1、- 1 -基于结构方程模型的食品安全评估的初步研究Based on the preliminary research on the structural equation model of campus safety management辽宁科技大学控制科学与工程 胡勇 富剑华 檀立欣 宁晨旭 李龙摘要：在线性系统理论的研究领域中,随着数学工具和系统描述方法的发展,已经形成了不同的分支.这些分支是将线性系统状态空间描述方法和代数理论结合起来,研究了线性系统结构方程模型建立的方法,在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域有广泛的应用，例如行为安全管理方面的研究。食品安全问题一直是全社会关注的焦点
2、，尤其是在发生三聚氰胺等重大食品安全事件后，政府对食品安全更加关注，并采取了一系列措施。本文采用城镇居民食品安全满意度的样本数据，通过探索性因子分析和构建结构方程模型。关键字：行为安全管理、校园安全管理、结构方程模型、食品安全。Abstract： In the field of study of linear system theory, with the development of mathematical tools and adopted system description methods, different branches. have been formed The branc
3、hes combine the linear system state space description method and the algebra theory and study the establishment method of linear system structure equation model. In the social sciences and research fields, such as economy, market, management ,which have a wide range of applications, as the behavior
4、safety management research, Food safety issue has been the focus of attention of the whole society, especially the occurrence of the melamine and other major food safety incident, the Government pay more attention to food safety and has adopted a series of measures. In this paper, urban residents,fo
5、od safety, satisfaction, sample data, through the exploratory factor analysis and construction of structural equation model to study urban residents Keywords：behavior safety management、safety culture、structural equation mode、food security。 一、引言改革开放以来，随着我国经济持续快速的增长，人们的生活水平不断提高，食品安全也逐渐成为全社会关注的焦点。近年来，行
6、为安全管理理论的普及和- 2 -应用，对提高我国企业及公众的风险防范意识，都起到一定的作用。笔者针对行为安全管理理论在我国的实践困境，从基本概念、影响因素等多个方面进行探讨，深入分析其产生的原因，并提出了组织管理措施等解决途径，以提高行为安全管理理论在我国的应用，并为从根本上改变当前我国企业事故多发的状况提供解决思路。状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。由于状态空间法需要扩展过多的节点，只适用于表示比较简单的问题。结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学用以处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。结构方程模型是研究社会、自然现象因果关系的统计方法，
7、探索和检验因果关系是所有研究领域的重要目标。结构方程模型对因果关系的认识正是建立在对现象的观测基础上的。二、状态空间描述法（一）.状态空间描述法简介状态空间法是现代控制理论中建立在状态变量描述基础上的对控制系统分析和综合的方法。状态变量是能完全描述系统运动的一组变量。如果系统的外输入为已知，那么由这组变量的现时值就能完全确定系统在未来各时刻的运动状态。通过状态变量描述能建立系统内部状态变量与外部输入变量和输出变量之间的关系。反映状态变量与输入变量间因果关系的数学描述称为状态方程，而输出变量与状态变量和输入变量间的变换关系则由量测方程来描述。状态与状态变量描述的概念早就存在于经典动力学和其他一些
8、领域，但将它系统地应用于控制系统的研究，则是从 1960 年 R.E.卡尔曼发表 控制系统的一般理论的论文开始的。状态空间法的引入促成了现代控制理论的建立。（二）状态空间描述的数学模型状态空间法的数学基础是线性代数。在状态空间法中，广泛用向量来表示系统的各种变量组，其中包括状态向量、输入向量和输出向量。变量的个数规定为相应向量的维数。用 x 表示系统的状态向量,用 u 和 y 分别表示系统的输入向量和输出向量，则系统的状态方程和输出方程可表示为如下的一般形式：- 3 -=f(x，u，t)，y=g(x，u，t)式中,f(x，u，t)和 g(x，u，t)为自变量 x、u 、t 的非线性向量函数,t
9、 为时间变量。对于线性定常系统状态方程和输出方程具有较为简单的形式：=Ax（t）+Bu，y（t）=Cx（t）+Du（t）（ ）式中 A 为系统矩阵，B 为输入矩阵，C 为输出矩阵，D 为直接传递矩阵，它们是由系统的结构和参数所定出的常数矩阵。在状态空间法中，控制系统的分析问题常归结为求解系统的状态方程和研究状态方程解的性质。这种分析是在状态空间中进行的。所谓状态空间就是以状态变量为坐标轴所构成的一个多维空间。状态向量随时间的变化在状态空间中形成一条轨迹。对于线性定常系统，状态轨迹主要由系统的特征值决定。系统的特征值规定为系统矩阵 A 的特征方程 det(sI-A)=0的根，其特征可由它在 s
10、复数平面上的分布来表征。当运用状态空间法来综合控制系统时，问题就变为选择一个合适的输入向量，使得状态轨迹满足指定的性能要求。（三）状态空间法的优点状态空间法有很多优点。由于采用矩阵表示，当状态变量、输入变量或输出变量的数目增加时，并不增加系统描述的复杂性。状态空间法是时间域方法，所以很适合于用数字电子计算机来计算。状态空间法能揭示系统内部变量和外部变量间的关系，因而有可能找出过去未被认识的系统的许多重要特性，其中能控性和能观测性尤其具有特别重要的意义。研究表明，从系统的结构角度来看，状态变量描述比经典控制理论中广为应用的输入输出描述传递函数更为全面。三、结构方程模型（一）SEM 的结构1.SE
11、M 是基于变量的协方差来分析变量之间的关系，可以分析涉及潜变量的复杂关系。管理研究离不开一些抽象的构念如“学业成就” ， “家庭社会地位”等可操作化以便得到具体数据。这些具体的能进行测量的变量称为显变量、观察变量、测量变量。2结构方程模型的结构包括测量模型和结构模型：测量模型是指标与潜变- 4 -量之间的关系:x= +、y= + 结构模型=+x外源指标向量,y内生指标向量, 外源指标在外源潜变量上的因子负荷矩阵, 内生指标在内生潜变量上的因子负荷矩阵,外源潜变量, 内生潜变量,外源指标 x 的误差项,内生指标 y 的误差项,内生潜变量之间的关系,外源潜变量对内生潜变量的影响,结构方程的残差项，
12、反映 在结构方程中未被解释的部分。（二）SEM 建模的基本过程SEM 的建模过程包括模型构建(model specification)、模型拟合(model fitting)、模型评价(model assessment)以及模型修正(model modification)四个主要步骤1.确定初始模型利用 SEM 分析变量(包括观测变量和潜在变量)的关系，关键一步是根据专业知识和研究目的，构建出理论模型，然后用测得的数据去验证这个理论模型的合理性 开始建立的理论模型有可能不是较理想模型，需要在数据的拟合过程中修改评价，再修改再评价，直至建立较理想模型在建构模型时，首先检查每一个测量模型中各因子(
13、潜在变量)是否可以用研究的观察变量来测量，这主要根据专业知识确定，同时可借助于探索性因子分析，建立测量模型；然后根据专业知识确定各因子之间可能存在的因果关系，建立结构模型在建构模型时，应注意模型的识别问题，可以用 t 法则、两步法则、 MIMIC 法则判定。2.模型拟合模型拟合就是通常所说的参数估计，所要做的是使模型隐含的协方差矩阵(即再生协方差矩阵)与样本协方差矩阵之间的距离最小这个距离称为拟合函数 两个矩阵之间的 距离 有多种不同的定义方法，因而产生了不同的拟合函数，即不同的参数估计方法 参数估计方法主要通过下列拟合函数：TSlS (两阶段最小二乘) ULS(非加权最小二乘 ) ML (最
14、大似然) GIS (广义最小二乘)WLS(一般- 5 -加权最小二乘) DWLS(对角加权最小二乘)等其中 ML 估计分布是渐进正态分布，但 ML 是无偏 一致 渐进有效的估计方法，且有尺度不变性，因此在参数估计时以 ML 最为常用3模型评价参数估计出来之后，就得到了拟合模型 但要知道模型拟合的好坏，还应对模型进行评价大致从以下三个方面讨论：一是参数合理性(比如相关系数应在 -1 到 +1 之间 与先验假设不应有严重的冲突等) 和参数检验的显著性；二是决定系数的大小；三是拟合指数其中，拟合指数是最为常用的 拟合指数分为三类：绝对拟合指数 相对拟合指数及简约指数。相对于绝对拟合指数和相对拟合指数
15、来说，简约指数较少用 绝对拟合指数是将理论模型 (Mt)和饱和模型(Ms)比较得到的一个统计量，常用的绝对拟合指数有 x2 RMSEA(近似误差均方根) SRMR(标准化残差均方根) GFI(拟合优度指数) AGFI(调整拟合优度指数) 其中 x2 值越小越好，RMSEA 值越小越好，当 RMSEA 小于 0.1 时，表示好的拟合的取值范围，其值越小越好，当小于 SRMR 的取值范围 0 1，其值越小越好，当小于 0.08 时认为模型可以接受 常用的相对拟合指数有 NNFI(非范拟合指数)NFI(赋范拟合指数) CFI(比较拟合指数 ) 对模型评价时，不应单靠某几个拟合指数就做出模型拟合程度的
16、结论，而应将它们联合考察4.模型修正对模型进行评价的目的，不是简单地接受或拒绝一个假设的理论模型，而是根据评价的结果来寻求一个理论上和统计上都有意义的相对较好的模型 一个好的模型应具备以下几个条件：（1）测量模型中的因子负荷和因果模型中的结构系数的估计值都有实际意义和统计学意义；（2）模型中所有固定参数的修正指数(MI)不要过高；（3）几种主要的拟合指数达到了一般要求；（4）测量模型和因果模型中的主要方程的决定系数 R 应足够大；（5）所有的标准拟合残差都小于 1.96 如果我们希望看到的上述情况中的一种或几种没有出现，可以根据具体的结果做出如下改变：（1）删除相应的自由参数 （2）将最大或较
17、大 MI 的参数改为自由参数 （3）当评价结果中有较大的标准残差时，通过不断添加与删除自由参数，直到所有的标准残差均小于 2 为止 （4）如主要方程的决定系数很小，则可能是以下某个或某几个方面的原因：一是缺少重要的观察变量；二- 6 -是样本量不够大；三是所设定的初始模型不正确。（三）SEM 建模的优点1.同时处理多个因变量结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量。在回归分析或路径分析中，就算统计结果的图表中展示多个因变量，其实在计算回归系数或路径系数时，仍是对每个因变量逐一计算。所以图表看似对多个因变量同时考虑，但在计算对某一个因变量的影响或关系时，都忽略了其他因变量的存在及其影响。2.容许自
18、变量和因变量含测量误差态度、行为等变量，往往含有误差，也不能简单地用单一指标测量。结构方程分析容许自变量和因变量均含测量误差。变量也可用多个指标测量。用传统方法计算的潜变量间相关系数，与用结构议程分析计算的潜变量间相关系数，可能相差很大。3.同时估计因子结构和因子关系假设要了解潜变量之间的相关，每个潜变量者用我个指标或题目测量，一个常用的做法是对每个潜变量先用因子分析计算潜变量（即因子）与题目的关系（即因子负荷） ，进而得到因子得分，作为潜变量的观测值，然后再计算因子得分，作为潜变量之间的相关系数。这是两个独立的步骤。在结构方程中，这两步同时进行，即因子与题目之间的关系和因子与因子之间的关系同
19、时考虑。4.容许更大弹性的测量模型传统上，我们只容许每一题目（指标）从属于单一因子，但结构方程分析容许更加复杂的模型。例如，我们用英语书写的数学试题，去测量学生的数学能力，则测验得分（指标）既从属于数学因子，也从属于英语因子（因为得分也反映英语能力） 。传统因子分析难以处理一个指标从属多个因子或者考虑高阶因子等有比较复杂的从属关系的模型。5.估计整个模型的拟合程度在传统路径分析中，我们只估计每一路径（变量间关系）的强弱。在结构方程分析中，除了上述参数的估计外，我们还可以计算不同模型对同一个样本数据的整体拟合程度，从而判断哪一个模型更接近数据所呈现的关系。- 7 -四、结构方程模型的建立及潜变量
20、的测量(一)结构方程模型的初步建立结构方程模型是探究理论、概念之间关系和结构的统计方法。结构方程模型整合了因子分析、路径分析和多重线性回归分析的思想和方法，包括测量模型与结构模型。测量模型求出观察指标与潜变量之间的关系；结构模型求出潜在变量与潜在变量之间的关系。上述5个方面因子及对应的20个观测变量，共同构成杭州城镇居民食品安全满意度指标体系的二级、三级指标，一级指标即是我们要研究的食品安全满意度。5方面因子为潜在变量，是无法直接测量的现象；20个观测变量为显变量，由调查直接获得。模型中各变量之间的关系可表示为以下3个矩阵方程式：(1)(2)y(3)x方程(1)是结构模型，它通过 和 系数矩阵
21、以及误差向量把潜在变量之间联系起来。方程(2)和(3)是测量模型，通过这两套线性方程连接观测变量与相应的潜在变量和。其中 为内生潜变量向量；为外生潜变量向量； 为内生变量影响系数矩阵,反映内生变量之间的关系；为外生变量影响系数矩阵，反映外生变量对内生变量的影响；为随机误差项矩阵。x为外生指标矩阵；y为内生指标矩阵；x 为外生指标与外生潜变量之间的关系，是外生指标在外生潜变量上的因子负荷矩阵；y内生指标与内生潜变量之间的关系，是内生指标在内生潜变量上的因子负荷矩阵。、 为随机误差项矩阵。结构方程要估计的参数包括：外生潜变量与内生潜变量的结构方程系数；观测变量与潜变量的测量方程系数；反映剩余误差的
22、大小的观测变量误差项估计；反映观测变量之间关联的误差项与误差项之间协方差的估计；外生潜在变量的方差。方程采用极大似然估计法进行估计，拟合优度检验采用似然比卡方、CFI、NFI、IFI 、RMSEA检验，以考量模型的拟合优度。本次建模采用AMOS7.0 软件，在按要求设置好因果关系路径图后，运行程序得到结果，见下图4。- 8 -.36治 理 监 管.46 许 可 认 证 满 意e1.57 技 术 认 证 满 意e2.75.51 执 法 力 度 满 意e3.71.46 有 关 法 律 满 意e4 .68.60 监 管 体 系 满 意e5 .77.58 政 府 政 策 满 意e6.76.55质 量
23、状 况.35 营 养 成 分 满 意e7 .59.47 卫 生 程 度 满 意e8 .68.54 新 鲜 程 度 满 意e9 .73.47 质 量 状 况 满 意e10.68.55生 产 加 工.27食 品 包 装 满 意 e11.28品 牌 生 产 满 意 e12.42食 品 生 产 源 头 满 意 e13.51加 工 过 程 满 意 e14.71.45储 藏 与 运 输 满 意 e15.67.35有 害 物 质 .57添 加 剂 使 用 满 意 e16.76.69重 金 属 含 量 满 意 e17.42农 药 残 留 满 意 e18社 会 监 督.62媒 体 监 督 满 意 e19.79.
24、43舆 论 评 价 满 意 e20.65.67d2d3d1d4.60.74.59.29.57.65.52.53.83.65图4 结构方程模型图模型检验与拟合优度结果见下表 9。表 9 模型检验与拟合优度结果Model CMIN DF P CMIN/DF CFI NFI IFI RMSEADefault model 477.539 165 0.000 2.894 0.897 0.852 0.898 0.070上表 9 中数据显示，卡方对应的 P 值具有统计显著性，卡方与自由度之比略大于 2，这两项指标表明该模型还未满足要求。此外， CFI、NFI、IFI 的值均接近于 0.9，RMSEA 值小于
25、 0.08，这几个指标均满足模型检验与拟合优度的要求，说明模型的拟合效果总体上较好。（二）模型的修正为得到更理想的模型，我们对模型进行修正。在将固定参数作为自由参数来进行重新估计后，得到如下图 5 中的修正模型。- 9 -.38治 理 监 管.46许 可 认 证 满 意 e1.51技 术 认 证 满 意 e2.72.52执 法 力 度 满 意 e3.72.46有 关 法 律 满 意 e4.68.53监 管 体 系 满 意 e5.73.56政 府 政 策 满 意 e6.75.73质 量 状 况.44营 养 成 分 满 意 e7.41卫 生 程 度 满 意 e8.31新 鲜 程 度 满 意 e9.
26、32质 量 状 况 满 意 e10.56.61生 产 加 工.28食 品 包 装 满 意 e11.53.35品 牌 生 产 满 意 e12.32食 品 生 产 源 头 满 意 e13.50加 工 过 程 满 意 e14.71.46储 藏 与 运 输 满 意 e15.68.37有 害 物 质.69添 加 剂 使 用 满 意 e16.58重 金 属 含 量 满 意 e17.53农 药 残 留 满 意 e18社 会 监 督 .63媒 体 监 督 满 意 e19.79 .41舆 论 评 价 满 意 e20.64d2d3d1d4.57.59.76.73.83.67.64.56.62.78.58.68.6
27、1.41-.26.37.24.16-.28-.18.18.41.14.03-.12.24-.28-.12-.26.19-.49-.16-.25-.16.15-.12.13.14-.19.11.14.21.20.12.20.14图 5 修正模型图修正模型检验与拟合优度结果见下表 10。表 10 修正模型检验与拟合优度结果Model CMIN DF P CMIN/DF CFI NFI IFI RMSEADefault model 146.011 133 0.208 1. 098 0.996 0.955 0.996 0.016从表 10 中可以看到，修正后模型中卡方对应的 P 值为 0.208，表现
28、为不显著。卡方与自由度之比小于 2。此外，CFI、NFI、 IFI 的值均接近于 1，RMSEA值小于 0.02。以上指标均满足模型检验与拟合优度的要求，说明模型的拟合效果非常好。- 10 -（三）模型结果讨论与分析1.潜在变量之间的关系分析潜在变量间的系数表示某一变量的变动引起其他变量变动的程度。如图 5中，生产加工因子与质量状况因子之间的回归系数为 0.58，表示生产加工因子提高 1 个百分点将直接使质量状况因子提高 0.58 个百分点；治理监管因子与生产加工因子之间的回归系数为 0.78，表示治理监管因子提高 1 个百分点将直接使生产加工因子提高 0.78 个百分点；社会监督因子与治理监
29、管因子之间的回归系数为 0.62，表示社会监督提高 1 个百分点将直接使治理监管因子提高 0.62 个百分点；治理监管因子与有害物质因子之间的回归系数为 0.61，表示治理监管因子提高 1 个百分点将直接使有害物质因子提高 0.61 个百分点。2.潜在变量与观测变量之间的关系分析通过食品安全满意度指标中潜在变量与观测变量之间关系的分析，可以发现与潜在变量关系重大的观测变量，还可进行各因子内观测变量间的比较。 （1）治理监管因子与观测变量之间的关系。治理监管因子中政府政策系数最大（0.75） ，监管体系系数次之（0.73） ，接下来是技术认证（0.71）和执法力度（0.71） 、有关法律（0.6
30、8）和经营、卫生许可认证（0.68） 。以上说明政府对于食品安全方面采取的各项政策是稳定居民消费信心的重要保障。另外，有效的监管体系对于治理监管食品安全工作的实际操作至关重要。除此之外，有关单位还须加强法制管理、加大执法力度，铁腕整治食品安全问题。（2）质量状况因子与观测变量之间的关系。营养成分系数最大（0.67） ，卫生程度系数次之（0.64） ，说明营养程度和卫生程度的满意度对质量状况因子有重要的影响。（3）生产加工因子与观测变量之间的关系。加工过程系数最大（0.71） ，储藏与运输系数次之（0.68） ，接着是品牌生产系数（0.59） 。说明确保食品加工、运输过程的安全对维护食品市场的健
31、康消费至关重要。另外，企业良好的口碑可提高居民对该品牌食品的购买满意度。（4）有害物质与其观测变量之间的关系。添加剂使用系数最大（0.83） ，重金属含量系数次之（0.76） ，农药残留系数第三（0.73） 。3 个观测变量的系数都- 11 -非常高，说明三者对有害物质因子有显著影响，而且居民们普遍较关注食品中的有害物质。（5）社会监管因子与观测变量之间的关系。媒体监督系数（0.79），舆论评价系数（0.64），说明居民对媒体及社会各界发挥的监督作用还是比较认可的。(四)潜变量指标的测量居民食品安全满意度理论模型得到验证后，就可进行居民满意度总指数的测量。居民满意度指数由三级指标构成：三级指标
32、为居民满意度单项指数，由各个观测变量计算得出；二级指标为居民满意度影响因子指数，由各个潜在变量计算得出；一级指标为居民满意度总指数，在三级指标、二级指标的计算基础上得出。居民满意度单项指数计算是某项指标值除以最高标度 5 后再取均值，用百分制表示时再乘以 100，其中各单项指数等权看待。居民满意度影响因子指数是将各因子内单项指数相加再取简单算术平均数，居民满意度总指数则是对影响因子指数计算加权算术平均数。一、二、三级指标计算结果见表 11。表 11 城镇居民食品安全满意度指数一级指标 二级指标 三级指标总指数 影响因子指数 排序 单项指数 排序政府政策 66 8监管体系 62 15有关法律 6
33、8 4执法力度 58 18生产技术认证 63 13治理监管 64.17 4经营卫生许可认证68 5质量状况 65 9新鲜程度 67 6卫生程度 64 12质量状况 65.25 3营养成分 65 1063.89生产加工 66.20 2 储藏与运输 67 7- 12 -食品包装 69 3品牌生产 70 1食品生产源头 63 14加工过程 62 16添加剂使用 53 20重金属含量 60 17有害物质 56.33 5农药残留 56 19媒体监督 65 11社会监督 67.50 1舆论评价 70 2统计表明，居民食品安全满意度总指数为 63.89，与食品安全总体满意度（3.06）基本吻合，验证了本文采
34、取的评价体系的有效性。观察影响居民食品安全满意度总指数的 5 个结构变量发现排在第一位的是社会监督（67.5），排在二到四位的生产加工（66.20）、质量状况（65.25）、治理监管（64.17）非常接近，排在最后的是有害物质（56.33）。有害物质满意度为居民食品安全满意度指数最低的指标，表明居民对添加剂使用、重金属含量和农药残留这三项指标比较敏感，与其期望还有一定的落差。再观察单项指标，同样也反映了与结构变量一样的规律性，即有害物质的三个指标较低，此外，执法力度的指标得分也偏低，反映居民期盼有关单位加大执法力度，严惩危害食品安全行为。五、结论本次研究针对城镇居民进行食品安全满意度的测量分析
35、，了解城镇居民对食品安全问题的认知程度和重视程度，考察城镇居民对食品安全的满意程度，探索其影响因素及薄弱之处，并为政府有关部门进行科学决策提出我们可操作的意见和建议。本次研究得出的主要结论如下：城镇居民食品安全满意度总体指数为 63.89，表明居民对食品安全的总体满意度一般。居民对社会监督因子的满意度最高，对加工生产因子的满意度较高，对质量状况因子、治理监管因子的满意度一般，而对有害物质因子的满意度最低。在对有害物质满意度进行分析后，结果发现居民对添加剂使用的满意度最低，同时重金属含量和农药残留的满意度也较低。成熟的监管体系、合理的执法力度对于维护食品消费市场的安全至关重要。调查结果表明，在居
36、民们- 13 -心中，治理监管因子有较高的重要性，而监管体系因素和执法力度因素对于治理监管因子又有重要影响。质量状况是影响居民食品安全满意度的重要因素，对居民的重要性也最高。它不仅直接受自身各个因素的影响，还通过生产加工因子、治理监管因子等对其产生间接影响。因此，要获得较高的食品安全质量状况满意度，在保证自身各个因素满意度的同时，还应切实从生产加工和治理监管等方面入手，进行综合整治、管理。参考文献1黄芳铭.结构方程模式理论与应用M.北京：中国税务出版社，2005.2吴兆龙,丁晓.结构方程模型的理论 建立与应用J.科技管理研究，2004,(6).3曲波,郭海强,任继萍,孙高.结构方程模型及其应用
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