基于交互分析的食品安全风险监管研究--以Z区为例

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1、专业学位硕士学位论文基于交互分析的食品安全风险监管研究——以Z区为例作者姓名卢俊龙学位类别公共管理硕士指导教师喻锋副教授姚建明所在学院公共管理学院论文提交日期2018年5月2日AnInteractiveAnalysisofFoodSafetyRiskRegulation—CaseStudyofZDistrictADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:LuJunLongSupervisor:Prof.YuFengYaoJianMingSouthChinaUniversityofTech

2、nologyGuangzhou,China分类号：C93学校代号：10561学号：201521626810华南理工大学硕士学位论文基于交互分析的食品安全风险监管研究——以Z区为例作者姓名：卢俊龙指导教师姓名、职称：喻锋（副教授）申请学位级别：硕士学科专业名称：公共管理研究方向：公共管理论文提交日期：2018年5月2日论文答辩日期：2018年6月2日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：朱亚鹏委员：王郅强、韩莹莹、韦曙林、刘红波摘要食品是人类赖以生存和发展的物质基础，食品安全关系到人们身体健康与生命安全。随着层出不穷的

3、问题食品频繁出现，食品安全问题日益成为当今社会和群众关注的焦点。食品安全没有“零风险”，从农田到餐桌，其风险贯穿于食品生命周期的全过程和各环节，具有客观性、普遍性、偶然性和可变性等特点。如何有效分析和规避食品安全风险，将各类风险防范于未然，探索一套适用于我国食品安全风险预警指标体系是当前我国食品安全监管的重要研究方向。本文结合主观的量化指标和客观的数据挖掘进行综合研究分析，运用文献研究、问卷调查、定性与定量分析等方法，以Z区为例，对当前食品安全风险分布进行归纳和总结，遴选出造成食品安全风险的27种预警指标，运用风险矩阵评估法，对问卷调查结果进行量

4、化分析，得出导致食品安全风险的主观认知矩阵结果，即风险主观值。通过对Z区近三年的食品案件数据和业户情况等历史资料进行数据挖掘分析，得出“户均发案率”和“案均罚没额”的风险客观量化分析结果，即风险客观值。将风险主观值和风险客观值进行交互处理分析，获得食品安全风险综合评价结果，通过风险矩阵量化分析，得出食品加工环节中“使用不安全辅料”为最关键的风险因素，并总结出各类重点防控的风险项目，提出相应的管控措施，为食品安全管理者就政策制定、资源配置、监督手段等方面提供参考依据，有着较强的理论与实践意义。关键词：食品安全风险；预警指标；风险矩阵；量化分析；数据

5、挖掘IAbstractFoodistheessentialmaterialbasisforhumanbeing’ssurvivalanddevelopment,andfoodsafetyissocruciallyboundupwithpeople'shealthandlifesafety.Withtherisingtrendoffoodsafetyaccidents,foodsafetyhasincreasinglybecomethefocusofattentionofthesocietyandthepublic.Generallyspeakin

6、g,thereisno"zerorisk"infoodsafetyregulation;fromfarmlandtodiningtable,theriskofobjectivity,universality,contingencyandvariabilitydoesrunthroughthewholeprocessoffoodlifecycle,withall-roundcoverage.Inthisregard,it’sofgreatimportancetoadvancingresearchindevelopingfoodsafetyriska

7、larmingevaluationfittedinChina’scontextbymeansofeffectivelyanalyzingandfurthermoreavoiding&preventingsortsofthefoodsafetyrisk.WithZdistrictasthetargetedcase,thepaperattemptstointegratesubjectiveriskanalysisbyindicatorsandobjectiveriskanalysisbydatamining,withcombinativeemploy

8、ingliteratureresearch,questionnaire,qualitativeandquantitativeanalys