实证法学研究中的因果推理可信度*丹尼尔·E.何唐纳德·B.鲁宾**著丁文睿***译摘要通过对实证法学研究中广泛应用的可信因果推理的发展回顾，得出研究设计胜于方法分析的结论。用更直观（而非技术）的方式对匹配和回归不连续性进行展开，申言之，将其运用于有关监狱设施对犯人行为不端的影响的研究，并对结果数据与实验数据进行比较。认为将现代因果推理方法统一起来的是研究设计创造—是一种不参考任何结果数据的、可比较的单位子集。在这些子集中，结果差异会可信地归因于数据处理方式而非对照组实验条件，且传统分析方法在这一过程中的作用微乎其微。法律中的可信因果推理依赖于实质性的法律知识，而不是数学知识。关键词研究设计政策评估匹配回归不连续性*本文原载于AnnualReviewofLawandSocialScience,Vol.7(December2011),pp.17—44。**丹尼尔·E.何（DanielE.Ho），斯坦福大学法学院威廉·本杰明·斯科特（WilliamBenjaminScott）与露娜·M.斯科特（LunaM.Scott）讲席法学教授、政治学教授、斯坦福经济政策研究所高级研究员、斯坦福人本人工智能研究所（Human-CenteredArtiflcialIntelligence）副所长，斯坦福大学监管、评估与治理实验室（RegLab）主任，曾任实证法律研究学会主席与《法律、经济学与组织杂志》（JournalofLaw,Economics,andOrganization）主编，主要研究方向为实证法学、行政法与监管政策。唐纳德·B.鲁宾（DonaldB.Rubin），哈佛大学统计系统计学名誉教授，曾任哈佛大学统计系主任、国家经济研究局理论与应用统计学研究员，主要研究方向为实验和观察研究中的因果推理、贝叶斯分析方法及其应用、开发统计模型等。***上海师范大学哲学与法政学院诉讼法学2020级硕士研究生，美国马里兰大学行为与社会科学院刑事司法与犯罪学2020级硕士研究生。实证法学研究中的因果推理可信度153一、摩尔停车定律昂德希尔·摩尔（UnderhillMoore）的停车研究一直以来都被人们所忽视。从1933到1937年，这位著名的耶鲁大学法学教授始终试图量化法律关系中的因果效应：他和研究助理清点了停在纽黑文15个地区的13000余辆汽车，在交叉路口模拟了一个白色环岛，并派警察给3400余辆违章汽车贴了罚款标签。虽然这项研究只涉及“界定汽车何时停车”（即车轮停止转动的时间）的细节，但其目标是崇高的—这是与法律有关的“人类行为的一般理论”。①摩尔自己也承认这次冒险微妙地游离于前卫和荒谬之间：“他（们）嘲笑我的项目……不理解我正在为（那些）试...
