受氣候變化影響, 洪水風險造成的損失不僅更頻繁、更強烈, 也更具“系統性” [ 1 , 2 ] . 提到洪水災害, 我們最先想到的是受災城市內被淹沒的房屋、停擺的車間、受損的道路與電力基礎設施、受傷的人群等——這些都是洪水風險伴生的直接損失, 發生在洪水真實淹沒的地區. 隨著城市化與工業化的推進, 現代城市并非孤島, 供應鏈網絡間各個城市產業進行串并聯: 城市之間通過原材料供給、零部件配套、物流運輸與服務貿易緊密相連, 使得局部災害沖擊可能沿供應鏈“外溢”, 在更大尺度上觸發經濟級聯效應 [3] . 此外, 基礎設施薄弱、適應能力有限的相對落后地區往往承受更大代價 [4] . 因此, 在城市尺度識別并量化洪水的直接影響及供應鏈驅動的級聯經濟影響, 對于提升城市韌性、保障供應鏈安全、優化防災減災、應急恢復與適應策略具有重大意義.

長期以來, 洪澇風險評估多聚焦受災地的直接損失, 并在防災實踐中將城市視為相對獨立單元; 但在供應鏈與生產網絡高度互聯的現實中, 直接損失難以刻畫災害的系統性代價, 也難以解釋非受淹地區的產出下滑. 受數據與方法限制, 既有研究亦難揭示不同城市在發展水平、產業結構、脆弱性與恢復能力上的空間異質性; 且多關注損失由受災城市向外擴散的“主動波及效應”, 較少評估非受淹城市因他地洪災而被迫承壓的“被動溢出影響”. 因此, 亟需一種能夠將“洪水淹沒—直接沖擊—級聯傳播”貫通起來的方法框架, 用以在全國尺度上高精度刻畫城市洪澇災害的級聯經濟影響, 并識別關鍵行業與關鍵節點, 從而為差異化適應與恢復策略提供量化依據.

針對這一問題, Fang等人 [5] 首次在全國尺度統一量化城市洪水直接損失與跨區域級聯經濟波及影響, 辨識洪水風險下關鍵產業鏈環節與脆弱地區. 通過耦合洪水淹沒災損評估模型與風險擴展型多區域投入產出模型(可模擬經濟損失通過全國供應鏈網絡的間接傳導過程), 構建了我國306座城市洪水情景模擬器, 設定10年一遇至500年一遇的六類洪水重現期情景, 納入非線性恢復動態、資本勞動力瓶頸與臨時超產調整等機制, 進行逐城市洪水情景高精度模擬. 該研究不僅量化了城市洪水的直接經濟損失(資本與勞動力損失), 更首次追蹤了間接經濟影響的精細化傳導路徑: 剝離了受災城市因供應鏈中斷產生的本地間接損失, 以及通過區域間產業關聯向外傳導的波及損失——即因投入、運輸或市場需求受損引發的跨區域級聯經濟損失. 此外, 對于非受淹地區, 研究創新性地構建了“溢出損失”這一概念, 用以衡量非受災城市因外部洪水沖擊而被動輸入的損失. 該結果近期發表在 Nature Cities [5] .

研究結果顯示, 全國層面的經濟損失隨洪水災害強度上升呈現顯著的非線性特征, 并伴隨著損失結構的轉變: 在高頻低強度洪水中, 直接資本損失是驅動損失增長的主要因素, 其在20與50年一遇情景下增長最快(增幅分別為8.80%、10.11%); 而在低頻高強度洪水的極端情景下, 跨城市傳播的波及損失占比上升, 其在全國總損失中的比重由10年一遇的14.36%上升至500年一遇的14.44%. 盡管波及損失規模較小, 但其增速持續高于本地間接損失, 在500年一遇洪水情景下, 較200年一遇情景的增幅達6.99%, 生產中斷導致的級聯效應成為全國性產出下滑的重要原因. 行政等級較高、產業鏈物流樞紐與沿海貿易核心城市, 共同構成全國系統性網絡風險放大的關鍵節點, 具體可分為兩類: 一是北京、上海、廣州、天津、南京等行政等級高、貿易依存度強、處于供應鏈核心的沿海與全國樞紐城市, 這類城市的溢出損失均位于前列, 在500年一遇的極端情景下, 排名前十的城市合計占全國總溢出損失的21.57%, 是全國風險放大效應最突出的節點; 二是山西、陜西、甘肅、河南、河北等省份的內陸物流樞紐城市, 這類城市盡管直接損失規模較低, 但在高強度洪水情景下會產生顯著的波及損失, 作為區域交通干線與產業走廊關鍵節點, 這些城市一旦中斷即可引發供應鏈上下游沖擊快速跨區域擴散, 進一步加劇全國系統性風險.

城市異質性方面, 研究揭示貧富城市中“絕對損失”(總損失值)與“相對損失”(總損失占GDP比重)的狀態可能背離( 圖1 ): 北京、上海、廣州等經濟發達樞紐城市由于資產與經濟活動規模更大, 往往對應更高的絕對損失, 主要集中在資本損失, 但其相對損失可能相對較低, 對洪水風險的敏感性較低; 而南寧、蘭州等相對欠發達城市雖然絕對損失不高, 但可能面臨更高的相對損失沖擊, 尤其是通過勞動力渠道的影響更為顯著, 意味著其財政承載與恢復能力更容易被推至極限. 例如, 在500年洪水情景下, 南寧勞動力損失率達29.44%, 而廣州、上海盡管絕對勞動力損失較高, 損失率僅分別為3.79%與3.21%. 換言之, 若僅以絕對損失排序來配置資源, 可能無法覆蓋“脆弱性更高”的地區; 而若只盯住本地直接損失, 也可能忽略那些因供應鏈外溢而承壓的“非受災城市”. 研究進一步指出, 簡單加總各城市的獨立壓力測試結果只能得到保守的風險下限; 而以長三角地區為例的聯合沖擊模擬則顯示出強烈的波及風險共振放大效應.

圖 1

10和500年一遇洪水各類損失最嚴重的十大區域. 分別在10和500年一遇洪水中, 資本損失(a, b)、勞動力損失(e, f)、本地間接損失(i, j)及連鎖效應(m, n)最嚴重的十大洪水壓力城市. 洪水敏感度最高的十大城市: 分別在10年一遇與500年一遇洪水中, 資本損失率(c, d)、勞動力損失率(g, h)、本地間接損失率(k, l)及波及效應率(o, p)最嚴重的城市. 條形圖表示損失值(左側標注刻度), 點狀圖表示損失率(右側標注刻度). 標注黑色三角(▲)的城市在500年一遇洪水中的脆弱性排名較10年一遇洪水顯著上升. 標注星號(*)的城市為直轄市或省會城市

從行業維度看, 工業與商業部門在各類損失類型中的占比合計超過70%, 這揭示了制造與商貿相關環節在網絡傳播中具有更強的放大效應: 當關鍵制造節點停擺、物流鏈路受阻或商貿服務中斷時, 沖擊會沿著上下游關系擴散, 進而影響遠離受淹災區的生產與交付. 其中, 交通運輸設備制造業與交通運輸業的風險傳導特征尤為突出( 圖2 ): 北京、上海、廣州的高端制造與整車生產樞紐, 其供應鏈擾動可沿全國產業鏈傳導至同類制造中心; 而鄭州、武漢等國家物流樞紐一旦中斷, 會直接影響全國范圍內的物資流通. 基于此, 應實施更具行業針對性的韌性配置: 對資本密集型的重制造業與高技術制造, 應建立關鍵零部件與核心物資的戰略儲備及替代方案; 對勞動密集型的輕工業(如紡織等), 需完善彈性用工與跨區域調配機制; 而對承擔“國民經濟大動脈”功能的交通物流樞紐, 則應構建多式聯運與多通道冗余體系與分布式倉儲系統.

圖 2 河道洪水對北京(a, b)、上海(c, d)、廣州(e, f)運輸設備行業供應鏈, 以及武漢(g, h)、鄭州(i, j)運輸行業的連鎖反應及溢出影響. 每個城市-部門對顯示溢出影響最大的十個行業(上游, a, c, e, g, i)以及連鎖反應(下游, b, d, f, h, j). 條形的深色表示每個行業與目標行業的凝聚力, 范圍從深(強)到亮(弱), 由該行業與目標部門之間的交易量衡量

總體而言, 該研究將洪水災害的空間淹沒信息與風險擴展型多區域投入產出模型相結合, 在全國尺度上量化了城市洪澇的直接與間接經濟損失, 揭示了損失隨強度增強由“本地直接損毀”向“跨城級聯波及”轉變的規律, 并以溢出指標刻畫了非受災城市的被動承壓格局. 研究結果表明, 在極端氣候加劇的背景下, 城市安全治理不應僅停留在堤防、排澇等傳統工程防洪與“受災地直接損失”控制上, 而需從城市網絡與產業關聯的系統視角出發, 聚焦關鍵節點城市、關鍵產業鏈環節與高脆弱地區, 構建分層分類、精準適配的韌性提升與災后恢復體系. 一是強化關鍵節點城市的差異化治理, 溢出敏感型樞紐(如北京、上海), 盡管本地直接暴露程度有限, 但因在全國需求與協調中占據核心地位, 易吸納大量外部輸入擾動, 應通過供應商多元化、關鍵物資戰略儲備及情景自適應采購等方式, 降低對輸入型沖擊的敏感性; 級聯擴散型樞紐(如蘭州等內陸物流門戶), 因地處交通干線與產業走廊, 沖擊可沿下游多區域快速傳導, 需重點管控對外輸出風險, 通過構建冗余運輸通道、分散化物流平臺并啟動跨區域應急協同機制, 遏制風險擴散; 省內傳導型樞紐(如廣州、武漢), 風險傳導呈現區域性特征, 局部影響強度可能極高, 適宜采用區域一體化恢復方案, 保障關鍵服務供給、避免局部系統癱瘓. 二是推進關鍵產業鏈多元化, 聚焦核心產業與重點節點. 例如, 北京、上海、廣州的交通運輸設備制造業擁有覆蓋全國的供應鏈關聯, 鄭州、武漢的交通運輸業作為多式聯運核心節點, 均在我國經濟和物流網絡中發揮關鍵作用. 此類節點一旦中斷, 極易在產業與物流系統中引發顯著的級聯波及與溢出效應. 針對這些核心產業, 可通過冗余產能配置、分布式倉儲布局、備選物流廊道規劃及強化跨區域應急協同, 阻斷災害損失沿供應鏈的跨區域擴散路徑. 三是優先提升脆弱地區風險防御與快速恢復能力, 聚焦南寧、蘭州等相對欠發達城市, 針對性提供災后定向資金、勞動力保障與應急人力調配支持, 引導其擺脫對單一產業的依賴、推動產業多元化轉型, 切實降低相對損失并加快恢復進程. 本研究將直接損失、間接損失與跨城溢出影響納入統一評估框架, 可為降低全國系統性災害級聯風險提供更可量化的依據與更具針對性的決策支撐, 助力構建安全、韌性、協同的全國災后供應鏈安全網絡.

洪水來時, 沒有一座城市是孤島; 洪水退后, 韌性經濟網絡是最后防線.

參考文獻

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[3] Hallegatte S. Modeling the role of inventories and heterogeneity in the assessment of the economic costs of natural disasters . Risk Anal , 2014 , 34: 152 -167

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[5] Fang D, Xu F, Jin X, et al. Stress-testing the cascading economic impacts of urban flooding across 306 Chinese cities . Nat Cities , 2026 , 3: 89 -101

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