安徽
法学研究方法的风向，往往藏在论文的图表和附录里。过去读一篇部门法论文，人们多半先找规范依据与解释路径，如今，样本量、回归模型和稳健性检验也越来越频繁地进入正文。面对这种变化，兴奋者容易宣布旧方法过时，警惕者则可能把数据视为对法学的入侵。刘猛发表于《中国社会科学院大学学报》2026年第4期的《数字化时代我国法学研究的方法变迁及其前景》一文，没有停留于在两种情绪之间站队。文章预测定量研究会继续扩张，同时提醒法学避免陷入“数据中心主义”，并明确保留规范分析的主流地位。就这篇文章而言，法教义学远没有到谢幕的时候，真正值得追问的是，两种方法应当怎样分工。
文章首先勾勒了一条方法变迁的线索。从早期关注法律与社会整体关系的法律社会学，到运用多种社会理论讨论中国法律现代性的研究，再到更强调微观问题的社科法学，社会科学方法逐渐进入法学。近十余年的变化则更加具体，大样本法律数据、统计软件与因果推断工具被用于部门法问题，研究者也从以法理学者为主，扩展到更多部门法学者。这个学术史梳理的意义，在于把当下的数据热放回较长的方法演变中，使它不再像一场凭空出现的技术风暴。
文章也没有把方法变化简单解释为学者追逐新潮。数字化资料的增长使传统人工阅读难以处理海量文本，学科交叉提供了新的分析工具，法学自身对社会原因、制度效果和裁判预测的解释需求，则构成内部动力。这样的因果说明，让定量研究的兴起显得可以理解，而不是用“科学化”三个字替它提前颁发正当性证书。
更难得的是，作者没有顺着趋势一路唱到结尾。文章承认定量研究有助于处理大样本和揭示经验关系，却又强调数据不等于科学，统计不能代替研究设计，公开裁判文书对于理解决策过程也有局限。由此，法学需要新方法，却不能让工具反过来决定问题。这一自我修正，使文章避开了最常见的方法宣言写法，也保住了法学应有的价值关切。
文章关于人才培养的讨论，也暴露出方法融合的真实难度。让法学学生补修统计与计算课程，可能面临训练成本；招收具有定量背景的学生，又要补足法学知识。作者对此没有给出轻巧方案，这种迟疑反而诚实。会使用统计软件与能够提出法律问题之间，还隔着概念训练和研究设计，懂法条却不懂数据也同样如此。方法融合最终要落实到研究者能否理解两种语言，而不是论文多一张回归表。
不过，文中对法教义学的一项判断说得稍快。作者认为，法教义学已经高度成熟，此后更多是在既有框架内修补，面对新兴社会状况解释力不足。规范分析确实不能独自回答制度为何如此运行，但成熟并不必然意味着只能修补。数字社会带来的既有可统计的新现象，也有权利边界、责任配置与规则解释的新争点。经验研究能够描述现象，并不会自动完成这些规范构造。
全文更关键的分工方案是，社会科学方法研究前端，规范分析方法殿后。这个安排简洁清楚，也符合作者试图调和两种方法的意图，但它把研究过程想得过于整齐。法律经验研究并非先把纯粹事实采集完毕，再交由规范分析作最后判断。哪些问题值得研究，什么材料构成案件，哪些差异可以比较，往往在数据收集之前就已经受到法律概念的影响。
以“类案同判”研究为例，何为类案、何为同判，不可能只由统计口径决定。案件数量的差异或许可以计算，关键事实是否具有法律上的相似性，却需要规范判断。量刑研究也面临同样问题，表面相同的罪名与刑期，未必意味着案件具有可比性。如果规范分析只在最后殿后，它可能错过了数据分类、指标设定和结果解释这些更早的环节，等回到研究末端时，许多法律判断已经被悄悄写进数据库。
因此，文章提出的融合还可以再往前走一步。与其把两种方法排成前后相继的工序，不如让它们在整个研究过程中反复校正。研究设计阶段需要法教义学帮助识别法律上有意义的变量，经验发现异常后，也要回到规范文本检查分类是否遮蔽了制度差异，形成结论时，则须区分经验上相关、因果上成立与规范上应当三种不同命题。这样才能真正避免数据中心主义，而不只是在数据研究之后补上一段价值说明。
回到本文标题所提出的设问，法教义学的天当然没有塌，定量研究也不是来拆掉法学的屋顶。刘猛这篇文章真正揭示的难题，是法学能否在不放弃规范自主性的情况下，让经验材料进入法律知识的生产过程。答案恐怕不是谁先谁后，而是每一次分类、计算和解释，都说得清法律判断在哪里参与。方法可以更新，法学对理由的追问不必退场。
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