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復(fù)旦大學(xué)教授、上海創(chuàng)智學(xué)院全時(shí)導(dǎo)師、上?？茖W(xué)智能研究院地球科學(xué)領(lǐng)域科學(xué)家吳力波團(tuán)隊(duì)與合作者，結(jié)合人工智能技術(shù)，對(duì)復(fù)雜政策體系的交互效果開(kāi)展系統(tǒng)性評(píng)估，提出了面向氣候政策效果的全新研究范式，展示了AI賦能社會(huì)科學(xué)研究的新路徑，以及在復(fù)雜政策體系分析領(lǐng)域應(yīng)用的重要前景。相關(guān)研究成果發(fā)表于最新一期《自然·氣候變化》，研究團(tuán)隊(duì)受邀同步撰寫(xiě)了政策簡(jiǎn)報(bào)，提出了優(yōu)化氣候政策組合的具體建議。

在復(fù)雜的氣候治理體系中，政策的真實(shí)效果往往受到政策交互的深刻影響。傳統(tǒng)政策評(píng)估方法在面對(duì)海量、非結(jié)構(gòu)化的全球政策文本時(shí)，往往難以識(shí)別復(fù)雜的政策內(nèi)容、機(jī)制以及互動(dòng)機(jī)制。對(duì)氣候政策組合真實(shí)效果的有效評(píng)估，成為當(dāng)前政策科學(xué)研究的重要挑戰(zhàn)。

為解決此問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了基于AI的全新全球氣候政策量化評(píng)估框架，在整合全球100多個(gè)國(guó)家、超過(guò)1萬(wàn)項(xiàng)氣候政策的基礎(chǔ)上，對(duì)全球政策體系進(jìn)行系統(tǒng)分析。

面對(duì)不同國(guó)家實(shí)施的差異性碳定價(jià)政策，研究團(tuán)隊(duì)利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，在高維特征空間中對(duì)全球政策進(jìn)行聚類(lèi)，識(shí)別各國(guó)政策體系之間的結(jié)構(gòu)差異，捕捉不同國(guó)家政策設(shè)計(jì)的異質(zhì)性。在此基礎(chǔ)上，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)展了政策交互機(jī)制分析，涵蓋碳定價(jià)政策效果評(píng)估、政策組合交互效應(yīng)分析、反事實(shí)模擬與政策建議。

研究結(jié)果顯示，在全球平均水平下，碳排放權(quán)交易體系（ETS）和碳稅分別能使排放強(qiáng)度降低約15.4%和8.5%，但在不同政策組合下表現(xiàn)出顯著差異。在多部門(mén)碳稅體系中，若配合政府研發(fā)支持及公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，能顯著提升減排效率，表現(xiàn)為協(xié)同增效。在歐盟等成熟的配額總量控制型體系中，新能源補(bǔ)貼往往與碳市場(chǎng)信號(hào)產(chǎn)生沖突，通過(guò)扭曲價(jià)格信號(hào)削弱減排動(dòng)力，體現(xiàn)潛在沖突的特點(diǎn)。對(duì)于處于早期階段或低強(qiáng)度的ETS，全國(guó)范圍的補(bǔ)貼反而表現(xiàn)出協(xié)同效應(yīng)，因?yàn)槠湓诜歉采w領(lǐng)域的直接減排收益超過(guò)了對(duì)碳市場(chǎng)的干擾，這是新興市場(chǎng)的機(jī)遇。

研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步預(yù)測(cè)了政策優(yōu)化潛力。如果能完全消除政策間的沖突并實(shí)現(xiàn)良好協(xié)同，碳定價(jià)的減排效能平均可提升至22.3%。針對(duì)尚未實(shí)施碳定價(jià)的國(guó)家，模型給出了“定制化建議”：澳大利亞、沙特阿拉伯等監(jiān)管完善型國(guó)家，擁有強(qiáng)大的法規(guī)和信息披露體系，更適合引入類(lèi)似歐盟風(fēng)格的碳交易體系；對(duì)于大多數(shù)非洲國(guó)家及部分政策覆蓋有限的基礎(chǔ)政策薄弱國(guó)家，低強(qiáng)度、多部門(mén)的碳稅可能是更穩(wěn)妥的起步選擇。

研究團(tuán)隊(duì)建議，隨著全球氣候治理體系日益復(fù)雜，傳統(tǒng)依賴(lài)單一政策評(píng)估的方法已經(jīng)難以全面刻畫(huà)政策體系的真實(shí)作用。通過(guò)將AI、大數(shù)據(jù)分析與因果推斷方法相結(jié)合的“AI+政策科學(xué)”全新研究范式能夠?yàn)槔斫鈴?fù)雜政策體系提供全新解決方案。