新兴食品安全风险驱动因素的分类与多准则分析：基于健康影响与可管理性的战略矩阵构建

针对食品系统中新兴风险驱动因素的复杂管理挑战，荷兰瓦赫宁根大学团队通过专家调查与PROMETHEE多准则分析，首次构建了基于健康影响（severity/likelihood）与可管理性（controllability/volatility）的四象限战略矩阵，将11类驱动因素划分为"监测适应""分析优化""杠杆创新"和"战略应对"四大类，为政策制定者提供了差异化的资源分配框架。

　　

在全球化与工业化食品体系快速发展的背景下，新兴食品安全风险正成为威胁公共健康的重要挑战。欧洲食品安全局(EFSA)将这类风险定义为由新识别危害(a)、意外暴露增加(b)或易感性变化(c)引发的风险。随着环境恶化、地缘政治动荡和技术变革，食品系统面临着前所未有的复杂压力。然而，当前对风险驱动因素的系统性分类和管理策略研究仍存在空白，特别是缺乏对驱动因素的"可管理性"与"健康后果"的量化评估框架。

荷兰瓦赫宁根大学的研究团队在《Current Research in Food Science》发表的最新研究中，创新性地采用多准则决策分析(MCDA)方法，对11类关键驱动因素进行了战略分类。研究基于STEEP框架（社会Social、技术Technological、经济Economic、环境Environmental、政治Political），聚焦已知危害的新兴风险驱动因素，通过51位来自产业界、学术界和监管机构的专家调查，结合PROMETHEE（偏好排序组织法）算法，构建了四象限战略矩阵。

研究采用的关键技术包括：1) 基于Likert量表的专家问卷调查（n=51，覆盖欧盟68.6%专家）；2) PROMETHEE-GAIA软件的多准则决策分析，设置偏好函数与 indifference阈值；3) 权重敏感性分析（WASPAS方法分配100点权重）；4) 单准则净流量(unicriterion netflows)驱动的四象限矩阵构建。样本来源于FoodSafeR欧洲项目联盟成员。

【3.1 总体调查结果】
专家权重分析显示，危害严重性(32.2分)被认为是最关键指标，而驱动因素波动性(16.7分)重要性最低。PROMETHEE净流量排名表明，"环境污染"（净流量0.80）和"地缘政治冲突"（0.58）位列前两位，而"政策治理"（-0.74）管理性最佳但健康影响最低。

【3.2 敏感性分析】
通过子群分析发现，产业界更关注"生物过程"（排名第2），而政府专家将"消费者行为"提升至第4位。稳定性图示显示，当任一准则权重在14-35%区间时，排名保持稳健，验证了结果的可靠性。

【3.3 驱动矩阵】
革命性的四象限分类显示：

1. "监测适应"区（低健康影响/难管理）：含消费者行为、人口发展等，需建立预警系统；
2. "分析优化"区（低影响/易管理）：如食品加工技术，适合渐进式改进；
3. "杠杆创新"区（高影响/易管理）：包括自然资源管理和供应链，区块链技术可提升追溯效率；
4. "战略应对"区（高影响/难管理）：环境污染与地缘冲突需长期韧性建设。

讨论部分指出，该研究首次量化了驱动因素的"管理杠杆点"，为资源分配提供了科学依据。特别是将传统认为不可控的"环境污染"通过severity维度凸显其战略优先级，而高度可控的"政策治理"被证实可通过立法创新产生放大效应。局限性在于未纳入气候变化这类"超级驱动因素"，未来研究需结合Delphi法深化专家共识。

这项研究的意义在于突破了传统风险管理的单维视角，通过双维度矩阵为不同特性的驱动因素匹配差异化策略。其中"杠杆创新"区的3类驱动因素（供应链、生物过程、资源管理）被识别为最具干预价值的目标，而"战略应对"区的两类驱动则需要跨国协作与技术创新。该框架已被EFSA新兴风险交换网络采纳，为构建更具韧性的全球食品安全体系提供了方法论基础。