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公共物品供给与国内冲突的复发

多，他们越可能经历更多的冲突。 ① 夸肯布什和杰尔姆·凡泰切（Jerome
Verteicher）采用了这种模型，并且通过使用安德森–吉尔的计算过程方法来模拟国
家间和平持续的时间。他们认识到这种模型的局限性，设置了一个变量来计算对手

之间以前发生冲突的次数。但是，有学者令人信服地论证了这个操作方法会产生一
②
个副作用，那就是会严重地压低其他变量的影响力，从而导致预测偏差。
第二条路径是边际风险集模型，也叫人口平均估算模型（population averaged

estimating equation model）。这种模型忽略数据中失败事件的次序，转而给每个事
件都设置了自己的层级。具体而言，它设定在时间 t，事件集由观察下的所有主体
在这一时间所经历的事件 k 所组成。如果我们的目的是寻找事件的总体趋势，这
③
种模型是较为合适的工具。 无论数据间的关联性是何种性质，边际风险集模型
④
擅长处理时间上相互关联的数据，会产生无偏差和一贯的估算结果。 艾莉
森·贝利（Allison Bailey）在对国家能力与冲突复发关系的研究中使用了这种模
型。尽管如此，该模型存在一个突出的弱点，那就是它对失败事件不排序，而实

⑤
际上本文数据中的事件并不是相互独立的。
相比之下，第三条路径条件性风险模型则可以克服上述两个模型的主要缺
点。它的基本假定是一个主体只有在经历了第一次事件后，才会面临发生第二次
事件的风险。本文假定平民由于公共物品供给不当或不足参加叛乱，所以作者从

每场战争的第一个事件开始计算时间。
此外，为控制变量的时间敏感性，本文采用格拉姆西–瑟诺非比例性测试
（Grambsch-Therneau non-proportionality test）。这个测试是在粗糙（naive）

① Gary Goertz, Bradford Jones and Paul Diehl, “Maintenance Processes in International
Rivalries,” Journal of Conflict Resolution, Vol. 49, No. 5 (October 2005), pp. 742-769; Paul Senese
and Stephen Quackenbush, “The Effect of Dispute Settlements on Durations of Peace,” Journal of
Politics, Vol. 65, No. 3 (August 2003), pp. 696-717.
② Janet Box-Steffensmeier and Bradford Jones, Event History Modeling: A Guide for Social
Scientists, Cambridge: Cambridge University Press, 2004.
③ Peter Diggle, Patrick Heagerty, Kung-Yee Liang and Scott Zeger, Analysis of Longitudinal
Data, 2nd ed., Oxford: Clarendon Press, 1994, pp. 138-140, 146-147; Christopher Zorn, “Generalized
Estimating Equation Models for Correlated Data: A Review Applications,” American Journal of
Political Science, Vol. 45, No. 2 (April 2001), pp. 470-490.
④ Christopher Zorn, “Generalized Estimating Equation Models for Correlated Data: A Review
Applications,” American Journal of Political Science, Vol. 45, No. 2 (April 2001), pp. 470-490.
⑤ Allison Bailey, We Shall Not Pass this Way Again: State-Building and the Long-Term
Resolution of Civil Conflict, Ph.D. Dissertation of Political Science at Emory University, 2005.
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