作品簡介
【作者】Henrik Urdal，奧斯陸和平研究所（Peace Research Institute Oslo，PRIO）所長和研究員，《和平研究期刊》（Journal of Peace Research）主編，主要研究興趣是人口與政治暴力、環境氣候變化與武裝衝突、人口統計政治等。這篇文章是他被引用次數最高的論文之一，根據谷歌學術的數據，其被引用次數已超過850。
【編譯】金磊（國政學人編譯員，北京大學國際關係學院博士研究生）
【校對】蘭星辰
【審核】徐垚晟
【排版】 梁鑫昱
【來源】
Urdal, H. (2006). A clash of generations? Youth bulges and political violence. International studies quarterly, 50（3）, 607-629.
期刊介紹
《國際研究季刊》（International Studies Quarterly）是國際研究協會的旗艦期刊，由牛津大學出版社每年發行四期，旨在發表與國際研究中重要理論性、實證性、規範性主題相關的領先學術成果。根據Journal Citation Reports的數據，2018年期刊的影響因子為2.172。
內容提要
經常有人認為，特別龐大的青年群體，即所謂的“青年膨脹”，使國家更容易遭受政治暴力。在研究內戰的兩個重要理論框架內，青年膨脹有可能增加政治暴力的機會和動機。這一說法在1950-2000年期間國內武裝衝突和1984-1995年恐怖主義和暴亂事件數據的跨國面板統計模型中得到了實證檢驗。對青年膨脹會增加武裝衝突、恐怖主義和暴亂這三種形式的政治暴力風險的預期得到了經驗證據的支持。青年膨脹提供了大量機會成本低的年輕人，進而為暴力提供了更多的機會；青年膨脹更有可能導致機構擁擠，特別是失業現象，暴力動機也可能因此更為強烈。此外，一些背景因素被認為有可能增強青年膨脹的影響。比如研究表明，在專制政體中，青年膨脹與內部武裝衝突風險的增加相關，在高度民主的政體中也發現了類似的影響。青年膨脹與經濟衰退和高等教育擴張的相關增加了恐怖主義的風險，但沒有增加暴亂的風險。人口經濟學方面的研究表明，當生育率急劇下降，導致撫養比降低時，大量年輕人進入勞動力市場可能會導致經濟增長。本文的發現對這一研究進行了補充，青年膨脹對政治暴力的影響也可能隨著撫養比的降低而下降。
文章導讀
有關青年膨脹可能導致政治暴力的說法由來已久（Moller 1968；Choucri 1974）。在《即將到來的無政府狀態》一書中，羅伯特·卡普蘭認為，未來的無政府狀態和民族國家的崩潰將歸因於人口和環境因素（Kaplan 1994:46）。對青年膨脹與政治暴力之間關係的實證研究很少。關於內戰爆發原因的兩項重要的定量研究中，Fearon和Laitin（2003）以及Collier和Hoeffler（2004）最初將青年膨脹作為變量之一，但這兩項研究都沒有發現青年膨脹的影響。本文認為可能由於這些研究使用了一種有缺陷的青年膨脹測量方法，因此沒有找到相關聯繫。本文對15-24歲的青年群體相對於成年人口總數是否會增加武裝衝突、恐怖主義和暴亂這三種不同形式的國內政治暴力的風險進行了實證研究。同時，本文也探討了可能影響這種關係的背景因素。
一、研究問題
本文討論了青年膨脹如何影響政治暴力的風險，試圖找出一種可能的因果解釋：為什麼群體規模本身可能影響政治暴力傾向。
二、研究假設
假設1：青年膨脹的國家比沒有青年膨脹的國家更容易遭受政治暴力。
假設2：撫養負擔越高，青年膨脹對政治暴力的影響越強。
假設3：經濟增長率越低，青年膨脹對政治暴力的影響越強。
假設4：高等教育規模越大，青年膨脹對政治暴力的影響越大。
假設5：國家越專制，青年膨脹對政治暴力的影響就越強。
假設6：城市化率越高，青年膨脹對政治暴力的影響越強。
三、研究設計
本文以國家-年度為分析單位進行大樣本量化研究。數據集涵蓋1950-2000年期間國際體系中的主權國家和政治非獨立地區（殖民地、被佔領土和其他非獨立地區）。非獨立地區的抽樣僅包括1995年總人口至少為15萬的地區。未採用1950年以前人口統計數據的原因在於數據可信性較低，而且缺乏早期的政治暴力數據。作者研究了三種不同類型的政治暴力：國內武裝衝突、恐怖主義、暴亂和暴力示威。
作者採用了兩種不同的方法。一是採用邏輯迴歸模型研究國內武裝衝突的爆發，用二分變量表示國內武裝衝突是否爆發。二是由於恐怖主義和暴亂/暴力示威事件呈偏態分佈，作者使用了負二項迴歸。
1.政治暴力的三個因變量
國內武裝衝突變量，數據來源於烏普薩拉/普里奧（Uppsala/PRIO）數據集（Gleditsch et al., 2002），作者在本研究中將武裝衝突定義為至少有兩個當事方（其中一個當事方是一國政府）使用武力（Harbom and Wallensteen 2005:634），作者先將輕微武裝衝突（每年至少有25人死於戰鬥）和戰爭（每年至少有1000人死於戰爭）都納入武裝衝突，同時也對死亡規模較大的戰爭單獨進行了迴歸。1950年到2000年共有193起衝突數據。
恐怖主義和暴亂/暴力示威事件變量，數據來源於哈佛大學《非暴力直接行動評估議定書》(Protocol for the Assessment of Nonviolent Direct Action, PANDA)。PANDA數據是由路透社新聞連線報道標題部分的自動文本搜索生成的，時間N是從1984年至1995年這12年。
2.青年膨脹
青年膨脹變量，被定義為15-24歲人口相對於總成年人口（15歲及以上）的比率，年齡分佈數據來源於《世界人口展望》（聯合國1999年）和《小國人口年鑑》（聯合國年鑑）。本文還在迴歸中設置了一個平方項用來研究青年膨脹的可能的非線性影響。Collier等學者使用青年人口占總人口的比例度量了青年膨脹，而本文則改進了度量方式，用青年人口占總成年人口（15歲及以上）的比例來度量青年膨脹。
3.中介變量
（1）GDP/cap growth：為觀測年之前五年期間該國人均國內生產總值（GDP）的平均年度變化，數據來源於賓夕法尼亞大學世界（根據購買力平價調整）人均GDP表（PPP adjusted GDP per capita）的數據（Heston, Summers，and Aten 2002）。
（2）Dependency ratio：與傳統的對撫養比率的定義不同，本文對撫養比的定義是指總人口中0-14歲的人數與15-24歲的人數之比。這一數值低意味著較低的生育率。數據來源於《世界人口展望》（聯合國1999年）和《人口年鑑》（聯合國年鑑）。
（3）Tertiary education growth：高等教育擴張的數據來源於聯合國教科文組織。作者在1970年到1995年每五年劃分一個週期，計算出這五年的高等教育招生平均年增長率。考慮到學生完成高等教育進入勞動市場的時間，作者將該變量滯後一階。
（4）Regime type：政體類型的數據來源於Polity IV數據集（Marshall和Jaggers 2000），取值範圍從-10（最專制）到10（最民主）。
（5）Urban growth：城市化的數據來源於《世界發展指標》（世界銀行2003年版），包括1960-2000年期間城市化的數據，這些數據衡量了城市人口的年度增長。
4.控制變量
（1）Infant mortality rate：嬰兒死亡率(IMR)是指嬰兒出生後不滿週歲死亡人數同出生人數的比率。作為更廣泛的對發展進行度量的一個指標，IMR高低取決於物質生活水平、教育水平、性別平等度和健康衛生制度，數據來源於《世界人口展望》（聯合國1999年）和《人口年鑑》（聯合國年鑑）。為了便於比較，作者還將使用經購買力平價調整的人均GDP的對數值。
（2）第二個控制變量是政體類型。作者還設置了一個平方項，以說明政體對武裝衝突的倒U形影響。
（3）為了解釋不同規模國家之間政治暴力傾向的差異，還包括一個衡量總人口規模的變量。使用這一變量的原因是與評估青年膨脹作用的內戰權威研究（Fearon and Laitin 2003；Collier and Hoefler 2004）進行對照。數據來源於《世界人口展望》（聯合國1999年）和《小國人口年鑑》（聯合國年鑑），變量經過對數轉換，因為作者假設人口規模對政治暴力的影響正在減弱。
5.統計相關性的控制
為了考慮時間依賴性，作者為時間依賴性設置了一個稱為 “和平短暫性”（Brevity of peace）的變量。一般認為，武裝衝突之後立即發生新衝突的風險很高，這種風險隨著時間的推移和創傷的癒合而減少。
根據公式exp{（-和平年）/X}，“和平年”是一個國家經歷武裝衝突的年數，而X的值決定了以前的武裝衝突對沖突傾向的影響隨時間以什麼速度減少。根據Toset、Gleditsch和Hegre（2000）的研究，X被設置為4，這意味著衝突的風險大約每3年減半。和平短暫性在衝突結束後立即取接近1的值，並隨時間趨近於0。在某一時間點以前沒有經歷過武裝衝突的國家的值為0。在關於恐怖主義的事件計數模型中，為控制以前事件的數量，還包含了滯後事件度量。
四、實證結果
表1中的模型1和模型2提供了對獨立國家的有限樣本以及國際體系中的所有國家和非獨立地區的一般性國內武裝衝突模式的統計結果。研究結果支持了主要假設（H1），即青年膨脹會增加武裝衝突的風險。青年膨脹率增加1個百分點，衝突的可能性增加4%以上。如模型3所示，將嬰兒死率更換為更傳統的發展指標購買力平價調整後的人均GDP的對數後，青年膨脹對武裝衝突風險的增加仍然統計顯著。
模型4中青年膨脹的平方項並不顯著，表明青年膨脹對沖突的影響是單調的。在模型5中，Collier之前對青年膨脹的度量由於有缺陷，因此統計不顯著。但在模型6中引入青年膨脹和撫養比的乘積交叉項時，Collier的青年膨脹度量變得顯著。在持續的高生育率和高撫養負擔的背景下，青年膨脹使國家越來越有可能發生武裝衝突（符合H2：撫養負擔越高，青年膨脹對政治暴力的影響越強），雖然正在人口轉型中的國家可能會經歷“和平紅利”，但Fearon和Laitin（2003）以及Collier和Hoeffler（2004）採用的測量方法似乎掩蓋了年齡結構的相反影響。
控制變量的表現與預期一致。更高的發展水平，不論以嬰兒死亡率或人均GDP來衡量，都大大降低了武裝衝突的風險。具有統計意義的平方政體項表明，政體類型與衝突之間確實存在倒U型關係，這意味著中間政體比民主政體和專制政體更容易發生衝突。同時，總人口規模與衝突傾向明顯相關。這一影響可解釋為國家規模代表的大小，國家越大，一個國家必須維持的地理區域就越大，種族和宗教的異質性也可能越大。Fearon和Laitin（2003:81）認為，龐大的人口使政體更難保持嚴密控制，同時也增加了潛在的反叛新兵的數量。他們發現，即使在控制種族多樣性的情況下，人口規模也很重要（2003:85）。缺失的政體數據指標在幾個模型中是負的，並且統計意義顯著，這表明採用估算平均值（0）的分析單元比最初採用平均值的單元顯示出更低的衝突風險。因為0也是“完美的半民主政體”的取值，這些國家面臨的衝突風險最大。最後，根據和平短暫性的表現，衝突歷史可能成為新衝突發生的重要預測因素。
背景因素
表2給出了上述青年膨脹與背景因素之間的五個交叉項。在假設中，只有H5（一個國家越專制，青年膨脹對政治暴力的影響就越強）得到了支持。模型7和模型8的結果並沒有表明在經濟衰退時期青年膨脹增加了發生武裝衝突的風險。雖然青年膨脹與政體類型（模型9）之間的聯繫不顯著，但與政體平方項之間的表現出了一個有趣的關係。在最專制和最民主的政體中，青年膨脹的影響似乎更高。青年膨脹與高等教育擴張和城市化之間的交叉項在統計上都不顯著，但都是正的。低人均經濟增長與衝突風險的增加密切相關，而高等教育的擴張和城市化提升則與衝突傾向的降低相關。
青年膨脹、恐怖主義和暴亂
從表3的總體情況來看，結果在很大程度上支持青年膨脹與政治暴力正相關。青年膨脹與長期的人均經濟負增長、高等教育的擴張，都與恐怖主義風險的增加密切相關，從而支持了H3（經濟增長率越低）和H4（高等教育規模越大）。政體類型、撫養比和城市化似乎並不是青年膨脹和恐怖主義之間的重要背景因素。但就武裝衝突而言，青年膨脹與城市化交叉項的統計意義並不顯著。在控制變量中，最值得注意的是，高水平的發展程度與恐怖主義和暴亂事件密切相關。這可能由於數據來源於新聞報道，而對恐怖事件有更多新聞報道的國家中多數是發達國家。同時，在發達國家被定義為恐怖主義的活動可能被認為是發展中國家武裝的、有組織的衝突的一部分。就此而言，恐怖主義可能被富裕國家中使用暴力的反對團體視為首選策略。
無論是經濟增長、政體類型、高等教育擴張還是城市化，似乎都與青年膨脹增加暴亂和暴力示威的風險不相關。青年膨脹與撫養比（H2）之間的相關是顯著為正的，這表明，當各國生育率下降時，發生低強度暴力的風險可能會降低。
五、總 結
確定政治暴力的結構性原因可能使我們能夠減少風險。本文發現，相對龐大的青年群體與國內武裝衝突、恐怖主義和暴亂/暴力示威的風險顯著增加有關。
以往關於青年膨脹和政治暴力的文獻都著重於群體所代表的暴力潛在機會，以及青年機構擁擠所造成的暴力潛在動機。本研究（H1）所確定的青年膨脹和政治暴力之間的一般實證關係與這兩個觀點是一致的，並不能使我們在實證上區分機會和動機。如果動機視角是政治暴力的主要解釋，那麼青年膨脹影響越大，對組織的要求就越低。雖然很難比較模型的影響，但青年膨脹普遍增加了這三種暴力形式的風險。
雖然青年膨脹可能是各國政府目前關心的問題，但暴力的相對風險預計將減弱。但對於那些在未來幾年裡，特別是在中東、非洲和亞洲部分地區，年輕人所佔比例將會很高的國家來說，年齡構成可能仍然需要謹慎對待。迅速下降的生育率可能為經濟紅利提供機會，也可能有助於安撫大批青年群體，但這些機會能否實現取決於經濟結構因素。
最近許多阿拉伯國家高等教育的擴張可能為高水平程度的恐怖主義活動提供了條件。因此，一份關於發展合作作為打擊恐怖主義手段的報告中的一項政策建議似乎具有很大的現實意義：“反恐發展合作方案最好針對最容易受到恐怖主義煽動影響的人，即在發展中世界缺乏機會感到沮喪的受過良好教育的年輕人”（Kivimaki 2003:xv）。
在一定程度上決定了青年群體的暴力潛力的一個因素是移民機會。移民起到了安全閥的作用，並可能消除大量青年群體的負面影響（Ware 2005）。如果移民機會受到很大限制，以前依賴輸出過剩青年的發展中國家可能會因青年膨脹而面臨更大的壓力，政治暴力的風險進而更高。
附錄：
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