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基于海量事件数据的中美关系分析——对等反应、政策惯性及第三方因素2019-06-08

【内容提要】中美关系的合作前景及其影响因素引发了激烈的学术和政策争论。本文运用全球事件、语言与语调数据库(GDELT),对中美1979—2017年的每日事件共计约四百万条记录进行系统性分析,探寻影响中美互动的三类广受关注的因素——对等反应、政策惯性和第三方(俄罗斯)的作用。运用时间序列分析中的向量自回归模型和脉冲响应函数,可发现美国对华行为的政策惯性力压对等反应和俄罗斯因素,具有强烈的内在逻辑性,而中国对美行为中的三种因素作用较为平均。中美之间的对等反应模式在冷战结束后即稳定存在,但这一模式呈现出“有限性”和“不对称”的特征。此外,后冷战时代的中美俄三边关系呈现出“权力制衡”的战略三角特征,俄罗斯因素在中国处理中美关系时的影响尤为显著,并自1999年以后形成了中俄对美行动的协调机制。但是,与美对抗均非中俄两国的长期战略目标而是短期策略选择,加之中俄之间并无稳定的对等反应机制,中俄两国的对美协调机制升级为中俄结盟缺乏战略基础和可操作性。这些发现有助于厘清当前关于中美合作与竞争关系的重大理论争论,为评估各种关于中美关系的政策建议提供了实证基础。本文作为大国关系的大数据研究尝试,也显示了大数据国际关系研究的巨大潜力和广阔前景。