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Fair, effective, and affordable: a recipe for globally popular climate policy

这项针对75个社会中1.4万多名个体的研究表明，全球对气候政策的支持主要由对其有效性、公平性和负担能力的共同感知所驱动，尽管沟通策略必须考虑到制度质量以避免产生适得其反的效果。

原作者： Kimmo Eriksson, Pontus Strimling, Steven Karceski, Malcolm Fairbrother, Irina Vartanova, Abdoulaye Monra Benon, Adolfo Quesada-Román, Alberth E. Alvarado Ortiz, Ali Mahdi Kazem, Alisher Aldashev, AndrKimmo Eriksson, Pontus Strimling, Steven Karceski, Malcolm Fairbrother, Irina Vartanova, Abdoulaye Monra Benon, Adolfo Quesada-Román, Alberth E. Alvarado Ortiz, Ali Mahdi Kazem, Alisher Aldashev, Andrea Czakó, Andreas Glöckner, Andree Hartanto, Angela R. Dorrough, Azma Batool, Bahar Moraligil, Bernardo Ananias Manhique, Besnik Krasniqi, Biljana Gjoneska, Biljana Basarin, Birzhan Batkeyev, Bojana M. Dinić, Boris Christian Herbas-Torrico, Brian W. Haas, Bristy Khatun, Carlo Ciucani, Carlos C. Contreras-Ibañez, Celine Frank, Charles Batte, Christian Lutete Ayikwa, Christian E. Cruz-Torres, Christine A. Caldwell, Colin Mathew Hugues Desaguliers Gill, Dalia Martinaitiene, Daniel Erena Sonessa, Danladi Chiroma Husaini, Davide Barrera, Derrick Assonsang Sonfack, Ebo Amuah, Eemeli J. Hakoköngäs, Elizaveta Berezina, Elze Marija Uzdavinyte, Gabrielle Y. S. Yap, Giulia Andrighetto, Gizem Arıkan, Habib Mohammad Ali, Hansika Kapoor, Harpa L. Jónsdóttir, Helen Inseng Duh, Hoon-Seok Choi, Hyun Euh, Ignacio Escudero Pérez, Ike E Onyishi, Inari H. Sakki, Iván Barrios, Jaime Martín del Campo-Ríos, Jaime Alberto Rivera Solís, Jan Engelmann, Jano Ramos-Diaz, Jean Hilaire Batungila, Jean-Pierre Peterson, John Thøgersen, John A. Hunter, Jonah Kiruja, José Roberto Portillo Aristondo, Julian Kirschner, Julio Torales, Julius Burkauskas, Justino L.E Somandjinga, Kadi Liik, Karim Gassemi, Katarzyna Growiec, Khannaphaphone Phakhounthong, Khatai Aliyev, Kristina Sesar, Lina Zirganou-Kazolea, Lisa M. Leslie, Luis Eduardo Garrido, Mai Helmy, Manase K. Chiweshe, Maria Luisa Mendes Teixeira, Marie Briguglio, Marlon Elías Lobos Rivera, Maurizio Alì, Mauro Alberto García Jiménez, Md. Shahin Parvez, Michal Kohút, Miguel Landa-Blanco, Milan Oljača, Mohammad Hosein Haji Mohammad Ali, Moudachirou Ibikounle, Nathan Mpeti Mbende, Neta Ad, Nhat Tran, Nijat Muradzada, Nina Hadžiahmetović, Nneoma Onyedire, Noppamas Pipatpiboon, Orlando Julio Andre Nipassa, Pablo Pérez de León, Patience Katweere, Pedro P. Romero, Pegah Nejat, Penny Panagiotopoulou, Per Andersson, Piyanjali de Zoysa, Rafael K. E Somandjinga, Rafael Santos, Ragna Gardarsdottir, Ravit Nussinson, Rene Carlos Cabero-Villazon, Robert Ross, Rodrigue Ntone, Sara Romanò, Saša Drače, Selka Sadiković, Shaimaa Yehia Safi El-Din, Shazia Kousar, Stéphanie Ngandu Bimina, Toko Kiyonari, Tomás Caycho Rodríguez, Tungalag Ulambayar, Vanessa Clemens, Vinicius Prates, Vladimer Gamsakhurdia, Wachira Suriyawong, Wang Zheng, Wiltes Toussaint, Winnie Abena Anhwere Anim, Xiaobin Lou, Y. Lillian Kim, Yang Li, Yannis Tsirbas, Yasser Mohammed H. A. Alrefaee, Žan Lep, Zivile Kaminskiene, Zsolt Demetrovics

发布于 2026-08-03

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CC BY 4.0

原作者： Kimmo Eriksson, Pontus Strimling, Steven Karceski, Malcolm Fairbrother, Irina Vartanova, Abdoulaye Monra Benon, Adolfo Quesada-Román, Alberth E. Alvarado Ortiz, Ali Mahdi Kazem, Alisher Aldashev, Andrea Czakó, Andreas Glöckner, Andree Hartanto, Angela R. Dorrough, Azma Batool, Bahar Moraligil, Bernardo Ananias Manhique, Besnik Krasniqi, Biljana Gjoneska, Biljana Basarin, Birzhan Batkeyev, Bojana M. Dinić, Boris Christian Herbas-Torrico, Brian W. Haas, Bristy Khatun, Carlo Ciucani, Carlos C. Contreras-Ibañez, Celine Frank, Charles Batte, Christian Lutete Ayikwa, Christian E. Cruz-Torres, Christine A. Caldwell, Colin Mathew Hugues Desaguliers Gill, Dalia Martinaitiene, Daniel Erena Sonessa, Danladi Chiroma Husaini, Davide Barrera, Derrick Assonsang Sonfack, Ebo Amuah, Eemeli J. Hakoköngäs, Elizaveta Berezina, Elze Marija Uzdavinyte, Gabrielle Y. S. Yap, Giulia Andrighetto, Gizem Arıkan, Habib Mohammad Ali, Hansika Kapoor, Harpa L. Jónsdóttir, Helen Inseng Duh, Hoon-Seok Choi, Hyun Euh, Ignacio Escudero Pérez, Ike E Onyishi, Inari H. Sakki, Iván Barrios, Jaime Martín del Campo-Ríos, Jaime Alberto Rivera Solís, Jan Engelmann, Jano Ramos-Diaz, Jean Hilaire Batungila, Jean-Pierre Peterson, John Thøgersen, John A. Hunter, Jonah Kiruja, José Roberto Portillo Aristondo, Julian Kirschner, Julio Torales, Julius Burkauskas, Justino L.E Somandjinga, Kadi Liik, Karim Gassemi, Katarzyna Growiec, Khannaphaphone Phakhounthong, Khatai Aliyev, Kristina Sesar, Lina Zirganou-Kazolea, Lisa M. Leslie, Luis Eduardo Garrido, Mai Helmy, Manase K. Chiweshe, Maria Luisa Mendes Teixeira, Marie Briguglio, Marlon Elías Lobos Rivera, Maurizio Alì, Mauro Alberto García Jiménez, Md. Shahin Parvez, Michal Kohút, Miguel Landa-Blanco, Milan Oljača, Mohammad Hosein Haji Mohammad Ali, Moudachirou Ibikounle, Nathan Mpeti Mbende, Neta Ad, Nhat Tran, Nijat Muradzada, Nina Hadžiahmetović, Nneoma Onyedire, Noppamas Pipatpiboon, Orlando Julio Andre Nipassa, Pablo Pérez de León, Patience Katweere, Pedro P. Romero, Pegah Nejat, Penny Panagiotopoulou, Per Andersson, Piyanjali de Zoysa, Rafael K. E Somandjinga, Rafael Santos, Ragna Gardarsdottir, Ravit Nussinson, Rene Carlos Cabero-Villazon, Robert Ross, Rodrigue Ntone, Sara Romanò, Saša Drače, Selka Sadiković, Shaimaa Yehia Safi El-Din, Shazia Kousar, Stéphanie Ngandu Bimina, Toko Kiyonari, Tomás Caycho Rodríguez, Tungalag Ulambayar, Vanessa Clemens, Vinicius Prates, Vladimer Gamsakhurdia, Wachira Suriyawong, Wang Zheng, Wiltes Toussaint, Winnie Abena Anhwere Anim, Xiaobin Lou, Y. Lillian Kim, Yang Li, Yannis Tsirbas, Yasser Mohammed H. A. Alrefaee, Žan Lep, Zivile Kaminskiene, Zsolt Demetrovics

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一下，你正试图说服一间挤满了人的房间里的人们就一项新规则达成一致。有些规则让每个人都开心，有些让半数人愤怒，而有些则会导致一场骚乱。这就是气候政策制定者每天面临的挣扎。他们拥有一份庞大的应对全球变暖的选择菜单，从植树造林到对肉类征税，但他们经常陷入僵局。为什么呢？因为如果公众不喜欢某项政策，他们就会抗议，而政治家也会因此取消它。科学家们多年来一直试图研究为什么有些人支持气候行动，而另一些人却不支持，并观察了个人的性格、恐惧或政治观点。但这项研究提出了一个不同的问题：如果问题不在于“人”，而在于“菜单”呢？事实证明，就像美食评论家可以根据口味、价格和分量来预测哪些菜肴会受欢迎一样，我们也可能根据人们对政策后果的感知，来预测哪些气候政策会受欢迎。

这篇论文是一项涉及来自75个不同国家、超过14,000人的大规模全球实验，它深入探讨了这一观点。研究人员想知道，是否存在一种通用的“配方”，能让从东京的青少年到肯尼亚的农民都能认同是一项好的气候政策。他们测试了54种不同的政策，并不仅询问人们是否支持它们，还询问他们认为其他人为什么支持或反对这些政策。他们寻找的是三种特定的成分：这项政策公平吗？它真的有效吗（有效性）？以及它对普通家庭来说负担得起吗（可负担性）？

结果出人意意地清晰且一致。研究发现，一项气候政策的受欢迎程度几乎完全取决于人们如何看待这三种成分。当一项政策被视为公平、有效且对家庭成本较低时，它就会成为全球性的热门选择。事实上，仅凭这三种感知，就能以78%的准确率预测一项政策的受欢迎程度，甚至对于研究人员尚未测试过的政策也是如此。在他们的名单中，最受欢迎的政策是“种植树木以吸收碳排放”，人们认为这既有效又有利于自然，且不会让他们花钱。最不受欢迎的是“对肉类销售征税”，人们认为这不公平且成本高昂。

然而，研究也揭示了一个棘手的沟通困境。研究人员进行了一个小型实验，向人们展示关于这些政策的“专家声明”。当专家说一些负面的话时（例如，“这项政策行不通”），世界各地的民众都表示赞同，支持率随之下降。但当专家试图传递正面信息时（例如，“这项政策将拯救地球！”），这种做法在各地并不奏效。在那些人们信任其机构且政府被视为诚实的国家，正面消息确实有所帮助。但在那些腐败严重或新闻自由度低的国家，正面的专家声明反而产生了反作用，导致人们的支持率下降，因为他们认为专家在撒谎或试图欺骗他们。

那么，结论是什么？论文指出，如果政府想要通过能够长期执行的气候法律，他们不应该仅仅试图通过言语说服人们去支持糟糕的想法。相反，他们应该设计出在公众眼中自然显得公平、有效且负担得起的政策。成功的“配方”确实存在，但这需要建立信任，并避免那些让家庭感到沉重经济负担的政策。虽然这项研究本身并没有解决气候变化问题，但它为如何让公众参与其中而不引发骚乱提供了一份清晰的地图。

技术摘要：公平、有效且负担得起：全球流行气候政策的配方

问题陈述
决策者在制定和维持气候政策时面临着一个关键挑战：公众的反弹往往导致政策被撤销，例如法国暂停燃油税、英国推迟内燃机汽车禁令以及加拿大废除碳定价。虽然先前的研究广泛探讨了预测气候行动支持度的个人特征（如政治意识形态、气候忧虑），但在理解为什么某些特定政策受欢迎而另一些则不然方面仍存在空白。本文认为，气候政策的相对受欢迎程度不仅是个人人口统计特征的函数，而是由广泛共享的对政策后果的感知所塑造的。作者提出，如果这些感知在不同社会之间具有一致性，那么它们可以作为一种预测工具，用于识别那些极有可能获得广泛公众支持的政策。

研究方法
本研究采用了大规模、跨国的调查设计，涵盖了所有有人居住的大洲的 75 个社会，总样本量 $n = 14,053$ 名受访者。研究利用全球社会规范（GSN）网络招募了每个社会约 200 名成年人的便利样本。

政策集： 受访者对 54 项不同的气候政策进行评分，这些政策分为补贴、要求、限制和税收四类。支持度采用四点量表进行衡量（从强烈反对到强烈支持）。
感知政策后果 (PPCs)： 对于每项政策，受访者需识别出他们认为他人会引用哪七种潜在后果作为支持或反对该政策的理由。这些维度包括：有效性、公平性、家庭成本低、政府成本低、对自然的益处、对自由的保护以及促进腐败的可能性。主要的 PPC 指标是“全球净平衡”（即引用为支持的比例减去引用为反对的比例）。
实验部分： 一个预注册的嵌入式实验随机分配受访者观看特定的政策及其伴随的专家关于后果的陈述。
- 负面处理： 15 项政策与负面专家陈述配对（例如，“专家表示这项政策对减少温室气体排放作用不大”）。
- 正面处理： 15 项政策与正面专家陈述配对（例如，“专家表示这项政策能显著减少温室气体排放”）。
- 对照组： 政策在没有专家陈述的情况下呈现。
分析方法：
- 观察性研究： 使用普通最小二乘法 (OLS) 回归来根据七个 PPC 得分预测全球政策受欢迎程度。采用留一法交叉验证来测试样本外预测能力。
- 因果推断： 为了解决潜在的反向因果关系（即动机性推理，即支持度塑造了感知），作者构建了“受欢迎程度中性”的 PPCs，即通过预测支持度中点处的感知来进行预测。此外，实验测试了通过专家陈述改变 PPCs 是否会因果性地改变政策支持度。
- 调节效应： 研究分析了社会层面的制度质量（清廉感知指数和新闻自由指数）如何作为正面专家陈述有效性的调节变量。

主要结果

PPCs 的预测能力： 三到四个感知后果解释了政策受欢迎程度的大部分方差。具体而言，公平性、有效性和家庭成本低是显著的正向预测因子。这三个维度共同解释了全球受欢迎程度中 84% 的跨政策方差。包含全部七个 PPCs 的完整模型实现了 0.863 的 $R^2$ ，其留一法交叉验证的 $R^2$ 为 0.784。
全球一致性： 虽然整体支持水平因社会而异（在气候忧虑程度较高的社会较高，在较富裕的社会较低），但政策的相对排名在不同社会之间高度一致（高收入与低收入社会之间的 $r = .95$ ；高气候忧虑与低气候忧虑社会之间的 $r = .99$ ）。方差分解显示，只有 0.9% 的总评分方差可归因于社会间的差异，而政策间的差异占 13.1%。
因果机制： “受欢迎程度中性”分析证实，即使在消除动机性推理这一渠道后，PPC 与受欢迎程度之间的关系依然成立。实验进一步证明了因果联系：负面专家陈述通过改变负面感知，显著降低了政策支持度（在 -2 到 +2 的量表上降低了 0.64 点）。
传播困境： 与假设相反，正面专家陈述并未平均提高支持度。事实上，它们经常产生适得其反的效果。一项探索性分析显示，正面陈述的效果受到制度公信力的强烈调节。正面陈述仅在制度质量较高（低腐败、高新闻自由）的社会中才会增加支持度。在制度质量较低的社会中，正面陈述往往会降低支持度或没有效果，这表明在这些背景下，正面信息被视为不可信的宣传。

意义与主张
本文声称将气候政策支持度的研究问题从“谁支持气候行动？”重新定义为“哪些政策是受欢迎的？”作者认为，政策的受欢迎程度是由一小组广泛共享的感知（如公平、有效和成本）驱动的。

实际效用： 研究表明，“PPC 画像分析”可以为决策者提供可靠的经验基础，以便在政策提议前预判公众反应。通过识别那些被感知为有效、公平且低成本的政策，政府可以避免实施后来被撤销的不受欢迎措施所带来的政治代价。
传播策略： 研究结果强调了一个关键的传播困境。虽然关于政策后果的负面信息具有普遍的可信度并会降低支持度，但正面信息仅在具有高制度信任的社会中才有效。这意味着在制度公信力较低的背景下，仅靠沟通无法克服对被感知为高成本或不公平政策的抵制，单纯的正面框架化可能会适得其反。
政策设计： 作者总结道，政治上可行的气候行动空间并非不存在，而是由具有特定后果特征（例如，植树造林，这是最受欢迎的政策）的政策所占据，而非历史上经常面临反弹的惩罚性措施（例如，肉类税）。

论文谦虚地指出，其实验处理较为简短且嵌入在调查中，且后果感知的形成仍是一个有待未来研究的开放性问题。然而，它断言所确定的配方——公平、有效和负担得起——为设计能够在全球范围内维持公众支持的气候政策提供了一个具体的、基于证据的指南。

技术摘要：公平、有效且负担得起：全球流行气候政策的配方

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