動(dòng)力電池回收商與地方政府間行為策略演化博弈研究

摘" 要：新能源汽車(chē)的使用量急劇增長(zhǎng)，對(duì)于到達(dá)使用壽命的電池若不及時(shí)回收拆解處理，便會(huì)造成環(huán)境的污染與公共資源的占用?；诖?，文章構(gòu)建動(dòng)力電池回收商與地方政府之間的演化博弈模型，結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論，構(gòu)建SD-演化博弈模型，借助Vensim仿真分析，驗(yàn)證均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性，探討如何實(shí)現(xiàn)廢舊動(dòng)力電池高效回收。研究表明，動(dòng)力電池回收商與地方政府之間存在長(zhǎng)期博弈，只有在地方政府采取具有懲罰措施的動(dòng)態(tài)監(jiān)管策略時(shí)，系統(tǒng)才能達(dá)到均衡穩(wěn)定狀態(tài)，反之在靜態(tài)監(jiān)管策略下系統(tǒng)不穩(wěn)定。

" 關(guān)鍵詞：動(dòng)力電池回收；獎(jiǎng)懲策略；演化博弈論；系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真

" 中圖分類(lèi)號(hào)：F713.2" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.01.019

Abstract： The use of new energy vehicles has increased rapidly， and if the batteries that have reached the service life are not recycled and disassembled in time， it will cause environmental pollution and the occupation of public resources. Based on this， an evolutionary game model between power battery recyclers and local governments is constructed， and an SD-evolutionary game model is constructed in combination with the system dynamics theory. The stability of equilibrium points is verified by Vensim simulation analysis， and how to achieve efficient recycling of used power batteries is discussed. The research shows that there is a long-term game between power battery recyclers and local governments， and only when local governments adopt a dynamic regulatory strategy with punitive measures， the system can reach an equilibrium and stable state. Conversely， the system is unstable under a static regulatory strategy.

Key words： power battery recycling; reward and punishment strategy; evolutionary game theory; system dynamics simulation

0" 引" 言

" 新能源汽車(chē)已經(jīng)成為未來(lái)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展大勢(shì)，動(dòng)力電池回收正處于新型發(fā)展的綠色產(chǎn)業(yè)的初步階段，產(chǎn)業(yè)回收體系初步建立。國(guó)內(nèi)回收技術(shù)欠缺，動(dòng)力電池回收市場(chǎng)混亂等問(wèn)題都是在回收過(guò)程中存在的重大隱患?；谏鲜鰡?wèn)題，國(guó)家高度重視新能源汽車(chē)動(dòng)力電池的回收循環(huán)使用，并發(fā)布《生產(chǎn)者責(zé)任延伸制度推行方案》，要求生產(chǎn)者承擔(dān)相應(yīng)的環(huán)境責(zé)任，且不僅局限于生產(chǎn)者。因此，完善動(dòng)力電池回收體系，提高動(dòng)力電池回收效率是亟待解決的問(wèn)題。

" 眾多學(xué)者在電池回收模式、回收效率、回收制度等方面進(jìn)行研究，為動(dòng)力電池的回收貢獻(xiàn)了新的思想和策略。危浪等[1]通過(guò)建立“車(chē)企-消費(fèi)者-地方政府”三方演化博弈模型，發(fā)現(xiàn)動(dòng)力電池回收初期，地方政府對(duì)退役電池供需兩側(cè)的監(jiān)管懲罰更為關(guān)鍵；回收技術(shù)成熟期，地方政府演變?yōu)閷捤杀O(jiān)管者，更有利于雙方盈利。在提高新能源汽車(chē)動(dòng)力電池回收率的有效性方面，樓高翔等[2]運(yùn)用博弈論建立3個(gè)回收決策模型，研究在不同補(bǔ)貼政策下電池的回收效率及社會(huì)福利的高低與補(bǔ)貼系數(shù)大小的關(guān)系。Wang Enci et al.[3]建立了在無(wú)地方政府情況下回收企業(yè)與消費(fèi)者之間的演化博弈模型，分析了回收企業(yè)和消費(fèi)者之間的決策行為，以及正向回收的趨勢(shì)是否受到地方政府的影響。結(jié)果表明，由于缺乏地方政府補(bǔ)貼，回收商和消費(fèi)者很難在回收?qǐng)?bào)廢動(dòng)力電池方面取得共贏。張建同等[4]建立了廢舊動(dòng)力電池循環(huán)再制造二級(jí)逆向供應(yīng)鏈模型，綜合考慮消費(fèi)者偏好與循環(huán)再制造風(fēng)險(xiǎn)后發(fā)現(xiàn)，再制造商負(fù)擔(dān)再制造模式更加有利于廢舊動(dòng)力電池循環(huán)再制造以及再制造電池的應(yīng)用。在通過(guò)信息與大數(shù)據(jù)改善動(dòng)力電池回收體系方面，Gao Yanhong et al.[5]分析三方在動(dòng)力電池回收過(guò)程中的戰(zhàn)略選擇，模擬了參與者意愿和信息壁壘對(duì)各方戰(zhàn)略選擇的影響，研究發(fā)現(xiàn)動(dòng)力電池生產(chǎn)企業(yè)和回收企業(yè)相互合作的意愿隨著信息壁壘的增加而降低。Haijun Yu et al.[6]結(jié)合大數(shù)據(jù)信息的特點(diǎn)，分析了基于大數(shù)據(jù)的動(dòng)力電池回收平臺(tái)的運(yùn)行機(jī)制，建立了動(dòng)力電池危險(xiǎn)品運(yùn)輸優(yōu)化系統(tǒng)，利用改進(jìn)的蟻群算法求得最短路徑模型，降低運(yùn)輸成本和風(fēng)險(xiǎn)，最大限度地提高信息資源的價(jià)值，推動(dòng)動(dòng)力電池回收產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

" 演化博弈是一種區(qū)別于傳統(tǒng)博弈的研究方法，側(cè)重于靜態(tài)與動(dòng)態(tài)兩種情況下系統(tǒng)能否達(dá)到均衡，因而在回收過(guò)程中被學(xué)者廣泛運(yùn)用。在新能源汽車(chē)動(dòng)力電池回收方面，王成功等[7]建立了地方政府、消費(fèi)者與回收企業(yè)之間的演化博弈模型，研究各主體在博弈過(guò)程中的決策和穩(wěn)定策略，并分析主要決策影響因素，結(jié)果表明參與者初始選擇策略的概率會(huì)影響系統(tǒng)最終穩(wěn)定結(jié)果。劉艷龍[8]提出了政府、回收處理商、消費(fèi)者之間的演化博弈模型，并在模型中納入了技術(shù)投資，從而擴(kuò)展了演化博弈模型中各參與者的決策范疇，并從政府、回收處理商和消費(fèi)者收益角度出發(fā)，分析不同情景下的三方策略演化路徑。

" Faridah Zulkipli et al.[9]在研究馬來(lái)西亞固體廢物管理中運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的方法進(jìn)行仿真研究，并對(duì)回收過(guò)程進(jìn)行評(píng)估。趙林等[10]運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的方法，建立了一個(gè)廢棄塑料托盤(pán)回收的數(shù)學(xué)模型，并運(yùn)用PLE與Vensim對(duì)模型進(jìn)行仿真，分析環(huán)保稅額與返利金對(duì)廢棄塑料托盤(pán)回收利潤(rùn)與回收率的影響，得出了不同政策組合下的動(dòng)態(tài)仿真結(jié)果。張玉春等[11]采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法，研究信息不對(duì)稱(chēng)所導(dǎo)致的回收過(guò)程中產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定問(wèn)題，構(gòu)建了回收品質(zhì)控制模型，分析將回收比例和回收品質(zhì)量預(yù)防水平作為信號(hào)傳遞的動(dòng)態(tài)行為。

" 本文旨在探究新能源汽車(chē)動(dòng)力電池回收過(guò)程中，動(dòng)力電池回收商和地方政府之間的博弈關(guān)系，利用復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，推導(dǎo)出地方政府在靜態(tài)監(jiān)管和動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)懲措施下的系統(tǒng)均衡解，并對(duì)其穩(wěn)定性進(jìn)行分析。構(gòu)建回收過(guò)程的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，使用Vensim軟件仿真了地方政府與新能源汽車(chē)動(dòng)力電池回收商采取不同策略的情形，驗(yàn)證與博弈均衡點(diǎn)的一致性。

1" 演化博弈模型的構(gòu)建與分析

" 新能源汽車(chē)動(dòng)力電池的回收由多個(gè)環(huán)節(jié)構(gòu)成，回收的相關(guān)主體主要包括：新能源汽車(chē)制造商、銷(xiāo)售商、第三方回收主體、廢舊電池處理站、地方政府、消費(fèi)者等，各主體之間存在不同的博弈關(guān)系，由于新能源汽車(chē)用戶(hù)遍布全國(guó)，僅靠整車(chē)企業(yè)回收非常困難，且一般整車(chē)企業(yè)都與第三方回收商存在合作關(guān)系，合作下的回收模式如圖1所示。

1.1" 模型構(gòu)建與求解

1.1.1" 基本假設(shè)與收益矩陣

H1：在回收過(guò)程中博弈雙方的主體是有限理性的。

H2：在動(dòng)力電池回收的過(guò)程中，會(huì)出現(xiàn)許多回收主體，但由于實(shí)際情況過(guò)于復(fù)雜，文中只考慮與新能源汽車(chē)制造商合作的第三方回收商（后文簡(jiǎn)稱(chēng)動(dòng)力電池回收商）和地方政府這兩個(gè)主體。

" H3：動(dòng)力電池回收商的決策集合為S=積極回收，消極回收，設(shè)選擇積極回收的概率為x，則選擇消極回收的概率為1

-x。假設(shè)地方政府的策略集為S=強(qiáng)監(jiān)管，弱監(jiān)管，地方政府選擇強(qiáng)監(jiān)管策略是為了促進(jìn)動(dòng)力電池的有效回收，監(jiān)管措施包括建立相應(yīng)的獎(jiǎng)懲制度，減免積極承擔(dān)回收責(zé)任的企業(yè)的稅負(fù)、提供財(cái)政補(bǔ)貼以及對(duì)消極承擔(dān)回收責(zé)任的企業(yè)進(jìn)行罰款等。弱監(jiān)管的行為往往表現(xiàn)為不采取政策上的補(bǔ)貼、減稅或其他形式的獎(jiǎng)勵(lì)。假設(shè)地方政府采取強(qiáng)監(jiān)管的概率為y，則采取弱監(jiān)管的概率為1-y。

" H4：地方政府采取強(qiáng)監(jiān)管措施促進(jìn)動(dòng)力電池的回收或新能源汽車(chē)制造商積極承擔(dān)回收責(zé)任所帶來(lái)的社會(huì)收益為B。地方政府在動(dòng)力電池的回收過(guò)程中實(shí)施強(qiáng)監(jiān)管措施時(shí)，資源占用會(huì)產(chǎn)生時(shí)間、行政、人力成本和其他隱性成本，將此記為地方政府的監(jiān)管成本C。地方政府在實(shí)施弱監(jiān)管政策時(shí)或者新能源汽車(chē)制造商回收處于消極狀態(tài)時(shí)，社會(huì)公共資源的占用和對(duì)環(huán)境污染的治理所引起的成本記為C。地方政府監(jiān)管時(shí)，企業(yè)積極配合，地方政府對(duì)于積極配合的企業(yè)給予獎(jiǎng)勵(lì)或補(bǔ)貼記為A，對(duì)于不積極配合的企業(yè)地方政府應(yīng)當(dāng)進(jìn)行處罰，處罰金額記為F。

" H5：動(dòng)力電池回收商積極回收動(dòng)力電池直接收益設(shè)為B，間接節(jié)約成本設(shè)為B，積極回收時(shí)整個(gè)物流供應(yīng)鏈運(yùn)轉(zhuǎn)所需的費(fèi)用成本設(shè)為C。

" 根據(jù)上述假設(shè)，構(gòu)建動(dòng)力電池回收商和地方政府之間收益矩陣如表1所示。

1.1.2" 模型求解

動(dòng)力電池回收商選擇積極回收，消極回收和平均的期望收益分別為

U，U，U；地方政府強(qiáng)監(jiān)管，弱監(jiān)管和平均的期望收益分別為U，U，

U，如表2所示。

根據(jù)表1和表2，可得地方政府與新能源汽車(chē)動(dòng)力電池回收商間演化博弈的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為：

" " " " " " " " " " " " " "（1）

1.2" 模型分析

1.2.1" 靜態(tài)獎(jiǎng)懲策略下系統(tǒng)穩(wěn)定性分析

根據(jù)演化博弈的進(jìn)化穩(wěn)定策略的定義，令Fx=0，F(xiàn)y=0，則系統(tǒng)演化得到如下五個(gè)Nash均衡點(diǎn)：0，0，0，1，1，0，1，1，， （考慮到實(shí)際情況，對(duì)地方政府與動(dòng)力電池回收商雙方采取混合策略時(shí)演化博弈分析的穩(wěn)定性進(jìn)行分析，只著重討論B

+F-Cgt;0，0lt;C-B-Blt;A+F，因此0≤≤1， 0≤≤1）。將求得的五個(gè)均衡解代入系統(tǒng)的雅可比矩陣J=，根據(jù)局部分析穩(wěn)定法，若使得均衡逐漸接近穩(wěn)定狀態(tài)，得到演化均衡狀態(tài)ESS，需detJgt;0且trJlt;0。對(duì)五個(gè)均衡點(diǎn)進(jìn)行分析得到以下穩(wěn)定分析結(jié)果，如表3所示。

本文假設(shè)所有的政策性變量均為正數(shù)，且保證各個(gè)主體無(wú)論采取何種策略的收益均為正值，在滿(mǎn)足前提條件下，參照文獻(xiàn)[12]對(duì)參數(shù)進(jìn)行賦值：B=1，C=1，B=3， B=2，C=6，A=1，F(xiàn)=1.5，C=1。對(duì)均衡解進(jìn)行穩(wěn)定性分析，發(fā)現(xiàn)即使是在中心點(diǎn)處， ，也達(dá)不到穩(wěn)定狀態(tài)，因此動(dòng)力電池回收商和地方政府構(gòu)成的二維非線性動(dòng)力系統(tǒng)在靜態(tài)獎(jiǎng)懲策略下無(wú)法達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

1.2.2" 動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)懲策略下系統(tǒng)穩(wěn)定性分析

在地方政府采取靜態(tài)的獎(jiǎng)懲措施時(shí)，演化博弈模型無(wú)法達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，已有研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)胤秸扇?dòng)態(tài)的獎(jiǎng)懲措施時(shí)可以提高均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性，結(jié)合實(shí)際情況構(gòu)建地方政府采取動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)懲措施下的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，已知?jiǎng)恿﹄姵鼗厥丈踢x擇積極回收的概率為x，消極回收的概率為1-x，假設(shè)動(dòng)力電池回收商選擇消極回收的概率與對(duì)環(huán)境的污染呈正相關(guān)，則地方政府選擇強(qiáng)監(jiān)管時(shí)對(duì)選擇消極回收的企業(yè)的罰款由常數(shù)F變?yōu)镕x=α1-x，α為比例系數(shù)，地方政府強(qiáng)監(jiān)管時(shí)對(duì)動(dòng)力電池回收商的補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)由常數(shù)A變?yōu)锳x=βx，β為比例系數(shù)，參照文獻(xiàn)取α=1.5，β=0.9，則式（1）的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程組變?yōu)椋?/p>

（2）

表3中前四個(gè)均衡點(diǎn)也是式（2）的均衡點(diǎn)，分別是X=0，0， X=0，1， X=1，0， X=1，1。

" 本文將地方政府的獎(jiǎng)懲分為三種情形討論：

（1）當(dāng)?shù)胤秸呗灾挥歇?jiǎng)勵(lì)且為動(dòng)態(tài)時(shí)，即A=βx=0.9x，此時(shí)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程組為：

" " " " " " " " " " " " " " " " （3）

將1.2.1的參數(shù)值代入，令方程組等于0，解得X=， 。

（2）當(dāng)?shù)胤秸呗灾挥袘土P且為動(dòng)態(tài)時(shí)，即Fx=α1-x=1.51-x，此時(shí)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為：

" " " " " " " " " " " " " （4）

同上將參數(shù)值代入，解得X=，。

（3）當(dāng)?shù)胤秸呗元?jiǎng)懲并施且為動(dòng)態(tài)時(shí)，即Fx=α1-x=1.51-x，A=βx=0.9x，此時(shí)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為：

（5）

將參數(shù)值代入，解得X=， ，雅可比矩陣為：

J=" " " " " " " " （6）

首先分析均衡點(diǎn)0，0，將其帶入雅可比矩陣J中，即J==，顯然detJlt;0，trJ

gt;0，所以0，0點(diǎn)為不穩(wěn)定點(diǎn)。同理可得余下均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性。

表4中只存在兩個(gè)均衡點(diǎn)，即只有地方政府所采取的動(dòng)態(tài)策略中存在懲罰策略時(shí)，系統(tǒng)才會(huì)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

2" 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真分析

2.1" 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型

利用Vensim軟件繪制流圖，可以很好的反映地方政府與動(dòng)力電池回收商在動(dòng)力電池回收過(guò)程中的反饋機(jī)制，詳細(xì)的表達(dá)出系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，并可以直觀反映不同策略下的演化過(guò)程。根據(jù)表1動(dòng)力電池回收商和地方政府的博弈支付矩陣及表2中的期望收益，構(gòu)建SD模型如圖2所示。

2.2" 靜態(tài)獎(jiǎng)懲策略下系統(tǒng)仿真分析

" 為了更加直觀的探究主體行為策略的演化過(guò)程，現(xiàn)對(duì)模型中的變量進(jìn)行賦值，根據(jù)參考文獻(xiàn)[12]，令B=1，C=1，B=3，B=2，C=6，A

=1，F(xiàn)=1.5，C=1。仿真初始時(shí)間設(shè)置為0，結(jié)束時(shí)間設(shè)置為100，步長(zhǎng)設(shè)置為0.25。當(dāng)動(dòng)力電池回收商與地方政府初始策略分別為0.5，0.5，0.4，0.6，0.2，0.8時(shí)，博弈雙方行為策略的演化過(guò)程如圖3（a）、圖3（b）、圖3（c）所示：

" 根據(jù)圖3仿真分析可知，靜態(tài)獎(jiǎng)懲下系統(tǒng)的演化過(guò)程是波動(dòng)的周期性曲線，且隨著地方政府強(qiáng)監(jiān)管概率的增大，波動(dòng)的幅度也會(huì)增大，因此地方政府與動(dòng)力電池回收商在靜態(tài)獎(jiǎng)懲策略下不存在演化穩(wěn)定均衡狀態(tài)，與靜態(tài)獎(jiǎng)懲策略下演化博弈穩(wěn)定性分析所得的結(jié)論一致。博弈行為不穩(wěn)定會(huì)增大動(dòng)力電池回收的難度，不利于動(dòng)力電池回收行業(yè)的發(fā)展。

2.3" 動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)懲策略下系統(tǒng)仿真分析

" 在Vensim軟件中將地方政府強(qiáng)監(jiān)管時(shí)對(duì)積極回收的動(dòng)力電池回收商給予的補(bǔ)貼或獎(jiǎng)勵(lì)A(yù)，與地方政府強(qiáng)監(jiān)管時(shí)對(duì)消極回收的動(dòng)力電池回收商進(jìn)行的處罰F，設(shè)為輔助變量，A=0.9x，F(xiàn)=1.51-x，并對(duì)SD模型做出重新改動(dòng)，本文只列出地方政府獎(jiǎng)懲均為動(dòng)態(tài)時(shí)的SD模型，如圖4所示。設(shè)定仿真時(shí)間為200個(gè)月，開(kāi)始時(shí)間為0，結(jié)束時(shí)間為200，單位月，時(shí)間步長(zhǎng)設(shè)置為0.125。

考慮動(dòng)力電池回收商與地方政府初始策略分別為0.5，0.5、0.4，0.6、0.2，0.8，地方政府的獎(jiǎng)勵(lì)為動(dòng)態(tài)時(shí)博弈雙方行為策略的演化過(guò)程如圖5所示，地方政府的懲罰為動(dòng)態(tài)時(shí)博弈雙方行為策略的演化過(guò)程如圖6所示。

" 根據(jù)圖5分析得到，當(dāng)?shù)胤秸扇〉莫?jiǎng)懲策略只有獎(jiǎng)勵(lì)為動(dòng)態(tài)時(shí)，無(wú)論初始策略如何，地方政府和動(dòng)力電池回收商之間演化博弈的結(jié)果都趨向于純策略1，1，并不是一種穩(wěn)定的狀態(tài)，且在SD模型中通過(guò)增大獎(jiǎng)勵(lì)力度A時(shí)發(fā)現(xiàn)，演化博弈策略趨于1，0，也未達(dá)到穩(wěn)定，與動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)懲策略下演化博弈穩(wěn)定性分析所得的結(jié)論一致。

根據(jù)圖6分析得到，當(dāng)?shù)胤秸扇〉牟呗灾挥袘土P為動(dòng)態(tài)時(shí)，無(wú)論動(dòng)力電池回收商與地方政府的初始策略如何，雙方演化博弈最終都會(huì)趨于穩(wěn)定狀態(tài)，且雙方演化博弈策略穩(wěn)定于均衡點(diǎn)X=，附近，與動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)懲策略下演化博弈穩(wěn)定性分析所得的結(jié)論一致。

" 地方政府獎(jiǎng)懲均為動(dòng)態(tài)時(shí)，為了便于更直觀的分析，取雙方初始策略組合為0.2，0.8時(shí)，將動(dòng)力電池回收商積極回收x，地方政府強(qiáng)監(jiān)管y分別在獎(jiǎng)勵(lì)為動(dòng)態(tài)，懲罰為動(dòng)態(tài)，獎(jiǎng)懲為動(dòng)態(tài)，獎(jiǎng)懲為靜態(tài)四種情況下進(jìn)行比較，如圖7和圖8所示。

根據(jù)圖7和圖8可以直觀得到：（1）當(dāng)?shù)胤秸畬?duì)動(dòng)力電池回收商的獎(jiǎng)懲為靜態(tài)時(shí)，汽車(chē)企業(yè)選擇積極回收的概率與地方政府強(qiáng)監(jiān)管的力度均呈現(xiàn)周期性波動(dòng)，達(dá)不到穩(wěn)定狀態(tài)；（2）當(dāng)?shù)胤秸畬?duì)動(dòng)力電池回收商的獎(jiǎng)勵(lì)為動(dòng)態(tài)時(shí)，企業(yè)選擇積極回收的概率與地方政府強(qiáng)監(jiān)管的力度均穩(wěn)定于1，但并未達(dá)到Nash均衡；（3）當(dāng)?shù)胤秸畬?duì)動(dòng)力電池回收商的懲罰為動(dòng)態(tài)或獎(jiǎng)懲均為動(dòng)態(tài)時(shí)，企業(yè)選擇積極回收的概率與地方政府強(qiáng)監(jiān)管的力度均穩(wěn)定于某一值，且達(dá)到了Nash均衡。

3" 結(jié)束語(yǔ)

本文研究新能源汽車(chē)動(dòng)力電池回收過(guò)程中回收商與地方政府之間的演化博弈問(wèn)題，通過(guò)建立動(dòng)力電池回收商與地方政府間的演化博弈模型，構(gòu)建博弈雙方收益矩陣，并建立復(fù)制動(dòng)態(tài)方程，通過(guò)雅可比矩陣分析演化博弈的均衡點(diǎn)，并利用Vensim軟件對(duì)回收系統(tǒng)進(jìn)行仿真，以驗(yàn)證系統(tǒng)均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性。本文還探究了地方政府強(qiáng)監(jiān)管策略下獎(jiǎng)懲策略的變動(dòng)對(duì)動(dòng)力電池回收的影響以及地方政府強(qiáng)監(jiān)管概率閾值的問(wèn)題。通過(guò)研究得到如下結(jié)論：（1）動(dòng)力電池回收商與地方政府在靜態(tài)博弈下達(dá)不到演化穩(wěn)定均衡狀態(tài)，當(dāng)?shù)胤秸畬?duì)動(dòng)力電池回收商的懲罰為動(dòng)態(tài)時(shí)，可以達(dá)到系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)，且SD模型仿真結(jié)果與演化博弈模型分析一致；（2）動(dòng)力電池回收商的策略選擇受到地方政府監(jiān)管策略的影響，因此地方政府在動(dòng)力電池回收系統(tǒng)中采取的監(jiān)管措施至關(guān)重要；（3）影響動(dòng)力電池回收商選擇積極回收還是消極回收的因素除了地方政府的強(qiáng)監(jiān)管力度，獎(jiǎng)懲措施外，還與動(dòng)力電池回收商在回收過(guò)程中獲得的直接收益、間接收益，回收過(guò)程中整個(gè)供應(yīng)鏈所耗費(fèi)的物流成本有關(guān)。

" 因此，對(duì)于動(dòng)力電池回收商，要加強(qiáng)其環(huán)保意識(shí)，增強(qiáng)社會(huì)責(zé)任感，地方政府要加強(qiáng)對(duì)動(dòng)力電池回收市場(chǎng)的監(jiān)管力度，完善動(dòng)力電池回收法律法規(guī)，完善生產(chǎn)者責(zé)任延伸制。對(duì)于積極回收的動(dòng)力電池回收商可以加大獎(jiǎng)勵(lì)或者補(bǔ)貼額，促進(jìn)動(dòng)力電池回收商回收動(dòng)力電池的積極性，同時(shí)對(duì)于消極回收的動(dòng)力電池回收商，在懲罰上要嚴(yán)懲不貸。

" 基于現(xiàn)實(shí)動(dòng)力電池回收因素的復(fù)雜性，回收主體的多樣性，本文簡(jiǎn)化了回收主體之間錯(cuò)綜復(fù)雜的回收關(guān)系，只選擇了新能源汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)與第三方回收商合作情況下的一個(gè)主體作為主要回收主體。本文在構(gòu)建演化博弈模型與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型時(shí)很多假設(shè)簡(jiǎn)化了現(xiàn)實(shí)中主體間交互關(guān)系，且由于支付矩陣的限制一些次要影響因素并未設(shè)置在模型中。未來(lái)研究時(shí)可從以下幾方面進(jìn)行深入研究：（1）建模需充分考慮新能源汽車(chē)動(dòng)力電池的回收體系與市場(chǎng)的實(shí)際情況，回收體系不同主體之間的相互關(guān)系和國(guó)內(nèi)外回收政策；（2）消費(fèi)者這一大主體與第三方回收商在整個(gè)回收體系中如何交互、如何構(gòu)建包含多個(gè)回收主體的理論模型是值得進(jìn)一步研究的嶄新課題。

參考文獻(xiàn)：

[1] 危浪，王翠霞. 基于SD演化博弈的新能源車(chē)動(dòng)力電池回收監(jiān)管策略研究[J]. 系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)，2023，43（5）：1314-1330.

[2] 樓高翔，雷鵬，馬海程，等. 不同回收補(bǔ)貼政策下新能源汽車(chē)動(dòng)力電池閉環(huán)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)決策研究[J]. 管理學(xué)報(bào)，2023，20（2）：267-277.

[3]" WANG ENCI， NIE JIANYUN， WANG YUHAN. Government subsidy strategies for the new energy vehicle power battery recycling industry[J]. Sustainability， 2023，15（3）：2090.

[4] 張建同，陳秀英. 考慮回收風(fēng)險(xiǎn)和消費(fèi)者偏好的動(dòng)力電池回收定價(jià)策略研究[J]. 上海管理科學(xué)，2022，44（3）：83-90.

[5]" GAO YANHONG， LIU YOUDI， TAN ZHIXIONG， et al. Analysis of cooperation equilibrium of participants in power battery recycling chains considering information barrier[J]. Chinese Journal of Population， Resources and Environment， 2022，20（2）：159-167.

[6]" HAIJUN YU， HONGLIANG DAI， GUANGDONG TIAN， et al. Big-data-based power battery recycling for new energy vehicles： Information sharing platform and intelligent transportation optimization[J]. IEEE Access， 2020，99（8）：99605-99623.

[7] 王成功，劉娟娟. 考慮政府獎(jiǎng)懲的動(dòng)力電池回收利益相關(guān)者決策行為演化博弈分析[J]. 生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2023，39（4）：205-213.

[8] 劉艷龍. 基于演化博弈的動(dòng)力電池回收策略研究[D]. 重慶：重慶大學(xué)，2021.

[9]" FARIDAH ZULKIPLI， ZULKIFLI MOHD NOPIAH， NOOR EZLIN AHMAD BASRI， et al. Recycle evaluation using system dynamics for solid waste management in Malaysia[J]. International Journal of Recent Technology and Engineering （IJRTE）， 2019（8）：657-659.

[10] 趙林，顧巧論. 基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的廢棄塑料托盤(pán)回收利用仿真分析[J]. 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，28（3）：52-58.

[11] 張玉春，馮昱. 非對(duì)稱(chēng)信息下閉環(huán)供應(yīng)鏈回收品質(zhì)量控制系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策，2019，35（1）：67-72.

[12] 余福茂，王希鵑. 電子廢棄物非正規(guī)回收渠道監(jiān)管策略的演化博弈研究[J]. 生產(chǎn)力研究，2016，48（9）：74-77.