影响食品添加剂使用行为的主要因素的实证研究（二）

员工人数是衡量企业规模的重要变量。参考工业和信息化部等的《关于印发中小企业划型标准规定的通知》，本文把食品工业企业划分为微型(19人及以下)、小型(20—299人)、中型(300—999人)和大型四类(1000人及以上)。如表1所示，在被调查企业中，大型企业和中型企业的样本比例分别为3.09％和4.64％，小型企业和微型企业的样本比例分别为64.43％和28.35％，两者合计92.78％。据不完全统计，我国中小食品企业占食品企业总数的90％以上。本文的调查数据与上述统计基本吻合。在目标市场上，城市中小型超市和农贸市场、城市中大型超市和生鲜专卖店，以及农村市场的比例为70.10％、19.59％和26.80％。食品的类型上，饮料类、粮食和粮食制品、肉鸡肉制品和调味品的比例较高，分别为35.05％、21.65％、20.10％和15.46％。

（2）食品添加剂使用情况

如表2所示，在被调查企业中，食品添加剂的类型主要是甜味剂、防腐剂、着色剂、漂白剂和香料，比例分别为16.49％、16.49％、18.56％、18.56％和29.90％。还有79家企业使用了其他类型的食品添加剂。企业使用食品添加剂的主要目的是改善口感，比例为36.60％。这表明消费者的消费习惯和口感偏好是诱导企业使用食品添加剂的重要原因。食品具有易腐烂的特性，因此，延长保质期也是主要目的，比例为35.57％。其他原因主要是提高营养和改善外观，比例分别为20.10％和17.53％。与消费者担忧食品添加剂风险一样，企业的管理者和普通员工同样也非常关注食品添加剂风险。调查显示，87.11％的受访者认为食品添加剂风险已经成为食品安全的最大隐患之一。这种关注也体现在日常的生产经营中。例如，弧70％的受访者认为，在购买食品添加剂时，企业最关注食品添加剂本身是否达到规范的安全标准。仅有5.15％受访者认为其所在的企业主要关注食品添加剂的价格。
 

（3）食品添加剂使用行为

食品添加剂使用行为是包括从购买到生产、从员工培训到管理人员监督、从使用记录到不达标食品销毁等一系列行为的集合。结合Fouayzietal基于成本视角对质量管理系统(QualityM锄agementSystem)的分解和2015年修订实施的《食品安全法》对过程控制的要求可知，食品添加剂的使用行为主要包括采购、记录、培训、监督、处罚、检测和销毁。从基本国情看，由于政府的严格监管，食品添加剂的质量都是有保障的。因此，采购的风险控制并非重点。根据法律规定，食品必须经检验合格后方可出厂销售，即检测是强制性的，不应视作企业的行为。因此，本文重点研究记录、培训、监督、处罚和销毁五个环节。

如果企业在生产过程中有食品添加剂的使用记录，那么就认为在记录环节上，食品添加剂的使用行为是规范的，否则就被认为是不规范的。依次类推。规范使用行为越多表明企业在食品添加剂上的风险控制越好。调研结果显示，如表3所示，一方面几乎所有的企业都有若干个规范行为。87.11％的食品工业企业记录生产过程中食品添加剂的使用情况。给员工提供相关培训和严厉处罚违规员工的企业分别为73.20％和62.88％。84.02％的企业的管理人员定期不定期到生产一线检查食品添加剂的使用情况。67.01％的企业直接销毁食品添加剂不达标的食品。另一方面，不同企业在食品添加剂的使用行为上有明显的差异。36.60％的企业有五个规范行为，即企业有较完整的管控食品添加剂风险的制度。23.71％和24.23％的企业分别有四个和三个规范行为，即比较重视食品添加剂风险的管控。此外，17.53％的企业只有一到两个规范行为，甚至还有三家企业没有一项规范行为。这反映出不同的企业食品添加剂使用上有明显的程度差异。

三、模型构建与变量设置

1、模型构建

假定食品添加剂规范使用行为总共为t个，第i家企业实施了其中的Y_i(Y_i≤t)个。根据经济学理论，第Y_i个行为的边际收益等于边际成本，企业的净收益是边际收益和边际成本之差的和。假设第i家食品工业企业食品添加剂使用行为的净收益足为主观收益，受到各种因素的影响。可得：

其中，X_i为影响第i家企业主观收益判断的影响因素向量，β为待估计参数向量，ε_i为未包含在方程中或测量不准确的因素，MRit和MCit分别为第i家企业的第k个行为的边际收益和边际成本。从理论上以及上述表达式中可知，行为数量Yi越大，则净收益R_i越大。净收益Ri是主观收益，是难以被观测的。因此，本文将行为数量Y_i作为显示变量，取值为[1，n]。令μ_i为净收益变化的临界点，临界点μ_i将R_i划分为n个互不重叠的区间，且满足Μ₁＜μ₂＜··μ₃。因此，可以构建如下分类框架：

有序多分类Logistic模型不要求变量满足正态分布或等方差性，因此适用于研究多分类因变量与影响因素之间的关系。本文的因变量Y_i有多个分类取值，且分类间有次序关系，因此可以采用有序多分类的Logistic回归模型展开研究。假设εi的分布函数为F(x)，则可以得到被解释变量Y_i取各个选择值的概率：

由于ε_i服从Logistic分布，可得累积函数的线性形式为：

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