基于演化博弈的智慧能源政策協同關系研究

中圖分類號 F206 文獻標志碼A 文章編號1002-2104（2025）06-0088-12

DOI：10.12062/cpre.20250122

智慧能源是以多能協同互補為基礎[1-2]，融合大數據、區塊鏈、人工智能等技術3，通過智能調節多形式的能源供給、儲存、輸配和消費，實現信息對稱、交易開放、供需平衡4，最終滿足清潔低碳、安全高效等目標的綜合能源系統[5]，涵蓋微電網、能源互聯網等多種形態[。智慧能源的發展將通過優化能源結構以及提升能源利用效率等多個渠道，在保持能源穩定供給的同時減少污染物排放[7-8]，是實現\"雙碳”目標與能源安全目標的重要方式。國家發展改革委、國家能源局以及工業和信息化部于2016年聯合印發了《關于推進“互聯網 + ”智慧能源發展的指導意見》，為促進智慧能源發展提供了政策指導；《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》進一步提出，要加快電網基礎設施智能化改造和智能微電網建設，提高電力系統互補互濟和智能調節能力，加強源網荷儲銜接，提升清潔能源消納和存儲能力。由于相關技術不夠成熟，智慧能源發展仍面臨投資成本高、回報周期長等約束，亟須政策激勵破解能源企業轉型動力不足的問題。然而，智慧能源的建設是一項復雜的跨部門工程，涉及能源、財稅、企業以及消費者等多個部門和主體。相應地，在制定智慧能源發展政策時，需要各主體在政策目標、手段和實施上的協調與配合，即超越現有政策邊界，整合不同部門、不同層級之間的政策指導、資源配置，增加政策系統的聯動性及協同程度。基于此，本研究將使用演化博弈模型對智慧能源發展過程中的政策協同問題進行探討，提出實現政府、能源企業與消費者利益相互促進的政策組合，進而為智慧能源發展過程中的政策制定提供理論依據。

1文獻綜述

針對不同群體之間的互動機理和策略選擇研究，演化博弈模型日益成為較為成熟的研究方法。不同于傳統博弈論中的完全理性假設，演化博弈論通過引人有限理性假設與策略調整過程使其更加符合現實。目前，越來越多的學者開始運用演化博弈論來研究政府與企業之間的博弈策略[9-11]。其中，王歡明等[12]基于政府激勵機制構建了霧霾協同治理演化博弈模型，從規制效果和強度兩方面分析了最優規制策略。王育寶等13構建了包含中央政府、地方政府及企業群體的三方演化博弈模型，探究了在不同財政分權背景下環境規制體系的作用效率以及各主體達到演化穩定策略的速度。初釗鵬等14同樣構建了包含中央政府、地方政府及企業的三方非合作演化博弈模型，探究了實現霧霾治理的政策協同條件。陳真玲等[15]構建了包含中央政府與地方政府的委托代理模型以及包含政府與企業的演化博弈模型，從微觀主體的利潤函數出發探究了最優的環境稅設計問題。何為等構建了包含地方政府與企業的演化博弈模型，探究了不同考核機制對大氣環境治理的影響。李存斌等[]基于演化博弈模型分析了京津冀的協同減排問題，其結果顯示，碳減排成本是影響京津冀協同減排的重要因素。傅沂等18基于包含新能源汽車企業、政府和消費者的三方演化博弈模型分析了新能源汽車的政策設計問題。李燕等基于政府與消費者的演化博弈模型分析了新能源汽車推廣的最優稅收和補貼政策。洪瑤瑤等20基于政府、新能源汽車制造商和公眾之間的三方演化博弈模型分析了制造商的新能源汽車召回問題。

此外，少數學者基于演化博弈框架分析了可再生能源與其他能源間的協同發展問題。其中，王佳瑩等21構建了包含發電企業、電網企業、地方政府和中央政府的四方演化博弈模型，分析了配額制下各主體在促進可再生能源消納上的穩定策略。商波等22構建了煤電與新能源企業聯營投資的演化博弈模型，分析了傳統能源與新能源間協調發展的影響因素。針對新能源面臨的消納難題，楊嫻等23使用隨機演化博弈模型探究了風電場、光伏電站和抽水蓄能電站在容量市場下結成聯盟的策略選擇以及聯盟的穩定性問題。同樣，段少為等[24]基于風電、光伏和抽水蓄能電站間的演化博弈模型分析了多能源主體合作聯盟的形成機理。

綜上所述，當前演化博弈論在資源與環境政策領域多應用于污染協同治理。雖然少數學者基于演化博弈模型分析了可再生能源的發展問題，但大多集中在可再生能源與傳統能源或儲能的協調發展上，并未涉及智慧能源的發展問題以及智慧能源發展過程中的政策協同問題。智慧能源是實現能源安全目標和碳減排目標的重要方式，智慧能源的發展不僅需要企業改變傳統的能源生產方式，更需要消費者向能源產消者（即兼具生產功能的消費者）的轉變[25]。鑒于此，本研究將構建政府、能源企業與消費者間的三方非合作動態演化博弈模型，探究智慧能源發展所需的政策組合以及不同政策間的協同作用，在以下兩方面開展了探討： ① 在考慮智慧能源技術與分布式能源技術對環境質量提升和能源安全促進等方面重要作用的基礎上，從演化博弈視角分析政府、能源企業與消費者在智慧能源發展過程中的利益訴求，以及實現智慧能源發展所需的政策組合。 ② 基于數值模擬探究智慧能源發展專項資金、分布式能源發展專項資金與環境稅在促進智慧能源與分布式能源發展上的協同作用。

2 演化博弈模型

2.1模型假設及參數設置

假設智慧能源發展涉及政府、能源企業和消費者3類博弈群體。政府、能源企業和消費者被視為有限理性人，且具備一定的學習能力與行為選擇能力。政府可選擇“監管”或“不監管”能源企業與消費者，能源企業可選擇“發展智慧能源”或“不發展智慧能源”，消費者可選擇“成為產消者（建設分布式能源）\"或“不成為產消者（不建設分布式能源）”。在第 χ_t 期，政府選擇“監管”的概率為 x（t） ，能源企業選擇\"發展智慧能源\"的概率為 y（t） ，消費者選擇“成為產消者”的概率為 z（t） ，且滿足 0?x（t）?1，0?y（t）?1，0? z（t）?1 政府監管成本、能源企業的智慧能源發展成本和消費者的分布式能源建設成本分別為 和 C₃（C₁lt; C₃2） 。在此基礎上，具體的模型假設及參數設置如下。

（1）能源企業僅在第0期選擇是否發展智慧能源并從第1期開始生產能源。假設能源企業的理論最大供給量為Q。若能源企業不發展智慧能源，則未來各期的單位能源生產成本保持不變（記為 φ ），且能源供給存在較大波動。若以函數 f（t） 表示能源供給的波動性 0

（2）消費者僅在第0期選擇是否成為產消者。假設消費者的能源需求量等于能源企業的理論最大供給量 Q ○若消費者不成為產消者，則未來各期的能源消費均需向能源企業購買；若消費者成為產消者，則需在第0期支付分布式能源建設成本，并從第1期開始生產能源。假設分布式能源的潛在供給量為 λQ（0lt;λlt;1） ，實際供給量為λQh（t） 。

（3）為促使能源企業發展智慧能源，政府將在第0期給予能源企業智慧能源發展專項資金（記為 ?₁） ，并通過項目建設資金補貼或者設備投資稅收抵免等方式發放給企業；為促使消費者建設分布式能源成為產消者，政府將在第0期給予消費者分布式能源發展專項資金（記為 |?₂ 。并通過分布式能源設備安裝補貼等方式發放給消費者。

（4）政府僅在第0期選擇是否監管。若政府選擇監管，則需成立專門的監管機構對企業和消費者的項目建設情況進行監督核查，進而需付出監管成本。若企業發展智慧能源的行為被政府監管發現，則在未來各期征收較低的環境稅（記為 τ ；若能源企業不發展智慧能源的行為被政府監管發現，則政府將收回專項資金補貼，并對能源企業征收較高的環境稅 T（T?τ） 。若政府選擇不監管，則無論能源企業是否發展智慧能源，均不需繳納環境稅和交還專項資金。若政府選擇監管，消費者不成為產消者的行為被政府監管發現，則政府將收回專項資金；若政府選擇不監管，則無論消費者是否成為產消者，均不需交還專項資金。企業繳納的環境稅將通過能源交易的形式部分轉移給消費者，且企業和消費者的承擔比例取決于能源供給彈性和消費者需求彈性的相對大小。相應的變量及參數定義見表1。

2.2 支付矩陣構建

消費者效用由消費水平與環境質量共同決定。通過保持效用水平不變，可將環境質量的增加折算為消費的增加，從而得到消費者的環境收益。智慧能源將通過驅動能源結構清潔化轉型來降低碳排放，提升環境質量。假設企業發展智慧能源給消費者和政府帶來的環境收益凈現值為 S 同時，產消者的能源生產均為零碳清潔能源，故也可在一定程度上提高環境質量。假設當能源企業未發展智慧能源但存在產消者時，消費者和政府的環境收益凈現值為 λS_? 。政府、能源企業與消費者的折現率8相等且 0lt;δlt;1 。

為簡化表達式，令 λQh（t），0} 和 分別為企業不發展智慧能源且消費者不成為產消者、企業發展智慧能源且消費者不成為產消者、企業不發展智慧能源且消費者成為產消者、企業發展智慧能源且消費者成為產消者4種情景下能源供不應求給消費者與政府帶來的損失凈現值。令 Q₁（t）=Qf（t），Q₂（t）=Qg（t），Q₃（t）= 分別為上述4種情景下第 Φ_t 期的能源交易量。令 分別為上述4種情景下能源企業的利潤凈現值。令 P₁= （204號 分別為上述4種情景下消費者能源購買成本的凈現值。政府、能源企業和消費者之間的博弈支付矩陣見表2—表5。

表1變量及參數定義

3 演化穩定均衡

3.1基于復制動態方程的平衡點求解

政府、能源企業與消費者根據期望支付最大化對策略選擇進行調整。記 U_i 為群體 i（i=G，E，C） 選擇某策略時的期望支付， 為群體 i 不選擇某策略時的期望支付，E（U_i） 為群體i的平均期望支付，則由各群體選擇某類策略的概率以及表2一表5中的支付矩陣可得政府、能源企業和消費者在不同策略選擇下的期望支付以及平均期望支付。以政府選擇監管和不監管時的期望支付 ?U_G 和 以及政府獲得的平均期望支付 E（U_G） 為例，對各群體所獲支付的表達式進行說明。

政府選擇監管時的期望支付的表達式為：

式中：y為能源企業選擇發展智慧能源的概率，為消費者選擇成為產消者的概率。政府選擇不監管時的期望支付的表達式為：

政府的平均期望支付的表達式為：

式中： x 為政府選擇監管的概率。同理可得能源企業發展智慧能源和不發展智慧能源時的期望支付（ 和 ，以及消費者成為產消者和不成為產消者時的期望支付 ?U_c 和 。在此基礎上，由 可得政府、能源企業和消費者進行策略選擇時的復制動態方程出業和 分別為：

表2政府監管、企業發展智慧能源時的三方博弈支付矩陣

表3政府監管、企業不發展智慧能源時的三方博弈支付矩陣

表4政府不監管、企業發展智慧能源時的三方博弈支付矩陣

表5政府不監管、企業不發展智慧能源時的三方博弈支付矩陣

為簡化表達，記 c=（1- （2號 σ）（R₂-R₁），d=（1-σ）（R₄-R₃），e=λS-Δ₃-P₃+ Δ₁+P₁，f=-Δ₄-P₄+Δ₂+P₂ ，則各群體復制動態方程的組合可得三維動力系統 （I） 的表達式為：

求解 ，可得以下4類策略解：

（1）3類群體均采取純策略：三維動力系統 （I） 存在8個此類解，即 （0，0，0）_?（0，0，1）_?（0，1，0）_?（1，0，0）_?（1，1，0）_? （20），（1，0，1），（0，1，1），（1，1，1），

（2）兩類群體采取純策略：經驗證，此類解不存在。

和其中，第一個解存在的條件是 號以此類推，可得到其他5個解存在的條件。

（4）三類群體均采取混合策略：三維動力系統 （I） 可能存在1個混合策略解 （x^*，y^*，z^*） ，且 x^*，y^*，z^*∈（0，1） 構造如下方程組使得 成立：

通過求解該方程組即可得到平衡點 （x^*，y^*，z^*）

3.2平衡點穩定性分析

在得到三維動力系統 （I） 15個平衡點的基礎上，需進一步判斷這些平衡點能否成為演化穩定點。在多群體演化博弈中，演化穩定均衡是嚴格納什均衡，而嚴格納什均衡一定是純策略解2，因此下面將探究上述8個三群體純策略平衡點的穩定性。根據李雅普諾夫穩定性定理，平衡點的演化穩定性可通過雅可比矩陣的特征值進行判斷。三維動力系統 （I） 達到演化穩定的充要條件為雅可比矩陣的特征值均為負。由三維動力系統 （I） 依次對 x /yz求偏導構造雅可比矩陣，并將8個純策略平衡點依次代入雅可比矩陣后可求出各平衡點的特征值，見表6。

由表6可知，8個平衡點均有可能成為演化穩定點。接下來，以平衡點 （0，0，0） 為例說明其演化穩定性的判定過程。三維動力系統 （I） 在 （0，0，0） 處的雅可比矩陣為：

該矩陣的特征值分別為 Λ₁=?₁+?₂+b-C₁，Λ₂= c-C₂ ， Λ₃=e-C₃₀ 若滿足 ?₁+?₂+b-C₁lt;0，c- C₂lt;0，e-C₃lt;0 ，則有 Λ₁lt;0，Λ₂lt;0，Λ₃lt;0 ，此時平衡點 （0，0，0） 滿足演化穩定性條件，是系統 （I） 的演化穩定點。同理可判斷其他7個平衡點的演化穩定性或演化穩定性條件。

4數值模擬

本研究的自的在于探討如何通過智慧能源政策協同促進智慧能源發展，故此處主要關注系統收斂于（1，1，1）

表6系統 （I） 的平衡點及特征值

和 （0，1，1） 時的情況。其中， （1，1，1） 表示能源企業和消費者在政府監管下發展智慧能源和分布式能源，是理想的演化穩定策略。然而，由于此時政府仍需付出監管成本，故 （1，1，1） 并未實現社會資源的最優配置。相反，（0，1，1） 表示即使不存在政府監管，能源企業和消費者也將選擇發展智慧能源和分布式能源，這是最優的演化穩定均衡。因此，政府需要結合能源企業的盈利能力、環境質量與能源供不應求對消費者效用的影響、折現率、發展智慧能源與分布式能源的投入成本等因素，制定智慧能源發展專項資金、分布式能源發展專項資金、環境稅、環境稅減免等政策，并讓這些政策相互協同，才能最終實現智慧能源的發展。

4.1參數取值

假設能源企業發展智慧能源的成本是不發展智慧能源時繳納環境稅的10倍[14]，即令 為簡化計算，令主營業務成本全部轉化為主營業務收入[14]，且令（P-φ）Q=10 具體而言，令 P=2，φ=1，Q=10 根據《中華人民共和國企業所得稅法》，令企業所得稅率 σ= 0.25。此外，令能源企業的環境稅承擔比例 α=0.7AA 為刻畫能源供給的波動性，令企業不發展智慧能源時的供給波動函數 ，企業發展智慧能源時的供給波動函數 此處假設的是能源供給波動服從三角函數。當然，也可假設能源供給波動服從其他函數形式，但只要滿足智慧能源能夠降低能源供給波動幅度這一假設，便不會影響主要結論。

令分布式能源的建設成本 C₃=5 ，消費者和政府的環境收益 S=4 ，能源供不應求的損失系數 ξ=1 ，政府和消費者感知到的損失程度 θ=1 。受制于自然因素，分布式能源的供給不夠穩定，令其供給波動函數 h（t）=0.8+ 同時，采用環境稅度量環境規制強度[28-29]。根據《中華人民共和國環境保護稅法》第十三條：“納稅人排放應稅大氣污染物或者水污染物的濃度值低于國家和地方規定的污染物排放標準百分之五十的，減按百分之五十征收環境保護稅。\"參照上述標準，令 τ=0.5T ，即τ=0.5， 。為滿足 C₁32 ，令政府監管成本 C₁=1 。最后，令折現率 δ=0.8。

本研究以 （1，0，0） 為基準模型。在基準模型下，令能源企業發展智慧能源后成本減少 10% ，即 χ（t）=0.9 ；令政府給予的智慧能源發展專項資金與分布式能源發展專項資金均為0，即 ；令分布式能源產量占消費者需求的 5% ，即 λ=0.05 。后文將根據演化穩定點的變化改變 和 λ 的取值，使得系統收斂于相應的演化均衡。

4.2 模擬結果

本研究使用MATLAB進行模擬，系統演化的初始點設為[0.5，0.5，0.5]。由于本研究主要關注理想演化均衡和最優演化均衡的實現，故此處僅展示 （1，1，1） 和（0，1，1）的收斂過程。

4.2.1理想演化均衡模擬結果

保持基準模型中其他參數不變，令 。相對于基準模型，該情形下政府向企業提供了智慧能源發展專項資金 ，并向消費者提供了分布式能源發展專項資金 ，滿足 C₁-（1-λ）alt;0，C₂-?₁-α（1-λ）（b- a）-dlt;0 以及 C₃-?₂-（1-α）λa-flt;0 ，演化穩定策略為 （1，1，1） 。此時，由李雅普諾夫穩定性定理判別的系統演化穩定性結果見表7。

此時各群體的策略演化結果如圖1所示。其中，縱軸代表3個群體的策略選擇比例，范圍為[0，1]，橫軸代表時期。

由圖1可以看出，該情形下政府選擇監管、能源企業選擇發展智慧能源、消費者選擇成為產消者，且政府達到均衡的速度最快、消費者達到均衡的速度最慢。相對于基準模型，該情形下由于政府向能源企業和消費者提供了智慧能源發展專項資金和分布式能源發展專項資金，增加了能源企業和消費者發展智慧能源和分布式能源的收益。政府若通過監管發現能源企業沒有發展智慧能源，或消費者沒有成為產消者，則將收回對應的專項資金。因此，相對于基準模型，專項資金的提供會導致監管的期望收益上升，政府有更強烈的意愿選擇監管。該結果表明政府監管對能源企業與消費者產生了有效的激勵。

表7理想均衡演化穩定性判別結果

圖1演化穩定均衡點（1，1，1）

同樣的，改變企業發展智慧能源后的成本占比 χ（t） ，同時增加分布式能源產出占消費者能源需求的比例 λ 也能實現該均衡。保持基準模型中的其他參數取值不變，令χ（t）=0.75，λ=0.09 ，此時的演化穩定策略仍為 （1，1，1） 。模擬結果如圖2所示。

由圖2可以看出，政府達到均衡的速度最快，能源企業達到均衡的速度最慢。相對于基準模型，此時能源企業發展智慧能源會更大程度地降低能源生產成本，且分布式能源具有更高的能源產出，因此能源企業與消費者有更強烈的意愿發展智慧能源與分布式能源。當期望利潤足夠高時，即使沒有政府的專項資金支持，能源企業仍將基于利潤最大化目標選擇發展智慧能源，消費者也將基于收益最大化目標選擇建設分布式能源。圖1和圖2所示的結果表明，為驅動能源企業發展智慧能源并促使消費者成為產消者，政府可直接向能源企業與消費者提供專項資金，也可提高研發補貼以促進智慧能源技術與分布式能源技術進步。在理想均衡下，智慧能源和分布式能源的發展將實現能源供給穩定和環境質量提升。然而，由于產生了政府監管成本，此時的系統均衡僅為次優均衡。

圖2修正后的演化穩定均衡點（1，1，1）

4.2.2最優演化均衡模擬結果

保持基準模型中其他參數不變，令 C₁=3，χ（t）= 0.75，λ=0.09 。相對于基準模型，該情形下政府的監管成本 C₁ 更高，企業發展智慧能源后成本下降幅度更大，分布式能源產量占消費者能源需求的比例 λ 更高。此時滿足 （1-λ）a-C₁lt;0，C₂-dlt;0，C₃-flt;0 ，演化穩定策略為 （0，1，1） 。由李雅普諾夫穩定性定理判別的系統演化穩定性結果見表8。

表8最優均衡演化穩定性判別結果

各主體的策略演化結果如圖3所示。在該情形下，政府選擇不監管，能源企業選擇發展智慧能源，消費者選擇成為產消者，且能源企業達到均衡的速度最快，消費者達到均衡的速度最慢。此時，政府對能源企業與消費者進行監管的成本超過了監管的收益，因此政府選擇不監管；能源企業發展智慧能源將極大程度地降低未來各期的能源生產成本，因此能源企業在沒有智慧能源發展專項資金與政府監管的情景下仍會選擇發展智慧能源；同時，由于分布式能源的產量足夠高，消費者也將在沒有分布式能源發展專項資金與政府監管的情景下選擇建設分布式能源并成為產消者。在該情形下，智慧能源與分布式能源均得到了發展，能源供給穩定，環境質量大幅提高，系統實現最優均衡。但需要說明的是，該均衡的實現條件較為苛刻，需要足夠低的 χ（t） 與足夠高的 λ 。若保持該情形下的其他參數不變，令 χ（t）=0.9，λ=0.05 ，則無法通過提高智慧能源發展專項資金 與分布式能源發展專項資金 實現均衡 （0，1，1） 。其原因在于，若沒有政府監管，則企業不發展智慧能源和消費者不建設分布式能源時獲得的專項資金不會被收回，懲罰機制的缺失使得企業與消費者缺乏發展智慧能源與分布式能源的動力。該結果表明，當智慧能源技術與分布式能源技術水平較低時，政府必須結合監管與專項資金才能對企業與消費者產生有效的激勵。總之，只有當智慧能源技術與分布式能源技術足夠先進時才可能實現系統的最優均衡，否則政策制定者應退而求其次，通過監管與專項資金實現次優均衡。

圖3演化穩定均衡點（0，1，1）

4.3理想均衡下的政策協同

（0，1，1） 雖然是最優均衡，但其實現條件要求較高，需要智慧能源技術與分布式能源技術足夠先進。現實中，智慧能源與分布式能源尚處于發展初期，相關技術還不夠成熟，故難以通過政策協同實現最優均衡。因此，本研究以次優均衡為主要考察對象，探究系統收斂于 （1，1，1） 時智慧能源發展專項資金 分布式能源發展專項資金 企業發展智慧能源時征收的環境稅 τ 以及企業不發展智慧能源時征收的環境稅 T 之間的協同（其中 0?τ?T） 。系統收斂于 （1，1，1） 時需滿足 C₁-（1-λ）alt;0，C₂-?₁- α（1-λ）（b-a）-dlt;0 以及 C₃-?₂-（1-α）λa-flt;0 （2號成立，即保證以下不等式成立：

其中，由式（10）可得 τgt;0.21 ，即環境稅 τ 的取值范圍為 （0，21，T] 。通過向能源企業與消費者征收一定水平的環境稅，可以使政府的監管收益大于監管成本，從而促使政府在能源企業發展智慧能源且消費者建設分布式能源的情景下選擇監管。

表9展示了系統收斂于 （1，1，1） 時，環境稅 與智慧能源發展專項資金 最小值之間的關系。表9顯示，為保障理想均衡的實現，政府必須向能源企業提供智慧能源發展專項資金。若政府提供的專項資金小于表9中的 最小值，則企業將選擇不發展智慧能源。保持 τ 不變， T 越大則企業發展智慧能源所需的專項資金補貼越少；相反，保持 T 不變， τ 越小則企業發展智慧能源所需的專項資金補貼越少。其原因在于， T 與 τ 分別為企業不發展智慧能源以及企業發展智慧能源時征收的環境稅，故T 與 τ 間的差值代表了企業發展智慧能源可獲得的環境稅減免。因此， T 與 τ 間的差值越大，企業發展智慧能源的動機也就越強烈。上述結果表明，政府可通過降低企業發展智慧能源時的環境稅 τ ，或提高企業不發展智慧能源時的環境稅 T 來提高企業發展智慧能源的相對期望利潤，進而減少政府需提供的專項資金補貼 。

為保證系統收斂到理想均衡，環境稅額 τ 與分布式能源發展專項資金 最小值之間的對應關系如圖4所示。

圖4顯示，為保障理想均衡的實現，政府必須向消費者

圖4系統收斂于（1，1，1）時環境稅額 τ 與 最小值之間的對應關系

表9系統收斂于 （1，1，1） 時環境稅額 τ，T 與 最小值之間的對應關系

注：表格中的數值為不同 τ 和 T 取值下對應的 最小值；“/”表示取值范圍不存在，即不滿足 τ?I

提供分布式能源發展專項資金。在特定的 τ 取值下，若政府提供的分布式能源專項資金補貼小于圖4中該 τ 值對應的 最小值，則消費者將選擇不成為產消者。此外，環境稅額 τ 越高，則激勵消費者發展分布式能源所需的專項資金補貼 越低。其原因在于，成為產消者可降低消費者的能源購買量，進而降低消費者所需承擔的環境稅。因此， τ 越高，消費者成為產消者后獲得的環境稅減免越大，即成為產消者的相對期望收益越高（相對于不成為產消者），故激勵消費者發展分布式能源所需的專項資金補貼越低。綜上，政府可通過增加環境稅 τ 來增加消費者成為產消者的期望收益，進而降低針對消費者的專項資金補貼

4.4 敏感性分析

本研究將通過改變參數取值的方式驗證系統收斂于理想均衡的穩健性。

首先，保持 （1，1，1） 中的其他參數不變，將居民和政府的風險慶惡程度 θ 由1改為1.5，即風險厭惡的消費者和政府會放大能源供不應求時的效用損失。圖5的模擬結果顯示，系統均衡仍將收斂于 （1，1，1） ，即政府選擇監管，企業選擇發展智慧能源，消費者選擇發展分布式能源，驗證了系統收斂于理想均衡的穩定性。此外，由于能源供不應求時消費者的效用損失增加，消費者會加速成為能源產消者以增加能源供給的穩定性。

圖5考慮政府和消費者風險厭惡時的理想演化均衡

其次，理想均衡中假設的是智慧能源技術發展帶來的成本下降為常數。為檢驗智慧能源技術發展不確定性對生產成本的影響，進一步假設 即 χ（t） 將隨著時間變化產生一定的波動性。圖6的模擬結果顯示，系統均衡仍將收斂于 （1，1，1） ，驗證了理想均衡的穩健性。

再次，理想均衡中的折現率 δ 為0.8。為檢驗折現率0.85時，系統均衡仍將收斂于 （1，1，1） ，驗證了理想均衡的穩健性。

圖6 χ（t） 波動時的理想演化均衡

最后，理想均衡中產消者自給的能源比例 λ 為 5% ○為檢驗 λ 取值變化對系統均衡的影響，本研究進一步模擬了 λ 取值為 10% 和 15% 時的收斂結果。圖8的結果顯示， λ=10% 和 λ=15% 時系統仍將收斂于（1，1，1），驗證了理想均衡的穩健性。此外，分布式能源自給比例的提高降低了消費者能源供不應求時的損失、能源購買成本以及繳納的環境稅，進而加速了消費者的收斂速率。相反，λ 的增加降低了消費者對企業能源供給的需求，進而減緩了能源企業的收斂速率。

5 結論與政策建議

取值對系統收斂結果的影響，進一步模擬了8為0.75和0.85時的收斂情況。

本研究基于政府、能源企業和消費者的三方演化博弈模型分析了智慧能源發展過程中的政策協同問題，提出了政府監管下能源企業發展智慧能源、消費者成為產消者的理想演化穩定策略，并通過數值模擬探究了實現理想演化穩定策略所需的政策組合以及不同政策之間的協同。主要結論如下。

圖7折現率8取值變化時的理想演化均衡

圖8提高產消者能源自給率 λ 時的理想演化均衡

（1）當前，智慧能源發展仍處于初期階段，故理想的系統演化均衡是在政府監管下，能源企業發展智慧能源，消費者發展分布式能源并成為產消者，進而在保障能源供給安全的同時實現環境質量提升。為保障理想演化均衡的實現，政府需向能源企業提供智慧能源發展專項資金補貼，或者增加企業發展智慧能源時的環境稅減免。同時，政府也需向消費者提供分布式能源發展專項資金。

（2）理想均衡下政府需付出監管成本，故理想均衡并非最優均衡。最優均衡的實現要求智慧能源技術與分布式能源技術足夠成熟，進而可在較大程度上降低企業的生產成本并提高分布式能源的供給比例，但這一前提在短期內難以達成。當智慧能源技術與分布式能源技術水平較低時，需引入政府監管來保障理想均衡的實現。若沒有監管，則能源企業不發展智慧能源、消費者不成為產消者的行為不會受到懲罰，專項資金便無法對能源企業和消費者產生有效激勵。

（3）理想均衡下各項政策之間存在協同作用。保持其他條件不變，能源企業發展智慧能源后獲得的環境稅減免越大，或能源企業不發展智慧能源時需繳納的環境稅越高，則能源企業發展智慧能源所需的專項資金補貼越低。此外，環境稅越高，則建設分布式能源給消費者帶來的環境稅減免越大，進而消費者成為產消者所需的專項資金補貼越低。

結合上述結論以及中國的現實政策環境，本研究提出以下促進智慧能源發展的政策設計思路。

（1）建立分級分類的政策激勵與監管體系。短期內發揮政府的主導作用，通過專項資金激勵與監管同步發力。對于能源企業，制定智慧能源項目專項補貼與稅收優惠方案，增加企業保持傳統能源生產方式時的環境成本，以激發企業的轉型意愿。對于消費者，提供分布式能源專項資金補貼并簡化補貼申請流程；同時，建立后期運行監管機制，對未達標項目實行補貼追回。考慮到監管成本約束，可通過建設數字管理平臺等方式實時追蹤智慧能源與分布式能源設備運行狀態，優化政府監管方式與效率。

（2）優化政策組合的協同方式與機制設計。加強環境成本內部化工具與專項資金補貼的聯動設計。例如，當碳排放權交易市場可有效提高傳統能源環境成本時，可相應減少智慧能源補貼額度并將節約的財政資金轉向技術研發支持。對于能源企業，需打通跨區域能源協同調度機制，鼓勵通過技術合作、利益共享降低初始投資壓力；對于消費者，可推廣分布式能源余電上網與自愿碳市場銜接機制，允許將減排量轉化為額外收益，提升消費者的自發參與動力。

（3）強化技術驅動的專項補貼退出機制。中長期需確立技術迭代與補貼退出的動態規則，重點加大智慧能源關鍵技術攻關投入。政府部門應聯合行業協會對智慧能源技術水平進行監測評估，當技術降低的成本與市場接納度達到閾值時，分階段縮減直接補貼，并將資金來源轉向市場化的綠色金融工具。在此過程中，可引入政策實施試點，優先在基礎較好的示范區檢驗相關政策組合的經濟與環境效益，形成可復制的漸進式退出經驗。

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Astudyofsmartenergypolicysynergiesbasedonevolutionarygame

XULan12，YANGJun2，YANGDingjian2 （1.College of Economics，SichuanAgricultural University， Chengdu Sichuan 6111Oo，China; 2.School of Economics and Business Administration，Chongqing University，Chongqing 40oo44， China）

AbstractThedevelopmentofsmartenergysystemsplaysacrucialrole inachieving the“dualcarbon”goalsandensuring energysecurity.Byoptimizingtheenergystructureandenhancingenergyeficiencysmartenergyenablesastableenergysuplywhileeducing pollutantmisions.Thisstudyconstructsathree-partynn-operativedynamicevolutinarygamemodelinvolving thegoveent， energyenterprsesndosumrs，asedoessumpioofoundedatioalityItproposthidealevolutioarystategifor gyenterprisestodevelopsmartenergyandforconsumers toadoptdistributedenergyandbecomeprosumers （i.onsumerswhoalso generateenergy）undergovernmentregulation.Meanwhile，itusesnumericalsimulations toexplorethepolicyombinationseqiredto achieve ideal evolutionary strategies and the synergies among various policies.The results suggest that： ① In the early stage of smart energydevelopment，theidealsystemevolutioqulirumisievedhenundergovermentregulation，nergyeterprisshooet developsmartenergyandcosumerschose todevelopdistributedenergyandbecomeprosumers，thus ensuring energysupplysecurity andimproving environmental quality. ② Acombination of policy tools，such as special funds for smart energy development，special fundsfordistrutederevelont，eviroentalaesandviroentaltaductios，aaddressteoalicosisteci amongthegoverment，energenterpises，andconsumersinsartenergydevelopmentandguarante theealizationofealquilibum. ③ Thereexistsasyergisticrelationshipbetween environmentaltaxesandsubsidiesforsmartanddistributedenergy：the higher theenvironmetalostsiudbterpssadoigsarteeregeaterteontaltaxeldo tion，thelowerthelevelofsubsidiesrequd.Siilarlygherenviomentaltaxtesincreasetetaxeliefavailabletooer who become prosumers，thereby reducing the financial support needed to promote distributed energy adoption. ④ The optimal system equilibriumoccrswhenenergyenterprisesandconsumersautonomouslychose toadoptsmartanddistributedenergsystemswithout governmentintervention.However，suchanoptialqulibriumcanonlybeachievedncesmartenerganddistributedenergtechologies have matured sufciently，allowing the government to withdraw regulatory involvement.

：ey wordsdynamic evolutionary game;smart energy; energy security; policy synergy

（責任編輯：田 紅）