基于貝葉斯網絡的食品生產企業誠信度評估

譚中明，江紅莉，張 靜

（江蘇大學 財經學院，江蘇 鎮江 212013）

0 引言

面對日益嚴峻的食品安全事件，食品安全問題進而食品生產企業的誠信管理問題成為學術界廣泛關注的敏感話題，目前的相關研究集中在食品工業企業誠信缺失的表現、原因和對策等方面，而關于食品生產企業誠信評價問題的研究成果尚不多見，而且既有文獻在評價指標要素選擇、評價方法運用等的針對性、科學性和可操作性上尚顯不足，因此建立科學可行的食品生產企業誠信度評價體系，為規范食品生產企業誠信行為提供有效的監管框架，是食品生產企業誠信體系建設的重要環節。

1 食品生產企業誠信度評估指標體系

選擇和構建食品企業誠信度評價指標應按照以下思路來進行考量：

1.1 淡化規模評估指標

食品種類繁多，千差萬別，而且目前我國食品工業的精細加工程度較低，競爭充分，集中度較低，食品企業的規模亦是參差不齊，大、中、小、微型企業數量比例很不平衡，尤以中小微企業為主，這使得各個食品企業在規模上不具備有效的可比性。因而在評估食品企業誠信度時，應充分考慮食品行業的規模特征和規模結構，盡量淡化規模指標。

1.2 注重食品企業誠信的影響因素

從我國歷年曝光的重大食品安全事故情況分析，引發食品安全事故的根本原因是人的問題，其實是企業的誠信問題。而影響食品生產企業誠信的關鍵因素主要有機會成本、政府監管、公關能力、產品信息透明度、大眾誠信觀、企業管理等[1]。因此，在構建食品企業誠信度評估體系時，應將食品還是生產企業誠信的關鍵影響因素充分體現出來。

1.3 注重食品質量安全分析

食品質量安全即備受消費者的關注，又反映著食品企業的誠信水平。通常，食品生產要經過生產、運輸、加工、儲存、消費等復雜鏈條，鏈條中的每個環節因為生產企業的誠信問題都有可能帶來食品安全風險隱患，在各類食品風險來源中，最關健、危害性最大，公眾最關心和最需要控制的首當技術風險和管理風險，其次是生產風險、社會風險、自然風險、運輸風險、銷售風險、烹飪風險等[2]。因此，在評估食品企業誠信度時，應將影響食品安全的主要風險因素納入評估體系。

1.4 定量指標與定性因素合理搭配

我國食品企業大多數為私營或民營中小微企業，食品行業的特殊性和企業的先天不足使得其中許多企業普遍存在著財務制度不規范、信息不透明、不真實等問題，因而主要依據財務比率指標為主的定量指標難以達到有效評估食品企業誠信度的目標。另一方面，企業主信用品格、企業社會責任、企業誠信記錄、誠信意愿與誠信表現等因素信息，能在很大程度上揭示和反映食品企業的誠信度，而且這些要素信息可以通過征信機構、中介組織等公開渠道獲取，可信度較高。因此，構建食品企業誠信度評估指標體系時，既要重視企業財務因素等定量指標，更要充分考慮企業誠信素質、管理水平等定性因素指標，做到定量指標與定性因素各占一定比例，合理搭配，實現功能互補，以科學評估食品企業誠信度。

依據上述思路可以建立起食品生產企業誠信度評估指標（因素）體系（見表1）。

表1 食品生產企業誠信度評估指標（因素）

2 食品生產企業誠信度評估模型

西方發達國家已經形成一整套健全有效的食品安全保障體系，實現了“從農田到餐桌”各環節的監管。雖然我國短期內實現“從農田到餐桌”的一體化監管有些困難，但可以對食品生產企業的誠信水平進行考量，從而甄別出誠信水平較低的食品生產企業，對這些企業進行重點監管。

貝葉斯網絡是圖論與概率論相結合的產物，目前被廣泛應用于可靠性評估[3]、項目風險管理[4]、系統檢測[5]、銀行風險預警[6]等領域。食品生產企業誠信評價指標較為復雜且動態變化，利用貝葉斯網絡評價方法具有一定的優勢。第一，貝葉斯網絡可以將食品生產企業誠信評價指標間的關系通過有向圖表示出來，能克服神經網絡等方法難以表示指標間復雜因果關系的缺點。第二，貝葉斯網絡可以實現多變量分析推理，能克服傳統評價方法僅局限于單變量分析推理的缺點，使分析結果更接近實際，提高評價結果的精確性。

2.1 貝葉斯網絡基本原理

貝葉斯網絡（Bayesian networks，BN），又稱貝葉斯信度網絡（Bayesian belief networks，BBN）是圖論與概率論的結合，直觀地表示為一個賦值因果關系圖。

一個具有N個節點的貝葉斯網絡可用N=＜＜V，E＞，P＞來表示，其中包括兩部分：

（1）＜V,E>表示一個具有N個節點的有向無環圖G。圖中的節點集合V={V1,V2,…,Vn}中的元素代表變量，節點變量可以是任何問題的抽象，如部件狀態、觀測值、誠信狀況等。節點間的有向邊E代表了變量間的關聯關系，通常認為是因果關系，因而貝葉斯網絡也稱因果網。對于有向邊(Vi,Vj)，Vi稱為 Vj的父節點，而 Vj稱為 Vi的子節點。沒有父節點的節點稱為根節點，沒有子節點的節點稱為葉節點。Vi的父節點集合和非后代節點集合分別用和pa(Vi)和A(Vi)來表示。

有向圖＜V,E>蘊含了條件獨立性假設，即在給定pa(Vi)下，Vi和A(Vi)條件獨立：

P(Vi|pa(Vi),A(Vi))=P(Vi|pa(Vi))

（2）P表示與每個節點相關的條件概率分布（Conditional probability distribution，CPD）。由貝葉斯網絡的條件獨立性假設可知，條件概率分布可以用P(Vi|pa(Vi))來描述，它表達了節點與其父節點的定量關聯關系。如果給定根節點先驗概率分布和非根節點條件概率分布，可以得到包含所有節點的聯合概率分布。

2.2 食品生產企業誠信評價的貝葉斯網絡構造

根據表1中的食品生產企業誠信度評估指標體系，構建食品生產企業誠信貝葉斯網絡（如圖1）。

圖1 食品生產企業誠信度評估貝葉斯網絡拓補結構圖

2.3 具體應用分析

貝葉斯網絡推理的第二步是確定節點的先驗概率和條件概率。我們通過食品生產企業誠信指標量表測度獲得節點變量的初始數據，并對所獲數據進行統計分析，確定節點的先驗概率；對于局部條件概率，通過德爾菲法來確定。

表1 節點G、Q和L的先驗概率

表2 節點YX關于節點G、Q的條件概率

我們以“子貝葉斯網絡”為例說明貝葉斯網絡評價過程。該子貝葉斯網絡由節點“償債能力”、“資產負債率”、“流動比率”以及“現金比率”（分別記為YX、G、Q、L）構成，其中G、Q、L是父節點，YX為根節點。每個節點的狀態分為三個等級，記為高（high）、中（mid）和低（low），父節點的先驗概率如表1所示。根節點（YX）關于父節點的條件概率如表2所示。

針對貝葉斯網絡，目前已經有成熟的算法來計算各節點的聯合概率。Netica、Hugin等都是貝葉斯網絡推理的常用軟件。本文采用Netica軟件進行計算聯合概率（如圖2），得到P(YX=high)=0.612，P(YX=mid)=0.328，P(YX=low)=0.060。

同樣的方法，可以計算得到“誠信能力”和“質量安全”節點的概率，如表3所示。

表3 節點“誠信能力”和“質量安全”的概率

采用同樣的方法和步驟，可以得到“食品生產企業誠信”的概率分布：P（誠信=high）=0.685，P（誠信=mid）=0.281，P（誠信=low）=0.034。由此可以認為，68.5%的信度認為該食品生產企業誠信度為“高”，28.1%的信度認為該食品生產企業誠信度為“中”，認為該食品生產企業誠信度為“低”的信度僅為3.4%。

3 食品生產企業誠信發展對策

針對我國食品生產企業誠信缺失的現狀，應從以下幾方面進行治理。

首先，加強信息披露和誠信文化建設。一方面，通過食品信息披露降低食品生產企業的道德風險。在食品生產企業和消費者之間引入第三方介入市場，如質量認證機構等，通過質量認證機構獨立的質量認證，促使食品生產企業向外界傳達真實、準確的信息。另一方面，加強食品生產企業的誠信文化培育，尤其是企業法人的誠信教育，使企業法人以身作則，積極組織誠信教育培訓，不斷提高企業全體員工的誠信意識，逐步形成以誠信為核心的企業文化。

其次，提高檢測技術和更新檢測設備，將食品安全標準與國際接軌。加大對食品安全檢測設備的投入，添置先進儀器；加大技術人員檢測技術培訓的投入，提高食品質量檢測的效率。除此之外，還要積極學習國外食品質量標準，對標補差，更新我國食品質量標準。

最后，加大監管力度。在市場經濟環境下，單靠經濟組織與道德約束來實現市場的誠信運行是不夠的，必須依靠健全的法律法規。政府應盡快健全食品誠信管理的法律、法規，加強食品生產企業誠信管理體系建設。與之相配套，建立一套食品生產企業誠信評價標準，將食品生產企業的誠信水平分為不同的等級，建立誠信檔案。對于誠信水平較低的企業，實行重點監控，督促其進行整改。

[1]李洪偉等.基于因子分析的食品工業企業誠信關鍵影響因素分析[J].征信，2013，(5).

[2]龔玉霞.基于模糊聚類分析法的我國食品安全風險來源實證研究[J].食品科技，2013(7).

[3]Bai C G.Bayesian Network Based Software Reliability Prediction With An Operational Pro fi le[J].The Journal of Systems and Software,2005,77(2).

[4]Lee E,Park Y,Shin J G.Large Engineering Project Riisk Management Using a Bayesian Belief Network[J].Expert Systems With Applications,2009,36(3).

[5]Li D,Yang H Z,Liang X F.Prediction Analysis of A Wastewater Treatment System Using A Bayesian Network[J].Environmental Modelling&Software,2013,（40）.

[6]陸靜，王捷.基于貝葉斯網絡的商業銀行全面風險預警系統[J].系統工程理論與實踐，2012,32(2).