印度城市垃圾管理中人工智能应用的循环经济转型路径：基于情景的2050年预测

《Resources, Conservation and Recycling》：Circular economy transition pathways for AI adoption in Indian municipal waste management: Scenario-based forecasts to 2050

　　

摘要

印度城市地方政府每年产生约6200万吨城市固体废物，收集覆盖率约为75%，而科学处理率低于30%（CPCB，2023）。2016年《固体废物管理规则》和针对塑料包装的延伸生产者责任制度对城市地方政府和注册生产者施加了具有约束力的义务，但能力与基础设施缺口制约了实施。人工智能在路线优化、材料回收设施的视觉分拣、物联网智能容器以及经销商网络数字化平台等方面的应用，为合规提供了可行路径，但其价值取决于组织能力、利益相关者合法性和次级市场深度。本研究开发了至2050年的情景预测模型，通过将四个理论框架——循环经济框架、创新扩散理论、资源基础观和利益相关者理论——操作化为混合仿真模型，参数通过系统综述147项研究进行校准，其中28项涉及印度或南亚背景。对100个模拟市政当局在四种情景下的分析，生成了与2016年《固体废物管理规则》基准和SDG 11.6指标进行对照的回收率、材料回收率和循环性结果的条件性预测。在"能力优先"假设下，模型输出显示达到2035年处理基准的68%条件概率，而"基线"假设下仅为34%。"技术主导"情景在2035年实现60%的采用率，回收率为52%，反映了模型的能力调节设定。敏感性分析识别出2026至2029年为决策窗口期，在此时段内能力投资的时机将改变模拟轨迹。研究结果为城市地方政府管理者、各邦政府、生产者责任组织和印度城市固体废物管理生态系统中的技术供应商提供了条件性路线图，但需经实证验证。

引言

印度市政当局面临着在具有约束力的监管截止日期和有限的财政空间下，就固体废物管理的人工智能投资做出即时决策的困境。2023年印度城市固体废物产生量达到约6200万吨，按当前人口和消费轨迹预计至2050年将增长至1.65亿吨（CPCB，2023；Kaza等，2018）。城市地方政府收集70%至80%的已产生废物，通过科学方式处理的不足30%，其余部分进入露天堆放场、未受监管的填埋场和水体（Joshi和Ahmed，2016）。

监管框架具有约束力但执行力度不均。2016年《固体废物管理规则》在城市地方政府层面要求源头分类、分布式处理和科学填埋。2016年《塑料废物管理规则》（2022年修订版）确立了延伸生产者责任制度，要求注册生产者、进口商和品牌所有者对其投放市场的塑料包装达到量化收集和回收义务（MoEFCC，2022）。"干净印度城市2.0行动"将中央拨款与城市地方政府在废物管理指标方面的绩效挂钩，以2026年为里程碑节点（MoHUA，2021）。第15届财政委员会为城市地方政府指定了以固体废物处理结果为条件的拨款（印度财政委员会，2020）。

履行这些义务需要技术转型与能力建设并行推进。印度城市固体废物管理领域的人工智能应用包括：在浦那、印多尔和班加罗尔试点部署的材料回收设施视觉分拣；通过Recykal和Saahas Zero Waste平台运行的收集车队路线优化；在"干净印度行动"仪表板下部署的物联网智能垃圾桶和地磅；以及聚合非正规废品回收经济的数字化经销商网络平台（Recykal，2023；CSE，2020）。这些部署呈现出异质性，地理分布不均，成熟度从运行阶段到试点阶段不等。印度生态系统与欧洲和东亚可比对象存在三方面差异：大量依赖非正规部门回收者处理估计20%的可回收材料（Chintan，2019）；第一级市政公司与第三级市议会之间的城市地方政府能力异质性（Sharma和Jain，2020）；以及新兴的延伸生产者责任市场基础设施，其中生产者责任组织在品牌所有者和注册回收商之间充当中介（CPCB，2023）。

技术可行性研究记录了各项应用在受控条件下的具体成效（Zhang等，2021；Li等，2021）。印度案例研究记录了孤立的成功案例，但缺乏系统比较或反事实分析（Annepu，2012；CSE，2020）。纯粹的系统动力学模型虽能捕捉反馈结构，但缺乏参数设定的理论基础（Sterman，2000）。缺乏情景架构的智能体仿真工作虽提供了行为丰富性，但政策语境有限（Bonabeau，2002）。

近期概念性研究提出了一个整合循环经济框架（Ellen MacArthur Foundation，2013；Kirchherr, Reike和Hekkert，2017）、创新扩散理论（Rogers，2003）、资源基础观（Barney，1991）和利益相关者理论（Freeman，1984）的多理论框架，以界定废物管理转型中技术、组织与环境之间的互动关系（Karichalil，2024）。该框架仍停留在概念层面。本研究将其操作化为计算预测模型，以印度城市固体废物管理证据为校准依据，并为城市地方政府、邦政府和延伸生产者责任制度的决策支持进行参数设定。

三个研究目标组织本分析。第一，构建代表2025至2050年印度城市固体废物管理人工智能不同政策体制和采用路径的情景，并明确扎根于四个理论框架。第二，通过系统综述实证文献校准情景参数，记录来源出处并对印度特定来源进行加权。第三，生成条件性预测、敏感性排名和决策窗口分析，以支持城市地方政府管理者、邦政府、延伸生产者责任制度设计者和技术供应商。

三个时间锚点对应三个政策视野。2025年锚点对应"干净印度城市2.0行动"实施里程碑和延伸生产者责任塑料包装义务的第一阶段结束。2035年锚点与SDG 11.6指标中人均废物影响目标以及城市地方政府能力投资转化为运营结果的中等时间视野相一致（联合国，2015）。2050年锚点反映了转型研究和城市固体废物峰值人口预测中长期循环经济转型惯例（Kaza等，2018；Geels，2011）。

本研究通过证明多理论整合如何生成具有内部一致因果逻辑的情景，并扎根于循环经济的定义和指标文献（Geissdoerfer等，2017；Kirchherr等，2017；Saidani等，2019），对循环经济转型研究做出贡献。本研究通过生成针对城市地方政府能力条件和延伸生产者责任市场结构量身定制的条件性路线图和决策窗口分析，对印度城市固体废物管理证据做出贡献。该框架通过组件替换可转移至其他市政技术转型，同时保留理论架构，这一可转移性将在讨论部分进一步阐述。

章节摘要

多理论整合

预测印度城市固体废物管理领域的人工智能采用需要理论基础来应对在不同系统层面运行的多重因果机制。四种视角综合为一个整合模型，生成单一理论无法提供的预测。

循环经济框架定义了转型目标。循环经济并非统一理论，而是一套存在争议的定义和指标集合，正逐渐围绕资源闭环、废物转输入和资源的

预测哲学与方法论定位

本研究采用基于情景的预测，以仿真建模为基础，认识到对复杂社会技术转型的精确预测既不可行也非研究目标。研究在多种合理情景下生成条件性预测，探索结果范围，并识别模型假设内区分有利与不利路径的因素。

该方法解决了现有前瞻方法的局限性。附录D（表D2）对

采用轨迹预测

采用轨迹在不同情景间存在显著分化，反映了模型中设定的政策推动、能力发展和利益相关者参与之间的差异化互动。在所有四种情景中，采用均遵循创新扩散理论预测的S曲线形态，拐点与天花板水平由情景特定参数设定驱动。以下解读将各轨迹对照其代表的政策体制进行分析。

图2展示了人工智能采用的轨迹，

方法论贡献

本研究通过证明多理论整合如何生成具有明确因果逻辑的结构化情景，推进了技术预测方法学。四理论综合（循环经济框架、创新扩散、资源基础观、利益相关者理论）产生了关于技术、组织和制度因素共同演化的内部一致假设。该整合生成了单一理论无法提供的跨层级预测：

局限性、未来研究与结论

本研究的主要局限性在于依赖模拟数据而非实证数据。尽管参数系统地依据表1和附录A中记录的来源进行校准，但仿真无法捕捉印度城市固体废物管理的全部复杂性，包括特异性冲击、季风驱动的季节性、邦级政策差异以及模型结构之外的涌现现象。情景代表了特定假设下的条件性轨迹，并不构成

CRediT作者贡献声明

Rushi Anandan Karichalil：写作 – 审阅与编辑，写作 – 初稿撰写，数据整理，概念构思。

利益冲突声明

作者声明不存在已知的可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

Rushi Anandan Karichalil

K J Somaiya管理学院，印度孟买