1、基于学习机制分析食品安全问题摘要：目前，食品安全问题是当前我国亟待解决的问题，由于信息是不完全和非对称的，食品监管方和食品生产违规方都在不断地收集和利用自己的信息来学习。本文以食品生产企业观察到的“好（坏）信号”作为二元学习信号，从贝叶斯后验估计的角度提出了信号学习机制，进而探讨食品生产企业的违规决策概率。 关键词：食品安全；学习机制；信号 中图分类号：TS201.6 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）07-0-02 近几年来，媒体曝光过的重大食品安全事件就有“瘦肉精猪肉” 、“苏丹红鸭蛋” 、 “毛发水酱油” 、 “毒奶粉”等，食品安全问题受到公众越来越多的关注。食品生
2、产过程中一幕幕黑暗面被揭露，群众心中不免产生了恐慌。食品安全不仅与人民群众的健康生活息息相关，同时对保持宏观层面的和谐与稳定有重要意义。但是由于信息的不对称性以及经济人的自利性使得企业生产不合格食品成为必然。食品生产企业和质量监督部门是相互作用的主体，在现实的生产活动中，他们观察对方采取的方案进而做出自身决策。因此，双方都在有限理性条件下做出暂时行为，其策略反应是一种不断调整的动态过程，过程中表现出行为生态学的特征。 食品生产和监管部门是相互博弈的。质监部门的监管行为与生产企业的违规行为，是相互制约和相互影响的。博弈均衡和博弈行为受到违规和监管行动重要影响。博弈各方因为信息的不对称，只能不断更
3、新同时综合自己了解到的信息内容对自身的策略、行为、决策进行修正。实际生活中，生产者的违规行为可能获利，也可能面临严厉的处罚。在现实中，由于多种因素（包括信息，权利制约、利益关系等）的限制，生产者受监管的可能性和被处罚的力度并不完全确定。因此，食品生产企业在违规前不但考虑相关部门规定的条件，同时会考虑质监部门以往对违规者的实际的处罚力度。根据以往违规者实际受到的监督预计自身违规行为被监督的可能性以及受处罚的力度，在对违规行为产生的利益和损失进行衡量的基础上，决定是否采取违规行为。所以在实际不断博弈中，食品生产企业对质监部门的态度形成一种学习机制。 本文综合以往研究，将学习机制运用到食品安全问题的
4、分析中。透视质监部门和食品生产者现实的决策行为，进而探讨哪些因素影响食品生产过程中博弈双方的决策，并从理论上提出一些解决建议。 一、模型构建 1.假设处于信息不对称前提下，食品生产企业并不知道质监部门的检查力度，假定存在强监管部门 A 和弱监管部门 B 两种类型的质监部门。前者坚决打击 Y 所有违规行为；弱监管部门虽然承诺严格检查，但可能不尽力查处 N 或可能受贿等。 2.假定在 t 时期，弱监管部门对违规事件严格检查的概率为，则不严格检查的概率为；强监管部门对违规事件严格检查的概率为，则不严格检查的概率为。t 阶段开始时期，生产企业认为遭遇强监管部门的先验概率为，则遭遇弱监管部门的先验概率为
5、。 3.在 t 时期，食品生产企业将观察到二元信号。食品生产企业在 t时期将观察到连续的信号，将其根据信号不断更新认识监管部门类型的过程定义为食品生产企业的学习过程。 二、模型描述 一般而言，食品生产企业观察到的信号随时间的发展有 2 种状态：连续观察到 Y“好信号” 、连续观察到 N“坏信号” 。 1.连续观察到 Y“好信号”的情况 结论 1：如果食品生产企业在本阶段观察到“好信号” ，则监管部门为强监管部门的后验概率上升，食品生产企业的违规行为概率下降。上升的幅度与前一阶段监管部门的后验概率和本阶段在强监管者条件下观察到“好信号”的概率，以及本阶段在弱监管者条件下观察到“好信号”的概率有关
6、。 此外，当食品生产企业连续观察到“好信号”时，监管部门为强监管部门的后验概率，可以表示为监管部门为强监管部门的初始概率和每一阶段在强监管者条件下观察到“好信号”的概率，以及本阶段在弱监管者条件下观察到“好信号”的概率的函数： 所以，可得到结论 2. 结论 2：如果食品生产企业在连续观察到“好信号” ，则监管部门为强监管部门的后验概率随每一阶段在强监管者条件下观察到“好信号”的概率增加而增加，随每一阶段在弱监管者条件下观察到“好信号”的概率增加而降低。 2.连续观察到 N“坏信号”的情况 所以，可得到结论 4： 结论 4：如果食品生产企业在连续观察到“坏信号” ，则监管部门为强监管部门的后验概
7、率随每一阶段在强监管者条件下观察到“好信号”的概率增加而降低，随每一阶段在弱监管者条件下观察到“好信号”的概率增加而增加。 三、结论 本文在前人研究的基础上，从贝叶斯后验估计层面提出信号学习机制，通过上文建立模型分析得到：食品生产企业对质监部门类型的初始概率确定的情况下，假如生产企业遭遇到严格检查的“好信号”时，则其对质监部门为强监管部门的后验概率不断提高，其进行违规生产的概率下降。因此，监管部门可以通过隐藏自己的真实信号，造成食品生产企业自以为遭遇到了“好信号” ，进而达到降低企业生产不良食品概率的目的。质监部门和食品生产企业在进行决策时均可以参考本文模型。 与此同时，在食品生产企业的学习机
8、制作用下，质监部门的预期因为其对每个出现的违规事件做出的惩处不同而不断变化，这也造成生产企业的违规概率不断变化。因此，为了食品市场的规范发展，不仅需要制定严格的监管法律法规，更需要其对每一个已发生的食品违规事件给予及时严厉的查处惩罚。任何“姑息行为” ， “下不为例”都将对质监部门的信誉和监管法规的严肃性带来无法挽回的伤害，必须杜绝这种情况的发生。 参考文献： 1顾婧，周宗放.基于信号学习的风险投资中止决策分析J.管理学报，2009，10. 2张维迎.博弈论与信息经济学M.上海：上海人民出版社，1996：25-70. 3茆翠红，钱钢.食品安全问题中的政府监管部门和企业的演化博弈分析J.工业技术经济，2009，5.
