为异构代理的复杂系统建模以更好地设计

代理异质性在消费者或投资者选择的表现中非常重要，这在创新、技术和实践的差异化过程中至关重要（Knobloch和Mercure，2016）。从标准创新差异理论（罗杰斯，2010）可以推断，行为反应、其多样性、社会群体的多样性和信息的不平等分布正是决定创新实际采用率的因素。这是市场营销研究领域的标准知识（例如，史密斯，1956年，关于产品差异化），在这一领域，企业通过将产品与不同的消费者利益相匹配来寻求利益。此外，预算约束下的效用最大化被认为是对风险、收益、损失和不确定性态度的错误表述（如前景理论所示，Kahnemand Tversky，1979年，Tversky and Kahneman，1974年）。均衡模型在解释多智能体相互作用及其自我强化过程（复杂性）或多样性（智能体异质性）方面存在缺陷，导致从分析中排除了现实的非常重要的特征。事实上，假设气候变化缓解CBA存在一个简单独特的均衡解决方案是有代价的。它既忽略了自我强化现象（这是技术锁定、金融泡沫和危机、技术转型等的根源）产生的路径依赖，也忽略了主体的多样性（这决定了创新的采用率）。这种分析性遗漏反映在在此基础上提倡的政策类型中。具体而言，它们导致了一种预期，即以定价工具（如碳价格或税收）的形式对环境成本进行简单的内部化，将最有效地抑制技术的采用和扩散。

而且，标准CBA未能解释为什么在现实世界中，此类仪器不能按预期发挥和交付（Grubb et al.，2014）。事实上，这种机制的预期最佳成功只是对模型初始假设的重申，而不是实际分析的结果：有效的市场、理性等。与经济的均衡模型相比，复杂的、路径依赖的模型似乎不太容易解释，但最终应该更容易与现实联系起来。复杂度通常在气候模拟中处理，众所周知，模型运行之间初始值的微小变化（例如压力、温度、风速）会导致模型结果（降雨、云量等）的巨大差异，并随模拟时间跨度呈指数增长。这是由于变量之间的高度非线性相互作用。这一方面被很好地描述为气候影响的概率分布（例如，在IPCC，2013a，政策制定者总结中），随着预测时间的推移，不确定性将在几乎任何系统组件之间存在复杂相互作用的领域出现，尤其是在经济学领域。本文的一个主要目的是论证经济分析可以从协调其方法论与气候科学的方法论中获益。1.3. 将复杂性和行为科学整合到经济学中的范式转变将把路径依赖和主体异质性作为分析的核心。复杂性科学是一个跨学科领域，专门研究系统组件之间相互作用产生的特性，最初在物理、生物和计算机科学中进行研究（例如安德森，1972年，西格蒙德，1993年）。

通过引入对代理人行为和互动方式的描述，理论和模型从规范性转向积极/描述性，其方法从优化发展到模拟，分析师依赖于“假设”方法。众所周知，在复杂系统的模拟中，不确定性起着重要作用，部分原因是这些理论不一定能预测回归平衡的倾向。这是一个在气候科学中得到充分理解和管理的方面，没有任何内在原因阻止我们在经济学中使用相同的概念。事实上，人类的行为方式是不可预测的，部分是由不同的环境决定的。人类拥有能动性或“自由意志”，这是社会科学家对行为建模经常提出的反对意见。然而，这一观点与我们的方法并不矛盾，原因如下。人类的行为不是随机的（与物理粒子不同）；然而，虽然无法预测个体的行为，但它们几乎总是在已知的范围内，在考虑大群体人群时，可以在此范围内发展统计数据（至于物理粒子——例如，社会科学中的多项逻辑在概念上与统计物理中的玻尔兹曼因子相同）。其结果是一种集体行为理论。在复杂系统（如气候、经济）中，自然系统和社会系统都面临着同样的复杂性挑战，它们的描述可以用同样的方式建模。在实践中，本文提出的基于复杂性的方法学方法遵循一种分析结构，其中许多场景基于可能的政策选择进行模拟，可接受的结果基于达到给定目标的多维结果范围。例如，这种方法可以解决多维人类和生物地球化学空间（例如。

多个指标，如可能为最近通过的可持续发展目标选择的指标），以确定政策选择范围，使社会能够避免超越行星边界（Rockstr¨om等人，2009年，Ste ff en等人，2015年），同时确保全球人类持续发展（牛津饥荒救济委员会，2012年）。通过将主观结果值判断置于科学框架之外，可以避免不同决策者或模型用户之间对最佳决策的模糊或矛盾看法。事实上，与传统的多标准分析不同，在传统的多标准分析中，优化是使用建模者给出的所有因素的主观权重进行的，在我们提出的背景下，一个人可以在多维结果空间中获得可行点，决策者可以根据自己的政治纲领针对一个可能的子空间。1.4. 为什么复杂性和异质性对可持续性转型如此重要可持续性转型本质上涉及社会技术变革，这是一个高度非线性、自我强化的过程，带有驱动预期的锁定，由不同视角和收入的不同代理人的选择和采纳推动（例如Geels，2002，Rogers，2010）。对于这样一个系统，复杂性和行为科学提供了一个合适的分析框架。事实上，技术转型不可避免地会通过生产力和结构变化对经济的发展产生重大影响，这种变化伴随着新企业和新产业的发展以及其他产业的毁灭而发生（例如Arthur，1989，Freeman and Louc,a，2001，Perez，2001，Schumpeter，1934，1939）。与此同时，向更高或更低可持续性的经济转型与环境及其生物地球化学循环直接互动。

即使在最大型的超级计算机上，这四个领域（技术、社会、宏观经济和环境）的同时表示也无法可靠地优化。这在一定程度上是因为不同的代理人将对最优性有不同的定义。相比之下，在能够解释主体多样性和多主体互动的模型中，技术、社会、宏观经济和环境之间的互动确实可以模拟，就像用于模拟气候的模型一样。此类模型需要在不确定性分析的框架内应用，因为它们将确定不同政策或政策包应用于相互作用的异质主体的可能结果（在不确定性范围内）。这些知识将为决策者提供一个更现实的决策平台，以及一个更容易根据特定政策背景（如一个地区、一个国家、一个部门等）的具体特征定制的平台。复杂性范式被认为是解决政策问题的实用方法（Probst和Bassi，2014）。还出现了一个研究领域，用于模拟社会技术制度变迁（如Holtz 2011、Holtz等人2015、Mercure 2015、Safarzynska and van den Bergh 2010、2012、K¨ohler等人2009，另见Turnheim等人2015），其中“变迁的核心特征”被列为（i）“多领域互动”（multi-domain interaction）、（ii）“路径依赖”（path dependency），以及（iii）“变革的驱动力和自我强化”（Holtz，2011）。然而，系统动力学（Sterman，2000）和基于代理的方法（Buchanan，2009，Tesfatsion，2002）目前存在可扩展性挑战，因此尚未整合到IAM规模分析或其他形式的全球宏观模型中。原则上，没有必要对各个部门的每个代理人及其互动进行建模。

等效但更简单的统计模型，例如交互作用主体采用技术的实例，可以很容易地放大（Mercure，2012年、2015年，Mercure等人，2014年），全球经济的非均衡模型已经存在（例如剑桥计量经济学，2014a，Meyer and Lutz，2007年）。在下一个复杂级别，可以模拟具有代表性的群组或集合，以获得系统统计数据，同时模拟的个体数量仍比真实系统中少几个数量级。这种方法成功地应用于全球生态系统模型，如HYBRID（Friend and White，2000）和LPJ-GUESS（Smithet al.，2001），以及代际投资和储蓄建模（Gokhale和Kotliko Off，2002，Miles，1999，Rangel，2003）。在本文中，我们提供了一些具体的例子，说明如何利用复杂性和行为科学来评估可持续性政策，重点是模型不确定性分析，以便为下一代公共政策分析建立一种强有力的方法。我们确定了气候政策分析的四个关键领域，这些领域的不确定性很高，并且提出的方法学方法将特别有用：技术采用和差异的动态（第2.1节）；低碳政策的宏观经济影响（第2.2节）；人类和环境系统之间的相互作用（第2.3节）；以及政策执行和效果（2.4）。然后，我们提供了拟议方法转变的四个具体应用：运输技术的差异（第3.1节）；低碳投资对收入和就业的影响（第3.2节）；具有级联不确定性的过程（3.3）；以及生物燃料政策的跨部门影响（3.4）。气候政策的四个关键领域不确定性很高2。1.

技术采用和差异复杂性和主体异质性对于分析技术采用和差异的动态非常重要。消费者和投资者的多样性影响了环境技术的选择。消费者对某些技术（如车辆）的选择发生在多个数量级的分布式收入环境中（如Mercure和Lam，2015）。众所周知，收入、社会群体和态度的多样性决定了创新的普及率和普及率（早期和晚期采用者等，参见罗杰斯，2010）。就目前而言，这意味着代理异构性在现实生活中很重要，因此必须将其集成到模型中。使用太少的消费群体参数的平均值来模拟政策激励对消费者的影响确实可能会产生误导，因为消费者之间收入和其他社会经济参数的差异会导致消费习惯的高度差异。同时，在分析技术采用时，代理之间的相互作用也至关重要，因为技术通常具有采用回报递增的特点：代理采用技术的可能性越大，代理采用和使用技术的次数越多。这种转变以动力为基础，遵循与传染病相似的模式（见曼斯菲尔德，1961年）。因此，收益增加可能会对社会技术制度的变化产生阻力（锁定），但也可能会推动技术转型（Anderson等人，1989年，第9-10页，Arthur 2014年，1989年）。进化经济学的传统（如弗里曼和佩雷斯，1988年）和过渡理论（如吉尔斯，2002年）详细论述了这一方面。出于显而易见的原因，预测不同的代理人可能会对不同的政策做出怎样的反应引起了极大的兴趣（见Grubb等人，2014）。

从营销的角度详细研究了激励措施对收入和社会群体不同的消费者的影响（例如，巴斯，1969年，费舍尔和普里，1971年，麦克沙尼特等人，2012年），人类学（道格拉斯和伊舍伍德，1979年）和行为经济学（离散选择模型，如本·阿基瓦和勒曼1985年、多门奇和麦克法登1975年，以及行为反应，如卡内曼和特沃斯基1979年、特沃斯基和卡内曼1974年）。然而，迄今为止，在气候变化缓解建模或环境评估研究中，这项研究对理解气候政策的贡献大多被忽视。因此，它们的使用仍然是一个很有前途的新兴领域（例如Axsen等人，2009年，Giraudet等人，2012年，Riversand Jaccard，2006年，K¨ohler等人，2009年）。Grubb等人（2014年）强调了未来减排行为研究的必要性。人们一直致力于理解对可持续性政策工具的总体行为反应，这与一种可能被夸大的预期有关，即在技术市场上，一种有效的平衡应该自行出现。实证营销研究文献表明，在许多不同的情况下，技术替代遵循简单的S形差异（例如Fisher and Pry，1971年，Gr¨ubler等人，1999年，曼斯菲尔德，1961年，Marchetti and Nakicenovic，1978年）。更一般地说，几种技术之间的市场空间竞争可以用耦合的Lotka-Volterra系统来描述（Bhargava，1989年，Karmeshu等人，1985年）。最近，有研究表明，Lotka-Volterra系统可以从简单的工业动力学统计数据中推导出来（Mercure，2015）。

这可以用进化论的“复制动力学”系统来等价地表达：自然选择是由消费者进行的，消费者根据其对市场的适应能力过滤成功的创新，而企业家则努力改进产品，以便通过更好地匹配消费者的口味来提高产品的适应能力（例如Safarzynska和van denBergh，2010）。然而，这种自然选择涉及消费者在有限理性下的决策，消费者自然具有高度多样性，消费者的多样性推动产品差异化，增加产品多样性（例如私家车，见下文第3.1节）。均衡/优化模型忽略了主体的异质性和相互作用，因为它们着眼于面向隔离选择的平均主体（具有完美的信息），而不是在社会技术系统中，受影响的代理商频率Fj（x）fi（x）xixjConsumer选择广义成本xσiσj广义成本差Δx累积频率代理商采用jagents采用iFij（Δx）σij=σ2i+σ2j=1-Fji（Δx）图1：二进制逻辑的示意图，复制自（Mercure，2015）。代理人对选择选项的一般成本（即包括非金钱条款）的看法围绕中心价值而变化。在两种成本分散的方案之间进行选择时，所有代理都不采用这两种方案；根据感知成本分布之间的比较，每个人都会得到一小部分代理人的选择，而采用率很大程度上取决于代理人感知的多样性。其他特工的工作。然而，在模型中，可以通过引入Agent透视图上的统计分布（见图1和图3：偏好通常是简单分布的），而不是仅使用平均值，在一定程度上表示Agent的异质性。在这样一个框架中，建模者既处理平均值，也处理范围。

然后，在评估聚合代理对技术替代的倾向时，我们只需要比较概率分布，例如在二进制logit中。二元逻辑链能够定义具有边界理性的代理，并对扩散动力学进行建模，这在当前的模型中是不常见的（Mercure，2015）。在这一领域，我们的方法转变可能会通过将研究重点从“理想”能源部门故事情节（政策制定）的生成转移到基于现有技术、市场知识和技术扩散动态的“可能”政策结果预测（政策评估），从而促进对可持续性政策的理解。更根本的是，拟议的方法将规范性分析和描述性分析分离为有用但不同的视角（有关广泛的讨论，请参见Mercure et al.，2014）。然而，与任何涉及非线性动力学的模型一样，由于参数不确定性导致的模型结果不确定性随着建模时间跨度呈指数增长，这是一个需要解决的问题（见下文第2.3节）。2.2。绿色增长：宏观经济学和创新融资复杂性和代理人异质性对于理解技术扩散、贷款人预期和宏观经济波动之间的相互作用也很重要，这些因素推动经济发展/增长，并影响气候变化缓解政策的区域。基于效用最大化的非相互作用主体的理论假设了经济资源的充分利用。在充分就业的情况下，导致资源从最佳均衡起点重新分配的政策不可避免地会损害经济表现。然而，在现实中从未实现充分就业。