理论研究为何难以预测国际形势
胡小文
2026年04月13日 02:35
王俊美
中国社会科学报国际关系常被外界认为是解释性学科，其预测未来的能力备受关注。然而，在全球格局加速演变、不确定性日益凸显的今天，探寻国际政治的“晴雨表”已成为学术界无法回避的紧迫课题。从现实主义理论对大国兴衰的宏观推演，到基于大数据与人工智能的微观冲突预警，国际关系的预测既有定性思辨也有定量实证。这不仅关乎学科自身发展，更直接影响国家战略的制定与全球治理的效能。本报记者就纷繁复杂的国际关系究竟可否预测、何为科学有效的预测方法、国际关系预测存在的阻碍等议题采访了有关学者。
国际关系研究具备预测功能
被问及国际关系研究是否具备预测功能，德国康斯坦茨大学国际政治学教授杰拉尔德·施奈德（Gerald Schneider）在接受本报记者采访时表示，在国际关系研究中，对国际关系事件进行解释和预测属于正常范畴。然而，国际关系预测存在至少三个挑战：首先，突然发生就会引发连锁反应并造成巨大负面影响的“黑天鹅”事件，发生频率很低且难以预测。其次，国际关系预测所依赖的理论往往不够精确，使得研究人员无法作出准确的判断。最后，用于国际关系预测的相关数据不足，尤其是没有关于决定事件走向的“人”的数据，这也是为何许多预测依赖于结构数据或文本数据的原因。
“国际关系研究当然具有预测的功能。”中国人民大学国家发展与战略研究院研究员、国际关系学院教授宋伟对本报记者表示，因为国际关系研究有助于人们理解国际政治现象的发生过程和影响因素，从而解释了我们看到的许多国际事件的结果。例如，战争的发生、盟约的签订、国际组织的形成等。国际关系研究力图发现现象背后的主要原因，从而对这些现象的存续作出一些预判。
国际关系预测未必科学，且预测成功率也较低，人们对它的需求为何长盛不衰？云南大学国际关系研究院教授卢凌宇向记者分析称，其根本原因在于人的一种生物本能，即对社会政治生活确定性的渴望。但是，国际关系研究确实具备一定的预测能力。
国际关系研究能够作出何种预测
施耐德表示，人们可以利用次国家层面的详细信息来进行预测，比如预测某些地区发生战争的风险，或者鉴于近期发生的大量恐怖袭击事件研究大规模事件发生的可能性。提及预测方法，施耐德以反事实预测为例进行了说明：政府在某一领域，如教育领域、社会政策领域进行干预后，可能会产生哪些结果。
宋伟具体分析说，国际关系研究可以作出两方面的预测。一是预测国家间互动和博弈的结果。例如，在无政府状态下，力量差距的变化是影响国家间关系的一个重要变量，如果守成大国和崛起大国的力量差距在缩小，那么它们的关系不可避免就会出现一些进展。二是预测国家的理性行为。在既定的国际体系下，国家的行为会呈现出一些规律性的东西，例如各国会向国际体系中的优胜者学习，学习它们的技术和制度等。
“有必要对国际关系研究中的‘研究’二字稍作辨析。”卢凌宇解释说，国际关系研究大致可分为两种类型：一种是以信息见长的对策研究；另一种是理论和方法导向的研究。这两种研究所能作出的预测差异很大。第一种研究通常由国家有关部门（如美国的FBI）负责，它们拥有独特的信息渠道，其信息可以精确到某国下周将采取何种行动，此类预测通常非常准确。然而，由于政府部门主导的对策研究具有保密性，因此其预测的成功率有多高，媒体、大众乃至国际关系专业学者均无从知晓。人们通常关注的是第二种类型的研究，即由高校和不涉密的科研机构所作的预测，这种类型的预测主要体现为对中长时段大趋势的推测和展望。
在卢凌宇看来，国际关系预测成功的案例总体上远远低于预测失败的案例，并且成功的预测通常是条件性预测，而非点预测。只有少数学者作出了具体的、有时限的预测，其中成功者则是少之又少。这些预测通常并非提前数年预言某场特定战争，而是能够成功预判中期趋势和热点地区，并提供足够的前置时间以服务于政策制定。此外，很多预测对象只有两个结果，是或否。对于此种预测，即使不做科学的探究，只靠掷骰子也有50%的概率。
定性与定量分析方法相结合
阿根廷布宜诺斯艾利斯省中心国立大学国际关系学教授拉乌尔·贝尔纳尔-梅萨（Raúl Bernal-Meza）在接受本报记者采访时表示，在国际关系研究中，如果预测建立在想象的假设之上，比如猜测，那么其基础就会很薄弱。一个可靠的预测是基于历史进程的经验得出的。在贝尔纳尔-梅萨看来，国际关系研究既可以基于历史先例进行预测，也可以根据具体的历史数据作出预测。例如，根据美国国际政治理论学家罗伯特·吉尔平（Robert Gilpin）的观点，在大多数历史案例中，竞争都是通过战争来解决的。“预测国际关系的可靠方法是那些基于对国家尤其是大国历史行为的分析方法。”
谈到国际关系研究预测的方法，施耐德表示，目前大多数研究都是大规模的定量研究，它们依赖于研究对象的结构性信息，比如特定地区过去的冲突情况和社会经济特征。此外，利用间接信息也可以进行预测，例如，投资者有通过预测未来国际关系走势来获得经济利益的强烈动机。因此，施耐德曾利用金融市场信息来预测战争是否会停火。“还可以依靠媒体报道或其他文字信息来预测冲突。”施耐德补充说。
宋伟表示，对于规律性现象的预测首先依靠的是惯性定律，即国际关系中的许多因素是会持续下去的。其次，依靠国际关系理论中许多规律性的知识，这里面很多因果机制就能够说明，在特定条件下会出现特定的结果。最后依靠的是对国际关系中重要因素的敏锐观察和深入思考，尤其是一些新出现的反常因素或现象。国际关系中的预测是一门严谨的学问，需要足够的理论和方法论知识，绝对不是瞎猜。
定量分析和定性分析在预测国际关系方面被广泛应用。谈到定量分析还是定性分析更具优势时，施耐德说，不能将定量分析和定性分析全然分开。预测某个地区发生政治暴力事件的可能性，定量研究无疑是最佳方法。但如果想要预测“黑天鹅”事件，不能只依靠大量的案例进行定量分析，还要进行反事实分析或依靠专家的预测。
“为了满足不同的预测需求并提高预测成功率，国际关系学者正在运用多样化的方法和工具来预测，并且呼吁应用混合方法来处理复杂的现象。”卢凌宇说，国际关系预测的基本方法包括定量和定性两类。基于统计学的定量方法在国际关系预测中占据压倒性优势，发展出了结构性统计模型（也称“风险”与早期预警模型）等多种预测工具。定性预测方法主要依赖场景分析和前向推理，其中后者指从已知事实出发，通过规则一步步推导，直到得到结论的思维过程。大多数国际关系预测都属于法则性或普遍规律性的“弱预测”，场景分析是针对特定未来的情况叙事的“强预测”，按照事态的发展一步一步地推导出准确的结论。不同方法的理论和方法基础表现得参差不齐。
卢凌宇表示，定量与统计模型现已成为国际关系预测的主导工具，但其预测成功率并不均衡，结果喜忧参半。总体而言，定量方法在许多结构化的任务中明显优于随机猜测，并胜过简单的定性启发式方法，但它们远非完全可靠，且通常未经过严格、长周期的预测检验。定量方法和定性方法各具优势。具体而言，在数据充足的前提下，定量/统计模型通常能提供校准更好、可检验的概率估计，而定性分析则擅长于理论构建、情境理解和情景开发。所以，我们很难对定量模型和定性预测的效果孰优孰劣作一个全称判断，其表现取决于数据的可用性、质量、预测时限和问题结构。实际上，效果最好的预测方法是混合方法，也就是将模型输出与专家调整相结合，如此往往能产生最佳的准确性和稳健性，比任何一种单一方法都更“准确和全面”地得出结论。
科学预测存在一定的局限性
对于许多国际关系领域的专家未能预测到美国和以色列对伊朗发动的军事打击，施耐德认为，预测国际趋势与事件并非总是有效的。诸如种族灭绝、大规模恐怖袭击及大规模战争之类的悲剧性事件依然时有发生，所幸的是，其发生频率相当低。正是这种极低的发生频率，使得此类事件变得极难预判。“对于社会科学家而言，进行预测的难度不亚于那些试图预报最具毁灭性地震的地震学专家。此类国际关系事件属于‘黑天鹅’事件，其发生取决于某个情绪波动大且难以预测的人物的决策，比如美国总统特朗普。”施耐德说。
近年来，学者们开发出了多种途径，旨在提升其模型的预测能力，并为政策制定者提供预警机制。施耐德表示，当前预测工作往往依赖于随时间推移变化缓慢的数据，鉴于此类数据仅适用于预测微小变动，因而这种对数据的依赖显然无益于上述事件的预测。机器学习在国际关系事件预测方面得到了广泛应用，这是一项重要的进展，但其中大多数模型所预测的都是些细枝末节的事情。此外，科学预测仅在特定领域内才得以实现——在这些领域中，预测者能够依托先验知识，并借助两种形式的累积证据进行预测：一是系统性收集的数据，二是那些对原本晦涩难解的决策过程拥有独到见解的专家的洞察力。值得庆幸的是，许多领域的基础信息正日益完善，特别是互联网的兴起，为国际关系预测提供了海量数据。
宋伟表示，美以是否会军事打击伊朗，不仅取决于两国的实力对比，也取决于美国领导人对局势的个人判断以及美国国内政治的制约。没有预测到美以打击伊朗，并不意味着国际关系学者不能预测，只是说明预测很难，不一定能成功；而且，预测美以不会打击伊朗，可能更符合理性和常识的判断。如果美以对伊朗的打击不能尽快改变伊朗的政权，达到自己的战略目的，那说明特朗普政府对战争的预测是错的，而国际关系学者的判断可能更为全面。
卢凌宇认为，国际关系预测中一个难以否认的事实是，事件越是重大、突如其来，预测的失败率越高。美以伊冲突就是如此。这个事实既反映了国际关系预测的固有局限性，但并不表明预测完全不可能。国际关系预测存在几个主要阻碍：一是关键事件的稀有性与非线性特性。战争、政变和大型攻击是罕见的、低概率的事件，而常用的结构性模型的优势在于预测常见结果（和平或稳定），但会错过罕见的突发事件。二是复杂、偶然的因果关系。社会和地缘政治过程具有路径依赖性和偶然性，而好的理论只能作条件性预测，无法就事件是否会发生作出判断。三是模型与数据的局限性。许多国际关系模型依赖于宏观结构性指标，而忽略了具体的争议性问题、领导人和信号，严重地限制了预测特定冲突的能力。正因如此，大多数国际关系预测都是“弱预测”，而回避针对特定案例的、具体的、有时限的、情景式的预测。四是认知和专业偏见。理论学者常常将抽象的范式强加于独特案例上，未能充分利用地方性知识，并使事件适配于其偏爱的理论，进而损害了预测准确性。同时，预测是一项高成本的事业。关于预测和解释哪一个更重要，在国际关系学者中存在争论。如果认为预测低于解释，就会阻碍对更好预测工具和系统评估的投入。
简言之，战争预测的失败确实体现了科学预测的局限性，包括事件的非线性特性、低基率、偶然性和学者的制度性偏见等，但也揭示了国际关系预测在设计、数据和激励机制方面存在应该修正的弱点，而非预测不可能成功。