上海市洪澇災害損失對長江下游地區(qū)的輻射影響

蘇 鑫 胡慶芳，2 郭 靖 王銀堂，2 李伶杰，2 王磊之

（1.南京水利科學研究院水災害防御全國重點實驗室，南京 210029；2.長江保護與綠色發(fā)展研究院，南京 210098；3.中國電建集團華東勘測設計研究院有限公司，杭州 311122）

0 引 言

在氣候變化和快速城鎮(zhèn)化背景下，城市洪澇給社會經濟系統(tǒng)發(fā)展帶來的影響日益增加，引發(fā)了社會廣泛關注[1-2]。災害損失評估作為洪澇災害管理的重要手段，可為城市規(guī)劃、防災減災實時調度、災后恢復重建、損失理賠等工作提供技術支撐[3-5]。與直接經濟損失相比，洪澇災害間接經濟損失具有影響范圍廣、影響時間長等特點，對于洪澇災害損失的評估至關重要，但由于其高度的隱蔽性和復雜性，導致評估難度較大，難以準確量化[6-7]。同時，伴隨著城市群的發(fā)展，經濟要素在不同區(qū)域間流動時產生的相互作用關系越發(fā)密切[8]。城市作為現(xiàn)代經濟發(fā)展的載體，與周圍區(qū)域有著密切的聯(lián)系，產生吸引和輻射作用，在相互聯(lián)系中，形成各自的經濟影響范圍和空間格局。這也使得自然災害的發(fā)生不僅僅會對本區(qū)域內的產業(yè)經濟產生影響，其損失會通過產業(yè)鏈、供給鏈，影響著遠在災區(qū)之外的上下游產業(yè)，對災區(qū)外社會經濟產生跨區(qū)域波及效應[9]。上述影響被稱為跨區(qū)域產業(yè)關聯(lián)損失，并已成為災害損失評估不容忽視的一部分。長江下游地區(qū)是我國目前經濟社會發(fā)展速度最快、最具活力的地區(qū)之一，在國家現(xiàn)代化建設大局和全方位開放格局中具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位[10-11]。而上海市作為長江下游乃至全國的經濟中心，屬于暴雨洪澇多發(fā)地區(qū)，洪澇災害仍是威脅當?shù)毓舶踩椭萍s高質量發(fā)展的重大因素，當其遭受洪澇災害時，勢必會對長江下游其他地區(qū)的經濟產生影響。為此，本研究擬基于上海市和長江下游兩區(qū)域投入產出模型測算和分析長江下游地區(qū)不同省（直轄市）的區(qū)域內乘數(shù)效應、區(qū)域間溢出效應和區(qū)域間反饋效應，并在此基礎上量化跨區(qū)域產業(yè)關聯(lián)損失，以期為系統(tǒng)認識上海市洪澇災害損失對于長江下游地區(qū)的輻射影響提供技術支撐。

1 研究區(qū)域與資料

1.1 研究區(qū)概況

長江下游地區(qū)地處我國中東部，主要包括上海、江蘇、安徽、浙江4省（直轄市）。冬涼夏熱，四季分明，降水豐沛，屬于亞熱帶濕潤季風氣候，年降水量1 000～1 400 mm，集中于春、夏兩季，屬于暴雨洪澇多發(fā)地區(qū)。上海市地處中國東部、長江入?？?，總面積6 340 km2，是中國最大的經濟中心和國際重要的金融中心。年平均陰雨天125～136 d，汛期（6—9月）降雨量占全年降水量的52.8%。上海市地勢平坦，平均高程4 m左右，自然排水能力較弱，主要依靠大量雨水泵站進行排水。境內江湖塘縱橫交錯，主要河流有黃浦江、蘇州河、淀浦河、川陽河、大直河等，水面占比10.11%。

1.2 數(shù)據(jù)資料

（1）數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)，分辨率為30 m，來源于地理空間數(shù)據(jù)云提供的GDEMV3 數(shù)據(jù)集（https://www.gscloud.cn/），并基于路網(wǎng)和建筑物矢量數(shù)據(jù)對其進行了修正。

（2）土地利用數(shù)據(jù)，分辨率為30 m，來源于中國科學院資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心（https://www.resdc.cn/）。

（3）土壤數(shù)據(jù)，分辨率為1 km，來源于聯(lián)合國糧食及農業(yè)組織提供的世界土壤數(shù)據(jù)庫V1.2（https://www.fao.org/soils-portal/soil-survey/soil-maps-and-databases/harmonized-world-soil-database-v12/en/）。

（4）2019 年GDP 柵格數(shù)據(jù)，分辨率為1 km，來源于中國科學院資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心，并《2020 年上海統(tǒng)計年鑒》對GDP柵格數(shù)據(jù)進行了線性修正。

（5）上海市、浙江省、江蘇省和安徽省2017年投入產出表來自中國統(tǒng)計出版社出版的《中國地區(qū)投入產出表：2017》；區(qū)間投入產出表來自中國碳核算數(shù)據(jù)庫（CEADS）提供的中國2017 年31 省區(qū)域間投入產出表（42 部門）（https://www.ceads.net.cn/data/input_output_tables/）。

其中，數(shù)據(jù)（1）至數(shù)據(jù)（3）用于構建二維水動力模型，數(shù)據(jù)（4）用于提供柵格尺度的經濟信息，評估研究區(qū)的減停產損失，數(shù)據(jù)（5）用于建立長江下游地區(qū)不同省（直轄市）之間的經濟聯(lián)系。

2 研究方法

2.1 區(qū)域內減停產損失計算

首先，采用上海市暴雨強度公式[12]，設計了重現(xiàn)期為10 a、20 a、30 a、50 a、100 a 的5 種設計降雨情景，累計降雨量分別為89.05 mm、101.33 mm、108.52 mm、117.57 mm、129.86 mm，降雨歷時統(tǒng)一采用120 min，雨峰位置系數(shù)為0.405。其次，采用TELEMAC-2D 模型[13]對上海市的城市洪澇災害進行模擬。再次，考慮經濟數(shù)據(jù)的可獲取性，采用GDP 數(shù)據(jù)作為每個格網(wǎng)的成本價值，評估由于洪澇災害引起的各行業(yè)減停產而產生的經濟損失，計算公式如下[14]：

式中：InDL1為洪澇災害引起的減停產損失；i、j、k、m分別為洪水單元號、行業(yè)序號、水深、淹沒歷時；δ是減停產影響系數(shù)，數(shù)據(jù)來源于文獻[15]；G是某行業(yè)的GDP；D是洪澇影響天數(shù)。

2.2 跨區(qū)域產業(yè)關聯(lián)損失計算

跨區(qū)域產業(yè)關聯(lián)損失基于多區(qū)域投入產出模型（Multi-regional Input-output Model，MRIO）進行計算，該模型又稱為Chenery-Moses模型，模型的基本形式如下[16]：

式中：A11、A22為區(qū)域1、區(qū)域2 內的直接消耗系數(shù)矩陣；A12、A21為區(qū)域1、區(qū)域2 間的直接消耗系數(shù)矩陣；Y1和Y2為區(qū)域1、區(qū)域2的最終需求；X1和X2為區(qū)域1、區(qū)域2的總產出。

將式（2）變形推導可得到乘數(shù)、溢出和反饋3種效應引起的洪澇災害損失[17]，公式如下：

式中：ΔX1、ΔX2分別為區(qū)域1、區(qū)域2 的洪澇災害總損失，包括區(qū)域內部損失和其他區(qū)域受災對本區(qū)域造成的損失；ΔY1、ΔY2分別為區(qū)域1、區(qū)域2 的減停產損失；L11、L22分別為區(qū)域1、區(qū)域2 的Leontief 逆矩陣，表示區(qū)域1 和區(qū)域2的區(qū)域內乘效應，用于描述區(qū)域內部各產業(yè)部門間的經濟技術關系；S12、S21分別為區(qū)域2 或區(qū)域1 單位總產出的變化導致區(qū)域1 或區(qū)域2 總產出的變化，表示兩地區(qū)的區(qū)域間溢出效應；F11( )F22為區(qū)域1（區(qū)域2）的總產出變化引起區(qū)域2（區(qū)域1）的總產出變化，進而由區(qū)域2（區(qū)域1）反過來對區(qū)域1（區(qū)域2）的總產出造成的影響，表示兩區(qū)域間的反饋效應。

從上式可以看出，洪澇災害損失可以被分解為3 個部分，其中第1 部分為區(qū)域內的乘數(shù)效應引起的產業(yè)關聯(lián)損失，第2 部分為區(qū)域間的溢出效應引起的產業(yè)關聯(lián)損失，第3 部分為區(qū)域間的反饋效應引起的產業(yè)關聯(lián)損失，在第3 部分中只計算由本地區(qū)最終函數(shù)需求損失引起的本地區(qū)總產出的損失?？紤]到本研究的主要目的為量化上海市洪澇災害損失對長江下游地區(qū)的輻射影響，因此僅對溢出效應和反饋效應引起的產業(yè)關聯(lián)損失進行分析。

3 結果與討論

3.1 減停產損失評估

基于5種重現(xiàn)期下的城市洪澇模擬結果和土地利用類型，計算了不同暴雨重現(xiàn)期下積水最嚴重時刻（降雨開始后的第120 min）的減停產率，將其與2019 年GDP 的空間分布相乘，得到不同暴雨重現(xiàn)期下的減停產，進而，結合2019 年不同行業(yè)的GDP 占比，獲得了不同行業(yè)的減停產損失，如表1所示。結果表明，減停產損失主要發(fā)生在第二、第三產業(yè)，占總損失的99%，這與上海市的產業(yè)結構一致，其中第一產業(yè)中，農業(yè)損失最大，漁業(yè)損失最小，第二、第三產業(yè)中，工業(yè)損失最大，文化、體育和娛樂業(yè)損失最??；暴雨重現(xiàn)期10～100 a，洪澇災害造成的減停產損失依次為14.01億元、19.83億元、25.58億元、33.82億元和46.24億元，與重現(xiàn)期10 a 相比，重現(xiàn)期20 a、30 a、50 a、100 a 減停產損失分別增加了41.54%、82.58%、141.40%和230.05%。

表1 不同暴雨重現(xiàn)期下上海市不同產業(yè)的減停產損失萬元

3.2 效應測算與分析

上海市、江蘇省、浙江省和安徽省的3類效應后向聯(lián)系測度結果如表2 所示。結果表明，從區(qū)域內乘數(shù)來看，上海市、江蘇省、浙江省和安徽省的區(qū)域內乘數(shù)效應測度分別為76.77、94.09、81.65和104.29，表明當上海市42個產業(yè)部門同時增加1 億元的最終需求時，通過上海市內部各產業(yè)部門間的相互聯(lián)系將使得上海市的總產出增加76.77 億元，同理，對于江蘇省、浙江省和安徽省而言，當各自省份42 個產業(yè)部門同時增加1 億元的最終需求時總產出分別將增加94.09 億元、81.65 億元和104.29 億元。從區(qū)域間溢出效應來看，上海市與江蘇省的區(qū)域間溢出效應測度為1.70，表明當江蘇省42 個產業(yè)部門同時增加1 億元的最終需求時，在上海市和江蘇省的產業(yè)關聯(lián)效應作用下，將帶動上海市總產出增加1.70 億元，同理，上海市42 個產業(yè)部門的最終需求同時增加1 億元時，將帶動江蘇省總產出增加3.98億元，對于其他省份而言，可依此類推，本研究不再贅述。從區(qū)域間反饋效應來看，上海市與江蘇省的區(qū)域間反饋效應測度為0.08，表明當上海市的42個產業(yè)部門同時增加1 億元的最終需求時，通過其與江蘇省的產業(yè)聯(lián)系將帶動自身總產出增加0.08 億元，同理，當江蘇省的最終需求同時增加1 億元時，將通過與上海市的產業(yè)聯(lián)系帶動自身總產出增加0.06 億元，對于其他省份而言同樣可以，此類推不再贅述。

表2 上海市、江蘇省、浙江省和安徽省3類效應后向聯(lián)系測度

進一步對比上海市、江蘇省、浙江省和安徽省的3類效應后向聯(lián)系測度的結果可以發(fā)現(xiàn)，在長江下游地區(qū)，區(qū)域內乘數(shù)效應測度的結果表明安徽省內各產業(yè)部門間的聯(lián)系強度最大；區(qū)域間溢出效應和反饋效應測度的結果表明，上海市與浙江省的經濟相互影響強度最大，該結果也與相關研究的結論一致[16，18]；所有的區(qū)域間反饋效應均較小，說明反饋效應在長江下游地區(qū)的經濟發(fā)展互動關系中影響力有限。

3.3 上海市洪澇災害損失的輻射影響分析

基于5 種重現(xiàn)期下的減停產損失，結合上海市、江蘇省、浙江省和安徽省的區(qū)域間溢出效應和反饋效應測度，計算了不同重現(xiàn)期下上海洪澇災害損失在長江下游地區(qū)引發(fā)的跨區(qū)域產業(yè)關聯(lián)損失，結果如圖1所示。

圖1 不同重現(xiàn)期下上海洪澇災害損失在長江下游地區(qū)的地域影響

從溢出效應導致的產業(yè)關聯(lián)損失來看，當上海市遭受洪澇災害時，對浙江省的經濟影響最大，對江蘇省的經濟影響次之，對安徽省的經濟影響最小，暴雨重現(xiàn)期10～100 a 下，會導致江蘇省的總產出分別減少1.33 億元、1.88 億元、2.42 億元、3.20 億元和4.38 億元，浙江省的總產出分別減少1.62 億元、2.29 億元、2.96 億元、3.91 億元和5.35 億元，安徽省的總產出分別減少0.62 億元、0.87 億元、1.13億元、1.49億元和2.04億元。

從反饋效應導致的產業(yè)關聯(lián)損失來看，上海市遭受洪澇災害時，通過與浙江省的產業(yè)關聯(lián)效應，從而對自身的經濟影響最大，江蘇省反饋效應的經濟影響次之，安徽省反饋效應的經濟影響最小，暴雨重現(xiàn)期10～100 a 下，上海市與江蘇省的產業(yè)關聯(lián)效應造成的上海市總產出分別減少266.86 萬元、377.71 萬元、487.24 萬元、644.19 萬元和880.76 萬元，上海市與浙江省的產業(yè)關聯(lián)效應造成的上海市總產出分別減少700.50 萬元、991.50 萬元、1 279.00 萬元、1 691.00 萬元和2 312.00 萬元，上海市與安徽省的產業(yè)關聯(lián)效應造成的上海市總產出分別減少133.43 萬元、188.86萬元、243.62萬元、322.09萬元和440.38萬元。

4 結 論

本研究基于兩區(qū)域投入產出模型量化了上海市洪澇災害損失對于長江下游地區(qū)的輻射影響，主要結論如下。

（1）暴雨重現(xiàn)期10～100 a，洪澇災害造成的減停產損失依次為14.01 億元、19.83 億元、25.58 億元、33.82 億元和46.24億元，與重現(xiàn)期10 a相比，重現(xiàn)期20 a、30 a、50 a、100 a減停產損失分別增加了41.54%、82.58%、141.40% 和230.05%。

（2）在長江下游地區(qū)，安徽省內各產業(yè)部門間的聯(lián)系強度最大，上海市與浙江省的經濟相互影響強度最大，但是所有省份的區(qū)域間反饋效應均較小，說明反饋效應在長江下游地區(qū)的經濟發(fā)展互動關系中影響力有限。

（3）區(qū)域投入產出模型的結果表明，長江下游地區(qū)的跨區(qū)域產業(yè)關聯(lián)損失以溢出效應為主導，當上海市遭受洪澇災害時，對浙江省的經濟影響最大，暴雨重現(xiàn)期10～100 a 下，浙江省的總產出分別減少1.62 億元、2.29 億元、2.96億元、3.91億元和5.35億元。

（4）總體來看，當上海市發(fā)生洪澇災害時，在不同重現(xiàn)期下，將通過與江蘇省、浙江省和安徽省的產業(yè)關聯(lián)導致長江下游地區(qū)損失分別增加3.67 億元、5.20 億元、6.71 億元、8.87億元和12.13億元，約占減停產損失的26.24%。

城市之間的聯(lián)系日益緊密，不僅要關注洪澇災害對自身的影響，同時也要采取有效措施減少地域之間的波及影響，如制定及時有效的管理策略，通過調整短期的產業(yè)結構或城市間的產業(yè)依賴關系，防止洪澇災害損失在地域之間進一步增加。