克服社会技术挑战：如何模拟投资气候友好型能源技术的概率

《Cleaner Energy Systems》：Overcoming sociotechnical challenges: How to model the probability of investing in climate-friendly energy technologies

　　

许多成熟的能源建模工具已存在，可用于为政策制定者提供能源转型建议。能源研究需要补充社会科学和人文学科的视角，以确保气候友好型技术的扩散。研究人员的研究增加了行为动机、能源转型的社会接受边界，以及基于传统、价值观、习惯、态度和信念的决策结构。能源转型需要行为改变。障碍阻止能源消费者采用能效和可再生能源技术。行为方面与成本相关问题同等重要，应通过政策加以解决。因此，政策干预应由多元专家基于多层面方法针对社会技术挑战来制定。本研究利用心理学和社会学研究以及关于能源消费者行为的理论，以确定拉脱维亚的建筑改造率。开发了一个集成了巴斯扩散模型（Bass diffusion model）和态度-行为-情境理论（Attitude-Behavior-Context theory, ABC理论）的系统动力学模型（system dynamics model, SD模型），以反映现实系统中的非线性、延迟和反馈。结果表明，所提出的方法有助于在模拟模型中处理心理和社会因素，并评估它们对建筑改造和能源转型路径的影响。

**论文解读：基于系统动力学集成模型的社会技术挑战克服——以拉脱维亚住宅建筑能效改造为例**

**研究背景与问题**
欧盟设定了到2050年实现碳中和的长期气候目标，能源转型是实现这一目标的关键。气候友好型能源技术的扩散取决于技术使用者的决策。传统上，假设决策者理性且仅基于经济利益做出决策，然而大量研究表明，非经济因素（如习惯、社会规范、感知、态度等）同样重要，甚至可能限制或促进决策。例如，能源的不可见性和无形性、居住空间供暖的感知、社会模式（政治体系、历史轨迹、社会规范）等都会影响能效决策。此外，行为与态度之间的差距、价值-行动差距、情绪等心理和社会因素构成扩散障碍。尽管已有多种理论（如计划行为理论、规范激活理论、价值-信念-规范理论、态度-行为-情境理论等）被用于研究能源行为，但个体层面的行为决定因素与市场层面的扩散过程之间的动态互动仍未被充分理解。现有研究往往分别考察个体行为或市场扩散，缺乏整合的动态建模方法。因此，本研究旨在通过将态度-行为-情境理论（ABC理论）与巴斯扩散模型（Bass diffusion model）结合在系统动力学（SD）框架中，填补这一理论和方法论空白，从而更深入地理解能效转型并设计更有效的政策干预。研究目标是为建模气候友好型能源技术和行为扩散中的行为和社会决策方面开发一个框架，并应用于拉脱维亚多户住宅建筑能效改造的案例研究。论文发表在《Cleaner Energy Systems》。

**主要技术方法**
研究人员采用文献综述识别影响建筑能效改造的内外部障碍因素，并将其转化为问卷调查（采用利克特量表，1-10分）。问卷调查于2020年由社会研究公司在拉脱维亚进行，采用配额抽样，共1014名受访者，经筛选后得到344份有效问卷（居住于未改造公寓楼且回答所有问题）。研究运用描述性统计分析、向后消除线性回归分析（用于估计因素弹性及最大扩散概率）、单因素方差分析（ANOVA，比较不同讨论组间的因素均值）和网络分析（基于偏相关，识别关键变量和连接模式）。系统动力学模型（SD模型）在Stella Architect软件中构建，集成了巴斯扩散模型和ABC理论，通过将ABC理论中的态度、信念和情境因素作为弹性因子纳入口碑传播结构，模拟采用概率的动态变化。政策情景分析基于回归和网络分析识别出的两个独立变量——“收益”（Benefits）和“其他优先事项”（Other priorities），设计了基线、收益政策、其他优先事项政策和组合政策四种情景。

**研究结果**
**描述性统计**：有效样本中，58.72%为女性，平均年龄49.6岁，平均家庭规模2.57人。关于“考虑建筑隔热可能性时的态度”，最高归一化均值出现在“对隔热的信念”（0.729），其次为“财务状况”（0.718）、“生活质量”（0.648）和“收益”（0.647），“领导力”均值最低（0.286）。
**回归分析**：以“参与建筑改造的意愿”为因变量，经过12次向后消除迭代，最终模型保留两个显著变量：“其他优先事项”（β=0.280，p=0.003）和“收益”（β=0.260，p=0.006），模型R=0.342，R2=0.117，RMSE=0.673。最大概率P_MAX为e^-0.317=72.83%。所有变量VIF<5，无多重共线性问题。
**方差分析**：根据“是否与邻居讨论过建筑隔热”将受访者分为四组，单因素方差分析显示，四个组在“与邻居关系”（F(3,59.8)=33.68，p<0.001，η2=0.246）、“收益”（F(3,64.494)=17.606，p<0.001，η2=0.076）、“财务状况”（F(3,45.7)=10.411，p<0.001，η2=0.067）和“住房管理”（F(3,54.1)=7.93，p<0.001，η2=0.068）上存在高度显著差异。组3（有计划）和组4（有行动方案）的均值显著高于组1和组2。其他因素如“领导力”、“恐惧”等无显著组间差异。
**网络分析**：15个节点，48个非零边，稀疏度0.543。多数变量间呈正相关，少数负相关（如恐惧与财务收益、其他优先事项与财务收益）。中心性测量显示，“收益”和“生活质量”具有最高的预期影响力，其中“收益”的预期影响力最强，表明针对该变量的干预最有可能激活整个网络，促进能效改造。“收益”与“生活质量”、“对隔热的信念”、“住房管理”和“需要领导”呈强正相关。
**系统动力学模型**：基于历史数据（拉脱维亚目前仅约5%建筑已改造）校准，初始创新率0.31%，每年递减10%，模型RMSE为39.9。基线情景下，到2050年预计可改造6.14千栋建筑（占总存量的19.9%）。敏感性分析表明，当所有因素设为最小值时，仅靠创新者仅能改造1631栋；设为最大值时，可改造9372栋。
**政策情景**：基线情景下2050年改造6.14千栋（19.9%）；收益政策情景下改造7.0千栋（22.7%）；其他优先事项政策情景下改造7.0千栋（22.7%）；组合政策情景下改造7.0千栋（22.7%）。对应的年节能和CO₂减排量分别为：基线1282 GWh/年和241 ktonn/年；收益政策1353 GWh/年和255 ktonn/年；其他优先事项政策1382 GWh/年和260 ktonn/年；组合政策1461 GWh/年和275 ktonn/年。

**讨论与结论**
讨论部分指出，本研究提出的集成方法存在若干局限性：因素可能偶然发现，需更大样本验证；生活质量在网络分析中具有高预期影响力，但未进入回归模型，可能因p值阈值筛选；几何回归的性质导致因素数量增加时弹性降低；模型简化忽略延迟、融资、能源价格等细节，未来需扩展结构；感知和理解的延迟（如信息变化对行为的影响有时间滞后）在本研究中未考虑，但可通过引入延迟函数进行模拟。结论部分翻译如下：
本研究提出并测试了集成的巴斯扩散模型和ABC理论，用于通过纳入内外部行为和社会因素来模拟投资气候友好型能源技术的概率。系统动力学模型作为巴斯模型和ABC理论嵌入的环境，用于政策模拟。基于问卷调查的数据为模型提供输入值。该方法应用于拉脱维亚多户住宅建筑改造扩散的案例研究，该国仅约5%的建筑存量已改造。由于现有建筑存量寿命长，未来几十年将在供暖和电力需求中占据高份额，住宅部门脱碳至关重要。仅依靠创新者实施能效改造无法足够加速扩散，必须通过多种方式增强模仿者。拉脱维亚案例的结果与其他研究一致，即建筑能效改造的巴斯模型创新和模仿扩散系数低于消费品，因此扩散加速需要更长时间。方差分析和网络分析结果为回归分析提供了有价值的见解。收益和其他优先事项是回归分析中的两个独立变量，并在系统动力学模型中作为影响采用率的因素。网络分析中，这两个变量位于两个集群，收益信念对促进能效改造具有最强预期影响力。方差分析显示，与邻居讨论并已计划或实施改造的受访者在多个因素上得分显著更高。这些见解有助于制定针对性的政策，旨在增加收益并同时支持其他优先事项。结果表明，该方法能够量化阻碍气候友好型技术扩散的行为和社会障碍，并评估消除障碍的各种政策。模型结构有助于在模拟模型中处理行为因素，评估其对能效扩散和能源中性路径的影响，并捕捉采用过程的复杂性（非线性、反馈和延迟）。该结构为政策评估提供了更详细的基础，最佳解决方案是结合多种干预措施，解决目标人群中大量个体面临的所有障碍。未来研究应扩大经验数据库，丰富模型结构和数据获取方法，并通过与基于代理模型和网络模型集成增加微观行为真实性，同时测试不同文化、制度和政策背景下的适用性。