陳元?jiǎng)? 周瑞璇
[摘 要]隨著全球氣候變暖,洪澇災(zāi)害發(fā)生的頻率不斷增加。為有效降低洪澇災(zāi)害損失和提高災(zāi)后風(fēng)險(xiǎn)管理,需要全面了解災(zāi)害對社會(huì)各產(chǎn)業(yè)部門造成的經(jīng)濟(jì)影響。文章運(yùn)用IO模型,對重慶市2020年6—7月洪澇災(zāi)害進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果表明:農(nóng)林牧漁業(yè)14.91億元的直接經(jīng)濟(jì)損失,傳導(dǎo)出產(chǎn)業(yè)部門關(guān)聯(lián)間接經(jīng)濟(jì)損失總額7.15億元,其中批發(fā)和零售、化學(xué)產(chǎn)品、食品與煙草三個(gè)部門受到較大影響。第三產(chǎn)業(yè)相比第二產(chǎn)業(yè)更易受本時(shí)段洪澇災(zāi)害產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)影響,并由此針對性提出政府補(bǔ)償和保險(xiǎn)補(bǔ)償對策。
[關(guān)鍵詞]投入產(chǎn)出模型;洪澇災(zāi)害;關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失
1 引言
2018年,在《1998—2017年的經(jīng)濟(jì)損失、貧困和災(zāi)害》報(bào)告中指出,全球91%的重大災(zāi)害事件與氣候變化無常息息相關(guān),其中洪澇災(zāi)害發(fā)生頻率高達(dá)43.4%。據(jù)研究統(tǒng)計(jì),中國近幾年的氣象災(zāi)害占自然災(zāi)害的比例都超過70%,就重慶而言,以洪澇災(zāi)害、旱災(zāi)、寒潮、大風(fēng)等為主要?dú)庀鬄?zāi)害,其中又以暴雨洪澇為甚。1998年是重慶市洪澇災(zāi)害的標(biāo)桿,全市40個(gè)區(qū)縣全部受災(zāi),受災(zāi)人口達(dá)1800多萬人,直接經(jīng)濟(jì)損失72.4億元。重慶暴雨導(dǎo)致洪澇平均2~10年一遇,比如2010年、2014年、2018年都發(fā)生了暴雨次數(shù)多、影響范圍廣、持續(xù)時(shí)間長的洪澇災(zāi)害,給居民生活帶來不便的同時(shí)給社會(huì)也造成了嚴(yán)重的損失。據(jù)統(tǒng)計(jì),重慶市2020年上半年洪澇災(zāi)害,全市35個(gè)區(qū)縣、199.2萬人受災(zāi),直接經(jīng)濟(jì)損失33.59億元。在重慶市洪澇災(zāi)害的嚴(yán)峻形勢下,合理正確地評估洪澇災(zāi)害對社會(huì)造成的經(jīng)濟(jì)損失十分重要,能夠有效指導(dǎo)政府對受災(zāi)區(qū)提高防災(zāi)減災(zāi)能力、對受災(zāi)人員減少財(cái)產(chǎn)損失采取對應(yīng)的財(cái)政補(bǔ)貼政策。而經(jīng)濟(jì)損失往往被劃分為直接經(jīng)濟(jì)損失和間接經(jīng)濟(jì)損失,直接經(jīng)濟(jì)損失能得到較好的直觀評估,由于當(dāng)今社會(huì)系統(tǒng)復(fù)雜多變,各個(gè)產(chǎn)業(yè)部門經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)越來越緊密,某一個(gè)部門受到嚴(yán)重災(zāi)害影響后,給其他產(chǎn)業(yè)部門帶來間接經(jīng)濟(jì)影響較難評估。因此,探討洪澇災(zāi)害對社會(huì)各個(gè)產(chǎn)業(yè)部門的關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失,能夠更加科學(xué)地為降低洪澇災(zāi)情損失和提高洪澇災(zāi)后風(fēng)險(xiǎn)管理提供決策依據(jù)。
2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
目前國內(nèi)外學(xué)者針對洪澇災(zāi)害,應(yīng)用投入產(chǎn)出法進(jìn)行經(jīng)濟(jì)損失評估的研究并不多,大量學(xué)者對地震、雪災(zāi)、臺(tái)風(fēng)等自然災(zāi)害構(gòu)建投入產(chǎn)出模型來評估各產(chǎn)業(yè)之間災(zāi)損情況研究較多。Okuyama(2002)創(chuàng)新性地構(gòu)造了動(dòng)態(tài)投入產(chǎn)出模型對自然災(zāi)害造成的間接經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行評估。Rose(2004)研究了因地震導(dǎo)致供水中斷而造成相關(guān)部門產(chǎn)生的間接經(jīng)濟(jì)損失。桑瑣云(2004)基于投入產(chǎn)出模型全面分析了2001年重慶市旱災(zāi)所造成的經(jīng)濟(jì)損失及其對社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響。胡愛軍等(2009)以2008年雪災(zāi)為例,分析非正常投入產(chǎn)出模型下因雪災(zāi)造成電力和道路基礎(chǔ)設(shè)施破壞后的間接經(jīng)濟(jì)損失的估算。孫慧娜(2011)對汶川地震的間接經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行實(shí)證研究,得出采用投入產(chǎn)出法中的分配系數(shù)法更適合。
然而近幾年,洪澇災(zāi)害發(fā)生的頻率不斷增加,帶來的社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響不容小覷,國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者和專家對其經(jīng)濟(jì)損失評估的重視程度也在不斷加深。目前,評估方法主要有以下四種。
第一,可變模糊評價(jià)方法。陳守煜(2007)提出了洪水災(zāi)害損失可變模糊評價(jià)方法,指出該方法能處理多因素負(fù)責(zé)洪澇災(zāi)害評價(jià)問題。徐冬梅等(2010)利用實(shí)例應(yīng)用結(jié)果證明了可變模糊評價(jià)法評價(jià)洪澇災(zāi)害損失是合理的,可信度高。雖然該方法能較好的獲取洪澇災(zāi)害模糊信息與不確定因子,但對于各災(zāi)難損失指標(biāo)的權(quán)重確定存在主觀性。
第二,結(jié)合水文模型和損失估算模型的評估方法。Merz等(2013)根據(jù)洪澇和洪澇關(guān)聯(lián)因素的特性,運(yùn)用此評估方法構(gòu)建了多變量洪澇災(zāi)害損失評估模型,指出該模型洪澇災(zāi)害損失率具有準(zhǔn)確性。該方法更適合得出洪澇災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)影響,不能全面地反映出間接經(jīng)濟(jì)影響。
第三,利用一般均衡模型(CGE模型)。李廉水等(2020)基于CGE模型考慮了洪澇災(zāi)害帶來的動(dòng)態(tài)影響,研究了中國不同年份洪澇災(zāi)害影響的累積效應(yīng)。CGE模型的不足為數(shù)據(jù)彈性值是需要獲取外部數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn),不能根本保證其外部數(shù)據(jù)的精確性。
第四,投入產(chǎn)出模型(IO模型)。張鵬等(2012)構(gòu)建供給與需求的影響矩陣,對湖南省因洪澇災(zāi)害造成的直接與間接損失進(jìn)行評估。王桂芝等(2015)引入了多部門因洪澇災(zāi)害影響產(chǎn)生的直接損失值,研究其他相關(guān)部門產(chǎn)業(yè)損失。只有IO模型不僅能反映經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各產(chǎn)業(yè)部門之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性,通過科學(xué)可靠的數(shù)據(jù),也能夠有效推導(dǎo)出各部門之間的損失傳導(dǎo)效應(yīng)。
3 模型介紹
1936年,美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家瓦·列昂惕夫最早提出IO模型,該模型是以投入產(chǎn)出表為基礎(chǔ),利用數(shù)學(xué)模型的方式來體現(xiàn)各個(gè)產(chǎn)業(yè)部門之間的交互影響作用。IO模型應(yīng)用于災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失相關(guān)研究的主要原理是利用經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各個(gè)部門之間的中間需求與投入產(chǎn)生的交易關(guān)系,體現(xiàn)其內(nèi)部之間存在的某種關(guān)聯(lián)關(guān)系,再通過某一部門最終產(chǎn)出的變化來計(jì)算出對經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)其他部門造成的波及效應(yīng)。
IO模型的核心是基于投入產(chǎn)出表的行列平衡關(guān)系,其中行平衡關(guān)系為行向各個(gè)部門的總產(chǎn)出等于生產(chǎn)過程中間使用與最終使用之和,用表達(dá)式表示為Qi=∑jQij+Yi,其中從行向看,Qij代表生產(chǎn)j部門產(chǎn)品對i部門產(chǎn)品的使用。列平衡關(guān)系為列向各個(gè)部門的總投入等于生產(chǎn)過程中間投入與增加值之和,用表達(dá)式表示為Qj=∑iQij+Zj,其中從列向看,Qij代表i部門投入生產(chǎn)中分配給j部門生產(chǎn)的產(chǎn)品。并且行向的總產(chǎn)出等于列向的總投入,即Qi=Qj。
在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析中,各產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)性為∑nj=1aijQij+Yi=Qi,aij表示直接消耗系數(shù),代表某產(chǎn)業(yè)部門生產(chǎn)某產(chǎn)品對另一部門生產(chǎn)要素的第一次直接消耗。關(guān)系式為aij=Qij/Qi。用矩陣形式表達(dá)為AQ+Y=Q,通過矩陣變形整理即為Q=(I-A)-1Y,其中(I-A)-1稱為列昂惕夫逆矩陣。在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)損失評估時(shí),可對其再進(jìn)行變形為ΔQ=(I-A)-1ΔY,其中直接經(jīng)濟(jì)損失定義為最終使用的損失ΔY,總生產(chǎn)的損失則為ΔQ,那么間接經(jīng)濟(jì)損失就為ΔQ-ΔY。在現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)過程中,某生產(chǎn)部門的第一次直接消耗并未只產(chǎn)生其他部門的一次間接消耗,而是會(huì)發(fā)生n輪的間接消耗,因此需要引入完全消耗系數(shù)bij。直接消耗系數(shù)矩陣與完全消耗系數(shù)矩陣存在的關(guān)系等式為B=(I-A)-1-I。上述的矩陣變形形式就可以替代為ΔQ=(B+I)ΔY?;贗O模型討論災(zāi)害關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失時(shí),重要的一個(gè)假設(shè)條件即某一個(gè)產(chǎn)業(yè)部門總產(chǎn)品發(fā)生變化時(shí),其余部門的最終使用保持不變,影響的是中間使用部分,即ΔYi=0(j≠討論總產(chǎn)出變化的部門)。
4 實(shí)證分析
本文基于IO模型對重慶市2020年6月至7月的洪澇災(zāi)害進(jìn)行關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失評估,通過運(yùn)用農(nóng)林牧漁產(chǎn)品與服務(wù)部門的直接經(jīng)濟(jì)損失數(shù)據(jù),研究該部門受洪澇災(zāi)害影響后總產(chǎn)出減少對其他關(guān)聯(lián)部門造成的中間使用的影響,研究出各部門總需求的變化,從而得出產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失數(shù)據(jù)。選取農(nóng)林牧漁產(chǎn)品與服務(wù)部門的直接經(jīng)濟(jì)損失數(shù)據(jù),作為分析基礎(chǔ)的原因,在于重慶市2020年6月至7月洪澇災(zāi)害對該部門造成的經(jīng)濟(jì)損失影響最大并且統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)直觀。
4.1 數(shù)據(jù)來源與獲取
我國正式開始編制投入產(chǎn)出表是1987年,每隔五年編制一次。故本文數(shù)據(jù)采用最近年份的《2017年重慶市投入產(chǎn)出表》,2020年重慶市洪澇災(zāi)害數(shù)據(jù)來源于重慶市洪澇災(zāi)害政府、媒體官方權(quán)威報(bào)道。由于投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)更新需要較長的時(shí)間,本文嚴(yán)格假設(shè)短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各部門之間的投入與產(chǎn)出維持穩(wěn)定的交易關(guān)系,在此基礎(chǔ)上利用IO模型對短期內(nèi)重慶市關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行實(shí)證分析。
4.2 數(shù)據(jù)處理與分析
4.2.1 完全消耗系數(shù)矩陣
利用距重慶市2020年6—7月洪澇災(zāi)害最近的2017年投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù),根據(jù)上述計(jì)算公式求出42個(gè)部門直接消耗系數(shù)與完全消耗系數(shù)矩陣。重慶市2017年42個(gè)部門完全消耗系數(shù)矩陣具體數(shù)據(jù)如圖1所示(保留小數(shù)點(diǎn)后4位),行與列的順序按照重慶市投入產(chǎn)出表部門順序排列,因數(shù)據(jù)龐大省略了部分?jǐn)?shù)據(jù)。其中,負(fù)值表示其他產(chǎn)業(yè)對該產(chǎn)業(yè)都是投入,而沒有產(chǎn)出,是最終消費(fèi)型產(chǎn)業(yè)。
4.2.2 農(nóng)林牧漁產(chǎn)品與服務(wù)部門直接經(jīng)濟(jì)損失
綜合央廣網(wǎng)等新聞媒體報(bào)道和政府部門公布的數(shù)據(jù),重慶市2020年6月至7月發(fā)生了六次破壞力強(qiáng)的洪澇災(zāi)害,數(shù)次暴雨襲擊,其中“6·11”洪澇災(zāi)害造成我市萬州、綦江、梁平等15區(qū)縣30萬人受災(zāi),農(nóng)作物受災(zāi)面積6022公頃,其中絕收面積812公頃;倒塌房屋160間,不同程度損壞房屋1412間;直接經(jīng)濟(jì)損失2.37億元?!?·18”發(fā)生的洪澇災(zāi)害造成萬州、涪陵、沙坪壩等32區(qū)縣6萬人受災(zāi),農(nóng)作物受災(zāi)面積2.67萬公頃,其中絕收5682公頃;倒塌房屋1485間,不同程度損壞4523間;直接經(jīng)濟(jì)損失10.2億元。
在評估重慶市2020年6月至7月農(nóng)林牧漁產(chǎn)品和服務(wù)部門的直接經(jīng)濟(jì)損失時(shí),鑒于該部門直接經(jīng)濟(jì)損失的數(shù)據(jù)獲取不詳細(xì),本文對該部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行籠統(tǒng)估算處理,簡化為農(nóng)業(yè)總損失。根據(jù)重慶市2020年6月至7月發(fā)生的洪澇災(zāi)害權(quán)威報(bào)道,農(nóng)作物受災(zāi)面積共計(jì)66738公頃,其中絕收面積共計(jì)20402公頃,受災(zāi)農(nóng)作物包括蔬菜、玉米、水稻等,農(nóng)業(yè)直接經(jīng)濟(jì)損失約14.91億元。
4.2.3 各部門關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失
根據(jù)上述IO模型推導(dǎo)公式,將農(nóng)林牧漁業(yè)的直接經(jīng)濟(jì)損失ΔY1確認(rèn)為14.91億元,得出該部門的間接經(jīng)濟(jì)損失約為1.36億元,并估算出各產(chǎn)業(yè)部門的關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失如表1所示。表1已經(jīng)按照各關(guān)聯(lián)部門間接經(jīng)濟(jì)損失由高到低進(jìn)行排列(保留小數(shù)點(diǎn)后4位)。
表1表明,受重慶市2020年6月至7月洪澇災(zāi)害農(nóng)業(yè)部門傳導(dǎo)的直接經(jīng)濟(jì)損失影響,各產(chǎn)業(yè)部門發(fā)生關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失總額高達(dá)7.15億元,約占直接經(jīng)濟(jì)損失的48%。其中,批發(fā)和零售產(chǎn)業(yè)部門的間接經(jīng)濟(jì)損失最嚴(yán)重,達(dá)到1.53億元,其次是化學(xué)產(chǎn)品部門達(dá)到1.27億元,食品與煙草部門間接經(jīng)濟(jì)損失額緊隨其后達(dá)到1.26億元。共有三個(gè)產(chǎn)業(yè)部門關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失達(dá)到1億元以上,九個(gè)產(chǎn)業(yè)部門關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)上千萬元。統(tǒng)計(jì)對比各產(chǎn)業(yè)部門的間接經(jīng)濟(jì)損失額,發(fā)現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)相比第二產(chǎn)業(yè)受本次洪澇災(zāi)害損失傳導(dǎo)影響更大,更為敏感。第三產(chǎn)業(yè)中批發(fā)與零售、交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政、金融、租賃和商務(wù)服務(wù)四個(gè)部門的影響表現(xiàn)較大,但衛(wèi)生和社會(huì)工作等部門影響較小;第二產(chǎn)業(yè)中化學(xué)產(chǎn)品、食品和煙草、電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)三個(gè)部門的影響表現(xiàn)較大。另外,重工業(yè)部門間接經(jīng)濟(jì)損失高于輕工業(yè)部門,其中原因可能是重工業(yè)部門的中間投入成本高于輕工業(yè)部門。
通過表1的右欄不難發(fā)現(xiàn),還出現(xiàn)了部分產(chǎn)業(yè)部門間接經(jīng)濟(jì)損失為負(fù)值的現(xiàn)象,尤其是金屬冶煉和壓延加工品、非金屬礦物制品、非金屬礦和其他礦采選產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)部門受農(nóng)林牧漁業(yè)洪澇災(zāi)害關(guān)聯(lián)影響,還創(chuàng)收了上千萬元。該變化發(fā)生的原因是這些部門與農(nóng)林牧漁產(chǎn)品與服務(wù)部門中間投入之間存在微弱影響關(guān)系,甚至不存在關(guān)聯(lián)性。洪澇災(zāi)害過后,盡管農(nóng)業(yè)損失嚴(yán)重,但對上述相關(guān)制造業(yè)、服務(wù)業(yè)部門的需求不降反增,從而使之還能創(chuàng)收。這也進(jìn)一步說明:洪澇災(zāi)害雖然一定程度上造成了社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失,但通過恢復(fù)、重建過程和部分產(chǎn)業(yè)部門的經(jīng)濟(jì)拉動(dòng),會(huì)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)更好地發(fā)展。
5 補(bǔ)償對策與建議
通過上述的實(shí)證分析反映出重慶市2020年6月至7月因洪澇災(zāi)害農(nóng)林牧漁業(yè)直接經(jīng)濟(jì)損失傳導(dǎo),給批發(fā)和零售、化學(xué)產(chǎn)品、食品與煙草等產(chǎn)業(yè)部門都造成了較大的間接經(jīng)濟(jì)損失,僅憑各部門自身力量較難承擔(dān)該損失。因此,災(zāi)后的補(bǔ)償對策問題是不可避免的。實(shí)施有效的政府補(bǔ)償與保險(xiǎn)補(bǔ)償對策,不僅能彌補(bǔ)重慶市對應(yīng)部門的經(jīng)濟(jì)損失,還有助于加快當(dāng)?shù)鼗謴?fù)生產(chǎn)生活的速度。
5.1 政府補(bǔ)償為主
由于洪澇災(zāi)害具有意外性、毀壞性、預(yù)測偏差性等特點(diǎn),使得進(jìn)行災(zāi)后補(bǔ)償具有公共性與公益性的特征,而政府能夠較好地充當(dāng)“義務(wù)人”的角色,對于受災(zāi)較嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè)部門,給予更多的關(guān)注,充分發(fā)揮人力、物力和財(cái)力的優(yōu)勢實(shí)施補(bǔ)償。為激勵(lì)受災(zāi)嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè)部門災(zāi)后積極恢復(fù)生產(chǎn),促進(jìn)其健康可持續(xù)發(fā)展,政府可以組織設(shè)立洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)基金,其中資金的籌集渠道主要包括財(cái)政收入、企業(yè)保費(fèi)繳納、保險(xiǎn)公司的保費(fèi)提取、社會(huì)捐助等。利用本文的實(shí)證分析數(shù)據(jù)舉例,就可根據(jù)關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失數(shù)額達(dá)到上億元、千萬元、百萬元和百萬元以下的產(chǎn)業(yè)部門,劃分為四個(gè)等級確定不同的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn),再從洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)基金中下?lián)苷a(bǔ)償。政府補(bǔ)償?shù)尼槍π?、開展迅速性是其他對策不可替代的,因此,可將政府補(bǔ)償作為洪澇災(zāi)后補(bǔ)償?shù)闹饕獙Σ摺?/p>
5.2 保險(xiǎn)補(bǔ)貼為輔
目前,我國自然災(zāi)害的商業(yè)保險(xiǎn)并未形成完備的體系系統(tǒng),因?yàn)樽匀粸?zāi)害一旦發(fā)生,會(huì)導(dǎo)致受保對象同時(shí)出事故,商業(yè)保險(xiǎn)公司會(huì)因?yàn)榻?jīng)營的風(fēng)險(xiǎn)概率增大,擔(dān)心利潤降低甚至虧損,產(chǎn)生逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題。然而根據(jù)本文的實(shí)證分析可得,洪澇災(zāi)害給整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成了不容小覷的關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失,適時(shí)探討避免逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)等問題,并完善自然災(zāi)害保險(xiǎn)機(jī)制。首先,可采取集體參保方式,通過個(gè)人繳納、集體部門補(bǔ)助和政府補(bǔ)貼共同籌集保險(xiǎn)資金,使個(gè)人、集體和國家三方共同分擔(dān)責(zé)任,降低風(fēng)險(xiǎn)。其次,加大自然災(zāi)害保險(xiǎn)相關(guān)知識(shí)的宣傳力度,讓各個(gè)產(chǎn)業(yè)部門充分認(rèn)識(shí)到自然災(zāi)害保險(xiǎn)在防災(zāi)減災(zāi)上的作用,不斷提升重慶市產(chǎn)業(yè)部門洪澇災(zāi)害保險(xiǎn)的投保率,確保相應(yīng)規(guī)模的投保資金是保險(xiǎn)公司持續(xù)運(yùn)行的前提條件。最后,保險(xiǎn)公司可以先在受災(zāi)影響大的某些產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)試點(diǎn),研究并構(gòu)建該領(lǐng)域的洪澇災(zāi)害保險(xiǎn)機(jī)制。例如以上文關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失分析數(shù)據(jù)為依據(jù),確定某領(lǐng)域的承保范圍與保險(xiǎn)賠償金額范圍,保證保險(xiǎn)公司有一定程度的利潤空間。以保險(xiǎn)補(bǔ)償對策為輔的優(yōu)勢在于投保人簽訂的保險(xiǎn)合同具有法律效力,因此,對于災(zāi)害損失保險(xiǎn)補(bǔ)償屬于剛性的補(bǔ)償要求,具備很強(qiáng)的補(bǔ)償力度。
6 結(jié)論
本文基于IO模型的推導(dǎo)及計(jì)算,通過重慶市2020年6—7月洪澇災(zāi)害農(nóng)林牧漁業(yè)直接經(jīng)濟(jì)損失值,對其余部門的關(guān)聯(lián)間接經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行評估。結(jié)果得出:本時(shí)段的洪澇災(zāi)害給重慶市帶來了7.15億元的關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失,約占農(nóng)業(yè)直接經(jīng)濟(jì)損失的48%,其中批發(fā)和零售、化學(xué)產(chǎn)品、食品與煙草三個(gè)部門受到較大影響,間接經(jīng)濟(jì)損失數(shù)額平均高達(dá)1.35億元;第三產(chǎn)業(yè)相比第二產(chǎn)業(yè)更易受本時(shí)段洪澇災(zāi)害產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)影響。
洪澇災(zāi)害間接經(jīng)濟(jì)損失程度不容忽視。為最大限度減少相應(yīng)部門的損失,使其災(zāi)后快速恢復(fù)投入生產(chǎn)工作,提出建立洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)基金的政府補(bǔ)償機(jī)制、完善自然災(zāi)害保險(xiǎn)機(jī)制的保險(xiǎn)補(bǔ)償對策。通過研究表明:關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)損失評估的結(jié)果數(shù)據(jù)能夠針對受損程度的差異,為其對策的實(shí)施提供參考依據(jù),對確定補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)劃分、承保范圍、保險(xiǎn)賠償金額范圍等都能起到非常大的作用。
參考文獻(xiàn):
[1]寧思雨,黃晶,汪志強(qiáng),等.基于投入產(chǎn)出法的洪澇災(zāi)害間接經(jīng)濟(jì)損失評估——以湖北省為例[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2020,39(3):420-432.
[2]李廉水,蔡洋,譚玲.基于動(dòng)態(tài)CGE模型的中國暴雨洪澇災(zāi)害綜合經(jīng)濟(jì)損失評估研究[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2020,22(1):28-36,106.
[3]王桂芝,李霞,陳紀(jì)波,等.基于IO模型的多部門暴雨災(zāi)害間接經(jīng)濟(jì)損失評估——以北京市“7.21”特大暴雨為例[J].災(zāi)害學(xué),2015,30(2):94-99.
[4]張鵬,李寧,劉雪琴,等.基于投入產(chǎn)出模型的洪澇災(zāi)害間接經(jīng)濟(jì)損失定量分析[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2012,48(4):425-431.
[5]孫慧娜. 重大自然災(zāi)害統(tǒng)計(jì)及間接經(jīng)濟(jì)損失評估[D].成都:西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2011.
[6]徐冬梅,陳守煜,邱林.洪水災(zāi)害損失的可變模糊評價(jià)方法[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2010,19(4):158-162.
[7]胡愛軍,李寧,史培軍,等.極端天氣事件導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施破壞間接經(jīng)濟(jì)損失評估[J].經(jīng)濟(jì)地理,2009,29(4):529-534.
[8]陳守煜.可變模糊集合理論——兼論可拓學(xué)的數(shù)學(xué)與邏輯錯(cuò)誤[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào),2007(4):618-624.
[9]桑琰云. 重慶市旱災(zāi)及其經(jīng)濟(jì)損失研究[D].重慶:西南師范大學(xué),2004.
[10]MERZ KREIBICH LALLU.Multi-variate flood damage assessment: A tree-based data-mining approach[J].Natural Hazards and Earth System Sciences,2013,13(1): 53-64.
[11]ROSE A.Economic principles,issues, and research priorities in hazard loss estimation[M]//Modeling Spatial and Economic Impacts of Disasters. Springer Berlin Heidelberg, 2004:13-36.
[12]YASUHIDE OKUYAMA.Measuring economic impacts of natural disasters: Application of Sequential Interindustry Model(SIM)[D].West Virginia:Regional Research Institute West Virginia University,2002.
[作者簡介]陳元?jiǎng)偅?968—),男,四川人,教授,重慶理工大學(xué)勞動(dòng)與社會(huì)保障系主任,主要從事經(jīng)濟(jì)學(xué)、勞動(dòng)與社會(huì)保障研究;周瑞璇(1997—),女,重慶人,碩士研究生,主要從事資產(chǎn)評估研究。