自然·通讯
平衡国家经济政策成果以促进可持续发展
摘 要
2030年可持续发展目标（SDGs）旨在共同改善经济、社会和环境成果，促进人类繁荣和地球健康。然而，多部门经济的复杂性和相互冲突的政策阻碍了政策的实施。为了解决这一问题，本文引入了一个国家层面的设计框架，用于政策制定者在复杂、非线性和多部门的政策空间中进行筛选，进而确定有效的政策组合以平衡经济、社会和环境领域目标。这一框架结合了经济领域的可持续性模拟和人工智能驱动的多目标，多可持续发展目标政策搜索和机器学习，可以支持多部门、多参与者的政策审议，以筛选高效的政策组合。本文通过确定政策组合，实现了减少贫困和不平等、经济增长和减缓气候变化的有效结合，使用埃及案例证明了该研究框架的实用性。结果表明，综合政策战略有助于实现可持续发展，并能够平衡改革对经济、社会和政治的不利影响。
背 景
可持续发展目标（SDGs）是针对全世界所有国家提出的包括17个目标、169个具体目标和231个独特指标，涵盖了社会、经济和环境等多个层面。但是由于不同国家在经济、政治、制度、社会、文化等方面存在巨大的差异，导致这项政策在具体实施过程中很难落地；并且政策目标之间的矛盾导致政策实施面临巨大的挑战，如气候缓解政策一定程度上会影响经济增长。因此，本文的目标即为寻找高效的国家经济政策组合，最大限度地发挥协同作用，促进可持续发展目标目标之间的平衡。
结 果
图1 可持续发展国家经济政策设计和筛选框架
该框架主要包含三个子过程：
确定与可持续发展目标和相关政策工具相一致的优先事项，本文将“政策工具”定义为用于实现可持续发展目标的经济工具。
全方位的经济模拟，人工智能驱动的多目标、多可持续发展目标政策搜索，以及可持续性驱动因素的机器学习。
多部门、多主体的政策组合筛选和审议。
一个例子
埃及是北非的一个中等收入国家，是非洲大陆二氧化碳排放第二高的国家。本文将可持续发展目标经济政策设计和筛选框架应用于埃及，将政策目标细分为5个方面：经济增长（SDG8）、提高城乡收入（SDG1）、减少城乡和整体不平等（SDG10）、减少二氧化碳排放（SDG13）。
建立2021-2035年期间的全经济模型，并与多目标进化算法相连接，以基于四种增量政策策略搜索有效的经济政策组合（政府直接向家庭进行转移支付、直接向家庭进行转移支付并进行征税、对厂商经济活动进行征税或补贴并向家庭进行转移支付和征税、对厂商经济活动和销售征税或补贴并向家庭进行转移支付和征税），并使用机器学习方法来理解可持续性绩效的驱动因素。下图中（a）展示了在不同政策目标下的结果，（b-f）展示了更多细节问题。
图2 2021-2035年间埃及经济的可持续性表现
下表展示了5个经济政策组合的可持续发展绩效指标的时间序列变化。在高经济增长目标下，其他相应指标呈现出不同的变化趋势。如(a)所示，二氧化碳的排放首先呈下降趋势，而5年后又开始反弹。
图3 埃及可持续发展绩效指标的时间演变
接下来，本文使用机器学习的方法模拟不同经济政策对不同指标的影响程度，下表展示了该结果。从中可以发现，一些政策工具对特定目标有效，而另一些则影响多个目标。总体来说，改变石油销售的税收/补贴是影响多个可持续发展目标的最有效政策工具，其次是生产商的税收/补贴。
图4 根据政策工具对埃及12个可持续发展绩效指标的相对影响进行排名
讨 论
实现可持续发展目标需要通过采用跨学科和多部门、多行为者共同制定政策，实现可持续发展涉及不同目标和指标之间的权衡和协同。本文所使用的全系统视角模型有助于更好地理解实现可持续发展目标的利弊权衡和协同效应，并且能够利用机器学习等方法和模型进行敏感性分析，具有很强的可实操性。此外，本研究中介绍的框架要求政府、民间社会、非政府组织、科学界和私营部门建立伙伴关系，对可持续发展决策采取联合战略方法。这样的联盟与多种可持续发展目标政策设计相结合，可以帮助各国走向更可持续的未来。
原 / 文 / 信 / 息
Basheer, M., Nechifor, V., Calzadilla, A., Ringler, C., Hulme, D., & Harou, J. J. (2022). Balancing national economic policy outcomes for sustainable development. Nature Communications, 13(1), Article 1.
https://www.nature.com/articles/s41467-022-32415-9
来源：气候变化经济学
转自：“经管学术联盟”微信公众号
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