貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用思考

摘 要：【目的】當(dāng)前，在消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)踐中，國(guó)內(nèi)外主要采用風(fēng)險(xiǎn)矩陣法來(lái)判定風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別，并以此作為決策參考，然而，該方法在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定方面存在不足?！痉椒ā恳胴惾~斯網(wǎng)絡(luò)（BNs）的思路，提出一種改進(jìn)的消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，該方法可解決風(fēng)險(xiǎn)矩陣法在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定方面的局限性?！窘Y(jié)果】通過(guò)對(duì)比貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與風(fēng)險(xiǎn)矩陣法，詳細(xì)闡述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，并借助一個(gè)簡(jiǎn)單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析案例，展現(xiàn)了其對(duì)歐盟官方典型的消費(fèi)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法（RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法）的優(yōu)化和改進(jìn)?！窘Y(jié)論】利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)思路可以?xún)?yōu)化和改進(jìn)RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法，提供了量化和可驗(yàn)證的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定結(jié)果，這不僅增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)管理決策的科學(xué)性和可靠性，還提升了監(jiān)管資源的利用效率。

關(guān)鍵詞：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；消費(fèi)品安全；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法；產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)

DOI編碼：10.3969/j.issn.1674-5698.2025.03.016

Application of Bayesian Networks in Consumer Product Safety and Risk Assessment

SHI Nian

（Shanghai Institute of Quality and Standardization）

Abstract： [Objective] Currently， in the practice of consumer product safety risk assessment， the risk matrix method is mainly used at home and abroad to determine the risk category， and serves as reference for decision-making； however， this method has limitations in risk level determination. [Methods] Tries to introduce the idea of Bayesian Networks （BNs）， and puts forward a kind of improved consumer product safety risk assessment method， which can solve the limitations of the risk matrix method in risk determination. [Results] By comparing the risk matrix method and BNs， the advantages of the application of the BNs in the risk assessment of consumer product safety are elaborated in detail， and the optimization and improvement of the typical EU consumer product risk assessment method （RAPEX） is shown with the help of a simple case study of the BNs. [Conclusion] The use of the BNs idea can optimize the RAPEX risk matrix method， providing quantitative and auditable risk level determination results， which not only enhances the science and reliability of risk management decisions， but also improves the efficiency of the use of regulatory resources.

Keywords： Bayesian networks， consumer product safety， risk assessment， RAPEX， product risk

1 消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法應(yīng)用現(xiàn)狀及問(wèn)題

消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)管部門(mén)實(shí)施消費(fèi)品風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)決策依據(jù)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果直接指導(dǎo)產(chǎn)品召回等風(fēng)險(xiǎn)處理及應(yīng)對(duì)和監(jiān)管措施的實(shí)施，以最大程度降低產(chǎn)品可能導(dǎo)致的傷害風(fēng)險(xiǎn)，并保護(hù)消費(fèi)者的合法權(quán)益。消費(fèi)品是指市場(chǎng)上為滿(mǎn)足消費(fèi)者需求而提供的非食品類(lèi)產(chǎn)品。鑒于消費(fèi)品的多樣性和消費(fèi)者消費(fèi)行為的復(fù)雜性和不確定性，消費(fèi)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)踐中常見(jiàn)的方法并不多，目前主要包括：歐盟委員會(huì)的RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣方法、新西蘭消費(fèi)者事務(wù)部提出的諾莫圖（Nomograph）/列線(xiàn)圖方法，以及其他風(fēng)險(xiǎn)矩陣（Matrix）方法。RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法，即歐盟非食品類(lèi)消費(fèi)品快速預(yù)警系統(tǒng)（Rapid Alert System for Non-Food Consumer Products，RAPEX）的通用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，自2016年起成為歐盟和英國(guó)監(jiān)管部門(mén)官方正式采用的消費(fèi)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。美國(guó)、日本在消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中也采用了類(lèi)似的風(fēng)險(xiǎn)矩陣法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的最終判定，但其在傷害概率和傷害嚴(yán)重程度劃分標(biāo)準(zhǔn)、風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)等級(jí)數(shù)量方面與歐盟有所不同。

在我國(guó)，盡管官方尚未形成統(tǒng)一的消費(fèi)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，但已經(jīng)出臺(tái)了多項(xiàng)相關(guān)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，以指導(dǎo)和規(guī)范消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)際操作，這些標(biāo)準(zhǔn)主要為推薦性的。例如，GB/T 22760—2020《消費(fèi)品安全 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估導(dǎo)則》GB/T 39063—2020《消費(fèi)品召回 電子電器風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估》以及GB/ T 40981—2021《消費(fèi)品安全 物理危害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通則》等，這些為消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了明確的規(guī)范和指導(dǎo)。這些標(biāo)準(zhǔn)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法上大多借鑒了歐盟RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法，特別是在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分的矩陣表判定中，采用了傷害發(fā)生概率的7個(gè)層次和受傷嚴(yán)重程度的四級(jí)水平劃分。雖然RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法操作簡(jiǎn)便且實(shí)用而被廣泛采用，但它在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定時(shí)存在一定的局限性，如難以明確區(qū)別不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的界限。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian networks或BNs），作為一種模擬風(fēng)險(xiǎn)因素與觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)之間因果關(guān)系的強(qiáng)有力工具，為不確定性因果關(guān)系的建模提供了嚴(yán)格和規(guī)范的方法。特別是在處理新證據(jù)或新觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)等不確定性因素時(shí)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)矩陣評(píng)估方法的不足。盡管貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)廣泛運(yùn)用在醫(yī)學(xué)、金融等領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，但是在消費(fèi)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，其應(yīng)用還處在探索階段，具有巨大的潛力和發(fā)展空間。

2 消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究現(xiàn)狀與技術(shù)比較

2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用在消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究綜述

在全球范圍內(nèi)，學(xué)者們已經(jīng)開(kāi)始探索將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)用到消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究之中。例如，國(guó)內(nèi)研究學(xué)者劉霞等[1]基于風(fēng)險(xiǎn)耦合、仿真技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等理論方法，構(gòu)建了消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并在消費(fèi)品安全傷害情景構(gòu)成因素關(guān)聯(lián)關(guān)系中應(yīng)用了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。然而，該研究并未全面考慮除產(chǎn)品傷害情景以外的其他關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素。韓國(guó)Suh[2]開(kāi)發(fā)了一個(gè)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)韓國(guó)消費(fèi)者機(jī)構(gòu)提供的傷害信息，對(duì)33種兒童產(chǎn)品進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，但未提供貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖。英國(guó)Hunte等[3]研發(fā)了一個(gè)通用的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，改進(jìn)了產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，展示了在相關(guān)測(cè)試和產(chǎn)品實(shí)例數(shù)據(jù)可用和不可用的情況下，如何對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。雖然評(píng)估結(jié)果可驗(yàn)證且優(yōu)于RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法評(píng)估，但是整個(gè)評(píng)估過(guò)程需要重新構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型，過(guò)程極其復(fù)雜，涉及各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素的參數(shù)設(shè)置，需要提供很多條件概率分布。這些條件概率通常由專(zhuān)家判斷提供，對(duì)專(zhuān)業(yè)知識(shí)的要求會(huì)比RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法評(píng)估時(shí)更高。后續(xù)的分析將詳細(xì)闡述風(fēng)險(xiǎn)矩陣法與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)的差異。

他們的研究結(jié)果均表明，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在評(píng)估消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)方面表現(xiàn)出色，優(yōu)點(diǎn)在于能夠提供更易于解釋且準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。若貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析覆蓋所有產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程，實(shí)際操作中工作量巨大，會(huì)消耗大量資源。因此，本文建議將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為對(duì)傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)矩陣法的補(bǔ)充或拓展技術(shù)，以改進(jìn)消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。

2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)矩陣法比較

IEC 31010：2019《風(fēng)險(xiǎn)管理 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)》[4]提供了眾多起源于不同技術(shù)領(lǐng)域和發(fā)展歷史的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)，這些風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)不僅可以獨(dú)立應(yīng)用，還可以通過(guò)調(diào)整、組合或者進(jìn)行擴(kuò)展，以適應(yīng)當(dāng)前和未來(lái)的需求，進(jìn)而深化我們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的理解。本標(biāo)準(zhǔn)提供的后果/可能性矩陣（即風(fēng)險(xiǎn)矩陣法）與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)/影響圖是兩種重要的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)。對(duì)兩者的主要指標(biāo)性特征進(jìn)行對(duì)比分析，詳見(jiàn)表1。

在比較2種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)所需應(yīng)用資源和數(shù)據(jù)需求時(shí)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析在資源需求上屬于中到高級(jí)別。該分析不僅需要大量的歷史數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建和校準(zhǔn)模型，還需要深厚的專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)理解和應(yīng)用。相比之下，風(fēng)險(xiǎn)矩陣法分析在資源需求上相對(duì)較低，操作簡(jiǎn)便，通常只需要相對(duì)少量的歷史數(shù)據(jù)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)矩陣。因此，若貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析覆蓋所有產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程，則會(huì)耗費(fèi)大量時(shí)間和成本，可能導(dǎo)致監(jiān)管資源的浪費(fèi)。

為了在節(jié)約監(jiān)管資源的同時(shí)解決風(fēng)險(xiǎn)矩陣分析中風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定的模糊性問(wèn)題，本文提出了將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的補(bǔ)充，來(lái)增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的可信度。以歐盟典型的RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法為例，在此基礎(chǔ)上分析采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)。借助一個(gè)簡(jiǎn)單的案例來(lái)展現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在消費(fèi)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)，有助于克服RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法在使用新證據(jù)數(shù)據(jù)時(shí)納入因果解釋的局限性。

3 理論基礎(chǔ)與典型案例分析

根據(jù)ISO 31000：2018《風(fēng)險(xiǎn)管理指南》中對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)管理流程的描述可知，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（risk assessment）環(huán)節(jié)之后緊接著的是風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)（risk treatment）。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)果為風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)決策提供重要依據(jù)，通過(guò)將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果與既定的風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)相比較，可以確定風(fēng)險(xiǎn)及其等級(jí)是否能夠接受或容忍，從而決定是否需要采取額外的風(fēng)險(xiǎn)控制措施。以下論述當(dāng)前歐盟廣泛采用的RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法在消費(fèi)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的局限性，并借助實(shí)際案例，闡釋貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的優(yōu)化和改進(jìn)。

3.1 RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法與局限性

RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法是歐盟成員國(guó)政府在消費(fèi)品安全評(píng)估中廣泛采用的官方方法。根據(jù)2023年歐盟委員會(huì)修訂發(fā)布的《歐盟快速信息系統(tǒng)RAPEX管理指南》（EU）2019/417文件，該方法在消費(fèi)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)需要遵循3個(gè)步驟：（1）識(shí)別危險(xiǎn)嚴(yán)重性；（2）估計(jì)消費(fèi)者因?yàn)檫@些危險(xiǎn)而受傷的概率；（3）將危害（傷害的嚴(yán)重程度）和概率（傷害發(fā)生的可能性）結(jié)合起來(lái)，判定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)/風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別。風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)可分為“嚴(yán)重”“高”“中”和“低”風(fēng)險(xiǎn)四類(lèi)，其中，最高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為“嚴(yán)重”，見(jiàn)表2。根據(jù)《歐盟市場(chǎng)監(jiān)管法規(guī)》（EC）No 765/2008第20條，成員國(guó)必須對(duì)存在“嚴(yán)重”風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)品采取快速干預(yù)措施，包括召回、撤回或禁止在市場(chǎng)上銷(xiāo)售這些產(chǎn)品，并根據(jù)第22條立即通知?dú)W盟委員會(huì)。這表明，歐盟當(dāng)局將“嚴(yán)重”風(fēng)險(xiǎn)視為采取快速干預(yù)措施的關(guān)鍵閾值，而對(duì)于“高”“中”和“低”風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品，則并非如此。

產(chǎn)品評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)是否達(dá)到“嚴(yán)重”，是決定監(jiān)管部門(mén)是否立即采取風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施的關(guān)鍵。然而，在評(píng)估結(jié)果處于“嚴(yán)重”和“高”風(fēng)險(xiǎn)之間界限模糊時(shí)（見(jiàn)表2粗實(shí)線(xiàn)所示），且敏感性分析也無(wú)法確保風(fēng)險(xiǎn)水平隨概率變化的穩(wěn)定性，這會(huì)使得評(píng)估結(jié)果的可信度受到質(zhì)疑，RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法的評(píng)估面臨重大挑戰(zhàn)。如果風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)本應(yīng)判定為“高”，卻被錯(cuò)誤評(píng)估為“嚴(yán)重”，可能會(huì)導(dǎo)致監(jiān)管資源的不必要浪費(fèi)。在這種情況下，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供了一種整合新不確定因素（新獲證據(jù)或新觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)）來(lái)優(yōu)化和改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的方法。這種方法不僅適用于“嚴(yán)重”與“高”風(fēng)險(xiǎn)之間的劃分問(wèn)題，同樣也適用于“高”與“中”，“中”與“低”的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)之間的劃分問(wèn)題。以下對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析進(jìn)行介紹和說(shuō)明。

3.2 一個(gè)簡(jiǎn)單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果分析與推導(dǎo)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種有向無(wú)環(huán)圖（DAG）的可視化風(fēng)險(xiǎn)的圖形模型方法，用于描述變量之間的因果關(guān)系。如圖1所示，一個(gè)簡(jiǎn)單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可簡(jiǎn)單描述為：A導(dǎo)致B，A和B導(dǎo)致C。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由定性和定量?jī)刹糠纸M成。定性部分由“節(jié)點(diǎn)”和“有向弧”組成。節(jié)點(diǎn)代表隨機(jī)變量（離散或連續(xù)），如事件或行動(dòng)。節(jié)點(diǎn)通過(guò)有向弧連接，有向弧表示變量之間的直接依賴(lài)關(guān)系，通常是因果關(guān)系。圖1節(jié)點(diǎn)A（parent）指向節(jié)點(diǎn)B，稱(chēng)節(jié)點(diǎn)A影響到節(jié)點(diǎn)B，節(jié)點(diǎn)A也被稱(chēng)為B的“父節(jié)點(diǎn)”，可表示為pa（B）。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的定量部分由與每個(gè)節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的條件概率分布（概率表）組成，這些概率對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)進(jìn)行量化，由點(diǎn)估計(jì)表示，用于描述節(jié)點(diǎn)與其父節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系強(qiáng)度。其中子節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)取決于父節(jié)點(diǎn)值的組合，P（B|A）表示父節(jié)點(diǎn)A事件對(duì)子節(jié)點(diǎn)B事件的影響程度。

貝葉斯定理會(huì)根據(jù)新的證據(jù)修正一個(gè)假設(shè)的“先驗(yàn)概率”P(pán)（A），從而得到該假設(shè)在新證據(jù)條件下的“后驗(yàn)概率”P(pán)（A|X）。在圖1中，事件A、B、C的聯(lián)合概率可通過(guò)它們各自的局部條件概率分布相乘得到，這一關(guān)系可以用公式（1）表示。貝葉斯定理一般表示形式見(jiàn)公式（2）。

式中：P（A）表示A概率的先驗(yàn)評(píng)估；P（B） 表示B概率的先驗(yàn)評(píng)估；P（A|B） 表示給定B發(fā)生時(shí)A的概率（后驗(yàn)評(píng)估）；P（B|A） 表示給定A發(fā)生時(shí)B的概率；Ai表示A事件中第i個(gè)假設(shè)，n=1、2……N。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中的所有計(jì)算（推理）可由一些專(zhuān)業(yè)軟件實(shí)現(xiàn)。在本文中，使用貝葉斯定理將圖1所示的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖的因果關(guān)系，推導(dǎo)出事件Ci條件下事件Ai的后驗(yàn)概率見(jiàn)公式（3）。

下面案例中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析會(huì)使用到公式（3）計(jì)算后驗(yàn)概率。

3.3 典型案例分析

為了便于理解，這里參考和借用《歐盟快速信息系統(tǒng)RAPEX管理指南》中的香薰大豆蠟蠟燭案例和英國(guó)產(chǎn)品安全和標(biāo)準(zhǔn)辦公室（OPSS）分析報(bào)告數(shù)據(jù)。由于文化傳統(tǒng)和消費(fèi)習(xí)慣的差異，考慮到我國(guó)消費(fèi)者在使用香薰大豆蠟蠟燭的習(xí)慣與歐洲國(guó)家存在細(xì)微差異，在此案例基礎(chǔ)上，做了部分?jǐn)?shù)值修改，并增加了估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素，以便進(jìn)一步詮釋。值得說(shuō)明的是，在產(chǎn)品的預(yù)期壽命期內(nèi)，由于消費(fèi)者使用產(chǎn)品過(guò)程中的行為難以預(yù)測(cè)，存在不確定性，假定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估員將充分利用現(xiàn)有信息，對(duì)潛在的傷害場(chǎng)景進(jìn)行假設(shè)，并估計(jì)這些場(chǎng)景發(fā)生的可能性。

表3列出了傷害場(chǎng)景和最嚴(yán)重的場(chǎng)景傷害類(lèi)型“致命中毒”概率水平預(yù)估，通過(guò)5個(gè)步驟進(jìn)行說(shuō)明。第一步，假設(shè)香薰大豆蠟蠟燭有50%的概率發(fā)生著火；第二步，考慮到人們通常不會(huì)在無(wú)人時(shí)點(diǎn)燃蠟燭以照明或者營(yíng)造氛圍，假設(shè)人離開(kāi)房間的概率僅為5%；第三步，放置蠟燭的臺(tái)面，基于現(xiàn)代家庭裝修中木制品的廣泛使用，如木質(zhì)地板、木桌等，保守估計(jì)家具或窗簾著火概率為50%；第四步，若房間內(nèi)無(wú)人，吸入有毒煙霧的風(fēng)險(xiǎn)概率較低（2.5%）；第五步，新增加一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素“蠟燭質(zhì)量有缺陷”，考慮到蠟燭生產(chǎn)工藝的簡(jiǎn)單性且原材料易獲得性，以及生產(chǎn)商質(zhì)量控制水平參差不齊，假設(shè)這一缺陷發(fā)生的概率為30%。

3.3.1 RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法結(jié)果

RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣評(píng)估通過(guò)分步驟評(píng)估每個(gè)傷害場(chǎng)景，為每一步賦予相應(yīng)概率，通過(guò)將這些概率相乘，得到了該場(chǎng)景的總體概率。為了確保評(píng)估結(jié)果的穩(wěn)健性，有時(shí)需要進(jìn)行敏感性分析，重復(fù)測(cè)試這兩個(gè)因素（一般考慮概率的變化，因?yàn)閭Φ膰?yán)重程度通常更有把握預(yù)測(cè)）變化時(shí)風(fēng)險(xiǎn)水平的波動(dòng)程度。在本案例中，將所有概率值相乘，得到總體概率為0.000094（即50%×5%×50%×2.5%×30%），這一概率低于表2中傷害概率閾值1/10000，但高于1/100000，初步被判定為“高”風(fēng)險(xiǎn)。如果將0.000094四舍五入至0.0001，則結(jié)論升級(jí)為“嚴(yán)重”風(fēng)險(xiǎn)。需要說(shuō)明的是，0.000094接近1/10000，但是未達(dá)到或超過(guò)閾值1/10000，因此敏感性分析在此情況下不太適用，無(wú)法有效測(cè)試評(píng)估結(jié)果的穩(wěn)健性，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的判定陷入窘境。

3.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法的改進(jìn)

借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠整合新證據(jù)或新觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)等其他不確定因素的優(yōu)勢(shì)，優(yōu)化以上風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程，幫助得到更可靠的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。假設(shè)根據(jù)新獲得的信息，確信銷(xiāo)售出去的香薰大豆蠟蠟燭均未發(fā)現(xiàn)質(zhì)量缺陷，3個(gè)節(jié)點(diǎn)及相關(guān)先驗(yàn)概率和條件概率數(shù)據(jù)在表4中有所體現(xiàn)，“Yes”表示肯定，“No”表示否定。

將這一關(guān)鍵證據(jù)信息納入到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程中，并利用產(chǎn)品檢測(cè)信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖（圖2）進(jìn)行分析，分析軟件可根據(jù)輸入數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)推斷。圖2（a）中，原產(chǎn)品有缺陷的概率P（Ayes）為30%，根據(jù)新獲得的信息，確認(rèn)產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)缺陷的概率P（Cno）為100%，并進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，這時(shí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖的其他節(jié)點(diǎn)的概率也隨之調(diào)整，結(jié)果見(jiàn)圖2（b），“A：有缺陷”中“Yes”概率變?yōu)?3.4%，這一結(jié)果也可以通過(guò)前面推導(dǎo)出的公式（3）進(jìn)行計(jì)算。這一貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果表明，如果產(chǎn)品在檢測(cè)中沒(méi)有發(fā)現(xiàn)缺陷，產(chǎn)品有缺陷的后驗(yàn)概率P（Ayes|Cno）會(huì)從P（Ayes）的30%顯著下降至13.4%。這一信息對(duì)于修正風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等級(jí)結(jié)果具有重大的意義。

在整合了新信息后，重新計(jì)算了總體概率為0.000041。該值遠(yuǎn)低于1/10000，這樣對(duì)該風(fēng)險(xiǎn)水平的評(píng)估有了更高的信心，將香薰大豆蠟蠟燭風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)定為“高”而非“嚴(yán)重”風(fēng)險(xiǎn)?；谶@一判定結(jié)果，監(jiān)管部門(mén)無(wú)需立即采取行動(dòng)，但仍將持續(xù)關(guān)注這一風(fēng)險(xiǎn)，從而在一定程度上節(jié)約監(jiān)管資源。當(dāng)然，如果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析新變量信息后，導(dǎo)致產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)最終判定為“嚴(yán)重”，監(jiān)管部門(mén)可依據(jù)情況立即采取適當(dāng)措施以降低風(fēng)險(xiǎn)或消除風(fēng)險(xiǎn)?？傮w而言，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠整合新的風(fēng)險(xiǎn)變量信息，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估總體概率進(jìn)行修正，得出更可信可靠的產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，從而更高效地為風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供參考。

4 結(jié) 語(yǔ)

本研究將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，為該領(lǐng)域提供了一個(gè)全新的視角，開(kāi)辟了新的思考路徑。通過(guò)一個(gè)具體案例，展示了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如何優(yōu)化典型的風(fēng)險(xiǎn)矩陣法（歐盟RAPEX風(fēng)險(xiǎn)矩陣法），解決了敏感性分析失效時(shí)，RAPEX方法在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定上存在局限性的問(wèn)題。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)獨(dú)到之處在于其建模能力，它能夠處理消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的復(fù)雜數(shù)據(jù)，有效地整合各類(lèi)不確定性因素，并精準(zhǔn)地構(gòu)建起因果關(guān)系模型。通過(guò)對(duì)消費(fèi)品潛在的多元風(fēng)險(xiǎn)源以及風(fēng)險(xiǎn)傳播路徑進(jìn)行深入分析，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作提供更為科學(xué)、全面和可靠的量化支持，從而顯著提高了消費(fèi)品安全和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。這不僅有助于幫助產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管部門(mén)做出更加明智和有效的決策，也促進(jìn)了推動(dòng)消費(fèi)品行業(yè)的健康、穩(wěn)健發(fā)展。然而，在將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于消費(fèi)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)踐中，如何合理分配資源，高效、準(zhǔn)確地建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，以及如何處理專(zhuān)家意見(jiàn)的不確定性，仍是當(dāng)前面臨的重要研究和挑戰(zhàn)。

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