| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 研究中存在的问题 | 第11页 |
| 1.3 研究区综述—以北京“7.21”特大暴雨为例 | 第11-13页 |
| 1.3.1 暴雨概况及特点 | 第11-12页 |
| 1.3.2 暴雨成因及发展过程 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.5 本研究主要创新之处 | 第15-16页 |
| 第二章 基于H-D模型的暴雨间接经济损失定量分析 | 第16-21页 |
| 2.1 H-D模型的基本思想及推导过程 | 第16-17页 |
| 2.2 由H-D函数推导间接经济损失评估模型 | 第17-18页 |
| 2.3 实证分析 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 IO模型在暴雨间接经济损失评估中的应用 | 第21-35页 |
| 3.1 IO模型结构 | 第21-26页 |
| 3.2 基于IO模型的暴雨产业关联损失定量分析 | 第26-31页 |
| 3.2.1 数据来源 | 第26-27页 |
| 3.2.2 数据处理 | 第27-28页 |
| 3.2.3 多部门总产品产业关联损失评估 | 第28-29页 |
| 3.2.4 多部门增加值产业关联损失评估 | 第29-31页 |
| 3.3 暴雨投资溢价损失定量分析 | 第31-32页 |
| 3.3.1 评估方法 | 第31页 |
| 3.3.2 数据来源及评估结果 | 第31-32页 |
| 3.4 暴雨间接经济损失及长期影响分析 | 第32-33页 |
| 3.5 行业灾损定级 | 第33-34页 |
| 3.6 结论与讨论 | 第34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于CGE模型的暴雨间接经济损失评估方法探讨 | 第35-56页 |
| 4.1 部门划分 | 第36-38页 |
| 4.2 模型构建 | 第38-44页 |
| 4.2.1 模型假设 | 第38页 |
| 4.2.2 两点注意 | 第38页 |
| 4.2.3 模型建立与改进 | 第38-44页 |
| 4.3 数据来源与处理 | 第44-48页 |
| 4.3.1 CGE数据基础—SAM | 第44-46页 |
| 4.3.2 SAM编制 | 第46-47页 |
| 4.3.3 SAM调平 | 第47-48页 |
| 4.4 模型参数估计 | 第48-52页 |
| 4.4.1 劳动弹性 | 第48页 |
| 4.4.2 固定资产折旧率 | 第48-50页 |
| 4.4.3 规模效率参数 | 第50页 |
| 4.4.4 直接消耗系数 | 第50页 |
| 4.4.5 其他参数 | 第50-51页 |
| 4.4.6 灾害冲击参数 | 第51-52页 |
| 4.5 暴雨对部门和宏观经济的影响 | 第52-54页 |
| 4.5.1 暴雨对部门经济的影响 | 第52-53页 |
| 4.5.2 暴雨对宏观经济的影响 | 第53-54页 |
| 4.6 结论与讨论 | 第54-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 模型比较与减灾对策分析 | 第56-60页 |
| 5.1 评估模型比较 | 第56-57页 |
| 5.2 减灾对策分析 | 第57-59页 |
| 5.2.1 定义抗灾主体的责任与义务 | 第57-58页 |
| 5.2.2 借鉴历史经验,完善保险制度 | 第58页 |
| 5.2.3 强化技术支持 | 第58-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录1 | 第65-67页 |
| 附录2 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |