网络外卖食品安全监管机制的创建与完善

文章分析了网络外卖食品安全监管机制的创建现状及其监管机制类型,对网络外卖食品安全监管创建机制存在问题的原因进行了探析,指出了完善中国网络外卖食品安全监管机制可行性的途径。

政府监管信任对消费者网络外卖食品购买行为的影响——基于上海、济南1009份消费者调查问卷数据的实证分析

为深入研究不同因素特别是政府监管信任对消费者网络外卖食品购买行为的影响,基于上海、济南1 009份消费者调查问卷数据,选取二元Logit模型,定量分析了政府监管信任等因素对消费者网络外卖食品购买行为的影响.结果表明:消费者对政府监管信任度总体不高;政府监管信任正向显著影响消费者网络外卖食品购买行为,另外,质量安全问题、年龄、户籍、学历、职业、收入水平、地区等7个变量都显著影响消费者网络外卖食品购买行为.政府应制定网络外卖行业标准和建立网络外卖食品可追溯体系来实现全产业链监管,增强政府监管信任,提升消费者购买意愿,加快网络外卖食品行业的健康发展.

大数据视角下的网络外卖食品安全监管机制研究

食品是人们生存与发展的基本物质条件,食品安全问题始终是人们关注的焦点。近几年,网络外卖食品行业处于高速发展阶段,与此同时,食品安全问题频发,现有食品安全监管体制尚不完善的弊端日渐突出,本文旨在探究大数据时代网络外卖食品安全监管机制的改进对策,基于海量的食品安全数据,建立食品安全云数据平台,提高网络外卖食品生产经营主体信息化水平,透明化监控网络外卖食品全产业链全过程,以推动网络外卖食品安全监管的精准化管理,保护广大消费者的合法权益。

广州市网络外卖食品中食源性致病菌污染状况监测与分析

目的了解广州市网络外卖食品的卫生状况。方法根据广州市人口分布情况、地域分布等因素,采用随机抽样方法对广州市11个区网络外卖食品进行监测,共计采集2361份食品样品。所有样品均检测沙门菌、金黄色葡萄球菌、单增李斯特菌、副溶血性弧菌、蜡样芽胞杆菌5种致病菌,依据《广州市食品安全风险监测工作手册》的方法进行。使用R软件进行数据的统计分析。结果2017—2019年连续3年的监测,在2361份网络外卖食品中有306份检出致病菌,总检出率12.96%。其中蜡样芽胞杆菌的检出率最高(11.27%),其次为金黄色葡萄球菌(1.31%)、单增李斯特菌(0.47%)、沙门菌(0.17%),这4种致病菌每年均有检出。其中金黄色葡萄球菌阳性株中61.29%检出带有肠毒素,增加了潜在的食源性中毒风险;而沙门菌的阳性株分属4个血清型,呈分散性污染。根据统计分析,3年致病菌检出率呈逐年下降趋势,其中2017年最高(14.84%),2019年最低(8.99%),总体夏秋季致病菌检出率高于冬春季。结论广州市部分网络外卖食品存在致病菌污染,是食源性疾病的潜在风险因素,应继续扩大并加强对外卖食品的专项检验和监督管理。

2018—2021年广州市白云区网络外卖食品微生物污染状况监测分析

目的了解广东省广州市白云区网络外卖食品安全风险,为完善广州市外卖食品安全保障体系提供科学依据。方法2018—2021年在广州市白云区采集174份网络外卖食品,依据《食品安全国家标准食品微生物学检验》(GB 4789)对样品中菌落总数、大肠埃希菌、沙门菌、金黄色葡萄球菌、单核细胞增生李斯特菌、蜡样芽胞杆菌、副溶血性弧菌进行培养和鉴定。结果2018—2021年监测样品总体不合格率为20.1%(35/174),其中菌落总数和大肠埃希菌不合格率较高,不同年度的不合格率及不同类别食品的不合格率差异具有统计学意义(P<0.05)。单因素分析发现不同室外湿度、不同食品中心温度样品的合格率组间差异具有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析发现,食物中心温度越高(OR=0.917,95%CI:0.876~0.960),食品不合格率越低;对不同品种的外卖食品进行组间比较发现,以米饭加菜类为参照组,凉拌菜类(OR=0.010,95%CI:0.001~0.159)、寿司手卷类(OR=0.041,95%CI:0.002~0.771)的不合格率更低(P<0.05)。结论广州市白云区的网络外卖食品存在一定程度的细菌污染,建议市场监管部门加强对网络外卖食品的监督管理,规范餐饮行业的操作流程,提高管理水平。

网络外卖食品安全消费者举报行为及其影响因素——基于上海市1018份消费者调研数据的实证分析

网络外卖食品消费者举报行为对于构建网络外卖食品安全监管公众参与的新格局具有重要意义。以上海市为例,基于1018份消费者调查问卷数据,实证分析网络外卖食品消费者举报行为的影响因素。研究发现,54.42%消费者在遇到网络食品店和餐饮店质量安全问题时会举报,45.58%消费者在遇到网络食品店和餐饮店质量安全问题时不会举报;信用评价制度必要性、平台信用关注程度、渠道便捷程度、信用评价体系保障信任、质量安全信息关注程度、性别6个因素显著影响消费者的举报行为,并提出相应建议。