ARIO模型对灾害引起的部门经济损失数据完备程度的敏感性分析——以湖南为例

重大自然灾害恢复重建的时间长短与灾害造成的间接经济损失大小直接相关,因而影响灾害造成的总损失,评估灾害的间接经济损失是灾后制定减灾政策的重要内容。ARIO模型为评估灾害对经济系统冲击造成的间接损失提供了一种有效途径。但在模型的应用中,存在模型所需的直接经济损失数据与部门合并所需的输入数据对应一致问题,因而需要考察部门合并对模拟结果的影响,从而得到ARIO模型对模拟部门需求的适应性。应用ARIO模型,结合湖南省经济状况和救灾政策,分别编制了18部门和13部门当地投入产出表,模拟了1998年湖南省经济在洪涝灾害后的恢复情况,模拟结果表明不同数量部门的间接损失模拟结果相差在10%以内,同时建议应用ARIO模拟部门数量应不少于12个。

基于ARIO模型的震后重建施工现场安全管理方法

为提高受灾地区重建安全性,提出基于ARIO模型的震后重建施工现场安全管理方法。在将建筑设计影响因素划分为直接因素与间接因素的基础上,将ARIO模型引入震后重建施工现场安全管理中,利用其分析施工过程中各产业技术与该地区经济的联系,在考虑经济因素的基础上实现震后施工现场安全管理。设计并构建施工初期数据采集系统、施工前安全管理系统、施工过程中安全管理系统,将ARIO与VR结合,使各系统运行时施工人员能够在虚拟漫游中以第一视角完成虚拟施工,掌握整个工期、流程、所用设备等有关信息,并由辅助专家作出相应指导,实现震后重建施工现场安全系统化管理。提出施工安全辅助建议,以完善灾后重建安全管理方法。实验结果表明,该方法运行后安全系数大于当前方法,其科学性和鲁棒性较强。

新冠肺炎疫情冲击后的中国经济恢复发展预估

新冠肺炎疫情的突如其来严重影响了人们的生命安全,同时也对中国经济发展带来了严峻的考验。为了模拟疫情后经济恢复期内的动态变化过程,预估疫情对宏观经济的影响及部门间影响的差异化,该文结合疫情对经济冲击的特点和超额生产能力的参数引入,调整ARIO模型(Adaptive regional input-output model)对疫情后经济恢复发展进行模拟预估。结果显示:(1)基于官方公布的2020年第一季度GDP数据对模型结果进行了验证,预估结果与实际统计资料相比,误差范围低于一个百分点,故该模型是有效的,误差可接受;(2)超额生产能力的提高有利于短期内经济的快速恢复和经济总损失的降低,到2020年底,更高的超额生产能力下总体经济恢复91%,较生产能力不变提高了5%,且在两种生产能力约束范围的恢复期内总经济损失约为12%~20%;(3)住宿和餐饮业、批发和零售业是受疫情经济影响最为严重的两个部门,经济产出总损失约为24.4%和36.2%,产业部门间经济影响的波及传导作用,导致初期经济产出稳定的第一产业和信息技术业、金融业在恢复期内经济损失分别约为15.6%、17.4%和18.9%。随着未来各季度经济统计数据的公布,期待本研究能进一步验证模型结果同时调整参数设置,以更加全面且准确的认识新冠肺炎对中国经济发展的影响。