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Identificación de Riesgos Críticos en el Ecosistema de Redes de Innovación de Bajo Carbono: Estructura Interdependiente y Dinámicas de Propagación

Autores: Fan, Ruguo; Qi, Yang; Wang, Yitong; Chen, Rongkai

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Identificación de Riesgos Críticos en el Ecosistema de Redes de Innovación de Bajo Carbono: Estructura Interdependiente y Dinámicas de Propagación


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Redes de innovación
Bajas en carbono
Vulnerabilidades
Tensiones geopolíticas
Competencia tecnológica

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 29

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las redes globales de innovación de bajo carbono enfrentan vulnerabilidades crecientes en medio de tensiones geopolíticas y competencia tecnológica en aumento. La estructura interdependiente de las redes de innovación de bajo carbono y la dinámica de propagación de riesgos dentro de ellas siguen siendo poco comprendidas. Este estudio investiga los patrones de vulnerabilidad al construir un modelo de red interdependiente de dos capas basado en datos de patentes de bajo carbono de China, que comprende una red de colaboración de bajo carbono de entidades de innovación y una red de conocimiento de bajo carbono de componentes tecnológicos. Aplicando modelado de propagación de choques dinámicos, analizamos cómo se propagan los riesgos dentro y entre las capas de la red bajo varios choques. Nuestros hallazgos revelan diferencias significativas en la distribución de vulnerabilidad: la red de conocimiento demuestra consistentemente una mayor susceptibilidad a fallos en cascada que la red de colaboración, alcanzando un fallo completo del sistema, mientras que esta última mantiene una resiliencia parcial, con niveles de resiliencia estabilizándose en aproximadamente 0.64. El análisis de nodos críticos identifica a la Corporación Estatal de Redes como un punto de vulnerabilidad en la red de colaboración, mientras que múltiples elementos críticos de conocimiento pueden desencadenar independientemente fallos en todo el sistema. La propagación entre redes sigue patrones distintos, con fallos en la red de conocimiento precediendo consistentemente a las interrupciones en la red de colaboración. Además, la propagación de la red de colaboración a la red de conocimiento mostró transiciones abruptas en valores umbral específicos, mientras que la propagación en la dirección opuesta mostró respuestas más graduales. Estas ideas sugieren estrategias de resiliencia a medida, incluyendo enfoques de descentralización de políticas, asegurando redundancia tecnológica en dominios de conocimiento críticos y fortaleciendo mecanismos de coordinación entre redes para mejorar la estabilidad del sistema de innovación de bajo carbono.

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