一、中国目前司法统计实施情况

　　司法统计是通过数理统计和概率论的数学建模知识，对在司法活动中收集的系统性数据 进行分类整理、汇总描述、量化分析和总结，从而做出推断和预测，为相关司法领域的问题提供决策和论证的依据与参考。司法机关从诉讼案件入手，运用统计分析的手段，从数量中观察案件牵涉的社会现象并发现其发展规律和变化趋势，为社会治理提供应对之策。司法统计的成果不仅反映司法活动状况；而且也是促进司法改革理论和实践必不可少的重要依据，同时对社会问题的发现和解决也有重要作用。

　　目前我国司法统计基本上按照以案件信息为核心，以司法统计报表为重要补充的司法统计模式。但是，总体上信息化水平较低且信息系统建设不够完善；而且各地区、各层级法院的司法统计工作发展不平衡，数据共享较为困难。

　　近几年法院内部施行的审判管理制度，在一定程度上促进了司法量化统计工作的开展；但审判管理制度与司法统计工作的相互促进作用仍不突出。事实上，目前许多省份建立的司法统计信息平台与其审判流程信息管理系统尚无法实现信息对接和数据交换。大部分法院在程序未对接的情况下只能将审判流程管理程序中的信息表手工录入司法统计报表，不仅造成了大量的重复性劳动；而且数据的真实性也难以保障。

　　为了促进司法统计的有效执行，一些法院对司法统计工作本身也会有考核，涉及司法统计工作的主要方面有信息表直接生成法综表情况、裁判文书报送情况、死刑死缓报送情况、半年综合统计分析情况、全年综合统计分析情况、专题统计分析情况、统计机构设置、人员配备情况、统计资料整理、保存情况、对基层法院统计及相关人员培训情况等等。这些措施对于司法统计工作的规范化、制度化开展具有积极的促进作用，细化了司法统计工作的内容和目标，有助于提高法院对于司法统计工作的重视程度。但是，对于当前及今后的司法工作形势和要求来说，仍然需要创新理念以促进其实质性进步。

　　二、大数据对司法统计工作的影响

　　2013年召开的全国法院第四次司法统计工作会议分析了司法统计面临的新形势、新任务，尤其强调在大数据时代要重视数据、尊重数据、运用数据，改变重定性轻定量、重观点轻数据的传统思维模式做到用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新。

　　大数据的关系分析是直接计算现象之间的相依性。首先，需要得到尽可能多的原始司法统计数据，只要是案件中产生的数据，都可以全面记录。接着对收集来的大量的分散的数据，运用大数据统计分析方法进行系统化分析，寻找变量之间的相关关系，这种相关关系可能是微弱的，也可能是密切的，可能是已知的，也可能是新发现的。那些新发现的变量关系对法律和法学研究都是极为重要的新实证资料。而那些微弱的相关关系也为更加深入分析问题提供了可能的方向和思路。大数据理念指导下的司法统计，势必要求数据的全面、真实、可靠，用数据发现司法活动中存在的问题；同时也用数据回应社会对我国司法的认识，司法改革才能向着更深的层次推进。

　　三、大数据背景下司法统计方式的改革

　　大数据的“大”要求在司法统计的数据采集环节具有很高的数据获取能力，司法统计方式直接决定司法统计口径方案的可行性。所以，在大数据背景下，司法统计的方式要做出积极改变，确保数据的全面、准确、及时。

　　（一）注重从抽样到总体的统计思维方式

　　转换传统统计多采用抽样调查的方式，基于一定的科学抽样理论以确保抽样调查具有一定的精确性和可靠性。这已不能完全应对司法工作中产生的大量数据及数据分析需求。大数据的统计方式就是要使数据样本尽量接近总体。尽可能多地获取数据资源，与此同时，数据的集中必然会提高数据的交流，有助于打破长期以来存在的数据孤岛现象。

　　（二）。加快提升司法统计信息化水平

　　近几年各级各地法院基本上已经普及了电子化统计信息系统。在此基础上，要进一步提升司法统计的信息化水平，针对目前信息化工作中存在的问题做出相应对策。同时，要加快落实司法统计软件系统与审判流程信息管理系统数据库信息对接，这样可以避免司法统计软件系统数据的孤立运转、保障统计数据可以及时有效地获取，减少人为数据转录的重复工作； 另一方面，信息库的对接还可以避免在这一环节中出现的数据篡改和数据录入错误等问题。

　　（三）严格落实案件流程跟踪管理机制

　　对于司法统计工作来说，案件流程跟踪管理可以有效保障数据来源的原始性和真实性，避免数据统计时间出现偏差，为大数据分析提供有价值的数据基础。

　　（四）注重司法统计数据的原始性

　　大数据规模巨大、数据结构复杂，在整理数据的过程中可能会损坏原有数据中有价值的信息。在统计研究过程中，对于不同的研究者，会根据不同的需要，不同的数据算法而选择取舍不同的数据作为基础。别人的分析结果往往不能满足自己的研究需求，此时必要根据原始数据，运用自己的统计模型和研究方法得出自己的统计分析结果。由此可见，在司法统计时应该注重数据的原始性，尽量避免在初次数据采集时就进行人为的归纳和提炼，保持数据最真实、最原初的状态，这是大数据理念的鲜明特点。

　　四、大数据背景下司法统计口径的改革

　　司法统计口径的科学合理规划，直接影响着统计分析工作的效率和统计结果的数据价值。 大数据治理的理念给司法统计口径改革提供了新的思路。

　　（一）建立更加全面的统计口径

　　司法统计信息化水平不断提升的同时，数据量也将不断增加。如果不加大数据统计口径的广度，不断扩充司法统计指标体系，那么统计到的数据就会成为“被尘封”的资源，难以发现数据背后的巨大价值。因此，扩充现有的司法统计指标体系，建立更加全面的统计口径具有十分重要的意义。司法统计工作研究部门要有计划、系统地不断扩充统计指标体系，制定指标建设规划，广泛征集实务部门对统计指标的建议和意见。一方面，要对原有的指标体系进行优化和细化，对传统重点指标保持重视的同时，加强新的指标的建立。另一方面，根据案件流程和案件内容，如刑事、民事、行政和知识产权等不同类型案件的特征，分别建立相适应的评价指标。

　　（二）统计口径的创新

　　大数据理念下的司法统计数据中，非体系化的、非结构化的数据比重增大要发挥其价值， 最直接的方法就是在这些非结构的数据基础之上创新司法统计指标体系，建立相应的司法统计数据仓库，让这些“沉睡的数据”说话，实现结构化数据与非结构化数据的对接。大数据分析的核心就是数据挖掘，司法统计研究部门就是要基于不同数据类型和格式的各种数据挖掘算法，科学地呈现出数据本身具备的特点及联系。需要说明的是，通过数据挖掘构建司法统计指标体系，不仅可以充分运用司法系统自身产生的数据，那些来自司法系统外部的相关数据，如工商、环境、税务、专利等执法部门、戒毒机构或者相关民间组织的数据也可以作为重要的参考。

　　（三）统计口径的统一协调和多样化

　　统计口径的统一协调，就是不同的统计主体适用一致的统计口径。即各级各地法院适用相同或相关的口径内容，统计的口径内容包括：指标体系和统计时间区间标准等统一协调工作，需要最高法院的大力推行和地方各级法院的积极配合。尤其是在司法统计信息平台的软件设计和数据库构建上，要推行采用相同的基础标准，确保在一定范围内的统计口径统一；另一方面，要特别强调鼓励各级法院在司法统计口径的上的创新和多样化，在遵循统一的统计口径基础标准的前提下，允许各级法院积极探索和尝试增加新的口径指标；并适当选取试点进行实施。本文原载于《统计与信息论坛》2017（3）