模糊数学综合评价法在出口食品生产企业备案监管工作中的应用研究

刘建芳蔡晶晶胡大伟刘芳

（1.湛江出入境检验检疫局广东湛江524022；2.广州出入境检验检疫局）

模糊数学综合评价法在出口食品生产企业备案监管工作中的应用研究

刘建芳1蔡晶晶1胡大伟2刘芳1

（1.湛江出入境检验检疫局广东湛江524022；2.广州出入境检验检疫局）

在对出口食品生产企业备案监管要素研究分析的基础上，选取具有代表性的指标体系，并依据模糊数学综合评价法和层次分析法理论，建立层次结构模型、构造判断矩阵、权重的计算和一致性检验，将整个监管指标过程数学化。最后，通过应用和分析该模型，对出口食品生产企业的备案监管工作提出合理化建议。

出口食品；模糊数学；备案监管

1 前言

根据《出口食品生产企业备案管理规定》（国家质检总局2011年第142号令）[1]、《出口食品生产企业安全卫生要求》（国家认监委2011年第23号公告）[2]以及《国家认监委关于改进出口食品生产企业HACCP认证监管工作的通知》（国认注〔2014〕20号）[3]的要求，广东出入境检验检疫局（下称“广东检验检疫局”）印发了《广东检验检疫局出口食品生产企业备案采信HACCP体系认证工作指引》[4]和《广东检验检疫局HACCP体系认证见证监督和备案监管联动检查工作指引》[5]，并将其纳入绩效管理系统。其中，采信HACCP体系认证工作指引明确指出根据国务院“放、管、治”行政改革要求和国家认监委出口食品生产企业备案监管模式转型精神，为落实企业质量安全主体责任，发挥社会第三方认证认可力量协同治理机制，提高出口备案注册与食品农产品认证的联动效能，全面有序推进出口食品生产企业备案及其监管采信HACCP体系认证结果工作。

本研究针对当前监管部门对出口食品企业监管评价过程中缺少量化评价体系、没有横向比较参照的问题，运用模糊数学综合评价概念，对涉及出口食品生产企业安全卫生控制的相关要素进行量化分析，以此构建较科学、较完善的量化评价体系。该评价体系立足于分析所有与食品安全生产卫生要求有关的风险因子，为后续对出口食品备案注册企业的定位管理提供解决方案，为更好贯彻“分类管理”提供依据，为进行“第三方认证采信”提供技术支撑。同时，监管部门通过该量化评价体系对参差不齐企业之间的互相比对，树立典型，有效促使各企业增强“第一责任人”意识，推动各企业不断进步，达到“检企”双赢的效果。

2 出口食品生产企业监管要素指标体系的建立

2.1 评价方法

模糊数学综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，它根据模糊数学的隶属度理论，把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体评价。它具有结果清晰、系统性强的特点，能较好解决模糊的、难以量化的问题，适合构建出口食品生产企业监管要素量化评估模型[6]。层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是将决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性和定量分析的决策方法，是一种层次权重决策分析方法。它将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化，应用这种方法，决策者通过将复杂问题分解为若干层次或若干因素，在各因素之间进行简单比较和计算，就可以得出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据。

2.2 建立层析结构模型

按照《出口食品生产企业备案管理规定》（质检总局2012第142号令）[1]、《出口食品生产企业安全卫生要求》（国家认监委2011年第23号公告）[2]，将影响出口食品生产企业的文件制定、厂区设计和环境、车间、包装、储运、物料控制、水和冰、有毒有害物控制、实验室等9个方面定为一级监管要素[7]，并在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个要素按照不同属性自上而下地分解成若干层次（二级监管要素甚至三级监管要素）。同一层的诸要素从属于上一层要素，同时又支配下一层要素。最上层为目标层，最下层为方案或对象层，中间为准则或指标层。表1参照《出口食品生产企业安全卫生要求》的规定对此进行了描述。

表1 出口食品生产企业监管量化评估指标体系

（续表1）

2.3 构造两两比较判断矩阵

根据AHP基本原理，分层次对下层因素进行两两比较，按照9标度法（表2）对该层次的因素进行两两比较，构造出判断矩阵并求出最大特征根。

表2 判断标度及其含义

在检验检疫系统内以及第三方认证机构选择有丰富经验的备案注册评审员和ISO22000/HACCP认证高级审核员20余名组成专家组对各指标进行两两比较，判断其相对重要程度，并综合各专家对不同指标的评估结果，建立两两比较矩阵。本研究假设各专家的能力水平一样，各专家的权重均为1，专家的意见采用加权平均的方法简化处理。表3为指标评价各要素对其能力影响程度调查比较汇总结果。

表3 一级监管要素评价（例）

判断矩阵权重计算的方法一般有几何平均法和规范列平均法。对以上比较结果使用规范列平均法计算构成两两比较矩阵（如表4）。

表4 一级监管要素两两比较矩阵

2.4 计算权向量并做一致性检验

2.4.1 计算权向量

根据矩阵理论计算其最大特征值λmax与对应的特征向量WAI。

求得以上矩阵的特征值λmax=9.1836，特征向量经归一化处理后，得出该一级各评价指标的权向量。

W=（0.1703，0.1088，0.1703，0.2648，0.0301，0.0608，0.1040，0.0301，0.0608）

2.4.2 一致性检验

为了判断所得的权向量分配是否合理，还需要对判断矩阵进行一致性检验，避免评价比较矩阵偏离一致性过大。对于每一个两两比较矩阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，特征向量（归一化后）即为权向量；若不通过，需重新构造两两比较矩阵。

计算比较矩阵一致性检验系数：CR=CI/RI，其中一致性指标为

CI=（λmax-n）/（n-1）

CI越小，说明一致性越大。考虑到一致性的偏离可能是由于随机原因造成，因此在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时，还需将CI和平均随机一致性指标RI进行比较，得出检验系数CR，即如果CR＜0.1，则认为该判断矩阵通过一致性检验，否则就不具有满意一致性。其中，随机一致性指标RI和判断矩阵的阶数有关，一般情况下，矩阵阶数越大，则出现一致性随机偏离的可能性也越大（表5）。

表5 平均随机一致性指标RI标准值

以上评价一级指标的平均随机一致性指标CI=0.0230。

经计算CR=0.0157，CR＜0.1表明上述判断具有很好的一致性，以上权向量可以接受。

同理，对审核员/检查员的二级评价指标和不同评价方法（渠道）贡献率实施构造两两比较判断矩阵、计算权向量并做一致性检验，获得各二级指标的最终权向量W1、W2、W3、W4、W5、W6、W7、W8、W9和评价方法（渠道）贡献率C1i、C2i、C3i、C4i、C5i、C6i、C7i、C8i、C9i。具体计算过程略。

2.5 确定模糊评价模型

最后得到总的审核员/检查员能力评价结果如下：

式中的W、C和V分别代表二级评价指标的权重、不同方法（评价渠道）贡献率以及对应的实际评价值。

2.6 评价模型可信性验证

专家评分法是出现较早且应用较广泛的一种评价方法，是在定量和定性分析的基础上，以打分方式作出定量评价，其结果具有数理统计特性。专家评分法的最大优点是在缺乏足够统计数据和原始资料的情况下，可以作出定量估价。

研究中根据模糊数学评价法建立的评价模型，专家组20家出口食品企业进行评价测试。经评价体系评价后得出的结果，再与系统内备案注册评审员对这20家出口食品企业独立评价结果进行比较，验证评价模型的可行性，结果见表6。

表6 专家评价法与模型评价法数据对照

假设X服从正态分布，假设检验H0：μ=0；H1：μ≠0。

已知n=20，在H0成立时，对于α=0.05，查t分布表得t0.025（19）=2.093，利用MINTAB软件对两组数据进行显著性检验（配对t），分析两种评价结果的差异，求得均值x=0.06098，标准差S=0.20113，T=0.1911

因为|t|=0.1911＜2.093，所以接受H0，即认为两组数据无显著差异，两种评价方法的结果基本一样，应用模糊数学综合评价法建立的出口食品生产企业监管要素模型可行。

3 评价模型的应用与分析

利用该评价模型对出口食品生产企业实施全面评价后，对评价结果进行分类和相关数据分析。

出口食品生产企业的分类分级[8]评价结果以百分制进行计算，不同得分值的企业数量基本满足正态分布（如图1），其评价结果均值为88.6分，标准差为4.40。高分与低分数量较少，中间值最多。

图1 正态分布SAS出图

现根据综合评定结果将出口食品生产企业分为四类：评定得分≥93分，评为一类企业；评定得分≥88.6分、＜93分，评为二类企业；评定得分≥72分、＜88.6分，评为三类企业；评定得分＜72分，评为四类企业。

但在实际应用的过程中，会出现一些变化，如经评估发现存在严重质量安全问题或隐患，且未能按时完成整改；出口产品因安全卫生问题被国（境）外列入黑名单或被预警通报并造成重大影响（引发国内外媒体的不良报道或导致国外官方对我国同类水产品加强检验等）；企业诚信度差（信用等级为D级），存在弄虚作假等欺骗行为，包括企业在产品生产、检验、报检各环节存在严重的不诚信行为[9，10]。以上由于企业主观原因引起的情况，不适用此模型打分分级。

4 讨论

（1）对出口食品备案生产企业的评价中，不同评价方法（渠道）之间有一定的相关性。通过现场检查、记录检查以及高层面谈所得出的结果都有很强的相关性，所以评价模型更具科学性。监管因素的层次划分，为更好贯彻“分类管理”提供依据，解决检验检疫部门传统监管模式费时费力、社会综合效益低下的问题；为备案工作进行“第三方认证采信”提供了有力的技术支撑，为树立标杆企业奠定坚实的基础。

（2）在评价模型建立之初，因客观存在专家个体差异，这种差异有可能影响到评价的有效性。在实际应用中，使用部门可通过增加专家权威系数的方法，对专家评价意见所占的权重进行调整。

（3）模型在实际应用过程中，考虑到被评价企业数量过大，生产产品种类繁多，各群体对被评价企业的评价尺度会有所不同，因此应通过加强不同品种及区域的培训与管理，同时加强监控，统一评价标准，减小区域性差异的程度。

（4）利用该模型评价出口食品备案生产企业是在一个相对固定的时间段内静态的评价，有一定的滞后性。随着国内外法规要求的变化、市场需求的转移、战略方向的调整，检验检疫部门对企业的关注也会发生变化。因此，为保证评价的适宜性与有效性，检验检疫部门须定期对评价矩阵进行相应调整。

（5）随着信息化水平的提高和网络的普及，备案监管工作进一步数字化管理也将成为发展趋势。对出口食品备案生产企业的评价作为最基础性、支持性的工作，将会更多的以数字模型为基础，以人机对话为手段，全方位、立体地对企业进行综合评价。这方面的研究将可能成为今后发展的方向。

5 结论

本研究构建的出口食品生产企业监管要素量化评估模型，为检验检疫监管部门提供现成、详细的评估体系；对有效评估企业，指导企业的能力和管理提升很有实用价值；符合现代管理理念，使评价从制度上和实施组织架构上更公正、客观、高效。

[1]国家质检总局.出口食品生产企业备案管理规定[A].2011年第142号令.

[2]国家认监委.出口食品生产企业安全卫生要求[A].2011年第23号公告.

[3]国家认监委.国家认监委关于改进出口食品生产企业HACCP认证监管工作的通知[A].2014-03-28.

[4]广东出入境检验检疫局.出口食品生产企业备案采信HACCP体系认证工作指引[A].粤检认函〔2015〕117号.

[5]广东出入境检验检疫局.HACCP体系认证见证监督和备案监管联动检查工作指引[A].粤检认函〔2015〕127号.

[6]孙涓.应用模糊数学综合评价食品生产企业的卫生状况[J].食品研究与开发，2002，23（5）：13-15.

[7]廖金燕，王锡耀，秦学礼，等.基于HACCP构建食品企业质量管理体系[J].安徽农业科学，2012，40（23）：11843-11845.

[8]王菁.食品生产企业质量安全分类监管研究[D].武汉：华中农业大学，2013.

[9]倪自银.食品企业公信度评价体系构建与模型[J].中国流通经济，2012，26（9）：74-79.

[10]徐胜林，周淑红，仵冀颖，等.基于极限学习机的出口食品加工企业检验检疫信用评价研究[J].计算机时代，2015，5：4-6.

Application of Fuzzy Mathematics Comprehensive Evaluation Method in Registration Supervision for the Export-Food Manufactures

LIU Jianfang1，CAI Jingjing1，HU Dawei2，LIU Fang1
（1.Zhanjiang Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau，Zhanjiang，Guangdong，524022；2.Guangzhou Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau）

Based on the research and analysis of supervision on export-food，the paper inducts nine key factors，forms indicator system with the most representative one and induces analytic hierarchy process to scientifically determine the weight of every indicator.With establishment of Analytic Hierarchy Process，build of judgment matrix，and calculation of relative weight，it mathematics the whole performance indicator process，forms a complete classified regulation for food manufactures，and makes suggestions to future registration supervision on export-food.

Export-food；Fuzzy Mathematics；Registration Supervision

TS201.6

E-mail：liujf@zj.gdciq.gov.cn

国家质检总局科技项目计划（2015IK058）；广东出入境检验检疫局科研项目（2015GDK48）

2016-08-17