张东玲, 朱秀芝, 邢恋群, 杨雪, 杨泽慧
(1.青岛大学 经济学院,山东 青岛 266071; 2.国家认证认可监督委员会认证认可技术研究所,北京 100020)
伴随着食品经济和贸易国际化趋势,农产品作为食品链的源头,是全球食品安全领域的焦点。农产品质量安全是建立持续、稳定、合理的全球资源性农产品供应链的关键环节,可促进实现农业的持续稳定和发展。农产品质量安全是一个复杂系统,它以农产品为中心, 既包括生物、环境系统,也涉及经济、管理等系统,并包含大量的非数量、非确定和非有序问题,研究农产品安全和质量管理需要有全新的视野和研究方法。在全球食品贸易经济发展过程中,食品安全管理体系和良好农业操作规范(Good Agriculture Practice,GAP)等国际标准的发展和各国技术壁垒都给农产品质量安全带来了新的挑战[1]。食用农产品供应链上的各个组织,包括种植(养殖)环节、加工环节、贮藏及运输环节及批发零售和消费者在内,这些组织的质量管理和控制构成了农产品的质量链,其最终目标是实现农产品质量安全,因此“质量链”环境下的农产品安全风险分析和评估逐渐成为实现农产品安全目标的新的理论和方法。
“质量链” 概念的首次提出是基于QFD(quality function deployment)、SPC(statistics process control)、供应链等重要的质量及其相关概念[2]。众多学者对“质量链”的研究使其内涵和理论基础不断丰富。唐晓青等[3]强调整体的、系统的、集成的观点诠释组织的全过程管理,提出面向全球化制造的“协同质量链管理”概念。丁文琴等[4]提出包括质量意识、人员质量、质量文化、工作质量、产品质量的“质量链”思想。唐晓芬等[5]通过对质量链进行反复研究和论证,进一步提出了质量流、链节点、耦合效应等基本概念。
供应链是质量链的载体,伴随着供应链理论的丰富和发展,供应链环境下的产品质量形成与质量链管理成为新的研究热点[6]。R. G. Batson、Adel Azar、Chu Hua运用网络模型方法解决供应链质量问题,提出运用控制点控制的方法对供应链质量进行控制[7-9]。Bowon K.、Jon H. Hanf等将质量控制作为决策变量,将成本最小作为效用函数,建立了供应链质量成本模型[10-11]。刘微等[12]提出了质量链管理的概念及其框架,并进一步分析了供应链与质量链管理的关系。刘斌[13]以铁路建设项目为研究对象,提出了质量链管理的有效运行机制。
本文基于质量安全的视角,结合食物链的生态学概念,将农产品供应链中的“从农场到餐桌”的整个质量实现过程视为一集成质量链,分析其系统构成并探讨农产品供应链质量安全风险评估和预警的计量模型方法。
“食物链”是在生态学中捕食者和被捕食者的互相关系所形成的“链”。食品中的有毒有害物质有可能自上而下传递,因此以“食品链”为基础的质量安全控制和管理是保障食品安全的根本所在[14]。伴随着全球食品安全环境的不断变化,联合国粮农组织(FAO) 农业委员会于2003年明确了“食物链”方式,即“安全、保健和营养的食品供应的责任由参与食品生产、加工、贸易和消费的所有各方在整个食物链中共同承担”,国际标准化组织(ISO)于2005年发布了ISO22000:2005标准《食品安全管理体系——对食物链中任何组织的要求》,该标准基于HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point)原理,即食品安全管理系统将采用链的方式来分析和控制。食品链既包括从产前、产后到初级食品的种植(养殖)链,也包括从原料、初级加工到产品的食物制造链,还包括从产品、储存运输、批发零售到消费者的销售链。食品安全食物链将包括种植(养殖)链、食品制造链和销售链3个链段。如图1所示:
图1 食品链上的沟通环节
食用农产品供应链(agri-food supply chain, ASC)有别于其他产品(包括非农食品)供应链,其特殊性是由食用农产品作用的发挥以及供应链主客体绩效决定的,并贯穿于“从田头到餐桌”各个环节和整个过程。虽然农产品安全问题往往集中体现在农产品销售终端,但其根源却是农产品供应链管理的问题。
“质量链”环境下的农产品供应链是农产品相关的产业组织群共同参与,并以质量安全为目标的质量过程集合体,也是质量流以及信息流、价值流运行的载体。“从农场到餐桌”这条从食品安全食物链的始端到终端的质量链包括种植、养殖、 加工、 生产、运输、储藏、销售以及消费者等各种类型的组织。随着农产品的经营消费模式的转变,农产品供应链呈现集成化趋势,表现出多维质量链的特征。一方面,食品链上的农作物种植(养殖)者、各级食品生产制造者以及各级食品经销商等多个组织构造了组织群的外部质量链,另一方面,每个质量链组织内部,从产品设计、生产管理、营销服务等多种要素共同实现质量过程,与组织内部的战略层、战术层及执行层构成纵横交错的内部质量链结构,从而形成了组织群质量链、质量流程和内部质量链,即质量链管理的三个维度。以质量流、信息流、价值流为对象,通过控制关键链节点,构成了农产品供应链的质量系统集成结构(如图2所示)。而以这个质量集成系统为载体的农产品供应链管理将实现质量安全的目标。
图2 农产品供应链的质量系统集成结构
在迅猛发展的农业生产中,因生产经营不当而导致的生态灾难,以及大量化学物质的使用和能源投入对环境的严重伤害等问题严重阻碍了农产品质量安全目标的实现。“可持续农业和农村发展(SARD)”的概念着眼于资源的最优配置,在保证农业产量的同时,以期达到农业生产和环境保护的和谐和平衡,已逐渐成为世界农业发展的方向。良好农业规范为持续农业发展提供了可能。广义上良好农业规范GAP(good agriculture practice)是针对农场生产和后期的环境、经济和社会可持续性发展的要求,采取有效的措施以获得安全而健康的食物和非食用农产品。GAP标准于1997年由欧洲零售商协会发起,该协会组织零售商、农产品供应商和生产者共同制定了GAP标准。EurepGAP从控制食品安全危害入手,同时兼顾可持续发展及法律法规的要求,一方面降低农产品生产对环境的不利影响,同时涉及到职业健康、安全、员工福利和动物福利的要求。EurepGAP采用危害分析与关键控制点(HACCP)方法,在从生产者到零售商的农产品供应链中的各个环节均建立了良好农业规范的框架。随着EurepGAP的迅猛发展,美国、加拿大等国家均制定了本国良好农业规范标准或法规。
在此背景下,我国自2003年开始着手良好农业规范国家系列标准的研究和推广工作,并于2005年12月31号正式发布了中国良好农业规范国家标准(ChinaGAP)。中国良好农业规范以第三方认证的方式来推广实施,使得我国农产品安全质量水平显著提高,农产品生产现状和农产品出口得以有效改善,并增强了消费者信心。ChinaGAP标准在涵盖食品安全危害的管理要求的基础上,还包括了农业可持续发展的环境保护、员工的职业健康、安全福利和动物福利等方面的要求。
GAP标准基于可持续发展农业的目标,因此依据GAP标准制定农产品质量链各组织的风险评估框架和指标体系将有助于实现农产品安全的目标。ChinaGAP应用HACCP原理,对食品安全危害的识别、评价和控制,以及种植业生产过程中的作物管理、土壤、植保措施等方面均作了规范性的说明。另外,ChinaGAP标准还以营造农产品生产过程的良性生态环境为目标,提出了遵守环境保护的法规和标准的要求,从而协调农产品生产和环境保护的关系。因此,基于GAP标准的质量安全风险分析为农产品供应链的风险评估提供了科学的框架。
在农产品供应链的质量安全管理实践中,农产品的质量特性大多数呈现感官质量特性,因此面向质量安全的供应链管理是一个涉及到语言评价信息的群决策问题。西班牙Herrera教授于2000年在IEEE Transactions on Fuzzy System上首次提出用二元语义来描述语言信息的方法,它能够有效地避免因简单地将语言信息汇总而导致的信息损失和扭曲[15-16]。应用二元语义信息处理技术,将农产品供应链的质量系统集成结构中各单元的质量安全评价信息加以集结,可以得到农产品供应链的质量安全评价结果。
另一方面,在农产品安全风险评估实践中,用数字代表相应评估结果时,数字的大小反映了一种风险高低次序,与此类问题对应的评价模型可采用有序离散选择模型[17]。实务中通常采用基于Logistic回归的联立方程模型,运用该模型对分类因变量进行农产品供应链的质量风险评估分析,使得计算简单而估计参数更容易理解,并能获得风险事件的预测概率,从而能在农产品供应链的质量安全风险评价的基础上进行预警分析。
将农产品供应链的质量安全风险评估指标集设为C={C1,C2,…,Cm},m≥2,其中Ci代表第i个评价指标,i=1,2,…,m。取农产品供应链的质量安全评估样本如下:评估专家对z个农产品供应链的质量系统组织单元v1,v2,…,vz进行风险评估,vj代表第j个质量单元,j=1,2,…,z。评估信息取自以下语言评价集S:
S={s0=N(非常低),s1=VL(很低),s2=L(低),s3=M(一般),s4=H(高),
s5=VH(很高),s6=P(非常高)}
(1)
考虑到依据GAP标准所构建的农产品供应链质量安全风险评估指标体系中的各评价指标之间存在多重共线性,采用因子分析法提取t个质量风险潜在变量F1,F2,…,Ft,则可以建立基于Logistic回归的联立方程模型:
(2)
P1=q1;P2=q2-q1;P3=q3-q2;P4=q4-q3;P5=1-q4
(3)
若Pi=P(Ri)最大,则待评估质量单元的风险级别判别属于Ri。在实践中这个风险判别的结果能够针对农产品供应链的质量风险进行预警,并可以对比质量风险评价指标体系,制定相关措施,以避免农产品质量安全恶性事件的发生。
山东是传统的农产品出口大省,农产品出口已经成为主要经济支柱之一。针对近年来农药残留、兽药残留等化学污染物与非食用添加物等制约山东省食品农产品出口的关键因素, 2008年以来,山东省政府总结安丘市的经验,在全省50多个食品农产品出口主要县市区推动出口食品农产品安全区域化管理示范区建设,建立和完善出口农产品质量安全标准化体系、农业化学投入品控制体系、出口农产品质量安全可追溯体系、出口农产品质量安全监控评估预警体系,在全省种养殖基地推广GAP标准,并于现有出口蔬菜种植、加工厂等供应链组织实施ISO22000食品管理体系的基础上,试点运行了良好农业操作规范(GAP)并卓有成效,使农产品国际竟争力得以全面提升。
结合ISO22000食品管理体系实施和GAP推广应用实践,选取山东安丘、乳山、荣成、莱西、莒县、莱阳、巨野、莘县、文登、招远、寿光、胶州、肥城、临朐、泰安等15个蔬菜出口备案基地及其相关蔬菜加工生产企业和食品经销商,系统评价和定量分析蔬菜供应链的质量安全管理绩效和风险。
根据ChinaGAP标准中农业生产质量控制框架及其要求,从质量安全的角度,建立蔬菜供应链风险评价指标体系,该指标体系包含“蔬菜种植基地”、“蔬菜加工生产企业”、“各级经销商”共三类蔬菜供应链组织。根据农产品质量安全的要求,分别设计评价指标(如表1所示)。
表1 蔬菜供应链质量安全风险评估指标体系
表2 蔬菜供应链农产品安全风险评估信息(山东安丘)
注:其他蔬菜供应链样本的评价信息略去。
对所调查的评价信息的分析和利用取决于信息的有效集结。应用郭亚军等[18]提出的熵值赋权方法对2007至2012年的面板数据进行集结,依据农产品供应链质量风险评估的特点,近期的质量安全风险数据信息更具有参考价值,因此根据时间度=0.1确定的时间权向量为:W=(0.0029,0.0086,0.0255,0.0755,0.2238,0.6637)T,经对面板数据的集结可得到各样本蔬菜供应链针对表1所构建的评价指标体系的动态综合评价结果,再进一步统计各样本蔬菜供应链的风险级别信息,综合如表3所示。
表3 样本蔬菜供应链质量安全风险评估动态综合评价结果
1.潜在变量提取
根据表1中构建的蔬菜供应链质量安全评价指标体系,对表3中的数据信息进行因子分析,提取F1,F2,F3,F4四个因子,累计因子载荷79%,如表4和图3所示。
表4 因子分数系数
则有因子分数系数:
F1=-0.436x1+0.087x2+0.083x3+0.122x4-0.441x5-0.409x6+
0.103x7+0.841x8-0.786x9-0.900x10
F2=-0.419x1+0.815x2-0.460x3-0.800x4+0.258x5-0.126x6-
0.009x7+0.336x8-0.066x9+0.206x10
F3=0.652x1+0.150x2-0.249x3+0.179x4+0.656x5-0.033x6+
0.850x7-0.071x8+0.129x9+0.007x10
F4=0.0.39x1+0.142x2-0.776x3+0.033x4-0.346x5+0.835x6+
0.223x7-0.223x8+0.051x9+0.221x10
(4)
结果式(4)表明,因子F1,基本上支配了x8,x9,x10,反映了蔬菜供应链的物流控制与应急召回管理措施的有效性;因子F2,基本上支配了x2,x4,反映了基地土壤和生态环境等资源管理状况;因子F3,基本上支配了x1,x5,x7,反映了蔬菜种植地的土地管理、可追溯性控制等基地的系统管理有效性;因子F4,基本上支配了x3,x5,x6,反映了蔬菜种植地的灌溉用水及供应链生产加工过程中关键点的质量控制情况。通过潜在变量的提取,体现了在蔬菜供应链中,农产品质量安全风险管理的系统要求。
图3 因子分析碎石图
2. 建立Logistic 回归联立方程模型
根据表3和式(4),可以得到潜在变量(因子)的评价值,如表5所示。
表5 潜在变量评价值
据式(2),建立基于Logistic回归的联立方程模型:
(5)
回归分析和拟合优度检验结果如表6和表7所示。
表6 Logistic 回归分析结果
注:对数似然函数值Log-Likelihood=-5.944。
表7 拟合优度检验结果
样本回归模型和总体回归模型的拟合程度可以通过拟合优度检验来验证,通常使用的统计量有皮尔逊(Pearson)和科尔莫戈罗夫(Deviance)检验等。在进行实际统计判决时,拟合优度检验结果中的P值越高,则意味着模型越可靠。从表6和表7的分析结果来看,式(5)所列联立方程的可靠性较高。
根据以上分析得到的联立方程模型式(5),另从待风险评估的蔬菜供应链样本中抽取一样本A,针对表1构建的质量安全风险评价指标体系,其评价信息及经面板数据集结后的各指标综合评价值如表8所示。
表8 待评估蔬菜供应链质量安全评价信息汇总表
据表8和式(4),潜在变量(因子)评价值是F1=-7.927,F2=-2.546,F3=9.111,F4=0.921,将其带入式(5),求解得到q1=0.01650225,q2=0.54628737,q3=0.98090560,q4=0.99699294,并有:
P1=q1=0.01650225;P2=q2-q1=0.52978513;P3=q3-q2=0.43461823;
P4=q4-q3=0.01608734;P5=1-q4=0.00300706
(6)
由式(6)可知,maxPi=P(Ri)=P1,该蔬菜供应链的质量安全风险判别结果为“低”。
通过上述分析,进一步对比表1中的各评价指标,结果表明:
(1)该蔬菜供应链样本A处于山东内陆地区,其种植地土地历史安全性及生态环境系统管理状况有待改善;
(2)该蔬菜供应链自推广实施良好农业规范以来,建立了有效的蔬菜供应链质量管理系统,土壤及灌溉用水得到有效管理和控制;
(3)供应链各质量组织均采用了系统的可追溯体系,供应链质量系统的关键控制点管理体系已建立并得到有效控制;
(4)该供应链中经销商组织目前缺乏有效的应急召回措施。
农产品质量安全,是关系到国计民生的重要问题。农产品质量安全是建立持续、稳定、合理的全球资源性农产品供应链的关键环节,对实现农业持续稳定发展、长期确保农产品有效供给具有重大的现实意义。以食品链为基础的质量控制将通过源头,即农产品供应链的质量系统集成与控制来实现。每一个供应链的质量单元即基本环节和若干个更小的子环节构成了庞大的质量集成系统。考虑到农产品质量所不同于一般工业产品的特性,传统的定量化质量评价分析方法无法实现其质量安全的目标,基于语言信息处理技术的系统评价方法将避免简单将语言信息集结带来的信息损失。
农产品供应链的风险评估将关系到食品链源头的质量安全,基于计量经济模型的农产品供应链质量系统集成和质量安全风险分析方法可为农产品供应链组织中的种植、加工及经销商企业的农产品安全管理与决策提供科学的参考,并对建立生态农业发展模式提出相应的对策和建议。
另外,在农产品供应链的质量系统集成环境下,质量控制的对象不再是某一个质量活动或过程,而是呈多维网络结构的系统,这将给农产品供应链的质量控制带来极大的挑战,因而,如何将QFD、SPC等传统的质量工具应用到农产品供应链的质量集成系统中去将是未来的研究中需要着重解决的问题。
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