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Governance Capacity and Urban Climate Adaptation Outcomes: Case Study of Jakarta and Hanoi

本研究通过对200名受访者的调查,分析了雅加达和河内治理能力与城市气候适应成果之间的关系,揭示了两座城市在适应策略的实施感知与有效性方面存在显著差异。

原作者: Ayadoure Srinivasane alias Stalin

发布于 2026-10-23
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原作者: Ayadoure Srinivasane alias Stalin

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

技术摘要:治理能力与城市气候适应成效

问题陈述
东南亚的城市气候适应面临着重大挑战,包括日益增加的洪水、城市热岛效应和气旋,这些因素加剧了社会经济脆弱性。尽管已存在适应政策和计划,但仍存在一个关键差距,即在理解治理能力 (Governance Capacity, GC) 与实际适应成效 (adaptation outcomes) 之间的联系方面。现有文献表明,适应的有效性取决于制度协调和资源动员,然而,关于居民如何看待治理能力与适应策略实施及有效性之间关系的实证证据仍然有限。本研究通过考察感知到的治理能力与两个截然不同的适应成效——适应策略实施 (Adaptation Strategy Implementation, AS) 和 适应有效性 (Adaptation Effectiveness, AE) 之间的关联,来填补这一空白。

研究方法
本研究采用比较定量研究设计,选取了两个东南亚首都:雅加达(印度尼西亚)和河内(越南)。选择这两座城市是因为它们都面临着相似的重大洪水风险,但具有不同的治理结构和政治体制。

  • 数据收集: 初级数据来自 200 名居民(每座城市 100 人)的结构化问卷调查响应。受访者是通过分层随机非概率抽样方式,根据过去 20 年内的洪水暴露情况,从每座城市的五个地理区域(北、南、东、西、中)中选出的。
  • 变量:
    • 自变量: 感知到的治理能力 (GC),通过一个包含 10 个项目的量表进行测量,评估内容包括制度优先性、协调性、资源动员和透明度。
    • 因变量:
      • 感知到的适应策略实施 (AS),通过一个涵盖五个领域(洪水管理、基于自然的适应、预警、韧性规划、社区适应)的 20 项量表进行测量。
      • 感知到的适应有效性 (AE),通过一个包含 8 个项目的量表进行测量,评估内容包括风险降低、韧性和环境改善。
    • 所有变量均采用李克特五点量表。
  • 分析方法: 数据使用 R 统计编程语言进行分析。分析包括:
    1. 描述性统计和用于可靠性检验的 Cronbach's alpha 系数。
    2. 使用 Welch's 独立样本 t 检验来比较两座城市的平均得分。
    3. 使用 Pearson 相关系数来评估成对关联。
    4. 进行特定城市的线性回归,以确定 GC 与结果之间关系的性质和强度。
    5. 使用带有交互项的合并回归模型,以测试该关联在雅加达和河内之间是否存在显著差异。
    6. 进行排除影响观测值的敏感性分析(库克距离/Cook's distance)。

主要结果
研究得出了以下统计学发现:

  1. 可靠性与内部一致性: 所有三个变量(GC、AS、AE)在两个城市样本中均表现出高度的内部一致性,Cronbach's alpha 系数在 0.857 至 0.921 之间。
  2. 城市比较(平均得分):
    • 治理能力 (GC): 雅加达(均值 = 3.136)与河内(均值 = 3.239)之间没有发现统计学上的显著差异(p=0.197p = 0.197)。
    • 适应策略实施 (AS): 河内(均值 = 3.424)的得分显著高于雅加达(均值 = 3.216)(p=0.004p = 0.004)。
    • 适应有效性 (AE): 河内(均值 = 3.359)的得分显著高于雅加达(均值 = 3.058)(p<0.001p < 0.001)。
  3. 相关性与回归:
    • 假设 1 (GC →\rightarrow AS): 在两座城市中均发现了正向且具有统计学意义的关联。雅加达的关联性(r=0.452r = 0.452)强于河内(r=0.355r = 0.355)。回归模型显示,GC 解释了雅加达 AS 方差的 20.5% 以及河内 AS 方差的 12.6%。
    • 假设 2 (GC →\rightarrow AE): 在两座城市中均发现了正向且具有统计学意义的关联(r≈0.37r \approx 0.37)。回归模型显示,GC 解释了雅加达 AE 方差的 13.7% 以及河内 AE 方差的 13.6%。
  4. 合并交互作用: 包含“城市 ×\times GC”交互项的合并回归模型发现,没有统计学证据表明 GC 与结果之间的关联斜率在雅加达和河内之间存在显著差异。敏感性分析证实了这些结果。
  5. 城市内部差异: 描述性统计显示,各城市内部不同地理区域之间存在感知差异(例如,中心区域的得分通常高于外围区域),但本研究并未建立导致这些城市内部差异的因果机制。

主要贡献

  • 感知的实证验证: 本研究提供了实证证据,证明在东南亚首都,感知到的治理能力与感知的适应实施及有效性呈正相关。
  • 比较洞察: 研究表明,尽管两座城市的治理能力水平在感知上相似,但河内居民感知到的适应实施水平和有效性更高。
  • 方法论严谨性: 研究采用了稳健的混合方法,结合了描述性统计、相关性和带有交互项的回归分析,以测试不同政治背景下 GC-结果关系的一致性。
  • 政策情境化: 研究结果结合了具体的政策文件(如雅加达的《2021 年第 90 号州长条例》和河内的《2022 年第 06/KH-UBND 号计划》),说明了虽然存在正式的制度指令,但在转化为感知结果方面可能存在差异。

意义与主张
本文主张治理能力是感知到的适应成效的一个重要相关因素,但明确并未声称建立了因果关系或客观的韧性衡量标准。

  • 适度的声明: 作者强调,本研究测量的是居民感知而非客观的实施情况或损失减少情况。研究结果表明,强大的治理能力有助于在居民眼中实现适应政策,但政策的存在并不保证产生切实的成果。
  • 局限性: 研究承认了包括使用非概率抽样、问卷翻译及译员可能带来的影响,以及横截面设计无法推导因果关系的局限性。
  • 结论: 研究得出结论,虽然治理能力在两座城市中均与适应成效呈正相关,但有效性感知存在差异(河内较高),这表明除了单纯的治理能力之外,其他因素(如具体的实施策略、维护和社区参与)也发挥着关键作用。本研究倡导未来的研究应将公众感知与灾害暴露度和基础设施性能的客观指标相结合。

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