实证研究支持服务包括下列五个项目:数据样本收集、样本抽样、分析框架设计、数据整理、统计分析及其结果说明。研究者根据其研究课题情况,可选择其中的某些事项。
4.1.样本收集
4.1.1.数据范围
研究者需提供明确的需求详情,包括:
①数据类型。例如法规、司法案例、仲裁案例、执法案例、法学文献、法律事件等,都可以作为实证研究的分析单位;
②时间。指某个时间段内的分析单位,或者指持续某段时间的分析单位;
③地域。指某个地域内发生的分析单位;
④其它范围。比如违反犯罪类型、主体类型、行业类型、主题类型等等。
4.1.2.数据收集成果
北大法意根据用户要求的格式提供数据收集成果。具体形式可以是一张表(excel或access),包含数据编号、数据全文、数据来源三个字段;也可以是一个文件列表(数据编号和数据来源)和数据全文文本。
4.1.3.数据收集说明
北大法意出具文件,说明样本收集过程中涉及的数据情况,便于研究者在发布成果时提供样本说明。
4.2.数据抽样
假如数据规模过大,可筛选一部分数据作为分析样本。为此,研究者需要提出一个抽样方案,或者由北大法意为研究者提供抽样方案建议。在抽样方案确定后,北大法意把所需样本提取出来并汇总。
4.3.分析框架设计
分析框架设计是研究者提出假设、论证理论的内核部分,是研究者论证一个理论问题的框架和线索。
例如,白建军教授在著作《罪刑均衡实证研究》中,论证立法层面的罪刑均衡,其分析框架为:
首先,将立法中的罪和刑分别转化为立法罪量和立法刑量,此时需要论证罪量和刑量之间的均衡;
其次,分别将罪量和刑量进一步概念化,比如罪量被分解为评价主体、评价标准、评价对象三个分变量;
接着对这三个变量进一步概念化,比如其中的评价主体被分解为被害人评价罪量和国家评价罪量,
接着再一次分解,比如被害人评价罪量,可以操作化为被害关系、行为类型、加害地位三个具体的变量。
其它的变量也是如此处理。
通过上述的分析框架的初步设计,我们就可以清晰地看到,立法层面的犯罪,可以从不同的理论视角,来观察这个罪是较轻还是较重,最后,把所有这些观察视角(变量)进行整体的汇总和加权,生成一个综合的罪量指标,至此,罪刑均衡的分析框架方设计完成。
研究者的理论视角不同,设计的变量就会不同,分析框架自然也会不同。北大法意能够为研究者提供一些框架设计的建议:包括提供变量视角的建议、提示加权方法、提供分析框架概念化和操作化的建议,协助研究者获得更多的研究路径和角度。
4.4.数据整理
数据整理是法律实证研究支持服务的主体部分。
4.4.1.研究者提供需求
①研究者提供各个变量的明确定义。例如,研究者要判断研究样本是否为白领犯罪,则需要提供白领犯罪的明确定义。
②研究者提供每个变量整理的格式要求。比如案件全文,是否需要一个特定的格式。
4.4.2.数据整理成果
北大法意根据用户要求的格式提供数据整理成果。具体形式可以是一张表(excel或access),包含数据编号、数据全文、数据来源以及分析框架中的所有变量。
4.5.统计分析及其结果说明
统计方法是研究论证的工具。由于需要数理知识背景,法学研究者对统计方法的理解难度相对较大。为此,北大法意为研究者提供统计分析工作,包括统计方法选取的建议、统计统计的具体操作、统计结果说明等。 |