法学今后会是经济学和统计学的天下吗？为什么这么说？
为什么会有人提出这样的疑问，以及为什么会有这种担忧？
这种担忧和疑问的产生，主要源于以下几个方面的原因：
1. 经济学和统计学在现代社会中的影响力日益增强：
经济学作为社会运行的底层逻辑： 经济学研究的是资源配置、市场运作、激励机制等，这些都是现代社会运转的基础。无论是国家治理、企业决策还是个人生活，都离不开经济学的分析和判断。法律作为社会规范的集合，其制定、解释和执行很大程度上受到经济因素的影响和制约。
统计学作为量化分析的工具： 在信息爆炸的时代，数据是新的石油。统计学提供了科学的工具来收集、整理、分析和解释数据，从而发现规律、预测趋势、评估效果。这使得基于证据和量化分析的决策越来越受到重视。
2. 法律实践对量化和经济分析的需求激增：
合规性与风险管理： 在全球化和市场经济深入发展的背景下，企业面临着日益复杂的法律合规要求。例如，反垄断法需要对市场份额、定价行为、市场集中度进行经济学分析；金融监管需要对金融机构的风险敞口、资本充足率进行统计学和经济学评估。
侵权责任与损害赔偿： 在知识产权侵权、产品责任、人身伤害等案件中，如何准确计算损失赔偿额，往往需要经济学家和统计学家的专业知识来量化损失，例如预估未来收益损失、精神损害赔偿等。
政策评估与法律改革： 政府在制定或改革法律时，需要评估政策可能带来的经济影响和社会成本效益。例如，税收改革、环保法规、劳动保障制度的调整，都需要进行经济学影响评估。统计学则用于评估现有法律的实施效果，例如犯罪率的变化、司法效率的提升等。
大数据与人工智能在法律领域的应用： 大数据和人工智能技术的发展，正在深刻改变法律服务的模式。法律检索、合同审查、风险预测、甚至司法判决的辅助分析，都离不开对大量数据的统计分析和算法模型的应用。这无疑会进一步提升统计学在法律领域的重要性。
3. “法律经济学”（Law and Economics）等交叉学科的兴起：
“法律经济学”是研究法律制度的经济后果，并将经济学的理论和方法应用于分析法律问题的重要领域。它认为，法律制度的设计和执行应该考虑到其效率和激励效应。这一领域的研究成果越来越丰硕，并对法律的制定和解释产生了深远影响。
类似地，“法律与统计学”或“法律计量学”（Legal Econometrics）也正在兴起，利用统计模型来分析法律现象，例如司法行为、犯罪模式、法律援助的有效性等。
为什么说法学不会完全被经济学和统计学“取代”，而是会发生“融合与转型”？
尽管经济学和统计学在法律领域的影响力越来越大，但法学本身的核心价值和功能是不可替代的：
1. 法律的本质是规范社会行为和解决社会冲突： 法律的最终目的是维护社会秩序、保障公平正义、解决人与人之间的冲突。这需要建立在对社会价值、伦理道德、政治哲学等多元因素的考量之上。经济学和统计学虽然能提供有力的分析工具，但它们本身并不直接提供关于“应该是什么”的价值判断，它们更多地关注“是什么”和“为什么会这样”。
2. 法律的“价值判断”功能： 法律的制定和解释往往涉及价值选择，例如对个人自由的保护、对弱势群体的扶持、对公共利益的维护等。这些价值判断很难完全由经济学或统计学的方法来量化和决定。例如，如何平衡经济发展与环境保护，如何界定“正当防卫”的界限，都需要超越纯粹的经济或统计分析。
3. 法律的“程序正义”和“权利保障”： 法律体系的核心之一是程序正义和对个体权利的保障。这涉及到对审判程序、证据规则、辩护权等的严格规定。这些规范的设计和执行，需要法学理论的支持，而不仅仅是经济效率的考量。例如，陪审团制度、沉默权等，其价值并非完全可以通过经济学模型来解释或优化。
4. 法律的解释和适用需要“法律人”的智慧： 法律文本的理解和适用是一个复杂的过程，需要对法律条文的字面意思、立法意图、历史沿革以及相关判例进行深入的解读。这需要法学家的专业知识、逻辑推理能力和批判性思维。经济学和统计学是工具，但法律的灵魂在于其文本和解释。
5. 法律的“权力制衡”和社会治理： 法律在现代社会中承担着制衡公权力、保障公民自由的重要功能。这需要法学作为理论基础来构建权力运行的规则和边界。经济学和统计学可以在评估权力运行的效率和影响方面提供帮助，但它们无法替代法律在构建政治秩序和保障公民权利方面的根本作用。
所以，未来趋势是“融合与转型”而非“取代”：
法学将更加“数据化”和“量化”： 未来的法学研究和实践，将更加依赖经济学和统计学的方法论。法学研究者需要掌握数据分析和建模的能力，以更科学、更严谨的方式研究法律现象。
法律专业人士需要掌握跨学科知识： 律师、法官、政策制定者等法律从业者，需要具备一定的经济学和统计学知识，以便更好地理解和应对复杂的法律问题。例如，从事反垄断诉讼的律师需要理解市场竞争的经济学原理；从事金融合规的律师需要掌握金融统计学知识。
交叉学科将更加重要： “法律经济学”、“法律与大数据”、“法律与人工智能”等交叉学科将持续发展，为法律实践提供更强大的支持。
法学教育需要改革： 法学教育需要引入更多经济学和统计学的内容，培养具备跨学科视野的复合型法律人才。
总结来说：
法学不会完全被经济学和统计学“取代”，因为法律的本质在于规范社会、维护正义、保障权利，这其中包含着深刻的价值判断和伦理考量，是经济学和统计学无法完全涵盖的。
然而，经济学和统计学的影响力日益增强，已经成为理解和解决现代复杂法律问题的关键工具。因此，未来的趋势是法学将与经济学和统计学深度融合，实现自身的转型升级。法学不再是孤立的学科，而是需要与其他学科相互借鉴，不断吸收新的分析方法和研究视角，以更好地适应快速变化的社会。这种融合将使法律更加理性、更具实证基础，也更能有效地服务于社会发展和人民福祉。
简而言之，法学将成为一个更“精明”、更“数据驱动”的学科，但其核心的“正义”和“规范”使命依然不会改变。
网友意见
岂止法学。
社会学，管理学，心理学，全都被有这帮回归猿攻占的趋势。
最经典的一个例子也有朋友提到过：
就是财务报表是否有造假的故事，一般而言，社会上所有上市公司盈利和亏损的分布应该是正态分布。
这个正态分布的峰值就是社会的平均利率，然后两边逐渐递减。
然而在0点的时候有一个巨大的断层，就是利润率为1%的公司，比利润率为-1%的公司多出一个数量级。
赚1%的企业有一万家，而亏1%的企业忽然降到一千家，这是合法经营里不可能出现的事情。
这只有一种可能，这些上市公司的财务报表有造假，对于市场上的投资者信心而言，在扭亏为盈的点至关重要。为了拿出一个扭亏为盈的“好看”的报表，必然想办法增加了一点水分，让自己刚好能盈利。
所以可以说，报表上盈利率低于1%的企业，它的报表几乎都是不可信的。
这种统计其实还可以用来统计大学里考60分和59分的人数，你如果发现考60分的人比考59分的人多出几倍，你就可以断定批改卷子的老师在放水造假。
这就是典型的统计学，或者说现在还叫计量经济学的玩意儿入侵其他社科领域的故事，这种造假你如果在法学和会计学的范围内探讨，不管你怎么研究司法和立法怎么研究会计准则和审计流程，都是无法发现的，这种时候统计学的作用就大量的发挥了出来。
俗话说上有政策下有对策，上面要怎么对付下面的对策？统计学至关重要。
所以据我所知，政治学，为了帮上面的人着想，第一个就被经济学收编了。
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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