Quantitative environmental policy indicators are useful for modeling the impact of environmental policy on the economy. They can be important tools for policy-makers, companies, investors, and researchers alike. Well-crafted environmental policies lead to cleaner environments whilst encouraging innovative behaviour to stimulate green growth and ‘win-wins’ for the economy and the environment. Such win-win policies are increasingly sought out by policymakers, evidenced in the growing number of green 'new deals' and 'net zero' carbon emissions pledges at a national level. But there is a gap between the needs for environmental policy data and the supply of reliable indicators and indexes. This disconnect has negative consequences for policy feedback as well as the inducement of potential innovators of environmental technologies. While there are now a wide range of indicators and indexes, these largely remain inadequate for various reasons. This is disappointing considering the immense progress that has been made in machine learning and pattern discovery methods—methods that are already fully deployed in other research disciplines. Such automated techniques can limit human biases which currently plague the environmental indicator’s scholarship. Against this backdrop, the main objective of this paper is to highlight how researchers can carefully collect these data and augment the effectiveness of environmental policy indicators. This is an important research area that, apart from a handful of studies, is not sufficiently developed.

定量的环境政策指标对于模拟环境政策对经济的影响非常有用。对于决策者，公司，投资者和研究人员而言，它们都是重要的工具。精心制定的环境政策可带来更清洁的环境，同时鼓励创新行为以刺激绿色增长，并为经济和环境带来“双赢”。决策者越来越多地寻求这种双赢政策，这在国家一级的绿色“新交易”和“净零”碳排放承诺中越来越多得到了证明。但是，环境政策数据的需求与可靠指标和指数的提供之间存在差距。这种脱节对政策反馈以及潜在的环境技术创新者产生负面影响。虽然现在有各种各样的指标和指标，但是由于各种原因，这些指标和指标在很大程度上仍然不足。考虑到机器学习和模式发现方法所取得的巨大进展，这是令人失望的，这些方法已经在其他研究学科中完全部署。这种自动化技术可以限制目前困扰环境指标学者的人类偏见。在此背景下，本文的主要目的是强调研究人员如何能够仔细收集这些数据并增强环境政策指标的有效性。这是一个重要的研究领域，除了少数研究之外，还没有得到充分发展。考虑到机器学习和模式发现方法所取得的巨大进展，这是令人失望的，这些方法已经在其他研究学科中完全部署。这种自动化技术可以限制目前困扰环境指标学者的人类偏见。在此背景下，本文的主要目的是强调研究人员如何能够仔细收集这些数据并增强环境政策指标的有效性。这是一个重要的研究领域，除了少数研究之外，还没有得到充分发展。考虑到机器学习和模式发现方法所取得的巨大进展，这是令人失望的，这些方法已经在其他研究学科中完全部署。这种自动化技术可以限制目前困扰环境指标学者的人类偏见。在此背景下，本文的主要目的是强调研究人员如何能够仔细收集这些数据并增强环境政策指标的有效性。这是一个重要的研究领域，除了少数研究之外，还没有得到充分发展。这种自动化技术可以限制目前困扰环境指标学者的人类偏见。在此背景下，本文的主要目的是强调研究人员如何能够仔细收集这些数据并增强环境政策指标的有效性。这是一个重要的研究领域，除了少数研究之外，还没有得到充分发展。这种自动化技术可以限制目前困扰环境指标学者的人类偏见。在此背景下，本文的主要目的是强调研究人员如何能够仔细收集这些数据并增强环境政策指标的有效性。这是一个重要的研究领域，除了少数研究之外，还没有得到充分发展。