Policy Adoption and Policy Intensity: Emergence of Climate Adaptation Planning in U.S. States

Saatvika Rai

Review of Policy Research, 2020, vol. 37, issue 4, 444-463

Abstract: The United States is experiencing growing impacts of climate change but currently receives a limited policy response from its national leadership. Within this policy void, many state governments are stepping up and taking action on adaptation planning. Yet we know little about why some states adopt State Adaptation Plans (SAPs), while others do not. This article investigates factors that predict the emergence of SAPs, both in terms of policy adoption and policy intensity (goal ambitiousness). Applying the diffusion of innovation theory, I consider the relative influence of internal state characteristics, regional pressures, and test for conditional effects between government ideologies and severity of the problem. The results show interesting differences between predictors that influence policy adoption and ambitiousness. States are more motivated to adopt a policy when faced with greater climate vulnerability, have more liberal citizenry, and where governments have crossed policy hurdles by previously passing mitigation plans. The intensity of policies and goal setting, moreover, is more likely to be driven by interest group politics and diffuse through policy learning or sharing information among neighboring states in Environmental Protection Agency regions. These findings support an emerging scholarship that uses more complex dependent variables in policy analysis. These variables have the potential to differentiate symbolic from substantive policies and capture finer information about predictors of importance. 美国正在收到日益严重的全球气候变化影响，但目前美国联邦政府的政策回应及其有限。在这一联邦政策空缺期间，许多州政府却加大力度采取了针对全球气候变化的适应计划。但是，我们对为什么有些州政府采用州适应计划（SAP）而另一些州却不采用知之甚少。本文从政策采用和政策强度（目标野心）两个方面调查了预测SAP被采用的因素。应用创新扩散理论，本文考量各州内部特征和因素以及区域压力的影响，并检验了政府意识形态和他们所面临的环境问题严重性的影响。结果表明，预测因素对本文从政策采用和政策强度（目标野心）表现出有趣的差异。面临更严重的气候脆弱性，拥有更多自由主义的公民以及已经先前通过缓解计划而克服了政策障碍的州更趋向与采取适应计划（SAP）。目标设定的强度则更有可能受到利益集团政治和通过政策扩散的政策学习或者在美国环保部设定的区域之间信息共享信息的影响。这些发现支持了在政策分析中使用更复杂因变量的新的学术研究。这些变量有可能将象征性政策与实质性政策区分开，并捕获有关重要性预测指标的更精细信息。 Los efectos del cambio climático en los Estados Unidos están aumentando, pero la respuesta en términos de políticas públicas por parte del liderato nacional es muy limitada. En este contexto, muchos gobiernos estatales han ido llenando el vacío y tomando acción creando planes de adaptación. No obstante, sabemos poco acerca de las razones que conllevan a algunos estados a adoptar Planes Estatales de Adaptación (SAPs, por sus siglas en inglés), mientras otros estados no lo hacen. Este artículo investiga los factores que predicen la creación de SAPs tanto en términos de adopción de políticas, así como en la intensidad de dichas políticas (ambición de objetivos). Aplicando la teoría de difusión de innovación, considero la influencia relativa de las características internas del estado, presiones regionales, y pruebo los efectos condicionales entre las ideologías de gobiernos y la severidad del problema. Los resultados apuntan a diferencias interesantes entre los predictores que influencian la adopción de políticas y la ambición. Los estados más motivados a adoptar políticas climáticas son aquellos que enfrentan una mayor vulnerabilidad climática, tienen una ciudadanía más liberal, y donde los gobiernos previamente han cruzado obstáculos políticos al haber ya aprobado planes de mitigación. Además, es más probable que la intensidad de estas políticas y el establecimiento de objetivos sean impulsados por las políticas de grupos de interés y que se difundan a través del aprendizaje de políticas o el intercambio de información entre estados vecinos en las regiones de la Agencia de Protección Ambiental. Estos hallazgos respaldan una literatura académica emergente que utiliza variables dependientes más complejas en el análisis de políticas públicas. Estas variables tienen el potencial de diferenciar entre políticas simbólicas y políticas sustantivas, así como la posibilidad de capturar información más precisa sobre predictores de importancia.

Date: 2020
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