《PLOS Climate》：From segmentation to strategy: Identifying population segments and regional patterns of environmental behaviour
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能源、交通和食品部门对气候变化贡献巨大，是行为改变能够产生最大影响的关键领域。国际政策学习和转移是政府在这些部门采取对策的核心。然而，政策在不同情境中应用时往往效果有限，可能原因在于假设人口同质以及过度依赖社会人口特征。研究人员利用多层次潜在类别分析（MLCA
能源、交通和食品部门对气候变化贡献巨大，是行为改变能够产生最大影响的关键领域。国际政策学习和转移是政府在这些部门采取对策的核心。然而，政策在不同情境中应用时往往效果有限，可能原因在于假设人口同质以及过度依赖社会人口特征。研究人员利用多层次潜在类别分析（MLCA）对来自九个OECD国家61个地区的超过17,000名受访者进行分析，发现三个部门中较不可持续的行为模式普遍存在，但能源部门存在显著异质性，而社会人口特征无法一致预测人群细分归属。在一个部门从事可持续行为的个体更有可能在其他部门也如此，而不可持续行为在各部门间也具有相似的正向关联，这表明协调一致的跨部门干预至关重要。人群细分的区域分布通常按国家地理分组，凸显了情境影响的重要性。然而，研究人员识别出显著的国内区域分布差异，一些地区在相同的国家政策下，其可持续人群细分比例与邻近地区显著不同，这强调了区域情境的重要性。超越传统的临时性政策转移方法，研究人员提出了一个系统性框架来识别基于证据的转移机会，向政策制定者展示不仅哪些人群需要干预，而且成功的模式出现在哪里以及哪些情境可能促成可持续行为。这些发现为寻求以气候减缓所需规模和速度加速行为改变的国际政策界提供了可操作的见解。
能源、交通和食品部门是气候变化的重要驱动源，政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC）估计，到2050年，这些部门的需求侧措施可将全球排放减少40%–70%。然而，尽管全球气候减缓政策数量增加，政策雄心与实际行为改变之间的差距仍在扩大。国际政策学习和转移是政府应对这些部门问题的核心，但政策在异质情境中往往效果有限，原因之一在于假设人口同质，且过度依赖社会人口特征。传统的政策转移常忽视情境差异，导致“不适当转移”。同时，能源、交通和食品部门通常被割裂对待，忽略了家庭决策中跨部门行为的相互关联。因此，需要识别不同部门中真实存在的行为模式人群细分，理解其社会人口预测因素、跨部门关联及政策支持，以设计更有效、可转移的气候政策。
研究人员采用多层次潜在类别分析（Multilevel Latent Class Analysis, MLCA）对2022年经济合作与发展组织（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）“环境政策与个体行为改变”调查（Environmental Policies and Individual Behaviour Change, EPIC）中来自九个国家（美国、加拿大、英国、瑞典、瑞士、荷兰、法国、比利时、以色列）61个地区的17,215名受访者进行了分析。他们分别识别了能源、交通和食品部门中具有不同可持续行为模式的人群细分，并将其与社会人口特征、跨部门行为和区域分布联系起来。结果发现，社会人口特征不能一致预测细分归属；可持续行为具有跨部门正向关联，而不可持续行为也倾向于跨部门聚集；区域分布总体上按国家聚类，但存在显著的国内区域差异。基于此，研究人员提出了一个系统的五步框架，用于识别基于证据的政策转移机会。该论文发表在《PLOS Climate》。
在方法上，研究人员使用了OECD EPIC调查的横断面数据，该调查于2022年6月21日至7月20日通过配额抽样收集，样本为17,215名受访者，随机分配至能源、交通、废弃物和食品四个部门中的两个进行回答。研究以国家地区作为第二层变量，最终形成61个地区。统计上，采用三步式非参数MLCA：先确定个体层面潜在类别数，再将地区归类为区域组，并通过多项逻辑回归加入社会人口协变量；使用普通最小二乘（Ordinary Least Squares, OLS）回归分析政策支持作为远端结果，并用卡方检验跨部门成员关联。模型选择依据赤池信息准则（Akaike Information Criterion, AIC）、贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion, BIC）、熵以及似然比检验，并通过随机分割训练集和测试集进行验证。
研究结果
1. 跨部门可持续行为人群细分及其相关政策支持
在能源部门，基于8,535名受访者识别出四个细分：“能源投资者”（66%）、“脱离型能源用户”（12%）、“积极参与型能源用户”（11%）和“能源节约者”（11%）。其中“积极参与型能源用户”几乎肯定（100%）安装了智能电表，而“能源投资者”虽具有较高效率设施安装率（89%），但智能电表普及率极低（17%）。交通部门基于8,695名受访者识别出五个细分：“汽车出行者”（61%）、“主动与汽车出行者”（17%）、“主动出行者”（8%）、“公共交通与长途出行者”（8%）和“公共交通出行者”（7%），多数样本属于高排放长途旅行群体。食品部门基于8,625名受访者识别出四个细分：“非可持续消费者与购买者”（50%）、“可持续购买者”（24%）、“可持续消费者”（13%）和“可持续消费者与购买者”（12%）。回归分析显示，更可持续的人群细分通常在其部门内表现出更强的政策支持，但效应量较小（Cohen's d < 0.2）。跨部门比较发现，一个部门中最不可持续的细分强烈预测另一个部门中最不可持续的细分，例如“汽车出行者”往往也是“非可持续消费者与购买者”，而最可持续细分之间的关联相对较弱。
2. 国家地区间行为模式的趋势
MLCA根据人群细分分布将地区分组：能源部门识别出四个区域组，交通和食品部门各三个。在交通和食品部门，各区域组中大多数个体属于两个最不可持续细分，但比例因区域组而异。能源部门的区域模式主要由“能源投资者”的流行程度决定。总体来看，大多数国家的地区倾向于在地理上聚为同一区域组，表明国家层面因素强烈影响个体消费行为。但存在国内区域差异，例如加拿大不列颠哥伦比亚省在能源部门归属于与加拿大其他地区不同的区域组，其“积极参与型能源用户”比例更高。
讨论与结论
讨论部分指出，社会人口特征对细分归属的预测作用不一致，表明基于人口统计特征的政策定向无法捕捉行为异质性；区域背景（包括基础设施、政策实施和地方文化）是理解行为模式的关键。跨部门行为聚集现象提示需要协调的跨部门政策，而非割裂的部门政策。可持续行为与政策支持之间的正向关联不支持“挤出”理论，但效应量小，提示二者可能共享环境价值观等深层因素。研究人员提出了一个五步政策转移框架：收集跨部门数据、进行细分和区域分组、评估政策支持与干预需求、选择源区域和目标区域并评估情境相似性、调整和试点干预并监测效果。该框架仍需未来验证。
研究结论部分可翻译为：本研究突出了可持续行为中的模式，这些模式挑战了依赖社会人口代理变量进行目标定位或将干预措施在不同情境间直接转移而不考虑人口和情境差异的政策实践。通过对九个国家61个地区应用多层次细分，研究人员发现74–78%的个体在交通和食品部门属于最不可持续的人群细分，而能源部门表现出更复杂的模式，其中最大的细分表现出混合而非一致不可持续的行为。不可持续行为在这些部门间高度相关。常用于指导政策的社会人口特征与细分归属之间显示出不一致的联系，而细分分布在地区间（无论是国家内部还是国家之间）都存在差异。这些发现表明，人群对干预措施的反应存在根本性异质性，并强调了区域情境在解释行为差异中的作用。识别出的国内差异表明，地方因素可以超越国家政策框架对可持续行为结果的影响。所有九个国家中人口集中于不可持续细分的事实，主张从统一政策转向系统性、基于证据的方法。研究人员展示的多层次细分方法使政策制定者能够识别哪些人群需要行为改变或维持支持，以及提供政策学习机会的成功区域异常值。随着OECD等国际机构推动政策转移与合作，提出的五步框架为将干预措施与人群分布和区域情境匹配提供了一个系统性、可复制的诊断工具。在实现减排目标的时间紧迫、大多数个体在交通和食品部门锁定于较不可持续模式以及能源部门情况复杂的情况下，前进方向是明确的：设计和实施由系统细分提供信息的针对性策略。
