引言

党的二十大报告提出，“全面推进乡村振兴”，而乡村振兴则离不开农业的绿色可持续发展。当前，制约农业绿色可持续发展的一个重要瓶颈就是农业养殖污染问题^[1]。《第二次全国污染源普查公报》显示，我国畜禽养殖业粪污污染物每年排放量达到38亿吨，畜禽养殖业排放物化学需氧量达到1268万吨，占农业源排放总量的96%，是造成农业面源污染的核心原因^[2]。引导养殖户畜禽粪污资源化利用是治理农业面源污染的重要举措。2017年中央一号文件明确提出“大力推行高效生态循环的种养模式，加快畜禽粪便集中处理，推动规模化大型沼气健康发展”。截至2020年，中央财政累计投入316亿元进行畜禽粪污养殖环境污染治理，并在全国723个县整县制推进畜禽粪污资源化利用、筹建区域性畜禽粪污集中处理中心。当前，我国畜禽粪污集中治理取得显著成效，其中，畜禽粪污综合利用率已达75% 以上，规模养殖场粪污处理设施装备配套率已达95% 以上^[3]。作为现阶段畜禽粪污治理的新举措，畜禽粪污集中处理中心（以下简称“处理中心”）在高效处理粪污、提升粪肥质量、促进产业发展、改善农村环境等方面发挥了显著作用，但在建设和运营中还存在各种各样的问题。在2021年，农业农村部开展的“畜禽粪污集中处理设施运行问题专项整治行动”中发现，畜禽粪污集中处理中心存在设施闲置、粪污未能得到有效收集、骗取补贴等问题。在2022年，农业农村部办公厅开展畜禽粪污标准化示范活动以探寻畜禽标准化养殖的良好路径。因此，“如何使畜禽粪污集中处理模式顺利推行且有效运转？如何协调各方力量积极参与畜禽粪污集中治理？”已经成为推进我国绿色农业发展以及农村环境治理的关键问题。

为了构建有效的畜禽粪污治理机制，本文将养殖规模差异化以及政府干预措施引入畜禽粪污集中处理模式的三方演化博弈中。首先，从理论方面构建政府惩罚机制以及补贴机制下的处理中心与考虑规模差异化的养殖户演化博弈模型；其次，通过系统平衡点的局部稳定性分析三方演化博弈均衡点；再次，结合数值仿真，分析三方演化博弈稳定策略以及不同情境下的策略演化。本研究有助于激发养殖户积极性、防范处理中心行为异化、提高政府畜禽粪污治理效能，对于实现畜禽粪污资源化利用以及农业的绿色可持续发展具有重要意义。

1 文献综述 1.1 畜禽粪污污染治理研究

目前较多文献对畜禽粪污治理的研究，主要集中在理论研究、治理技术、治理效果评估、政策保障等方面。李瑞婷等^[4]就我国畜禽粪便资源化处理技术现状进行探讨分析，并针对我国畜禽粪便资源化处理现状提出发展建议。刘仁鑫等^[5]按处理结果将具体技术分为肥料化技术、饲料化技术、基质化技术和能源化技术等。进一步地，李恒等^[6]探讨了多种肥料化技术的最新进展以及利弊，如生物法、吸附法、液体肥料、微藻法及鸟粪石结晶法。罗娟等^[7]从规划布局、粪污收储运、高效处理转化、农田利用的全链条出发，运用应用层次分析法构建了一套全面衡量畜禽粪污处理的综合评价指标体系。为了定量评价粪污资源化利用模式，张晓莉等^[8]采用能值分析法对沼气工程模式、生物有机肥生产模式和堆积发酵还田模式进行量化评价。耿献辉等^[9]则基于选择实验利用条件Logit模型对畜禽养殖污染治理的环境价值进行评估。王欢等^[10]从府际关系视角出发探讨畜禽养殖废弃物治理政策优化路径，提出中央政府需要与地方政府协同构建利益联结机制，进而搭建“政府—市场—公众”多元共治治理格局等政策建议。

上述文献主要在宏观层次上围绕畜禽粪污污染开展相关治理研究，更关注污染治理技术、评价与相关保障，缺乏微观层面对畜禽粪污集中处理这一具体治理模式的讨论。

1.2 畜禽粪污集中处理模式及其利益相关者分析

当然，推进畜禽粪污处理“规模化、专业化”的畜禽粪污集中处理模式也有不少研究文献。杨军香等^[11]提出集中处理是中小型养殖场畜禽粪便处理的重要模式，调研并分析了包括粪便收集运输、粪便处理技术、产品利用组织模式等畜禽粪污集中处理组织模式的各个环节。舒畅等^[12]结合具体案例对畜禽粪污集中处理模式的特点、优势以及困境进行了分析，较全面地总结出了该模式中养殖场户群体、集中处理中心、政府、种植户群体等利益主体之间的关系与行为表现。陈红等^[13]对“畜禽粪污资源化利用”典型示范县进行深度调研，基于该县现状、问题及影响因素，提出构建第三方专业化畜禽粪污集中处理中心的具体实现路径与组织管理路径。

上述文献分析归纳了畜禽粪污集中处理模式的运行机制与不同利益主体行为表现，缺乏对畜禽粪污集中处理模式中“养殖场户—处理中心—政府”三者间的有限理性动态博弈关系的分析。

1.3 演化博弈在环境保护管理中的应用

目前博弈论方法被学者们广泛应用于环境保护与治理设施的分析研究中，部分文献基于演化博弈理论对有关绿色农业、农村环境保护治理等现有环境保护管理模式中不同利益主体决策演化过程进行数字仿真与分析研究。许秀川等^[14]为探究绿色农业发展机制的演进，构建不完全理性的政府、农业和消费者三方演化博弈模型，并结合制度与偏好理论探讨最优演化稳定状态的达成条件。赵俊伟等^[15]针对生猪规模养殖粪污治理动力不足、长效运行机制缺失等问题，用演化博弈理论建立养殖户与地方政府间两方博弈的复制动态方程，得到不同情景下养殖户和地方政府博弈的进化稳定策略及主要影响因素。张笑寒等^[16]基于农业产业化联合体各参与主体的绿色生产行为机理分析，构建龙头企业、农民专业合作社、家庭农场三方演化博弈模型，进而研究有无政府激励时三方主体行为的演化规律和稳定策略。何奇龙等^[17]将众筹模式引入农村环境治理，采用演化博弈理论，在公平贡献与利他偏好两种情景下分析有限理性农户决策行为演化动态。

由此，已有研究方法的运用与研究成果为本文探讨畜禽粪污集中处理模式中的三方利益相关者（政府、养殖户、处理中心）演化博弈奠定了基础。

2 模型构建 2.1 问题描述

因畜禽粪污集中治理的主体复杂且多元，结合实际案例，本文将重点聚焦于养殖户、处理中心和政府这三个主要利益群体，探究三方联动协作下的粪污治理机制。

在畜禽粪污集中治理中，养殖户需基于粪污暂存设备承担粪污收集和贮存责任；处理中心需进行粪污收集转运、专业集中无害化处理、肥料化或能源化加工利用并产出销售资源产品，但其可能出现建而不用、不处理粪污、骗取补贴的投机行为；政府主要职能为通过资金扶持调动养殖户、处理中心的积极性，并对畜禽养殖粪污处理机制进行监管。

2.2 基本假设

为分析三方主体之间的行为演化过程，本文进行以下假设：

假设1：养殖户、处理中心和政府均为有限理性群体，并均处于信息不完全对称状态，在博弈过程中会调整策略以追求最优效益。具体而言，养殖户策略组合为{ 参与，不参与}，参与或不参与畜禽粪污集中处理模式的概率分别为：x，1-x（0≤x≤1）。处理中心策略组合为{ 投机，不投机}，在畜禽粪污集中处理模式中投机或不投机的概率分别为：y，1-y（0≤y≤1）。政府策略组合为{ 监管，不监管}，监管或不监管畜禽粪污集中处理模式运行的概率分别为：z，1-z（0≤z≤1）。

假设2：研究表明补贴可促进养殖户畜禽粪污的资源化利用^{[18, 19]}。政府会给予选择参与策略的养殖户和处理中心双向补贴，成本分别为S_A、S_B。对于选择监管策略的政府，其综合监督成本为C_G。在政府监管下，对选择参与策略的养殖户和选择不投机策略的处理中心还会有额外的物质激励R₁、R₂。

假设3：令养殖户养殖规模为k，养殖规模将影响养殖户粪污处理成本和处理中心正常经营收益。养殖户选择参与策略时需支付处理中心粪污收集转运费用C₁，选择不参与策略时付出自行建设粪污处理设备成本C₂（C₁ < C₂），且可能因粪污处理不合规、不达标而对自身未来养殖造成损失E₁，并被政府处罚，罚金为F_A= b₁ + kµ₁，其中µ₁为最重额外惩罚，概率为P₁。特别地，当处理中心积极参与畜禽粪污集中处理模式而不投机时，该行为被政府发现的概率为P₃，其中P₁ < P₃。

假设4：参考谢涛等^[20]的研究，畜禽养殖粪污专业产业化处理能产生能源效益、肥料效益、环境卫生效益、经济效益等综合效益。处理中心选择不投机策略时，为养殖户提供专业化的粪污处理服务并产出资源产品，可获生产经营收益kL₁；相应地，处理中心采取投机策略时，利用政府补贴可获机会收益βS_B，β为投机效益参数（β > 0）。同时，处理中心投机行为将对周边环境治理产生负面影响，该投机行为有P₂概率被政府监管发现，并受处罚罚金F_B= b₂ + kµ₂，其中µ₂为最重额外惩罚。特别地，当养殖户积极参与畜禽粪污集中处理模式时，处理中心投机行为被发现的概率P₄，会因为养殖户的举报而增大，即P₂ < P₄。

假设5：当出现以下两种情况之一，即养殖户采取不参与策略或处理中心采取投机策略，畜禽粪污集中处理模式将难以有效运行，造成畜禽粪污环境治理负效应W₁。当养殖户选择参与策略且处理中心选择不投机策略时，可产生畜禽粪污环境治理正效应W₂。W₁、W₂将被计入政府收益函数中（0 < W₁、0 < W₂）。

本文具体参数设置如表 1所示。

根据以上的模型假设和参数设置，可分析出畜禽粪污集中处理模式中养殖户、处理中心、政府的策略组合及博弈支付矩阵如表 2、表 3所示。

3 演化博弈分析

根据上述假设及博弈支付矩阵，计算养殖户、处理中心、政府三方的期望收益与平均期望收益，并构建复制动态微分方程以具体分析演化稳定策略。根据演化博弈理论，探究在不同影响因素下养殖户、处理中心、政府在畜禽粪污集中处理中的平衡点以及三方演化稳定性。

3.1 构建复制动态微分方程

首先，构建养殖户的复制动态微分方程。养殖户的选择参与或不参与策略的期望收益分别为U_x1、U_x2，平均收益记为U_x。

(1)

(2)

(3)

据Malthusian方程^[21]，养殖户采取群体参与畜禽粪污集中处理的概率与选择该策略所获收益和平均收益之差成正比，可得：

(4)

同理，可构建处理中心与政府的复制动态方程。

处理中心选择投机策略的期望收益为U_y1，选择不投机策略的期望收益为U_y2，平均收益记为U_y。

(5)

(6)

(7)

(8)

政府选择监管或不监管策略的期望收益分别为U_z1、U_z2，平均收益为U_z。

(9)

(10)

(11)

(12)

在博弈过程中，三方利益相关主体受信息不对称性、资源分配、付出成本及所获收益等多种因素影响，会根据其他主体的策略选择来调整自身策略，并随着时间的推移不断动态演变，进而达到一种相对稳定的状态。由上述三方的复制动态方程可构建养殖户、处理中心、政府协同治理的三维复制动态系统方程式：

(13)

3.2 演化过程的平衡点

由式（13）中的、、，可得：

命题1：系统必然存在8个三主体采纳纯策略的平衡点：E₁（0，0，0）、E₂（1，0，0）、E₃（0，1，0）、E₄（0，0，1）、E₅（1，1，0）、E₆（1，0，1）、E₇（0，1，1）、E₈（1，1，1）。

证明：对于整个三维复制动态系统，当x= 0或1，y= 0或1，z= 0或1时，恒有、、，由此，E₁（0，0，0）、E₂（1，0，0）、E₃（0，1，0）、E₄（0，0，1）、E₅（1，1，0）、E₆（1，0，1）、E₇（0，1，1）、E₈（1，1，1）是该系统平衡点。

当然，该系统可能存在采取混合策略的平衡点（x^*，y^*，z^*），但据演化博弈理论，非对称演化博弈策略组合为演化博弈稳定点说明其是严格纳什均衡，而严格纳什均衡为纯策略均衡，由此演化博弈稳定点在纯策略均衡点中产生^[22]，因此本文暂且只讨论8个三主体采纳纯策略的平衡点的渐进稳定性。

3.3 平衡点的稳定性分析

据演化博弈理论，由复制动态方程得到的平衡点不一定是该系统的演化稳定策略（ESS），通过分析系统的雅克比矩阵的局部稳定性可进一步分析判断平衡点的稳定性^[23]。由李雅普诺判别法可知，可根据雅克比矩阵特征值的正负情况来判定系统平衡点是否为演化稳定点，即ESS点。

求出该系统雅克比矩阵为：

(14)

计算各平衡点处的特征值，并依据参数判断其正负状，由此判定该平衡点是稳定点或不稳定点或鞍点。分析过程及结果见命题2及证明。

命题2：基于先前假设与计算分析，该系统可能的ESS只有E₂（1，0，0）、E₅（1，1，0）、E₈（1，1，1），其他平衡点为不均衡点或鞍点。其中E₂、E₅、E₈为均衡点的条件为：①当βS_B < kL₁时，E₂（1, 0, 0）是ESS；②当βS_B>kL₁且P₄F_B < C_G+R₁时，E₅（1, 1, 0）是ESS；③当βS_B−P₄F_B>kL₁+R₂且P₄F_B>C_G+R₁时，E₈（1, 1, 1）是ESS。

证明：首先计算出各点特征值，并分析各点局部稳定性，见表 4所示。

如果在平衡点处满足λ₁ < 0、λ₂ < 0、λ₃ < 0，则该复制动态方程的平衡点是局部稳定的，具有渐近稳定性，即该平衡点就是ESS。对于整个系统中必然存在的平衡点E₁（0，0，0）、E₂（1，0，0）、E₃（0，1，0）、E₄（0，0，1）、E₅（1，1，0）、E₆（1，0，1）、E₇（0，1，1）、E₈（1，1，1），由表 4分析可知E₁、E₃、E₄、E₆、E₇是不稳定点。当βS_B < kL₁时，E₂为ESS；当βS_B>kL₁且P₄F_B < C_G+R₁时，E₅为ESS；当βS_B−P₄F_B>kL₁+R₂且P₄F_B>C_G+R₁时，E₈为ESS。

4 仿真分析

为了进一步研究养殖户、处理中心、政府三方主体在畜禽粪污集中处理模式中的渐进稳定性运行轨迹以及更直观呈现各参数变化对演化博弈的影响，基于以上假设及分析，本文将结合实际情况对各参数进行赋值，并利用Matlab进行数据仿真分析。

根据《中华人民共和国固体废物污染环境防治法》，未合规处理养殖过程中产生的畜禽粪污等固体废物可处10万元以下罚款，由此设定政府罚金F_A < 10、F_B < 10，而具体罚金受惩罚力度、养殖规模等多种因素影响，初始参数F_A=2.6，F_B=6.2。参考各省（区、市）政府畜禽粪污集中处理补贴规定及公示、畜禽粪污资源化利用奖励机制，初始令S_A=2，S_B=3, R₁=1.8, R₂=3.6, C_G=4。参考赵俊伟等^[24]研究参数设置，并结合黑龙江华泽农牧发展有限公司、江苏申牛牧业有限公司等处理中心模式范例与各省份养殖场户收益情况，另参考近年畜禽养殖类环境违法案件，令k=0.8, 1.2, β=C₁=3，C₂=5，C₃=2，L₁=6，进行预估E₁=1。参考陈嘉琦等^[25]研究参数计算，令W₁=5，W₂=4。参照现实情况与P₁ < P₃、P₂ < P₄的假设，初始令P₁=0.2，P₃=0.4，P₂=0.3，P₄=0.5。此外，养殖户、处理中心、政府三方的策略初始选择比例为x= 0.5，y= 0.5，z= 0.5，下面将按情境运用Matlab进行数据仿真分析。

4.1 三方演化博弈稳定策略仿真分析 4.1.1 情境1：βS_B < kL₁（较好的情境）

在该情境下，三方演化博弈主体逐渐演化为x=1，y= 0，z= 0的理想稳定状态（图 1），即渐进稳定点E₂（1, 0, 0），对应三方策略为养殖户参与、处理中心不投机、政府不监管的理想状态。此时，对养殖户而言，政府给予养殖户的补贴能充分激发养殖户参与积极性，养殖户参与粪污治理成本下降；对处理中心而言，自身正常经营收益大于投机收益，处理中心将积极参与粪污处理；而对政府而言，不需要耗费成本进行监管以实施奖惩，却能获得比较好的环境治理效益。

而通过图 1a、图 1b、图 1c三张图对比来看，改变养殖户选择参与策略的比例、处理中心选择投机策略的比例以及政府选择监管策略的比例后，均衡策略在同一时间下运行轨迹有所变化，即三方主体之间的策略选择会在一定程度上相互影响，但随着时间的推移，三方博弈都会演化到同一稳定策略中，这说明策略选择比例的变化不会大幅度影响三方演化稳定策略。

4.1.2 情境2：βS_B>kL₁且P₄F_B < C_G+R₁（较坏的情境）

在该情境下，由图 2可知三方演化博弈主体逐渐演化为x=1，y=1，z= 0的状态，即渐进稳定点E₅（1，1，0），三方策略组合演化稳定于（参与、投机、不监管）。受处理中心辐射区域养殖户养殖规模、参与意愿、粪污运输成本等因素影响，处理中心正常经营收益较低，在利益因素驱动下其倾向于冒险投机策略。受环境治理经费、奖惩机制实施成本等因素影响、政府的监管支出成本大于所得到的效益，政府趋向于不监管策略。在该情况下畜禽粪污集中治理难以有效运行，出现养殖户参与、处理中心投机、政府不监管的情况。

由图 2a、图 2b、图 2c可知，无论三方策略选择比例如何变化，三方博弈都会演化到同一稳定策略中，只是演化速度发生变化。如图 2b相较于图 2a，受养殖户选择参与策略以及政府选择监管策略比例加大，处理中心以更慢的速度趋近于1，即处理中心选择投机策略的趋势放缓。

4.1.3 情境3：βS_B−P₄F_B>kL₁+R₂且P₄F_B>C_G+R₁（政府监管失效的情境）

在该情境下，三方演化博弈主体逐渐演化为x=1，y=1，z=1的状态（图 3），即渐进稳定点E₈（1，1，1），三方策略组合演化稳定于（参与、投机、监管）。此时，处理中心投机收益大于自身正常经营收益，处理中心倾向于投机策略；政府选择监管策略，但政府监管缺乏效力，补贴力度过大，奖惩机制失衡，难以有效约束处理中心的行为，出现养殖户参与、处理中心投机、政府监管的消极状态。此时，政府出现监管失效状况，即处于监管下处理中心仍出现投机行为，粪污无法有效资源化，政府虽然积极进行环境治理，但无法调动处理中心积极性，出现“越治理越污染”的现象。

4.2 基于养殖规模视角下“养殖户—处理中心”演化策略分析

在初始设置其他条件不变的前提下，改变养殖规模k的大小，运用数值仿真以考察k对畜禽粪污集中处理模式中的养殖户和处理中心策略选择影响路径。k的取值从0.2开始再分别取0.4、0.6、0.8、1，共仿真5次，养殖户和处理中心行为演化轨迹如图 4和图 5所示。

由图 4分析可知，随着养殖规模k的增大，基于节约粪污处理成本以及自身粪污消纳能力的考虑，养殖户倾向于选择参与策略。当k较大时，经多次博弈，养殖户选择参与策略的概率越快收敛于1。而当k小于一定临界值，结合其他参数分析，相对规模较小的养殖户有可能选择不参与策略，从而利用自有资源如土地消纳畜禽粪污。

由图 5分析可知，当养殖规模较小，如k=0.2时，处理中心因所在区域畜禽粪污量较小、平均粪污运输成本高而出现收益偏低、难以盈利的情况，由此冒险选择投机策略以获利，此时处理中心选择投机策略的概率趋近于1。当养殖规模k逐渐增大，如k=0.8时，处理中心所在区域形成规模养殖或中小养殖场较多，其对应粪污产量相对高，则处理中心的集中化专业化粪污处理服务可有效推行，由此处理中心能稳定持续运营，处理中心冒险选择投机策略的可能性减小。结合各参数初始值，若k的取值大于临界值（k=0.6）时，处理中心倾向选择不投机策略演化，选择投机策略概率收敛于0，且养殖规模越大对应粪污量越大，收敛速度越快。这说明处理中心的有效性运行有一定前提条件，在粪污处理需求大的规模养殖地区建立处理中心可较好规避处理中心投机风险。

4.3 补贴改变下的“养殖户—处理中心”演化策略分析

在初始设置其他条件不变的前提下，调整政府对养殖户与处理中心的补贴S_A、S_B，两者分别仿真5次，S_A分别取值0.5、1、1.5、2、2.5进行数据仿真，S_B分别取值2、3、4、5、6进行数据仿真。在补贴改变下养殖户和处理中心行为演化轨迹如图 6、图 7所示。

由图 6可知，随着补贴S_A的增大，养殖户选择参与策略的比例趋近于1。从S_A=0.5至S_A=2.5过程中，补贴对于养殖户粪污资源化、集中处理化行为产生影响，且是积极的正向引导作用。参与畜禽粪污集中处理模式的补贴降低了养殖户的粪污处理成本，并减少了养殖户自行处理粪污不合规行为对养殖环境的影响，调动了养殖户保护环境和处理粪污的积极性，从长远来看，养殖户整体收益增加。

由图 7可知，政府给予处理中心的补贴需限制于一定范围内，否则易出现投机行为，即政府应该综合考虑处理中心的预期收益、受奖惩力度等因素以制定合理补贴策略。如图 7所示，当S_B=3时，其他条件相同情况下，处理中心倾向于不投机，这说明在各参数初始值基础上给予处理中心小于临界值补贴时（S_B=4），该补贴能提高处理中心参与畜禽粪污集中处理模式的积极性，同时不会让处理中心为额外利益采取投机策略。反之，若政府给予大于临界值（S_B=4）的过度补贴但相应惩罚监督机制并未完善，如图 7中S_B=6的情形，处理中心为谋求更多利益冒险倾向采取投机策略，畜禽粪污集中处理模式难以运转，无法进行粪污专业集中处理与粪污资源利用，且环境治理陷入“花费大额资金却难以成效”的困境。

4.4 惩罚力度改变下的政府自身演化策略分析

在地区养殖户参与比例较小、处理中心投机比例较大、政府惩罚力度较大（k=0.5、β=5、b₂=6）的情况下，改变惩罚力度，将µ₂分别取4、8、10、12、16，共计仿真五次，以观察分析政府行为的变化。

由图 8可知，惩罚力度改变时，对政府行为有较大影响，当政府收益大于监管付出成本时政府会倾向于监管策略。结合现实来看，处理中心投机行为较频繁时，政府会倾向于监管，并采取高水平的惩罚力度，以规范处理中心正常经营，维护畜禽粪污集中处理模式正常运作。而惩罚力度较低时，有两种可能情况：一方面是当地政府不作为导致奖惩失衡；二是该地区处理中心投机比例不高，基于成本效益原则及更好激发处理中心自身活力，政府倾向于不监管与低水平惩罚力度。

5 结语

为了探讨畜禽粪污集中处理模式运作过程中各种困境的形成机理，本文创新性地从规模差异化与政府干预视角出发，构建了政府、养殖户与集中处理中心三方共同参与的演化博弈模型，在不同情境下探讨了三方策略选择的影响因素与演化路径，得出以下结论与管理启示：

（1）当区域中的散户或者小规模养殖户占比较高时，处理中心会因所在区域畜禽粪污量较小、平均粪污运输成本高且收益偏低，而冒险选择投机策略加以获利；当区域中的规模养殖场或中小养殖场分布较多时，处理中心的集中化专业化粪污处理服务可有效推行，进而实现其持续稳定运营。这表明处理中心的有效运营具有一定的前提条件，即在粪污处理需求大的规模养殖地区建立处理中心可较好规避处理中心投机风险。

（2）整体而言，政府补贴对于养殖户参与粪污集中处理具有积极影响，这是因为补贴在一定程度上可以降低养殖户粪污处理成本，并减少其自行处理粪污不合规而产生的负面效应。但是，对于规模较小的养殖户而言，其有一定的概率选择不参与粪污集中处理，而是利用自有资源如土地消纳畜禽粪污。

（3）对于处理中心而言，政府需要综合考虑处理中心的预期收益、受奖惩力度等因素以制定合理补贴策略。若政府补贴过高且缺乏相应的监督机制，处理中心则会为了谋求更多利益而采取投机策略。这会使畜禽粪污集中处理模式无法正常运转，环境治理陷入“花费大额资金却难以成效”的困境。

（4）当处理中心投机行为较为频繁时，政府需要加大监管，并采取高水平的惩罚力度，以规范处理中心正常经营，维护畜禽粪污集中处理模式正常运作。否则，政府监管失效，处理中心会保持投机状态，使得粪污无法有效资源化利用，这种情境下，尽管政府积极进行环境治理，仍会出现“越治理越污染”的现象。

在畜禽粪污资源化利用的全生态链下，本文只考虑了政府、养殖户和处理中心三个主体，而忽略了“种养结合，农牧循环”下的种植户端。事实上，种植户的采购行为是处理中心利润来源的重要组成部分，对处理中心决策起到重要影响作用，因此，畜禽粪污资源化利用全链条状态下的四方主体协同治理将是下一步研究的重点。