（重庆交通大学，重庆，400074）
摘要：收集深圳市新鲜蔬菜不同输入渠道抽样的相关数据，运用风险矩阵评估深圳市新鲜蔬菜不同输入渠道安全风险。模型采用风险影响程度和风险发生概率进行风险属性定性得出随机变量观测值，通过相关函数计算得出风险重要性等级，从而实现风险评估。经过相应的计算得出，农贸市场和批发市场带来的风险非常大，超市带来的风险高，生产基地带来的风险较低，该结果与实际情况较为吻合。此风险评估模型通用性很强，可以适用于沿海城市新鲜蔬菜安全风险评估，能够为食品安全管理部门提供科学的决策辅助，大大提高其工作效率。
关键词：食品安全；风险矩阵；渠道风险
1 引言
深圳市的食品安全问题有诸多学者进行过研究，如何更好的配置包括社会、政府、企业等各方资源，形成一个长期有效的安全监管体系是当下的重要问题。而深圳市食品安全问题相对于其他地区更为复杂，由于位置上毗邻香港，深圳市是主要的供港鲜活食品的重要基地，肩负一定的政治使命。
此前，国内在研究食品安全这一问题上，已经有了许多较为成熟的方法，如模糊综合评价法[2]，BP神经网络[3]等方法，模糊综合评价法是一个评价对象好坏常用的方法，可以使食品安全风险评价问题具体化，且操作简单、可行，但是其有弊端，在评估时权重和隶属度难以把握，容易受到人为主观的影响。 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，但其收敛速度慢、易于陷入局部极小点。因此，找到一种简便而有效的模型来评估食品安全风险，提高食品安全评估的效率和准确性，是当下之大任。
风险矩阵评估模型[4]具有不需要人为分配权重、操作简便快捷的优势，这样可以消除人为主观所带来的影响，可以使评估结果更加准确、合理。此模型具有很强的通用性和迁移能力，能够为沿海地区新鲜蔬菜食品安全的监管提出一个较为科学的方案。
2 模型假设及说明
① 假设从深圳市市场监督管理委员会官网得到的数据准确可靠；
② 假设除了四个蔬菜的主要输入渠道外的网络购物、流动摊贩、大单位（企业饭店）的点对点直接配送等输入方式可忽略不计；
③ 假设每个输入渠道中任意一个食品为不合格的概率是一样的，且每个不合格食品带来的风险一样大。
④ 假设在2016年的抽检中，抽检量与食品的比例成正比关系。
3 数据收集
深圳市2016年各季节新鲜蔬菜不同输入渠道的抽样数据,如表1所示：
表1 深圳市2016年新鲜蔬菜不同输入渠道抽检数量表
6 结果分析
通过计算Z值得大小评判风险等级，得出农贸市场Z值最高为5，其风险等级为V；生产基地的Z值为1.58，其风险等级为II。因此在对四个主要渠道的抽检过程中，农贸市场和批发市场带来风险非常大，对此监管部门应该加强监管；超市带来的风险高，应保持监管水平；生产基地带来的风险较低，在保证最低监管数量的情况下，可以减少抽检次数或频率。
参考文献
[1]郑小敏.深圳市食品安全问题及管理体系研究[D].上海;上海交通大学,2009:1-3.
[2]杜树新，韩绍甫．基于模糊综合评价方法的食品安全状态综合评价[J]．中国食品学报，2006，6(6)：64-69.
[3]章德宾，徐家鹏，许建军，等．基于监测数据和BP神经网络的食品安全预警模型[J]．农业工程学报，2010，26(1)：22l-226.
[4]盛瑞堂，运用风险矩阵方法开展食品安全风险监测与评估[J].食品科学，2016，23（8）：17-18.
[5]孙垦、蔡洪涛、杨崇豪.风险定量分析中风险矩阵的构建方法[J].华北水利水电大学学报(自然科学版).2011,32(5):158-160.[作者简介：王渝文（1997-），男，江西瑞昌人，重庆交通大学土木工程学院桥梁专业，本科。]
论文作者:王渝文，李艺月，梁平
论文发表刊物:《知识－力量》2017年7月下
论文发表时间:2017/9/5
标签：风险论文; 深圳市论文; 食品安全论文; 渠道论文; 矩阵论文; 模型论文; 新鲜蔬菜论文; 《知识－力量》2017年7月下论文;