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(xué)研究院水災(zāi)害防御全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210029；2.長江保護(hù)與綠色發(fā)展研究院，南京 210098；3.中國電建集團(tuán)華東勘測(cè)設(shè)計(jì)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(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)發(fā)展帶來的影響日益增加，引發(fā)了社會(huì)廣泛關(guān)注[1-2]。災(zāi)害損失評(píng)估作為洪澇災(zāi)害管理的重要手段，可為城市規(guī)劃、防災(zāi)減災(zāi)實(shí)時(shí)調(diào)度、災(zāi)后恢復(fù)重建、損失理賠等工作提供技術(shù)支撐[3-5]。與直接經(jīng)濟(jì)損失相比，洪澇災(zāi)害間接經(jīng)濟(jì)損失具有影響范圍廣、影響時(shí)間長等特點(diǎn)，對(duì)于洪澇災(zāi)害損失的評(píng)估至關(guān)重要，但由于其高度的隱蔽性和復(fù)雜性，導(dǎo)致評(píng)估難度較大，難以準(zhǔn)確量化[6-7]。同時(shí)，伴隨著城市群的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)要素在不同區(qū)域間流動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的相互作用關(guān)系越發(fā)密切[8]。城市作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的載體，與周圍區(qū)域有著密切的聯(lián)系，產(chǎn)生吸引和輻射作用，在相互聯(lián)系中，形成各自的經(jīng)濟(jì)影響范圍和空間格局。這也使得自然災(zāi)害的發(fā)生不僅僅會(huì)對(duì)本區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響，其損失會(huì)通過產(chǎn)業(yè)鏈、供給鏈，影響著遠(yuǎn)在災(zāi)區(qū)之外的上下游產(chǎn)業(yè)，對(duì)災(zāi)區(qū)外社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生跨區(qū)域波及效應(yīng)[9]。上述影響被稱為跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失，并已成為災(zāi)害損失評(píng)估不容忽視的一部分。長江下游地區(qū)是我國目前經(jīng)濟(jì)社會(huì)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(shè)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(jīng)濟(jì)中心，屬于暴雨洪澇多發(fā)地區(qū)，洪澇災(zāi)害仍是威脅當(dāng)?shù)毓舶踩椭萍s高質(zhì)量發(fā)展的重大因素，當(dāng)其遭受洪澇災(zāi)害時(shí)，勢(shì)必會(huì)對(duì)長江下游其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)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(chǎn)出模型測(cè)算和分析長江下游地區(qū)不同?。ㄖ陛犑校┑膮^(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng)、區(qū)域間溢出效應(yīng)和區(qū)域間反饋效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上量化跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失，以期為系統(tǒng)認(rèn)識(shí)上海市洪澇災(zāi)害損失對(duì)于長江下游地區(qū)的輻射影響提供技術(shù)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?。ㄖ陛犑校?。冬涼夏熱，四季分明，降水豐沛，屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)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?？冢偯娣e6 340 km2，是中國最大的經(jīng)濟(jì)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(shì)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(jìn)行排水。境內(nèi)江湖塘縱橫交錯(cuò)，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(duì)其進(jìn)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(xué)院資源環(huán)境科學(xué)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(nóng)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(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心，并《2020 年上海統(tǒng)計(jì)年鑒》對(duì)GDP柵格數(shù)據(jù)進(jìn)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(chǎn)出表來自中國統(tǒng)計(jì)出版社出版的《中國地區(qū)投入產(chǎn)出表：2017》；區(qū)間投入產(chǎn)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(chǎn)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(gòu)建二維水動(dòng)力模型，數(shù)據(jù)（4）用于提供柵格尺度的經(jīng)濟(jì)信息，評(píng)估研究區(qū)的減停產(chǎn)損失，數(shù)據(jù)（5）用于建立長江下游地區(qū)不同?。ㄖ陛犑校┲g的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。

2 研究方法

2.1 區(qū)域內(nèi)減停產(chǎn)損失計(jì)算

首先，采用上海市暴雨強(qiáng)度公式[12]，設(shè)計(jì)了重現(xiàn)期為10 a、20 a、30 a、50 a、100 a 的5 種設(shè)計(jì)降雨情景，累計(jì)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(shí)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(duì)上海市的城市洪澇災(zāi)害進(jìn)行模擬。再次，考慮經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的可獲取性，采用GDP 數(shù)據(jù)作為每個(gè)格網(wǎng)的成本價(jià)值，評(píng)估由于洪澇災(zāi)害引起的各行業(yè)減停產(chǎn)而產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)損失，計(jì)算公式如下[14]：

式中：InDL1為洪澇災(zāi)害引起的減停產(chǎn)損失；i、j、k、m分別為洪水單元號(hào)、行業(yè)序號(hào)、水深、淹沒歷時(shí)；δ是減停產(chǎn)影響系數(shù)，數(shù)據(jù)來源于文獻(xiàn)[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(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失計(jì)算

跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失基于多區(qū)域投入產(chǎn)出模型（Multi-regional Input-output Model，MRIO）進(jìn)行計(jì)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(nèi)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(chǎn)出。

將式（2）變形推導(dǎo)可得到乘數(shù)、溢出和反饋3種效應(yīng)引起的洪澇災(zāi)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(zāi)害總損失，包括區(qū)域內(nèi)部損失和其他區(qū)域受災(zāi)對(duì)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(chǎn)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(nèi)乘效應(yīng)，用于描述區(qū)域內(nèi)部各產(chǎn)業(yè)部門間的經(jīng)濟(jì)技術(shù)關(guān)系；S12、S21分別為區(qū)域2 或區(qū)域1 單位總產(chǎn)出的變化導(dǎo)致區(qū)域1 或區(qū)域2 總產(chǎn)出的變化，表示兩地區(qū)的區(qū)域間溢出效應(yīng)；F11( )F22為區(qū)域1（區(qū)域2）的總產(chǎn)出變化引起區(qū)域2（區(qū)域1）的總產(chǎn)出變化，進(jìn)而由區(qū)域2（區(qū)域1）反過來對(duì)區(qū)域1（區(qū)域2）的總產(chǎn)出造成的影響，表示兩區(qū)域間的反饋效應(yīng)。

從上式可以看出，洪澇災(zāi)害損失可以被分解為3 個(gè)部分，其中第1 部分為區(qū)域內(nèi)的乘數(shù)效應(yīng)引起的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失，第2 部分為區(qū)域間的溢出效應(yīng)引起的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失，第3 部分為區(qū)域間的反饋效應(yīng)引起的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失，在第3 部分中只計(jì)算由本地區(qū)最終函數(shù)需求損失引起的本地區(qū)總產(chǎn)出的損失?？紤]到本研究的主要目的為量化上海市洪澇災(zāi)害損失對(duì)長江下游地區(qū)的輻射影響，因此僅對(duì)溢出效應(yīng)和反饋效應(yīng)引起的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失進(jìn)行分析。

3 結(jié)果與討論

3.1 減停產(chǎn)損失評(píng)估

基于5種重現(xiàn)期下的城市洪澇模擬結(jié)果和土地利用類型，計(jì)算了不同暴雨重現(xiàn)期下積水最嚴(yán)重時(shí)刻（降雨開始后的第120 min）的減停產(chǎn)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(chǎn)，進(jìn)而，結(jié)合2019 年不同行業(yè)的GDP 占比，獲得了不同行業(yè)的減停產(chǎn)損失，如表1所示。結(jié)果表明，減停產(chǎn)損失主要發(fā)生在第二、第三產(chǎn)業(yè)，占總損失的99%，這與上海市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)一致，其中第一產(chǎn)業(yè)中，農(nóng)業(yè)損失最大，漁業(yè)損失最小，第二、第三產(chǎn)業(yè)中，工業(yè)損失最大，文化、體育和娛樂業(yè)損失最?。槐┯曛噩F(xiàn)期10～100 a，洪澇災(zāi)害造成的減停產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)業(yè)的減停產(chǎn)損失萬元

3.2 效應(yīng)測(cè)算與分析

上海市、江蘇省、浙江省和安徽省的3類效應(yīng)后向聯(lián)系測(cè)度結(jié)果如表2 所示。結(jié)果表明，從區(qū)域內(nèi)乘數(shù)來看，上海市、江蘇省、浙江省和安徽省的區(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng)測(cè)度分別為76.77、94.09、81.65和104.29，表明當(dāng)上海市42個(gè)產(chǎn)業(yè)部門同時(shí)增加1 億元的最終需求時(shí)，通過上海市內(nèi)部各產(chǎn)業(yè)部門間的相互聯(lián)系將使得上海市的總產(chǎn)出增加76.77 億元，同理，對(duì)于江蘇省、浙江省和安徽省而言，當(dāng)各自省份42 個(gè)產(chǎn)業(yè)部門同時(shí)增加1 億元的最終需求時(shí)總產(chǎn)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(yīng)來看，上海市與江蘇省的區(qū)域間溢出效應(yīng)測(cè)度為1.70，表明當(dāng)江蘇省42 個(gè)產(chǎn)業(yè)部門同時(shí)增加1 億元的最終需求時(shí)，在上海市和江蘇省的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)作用下，將帶動(dòng)上海市總產(chǎn)出增加1.70 億元，同理，上海市42 個(gè)產(chǎn)業(yè)部門的最終需求同時(shí)增加1 億元時(shí)，將帶動(dòng)江蘇省總產(chǎn)出增加3.98億元，對(duì)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(yīng)來看，上海市與江蘇省的區(qū)域間反饋效應(yīng)測(cè)度為0.08，表明當(dāng)上海市的42個(gè)產(chǎn)業(yè)部門同時(shí)增加1 億元的最終需求時(shí)，通過其與江蘇省的產(chǎn)業(yè)聯(lián)系將帶動(dòng)自身總產(chǎn)出增加0.08 億元，同理，當(dāng)江蘇省的最終需求同時(shí)增加1 億元時(shí)，將通過與上海市的產(chǎn)業(yè)聯(lián)系帶動(dòng)自身總產(chǎn)出增加0.06 億元，對(duì)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(yīng)后向聯(lián)系測(cè)度

進(jìn)一步對(duì)比上海市、江蘇省、浙江省和安徽省的3類效應(yīng)后向聯(lián)系測(cè)度的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在長江下游地區(qū)，區(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng)測(cè)度的結(jié)果表明安徽省內(nèi)各產(chǎn)業(yè)部門間的聯(lián)系強(qiáng)度最大；區(qū)域間溢出效應(yīng)和反饋效應(yīng)測(cè)度的結(jié)果表明，上海市與浙江省的經(jīng)濟(jì)相互影響強(qiáng)度最大，該結(jié)果也與相關(guān)研究的結(jié)論一致[16，18]；所有的區(qū)域間反饋效應(yīng)均較小，說明反饋效應(yīng)在長江下游地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展互動(dòng)關(guān)系中影響力有限。

3.3 上海市洪澇災(zāi)害損失的輻射影響分析

基于5 種重現(xiàn)期下的減停產(chǎn)損失，結(jié)合上海市、江蘇省、浙江省和安徽省的區(qū)域間溢出效應(yīng)和反饋效應(yīng)測(cè)度，計(jì)算了不同重現(xiàn)期下上海洪澇災(zāi)害損失在長江下游地區(qū)引發(fā)的跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失，結(jié)果如圖1所示。

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

從溢出效應(yīng)導(dǎo)致的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失來看，當(dāng)上海市遭受洪澇災(zāi)害時(shí)，對(duì)浙江省的經(jīng)濟(jì)影響最大，對(duì)江蘇省的經(jīng)濟(jì)影響次之，對(duì)安徽省的經(jīng)濟(jì)影響最小，暴雨重現(xiàn)期10～100 a 下，會(huì)導(dǎo)致江蘇省的總產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(yīng)導(dǎo)致的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失來看，上海市遭受洪澇災(zāi)害時(shí)，通過與浙江省的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)，從而對(duì)自身的經(jīng)濟(jì)影響最大，江蘇省反饋效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)影響次之，安徽省反饋效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)影響最小，暴雨重現(xiàn)期10～100 a 下，上海市與江蘇省的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)造成的上海市總產(chǎn)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(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)造成的上海市總產(chǎn)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(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)造成的上海市總產(chǎn)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(jié) 論

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

（1）暴雨重現(xiàn)期10～100 a，洪澇災(zāi)害造成的減停產(chǎn)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(chǎn)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(nèi)各產(chǎn)業(yè)部門間的聯(lián)系強(qiáng)度最大，上海市與浙江省的經(jīng)濟(jì)相互影響強(qiáng)度最大，但是所有省份的區(qū)域間反饋效應(yīng)均較小，說明反饋效應(yīng)在長江下游地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展互動(dòng)關(guān)系中影響力有限。

（3）區(qū)域投入產(chǎn)出模型的結(jié)果表明，長江下游地區(qū)的跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)損失以溢出效應(yīng)為主導(dǎo)，當(dāng)上海市遭受洪澇災(zāi)害時(shí)，對(duì)浙江省的經(jīng)濟(jì)影響最大，暴雨重現(xiàn)期10～100 a 下，浙江省的總產(chǎn)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(dāng)上海市發(fā)生洪澇災(zāi)害時(shí)，在不同重現(xiàn)期下，將通過與江蘇省、浙江省和安徽省的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)導(dǎo)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(chǎn)損失的26.24%。

城市之間的聯(lián)系日益緊密，不僅要關(guān)注洪澇災(zāi)害對(duì)自身的影響，同時(shí)也要采取有效措施減少地域之間的波及影響，如制定及時(shí)有效的管理策略，通過調(diào)整短期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)或城市間的產(chǎn)業(yè)依賴關(guān)系，防止洪澇災(zāi)害損失在地域之間進(jìn)一步增加。