随着科技的进步,媒体信息呈现出爆炸式增长,受众的注意力日益成为稀缺资源,这使得媒体越来越多地通过极具话题感、非中立性的表述来吸引读者的关注,学者普遍将这种现象称为媒体偏差或媒体报道偏差。作为一种特殊的媒体偏差形式,西方媒体,尤其是美国媒体在报道中国新闻时存在的对华报道偏差一直以来都是大众、研究者甚至是政府普遍关心的话题,这是源于这种偏差的存在往往会影响到美国民众对于中国的整体看法,从而影响到两国之间的经济、政治、文化等各方面的交流和互动。由于前置文献大多基于传播学、政治学等学科的理论和方法,本文的主要目的是在媒体经济学的研究框架下,重新审视美国媒体对华报道偏差,并在此基础上探究其形成机理和影响因素。首先,本文构建一般化的国际新闻媒体偏差模型来分析美国媒体对华报道偏差。研究发现,媒体需要权衡媒体偏差的程度,因为媒体偏差一方面能够弥补媒体获取信息能力的不足,另一方面则会降低新闻的准确性而影响受众的新闻需求。有别于普通的媒体偏差,媒体在报道国际新闻时更加关注意识形态差异而非竞争对手策略,这导致国际新闻报道市场更接近于完全垄断市场。而新闻需求的多样性和纠偏机制的缺失使得媒体内部的不同记者容易出现差异化的报道选择。模型主要探究了对华报道偏差的成因和影响,研究结论显示:(1)记者的媒体关联度会影响媒体偏差,当记者的工资水平较高或是受众的转换成本较低时,媒体关联度越高的记者所报道的新闻越容易出现媒体偏差;(2)媒体偏差会影响受众行为选择,当报纸的订阅价格较低或者受众的转换成本较高时,媒体偏差能够引导受众采取保险行为,即存在说服效应。其次,本文通过经验证据进一步证实上述模型的结论。(1)为检验记者的媒体关联度对对华报道偏差的影响,本文通过网络爬虫、手动抓取的方法收集整理2010年至2016年New York Times对华新闻报道数据和对应的记者信息,并在此基础上,从理论角度构建了对华报道偏差指数。实证回归的结果发现,相较非New York Times记者,New York Times记者的报道中更易出现对华报道偏差,而相较自由记者,新闻工作者的报道更容易出现对华报道偏差。同时,作者发现这种媒体内部差异性的报道选择仅存在于国际新闻领域,这与理论模型的讨论是一致的。在控制了记者的个人信息后,结论显示性别、经历、专业都可能影响到记者对对华报道偏差的选择。其中,有海外学习经历或者高学历的记者更容易报道中立新闻,这也从另一方面佐证了对华报道偏差的存在。(2)为检验对华报道偏差对受众行为选择的影响,本文收集了不同媒体对“中美贸易战”事件的新闻报道数据和代表美国民意倾向的选民支持率。在该部分中,作者通过LDA主题分类的机器学习算法对同一语境下美国媒体和其他西方媒体的新闻报道内容进行自动分类,结果显示美国媒体更倾向于报道公司主题新闻,而不倾向于报道市场主题新闻。基于构建的新闻报道指数,作者通过SVAR模型发现,不存在媒体偏差的关税主题新闻能够在长期中解释42.3%的选民支持率,这表明政府行为是民意倾向的重要考量。而存在媒体偏差的公司主题新闻能够在短期内提高选民对总统的支持程度,这表明媒体偏差确实能够在短期内引导受众的行为决策,即存在说服效应。鉴于媒体偏差可以不断出现,该说服效应能够产生持续性的效果。本研究的创新主要体现在以下四个方面。第一,大多数从经济学角度入手的媒体偏差文献着眼于政治新闻领域的媒体偏差,关注国际新闻领域媒体偏差的文献相对较少。基于理论模型,作者发现在报道国际新闻时,记者的媒体关联度是解释媒体偏差的一个重要原因,这进一步丰富了对媒体偏差成因的讨论。第二,前置文献大多从政治角度解释对华报道偏差,本文的研究结论表明,对华报道偏差源于他国民众的先验偏见,且需求效应比捕获效应能更好地解释偏差的产生,这为从需求角度理解对华报道偏差提供新思路。第三,少有研究关注对华报道偏差的影响,本文基于机器学习算法识别量化对华报道偏差并进行实证检验,研究发现带有偏差的新闻内容能够在短期内改变民意倾向,这为对华报道偏差引导受众行为决策提供经验证据。第四,本文的结论显示,提高中国产品的独特性,改善他国民众对于中国及中国产品的认识,能够有效缓解美国媒体对华报道偏差的程度。该结论从报道对象的角度入手,以报道客体的变化来影响报道主体的新闻选择,这为削弱对华报道偏差提供了一种新视角。