近日，来自复旦大学、上海创智学院、上海科学智能研究院及伦敦大学学院（UCL）的研究团队在气候变化域综顶刊Nature Climate Change发表了针对复杂气候组果评估的新研究。文章结人工智能与传统政策评估法，提出了面向气候政策果的全新研究范式。
该研究利用人工智能技术对政策机制和政策类型进行识别与分类，在整全球100多个国、过1万项气候政策的基础上，对复杂政策体系的交互果开展系统评估。这研究展示了AI赋能社会科学研究的新路径，彰显了人工智能在复杂政策体系分析域应用的重要应用前景。
结果表明，如果能消除政策间的冲突并实现良好协同，碳定价的减排能平均可提升至22.3。
全球气候变化减缓政策的发展（1996-2019）
研究团队还受邀同步撰写了Policy Brief（政策简报），直面政策制定者提出优化气候政策组的具体建议，为各国在实现碳中和目标过程中提供加直接、可操作的决策参考。
复旦大学经济学院、大数据学院双聘教授，上海创智学院全时师、上海科学智能研究院地球科学域科学、教育部国发展与智能理综实验室执行主任吴力波浙江PVC管件胶厂家，复旦大学博士生刘国磊为共同作者。
在复杂的气候理体系中，政策的真实果往往受到政策交互的刻影响。例如可再生能源补贴可能会因降低碳配额需求而压低碳价，削弱碳市场的调节。然而由于各国政策环境的度异质，传统的计量法难以对政策的交互果进行精确比较与识别。
为了破解这难题，研究团队构建基于人工智能的全新全球气候政策量化评估框架，对全球政策体系进行系统分析。
面对不同国实施的差异碳定价政策，研究团队利用监督学习法，在维特征空间中对全球政策进行聚类，识别各国政策体系之间的结构差异，捕捉不同国政策设计的异质。
研究结果显示，保温护角专用胶在全球平均水平下，碳排放权交易体系（ETS）和碳税分别能使排放强度降低约15.4和8.5。然而这果在不同政策组下表现出显著差异——
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协同增：研究发现，在多部门碳税体系中，若配政府研发支持及公共基础设施建设（Government Provision），能显著提升减排率。
潜在冲突：在欧盟等成熟的配额总量控制型（Cap-and-trade）体系中，新能源补贴往往与碳市场信号产生冲突，通过扭曲价格信号削弱减排动力。
新兴市场的机遇：对于处于早期阶段或低强度的ETS（如2021年之前的试点），全国范围的补贴反而表现出协同应，因为其在非覆盖域的直接减排收益过了对碳市场的干扰。
针对尚未实施碳定价的国，模型给出了“定制化建议”——
监管完善型国：如澳大利亚、沙特阿拉伯等，拥有强大的法规和信息披露体系，适引入类似欧盟风格的碳交易体系。
基础政策薄弱国：对于大多数非洲国及部分政策覆盖有限的国，低强度、多部门的碳税可能是稳妥的起步选择。
在绿低碳转型加速进的背景下，人工智能技术正在为政策科学研究带来法革命。该研究不仅拓展了气候政策评估的研究边界，也展示了AI赋能社会科学、服务国绿发展战略的重要潜力。
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