成长并成为实证法学新时代代表的观点，可能并不成立。另一方面，作为论题的人工智能法学也可能夸大了对现有法学理论的冲击。在应然性前提无法得到恰当论证的基础上，人工智能法学以实践为依据，意图建立完全不同于现有法学理论体系的设想和努力，可能面临着正当性和必要性的双重质疑。那种以技术的“高大上”包装的人工智能法学注定难以得到学界和实务界的普遍接受。正如熊谋林教授所言：“脱离法学家和法科学生的法学教育，或者割裂法学研究者能力的任何高技术表达，都注定只能远离法学。即使听起来多么酷炫和合理，最终只能因过高的起点，让法学家的参与度越来越低，终因方法恐惧而被挡在起点上。”［36］

【Editors Note】The column of “Empirical and Jurimetrics” in the previous issue published the article “Review and Return of the Term of ‘Empirical Legal Scholarship： A Literature-based Uniform Approach to Empirical Legal Studies in China”. To help readers further understand the topic， the editorial office sincerely invites the proposers or participants of the relevant terms to contribute comments or derivative papers. Three articles presented in this issue are extremely invaluable， because four authors have contributed remarkable and profound comments in a very short time. Focusing on why empirical research is needed， Professor Bai Jianjun discussed the practical value of empirical legal research based on concrete and practical problems from seven aspects， and scientifically and objectively call for studies regarding the actual value of the legal world. Professor Liu Jianhong and Dr. Yu Pin focus on the original meaning of empirical research， drive from the ignorable conceptual differences and to eliminate the existent misunderstandings， address the consensus behind the terminology from the historical process， initiate the framework consisting of theoretical concepts， data approaches， and qualitative or quantitative methodologies， and finally clarify the four aspects in questions. Focusing on the connection and differences between empirical legal scholarship and artificial intelligence law in terms of methodologies and topic selections， Associate Professor Cheng Long notes the undeniable difference， argued for the legitimacy of artificial intelligence in the field of law. Although the three commentaries have different themes， they all affirm the justification of the empirical legal scholarship from the perspective of methodologies and problems， analyze the value of various materials to enrich empirical research， anticipate and review what it can and may achieve in future.

【Keywords】empirical research; empirical legal scholarship; empirical questions; legal methodology; forged empiricism

［收稿日期］2024-03-26

［作者简介］程龙，法学博士，云南大学法学院副教授。

［27］ 全文参见熊谋林：《“实证法学”的概念术语回顾与回归——基于文献的实证法学研究整合路径》，载《湖湘法学评论》2024年第1期，第21-49页。

［28］ 参见熊谋林：《“实证法学”的概念术语回顾与回归——基于文献的实证法学研究整合路径》，载《湖湘法学评论》2024年第1期，第39页。

［29］ 参见赵旭东：《“田野八式”与人类学的田野研究方法》，载王启梁、张剑源主编：《法律的经验研究：方法与应用》，北京大学出版社2014年版，第39-44页。

［30］ 参见朱晖、刘晨晖：《大数据在同案审判中的应用研究》，载《法律适用》2019年第20期，第49页。

［31］ 季卫东：《人工智能时代的司法权之变》，载《东方法学》2018年第1期，第129页。

［32］ 参见余鹏文：《现象、原理和规制：人工智能司法与刑事程序正义的融合之路》，载《天府新论》2023年第1期，第111-114页。

［33］ 参见刘金松：《数字时代刑事正当程序的重构：一种技术性程序正义理论》，载《华中科技大学学报（社会科学版）》2023年第2期，第19-21页。

［34］ 参见刘东亮：《技术性正当程序：人工智能时代程序法和算法的双重变奏》，载《比较法研究》2020年第5期，第73-78页。

［35］ 参见陈景辉：《人工智能的法律挑战：应该从哪里开始？》，载《比较法研究》2018年第5期，第138-139页。

［36］ 熊谋林：《“实证法学”的概念术语回顾与回归——基于文献的实证法学研究整合路径》，载《湖湘法学评论》2024年第1期，第45-46页。