学术前沿 | 管理学类Top期刊Management Science：来源检验——基于风险分析的中国食品供应链抽样

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近日，浙江大学中国农村发展研究院金藏玉博士生、梁巧副教授、周洁红教授和管理学院周伟华教授与MIT Sloan管理学院Retsef Levi教授团队（作者按姓氏排序，梁巧、周洁红为Reprint author）合作撰写的学术论文“ Testing at the Source: Analytics-Enabled Risk-Based Sampling of Food Supply Chains in China”被管理科学、运筹学领域Top期刊Management Science录用，并于2021年1月22日在线发表。该篇论文是以浙江大学为第一署名单位在该期刊发表的首篇论文。

Management Science创刊于1954年，为管理学UTD 24期刊之一，有管理科学Science的美誉，是国际公认的管理学类Top期刊，在管理科学、运筹学领域享有极高的学术声誉。

——浙大卡特三农智库

Testing at the Source: Analytics-Enabled Risk-Based Sampling of Food Supply Chains in China

Cangyu Jin（Zhejiang University - China Academy for Rural Development）

Retsef Levi（MIT Sloan School of Management - Operations Research Center）

Qiao Liang（Zhejiang University - China Academy for Rural Development）

Nicholas Renegar（Massachusetts Institute of Technology (MIT), Operations Research Center）

Stacy Springs（Massachusetts Institute of Technology (MIT)）

Jiehong Zhou（Zhejiang University - China Academy for Rural Development）

Weihua Zhou（Zhejiang University）

Abstract：This paper illustrates how supply chain (SC) analytics could provide strategic and operational insights to inform risk-based allocation of regulatory resources in food SCs, for management of food safety and adulteration risks. The paper leverages a massive, self-constructed dataset of food safety tests conducted by China Food and Drug Administration (CFDA) organizations. The integrated and structured dataset is used to conduct innovative analysis that identifies the sources of adulteration risks in China’s food SCs, and contrasts them with the current test resource allocations of the CFDA. The analysis highlights multiple strategic insights. Particularly, it suggests potential areas for improvement in the current CFDA testing allocation by SC location, that is heavily focused on retail and supermarkets. Instead, the analysis indicates that high risk parts of the SC, such as wholesale and wet markets, are undersampled. Additionally, the paper highlights the impact that SC analytics could have on policy-level operational decision making to regulate food SCs and manage food safety. The hope is that the paper will stimulate the interest of academics with expertise in these areas, to conduct more work in this important application domain.

Keywords: Food Safety, Supply Chain, Agriculture, Big Data, Analytics, China

以下翻译仅供参考，如有出入，一切以原文为准

来源检验：基于风险分析的中国食品供应链抽样

摘要：在食品安全事件频发的背景下，政府如何有效管理食品安全和掺假风险？如何通过供应链分析评估食品安全风险，并基于风险对食品安全监管资源进行分配？本文利用从原中国食品药品监督管理局（CFDA）260万条食品安全抽检记录中提取的89,970条水产品抽检记录，构建集成式和结构化的水产品安全抽检数据库，识别中国水产品供应链中食品安全风险的来源和分布，进而分析CFDA抽检资源分配的有效性，最后提出食品安全风险控制的多方面措施。分析结果表明，食品供应链中安全风险最高的环节为生产，其次为加工，而当前的抽检资源主要集中在零售环节，靠近生产环节的批发市场的抽检率反而较低，这意味着抽检资源在供应链环节的分配与食品安全风险的实际分布极其不一致。本文的贡献主要有两个方面，一是创建了识别食品供应链风险源头和转移的创新性方法，为该领域相关研究提供方法论；二是通过食品供应链风险的系统性分析，为政府部门的食品供应链风险监管和资源分配提供决策依据。

——浙大卡特三农智库

文章简介：本文阐述了供应链分析如何为食品安全和掺假风险的管理提供战略性和可操作性的见解，为食品供应链监管资源的风险分配提供依据。本文利用了中国食品药品监督管理局( CFDA )组织进行的大规模、自建的食品安全检测数据集。利用集成的结构化数据集进行创新性分析，识别我国食品供应链中掺假风险的来源，并与当前CFDA的试验资源配置进行对比分析，分析强调了多种战略性的见解。特别地，它提出了目前CFDA测试分配的潜在改进领域，主要集中在零售和超市。相反，分析显示，供应链的高风险部分，如批发市场和湿市场，样本不足。此外，本文强调了供应链分析可能对监管食品供应链和管理食品安全的政策层面业务决策产生的影响。希望论文能激发在这些领域有专长的学者的兴趣，在这一重要应用领域开展更多的工作。

主要数据来源：所有公开发布的食品安全测试数据集，包括中央CFDA在内的247个CFDA组织网站，涵盖了全国31个省级以及334个县级区域（具体区域详见论文全文）。

样本网站：http://www.cqn.com.cn/ms/content/2020-12/22/content_8654399.htm

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内容整理 | 沈梦露

排版编辑丨青酱

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