食品安全抽检数据质量提升策略研究

杨子恩

（上海大学管理学院，上海 200444）

食品安全监督抽检是以问题为导向，为及时发现风险隐患，有效防范食品安全苗头性、系统性、区域性风险，依据有关食品安全国家标准等要求在全国范围内进行的活动。为了进一步规范食品抽检工作运行，统一食品抽检信息格式和填报要求，提升食品抽检工作整体监管效能，国家市场监督管理总局建设了国家食品安全抽样检验信息系统（下称国抽信息系统）。2016 年至今，国抽信息系统存储了历年各地食品安全抽检数据，为排查食品安全风险提供了重要的数据来源，发挥了重要作用[1]。例如，章德宾等[2]基于BP 神经网络方法，输出以检测项目分类为结果的预测模型；
GENG 等[3-4]在2017—2021 年现有的食品安全抽检数据上利用AHP-ELM、AHPEW 结合AHC-RBF 等不同方法分别建立食品安全模型，并利用肉制品进行验证，效果良好。

但是，目前抽检数据质量仍有待提高，以四川省及福建省为例，其2021 年数据抽查问题率分别为32.5%和59.48%。食品安全抽检数据质量是食品安全抽检工作有效性的重要保障，是分析发现问题和研判食品安全形势的重要支撑，是做好核查处置工作的关键因素[5]。因此，全国各地市场监管部门均积极探索抽检数据抽查考核的方式方法、考核内容，组织数据自查，开展数据质量提升专题培训并制定相关管理办法，努力推进食品抽检数据高质量发展。然而，事后监管的方式费事费力且倒逼效果有限，从根源上提升抽检数据质量尤为迫切。

一般来说，造成抽检数据质量低下的误差主要有两类，一类是抽样误差，一类是非抽样误差。抽样误差主要来自抽样方法，包括样本量、覆盖率等；
非抽样误差是指对抽检的理解及数据收集过程中产生的误差，两类误差都可能降低抽检数据的精度和准确度。本文拟使用鱼骨图分析法找出影响抽检数据质量的根本原因，并提出提高数据质量的建议，旨在为数据质量提升构建长效机制，推进食品安全抽检工作高质量发展提供参考。

鱼骨图是工业界常用的质量分析工具，是一种能够发现问题根本原因的方法。其中，原因型鱼骨图是通过头脑风暴法找出可能的原因，并对原因进行分类整理绘制成层次分明、条例清晰的特征要因图。本文通过省级抽检工作会议及专家咨询收集了27 家承检机构的意见，对意见进行整理，并绘制出影响食品安全抽检数据质量的原因型鱼骨图，主要原因分为抽样误差和非抽样误差两个大类，样本量、覆盖率、工作准则、承检机构内部管理、人员因素及其他因素6 个细类（图1）。

图1 食品安全抽检数据质量影响因素鱼骨图

1.1 抽样误差

1.1.1 样本量

在其他条件相同的情况下，样本量越大，抽样误差越少。从整体上看，我国抽检样本容量足够大[6]，但仍会在一定程度上低估食品安全情况，主要原因是部分食品分类抽取的样品未能体现实际市场情况，即抽样样本中抽取了大量的合格样本，不合格样本抽取很少，与实际市场情况的合格、不合格样本的比例不一致（图2），偏离了以问题为导向的原则。出现该情况的原因主要是抽样人员的素质不高，抽样人员在抽样时常常以“随意抽样”代替“随机抽样”，且抽样时带有主观选择性，专业性不高，影响抽检数据质量的靶向性。余超[7]等指出，抽检样本量应考虑抽检地、食品分类、检测项目、抽样环节与时间等，并通过计算得到，但实际抽样中，抽样方案中设定的样本量多以人均抽检批次决定，样本量设定不准确，影响抽检数据的可靠性。甚至部分地方机构盲目追求考核，未按实际上报问题发现率，影响抽检数据的真实性。

图2 抽样样本分布图示

1.1.2 覆盖率

以农村为例，目前农村食品安全问题仍然突出，农村食品市场监管力量薄弱。农村消费者注重低价，忽略优质，对食品质量和安全不够注重，越来越多在城市中被淘汰下来的假劣商品流入农村市场。从承检机构反馈情况来看，60%～80%的农村小店因为抽样基数不满足《国家食品安全监督抽检实施细则》而无法进行抽检，抽检覆盖率不足，导致缺失对应的抽检数据，抽检数据缺乏代表性。

部分抽样员在遇到被抽样单位拒绝抽样时，只考虑自身的工作效率，未填写《拒绝抽样认定书》并报送市场监管部门，使得部分商家不在抽检范围内；
部分商品缺少对应的食品安全标准，因此未对其进行抽检[8]；
生产企业按订单生产，仓库无多余商品供给抽检等情况均会降低抽检覆盖率，使抽检数据缺乏完整性。

1.2 非抽样误差

1.2.1 工作准则

（1）抽检工作准则。工作准则包括抽检管理文件以及食品安全标准，是抽检工作的指南，规范抽检工作有利于提高数据质量。为了规范国家食品安全抽检监测工作，2021 年，国家食品药品监督管理总局发布了《食品安全监督抽检和风险监测工作规范》（15 号令），明确抽样检验的填报要求。因为该文件的范围仅限于国家食品安全抽样检验任务，所以各地市场监督管理部门在下达抽检任务时，有的要求承检机构按照15 号令执行，有的在15 号令的基础上另作规定，如山东省[9]、深圳市[10]等地方均出台了地方的抽检工作规范，还有的未作任何要求。不同市场监督管理部门的不同填写标准，使得抽检数据质量缺乏一致性。食品安全抽检工作有统一的检验方法标准与判定标准，但标准存在表述不明确、可操作性不足、判定标准与检验方法不匹配等情况，不能完全涵盖与指导抽检工作。例如，《原料乳与乳制品中三聚氰胺检测方法》（GB/T 22388—2008）未明确是否适用于含乳复合蛋白饮料[11]，不同承检机构在使用该标准时有不同的理解，影响抽检数据质量有效性。

（2）抽查工作准则。数据抽查分为两种，一种是省级及以下市场监管部门组织的，主要形式是承检机构间互查，抽查工作准则各地不同；
另一种是国家市场监管部门组织的，主要形式是秘书处或牵头单位抽查，抽查工作准则并未公开。承检机构间互查的组织时间紧，抽查数据多，承检机构往往针对自己擅长的模块或普遍易错点进行核查，加上不同承检机构的水平不一，存在错误未能及时发现并修正的情况，影响国抽信息系统的数据质量可靠性。抽查依据应当与抽检工作规范一致，若无统一的抽检工作规范，则抽查依据不统一，在抽查过程中，有时牵头单位不了解地方抽检工作规定的要求而认为其填报错误，有时承检机构不熟悉牵头单位的核查要求而漏填信息，比如牵头单位为了方便统计，在小范围的培训中规定样品名称落实到五级分类，未参加培训的机构则未能按其要求填报，影响抽检数据质量。

1.2.2 承检机构内部管理

（1）制度管理。从承检机构内部管理的细节上看，与抽样相关的制度管理是重要的影响因素。抽样是抽检的重要一步，抽样的有效性会影响最终结果的有效性。许多承检机构管理者认为抽样只是购买样品和填写单证等简单事项，不具备任何技术含量，没必要进行提升培训，不重视抽样环节，放任技术人员流失。管理层的态度影响着员工对工作的态度，部分员工敷衍对待抽样，影响抽样数据填报质量。松散的抽样管理也会给抽样质量带来影响，尤其在考核管理上没有考虑抽样人员的工作性质及抽样单填报质量要求等因素制定对应的管理办法，仅用简单的计件工资制，缺乏激励机制，众所周知，计件工资制不易保证质量。部分机构实行奖惩机制，却往往因为执行不到位打击抽样员的积极性，影响工作质量。

（2）流程管理。不合理的流程管理影响工作进度与工作质量。近年来，新成立了许多承检机构，此类新生承检机构没有长期的管理经验与积累，在流程设置上实行拿来主义，直接引用其他机构的流程，在发展的过程中也并未针对遇到的不同情况作适当的流程调整。管理中忽视部门间协作的重要性，部门只考虑各自的效益，当问题出现时便易引起冲突，使得工作开展困难，发现抽样信息问题也不易及时修改。与新生承检机构相反，在市场快速发展和竞争日益激烈的背景下，一些具有完整固定流程链的事业单位或国资背景的承检机构追求精益求精，出现信息问题则通过增加人手进行核查，但有时候实效不明显，相似的信息错误一错再错，没有从根本上解决，存在形式主义。

1.2.3 人员因素

国抽信息系统填报人员主要为抽样人员及报告人员。抽样人员在抽样时将企业信息及样品信息录入国抽信息系统，报告人员则负责录入实验数据。

（1）抽样人员。承检机构在同一时期内承接多个抽检任务，为了满足任务的时效要求，安排多个任务同时开展抽样，导致抽样人员工作量增大，需要加班加点完成抽样，无额外时间修改错误抽样单；
如果是异地抽样，鉴于成本关系，一般不修改抽样单，工作安排的不合理难以保证抽检数据的及时性及准确性。抽样人员需要具备一定的专业知识，如食品分类、抽样方法、测试方法、无菌抽样等，这些知识需要在工作中逐渐积累，或在专业培训中获得，因此，资深抽样技术人员较少。此外，抽样工作是重复性工作活动，在时间紧、高强度、高要求的工作环境下，长期下来易造成抽样人员因疲惫而消极对待工作，使其职业效能下降[12]，直接体现为抽样单错填、漏填，影响抽检数据的准确性和完整性。

（2）报告人员。报告人员在出具检验报告时，既要录入又要复核实验结果，如果相关专业知识不足则容易将错误信息上传国抽信息系统。有的承检机构报告人员还承担抽样信息核查工作，一个报告需要核查几十个信息，容易因疏忽未及时发现错误。与抽样人员情况相似，报告人员也会因为工作安排不合理导致工作质量下降，出现填报错误的问题。实验室延迟告知实验结果、抽样文书退回修改等导致报告无法按时出具，不断积压；
人员配置不足、分配工作量大、紧急报告多、核查时间有限等情况均会降低报告人员的专注度，导致数据填报错误。

1.2.4 其他因素

（1）国抽信息系统。国抽信息系统需要同时供全国各地承检机构使用，对系统的服务器配置要求高，在节假日前后及抽检任务尾声等时间节点，经常出现卡顿等情况，同时伴随着部分抽检数据丢失、紊乱，导致整体数据质量不佳。国抽信息系统自上线以来，一边运行一边维护。但系统维护人员数量相对较少，对于承检机构反馈的问题未能及时处理，一些错误甚至无法修改，导致错误留存在系统里，影响整体质量。出于专业性和资源的考虑，信息系统开放了权限让市场监管部门或承检机构自行上传基础表完善系统基础库。基础表由人工填写，难免出现填写错误的情况，日积月累下，一些错误的基础表在基础库中逐渐增多，逐条删除是极大的工作量暂无法开展，承检机构误选的情况时有发生。

（2）承检机构关系。抽检工作本身比较复杂，加之食品安全标准每年都有新变化，市场监管部门对填报要求也并非一成不变，因此，承检机构间会相互交流探讨与学习。关系良好的机构可能将本就错误的操作分享给对方而不知情，导致共同出错，也可能在数据互查中相互包庇错误，人为影响数据质量。关系一般的承检机构日常交流少，甚至可能不正面回应对方的咨询提问，保持自我优势，不利于整体的数据的一致性。

2.1 熟悉工作规范

承检机构应该在抽检工作相关文件、标准实施前，提前做好培训，其中针对抽样人员及报告人员结合实际工作需要开展的培训效果较好。在日常工作中，工作人员可利用碎片化时间分享抽检过程中遇到的难题，共同探讨。有条件的情况下，可参观其他承检机构的工作模式，相互学习交流，形成良好共赢关系。为了更好地理解抽检工作，承检机构应积极参与牵头机构或秘书处组织的权威性抽检培训。有能力的情况下，承检机构可与市场监管部门合力推动制定相关文件，细化抽检工作准则的实施条例。

2.2 创新管理方式

管理制度和员工态度相辅相成，合理的管理制度让员工有归属感，更加努力工作，不合理的管理制度挫伤员工的积极性，降低员工的专业度、认真度，严重影响抽样数据填报的准确性。因此，制定合理管理制度至关重要。过去，承检机构相对更为关注抽检的量而忽视抽检的质，随着抽检的高质量发展，其管理制度也应该随之改变，从抽检要求、企业战略、员工贡献等方面创新管理方式，量化工作结果，采取可持续的组织管理，形成良好的激励机制。

2.3 形成自查机制

国抽信息系统中存在的错误类型大部分为错别字、信息漏填错填、判定方法选错等，通过仔细认真核查均能发现，因此形成完善自查机制意义重大。核查过程中，被抽样单位信息、生产企业信息、第三方企业信息等信息相对固定，依靠人工逐条核对耗时耗力，要利用好工具辅助减负。如善用国抽信息系统的“数据质量模块”，可以快速发现问题；
从国抽信息系统中导出抽检数据，利用“透视表”功能便于发现信息的逻辑问题；
还可以建立内部数据库，方便与抽样数据匹配，发现数据不一致的再人工复核。除了自查及时纠错，更要定期总结提高专业水平，将易错易混淆知识点记录成册，既能方便随时巩固也能为新招聘员工提供培训材料。

食品安全抽检是我国保障食品安全的系统工程，涉及不同单位不同环节，任何环节被忽视都可能产生低质量抽检数据。低质量抽检数据不仅不能准确反映食品安全的真实情况，而且违背保障人们食品安全的初衷。本文提出熟悉工作规范、创新管理方式以及形成自查机制等有效的抽检数据质量控制方法，以此提高抽检数据质量。在实施过程中，需要各主体各环节共同推进，及时发现解决抽检数据中的问题，从而确保抽检工作高效、高质量完成。

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