基于贝叶斯向量自回归预测模型的进化动态多目标优化研究及其在废弃食用油回收行为分析中的应用

为解决中国餐饮业废弃食用油(WCO)回收率低的问题，研究人员结合扩展计划行为理论(TPB)与贝叶斯网络(BN)模型，对广东省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)对回收意愿(YHZK)和行为(XW)具有直接显著影响，而行为控制(KZ)和管理因素(GHC)通过意愿间接影响行为。该研究为制定精准干预策略提供了数据支撑，对推动生物柴油原料供应和实现"双碳"目标具有重要意义。

　　

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"碳达峰、碳中和"具有战略意义。然而中国废弃食用油(Waste Cooking Oil, WCO)回收率不足10%，远低于欧盟86%的水平。餐饮行业产生的WCO是生物柴油优质原料，但其半固态特性导致收集困难，且存在"地沟油"非法回流风险。现有研究多聚焦欧美家庭场景，对中国餐饮从业者这一关键群体的行为机制缺乏系统研究，特别是经济最发达的广东省尚未被充分关注。

为此，国内研究人员采用扩展计划行为理论(Extended Theory of Planned Behavior, TPB)框架，结合结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)和贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)方法，对广东省4个典型城市（深圳、东莞、梅州、汕头）的448名餐饮从业者进行混合问卷调查。研究创新性地采用Greedy thick-thinning算法构建贝叶斯拓扑网络，通过10折交叉验证确保模型稳健性（AUC值0.7299-0.8264），并设置6种情景模拟分析意愿-行为差距。论文发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》。

关键技术包括：(1)基于Credamo平台的线上线下混合问卷调查，覆盖不同经济发展水平城市；(2)采用SmartPLS3进行SEM分析，验证扩展TPB模型的7组假设；(3)运用GeNIe Academic 4.1软件构建BN模型，通过最大似然估计算法完成参数学习；(4)采用Tornado图进行敏感性分析，识别关键影响因素；(5)设计高/中/低三态离散化处理，实现多场景反向推理。

研究结果显示：

1. 行政因素主导作用：SEM路径分析表明行政因素(XZJ)对行为(XW)的直接效应(β=0.12, p<0.05)和通过意愿(YHZK)的间接效应(β=0.11, p<0.01)均显著，BN敏感性分析显示其与道德态度(DW)协同时敏感度最高。
2. 主观规范的关键影响：主观规范(ZGWS)对行为的总效应达0.35(p<0.001)，在行政和管理因素(GHC)共同作用时敏感性排名第三。
3. 道德态度的调节作用：BN扩展模型揭示道德态度(DW)单独存在时对行为的敏感度排名第二，弥补了SEM中未显着的缺陷。
4. 经济因素的非显着性：经济因素(JA)在SEM中p值>0.2，表明在强监管环境下经济激励退居次要地位。
5. 地域差异特征：梅州呈现"中等意愿-高行为"(占比17.3%)的特殊模式，与当地客家文化形成的社会资本密切相关。

结论部分强调，该研究首次在TPB框架中证实中国餐饮业WCO回收行为呈现"制度依从型"特征，行政管控的完善可使回收率提升37.2%。研究提出的SEM-BN混合模型为环境行为研究提供新范式，6种情景模拟为政府部门制定差异化政策提供依据。特别发现经济发达地区（如深圳）需加强设施便利性，而欠发达地区（如梅州）可依托社会资本优势，这对实现中国2030年WCO回收率30%的目标具有重要实践指导价值。