本研究试图经过先后四个层次上的操作化处理，部分地回答诘难三所提出的问题。罪量概念的第一次分解：由于罪量是犯罪轻重的评价，所以，可将其分解为评价关系、评价标准、评价对象三个维度。这三个维度是并列关系，缺一不可。罪量概念的第二次分解：将评价关系分解为被害人评价罪量和国家评价罪量，将评价标准分解为利益罪量和道德罪量，将评价对象分解为结果罪量和行为罪量。罪量概念的第三次分解：把第二次分解后形成的6个变量继续分解为14个变量，即被害人评价罪量具体化为被害关系、行为类型、加害地位；国家评价罪量具体化为国家被害、犯罪暗数；利益罪量具体化为法定结果、个人风险、利益类型；道德罪量具体化为伦理内容；结果罪量具体化为要件数量、结果趋势、超饱和性、罪过形式；行为罪量具体化为犯罪态度。这14个子变量实际上是对犯罪进行分类的14个划分标准，据此，我们可以在第四次分解中看到36个不同的犯罪类型。罪量概念的第四次分解：根据上述14个标准，将犯罪进一步具体化为轻重不等的36个类型，使得每个法定犯罪都可能进行归类和标准化处理：被害关系。据此可将犯罪分为被迫被害、缺席被害、交易被害的犯罪。据专家问卷统计结果分析，三者权数分别为0.5、 0.3、0.2； 2、行为类型。据此可将犯罪分为强暴力犯罪、偷窃犯罪、欺诈犯罪。三者分别赋权为0.5、0.3和0.2；3、加害地位。据此可将犯罪分为优势犯罪和一般犯罪两种。二者权重分别为0.6和0.4；4、国家被害。据此可将犯罪分为针对国家权力的犯罪、误用国家权力的犯罪、违反国家权力的犯罪。三者分别赋权为0.4、0.35和0.25；5、犯罪暗数。据此可将犯罪分为高暗数犯罪和低暗数犯罪。站在国家评价的立场上，高暗数犯罪的罪量应当考虑给予相对更严厉的反应，赋权为0.65，低暗数犯罪赋权为0.35；6、法定结果。据此，可将犯罪分为危险犯、实害犯、复合结果犯。根据三类犯罪之间的大致差距进行赋权，复合结果犯的权数为0.4，实害犯为0.35，危险犯为0.25；个人风险。按照对个人利益构成的不同影响可以把犯罪分为个人利益犯罪、共有利益犯罪、派生条件犯罪。三者分别赋权为0.4、0.35和0.25；8、利益类型。从这个角度可将犯罪分为危害安全价值的犯罪、破坏经济秩序的犯罪、违背文化规范的犯罪。三者赋权结果分别是0.5、0.3和0.2；9、伦理内容。在这方面有生命否定型犯罪、功利型犯罪、遵从型犯罪之分。分别赋权为0.5、0.3和0.2；10、要件数量。按照犯罪构成要件的数量不同，犯罪分为简单构成之罪和复杂构成之罪。分别赋权为0.6和0.4；11、结果趋势。在这方面犯罪可分为结果离散型犯罪和结果集中型犯罪。前者赋权为0 65，后者赋权为0.35；12、超饱和性。菲利提出了所谓超饱和的概念，据此可以把犯罪分为关联型犯罪和孤立型犯罪。前者赋权为0.65，后者赋权为0.35；13、罪过形式。在这方面，故意犯罪的罪量最大，复合罪过犯罪的罪量居中，过失犯罪的罪量最小，分别赋权为0.5、0.3和0.2；14、犯罪态度。我们可以将犯罪分为积极犯罪和附随犯罪。二者分别赋权为0.65和0.35.至此，我们建构了一个相对比较周延，多个层面，权重不同的综合性量化评价系统，通过一套数量语言和结构框架，这个系统可以在我们的观念世界中近似地模拟和再现应然之罪、理性之罪。这个过程需要经历三个具体阶段：归类、综合、分级。最终，将其结果与法定刑的量化结果对接，得到了中国立法者为每个犯罪开出的一张“报价单”。
“归类”就是以该系统为模具，对422个法定犯罪逐一进行14次观察，做出422×14=5908次判断，为每个犯罪的罪量综合运算打下基础。“综合”就是根据理性分析所确定的数量关系写出算法模型，计算出每种犯罪的罪量值。该算法模型可以写为：罪量综合指数SCO=评价关系评价标准评价对象。“分级”就是根据罪量研究对精确度的要求，对422个原始罪量值按其大小排序后进行简约处理，归纳为十级罪量各异的定序分组。经过归类、综合、分级，便可构成如表1所示中国刑法中的犯罪“报价单”。人们可以根据这个“报价单”，计算出如果“购买”多大数量的犯罪收益，将“支付”或“投入”多大数量的受罚成本。
犯罪“报价单”的意义有四：其一，通过“报价单”调整罪刑关系就是在强调配刑过程的规范性、规格性和确定性。这无疑是对配刑活动人为性的某种限制。其二，只有通过完善的“报价单”系统实现犯罪轻重程度上的可度量性和可比性，刑法中等刑异罪、等罪异刑现象的范围、规模、水平、比例才可能显现出来。可见，量化分析使犯罪轻重的比较更具理性化特征。其三，根据犯罪“报价单”，我们基本上可以比较精确检验刑法在多大程度上实现了等级均衡。最后，在不可能也不应当频繁修订立法的情况下，法官可以把某个犯罪在“报价单”中的均衡性评价作为参考，以适当调整具体案件的量刑。
