国际政治与经济政经港国际研究实习报告

国际政治与经济政经港国际研究实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在国际研究机构担任政策分析助理，负责收集整理全球宏观经济数据。通过运用计量经济学模型，完成对15个国家的GDP增长趋势分析，撰写3份深度报告，其中2份被部门采纳为决策参考。期间，熟练应用Stata软件进行数据清洗（日均处理500+条数据），并运用SWOT分析法优化了4个新兴市场风险评估框架。工作成果验证了课堂所学国际收支理论在现实中的适用性，提炼出“动态数据交叉验证”的可复用方法论。

二、实习内容及过程

1实习目的

去8周，我希望把学校学的国际政治和经济理论用在实际工作中，看看宏观政策分析是怎么一步步落地，也想提升自己的数据处理能力，特别是把经济模型用起来。

2实习单位简介

我去的这家机构，主要研究全球经济政治动态，服务一些基金和政府部门，团队不大但挺专业，每周都有固定案例讨论会，氛围挺宽松但要求效率高。

3实习内容与过程

前两周主要是熟悉环境，跟着导师看他们以前的报告，比如2022年俄乌冲突对粮食供应链的短期冲击分析，里面用到大量GTAP模型数据。然后开始独立任务，第一个是帮团队整理亚太地区贸易政策变动数据库，涉及12个国家2023年以来的关税调整和FTA签署情况，我每天花4小时核对WTO和各国官网数据，用Excel筛选和VLOOKUP函数，最后整理出300多页的电子表格。

第4周遇到个坎，要分析G7国家通胀与能源价格传导机制，但手头只有月度CPI数据，导师说需要季度PMI和工业生产指数才能做VAR模型。当时有点懵，但意识到自己只会看现成报告，不会自己设计数据收集方案。于是花了3天在Bloomberg终端查文献，找到IMF的DSD数据库，学会用G20国家货币基金组织的API接口拉数据，虽然最后做的分析报告只用了4个国家的数据，但把数据处理流程完整跑通了，导师后来还把这个方法用在了后续给客户的报告中。

后半程我开始参与一个项目，是评估“一带一路”沿线国家债务可持续性，我负责东南亚4个国家，用IMF的债务收入比公式和世界银行的出口弹性模型，每天对着WorldBank、ADB的API爬数据，把19个指标处理成面板数据。过程中发现老挝的数据缺失严重，官方统计年鉴更新不及时，就临时用2018年数据做基准分析，然后备注说明。团队最后整合成15国报告，我那4国部分被单独抽出来给东南亚开发银行做内部参考。

4实习成果与收获

8周里提交了5份分析简报，其中3份被采纳，整理了15国贸易政策数据库，学会用Stata处理时间序列数据，还掌握了Bloomberg终端的基本操作。最大的收获是明白宏观分析不是光靠模型，数据质量、政策背景同样重要，比如看某国货币贬值，不能只盯着汇率，要结合其财政赤字和央行外汇储备变化。现在我对“政策传导机制”这个词理解更深了，知道怎么从供需两端拆解问题。

5问题与建议

实习中觉得单位培训有点太随缘，新人主要靠导师带，但没人系统讲过API接口使用规范，有次我拉完数据没注意频率，差点把季度数据当月度用。建议可以搞个内部知识库，把常用数据源、处理脚本都放上去，至少能省点试错时间。另外我的岗位跟“国际政治”结合少，大部分活儿都是经济分析，如果早点知道需要同时关注地缘冲突对贸易的间接影响，可能效率会更高。

三、总结与体会

1实习价值闭环

这8周像把书上学到的“国际收支平衡表”、“地缘政治博弈”这些概念，真真切切地放在了现实里摸爬滚打。记得7月15号第一次独立处理东南亚货币汇率数据时，对着Excel里几千条月度记录，完全懵圈，后来慢慢学会用Stata画脉冲响应函数图，把东盟自贸区扩容对成员国贸易结构的影响可视化，那一刻感觉课本里的“贸易创造效应”突然活了过来。这种把理论转化为生产力，再反过来印证理论的过程，是学校里模拟题永远给不了的体验。

最有成就感的是8月20号提交的“G7国家能源政策联动性”报告，我爬取了欧盟统计局、美联储褐皮书里超过80页的定性材料，发现德国“能源转型法”修订后，通过供应链外溢给意大利制成品出口的滞后效应，在2023年第四季度明显体现在PMI数据里，这种跨国政策溢出怎么量化的难题，现在终于找到一条可行路径。

2职业规划联结

这段经历让我更清楚自己要什么。以前觉得国际组织实习是最佳选择，现在明白研究机构那种高强度数据处理，可能更适合自己。比如8月1号导师让我用SWOT分析评估阿根廷比索贬值风险时，我发现自己天生对“政治因素如何冲击经济指标”的敏感度，比单纯分析曲线拟合度更有热情。这让我开始关注CPA（特许金融分析师）的全球宏观科目，计划下学期重点补CFA一级教材里关于“主权信用评级模型”的部分，争取把实习里用到的Bloomberg终端操作和WorldBankAPI使用，都变成简历上的硬技能。

团队里有个学长做地缘政治安全研究，他常说“国际政治经济学最核心的竞争力，是看懂各国政策背后的政治约束”，现在我也开始刻意关注《经济学人》里那些分析“美国基建法案如何影响亚太供应链安全”的长文，打算把实习报告里做的东南亚债务可持续性分析，扩展成更完整的区域风险报告，作为明年申请研究生时的项目材料。

3行业趋势展望

感觉现在国际研究行业最卷的，是跨领域数据整合能力。7月25号团队开周会时，讨论印尼政局变动对镍价的影响，有同事用EIA数据做能源价格传导，有同事查印尼《矿业法》修订案，最后发现缺了农业部的棕榈油产量报告，当时意识到做宏观研究不能像以前那样分兵把口，必须会自己搭建“政治事件产业政策市场数据”的关联模型。现在看BloombergTerminal上那些“GeopoliticalRisk”的专题分析，果然越来越多用机器学习预测地缘冲突对大宗商品的脉冲效应。

这也提醒我，下阶段要补的技能是Python在文本挖掘中的应用，比如实习最后两天，导师让我用NLTK库分析《华尔街日报》过去5年关于“中美科技脱钩”的报道情绪，结果发现关键词出现频率跟LME铜价波动存在惊人同步性，这让我觉得“量化地缘政治”可能是未来5年最火的方向。目前已经在Coursera上报名了“AppliedTextMininginPython”课程，打算把实习里积累的IMFDSD数据库账号，用来做后续的课程作业。

四、致谢

8周时间里，感谢实习单位提供了这个平台，让我把课堂上的国际政治经济学理论，真正用到了分析全球宏观政策变动上。特别感谢导师在数据模型选择上的指点，比如教我如何用动态面板模型处理东南亚国家债务数据时，强调过要考虑政治制度差异对估计系数的干扰。还有同事分享的Bloomberg终端使用技巧，比如怎么用“E”终端下的“Global