于晓虹 | 计算法学:展开维度、发展趋向与视域前瞻

作者简介:于晓虹,女,清华大学社会科学学院政治学系副教授,博士生导师。 

导言 

一、计算法学研究的基本发展格局 

二、计算法学研究的展开维度 

三、计算法学研究的研究层次和发展脉络 

四、计算法学在我国的初步展开:从实践应用到人才培育

五、简单结论与延伸讨论  

摘　 要:在大数据时代的开放结构中,计算法学延伸了实证法学研究的知性体系和学科范畴,使法学研究迈向了更为纵深、更为宽广的畛域。计算法学在方法论上的基本立场深嵌于法学与社会科学的交叉研究范式中,如司法政治学、法社会学、犯罪学等。在计算法学方兴未艾之际,对这些学科研究主题及其理念分殊进行梳理和总结也就尤有意义。从既有的域外研究成果来看,计算法学研究的方法运用逐渐趋向科学成熟,研究视域不断拓宽,数据驱动与算法驱动多维推进,研究模式呈现出跨学科合作趋向。计算法学研究虽然在中国尚处于起步阶段,但是法律实务界和各大高校追摹大数据前沿的脚步从未停歇, 计算法学在中国未来的发展也是可期可盼的。　 　 

关键词:计算法学;法学实证研究;大数据;展开维度 

导言 　 　 

在大数据时代的开放结构中,计算法学在尊重和保留传统法学研究范式的基础上,主张使法学 研究深耕融汇于数据、算法和模型的普适性叙述中,通过计算复杂的数量关系变化以表征潜藏在法 律现象背后的社会性构成要素和生成路向,透过数据科学因果关系的推论以探知法律事实的内在 结构和外部联系。在一定意义上,计算法学延伸了法学实证研究的知性体系和学科范畴,带动了相关研究方法的革新与发展。同时,也为我们认知、分析和理解法律问题提供了全新的思路和视 角,更提供了一种颇具解释力的研究路径。2015年,党的十八届五中全会首次提出“国家大数据战 略”,同年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作。2017年,工信部出 台《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,“国家大数据战略”写入了“十三五”规划。党的十九大 报告进一步指出:“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。计算法学作为大数据时 代发展的因应产物,所包含的理论认知和现实探索概括了大数据时代所呈现的机遇挑战、崭新思维 与关键命题,潜藏着法学发展与变迁的时代课题与内在动力,也在一定程度上契合了国家大数据战 略的发展趋向与前景特征。 

在认识论和方法论意义上,计算法学可归属为实证法学的基本范畴。计算法学从法律现实问 题出发,其思辨与论述逻辑处于科学的方法论谱系中。计算法学通过兼收并蓄的统合吸纳了定性 研究和定量研究各自的优长,以混合研究方法作为探索问题、解释问题以及验证已有知识的重要工 具,并在一定程度上对实在法的内容和适用提供客观依据和评介原理。同社会科学一样,计算法学 建立在量化分析的本体论和多元化技术积累的基础上,并且具有丰富的“工具箱”,计量研究方法、 聚类分析技术、机器学习、人工智能、自然语言处理等“计算”维度的分析工具可以在不同的研究场景下派生和调用。Alarie(2017)认为,法学研究将会逐渐进入到计算法学的研究阶段(computational legal research),计算机计算能力将会逐渐增强,计算成本也会逐渐降低,计算法学研究将会基于前沿的算法做出法律判断和法律预测,并且逐渐覆盖到法律各个领域中。质言之,计算法学作为一 种具有“科学”性格的研究体系,强调以社会科学的解释模型识别法律关系间的因果性与时序性,以 科学主义的立场辨明法律事实间的差异性和类同性,并在数据、模型和算法的延长线上,使法学研 究迈向更为纵深、更为宽广的畛域(见图1)。

有鉴于此,计算科学在当代法学研究中的渗透,不仅开阔了法学研究的研究视野和考察视角, 也在一定程度上使法学研究经历了一次科学性与系统性的“洗礼”,并且对我国法治建设也有着积极的启示作用。既然计算法学已然成为可能,那么随之便生发出一系列未尽问题:计算法学何以区 别于传统法学研究? 计算法学与法学实证研究的区别与联系何在? 计算法学可能拥有怎样的研究前景? 要回答这些问题,需要超越遥相隔绝的国界,放宽学术研究的视界,对标跟踪国际计算法学 研究的前沿与趋势,对国内外学术界的应用状况进行框架性梳理与总结,不求面面俱到,但求连贯 性的剖析澄清计算法学基本立场的相位和要义,并从中找寻找提炼计算法学发展的学理框架与建 构思路。本文随后切入我国理论研究与实践应用场景,探寻计算法学在中国发展的结构性动因和 发展前景。　 　 

一、计算法学研究的基本发展格局 

当前,“计算”与“法学”的融合已经成为了学术发展的重要趋势,对这一研究领域的格局特征与 演变态势进行梳理与总结便显得尤有意义。在切入计算法学研究状况之前,首先需要交代的问题 是:什么样的研究称得上是计算法学研究? 提出这一问题并非冗余,目前各国计算法学的研究仍处 于起步阶段,相应的知识积累和技术运用也未臻成熟。如果采取严格意义上的计算法学范畴界定, 即限定为基于大数据分析技术和计算机模拟算法展开的研究,则会丢失相当数量的分析“样本”。倘若将分析考察的“半径”拓宽,采取内涵最大化的界定,将立基于有限样本的科学计量分析的研究 纳入分析范畴,那么相关研究的性格和风貌也会籍此清晰可辨。实际上,从学科变迁的意义上讲, 计算法学实是法学实证研究进入大数据时代的产物,计算法学也难免会秉承法学实证研究的深厚传统。本文主张适度返回法学实证研究情境,一方面是为了使研究对象更加丰富可及,另一方面在一定程度上也可为尚处于探索阶段的计算法学提供不断走向成熟的线索思路,其中的方法论立场和研究策略也值得计算法学在自身学科建构过程中参酌与反思。 

20世纪早期,法学作为社会科学的一个分支的理念逐渐树立,政治学、社会学、经济学等社会科 学从固有的学科视角出发,系统的运用实证研究方法研究法律以及法律实施(司法制度与司法行 为),从而生发出一系列交叉学科:司法政治学、法社会学、法经济学等。司法政治学的学者从决策 角度看待法律与司法制度,探讨法律文本之外影响法官决策的因素。法社会学、乃至后来逐渐派生 为独立学科的犯罪学(criminology)则主要审视法律及其实施的社会情境。立基于社会资源有效配 置这一假设的法经济学,其研究范畴更为宽广。各分支学科虽然各有“看家”杂志,但其关注的问题 时常交叉,采用的方法论基本同一,因此又日益化归于“法律实证分析”(empirical legal study)这一 研究范畴。本文首要考量司法政治学与法社会学(包括犯罪学)的学科发展与传统及其对计算法学 发展的意义所在。在一定程度上,法经济学的发展兼具规范法学与法学实证研究的特点,与计算法 学的关系更为纠缠复杂,囿于篇幅,本文不过多探讨。

从研究扩散的角度看,20世纪早期,受行为主义革命的影响,美国学者首先在法学研究中采用 量化研究方法。芝加哥政治学系教授Herman Pritchett通过建构计算模型分析1937-1947年间美国 最高法院未达成全体一致意见的判决,认为法官政策偏好和法官角色认知会影响司法的裁判行为。Pritchett的量化研究可以说是革命性的,他开启了法学研究在理论进路、研究取向、建构模式和研究方法等方面的巨大变革。此后,以Glendon Schubert (1958,1965)和Martin Shapiro(1964)为 代表的大批政治学者纷纷涌入法学领域,他们认为作为社会科学构成部分的法律科学,同样具有充 分的可以“渗入”实证要素的空间,借助行为主义的研究范式可以探究法院与政治之间的纠葛关系。在他们的共同努力下,基于实证主义的司法政治学确立为美国政治学的独立分支学科。 

这样的研究思潮逐渐扩张到欧洲法院研究。Kommers(1992)在《法国司法政治的诞生》(The Birth of Judicial Politics in France)一书中首次运用政治科学方法研究欧洲法院。此后诸多美国政治 学者开始将欧洲法院作为研究对象,并且致力于研究方法的科学性发展。受到美国学界的长期影 响,欧洲学者 Meunier(1994)、Landfried(1984、1988,1992)、von Beyme(2001,1997)、Troper 与 Desplats(2005)开始思考如何妥当的处理法院决策的多重面向,也意识到司法行为难以回避政治与 法律之间的微妙关系,而基于实证分析的因果关系研究也逐渐成为主流。

 几乎与此同时,20世纪上半期,立基于法律现实主义(legal realism)的“法与社会运动”(law and society movement)在美国和欧洲同时兴起,并经历了差距研究(gap studies)和文化转向(cultural turn)等不同时期,虽然法社会学大量运用了社会科学研究方法,强调理论模型、统计方法、假设检验 等定量研究方法,但法社会学的理论核心也受到了诸多学者的质疑,在一定程度上,法社会学研究 多聚焦于具体而琐碎的经验问题上,“几乎没有纯粹的理论”。 

我国新一代法学家们提出了与“法教义学”相对的“社科法学”概念,试图将法社会学、法经济 学、法律心理学、法律认知等各种理论问题与研究都纳入到新的学科领域中,也取得了可观的成绩。但仔细检视既有的成果,其中运用定量分析的研究寥寥可数。21世纪初期,以白建军、左卫民等为 代表的刑事法学研究领域的学者最早开始运用实证研究方法开展实证研究,白建军(1999)抽取了 100个金融诈骗案例进行分析,指出定量研究可以发现诸多肉眼观察不到的关系,也有助于对犯罪 原因的深入探索。随着裁判文书网上公开的深度和广度日益加深,学界在研究方法革新方面呈现 出一些可喜的脉动。马超等(2016)对裁判文书公开的全面性、及时性及其内容的妥当性进了大数 据层面的综合考察;唐应茂(2018)运用定量分析研究外部因素是否以及如何影响司法公开程度;乔仕彤、毛文峥(2018)整理了2014-2015年568份征收和拆迁行政判决书,通过回归分析比较 了公共利益、合理补偿和正当程序在约束地方政府征收权上的不同效果;习超等(2018)检验了证 券监管机构人员离任后进入上市公司担任董事、监事、高管职务对证券监管执法行为和结果的影响。此外,陈卫东及其学术团队(2012)首次将实验方法运用于刑法研究领域,通过综合比对与配对测试隔离式量刑程序的实施效果,从而探究隔离式量刑程序的可行性。王禄生(2018)对超过 303万份一审刑事裁判文书进行了自然语义挖掘,探讨了2012年修正的《刑事诉讼法》实施后刑事 程序方面的变化。总之,我国基于数据与定量分析的法学研究尚处于初步阶段,如何立足于中国 法治现实,采用科学的研究程序和分析方法迈入法学研究的基本题域,还有相当的发展空间。

质言之,法学实证分析作为计算法学的“前身”,基本的研究范式发端于美国,尔后逐渐蔓延于 欧洲(见图2),个中包含的理论期待、理论资源、研究进路、研究方法等在一定程度上拓展了法学研 究的可能空间,并且在揭示客观现象、探索因果关系方面彰显出独特的优势。相形之下,囿于学术研究传统和学科发展阶段的限制,中国在计算法学研究方面还处于相对滞后的状况,基于大数据的法律研究也还处于探索阶段,一些研究的方法和过程是建立在某些误识上的。如何与国际法学界 进行有效的“接轨”,积极借鉴和吸收国外前沿发展成果并在方法论层面形成自觉,是今后我国法学 研究中面临的一个重要课题。　 　 

二、计算法学研究的展开维度

如上文所述,广义来讲,计算法学主要是从法律实证分析的知识谱系发展而来的。法律实证分 析的学理渊源在一定程度上又来自20世纪上半期政治学、社会学、经济学、心理学等传统社会科学 “不约而同”的跨学科探索以及由此生发的司法政治学、法社会学、法经济学等新的学科领域。本节 主要探讨司法政治学和法社会学(以及相对独立的犯罪学)(见图3)。 

司法政治学的研究迄今积累的成果颇丰,多重理论界说与争鸣主要是围绕司法决策过程展开,逐渐形成了挑战传统法律模型 (legal model)的态度模型(attitudinal model)、分权模型(又译作 策略模型strategic model)和更关注宏观制度的制度主义模型(institutional model)。

(一)态度模型 (Attitudinal Model) 

20世纪20年代,在法律现实主义运动和政治学行为主义革命的双重驱动下,集合了法律现实 主义、政治学、心理学和经济学核心概念的态度模型得以发展。在一定程度上,态度模型是法律模 型的延伸。所谓法律模型是指司法决策主要取决于案件事实和法律文本,更细节的考究法律文本, 又可以细分为宪法和法律,立法者原意、先例等。但主张态度模型的学者认为法律模型普遍存在 缺乏解释力、不可证伪等问题。态度模型强调个人偏好在司法决策中的意义,认为美国最高法院大 法官主要是根据自身态度取向和价值判断来审理案件的。如前文所提及的,Pritchhett(1949)是态 度模型的先驱,率先提出法官的个人价值偏好对司法决策的重要影响。Schubert(1965)进一步将 法官的政策偏好简化为自由与保守(秩序)的意识形态谱系,从态度偏好的维度度量法官具体的裁判行为。舒伯特曾将古特曼量表、因子分析运用于法学研究领域,通过统计分析将法官的判决进 行类型化分析,以此探究大法官态度的变化。

态度模型自20世纪60年代以来一直主导着司法政治学研究,其核心关切是如何衡量法官态 度。早期研究主要以法官的社会背景或个人特征等变量表征法官的态度立场,比如Ulmer(1970)以 法官的宗教信仰、出生家庭、政治出身等作为表征法官社会背景的自变量,以法官的投票结果作为 因变量,认为法官的投票行为很大程度上是由法官的社会背景所决定的。Danelski(1966)对大法 官任职前的公开讲话进行了文本分析,以此测量法官的态度立场。Nagel(1964)通过问卷调查的 方式,收集了119份法官的问卷资料,分析法官对于不同政策的价值趋向以及过往任职经历与司法 判决之间的关系。也有学者通过法官的投票记录来辨识其基本的态度立场,Segal和Cover(1989)以1953-1988年涉及公民自由案件的法官投票记录作为研究对象,通过回归分析证实了法官偏好 与其投票行为的相关性。 

但这些早期研究、特别是用法官前期判决来测量法官态度的方法,难免陷入“用表决决定态度, 再用态度解释表决”的循环论证。Segal和Speath改用外部标准,如提名大法官的总统所属的党派、被题名时四份主要报纸的相关评论、大法官在下级法院任职时的早期表决等来测量法官的意识 形态。两位学者在《正义背后的意识形态:最高法院与态度模型》一书中用法官态度系统检测,阐释 了美国最高法院大法官任命程序、意见撰写分配、实质判决等制度,并且围绕态度模型理论进行了 系统的论说和阐释。 

法官的政策偏好是固定不变的么? 司法能动主义似乎说明事实并非如此。以Martin为代表的 学者提出了新的测量法官态度的方法。Martin(2002)运用马尔可夫链蒙特卡罗方法(Markov chain Monte Carlo methods)拟合了1953-1999年美国最高法院所有任职大法官态度的贝叶斯测度模型,研 究结果表明,多数法官并没有恒定的态度理想点(ideal point),法官的态度会随着时间的推移而改变。此后,Martin(2007)运用数理模型再次印证了这一观点,认为法官的态度取向决定着法官的任 职和此后的司法行为,但是这样的意识偏好并非稳定,也会随着时势的变迁而改变。Martin(2012) 进一步建构了司法决策模型,通过实证分析表明,法官在审理案件时,对支持哪方当事人也有自身 的偏好,而且当法官不满意其他法官的观点时,也往往可以自由的写出自己的偏好倾向,不受外部 压力的影响。 

随着社会科学的发展,态度模型的相关研究在方法意识、方法内容和方法价值方面正在经历着 深刻的变革,态度模型的研究议题也不断迈向纵深。Glynn与Sen(2014)讨论了法官的个人经历和 心理因素在多大程度上会影响到他的裁判决定。该研究对美国上诉法院224名法官审理的1000起 与性别有关的案件进行了分析,发现与家中有儿子的法官相比,有女儿的法官在性别问题的投票上 更加有女权主义倾向,这也在一定程度上验证了同理心在法官裁判中的重要影响。 

(二)分权模型(Strategic Model) 

态度模型挑战了法律模型的主导地位,将法官的价值偏好而非单纯的法律文本(案件事实)看 作是理解司法决策的重要线索,然而,法官投票一定是真诚的么? 分权模型挑战了态度模型这一潜在的假设。广义上的分权/策略模型将法官看作是政治行为者之一,其行为受到政治场域中其他行 为者的影响与制约。本节主要探讨在权力分立与制衡的场域下对法官决策的研究,下一小节(制度模型)探讨更广意义上的策略模型,亦即影响法官决策的内外部制度因素。

Marks(1988)是分权模型的先驱者,他指出在权力分立与制衡的制度安排下,司法行为受到其 他行为者、如总统和国会的制约,一般情况下,美国最高法院会通过策略的(不真诚的)行为顺从立 法者意见,以防止自己的判决被国会推翻。Spiller和Gely(1992)第一次实证检验了美国最高法院 在劳动关系领域中决策的策略性考虑,该研究先后收集了1949年以来美国最高法院的所有决定、最 高法院民主党人的比例以及美国劳工协会(ADA)的分数等数据,验证了国会与法院互动的方式在 一定程度上决定着司法策略。Ferejohn和Weingast(1992)以及McNollgast(1992,1994)等又进一步 在理论上证成了立法机关对司法决策的影响。 

此后分权模型的拓展主要来自对分权与制衡的制度安排的理解,由此,司法政治学与议会政治 产生了紧密的勾连。在美国式参众两院分享决策权,同时总统拥有否决权的制衡体系中,究竟谁拥 有在某些政策议题中的最终话事权———是参众两院的中位投票者(floor median voter)、专业委员会 的中位投票人(committee median)还是拥有否决权的总统? Segal等(2011)推导了诸多博弈模型,并 采用1954年到2004年美国最高法院的司法审查案件,在控制法官态度的前提下,验证了虽然法院 并不总是理性估计议会推翻其判决的可能,但在法院与其他行为者政策偏好差距较大时,法院倾向 于约束自己的行为。 

态度模型与分权模型孰优孰劣? 虽然两派学者之间不乏分歧甚至直接争锋,但多数学者都承 认两个模型之间存在相当的互补性。在司法权保障较好的司法环境中态度模型极具解释力,而在 缺乏法治传统的转型社会,分权模型则具有更强的解释力。Iaryczower等(2002)对阿根廷19351997年间1646件涉及到政府司法审查的案件进行了分析,验证了法院的策略性选择,在总统可以 控制议会的情况下法官判决政府败诉的可能性降低,反之则增强⑤。Helmke(2002)以分权模型为基 础,并以阿根廷最高法院1976-1995年间7562项法官裁决意见为分析数据,发现即便是在缺乏司法 保障的国家,法官也会判决政府败诉。法官的判决与政府的选举情态相关,在政府相对软弱的时 期,判决政府败诉的比例会显著增加,从而产生逆向的法律-政治循环。类似的,Epstein 等人 (2001)通过模型假设对俄罗斯宪法法院进行了分析,指出随着俄罗斯政治环境趋向统一和稳定,宪 法法院对政治机构趋向于顺从。

(三)制度主义模型 (Institutional Model) 

严格说来,制度主义模型也属于更广泛意义上的策略模型,制度主义同样强调制度环境对法官 行为的规范与限制。外部制度环境为法官追求政策目标提供了基础的秩序,内部制度结构要素也 在相当程度上影响着法官决策的动力。早期以Robert Dahl和Martin Shapiro的研究为代表,Dahl (1957)侧重于分析制度本身而非法官个体,认为美国法院多数情形是与其他政治联盟站在一起的, 美国的政治体系是多种利益团体相互合作的结果。Shapiro是司法政治学的重要先驱,主张法学研 究不应该仅仅局限于案件本身,还应该注意到法院的政治功能,以及在政治体系中结构性位置 (Shapiro, 1963),司法机关和行政机关之间既是竞争关系,又是互补关系(Shapiro, 1968)。司法 权力同样受到政治体系的限制,法院可以通过议会多数派和上诉机制了解民意,从而实现更为精细 的社会控制(Shapiro, 1980)。总之,制度主义强调制度塑造了司法行为的目的和意义,透过制度 考察司法行为,可以进一步理解司法行为的行动逻辑。在一定程度上,关于制度主义模型的研究可 以从内部制度和外部制度两个维度展开。 

内部制度研究侧重于强调法院系统内部的决策以及审级间关系。早期内部制度研究主要集中 于美国最高法院九位大法官之间的互动与合作。在大法官共同裁决的制度设置下,从案件选择、投 票到判决写作都充满了法官之间的互相牵制与策略选择。Owens与Wedeking(2011)对美国最高 法院的判决意见进行了文本识别和量化分析,研究发现法官书面意见陈述的详略程度往往受到其 他法官意见的影响。研究者在下级法院决策过程中也同样发现了策略性行为。Miller 与Curry (2017)通过对1995-2012年间美国上诉法院多个法律领域案件进行了回归分析,发现专门研究特 定法律领域的法官更加倾向于作出符合其态度偏好的决定,此外,当合议庭中有专家型法官时,其 他法官的投票结果往往与他们保持一致。这一结论也在一定程度上表明了专业化法官在许多法律 政策领域具有潜在的影响力。类似的策略性互动也同样发生在美国陪审团决策过程中。Lynch和 Haney(2011,2015)先后两次进行模拟陪审实验,发现经过陪审期间的协商和讨论,大部分的陪审员 都改变了自己的最初的选择,陪审团的人员构成、内部情绪氛围、协商讨论的模式等均是影响陪审 员决策的可能因素。 

在不同层级的法院之间也存在策略性行为。具体来说,上级法院和下级法院之间的存在一定 的委托代理(Principal-agent)关系,上级法院判决确立的法律原则是否一定得到下级法院的遵从,在下级法院漠视上级法院的判例时,上级法院是否可以通过改判或改判的威胁予以规范? Songer (1994)等人以1961-1990年查封和扣押案件(search and seizure)为分析对象,他们发现整体而言上 诉法院倾向于作出与最高法院一致的判决,但是上诉法院并非对最高法院绝对服从,由于案件事实 的复杂性,上诉法院也会对最高法院的判决进行模糊性解释,从而扩展了表达本院自身意愿的空间。Lax则从最高法院调卷令的角度(certiorari)探讨为何最高法院采取四人裁决(rule of four)而 非多数裁决的规则决定是否调卷,通过模型建构,他认为四人裁决方式增强了最高法院的策略空 间,这种不确定性也强化了下级法院受到的审查以及改判的威胁。

与内部制度主义对应,相当一批研究者探讨更广泛意义上的外部制度,如选举制度、公民认同 等。研究全球司法治理现象(judicialization)的学者们认为执政的政治精英在面临不容乐观的选举 前景时,倾向于向法院赋权从而寻求政策议程的长期化。Ginburg(2003)探讨了东亚国家与地区的 宪法法院发展,提出了“保险理论”的解释框架,认为政党的分立以及政治不确定性会影响宪法法院 权力的行使。类似的,Finkel(2005)和Rios-Figueroa(2007)⑤都用墨西哥的政党轮换案例探讨司 法改革进程与司法权行使之间的关系,认为政治机关之间的分权程度在一定程度上影响司法系统 运行的有效性。 

还有研究者进一步将公众舆论引入司法决策研究。Vanberg(2011)在考察德国立法与司法关 系的博弈模型中加入了议题透明度的考量,发现议题透明度可以显著增强司法权。Gibson(2008) 通过嵌入式实验调查对美国最高法院的合法性进行了讨论,发现政治赞助和攻击性的广告会削弱 最高法院的合法性,而政策声明或者以某种方式作出决定的声明,并不会对法院的合法性造成影响。Canes-Wrone等(2014)研究了法官选任制度对司法判决的影响,通过对1980-2006年间州最 高法院判决的2000多起死刑案件和12000多项司法决定的分析,验证了在不分党派选举和再选制 度中,法官面临着维护死刑判决的巨大压力,法官需要对公民意见作出反应。此外,公民投票对司 法行为的影响只在利益集团开始锚定法官作为其战略目标时才会显现出来。Madonna等(2016) 对1967-2010年的总统政策议程项目(presidential policy agenda items)和参议院每天通过的议案进 行编码,探讨美国最高院大法官提名背后的政治博弈。经由描述性统计分析、离散形式的风险模型 (Discrete Hazard Model)等检验方式,证明总统对最高法院提名人的公开支持发言往往会使重要政策通过的可能性降低。 

由是观之,上述三种彼此竞争的理论模型分别在各自的理论框架内挖掘出特定的分析维度和 技术路线,对计算法学研究的展开具有相当的启示意义(见图4)。在方法论层面,三种模型都接受 了行为主义所提示的研究范式和理论预设,数理模型、科学量化分析成为了主要的研究技术。总 之,态度模型、分权模型和制度模型之间的对立和分歧不仅规定了特定的研究取向,更为重要的是, 它们构成了司法政治学的知识脉络和思考传统。

(四)深嵌于犯罪学与法社会学中的计算法学 

犯罪学和法社会学的研究是另一个认知计算法学研究场景的重要面向(见图3)。就学科特征 而言,犯罪学以减少、控制和消灭社会犯罪行为作为理论建构的逻辑起点和价值追求,它脱开了法 律条文编织的概念框架,试图从社会基础视角观察、研究整体的犯罪现象;而法社会学试图将法律 现象视为社会现象,并置于社会学的研究框架内进行考察,其主体思维方式可以概括为整体性思 维、民间立场、经验研究和法益分析。从某种意义上讲,两个学科的基本面向也是联系在一起的, 经验性和实证性的学科基因使犯罪学和法社会学在研究过程中需要整合调动多重方法论资源,从 而对法律事实和法律制度形成整体性、综合性和科学性的认识。从既有的研究成果来看,数理模型 和计量研究方法已经不同程度的运用于这两个学科领域的研究中,然而囿于篇幅所限,本文难以对 犯罪学和法社会学进行全面系统的梳理,故作者仅就部分代表性的研究进行分析,重在推介这些研 究在方法技术上所展开的尝试。

1.围绕犯罪学展开的实证研究。

西方犯罪学兴起于19世纪,是在社会调查统计活动中发展起来的,此后逐渐转向犯罪社会学。盖里(1833)对1825-1830年的数字材料进行统计分析,发现犯罪率高发的人群主要集中在25-30岁,认为贫困仅是犯罪成因的次要方面。统计学家凯特勒(1829)对犯罪行为的统计分析成 功预测了1830年法国发生犯罪行为的总数和种类。他的研究还发现年龄、性别、气候、人种与犯罪 有一定的相关性,南方更易发人身方面的犯罪,而北方易发财产方面的犯罪。迈尔(1867)发现谷 物价格的变动和犯罪率之间具有显著的相关性。罗伯特(1863)在《爱尔兰的事实和维克菲尔的数 字》一文中发现“现存犯罪阶层”导致了习惯性犯罪,“犯罪是自行繁殖的”。经由上述分析可以看 出,犯罪学自产生以来就蕴含着“计算”的基因,并且为此后犯罪社会学的形成与发展奠定了基础。

19世纪中叶以后,实证犯罪学派开始兴起。与古典犯罪学派相比,实证犯罪学倡导以客观因素 和主观因素相结合的理念解释犯罪,并且肯定了某些客观因素对于生成犯罪所起的决定性作用。实证犯罪学派强调对经验事实的观察与分析,并倾向于运用量化分析和统计方法论证犯罪学的基 本命题。龙勃罗梭(1876)对1279名意大利罪犯的人体测量和相貌分析,发现罪犯与正常人在生理 构成上有很大不同,并由此提出了“天生犯罪人”的观点。菲利(1881)根据大量的犯罪人类学和 犯罪统计资料,指出不能仅从生理因素的角度解释犯罪,自然因素和社会因素也是影响犯罪生成的 重要因素。加罗法洛(1885)在龙勃罗梭研究的基础上,对犯罪人作了进一步类型划分,亦即“自然 犯”和“法定犯”,并指出这两种犯罪产生的原因是不同的,应以不同的对策来应对。总之,实证犯 罪学派先驱们开创的实证研究方法逐渐成为犯罪学的基本研究方法,即使是最新的研究成果,也依 旧延承着这样的研究风格,以下试举几例缕述之。

犯罪趋势变化及其因果性解释是犯罪学研究的重要方面。美国进入90年代后,犯罪率骤然降 低。诸多学者对这一现象给出了不同的解释,Donohue III和Levitt(2011)通过汇集多方面数据证明 了联邦最高法院1973年判决堕胎合法化是美国整体犯罪率降低的重要原因,因为法律一旦禁止堕 胎,孕妇则会不得已将孩子生下来,孩子可能无法接受更好的教育,那么潜在的犯罪率会提升。对 于这一现象,也有学者识别了其他的原因, Wright等(2017)收集了美国某地从1990年到2011年每 月的犯罪数据,综合考察了美国实施电子福利支付系统(Electronic Benefit Transfer Program)后金融 犯罪率的变化,研究发现非现金化的支付方式是犯罪率降低的重要因素。

如何有效的预防和治理犯罪,也是犯罪学研究的重要课题。Cohen(2018)运用量化分析方法对 性侵案件进行研究,旨在分析联邦定罪后风险评估工具(PCRA)在多大程度上可以准确预测性侵罪 再犯的可能,这项研究的数据来自于94个联邦司法辖区,其中包括了5437名被判性侵犯罪的男性 罪犯,这些罪犯均被监管释放或者判决缓刑,并且都接受了PCRA的风险评估。通过比例风险回归 模型(Cox Regression)、敏感性和特异性分析等量化分析方法,证明PCRA能够准确地预测罪犯的再犯行为,包括重罪或轻罪、暴力罪和缓刑,同时,研究也指出了PCRA的局限性。Fagan与Piquero (2007)的研究收集了大量青少年犯罪样本,并且对他们进行了持续两年的定期访谈。研究发现法 律社会化和理性选择往往会影响到青少年的犯罪模式,当犯罪的风险和惩罚的力度提升后,相应的 犯罪率也会随着时间的推移而降低。研究者认为程序正义而非理性选择是法律社会化的基本前 提,心理健康和发育程度也会在一定程度上消解犯罪成本和风险对犯罪行为的影响。

青少年犯罪是世界各国普遍关注的社会问题,由此也产生了大量的理论成果。Longshore (1996)运用实验研究法对623名犯罪人员进行了研究,研究发现冒险性和冲动性是预测暴力犯罪 最为重要的维度。Peter和Lagrange(2003)以加拿大2000名学生为研究对象,经过问卷调研和实 证分析,验证了青少年犯罪的紧张理论与自我控制理论的基本假设,认为低度的自我控制是青少年 犯罪的重要原因。在方法论推进的意义上,Osgood(2000)主要介绍了如何将统计学上的泊松回归 模型运用于分析总体犯罪率。为了说明这种研究方法的优劣,Osgood用泊松回归模型分析了四个 州中264个非大都市县的青少年抢劫案逮捕率,泊松回归的负二项变量有效地解决了一般最小二乘 分析中常出现的问题。 

2.围绕法社会学展开的实证研究。

如前所述,法社会学是一个议题广泛,方法论多样,与各社会科学领域普遍挂钩的学科,这也导 致了法社会学议题的分散与理论在一定程度上的“琐碎”。本节沿用了季卫东老师“经验主义”与 “功能主义”的论说方式,试图从法律与司法在法社会学研究中的位置———自变量还是因变量对纷 繁的法社会学研究做一个挂一漏万式的简述,侧重法社会学文献对计算法学发展的助推作用。

从学科发展史来讲,法社会学“主要的奠基人和宏观理论都来自西欧,但是饶有趣味的是这一 学科在美国比在其他国家更加繁荣。”机械论时代法社会学创始人之一贡普洛维奇(Gumplowicz) 继承了实证主义社会学传统,首次提出把法学作为社会科学的一个分支,并且力主法学是一门社会 科学。20 世纪 20 年代以来是法社会学的重要建设时期。法律现实主义是这一时期最为重要的思 想流派之一,这一时期的法社会学研究更加务实,更加向实证主义靠拢,倡导运用实用科学技术研 究法律现实问题,被视为法学界的“激进之翼”。布兰代斯(1908)以大量数据事实为研究对象,确证了工人长时间劳动与健康具有显著的相关性。庞德主张重视法律的实际运行效果,提出了“书 本上的法律(Law in Books)”和“行动中的法律(Law in Action)”的区分,从而促生了早期法社会学 研究中”差距研究“(gap studies)。弗兰克(1974)强调法律的不确定性,并认为法官的个性、脾性、偏 见和习惯等常常决定了判决结果。罗伊温格(1949)最早提出了“量化法学”的概念,主张要将量 化思维融入法学分析中。总之,法律现实主义以及后期的法与社会运动秉持以事实为中心的研究 方法,倾向于运用数理统计、模型建构的方法开展研究,强调法学研究的精细化和实证化。法律现 实主义所尝试的方法论创新,无疑为计算法学的建构与发展提供了丰厚的知识基础与方法论资源。 

新晋的法社会学发展并没有脱出”经验主义”和”功能主义“二分的框架。所谓功能主义,是指 主要把法律作为进行社会控制的工具,从而在分析中把法律及其实施看作是研究的自变量。而所 谓经验主义,是指法学领域中基于可以验证的客观事实的研究,在本节的讨论中,我们特别关注将 法律及其实施看作是因变量的研究。 

一方面,从经验主义视角,将法律及其实施作为因变量的研究。这一脉络的文献共同关注影响 法律及其实施的因素。Cane-Wrone等(2014)探讨了影响立法效果的因素。这项研究搜集了19732000 年间美国平等就业委员会提交的所有关于就业歧视指控的数据,研究发现法官的选任方式在 很大程度上影响了反歧视立法的司法实施,以任命方式选任法官的州对种族、年龄、性别的歧视相对较少。Rorie (2018)重点讨论了在何种情形下企业会遵守法规。作者运用了阶乘的调查方法 (Factorial Survey Methods)检验企业合规与否和专业人士对程序正义和合法性认知的关系。研究发 现,只有在企业管理者与监管当局有直接接触时,程序公正和合法性对企业合规才有促进。这也在 一定程度上证明了程序正义理论需要微观层面的互动。 

资源与权力在诉讼中的表现如何? Galanter在1974年发表的经典论文区分了经常打官司的 “重复诉讼人”(repeat player)与很少打官司的“一次性诉讼人”(one-shotter),他认为前者与后者相 比在诉讼中具有明显优势,因为前者更容易获得律师等法律专业人士的服务,而且在不同案件中选 择性的投入不同的精力和资源,一次性诉讼人却没有这样的选择。这一理论在过去几十年中引发 了大量的实证研究,在不同类型的法院乃至不同国家都得到了验证。贺欣等(2013)对上海法院 2724件判决做了梳理,发现资源贫乏型当事人不仅赢得更少,而且输赢之间的差距很大。贺欣等进 一步假设这种差距不仅来自于当事人之间的资源不平等,更来自于法律的偏差以及法院的行为。在一定程度上,Ang与Jia(2014)的研究部分验证了贺欣的假设。两位作者利用中国3980家私营企 业数据分析民营企业会采用何种方式解决商业纠纷,经由非线性回归模型(Nonlinear Model),研究发现有政治关联的企业更倾向于通过法院诉讼而不是通过非正式的渠道解决纠纷,其内在动力在 于政治优势(Know who)而非知识优势(Know how)。 

种族、民族等社会因素影响社会公正么? King(2010)探讨了法律职业多样化构成对刑事正义 的影响。研究运用分层线性模型(Hierarchical Linear Modeling)对 1990-2002年州法院处理统计调 查(SCPS)的5万多件案件进行了分析,发现随着区域内黑人律师数量的增加,白人和黑人在量刑上 的差距会逐渐缩小,法律职业的多样化在一定程度上会缓解因种族和民族差异造成的量刑差异。多数民族会歧视少数民族么? Corren(2017)等分析了以色列国家法草案,研究并没有发现多数民族 对少数民族的偏见,相反,国家法律反而对不同少数民族产生了溢出效应。 

另一方面,从功能主义的角度,将法律及其实施作为自变量的研究。这一脉的文献主要探讨法 律与司法的社会效应。Gallager(2006)研究了上海的劳工法律动员,指出了中国法律意识的“知情 去魅”现象,一方面普通民众热衷于运用法律知识维护自身利益,另一方面又对法律动员的效果感 到失望,但这种失望并没有使他们放弃行使法律武器。Whiting(2017)藉由准实验研究方法进一步 探讨了中国的法律意识问题。作者在被选为实验组的县进行了为期一年的普法宣传活动,对照完 全不施加任何干预的控制组,发现普法宣传在一定程度上增加了当地居民对地方政府的信任,当 然,这种正面效应会随着政府层级的降低而递减。

法治环境如何影响经济发展? Porta(1994)以49个国家为样本进行了定量研究,发现对投资者 法律保护力度较弱的国家(凭借法律规则的性质和执法的质量来测量),那么市场的规模也会相对 较小,这个结论同样适用于股票和债券市场。法国就是这样的典型代表,与其他普通法国家相比, 法国的法律对投资者采取最弱的保护力度,同时相应地也拥有最不发达的资本市场。 

综上所述,无论是司法政治学,还是法社会学与犯罪学,它们在方法论层面的努力与尝试,在根 本上确立了计算法学作为社会科学领域内一门分支学科存在与发展的基础,使得法学与社会科学 其他学科形成了紧密的互动。计算法学力主的法学“科学化”的基本立场,也在相当程度上预示着 实证法学研究的未来发展方向。同时,在之前“挂一漏万”式的综述中,我们不难看出,前述各交叉 学科分享了同一的社会科学研究方法,从不同的学科议题切入法律实证分析,但在核心变量的衡量 方面有着相当的差异,仍有进一步融合的可能,而这正是大数据时代计算法学发展可资期待的前景之一。

三、计算法学研究的研究层次和发展脉络

如前所述,社会科学和计算科学研究方法已经不同程度地贯穿于法学研究中,使法学研究穿越 了规范研究的藩篱,在基础规范和制度事实之间的关联互动中,法学研究的议题领域和分析层次也 得以延伸和扩张,并且在学科发展中逐渐形成了科学、客观的风格、品味和特色。那么,在大数据与计算科学蔚然发展之际,相较于传统法学研究,计算法学学科体系的建构和整合的实践中呈现出怎样的格局特征和发展脉象? 基于计算社会科学的分析方法在推动法学研究方面发挥了怎样的作用? 计算法学发展的动力基础有哪些方面? 从现有的研究状况来看(见图5),可以表现为以下几个 方面:

(一)研究方法层次:方法运用趋向科学成熟 

在斑驳丰富的学术状况中,计算法学逐渐形成科学稳健的方法论框架。这些方法论框架有助 于面向司法运行实态进行结构性与整体性的分析,评估现况、分析走向、预测趋势,并为深度认知法 治发展提供了有益的参考依据。从目前学术发展状况来看,随着方法论技术的不断提升,计算法学正在逐渐实现从封闭式思维到开放式思维、从单案例到海量数据、从片段式探索到系统性分析、从描述性研究到因果性解释、从单一研究方法到混合研究方法等方面的递转与发展,其分析工具和技术手段亦日趋专业成熟。从既有的文献来看,在庞大数据来源的支持下,各种前沿的统计模型、计 算机模型、形式模型已经在认知、解释和预测法律行为和司法实践方面发挥了重要的作用。 

在法官决策方面,Ethayarajh等(2018)利用文本挖掘技术对1950-2010年印度最高法院作出的 48079件判决进行识别与分析,试图探讨超过半数的最高法院判决不援引先例的原因,研究发现即 使是不援引先例的案件也依然受到先例影响,普通法仍然在发挥作用。多数判决不直接引用先例 的原因是时间与资源方面的限制。在司法政策评估方面,Wang(2017)采用准实验研究的方法,收 集了1998-2013年间4275件上市公司商业诉讼数据,巧妙的利用了2008年最高法的司法政策调 整,并以此为分割线将研究样本区分了实验组和控制组,经由双重差分法(Difference-in-Difference) 检验了利益集团俘获的层级性(relative capture), 研究发现国有企业在上级法院更容易胜诉,而非国有企业在基层法院更容易胜诉。在犯罪防控预测相结合方面,Berk等(2016)结合大数据分析技 术探讨家庭暴力案件审讯前被告人是否可以保释问题。他们的方法成功预测了90%的再犯案例。此外,实验方法也更多的运用到相关研究中,Lynch和Haney(2011)运用了模拟陪审团实验的研究 方法,他们将539名参与者随机分配到100个小陪审团中,研究发现相较于女性和非白人陪审员,白 人男性陪审员更可能判处黑人被告死刑,研究者认为这样的倾向性是多个要素共同作用的结果,其 中包括陪审员的个人特质、陪审团构成的差异以及审议程序。2015年,两位研究者又推进了自己 的模拟陪审实验研究,发现陪审员的情感状态实则形塑着最终的裁判结果,也进一步证实了种族歧 视在死刑审判中依旧发挥着影响。 

(二)研究视域层次:三段论推理模式的升级 

司法实践运作,其外在特征主要体现为三段论式的推理模式。得益于社会科学研究方法的指引,计算法学的研究题域将不局限于概念、判断、推理等逻辑意义上的规范架构,法律制度与司法实践将纳入到政治与社会的场域中进行分析,那些制约法律解释和事实认定的构成要素将以不同的研究方式加以辨识,那些影响司法过程和司法政策的外部前提和内部要素也将以不同的研究策略加以廓清,这也在一定程度上延伸了我们考察法律推理模式的视角和空间。 

在法律逻辑推理大前提生成的维度上,前述司法政治学的学者从态度与策略两个角度挑战单 纯的法律模式;法社会学、特别是法经济学的学者则或者从更广的社会题域,或者从法律的目的(公 正还是效率)重新审视乃至挑战既有法学规范。Owens与Wedeking(2011)首次系统的测量了判决 意见的清晰度。两位作者认为法律规范的明晰性与法治建设紧密联系,因此他们对美国最高法院 1983-2007年间的全部判决意见进行了系统检视。研究发现法官的法律意见的清晰程度是有差异 的;清晰度与法官的态度取向无关;所有法官异议都更加清楚,以微小优势胜出的多数人意见也更 清楚;在刑事诉讼案件中,大法官们的意见表述更清晰。

 在法律逻辑推理小前提的建构维度上,聚焦于法官决策的司法政治学挑战了案件事实与判决 结果之间的当然联系,态度、分权程度、乃至司法系统内外部制度等都会系统性影响法官决策。前 述法社会学研究也揭示了其他案外因素的影响,如陪审团的情绪氛围、诉讼参与人的能力(party capability)、种族、民族因素等。对于司法场域内的司法技术规则和三段论推理模式的研究,伴随着 社会科学研究方法向精致化、多元化和科学化的发展,也将会迈向全新的研究发展阶段。 

(三)学科进路层次:数据驱动与算法驱动多维推进 

计算法学在与其他相邻学科“竞合”发展中,逐渐形成了多维的逻辑进路和驱动方式。计算法学作为计算社会科学的支流,其学科发展同样依赖于数据驱动和算法驱动的双重影响,两种驱动方式均在不同维面和脉络上探寻着法学研究的问题意识和处境判断,并且在因果关系的把握中重塑着法律规范的事实基础。在数据驱动方面,前述诸多研究经历了从案例研究,小数据研究到大数 据研究的历程,新的量级数据的出现使得我们可以系统的检视既有理论,推进法律实证分析中进一 步的学科融合。在算法驱动方面,前述研究大量运用了社会科学的方法论,包括统计分析,因果关 系识别,随机试验,博弈分析等。Ayal 和 Kenan(2010)采用随机自然试验(Randomized Natural Experiment)的方法巧妙的识别了种族差异与司法偏差的关系,两位作者巧妙的借助以色列法院在 周末随机分配案件的设置,避免了过去研究中选择性偏差,特别是因为遗漏变量导致的偏差。他们发现法官假释决定中存在系统性种族偏见。但这种偏见并不影响监禁时间。随着新兴研究议题 的不断拓展,数据驱动与算法驱动时常在法学研究的不同题域和层次上达成基本默契,并且在计算 法学的理论建构和问题阐释上彼此也形成了互赖关系。

 (四)研究方式层次:法学研究的跨学科合作趋向 

计算法学是建立在量化分析和多元技术积累之上的学科,计算法学的方法论特征与学科意涵,决定了其研究本身包容了复杂且多样化的立体性课题,这在一定程度上刺激了进一步整合不同学科资源的现实需求。Liebman(2018)认为中国的司法公开为法学或社会科学研究提供了重要的契机,运用计 算机挖掘和识别海量裁判文书中的重要信息,无疑需要跨学科知识和人才的集聚。Levitt(2011)等运 用文献计量学的研究方法分别识别了1980年、1990年、2000年社会科学引文索引(SSCI)的跨学科演 变,研究发现法学领域跨学科研究也呈现出波动上升的趋向④。将其他学科的研究思维和方法论特征 寓于法学研究范式中,推动法学与其他学科的对话与合作,这对于计算法学的发展具有尤为重要的现 实意义。　 　 

四、计算法学在我国的初步展开:从实践应用到人才培育

正如上文所探讨的,从学科发展的意义上讲,中国计算法学在当下大抵处于初期成长阶段,虽然目 前学界初步形成了以法律现实问题为逻辑起点、以数据资源为分析基础的方法论自觉态势,但是既有 的知识储备和技术条件难以满足急剧发展的时代诉求,也不断面临着来自分析方法和思维模式的双重 叩问,何海波(2018)指出,“对局部裁判文书的手工统计是目前最为流行的方式”。但是,当学界还在来势汹涌的大数据狂潮面前“踌躇犹疑”之时,法律实务界追摹大数据前沿的脚步俨然称得上是“铿锵 矫健”,围绕法治建设的应用大数据技术已然全面展开,立基于大数据、信息化的发展理念也逐步深植于法律各个领域内,业已形成了自身的发展生态(见图6)。也正是在这样的意义上,计算科学、大数据技术在法律实务界的实践与应用,也为计算法学的学科建构提供了更多的经验镜鉴和现实指引。更进 一步讲,全新的时代课题也在一定意义上刺激了高校不断调整自身的人才培养模式和目标,并力图整 合内外优势资源,全方位推进多专业渗透的复合型人才培养模式。 

如何将大数据科学纳入到国家治理现代化发展的情境下,使科学化、系统化的治理手段成为法治 建设的优势话语,这是社会各界尤为关切的议题。2016年7月底,中共中央办公厅、国务院办公厅印发 《国家信息化发展战略纲要》,将建设“智慧法院”列入了国家信息化发展战略。智慧司法旨在将现代 科学技术、大数据思维寓于司法工作中,目前,浙江、江苏、山东、贵州等多个省份依托大数据、云计算、 神经网络、机器学习、人工智能等现代科技方法,已经初步建设了业务和管理平台,并且具备了数据汇 聚、业务集成、智能分析、研判处置、工作监督等核心功能,并且致力于实现智能化办案、智能化管理和 智能化服务。在智慧检务方面,2017年7月,最高人民检察院印发《检察大数据行动指南(2017— 2020年)》,确立了检察机关要遵循科学化、智能化、人性化三大原则推进智慧检务建设。目前,覆盖 全国四级监察机关涵盖司法办案、监察办公、监察决策支持等服务在内的电子检务工程“六大平台”已 经初步建成,全国四级监察机关3600多个检察院、20多万名监察人员也籍此实现了信息互联互通,实 现了计算科学与检查工作的有效融合。

以华宇、国双、元典、把手科技、科大讯飞、幂律等为代表的数据科技公司,也不断开拓云计算、人工智能、大数据等技术在法律领域的应用,深耕于自然语言处理、数据挖掘和分布式计算等技术,开发了 法律大数据分析系统、智同案智能推送系统、知识产权案例指导服务平台、智能语音庭审系统、智能文 书生成系统、类案文书预警系统、司法数据可视化平台、司法舆情系统等。目前诸多数据工作已经和 司法机关、高校科研院所达成合作协议,试图打造法律大数据与人工智能领域的产学研用一体化体系。 

鉴于计算思维在法学研究中的应用尚处于起始阶段,立基于传统规范解释的单线思维逻辑在一定 程度上会遮蔽法律认知视野。最高人民法院院长周强强调:“加强司法大数据研究,加快‘智慧法院’ 建设,急需培养一批高素质人才”。那么,如何突破学科界限性思维,实现多学科知性体系间的有机渗透,培养具备数据分析技术和法学理论基础的跨学科、复合型人才委实成为一项重要的现实课题。有鉴于此,肇源于计算法学学科发展所面对的沉荷,亦出于更为深远的实践应用动机,各个高校在原有 学科体系的范畴架构上,以培养法律和前沿科技交叉融合的多学科背景综合性人才为主线目标,开启 了一系列课程教学改革。 

清华大学试图改革现有教学和科研机制,2018年设立了“计算法学全日制法律硕士”项目,在原有 法学课程设置的基础上,增设网络、大数据与人工智能等跨专业课程,旨在培养熟练掌握信息技术和法 学理论的复合型、国际化高端法律人才,从而更好服务于国家大数据战略、人工智能战略和相关学科建设。中国人民大学法学院在法律+科技教学领域进行改革,开设了一系列跨学科课程。中国政法大 学也建设了法治信息管理专业。2018年7月,四川大学计算机学院、数学学院、法学院联合开办的 “法律大数据分析”课程,讲授机器学习、深度学习、人工智能的司法应用等内容,并展示了法律与大数 据结合的理论基础与应用前景。东南大学法学院依托自身“司法大数据基地”,在开展大数据研究的 同时,也培养了相应的复合型人才。各大高校在计算法学学科建构方面所进行的自觉努力,既承载 着国家数据战略的宏伟发展蓝图,也在一定程度上预示着未来法治发展方向。　 　 

五、简单结论与延伸讨论 　 　 

计算法学的兴起与发展,其底色离不开大数据与信息技术的时代背景。展望计算法学未来发展, 不仅需要了解计算法学的学科性质和发展现状,还需要从科学客观的立场出发,将学科发展与方法体 系寓于时代课题中。大数据与不同学科知识体系进行融合已经成为趋势,如果不自足于法学内部封闭性的知识结构,尝试适度开放法学研究的视野格局,那么,法学作为一门社会科学,完全有能力从自身 的知识框架出发对这个时代进行认知和适应,并且在学科发展可以形成颇具自身特点的理论意识与时代感觉。

诚如上文所述,放眼寰宇,计算法学研究已然在世界范围内的不同议题领域得以延伸扩展,并在科 学探究的基本过程中形成了自觉的方法论意识。反观当下中国,受制于研究主体的知识结构、认知形态与学术研究模式的限制,采用科学计量分析的法学研究在数量方面其实并不可观,并且有相当一部分研究存在量化数据不足和统计操作随意的技术缺陷。在实践层面上,法律实务界已经并且正在持 续性的跟随大数据时代的潮流,大数据和相关技术正在被广泛地运用于法律多个机构领域中。值得欣 慰的是,以清华大学为代表的高等院校已经开始培养兼具计算科学和法学知识的复合型人才,适应时 代需要的人才资源开发体系也将会逐渐成型。这样看来,计算法学在中国未来的发展也是可盼可 期的。 

在一定意义上讲,计算法学是一门不断追问和关切方法论意义的学科,但是并不意味着法学研究将就此陷入技术主义的滥觞,计算法学及其相关研究范式不会仅仅安置在技术和方法的形式架构之中,问题意识和学理意识依旧是法学研究的灵魂与动力,规范主义的研究传统依旧在混合研究方法的思维框架内发挥或明或暗的作用。未来计算法学的研究,依旧需要围绕法治建设形成自身的问题意 识,恪守科学客观的理性立场,推动实证研究方法与法教义学的理性对话;需要增加强化法律数据收 集和挖掘能力,更加重视研究设计和研究程序的科学性和严谨性,研究者之间应该建立新型的合作模 式,推动学术共同体建设,侧重多学科背景要素的整合协调。总之,如何使计算法学更加适切的潜入 法治发展的情境,并且以科学的研究方法认识、评价、预测和推进中国法治建设,这委实需要更多声气 相求的学界同仁戮力耕耘,这也是今后法学研究与理论建构无法绕开的历史课题。 

责编：董彦斌 初审：林士平  审核：周尚君