【教案】 國際高水平期刊上發(fā)表論文的經(jīng)驗、體會以及治學經(jīng)驗

1、國際高水平期刊上發(fā)表論文的經(jīng)驗、體會以及治學經(jīng)驗馬鐵駒華東理工大學 商學院專注于某一領(lǐng)域盯住某個領(lǐng)域，刻苦工作5年發(fā)散 -收斂：保留2個興趣點深入研究厚積薄發(fā)？厚積厚發(fā)？循序漸進（深/高）會議論文IR EJOREnrgyMS20052006 2006 20062009 20072009 20092010技術(shù)擴散的優(yōu)化模型 EJOR 20022005 技術(shù)擴散的演化模型多參加學術(shù)交流SeminarWorkshop學術(shù)會議 多收集批判性意見投稿前：反復(fù)修改精雕細琢米開朗基羅 摩西雕像“如果做一個研究要一年時間，那么把這個研究成果清晰地向別人表述好也要花一年時間”W. Brian Arthur投稿時

2、：Cover letter 突出文章意義自己的積累那些讀者會感興趣收到評審意見后：認真修改謙虛禮貌答復(fù)感謝審稿人的意見逐條答復(fù)如何修改在那里修改（頁碼，行） 每條都有修改/改進把握投稿雜志的主題與文章相符風格與文章相符文章思路、觀點及研究過程能源技術(shù)經(jīng)濟系統(tǒng)優(yōu)化模型的框架需求 1資源 1技術(shù) 1資源 2資源 K需求 2需求 M技術(shù) 2技術(shù) 3技術(shù) 4技術(shù) 5技術(shù) N最小化總成本200821002030時間該優(yōu)化模型簡化的數(shù)學表述形式時間t的技術(shù)戰(zhàn)略成本矢量 T: 問題的時間尺度限制條件方面: 如 需求資源排放模型實例：MESSAGE (IIASA), MARKAL (IEA)傳統(tǒng)處理技術(shù)變化的

3、方式內(nèi)生的技術(shù)變化一般把技術(shù)變化作為外生變量，例如：一項技術(shù)的效率每年提高1%；生產(chǎn)力每年提高2%；一項技術(shù)的成本每年降低2%。 從上世紀90年代開始，IIASA, 斯坦福大學等著名學術(shù)機構(gòu)開始考慮構(gòu)建“內(nèi)生技術(shù)變化模型” - 把技術(shù)學習（technological learning）引入到優(yōu)化模型中。 技術(shù)學習是指一項技術(shù)的成本會隨著人們在這項技術(shù)上經(jīng)驗的積累而下降。而“經(jīng)驗的積累”在模型中通常用“累積裝機容量來表示”，這樣一項技術(shù)在時間t的成本取決于以前各期的裝機容量，或者說取決于以前各期的決策。 B 是一個包含技術(shù)學習率的矢量。學習率（Learning rates）、 進步率（progr

4、ess ratio）、 和學習曲線（leaning curves）一個例子:假設(shè)光伏電池（PV）的初始投資成本為 40000US$/KW, 它的學習率為30% （或10%）。: 技術(shù) i 在時間 t的投資（建廠單位裝機容量）成本: 技術(shù) i 的初始投資成本（或者理解為只是一個參數(shù)）: 到時間t技術(shù)i的累積裝機容量: 技術(shù)i的學習率：累積裝機容量翻倍后投資成本下降的百分比。學習率的不確定性McDonald and Schrattenholzer 2001歷史觀察數(shù)據(jù)表明技術(shù)學習率具有很大的不確定性技術(shù)學習率通常遵循對數(shù)正太分布技術(shù)學習的不確定性會怎樣影響技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略，如何來體現(xiàn)到模型中。過高估計

5、學習率 財務(wù)風險用隨機優(yōu)化模型來處理不確定的技術(shù)學習的幾種方法 體現(xiàn)決策者風險態(tài)度的風險因子 - 因為高估學習率而導(dǎo)致的預(yù)期風險成本。 給預(yù)期風險成本設(shè)定的上限。確定性技術(shù)學習風險因子法風險限制法（1）風險限制法（2）一個受能源和氣候變化政策模型啟發(fā)的、高度形式化的模型產(chǎn)品資源現(xiàn)存技術(shù)改良技術(shù)革命性技術(shù)例如 煤例如 火力發(fā)電例如 燃氣渦輪發(fā)電例如 光伏電池列如 電沒有技術(shù)學習確定的技術(shù)學習率 =10%不確定的技術(shù)學習率 均值 =30%19902090基本設(shè)定（ base line cases ）的結(jié)果M1: 風險因子法 M2: 風險限制法（1） M3: 風險限制法（2）T1: 現(xiàn)存技術(shù) T2:

6、 改良技術(shù) T3: 革命性技術(shù) 億美元兩種風險限制法解的結(jié)構(gòu)跟風險因子法解的結(jié)構(gòu)差不多。2060年革命性技術(shù)的百分比風險限制法（2）風險因子法風險限制法（1）跟風險因子法（風險因子為1的情況）比較, 風險限制法（1）會產(chǎn)生對革命性技術(shù)發(fā)展提前或者推遲的結(jié)果，取決于技術(shù)學習不確定性和風險上限的不同組合。風險限制法（2）則會給出在發(fā)展革命性技術(shù)上更為保守的策略。系統(tǒng)的成本M31M32Case M31 的技術(shù)變化Case M31 和 M32 的排放指標Case M32 的技術(shù)變化文章提出的觀點考慮技術(shù)學習的情況下，兩種完全不同的技術(shù)路徑可能要付出的成本是很相似的。而這兩條不同的技術(shù)路徑可能產(chǎn)生完全不

7、同的排放場景。這就意味著，如果有較早的干預(yù)，一個經(jīng)濟系統(tǒng)可以被導(dǎo)向到低碳經(jīng)濟，而不用付出太多額外的成本 （本研究沒回答如何來導(dǎo)向的問題）。技術(shù)發(fā)展的“路徑依賴”，傳統(tǒng)上用進化模型來解釋和說明。本研究給出提示，“路徑依賴”也可以從優(yōu)化模型的角度來解釋：存在技術(shù)學習的情況下，存在著總成本相似的超過一個的最優(yōu)解，系統(tǒng)有可能被引導(dǎo)到其中某個解上。研究歷程 Tieju Ma. Coping with Uncertainties in Technological Learning, Management Science. 56(1), 192-201, 2010Tieju Ma and Yoshiteru

8、 Nakamori. Modeling technological change in energy systems - From optimization to agent-based modeling. Energy, 34(7), 873-879, 2009. Tieju Ma, Arnulf Grubler, and Yoshiteru Nakamori. Modeling technology adoptions for sustainable development under increasing returns, uncertainty, and heterogeneous agents, European Journal of Operational Research, 195, pp.296306, 2009. Tieju Ma and Yoshiteru Nakamori, Agent-based mod