从正反馈到负反馈——技术部署政策的生命周期模型探讨

武夷山

Research Policy杂志2025年第7期（9月号）已提前上线。这一期发表了德国卡尔斯鲁厄理工学院工业生产研究所的 Joris Dehler-Holland的文章，From virtuous to vicious cycles – towards a life cycle model of technology deployment policies（从正反馈到负反馈——技术部署政策的生命周期模型探讨），此文已于5月份线上发表过。原文见https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733325000964

请DS翻译了此文的摘要和“讨论”小节，我修改。

‌摘要：‌

可持续发展转型的管理通常包括加速技术变革的行动。技术部署政策是促进技术采用和刺激技术发展的重要措施。然而，技术发展过程往往遵循非线性路径，使政策与技术发展的协调变得充满挑战。

本文基于“政策型范着未来政治格局”的理念，将技术创新系统（TIS）及其动态性与政策反馈框架联系起来。最为重要的是，通过明确考量TIS的进程和发展，可以更细致地审视政策效应如何转化为反馈，并评估TIS与政策随时间的共同演化。

该框架被应用于研究德国《可再生能源法》（EEG, 1999–2017）的案例。案例研究表明，TIS快速发展的良性循环，也会因其带来的政策成本上升、行业内部竞争加剧以及技术副作用日益显现，而增加产生负面反馈的可能性，从而为政策变革打开了‌政策窗口‌。

基于这些观察，本文提出了一个‌理想典型的技术部署政策生命周期模型‌。该模型以EEG为例，描述了在相互影响的过程中，TIS、核心政策及其背景如何共同演化。讨论部分揭示了技术部署政策如何引发TIS内的‌寻求解决方案的过程‌，这些过程可能超越国界以满足技术需求。这类搜索过程助长了‌政治上的乐观主义‌。然而，日益增长的政策成本和副作用会产生‌政策反馈‌，限制‌政治杠杆效力‌。

本文提出的这个关于政策与技术之间联系如何随时间展开的模型，有助于理解可持续发展转型中‌政策介入的时机把握‌。

讨论‌

前文分析了德国《可再生能源法》（EEG）与光伏技术创新系统（TIS）的共同演化，并识别出三大发展驱动力。本节将讨论这三个反馈环，阐明已发现机制的政策启示，同时探讨未来研究方向及本文的方法论局限性。

首先，案例研究展示了EEG如何为光伏部署创造强劲激励。在技术扩张的反馈环中，TIS内部活动可描述为一种‌寻求解决方案的过程‌：行动者通过拓展创新活动及在TIS语境中探索方案，以满足增长的需求。这一广泛探索过程激发了关于TIS发展积极经济外部性（如就业创造或产业领导力）的热情政治论述。然而，德国光伏组件需求无法仅靠本土TIS满足，因而触发对替代供应链的寻求——德国供应商主动与中国电池生产商展开合作。中国的快速发展随后导致产能扩张、组件成本下降，最终致使德国光伏TIS衰落。德国太阳能TIS的参与者分化为国际化进程中的赢家与输家，这影响了其合法性构建和政策反馈的潜力。文献表明，供应链不同环节的区位分配潜力取决于焦点技术的特性及国家创新体系特征（Quitzow等，2017；Schmidt与Huenteler，2016）。当技术创新主要涉及制造业且产品易于运输时，TIS行动者很可能面临全球市场竞争（Schmidt与Huenteler，2016）。相比之下，风能与生物质发电技术未遭遇类似区位竞争，因其创新过程需要部署者与制造商间更密切的互动。因此，制定技术部署政策时须考量技术复杂性及TIS的地理语境。

从国家视角看，政策制定者有可能倾向于屏蔽外部力量对本国技术部署政策的介入。然而，相较于限制本土供应商，全球供应链带来的福利增益更为显著（Helveston等，2022）。替代方案是：通过加强对供给侧的支持（如增加研发投入以维持本国TIS竞争力）来补充和平衡国家技术部署政策（Nuñez-Jimenez等，2022）。这种更广泛政策组合中的附加措施，有助于将探索导向政治上更有利的方向。

其次，案例研究表明，日益增长的成本分摊如何演变为覆盖就业创造和产业领导力积极效应的反馈环。关于政策成本的负反馈源于行业竞争及公共/国家预算内的成本分配。此类反馈似乎忽略了减排的长期效益，且传统电力价格中外部成本尚未充分内化（Lauber与Jacobsson，2016）。对政策制定者而言，成本反馈意味着两难：既要维持充足支持以避免技术部署停滞，又需应对日益增长的反对声浪。有文献在“稳健性或韧性”标签下探讨了政策通过设计适应变化的能力（Capano与Woo，2017）。政策设计中包含的‌程序性措施‌——如定期监测、计划性政策修订或（半）自动调节机制——可提升政策适应性，并有助于抑制破坏性反馈（Howlett，2019；Jordan与Matt，2014）6。在EEG案例中，德国政府选择将政策成本从消费者电费转向国家预算。尽管该决策可能降低公众对政策成本的感知，但也可能因财政紧缩计划导致政策面临预算削减风险。

第三，在光伏案例中，‌副作用环‌的影响较弱。电网稳定性与供电安全等问题仅边缘化地进入讨论。但这不意味着此类制度性问题对政策决策无决定性影响。上文讨论的案例表明，技术特性与其所谓技术部署副作用之间的‌制度性博弈‌可能导致支持政策的改变（例如，Dehler-Holland等，2022；Markard等，2016b）。因此，在政策周期的早期就考虑诸如地方接受度等潜在冲突，仍然至关重要。

本文对反馈环进行的抽象化处理，不应掩盖一个事实：在政策反馈的核心，‌政治行动者、利益集团、既得利益者‌及其能动性是政治话语述的驱动力量。例如，在EEG成本论述的高潮时期，德国政策制定者开始讨论逐步淘汰煤电。本文认为，这一话语部分是由对可再生能源政策成本日益增长的认知所驱动，并源于这样的认识：仅靠技术部署政策无法在不断增强的体制阻力下成功推动转型。一方面，这指出了本研究的一个局限：即聚焦于单一政策工具而非政策组合。

另一方面，识别出的三个反馈环和TDP（技术部署政策）生命周期模型具有一定潜力，它们提供了一种‌时机感2：当技术狂热浪潮消退而负反馈得势时，政策组合必须更迈进一步，以积极削弱体制惯性力量。这一观察将所述生命周期与更广泛的政策组合联系起来（Rogge与Reichardt，2016），并指明了未来研究方向。Breetz等（2018）指出，政策措施及其逻辑会沿着技术学习曲线而变化。TDP生命周期模型可成为描述政策组合与技术沿时间轴共同演化的起点。

方法论上，本研究基于对德国《可再生能源法》案例的现有研究进行综合。这种综合方法可能存在弱点。首先，综合方法仅适用于具备坚实研究基础的案例，德国EEG即属此类。然而，由于观察期跨度较长（1999–2017），该案例在观察期末期的覆盖变得较薄弱（如表A.1所示）。原因可能在于，观察期日益逼近开展本项研究的时间点。德国太阳能TIS的后期发展对于本项研究的吸引力下降，可能是另一个因素。其次，综合方法主要依赖于对原始研究的解读。因此，必须将这些研究中不同的视角和方法转化到一个共同框架中，结果的质量也取决于原始研究的质量。

此外，本研究遵循了理论构建的‌归纳法1。归纳推理方式存在过度概括的风险。通过将所得模型与文献中的案例进行进一步的三角验证，以及对德国《电力输送法》（StrEG）的深入分析（表A.1），该风险得以降低。许多研究聚焦不同司法管辖区的可再生能源政策；然而，本研究也可能提供来自其他部门（特别是‌交通‌部门）的证据。这可能是因为技术部署政策在这些部门更为普遍，或者其转型进程更为深入。