基于ITIM模型的政治争端事件对产业经济系统的影响评估

吴先华,朱薇薇,杨灵娟,王莹莹

(1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学经济管理学院，江苏 南京 210044；3.共青团南京市委员会，江苏 南京 210019)



基于ITIM模型的政治争端事件对产业经济系统的影响评估

吴先华1,2,朱薇薇3,杨灵娟2,王莹莹2

(1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学经济管理学院，江苏 南京 210044；3.共青团南京市委员会，江苏 南京 210019)

本文在考虑事件恢复期的情景下，扩展了Jung[7]的针对进出口国际贸易的非正常投入产出模型。将2012年中日“钓鱼岛事件”视为一类政治争端事件，在几个假设前提下，评估该事件给中国的产业经济系统带来的间接经济损失，并筛选出对该事件较为敏感的产业。结果表明：“钓鱼岛事件”严重影响了中日贸易，2012年中日进出口贸易总额同比减少134.3716亿美元，考虑到产业经济系统内部的技术经济关联性，估算出“钓鱼岛事件”带来的静态间接经济损失区间为[3653.7644亿元，8114.5747亿元]；然后假设“钓鱼岛事件”在1年、2年、3年、5年、10年和15年内得以解决，分别计算了该事件带来的间接经济损失区间；筛选出了“钓鱼岛事件”的高敏感行业：通用、专用设备制造业、电气机械及器材制造业、化学工业、金属冶炼及压延加工业和金属制品业等。最后提出了相应的政策建议。本文的研究方法可为类似事件的损失评估提供借鉴，研究结果可为政府、行业管理部门和相关企业提供参考。

政治争端；产业经济系统；非正常投入产出模型；间接经济损失；钓鱼岛事件

1 引言

随着全球各国的相互依赖程度和经济系统的内在联系不断加深，贸易扰动性事件带来的综合影响越来越大。在测算这类扰动给产业经济系统带来的综合影响方面，主要有三种评估方法。一是采用计量模型进行研究。如Collier和Gunning[1]通过23个案例，较为全面地分析了贸易扰动对非洲、亚洲和拉丁美洲等发展中国家各方面的影响。Çakir和Kabundi[2]采用VAR模型分析了源自金砖四国的贸易扰动对南非经济的影响及其传导机制；祝树金和赖明勇[3]采用贝叶斯正则化的TDBPNN模型拟合进出口贸易发展的历史值和趋势。二是采用可计算一般均衡模型进行研究。如Adams等[4-5]研究了APEC成员间消除关税壁垒对澳大利亚和中国经济的中长期影响；Naude和Rossou[6]分析了关税制度变动对宏观经济和产业的影响。三是采用投入产出模型进行研究。如Jung等[7]测算了2002年美国洛杉矶港口因罢工关闭给经济系统带来的综合损失；唐文进等[8]提出了IMPLAN系统，用于分析突发冲击对中国各产业的经济影响等。

从以上研究方法来看，计量模型需要长时间序列的数据，对数据的要求较高，难以刻画贸易等扰动性事件带来的因果关系；CGE模型需要构建SAM表，需要大量数据，且运算较为复杂；投入产出模型相对较为简洁，条理清晰，数据易于获取，适用于测算某类扰动性事件的短期和长期影响。国内外已有学者采用该方法计算灾害等扰动性事件带来的综合经济影响(如Santos等[9]；朱靖[10]；吴先华等[11])。本文亦采用该方法计算“钓鱼岛事件”给国内产业经济系统造成的间接经济损失。再从已有文献来看，仅有的研究(如Jung等[7]；唐文进等[8])局限于评估突发冲击对产业经济系统的静态损失，未考虑突发冲击在不同恢复期情形下的综合损失。“钓鱼岛事件”是一类政治争端事件，其影响程度也将随着其他热点问题的出现而逐渐减弱。在不同的恢复期情景下，如何评估其带来的综合损失？在研究者视野范围内很少见到类似的研究。本研究在Jung等[7]研究的基础上，提出动态的国际贸易非正常投入产出模型，假设“钓鱼岛事件”在不同年限内得以解决的情景下，分别评估其所带来的间接经济损失。其余部分安排如下：第二部分是模型与假设，第三部分是数据来源及说明，第四部分是实证分析，最后是结论与政策启示。

2 模型与假设

2.1 静态国际贸易非正常投入产出模型(SITIM)

本文借鉴Jung等[7]的思路，考虑当进口商品全部用于中间投入和进口商品全部用于最终消费时，构造静态的国际贸易非正常投入产出模型(Static International Trade Inoperability Input-Output Model , SITIM)，分析中日“钓鱼岛事件”引发的贸易扰动对产业经济系统最终产出造成的瞬时间接经济损失。首先引入三个重要概念：间接经济损失(Indirect Economic Loss)、总贸易经济(Gross Trade Economy，GTE)和系统的功能故障率(Inoperability Ratio)。

(1)间接经济损失(Indirect Economic Loss)。2011年，国家发布了《地震灾害间接经济损失评估方法》(GB/T 27932-2011)给出了地震灾害间接经济损失的定义。“钓鱼岛事件”给中日贸易造成了较大的负面影响，可视为国际贸易中的灾害性事件。由于数据限制，本文所指的间接经济损失指该事件给产业经济系统带来的关联损失。

(2)总贸易经济(Gross Trade Economy，GTE)。一个国家或地区生产出的全部最终产品和劳务，以及进口的产品和劳务的价值总和，即国内生产总值(GDP)与进口贸易额相加。计算公式为：

GTE=GDP+M

(1)

而GDP被定义为：

GDP=C+I+G+X-M

(2)

其中，C为消费；I为投资；G为政府支出；X为出口；M为进口。

则有：

GTE=GDP+M=C+I+G+X-M+M=C-M +I+G+X +M=DD+X+M

(3)

其中，DD表示国内消费、投资、政府购买之和，然后扣除进口部分。易见，GTE指标能够较好地反映了国际进出口贸易对国家或地区产业经济系统的影响。根据总贸易经济(GTE)指标的定义，下文中所涉及的经济系统包含国内消费、投资和政府购买以及国际贸易两大部分，不同于传统的国内经济系统的概念。

(3)系统的功能故障率(Inoperability Ratio)。参照Haimes等[12-13]的研究，可将系统的功能故障率定义为某系统受到灾害事件影响后，功能受损的部分占原系统预期功能的比例。

结合以上定义，可以计算“钓鱼岛事件”给产业经济系统带来的间接经济损失及造成的功能故障率。由于缺乏进口货物分别用于中间投入和最终消费两方面的统计数据，ITIM模型存在两种假设情形。情形一：所有进口商品全部作为中间投入品进入国内生产领域，产业经济系统的功能故障率达到最大值；情形二：所有进口商品全部作为最终消费品进入最终消费领域，此时进口贸易扰动对国内生产并无影响，产业经济系统的功能故障率达到最小值。

(1)情形一：当进口商品全部用于中间投入时，产业经济系统的功能故障率可以公式表示为：

qT.1=AT*qT.1+CT.1

(4)

其中，qT.1为情形一时产业经济系统的功能故障率，表示国内产业经济系统受到灾害事件影响后最终产出的损失部分占预期产出的比例，公式表示为：

⟺

(5)

(6)

(7)

AT为国际贸易需求依赖矩阵，表示国内产业经济系统中j部门的需求减少导致i部门损失的比例，公式表示为：

(8)

式中，aij为列昂惕夫技术系数矩阵A的元素。

CT.1为情形一时的国际贸易扰动项，表示灾害事件所造成的国际贸易最终需求减少的比例，公式表示为：

(9)

(10)

(11)

根据产业系统经济的计划总产出和功能故障率qT.1，可估算出情形一时的间接经济损失值，用公式表示为：

(12)

(2)情形二：当进口商品全部用于最终消费时，进口贸易对国内各产业部门的生产活动并不产生影响。此时，进出口贸易造成的间接经济损失包括两个部分，一是出口贸易对国内生产和最终消费的影响；二是进口贸易对国内最终消费的影响。产业经济系统的功能故障率可以公式表示为：

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

同样，根据计划总产出和功能故障率qT.2，可估算出情形二时的间接经济损失值，用公式表示为：

(18)

2.2 动态国际贸易非正常投入产出模型(DITIM)

考虑到政治争端事件对国际贸易造成瞬时冲击后，存在一个恢复至正常贸易水平的时期。本文引入Miller和Blair[14]的经典函数，在SITIM的基础上，构建动态国际贸易非正常投入产出模型(Dynamic International Trade Inoperability Input-Output Model , DITIM)，分析中日“钓鱼岛事件”恢复期内的产业系统的综合经济损失。假设总产出的减少部分XT(t)按Miller和Blair[14]提出的函数随时间递减，可构建DITIM模型：

(19)

其中，XT，AT的含义及计算方法与上文相同；CT为总的国际贸易扰动项；BT为资本方形矩阵，表示国内产业经济系统中各部门的资本投入，公式表示为：

BT=diag(bi)，i=1,2,…,n

(20)

令KT=-BT-1代入公式(19)，得到：

(21)

对上式进行正则化处理，得到：

(22)

等价于：

qT(t+1)-qT(t)=KT[AT*qT(t)+CT*(t)-qT(t)]

(23)

其中，AT*是正则化之后的技术系数矩阵；CT*(t)为时刻t、正则化之后的最终需求矩阵；qT(t)为时刻t、功能失效程度的矩阵。

式(23)的通解为：

CT*(z)dz

(24)

如果最终需求CT*(t)为常数项，上式(24)为：

qT(t)=(I-AT*)-1CT*+e-KT(I-AT*)t[qT(0)-(I-AT*)-1CT*]

(25)

假设各产业的最终需求为常数，则CT*=0，式(25)为：

qT(t)=e-KT(I-AT*)tqT(0)

(26)

上式表示，当时间t→∞时，qT(t)→0，即只要时间足够长，产业经济系统会逐渐恢复其正常的生产功能。

(27)

(28)

(29)

对整个产业经济系统而言，n个产业的总的经济损失QT(t)表示如下：

(30)

2.3 前提假设

众所周知，影响中日间贸易量的因素非常多。由于部分数据不可得，为简化模型的计算，这里提出三个前提假设。

假设1：暂不考虑世界宏观经济形势以及中日两国国内因素的影响。如世界外需下降、中日两国产业结构调整以及日本地震等因素导致的中日间贸易的波动。

假设2：中日“钓鱼岛事件”在2012年没有恶化的前提下，中日间贸易量不会发生显著变化。即可以用近年的历史数据预测2012年中日间的正常贸易量。

假设3：为简化计算，进口商品仅用于两种情景，即全部用作中间投入和全部用作最终消费。不考虑有的进口商品部分用于中间投入、部分用于最终消费的情景。

3 数据来源及说明

投入产出表来源于中华人民共和国国家统计局国民经济核算司编制的2007年42部门投入产出表[15]。2001-2012年中日贸易进出口数据来源于中华人民共和国商务部[16]、中华人民共和国海关总署[17]以及海关统计资讯网[18]等官方网站公布的统计数据。

贸易统计数据一般以美元为计价单位按照货物价值进行统计，而中国投入产出表以人民币为计价单位，需要进行汇率换算。2001-2012年美元对人民币汇率数据来源于中国人民银行调查统计司网站[19]上公布的汇率统计报表。

为消除价格因素的影响，本文以2001年为基期分别对中日贸易数据按中国进出口商品价格指数、产业产值按GDP缩减指数进行平减。2001-2012年中国进出口商品价格指数来源于《中国对外贸易指数1993-2004》[20]和2005-2012年《中国对外贸易指数》月刊；GDP缩减指数来源于《中国统计年鉴2013》[21]。

由于中日双方贸易数据是按照中国海关总署进出口税则编制委员会编制的2012年《中华人民共和国海关进出口税则》[22]进行归类统计的，须将22大类98章的进出口商品根据《中国2007年投入产出表编制方法》[23]划分到投入产出表相对应的42部门中，并对划分后的数据进行合并整理，然后得到2012年中日贸易的42部门进出口货物价值表。

4 实证分析

4.1 中日“钓鱼岛事件”的影响概述

2001年以来，中日贸易获得了较快发展，贸易总额从2001年的877.3亿美元增长到2011年的3294.6亿美元，增长了约3.8倍。尤其是2009年的全球金融危机后，世界经济逐步复苏，2010年和2011年中日贸易总额分别同比增长30.2%和15.1%。但是，2012年，日本一方面面临日元升值、欧债危机、灾后重建等一系列经济问题，另一方面又自编自演了“钓鱼岛事件”，进一步打击了疲软的国内经济。

中国海关总署综合统计司司长郑跃声在新闻发言中表示：“2012年，中国对日本出口仅增长了2.3%，自日本的进口下降了8.6%，日本已经下降为中国的第五大贸易伙伴。这与‘购岛闹剧’不能说没有关系……”[24]2012年4月16日，日本东京都知事石原慎太郎在美演说时首次做出政府出面“购买”钓鱼岛的提议，此后关于钓鱼岛的领土纷争愈演愈烈，中国人民反日情绪高涨。9月10日，日本政府正式决定以20.5亿日元的价格购买钓鱼岛中的3个岛屿并将其“国有化”，至此“钓鱼岛事件”全面升级。中国多个地区(北京、西安、郑州、成都、上海等)相继爆发大规模反日示威游行，民众声言捍卫钓鱼岛主权，全面抵制日货。

随着“钓鱼岛事件”不断升温激化，中日两国出口贸易额同比增长放缓，进口贸易额同比下降十分明显。从中国自日本进口商品的结构来看，除少数比例较小的商品外，绝大部分占进口贸易比重较大的商品进口呈现明显的下降趋势。如机电、音像设备及其零件、附件类商品同比下降12.9072%；贱金属及其制品类商品同比下降8.9382%；车辆、航空器、船舶及运输设备类商品同比下降8.5816%。具体见下表1所示。

显然，“钓鱼岛事件”对中日贸易造成了严重的影响，但是这一灾害事件的损害程度到底有多大？还需要进行定量分析。

4.2 中日“钓鱼岛事件”影响的定量分析

2012年，全球经济复苏缓慢，日本国内经济形势严峻，必然在一定程度上影响了中日贸易。但由于统计数据和方法的限制，这里暂时不分离“钓鱼岛事件”与其他因素的影响。即不考虑日本国内经济的原因，假定2012年中日贸易扰动主要受“钓鱼岛事件”的影响。通过构建静态和动态的国际贸易非正常投入产出(SITIM和DITIM)模型，定量评估“钓鱼岛事件”的间接经济损失。

计算步骤如下：首先，基于2001-2011年间的中日贸易数据，利用EXCEL软件进行回归分析，假定在未发生“钓鱼岛事件”的正常情形下，预测2012年中国自日本进口和出口的预期贸易额。其次，根据2012年中国自日本进出口的预测值与实际贸易额的差值，利用静态国际贸易非正常投入产出(SITIM)模型，估算出国内产业经济系统的功能故障率和最终产出的间接经济损失值。再次，结合实证结果筛选出“钓鱼岛事件”的高敏感性行业，并做相应的分析。最后，利用动态国际贸易非正常投入产出(DITIM)模型，测算不同恢复期内“钓鱼岛事件”造成的产业经济系统的综合损失值。

(1)对比2012年度进出口贸易的实际和预测值。回归分析预测法是根据自变量和因变量的相关关系对因变量进行预测的一种常用方法。首先，对2001-2011年中国自日本进口和出口的贸易统计数据分别进行单位换算、 中国进出口贸易指数平减和行业整合等处理，得到按42部门统计的进出口数据。其次，构建一元线性回归模型y=αx+β(自变量x为年份，因变量y为产业产值)，利用EXCEL软件中的数据分析功能分别对2001-2011年各部门进口和出口数据进行回归分析，并检验回归结果的显著性。最后，分别整理出各部门进口和出口的线性方程，结合2001-2011年的统计数据，预测出2012年中国自日本进口和出口的贸易额。各产业部门进出口回归结果均较为理想。限于篇幅，下表仅列举中日双边贸易中通用、专用设备制造业的回归模型和相关参数，其他产业的回归结果不一一赘述。

表1 2011-2012年中国自日本进口商品类别情况 单位：%

注：2011、2012年第19类商品进口金额分别为1千美元、14千美元，接近于0亿美元，同比增长率为1300%。

资料来源：海关统计资讯网(http://www.chinacustomsstat.com)。

表2 通用、专用设备制造业的进出口回归模型及相关参数

注：*，**分别表示在1%和5%的水平上拒绝原假设。

表3 2012年中国自日本进出口贸易额的实际和预测值 单位：亿元

注：将22大类98章进出口商品贸易统计数据按照投入产出表42行业部门归类整理后，部分行业部门的商品进出口贸易额预测值与实际值均为零，在表中未列示。

资料来源：作者计算整理。

下表是2012年中日间进出口贸易额的实际值和最终预测结果。

(2)产业经济系统的功能故障率分析。2012年中日进出口贸易总额同比减少134.3716亿美元。其中，中国向日本出口的商品总额增加了33.4457亿美元，而中国自日本进口的商品总额减少了167.8173 亿美元。假设中国自日本进口贸易额减少主要受“钓鱼岛事件”的影响，由于产业经济系统的内部关联性，国内产业经济系统最终产出的间接经济损失可能远远超过这一数值。根据公式(4)、(13)，测算出“钓鱼岛事件”导致中国产业经济系统的功能故障率为 [0.8323%，1.8484%]。

情形一：当进口商品全部用作中间投入品时，国内产业经济系统的功能故障率达到最大值1.8484%，间接经济损失值为8114.5747亿元。受“钓鱼岛事件”影响最严重的前十个产业部门及其功能故障率依次为：金属矿采选业(6.1787%)、电气机械及器材制造业(4.4627%)、通用、专用设备制造业(4.3535%)、废品废料(4.2775%)、金属制品业(3.8820%)、石油和天然气开采业(3.8074%)、金属冶炼及压延加工业(3.7790%)仪器仪表及文化办公用机械制造业(3.5333%)、工艺品及其他制造业(3.3463%)、、化学工业(3.2387%)、煤炭开采和洗选业(2.4778%)。

情形二：当进口商品全部用作最终消费品时，国内产业经济系统的功能故障率达到最小值0.8323%，间接经济损失值为3653.7644亿元。受“钓鱼岛事件”影响最大的前十个产业部门及其功能故障率依次为：电气机械及器材制造业(3.2432%)、通用、专用设备制造业(2.9872%)、工艺品及其他制造业(2.6384%)、金属制品业(2.3893%)、仪器仪表及文化办公用机械制造业(2.2126%)、化学工业(1.6533%)、金属矿采选业(1.4803%)、交通运输设备制造业(1.3162%)、金属冶炼及压延加工业(1.2842%)、石油和天然气开采业(1.0005%)。

(3)产业经济系统的间接经济损失分析。根据各产业部门正常情形下的总产出和功能故障率，按照公式(12)、(18)，测算出“钓鱼岛事件”的间接经济损失值的区间为[3653.7644亿元，8114.5747亿元]。各产业部门的间接经济损失值如表4所示。

情形一：当进口商品全部用作中间投入品时，间接经济损失值最大，为8114.5747亿元。受“钓鱼岛事件”影响最大的前十个产业部门及其间接经济损失值依次为：金属冶炼及压延加工业(1240.2447亿元)、化学工业(1059.9738亿元)、通用、专用设备制造业(966.7712亿元)、电气机械及器材制造业(752.7540亿元)、电力、热力的生产和供应业(391.2835亿元)、交通运输设备制造业(386.8267亿元)、金属制品业(376.4424亿元)、通信设备、计算机及其他电子设备制造业(266.5035亿元)、石油加工、炼焦及核燃料加工业(265.8239亿元)、金属矿采选业(206.6305亿元)。

情形二：当进口商品全部用作最终消费品时，间接经济损失值最小，为3653.7644亿元。受“钓鱼岛事件”影响最大的前十个产业部门及其间接经济损失值依次为：通用、专用设备制造业(663.3418亿元)、电气机械及器材制造业(547.0507亿元)、化学工业(541.0831亿元)、金属冶炼及压延加工业(421.4593亿元)、交通运输设备制造业(239.8765亿元)、金属制品业(231.6897亿元)、非金属矿物制品业(117.8014亿元)、电力、热力的生产和供应业(101.6435亿元)、纺织业(84.2578亿元)、工艺品及其他制造业(79.3824亿元)。

(4)高敏感行业分析。按照功能故障率和间接经济损失值两个维度，对各产业部门进行排序。受2012年中日“钓鱼岛事件”影响，功能故障率偏高且间接经济损失值较大的行业可认为是中日贸易扰动的高敏感行业。两种情形下的高敏感行业如图1所示。

情形一：当所有进口商品全部用作中间投入品时，功能故障率和间接经济损失两个维度值均排在前十五位的行业共有十个，这十个产业部门受损总值为5596.9595亿元，占国内产业经济系统间接经济损失值的68.9742%。金属冶炼及压延加工业、化学工业、通用、专用设备制造业、电气机械及器材制造业、电力、热力的生产和供应业、金属制品业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、金属矿采选业、石油和天然气开采业、煤炭开采和洗选业。受“钓鱼岛事件”影响尤为明显，可视为情形一下中日贸易的高敏感行业。

表4 “钓鱼岛事件”给各产业带来的间接经济损失值 单位：亿元

资料来源：作者计算整理。

图1 情形一(左)和情形二(右)下受“钓鱼岛事件”影响较大的高敏感行业 注：情形一：①金属冶炼及压延加工业；②化学工业；③通用、专用设备制造业；④电气机械及器材制造业；⑤电力、热力的生产和供应业；⑥金属制品业；⑦石油加工、炼焦及核燃料加工业；⑧金属矿采选业；⑨石油和天然气开采业；⑩煤炭开采和洗选业。情形二：①通用、专用设备制造业；②电气机械及器材制造业；③化学工业；④金属冶炼及压延加工业；⑤交通运输设备制造业；⑥金属制品业；⑦非金属矿物制品业；⑧电力、热力的生产和供应业；⑨工艺品及其他制造业；⑩仪器仪表及文化办公用机械制造业；石油和天然气开采业；金属矿采选业。资料来源：作者计算整理。

情形二：当进口商品全部用作最终消费品时，国内产业经济系统的功能故障率和间接经济损失两个维度值均排在前十五位的行业共有十二个，这十二个产业部门间接经济损失值为3117.9122亿元，占国内产业经济系统间接经济损失值的85.3342%。通用、专用设备制造业、电气机械及器材制造业、化学工业、金属冶炼及压延加工业、交通运输设备制造业、金属制品业、非金属矿物制品业、电力、热力的生产和供应业、工艺品及其他制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、石油和天然气开采业、金属矿采选业受“钓鱼岛事件”影响尤为明显，可视为情形二下中日贸易的高敏感行业。

综合考虑两种假设情形下高敏感行业的分析结果，认为受“钓鱼岛事件”影响较大的五大高敏感行业为通用、专用设备制造业、电气机械及器材制造业、化学工业、金属冶炼及压延加工业、金属制品业。为什么这些是高敏感行业？可能与中日两国双边贸易的商品结构相关，根据刘昌黎[25]的研究，近年中国自日本进口的主要商品是电气机器、一般机械、化工制品、原材料制品(钢材、有色金属等)、汽车零部件(发动机、变速器等)；而中国向日本出口的主要商品是电气机器、一般机械、化工制品、金属制品、纺织品、食品等。可以看出，高敏感行业与中日两国主要贸易商品的构成相近。

再对比本文的高敏感行业和《2007年中国投入产出表》中列出的2007年感应度系数较高的部门，发现除电气机械及器材制造业外，其他高敏感行业都是感应度系数较高的部门。这些部门及其感应度系数分别为：通用、专用设备制造业中其他通用设备制造业(2.335)、化学工业中基础化学原料制造业(3.276)、塑料制品业(2.250)、专用化学产品制造业(1.978)、金属冶炼及压延加工业中钢压延加工业(3.497)、有色金属冶炼及合金制造业(2.611)、有色金属压延加工业(1.867)、金属制品业(2.395)。一般而言，感应度系数较高的产业部门可视为国民经济的关键基础性行业，是社会经济系统正常运转的基本保障。

(5)不同恢复期内的综合经济损失评估。本文选取受“钓鱼岛事件”影响较大的通用、专用设备制造业为例进行研究。由于基于SITIM 模型测算出“钓鱼岛事件”导致中国产业经济系统的功能故障率为 [0.8323%，1.8484%]，这里假定“钓鱼岛事件”对中国产业经济系统的初始负面影响为1%，恢复期分别为12、24、36、60、120、180个月，恢复至原产出水平的99.9%。根据公式(27)、(30)，计算得到不同恢复期的产业恢复系数k通用、专用设备制造业和产业经济系统的综合经济损失，如表5所示。

根据不同恢复期的产业恢复系数k通用、专用设备制造业和公式(28)，描绘出通用、专用设备制造业的功能恢复曲线，如图2所示。

表5 不同情景的综合经济损失

资料来源：作者计算整理。

图2 通用、专用设备制造业的功能恢复曲线(横轴单位：月)

由表5和图2可见，恢复期越短，产业的功能恢复曲线越陡峭，造成的综合经济损失越小；恢复期越长，产业的功能恢复曲线越平缓，造成的综合经济损失越大。

最后，还要分离中日两国发生的其他极端事件对中日贸易的影响。在中国，2012年“钓鱼岛事件”发生的前后，2009-2012年的货物进出口总额平稳增长，政治经济形势相对较为平稳[26]，基本没有发生其他影响中日贸易的极端事件。在日本，2011年3月11日在东北部发生了9.0级的强震。该事件可能通过减缓日本的国内经济，进而对中日贸易造成一定的影响。多数人认为对中日贸易的影响不大[27]。但也有学者认为，这次灾害的损失总额达16万亿[28]。日本内阁府估计，社会基础设施的损毁额为25万亿日元左右，可能拉低GDP增长率0.5个百分点[28]。根据这些估计，可假定地震对中日贸易造成了0.5%的负面影响，然后将这部分影响值进行分离，估算得到调整后的“钓鱼岛事件”带来的功能故障率为[0.7650%，1.7872%]，间接经济损失区间为[3371.3771亿元，7876.1168亿元]。另外，2009年以来，在欧洲部分国家爆发了以主权债务危机为特征的欧债危机。但此次的欧债危机主要对中欧贸易、日欧贸易而非中日贸易产生影响，且基本没有看到研究此问题的文献。因此，这里亦不测算欧债危机对中日贸易造成的负面影响。

5 结语

本文引入Miller和Blair[14]的经典函数，对Jung等[7]静态的国际贸易非正常投入产出模型进行了扩充，得到动态的国际贸易非正常投入产出模型。在一定的假设情景下，当冲击性事件在一定的时期内逐步恢复时，该动态模型可以模拟该事件给产业经济系统带来的动态影响，具有较好的实际意义。基于2001-2012年中日贸易数据，实证分析了“钓鱼岛事件”给中国产业经济系统带来的间接经济损失。结果表明：①2012年中日贸易进出口总额同比减少134.3713亿美元，进口总额减少167.8173亿美元，出口总额同比增加33.4457亿美元；②考虑到经济系统内部存在的技术经济关联性，估算出“钓鱼岛事件”给中国产业经济系统造成的功能故障率为[0.8323%%，1.8484%%]，间接经济损失区间为[3653.7644亿元，8114.5747亿元]。如果分离日本地震带来的负面影响，调整后的功能故障率为[0.7650%，1.7872%]，间接经济损失区间为[3371.3771亿元，7876.1168亿元]。然后假设“钓鱼岛事件”在1年、2年、3年、5年、10年和15年内得以解决，分别计算了该事件带来的动态间接经济损失区间。③筛选出受“钓鱼岛事件”影响的五大高敏感行业，分别为电气机械及器材制造业、通用、专用设备制造业、化学工业、金属制品业、金属冶炼及压延加工业。由此可见，评估灾害事件的经济损失时，不仅应准确统计灾害带来的直接经济损失，而且应高度重视灾害可能引发的间接经济损失。动态分析发现，政治争端事件的恢复期越短，产业的功能恢复曲线越陡峭，造成的综合经济损失越小；恢复期越长，产业的功能恢复曲线越平缓，造成的综合经济损失越大。

要说明的是，本文仍有一些问题值得进一步探讨。一是本文基于投入产出表提出的模型，未充分考虑经济系统的恢复弹性(Resilience)，如生产的重新安排、存货的利用、短缺产品的替代与互补等等，计算得到的损失值偏高，可以视作间接经济损失值的上限。下一步可以考虑在模型中纳入恢复力弹性因素，或结合CGE模型评估综合损失等。二是从动态模型的构建来讲，本文仅考虑了Miller和Blair[14]的经典函数形式，未来应针对不同事件的特性，提出不同类型的恢复函数。三是难以准确分离其他因素的影响。2012年中日贸易扰动的影响因素很多，包括全球经济增长放缓的大背景、日本陷入欧债危机、地震的遗留问题、“钓鱼岛事件”等，很难清晰地分离出“钓鱼岛事件”所导致的中日贸易影响值，只能提必要的假设，进行相对客观的计算，当然，本文在以往研究文献的基础上，尝试分离了地震对中日贸易的影响，得到了调整后的“钓鱼岛事件”对中日贸易影响值的区间范围。四是缺乏精细的统计数据。如贸易进口数据中，进口货物到底用于中间投入还是用于最终使用？缺乏此类统计数据。因此，这里只分两种假设情景估算间接经济损失的区间值。种种缺憾，留待后续进一步研究。

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Impact of Political Dispute on Industrial Economic System Based on An International Trade Inoperability Input-Output Model

WU Xian-hua1,2, ZHU Wei-wei3, YANG Ling-juan2, WANG Ying-ying2

(1. Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044 China; 2.School of Economics and Management, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China;3.Nanjing Municipal Committee of the Communist Youth League, Nanjing 210019, China)

While political disputes occur frequently and widely among many countries, their impacts on domestic industrial economic system are unclear and less systematically investigated. Based on Miller and Blair，Jung[7]static international trade inoperability input-output model(SITIM) is extended into dynamic international trade inoperability input-output model(DITIM). Considering the 2012 Diaoyu Islands Dispute as a political dispute, under several premises assumptions, the indirect economic loss is estimated and Chinese industries that are sensitive to the dispute are screened out. Results show that the static total indirect economic loss of China’s gross trade lies between RMB365.3764 billion and RMB811.4575 billion. The dynamic total indirect economic losses when the 2012 Diaoyu Islands Dispute is solved in 1 year, 2 years, 3 years, 5 years, 10 years and 15 years are also calculated. Industries that are sensitive to the dispute include general special equipment manufacturing, electrical equipment and machinery, chemical, metal smelting and rolling processing, and fabricated metal product. The empirical findings suggest that China establish an early-warning mechanism and trade assistance system, so key industries that were damaged in protecting the fundamental national interests could be properly compensated.

political dispute; industrial economic system; inoperability input-output model; indirect economic loss evaluation; Diaoyu islands dispute

1003-207(2016)02-0027-11

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2016.02.004

2014-05-05；

2015-01-10

国家自然科学基金资助项目(71373131，91546117)；国家软科学研究计划(2011GXQ4B025)；教育部留学归国人员科研启动项目(郭际)；江苏高校优势学科建设工程和江苏品牌专业资助项目

简介：吴先华(1977-)，男(汉族)，湖北荆州人，南京信息工程大学博士，教授，博导，研究方向：灾害经济损失评估、产业系统分析，E-mail:wxhua_77@126.com.

F276.7

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