绿色技术投资的行为方面：概述

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英文标题：
《The behavioural aspect of green technology investments: a general
  positive model in the context of heterogeneous agents》
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作者：
F. Knobloch and J.-F. Mercure
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  Studies report that firms do not invest in cost-effective green technologies. While economic barriers can explain parts of the gap, behavioural aspects cause further under-valuation. This could be partly due to systematic deviations of decision-making agents\' perceptions from normative benchmarks, and partly due to their diversity. This paper combines available behavioural knowledge into a simple model of technology adoption. Firms are modelled as heterogeneous agents with different behavioural responses. To quantify the gap, the model simulates their investment decisions from different theoretical perspectives. While relevant parameters are uncertain at the micro-level, using distributed agent perspectives provides a realistic representation of the macro adoption rate. The model is calibrated using audit data for proposed investments in energy efficient electric motors. The inclusion of behavioural factors reduces significantly expected adoption rates: from 81% using a normative optimisation perspective, down to 20% using a behavioural perspective. The effectiveness of various policies is tested.
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中文摘要：
研究报告称，企业不投资成本效益高的绿色技术。虽然经济障碍可以解释部分差距，但行为方面会导致估值进一步偏低。这可能部分是因为决策者的认知与规范性基准之间存在系统性偏差，部分是因为他们的多样性。本文将现有的行为知识结合到一个简单的技术采用模型中。企业被建模为具有不同行为反应的异质代理人。为了量化差距，该模型从不同的理论角度模拟了他们的投资决策。虽然相关参数在微观层面上是不确定的，但使用分布式代理透视图可以真实地表示宏观采用率。该模型通过使用节能电机拟议投资的审计数据进行校准。纳入行为因素显著降低了预期采用率：从规范优化角度来看，预期采用率为81%，从行为角度来看，预期采用率为20%。对各种政策的有效性进行了测试。
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分类信息：

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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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Multiagent Systems        多智能体系统
分类描述：Covers multiagent systems, distributed artificial intelligence, intelligent agents, coordinated interactions. and practical applications. Roughly covers ACM Subject Class I.2.11.
涵盖多Agent系统、分布式人工智能、智能Agent、协调交互。和实际应用。大致涵盖ACM科目I.2.11类。
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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：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> The_behavioural_aspect_of_green_technology_investments:_a_general_positive_model.pdf (428.57 KB)

2022-5-11 02:18:31 上传

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关键词：Quantitative Applications Perspectives Optimisation Presentation

绿色技术投资的行为方面：异质代理背景下的一般正面模型。克诺布洛查，J.-F.墨丘里布，a，*剑桥大学阿卡姆布里奇环境、能源和自然资源治理中心（C-EENRG），剑桥银街19号，CB3 1EP，拉德布大学联合王国环境科学部，邮政信箱9010，6500德国劳埃德大学奈梅根分校，荷兰战略研究报告称，企业不投资成本效益高的绿色技术。虽然经济障碍可以解释部分差距，但行为方面会导致估值进一步偏低。这可能部分是因为决策者的认知与规范性基准之间存在系统性偏差，部分是因为他们的多样性。本文将现有的行为知识结合到一个简单的技术采用模型中。公司被建模为具有不同行为反应的异质代理人。为了量化差距，该模型从不同的理论角度模拟了他们的投资决策。虽然相关参数在微观层面上是不确定的，但使用分布式代理透视图可以真实地表示宏观采用率。该模型通过对节能电机拟议投资的审计数据进行校准。纳入行为因素显著降低了预期采用率：从规范优化角度来看，采用率为81%，从行为角度来看，采用率为20%。对各种政策的有效性进行了测试。关键词：绿色技术、技术采用、能源效率差距、政策评估、行为科学1。

简介为什么企业对绿色技术的投资低于工程研究的预测？这种差距能否充分解释为对未来风险成本节约和信息不对称的理性回应？或者，与当代主流投资理论相比，行为视角是否会导致对绿色技术的进一步系统性低估？如果是，这对旨在增加此类投资的政策有什么影响？绿色技术是一种能够产生或促进环境外部性降低的技术（Allan等人，2014年，第2页）。当通过减少给定产出的投入来实现这一点时，技术可能会降低运营成本和外部性。根据主流经济理论，只要这些未来的储蓄超过了前期成本，盈利最大化的企业就应该进行这样的投资。然而，基于工程数据的研究定期报告，似乎没有进行成本效益高的绿色投资（有关讨论，请参阅Grubb，2014，第132页）。文献中一致发现，以明显负成本降低环境外部性（Allan等人，2014年）。麦肯锡和公司（2009）声称，通过投资具有成本效益的绿色技术，全球碳排放量每年可以减少11 GT，而这目前还没有发生。最大的潜力归因于能源效率措施，而经调整的市场结果与规范性成本最小化基准之间的差距被称为能源效率差距（Ja ffe and Stavins，1994）。考虑到技术扩散的渐进过程（例如。

Geels，2002，Rogers，2010），当绿色技术投资直接呈现给企业时，分析企业如何决定绿色技术投资是有意义的，比如*通讯作者：Florian KnoblochEmail地址：knobloch@cantab.net（F.Knobloch）2016年3月23日提交环境创新和社会转型能源审计的预印本。从外部工程的角度来看，公司显然拒绝了一大部分看似成本效益高的项目建议（Anderson和Newell，2004）。企业以这种系统化的方式拒绝有利的投资，使得刺激技术变革的有效政策制定变得困难：如何为技术采用创造富有成效的激励变得不清楚。就减少能源使用和排放的技术而言，这对气候变化缓解政策具有重要影响（Worrell等人，2009年）。有大量文献既分析了差距的范围，也提出了可能的原因——所谓的市场壁垒（Sorrell，2004，Sorrell等人，2011）。许多研究试图用新古典主义理论范式重新调整观测偏差，在新古典主义理论范式中，代表性代理采用成本最小化或效用最大化的措施。例如，Sutherland（1991年）认为，企业有合理的理由拒绝绿色技术，但在工程研究中，这些理由大多被忽略——例如隐藏成本、风险、不完善信息和资本约束。因此，许多投资可能没有看上去的那么有利。虽然经济障碍可以解释部分差距，但其他人对理论中假设的决策机制的行为现实主义提出质疑（例如DeCanio，1998年，Gillingham和Palmer，2014年）。首先，企业可能不会充当利润最大化者，而是寻找令人满意的解决方案（Simon，1955）。

其次，行为经济学表明，人类的决策系统性地违反了预期效用理论的公理，并且在心理学基础上得到了更好的描述（Kahneman和Tversky，1979年，Tversky和Kahneman，1992年）。由于企业的决策是人类决策的组合，它们可能会受到相同的行为偏见的影响（Grubb，2014）。行为因素对气候和能源政策的相关性现已得到广泛认可（Allan等人，2014年，Pollitt和Shaorshadze，2012年）。然而，关于驱动人们和企业行为的因素，以及这些因素如何影响总体结果的知识有限。这一点在可持续性转型研究中尤其重要，在可持续性转型研究中，代理人的决策过程通常不被强调，但至少与影响或限制新社会技术制度形成的文化、监管和其他环境因素同等重要（如Geels，2002）。这种类型的研究可以从数量和质量上改善该领域各种代表性（即多层次视角和技术创新体系）中对代理人行为的表现，因为最终决定旧的社会技术制度被新的制度成功取代的是代理人采用的选择，以及创新的扩散。为了澄清当前的理解并改进定量分析，我们将已知的行为事实结合到一个由异构代理进行决策的简单聚合模型中，以供技术采用。这允许识别和量化相关障碍和行为因素，而无需求助于未知变量，并在建模采用绿色技术时具有更高的预测能力。

最后，它可以从行为角度对政策的可能效果提供关键见解。代理人对一项技术的可行性的不同看法可能会影响吸收率。多样性意味着不同代理的采用门槛不同，因此对通常观察到的创新的渐进效应负有部分责任（罗杰斯，2010）。因此，在这个模型中，投资决策是基于企业的技术和行为多样性进行模拟的。假设一项技术有不同的成本和收益，由每一家公司负责。由于决策参数的异质性，即使面临相同的问题和数据，企业的投资决策也会有所不同。此外，行为方面还包括企业对技术机会的系统性偏见。这通常用前景理论（Kahneman and Tversky，1979）来解释，在该理论中，收益和损失的价值并不相等。因此，我们在这里结合了行为多样性和行为偏见的影响。为了量化行为因素与规范性基准的相关性，该模型使用三种不同的决策类型（称为决策级别：优化、满意度和行为）模拟技术采用。每个层次对应于投资决策或项目评估方法的不同观点，因此包括不同的障碍和异质程度。从建模者的角度来看，该模型可用于根据不同级别的决策或理论范式来估计和比较政策的有效性。为了证明该模型的能力，我们将其应用于电动机的案例研究，电动机占全球用电量的43–46%。

据估计，具有成本效益的投资可能会提高其平均效率。这种推理的问题在于，它允许使用不可伪造的理论，其中原因是未知变量。20-30%（Waide和Brunner，2011年）。然而，企业系统性地拒绝这些投资可能性（同上）。为了解释这种现象，该模型在不同的决策水平上模拟了这些投资决策。将结果与能源审计后企业做出的观察决策进行比较。政策可以用来影响绿色技术的吸收率，我们建议可以采取两种形式。从传统意义上讲，税收和补贴等财务激励措施可用于提高吸收率——吸收率取决于决策水平，即企业在特定情况下的项目评估方法。然而，政策也可以寻求改变项目评估的执行方式，通过信息宣传等方法改变决策水平。我们发现，对于电动机来说，这可能对吸收率有很大影响。2.文献综述和背景可持续发展转型研究（STS）领域提供了一个强有力的（如果主要是定性的）理论基础，用于描述和连接影响绿色创新从现有生态位向主流（例如Geels，2002年、2005年、2011年，Genus and Coles，2008年）扩散的组成部分，以及如何促进转型（例如Rotmans等人，2001年）。然而，很少有定量研究描述了这些过程如何共同作用以实现过渡（见E.g.Holtz，2011）。一个研究领域正在兴起，以模拟可持续性转变（有关讨论，见Holtzet al.，2015）。

在这里，重点是路径依赖性、复杂性和跨领域的交互作用，但可能没有充分注意在代理级别描述决策的特征。同时，进化经济学的父领域也考虑技术变革的问题；在那里，定量方法得到了更多的重视（例如，见Mercure等人，2014年，Safarzynska and van den Bergh，2012年，Saviotti and Mani，1995年），即使尚不存在主导模型。但是，超越标准效用理论的概念通常被视为技术变革的进化理论和模型的核心，尤其是有限理性（Metcalfe，1988，Saviotti，1991），从而可以进行定量考虑。因此，这项工作将自己置于进化经济学的视角；但其中许多进化元素也可以被视为INST（例如，参见Safarzy’nska等人2012年的比较）。技术差异描述了企业和消费者对创新的逐渐采用，这涉及到要进行的教育。采用者首先必须了解新技术的存在和好处，然后决定是否采用。在这种情况下，考虑异质代理人意味着一个逐渐分化的过程，因为不同的代理人对他们的决定有不同的阈值（罗杰斯，2010）。许多研究表明，该过程通常类似于逻辑曲线的路径（例如Fisher and Pry，1971年，Gr¨ubler and Naki¨cenovi¨c，1991年，Gr¨ubler et al.，1999年，曼斯菲尔德，1961年，Marchetti and Nakicenovic，1978年，Nakicenovic，1986年）。Wilson和Grubler（2011）确定了技术转型的七种“大模式”。Geels（2002）发展了多层次的视角，以理解复杂社会背景下的技术转型，其中现有社会技术制度的组成部分（例如。

基础设施、知识、监管环境、文化和用户实践）影响其成功或失败的差异。然而，从所有这些分析角度来看，微观经济图景在某种程度上仍不清楚。从微观经济学的角度来看，逐渐的差异可能与不同观点的异类使用者所感知到的成本或收益的变化有关（见图1）。随着时间的推移，各种流程可能会改变感知的成本和效益，因此采用这种方式变得越来越有吸引力。正如罗杰斯（2010）所强调的，代理人的异质性特征（如风险规避、品味和收入）意味着采用新技术的净收益不同。通过边做边学，随着累积收养而发生的成本逐渐降低会导致自我强化现象（Arthur，1989）。然而，不采用被视为有益的绿色技术，构成了经典理论和现实之间的差距。这可以通过假设代理人行为理性来解释，但由于工程研究中忽略的经济因素，即所谓的市场壁垒，他们不投资看似有利的技术。或者，代理人系统性地违反了预期效用理论的理性公理——从新古典主义的角度来看，这将构成非理性行为。一些研究试图通过唤起纯粹的经济因素来解释这种经常性的效率差距。萨瑟兰（1991）认为，拒绝绿色技术投资代表着“真实市场中的真实成本”：鉴于许多此类投资缺乏流动性和不可分散性，拒绝绿色技术投资是对风险的理性反应。

依赖图1：不同采用者的差异。改编自Allan等人（2014）被忽视的经济因素是文献中常见的解释。然而，正如Ja ffe和Stavins（1994）所说，“这种解释必须超越（…）一定存在一些未被观察到的采用成本”（第805页），这有效地阻碍了这种情况下的建设性科学思考。Sorrell（2004）对不同类别的障碍进行了分类。Sorrell等人（2011年）被广泛认为是标准分类学，在这里被用作我们理论的基本构建块。障碍分为六类（表1），定义为“一种抑制决策或行为的假设机制，该决策或行为似乎既节能又经济高效”（第4页）。风险下选择的核心微观经济学理论是冯·诺依曼和摩根斯坦（1947）的预期效用理论（EUT）。EUT既可以被视为规范理论，也可以被视为实证理论；然而，将其视为积极因素需要接受英雄式的假设，而不是代理人的思维过程（理性）。同时，作为一种规范理论，它不受这种意义上的限制，而是描述了一组主观的目标。然而，经济学家们普遍将其作为对人类行为的积极描述，并以这种方式论证了他们的观点：只要行为主体对理性的偏离是随机和无系统的，它们就平均而言是无关紧要的。