中国废物电力HAWKER蓄电池回收企业高水平绿色技术创新的秘诀

中国废弃物电力电池回收（WPBR）领域的绿色技术创新（GTI）是可持续资源管理、环境保护和经济繁荣的关键驱动力。本研究利用PSR-BN-GPT-4模型和多源数据，探讨了中国WPBR企业的高级GTI机制。研究结论是：（1）与传统专家知识相比，基于GPT-4的贝叶斯网络模型展现出更优越的因果推理能力。（2）中国WPBR行业当前GTI水平相对较低，高水平GTI的概率仅为19%。（3）确定的关键因素包括激励措施如研发投资、瓶颈如绿色金融政策工具，以及阻碍如政府采购政策工具。（4）“支持基础设施政策工具——回收点数量——市场潜力——绿色技术创新”和“绿色金融政策工具——研发投资——绿色技术创新”是提升GTI在WPBR企业中高水平发展的两大关键路径。该研究为政府、工业和企业在电池回收中GTI的决策提供了宝贵见解。

简介

作为世界上最大的碳排放国，中国致力于推动交通电气化（聂等，2022）。电动汽车作为传统燃料车的绿色替代品，经历了快速增长（Li 等，2023c），同时电力电池安装数量持续上升（如图1所示）。据SNE Research统计，2023年宁德时代的电池使用量达到259.7 GWh，占全球市场份额36.8%。中国电力电池的平均寿命为5–8年（Sun 等，2022），已进入大规模退役阶段。中国汽车工程师学会（SAE）数据显示，2023年中国退役电池总量超过58万吨，预计到2030年电池回收市场将突破1000亿元人民币。由于锂、钴和镍等关键金属含量高，废弃电池的有效回收在缓解资源压力、确保原材料安全和实现经济效益方面发挥着关键作用（Li 等，2024）。然而，不当的操作可能导致电池泄漏有害物质，对自然环境和人体健康构成重大威胁（Jiao 等，2023）。
鉴于资源和环境的限制，电池行业的可持续发展已成为不可避免的趋势。欧盟于2023年发布的《电池条例》明确设定了绿色、环保和可持续的电池生产、回收和再利用标准，并对电池碳足迹和回收材料回收率施加严格要求（Zhou 等，2024b）。为应对国内外可持续发展目标和企业ESG要求，绿色技术创新（GTI）已成为废弃电力电池回收（WPBR）企业面临的紧迫挑战。GTI还能帮助企业建立竞争优势，提升品牌声誉（Zhang 和 Jin，2022）。例如，GEM有限公司开发了专有的核心技术，锂回收率超过95%，镍、钴和钨回收率超过99%。拥有2953项专利，2022年城市采矿业务创造了75.95亿元人民币，减少了供应链碳排放超过88万吨。此类绿色创新活动使GEM成为全球电力电池和关键金属回收领域的领导者。
然而，中国华工共产物工业集团企业的GTI水平存在不均。2018年至2022年间，新回收公司数量从1196家激增至42,000家，反映出行业的快速增长。然而，根据工业和信息化部（工业和信息化部，2022年）数据，四批中满足“新能源汽车废弃电力电池综合利用行业标准”的企业仅有88家。这表明，在新兴的电池回收领域，面对类似的政策环境和市场环境，只有极少数企业符合高水平GTI的要求。哪些因素影响企业实现此类创新的能力？这些因素如何推动高水平GTI的发展？这些问题对回收企业、行业和国家政策至关重要，构成了本研究的核心焦点。
现有研究常关注单层次因素对GTI的影响（Zeng 等，2023），忽视了驱动高层次创新的多重因果因素的复杂性。此外，传统方法如差中差分分析（DID）（Xu等，2023）或模糊集定性比较分析（fsQCA）（Zhao等，2024）难以捕捉高层GTI交织的多因素和多路径动态。在此背景下，本研究采用压力-国家-响应（PSR）框架，系统整合政策、行业和企业层面的因素。利用贝叶斯网络（BN），它建模了复杂因素之间的因果关系，实现了通过正向和后向推断实现多变量、多路径的分析。然而，传统的BN在很大程度上依赖专家判断，导致评估复杂因果关系时存在挑战和不稳定性（Chen 等，2024）。本研究开创性地整合了GPT-4，利用其先进的文本理解和因果推理能力，识别、验证并优化影响高层GTI的潜在因果关系。这种以知识为驱动的方法使得BN的构建成为可能，并为研究创新机制提供了新颖的视角。