●潘艷艷 張 良

一、引言

海洋災害是指在一定的時間內(nèi)，海洋的環(huán)境狀況發(fā)生突然或者劇烈的變化，導致在海上或海岸發(fā)生的危害社會、經(jīng)濟、環(huán)境和生命財產(chǎn)的事件。沿海地區(qū)在受益于豐富的海洋資源獲得經(jīng)濟發(fā)展的同時，也經(jīng)常受到海洋災害的侵擾。常見的海洋災害主要包括風暴潮災害、海冰災害、海浪災害、赤潮等。中國海洋災害公報的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2008年至2017年，海洋災害造成的直接經(jīng)濟損失達1142.7億元，平均每年114.27億元。由于在海洋災害損失中，風暴潮災害造成的損失占沿海地區(qū)海洋災害損失的比重非常高（往往達到90%以上），對沿海地區(qū)經(jīng)濟增長產(chǎn)生一定的影響。但在遭受相對嚴重的風暴潮災害的幾年時間里，沿海地區(qū)的經(jīng)濟會出現(xiàn)一定程度穩(wěn)定的增長。因此，風暴潮災害損失與沿海地區(qū)經(jīng)濟增長之間關系并非一般意義上理解的簡單的負向關系，而應該通過一定的統(tǒng)計方法進行檢驗。

從研究范疇來看，災害與經(jīng)濟增長的關系問題，是災害經(jīng)濟學研究的范疇?，F(xiàn)有成果多從災害損失對經(jīng)濟增長的影響角度展開研究，主要有三種觀點：第一，災害對經(jīng)濟增長的影響是負面的。災害造成直接和間接經(jīng)濟損失，對區(qū)域的生產(chǎn)設施、人力資源、自然資源、社會秩序等造成巨大破壞。我國災害經(jīng)濟學的開山鼻祖于光遠先生，將災害經(jīng)濟學歸入“消極經(jīng)濟學”和“負經(jīng)濟學”范疇之內(nèi)。第二，災害能夠促進經(jīng)濟增長。這主要是基于災害對于科技創(chuàng)新的推動、災后重建引致的新的投資與消費需求等角度分析的。Albara-Bertrand（1993）用發(fā)展中國家的災害實例，說明災害對經(jīng)濟增長的促進作用。Aghion和Howitts（1998）基于熊彼特的破壞性創(chuàng)新的內(nèi)生經(jīng)濟增長理論解釋了災害能夠促進經(jīng)濟增長。趙阿興（2003）從商品供求關系、替代品的開發(fā)和新消費偏好的培養(yǎng)、防災減災技術成果轉化三個層次分析了災害對社會經(jīng)濟發(fā)展的正面影響和協(xié)調(diào)作用。第三，災害對經(jīng)濟增長的影響隨著時間和經(jīng)濟發(fā)展水平的變化而不同。Noy（2009）研究結果表明對于發(fā)達國家和發(fā)展中國家，災害與經(jīng)濟增長的關系不同，災害對發(fā)達國家沒有顯著的負面影響，對發(fā)展中國家則不然。閆緒嫻（2014）實證分析得到當災害損失占GDP比重低于0.0103時，災害損失對經(jīng)濟增長具有一定的正向促進作用，當災害損失占GDP比重高于0.0103時，災害損失與經(jīng)濟增長負相關。王妍（2018）基于內(nèi)生經(jīng)濟增長視角，測度了海洋災害對海洋經(jīng)濟增長的影響，結果表明，海洋災害對當年海洋經(jīng)濟增長有負向影響，對災后第二年海洋經(jīng)濟增長具有拉動作用，長期呈現(xiàn)負作用。

綜上可知，現(xiàn)有成果多從災害損失對經(jīng)濟增長的影響角度展開研究，關于經(jīng)濟增長對災害損失及災害脆弱性的影響，研究成果較少。趙昕等（2010）認為隨著經(jīng)濟的持續(xù)增長，人類抵御災害的能力和防災減災管理水平不斷提高，從而在一定程度上減少或減輕了災害及其危害。另一方面，經(jīng)濟增長又可能影響或加劇災害的損失，經(jīng)濟發(fā)展的過程中對資源的過度開發(fā)、對生態(tài)環(huán)境的破壞將誘發(fā)產(chǎn)生新的災害源，加劇災害鏈效應，隨著經(jīng)濟增長，財富和人口密度以及產(chǎn)業(yè)設施的集聚，使得承災體的易損性加強，加劇了致災度。

因此，本文認為風暴潮災害與經(jīng)濟增長相互影響，在研究風暴潮災害損失與沿海地區(qū)經(jīng)濟增長的關系時，不能僅從一個方面研究一方對另一方的影響，而應采用動態(tài)的視角，研究二者之間的相互關系。鑒于此，本文構建VAR模型，基于沿海地區(qū)經(jīng)濟增長與風暴潮災害損失的相關數(shù)據(jù)，通過格蘭杰因果檢驗和脈沖響應分析，對沿海地區(qū)經(jīng)濟增長與風暴潮災害損失之間的動態(tài)關系進行研究。

二、我國沿海地區(qū)風暴潮災害損失指數(shù)測算

（一）風暴潮災害損失指標體系構建

本文在現(xiàn)有文獻研究基礎上，按照典型性、科學性、靈活性和數(shù)據(jù)可得性原則，構建了測算沿海地區(qū)風暴潮災害損失指數(shù)的指標體系。本文選取了風暴潮災害直接經(jīng)濟損失、風暴潮災害死亡（失蹤）人數(shù)、風暴潮災害導致的海水養(yǎng)殖受災面積、風暴潮災害導致的農(nóng)作物受災面積作為測算風暴潮災害損失的二級正向指標。同時，本文選取了海水養(yǎng)殖單位面積總產(chǎn)量作為測算風暴潮災害損失的二級負向指標。構建指標體系如表1所示。

表1 沿海地區(qū)海洋災害損失指標體系

（二）風暴潮災害損失指數(shù)測度

1.數(shù)據(jù)來源及標準化處理。本文所使用的數(shù)據(jù)皆來自1998年至2018年的海洋災害公報和1997年至2017年的中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒。由于各項指標存在計量單位跟變量變異程度的差異。為了降低計量單位與變量變異程度對損失測算的影響，對風暴潮災害損失測算的五項指標數(shù)據(jù)進行標準化處理。二級正、負向指標的標準化處理公式分別為：

（1）指標值=（當期值-各期最小值）/（各期最大值-各期最小值）

（2）指標值=（各期最大值-當期值）/（各期最大值-各期最小值）

2.KMO和巴特利特球度檢驗。本文將采用主成分分析法對風暴潮災害損失進行測度，因此，需要對標準化的數(shù)據(jù)進行KMO和巴特利特球形度檢驗，以判斷能否采用主成分分析方法。采用SPSS軟件計算得出KMO值為0.656，大于標準值0.5000，并且巴特利特球度檢驗的P值為零，在1%的顯著性水平下，拒絕原假設。由此可知，各項指標相關系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異，適合運用主成分分析方法進行沿海地區(qū)風暴潮災害損失指數(shù)的測算。

表2 KMO和巴特利特球度檢驗結果

3.基于主成分分析法的沿海地區(qū)海洋災害損失指數(shù)測算。主成分分析法下，本文提取了三個主成分，累計貢獻率為88.228%，滿足主成分的累計貢獻率要大于80%的原則。運用SPSS軟件計算得到1997—2017年沿海地區(qū)風暴潮災害損失三大主成分得分。進而加權計算得到1997至2017年沿海地區(qū)風暴潮災害損失指數(shù)，詳見圖1。

圖1 1997年—2017年沿海地區(qū)風暴潮災害損失指數(shù)

圖2 1997—2017年沿海地區(qū)GDP增長率

對比圖1和圖2（本文選取天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南等沿海省市的國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)，計算得到沿海地區(qū)經(jīng)濟增長率）可知，1997—2002年沿海地區(qū)經(jīng)濟增長與風暴潮災害損失的變化方向具有一定的相似性，基本屬于同向變化；2014—2017年海洋災害損失指數(shù)不斷下降，而沿海地區(qū)經(jīng)濟增長率不斷上升，二者的變化方向相反。由此可知，在不同的時間區(qū)間內(nèi)，二者的變化方向各有差異。

三、海洋災害損失與沿海地區(qū)經(jīng)濟增長的關系檢驗

為了更好地研究沿海地區(qū)經(jīng)濟增長與風暴潮災害損失的動態(tài)關系，本文構建沿海地區(qū)經(jīng)濟增長與風暴潮災害損失的VAR模型，采用格蘭杰因果檢驗與脈沖響應分析進一步剖析二者之間的動態(tài)時序關系。

基于前文得到的沿海地區(qū)經(jīng)濟增長率和風暴潮災害損失指數(shù)，首先進行兩項指標的平穩(wěn)性檢驗。檢驗結果表明，二者的一階差分序列是平穩(wěn)的，可以構建VAR模型。用RGDP表示沿海地區(qū)經(jīng)濟增長率，用IML表示風暴潮災害損失指數(shù)。本文根據(jù)LogL,LR,FPE,AIC,SC,HQ六項指標數(shù)值，確定沿海地區(qū)經(jīng)濟增長與海洋災害損失的VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)為1。經(jīng)檢驗，VAR模型是穩(wěn)定的（詳見圖3）。

圖3 VAR模型穩(wěn)定性檢驗結果

圖4 脈沖響應分析圖

（一）格蘭杰因果關系檢驗

基于以上VAR模型，本文進一步對兩個內(nèi)生變量進行格蘭杰因果關系檢驗，以確定變量之間的因果關系。格蘭杰因果檢驗結果表明，在5%的顯著性水平下，風暴潮災害損失不是沿海地區(qū)經(jīng)濟增長的格蘭杰原因；沿海地區(qū)經(jīng)濟增長是風暴潮災害損失的格蘭杰原因。

（二）脈沖響應分析

為了進一步驗證格蘭杰因果關系得出的初步結論的準確性，本文采取脈沖響應分析，檢驗沿海地區(qū)經(jīng)濟增長與風暴潮災害損失的關系。脈沖響應函數(shù)衡量風暴潮災害損失（沿海地區(qū)經(jīng)濟增長率）的變化對另一方的當期和未來的影響狀況，可以展示一定時期內(nèi)沿海地區(qū)經(jīng)濟增長與風暴潮災害損失的動態(tài)關系。脈沖響應分析結果詳見圖4。

由圖4可知，沿海地區(qū)經(jīng)濟增長對風暴潮災害損失的沖擊響應程度相對較弱。在第二期時，沿海地區(qū)經(jīng)濟增長的響應只達到一個很小的峰值，之后迅速下降，持續(xù)時間很短，從第三期開始至第十期為止穩(wěn)定的趨向于零，并且不再明顯的對風暴潮災害損失的擾動性沖擊做出響應。而風暴潮災害損失對沿海地區(qū)經(jīng)濟增長的沖擊立即做出了反應，在第二期達到峰值0.25左右，之后沿海地區(qū)經(jīng)濟增長對風暴潮災害損失的影響緩慢減小，持續(xù)性時間較長，到第八期之后才趨于零。

綜上可知，風暴潮災害損失不是影響沿海地區(qū)經(jīng)濟增長的主要原因，雖然風暴潮災害損失對沿海地區(qū)經(jīng)濟增長具有一定的影響，但是影響微弱，并且持續(xù)期較短，這一結論進一步印證了格蘭杰因果檢驗的結果。這是由于沿海地區(qū)經(jīng)濟增長受到資本、技術、資源稟賦等多種要素的制約，風暴潮災害對經(jīng)濟增長的影響相對有限。

而沿海地區(qū)經(jīng)濟增長則是導致風暴潮災害損失加重的原因，而且沿海地區(qū)經(jīng)濟增長對風暴潮災害損失的影響具有持續(xù)性。這是由于一方面隨著沿海地區(qū)經(jīng)濟的增長，財富、人口密度以及產(chǎn)業(yè)設施的集聚，使得風暴潮災害的風險暴露增加，承災體的脆弱性增強；另一方面沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈的延伸拓展，使得風暴潮災害鏈效應與沿海產(chǎn)業(yè)鏈疊加起來，導致風暴潮災害間接損失有所擴大，持續(xù)時間增加。

表3 格蘭杰因果關系檢驗結果

四、結論

本文運用主成分分析方法測算1997至2017年風暴潮災害損失指數(shù)。通過構建沿海地區(qū)經(jīng)濟增長與風暴潮災害損失的VAR模型，進行了格蘭杰因果關系檢驗與脈沖響應分析。結果表明，風暴潮災害損失對沿海地區(qū)經(jīng)濟增長有一定的影響，但影響相對微弱且不具有持續(xù)性。而沿海地區(qū)經(jīng)濟增長對風暴潮災害的損失具有較強的持續(xù)性的影響。

因此，在推動沿海地區(qū)經(jīng)濟增長的同時，不能忽視其對海洋災害的影響。沿海地區(qū)要科學合理地開發(fā)利用海洋資源，不斷推進海洋科學技術創(chuàng)新，通過先進的海洋科學技術實現(xiàn)海洋與海岸帶的綜合管理，保護海洋和海岸帶的生態(tài)環(huán)境，降低非自然因素導致的海洋災害的發(fā)生頻率。同時，運用先進的海洋科學技術，提高沿海地區(qū)海洋災害的預警預報水平，更好地把握海洋災害的演變發(fā)展規(guī)律，對一些突發(fā)性海洋災害提前預警、及時疏散，對于緩發(fā)性的海洋災害則是在現(xiàn)有條件基礎上，不斷完善防災減災的設施水平，做到提前預防，提高承災體的承災能力，降低海洋災害的損失。