他认为，任何理论都是从一些具体的特定要素中做出的抽象，抽象的理论是空洞的，因此不具有任何指引功能。

[44]根据《立法法》《各级人民代表大会常务委员会监督法》《法规规章备案条例》之规定，地方性法规、地方政府规章属于备案审查的范围。政府价值治理是立足治理实践而萃取的一个描述、分析性概念。

…… [45] 参见卜正民、傅尧乐编：《国家与社会》，张晓涵译，中央编译出版社，2014年，第41页。政府价值治理中民主+形式合法性版本的形式法治观，描绘了当前以核心价值观入法为内容的法治观，它所供给的薄规范对于政府价值治理的指导、评价功能较弱。在实践中政府不仅将自身作为价值治理的对象，而且将政府之外的多元主体一并纳入治理对象范围，可称其为内外兼顾型价值治理。[28] 参见赵鼎新：《国家合法性和国家社会关系》，《学术月刊》2016年第8期。[7]在广泛且有力的价值感召、组织动员下，来自全国29个省份、新疆生产建设兵团及军队的346支医疗队，4.2万多名医护人员驰援湖北。

[25] 较为体系的反对形式法治观点，可参见沈宏彬：《反对形式法治》，《法制与社会发展》2017年第2期。[12] 如2020年《河南省文明行为促进条例》第3条，将践行社会主义核心价值观作为文明行为的要素之一。形成一个范式，是任何一个学科在发展中达到成熟的标志。

笔者认为法治评估的相关研究，主要不在于实现地区间法治状况的可比性（这的确是提出法治评估的原因之一），而是旨在强调各国治理结构的差别，总结不同国家间某问题的不同法治方案。倘若只是单纯采取个案式的访谈记录，则在方法论上一般将之归入定性研究的范畴。这并非法律实证研究特定阶段的现象，例如对美国在政治学、社会学领域最权威的6本期刊于2001—2010年间发表的实证研究论文所采用的方法进行统计后发现，最小二乘法（OLS）和logit回归的方法之和占比最高，达到六成。（三）万级以下的样本量 实证研究的论文中约定俗成要报告样本量，而之所以特别指出研究所用的样本量大小，是由于样本量直接关系到根据小样本得出的结论能否推及至更大的范围，因此抽样是统计学中很重要的概念。

例如李学尧等人关于案卷材料阅读流畅度与裁判尺度之关系的研究，通过问卷字体大小、是否斜体、是否加重、行间距以及案件数量的变化来操纵阅读流畅度的变化。数据的获取任务至此完成，这也是大数据技术相较于传统实证研究在技术上的巨大变革之处，即数据的获取不再高度依赖于外部资源的多寡，只要研究者掌握了一定的编程能力，那么就可以从最大的数据资源库即互联网中获取自己想要的各类数据。

其次应区别学科和学术，作为法学研究方法的大数据技术，只是学科论中的内容之一。下文对此类法律实证研究的回顾和梳理，主要是从研究的方法、测量的工具、样本量的大小等三个维度展开。如果以阅读裁判文书并摘取的形式处理样本，那么一天工作8小时也只能阅读20—40份裁判文书，如此来算，处理千量级的裁判文书样本就得花费数月时间。模拟实验是一种对司法裁判过程的模拟再现，借此可发现一些影响裁判结果的变量。

就立法进行事前和事后的评估，这不只是立法机关的工作职责，同时也是借此反思立法论研究的良好契机。当我们确定研究的问题后，从理论上讲全体的范围就固定了。具体可勾连几个看似不相关但实则联系密切的议题。除这些外，大数据分析技术还有其他可供选择的方法，比如通过词频的计算提炼文本的关键词、通过情感分析的技术反映某些文本的正负情感及强度、通过文本摘要的技术浓缩海量文本的内容，分析的结果可以用词云、动图等多样的可视化方法来呈现。

前文已经提及，样本量关乎结论的普遍性，统计分析的根本目标在于推论。二是与拥有法律文书数据的公司进行合作，后者一般掌握较为完整的法律文书库。

在西方学界过往的法治评估中，所有实行西方政治制度的国家的得分必定高。将语料转为数据的过程，本质上是将自然语言转化为机器语言。

样本量大小是个相对的概念，还要考虑全体的规模大小。开展规范研究的学者可通过多个地区的法律案件文书，把文本向数据转换、提取文本背后的有用信息，进而全面获得实践中的裁判观点。以统计学思维看待数据分析的方法，主要有描述性分析和相关性分析两大类。数据科学式的法学研究已经是一种成熟的范式了么？它与左文中提到的法教义学、社科法学等既有的法学研究范式之间又是什么样的关系？第二，左文中提到需要将小数据社科研究中已普遍运用和相对成熟的数据分析方法……运用到大数据分析中。利用裁判文书开展大数据分析就十分典型，裁判文书的数据维度并不是为研究所设计的，因此在选题时，就要充分考虑裁判文书中所体现的信息是否足够用于回答该问题、有无其他数据源可作补充。（3）数据清洗要适可而止，因为数据清洗需要耗费大量的人工成本。

因此，大数据时代的法学研究，在用数据说话的同时，仍然少不了要深入到对典型个案的阅读中。另一种更谨慎的观点则认为，就中国特色社会主义法律体系这一宏大工程而言，上述时间节点是一个终点，但更是一个起点。

第一个局限在于，大数据技术更难以关照到个案的细节之处。（一）拓新数据获取的重要渠道 任何定量研究均离不开信度可靠、效度可行的数据来源。

关于相关性分析，大数据技术主要借助于机器学习，根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可大致划分为两大类：‘监督学习和‘无监督学习。样本量越小，对抽样的随机性要求就越高，而抽样始终是一个难题。

大数据分析所反映的只是数据间的相关性，但要解释此种相关性，还要依靠外部其他角度的素材。首先，把互联网视为数据获取的来源时，主要是将互联网视为一个知识库（作者：黄文艺，系北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员、中国人民大学法学院院长） 进入专题： 法学学科体系 。当今世界百年未有之大变局加速演进，各种形式的政治霸凌、文明冲突、贸易保护等论调甚嚣尘上，环境污染、气候变化、重大传染性疾病、资源能源安全、网络信息安全、知识产权保护、扶贫减灾、太空开发利用等全球性公共问题更加突出。

又如，社会法学所研究的社会法，不能只限于传统的劳动和社会保障法，而应覆盖近年来我国兴起的社会治理法，构建起新的社会法学学科。为此，应加快推进涉外法、国别法、比较法、国际法等学科建设，加强对涉外法律法规体系、涉外法治战略布局的研究，为依法维护我国主权、安全和发展利益提供智力支持。

习近平法治思想是扎根中国大地的具有时代性、科学性、原创性的法治理论体系，为新时代法学学科体系建设提供了宝贵思想理论资源。过去，全球法治实践中的前沿性问题往往先在欧美国家出现，西方法学界自然是近水楼台先得月，取得了这些领域的知识主导权、话语先占权。

在基本范畴上，习近平法治思想通过总结中外法治理论成果和实践经验，创造性地提出了包括法治道路、法治体系、依宪治国、依宪执政、依规治党、法治经济、法治社会、涉外法治等在内的范畴体系，为构建法学学科体系奠定了坚实的概念框架。我们应充分运用好这笔难得的法学知识资源，推动法学传统学科的知识扩容、内涵升华，增强这些学科对法治实践的解释力、辐射力、穿透力。

中国法治实践对法学交叉学科建设既创造了强大需求，又提供了坚实客观条件。比如，法理学所研究的法，不能只限于国家法，而应包括从国家法律到党内法规、从正式法到非正式法、从硬法到软法等各类法律现象，提供具有包容性和自洽性的新的法本体论。对法理学、宪法学、刑法学等传统学科来说，运用习近平法治思想最新成果进行理论更新，不仅有利于破除对西方法学的理论依赖，还有助于克服因搬运西方不同国家和不同流派理论而导致的学术分裂现象，实现学科内部各种理论的贯通融合，构建起一个体现中国理念、中国价值、中国精神的法学理论体系。对法学学科建设而言，不仅要创建一系列新兴学科，还要求传统学科必须重构学科版图。

未来，应进一步深化细化党内法规学的学科划分，在党内法规制定、党内法规执行、党的组织法规、党的领导法规、党的自身建设法规、党的监督保障法规等领域创建新的分支学科，构建起中国气派的党内法规学科体系。百年来中国共产党依规治党、依法执政的丰富理论成果和实践经验，构成了中国自主法学知识体系的重要组成部分，可以创建出一批中国气派的法学学科。

党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央把全面依法治国贯穿改革发展稳定、内政外交国防、治党治国治军各方面，描绘了全方位、全过程、全链条的新时代法治中国全景图，引领社会主义法治建设取得历史性成就，为破除对西方法学的知识依赖、推动中国法学发展提供了丰富的智识资源。比如，习近平法治思想对传统法理学中法治地位和作用问题作出了新探索，提出了法治兴则民族兴，法治强则国家强国际竞争越来越体现为制度、规则、法律之争法治体系是国家治理体系的骨干工程更好发挥法治固根本、稳预期、利长远的作用等一系列新命题，实现了关于法治地位的理论的重大突破、重大创新、重大发展。

比如，中国共产党依规治党、依法执政的伟大实践，为构建和完善中国特色法学学科体系提供了坚实基础和丰厚资源。顺应时代潮流发展法学交叉学科 在新一轮科技革命和产业变革有力驱动下，当代科学发展呈现出学科大交叉、大重组、大融合的新趋势新潮流。