“一带一路”沿线国家台风灾害关联经济损失研究--以2018年“山竹”台风灾害为例

经济全球化背景下,各区域的产业关联强度增加,灾害链也日益复杂,对“一带一路”沿线国家及其部门带来了深远的影响。该文梳理了台风灾害损失传导机制,运用多区域投入产出模型(Multiregional Inputoutput Model,MRIO),以2018年“山竹”台风为例,量化分析“一带一路”沿线20个国家24个部门的关联损失情况。研究认为:①2018年“山竹”台风对我国各部门造成的直接损失约为142.31亿元,间接经济损失达到1272.73亿元;②“山竹”台风灾害对沿线其他国家带来的关联损失为1232.13亿元,其中受影响最严重的是菲律宾;③部门关联损失最大的是制造业,其间接损失是直接损失的60倍。     

热带气旋"碧利斯"与"派比安"灾害成因对比分析

2006年,对广西间接影响的第4号强热带风暴"碧利斯"和正面袭击的第6号台风"派比安",共造成直接经济损失42亿元,占广西全年所有气象灾害造成的直接经济损失的50%。对比分析"碧利斯"与"派比安"的灾害特点与成因,从而可引发对防御措施的思考。     

台风灾害的关联经济损失评估——以江苏省为例

以2008年江苏省台风灾害为例,基于投入产出模型及乘数原理,评估台风灾害造成的产业关联间接经济损失、劳动者报酬乘数效应、国民收入乘数效应及就业乘数效应。研究发现:①2008年江苏省台风的直接经济损失为5.794 6亿元,造成的产业关联间接经济损失为13.796 4亿元,后者是前者的2.38倍;②造成劳动者报酬减少7.530 4亿元,国民收入减少23.926 3亿元,就业岗位减少43 698个;③对此次台风灾害高度敏感的产业包括:农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、化学工业、金属冶炼及压延加工业、通用、专用设备制造业、电力、热力的生产和供应业、交通运输、仓储业等。     

ARIO模型对灾害引起的部门经济损失数据完备程度的敏感性分析——以湖南为例

重大自然灾害恢复重建的时间长短与灾害造成的间接经济损失大小直接相关,因而影响灾害造成的总损失,评估灾害的间接经济损失是灾后制定减灾政策的重要内容。ARIO模型为评估灾害对经济系统冲击造成的间接损失提供了一种有效途径。但在模型的应用中,存在模型所需的直接经济损失数据与部门合并所需的输入数据对应一致问题,因而需要考察部门合并对模拟结果的影响,从而得到ARIO模型对模拟部门需求的适应性。该文应用ARIO模型,结合湖南省经济状况和救灾政策,分别编制了18部门和13部门当地投入产出表,模拟了1998年湖南省经济在洪涝灾害后的恢复情况,模拟结果表明不同数量部门的间接损失模拟结果相差在10%以内,同时建议应用ARIO模拟部门数量应不少于12个。     

地震灾害经济损失评估方法及应用

地震灾害经济损失的科学评估对减少突发地震灾害损失和实现震后快速救灾具有重要意义。基于易损性分类清单法提出考虑主体结构损失、建筑物装修损失及室内财产损失的地震灾害直接经济损失评估模型,并确定其主要参数取值;根据国内生产总值、各评估区震害程度及各生产部门直接经济损失占比,计算各生产部门停减产损失,进而采用投入产出法建立考虑停减产损失和产业关联损失的地震灾害间接经济损失评估模型。最后将所提出的直接经济损失评估模型以1556年华县地震为例在西安市灞桥区进行应用示范,将所建立的间接经济损失评估模型以2008年汶川地震为例在四川省进行应用计算。结果表明,灞桥区在华县地震下的直接经济损失为176.51亿元,与中国地震局评估结果相差约6.54%;四川省在汶川地震下的间接经济损失为11 209.29亿元,与实际震害数据相差约8.83%,上述对比结果验证了模型的科学性和合理性。     

浅析灾害间接经济损失评估的重要性

灾害损失评估是灾害风险管理、科学防灾减灾规划的基础。除了直接经济损失外,间接经济损失是反映灾害影响强度及社会经济系统脆弱性的重要指标。经济越发达,经济系统关联程度越高,经济系统的脆弱性就越大,灾害间接经济影响也越大。已有研究表明,灾害间接经济损失往往与直接经济损失为同一量级,甚至是直接经济损失的数倍。间接经济损失评估是科学评价灾害影响不可或缺的组成部分,其中,产业部门间接经济损失和灾后恢复重建期的评估,可以为灾后恢复重建决策和防灾减灾规划提供有效的决策工具。政府决策者、学术界应重视灾害,特别是重大灾害(或巨灾)对地区经济长期可持续发展可能造成的影响,从而为减轻灾害的影响做好充分准备。     

基于灾害CGE模型的台风灾害间接经济损失评估——以广东省台风“山竹”为例

基于2015年广东省社会核算矩阵,构建灾害可计算一般均衡模型,评估了强台风“山竹”给广东省造成的间接经济损失。模拟结果表明：从宏观层面看,台风“山竹”造成的全部损失占当年广东省GDP的2.645%;居民收入受灾害影响减少了2.732%,居民对商品的消费量也随之降低1.59%;进口商品量显著下降,除制造业商品出口价格有轻微上涨外,其它各类商品出口价格均有不同程度的下跌。从产业层面看,除采掘业外,灾后几乎所有行业的产出均有所下降,其中,建筑业的下降程度最为显著,降幅达2.437%;与灾前相比,台风灾害使得各部门的租金率下降,下降幅度为0.225%～3.928%。经过参数敏感性分析,表明所构建的灾害CGE模型是稳健的,模拟结果可为政府后续开展应急管理工作提供参考。     

基于BP神经网络和VSM的台风灾害经济损失评估

统计了对广东省造成直接经济损失的台风数据,包括致灾因子、孕灾环境和承灾体等评估因子,对数据进行无量纲化、归一化处理,作为验证模型的数据集。建立BP神经网络和空间向量模型(VSM)相结合的综合评估模型,利用BP神经网络进行初步预测,基于VSM对预测结果进行修正,从而构建台风灾害经济损失评估模型。将收集的历史台风经济损失数据分为训练和测试集,对模型进行训练和检验。经验证,采用BP神经网络和VSM相结合的台风灾害经济损失评估模型能够有效降低训练数据不足对评估结果的影响,平均误差率由30%降低到14%。     

从重建资金与效率角度定量评估灾后经济恢复力的变化——以武汉市“2016.07.06”暴雨洪涝灾害为例

自然灾害经济恢复力研究已成为优化灾害综合风险管理与提高防灾减灾能力的重要途径,经济恢复力如何衡量以及灾后重建资金对经济恢复力的影响如何值得研究,而基于经济学机理的间接经济损失评估模型,为构建灾后重建资金、效率与灾后经济恢复力变化间的定量关系的模拟提供了新的方法。因此,以武汉市2016年7月6日期间大暴雨洪涝灾害为例,利用自然灾害间接经济损失动态评估模型,模拟重建资金与效率变化下暴雨洪涝灾害对武汉市造成的间接经济损失以及经济恢复到灾前所需的时间,进而定量评估其对承灾体经济恢复力与灾后恢复期的影响。结果显示:(1)灾后重建资金每提高100亿,武汉市灾后经济恢复力提高近三分之一,灾后恢复期缩短12%;(2)重建效率每提高约1/3,武汉市灾后经济恢复力提高略高于五分之一,灾后恢复期缩短11%;(3)两者同时提高则使其经济恢复力平均提高达四分之三,灾后恢复期缩短五分之一。研究结果能从灾后重建的资金与效率两方面出发,强调对承灾体经济恢复力的影响,并为政府灾后重建分配方案的制定提供定量化的依据。     

基于无人机遥感的台风对城市树木生态系统服务的损失评估

台风的频率和强度呈现逐年增加的趋势,已经并将持续对沿海城市绿地生态系统造成十分严重的影响。识别台风对沿海城市绿地系统的影响范围并定量评估其生态服务的价值损失,对城市绿地系统的灾后重建和适应能力提升具有重要意义。以厦门市集美街道为研究区,利用无人机航拍影像,基于Visual Studio 2010平台和AForge.NET开源框架构建了评估系统,对超强台风"莫兰蒂"造成的树木倒伏数量及其固碳释氧的生态服务价值损失开展了定量评估。结果表明,所构建的方法具备良好的适用性,共检测出倒伏树1 510棵,其生态服务价值损失约为1 890万元。其中行道树221棵,损失约199万元;学校树木760棵,损失约479万元;公园树木146棵,损失约135万元;居民小区树木383棵,损失约1 082万元。倒伏树主要集中于沿海区域,居民小区的数量较少,但其生态服务的价值损失最大,结果可为地方政府灾后恢复及城市规划提供决策支持。     

0513号台风"泰利"灾害成因及特征分析

2005年8月31日到9月4日,福建、浙江、江西、安徽、湖北、河南6省遭受0513号台风“泰利”影响,造成1 962.4万人不同程度受灾,死亡失踪159人,直接经济损失154.6亿元.台风带来的特大暴雨造成的洪涝灾害和诱发的气象次生灾害是该台风灾害形成的根本原因.针对台风灾害的特征,提出了相应的减灾措施.     

城市暴雨内涝灾害经济损失评估系统开发研究——以深圳市龙华新区为例

提出一个集成气象学、灾害学、信息科学、经济学等多学科知识的城市暴雨内涝灾害经济损失评估系统。基于Web GIS实现"人机交互式"数据采集;通过统计方法确定灾损率曲线,计算灾害的直接经济损失;利用投入产出模型计算灾害的间接经济损失。采用"所见即所得"的思路,只需要输入降雨量的实况数据,便可即时计算城市各易涝点的直接和间接经济损失,提供灾害经济损失的空间分布,自动生成各易涝点的灾损和防御对策报告。该系统有助于提高政府部门的灾害应急管理能力,为类似灾害的经济损失评估提供典型范例。     

2005年天灾死亡2475人

2005年中国自然灾害比较严重。洪涝、台风、旱灾、冰雹、地震、雪灾、低温冷冻、山体滑坡和泥石流等灾害都有不同程度的发生。全年各类自然灾害共造成2475人死亡,紧急转移安置 1570．3万人,例塌房屋226．4万间,因灾直接经济损失高达2042．1亿元。与近几年相比较,2005年紧急转移安置人数、直接经济损失为5年来的最大值,因灾死亡人数仅小于2001年,因灾倒塌房屋仅次于2003年的淮河大水灾。     

关注气象灾害

正大气对人类的经济建设及国防建设等造成的直接或间接损害,称为气象灾害,它是自然灾害中的原生灾害之一。气象灾害在自然灾害中出现次数最多,发生范围最广.危害面最大,造成的损失最严重。联合国的有关报告指出,过去十年全球发生的气象灾害,导致30多万人丧生,造成经济损失超过8000亿美元。我国幅员辽阔,气候、地质务件复杂,是世界上气象灾害最严重的国家之一。台风、暴雨、雷电、洪涝、干旱、大风、冰雹、大雾、沙尘暴、高温热浪、低温冻害、雾霾等气象灾害时有发生.气象灾害占我国自然灾害的71%以上.每年气象灾害要造成国民经济数千亿元的损失.约占国内生产总值的3%-6%。     

我国台风灾害成因分析及灾情预估

利用1980-2004年的台风基本资料,对我国台风(包括热带气旋、热带风暴、强热带风暴、台风、强台风和超强台风)灾害的成因进行了初步分析,结果表明:台风引起的大风和降水以及登陆台风的强度和登陆点位置等都是我国台风致灾的重要因素.综合表征台风灾情的ATDI指数和台风造成的直接经济损失与台风大风、降水、登陆台风强度及移速关系密切,而房屋倒损则主要与台风引起的大风有关,农田受淹则主要取决于台风降水.在此基础上,建立了综合表征台风灾情的ATDI指数以及因台风而倒损的房屋数、受淹的农田面积和造成的直接经济损失等的预估模型.对历史样本拟合和对2005年6个台风的独立样本回报表明:模型具有较好的预估能力,对台风灾害各等级的拟合和预估误差不大于1个等级的样本约占总样本数的83%～96%(完全准确的样本在50%以上).     

基于IO模型的多部门暴雨灾害间接经济损失评估——以北京市“7.21”特大暴雨为例

社会经济的不断发展使得国民经济各部门间的联系日趋多元化,一类灾害的发生不仅会影响到某单个部门,更会通过部门间的关联效应进一步将这种影响延伸到与之关联的行业甚至整个经济系统。因此尝试改进单部门损失传导投入产出模型,通过引入多部门直接损失值,推导其他关联部门的因灾产业损失,并以2012年7月北京特大暴雨为例进行了实证分析。结果表明:北京"7.21"特大暴雨共造成88.127 5亿元的总产出损失和31.347 5亿元的增加值损失;相较于第三产业,加工制造业等高成本第二产业更易受暴雨灾害产业关联影响;部分行业增加值不降反增,一定程度上验证了Okuyama,Schumpeter等学者的判断——灾害虽然在一定程度上破坏了现有的社会经济基础,但在恢复和重建过程中会促进区域经济增长。     

中国热带气旋灾害经济损失时空特征分析

首先对2004-2016年登陆我国的热带气旋时空特征进行了分析,然后,基于多区域投入产出模型测算了2004-2016年中国各区域各部门因热带气旋造成的间接经济损失,并在此基础上分析了热带气旋灾害造成的直接经济损失及间接经济损失的时空特征。结果表明:①2004-2016年间登陆我国的致灾热带气旋数量有增加的趋势,且主要聚集在东部和南部沿海区域,其中在南部沿海区域登陆的次数最多,高达80次。②在直接经济损失方面,2004-2016年间南部沿海和东部沿海区域的直接经济损失波动较明显,南部沿海、东部沿海和中部区域是直接经济损失最严重的三个区域。③在间接经济损失方面,从需求端来看,农业部门对重工业和轻工业的依赖度最高,从供给端来看,轻工业对农业部门的依赖度最高;东部沿海区域对中部区域的依赖度最高,南部沿海区域对西南区域及中部区域的依赖度最高,南部沿海和东部沿海区域是间接经济损失最为严重的两个区域。     

洪涝灾害情景下企业停产及恢复时间研究——基于余姚市“菲特”台风受损企业调查数据

损失评估是构建风险曲线、评估风险、计算保险指数的核心内容。当前自然灾害的经济损失评估多以宏观的投入产出表数据作为基础,采用I-O或CGE模型估算区域的经济损失。企业作为自然灾害的直接承灾体,其损失程度评估及恢复过程研究并未受到广泛关注。究其原因:一方面,宏观的投入产出数据容易获得,方法论较为成熟,经济损失评估过程相对规范化。另一方面,我国的中小企业供应链较短,受灾后企业自身及上下游关联企业造成的影响并未受到重视。近些年,随着供应链、物流产业的迅速发展,一地区的企业受灾,造成的"牵一发动全身"的影响已不可忽略。基于此,该文以台风造成的洪涝灾害为背景,利用实地调研的微观企业损失数据作为基础,采用生存分析模型,构建恢复曲线,提取造成企业恢复速度降低的因素,估算企业停产时间。研究结果显示:相比于降雨强度(传统危险性因素),企业规模、企业性质等自身因素,淹没水深是导致企业停产及较难恢复的关键因素。进一步,当淹没水深超过0.5 m,企业停产时间较淹没不足0.5 m的企业相比,延长7 d;当淹没水深超过1 m,企业停产时间延长至14 d。同时,对制造业而言,除淹没水深外,设备损毁、库存损毁等因素也是导致恢复期延长的重要因素。结合不同影响因素,本文定量估算出传统制造业企业的9种淹没情景与商业企业的3种淹没情景下,企业的平均停产及恢复时间。研究结果一方面可以预估洪涝灾害情景下,不同地区企业的损失及恢复率;另一方面可以为灾后企业应急管理提供有效的政策建议。     

灾害间接经济损失评估研究综述

灾害间接经济损失评估不仅可以反映灾害损失的严重程度,而且有助于防灾减灾和灾后恢复重建决策。国内外学者主要以“流量-存量”来区分直接损失和间接损失,也有学者认为采用“高阶效应”的概念界定间接经济损失较为合理。灾害间接经济损失的评估方法可以分为统计学、经济学和计量经济学方法三类。统计学评估方法包括经验系数法、GDP或GNP对比法、事后经济调查法。经济学评估法主要包括投入产出法和可计算的一般均衡模型。经济学评估方法得到较为广泛的应用,统计学和计量经济学评估方法研究相对较少。“韧性”概念的纳入、信息融合技术和社交媒体数据的应用是灾害间接经济损失评估的发展趋势。     

提高城市安全管理能力 为人民搭建坚实港湾

正编者按安全是和谐社会的第一基础。随着我国城市化的加快,城市规模逐渐扩大,城市安全管理问题越来越不容忽视,每年全国因为各类事故造成的直接和间接经济损失高达2000亿元以上(占GDP的3%-5%)。2018年1月7日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于推进城市安全发展的意见》,明确指出城市运行系统日益复杂,安全风