[論文レビュー] On the changeover timescales of technology transitions and induced efficiency changes: an overarching theory

Jean-François Mercure|arXiv (Cornell University)|Sep 3, 2012

Innovation Diffusion and Forecasting参考文献 26被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、Lotka-Volterra微分方程式に基づく動的でマルチテクノロジー型の枠組みを提案し、技術移行と価格・政策誘発型の効率性変化をモデル化する。変換のタイムスケールは技術固有のものではなく、相互作用、ドリルによる学習、投資家好みから生じることを示し、炭素価格やコストショック下での効率改善に、経路依存的で不可逆的な説明を提供する。

ABSTRACT

This paper presents a general theory that aims at explaining timescales observed empirically in technology transitions and predicting those of future transitions. This framework is used further to derive a theory for exploring the dynamics that underlie the complex phenomenon of irreversible and path dependent price or policy induced efficiency changes. Technology transitions are known to follow patterns well described by logistic functions, which should more rigorously be modelled mathematically using the Lotka-Volterra family of differential equations, originally developed to described the population growth of competing species. The dynamic evolution of technology has also been described theoretically using evolutionary dynamics similar to that observed in nature. The theory presented here joins both approaches and presents a methodology for predicting changeover time constants in order to describe real systems of competing technologies. The problem of price or policy induced efficiency changes becomes naturally explained using this framework. Examples of application are given.

研究の動機と目的

• エネルギー・気候政策モデルにおける技術移行タイムスケールの動的で内部生成的なモデル化の欠如を解消すること。
• 技術的システムにおける価格および政策誘発型の効率的変化の経路依存的かつ不可逆的な性質を説明すること。
• 下位からのモデルにおける外生的仮定や静的AEEI指標を越え、技術的変化を動的でマルチテクノロジー相互作用フレームワークに統合すること。
• 進化ダイナミクスから導出された微分方程式を用いて、エネルギー移行における変換タイムスケールを予測する理論的基盤を提供すること。
• ロジスティック拡散パターンと、競争、学習、環境フィードバックに根ざしたより深いメカニズム的理解を統合すること

提案手法

• 生態学における競争する種のモデルとして元来開発された、Lotka-Volterra系列の非線形常微分方程式系を用いて技術移行をモデル化する。
• 技術の拡散を、相対的性能、市場シェア、炭素価など外部要因（例えば炭素価）に依存する成長率を持つ複数の技術間の動的競争として表現する。
• 技術の寿命、リードタイム、投資家／消費者の好みから導出される時間定数を導入し、移行速度を決定する。
• ドリルによる学習を、時間とともにコストを低下させる不可逆的プロセスとして組み込み、特にニッチ市場においては、最終的な市場浸透を可能にする。
• このフレームワークを用いて、政策や価格の変化が技術の優位性に与える影響をモデル化し、蓄積的学習に起因するヒステリシスと不可逆性を明らかにする。
• モデルの予測を実証的ロジスティックトレンドと比較し、こうしたパターンがより広範な動的システムの特殊ケースにすぎないことを示す

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現実のシステムにおける技術移行のタイムスケールは、何によって決定され、なぜ技術間で一定ではないのか？
• RQ2 価格や政策の変化がエネルギー技術における不可逆的効率改善を引き起こす仕組みは何か、その背後にあるメカニズムは何か？
• RQ3 なぜ観察された技術移行はロジスティック曲線に従うのか、そしてこうしたパターンを生成する背後にある動的メカニズムは何か？
• RQ4 ドリルによる学習とニッチ市場での採用は、新技術の最終的大量拡散にどのように寄与するのか？
• RQ5 Lotka-Volterraフレームワークは、経済的および政策的条件の変化下での技術置換の複雑で不可逆的なダイナミクスをどの程度説明できるのか？

主な発見

• 技術移行における変換タイムスケールは、個々の技術固有のものではなく、相互作用、寿命、リードタイム、投資家好みから生じる。
• 技術拡散をモデル化するために一般的に使われるロジスティック曲線は、独立したモデルではなく、より広範な非線形微分方程式系の特殊ケースにすぎない。
• 価格や政策誘発型の効率的変化は、ドリルによる学習に起因し、経路依存的かつ不可逆的である。ドリルによる学習は、技術的状況を継続的に変化させる。
• 市場ニッチと早期採用者が、ドリルによる学習を通じたコスト低減を可能にし、その後の大規模な拡散を促進する上で極めて重要な役割を果たす。
• このフレームワークは、技術移行におけるヒステリシスを説明する：一度新しい技術が勢いを増せば、条件が元に戻ったとしても、逆転はほとんど起こりにくい。
• 本モデルは、エネルギーシステムにおける移行タイムスケールを予測する理論的基盤を提供し、現在の気候・エネルギーモデルにおける外生的仮定の動的代替案を提示する。