我國漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價及區(qū)劃研究

韓興勇，李亞琦，岳宗勝

(1.上海海洋大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 上海 201306；2.西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院 西安 710048)

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我國漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價及區(qū)劃研究

韓興勇1，李亞琦1，岳宗勝2

(1.上海海洋大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 上海 201306；2.西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院 西安 710048)

為分析我國易遭受臺風(fēng)災(zāi)害的13個省、市、自治區(qū)漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險，文章從臺風(fēng)氣象災(zāi)害的危險性、漁業(yè)系統(tǒng)的敏感性、脆弱性和抗災(zāi)減災(zāi)能力4要素的內(nèi)涵出發(fā)，共選取18個指標，建立完備的漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價指標體系，并運用熵值法確定各指標的權(quán)重，計算出各地區(qū)的漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)。同時根據(jù)風(fēng)險指數(shù)的大小，將這些地區(qū)分為4個等級：高風(fēng)險區(qū)為廣東和福建，中風(fēng)險區(qū)為海南、山東、浙江和江蘇，低風(fēng)險區(qū)為江西、廣西、遼寧和安徽，微風(fēng)險區(qū)為河北、上海和天津。最后根據(jù)研究結(jié)果，提出區(qū)別化加大漁業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資力度、重視漁業(yè)主產(chǎn)區(qū)風(fēng)險管理以及差異化推廣政策性漁業(yè)保險的建議，旨在為漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害的有效管理提供參考。

漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害；風(fēng)險評價；風(fēng)險區(qū)劃；熵值法

1 引言

漁業(yè)是大農(nóng)業(yè)的重要組成部分，對增加農(nóng)民收入、優(yōu)化消費結(jié)構(gòu)有著重要的意義。隨著我國經(jīng)濟的迅速發(fā)展，漁業(yè)的綜合生產(chǎn)能力也在不斷提高，漁業(yè)經(jīng)濟保持著快速的增長。但我國是一個自然災(zāi)害多發(fā)的國家，再加上漁業(yè)生產(chǎn)本身具有暴露性，我國漁業(yè)每年因自然災(zāi)害而造成的直接經(jīng)濟損失高達數(shù)百億元，其中以臺風(fēng)災(zāi)害最為嚴重。據(jù)統(tǒng)計，近30年平均每年有7.4個臺風(fēng)登陸我國沿海，嚴重打擊漁業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展，僅2013年一年漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害直接經(jīng)濟損失高達399.7億元；同時，不同地區(qū)漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害損失也存在很大的差異，如遼寧省2013年漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害損失不足當年漁業(yè)總產(chǎn)值的2%，而廣東、福建等地卻高達6%以上[1]。因此，很有必要就臺風(fēng)災(zāi)害對不同地區(qū)漁業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險做出科學(xué)評價，揭示漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險的分布規(guī)律，為漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險管理提供重要參考，也為政策性漁業(yè)保險的推廣和經(jīng)營提供借鑒。

許多學(xué)者也意識到不同地區(qū)臺風(fēng)災(zāi)害的風(fēng)險是不一致的，并對臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險進行區(qū)劃研究，殷潔等根據(jù)承災(zāi)體的脆弱性以及地區(qū)發(fā)生臺風(fēng)的可能性，發(fā)現(xiàn)我國沿海臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險呈現(xiàn)出南高北低的特點[2]。

臺風(fēng)所造成的損失不僅取決于臺風(fēng)本身的危險性，也取決于承災(zāi)體的脆弱性，農(nóng)業(yè)的脆弱性特點引起學(xué)者們的關(guān)注，張峭和王克針對我國農(nóng)業(yè)建立自然災(zāi)害評估指標體系，分析31個省、市、自治區(qū)臺風(fēng)洪澇等自然災(zāi)害對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害風(fēng)險很高且區(qū)域相對集中[3]；胡波等運用GIS技術(shù)，就臺風(fēng)災(zāi)害對農(nóng)業(yè)的風(fēng)險進行評估并區(qū)劃，發(fā)現(xiàn)災(zāi)害等級由沿海向內(nèi)陸逐漸降低[4]。

相對于農(nóng)業(yè)而言，漁業(yè)的生產(chǎn)風(fēng)險更高，但目前對漁業(yè)災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃的研究極少，劉超等建立水產(chǎn)養(yǎng)殖臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價指標體系[5]，但沒有進行實證，且相關(guān)指標體系還有待進一步完善。上述研究為本研究提供了很好的理論基礎(chǔ)，隨著漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和政策性漁業(yè)保險試點的實行，對漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險的區(qū)劃顯得更為重要。

本研究選取沿海11個省、市、自治區(qū)即遼寧省、天津市、河北省、山東省、江蘇省、上海市、浙江省、福建省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、海南省以及容易遭受臺風(fēng)災(zāi)害的安徽省和江西省共13個地區(qū)，建立相關(guān)指標評價體系，對這些地區(qū)漁業(yè)的臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃進行實證研究，為漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險的有效管理提出建議。

2 研究方法和數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 自然災(zāi)害指數(shù)法

自然災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)是指在未來一定時間內(nèi)災(zāi)害發(fā)生的可能性以及造成損失的程度[6]。自然災(zāi)害所能造成的損失通常是由致災(zāi)因子的危險性(H)、環(huán)境的敏感性(E)、受體的脆弱性(V)以及抗災(zāi)減災(zāi)能力(C)相互耦合的結(jié)果，一般采用自然災(zāi)害指數(shù)來表征災(zāi)害的風(fēng)險程度，即：自然災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)=危險性(H)∩敏感性(E)∩脆弱性(V)∩抗災(zāi)減災(zāi)能力(C)。

2.1.2 熵值法

在信息論中，熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性越小，熵就越??；信息量越小，不確定性越大，熵也越大。根據(jù)熵的特性，可以判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響越大，其權(quán)重也就越大[7]。采用熵值法對漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害評價指標的權(quán)重進行賦值，可以排除人為賦值的主觀性，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點客觀反映指標的重要程度。熵值法的具體步驟如下。

(1)對數(shù)據(jù)進行標準化處理。假設(shè)有k個指標X1′，X2，…，Xk，其中Xi={x1，x2，…，xn}，對各指標數(shù)據(jù)標準化之后的值Y1，Y2，…，Yk為，那么Yij=(Xij-Xmin)/(Xmax-Xmin)。

(3)確定各指標權(quán)重。根據(jù)上述信息熵的計算公式，計算出各指標的信息熵為E1，E2，…，Ek，通過信息熵計算各指標的權(quán)重，公式為Wi=(1-Ei)/(k-∑Ei)。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究所建立的漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價指標體系包括臺風(fēng)的自然屬性、漁業(yè)系統(tǒng)的敏感性、脆弱性和個人及社會的抗災(zāi)減災(zāi)能力四大類共計18項指標。其中臺風(fēng)的自然屬性數(shù)據(jù)來自于《熱帶氣旋年鑒》、中國天氣臺風(fēng)網(wǎng)以及中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)，各地區(qū)漁業(yè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來自《中國漁業(yè)年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》，抗災(zāi)減災(zāi)能力數(shù)據(jù)來自《中國漁業(yè)年鑒》和《中國財政年鑒》?？紤]到風(fēng)險評價是未來發(fā)生損失的可能性的大小，所以本研究中的敏感性、脆弱性以及抗災(zāi)減災(zāi)能力指標均選取與當前較為接近的2013年的數(shù)據(jù)；而臺風(fēng)具有季節(jié)性和周期性，氣象學(xué)中認為11年為一個自然災(zāi)害周期[8]，所以本研究選取2004—2014年共11年的臺風(fēng)數(shù)據(jù)，基本上能夠反映臺風(fēng)在不同地區(qū)的危險情況。

3 漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價指標體系的建立

3.1 漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險

臺風(fēng)是形成于海面上的一種熱帶氣旋，臺風(fēng)過境時常常帶來狂風(fēng)暴雨天氣，引起海面巨浪，嚴重威脅沿海地區(qū)漁船的出海安全；臺風(fēng)登陸后帶來的風(fēng)暴增水可能摧毀漁業(yè)設(shè)施，或者水位漫過圍擋造成魚蝦的逃逸和流失；臺風(fēng)帶來的低壓天氣使水體中的溶氧量下降，很容易引發(fā)泛塘，造成魚類的大量死亡；另外，臺風(fēng)對漁業(yè)造成的損失也與當?shù)氐臐O業(yè)系統(tǒng)有關(guān)。根據(jù)自然災(zāi)害風(fēng)險理論[9]，漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險是指漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害發(fā)生的可能性及其對漁業(yè)系統(tǒng)造成的影響和危害程度，一般而言，漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險取決于4個因素。

(1)臺風(fēng)的危險性，主要與臺風(fēng)自身屬性有關(guān)，與當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平等因素?zé)o關(guān)。

(2)漁業(yè)系統(tǒng)的敏感性，表示臺風(fēng)發(fā)生后能否作用于漁業(yè)生產(chǎn)。

(3)漁業(yè)系統(tǒng)的脆弱性，表示漁業(yè)系統(tǒng)能否經(jīng)得起臺風(fēng)的威脅，主要強調(diào)的是承災(zāi)體本身的屬性。

(4)抗災(zāi)減災(zāi)能力，表示漁業(yè)系統(tǒng)自身的能動作用和災(zāi)后補救以降低損失的能力。一個地區(qū)漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險的大小是這4個因素綜合作用的結(jié)果。

3.2 漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價指標的選取與權(quán)重確定

3.2.1 指標的選取

根據(jù)地區(qū)漁業(yè)生產(chǎn)的實際情況以及資料和數(shù)據(jù)的可獲得性，綜合考慮漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險的4種因素，圍繞漁業(yè)系統(tǒng)的自身特點，最終選取18個指標，來評價臺風(fēng)對各地區(qū)漁業(yè)生產(chǎn)的風(fēng)險，建立的漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價指標框架如圖1所示。

圖1 漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價指標框架

危險性指標(H)。自然災(zāi)害的危險性取決于災(zāi)害的致災(zāi)因子，臺風(fēng)的致災(zāi)因子主要有大風(fēng)和暴雨，臺風(fēng)的中心氣壓越低風(fēng)力越大，所以選取臺風(fēng)影響該地區(qū)時的最大風(fēng)速和中心氣壓來表征臺風(fēng)的風(fēng)力，由于11年間影響該地區(qū)的臺風(fēng)不止一個，所以取其平均；選取影響該地區(qū)的臺風(fēng)的最大日雨量和過程雨量來表征臺風(fēng)降水的強度，同樣取其平均。另外，選取11年間該地區(qū)受到臺風(fēng)災(zāi)害的時間累計，受到臺風(fēng)災(zāi)害的影響次數(shù)以及臺風(fēng)登陸的次數(shù)來表征該地區(qū)發(fā)生臺風(fēng)的頻率。

敏感性指標(E)。敏感性可以用來衡量當臺風(fēng)災(zāi)害發(fā)生時，地區(qū)的漁業(yè)生產(chǎn)受到影響的可能性，這與該地區(qū)本身的漁業(yè)系統(tǒng)有關(guān)。在漁業(yè)系統(tǒng)中，可能受到臺風(fēng)破壞的有水產(chǎn)養(yǎng)殖、漁船以及漁港碼頭等設(shè)施，海岸線長度可以用來替代一個地區(qū)的漁港、碼頭數(shù)量以及堤壩的長度，所以選取水產(chǎn)養(yǎng)殖面積、漁船數(shù)量、海岸線長度3項指標。另外，一個地區(qū)漁業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模越大，意味著該地區(qū)受災(zāi)時可能的損失越大，所以選取漁民人口比重和漁業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)產(chǎn)值比重兩項指標來表征該地區(qū)漁業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模。

脆弱性指標(V)。漁業(yè)生產(chǎn)過程中，固定資產(chǎn)投入水平越高，說明漁業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備較為先進且牢固性較好，在臺風(fēng)發(fā)生時不易損壞，理論上應(yīng)選取漁民人均固定資產(chǎn)存量來衡量固定資產(chǎn)投入水平，但由于數(shù)據(jù)可獲得性的限制，則選取2013年新增的漁民人均固定資產(chǎn)投入作為替代指標。漁業(yè)效率指數(shù)表示該地區(qū)水產(chǎn)養(yǎng)殖單位面積產(chǎn)值與全國平均水平的比值，代表著該地區(qū)漁業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)性和專業(yè)化水平，其計算公式為：

漁業(yè)效率指數(shù)越高，說明該地區(qū)無論從管理還是設(shè)備方面都比較優(yōu)良，當受到臺風(fēng)災(zāi)害時能夠進行很好的預(yù)防和控制，發(fā)生損失的可能性越小。另外，海洋漁業(yè)(海洋養(yǎng)殖和海洋捕撈)相對于內(nèi)陸漁業(yè)更容易受到臺風(fēng)的威脅，所以選取海洋漁業(yè)占地區(qū)漁業(yè)產(chǎn)值比重的大小來衡量該地區(qū)漁業(yè)的易損性。

抗災(zāi)減災(zāi)能力指標(C)?？篂?zāi)減災(zāi)能力表示受災(zāi)后防止損失進一步擴大的能力，以及能夠從臺風(fēng)災(zāi)害中恢復(fù)的速度和程度。從漁民個人角度來講，其收入是進行減災(zāi)和恢復(fù)生產(chǎn)的直接經(jīng)濟來源；從社會角度來講，財政收入代表著該地區(qū)政府可用于支付自然災(zāi)害損失補償資金的多少，而漁政管理機構(gòu)是社會漁港、漁船和漁業(yè)生產(chǎn)的管理部門，在臺風(fēng)災(zāi)害發(fā)生后能夠調(diào)用社會公共資源幫助漁業(yè)生產(chǎn)恢復(fù)并減少損失。所以選取漁民人均純收入、人均財政收入、漁政管理機構(gòu)密度表征地區(qū)的抗災(zāi)減災(zāi)能力。

綜合以上，最終建立的漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價指標體系如表1所示。

3.2.2 指標權(quán)重的確定

上述指標體系中各指標權(quán)重的確定采用上文所述熵值法，不同的是，在指標的無量綱化處理過程中，臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險的正向指標和負向指標的處理方式是不一樣的。

表1 漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價指標體系

正向指標：指標值越大，漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險越大。

(1)

負向指標：指標值越小，漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險越大。

(2)

在負向指標的處理過程中，Xij標準化Yij，Xij越小，Yij越大，漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險越大，實際上是對于負向指標的正向化轉(zhuǎn)換。該指標體系中，危險性指標中除平均中心氣壓為負向指標，其他均為正向指標；敏感性指標全部為正向指標；脆弱性指標中海洋漁業(yè)產(chǎn)值比重為正向指標；另外兩項為負向指標；抗災(zāi)減災(zāi)能力指標全部為負向指標，但按照上述方法進行標準化處理之后，所有指標均與風(fēng)險水平正相關(guān)。

4 漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價與區(qū)劃

4.1 漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)的計算

根據(jù)上述建立的漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險評價指標及其權(quán)重，首先確定各地區(qū)的各項分指標得分，包括危險性指標(H)、敏感性指標(E)、脆弱性指標(V)和抗災(zāi)減災(zāi)能力指標(C)。為方便后面風(fēng)險指數(shù)的計算，并考慮指標得分的直觀性，對各項指標得分均擴大100倍[在式(7)中，若H、E、V和C小于1，則HWh、EWe、VWv和CWc都是單調(diào)遞減，指標權(quán)重不能真實反映指標的重要程度，故使各項指標均擴大100倍，使H、E、V和C都大于1]。具體計算公式如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

式中：a、b、c、d代表各項分指標中指標的個數(shù)，表示第i個評價指標的權(quán)重系數(shù)，為第i個評價指標標準化之后的值。由于前面已經(jīng)進行過標準化處理，所以對于各項分指標來說，得分越高、風(fēng)險也就越大。然后根據(jù)各項分指標得分，結(jié)合自然災(zāi)害指數(shù)法，并融入加權(quán)評價的思想，建立漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)，具體計算公式如下：

(7)

Wh、We、Wv和Wc分別表示表1中的危險性、敏感性、脆弱性和抗災(zāi)減災(zāi)能力指標的權(quán)重。最終得到的各地區(qū)各項分指標得分及漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)如表2所示，并按照各地區(qū)漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)得分由高到低排列。

表2 各地區(qū)分指標和漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)得分

續(xù)表

4.2 漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果

根據(jù)表2中漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)的分布特點，并借鑒前人的研究經(jīng)驗[10-12]，將漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險分為高風(fēng)險區(qū)、中風(fēng)險區(qū)、低風(fēng)險區(qū)和微風(fēng)險區(qū)4個等級，其中風(fēng)險指數(shù)為70～100的屬于高風(fēng)險區(qū)，40～70的屬于中風(fēng)險區(qū)，20～40的屬于低風(fēng)險區(qū)，0～20的屬于微風(fēng)險區(qū)，具體區(qū)劃結(jié)果如表3所示。

表3 漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果

根據(jù)區(qū)劃結(jié)果可知，我國漁業(yè)臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險存在顯著的區(qū)域差異。從各項分指標來看，位于高風(fēng)險區(qū)的廣東和福建危險指標得分最高，同時兩省都是我國漁業(yè)主產(chǎn)區(qū)且海洋漁業(yè)規(guī)模較大，造成敏感性和脆弱性指標得分也相對較高；在中風(fēng)險區(qū)中，山東、浙江和江蘇也都是我國的漁業(yè)大省，因此敏感性指標得分較高，另外山東地區(qū)的漁業(yè)設(shè)施相對落后、生產(chǎn)效率較低，脆弱性指標得分最高，海南和浙江的危險指標得分較高，但浙江的抗災(zāi)減災(zāi)能力較好，總體上拉低最終得分；在低風(fēng)險區(qū)中，江西的抗災(zāi)減災(zāi)能力很差，但是其危險性和敏感性都相對較低，廣西除脆弱指標得分較高外，其他都處于中下等水平，遼寧和安徽的危險指標得分都在20以下，即使其他指標得分較高也沒能對結(jié)果產(chǎn)生很大影響；微風(fēng)險區(qū)的3個地區(qū)的共同特點是敏感性指標得分很低，漁業(yè)在這些地區(qū)的規(guī)模很小，同時危險指標得分也都不高，最終導(dǎo)致排名最低。

5 對策建議

5.1 有區(qū)別地加大對漁業(yè)的投資力度

大幅度增加對漁業(yè)的投入、改善漁業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施狀況是應(yīng)對臺風(fēng)災(zāi)害最有效的辦法。對于風(fēng)險不同的地區(qū)，政府應(yīng)當采取有區(qū)別的支持政策，使投資力度與風(fēng)險大小相適應(yīng)。各級政府、漁民都應(yīng)樹立漁業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)先行的意識，以政府補貼建設(shè)為主、漁民自籌為輔的原則鼓勵漁民對基礎(chǔ)設(shè)施的投資，不僅可以有效管理臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險，還可以擴大漁業(yè)生產(chǎn)規(guī)模。

5.2 充分重視漁業(yè)主產(chǎn)區(qū)面臨的臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險

實證表明，漁業(yè)主產(chǎn)區(qū)面臨的臺風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險更高，而且這些地區(qū)的漁業(yè)系統(tǒng)都比較脆弱，所以要“特殊照顧”。應(yīng)當增加漁業(yè)主產(chǎn)區(qū)的固定資產(chǎn)投入，同時利用產(chǎn)業(yè)集群的優(yōu)勢，積極推進漁業(yè)科技的研發(fā)，提高主產(chǎn)區(qū)的漁業(yè)生產(chǎn)效率?？赏ㄟ^建立漁業(yè)巨災(zāi)風(fēng)險基金或利用漁業(yè)保險等方式分散或者轉(zhuǎn)移主產(chǎn)區(qū)風(fēng)險，穩(wěn)定漁民的預(yù)期收入，從而穩(wěn)定這些地區(qū)的生產(chǎn)規(guī)模，否則漁民很有可能會出于自身利益的考慮，退出漁業(yè)生產(chǎn)，影響漁業(yè)的長期發(fā)展。

5.3 差異化推廣政策性漁業(yè)保險

目前我國農(nóng)業(yè)保險保費補貼已全面實行，漁業(yè)保險應(yīng)當積極爭取政策性財政資金的支持，但對補貼力度應(yīng)當差異化。對于高風(fēng)險區(qū)，保險公司制定的漁業(yè)保險費率很高，漁民的保費負擔也比較重，因而對漁業(yè)保險保費補貼的需求就更為強烈，應(yīng)當給予更多的財政資金支持；而對于低風(fēng)險區(qū)則少補貼，這樣既有利于擴大投保范圍，又能確保財政資金使用的效率。

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On Risk Evaluation and Zoning of Typhoon Disaster to Fishery in China

HAN Xingyong1，LI Yaqi1，YUE Zongsheng2

(1.College of Economics and Management，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China; 2.College of Mathematics and Statistics，Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710048，China)

18 indexes were selected and a complete risk evaluation index system of typhoon disaster to fishery was established in this paper，to assess the typhoon disaster risk to fishery in 13 provinces (cities，districts) which are vulnerable，considering the connotation of typhoon’s hazard，the exposure，vulnerability and emergency response and recovery capacity of fishery system.Entropy value method to determine the weight of each index was then used to calculate the score of risk index for each region’s typhoon disaster to fishery.According to the value of the risk index，these regions were divided into four grades: the high risk areas are Guangdong and Fujian，medium risk areas are Hainan，Shandong，Zhejiang and Jiangsu，low risk areas are Jiangxi，Guangxi，Liaoning and Anhui and negligible risk areas are Hebei，Shanghai and Tianjin.According to the results，it was suggested that the investment in the area of the infrastructure should be increased with different measures and levels.Besides the government should put more emphasize on risk management of the fisheries produce district，as well as put different attentions to extent the fishery insurance policy.

Typhoon disaster to fishery ，Risk assessment，Risk zoning，Entropy value method

2015-12-24；

2016-05-13

江蘇省呂四漁業(yè)管理規(guī)劃研究(D-8006-14-0060).

韓興勇，教授，博士，研究方向為海洋文化、漁業(yè)經(jīng)濟管理，電子信箱：xyhan@shou.edu.cn

李亞琦，碩士研究生，研究方向為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)、漁業(yè)資源管理，電子信箱：836280384@qq.com

S9；P457.8

A

1005-9857(2016)05-0064-06