International Trade of Arms: A Network Approach
Empirical Social Research
Statistics and Econometrics
Final Report Abstract
Das Projekt hat gezeigt, dass Waffenhandelsdaten als Netzwerkdaten aufgefasst werden können und mit Hilfe von geeigneten statistischen Modellen gewinnbringend analysiert werden können. Die Ergebnisse zeigten unter anderem, dass größere strukturelle Brüche sowohl nach dem Zusammenbruch der Sowjetunion (Anfang 90er Jahre) als auch nach dem 11. September 2001 auftreten. Das ist nun sicherlich nicht kontraintuitiv, überraschend ist allerdings die klare Zeitvarianz bei einer Reihe von Einflussfaktoren, wie etwa Allianzzugehörigkeiten. Das wurde zwar allenthalben thematisiert, bisher aber noch nie empirisch bestimmt. Von höchstem Interesse sind darüber hinaus die latenten triadischen Strukturen, die wir mittels der Netzwerkanalyse erstmals sichtbar gemacht haben. Derartige Strukturen bleiben in der üblichen Darstellungsweise von SIPRI verborgen, haben aber enorme strategische und sicherheitspolitische Bedeutung. Aus statistischer Sicht zeigte sich, dass Heterogenität der Akteure unbedingt mit zu berücksichtigen ist. Nur so ergeben sich stabile Schätzungen. Die Heterogenität erlaubt es weiter, einzelne Staaten herauszustellen, die in Bezug auf ihren Waffenhandel ein anderes Verhalten aufzeigen als der Durchschnitt. Diese Ergebnisse lassen sich rein aus den Daten nicht herauslesen, sondern es bedarf einer zielgerichteten statistischen Modellierung um qualitative als auch quantitative Aussagen treffen zu können. Der methodischen Problematik einer Modellierung von gewichteten Kanten konnte im Projekt durch eine zweistufige Modellierung begegnet werden, die zum einen eine klare Interpretation erlaubt und zum anderen sich auch inhaltlich gut rechtfertigen lässt. Der Waffenhandel ist ein sehr stark regulierter Handel, so dass jeder Handel genehmigt werden muss, ungeachtet der Höhe. Dies bildet die Stufe 1 der Modellierung. Wenn dann ein Handel stattfindet, dann zeigen sich klare Abhängigkeitsstrukturen in der Höhe des Handels, die ist die Stufe 2 der Modellierung. Dieser Ansatz hat sicher methodische Nachteile, er zeigte sich aber zu Modellierung der Waffenhandelsdaten als passend und zugleich ausgesprochen robust.
Publications
- (2019): Network Interdependencies and the Evolution of the International Arms Trade. Journal of Conflict Resolution. 63,7 1736-1764
Thurner, P., Schmid, C., Cranmer, S., und Kauermann, G.
(See online at https://doi.org/10.1177/0022002718801965) - (2019): Tempus Volat, Hora Fugit - A Survey of Tie-Oriented Dynamic Network Models in Discrete and Continuous Time. Statistica Neerlandica. 74, 275 – 299
Fritz C., Lebacher M. und Kauermann, G.
(See online at https://doi.org/10.1111/stan.12198) - (2020): A Dynamic Separable Network Model with Actor Heterogeneity: An Application to Global Weapons Transfers, Journal of the Royal Statistical Society, Series A
Lebacher, M., Thurner, P. und Kauermann, G.
(See online at https://doi.org/10.1111/rssa.12620) - (2020): Exploring Dependence Structures in the International Arms Trade Network: A Network Autocorrelation Approach. Statistical Modelling. 20, 195 – 218
Lebacher, M., Thurner, P. und Kauermann, G.
(See online at https://doi.org/10.1177/1471082X18817673)
