災害間接經濟損失評估研究綜述

唐彥東,張佳麗,于 汐,羅榮榮

(防災科技學院 應急管理學院,河北 廊坊 065201)

0 引言

近年來,我國自然災害頻發,各種自然災害在造成直接損失的同時,也會造成巨大的間接經濟損失。2014年,發生在我國的“威馬遜”臺風造成了我國整個經濟系統的間接經濟損失高達1217億元,是直接經濟損失的3.74倍[1]。2021年,河南省“7·21”極端暴雨造成的間接經濟損失是直接經濟損失的1.8倍[2]。與直接損失相比,災害間接損失的形成是一個長期的過程,在時間和空間上的影響更加深遠。及時準確地評估災害間接經濟損失不僅可以幫助人們判斷災害影響的嚴重程度和損失分布情況,還有助于防災減災和恢復重建決策。

1 災害間接經濟損失的概念

早期學者主要基于與致災因子的關系或時間的視角來界定災害間接經濟損失。把致災因子間接造成的損失界定為災害間接經濟損失?；驈摹皶r間”的角度,把直接損失發生后的損失界定為災害間接經濟損失。這2種劃分方法均不能準確區分直接損失和間接損失。如次生災害造成的財產損失與致災因子具有“間接”關系,在時間上也可能發生在直接損失之后,但其屬于直接損失。目前,多數學者認可PARKER等[3]提出的以經濟學“存量-流量”概念來區分直接損失和間接損失的方法。存量是描述事物存在狀態的變量,指某一時間點上經濟變量的數值,“存量損失”是指某一時刻經濟價值的降低。流量是反映一定時期內經濟價值的產生、轉換、交換、轉移或消失的經濟變量,一定時期內發生的“流量損失”即為災害間接經濟損失。

資產的價值及其變化可以采用成本法、市場法和收益法來衡量。收益法認為,資產的價值在于資產帶來的未來收益的凈現值。因此,損失的資產價值在于減少的未來產品和服務的價值,即流量的減少。收益法實際上是以流量來衡量存量價值損失,因此,既計算存量損失又計算流量損失就會造成重復計算[4]。美國學者Rose認為,采用“高階效應”(higher-order effects)可以克服流量和存量的同質性,比“流量-存量”界定災害間接經濟損失更具普適性?！案唠A效應”包含除自身資產破壞導致的減產損失以外的所有流量損失[4],即不包括生產設施本身受災破壞而導致的產量減少損失[5]。需要指出的是,收益法應用范圍有限,僅適用于可以產生現金流的整體性資產的價值。

2 災害間接經濟損失評估方法

災害間接經濟損失評估方法可以分為三類:統計學評估方法、經濟學評估方法和計量經濟學評估方法,其中經濟學評估方法研究最為深入。

2.1 統計學評估方法

統計學評估方法基于災害間接經濟損失與其他經濟變量之間的關系來計算災害間接經濟損失的評估方法,主要有經驗系數法(比例系數法)[6]、國內生產總值(GDP)或國民生產總值(GNP)對比法[6]和事后經濟調查法。在實踐中,災害間接經濟損失的計算通常采用簡單易行的經驗系數法[7]。

經驗系數法假設間接損失與直接損失之間具有正相關性,兩者之間具有一定的比例關系[6]。如鄭山鎖等[6]提出災害間接經濟損失等于災害直接經濟損失的“比例系數”倍。

GDP(早期也有學者采用GNP)對比法通過國家或區域受災前后GDP變化量來評估間接經濟損失[6]。林均岐等[8]建立國內生產總值、地震震級和地震直接經濟損失3個變量與地震間接經濟損失之間的關系,并統計了我國大陸發生的地震震害20多次40多個地區地震前后GDP的變化,計算出這些地區的地震間接經濟損失。都吉夔等[9]利用災區市(縣)區域GDP、震害系數、相關部門生產營業恢復時間和影響時間評估承災企業減停產間接經濟損失。王海滋等[10]采用災前災后GNP的變化,比較分析震后經濟體系的運行狀態,將震后剩余的生產能力重新分配布局,使整個經濟系統達到震后最優運行狀態,期間對應的經濟損失為產業關聯損失。

經驗系數法和GDP對比法適合在數據不完整的情況下對災害損失進行快速評估,但經驗成分較多,是一種比較粗略的評估方法,僅適用于災害初發階段的快速評估。

事后經濟調查法是一種較原始的統計方法,主要思想是基于災情進行實地調查,可從“生活、交通、生命線、農田”等多個維度對災害間接經濟損失進行調查評估[11]。劉希林等[11]基于泥石流災害對事后經濟調查分析方法進行了詳細闡述。事后經濟調查法理論上可行,在實際操作中具有一定的困難。

統計學評估方法的適用范圍、優勢及不足如表1所示。

表1 統計學評估方法的適用范圍、優勢及不足Table 1 Application scope, advantages and shortcomings of statistical evaluation methods

2.2 經濟學評估方法

大多數經濟模型假定經濟系統是漸變的,因此難以分析短期內災害對經濟造成的劇烈變化。目前,學者主要應用投入產出模型(input-output model,IOM)和可計算一般均衡模型(computable general equilibrium,CGE)來評估災害間接經濟損失。

2.2.1 投入產出模型及其擴展

1)投入產出模型

投入產出模型由美國經濟學家Leontief在20世紀30年代創立[12],是綜合分析經濟活動中投入與產出之間數量依存關系的一種經濟數學模型,是系統分析國民經濟各部門再生產環節之間技術經濟聯系的一種經濟數量分析方法[6]。1974年,美國學者Cochrane最早采用投入產出模型預測了舊金山地震造成的間接經濟損失[13]。評估人為災害可以追溯到第二次世界大戰中對于戰略轟炸的研究,一直延續到對世貿中心社會安全事件的研究。目前,投入產出模型廣泛應用于臺風、地震、洪澇、霧霾、社會安全事件等自然災害和人為災害間接損失評估[14-17]。由美國聯邦應急管理局和美國國家建筑科學研究院聯合開發的HAZUS-MH災害間接經濟損失評估系統基于投入產出框架開展災害區域間接經濟損失評估[18]。

投入產出模型能夠反映區域經濟內部的相互依存關系,而且相對比較簡單,但也存在一些嚴重的缺陷。就基本的投入產出模型而言,不同經濟部門之間的經濟行為是靜態的(線性),假定不同部門產品之間不可以相互替代,投入替代結構僵化?；镜耐度氘a出模型也不能解決優化問題,沒有考慮追求效用最大化的行為,不包含供給和需求方程。此外,投入產出模型沒有考慮生產能力的限制,無法實現對價格變化的響應,不能滿足間接經濟損失評估的動態需求[19-21]。一般認為,采用靜態投入產出模型,其評估的結果為災害間接經濟損失的上限 。

為了改進投入產出模型的靜態局限性,使其可以反映經濟體結構內部結構和技術變化。Leontief(1953)率先通過資本積累的跨期機制提出動態投入產出模型。由于模型結構導致產生的結果不可靠,后期又多次改進動態投入產出模型,如1965年利用投資系數矩陣改進、1970年使用差分方程組和具有時間的技術矩陣(dated technical matrices)進行改進[16, 22]。王桂芝等[16]使用靜態投入產出模型和1965年Leontief提出的動態投入產出模型分析2013年北京霧霾對交通運輸部門經濟沖擊下的產業關聯間接經濟損失。Leontief 動態投入產出模型包含了靜態投入產出模型不具備的流量和存量的變化分析,可將災害對資本存量(生產設施)和流量(前后向的聯系)的損害納入其中。但該模型未考慮流量的存量積累,模型結構可能會產生不可信的結果。因此,較少被用于評估災害間接經濟損失的實證研究[22]。

2)投入產出模型的擴展

Leontief提出的動態投入產出模型并不能給出可靠的間接經濟損失評估結果,學者們又相繼從不同優化角度改進靜態投入產出模型。相應的擴展模型有序列產業間模型(sequential interindustry models,SIM)、不可操作投入產出模型(inoperability input-output model, IIM)、適應性區域投入產出模型(adaptive regional input-output,ARIO)、多區域投入產出模型(multi regional input-output, MRIO)、多區域影響評估模型(multiregional impact assessment, MRIA)等。

序列產業間模型早期由Romanoff等為了響應在動態環境中分析行業間生產的需要提出,將靜態投入產出模型與生產年表、最終需求計劃的時間序列和時間分段技術系數矩陣(time-phased technical coefficient matrices)相結合,把靜態投入產出模型增強為動態模型,可在不同空間和時間上衡量災害間接經濟損失[22]。Romanoff和Levine為了解決序列產業間模型中的“完美知識”假設問題,在序列產業間模型中納入了庫存函數[22],使模型假設更貼近實際情況。OKUYAMA等[22]用序列產業間模型評估了日本神戶地震近畿地區的區域間接經濟損失。序列產業間模型不僅能夠處理災害的不確定性、供需不匹配和技術替換[13],還能模擬災害影響傳播的動態過程和災后短期恢復過程,評估生命線中斷等間接經濟損失。序列產業間模型修改后沒有明確給出能力限制的形式化表達,序列產業間模型的主要假設和性質并不適用于評估中斷持續時間較短的災害間接經濟損失[22]。

經濟部門之間相互依存,當存在內部故障或外部擾動時,系統可能無法執行其預期功能進而引起連鎖反應。為了探討相互依賴的部門之間產生的連鎖反應,分析自然或人為災害造成的商業中斷引起的間接經濟損失[23],HAIMES等[12]以投入產出模型為基礎,將系統不可操作的概念整合到投入產出模型中,建立了不可操作投入產出模型[24],通過評估相互依存部門的脆弱性確定災害連鎖反應。不可操作投入產出模型廣泛應用于社會安全事件[25]、氣候變化[26-27]、停電[28]、流感[29]等間接損失評估。OOSTERHAVEN[30]以2011年日本海嘯為例,從生產力、基礎設施、勞動力供應破壞三方面分析了不可操作投入產出模型評估災后間接經濟損失的局限性。不可操作投入產出模型可以計算各種擾動對不同地區的間接影響和相互依賴的部門不同恢復率[24]。然而,不可操作投入產出模型所有技術系數和貿易系數都被假設為既定常數,缺乏生產模式、進出口限制和貿易約束。災后生產過程中的技術替代、區域間資源替代等會對災害損失起到減輕的作用,不可操作投入產出模型只能估計災害的部分“負面”間接影響,忽略了“積極”的間接影響(損失的減輕),傾向于高估災害間接經濟損失[31]。

投入產出模型評估間接經濟損失時并不考慮生產能力和經濟系統靈活性,為了克服上述缺陷,HALLEGATTE[20]首次提出適應性區域投入產出模型,并應用于評估2005年美國Katrina颶風對新奧爾良造成的間接經濟損失。適應性區域投入產出模型[20]基于投入產出表和混合建模方法(hybrid modeling methodology),通過受災地區的生產損失,綜合考慮受災部門生產能力被限制引起的前后向關聯和產品的進口替代、價格彈性,評估災害對地區造成的間接經濟損失。張鵬等[32]基于適應性區域投入產出模型,結合1998年湖南省經濟狀況及救災政策,模擬洪澇災害后具備不同數量部門的經濟損失數據對應的間接經濟損失,分析部門經濟損失數據完備程度對間接經濟損失評估的影響。劉遠等[33]基于適應性區域投入產出模型評估了2018年“艾云尼”臺風對廣東省造成的間接經濟損失,分析不同經濟部門的間接經濟損失在災害恢復過程中的動態變化。適應性區域投入產出模型所需數據收集困難,行為方程中引入了較多難以校準的參數,研究者根據經驗確定參數,具有一定主觀性,只能根據歷史災害來校準這些參數。數據收集和合理的參數設置是應用適應性區域投入產出模型評估災害間接經濟損失的主要困難。

為了克服投入產出模型無法對跨區域部門間接經濟損失進行全面評估的缺陷,CHENERY等[34]首次構建了多區域投入產出模型。多區域投入產出模型以多區域投入產出表為基礎,分析國家之間、部門之間的聯動制約關系,根據受災國家或部門的增量變化,評估其他國家或部門的間接經濟損失[35]。周蕾等[1]利用多區域投入產出模型分析2014年中國“威馬遜”臺風對“一帶一路”典型國家造成的關聯性間接經濟損失。閆緒嫻等[35]基于多區域投入產出模型和UNCTAD-Eora全球價值鏈數據庫數據,評估了“山竹”臺風給“一帶一路”沿線國家和部門造成的間接經濟損失。多區域投入產出模型可以在部門一級反映國家內部和國家之間商品和服務的流量,能夠有效地揭示各部門和各地區之間的相互聯系[36]。多區域投入產出模型依然依托投入產出表,投入產出表數據更新較慢,因此無法考慮災害的滯后影響,只能計算出災害的靜態關聯間接經濟損失[35]。

落后的生產技術會導致企業的低效率生產。為了確定低效率生產引起的經濟損失,使災害間接經濟損失評估更貼近現實,KOKS等[37]提出了多區域影響評估模型,多區域影響評估模型又稱遞歸動態多區域供給使用模型(recursive dynamic multiregional supply-use model),該模型把線性規劃技術與投入產出模型結合,綜合考慮生產限制、低效率生產和級聯效應,評估災害造成的短期間接經濟損失。雖然該模型考慮了生產技術對間接經濟損失的影響,可在一定程度上降低經濟系統的不可操作性。但該模型只適合于短期間接經濟損失的分析,無法評估具有強烈價格效應(strong price effects)的大型災害的長期間接經濟損失[37]。

2.2.2 可計算一般均衡模型及其擴展

1)可計算一般均衡模型

1960年,可計算一般均衡模型最早由JOHANSEN在其博士論文《多部門經濟增長研究》中首先提出[4]。該模型基于投入產出數據、一般均衡理論[38]和社會核算矩陣(social accounting matrix,SAM)[39],克服了投入產出模型的一些缺點,如它是非線性的,考慮了資源限制,可以解決價格和數量之間的相互作用,可以實現效用最大化[13]?？捎嬎阋话憔饽Ｐ驮u估間接經濟損失大致分為經濟系統建模、數據構建、情景構建和間接經濟損失估算4個步驟[38],通過效用函數(utility function)和利潤最大化函數在經濟主體間建立數量聯系,觀察部門間的交互作用,利用價格機制探究部門間的連鎖效應,評估災害間接經濟損失[40]。解偉等[41]以2008年南方冰雪災害作為例,采用可計算一般均衡模型分析了交通業的癱瘓對湖南省整個經濟的間接經濟影響大小。TIRASIRICHAI等[38]模擬密蘇里州圣路易斯市區主要都市圈在2004年發生7.0級地震,運用可計算一般均衡模型評估因高速公路橋梁受損造成的間接經濟損失。ZHOU等[42]通過57項實證研究中253個可計算一般均衡模型模擬的災后結果,對可計算一般均衡模型分析災害影響的可靠性進行了深入研究分析。

可計算一般均衡模型具備投入產出模型不具備的優勢,不僅允許通過生產和消費的非線性函數來調整產出價格、允許中間產品和生產要素進行替換、允許進口產品替代區域產品[43],還能夠檢查經濟系統擾動造成的經濟變化,在一定程度上克服了“重復計算”的問題[38,44]。此外,可計算一般均衡模型不受過多的約束條件影響,如經濟賬戶平衡和資源約束等,有助于更深入地測算災害造成的間接經濟損失。

可計算一般均衡模型對數據要求較高,計算相當復雜,常以國家或省為調查單位[39]。運用可計算一般均衡模型存在兩大限制,一是建模要求經濟系統必須遵循阿羅-德布魯模型(Arrow-Debreu Model),阿羅-德布魯模型將經濟系統中消費者和商品的數量具體化,使一般均衡狀態變得可計算;二是所有的市場必須滿足瓦爾拉斯定律,即凈利潤為零、市場出清、收入平衡(每個代理人的收入必須等于稟賦價值),以保證系統的均衡狀態[38]。通常, 可計算一般均衡模型評估災害間接經濟損失時,可能存在極端的替代效應和價格變化,傾向于夸大經濟個體的靈活性和韌性[13],造成災害間接經濟損失的低估,其評估結果通常被看作災害間接經濟損失的下限。

2)可計算一般均衡模型的擴展

可計算一般均衡模型的擴展模型有美國應用一般均衡模型(U.S. applied general equilibrium model, USAGE模型)、空間可計算一般均衡模型(space computable general equilibrium model, SCGE模型)等。

美國應用一般均衡模型[43]由維多利亞大學政策研究中心(CoPS)開發[45],主要用于美國的動態可計算一般均衡模型建模。目前,美國應用一般均衡模型在分析災害間接經濟損失方面取得了很大的進步[42],主要是通過模擬基準運行(經濟正常運行)和擾動運行(經濟受沖擊運行)狀態,比較2種不同運行狀態的偏差[46]。DIXON等[47]利用美國應用一般均衡模型分析COVID大流行造成的美國農業供應鏈中斷的間接經濟損失。為了便于在所需研究領域的集成分析,美國應用一般均衡模型在不同的行業應該具有不同的版本,目前這方面的研究成果尚未實現[46]。美國應用一般均衡模型與可計算一般均衡模型一樣受到一般均衡狀態的限制,如必須保持生產技術、貿易和最終需求行為的均衡[48]。

空間可計算一般均衡模型是可計算一般均衡模型的空間拓展模型,融入了空間經濟學的基本邏輯,考慮不同區位要素流動性、規模經濟和運輸成本,目的是為了進一步準確分析區域經濟影響[49]?？臻g可計算一般均衡模型可以通過區域經濟要素建立空間聯系,模擬相關社會經濟要素的變化,評估相應災害情景下的災害間接經濟損失[39, 49-50]。SHI等[50]利用空間可計算一般均衡模型評估了四川什邡地震公路運輸系統受損造成的間接經濟損失。CARRERA等[51]將存量損失的空間分析與一般經濟均衡方法相結合,開發了一種評估洪水直接和間接經濟損失的綜合方法,并應用于2000年意大利北部的Po river洪水的損失評估。姜玲等[39]將空間可計算一般均衡模型應用到流域層面,以2011年長三角流域為例,對洪災間接經濟損失進行了評估?？臻g可計算一般均衡模型的優勢在于能夠反映供應鏈之間經濟活動轉移和價格變化等對各地區GDP造成的直接和間接影響[51-52]。在一定的生產和需求彈性范圍內,空間可計算一般均衡模型評估結果是適度穩健的,但由于模型具有較高的數據依賴性,要求信息具有較高的準確性[39,53]。

經濟學評估方法的適用范圍、優勢及不足如表2所示。

表2 經濟學評估方法的適用范圍、優勢及不足Table 2 Applicable scope, advantages and shortcomings of economic evaluation methods

2.3 計量經濟學評估方法

計量經濟學模型(econometric models,EC模型)[54]是一組隨機的、非線性的、動態方程,其主要特點是可以預測未發生的災害可能帶來的間接經濟損失。研究者通常預測致災因子的空間自相關或滯后效應,定量估計每個網格單元內致災因子可能導致的間接經濟損失[13,55]。SONG等[55]運用計量經濟學模型模擬了2005年合肥市發生火災可能造成間接經濟損失。CHEN等[56]基于計量經濟學模型和投入產出模型,構建了一個“計量經濟學模型+投入產出模型”的綜合模型,評估2013年北京霧霾給交通部門造成的間接經濟損失。早在1970—1990年間,研究者曾認為投入產出模型和計量經濟學的綜合模型要比單獨的投入產出模型或計量經濟學模型更好,認為它們的融合能夠更好地反映供需的相互作用[54]。融合研發的系統主要分為三類,分別是松散集成系統、由投入產出模型支配的集成系統、由計量經濟學模型主導的集成系統。這三類集成系統在研究側重點上各不相同。松散集成系統相當于常見的集成策略,通常是遞歸的,這類系統可能研究側重傾向于集成連續體的任何一端(投入產出模型或計量經濟學模型)。由投入產出模型支配的集成系統研究側重傾向于投入產出模型,側重總產出和行業間交易。計量經濟學模型主導的集成系統研究側重于計量經濟學模型[13]。

計量經濟學模型較投入產出模型和可計算一般均衡模型,不僅具有預測能力,而且具有完善的模型檢驗標準。計量經濟學模型的數據需求量大,研究期間要求時間序列數據至少有10次觀察值,這意味著通常需要觀察幾年時間,甚至更長的時間,因此計量經濟學模型較少被用于估算區域經濟損失。其次,計量經濟學模型缺乏短期適應性行為,其預測能力準確度與系統偏離平衡的程度有關。

計量經濟學評估方法的適用范圍、優勢及不足如表3所示。

表3 計量經濟學評估方法的適用范圍、優勢及不足Table 3 Application scope, advantages and shortcomings of econometric evaluation methods

3 災害間接經濟損失研究不足

1)模型的建立基于多種理想化假設框架之下,不能完全客觀地表達整個經濟系統真實的運行情況。如假設經濟系統的結構穩定不變,采用災前經濟系統結構評估損失,不考慮經濟系統遭受災害沖擊后的恢復期波動過程,即不考慮災后經濟系統結構的韌性,使得評估結果具有局限性[14,57]。譚玲[58]研究中指出,韌性表現為系統的恢復效率,即受災區的恢復進度。災害韌性措施可定量減少災害間接經濟損失,韌性是災害損失評估中重要影響因素,更是目前研究的重難點。張正濤等[59]研究中指出,只有將韌性具體化、定量化才能推動“韌性對減小災后影響的貢獻”研究。

2)目前災害間接經濟損失評估方法尚未達到實現綜合研究的水平。災害直接經濟損失數據缺乏,易被簡化,簡化的數據無法全面包含災害造成的直接經濟損失,即通常將相關統計年鑒中統計的災害直接經濟損失直接作為最終產出損失,評估結果具有片面性,與實際情況存在偏差[14]。魏章進等[60]指出,多學科方法(如GIS、生態環境價值評估法等)的交叉運用有利于提升間接經濟損失的綜合研究水平,將成為間接經濟損失研究的主流。吳吉東[61]指出直接經濟損失是間接經濟損失評估的重要依據,國內外已有相關的綜合評估研究與實踐,災害間接經濟損失和直接經濟損失的綜合性研究將成為損失評估研究的發展趨勢。陳勝[62]指出隨機權神經網絡(人工神經智能網絡)在震后評估和預測方面的應用是未來發展的必然趨勢,借助直接經濟損失指標的客觀性取值引入隨機權神經網絡發揮評估和預測的真實作用。譚玲[58]研究中同樣指出需重視災害損失評估中數據融合程度研究,提升數據融合程度。

4 災害間接經濟損失研究趨勢

近年來,學者不斷研究災害間接經濟損失評估的新方法和新技術,出現了一些新趨勢,主要表現為在間接損失評估中納入韌性評估;針對傳統信息獲取技術的不足,國內外學者開始探討信息融合技術和社交媒體數據在災害間接損失評估中的應用。

4.1 韌性的納入

社會經濟主體的韌性可以降低災害的影響范圍和程度,使得韌性成為災害經濟損失評估研究的重點和難點。有學者認為,把韌性納入災害間接經濟損失的評估,可以有效地幫助減少災害帶來近80%的負面影響[58]。

韌性[22]可以理解為緩沖或抑制自然災害潛在損失的能力,通常被用來解釋地區或國家在災后沒有像預期的那樣衰退或比預期的恢復得更快的原因[52]。研究者通?；跒膮^在災害場景中的恢復速度,探究災區的韌性,把災區韌性納入災害間接經濟損失模型,評估災害間接經濟損失大小。ROSE等[63]采用CGE模型,通過生產模塊中的技術替代率和彈性參數值的變化體現韌性,模擬結果表明,由于韌性的減緩作用經濟損失值有所減少。WEI等[52]區分了通過價格系統起作用的內在韌性與適應性韌性,通過“多區域可計算一般均衡模型”評估海港中斷帶來的間接經濟損失。譚玲[58]在可計算一般均衡模型中納入災害韌性因素研究城市暴雨洪澇災害經濟損失,考察由于生產函數中勞動力和資本要素的減少所引起的韌性參數值變化,從而定量評估韌性減少災害間接經濟損失的幅度。

4.2 信息融合技術和社交媒體數據的應用

信息融合技術和社交媒體數據的應用是災害損失評估方法的拓展,在一定程度上滿足了損失評估的數據需求。LLINAS[64]較早地提出了面向自然災害和人為災害的信息融合概念和方案。信息融合技術即采用有效的方法將來自不同時間、不同來源(如數據庫、傳感器、模擬數據和人類活動)、不同格式的信息(如數字、文本、圖像和視頻)自動或半自動地轉換成統一的表達,以支持人工或自動決策過程[65]。在大數據背景下,基于多學科的多源數據和地理信息系統、遙感、動態模糊神經網絡等信息融合技術不斷發展,以滿足研究者對綜合評估的更高需求[66-67]。如張慧等[68]基于地理信息系統構建數字高程模型,采用平面模擬方法模擬了松花江水位達到120.89 m時哈爾濱市各區的淹沒范圍,運用GIS與RS技術相結合的方法獲取了哈爾濱市區土地利用現狀空間分布信息,對淹沒區的農業、工業、第三產業、農村住宅與家財和城鎮住宅與家財進行了直接經濟損失和間接經濟損失的預測。張廣平等[69]借助廣義動態模糊神經網絡,設計了一種模糊神經網絡模型并應用于臺風災害損失的預測預警中,以便較好地預測臺風災害中倒塌房屋、受災農作物面積、受災人口及間接經濟損失。吳先華等[70]基于WebGIS人機交互和投入產出模型提出了多學科城市暴雨內澇災害經濟損失評估系統。GAO等[71]使用GIS將層次分析法(AHP)和空間分析結合的方法評估直接影響,將直接影響納入可計算一般均衡模型研究沿海地區的間接經濟損失。WU等[65]構建了基于WebGIS的人機交互、分布式數據采集的經濟損失評估系統,對暴雨洪澇災害的直接和間接經濟損失進行評估,結合天氣預報信息,實時上報城市暴雨洪澇災害的直接和間接經濟損失,自動生成典型暴雨洪澇點的防御對策報告,提供災害的空間分布情況。路堯等[72]利用DOM(正射影像圖)、三維模型結合實地調查研究分析無人機遙感技術在震后損失預測評估中的應用能力。

社交媒體數據通過現有的社交媒體手段,如微信、微博等,利用受災群眾自發生成的災情信息,進行災害嚴重區域的劃分、跟蹤及災害相關損失程度分析等。目前,社交媒體數據已被嘗試應用于颶風、洪澇等災害間接經濟損失的分析[58]。如譚玲[58]利用社交媒體數據研究2020年8月重慶市暴雨洪澇災害經濟損失。

數據融合技術和社交媒體數據可以提高評估結果的時效性和可靠性,數據融合技術在預測和應急方面提供了更加有力的技術保障[66-67]。消除數據“碎片化”的現象,是利用信息融合技術亟需解決的重要問題。高實時性的社交媒體數據是災害損失評估信息的重要來源,越來越受到學者的關注,但從大量文本、圖片和視頻等不同類型信息中提取相關信息是一個巨大的挑戰。

5 結論

盡管存在爭議,但越來越多的學者采用經濟學中“流量-存量”來界定直接損失和間接損失。災害間接經濟損失建模理論和技術不斷完善,但能夠準確快速評估間接經濟損失的方法仍然有限[73]。災害間接經濟損失評估方法研究,主要集中在經濟學模型領域。投入產出模型通常用于評估短期效應,分析相對簡單[74]?？捎嬎阋话憔饽Ｐ屯ǔＳ糜谠u估長期效應,模型比投入產出模型復雜[74]?？捎嬎阋话憔饽Ｐ蛷浹a了投入產出模型的線性不足問題,但存在過于靈活的缺陷。兩類模型都可以量化災害對整體經濟的消極影響,但量化評估缺乏動態調整能力,隨著時間和空間范圍的擴大,該缺陷尤其明顯[75]。統計學模型主要用于快速粗略評估,也得到了一定程度的應用。計量經濟學模型具有投入產出模型和可計算一般均衡模型不具備的預測能力[76],模型檢驗標準更加完善,具有較大的應用潛力。

在災害間接經濟損失評估研究中,納入韌性測算、應用信息融合技術和社交媒體數據受到學者越來越多的關注。對于韌性而言,目前對于災害韌性研究還沒有形成統一的測度標準。在間接損失評估研究中,信息融合技術的應用在于打破數據壁壘和有效整合已有的數據資源。發揮社交媒體數據社會感知的優勢,應用社交媒體數據評估間接損失目前尚處于探索階段,需要數據處理技術及多源數據融合分析技術等方面取得突破性進展。