研究人员利用机器学习分析了大约1500项气候政策，并确定了那些能够大幅度减少碳排放的政策。这项8月22日发表于《科学》的研究发现，在削减排放方面，政策“组合拳”比单独采取一定的措施更有效。

　　这项分析确定了35个国家的63项气候措施，这些措施显著削减了排放——平均减少了19%。大多数削减与两项或多项政策有关。这63项政策总共减少了0.6至1.8吉吨二氧化碳当量的排放。

　　论文作者、德国波茨坦气候影响研究所研究员Annika Steechemesser说，采取正确的政策组合比大量政策更重要。例如，英国逐步淘汰燃煤发电站的措施之所以奏效，是因为它与最低碳价等定价机制相结合；在挪威，禁止内燃机汽车与降低电动汽车价格的价格激发鼓励措施相结合，效果最为显著。

　　德国墨卡托全球公域与气候变化研究所环境经济学家Jan Minx表示：“据我所知，这是首次提供此类全球评估的研究。”

　　为了做多元化的分析，Stechemesser和同事使用了一个数据库。该数据库包含1998年至2022年间在41个国家实施的1500项气候政策，这中间还包括全球三大温室气体排放国。这些政策分为48类，从排放交易计划到化石燃料补贴改革不等。

　　Stechemesser说：“以前的评估通常集中在特定国家一套狭隘的特色政策上，忽视了数百项其他措施。”

　　研究人员将机器学习与统计分析方法相结合，以确定4个高排放行业——建筑、电力、工业和交通的大幅减排。他们将结果与数据库中的政策进行了比较，以评估哪些政策和政策组合导致了最大的排放削减。

　　“这是一个相当聪明的方法。”中国东南大学分析全球气候政策的郑赛那说，传统方法是审查大量政策并选择重要的政策，但这种方法比较主观且繁琐。作者转而使用机器学习检测主要的排放变化，更加客观。

　　结果表明，某些政策组合在特定行业和经济体中效果更好。例如，在减少与发电相关的排放方面，能源税等定价干预措施在高收入国家特别有效，但在中低收入国家效果较差。在建筑行业，包括逐步淘汰和禁止排放活动在内的政策组合，使单独实施这些政策带来的减排增加了一倍以上。

　　此外，在所有4个行业中，税收是唯一一项实现了几乎相等或更大减排的单独政策，而非政策组合。

　　Minx表示，这项工作的人工智能增强方法使研究人员首次从涵盖不同国家和行业的全球排放清单中，评估了大量气候政策的有效性。

　　对于其他研究人员来说，这篇论文令人担忧。中国南京大学生命科学学院教授徐驰说：“这项研究向世界各国发出警告，到目前为止，它们的气候政策效果很有限。现有的政策要重新评估并做出改变。”

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