基于心理账户与网络学习的绿色建筑废弃物回收技术扩散机制研究

《Sustainability》：The Greenness–Moisture and Structure Gap as a Diagnostic of Post-Fire Recovery Quality: Toward Sustainable, Evidence-Based Restoration After the 2025 Gyeongbuk Wildfire

　　绿色技术可以改善建筑废弃物回收，但客观收益优势并不必然导致持续采用。本研究考察企业估值与网络学习如何共同塑造技术扩散。研究在巴拉巴西-阿尔伯特无标度网络基础上构建了三个模型：理性基准模型、前景理论-心理账户模型以及心理账户-享乐编辑模型，策略更新由基于邻域相对排名的费米规则管理。在基线条件下，单独账户评估削弱了绿色技术的感知优势，而本地模仿则将这种差异放大为低采用率。享乐编辑通过比较整合评估与单独评估来改善绿色技术的相对表现，但其扩散效应仍以底层收益和成本为条件。在研究的参数范围内，技术成熟度通过降低生产成本和研发风险支持技术扩散。初始采用率与平均网络度共同影响优势策略的传播。补贴和惩罚降低了采用门槛，但更高的采用率并不保证企业平均净收益更高。这些发现将客观收益、基于账户的估值与网络扩散联系起来，为综合项目评估、示范项目以及政策组合设计提供了启示。