Auftraggeber bzw. Förderer: VolkswagenStiftung
Kooperation:
Laufzeit: September 2006 bis August 2007
Kontakt: Dr. Wolfram Krewitt, Dr. Ulrike Lehr
Hintergrund:
Die Innovationsforschung konzentriert sich entweder auf eine systemische Analyse von Innovationsprozessen (z.B. Nationale Innovationssysteme) oder auf detaillierte Untersuchungen der Entstehungsgeschichte einzelner, meist technischer Innovationen. Die Forschung zu Innovationssystemen, die auf Prämissen der evolutionären institutionalistischen Ökonomie basiert, hat nicht nur im wissenschaftlichen Bereich großen Einfluss und Sichtbarkeit gewonnen. Kritik an diesem Ansatz wird mit Hinweisen darauf geführt, dass er weder in der Lage ist, die Entstehung von Institutionen zu erklären, weil die Aktivitäten und die Rolle von einzelnen wie kollektiven Akteuren theoretisch nicht adäquat begriffen werden kann, und dass der Prozess der Formierung von Gewohnheiten, die aus Sicht der evolutionären Ökonomie einen zentralen Stellenwert besitzen, vernachlässigt wird. Mit anderen Worten: die theoretischen Grundlagen der systemischen Innovationsforschung sind bruchstückhaft. Handlungsorientierte Analysen von einzelnen Innovationsprozessen haben auf der anderen Seite in der Regel Schwierigkeiten, strukturelle Beschränkungen sinnvoll ins Blickfeld zu integrieren. Wie der systemische Ansatz fällt es auch dem eher handlungsorientierten Ansatz schwer, empirisch gehaltvolle, verallgemeinerungsfähige Aussagen zu machen. Die Innovationsforschung steht damit vor der Herausforderung mit analytischen Möglichkeiten zu experimentieren, die die handlungsorientierte mit der systemorientierten Blickweise verknüpfen. Das hier vorgeschlagene Projekt versucht einen system-orientierten Ansatz mit einem handlungsorientierten zu verknüpfen. Auf diese Weise soll sowohl auf der methodischen Seite Neuland betreten werden wie gleichzeitig zwei Technologien quasi biographisch in einem bislang kaum betrachteten Sektor analysiert werden.
Das Konzept der Multi-Agenten Systeme, das ursprünglich in der Informatik im Bereich der verteilten künstlichen Intelligenz entwickelt wurde, wird zunehmend in der ökonomischen Forschung angewendet und führte dort zur Fachrichtung ‚Agent based Computational Economics’. Im Gegensatz zu konventionellen Simulationsmodellen, in denen die Marktteilnehmer in einem Top-down Ansatz aggregiert dargestellt werden, werden die einzelnen Akteure hier in einem Bottom-up Ansatz individuell abgebildet. Dies ermöglicht eine realistischere Modellierung von verteilten Problemlöseprozessen. Die Akteure der realen Welt werden im Modell als „Agenten“ abgebildet. Agenten können sowohl einzelne Individuen als auch Einheiten auf einer höheren Aggregationsebene wie z. B. einem Unternehmen, einer politischen Partei oder einer Forschungseinrichtung repräsentieren. Die Betrachtung von Innovationsprozessen aus einer Agenten-basierten Perspektive erlaubt eine neuartige rechnergestützte Analyse der Wechselwirkungen zwischen den relevanten Akteuren. Durch den Versuch, einen Agenten-basierten Ansatz mit systemorientierten Ansätzen zusammenzubringen geht das hier vorgeschlagene Vorhaben über vorliegende Ansätze zur Untersuchung von Innovationsprozessen hinaus.
Das übergeordnete Ziel des Vorhabens ist es, mit Hilfe eines Multi-Agenten basierten Simulationsmodells den Einfluss der Wechselwirkungen zwischen den Akteuren und das sich dynamisch entwickelnde Verhalten der einzelnen Schlüsselakteure auf Innovationsprozesse im Energiesektor besser zu verstehen und zu beschreiben. Das Ziel der von der VolkswagenStiftung zunächst bewilligten Pilotstudie ist es, mit einem vereinfachten agentenbasierten Simulationsmodell die prinzipielle Machbarkeit des verfolgten methodischen Ansatzes zu demonstrieren. Dabei wird die Fotovoltaik als beispielhafte Schlüsseltechnologie im Fokus der Pilotstudie stehen. Das zu entwickelnde Modell soll in der Lage sein, die innovationsrelevanten Verhaltensmuster der Schlüsselakteure und die damit einhergehenden wesentlichen Entwicklungsschritte der Fotovoltaik in den letzten zehn bis zwanzig Jahren, die durch teilweise einschneidende Änderungen der relevanten politischen Rahmenbedingungen gekennzeichnet sind, abzubilden. Damit soll die prinzipielle Anwendbarkeit eines agentenbasierten Simulationsmodells zur Darstellung von Innovationsprozessen demonstriert werden.