2017—2020年四川省食品安全監督抽檢結果分析及時空聚集性研究*

蔣燕舒，劉玲君，李道霞，王 健，李仁偉

（四川省食品檢驗研究院，四川 成都 611731）

0 引 言

食品安全關系人民群眾的身體健康和生命安全，關系中華民族的未來.在《中共中央國務院關于深化改革加強食品安全工作的意見》［1］中指出，要“完善問題導向的抽檢監測機制”，其中，食品安全監督抽檢是排查風險，倒逼食品生產經營者落實主體責任，撬動稽查執法，保障食品安全的一項重要監管手段［2］.監管部門在開展食品安全監督抽檢工作的過程中，收集了大量的抽檢數據，需要采取有效方法對數據加以分析利用，有針對性地制定監管計劃［3］.現有的研究情況顯示：食品安全監督抽檢數據分析較多局限于描述性統計分析［4-5］，或是針對于單一食品品種的空間分析［6-7］，缺乏對某一地區整體食品安全監督抽檢數據進行統計學空間分布和時空聚集分布的分析研究.隨著大數據時代的到來，分析食品抽檢數據，反映其空間規律、地區聯系和時空特征，將為食品安全風險防控提供針對性的決策［8］.本研究以 2017—2020年四川省省級食品監管部門公布的監督抽檢數據為例進行分析研究，擬采用非參數檢驗、單樣本t檢驗、空間自相關性和時空掃描統計量等多種統計學方法粗略評估當地的食品安全狀況，從食品品種、不合格指標、年度和地域4個維度分別探討當地主要面臨的食品安全風險，為靶向制訂食品安全監管方案，提供科學依據.

1 材料與方法

1.1 數據來源

食品安全監督抽檢結果來源于四川省人民政府持續在網站發布的數據.下載2017—2020年發布的食品安全監督抽檢信息，作為研究對象，分析當前該省的食品安全狀況及存在的主要問題.

1.2 方法

本研究應用Microsoft Excel 2016和SPSS 26.0對下載的數據進行錄入處理和統計分析，使用Geoda和SatScan軟件進行空間統計分析和時空掃描統計量分析，尋找熱點聚集區域及相對風險度，并采用Q-gis軟件對時空分析結果進行可視化呈現.P＜0.05為差異有統計學意義.

1.2.1 線性擬合

假設某類食品4年間的合格率存在函數關系，作線性擬合曲線y=ax+b，式中：y為合格率；a為斜率，表示某類食品4年間合格率的趨勢變化，a＞0表明合格率整體呈上升趨勢，a＜0表明合格率整體呈下降趨勢；x為年度；b為截距；R2為線性相關系數.

1.2.2 非參數檢驗

采用Kruskal-Wallis檢驗進行多個獨立樣品之間相同分布研究［9-11］.零假設分別為同一類別食品不同年份之間的合格率無顯著性差異，不同類別食品的合格率無顯著性差異.

1.2.3 柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫（Kolmogorov-Smirnov，K-S）檢驗

K-S檢驗是研究樣本觀察值的分布和設定的理論分布是否相一致.零假設是各年度不合格樣品中各類不合格指標項次服從正態分布.

1.2.4 單樣本t檢驗

單樣本t檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率［12-13］.零假設是各類不合格指標項次平均值與某類不合格指標項次數的差異無顯著性.

1.2.5 空間自相關分析

空間自相關是指同一變量在相應空間位置上的相關性與相互依賴性［14-15］，選用莫蘭指數（Moran’s I）作為空間自相關指數［16］，利用 Moran’s I對食品抽檢合格率的空間聚集性進行識別，應用檢驗統計量Z來檢驗 Moran’s I.當||Z ＞1.96，則 P＜0.05，全局 Moran’s I＞0，表示空間正相關，其值越大，空間相關性越明顯；全局 Moran’s I＜0，表示空間負相關，其值越小，空間差異越大；全局Moran’s I=0，表示無空間相關性.

采用 Anselin［17］提出的局部空間自相關（local indicators of spatial association，LISA）分析方法尋找可能被掩蓋的局部空間自相關的位置，進一步探索每個空間單元上食品抽檢合格率與其鄰近區域食品抽檢合格率的空間聚集性.一個空間單元i的局部Moran統計量可定義為

1.2.6 時空掃描分析

時空掃描分析同時考慮了時間和空間2個因素［18-19］，以四川省21個被抽檢市（州）為對應研究區域，建立一個可活動的掃描窗口，利用掃描窗口內和外的實際抽檢不合格樣品數和理論不合格樣品數構造檢驗統計量對數似然比（log likelihood radio，LLR）［20］，用 LLR來評價掃描窗口內抽檢不合格數的異常程度，然后采用蒙特卡羅模擬法計算P值對該窗口的統計學意義進行評價［21］.本研究在分析過程中，掃描最大半徑為50%，時間間隔為年，假設該省食品安全監督抽檢結果在時間和空間均呈柏松分布［22］，不合格批次數作為事件數，抽檢總批次作為總案例數.當LLR值具有統計學意義時，用相對危險度（risk ratio，RR）來表示掃描窗口內外的相對危險度，首先掃描探測到LLR值為最大者，稱之為主要聚集區，其他掃描探測出的具有統計學意義的地區為次要聚集區.

2 結 果

2.1 整體情況

2017—2020年四川省省級監管部門共完成77 054批次食品監督抽檢，其中合格樣品74 918批次，不合格樣品2 136批次，樣品總體合格率為97.23%.近4年抽檢合格率、合格和不合格批次變化趨勢如圖1所示.2017—2020年食品安全監督抽檢完成數量整體呈上升趨勢，2020年完成的監督抽檢數量比2017年增長45.64%.4年間的樣品合格率呈現先降低后增高的趨勢，合格率最高與最低相差僅為0.41%，4年間合格率標準偏差為0.18%，各年度合格率均保持在97.00%以上.

圖1 2017—2020年抽檢合格率及批次變化趨勢

2.2 食品類別

2017—2020年監督抽檢共覆蓋34類食品，其抽檢合格率相關結果如圖2所示.其中，可可及焙烤咖啡產品進行了2年抽檢，特殊醫學用途配方食品、嬰幼兒配方食品和食鹽進行了3年抽檢，其余食品類別均進行了4年抽檢.可可及焙烤咖啡產品、特殊醫學用途配方食品和嬰幼兒配方食品平均合格率為100.00%，有24類食品平均合格率＞97.23%，酒類、糕點、食用農產品、餐飲食品、炒貨食品及堅果制品、冷凍飲品、蔬菜制品、飲料、特殊膳食食品和蜂產品10個類別的食品平均合格率＜97.23%，蜂產品平均合格率最低，為90.77%.

圖2 2017—2020年不同食品類別的抽檢合格率及變化趨勢

2017—2020年34類食品的合格率線性擬合結果表明：有3類食品4年間合格率持平，為100.00%；有13類食品4年來合格率整體呈上升趨勢，其中肉質品呈逐年上升趨勢（R2=0.942）；有18類食品4年來合格率整體呈下降趨勢，其中蔬菜制品呈現逐年下降趨勢（R2=0.923）.采用非參數檢驗法對2017—2020年34類食品的合格率差異進行檢驗，表明樣本中不同年份之間的合格率不存在顯著性差異（χ2=3.00，P＞0.05）；對不同食品類別之間的合格率差異進行檢驗，樣本中不同食品類別之間不存在顯著差異（χ2=3.65，P＞0.05）.

2.3 不合格項目

2017—2020年共計檢出2 339項次不合格指標，將不合格指標分為食品添加劑，微生物，農藥獸藥，質量指標，重金屬、無機和有機污染物，非食用物質和生物毒素污染7類，這些指標項不合格次數列于表1.由K-S檢驗可知各年度7類不合格指標項次的分布為正態分布（P=0.20＞0.05），故可用單樣本t檢驗來分析不合格指標平均值與各類不合格指標之間的差異.以各年度平均值為對照來研究不合格指標的顯著性，食品添加劑不合格指標項次連續4年顯著高于年度平均值（t=-3.75、-4.47、-3.32和-3.78，P＜0.05），生物毒素污染指標項次在 2017、2018和2020年顯著低于年度平均值（t=2.83、2.65和2.64，P＜0.05）；微生物不合格指標項次在 2017和2018年顯著高于年度平均值（t=-3.01和-2.59，P＜0.05）；農藥獸藥不合格指標項次在2019年顯著高于該年度平均值（t=-3.56，P＜0.05）；重金屬、無機和有機污染物（t=2.46，P＜0.05）和非食用物質（t=2.76，P＜0.05）不合格指標項次分別在2019和2020年顯著低于年度平均水平.

表1 2017—2020年7類指標不合格次數統計

2.4 空間聚集性

2.4.1 全局空間自相關

2017—2020年抽檢合格率全局空間自相關分析結果列于表2.2017—2020年四川省食品抽檢合格率Moran’s I均不為0，經統計學檢驗，4年間總體食品抽檢合格率呈正向空間相關分布特征（Moran’s I＞0，Z＞1.96，P＜0.05），即高合格率市（州）在空間上彼此聚集，且低合格率市（州）在空間上也彼此聚集.其余各年度呈隨機分布.

表2 2017—2020年抽檢合格率全局空間自相關結果

2.4.2 局部空間自相關

2017—2020年食品抽檢合格率的局部空間自相關分析結果如圖3所示.在P=0.05檢驗水平上，2017年，涼山州呈高-高聚集分布（Ii=0.184，P＜0.05），表明該州的合格率高，同時周邊的城市合格率也高；廣安市呈低-低聚集分布（Ii=1.465，P＜0.05），表明該市的合格率低，同時周邊的城市合格率也低.2018年，自貢市和雅安市呈高-低聚集分布（Ii=-0.304和-0.383，P＜0.05），其合格率高，但周邊的城市合格率低；德陽市和甘孜州呈低-高分聚集布（Ii=-0.026和-1.378，P=0.05），該2市（州）的合格率低，但周邊的城市合格率高.2019年，瀘州市和遂寧市呈高-低聚集分布（Ii=-0.220和-1.589，P＜0.05），雅安市呈低-高聚集分布（Ii=-0.262，P＜0.05）.2020年，眉山市和資陽市呈低-低聚集分布（Ii=0.783和0.935，P＜0.05）.2017—2020年總體來看，自貢市、內江市、眉山市和資陽市呈低-低聚集分布（Ii=0.550、1.617、1.164和 0.474，P＜0.05），表明該 4座城市的合格率低，同時周邊的城市合格率也低.

圖3 近4年四川省各地區抽檢合格率局部空間自相關結果

2.4.3 時空掃描統計

對2017—2020年食品安全監督抽檢數據進行時空掃描分析，相應掃描結果如圖4和表3所示.2017—2020年四川省食品安全抽檢情況具有統計學意義的時空聚類區域有3個.主要聚集區位于四川中偏南部，涉及樂山市和眉山市，聚集時間為2018年，該聚集區內食品抽檢不合格樣品風險是其他區的2.20倍；次要聚集區Ⅰ位于四川中偏東部，涉及資陽市和內江市，聚集時間為2019—2020年，該聚集區內食品抽檢不合格樣品風險是其他區的1.60倍；次要聚集區Ⅱ位于四川東部，涉及廣安市、南充市、遂寧市和達州市，聚集時間為2017年，該聚集區內食品抽檢不合格樣品風險是其他區的1.58倍.

表3 2017—2020年抽檢不合格率時空掃描分析結果

圖4 2017—2020年抽檢不合格率時空掃描分析風險聚集區

3 結論與討論

3.1 總體形勢分析

2017—2020年四川省省級的食品監督抽檢數量顯著上升，表明監管部門在制定抽檢計劃時能夠按照《“十三五”國家食品安全規劃》［23］要求，不斷加大食品檢驗量.2017—2020年間整體合格率顯示，四川省的食品安全形勢總體保持穩定態勢，可見在堅持以問題為導向，以排查風險為目的開展食品監督抽檢的要求下，監管部門能夠保障該省的整體食品安全合格率高位運行，食品安全監管工作效果顯著.食品安全抽樣檢驗年度計劃要重點選擇風險程度高以及污染水平呈上升趨勢的食品，由此可知上一年度食品安全抽檢結果中發現問題較多、風險較高的食品品種、檢測指標和抽樣地區等將會納入下一年度的食品抽檢計劃當中，由于計劃的逐年調整和動態變化，由該4年的抽檢結果推測之后該省的年度食品抽檢合格率也將在97.00%以上小幅波動.

3.2 食品類別分析

區別于劉歡［24］僅用合格率判定當地食品安全狀況的研究，本文采用非參數檢驗得出，2017—2020年，食品安全監督抽檢年度間的合格率與各食品類別間的合格率均沒有顯著性差異，且平均合格率均保持在97.00%以上，進一步研究表明該省4年間的食品抽檢合格率一直保持較高水平，說明在該省流通銷售的這34類食品，絕大部分生產加工者對食品品質的把控基本都保持在較高水平.從歷年抽檢合格率的趨勢來看，可可及焙烤咖啡產品、特殊醫學用途配方食品和嬰幼兒配方食品4年間合格率總體保持在100.00%，其中，可可及焙烤咖啡產品、特殊醫學用途配方食品抽檢批次較少，不具備代表性，而嬰幼兒配方乳粉由于國家采取全國實施月月抽檢，嚴格嬰幼兒配方食品生產許可審查發證等最強監管措施，確保嬰幼兒配方乳粉的食品安全風險最低.食鹽、食用油、油脂及其制品、乳制品、豆制品、食糖、蛋制品、肉制品、保健食品、酒類、食用農產品、餐飲食品、炒貨食品及堅果制品和冷凍飲品共13類食品抽檢合格率呈整體上升趨勢，表明該省監管部門對油、肉、蛋、乳和菜等居民大宗消費食品的品質把控更為嚴格.其余18類食品抽檢合格率整體呈下降趨勢，合格率較低且合格率下降趨勢明顯的食品類別有蜂產品、蔬菜制品、特殊膳食食品、飲料和糕點等，其中特殊膳食食品抽檢批次較少，不具有代表性.蜂產品平均合格率最低且下降趨勢最為明顯，以此展開分析，蜂產品不合格的原因主要有：（1）蜂蜜中檢出禁用獸藥諾氟沙星、氧氟沙星和氯霉素等；（2）蜂王漿中質量指標10-羥基-2-癸烯酸不達標.蜂產品是一種動物源性食品，雖然中華人民共和國農業部公告第2292號已明確規定“自2016年12月31日起，停止經營、使用用于食品動物的洛美沙星、培氟沙星、氧氟沙星和諾氟沙星4種原料藥的各種鹽、酯及其各種制劑”［25］，但在 2019—2020年的抽檢蜂產品中仍有禁用獸藥的檢出情況，主要由于目前還無有效的低毒、低殘留可替代抗生素的藥物來治療蜂病，且蜂農使用純化工藝不達標的氟苯尼考藥物也會造成蜂產品中氯霉素檢出［26］.10-羥基-2-癸烯酸是又稱王漿酸，是蜂王漿特有的成分，是衡量蜂王漿品質和辨別其真偽的重要指標.該省蜂王漿中不合格的情況主要為10-羥基-2-癸烯酸含量不滿足《蜂王漿：GB 9697—2008》［27］中產品等級要求，10-羥基-2-癸烯酸易受空氣、光線、水分和酸堿的影響［28］，由于生產企業對原料品質把控和投料控制不嚴、生產工藝設計不合格，生產經營企業貯存條件不達標等易導致其含量不達標.

3.3 不合格項目分析

區別于郭添榮等［29］僅采用不合格項目占比情況進行描述性分析，本文采用以年度平均值和單個不合格項目次數進行單樣本t檢驗的方法，精準地確定超范圍、超限量使用食品添加劑連續4年成為該省食品安全問題中最為突出的問題，其中較為多發的問題有蔬菜制品干筍中SO2殘留量超標，餐飲食品油條中Al的殘留量超標，酒類散裝白酒中檢出甜蜜素（以C6H13NNaO3S計）等.根據我國食品添加劑的使用規定，SO2可作為漂白劑、防腐劑和抗氧化劑加入干制蔬菜中，KAl（SO4）2和NH4Al（SO4）2可作為膨松劑、穩定劑加入油炸面制品中.由于食品添加劑具有防腐、護色、漂白、增香、乳化和增稠等多種功能，食品添加劑的使用一直是食品生產加工中必不可少的重要一環，且食品添加劑容易獲取，食品生產加工者的違法成本低且需要檢測才能確定其含量，是導致該指標一直突顯的重要原因.此外，食品添加劑指標不合格分為超出《食品安全國家標準 食品添加劑使用標準：GB 2760—2014》［30］規定的使用范圍和超過使用限量2種情形，該指標不合格的原因一般還包括生產加工企業或個人：（1）專業技術缺乏，對標準規定不熟悉、理解不到位［31］；（2）為了使產品達到更好的效果而追求更多的經濟利益，人為故意過量添加；（3）原材料進貨檢驗把關不嚴，原料中的食品添加劑超標從而導致終產品中食品添加超標；（4）所使用的食品添加劑本身不合格.

次要突出的問題為微生物指標不合格，連續在2017和2018年顯著較高.微生物指標是反映食品衛生品質的指示性指標.展開來看，最突出的問題是飲料中桶裝飲用水銅綠假單胞菌不合格，其次是餐飲食品中復用餐飲具大腸菌群不合格以及肉制品、糕點食品中菌落總數不合格等.銅綠假單胞菌是一種條件致病菌，對于免疫力較弱的人群健康風險大，包裝飲用水銅綠假單胞菌不合格的主要原因是：（1）生產環境控制不嚴；（2）回收水桶消毒不徹底；（3）桶裝水密封不嚴等［32］.大腸菌群作為檢測食品是否被糞便污染，即是否被致病菌污染，食用后對人體健康造成危害程度的重要衛生指標，復用餐飲具大腸菌群不合格充分表明復用餐飲具消毒不達標［33］.菌落總數是食品被微生物污染的程度，肉制品、糕點等食品中菌落總數不合格的原因有：（1）沒有嚴格控制生產加工過程的衛生條件；（2）沒有合理使用防腐劑；（3）包裝材質及厚度不合適；（4）貯存溫度不合適［34］.針對最為突出的桶裝飲用水銅綠假單胞菌問題，該省監管部門采取對桶裝水生產企業食品安全管理員開展專題培訓等一系列行之有效的措施［35］，因此從2019年起，微生物指標不合格問題已經不具有顯著性.

農藥獸藥指標不合格的情況僅在2019年顯著高于平均水平，在其余年度沒有顯著性，可采取普通關注.農藥獸藥指標不合格的食品類別中，89.80%為食用農產品、4.00%為茶葉及相關制品、3.60%為蜂產品、2.40%為肉制品和0.20%為餐飲食品；農藥獸藥指標不合格問題中，55.80%為檢出禁用獸藥、25.00%為獸藥殘留超標、15.60%為農藥殘留超標和3.60%為檢出禁用農藥；禁用獸藥中，有69.18%為抗生素類藥物，究其原因主要是抗生素類獸藥價格便宜、效果好，養殖戶追求高的經濟利益而使用.中華人民共和國農業農村部公告第194號已規定“自2020年7月1日起，飼料生產企業停止生產含有促生長類藥物飼料添加劑（中藥類除外）的商品飼料.”［36］可見我國已采取源頭治理的方式避免抗生素類藥物在動物性食品中的檢出.

食品中生物毒素，重金屬、無機和有機污染物與非食用物質均為顯著低于年度平均水平的不合格指標，表明這3類不合格情況在該省各年度抽檢結果中均較少發生，可予以一般關注.

3.4 時空分析

區別于王博遠等［7］僅采用空間自相關分析研究食用油抽檢結果，王舟等［21］采用時空掃描分析麻痹性貝類毒素的監測數據，本研究建立的時空掃描分析結果與各年度局部空間自相關分析結果可相互驗證，得出時空掃描風險聚集區與局部空間自相關的合格率低聚集區基本一致的結論.2017年，廣安市呈合格率低-低聚集分布，且廣安市、南充市、遂寧市和達州市為次要聚集區Ⅱ；2018年，與自貢市和雅安市均接壤并位于2座城市之間的眉山市和樂山市為合格率低聚集區，且為主要聚集區；2019年，位于瀘州市和遂寧市之間的資陽市和內江市為合格率低聚集區，2020年，眉山市和資陽市為合格率低-低聚集區，且2019和2020年，資陽市和內江市為次要聚集區Ⅰ.以上結果說明，2017—2020年四川省食品安全風險聚集區從四川東部逐步往中部遷移，最終聚集在四川中偏東部.

3.5 監管建議

食品抽檢的類別共有34大類，其細類超過450種，涉及的具體食品品種數以萬計，每種食品檢測的指標不同，且每年抽檢的具體食品品種和檢測指標會根據年度計劃發生動態調整，故本文以統計分析方法探索出問題較為突出的食品類別和問題項目后，以例舉形式繼續展開深入分析，綜合得出該省存在的主要食品安全問題有：（1）突出的問題食品類別和突出的不合格指標相互交織；（2）食品生產環節把控不嚴；（3）食品安全風險區域集中.根據本研究結果，提出加強該省食品安全的監管建議：（1）根據食品類別和不合格指標的綜合分析，建議加強對蔬菜制品中的食品添加劑SO2，蜂產品中的禁用獸藥諾氟沙星等，飲料中微生物指標銅綠假單胞菌的分類監管和專項整治，加大對問題品種和指標的食品抽檢力度；（2）建議對歷年抽檢合格率低于平均水平和總體合格率呈下降趨勢的23類食品的監管進行清單式管理，逐年解決部分問題；（3）建議加強對食品生產環節的監管力度，加強對生產加工者的宣傳引導和培訓教育，從而提升從業人員的素質，利用專家學者幫助生產企業改進生產工藝，加強食品生產許可審查、體系檢查，從生產源頭解決問題；（4）禁用藥物屢禁不止，多由于禁用藥物對食品性動物的治病、防病效果好，但由于禁用藥物可能對人體產生致癌致畸的風險，建議監管部門以多種形式鼓勵科研機構開展低毒獸藥的研究和應用，做好養殖源頭治理；（5）針對食品生產者的人為故意導致食品抽檢不合格的，建議加大對違法處罰力度，起到震懾作用；（6）根據時空掃描的結果，建議重點加強對該省中偏東部地區的食品安全治理.

4 結束語

以四川省食品安全監督抽檢結果為基礎，本文采用5種統計分析方法從食品類別、不合格項目、時間和地域等方面探索該省面臨的突出食品安全風險，創新性地建立了一種食品抽檢不合格情況的時空掃描分析模型，時空掃描分析結果可由局部空間自相關分析結果相驗證，并發現該省的食品安全風險隨時間推移從東部向中部遷移的特征，為早期的食品安全風險預警提供基礎研究依據.通過分析研究，科學識別該省食品安全問題的高發品種和高發項目為蔬菜制品中的SO2、桶裝飲用水中的銅綠假單胞菌和蜂產品中檢出禁用獸藥，高發環節為生產環節，對科學制定食品抽檢計劃，進一步解決食品安全重點難點問題具有借鑒意義.期望在本研究的基礎上，進一步收集環境污染、人口學、社會經濟學和營養膳食等方面的資料，采用多元的空間分析尋找其相互關系，將時間單位從年細化為月并建立預警模型，進一步深入探討食品安全問題的影響因素和解決辦法.