基于投入产出分析的汶川地震灾害间接经济损失评估

魏本勇 苏桂武

(中国地震局地质研究所，北京 100029)

基于投入产出分析的汶川地震灾害间接经济损失评估

魏本勇 苏桂武

(中国地震局地质研究所，北京 100029)

合理的灾害损失评估是开展救灾和恢复重建的基础。间接经济损失是科学评价灾害影响不可或缺的组成部分。文中以2008年汶川特大地震四川灾区为例，利用投入产出分析法，对汶川地震造成的部门产业关联间接经济损失进行了初步分析。结果表明，汶川地震在四川省导致的产业关联间接经济损失可达25,453.23亿元，是四川省直接经济损失的3倍。其中，工业、 农业和建筑业部门的间接经济损失分别超过其部门直接经济损失的14.60、 8.70和7.11倍。直接经济损失不足以全面衡量汶川地震造成的灾害影响，科学合理地评估灾害间接经济损失是系统地评价灾害影响的一个重要环节。

汶川地震 间接经济损失 产业关联损失 投入产出模型

0 引言

国际减灾十年来，国内外的减灾工作均取得了长足进步，但由于自然灾害发生频率的不断增大，灾害造成的损失却呈现上升趋势(CGER，1999; ODI，2005)。科学合理的灾害损失评估是开展救灾和恢复重建的基础。除直接经济损失外，间接经济损失也是反映灾害影响强度的重要指标。经济越发达，经济系统关联程度越高，灾害间接经济影响也越大。由于灾害间接影响涉及灾后应急和恢复重建全过程，而这个过程往往需要数月甚至数年，对于地震、 洪水、 飓风等重大突发性自然灾害，其造成的间接经济损失往往很大。已有研究表明，灾害间接经济损失往往与直接经济损失为同一量级，甚至是直接经济损失的数倍(Gordonetal.，1995; CGER，1999; Tierneyetal.，2001; Hallegatte，2008)。间接经济损失是灾后优化调整重建决策的依据，是科学评价灾害影响不可或缺的组成部分。

与渐发性灾害不同，地震灾害具有明显的突发性和破坏性特点，一次重大的地震灾害可以在瞬间摧毁整个社会生产和生活系统，不仅能够造成巨大的人员伤亡和建筑物、 基础设施的损毁，还会对灾区经济社会各个层面产生重创，带来巨大的经济损失。相对于直接经济损失，地震造成的间接经济损失往往是其直接经济损失的几倍(ODI，2005; 吴吉东等，2009)。地震灾害间接经济损失内容十分广泛，选择合适的评估对象对评估结果有重要影响。徐嵩龄(1998)认为广义灾害间接经济损失的构成应包括3类： 社会经济关联型损失、 灾害关联型损失和资源关联型损失。黄渝祥等(1994)将间接经济损失分为停产损失、 中间投入积压经济损失、 投资溢价损失。王海滋(1997)将地震灾害间接经济损失分为产业关联损失、 企业停减产损失、 投资溢价损失3类。冯志泽等(1998)认为，对企业来说，灾害间接经济损失包括企业的停产损失、 减产损失、 企业间产业关联损失和投资溢价损失。2011年发布的《地震灾害间接经济损失评估方法》国家标准规定： 地震灾害间接经济损失评估的内容包括： 企业停减产损失、 地价损失、 区域间接经济损失以及产业关联损失(中国地震局，2012)。其中，产业关联损失和企业停减产损失又是间接经济损失中的主要部分。

国外在20世纪80年代末，就已开始采用Wilson(1982)提出的区域产业投入产出模型(Input-Output Model，IO模型)和计量经济学模型来计算间接经济损失(Rojahnetal.，1985; Kuribayashietal.，1987)。而国内间接经济损失的评估则起步较晚，20世纪90年代末以来，陆续有一些学者在借鉴和学习国外经验的基础上，就灾害间接经济损失评估问题进行了初步研究。如在方法理论探讨方面，徐嵩龄(1998)给出了灾害间接经济损失的概念及产业关联型间接经济损失的计量方法； 路琮等(2002)基于投入产出方法，讨论了直接和间接经济损失在投入产出表中的表达方式，建立了灾害损失评估的定量分析模型； 吴吉东等(2009)则对自然灾害间接经济损失的评估方法进行了比较分析。在实际应用方面，刘希林等(2008)利用比例系数法，以泥石流灾害为例对地貌灾害间接经济损失进行了评估； 胡爱军等(2009)利用投入产出方法，对极端天气时间导致基础设施破坏的间接经济损失进行了评估； 解伟等(2012)以2008年南方冰冻灾害为例，利用可计算一般均衡模型(CGE模型)评估了交通中断对湖南省的间接经济影响； 张鹏等(2012)基于投入产出模型，以农业部门为例，对洪涝灾害间接经济损失进行了定量分析。

另外，就地震灾害看，赵直等(2001)根据唐山地震的震害资料，提出了利用生产能力来评估地震破坏后一个地区或城市因停产和减产而造成的间接经济损失； 钟江荣等(2003)利用比例系数法，通过国内生产总值的变化估计了地震灾害造成的间接经济损失，并对地震间接经济损失与直接经济损失之间的比率关系进行了分析； 都吉夔等(2008)以四川省阿坝藏族羌族自治州为例，利用灾区各市(县)国内生产总值数据、 震害系数、 企业服务业生产营业恢复时间以及地震对企业服务业生产营业的影响时间，评估了灾区企业停减产的间接经济损失。在经济学模型方面，王海滋等(1998a，b)从经济学的角度出发，详细论述了地震间接经济损失的计算模型，着重从投入产出的各个侧面建立产业关联损失评估的理论模型； 林均岐等(2007)通过对地震产业关联损失的研究现状的总结，给出了以投入产出表为基础的地震灾害产业关联损失的评估方法； 叶珊珊等(2010)对国内外地震灾害经济损失的评估方法进行了总结分析。另外，李宁等(2012)运用ARIO模型(Adaptive Regional Input-Output Model)对5·12汶川地震灾后的恢复重建需求进行了模拟。总的来说，目前国内对于地震灾害间接经济损失的评估方法多以经验系数等统计学模型为主，而对经济学模型，如投入产出模型和可计算一般均衡模型等的研究多处于理论与方法探讨阶段，实证研究相对缺乏。

基于此，本文以2008年汶川 “5·12”MS8.0特大地震为例，利用投入产出模型，从产业关联损失的角度对汶川地震灾害在四川省造成的间接经济损失进行评估，以期为地震灾害间接经济损失的评估研究提供实证参考依据。

1 汶川地震灾害概况

2008年在四川汶川发生的 “5·12”特大地震，是1949年以来破坏性最强，波及范围最广的一次地震。地震震中位于31.01°N，103.40°E，震源深度14km，震中烈度为Ⅺ度。截至2009年4月25日统计，此次地震共遇难69,225人，受伤374,640人，失踪17,939人，紧急转移安置1,510万人； 倒塌房屋778万间，损坏房屋2,459万间。四川省北川县、 汶川县映秀镇等城镇被夷为平地。重灾区城乡道路、 电力、 燃料、 通信等基础设施遭到毁灭性破坏，厂矿、 商业、 学校等社会经济活动秩序全面停滞。根据国家减灾委员会与科学技术部抗震救灾专家组(2008)的评估，汶川地震对四川、 甘肃、 陕西3省造成的直接经济损失总计达8,943.7亿元，其中，四川省直接经济损失8,286.9亿元，甘肃省457.9亿元，陕西省198.9亿元，分别占3省总直接经济损失的92.7%、 5.1%和2.2%。

2 方法与数据

2.1 投入产出分析

地震间接经济损失中的产业关联损失，是由于各个产业部门间的协调关系遭到破坏，形成局部生产资源(包括生产力资源)的呆滞和积累而造成的。在经济系统中用来描述这种相互影响关系的是部门间投入产出表(表1)。

表1 投入产出表的基本结构

Table1 The basic structure of input-output table

中间使用最终使用进口总产出产 出投 入部门1…部门n中间使用合计最终消费资本形成总额出口最终使用合计 居民消费政府消费合计固定资本形成额存货增加合计中间投入部门1a11…a1n··…···aij·部门nan1…ann中间投入合计增加值劳动者报酬生产税净额固定资产折旧营业盈余增加值合计总投入

投入产出表，也称为部门联系平衡表或产业关联表，是根据国民经济各部门生产的投入来源和产品的分配使用去向排列而成的一张棋盘式平衡表，它揭示了国民经济各部门之间的经济技术联系和相互依存关系。投入产出表的平衡关系既可以按行向(需求方向)建立，也可以按列向(投入方向)建立。本文根据投入产出表的行向(需求方向)建立投入产出数学模型为

(1)

改写成矩阵形式，即得引入直接消耗系数矩阵A={xij/Xj}的基本投入产出模型：

(2)

2.2 地震灾害产业关联损失评估模型

地震对经济系统的影响所产生的产业关联损失，可以通过对投入产出系统的外生变量，如最终产出Y或者初始投入Z的变化所产生的冲击来模拟。如果这些外生冲击产生的直接影响来自于或者就是自然灾害的直接经济损失，那么该投入产出系统可以视为是与自然灾害影响下的经济系统等效。由这一模拟系统产生的间接影响即为自然灾害的间接经济损失(徐嵩龄，1998)。而由于供应方向的投入产出模型与产出方向的投入产出模型具有对偶性，因而这2种方法所得的结果应当相同。

在投入产出表中准确地表达灾害直接经济损失与间接经济损失，是正确有效地利用投入产出模型的首要环节。由于地震灾害造成的直接经济损失不仅包括固定资产等最终产出损失，也包括中间消费损失，因而，本文将地震灾害的直接经济损失与间接经济损失均归属于总产出层次。另外，我们假定地震灾害并不影响经济系统中的产业结构关系，即整个经济系统的部门关联性保持稳定。

假设部门i由地震灾害引起的直接经济损失为DLi，则该部门最终产品的直接损失Yii为

(3)

(4)

(5)

产业部门i总的经济损失为

(6)

产业部门i产业关联的间接经济损失为

TILi=TLi-DLi

(7)

所有部门总的产业关联经济损失只需对各个部门产业关联间接经济损失求和：

(8)

2.3 数据资料

由于投入产出表每5a编制1次，因而我们利用距汶川地震发生年最近的2007年四川省投入产出表作为评估地震产业关联损失的基本依据。汶川地震直接经济损失数据来自国家减灾委员会与科学技术部抗震救灾专家组(2008)的评估数据。

由于数据资料限制，本文按照行业部门属性将四川省2007年42部门的投入产出表合并为7个部门，分别是农业、 工业、 电力燃气和水的生产供应业、 建筑业、 交通运输邮电业、 教育文化卫生和社会福利业，及其他服务业。相应地，我们将汶川地震直接经济损失数据也划分为7个产业部门，外加1个居民住房与财产固定消费部门(表2)。

表2 汶川地震灾害直接经济损失分布(四川省)(国家减灾委员会与科学技术部抗震救灾专家组，2008)

Table2 The direct economic loss of Wenchuan earthquake in Sichuan Province

编码部门代码经济损失/亿元占总直接损失比例/%1农业AGR317．603．832工业IND935．0011．283电力燃气和水的生产供应业EGW829．5010．014建筑业CST267．003．225交通运输邮电业TSP685．108．276教育文化卫生和社会福利业ECW589．907．127其他服务业OTS863．5010．428居民住房与财产HHC3799．3045．85总计TOL8286．90100．00

根据合并后的2007年四川省7部门的投入产出表，可以计算得到直接消耗系数矩阵A和列昂惕夫逆矩阵(I-A)-1，如下所示：

基于以上数据资料和地震灾害产业关联损失评估模型，我们就可以对汶川地震灾害所造成的产业关联损失进行初步评估，为地震灾害间接经济损失评估研究及灾后恢复重建提供实证参考依据。

3 结果分析

3.1 部门直接经济损失

根据评估统计，汶川地震共造成直接经济损失8,943.7亿元，其中四川省为8,286.9亿元，占总损失的92.70%(NCDR-MSTC，2008)。从具体损失情况看(表2)，由于地震造成大量的居民房屋倒塌与损毁，居民住房与财产损失占据了四川省总直接经济损失的近一半(45.85%)，共计3799.30亿元； 其次是工业(935.00亿元)、 其他服务业(863.50亿元)和电力燃气及水的生产供应业(829.50亿元)，分别占四川省总直接经济损失的11.28%、 10.42%和10.01%。建筑业(267.00亿元)和农业(317.60亿元)部门的直接经济损失最少，分别占总直接经济损失的3.22%和3.83%。

3.2 部门最终产品损失

由于汶川地震对四川省多个产业部门都造成了直接经济损失，受产业部门之间的关联影响，每个部门最终产品的损失应选择其最高值。根据式(4)—(6)，结合部门直接经济损失，可计算得到四川省各部门最终产品的损失(图1)。结果显示，部门最终产品损失总计12,095.93亿元。其中，工业部门最终产品的损失最大，达到5,188.50亿元，占最终产品总损失的42.89%； 建筑业次之，为2,372.46亿元，占最终产品总损失的19.61%。交通运输邮电业是最终产品损失最小的部门，为156.77亿元，占最终产品总损失的1.30%。

图1 汶川地震的部门经济损失(四川省)Fig. 1 The economic loss due to Wenchuan earthquake in Sichuan.

3.3 部门总损失与产业关联间接经济损失

根据部门最终产品损失和直接经济损失，结合式(7)、 (8)，可计算得到四川省各部门的总经济损失和间接经济损失。结果显示，汶川地震灾害对四川省造成的部门总经济损失为33,739.23亿元。其中，工业部门的总经济损失最高，达到15,521.71亿元，占经济总损失的46.00%； 其他服务业部门总经济损失次之，为4,775.03亿元，占经济总损失的14.15%。电力燃气与水的生产供应业部门总经济损失最少，为1,130.51亿元，占经济总损失的3.35%(图1)。

从部门产业关联间接经济损失看(图1)，汶川地震对四川省造成的间接经济损失共计25,453.23亿元。其中，工业和其他服务业依然是损失最多的2个部门，分别为14,586.71亿元和3,911.53亿元，分别占间接经济总损失的57.31%和15.37%； 另外，农业(3,081.28亿元，12.11%)和建筑业(2,164.07亿元，8.50%)部门间接经济损失也均超过2,000亿元。间接经济损失最小的部门是电力燃气与水的生产供应业和交通运输邮电业，损失分别为301.01亿元和558.69亿元，分别占间接经济总损失的1.18%和2.19%。

3.4 部门间接经济损失与直接经济损失的对比

图2 反映的是部门总损失的构成。从中可以看出，有5个部门的间接经济损失超过其部门地震灾害总损失的50%。其中，工业、 农业和建筑业是间接经济损失比重最大的3个部门，其占部门总损失的比重分别为93.98%、 90.66%和89.02%。间接经济损失占部门总损失比重最小的2个部门分别是电力燃气与水的生产供应业(26.63%)和交通运输邮电业(44.92%)。

如果看部门间接经济损失与直接经济损失的比值可以发现，除电力燃气与水的生产供应业(0.36)和交通运输邮电业(0.82)外，其他部门地震灾害的间接经济损失均超过其部门直接经济损失。工业(15.60)、 农业(9.70)和建筑业(8.11)是所有部门中比值最大的3个部门。从中可以看出，由于产业间的关联影响，工业、 农业和建筑业部门的间接经济损失分别超过其直接经济损失的14.60、 8.70和7.11倍； 而电力燃气与水的生产供应业和交通运输邮电业由产业关联产生的间接经济损失只达到其直接经济损失的36%和82%。

图2 四川省各产业部门总经济损失构成Fig. 2 The constitutions of total economic loss for different industries in Sichuan Province

4 讨论

4.1 间接经济损失评估也是灾害影响系统评估中不可或缺的环节

根据上文分析，如将间接经济损失考虑在内，则汶川地震灾害对四川省产生的总经济损失将高达33,739.23亿元，是其直接经济损失(8,286.90亿元)的4倍。四川省产业关联的间接经济损失(25,453.23亿元)达到其直接经济损失的3倍。而根据统计资料显示，2007年四川省全省地区生产总值(GDP)为10,562.39亿元，即如将间接经济损失考虑在内，则汶川地震引起的总经济损失为其前1年地区生产总值的3.19倍。因而，在进行灾害经济损失评价时，间接经济损失也应该是其中不可缺少的重要部分，直接经济损失不足以全面地衡量灾害的影响。而且，灾害的间接经济损失也会对经济的可持续发展造成重大威胁。经济越发达，其产业之间的关联度越高，间接经济损失的影响越大，其份额也越无法被忽视。因而，结合直接经济损失，科学合理地评估灾害间接经济损失才能更加系统全面地评价灾害的影响。特别是像汶川地震这样的重大自然灾害，全面的经济损失评估可以为国家和地方政府长期的灾后恢复重建资金的投放额度提供根据，也可以为国家和地方政府财政投入调整和资金安排提供成本效益分析工具(吴吉东等，2012)。

4.2 投入产出模型的不确定性

据上文所述，目前关于灾害间接经济损失的评估模型可归结为2类，一类是统计学模型(如比例系数等)，一类是经济学模型(如生产函数模型、 投入产出模型、 可计算一般均衡模型、 计量经济模型等)。对于不同评估模型的特点，已有文献进行了详细的总结(吴吉东等，2009； 叶珊珊等，2010)，本文不再赘述。就投入产出模型而言，其自身的不确定性主要表现在如下几个方面： 1)投入产出模型的灾害损失评估多是静态的，且没有考虑生产容量，模型不能评估灾害对供给方产生的影响。2)投入产出模型对经济系统的弹性考虑不足，这往往使其对灾害损失的评估结果偏大。3)利用投入产出模型进行间接经济损失评估，本身设定了一些假设，如同质性假设、 比例性假设、 产业关联一致性假设等，这与实际状况存在差距。虽然这些不确定性对最终评估结果的准确性势必会产生影响，但通过国内外的研究来看(Cochrane，1974，1992; Rojahnetal.，1985; Kuribayashietal.，1987; Roseetal.，1997; 徐嵩龄，1998； FEMA，2001; 路琮等，2002； Okuyama，2004； 林均岐等，2007； Hallegatte，2008; Wuetal.，2009; 李宁等，2012)，投入产出模型仍是目前应用最广泛的进行灾害间接经济损失评估的有效途径之一。这主要是因为相对于其他评估方法，投入产出模型具有以下优势： 1)能够模拟和计算灾害对经济扰动产生的连锁反应和波及效应； 2)能够反映经济系统中所有产业部门之间购买与消费经济流的交互作用，容易理解； 3)能够清晰地反映产业部门的损失； 4)相对于其他经济学模型(如可计算一般均衡模型、 计量经济模型)，其对经验数据的要求最少，易用性强。

图3 汶川地震间接经济损失评估结果比较Fig. 3 Comparison among the indirect economic losses of Wenchuan earthquake

为了进一步说明投入产出模型的评估效果，将本研究的评估结果与其他针对汶川地震间接经济损失的评估结果进行了比较(图3)。从中可以看出，不同研究的评估结果相差较大。都吉夔等(2008)利用灾区各市(县)国内生产总值(第二、 三产业)数据、 各评估子区震害系数、 企业生产恢复时间以及地震对企业生产的影响时间，评估得出汶川地震造成的间接经济损失为11,000亿元。但该方法仅考虑了受灾区内GDP的减少量，而未考虑由于产业关联可能对灾区外造成的经济损失。卢永坤等(2008)利用灾区各市(县)国内生产总值数据以及各行业生产恢复时间，计算出汶川地震停减产部分的短期影响损失约为1,680亿元。该方法与都吉夔等(2008)的研究方法类似，且模型参数的选取主观性较大，精度较粗。Wu 等(2009)运用ARIO模型对汶川地震间接经济损失的评估表明，若按照地震发生后48个月的恢复期和90个月的灾后重建期来计算。汶川地震造成的间接经济损失约为4,634亿元。ARIO模型是建立在IO模型基础上的，但考虑了灾后产业部门的生产容量、 生产瓶颈、 经济系统的弹性以及部门间生产约束等IO模型无法克服的缺陷，并通过设置相关参数进行改进。虽然ARIO模型完善了IO模型的一些缺陷，但由于ARIO模型中各个修正参数的取值完全凭借作者的经验确定，主观性过强，其评估效果也仍需实践的进一步检验。孙慧娜(2011)以汶川地震为例计算其间接经济损失，结果发现消耗系数法的评估结果为6,481亿元，哈罗德-多马模型的评估结果为12,598亿元。该研究在评估中将直接经济损失和间接经济损失都看作是最终产品的损失，而非总产出损失； 同时其采用的直接经济损失数据比本研究采用的损失数据少近1,000亿元，部门间的直接经济损失数据亦不同，这将直接影响最终评估结果。综合看来，本研究的评估结果相对其他结果都偏大，除了上述所指出的不同研究所用方法及数据上的差异影响外，也可能与投入产出模型评估的静态性及其对经济系统的弹性考虑不足等限制性因素有关。

综合上述可以看出，目前尚没有一种得到普遍认可的灾害间接经济损失评估方法。无论是比例系数模型，还是生产函数模型、 投入产出模型或者可计算一般均衡模型，均无法对模型评估的精确程度进行有效的检验。虽然计量经济模型能够提供拟合优度等相对精准的统计指标，得以对模型的优劣程度进行评价，但该模型受过去经济关系的本质约束，不能预测经济事件或经济活动可能发生的变化，并且对历史数据的需求量巨大(吴吉东等，2009)，在实际应用中可行性较小。因而，对于灾害间接经济损失的评估方法仍需不断地探索和研究，其评估的可靠性也需在今后的实践中不断地检验。

最后，部门直接经济损失数据的准确性，也将影响到间接经济损失的评估结果。由于目前国家对灾害直接经济损失数据的统计，与投入产出表中的行业部门分类体系并不完全一致，因而这不可避免地也会影响到对不同部门直接经济损失数据的分类与合并，从而通过产业关联影响到对灾害间接经济损失数据的评估。

5 结论

本文以2008年汶川 “5·12”MS8.0特大地震为例，利用投入产出分析法，从产业关联损失的角度对汶川地震灾害在四川省所造成的间接经济损失进行评估。结果表明：

(1)汶川地震对四川省造成的产业关联间接经济损失共计25,453.23亿元，是其直接经济损失的3倍。直接经济损失不足以全面地衡量灾害的影响，科学合理地评估灾害间接经济损失也是系统全面地评估灾害影响的重要环节。

(2)不同部门由于产业关联程度的差异，其部门间接经济损失对部门总损失的贡献份额存在差异性。相对于直接经济损失，部门间接经济损失所占总损失份额最大的3个部门分别是工业、 农业和建筑业，其间接经济损失分别超过其直接经济损失的14.60、 8.70和7.11倍。而电力燃气与水的生产供应业和交通运输邮电业的间接经济损失占其部门总损失的份额最小，其间接经济损失也分别只占其部门直接经济损失的36%和82%。

(3)由于投入产出模型本身的一些限制，为其评估结果带来了不确定性。但综合看来，投入产出模型为间接经济损失的评估提供了一种相对科学的评估方法，仍是目前应用最为广泛的间接经济损失评估方法。而对于间接经济损失评估方法的可靠性评估，则需要在今后的不断实践中得到检验。

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ASSESSMENT ON INDIRECT ECONOMIC LOSS OF WENCHUAN EARTHQUAKE DISASTER BASED ON INPUT-OUTPUT ANALYSIS

WEI Ben-yong SU Gui-wu

(InstituteofGeology，ChinaEarthquakeAdministration，Beijing100029，China)

The scientific and reasonable assessment of disaster loss is the basic work for disaster relief and post-disaster reconstruction. Indirect economic loss is also an important part of scientific assessment for disaster influence. Taking the stricken area of 2008 Wenchuan earthquake in Sichuan as an example，this paper preliminarily analyzed the sections-related indirect economic loss resulting from Wenchuan earthquake by the methods of input-output analysis. The results show that，1)the sections-related indirect economic loss of Wenchuan earthquake reached up to 2,545.32 billion Yuan，which is as much as 3 times the direct economic loss in Sichuan Province. The direct economic loss does not evaluate the effects of Wenchuan earthquake disaster completely，and the indirect economic loss is an inseparable part for the systematic assessment of disaster influence. 2)The characteristics of economic losses are not the same among different sectors in Sichuan. The indirect economic losses of industry and other services are the biggest in all sectors of Sichuan. However，the ratios of indirect and direct economic loss in industry，agriculture，construction are the highest，which is over 14.60，8.70 and 7.11，respectively. 3)Although the uncertainty exists in the assessment result due to the limitation of input-output model，input-output analysis is still the most wildly used method to assess the indirect economic loss of natural hazard. Furthermore，the data accuracy is also an important factor influencing the economic loss assessment of natural hazard.

Wenchuan earthquake，indirect economic loss，sections-related loss，input-output model

10.3969/j.issn.0253- 4967.2016.04.022

2015-05-21收稿，2016-09-01改回。

中国地震局地震应急青年重点任务(CEA_EDEM-2014)和中国地震局地质研究所基本科研业务专项(IGCEA1406)共同资助。

P315.9

A

0253-4967(2016)04-1082-13

魏本勇，男，1982年生，2010年于北京师范大学获自然地理学博士学位，助理研究员，主要从事地震灾害脆弱性、 灾害认知与响应研究，电话： 010-62009159，E-mail: bywei1982@163.com。