江蘇消保委聲稱李錦記、海天醬油“不合格”,你信誰?

最近江蘇省消保委發佈了一個醬油的比較試驗結果,共有120個樣品,其中有29個存在“不符合國家標準”的問題。

該報告指出了“兒童醬油是忽悠”、“貴的不一定好”、“個別產品涉嫌以次充好”等問題,具有一定積極意義,值得肯定。

但很遺憾,在媒體傳播的時候,很少有人關注這些問題,幾乎所有的焦點都集中在了兩個知名品牌,李錦記和海天,從媒體報道的標題就能感受到。

江蘇消保委聲稱李錦記、海天醬油“不合格”,你信誰?

江蘇消保委聲稱李錦記、海天醬油“不合格”,你信誰?

江蘇消保委聲稱李錦記、海天醬油“不合格”,你信誰?

問題是這兩個品牌的產品是不是真的有“問題”?

我先來說說李錦記。

李錦記的“問題”是鈉含量標示問題:其“錦珍生抽”營養成分表標註的鈉換算出來是6280毫克/100毫升,國家標準要求實測值不應超過標註值的120%,即7536毫克/100毫升,而消保委的實測值是8749毫克/100毫升。

作為一線大品牌,而且鹽分是醬油比較重要的指標(因為影響口感),標註誤差達到40%?

江蘇消保委聲稱李錦記、海天醬油“不合格”,你信誰?

李錦記是這麼回覆的:

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李錦記表示,2017年9月17日,李錦記曾收到江蘇省消保委的信息,告知在其所做的一項比較試驗中,抽檢樣品——2016年12月5日生產的錦珍生抽,鈉含量檢測數值不符合相關標準。

李錦記對此次檢驗結果有異議,多次溝通江蘇省消保委,希望對抽樣產品進行復檢,但江蘇省消保委並未同意進行復檢。

李錦記希望能帶些抽樣樣品另行復檢,並且回公司進行內部分析,也並未得到允許。

2017年9月26日,李錦記將抽樣樣品的同批產品留樣送到珠海出入境檢驗檢疫局檢驗檢疫技術中心進行檢測,結果顯示,鈉的含量是合格的,李錦記遂將這一檢驗結果反饋給江蘇省消保委。

時隔一年,2018年10月12日,江蘇省消保委發佈本次比較試驗報告。

李錦記表示,除了珠海出入境檢驗檢疫局檢驗檢疫技術中心對生產日期標示為2016年12月5日的錦珍生抽進行檢測,顯示鈉含量合格外,權威第三方檢測機構對2017年和2018年生產的李錦記錦珍生抽所做的檢測報告,同樣顯示產品的鈉含量為合格。

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簡單說,消保委檢測後,企業對結果提出質疑,要求複檢、自檢,消保委不予理睬

企業只好自己去找政府背景的技術機構檢測,結果是合格的,消保委之情後依然不予理睬

消保委磨磨唧唧憋了一年大招,還是發佈了這個報告。(這時候複檢恐怕也死無對證了)

相對而言,其實我更相信出入境檢驗檢疫機構的結果,也相信企業連續多年的第三方檢測結果。

那我就很好奇了,就連市場監管總局組織的國家抽檢也不能拒絕複檢(微生物除外),一個省級消保委,如此霸道和任性,底氣何來?

江蘇消保委聲稱李錦記、海天醬油“不合格”,你信誰?

再來說說海天的“問題”,這個消保委看走眼也不奇怪,簡單說就是對標準理解有誤,數學不過關。

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消保委稱,海天的生抽醬油“營養成分表標識內容中蛋白質NRV值計算有誤,不符合GB28050中附錄A3的要求”。

海天的回覆稱,按照公式可計算出被抽檢的該瓶生抽蛋白質NRV%=0.9(實測蛋白質含量)÷60(NRV參考值)×100%=1.5%,而該瓶生抽標籤中把蛋白質NRV%僅標識為1%,因為標示值低於了計算值,所以被點名,造成消費者的誤解。

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實際上這涉及到“數據修約”(可理解為四捨五入),一個比較專業的問題。

如上所述,NRV%的計算值是1.5%,而標準規定營養標籤中NRV%的修約間隔為1,因此我估計消保委認為應當將1.5%四捨五入到2%,而不能標1%,因此差了一倍。

但是,消保委的算法是有問題的。

如果蛋白質的實測值是0.851-0.899,由於蛋白質含量在營養標籤的修約間隔是0.1,所以在標籤上的蛋白質含量一欄,0.851-0.899均應當標為0.9,消保委就是用這個0.9來算NRV%。

但如果直接用檢測值計算NRV%,則在1.418-1.498%,按照NRV%的修約規則就應當標1%。

當然,無論是標1%還是2%,實際上意義都不大,因為醬油的核心指標是遊離氨基酸而不是蛋白質。

對於一個調料,重要的是味道好不好,關注一下鈉含量是可以的,折騰蛋白質有個毛用?

而消保委因為這個數字修約的問題就說人家的產品不符合國家標準,誤導性太大了!

(其實不僅消保委和媒體,很多食品監管機構都對營養標籤標準的理解有偏差)

江蘇消保委聲稱李錦記、海天醬油“不合格”,你信誰?

小結:

1、這兩個品牌很可能是被冤枉的,如果確實如此,消保委應當道歉。

2、該報告揭露兒童醬油等問題具有積極社會意義,不應抹殺。

3、政府有關部門應當加強對消保組織的行為約束和業務指導,避免發佈誤導性甚至錯誤的食品安全信息,損害商譽和正常市場秩序。(警惕個別消保組織、媒體、第三方檢測機構勾結在一起變相敲詐企業)

4、重申,檢測數據很重要,但數據的解讀更重要,烏龍事件多出現在檢測方法和數據解讀上。


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