海洋災害中政府承災力脆弱性研究

趙 昕 王曉婷

(中國海洋大學經濟學院，山東青島266100)

海洋災害中政府承災力脆弱性研究

趙 昕 王曉婷

(中國海洋大學經濟學院，山東青島266100)

信息擴散方法可以將一個分明值的樣本點變成一個模糊集，把單值點變成集值樣本點。這種方法對于海洋災害呈現的非連續(xù)、樣本點個數少的情況尤其適用，可以最大程度挖掘數據本身攜帶的信息。本文以市級區(qū)域作為研究對象，利用信息擴散原理建立政府承災力脆弱性評價模型，通過對政府承災系數的超越概率分析來評價海洋災害中政府承災力的脆弱性。進而對海洋災害政府承災力的脆弱度進行系統(tǒng)聚類分析，并以山東省為例進行實證研究，最終得到山東省沿海各市風暴潮災害政府承災力脆弱度的風險區(qū)劃圖。研究結果表明，威海、煙臺、東營、日照的政府承災力脆弱度較重，青島、濱州次之，而濰坊的政府脆弱度最小。究其差異原因，各市不盡相同，主要表現在各市災害發(fā)生概率、經濟發(fā)展水平以及重視程度的不同。長期來看，海洋災害中政府承災力的提高依賴于最大程度減少海洋災害帶來的經濟損失以及最大程度保障政府應對災害的資金準備，為各級政府提高抗災減災能力提供了一定參考。

政府承災力;脆弱性;信息擴散;模糊評價

由于特殊的地理位置及歷史原因，沿海地區(qū)是我國城鎮(zhèn)、人口、財產密度最高、社會經濟最發(fā)達的地區(qū)。一旦受到海洋災害的襲擊，往往造成重大經濟損失和人員傷亡。例如，山東省沿海地遭受四十年來最嚴重的一次風暴潮發(fā)生在2007年3月4日，共造成3人死亡，7人失蹤，受災人口達64．15萬人。風暴潮損壞船只2 100余艘，使600多間房屋倒塌，農作物受災面積35．71×103hm2，直接經濟損失達19．65億元。由于我國海洋災害保險及其他救助主體的缺失，財政收入成為政府應對巨額災害損失的主要工具。這無疑給政府財政帶來很大壓力，因此對政府承災力做出合理評價成為亟需解決的問題。目前，對政府承災力的研究處在起步階段，主要從社會救助體系［5－6］、資金投入［7］、物資儲備［8］、法律支持［9］等角度進行宏觀層面的定性分析，缺乏對政府承災力的客觀定量評價以及不同城市之間的比較，無法全面掌握沿海城市的政府承災力現狀。脆弱性一詞來自拉丁文 vulnerare，意思是“可能受傷”。目前對脆弱性的研究主要集中在自然系統(tǒng)內部［1－3］，而對社會系統(tǒng)的脆弱性評價較少［4］。對具體某一社會系統(tǒng)因素的脆弱性評價仍是空白。本文在前人研究基礎上，對社會系統(tǒng)的微觀層面——政府承災力進行脆弱性評價，并且利用信息擴散的模糊評價法對山東省各沿海城市政府承災力加以評價對比，從而全面掌握各市政府承災力狀況，為相關部門制定政策提供參考。

1 政府承災力脆弱性評價模型導入

扎德(L．A．Zadeh)建立的模糊集理論，提供了一個量化自然語言的數學方法，成為計算機模擬人腦進行思維的重要工具之一。我國學者黃崇福等在模糊集理論基礎之上提出了信息擴散原理，為優(yōu)化處理不完備信息，提高系統(tǒng)識別精度找到了一條新的出路。信息擴散方法可以將一個分明值的樣本點變成一個模糊集，把單值點變成集值樣本點。這種方法對于海洋災害所呈現的非連續(xù)、樣本點個數較少的情況尤其適用，可以最大程度挖掘數據本身攜帶的信息。本文利用信息擴散原理［10］建立政府承災力脆弱性評價模型。

1．1 信息擴散原理

自然地，正如扎德把經典集中二值的特征函數推廣到多值的隸屬函數一樣，我們也可以把二值的相伴特征函數(1)推廣到多值函數。

式(3)稱為R的擴散估計。

1．2 海洋災害中的政府承災力脆弱性評價模型

海洋災害作為一種自然災害，其發(fā)生頻率較低，樣本容量較少，無法滿足普通的定量分析對樣本點數目的要求，而通過信息擴散原理分析方法可以有效利用樣本點攜帶的信息，進行最大程度的數據挖掘，有利于研究的順利準確進行。根據上述信息擴散原理可以建立海洋災害中的政府承災力脆弱性評價模型［10］。

設災害指數論域為:U= {u1，u2，…um}

因本文只是對政府承災程度進行客觀評價，不需要得到具體函數值，所以選取擴散函數時可以采取簡單形式表達出樣本點的發(fā)展趨勢即可。本文采取正態(tài)分布信息分配方法。

設對第i個樣本點xi依下式(4)進行擴散，得

q(uj)表示:{x1，x2，…，xn}經過信息擴散推斷出，如果災害觀測值只能取u1，u2，…um中的一個，在將xi均看作樣本點代表時(包括部分代表在隨機過程中沒有出現的樣本點)，觀測值為uj的樣本點個數為q(uj)。顯然q(uj)通常不是一個正整數，但一定是一個不小于零的數。

由此可得樣本點落在uj處的頻率值:

超越概率表示樣本xi超過觀測值uj的概率，顯示出災害發(fā)生時政府承災力面臨的風險概率，本文借助超越概率來對政府承災力脆弱性進行評價。

2 基于信息擴散模糊評價的政府承災力脆弱性測度

下面將根據前文政府承災力脆弱性模型對海洋災害中政府承災力脆弱性進行測度。為了研究的具體準確，本文選取范圍較小的市級區(qū)域作為研究對象。在研究區(qū)域選取上，選取海洋災害發(fā)生頻率較低、樣本點偏少的山東省作為研究區(qū)域。同時在數據選取中，考慮到數據的真實可得性，選取風暴潮災害的相關災害數據。這是因為風暴潮災害作為山東省的主要海洋災害，發(fā)生頻率較高，帶來的經濟損失較大，各市級單位的數據統(tǒng)計具有連貫性和統(tǒng)一性，不同地市間具有可比性。

根據前文的信息擴散模糊評價法，本文選取風暴潮災害損失數據以及政府一般財政預算收入作為評價指標，對山東省沿海7市的政府承災力進行脆弱性評價，并運用系統(tǒng)聚類法對不同城市進行對比，做出山東省風暴潮災害政府承災力風險區(qū)劃圖。

2．1 指標的選取

政府承災力包括眾多顯性和隱性影響因素，例如基礎設施、應急機制、經濟發(fā)展狀況、居民保障等多方面。我們無法把所有影響因素都包含在一個評價體系中，但是我們可以選取一個集合多數因素影響的指標。政府的承災力是指政府自身面對風暴潮災害發(fā)生時能夠做出的最大承受能力，不包括動員各方提供的援助。政府承災力的測度指標應該具有科學性及便利性的特征，力圖用最簡單的指標準確表達政府的承災能力大小。根據前文分析，可以采用風暴潮帶來的直接損失表示政府所需要面臨的風暴潮災害沖擊，并用政府一般財政預算收入近似表示政府自身在短時間內所能夠做出的最大補償能力，二者的比例代表了政府面對災害時受到的最大沖擊。本文采用承災系數表示政府承災力指標。具體表示如下:

其中，x表示承災系數;l代表風暴潮災害帶來的直接經濟損失;s為地方財政一般預算收入。承災系數越大表示風暴潮災害對政府承受能力帶來的壓力越大。

風暴潮直接經濟損失有可能超過地方財政一般預算收入，即承災系數可能超過1，但是由于政府的承災能力以一般預算收入為最大承受能力，超過部分只能通過其他團體或方面進行救助，也就是政府承災系數最大為1，超出部分不在政府承受范圍內。因此本文中，承災系數的取值范圍為［0，1］，超過1的情況記作1。

2．2 各市風暴潮災害政府承災力脆弱性定量分析山東省地處黃渤海的交界處，共有7個沿海城市青島、煙臺、濰坊、濱州、日照、東營、威海。本文在研究過程中根據實際情況只將造成重大影響、各市有系統(tǒng)統(tǒng)計記錄的風暴潮災害作為研究對象。本文根據中國城市統(tǒng)計年鑒、各市統(tǒng)計年鑒、國家海洋災害公報、國家海洋信息中心等相關資料進行數據收集，確保數據的真實可靠。

下面以青島為例，對其風暴潮災害政府承災能力脆弱性進行定量分析。經過數據收集，根據公式(11)得出風暴潮災害中政府承災系數xi:

經過對數據進行初步分析處理，得出青島市1985，1992，1994，1997，2000，2007 的政府承災系數 xi:

xi=［0．307 656 444，0．145 143 674，0．000 439 58，0．188 756 806，0．029 495 576，0．017 089 343］

同時，為了計算機計算方便并考慮計算精度的要求，選取承災指數的論域為

首先，計算擴散映射fi(uj)。擴散系數h采用簡單擴散系數［10］，由于脆弱性評價不需要對脆弱性程度做出具體的數值判定，因此本文采取簡單的正態(tài)分布擴散函數，使其能正確表達承災脆弱性程度即可。根據公式(4)給出的擴散函數，運用MATLAB2008程序編程計算擴散映射。

其次，計算相應模糊子集的隸屬函數。依據擴散映射以及公式(5)、(6)，可以得到承載系數相應模糊子集的隸屬函數。

最終，運用公式(7)、(8)、(9)，得出青島市風暴潮災害中政府承災力脆弱性的超越概率風險值，見表1。

通過超越概率可以看出，青島市發(fā)生j=1，即承災系數≥0的概率是1，意思是，未來政府財政承受風暴潮災害直接經濟損失的概率大于等于零的幾率為1，也就是100%會發(fā)生政府需要承受風暴潮災害直接經濟損失;而當 j=11 時，P(u11=0．5)=0．047 7=4．77%，即 P(xi≥0．5)=0．047 7=4．77%，表示未來青島市政府接近一半的財政一般預算收入用來承擔風暴潮災害損失的概率為4．77% 。

同理，可以運用上述方法計算山東省其他6個沿海城市的政府承災力超越概率。

表2給出山東省沿海七市在相同受災情況下所面臨不同的概率值，例如第二列5%表示，未來各市在面臨風暴潮直接經濟損失/地方財政一般預算收入≥5%的概率。

通過對上表的比較分析可以看出，不同城市的政府承災力不同。濰坊市財政承受風暴潮災害損失的程度一般在20%以內，而東營、日照等地在風暴潮災害發(fā)生時政府財政50%以上用來承災的概率大于0．5。進而對造成這種現狀的原因進行深入分析不難看出，青島雖然經常遭受風暴潮災害，但由于其經濟發(fā)展程度較高，政府財政能力充足，同時面對經常性的風暴潮災害青島市擁有了成熟的應對措施，因此其承災能力表現較好。東營、日照遭受風暴潮災害的影響頻率較低，政府以及居民、企業(yè)個體等對其重視程度不夠，導致大規(guī)模風暴潮災害發(fā)生時容易出現巨額損失，原本規(guī)模有限的財政收入更顯得捉襟見肘。威海、煙臺因其特殊的地理位置受風暴潮災害影響的頻率及程度遠大于其他城市，因此雖然城市經濟發(fā)展程度較高，面對巨大的風暴潮災害時承災能力仍受到嚴峻考驗。

2．3 山東省沿海城市風暴潮災害政府承災力脆弱性風險區(qū)劃

針對上文給出的沿海七市政府對風暴潮災害承災力脆弱性評價，下面進一步將數據直觀化，在對不同城市間對比的基礎上給出山東省沿海各市政府承災力脆弱性的風險區(qū)劃，以求對其全面分析評價。

表1 青島市風暴潮災害政府承災力脆弱性測度Tab．1 Vulnerability of government disaster bearing capacity of Qingdao City

本文主要采用層次聚類的Q型聚類分析方法將各個城市政府承災力脆弱性進行歸類區(qū)分。聚類分析能夠將一批樣本(或變量)數據根據其諸多特征，按照在性質上的親疏程度在沒有先驗知識的情況下進行自動分類，產生多個分類結果。類內部的個體在特征上具有相似性，不同類間個體特征的差異性較大。

通過表2可以看出，沿海七市在面臨相同的政府財政收入承災風險水平下所顯示的承災超越概率不同，并且差異大小各異，因此可以通過層次聚類法來判定七市之間的差異大小，并進行合理分類劃分，從而據此給出沿海七市的風險區(qū)劃。

對表2數據利用SPSS16．0軟件進行聚類分析。

結果表明:威海、煙臺、東營、日照的相似性較高，較早的聚成一類，而青島和濱州也具有相似性。最終山東沿海各市政府承災力的脆弱程度分為三類，威海、煙臺、東營、日照的脆弱程度較重，青島、濱州次之，而濰坊的政府脆弱度最小。根據不同脆弱程度繪制山東省沿海各市政府承災力脆弱性風險區(qū)劃圖如圖1。

表2 沿海七市風暴潮災害政府承災力脆弱性比較Tab．2 Comparison on the vulnerability of government disaster bearing capacity with seven coastal cities

3 結語

本文嘗試從社會系統(tǒng)微觀層面的角度進行脆弱性研究，并運用定量分析方法評價政府承災力的脆弱性。采用信息擴散模糊評價法較好地突破了風暴潮災害數據缺乏的局限性;運用系統(tǒng)聚類法對山東省沿海七市風暴潮災害政府承災力的脆弱度進行歸類，最終得到山東省沿海各市風暴潮災害政府承災力脆弱度的風險區(qū)劃圖，以期全面掌握各市政府承災力狀況，為相關部門制定政策提供可靠依據。同時，研究表明信息擴散模糊評價方法不僅可以用來評價省級區(qū)域的政府承災力脆弱性，更可以用于縣市等小區(qū)域，此方法對政府承災力脆弱性的評價具有可行性。

圖1 山東沿海七市風暴潮災害政府承災力脆弱性風險區(qū)劃Fig．1 A risk map of the vulnerability of government disaster bearing capacity in seven coastal cities of Shandong

研究結果表明威海、煙臺、東營、日照的政府承災力脆弱程度較重，青島、濱州次之，而濰坊的政府脆弱度最小。但是究其風暴潮災害政府承災力脆弱度的差異原因，各市不盡相同。在風暴潮災害損失方面，煙臺青島威海因其特殊的地理位置每年受溫帶風暴潮影響的幾率大于山東省其他沿海城市，另外此三市的經濟發(fā)達程度較高，因此造成的風暴潮直接經濟損失較大。在政府財力方面，青島經濟發(fā)展程度最高，在應對災害時比煙臺威海的補償能力更強。東營日照的政府收入不高，加上因當地風暴潮發(fā)生頻率較小帶來承災主體對災害的重視程度及應對手段不足，最終導致政府承災力脆弱度較大。各地在采取措施提高政府承災能力的過程中，應因地制宜有針對性的提出應對策略，例如煙臺威海青島可以首先從最大程度降低風暴潮損失的角度考慮，而其他城市可以從提高對風暴潮災害的防范、保障相應災害應急資金等角度提出相關政策措施。長期來看，海洋災害中政府承災力的提高依賴于最大程度減少海洋災害帶來的經濟損失以及最大程度保障政府應對災害的資金準備，為各級政府提高抗災減災能力提供了一定參考。

(編輯:王愛萍)

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Vulnerability Assessment on Government's Marine Disaster Bearing Capacity

ZHAO Xin WANG Xiao-ting
(Economics College，The Ocean University of China，Qingdao Shandong 266100，China)

The information diffusion method can turn a distinct value of the sample point into a fuzzy set，and turn a single point into set-valued sample point．This method is especially applicable to the situation in which marine disaster is non-continuous and sample points are fewer in number．It can dig out the maximum information carried by the data themselves．This paper’s study subject is the municipal area．First，an evaluation model of the vulnerability of government's disaster bearing capacity is setup based on the information diffusion principle．And the exceeding probability of a government's disaster bearing coefficient is brought in to evaluate it．Next，the vulnerability made through the hierarchical clustering method is given，taking Shandong province as an erample for an empirical research．Then，the vulnerability of government's marine bearing capacity of the coastal cities in Shandong Province is classified．At the end，a risk map is drawn．The research results show that the vulnerability of government's disaster bearing capacity is the heaviest in the cities of Weihai，Yantai，Dongying and Rizhao;Qingdao and Binzhou are the second;Weifang is the city with the minimum vulnerability of government's disaster bearing capacity．The causes for the difference of vulnerability vary from city to city，mainly in the disaster occur rence probability of each city，the level of economic development，and attention to the disaster．In the long run，the improvement of government's marine disaster bearing capacity depends on minimizing the economic loss of marine disasters and maximum funds preparation to cope with the disaster．All of these can give some reference to the concerned departments at all levels when policies are formulated to improve disaster resistance and reduction capacity．

government's disaster bearing capacity;vulnerability;information diffusion;fuzzy evaluation

P47

A

1002－2104(2011)08－0147－05

10.3969/j.issn.1002－2104.2011.08.024

2011－03－16

趙昕，博士，教授，主要研究方向為海洋經濟、技術經濟等。

山東省自然基金項目(編號:ZR2009HQ007)。