中国国际关系智库的议题关注及态度分析*

2023-11-11孔媛朱旭峰

智库理论与实践 2023年5期

■ 孔媛朱旭峰

清华大学公共管理学院北京 100084

1 研究问题提出

面对现阶段复杂多变的国际局势，中国正处于从关注国内治理进入到国内外问题并重、积极参与全球事务治理的关键转型期[1-2]。在服务中国当下的战略发展任务方面，中国智库不仅要驱动国家治理体系和治理能力现代化，更需要在争取国际话语权、讲好中国故事、参与全球治理等方面承担关键角色[3-6]。

自2013 年党的十八届三中全会上提出加强中国特色新型智库建设以来，中国智库建设迈入了全新时代，国际关系智库的专业化发展也愈加成熟[7]。一方面，以国际关系为核心发展领域的中国智库已颇具规模，根据中国智库索引（Chinese Think Tank Index，CTTI）数据库统计，目前国际关系与外交政策领域的智库数量已经达到144 家。另一方面，中国国际关系智库在全球视野中也逐步崭露头角，根据《全球智库报告2020》（2020 Global Go To Think Tank IndexReport）数据[8]，有6 家中国智库上榜外交政策和国际关系智库榜单，分别为中国现代国际关系研究院、中国国际问题研究院、上海国际问题研究院、中国人民大学重阳金融研究院、察哈尔学会和全球化智库。

早在20 世纪90 年代，国外学者就开始关注中国国际关系智库的发展态势，早期的研究主要是从政治学视角出发，讨论改革开放后政治经济格局变化下的国际关系智库组织特征、行为模式以及其对中国外交政策的影响机制[9-12]。随着中国开始重视国家软实力的提升[13]，国外学者又将目光转向中国国际关系智库在“二轨外交”方面的职能发挥[14]。

相较而言，国内学者对中国国际关系智库的专门研究更多出现在我国提出中国特色新型智库建设目标之后，服务于中国特色新型智库建设中“树立社会主义中国的良好形象，推动中华文化和当代中国价值观念走向世界，在国际舞台上发出中国声音”的战略目标[15]。国内学者重点讨论了中国国际关系智库的典型经验和公共倡导策略[16-19]。

本文关注的是新时期中国国际关系智库的关注议题和态度的趋势变化。作为知识与决策间的桥梁，议题导向的政策研究是智库的核心职能。相较于专注内政议题的智库，中国国际关系智库承担的责任更为复杂，也与广泛的国内外政策参与者发生联系，因此，在新的发展时期，中国国际关系智库如何决定自己关注的政策议题、采取何种态度，是值得关注的研究问题。为了回答上述研究问题，本文利用社交媒体数据和文本挖掘方法，提炼出了中国代表性国际关系智库2017—2020 年关注的政策议题，并通过情感分析观测其在不同政策议题上所持态度的变化。

2 研究设计

2.1 研究思路

为了回应上述研究问题，本文的研究思路如下（图1）：①找到能够衡量中国国际关系智库所关注的政策议题的数据源，并进行预处理工作；②挖掘中国国际关系智库政策议题的主题；③测量中国国际关系智库对不同政策议题的态度；④讨论不同性质智库在政策议题关注和态度上的差异。

图1 研究思路图Figure 1 Research road map

2.2 样本选择、数据来源及预处理

2.2.1 样本选择本文关注的中国国际关系智库是指在国际关系领域存在专业竞争优势的中国智库。这种专业竞争优势意味着智库在国际关系或外交领域具有较强的资源禀赋和政策影响。诚然，测量中国智库在不同政策领域的专业竞争优势本身就是一项庞大的工作，但国内外关于智库的诸多评价成果为本文提供了可靠的标准。

本文选择了3 种智库评价成果确定中国国际关系智库的样本名单，分别是《全球智库报告》（2017—2020）、中国知网中国特色新型智库知识资源总库和中国智库索引（CTTI）数据库。选择这3 种智库评价成果的原因有两方面：一方面，这3 种智库评价成果均提供了针对国际关系或者外交政策领域的专门智库榜单；另一方面，这3种智库评价成果各有侧重。其中，《全球智库报告》（2017—2020）和中国智库索引（CTTI）数据库是基于业内人士的问卷评价；中国知网中国特色新型智库知识资源总库则是基于机构专家的产出信息。而《全球智库报告》（2017—2020）提供了全球视野的评估，另外两种则更多聚焦中国情景。

本文取3 个名单的并集，共获得了6 家机构的数据，分别是中国国际问题研究院、中国现代国际关系研究院、上海国际问题研究院、中国人民大学重阳金融研究院、全球化智库和察哈尔学会。为增强对于各类智库观测的覆盖面，本文加入了北京大学国际战略研究院作为高校智库的样本补充①北京大学国际战略研究院也在中国智库索引（CTTI）数据库和中国知网中国特色新型智库知识资源总库的国际关系与外交政策领域智库名单中，同时北京大学国际战略研究院也曾上榜过《全球智库报告》。。因此，本文最终纳入分析的智库数量为7 家，覆盖了党政部门智库、高校智库，以及企业、社会智库的完整谱系，表1 展示了机构基本信息。

表1 7 家中国国际关系智库的基本信息Table 1 Basic information about 7 international affairs think tanks in China

2.2.2 数据来源目前，《中国智库综合评价AMI 研究报告》《CTTI 智库报告》《中华智库影响力报告》等均尝试利用问卷调查、期刊报纸等建立测量中国智库活动及绩效的评价体系，但存在相应局限：①问卷调查数据一般由外部专家或者机构自我评价得到，本质上而言，这并不是一种客观测量，存在测量误差的可能性会比较大，并且问卷调查的更新频率较低，往往是以年为单位。②中国现代国际关系研究院的官网上没有说明机构确切的成立年份，只提到其前身是1980 年对外开放的现代国际关系研究所。利用期刊报纸等数据衡量智库的研究产出，虽然可以克服问卷调查存在的问题，但是期刊报纸上发表的成果都只是智库研究成果形式的组成部分，并不够全面。这样测量可能忽略大量其他智库成果产出形式。

为了弥补上述数据来源的缺憾，本文采用智库在社交媒体上的信息披露作为数据来源。在中国，微信公众号已经成为智库机构进行信息披露和公共沟通的最重要工具之一：2020 年，已经有438 家智库运营了微信公众号，当年共发布了12.65 万篇文章，12.55 亿次阅读量，1,540.01 万个点赞量[20]。中国智库会利用微信公众号及时、准确地发布机构的各类政策研究活动及成果，这些信息有助于了解智库关注的政策议题及对其的态度倾向。

2.2.3 数据预处理本文使用了2017—2020 年7家中国国际关系智库官方微信公众号的发文数据（官方微信公众号信息见附录），获得了7 家智库官方微信公众号2017—2020 年发布的23,392 条发文信息，主要字段包括：文章标题、链接、发布时间和全文文本。在此基础上，本文进行了3个步骤的数据预处理。

首先，本文剔除了无效文本条目，包括2,156条英文为主体内容的发文信息、1,442 条标题重复③导致文章标题重复的原因主要是因账号管理者内容修改而产生的重复发布。对于重复文本，本文选择统一保留最后一条。的发文信息。

其次，本文进行了非政策文本条目的清洗。相关研究表明，多元的政治组织在使用社交媒体时，会发布一些非政策相关的内容来提升曝光度[21-22]。为了提升之后主题模型的分类效果，本文先剔除了非政策内容。为了识别文本中的非政策本文，对整体文本进行20% 的抽样，人工检查时发现智库发布的非政策议题大致包括人事活动、节日祝贺、工作总结等。然后，建立相关关键词表来捕捉非政策相关内容（见附录），共得到406 条非政策研究信息。剔除上述信息后，得到文章条目数量为19,388 条。图2 展示了上述文本量在7 家机构上的逐年分布。

图2 7 家中国国际关系智库纳入分析的样本量Figure 2 Sample size of 7 international affairs think tanks in China

最后，本文对上述19,388 条发文信息的正文文本做了冗余信息处理和分词工作。针对7 家机构的微信公众号发文特点，编写专门的正则表达式，剔除7 家微信公众号全文文本中出现的冗余文本④冗余文本主要指机构微信公众号设置的固定语句，比如“点击上方关注我们”“责任编辑XXX”“本段文字阅读需要XX分钟”等。这些冗余文本主要出现在全文文本的开头或者结尾。；调用中文分词工具Jieba 库对全文文本进行分词，并修正停用词词典和自定义词典，提升分词效果。

2.3 政策议题的主题抽取

为了从中国国际关系智库微信公众号发布的文本信息中抽取到其关注的政策议题主题，本文拟采用潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）模型识别每篇文章的主题概率分布[23-24]。LDA 模型已经在政治学、政策科学领域有了比较普遍的应用[25-27]。

本文利用LDA 模型获得两个指标，具体如下：

（1）文章政策议题的主题分类。利用LDA模型获得每篇文章的主题概率分布，将最大概率主题作为每篇文章的主题分类。

（2）平均主题关注度。计算每个时间切片内，每个政策议题主题的平均关注程度。首先，获取每个机构在时间切片t内对每个政策议题主题的关注程度：借鉴以往相关研究[28-29]，本文采用机构发文百分比作为测量指标，即智库i于时间切片t在该主题上的发文数量除以智库i于时间切片t在所有主题上的发文数量。基于此，本文可以获得平均主题关注度的测量，即求出每个时间切片内所有智库对该政策议题关注程度的平均值。

2.4 政策议题的态度分析

本文拟利用词典法，获得智库对不同政策议题的态度。态度实质上表现为文本信息中的情感表达[30]，词典法是应用广泛的情感分析技术之一[31-32]。考虑到本文分析的基础语料是针对政策议题的表达，本文引入了针对政策表达文本的专业词典LSD（Lexicoder Sentiment Dictionary）[33]。由于LSD 只提供了英文版本，本文先对英文词典进行翻译，再按照中文语义和语境进行筛选。LSD 的英文版本共提供了1,709 个正向词语和2,858 个负面词语，经过翻译、人工合并和筛选，本文保留了399 个正向词语和1,716 个负向词语。

将3 种比较常用的中文情感词典与LSD 中文版做了合并去重处理，这3 种词典分别是中国知网Hownet 情感词典、台湾大学NTUSD 简体中文情感词典和清华大学李军中文褒贬义词典。

本文利用情感词典主要想获得以下两个指标的测量：

（1）文本情感得分。先将每篇文本分别与正向和负向情感词典做匹配，除以文章总词数，得到每篇文本的正向和负向词语比例；再用文本正向词语比例与负向词语比例做差值，即每篇文本的情感得分。

（2）平均情感得分。计算每个时间切片内对每个政策议题主题的平均情感得分。统计该时间切片内的每个政策议题下文本的政策议题情感得分，并求均值。

2.5 不同类型智库的比较

本文尝试讨论党政部门智库、高校智库和企业、社会智库3 类不同类型智库在政策议题主题和态度上是否有明显差异。党政部门智库是具有法人条件的事业单位，一般是由政府机关出资组建的研究机构[34]。这类智库组织形式是中国特有的，其不同于政府内设机构，但是在经费和人事上又没有完全与政府分离。高校智库是指隶属于高校的、从事政策研究和咨询的组织机构。虽然高校智库通常不具有独立的法人地位，但是由于高校本身在教学研究上的核心职能，高校智库往往能够在资金、人员上维持相对自主地位。企业、社会智库在机构注册性质上，包括民办非企业单位型智库、社会团体型智库和企业性质智库。这类智库在人力和资金资源上处于更加多元、流动的状态，但是往往也表现出比较强的自主性。

讨论这3 类智库类型在行动策略方面的差异是中国智库研究中的经典话题。具体而言，本文讨论的指标主要有两个：

（1）党政部门智库、高校智库和企业、社会智库的主题关注度。首先，分别计算智库在不同政策议题主题上的发文比例（该主题上发文量除以机构整体发文量），再根据不同智库性质进行分组，求出3 类智库在不同政策议题主题上的平均发文比例。

（2）党政部门智库、高校智库和企业、社会智库的议题态度倾向。根据不同智库类型进行分组，求得该组内不同政策议题的平均情感得分。

3 主要实证结果

3.1 中国国际关系智库政策议题的主题分析

本文利用LDA 模型获得对处理后文本的主题分类，LDA 模型需要事前设定生成的主题数目。本文拟通过计算一致性指标（coherence）来判断最优主题数。传统文献往往通过计算困惑度（perplexity）来确定主题模型的最优主题数，然而，学者近年发现基于困惑度的判断并不那么有效，其往往与人脑判断的“金标准”呈现出相对背离的趋势[35]。而一致性的指标则可以弥补上述缺陷，其测量了每个主题下高权重词语的语义相似度。本文调用gensim 包计算了5～75 个主题数的一致性指标（见图3），研究发现：当主题数为15 时，一致性指标出现比较大的跃升；主题数为15 的分类结果也没有出现过多分类重叠的情况。因此，本文将LDA 模型的主题数设置为15。

图3 5～75 个主题数的一致性指标得分Figure 3 Coherence score among 5～75 topic numbers

表2 中展示了15 个主题的前10 个关键词。综合考虑主题关键词与高主题概率文本内容，本文归纳总结出了15 个主题的语义（表2 中主题语义2）。可以发现，虽然中国国际关系智库关注的政策议题层次丰富、话题多元，但是基本围绕两条主线（表2 中主题语义1）：一是国际外交问题；二是国家治理问题。从定义的角度来看，这两类问题的根本差异在于国际外交问题是关于中国与其他国家的对外交往问题（foreign policy）甚至主权国家间的互动关系（international relations）；而国家治理问题则是关于国家内政活动（domestic policy）的问题。

表2 15 个主题的主题语义及关键词Top10Table 2 Keywords top10 of 15 topics

可以发现，中国国际关系智库仍然坚持了自身机构的专业立场，对多元的国际外交政策议题都有关注；同时，中国国际关系智库也发展出了若干围绕中国治理问题的政策议题。从主题分类来看，可归入国际外交问题的主题有12 个，而可归入国家治理问题的主题有3 个。属于国际外交问题范畴的主题包括：国际政治⑤国际政治（topic 0）与西方政治（topic 5）的区别：国际政治主题下覆盖的主体更宽，包括非西方国家和西方国家；而西方政治则是以西方（欧美）国家为主体的政治问题。从主题关键词可以看出区别。（topic 0）、国际文化交流（topic 2）、国际金融（topic 3）、西方政治（topic 5）、国际经贸（topic 6）、国际安全（topic 7）、国际防疫合作（topic 8）、国际人才交流（topic 9）、国际能源合作（topic 10）、宏观经济增长⑥宏观经济增长（topic 12）是指各个国家或者国际区域中的经济增长问题。（topic 12）、全球治理（topic 13）、中美贸易（topic 14）。属于国家治理问题的主题包括：国家市场经济（topic 1）、国家新兴业态（topic 4）、国家金融发展（topic 11）。

本文取每篇文章的最大概率主题，将其作为这篇文章的主题分类。所有文章的主题分类频数统计如图4 所示。总体而言，国际安全、全球治理、国家金融发展等政策议题的出现频次较高，而国家新兴业态、国家市场经济、国际能源合作等政策议题的出现频次较低。

图4 15 个主题的频数分布Figure 4 The frequency of 15 topics

我们将季度作为时间切片，统计每个时间切片内的平均主题关注度，并将时间作为自变量、平均主题关注度作为因变量进行线性拟合——拟合斜率为正的为观测期内关注度上升的政策议题，斜率为负的为观测期内关注度下降的政策议题——形成了时间-主题关注度变化图（图5）。我们发现，国际安全、西方政治、全球治理等政策议题在观测期内关注度有所下降。国家新兴业态、中美贸易、国际防疫合作等政策议题在观测期内关注度有所上升。中美贸易、国际防疫合作等议题的关注度上升是因为受到外部焦点事件冲击，同时伴随关注度陡增和后续回落的特点；而国家新兴业态议题的关注度上升则受到国家战略需求的引导。

图5 15 个政策议题的关注度变化Figure 5 Changes in the attention on 15 policy issues

3.2 中国国际关系智库的政策议题态度分析

为了观察中国国际关系智库对不同政策议题的态度变化情况，本文利用词典法对每篇文章的情感得分进行了测算，并从时间维度和主题维度来分析。

从时间维度上看，本文按照季度时间切片求出平均政策议题情感得分（见图6）。中国国际关系智库整体上的态度倾向是正面的，情感得分始终是为正值。

图6 季度平均政策议题情感得分Figure 6 Quarterly average attitude score

从主题维度上看，本文按照各个政策议题的主题分类求出平均情感得分（见图7）。可以发现，中国国际关系智库对不同政策议题的态度有较大差异。态度最为正面的政策议题包括：国际人才交流、国家新兴业态、国家金融发展、国际经贸、全球治理等。态度相对不那么积极的政策议题包括：西方政治、国际政治、国际安全等。

综合这两个维度，本文比较了国家治理问题和国际关系外交问题两个组别的情感得分平均值在时间上的变化（见图8）。中国国际关系智库对国家治理问题的态度要比对于国际关系外交问题更加积极，并且在进入2020 年第一季度以后，中国国际关系智库对于国际外交问题的态度变得相对消极，导致组间的情感得分差异进一步扩大。

图8 国家治理议题和国际外交议题分组的季度平均情感得分Figure 8 Quarterly average attitude score of domestic governance issues and international affairs issues

图9 3 类智库对不同政策议题的平均主题关注度Figure 9 Average attention to policy issues by 3 kinds of think tanks

3.3 不同类型智库的结构性差异分析

如前所述，党政部门智库、高校智库，以及企业、社会智库对不同政策议题的关注程度和态度倾向上可能存在结构性差异。

首先，对比3 类智库对不同政策议题的主题关注度发现，3 类智库均非常关注国际安全议题，国际经贸和全球治理也获得比较高的关注度；相较于党政部门智库，高校智库，以及企业、社会智库更关注中美贸易、宏观经济增长和国家金融发展的主题。

其次，本文对比了3 类智库在不同政策议题上的态度差异（图10）。研究发现，就总体而言，党政部门智库、高校智库，以及企业、社会智库对全球治理、国际经贸、国际人才交流、宏观经济增长等主题的态度都更加积极；3 类智库对国际安全、国际政治等主题的态度的积极性均有所欠缺。同时，高校智库，以及企业、社会智库对3个国家治理议题（国家市场经济、国家金融发展、国家新兴业态）的态度比党政部门智库更加积极。

图10 3 类智库对不同政策议题的平均情感得分Figure 10 Average attitude score to policy issues by 3 kinds of think tanks

4 研究结论总结

通过观察7 家中国国际关系智库政策议题的主题分布，本文发现中国国际关系智库作为在国际关系或者外交政策领域存在专业竞争优势的中国智库，总体而言，仍遵从专业化发展态势，形成了对国际外交议题的深入细致讨论。通过LDA模型主题挖掘可知，中国国际关系智库已经广泛参与到对政治、经贸、人文、能源、卫生、安全、治理各个层面的国际外交议题的政策知识生产。此外，中国国际关系智库也呈现多元化发展势头，对市场经济、新兴业态和金融政策的国家治理议题保持关注。

从时间趋势上来看，智库对政策议题的关注强度反映出两方面的作用力。一方面，基于自身的机构研究禀赋，在某些议题上维持比较稳定的输出；另一方面，则是回应外部环境的政策需求变化，从而表现出关注度的波动。通过绘制时间-主题关注度变化我们发现，中国国际关系智库在不同政策议题上的关注度有趋势性的上升和下降。

本文考察了中国国际关系智库对关注议题的态度变化。就整体而言，中国国际关系智库在政策议题上的表态仍与我国的国家立场维持一致。例如，在新型冠状病毒疫情爆发以后，中国国际关系智库对国际外交议题的情感出现了较大下滑趋势，这与当时我国面临的严峻国际环境是相吻合的。同时，中国国际关系智库在态度表达时更加中庸，这明显不同于西方情景下的智库发展趋势。同时，这种中庸并不代表没有态度，本文发现针对不同的政策议题，中国国际关系智库的态度有显著差异。如对于西方政治、国际政治等政策议题的正向情绪明显低于其他政策议题。

此外，本文发现机构禀赋差异会使智库在关注议题和态度上出现差异，而这种差异目前仍是以“体制内外”作为分割线。例如，相较于党政部门而言，高校智库，以及企业、社会智库对关注议题和态度的选择都会更相似：高校智库，以及企业、社会智库在中美贸易、宏观经济增长、国家金融发展等政策议题上的关注度高于党政部门智库；同时，高校智库，以及企业、社会智库在3 个国家治理议题上的态度倾向均比党政部门智库更加积极。

5 相关政策思考

根据上文的实证分析结论，本文针对中国智库发展提出以下政策思考。

首先，中国智库发展应思考专业化与多元化之间的关系。中国智库发展面临着议题专业化和多元化发展的张力：从提升整体决策系统效率而言，智库应该挖掘自身比较优势，深耕特定政策议题，保持专业化发展态势；然而，从智库个体的生存发展而言，智库希望扩展自身的研究范围，关注多元议题，以吸引更多的外部资源。本文对中国国际关系智库的议题关注分析中也体现了这种张力的存在。中国国际关系智库不仅关注多元的国际外交议题，也参与了国家治理议题的政策知识生产。中国智库需要完善相关体制机制建设，以确保把握专业化和多元化之间的平衡。

其次，中国智库发展应思考维护国家利益和发挥国际影响之间的关系。中国智库服务于国家发展利益是立足之本，但是在维护国家利益的前提下如何扩大自身的国际影响是一个重要课题。中国国际关系智库肩负的职能相对多元，既要为国家开展国际外交事业建言献策，又要积极开拓“二轨外交”渠道，与国际社会开展广泛交流。从对中国国际关系智库的议题态度分析来看，中国国际关系智库对政策议题的态度总体上与我国国家利益维持一致，体现了中国政策思想市场的中庸风格，对不同政策议题均以积极态度为主。如何使这种态度和风格被国际社会所理解是一个值得重视的问题。

最后，中国智库发展应重视对不同类型智库的协同建设。体制内和体制外智库在资源禀赋上的差异长久存在。本文通过分析发现，这种资源禀赋的差异延续到了智库的议题关注和态度之上。高校智库，以及企业、社会智库在议题关注和态度上要更为相似，与党政部门智库存在明显差异。本文并不认为这种差异是不好的现象，对于智库思想市场建设而言，多元的关注和态度是形成良性竞争的重要前提。本文认为协同建设和共同发展是必要的，建议政府有关部门扶持更多样的智库形式出现，鼓励包括组织性质、结构、运作模式等等方面的创新做法涌现，以期为丰富类型的思想产品孕育提供土壤。

附录

7 家机构微信公众号的账号信息见附表1。