我国食品安全规制间接效果评价——以乳制品安全规制为例，本文主要内容关键词为：规制论文,乳制品论文,为例论文,食品安全论文,评价论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。 [中图分类号]F768.2 [文献标识码]A [文章编号]1000-596X(2014)05-0058-11 一、引言 近年来，我国食品安全状况令人担忧，食品安全事故频发，2008年的三聚氰胺奶粉污染事件更引发了社会的广泛关注。食品作为公众日常消费的必需品，其安全问题直接关系到消费者的生命健康，而大规模的食品安全事故也造成了巨额经济损失和严重的社会影响，食品安全问题已经成为学界研究的一个热点。为了有效解决食品安全问题，我国的食品安全规制近年来经历了一个逐步加强的过程，三聚氰胺食品安全危机等大量食品安全事件更加推动了一系列规制政策和法律法规的出台，引发了我国食品安全规制的进一步改革。[1][2]2008年10月《乳品质量安全监督管理条例》开始实施，2009年新的《食品安全法》出台并且开始正式施行。2013年6月20日，国务院办公厅转发了九部委联合制定的《关于进一步加强婴幼儿配方乳粉质量安全工作的意见》，又提出了乳业管理的新标准。相继出台的一系列政策法规无疑对乳制品安全规制提供了有力的制度和法律支持，但不断加强的食品安全规制究竟是否产生了理想的绩效仍然有待研究检验。 检验我国食品安全规制绩效是深入探究食品安全规制事故日趋严重的内在原因并找到有效解决方法的前提。国外有关食品安全规制绩效方面的研究多在安特尔(Antle)构建的成本——收益分析的框架下展开，[3]由于多数研究以局部均衡分析框架下数量有限的案例研究为基础，成本收益分析的结果往往存在较大争议。[4]国内方面，近年来也开始有学者围绕检验我国食品安全规制绩效展开研究，如刘鹏、王能和任运河，[5][6]但因受研究数据和研究方法等多方面限制，未能实现对规制绩效的全面深入考察。考虑到进行规制绩效检验所面临的理论和方法上的困难，选择检验规制绩效的一个重要方面——规制效果，相对而言具有更强的可行性。 规制效果可界定为规制政策与手段的实施是否使规制目标得以实现。对于食品安全规制而言，由于规制首先直接作用于食品生产和加工者，进而通过消费者的营养和健康情况间接体现规制效果，因此可将规制目标进一步划分为直接目标和间接目标两个方面。食品安全规制的直接目标为促使企业提高对食品安全的重视程度与食品质量。对食品安全规制直接目标实现情况的研究方面，刘呈庆等人发现乳品安全规制并未有效降低企业三聚氰胺污染的风险。[7]食品安全规制的间接目标为影响食品消费，进而改善消费者的营养水平和保证消费者的生命健康安全。①食品安全规制的根本目的在于保障消费者的营养健康和生命安全，因而对食品安全规制间接效果的考察具有重要的现实意义。由于涉及食品安全领域微观数据的缺乏，国内对于食品安全规制间接效果检验一直难以展开深入研究。在此研究背景之下，对国外相关领域文献的研究视角和方法进行借鉴，应为突破现有研究瓶颈的一条可行路径。 近年来，国外一些学者已经开始针对食品安全规制尤其是食品安全信息披露对食品消费以及消费者健康状况的影响展开研究。在食品安全规制对公众的消费选择产生影响方面，皮戈特和马什(Piggott and Marsh)发现，相对于价格因素，食品安全信息并不能显著影响美国的猪肉消费需求，即便一些较大的食品安全事故发生时，食品消费会发生波动，但对食品安全因素的考量对于消费产生的影响并不持久。[8]摩根等人(Morgan et al.)检验了对可能被污染的牡蛎所进行的信息披露是否有效，研究表明高风险人群的牡蛎消费量确实显著减少，患病几率显著降低。[9]已有的研究在提供不同结论的同时，也证明了研究规制政策对消费需求影响的可行性。 在食品安全规制对消费者营养摄入的影响方面，相关的实证研究表明，由于营养物质摄入量与消费水平的变动方向具有高度的一致性，收入提高会带来居民食物总消费量的上升，而且营养物质摄入量(尤其是热量)也随之增加。[10]艾德里安和丹尼尔(Adrain and Daniel)利用美国的消费数据得出随着收入提高，碳水化合物摄入量将显著减少，其他营养物质摄入量显著增加的结论，验证了社会经济因素确实会间接影响消费者的营养状况，并提供了研究这一影响机制的思路。[11] 对于存在安全风险的食品，食品安全规制将会通过消费进一步影响消费者的健康状况。吉恩和莱斯利(Jin and Leslie)发现餐厅卫生程度计分卡确实对促使餐厅改进卫生状况、影响消费选择和提高消费者健康水平发挥了积极作用，[12]印证了规制手段造成的消费波动是研究食品安全规制对消费者营养健康水平影响的一个重要因素。史姆沙克和沃德(Shimshack and Ward)采用基于自然实验的CIC方法，探究了食品安全信息披露对消费者健康的影响，发现有关鱼类食品汞含量的信息披露导致了消费者在鱼类富含的营养(Ω-3脂肪酸)与汞含量过高所带来的毒性之间进行权衡取舍，并最终造成了公共营养健康的福利损失。[13]该文献对自然实验方法的运用为研究食品安全规制间接效果的实现情况提供了一个独特的视角。 从已有文献的研究结论来看，食品消费量的变动往往与消费者摄入的营养水平变化趋势高度一致，消费的变动进而潜在影响消费者的健康状况。因此经由考察食品安全规制政策对食品消费量的影响，进一步探究规制对于消费者营养水平和健康状况的改善和促进作用，这一研究路径具有内在逻辑上的连贯性和较强的可行性，从而为本文的研究提供了可以借鉴的思路。 基于此，本文将以乳制品为例，围绕食品安全规制的间接目标实现情况，即乳制品安全规制政策的实施是否显著影响消费量并有助于改善消费者营养水平和健康状况这三个方面展开研究，以此来对我国食品安全规制的间接效果进行评价。本文通过倍差法(DID)检验食品安全规制政策的实施效果，使用该方法可以有效解决外生政策冲击难以量化的问题，并避免了由于无法对所有影响因素进行控制所带来的估计偏误。本文同时采用中国健康和营养调查(CHNS)数据，该数据库一直被广泛应用于健康经济学与劳动经济学等研究领域，其中涉及大量家庭和个人的食品消费营养调查，借助该数据库研究食品安全规制间接效果可以有效利用其中有关食品消费、营养水平和健康状况方面的数据，一定程度上弥补了食品安全规制效果研究过程中微观数据不足的缺陷。 二、数据、样本及变量 (一)CHNS数据基本介绍 本研究使用中国健康和营养调查(CHNS)数据集。该调查采用多阶段分层整群随机抽样方法从1989年开始至今共进行了9次调查(1989年，1991年，1993年，1997年，2000年，2004年，2006年，2009年，2011年)，调查共覆盖9省区(辽宁、黑龙江、山东、江苏、河南、湖北、湖南、广西、贵州)的城镇与农村，该数据集中包含了劳动、健康、医疗等多方面的家庭和个人层面信息。 (二)样本筛选及样本容量 由于本文的研究主要针对乳制品安全规制加强对消费者的乳制品消费、营养及健康情况的影响，研究所用的样本来自于2004年，2006年与2009年三个年度的调查，为非连续的面板数据，以2008年为界，2004年与2006年为政策冲击之前，2009年的数据则代表政策冲击后的情况(政策冲击指2008年三聚氰胺食品安全危机后开始加强的乳品安全规制，主要是《乳品质量安全监督管理条例》)。②由于CHNS数据集的样本容量较大，在进行样本筛选时，笔者删除掉了带有缺失值的样本，以保证数据的完整性。乳制品的消费是本文研究的一个重要方面，CHNS中的食品消费情况来自营养调查部分，笔者按照中国食物成分表中的食物编码将有关乳制品的消费情况筛选出来(并在分析中对乳制品和婴幼儿奶粉进行了区别)。最终的样本容量为1809个家庭。需要说明的是，本文的分析主要是针对家庭情况，因此所使用的数据是家庭层面的数据。 (三)分组设置 使用倍差法的自然实验设计的一个核心问题是分组的设置，即实验组与控制组的划分标准，外部的政策冲击在研究中可以通过分组设置进行体现。经过分组设置后，实验组将可以表示受到冲击的样本，而控制组则表示未受冲击的样本。本文的研究对象为食品安全规制对乳制品消费量、营养水平和健康状况的影响，外部冲击为食品安全规制政策。样本是否受到政策冲击即消费者是否受到食品安全规制的影响很难找到一个明确的方法进行显示。考虑到本文的研究集中于有关乳制品的安全规制和乳制品这一类食品的消费情况，而对于乳制品的消费敏感性较高的群体是未成年人，因此笔者将家庭中是否有儿童作为一种分组标准。这种划分参考了史姆沙克和沃德对于倍差法分组的设置(他们将孕妇设为实验组，来研究对鱼类罐头的消费，显然，孕妇更关注罐头的汞含量问题)。[13]通常有儿童的家庭更容易关注有关乳制品安全的信息，这种划分造成的组间差异不仅体现在乳品的消费量上，更主要是体现在对于乳制品的消费敏感性与对食品安全规制政策的关注度上。经过分组与时间设定，所有样本基本被划分为四个类别，即政策冲击前的实验组、政策冲击前的控制组、政策冲击后的实验组和政策冲击后的控制组。 (四)变量选取 本文所考察的因变量同时包括乳制品的消费情况，消费者营养水平和健康状况三个方面。CHNS中关于膳食消费的调查包括家户调查和个体调查两种，家户调查采用食物存量法，而个体调查则采用个人回忆过去24小时的消费数据。CHNS的膳食家户调查在人均消费方面由于外出饮食的增多存在误差，因此本文中乳制品的消费情况采用个人层面数据，然后再进行加总获得相应的家庭食品消费数据(单位是g)。消费者的营养水平则采用CHNS所计算的4种主要营养成分摄入水平来衡量：能量(千卡)，碳水化合物(g)，蛋白质(g)，脂肪(g)，具体为以家庭为单位加总的能量、碳水化合物、蛋白质和脂肪摄入量。按照CHNS数据库的调查，消费量和营养摄入水平均为三日内总量，并对其进行了对数处理。 对于健康水平的衡量，已有文献常见使用的方法包括个体自评健康水平以及生活质量指标(QWB)等。由于2009年的CHNS调查中没有包括自评健康这一项目，从而无法测度个体自评健康和构造QWB指数；另一方面由于本文的研究主要针对个体是否因乳制品的安全问题导致食源性疾病的产生，所以本文最终选择是否最近四周内有胃痛现象等食源性疾病作为衡量健康水平的指标。③ 有关控制变量的设置，在检验对乳制品消费及家庭营养水平影响方面，收入水平是一个重要的变量。本文采用经过平减后的家庭总收入并取对数来表示收入水平，[14]收入的单位是元，并也做了对数处理。由于采用倍差法进行估计，假设不同家庭所面对的食品价格水平相同，因此并未将价格水平作为控制变量。此外在考察政策冲击对于家庭乳制品消费及营养水平的影响时，还将家庭中是否有人患病(尤其是胃痛等因进食引发的食源性疾病)作为控制变量。 检验对健康状况影响方面，赵忠和侯振刚基于格罗斯曼(Grossman)模型，提出检验对于健康影响应该考虑的控制变量，包括个体年龄、工资(收入水平)、卫生服务价格以及教育水平。[15]考虑到倍差法对于个体特征的假设，本文并未加入卫生服务价格这一控制变量，为了更好地控制其他影响个体健康水平的因素，笔者引入了是否有医保这一虚拟变量。本文中，医保并不特指某一种医疗保险，即只要该被调查对象拥有某一种医保，该虚拟变量取值为1。其他所有表示家庭差异的人口社会学特征变量包括：户主年龄及其平方项，表示家庭所在省份的虚拟变量，表示家庭是否在城市的虚拟变量，家庭规模即成员数量，家庭成员最高学历。④表1显示了分组后实验组与控制组的样本量，变量的数据处理，表2则报告了不同变量的分组描述统计情况。
三、模型和方法 本文使用倍差法(DID)对食品安全规制影响乳制品消费、消费者营养水平和健康状况的情况进行分析，此外还通过倾向得分匹配(PSM)对控制组样本进行筛选，通过在倾向得分匹配基础上的进一步倍差法(PSM-DID)使估计的结果更加具有说服力，同时也作为一种稳健性检验。 (一)倍差法 倍差法(DID)通常用来研究外部政策冲击(treatment)所带来的影响，通过将样本按照是否受到冲击划分为实验组(treatment group)与控制组(control group)，可以发现政策实施前后实验组与控制组之间由于政策冲击所导致的产出(outcome)差异，并以此来作为政策冲击的一个净效果。 作为一种对照和比较，本文中首先使用面板数据固定效应模型进行估计：
式中，
为在t时间j省区家庭i被解释变量y的值，本文中所研究的被解释变量包括家庭乳制品消费量，消费者的营养情况(能量、碳水化合物、脂肪和蛋白质)，以及代表消费者健康水平的是否患病情况。
为代表该家庭在时间t是否育有儿童也即是否受到食品安全规制政策影响的虚拟变量，实验组该值取1，控制组则为0。
为家庭随时间变化的特征向量，具体在前文变量设置部分已经进行了介绍。
为代表家庭所在省份的固定效应，
为家庭不随时间变化的特征，本文中主要是家庭是否为城市户口，
为误差项。作为一种稳健性检验，本文中同时也使用了普通的混合OLS方法进行估计。由于表示健康状况的变量是家庭中是否有人患病的虚拟变量，文中同时也对健康状况模型进行了Logit回归。将不同估计方法所获的结果与倍差法进行对照。 研究更为关心的是运用倍差法来对比实验组与控制组之间的差异。模型具体设定为：
由于分组是按照“家庭中是否有儿童”进行的，这种分组方法使得受到食品安全规制影响这一政策冲击具有较强的随机性，也即冲击独立于样本不随时间变化的特征，因而进行倍差法估计时使用普通OLS估计也可能得到近似的无偏估计。[16]但事实上，倍差法要求样本受到冲击是随机的，实验组与控制组的协变量特征高度一致这一假设前提在通常情况下很难得到满足，这样可能会造成一定程度的估计偏误。因此本文考虑引入倾向得分匹配的方法，从控制组中筛选出与实验组协变量高度一致的样本进行匹配，以提高分析结果的可信度和稳健性。 (二)倾向得分匹配及PSM-DID估计 由于实验组与控制组之间往往并非高度相似，也即不满足共同支撑假设(common support assumption)，因而即使冲击(treatment)本身满足随机性，人为进行分组也难以证实组间的真实差异是完全由政策冲击造成的。为了尽可能排除冲击以外的其他协变量因素对两组差异造成的影响，传统的倍差法将样本的人口社会学特征及其他影响结果的因素进行控制，但冲击本身的内生性问题却难以根除。本文的研究中，家庭食物的消费选择以及家庭成员的营养健康状况，可能潜在反映出家庭的经济状况，从而间接影响家庭是否更容易受到食品安全规制政策影响，也即能否产生内生性问题。倾向得分匹配作为一种非参数方法，不仅能够有效解决冲击的内生性问题，同时由于可以对所有冲击以外的影响因素(协变量)进行降维处理，找到控制组中与实验组更为相似的样本进行匹配和对比，避免了由于其他因素带来组间差异的可能，可令估计结果更具说服力。 用T=1表示受到冲击(treatment)，用Y来表示产出(outcome)也即本文中所涉及的乳制品消费、消费者营养水平和健康状况等被解释变量，X表示其他协变量即代表样本特征的向量，有p(X)=Pr[T=1｜X]=E(T｜X)，p(X)为给定事先的协变量特征条件下，受到冲击的概率，也就是倾向得分匹配中的PS值，是用以在控制组中筛选样本与实验组进行匹配的关键参考值。[17]PS值可以通过将分组变量作为被解释变量，对协变量进行Probit回归获得。通过计算每一个样本家庭在协变量因素下受到政策冲击的条件概率也即PS值，一方面将诸多协变量因素降至单一维度，同时也把控制组中与实验组PS值相互匹配的样本筛选出来，从而保证实验组与控制组在协变量方面尽可能近似，政策冲击因素也即分组变量成为导致组间差异的唯一因素。使用倾向得分匹配同时可以得到实验组与控制组在匹配后产出的总体平均差异。⑤ 单纯使用倾向得分匹配计算的总体平均差异只能反映出实验组与控制组的组间差异，无法给出政策冲击前后的时间差异。布伦德尔和科斯塔(Blundel and Costa)提出将倾向得分匹配(PSM)与倍差法(DID)进行结合(PSM-DID)，[18]PSM-DID相对于单一的倾向得分匹配的一个重要区别源于DID的估计方法放松了PSM的假设(1)，并通过引入冲击时间前后实验组与控制组的产出差来实现对总体平均差异的测度。[19][20]借助倾向得分匹配的筛选方法与倍差法结合，本文进一步估计食品安全规制对于家庭乳制品消费、营养水平与健康状况的影响。 根据布伦德尔和科斯塔的研究，重复截面数据用PSM-DID(简化为PSDD)方法进行估计的冲击影响可以用下式表示：
其中，
为实验组或控制组的权重，
和
分别表示冲击前后，T表示该组受到冲击，C则表示未受冲击。[18]通过PSM-DID方法，可以得出经过倾向得分匹配后，组间产出在政策冲击前后的倍差结果。 四、实证结果 表3首先给出了通过OLS、面板数据随机效应模型以及倍差法估计的食品安全规制对家庭乳制品消费、营养水平以及健康状况的影响情况。 表3的前三列汇报了用三种方法进行估计的食品安全规制对乳制品消费的影响，中间三列汇报了对代表性营养成分——能量的影响情况，从回归的结果来看规制对于乳制品消费及营养水平的提高均有较为显著的积极影响。分组变量的系数反映了实验组与控制组之间的差异，采用三种回归方法的估计系数均大于0，说明实验组家庭乳制品消费对乳制品安全规制更为敏感，但是使用倍差法估计时系数并不显著。食品安全规制对于消费者而言，更多是作为一种传递食品质量信息信号的工具，消费者获取有关食品安全的信息后，其消费倾向未必是扩大消费量，而是更加注重食品的质量，因此2009年乳制品消费量的增加更多体现的是消费者在食品安全危机后消费信心的回升。同时可以看到，同年度内实验组家庭的营养水平显著高于控制组，也说明了食品安全规制的积极作用。最后两列反映了规制政策对家庭成员健康状况的影响，分组变量的系数为负。由于本文使用家庭中是否有成员患病来反映健康的一个反向效果，所以系数为负表明，相比控制组，实验组的患病几率下降。时间虚拟变量的系数反映了不同时间被解释变量的变化情况，单一组内，2006年与2009年相比2004年无论在乳制品消费量或是营养水平方向均有细微的下降，变量系数为负，存在这种情况的原因笔者归结为两点：第一是估计方法本身偏误造成的；第二是由于2008年发生的三聚氰胺食品安全事件所带来的影响在2009年可能并未完全消除。2009年家庭的患病几率显著下降，体现出了食品安全规制对消费者健康带来的积极影响。本文重点考察的倍差结果并不显著。由回归结果可以看出，2009年相对于2004年实验组与控制组家庭乳制品消费量有所提高，此外反映家庭成员患病情况的时间与分组变量乘积系数为负，说明家庭健康水平有所上升，但这种影响并不显著。其他控制变量方面，收入水平越高、成员学历越高的家庭其乳制品消费量也越高，户主年龄、家庭收入水平以及家庭成员学历这些因素也显著影响整个家庭的营养水平。这与以往相关文献的结论基本相符。由于使用倍差法检验的乳制品安全规制对于被解释变量影响并不显著，笔者又进一步采用结合倾向得分匹配的方法以获得更为稳健的结果。
结合倾向得分匹配进行样本筛选和匹配后的倍差法估计结果如表4所示。表4同时反映了PSM-DID估计所得的组间差异Diff(BL)和时间差异Diff(FU)，以及倍差结果(分别对应单纯使用倍差法当中分组变量的系数、时间虚拟变量的系数以及时间虚拟变量与分组变量乘积的系数)。其中组间差异反映了同一时间上实验组与控制组的差异，时间差异反映了同一组家庭在2006年与2009年之间在多个被解释变量方面存在的差异，倍差结果可以理解为实验组在政策冲击后与控制组在政策冲击前的差异。
从表4中可以看到，组间差异方面，除去乳制品消费为-0.008，各种营养成分的摄入水平差异均显著大于0，实验组相比控制组而言摄入营养水平更高，反映了食品安全规制的积极效果。时间差异方面，乳制品消费以及能量、碳水化合物、脂肪、蛋白质四种营养成分摄入水平，2009年政策冲击后相比2006年均有显著提高。本文重点考察的倍差结果方面，乳制品消费以及营养摄入水平也均有所提高，但只有乳制品消费的差异在1％的水平上显著，营养成分摄入水平的双重差分后差异并不显著。因而总体而言，食品安全规制在消减乳制品安全事件对乳制品消费的负面影响、改善消费者营养摄入水平方面虽然发挥积极作用，但这种影响并不显著。由表4同时可以看出，实验组与控制组相比，在食源性疾病的整体患病几率方面有轻微的下降，双重差分的结果为负，说明食品安全规制可能通过提高食品质量降低了食源性疾病的发病几率，但这种差异依然不显著。在引入了倾向得分匹配使控制组的选取更加合理后，依然得出了被解释变量组间和时间差异显著但双重差分结果不显著的结论，因此能够在一定程度上排除由于模型设定或变量遗漏带来的估计偏误，保证估计的稳健性。使用倍差法后的双重差分项是真正反映乳制品安全规制效果的变量，从而说明食品安全规制虽然有助于恢复消费者信心，改善其营养水平和健康状况，但并未达到理想效果这一现实。 五、结论 本文考察了我国近年来不断加强的乳制品安全规制对于乳制品消费量、消费者营养水平与健康状况的影响，并以此对我国食品安全规制的间接效果进行评价。笔者研究发现食品安全规制对于提高消费者的营养水平、改善消费者健康状况以及在发生食品安全危机后恢复消费者信心、提高乳制品的消费量方面具有一定的积极作用。但总体而言，影响效果并不显著。检验规制政策效果尤其是对于消费者健康影响的难点在于消费者与进食有关的健康水平难于度量，本文在研究食品安全规制领域微观数据相对缺乏的条件下进行了一定的尝试，通过实证分析也提供了一些经验事实。由于食品安全规制虽然本身关系民生，但规制政策对消费者产生影响要经过食品生产加工企业这一中介环节，规制效果评价同时受企业接受规制和消费者风险认知水平等多种因素影响，其影响机制较为复杂，因此，对规制绩效评价的方法有待进一步深入研究。 国家食品药品监督管理总局组建后，我国食品安全规制体制中存在的多头管理问题一定程度上得到了解决。目前，进一步健全规制法律法规，增强对食品生产、加工、流通等环节的监管，形成有效的全过程监管模式等对于改善我国食品安全现状具有重要意义。但食品安全规制的最终目的是为了保障消费者的营养与健康，因此我国食品安全规制在强调对企业规制效果的同时也应更加注重对于消费者的政策引导，通过加强食品安全的信息披露，将有助于恢复消费者信心，通过各种媒体的宣传也可增强消费者对于不安全食品的风险意识，最终实现改善消费者营养健康水平的目的。此外，近年来我国食品安全规制的实践也充分说明，依靠政府单一维度的规制显然难以满足社会对食品安全治理的现实需要，只有充分借助包括企业、消费者、社会群体在内多元主体的力量，构建规制者主导、生产者自律、消费者参与、社会协同的食品安全规制的多主体合作治理框架，才能从根本上实现食品安全规制绩效的全面提高。 注释： ①《食品安全法》中关于食品安全的定义为：“食品无毒、无害，符合应当有的营养要求，对人体健康不造成任何急性、亚急性或者慢性危害。” ②CHNS调查在时间上是非连续的，由于2011年调查并未涉及营养摄入量和食品消费量，因此本文所采用的政策冲击后的只有2009年这一年的数据。 ③笔者之所以没有选择慢性病，是因为本文研究的对象是乳制品消费，样本中相当一部分是儿童，显然用慢性病来衡量健康是不合适的。 ④受教育水平能够在一定程度上反映出该家庭对食品安全信息认知水平和风险意识。 ⑤PSM的假设前提包括：(1)treatment与outcome独立(Y⊥T｜X)；(2)平行假设，即样本分组配对后的PS值特征分布高度一致，其他特征因素X及PS值与冲击T相互独立，T⊥X｜P(X)。
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我国食品安全监管的间接效果评价--以乳制品安全监管为例_食品安全论文
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