เรียบเรียงจาก Why it’s so hard to tell which climate policies actually work https://www.economist.com/science-and-technology/2024/10/02/why-its-so-hard-to-tell-which-climate-policies-actually-work from The Economist
นโยบายด้านสภาพภูมิอากาศในระดับชาตินั้นถือว่าเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นค่อนข้างใหม่ เมื่อปี 1997 ตามข้อมูลจาก Grantham Institute ซึ่งเป็นหน่วยงานวิจัยที่ London School of Economics มีนโยบายดังกล่าวเพียง 60 ฉบับ แต่ภายในปี 2022 ตัวเลขดังกล่าวเพิ่มขึ้นเป็นเกือบ 3,000 ฉบับ อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพของนโยบายเหล่านี้กลับเป็นสิ่งที่วัดผลได้ยากมาก ในเดือนสิงหาคม กลุ่มนักวิจัยนานาชาติได้เผยแพร่การประเมินนโยบายด้านสภาพภูมิอากาศในระดับโลกครั้งแรกในวารสาร Science การศึกษานี้ได้พิจารณานโยบายประมาณ 1,500 ฉบับที่ดำเนินการใน 41 ประเทศระหว่างปี 1998 ถึง 2022 พบว่ามีเพียง 63 ฉบับเท่านั้นที่เชื่อมโยงกับการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในระดับที่มีนัยสำคัญ
นโยบายที่ประสบความสำเร็จมีลักษณะร่วมบางประการ การใช้ภาษีมักจะได้ผลดี เช่นเดียวกับการผสมผสานมาตรการต่างๆ ตัวอย่างเช่น ในสหราชอาณาจักร นักวิจัยประเมินว่านโยบายหลากหลายที่เริ่มใช้ในช่วงปี 2010 ซึ่งรวมถึงการกำหนดราคาคาร์บอนขั้นต่ำสำหรับผู้ผลิตไฟฟ้า การยุติการใช้โรงไฟฟ้าถ่านหิน และกฎระเบียบที่เข้มงวดขึ้นเกี่ยวกับมลพิษทางอากาศ ส่งผลให้การปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากภาคไฟฟ้าลดลงถึง 40%
เมื่อนำมารวมกัน นักวิจัยประเมินว่านโยบายที่ประสบความสำเร็จทั้ง 63 ฉบับช่วยลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ได้สูงสุดถึง 1.8 พันล้านตัน ซึ่งมากกว่ายอดรวมสุทธิของสหราชอาณาจักร ฝรั่งเศส และเยอรมนีในปี 2023 นี่ถือว่าเป็นสิ่งที่น่าชื่นชม แต่ยังคงเป็นเพียงหนึ่งในหกของสิ่งที่จำเป็นเพื่อหยุดอุณหภูมิโลกไม่ให้เพิ่มสูงเกิน 2°C เมื่อเทียบกับระดับก่อนยุคอุตสาหกรรมภายในสิ้นศตวรรษนี้
มีหลักฐานเพียงเล็กน้อยที่บ่งชี้ว่านโยบายที่เหลืออีกประมาณ 1,400 ฉบับได้ผล นั่นไม่ได้หมายความว่านโยบายเหล่านี้ล้มเหลวโดยสิ้นเชิง ประการแรก การศึกษาที่เผยแพร่ในวารสาร Science มุ่งเน้นเฉพาะผลกระทบในระยะสั้นเท่านั้น ประการที่สอง การขาดข้อมูลที่เพียงพอทำให้ภาคส่วนสำคัญ (เช่น การเกษตร) รวมถึงภูมิภาคขนาดใหญ่ (เช่น ส่วนใหญ่ของแอฟริกา) ถูกตัดออกจากการศึกษา อย่างไรก็ตาม ผลกระทบที่แท้จริงของนโยบายเหล่านี้ยังคงไม่ชัดเจน
ความไม่รู้นี้ขัดแย้งกับความเร่งด่วนและขอบเขตของการดำเนินการที่จำเป็น ส่วนหนึ่งเป็นผลมาจากการที่สาขานี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างแบบจำลองทางวิทยาศาสตร์มากกว่าการวิเคราะห์นโยบาย อธิบายโดย Jan Minx หัวหน้ากลุ่มวิทยาศาสตร์ความยั่งยืนประยุกต์ที่สถาบันวิจัย Mercator ในกรุงเบอร์ลิน การพยากรณ์เกี่ยวกับสภาพภูมิอากาศมักจะถูกรวบรวมและประเมินในรายงานการประเมินผลขนาดใหญ่ที่จัดทำโดยคณะกรรมการระหว่างรัฐบาลว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (IPCC) สถาบันระหว่างประเทศที่ทรงอิทธิพลหลายแห่ง เช่น OECD และธนาคารโลก ได้ตรวจสอบความพยายามด้านสิ่งแวดล้อมของประเทศต่างๆ และให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีปรับปรุง แต่โดยทั่วไปแล้วพวกเขาไม่ได้วิเคราะห์ผลกระทบที่แท้จริงของมาตรการเฉพาะที่มีต่อการปล่อยก๊าซเรือนกระจก เช่นเดียวกับรายงานของรัฐบาลส่วนใหญ่
สถานการณ์ไม่จำเป็นต้องเป็นเช่นนี้ นักวิชาการในสาขาอื่นมักดำเนินการทบทวนนโยบายอย่างเป็นระบบ ซึ่งเป็นกระบวนการที่มีการรวบรวมและวิเคราะห์หลักฐานที่หลากหลายอย่างโปร่งใสและสามารถทำซ้ำได้ ในการวิจัยทางคลินิกและสาธารณสุข “กระบวนการนี้เป็นมาตรฐานอย่างสมบูรณ์ในช่วง 30 ปีที่ผ่านมา” กล่าวโดย Alan Dangour หัวหน้าทีมวิจัยด้านสภาพภูมิอากาศและสุขภาพจาก Wellcome สถาบันสนับสนุนการวิจัยในลอนดอน (ตามการประเมินหนึ่ง พบว่ามีการเผยแพร่การทบทวนอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับระบาดวิทยาถึง 80 ฉบับต่อวันในปี 2019 เฉพาะในภาษาอังกฤษเท่านั้น)
ทั้ง ดร.มิงซ์ และ ดร.ดังกัวร์ เป็นส่วนหนึ่งของความพยายามที่เพิ่มขึ้นในการสร้างแนวทางที่คล้ายกันในด้านนโยบายสภาพภูมิอากาศ ขั้นตอนแรกคือการโน้มน้าวบุคคลที่เหมาะสม ในเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา ณ กรุงเบอร์ลิน หลังจากใช้เวลามากกว่าสองปีในการสร้างการสนับสนุน ดร.มิงซ์และเพื่อนร่วมงานได้จัดงาน What Works ซึ่งเป็นการประชุมระดับนานาชาติครั้งแรกเกี่ยวกับการสังเคราะห์หลักฐานในนโยบายสภาพภูมิอากาศ ผู้เข้าร่วมกว่า 300 คนรวมถึงจิม สเกีย ประธาน IPCC, เจนนิเฟอร์ มอร์แกน ทูตพิเศษด้านสภาพภูมิอากาศของเยอรมนี และตัวแทนจาก Wellcome และ Bezos Earth Fund (กองทุนมูลค่า 10 พันล้านดอลลาร์ที่ก่อตั้งโดยผู้ก่อตั้ง Amazon) มีการวางแผนการประชุมเพิ่มเติมในอนาคต
ขั้นตอนถัดไปคือการสอนนักวิจัยด้านสภาพภูมิอากาศให้รู้จักวิธีการสังเคราะห์หลักฐานในรูปแบบที่มีมาตรฐานและมีความหมาย เทคนิคที่ใช้ได้ผลในระบาดวิทยา เช่น การศึกษาในพื้นที่จำกัดในช่วงเวลาสั้น ๆ จำเป็นต้องปรับให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์สภาพภูมิอากาศในระดับโลกที่ครอบคลุมระยะเวลาหลายทศวรรษหรือศตวรรษ การประชุมในกรุงเบอร์ลินตามมาด้วยการฝึกอบรมสองวันในลักษณะนี้สำหรับผู้เข้าร่วมประชุม และ ดร.มิงซ์ กล่าวว่ามีเป้าหมายที่จะจัดเซสชันลักษณะนี้ให้กับนักวิจัยมากขึ้นเรื่อย ๆ
อย่างไรก็ตาม ยังจำเป็นต้องเร่งกระบวนการทั้งหมดให้รวดเร็วขึ้น โมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งมีความสามารถในการทำงานซ้ำ ๆ และยาวนาน เช่น การระบุและสรุปบทความที่เกี่ยวข้อง สามารถช่วยได้ กลุ่มวิจัยเบื้องหลังบทความใน Science ใช้การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์เชิงสถิติเพื่อเชื่อมโยงการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกกับนโยบายที่เป็นไปได้ ในโครงการแยกต่างหากในปี 2021 โมเดล AI ถูกใช้เพื่อค้นพบว่าแทบไม่มีวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสุขภาพของมารดาและเด็ก เช่นเดียวกับการศึกษาในภูมิภาคต่าง ๆ เช่น แอฟริกาและอเมริกาใต้ Wellcome กำลังสนับสนุนโครงการที่มุ่งแก้ไขช่องว่างเหล่านี้โดยเฉพาะ
โมเดล AI ยังสามารถช่วยให้ฐานข้อมูลหลักฐานที่มีอยู่ทันสมัยอยู่เสมอ เนื่องจากความเข้าใจทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับระบบภูมิอากาศยังคงพัฒนา เช่น ประเด็นที่ยังมีการถกเถียงกันอย่างมากเกี่ยวกับปริมาณความร้อนที่คาดว่าจะเกิดจากคาร์บอนไดออกไซด์ที่เพิ่มขึ้นในชั้นบรรยากาศ การปรับปรุงนี้จะช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายสามารถตัดสินใจได้อย่างเหมาะสมที่สุด
มีความพยายามอย่างเป็นระบบในการสร้างแพลตฟอร์มแบบ “สด” ในช่วงการระบาดของโควิด-19 ดร.มิงซ์ และ ดร.ดังกัวร์ เชื่อว่าแนวทางที่คล้ายกันนี้จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับนโยบายสภาพภูมิอากาศ และต้องทำอย่างเร่งด่วน “เรามีเวลาอีก 30 ปีในการลดการปล่อยก๊าซสุทธิให้เป็นศูนย์” ดร.มิงซ์กล่าว “เราต้องทำให้กระบวนการมีประสิทธิภาพ ต้องประหยัด และต้องมีความเคร่งครัด—ซึ่งเริ่มต้นจากวิทยาศาสตร์และจบลงที่นโยบาย”
