清华新闻网2月28日电（通讯员 董馨阳）近日，清华大学环境学院王灿教授课题组发布了“2007-2022年中国国家级至地级市级低碳政策强度数据集（“China’s low-carbon policy intensity dataset from national- to prefecture-level over 2007–2022”）。该数据集量化评估了覆盖中国国家级、31个省级、334个地级市级共7282条低碳政策的强度，并将政策强度聚合得到包含三类政策层级、四类政策目标和三类政策工具的子指数。通过与宏观和微观数据相结合，该研究成果可以为低碳政策量化评估、低碳政策制定等领域提供数据支撑。

低碳政策对于促进中国制造业低碳转型和实现碳中和目标至关重要。然而，现有实证研究主要关注试点政策、政策短期阶段、区域以及行业政策效果的量化，政策强度评价的文本分析也更多地聚焦国家层面政策，缺乏对低碳政策进行直接且全面的量化。从方法学上看，对样本较小且手动标记成本较高的政策文本数据使用传统100%人工标记或预训练+微调范式可能导致较大的人为偏差和过拟合问题。

针对上述问题，该研究基于自然语言处理和ERNIE3.0小样本提示学习的混合模型对政策清单中的7282条低碳政策开展政策强度量化，提供了一套覆盖数据收集与清洗、政策文本分类、评分体系构建、政策强度量化、模型训练及验证的全流程透明可重复的政策评估新范式（图1）。

图1.构建中国低碳政策强度数据集的方法学框架

为了反映低碳政策强度的异质性，该研究进一步聚合得到了包含三类政策层级、四类政策目标、三类政策工具的子指数。研究发现，国家层面的低碳政策强度具有较强的周期性，其中2011年和2016年（即中国“十二五”和“十三五”计划的开局年）强度较强。从政策目标看，节能政策具有较好的连续性，而降碳政策在2009年中国首次提出碳减排目标后从2010年开始有了独立的政策。从政策工具看，虽然2015年之前低碳政策以命令控制型政策为主，但2015年后经济激励型和综合类政策工具的贡献更大。

图2.中国低碳政策强度的描述性统计结果

相关研究成果于2月16日以“2007-2022年中国国家级至地级市级低碳政策强度数据集”（China’s low-carbon policy intensity dataset from national- to prefecture-level over 2007–2022）为题在《科学数据》（Scientific Data）上在线发表。

清华大学环境学院2020级博士生董馨阳为论文第一作者，王灿为论文通讯作者，论文共同作者包括清华大学公共管理学院副教授张芳，清华大学环境学院2022级博士生张浩文、2023级博士生夏成琪。该研究得到国家自然科学基金项目的支持。

论文链接：

https://doi.org/10.1038/s41597-024-03033-5

供稿：环境学院

题图设计：梁晨

编辑：李华山

审核：郭玲