Quando un'agenzia governativa prende in considerazione l'inasprimento di uno standard su un inquinante, spesso considera la proporzione di imprese che possono soddisfare il nuovo standard, perché una proporzione più alta suggerisce uno standard più fattibile. Un nuovo studio ha sviluppato un modello di regolamentazione in cui la probabilità di adozione di uno standard più rigoroso aumenta con la proporzione di aziende in un settore che potrebbero soddisfare lo standard. Lo studio ha rilevato che le normative che considerano la percentuale di aziende che possono soddisfare il nuovo standard possono motivare lo sviluppo di una nuova tecnologia verde in modo più efficace rispetto alle normative che non considerano questo fattore.
Lo studio, dai ricercatori della Carnegie Mellon University e della Hong Kong University of Science and Technology, appare in Scienze della gestione .
"La nostra analisi evidenzia l'importanza di considerare l'interazione tra la capacità del settore e l'incertezza circa il profitto di una nuova tecnologia verde nella decisione di un'azienda sullo sviluppo, "dice Alan Scheller-Wolf, Professore di Operations Management presso la Tepper School of Business della Carnegie Mellon University, chi è coautore dello studio.
La potenziale azione normativa di un'agenzia governativa è un'importante forza trainante per le aziende per lo sviluppo e l'adozione di nuove tecnologie verdi. Nonostante il fatto che la regolamentazione tenga spesso conto delle capacità del settore, la maggior parte delle ricerche precedenti ha ipotizzato che le agenzie governative si spostino verso standard più rigorosi con probabilità fisse indipendentemente dalla capacità del settore. In questo studio, i ricercatori hanno cercato di determinare come l'incertezza del payoff di una nuova tecnologia, e gli effetti strategici indotti dalla regolamentazione basata sulla capacità del settore, influenzare congiuntamente gli incentivi delle imprese a sviluppare o adottare una nuova tecnologia verde.
Per fare questo, i ricercatori hanno sviluppato un modello basato sulla teoria dei giochi per studiare le decisioni delle imprese sullo sviluppo, o adottando, una nuova tecnologia verde quando c'era la possibilità di una nuova regolamentazione. Il modello ha considerato i fattori che possono influenzare la decisione di un'impresa di innovare o adottare una tecnologia verde:potenziali benefici dalla tecnologia; costi previsti di sviluppo, adottando, e utilizzando questa tecnologia; decisioni di altre imprese, e regolamento.
Lo studio ha rilevato che le normative che considerano la percentuale di aziende che possono soddisfare il nuovo standard (spesso indicato dal livello di adozione volontaria del settore) sono più efficaci nello stimolare lo sviluppo di una nuova tecnologia verde rispetto alle normative che ignorano il livello di adozione volontaria.
"Ciò significa che in un settore in cui le aziende possono facilmente mettersi al passo con una nuova tecnologia, un'agenzia governativa potrebbe voler utilizzare un regolamento che consideri esplicitamente la capacità del settore di incoraggiare l'innovazione, " suggerisce Xin Wang, Assistant Professor presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale e Analisi delle Decisioni presso la Hong Kong University of Science and Technology, che ha guidato lo studio (Wang ha conseguito il dottorato di ricerca in gestione delle operazioni presso la Tepper School of Business).
Lo studio ha anche scoperto che una regolamentazione più aggressiva (per la quale esiste una maggiore probabilità di imporre uno standard più rigoroso per un dato livello di adozione volontaria) incoraggia più aziende ad adottare una tecnologia verde una volta che la tecnologia diventa disponibile, ma può scoraggiare le aziende dallo svilupparlo in primo luogo di fronte a un'intensa concorrenza.
"Ciò suggerisce che in un settore caratterizzato da un'intensa concorrenza, un'agenzia governativa dovrebbe prestare attenzione a non essere troppo aggressiva con la regolamentazione, che potrebbe soffocare l'innovazione, " spiega Soo-Haeng Cho, Professore Associato di Operations Management presso la Tepper School of Business della Carnegie Mellon University, chi è coautore dello studio.
