绿色技术投资的行为方面：概述

然而，经验证据表明，许多与EUT的偏差是系统性的，也是相关的，因此不会在没有任何影响的情况下取消。由于组织的大多数决策都是由个人做出的，因此企业表现出类似的行为特征（Grubb，2014年，Shogren和Taylor，2008年）。因此，利润最大化的假设可能是企业投资行为的另一种典型代表。Gillingham等人（2009年）从行为经济学中确定了与能效政策最相关的三个关键领域：有限理性、启发式决策和前景理论。有限理性（Simon，1955）用令人满意的行为取代了无限的最大化。特工的行为被认为是理性的，但在认知范围内。表现形式是以拇指规则的形式进行的启发式，或者用一个更简单、大致准确的决策问题替换原来复杂的决策问题。一个可能的应用是，管理者在实现满意（而不是最大）收益的约束下最大化自己的效用（Williamson，1967）。对于投资而言，这可能解释了为什么许多公司使用简化的回收阈值作为关键决策标准（而不是净现值计算）。即使满足和优化解决方案之间的个体差异很小，也可能导致整体市场配置的巨大偏差（Akerlof andYellen，1985）。有限理性是进化经济学和进化博弈论的核心概念。

进化博弈论起源于进化生物学（Hoffauer和Sigmund，1998），提供了强有力的支持。尽管作者专注于能源效率投资的具体案例，但这种分类很容易应用于任何绿色技术。Allais（1953年）和Ellsberg（1961年）Barrier Summary risk分析的选择悖论就是突出的例子。能源效率投资所需的短期回报可能代表了对风险的理性反应。这可能是因为能源效率投资比其他类型的投资具有更高的技术或财务风险，或者业务和市场的不确定性鼓励短期投资。信息不完善缺乏关于能源效率机会的信息可能会导致错过具有成本效益的机会。在某些情况下，不完善的信息可能会导致无效产品将有效产品赶出市场。隐性成本工程经济分析可能无法解释与节能技术相关的效用降低或与之相关的额外成本。因此，这些研究可能高估了能源效率潜力。隐藏成本的例子包括管理、生产中断、员工更换和培训的间接成本，以及与收集、分析和应用信息相关的成本。获得资本如果一个组织通过内部资金缺乏资金，并且难以通过借贷或股票发行筹集额外资金，则能源效率高的投资可能无法进行。投资也可能受到内部资本预算程序、投资评估规则和能源管理部门短期激励因素的限制。如果参与者不能适当利用投资的收益，分割激励能源效率的机会可能会被放弃。

例如，如果一个组织内的各个部门对其能源使用不负责，他们就没有动力提高能源效率。有限理性由于时间、注意力和处理信息的能力的限制，个人不会以经济模型中假设的方式做出决策。因此，他们可能会忽视提高能源效率的机会，即使在获得良好信息和适当激励的情况下也是如此。表1:Sorrell等人（2011年）之后的能源效率障碍。探索社会动力学的方法（例如，Safarzynska和van den Bergh 2010、Saviotti和Mani 1995；有关综述，请参阅Safarzynska和van den Bergh 2010），例如，基于复制因子动力学作为动力学方程。在该框架中，社会动态部分通过有限理性决策来解释，部分通过多主体互动（例如社会影响）来解释。这通常会导致复杂的动力学模型（带有吸引子；例如，参见Arthur，1989年关于收益递增的讨论）。Kahneman和Tversky（1979）提出前景理论作为决策分析的正式描述框架。他们系统地将观察到的矛盾映射到EUT，并得出结论，对于大多数决策而言，最优考虑不如问题“在这种情况下，什么样的行动方案看起来最自然？”（卡尼曼，2003年，第1469页）。例如，在实证研究中，损失的权重大约是收益的两倍（Greene，2011）——被称为损失厌恶。总的来说，前景理论有助于解释各种可能与绿色技术投资相关的行为偏差。有限理性和前景理论都为能源效率差距提供了可能的解释。

Bothare与实证观察结果一致，即对未来成本节约的敏感性远低于对前期成本的敏感性：Jaffe和Stavins（1994）实证分析了隔热效果的差异，发现投资对前期补贴的敏感性是对能源价格的三倍。Hassett和Metcalf（1995）发现，节能投资对税收抵免的敏感性是对电价上涨的敏感性的八倍。Anderson and Newell（2004）分析了能源审计后制造企业的投资决策，并报告了对预付款的敏感性，该敏感性比年度储蓄高40%。对于一个完全理性的投资者来说，前期成本的相对变化对投资决策的影响应与相同相对幅度的贴现预期未来收益的变化相同（Allan et al.，2014）。因此，观察到的前期成本过高可能表明系统行为偏离EUT。不幸的是，为了可靠地诊断偏离效用最大化的情况，研究人员必须了解代理人对未来收益的真实主观预期。在现实世界的问题中，很可能会发现各种各样的主观决策程序，在研究全国性的能源政策经验时，不可能可靠地列举这些程序。然而，有可能找到更简单的解释，而不是基于EUT，也不是特别选择的，这可能比EUT提供更高的解释力——正如我们在这里尝试的那样。3.决策的一般正面模型和分类我们引入了一个技术采用模型，该模型明确包括代理人的多样性和与EUT的系统行为偏差。

总体目标是在企业不同决策过程的背景下模拟技术采用和政策结果，即企业如何评估绿色投资项目。3.1. 方法学该模型基于三个密切相关的构件：感知、异质性和风险个人之间的认知不同。同一组投资数据可能由不同的企业和建模者以不同的方式进行解释。所有决策模型都是主观的观点集经济基础和决策程序的异质性意味着决策的异质性。同质技术的应用可能对一般企业有利，但并非对所有企业有利，因为不同的环境（与不同的认知相反）。相关决策标准各不相同：企业可能有不同的规划视野，可能使用完全不同的决策标准集（决策协议）冒着影响企业决策的风险。从企业的角度来看，投资的可行性是一种风险结果。这种风险不一定是世界的客观属性，但可以被视为主观或心理概念（克劳福德·布朗，1999）。考虑到企业和企业内部的个人应用了不同的决策协议，通常不可能预测个人的选择。然而，群体中个体决策所用参数的可能值是有界的，并且基于对参数分布的合理假设，可以对大量企业之间的选择分布情况进行概述，如下所示。我们定义了三个决策级别，以及代表性企业的基准级别（见表2）。

每个层级对应于特定假设参与者的视角和决策标准：工程师、优化和满足企业（根据无限和有限理性行事）以及企业内的个人。我们使用这些定义来提出一个问题：如果代理根据X级标准进行决策，那么系统级的总体结果会是什么？不同的水平将带来不同数量的变化（EUT周围的分布）和偏差（EUT的系统偏差）。根据它们的框架，可以将特定的问题分配到特定的分析级别，并且可以使用该模型对可能的决策集合进行定量分析。这种洞察可以用于两个目的：估计特定假设政策的可能效果，以及对各种障碍对结果的影响进行分类。级别决策行为参与者定义问题0技术工程师从技术角度来看，代表性企业的成本效益是什么？1.以无限理性优化异质企业对于根据标准微观经济学提出的概念进行决策的异质企业，哪些应该被视为个体利益最大化？2.将异质企业视为具有有限理性的组织。鉴于组织结构和有限的决策资源，对于一个最大化的企业来说，什么应该被视为个体受益？3行为异质性个体内部异质性组织鉴于组织结构、有限的认知资源和EUT的系统性行为偏差，最大化企业内部的代理人认为哪些个体受益？表2：决策水平及其分析相关性。对于每个级别，不同的主观决策协议被正式化。

为简单起见，假设每家公司都有一个二元选择来采用或不采用绿色技术，这与感知投资成本（表示为C） 以及预期的未来成本节约（表示为B） 。在工程基准和第一级中，决策协议涉及计算投资的净现值（NPV）。2级和3级的决策标准以类似的方式制定，但使用的是投资的净现值（NPB）。在给定水平上，如果且仅当净现值（0级和1级）或感知净现值（2级和3级）大于零，则假设企业投资绿色技术。水平假设障碍参数0-技术同质代理、无风险或不确定性、完美信息、无限理性一个假设基线1-优化异质代理、完美信息、无限理性、不可分散风险+隐藏成本+外部风险+业务风险+限制信贷+不完美信息贴现率（ri）、预期（Ei），隐含权重（γi）异质性：成本和收益(Ci，Bi），寿命（ni）2-满足异质代理人、不可分散风险、企业作为组织、决策约束+资本预算+分割激励+有限时间+有限资源回溯标准：临界阈值（Bi）3-行为异质代理人、不可分散风险、企业作为组织，EUT偏差+损失规避+现状偏差+价值预期理论损失规避函数：加权因子（λ），边际效用递减（α，β）表3：决策水平及其参数。在第4节中，通过对工业电动机的案例研究，对决策协议进行了校准。基于音频数据，将概率分布分配给所有异构参数。

结果变量净现值/收益是所有异质参数的组合。为了结合叠加行为层的异质性，该模型通过执行蒙特卡罗模拟来评估NPB在各个决策级别的组合分布。这些结果被解释为异质企业群体的投资决策。Monte Carlo模拟的每个元素对应于一家公司的决策。在这些模拟的基础上，对每一级决策的采纳者和非采纳者的比例进行了比较和可视化。研究结果可用于确定政策在适合感兴趣问题的水平上的稳健性。3.2. 决策级别在下文中，我们描述了决策级别，包括各自的假设和决策协议。Ei（Xi）是指企业i对给定X变量（如电价）的主观期望值（见表3）。（0）技术水平技术水平是一个假设的基线。绿色技术投资从工程角度进行分析（如麦肯锡和公司，2009年），假设一家代表性公司根据完全合理的决策协议进行决策，并考虑了有限数量的完全可靠的信息（即协议和建模者已知的信息）。既没有风险，也没有不确定性。根据新古典主义理论，利润最大化企业的适当决策方案是净现值（NPV）计算（Damodaran，2007）：投资价值定义为其预期现金流的现值。

如果净现值为正，则应进行投资。就绿色技术投资而言，假设相关现金流为前期投资成本(C） 本期（t=0）和年度收益(B） 在投资的整个生命周期内（n）（从t=0到t=n）。投资成本是相对于默认投资的净成本差异（例如，如果必须更换退役设备）或绿色技术的总投资成本（例如，如果投资过早更换现有设备）。收益定义为相对于默认技术的投入成本节约：这可以通过计算概率分布的卷积来实现。技术开发人员的观点，以及根据他们的观点，应该如何使用该技术。所需数量的变化(q） 给定恒定输出的输入（如电力）乘以输入的市场价格（p）（包括任何费用和税费）。从技术（技术生产者）的角度来看，绿色投资被认为是无风险的。考虑到资金的时间价值和机会成本，未来现金流按贴现率r（在这个水平上，无风险投资的回报率）贴现。考虑到所有假设，代表性企业的决策标准可以用公式（1）来描述：净现值=-C+nXt=0Bt（1+r）t=-C+nXt=0pt* qt（1+r）t（1）得出的决策是代表性企业的点估计，用于预测所有企业的同质行为。

例如，这是基于平均技术成本和效益的成本优化模型中可能用到的。（1）优化决策的优化水平根据新古典理论提出的原则分析企业的最佳决策：完全理性的企业应该如何行为才能最大化其利润？与技术水平相比，有三个主要差异。首先，介绍了异质性。一项技术被认为具有不同的前期成本(Ci）和收益(Bi）针对不同的公司。前期成本取决于各种不同的因素，如员工成本或生产过程中的中断（Sorrell等人，2011年）。就壁垒而言，这些差异被称为“隐藏成本”。由于投入价格（pi）和节省的数量的差异，个人收益以类似的方式存在差异(qi）（例如，由于负载系数的变化）。此外，总体效益取决于投资的预期使用寿命（Ei（ni）），由于对技术寿命的不同预期，以及技术使用的不同规划期限（例如，由于计划中的工厂关闭），这可能会在企业之间产生差异。其次，假设企业在资本获取方面存在差异。因此，未来现金流按个别企业的私人贴现率（ri）贴现，此处定义为加权平均资本成本（WACC）。就障碍而言，RISOF代表“信贷准入受限”（例如，由于是高风险借款人）。第三，引入了风险和不完全信息。虽然我可能知道未来收益的一些决定因素（如其个人负荷系数），但它必须依赖于其他因素的主观预期值（如技术投入时间和未来投入价格）。