2018年7月7日至8日，由清华大学国际关系研究院主办的“清华大学第二届国际关系理论创新研讨班”在清华大学紫光国际交流中心成功举办。来自全国高校、科研院所的40余位教师和博士生积极参加了本届理论创新研讨班。

7月7日上午，研讨班开幕式环节，清华大学国际关系研究院常务副院长孙学峰教授简要介绍了举办理论创新研讨班的背景和缘由，指出方法训练和政策研究都不容忽视，但国际关系基础理论研究也至关重要。近年来国际关系理论创新的需求越来越迫切，为此，本届研讨班希望聚焦于国际关系中层理论的发展与创新，围绕理论创新的路径和实践展开交流和研讨。接下来，研讨班围绕4个主题单元顺次进行，主讲嘉宾结合自身的研究实践和教学案例从不同路径和视角分享了进行国际关系理论创新的经验和教训。

研讨班的第1单元围绕案例研究的特殊性和普遍性展开。中国社科院世经政所杨原副研究员从国际关系现象的差异性或多样性出发，认为国际关系理论创新首先需要承认并坚持差异化的本体论，从社会事实入手，从经验困惑入手，而不是理论先行或概念先行。同样重要的是，研究者要像生物学家那样，在承认差异性的同时，寻找差异性背后的一般性机制。南开大学周恩来政府管理学院刘丰教授则从类型学的视角、结合具体的研究案例分享了理论创新的经验和方法，认为类型化的基本方法是分类和化简，重在从复杂多样的经验现象中找到规律性的模式，从而建构或发展概念和理论来更好地解释社会现象。类型化理论建构也并非万能，需要避免编造概念和分类标准不一，要准确理解和灵活运用奥卡姆剃刀原则来做好理论创新的加减法。

7月7日下午，在研讨班的第2单元，清华大学国际关系学系博士生刘子夜和杜克大学政治学系博士生陈冲结合具体实例分享了大数据与国际关系理论创新的经验和方法。刘子夜结合恐怖袭击的研究案例生动展示了大数据在国际关系中的运用，继而探讨了大数据时代因果推论在国际关系研究中的重要性。他认为，需要警惕数据崇拜，获得一个好的因果推论，更需要的是一个好的因果设计，而不仅仅是大数据。陈冲则分享了大数据和机器学习在国际冲突预测中的研究应用，他结合地理信息数据与非洲冲突预测的案例说明了机器学习的基本原理、操作步骤和应用案例，强调机器学习可以为老问题提供新证据，同时也可以发掘新问题，给出新答案。当然，他也认为，大数据时代的国际关系研究，也不应该忽视分析层次和因果推论两个重要问题。

7月8日上午进行的第3单元，研讨主题涉及国际关系理论中的假定批判，由外交学院的魏玲教授和清华大学国际关系研究院的庞珣教授分别主讲。魏玲教授结合具体的研究实例展示了地方实践对于理论创新的重要性，但同时也强调重视地方实践并不意味着忽视理论创新的普遍性。魏教授指出，理论创新需要做好文献功底和熟悉地方实践，并在此基础上敢于提出质疑，提出一个好的研究问题。她认为，国际关系理论的创新存在实践取向和理论取向两种路径，实践是理论创新的来源，而理论创新离不开提出质疑，包括质疑既有理论的基本假定是否可接受，其变量关系和逻辑推理是否合理，以及其实证检验是否可靠。当然，理论创新既要有大问题的关照，也要有一个具体的抓手，理论和实践两条路径相辅相成。庞珣教授则以香菱学诗为引例，指出理论本身要有基本形态，但理论创新却离不开想象力，同时还要有不失品味的格局和可接受的假定。庞教授通过囚徒困境、贸易和平论和观众成本理论说明了理论假定的重要性，强调假定的存在可以简化理论，限定理论的适用范围，并且理顺理论的逻辑推论。最后，庞教授以国际关系中的权威研究为示例，说明了对无政府状态这一根本假定的挑战如何发展和创新了国际关系理论，并指出挑战假定是理论创新的机会之窗，研究者需要不畏惧假定、不忽视假定，勤于对理论假定进行认真思考。

7月8日下午，在研讨班的第4单元，清华大学国际关系研究院院长阎学通教授首先简要介绍了当前中国国际关系理论创新面临的困难，包括物质激励、思想和理论认识、政策偏向、方法训练等方面的阻碍因素。他认为，国际关系理论是科学理论，而不是玄学理论，国际关系理论研究是一种科学的贡献，不是一种技术上的贡献。接下来，阎学通教授分享了从概念入手创新国际关系理论的经验和体会。他认为，理论创新离不开经验事实和概念发展，但是造词和总结梳理都不是理论创新。理论既要讲清楚关系，又要对关系进行解释。面对反常识的经验现象，创新理论不仅要立足经验事实来明确界定核心概念，而且要着眼因果解释来明确概念之间的逻辑关系。

最后，在研讨班闭幕环节，孙学峰教授对为期两天的理论创新研讨班做了总结发言，同时感谢与会师生对本届理论创新研讨班的大力支持和积极参与，并期待来年第三届国际关系理论创新研讨班的举办。研讨班在与会师生的热切掌声中圆满结束。