促进绿色消费的科技创新视角

　　促进绿色消费，重构绿色低碳的生产生活方式，既是满足人民美好生活需求的题中应有之义，也是加速发展方式绿色转型的必然要求。党的十八大以来，我国绿色消费市场潜力不断释放，重点领域转型取得突破性成果。然而，“成本压力”“知行不一”“供需错配”等深层次矛盾依然存在。科技创新是破解上述困境的关键力量，通过重塑消费生产系统的价值逻辑与实践范式，有助于为绿色消费发展提供系统化解决方案。

　　科技创新破解“成本压力”困境

　　绿色产品往往成本居高不下，亟须通过技术创新重构其成本结构，使其逐步摆脱对财政补贴的依赖，在性价比上建立起与传统产品的正面竞争的技术代差优势，实现从“成本压力”向“竞争优势”的转化。

　　技术协同降低研发成本。绿色产品的成本压力首先源于技术研发端的沉没成本锁定效应，绿色材料、环保技术等研发投入一时难以有效降低，加之规模效应有限，相关企业常常陷入“投入越多，单件成本越高”的困境。必须打破不同技术领域的创新协作壁垒，构建开放式研发数据库，推进技术设施共享，形成技术升级的连锁反应，从而降低单次研发的边际成本，进而在规模化生产后持续摊薄总成本，最终使绿色产品在价格上具备与传统产品竞争的能力。

　　全链条优化降低生产成本。生产环节中设备空转、原料浪费、维护低效等问题，加重绿色产品的成本负担。可构建全产业链的生产计划，利用物联网传感器实时追踪原料损耗，依托人工智能算法动态优化设备能效，精准溯源材料流向。通过贯穿产品生产链的数字化改造，确保每个环节的成本损耗均可转化为可量化的技术改进指标，最终实现从源头到终端的生产成本压缩。

　　智能供应降低管理成本。绿色企业需耗费大量资源进行跨层级数据核验与人工协调，以确保各环节合规；同时，低碳物流规划缺乏动态决策依据，难以精准平衡运输成本与环境效益。智能供应链技术可系统性重构管理范式，智能生成供应商分级清单，提升绿色合作伙伴的筛选效率；还可整合交通网络、能源设施等动态数据，构建物流路径仿真系统，在运输效率与碳减排目标之间找到最优解决方案。

　　科技创新克服“知易行难”堵点

　　绿色消费“知易行难”的实践困境，其根源在于价值传递链的断裂。亟须借助技术赋能，在需求端构建起“价值显化、行为引导、内生激励”的完整通路。

　　虚实融合重构绿色价值认知。可利用机器学习算法整合绿色产品的碳足迹、资源循环图谱等生态参数，将抽象的环境成本转化为可视化的动态模型，同时借助增强现实技术搭建沉浸式交互界面，使消费者直观比较不同产品的“含绿量”。还可借助元宇宙技术构建虚拟社区，将绿色消费理念的传播从单向灌输转变为体验式渗透，通过群体行动激发绿色消费的内生动力。

　　智能决策降低行动转化门槛。消费者需处理绿色产品的各类信息，必须构建智能推荐系统，依托用户画像和历史行为数据，动态匹配最优绿色消费方案。同时，建立个体碳账户系统，将碳积分兑换、生态补偿等激励机制嵌入交易流程，自动核算碳减排量并触发积分奖励，形成“选择即收益”的正向反馈回路。

　　区块链加固市场信任基础。创建不可更改的“绿色数字身份证”，有助于实现绿色产品环境绩效的可量化、可验证和可追踪；构建基于多节点共识验证的智能合约体系，利用分布式账本促进绿色标准的持续更新，加强绿色产品市场信任机制，最终将促使绿色消费从政策推动转变为自我驱动。

　　科技创新缓解“供需错配”矛盾

　　传统供给体系难以有效响应动态多变的绿色消费需求。亟须借助数据驱动、柔性制造和数智技术，构建供需精准对接的弹性体系，以破解“经验预测和动态需求、规模生产与个性需求、城市产能过剩和县域供给不足”等结构性矛盾。

　　算法模拟推进“以需优产”。构建数据驱动的实时供需连接系统，通过物联网传感器实时捕获用户行为数据，结合机器学习算法解析绿色消费需求，消解因信息不对称导致的资源错配。这种“以需优产”的动态响应模式，不仅将消费者对产品全生命周期的环保诉求转化为供给侧的创新导向，还以技术手段从根本上降低了绿色消费的系统性损耗。

　　柔性制造实现个性表达。通过模块化设计和标准化接口，可使绿色产品随需求变化进行功能重组，既满足了消费者个性化表达的需求，又通过功能迭代延长了绿色产品的全生命周期。

　　数智技术强化城乡联动。构建城乡联动的智能调度系统，运用物联网技术建立产能地图，并通过深度强化学习算法动态优化仓储布局与物流路径，将城市相对过剩的绿色产能智能匹配至县域潜在需求节点。同时，部署分布式智能终端设备，在县域商业体系中嵌入具备需求感知功能的交互终端，结合边缘计算技术，实现本地化绿色需求的即时解析和快速满足。

　　（作者张婷婷系浙江农林大学生态文明研究院副研究员、硕士生导师，钱志权系该院副院长、教授、博士生导师）

来源：中国青年报