我国餐厅食物浪费现状调查及影响因素分析

李贺，李鸣晓，孟繁华，于承泽，郝艳，侯佳奇*

1.环境基准与风险评估国家重点实验室，中国环境科学研究院 2.国家环境保护地下水污染模拟与控制重点实验室，中国环境科学研究院 3.长春工程学院水利与环境工程学院

随着世界人口的增长以及人们生活方式的不断变化，粮食、水和能源的需求将对自然资源造成前所未有的压力[1]。目前，全球食物浪费严重，据联合国粮农组织(Food and Agriculture Organization，FAO)统计，全球餐厨垃圾产生量约13亿t/a，相当于每年食物制造总量的1/3，这一数量可以支撑世界12.5%的人口摆脱饥饿[2]。我国城市餐厨垃圾产生量占生活垃圾产生量的55.86%，且年均增速预计达10%以上[3]。

随着生活水平的提高和生活节奏的加快，消费者在外就餐的频率不断增加。目前，55.1%的消费者选择外出就餐，就餐频次为2～3次/周，城镇消费者外出就餐人数是农村的1.48倍[4]。有研究[5]表明，餐饮浪费主要存在于供应链的最终消费阶段，占总浪费量的42%。2014—2016年中国餐饮垃圾量占餐厨垃圾总量的50%以上[6]，其中，餐厅餐饮垃圾(占比62%)高于食堂(占比38%)[7]，且随着消费者经济水平的提高以及餐饮结构的多样化，餐厅餐饮垃圾占比还将进一步上升[8]。餐饮垃圾具有含水率高、燃烧热值低和焚烧产生大量有害气体等特点[9-10]，常规清运方法和处理模式难以适用，因此，从源头削减和抑制我国餐厅餐饮垃圾的产生迫在眉睫[11]。

笔者以文献梳理、理论研究为基础，通过问卷调查和半结构化访谈，了解我国城镇餐厨垃圾浪费现状，调查食物浪费的原因，并采用计划行为理论结合结构方程模型对消费者食物浪费的行为意愿进行分析及预测，以期为食物浪费行为的管理政策制定提供理论支撑，同时为“无废城市”的建设提供依据。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

我国食物浪费主要人群为在校学生(2.7亿人)和工薪阶层(2亿人)[12-13]，《中国城市餐饮食物浪费报告》指出，学生的食物浪费水平高于城市餐饮浪费的平均水平[12]。笔者于2020年选取我国典型城镇为调研区域，在受访有效样本中，以1960—1999年及2000—2010年出生，餐饮消费金额低于3 000 元/月的工薪阶层和学生消费群体为调研对象，开展消费者在传统餐厅、自助餐厅、快餐(小吃)就餐场所食物浪费的问卷调研。

1.2 研究方法

1.2.1问卷设计与回收

采用自编问卷，由专家和项目组成员确定问卷的结构和问题设计，为保证调查结果的科学性，进行预调查并且修正问卷。问卷分为2个部分，第一部分对消费者基本信息(如年龄、性别、餐饮消费金额等)进行统计，第二部分对问卷进行计划行为理论(theory of planned behavior，TPB)构造，每个构造均有多个观测变量。TPB构造包括行为态度(behavioral attitude，BA)、感知行为控制(perceive behavior control，PBC)、道德价值(moral value，MV)、行为意愿(behavioral intention，BI)4个方面[14-15]。TPB构造的问题采用李克特的5点计数法(1表示非常不同意，2表示不同意，3表示不确定，4表示同意，5表示非常同意)衡量消费者对食物浪费的反应[16]。BA主要表现为行为人对某一行为的结果喜爱或不喜爱程度所进行的评估；PBC主要表现为行为人感知某种行为在执行过程中的难易程度；MN是道德行为对个人和社会的贡献行为价值；BI是行为人对采取某项特定行为所持有的态度、影响其采取某项特定行为的主观规范以及行为控制共同作用的结果[17]。据此理论模型，提出H1(行为态度与消费者感知行为控制呈正相关)、H2(感知行为控制与行为意愿呈正相关)、H3(道德价值与行为意愿呈正相关)、H4(感知控制与道德价值呈正相关)假设[18-19]，以便后续验证分析。

问卷按照编号收集后，筛选有效问卷信息，使用Excel软件统计消费者就餐时的食物浪费现状，运用SPSS软件的交叉分析法检验2个变量之间的响应关系；运用权重赋值法对传统餐厅、自助餐厅、快餐厅3类餐厅就餐浪费行为进行比较，采用交叉分析中的均值法探究食物浪费与性别和年龄之间的关系。

1.2.2样本容量

采用随机问卷调查方法估算样本容量[20-22]：

x=Zc2r(100-r)

(1)

n=N/[(N-1)E2+x]

(2)

(3)

式中：x为误差系数，通常取5%；r(100-r)为成数方差；Zc为置信水平c的临界值，通常取95%；N为研究区人口数量，人；n为样本容量；E为标准差。

为减小误差，实际的样本容量越大，其可信度越高。根据2020年我国城镇人口数(约8.4亿人)[23]，由式(1)～式(3)计算出最小样本容量为384，发放问卷534份，剔除无效问卷，实际回收有效问卷共512份，有效回收率达到95%。

1.2.3结构方程模型

采用结构方程模型(structural equation model，SEM)分析消费者食物浪费的行为意愿及影响因素。结构方程模型是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的统计方法，其整合因素分析与路径分析统计方法，可对模型中的变量、潜变量和误差变量之间的关系进行检验，从而判断自变量对因变量的直接影响、间接影响和总效果[24]，计算公式为：

η=Bη+Γξ+ζ

(4)

y=Λyη+ε

(5)

m=Λmξ+δ

(6)

式中：η为内生潜变量；B为内生潜变量之间的关系；Γ为外生变量对内生变量的影响；ξ为外源潜变量；ζ为残差；y为内生变量；Λy为内生变量上的因子负荷矩阵；m为外生变量；Λm为外生变量上的因子负荷矩阵；δ和ε为误差项。

1.2.4ROC性能指标

ROC为受试者工作特征曲线，用于验证影响消费者意识因素的预测概率模型的拟合效果[25]。根据不同的二分类方式，以敏感度(真阳性率)为纵坐标，1-特异性(假阳性率)为横坐标绘制曲线，拟合数据与实测数据之间的关系。ROC为0.85～0.95时，效果较好；ROC为0.70～0.85时，效果一般；ROC为0.50～0.70时，效果较差；ROC低于0.50时，没有预测效果[26-27]。

2 结果与讨论

2.1 调查对象分布

受访者(消费者)基本信息调查包括性别、年龄、受教育程度和餐饮消费金额。统计结果显示，消费者初步数据收集性别比例中，男女比例接近1∶1。年龄分布上，1960—1969年出生的占比为12%，1970—1979年占比为18%，1980—1989年占比为25%，1990—1999年占比为30%，2000—2010年占比为15%。消费者的受教育程度各不相同，本科学历以下的占25.2%，本科学历的占45.3%，硕士及以上学历占29.5%。餐饮消费金额方面，1 000元/月以下的占63.25%，1 000～2 000元/月的占25.75%，2 000～3 000/月的占11.00%。该样本分布具有普及率、真实性和有效性。

2.2 食物浪费现状

2.2.1各地区餐厨垃圾产生量现状

根据2018年《中国城市建设统计年鉴》[28]中城市生活垃圾产生量，计算2018年各省(区、市)餐厨垃圾产生量及人均餐厨垃圾产生量[29]，结果如图1所示。由图1可知，餐厨垃圾产生量受经济水平影响较大，南方以广东省为最高(1 554×104t/a)，北方以山东省为最高(1 100×104t/a)，而经济欠发达的西部地区如青海省(58.92×104t/a)、西藏自治区(28.15×104t/a)餐厨垃圾产生量均较低。

图1 2018年各地区餐厨垃圾产生量及人均餐厨垃圾产生量Fig.1 Food kitchen waste production and per person food kitchen waste production in each region in 2018

2.2.2餐厅就餐食物浪费程度

消费者对所在城市餐饮浪费评估结果如图2所示。由图2可知，67%的消费者认为就餐时五成以上的食物被浪费，其中，12%的消费者认为就餐时五成食物被浪费，15%认为六成被浪费，16%认为七成被浪费，14%认为高于七成被浪费，只有7%的消费者认为低于二成被浪费。虽然消费者也意识到食物浪费的弊端，但是由于其认为食物浪费对自身利益影响较小，因此直接避免食物浪费的意识较低。

图2 不同程度餐饮浪费情况评估结果Fig.2 Estimation results of food wastage in different degree

2.3 不同类型餐厅就餐行为研究

2.3.1不同就餐方式食物浪费分析

以传统餐厅就餐、自助餐、快餐(小吃)3类不同就餐方式为研究对象，调查其食物浪费程度。根据权重赋值法结果，不同类型餐厅就餐时食物浪费程度为传统餐厅(权重均值2.51)>自助餐厅(权重均值2.03)>快餐(小吃)(权重均值1.47)。由于传统餐厅菜盘分量较大，且消费者习惯一次性点较多菜，就餐后剩余大量菜肴而造成食物浪费[30]。自助餐厅菜品丰富，随拿随吃，消费者可自行评估食量，消费时间充裕，加之有较完善的剩餐收费标准，在一定程度上减轻食物浪费现象[31]。而快餐厅及小吃由于分量少，且具经济实惠、按需索取等特点，所以食物浪费量少[32-33]。按照主食、青菜、水果、肉类、菌菇和海鲜等不同类型食物结构进行统计，结果显示，在传统餐厅、自助餐厅、快餐厅及小吃3类餐厅就餐时，主食浪费最为严重，占比分别为31.25%、35.23%和28.07%；其次，传统餐厅和自助餐厅青菜浪费程度较高，占比分别为21.88%和19.69%，肉类、海鲜和水果浪费程度较低；快餐厅和小吃水果辅料或果汁浪费占比较高，为17.54%，青菜占比最低，为10.54%；3类餐厅菌菇类浪费比例均为15%～17%。

2.3.2不同性别和年龄的消费者食物浪费行为分析

性别和年龄是影响食物浪费的重要因素之一。根据交叉分析中的均值法分析结果，男性食物浪费程度(交叉均值5.35)高于女性(交叉均值5.15)。食物浪费程度与性别、年龄的关系如图3所示。由图3(a)可知，六成及以上食物浪费的男性消费者占比高于女性，高于七成浪费的男性消费者占比为18%，女性则为12%。这和男性在外就餐的频率高于女性，且剩餐打包意识较低[33]有关。女性因为不了解自己的食量点餐过多造成食物浪费的占比为74.07%，而男性占比相对较低(67.44%)。有研究[34]表明，年龄为20～30岁的男性消费者食物浪费严重，且在该年龄段超过60%的男性消费者不打包剩餐。

图3 食物浪费程度与性别、年龄的关系Fig.3 Relationship between the degree of food waste and sex and age

研究[35]表明，18～60岁的消费者较频繁于外出就餐，且收入和教育水平较高的更倾向于外出就餐。由图3(b)可知，1990—1999年出生的消费者就餐时食物浪费程度最高(交叉均值5.44)，其中，五成及以上浪费的消费者占比为70.65%，低于二成浪费的消费者占比最低，为1.99%，这是由于工作忙碌、压力大，就餐时间紧促，胃口差等因素影响其食物浪费程度。2000—2010年出生的消费者就餐时食物浪费程度(交叉均值5.24)与1990—1999年出生的消费者相似，五成及以上浪费的消费者占比为70.59%，该类消费者更加注重食物的味道，对用餐量重视程度较低[36]。1980—1989年出生的消费者就餐时食物浪费程度(交叉均值5.12)紧随其后，五成及以上浪费的消费者占比为63.88%，该类消费者避免食物浪费的意识比1990—1999年、2000—2010年出生的消费者高。1960—1969年、1970—1979年出生的消费者就餐时食物浪费程度较低，交叉均值分别为4.32、3.80，二成及以下浪费的消费者占比接近40%，这是由于这个年龄段的消费者在青少年时期经历过食物匮乏[35]，其勤俭节约的习惯更强[37-38]。可见，随着消费者年龄的增长，其食物浪费程度逐渐降低。

2.3.3餐厅就餐食物浪费因素分析

餐厅就餐时食物浪费有诸多主观行为，统计结果显示，食物浪费主要来源于消费者的交际应酬(占比83.01%)、公务活动(占比66.8%)、亲朋聚会(占比53.13%)、工作餐(占比35.74%)。造成消费者食物浪费的原因主要为菜不合胃口(占比80.47%)、不了解分量而过量点餐(占比70.51%)、浪费配菜(占比39.74%)和请客讲面子(占比36.13%)。

不同就餐活动中各种原因导致消费者食物浪费的占比如表1所示。由表1可知，由于菜不合胃口、不了解食物分量浪费食物占比均超过70%；其次，公务活动中由于担心请客点餐少失面子而过量点餐造成浪费，占比达42.69%；亲朋聚会和工作餐中剩下配菜造成的浪费，分别占44.12%和45.90%。可见，交际应酬、公务活动和亲朋聚餐中食物不合胃口以及不了解分量是食物浪费的主要原因；请客讲面子过量点餐，也是造成食物浪费的重要原因。

根据统计结果，消费者考虑剩餐打包有多种影响因素，打包容器类型、食品的口味、是否便于携带是打包剩餐的主要影响因素。消费者对剩餐打包的占比为53.91%，置之不理和讲面子不打包合计占比为35.15%，而只有10.94%的消费者坚持吃完。打包食物主要去向中，自行食用占72.46%，宠物食用占12.89%，放置冰箱或角落因遗忘而丢弃占14.65%，结果较为乐观。因此，积极引导消费者剩餐打包，并且研发节能、廉价的打包容器，可以提升餐厅打包餐具的便利性，促进消费者减少浪费。

剩餐打包不同处理方式与打包食物去向如图4所示。偏向关注食品口味俱佳、携带方便的消费者更倾向于打包后自我食用。餐厅可以推出拼盘菜系、个人或多人套餐系列、菜品分级化、提高餐食口感等方案，以减少食物浪费。

图4 剩餐打包不同处理方式与打包食物去向占比Fig.4 Proportion of different treatment methods and the destination of packaged food for leftovers

2.4 食物浪费行为意愿分析

2.4.1信度检验

为保证实证结果的可靠性和稳定性，对调研问卷量表的信度和效度进行检验[39]。用SPSS 24作检验统计量(Kaiser Meyer Olkin，KMO)和巴特利球体检验(Bartlett)相关性效度分析。KMO通过比较各变量之间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性:相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO接近1;当KMO大于0.5，说明适合做因子分析。Bartlett球形检验的P为0时，说明各变量之间具有相关性，因子分析有效；因子载荷值越高,表明构面的内部一致性越高，相关研究[40-41]建议值为0.5以上；平均提取方差值(average variance extracted，AVE)越高，表示构面聚合效度越高，理想的平均值需大于0.5，认为0.36～0.50为可接受门槛。本研究KMO为0.923，证明可做因子分析；因子载荷值BA1、BA2、PBC3为0.5～0.7，MV1～MV4、BI1～BI2、PBC1～PBC2均高于0.7；AVE大于0.6,达到理想水平(表2)。

表2 测量变量含义及因子载荷值Table 2 The meaning statistic of variables and factor load value

2.4.2模型拟合分析

为保证研究中结构方程的适应性，采用AMOS 22对模型的变量进行检验[42]。根据各项指标的标准，得出模型各适配度的检验结果(表3)。由表3可知，各指标均处于理想水平，模型与样本数据的总体拟合程度较好[43]。

表3 模型适配度评价和拟合效果

2.4.3ROC曲线验证

ROC曲线值是模拟精度的指标，其值越大，模型分辨力越强[44]。敏感度的准确率占比较高，特异性的占比较低。基于ROC曲线下的消费者食物浪费效度分析结果如图5所示。由图5可知，本研究ROC的值：BA1(0.713)、BA2(0.783)、MV4(0.803)、BI1(0.844)、BI2(0.834)、BI3(0.835)为0.70～0.85，其预测效果一般；PBC1(0.874)、PBC2(0.860)、PBC3(0.868)、MV1(0.858)、MV2(0.877)、MV3(0.861)在0.85以上，其预测效果较好。说明该模型对影响消费者食物浪费意识的因素有很强的解释能力。

注：特异性以1为标准值，≥1，判断为阳性；<1，判断为阴性。图5 基于ROC曲线下的消费者食物浪费效度分析Fig.5 Validity analysis of consumer food wastage base on Receiver Operating Characteristic curve

2.4.4行为意愿分析

由TPB理论构造SEM模型并进行分析预测，结果如图6所示。由图6结合表2可知，BA、MV、PBC 3个潜在变量与BI之间存在响应关系，即消费者的行为习惯、道德价值、感知行为3个潜在变量直接或间接影响消费者食物浪费意愿。BA与PBC呈显著正相关(P<0.01，R=0.68)，H1假设(BA与PBC呈正相关)成立；PBC与BI呈显著正相关(P<0.01，R=0.49)，H2假设(PBC与BI呈正相关)成立。这表明消费者的个人行为态度影响其食物浪费的知觉行为，进而影响食物浪费的行为意愿。即消费者对食物浪费的态度和感知越积极，对食物浪费自我谴责度越高，其减少食物浪费的行为意愿就会越强烈。图6中BA1与BI1共变，共变系数为0.37，说明消费者在食物不合胃口的同时就餐时间紧急会造成食物浪费。

BA潜变量中最显著的因素是“消费者在就餐环境良好时，会避免浪费”(BA2，R=0.61)，表明就餐环境良好时，消费者会有意识地减少食物浪费。相比“点餐后发现食物不合胃口，造成浪费”(BA1，R=0.59)也不可忽视，对不合胃口的食物，消费者习惯于浪费，说明及时纠正消费者正确的用餐习惯和态度十分必要。

PBC潜变量中最显著的因素是“根据食量合理点餐，以减少食物浪费”(PBC1，R=0.84)；其次，为“剩餐打包意识倾向”(PBC2，R=0.80)。餐厅引导消费者或采取一定的管理措施将有效影响消费者的知觉行为，鼓励消费者合理点餐、提醒剩餐打包等为避免食物浪费的可试途径。MV潜变量中最显著的因素是“感知贫穷地区温饱不济，自我食物浪费感到难过”(MV1，R=0.84)。消费者有良好的道德价值意识，通过宣传浪费食物的危害可以使消费者内心感到惋惜而减少食物浪费。另一重要影响因素为“感知到他人或朋友对食物浪费的压力”(MV1，R=0.75)，说明消费者的行为会影响其他消费者的决策，同时消费者作为社会人，有向他人宣传避免浪费的倾向。

注：椭圆为潜在变量；矩形为测量变量；大小圆圈为残差；箭头为路径；数值为路径系数(R)。图6 基于TPB理论框架的消费者食物浪费的SEM模型Fig.6 The SEM model of consumer food wastage based on TPB theory framework

BI最显著的因素是“餐厅菜品分量大而浪费”(BI3，R=0.86)、其次是“自助餐厅罚款条例会促使减少浪费”(BI2，R=0.77)。说明消费者避免食物浪费行为受到自我利益的驱使意愿影响。理论上意愿会影响行为的发生，但不能决定行为的发生。因此避免食物浪费行为的发生，要求餐厅给予消费者一定的利益，而消费者也应具备一定的主动性。

PBC与MV(P<0.01，R=0.81)呈显著正相关，H4假设(PBC与MV呈正相关)成立；MV与BI(P<0.01，R=0.42)呈显著正相关，H3假设(MV与BI愿呈正相关)成立。在避免食物浪费的感知行为中，对食物浪费的道德价值观越积极，即认为自己具有减少食物浪费的义务和责任，减少食物浪费的行为意愿增强，改善浪费行为成功性越高。所以，让消费者了解食物浪费的严峻现状，向其宣传食物浪费的危害，可有效减少食物浪费。

2.5 减少食物浪费可行性分析

根据消费者的意愿采取不同措施可以有效减少食物浪费(表4)。菜品不合胃口的消费者认为成为店里会员可以减少自己的食物浪费(占比为100%)，被赠送精美礼品也可较大程度地减少食物浪费(占比为83.54%)；不了解菜品分量而造成浪费的消费者认为，可通过获得优惠券或积分(占比为73.26%)及吃光食物时餐厅将每餐收益额的一定比例用作爱心捐助(占比为74.31%)来减少食物浪费；心情差与担心请客点菜少而失面子的消费者，则普遍希望成为店里会员来促进减少浪费。综上所述，减少食物浪费的有效手段是从根本上了解消费者的意愿。通过使消费者成为店里会员、赠送精美礼物及餐厅将每餐收益额的一定比例用作爱心捐助，可有效减少消费者食物浪费。

表4 不同措施减少消费者食物浪费情况占比Table 4 Proportion of different measures to reduce food wastage %

3 结论与建议

(1)消费者对所在城市餐饮浪费评估结果不容乐观，67%的消费者认为就餐时五成以上的食物被浪费。消费者在传统餐厅就餐食物浪费程度最高，其次为自助餐厅，而快餐厅(小吃)食物浪费量较少。在上述3类餐厅就餐时，主食浪费最为严重。消费者性别和年龄是影响食物浪费的重要因素。此外，消费者在餐厅就餐时食物浪费有诸多主观行为，食物浪费主要来源于公务活动、交际应酬和亲朋聚餐，其主要原因为菜不合胃口和点餐过多且分量大，还有一部分原因为担心点菜少失面子等。

(2)模型分析与预测结果发现，消费者良好的就餐习惯、餐厅的剩餐打包提醒、良好的用餐环境都会影响到食物浪费的知觉行为，进而影响其行为意愿，从而减少食物浪费；消费者积极的道德价值意识是避免食物浪费的重要原因，此外，餐厅对剩餐的管理条例也是减少食物浪费的有效手段。应及时纠正错误的食物浪费行为，通过宣传减少食物浪费。

(3)基于消费者食物浪费现状和行为意愿的分析发现，消费者更倾向于成为店里会员和获得精美礼物从而减少食物浪费，选择剩餐打包的消费者自行食用的意识较高，其一般会选择携带方便和自我偏爱的食物。推出拼盘菜系与个人套餐或多人套餐系列、多级化菜品分量、提高餐食口感等，研发便利、节能、廉价、易降解的打包容器便于剩餐打包，积极引导消费者勤俭节约以及在餐厅餐桌、公交车站、地铁站等张贴避免食物浪费的标语，均能有效减少消费者食物浪费行为。