SSB蓄电池电动汽车电池逆向物流中的影子价格引导容量治理：基于超图最优运输的研究

2026-04-02 10:00:33

我们研究报废电动汽车电池的大规模逆向物流网络的规划与治理，这一领域具有日益增长的经济与环境重要性。所提出的方法通过超图链接构建统一的三层网络优化框架，对按健康状态分级的差异化电池供应、拆解（回收）以及梯次利用进行建模。我们将这一超图最优传输模型定位为面向2025-2035年城市群尺度的中长期规划工具，而非针对个体企业的实时运营调度工具。在方法论层面，据我们所知，该框架首次在统一的超图最优传输公式中同时实现了连续健康状态分级流、拆解-再利用-回收耦合决策以及基于双重价格的政策工具的联合建模。该模型输出的对偶值可生成可解释的节点级拥堵与稀缺性信号，为定向补贴、容量券拍卖及城际配额交易提供指导。基于中国长三角地区14个城市2025-2035年的运营数据分析，我们发现拆解层与利用层之间存在显著的城际成本梯度及异质性拥堵模式。针对六项结构-经济参数的Bootstrap分析确认了城市尺度的拥堵与稀缺性排序具有稳健性，并揭示出三项高杠杆率政策干预措施：延长电池寿命、对偏远拆解设施实施阶梯式补贴改革、将碳费征收与下游产能扩张挂钩。这些发现最终被整合为一个精简的治理框架，包含实时拥堵预警系统、定期容量券拍卖机制和分散度审计模块，为 evolving 电动汽车电池回收体系提供可扩展的数据驱动监管方案。

引言

随着全球交通能源格局经历重大转型，新能源汽车（NEV）产业，特别是电动汽车（EV）正呈现快速增长态势（Wang et al., 2022; Wang et al., 2024）。作为新能源汽车的核心部件，动力电池需提供8至10年的道路服役周期，这与国家标准要求的至少8年或12万公里动力电池质保期保持同步（Standardization Administration of China, 2015; Ren et al., 2023）。在实际应用中，当锂离子动力电池的健康状态下降至初始容量的70%-80%时，即被视为达到汽车使用终止寿命，尽管此类电池组仍适用于要求较低的二次寿命应用场景（Ma等，2026；Etxandi-Santolaya等，2023，Etxandi-Santolaya等，2024）。这为退役电池回收带来了巨大压力。根据国际能源署（IEA）预测，到2030年全球累计退役电池容量预计将达到100至120吉瓦时。到那时，仅中国预计就将产生约78万吨退役电池。目前，全球这类电池的有效回收率估计仅为5%左右，这表明材料回收领域存在巨大提升空间。低效的回收实践不仅造成钴、锂、镍等关键金属的严重浪费，加剧资源短缺问题，还会在拆解过程中引发重金属泄漏和电解液污染等环境问题。此外，动力电池制造环节的碳排放约占新能源汽车全生命周期排放总量的20%–40%（Wang et al., 2023）。若无法实现有效的闭环回收利用，资源和能源浪费问题将进一步加剧。因此，退役电池的高效回收与梯次利用已成为降低行业整体碳足迹、实现真正可持续发展的关键策略。
为应对这些环境与资源挑战，各国政府积极推动旨在提升动力电池高效再利用的政策。中国特别采取了"梯次利用优先，拆解回收为辅"的策略，优先将剩余容量在20%-80%的电池用于储能系统、低速电动车等场景。剩余容量更低的电池则进入拆解及贵金属回收流程。然而，现行回收体系面临诸多重大挑战，包括回收渠道分散、物流成本高企、显著的安全隐患、缺乏统一的电池评估标准以及利益相关方间协调不足。这些因素严重制约了行业内的资源流转效率，阻碍了规模化与标准化运营的推进。因此，亟需构建一套集回收与梯次利用于一体的物流网络模型，并配套明确的定价机制与政策框架。唯有通过系统优化统一框架内的回收渠道、拆解流程及利益相关方收益分配，该产业方能实现资源效率与可持续发展的实质性提升。总体而言，本研究旨在：（i）构建超图最优运输框架以规划退役电动汽车电池的大规模逆向物流；（ii）推导可直接映射至政策工具的可解释影子价格；（iii）通过2025-2035年长三角地区的应用案例验证该框架。

为实现这些政策目标并满足实际需求，学界已开展大量研究以优化退役电池回收网络的布局及资源分配机制。在网络优化领域，研究者主要采用Fleischmann等学者(2001)最初提出的传统基于图的网络流模型。这些模型运用混合整数线性规划(MILP)、遗传算法和多目标规划等工具，优化退役电池逆向供应链中的设施选址、运输路线及物料流动，以平衡经济成本、碳排放与资源效率。例如He等(2024)通过改进拆解工艺建立了经济与环境目标间的帕累托前沿，而Ma等(2024)则探究了政府补贴与惩罚措施对网络覆盖范围的影响。
尽管基于图的传统模型已得到广泛应用并取得重大进展，但当应用于复杂的现实场景时，这些模型仍暴露出固有的局限性。这类模型通常假设设施间存在固定且单一比例的流动结构，无法准确表征协作决策、动态政策响应以及拆解技术非线性变化所产生的复杂性。由于其刚性的弧结构特性，传统模型还缺乏精确管理多路径流动与混合质量流的灵活性。在分析退役电池拆解后同时分流至梯次利用和二次材料回收等多重下游用途时，传统模型往往依赖简化假设或人工调整，无法真实反映联合生产、质量混杂和实时波动的复杂动态。当电池质量出现波动或政策变化要求动态实时调整流量配比时，常规图模型尤其难以胜任。
鉴于传统基于图模型存在局限性，近期学术界研究重点已转向探索更具灵活性与实用性的网络建模方法，其中超图模型尤为突出。例如Ouyang等（2025）成功运用超图模型优化了电池单体与均衡器的拓扑结构，显著提升系统效率与稳定性。同样地，Harrod（2011）在铁路时刻表优化中验证了超图模型相较传统图方法的优势，而Pavone等(2022)将超图有效应用于拼车平台的实时路径规划。这些应用为将超图模型引入退役电池回收与梯次利用问题提供了重要的理论与实证支持。在方法论层面，Du和Chen(2022)将超路径整合至变分不等式均衡框架中进行不确定性分析；这种基于策略的视角与我们提出的多目的地、质量混流超边表征具有一致性。
尽管优化网络结构具有重要价值，但仍不足以全面把握退役电池回收的复杂性，特别是市场动态、政策工具与定价行为之间微妙的交互作用。因此，需要更深入地考察市场机制与定价理论，以阐明资源流动、价格形成和政策激励如何相互影响。现有研究主要集中于宏观层面的政策影响与微观层面的行为响应，由此衍生出两种主流分析方法：博弈论与供应链网络均衡模型。然而，尽管这些方法做出了贡献，它们仍未能提供一个统一框架来完整呈现价格形成、资源配置与政策传导之间的关联，这凸显出对更系统化理论发展的需求。
早期研究常采用静态单次定价博弈模型来探讨政府补贴与碳税对市场决策的影响。这些研究普遍认为适度补贴有助于提升回收率，而过量补贴则可能扭曲市场效率。此外，静态博弈模型通常假设决策为单周期行为，因而难以刻画现实世界中连续竞价与动态定价的过程。为突破这一局限，部分学者引入演化博弈理论（EGT），从动态视角研究利益相关方策略的长期演化与宏观稳定性。尽管如此，EGT模型通常仅能提供策略演化的定性趋势，无法揭示定价机制与资源配置之间更深层次的耦合关系。呼应我们对政策激励的关注，Yang等人(2021)采用碳限额与交易机制下的网络均衡模型，阐释系统性违规行为，并量化惩罚机制设计如何重塑物流网络流动与设施决策。
针对博弈论模型的局限性，基于变分不等式（VI）理论的供应链网络均衡模型应运而生，为描述利益相关者互动与市场稳定性提供了系统化方法。Nagurney等人（2002）率先将VI理论应用于闭环供应链均衡模型，有效整合了设施选址、资源流动与定价决策。然而，这类VI模型通常将价格视为外生变量，在资源配置决策后确定，从而导致价格与流量脱节，无法反映动态资源配置下的实时价格调整机制。
近期研究还尝试了微观机制设计与动态政策工具的创新。例如，Atasu等人(2008)提出了一种逆向拍卖机制实现回收商之间的动态竞争，而Shih等(2019)与Yuan等(2023)则开发了非线性动态补贴机制以应对回收商成本异质性问题。Yan等(2021)引入碳交易市场来分析碳价波动对各利益相关方定价行为的动态影响。尽管这些研究在内生定价与政策传导方面取得重要进展，但尚未将资源流动、定价机制与政策变量整合至统一框架。针对电池回收市场设计，Feng等(2024)开发的电动汽车电池回收两阶段拍卖机制，在信息不对称条件下展现出稳健性，这直接支持了我们将价格形成与资源配置相耦合的研究思路。
此外，近期研究深入探讨了详细机制设计及市场与政策等多要素的整合。例如，Abbey等人（2015）通过博弈论分析了"维修权"政策对制造商与第三方维修商的影响；Nageswaran等人（2025）研究了线上线下渠道协作以优化逆向物流成本并提升消费者经验值；Nadar等人（2023）则运用马尔可夫决策模型，揭示了退役产品质量波动被忽视时可能产生的潜在成本。这些前沿研究强调了建模利益相关者合作、政策交互作用及动态市场条件的重要性，为本研究整合复杂政策激励、市场动态与网络结构提供了关键理论依据。
综合分析现有文献，可发现以下关键研究空白：尽管已取得重大进展，但现有理论模型的实际应用价值有限，其原因在于：（i）网络优化模型常忽略碳价波动与电池容量衰减等关键动态因素，导致无法反映现实决策的复杂性；（ii）对利益相关者间的协同互动与政府阶段性激励措施的刻画不足，削弱了模型的政策关联性；（iii）传统节点-弧段流结构难以捕捉联合生产流程与动态路径选择行为。这些空白亟待构建一个整合动态因素、政策交互与复杂网络结构的理论框架，以提升决策支持效能。
具体而言，电动汽车电池逆向物流与网络设计研究领域仍存在若干重要空白。首先，多数模型将退役电池简化为单一物流流或少数离散类别，因而无法捕捉寿命终止流中健康状态（SOH）的连续差异特征。其次，现有研究要么仅聚焦回收环节，要么以高度简化的形式处理二次利用场景，未能基于城市群尺度的实际政策与产能约束，对拆解、再利用与回收环节进行协同优化。第三，即使存在优化模型，其双重价格也鲜少被阐释为具有政策指导意义的信号，这阻碍了模型输出向政策工具的转化。
基于此，本研究致力于解决三个核心研究问题。首先，如何为退役电动汽车电池设计一个考虑SOH差异、拆解与梯次利用、以及城市群互联规模下政策约束的逆向物流规划模型？其次，如何将该模型生成的对偶价格映射为具有经济意义且可操作的政策工具，例如采购上限或补贴、拥堵费、稀缺租金或产能配额？第三，在长三角地区，这些影子价格在2025-2035年间如何演变？在参数和模型不确定性条件下，哪些政策杠杆始终保持最高效力和稳健性？需要说明的是，本研究的超图最优传输框架定位于中长期规划基准，而非实时运营调度。

本研究通过开发创新性建模框架并推导可付诸实施的政策启示，为退役电池回收领域的文献做出了若干关键贡献。
本研究的首要贡献在于提出了一种创新的3-均匀超图框架，该框架通过单一超弧结构整合了回收、梯级利用与再生过程。相较于传统基于图论的模型，这一创新方法能同步纳入容量守恒、路径成本、碳排放及安全风险等复杂外部性因素，从而有效实现联合生产的协同优化。
本文的第二项贡献在于开发了一个基于康托罗维奇（Kantorovich，1942）的双重分析框架，该框架将超图的影子价格转化为限制级经济信号：ux针对电池健康状态（SOH）分级的供应体系，αy针对回收节点拥堵现象，βw以及利用层级的拥堵问题。这些影子价格信号将碳排放、运输成本等多重因素内化为节点层面的成本结构，并为基于SOH的采购竞价提供合理上限。此外，这些信号还能量化拥堵租金，揭示回收与利用节点增量容量的边际社会价值，从而指导差异化补贴政策的制定，并阐明电池回收供应链中的价格形成机制与均衡稳定性。
第三项贡献在于：基于我们构建的分析框架，开发了一套多周期滚动规划系统。该系统吸纳了长三角地区14个城市2025–2035年的预测数据，精准识别时空瓶颈，并将拥堵租金转化为针对具体城市的容量扩展包规划、分阶段且地方校准的补贴方案，以及跨行政区域的配额交易机制。通过稳健性检验进一步优化了这些政策优先级。在自助法情境下，电池平均寿命每延长一年可使系统总成本降低15–18%；与拆解相关的里程补贴需在当前水平上提高20–30%方能缓解高峰拥堵；而碳价上涨仅在与约3%的年容量扩展包或等效配额机制相结合时，才会对资源利用稀缺性产生影响。需特别说明的是，这些数值范围仅具示意性而非普适性，实际应用时应根据地方数据进行重新校准。
第四项贡献在于，通过对长三角地区最拥堵再生资源节点的微观均衡与稳定性分析，揭示出"少数高拥堵、多数零利用率"的长尾拥堵模式，该模式集中体现于三类企业（4S经销店、维修商店和物流枢纽）。基于这一发现，我们提出能力券拍卖机制与节点布局优化方案，将局部能力提升转化为区域价格趋同与网络稳定性，为退役电池回收提供精细化治理工具集。此外，本研究构建的超图最优传输模型不仅适用于当前场景，更具有解决广泛供应链与物流优化问题的潜力。α节点