供应链视角下食品质量安全风险预警研究

晚春东 沈小榆

(1.绍兴文理学院 商学院，浙江 绍兴 312000；2.国家海洋食品工程技术研究中心，辽宁 大连 116034)

0 引言

近十年来，我国食品质量安全事件屡次发生，已引起我国政府及全社会的高度关注.十九大报告中提出食品质量安全问题要坚持预防为主，实施食品安全战略，让人民吃得放心，将食品质量安全放在了更重要的位置上.2019年新修订的《食品安全法》更是严字当头，力求保证食品的质量与安全.因此，在食品供应链环境下，如何进一步解决食品质量安全问题成为重中之重.理论与实践表明，若能提前识别食品供应链中存在的潜在风险，掌握食品质量安全问题的源头及其风险的生成过程，采用有效的方法对风险进行科学评价及预警，努力将食品质量安全风险在萌芽的时候就能得到及时遏制，无疑可以大大降低食品质量安全事件发生的概率及其危害，从而提高全社会食品质量安全水平.

1 文献回顾

纵览国内外现有的有关食品质量安全预警的文献，大致可以将其归纳总结为三个方面.在食品质量安全预警指标体系方面，Kleter等[1]从食品生产环境，从农场到餐桌的食品链和消费者三个不同环境出发，建构了识别食品质量安全危害的预警方法.唐晓纯[2]基于多视角剖析协调预警、系统工程预警、信号预警等，创建了食品质量安全评估体系.丁玉洁[3]从国外成熟的风险预警体系入手，以预警理论为基础，创建了较为完整的食品质量安全预警体系.同时，将其运用在指标评价、预警分析及应急响应上.邹俊[4]立足于食品供应链的透明度，建立指标评价体系，通过指标体系与政府监管[5-6]，对于食品供应链上的企业有预警作用，降低食品质量安全事件发生的风险.姜盼等[7]从食品供应链的角度出发，以我国的食品生产企业为对象，系统性地建立了食品质量安全的指标体系.王艳萍等[8]考虑生态因素、人工因素等，设计了由供应链的生产环节、流通环节等六个环节展开的关于预警林下经济产品的指标体系.

在大数据环境下，食品质量安全预警的网络舆情方面，吴林海等[9]为了探求食品质量安全网络中的主体与客体风险特征，运用食品质量安全中的网络舆情相关数据和内容分析进行研究.程铁军等[10]基于大数据和网络爬虫技术，立足于网络舆情和相关具体数据，建立了食品质量安全风险预警的指标体系，并为了探究预警的各个风险因素中的因果分类，采取了Fuzzy-DEMATEL方法.基于公众关注角度与网络爬虫技术分析，初步总结出食品质量安全方面的风险预警因素，通过粗糙集方法进一步确定核心预警因素.

在利用各种模型，定量剖析食品质量安全预警方面，Williams等[11]建立贝叶斯网络模型，评价和预警微生物食品质量风险.Rishabh等[12]运用灰色层次分析法和TOPSIS法对食品安全风险建立量化框架，提高食品供应链的效率.Rao Tummala等[13]利用供应链风险管理流程(SCRMP)，通过数据管理系统，对风险进行控制监控与预警.Xu等[14]基于DEA的客观方法和ANP的主观方法整合到一个新的基于ANP和DEA的供应商风险控制与预警系统，以应对不断恶化的食品供应链情况.张东玲等[15]立足于面板数据和语言信息处理等方法，构建农产品质量安全风险的评价体系，并通过实证研究得出结论，达到了降低农产品质量安全风险的目标.顾小林等[16]使用关联规则挖掘构建了食品质量安全信息模型，以食品生产加工的数据为对象，通过改进的关联规则挖掘APTPPA算法进行有效预警.

综上所述，现有文献在有关食品质量安全风险预警领域取得了许多重要的研究成果，但还仍然存在一些问题：一是指标体系的创建缺乏系统性.多数只考虑生产与消费环节，缺乏对加工与销售环节的分析，且一些指标还存在主观性强和滞后性等问题.二是建构的预警体系多数仅涉及理论层面及特定对象，导致实际可操作性和适用性不够强.部分指标的数据存在不易获取的情况，这就使得预警体系在实际运用中存在困难.三是在模型定量分析中，部分模型在量化过程中存在较多的主观性，有些模型数据来源于简单的问卷调查，存在一定的误差.正基于此，本文将从食品供应链出发，建立食品质量安全风险预警指标体系，构建拓展突变模型，并运用该模型对风险因素进行现状量化分析和未来风险预测，从而可以为我国食品监管部门和生产经营主体进行风险监控提供科学的决策方法与工具.

2 食品质量安全风险预警指标体系构建

食品质量安全风险问题存在着一定的复杂性与难以精确量化的特性.因此，食品质量安全风险预警的指标设置在坚持一般原则的基础上，结合权威专家的建议与相关文献，重点以指标的客观性、可量化和易获取为导向.该指标体系准则层包括食品供应链的生产、加工、销售与消费4个风险环节，因素层12个指标，具体内容如表1所示.

3 模型建立

3.1 突变级数法

突变理论是由法国数学家Thom在1972年首次提出，是关于奇点的理论.突变现象多应用于突发改变现象和不连续事件，具有突跳性、滞后性、 发散性等特征[17-18]. 食品质量安全的风险符合突变现象，因而在预警食品质量安全风险时，适合于采用突变模型.目前突变理论包含折叠突变、尖点突变、燕尾突变等7种突变模型，其均有各自的势函数f(x).根据突变理论，对势函数f(x)求一阶导数，即f′(x)=0，可以求出平衡曲面的方程.对势函数f(x)求二阶导数，即f″(x)=0，可以求出平衡曲面的奇点集方程.将两个方程联立，即可得出分歧方程.当控制变量的关系满足分歧集方程时，将发生系统突变的状况，此时将此方程进行推理，可得归一公式如表2所示.

突变级数法是由突变理论与模糊数学相结合的一种方法，主要步骤为：第一，先对目标评价进行多层次矛盾分解；第二，利用现有的数据进行综合推理计算，运用的工具是上述表2所示的归一公式；第三，归一为具体的参数并进行判断.在突变决策进行综合评价时，系统中状态变量因为各个控制变量的影响，造成状态变量的方向不同，故而计算每一层控制变量时，采用互补或非互补原则.当采用互补原则时，这一层的状态变量取各个控制变量的突变级数值的平均值.当采用非互补原则时，这一层的状态变量根据“大中取小”的原则取值.

表1 食品质量安全风险预警指标体系

目标层准则层因素层 指数层食品质量安全风险预警指标体系生产环节风险加工环节风险销售环节风险消费环节风险 农药残留合格率(A1) 过度使用农药导致农药残留情况 兽药残留合格率(A2) 违规使用兽药导致兽药残留情况 重金属污染合格率(A3) 环境污染导致食品重金属污染情况 食品包装袋合格率(B1) 使用有毒有害的包装物情况 食品添加剂合格率(B2) 超范围超限量使用食品添加剂情况 冷藏车保有量/万辆(C1) 我国冷链物流中每年 公路冷藏车的登记数量 冷链物流总额增长率(C2) 我国冷链物流中每年总金额 与上一年相比的增长程度 冷库容量增长率(C3) 我国冷链中每年冷库总容量 比上一年的增长程度 食品微生物合格率(C4) 霉菌、大肠杆菌、酵母菌等超标情况 食品中毒人数增长率(D1) 每年由于食品不合格造成的 中毒人数与上一年相比的增长程度 食品安全检测总体合格率(D2) 微量元素、霉菌毒素、食品 添加剂等含量情况 食品消费投诉量增长率(D3) 每年消费者对于食品质量安全不 满意的投诉件数比上一年的增长程度

表2 常见突变模型势函数与归一公式

突变类型控制维数势函数归一公式折叠突变1x3+axxa= a尖点突变2x44+ax22+bxxa= a,xb=3b燕尾突变3x55+ax33+bx22cxxa= a,xb=3b,xc=4c蝴蝶突变4x66+ax44+bx33+cx22+dxxa= a,xb=3b,xc=4c,xd=5d

利用突变级数法对食品质量安全风险预警体系处理分析，各个环节的指标来自我国2010年—2017年的年度数据.数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国食品工业年鉴》《中国食品安全发展报告》、国家食药监总局、中国产业信息网等及其他相关文献.鉴于这些定量或定性的指标存在越大越优和越小越优这两种情况，故先对这些指标分别进行无纲量化处理.

正向指标的运用公式为：

xi为第i行的具体数据，xmin(i)为第i行的最小值，xmax(i)为第i行的最大值，yi为处理后的数值.

逆向指标的公式为：

经过上述内容处理后的指标数据结果如表3所示.

当控制变量为1，2，3，4个，则分别运用折叠突变、尖点突变、燕尾突变以及蝴蝶突变.在此风险预警体系中，控制变量维数为2、3、4个，则运用尖点突变、燕尾突变与蝴蝶突变，经过归一化与突变决策的处理后的指标得到结果如表4所示，同时利用表4的数据得出图1.

根据阈值评判标准，风险值即量化的数值越接近于1，该环节的风险越大，数值越接近于0，则该环节的风险越小.从图1来看，2010年以来，食品供应链中的生产环节、加工环节、销售环节与消费环节的整体风险呈下降趋势.2013年，消费环节的风险大幅度减小，这是因为在这一年食品中毒人数与食品消费投诉量均比上一年下降较多，增长率为负.2014年，销售环节的风险下降明显，这是由于冷链物流在2014年全面的发展.这一年中央相关文件提出“完善鲜活农产品冷链物流体系”，政府继续加大力度支持冷链物流产业的发展与提高.此外《物流业中长期发展规划》等文件的逐步出台也为冷链物流发展提供了良好的基础.在政策利好的大环境下，冷链物流总额与冷库容量均有大幅度的提升.此外，在这一年，加工环节的风险有明显下降，这是食品包装物合格率与食品添加剂合格率的提高所致.2016年，生产环节的风险达到了近年来的最低点，这是因为兽药残留合格率与重金属污染合格率的值都到达了几年以来的最高.在这一年，销售环节与消费环节的风险均有明显提升，这与冷链物流发展速度放缓，食品中毒人数上升与食品消费投诉量增加息息相关.这一年的食品安全问题频发，与这两个环节的风险息息相关.到了2017年，这两个环节的问题有所改善，因此风险也有所下降.

表3 无纲量化后处理的数据

环节指标年份20102011201220132014201520162017生产环节农药残留合格率0.6670.4440.0000.2220.8890.5001.0000.278兽药残留合格率1.0001.0000.6670.0000.0001.0000.0000.667重金属污染合格率0.8911.0000.7030.5780.5000.3130.0000.031加工环节食品包装物合格率0.9110.4890.6221.0000.5560.2000.2220.000食品添加剂合格率1.0000.7880.4230.2690.0000.0670.0480.442销售环节冷藏车保有量/万辆1.0000.9470.8770.7540.6320.5180.2190.000冷链物流总额增长率1.0000.5740.7770.5150.0000.3550.8750.777冷库容量增长率1.0000.0000.4600.4210.3140.8550.8540.602食品微生物合格率1.0000.7310.2820.0900.2950.1540.1150.000消费环节食品中毒人数增长率0.0000.9380.2710.3310.7130.7741.0000.834食品安全检测总体合格率1.0000.8170.3940.3380.4370.1410.1410.000食品消费投诉量增长率0.1680.6610.8430.0000.3020.8181.0000.068

表4 2010年—2017年食品供应链各环节风险值

环节年份20102011201220132014201520162017生产环节0.9290.8890.5960.4480.5950.8180.3330.607加工环节0.9770.8120.7700.8230.3730.4270.4180.381销售环节1.0000.6860.8640.7730.5820.7690.7590.450消费环节0.5470.9350.7370.4240.7810.7840.8400.475

从各个环节来看，生产环节与加工环节的风险值较低，这说明在食品供应链中，上述两个环节的风险相对较低，食品在生产环节和加工环节相对来说较少出现质量问题.销售环节与消费环节的风险值较高，这意味着上述两个环节的潜在风险较大，在食品供应链中，销售环节与消费环节风险需要重点关注与控制.

3.2 BP神经网络

BP神经网络是由Rumelhart和McCelland等为首的科学家小组，在1986年提出的一种依照按逆误差传播算法训练的多层前馈网络.BP神经网络具有自动发现环境特征，收敛速度较快，易于理解等优点.由于突变级数法只能利用过去的数据对现状进行评价，因此在这里加入具有预测功能的BP神经网络，拓展突变模型，使其功能更为完整，让食品质量安全风险预警模型更具有完备性与系统性.

设BP神经网络中输入节点为xj，隐含节点为yj，输入层与隐含层的连接权重为wij，隐含层与输出层的连接权重为wki.

(1)信号的前向传播过程

隐含层第i个节点的输入neti为：

隐含层第i个节点的输出oi为：

输出层第k个节点的输入netk为：

输出层第k个节点的输出ok为：

(2)误差的反向传播过程

输出层权值调整公式：

输出层阈值调整公式：

隐含层权值调整公式：

隐含层阈值调整公式：

BP神经网络要求传递的函数可微，根据建立的食品质量安全风险预警体系，选择Purelin与logsig这两个函数作为输出层的函数.为了验证BP神经网络模型在构建的食品质量安全风险预警体系中是否有效，将利用2010年—2016年的数据，构建BP神经网络先用来预测2017年的指标.

因为Matlab中自带神经网络的函数，所以为了便利性考虑，选择使用Matlab创建BP神经网络.将数据导入训练好的模型，经过12次的处理，得到2017年的数据如表5所示，2017年各指标预测值与实际值的对比情况如图2所示.

如图2，根据2017年预测值与实际值的对比， 虽然存在一定的误差， 但在可接受的范围内，可以得出BP神经网络适合构建食品质量安全风险预警体系.因此，利用BP神经网络对未来的五年2019年—2023年的食品质量安全体系进行预测， 得出的结果如表6所示. 再运用上述的突变模型以及2010年—2017年的数据对准则层各指标的预测值进行风险量化，得出结果如表7所示，同时利用表7数据得出图3.

如表6，从上述预测值中可以看出，食品质量安全整体是朝着好转的方向发展的. 生产环节与加工环节的正向指标仍然保持在高位，且呈增长的趋势，这表明食品质量安全问题在这两个环节出现的概率不大.然而，销售环节与消费环节的食品质量安全问题仍然比较突出.从销售环节来看，冷藏车保有量等有关冷链物流的预测指标说明在未来5年，冷链物流产业的发展速度有所放缓.然而目前，我国冷链物流的发展水平与西方先进国家尚有差距，这就亟须我们深入借鉴先进的技术和经验，对食品冷链物流行业加大资源投入，打破国内冷链物流发展困境，加快发展的速度，提升发展的质量.就消费环节而言，食品中毒人数与食品消费者投诉量这两个指标的预测值不乐观.部分年份的食品中毒人数与食品消费者投诉有增长的势头，这说明消费者对食品质量安全的不满意情况依然存在并有上升的趋势，食品质量安全问题依然需要高度重视，国家有关部门需进一步加强对食品质量安全风险的监控力度.

表5 2017年各指标预测值

指标A1A2A3B1B2C1C2C3C4D1D2D32017年(预测值)97.0199.6997.1997.8192.5311.7512.0918.0896.617.5196.27-4.84

表6 2019年—2023年各指标预测值

指标A1A2A3B1B2C1C2C3C4D1 D2D3 201997.1099.7096.1197.4694.6314.1112.9315.9496.280.1996.89-0.72202097.2599.6996.1898.4294.8415.0313.7926.3597.12-22.1797.760.77202197.3999.7196.3697.3396.0316.2313.5410.8996.44-3.9096.823.08202298.4799.8697.0298.4395.6416.0214.1316.2897.24-8.9798.05-4.15202398.6899.9796.9397.8996.4516.6214.5920.0796.93-12.0397.150.55

表7 2019年—2023年食品供应链各环节风险值

环节年份20192020202120222023生产环节0.5510.5350.5080.1540.116加工环节0.5260.2970.4320.2170.181销售环节0.6610.3380.5870.3760.312消费环节0.7080.5320.7160.4610.645

进一步从表7和图3中的风险视角来看，食品供应链中生产环节与加工环节的风险预测值在未来表现较好，并呈现明显下降的趋势.这说明上述两个环节在未来5年内的风险相对较低，需要在保持现状的前提下，解决一些老大难且长期性的问题.而销售环节与消费环节未来5年的风险预测值较高，特别是消费环节，且没有一个明显改善的趋势.这与消费环节中的食品中毒人数与食品消费者投诉人数上升有着较大的关系，这意味着上述两个环节在未来5年内仍需重点关注.

4 结论与建议

基于供应链视角，构建并运用拓展突变模型对食品质量安全风险进行了评价和预警，能够客观地对食品质量安全风险现状进行分析及对未来的风险进行预测，模型的计算结果较好地反映了我国食品质量安全风险的实际现状及未来变动趋势，这是对食品质量安全风险评价和预警工具的一种有效整合与改进，可以为政府食品安全监管部门制定相关政策和食品企业质量安全风险防控管理实践提供科学的决策依据.研究结果表明：我国食品供应链上各环节风险值整体呈下降趋势，但食品销售环节与消费环节的风险现状值及其预测值仍相对较高，需要继续加强对食品销售环节和消费环节的监管与控制.同时，该模型不仅具有较强的灵活性和可操作性，还较好地克服了主观性与片面性的缺陷，易于获得可视化的风险数值指标.

基于上述研究，为减少食品质量安全事件的发生，提高食品质量安全风险预警水平，提出以下建议：

一是从食品供应链整体视角，强化食品销售环节风险与消费环节风险的监督与管理.根据模型计算结果来看，销售环节与消费环节的风险值在现状和预测下都属于偏高状态.因此，政府应及时提高与完善我国食品质量安全的检测技术，科学合理确定食品质量标准，更好更快地与国际标准接轨.同时，运用“互联网+”技术对于销售环节与消费环节加强政府的监管，畅通消费者投诉渠道，提高企业信息的透明度、及时性与真实性，构建食品生产经营者风险自律与社会协同治理的安全防控机制[19].

二是强化食品可追溯体系，重视冷链物流的发展.将食品可追溯体系与食品供应链相结合，对食品生产流通过程进行全程跟踪监督.一旦发生食品质量问题，可以第一时间找到根源并进行食品质量安全问责，从而对食品供应链各节点形成有力的震慑.利用互联网大数据技术，创建食品信息共享服务中心，建立一个灵活动态的冷链物流电子线上系统.加强冷链物流的资源整合，使其在供应链中充分发挥作用.政府和企业需要共同加大对冷藏车、冷库等各类冷链物流技术与设备的投入，提高冷藏设备的技术水平及有效覆盖率，企业应加大对冷链物流人才的培养，充分发挥冷链物流在保障食品质量安全方面的重要作用.

三是提高食品信息透明度，重视网络舆情.在大数据与新媒体网络时代，食品质量安全事件从爆发到扩散只需几小时甚至几分钟.一旦发生食品质量安全事件就会引发公众的恐慌，进而影响全社会安定.一个食品质量安全事件会因为网络的传播，放大数百倍，甚至会影响到食品企业的生存.因而，在网络舆情下，食品质量安全的风险预警尤为重要.一方面，提升食品信息与监管的透明度，减少因为信息的不对称造成的社会过度恐慌；另一方面，加快建立和完善食品安全危机响应处理机制，有效把握舆论动态，利用风险预警，提前识别食品供应链中的潜在风险，努力降低食品安全危机爆发的负面效应.