法学实证研究之反思——以因果性分析范式为视角

法学实证研究是一种基于数据和统计方法的研究方法,旨在通过因果性分析来揭示法律规则与社会现象之间的关系。因果性分析范式为研究者提供了一种系统化的方法来解释法律变量与社会变量之间的关联。然而,因果性分析也存在一些局限性和挑战,如隐式假设、数据可得性和外部效度等问题。为了提升因果性分析的应用,需要加强方法论的训练和数据收集的质量,同时也需要关注因果推断的误差和偏差问题。未来,随着数据和方法的不断发展,因果性分析将在法学实证研究中发挥越来越重要的作用。

谈论法学实证研究之反思: 以因果性分析范式为视角

本文以因果性分析范式为视角,对法学实证研究进行了反思.首先,介绍了因果性分析范式的基本概念和理论基础.接着,探讨了因果性分析在法学实证研究中的重要性,包括对法律政策和实践的影响评估等.然后,讨论了因果性分析方法的选择与应用,以及常见的因果性偏差和纠正方法.接下来,对实证研究中因果性分析的局限性进行了评估,包括未观察到的潜在变量和推论性质等问题.随后,探讨了因果性分析在实证研究中引发的争议和挑战,如可观察性和反事实推理的问题.最后,展望了因果性分析范式的发展与前景.本文旨在提供对法学实证研究中因果性分析的全面理解和反思,以促进法学实证研究的发展和应用.

由理论到数据:实证宏观经济学分析范式的演进

模型是实证宏观经济学研究的一项标志性成果,用于分析经济系统的因果关系,关注的是宏观经济冲击的识别问题。早期传统的结构方程从经济理论出发对宏观经济现象进行解释和预测,但由于在预测现实经济方面结果并不稳定,遭致理论界的批评。西姆斯在指出传统方法缺陷的基础上,以客观数据为对象提出了模型,打破了经济学的传统实证研究范式,成为实证宏观经济学因果分析的经典方法,并因此获得2011年度诺贝尔经济学奖。文章通过分析比较主要宏观经济计量方法的原理与应用,系统地梳理了模型的经济学思想及其演进路径。