基于复杂系统建模对英国气候变化政策的全面研究：2001年至2020年的证据

《Expert Systems with Applications》：A comprehensive study of UK climate change policies based on complex systems modeling: Evidence from 2001 to 2020

中国国家自然科学基金项目支持，英国气候政策2001-2020年通过LDA主题建模与PLS回归分析，揭示"气候""碳""温室"等核心主题政策贡献率达73.3%，复杂网络模型显示政策间非线性互动显著，为动态优化减排策略提供科学依据。

　　在全球范围内，气候变化已经成为一个备受关注的议题，其影响不仅限于自然生态系统，还深刻地改变了人类社会的运作方式。英国作为一个高度工业化和经济发达的国家，其温室气体（GHGs）排放量在历史上一直高于全球平均水平，因此在推动全球气候变化方面起到了关键作用。然而，随着全球对气候变化问题的认识不断加深，各国政府也在积极探索有效的减排措施，以应对这一日益严峻的挑战。在过去的二十年中，英国政府和智库共同发布了大量气候政策，其中政府发布的政策数量增加了73倍，而智库发布的政策数量更是增长了171倍。与此同时，温室气体和二氧化碳排放量分别减少了43%和44%。尽管已有研究表明政策数量与排放量之间存在负相关，但具体政策主题的重要性仍不清楚。

为了填补这一研究空白，本研究采用了一种先进的分析方法——潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）模型，用于识别英国气候政策中的关键主题。随后，利用偏最小二乘回归（Partial Least Squares, PLS）方法对各政策主题对温室气体减排的贡献进行了量化分析。研究结果表明，强调“气候”、“碳”、“温室”、“气体”和“低”等主题的政策占据了总减排量的73.3%，相当于20年间减少了18.7亿吨的温室气体排放。此外，本研究还将政策系统建模为一个复杂的网络，以评估政策主题之间的结构互动。这些发现为政策制定者提供了切实可行的参考，帮助他们设计更加有效的气候策略。

随着全球气候变化问题的复杂性不断上升，传统的政策分析方法已经难以满足当前的需求。因此，近年来越来越多的研究开始引入机器学习（ML）技术，以提升政策分析的效率和准确性。机器学习方法，如自然语言处理（NLP）、主题建模、基于Transformer的深度学习架构以及监督和非监督算法，被广泛应用于政策文本的自动分类、关键主题的识别、政策优先事项的动态演变以及政策实施效果的评估。例如，双向编码器表示从Transformer（BERT）和生成式预训练Transformer（GPT）等技术，使政策文本的语义理解更加精细，从而能够比较不同地区和时间段内的政策框架。此外，非监督技术如聚类和网络分析，进一步揭示了政策工具与政策效果之间的非显性联系。这些方法不仅支持从专家主导的定性评估向计算驱动的证据导向政策评估转变，还提升了研究的可重复性和分析的可扩展性。

在气候变化政策领域，机器学习技术尤为关键。它能够建模政策组合中的高维互动，检测排放减少的因果驱动因素，并评估干预策略的公平性。因此，机器学习技术可以作为传统系统动力学、基于代理的建模和计量经济学模型的有力补充。这种整合使得政策分析更加适应性和空间明确性，为政策制定者提供了更全面的决策支持。

全球气候变化政策研究已经发展成为一个多维度、方法论多样的领域，反映了气候治理的复杂性、跨边界性和多层次性。学者们越来越多地采用跨学科方法，以分析不同地理和制度背景下气候政策的设计、实施和效果。宏观层面的研究通常利用定量建模、情景分析和指标系统，以评估政策干预对长期社会经济和环境影响的预测。例如，Kesicki（2012）通过能源经济建模，分析了二氧化碳减排目标如何重塑国家能源系统；而Wade等（2013）则开发了综合风险指标，用于量化公共部门中的气候脆弱性。这些方法有助于将复杂的系统性互动转化为可操作的见解，从而支持证据导向的政策制定。

与此同时，研究也逐渐认识到治理结构和制度机制在调节政策结果中的关键作用。已有研究从自上而下的政策评估向更加嵌入、过程导向的分析转变，以探讨国家政策与地方现实之间的实施差距。例如，Darjee等（2021）利用定性实地方法，如访谈和参与式讨论，识别了地方政策执行中的共识构建挑战；而Agrawal和Perrin（2009）则强调了地方制度（包括正式和非正式制度）在促进适应和增强社区韧性中的重要作用。这些微观层面的见解正在通过先进的分析技术，如结构方程建模，与宏观建模方法相结合，从而揭示多层治理系统中的复杂因果路径。这种发展趋势表明，政策分析方法正在向混合和嵌套框架转变，使得定量政策评估与定性制度分析得以结合，从而提供对气候政策效果的更全面理解。

复杂系统建模是一种基于系统模型特性的模拟方法，通常分为连续系统模拟和离散事件系统模拟。复杂系统依赖于多个实体在预定义规则下的适应和协作，类似于多智能体建模和模拟。这些系统通常由众多相互连接的组件组成，组件之间通过内部组织形成了不同的结构层次。组件之间是相互依赖的，而非线性行为往往源于这种高度的相互依赖性。例如，当多个元素结合在一起时，其整体效果往往不是各个元素单独贡献的简单相加。一个简单的例子是声波：当叠加时，它们可能相互抵消，也可能相互增强。此外，由于反馈循环的存在，变化可能会呈指数级增长或衰减，从而导致快速变化的阶段，即相变。这解释了为什么复杂系统可以在短时间内表现出剧烈的变化，迅速从一种状态过渡到另一种状态。输入值的微小变化可能通过反馈循环被放大，产生显著的效果，这种现象被称为对初始条件的敏感性，是混沌理论的核心。

在许多复杂系统中，中央集权的自上而下控制并不是必要的。相反，自下而上的组织形式逐渐显现，即各个组件能够自主调整。这种机制导致系统输出根据不同的输入产生显著的差异，突显了复杂系统的异质性。它们以高度的多样性为特征，在缺乏中央控制的情况下，系统往往表现出更大的差异性和整合性。未来，多种建模方法的整合很可能会成为关键的发展趋势。新兴的方法，如神经网络、粗糙集理论、模糊逻辑、遗传算法和小波分析，将越来越多地与传统模型结合。例如，Wang及其同事（Wang et al., 2021）通过构建中国76个经济部门的网络，识别了电价传导的关键路径。他们提出，中国应在CEPL（碳排放权交易机制）框架下科学确定电力招标的规模和试点区域，发展更多样化的招标形式，并增强政策框架。同样，Wang和其他学者（Wang et al., 2024）利用复杂系统建模揭示了标准体系的适应性特征，运用系统科学理论分析了建筑标准体系的涌现机制，并提供了这些体系的数学框架。然而，在实施具体的系统动力学政策模拟时，仍然存在若干方法论上的挑战。首先，系统动力学模型中各种参数，特别是决策变量的科学设计尚未完全探索。虽然表格函数被广泛使用，使模型更容易接受来自其他方法的模拟参数和结果，但它们也可能引入主观性，影响模拟过程的客观性。其次，由于数据可用性有限，模型中某些变量的设定往往具有挑战性，而强烈的主观元素可能影响结果的准确性。第三，系统边界设定是模型简化所必需的，但可能排除某些相关变量，从而影响模型的准确性和有效性。显然，仅依赖于CGE（综合评估模型）或系统动力学模型可能无法达到预期效果，而复杂网络模型可能在这些情境下提供更有效的替代方案。

尽管近年来对气候政策效果的研究有所增加，但仍然存在一些关键的方法论和实证上的空白。本研究通过整合分析方法，旨在填补这些空白。首先，缺乏系统性和可扩展的政策文本主题提取方法。目前的研究往往依赖于人工内容分析或基于关键词的方法来识别政策主题，这些方法难以扩展且容易受到主观偏差的影响。这限制了对大规模政策文本库中主题演变的客观和全面追踪能力。其次，缺乏对减排政策短期和长期影响的充分量化分析。虽然许多研究确认了与排放相关的政策可以减少温室气体排放，但很少区分即时和延迟效应，也未能量化经济与环境之间的权衡。第三，复杂系统建模在捕捉政策相互依赖性和非线性效应方面的应用仍显不足。现有的评估往往将政策视为孤立的干预措施，并采用线性模型，忽略了政策系统内部的协同和反馈效应。

本研究通过方法论和实证上的创新，为推进气候政策效果分析做出了多项关键贡献。首先，采用基于LDA的模型进行主题提取。本研究系统地识别并分类了2001年至2020年间英国气候政策中的1506个主题术语，为后续分析提供了坚实的主题框架。其次，通过直接的温室气体控制政策实现短期减排。通过对明确针对减排的政策进行评估，我们估计出20年间温室气体排放量可能减少18.7亿吨。这一结果提供了实证证据，表明以主题为中心的政策可以带来显著的即时环境效益。第三，通过长期政策动态和投资回报分析。对于需要在温室气体控制方面进行大量初始投资的政策，我们的研究发现这些政策在发展过程中可能会导致温室气体排放量的暂时增加，达到311.52亿吨。然而，这些政策在长期来看能够实现投资回报的稳定，突显了长期政策设计中的经济与环境权衡。第四，通过复杂系统建模分析气候政策影响。本研究将英国气候政策建模为一个复杂系统，引入了一个结构化的框架来分析政策主题的累积和非线性效应。这种方法预计能够捕捉动态互动和反馈循环，从而实现对政策路径的更精确评估，并加深对政策成功或失败条件的理解。

本研究的其余部分组织如下。第二部分描述了本研究的方法论原则。第三部分描述了实证研究。第四部分进行了讨论。第五部分给出了结论。

潜在狄利克雷分布（LDA）是一种广泛应用于自然语言处理（NLP）中的主题建模技术。它通过假设文档是主题的混合，而主题又是词语的混合，从而从文本中提取主题结构。LDA在早期模型如概率潜在语义分析（PLSA）的基础上进行了改进，提供了一个生成模型，能够考虑主题与词语之间的概率关系，从而捕捉更丰富的语义信息。这一方法在文本分析中具有重要的应用价值，特别是在处理大规模文本数据时，能够有效识别和分类关键主题。

在实证研究中，本研究对英国2001年至2020年的气候政策进行了分析，并提出了相应的政策建议。这一实验的框架如图1所示，旨在通过系统的方法识别关键政策主题，并评估它们对温室气体和二氧化碳减排的具体贡献。通过对政策文本的深入分析，研究不仅揭示了政策内容的变化趋势，还评估了政策实施的效果，为政策制定者提供了有价值的参考。

在讨论部分，本研究对英国2001年至2020年间发布的多项温室气体和二氧化碳排放政策进行了分析，并在表2中列出了这些政策。尽管英国在减少温室气体和二氧化碳排放方面取得了显著进展，但全球变暖仍然是一个严峻的问题。英国政府已经制定了一系列措施来应对这一问题，包括到2030年减少温室气体排放的目标，以及到2050年实现净零排放的目标。这些政策不仅体现了英国在应对气候变化方面的决心，也反映了全球对这一问题的普遍关注。

本研究还指出，在分析英国气候政策时，收集和整理政策文本是至关重要的。通过对政策文本的系统分析，研究能够识别出关键政策主题，并评估它们对减排的具体贡献。此外，研究还强调了政策系统内部的复杂性和非线性，这使得传统的线性模型难以准确捕捉政策效果。因此，本研究采用复杂系统建模的方法，以更好地理解政策之间的相互作用和反馈机制。

在结论部分，本研究总结了主要的研究发现。通过应用LDA主题模型，本研究从英国气候政策文本中提取了1506个主题术语，并利用偏最小二乘回归（PLSR）方法量化了政策主题对温室气体和二氧化碳减排的贡献。研究结果表明，强调“气候”、“碳”、“温室”、“气体”和“低”等核心主题的政策占据了总减排量的73.3%，相当于20年间减少了18.7亿吨的温室气体排放。尽管这一成果展示了政策主题对减排的显著影响，但研究也指出，政策设计和实施过程中仍存在诸多挑战，需要进一步的探索和改进。

此外，本研究还强调了政策分析中面临的诸多挑战，特别是在主题提取、影响量化和复杂系统建模方面。这些挑战不仅影响了政策分析的准确性，也限制了政策制定者对政策效果的全面理解。因此，本研究通过整合多种分析方法，为政策制定者提供了更加全面和系统的分析框架，帮助他们更好地理解和应对气候变化问题。

综上所述，本研究通过采用LDA和PLSR等先进的分析方法，对英国气候政策进行了系统分析，揭示了政策主题对减排的具体贡献，并提出了相应的政策建议。研究不仅为政策制定者提供了有价值的参考，也为未来的政策分析方法提供了新的思路和方向。随着气候变化问题的日益复杂，政策分析方法也需要不断更新和优化，以更好地应对这一挑战。