消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

楊榮祥　高亦兵

（揚(yáng)州出入境檢驗(yàn)檢疫局　江蘇揚(yáng)州　225009）

消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

楊榮祥高亦兵

（揚(yáng)州出入境檢驗(yàn)檢疫局江蘇揚(yáng)州225009）

構(gòu)建了一種消費(fèi)品質(zhì)量安全的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。通過(guò)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的智能化。該模型的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的可能性進(jìn)行客觀估算，評(píng)估更加科學(xué)。

消費(fèi)品安全；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；貝葉斯公式

1　前言

隨著我國(guó)檢驗(yàn)認(rèn)證活動(dòng)逐步走向第三方，消費(fèi)品安全在政府質(zhì)量監(jiān)管中的地位慢慢凸顯出來(lái)。國(guó)家質(zhì)量監(jiān)管部門正在逐步建立國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，目前已成立了上海、天津、廣東、江蘇、中國(guó)檢驗(yàn)檢疫科學(xué)研究院（簡(jiǎn)稱“檢科院”）、國(guó)家質(zhì)檢總局標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)法規(guī)研究中心（簡(jiǎn)稱“標(biāo)法中心”）等多個(gè)國(guó)家監(jiān)測(cè)點(diǎn)。中國(guó)進(jìn)出口商品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與快速反應(yīng)監(jiān)管監(jiān)管體系（簡(jiǎn)稱“C-PAPEX”）已初步形成。消費(fèi)品安全關(guān)系到消費(fèi)者的人身健康和安全，如何利用有限的管理資源對(duì)消費(fèi)品安全進(jìn)行有效的檢驗(yàn)監(jiān)管是質(zhì)量管理部門一直思考的問(wèn)題。

在這方面，美國(guó)消費(fèi)品安全委員會(huì)（CPSC），日本國(guó)家技術(shù)評(píng)估研究所（NITE）有著豐富的經(jīng)驗(yàn)，較早地引入了風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)方法，尤其是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的相關(guān)技術(shù)。我國(guó)在2008年發(fā)布了《消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通則》（GB/T22760-2008），規(guī)定了消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基本方法。但是，該標(biāo)準(zhǔn)涉及的主要技術(shù)是風(fēng)險(xiǎn)矩陣，是一個(gè)完全主觀的評(píng)估技術(shù)，不利于計(jì)算機(jī)進(jìn)行智能化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

本研究主要嘗試構(gòu)建一種半定量的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。根據(jù)消費(fèi)品質(zhì)量安全標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的檢驗(yàn)檢測(cè)項(xiàng)目，確定風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目；通過(guò)計(jì)算每個(gè)項(xiàng)目的可能性、后果，建立一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的值確定產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)的類型。主要應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)有貝葉斯公式、德?tīng)柗品ā?/p>

本研究中“消費(fèi)品”概念是指非食品類一般消費(fèi)品（除煙草制品、化妝品、農(nóng)藥、藥品、城市軌道車輛、鐵路客車、航空器、船舶、電梯等由專門法律法規(guī)管理的特殊消費(fèi)品）。“消費(fèi)品質(zhì)量安全”指由技術(shù)法規(guī)、強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的消費(fèi)品質(zhì)量安全項(xiàng)目。“批次”指質(zhì)量監(jiān)管部門或第三方檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)對(duì)消費(fèi)品進(jìn)行抽樣檢驗(yàn)的批次。

2　消費(fèi)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則

根據(jù)ISO31000：2009“風(fēng)險(xiǎn)管理原則與指南”，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需遵循一定的準(zhǔn)則，該評(píng)估模型的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則如下：

2.1風(fēng)險(xiǎn)的確定及后果的測(cè)量

依據(jù)相關(guān)技術(shù)法規(guī)及強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)，確定相關(guān)單一風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，描述風(fēng)險(xiǎn)事件、風(fēng)險(xiǎn)源、風(fēng)險(xiǎn)原因及風(fēng)險(xiǎn)后果。

采用德?tīng)柗品ù_定后果的大小，取50位專家的均值。后果測(cè)量參考值見(jiàn)表1。

表1　后果測(cè)量參考值

2.2可能性測(cè)量

采用批次不合格率的點(diǎn)估計(jì)、傷害事故率、貝葉斯公式計(jì)算的不合格率中最大值代表可能性大小。

2.3可能性和后果的時(shí)間范圍

可能性測(cè)量可按年、季度、月等周期進(jìn)行，通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控；后果測(cè)量可根據(jù)法律法規(guī)及標(biāo)準(zhǔn)的變動(dòng)情況進(jìn)行適時(shí)調(diào)整。

2.4風(fēng)險(xiǎn)程度的確定

風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)R=C×L

2.5利益相關(guān)方的意見(jiàn)

在采集消費(fèi)品安全法規(guī)及標(biāo)準(zhǔn)時(shí)考慮利益相關(guān)方的意見(jiàn)。

2.6風(fēng)險(xiǎn)可接受或可容許程度

依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)R值確定風(fēng)險(xiǎn)的可接受程度，R的取值范圍為［0-100］，見(jiàn)表2。

表2　風(fēng)險(xiǎn)可接受程度

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)輸出格式見(jiàn)表3。

表3　風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

2.7組合風(fēng)險(xiǎn)是否予以考慮

按照單一風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的最高值確定產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值，R=Max（R1，R2，…，Ri，…，RN）。

3　消費(fèi)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

3.1消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法

目前，主流的消費(fèi)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法是參考 《消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通則》（GB/T22760-2008）建立風(fēng)險(xiǎn)矩陣，通過(guò)德?tīng)柗品▽?duì)風(fēng)險(xiǎn)后果、風(fēng)險(xiǎn)可能性進(jìn)行分類。該方法是一個(gè)完全主觀的方法，適用于缺乏相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)信息的情況，很難根據(jù)實(shí)際檢驗(yàn)的不合格及傷害事故情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，也很難通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。

本研究建立了一個(gè)半定量模型。該模型可按照實(shí)際發(fā)生的不合格及傷害事故進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)可能性計(jì)算，通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)可能性的監(jiān)控實(shí)現(xiàn)評(píng)估實(shí)時(shí)化、智能化，評(píng)估方法更加科學(xué)。由于消費(fèi)品安全技術(shù)法規(guī)及標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)穩(wěn)定，因此風(fēng)險(xiǎn)后果大小是一個(gè)相對(duì)靜態(tài)的值，可階段性地通過(guò)德?tīng)柗品ㄟM(jìn)行打分，固化為模型中的參數(shù)。該模型適用于計(jì)數(shù)單位的大批量消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

3.2消費(fèi)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程

消費(fèi)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程見(jiàn)圖1。

圖1　消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程

3.3消費(fèi)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)學(xué)模型

消費(fèi)品質(zhì)量安全的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需要考慮消費(fèi)品固有的質(zhì)量特性、產(chǎn)生的傷害事故數(shù)量、檢驗(yàn)的不合格數(shù)量3個(gè)方面的因素。質(zhì)量特性主要在風(fēng)險(xiǎn)后果大小中體現(xiàn)，可能性大小通過(guò)事故數(shù)量、不合格數(shù)量來(lái)估算。

該模型主要應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)有德?tīng)柗品?、貝葉斯公式，具體方法請(qǐng)參考相關(guān)書(shū)籍。

3.3.1消費(fèi)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的數(shù)學(xué)模型

其中：

R為某消費(fèi)品風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，保留小數(shù)點(diǎn)2位，取值范圍［0，100］；

Ri為某風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，保留小數(shù)點(diǎn)2位，取值范圍［0，100］；

Ci為某風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的后果大小，保留小數(shù)點(diǎn)2位，取值范圍［0，10］；

Li為某風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目可能性大小，保留小數(shù)點(diǎn)2位，取值范圍［0，10］；

li為可能性大小原始值，保留小數(shù)點(diǎn)6位，取值范圍［0，1］；

N為某消費(fèi)品安全項(xiàng)目數(shù)量；

n為專家的人數(shù)；

αi為某消費(fèi)品批次檢驗(yàn)不合格率點(diǎn)估計(jì)，保留小數(shù)點(diǎn)6位，取值范圍［0，1］；

βi為某消費(fèi)品傷害事故率，保留小數(shù)點(diǎn)6位，取值范圍［0，1］；

γi為某消費(fèi)品按貝葉斯公式計(jì)算的不合格率，保留小數(shù)點(diǎn)6位，取值范圍［0，1］。

3.3.2計(jì)算αi

其中：

Np為歷史上某消費(fèi)品被質(zhì)量監(jiān)管部門或第三方檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)抽檢的批次；

Xi為歷史上被質(zhì)量監(jiān)管部門或第三方檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)判定為不合格的批次。

3.3.3計(jì)算βi

其中：

Yi為歷史上某個(gè)風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目造成的傷害事故的件數(shù)；

Na為歷史上某消費(fèi)品總的數(shù)量。

說(shuō)明：由于有些產(chǎn)品、項(xiàng)目沒(méi)有被抽批檢驗(yàn)或者沒(méi)有檢驗(yàn)出不合格，但卻發(fā)生了傷害事故，引入傷害事故率是有必要的。

3.3.4貝葉斯公式計(jì)算γi

假設(shè)Ai事件為某消費(fèi)品安全項(xiàng)目不合格；B事件為某消費(fèi)品發(fā)生傷害事故。根據(jù)貝葉斯公式可推出：

其中：

P（Ai）為某消費(fèi)品安全項(xiàng)目不合格的概率；

P（B|Ai）為某安全項(xiàng)目不合格引起傷害事故的概率，可計(jì)算出先驗(yàn)概率；

P（Ai|B）為發(fā)生傷害事故的情況下，某安全項(xiàng)目不合格的概率，可計(jì)算出先驗(yàn)概率；

P（B）為實(shí)際發(fā)生的某消費(fèi)品傷害事故的概率；

Zi為歷史上某項(xiàng)目不合格的消費(fèi)品數(shù)量；

ΣY為歷史傷害事故總件數(shù)；

ΣY'為實(shí)際傷害事故總件數(shù)；

Na'為實(shí)際消費(fèi)品總數(shù)量。

說(shuō)明：當(dāng)只有總的傷害件數(shù)、總的產(chǎn)品數(shù)量，缺乏其他數(shù)據(jù)時(shí)，可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的先驗(yàn)概率，估算出實(shí)際的不合格率。

4　案例分析

數(shù)據(jù)：某地區(qū)歷史上進(jìn)口微波爐 （HS編碼為8516500000）5870批，總數(shù)量Na=910500臺(tái)，質(zhì)量監(jiān)管部門及第三方機(jī)構(gòu)抽批檢驗(yàn)Np=587批。今年進(jìn)口總數(shù)量Na'=310800臺(tái)，發(fā)生傷害事故總事故ΣY'=9起。

4.1風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

根據(jù)技術(shù)法規(guī)及強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)描述出微波爐單一風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目。

4.1.1技術(shù)法規(guī)及標(biāo)準(zhǔn)收集

GB4706.21-2008家用和類似用途電器的安全微波爐，包括組合型微波爐的特殊要求；

GB4706.1-2005家用和類似用途電器的安全第1部分：通用要求；

GB24849-2010家用和類似用途微波爐能效限定值及能效等級(jí)。

4.1.2風(fēng)險(xiǎn)描述

微波爐的風(fēng)險(xiǎn)描述見(jiàn)表4。

表4　微波爐的風(fēng)險(xiǎn)描述

（續(xù)表4）

4.2風(fēng)險(xiǎn)分析

4.2.1確定風(fēng)險(xiǎn)后果大小

采用德?tīng)柗品ㄟM(jìn)行專家打分，采集n=50位專家的打分結(jié)果，取平均值（表5）。

表5　風(fēng)險(xiǎn)后果

（續(xù)表5）

4.2.2計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)可能性大小

不合格批次、不合格數(shù)量、傷害事故件數(shù)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)的歷史信息得到。

其他參數(shù)有：Np=587批；Na=910500臺(tái)；Na'= 310800臺(tái)；ΣY'=9件

風(fēng)險(xiǎn)可能性計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表6。

表6　風(fēng)險(xiǎn)可能性

4.2.3計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)并排序風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的排序見(jiàn)表7。

表7　風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)排序

（續(xù)表7）

4.3風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)見(jiàn)表8。

表8　風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

5　結(jié)語(yǔ)

本研究構(gòu)建的計(jì)數(shù)類一般消費(fèi)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：（1）該模型是一個(gè)半定量的指數(shù)模型，可實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的信息化、智能化；（2）基于大量實(shí)際數(shù)據(jù)，風(fēng)險(xiǎn)可能性的測(cè)算更加科學(xué)。本模型的使用需收集不合格批次、不合格數(shù)量、傷害事故等風(fēng)險(xiǎn)信息，因此需要一個(gè)強(qiáng)大的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)作支撐。本研究?jī)?nèi)容在政府消費(fèi)品質(zhì)量安全監(jiān)管中具有一定的可操作性和前瞻性，隨著我國(guó)質(zhì)量監(jiān)管模式的改革以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的推廣應(yīng)用，風(fēng)險(xiǎn)管理的相關(guān)技術(shù)將逐步成為監(jiān)管部門的決策核心。

［1］ 王洪春.貝葉斯公式與貝葉斯統(tǒng)計(jì) ［J］.重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，12（3）：202-205.

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Risk Assessment Model of Consumer Products Safety

YANG Rongxiang，GAO Yibing
（Yangzhou Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau，Yangzhou，Jiangsu，225009）

This paper constructs an assessment model of quality safety for consumer products，implementing the intelligence of risk assessment through calculating the risk index.The advantage of the model is that the likelihood of risk is estimated objectively，and the assessment is more scientific.

Consumer Products Safety；Risk Assessment Model；Risk Index；Bayes Formula

X92

E-mail：yangrx@jsciq.gov.cn

2015-11-10