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J-GLOBAL ID：201702249972025477   整理番号：17A0409945

スピルオーバ効果を持つによる学習に基づく最適低減技術の採用【Powered by NICT】

Optimal abatement technology adoption based upon learning-by-doing with spillover effect

著者 (2件)： Guo Jian-Xin (Institute of Science and Development, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China) ,  Fan Ying (School of Economics and Management, Beihang University, Beijing, 100191, China)
資料名： Journal of Cleaner Production  (Journal of Cleaner Production)
巻： 143  ページ： 539-548  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0750A  ISSN： 0959-6526  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的低減技術採用過程の一般的なモデルを特定し,それらの間の蓄積した経験は,採用タイミングを変えることができるかを示した。行動学習(LBD)効果は採用に高価な価格の低下を記述すると考えられる。さらに,異なる技術間で共有できる蓄積か経験反映するスピルオーバ効果を学習プロセスに統合した。仕様説得力を確保するために,スピルオーバを実現するためにいくつかの合理的な仮定を一低減技術はそれ自身の経験を行わねばならないなど検討した。に加えて,除去プロセスは,スピルオーバ効果の下で技術配分により影響されるかを調べるために,内因性放出経路は,意味のある最適化問題を必要とすると考えられている。最後に,モデルのいくつかの基本的特性を得るとは別に,著者らはモデルの有効性を検証するために実験的研究を実施した。中国における製鉄業からのデータは,プロセス,セクタ分割角とは異なる技術間のスピルオーバ効果を強調することを規定するために用いた。結果では,モデルにおける内因性機構は,低減係数,スピルオーバ因子と放出の成長速度などの間の相互作用をもたらすことを見出した。変数間の協調関係も議論した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *スピルオーバ ,  中華人民共和国 ,  *学習 ,  鉄鋼業 ,  最適化問題 ,  成長速度
準シソーラス用語： 実験研究 ,  内因性 ,  説得 ,  学習過程 ,  行動学習 ,  *スピルオーバー効果 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 低減戦略 ,  技術採用 ,  実行による学習 ,  スピルオーバ効果 ,  内因性放出経路

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： スピルオーバ効果 ,  学習 ,  採用