政府资源的有效分配：中国城市碳排放减少与可持续发展目标（SDGs）协同治理的区域分析

政府关注度对碳中和与SDGs协同治理的影响研究基于286个中国城市2010-2022年政策文本分析，发现东部城市因过度饱和导致协同效应减弱，西部通过政策整合提升效果显著，中东北部受制于产业惯性存在制约。研究构建政府协同关注度指数，运用空间计量模型揭示区域差异的动态演化规律，提出分区域治理策略。

欢秦|易阳

西安理工大学经济与管理学院，中国西安，710054

摘要

政府关注的有效分配对于推进城市碳减排和实现可持续发展目标（SDGs）至关重要。本研究利用机器学习和空间计量经济学方法分析了286个中国城市，探讨了政府关注分配如何影响协作治理及其机制。2021-2022年间，碳中和目标的提出导致协作关注强度和协作目标数量的增加。然而，关注强度的边际效应有所减弱，表明在平衡各项目标时存在权衡。各地区之间存在差异：西部城市通过加快政策整合，从较弱的影响转变为较强的正面影响；东部城市尽管初期具有优势，但由于互动饱和，其影响逐渐减弱；中部和东北部城市的影响较为温和或受限，受到产业惯性和资源依赖性的制约。地方治理效应的聚类分析显示，各地区在协作关注配置上存在差异。东北部地区在农业绿色转型和产业创新治理方面具有潜力，有助于实现SDG2、SDG8和SDG9目标，需要政府与企业合作平台及定量评估体系的支持；东部和中部地区正转向包容性的碳减排路径（SDG1、SDG11和SDG16），强调利益对齐和成本分摊；西部地区则应将重点从经济增长转向社会和环境目标，加强政策学习和工具创新以实现平衡治理。这些区域路径展现了特定阶段的适应机制，为设计针对不同情况的碳减排和多目标治理策略提供了理论指导。

引言

随着气候变化的加剧和2030年可持续发展目标（SDGs）期限的临近，SDG13下的碳减排已从独立政策目标发展成为推动城市转型的驱动力。通过重塑城市规划、产业升级和社会治理的优先事项，这一转变增强了环境改善、绿色经济增长、社会公平和生态系统韧性之间的相互联系，显示出碳减排在推动其他SDGs方面的巨大潜力（Song, W.等人，2025；Song & Jang, 2023；Carlsen等人，2024）。将碳减排与其他SDGs相结合已成为实现可持续城市转型的必要途径。由于地方政府是政策实施和资源分配的主要参与者，它们决定了SDG的优先事项及资源协调的效率（Geng, Y.等人，2025）。特别是在碳减排领域，它们的集体关注对于实现高效的多目标治理具有重要意义（Asadikia等人，2023）。近年来，各市政府努力将碳中和计划与更广泛的SDG议程相衔接，表明集体关注可以推动发展目标的同步进展。例如，中国深圳通过智慧城市建设和产业转型，结合新能源运输系统和数字系统实现了碳中和；丹麦哥本哈根市通过气候信息规划，将碳减排、空间发展和社会公平纳入城市政策议程，证明了不同政府的关注可以增强协作治理的效果。

尽管有这些例子，但仍存在两个实际层面的结构性挑战。首先，碳减排与其他SDGs之间的关系，包括协同效应和权衡（Zhang等人，2025），特别是在地区政府设定优先事项和分配政策关注时非常复杂（Su和Tan，2023）。其次，由于发展水平、产业特征和资源禀赋的差异，城市之间存在差异，这带来了额外的挑战，尤其是许多政策工具仍然具有通用性。例如，深圳将碳减排与创新相结合，而传统工业城市则面临技术障碍，限制了进展；哥本哈根市通过精细的城市规划和强烈的公众参与支持发展，但许多发展中国家城市由于资金有限和治理能力不足而进展缓慢。这些差异强调了根据地方优先事项个性化关注的重要性。然而，当前的治理研究往往低估了区域多样性，特别是在资源禀赋和碳减排与其他SDGs之间合作潜力方面。例如，中国东部城市处于后工业阶段，在绿色技术、资金和治理方面具有优势；而中部和西部城市仍在追赶，面临减少排放同时保持增长的双重挑战；资源依赖的东北部城市在平衡经济转型和气候目标方面面临困难。如果在资源分配时没有充分考虑这些区域差异，可能会导致资源浪费或与目标不符，从而削弱整体碳减排进展（Ni, Z.等人，2025）。

尽管现有研究探讨了碳减排与SDGs之间的协同效应，但仍存在一些不足。首先，对于政策在不同治理能力和资源禀赋下的区域适应性关注不足（Su & Tan, 2023）；其次，缺乏从政府关注角度对多目标治理机制的系统分析，未能解答政府如何在不同区域发展背景下优先考虑目标并优化关注结构的疑问；第三，大多数研究侧重于政策工具或治理过程，对关注强度、方向和时空演变对协作治理绩效影响的实证研究有限。本研究探讨了三个主要问题：（1）在城市政府追求碳减排这一总体目标下，如何优先考虑不同的SDGs，以及这些优先事项在不同地区的模式和变化是什么？（2）政府关注是否改善了碳减排与SDGs之间的协作治理绩效，这些效应在不同地区是否存在差异？（3）如何使关注优先事项更好地与地方发展背景相契合以优化结果？为回答这些问题，我们使用自然语言处理技术分析政府报告，提取协作关注的结构，并构建了关注强度指数。然后应用普通最小二乘法（OLS）、地理加权回归（GWR）和极端梯度提升（XGBoost）等模型，了解协作关注如何影响治理绩效及其空间差异。本研究旨在提供战略洞察，并支持能够识别区域差异和多目标需求的个性化城市治理策略。

文献综述

政府关注是指政府在资源受限的情况下对各种政策问题或领域的优先级设定，反映了其在议程制定和实施过程中的关注点和资源分配倾向（Jones, 1994）。从测量角度来看，政府关注可以通过可观察的政策行为来量化，如政策响应的频率和议程设定的强度（Dong & Xu, 2024）。随着文本挖掘技术的进步，

政府在碳减排与SDGs之间的协作关注强度

政府工作报告是反映地方政府治理优先事项的核心政策文件（Li, C.G.等人，2025）。本研究选取了2010至2022年间中国286个地级城市的报告，运用自然语言处理技术量化政府对碳减排和SDGs协同治理的关注强度。首先构建了城市级别的政策文本语料库，使用Python中的Jieba分词工具进行分割

政府关注强度和协作治理绩效的时空演变特征

如图1所示，中国政府在碳减排方面优先考虑的SDGs表现出区域差异和时间演变。图1a显示，与碳减排相关的SDG数量在各地区波动，初期下降后有所上升；2016至2020年间出现显著下降，2021-2022年又回升至2010-2015年的水平之上。图1b显示，政府协调关注的强度也呈现类似趋势

讨论

本研究通过量化市政府在碳减排方面的协作关注及其时空变化，克服了传统方法的局限性。为此，我们使用NLP技术分析政策文本，将非结构化数据转化为可量化的协作关注指标。首先对文档文本进行预处理，去除无关信息，规范语言，并将其分割为与SDGs相关的主题。

结论

首先，中国政府在碳减排及相关SDGs方面的协作关注表现出明显的时空演变。这种演变受到关注强度、目标复杂性和空间互动的影响。2016至2020年间，协作关注度下降；2021-2022年提出了“碳达峰和碳中和”战略，重点从局部问题转向多区域协调，区域差距有所缩小。

CRediT作者贡献声明

欢秦：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，验证，监督，软件开发，方法论，数据分析，概念化。易阳：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，验证，监督，软件开发，方法论，调查，资金筹集，数据分析，概念化。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了国家社会科学基金西部项目的支持（编号：23XGL023）。感谢中华人民共和国自然资源部的基础地图提供。