基于供应链和改进突变模型的我国食品安全风险评估研究

雷勋平,汤 伟

铜陵学院工商管理学院，铜陵，244000

基于供应链和改进突变模型的我国食品安全风险评估研究

雷勋平,汤 伟

铜陵学院工商管理学院，铜陵，244000

为提高食品安全风险防范能力并及时规避食品安全风险，从食品供应链生产环节、流通环节和消费环节构建食品安全风险评估指标体系，并通过引入熵权，建立改进的突变模型，结合我国2006-2012年的食品安全风险指标数据，实证评估、划分我国食品安全子系统风险等级和总体风险水平，同时也验证了模型的有效性和适用性。结果表明：我国食品安全风险总值呈逐年下降趋势，食品安全稳中趋好；三个子系统风险总值出现较小波动，但总体基本呈下降态势，风险逐年降低，我国食品安全逐渐由危机区步入安全区。

食品安全；供应链；风险评估；熵权；改进突变模型

1 相关研究与问题提出

食品安全风险评估是风险分析框架的重要组成部分，是食品安全风险管理的基础。相关研究表明，食源性疾病患病人数每年的增长速度达到30%，可见，评估食品安全风险、缓解食源性疾病问题势在必行[1]。我国学者基于管理学视角研究并实施食品安全风险评估源于20世纪末，而实质性研究进展的取得主要在近几年，相关研究成果主要集中在食品安全风险评估指标体系和食品安全风险评估方法与模型两个方面。在评估指标体系方面，唐晓纯根据食品安全的预警逻辑，构建了包括农业总产值增长率等11个指标在内的食品安全风险评估指标体系[2]。黄卫东等学者从食品供应链的角度出发，建立了一个多层次的食品安全风险评估指标体系[3]；邹小南等以农药残留为突破口，结合食品安全风险因素，对食品安全风险评估问题进行了研究[4]；潘春华等通过检测牛奶蛋白质含量等10个指标，建立了牛奶质量安全评价指标体系[5]。在食品安全风险评估方面，常见的方法与模型主要包括层次分析法与模糊综合评价法[6]、灰色关联分析法[7]、专家打分法[8]以及BP神经网络等[9]。

可见，我国学者在食品安全风险评估指标体系、评估方法与模型方面取得了较为丰硕的研究成果，且多数学者在风险评估体系构建方面达成了共识，强调应立足供应链视角，构建覆盖食品生产、流通和消费的全过程风险评估体系，已有研究为本文奠定了基础。在食品安全风险评估方法方面，层析分析法与模糊综合评价法主要依赖于决策者经验，使食品安全风险评价问题具体化，且操作简单、可行；灰色关联分析借助少量的、不完全的食品安全风险信息，即可评估其安全风险程度；专家打分法使得食品安全风险评估定性指标变得易于量化；BP神经网络具有信息分布性、容错性大的优点，适合食品安全风险评估不确定性的特点。但是，以上方法存在以下不足：层次分析法、专家打分法、模糊综合评价法在评估时权重较难确定，带有主观性，且模糊综合评价法的隶属度同样难以把握；BP神经网络法也存在一定缺点，如收敛速度慢、易于陷入局部极小点等；灰色关联分析的准确性和简便性有待提高[10-11]。因此，当前需要寻找一种简便而合理的方法与模型，提高食品安全风险评估的适用性、可操作性和科学性。

而突变模型具有不需赋予指标权重、操作简便等优势，极大减少了人为赋权的主观性，提高了评估模型的可操作性，在食品安全风险评估[12]、瓦斯爆炸事故[13]、突发群体事件[14]、煤炭自然灾变[15]、地震灾害承载力[16]等领域得到广泛运用。但是，传统的突变模型主要依据决策者的经验对控制变量进行排序，可能导致评价结果缺乏客观性[17-18]，因此仍需借助其他方法对该模型进行改进[19]。为此，本文拟引入熵权，以食品安全风险评估指标值为基础，求得各指标的熵权，进而确定各指标的重要性，从而消除传统突变模型的主观因素，为食品安全风险评估提供一个新的方法和思路。

2 改进的突变模型

2.1 常用的突变模型

20世纪70年代，法国数学家Thom提出了突变理论[20]。该理论主要是借助系统势函数来研究系统的突变现象。若假设f(x)是突变系统的势函数，可以通过求解由f(x)的一、二阶导数所构成的联立方程组，从而得到该突变系统的分歧点集方程，如果控制变量是上述方程的解，那么系统则会突变。Thom归纳总结的突变模型有7个，后被拓展为11个[21]。一般来说，常见的突变模型有3个(表1)。

表1 常见的突变模型

公式(1)(2)(3)中，x为状态变量，a、b、c和d为x的控制变量。

2.2 突变级数法

突变级数是突变模型分歧方程与模糊数学中的模型隶属函数相结合的结果，求解得到归一公式是运用该模型的关键。通常，根据模型的类型不同，常见的三种突变模型的归一化公式分别为式(4)～(6)：

(4)

(5)

(6)

其中，xa、xb、xc和xd分别为控制变量a、b、c和d的x值，a、b、c和d为x的控制变量。

通常，归一化运算结果的取值视实际情况根据不同的原则而定，若同一状态变量下，各控制变量之间没有相关关系，则称为非互补关系，依照“大中取小”的原则；反之，则称为互补关系，那么函数的突变值即为其算术平均值。

2.3 熵权法

从熵的概念可知，依托决策信息量可以提高决策精度，熵在多目标决策与评价中是一个非常理想的尺度[22]。在搜集和掌握指标评价原始数据后，据此确定权重，能客观真实地反映指标数据中的隐含信息，提高指标的分辨率，避免因指标差异过小导致的选择偏差，故能全方位地反映指标信息。熵权是表征指标竞争相对激烈程度，一般而言，指标熵越大，熵权越小，表示该指标越不重要；反之亦然。

熵权的求解公式为：

(7)

和传统突变模型相比，改进突变模型的基本思想是运用熵权法确定各指标权重，依此确立各指标的排列顺序，进而运用突变模型求解得到总的突变函数值。因此，运用改进突变模型，评估食品安全风险的具体步骤见图1。

图1 基于改进突变模型的食品安全风险评估步骤

3 改进的突变模型在我国食品安全风险评估中的应用与实证分析

3.1 食品安全风险评估指标体系

食品安全风险评估是一项系统工程，操作与构建过程较为复杂。国内外在风险评估指标选择上既考虑可以计量的指标，也考虑有些不可直接计量的因素，借鉴国内外食品安全风险预警指标体系，结合食品供应链的特征，构建食品安全风险评估指标体系(表2)。

表2 基于供应链的食品安全风险评估指标体系

3.2 食品安全风险评估

基于上述指标体系，结合文献[1]的数据，根据图1的步骤展开实证研究。

3.2.1 数据处理

设食品安全风险评估问题的原始评估指标矩阵为：

(8)

采用归一化方法对原始数据进行处理，得到标准化评价矩阵，处理方法为公式(9)(10)。

对于正(越大越好)指标：

(9)

对于负(越小越好)的指标：

(10)

故得到标准化矩阵为:

(11)

其中，V为初始评价矩阵，vij为第i个评价对象第j个指标的初始值；R为标准化后的评价矩阵，rij为第i个评价对象第j个指标的标准化值；i=1,2,…,n,n为评价对象数目；j=1,2,…,m，m为指标数。

运用公式(9)(10)(11)对食品安全风险评估指标原始值进行标准化处理，结果见表3。

表3 经过归一化处理后的食品安全风险评估指标值

3.2.2 指标权重确定

结合表3，运用公式(7)，求得指标C1～C11的权重，具体结果见表4。

根据突变模型的基本原理，结合表4，将食品供应链各环节控制变量按照重要程度进行排序：生产环节，C1>C4>C2>C3；流通环节，C7>C5>C6>C8；消费环节，C11>C9>C10。

表4 食品安全风险评估指标权重

3.2.3 风险度计算

根据突变模型的求解原则，可以得到食品供应链每个环节的突变隶属函数总值，即为食品供应链各环节的总风险度。鉴于各环节之间的关系为互补关系，运用公式(5)(6)和算术平均数公式计算得到各环节总风险度，详见表5。

重复以上步骤，计算得到2006-2012年我国食品安全风险总值，详见表6。

表5 食品供应链各环节总风险度(2006-2012)

表6 我国食品安全风险总值(2006-2012)

3.3 结果分析

3.3.1 风险度划分

根据文献[12]，食品安全子系统风险及我国食品安全总风险阈值分别见表7和表8所示。

表7 食品安全子系统风险度阈值及判定

表8 食品安全总风险度阈值及判定

从表5、表6可以看出，食品安全风险阈值介于[0，1]之间。通常情况下，阈值越大，风险越高，食品安全程度越低；阈值越小，风险越低，食品安全程度越高。特别地，当阈值为1，食品安全风险处于绝对危机区，非常脆弱；当阈值为0时，食品安全风险处于绝对安全区，十分安全。

3.3.2 我国食品安全风险评估结果

就我国食品安全风险而言，2006-2012年各子系统食品安全风险评估结果见表9，我国食品安全风险总体评估结果见表10。

表9 我国食品安全子系统风险评估结果

表10 我国食品安全风险评估总体情况(2006-2012)

3.3.3 我国食品安全风险的特征分析

(1)总体特征。从表10看，2006-2012年我国食品安全风险总值呈不断下降趋势，特别是2010年以后风险阈值降低速度加快(图2)，2012年食品安全风险总值达到最低，仅为0.4175，可见，我国食品安全状况呈“稳中向好”的发展趋势，这与文献[23]的研究结果基本一致，也表明我国2009年颁布的《食品安全法》在食品安全监管与风险治理方面的成效初步显现。事实上，食品安全问题是一个长期的问题，食品安全与否是相对的，无论何时何地，食品安全风险区间肯定存在潜在风险，只是表现为风险程度的高低不同而已。

图2 我国食品安全风险动态变化趋势

(2)食品供应链各环节风险特征。从表9看，2012年我国食品安全风险在三个子系统(生产子系统、流通子系统和消费子系统)均处于潜在风险区，即食品处于相对安全状态。2006-2012年间，我国食品安全子系统风险特征变化如图3所示。

从图3看，三个子系统风险阈值变化波动起伏，除生产子系统2008年风险阈值变化幅度较大外，其余年份变化较为平稳且基本呈下降趋势。从三个子系统内部看：第一，生产子系统风险在2006和2008年处于危机区，且风险阈值在2008年迅速攀升，表明2008年食品安全生产领域风险较高，究其原因，这可能与我国2008年的食品安全事件频发有关。第二，流通子系统食品安全风险阈值呈逐年下降趋势，2012年变为0，处于绝对安全，且该环节自2009年以后食品安全风险处于安全区域，同样表明《食品安全法》在食品流通领域取得的成效要比其他环节更为明显。第三，与流通子系统较为相似，消费子系统的食品安全风险阈值呈逐年下降趋势，且逐渐由食品危机区步入安全区。

图3 我国食品安全子系统风险动态变化趋势

4 结 论

改进突变模型是传统突变模型和熵权法的有机结合，对定量评估食品安全风险、提高食品安全风险预警与治理能力提供了新的思路，增强了食品风险预警的针对性、前瞻性和可控性。

(1)从生产环节、流通环节和消费环节构建食品安全风险评估指标体系，有效克服了以往针对食品供应链某一环节实施风险评估的弊端，能够识别并综合考察食品“从农田到餐桌”的风险问题，增强了食品安全风险评估的系统性和全面性。

(2)该模型运用熵权法确定评估系统中各控制变量的相对重要性，有效避免了主观人为因素的影响。特别是当控制变量的相对重要性差异较大，而这些变量对评估对象起决定作用，运用熵权法对控制变量相对重要性进行排序，有效规避了传统突变模型对食品安全评估结果可能造成的不利影响，提高了评估结果的科学性和准确性。

(3)改进突变模型运用熵权法排序并对控制变量逐层实施归一化处理，适当提高了食品安全风险总值间的差距，避免食品安全风险总值大小均趋于1，增强食品安全风险的分辨率和评估结果的客观性，反映食品安全风险的真实状况和动态变化趋势，提高了评价结果缺乏说服力，本文的实证分析结果与文献[23]基本一致，就证实了这一点。

(4)通过改进突变模型确定的食品安全风险区间，为食品安全风险监测、预警与治理部门提供有效决策依据，且有助于相关部门针对食品供应链生产子系统、流通子系统和消费子系统制定食品安全风险防范、预警和治理体系。

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(责任编辑：汪材印)

10.3969/j.issn.1673-2006.2017.01.004

2016-11-08

国家社会科学青年基金项目“基于供应链的我国食品安全风险传导机理与治理结构研究”(13CGL125)。

雷勋平(1979-)，湖北公安人，在读博士研究生，副教授，主要研究方向：物流和供应链管理、管理决策评价。

X913.4

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1673-2006(2017)01-0014-06