水产养殖业是浙江省渔业经济的重要组成部分，在保障食物安全、增加渔民收入、优化渔业产业结构等方面发挥着至关重要的作用。然而，水产养殖属于典型的高风险行业，极易受到台风、暴雨、高温、寒潮等极端气象灾害的侵袭，造成养殖生物大量死亡、设施损毁、疫病暴发等巨大损失。传统的水产养殖保险在实际运营中，面临着查勘定损难、道德风险与逆向选择突出、运营成本高、理赔周期长等难题，导致保险覆盖率低、保障程度有限，难以满足广大养殖户的风险管理需求。

       在此背景下，探索发展基于气象指数的互助保险模式，成为创新水产养殖风险分散机制、提升产业韧性的重要方向。气象指数保险以客观、公正的气象数据作为触发理赔的依据，具有透明度高、理赔快捷、操作成本较低、能有效防范道德风险等优势，增强了保险的可及性和持续性。

       气象指数保险的赔付款基于客观指数触发，与实际损失虽非完全一一对应，但整体上能有效平滑风险波动，属于世界贸易组织（WTO）规则下的“绿箱”政策允许范畴，符合“绿箱”政策中“不挂钩收入支持”和“自然灾害救济支付”的特征。这为我国政府通过保费补贴等方式，合法、有效地支持水产养殖业风险管理和农户收入稳定提供了广阔空间。本文主要从气象因子选择、理赔模型建立、气象站点选择等方面阐述气象指数保险开发与实施中的经验思考。

       一、科学遴选气象因子：平衡相关性、可获性与接受度

       水产养殖生产活动与气温、水温、溶解氧、光照、降水、风浪等气象水文条件息息相关。极端天气事件往往是导致养殖损失的直接或主导因素。因此，以关键气象因子为标的开发指数产品，能够精准捕捉主要灾害风险，保障有效性高。

       （一）强化气象灾害与养殖损失的因果相关分析

       通过与气象部门、水产技术推广部门、科研院所及养殖经验丰富的渔民合作，利用历史灾害损失数据与同期气象数据进行分析，确定导致特定水产养殖品种（如大黄鱼、贻贝、对虾等）在不同生长阶段发生损失的关键气象因子及其阈值（如风力等级、连续高温天数、累计降雨量、低于某温度的持续时长等）。

       （二）综合考虑数据可获性、连续性与公信力

       气象指数保险选用的指数数据应来自气象监测部门、海洋监测部门等权威机构，确保数据的标准统一、长期连续和公开可查。对于数据积累不足但风险显著的区域，可探索使用经过校验的卫星遥感反演数据或再分析数据作为补充，数据获取的成本和及时性也是重要考量。

       （三）充分考虑养殖户的理解与接受程度

       设计的指数应尽可能直观、易于被养殖户理解。例如，“台风中心经过时最大风速≥10级”、“连续5日最高气温≥35℃”、“24小时累计降雨量≥60毫米”等指标，比复杂的综合指数更易被接受。在产品宣传和条款解读时，需用通俗语言解释清楚指数与可能损失之间的逻辑关系，帮助养殖户理解指数保险的原理、优势与局限性（特别是基差风险），明确其与传统保险的区别，建立合理的赔付预期，避免理赔时产生误解和纠纷。

       二、构建合理的承保理赔模型：兼顾大灾风险覆盖与普惠收入支持

       互助保险模式强调会员间的风险共担和互助共济精神，能够聚集面临相似气象风险的养殖户，形成风险池，共抗大灾风险。气象指数保险的标准化特性，使得产品易于向分散、小规模、生计型的养殖户推广，提升保险覆盖率。承保理赔模型是保险产品的核心，需要在风险分散、财务可持续性和保障目标之间取得平衡。

       （一）分层分级的设计思路。

       基础层（高频低损）： 针对常见的中小程度气象灾害，设置较低的起赔点和赔付标准。主要目的是帮助养殖户弥补频繁发生的部分生产损失，促进其养殖设施更新换代，提高养殖户防灾减损的主观能动性，体现“普惠”和“收入支持”功能。保费相对低廉，旨在吸引广大养殖户广泛参与，做大风险池。

       补充层（低频高损）： 针对极端气象灾害（如超强台风、特大暴雨等），设置较高的起赔点和赔付额度。旨在应对可能导致养殖户破产的毁灭性打击，保障养殖户恢复再生产，作为重要的灾害救助和产业保护工具，发挥其“大灾风险保障”作用。

       （二） 理赔触发与赔付结构设计

       单因子与多因子结合： 可根据灾害特征，设计基于单一气象因子（如降雨）或复合气象因子（如“风力+潮汛”）触发的指数。复合指数可能更贴近实际损失，但设计更复杂。

       阈值触发与梯度赔付： 最常见的是设定一个或多个阈值，当气象观测值达到或超过阈值时触发赔付。赔付金额可以是固定的，也可以根据超过阈值的程度（如风速每增加一级，温度每多持续一天）进行梯度累进，使赔付更贴近损失的严重程度。

       考虑养殖周期与品种差异：不同养殖品种、不同生长阶段对气象灾害的敏感度不同。模型设计应尽可能与关键风险期挂钩，提高保障的精准度。

       考虑养殖环境差异：同一养殖品种，不同养殖地域甚至同一养殖地域的内外条件（如海上靠海和靠陆地的区别）不同，导致灾害来临时损失概率和损失程度不同，需在模型设计时针对性考虑，以减小选取同一气象数据是造成的“基差风险”。

       三、优化气象站点选择：综合权衡多重因素

       气象站点的选择直接决定了指数测量的准确性和保险合同的公平性，是控制“基差风险”的关键环节，也深刻影响政策的推广和养殖户的接受度。

       （一）基差风险的审慎评估与控制

       基差风险是无法完全消除的，但可以通过合理选择站点来最小化。理想情况下，应选择距离投保养殖区域最近、地形地貌相似、能较好代表区域整体气象状况的官方气象站。对于地形复杂、气象条件空间变异大的地区（如山区、沿海岬角等），可在相近范围内综合考虑站点距离、地形、历史数据等因素进行选择。

       （二）政策推广性与操作便利性

       从管理和推广角度，站点不宜过于分散，应优先选择数据稳定、易于核实的现有气象站点（如国家基准站、基本站）。这有利于降低产品复杂度、统一宣传口径、简化理赔核查流程。

       （三）养殖户的公平感知与渔区接受度——不患寡而患不均

       这是站点选择中最具社会性和挑战性的问题。尤其是在一个村集体或紧密的养殖区内，如果部分养殖户获得赔付，另一部分难以触发理赔（即使实际受灾情况情况不一致），极易引发强烈的“不公平感”，破坏互助保险的渔区基础。因此对于地理范围不大、风险同质性较高的村集体、合作社、同一岛屿等地区，建议采用同一个指定的气象站点数据作为所有成员理赔的依据。这一操作虽有个体基差风险，但在渔区层面实现了公平，同时可以根据同一区域风险差别情况微调费率和理赔比例来提高理赔精准度，减小基差风险。

       充分沟通与透明化：必须在投保前向所有成员清晰说明站点选择的原则、具体站点位置、可能存在的基差风险以及为何采取统一站点的理由（出于公平和可操作性）。通过民主协商的方式确定站点，增强会员的参与感和认同感。（养殖险部  赵晶）