新兴技术的多区域扩散模式：在技术学习不确定性下的建模与仿真

摘要 技术学习和扩散效应本质上推动了新兴技术能力的发展。然而，技术学习充满了重大不确定性，不同区域之间的时空扩散过程增加了制定有效采纳策略的复杂性。现有研究很少探讨在这种技术学习不确定性下新兴技术的多区域扩散模式。因此，本研究开发了一个多区域系统优化模型，将不确定的技术学习和空间扩散效应内生化。通过情景仿真，分析和比较了三种不同的扩散模式（单向、循环和无意）对新兴技术采纳路径的影响。仿真结果揭示：(1) 降低学习不确定性、缩短区域间距离、增强技术扩散效应及政策制定者采取更积极的风险态度可以显著促进新兴技术的采纳。(2) 随着新兴技术的技术溢出，现有技术的扩散可以影响其在所有三种模式下的扩散路径。(3) 从总系统成本的角度看，循环扩散模式是最经济的策略，并表现出对技术学习不确定性的最强韧性。这些发现为政策制定者设计区域内新兴技术部署的强大策略提供了有价值的理论见解。本研究有助于更好地理解在不确定性下的技术扩散过程，并提出了提高扩散效率和缓解系统风险的框架.