法国产品监管机构主要包括农业和渔业部下属的食品总局(DGAL),经济、金融和工业部下属的消费、竞争和稽查总局(DGCCRF)、法国国际检验局(BV)、必维国际检验集团等 。DGCCRF会对市场上的产品进行不定期抽检,例如年终节庆期间对商店出售的玩具进行抽检 。
德国联邦 *** 支持国家商品检验基金会(ko Test)每年三次确定检验主题,对主题涉及的产品进行质量抽检,累计已抽检10万余种产品,其中消费品占绝大多数 。某种产品销售的越多,就越可能被列入抽检范围 。同其他欧盟国家一样,检测结果予以通报并召回相关产品,并在《检验》杂志公布 。
三、产品质量合格率如何计算?
产品质量合格率测算分为抽样检测、赋权计算两部分 。在抽样检测部分,按照规定的 *** 、程序和标准对产品实施抽样检测 。在赋权计算部分,以国家统计局提供的分地区、分行业工业产值数据为权重,测算出“判定为合格的样品数占全部抽样样品数的百分比” 。算法包含两层,之一是地区层面 。以广东省为例,2018年广东省制造业29个大类中,电子通信行业产值更大,占全省总产值近30%,是全省主导产业,因此测算广东省产品质量合格率时,电子通信行业合格率所占权重也更大 。广东省化学纤维行业产值最小,占比不到全省产值的0.5%,因此测算广东省产品质量合格率时,化学纤维行业合格率所占权重也最小 。第二是行业层面 。以汽车制造行业为例,2018年江苏省汽车制造行业产值更大,占全国汽车制造行业总产值的10%左右,因此测算全国汽车制造行业合格率时,江苏省汽车制造合格率所占权重更大 。宁夏汽车制造产值最小,仅占全国汽车制造行业总产值的0.01%左右,因此测算全国汽车制造行业合格率时,宁夏所占权重最小 。*** 汽车制造产值为零,因此测算全国汽车制造行业合格率时,*** 不占权重 。此种算法结合地区经济特征衡量产品质量水平,有利于地方开展精准质量监管与提升 。
目前,产品质量合格率全面监测工作体系的数据来源有两个:一是总局的相关检验数据,如国家/地方产品质量合格率调查数据、国家(地方)监督抽查数据、食品质量抽查检验数据、药品质量抽查检验数据、医疗器械质量抽查检验数据等;二是相关部委的数据,如交通运输部门的交通产品质量监督抽查数据,***部门的社会公共安全产品质量行业监督抽查数据,农业农村部的兽用药品产品质量抽检数据,广电部门的新闻宣传类产品抽查数据等,每年数据汇总量近30万批次 。
四、产品质量合格率与监督抽查合格率有什么区别?
产品质量合格率与监督抽查合格率虽然均采用抽样检测的方式,但二者性质完全不同 。监督抽查以问题发现为导向,采用“双随机、一公开”的方式,对投诉较多、预警问题较严重的产品,展开有针对性的质量监督抽检 。测算结果往往比实际产品质量合格率低,指标设计目的在于发现问题、提升质量,不在于全方位反映地区和行业质量情况 。据测算,每年产品质量合格率测算采用的30万个有效样本中,现行产品质量监督抽查数据约占总量的37.48%,监督抽查仅仅是产品质量合格率测算所需数据的来源之一 。
从工作目标看,监督抽查对投诉较多、预警问题较严重的产品,展开有针对性的抽检 。产品质量合格率是市场监管总局的宏观产品质量整体监测指标,科学、全面地反映全国制造业产品质量状况 。从统计意义看,监督抽查合格率不设计抽样过程,而是针对一定时期内有关的质量热点、重点产品,通过抽样检验手段发现问题,问题发现越多越能反映监督抽查经费使用的有效性 。监督抽查问题发现率仅是对抽查产品检测结果的简单汇总,由于监督抽查种类每年进行调整,企业、产品也不固定,严格意义上属于工作指标,不属于统计指标 。产品质量合格率遵循统计学要求,根据工业总产值的分布,按照“分层多阶段不等概率”抽样 *** 确定全国各省(区、市)抽样的行业、样品 。产品质量合格率属于宏观管理领域的基础工作,需使用互联网大数据手段汇总分析检测结果,对发现行业、地区监管薄弱点和质量提升重点非常有效,可以作为“产品质量问题雷达”,为后续加强监管提供参考和依据 。从结果运用来看,监督抽查结果要依法向社会公告,不合格产品生产企业要限期整改 。产品质量合格率调查中单个样本的统计调查结果仅反馈给企业,用于质量状况分析研究,不合格结论不作为行政处罚依据 。
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