基于情景模糊的食品企业质量信用评价研究
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摘要：[JP+2]科学、客观、权威地评价食品企业质量信用，不仅可为消费者提供正确的信息，消除担忧，确保生命健康，而且可为政府部门食品安全的管理提供决策依据，也促使食品企业按规范完善安全生产内部监控机制，有效发挥企业的自控作用。为此，通过构建一套包含质量信用意愿、能力、质量行为表现及可持续性四个方面的食品企业质量信用评价指标体系，鉴于评价过程决策信息存在的模糊、含糊和犹豫等不确定性特征，应用能更精确地处理和表达模糊信息的情景模糊集（picture fuzzy set，PFS），发展一种基于密切值的情景模糊多指标群体决策法。通过决策方案与理想点的密切程度实现对食品企业的质量信用评价与排序，同时应用所构造指标体系及其支撑的情景模糊评价方法对昆明市三家软饮料企业进行质量信用评价，实例结果验证了该评价方法体系的可行性。[JP]
关键词：食品企业；质量信用；情景模糊集；密切值；群体决策
中图分类号：F272文献标志码：A文章编号：1671-1254（2015）03-0059-09
近年来，我国食品质量安全失信行为频发，给人们的身体健康和生命安全造成极大损失，使中国的产品质量信用蒙羞。引发了公众对食品安全和食品企业质量信用问题更多、更深层次的关注与担忧。鉴于当前食品质量安全信用缺失问题的严重性和食品质量安全信用评价在食品质量安全信用管理中的重要性，研究食品质量安全信用评价便成为了亟待解决的问题 。至今，钱建平构建了基于可追溯系统的农产品生产企业质量安全信用评价指标体系，并利用层次分析法确定了评价指标的权重。高德安建议采用德尔菲专家评估方法确定食品企业质量信用的评价指标和权重，对企业进行信用等级评价。安玉红等人采用理论分析法和专家咨询法设置和筛选指标，构建了以基本要素层、过程控制层、质量表现层、发展导向层为准则层的食品企业质量信用评价指标体系。林宇燕认为影响食品企业质量信用的因素包括现场检查、监督抽查、有效投诉，并对现场检查情况的评价采用了模糊综合评价法，但文中未系统地建立食品企业质量信用评价指标体系。[JP]
国外的研究则偏向于对可直接影响食品企业质量信用的食品质量的影响因素的研究。 Esteban 认为影响食品质量的三个相关因素有基本原料、冷藏保存的时间和处理程度。Shim认为食品添加剂在食品处理加工中的使用，是消费者关心的影响食品质量因素之一。Garayoa在合同餐饮公司的食品质量评估中认为餐饮公司实施HACCP系统的情况，食品处理者的知识、态度及实践，设备―器皿表面和菜的微生物含量的评估是食品质量评估的重要项。
上述研究，无论在理论上还是实践上都做了有益的探索，但缺乏一套既有评价指标体系，又有与之相适应的评价方法的较为全面系统的食品企业质量信用评价体系。因此，本文在分析食品企业质量信用影响因素的基础上，构建食品企业质量信用评价指标体系，提出了一种基于情景模糊集（picture fuzzy sets，PFS）的群体密切值法的食品企业质量信用评价方法，并且应用此方法对昆明市三家软饮料企业进行质量信用评价，验证该评价模型的可行性。
[BT1]一、食品企业质量信用评价指标体系的构建
[BT2]（一）指标体系构建原则
食品企业质量信用评价指标体系的建立是整个综合评价过程中的关键。建立科学、合理的评价指标体系是对食品企业按其质量信用进行准确分类排序的前提条件。因此，本文把食品企业质量信用评价指标体系的构建作为一个研究重点，在构建指标体系时，遵循以下原则：
1系统性原则。食品企业质量信用是表征食品企业质量信用高低的各影响因素综合作用的结果，既不能由单一的某方面反映，也不是反映食品企业质量信用的所有指标的简单相加，而是由能从不同方面反映出食品企业质量信用水平的指标的有机结合。
2科学性原则。评价对象的内涵是选取评价指标的依据。本文的评价对象为食品企业质量信用，所选的评价指标是以食品企业质量信用的内涵为依据，能够反映食品企业质量信用水平；另外，企业质量信用是企业信用的一部分，但不等同于企业信用，在选取指标的时候，不能把用于评价企业信用的财务类指标也作为评价指标选进去。
3全面性原则。多角度、全方位地选取食品企业质量信用评价指标，且以尽可能少的指标反映尽可能多的信息；同时，也要做到指标之间无内容上的重复与交叉。在遵循每一层级指标皆能由下一层级指标充分反映的原则下，层层分解食品企业质量信用评价这一总目标，直到每一部分和侧面均落实到具体的考评内容。
4适用性原则。构建食品企业质量信用评价指标体系的目的是为现实中的食品企业质量信用评价服务的，设计的指标体系需在可行的人员、设备、管理水平之下应用，且在实际操作中具有应用价值。鉴于此，本文选取的评价指标不仅具有代表性，而且还具可行性，指标在具体考评时所需信息获取容易、准确。
[BT2]（二）食品企业质量信用评价指标的选取
食品企业质量信用是食品企业取得并保持对其质量信任的能力，由企业在遵守相关法律法规、执行标准以及兑现质量承诺（或履行质量约定）的基础上，提供食品在生命周期内满足顾客的需求或期望来实现。食品企业质量信用评价是对食品企业履行提供安全优质食品承诺能力及其可信任度进行综合评定，判定其信用及风险程度。由于食品质量关乎人们的健康，它的社会敏感性强，影响波及面大，食品企业有责任保障其所生产的食品具有较高的质量，且能持续满足顾客的需求，提高企业质量信用水平，食品企业还有必要针对其食品质量的可持续性采取措施。因此，本文在借鉴《企业质量信用等级划分通则》中推荐的用以评价企业质量信用的企业的质量信用意愿、能力及现有的质量行为表现等三方面为评价食品企业质量信用的同时，还考虑了企业食品质量的可持续性。以下是对这四个部分的逐层展开并选取评价指标的过程，直到每一部分均落实到具体的考评内容。
1食品企业质量信用意愿。质量信用意愿，指一个企业是否重视质量信用、是否尊重消费者的合法权益，并满足消费者合理预期的主观意愿程度。企业质量信用意愿影响了企业的质量行为，最终可决定企业质量信用水平的高低。根据质量信用意愿的内涵，食品企业信用意愿可由企业质量信用记录、企业质量文化、顾客需求关注度等指标来反映。
企业质量信用记录反映了企业以往的质量信用情况，进而反映企业对质量信用的重视度，它可从企业质量获奖、产品认证、以及审核期内企业的违法违规记录等方面来评估。企业质量文化反映了企业是否重视质量及对质量的重视程度，其具体考评内容为领导者是否做出相关质量承诺，且质量承诺是否切实可行，是否已准确传达到企业全体员工层；企业的使命、价值观是否可体现出对质量的关注，是否已被全体员工了解、认可。顾客需求关注度反映了企业是否重视顾客需求，具体评价时可从企业的市场营销部为了解顾客需求所展开的工作情况来了解企业的顾客需求关注度。
2食品企业质量信用能力。食品企业质量信用能力是指食品企业保障其所生产的食品具有高质量的能力，是企业为拥有高质量信用水平的实力保障。食品企业质量信用能力主要侧重于卫生安全方面，其能力指标构成包括与食品生产有直接作用的人员、设备的水平以及有间接作用但十分关键的质量管理水平三方面。
食品生产人员的水平是指食品生产人员为了经其操作后的食品具有较高的质量所需具备的素质的水平，可通过食品生产人员相应的知识技能，对食品卫生的认识水平，个人卫生及操作卫生习惯等方面来具体考评。
设备的水平可通过考察企业为保证其生产的食品质量，是否有按企业实际情况对设备进行维护、保养及更新，是否有保障设备设施持续符合安全卫生的要求，以满足顾客对食品的卫生安全及质量要求两方面来衡量。
质量管理水平是决定企业是否有能力有效管理企业的人员、设备等资源以保障其食品质量的关键因素。质量管理水平可通过考察食品企业是否具有先进的质量管理理念，是否建立起符合其自身运作特点的质量管理系统及其实施效果来衡量。
3食品企业质量行为表现。食品企业质量信用水平高低的一个最直接的反映是企业的质量行为表现。企业的质量行为表现可从采购、生产、流通、服务四方面来评价。采购方面的质量表现主要指企业对供应商关系的管理水平，可用原材料的合格率及采购成本来反映。生产环节的质量表现可用产品的合格率及生产过程控制水平来反映。流通环节则主要关注食品在流通过程中其保存方式及环境是否会引起食品质量的劣变，可由流通环节的质量维持能力来反映。最终，顾客购买食品后，根据其在购买及消费过程中的全程体验对企业做出满意度评价。
4 食品企业质量可持续性。食品企业能否维持其食品质量的可持续性，决定着企业能否持续获取顾客的信任，进而影响着食品企业的质量信用水平。食品企业质量可持续性指企业采取相关措施以保障并改进其以后生产的食品质量，可通过顾客反馈处理、质量改进机制两方面来反映。具体评价特征为企业是否随时关注顾客需求变化动态，同时结合顾客意见反馈，将顾客的需求融入食品的研发制作上，确保持续满足顾客需求；同时，在日常运作中，企业是否鼓励全员不断寻找企业的质量改进机会，真正实现企业质量的可持续性。
[BT2]（三）食品企业质量信用评价指标体系
[JP+2]为科学、系统地评价食品企业质量信用，本文在遵循系统性、科学性、全面性与适用性原则的前提下，从食品企业的质量信用意愿、质量信用能力、质量行为表现及质量可持续性四方面选取了食品企业质量信用评价指标，最终构建了食品企业质量信用评价指标体系。该指标体系由4 个一级指标和 12个二级指标构成。本文构建的指标体系及考评内容如表1所示：[JP][FL）]
二、 一种情景模糊群体密切值的食品企业质量信用评价方法
[BT）]
[BT2]（一） 评价方法的选择
[JP+2]食品企业质量信用评价是综合考虑影响质量信用的多个属性条件的决策问题，需要专家的参与，且存在着大量的模糊、不确定信息，属于多属性群决策问题。密切值法作为一种常见、有效的多属性决策方法，具有原理清晰，逻辑严谨，计算简便等优点。本文采用了密切值法作为本文评价值的计算方法。同时，考虑到多属性决策问题存在着大量模糊、不确定的信息，若使用精确数据是无法真实反映决策问题中所包含的模糊性信息的。对此，本文引入了情景模糊集理论，用情景模糊数的形式来表达专家对受评企业的偏好信息。情景模糊集是对传统模糊集和直觉模糊集的一种扩展。传统模糊集只考虑了隶属度，直觉模糊集在其基础上又增加了一个非隶属度，而情景模糊集则在二者的基础上进行了扩展；同时，考虑了积极隶属度、中立隶属度和消极隶属度，包含了决策者肯定、中立、否定以及放弃的态度，能够更精确地处理和表达多属性决策问题中的模糊性和不确定性信息。[JP]
[JP+2]因此，本文提出了一种情景模糊群体密切值的食品企业质量信用评价方法，即通过多个专家的群体决策以及和密切值法的联用，利用专家评判的指标特征和理想点的密切程度，即密切值来对食品企业的质量信用进行评价。其中，以情景模糊数的形式来表达专家评判的指标特征。[JP]
[BT2]（二）情景模糊集及其相关概念
三家软饮料企业的密切值排序为C3>C1>C2，表明软饮料企业G2的质量信用最高，其次是软饮料企业G1，而软饮料企业G3的质量信用在此三家企业中是最低的，且与其他两家的差距较大。
为进一步验证本方法的有效性，本文将评价模型中的密切值法替换为多目标决策中的一种常用方法――TOPSIS法来计算。通过TOPSIS法得到各企业与情景理想点的相对接近度Si，Si越大，评价结果越优。本文计算得出的三家软饮料企业与情景理想点的相对接近度Si分别为：S1=06271，S2=06487，S3=03238，可知S2>S1>S3，说明软饮料企业G2的质量信用最高，其次是软饮料企业G1，而软饮料企业G3的质量信用在此三家企业中的是最低的，且与其他两家的差距较大。这与上述用密切值法计算所得的结果一致，进一步验证了本方法的可行性及有效性。
在最终的软饮料企业质量信用等级划分中，可将受评企业与理想点的密切值划分为几个不同的区间范围，一个区间范围对应一类质量信用等级。各受评企业根据其密切值所在的区间范围来评定其质量信用等级。
[BT1]四、 结论
基于食品企业自身特点，构建了包含质量信用意愿、能力、质量行为表现及可持续性四个方面的食品企业质量信用评价指标体系。针对在信息不完全确定的模糊环境下，专家的评价可能会受到多种因素的影响从而使其主观判断表现出一定的中立或放弃评价的特征的问题，提出运用情景模糊集来描述这种判断的不确定性。同时，将情景模糊群决策方法和密切值法联用，通过比较各企业的情景模糊集与情景理想企业和情景负理想企业的距离来确定企业集的排序，提高了食品企业质量信用评价的精确性。通过实例研究验证了本文方法的正确性和有效性。本文的研究是对以往食品企业质量信用评价研究的新拓展，提出了一套较为全面系统的食品企业质量信用评价体系，既包含质量信用意愿、能力、行为表现及可持续性四方面的食品企业质量信用评价指标体系和已有与之相适应的一种情景模糊群体密切值的食品企业质量信用评价方法，且此方法是在食品企业质量信用评价领域的新应用。
参考文献：
[1]高永超，王慧涛，梁厚广.企业质量信用评价指标体系研究[J].标准科学，2011（4）：59-64.
[2]钱建平，李海燕，杨信延.基于可追溯系统的农产品生产企业质量安全信用评价指标体系构建[J]. 中国安全科学学报， 2009 （6）： 135-141.
[3]高德安. 广州市食品生产企业质量信用监管体系的应用研究[D]. 华南理工大学， 2011.
[4]安玉红， 张亚旭. 食品企业质量信用评价指标体系标准化研究[J]. 质量春秋， 2012（7）：4-10.
[5]林宇燕. 应用模糊综合评价法对食品生产企业质量安全信用进行综合评价[J]. 管理学家， 2014（12）： 463-464.
[6]ESTEBAN P，ANTNIO R，RAFAEL M.Microbiological Evaluation of Prepared/Cooked Foods in a HACCP
Environment[J]. Food and Nutrition Sciences， 2011（6）： 549-552.
[7]Shim S M， Seo S H， Lee Y. Consumers’ knowledge and safety perceptions of food additives： Evaluation on the effectiveness of transmitting information on preservatives [J]. Food Control， 2011， 22（7）： 1054-1060.
[8]GARAYOA R，VITAS A I，DEZ-LETURIA M.Food safety and the contract catering companies： Food handlers， facilities and HACCP evaluation[J]. Food Control， 2011， 22（12）： 2006-2012.
[9]CUONG B C，KREINOVICH V.Picture Fuzzy Sets-a new concept for computational intelligence problems [J]. In Proceeding of 2013 third world congress on information and communication technologies， 2013 （12）： 1-6. [ZK）]
[10][ZK（#]王登瀛. 多目标决策方案优选的密切值法[J]. 系统工程， 1989， 7（1）： 33-35.
[11]叶如意， 咸奎桐， 周莉. GB/T 23791―2009《企业质量信用等级划分通则》 解读[J]. 中 国标准化， 2009 （9）： 20-22.
[12]熊信友， 刘宇. 我国企业质量信用评价体系的研究[J]. 现代经济信息， 2009（17）： 109.
[13]ZADEH L A. Fuzzy sets [J]. Information and control， 1965， 8（3）： 338-353.
[14]吴林海， 张秋琴， 山丽杰.影响企业食品添加剂使用行为关键因素的识别研究： 基于模糊集理论的 DEMATEL方法[J]. 系统工程， 2012（7）： 009.
[15]ATANASSOV K T.Intuitionistic fuzzy sets[J]. Fuzzy sets and Systems， 1986， 20（1）： 87-96.
[16]Li D F. TOPSIS-based nonlinear-programming methodology for multiattribute decision making with interval-valued intuitionistic fuzzy sets[J]. Fuzzy Systems， IEEE Transactions on， 2010， 18（2）： 299-311.
[17]， 吴君民， 朱建军. 基于新直觉模糊距离的随机决策方法[J]. 系统工程理论实践， 2014， 34（6）： 1517-1524.
[18]王芳. 基于改进密切值法的我国劳动关系和谐度动态评价[J]. 统计与决策， 2013 （15）： 62-64.
[19]陈一萍. 基于密切值法的节能减排评价研究[J]. 生态环境学报， 2010， 19（2）： 419-422.
[20]孙晓东， 田澎. 群决策中基于一致性强度的专家意见集结方法[J]. 系统工程与电子技术， 2008， 30（10）： 1895-1898.
[21]梁昌勇，戚筱雯，丁勇.一种基于 TOPSIS 的混合型多属性群决策方法[J]. 中国管理科学， 2012， 20（4）： 109-117.
[22]常志朋， 程龙生， 刘家树. 基于马田系统与TOPSIS 的区间数多属性决策方法[J]. 系统工程理论与实 践， 2014， 34（1）： 168-175.