本文选自《中国统计》2022年第7期文章,原文已获出版社和作者授权。

引言

民以食为天,食以安为先。党和政府历来都对食品安全给予高度重视。习近平主席多次对食品安全问题做出重要指示,2017年1月对食品安全工作指示:“民以食为天,加强食品安全工作,关系我国13亿多人的身体健康和生命安全,必须抓得紧而又紧”。可以看出食品安全问题无论怎么强调都不过分。
现代社会中的食品安全问题来自很多方面,涉及原料、加工、生产、包装、贮存、运输和销售等多个环节。利用统计方法进行分析建模,分析这些环节中的关键因素,构建关键风险因素与污染物暴露量的关联性,计算出食品中污染物对使用者造成的健康风险程度,对食品风险进行分级预警,从而可以减少食品安全事件特别是重大事件的发生。
我们课题组参加了2018年开始的国家重点研发计划“食品安全关键技术研发”重点专项中的一项课题“食品安全风险分级评价与智能化监督关键技术研究”,本文根据部分研究内容写成。

统计分析目的

通过对大量的数据进行分析,可以建立相应的统计模型。构建的统计模型以及分析结果可服务于不同的对象。第一可以服务于食品的生产企业。识别风险因素以及这些因素的变化规律,可以为企业制定生产条例和管理规范提供依据。第二可以服务于监管部门。识别不同时期、不同地域、不同食品种类、不同企业风险可以为监管部门提供重点监管对象和监管方法的依据。第三可以服务于消费者。让消费者了解食品安全的风险来源和风险等级,可以有效减少食品安全事件的发生。

从典型事件谈起

从2000年以来发生了7次影响较大的食品安全事件:2003年的大头哇哇事件,2006年的福寿螺事件,2008年的三鹿奶粉事件,2009年的瘦肉精事件,2011年的地沟油事件和染色馒头事件,2022年的地坑酸菜事件。从对这些事件的分析来看,除了福寿螺事件是因为企业认识不足以外,其余事件都是企业的不诚信问题,但这些问题都可以通过改进检测标准,严格执行监管措施得以实现。对有些事件应该通过深刻分析其中的根本原因,举一反三,就可以避免后续类似事件的发生。例如,可以根据影响大小对食品种类进行重要性分级,在这种分级中婴幼儿奶粉无疑应该位列最为重要的级别。对这类最重要的食品应该进行全方位的监管,不但要按照检验检测标准对成品进行常规的污染物、有害物和营养成分检测,还要通过财务大数据和进出库清单对产品原料来源进行经常性的多源大数据检查。一个影响巨大的食品种类一旦出现某种问题,应该自动激发相关问题的全方位调查,调查类似食品和类似企业有没有相关问题,并建立起预防措施,甚至修改相关检验检测标准。除了要建立食品类别的重要性分级之外,还要根据食品企业的影响力大小建立企业的重要性分级,比如可以根据每年的消费者数量对食品企业进行重要性分级,企业越重要则监测措施应该越严格,而不是相反。以上措施一旦实施,则三鹿奶粉事件和瘦肉精事件都不可能再度发生。如果根据早年海鲜引起的甲型肝炎事件建立预警预报机制,则可能会避免后来出现的福寿螺事件。对于地沟油事件、染色馒头事件和地坑酸菜事件等类事件,则通过定期和随机的方式进行多源大数据监测来加强监管措施并适当加大惩罚力度,尽量减少这类事件的发生。俗话说吃一堑长一智,要对于所有出现的食品安全事件进行多个维度的细致分析,建立起食品安全事件数据库。通过这些基础数据库进行数据分析,把食品、企业和顾客进行分类,并把食品、企业和顾客建立起联系,建立食品、企业和顾客的重要性分析和相关性分析数据库。这样,一旦一个食品类别出现问题,就可以横向推及相关食品,并可以纵向推及相关企业。同样,一旦一个企业出现问题,也可以横向推及相关企业,纵向推及相关食品。另外,还可以通过时间轴建立模型,做到溯及既往,预警未来。

重要性排名方法

前面我们说可以根据企业每年服务的顾客数量这一个指标进行排名,这种排名方法非常简单。但对食品的重要性排名却不容易,因为有时要考虑的因素繁多,每个人的看法也可能不尽相同,很难凭直观给出一个指标出来。
层次分析法是处理这类问题的一个有效方法。它能够从定性打分出发,到定量给出量值,从而可以得到重要性分数。我们稍微着墨以食品为例用浅显的语言加以描述。首先我们来看看食品类别的重要性由哪些因素决定,例如消费者类别,消费者数量,人均日用量,日消费频次,是否有替代产品等,其中既有定性指标,又有定量指标。对于两个不同食品类别,不直接对重要性进行打分,而是比较它们涉及到的各个因素,对每个因素进行两两比较打分,分别给出1-9分和1-1/9分。例如比较婴幼儿奶粉和碳水饮料的消费者类别,可以给婴幼儿消费者打9分,给成年人消费者打1/9分。当对所有食品的所有因素都进行了比较并给了分数,则利用代数方法求出各个因素的权重,并结合各个因素的平均分数最终给出每类食品的重要性得分。
另外的一种方法是德尔菲法,它是一个结合多个专家意见的统计分析方法。美国政府于1946年组织了一批专家,要求他们站在苏军战略决策者的角度,选择未来大战中最可能被轰炸的美国一些目标,形成了这种方法,并以古希腊的一个地名德尔菲命名该方法。美国兰德公司的赫尔姆和戈尔登在1964年首次将德尔菲法应用于科技预测中,随后该方法被广泛使用。由于这个方法被广泛认识,在这里不再做具体介绍。

食品选择和风险评分

人民大学团队为实现食品安全风险分级评价,选择出代表性食品种类来反映食品安全整体情况,然后利用德尔菲法对这些食品进行风险评级。依据国家市场监督管理总局公布的《食品生产许可分类目录》,根据2015-2018年国家抽检数据库情况,结合各地抽检数据的不合格食品种类占比,选取食用农产品、加工食品、食品相关产品等三种类型中食品风险隐患较高的食品种类。其中,食用农产品有15种,分成水果、蔬菜、海鲜、肉类四个小类,选取日常摄入量较高的食品种类,分别是苹果、韭菜、香蕉、蜜桔、蘑菇、芹菜、黄花菜、海带、冻鲅鱼、烤鱼片、即食海蜇、河虾、生食三文鱼、白条鸡;选择24种加工产品,几乎涵盖日常摄入的食品种类,分别是豆豉、调味面制品(辣条)、果脯、牦牛肉干 、巴氏杀菌乳、乳粉(全脂乳粉)、豆腐干、花生油、猪肉、粉条、花生、保健食品、冰淇淋(冷冻饮品)、黑芝麻糊、小麦粉、大米、白酒、白砂糖、中式香肠、食品用香精、咸鸭蛋、中式糕点、茶、酱油、陈醋;选择1种食品相关产品,食品接触材料(以PE膜为例)。在给定了这些食品种类以后,对专家团队评分利用德尔菲法给出了这40类食品的风险值。在初步的分析结论中,豆豉、辣条、果脯、韭菜等是其中风险值比较高的几类食品。

见微知著与防微杜渐

这两个成语本来是形容不以善小而不为,不以恶小而为之的意思。我们这里借用一下,用来形容企业风险管理中的一个现象。如果一个企业管理不善而小事故不断,则大事故不远。相反,如果一个企业管理完善而小事故罕见,则大事故不沾。我们对这种现象进行了建模分析。在实际工作中,对企业存在风险进行评估的过程,是通过现象观测进行评价的,而不容易直接对企业的管理水平进行评价。我们能够看到的常常是企业发生小的风险事故或者风险因素,因为这类事故发生的概率相对比较高,但大事故发生的概率在较短时间内发生的概率较低,在检查时往往是观测不到的。根据一些小事故的现象观测给出大事故的风险预报是一个很有意义的工作。我们是通过建立不同风险层级危险事件之间的相关性,得到包括高级别危险事件的各类风险的估计值。可以根据具体情况给出齐次泊松过程、非齐次泊松连接函数模型、比例参照模型和指数参照模型等。以最简单的其次泊松过程模型为例,我们以相关企业不同层级危险事件的危险率比例建立模型,然后根据较低级别危险事件实际发生的事件数可以估计出高级别危险事件的危险率,从而可以给出高级别危险事件在未来一段时间内发生的概率,并给出给出预警预报。

总结

夏季由于气温高并且同时食物来源增多,食品安全事件容易发生,对食品安全风险进行预警预报非常重要。本文介绍了食品安全分析中的几个统计方法。但食品安全问题包含的内容很多,使用的统计方法也多种多样,有些问题和方法可以在下期接着介绍给大家。

作者简介

房祥忠教授 在北京大学数学科学学院曾任概率统计系主任,中国现场统计研究会理事长,IMS-China主席。现兼任教育部统计学类教学指导委员会主任委员,中国统计学会副会长,全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员,北京企业评价协会理事长等职。研究兴趣包括:生存分析,可靠性,纵向数据,基尼系数,时空统计,人工智能中的统计方法等。在《中国科学》《JRSP》《Reliability on IEEE》等期刊发表论文50余篇。曾获国防科技奖二等奖(2011)、北京市科技进步二等奖(2002)和教育部第六届高等教育国家级教学成果二等奖(2012)。
敬告各位友媒,如需转载,请与统计之都小编联系(直接留言或发至邮箱:[email protected]),获准转载的请在显著位置注明作者和出处(转载自:统计之都),并在文章结尾处附上统计之都微信二维码。
统计之都:专业、人本、正直的中国统计学社区。
关注方式:扫描下图二维码。或查找公众号,搜索 统计之都 或 CapStat 即可。
往期推送:进入统计之都会话窗口,点击右上角小人图标,查看历史消息即可。
编辑|李萧纹
继续阅读
阅读原文