《TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT》：Evaluating policy packages to accelerate and sustain electric vehicle adoption in Australia
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澳大利亚交通脱碳政策需同步调控技术成本、充电设施与消费者行为，本研究构建系统动力学模型整合EV推广与生物燃料混合策略，揭示动态反馈机制下政策组合效果。通过情景模拟发现，当前政策仅实现2035年EV市场占有率77%，而结合补贴强化、基建加速及环保宣传的激进方案能实现更高减排效率且长期成本更低。补贴逐步退出策略比突然终止更具市场稳定性，前向弹性分析显示补贴敏感性最高，其次是基础设施和环保意识。研究为系统化政策设计提供新框架，强调多政策协同与渐进式调整的重要性。
Nima Taheri|Mahour Doroudian|Rouja Alaji|Hamed Jahani|Mir Saman Pishvaee
伊朗科学技术大学工业工程学院，德黑兰，伊朗
摘要
澳大利亚交通部门的脱碳需要制定能够同时影响技术成本、充电便利性和消费者行为的政策。本研究开发了一个系统动力学（SD）模型，将电动汽车（EV）的普及与生物燃料混合使用相结合，以捕捉以往研究中忽略的过渡性减排路径。通过交互反馈循环内生化行为驱动因素——成本认知、基础设施可用性、社会动态和环境意识，从而能够动态评估政策组合的效果。情景分析显示，当前政策到2035年仅能实现77%的EV市场份额；而那些具有雄心壮志、前期投入较大的干预措施（包括更高的补贴、加速充电设施部署和意识提升活动）在将环境损害内部化后，能够以更低的长期社会成本实现全面普及。前瞻性的多阶段弹性分析表明，补贴是最具影响力的政策工具，其次是基础设施和意识提升。补贴的逐步取消设计至关重要：突然取消会导致普及率下降，而基于成熟度的逐步减少则能维持市场稳定。研究结果为成本效益高且基于行为的脱碳路径提供了可操作的指导。
引言
交通部门的脱碳已成为21世纪最紧迫的全球政策挑战之一。该行业占全球温室气体（GHG）排放量的五分之一以上，预测显示，如果不进行根本性干预，仅交通领域就可能消耗剩余1.5°C碳预算的40%以上（Pishvaee等人，2021年）。这表明，渐进式的改进已不足以应对挑战；相反，在未来十年内需要车辆技术、消费者行为和政策设计方面的深刻系统性转变（Canitez，2019年）。
在新兴解决方案中，电动汽车（EV）被广泛认为是可持续出行转型的核心。然而，其成功不仅取决于技术进步，还取决于消费者对激励措施、社会规范、基础设施和环境因素的反应（Nian等人，2019年）。尽管技术快速发展，但由于高昂的前期成本、有限的充电基础设施以及不均衡的环境意识，EV的普及仍受到限制。这些因素共同表明，普及过程不仅仅是技术或经济层面的问题，更是行为层面的问题：政策的成败取决于它们能否改变人们对可负担性、便利性和责任感的认知。因此，许多设定有雄心勃勃EV目标的国家在政策愿景与实际市场成果之间存在日益扩大的差距。与此同时，化石燃料车辆（FV）仍将在未来几十年内继续使用，因此在此期间采取生物燃料混合等过渡措施对于减少排放至关重要。
澳大利亚是一个特别关键且具有启发性的案例。尽管该国设定了强有力的国家目标（到2035年实现100%的EV销售量和到2050年实现净零排放），但其在经合组织（OECD）国家中仍是EV普及最慢的国家之一，2023年的市场份额仅为8.5%。多项评估指出，当前的澳大利亚政策力度不足且协调性较差，普及受到相互影响的成本认知、基础设施缺陷和相对较低的环境意识水平的阻碍（Lodhia等人，2024年）。这种政策差距使澳大利亚成为理解为何雄心勃勃的EV目标难以实现以及如何通过综合、动态一致的政策加速转型的理想试验场。此外，澳大利亚对汽车的高度依赖、长距离出行以及州级倡议的碎片化特点，使其面临的政策挑战具有广泛代表性，反映了其他许多先进经济体所面临的问题。
这种情况凸显了现有文献中一个更深层次且未被充分探讨的问题：EV的普及并非仅由技术可用性或经济激励所驱动。它是一个由财务激励、充电便利性、环境价值观以及对未来政策可信度的预期之间的交互反馈循环塑造的行为转变过程。近年来，越来越多的研究致力于开发政策评估框架以提升EV市场份额（Dabush等人，2025年；Lashari等人，2021年；Lopez-Arboleda等人，2021年；Lu等人，2017年；Qian等人，2023年；Rahmawati等人，2024年；Ryu等人，2025年）。然而，大多数先前的研究都是孤立地分析这些因素，这限制了它们解释为何看似有力的政策往往只能带来有限的普及效果，或者为何突然的政策变化会引发消费者抵制和市场逆转的能力。
在这种背景下设计有效的政策尤其具有挑战性，因为技术、经济和行为子系统之间存在动态互动，产生反馈循环和意外后果（Lee等人，2025年）。此外，突然取消补贴可能会引发消费者反感，而逐步淘汰补贴则有助于市场更稳定的过渡。这些案例说明了政策的复杂性，需要能够捕捉相互依赖关系、预见抵制并提供基于证据的见解的分析工具。因此，本研究的目的是开发一个框架，以评估不同政策组合如何共同影响EV普及、消费者行为、温室气体排放和复杂交通系统中的长期系统成本。
系统动力学（SD）建模为这项任务提供了合适的框架。SD是一种通过表示反馈循环、累积（存量）和时间延迟如何共同演化来模拟复杂社会技术系统的方法（Bala等人，2017年；Forrester，1961年；Sterman，2000年）。SD模型特别适合像技术转型这样的复杂系统，因为它们能够内生化行为反应、政策互动以及塑造系统演变的强化/平衡机制。与静态分析不同，SD模拟了由反馈驱动的过程，从而能够评估财务激励、基础设施便利性和意识提升活动如何随着时间影响EV的普及和出行选择（Li等人，2025年）。这使得SD在解决关键研究缺口方面特别有用。许多文献使用SD模拟，从制造（Qian等人，2023年；Yang等人，2021年）、消费者补贴（Gong等人，2020年；Liao等人，2019年）和基础设施准备程度（Abdullah等人，2022年；Williams等人，2024年）等不同角度进行研究。本研究通过开发一个结合EV普及与生物燃料混合使用的双轨脱碳框架，解决了以往研究倾向于分别考察这些路径的问题。它将成本认知、基础设施便利性、社会规范和意识等行为反馈纳入单一SD模型中，从而回应了对动态证据的需求。事实上，与之前的SD模型相比，本研究内生化了与成本认知、续航焦虑和环境意识相关的行为驱动因素。因此，本研究在提升EV市场份额和SD建模方面做出了显著贡献。该模型进一步纳入了充电基础设施的密度和可靠性，使用前瞻性方法量化了政策杠杆的弹性，以指导组合设计，并研究了补贴逐步取消策略，展示了如何通过基于成熟度的逐步减少来维持普及率同时避免抵制。这些贡献共同提供了关于如何以包容和成本效益的方式加速交通脱碳的更全面且与政策相关的理解。这一视角与澳大利亚的国家可持续发展计划一致，该计划强调扩大EV普及和开发生物燃料生产，以减少对碳密集型燃料的依赖，同时支持国内经济。因此，本研究旨在回答以下研究问题：
- 财务激励、充电基础设施发展和环境意识提升活动的组合如何影响EV普及的未来轨迹？
- 消费者对成本、基础设施便利性和环境责任的认知如何动态互动，从而塑造随时间变化的EV普及行为过程？
- 在FV仍使用的过渡期内，生物燃料混合使用能在多大程度上作为减少温室气体排放的补充途径？
- EV普及对财务补贴、充电基础设施和环境意识的前瞻性弹性如何？
- 补贴逐步取消策略在时间安排、节奏和顺序设计方面如何影响EV普及的长期稳定性和消费者信心？
- 动态反馈循环、消费者抵制和政策可信度如何影响EV普及政策的韧性和可持续性？
为了解决这些研究问题，本研究开发了一个综合SD模型，能够全面评估政策组合的效果。情景分析探讨了不同政策组合如何影响EV市场渗透率、温室气体排放和长期成本。特别是，该研究考察了补贴设计、充电基础设施扩展、环境意识提升活动以及逐步取消政策的顺序对行为的影响。模型捕捉了消费者对成本、便利性和环境责任的认知如何通过反馈循环相互作用，从而塑造普及的动态行为过程。此外，还纳入了一个生物燃料子系统，以评估在FV仍占主导地位的情况下，混合使用在减少排放中的作用。通过将政策干预与消费者反应联系起来，该研究提供了基于证据的见解，说明如何通过雄心勃勃但具有适应性的策略加速可持续和包容性的出行转型。因此，澳大利亚当前的路径不仅是一个国家政策挑战，也是一个具有全球意义的案例，可以从中获得有关交通脱碳的更广泛见解。
本文的其余部分组织如下：第2节回顾了有关EV普及政策的文献。第3节概述了SD建模框架，并描述了模型的概念化、制定和验证过程。第4节展示了研究结果。第5节通过讨论政策含义、管理启示、局限性和未来研究方向进行了总结。
部分摘录
文献综述
交通脱碳的挑战吸引了多个学科的关注，从而产生了大量关于技术发展、政策设计和消费者行为的研究。本节回顾了相关文献，重点关注EV普及建模、行为建模方法和政策评估，并进行了差距分析，突出了本研究的特定贡献。
材料与方法
鉴于交通转型的复杂性，政策干预措施不仅需要从技术可行性角度进行分析，还需要考虑它们如何重塑消费者行为和出行习惯。SD特别适合这项任务，因为它能够捕捉政策、技术和行为之间的反馈循环、延迟和非线性反应。
验证与确认
为了评估模型的质量，进行了验证和确认程序。首先，对系统结构进行了维度一致性测试，以验证参数和方程的逻辑。该模型还在极端条件下进行了测试，例如总生育率大幅下降和政府补贴增加，这导致了人口显著减少以及EV市场份额的增长。如图10所示，极端条件下的
结果
本节应用经过验证的SD模型来评估旨在实现澳大利亚可持续交通系统的不同政策干预措施的有效性。通过分析各种情景下的财务、环境和社会影响来评估政策的可持续性。SD模型是使用Vensim软件开发的。
结论
本研究开发了一个SD框架，以探讨财务补贴、充电基础设施、环境意识和生物燃料混合使用如何共同塑造澳大利亚交通脱碳的未来。以往的研究通常分别考察EV扩散或生物燃料策略；相比之下，本研究将这两种路径整合到一个统一的动态结构中，从而能够分析它们对排放的共同影响。现有的SD模型也倾向于仅考虑行为因素（如
作者贡献声明
Nima Taheri：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、软件使用、资源提供、正式分析、数据管理、概念化。Mahour Doroudian：初稿撰写、资源提供、调查、正式分析、数据管理。Rouja Alaji：初稿撰写、软件使用、资源提供、方法论制定、正式分析、数据管理。Hamed Jahani：审稿与编辑、验证、项目管理、调查、正式分析、概念化。Mir Saman Pishvaee：
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。
