区块链赋能的电动汽车电池闭环供应链及其环境税与奖惩政策

《Journal of Cleaner Production》：Blockchain enabled closed-loop supply chain for EV batteries with environmental tax and reward penalty policy

　　

# 电动汽车电池闭环供应链中区块链技术应用的博弈论研究

## 关键要点

- 开发了一个基于博弈论的闭环供应链模型，用于可持续的电动汽车电池回收
- 环境税和奖惩政策提高了回收绩效
- 六个战略情景评估了协调和盈利结果
- Tata Nexon EV Max案例展示了实际的供应链应用
- 成本分担与梯次利用确保利润和环境的平衡

## 引言

在全球向可持续交通转变的推动下，电动汽车的发展加速，并得到了制造商和政府更多的关注与行动。电动汽车被视为减少温室气体排放和降低对化石燃料依赖的主要途径。电动汽车技术，包括插电式混合动力和纯电动电动汽车，是支持实现社会、健康和环境目标的重要选择。电动汽车是环保交通最具前景的选择之一（Casals等人，2017）。

电动汽车电池（EVB）的生产、分销和处置是复杂的过程，需要创新技术来维持消费者信心和环保责任。随着对电动汽车兴趣的增长，退役电动汽车电池的处置已成为一个需要解决的关键问题。废弃电动汽车电池中含有多种危险物质，包括电解质和重金属（Wu等人，2023a）。如果处置不当，它们可能对人类健康和环境构成极大危险。同时，构成电动汽车电池的关键组件存在资源短缺（He和Sun，2022）。例如，镍的供需存在紧迫的不匹配。如果能回收废弃电动汽车电池，可能会抵消电池制造中近三分之一的镍需求（Wu和Zhang，2023）。此外，根据（Zhu等人，2020），退役电池仍保留80%的容量，适合梯次利用应用。加速电动汽车电池回收对于减少资源短缺和环境退化至关重要（Kamath等人，2020）。

建立具有多个回收渠道的闭环供应链是大规模电池回收的一种可行方法。传统的单一渠道已无法完成这些广泛的回收职责。目前，多家公司同时承担各种与电动汽车相关的责任进行回收。参与回收的企业包括梯次利用公司、商家和第三方回收商。印度正迅速迈向可持续能源安全，锂离子电池的回收和再利用对于减少碳排放和降低采矿依赖至关重要。Lohum，一家领先的可持续电池原材料生产商，通过回收、再利用、重新利用和低碳精炼关键矿物来开发综合解决方案（Lohum，2025）。该公司通过回收实现了超过171,821公吨CO2e的节约，通过再利用实现了11,660公吨CO2e的节约，并雄心勃勃地设定了到2026年节约4,000,000公吨CO2e的目标，从而加强了印度的循环经济和清洁能源转型。

图1展示了JKM研究在FY2025（2024年4月-2025年3月）期间印度电动汽车的市场份额。塔塔汽车以53.1%的份额主导市场，其次是MG Motor的28.2%和Mahindra的7.7%。BYD India和Hyundai分别占3.22%和2.32%，其他公司合计占5.46%。这一分布清楚地显示了塔塔汽车在印度电动汽车领域的持续领先地位。

现有的电动汽车电池回收追溯方法由于信息不对称、高管理成本和运营效率低下而无效（Riexinger等人，2020）。传统方法缺乏保证电池信息在其生命周期内准确跟踪所需的透明度和安全性（Ant?nio Rufino Júnior等人，2022；Centobelli等人，2022）。区块链作为一种数字追溯技术，改善了买家在购买前和购买后对电动汽车绿色特征的看法。电动汽车制造商使用区块链技术跟踪电动汽车的生产、使用和回收。这确保了整个过程被跟踪，并且与电动汽车和电池生产、驾驶和回收相关的任何信息都被加密并存储在区块链上，保持源数据的安全、可靠、未被篡改和不被滥用。由于客户可以使用自己的手机扫描二维码获取追溯信息，他们对电动汽车绿色特征的怀疑大大减少。根据（Pournader等人，2020a，Pournader等人，2020b），区块链技术现在与可持续实践和循环经济更加紧密地联系在一起。为了支持区块链在跨学科的学术和实际应用发展，需要更多的理论发展和基础建设。

本文填补了将区块链集成到具有环境税和奖惩政策的电动汽车电池闭环供应链中的研究空白。在这项研究中，制造商、零售商和梯次利用公司在收集退役电动汽车电池方面发挥着积极作用，梯次利用公司对它们进行回收或再利用。我们研究了电动汽车电池闭环供应链的六个决策情景：（1）无区块链的制造商和零售商模型（NMR）；（2）有区块链的制造商和零售商模型（BMR）；（3）有区块链和成本分担的制造商和零售商模型（CBMR）；（4）无区块链的制造商、零售商和梯次利用模型（NMRU）；（5）有区块链的制造商、零售商和梯次利用模型（BMRU）；以及（6）有区块链和成本分担的制造商、零售商和梯次利用模型（CBMRU）。使用Stackelberg博弈论，我们分析了不同情景下制造商、零售商和梯次利用公司的战略互动及盈利能力。本研究回答的新兴研究问题是：

1. 在电动汽车电池回收中采用区块链如何影响客户信任、需求和在闭环供应链中返回退役电动汽车电池的意愿？
2. 环境税和奖惩政策对供应链定价、盈利能力和可持续回收绩效有何影响？
3. 区块链启用的追溯和成本分担策略如何影响消费者福利、满意度和参与回收项目的意愿？

我们的贡献如下：

- 本研究在统一的Stackelberg模型中同时纳入了环境征税、奖惩机制和区块链启用的追溯。与以往分别考虑这些政策和技术的研究不同，这种集成捕捉了它们对供应链决策的交互效应。
- 模型引入了制造商和零售商之间的区块链投资成本分担合同。分析确定了成本分担增强或阻碍追溯的条件，扩展了闭环供应链中的协调机制。
- 本研究还通过纳入使电动汽车电池梯次利用成为可能的梯次利用公司来扩展传统闭环供应链模型，这允许比较MR和MRU结构并捕获额外的价值回收。
- 通过整合政府政策和区块链技术，该模型提供了关于定价、追溯和盈利的新均衡洞察，涉及政策工具、区块链采用和供应链结构之间的交互。

本文其余部分结构如下：第2节简要描述文献综述。第3节讨论模型描述。第4节描述数学公式化，第5节展示不同情景下的模型分析和比较评估。第6节：不同情景下的案例分析。第7节：不同情景下的敏感性分析。第8节讨论管理启示。最后，第9节总结结果和未来研究方向。本研究获得的分析结果通过第5节的命题1-6和引理1、引理2进行总结。数学证明在附录中提供。

## 文献综述

电动汽车的快速增长增加了对退役电动汽车电池有效回收和利用策略的兴趣。近期研究检查了电动汽车电池闭环供应链的各个方面，包括回收渠道选择、政府激励机制、区块链启用的追溯和退役电池的梯次利用。为了将本研究定位在现有文献中，相关文献被组织成四个类别：（i）闭环供应链回收模式选择，（ii）

## 模型描述

本研究构建了一个闭环供应链模型，包括电动汽车电池制造商、零售商和梯次利用公司。在前向链中，制造商可以使用从退役电动汽车电池中提取的新材料或回收材料生产新的电动汽车电池。制造商以批发价w向零售商销售电动汽车电池，然后零售商以售价p向客户销售电动汽车电池。在逆向链中，梯次利用公司、制造商和零售商积极参与退役电动汽车电池的收集。制造商，

## MR模型

在MR模型中，制造商和零售商收集退役电动汽车电池，由梯次利用公司进行回收。梯次利用公司进行筛选和测试，决定退役电动汽车电池是用于梯次利用还是回收。在MR模型中，供应链有两个成员收集退役电动汽车电池。目标数量在供应链成员收集者之间平均分配，然后对MR模型的制造商和零售商进行奖励或惩罚，表示为$(Q_m - \frac{\psi}{2}D)L$和$(Q_r - \frac{\psi}{2}D)L$，

## 模型分析

本节比较六个情景下的均衡解，并检查区块链技术、环境征税和成本分担机制在塑造供应链结果中的作用。使用Maple 2022软件进行符号计算，验证凹性条件，并进行不同情景下的数值和敏感性分析。分析重点在于区块链采用如何，当完全由制造商融资或与零售商共同融资时，

## 案例分析

在案例分析中，一些参数值取自现有研究（Tang等人，2018；Zhang等人，2021；Sun等人，2022），其他相关参数取自与Tata Nexon EV相关的公开行业来源，如E-VehicleInfo和BloombergNEF。

## 敏感性分析

本研究通过敏感性分析检查关键参数对决策变量和系统整体绩效的影响。这些参数包括区块链成本系数（η）、消费者对追溯的敏感度（β）、环境税（t）、成本分担比例（λ）和回收生产成本相对于原始生产成本的比例（ρ）。我们评估建议模型的稳健性，并确定外部因素的变化如何影响定价，

## 管理启示

本研究为电动汽车电池闭环供应链的管理者提供指导。结果表明，由于新电池和回收电池以相同的价格和质量销售，企业无法通过定价进行差异化。相反，价值是通过区块链启用的透明度创造的，这改善了客户信任并激励返回使用过的电池。因此，管理者可能考虑将区块链视为一项投资，而不是成本负担，它能建立消费者信心和长期需求。

## 模型结论

本研究提出了一个在环境征税和奖惩机制下的区块链启用闭环供应链框架，用于退役电动汽车电池回收。我们假设由新材料或回收材料制成的电池具有相同的质量并以相同的价格销售，确保盈利能力的差异不是来自定价优势，而是来自区块链驱动的透明度、政府干预和梯次利用。六个情景的结果表明，区块链采用

## CRediT作者贡献声明

Supriya Singh：写作-审阅与编辑，写作-初稿，可视化，验证，软件，资源，方法论，调查，形式分析，数据管理，概念化。Vinod Kumar Mishra：写作-审阅与编辑，可视化，验证，监督，调查，形式分析，概念化。

## 利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些可能被认为会影响本文报道的工作。

（所有作者）

## 致谢

本研究由印度新德里的印度全国技术教育委员会（AICTE）在AICTE博士奖学金（ADF）计划下支持（学生ID：S2025566）。作者希望向编辑和匿名审稿人表达诚挚的感谢，感谢他们的建设性建议和意见，这大大提高了手稿的质量。

Supriya Singh | Vinod Kumar Mishra