數字經濟賦能漁業互保高質量發展路徑研究

關鍵詞：數字經濟；漁業互保；規模經濟；范圍經濟；技術創新中圖分類號：F840.66 文獻標志碼：ADOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2025.10.016文章編號：1674-7909（2025）10-79-4

0 引言

漁業經濟在我國國民經濟中發揮著重要作用，但具有高風險、高損失性等特點，給漁民造成巨大的經濟損失。漁業互保作為一種享受財政補貼、非營利性的風險分擔機制，在保障漁業經濟發展中發揮著不可替代的作用。據統計，截至2021 年，漁業互保全系統提供風險保障 5.99×10¹² 元，支付賠款1.15×10¹⁰ 元［1］。但傳統漁業互保仍面臨諸多問題，應通過數字化轉型來實現高質量發展。2022 年，我國數字經濟規模為 5.02×10¹⁴ 元，占 GDP 比重為41.5%^[2] 。數字技術在保險行業中的滲透率逐年提升，為傳統保險業務轉型升級提供新的契機。在此背景下，探索數字經濟賦能漁業互保高質量發展路徑具有重要的理論和現實意義。

1 數字經濟賦能漁業互保高質量發展的內在機理

1.1 規模經濟效應

規模經濟效應是指通過擴大生產規模來降低單位產品成本，實現經濟效益提升的現象。在數字經濟背景下，漁業互保規模經濟效應主要體現在以下2個方面。一是大數據技術應用能降低信息獲取與處理成本。傳統漁業互保缺乏精準的風險數據，導致保費與實際風險不匹配。通過整合漁業生產、氣象、災害等數據，構建更加精準的風險評估模型，對災害風險等級進行智能評估，并給出相應的輔助決策建議［3］。二是區塊鏈技術的引入能提高數據共享效率。漁業互保涉及氣象、海事、養殖企業等數據源，區塊鏈技術能有效解決漁業互保數據交換效率低下、安全性不足等問題，縮短交換時間，減少數據糾紛，提供可信的數據技術保障。

1.2 范圍經濟效應

范圍經濟效應是指同一時間內提供多方面產品或服務，降低單位產品成本的經濟現象。數字經濟為漁業互保拓展提供技術支持。一是物聯網技術的應用能實現對風險的實時監控。目前，浙江省、福建省漁業互保保險機構正積極開發“智慧漁保”系統，為動態調整保費提供依據，使高風險時段的保費定價更加精準。二是人工智能技術推動產品服務創新。基于AI 學習算法來分析漁民歷史投保數據和行為特征，開發定制化保險產品，使產品開發周期大幅縮短，產品種類不斷增加。

1.3 技術創新效應

技術創新效應是指新技術發展和應用，提升各行各業帶來的生產效率和創新商業模式。在漁業互保方面，技術創新效應主要體現在以下2個方面。一是智能合約技術優化理賠流程。傳統保險理賠需要大量人工進行審核，效率低下，且容易產生糾紛。基于區塊鏈的智能合約能自動執行理賠條款，能顯著提高理賠效率，客戶滿意度也將大大提升。二是數字孿生技術提升風險管理水平。通過構建數字化雙胞胎，可模擬各種風險場景，提前制定防范措施。上述技術的應用將保險從單純的事后補償轉向事前預防。

2 漁業互保高質量發展短板分析

2.1 數據整合與應用能力薄弱

目前，在漁業管理體系中，核心問題之一是數據整合與應用能力不足，主要表現在以下3個方面。一是漁業相關數據分散在不同部門機構，存在數據割裂現象，引發“數據孤島”問題［4］。在漁業管理領域，海洋環境監測數據、船舶動態信息與生產經營數據由不同部門掌握，阻礙信息流通，影響數據利用效率和決策的科學性。二是欠缺實時數據獲取的能力。漁業互保在處理承保、理賠時，無法實時獲取相關氣象和海事數據，導致預警到采取應對措施的時間增加，使決策偏差失誤率提高［5］。三是標準化建設滯后，漁業數據結構存在缺陷。數據規范不統一，不同省級單位采用不同標準；數據接口兼容性差，系統間對接成功率不高；基準不一致，坐標系轉換誤差率高。缺乏統一的數據標準，數據整合工作變得異常復雜和困難，增加數據處理的難度，降低數據的互操作性和可比性，限制數據在更廣泛范圍內的應用。

2.2 保險科技滲透率低

目前，漁業互保業務大都采用傳統業務模式，科技滲透率較低。全國漁業互保機構中，僅有不足10% 的漁業互保機構嘗試引入區塊鏈技術，而應用人工智能技術的機構占機構總數的 5%^[6] 。漁業互保數字化領域進程明顯滯后于其他商業保險機構的整體發展水平。而數字經濟建設和應用的滯后性給漁業互保的工作效率和服務水平產生一定的負面影響。一方面，隨著漁業向現代化、規模化、集約化方向發展，現有的漁業互保流程管理難以適應發展。另一方面，在風險評估與精準定價方面，數字化技術運用不足，導致保險產品與漁業實際保障需求之間存在結構性錯配［7］。

2.3 品牌與服務體系不完善

全國漁業互保品牌發展和認知度存在不足，服務體系建設也存在滯后性。齊雅蕾［8］研究后發現，多數漁民對互助保險的保障范圍存在認知偏差，無法準確區分漁業互保與傳統商業保險的核心差異，導致參保率維持在較低的水平。

全國漁業互保產品同質化問題突出。從市場供給層面看，現有保險產品主要集中在傳統近海漁船、漁工及養殖方面，而深海養殖、遠洋漁業等行業保險產品占比小，缺少相應的保險險種。漁業互保險種結構性失衡導致很大一部分高風險作業的漁民處于無保可投，無法滿足《“十四五”全國漁業發展規劃》中提出的差異化風險管理需求［9］。由于市場中的“逆向選擇”［10］效應，當互保產品風險無法精準匹配時，高風險群體參保意愿提升，而低風險群體退出市場，最終導致風險池失衡。基于細分領域的精算模型和產品創新機制［11］，已成為漁業互保突破當前發展瓶頸的關鍵路徑。

2.4 復合型人才缺口大

漁業互保數字化轉型過程中，需要具有養殖風險識別、漁業災害評估等專業知識及具備大數據分析、智能設備操作等數字技能的復合型人才［12］。在我國保險行業中，具備精算核保專業能力和數字技術應用能力的復合型人才僅占 4.7% ，而在北上廣深等一線城市占比為 82.3% ，出現“馬太效應”［13］。一方面，一線核心城市人才效應不能輻射漁業主要區域，形成人才流動“壁壘”；另一方面，漁業區域缺乏數字技術應用場景，人才培養與保留機制難以形成。加之，漁業互保專業課程設置與數字技術教育存在明顯脫節，導致人才培養與企業需求產生結構性錯配［14］。因此，區域發展行業整體數字化轉型進程失衡，延緩行業整體數字化轉型發展，加劇保險服務的區域不平衡。

3 數字經濟賦能漁業互保高質量發展路徑

3.1 構建漁業數據基礎設施

構建國家級漁業數據共享平臺，制定統一的數據標準，采用“部門協同”推進機制，以農業農村部為牽頭單位，聯合中國氣象局、交通運輸部海事局等相關部門共同建設，實現農業農村、氣象、海事等跨部門、跨區域漁業數據互聯互通。

在重點漁港部署5G 基站，構建“空天地海”一體化通信網絡；設置邊緣計算節點，實現漁業數據本地化處理和實時分析，解決海上數據傳輸延遲高的技術瓶頸，提升海上數據傳輸效率。在空間布局上，采取“試點先行—梯次推進”策略，優先在舟山群島、連江粗蘆島國家級遠洋漁業基地示范建設，為后續推廣提供實證參考。

3.2 推動保險科技深度融合

區塊鏈技術具有去中心化、不可篡改和可追溯的特性，可實現自動核保與快速理賠，減少人工干預，提高工作效率。通過“智慧漁保”項目，預設條件觸發保險賠付，實現漁船保險的自動化理賠，縮短理賠周期［15］。因此，制定統一的區塊鏈行業標準至關重要，包括數據接口規范、智能合約模板及安全審計機制。

使用AI 圖像識別技術對衛星遙感和無人機影像進行技術評估，提升工作效率。在效率方面，AI算法在自動識別受災范圍時所需時間較傳統人工定損短，效率大大提升。在精度方面，深度學習模型能精準識別漁船損毀、養殖網箱破損等災害特征，評估準確率遠高于傳統目測評估。目前，該技術已在浙江、福建等沿海省份試點應用。未來，逐步構建全國統一的漁業災害遙感監測平臺，并逐步推廣。

3.3 打造場景化服務示范

基于福建、浙江等省份的不同風險管理需求，在漁區開展“智慧漁業互保”場景化示范項目。一是建立動態風險定價模型。結合歷史災害數據、海洋環境監測實時信息和漁船作業軌跡等數據，構建基于AI 學習的動態保費測算體系。二是建立彈性投保機制。通過研發按航次投保、按作業海域投保等靈活方式的參保模式，滿足不同作業類型、不同漁民偏好的差異化需求。通過社會科學實驗方法論，建議選擇3～5個具有代表性的漁區開展周期為1～2 a的對照組，科學評估政策效果。

漁業金融要創新要突破傳統保險的單一風險轉移功能，創新“保險 + ”綜合金融服務模式，構建“風險保障 + 資金融通”協同服務體系。一是在產品創新方面，與銀行金融機構進行戰略合作，開發“保險質押信貸”“保費分期貸款”等組合金融產品；二是在信用體系建設創新方面，將保險投保、理賠誠信度等指標納入信用評價體系，增加漁民貸款獲批率。

3.4 強化保險科技創新

設立漁業互保科技專項研發基金，重點支持區塊鏈分布式賬本技術、物聯網傳感設備等核心技術攻關突破。參照《農業科技發展“十四五”規劃》中關于專項資金管理的相關規定，建立嚴格的“申報—評審—驗收”全流程管理制度。建設智能合約系統、風險數據共享平臺，逐步提高自動核保率；應用船載監測設備、養殖環境傳感器，提升數據采集時效性。

基于創新生態系統理論，構建“政產學研用”五位一體的協同創新體系。具體實施路徑如下：一是成立“漁業互保科技聯盟”，采用“ 1+N^′′ ”組織架構；二是借鑒浙江省“協會—高校—企業”三方合作模式的成功經驗，因地制宜的創新體系。

3.5 培育數字化人才梯隊

建議在高等教育進行專業結構性調整，在首批選取的沿海高校中開設“漁業互保”專業。該專業應注重跨學科培養模式，結合保險、信息技術和海洋科學等學科，重點培養既懂保險業務又有數字技術的復合型人才，逐步解決行業數字化轉型中的人才缺口問題。

參考金融行業成熟的資格認證機制，逐步建立漁業互保的認證體系，包括定期開展區塊鏈技術、大數據分析等數字化技能培訓；設置初、中、高分級認證制度；制定與行業發展需求同步更新的課程體系。通過系統化的職業培訓，提升從業人員的數字技能水平，為行業數字化轉型提供人才保障。

4 結束語

數字經濟通過規模經濟、范圍經濟和技術創新效應機制，賦能漁業互助保險高質量發展。漁業互助保險數字化轉型過程中面臨數據整合能力不足、技術滲透率低、服務體系不健全和人才短缺等問題，通過構建數據基礎設施、推動科技深度融合、創新服務模式和培養專業人才等路徑，促進行業實現轉型升級。

隨著5G、人工智能等技術不斷發展，漁業互助保險數字化轉型迎來新的發展機遇。后續研究應關注以下內容：一是評估數字技術在特定漁業風險中的應用效果；二是探討不同規模漁業互助組織的差異化轉型路徑；三是研究數字經濟背景下漁業互助保險監管體系的創新。

參考文獻：

［1］錢林浩 . 中國漁業互保社簽發首張保單 漁業保險高質量發展腳步提速［EB/OL］.（2023-08- 16）［2025-04-10］. https：//www. financialnews. com.cn/2023-08/16/content_277065.html.

［2］中國信息通信研究院. 中國數字經濟發展白皮書（2023）［R］. 北京：人民郵電出版社，2023.

［3］智慧海洋防災減災系統：打造海洋管理新標桿［EB/OL］.（2025-01-22）［2025-04-10］. https：//bai‐jiahao.baidu.com/s？id ? 1821304179945956843amp;wfr ? spideramp;for=pc.

［4］阿爾文·托夫勒 . 第三次浪潮［M］. 黃明堅，譯. 北京：中信出版社，2018.

［5］呂兆星，鄭傳峰，宋天龍，等. 企業大數據系統構建實戰：技術、架構、實施與應用［M］. 北京：機械工業出版社，2017.

［6］杜穎鵬. 區塊鏈技術在養殖保險中的應用 ［EB/OL］.（2023-09-07）［2025-04-10］. https：//mai‐ mai.cn/article/detail？fid ? 1801743377amp;efid=P07rWu7yPq8XrGE9H6gg6w.

［7］馮文麗，曹金霖. 物聯網賦能水產養殖保險高質量發展的問題與對策［J］. 中國保險，2024（6）：33-36.

［8］齊雅蕾 . 當前推行農業互助保險的困境與對策思考［J］. 中國農業會計，2022（11）：33-35.

［9］農業農村部.“十四五”全國漁業發展規劃［EBOL］.（2021-12-29）［2025-04-10］.https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-01/07/content_5666859.htm.

［10］喬治·阿克洛夫. 檸檬市場：質量的不確定性和市場機制［J］. 經濟導刊，2001（6）：1-8.

［11］胡祥，段白鴿，孫維偉. 再保險精算模型風險評估：基于相依關系的實證研究［J］. 保險研究，2017（6）：103-113.

［12］中央網信辦等四部門印發《2024 年提升全民數字素養與技能工作要點》［EB/OL］.（2024-02-23）［2025-04-10］.https：//www.gov.cn/lianbo/bu‐men/202402/content_6933541.htm.

［13］李偉，朱燁東 . 中國金融科技發展報告（2021）［R］. 北京：經濟科學出版社，2021.

［14］行業報告數策.2024 保險行業人才趨勢報告［EB/OL］.（2024-08-03）［2025-04-10］.https：//bai‐jiahao.baidu.com/s？id ? 1806360796466856199amp;wfr ? spideramp;for ? .

［15］楊然. 漁業保險護航深遠海養殖［N］. 經濟日報，2024-10-30（7）.

Abstract： With the rapid development of the digital economy， its role in industrial transforma? tion and upgrading is becoming increasingly prominent. Fishery mutual insurance， as an important tool for risk management in China's fisheries industry， faces challenges such as insufficient risk man? agement capabilities， low data integration efficiency， lagging technological applications， and a short? age of professional talents. This article， based on the theoretical framework of economies of scale， economies of scope， and technological innovation effects， deeply analyzes the internal mechanism of digital economy empowering high-quality development of fisheries mutual insurance， systematically analyzes the current shortcomings， and proposes targeted development paths. Research shows that measures such as strengthening digital infrastructure construction， building a unified fishery data platform， promoting insurance technology innovation， and building a composite talent team can effec? tively empower the digital economy to promote high-quality development of fishery mutual insur? ance， providing theoretical and a practical reference for the transformation and upgrading of the fish? ery mutual insurance industry.

Key words： digital economy; fishery mutual insurance; economy of scale; economy of scope; technological innovation