为异构代理的复杂系统建模以更好地设计

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英文标题：
《Modelling complex systems of heterogeneous agents to better design
  sustainability transitions policy》
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作者：
J.-F. Mercure, H. Pollitt, A. M. Bassi, J. E Vi\\~nuales and N. R.
  Edwards
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  This article proposes a fundamental methodological shift in the modelling of policy interventions for sustainability transitions in order to account for complexity (e.g. self-reinforcing mechanism arising from multi-agent interactions) and agent heterogeneity (e.g. differences in consumer and investment behaviour). We first characterise the uncertainty faced by climate policy-makers and its implications for investment decision-makers. We then identify five shortcomings in the equilibrium and optimisation-based approaches most frequently used to inform sustainability policy: (i) their normative, optimisation-based nature, (ii) their unrealistic reliance on the full-rationality of agents, (iii) their inability to account for mutual influences among agents and capture related self-reinforcing (positive feedback) processes, (iv) their inability to represent multiple solutions and path-dependency, and (v) their inability to properly account for agent heterogeneity. The aim of this article is to introduce an alternative modelling approach based on complexity dynamics and agent heterogeneity, and explore its use in four key areas of sustainability policy, namely (1) technology adoption and diffusion, (2) macroeconomic impacts of low-carbon policies, (3) interactions between the socio-economic system and the natural environment, and (4) the anticipation of policy outcomes. The practical relevance of the proposed methodology is discussed by reference to four applications: the diffusion of transport technology, the impact of low-carbon investment on income and employment, the management of cascading uncertainties, and the cross-sectoral impact of biofuels policies. The article calls for a fundamental methodological shift aligning the modelling of the socio-economic system with that of the climatic system, for a combined and realistic understanding of the impact of sustainability policies.
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中文摘要：
本文提出了可持续性转型政策干预建模的基本方法转变，以解释复杂性（如多主体互动产生的自我强化机制）和主体异质性（如消费者和投资行为的差异）。我们首先描述了气候政策制定者面临的不确定性及其对投资决策者的影响。然后，我们确定了在可持续发展政策中最常用的基于均衡和优化的方法中的五个缺点：（i）它们的规范性、基于优化的性质，（ii）它们对代理人的充分理性的不切实际的依赖，（iii）它们无法考虑代理人之间的相互影响并捕获相关的自我强化（积极反馈）过程，（iv）无法表示多个解决方案和路径依赖性，以及（v）无法正确解释代理异构性。本文旨在介绍一种基于复杂性动力学和主体异质性的替代建模方法，并探讨其在可持续发展政策的四个关键领域中的应用，即（1）技术采用和扩散，（2）低碳政策的宏观经济影响，（3）社会经济系统与自然环境之间的相互作用，（4）对政策结果的预期。通过参考四个应用，讨论了拟议方法的实际相关性：运输技术的扩散、低碳投资对收入和就业的影响、级联不确定性的管理以及生物燃料政策的跨部门影响。这篇文章呼吁从根本上改变方法论，使社会经济系统的建模与气候系统的建模保持一致，以便对可持续性政策的影响有一个综合和现实的理解。
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分类信息：

一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> Modelling_complex_systems_of_heterogeneous_agents_to_better_design_sustainabilit.pdf (1.01 MB)

2022-5-8 10:33:44 上传

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关键词：复杂系统 interactions Quantitative Optimisation Applications

为异构代理的复杂系统建模，以更好地设计-F.Mercurea，b，*, H.Pollittc，A.M.Bassid，J.E.Vinualesb，N.R.爱德华大学环境科学系，拉德布大学，邮政信箱9010，6500德国劳埃德船级社，荷兰剑桥大学环境、能源和自然资源治理中心（C-EENRG），剑桥大学，剑桥银街19号，CB3 1EP，联合王国剑桥经济计量有限公司，剑桥考文特花园，CB1 2HT，UKdKnowlEdge Srl，2岁，途经圣乔瓦尼·巴蒂斯塔，21057 Olgiate Olona（弗吉尼亚州），意大利环境、地球和生态系统，开放大学，米尔顿·凯恩斯，UK摘要本文提出了可持续性转型政策干预建模的基本方法转变，以考虑复杂性（例如，自增强机制，如技术锁定，多主体互动产生）和主体异质性（例如，收入分层产生的消费者和投资行为差异）。我们首先描述了气候政策制定者面临的不确定性及其对投资决策者的影响。然后，我们确定了最常用于告知可持续性政策的均衡和优化方法的五个缺点：（i）其规范性、基于优化的性质，（ii）对代理人充分理性的不现实依赖，（iii）他们无法解释代理之间的相互影响（多代理交互）和捕获相关的自我强化（正反馈）过程，（iv）他们无法表示多个解决方案和路径依赖性，以及（v）他们无法正确解释代理异质性。

本文的目的是介绍一种基于复杂性动力学和主体异质性的替代建模方法，并探讨其在可持续发展政策的四个关键领域中的应用，即（1）技术采用和扩散，（2）低碳政策的宏观经济影响，（3）社会经济系统和自然环境之间的相互作用，（4）对政策结果的预期。随后，通过参考与上述每个领域相关的四个具体应用来讨论拟议方法的实际相关性：运输技术的差异、低碳投资对收入和就业的影响、确定性的管理以及生物燃料政策的跨部门影响。总之，本文呼吁进行一次基本的方法学转变，将社会经济系统的建模与气候系统的建模结合起来，以便对可持续性政策的影响有一个综合的、现实的理解。关键词：环境政策评估、气候变化缓解、复杂性科学、行为科学1。引言1。1.不确定性的可怕影响本文的出发点是需要通过更现实的建模方法解决气候政策制定和相关投资决策面临的不确定性。国家和国际公共政策制定必须面对前所未有的挑战，即有效管理经济发展、能源系统和环境变化之间的复杂互动（IPCC，2013b）。严格的气候政策的影响会受到不确定性和分歧的影响，这会阻碍政策行动，以及*通讯作者：Jean Franc,ois Mercure电子邮件地址：J。Mercure@science.ru.nl（J.-F。

美居（Mercure）电话：+31（0）24 36 53254预印本于2016年2月10日提交给《全球环境变化》，政策清晰性的缺失反过来对私营部门将投资转向可持续选择和机会的激励产生了令人寒心的影响。在破坏性政策犹豫不决的情况下，投资者往往倾向于在做出新的长期资本投资决定之前等待（IEA，2007）。与此同时，碳预算正在增加（IPCC，2013a），避免危险气候变化的可能性正在迅速降低。通过国际协议（COP15和COP21）达成的一致预期成果迫切需要转化为行动共识，以确定有效的气候政策，并促进其在全球迅速采用。政策优柔寡断的根源在于我们对技术、社会、宏观经济和环境之间复杂互动的理解。政策制定者通常认为，一方面提高经济的可持续性，另一方面充分支持经济增长之间存在着重要的贸易效应。随之而来的不愿采取行动，与智库和国际组织越来越多的报告发出的信号形成对比，这些报告认为新的绿色技术可以创造财富。因此，决策者面临着不和谐的信号，导致他们推迟行动。

事实上，稳定排放和适应气候变化所需规模的成功公共（和相关私人）倡议没有先例，除非妥善解决其全部影响的重要不确定性，否则它们不太可能发展。为了使分析更加易懂，我们确定了不确定性导致气候政策优柔寡断的四个主要领域：（1）技术采用和差异的动态；（2） 低碳政策的宏观经济影响；（3） 人类和环境系统之间的相互作用；（4）政策执行和效果。环境退化的解决方案取决于各行各业和家庭之间主要与能源相关的创新、技术和实践的差异。在许多情况下，低碳替代品已经存在。然而，它们的采用是否能够及时得到激励，以避免危险的环境变化，以及这在经济上还是技术上是可行的，这些都是悬而未决的问题。类似地，这种差异在多大程度上可以支持经济发展也没有得到很好的理解。此外，还不清楚气候政策是否会影响粮食、水和能源的获取，以及——如果是的话——如何影响。因此，迫切需要关于如何理解技术、宏观经济和环境之间的复杂相互作用的指导。本文介绍了一种方法论方法，通过将行为和非平衡复杂性科学和环境反馈整合到气候政策分析中，并在相关学科的框架内保持一致，可以显著提高我们预测气候政策影响的能力。1.2. 基于均衡和优化的分析的缺点基于均衡和优化的方法（例如。

成本效益分析或CBA、一般均衡、成本优化），尽管它们迄今为止做出了贡献（例如GEA，2012年，斯特恩，2007年），但在分析前一节中确定的不确定性时存在五个主要缺点。第一个缺点涉及支持这些方法的概念，即有效的社会规划者协调社会，以最小化总成本或最大化总效用，以及存在一个独特的稳定经济均衡的隐含推论，在外部干扰后，经济往往会回到这个均衡（例如，见Mas Colell等人，1995）。这种方法产生的方法通常是规范性的（即，它们寻求确定最佳策略），而不是积极的/描述性的（即，它们并不总是寻求以高度的现实主义来描述实际的系统行为）。虽然出于政策目的，规范性方法可能看起来很有吸引力，但由于不存在这样的中央协调，它从根本上受到了破坏，而最优假设忽略了经济现实的关键方面，如失业和市场不平衡，它们既是变化的驱动力，也是经济增长的机会。如果假设经济一直处于最佳状态，那么规划和激励变革就毫无意义。第二个密切相关的缺点是，均衡理论没有充分考虑到代理人可能不完全理性的可能性。事实上，均衡理论通常涉及求总效用函数的（跨时间）最大值（或者，在成本优化模型中，求总系统成本的最小值）。

这种最大值（最小值）是基础代理人效用（成本）函数之和的结果，假设这些代理人对所有现有市场中所有可能的产品进行详尽的偏好排序，并在经济环境下优化他们的商品篮子选择（见Mas Colell et al.，1995）。这种理解的基础是这样一个假设，即效用最大化者系统的总体行为总是可以表示为单一平均效用最大化代表代理的行为（参见Kirman，1992年的评论）。然而，如果一个人承认代理人没有对偏好进行详尽的排序（有限理性），或者代理人可能会相互影响，那么由于反馈的增加和复杂的动态，代表性代理人的效用变得过于复杂或不可能优化。然后就不清楚是否可以使用优化方法，以及引入严格恒定或递减的回报率，以使模型收敛，是否以失去与现实的接触为代价。换言之，人类并不是超级计算机，而是在全球所有市场上优化自己的选择（Kirman，1992）。代理人通常知道他们想要的商品的一小部分信息，而不想要他们一无所知的商品。第三，均衡理论没有捕捉到代理可能相互影响、导致拓扑正反馈和增加回报的可能性。在这方面，传统的均衡观点可以被称为还原论，其含义在复杂性理论（Anderson，1972）中属于该术语，即宏观系统行为是从微观属性聚合而来的，但没有充分考虑主体之间的相互作用（包括相互影响）。

根据复杂性理论，人们可能会认为相互作用是导致其他集体现象出现的额外因素。在经济学中，多主体相互作用的包含（具体来说，主体影响其他主体行为的可能性）实际上决定了一方面由单个主体（或N个孤立个体）有效形成的经济模型与另一方面，允许出现因人群效应而产生的额外过程的经济模型，包括技术转型和经济周期。允许多主体相互作用在实践中非常重要，因为这种相互作用是所有自我强化经济过程（群体效应）的根源，而这些在均衡经济学中被忽略。在复杂系统理论中，许多属性完全来自于主体之间的相互作用，而不是主体本身的行为（无论它们是在同质还是异质环境中）。这包括重要的经济现象，如创新、边做边学、对金融和经济波动的预期、趋势和时尚、技术锁定等。这些现象是存在的，但并不源于孤立个体代理人的微观经济行为。因此，不能以忽略主体间相互作用的方法论理解来研究它们。在多智能体相互作用中，代表性智能体可以被理解为获得额外的紧急集体行为特征，而这些特征是潜在智能体在隔离时不具备的。因此，尽管有很好的理由要求建立在微观基础上的宏观理论，但后者必须不仅包括代理人的属性（例如：。

这是一个巨大但不可避免的挑战。由于优化方法（最优增长、可计算一般均衡（CGE）、部分均衡成本优化）对其需求和供给或成本函数的曲率非常敏感，因此它们无法充分解释收益增加，被理解为自增强现象。例如，这包括累积投资（学习）导致的价格下降，导致投资增加了更多类似投资的可能性。在优化环境中，这种正反馈会导致模型求解器的数值不稳定（由于多个解）。然而，回报递增的过程是现实世界的一个非常重要的特征，特别是在气候政策方面。例如，对太阳能的早期投资可能最终会通过学习使该技术具有竞争力和可能的市场主导地位，而缺乏早期投资可能会将该技术局限于利基应用。第四个相关的缺点是传统模型无法考虑多个解决方案和路径依赖。事实上，当引入递增回报时，出现了几种优化问题的解决方案，并且不清楚哪种优化是正确的。在上面的投资示例中，两种不同的可能未来解决方案是由不同的早期投资决策演变而来的。因此，现实世界的技术和经济变化是路径依赖的。技术采用通常遵循S型模式，这部分源于社会影响和互动，其中创新的采用增加了进一步采用相同创新的可能性（罗杰斯，2010）。

全路径依赖性是许多当前经济模型和综合评估模型（IAMs）中缺失的一个关键属性，后者结合了全球能源经济和气候变化现象，用于评估环境政策，无论是基于小型数据集（例如，DICE模型Nordhaus 2013；基金模型Anthoff and Tol 2014；PAGE模型Hope 2011）还是大型数据集（例如PRIMES和GEM-E3模型，E3MLab 20132015；TIAM模型，IEA/ETSAP 2012；消息模型，IIASA 2013；AIM模型，NIES 2012；提醒模型，PIK 2011）。最后，均衡理论不能充分解释主体的异质性。人们和企业通过一个具有理性预期的代理人的行为来代表。该代理被理解为潜在代理行为产生的聚合收集行为，可能具有分布式偏好（MasColell等人，1995年）。但收入分配或其他社会经济和行业参数的差异并没有明确的作用，而且，根据预期效用理论（EUT），只有一种行为反应存在，即基于与不同选择相关的预期效用乘以其各自概率（假设已知）的决策。在现实世界中，至少会出现两种类型的偏离EUT的情况：行为多样性（围绕中心值的变化，如离散选择理论，Domencich和McFadden，1975）和行为偏差（偏离EUT的系统性偏离，如前景理论，Kahneman和Tversky，1979；关于综述和分类，另见Sorrellet al.2011）。从效用最大化的角度来看，Agent的异质性也可以解释为Agent对最优性的感知存在一定程度的模糊性。