范良聪法律出版社
在前面书写
所谓定量研究，与定性研究相比，是指研究事物背后的因果规律，又称定量研究，通过一定的方法收集数据数据，利用统计工具对数据数据进行分析和检验。它是20世纪在社会科学领域已经成熟使用的基础研究方法，也是数百年来在自然科学领域使用的核心方法。
<什么是h1级"pgc-h-中心线>法则定量研究</h1>
本书旨在介绍定量研究方法及其在法律研究中的应用。所谓定量研究，与定性研究相比，是指研究事物背后的因果规律，又称定量研究，通过一定的方法收集数据数据，利用统计工具对数据数据进行分析和检验。它是20世纪在社会科学领域已经成熟使用的基础研究方法，也是数百年来在自然科学领域使用的核心方法。本书之所以选择定量研究而不是实证研究，国内比较流行的术语来定义研究对象，主要有以下几个原因。
首先，在认识论层面，实证研究很容易与法律实证主义相混淆，尽管两者之间存在一定的相关性。后者作为某一哲学流派的专用名词，对应于法律领域的自然法学派，侧重于法律规范的内容和逻辑结构。虽然实证研究和实证主义都强调经验和观察在认知活动中的重要性，但与法律领域普遍存在的实证研究不同，实证研究强调通过各种统计方法处理数据以发现法律体系的工作规律，实证主义属于认识论层面的方法论，具有规范性的假设和内容。此外，实证主义忽视了理性在认知过程中的重要性，强调现象之间的不可知论联系，这显然与实证研究背道而驰。因此，从某种意义上说，实证研究和实证主义是两回事。
其次，在方法论层面上，实证研究很容易与实际分析相混淆。社会科学的分析方法可分为三类：一类是实际分析，另一类是手段分析，第三类是规范性分析。一般来说，规范性分析应该着眼于什么，真正的分析答案是什么，两者串在一起，研究什么手段适合实现目标，就是手段分析。显然，实证研究并不等同于实际分析。真正的分析可以通过逻辑分析进行，也可以通过经验分析进行，经验分析主要依赖于概念术语系统和数据材料。目前，法学界的主流学说方法在涉及实际问题时往往依赖于逻辑，也涉及使用经验材料（例如用于推理的数据材料）。可以看出，国内法律界所提到的实证研究的延伸，还不如实际分析。但是，如前所述，作为一种方法，实证分析也可以出现在手段分析和规范分析中，作为规范性主张论证的基础;
最后，这本书没有考虑实证研究的使用，尽管它应该是国际学术界最合适的术语。这是因为这本书想要强调定量研究经验之外更重要的理论取向。实证研究与理论研究相对应。但是，正如第一章要构建的认识论模型所说，从发现和问题到理论假设和经验假设的建立，再到分析手段的选择、整理、数据分析，最后建立经验结果背后的潜在因果相关性，实证研究的全过程离不开理论的指导作用。如前所述，不可能一起找到两个变量来进行方差分析或运行回归方程，您可以"发现"某种因果关系。事实上，只有将理论与经验相结合，才能真正完成实证研究，获得有价值的研究成果。有鉴于此，本书没有使用实证研究这个术语，而是强调经验和理论作为对点对点理解的工具世界，在定量研究中具有同样的重要性。
不仅如此，实证研究并不总是使用定量分析。例如，法律研究和制度研究（特别是法律经济学、法律社会学和法律人类学的机构学校）中常用的案例研究是实证研究，但它们不构成定量研究;因此，它们不构成定量研究。虽然大多数好的实证研究都是定性和定量研究的结合，但定量研究在一个关键点上与纯定性研究不同，也就是说，精心设计的定量研究使研究人员有信心做出因果推断。至于为什么，本书将在第一章中详细阐述。
基于上述考虑，本书介绍了社会科学家开发的一些定量研究的基本方法及其在法律研究中的应用。也就是说，本书所指的定量研究，是指大量收集数据，用统计方法分析数据，挖掘因果律的那种实证研究。
<法学定量研究的价值>h1级"pgc-h-中心线"</h1>
虽然经过几位学者的不懈努力，国内法学界对法律经验研究的必要性、重要性和可行性的讨论逐渐变得理性，但"冰冻三尺不寒"，在学说的情况下仍然占据着法学研究的主流方法，尽管实证研究的价值已经逐渐得到认可， 但定量研究的现状还是比较尴尬的，还是有很多质疑的声音。因此，仍然需要从方法论层面审视法律定量研究的必要性和重要性。
（1）许多法律论证无法得到定量研究的支持
中外法律都以解决规范性问题为主要任务。在这种传统中，实证研究的空间很小，更不用说定量研究了。在强调解释理论的法律传统中，法律研究的任务一般被界定为两点：（1）研究法律秩序的内容;（2）法律秩序的内容;（2）法律秩序的内容;因此，对法律的研究往往遵循确定有效规范-扩展解释-提出规范性命题的路径。这里提出的主张可以是对现有规范的理解，也可以是应如何修正这些规范。然而，基于对现有规范的理解的解释性主张和基于对一般原则的把握的推定性主张都需要正当理由，因为这一过程必然涉及论证为什么作出这种解释而不是另一种解释，以及为什么选择这种选择而不是另一种选择――法律论证过程。
毫无疑问，经过多年的发展，法学家们已经发展出一套有效的论证方法和解释的概念体系，以至于在当事人甚至旁观者眼中，这个过程似乎将经验的内容隔离开来。真的是这样吗？当然不是。甚至可以说，很多对法律适用的解释和法律主张的论证离不开经验内容的支持，必须依靠令人信服的证据来说话。
福尔摩斯大法官说："法律的生命不在于逻辑，而在于经验。亚历克西还明确表示，法律语言学是一门综合学科，包括三个方向：经验，分析，规范以及几乎所有包含经验陈述的法律话语形式。例如，确定书面解释中的语言使用规则，在历史解释中应用有关立法者意图或立法过程的信息，在比较解释中审查外国实施法治的状况，确定解释是否有意或解释目的或后果将取得什么结果， 等。显然，这些解释过程需要经验证据的帮助，或者在经验证据的支持下，说服的成本较低。
当然，仅凭这一点还不足以解释为什么法律研究需要定量研究支持。事实上，许多法律问题并不要求或要求稍微依靠经验论证来取得令人信服的结果，前提是合理的。然而，书中想强调的是，随着世界和社会的发展和变化，越来越多的法律问题不得不依靠定量论证来寻找下一个论证的基础。例如，考虑在反托拉斯法中适用合理性原则。在判断一项行为是否构成滥用市场支配地位时，不仅需要使用一系列方法来界定相关市场，计算市场份额，而且在确定当事人在市场上具有支配地位和滥用法律禁止的市场支配地位时， 法律仍然为当事人使用"正当理由"作为辩护留下了空间。那么，什么是理由呢？也许，立法者可以通过研究摘要或实践摘要，清楚地列出构成正当理由的事项，以便通过定期的实证调查直接应用解释以达成意见。然而，事实证明，这是一种非常危险的做法。由于法律规范的发展往往滞后于商业惯例，许多创新的商业惯例可能会被发现滥用其市场支配地位，因为它们"不合规"并且没有"法定"理由，从而导致误判。
在这种情况下，我该怎么办？在法律论证中引入实证内容、用证据说话似乎还不够。裁判需要更有力的证据来支持它。事实上，随着法律研究和实践的发展，一些机构已经开始尝试用定量研究来寻找更确凿的证据。以反垄断法中对经营者集中度的回顾为例，其原则是经营者集中可以因为"单边效应"和"协调效应"而排斥和限制竞争，但也可能因为规模经济而促进竞争。因此，在确定经营者集中的情况最终是排除还是限制竞争时，也应适用合理性原则。问题是，它是如何工作的？在这种情况下，执法机构只有在发现"确切"证据表明经营者集中可能产生的排除和限制竞争效果"明显"高于促进竞争的效果时，才能拒绝经营者的集中申请。联邦贸易委员会在1997年设计了一个出色的定量分析框架，以响应两家办公用品供应商Staples和Office Depot的合并。
在这个框架中，FTC超越了一般的定性分析，使用本书后面介绍的双差分框架，构建了一个对照组，这是定量研究的核心关键。基本思路是先找到销售相对稳定的商品"包"，构建办公用品价格指数。接下来，计算美国所有城市的价格指数值。然后，比较只有一个办公用品供应商的城市与有两个办公用品供应商的城市，以及有三个办公用品供应商的城市之间的价格指数差异，反向推断是如果两个办公用品供应商合并，价格指数将如何变化，从而获得竞争效应的排斥和限制程度。在此基础上，联邦贸易委员会进一步计算了合并发电成本的潜在降低，以及这种下降中有多少将通过价格弹性转移到价格方，从而计算合并的竞争影响的程度。最后，由于排除和限制竞争的效果大于促进竞争的效果，主审法官被说服并裁定反对合并。
想象一下，如果每个反垄断案件在适用合理性原则时都能"用证据交谈"到这种程度，而不是仅仅依靠"推定"，甚至基于简单调查的"假设"，那么判决将如何没有说服力。而且，如果当事人不满意，给出同样有力的相反证据，然后通过法庭辩论说服法官或合议庭，难道没有体现法律面前人人平等、程序正义等所有法人所追求的核心价值观吗？这难道不反映了法官作为公正的旁观者在设定分数时的作用，应该扮演一个锤子固定者的角色吗？这是西奥多·艾森伯格（Theodore Eisenberg）对法律问题进行的第一种实证分析：引入对自然或社会科学的实证分析，作为支持其主张的证据或作为法律案件判决的基础。在这里，实证分析，包括定量分析，构成了规范论证的基础。
（二） 定量研究有助于更好地了解法律制度
除了作为规范论证的真正基础之外，西奥多·艾森伯格还定义了另一种法律定量研究，一种有助于理解法律体系运作方式的研究。法人经常不得不问这样一个问题：惩罚将如何影响行为？例如，如果增加对酒后驾车的处罚，酒后驾车的数量是否会减少？在早年，立法者以与B.C立法者相同的方式回答这些问题 - 通过直觉和所有可用的事实。法律经济学的兴起从根本上改变了这段历史。经济学为法人提供了一个科学的理论框架，用于预测行为将如何对法律制裁做出反应。在经济学家看来，法律制裁是行动的代价（或成本）。因此，根据经济学中众所周知的需求定律，可以预测，对消费市场价格变化反应显著的个人将不可避免地对制裁幅度的变化做出反应：正如价格上涨会减少对商品的需求一样，制裁幅度的增加也会减少对惩罚行为的需求。经济学提供了精确的数学模型和理论（特别是价格理论和博弈论）和可靠的实证方法（应用测量和行为实验）来分析行为者对法律体系变化的反应。
这不仅具有现实意义，而且具有规范价值。特别是，事实上，这种分析有助于人们通过回答"是什么"的问题来掌握法律的效果，并解释法律的内容。法律如何影响主体的行为？委托人对规则变化有何反应？法律会得到遵守吗？这种反应会产生什么影响？如果这种效果是不可抗拒的，那么被发现受试者行为的可能性有多大？哪些因素会影响检测概率？更好地理解主体行为的动机及其结果的这些方面，显然有助于提高法律问题的法律答案和法律的制定，并最终回应Alexi定义的"描述有效法律"的解释前提。在适当的情况下，法官也可以遵循上述第一条道路，在解释法律的目的和结果的框架内考虑到法律的这种效力，并补充解释的结构。
事实上，这一想法已在许多部门法中得到应用，反映了在法律研究中广泛适用相称性原则的适当性原则，即手段是否适合目的――法律能否以及如何用于实现具体目标？此分析回答了"如何做到这一点"的问题。例如，为了压制社会厌恶行为，鼓励期望的行为，立法者、法官和执法人员需要采取行动，法律应该如何解释，现行法律应该如何修改？此外，在采取这些行动之后，社会的预期目标能否实现？例如，旨在促进社会公平的法律制度能否真正使它打算帮助的目标群体受益？此外，根据适当性原则，立法者必须进一步考虑这种行动是否危害最小。其目的的重要性是否超越了它造成的伤害，特别是对基本权利或公认的社会利益的伤害？显然，无论是适当的、必要的还是平衡的，所有这些问题的答案如果能够以令人信服的经验证据为基础，就必须更加合理。
其实，法律界似乎也是这么做的，但在这个过程中，往往止步于统计描述，而不是统计推断。例如，近年来，法律界对如何定性买假的做法存在很多争议，到目前为止还没有达成共识。然而，随着争议的加深和实践部门披露的数据，越来越多的学者意识到这个问题不是一个"合法"和"非法"的选择。此外，不同的形式解释方案可能会给社会秩序和社会福利带来不同的监管功能。特别是学者们已经认识到，尽管最高人民法院根据《食品药品纠纷审理若干问题的规定》支持的方式认定"明知不买假"行为合法地考虑到司法执法资源的稀缺性， 并因此动员社会力量对违法行为进行监控，加强威慑有其合理性，但简单地认定"明知假买假"的人的说法应该得到支持，但过于片面，看不到这种行为可能导致的负面外部性，特别是对市场秩序和未被重视的消费者的负面影响。因此，在考虑是否将其解释为合法时，应权衡两层效应，并考虑不同场景下双层效应的大小差异。但是，如何准确识别这两种效应的大小以及它们是如何产生的呢？显然，这不再是简单的统计描述可以完成的任务，需要依靠广泛的数据收集和分析以及严格的统计测试。通过这种方式，可以对不同正式口译方案可能产生的影响进行准确的定量评估，最终有助于增进对法律制度运作情况的了解。
毫无疑问，这种对行为因素和系统运行机制的精细研究，可以完善研究所给出的处方，从而最终保证规范价值的实现。法律研究的最终目标是回答一个"应该如何"的问题。法律应该如何被用来改善人们的生活？人们应该使用什么价值标准来评估这种改进？效率或公平，还是别的什么？在这个过程中，基于更广阔的学科视角的行为分析，不仅可以为法律提供科学的行为理论，还可以为法律评估提供一些有用的规范标准。不仅如此，鉴于追求和实现任何价值都需要付出代价，因此以较低的成本实现任何类型的机构或机构目标总是更好的。因此，如何从效率最大化的角度来理解和评价法律作为一种治理工具，就成了一个严重的问题。毕竟，公共资源不仅稀缺，而且往往稀缺。有趣的是，定量方法的发展使所有这些规范性议题都能够以一定程度的经验来处理。
综上所述，基于定量研究的行为分析和因果法挖掘，可以为法人识别和描述法律制度的运作、寻找法律问题的解决方案提供有力且往往必要的支持。
（三） 定量研究将有助于促进法律科学研究和法律教育的民主化
除了上述两个功能外，定量研究还可以带来另外两个在法学研究中没有被重视的价值。一种是学科历史的意义，另一种是科学社会学意义上的。
在学科史的意义上，法律定量研究可以提供一个机会，帮助法律走向科学，成为一门基于观察的规范性学科。随着法学研究的逐渐实证化，定量研究在其他社会科学研究中逐渐成为核心地位的原因也开始浮出水面。由于社会现象往往有多种解释，如何筛选竞争理论成为科学进步的核心问题。法律研究也是如此。例如，近几十年来，国内外出现了一波关于司法行为模式的研究浪潮。在这方面，根据波斯纳法官的总结，学术界至少有九种理论。如果你加上波斯纳法官自己添加的解释，那就是十个。那么，这十种理论中哪一种最能把握司法行为的本质呢？显然，仅凭逻辑是很难回答的。即使具有逻辑谬误的理论可以被逻辑拒绝，如何判断逻辑自我谈判的竞争性解释的准确性？对此，我们社会流行的一句名言，实践，是对真理的唯一检验，揭示了答案的本质。
研究人员可以创建或寻找特殊的环境来测试理论预测的准确性。如果理论建立起来，研究人员可以通过改变环境来进一步检验理论的边界，如果理论被拒绝，他们也可以考虑检验理论的一些独立组成部分或理论假设，寻找理论失败的原因和修正路径。如果研究人员无法创造一个可以"最好地击中"理论的环境（这通常是困难的），他们也可以搜索或创造一个环境，让不同的理论可以做出不同的预测，然后将这些预测与定量研究的结果进行比较，以根据理论与数据的匹配程度来过滤理论。
想象一下，如果没有经过如此严格的审查程序，就会用一种理论作为司法制度改革的指导思想。反过来，这十种理论是否涵盖了对司法行为模式的所有可能描述？还有哪些其他因素可能会影响法官的裁决？执法者在哪里？这些影响在不同的制度环境中会有所不同吗？显然，从实证意义深入研究这些问题，将有助于"发现"与文本中法律不同的"法律在行动"，为后续法律理论的构建和法律实践的发展提供更加坚实的指导。
但更关键的是，如果法人开始转向这种思维方式，法律纪律将具有完全不同的性质，并可能成为一种观察性纪律。因为如果沿着这些思路走下去，数据在学科发展中的地位将与理论处于同一位置。在这里，研究的参考点不仅是理论，还有数据 - 理论力量的差异在于不同理论和数据匹配的程度;在这里，研究人员最终获得了根据一致和可信的判断标准筛选和筛选不同模型的能力;在这里，检验真理的唯一标准被精确地定义，并且由于理论与数据之间的这种相互作用，该学科朝着托马斯·库恩（Thomas Kuhn）意义上的传统科学发展道路迈进。在相互关系会议的时候，一场革命诞生了。
相应地，对于普遍保守的法律界来说，由于这种变化，引入法学定量研究，也可能在社会学意义上的科学中带来意想不到的好处，即通过揭示真相，与思想的建立形成对比，打破各种因素造成的刻板印象或误解。本书将这种效应称为鲶鱼效应。在这一点上，任何熟悉《魔鬼经济学》（Devil's Economics）作者之一斯蒂芬·莱维特（Stephen Levitt）工作的人都很容易有同样的感觉，并被强大的定量分析得出的研究结论的影响所吓倒，这些结论与传统观念相悖，但也与另一套常识逻辑一致。
莱维特的研究发现，1990年代美国犯罪率的下降不是由于经济繁荣，而是由于人口结构的变化，更好的犯罪政策，更严格的枪支管制，隐蔽的携带法律，更多的钱的使用，而是由于雇用了更多的警察，引入了更严厉的处罚，可卡因流行病的下降以及， 最关键的是，美国最高法院在罗伊诉罗伊案中通过的合法堕胎决定。1973年的韦德。该研究得出的结论是，堕胎合法化解释了1990年代犯罪率下降了50%。证据是如此令人震惊！这背后的因果链又是如此合乎逻辑！尽管可能存在一些值得怀疑的方面，但得出这些结论的系列研究的完善长期以来一直是法律定量研究的基准。
然而，更关键的是，这样的研究启动了隐藏在知识发现过程中的信息，其中对未知现象的解释不再依赖于权威，也不再否定先验信念。当出现争议和分歧时，研究人员依靠证据，并像法官一样审查证据的有效性。所以即使是初学者，在发现问题之后，也敢于质疑对知识生产方法过程的规范性审查：为什么我做同样的事情而没有得到你的结论？知识的产生和传播就这样开始进入民主化阶段，这难道不是人类文明继续攀登巅峰的奥秘吗？
可以说，作为一门致力于处理价值问题的学科，却始终寻求硬科学支撑，引入定量研究无疑是必要的，但也有很多好处。如果不考虑有多少法律问题离不开实证研究，特别是定量研究的支持，哪怕是那些可以通过解释和思想实验来回答的法律问题，如果法人的工具箱里多了一个工具，那么在论证上无疑会有更多的选择。由于该工具是中立的，几乎是无害的，因此法人没有理由拒绝从相称性原则的角度将实证分析和工具引入法律研究中。如果学者们对法律定量研究的必要性还有疑问，那么本书建议，让我们抛开方法论层面的争议和澄清，秉承胡石先生倡导的"少谈多多研究问题"的主张，先行！如果还不能说服，那么我们也可以把一些方法论上的争论作为实证问题来研究，让我们用证据来说话吧！
<h1级"pgc-h-中心线"法律定量研究的现状与问题></h1>
一百多年前，福尔摩斯大法官曾有一句名言："对于理性的法律研究来说，今天的主流是黑白分明地解读法律，但未来一定属于那些精通统计学和经济学的人。"20世纪下半叶法律经济学的兴起为这一预测提供了工具工具的有力支持。世纪之交，随着法学理论的成熟，对理论检验的需求越来越大，以法学经验研究为主题的出版物、研究学会、教科书、研究机构开始出现并逐渐融入主流，拥有纯社会科学博士学位的教师在顶尖法学院已不再少见。
顺应国际法学研究的趋势，在认识到实证研究的好处后，国内法学界在过去二十年中掀起了一股"实证化"的浪潮。从《中国法律》第4期开始发表白建军的文章《论法的实证分析》，经过一批学者的不懈努力，法律经验研究的价值得到了更加系统的表达和一定的认可，许多期刊开始鼓励投稿，相关讲义材料、研究文集等出版物开始出现;相对稳定的法律经验研究社区正在逐步形成，甚至由于缺乏传统的法学实证研究方法培训，这一趋势也催生了一个服务于实证方法训练、数据制作与分析、统计软件使用等需求的行业。目前，无论是在撰写研究生论文、申请国家基金项目，还是在司法调查和严肃的学术工作中，学术界似乎都没有"实证"内容，都不好意思谈创新。
虽然国内法律界已经开始认识到对法律经验的研究，并取得了令人瞩目的成就，但正如一些学者在分析了我国法律经验研究的现状后得出的结论，我国法律经验研究还存在诸多问题，面临诸多挑战，并逐渐遇到了发展的瓶颈。鉴于已有文献对此做了比较到位的分析，这里只是一个简短的讨论。
总之，我国法律经验的研究还处于初级阶段。这一初级阶段的特点，不仅体现在应用实证研究方法成果在我国法学界研究成果中所占比例偏低，也体现在这些成果中部门方法分布不均。在具体分析中，法律经验研究与主流法律解释方法之间存在明显的竞争关系，我们仍然没有看到不同方法之间的互补合作。同时，法律经验研究的内容往往体现在时事热点的后续调查中，更多的是对法律修改过程中一些相关法制运作的调查，对法律规范体系内一些基本理论问题的讨论较少，从数据中凝聚理论的能力相对缺乏。特别是，许多研究往往表现出以数据为导向的倾向，研究理论的重要性尚未得到充分认识，数据与理论存在脱节。此外，虽然目前对法律经验的研究已经形成了相当规模的社团，但影响很少在社群之外，法律经验研究文章的参考率普遍不高，圈外学者引用的较少。
但更重要的是，虽然法律界掀起了实证研究的潮流，但这些研究本身的质量参差不齐，甚至有一些误用的方法。目前，我国约有1/3发表法律经验的文章仅涉及数据，约1/3有一定的数据分析，1/3使用一些高阶数据手段，但在方法的应用上往往存在问题和缺陷。例如，数据抽样明显存在缺陷;很少有文章达到严格的因果推断水平，通常基于简单的非参数或回归分析;正如左翼卫民所批评的那样，目前国内对法律经验的研究还处于"简单、初级、原始"的"前统计阶段"，描述性统计占据主流，甚至回归分析也很少使用，更谈不上前沿的因果推论方法。这"不仅降低了方法本身的科学性和说服力以及研究结论，而且还使其暴露于法学，社会法和其他学科的学者（如社会学家，经济学家，统计学家）的问题"。
当然，这些问题的存在有各种原因。从供需两方面来看，供给侧因素应该是主要的。法律经验研究的两个基本投入是数据和人力。在我国，由于司法制度，研究数据的可用性一直很弱，可用数据的质量得不到保证。当然，如前所述，研究人员可以收集自己的数据，但这种方法的成本相对较高，相应的数据供应有限，并且由于在数据收集方法上缺乏训练，这个问题所获得的数据质量不能很好地解决，样本的置信度、有效性和代表性往往出现更严重的问题。
除了数据之外，制约法律经验研究发展的更重要因素是人力。目前，在我国的学术评价中，虽然实证研究已经开始获得期刊的认可，但尚未得到主流社会的认可，特别是定量研究的必要性及其价值仍受到质疑。因此，实证研究的成本很高，但效益往往不如传统规律，难以吸引到足够优秀的力量投入。在这种环境下，学者们往往不得不依靠自己对实证研究的兴趣而努力做一些工作，一旦这些工作遇到瓶颈或阻力，那么供给的下降就很容易理解。但更重要的是，我国法学院学生培养模式的核心仍然是语言学，严重忽视了数学、统计学、计量经济学等学科的作用和教学模块的安排，导致国内法学研究人员的认知概念和知识结构以及定量研究的需要。可以说，方法层面缺乏认真的制度训练，是制约国内法律经验研究更上一层楼、走向"硬科学"的根源。其实，这是作者编纂本书的初衷，因为目前国内很多法律经验在研究方法上的运用经过简单的训练和学习后，都可以避免和纠正。
<h1类"pgc-h-center-line">本书的框架结构</h1>
针对法律定量研究的价值和上述问题，考虑一下法学学生培养模式的传统和现状，特别是由于缺乏数学和统计学基础，让有兴趣在法学领域做定量研究的学生无法进入，即使可以找到其他社会科学学者编纂定量研究方法的教材和参考书或听相关课程，也往往因为定量研究基础的证明过程和大量非针对性案例的心理障碍而出现，发表定量分析的一般方法，特别是因果推理的基本原理，以及围绕定量研究的一般过程，特别是数据收集和分析的一般路径， 结合各部门的具体问题和统计软件的使用，实现指导型作品的原则、方法、操作三个方面也具有一定的价值和意义。
基于这一考虑，本书面向对法学定量研究感兴趣但与定量研究没有系统接触的法学学生和法人。我们希望通过本书的学习，读者能够掌握法律定量研究的一般原理和常用的方法和技术，培养法医学定量研究成果的专业能力，进而能够实现法律定量研究的运作，即能够结合具体问题，选择合适的研究方法和工具， 设计具体的研究方案，完成数据的收集、处理和分析，并对处理结果做出客观、合规的解释。具体而言，本书旨在帮助读者获得以下功能：
01
熟悉社会科学实证研究的一般原理，特别是因果推断，掌握假设检验的基本思想，熟悉几种常见问题及其对威胁因果推断有效性的拯救路径;
02
熟悉社会科学数据收集的三种常规方法：档案数据、调查数据和实验数据，掌握不同方法中需要注意的常见问题和特殊问题，能够根据研究目的选择合适的数据收集方法，并对收集到的数据进行处理;
03
熟悉社会科学数据分析的一般方法和技术，特别是一些与常见法律数据结构兼容的常见统计描述、非参数分析和回归分析方法，可以测试统计结果的鲁棒性，并根据测试结果选择相应的补救措施。
04
熟悉社会科学家为处理缺失变量和内生因果推断问题而开发的一些前沿方法，以及它们的前提条件和适用条件，包括工具变量、随机彩票、双（多）差、趋势匹配、断点回归等，在开展研究时，可以发现或挖掘适用于相关方法的机会;
05
能够按照科学界共同的标准呈现研究结果，并给出客观和合规的解释;
06
开始使用THEA软件可以使用STATA进行相当程度的数据分析。
综上所述，本书旨在帮助读者培养两种能力：一种是评估法律定量研究的质量，以及识别潜在问题并给出解决方案的能力;据此，本书的内容由三篇文章组成：原理、数据和分析。介绍之后，本书排列如下：
在原则的两章中，第一章介绍了法学定量研究的一般原则，特别是基于一致的认识论模型来检验定量研究在科学研究中的地位和作用，建立定量研究因果推论的基本原理，把握定量研究与法学思维方法的区别， 在法律研究中应用定量方法需要注意一些问题。第二章介绍了法律定量研究的一般过程，特别是研究问题的选择，理论假设的构建，定量研究方法的选择，一些常见问题及其处理思路。
在数据部分，第三章至第五章将介绍三种常见的数据收集方法——档案数据、调查数据和实验数据。人类社会的运作遗留下来了很多数据，一般可以称为档案数据。当剩余的数据不符合研究的需求时，或者当数据不在研究人员的控制之下并因此不可用时，研究人员还可以设计调查程序来收集数据。这是调查数据。然而，更有趣的是，由于社会系统的复杂性，存在许多根本无法收集数据的问题，或者收集的数据无法用于准确衡量研究人员想要检查的内容，例如心理动机;在介绍了这三种数据的来源、特征、方法和注意事项之后，第6章将介绍三种数据收集方法的两个常见问题：一是收集前的抽样规则，另一是收集后的数据清理和编码。
在分析中，本书将遵循易于访问、逐层深入的步骤，介绍当前的数据分析方法。从数据的统计描述，到假设检验和统计推断，到回归分析，最后到因果推断，本文中介绍的方法将很容易获得，尽管并非每项研究都将使用所有级别的研究方法。在介绍各个层次的研究方法时，本书将突出定量研究成果的统计意义，即研究人员如何从数据中提取信息，并在某些理论和假设的支持下，相信这些信息具有科学价值和意义，从而从已知的推论和因果关系中达到未知推论的研究目的。在这个过程中，特别注意每种方法使用的前提特别有趣，因为这是确定定量分析结论可信度的关键。
在任何一部分中，本书都将尽可能直截了当，避免证明的细节，尽管这不可避免地导致许多关键细节的继承和丢失。然而，我们认为这是可以容忍的。毕竟，本书的主要目的是让法学院学生和从业人员了解定量分析的一般原理和常用技术，并能够阅读甚至品尝相关工作，在需要时完成一些操作应用和分析。一旦你掌握了本书的内容，有兴趣学习和掌握更深入的分析工具和方法的读者也应该具备寻找其他工具和获得帮助的基本能力。
本书的目的是介绍法律定量研究的一般原则、过程和常用方法，并为任何对定量研究感兴趣的法人提供参考。希望对法律定量研究感兴趣的法律研究人员能够加入一个犀利的工具，为创造正义、自由和安全的社会而努力！
|邵|作为|
范良聪 |浙江大学经济学博士，公共管理学博士后，光华法学院副教授，芝加哥大学访问学者，主修法学、经济法学。在《经济研究》、《管理世界》、《法律研究》等国内外期刊上发表论文（合作）30余篇，主持了国家社会科学基金、省自学基金、省社会科学基金等多项项目，荣获第十八届浙江省哲学社会科学优秀成就奖、第十九届浙江省哲学社会科学优秀成就奖， 著有《实验经济学简史》，参与编辑《基础经济学导论》和《法学导论》等教材。参与翻译《财富与道德》、《经济增长理论：从大卫·休谟到现在》、《道德情感理论》和《经济学著名寓言》等经典著作。
清单
内容
自订
绪论
一、什么是法律定量研究
二、法律定量研究的价值
三、法律定量研究的现状与问题
本书的框架结构
第一条原则文章
第一章是定量研究的基本原理
第一部分是认识论领域的定量研究
第二节 关于基本原理的定量研究
法律定量研究第三部分的特点
第二章 是定量研究的一般过程
第一部分研究问题的选择和物理化
一、研究问题的选择
二、物理问题的研究
第三，处理竞争假设
第二部分研究方法的选择和权衡
一、内部效能
二、外部效能
三、内部效能与外部效能的权衡
四、重复性
理论在定量研究第三部分中的作用
第二个数据手册
第三章 存档数据
第一节 档案资料的使用
第二节 通用档案数据库
第4章 调查数据
第一部分调查对象的识别
第二部分调查了问题的设计
一、调查数据的可信度和有效性
二、调查影响数据可信度和有效性的因素
三、一些做法提升问卷的可信度和有效性
第三节 关于调查方法的选择
第5章 实验数据
实验第一部分的基本原理
第二部分的基本实验类型
一、实验室实验
二、野外实验
实验第三部分的基本技术
一、实验的基本规范
二、实验设计的常见之处
第6章 采样和编码
对第一部分进行采样
一、抽样的基本要求
二、采样的基本方法
三、最佳样本量
第二节 编码
一、预编码准备
二、编码原理及要点
第三次分析
第7章 统计说明
第一部分分发并描述它
第二部分分发特征及其描述
一、集中趋势
二、离散趋势
三、形状分布
第三部分是几个发行版的共同点
一个或两个分布
二、正态分布
三、t分布、平方分布和F分布
第八章 假设检验与统计推断
第一节 假设检验
首先，实证研究在做什么？
其次，我们对测试结果的信心如何？
三、统计显著性之外
第二节 统计推断
一、单样品测试
测试两个或两个样品
第9章 回归分析
第一部分是简单回归和多元回归
一、简单回归
二、多元线性回归
三、面板回归
第二节 鲁棒性试验
一、极值问题
二、异构方差检验
三、多重共线性
四、非线性
五、变量设置问题
六、测量误差
样品独立性问题
第三节有几个特殊的回归
一、受限回归模型
二、截断和截断回归模型
三、小结
第10章 因果推断
工具变量的第一部分
一、刀具变量的性质和来源
二、合格刀具变量的条件和试验
三、特殊工具变量：随机抽奖
第二节 双重区别
一、双差分法的性质
二、双微分估计的应用与变形
第三部分匹配
一、匹配方法的原理
二、匹配方法的应用
第 4 节 断点回归
一、断点回归原理
二、断点回归的应用
三、结论
附录 STATA 入门
首先，为什么选择STATA
二、STATA窗口
数据和变量
四、做文件和日志文件
V. 对常用命令和命令库的更新
六、进一步研究的资源