优化政策组合以促进循环技术转型：一种用于电动汽车电池回收的网络化协同进化框架

《Journal of Cleaner Production》：Optimizing policy mix for circular technology transitions: A networked co-evolution framework for electric vehicle battery recycling

电动车电池回收系统的政策协同效应与成本效率研究通过整合演化博弈论、多层级复杂网络及多目标优化，揭示了非线性政策协同、结构摩擦阈值和动态适应机制对回收率与成本的非线性影响。摘要：

　　

张红娟|王一彤|刘海冰|陈荣凯

武汉科技大学管理学院，中国武汉430065

摘要

循环技术转型面临着复杂的政策权衡，这些权衡是由多个利益相关者的网络化共同演化所驱动的。现有模型通常孤立地评估政策，或忽视社会动态与利益相关者策略之间的持续反馈循环。为了弥合这一差距，本研究开发了一个网络化共同演化框架，该框架独特地整合了进化博弈论、多层复杂网络和多目标优化方法，以分析电动汽车（EV）电池回收系统中的政策组合。与静态方法不同，该框架明确捕捉了政策效应通过相互依赖的网络动态传播的过程，以及多种政策之间的协同效应和权衡。研究结果揭示了三类非显而易见的见解，这些见解挑战了传统的政策智慧。首先，非线性政策协同效应的概念表明，结合基于数量的补贴和建设补贴会产生乘法效应而非加法效应。即使在居民参与受到限制的情况下，这种方法也能实现超过85%的采用率，证明了供给侧干预可以独立于需求侧动态来稳定转型。其次，对结构摩擦阈值的分析表明，当麻烦成本超过临界水平时，政策效果会下降75%。这表明，财务激励的有效性受到非财务壁垒而非补贴强度的上限限制。第三，动态适应机制使得居民采用率相比静态干预提高了33%，从而显现出时间上的政策优势。这些机制通过在关键转型阶段集中资源，并随着系统势头的增强自动减少支持来发挥作用。然而，多目标分析量化了一个关键的效率上限：将采用率推高至95%以上会带来不成比例的成本增加，使政策支出增加近三个数量级。为了应对这些权衡，政策制定者应采用一种平衡的、分层的政策组合，将财务激励与非财务措施相结合，以提高循环技术转型的成本效益和长期可持续性。

引言

促进循环技术转型已成为缓解资源稀缺和环境退化的全球性紧迫任务（Goodarzi等人，2021年）。然而，这些转型涉及由多个利益相关者的网络化共同演化所产生的复杂权衡。从理论上讲，循环转型与线性经济模型有根本不同；它们在“系统性转型楔形”内运作。本研究将这一概念不仅仅视为一种比喻，而是将宏观层面的政策目标与微观层面的利益相关者行为之间的可量化结构差异。这种楔形是由政策框架、市场结构和技术采用模式的相互依赖性共同推动的。因此，成功不仅取决于个别激励措施，还取决于在相互连接的社会和经济网络中协调这些新兴的共同演化动态（Evertsen和Knotten，2024年；Márquez等人，2025年）。

电动汽车（EV）电池回收就是一个典型的挑战案例。随着电动汽车的持续广泛采用，全球拥有量达到了前所未有的水平（Qiu等人，2024年）。国际能源署预测，到2030年，全球电动汽车的数量可能超过2.3亿辆（Bibra等人，2022年）。因此，锂离子电池的退役量预计将达到每年275吉瓦时（Zhang等人，2021年），这带来了复杂的资源回收和可持续性挑战（Baars等人，2021年；Yang等人，2024年）。在中国，尽管早期有政策支持，但循环回收实践在二手电池市场中的占比仍低于25%（Aguilar Lopez等人，2024年；Tian等人，2024年；Wang等人，2024年）。这种次优结果的持续存在凸显了一个关键的理论疏漏：当前的干预措施未能考虑到经济决策嵌入社会结构中的情况，导致利益相关者之间的共同演化未能得到协调。

这种差距的持续存在可以归因于回收系统的网络特性，其中个体决策从根本上受到社会动态的影响（Dubois等人，2019年；Yin和Shi，2021年）。尽管现有文献已经确定了可持续决策的关键驱动因素，如经济因素（Pettifor等人，2024年）、健康风险（Jamal等人，2024年）、回收政策（Feng等人，2025年）、社会规范（Joshi和Rahman，2017年）以及环境信息（Pretner等人，2021年），但现有的分析框架存在三个关键局限性，阻碍了有效的政策设计。

首先，概念上的碎片化：现有研究主要孤立地处理政策干预和行为反应，从而未能捕捉政策效应如何通过相互连接的社会和经济网络传播，或者利益相关者如何根据系统条件的变化调整其策略。其次，静态建模：虽然一些基于代理的模型模拟了社会行为，但它们很少考虑对政策变化和其他人行为的持续策略调整，因此忽略了现实世界回收系统的动态反馈循环。第三，单一目标关注：现有工作通常针对单一变量进行优化，而没有量化有效性、环境效益和财政效率之间的复杂权衡。

为了解决这些差距，本研究开发了一个网络化共同演化框架，整合了进化博弈论、多层复杂网络和多目标优化方法。这些具体方法的整合是解决“耦合悖论”的理论必要性。传统的EGT假设人口混合均匀，未能捕捉局部约束，而单层ABMs忽略了废物产生者和处理者之间的结构依赖性。该框架通过将“系统性转型楔形”形式化为这些多层网络错配共同演化所产生的内生结构约束，推进了循环转型理论的发展。本研究具体探讨了以下三个研究问题：RQ1. 政策组合如何影响多层网络中居民和回收者之间的共同演化采纳行为？RQ2. 基于实时系统反馈调整激励的动态政策是否优于不同政策目标下的静态干预？RQ3. 政策制定者如何量化并优化在高麻烦环境中的采纳率最大化与成本效益维持之间的权衡？

通过回答这些问题，本研究在三个方面为文献做出了贡献。首先，它通过建模政策干预如何通过社会网络传播并影响利益相关者行为的共同演化动态，提供了系统性转型楔形的正式测量方法。其次，该研究量化了单一干预分析中缺失的新兴行为。通过评估固定和适应性场景，该框架揭示了三种关键互动。乘法协同效应使得双重补贴能够在居民参与不受限制的情况下稳定回收者的采纳率，有效地将供给侧成功与需求侧约束分离。还确定了结构阈值，其中麻烦成本导致在临界摩擦水平以上效率下降75%。此外，适应机制通过动态资源分配实现了33%的相对提高，挑战了现有模型的静态逻辑。第三，多目标优化的实施揭示了循环转型中的“效率上限”：将采纳率推高至95%以上会引发近三个数量级的支出增加，表明边际收益的成本过高。这些发现表明，最佳政策设计应针对60-70%的满意采纳范围，而不是单纯的最大化。这些见解在无法绘制有效性和财政可持续性之间帕累托前沿的单目标框架中仍然难以显现。

通过研究不同政策组合如何塑造网络系统中回收行为的共同演化，本研究推进了循环技术转型的理论理解和实际应用。这些发现为政策制定者提供了可操作的指导，帮助他们在考虑网络化利益相关者互动的同时，制定更有效和可持续的政策。

本文的其余部分结构如下。第2节提供了文献综述，并详细说明了研究差距。第3节构建了一个双层网络博弈模型，并对其具体内容进行了阐述。第4节报告了各种政策情景的模拟结果，第5节总结了研究并分析了政策含义。

章节片段

文献综述

本综述涵盖了两个相互关联的领域的相关文献：促进循环技术转型的政策和EV电池回收研究。这些领域共同为理解个体决策、政策干预和特定回收环境如何相互作用以塑造可持续性结果提供了基础。

方法

本研究通过以下维度介绍了其方法论：分析框架、基本假设、网络上的社会动态、政策目标定义和多目标优化。

结果

本研究通过案例背景和参数初始化、政策模拟情景以及敏感性和鲁棒性测试来呈现结果。

讨论与结论

利用网络化共同演化框架，本研究进行了全面的情景模拟，以考察EV电池回收系统中循环技术转型的政策权衡。该系统地分析了旨在促进从线性资源管理实践向循环资源管理实践转型的政策组合之间的协同效应和权衡。关键的是，该框架揭示了三类非显而易见的政策动态，这些动态挑战了传统假设。

CRediT作者贡献声明

张红娟：撰写——原始草案，软件，资金获取。王一彤：撰写——原始草案，可视化，方法论，调查。刘海冰：撰写——原始草案，形式分析，概念化。陈荣凯：撰写——原始草案，软件，资源。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能会影响本文报告的工作。

致谢

本工作得到了中国国家社会科学基金项目（编号：23BGL026）的支持。