基于激励与惩罚策略的小型新能源车辆的节能降碳性能

《Science of The Total Environment》：Energy conservation and carbon reduction performance of small new energy vehicles based on a nudge and penalty strategy

新能量汽车电池非法回收治理研究提出NT-TPB-SD复合算法，整合助推理论、计划行为理论与系统动力学，构建动态阈值惩罚与消费者回收意愿协同干预模型。仿真显示该策略使非法回收率下降36.8%，锂、镍、钴排放分别减少2.3%、13.2%、13.2%，在7.5%-9%押金梯度区间实现帕累托最优，同时揭示技术投资引发的"杰文斯悖论"效应。研究为破解新能源汽车电池退役与碳达峰双重挑战提供量化决策依据。

　　在中国，新能源汽车电池的非法回收是资源枯竭和环境恶化的重要原因之一。这一现象不仅影响了电池材料的可持续利用，还对生态环境构成了潜在威胁。因此，研究如何有效治理非法回收行为，对于推动新能源汽车行业绿色循环发展具有重要意义。本文通过整合“助推理论”、“计划行为理论”和“系统动力学”构建了一个复合算法模型，结合了阈值处罚机制和消费者归还废旧电池的意愿，提出了一个系统动力学干预模型。通过多场景的模拟比较，研究得出了若干关键结论，包括非法回收率的显著下降、重金属排放的减少，以及在技术投资中出现的“杰文斯悖论”效应。这些发现不仅为理解中国面临的电池退役和碳达峰双重挑战提供了新的视角，也为实现绿色循环提供了可量化的决策依据。

在当今全球能源短缺和空气污染的背景下，交通运输业是造成碳排放的主要来源之一。据相关研究显示，交通运输业贡献了约23%-24%的与能源相关的二氧化碳排放，其中公路运输占据了73%-74%的比例。在公路运输中，轻型和重型车辆分别贡献了53%和47%的排放量。由于城市化和机动化的双重影响，发展中国家的碳排放增长速度远高于发达国家。以中国为例，目前它是全球第二大二氧化碳排放国。因此，建立一个全面的协同治理体系，以控制污染并减少碳排放，对于推进交通运输领域的节能减排策略至关重要。

全球范围内，减排技术的时空异质性仍然存在。在关键解决方案中，新能源电池技术的进步尤为关键。提高锂离子电池的能量密度可以增强纯电动汽车的排放效率，但电力系统碳强度和电池回收技术的局限性仍然是显著的瓶颈。因此，有必要发展一个现代的循环经济体系，以促进整个行业的碳排放减少。为应对交通运输领域的脱碳挑战，国际社会普遍采用了“避免—转移—改善”三阶段策略，包括需求管理、交通模式转换和技术创新。例如，欧盟已经实施了碳税政策，并扩大了高速铁路网络，以支持这一目标。

在中国，推广新能源汽车（NEVs）是补贴政策的核心，旨在到2024年实现新能源汽车市场渗透率超过20%。然而，减排效果的长期性受到了“反弹效应”的影响。此外，新能源汽车电池回收体系也因“白名单”公司覆盖范围有限和当前框架的系统性缺陷而受到削弱。为解决这些挑战，行为科学提供了创新的方法。例如，“助推理论”（NT）已被证明可以通过默认选项设计（如自动加入绿色出行计划）提高低碳决策的比例。这一方法基于行为经济学中的现状偏见，利用预先选定的可持续选项来降低决策阻力，使个体在不经意间倾向于选择环保选项。以德国为例，员工默认纳入绿色通勤计划（如拼车或电动班车）使可持续通勤率从32%提高到了54%。

默认选项的效果得到了多种心理机制的支持，包括认知简化和损失规避。这一效应在交通运输领域尤为显著，但其效果也受到具体情境的影响。例如，成本敏感性可能会削弱助推效应，而文化差异则会影响干预措施的适用性。在东亚地区，强调默认选项的环境属性可能引发“道德许可效应”，即个体在受到环境激励后，反而倾向于从事非环境行为。此外，过于明确的默认设计可能会引发抵触情绪，而更加隐性的设计则有助于促进可持续行为的转变。

为更好地应对行为多样性，本文引入了“计划行为理论”（TPB）以描绘消费者回收废旧电池的意愿，并提出了一种基于阈值的处罚策略以约束非法回收行为。这一方法借鉴了公共物品实验中的有条件处罚原则，其中这种处罚已被证明能够提高回收合规率32%。虽然中国的电池“数字ID”和“白名单”系统实现了全生命周期的可追溯性，但仅靠技术监管无法应对行为的多样性。因此，将消费者行为引导与强有力的监管框架相结合是至关重要的。本文的研究贡献包括：（1）通过整合“助推理论”、“计划行为理论”和“系统动力学”构建了一个复合算法模型（NT-TPB-SD），并以北京为例，提出了一个复合算法以模拟非法回收率，从行为干预的角度构建了一个小型的新能源汽车节能和减排模型；（2）通过动态模拟，本文揭示了单一技术投资对交通碳减排的“反弹效应”，探讨了“助推—处罚”复合策略的协同减排机制，并分析了非法回收对不同金属的差异化抑制效应。基于这些发现，本文提出了将交通运输系统科学与数字技术相结合的治理建议。

系统动力学（SD）是一种用于分析复杂社会技术系统的建模框架，通常适用于具有多层级结构、互连性、时间依赖性和非线性反馈机制的分析对象。其核心方法整合了系统理论的整体视角、控制论中的反馈调节原则以及信息理论中的数据处理逻辑。这种组合使得系统动力学能够有效分析涉及高阶时间滞后的非线性系统。在研究中，SD被用来模拟和预测非法回收行为的变化趋势，以及不同政策干预措施对这些行为的影响。通过构建一个包含多种变量和反馈机制的模型，研究者能够深入理解非法回收行为的动态过程，并评估不同干预策略的有效性。

非法回收率的差异性分析显示，在不同政策情景下，废旧电池的非法回收频率存在显著变化。在基线情景下，非法回收率最初呈现出自然下降的趋势。这一趋势与单一助推策略下的早期轨迹相似，即在2019年至2021年间，随着首批新能源汽车电池达到使用寿命，非法回收率出现了小幅上升。然而，从2022年起，非法回收率的下降速度加快。在单一助推策略下，非法回收率的下降趋势与基线情景相似，但下降速度较慢。而在复合策略下，非法回收率的下降更为迅速，并且在多个方面表现出更显著的改善效果。这种差异性的分析揭示了不同政策干预措施在减少非法回收行为方面的有效性，并为政策制定者提供了重要的决策参考。

“助推—处罚”复合策略的协同减排机制表明，该策略在多个方面表现出显著的效果。首先，动态阈值突破机制能够有效抑制非法回收行为。根据前景理论，损失的心理影响远大于同等收益带来的好处。这种效应在关键的15%-20%阈值范围内尤为明显，能够显著降低非法回收的利润空间。在损失框架下，决策权重显著高于收益框架，解释了为何押金系统能够有效抑制非法回收行为。此外，该策略还通过正反馈机制增强了消费者的归还意愿，从而形成一种良性循环。这种机制不仅提高了废旧电池的回收率，还促进了电池材料的再利用，为实现资源的可持续利用提供了新的思路。

研究还揭示了在技术投资中出现的“杰文斯悖论”效应。即在单一技术投资下，尽管技术本身具有减排潜力，但其带来的效益可能被“反弹效应”所抵消，导致总体碳排放并未显著减少。然而，在复合政策情景下，这种“反弹效应”被有效遏制，重金属污染和生态毒性的损失分别减少了22.7%和18.3%。这表明，仅依靠技术投资并不能完全实现减排目标，必须结合行为干预和政策监管，才能形成有效的减排机制。此外，该研究还分析了非法回收行为对不同金属的差异化抑制效应，指出在不同金属的排放路径中，非法回收行为的影响存在显著差异。这种差异性的分析为政策制定者提供了重要的参考，使他们能够针对不同金属的排放特点，制定更加精准的治理措施。

本文的研究成果不仅为理解中国新能源汽车电池回收和碳达峰的双重挑战提供了新的视角，还为实现绿色循环提供了可量化的决策依据。通过构建一个复合算法模型，研究者能够深入分析非法回收行为的动态过程，并评估不同干预策略的有效性。此外，该研究还揭示了在技术投资中出现的“杰文斯悖论”效应，表明仅依靠技术手段并不能完全实现减排目标，必须结合行为干预和政策监管，才能形成有效的减排机制。研究还强调了在不同金属的排放路径中，非法回收行为的影响存在显著差异，这为政策制定者提供了重要的参考，使他们能够针对不同金属的排放特点，制定更加精准的治理措施。

综上所述，本文的研究为新能源汽车电池回收和碳达峰的双重挑战提供了新的解决方案。通过整合“助推理论”、“计划行为理论”和“系统动力学”，研究者构建了一个复合算法模型，能够有效分析非法回收行为的动态过程，并评估不同干预策略的效果。此外，该研究还揭示了在技术投资中出现的“杰文斯悖论”效应，表明仅依靠技术手段并不能完全实现减排目标，必须结合行为干预和政策监管，才能形成有效的减排机制。研究还强调了在不同金属的排放路径中，非法回收行为的影响存在显著差异，这为政策制定者提供了重要的参考，使他们能够针对不同金属的排放特点，制定更加精准的治理措施。这些发现不仅有助于推动新能源汽车行业的绿色循环发展，还为实现中国碳达峰目标提供了理论支持和实践指导。