CNDD-0122 全球恐怖袭击数据 及学术论文应用
▪ 关键词： 恐怖袭击
▪ 数据编号： 0122
▪ 数据名称： 全球恐怖袭击数据
▪ 数据范围： 国别层面
▪ 数据年份： 1970-2020年
▪ 样本数量： 207,682条
▪ 数据来源： Global Terrorism Database
▪ 数据说明： 全球恐怖袭击数据统计了1970-2020年全球发生的恐怖袭击时间，具体包括事件ID、发生日期、国家代码、城市、发生地、发生地代码、国家、省份、省份代码、城市代码、犯罪者、死亡（人）、受伤人数（人）、目标类型编码、目标类型、区域、攻击类型编码、攻击类型、武器类型编码、武器类型等变量
▪ 数据维度： 日度数据
▪ 综合评价： 安定和平是经济发展与贸易繁荣的基石，然而日渐蔓延全球的恐怖主义活动对公共安全造成巨大威胁。CNDD全球恐怖袭击数据记录了从 1970—2020年期间全球范围内发生的所有恐怖袭击事件，包含了每一次恐怖袭击发生的具体时间、地点、 袭击方式、袭击目标、死亡人数、受伤人数等详尽信息，是目前公开可以获得的最为全面和细致的全球恐怖袭击数据。
▪ 常用度： ★★★ ★☆
▪ 稀缺度： ★★★★☆
▪ 新颖度： ★★★★ ☆
▪ 总体级别： 12颗星
✔ 常用度：是数据市场中需求指标，是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。
✔ 稀缺度：是数据市场中供给指标，是指该数据在其他数据库的出现频率。
✔ 新颖度：是数据市场中生成指标，是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。
▪ 文献来源 ：
李兵,颜晓晨.中国与“一带一路”沿线国家双边贸易的新比较优势——公共安全的视角[J].经济研究,2018,53(01):183-197.
文章使用1984—2014年全球双边贸易数据和全球恐怖袭击数据,运用引力模型分别考察了恐怖袭击对”一带一路”沿线国家出口和进口的影响。实证结果表明,恐怖袭击显著降低了”一带一路”沿线国家的出口和进口;相对其他国家而言,恐怖袭击对中国与”一带一路”沿线国家之间的贸易的负面影响较小,这一效果不仅与美国、日本和德国这样的贸易强国比较非常明显,而且也比墨西哥这样的发展中国家略微明显;这一效果在2003年伊拉克战争发生之前并不明显,但是在伊拉克战争之后更为明显。这一方面表明我国从事外经贸实务人员的勤劳勇敢、不惧死伤、勇于开拓进取的企业家精神,另一方面也表明我国”和平共处、互不干涉内政”的外交政策使得我们更少遭到恐怖袭击的侵害,这两个方面共同构成了我国与”一带一路”沿线国家双边贸易的新比较优势。但是,这种比较优势在中国与非洲国家和欧洲的OECD国家之间的贸易中不存在,在与拉丁美洲国家的贸易中,中国反而有比较劣势。 文章的核心问题是恐怖袭击对于中国与“一带一路”沿线国家双边贸易的影响，因此，最关键的指标是恐怖袭击指标。将原有的恐怖袭击指标按照年度和遭受袭击的国家进行分类汇总，计算了所有恐怖袭击的发生次数、死亡人数、受伤人数，并将死亡人数与受伤人数加总为伤亡人数，作为测量恐怖袭击程度的指标; 另外，为了考察恐怖袭击影响机制，还按照袭击方式的不同，区分了爆炸、绑架以及其他袭击方式，并分别计算了发生次数、死亡人数和伤亡人数; 最后，还按照袭击目标的不同区分了对平民的袭击、对政府官员的袭击以及对其他目标的袭击，并分别计算了发生次数、死亡人数和伤亡人数。其他变量设定均遵循引力模型的通常用法。目前并没有对于“一带一路”沿线国家的官方定义，在 2016 年 1 月中国社会科学院工业经济研究所工业化蓝皮书课题组发布的最新研究结果中，认定“一带一路”沿线共有 65 个国家和地区( 包括中国) ( 黄群慧，2016) 。在之后的实证分析中，文章沿用了这一定义。 文章构造了两个样本，一个是“一带一路”沿线国家为进口国的样本，另一个是“一带一路”沿线国家为出口国的样本。这样做的好处是保留了贸易方向的 信息，进而可以探究恐怖袭击对于不同贸易流向的不同影响。需要特别说明的是，考虑到恐怖袭击可能也存在溢出效应，当“一带一路”沿线国家是进口国时，相应地去掉了“一带一路”沿线国家是出口国的观测值，从而避免了估计上的偏差。对于“一带一路”沿线国家是出口国的样本做了类似的处理。 文章 使用了研究贸易流量的常用模型———引力模型来探究恐怖主义对于双边贸易的影响。 参考 Anderson ＆ Van Wincoop( 2003) 的理论模型，以及 Yu( 2010) 研究民主对于贸易的影响的实证模型设定方式，最终确定了本文加入恐怖袭击指标的引力模型的形式，并区分了“一带一路”沿线国家是出口国和进口国的两种情况。 其中，lnXijt为被解释变量，表示 i 国在 t 年向 j 国出口的贸易额的自 然对数，在公式( 1) 中，“一带一路”沿线国家是出口国，在公式( 2) 中“一带一路”沿线国家是进口国。 TI 是恐怖袭击指标，也是我们关心的主要解释变量，在实证回归中分别将恐怖袭击发生次数、死亡人数和伤亡人数作为解释变量放入模型中进行估计。 在公式( 1) 中，TIit是 i 国( 出口国) 在 t年遭受恐怖袭击的指标，在公式( 2) 中 TIjt是 j 国( 进口国) 在 t 年遭受恐怖袭击的指标。
TI* China是最为关键的解释变量，由恐怖袭击指标与中国的虚拟变量相乘得到，反映了恐怖袭击对于中国相较于其他国家与“一带一路”沿线国家之间贸易的影响程度的不同。在公式(1) 中，TIit* Chinaj 表示 i 国在 t 年发生的恐怖袭击与中国作为进口国的乘积，这个变量估计出来的系数表示，在 i 国发生恐怖袭击对于 i 国向中国的出口的影响与向其他国家出口的影响的差异，如果这一交互项的系数为正，说明恐怖袭击对向中国出口的负面影响比其他国家出口的负面影响要小，或者说，恐怖袭击使得“一带一路”国家向中国出口减少的量要少于其他国家减少的量; 如果这一交互项的系数是负数就说明恐怖袭击使得向中国出口减少的量要多于向其他国家出口减少的量; 如果这一交互项的系数不显著，就说明恐怖袭击对于向中国出口与向其他国家出口的影响没有差别。在公式( 2) 中，TIjt* Chinai 表示 j 国在 t 年发生的恐怖袭击与中国作为出口国的乘积，这个变量估计出来的系数表示，在 j 国发生恐怖袭击对于 j 国从中国进口的影响与 j 国从其他国家进口的影响的差异。总之，如果 TI* China估计出来的这一交互项的系数是正的，就说明中国与“一带一路”沿线国家之间的贸易具有免疫于恐怖主义的比较优势; 如果是负向的，就说明中国与“一带一路”沿线国家之间的 贸易具有免疫于恐怖主义的比较劣势; 如果不显著，就说明中国与其他国家没有差异。 引力模型中的所有回归都控制了时间固定效应和国家对( country-pair) 固定效应，并使用以国家对为聚类变量的聚类稳健标准差( clustered robust standard error) 。表 2 给出了主要的回归结果。表格上半部分给出的是不加入中国交互项的回归结果，当“一带一路”沿线国家为出口国的时候，恐怖袭击次数、死亡人数和伤亡人数这三个指标的系数均为负向且在 1% 水平上显著，也就是说遭到恐怖袭击每增加 100 次，恐怖袭击死亡人数和伤亡人数每增加 100 人，该国的出口额分别会减少4. 8% 、2. 4% 和1. 0% 。当“一带一路”沿线国家为进口国的时候，恐怖袭击对进口额的影响也是显著为负的，但是比出口额的影响要小一些。
表 2 的下半部分是加入中国交互项的结果。可以发现，中国的交互项都是正向显著的。例如，当“一带一路”沿线国家为出口国的时候，恐怖袭击每增加 100 次，该国对中国出口要相对于该国对其他国家出口增加 14. 6% 。也就是说，当该国发生恐怖袭击，中国相对于其他国家而言与“一带一路”沿线国家的贸易减少量较小，甚至还有所增加。这表明，相对于其他国家，中国在与“一带一路”沿线国家贸易的时候，具有免疫于恐怖袭击的比较优势。这种比较优势不仅在“一带一路”沿线国家是出口国的时候存在，而且在“一带一路”沿线国家是进口国的时候也存在。这一发现从恐怖袭击这个角度解释了“一带一路”沿线国家与中国之间贸易发展大大快于其与其他国家之间贸易发展的现象，从而也支持了我国当前大力推进的“一带一路”倡议。
[1]曾向红.恐怖主义的整合性治理——基于社会运动理论的视角[J].世界经济与政治,2017(01):74-97+158. [2]李小荣,牛美龄.突发公共事件与金融关系研究进展[J].经济学动态,2020(07):129-144. [3]蔡伟毅,陈珉昊,孙传旺.恐怖活动、交通运输与中国对外直接投资[J].世界经济,2021,44(02):75-101.
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