面向市场主体的电池回收路径选择：全生命周期决策框架

随着全球新能源汽车产业规模化发展，动力电池大规模退役已成为产业链闭环安全与生态保护的核心挑战。不当回收将造成严重污染和战略性金属资源的不可逆流失。现有研究多聚焦回收技术本身，却未能建立以市场主体为导向的全生命周期决策框架，难以支撑不同类型电池与场景下回收路径的科学决策。本研究基于三项假设，提出了一种面向市场主体的动力电池全生命周期回收决策框架。该框架涵盖回收全流程（收集运输、拆解分选与综合利用），整合了生命周期环境与经济评估体系，并针对不同退役规模开发了多准则决策模型，共同构成回收路径优化的多维度量化体系。结果表明，梯次利用-产业联盟（EU-IA）路径在所有情境下均为三元电池与磷酸铁锂电池的最优方案。相较于排位最低的路径，该方案可使三元电池的全球变暖潜势（GWP）降低2.03∼10.79倍，磷酸铁锂电池降低50.52倍；同时使两类电池的单位利润分别提升0.39∼0.75倍与6.59倍。作为本研究的核心创新，该决策框架通过将参与者模式纳入技术评估，填补了现有研究的关键空白，为电池回收路径的精准适配与动态决策提供了范式。研究结果为回收标准制定、多主体合作优化以及环境经济绩效平衡提供了理论与实践指导。

图文摘要

引言

在全球"双碳"目标（即碳达峰与碳中和）与能源转型背景下，新能源汽车产业已成为交通领域脱碳进程的核心驱动力[1]。作为全球最大新能源汽车市场，中国自2015年起连续十年保持新能源汽车产销量全球第一的排位[2]，预计未来其销量仍将维持稳定增长态势[3]。作为新能源汽车核心部件与能量来源，镍钴锰（NCM）电池与磷酸铁锂（LFP）电池是目前应用最广泛的两类动力电池[4]。随着动力电池服役年限推进，大规模电池退役浪潮即将来临。科学处置退役动力电池已成为行业可持续发展面临的核心议题[5]。
若报废动力电池处理不当，电解液泄漏将导致镍、钴等重金属造成土壤和水体污染[6]。锂化合物分解释放的有毒气体会加剧空气污染[7]。此外，粗放填埋等无序处置方式将导致镍、钴等战略金属资源流失，进而加剧我国对原生矿产的需求压力[[8], [9]]。在此背景下，牵引电池的回收与再利用已不仅是环境或资源问题，更成为应对环境污染与战略金属资源短缺双重压力的关键途径。
与此同时，全球动力电池循环经济体系正快速向数字化与精细化方向演进。相关前沿研究为电池回收产业的高质量发展奠定了重要基础。电池护照技术构建了电池全生命周期追溯体系，实现了包括电池材料特性与运行历史等关键信息的全链条贯通。该技术已在多个场景实现突破性应用，例如退役电池材料的精准分类[10]、电池残余价值的量化评估[11]以及生产端废料的回收管理[12]。机器学习驱动的电池状态诊断技术进一步提升了退役电池性能评估的精确性与效率，为电池回收路径的精细化与差异化决策提供了关键技术支撑[13]。上述前沿研究的进展不仅大幅降低了电池回收过程中的信息不对称性，更触发了对退役动力电池回收路径系统化与适应性决策的更高要求。亟需开发一种能匹配产业发展趋势、覆盖多主体-多技术-多场景条件的动态回收路径决策框架。
表1总结了当前与动力电池回收路径决策相关研究中的关键方法与主要发现。
上述系统综述表明，现有研究已在动力电池回收利用领域建立了成人化的研究框架与方法论基础。然而，在支撑产业链可持续发展方面仍存在三个关键研究瓶颈。
首先，生命周期评估（LCA）和成本效益分析[14]等方法已被广泛用于NCM和LFP电池回收路径的多维度综合评价，涵盖环境、经济和社会指标[18]。然而，这些研究大多聚焦于拆解、再生等特定环节，未能考虑退役电池从收集运输、拆解分选到综合利用的完整循环利用流程。因此，现有研究难以准确评估各环节对全流程综合性能的实际影响[19]。此外，尽管回收技术本身的研究已较为成熟[37]，但针对主体导向回收模式(SBRMs)对回收路径差异化影响的系统性研究仍显不足[26]。学界鲜少关注同一综合利用技术在不同SBRMs下可能产生的环境经济绩效差异。基于此，本研究提出假设1对于给定的退役动力电池综合利用技术，其环境经济性能会因不同SBRM（基于状态的维修模式）而异。验证该假设可揭示不同SBRM如何影响特定回收技术全流程性能的作用机制。这不仅弥补了现有研究中技术评估与行动者模式脱节造成的研究空白，更为后续量化本研究中不同回收路径的环境影响与经济绩效提供了分析基础。
其次，既有研究对动力电池回收路径与不同主体导向回收模式(SBRMs)的适配性关注不足，尤其未能系统揭示NCM与LFP电池在"技术-主体"耦合回收路径选择优先级上的差异。这一研究空白制约了高效电池回收体系的构建。一方面，现有研究多集中于针对单一电池类型的定向技术改进[27]，而系统性探究SBRMs对不同电池类型差异化影响的研究较为匮乏。这导致其难以为两类电池耦合回收路径的优先性比较提供研究基础。另一方面，部分研究探讨了SBRMs的运营策略，以及不同参与主体间的权责划分与合作机制。然而，现有研究尚未探讨技术路径与SBRMs[21]之间的适配性问题，也未能将技术-行动者匹配纳入统一的决策框架。这种局限性导致研究无法动态响应产业发展带来的阶段性变化——包括退役电池规模变动与技术创新引发的转型。因此，决策结果难以契合产业发展的阶段性特征[28]。基于此，本研究提出假设2：NCM电池与LFP电池在技术-主体耦合回收路径的优先级上存在显著差异。该假设旨在阐明两种电池类型对技术-主体耦合路径的适配规律，填补现有研究未能系统比较不同电池材料特性间路径优先级的空白，同时为本研究识别回收技术与回收模式的最优组合提供科学依据。
第三，现有研究尚未将动力电池退役规模的演变规律纳入回收再利用路径的决策分析中，未能揭示不同退役规模情景对回收路径经济与环境绩效的影响机制。这导致在不同产业发展情景下最优回收路径决策的精确性不足[15]。回收再利用路径决策的核心在于选择回收技术与基于主体的回收模式(SBRMs)的最优组合。把握电池退役规模演变规律是决策的必要前提。尽管现有研究通过模型探索了如何选择最优路径，但尚未建立退役规模与路径选择之间的动态关联机制，这可能导致所采用的路径与产业发展模式不匹配[36]。具体而言，在退役规模预测建模中，预测精度高度依赖于新能源汽车（NEV）销量与电池寿命预测的准确性，但两种预测方法均存在明显局限性。一方面，NEV销量预测多采用基于扩散速率的模型，如Bass模型及其广义修正版本[32]。此类模型大多忽略了影响消费者行为的关键变量，包括政策激励与品牌效应[34]。另一方面，关于动力电池寿命预测的研究普遍忽视了技术进步等因素的影响[31]。尽管威布尔分布能够描述电池寿命分布的特征，却无法反映电池寿命随技术进步的动态变化[29]。上述预测方法的局限性进一步限制了不同退役规模情景下路径决策的准确性。基于此，本研究提出假设3退役动力电池规模情景下，不同回收路径的经济与环境绩效差异显著，且最优回收路径会随工业发展阶段变化而改变。验证该假说可阐明退役规模演进对回收路径选择的影响机制，填补现有研究未将规模特征纳入回收路径决策框架的核心空白。本研究构建适应不同退役规模与工业发展阶段的动态决策模型，该结论亦为此提供了关键理论支撑。
综上所述，现有研究尚未建立覆盖电池回收全流程的生命周期评价体系框架，未能阐明回收技术与基于行动主体的回收模式（SBRMs）之间的协同适应规律，也未构建退役规模演变与回收路径决策的关联机制。基于上述研究缺口与研究假设，本研究以NCM和LFP动力电池为研究对象。构建了一套适应技术与市场主体的回收再利用决策框架。该框架覆盖全流程（收集运输、拆解分选与综合利用），并整合生命周期环境与经济评估。此外，开发了考虑不同退役规模的多准则决策模型。二者共同构成支持回收路径选择的多维度定量分析系统。本研究旨在实现以下具体目标：(1) 构建覆盖动力电池回收再利用全流程的生命周期环境经济评价模型。量化不同回收路径的环境影响与经济绩效；(2) 建立技术特征与市场主体相匹配的循环再利用决策框架，识别回收技术与回收模式的最优组合；(3) 整合广义Bass预测模型、威布尔寿命分布模型及基于自动编码器改进的多准则决策方法，构建适应不同电池退役规模与产业发展阶段的动态决策模型。本研究旨在为牵引电池回收体系的政策制定、技术升级与产业规划提供科学支撑，同时助力行业平衡短期经济效益与长期环境可持续性发展。