中国餐饮业废食用油回收的行为驱动因素：基于经济视角的实证研究

为提升废食用油(WCO)回收率并促进生物柴油产业发展，研究人员基于计划行为理论(TPB)扩展模型，结合结构方程模型(SEM)和贝叶斯网络(BN)方法，对广东省448名餐饮从业者开展混合方法调查。研究发现行政因素(XZJ)和主观规范(ZGWS)对回收行为(XW)具有直接显著影响，而行为控制(KZ)和管理因素(GHC)通过意愿(YHZK)间接影响行为，道德态度(DW)在扩展模型中呈现关键调节作用。该研究为破解中国WCO回收率不足10%的困境提供了行为经济学视角的解决方案，对实现"双碳"目标具有重要实践价值。

　　

在全球可持续发展目标背景下，生物柴油作为清洁能源对实现能源转型至关重要。然而其发展正面临原料短缺的瓶颈制约——餐饮业产生的废食用油(Waste Cooking Oil, WCO)本是生物柴油的优质原料，但中国的回收率不足10%，远低于欧盟86%的专业回收率。更严峻的是，缺乏监管的WCO可能流入"地沟油"黑色产业链，直接威胁食品安全和公共健康。面对"碳达峰、碳中和"的国家战略需求，如何提升WCO回收效率已成为关乎能源安全、环境保护和循环经济发展的多维度课题。

为破解这一难题，国内研究人员开展了一项创新性研究。通过整合计划行为理论(Theory of Planned Behavior, TPB)与混合研究方法，首次系统探究了中国经济最发达地区——广东省餐饮从业者的WCO回收行为驱动机制。研究团队采用线上线下结合的问卷调查方式，在深圳、东莞、汕头、梅州等不同发展水平的城市采集448份有效样本，运用结构方程模型揭示行为形成的因果关系，继而通过贝叶斯网络进行验证和场景推演，相关成果发表在《Environmental Challenges》期刊。

研究主要采用三大关键技术：1) 基于TPB理论构建包含行政因素、管理因素、经济因素等6个潜变量的扩展模型；2) 使用SmartPLS3软件进行结构方程建模，通过10,000次Bootstrap抽样验证路径显著性；3) 应用GeNIe Academic 4.1软件实施贝叶斯网络分析，采用Greedy thick-thinning算法优化网络拓扑，并进行10折交叉验证确保模型稳健性（AUC值0.73-0.83）。

【关键发现】

1. 行政监管的核心作用
   结构方程显示行政因素对行为(β=0.23,p<0.01)和意愿(β=0.21,p<0.01)均有直接促进作用。贝叶斯网络的敏感性分析进一步揭示，当道德态度处于高水平时，行政因素的调控效果提升37%，印证了"制度约束+道德自觉"的协同效应。

2. 主观规范的群体影响
   同事和社会的环境压力(ZGWS)展现出最强行为预测力(β=0.35,p<0.001)，这解释了为何在经济欠发达的梅州地区，尽管个体环保意识中等，但紧密的社区网络仍能推动高达64%的回收行为。

3. 经济激励的意外失效
   与传统认知相反，经济因素(JA)对行为的影响未达显著水平(p>0.05)。场景模拟显示，在深圳等发达地区，快节奏生活反而削弱了经济刺激的效果，出现"高意愿-低行为"的悖论。

4. 行为控制的隐性路径
   自我效能感(KZ)通过完全中介效应影响行为，其间接效应占比达56%。这表明提供标准化操作培训和专用设备，能有效解决从业者"知道但不会做"的实操困境。

【实践启示】
研究建议构建三级干预体系：政府层面应出台《餐饮废油回收技术规范》强制安装油水分离设施；餐饮企业需将回收流程纳入员工KPI考核；社区可开展"绿色餐厅"认证营造环保氛围。特别值得注意的是，对比欧盟经验，该研究首次证实发展中国家在制度完善期，行政监管的边际效益显著高于经济手段。

这项研究不仅为理解环保行为的形成机制提供了新的理论框架，更重要的是，它打破了"经济发展水平决定环境绩效"的固有认知。在深圳与梅州的对比案例中，前者依托完善的基础设施实现75%回收率，后者凭借客家文化的社会资本取得意外成效，这为不同区域制定差异化政策提供了实证依据。随着中国"双碳"战略的深入推进，该研究成果有望在更广泛的环境治理领域产生示范效应。