法学今后会是经济学和统计学的天下吗？为什么这么说？ 第1页

法学需要不断吸收经济学、政治学、社会学、史学以及其他社会学科和自然科学的营养，但不会被这些学科占领。经济学非常强大，但同时也是在复杂政策问题上严重缺乏共识的学科；统计学非常重要，但法律中太多因素根本无法量化。其他学科也一样，各有各的贡献，各有各的边界。

这些学科的研究成果，在法律理论研究中都能够推进讨论的深度（但有时仅仅就是参考，只是一种学说），间接影响到立法和执法，而且这还是理想的情况。事实上，很多时候法律是传统、民意、政治、经济等搅在一起形成的。

另外，答辩老师这么说，估计是因为他不太做法律实务，或者仅仅就是一句吐槽。

这个问题好久没有新答案了，已有的讨论还不充分。我就把它翻上来看看能不能吸引更多的讨论吧。

首先，我的训练是经济学方面的。法学方面没有系统训练，只有点零散的了解。据我目前的理解，法学家每人各有一套社会理想，或者大家共享一套或有限的几套社会理想。这样的社会理想里包括公平、正义等政治哲学议题。它即与法学家的成长历程相关，也随着时代而变化。这可以解释为什么历史上法学家论证过奴隶制的合理性以及种族隔离的合理性。法学家同时也清楚地知道社会目前的形态与自己的社会理想在什么地方有多大的距离。法学家的研究致力于推动现有法律或者司法实践的改变，以减少前述距离。

如果我对法学研究的理解是对的，那么事实上法学研究和经济学对社会福利的研究是有机会结合起来的。社会福利是经济学家常用的目标函数之一。一个直接的想法是：如果可以把法学家的社会理想转化成一个社会福利函数的值，那么只要把所有可能的行为都列举出来，弄成空间的基，再把存在的法条当成空间中的曲面，就可以看看改变曲面的位置会如何影响社会福利到社会理想福利之间的距离了。

当然，实际做起来并没有那么简单。对于个人而言，违反法律遭到的惩罚，可以看做效用函数在法律所在的曲面处有断点。在曲面内侧比曲面外侧高一截，差异的部分是法定惩罚。是的，虽然法条的规定要么是“不得”，要么是“应”，但它并不是直接让曲面外侧的选择变得绝对不可能，而是通过设定惩罚的大小和形式，令违反法律变得不合算，从而把大多数脑子清楚的人拦在法律约束之内而已。

那么好了，由于法条有很多，这相当于空间中有一大堆曲面，个体的目标函数在每个曲面上都有一个断点，那么断点的总个数会巨多无比。由于社会福利函数也无非是每个个体的目标函数都作为基张成的空间，到社会福利（或者说“排序”，social ordering）的一个映射，真的去计算这样一个社会福利的值会是一个基本不可能的任务。尽管我们可以很轻易地提出前面的一串想法，但无论是推导还是模拟出解，目前都不太可能。就如同我们可以很轻易地观测到湍流，但是直到今天仍无法完全描述它（？我不是物理博士，这点不确定）一样。

既然没法从比较显而易见的福利经济学角度统一，那么或许可以换个思路，从引入经济学里的结论开始。一类可以看到直接用处的结论是问题的解。经济学理论往往通过把问题frame成一个最优化问题（个体之间没有互动）或者博弈（个体之间有互动）来求解。当然，有些时候我们并不能求出解析解来，只能刻画解满足的性质（这点在博弈论文献中尤其常见）。这类东西加上一些来自经济学领域的实证结果（比如著名的纽约警察数量和犯罪率关系的研究），可能可以作为调整刑罚结构的参考。

引入经济学里的各种解以及实证结果是有用的，但是很可能到此为止了。核心原因是，法学家的社会理想和经济学研究的关系很不清晰。我无法在此断言说二者之间没有关系。但是如果有，关系很可能是间接的。经济学家发现的效率损失更可能先影响政治哲学家或道德哲学家，而非法学家。效率损失和道德准则的改变/公平与正义定义的改变之间的取舍，是法学家可以探讨的问题，但不是法学家的主业。

在经济学的发展中，数学被不断地引进。也曾有人无数次预言“经济学将被数学主宰”。但这并没有发生。经济学家确实越来越熟悉数学，但是把现实世界的问题抽象成经济学问题这个过程始终存在，而且看不到被替代的迹象。经济学家对数学的熟练，具体而言，一个是对已经解决的数学问题越来越熟练，一个是对把经济学问题转化成已经解决的数学问题这个过程越来越熟练。但是对于新出现的实际问题，依然很难找到直接转化为已经解决的数学问题的路径，往往要先转化为经济学问题（当然，会有不止一种转化方式，也会有不止一种中间问题），然后分别转化为已经解决的数学问题。我们不妨畅想：未来的法学家会越来越熟悉经济学提供的解，同时对于把法学问题转化为已经处理好的经济学问题越来越熟练。但这永远只是逼近社会理想的一环。总有那么一环是永远不可替代，必须要由受过系统法学训练的法学家完成的。

来歪个楼！法学是否会是经济学和统计学的天下我不知道，但是“司法经济学”(Forensic Economics)还是非常有意思和有价值的，人们会掩藏自己的违法行为，但是经济学家却能从“扭曲”的数据中分析出可能的“犯罪事实”。

前几天，讨论班的师兄讲了一篇相关的综述(2012年的JEL,篇名就叫Forensic economics)，很有意思，摘录一小部分跟大家分享。

就从Fisman说起吧。

• 2001年， Fisman发现，印度尼西亚的总统苏哈托，只要一传出病情恶化的消息，与他有政治关联公司的股价就崩。（从1995年开始苏哈托就反反复复病情恶化，但总是能起死回生...熬到了08年才去世呢...）从侧面揭示了，这些公司背后是苏哈托罩着的...
• 2004年，Fisman和魏尚进通过比较中国大陆海关(从香港进口)和香港海关(对大陆出口)的数据误差，发现税率与误差显著相关， 税率高的产品，香港记录的出口是大于中国记录的进口的 ，这就说明不仅是统计误差那么简单了，而是存在逃税。逃税的方式包括：低报价格和挂羊头卖狗肉。NSD曾经推过这篇文章的详细解析“你为什么要逃税”，有兴趣的盆友可以去看一下~
• 2007年，Fisman和魏尚进发现 “missing exports”(在美国报关了，但在始发国没报关) 主要来自高腐败国家。
• 2007年，Fisman和Miguel还发现来自高腐败国家的外交官在纽约有更多的停车不缴费记录。
• 2017年，Fisman 和 Jing Shi 等3个中国学者研究了中国科学院的院士选拔和同乡偏袒，“有关系”(老乡，同学之类的)的被提名者更有可能当选院士。唧唧堂曾经推送过这篇文章唧唧堂NBER论文解析：中国科学界的关系和同乡偏袒行为。

以上这几篇文章都是从数据中揭示了隐含的政商勾结、偷税、学术腐败等不道德的行为，类似主题的研究还有不少：

关于政商勾结：

• Khwaja和Mian(2005) 用巴基斯坦银行贷款数据，发现政治关联高的企业获得更多的银行贷款（主要来自国有银行），并且违约率更高。
• Faccio et al.(2006) 发现有政企关联的企业更容易获得bailout，银行贷款利率更低，说明银行把政治关联作为了企业的隐性担保。
• Faccio et al.(2009) 领导人突然离世对领导人家乡企业股价有显著影响。

关于偷税：

• Slemrod et al.(2001) 发现，在税务局随机给纳税人发信，警告可能被审计后，一部分纳税人就提高了报税的收入（尽管并没有真的去审计他们，发信吓一下而已）。

关于学术腐败：

• Edelman et. al(2009) 发现学者们为了获得tenure去操纵SSRN论文下载量，很多下载都是来自同一IP。(有的机构给tenure的时候，考虑学者成果的时候会看下载量数据)

关于企业造假：

• Burgstajler et al.(1997)发现企业报告的盈余存在两处断点：一是0，二是上年盈余。说明存在操控。

文章还列举了其他很多有意思的文献，这就不一一列举啦。

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