Page 72 - 2023年第54卷第2期

和以损失状态为因变量的模型，并统一在回归分析的理论框架下。研究探讨了各模型的优缺点、适用
性、拟合方法及选取标准。同时，根据 ２０２０年湖北恩施水灾的实际调查数据，构建了商业停滞损失
脆弱性曲线模型。本文研究结论如下：
（１）将脆弱性曲线构建方法统一到回归分析框架下，一方面有利于理解当前不同类型脆弱性曲线
的异同，方便对其进行分析、比较与选择；另一方面也有利于脆弱性曲线的深入研究，明确参数的置
信区间、显著性检验的重要性，将脆弱性曲线研究与空间数据回归 （考虑脆弱性曲线数据的空间特
质）、多维数据回归（从单一自变量到多自变量的脆弱性曲线）、贝叶斯证据推断（以每次调查作为新
证据不断优化脆弱性曲线）等统计学前沿研究结合，更科学地反映洪涝灾害的自然属性与社会属性间
的关系。
（２）损失率脆弱性曲线给出的是不同危险性情景下，损失率的期望值；而损失状态脆弱性曲线给
出的是不同危险性情景下，不同损失状态的期望概率。前者可以更好地链接基于连续损失率的损失评
估、资产计算；后者更容易对应基于离散损失状态的风险分级，对策分类。在实际工作中，如果损失
率数据能够准确获取，可以优先考虑损失率脆弱性曲线模型。如果损失率数据只是粗略的估计，则建
议考虑损失状态脆弱性曲线模型。
（３）损失率脆弱性曲线构建，建议优先考虑线性模型和对数模型。如果单纯以损失率预测作为目
的，也可以尝试 Ｌｏｇｉｔ曲线或者其他概率累积分布曲线。选择线性模型和对数模型的子模型时，可以
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根据 ＡＩＣ信息准则和判定系数 Ｒ值进行。但线性模型和对数模型之间不可对比。具体选择线性模型或
对数模型，取决于期望的对回归系数的解释。以水深作为危险性指标的脆弱性曲线模型，一般可以对
水深进行对数变换。损失状态脆弱性曲线构建，从理论上，建议考虑 Ｌｏｇｎｏｒｍａｌ模型。在实际工作中，
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可以通过 ＡＩＣ信息准则及伪 Ｒ值进行比较。模型有两种参数化形式：回归参数和概率参数，两种表达
的脆弱性曲线是一样的。
（４）２０２０年恩施洪水对服务业造成了巨大冲击。作为研究案例，本文选取损失状态的 Ｌｏｇｎｏｒｍａｌ
模型，给出了恩施不同服务业的商业停滞损失脆弱性曲线。在水深 １～５００ｃｍ的范围内，批发零售业
的各种损失状态主导情况比较平均，而住宿餐饮业则更容易出现中度损失状态，居民服务业和其他服
务业出现完全损失的相对可能性较小。由于调查样本中，批发零售业的样本占多数，基于所有样本的
全服务行业的情况与批发零售业近似。从损失率脆弱性曲线来看，每个行业的损失率曲线较接近，服
务业各子行业的商业停滞损失率相差不大。

参 考 文 献：

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