[论文解读] Cost-Benefit Analysis of the Large Hadron Collider to 2025 and beyond

Massimo Florio, Stefano Forte+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 20, 2015

Innovation Policy and R&D参考文献 9被引用 10

一句话总结

本文提出了一种针对大型科研基础设施（如大型强子对撞机，LHC）的新型成本效益分析（CBA）框架，量化了可衡量的用户效益——包括科学产出、人力资本、技术转移和文化影响——以及通过发现意愿支付（WTP）衡量的非使用价值。研究发现，LHC效益超过成本的概率为92%，到2025年预期净现值（NPV）为30亿欧元，未计入新物理发现带来的不可预测的经济收益。

ABSTRACT

Social cost-benefit analysis (CBA) of projects has been successfully applied in different fields such as transport, energy, health, education, and environment, including climate change. It is often argued that it is impossible to extend the CBA approach to the evaluation of the social impact of research infrastructures, because the final benefit to society of scientific discovery is generally unpredictable. Here, we propose a quantitative approach to this problem, we use it to design an empirically testable CBA model, and we apply it to the the Large Hadron Collider (LHC), the highest-energy accelerator in the world, currently operating at CERN. We show that the evaluation of benefits can be made quantitative by determining their value to users (scientists, early-stage researchers, firms, visitors) and non-users (the general public). Four classes of contributions to users are identified: knowledge output, human capital development, technological spillovers, and cultural effects. Benefits for non-users can be estimated, in analogy to public goods with no practical use (such as environment preservation), using willingness to pay. We determine the probability distribution of cost and benefits for the LHC since 1993 until planned decommissioning in 2025, and we find there is a 92% probability that benefits exceed its costs, with an expected net present value of about 3 billion euro, not including the unpredictable economic value of discovery of any new physics. We argue that the evaluation approach proposed here can be replicated for any large-scale research infrastructure, thus helping the decision-making on competing projects, with a socio-economic appraisal complementary to other evaluation criteria.

研究动机与目标

• 开发一种可复现、可实证检验的成本效益分析（CBA）模型，用于大型科研基础设施（RIs），以应对科学效益不可预测的挑战。
• 量化LHC在四个用户类别中的社会效益：科学产出、人力资本发展、技术溢出效应和文化影响。
• 通过意愿支付（WTP）调查估算科学发现的非使用价值，将存在价值视为随机变量。
• 通过将模型应用于LHC进行验证，利用折现现金流和概率方法，从1993年至2025年预测成本与效益。
• 为竞争性科研基础设施的决策提供社会经济评估工具，补充科学与技术评估标准。

提出的方法

• 将净现值（NPV）分解为两部分：净使用效益（NPV_u）和非使用价值（B_n），其中B_n包括存在价值（EXV₀）和准期权价值（QOV₀），由于不可减少的不确定性，QOV₀设为零。
• 对所有随时间变化的成本与效益应用折现现金流（DCF）方法，采用3%的社会折现率，将未来价值折算为2013年欧元。
• 将各类成本与效益分量（如资本、人力、运营成本、出版物、技术转移）建模为具有概率密度函数（PDF）的随机变量，使用三角分布表示不确定性。
• 通过直接估值法估算用户效益：科学产出（出版物）、人力资本（培训）、技术溢出（产业收益）、文化效应（访客、媒体、科普活动）。
• 基于GDP的每小时工资估算，对LHC相关媒体、网站和社交媒体所花费的时间进行估值，采用基于时间投入与受众覆盖范围的随机估值方法。
• 通过在欧洲范围内对1,027名受访者进行WTP调查，估算存在价值（EXV₀），将人均WTP应用于CERN成员国与非成员国的合格人口，不确定性采用截断三角分布表示。

实验结果

研究问题

• RQ1 尽管科学发现具有不可预测性，是否可以对大型科研基础设施有意义地应用定量成本效益分析？
• RQ2 从1993年至2025年，大型强子对撞机（LHC）的预期净现值（NPV）是多少，包括可衡量的用户效益与非使用价值？
• RQ3 如何量化科学发现的非使用价值，特别是知道基本发现可能实现的存在价值？
• RQ4 LHC在整个生命周期中，其总效益超过总成本的概率是多少？
• RQ5 所提出的CBA框架在多大程度上可推广并复用于其他科研基础设施？

主要发现

• LHC在其1993年至2025年生命周期中，有92%的概率实现净效益超过成本。
• LHC的预期净现值（NPV）约为30亿欧元，不包括发现新物理可能带来的不可预测的经济价值。
• 源自WTP调查的存在价值（EXV₀）对总NPV有显著贡献，其中73%具有高等教育背景的CERN成员国与非成员国受访者，人均年WTP为2欧元。
• LHC的总成本（包括资本、人力与运营支出）估算为105亿欧元（以2013年欧元计），实物贡献价值为12亿欧元。
• 媒体与公众科普活动产生了显著的文化与信息效益，累计媒体曝光量达50亿次，网站访问量达10亿次，采用基于时间的WTP进行估值。
• 志愿者计算贡献（如通过SIXTRACK与TEST4THEORY项目）通过时间投入增加了可衡量的价值，对每名参与者的年度估值为15欧元（用于系统设置与论坛参与）。