論文の概要: Quantifying Climate Policy Action and Its Links to Development Outcomes: A Cross-National Data-Driven Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17425v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 11:12:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.42655
• Title: Quantifying Climate Policy Action and Its Links to Development Outcomes: A Cross-National Data-Driven Analysis
• Title（参考訳）: 気候政策行動の定量化と開発成果との関連性:国家間データ駆動分析
• Authors: Aditi Dutta,
• Abstract要約: 我々は,多言語トランスフォーマーに基づく言語モデルを公式な国家政策文書に適用することにより,気候政策の方向性の定量的指標を開発する。 これらの指標を世界銀行開発データとパネルレグレッションにリンクすると、緩和政策がGDPとGNIの上昇に結びついていることが分かる。 災害リスク管理はGNIの増大と相関するが、海外からの直接投資は減少し、適応と損失は測定可能な影響を限定している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Addressing climate change effectively requires more than cataloguing the number of policies in place; it calls for tools that can reveal their thematic priorities and their tangible impacts on development outcomes. Existing assessments often rely on qualitative descriptions or composite indices, which can mask crucial differences between key domains such as mitigation, adaptation, disaster risk management, and loss and damage. To bridge this gap, we develop a quantitative indicator of climate policy orientation by applying a multilingual transformer-based language model to official national policy documents, achieving a classification accuracy of 0.90 (F1-score). Linking these indicators with World Bank development data in panel regressions reveals that mitigation policies are associated with higher GDP and GNI; disaster risk management correlates with greater GNI and debt but reduced foreign direct investment; adaptation and loss and damage show limited measurable effects. This integrated NLP-econometric framework enables comparable, theme-specific analysis of climate governance, offering a scalable method to monitor progress, evaluate trade-offs, and align policy emphasis with development goals.
• Abstract（参考訳）: 気候変動を効果的に対処するには、政策の数のカタログ化以上のことが必要であり、それらのテーマ的優先順位と、開発成果に対する具体的な影響を明らかにするためのツールが求められている。 既存の評価は質的な説明や複合指標に依存しており、緩和、適応、災害リスク管理、損失と損害といった重要な領域間の重要な違いを隠蔽することができる。 このギャップを埋めるために,多言語変換言語モデルを公式の国定政策文書に適用し,分類精度0.90(F1スコア)を達成することにより,気候政策の方向性の定量的指標を開発する。 これらの指標を世界銀行開発データとパネルレグレッションにリンクすると、緩和政策はGDPとGNIの上昇と関連していることが明らかとなり、災害リスク管理はGNIと債務の増大と相関するが、対外直接投資を減少させる。 この統合NLP-econometricフレームワークは、気候ガバナンスのテーマ固有の分析を可能にし、進捗を監視し、トレードオフを評価し、政策の重点を開発目標に合わせるスケーラブルな方法を提供する。

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