消费品安全风险评估模型

杨荣祥　高亦兵

（扬州出入境检验检疫局　江苏扬州　225009）

消费品安全风险评估模型

杨荣祥高亦兵

（扬州出入境检验检疫局江苏扬州225009）

构建了一种消费品质量安全的风险评估模型。通过计算风险指数，实现风险评估的智能化。该模型的优势在于对风险的可能性进行客观估算，评估更加科学。

消费品安全；风险评估模型；风险指数；贝叶斯公式

1　前言

随着我国检验认证活动逐步走向第三方，消费品安全在政府质量监管中的地位慢慢凸显出来。国家质量监管部门正在逐步建立国家风险监测网络，目前已成立了上海、天津、广东、江苏、中国检验检疫科学研究院（简称“检科院”）、国家质检总局标准与技术法规研究中心（简称“标法中心”）等多个国家监测点。中国进出口商品质量安全风险预警与快速反应监管监管体系（简称“C-PAPEX”）已初步形成。消费品安全关系到消费者的人身健康和安全，如何利用有限的管理资源对消费品安全进行有效的检验监管是质量管理部门一直思考的问题。

在这方面，美国消费品安全委员会（CPSC），日本国家技术评估研究所（NITE）有着丰富的经验，较早地引入了风险管理相关方法，尤其是风险评估的相关技术。我国在2008年发布了《消费品安全风险评估通则》（GB/T22760-2008），规定了消费品安全风险评估的基本方法。但是，该标准涉及的主要技术是风险矩阵，是一个完全主观的评估技术，不利于计算机进行智能化的风险评估。

本研究主要尝试构建一种半定量的风险评估模型。根据消费品质量安全标准规定的检验检测项目，确定风险项目；通过计算每个项目的可能性、后果，建立一个风险指数；根据风险指数的值确定产品风险的类型。主要应用的风险评估技术有贝叶斯公式、德尔菲法。

本研究中“消费品”概念是指非食品类一般消费品（除烟草制品、化妆品、农药、药品、城市轨道车辆、铁路客车、航空器、船舶、电梯等由专门法律法规管理的特殊消费品）。“消费品质量安全”指由技术法规、强制性标准规定的消费品质量安全项目。“批次”指质量监管部门或第三方检验机构对消费品进行抽样检验的批次。

2　消费品质量安全风险准则

根据ISO31000：2009“风险管理原则与指南”，风险评估需遵循一定的准则，该评估模型的风险准则如下：

2.1风险的确定及后果的测量

依据相关技术法规及强制性标准，确定相关单一风险项目，描述风险事件、风险源、风险原因及风险后果。

采用德尔菲法确定后果的大小，取50位专家的均值。后果测量参考值见表1。

表1　后果测量参考值

2.2可能性测量

采用批次不合格率的点估计、伤害事故率、贝叶斯公式计算的不合格率中最大值代表可能性大小。

2.3可能性和后果的时间范围

可能性测量可按年、季度、月等周期进行，通过计算机实现实时监控；后果测量可根据法律法规及标准的变动情况进行适时调整。

2.4风险程度的确定

风险指数R=C×L

2.5利益相关方的意见

在采集消费品安全法规及标准时考虑利益相关方的意见。

2.6风险可接受或可容许程度

依据风险指数R值确定风险的可接受程度，R的取值范围为［0-100］，见表2。

表2　风险可接受程度

风险评价输出格式见表3。

表3　风险评价

2.7组合风险是否予以考虑

按照单一风险指数的最高值确定产品的风险指数值，R=Max（R1，R2，…，Ri，…，RN）。

3　消费品质量安全风险评估模型

3.1消费品安全风险评估方法

目前，主流的消费品质量安全风险评估方法是参考 《消费品安全风险评估通则》（GB/T22760-2008）建立风险矩阵，通过德尔菲法对风险后果、风险可能性进行分类。该方法是一个完全主观的方法，适用于缺乏相关风险信息的情况，很难根据实际检验的不合格及伤害事故情况进行动态调整，也很难通过计算机进行实时监控。

本研究建立了一个半定量模型。该模型可按照实际发生的不合格及伤害事故进行风险可能性计算，通过对风险可能性的监控实现评估实时化、智能化，评估方法更加科学。由于消费品安全技术法规及标准相对稳定，因此风险后果大小是一个相对静态的值，可阶段性地通过德尔菲法进行打分，固化为模型中的参数。该模型适用于计数单位的大批量消费品安全风险评估。

3.2消费品质量安全风险评估流程

消费品质量安全风险评估流程见图1。

图1　消费品安全风险评估流程

3.3消费品质量安全风险评估数学模型

消费品质量安全的风险评估需要考虑消费品固有的质量特性、产生的伤害事故数量、检验的不合格数量3个方面的因素。质量特性主要在风险后果大小中体现，可能性大小通过事故数量、不合格数量来估算。

该模型主要应用的风险评估技术有德尔菲法、贝叶斯公式，具体方法请参考相关书籍。

3.3.1消费品质量安全风险评估的数学模型

其中：

R为某消费品风险指数，保留小数点2位，取值范围［0，100］；

Ri为某风险项目风险指数，保留小数点2位，取值范围［0，100］；

Ci为某风险项目的后果大小，保留小数点2位，取值范围［0，10］；

Li为某风险项目可能性大小，保留小数点2位，取值范围［0，10］；

li为可能性大小原始值，保留小数点6位，取值范围［0，1］；

N为某消费品安全项目数量；

n为专家的人数；

αi为某消费品批次检验不合格率点估计，保留小数点6位，取值范围［0，1］；

βi为某消费品伤害事故率，保留小数点6位，取值范围［0，1］；

γi为某消费品按贝叶斯公式计算的不合格率，保留小数点6位，取值范围［0，1］。

3.3.2计算αi

其中：

Np为历史上某消费品被质量监管部门或第三方检验机构抽检的批次；

Xi为历史上被质量监管部门或第三方检验机构判定为不合格的批次。

3.3.3计算βi

其中：

Yi为历史上某个风险项目造成的伤害事故的件数；

Na为历史上某消费品总的数量。

说明：由于有些产品、项目没有被抽批检验或者没有检验出不合格，但却发生了伤害事故，引入伤害事故率是有必要的。

3.3.4贝叶斯公式计算γi

假设Ai事件为某消费品安全项目不合格；B事件为某消费品发生伤害事故。根据贝叶斯公式可推出：

其中：

P（Ai）为某消费品安全项目不合格的概率；

P（B|Ai）为某安全项目不合格引起伤害事故的概率，可计算出先验概率；

P（Ai|B）为发生伤害事故的情况下，某安全项目不合格的概率，可计算出先验概率；

P（B）为实际发生的某消费品伤害事故的概率；

Zi为历史上某项目不合格的消费品数量；

ΣY为历史伤害事故总件数；

ΣY'为实际伤害事故总件数；

Na'为实际消费品总数量。

说明：当只有总的伤害件数、总的产品数量，缺乏其他数据时，可以根据历史数据的先验概率，估算出实际的不合格率。

4　案例分析

数据：某地区历史上进口微波炉 （HS编码为8516500000）5870批，总数量Na=910500台，质量监管部门及第三方机构抽批检验Np=587批。今年进口总数量Na'=310800台，发生伤害事故总事故ΣY'=9起。

4.1风险识别

根据技术法规及强制性标准描述出微波炉单一风险项目。

4.1.1技术法规及标准收集

GB4706.21-2008家用和类似用途电器的安全微波炉，包括组合型微波炉的特殊要求；

GB4706.1-2005家用和类似用途电器的安全第1部分：通用要求；

GB24849-2010家用和类似用途微波炉能效限定值及能效等级。

4.1.2风险描述

微波炉的风险描述见表4。

表4　微波炉的风险描述

（续表4）

4.2风险分析

4.2.1确定风险后果大小

采用德尔菲法进行专家打分，采集n=50位专家的打分结果，取平均值（表5）。

表5　风险后果

（续表5）

4.2.2计算风险可能性大小

不合格批次、不合格数量、伤害事故件数根据风险监测的历史信息得到。

其他参数有：Np=587批；Na=910500台；Na'= 310800台；ΣY'=9件

风险可能性计算结果见表6。

表6　风险可能性

4.2.3计算风险指数并排序风险指数的排序见表7。

表7　风险指数排序

（续表7）

4.3风险评价

风险评价见表8。

表8　风险评价

5　结语

本研究构建的计数类一般消费品质量安全风险评估模型，主要有以下几个特点：（1）该模型是一个半定量的指数模型，可实现风险评估的信息化、智能化；（2）基于大量实际数据，风险可能性的测算更加科学。本模型的使用需收集不合格批次、不合格数量、伤害事故等风险信息，因此需要一个强大的风险监测网络作支撑。本研究内容在政府消费品质量安全监管中具有一定的可操作性和前瞻性，随着我国质量监管模式的改革以及大数据技术的推广应用，风险管理的相关技术将逐步成为监管部门的决策核心。

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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