基于因子分析的食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型研究

王媛媛,洪思慧,房曉倩,信海紅,2，*,王庭欣,2

(1.河北大學(xué)質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督學(xué)院,河北保定 071000;2.保定市乳品研發(fā)與質(zhì)量安全控制工程技術(shù)研究中心,河北保定 071000)

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基于因子分析的食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型研究

王媛媛1,洪思慧1,房曉倩1,信海紅1,2，*,王庭欣1,2

(1.河北大學(xué)質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督學(xué)院,河北保定 071000;2.保定市乳品研發(fā)與質(zhì)量安全控制工程技術(shù)研究中心,河北保定 071000)

為了探求影響食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)的主要影響因素,建立一套適合我國(guó)食品監(jiān)管現(xiàn)狀的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,本文基于可獲得的政府食品安全的監(jiān)管、統(tǒng)計(jì)年鑒、百度指數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù),建立以食品品類為研究對(duì)象的食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。收集了2014年消費(fèi)者關(guān)注的十大類食品的相關(guān)數(shù)據(jù),采用SPSS軟件進(jìn)行因子分析,找到公因子,以因子得分作為食品品類風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的綜合評(píng)價(jià)值并對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行排序,劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。通過(guò)該模型的應(yīng)用可實(shí)現(xiàn)對(duì)食品品類的預(yù)警功能,并溯源風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的因素,為政府基于風(fēng)險(xiǎn)在有限的監(jiān)管資源下制定有效的食品安全監(jiān)管計(jì)劃及控制措施提供科學(xué)方法。

因子分析,食品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),政府監(jiān)管,高風(fēng)險(xiǎn)食品品類

由于我國(guó)食品品類繁多,食品鏈條長(zhǎng)環(huán)節(jié)多,其環(huán)境復(fù)雜性、多變性使其不可避免地面臨著一系列風(fēng)險(xiǎn),加之網(wǎng)絡(luò)、媒體傳播的敏捷性、廣泛性和消費(fèi)者獲取信息的便捷性,使得食品安全問(wèn)題的曝光率日益遞增,消費(fèi)者對(duì)食品安全缺乏信任的問(wèn)題也日益顯現(xiàn)。同時(shí)政府監(jiān)管資源有限,為節(jié)約監(jiān)管成本,提高監(jiān)管的有效性,合理利用有限資源,應(yīng)著重對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)食品進(jìn)行監(jiān)管,以有效預(yù)防食品安全問(wèn)題的發(fā)生和蔓延。為了準(zhǔn)確把握各食品品類的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),特別是在找出高風(fēng)險(xiǎn)食品品類及食品質(zhì)量安全項(xiàng)目,必須運(yùn)用科學(xué)的方法識(shí)別并評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)。

1　食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究現(xiàn)狀

在食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究包括食品安全指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法研究、基于食品標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)分析等,模糊評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)矩陣、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等評(píng)價(jià)方法均有所運(yùn)用。E.Aiassa[1]應(yīng)用多參數(shù)模型評(píng)估相關(guān)不良事件,用系統(tǒng)回顧和薈萃分析方法評(píng)估食品和飼料安全風(fēng)險(xiǎn)并細(xì)化風(fēng)險(xiǎn)。章德賓[2]構(gòu)建了預(yù)警模型并運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,以識(shí)別、記憶、預(yù)測(cè)食品危險(xiǎn)特征。黃曉娟[3]構(gòu)建的食品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)包括基礎(chǔ)項(xiàng)目指標(biāo)(平均含量、限量標(biāo)準(zhǔn)、超限率和超限程度)、食品合格狀態(tài)指標(biāo)(食品合格率和不安全度)、食品整體狀態(tài)指標(biāo)(基于暴露評(píng)價(jià)方法的食品安全指數(shù))。鐘來(lái)元[4]構(gòu)建的食品安全預(yù)警指標(biāo)包括數(shù)量安全指標(biāo)(食物產(chǎn)量、需求量和價(jià)格波動(dòng)率)、質(zhì)量安全指標(biāo)(動(dòng)物性食物供熱比、優(yōu)質(zhì)蛋白和脂肪占比)和可持續(xù)供給安全指標(biāo)(農(nóng)業(yè)投入增長(zhǎng)率、恩格爾系數(shù)和貧困區(qū)農(nóng)民收入比率)。上述研究從不同視角建立風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系,采用不同運(yùn)算模型評(píng)價(jià)食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn),但均由歷史資料、客觀的評(píng)價(jià)指標(biāo)、適用有效的評(píng)價(jià)方法及食品風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)轉(zhuǎn)移規(guī)則等要素構(gòu)成[5]。本文主要側(cè)重政府對(duì)食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控,以政府?dāng)?shù)據(jù)為主要依托,在參考其他學(xué)者風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控指標(biāo)構(gòu)建的基礎(chǔ)上構(gòu)建指標(biāo)體系。并將因子分析引入食品安全評(píng)價(jià),作為指標(biāo)數(shù)據(jù)處理的方法,探索多維食品安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系下數(shù)據(jù)處理方法,為食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的優(yōu)選提供有益探索。

2　基于因子分析的食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)原理及程序

因子分析的基本思想是以最少的信息丟失把眾多原始變量濃縮成少數(shù)幾個(gè)有實(shí)際意義的因子變量來(lái)分析解釋反映原來(lái)數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)[6]。

根據(jù)因子分析的一般模型,確立食品品類基于因子分析的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)程序[7]如圖1所示。

圖1　風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)程序Fig.1　Risk assessment procedures

運(yùn)用因子分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)應(yīng)首先識(shí)別各品類的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源,可結(jié)合我國(guó)食品生產(chǎn)企業(yè)現(xiàn)狀、消費(fèi)者飲食習(xí)慣、市場(chǎng)監(jiān)管維度等提取具有代表性的相關(guān)變量構(gòu)建食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對(duì)指標(biāo)體系搜集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett球度檢驗(yàn),以確定是否滿足因子分析的前提要求(KMO≥0.50,Bartlett球度檢驗(yàn)相伴概率低于其顯著性水平0.01)[8]。當(dāng)指標(biāo)不滿足分析要求時(shí),替換相關(guān)性不高的指標(biāo),直到滿足要求后再用SPSS軟件計(jì)算各品類的因子得分,按得分高低對(duì)各品類進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序,并劃分警界限重點(diǎn)監(jiān)控。

3　食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

3.1指標(biāo)體系的構(gòu)建

食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源廣泛,構(gòu)建食品安全指標(biāo)體系需考慮指標(biāo)的可獲性、相關(guān)性和代表性[9-10],所選取的指標(biāo)及其數(shù)據(jù)來(lái)源和運(yùn)算方法如表1所示。首先各指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源分為政府的監(jiān)管數(shù)據(jù)、百度指數(shù)、統(tǒng)計(jì)年鑒和專家評(píng)價(jià),數(shù)據(jù)可獲且較準(zhǔn)確可靠;其次指標(biāo)體系包含政府檢測(cè)中的生物、化學(xué)、質(zhì)量指標(biāo)和監(jiān)管過(guò)程中的違法、投訴比率,是官方監(jiān)管數(shù)據(jù)的反映。百度指數(shù)是消費(fèi)者對(duì)各類食品風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注度和認(rèn)識(shí)。涉及特殊群體的特殊要求考慮到易感人群對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的敏感性。綜上構(gòu)建的指標(biāo)體系代表性較強(qiáng);指標(biāo)的相關(guān)性滿足因子分析要求(實(shí)例中驗(yàn)證)。綜上九個(gè)指標(biāo)的選取有一定依據(jù)和意義,較為科學(xué)。

指標(biāo)間相互關(guān)系如圖2所示。投訴率、總不合格率、違法案件占比有一定程度的重疊,即其中一個(gè)高,另兩個(gè)一般也高,三者相關(guān)性極強(qiáng),其數(shù)據(jù)來(lái)自相關(guān)部門的抽檢統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),故統(tǒng)稱官方抽檢或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)系統(tǒng)。從系統(tǒng)數(shù)據(jù)的導(dǎo)出方向看,當(dāng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)偏高,會(huì)引發(fā)外界關(guān)注度增高;人均消費(fèi)量較高或涉及特殊群體和特殊要求的食品也與外界關(guān)注度有密切聯(lián)系。從系統(tǒng)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入方向看,質(zhì)量指標(biāo)比率、化學(xué)危害比率、生物危害比率三個(gè)方面又是系統(tǒng)數(shù)據(jù)的具體反映。綜上可知各指標(biāo)間有密切的關(guān)聯(lián)性且能較好的反映食品安全風(fēng)險(xiǎn)。

3.2預(yù)警線的確定

警度區(qū)間的劃分方法有半數(shù)劃分法、多數(shù)劃分法和均數(shù)劃分法。其中半數(shù)劃分法最常用,它將各個(gè)因子的得分按從大到小排列,選取中位數(shù)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)作為無(wú)警警限臨界值,若因子實(shí)際得分高于這個(gè)水平意味著有警[11]。依據(jù)食品安全問(wèn)題中因子得分越大風(fēng)險(xiǎn)越高的特點(diǎn),本文參考半數(shù)劃分法,將各因子得分從大到小分別排序后取中位數(shù),小于中位數(shù)的數(shù)據(jù)區(qū)間為無(wú)警區(qū)間,中位數(shù)到最大值的數(shù)據(jù)區(qū)間為有警區(qū)間,大于最大值的數(shù)據(jù)區(qū)間為重警區(qū)間。

表1　指標(biāo)體系

圖2　指標(biāo)間關(guān)系Fig.2　Relationship between the indicators

劃分警度區(qū)間便于風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)控,確定風(fēng)險(xiǎn)的當(dāng)前狀況,并預(yù)測(cè)其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),以采取相應(yīng)的預(yù)防和糾正措施將風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受范圍內(nèi)。不同風(fēng)險(xiǎn)狀況具體解決措施如下:當(dāng)某因子得分落在無(wú)警區(qū)且隨機(jī)分布時(shí),可適當(dāng)減少對(duì)該品類這一公因子中指標(biāo)的監(jiān)管頻次;若分布不隨機(jī)(包括不隨機(jī)的波動(dòng)或趨勢(shì))應(yīng)分析具體原因,采取措施,防止得分進(jìn)入有警和重警區(qū);當(dāng)某因子得分落在有警或重警區(qū),并在區(qū)域內(nèi)長(zhǎng)時(shí)間波動(dòng)時(shí),應(yīng)對(duì)這一公因子中各指標(biāo)進(jìn)行嚴(yán)密監(jiān)控,追溯原因并采取糾正措施,直到該因子得分回到無(wú)警區(qū)并呈隨機(jī)分布為止。

3.3風(fēng)險(xiǎn)溯源

當(dāng)某品類綜合得分過(guò)高需追溯風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生原因時(shí),由該品類因子得分對(duì)照劃分預(yù)警區(qū)間,重點(diǎn)監(jiān)控落到重警區(qū)的公因子。對(duì)此公因子中因子載荷大的幾個(gè)指標(biāo)應(yīng)分別追溯,并細(xì)化到具體監(jiān)測(cè)指標(biāo),以便找到具體可行的解決措施,將風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受范圍內(nèi)。九大監(jiān)測(cè)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)追溯如表2所示。

4　實(shí)例分析

4.1數(shù)據(jù)收集

為驗(yàn)證構(gòu)建的因子分析模型的可行性與有效性,本文收集了2014年全年消費(fèi)者關(guān)心的十大食品的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表3所示。其中涉及特殊群體和特殊要求由相關(guān)食品領(lǐng)域的5位專家按表1判定準(zhǔn)則對(duì)各品類多次評(píng)分,并求其平均值得到。其他8類指標(biāo)數(shù)據(jù)均按表1中方法,收集14年全年各相關(guān)機(jī)構(gòu)[12]、網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)。

4.2因子分析模型的應(yīng)用

將表3數(shù)據(jù)通過(guò)SPSS軟件計(jì)算得,KMO=0.529>0.50,適合進(jìn)行因子分析及綜合評(píng)價(jià),通過(guò)SPSS軟件以主成份分析為提取方法獲得方差分析結(jié)果,其中前3個(gè)公因子特征值均大于1,經(jīng)方差極大值旋轉(zhuǎn)以后,方差貢獻(xiàn)率分為:41.99%、24.43%、17.42%,累計(jì)貢獻(xiàn)率為83.84%,故前3個(gè)公因子可以綜合包含了九個(gè)風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目所有的信息。為使公因子更好地反映實(shí)際問(wèn)題,用方差最大化正交旋轉(zhuǎn)處理原始變量的載荷值,如表4所示。其顯示F1(F1,F2,F3分別表示公因子1,2,3)在X3、X4、X6、X7、X8的載荷值都很大,其中X4、X7和X8反映政府相關(guān)危害統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的指標(biāo),X6反映消費(fèi)者對(duì)食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí),X3反映食品營(yíng)養(yǎng)條件的指標(biāo),所以F1反映了食品綜合危害;F2在X1、X2的載荷值很大,反映了食品風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源(生物和化學(xué));F3在X5、X9的載荷值很大,即反映了食品攝入量對(duì)一般和特殊群體帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。3個(gè)公因子從不同層面反映了風(fēng)險(xiǎn)的大小,得分越高,食品品類的風(fēng)險(xiǎn)越高。

表2　風(fēng)險(xiǎn)溯源

表3　原始數(shù)據(jù)

表4　旋轉(zhuǎn)成份矩陣

食品品類的綜合得分F如下公式所示:

F=(41.99SF1+24.43SF2+17.42F3)/83.84

注:SF1,SF2,SF3分別表示該品類食品在三個(gè)公因子上的得分

4.3因子得分及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)排序

通過(guò)SPSS軟件得到因子得分矩陣,并獲得各品類的綜合得分,如表5所示(表中各食品序號(hào)與表3一致)。其顯示綜合得分前3名依次是水產(chǎn)制品、飲料、水果及其制品。

表5　因子得分

4.4警度區(qū)間的劃分及原因追溯

依據(jù)表5中的因子得分劃分警線區(qū)間,并采取半數(shù)劃分方法劃分預(yù)警警戒線,結(jié)果如表6所示。

表6　預(yù)警警線區(qū)間

實(shí)例分析中水產(chǎn)品綜合得分最高,在F1、F2、F3上的得分分別為1.92、-1.15、0.28,分別落在重警區(qū),無(wú)警區(qū)和有警區(qū)。F1的問(wèn)題最為突出,應(yīng)對(duì)其中包含的指標(biāo)按表2進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)追溯。各類食品根據(jù)因子得分確定風(fēng)險(xiǎn)綜合排序及各公因子所在警度區(qū)域,采取與其風(fēng)險(xiǎn)相適用的控制措施將風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受的范圍內(nèi)。

5　結(jié)論

由于目前食品產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀復(fù)雜,食品安全具有突發(fā)性、復(fù)雜性、信息不對(duì)稱性、不確定性等特點(diǎn),食品安全不可能實(shí)現(xiàn)零風(fēng)險(xiǎn)。本文的研究為政府監(jiān)管提供了一種基于因子分析方法的科學(xué)的監(jiān)管思路,以實(shí)現(xiàn)對(duì)食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的評(píng)定,從而找出高風(fēng)險(xiǎn)的食品品類并找出風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的原因進(jìn)行溯源。但由于目前政府多部門分段監(jiān)管存在食品安全監(jiān)管的信息收集與分析、食品安全綜合計(jì)劃、決策與領(lǐng)導(dǎo)等管理職能不完整、監(jiān)管內(nèi)容與對(duì)象殘缺不全等許多問(wèn)題,故本文因子的篩選、數(shù)據(jù)來(lái)源及獲取方式均有待規(guī)范,評(píng)價(jià)因子的選擇和結(jié)果的準(zhǔn)確性也有待研究和完善。隨著我國(guó)對(duì)食品安全問(wèn)題的重視和政府監(jiān)管機(jī)制的不斷探索,食品監(jiān)管體制的不斷改進(jìn),食品安全監(jiān)管理念的不斷完善,食品安全信息數(shù)據(jù)會(huì)更加全面、準(zhǔn)確可靠,本文建立的食品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系會(huì)更加顯示其適用性和參考價(jià)值。

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Study on risk assessment model of food regulation based on factor analysis

WANG Yuan-yuan1,HONG Si-hui1,FANG Xiao-qian1,XIN Hai-hong1,2，*,WANG Ting-xin1,2

(1.College of Quality and Technical Supervision of Hebei University,Baoding 071000,China;2.Research Center of Dairy Research and Quality and Safety Control Engineering Technology of Baoding,Baoding 071000,China)

In order to explore the main food safety risk factors and establish a set of food safety risk assessment model which is suitable for Chinese food supervision. In this paper,data was based on the government supervision on food safety,statistical yearbook,Baidu index and other data. A food safety risk assessment index system was established to study food category,and the relevant data of ten kinds of food that consumers pay close attention in 2014 was collected. SPSS was used for factor analysis,common factors were found,then factor score was served as a food category risk project’s comprehensive evaluation value and the risk was sorted. Through the application of the model,the early warning function of food category was realized and the source of risk factors were traced,so as to develop targeted monitoring measures for government.

factor analysis;food risk evaluation;governent supervision;high risk food category

2015-12-10

王媛媛(1994-)，女，本科,研究方向:質(zhì)量管理與食品安全,E-mail:wangyuanyuan5251@163.com。

信海紅(1964-)，女，碩士，副教授，研究方向：質(zhì)量管理與食品安全，E-mail:xinhaihong498@163.com。

河北省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(14456213D)；河北大學(xué)2015年大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(2015117)；河北省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(HB15GL131)。

TS207.7

A

1002-0306(2016)13-0266-05

10.13386/j.issn1002-0306.2016.13.046