中国公众碳中和关注度的时空异质性及主题演化趋势研究

本研究针对中国"双碳"目标下公众认知差异问题，通过分析2018-2023年11.9万条微博数据，创新性融合Dagum基尼系数分解、CNN-BiLSTM-Attention情感分析模型和VSTC主题聚类方法，揭示了公众关注呈现"中部高-西部低"的多极化分布，发现政策发布频率与"低碳生活"等主题情感极性显著正相关，识别出从个人行为到全球治理的四类演化路径，为碳中和政策优化提供了量化依据。

　　

在全球气候治理背景下，中国提出的"2030碳达峰、2060碳中和"目标引发广泛关注。然而，传统问卷调查存在样本局限，公众对碳中和的认知如何随时间演变？不同地区关注点有何差异？这些问题的解答对政策制定至关重要。为此，研究人员开展了一项创新性研究，通过大数据分析揭示中国公众碳中和关注度的动态特征。

研究团队采用多学科交叉方法，整合空间计量经济学与文本挖掘技术。数据来源于2018-2023年新浪微博的11.9万条碳中和相关帖子，通过地理编码将用户位置精确到省级行政区。关键技术包括：(1)Dagum基尼系数分解分析区域差异；(2)CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络模型进行情感分类；(3)VSTC向量空间主题聚类模型追踪主题演化；(4)核密度估计刻画时空分布特征。

4.1 碳中和关注度的空间异质性特征
研究发现公众关注呈现明显的"东部高-西部低"格局，2021年全国碳市场启动使基尼系数短暂下降0.03，但2023年又因产业结构差异回升至0.51。东部沿海省份如广东、浙江持续领先，形成政策"话语高地"，而西部偏远地区受数字基础设施限制处于"低水平均衡"状态。

4.2 碳中和关注度的空间分布特征
基于议程设置理论，研究将认知演化分为三个阶段：2018-2020年概念普及期，媒体作为"议程守门人"主导单向传播；2021年战略规划期，政策里程碑事件引发"路径辩论"；2022-2023年实施期，62%讨论聚焦碳关税等技术细节，显示议程向微观生活迁移。

4.3 公众碳中和焦点与主题分析
VSTC模型将LDA提取的9个主题聚类为4大类：个人环保与生态文明建设(PEPECC)、绿色经济与可持续发展(GESD)、全球气候行动与碳中和(GCACN)、可持续能源与绿色技术(SEGT)。北京在GCACN和SEGT主题领先，体现政策制定中心地位；湖南、四川因"洞庭湖生态经济区"等地方政策推动PEPECC主题关注度提升。

4.4 主题演化趋势与演化路径分析
主题演化呈现两条典型路径：融合型如S3-T7主题整合了绿色服务与智慧城市建设；分化型如S2-T8派生出绿色产业升级(S3-T4)、生态价值转化(S3-T12)等子主题。2022年新能源汽车产量增长97.5%，相关讨论激增210%，反映政策推动下的技术关注转移。

研究结论显示，中国公众碳中和关注存在"目标共识-工具分歧"的情感二元性，78.6%的积极情绪支持宏观目标，但负面情绪集中于转型成本等实际问题。这种认知特征提示政策制定需兼顾顶层设计与基层适应，建议：(1)东部试点个人碳账户；(2)中部设立低碳转型基金；(3)西部开发生态产品价值实现机制。研究创新性地构建了"政策-情感-共识"传导机制量化模型，为碳中和的社会认知研究提供了方法论突破。

该成果发表于《Ecological Informatics》，其价值在于首次系统揭示了中国公众碳中和关注的时空分异规律，通过数字足迹分析克服了传统调查方法的局限。研究建立的动态监测框架，可实时捕捉政策社会反响，为气候治理提供了"数字晴雨表"。特别是发现的区域异质性特征，为制定差异化双碳政策提供了科学依据，对实现公正转型具有重要实践意义。