我国食品安全智慧监管效果评价_曹星哲.pdf

食品工业 2023 年第44卷第 2 期 224 专题论述我国食品安全智慧监管效果评价曹星哲，张天宇*，李红雨，于志伟，曹筱彤，李凯曲阜师范大学经济学院（日照 276827）摘要互联网时代我国食品营销新业态不断涌现,传统监管模式随之受到冲击,为有效保障食品质量安全,推动新型智慧监管势在必行。通过梳理各地区食品安全智慧监管的实践,归纳并划分现有主要模式及其作用机制,明确食品安全智慧监管的优势与推进过程中存在的不足与缺陷,并利用多元线性回归分析对现阶段智慧监管的实施效果进行客观评价。研究结果肯定智慧监管对提升食品质量安全水平的促进作用,但必须精准定位食品监管的薄弱环节才能发挥最大优势。我国智慧监管的发展仍处于初级阶段,为进一步提升质量安全保障效果还需要继续加强基层建设、优化监管模式,同时要求政府协调各部门共同努力。关键词智慧监管;食品安全;效果评析;多元统计分析Evaluation on the Effect of Intelligent Supervision on Food Safety in ChinaCAO Xingzhe,ZHANG Tianyu*,LI Hongyu,YU Zhiwei,CAO Xiaotong,LI KaiSchool of Economics,Qufu Normal University(Rizhao 276827)Abstract With the continuous emergence of new types of food marketing in the Internet era,the traditional supervision mode has been impacted.In order to effectively ensure food quality and safety,it is imperative to promote the new intelligent supervision to improve the efficiency of supervision.By sorting out the practical situation of intelligent food safety supervision in various regions,the main models and their mechanism of action are summarized,and the advantages of intelligent food safety supervision and the deficiencies and defects in the promotion process are clarified.Moreover,multiple linear regression analysis is used to objectively evaluate the implementation effect of smart supervision at the present stage.The research results confirm the promoting role of intelligent supervision in improving food quality and safety,but it is necessary to accurately locate the weak links of food supervision in order to give full play to its advantages.The development of the intelligent regulation in China is still in its infancy.In order to further improve the quality and safety guarantee effect,we still need to continue to strengthen grass-roots construction,optimize the regulatory model,and need the joint efforts of government and co-ordinate with other departments.Keywords intelligent supervision;food safety;effect evaluation;multivariate statistical analysis食品安全是关系国计民生的大事。尽管近年来我国食品安全形势总体向好，但食品抽检合格率波动明显、源头风险依旧突出，需要进一步提升食品安全监管效率。鉴于传统的监管模式难以解决新时代日趋严4结语食品专业工程师的培养目标是基本掌握现代食品生产管理和技术管理的方法，有独立解决比较复杂的技术问题的能力，能够灵活运用专业的基础理论知识和专业技术知识，熟悉专业的国内外现状和发展趋势。然而传统的培养模式容易将学生培养为研究人员，而忽略工程素质的训练，与工程认证的要求渐行渐远，必须将以教师为主题的知识教学模式向学生为主题的技能训练转变。要培养适应未来新兴产业和新经济需要，具有实践能力强、创新能力强和具备国际竞争力的高素质复合型新工科人才，必须对传统培养模式进行重新构建。参考文献：1 邓立为,许家忠,黄成.工程认证背景下本科毕业设计全过程管理研究J.黑龙江教育(理论与实践),2021(1):57-58.2 孙永林,汤尚文,余海忠,等.基于工程教育认证背景下的食品科学与工程专业课程体系改革实践研究J.农产品加工,2020(24):111-112.3 陈功,黄义鹏,杨少华.基于OBE理念的电化学冶金课程教学改革J.中国冶金教育,2020(6):33-35,38.4 卢河东,赵立,王晓莉,等.工程教育专业认证背景下“食品高新技术”课程教学改革与实践J.教育教学论坛,2020(53):215-217.5 张香云,袁子洲.工程教育专业认证背景下的专业课教学方法改革初探以塑性成形原理为例J.教育教学论坛,2020(51):156-158.6 王周利,岳田利,袁亚宏,等.基于工程认证教育的“食品工厂设计”课程建设思考J.农产品加工,2017(9):86-88.225 专题论述食品工业 2023 年第44卷第 2 期重的信息不对称问题，智慧监管在互联网高速发展的背景下应运而生。学术界对食品安全智慧监管如何推进进行大量研究，如：余学军1通过对智慧监管系统结构进行全方位分析，肯定现代信息技术在食品安全管理领域中发挥的重要作用；Hou等2在技术改进方面，基于HACCP等原理并结合食品供应链的特点研究RFID技术在信息追溯系统中的应用，建立食品安全追溯系统以实现各部分的数据共享；丰苏等3借助大数据、大应用等思路，从业务、技术、数据等方面进行平台的整体架构设计。对于监管推进方向，刘鹏等4在整体上将智慧监管从“智”和“慧”2个维度进行划分，认为现阶段的智慧监管有着一定程度的过技术化倾向，忽略其本身的“智慧”内涵。监管的智慧性不仅在技术上的“精致管”，也在不同主体和工具共同达成“多元治”5。Mikhaylov等6关注政府效能问题，认为当前智慧监管等在发展过程中，政府无法独自将其融入公共服务中而只能通过跨部门协作进行。因此应该更为迫切地要求政府更加注重网络化协同治理7，通过统一整合多部门重合的职能或需要多部门共同完成的职能工作8，才能够有效提升监管效率。现有研究大多在整体发展方向、政府宏观调控、专业技术分析等角度对智慧监管的推进进行研究分析，而对智慧监管效果的探讨较少。因此在分析智慧监管现有模式及其发展现状的基础上，借助实证分析对现阶段智慧监管效果进行客观评述，为进一步推进食品安全智慧监管提出对策建议。1食品安全智慧监管主要模式与作用机制1.1主要模式对全国食品安全智慧监管试点模式进行统计，整理并得到10种智慧监管试点模式。借鉴朱花梅9、孙瑞10的研究，将试点模式分为源头风险治理、监控传递途径、加强执法能力三大类，如图1和图2所示。1.1.1源头风险治理源头风险治理，即在生产环节对食品安全问题进行监督管理。源头风险突出是我国食品安全治理面临的重要难题。生产环节下的“生产主体信息录入平台”，通过建立生产主体信息档案平台，录入生产主体的基本信息与生产信息，监测生产过程。1.1.2监控传递途径监控传递途径，即在流通、储存等环节对食品安全风险因子进行管控，以减少食品安全问题的发生。其中，“互联网+快检”“销售市场信息平台”“明厨亮灶监控拍摄”均是通过及时检测、公布食品实时状态，达到反向监督生产者或销售、加工主体的目的。图1我国食品安全智慧监管试点模式数量统计图2智慧监管的分类及其比例1.1.3加强执法能力加强执法能力主要指扩大监管范围、提升执法力度。如“移动监管执法系统”在现场执法阶段下功夫，保障执法过程和结果公开，避免合谋现象出现。从统计数据来看，“加强执法能力”包含5种智慧监管试点模式，占到总体数量的59%，而“源头风险治理”包含的模式最少，其数量仅占到总体的16%。我国智慧监管模式相对总量不高，且主要从总体监管层面推进建设。另外智慧监管模式推进程度受政策影响较大，其中“溯源机制系统平台”模式在国内推广数量占到总数量的39%。1.2智慧监管的作用相较于传统监管模式，智慧监管能够以更有效的手段实现监管治理，提升食品安全水平。1.2.1智慧监管可以实现监管资源的有效整合生产对象复杂和监管资源不足是传统监管模式面临的主要问题。由于我国食品产业“低小散”特征明显，生产主体数量庞大分散且产业化程度较低，监管成本高且难以进行有效监管，导致食品安全监管威慑力不足。借助现有大系统形成大数据，充分利用生产主体信息录入平台，能够将分散的监管资源进行统一整合，实现对信息系统的统一规划、统一管理、统一运维。*通 信 作 者；基 金 项 目：国 家 社 科 基 金 青 年 项 目（20CGL027），国家级2021年大学生创新创业训练项目（202110446263）食品工业 2023 年第44卷第 2 期 226 专题论述1.2.2智慧监管可增强潜在食品安全问题的预警能力由于当前食品检测模式存在耗时长，随机抽检力度不足等问题，部分试点建立起大数据分析预警机制，即对抽检信息、企业生产及产品等相关信息进行统计分析处理，通过分析结果进行监管风险预警。1.2.3智慧监管可解决监管机构之间存在的信息不对称问题我国食品安全监管涉及横向与纵向的分工协调，“监管机构不完善，内部不协调”这一大问题导致政府监管乱象丛生，“踢皮球”现象层出不穷，监管效率日益低下。相比之下，智慧监管体系积极开展政务公开平台，采用“移动监管执法”新模式，在各部门抽检人员的日常监管工作中，配备移动执法终端，实时上传监管数据，形成有效追溯体制，解决由于信息不对称导致的食品质量安全问题。智慧监管的推行对食品监管来说无疑迎来繁荣的春天，但现存智慧监管仍存在一些不足。源头风险突出是食品安全监管面临的重要挑战11，孙蕊12在研究中发现食品供应链中的源头风险占比43.3%，对整体食品安全影响最大，而对于问题突出的源头风险所适用的治理模式却占比最小，例如我国试点政策推行的溯源系统与明厨亮灶工程，都未从源头根治问题。其次，我国智慧监管正处于初步探索阶段，技术、体系、制度等建设均不成熟，仍然具有很大的进步空间，现阶段智慧监管的发展仍局限于依托互联网大数据技术等信息工具的辅助13，或以信息技术为主导来进一步推进智慧监管14，对于相关监管工作流程或监管体系制度的完善提升却关注较少，从而导致我国智慧监管的作用效果并非特别理想。2食品安全智慧监管效果实证分析2.1数据来源与分析2.1.1数据来源数据来自于国家统计局、各省市场监督管理局、农业农村厅新闻公告及百度搜索指数。由于受制于数据公布情况，难以获取完整的省级层面食品抽检合格率面板数据，所采用已公布20162020年29个省份的数据，共100条数据。2.1.2变量设计变量描述性统计见表1。表1变量描述性统计变量均值标准差最小值最大值抽检合格率97.929 40.902 775 5 95.299.51智慧监管水平0.824 4210.711 937 504.062 5恩格尔系数0.282 770.030 5450.1930.378消费者安全意识0.089 4510.050 1740.035 6920.276 163人均可支配收入3.141 6791.222 8461.4677.223 2电商发展水平31.992 98 44.735 840.12228.282食品行业产值2.699 1462.049 020.159 6098.951 2242.1.2.1抽检合格率以食品安全抽检合格率作为被解释变量，食品抽检合格率的高低能够直观反映一个地区的食品安全情况。该部分数据主要来自于政府部门的例行监测报告。从样本数据来看，各地区食品抽检合格率差异较小，标准差仅为0.9%。其中样本均值为97.92%。全国食品安全合格率平均值5年内上升0.89%，总体呈波动性上升趋势。其中，江苏省2020年食品安全合格率达到99.51%。2.1.2.2智慧监管水平作为核心解释变量，智慧监管水平会对食品质量安全水平产生影响。一方面，采用人工智能技术，将智慧监管引入食品安全领域，无疑拓宽监管渠道、扩大监管业务，发展出新兴的监管新方案。另一方面，智慧监管通过大数据分析技术，精准定位监管对象，高效率分级监管，实现监管部门与消费者合力通过多方面、多角度对食品安全工作监督。试验中用市级智慧监管试点模式平均数量表示各省份智慧监管水平，即“省内各个地市的试点模式数量总和/地市数量”。从各省统计情况来看，各地区智慧监管水平从2016到2020年逐年提升，其中东部发达地区智慧监管水平远高于中西部地区，5年内各省份智慧监管水平均值为0.82，其中最小值为0，最大值为4.062 5。2.1.2.3其他控制变量恩格尔系数。恩格尔系数代表一个地区的食物消费占家庭支出比重，反映食物消费占比和收入水平，收入是粮食质量和数量需求的重要决定因素，相对富裕的省份对食品质量的亲和力较高15。人均可支配收入。消费者会随着收入的增加，对食品质量的要求提高16，并且高收入地区相比于低收入地区生态产业的发展水平更高，更加注重食品卫生安全，消费者愿意在食品质量方面支付更多的费用17。中国近5年内各省人均可支配收入均呈现增长趋势，平均值为3.14万元。消费者安全意识。安全意识高的消费者，对食品安全表现得尤为关注。以各省百度“食品安全”及“食物中毒”相关关键词的搜索量表示，5年内最少的省份为0.035 7次/（百万人天），最大值为0.276次/（百万人天）。电商发展水平。电商的出现拓展食品行业销售运输渠道，但也引发诸多难题，买卖方及运输方之间的信息不对称，流通中缺乏检验环节，不利于保障食品链安全18。用各省网络零售额代表电商发展水平。近5年，电商产业蓬勃发展，零售额均值达32亿万元。食品行业产值。使用食品行业企业资产总值表示，食品行业发展水平高的地区往往具有更加严格的监管环境。随着一个地区食品行业规模化和组织化水平的提高，企业将会扩大成本控制方面的优势，较大 227 专题论述食品工业 2023 年第44卷第 2 期规模的生产者也更有利于受到市场力量的约束19。2.2模型构建以及实证分析2.2.1模型构建采用多元线性回归模型，如式（1）所示。Y=b0+b1X1+b2X2+bnXn+（1）以抽检合格率作为被解释变量，智慧监管水平作为核心解释变量，恩格尔系数、消费者安全意识、人均可支配收入、电商发展水平为控制变量建立多元回归模型，使用聚类稳健标准误进行回归。如表3所示，模型整体检验的F统计量为3.15，P值为0.007 5，符合线性假设。模型修正后的可决系数为0.117 2。同时对模型进行多重共线性检验，如表2所示，各变量的方差膨胀系数（Variance inflation factor，VIF）值均不超过3，不存在严重的多重共线性问题。表2多重共线性检验变量VIF值人均可支配收入2.71电商发展水平2.24消费者安全意识1.96食品行业产值1.89智慧监管水平1.76恩格尔系数1.362.2.2回归结果分析如表3所示，回归结果表明智慧监管水平与食品安全合格率之间存在显著的正向影响关系，证明智慧监管可有效提升食品安全合格率。利用大数据技术可以完美地解决中国生产主体数量庞大、分散且难以将众多食品信息整合的难题，智慧监管系统能够有效整合生产信息，对食品信息进行实时监控和查询，保障生产信息数据实时共享。配合人工智能技术，对食品产业链各个环节中的安全隐患进行监测、跟踪与分析，实现自动化采集、标准化处理、网络化运输等，可以进一步扩展监管范围、降低监管成本。大数据预测机制可以对现有数据进行科学的分析判别、预警分析和舆情监测，结合相关标准设立预警阈值及所掌握的食品信息，对超过该标准的风险因素实现预警，监管部门可及时开展相应的治理措施。智慧监管体系可以通过提高市场监管信息的处理技术，打破监管信息壁垒，增强上下级、同级和区域之间的监管数据的流动性，消除不同层级与地区监管部门的信息不对称，实现从微观监管到宏观监管的提升。另外，智慧监管对市场监管缺陷的弥补又会提高违法动机成本，供应链参与者违法获得的效用将降低，从而从源头遏制食品安全风险动机。控制变量恩格尔系数在5%水平上显著为正。伴随着恩格尔系数的下降，居民生活水平提高，对食品的数量和质量会有更高的要求。在智慧监管的模式下，人们对食品安全要求提高，会更愿意发现并检举食品安全问题，反而导致食品安全合格率的上升；消费者安全意识对食品安全合格率表现出显著的正向影响，与以往研究结论相同，安全意识水平较高的消费者会对食品卫生安全表现出更高的关注度，提升消费者的食品安全消费观念，有助于保障食品的质量安全20；电商发展水平在5%显著性水平上对食品合格率产生负向影响，信息不对称是食品安全问题产生的根本原因，而网络销售产销和运输等各环节之间无疑存在严重的信息不对称问题，加重食品在传递时的不确定因素，并且食品销售种类多、运输路线繁杂，在运输期间监管控制成本高，难以实现监管21；人均可支配收入的影响效果与以往研究相对比，与合格率之间没有表现出非常强烈的显著性关系。可能消费者收入的增加对食品安全水平的促进效果程度不高，同时Zhang等22也在研究中表明，一个地区的食品安全水平受政府投入和政府态度影响，而收入并不会对食品安全水平产生显著的正向影响；食品行业产值对食品合格率有正向促进作用，但作用效果并不显著，可能是受限于回归模型的原因。食品工业产值与合格率之间可能并非存在简单的线性关系。张红凤等23指出食品工业产值与食品安全风险间存在“倒U型”关系。随着食品行业产值的增加，食品安全风险可能随之增加。随着食品行业的进一步发展，规模化的形成及监管水平的提升又会导致食品安全合格率的提升。表3回归结果分析变量回归系数标准误差T统计量P值智慧监管水平0.357 1760.167 574 92.130.036恩格尔系数7.958 0613.286 7022.420.017消费者安全意识5.711 5472.394 082 82.390.019人均可支配收入0.180 179 80.115 4051.560.122电商发展水平-0.007 463 40.002 868 1-2.600.011食品行业产值0.033 832 20.057 884 20.580.560F-Statistic3.15ProbF0.007 5Adj R-squared0.117 23结语与政策建议3.1结语明确食品安全监管的薄弱环节是推进食品安全智慧监管的前提与基础。在此基础上，分析食品安全智慧监管的优势与现状，并通过实证分析验证当前智慧监管的实施效果。研究发现，相较于传统监管模式，智慧监管在源头风险监管上存在明显优势，可通过优化监管资源配置、增强问题预警能力与提高监管实施效率提升合格率，实证分析结果也验证这一点。然而面对食品安全监管资源配置与数字化基础双重约束，食品工业 2023 年第44卷第 2 期 228 专题论述监管部门需要从食品质量安全风险转移特征出发，结合现阶段食品安全智慧监管实施过程中的各种制约因素，通过寻找食品安全智慧监管的切入点，更加有效地实现技术上的驱动力。3.2政策建议加强基层建设，完善监管体系。把控问题发生环节，对症下药，要重点加强源头环节食品安全智慧监管推行。监管要严格、严肃、严厉，确保监管过程全面细致。优化监管模式，重塑监管流程。实现食品安全智慧监管治理变革要以完善顶层设计为保障，破除食品安全智慧监管体制障碍。推进智慧监管试点模式不断创新，扩大监管体系的管控范围，建立一个以互联网为技术基础的全方位监管体系。加快监管统筹，发挥政府协调作用。充分发挥各级政府食品质量安全监管部门的作用，加强部门与部门之间的合作，做好上下级工作的统筹与协调。把握好大数据高速发展的时机，积极出台相关政策，逐步建立起食品质量安全监管的公众信服力，食品安全智慧监管制度才能蓬勃发展。参考文献：1 余学军.“互联网,”时代食品安全智慧监管策略研究J.食品工业,2018,39(8):244-246.2 HOU R,ZHU X.The application of RFID technology in the food traceability 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