基于投入产出模型的暴雨灾害评估

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目 录

1 引言 1

1.1研究背景 1

1.2研究方法 1

2 理论基础 2

2.1灰色关联分析法 2

2.1.1对气象灾情指标进行无量纲化 2

2.1.2计算关联系数和关联度 3

2.2投入产出法 4

2.2.1基本原理 4

2.2.2模型的推导 5

2.2.3模型的改进 7

2.3聚类分析 8

2.3.1基本原理 8

2.3.2分类准则 9

3 实例分析 9

3.1灾害等级的划分 9

3.2投入产出法的定量损失 11

3.2.1部门产品产业关联损失 12

3.2.2部门产业增加值的损失 13

3.3由聚类分析得到的部门受灾综合评定 14

3.4防灾减灾建议 15

4 结论 15

5 讨论 15

参考文献 16

致谢 17

基于投入产出模型的暴雨灾害评估

秦泽

，China

Abstract: The rainstorm disaster affected people's daily life as well as the social economy development. In recent years, the rainstorm disaster occurred frequently. People are more and more concerned on the harm of rainstorm. This paper make the heavy rain grade evaluation by grey correlation analysis method according to the storm data in Zhejiang Province in October 2013. Then set up the input-output model to make the rainstorm disaster related loss evaluation based on the input-output table of Zhejiang Province in 2012, make comprehensive section evaluation by cluster analysis. Results show that the level of the rain is heavy; The indirect economic loss reached to 9.70613 billion yuan, the rain also caused the added value of 2.87296 billion yuan of loss. Combined with related losses and the added value of the loss, the biggest impact was felt on the second industry, and some of the tertiary industry is relatively less affected. It is of great significance for all sectors to prepare well in prevention.

Key words: Heavy rain; Zhejiang Province; Grey correlation; Input-output;Related loss; Cluster analysis

1引言

1.1研究背景

我国处于东亚季风区，暴雨的发生早已屡见不鲜。庞大的经济损失及触目惊心的人员伤亡都会由于暴雨以及由它引起的后续灾害而随之发生。因此，暴雨天气成了我们关注和研究的重点。我国早已关注到这个问题，展开了对于暴雨的研究。最早可以追溯到上个世纪30年代，沈孝凰就在锋面模型的基础上探究长江中下游地区的暴雨。前辈的辛勤工作取得了显著的成果，为我们后人的研究奠定了稳固的基础，指引着我们的前进方向。

2013年，我国多次发生暴雨，降水强度大，发生范围十分广泛；四川盆地连续出现区域性暴雨，造成了严重的洪涝及其他衍生灾害；北方汛期降水量偏多，黄淮等地区出现极端性暴雨过程，降水频繁发生在东北地区引发了流域性大洪水。

13年7月全国范围内的降水显著偏多，暴雨灾害多次发生。四川省由于连续的大强度降水而死亡68人，并有179人因灾失踪，总的经济损失来到了惊人的179.5亿元。与此同时，东北地区地平均降水量也达到了1997年后的历史同期最大值，与往年同期相比偏高54.4%，80多万人因此而受灾，11人不幸死亡，直接经济损失达到15亿元。7月25-28日，暴雨袭击了甘肃三市天水、庆阳及陇南，54.1万人因此受灾，还导致20人死亡及3人失踪，总的经济损失达到33.2亿元^[1]。

总体而言，2013年是一个雨水偏多的年份，造成了巨大的经济损失，因此研究这一年的暴雨灾害情况有着重要的意义。

基于数据的可得性，本文以浙江省为例，讨论其暴雨灾害的相关情况。我国是一个农业大国，在社会经济系统中，农业、交通业及水利设施业与我们的生活紧紧联系在一起。但是这三个部门对于暴雨天气的抵抗力较差，容易受到极端天气的影响，每年都会因暴雨灾害而导致巨大的经济损失。而且其他部门也与农业部门、交通运输部门、水利设施部门有着密不可分的关系，因此研究分析这三个部门的直接经济损失带来的相关产业部门的间接经济损失有着十分重要的意义。对于浙江省来说，2013年十月的这次暴雨对人民的生活造成了极大的影响。为了对浙江省2013年暴雨的灾情进行评估，本文将对灾害进行灾情等级评估以及经济损失评估，讨论其对人民生活和国民经济的影响，从而为防灾减灾、减小经济损失提供科学的可行性建议。

1.2研究方法

20世纪五六十年代开始，Howard Kenreuther^[2]等人已经开始着力于关注研究自然灾害的影响以及相对应的防灾措施。对于灾害的灾情进行及时准确的评估，以及在灾前的准备预防和灾后的重建恢复都有着重要的意义。本文对暴雨灾害的灾情评估主要由两个方面组成，分别是暴雨灾害风险评估以及经济损失评估。暴雨风险评估主要指的是暴雨灾害的综合等级划分，经济损失主要是指间接经济损失及增加值的损失。

从上世纪90年代开始，我国自然灾害的风险评估工作开始引起社会的关注，学者们就灾害的风险纷纷开始了研究，积累了许多有价值的内容。张卫星等人在一些前辈的巨灾等级划分标准的基础上，与灾害类型的划分相结合得出了巨灾的划分标准^[3]。然后马晋宗等人基于经济损失及死亡人口两个指标提出了灾度划分方法，指出了灰度的理论，并把它用在灾害等级划分上^[4]。针对该方法存在的问题，于庆东对灰度的概念进行了改进，得到了灾度判别法^[5]。任鲁川在马晋宗和于晓东的方法基础上，改进了临界值丢失信息的问题，提出了用模糊灾度等级判别进行灾害的等级划分^[6]。基于众多前人的研究成果，杨升仕通过灰色关联分析法进行灾害等级划分及灾情的比较分析^[7]。

刚开始，学者对自然灾害的经济损失评估还停留在直接经济损失评估上，直到上世纪90年代，经济开始逐渐变成一个整体，随着研究内容的不断深入，众多学者开始通过数量经济学当中的方法和模型，研究自然灾害由于产业的交互关联而产生的间接经济影响。

自然灾害对我们造成的损失主要是指人员的伤亡和财产损失，其中人员的伤亡不仅包括生理伤害，还有心理伤害；财产损失包括直接经济损失和间接经济损失两部分。直接经济损失是指因实物资产和资源的破坏而遭到的损失；间接经济损失包括停产、减产损失价值、资源损失价值、工作损失价值、补充新职工的培训费用以及其他损失费用。它代表了自然灾害的影响程度及经济系统的脆弱性。

在国内，徐嵩龄在产业间的内部关联基础上，利用投入产出法，分别从横向和纵向两个角度对灾害所导致的间接经济损失进行评估^[8]。顾振华等人通过投入产出模型进行灾害产业关联性损失计量^[9]。随着社会的发展以及研究的深入，投入产出法被运用的国民经济、人口就业问题、能源强度问题、人力资源问题等各个领域。国外方面，波兰、匈牙利等国的学者使用投入产出法对货币汇率的走向和国内价格之间的关系进行评估^[10]。

本文基于浙江省10月的暴雨数据，对这次暴雨进行等级评估，然后根据浙江省2012年投入产出表，分别从横向和纵向的角度建立动态的投入产出模型，评估暴雨对浙江省国民经济各产业部门造成的间接经济损失，并通过聚类分析来进行部门损失的综合评定。

1. 理论基础

2.1灰色关联分析法

灰色关联分析是研究比较系统间的因素在整个过程中随时间的变化而相对变化的情况，也就是说用时间序列的变化大小、速度及方向的接近程度来衡量相互之间的关联性的大小^[11]。它的基本思想是描述样本数据和其比较数据的几何相似程度，然后以此来判断它们的联系的紧密程度，它反映的是曲线之间的关联程度。样本数据与参考数据相比，发展的速率及方向越相近，那么它们之间的关系越接近。而且灰色关联分析法对于规律不是很明显的数据同样可以使用，并可以避免量化结果与定性分析的结果不一致。从灰色关联分析具有的总体性等性质来说，它是一种实用并且客观的分析方法，所以灰关联分析法能得到人们的普遍关注。

2.1.1对气象灾情指标进行无量纲化

假设选定项灾情评价指标，并存在相应的个灾情样本。那么通过灾情数据就可以获得次灾情的项指标矩阵：

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