為什麼要做「法律實證研究」？「法律實證研究」是用社會科學的實證研究方法，把抽象的法律規範，放在具體的社會情境中來觀察、理解。透過大量的數據資料、配合統計分析，可以建立各種可預測的模型。對於法律理論的建構與驗證、或是法律制度的改革與優化，都提供了堅實的基礎。
痛苦一斤多少錢？
買水果時，我們會看標價。蘋果三顆一百、橘子一斤三十，諸如此類。但當你受傷的時候，若要幫你的「痛苦」標個價，你知道該開多少嗎？頭腫了五千、手骨折三萬，是否存在類似這樣的「公定價」？這是每位審理民事案件的法官，天天都得面對的課題。
法官必須為血肉之軀的苦難，貼上金錢標價。
人的痛苦非常主觀、難以量化，但在許多侵權求償的案件中，法官卻必須依照「痛苦程度」，來判決適當數額的「慰撫金」。別說法官頭痛了，要幫原告打官司的律師，該幫當事人請求多少賠償，也是一樣找不到明確的標準來遵循。
中研院法律所張永健研究員的研究領域，就正好是這個棘手問題的最佳解藥。他用最拿手的統計方法，分析了 2008 至 2012 年數百件車禍與醫療糾紛的案件，以實證科學研究，解開了法院的「慰撫金額方程式」。
解開「慰撫金額方程式」
慰撫金註定是個沒有「標準答案」的問題。張永健表示，早從半個多世紀前開始，最高法院就有判例，企圖界定出慰撫金額的衡量標準，像是加害情形、雙方身分地位、經濟情形、被害人痛苦程度等等。但說來說去，仍然十分抽象模糊，找不出一個可遵循可參考的依據。這引發了他的研究興趣，他相信判決縱然是主觀的，但仍然會存在某些相對客觀的原則。
法官不是神，所受的訓練也不是為了讓他們一眼看穿人的痛苦。
於是，張永健從判決書中抽絲剝繭，把複雜的案件事實化約為各項變數，接著運用統計方法的「多元迴歸模型分析」，終於找出跟慰撫金數額最為相關的兩個因素：「被害人受傷程度」與「醫療費用」。
此外，張永健也驗證了經濟學上著名的「定錨效應」。他發現，原告請求的賠償金額，就像是幫法官放下了一個「錨點」，其後的判決，會以這個錨點為基準，進行上下修正。因此，最初請求的金額越高，最後判決金額也會相對應的提高。
這些研究的結論，大大地提高了慰撫金的可預測性。未來可以用這些變項，來建立一套預測模式，甚至設計出賠償金額試算的 APP ，只要輸入相對應的數值，就可以知道慰撫金大概會落在哪個區間。
這套模式若真能落實，不只將能減輕法官的負擔，也讓打官司的兩造，在瞭解「行情」之後，增加和解的可能性，避免不必要的爭訟或上訴，讓已經拉警報的司法資源，可以獲得不小的紓解。
又是經濟學定理、又是統計學方法，是不是覺得，張永健做的法律研究，有那麼一點「非典型」？沒錯，除了是研究員，張永健也是中研院法實證研究資料中心的執行長，把社會科學的實證資料與方法，應用在法律學門上，正是他的拿手好戲。 （相關報導： 媽媽把飯菜全倒報紙上，他邊哭邊吃光…高材生斬殺7路人，弟弟道出最駭人家庭日常 ｜ 更多文章 ）
實證的法律研究，由於是以科學方法蒐集實證數據資料、並加以系統化的分析，因此結論會更加中性客觀，也更貼近現實世界。
台灣的數據，也許只對台灣有意義。但當你用這些數據建立出具有預測能力的理論，這個模式就可以應用在其他地方了。
