Nettverksignalisering: en dynamisk modell for taktikkskifter i grensetvister

Forklaringsproblemet

Av alle konfliktspørsmål i internasjonale relasjoner (IR) er territoriale uenigheter de mest brennbare. IR-forskningen har for lengst etablert at grensetvister er langt mer utsatt for krigføring enn andre konflikttyper (Holsti, 1991; Senese & Vasquez, 2008; Wright & Diehl, 2016).¹ Likevel vet vi overraskende lite om når og hvorfor grensetvister plutselig blusser opp. Mysteriet handler i første rekke om timing: Mens rundt 70 prosent av verdens stater er involvert i minst én grensetvist (Central Intelligence Agency [CIA], 2019), er til enhver tid kun et fåtall av dem aktivt hevdet militært eller gjennom forhandlinger. Vi vet imidlertid at rundt en tredjedel av alle grensetvister opplever militære sammenstøt i løpet av sin levetid (Huth, 1996, s. 31; Hensel, 1999; Wiegand, 2011a), og vi ser få tegn til at andelen minker (Choi & Eun, 2018, s. 142). Denne artikkelen tar for seg dette timingaspektet: Når og hvorfor ser stater seg tjent med å bruke militærmakt i grensetvister?

For å undersøke dette kreves først en gjennomgang av den rådende litteraturen på feltet. Jeg argumenterer for at den kvantitative forskningen på grensetvister i for stor grad har fokusert på dyader (hvert enkelt par av stater som inngår i en tvist) og i hovedsak statiske egenskaper ved disse, som relative demokratiskårer, geografisk avstand og militære styrkeforhold.² De fleste militariserte grensetvister ligger «sovende» i flere tiår før de eskalerer. Spørsmålet om timing bør derfor analyseres i lys av taktikkskifter snarere enn korrelater mellom overveiende konstante egenskaper. Med «taktikkskifte» mener jeg en tydelig endring i de tiltak en aktør anvender for å oppnå et strategisk mål (Freedman, 2013), her i hevdelsen av et territorielt krav. Ta for eksempel øya Perejil utenfor Marokko. I 49 år hadde marokkanske myndigheter hevdet sitt krav på denne spanskkontrollerte klippen i Gibraltarstredet gjennom fredelige, diplomatiske kanaler. Så, en julimorgen i 2002, okkuperte Marokko øya (Calvert, 2004). Liknende skifter har skjedd titt og ofte i Øst- og Sør-Kina-havet i de senere år, til stor internasjonal oppmerksomhet (Yee, 2017). Derfor er det overraskende at IR-litteraturen om grensetvister i så liten grad har undersøkt slike taktikkskifter, som typisk skjer fra en måned til en annen.

Fremgangsmåte og metode

Argumentet strekker seg over fem deler. Den første presenterer «det territoriale forskningsprogrammet», som her henviser til den kvantitative litteraturen på IR-feltet med grensetvister som sitt forklaringsobjekt. Jeg finner at to «metodemønstre» gjennomsyrer programmet: dyadisk statiske variabler og ad hoc teoribygging. I lys av dette fremstiller del to det innflytelsesrike rammeverket til Paul Huth (1996). Jeg kritiserer hans nettverkmodell og utfordrer dens empiriske operasjonalisering. Men Huths idé om at taktikkskifter i én dyade kan motiveres av hendelser i andre dyader, er elegant, og del tre argumenterer for at denne innovasjonen bør spesifiseres på ny i tråd med Thomas Schellings teori om staters behov for viljesignalisering. Del fire foretar denne gjenoppbyggingen av Huths rammeverk, basert på innsikter fra avskrekkingslitteraturen og særlig Barbara Walters borgerkrigsmodell. Diskusjonen leder meg til en bearbeidet hypotese: Eksterne trusler har en tendens til å utløse interne taktikkskifter, men skiftene er aggressive, ikke avstående som den dominerende litteraturen har antatt.

Del fem tester Huths hypotese mot min egen ved hjelp av en enkel, men effektiv statistisk modell anvendt på tidsseriedata. Ved å zoome inn på ett «disputtnettverk» av gangen, kan dataoppsettet lese hendelser i sekvens og på den måten fange opp mønstre langs en tidsakse. Jeg velger Kinas konfliktnettverk mellom 1954 og 2005 som case og kjører logistiske regresjoner med månedlige observasjoner og sekvensdummyer. Dataene trekker jeg fra Correlates of War-/MID-datasettene (Maoz, 2008; Palmer, D’Orazio, Kenwick & Lane, 2015), begge populære innenfor det territoriale forskningsprogrammet. Resultatene understøtter min hypotese og – enda klarere – motstrider Huths. I lys av artikkelens argument har funnene implikasjoner for forskningsprogrammet slik det står i dag, og disse utbroderer jeg i konklusjonen.

Studiet av grensetvister

Det skulle gå nesten ti år før oppstarten av Journal of Peace Research før man kunne lese en artikkel som rettet seg direkte mot koblingen mellom «territorialitet» og mellomstatlig vold (Toft, 2014, s. 185), og det var Johan Galtung (1972) som førte den i pennen. Først på begynnelsen av 1990-tallet tok det territoriale forskningsprogrammet den formen vi kjenner i dag: søken etter generaliserbare regelmessigheter mellom grensetvisters kjennetegn og sannsynligheten for enten maktbrukepisoder eller fremforhandlede delelinjeavtaler.

Forskningsprogrammet har sterke enhetlige trekk. Et overveldende flertall anvender kvantitative metoder (typisk multinomisk logistisk regresjon) og strukturerer gjerne data i et dyadeårformat. Med andre ord spør forskerne hvilke underkategorier av dyader (for eksempel «Marokko–Spania») med bestemte egenskapsvariabler (for eksempel regimetype, i dette tilfellet «autokrati–demokrati») som korrelerer med ulike utfall av grensetvister, sett under ett eller som et sannsynlighetsmål per år.

Empiriske funn

Produksjonen av empiriske funn har vært imponerende. Noen har fokusert på geografiske egenskaper som avstand og typografi (Gleditsch & Singer, 1975; Diehl, 1985; Holsti, 1991; Kocs, 1995; Vasquez, 1995; Starr & Thomas, 2002), andre på styresett og demokratimål (Huth & Allee, 2002; Powell & Wiegand, 2010; Jones & Metzger, 2018), mens et tredje spor har vært å utforske hvilke typer økonomiske, strategiske og symbolske verdier ved et territorium som øker sannsynligheten for maktbruk eller delelinjeavtale (Huth, 1996; Hensel & Mitchell, 2005; Gibler, 2007; Sorens, 2011). Et godt sammendrag av de ulike korrelatene er å finne i Toft (2014, s. 186–189). Kort oppsummert enes forskningsprogrammet om at grensetvister er særlig utsatt for krigføring sammenliknet med andre konflikttyper, at sannsynligheten for maktbruk synker dersom en dyade består av demokratier, og at landegrenser med symbolsk eller strategisk verdi er spesielt vanskelige å avgjøre på fredelig vis. Paul Huths Standing Your Ground (1996) kombinerer samtlige av disse funnene i ett rammeverk, som betraktes som en teoretisk grunnsten og et referansepunkt for litteraturens nyvinninger (f.eks. Keohane, 1998, s. 195).

To metodemønstre

Jeg vil imidlertid argumentere for at forskningsprogrammet preges av to uheldige «metodemønstre» – eller tendenser i hvordan konkrete forskningsspørsmål stilles og undersøkes – og at disse sammen har bidratt til å svekke programmets evne til å adressere dynamikkbaserte problemstillinger.

Det første metodemønstret er å søke etter forklaringsvariabler som varierer på tvers av dyader, men sjelden innad i dem. Mønstret bør ses i sammenheng med at det kvantitative hjørnet av statsvitenskapen tradisjonelt har hatt hovedsete innenfor «komparativ politikk»-feltet, hvor stater gjerne sammenliknes ut fra globalt definerte indikatorer som demokratimål og indekser for økonomisk utvikling. Denne normen ser ut til å ha sneket seg over i IR-feltets studier av grensetvister, hvor vi derimot må anta at mellomstatlige interaksjoner er betydelig viktigere enn aggregerte land-karakteristikker. Kanskje har det også bidratt at deskriptive variabler – som etnisk sammensetning, hovedsteders avstand, raten mellom forsvarsbudsjetter eller skåren på demokratimål – er enkelt kvantifiserbare. Problemet er imidlertid at den enkelte landdyaden sjelden opplever skifter fra en måned til en annen (ei heller fra et år til et annet) på slike «statiske» indikatorer – og det følger logisk at modeller som baserer seg på slike, er mer eller mindre kraftløse dersom vi lurer på når og hvorfor en grensetvist plutselig blusser opp.

Det andre metodemønstret angår den relative vektingen av teoribygging og undersøkelsesopplegg – eller snarere vektingen av teoretisk koherens og testbarhet. Kort oppsummert ser det ut til at sistnevnte hensyn ofte prioriteres på bekostning av det førstnevnte, med det utfall at empiriske undersøkelser enten kobles fra eksisterende teori eller i verste fall sammenkobler uforenelige begrepsrammer. Jeg kaller dette ad hoc-teoribygging, og mener med det at forskningsprogrammet passer inn i en bredere trend i den kvantitative statsvitenskapen der teoretiske forutsetninger om aktørers atferd sitter i baksetet, mens empiriske regulariteter styrer rattet. Denne diagnosen har blitt stilt i statsvitenskapen generelt (Schrodt, 2006; Mead, 2010) og på IR-feltet (Mearsheimer & Walt, 2013) og innenfor den behavioristiske fredsforskningen spesielt. Kristian Gleditsch med kollegaer (2014, s. 305) påpeker et voksende gap mellom mikromekanismeteorier på den ene siden og undersøkelsesopplegg i konfliktdatastudier på den andre.

Kritikken rammer det territoriale forskningsprogrammet i særlig høy grad. Hypoteser utvikles gjerne på ad hoc-premisser som «empirisk intuisjon», ut fra løst relaterte innsikter fra beslutningspsykologi eller med referanse til at tidligere studier har funnet at variabel x har betydning. Særlig i sistnevnte tilfelle er mønstret problematisk. Som Christopher Achen har påpekt, kan «long lists of independent variables» uten teoretisk koherens villede oss i jakten på skjulte, men viktige mekanismer (Achen, 2002).

I den grad metodemønstrene om statiske variabler og ad hoc-teori er virksomme samtidig, er det ikke underlig at studiet av grensetvister har tatt en retning der hendelsesdynamikker har fått liten oppmerksomhet. For å illustrere dette poenget tar jeg nå for meg Paul Huths (1996) innflytelsesrike (og teoretisk ambisiøse) studie, og argumenterer for at metodemønstrene kommer tydelig til syne – selv i Huths analyse av hendelsesdynamikker.

Huths rammeverk: et brudd med metodemønstrene?

Huths studie er særlig interessant i lys av min kritikk, både fordi den er mer teoritung enn de fleste andre bidrag på feltet, og fordi den har som eksplisitt formål å avdekke «when and why territorial disputes lead to crises and war» (Huth, 1996, s. 6) – med andre ord står timingaspektet like sentralt som i foreliggende artikkel. Videre holdes verket frem som en grunnsten for forskningsprogrammet,³ og teorikapitlet er innflytelsesrikt den dag i dag (f.eks. Bell, 2017; Schultz, 2017). Sist, men ikke minst peker. Huth selv på essensen av kritikken nevnt over. Han bemerker en «widespread [failure] … to account for variation in conflict behavior» (Huth, 1996, s. 9) og setter seg fore å stake ut en mer helhetlig analyse av staters atferd i grensetvister (Huth, 1996, s. 33–67).

Til tross for Huths uttalte aspirasjon om å kartlegge dynamikker, er hans empiriske rammeverk dominert av statiske variabler. På listen med 17 hypoteser kan bare tre sies å variere temporalt innad i dyader (Huth, 1996, s. 49–64). De resterende 14 angår dyadisk stillestående forhold.⁴

Vi må spørre oss hvordan en slik ubalanse mellom statiske og dynamiske variabler kan forenes med Huths maksime om at «the really important question … is when and why state leaders choose to make [territorial disputes] a point of contention» (Huth, 1996, s. 8). Tankekorset forsterkes av at listen med hypoteser kun speiler noen av elementene i Huths rike teorikapittel. For eksempel argumenterer han i dette kapitlet for at statslederes beslutninger er motivert av regimesikkerhet, og at innenrikspolitiske forhold og folkeopinionen – i kombinasjon med politisk realisme – «induce [leaders] to resolve conflict in particular ways» (Huth, 1996, s. 41–48). Dette er en plausibel inngang til å drøfte timingaspektet, altså når og hvorfor taktikkskifter oppstår. Men når resonnementet skal konkretiseres og teorien operasjonaliseres, konsentrerer Huth seg om statiske egenskaper – som hvorvidt det foreligger historisk rivalisering, eller hvorvidt enklaver på territoriet snakker utfordrerstatens språk.

Jeg mener dette avviket først gir mening i lys av de to metodemønstrene. Dynamiske atferdsmekanismer skifter form og fortegn for ulike statskonstellasjoner til ulike tider. Derfor frister de ikke til empirisk operasjonalisering, spesielt ikke med et forskningsopplegg der dyadeårobservasjoner skal filtreres gjennom regresjonsmodeller med de samme uavhengige variablene. Motsatt er det metodisk beleilig å velge seg datarike variabler som forenkler kodingen av hver dyade, og som vi lett kan tenke oss gir statistisk utslag.⁵ Ulempen er imidlertid at slike variabler gjerne er statiske, og at de sjelden lar seg integrere i en helhetlig teoretisk analyse.

Nettverkteori: en fruktbar vei ut av det stillestående?

Det finnes unntak til normen om statiske variabler, og hos Huth (1996) finner vi som nevnt tre: Utfordrer – det vil si den aktivt hevdende parten i hver grensetvist – blir mer tilbøyelig til maktbruk (1) rett etter forhandlingsbrudd samt (2) rett etter fiendens forsøk på fysiske inngrep på territoriet. Til sammenlikning blir utfordrer (3) mindre tilbøyelig til maktbruk og mer mottakelig for fredfulle løsninger dersom den blir innblandet i andre konfliktdyader enn grensetvisten (Huth, 1996, s. 54–56). Denne sistnevnte regelmessigheten – Huths sjette hypotese – er særlig lovende i jakten på hendelsesdynamikker av to grunner. For det første har den betydelig, selvstendig forklaringskraft. De to forutnevnte hypotesene omhandler scenarioer hvor taktikkskifter allerede har funnet sted, og de har derfor begrenset kausal betydning.

For det andre åpner hypotesen opp en «svart boks» som dyadeårforskningen har manglet adgang til. Ved å peke på hva som foregår utenfor den enkelte dyade, åpner Huth opp for nettverksanalyse i studiet av grensetvister – muligheten for at hva som skjer mellom stat A og B, kan påvirkes av forandringer i As forhold til en utenforstående aktør C (eller Bs forhold til D, og så videre). Koblingen Huth gjør her, har vært innflytelsesrik: Med henvisning til Standing Your Ground har stadig flere studier i det territoriale forskningsprogrammet utforsket spillovereffekter mellom dyader (Melin & Grigorescu, 2014; Wiegand, 2011b; Clay & Owsiak, 2016; Metzger, 2017).

I neste del argumenterer jeg for at Huths sjette hypotese er emblematisk for, men potensielt også en redning ut av den metodiske skjevheten jeg til nå har påpekt. På den ene siden er nettverksanalyse et forfriskende brudd med den dyadiske konseptualiseringen av internasjonal politikk, en konseptualisering med åpenbare svakheter (Deutch, 1954; Maoz, 2012). Staters motiver for handling oppstår ikke i bilaterale vakuumer. Vi må derfor holde øye med flere lag av hendelser om gangen, hvilket inviterer til studiet av nettverk (Dorussen, Gartzke & Westwinter, 2016). På den andre siden vil jeg argumentere for at Huths nettverksteori er villedet, og at de to metodemønstrene har skylden.

Teorien om nettverkavståelse

Se for deg at stat A, som har en grensetvist med stat B, blir viklet inn i en urelatert disputt med stat C. Huths hypotese – som jeg herfra vil kalle teorien om nettverk-avståelse – er altså at As atferd i grensetvisten med B plutselig vil skifte: A har nå incentiver til å avstå fra aktiv hevdelse av det aktuelle kravet.⁶ I det minste vil A justere taktikken sin i grensetvisten «towards inaction and risk avoidance». På det meste vil A søke til forhandlingsbordet med B for å få grensetvisten helt ut av verden (Huth, 1996, s. 54, 119; Huth & Allee, 2002, s. 912). Logikken bak nettverkavståelse er intuitiv: Staters økonomiske og militære kapabiliteter «can be overextended», så A vil ha vanskeligheter med å fremstå som en «credible threat» mot både B og C samtidig (Huth, 1996, s. 47, 121).

Huth finner rikelig empirisk støtte for påstanden, og siden har mekanismen fått status som en aldri så liten konvensjonell visdom i det territoriale forskningsprogrammet. Som Kina-forsker Taylor Fravel bemerker når han introduserer sin gjennomgang av kinesiske grensetvister: «When external threats arise, a state is likely to pursue compromise» (Fravel, 2008, s. 19). Mekanismen er illustrert i figur 1.

Hypotesen om nettverkavståelse er ingen bagatell. Hvis vi fortsetter med Kina som eksempel, forutsier teorien at når Beijing oppfatter en ekstern trussel, vil kinesiske territorialkrav dempes. For eksempel kan Japan forvente mer ettergivenhet fra Kina hva angår Senkaku/Diaoyu-øyene i Øst-Kina-havet i slike perioder. Eller ta eksemplet i revers: Beijing gjør ifølge modellen lurt i å holde øye med Filippinenes trusselbilde. Når beslutningstakere i Manila får en bilateral krise med et annet land i fanget, er forutsetningene gunstige for å presse frem en avgjørelse om hvem som har legitim jurisdiksjon på Panatagrevene eller Spratlyøyene i Sør-Kina-havet. Kort oppsummert tegner Huth en kausal pil fra dyadeekstern trussel til dyadeintern avståelse, som vist i figur 1.

Friksjon med avskrekkingsteori

Selv om logikken er intuitiv, strider den med en grunnteori som Huth ellers holder høyt, nemlig avskrekkings- og signaliseringslogikk. Helt siden Thomas Schelling (1960, 1966, s. 124) har selve hjørnesteinen i rasjonell forhandlingsteori vært at «et rykte for kampvilje» er «one of the few things worth fighting over». Lyndon B. Johnson illustrerte tenkemåten godt da han fastslo at «surrender anywhere threatens defeat everywhere»⁷: Stater lærer om hverandres viljestyrke ved å observere hvordan fienden oppfører seg i andre dyader (Jervis, 1970; Nalebuff, 1991; Lieberman, 1995). Dermed følger det naturlig at beslutningstakere er forsiktige med hvilke signaler de sender, også til utenforstående stater (Walter, 2003; Crescenzi, 2003). Og her oppstår tankekorset: Hvis vi følger ideen om avskrekking til sin logiske konsekvens, hvordan kan vi da forvente at truede stater – som jo har et akutt behov for å signalisere sin kampvilje – plutselig vil avstå fra sine territoriale krav og dermed signalisere det motsatte?

Dermed er det ikke helt uproblematisk at Huth bruker Schellings «kampvilje-signalisering» som teoretisk byggekloss andre steder i Standing Your Ground. Innad i dyader mener han at stater gjerne sender «kostbare signaler» om at konflikt ikke vil lønne seg (Huth, 1996, s. 56; Huth & Russett, 1984), en idé vi kommer tilbake til. Spørsmålet er hvorfor vi skal forvente at logikken opphører på nettverknivået. Enkelt sagt: Hvis beslutningstakere i Beijing er redde for hvilke signaler som sendes til Manila, bør de da ikke også bry seg om at de samme signalene «leses» i Tokyo?

På tross av denne friksjonen er teorien om nettverkavståelse sjelden blitt utfordret.⁸ En av grunnene til dette er utvilsomt Huths empiriske funn, nemlig at «involvement in [extra-dyadic] disputes … played an important role in predicting the levels of escalation» (Huth, 1996, s. 183, 156–158). Men i lys av de to metodenormene mener jeg vi her har grunn til å trå varsomt. Jeg går derfor videre til å granske analyseopplegget som ligger til grunn for den empiriske støtten Huth hevder å ha funnet.

Svakheter i Huths operasjonalisering

I teoritestdelen av Standing Your Ground, hvor hypotesene prøves på data for verdens grensetvister mellom 1950 og 1990, operasjonaliserer Huth hypotesen om nettverkavståelse ved å sammenslå to indikatorer til én variabel. Begge indikatorene har svak innholdsvaliditet. For å forstå hvorfor kan vi igjen se for oss A–B-dyaden. Huths regresjonsmodell leter etter endringen i sannsynligheten for at en grensetvist blusser opp i løpet av et år, gitt (i) antallet måneder A var involvert i en militærkonflikt med andre stater enn B det året, samt (ii) antallet grensetvistdyader A var involvert i på daværende tidspunkt (Huth, 1996, s. 259). Denne likningen er uegnet for å teste den substansielle modellen Huth presenterer (illustrert i figur 1). I stedet måler den noe ganske annet, illustrert i figur 2.

Operasjonaliseringen har tre svakheter. Den første er altså svak innholdsmessig validitet. Ved å blande inn indikator nummer (ii) blir skåren på responsvariabelen sterkt påvirket av en løst relatert faktor, nemlig den tallmessige størrelsen på As grensetvistnettverk.⁹ De aller fleste statene i Huths datasett var aldri involvert i mer enn to tvister samtidig, mens et lite fåtall (store) land var involvert i betydelig flere.¹⁰ Dermed introduseres et nytt problem: konfunder- eller tilsløringseffekt. Siden landene med tallmessig store grensetvistnettverk har en tendens til å være geografisk store, har de også en tendens til å være regionale stormakter. Vi kan enkelt tenke oss at slike land oppfører seg systematisk annerledes enn det store flertallet – i alle fall i spørsmål om krig og fred. Dermed har koeffisienten i Huths test en måleskjevhet i retning av stormakter, og resultatet beskriver i første rekke et fåtall, lite representative observasjoner.

Den tredje og viktigste svakheten er at modellen er svært lite sensitiv overfor sammenhengen mellom hendelser, og at den dermed forkludrer analysens evne til å kaste lys over den kausale historien Huth forteller. Det er notorisk vanskelig å fange opp forholdet mellom årsak og virkning i regresjonsmodeller (Angrist & Pischke, 2009, s. 22–24), men vi kommer et stykke på vei om vi er tydelige i sorteringen av «årsakshendelser» og «virkningshendelser», slik teorien vår har definert dem (Elster, 2007, s. 9–30). I teorien om nettverkavståelse inntreffer «årsakshendelsen» når en stat oppfatter en ekstern trussel. Deretter er «virkningshendelsen», ifølge teorien, at staten skifter taktikk i grensetvister med andre land ved å nedtrappe sin territoriale hevd. Hvordan kan vi identifisere hendelser i datamaterialet som egner seg for å teste et slikt forløp? Ettersom årsak kommer før virkning, vet vi at «ekstern trussel» må komme før «taktikkskifte». Men Huths modell er rekkefølgeblind. Så lenge en trussel og et taktikkskifte oppstår innenfor samme kalenderår, kodes de som sammenfallende. Denne mangelen på presisjon forverres av at «antall konfliktmåneder» legges til som indikator. Snarere enn å sette hendelser i temporal kontekst av hverandre, teller modellen antallet måneder hvor A var i militærkonflikt i det aktuelle kalenderåret. Satt på spissen er det vanskelig å begripe hvordan en ekstra måned med dyadeekstern konflikt i november kan forventes å påvirke en beslutning om nettverkavståelse i mars samme år.

Svakheter i teoriens logikk

Gjennomgangen så langt tyder på at vi ikke kan akseptere teorien om nettverk-avståelse på bakgrunn av Huths empiriske funn alene. Hypotesetesten i Standing Your Ground er rett og slett for upresis. La oss derfor ta et steg tilbake og spørre om hypotesen i det hele tatt er teoretisk plausibel.

Tvert imot mener jeg at tankerekken som leder Huth frem til hypotesen, har betydelige svakheter. Huth og andre i forskningsprogrammet påstår altså at stater frykter {a} ressursoverskridelser og {b} tofrontskriger. Når en ny trussel oppstår, innser staten at dette innebærer {a’} høyere ressursbruk og {b’} flere fiender å nedkjempe. Derfor vil staten nedkjøle andre konfliktdyader og trapper således ned aggresjonsnivået i grensetvistene sine (Huth, 1996, s. 47; Huth & Allee, 2002, s. 918–23; Melin & Grigorescu, 2014, s. 1094; Treisman, 2004, 348). Men selv hvis {a,b} stemmer, følger ikke {a’,b’} logisk.

For det første har ikke hevdelsen av en grensetvist en satt pris. Aggresjon kan koste dyrt, gjerne også i form av handelsbarrierer og boikott (Simmons, 2005; Schultz, 2015), men å opprettholde en hevdelse gjør sjelden stor forskjell (Fravel, 2008, s. 268) og å avstå den fullstendig kan tvert imot medføre tap av fremtidige inntekter i form av naturressurser. Videre, om tofrontskriger lærer vi lite om en stats trusselbilde ved å telle dyadene i dens konfliktnettverk. Stater frykter noen fiender mer enn andre – for eksempel trenger ikke Saudi-Arabia å fri seg fra en grensetvist med Qatar for å gardere seg mot Iran. Derfor er heller ikke premiss {b’} videre overbevisende, og logikken bak teorien om nettverkavståelse vakler.

Implikasjoner

For å oppsummere er Huths nettverkhypotese teoretisk kontraintuitiv, dens empiriske støtte er tvilsom, og dens interne logikk er i overkant grovkornet. Her mener jeg vi ser de to metodemønstrene i full sving. Ideen om at taktikkskifter kan utløses på tvers av dyader, er god, men måten Huth utvikler den på, virker å være frakoblet en helhetlig teori om hvordan utenrikspolitikk blir til. Enda tydeligere sagt: Lojaliteten til dyadeårformatet og favoriseringen av statiske variabler villeder operasjonaliseringen i Huths empiriske opplegg. For å kaste lys over timingaspektet må vi trolig søke andre tilnærminger. I neste del gjenoppbygger jeg Huths modell ved å knytte den til teorien om viljesignalisering. Inspirert av Barbara Walters borgerkrigsmodell finner jeg at Huths hypotese bør snus på hodet.

Nettverksignalisering som modell

Athenerne slaktet ned befolkningen på Milos i 416 f.Kr., ikke fordi øya utgjorde noen trussel, men fordi Sparta hadde utfordret Athen. Milos fungerte som en ideell «scene» hvorpå athenerne kunne signalisere sin kampvilje til et bredere publikum.¹²

Min første påstand er at stater følger athenernes logikk den dag i dag, men i hovedsak kun når de oppfatter sin vilje til å forsvare sikkerhetsinteresser som utfordret. Nettverksignalisering fungerer med andre ord som en avskrekkingstaktikk. Krista Wiegand (2011b), også hun inspirert av Schelling, har argumentert for at stater initierer eksterne konflikter for å «overbevise» grensetvistrivaler om å gi fra seg territoriet. Jeg tror hun overvurderer staters hastverk med å sikre territorial jurisdiksjon sammenliknet med verdien av å holde grensetvister i spill som strategiske brikker.

I et nøtteskall, la oss igjen se for oss samspillet mellom stat A og B (grensetvist-dyaden) når nettverket utvides til stat C. Mens Wiegand postulerer at A vil true C for å tvinge B til territorialavståelse (2011b, s. 104–105), tror jeg, i likhet med Huth, at A endrer taktikk først når C har truet A. Men i motsetning til Huth, og i tråd med Walters borgerkrigsmodell, mener jeg vi bør forvente at A trapper opp (snarere enn avstår fra) grensetvisten med B, for slik å sende et signal om kampvilje til C. Modellen – som jeg kaller nettverksignalisering – er illustrert i figur 3. Legg merke til hvordan den snur figur 1 på hodet.

Hvorfor skal vi forvente at denne modellen har nevneverdig forklaringskraft? Min neste påstand er at tilstedeværelsen av et konfliktnettverk senker «kostbare signalers» kostnader betraktelig, alt annet likt, og dermed at nettverksignaler er langt ifra sjeldne. Akkurat som at athenerne vurderte det som enklere – billigere, raskere, mindre risikabelt og så videre – å herje på Milos enn å sende tropper mot Sparta, vil stater som inngår i flere enn én konfliktfylte dyader, alltid kunne velge minste motstands vei når signaler om kampvilje skal sendes ut til et publikum.¹³ Denne antakelsen er innbakt i tidligere studiers kartlegging av spillovereffekter mellom konflikter (Lieberman, 1995; Clay & Owsiak, 2016; Wiegand, 2011b) og er dermed ikke ny.

Min tredje og siste påstand kaster nytt lys over hvorfor modellen kan ventes å forklare taktikkskifter i grensetvister spesielt. Essensen er at lav eskaleringsrisiko og høy saksoverførbarhet gjør grensetvister til ideelle «scener» når stater først skal sende nettverksignaler. Konsekvensen er, stikk i strid med Wiegands (2011b) forventning, at nettverkeffekter vil sendes fra A til B, men ikke til C, og at dersom det ikke foreligger en grensetvist i As nettverk av disputter, vil nettverksignalisering fremstå som langt mindre fristende.

Med «lav eskaleringsrisiko» mener jeg at grensetvister er mer institusjonalisert og dermed mer forutsigbare enn andre konflikttyper. De har gjerne lange historiske forløp hvor partene kjenner hverandres posisjoner, og de har ofte planer for hvordan ulike nivåer av utfordringer skal håndteres. Å reaktivere en slik feide inviterer til velmodererte reaksjoner, mens en bakkeinvasjon over uomstridte landegrenser inviterer til uoversiktlige kriser. Videre, med «høy saksoverførbarhet», sikter jeg til at en øy er en øy og en landbit en landbit. Fordi grensetvister er grunnleggende sammenliknbare, kan A formidle presist nettopp hva den er villig til å forsvare, uansett dyade, nemlig sin territoriale og sikkerhetsmessige integritet. Kort oppsummert er grensetvister som skapt for nettverksignaler.

Sammen danner disse momentene et deduktivt bygget alternativ til Huths hypotese om nettverkavståelse. Resultatet er en prediksjon med motsatt fortegn. Artikkelens siste del setter de to modellene opp mot hverandre og tester dem empirisk.

Casestudie: Perejil-øya

For å illustrere hvilke forventninger modellen om nettverksignalisering leder til, kan vi igjen se på Perejil-krisen. Hvordan kan vi forklare Marokkos taktikkskifte fra fredfull hevd til maktbruk i juli 2002? Merk at verken øyas, Spanias eller Marokkos egenskaper hadde gjennomgått noen stor forvandling fra juni måned, så statiske forklaringsvariabler hjelper oss lite. Ifølge modellen om nettverksignalisering kan vi derimot forvente at Marokko oppfattet en ekstern trussel i dagene og ukene forut for taktikkskiftet.

Per sommeren 2002 hadde Marokko særlig én annen disputtdyade ved siden av grensetvisten: feiden med Polisario, støttet av Algerie, om Vest-Sahara (Calvert 2004, s. 74). Marokko fryktet en folkeavstemning om løsrivelse blant sahawariene, den største folkegruppen på territoriet, og FNs sikkerhetsråd skulle votere over en slik folkeavstemning i slutten av juli (Hamilos, 2002). Marokkanske myndigheter følte seg overkjørt, indignert over at sikkerhetsrådstatene ikke tok deres interesser i Vest-Sahara på alvor, og urolige for Algeries offensive diplomati (Vasconçelos, 2002; Jensen, 2012, s. 23).

I en slik situasjon gir modellen min en høy forventning om nettverksignalisering. Med et akutt behov for å signalisere kampvilje langs et nettverk av tilskuere hadde Marokko klare incentiver til å trappe opp en disputtdyade med høy saksoverførbarhet. I tråd med modellen var dermed grensetvistene med Spania – over enklavene Ceuta, Melilla og Chafarinas eller over Perejil-øya – aktuelle steder å foreta signaliseringen. Av disse var Perejil den optimale «scenen» fordi den minimerte eskaleringsrisikoen. Troppemobilisering til en naken øy har høyere kontrollerbarhet enn en invasjon av bebodde, bevoktede enklaver.

Vi kan ikke vite med sikkerhet om det var denne motivrekken som utløste Perejil-krisen. Historikerne er imidlertid klare på at Marokkos manøver var ment som et signal, og at spørsmålet om Vest-Sahara var en utløsende faktor (Gold, 2010, s. 88; Gillespie, 2010, s. 87; Pinos, 2014). Det må dermed en teori om nettverkseffekter til for å forklare taktikkskiftet, og modellen om nettverksignalisering viser seg fruktbar.¹⁴ For å teste forklaringskraften videre beveger jeg meg nå over til kronjuvelen i det territoriale forskningsprogrammet: kvantitative tester.

Testprosedyre

For å vurdere nettverksignaliseringens forklaringskraft i studiet av grensetvister må modellen testes systematisk. Den oppgaven kan ikke ferdigstilles her, men den kan påbegynnes. Min kritikk av metodemønstrene i det territoriale forskningsprogrammet taler for en justering av opplegget for hypotesetesting. Teori bør styre operasjonalisering, og siden jeg her er opptatt av dynamikker innenfor dyadenettverk, bør hypotesetesten gjøres innenfor slike nettverk. En fruktbar måte å implementere dette på er å isolere hvert enkelt lands dyadenettverk slik at hendelsessekvenser kan sorteres temporalt.

Jeg velger derfor å isolere Kinas disputtnettverk for å teste Huths hypotese opp mot min. Valget av Kina som en case av A er metodologisk motivert. Den likner et «avgjørende eksperiment» fordi Kina er en «most-likely case» (Stinchcombe, 1968, s. 25; Greenstein & Polsby, 1975, s. 118) for Huths konkurrerende teori om nettverkavståelse. Kinas konfliktnettverk inneholder et høyt antall dyader, og Huths empiriske evidens favoriserer nettopp slike observasjoner (se figur 2). Dermed er i utgangspunktet også nettverket en spesielt vanskelig case for min mothypotese, hvilket gjør forsøket særlig interessant (Eckstein, 1975).

Dernest må hypotesene operasjonaliseres. For å sikre sammenliknbarhet og reliabilitet vil jeg i denne omgang følge en praksis med bred aksept i det territoriale forskningsprogrammet – nemlig å anvende «militarized interstate dispute (MID)»-definisjoner av mellomstatlig maktbruk. Her kodes militærdiplomatisk opptrapping av en dyade når «a display or use of military force» finner sted (Gochman & Maoz, 1984).¹⁵ Når en slik opptrapping har Kina som mottakerland, vil jeg for enkelthets skyld referere til hendelsen som en «dyadeekstern trussel (MID)». Når Kina selv trapper opp en grensetvist gjennom den samme typen handling, kaller jeg det en «militarisering av grensetvist».¹⁶ Dette tillater oss å stipulere første del av test-opplegget slik:

Hypotese 1 (nettverkavståelse): I tiden etter at Kina har mottatt en trussel (MID) i én dyade, er det mindre sannsynlig at Kina militariserer en grensetvist i en annen dyade.

Hypotese 2 (nettverksignalisering): I tiden etter at Kina har mottatt en trussel (MID) i én dyade, øker sannsynligheten for at Kina militariserer en grensetvist i en annen dyade.

Det gjenstår å definere hva vi mener med «tiden etter», altså hvor bred tidsramme vi tillater for å sortere hendelsene i sammenheng. Her vil kvantitative opplegg aldri kunne generalisere presist, derimot kan vi forsøke å minimere feilmåling. Wiegand (2011b) gjør dette ved å sammenkoble to hendelser kun dersom de inntreffer i samme kalendermåned, og hun argumenterer godt for at det i slike tilfeller er rimelig å se hendelsene i sammenheng. Vis-à-vis vår hypotesetest er imidlertid ikke dette nok. For det første kontrollerer ikke Wiegand for sekvens innenfor hver kalendermåned,¹⁷ mens både Huths og min hypotese forutsetter at en trussel inntreffer før et taktikkskifte. Dette kan vi enkelt løse ved å kontrollere for hvorvidt datoen for første tegn til hendelse 1 (signal) var forut for hendelse 2 (respons).

Men her oppstår et nytt problem: Hva om hendelse 1 skjer på tampen av en kalendermåned, mens hendelse 2 kommer like etter, dog kodet i neste måned? Skillet kan med andre ord bli i overkant vilkårlig. Jeg løser dette problemet ved å ordne dataene i trappetrinn. Én variabel ( β1 i tabell 1) fanger opp observasjoner der Kina militariserer en grensetvist etter å ha vært gjenstand for et «use or display of force» i en annen dyade tidligere den samme måneden. En annen variabel ( β2) fanger opp det samme, men hvor trusselen heller begynte i forrige kalendermåned. Til slutt utvider jeg modellen med enda en månedsforflytning bakover i tid ( β3). Dette er en «sluse» som lar oss kontrollere at tidsrommet mellom «signal» og «respons» ikke overskrider to måneder.¹⁸ Logikken her er at dersom hendelse 2 virkelig er utløst av hendelse 1, er det urimelig å forvente at Kina venter hele to måneder med å igangsette manøveren.

Analyse av resultatene

For å teste hypotesene henter jeg data fra «MID»-versjonen av Correlates of War (versjon 4.0, Palmer et al., 2015) supplert av Zeev Maozs (2008) dato- og dyade-koding.¹⁹ Perioden begrenser jeg til 1954–2005. Før 1954 er data for kinesiske militærmanøvrer substansielt uoversiktlige (først på grunn av verdenskriger, så revolusjonen og deretter Koreakrigen), etter 2005 har dataene lav reliabilitet fordi Maozs datamateriale stopper. Deretter isolerte jeg Kinas «disputtnettverk», det vil si alle landdyader der Kina enten startet eller var gjenstand for en MID («display of use of force») en eller annen gang i tidsperioden. I motsetning til Huth, som aggregerer til år, er mine observasjoner foretatt månedsvis, og hver hendelse er sortert etter dato. På denne måten tillater modellen oss å undersøke nettverksdynamikker langs en temporal akse. Fordi responsvariabelen vår er dikotom – «militarisering av grensetvist skjedde / skjedde ikke» – er logistisk regresjon den optimale estimatoren (Long 1997, s. 34). Tabell 1 presenterer resultatene av tre logitmodeller, hvor de tre forklaringsvariablene introduseres en etter en.

Resultatene i tabell 1 viser de naturlige logaritmene av oddsen for at Kina militariserer en grensetvist i en gitt måned mellom 1954 og 2005, gitt de tre variablene beskrevet ovenfor. Den første variabelen (β1) introduserer det forholdet med klarest målevaliditet vis-à-vis hypotesene våre: Hvordan påvirkes oddsen for en grensetvistmilitarisering dersom Kina ble utfordret i en annen dyade tidligere den samme måneden? Assosiasjonen er sterkt positiv og statistisk signifikant med et 95 prosent konfidensintervall – både i den bivariate versjonen (modell 1) og etter at β2 og β3 inkluderes (hhv. modell 2 og 3). Oddslogaritmer er vriene måleenheter, så for å tydeliggjøre betydningen av resultatet kan vi heller se til odds ratio-endringen. Den forteller oss at dersom en trussel mot Kina inntraff i én dyade, var sjansen for at Kina deretter brukte militærmakt i en grensetvist i en annen dyade over tre ganger så høy sammenliknet med måneder uten slike dyadeeksterne trusler.²⁰ Dette empiriske mønstret gir sterk støtte til hypotese 2 (nettverksignalisering). Like klart er mønstret uforenelig med hypotese 1 (nettverkavståelse).

Når vi forflytter oss videre i tabellen, ser vi at oddsen for aggressive taktikkskifter er høyere også dersom en dyadeekstern trussel inntraff i forrige kalendermåned ( β2), men koeffisienten er ikke tilstrekkelig signifikant til at vi kan utelukke et null-funn gitt konvensjonelle standarder (.1>z>.05). Også dette overensstemmer med mine forventninger. Som tidligere diskutert kan signal og respons i enkelte tilfeller være spredd på hver sin side av et kalendermånedskille, men antakeligvis ikke så ofte. Hvis det virkelig er en sammenkobling mellom hendelse 1 og hendelse 2, vil tiden fra signal til respons i gjennomsnitt være kort. Derfor forventer vi, i tråd med nettverksignalisering, at variansen først og fremst fanges opp av β1. Til sist fungerer β3 som en temporal kontrollvariabel. Om dyadeeksterne trusler virkelig utløste dyadeinterne taktikkskifter, og det er dette forholdet modellen fanger opp, forventer vi at effekten opphører når vi lar enda en måned separere hendelse 1 og 2. Og ganske riktig: Den statistiske sammenhengen forsvinner fullstendig.

Robusthetstester

Funnene i tabell 1 taler litteraturens dominerende tese om nettverkavståelse midt imot. I den grad dette kommer overraskende, er det forstandig å kjøre kontrollanalyser for å sannsynliggjøre at resultatene ikke er påvirket av tilfeldigheter, skjevhet eller særtilfeller. Tabell 2 tester for tre mulige innvendinger. For det første kan det tenkes at dataene ikke reflekterer Kinas atferd i grensetvister som sådan, men det maoistiske Kinas aggressive utenrikspolitikk i en unik historisk periode. Panel (1) og (2) anvender derfor den samme regresjonsmodellen på hver sin del av dataene. Det første utsnittet omfatter «den første administrasjon», regnet fra begynnelsen av datalinjen, under Mao, og ut 1978, da Deng Xiaoping konsoliderte sin makt i statsapparatet.²¹ Det andre utsnittet inkluderer januar 1979 og videre – de første 26 årene i «the open door era» i Kinas moderne historie (Lampton, 2014, s. 110).

Videre kan det tenkes at resultatene i tabell 1 plukker opp effekter som ikke gjenspeiler nettverksignalisering, men noe annet. Det er ikke umulig at identifiseringen av sekvenser er for løs, og at modellen egentlig kun fanger opp at enkelte perioder var mer krisefylt enn andre i Kinas konfliktnettverk. Panel (3) i tabell 2 kjører derfor en placebotest: Hva skjer om vi reverserer modellen slik at forrige måneds «militarisering av grensetvist» predikerer neste måneds «dyadeeksterne trussel»?²² Om dette forholdet var statistisk signifikant, ville modellen om nettverksignalisering hatt et forklaringsproblem fordi «respons» umulig kan påvirke «signal».

Panel (4) tester en siste mulig innvending: Det er ikke sikkert at aggressive taktikkskifter utelukker også fredelige taktikkskifter innenfor en og samme måned. Tvert imot kan det være nødvendig å bruke militærmakt som et ledd i en forhandlingsstrategi (Huth, 1996, s. 55). Og hvis både aggressive og forsonende taktikkskifter oppstår i tiden etter en ekstern trussel, kan deler av Huths nettverkteori fremdeles være relevant. Jeg tester dette ved å anvende en ny responsvariabel – fredelige skift – basert på Taylor Fravels (2008, s. 55) oversikt over tilfeller hvor Kina aktivt søkte seg til forhandlingsbordet i grensetvister.²³

Resultatene i tabell 2 gir sterk støtte til robustheten av funnene i tabell 1 og sannsynliggjør i tillegg modellens målevaliditet. Vi ser i panel (1) og (2) at resultatene er mer eller mindre uendret før og etter årsskiftet 1978–1979, hvilket utelukker måleskjevhet på den ene eller andre siden av Xiaopings maktovertakelse. Deretter viser panel (3) at en reversert kausalitet ikke finner statistisk støtte: En militarisert grensetvist forrige måned påvirker ikke sjansen for en ekstern trussel den følgende måneden. Den høye standardfeilen vitner dessuten om at en slik hendelsessekvens er ytterst sjelden, hvilket heller ikke kommer overraskende i lys av modellen. Til sist, dog med et lavt antall tilgjengelige tilfeller, finner modellen i panel (4) ingen sammenheng mellom dyadeeksterne trusler og etterfølgende forhandlingsforsøk.

Implikasjoner og begrensninger

Kinas territorialkrav er i skrivende stund de grensetvistene som IR-forskere er mest bekymret over (Quek & Johnston, 2018; Christensen, 1999; Mearsheimer, 2014, s. 352–365). Da er det desto viktigere å forstå når og hvorfor Kina har for vane å trappe opp aggresjonsnivået i denne typen konflikter. Regresjonsmodeller alene kan ikke avgjøre om nettverksignalisering er en utbredt årsakssammenheng, ei heller innenfor perioden 1954–2005. For et slikt spørsmål er analyseopplegget for detaljfattig, og den kausale identifikasjonen er for svak. Historiske casestudier må til for å utdype beslutningsprosessene som har vært i spill, og for å aggregere kausaleffekter – i den grad de lar seg finne – trengs naturlige eksperimenter med eksogen variasjon. Ingen av delene tilbys i hypotesetesten ovenfor.

Det testen imidlertid viser, er at en utbredt tese i litteraturen – den om nettverk-avståelse i grensetvister – har svakt empirisk belegg i studiet av det moderne Kinas atferd i internasjonal politikk. Dette til tross for at Kina, med sine mange samtidige tvister, er en «most likely case» for teorien. Videre viser analysen at tesens rake motsetning, nemlig min modell om nettverksignalisering, finner robust støtte. Dermed styrkes inntrykket av at Huths tese har feilberegnet eskaleringsdynamikker i grensetvister.

Mer omfattende testopplegg som undersøker andre nettverk enn Kinas, vil være nødvendig for å avgjøre funnenes generaliserbarhet. Det er også verdt å merke seg at dataene som her er anvendt, fremdeles er delvis begrenset av dyadeformatet, på den måten at ulike territoriale enheter kodes under ett så lenge partene er de samme. Siden ulike territorier kan spille ulike taktiske og strategiske roller – som eksemplet fra Perejil vitner om – vil nøyere differensiering, for eksempel ved bruk av geografiske informasjonssystemer (GIS), tilrettelegge for mer finmasket datasortering (Branch, 2016). Sist, men ikke minst bør fremtidige kvantitative studier finne mer sensitive måter å kode konsepter som «trussel» på, og nettopp her ligger den viktigste begrensningen ved min hypotesetest. MID-paradigmet fanger kanskje opp den tilsynelatende alvorlighetsgraden av en militær manøver, men det lar oss ikke veie hendelsenes alvorlighet sett fra mottakerens øyne.