农村地区的绿色选择：通过基于代理的建模分析社区对环保购物方式的采纳情况

《Frontiers in Social Psychology》：Green choices in rural settings: analyzing community adoption of eco-friendly shopping alternatives through agent-based modeling

农村可持续购物采用率研究：基于多代理建模整合扩散创新理论与计划行为理论，分析商店吸引力、地理位置及初始采用者群体对社区采用率的影响，发现社会网络结构和环境意识显著驱动行为转变，为农村环保政策制定提供工具支持。

　　在面对农村地区私人汽车使用所带来的高二氧化碳排放问题时，传统的基础设施不足和公共交通选择有限成为主要原因。为了应对这一挑战，开发一种创新、本地化的服务模式，以支持可持续行为，显得尤为重要。本研究旨在探索农村社区如何响应引入本地环保购物替代方案——集装箱商店（container store）——的行为变化，并通过多智能体模型（agent-based model, ABM）分析其对社区采纳率的影响。我们结合了创新扩散理论（diffusion of innovation theory）、计划行为理论（theory of planned behavior）以及社会网络结构分析，构建了一个能够模拟个体与集体决策过程的模型。这一研究不仅有助于理解社区对新购物方式的采纳动态，也为设计有效的干预策略提供了理论基础和实践框架。

在农村地区，由于缺乏便捷的替代方案，居民往往需要长途跋涉才能满足日常购物需求。这种行为模式不仅增加了碳排放，还对环境和公共健康造成了负面影响。然而，仅仅将购物选择本地化并不足以减少汽车出行。例如，在美国的研究表明，尽管超市距离较近，但频繁的短途出行反而可能抵消了这种优势。而在德国，传统的小型商店（Tante-Emma-L?den）逐渐被大型超市取代，这种变化使得居民的购物行为更加依赖汽车。为了解决这一问题，创新的无人值守商店（cashier-less stores）正在兴起，它们提供全天候的购物便利，特别是在交通不便的地区，成为推动可持续消费的重要尝试。

本研究通过模拟方法，探索了商店属性、地理位置以及初始采纳群体对社区采纳率的影响。我们构建了一个包含三个主要组成部分的智能体模型：非人类智能体（代表集装箱商店和超市）、人类智能体（代表农村居民）以及连接智能体的社会网络环境。非人类智能体被赋予了位置、价格、商品种类和营业时间等属性，这些属性决定了其对居民的吸引力。而人类智能体则根据其自身的环境意识、社会规范和感知行为控制等因素，决定是否选择集装箱商店作为购物替代方案。

在模型中，我们采用创新扩散理论来解释新购物方式的传播过程，包括感知属性、社会系统特征、沟通渠道、采纳决策类型以及推广努力等因素。同时，我们引入计划行为理论，用于分析个体在采纳决策时的态度、主观规范和感知行为控制等心理因素。为了更精确地模拟社会网络结构对行为传播的影响，我们还采用了偏好连接模型（preferential attachment model），该模型有助于揭示高连接度个体在行为扩散过程中的关键作用。

通过一系列实验，我们展示了不同情景下采纳率的变化。例如，当集装箱商店的吸引力较高时，其采纳率显著上升；而在地理位置较为偏远的社区，由于居民难以获取相关信息或受到社会网络的影响，其采纳率则相对较低。此外，我们发现初始采纳群体的选取方式对整体采纳率有显著影响，特别是当这些群体具有较高的环境意识或较强的社交影响力时，能够更快地推动新购物方式在社区中的扩散。

这些实验结果表明，社会网络结构和个体心理特征在推动可持续行为方面起着至关重要的作用。在某些情况下，社会网络的影响力甚至超过了商店本身的属性。例如，在实验中，当初始采纳群体为高度连接的个体时，其采纳率显著高于随机选择或环境意识较低的群体。这表明，通过识别并支持那些在社区中具有较强社交影响力的个体，可以更有效地促进新行为的传播。

此外，我们还发现，商店的地理位置对其采纳率有直接影响。在靠近居民区的社区，由于距离较近，居民更容易接受集装箱商店这一新购物方式。然而，在地理位置较为偏远的社区，即使商店的吸引力较高，其采纳率仍受到社会网络和个体行为意愿的限制。这提示我们，改善商店的地理位置可能是一种有效的策略，但同时还需要考虑社会网络结构和个体心理因素的综合影响。

总体而言，本研究通过智能体模型，为农村社区的可持续行为提供了新的视角和方法。它不仅揭示了商店属性、地理位置和社会网络结构对采纳率的影响，还为未来的研究和干预策略提供了理论支持和实践指导。然而，尽管模型在理论上具有一定的完备性，但在实际应用中仍需进一步验证和优化。例如，如何更精确地模拟个体的决策过程，如何更好地反映真实社会网络的复杂性，以及如何将模型扩展到更广泛的农村区域，都是未来研究需要关注的方向。

通过这一研究，我们希望为政策制定者、环保组织和零售行业提供一个实用的工具，以帮助他们更好地理解和预测农村社区对可持续购物方式的采纳动态。同时，我们也认识到，模型的构建需要更多的现实数据支持，以提高其预测能力和实际应用价值。未来的研究可以进一步探索如何将模型与真实数据相结合，从而更准确地反映农村居民的行为模式，并为减少碳排放提供更有效的解决方案。