大数据时代食品监管模式创新性研究

◎ 吴松江，杨一帆

（湖南农业大学，湖南 长沙 410128）

食品安全是关系到民计民生的重大问题，近年来我国进入了食品安全问题的高发时期，“毒牛奶”“毒胶囊”“毒生姜”等各类危害人体健康的问题食品层出不穷，纵观整个世界的发展史，不难发现，发达国家大都经历了食品安全问题的高发期，这是一个普遍的世界性难题。随着我国经济的不断发展，人民生活水平不断提高，对食品的要求也从“食品数量的安全”转向“食品质量的安全”，人民对食品质量安全提高要求的同时，对食品安全监管提出了更高的要求，要求食品监管的主体—政府在新时代的背景下，更好地发挥监管效用，为人们的生命健康安全保驾护航。

1 大数据时代背景

进入21世纪以来，计算机信息技术的发展，使人类对数据的处理与分析能力得到极大的提升，世界范围内对大数据的研究与应用不断加深，牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格在其著作《大数据时代：生活、工作和思维的改变》中阐述了大数据的基本概念和特点，大数据给人们在思维、商业和管理领域带来变革，维克托也因此被誉为“大数据商业应用第一人”，并断言史无前例的大数据时代已经到临。

学术界对大数据的定义与界定并没有一个标准的答案，比较有代表性的有大数据科学家John Rause提出一个简单的定义：大数据指任何超过了一台计算机处理能力的数据[1]。维基百科对大数据的定义是指所涉及的资料规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理为帮助企业经营决策更积极目的的资讯[2]。总的来说，大数据就是指以统计学为基础，运用信息技术作为工具，对海量的数据进行收集、处理、分析和运用，并对决策提供有价值的科学指导的一种技术手段。

2 食品监管模式的发展变迁

1949年新中国成立后，中央政府建立卫生部门管辖食品卫生，1965年颁布了第一部食品卫生管理法规《食品卫生管理试行条例》。随后在党和政府的高度重视下，先后颁布了食品安全相关主要法律11部、主要法规16部和相关行政法规及管理办法共计达到78部。监管模式经历了从“分段监管”到“统一监管”再到“分级分类监管”的3个阶段性过程。

市场经济体制确立以后，我国食品监管模式经历了从无到有的过程，2004年国务院为进一步加强食品安全监管工作，按照“分段监管为主、品种监管为辅”的方式，分别由不同的部门监管种植养殖、生产加工、流通、消费等不同的环节。2013年，为改变食品监管领域“九龙治水”的局面，国务院决定设立食品药品监督管理局，统一管理食品生产流通的各个环节，由各级食药局对本区域内食品进行统一的抽样检查，再送往各个食品检验中心实验室进行检验，根据检验结果进行处罚与整改。“分级分类监管”模式是目前比较先进的一种监管模式，在东南沿海的部分发达地区和其他几个省市推行，并未在全国范围内推广。分类监管是指对企业依据质量保证能力实行分级，根据企业情况将其分为AA、A、B、C 4个信用等级，以风险为导向，对不同企业采取不同的监管方案，对高风险企业进行加严监管，对低风险企业进行信用监管。这能有效控制企业风险，优化配置监管资源，使监管手段从“经验分析和定性分析”向“指标管理和定量监控”转变[3]。

3 大数据时代下的食品监管创新

大数据时代，数据对个人或家庭而言意味着良机，对厂商而言数据意味着商机，对国家而言数据意味着发展契机[4]。基于对企业数据的采集和监控，依据风险管理原理，通过现代智能化计算机的海量数据分析能力和数据挖掘技术，根据每一家企业的实际情况，为企业“私人定制”监管模式，让监管更加精细化，监管效率达到最大化。

3.1 建立食品企业数据库

数据永远是大数据应用的核心，收集数据是基础，全方位采集食品企业信息、产品信息，为保证信息来源真实有效，数据的采集可利用先进的物联网技术，通过智能感知、识别技术和普适计算等通信感知技术，实时采集需要监控、连接、互动的物体的各种信息，建立统一的食品企业数据库，将食品的种植、生产、经营、销售各个环节的信息纳入数据库中，建立从“农田到餐桌”的全过程监控系统，随时监控食品安全，关注食品流向。为消费者充分了解产品信息提供便利，为食品可追溯系统提供数据支持，也为问题食品召回制度提供依据。

3.2 企业实验室数据共享平台

有一定规模的食品企业为自身发展需要，也应监管部门的要求，普遍建立了自己的实验室，对企业生产出来的产品进行自检。但也由于部分涉及商业机密或为企业自身利益考虑，并未与监管部门取得连通。若将企业实验室数据共享，可以减轻监管部门工作负担，解决监管机构人员不足、监管资源缺乏、监管对象繁多的问题[5]。为解决企业顾虑，在对数据保密的基础上，可以对数据进行技术处理，将原始数据通过科学化运算处理后，剔除商业机密部分后，通过实验室数据共享平台，将生产环节中企业的检验检测数据有机地整合到统一的食品企业数据库，共享检验检测信息，企业实验室自检数据对监管机构有极大的参考作用，根据自检数据有针对性地对食品企业进行精准监管，指在解决食品企业食品安全问题，对没有问题的商品采取少查或不查的监管方式，避免无用的重复抽查，减轻监管机构抽检工作任务，提升监管效能。

3.3 数据挖掘与风险分析

数据挖掘是一个从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的且随机的实际数据中提取隐含在其中但具有潜在实用信息和知识的过程[6]。基于云计算的数据挖掘平台能对食品企业数据库中海量的数据进行计算，找出隐藏在数据中的关系或模型。深度挖掘食品企业生产过程中可能出现的食品安全问题，将食品监管的重心由事后监管提前到事前，把问题解决在萌芽状态，起到防患于未然的监管效果。通过科学的计算模型协助监管，能提高决策的科学性。利用计算机的高速运算功能，完成人工无法承担的工作量，将大数据的优势充分发挥到食品监管工作中，提高监管效率，更好地保障消费者的生命健康安全。

3.4 “企业定制”监管模式

依托大数据平台和物联网、云计算等先进的信息处理技术，为食品的精准化监管提供可能，“企业定制”监管模式是在“分级分类”监管模式基础之上，将企业进一步细分化，根据每一家企业的实际情况，为企业个性化定制监管模式。制定科学合理的标准化参考数据，将数据库中采集到的数据与标准数据进行对比，为企业的产品质量安全保障能力打分，将生产加工过程分阶段分模块进行对比分析，出具企业食品安全报告书；再根据企业具体情况，制定抽检频次频率、抽查重点、抽查环节等。“企业定制”监管模式能提高监管的精度与准度，达到更好的监管效果。生产数据由一线源源不断地传送到食品企业数据库，再由大数据分析平台自动进行统计分析，形成分析图表和报告书并给出建议，复杂繁琐的计算过程全由计算机完成，智能化自动生成结果，并不会增加监管人员的工作强度，反而简化了工作流程，减轻了工作负担，提升了监管效率。

3.5 数据公开平台

在注重政务公开的今天，将食品监管信息向公众公开显得尤为重要，通过数据公开平台，将食品生产企业的信用状况、食品供应链的状况以及食品的检测状况向社会公开，让消费者充分了解到食品生产企业不同产品的质量状况，为消费提供指引，将抽检合格与不合格的产品向公众发布，让不合格产品和违规企业无法在市场上立足。有了食品数据公开平台，可以整合消费者在食品方面的种种问题，使人们养成有食品问题，先查看食品数据公开平台的习惯。有了食品安全监管数据的公开透明，也为民众监督提供了途径，既可以通过公开平台直接举报不良商家，也可以通过公开平台监督政府监管工作，为政府工作献计献策。

4 结语

大数据是时代的背景与发展方向，作为一种前沿技术，已经在某些商业领域得到有效运用，是一项具有跨时代意义的新型技术处理手段，将其拓展到食品监管领域，是社会发展的大势所趋。我国的食品监管制度经历了从机构众多、企业统一管理，到机构合并、企业分类管理的变迁，起到了节约监管成本、提升监管效率的作用，面对如今复杂的食品问题情况，众多的食品企业和有限的食品监管资源，将企业定制监管模式运用到食品监管中也是进一步提升监管效率的必然要求。大数据平台建立起来后，既能方便政府监管，又能方便民众监管政府和企业，合力共同保障食品安全。

参考文献：

[1]Sudhir Kumar Sharma. Big Data：The genext frontier for innovation[J]. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology，2016（5）：13062-13064.

[2]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.

[3]朱建平，章贵军，刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究，2014（2）：10-17.

[4]方湖柳，李圣军.大数据时代食品安全智能化监管机制[J].师范大学学报，2014（11）：99-104.

[5]丁 岩，杨庆平，钱煜明.基于云计算的数据挖掘平台构建及其关键技术研究[J].中兴通讯技术，2013（2）：53-60.