减少灾害风险投资对可持续发展影响的定量分析 — — 以印度尼西亚为例

ERIA - DP - 2020 - 07ERIA 讨论文件系列第 334 号减少灾害风险投资的定量分析可持续发展的影响 ： 印度尼西亚案例研究Hiroaki ISHIWATAHiroyuki WADA太平洋顾问有限公司 ， 日本东京铃木神司 IKEDA亚洲减灾中心 ， 日本神户直人田达JICA 印度尼西亚国家灾害管理局专家2020 年 6 月Abstract:本文通过减少灾害风险 （ DRR ） 投资的规模，分析了大规模灾害对东南亚国家联盟 （ ASEAN ） 共同体发展中国家经济增长的长期影响。作为定量分析 DRR 投资的最优水平和经济效率的手段，利用动态随机宏观经济模型对印度尼西亚进行了案例研究。结果表明，在印度尼西亚，尽管在进行额外的 DRR 投资时预计会有更大的经济增长，但过多的 DRR 投资可能会导致经济增长放缓 ： 存在最佳 DRR 投资水平，保持其水平对于可持续经济增长至关重要。此外，据证实，当累积的灾害损失减轻收益额超过累积的 DRR 投资额时，存在一个盈亏平衡点。这表明投资于 DRR 的资金可以收回。此外，结果还表明，即使在很长一段时间内没有造成灾害损失，DRR 投资也绝不是多余的，因为当 DRR 投资的最佳水平时，将产生 “事前风险降低效应 ” 。最后，确定提供持续的 DRR 投资对于实现《仙台减少灾害风险框架》中规定的全球目标至关重要。此外，人们认为最好保持比目前正在实施的 DRR 投资更高的水平。关键词: 减少灾害风险投资, 巨灾, 动态随机宏观经济模型, 定量分析, 蒙特卡罗模拟JEL 分类： C61; C68; D58; E13; O11 通讯作者。石田广明。地址: 3 - 22 Kanda - Nishikicho, Chiyoda - ku, Tokyo 101 - 8462, JAPAN 。电子邮件: hiroaki. ishiwata @ tk. pacific. co. jp 2Introduction近年来，亚洲发生了许多大规模的自然灾害，并因此造成了巨大的破坏。这些自然灾害包括 2011 年日本东北太平洋沿岸的地震和海啸，2013 年袭击菲律宾的台风海燕，以及 2018 年印度尼西亚的苏拉威西地震和海啸。图 1 显示了世界各地灾害造成的损害和损失。以亚洲地区为中心, 可以理解为, 日本偶有发生在 1995 年、 2011 年等几起灾难性灾害, 亚洲发展中国家灾害造成的破坏和损失容易逐年增加。图 1 ： 全球灾害影响资料来源 ： Dagli 和 Ferrarini （ 2019 年 ） ， CRED 数据库 （ 2018 年 8 月 1 日访问 ） 。特别是在发展中国家，减少灾害风险 （ DRR ） 政策没有得到充分执行，这也加剧了自然灾害造成的损害。因此，为了最大程度地减少灾难造成的 “遗憾 ”，重要的是实施“ DRR 的事先投资 ”，据说这是一种特别具有成本效益的措施，可以提前预防灾难或减少灾难造成的损害 （ UNISDR，2015 ） 。事先对 DRR 进行投资，例如抗震和修建河堤，可以减轻灾害损失和损失，减少恢复和重建费用，并提高抗灾能力。旨在提前预防灾难的 “无悔投资 ” 和“ 低后悔投资 ” 背后的思想被认为是重要的。灾害损失和损失 （ 十亿美元 ） 3国际会议和国际组织。例如，2011 年《成都行动宣言》指出，“DRR 不是支出，而是一项无悔的投资，可以保护生命、财产、生计、学校、企业和就业 ” (UNDRR，2011 年) 。日本国际协力事业团 （ JICA ） 还表示，它传播了 “低后悔投资 ” 的概念，即根据对灾害风险和损害的评估为 DRR 进行事先投资，以使后悔尽可能小。而不是为恢复和重建分配预算，并适应未来的环境变化 ” (JICA， 。D.).尽管在国际上公认对 DRR 的先前投资的重要性 ， 但在发展中国家 ， 为这些先前投资分配的预算仍然不足。图 2 显示 ， 预防和备灾活动仅占与灾害有关的援助的百分之几。图 2 ： 与灾害有关的援助承诺资料来源 ： Sudo (2019) ， 世界银行 (2013) 。在亚洲区域，在印度尼西亚 2006 年至 2012 年的 7 年期间和印度 2005 年至 2011 年的 7 年期间，分配给 DRR 前期投资的年度预算平均仍占各自国家国内生产总值 (GDP) 的 0.1% (Charabarti 和 Prabodh，2012 年 ； Darwato，2012 年 ； 亚太经社会，2015 年) 。另一方面，日本曾面临许多大规模灾难，并有高度重视 DRR 措施的历史，已将年度预算平均占其国内生产总值的 0.7 ％ 用于 55 年的 DRR 前期投资。与灾害有关的援助承诺 (千美元) 41962 年至 2016 年 (日本政府 ， 内阁府 ； 日本政府 ， 国土交通省 ； 世界银行) 。在发展中国家，包括东南亚国家联盟 (东盟) 共同体，执行和促进 DRR 投资政策所涉及的问题之一 ，除了提供做出适当决策所需的支持外，还具有自然灾害的长期影响以及政府决策者和财务主管认可的 DRR 投资的重要性。为了为 DRR 投资政策做出适当的决定，提供信息以回答以下问题将是有效的 ： “DRR 投资能够潜在产生的最大经济发展水平是多少 ？ ； 预计由此可靠地产生的经济发展程度是多少 ？ ； 应分配给 DRR 投资预算的最适当资金比例是多少 ； 以及“ 可以可靠地收回 DRR 的预算吗 ？ ”为了改善 DRR 的投资决策，提出了一些解决技术和政治挑战的建议 ： 列出经济利益和成本，列出主要利益相关者和分配经济影响，以及从其他经济评估中学习 （ Vorhies，2012 ） 。经济模型的使用是一种有效的政策支持工具，可以定量地提供有关 DRR 投资的最佳水平和经济效率的信息。过去有一些关于自然灾害，DRR 投资和灾害融资的经济模型的研究。例如，此类模型包括基于指数的风险转移产品的设计，定价和应用的分析框架，作为处理亚洲发展中国家灾难风险下保险市场缺陷的手段 （ Chatarat et al 。， 2013 ），回归模型表明，事前现金转移计划在鼓励柬埔寨灾难威胁下的贫困家庭投资于商业而不是食品方面起着至关重要的作用 （ Vathaa et al 。， 2013 ），投入产出 （ I - O ） 模型，以检查东盟地区的地方，国家和区域各级自然灾害造成的经济损失和损害 （ Shiomi，Oo 和 Fshima，2019 ） 。此外，作为 DRR 政策的有用财务评估工具，还有巨灾模拟。 5（ CATSIM ） 模型，该模型可以从财务战略的角度分析一个国家面对自然灾害时财政的脆弱性 （ 例如ProcedreMechler 等人。， 2006 年 ），以及内生商业周期模型，该模型使分析自然灾害对资产形成和产量的长期影响成为可能 （ e 。ProcedreHallegatte, Horcade, ad Dmas, 2007; Hallegatte ad Ghil, 2008).通过观察生产资本和 DRR 资本形成的进程，还引用了一个动态随机宏观经济模型，该模型使对长期 DRR 投资政策进行定性分析成为可能 （ Segi，Ishira 和 Yoomats，2012 ） 。此外，在 Yoomats 等人进行的研究中。（ 2014 ），将人力资本引入动态随机宏观经济模型，并展示了 DRR 投资对发展中国家经济增长和社会差距的定量影响。此外，通过引入 DRR 投资的政策变量和 DRR 资本的积累，Ishiwata 和 Yoomats （ 2018 ） 进行的研究也能够定量确定应提供的最佳 DRR 投资水平 ，除了证明是否存在 “事前降低风险效应 ” 外，即使没有发生灾难，DRR 投资也会产生这种效应。然而，由于石田和横小松 （ 2018 ） 进行的研究仅是对巴基斯坦的案例研究，巴基斯坦有洪水，地震和干旱等灾难性灾难的历史 ，除了拥有社会核算矩阵和家庭综合经济调查等数值模拟所需的社会经济数据外，其他发展中国家 （ 如东盟国家 ） 产生的事前风险降低效应的程度仍不清楚。这项研究的目的是分析大规模灾害以及 DRR 投资的存在或不存在对包括东盟共同体在内的发展中国家的经济增长的长期影响。作为定量分析 DRR 投资的最佳水平和经济效率的一种手段，通过利用结合 DRR 思想的动态随机宏观经济模型对印度尼西亚进行了案例研究。通过这种方法，DRR 投资政策以定量的方式运作，然后使我们能够为 DRR 投资政策提出建议，这些建议是 ： 6最后, 本研究的结论和建议将在第 5 节中概述。模型2.1. Assumptions本研究中使用的模型本质上是一种 Ramsey 增长模型，它具有离散的时间轴 （ Ramsey，1928 ） 。该模型还包含了灾害风险，DRR 资本和家庭资产的附加变量。尽管该研究基于 Ishiwata 和 Yoomats （ 2018 ） 的模型，但该模型假设人力资本在整个计算期内是一个恒定变量，它与 Ishiwata 和 Yoomats 模型 （ 2018 ） 的不同之处在于它考虑了人口的增长 ，生产技术的改进，以及灾害损失率和 DRR 资本的折旧率。在经济空间是由一个拥有一个部门的国家组成的封闭实体经济的假设下，市场被认为是完全竞争的。虽然假设劳动力和生产资本是生产复合商品的必要组成部分，但也假设在其中一些组成部分因灾难而损失的情况下，使用剩余的生产要素进行生产。此外，社会经济结构变化带来的快速技术进步被认为不太可能发生。代表家庭具有无限的时间范围，并将在认识到灾害风险的情况下以完全合理的方式开展经济活动。根据实际经济的运行情况，将家庭收入视为相当于生产价值，并假设每年将家庭收入的一定比例分配给 DRR 投资。 70000在这些假设下，该模型可以描述为 Arrow - Debrew 经济，它实现了帕累托最优分配。因此，中央计划问题的解决方案，即代表家庭在无限的时间范围内分配所有资源，以在其预算约束下最大化其预期寿命效用，与市场导向问题的解决方案相吻合 （ Stoey，Lcas 和 Prescott，1989 ） 。根据大多数真实的商业周期模型 （ Kydlad 和 Prescott，1982 年 ），分析是在中央计划经济的框架下进行的，该框架通常比市场导向的经济更容易得出解决方案。2.2. 灾害发生概率与损失率假设在每个时期确定一个灾害规模 ， 则概率휇灾难的规模푙 ∈ 无论时间如何 ， 发生都是恒定的 ， 它也满足∑ 휇푙 = 1.퐀上标将用于指示灾难规模퐀.灾害损失率有四种类型 ： 劳动力供给损失率휔； 家庭资产损失率휙； 生产资本损失率휓； 以及 DRR 资本损失率휎。假定根据灾害损害减轻功能휁， 每个灾害等级的灾害损失率푙将随着 DRR 资本的减少푔累计:劳动供给损害率 ： <unk> <unk> ((<unk>)) = <unk> <unk> <unk> (<unk>), 家庭资产损害率 ： <unk> (<unk>) = <unk> <unk> (<unk>), 生产资本损害率 ： <unk> (<unk>) = <unk> <unk> (<unk>), DRR 资本损害率 ： ((<unk>)) = ()对于所有퐀, where퐀,퐀,퐀, and퐀分别表示劳动力供应受损率 ，0000家庭资产损毁率、生产资本损毁率和基准年 DRR 资本损毁率。生产资本损毁的函数 80利率和 DRR 资本损失率具有业务连续性计划和保险市场的修正因子。假定具有 DRR 资本的幂函数푔作为其变量 ， 用于灾害损害缓解函数휁:푔(푡) −푣푥퐀퐀(퐀(퐀)) = [ 퐀],퓍 ∈ {휔, 휙, 휓, 휎},where퐀表示减轻灾害损害的效果参数 ， 而퐀表示基准年的累积 DRR 资本。2.3. 复合制品生产技术同时假设柯布 - 道格拉斯生产函数푓用于复合商品 ， 还假设复合商品是使用灾难后剩余的生产要素生产的 ， 灾难规模为푙已发生:(