作者简介:胡 萍(1962—),女,深圳大学副教授. 研究方向:食品安全监测与风险评估.E-mail: huping@szu.edu.cn
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1)深圳大学数学与统计学院,广东深圳518060; 2)深圳市食品安全委员会,广东深圳518020; 3)深圳大学生命与海洋科学学院,深圳市微生物基因工程重点实验室,广东深圳518060
Hu Ping1,2, Yu Shaowen3, Yu Xian3, Han Pinghua2, and Zhou Peng21)College of Mathematics and Statistics, Shenzhen University, Shenzhen 518060, Guangdong Province, P.R.China2)Food Safety Committee of Shenzhen, Shenzhen 518020, Guangdong Province, P.R.China3)Shenzhen Key Laboratory of Microbial Genetic Engineering, College of Life and Oceanography, Shenzhen University, Shenzhen 518060, Guangdong Province, P.R.China
food safety; risk communication; index model; regulatory evaluation; urban management; Shenzhen city
DOI: 10.3724/SP.J.1249.2017.03319
针对中国大都市食品安全现状与监管需求,提出一种食品安全指数模型的构建方法.基于食品日常监督抽检和风险监测大数据,考虑指标效益,设计有效系数及影响因子进行数学建模.通过深圳市实例验证,获得2013—2016年深圳市食品安全指数依次为89.88、90.31、91.89和92.66,表明所建立的食品安全指数模型实用有效,可用于城市食品安全评价或区域比较.
We present a new food safety index model to evaluate the urban governance of Chinese metropolises. Based on large amounts of food quality testing data, we design the effective coefficient and safety factor for modeling. The food safety of Shenzhen indices from 2013 to 2016, which are calculated as an example for the validation testing of the model, are 89.88, 90.31, 91.89, and 92.66, respectively. The results show that the proposed food safety index model is practical and effective, which can be successfully applied to assess and compare the food safety state in Chinese metropolises.
食品安全关系千家万户,关乎百姓安心与社稷安稳.中国各级政府不断加强监管,成效日渐显著[1].对食品安全状况作及时定期的科学评价,可充分体现地方政府的城市治理能力,反映食品安全监管与风险监测水平,展示区域经济发展与综合保障实力,并有利于消费者直观了解食品安全状况.为促进国家食品安全城市建设,本研究通过数学建模探索食品安全指数模型,并以深圳市为例进行验证, 获得2013—2016年深圳市食品安全指数.研究表明,指数模型的构建及应用实现预期研究设想.
用食品安全指数标示大都市食品安全状况时,以往文献侧重指标加权[2-8],即首先探讨确定评价指标体系,然后按照指标构成分级和贡献度分配权重.当指标项目设置过多、加权依赖主观因素,且数据获取缺乏连续性时,此类权重主导的指数架构由于实现难度大而使其实用性受限.
中国城市的食品安全日常监督监测主要涵盖食品生产、流通和餐饮服务3大环节,监管部门除了评判市售食品产品质量达标程度以外,还会对不同领域(生产基地、 农贸市场、 超市、 批发市场和屠宰场等)销售的食用农产品进行抽检达标比较,其中包括种植业产品、畜禽产品和水产品等.面对食品安全监管部门每年获得的数以万计食品抽检和监测大数据,结合我国大都市近年来监管重点品种食品以及食品安全专项行动等实效,我们确定了适用于食品安全指数模型的具体评价指标(表1).
1)食品抽检及风险监测是随机抽样的,无人为干扰.
2)食品生产、流通和餐饮服务等环境在一定时间内无变化.
3)各个环节各个场所抽样食品的检测方法和检测项目相同.
4)可以某一时段的监测数据作为食品安全指数的基准参考.
本研究建立的食品安全指数的方程为
St=Qt β(Qt≤100, St≤100)(1)
Qt=∑ni=1αiQi(2)
β=(β2-β1)/(β2)=1-(β1)/(β2)(3)
β1=∑nj=1[((β1j)/(β1j'))hij](4)
β2=∑nj=1[((β2j)/(β2j'))hij](5)
其中, St为食品安全指数; Qt为食品质量达标率; β为有效系数; β1为不安全因子; β2为安全因子, β'为参比因子; αi和 hij为构成因子; 下标t为年份或城市缩写符号.
1)本研究基于数学建模,提出一种食品安全指数模型的构建方法.通过对我国大都市食品安全监管状况的分析,以食品质量达标程度为核心指标,在食品抽检和监测大数据的基础上,设立有效系数β反映合格食品的实际效益,统筹兼顾促进食品安全的监管因素(安全因子β2)和导致食品不安全状况的负面因素(不安全因子β1)的影响作用.对都市民生食品的安全评估建模成功.
2)本研究着重于指标效益的策略来构建食品安全指模型,兼容性好,指标项目和有效系数β可以根据不同城市的监管实际情况进行调整与增减.选择适当的指数基准时段,采用可持续性可作同比的监测数据,便可获得食品安全状况的年度性或阶段性St, 从而开展本埠评价以及区域比较.
3)在指数模型应用方面,本研究以深圳市作实例分析,获得2013—2016年各年度的深圳市食品安全指数St, 结果与全市食品整体质量逐年提升的趋势相吻合,映射了深圳市食品安全状况愈来愈好的局面.表明本研究的食品安全指数模型适用于评价大都市的食品安全现状.可为推动贯彻落实新修订实施的食品安全法以及国家食品安全城市建设的成效评估提供助力.
深圳大学学报理工版
JOURNAL OF SHENZHEN UNIVERSITY SCIENCE AND ENGINEERING
(1984年创刊 双月刊)
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主 编 阮双琛
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