美國食品上市公司召回啟動時間影響因素的實證分析

李 洋 陳業(yè)莉 LIU Sandra

(1.東北林業(yè)大學 工程技術學院，哈爾濱 150040；2.普渡大學 消費者科學系，美國 西拉法葉 47906)

食品是人類生存發(fā)展的基本物質需要，食品安全問題關乎人們身體健康及社會和諧安定。近年來國內(nèi)外食品安全事件頻發(fā)，涉事公司召回問題食品成為保障消費者權益的重要手段。食品召回是指食品生產(chǎn)商、批發(fā)商或零售商，在知悉由其生產(chǎn)、分銷或銷售的某一批次食品存在安全隱患或已造成損害的情況下，按照規(guī)定程序及時從市場和消費者手中回收問題食品，并予以退貨、換貨、賠償、道歉的方式，來降低問題食品造成的危害[1]。食品召回事件發(fā)生時，問題食品召回率受召回啟動時間的直接影響，因此召回啟動時間的長短成為衡量公司危機處理能力和政府公眾安全保障的一個重要因素。

目前國內(nèi)外關于食品召回事件的研究主要涉及：1)食品召回現(xiàn)狀分析[2-4]；2)食品召回相關法律制度建設[5-8]；3)上市公司召回事件經(jīng)濟后果研究[9-13]；4)食品召回成本和召回率的實證研究[14-17]。其中，在實證研究食品召回率時，余建斌等[14]利用2003—2015年美國畜禽食品召回事件的數(shù)據(jù)樣本，實證分析食品召回啟動時間、召回量、產(chǎn)品類型、召回等級、分銷范圍等自變量因素對食品召回率的影響，發(fā)現(xiàn)縮短食品召回啟動時間將促進召回率顯著提高。Hora等[18]以玩具公司為例，選取召回啟動時間為因變量，實證表明召回主體、召回策略和產(chǎn)品缺陷類型等因素對其有顯著影響。因此針對食品行業(yè)的召回啟動時間影響因素這一問題逐漸成為研究的新視角。

在公司召回事件中，由于上市公司規(guī)模較大，供應鏈條復雜，消費者數(shù)量多，極易引起新聞媒體和社會公眾的關注，經(jīng)濟后果更為嚴重[11]，如投資者拋售股票而致股價下跌等連鎖反應。本研究擬以1994—2017年美國食品上市公司發(fā)生的召回事件為樣本，采用多元線性回歸方法實證分析食品召回啟動時間的影響因素，旨在為完善我國食品召回體系提出建議。

1 假設與變量

本研究定義召回啟動時間指從食品首次生產(chǎn)日至召回公告日間的時間間隔[14,18]。

1.1 研究假設

美國食品安全檢驗局(FSIS)是美國農(nóng)業(yè)部(USDA)下屬負責公眾健康的機構，F(xiàn)SIS主要負責保證美國國內(nèi)生產(chǎn)和進口消費的肉類、禽肉及蛋類產(chǎn)品供給的安全、有益，標簽、標示真實，包裝適當[19]。本研究在實證分析前，通過FSIS數(shù)據(jù)庫對美國食品上市公司1994—2017年的召回事件進行統(tǒng)計分析，并基于此提出以下假設。

假設1：食品召回量越大，問題食品的召回啟動時間越長。

美國食品上市公司召回情況不容樂觀，根據(jù)FSIS數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計結果，1994—2017年美國食品上市公司共發(fā)生271起召回事件，累計召回質量約92 080.8 t，平均每年召回3 830.2 t(召回質量不確定的不計算在內(nèi))。食品批次生產(chǎn)量越大，召回量則越大，問題食品占比相對較小，被發(fā)現(xiàn)的概率相對變低，故召回啟動時間更長。

假設2：食品分銷范圍越小，問題食品的召回啟動時間越短。

根據(jù)統(tǒng)計結果，美國食品上市公司分銷范圍廣泛，故召回范圍也較廣，其中召回范圍覆蓋全國的召回事件有83起，召回范圍覆蓋3個州以上的有194起，占召回事件總數(shù)的72.1%，食品沿著供應鏈從生產(chǎn)商到分銷商、零售商，最終流向消費者手中[11]，分銷范圍越小，問題食品越集中且易被發(fā)現(xiàn)，所需召回啟動時間越短。

假設3：食品召回原因為細菌感染時，召回啟動時間更短。

根據(jù)歷年食品的召回情況，將召回原因總結為8種，分別是大腸桿菌感染、沙門氏菌感染、李斯特菌感染、加工缺陷、外來物質污染、標簽錯誤、含未申報過敏原以及其他原因。其中大腸桿菌、李斯特菌、沙門氏菌感染統(tǒng)稱為細菌感染，其他原因包括未經(jīng)FSIS檢查、未達FSIS要求、不具備出口至美國的資格、化學元素含量超標、摻假等，由于此類原因引起的召回事件較少，統(tǒng)一歸于其他原因。美國食品上市公司1994—2017年的召回事件中，由細菌感染、外來物質污染和未申報過敏原等原因所引起的召回事件最多，共占71.43%(表1)；從召回質量上看，由李斯特菌、沙門氏菌、大腸桿菌等原因引起的召回質量最多，約占召回總量的73.76%，可見細菌感染是美國食品上市公司24年來召回事件頻發(fā)的主要原因。FSIS以缺陷食品可能引起的危險程度為依據(jù)確定食品召回的等級，將召回事件分為3級(表2)。細菌感染導致的食品安全問題危害嚴重，主要屬于一級召回事件，極易引起社會關注，召回啟動時間相對較短。

假設4：食品召回主體為政府部門，召回啟動時間更短。

食品召回事件中參與主體眾多，主要包括政府部門、食品公司、供應商、零售商、消費者、第三方組織等。本研究召回主體指最先發(fā)現(xiàn)問題食品的一方，主要分為4類，見表3。據(jù)統(tǒng)計結果，由FSIS、FDA相關部門監(jiān)測引起召回的事件有102起，約占召回總數(shù)的39.4%，公司自查發(fā)現(xiàn)有69起，占26.6%，由消費者投訴引起的召回事件有67起，占25.9%，且一級召回主要由FSIS相關部門監(jiān)測發(fā)現(xiàn)，可見在美國食品召回中，F(xiàn)SIS相關監(jiān)管部門發(fā)揮著必不可少的作用。當問題食品由FSIS監(jiān)管部門發(fā)現(xiàn)時，相關部門和公司重視程度更高，能更快發(fā)起召回，縮短召回啟動時間。

表1 美國食品上市公司1994—2017年召回事件按召回原因統(tǒng)計Table 1 Statistics of food recall incidents of American listed food companies in1994—2017 distribution by cause of recall

表2 食品召回級別說明Table 2 Description of food recall level

表3 食品召回主體分類說明Table 3 Classification of food recall subjects

1.2 變量定義與描述

本研究為驗證影響召回啟動時間的因素，構建多元線性回歸模型，召回啟動時間(T)采用式(1)計算：

T=β0+β1N+β2Dnati+β3Dstat+β4Rbact+
β5Rextr+β6Pmeat+β7C1+β8C2+β9Sfsis+ε

(1)

式中:β0為截距項；ε為殘差項；β1，β2，…，β9為回歸系數(shù)。

1)因變量。召回啟動時間(T)，利用對數(shù)模型相較于簡單線性模型擬合優(yōu)度更高的優(yōu)勢，故取召回啟動時間的自然對數(shù)值。

表4示出關鍵變量的描述性統(tǒng)計結果?？梢?，1994—2017年上市公司每起召回事件平均召回啟動時間約為99.846天，其中時間最長一次為686天，平均召回質量133.248 t，且一半以上的食品分銷范圍分布在3個州以上，一級召回事件及肉類食品的召回居多。

表4 變量描述性統(tǒng)計Table 4 Variable descriptive statistics

2 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本研究選取1994—2017年美國食品上市公司發(fā)生的召回事件為研究樣本，食品生產(chǎn)時間、召回發(fā)起時間、召回量、分銷范圍、召回等級、召回原因、召回主體、產(chǎn)品類型等數(shù)據(jù)均來源于FSIS官方數(shù)據(jù)庫，部分召回情況參考當年召回事件公布的新聞稿。為便于實證研究對樣本數(shù)據(jù)進行如下篩選：1)剔除召回發(fā)起時公司性質與實際不符的事件；2)剔除無法確定產(chǎn)品召回啟動時間和召回量不明的事件；3)剔除控制變量數(shù)據(jù)嚴重缺失的召回事件。對于個別缺失數(shù)據(jù)，由其他相似召回事件的數(shù)據(jù)進行恰當?shù)难a充完善。經(jīng)過上述整理，最后獲得了69家公司共240起召回事件的有效研究數(shù)據(jù)。

3 實證結果分析

3.1 簡單相關分析

采用皮爾遜相關分析法[20]，對模型中各變量進行簡單相關分析，結果見表5。召回量(N)和分銷范圍1(Dnati)2個變量與被解釋變量召回啟動時間(T)在0.05水平上顯著正相關，而召回原因1(Rbact)和召回主體(Sfsis)2個變量與召回啟動時間(T)在0.05水平上顯著負相關，各個解釋變量與控制變量之間的相關系數(shù)均小于0.5，相關性程度不強，說明與整體研究假設相吻合。

表5 回歸模型中各變量的簡單相關系數(shù)Table 5 Simple correlation coefficients of variables in regression model

3.2 假設檢驗

多重共線性檢驗及異方差檢驗是進行多元線性回歸分析前的一個重要環(huán)節(jié)，只有在樣本數(shù)據(jù)及回歸模型分別滿足不存在多重共線性及異方差的前提下開展多元線性回歸分析，才能確保其分析結果的準確性與可靠性。

3.2.1多重共線性檢驗

樣本數(shù)據(jù)中發(fā)生多重共線性的主要原因在于許多經(jīng)濟變量存在相關的共同趨勢。本研究運用方差膨脹因子(VIF)法判斷是否存在多重共線性，計算所有解釋變量的VIF值。參考雷懷英[21]給出的評判標準：當VIF為0～10時，不存在多重共線性；當VIF為10～100時，多重共線性較強；當VIF>100時，存在嚴重的多重共線性。本研究中變量的VIF均為0～3.5，樣本數(shù)據(jù)可以排除多重共線性問題。

3.2.2異方差檢驗

對于不同的樣本點，隨機干擾項的方差不再是常數(shù)，而是互不相同，則認為出現(xiàn)了異方差性。異方差的檢驗可以通過圖示檢驗法進行大概的判斷。圖1示出召回啟動時間殘差值的散點分布情況，可以看出，n個點在零基準線上下呈無規(guī)律分布，參考馬慶國[22]提出的評判標準，當回歸模型中不存在異方差時，殘差項散點圖呈無序狀。此外，還可以運用布羅施-帕甘檢驗(B-P檢驗)進行更嚴格的驗證[23]，即驗證隨機干擾項的平方與1個或者多個解釋變量不相關，證明在5%的顯著性水平下，F(xiàn)統(tǒng)計量和LM統(tǒng)計量的值分別為1.21和11.97，小于自由度為(10, 227)的F分布和χ2分布的臨界值，表明回歸模型不存在異方差性。

圖1 召回啟動時間模型的殘差項散點圖Fig.1 Scatter plot of residual term at recall start time

3.3 回歸結果分析

召回啟動時間的多元線性回歸模型統(tǒng)計分析結果見表6，從F檢驗看，模型的線性關系在99%的置信度下顯著成立。可以看出：

1)召回量(N)與召回啟動時間(T)在1%水平上顯著正相關，假設1得到驗證，在食品上市公司的召回事件中，食品生產(chǎn)批量越大，召回量則越大，而問題食品占比相對較小，被發(fā)現(xiàn)的概率相對變低，召回啟動時間就越長，導致召回的完成難度更大。公司因此會產(chǎn)生一系列的名譽損失、股價下降、投資者拋售股票等問題，后期需要較高的營銷費用恢復其長期公司價值[11]；

2)覆蓋全國的分銷范圍1(Dnati)與召回啟動時間(T)沒有表現(xiàn)出顯著的相關關系，但在3個州以內(nèi)的分銷范圍2(Dstat)對召回啟動時間(T)顯著為負，雖然不能證明分銷范圍越廣，召回啟動時間越長，但表明分銷覆蓋范圍越小，越容易召回，可能原因為分銷范圍小使得問題出現(xiàn)的集中度更高，有助于更早發(fā)現(xiàn)問題發(fā)起召回，假設2得到驗證；

3)本研究將食品召回的原因總結為8種，并選取召回最頻繁的細菌感染和外來物質污染2個原因作為本研究的自變量，結果發(fā)現(xiàn)因細菌感染引起的召回原因1(Rbact)和外來物質污染造成的召回原因2(Rextr)均對召回啟動時間(T)顯著為負，表明由細菌感染和外來物質污染引起的召回，召回啟動時間更短，假設3得到驗證。細菌感染引起的召回屬于一級召回，對消費者危害嚴重，極易受到社會關注；食品中包含外來物質污染，如玻璃、金屬、塑料等異物，也極易被消費者或者公司自檢時發(fā)現(xiàn)，2種原因均能縮短食品從生產(chǎn)到召回的時間。召回原因影響召回啟動時間的實證結果與Hora[18]研究一致。

4)食品召回的主體不盡相同，本研究雖未能證明政府部門召回對召回啟動時間有顯著影響，但也可發(fā)現(xiàn)召回主體為政府部門時有縮短召回啟動時間的趨勢，假設4有待進一步驗證，這也為未來的研究方向和市場監(jiān)管提供了一定的依據(jù)。

表6 召回啟動時間模型線性回歸系數(shù)及顯著性檢驗結果Table 6 Linear regression coefficient and significance test results of recall time model

3.4 穩(wěn)健性檢驗

3.4.1關鍵變量替代檢驗

為提高回歸結果的可靠性，對以下關鍵變量進行替代性檢驗：1)關于召回啟動時間，前述回歸分析中采用產(chǎn)品首次生產(chǎn)日與召回公告日之間時間差的對數(shù)作為被解釋變量，本研究借鑒Hora提出的采用產(chǎn)品召回公告日與首次銷售日的時間差作為召回啟動時間[18]，進行替代測量；2)關于召回量，本研究采用召回質量的自然對數(shù)值進行測量，現(xiàn)用召回單元數(shù)量(以包裝單位計數(shù))作為替代測量[24]。經(jīng)由上述關鍵變量替代處理后，回歸結果見表7第2列模型(1)，與表6實證結果一致。

3.4.2計量方法的替代測量

表7中模型(2)為加權最小二乘法的回歸結果，參照李子奈[23]《計量經(jīng)濟學》中的介紹，采用模型殘差絕對值的倒數(shù)作為適當?shù)臋?，對原模型進行加權最小二乘法估計，發(fā)現(xiàn)模型的擬合優(yōu)度更高，并且解釋變量系數(shù)符號與原模型一致，召回量、產(chǎn)品分銷范圍、召回原因(細菌感染和外來物質污染)均與召回啟動時間表現(xiàn)出顯著相關，與表6實證結果一致。

3.4.3其他穩(wěn)健性檢驗

穩(wěn)健回歸是統(tǒng)計學穩(wěn)健估計中的一種方法，其主要思路是將對異常值十分敏感的經(jīng)典最小二乘回歸中的目標函數(shù)進行修改，本研究采取Robust regression的方法對模型進行檢驗，回歸結果見表7模型(3)；此外，本研究以美國1994—2017年食品公司的全部1 771起召回事件為樣本，替代原模型中美國食品上市公司的召回樣本，再次進行回歸分析，結果見表7模型(4)，與表6實證結果一致。總體認為，本研究的主要實證結果具有普適性特點。

4 結 論

本研究選擇美國食品上市公司1994—2017年發(fā)生的240起召回事件作為數(shù)據(jù)樣本，構建多元線性回歸模型實證分析食品召回啟動時間的影響因素，主要為召回量、分銷范圍和召回原因等，模型結果穩(wěn)健。主要研究結果為：食品生產(chǎn)批量越大，召回量越大，召回啟動時間越長；食品分銷覆蓋范圍越小，食品安全問題越容易被發(fā)現(xiàn)，召回啟動時間越短；同時，由細菌感染或外來物質污染等召回原因引起的召回，召回啟動時間相對較短；當召回主體是政府部門時，召回啟動時間在一定程度上呈現(xiàn)縮短趨勢，但并不顯著。

針對以上結果，為完善我國的食品召回體系，建議如下：

表7 召回啟動時間模型穩(wěn)健性檢驗結果Table 7 Robustness test results of recall time mode

1)食品召回量和召回原因是影響召回啟動時間的主要因素。食物對人類生存的必需性決定了其生產(chǎn)的規(guī)模性，因此生產(chǎn)公司要從源頭抓起質量安全，減少細菌污染和外來物質污染問題，保證食品生產(chǎn)環(huán)境安全無污染，加大抽檢比率，對食品的合格達標率百分百要求。我國的食品安全生產(chǎn)工作存在許多障礙，如中小型食品生產(chǎn)商、經(jīng)營商數(shù)量極多，其相關的食品安全監(jiān)控設施配備不全，生產(chǎn)經(jīng)營的商品質量難以保障，且小作坊式食品生產(chǎn)、不合格的代加工公司大量存在，細菌污染、外來物質污染等食品安全問題頻繁發(fā)生。因此，應強制食品生產(chǎn)經(jīng)營商全面貫徹落實危害分析與關鍵點控制(HACCP)，使公司生產(chǎn)的每一份食物都安全可靠，從源頭上大大降低食品行業(yè)的安全風險，減少召回事件的發(fā)生。

2)從整個供應鏈看，食品流通經(jīng)歷供應商、生產(chǎn)商、分銷商和零售商等多個環(huán)節(jié)，最后流向全國各地消費者手中，分銷范圍越廣泛，問題食品集中度越低，且調查難度越大，導致召回啟動時間越長。完善食品安全溯源系統(tǒng)，對縮短召回啟動時間、提高召回效率尤為重要[25]。食品可追溯系統(tǒng)是對食品的原料采購、生產(chǎn)、加工、運輸、零售的信息和數(shù)據(jù)進行整合，實現(xiàn)從源頭到餐桌全程每個環(huán)節(jié)的跟蹤乃至反向追蹤?；谖锫?lián)網(wǎng)技術對食品行業(yè)數(shù)據(jù)進行整合，建立起面向政府、供應鏈公司成員及消費者之間的食品信息數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)信息共享與監(jiān)督，當出現(xiàn)問題食品時，可迅速確定食品的生產(chǎn)商和銷售渠道，減少問題調查時間，及時啟動召回措施，在很大程度上可以縮短召回啟動時間，保障食品安全。

3)高額的召回成本使大多數(shù)公司對召回事件望而生畏，國內(nèi)很多召回事件是由公眾媒體的指責引發(fā)，政府強制召回，但政府作為召回主體并不能顯著縮短召回啟動時間而提高公司的主動召回意愿。食品召回專項儲備基金制度[26]的設立，則可以分攤公司的召回損失，鼓勵各公司勇于承擔其相應的社會責任，促進公司召回進度，確保食品召回制度的有效實施。另外，我國發(fā)布食品召回事件的權威官方平臺主要為國家食品藥品監(jiān)督管理總局(CFDA)，信息屬性主要為描述性通告，公眾關注度低，公司不夠重視，召回啟動不及時。政府職能機構應建立食品安全信息公開監(jiān)督機制，定期公布食品安全檢測情況，及時發(fā)布問題食品的召回信息，使全民參與到食品安全的防范與召回工作中，提高食品安全監(jiān)督意識。