A auto-organização do progresso técnico e das mudanças climáticas num modelo simples de evolução
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS |
Texto Completo: | http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/3926 |
Resumo: | This study examines the relationship between technical change and climate change in the micro level that has global consequences. For this purpose, we use the Bak-Sneppen model of Evolution, a model developed by Bak and Sneppen (1993) and used in biological systems. The model specifies a number N of agents on an ecosystem, each with a variable that determines the fitness adaptability on this environment. Furthermore, there behavioral rules that are repeated t times in time: 1) the agent with the lowest fitness is selected for mutation, and 2) mutations also occur in the neighboring agents with lower fitness. In this investigation has adapted to the Bak-Sneppen model for the economy, assuminga number N of firms that have two fitness variables, one that represents the technical change and another his care for the environment. To support technical change appealed to the Theory of Induced Technical Change, and climate change to the Theory of Sustainable Development in its complex aspect. From computer simulations of the highlights are three scenarios that describe the complex relationships between technical progress and climate change: the scenario has been called the most probable, and to incorporate the debate is one in which firms aim to maximize their technical and some of them can adopt clean technologies and not others, which makes both systems self-organize at a critical level approximately equal to 0.4 fitness. The adverse scenario is one in which the correlation between technical change and the environment is negative, and technical improvements are polluting and every company that wants to decrease their environmental externalities have to reduce technology. In this scenario, both systems and no changes its threshold is close to 0. Finally, the stage was called the ideal one in which the relationship between technical change and climate change is positive, it is assumed only firms adopt clean technologies. In this, both systems are evolving rapidly, reaching steady state at the threshold of 0.6. |
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Furthermore, there behavioral rules that are repeated t times in time: 1) the agent with the lowest fitness is selected for mutation, and 2) mutations also occur in the neighboring agents with lower fitness. In this investigation has adapted to the Bak-Sneppen model for the economy, assuminga number N of firms that have two fitness variables, one that represents the technical change and another his care for the environment. To support technical change appealed to the Theory of Induced Technical Change, and climate change to the Theory of Sustainable Development in its complex aspect. From computer simulations of the highlights are three scenarios that describe the complex relationships between technical progress and climate change: the scenario has been called the most probable, and to incorporate the debate is one in which firms aim to maximize their technical and some of them can adopt clean technologies and not others, which makes both systems self-organize at a critical level approximately equal to 0.4 fitness. The adverse scenario is one in which the correlation between technical change and the environment is negative, and technical improvements are polluting and every company that wants to decrease their environmental externalities have to reduce technology. In this scenario, both systems and no changes its threshold is close to 0. Finally, the stage was called the ideal one in which the relationship between technical change and climate change is positive, it is assumed only firms adopt clean technologies. In this, both systems are evolving rapidly, reaching steady state at the threshold of 0.6.O presente estudo analisa a relação entre o progresso tecnológico e as mudanças climáticas no plano microeconômico que apresenta consequências globais. Para tanto, utiliza-se o modelo de Bak-Sneppen, um modelo desenvolvido por Bak e Sneppen (1993) e que trata da evolução biológica. O modelo especifica um número N de agentes dispostos num ecossistema, cada um com uma variável fitness que determina sua capacidade de adaptação relativa a esse meio. Ademais, existem regras comportamentais que são repetidas t vezes no tempo: 1) o agente com menor fitness é selecionado para mutação; e 2) mutações também ocorrem nos agentes vizinhos ao de menor fitness. Nessa investigação adaptou-se o modelo de Bak-Sneppen para a economia, supondo um número N de firmas que apresentam duas variáveis fitness, um que representa a mudança técnica e outro o seu cuidado com o meio ambiente. Para sustentar teoricamente a mudança técnica recorreu-se a Teoria do Progresso Técnico Induzido, e no as mudanças climáticas a Teoria do Desenvolvimento Sustentável em seu aspecto complexo. A partir das simulações computacionais destacaram-se três cenários que descrevem as relações complexas entre progresso técnico e mudanças climáticas: o cenário que se chamou de mais provável, por incorporar bem o debate é aquele em que as firmas objetivam maximizar sua técnica e algumas delas podem adotar tecnologias limpas e outras não, o que faz com que ambos os sistemas se auto-organizem num nível crítico aproximadamente igual a 0,4 de fitness. O cenário desfavorável é aquele em que a correlação entre a mudança técnica e o meio ambiente é negativa, assim melhorias técnicas são poluidoras e toda firma que deseja diminuir suas externalidades ambientais tem que reduzir tecnologia. Nesse cenário, em ambos os sistemas não houve evolução e seu limiar fica próximo a 0. Por fim, o cenário chamado de ideal foi aquele em que a relação entre mudança técnica e mudança climática é positiva, nele supõe-se as firmas adotam apenas tecnologias limpas. Nesse, ambos os sistemas evoluem rapidamente, atingindo o estado estacionário no limiar de 0,6.Made available in DSpace on 2015-04-14T14:26:58Z (GMT). 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