CN107679779A - 一种进口食品抽样安全评价方法 - Google Patents
一种进口食品抽样安全评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107679779A CN107679779A CN201711167105.6A CN201711167105A CN107679779A CN 107679779 A CN107679779 A CN 107679779A CN 201711167105 A CN201711167105 A CN 201711167105A CN 107679779 A CN107679779 A CN 107679779A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- food
- sampling
- imported
- expert
- coefficient
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 235000013305 food Nutrition 0.000 title claims abstract description 266
- 238000005070 sampling Methods 0.000 title claims abstract description 150
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 47
- 230000008676 import Effects 0.000 claims description 36
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims description 12
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 11
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 4
- 235000021480 entrance food Nutrition 0.000 claims description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 3
- 235000021404 traditional food Nutrition 0.000 claims description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract description 4
- 235000021393 food security Nutrition 0.000 description 9
- 235000013365 dairy product Nutrition 0.000 description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 241000894007 species Species 0.000 description 3
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 2
- 238000001647 drug administration Methods 0.000 description 2
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 244000101724 Apium graveolens Dulce Group Species 0.000 description 1
- 235000015849 Apium graveolens Dulce Group Nutrition 0.000 description 1
- 235000010591 Appio Nutrition 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 235000015895 biscuits Nutrition 0.000 description 1
- 238000000205 computational method Methods 0.000 description 1
- 235000009508 confectionery Nutrition 0.000 description 1
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000006806 disease prevention Effects 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 235000013622 meat product Nutrition 0.000 description 1
- 235000014594 pastries Nutrition 0.000 description 1
- 238000000275 quality assurance Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000001568 sexual effect Effects 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
- G06Q50/265—Personal security, identity or safety
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种进口食品抽样安全评价方法，本发明方法主要基于对进口食品贸易方式、重要性、风险程度进行评估研究，提出基于综合评估的合理有效的区域性进口食品抽样指标模型，以及依据准确的抽样计算方法，对于进口食品进行分层次不等概率抽样；与目前国内未对抽样食品品种、抽样环节、抽样方法、抽样数量并未进行具体的规定，实际操作中往往采用简单随机抽样的方法相比，更够更科学的对涉及进口食品安全质量的要素进行评价，抽样计算的依据更为准确，保证抽取的样品具有代表性，进而更为科学的对进口食品安全状况进行评估，进而提高进口食品安全质量保障的实践水平。
Description
技术领域
本发明涉及食品安全技术领域，特别是一种进口食品抽样安全评价方法。
背景技术
进口食品安全涉及人类、动植物生命和健康，食品抽样是食品安全风险监测的基础，开展进口食品抽样是对向中国出口食品的国家或地区食品安全管理体系和食品安全状况进行评估的重要手段。因此科学有效的食品抽样方法对于食品质量安全的重要性不言而喻。上个世纪，食品安全问题的持续出现使得食品安全替代了长久存在的粮食安全问题。美国1906年颁布了《食品.药品法》和《肉类制品监督法》，1938年制定了《食品、药品和化妆品法》，明确了由食药品管理局(FDA)、食品安全检验局、疫病预防控制中心(CDC)开展食品抽样。2002年，欧盟为了重新获得消费者对于食品行业和官方控制的信心，欧盟对食品安全监管体系进行了彻底的改革，包括制定一部基本的食品法即《通用食品法》。我国国家食品药品监督管理总局2014年出台了《食品安全抽样检验管理办法》，2015年发布了国家标准《GB/T 30642-2014食品抽样检验通用导则》。
从目前全国区域食品抽样应用来看，国家标准《GB/T 30642-2014食品抽样检验通用导则》主要针对质量特性均匀的样品，《食品安全抽样检验管理办法》对于抽样食品品种、抽样环节、抽样方法、抽样数量并未进行具体的规定，在实际操作中往往采用简单随机抽样的方式，往往不适用于进口食品抽样安全评价。
(1)学术论文(作者：宁波市食品检验检测研究院周皓，题目：食品抽样的标准化，期刊：食品安全，2017年第14卷第23期)该文提出建立基本的随机食品抽样程序(如扑克牌法和随机数骰子法)对食品进行抽样分析，但是难以满足覆盖进口食品安全质量指标要素，不能科学客观的评价差异化的区域性进口食品安全。
(2)学术论文(作者：山东财政学院刘爱芹、吴玉香，题目：分层抽样中样本量的分配方法研究，期刊：山东财政学院学报，2007年第4期)该文从单变量调查样品分配、多变量调查样本容量分配方式对样品分层进行研究，但是难以从贸易方式、风险程度、对民生方式重要性对食品抽样分层开展应用。
(3)学术论文(作者：宋彦辉，题目：浅谈食品卫生检验样品的抽样方法及应用，期刊：吉林省第五届科学技术学术年会)该文比较食品抽样中的简单随机抽样方法、分层随机抽样方法、系统随机抽样方法、分段随机抽样方法、整群随机抽样方法，该文抽样方法均带有抽样人员主管限制条件，均近似为随机抽样法。难以体现进口食品不同贸易方式的巨大差异(如跨境电商食品)，以及不同种类食品的风险差异(如大宗粮食、糕点产品等)，因此不能科学对于进口食品安全状况进行评估，不适用于进口食品抽样评价。
现行食品抽样通常由食药监部门、工商质监部门、检验检疫以及卫生监管部门履行，食品抽样种类多、工作量大、范围宽、责任大、对专业技术要求高，然后抽样人员专业知识参差不一或导致不能及时发现危害食品安全的因素。对于抽取的样品不了解、简单的随机抽样，其具体抽取方式的可靠性不足，检测结果也会受到极大影响，无法准确反应整体食品进口的质量和安全状况。因此上述抽样方法与中国进口食品的相关环节和具体情况并不匹配，不适用于进口食品抽样评估。因此，只有了解食品进口贸易方式、贮存方式、重要性、风险程度，才能有的放矢的进行针对性抽样，真实、准确的将进口食品质量安全状况如实的反应，进而更为科学的对进口食品安全状况进行评估。
发明内容
本发明的目的是要解决现有技术问题的不足，提供一种进口食品抽样安全评价方法，对进口食品进行分层次抽样并合理分配层权，进而对每一层进行不等概率抽样，科学进行抽样批次分配，保证抽取的样品具有代表性。
为达到上述目的，本发明是按照以下技术方案实施的：
一种进口食品抽样安全评价方法，包括以下步骤：
S1、将进口食品抽样分为两个维度，分别是一般贸易进口食品抽样、跨境电商进口食品抽样，同时对这两个维度分别制定若干一级指标、二级指标和三级指标即食品类型、重要性权重系数、风险权重系数；
S2、按照AHP层次分析法，将两个维度的的若干一级指标、二级指标和三级指标构造成基于风险评估的进口食品抽样体系模型；
S3、依据我国食品业务的构成以及进口食品检验监管现状，按照惯例将按照进口动物产品及其制品、进口植物产品及其制品、进口食品口传统食品三种主要进口食品业务类型，邀请包括进口食品技术专家、进口食品监管专家、以及第三方质量检测行业专家组成专家组，专家组总人数为M，并请专家对两个维度的若干一级指标、二级指标和三级指标即食品类型、重要性系数、风险系数的了解程度打分，以确定两个维度的若干一级指标、二级指标和三级指标的权重，在确定各指标权重之前，分别先进行进口食品专家专业系数的计算，计算公式为：其中：N为专家总数；i＝专家序号，i＝1,2,3...N；Pi为技术专家权威系数，其中Ki为技术专家对指标的了解程度系数；Si为技术专家的专业背景系数；
S4、依据进口食品进口环节及质量监测的特点，对每种食品类型的重要性权重系数Zk、风险权重系数Rk进行测试评估，并进而生成进口食品抽样指标体系的抽样综合权重系数Ck：
S41、依据专家组N名专家意见，分别对一级指标即食品类型的重要性进行评分，假定Sik为第i个专家对第k项食品的重要性的评分，则Zk为经过进口食品专家系数调整后第i个专家给予对第k个食品重要性权重系数，其中:k为准则序号，k＝1,2...K；i为专家序号；i＝1,2,3...N；进行归一化处理后，Zk＝进口食品抽样重要性评价指标体系第K项食品的重要性权重系数，经过上述处理后，得到一般贸易进口食品以及跨境电商进口食品的各种食品类型在进口食品抽样重要性评价指标体系中的实际权重；
S42、依据专家组N名专家意见，分别对进口食品抽样风险评价指标体系中的进口食品抽样风险评价指标进行评分，假定Wik为第i个专家对第k项食品重要性的评分，则Rk为经过进口食品专家系数调整后第i个专家给予对第k个食品风险权重系数，其中:k为准则序号，k＝1,2...K；i为专家序号；i＝1,2,3...N；行归一化处理后，Rk＝进口食品抽样风险评价指标体系第K项食品的风险权重系数，经过上述处理后，得到一般贸易进口食品以及跨境电商进口食品各种食品类型在进口食品抽样风险评价指标体系中的实际权重；
S43、依据进口食品重要性权重系数Zk，进口食品风险权重系数Rk，通过公式可以得到进口食品抽样综合权重系数Ck，Ck＝Zk*Rk，通过归一化处理，Ck＝进口食品抽样评价指标体系第K项食品的实际权重，经过上述处理后，得到一般贸易进口食品以及跨境电商进口食品各种食品类型在进口食品抽样评价指标体系中的实际权重；
S5、将一级指标即食品类型分为K层,设定进口食品抽样的总批次为F，通过引入进口食品抽样综合权重系数Ck，得出1-K层的抽样批次FK，FK＝Ck*F；
S6、根据一级指标即食品类型的分层,进行K层内实施不等概率抽样，令第K层为其中一个食品类型，该个食品类型又分为E个品种单元；第K层进口食品类型的总规模度量为M，不同品种单元的规模度量分别M1、M2、M3…Me，其中引入第K层抽样批次FK，则等距抽样间隔为：D＝M/FK；然后在1-D之间随机取一个数字，假定为X,则X所在的单元代码区间相应的单元即为被抽中的单元，以后每隔D个度量值，即X+D,X+2D,X+3D,…X+(FK-1)D等数字所在的单元代码区间的相应单元，即为被抽中的单元；当所有不同品种单元的规模度量Me＜D时，判定它是不重复的抽样；当某个不同品种单元的规模度量Me>D时，则判定第e个单元有可能被重复抽中；当不同品种单元的规模度量Me＜2D时，则判定第e个单元肯定会被重复抽中。这种方法抽取样品,每个单元的被抽中概率与Me＜D的大小成比例，适用于总体单元差异比较大的情况，能取得较好的估计效果。
进一步，所述步骤S1中一般贸易进口食品抽样、跨境电商进口食品抽样、以及这两个维度的若干一级指标、二级指标和三级指标具体为：
本发明方法主要基于对进口食品贸易方式、重要性、风险程度进行评估研究，提出基于综合评估的合理有效的区域性进口食品抽样指标模型，以及依据准确的抽样计算方法，对于进口食品进行分层次不等概率抽样；与目前国内未对抽样食品品种、抽样环节、抽样方法、抽样数量并未进行具体的规定，实际操作中往往采用简单随机抽样的方法相比，更够更科学的对涉及进口食品安全质量的要素进行评价，抽样计算的依据更为准确，保证抽取的样品具有代表性，进而更为科学的对进口食品安全状况进行评估，进而提高进口食品安全质量保障的实践水平。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、国内首次科学测算进口食质量安全以及对民生影响重要性因素，从而构造一个合理的层次化结构抽样模型。
2、国内首次通过综合评估对影响进口食品安全质量的要素进行评价，确定了区域性大宗粮油及民生食品、重点敏感海外直邮及跨境电商进口食品种类的权重系数，对于进口食品合理的分层，并确定抽样层权，保证了抽取的样品具有科学的代表性，填补了国内进口食品基于综合评估分类抽样的空白。
3、进口食品合理分层后实施不等概率抽样，抽样计算的依据更为科学，比现有进口食品随机抽样的方法更为有效。
附图说明
图1为进口食品分层次不等概率抽样体系框架图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述，在此发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
如图1所示的进口食品分层次不等概率抽样体系框架图，本发明一种进口食品抽样安全评价方法，包括以下步骤：
S1、将进口食品抽样分为两个维度，分别是一般贸易进口食品抽样、跨境电商进口食品抽样，同时对这两个维度分别制定若干一级指标、二级指标和三级指标即食品类型、重要性权重系数、风险权重系数，具体如表1所示：
表1基于风险评估的进口食品抽样指标体系
S2、按照AHP层次分析法，将两个维度的的若干一级指标、二级指标和三级指标构造成基于风险评估的进口食品抽样体系模型；
S3、依据我国食品业务的构成以及进口食品检验监管现状，按照惯例将按照进口动物产品及其制品、进口植物产品及其制品、进口食品口传统食品三种主要进口食品业务类型，邀请包括进口食品技术专家、进口食品监管专家、以及第三方质量检测行业专家组成专家组，专家组总人数为M，并请专家对两个维度的若干一级指标、二级指标和三级指标即食品类型、重要性系数、风险系数的了解程度打分，以确定两个维度的若干一级指标、二级指标和三级指标的权重，在确定各指标权重之前，分别先进行进口食品专家专业系数的计算，计算公式为：其中：N为专家总数；i＝专家序号，i＝1,2,3...N；Pi为技术专家权威系数，其中Ki为技术专家对指标的了解程度系数；Si为技术专家的专业背景系数；
S4、依据进口食品进口环节及质量监测的特点，对每种食品类型的重要性权重系数Zk、风险权重系数Rk进行测试评估，并进而生成进口食品抽样指标体系的抽样综合权重系数Ck：
S41、依据专家组N名专家意见，分别对如下表2中进口食品抽样重要性进行评分，假定Sik为第i个专家对第k项食品的重要性的评分，则Zk为经过进口食品专家系数调整后第i个专家给予对第k个食品重要性权重系数，其中:k为准则序号，k＝1,2...K；i为专家序号；i＝1,2,3...N；进行归一化处理后，Zk＝进口食品抽样重要性评价指标体系第K项食品的重要性权重系数，经过上述处理后，得到一般贸易进口食品以及跨境电商进口食品的各种食品类型在进口食品抽样重要性评价指标体系中的实际权重；
表2进口食品抽样重要性评价指标体系
S42、依据专家组N名专家意见，分别对如下表3中进口食品抽样风险评价指标体系中的进口食品抽样风险评价指标进行评分，假定Wik为第i个专家对第k项食品重要性的评分，则Rk为经过进口食品专家系数调整后第i个专家给予对第k个食品风险权重系数，其中:k为准则序号，k＝1,2...K；i为专家序号；i＝1,2,3...N；行归一化处理后，Rk＝进口食品抽样风险评价指标体系第K项食品的风险权重系数，经过上述处理后，得到一般贸易进口食品以及跨境电商进口食品各种食品类型在进口食品抽样风险评价指标体系中的实际权重；
表3进口食品抽样风险评价指标体系
S43、依据进口食品重要性权重系数Zk，进口食品风险权重系数Rk，通过公式可以得到进口食品抽样综合权重系数Ck，Ck＝Zk*Rk，通过归一化处理，Ck＝进口食品抽样评价指标体系第K项食品的实际权重，经过上述处理后，得到一般贸易进口食品以及跨境电商进口食品各种食品类型在进口食品抽样评价指标体系中的实际权重如下表4；
表4进口食品抽样综合评价指标体系
S5、将一级指标即食品类型分为K层,设定进口食品抽样的总批次为F，通过引入进口食品抽样综合权重系数Ck，得出1-K层的抽样批次FK，见表5，FK＝Ck*F；
表5进口食品抽样综合评价指标体系
公式计算结果如果带小数，这时抽样批次按照四舍五入原则取整；
S6、根据一级指标即食品类型的分层,进行K层内实施不等概率抽样，令第K层为其中一个食品类型，该个食品类型又分为E个品种单元；第K层进口食品类型的总规模度量为M，不同品种单元的规模度量分别M1、M2、M3…Me，其中如表6所示以进口蔬菜为例，引入第K层抽样批次FK，则等距抽样间隔为：D＝M/FK；然后在1-D之间随机取一个数字，假定为X,则X所在的单元代码区间相应的单元即为被抽中的单元，以后每隔D个度量值，即X+D,X+2D,X+3D,…X+(FK-1)D等数字所在的单元代码区间的相应单元，即为被抽中的单元；当所有不同品种单元的规模度量Me＜D时，判定它是不重复的抽样；当某个不同品种单元的规模度量Me>D时，则判定第e个单元有可能被重复抽中；当不同品种单元的规模度量Me＜2D时，则判定第e个单元肯定会被重复抽中。这种方法抽取样品,每个单元的被抽中概率与Me＜D的大小成比例，适用于总体单元差异比较大的情况，能取得较好的估计效果；
表6第K层食品总量分布图
；这种方法抽取样品,每个单元的被抽中概率与Me＜D的大小成比例，适用于总体单元差异比较大的情况，能取得较好的估计效果。
以下以深圳为例，进一步验证本发明的可行性：
项目组通过邀请60名食品安全专家，通过发放问卷的方式，通过专家权重系数的方式分别对进口食品重要性权重系数Zk、进口食品风险权重系数Rk进行测算，见表7如下：
表7进口食品抽样指标体系
再将测算的进口食品重要性权重系数Zk、进口食品风险权重系数Rk代入，计算可得深圳进口食品抽样综合权重系数Ck，归一化处理可得实际抽样权重系数，见表8：
表8进口食品抽样综合权重系数Ck
然后，假定1年进口食品抽样批次为5万批，抽样比例设定为3％，则所需抽样总批次为5万批*3％＝1500批，引入进口食品抽样综合权重系数Ck，可得出1-K层食品抽样分配数量，如第3层进口水果抽样批次为1500批*C3，C1为0.060，计算可得进口水果抽样批次为90批，见表9：
表9进口食品抽样批次分配示意图
通过公式测算，深圳进口食品抽样重点对象为休闲食品(含糕点饼干、糖果巧克力、干坚果炒货等)、进口粮食、进口乳制品等，测算结果符合深圳进口食品安全的需求，得到了专家组的肯定；
以深圳进口乳制品抽样为例，通过引入进口食品抽样综合权重系数Ck计算可知分配抽样批次为161批(见表9)，依据进口批次可确定不同乳制品度量值及分布图，见表10：
表10进口乳制品规模度量分布图
根据层内不等概率抽样方法，等距抽样间隔为总度量值(428)/单元数(乳制品种类数量9)＝2.7；在1-2.7中随机取一个数字，假定为1.8，则1.8所在的单元代码区间相应的单位即被抽中，即度量值为2的单位被抽中。以后每隔1.8个度量值，即1.8,1.8+2.7,1.8+2*2.7，1.8+2*2.7，1.8+3*2.7….1.8+160*2.7所在数字所在的单元代码区间的相应单元，即为被抽中的单元，见下表11：
表11抽中单元度量值(共161项)
由于428.4、431.1、438.8三项数值均大于总度量值428，根据层内不等概率抽样方法，其对应度量值分别调整为(428.4-428)、(431.1-428)、(438.8-428)，即0.4,3.1,5.8，表11中所在数字所在的单元代码区间的相应单元，即为被抽中的单元，抽中单元见表12：
表12抽中单元度量值示意图(共161项)
| 1 | 48 | 102 | 156 | 210 | 264 | 318 | 372 |
| 2 | 51 | 105 | 159 | 213 | 267 | 321 | 375 |
| 4 | 54 | 108 | 162 | 216 | 270 | 324 | 378 |
| 5 | 56 | 110 | 164 | 218 | 272 | 326 | 380 |
| 6 | 59 | 113 | 167 | 221 | 275 | 329 | 383 |
| 8 | 62 | 116 | 170 | 224 | 278 | 332 | 386 |
| 10 | 64 | 118 | 172 | 226 | 280 | 334 | 388 |
| 13 | 67 | 121 | 175 | 229 | 283 | 337 | 391 |
| 16 | 70 | 124 | 178 | 232 | 286 | 340 | 394 |
| 18 | 72 | 126 | 180 | 234 | 288 | 342 | 396 |
| 21 | 75 | 129 | 183 | 237 | 291 | 345 | 399 |
| 24 | 78 | 132 | 186 | 240 | 294 | 348 | 402 |
| 27 | 81 | 135 | 189 | 243 | 297 | 351 | 405 |
| 29 | 83 | 137 | 191 | 245 | 299 | 353 | 407 |
| 32 | 86 | 140 | 194 | 248 | 302 | 356 | 410 |
| 35 | 89 | 143 | 197 | 251 | 305 | 359 | 413 |
| 37 | 91 | 145 | 199 | 253 | 307 | 361 | 415 |
| 40 | 94 | 148 | 202 | 256 | 310 | 364 | 418 |
| 43 | 97 | 151 | 205 | 259 | 313 | 367 | 421 |
| 45 | 99 | 153 | 207 | 261 | 315 | 369 | 423 |
| 426 |
；从表10及表12可知，进口乳制品每种类型抽中批次见表13如下：
表13进口乳制品抽中批次示意图
，其他种类进口食品抽样批次分配及抽中批次依此类推。
综上所述，本发明方法主要基于对进口食品贸易方式、重要性、风险程度进行评估研究，提出基于综合评估的合理有效的区域性进口食品抽样指标模型，以及依据准确的抽样计算方法，对于进口食品进行分层次不等概率抽样；与目前国内未对抽样食品品种、抽样环节、抽样方法、抽样数量并未进行具体的规定，实际操作中往往采用简单随机抽样的方法相比，更够更科学的对涉及进口食品安全质量的要素进行评价，抽样计算的依据更为准确，保证抽取的样品具有代表性，进而更为科学的对进口食品安全状况进行评估，进而提高进口食品安全质量保障的实践水平。
本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形，均落入本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种进口食品抽样安全评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将进口食品抽样分为两个维度，分别是一般贸易进口食品抽样、跨境电商进口食品抽样，同时对这两个维度分别制定若干一级指标、二级指标和三级指标即食品类型、重要性权重系数、风险权重系数；
S2、按照AHP层次分析法，将两个维度的的若干一级指标、二级指标和三级指标构造成基于风险评估的进口食品抽样体系模型；
S3、依据我国食品业务的构成以及进口食品检验监管现状，按照惯例将按照进口动物产品及其制品、进口植物产品及其制品、进口食品口传统食品三种主要进口食品业务类型，邀请包括进口食品技术专家、进口食品监管专家、以及第三方质量检测行业专家组成专家组，专家组总人数为M，并请专家对两个维度的若干一级指标、二级指标和三级指标即食品类型、重要性系数、风险系数的了解程度打分，以确定两个维度的若干一级指标、二级指标和三级指标的权重，在确定各指标权重之前，分别先进行进口食品专家专业系数的计算，计算公式为：其中：N为专家总数；i＝专家序号，i＝1，2，3...N；Pi为技术专家权威系数，其中Ki为技术专家对指标的了解程度系数；Si为技术专家的专业背景系数；
S4、依据进口食品进口环节及质量监测的特点，对每种食品类型的重要性权重系数Zk、风险权重系数Rk进行测试评估，并进而生成进口食品抽样指标体系的抽样综合权重系数Ck；
S5、将一级指标即食品类型分为K层，设定进口食品抽样的总批次为F，通过引入进口食品抽样综合权重系数Ck，得出1-K层的抽样批次FK，FK＝Ck*F；
S6、根据一级指标即食品类型的分层，进行K层内实施不等概率抽样，令第K层为其中一个食品类型，该个食品类型又分为E个品种单元；第K层进口食品类型的总规模度量为M，不同品种单元的规模度量分别M1、M2、M3...Me，其中引入第K层抽样批次FK，则等距抽样间隔为：D＝M/FK；然后在1-D之间随机取一个数字，假定为X，则X所在的单元代码区间相应的单元即为被抽中的单元，以后每隔D个度量值，即X+D，X+2D，X+3D，…X+(FK-1)D等数字所在的单元代码区间的相应单元，即为被抽中的单元；当所有不同品种单元的规模度量Me＜D时，判定它是不重复的抽样；当某个不同品种单元的规模度量Me＞D时，则判定第e个单元有可能被重复抽中；当不同品种单元的规模度量Me＜2D时，则判定第e个单元肯定会被重复抽中。
2.根据权利要求1所述的进口食品抽样安全评价方法，其特征在于：所述步骤S1中一般贸易进口食品抽样、跨境电商进口食品抽样、以及这两个维度的若干一级指标、二级指标和三级指标具体为：
3.根据权利要求1所述的进口食品抽样安全评价方法，其特征在于：所述步骤S4包括如下步骤：
S41、依据专家组N名专家意见，分别对一级指标即食品类型的重要性进行评分，假定Sik为第i个专家对第k项食品的重要性的评分，则Zk为经过进口食品专家系数调整后第i个专家给予对第k个食品重要性权重系数，其中：k为准则序号，k＝1，2...K；i为专家序号；i＝1，2，3...N；进行归一化处理后，Zk＝进口食品抽样重要性评价指标体系第K项食品的重要性权重系数，经过上述处理后，得到一般贸易进口食品以及跨境电商进口食品的各种食品类型在进口食品抽样重要性评价指标体系中的实际权重；
S42、依据专家组N名专家意见，分别对进口食品抽样风险评价指标体系中的进口食品抽样风险评价指标进行评分，假定Wik为第i个专家对第k项食品重要性的评分，则Rk为经过进口食品专家系数调整后第i个专家给予对第k个食品风险权重系数，其中：k为准则序号，k＝1，2...K；i为专家序号；i＝1，2，3...N；行归一化处理后，Rk＝进口食品抽样风险评价指标体系第K项食品的风险权重系数，经过上述处理后，得到一般贸易进口食品以及跨境电商进口食品各种食品类型在进口食品抽样风险评价指标体系中的实际权重；
S43、依据进口食品重要性权重系数Zk，进口食品风险权重系数Rk，通过公式可以得到进口食品抽样综合权重系数Ck，Ck＝Zk*Rk，通过归一化处理，Ck＝进口食品抽样评价指标体系第K项食品的实际权重，经过上述处理后，得到一般贸易进口食品以及跨境电商进口食品各种食品类型在进口食品抽样评价指标体系中的实际权重。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711167105.6A CN107679779A (zh) | 2017-11-21 | 2017-11-21 | 一种进口食品抽样安全评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711167105.6A CN107679779A (zh) | 2017-11-21 | 2017-11-21 | 一种进口食品抽样安全评价方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107679779A true CN107679779A (zh) | 2018-02-09 |
Family
ID=61149384
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711167105.6A Pending CN107679779A (zh) | 2017-11-21 | 2017-11-21 | 一种进口食品抽样安全评价方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107679779A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108921367A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-11-30 | 朱珍 | 一种基于物联网在线食品品质监管系统及使用方法 |
| CN109856344A (zh) * | 2019-02-14 | 2019-06-07 | 江门出入境检验检疫局检验检疫技术中心 | 一种食品安全抽样检测设备 |
| CN115112407A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-09-27 | 中大智能科技股份有限公司 | 一种食品检测用样品采集方法 |
-
2017
- 2017-11-21 CN CN201711167105.6A patent/CN107679779A/zh active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108921367A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-11-30 | 朱珍 | 一种基于物联网在线食品品质监管系统及使用方法 |
| CN109856344A (zh) * | 2019-02-14 | 2019-06-07 | 江门出入境检验检疫局检验检疫技术中心 | 一种食品安全抽样检测设备 |
| CN115112407A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-09-27 | 中大智能科技股份有限公司 | 一种食品检测用样品采集方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Rao et al. | Diet and nutritional status of adolescent tribal population in nine states of India | |
| CN107679779A (zh) | 一种进口食品抽样安全评价方法 | |
| CN103994937B (zh) | 一种基于质构仪的脆肉鲩鱼肉品质分级方法 | |
| CN107064047A (zh) | 一种基于近红外光谱的富士苹果品质无损检测方法 | |
| Martin-Prevel et al. | Food group diversity indicators derived from qualitative list-based questionnaire misreported some foods compared to same indicators derived from quantitative 24-hour recall in urban Burkina Faso | |
| CN105929115B (zh) | 一种烟叶生态适应性的评价方法 | |
| CN109856344A (zh) | 一种食品安全抽样检测设备 | |
| CN105843870B (zh) | 重复性和再现性的分析方法及其应用 | |
| Arda et al. | The Effect of Consumer Motivation On Halal Food Purchase Decisions on Street Traders Of Kesawan Medan Area In The Pandemic Period of Covid 19 | |
| CN105067786B (zh) | 一种非复原果汁的鉴别方法 | |
| Dhatrak et al. | Prevalence and epidemiological determinants of malnutrition among under-fives in an urban Slum, Nagpur | |
| CN111982905B (zh) | 一种基于工业大数据图像分析的木材质量智能检测系统 | |
| Cao | Quantifying randomness versus consensus in wine quality ratings | |
| Yardimci et al. | Is high adaptation to the Mediterranean diet effective in increasing ecological footprint awareness? A cross‐sectional study from Turkey | |
| Mondal et al. | Gender discrimination in undernutrition with mediating factors among Bengalee school children from Eastern India | |
| Dugbaza et al. | Estimates of total dietary folic acid intake in the Australian population following mandatory folic acid fortification of bread | |
| Meenakshi et al. | A scale to measure the attitude of rice farmers towards indigenous traditional knowledge practices. | |
| Shooshtari et al. | Analytical study of 226Ra activity concentration in market consuming foodstuffs of Ramsar, Iran | |
| CN109377077A (zh) | 一种农产品质量安全评价方法 | |
| Bobe et al. | Producer’s responsibility concerning the assurance and statement of quality for foods with “organic image” based on the model of a Romanian company | |
| Bullecer et al. | Dietary diversity score as an Indicator of nutritional adequacy of diets among 16-19-year-old adolescents | |
| Nejo et al. | Determination of some physical properties of cashew nut | |
| Matkovski et al. | How CEFTA influenced the competitiveness of agri-food trade in the Western Balkans | |
| Xue et al. | An analysis of environmental awareness among Chinese higher education groups due to differences in different majors | |
| CN107977792A (zh) | 一种高水平的电力工程项目管理系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180209 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |