Risk Assessment of Earthquake Disaster Impact on Industrial Chain
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摘要: 保障产业链安全稳定、具备抗灾韧性，成为我国经济高质量发展的重要基础，因此基于已收集整理的全球大震巨灾对产业链冲击影响资料，梳理分析地震灾害对不同行业及产业链的影响，尤其是针对地震巨灾对产业链影响的特征及要素进行研究。基于全球地震巨灾对产业链的冲击影响研究，通过量化方式给出产业链地震灾害风险评估水平及不同产业链震后恢复能力，并提出产业链地震安全保障举措建议，为研究我国产业链地震敏感性提供参考。Abstract: Ensuring the safety, stability, and resilience of the industrial chain is crucial for the high-quality development of China's economy. Therefore, based on the collected and organized data on the impact of global earthquake disasters on the industrial chain, this study examines the impact of earthquake disasters on the different industry and industrial chain, especially the characteristics and elements of the impact of earthquake disasters on the industrial chain. Drawing from the examination of the impact of global earthquake disasters on the industrial chain, this study quantitatively provides the level of earthquake risk assessment for the industrial chain, along with the post-earthquake recovery capabilities of different industrial chains. Additionally, this study presents measures and suggestions for ensuring earthquake safety within the industrial chain, providing a basis for investigating the earthquake sensitivity of China's industrial chain in China.
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Key words:
- Industrial chain /
- Earthquake disasters /
- Natural disasters /
- Risk assessment /
- Resilience
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引言
随着全球化的深入和信息化革命的开展，经济竞争逐渐演变为产业链竞争，产业链竞争对国家和地区安全的影响更广，作用更大。全球产业链已成为世界经济的典型特征，是全球生产循环的本质内容。现阶段我国基础设施网络互联互通程度不断提升，重大地震灾害可能衍生多种次生灾害从而形成复合型灾害，对产业链发展及布局造成巨大冲击。因此保障产业链安全稳定、具有抗灾韧性成为我国经济社会高质量发展的重要保障。
大震巨灾不仅造成人民生命安全财产损失，而且会对产业链产生重要影响。产业链上下游连接紧密，任何环节的稳定和安全出现问题都会直接影响整个产业链，产业链的中断会引起整个经济的连锁反应，阻碍经济循环的顺畅运转（黄汉权，2020）。对于产业链安全性定义的研究较多（尹训飞，2019；赵福军，2019；张辉等，2020；盛朝迅，2021），整体而言产业链安全是指在开放经济条件下，一国主要产业在产业链整体上的稳定性、可控性与抗风险能力，包括抵御自然灾害、突发公共卫生事件及国际封锁等外部冲击能力（张义博，2021）。学者们针对地震灾害对不同产业链的冲击影响进行了相关研究。刘佳（2019）深入分析了汶川大地震对四川旅游产业链的影响，并对抗震救灾产业政策与可持续发展的相关问题进行了研究。魏来等（2011）利用向量纠错模型和历史分解图研究灾变性事件对消费品产业链的影响，并分析了价格调整的动态效果和沿产业链的因果关系。陈春慧（2013）基于汽车产业供应链特征和风险特点分析了日本地震对广州汽车产业供应链的影响，并给出了汽车产业供应链应对地震巨灾的策略。同样，郭文博（2011）根据日本地震对全球产业供应链的冲击，分析了产业链全球化中所面临的风险及策略。已有学者（王俊等，2011；袁丽等，2011；沈铭辉等，2011；陈和等，2011；刚健华等，2011）研究了2011年日本大地震对日本金融业的影响，分析其对中国经济发展的冲击及启示，并从不同角度给出相关政策建议。杨方等（2011）研究了东日本大地震对日本及国际能源市场、产业链格局等方面带来的影响，并系统分析了震后日本电力供需形势及政策措施。叶利扬（2013）分析了日本311大地震对电子产业链的影响，并从产业政策调整、全球产业链衔接等方面给出了相关建议。张玉来（2011）以日本电子产业中的半导体为切入点，研究东日本大地震对半导体产业链的影响。潘泓旭（2011）分析了日本地震对我国IT行业的影响，并提出解决措施。彭燕（2010）基于灰色关联分析理论和综合评价理论，分析地震前后安县农业产业链发展的趋势和存在的问题。部分学者（方美燕等，2008；徐玖平等，2008；陈德富等，2010；王彬彬，2012）对汶川大地震后灾区资源承载力及产业链恢复能力进行了分析与评估，总结了灾后发展产业承载能力机制与其基础之间的联系。
综上所述，研究学者多针对单一产业链进行安全性分析，震例较单一，且大多数研究缺少量化分析。因此本文在梳理我国产业链现状与布局的基础上，从产业链架构安全的角度，基于国内外不同震例开展不同产业链受强震影响的安全性分析。通过全球地震巨灾对产业链的冲击影响研究，分析地震巨灾对产业链影响的特征、要素及不同时期地震灾害对产业链的冲击影响，通过量化方式给出产业链地震灾害风险评估水平和不同产业链震后恢复能力，最后提出产业链地震安全保障的举措建议。
1. 地震巨灾冲击影响特征
1.1 影响特征分析
依据GB/T 4754—2017《国民经济行业分类》，我国行业共分20个门类（表1），95个大类，316个中类，913个小类。产业链从不同角度出发有多种分类方法，其中按照行业分类可以划分为23个产业链（刘贵富等，2006），如表2所示，此分类方法适合开展行业产业链研究，制定行业产业链政策。
表 1 国民经济行业分类及代码Table 1. Classification and codes of the national economic industries代码 行业 简称 A 农、林、牧、渔业 农林牧渔 B 采矿业 采矿 C 制造业 制造 D 电力、燃气及水的生产和供应业 水电气暖 E 建筑业 建筑 F 交通运输、仓储和邮政业 运输仓储 G 信息传输、计算机服务和软件业 信息服务 H 批发和零售业 批发零售 I 住宿和餐饮业 住宿餐饮 J 金融业 金融 K 房地产业 房地产 L 租赁和商务服务业 租赁商务 M 科学研究、技术服务和地质勘查业 科技服务 N 水利、环境和公共设施管理业 公共设施 O 居民服务和其他服务 其他服务 P 教育 教育 Q 卫生、社会保障和社会福利业 卫生社保 R 文化、体育和娱乐业 文体娱乐 S 公共管理和社会组织 公共管理 T 国际组织 国际组织 表 2 国民经济行业产业链分类及代码Table 2. Classification and codes of the national economic industry chain代码 名称 代码 名称 代码 名称 a 农业 i 造纸 q IT b 林业 j 煤炭 r Internet c 畜牧渔 k 机械制造 s 教育 d 农工贸 l 汽车 t 文体娱乐 e 肉类 m 钢铁 u 旅游 f 蔬菜 n 电信 v 金融 g 医药 o 服装 w 媒介 h 化工 p 高新技术 按照产业链结构分类（刘贵富等，2006），划分5个结构链：①生产链：原料（采、种、养、育）→加工→产品；②供应链：采购→运输→储存→配送；③销售链：总销→分销→批发→零售；④代理链：总代理→分代理→代理；⑤管理链：总部→分部→生产营销。
1.1.1 地震对行业及产业链影响分析
收集整理有记载以来全球269个地震的灾害损失资料（宋志平等，2011，景冰冰等，2023），按照经济损失超过1亿美元，同时死亡人数超过1万人进行查询，共筛选出18个地震巨灾研究震例（表3）。根据已有文献（郭增建等，1991；宋志平等，2011；张肇诚等，2013；杜兴，2015；史培军，2016；张升等，2023；景冰冰等，2023）对全球18个震例进行研究并分析地震对行业及产业链的影响程度。本文提出影响因子I作为地震灾害对不同行业或产业链影响的量化指标：
表 3 全球地震巨灾研究震例Table 3. Some case examples of global earthquake catastrophe编号 地震日期/（年-月-日） 纬度 经度 震中地名 深度/km 震级M/级 震中烈度 海啸/m 死亡人数/万人 损失/亿美元 1 1868-08-13 18.60ºS 71.00ºW 智利阿里卡近海 25 8½ 11 18.0 2.50 3.0 2 1908-12-28 38.15ºN 15.68ºE 意大利西西里岛 10 7¼ 11 13.0 8.22 1.2 3 1923-09-01 35.10ºN 139.50ºE 日本横滨 35 7.9 — 13.0 14.28 6.00 4 1939-01-25 36.20ºS 72.20ºW 智利奇廉 60 7.7 10 — 3.00 9.2 5 1960-02-29 30.50ºN 9.50ºW 摩洛哥阿加迪尔 — 6.8 10 — 1.31 1.2 6 1970-05-31 9.25ºS 78.84ºW 秘鲁卡斯马近海 73 7.9 10 0.4 6.68 5.3 7 1972-12-23 12.35ºN 86.13ºW 尼加拉瓜马拉瓜 7 6.2 — — 1.00 8.0 8 1976-02-04 15.30ºN 89.15ºW 危地马拉城 12 7.5 9 0.1 2.30 21.5 9 1976-07-27 39.61ºN 117.89ºE 中国河北唐山 16 7.8 11 — 24.20 122.3 10 1988-12-07 40.93ºN 44.11ºE 亚美尼亚斯皮塔克 5 6.8 10 — 2.50 162.0 11 1990-06-20 37.00ºN 49.19ºE 伊朗加兹温 19 7.9 7 — 4.00 80.0 12 1999-08-17 40.77ºN 30.00ºE 土耳其伊斯坦布尔 13 7.6 10 2.5 1.71 200.0 13 2001-01-26 23.39ºN 70.23ºE 印度普杰 16 7.7 10 — 2.00 26.2 14 2004-12-26 3.30ºN 95.98ºE 印尼锡默卢岛 30 9.1 10 50.9 22.79 100.0 15 2008-05-12 30.95ºN 103.40ºE 中国四川汶川 19 8.0 11 — 8.77 1 207.3 16 2010-01-12 18.44ºN 72.57ºW 海地太子港 13 7.3 10 3.0 22.26 80.0 17 2011-03-11 38.32ºN 142.37ºE 日本宫城海域 32 9.0 12 24.0 2.78 1234.0 18 2023/02/06 37.15ºN 36.95ºE 土耳其南部 20 7.8 11 — 4.50 841.0 $$ I = \frac{{{N_{\text{i}}}}}{{{N_{\text{s}}}}} $$ (1) 式中，Ni表示对某一具体产业链或产业产生冲击影响的震例数量；Ns为震例总数量（本文取18）。
影响因子I是相对概念，表征的是行业或产业链受地震灾害影响的程度，而非灾害造成经济损失的绝对值。行业或产业链在灾害作用下，一般会出现直接经济损失、产业链中断造成的间接损失、基础设施破坏导致生产中断带来的损失。当地震灾害作用下某地区行业或产业链出现以上损失类型（至少出现其中一种）的严重损失时判断为地震对该地区的行业或产业链产生一定影响。全球地震巨灾对20个不同行业的冲击影响统计结果如表4所示（宋志平等，2011；张升等，2023；景冰冰等，2023；杜兴，2015；郭增建等，1991；张肇诚等，2013；史培军，2016），表中圆圈表示地震对相应行业产生影响。
表 4 全球地震巨灾对行业的冲击影响统计结果Table 4. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the industry序号 地震日期/
（年-月-日）震中地名 震级M/级 行业代码 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T 1 1868-08-13 智利阿里卡近海 8½ ● — — — ● ● — ● ● ● ● — — — — ● — — ● — 2 1908-12-28 意大利西西里岛 7¼ ● — — — ● ● — ● ● ● ● — — — — ● — — ● — 3 1923-09-01 日本横滨 7.9 ● — — — ● ● — ● ● ● ● — — — — ● ● — ● — 4 1939-01-25 智利奇廉 7.7 ● — — — ● ● — ● ● ● ● — — — — ● ● — ● — 5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8 — — — ● ● ● — ● ● ● ● — — — — ● ● ● ● — 6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9 ● — — ● ● ● — ● ● ● ● — — ● — ● ● ● ● — 7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 — — — ● ● — — ● ● ● ● — — — — ● ● ● ● — 8 1976-02-04 危地马拉城 7.5 ● — — ● ● ● — ● ● ● ● — — ● ● ● ● ● ● — 9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8 ● ● ● ● ● ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● — 10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 — — — ● ● ● — ● ● ● ● ● — ● ● ● ● ● ● ● 11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9 ● — ● ● ● ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 13 2001-01-26 印度普杰 7.7 ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1 ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 16 2010-01-12 海地太子港 7.3 ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0 ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 18 2023-02-06 土耳其南部 7.8 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 合计 15 3 9 14 18 17 7 18 18 18 18 10 9 12 11 18 16 14 18 9 为直观显示统计结果，比较地震灾害对不同行业的影响，基于表4中的统计结果计算影响因子I并绘制玫瑰图，如图1所示。参照全球地震灾害对不同行业冲击影响研究成果，根据I值建立地震灾害对行业或产业链的影响等级，如表5所示。由图1可知，地震巨灾对建筑、金融、房地产、教育、住宿餐饮、批发零售和公共管理7个行业的冲击影响最大，采矿和信息服务受到行业冲击的影响较小。图1呈现的规律与杜兴（2015）以汶川地震为案例进行经济损失评估得出的结论一致，但本文震例更多且涉及的行业更宽泛，因此所得结论相对全面。
图 1 全球地震巨灾对国民经济行业的冲击影响玫瑰图Figure 1. Rose diagram of the impact of global earthquake catastrophes on the national economic industries表 5 影响等级划分Table 5. Impact level classification严重影响 中度影响 轻度影响 轻微影响 基本无影响 I＞0.8 0.8≥I＞0.6 0.6≥I＞0.4 0.4≥I＞0.2 0.2≥I 全球地震巨灾对23个不同产业链的冲击影响统计结果如表6所示（宋志平等，2011；张升等，2023；景冰冰等，2023；杜兴，2015；郭增建等，1991；张肇诚等，2013；史培军，2016），表中圆圈表示地震对相应行业链产生影响。为直观地显示统计结果，比较地震灾害对不同产业链的影响程度，将表6中的统计结果绘制玫瑰图，如图2所示。由图2可知，地震巨灾对农工贸易、肉类、蔬菜、教育、金融等产业链的冲击影响最大，林业、煤炭和造纸产业链受到地震巨灾的冲击影响较小。
表 6 全球地震巨灾对产业链的冲击影响统计结果Table 6. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the industry chain序号 地震时间/
（年-月）震中地名 震级M/级 产业链代码 a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w 1 1868-08 智利阿里卡近海 8½ ● — ● ● ● ● — — — — — — — — — — — — ● — — ● — 2 1908-12 意大利西西里岛 7¼ ● — ● ● ● ● — — — — — — — — — — — — ● — — ● — 3 1923-09 日本横滨 7.9 ● — ● ● ● ● ● — — — — — — — — — — — ● — — ● — 4 1939-01 智利奇廉 7.7 ● — — ● ● ● — — — — — — — ● — — — — ● — — ● — 5 1960-02 摩洛哥阿加迪尔 6.8 ● — — ● ● ● ● — — — — — — ● — — — — ● ● — ● — 6 1970-05 秘鲁卡斯马近海 7.9 ● — ● ● ● ● ● — — — — — — ● — — — — ● ● — ● — 7 1972-12 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 ● — — ● ● ● ● — — — — — — ● — — — — ● ● — ● — 8 1976-02 危地马拉城 7.5 ● — ● ● ● ● ● — — — — — — ● — — — — ● ● — ● — 9 1976-07 中国河北唐山 7.8 ● ● — ● ● ● ● ● ● ● ● — ● ● ● — — — ● ● — ● — 10 1988-12 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 ● — — ● ● ● ● — — — — — — ● — — — — ● ● — ● — 11 1990-06 伊朗加兹温 7.9 ● — — ● ● ● ● — — — ● — — ● — — — — ● ● — ● — 12 1999-08 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● — ● ● ● ● ● — — — ● — — ● ● — ● ● ● ● ● ● ● 13 2001-01 印度普杰 7.7 ● — — ● ● ● ● — — — ● — — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 14 2004-12 印尼锡默卢岛 9.1 ● — ● ● ● ● ● — — — ● — — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 15 2008-05 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● ● ● ● ● — — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 16 2010-01 海地太子港 7.3 — — ● ● ● ● ● — — — ● — — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 17 2011-03 日本宫城海域 9.0 ● — ● ● ● ● ● ● — — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 18 2023-02 土耳其南部 7.8 ● — ● ● ● ● ● ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 合计 17 2 11 18 18 18 15 4 1 2 9 3 4 15 8 6 7 7 18 14 7 18 7 
图 2 全球地震巨灾对产业链的冲击影响玫瑰图Figure 2. Rose diagram of the impact of global earthquake catastrophes on industrial chains1.1.2 不同时期影响分析
时代年限制约着地震灾害对行业及产业链的冲击影响，分析不同时期地震灾害对行业及产业链的影响。根据表4的统计结果，分析1900年以来全球地震巨灾对20个行业的冲击影响，参照式（1）引入影响比例Ip，其中Nc为具体震例对不同产业的影响数量，Nz为产业总数（取20）。
$$ {I_{\text{p}}} = \frac{{{N_{\text{c}}}}}{{{N_{\text{z}}}}} \times 100\% $$ (2) 由图3可知，地震灾害对行业的冲击影响可分为3个阶段。第1阶段：1900—1959年，地震灾害对行业的冲击影响占比在50%左右，受影响的占比相对较低。分析认为，这可能与当时的经济社会发展水平和国民经济行业的发展水平有关。20世纪初期，表4中大多数国家生产力水平较低，资金相对紧缺，许多行业发展处于初期阶段。由于行业构成并不复杂，元素相对单一，因此地震灾害并没有对行业产生较大的冲击。第2阶段：1960—1989年，地震灾害的冲击影响占比从50%左右提高到90%左右，受影响的行业占比明显增大。这一时期许多国家推行开放的市场经济政策，从而推动经济社会快速发展，新兴行业不断涌现，形成了相对稳定的持续发展格局。由于行业构成相对复杂，因此地震灾害会对产业各环节造成不同程度的影响。第3阶段：1990年至今，地震灾害对行业的冲击影响占比在90%以上。与第一阶段相比，随着行业完整度的提升，相同震级的地震灾害对行业的冲击影响更大。
图 3 地震灾害对行业的冲击影响变化曲线Figure 3. Plot of the impact of earthquake disasters on the industry根据表6给出的结果，分析1900年以来全球地震巨灾对23个产业链的冲击影响，根据式（2）计算影响比例Ip，Nz为产业链总数（取23）。由图4可知，地震灾害对产业链的冲击影响可分为2个阶段。第1阶段：1900—1999年，地震灾害对产业链的冲击影响占比30%～45%，受冲击影响的占比相对较低。第2阶段：1999年至今，地震灾害的冲击影响占比从45%左右提高至90%左右，受冲击影响的产业链占比明显增大。1995年WTO（世界贸易组织）的成立促进了多边贸易体制运行和全球产业链不断发展，产业链的数量不仅更多，且结构更复杂。因此地震灾害会对产业链造成较大的冲击影响，震级较高的地震作用冲击力尤为明显。
图 4 地震灾害对产业链的冲击影响变化曲线Figure 4. Plot of the impact of earthquake disasters on the industrial chain1.2 影响要素分析
产业链结构共分为5类，基于全球典型震例（表3），开展全球地震巨灾对产业链结构的影响要素分析。产业链结构的定义实质为根据产业链涉及内容进行产业链重新分类，因此表7中的资料来源与表4和表6是一致的。表8～表10是对产业链结构的细分，因此表8～表10中的资料来源与表7是一致的。表7结果显示地震巨灾对产业链中的生产链、供应链2个结构链冲击影响最大，其次为销售链，代理链和管理链受到的冲击影响最小。
表 7 全球地震巨灾对产业链结构的影响统计结果Table 7. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on structure of industrial chain序号 地震日期/
（年-月-日）震中地名 震级M/级 生产链 供应链 销售链 代理链 管理链 1 1868-08-13 智利阿里卡近海 8½ ● ● ● — — 2 1908-12-28 意大利西西里岛 7¼ ● ● ● — — 3 1923-09-01 日本横滨 7.9 ● ● ● — — 4 1939-01-25 智利奇廉 7.7 ● ● ● — — 5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8 ● ● — — — 6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9 ● ● ● — — 7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 ● ● — — — 8 1976-02-04 危地马拉城 7.5 ● ● ● — ● 9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8 ● ● ● — ● 10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 ● ● ● — — 11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9 ● ● ● ● ● 12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● ● ● ● ● 13 2001-01-26 印度普杰 7.7 ● ● ● ● ● 14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1 ● ● ● ● ● 15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● ● 16 2010-01-12 海地太子港 7.3 ● ● ● ● ● 17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0 ● ● ● ● ● 18 2023-02-06 土耳其南部 7.8 ● ● ● ● ● 合计 18 18 16 8 10 表 8 全球地震巨灾对生产链的影响统计结果Table 8. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the production chain序号 地震日期/
（年-月-日）震中地名 震级M/级 开采捕捞 种植养殖 研发培育 制作加工 上市产品 1 1868-08-13 智利阿里卡近海 8½ ● ● — — — 2 1908-12-28 意大利西西里岛 7¼ ● ● — — — 3 1923-09-01 日本横滨 7.9 ● ● — ● ● 4 1939-01-25 智利奇廉 7.7 — ● — — ● 5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8 — ● — — ● 6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9 ● ● — — ● 7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 — ● — — ● 8 1976-02-04 危地马拉城 7.5 ● ● — — ● 9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8 ● ● ● ● ● 10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 — ● ● ● ● 11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9 — ● — ● ● 12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● ● ● ● ● 13 2001-01-26 印度普杰 7.7 — ● — ● ● 14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1 ● ● ● ● ● 15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● ● 16 2010-01-12 海地太子港 7.3 ● ● — ● ● 17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0 ● ● ● ● ● 18 2023-02-06 土耳其南部 7.8 ● ● ● ● ● 合计 12 18 7 11 16 表 9 全球地震巨灾对供应链的影响统计结果Table 9. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the supply chain序号 地震日期/
（年-月-日）震中地名 震级M/级 采购 运输 存储 配送 1 1868-08-13 智利阿里卡近海 8½ — ● — — 2 1908-12-28 意大利西西里岛 7¼ ● ● — — 3 1923-09-01 日本横滨 7.9 ● ● ● — 4 1939-01-25 智利奇廉 7.7 — ● ● — 5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8 — ● ● — 6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9 ● ● — — 7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 — ● — — 8 1976-02-04 危地马拉城 7.5 — ● ● — 9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8 ● ● ● ● 10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 — ● ● ● 11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9 — ● ● ● 12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● ● ● ● 13 2001-01-26 印度普杰 7.7 ● ● — ● 14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1 ● ● ● ● 15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● 16 2010-01-12 海地太子港 7.3 ● ● ● ● 17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0 ● ● ● ● 18 2023-02-06 土耳其南部 7.8 ● ● ● ● 合计 11 18 13 10 表 10 全球地震巨灾对销售链的影响统计结果Table 10. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the sale chain序号 地震日期/
（年-月-日）震中地名 震级M/级 总销 分销 批发 零售 1 1868-08-13 智利阿里卡近海 8½ — — — ● 2 1908-12-28 意大利西西里岛 7¼ — — — ● 3 1923-09-01 日本横滨 7.9 — — ● ● 4 1939-01-25 智利奇廉 7.7 — — ● ● 5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8 — — — ● 6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9 — — ● ● 7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 — — — ● 8 1976-02-04 危地马拉城 7.5 — ● ● ● 9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8 ● ● ● ● 10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 — ● ● ● 11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9 — ● ● ● 12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● ● ● ● 13 2001-01-26 印度普杰 7.7 — ● ● ● 14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1 ● ● ● ● 15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● 16 2010-01-12 海地太子港 7.3 ● ● ● ● 17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0 ● ● ● ● 18 2023-02-06 土耳其南部 7.8 ● ● ● ● 合计 7 11 14 18 1.2.1 生产链
由表7可知，生产链、供应链和销售链受到的地震灾害冲击影响较大，因此分别分析地震灾害对构成生产链、供应链和销售链不同环节的影响。表8结果显示，地震巨灾对生产链中的种植养殖环节冲击影响最大，其次为上市产品和开采捕捞，研发培育受到的地震灾害冲击影响最小。
1.2.2 供应链
通过全球典型震例分析，表9结果显示地震巨灾对供应链中的运输环节冲击影响最大，其次为储存和采购环节，配送环节受到的地震灾害冲击影响最小。由于配送环节形成时期较晚，因此前期的震例分析无法反映地震灾害对配送环节的影响，由后期的震例分析可知地震灾害对配送环节会有较大的冲击。
1.2.3 销售链
通过全球典型震例分析，表10结果显示地震巨灾对销售链中的零售环节冲击影响最大，其次为批发环节，总销和分销环节受到的地震灾害冲击影响相对较小。
2. 产业链抗震韧性评估
2.1 地震灾害风险评估
产业链地震灾害风险是指产业链及其相关行业受地震冲击影响并造成灾害损失的可能程度。为尽可能定量描述产业链地震灾害风险水平，采用层次分析法判定灾害风险。根据受冲击的产业链与其相关行业的相关性，将相关行业的影响因子按照风险贡献率确定不同的权重值，对产业链受地震灾害的影响进行加权求和，产业链地震灾害风险指数Ri计算公式为：
$$ {R_{\text{i}}} = {I_0}\left( {{{a}}{I_1} + {{b}}{I_2} + {{c}}{I_3}} \right) $$ (3) 式中，I0为产业链受地震冲击的影响因子，参照式（1）计算（Ni取值如表6所示）；I1、I2、I3分别为与产业链相关的行业受地震冲击的影响因子，根据式（1）计算（Ni取值如表4所示)；a、b、c为权重系数，根据资料分析和相关性研究，a、b、c分别取0.45、0.30、0.25。
风险指数Ri越大表示产业链的风险越大，受地震灾害冲击影响的概率越高。参照全球地震灾害对不同产业链的冲击影响研究成果，根据风险指数Ri建立产业链风险评估等级，如表11所示。
表 11 风险等级划分Table 11. Risk level classification高度风险 较高风险 中度风险 较低风险 低度风险 Ri＞0.8 0.8≥Ri＞0.6 0.6≥Ri＞0.4 0.4≥Ri＞0.2 0.2≥Ri 产业链地震灾害风险指数计算结果如表12所示。为直观比较不同产业链受地震冲击的影响，将表12中的统计结果绘制玫瑰图，如图5所示。由图5可知，金融、教育、农工贸等产业链的地震灾害风险高，文娱和医药产业链的地震灾害风险较高，造纸、煤炭、林业和汽车等产业链的地震灾害风险低。由图2可知地震巨灾对农工贸易、肉类、蔬菜、教育、金融、农业6个产业链冲击影响最大，这与图5得出的结论大体一致，但由于考虑了相关行业的影响，因此产业链地震灾害风险评估可更准确地反映地震灾害对不同产业链的冲击影响。
表 12 产业链地震灾害风险评估Table 12. Earthquake disaster risk assessment of industrial chains排
序受冲击的产业链I0 相关行业I1 相关行业I2 相关行业I3 风险
指数风险
评估名称 数量 影响因子 名称 影响因子 名称 影响因子 名称 影响因子 1 金融 18 1.000 金融 1.000 房地产 1.000 公共管理 1.000 1.000 高 2 教育 18 1.000 教育 1.000 建筑 1.000 水电气暖 0.778 0.944 高 3 农工贸 18 1.000 运输仓储 0.944 批发零售 1.000 水电气暖 0.778 0.919 高 4 蔬菜 18 1.000 农林牧渔 0.833 批发零售 1.000 运输仓储 0.944 0.911 高 5 肉类 18 1.000 农林牧渔 0.833 批发零售 1.000 运输仓储 0.944 0.911 高 6 农业 17 0.944 农林牧渔 0.833 运输仓储 0.944 水电气暖 0.778 0.805 高 7 医药 15 0.833 卫生社保 0.889 公共管理 1.000 批发零售 1.000 0.792 较高 8 文体娱乐 14 0.778 文体娱乐 0.778 住宿餐饮 1.000 水电气暖 0.778 0.657 较高 9 畜牧渔 11 0.611 农林牧渔 0.833 运输仓储 0.944 水电气暖 0.778 0.521 中 10 电信 15 0.833 信息服务 0.389 水电气暖 0.778 公共设施 0.667 0.479 中 11 旅游 7 0.389 住宿餐饮 1.000 建筑 1.000 公共管理 1.000 0.389 较低 12 制造 9 0.500 制造 0.500 建筑 1.000 运输仓储 0.944 0.381 较低 13 服装 8 0.444 制造 0.500 运输仓储 0.944 批发零售 1.000 0.337 较低 14 媒介 7 0.389 信息服务 0.389 房地产 1.000 公共管理 1.000 0.282 较低 15 Internet 7 0.389 信息服务 0.389 公共管理 1.000 水电气暖 0.778 0.260 较低 16 IT 7 0.389 信息服务 0.389 科技服务 0.500 水电气暖 0.778 0.202 较低 17 高新技术 6 0.333 科技服务 0.500 制造 0.500 水电气暖 0.778 0.190 低 18 化工 4 0.222 运输仓储 0.944 制造 0.500 批发零售 1.000 0.183 低 19 钢铁 4 0.222 采矿 0.167 运输仓储 0.944 批发零售 1.000 0.135 低 20 汽车 3 0.167 制造 0.500 运输仓储 0.944 批发零售 1.000 0.126 低 21 林业 2 0.111 农林牧渔 0.833 采矿 0.167 批发零售 1.000 0.075 低 22 煤炭 2 0.111 采矿 0.167 运输仓储 0.944 批发零售 1.000 0.068 低 23 造纸 1 0.056 制造 0.500 农林牧渔 0.833 批发零售 1.000 0.040 低 
图 5 产业链地震灾害风险评估玫瑰图Figure 5. Rose diagram of industrial chain earthquake disaster risk assessment2.2 震灾恢复能力分析
产业链震灾恢复是指产业链从地震造成的阻断或瘫痪状态恢复到可正常运行状态。按功能分类，产业链震灾恢复包括基本功能应急恢复和全部功能正常恢复；按性质分类，产业链震灾恢复包括自主恢复和外部干预恢复。为尽可能定量描述产业链震灾恢复水平，本文提出产业链震灾综合恢复指数，如式（4）所示。综合恢复指数分别由应急恢复和正常恢复组成，采用平均值法将2部分进行合并，每部分均采用最大值归一化进行定量化处理。应急恢复和正常恢复均涉及自主恢复和外部干预恢复，因此采用加权平均法和最大值归一化法量化应急恢复指数和正常恢复指数，利用层次分析法判定产业链自主恢复和外部干预恢复的权重等级。
$$ {C_{\text{R}}} = \frac{1}{2}\left( {\frac{{R_{\mathrm{E}}}}{{R_{{\mathrm{E}}_{\max }}}} + \frac{{R_{\mathrm{C}}}}{{R_{{\mathrm{C}}_{\max }}}}} \right) $$ (4) 式中，CR表示产业链震灾综合恢复指数；
$R_{\mathrm{E}}/R_{{\mathrm{E}}_{\max}} $ 表示应急恢复指数，$ R_{\mathrm{E}} = \dfrac{{{t_{\max }}\left( {{{{a}}_{\text{1}}}S + {{{b}}_{\text{1}}}H} \right)}}{t} $ ；$R_{\mathrm{C}}/R_{{\mathrm{C}}_{\max}} $ 表示正常恢复指数，$ R_{\mathrm{C}} = \dfrac{{{T_{\max }}\left( {{{{a}}_{\text{2}}}S + {{{b}}_{\text{2}}}H} \right)}}{T} $ ；S、H分别为产业链自主恢复比率和外部干预恢复比率，产业链恢复比率为产业链各结构链条灾后恢复数量与产业链总体结构链数量的比值；t、T分别为产业链基本功能应急恢复时间和全部功能正常恢复时间；tmax、Tmax分别为t、T的最大值；a1、b1为应急恢复权重系数，分别取0.40、0.60；a2、b2为正常恢复权重系数，分别取0.70、0.30；$R_{{\mathrm{E}}_{\max}} $ 、$R_{{\mathrm{C}}_{\max}} $ 分别代表RE、RC的最大值。参照不同产业链在地震灾害下的恢复效率研究成果，根据综合恢复指数CR建立产业链恢复能力等级，如表13所示。表 13 恢复等级划分Table 13. Recovery level classification强 较强 中 较弱 弱 CR＞0.8 0.8≥CR＞0.6 0.6≥CR＞0.4 0.4≥CR＞0.2 0.2≥CR 产业链震灾综合恢复指数计算结果如表14所示。为直观地比较不同产业链受地震冲击下的恢复能力，将表14中的统计结果绘制玫瑰图，如图6所示。由图6可知，Internet和电信产业链的地震灾害恢复能力强，医药产业链的地震灾害恢复能力较强，服装和IT等产业链的地震灾害恢复能力处于中等水平。教育、金融、文体娱乐和旅游4个产业链的地震灾害恢复能力较弱。
表 14 产业链震灾恢复能力评估Table 14. Evaluation of the disaster recovery capability of the industrial chains排序 产业链 自主恢复
比率S外部干预
比率H恢复时间/d 恢复指数 综合
指数恢复
能力应急t 正常T 应急恢复 正常恢复 1 Internet 0.9 0.1 2 15 1.000 1.000 1.000 强 2 电信 0.8 0.2 2 15 0.966 0.939 0.952 强 3 医药 0.3 0.7 2 15 0.793 0.636 0.715 较强 4 肉类 0.4 0.6 3 20 0.552 0.523 0.537 中 5 蔬菜 0.4 0.6 3 20 0.552 0.523 0.537 中 6 服装 0.3 0.7 3 20 0.529 0.477 0.503 中 7 IT 1.0 0.0 10 20 0.207 0.795 0.501 中 8 农业 0.9 0.1 10 20 0.200 0.750 0.475 中 9 畜牧渔 0.9 0.1 10 20 0.200 0.750 0.475 中 10 林业 1.0 0.0 10 30 0.207 0.530 0.369 较弱 11 造纸 1.0 0.0 10 30 0.207 0.530 0.369 较弱 12 汽车 1.0 0.0 10 30 0.207 0.530 0.369 较弱 13 高新技术 0.9 0.1 10 30 0.200 0.500 0.350 较弱 14 机械制造 0.9 0.1 10 30 0.200 0.500 0.350 较弱 15 钢铁 0.9 0.1 10 30 0.200 0.500 0.350 较弱 16 煤炭 1.0 0.0 15 30 0.138 0.530 0.334 较弱 17 化工 0.8 0.2 10 30 0.193 0.470 0.331 较弱 18 农工贸 0.9 0.1 15 30 0.133 0.500 0.317 较弱 19 媒介 0.8 0.2 15 30 0.129 0.470 0.299 较弱 20 文体娱乐 0.7 0.3 20 45 0.093 0.293 0.193 弱 21 金融 0.3 0.7 10 60 0.159 0.159 0.159 弱 22 教育 0.4 0.6 15 60 0.110 0.174 0.142 弱 23 旅游 0.7 0.3 30 90 0.062 0.146 0.104 弱 
图 6 产业链震灾恢复能力评估玫瑰图Figure 6. Rose diagram for evaluating the disaster recovery capability of the industrial chains3. 举措建议
3.1 聚焦薄弱环节
通过分析全球18个研究震例，结果表明地震巨灾对金融、教育、肉类、蔬菜、农业等产业链冲击影响最大，因此需要将更多资源聚焦在受地震冲击影响较大的产业链中，提高其防灾减灾能力。作为地震灾害的主要承灾体，建筑房屋和其他工程结构等可能在地震作用下（包括地震动、地震地质灾害及地震次生灾害）产生直接破坏，因此可通过合理提高房屋建筑的抗震设防标准、积极开展地震安全性评价、对已建未达设防标准的工程进行抗震加固、推广减隔震技术应用等方法增强建筑结构承灾能力，进而提高相关行业的抗灾韧性。在保证直接承灾体安全的基础上，针对地震灾害风险等级较高的产业链提出对应的减灾策略。金融市场是经济的晴雨表，大震巨灾对经济的影响可直观反映在股市中，大震巨灾的发生一般会使受灾国家的金融市场陷入恐慌，短期内金融市场会产生剧烈震荡（如股价下跌、海外资金撤回、通货膨胀等），虽然持续时间较短，但其冲击力不容忽视。可通过大力推广大震巨灾商业保险、建立灾后金融机构应急处理机制、完善金融市场应对地震灾害相关法律法规等方法提高金融产业链的抗灾韧性。由图5、图6可知，互联网的地震灾害风险较低且震灾恢复能力强，因此教育及餐饮行业链均可依托互联网构建防灾堡垒，通过线上教学、线上采购等方式削弱自然灾害对行业链的影响。对于肉类、蔬菜等产业链，地震灾害严重影响其供应链环节，如造成路基沉陷、路堤塌滑、边沟淤塞等公路路基震害，严重时会破坏桥梁设施。供应环节的切断会造成肉类、蔬菜的滞销。为防止供应链断裂对肉类、蔬菜等产业链造成影响，震前尽量避免在软弱地基上修筑路基和桥梁。震后可采用快速加固技术对破坏的公路及桥梁进行有效修复，进而在短时间内恢复交通运输，连接被切断的供应链。由于农业产业链的构成要素抗灾能力相对较低，农田、鱼池等农业承载体均直接遭受地震的危害，尤其是地震引起的地质灾害（如泥石流、堰塞湖等）。温室大棚、圈舍、沼气池、灌溉井房等农业基础设施抗震性能较低，在地震灾害作用下均会遭受较大面积的损坏。因此需要提高农田水利、电力、农业产业基地等基础设施的抗灾韧性；积极推广农民合作社，提高农户抵御风险的能力；完善农业生产的物流配套设施，保持灾后农业供应链畅通。
3.2 深化产业链调整
产业链是由一连串相互交织的行业链条组成， 因此在很大程度上它们相互依存，相互作用。如旅游产业链的直接损失主要集中于灾区的旅游景区，但由于旅游业的产业关联度较强，会同时影响景区周边的农工贸易及文体娱乐等产业链。产业链的重塑与调整中，应同时加强相关产业链之间的联动，协同上下游产业一同发展。适当升级产业链条，促使产业链条智能化、自动化。自动化生产线不仅可降低用人成本，提高生产效益，而且可减少地震等灾害造成的人员伤亡，甚至可将地震风险预警系统嵌入到自动化生产线中的分散控制系统（Distributed Control System，DCS）形成智能控制风险平台，降低地震及其次生灾害造成的损失。
构建完整的全链条产业链，积极引进发达国家的相关产业，实现产业供应链的多元化发展。为构筑安全的产业链，也可基于企业的自身条件及其市场格局特征，进行全球产业链战略布局，实现“走出去”的发展战略。
4. 结论
本文基于已收集整理的全球地震灾害对产业链冲击影响资料，梳理分析地震灾害对行业及产业链的影响，通过量化方式给出产业链地震灾害风险评估水平及不同产业链震后恢复能力，主要得到以下结论：
（1）时代年限制约着地震灾害对行业及产业链的冲击影响，发展早期由于产业链数量少，组成元素相对单一，因此地震灾害对行业及产业链的冲击较小，随着经济全球化进程加快，地震灾害对行业及产业链的影响逐渐增加。
（2）地震巨灾对产业链中的生产链、供应链冲击影响最大，其次为销售链，代理链和管理链受到的冲击影响最小，其中生产链、供应链和销售链分别对应的种植养殖、运输、零售环节受到的冲击影响最大。
（3）金融、教育、农业、蔬菜和肉类等产业链的地震灾害风险高，文娱和医药产业链的地震灾害风险较高，造纸、煤炭、林业和汽车等产业链的地震灾害风险低。
（4）Internet和电信产业链的地震灾害恢复能力强，医药产业链的地震灾害恢复能力较强，服装和IT等产业链的地震灾害恢复能力处于中等水平，教育、金融、文体娱乐和旅游产业链的地震灾害恢复能力弱。
发达国家或发展水平较高的发展中国家相比于落后国家形成的产业链相对成熟、完整，且相关产业链相互作用、相互影响，因此同一强度的地震发生在不同国家，对产业链产生的冲击影响可能完全不同；不同地区对地震的敏感性不同，同一强度的地震发生在相同国家产生的冲击对城市和农村的影响可能完全不同。不同产业对地震的脆弱性不同，如地震灾害对第一、二、三产业的产业链影响可能完全不同。在统计地震灾害对产业链冲击的案例中，灾害发生的时代年限同样对产业链的分析产生影响，如早期社会发展中一些产业链并未形成或属于雏形阶段，因此早期灾害案例无法对其进行深入分析。在梳理全球地震灾害对产业链产生的冲击影响时，以上所述因素均会影响地震巨灾对不同产业链冲击影响的特征和要素分析及对产业链的抗灾韧性评估。因此需要在未来的研究工作中开展不同产业链对地震灾害影响的敏感性分析，使研究产业链的灾害案例更准确。本文并未根据完全定量化的判定标准定义地震对不同行业或产业链的影响，仅基于地震灾害对行业或产业链造成的直接损失或间接损失进行了半定量化的评价。该判定方法无法全面反映地震灾害对行业或产业链的影响。因此在未来的研究工作中可以根据每个行业或产业链的运行机制、规模属性及不同产业链间相互影响和作用，制定更精细化的判定标准。除此之外，对于产业链抗灾韧性评估研究本文也仅作简单量化，所用参数多依据国内外震例资料统计给出的平均值，并不足够精确，因此需要建立更精细化的模型评估地震灾害作用下产业链的韧性。
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图 1 全球地震巨灾对国民经济行业的冲击影响玫瑰图
Figure 1. Rose diagram of the impact of global earthquake catastrophes on the national economic industries
图 2 全球地震巨灾对产业链的冲击影响玫瑰图
Figure 2. Rose diagram of the impact of global earthquake catastrophes on industrial chains
图 3 地震灾害对行业的冲击影响变化曲线
Figure 3. Plot of the impact of earthquake disasters on the industry
图 4 地震灾害对产业链的冲击影响变化曲线
Figure 4. Plot of the impact of earthquake disasters on the industrial chain
图 5 产业链地震灾害风险评估玫瑰图
Figure 5. Rose diagram of industrial chain earthquake disaster risk assessment
图 6 产业链震灾恢复能力评估玫瑰图
Figure 6. Rose diagram for evaluating the disaster recovery capability of the industrial chains
表 1 国民经济行业分类及代码
Table 1. Classification and codes of the national economic industries
代码 行业 简称 A 农、林、牧、渔业 农林牧渔 B 采矿业 采矿 C 制造业 制造 D 电力、燃气及水的生产和供应业 水电气暖 E 建筑业 建筑 F 交通运输、仓储和邮政业 运输仓储 G 信息传输、计算机服务和软件业 信息服务 H 批发和零售业 批发零售 I 住宿和餐饮业 住宿餐饮 J 金融业 金融 K 房地产业 房地产 L 租赁和商务服务业 租赁商务 M 科学研究、技术服务和地质勘查业 科技服务 N 水利、环境和公共设施管理业 公共设施 O 居民服务和其他服务 其他服务 P 教育 教育 Q 卫生、社会保障和社会福利业 卫生社保 R 文化、体育和娱乐业 文体娱乐 S 公共管理和社会组织 公共管理 T 国际组织 国际组织 
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表 2 国民经济行业产业链分类及代码
Table 2. Classification and codes of the national economic industry chain
代码 名称 代码 名称 代码 名称 a 农业 i 造纸 q IT b 林业 j 煤炭 r Internet c 畜牧渔 k 机械制造 s 教育 d 农工贸 l 汽车 t 文体娱乐 e 肉类 m 钢铁 u 旅游 f 蔬菜 n 电信 v 金融 g 医药 o 服装 w 媒介 h 化工 p 高新技术
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表 3 全球地震巨灾研究震例
Table 3. Some case examples of global earthquake catastrophe
编号 地震日期/（年-月-日） 纬度 经度 震中地名 深度/km 震级M/级 震中烈度 海啸/m 死亡人数/万人 损失/亿美元 1 1868-08-13 18.60ºS 71.00ºW 智利阿里卡近海 25 8½ 11 18.0 2.50 3.0 2 1908-12-28 38.15ºN 15.68ºE 意大利西西里岛 10 7¼ 11 13.0 8.22 1.2 3 1923-09-01 35.10ºN 139.50ºE 日本横滨 35 7.9 — 13.0 14.28 6.00 4 1939-01-25 36.20ºS 72.20ºW 智利奇廉 60 7.7 10 — 3.00 9.2 5 1960-02-29 30.50ºN 9.50ºW 摩洛哥阿加迪尔 — 6.8 10 — 1.31 1.2 6 1970-05-31 9.25ºS 78.84ºW 秘鲁卡斯马近海 73 7.9 10 0.4 6.68 5.3 7 1972-12-23 12.35ºN 86.13ºW 尼加拉瓜马拉瓜 7 6.2 — — 1.00 8.0 8 1976-02-04 15.30ºN 89.15ºW 危地马拉城 12 7.5 9 0.1 2.30 21.5 9 1976-07-27 39.61ºN 117.89ºE 中国河北唐山 16 7.8 11 — 24.20 122.3 10 1988-12-07 40.93ºN 44.11ºE 亚美尼亚斯皮塔克 5 6.8 10 — 2.50 162.0 11 1990-06-20 37.00ºN 49.19ºE 伊朗加兹温 19 7.9 7 — 4.00 80.0 12 1999-08-17 40.77ºN 30.00ºE 土耳其伊斯坦布尔 13 7.6 10 2.5 1.71 200.0 13 2001-01-26 23.39ºN 70.23ºE 印度普杰 16 7.7 10 — 2.00 26.2 14 2004-12-26 3.30ºN 95.98ºE 印尼锡默卢岛 30 9.1 10 50.9 22.79 100.0 15 2008-05-12 30.95ºN 103.40ºE 中国四川汶川 19 8.0 11 — 8.77 1 207.3 16 2010-01-12 18.44ºN 72.57ºW 海地太子港 13 7.3 10 3.0 22.26 80.0 17 2011-03-11 38.32ºN 142.37ºE 日本宫城海域 32 9.0 12 24.0 2.78 1234.0 18 2023/02/06 37.15ºN 36.95ºE 土耳其南部 20 7.8 11 — 4.50 841.0
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表 4 全球地震巨灾对行业的冲击影响统计结果
Table 4. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the industry
序号 地震日期/
（年-月-日）震中地名 震级M/级 行业代码 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T 1 1868-08-13 智利阿里卡近海 8½ ● — — — ● ● — ● ● ● ● — — — — ● — — ● — 2 1908-12-28 意大利西西里岛 7¼ ● — — — ● ● — ● ● ● ● — — — — ● — — ● — 3 1923-09-01 日本横滨 7.9 ● — — — ● ● — ● ● ● ● — — — — ● ● — ● — 4 1939-01-25 智利奇廉 7.7 ● — — — ● ● — ● ● ● ● — — — — ● ● — ● — 5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8 — — — ● ● ● — ● ● ● ● — — — — ● ● ● ● — 6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9 ● — — ● ● ● — ● ● ● ● — — ● — ● ● ● ● — 7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 — — — ● ● — — ● ● ● ● — — — — ● ● ● ● — 8 1976-02-04 危地马拉城 7.5 ● — — ● ● ● — ● ● ● ● — — ● ● ● ● ● ● — 9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8 ● ● ● ● ● ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● — 10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 — — — ● ● ● — ● ● ● ● ● — ● ● ● ● ● ● ● 11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9 ● — ● ● ● ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 13 2001-01-26 印度普杰 7.7 ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1 ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 16 2010-01-12 海地太子港 7.3 ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0 ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 18 2023-02-06 土耳其南部 7.8 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 合计 15 3 9 14 18 17 7 18 18 18 18 10 9 12 11 18 16 14 18 9
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表 5 影响等级划分
Table 5. Impact level classification
严重影响 中度影响 轻度影响 轻微影响 基本无影响 I＞0.8 0.8≥I＞0.6 0.6≥I＞0.4 0.4≥I＞0.2 0.2≥I
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表 6 全球地震巨灾对产业链的冲击影响统计结果
Table 6. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the industry chain
序号 地震时间/
（年-月）震中地名 震级M/级 产业链代码 a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w 1 1868-08 智利阿里卡近海 8½ ● — ● ● ● ● — — — — — — — — — — — — ● — — ● — 2 1908-12 意大利西西里岛 7¼ ● — ● ● ● ● — — — — — — — — — — — — ● — — ● — 3 1923-09 日本横滨 7.9 ● — ● ● ● ● ● — — — — — — — — — — — ● — — ● — 4 1939-01 智利奇廉 7.7 ● — — ● ● ● — — — — — — — ● — — — — ● — — ● — 5 1960-02 摩洛哥阿加迪尔 6.8 ● — — ● ● ● ● — — — — — — ● — — — — ● ● — ● — 6 1970-05 秘鲁卡斯马近海 7.9 ● — ● ● ● ● ● — — — — — — ● — — — — ● ● — ● — 7 1972-12 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 ● — — ● ● ● ● — — — — — — ● — — — — ● ● — ● — 8 1976-02 危地马拉城 7.5 ● — ● ● ● ● ● — — — — — — ● — — — — ● ● — ● — 9 1976-07 中国河北唐山 7.8 ● ● — ● ● ● ● ● ● ● ● — ● ● ● — — — ● ● — ● — 10 1988-12 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 ● — — ● ● ● ● — — — — — — ● — — — — ● ● — ● — 11 1990-06 伊朗加兹温 7.9 ● — — ● ● ● ● — — — ● — — ● — — — — ● ● — ● — 12 1999-08 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● — ● ● ● ● ● — — — ● — — ● ● — ● ● ● ● ● ● ● 13 2001-01 印度普杰 7.7 ● — — ● ● ● ● — — — ● — — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 14 2004-12 印尼锡默卢岛 9.1 ● — ● ● ● ● ● — — — ● — — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 15 2008-05 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● ● ● ● ● — — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 16 2010-01 海地太子港 7.3 — — ● ● ● ● ● — — — ● — — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 17 2011-03 日本宫城海域 9.0 ● — ● ● ● ● ● ● — — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 18 2023-02 土耳其南部 7.8 ● — ● ● ● ● ● ● — ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 合计 17 2 11 18 18 18 15 4 1 2 9 3 4 15 8 6 7 7 18 14 7 18 7
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表 7 全球地震巨灾对产业链结构的影响统计结果
Table 7. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on structure of industrial chain
序号 地震日期/
（年-月-日）震中地名 震级M/级 生产链 供应链 销售链 代理链 管理链 1 1868-08-13 智利阿里卡近海 8½ ● ● ● — — 2 1908-12-28 意大利西西里岛 7¼ ● ● ● — — 3 1923-09-01 日本横滨 7.9 ● ● ● — — 4 1939-01-25 智利奇廉 7.7 ● ● ● — — 5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8 ● ● — — — 6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9 ● ● ● — — 7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 ● ● — — — 8 1976-02-04 危地马拉城 7.5 ● ● ● — ● 9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8 ● ● ● — ● 10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 ● ● ● — — 11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9 ● ● ● ● ● 12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● ● ● ● ● 13 2001-01-26 印度普杰 7.7 ● ● ● ● ● 14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1 ● ● ● ● ● 15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● ● 16 2010-01-12 海地太子港 7.3 ● ● ● ● ● 17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0 ● ● ● ● ● 18 2023-02-06 土耳其南部 7.8 ● ● ● ● ● 合计 18 18 16 8 10
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表 8 全球地震巨灾对生产链的影响统计结果
Table 8. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the production chain
序号 地震日期/
（年-月-日）震中地名 震级M/级 开采捕捞 种植养殖 研发培育 制作加工 上市产品 1 1868-08-13 智利阿里卡近海 8½ ● ● — — — 2 1908-12-28 意大利西西里岛 7¼ ● ● — — — 3 1923-09-01 日本横滨 7.9 ● ● — ● ● 4 1939-01-25 智利奇廉 7.7 — ● — — ● 5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8 — ● — — ● 6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9 ● ● — — ● 7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 — ● — — ● 8 1976-02-04 危地马拉城 7.5 ● ● — — ● 9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8 ● ● ● ● ● 10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 — ● ● ● ● 11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9 — ● — ● ● 12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● ● ● ● ● 13 2001-01-26 印度普杰 7.7 — ● — ● ● 14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1 ● ● ● ● ● 15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● ● 16 2010-01-12 海地太子港 7.3 ● ● — ● ● 17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0 ● ● ● ● ● 18 2023-02-06 土耳其南部 7.8 ● ● ● ● ● 合计 12 18 7 11 16
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表 9 全球地震巨灾对供应链的影响统计结果
Table 9. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the supply chain
序号 地震日期/
（年-月-日）震中地名 震级M/级 采购 运输 存储 配送 1 1868-08-13 智利阿里卡近海 8½ — ● — — 2 1908-12-28 意大利西西里岛 7¼ ● ● — — 3 1923-09-01 日本横滨 7.9 ● ● ● — 4 1939-01-25 智利奇廉 7.7 — ● ● — 5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8 — ● ● — 6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9 ● ● — — 7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 — ● — — 8 1976-02-04 危地马拉城 7.5 — ● ● — 9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8 ● ● ● ● 10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 — ● ● ● 11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9 — ● ● ● 12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● ● ● ● 13 2001-01-26 印度普杰 7.7 ● ● — ● 14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1 ● ● ● ● 15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● 16 2010-01-12 海地太子港 7.3 ● ● ● ● 17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0 ● ● ● ● 18 2023-02-06 土耳其南部 7.8 ● ● ● ● 合计 11 18 13 10
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表 10 全球地震巨灾对销售链的影响统计结果
Table 10. Statistical results of the impact of some global earthquake catastrophes on the sale chain
序号 地震日期/
（年-月-日）震中地名 震级M/级 总销 分销 批发 零售 1 1868-08-13 智利阿里卡近海 8½ — — — ● 2 1908-12-28 意大利西西里岛 7¼ — — — ● 3 1923-09-01 日本横滨 7.9 — — ● ● 4 1939-01-25 智利奇廉 7.7 — — ● ● 5 1960-02-29 摩洛哥阿加迪尔 6.8 — — — ● 6 1970-05-31 秘鲁卡斯马近海 7.9 — — ● ● 7 1972-12-23 尼加拉瓜马拉瓜 6.2 — — — ● 8 1976-02-04 危地马拉城 7.5 — ● ● ● 9 1976-07-27 中国河北唐山 7.8 ● ● ● ● 10 1988-12-07 亚美尼亚斯皮塔克 6.8 — ● ● ● 11 1990-06-20 伊朗加兹温 7.9 — ● ● ● 12 1999-08-17 土耳其伊斯坦布尔 7.6 ● ● ● ● 13 2001-01-26 印度普杰 7.7 — ● ● ● 14 2004-12-26 印尼锡默卢岛 9.1 ● ● ● ● 15 2008-05-12 中国四川汶川 8.0 ● ● ● ● 16 2010-01-12 海地太子港 7.3 ● ● ● ● 17 2011-03-11 日本宫城海域 9.0 ● ● ● ● 18 2023-02-06 土耳其南部 7.8 ● ● ● ● 合计 7 11 14 18
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表 11 风险等级划分
Table 11. Risk level classification
高度风险 较高风险 中度风险 较低风险 低度风险 Ri＞0.8 0.8≥Ri＞0.6 0.6≥Ri＞0.4 0.4≥Ri＞0.2 0.2≥Ri
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表 12 产业链地震灾害风险评估
Table 12. Earthquake disaster risk assessment of industrial chains
排
序受冲击的产业链I0 相关行业I1 相关行业I2 相关行业I3 风险
指数风险
评估名称 数量 影响因子 名称 影响因子 名称 影响因子 名称 影响因子 1 金融 18 1.000 金融 1.000 房地产 1.000 公共管理 1.000 1.000 高 2 教育 18 1.000 教育 1.000 建筑 1.000 水电气暖 0.778 0.944 高 3 农工贸 18 1.000 运输仓储 0.944 批发零售 1.000 水电气暖 0.778 0.919 高 4 蔬菜 18 1.000 农林牧渔 0.833 批发零售 1.000 运输仓储 0.944 0.911 高 5 肉类 18 1.000 农林牧渔 0.833 批发零售 1.000 运输仓储 0.944 0.911 高 6 农业 17 0.944 农林牧渔 0.833 运输仓储 0.944 水电气暖 0.778 0.805 高 7 医药 15 0.833 卫生社保 0.889 公共管理 1.000 批发零售 1.000 0.792 较高 8 文体娱乐 14 0.778 文体娱乐 0.778 住宿餐饮 1.000 水电气暖 0.778 0.657 较高 9 畜牧渔 11 0.611 农林牧渔 0.833 运输仓储 0.944 水电气暖 0.778 0.521 中 10 电信 15 0.833 信息服务 0.389 水电气暖 0.778 公共设施 0.667 0.479 中 11 旅游 7 0.389 住宿餐饮 1.000 建筑 1.000 公共管理 1.000 0.389 较低 12 制造 9 0.500 制造 0.500 建筑 1.000 运输仓储 0.944 0.381 较低 13 服装 8 0.444 制造 0.500 运输仓储 0.944 批发零售 1.000 0.337 较低 14 媒介 7 0.389 信息服务 0.389 房地产 1.000 公共管理 1.000 0.282 较低 15 Internet 7 0.389 信息服务 0.389 公共管理 1.000 水电气暖 0.778 0.260 较低 16 IT 7 0.389 信息服务 0.389 科技服务 0.500 水电气暖 0.778 0.202 较低 17 高新技术 6 0.333 科技服务 0.500 制造 0.500 水电气暖 0.778 0.190 低 18 化工 4 0.222 运输仓储 0.944 制造 0.500 批发零售 1.000 0.183 低 19 钢铁 4 0.222 采矿 0.167 运输仓储 0.944 批发零售 1.000 0.135 低 20 汽车 3 0.167 制造 0.500 运输仓储 0.944 批发零售 1.000 0.126 低 21 林业 2 0.111 农林牧渔 0.833 采矿 0.167 批发零售 1.000 0.075 低 22 煤炭 2 0.111 采矿 0.167 运输仓储 0.944 批发零售 1.000 0.068 低 23 造纸 1 0.056 制造 0.500 农林牧渔 0.833 批发零售 1.000 0.040 低
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表 13 恢复等级划分
Table 13. Recovery level classification
强 较强 中 较弱 弱 CR＞0.8 0.8≥CR＞0.6 0.6≥CR＞0.4 0.4≥CR＞0.2 0.2≥CR
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表 14 产业链震灾恢复能力评估
Table 14. Evaluation of the disaster recovery capability of the industrial chains
排序 产业链 自主恢复
比率S外部干预
比率H恢复时间/d 恢复指数 综合
指数恢复
能力应急t 正常T 应急恢复 正常恢复 1 Internet 0.9 0.1 2 15 1.000 1.000 1.000 强 2 电信 0.8 0.2 2 15 0.966 0.939 0.952 强 3 医药 0.3 0.7 2 15 0.793 0.636 0.715 较强 4 肉类 0.4 0.6 3 20 0.552 0.523 0.537 中 5 蔬菜 0.4 0.6 3 20 0.552 0.523 0.537 中 6 服装 0.3 0.7 3 20 0.529 0.477 0.503 中 7 IT 1.0 0.0 10 20 0.207 0.795 0.501 中 8 农业 0.9 0.1 10 20 0.200 0.750 0.475 中 9 畜牧渔 0.9 0.1 10 20 0.200 0.750 0.475 中 10 林业 1.0 0.0 10 30 0.207 0.530 0.369 较弱 11 造纸 1.0 0.0 10 30 0.207 0.530 0.369 较弱 12 汽车 1.0 0.0 10 30 0.207 0.530 0.369 较弱 13 高新技术 0.9 0.1 10 30 0.200 0.500 0.350 较弱 14 机械制造 0.9 0.1 10 30 0.200 0.500 0.350 较弱 15 钢铁 0.9 0.1 10 30 0.200 0.500 0.350 较弱 16 煤炭 1.0 0.0 15 30 0.138 0.530 0.334 较弱 17 化工 0.8 0.2 10 30 0.193 0.470 0.331 较弱 18 农工贸 0.9 0.1 15 30 0.133 0.500 0.317 较弱 19 媒介 0.8 0.2 15 30 0.129 0.470 0.299 较弱 20 文体娱乐 0.7 0.3 20 45 0.093 0.293 0.193 弱 21 金融 0.3 0.7 10 60 0.159 0.159 0.159 弱 22 教育 0.4 0.6 15 60 0.110 0.174 0.142 弱 23 旅游 0.7 0.3 30 90 0.062 0.146 0.104 弱
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