循证社会科学研究的方法特征

循证科学的核心思想，即决策应尽可能以客观证据为依据。由此，小到医生开具每一个处方，中到公共体系、公共产品和公共服务领域的政策制定与项目执行，大到国家公共政策和法律的制定与实施，都应该关注其决策的科学性和对决策效果的评估，也都应当参考当前可得的最佳证据进行。

这样，就使得循证方法作为一种全新的法学研究方法，具有了如下特征：

首先，法循证方法具有方法的科学性。

恰如表14-1所示^[7]，法循证方法作为系统评价方法在法律和法学领域的应用，具有方法的科学性特征。包括系统评价在内的循证方法所要求的清晰研究目标、可重复方法步骤、可比较研究结果和客观研究结论，等等，实际上，就意味着要借用自然科学（Natural Science）的所谓科学方法（Scientific Method）与科学证据（Scientific Evidence），来对相对主观的法治实践活动及其实效做出科学评价。也因此，包括系统评价在内的循证基础上的法治决策，又被认为是“质量运动（Quality Movements）”的有机组成部分。

表14-1　系统评价与非系统评价比较

其次，法循证方法具有目标的靶向性。(www.xing528.com)

作为一种（套）内生于医疗活动、根植于医学规律的全新研究方法与工具，不管是其针对不同医疗决策环节的特定问题所发展出的不同循证方法（如二次研究、原始研究和转化研究），还是这些方法内部的具体操作规程（如二次研究方法中的系统评价与Meta分析、系统评价的再评价），原始研究方法中的病因及危险因素研究、卫生经济学研究，转化研究方法中的临床实践指南、临床决策分析以及针对上述不同循证方法，所研发的不同工具或者不同研究证据的质量评价标准、证据分级标准与证据推荐强度、流程和方法（Grade），这些透明的结构化研究方法，都充分展现了循证方法鲜明的问题导向性。而这种循证方法特色，恰与法律和法学突出的实践性特征相吻合。“工欲善其事，必先利其器”。它要求我们在纷繁复杂的法治决策面前，长于利用科学研究方法和工具，在卓有成效的证据研判基础上精准施策。

第三，法循证方法还具有知识的综合性。

循证方法，尤其是系统评价方法，作为一种文献综述形式，具有有别于传统文献综述的两大特征：一是系统性，即依照确定的流程，穷尽所有前期海量研究文献；二是规范性，即严格按照事先制定的标准、流程和策略，评价现有文献的质量，进而甄别、筛选和整合最佳研究证据，为决策服务。这样，循证方法就对传统法学文献综述方法的“随意性评价（Haphazard Reviews）”局限，进行了弥补和超越^[8]。借助循证方法在法学研究中的引入，可以真正为法学研究领域广为谬传的所谓文献研究方法，正名并充实，使循证方法成为名副其实的文献研究法，并被纳入法学研究的基本范式家族和规范方法队列。

不仅如此，法循证学方法的综合性，还体现在其定性研究与定量研究相结合的方法特征上。以系统评价为例，虽然其初设目标是定量评价，但若系统评价纳入的研究缺乏可用数据，或者数据异质性过大而无法进行Meta分析，也可以进行定性描述。当然，此时的定性描述依然是建立在实证研究证据基础上的。如上所述，法治决策，既非纯粹形式理性的科学实验，更非极端多元感性的艺术表达，而是二者之中介（Between Science and Humanity），是一种包含有诸多复杂因素的思想活动与治理技术。

第四，法循证方法还具有学术的评价性。

作为一种法学研究方法，法律和法学领域的循证方法，目前面临着当年文学及文学评论方法进入法学领域时的同样尴尬与相似机遇。从文学（评论）方法与法律结盟之初到现在，法律+文学的方法杂交，衍生出了三个不同的产物：即文学中的法律（Law in Literature）、作为文学文本的法律（Law as Literature）和法律与文学（Law and Literature）。而纵观今天大数据法学的研究，似乎也在重复着当年“法律+文学”的老路。具体而言，在大数据法学或者法循证研究大旗下，聚集着大数据的法学（Law of Big Data）、作为大数据的法学（Law as Big Data）以及法学的大数据化（Big Data of Law）。实际上，法学与大数据方法学科交叉与结盟的有效性，取决于一个共同的质点，即如何对作为法治决策证据和大数据依据的法律规则与法学文献，依据特定的甄别、评价标准，将其纳入（或排除于）决策证据，以备未来循证法治决策实践应用。依此，我们在依照科学流程和规范工具展开法循证学研究的过程中，不仅要对海量数据中徒有其名、名不副实、文不对题或自相矛盾的研究成果（决策证据或数据），进行甄别、筛选，而且还要根据证据/数据的真实、有效与否及效力大小等质量标准，进行分类整合，甚至对研究结论进行再甄别、筛选和整合（如系统再评价）。故此，循证研究实际上充当了对现有法学研究成果的真伪（证据的名与实）、研究水准的高下、学术逻辑的自洽、学术传承及流派有无等学术指标的专业、客观的同行评价（Peer Review）。