冲突背景下国际政经关系多元数据联合分析*

李 纲 杨玖洲 毛 进

(武汉大学信息资源研究中心 武汉大学信息管理学院 武汉 430072)

0 引 言

在国际冲突爆发后,通常会有第三方国家表达自身立场,并采取支援或制裁等政治性介入行动。与此同时,经济全球化的加速促使各国保持着紧密的经济合作,而国家间经贸往来行为通常基于国家利益,并不一定与政治立场相一致[1]。而且,冲突背景下第三方国并非是一个静态单元,因其立场与介入行为的多样性我们可以将第三方国划分为更加详细的类型,而不同类型的第三方国同冲突方国的政经关系有不同的表现态势。国家外交政策的制定需要掌握政治、经济等全面的国际关系,因此,将第三方国家的政治立场、介入行为与经济行为的表现进行联合分析对于全面感知国际关系态势,为外交政策制定提供情报支持以维护国家安全具有重要意义。

由于国际行为类型多样、政治行为及经济行为数据庞杂,当前此类研究较多集中于关于有限数量的第三方国家的介入行为进行深入定性分析,而缺少对所有第三方国同冲突方国政经行为表现态势感知,也无法快速从全局上识别出行为异常的国家,例如在俄乌冲突中仅针对有限数量的第三方国如欧盟国家[2]、东盟国家[3]、阿拉伯国家[4]、土耳其[5]和以色列[6]等国的立场、军事介入、制裁措施等分别进行分析;在南海争端中,单独对美国[7]、澳大利亚[8]等国的立场和介入行为等分别定性分析。国际安全是国家安全的重要保障,国际关系情报是国家制定外交政策时的重要依据,在大数据时代下,数据的量产使得安全情报学转变研究视角、从局部情报研读转变到大数据情报处理[9],当下在网络中存在着关于国家言论数据、立场数据、行为数据、经济数据等多元类型数据,融合各类异质关联数据进行量化计算为国际关系情报研读提供了新的视角。

本文将从国际冲突背景下界定各国政治立场入手,根据冲突介入理论对第三方国家介入行为进行总结,构建了一个将立场与行为相结合的第三方政治关系分类框架。以国家间进出口贸易行为作为经济关系代表,然后将政治关系与经济关系量化为具体数据,对政经关系数据进行关联分析,最后对计算结果进行解读。本文以2022年2月爆发的“俄乌冲突”为例进行实证分析,探究第三方国的政治经济行为表现态势,为了解俄乌冲突后的国际格局提供情报支持。

1 相关研究

两国间的政治冲突不仅会对双边经济关系产生影响,还会对多边经济关系(与第三方国的经贸)产生影响[10]。国际冲突普遍会降低冲突双方的经贸往来,如周泳宏等[11]以中日关于钓鱼岛事件、靖国神社事件为背景,探究此类政治冲突对双方进出口的相关关系,结果认为政治冲突对日本向中国的出口造成负面影响,而且短期效应相对显著。而国际冲突针对第三方国的经贸影响呈何种态势,当前有多种观点。如Glick and Taylor等[12]认为国际冲突会对第三方国的贸易带来溢出性影响,且影响可能较大。但也有研究认为影响不大,Martin et al.[13]的模型假定冲突会对冲突双方贸易造成负面影响,但对第三方贸易影响较小。Gholz and Press[14]认为虽然战争可能导致交战国与中立国贸易的下降,但战争也会给中立国带来新的贸易机会,从而使其受到较小的影响。Jiaomei Tang等[15]认为国际冲突发生的可能性与冲突双方贸易依存度呈现倒U型关系,而国际冲突后与第三方国家的贸易对冲突国家具有替代效应,冲突方与第三方国的贸易可能会随形势而有所增加。

上述研究主要都是在测量国际冲突对第三方国的贸易整体上会造成何等影响,但尚未考虑到的是,第三方国并非是静态单元,第三方国普遍会采取形式各异的行为介入到冲突中去,不同的介入行为会对经贸关系产生不同的影响。例如经济制裁是介入行为的手段之一,Raul Caruso通过引力模型分析认为,广泛和全面的制裁会对双边贸易造成严重的负面影响,王珏[16]以联合国投票行为作为政治关系的测量依据,研究了其与经贸关系的相关性表现,结果认为投票立场关系越远,则经贸关系相对表现越差。而第三方国的介入行为类型是多样的,例如立场投票、言论表达、支援行为、制裁行为等,依据不同的介入行为可以将第三方国划分为不同的阵营类型,例如郁飞[17]根据第三方国冲突调停的管理维度将第三方国划分为合作跟随者、合作主导者、个体行动者、领导创建者等,而不同阵营类型下的第三方国与冲突方国的经贸关系显然是不能统一度量的。

综上,第三方国可以根据立场与介入行为等进一步细分成不同政治关系类型,而不同类型的第三方国与冲突方国的经贸关系呈现何种的相关关系,以及通过何种合理的量化方式进行呈现,这在当下的研究中是较为欠缺的。

2 政经关系联合分析体系构建

依据国际关系建构主义理论,国际关系是由国际行动者依据各种行动建构出来的,各种政经行为构成了双方的政经关系[18]。国家间的政经关系衡量指标多样,在不同的研究场景和研究目的下,可以选择不同的行为指标用以衡量政经关系。因此,本文首先选择合适的行为指标构建冲突背景下第三方国与冲突方国的政经关系理论框架,然后再对框架指标进行量化分析,研究框架如图1所示:

图1 研究框架

2.1 政经关系分析理论框架

在国际冲突的背景下,第三方国主要实施的行为包括立场表达行为与形式多样的冲突介入行为,立场确定了国家身份,身份决定了国家利益,而从国家利益出发就实施了各种介入行为[19]。综合两种类型的行为可以反映第三方国同冲突方的政治关系。而国际经济关系指标多样,例如国际贸易、对外投资、经济政策、技术转移等,在此以相对最能反映两国经济关系的国际贸易作为经济关系的代表,对两者进行联合分析。

2.1.1基于政治立场的国家角色分类

“角色理论”是当代国际关系理论界分析国际关系的重要范式,国家角色可以定义为国家在一定国际关系格局中所处的特定地位与身份,并根据身份的不同而应拥有国际社会所期待的行为模式,角色反映了国家所处位置以及国与国之间的关系[20]。依据不同的研究目标,可以从不同维度对国家角色进行分类,在冲突背景下,K. J. Holsti[21]依据第三方国的政治立场将第三方国划分为派系性角色、中立型角色和旁观者角色。派系性角色在权衡自身利益后会界定“朋友”或者“敌人”,然后进行“选边站”,公开支持冲突一方,并采取相关介入行为。中立性角色强调客观、公正,不属于任何派系,战时中立国不仅不应参加交战国间的敌对武装行动,而且也不应支持或援助交战国的任何一方。边际性角色可称为观察者,他们未进行公开表态,也未曾与冲突双方国家有过公开联系,持观望态度。对此还可进一步细分,派别性角色会持有支持与反对两种立场,因此派系性角色的第三方国可以划分为支持型国家、反对型国家;中立型角色即持“中立”立场的国家,设定为中立型国家,边际性角色即未在国际场合表态的国家,即旁观型国家。

2.1.2基于介入行为对立场角色细分

国家基于立场确定了角色身份,角色身份确定了国家利益,而从利益出发国家会实施各种行为,并能以此维护角色期望。在国际冲突背景下,这些行为模式鲜明地体现为第三方国对冲突的介入行为。冲突背景下第三方国并非是静态单元,其除了表达自身政治立场之外,还会根据立场与国家利益而采取形式各异的介入行为,可依据行为类型对第三方国的立场角色进一步细分。当前有多种维度对介入行为进行分类,例如介入行为的强弱程度、表现形式、管理模式、时序演化等[22-25]。“国家利益理论”认为国家间的关系主要依据国家利益而演变,因此本文根据第三方国的介入行为作用于冲突方国的国家利益的程度对介入行为进一步分类。

冲突调停研究的代表学者贝尔科维奇[23]将国际冲突介入的行为归为三类,其中两种是认知学派的“沟通磨合”与“劝谈促和”策略,这两种策略不直接作用于冲突方国的利益,主要依靠第三方国大量时间的沟通劝谈,其介入程度较弱,调停的成功率也相对较低,但一般不会过分激化矛盾。第三种行为是权力政治派的“赏罚诱压”策略,直接作用于国家利益,介入程度最高,成功率最高,但激化矛盾的可能性也最大。因此,可初步将介入行为划分为不作用于国家利益的“呼吁调停”行为,和作用于国家利益的“赏罚诱压”行为,对此我们还可进一步细分。

在基于权力介入的“赏罚诱压”行为中,李雪婷[26]根据介入行为的严重程度与将其分类为“幕后参与,单方援助方式”、“软硬兼施、威胁遏制方式”、“公开对抗,高压制裁方式”、“联合各方,集体施压方式”,现将上述几种方式进行汇总,按是否直接作用于冲突方国家利益的方式将“赏罚诱压”策略划分为“单方支援”、“高压制裁”两种方式。“单方支援”即对支持的冲突方提供支援,此举显然会对反对的冲突方造成压力,间接作用于其国家利益。而“高压制裁”方式则直接与冲突方正面对抗,直接作用于其国家利益。显然,随着作用于国家利益方式的逐渐增强,其与冲突方国的政治关系则有可能逐渐恶化。

将上述3种行为汇总,可概括为表1所示。注,在支援行为中,人道主义援助行为是从拯救人类生命、维护人类尊严角度出发所提供的援助行为,支援程度一般相对较弱,且不涉及政治立场,故而需要将其排除在支援行为之外。

表1 介入行为分类

根据上述3种介入行为按照作用于国家利益的程度进一步细分政治立场。作为边际性角色的支持与反对立场,可与3种介入行为进行组合,形成立场型支持(反对)、支援型支持(反对)、制裁型支持(反对)、支援制裁型支持(反对)等8种组合类型,而持有中立立场的国家不会采取支援、制裁等介入行为,因此将其划分为立场型中立一种类型,如若公开场合表达了自身中立立场,却又采取了公开支援、制裁的行为,其原因可能是随着时局变化改变了自身立场,亦或是“伪中立者”,应将其划分在派别性角色之中去。而旁观者即未表达任何立场也未与冲突双方有任何直接联系的国家,因此不会有与介入行为相组合的类型,仅定义为旁观者,立场-介入行为的组合类型具体如表2所示:

表2 政治关系分类

2.1.3以对外贸易额为表征的经济关系衡量

国家间的经济关系可以用多种指标进行衡量,例如贸易往来、直接投资、货币金融关系、技术流动、人员流动、资源交流、经济政策等等,在不同的层面上,它们各自对国家间的关系的影响是不同的,一般都倾向于认为,这些关系都将推动国家间的合作而不是对抗[22]。一般认为,相对而言贸易关系是国家间最为主要的经贸关系,贸易是国家经济活动中最基本的形式之一,是国与国之间最重要的经济联系之一,国家间从国家利益出发选择贸易合作以增加国家收入、提高人民生活水平。对于贸易关系的衡量主要依据的是国家间的进出口总额,在当前关于两国的政经关系研究中,已较多以国家间的贸易额同比变化情况作为经济关系的表征进行衡量[27-29]。在国际冲突发生后,第三方国家可能会根据形式需要改变同冲突国的贸易现状,以符合自身政治目标以对敌对方进行压制、对支持方进行支援。但也可能从国家整体利益出发,做出与政治立场不相一致的经济行为。因此,识别出冲突前后第三方国家与冲突方国家的经济行为变化情况对于了解国际格局以制定外交政策具有重要意义。

由此,将立场-行为所形成的政治关系与以贸易额为代表的经济关系联合形成政经关系分析理论框架

2.2 基于多元数据的政经行为联合分析框架

为了实现对第三方国家的政治行为与经济行为的定量计算与态势感知,需要进行多元数据获取、数据标注、数据分析等流程。以下针对政治立场、介入行为以及贸易行为数据的获取与预处理,以及政经关系的联合分析方式进行描述。

政治立场界定主要依赖于各国言论与行为表现,而联合国大会上关于冲突事件的投票数据是最能准确地定义各国立场的行为数据,在过往的国际政治研究中,联合国投票数据已较多作为衡量国家立场的指标[16,30-31]。联合国致力于维护国际和平与安全,参与预防冲突、促成冲突各方达成和平、维持和平及创造让和平延续发展的环境[32]。国际冲突发生后,联合国会介入国际冲突督促其和平解决,召开关于调停战争的相关会议,由其会员国会进行投票,投票数据类型具体包括“支持、弃权、反对、缺席”,支持票与反对票对应于支持与反对立场,弃权票按国际惯例即表达为中立立场,而缺席的国家的立场尚且不能判断,该类国家较多是因拖欠联合国会员费导致取消投票资格,数量一般很少,如果存在,可在网络上采集该国政府的公开发言,根据言语内容进行立场的划分。一般而言国家部分公开发言包括“谴责、反对、支持”等言语表达的为反对或支持立场,呼吁解决问题、公开表示中立等语言表达为中立立场;未曾公开表态,也未曾与冲突双方产生行为联系的即为旁观者,由此,可结合联合国投票数据及各国公开发言进行国家立场的衡量。

国家介入行为的数据可在网络上公开采集,维基百科、国际制裁数据库、军事贸易数据库、新闻网站、各类型研究所皆可作为数据源。数据采集完毕后,根据表3汇总好的行为框架对所采集的行为数据进行分类,然后人工标注各个国家的政治立场与介入行为,从而形成最终的政治关系类型,如表3所示,可以将政治关系类型进一步细分为10种类别。

表3 政治关系标注

经济行为数据指定为国家进出口贸易数据,该数据可从联合国贸易数据库进行获取。联合国贸易数据库由联合国统计司进行维护,它提供了自1962年以来近200个国家/地区的统计机构报告的详细的商品和服务进出口统计数据,它接受到各国报告的数据后,会按统一格式进行转换,使各国贸易数据能够按同一标准进行计算,它被认为是目前最全面的在线贸易数据库,拥有数百亿个数据点[33]。

为了分析国际冲突后不同政治行为下的经济行为表现,需获取冲突前与冲突后两个特定时间段内的经济数据进行计算,以呈现经济行为的变化情况。对两国贸易关系的静态衡量通常用贸易额进行表示,对外贸易额是一国在一定时期内进口额与出口额的总额,是以货币表示的贸易数值,是反映两国贸易规模的指标。而两国贸易关系的动态变化情况可采用同比增速进行计算,因此经济行为可指定为贸易额的同比增速。

2.2.2政经关系关联分析

为了探究不同政治关系类型的第三方国同冲突方的政治关系和经济关系的相关态势,本研究拟通过相关方法解决以下3个问题:a.不同政治关系类型同经济关系好坏是否存在相关性;b.不同介入行为所决定的政治关系,对经济往来影响程度有多大;c.在同类型政治关系内部,识别经济关系异常的国家。

a.政经关系相关性分析。经上述转换后,政治关系成为分类变量,经济关系即贸易额同比增速为连续型变量,计算二者的相关关系可以使用单因素方差(One-way ANOVA)分析进行测量,以呈现在不同的政治关系下,经济关系的表现状况。

在市区内铺设各类管道,首要任务是挖掘符合标准的沟渠,如果沟渠的参数(直线度、深度的一致性)不能得到保证,管道在实际的应用中就会在短时间内失效破裂或堵塞.因此,挖沟机在高低不平的复杂地形环境中开展挖掘工作,支撑驱动系统是挖沟机最关键的组成部分,其功能、适应性直接关系到挖沟的品质和效率.支撑驱动系统包括单独驱动、转向和定位的车轮以及自适应地形地貌的悬架,既是挖沟机的重要组成部分,又是挖沟机适应地形性能的综合体现.

b.基于指数平滑检测经济行为的偏差。时间序列预测方法利用惯性原理来预测未来状态,在经济现象预测中,时间序列可以反映经济的发展状态和变化过程,从而模拟经济现象走势。然而,经济现象是受多种因素影响的,例如国际形势变化。通过对国家贸易额的时间序列拟合预测,可以根据残差序列设定数据波动范围,并将预测值与观测值进行比较,以发现不同国家的经济指标是否偏离历史发展趋势并呈现异常,同时能够反映出不同国家贸易额受国际事件影响的程度[34]。

(1)

(2)

(3)

三次指数平滑法线性模型预测公式为:

Yt+T=at+btT+ctT2

(4)

其中,Yt+T表示t+T年的预测值 (以t年为基年)。在指数平滑法中,α的选取对预测的精准度有着关键性影响。α值越大,Yt在预测中所占的比例就愈大, 修正幅度也越大, 受时间序列近期变化影响也就越大, 同时受干扰的可能性也会增加。因此,α一般根据时间序列具体变化规律进行取值,在具体运算中,可以求出在不同α值下的均方根误差RMSE值,当RMSE值最小时,指数平滑系数α值即为最为合适的值。求出预测值之后,计算历史数据与预测值之间的残差,可以根据残差的均值和标准差设置异常检测阈值。一般情况下,如果一个残差点距离均值很远(例如超过标准差三倍),那么这个点就被视为异常点。

基于此,获取冲突前若干年份的贸易额数值,对其进行三次指数平滑,以预测冲突后的贸易额,根据历史贸易数据的拟合值和真实值获取残差序列,计算残差序列的均值与标准差,以3倍标准差为上下界,作为检测异常值的界限,若最新一期的贸易额预测值与真实值的残差超过阈值界限,则其为贸易额异常上升或异常下降,若在阈值范围之内,则为平缓波动,以此检测各类型政治关系的国家经济关系偏差情况。

c.基于箱线图检测异常点。在同类型政治关系的国家内部,是否有国家的经济关系存在异常,可以通过箱线图进行探究。箱线图是一种能够通过5个数值来描述数据的分布的标准方式,这5个数字包括最小值、第一分位数、中位数、第三分位数、最大值,箱线图能够明确的地展示离群点的信息。通过绘制不同政治行为类别下的箱线图,可以发现不同类型政治行为下的异常国家。

3 “俄乌冲突”事件实证分析

本次实证以“俄乌冲突”事件为例进行研究, 2022年2月24日,俄乌冲突爆发,联合国就此召开大会,各国投票表达自身立场,部分国家采取了介入行为,本文将采取俄乌冲突爆发后各国的立场数据、介入行为数据、贸易数据,用以探究第三方国同俄罗斯的政经关系相关态势。

3.1 数据获取与预处理

基于各种开源或非开源数据库、网站等采集到如表4所示的各类型数据。国际贸易数据从联合国贸易数据库采集,由于俄乌冲突爆发仅1年有余,且各国向联合国提交贸易数据存在时滞,本次数据采集时间最新截止到俄乌冲突爆发后的2个季度内的贸易数据,即截止到2022年8月,本次共采集到69个国家所报告的贸易数据,世界主要大国大部分尽在其列,根据2022年全球GDP排名[35],GDP排名前10名国家中有9名,前50名国家中共有34名,前100名国家中共有53名,前200名国家中共有69名。因此,本次实证研究将限于此69个国家进行分析。

表4 多元数据获取

在69个国家的政治立场标注中,68个国家依据其投票类型分别标注为“支持、中立、反对”,仅有乌兹别克斯坦属于缺席投票的国家,根据乌兹别克斯坦总统新闻秘书谢尔佐德·阿萨多夫在国外社交媒体上的公开发文表示“乌兹别克斯坦在这个问题上采取平衡、中立的立场”,因此可将该国的立场定义为中立。

介入行为标注以表1为参考标准,若行为数据中包含表中所属行为,则按表3标注该行为类别,形成该国家的政治关系类型。

将俄乌冲突爆发前后的6个月的贸易额相加,计算在冲突前后的同比增速。

3.2 第三方国同俄罗斯政经关系态势感知

在现有的69个国家中,有13个国家持中立型立场,23个国家为立场型支持,19个国家为支援型支持、14个国家为支援制裁型支持(注,此支持为支持谴责俄罗斯入侵乌克兰,即支持者对象为乌克兰)。从图2可以看出,随着介入强度的加深,同俄罗斯的政治关系不断恶化,第三方国与俄罗斯的贸易增速总体呈现下降趋势,并且在每个政治关系分组内部,经济增速整体上呈现正态分布。

图2 政经关系态势感知

3.3 政经关系的相关性

将上述4种政治关系类型与经济同比增速进行单因素方差检验,如表5所示,由分析结果p值可以发现,政治关系类型对于经济增速呈现显著性差异。随着介入强度的不断加深,贸易增速不断下降,两者呈现显著的负相关经过单因素方法检验,如图3所示,发现随着政治关系逐渐恶化,贸易增速同比下滑,组内各国的经济增速差别也越小,组内经济表现更加趋于一致。在中立型国家内部,同俄罗斯的贸易额呈现43%的较高的同比增速。而在立场型和支援型国家内,贸易增速相对较低,但也呈现继续上涨的趋势。而介入行为强度最高的支援制裁型国家,贸易增速以下滑至负31%,此举对俄罗斯经济发展造成了影响。

表5 单因素方差分析

图3 单因素方差分析

相关研究表明[36],虽然众多欧美国家(普遍为支援制裁型支持国家)同俄罗斯的贸易剧烈下滑,但俄罗斯及时调整贸易对象,同其他部分国家如印度、土耳其、埃及、阿联酋等诸多国家加大进出口,而这些国家普遍分布于中立型和立场型支持国家之中。因此,可以发现虽然支援制裁型支持的国家对俄罗斯造成较大经济压力,但其他政治关系相对较好的中立型、立场型支持等国家同俄罗斯保持较高的贸易增速,一定程度上缓解了俄罗斯的经济增长压力。

3.4 基于指数平滑的经济增长偏差分析

采用三次指数平滑对各国的2022年3月-2022年8月的经济数据进行预测。以各国同俄罗斯从2016年1月至2022年2月的数据进行拟合,在选定α值时,分别设定α值为0.05,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.95进行测算。以美国为例,如表6可以发现,当α为0.2时,RMSE值最小,因此设定α值为0.2,初始值为第一期值,进行指数平滑预测,预测效果图如图4所示。

表6 均方根误差值RMSE

图4 美国指数平滑拟合与预测

然后根据预测值与真实值获取残差序列,从2016年3月-2022年2月按每6个月进行汇总,计算残差序列的均值与标准差,以3倍标准差为上下界,作为检测异常值的界限。将2022年3月-8月这6个月的预测值与真实值计算残差序列,计算6个月整体的残差,若该残差值超过阈值上界,则显示为异常上升,若低于阈值下界,则显示异常下降,若位于区间内,则显示正常波动。同时计算z分数,呈现各国的偏差程度。其他国家均做上述运算。

在图5中,横坐标显示为各国2022年GDP占全球排名。可以看出,同俄罗斯政治关系较为恶劣的支援型支持国家和支援制裁型支持国家的GDP排名普遍处于中等偏上的水平。而政治关系相对和缓的中立型和立场型支持国家的GDP排名等级则分布更加广泛。

图5 基于指数平滑的经济行为偏差检测

从图5可以看出,随着政治关系逐渐恶化,贸易增速整体也逐渐偏离正常的预期发展态势,异常下降的国家占比逐渐增多。然而,仍有一些国家同俄政治关系虽然恶化但是贸易增速并不受影响,甚至呈现出反向异常增长的趋势。中立型国家同俄罗斯的贸易额普遍在平缓波动的范围之内,只有少数国家异常增高或异常下降,其中印度、亚美利亚异常增高,而中国与尼加拉瓜则受冲突影响与俄罗斯的贸易额呈异常下降状态,相关分析指出中俄因产品结构问题、供应安全问题,以及俄罗斯因战争拖累本身的生产下滑和需求萎缩问题,使得中俄贸易增速偏离预期[37]。在立场型支持的国家内部,格鲁吉亚等4个国家贸易额异常上升,摩尔多瓦等5个国家的贸易额异常下降,其他国家均平缓波动;在支援型国家内部,大部分国家均异常下降,且斯洛伐克偏离正常状态最为剧烈,斯洛伐克同乌克兰相邻、且具有历史文化渊源与贸易往来,希望乌克兰保持领土独立故而支持力度较大,同俄罗斯贸易往来下降明显。但亦有如斯洛文尼亚、捷克等国反向异常上升,这可能跟对俄能源依赖,进口依赖等因素有关[38]。而在支援制裁型国家内部,仅有新西兰和冰岛平缓波动,其他国家均异常下降,英国下降表现十分明显,分析指出[39],英国积极介入大力制裁俄罗斯,是为先发制人占据主动优势,成为塑造欧洲新安全格局的“领导者”。

3.5 基于箱线图检测同类型政治关系中的异常国家

在相同的政治关系的内部,通过箱线图绘制结果图6所示,在各政治关系类型的组内,各国的经济增速没有呈现较大差异,只有在持中立态度的国家内部,印度的经济增速较为反常,同比增长265%,远超持中立态度的其他国家,此举使得印度被西方国家所指责,认为其是在对俄罗斯进行隐性支持,而印度的财政部长在公开场合表示“印度此举是从国民经济发展的角度出发而做出的决策,如果有更加便宜的石油存在,我为什么不去采购呢?”从印度领导人发言来看,其异常行为是从国家利益出发,为购买便宜的俄罗斯石油而导致的。

图6 政治关系类型分组箱线图

4 总结与展望

本文将冲突背景下的第三方国的介入行为引入到政经关系研究之中,结合国家立场与各类型介入行为,细分了第三方国同冲突方国之间的政治关系类型,基于角色理论与冲突介入理论等构建了政经关系分析理论框架。然后融合多元数据,采用单因素方差分析、指数平滑预测以及箱线图检测等方法构建了政经关系量化分析框架,以探究第三方国同冲突方国的政经关系的相关态势,并识别行为异常国家,最后以俄乌冲突为例进行了实证研究,验证了该方法框架的有效性,研究结果表明:

将角色理论和冲突介入理论相结合能很好地细分第三方国同冲突方国的政治关系类型,为研究第三方国国际关系提供了更加细粒度的研究视角,而且以作用于国家利益程度作为衡量标准细分冲突介入行为类型,这丰富了过往按行为类别、时序演化等角度划分介入行为的研究思路。本文研究发现,该理论框架能够以结构化、相关性的视野去分析国际关系,丰富了国家态势感知的研究方法,较以往定性研读能够提供更加全面的视角。而且基于多元数据的量化分析框架的实现,能够较为快速地从全局把握全球关系态势,并迅速识别行为异常国家,既可以为国家提供宏观视野,亦可捕捉微观异常点以着重深入探究。

根据俄乌冲突的实证结果来看,随着第三方国介入行为作用于俄罗斯国家利益程度的不断加深,其同俄罗斯的政治关系逐渐恶劣,经济往来也迅速下降,呈现显著的相关性。而且根据时序预测结果来看,同俄罗斯的政治关系越差,第三方国与俄罗斯的经贸往来偏离预期发展态势越严重。虽然诸多支援制裁型国家同对俄罗斯贸易下降,对其造成巨大经济压力,但俄罗斯及时调整贸易对象,同政治关系相对缓和的中立型国家和立场型国家等加大贸易往来,缓解了经济增长压力。与此同时,亦存在政治态度和经济行为偏差较大的国家,例如虽持中立态度,但同俄罗斯贸易额缺异常增高的印度,公开谴责了俄罗斯,甚至支援了乌克兰,但却依旧同俄罗斯贸易额异常走高的格鲁吉亚、斯洛文尼亚、捷克等国,而此类表现相对异常的国家可能跟其对俄罗斯的能源依赖,国家传统,地缘政治、政治目标、国家利益等因素有关,例如中立国印度同俄贸易额反常走高主要是因其购买便宜石油而导致。可见不能仅凭公开的政治立场即粗浅划分国际关系阵营,需要结合其他政经行为更深层次掌握真实国际关系。由此,通过量化分析,既可以结构化的视角从宏观上把握第三方国同俄罗斯的政经关系态势,亦可在数据上迅速捕捉到印度、捷克等异常国家,以此作为行为异常点进行深入分析,为国家外交政策制定提供全面的情报支持。

本文研究存在一定的局限。首先,对于介入行为的分类粒度较为粗略,仅将介入行为划分为基础的立场型、支援型、制裁型,而实际上这些类型包含了更加具体的行为方式。例如,立场型包含了各类型的立场发言与促和行为,支援型包括了多种类型的支援方式,如经济支援和军事支援,制裁型也包括了经济制裁和政治制裁等多种制裁方式。如果我们对行为的分类粒度更精细,或者对支援和制裁的程度进行量化,将有助于更加准确地分析政经关系,并展现全局态势。除此之外,本文的智能分析手段还有待提高,目前较多采用人工采集和标注的方式进行数据获取与处理。在未来,如果我们采用分类算法进行大数据的情报挖掘分析,将更有利于从更加细粒度、更深层次角度对国际政经关系进行深入分析。