肖枝洪,趙忠校
(重慶理工大學數學與統計學院,重慶 400054)
食品安全問題關系著國計民生,是每一個消費者都不得不慎重考慮的事情。國內外關于食品安全問題的文獻大多以政府監管、食品生產源頭、食品加工等為切入點進行探索研究,并針對這些問題提出建議和防范措施。例如,徐曉新在《中國食品安全問題、成因、對策》中主要從食品生產與流通鏈中存在的信息不對稱和食品加工過程中質量檢測及控制不完善兩個方面闡述食品安全問題的產生[1]。潘淑紅在《中國食品安全政府監管體系研究》中重點從食品安全監管、檢測、法律等體系方面說明中國食品安全存在的問題,并提出完善這些體系的建議[2]。M.J McLaughlin,D.R Parker,J.M Clarke 在《Metals and micronutrients-food safety issues》探索了重金屬以及食品添加劑對食品安全的影響[3]。
重慶市近年來曝光的假蹄髈、毒血旺、化學火鍋等事件,嚴重影響和危害了廣大居民的生命健康。本文以顧客滿意度理論作為理論基礎,以重慶市居民食品安全滿意度為切入點,通過問卷調查方式獲得數據,結合多元統計分析方法,運用SAS9.1和AMOS19.0構建具有因果關系、多變量的結構方程模型,用于評價重慶市居民食品安全滿意程度。通過分析模型,探索滿意度的影響因素,希望在普及食品安全科學知識和構建安全的食品生產、運輸、消費環境等環節上提供理論分析和科學性建議。
首先,確定調查研究的主要指標。根據國際食品衛生法典委員會(CAC)對食品安全的定義[4],考慮從食材到制成食品再到消費市場這個過程中參與者的職能及多方理論資料[5-6],歸納出20個可能影響食品安全的指標或因素。這20個指標分別為:質量狀況、衛生程度、營養含量、新鮮程度、生產技術認證、食品加工過程、品牌生產、食品儲藏與運輸、食品安全有關法律、相關部門執法力度、重金屬含量、添加劑使用、農藥殘留、政府政策、監管體系、經營及衛生許可認證、食品生產源頭、食品包裝、媒體監督、輿論評價。這些作為建模的觀察變量,可用來分析食品安全滿意度。
其次,量化測評指標。圍繞食品安全滿意度來擬定問題和量表,針對各個因素設置具體明確的問題。每個影響因素的滿意度在問卷中均采用5級Likert量表進行分級測量,并對量表的內容和評分進行標準化:“非常不滿意”賦值1分,“不太滿意”2分,“一般”3分,“比較滿意”4分,“非常滿意”5分。所賦分值越高表明受訪者對該因素的滿意度越高。
最后,確定問卷的版式。為了使問卷易于接受,在順序安排上,先提問受訪者對食品安全的整體滿意度,再測量影響食品安全滿意度的各個因素的滿意度。本次問卷主要分為以下3個層次:第一部分是被調查者對食品安全總體滿意度;第二部分是具體因素問題與選項,反映食品安全滿意度的重要信息;第三部分是受訪者個人基本信息,包括性別、年齡、學歷、職業、家庭收入、戶口等。
根據抽樣調查理論,在完成問卷設計后,我們隨機地抽取50位居民進行試調查。然后根據信度[6]的定義,用SAS 9.1對試調查所得數據做因子分析和可靠性檢驗。探索性因子分析的KMO值為0.694,Bartlett值為544.095,P值小于0.001,輸出的4個因子解釋20個變量的累積百分比是65.722% 。根據旋轉成分矩陣,我們得到4個滿意度因子:治理監管、有害物質、質量狀況、輿論監督。由表1可知,4個滿意度因子的 α系數基本均在0.7以上,說明量表內在信度是可以接受的。此外,總量表的α系數高于0.9,說明量表的內在信度頗佳。因此,調查問卷通過了信度檢驗。由以上檢驗可知,問卷通過了信度與效度檢驗,可以進行正式調查。

表1 信度檢驗統計量表
正式調查時發出問卷300份,共回收有效問卷200份。在所有受訪者中,男女居民比例為21∶19;城鎮與農村戶口比例為53∶47。受訪者涉及到了各個年齡階層和各個職業范圍(見圖1和圖2),可以認為數據具有普遍代表性。
圖3為重慶市居民對食品安全總體滿意度的統計圖,由圖3可知居民對食品安全總體滿意度基本呈正態分布,均值為2.68,表明重慶市居民對食品安全總體滿意度介于不太滿意和一般之間,滿意度偏低。
對總體滿意度進行交叉列聯表分析,得出如下結果:從性別上分析,女性的總體滿意度為2.74,高于男性的總體滿意度2.62;從職業情況來看,農民的滿意度3.75為最高,其次是農民工的滿意度2.875,醫生的滿意度最低2;從學歷來看,學歷在碩士及以上水平的,對食品安全滿意度最低,為1.875,滿意度最高的是中專或高中學歷,為3.053;從戶口所在地來看,農村戶口的居民對食品安全滿意度為2.564,城鎮戶口的居民的滿意度為2.811。

圖1 職業分布

圖2 年齡分布

圖3 食品安全總體滿意度
用正式調查得到的200份問卷數據做因子分析[9],我們提取出4個因子:質量狀況因子、有害物質因子、治理監管因子和輿論監督因子作為結構方程模型的潛在變量,將衡量食品安全滿意度的指標變量分為三級,詳細情況見表2。

表2 食品安全滿意度的指標體系
根據顧客滿意度理論和結構方程模型原理[7-8],建立如下的測量模型和結構模型。
外生變量測量模型:

內生變量測量模型:

結構模型:

模型中,η1、η2、η3是內生潛在變量,分別代表治理監管、有害物質、質量狀況;ξ1是外生潛在變量,代表輿論監督;xi,i=1,2,,3,4,代表外生觀察變量,yj,j=1,…,16,代表內生觀察變量;λi(i=1,…,20)表示觀察變量和潛在變量間的回歸系數;βij表示內生潛在變量間的回歸系數;γ11表示外生潛在變量對內生潛在變量的影響;δi(i=1,2,3,4)代表外生觀察變量的誤差,εi(i=1,…,16)表示內生觀察變量的誤差;ζi(i=1,2,3)表示結構方程的殘差項,反映了在方程中未能被解釋的部分。
本文使用Amos19.0軟件,逐步探索設置符合此次研究主題的因果路徑圖,得到標準化后具有路徑系數的路徑圖,并通過不斷地建立變量之間的聯系消除路徑的偏差對模型加以修正,最終得到模型圖(見圖4)和檢驗結果表(見表3)。

圖4 修正模型路徑圖
從表3可知,卡方對應的p值為0.051,表現為不顯著,不拒絕原假設,即理論模型和實際數據可以契合。再從其他適配度指標來看,模型絕對適配度指數GFI、AGFI,理論上大于0.9表示通過檢驗。增值適配度指數 NFI、IFI、CFI,理論上大于0.9表示模型通過檢驗,越接近1越好。簡約適配度指數PGFI、PCFI,理論上大于0.5表示模型通過檢驗。CMIN/DF是χ2自由度比,理論上小于2.00表示模型通過檢驗。由表3可知,理論因果模型圖與實際數據可以適配。

表3 模型檢驗與擬合優度結果
潛在變量間的路徑系數表示某一變量的變動引起其他變量變動的程度。如圖4中所示,輿論監督因子與治理監管因子之間的路徑系數為0.8,表示輿論監督因子滿意度提高1個百分點將直接使治理監管因子滿意度提高0.8個百分點;同理,治理監管因子滿意度提高1個百分點將直接使質量狀況因子滿意度提高0.61個百分點;治理監管因子滿意度提高1個百分點將直接使有害物質因子滿意度提高0.67個百分點。因此,在提高居民食品安全滿意度的過程中,管理部門在制定相關政策法規時,除了強調綜合治理外,還應該有重點地加強專項治理力度,比如更加積極地倡導和鼓勵對食品安全的輿論監督等。
通過食品安全滿意度指標中潛在變量與觀察變量之間關系的分析,可以發現與潛在變量關系緊密的觀察變量,還可進行各因子內觀察變量間的比較。
1.治理監管滿意度與觀察變量之間的關系。
治理監管因子中食品加工監管系數(0.76)最大,生產技術認證系數和監管體系系數(0.75)次之,接下來是食品儲藏與運輸系數(0.73)、經營及衛生許可證系數(0.72)、政府政策系數(0.65)、相關部門執法力度系數(0.63)、食品安全有關法律系數(0.62)。以上說明政府以及食品生產廠商在食品安全監管方面的健全與完善對穩定居民消費信心至關重要。同時,規范的生產技術認證、科學合理的食品儲藏、運輸以及加強法制管理是治理監管食品安全工作的實際可行性的重要保障[10-11]。
2.質量狀況滿意度與觀察變量之間的關系。
食品質量系數(0.81)最大,衛生程度系數(0.78)次之,然后是食品新鮮程度系數(0.77)。以上說明食品質量以及衛生程度和新鮮程度是影響居民對食品質量狀況滿意度的主要因素。另外,質量狀況因子不僅受自身各個因素的直接影響,而且還受治理監管和有害物質的間接影響。因此,要提高居民對食品質量狀況的滿意度,在保證自身各個影響因素的滿意度的同時,還要從治理監管等方面著手,綜合管理食品安全。
3.有害物質滿意度與其觀察變量之間的關系。農藥殘留系數(0.87)最大,添加劑使用系數(0.84)次之,然后是重金屬含量系數(0.72)。3個觀察變量的路徑系數之高,表明其對有害物質因子滿意度影響之顯著。又由于高危害農藥殘留或有毒添加劑關乎生命的安全,居民對有害物質因子特別重視,但滿意度卻最低。因此,合理使用食品添加劑和監管含有有害物質的食品的流通是當前治理監管部門要重點考慮的,有關部門應在質量技術檢測方面加強監督或改善技術檢測方法。
4.輿論監督滿意度與觀察變量之間的關系。
媒體監督系數為0.71,輿論評價系數0.70,品牌產品系數0.62,食品包裝系數0.62。這些都說明居民對媒體及社會輿論發揮的監督作用是比較認可的,品牌產品無論從生產還是包裝上媒體口碑都比較好,對輿論監督滿意度也有促進作用。因此,大力倡導媒體對食品安全的監督,積極鼓勵輿論評價及品牌產品的自我提升,對提高居民食品安全滿意度有積極的作用。
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