研读 | 大数据赋能的地方性差异——基于地方司法治理实践的比较分析

摘

要

大数据技术应用于司法系统，是一场关于治理方式的变革与重塑。在大数据赋能司法治理的过程中，有的地方能够实现“强赋能”，但有的地方却是“弱赋能”。本文认为“技术开发度”和“治理依赖度”是理解这种赋能差异的理论线索，两者强弱交织，建构出解释技术赋能差异的理论框架，并产生出反映不同赋能效果的四种亚类型。“嵌入型”代表着技术和治理良性互构的“强赋能”类型；“游离型”、“约束型”和“追赶型”代表着技术和治理失衡的“弱赋能”类型。因此，未来司法改革需要平衡技术和治理间的关系，技术开发需要技术方案的系统性建构，技术应用有赖于司法流程的再造和重组，技术改造会对既有的司法审判带来挑战，技术赋能需要技术开发和司法诉求达成平衡。

作

者

简

介

王翔，南开大学周恩来政府管理学院助理研究员

文

章

结

构

一、问题的提出

二、理论建构：大数据技术与司法治理交织的赋能逻辑

（一）技术开发度：大数据技术开发与应用能力

（二）治理依赖度：司法治理的内生诉求

（三）技术赋能：概念内涵与地方性差异

（四）赋能逻辑：“技术开发度”与“治理依赖度”的交互效应

三、大数据赋能效应的地方性差异：类型比较

（一）嵌入型：“技术 - 审判”高度融合

（二）游离型：“技术 - 功能”二分格局

（三）约束型：“技术 - 资源”开发受限

（四）追赶型 ：“技术 - 战略”尚待布局

（五）类型学小结

四、大数据赋能司法治理的未来

01

问题的提出

信息化时代，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，是实现国家治理能力现代化的重要引擎。在司法治理领域，大数据也是推动法院改革发展的重要动能，习近平总书记指出要推动大数据、人工智能等科技创新成果同司法工作深度融合。近些年，人民法院不断加快智慧法院建设，推动大数据与司法治理的深度融合。2019年最高法院印发的《人民法院信息化建设五年发展规划（2019-2023）》，强调以提高“数据治理”能力为目标，构建信息资源智能服务体系。运用大数据推动司法治理创新，是适应信息化时代的重要举措。

然而，在推动以大数据技术应用为核心的智慧法院建设过程中，还存在着相当程度的地方性差异。这种差异集中表现在：有些地方法院能够相对成熟地将大数据技术与审判业务紧密结合，并在一定程度上推动着审判方式的现代化转型；但是也有不少地方法院出现了大数据技术与审判业务“两张皮”的问题，大数据平台建设和具体审判业务流程相互游离，相应的技术系统平台形同虚设，审判和技术各行其是。如果将大数据技术在司法领域中的应用视作一场技术赋能革命，那么，为什么技术赋能过程中，有的地区能够实现“强赋能”，而有的地方却是“弱赋能”？背后的支配逻辑何在？这构成了本文的核心问题。

为了系统分析上述问题，本文以“技术开发度”和“治理依赖度”为轴建构了类型学分析矩阵。“技术开发度”一轴，反映着实现大数据治理的技术基础和开发能力；“治理依赖度”一轴，它主要描述了一个地区对大数据技术的需求程度和配套适应能力。“技术开发度”和“治理依赖度”两条脉络强弱交互、相互作用，构成了可以度量和解释技术赋能差异的理论线索。本文结合一手田野调研资料，对不同地区的赋能模式进行了比较案例分析，并且将案例划分为四种类型：嵌入型、游离型、约束型、追赶型，这四种类型模式也在特定意义上勾勒出大数据技术之于司法治理的基本图景，同时也提示着技术赋能存在差异的原因：只有技术开发和治理依赖形成较高的配适度，一个地区才能达成“强赋能”的效果。可以说，“技术开发度”和“治理依赖度”是理解我国技术赋能地方性差异的“钥匙”。

02

理论建构：

大数据技术与司法治理交织的赋能逻辑

大数据不仅是一种技术话语，亦是一场关于司法治理方式的深刻变革。理解技术赋能司法治理的基本逻辑，需要依附一定的中层理论。本文认为技术开发度和治理依赖度是理解技术赋能的重要线索，本节结合既有的理论研究，分别阐述两者对于技术赋能的重要意义，并将两者在理论上建立起交互关联，进而建构起本文的理论框架。

（一）技术开发度：

大数据技术开发与应用能力

大数据在司法领域的全方位应用，需要具备必要的技术基础和开发能力。从既有的文献来看，技术有效的开发和应用，主要体现在两个维度的能力集合上：一是技术整合能力。对海量数据的有效利用，需要具备强大的数据挖掘、清洗、管理和处理的能力，由此将碎片化的信息真正转化为有效资源。大数据本身潜藏着重要的机会空间，需要大数据分析（BDA）、信息系统（IS）和信息技术（IT）相结合，以此形成相对综合的大数据技术开发和分析能力。二是技术应用能力。从技术研发到技术落地，需要多重因素的供给与配置。Surbakti等从数据、组织、流程等7个方面系统识别了可能影响大数据有效利用的41个潜在因素，并且指出大数据应用能力的提升，需要多重因素实现有效联动。也有学者主要从经济因素、技术因素和行业竞争因素方面讨论大数据的应用能力。不少研究从经典的TOR框架出发，讨论技术（Technology）、组织（Organization）和环境（Environment）对技术应用条件的影响，技术资源决定着技术变革强度，组织结构影响着技术变革的弹性，政策环境定义着技术变革的空间。研究者们虽然在具体着眼点中各有侧重，但是基本上均认同经济发展水平和信息基础建设能力是影响大数据技术落地的关键因素。

经过上文讨论，技术开发和应用能力是大数据治理的基本前提，构成了技术赋能的“硬件”基础。由此，我们识别出解释大数据技术赋能的第一条理论线索，即“技术开发度”。所谓技术开发度，它集中阐释了大数据时代背景条件下，地方政府（或法院）“直接面向大数据、全面基于大数据和创新应用大数据”的程度和水平，它是一种以互联网为支撑、以大数据为基础资源、以人工智能为驱动手段的综合开发和拓展能力，它有效聚合了物联网、云计算、大数据分析等新一代信息技术的智能化措施。它要求政府超越既往治理能力的认识论基础，要求将更多的资源条件投入到大数据的开发和有效利用中，让大数据成为驱动治理决策生成的核心动力。换言之，技术开发度提示了技术投入、技术开发、技术转化的综合能力，一般而言，一个地区技术开发度越高，意味着该地区技术投入越充分，配套技术基础设施越完备，技术的功能拓展性也就越强。

（二）治理依赖度：

司法治理的内生诉求

前沿大数据的广泛应用，很大程度上是治理诉求内生驱动的结果。大数据技术应用只有回应现实治理诉求、以解决实际问题为导向，才能够有效激活大数据的潜能优势，从而使得治理对技术形成依赖关系。地方法院对大数据技术所形成的依赖性，主要出于以下几个方面的动因：一是实现司法公正的需要。多种司法人工智能辅助系统的应用，不仅可以辅助法官决策，还可以让普通公民接近司法过程，实现审判公开。二是优化司法专业化的需要。法律人工智能技术可以在多个方面对法官起到“参谋”的作用，能够交叉验证法官决策的合法性。三是提升司法效率、解决案多人少矛盾的需要。法院管理流程化平台可以提高法院业务流转的效率，节约法官的办案时间。四是优化审判管理机制的需要。大数据技术可以把法官从非审判性的事务中解放出来，实现法院内部人财物资源的优化配置。

上述讨论代表了学界对大数据技术改造司法的理论期待，这种期待有一定的现实经验基础，但也忽略了不同地方对大数据诉求的异质性。在笔者前期调研中，多地法院表示优化资源配置、提升审判效率构成了多地开发大数据技术的基础动因（访谈HB2109s），这在一定程度上印证了上述学界的发现。但是，完成上级的司法政策要求、展示司法改革绩效也是地方推动大数据战略重要因素（访谈FJ1906c），这也是被学界忽略的问题。同时，不同地区法院对大数据诉求强度也是有所不同的，甚至出现了“诉求极化”问题。对大数据技术内生诉求强劲的省份，人案矛盾相对突出，技术的深度应用可以帮助法院推动流程再造，缩短办案时间，提升判决准确度（访谈ZH1805m）；当然，也有不少法院对大数据技术的诉求“不温不火”，一方面是因为这些地方案件量相对较少，大数据技术在减轻工作量的边际效应较低（访谈KJ2111z）；另一方面，诸多审判人员已经习惯了传统的办案流程，各种技术平台的应用意味着需要上载更多的审判流程信息，反而增加了工作负担，适应成本较高（访谈HM1806m）。诸多法官表示对技术本身的热情并不高，因为目前的技术难以解决案件审判的“硬骨头”（访谈YD2012g）。可见，虽然各地都在不约而同的推动大数据信息化建设，但是法院的内生诉求并不相同，这种诉求异质性不仅影响着技术改造和应用的动力，也决定着技术赋能的效果。

综合上述讨论，“治理依赖度”成为我们理解技术赋能逻辑的第二条线索。如果说“技术开发度”描述的是技术赋能的“供给面”，那么，“治理依赖度”代表的是技术赋能的“需求面”。所谓“治理依赖度”，它概括了现实治理诉求对大数据技术的依存关系，提示了治理环境对技术拓展的适配程度。治理对技术所形成的依赖关系，本质上是一个内生性的过程，它区别于自上而下的制度安排或政策设计，表现出技术治理逻辑作用下所形成的途径依赖。治理诉求所产生的现实压力，由此成为了推动大数据技术开发和应用的重要驱动力。总之，本文所建构的“治理依赖度”代表了治理对技术的期望和需要程度，一个地区“治理依赖度”越高，意味着治理实践对技术的需求越为强劲，借助技术重塑司法的意愿越强，技术拓展和创新的空间也会越宽广。

（三）技术赋能：

概念内涵与地方性差异

本文所讨论的技术赋能，意指大数据技术给司法治理所带来的提质增效的能力，这种赋能效果作用在审判专业化、审判效率、审判公正等多个方面，归结起来是一种以提升审判效能、司法能力为目标的努力。在概念延伸意义上讲，技术赋能首先意味着司法流程的主导方式高度依赖于数据计算科学的发展，包括数据的挖掘、处理和应用；其次意味着司法创新的主要样式依托于大数据相关技术的拓展和应用；最后意味着决策结果的检验也同样依托于智能化的算法网络。技术赋能的最终目标是审判效能的提升，这种变革是全方位的：借助于大数据技术，可以从更宽领域、更长时段、更精细度对审判过程进行分析，更加准确、及时、深入地把握案件的法律和事实走向，预判案件的判决结果和社会影响，以此促进审判效能和司法能力提升。简言之，本文所讨论的技术赋能，其手段是大数据及其相关技术，最终目的是实现审判能力现代化。

从功能意义上讲，大数据赋能的方式涵盖了案件管理、决策、评估、服务等多个维度：首先，在案件管理层面，通过建构智审系统，可以实现随机分案、智能案例推送、格式化案件自动生成判决书、电子送达等，为法官办案提供全方位的智能化支持。其次，在决策管理层面，通过建构综合管理决策平台，通过对历史大数据的深度挖掘和智能处理，可以建构多向度的态势发展趋势模型；再次，在案件评估层面，通过建设案件质量评估管理平台，基于案件质量自动化评估量化指标，保障司法裁判尺度的合理性与统一性；最后，在司法服务方面，通过建构诉讼服务平台和司法公开平台，以全流程公开促进舆论与司法的互动（见图1）。

上述大数据赋能场景的勾勒，代表的是一种应然方向和理想形态，然而从司法实践来看，技术赋能司法的效果有很大的地方性差异。由于目前尚缺少公开的统一衡量全国法院信息化、智能化建设的评估数据，因而本文对这种地方性差异的判断依据主要来自于两方面事实材料：一是《中国法院信息化发展评估报告》（2021）以及《中国法院信息化第三方评估报告》，这两份报告是目前学界普遍认可、权威性较高的评估成果，报告内容以质性评介为主，为本文立论提供了重要的依据。二是笔者长期的调研实践，后文会具体介绍。综合来看，技术赋能效果的地方性差异，主要建立在以下三个向度的经验衡量上。

其一，技术支撑能力的差异性。赋能的基本前提是有足够的技术开放和供给能力。根据2020年《中国法院“智慧审判”第三方评估报告》，各地将最新科技创新成果应用于智慧法院建设的进度和水平存在着明显的不同。一般而言，电子卷宗是开展审判智能化的基础和前提，因而案件卷宗的电子化实现程度成为了衡量法院智慧化水平的首要标志。总体来看，截至2020年底，全国已经有3256家法院建成了电子卷宗随案同步生成系统，73%以上的案件已经实现随案同步生成卷宗。虽然全局上欣欣向荣，但是地方发展进展各异。最高法院曾专门以卷宗电子化为核心指标评估了全国智慧法院智能化建设情况，结果显示，上海是卷宗应用成效最好的地区，而吉林、山东、河南等地建设程度相对较低。在一些相对基础的智慧应用领域，陕西、内蒙古、河北等地，人民法院送达平台的开通率甚至远低于使用率。技术支撑能力的差异是导致赋能差异的重要原因，卷宗电子化程度较低的地方，主要是由于配套软硬件不充分，电子卷宗生成的完整性偏低、及时性不高，对审判的辅助作用难以充分发挥。

其二，技术落地能力的差异性。从技术理性到制度理性的跃迁，需要具备一定的技术落地能力。根据调研发现，地方法院推动大数据战略有两种思路：一是直接将数字化产品简单的叠加在既有的工作流程中，技术能在多大程度上赋能，完全取决于治理的需要和意愿（访谈HC1902w）；二是技术和体制双轨并行，以技术为牵引，法院业务流程附随着技术应用进展而同步调整，以技术赋能推动体制重塑（访谈ZH1806s）。根据调研粗略统计，多地法院采用的是前者思路，只有少数经济发展水平高、改革动力强、司法文明程度较高的地方采用后者思路（访谈TJ2201z）。这两种思路在很大程度上反映了技术和体制之间的紧张和调整，对于前者而言，技术应用似乎仅仅是单方面的“独角戏”，缺乏与之相呼应的落地条件，最终只能导向弱赋能；对于后者而言，技术和既有体制能够有效实现“合奏”，技术能够有效赋能既有的司法体制。

其三，技术反哺能力的差异性。虽然大数据技术已经在全国范围铺开适用，但是各地“数据驱动决策、技术反哺实践”的程度并不平衡，与满足审判现代化的需求仍有差距。根据2021年最高法院调研结果，对于浙江或江苏技术改革前沿省份，目前已经建成了全流程全业务应用平台，有效实现了审判资源最优整合，前沿技术能够有效贴合应用场景。然而，目前仍有不少地方大数据的质量和完整性不足，数据分析成果反哺司法治理的转换率并不高，智能化建设存在着供给偏差、专业化不足的问题，难以有效反哺实践应用需求。不少地方法院仅仅是通用技术的简单嫁接应用，并未对司法场景和特殊需求进行针对性的开发；在一些领域多系统、多平台开发，重复建设问题非常突出，例如最高法院和各地法院都有各自的审判流程信息公开平台，数据互联兼容的程度相对较低，信息一体化建设能力薄弱；技术后台的法律知识库经常出现偏差，难以有效满足一线审判需求；虽然各地法院在技术方面投入的公共资源非常多，但是技术反哺司法综合治理的效果经常不尽如人意。

（四）赋能逻辑：

“技术开发度”与“治理依赖度”的交互效应

上文沿着技术、治理、赋能三个维度分别展开讨论，主要是为了便于概念界说和理论建构，但并不意味着它们是彼此相互孤立。实际上，技术开发程度影响着技术赋能的质量和水平，司法治理的内生诉求影响着技术赋能的动力和方向。技术和治理作为两个相互独立的“自变量”，两者之间交互作用，影响着技术赋能的质量和效果。本节试图阐述技术和治理之间的互动关系，说明两者在何种意义上影响着技术赋能的效果，进而建立起本文的分析框架。

技术和治理相互补充、交互作用，共同定义着技术赋能的深度和空间。技术开发能力是实现赋能治理的前提条件，然而，相较于技术应用本身，经常容易被人们忽略的是，技术将会附着于怎样的治理生态之中。Teece教授提出了资源互补性理论（resource complementarities），认为当一种资源的存在增强了另一种资源的效果和价值时，那么这两种资源会形成了互补效应，由此能够实现资源的最优配置。资源互补性理论最初产生于经济学界，但是很快被人们扩展用以解释社会科学的其他现象。Srivastava和Teo将其用于解释数字政府的发展逻辑，认为数字政府的发展不仅需要技术能力，还需要良好的治理条件，比如人力资本、公共机构、经济条件等等。Krishnan和Teo的研究同样从治理要素的互补效应出发，认为数字治理的效能不仅需要信息基础设置的建设，政府稳定、政府效能和法治对数字治理效能存在正向调节效应；话语权、问责制和腐败控制具有负向调节效应。互补性资源理论能够在一定程度上回应了，同样是进行了技术投入，为何有的地方赋能效果好，有的地方赋能效果差。换言之，技术赋能的效果取决于技术和治理交互影响。我们由此可以建构出影响技术赋能效果的理论框架（见图2），并产生出一种“强赋能”类型以及三种“弱赋能”类型。

对于“强赋能”（I型）而言，意味着技术开发度和治理依赖度均达到了较高的水平，二者形成了良性的互动关系。前沿的大数据技术全面地贯穿到了分案、审理、判决等司法全过程中，技术功能能够相对直接地转化为治理效能，技术拓展升级能够显著地带动审判能力现代化。同时，司法治理生态也因应技术的变迁进行了适应性调整，技术和制度的交互正向促进，司法体制达成了系统性重构，组织架构实现了集约化转型，审判环节完成了流程再造，具体的审判活动也对新技术形成了较强的依赖关系。总之，“强赋能”类型下，代表着技术和治理之间的实现了全景式融合，技术开发能够全面带动法院现代化的跃迁，司法治理生态也完成了系统性、重塑性的变革，从而为技术拓展提供了广阔的发展空间。

本文还建构出三种“弱赋能”子类型。我们可以将技术赋能效果看作是摇摆于“技术开发度”和“治理依赖度”两际的天平。当天平偏向于技术开发度一端时，意味着技术开发超前于治理的实际诉求，司法体制并未因技术改造而作出调整，传统的治理方式占据主导地位，技术难以真正融入日常的审判管理中，由此产生了“技术过热，落地过慢”的“弱赋能”类型（Ⅱ型）。当天平偏向于治理依赖度一端时，意味着技术开发滞后于治理的现实诉求，出于扭转“案多人少”矛盾、创新生长点不足、司法效能受限等困境的需要，这些地方对技术革命抱持非常乐观的期待。然而，经济和资源能力的不足限制了技术拓展的空间，技术开发的程度和速度难以跟上现实的司法诉求，最终产生了“诉求强劲、技术滞后”的“弱赋能”类型（Ⅳ型）。还存在一种“弱赋能”类型（Ⅲ型），这种类型叠合了Ⅱ型和Ⅳ型面临的矛盾，技术开发尚处于筹划阶段，司法对于技术的诉求仍相对朦胧，技术赋能缺失必要的技术和治理条件，因而成为了最弱版本的赋能类型。

本文的论证资源主要建立在田野调查访谈的基础之上。从2018年开始，我们先后走访了数十家基层法院，对各地法院的信息化建设进行深入调研。调研对象主要包括各地法院负责信息化建设的工作人员、一线的法官，访谈人数在30人以上；同时，地方法院的信息化平台一般是委托第三方企业来进行建设，所以我们还调研了多家法律科技公司，调研访谈了负责对接法院信息化业务的工作人员，还访谈了相关的技术工程师，访谈人数共计7人，收集了大量的一手资料。访谈的方式采用半结构化访谈，平均每位受访者的访谈时间均在60分钟以上。必须承认的是，对于结构性访谈的质性分析，难以回避经验资料和理论框架的片段性、局部性和主观性的问题，本文只能从个人研究者视角出发，在最大限度还原客观现实的基础之上，对技术赋能逻辑作出审慎的归纳和提取。

03

大数据赋能效应的地方性差异：类型比较

根据技术开发度和治理依赖度的强弱交互，我们可以将案例划分为四种类型，嵌入型、游离型、约束型、追赶型，这四种类型代表着我国不同地方技术赋能的实态状况（见图3）。本节对四类案例比较的着眼点是技术赋能的差异，上文提到，技术赋能在司法实践的展开是多个维度的，比如电子卷宗、智能识别系统等多方面；给司法治理的影响也是多向度的，比如专业化、效率、公正等。然而，受制于不同地区智慧法院建设进展和工作侧重点的差异，我们很难找到一个相对一致的比较测量维度。也因此，本节所比较的对象并非是具体某个技术手段应用差异，也并非某个价值功能上的兑现程度差异，而是侧重于论证大数据技术对审判效能的影响程度，其衡量的尺度集中表现在“技术开发度”和“治理依赖度”两条理论线索的整体把握上。受制于定性研究在概念化、操作化的经验性，本文的类型学比较是一种以审判效能为立足点的“基本面”考察，而并非是某个“结构点”数量意义上的对比。换言之，本节对赋能差异的比较，“坐标系”是技术开发度和治理依赖度，“坐标值”是整体意义上的审判效能。

（一）嵌入型：

“技术 - 审判”高度融合

嵌入型，意味着大数据技术方案已经嵌入到司法各个环节中，对司法治理模式和机制产生了深刻的影响。大数据、云计算及其智能终端等技术与司法治理智能地融合，已经可以较为完整、准确的处理审判、管理、决策等各方面问题，司法活动对大数据技术逐渐形成了依赖性，技术应用在提升审判管理水平、审判质量方面发挥了重要的作用。

Z市地处我国东南地区，Z市中级人民法院是最高法院在智慧司法方面重点支持单位。相较于其他地区，Z市智慧审判建设致力于让技术切实服务法院办案实际，为法官审判“减负”，让法官真正从繁琐的事务性工作中解放出来（访谈ZH1803m）。据统计，借助智慧审判系统，审判人员的事务性工作减少了50%左右，办案效率提高20%以上，庭审笔录的完整度接近100%，庭审时间缩短20%以上（访谈ZH1803l）。为了提升裁判质效，还为法官打造了知识分享和实体裁判标准平台，建立同案不同判预警系统，以此规范法官自由裁量权。目前，Z市中院绝大部分案件由智慧审判系统办理（访谈ZH1803w）。

可见，嵌入型是大数据在司法领域应用的“强赋能”类型，也是大数据战略实施的目标类型。当然，以Z市中院所代表的嵌入型尚处于过渡阶段，技术手段虽然分担了一部分审判工作，但是与全流域司法智能化尚有一定的距离。即便是这样，Z市所代表的“嵌入型”在全国范围来看依然是“强赋能”类型，因为技术要素和司法诉求之间已经找到了有效的整合点，它提示着大数据赋能司法治理的前景方向。

（二）游离型：

“技术 - 功能”二分格局

游离型，意味着大数据支撑、分析和应用平台初具规模，也具备继续深入发展的条件和空间。但是，相较于“嵌入型”，法院对大数据资源和技术的依赖度并不高，受制于传统司法体制的惯性作用，技术并没有在底层意义上融入到司法各环节中，仍然游离于技术实施的表层，甚至是处于理念和技术展示的阶段，尚未真正有效落地，技术和诉求之间还存在着一定的缝隙。

H市经济相对发达，在运用大数据推动创新发展方面具备比较好的基础和条件。从2017年开始推进“数据法院”、“智慧法院”建设，H市已经初步建立了大数据审判辅助体系，主要由智能辅助办案、智能管理等35个子系统组成（访谈HM1806m）。H市大数据平台在全国处于领先水平，例如大数据司法分析系统，已建立案件审判态势、刑事犯罪案件等多项大数据专项分析平台（访谈HM1806m）。然而遗憾的是，虽然技术推进热火朝天，但是技术对审判实质性贡献却表现平平。调研发现，H市的大数据平台的展示性大于实用性，一线法官对大数据资源和技术的使用，多停留于生成最终的总结性报告、数据可视化以及法律文件检索等初级阶段（访谈HX1808w）。

为何会出现技术与审判二分的格局？本文认为，地方法院对传统审判方式的惯性依赖、以及对审判风险的策略性权衡，很大程度消解了地方法院对技术应用的动力，由此反向制约着技术赋能的效果。根据调研发现，H市的法院并未充分适应全新的司法智能化系统，诸多法官对其持保守的态度（访谈HX1808w），当遇到相对疑难复杂的案件，法官并不会优先考虑寻求大数据系统的支持，而是依旧采用传统的“集智”手段，例如合议庭、法官委员会等（访谈HW1901g）。虽然智能司法技术能够贯通法官核心业务，并且能够辅助法官类案检索、大数据模拟判案等，但是相较于“冷冰冰”的技术，法官更加信任同行法官经验性的判断（访谈HW1901s）。毕竟，在全国推动审判责任制的背景下，诸如法官委员会、审判委员会等传统的“集智”方式，能够帮助法官规避裁判风险，法官的办案也更加有“底气”，而现有的智慧司法至多只能成为法院的“帮手”，难以成为法官平摊风险的“援手”（访谈HW1901w）。H市的实践表明，在大数据技术的推进中，难免会受到既有路径依赖的羁绊，技术开发和现实诉求之间并没有形成相对同步的发展节奏，技术先行虽然预留了改革的弹性空间，但审判观念的迟滞、对风险的策略性规避，很大程度上削弱了技术赋能的深度和效果，技术和审判二分只能导向弱势版本的赋能类型。一位法官如是说：

  “虽然我们法院目前有智慧司法系统，但是绝大多数的案件我是有把握靠自己的经验来裁判的，即便是疑难复杂的案件，我可能找同事来商议，甚至可以上交审判委员会，这样我的审判也会更加有底；大数据技术再强大，如果出了事，也不能帮我分摊责任风险。”（访谈HW1901s）

可见，游离型是一种尚待继续发展的赋能模式。技术平台的建设似乎成为了回应国家大数据战略的“硬性作业”，传统的司法治理方式并没有完全适应新技术的发展，甚至还没有为新技术的到来留出一定的空间。造成的结果是，技术发展和司法实践之间出现了“断层”，两者尚未找到相互配合的黄金平衡点，而这个平衡点的找寻，绝非是大数据技术单方面发展的事情，亦需要司法体制的重新建构，以及司法内部利益格局的重新调整。只有一种旧的格局被打破，新的格局才能应运而生。

（三） 约束型：

“技术 - 资源”开发受限

约束型在大数据开发和应用程度上仍处于起步阶段，虽然在政策上给予了一定的支持，但受制于经济社会条件的限制，技术真正落地仍然需要一定的时间。同时，形成鲜明对照的是，在治理依赖度一端，这些地区对大数据技术的需求日益强劲，这种诉求既来自于来自法院组织内部的工作压力，以此希望能通过新兴技术化解来自各方面的压力；还源自国家政策的强势呼吁以及其它地区大数据实施的示范效应。总之，技术和资源的约束成为了这些地区实现强技术赋能的暂时性瓶颈。

M市的发展实践属于该类型，受制于资源禀赋、地理因素和交通条件等多方面因素的制约，M市经济发展程度相对滞后。技术开发程度来看，M市虽然已将智慧法院建设作为司法改革的重点，但是相关技术平台的建构尚处于初步筹建阶段（访谈MJ1908s）。从现实需求来看，M市对大数据技术的需求非常强劲，一是因为该地区基层法院数量非常多，如果依靠传统单项数据输送的方式进行协调统筹，统筹整合成本大，效率较低（访谈MJ1908z）。因而M市更加迫切需要技术手段实现数据的多维传输和整合。二是M市也期待通过技术手段解决案多人少、裁判尺度不统一、送达难、执行难等突出问题（访谈MJ1908w）。三是M市司法改革和创新的动力不足，因而更加寄希望于通过技术改革来刺激拉动整体司法系统的创新（访谈MJ1908z）。

M市的发展案例提示了约束型的基本特征：即现实诉求（治理依赖度）远大于技术开发度，技术资源诉求远大于技术供给能力，技术实施进展约束了赋能的效果。那么，为什么约束型会导向弱赋能？缺乏足够的经济支持和投入是一个不容忽视的因素。在调研中发现，M市多地基层法院虽然纷纷响应司法政策将智慧司法纳入到重点工作规划中，但是目前建成的技术平台依旧是“框架式”的管理系统，诸多技术功能受制于法院的经济能力没有办法落实到位（访谈MJ1908w），而既有的技术平台又难以满足现实的治理需求，一些法官用“空架子”来形容目前的状况（访谈MJ1908c）。一位法院领导指出，智慧司法建设是一项系统工程，需要非常充足的经费投入，就目前的经费条件来看，只能分步骤、分阶段地推进平台建设（访谈MJ1908w）。一位大数据开发公司的负责人也指出：

  “目前法院智能系统主要有两种，一种是综合查询应用系统，这种建设成本比较低、难度小，对于多数法院而言并不会造成负担；另一种是大数据综合治理平台，这属于相对庞大的项目，涉及到数据治理服务费用、数据产品费用还有后期的维护升级费用，这套系统建成是一笔不小的经费，非常考验法院的经费能力，所以很多地方都是局部建设。”（访谈TJ2112d）

总之，约束型所代表的地区，经费能力定义着技术拓展的疆界，也限制着技术赋能的效果，但现实治理诉求拉动着技术开发的议程。如果说前述两种类型是在技术驱动和政府推动下对传统司法治理模式提出转型需求，那么约束型则代表着司法系统对新技术前景的一种内生诉求。乐观而言，这种诉求在未来会倒逼着技术赋能的深层变革。

（四）追赶型 ：

“技术 - 战略”尚待布局

追赶型主要存在于欠发达地区，这些地方大数据技术起步晚、进展缓慢，一线审判对技术的诉求度也较低，大数据技术之于司法治理尚处于可有可无的阶段。T市是我国西北地区的城市，智慧法院建设处于刚刚筹备起步的阶段，技术应用主要集中于电子化办公与管理。比如T市某辖区基层法院在2018年才刚刚启动了电子卷宗随案生成项目（访谈TE1808c）。智慧司法平台对法官的帮助目前主要是检索法条和案例。总之，T市的智慧法院建设目前处于线上操作、电子化办公的阶段，还尚未称得上真正的大数据司法治理（访谈TE1808z）。

显然，T市所代表的“追赶型”属于最弱版本的赋能类型，其赋能程度远低于“游离型”和“约束型”，其原因可以归结为三方面：一是经济能力难以支撑系统的技术开发，法院能够用以筹划大数据系统的经费比例相对较低，因而只能从相对初阶的应用系统开始搭建（访谈TE1808h）。二是传统管理模式足以应付既有的审判活动，T市案件数量相对较少，法官办案压力相对较轻，依靠传统的审判方式就可以满足日常办案需要，大数据技术所具备的效率优势对当地法院并不具有吸引力（访谈TE1808y）。三是技术思维观念滞后，调研中发现当地领导和法官对大数据技术的热情并不高，认为智慧法院建设仅仅是办公自动化的技术迭代，更遑论积极主动的开发和利用司法大数据（访谈TE1808z），即便目前当地已经开始筹建智慧司法平台，但并非是内生诉求驱动的结果，而是为了完成上级要求的“固定动作”（访谈TE1808c）。

追赶型之所以是“弱赋能”类型，是因为它集合了“约束型”和“游离型”所面对的问题，在“技术开发度”这一端，智慧平台建设刚刚开始筹建，现有的系统平台仅能满足初阶的检索和分类；在“治理依赖度”这一端，传统的管理模式占据主导地位，技术应用的动力不足。在弱技术开发和弱治理依赖的叠合作用下，产生了这种“弱赋能”的结果。

（五）类型学小结

上述四种类型描述了大数据技术在司法治理领域中的实施情况，也反映着四种不同的技术赋能进展。对应至本文的理论模型，“技术开发度”和“治理依赖度”是解读这四种技术赋能深层密码的线索，前者是技术赋能的“供给端”，后者构成了“需求端”，两者相互作用、相互依赖，两者的互动节奏深刻决定着技术赋能进展和效果。上述的案例分析表明，只有“供给端”和“需求端”形成高水平的均衡关系时，才能催生出“强赋能”的“嵌入型”；一旦偏离了这一均衡，赋能效果也便大打折扣。如果“需求端”滞后于“供给端”，这主要反映了治理依赖度对技术赋能的限定性，原生司法制度环境并没有对技术形成稳定的诉求，司法行动者的思维和偏好高度依赖传统的方式，全新的技术功能难以突围传统的审判方式，更难以融入日常的审判活动中，由此产生了上述的“游离型”。同时，如果“需求端”超前于“供给端”，技术开发和应用的不成熟，难以满足一线审判的强劲诉求，因而所建构的技术平台只能停留在“办公自动化”的外围环节，大数据技术所拥有的自由裁量权评估、争议焦点问题的全要素分析、判决结果的质量评估等核心功能难以充分释放，由此产生了“约束型”这种“弱赋能”类型。最后，如果“需求端”和“供给端”尚未建立起互动关系，产生了上述的“追赶型”。总之，实现技术赋能最大化，不仅需要技术的持续性投入，还需要现实司法流程的再造，更需要技术开发和现实诉求之间形成平衡的共生关系。

04

大数据赋能司法治理的未来

大数据技术之于司法治理，是对司法系统的赋能与改造，司法系统由此成为了有待全面重构的试验场。目前虽然多地法院开启了大数据改革，旨在用信息化带动审判能力现代化。然而，在技术赋能过程中，各地存在着明显的地方性差异，有的地区审判业务和技术平台融合度相对较高，但是也有不少地方存在“两张皮”的现象。本文认为技术开发度和治理依赖度是理解这种地方性差异的“钥匙”，两者彼此交织、交互联结，两者之间的共生关系决定着技术赋能效果。本文通过多案例的类型学比较，获得了一系列面向未来改革的智识启发：

首先，技术开发需要技术方案的系统性建构。大数据在司法领域的应用是一项系统性的工程，然而各地法院在推动信息化技术的过程中，难免会有“择要”的心态，大数据平台的建构往往择取局部性的技术方案，并没有实现智慧司法在各个审判环节的整体性联动，加之不同的法院合作的技术公司也不同，最终生成的技术成品也会各异，技术平台解析出的结果也会不同（访谈TJ2112d）。因此，虽然各个法院均建立起各自的大数据管理系统，但是技术环节造成的“条块分割、上下不联、横向不通”等问题，往往难以形成信息治理合力，会进一步加剧信息壁垒（访谈BS180630）。调研中发现，这种“择要”的策略性考虑，既来自于科层压力，又受制于当地经济能力。地方既要回应上级的大数据政策要求，又要兼顾本地财政实际情况，因而只能分步骤、分阶段、有选择性地建立大数据系统，技术方案的局部性显然难以满足现实司法需求，更难以实现技术和司法的深度融合。

其次，技术应用有赖于司法流程的再造和重组。上文表明，有些地方法院对新技术的诉求度并不高，诸多地方仅仅是把曾经线下的工作“平移”到了线上，司法流程并没有随着新技术的应用作出适应性调整，反而进一步强化了传统流程，大数据平台的展示性远大于实用性，最终沦为了大数据的形式主义（访谈NH1906c）。传统的司法流程依旧占据支配性地位，意味着技术应用只能附着于司法体制的土层，难以深入其矿底，技术改造难以反馈到具体审判效能中。因此，技术有效应用的基本前提，是对传统司法流程进行全面而深刻的改造，未来改革应当对诉讼规则、环节和流程进行重组与改造，突破传统司法框架的路径依赖，为新技术的应用提供适配的制度土壤。一位从业多年的法官指出：

  “其实对于我们法官来说，让我们最为头疼的环节其实是如何查明事实，对于法律适用方面，以我们多年的工作经验已经不成为很大的问题。大数据再强大，也不会对我们事实查明有太大帮助，所以我们也不会特别依赖这样的新技术”（访谈JM180816）

再次，技术改造会对既有的司法审判带来挑战。虽然学界普遍憧憬着大数据技术给审判带来的革命性影响，但是对于一线审判人员来说，“智慧司法”不仅仅是一种面向未来的司法政策话语，更意味着更高的适应成本、更长的磨合期、以及更强的工作负担，这种压力在技术实施的初期表现的尤为明显。具体表现为，一是数据生产负担，法官虽然是司法大数据的使用者，亦是数据的生产者，这意味着数据平台的有效运转有赖于法官持续不断的录入数据，很多地方法官在完成纸质文书的基础上，还需要将文书结构化的录入到各种系统中，重复作业增加了法官的工作负担（访谈KS1804s）。二是系统互通困难，目前很多地方法院各种信息系统并没有打通接口，技术参数的不同使得数据互通共享变得尤为困难，平台并没有真正实现自动的数据汇聚功能，当技术还没有全方位应用时，需要人力资源来补充缺口（访谈SC1908s）。三是数据利用困难。诸多法院的智慧平台的智能化水平相对较低，难以真正达到人工智能的程度，数据呈碎片化状态，法官很难有效利用数据进行司法决策。很多法官也表示，工作的忙碌使他们根本无暇抽出时间学习新技术，法官更愿意把时间投入到实质性的业务工作中（访谈BH2002s）。

最后，技术赋能需要技术开发和司法诉求达成平衡。上文分析表明，多数法院大数据技术应用仍处在外围环节，技术应用难以切中司法实践的痛点。同时，传统的审判体制主导下的技术变革，在一定程度上阻滞了技术拓展的范围，技术发展和审判活动各行其是，难以真正有效的结合。因而未来司法大数据战略的推动，应该更为关注技术开发和司法诉求间的匹配关系，只有两者建立起相对有效的共振关系，构建一体化的数据治理体系，才能真正实现技术的“强赋能”。总之，未来大数据在司法领域的全方位应用，不仅需要技术的优化升级，实现全流程智能辅助，全面地覆盖智慧审判的各种场景；还需要依托于既有组织体系和机构职能体系，对司法体制进行适应性调整，技术和制度协同发展，为实现更高水平的技术赋能提供支撑。

内容来源 / 《中国行政管理》2022年第3期

今日编辑 / 范姝含

责任编辑 / 戴晟昱

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