1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
一、本课题的意义：作为世界上最大的猪肉生产国和消费国，中国猪肉及其制品的质量安全问题突出，在猪肉供应链的各个环节都隐藏着较大的安全风险，导致猪肉食品安全事件频繁发生。
因此，对猪肉供应链安全风险进行识别、评估和控制的研究,有助于使供应链中各个相关主体互相协调和配合，降低整个供应链的安全风险，实现猪肉及其制品的安全供应，降低安全风险和安全成本，提高供应链的运作效率，增加猪肉产品的出口数量。
因此，开展猪肉供应链的安全风险点研究具有重要的社会意义和经济意义。
2. 研究的基本内容和问题
一、研究目标：本研究从猪肉供应链出发，明确中国猪肉产业发展历程和产业现状，根据美国食品药品监督管理局公布的中国猪肉及其制品的安全事件，建立数据库，利用模型与矩阵，对我国猪肉供应链的安全风险点进行识别与定位。
在系统分析和评估猪肉供应链安全风险的基础上，进一步研究其成因及控制问题，为降低我国猪肉供应链的安全风险提供理论基础和科学依据，最终提出如何建设符合中国国情的猪肉可追溯体系的政策建议。
二、研究内容：回顾国内外现有研究，基于研究目标，本研究的主要内容包括以下几点：根据猪肉产品的原料供应、生产、加工、流通等环节，本文将猪肉产业供应链分为生产养殖、屠宰、加工、流通和消费五大环节，并细分为育种养殖、生猪屠宰、初加工、深加工、食品包装存储及流通、消费及食用七个具体环节；质量安全问题虽然可能发生于猪肉供应链的不同环节，但很多质量安全事件的本质原因都是相同或相似的，本文根据质量安全问题产生的作用机理，将原因划分成了要素投入、行为原因、卫生原因三大类，并进一步细分为使用不合格的原材料、加工中添加违禁物质、兽药或饲料使用不当、要素投入量不当、加工程序不当、包装不当、存储不当、标识不当、养殖环境、加工环境10个具体原因；通过模糊聚类的数学方法，将所有事件进行大体的分类；对获取到的美国食品药品监督管理局公布的猪肉及其制品监测数据进行质量安全风险的识别与风险点定位。
3. 研究的方法与方案
一、研究方法：1．模糊聚类分析法模糊聚类的方法最早起源于L.A.Zadeh于1965年发表在《信息与控制》杂志上的《Fuzzy Set》。
通过引入模糊集这一区别于经典集合的概念，提供了一种分析复杂系统的新方法。
本课题将引入这一理论分析与比较猪肉产品质量安全事件。
4. 研究创新点
国内在猪肉供应链上的现有研究多为对猪肉产业现状的研究，以及一些改善措施、发展战略及政策的制定等，对于猪肉产业链质量安全风险问题的研究多倾向于理论研究，实证研究较少，且鲜有对猪肉供应链进行具体风险识别与定位、风险控制及管理的研究。
本研究从猪肉供应链出发，对美国食品药品监督管理局公布的中国猪肉及其制品的安全事件进行实证分析与研究，对我国猪肉供应链的安全风险点进行识别与定位。
此外，学界多关注于生鲜猪肉的相关质量安全风险问题，涉及猪肉制品的研究极少，且在对猪肉供应链的研究多止步于屠宰环节，极少关注进一步的深加工环节。
5. 研究计划与进展
时间 研究活动2017年11月~12月：查阅研究相关书籍资料，明确本项目相关基本概念，掌握基础理论知识；2018年1月~2月：获取所需的数据，建立数据库；2018年3月：整理所获数据，利用数据挖掘技术进行实证分析，得出初步结论； 2018年4月：讨论所得的数据结果，查缺补漏。
汇总研究成果，撰写论文；2018年5月：对研究项目进行完善，完成研究报告。
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