Page 70 - 2023年第54卷第2期

图 ５ 各服务行业损失状态脆弱性曲线图（具体图例解释见图 ３）

基于前面计算的每种损失状态的概率值，利用公式（１３），ｗ值取 ０．５，将损失状态转化为损失率
脆弱性曲线，如图 ７所示。从图中可以看出，损失率随着水深增加呈现对数增长的趋势。水深较低
时，损失率变化较快，水深增大，损失率变化逐渐平缓。当水深为 ０时，有一个初始损失率。表明模
型捕捉到了水深很低时，调查数据中一些企业依然受到损失的现象。调研发现，某些企业即使未受到
灾害直接影响，但因整个区域的道路、基础设施中断，经济活动停滞，企业仍无法正常经营，从而产
生损失。从行业角度可以看出，当水深较低时，住宿餐饮业的平均损失率大于批发零售业，一个重要
的原因是洪涝灾害是具有时间性的。对于批发零售业来说，从预警到淹没，业主有一些缓冲时间，将
低处的库存物品，搬到相对较高的位置。因此，批发零售业的损失率在水深较低的时候，并不是很突
出。而住宿餐饮业的损失更多来自于企业周边道路交通等中断造成的影响，当水深稍微淹没路面，住
宿餐饮业的客流就会有显著的下降。因此，当水深较低时，住宿餐饮业的商业停滞损失率大于批发零
售业。随着水深的增加，批发零售业的平均损失率逐渐超过其他服务行业。由于调查样本中，批发零
售业的样本占多数，全服务行业的平均损失率与批发零售业近似。尽管如此，由于同属服务业，各子
行业之间的损失率差别不是很大。

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