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今天为大家推介的是来自西安交通大学的徐婧和郝明松副教授、环境与经济政策研究中心的李丽平和张彬高级研究员以及北京大学的梅凤乔教授近期发表在JAPP上的文章《“双碳目标” 提升政策整合:解析中国气候政策的最新变化》(‘Dual Carbon Goals’ enhances policy integration: analysing recent changes in China’s national climate policy)。
这篇文章分析了中国 “双碳目标”(DCGs)对国家气候政策整合(CPI)的影响。通过对41个政府机构的政策文件进行定量内容分析,作者发现DCGs显著提高了CPI,尽管整合程度在不同机构间有所差异。为解释这种差异,文章提出了一个三因素框架(政治承诺、战略政策框架和支持性架构)。研究还考察了中国在12个领域的部门气候政策的演变,揭示了自 “双碳目标” 启动以来在范围和规模上的显著变化。研究结果强调了中国自上而下的气候政策整合方法的有效性,同时也承认在实施及确保不同部门间一致的政策结果方面可能面临的挑战。
作者信息
1
徐婧
西安交通大学社会学系副教授
2
李丽平
环境与经济政策研究中心高级研究员
3
张彬
环境与经济政策研究中心高级研究员
4
郝明松
西安交通大学社会学系副教授
5
梅凤乔
北京大学环境科学与工程学院教授
文章摘要
中国近期制定了到2030年实现碳达峰和到2060年实现碳中和的目标,即所谓的“双碳目标”(DCGs),使气候变化达到了前所未有的政治重要性。双碳目标要求在新的政策制定范式下,将气候目标整合到所有相关部门中。基于对41个国家政府机构制定的政策文件的定量内容分析,我们发现双碳目标推动了气候政策整合(CPI)水平的显著提高。尽管整体CPI上升,但我们的研究发现政府机构间的CPI存在显著差异。我们提出了一个三要素框架来解释CPI差异的驱动因素。通过时间顺序分析,本研究考察了中国国家气候政策组合在12个政策领域的演变。结果显示,中国的部门气候政策在范围和规模上都经历了显著变化。本研究对中国应对气候变化的气候政策组合提供了深入理解,并通过弥补对中国背景下CPI是否发生、如何发生及其程度的实证分析缺乏这一研究空白,为现有文献做出了贡献。
China recently set out to achieve the goal of reaching carbon peaking by 2030 and carbon neutrality by 2060, the so-called ‘Dual Carbon Goals’ (DCGs), making climate change enjoy the highest-ever political salience. The DCGs entail a new policymaking paradigm under which climate goals are required to be integrated into all relevant sectors. Based on a quantitative content analysis of policy documents enacted by 41 national governmental agencies, we found that the DCGs has led to significant increase in the level of climate policy integration (CPI). Despite the overall rise of CPI, our findings revealed notable differences in CPI among governmental agencies. We proposed a three-factor framework to explain what drives the variance in CPI. Through a chronological analysis, this study examined the evolution of China’s national climate policy portfolios across 12 policy domains. Our results showed that China’s sectoral climate policy has experienced dramatic changes in both scope and scale. This study provided an in-depth understanding of Chinese climate policy mix to mitigate climate change and contributed to existing literature by filling a research gap – the lack of empirical analysis on whether, how, and to what extent CPI occurs in Chinese context.
文献综述
不断增长的CPI研究建立在更广泛的环境政策整合(EPI)领域之上。EPI指的是在非环境政策部门的政策制定中通过优先考虑环境目标而将其纳入其中(Lafferty & Hovden, 2003)。
CPI的重点往往在于追求气候、社会和经济目标之间的协同效应和共同利益,而不是在这些目标之间进行取舍,表明CPI与其说是原则优先,不如说是一个协调气候目标与其他部门目标的理性过程(Hogl et al., 2016; Rietig, 2019)。因此,CPI被认为是EPI的一种情境化和部门特定的意义,比EPI的模糊和抽象概念更具体和更具操作性(Adelle & Russel, 2013)。CPI试图解决EPI面临的同样的基本制度挑战,因此EPI中的整合机制和工具也适用于CPI。本文将CPI理解为一个治理过程和政策产出,将气候目标整合到所有政策制定阶段的其他政策领域中(Rietig, 2019)。CPI可以在两个维度上发生:水平CPI和垂直CPI。水平CPI是将气候目标整合到不同的部门领域,以制定整体的跨部门战略(Candel, 2021)。垂直CPI指的是在政府的多个层面整合气候政策。鉴于对多个国家政府机构之间政策整合的兴趣,本文关注于水平 CPI。
中国政治学研究的三个方面为理解习近平时代中国CPI的演变提供了见解。首先,在过去十年中,中国环境政策仍然严重依赖命令和控制的方法,其显著特点是运动式执法机制的突出表现,结果参差不齐(Kostka & Zhang, 2018)。Van Der Kamp(2021)提出了 “钝力监管” 理论来理解这样的环境运动,并认为政治领导人极大地减少了产生即时监管结果和最终控制官僚机构所需的步骤和资源。其次,中国的干部绩效评价体系(CPES)影响了干部的行为及其对气候变化和CPI的参与和承诺。在习近平的领导下,近年来CPES发生了显著变化,例如在经济和非经济目标之间更加均衡地分配评价权重,以及对评价目标进行综合资格评定(Doyon, 2018; Z. Wang, 2018)。第三,当面临表现的关键审查但官僚能力较低时,干部行为呈现出表演性维度,并营造出响应、仁慈和有效的印象,而不是产生实质性产出,Ding(2022)称之为 “表演性治理”,并发现这种治理在中国的环境治理中非常丰富。
核心假设与问题
整合性政策制定是一个复杂的过程,依赖于多种因素。关于政策整合的研究已识别出促进政策整合成功的三个最显著因素,这为中国CPI的发展提供了见解。
政治承诺。已被广泛认可,高层次的政治意愿和领导力是使政策整合成为可能和积极追求的必要条件(Jordan & Lenschow, 2010; Ross & Dovers, 2008)。随着中国最近设定 “双碳目标”,对气候变化和CPI的政治承诺程度已大幅提升。实现 “双碳目标” 已被写入两项最高级别的政策 —— 习近平在二十大报告和国家 “十四五” 规划中,使其成为中国的首要任务。在多次讲话中,习近平强调 “政策整合” 或类似概念如 “协同”、“跨领域政策制定” 和 “政策协调” 是实现 “双碳目标” 的关键原则。他要求各政府机构以多维和整合的方式制定气候政策。因此,CPI 在国内的政治意义最近得到了提升。
战略性政策框架。被广泛视为政策整合的支持因素,是确保部门政策与整体政府目标和优先事项一致(Candel & Biesbroek, 2016; Candel, 2021; Geerlings & Stead, 2003; Stead & Meijers, 2009)。为了实现 “双碳目标”,中国围绕碳达峰和碳中和的工作指导与行动计划构建了一个全面的政策框架,这是中国碳中和政策的基石。在这一新框架下,气候变化被明确视为跨领域问题,不应仅由一个部门治理,而应由跨部门的整体方法来处理。更重要的是,该框架不仅涉及所有潜在相关部门,还建立了多部门政策目标和措施,并引导多机构参与实现 “双碳目标”。因此,似乎中国的制度和政策环境已变得有利于CPI。
支持性架构。政策整合需要一个中央权威机构 —— 可能是一个委员会或组织 —— 来改善沟通并整合部门和职能,从而保持政策组合的相关性、运作性和一致性(Cejudo & Michel, 2021)。在 2021 年 5 月,中国成立了一个名为碳达峰和中和气候工作组的机构,由中国第一副总理韩正担任主席,成员包括国家级重要部委和机构的负责人。毫无疑问,该机构是迄今为止气候问题的最高治理机构,明确指导政府机构为 “双碳目标” 制定和实施政策。它监督和管理 “双碳目标” 纳入所有相关领域,并协调部门政策,以确保跨部门行动的政治和行政支持。
基于上述讨论,本文提出了本研究的核心假设:“双碳目标” 倡议导致了更高水平的 CPI。除了这个核心假设,本文还研究了近年来中国部门气候政策的演变,以理解气候目标如何以及在何种程度上被整合到既定政策领域。
研究方法
(1)数据收集
为评估气候目标在各个部门中的整合,本研究依托于 41 个国家级政府机构的大量政策文件,这些机构基于两个标准被识别出来。首先包括与气候缓解相关的机构,如交通运输部,并排除与气候问题基本无关的机构,如伦理事务委员会。其次包括政策文件是开源且可公开获取的政府机构。最终,共有41个国家政府机构被纳入研究。
本研究的主要目标是探讨 “双碳目标” 倡议是否对CPI产生影响。双碳目标设立于2020年,因此这一年成为比较研究的一个时间节点。作者对比了2020年之前和之后的CPI,时间跨度为2年,即2018-2019年和2021-2022年。因此,作者收集了这41个政府机构在四个时间点(2018年、2019年、2021年、2022年)的所有公开可用的政策文件。这些政策文件可在政府机构的官方网站上获取。所有文件都是手动下载并根据每个政府机构进行整理。最终数据库包含了超过11,400份政策文件。
(2)编码
本文借鉴 Bogers et al. (2022)和Schmidt & Fleig(2018)的研究,开发了两个指标来衡量CPI的水平。
整合显著性。合理地假设,如果一个政府机构将气候问题整合到其政策领域中,它将在其政策中提到与气候变化相关的关键词。首先在中国背景下识别出一系列气候变化关键词,如 “气候变化”、“碳排放”、“低碳”、“双碳目标”、“碳达峰” 和 “碳中和”。本文假设在政策文件中关键词被提及越频繁,该政府机构对气候变化的关注度越高,气候目标整合到部门政策中的重要性越大。
每个机构的气候相关政策。该指标评估一个机构制定了多少气候相关政策。本文预计,气候相关政策越多,CPI水平越高。只有明确涉及至少一个特定气候政策领域的政策才被视为气候相关。整合显著性指标可能对 “装饰性” 敏感,因为它仅反映政府机构是否以及在多大程度上提到了气候变化。为了评估实质性,本文利用每个机构的气候相关政策指标来衡量CPI在实质上如何以及在何种程度上得以实现。
作者开发了一个分析编码手册,其中包括:(1)年份;(2)气候关键词数量。作者过滤了数据集中提到至少一个关键词的文件;(3)词数;(4)政策领域。基于文献和数据推论,本文将中国气候政策分为 12 个领域:碳定价、能源供应、工业、农业、交通、建筑、碳汇(包括 REDD + 和 LULUCF)、研究与发展(R&D)、气候融资、公众参与、国际合作和行政安排(管理和支持国内应对气候变化的政策)。要识别为与特定政策领域相关的政策文件,其需要 1)涉及具体的气候政策目标,即在其政策过程中明确采用的具体问题,如在农业部门减少排放和增加碳汇,以应对问题并有助于缓解气候变化;并且 2)包含达到目标的政策措施和工具的说明。一个政策文件可以涉及一个或多个政策领域,因为有些政策是由多个政府机构联合制定的;(5)机构使命。如果一个机构在环境保护和能源使用上有使命,其被编码为 “1”,否则为 “0”,基于其网站上的 “使命声明”;(6)机构的财务资源,按其年度收入编码;(7)机构领导人对气候变化的政治承诺。如果其领导人在中国国家气候变化、节能和减排领导小组中,其被编码为 “1”,否则为 “0”。
研究分析
(1)在中国启动实现 “双碳目标” 倡议后,CPI显著增加
整合显著性指标通过政策文件中气候变化关键词的数量除以词总数来衡量。每个机构的气候相关政策指标则通过每个政府机构在一年内制定的气候相关政策总数来衡量。为了考察2018-2019年和2021-2022年期间CPI两个指标的变化,本文采用了Wilcoxon符号秩检验,因为它放宽了类似参数检验的正态性假设。
关于整合显著性,测试显示2018-2019年和2021-2022年之间存在显著差异(Z = −5.489, p = 0.000)。2021-2022年该指标的中位数(0.0018)大于2018-2019 年(0.0000),如图1所示,这一增长被认为在统计上具有显著性。结果显示国家政府机构对气候问题投入了更多关注,并更加重视气候目标在其部门政策中的整合。值得注意的是,在两个时期中有两组不同的异常值。在2021-2022年,表现最好的三个机构,包括国家知识产权局,都与低碳技术和创新有关,他们在政策文件中提到大量气候关键词如低碳。但在2018-2019年,另有三个机构在气候变化方面表现突出,例如,外交部在该期间与法国等多个国家建立了气候合作项目,因此提到了大量气候关键词。
关于每个机构的气候相关政策,测试确定在2018-2019年和2021-2022年之间出现了统计学上显著的变化(Z = −5.527, p = 0.000)。在设定 “双碳目标” 后,该指标显著增加(中位数为 3,对比 0),如图2所示,这表明各部门的政府机构在2020年后采纳了更多气候相关政策。值得注意的是,在2018-2019年,41个政府机构中只有14个制定了气候相关政策,而在2021-2022年,这些机构都已在其部门整合了气候目标,并至少采纳了一项气候相关政策。仔细观察异常值,生态环境部等三个机构在2018-2019年和2021-2022年都表现突出。这些机构始终在气候前线,因为它们要么是气候问题的主要负责机构,要么负责主要的排放部门。
在图3中,来自两个时期内CPI两个指标均高于零的14个政府机构的数据子样本显示,这两个变量——气候关键词的频率和气候政策的数量——似乎彼此关联较弱。因此,气候关键词可以作为衡量对气候问题关注度和整体CPI的合理代理。
(2)双碳目标对 CPI 的增加有影响
利用政府机构CPI的面板数据,本文采用固定效应模型(FEM)和随机效应模型(REM)来研究 “双碳目标” 是否影响CPI,数据涵盖两个阶段:2018–2019和2021–2022。对于每个作为因变量的CPI指标,作者都运行了这两种模型以确保估计结果的稳健性。在这些模型中,本文包括了四个自变量:“双碳目标”、政府机构的使命、其领导人对气候变化的政治承诺和机构的财务资源。所有变量的描述性统计如表1所示。
自变量对整合显著性的影响模型结果如表2所示。“双碳目标” 对整合显著性有正向且显著的影响。表3中同样评估了自变量对每个机构气候相关政策的影响。类似地,模型揭示了 “双碳目标” 与每个机构气候相关政策之间正向且显著的关系。因此,“双碳目标” 在两个CPI指标中都是重要的影响因素,从而引发了更高水平的CPI。结果在两个模型中是一致的,表明结论具有稳健性。因此,我们的核心假设得到了支持。
(3)通过组织特征解释 CPI 水平差异
将气候变化整合到多个政策部门中,其实现水平可能各不相同(Rietig, 2019)。本文的研究结果显示,每个机构的气候相关政策差异很大。如图4所示,政府机构根据2021–2022年期间气候相关政策所占比例可分为三组:(1)高 CPI 组(>10%)。三个政府机构制定了大量气候相关政策,占中国部门气候政策的近一半。(2)中CPI组(1% ≤ & ≤ 10%)。负责监督如融资等领域的一系列机构制定了相当数量的气候相关政策,占所有气候相关政策的约40%。(3)低CPI组(<1%)。还有许多其他机构,如国家邮政局,制定了很少的气候相关政策,仅占总部门气候政策的10%。
本文从三个组织特征方面解释CPI水平的差异,包括气候缓解与不同部门的关联、行政能力和来自中央领导的机构领导人的需求(表4)。当其他部门与气候变化的功能重叠直接且具协同效应时,CPI的最有利条件就存在(Dupont & Oberthür, 2012)。气候变化问题与其他部门之间的确切界限可能难以确定,但通常可以识别出它们之间较为接近或较为遥远的关系。气候缓解与政府机构之间的关联可以从高到中到低进行定性衡量。
如果一个政府机构监督的是温室气体排放的主要来源部门,其与气候缓解的重叠被确定为高。按照这一标准,气候变化缓解与第 1 组中的两个机构——负责中国能源部门的国家发展和改革委员会以及监督中国工业部门的工业和信息化部——之间的关联被确定为高,因为中国排放的主要来源是电力部门(48%)、工业(36%)、交通(8%)和建筑物(5%)(IEA. 国际能源署,2021)。虽然气候变化传统上被视为环境挑战,但环保机构在中国主要负责应对气候问题。因此,生态环境部(第1组的第三个机构)与气候缓解的关联被确定为高。综上所述,第1组中三个机构与气候缓解的关联被确定为高。
如果一个政府机构关注的是一个政策被认为是缓解气候变化所必需的部门,其与气候缓解的重叠非常强烈且明确,被确定为中。例如,由于气候行动需要大量的金融投资,金融机构与之的关联被确定为中。第2组的大多数政府机构符合这一标准,除了两个机构:交通运输部和住房与城乡建设部。如上所述,这些机构负责监督也是中国排放的主要来源的两个部门,其与气候缓解的关联应被确定为高,且预期它们在减排方面承担更多责任。然而,较低的CPI水平表明这两个机构在气候政策方面的表现低于我们对其核心职责的预期。
对于另一类型的政府机构,其与气候缓解的关联更为间接和模糊,但也可以制定气候相关政策以帮助缓解气候变化。例如,知识产权局采用政策促进低碳技术的创新和传播。第3组的大多数政府机构属于这一类。总体而言,第3组中政府机构与气候缓解的关联被确定为低。
CPI需要一套资源、能力和技能,强调政府机构建立综合政策的行政能力(Bogers et al., 2022; Domorenok et al., 2021)。一个常见的行政机制是设立负责政策整合的专门单位或办公室(Ross & Dovers, 2008)。我们通过观察政府机构在现有治理体系中是否创建了气候变化的专门机构来实施CPI的行政能力。如果一个机构创建了这样的机构,其CPI的行政能力被确定为高,否则为低。第1组中的每一个政府机构都设立了应对气候变化的特定机构,并为其配备了资金、人员、知识和资源来制定气候相关政策。因此,它们在其部门整合气候目标方面具有更大的能力,其CPI的行政能力被确定为高。相反,第2组和第3组中的机构都未能达到这一标准,因此都被确定为低。
在当前的绩效评估体系下,干部必须根据其对生态文明建设的贡献进行评估。减少碳排放是评估干部在生态文明建设上的绩效的重要组成部分。除了这一普遍需求外,中国最近设立了一个双碳目标的最高气候工作组,这是一个史无前例的举动,要求干部实现双碳目标。如果一个机构的领导是工作组的成员,这意味着中央领导对该领导实现双碳目标的要求很高。需求越高,机构领导实施CPI的政治意愿就越强。作者检查了每组中工作组成员的机构领导的百分比,发现第1组、第2组和第3组的百分比分别是 100%、85%、28%。因此,来自中央领导的机构领导的需求大致有两个层次:第1组和第2组为高,第3组为低。尽管中央领导对第1组和第2组的需求同样高,但第2组的CPI水平远低于第1组,显示出中央领导的需求与机构参与CPI之间的不匹配。
总体而言,结果显示每个机构所做的承诺和参与程度不仅由中央领导的需求决定,还取决于其CPI的行政能力和与气候缓解的关联。例如,交通运输部CPI行政能力的缺乏可能导致其表现不佳。
(4)中国部门气候政策的构成及其近年来的演变
在总体层面上,气候相关政策的数量从2018年的57项增加到2022年的389项,增长了近六倍,最近共制定了773项部门气候政策,如图5所示。2021年标志着实现 “双碳目标” 任务的开始,是一个转折点。2018–2019年间没有变化,但自2021年起,部门气候政策开始大幅增加。
本文将部门气候政策的数量分解为12个气候政策领域(图6)。首先,总部门气候政策中超过一半来自四个领域,包括能源供应、工业、研发和公众参与,这表明这些部门的CPI程度较高。值得注意的是,工业部门的温室气体减排政策文件多达195份,占部门气候政策的25%。气候友好的能源政策和气候缓解的技术政策位居第二,各约占10%。有五个政策领域处于中间位置,范围从交通到碳融资。值得注意的是,这五个领域中每一个的气候相关政策百分比约为7%,显示这些部门的气候目标整合程度相似。在光谱的底部,有三个政策领域 —— 农业、建筑和碳汇 —— 气候相关政策数量最低,表明在CPI方面的努力最少。
图 7 展示了在四个时间点(2018 年、2019 年、2021 年和 2022 年)每个12个政策领域的气候相关政策变化模式的覆盖情况。在每个12个领域中,政策的总体演变轨迹显示出一个普遍的模式,即2018–2019年气候相关政策的覆盖度普遍较低或不存在,但在2021–2022年开始以不同速度加快。结果显示,不同政策领域的整合表现出一些差异,并以不同速度推进。
增长最强劲的发生在三个政策领域,包括行政安排和研发。近年来,气候变化的行政安排迅猛增长,涉及一系列管理和支持国内气候行动的政策,例如碳排放计算的国家标准,以及将低碳发展纳入干部评估体系。另一方面,其他三个政策领域,如碳定价和公众参与,增长率最弱。
研究结论
中国在推动CPI方面最近取得了显著进展。随着政策整合程度的提高,最近涌现出大量的气候相关政策。CPI的兴起有助于形成协调一致的政策努力,并创造更好的综合治理方法,更有效地应对气候变化。另一方面,气候相关政策的广度和多样性也对政策一致性和协调性构成了挑战,因为政策整合不仅仅是其各部分的总和,部门整合过程可能导致策略分歧甚至不兼容(Ross & Dovers, 2008)。因此,尽管中国已经重视政策整合问题且CPI在中国正快速发展,但仍需关注政策组合如何协同工作以及如何加强气候政策的内部协调。同时,政策整合受多个因素、趋势和不确定性的影响,这些因素超越了特定部门或机构。本文相信,国家气候政策的构成和结构正在经历变革过程。未来可能会出现新的政策领域,比如最近兴起的气候融资。考虑到交通、建筑和农业也是中国的主要碳排放者,本文预计未来几年这三个领域的CPI将会得到加强。
消息来源:Xu, J., Li, L., Zhang, B., Hao, M., & Mei, F. (2024). ‘Dual Carbon Goals’ enhances policy integration: analysing recent changes in China’s national climate policy. Journal of Asian Public Policy, 1–18. 、https://doi.org/10.1080/17516234.2024.2305320、JAPP Digest等。内容仅做学术分享之用,版权归原作者所有,若涉及侵权等行为,请联系我们删除,万分感谢。
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