食品安全網格化管理的影響因素研究

顏嫦嫦

（上海市食品藥品監督管理局科技情報研究所，上海 200000）

1 問題的提出

“網格”一詞來源于電力網格（Power Grid），網格與供電網絡根源趨同，是互聯網發展過程中的信息傳遞技術，即在網絡虛擬環境下，將分散在網絡上的信息資源’粘合’起來”[1]。網格化管理是指將城市管理轄區按照一定的標準劃分成為單元網格，依托統一的城市管理以及數字化平臺，對單元網格的部件和事件巡查，使發現、立案、派遣、處置、核查、結案及督辦的流程標準化，有效實現信息交流和資源共享，提高管理效率的現代化管理模式[2-3]。網格化管理是近年來社會治理領域制度創新的重要成果[4]。在國外，專家學者研究大多聚焦于智慧城市和網格化管理技術方面，歐美日等國家在食品安全監管實踐中采用了多維度網絡和協同治理的政府規制模式。在國內，網格化管理的實踐運用先于理論研究，最早始于2004年北京東城區為解決市容環衛問題而采用的一項臨時應變的創新做法。之后，食品安全逐步納入城市網格化管理實踐，并逐漸發展為一種社會綜合管理模式。當前食品安全網格化管理研究主要集中在管理模式、管理體系、實現路徑及平臺設計等領域，而對食品安全網格化管理影響因素的研究甚少。為進一步提高食品安全網格化管理的實際成效，提高公眾對食品安全的滿意度，本文對食品安全網格化管理的影響因素進行探討，提出相應的對策建議。

2 調查研究路徑

2.1 研究思路的設計

①根據國內外學術界關于食品安全和網格化管理影響因素的相關理論和研究成果，并在開展6次實地調研的基礎上，建構理論模型和影響因素框架。②根據理論框架編制影響因素問卷，咨詢專家意見并調整后，再次修訂問卷，最終確定食品安全網格化管理影響因素問卷的結構維度，問卷采用李克特5點量表法。③發放問卷并對問卷調查數據進行描述性統計、信度和效度檢驗。④進行多元線性回歸分析，以績效考核為被解釋變量，以其他6大類因素為解釋變量，篩選出食品安全網格化管理的影響因素。⑤根據多元線性回歸分析結果，進而提出提高食品安全網格化管理的對策。

2.2 研究對象的選擇

本研究以所有從事食品安全網格化管理工作人員為研究對象，調查對象的選取橫向涉及到的范圍含各區及各級街鎮所；縱向范圍涉及到不同性別、各個年齡段、不同學歷層次、不同工作區域、不同身份角色和不同工作年限。本次調查采用問卷星的形式發放，問卷填寫15 010份，剔除廢卷，回收有效問卷14 282份。調查范圍較好反映了食品安全網格化管理工作運行情況（詳見表1）。

表1 被調查者人口學信息表

2.3 研究指標的設定

問卷包含7個主維度，38個子維度（詳見表2）。

表2 食品安全網格化管理的影響因素表

①組織機構，包括區網格中心、區食藥安辦、區各委辦局、街鎮網格中心、村居及物業公司；②信息來源，包括12345（市民熱線）、12331（食藥投訴熱線）、12319（城建服務熱線）、“兩微一端”、第三方平臺信息、網格員街面巡查及攝像頭；③信息技術，包括網格中心指揮平臺、移動終端App、數據信息庫、數據統計分析平臺及數據共享技術；④人員隊伍，包括網格員隊伍、一站三員、志愿者、樓主及企業主體；⑤制度因素，包括聯席會議、聯合執法制度、事件研判標準規范、考核和監督機制、信息公開制度及標準化SOP規程；⑥績效考核，包括發現案件的數量、案件的處理質量、案件的結案率、固定巡查量及嚴肅問責數量；⑦資源保障，包括固定辦公場所、財務保障、人員激勵、政策支持及技術保障。

3 研究過程及結果分析

3.1 信度和效度分析

問卷進行信度檢驗，內部一致性信度克朗巴赫（Cronbach’s Alpha）系數為0.984，各主維度克朗巴赫（Cronbach’s Alpha）系數均在0.9以上，具體結果如表3所示，該問卷具有較好的信度。

表3 問卷信度指標

問卷進行效度分析（探索性因子分析），取樣適切性量數（Kaiser-Meyer-Olkin，KMO）為0.983（詳見表4），測量內容的有效性和有用性高，表明該問卷適合做因子分析。

表4 KMO和巴特球形檢驗

3.2 多元線性回歸分析

研究將績效考核作為被解釋變量（Y），將信息來源（X1）、信息技術（X2）、人員隊伍（X3）、制度因素（X4）、資源保障（X5）、組織架構（X6）作為解釋變量，采用多元線性回歸法分析食品安全網格化管理的影響因素，建立如下多元線性回歸模型，假設Y與X1、X2……X6有如下關系：

式中，β1、β2……β6是偏回歸系數，其絕對值大小表示該變量對Y的解釋程度，正負情況表示該變量對Y的影響方向，ε為隨機擾動項。

采取逐步回歸分析，將解釋變量信息來源（X1）、信息技術（X2）、人員隊伍（X3）、制度因素（X4）、資源保障（X5）及組織架構（X6）作為解釋變量逐步進入回歸。該模型的偏回歸系數及檢驗、共線性判斷結果、回歸方程的顯著性檢驗如表5所示。

3.3 研究結果分析

多元線性回歸模型滿足以下條件可通過檢驗：①變量顯著性檢驗，即sig.＜0.001；②多重共線性檢驗，即容差大于0.2，VIF值小于5；③DW檢驗，即D-W值要處于2附近（1.8～2.2）；④R2檢驗，即調整R2值大于0.8，模型擬合度理想才能通過檢驗。

根據表5可知，以上6種回歸模型的D-W值為1.989，處于2附近（1.8～2.2），說明模型不存在自相關性，樣本之間沒有干擾關系。模型1中，調整R2為0.741，小于0.800，模型擬合度不夠理想，模型不通過檢驗。模型5中，制度保障的容差小于0.2，VIF值大于5，存在共線性問題，模型不通過檢驗。模型6中，組織架構變量不顯著，制度保障和信息來源容差均小于0.2，VIF值大于5，存在共線性問題，模型不通過檢驗。模型2、3、4通過檢驗，在3個理想模型中選擇調整R2最大的即解釋程度最高的，故選擇模型4，剔除變量信息來源和組織架構，得出食品安全網格化管理影響因素的線性回歸方程為Y=0.075+0.382X4+0.399X5+0.119X3+0.082X2。

表5 食品安全網格化管理影響因素多元線性回歸分析

由模型4可以得出以下研究結論。①影響食品安全網格化管理的因素可劃分為信息技術、人員隊伍、制度因素及資源保障4大主維度因素，共包含20個子維度因素。其中，資源保障所對應的標準化系數最大，正向影響程度最強，其次是制度保障、人員隊伍和信息技術。②資源保障所對應的偏回歸系數為0.399，表明資源保障對食品安全網格化管理具有正向影響。③制度因素所對應的偏回歸系數為0.382，表明制度因素對食品安全網格化管理具有正向影響。④人員隊伍所對應的偏回歸系數為0.119，表明人員隊伍對食品安全網格化管理具有正向影響。⑤信息技術所對應的偏回歸系數為0.082，表明信息技術對食品安全網格化管理具有正向影響。

4 推進食品安全網格化管理的建議

推進食品安全網格化管理，對建立科學、規范、高效的食品安全監管工作機制，提升食品安全監管水平，增強公眾對食品安全的滿意度有著重要的作用。基于研究結論，從如下4方面提出建議，以增強食品安全網格化管理效果。

4.1 增強資源保障

加大政策支持的力度，規范和指導各食品安全網格化管理參與主體的管理行為，讓科學監管起作用、見實效；增強技術保障，實現現有信息平臺互通合一，運用大數據分析實現監管智能化，探索運用新媒體渠道拓展線上隊伍；做好經費保障工作，科學配置資源，充分發揮合理利用經費在食品安全網格化管理中的重要作用；增強人員激勵，切實落實網格員各項工資、獎金的發放，保障從事網格員這一職業的人員有相應的晉升渠道和發展前景等；開展基層食品監管所規范化創建，保障基層食品監管的辦公場所、執法設備、檢測工具等配齊到位。

4.2 完善制度建設

加強信息公開制度建設保障公民知情權，讓食品安全網格化管理在陽光下運行，讓信息在流動和分享中實現價值；建設標準化SOP規程，明確各部門職責，實現食品安全網格化管理規范化，提高運作效率；加強績效考核機制建設，使各食品安全網格化管理參與主體具有約束力和規范力，從而有效提高工作效率；建立事件研判標準規范，使食品安全網格化管理有章可循，有據可依，有效推進食品安全科學管理進程；加強聯席會議、聯合執法制度建設，有利于各部門的溝通、協調，有效推動食品安全網格化管理工作的開展。

4.3 加強人員隊伍建設

加強隊伍建設，夯實一線基礎。加大專業培訓，利用集中學習、科普宣傳活動、知識競賽及專家講座等多種形式，定期組織網格員進行專業知識的培訓學習。擴展志愿隊伍，促進社會共治。全力調動社會熱心人士的積極性，充分利用好學生、退休老人、企業主體及物業公司等群體在食品安全宣傳和問題線索的發現上，結合食品安全進校園、進社區、進企業、進機關及進家庭“五進”活動，強化對食品安全的社會監督；全面發揮相關行業協會的作用，引領行業內部標準的規范，強化專業人才志愿者隊伍，全面提升一線志愿者隊伍的專業化水平，倒逼企業形成行業自律。

4.4 提高信息技術應用

完善監管對象基礎檔案、日常檢查、執法辦案、投訴舉報、購銷臺賬及抽檢記錄等一系列食品監管電子數據。建立起執法人員和監管對象互通的信息化平臺，實現執法人員網上隱患排查和風險提示，提升食品經營者自查自糾的能力，大大提高風險防控能力，提高工作效率[5]。充分發揮網格中心平臺的作用，安排監督員協助相關職能部門對食品安全網格化事件開展日常巡查、發現、派單至各相關職能部門，并按照網格化管理規范流程予以核查、結案。充分運用微博、微信、QQ及論壇等網絡新媒體互動平臺拓展線上食品監督隊伍，進一步拓寬群眾監督基礎。