氣候?qū)?guó)民經(jīng)濟(jì)影響評(píng)估模型研究課件

氣候?qū)?guó)民經(jīng)濟(jì)影響評(píng)估模型研究報(bào)告人：戴洋2009.10杭州中國(guó)氣象局2008年氣象軟科學(xué)課題課題組成員：戴洋，劉秋鋒，賈朋群，駱海英，劉赫男，苗森，紀(jì)翠玲，徐敬林氣候?qū)?guó)民經(jīng)濟(jì)影響評(píng)估模型研究中國(guó)氣象局2008年氣象軟科學(xué)主要內(nèi)容研究背景和目的研究方法和數(shù)據(jù)建模和結(jié)果分析結(jié)論主要內(nèi)容研究背景和目的研究背景隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，社會(huì)對(duì)氣象的敏感性更高.氣候變化背景下,這一現(xiàn)象有上升趨勢(shì).識(shí)別研究對(duì)象的脆弱性、敏感度能力是等是氣候變化影響和適應(yīng)對(duì)策研究的必要前提。發(fā)達(dá)國(guó)家在氣象經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的研究起步較早。目前國(guó)內(nèi)對(duì)氣候變化對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響的研究，以及氣象服務(wù)的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估工作，仍以定性為主。公眾接受度.研究背景隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，社會(huì)對(duì)氣象的敏感性更高.氣候變化背景下研究目的有必要建立一個(gè)客觀的氣象敏感性研究的氣象－經(jīng)濟(jì)評(píng)估模型，并開(kāi)展經(jīng)濟(jì)、尤其是高敏感行業(yè)的氣象敏感性研究。本研究有著重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用前景，可為推動(dòng)我國(guó)氣象效益評(píng)估新業(yè)務(wù)的發(fā)展和領(lǐng)導(dǎo)層決策提供有益參考。研究目的有必要建立一個(gè)客觀的氣象敏感性研究的氣象－經(jīng)濟(jì)評(píng)估模研究方法和數(shù)據(jù)一、生產(chǎn)函數(shù)法介紹二、氣候因子序列的構(gòu)建三、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)序列的建立研究方法和數(shù)據(jù)一、生產(chǎn)函數(shù)法介紹2004年，“美國(guó)不同經(jīng)濟(jì)行業(yè)對(duì)天氣敏感性評(píng)估項(xiàng)目”(OUSSSA)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典的生產(chǎn)函數(shù)法，將氣候因子作為生產(chǎn)要素加入其中，建立氣象－經(jīng)濟(jì)敏感性評(píng)估模型。本研究將參考OUSSSA項(xiàng)目的做法，構(gòu)建一個(gè)關(guān)于氣象－經(jīng)濟(jì)敏感性的模型，并進(jìn)行相應(yīng)的敏感性評(píng)估。2004年，“美國(guó)不同經(jīng)濟(jì)行業(yè)對(duì)天氣敏感性評(píng)估項(xiàng)目”(OUS一、生產(chǎn)函數(shù)法介紹生產(chǎn)過(guò)程中要素的投入量和產(chǎn)品的產(chǎn)出量之間存在著一種依存關(guān)系。投入與產(chǎn)出的這種關(guān)系可以用函數(shù)形式表示出來(lái)，即生產(chǎn)函數(shù)（productionfunction）。它表示在既定技術(shù)條件下，生產(chǎn)要素的數(shù)量與某種組合和它所能產(chǎn)出來(lái)的最大產(chǎn)量之間的依存關(guān)系。一、生產(chǎn)函數(shù)法介紹生產(chǎn)過(guò)程中要素的投入量和產(chǎn)品的產(chǎn)出量之間存柯布――道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(Cobb-DouglasProductionFunction)是經(jīng)濟(jì)學(xué)中使用最為廣泛的生產(chǎn)函數(shù),通常簡(jiǎn)稱(chēng)為C-D生產(chǎn)函數(shù)。它應(yīng)用十分廣泛，主要用于衡量生產(chǎn)過(guò)程中要素投入對(duì)產(chǎn)出貢獻(xiàn)大小的經(jīng)濟(jì)分析。C－D生產(chǎn)函數(shù)模型具有經(jīng)濟(jì)學(xué)家所關(guān)心的許多性質(zhì)，同時(shí)具有參數(shù)求取方便等特點(diǎn)，其推廣形式可以將需要討論的諸多因子引入模型進(jìn)行分析。柯布――道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(Cobb-DouglasPr據(jù)此開(kāi)展各行業(yè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)受天氣變化因素的敏感性評(píng)估經(jīng)典的生產(chǎn)函數(shù)法可用如下公式表示：Q＝AertLβlKβkEβe（1）其中，A技術(shù)、rt技術(shù)增長(zhǎng)率，L勞動(dòng)力，K資本，E能源。在（1）中添加氣象因子，得到：Q＝AertLβlKβkEΒeWβw

（2）LnQ=lnA+rt+βLlnL+βKlnK+βElnE+βWlnW+ε（3）據(jù)此開(kāi)展各行業(yè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)受天氣變化因素的敏感性評(píng)估經(jīng)典的生產(chǎn)函二、氣候因子序列的構(gòu)建擬添加的氣候因子：度日，降水量，降水量距平，干旱指數(shù)。根據(jù)省轄所有地級(jí)市的逐日資料來(lái)求取全省平均情況?？臻g精度上取為省、區(qū)（直轄市）級(jí)。資料長(zhǎng)度為1980－2004年共25年。原始?xì)庀筚Y料采用了國(guó)家氣象信息中心所提供的氣象數(shù)據(jù)，選取了全國(guó)334個(gè)地級(jí)市25年的逐日資料。二、氣候因子序列的構(gòu)建擬添加的氣候因子：度日，降水量，降水量二、氣候因子序列的構(gòu)建度日度日是某一時(shí)期內(nèi)大于或小于某一界限溫度的日平均溫度綜合。一種重要的溫度指標(biāo)，在生物生長(zhǎng)發(fā)育、熱量資源分析與區(qū)劃、估計(jì)能源耗電量等方面已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。度日分為冷度日和熱度日。冷度日（CDD），又稱(chēng)降溫度日，是指某一段時(shí)間日平均溫度高于某一基準(zhǔn)溫度(BT)的累計(jì)度數(shù)，如果日平均溫度低于此基值，那么這一天的冷度日為0。熱度日（HDD），又稱(chēng)采暖度日。美國(guó)BT：18.3°，本研究中分別選擇18.3°、20°。二、氣候因子序列的構(gòu)建度日降水以各省每年各季節(jié)（春夏秋冬）和全年的降水量、各季節(jié)降水量距平值、以及12個(gè)月份的每月降水量距平值作為氣候因子。累加和算術(shù)平均的方法求??；計(jì)算降水量距平值時(shí)，與當(dāng)?shù)叵鄳?yīng)的30年氣候平均值相比較。降水干旱指標(biāo)選擇了目前國(guó)內(nèi)較為成熟的降水Z指標(biāo)，其優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算簡(jiǎn)便，在我國(guó)不同氣候區(qū)域都有良好的計(jì)算穩(wěn)定性CS為偏態(tài)系數(shù)，可由降水量資料序列計(jì)算求得。根據(jù)Z值標(biāo)準(zhǔn)確定相應(yīng)的旱澇等級(jí)干旱指標(biāo)共得到全國(guó)31?。▍^(qū)、市）的1980-2004年共25年的：兩套熱度日（BT分別為18.3度、20度）、冷度日（BT分別為18.3度、20度）資料序列；春夏秋冬四季節(jié)和全年的降水量資料序列；春夏秋冬四季節(jié)和12個(gè)月逐月的降水量距平值資料序列；春夏秋冬四季節(jié)和全年的干旱指數(shù)資料序列。共得到30個(gè)氣候因子序列。共得到全國(guó)31?。▍^(qū)、市）的1980-2004年共25年的：三、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)序列的建立需要1980－2004年25年下列因子的連續(xù)數(shù)據(jù)：Q（國(guó)民生產(chǎn)總值）、L（勞動(dòng)力）、E（能源）、K（資本）、M（氣候因子）。經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展數(shù)據(jù)的空間精度定在省、區(qū)（直轄市）級(jí)，可由全國(guó)或分省的統(tǒng)計(jì)年鑒搜集獲得。三、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)序列的建立需要1980－2004年25年1、Q，國(guó)民生產(chǎn)總值：國(guó)民生產(chǎn)總值（按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算，單位：億元）。根據(jù)國(guó)民生產(chǎn)總值價(jià)格指數(shù)將其處理成可比價(jià)格。國(guó)民生產(chǎn)總值價(jià)格指數(shù)（1952年＝100）同樣來(lái)自統(tǒng)計(jì)年鑒。1、Q，國(guó)民生產(chǎn)總值：2、L，勞動(dòng)力：按就業(yè)人口計(jì)（單位：萬(wàn)人），數(shù)據(jù)直接取自統(tǒng)計(jì)年鑒。3、E，能源：按一次能源消費(fèi)總量計(jì)（單位：萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤），數(shù)據(jù)直接取自統(tǒng)計(jì)年鑒。2、L，勞動(dòng)力：4、K，資本：張軍等（2003），估計(jì)一個(gè)基準(zhǔn)年后運(yùn)用永續(xù)盤(pán)存法按不變價(jià)格計(jì)算各省區(qū)市的資本存量的計(jì)算方案。上式一共涉及到四個(gè)變量：當(dāng)年投資I；投資品價(jià)格指數(shù)；經(jīng)濟(jì)折舊率δ；基年資本存量K。四個(gè)變量的確定分別如下：4、K，資本：基年物質(zhì)資本存量K的確定：考慮到數(shù)據(jù)的可得性及與同類(lèi)研究的可比性，采用的基年是1952年。即用各省區(qū)市1952年的固定資本除以10％作為該省區(qū)市的初始資本存量。經(jīng)濟(jì)折舊率δ的確定：在相對(duì)效率呈幾何遞減的模式下，各省固定資本形成總額的經(jīng)濟(jì)折舊率取為9.6％。當(dāng)年投資I的確定：在本文中采用的當(dāng)年投資指標(biāo)是固定資本形成總額，并且認(rèn)為它是衡量當(dāng)年投資I的合理指標(biāo)。計(jì)算結(jié)果同樣根據(jù)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)處理成可比價(jià)格，其中固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)來(lái)自張軍等（2003）的研究結(jié)論，取1980＝1?；晡镔|(zhì)資本存量K的確定：考慮到數(shù)據(jù)的可得性及與同類(lèi)研究的可用多元線性回歸方法進(jìn)行生產(chǎn)函數(shù)法建模和模擬。30個(gè)氣候因子。每次將一個(gè)氣候因子帶入生產(chǎn)函數(shù)，逐一驗(yàn)證，從中篩選最優(yōu)因子。用多元線性回歸方法進(jìn)行生產(chǎn)函數(shù)法建模和模擬。由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展數(shù)據(jù)搜集困難，在31個(gè)省、直轄市里暫時(shí)只有25個(gè)數(shù)據(jù)較全面注：標(biāo)*的省份資料長(zhǎng)度為1985－2004年，其中海南為1988－2004年標(biāo)**的省份資料長(zhǎng)度為1980－2004年，其中1999－2004年能源資料為根據(jù)趨勢(shì)線補(bǔ)齊排序省份東北地區(qū)遼寧、吉林、黑龍江華北地區(qū)山西、內(nèi)蒙古*、北京、河北**西北地區(qū)新疆、寧夏、青海、陜西、甘肅*西南地區(qū)貴州、云南華南地區(qū)廣西、廣東*、海南*華中地區(qū)湖北、河南**華東地區(qū)江蘇*、上海*、江西*、福建、安徽**、浙江**由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展數(shù)據(jù)搜集困難，在31個(gè)省、直轄市里暫時(shí)只有2省份氣

候

因子遼寧6月降水距平，7月降水距平，全年降水量，夏季降水量山西全年降水量，9月降水距平，夏季干旱指數(shù)北京11月份降水距平新疆采暖度日，冬季降水量，2月降水距平，6月降水距平青海冬季降水量，春季干旱指數(shù)，2月降水距平，3月降水距平，8月降水距平陜西秋季干旱指數(shù)甘肅春季降水量寧夏秋季干旱指數(shù)貴州全年降水量云南全年干旱指數(shù)，2月降水距平，11月降水距平廣西全年降水量，夏季干旱指數(shù)，3月降水距平，9月降水距平廣東12月降水距平海南夏季干旱指數(shù)河南夏季干旱指數(shù)上海降溫度日江西夏季降水量，夏季干旱指數(shù)，秋季干旱指數(shù)，冬季干旱指數(shù)福建冬季降水量，5月降水距平浙江采暖度日各省市氣象-經(jīng)濟(jì)敏感性模型的氣候因子省份氣候因子遼寧6月降水距平，7月降水距平，全年降水運(yùn)用生產(chǎn)函數(shù)法對(duì)各省和全國(guó)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況進(jìn)行模擬，包含了氣候因子的生產(chǎn)函數(shù)模型，比起不包括氣象因素的常規(guī)生產(chǎn)函數(shù)法，模擬結(jié)果都有了一定的改善。運(yùn)用生產(chǎn)函數(shù)法對(duì)各省和全國(guó)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況進(jìn)行模擬，包含了根據(jù)模型，評(píng)估經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)氣候因子的敏感性。選取了一種較為簡(jiǎn)單的估算方法：對(duì)于擬合的包括氣候因素的模型，在對(duì)K、L、E進(jìn)行約束的情形下，將各歷史年度的天氣變化數(shù)據(jù)，代入模型中，就會(huì)分別得到氣象因子不同變化情況下的國(guó)民生產(chǎn)總值。最大產(chǎn)出MaxQ與最小產(chǎn)出MinQ之差，除以平均值A(chǔ)vrQ，即為產(chǎn)出對(duì)氣候變化的敏感程度。S=(MaxQ-MinQ)/AvrQ根據(jù)模型，評(píng)估經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)氣候因子的敏感性。一方面，我國(guó)氣象災(zāi)害的時(shí)間分布極不均勻。另一方面，我國(guó)地域遼闊，不同地區(qū)自然條件和經(jīng)濟(jì)社會(huì)條件差異很大，所以氣象災(zāi)害種類(lèi)、強(qiáng)度和破壞損失程度的地區(qū)差異很大。因而不同省份氣象敏感因子呈現(xiàn)出多樣性的特點(diǎn)。一方面，我國(guó)氣象災(zāi)害的時(shí)間分布極不均勻。另一方面，我國(guó)地域遼序號(hào)省份敏感性1河南31.71%2福建19.75%3上海17.48%4海南16.70%5陜西16.51%9遼寧14.72%6廣西14.70%7浙江13.71%8寧夏13.22%10山西10.62%11新疆10.41%12北京9.71%13江西9.44%14貴州8.90%15廣東8.59%16甘肅8.37%17云南8.22%18青海6.75%國(guó)民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)對(duì)氣象因素的敏感性:近半10%左右另半10%-20%河南達(dá)30%而高居榜首另一方面，綜合分析各省份的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平和相應(yīng)的氣象災(zāi)害發(fā)生情況，各?。▍^(qū)、市）的敏感性排名情況也基本合理。序號(hào)省份敏感性1河南31.71%2福建19.75%3上海17華東地區(qū)屬我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，但同時(shí)也是氣象災(zāi)害多樣、多發(fā)地區(qū)本研究中華東地區(qū)有較高的氣象－經(jīng)濟(jì)敏感性也在情理之中。

華東地區(qū)屬我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，但同時(shí)也是氣象災(zāi)害多樣、多發(fā)地區(qū)決策建議1、應(yīng)進(jìn)一步認(rèn)真貫徹落實(shí)國(guó)務(wù)院3號(hào)、國(guó)辦49號(hào)文件精神，各級(jí)政府和相關(guān)部門(mén)應(yīng)繼續(xù)高度重視對(duì)氣象工作和氣候變化應(yīng)對(duì)工作，加大資金扶持力度，出臺(tái)相關(guān)傾斜政策，氣象部門(mén)要著重提高自身的軟實(shí)力，提高氣象預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)和探監(jiān)測(cè)水平，進(jìn)一步加強(qiáng)氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)和應(yīng)急處置能力、完善氣象災(zāi)害防御保障體系，提高全社會(huì)應(yīng)對(duì)氣候變化的能力。

決策建議1、應(yīng)進(jìn)一步認(rèn)真貫徹落實(shí)國(guó)務(wù)院3號(hào)、國(guó)辦49號(hào)文件精決策建議2、華東地區(qū)人口稠密，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，同時(shí)也是氣象災(zāi)害多樣、多發(fā)地區(qū)，根據(jù)本研究，該地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)氣候有較高的敏感性，建議華東地區(qū)加大對(duì)氣象工作的扶持力度，提高氣象預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)水平和當(dāng)?shù)胤罏?zāi)減災(zāi)能力，監(jiān)測(cè)氣候變化預(yù)測(cè)，及早做出應(yīng)對(duì)氣候變化的策略部署。決策建議2、華東地區(qū)人口稠密，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，同時(shí)也是氣決策建議3、西北地區(qū)總體來(lái)說(shuō)屬于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)氣候的敏感性相對(duì)略低，但對(duì)當(dāng)?shù)卣詰?yīng)當(dāng)重視提高氣象預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)水平和當(dāng)?shù)胤罏?zāi)減災(zāi)能力。因?yàn)樵谖鞅钡貐^(qū)，氣象災(zāi)害的危害更主要的是對(duì)國(guó)土資源和區(qū)域環(huán)境的破壞，這種破壞往往具有不可恢復(fù)性，嚴(yán)重影響可持續(xù)發(fā)展。特別是近年來(lái)，氣候變暖幅度高于全國(guó)平均水平，祁連山雪線上升、民勤綠洲退縮、甘南草場(chǎng)退化等生態(tài)環(huán)境惡化問(wèn)題日趨嚴(yán)重，各類(lèi)極端天氣氣候事件頻繁發(fā)生，造成的經(jīng)濟(jì)損失和影響不斷加重。因此，必須要加大相應(yīng)的投入。決策建議3、西北地區(qū)總體來(lái)說(shuō)屬于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展決策建議4、國(guó)家有關(guān)財(cái)政部門(mén)、規(guī)劃部門(mén)和中國(guó)氣象局在劃撥資金、安排經(jīng)費(fèi)時(shí)，應(yīng)適當(dāng)參考本研究對(duì)各地經(jīng)濟(jì)-氣象敏感性研究的初步結(jié)果，對(duì)敏感性較大的省市，如河南等，相應(yīng)加大扶持力度。決策建議4、國(guó)家有關(guān)財(cái)政部門(mén)、規(guī)劃部門(mén)和中國(guó)氣象局在劃撥資金結(jié)論在以全球變暖為主要特征的氣候變化背景下，我國(guó)氣象災(zāi)害呈明顯上升趨勢(shì)，日益加劇的氣候、環(huán)境變化也給國(guó)民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)、社會(huì)可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)了越來(lái)越多的影響。本課題采用經(jīng)濟(jì)模型加進(jìn)氣候因子的方案，評(píng)估全國(guó)各省市社會(huì)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的氣象敏感性。該方案將經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)與自然科學(xué)中的氣候變化研究連接起來(lái)，有望架起一座連接經(jīng)濟(jì)學(xué)研究和氣候變化研究的橋梁。

結(jié)論在以全球變暖為主要特征的氣候變化背景下，我國(guó)氣象災(zāi)害呈明結(jié)論本研究應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中經(jīng)典的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)法，將其作為基礎(chǔ)模型（C-D模型），引入氣候因子，構(gòu)建了一個(gè)關(guān)于氣象－經(jīng)濟(jì)敏感性的模型，并根據(jù)建模結(jié)果進(jìn)行了相應(yīng)的敏感性評(píng)估。本研究中，有18個(gè)?。ㄊ校┏晒?，通過(guò)資料檢驗(yàn)，表明改進(jìn)后的新模型擬和效果好于未添加氣候因子的C-D函數(shù)模型。利用新建模型，對(duì)18省的氣象－經(jīng)濟(jì)敏感性進(jìn)行了初步評(píng)估。該方案估算出來(lái)的各地國(guó)民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)對(duì)氣象因素的敏感性結(jié)果具有一定的參考指示作用，并對(duì)我省不同地區(qū)的整體氣象敏感性進(jìn)行了考察，結(jié)果表明華東地區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)氣象條件的敏感性相對(duì)較高。結(jié)論本研究應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中經(jīng)典的柯布-道格拉斯生產(chǎn)結(jié)論本模型將經(jīng)濟(jì)因素和氣候因素結(jié)合起來(lái)進(jìn)行評(píng)估，在已有工作基礎(chǔ)上，還可以推廣到全國(guó)各省市的、全國(guó)（省、市）各行業(yè)的投入－產(chǎn)出領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)分析，具有較好的應(yīng)用前景，可帶來(lái)可觀的后續(xù)工作。結(jié)論本模型將經(jīng)濟(jì)因素和氣候因素結(jié)合起來(lái)進(jìn)行評(píng)估，在已有工作基敬請(qǐng)多提寶貴意見(jiàn)！謝謝敬請(qǐng)多提寶貴意見(jiàn)！謝謝氣候?qū)?guó)民經(jīng)濟(jì)影響評(píng)估模型研究報(bào)告人：戴洋2009.10杭州中國(guó)氣象局2008年氣象軟科學(xué)課題課題組成員：戴洋，劉秋鋒，賈朋群，駱海英，劉赫男，苗森，紀(jì)翠玲，徐敬林氣候?qū)?guó)民經(jīng)濟(jì)影響評(píng)估模型研究中國(guó)氣象局2008年氣象軟科學(xué)主要內(nèi)容研究背景和目的研究方法和數(shù)據(jù)建模和結(jié)果分析結(jié)論主要內(nèi)容研究背景和目的研究背景隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，社會(huì)對(duì)氣象的敏感性更高.氣候變化背景下,這一現(xiàn)象有上升趨勢(shì).識(shí)別研究對(duì)象的脆弱性、敏感度能力是等是氣候變化影響和適應(yīng)對(duì)策研究的必要前提。發(fā)達(dá)國(guó)家在氣象經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的研究起步較早。目前國(guó)內(nèi)對(duì)氣候變化對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響的研究，以及氣象服務(wù)的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估工作，仍以定性為主。公眾接受度.研究背景隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，社會(huì)對(duì)氣象的敏感性更高.氣候變化背景下研究目的有必要建立一個(gè)客觀的氣象敏感性研究的氣象－經(jīng)濟(jì)評(píng)估模型，并開(kāi)展經(jīng)濟(jì)、尤其是高敏感行業(yè)的氣象敏感性研究。本研究有著重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用前景，可為推動(dòng)我國(guó)氣象效益評(píng)估新業(yè)務(wù)的發(fā)展和領(lǐng)導(dǎo)層決策提供有益參考。研究目的有必要建立一個(gè)客觀的氣象敏感性研究的氣象－經(jīng)濟(jì)評(píng)估模研究方法和數(shù)據(jù)一、生產(chǎn)函數(shù)法介紹二、氣候因子序列的構(gòu)建三、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)序列的建立研究方法和數(shù)據(jù)一、生產(chǎn)函數(shù)法介紹2004年，“美國(guó)不同經(jīng)濟(jì)行業(yè)對(duì)天氣敏感性評(píng)估項(xiàng)目”(OUSSSA)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典的生產(chǎn)函數(shù)法，將氣候因子作為生產(chǎn)要素加入其中，建立氣象－經(jīng)濟(jì)敏感性評(píng)估模型。本研究將參考OUSSSA項(xiàng)目的做法，構(gòu)建一個(gè)關(guān)于氣象－經(jīng)濟(jì)敏感性的模型，并進(jìn)行相應(yīng)的敏感性評(píng)估。2004年，“美國(guó)不同經(jīng)濟(jì)行業(yè)對(duì)天氣敏感性評(píng)估項(xiàng)目”(OUS一、生產(chǎn)函數(shù)法介紹生產(chǎn)過(guò)程中要素的投入量和產(chǎn)品的產(chǎn)出量之間存在著一種依存關(guān)系。投入與產(chǎn)出的這種關(guān)系可以用函數(shù)形式表示出來(lái)，即生產(chǎn)函數(shù)（productionfunction）。它表示在既定技術(shù)條件下，生產(chǎn)要素的數(shù)量與某種組合和它所能產(chǎn)出來(lái)的最大產(chǎn)量之間的依存關(guān)系。一、生產(chǎn)函數(shù)法介紹生產(chǎn)過(guò)程中要素的投入量和產(chǎn)品的產(chǎn)出量之間存柯布――道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(Cobb-DouglasProductionFunction)是經(jīng)濟(jì)學(xué)中使用最為廣泛的生產(chǎn)函數(shù),通常簡(jiǎn)稱(chēng)為C-D生產(chǎn)函數(shù)。它應(yīng)用十分廣泛，主要用于衡量生產(chǎn)過(guò)程中要素投入對(duì)產(chǎn)出貢獻(xiàn)大小的經(jīng)濟(jì)分析。C－D生產(chǎn)函數(shù)模型具有經(jīng)濟(jì)學(xué)家所關(guān)心的許多性質(zhì)，同時(shí)具有參數(shù)求取方便等特點(diǎn)，其推廣形式可以將需要討論的諸多因子引入模型進(jìn)行分析?？虏绩D―道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(Cobb-DouglasPr據(jù)此開(kāi)展各行業(yè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)受天氣變化因素的敏感性評(píng)估經(jīng)典的生產(chǎn)函數(shù)法可用如下公式表示：Q＝AertLβlKβkEβe（1）其中，A技術(shù)、rt技術(shù)增長(zhǎng)率，L勞動(dòng)力，K資本，E能源。在（1）中添加氣象因子，得到：Q＝AertLβlKβkEΒeWβw

（2）LnQ=lnA+rt+βLlnL+βKlnK+βElnE+βWlnW+ε（3）據(jù)此開(kāi)展各行業(yè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)受天氣變化因素的敏感性評(píng)估經(jīng)典的生產(chǎn)函二、氣候因子序列的構(gòu)建擬添加的氣候因子：度日，降水量，降水量距平，干旱指數(shù)。根據(jù)省轄所有地級(jí)市的逐日資料來(lái)求取全省平均情況?？臻g精度上取為省、區(qū)（直轄市）級(jí)。資料長(zhǎng)度為1980－2004年共25年。原始?xì)庀筚Y料采用了國(guó)家氣象信息中心所提供的氣象數(shù)據(jù)，選取了全國(guó)334個(gè)地級(jí)市25年的逐日資料。二、氣候因子序列的構(gòu)建擬添加的氣候因子：度日，降水量，降水量二、氣候因子序列的構(gòu)建度日度日是某一時(shí)期內(nèi)大于或小于某一界限溫度的日平均溫度綜合。一種重要的溫度指標(biāo)，在生物生長(zhǎng)發(fā)育、熱量資源分析與區(qū)劃、估計(jì)能源耗電量等方面已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。度日分為冷度日和熱度日。冷度日（CDD），又稱(chēng)降溫度日，是指某一段時(shí)間日平均溫度高于某一基準(zhǔn)溫度(BT)的累計(jì)度數(shù)，如果日平均溫度低于此基值，那么這一天的冷度日為0。熱度日（HDD），又稱(chēng)采暖度日。美國(guó)BT：18.3°，本研究中分別選擇18.3°、20°。二、氣候因子序列的構(gòu)建度日降水以各省每年各季節(jié)（春夏秋冬）和全年的降水量、各季節(jié)降水量距平值、以及12個(gè)月份的每月降水量距平值作為氣候因子。累加和算術(shù)平均的方法求?。挥?jì)算降水量距平值時(shí)，與當(dāng)?shù)叵鄳?yīng)的30年氣候平均值相比較。降水干旱指標(biāo)選擇了目前國(guó)內(nèi)較為成熟的降水Z指標(biāo)，其優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算簡(jiǎn)便，在我國(guó)不同氣候區(qū)域都有良好的計(jì)算穩(wěn)定性CS為偏態(tài)系數(shù)，可由降水量資料序列計(jì)算求得。根據(jù)Z值標(biāo)準(zhǔn)確定相應(yīng)的旱澇等級(jí)干旱指標(biāo)共得到全國(guó)31?。▍^(qū)、市）的1980-2004年共25年的：兩套熱度日（BT分別為18.3度、20度）、冷度日（BT分別為18.3度、20度）資料序列；春夏秋冬四季節(jié)和全年的降水量資料序列；春夏秋冬四季節(jié)和12個(gè)月逐月的降水量距平值資料序列；春夏秋冬四季節(jié)和全年的干旱指數(shù)資料序列。共得到30個(gè)氣候因子序列。共得到全國(guó)31?。▍^(qū)、市）的1980-2004年共25年的：三、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)序列的建立需要1980－2004年25年下列因子的連續(xù)數(shù)據(jù)：Q（國(guó)民生產(chǎn)總值）、L（勞動(dòng)力）、E（能源）、K（資本）、M（氣候因子）。經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展數(shù)據(jù)的空間精度定在省、區(qū)（直轄市）級(jí)，可由全國(guó)或分省的統(tǒng)計(jì)年鑒搜集獲得。三、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)序列的建立需要1980－2004年25年1、Q，國(guó)民生產(chǎn)總值：國(guó)民生產(chǎn)總值（按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算，單位：億元）。根據(jù)國(guó)民生產(chǎn)總值價(jià)格指數(shù)將其處理成可比價(jià)格。國(guó)民生產(chǎn)總值價(jià)格指數(shù)（1952年＝100）同樣來(lái)自統(tǒng)計(jì)年鑒。1、Q，國(guó)民生產(chǎn)總值：2、L，勞動(dòng)力：按就業(yè)人口計(jì)（單位：萬(wàn)人），數(shù)據(jù)直接取自統(tǒng)計(jì)年鑒。3、E，能源：按一次能源消費(fèi)總量計(jì)（單位：萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤），數(shù)據(jù)直接取自統(tǒng)計(jì)年鑒。2、L，勞動(dòng)力：4、K，資本：張軍等（2003），估計(jì)一個(gè)基準(zhǔn)年后運(yùn)用永續(xù)盤(pán)存法按不變價(jià)格計(jì)算各省區(qū)市的資本存量的計(jì)算方案。上式一共涉及到四個(gè)變量：當(dāng)年投資I；投資品價(jià)格指數(shù)；經(jīng)濟(jì)折舊率δ；基年資本存量K。四個(gè)變量的確定分別如下：4、K，資本：基年物質(zhì)資本存量K的確定：考慮到數(shù)據(jù)的可得性及與同類(lèi)研究的可比性，采用的基年是1952年。即用各省區(qū)市1952年的固定資本除以10％作為該省區(qū)市的初始資本存量。經(jīng)濟(jì)折舊率δ的確定：在相對(duì)效率呈幾何遞減的模式下，各省固定資本形成總額的經(jīng)濟(jì)折舊率取為9.6％。當(dāng)年投資I的確定：在本文中采用的當(dāng)年投資指標(biāo)是固定資本形成總額，并且認(rèn)為它是衡量當(dāng)年投資I的合理指標(biāo)。計(jì)算結(jié)果同樣根據(jù)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)處理成可比價(jià)格，其中固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)來(lái)自張軍等（2003）的研究結(jié)論，取1980＝1?；晡镔|(zhì)資本存量K的確定：考慮到數(shù)據(jù)的可得性及與同類(lèi)研究的可用多元線性回歸方法進(jìn)行生產(chǎn)函數(shù)法建模和模擬。30個(gè)氣候因子。每次將一個(gè)氣候因子帶入生產(chǎn)函數(shù)，逐一驗(yàn)證，從中篩選最優(yōu)因子。用多元線性回歸方法進(jìn)行生產(chǎn)函數(shù)法建模和模擬。由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展數(shù)據(jù)搜集困難，在31個(gè)省、直轄市里暫時(shí)只有25個(gè)數(shù)據(jù)較全面注：標(biāo)*的省份資料長(zhǎng)度為1985－2004年，其中海南為1988－2004年標(biāo)**的省份資料長(zhǎng)度為1980－2004年，其中1999－2004年能源資料為根據(jù)趨勢(shì)線補(bǔ)齊排序省份東北地區(qū)遼寧、吉林、黑龍江華北地區(qū)山西、內(nèi)蒙古*、北京、河北**西北地區(qū)新疆、寧夏、青海、陜西、甘肅*西南地區(qū)貴州、云南華南地區(qū)廣西、廣東*、海南*華中地區(qū)湖北、河南**華東地區(qū)江蘇*、上海*、江西*、福建、安徽**、浙江**由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展數(shù)據(jù)搜集困難，在31個(gè)省、直轄市里暫時(shí)只有2省份氣

候

因子遼寧6月降水距平，7月降水距平，全年降水量，夏季降水量山西全年降水量，9月降水距平，夏季干旱指數(shù)北京11月份降水距平新疆采暖度日，冬季降水量，2月降水距平，6月降水距平青海冬季降水量，春季干旱指數(shù)，2月降水距平，3月降水距平，8月降水距平陜西秋季干旱指數(shù)甘肅春季降水量寧夏秋季干旱指數(shù)貴州全年降水量云南全年干旱指數(shù)，2月降水距平，11月降水距平廣西全年降水量，夏季干旱指數(shù)，3月降水距平，9月降水距平廣東12月降水距平海南夏季干旱指數(shù)河南夏季干旱指數(shù)上海降溫度日江西夏季降水量，夏季干旱指數(shù)，秋季干旱指數(shù)，冬季干旱指數(shù)福建冬季降水量，5月降水距平浙江采暖度日各省市氣象-經(jīng)濟(jì)敏感性模型的氣候因子省份氣候因子遼寧6月降水距平，7月降水距平，全年降水運(yùn)用生產(chǎn)函數(shù)法對(duì)各省和全國(guó)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況進(jìn)行模擬，包含了氣候因子的生產(chǎn)函數(shù)模型，比起不包括氣象因素的常規(guī)生產(chǎn)函數(shù)法，模擬結(jié)果都有了一定的改善。運(yùn)用生產(chǎn)函數(shù)法對(duì)各省和全國(guó)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況進(jìn)行模擬，包含了根據(jù)模型，評(píng)估經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)氣候因子的敏感性。選取了一種較為簡(jiǎn)單的估算方法：對(duì)于擬合的包括氣候因素的模型，在對(duì)K、L、E進(jìn)行約束的情形下，將各歷史年度的天氣變化數(shù)據(jù)，代入模型中，就會(huì)分別得到氣象因子不同變化情況下的國(guó)民生產(chǎn)總值。最大產(chǎn)出MaxQ與最小產(chǎn)出MinQ之差，除以平均值A(chǔ)vrQ，即為產(chǎn)出對(duì)氣候變化的敏感程度。S=(MaxQ-MinQ)/AvrQ根據(jù)模型，評(píng)估經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)氣候因子的敏感性。一方面，我國(guó)氣象災(zāi)害的時(shí)間分布極不均勻。另一方面，我國(guó)地域遼闊，不同地區(qū)自然條件和經(jīng)濟(jì)社會(huì)條件差異很大，所以氣象災(zāi)害種類(lèi)、強(qiáng)度和破壞損失程度的地區(qū)差異很大。因而不同省份氣象敏感因子呈現(xiàn)出多樣性的特點(diǎn)。一方面，我國(guó)氣象災(zāi)害的時(shí)間分布極不均勻。另一方面，我國(guó)地域遼序號(hào)省份敏感性1河南31.71%2福建19.75%3上海17.48%4海南16.70%5陜西16.51%9遼寧14.72%6廣西14.70%7浙江13.71%8寧夏13.22%10山西10.62%11新疆10.41%12北京9.71%13江西9.44%14貴州8.90%15廣東8.59%16甘肅8.37%17云南8.22%18青海6.75%國(guó)民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)對(duì)氣象因素的敏感性:近半10%左右另半10%-20%河南達(dá)30%而高居榜首另一方面，綜合分析各省份的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平和相應(yīng)的氣象災(zāi)害發(fā)生情況，各?。▍^(qū)、市）的敏感性排名情況也基本合理。序號(hào)省份敏感性1河南31.71%2福建19.75%3上海17華東地區(qū)屬我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，但同時(shí)也是氣象災(zāi)害多樣、多發(fā)地區(qū)本研究中華東地區(qū)有較高的氣象－經(jīng)濟(jì)敏感性也在情理之中。

華東地區(qū)屬我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，但同時(shí)也是氣象災(zāi)害多樣、多發(fā)地區(qū)決策建議1、應(yīng)進(jìn)一步認(rèn)真貫徹落實(shí)國(guó)務(wù)院3號(hào)、國(guó)辦49號(hào)文件精神，各級(jí)政府和相關(guān)部門(mén)應(yīng)繼續(xù)高度重視對(duì)氣象工作和氣候變化應(yīng)對(duì)工作，加大資金扶持力度，出臺(tái)相關(guān)傾斜政策，氣象部門(mén)要著重提高自身的軟實(shí)力，提高氣象預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)和探監(jiān)測(cè)水平，進(jìn)一步加強(qiáng)氣象災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)和應(yīng)急處置能力、完善氣象災(zāi)害防御保障體系，提高全社會(huì)應(yīng)對(duì)氣候變化的能力。

決策建議1、應(yīng)進(jìn)