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基于福建茶险数字化情况调研的优化与落地路径研究
- 发布时间：2026-08-28 阅读：
- 来源：康恩泽/智茗安民队/中央财经大学
摘要
农业保险是助力特色产业风险保障、服务乡村振兴的重要金融工具，推动农业保险从“灾后损失补偿”向“事前风险减量管理”转型，是我国农险高质量发展的重要方向。福建作为全国第一产茶大省，茶产业是带动地方农民增收、推动乡村振兴的支柱产业，但茶叶保险全链路智能风控建设仍存在突出短板：照搬粮食作物的风控模型适配性不足、跨部门数据孤岛现象突出、中小经营主体数字化落地成本高昂，制约茶叶气象指数保险等创新险种的推广应用。
“智茗安民”实践团队选取福建泉州安溪、南平武夷山、漳州平和三大典型茶区开展实地调研，通过田野走访、企业、保险机构及茶农深度半结构化访谈，系统梳理茶叶保险承保、风险监测、查勘、定损、理赔、事后风控全链条数智化落地现状。调研发现，不同规模经营主体之间保险供需错配问题较为突出，直接移植的智能风控模型面对福建山地茶园复杂小气候，基差风险问题显著，基层保险宣传与农险服务体系建设仍存在短板。
本文基于一手田野调研素材，立足福建山地茶产业现实条件，从产品分层迭代、轻量化科技落地、破除数据壁垒、夯实基层服务、优化差异化财政补贴等维度，提出可落地的优化路径，探索适配特色经济作物的农险风险减量管理模式，为国内茶叶类特色农业保险数智化转型提供实践参考，践行青年财经报国的时代使命。
关键词：特色农业；福建茶产业；茶叶保险；智能风控；风险减量
一、背景介绍
（一）实践调研背景与意义
2026年4月28日，习近平总书记在二十届中央政治局第二十五次集体学习时提出要“推动灾害治理向事前预防转型”，同时强调要“强化人工智能、卫星遥感、大数据、物联网、无人机等技术手段运用”，相关重要讲话于8月16日在《求是》杂志刊发。作为国家防灾减灾体系的重要组成部分，农业保险不再局限于灾后损失补偿，还可借助数智化工具实现风险预警与精细化风险管理，是践行事前预防治理思路、打通乡村振兴与金融强国建设的重要抓手。
2007年中央财政启动农业保险保费补贴试点，我国农业保险由此实现跨越式发展。截至2024年底，全国农险保费收入达1521亿元，累计为1.47亿农户提供超5万亿元风险保障，三大粮食作物保险覆盖率超过86%，参保农户达1.65亿户次。产品供给持续扩容，现已覆盖3大类16种大宗农产品以及700余种地方优势特色农产品，茶叶低温气象指数保险等创新险种相继落地。在数智化升级浪潮下，保险机构积极探索科技赋能路径，中国人保构建“保险+科技+服务”业务模式，中华联合财险推进“天空地一体化”技术落地应用，智能风控逐步成为推动农业保险高质量发展的核心驱动力。
图1：中国农业保险保费收入增长趋势（2007-2024）
尽管全国农险整体发展成效显著，但转型红利更多集中于主粮领域，特色经济作物保险发展仍存在明显短板，整体建设亟待提升。从覆盖水平来看，主粮作物保险覆盖率已经突破80%，而茶叶这类特色经济作物保险覆盖率尚不足30%。特色作物种植场景碎片化、地域差异大，现有技术体系大多围绕粮食作物规模化生产场景开发，直接迁移应用适配效果较差，落地实施成本居高不下，叠加科技研发投入压力、跨部门数据共享壁垒、相关行业规范建设滞后等多重约束，制约了特色农业保险数智化落地推进。同时行业还存在经营管理较为粗放的问题，农业农村部明确指出农险领域存在“经营管理不精细、灾损理赔不解渴”的现实困境，理赔智能化程度不足、风险反馈机制缺位，进一步限制特色农险保障效能释放。
茶叶作为典型高价值特色经济作物，生产受气象扰动强烈，风险保障需求迫切，但保险数智化建设进度滞后于现实需要。福建作为全国茶产业综合第一大省，2024年茶园面积378万亩，综合产值超1600亿元，涉茶从业人员300余万人，茶产业是当地乡村振兴与农户增收的支柱产业。但茶叶生产常年面临气象灾害威胁，省内茶叶平均受灾减产率可达20%。福建自2017年开展茶叶气象指数保险试点，虽取得一定实践成效，但茶叶保险全流程数智化风控体系仍未成熟。以连江茶叶低温气象指数保险实践为例，茶农出险后依旧需要人工开具气象证明，智能自动理赔触发程度偏低，事后风控的数据反馈闭环基本缺失，还面临承保覆盖面有限、基差风险突出、数据资源匮乏、精准定价困难、数据共享机制不畅等现实阻碍，制约茶叶保险保障功能充分发挥。
基于此，“智茗安民”团队聚焦福建茶叶保险全链路智能风控应用，选取泉州安溪、南平武夷山、漳州平和三大特色茶区开展调研。综合运用实地走访、行业访谈及数据分析等方式，系统梳理茶叶保险承保、风险监测、查勘定损、理赔及事后风控全流程的智能风控落地现状。本实践旨在厘清茶叶保险风控现存问题与区域发展差异，针对技术短板设计轻量化落地方案，对已有应用提出模型迭代与流程优化建议，提炼可复制的特色农险数智化转型经验，助力闽茶产业发展与乡村振兴，践行青年金融报国使命。
（二）实践调研地点基本情况
本次实践选取福建三大典型茶区开展调研，覆盖龙头茶企、中型家庭农场、散户茶农、国有保险机构等多类主体。
泉州市安溪县八马茶业观光工厂（龙头茶企）：安溪县为铁观音发源地，全县茶园60万亩，2024年茶产业综合产值416亿元，当地八成以上人口涉茶，形成“龙头企业+合作社+农户”模式，已应用卫星遥感、气象监测等数字化工具，规模化茶企与分散小农户并存，茶叶保险落地效果在两类主体间差异显著。
八马茶业观光工厂是福建首批观光工厂，为当地龙头数字化实践代表。基地拥有自有生态茶园与智能化精制生产线，实现种植到加工全链条数字化管控，可研究茶园数字化向农险智能风控转化路径。企业既运营自有茶园，又对接大量散户，方便对比不同经营主体保险参保、风控设备使用差异。作为三产融合示范载体，完整覆盖茶叶全产业链，能够全面调研各类生产风险，为剖析茶叶保险全链路痛点提供企业样本，团队于8月13日到此实地走访。
南平市武夷山两叶一心茶叶有限公司（中小茶厂代表）：武夷山市是武夷岩茶核心原产地，全市茶园面积约14.8万亩，岩茶产业综合产值超130亿元，茶产业是当地群众就业增收的支柱产业，区域内大型龙头茶企、中小茶厂与个体散户茶农多元共存。当地茶产业以家庭式经营占比高，受山地地形、复杂小气候影响，冻害、干旱等气象灾害风险突出，茶叶保险在不同经营规模主体之间落地差距明显，中小茶厂普遍投保意愿偏弱。
两叶一心茶叶有限公司坐落于兴田镇，企业创立于2011年，名称取自岩茶优质采摘标准“两叶一心”，具备完整正规茶叶生产资质，集生态茶园种植、初精制加工、线上线下产品销售于一体，主营武夷岩茶、武夷红茶。企业坚守传统萎凋、做青、炭焙制茶工序，同时开展茶艺交流、茶旅观光业务，融合传统工艺与现代经营模式。该企业属于当地数量庞大的中小生产经营主体典型，既自主管护自有茶园，也收购周边散户茶农的茶青原料，能够直观反映中小茶厂在风险防范、保险参保、数字化设备投入方面的现实困境，便于对比龙头企业与中小经营主体在风险保障需求上的差异，为剖析武夷山地区茶叶保险推广堵点提供典型调研样本，团队于8月17日到此开展实地走访。
漳州市平和县正尖山茗茶（中型家庭农场）：平和县享有“中国白芽奇兰之乡”美誉，茶叶种植面积6.75万亩，毛茶产量1.64万吨，涉茶总产值超3亿元。白芽奇兰多种植于大芹山高海拔山地，冻害、暴雨、病虫害风险高发，区域内家庭农场与散户茶农共存，是研究闽南山区茶叶保险与数字化风控的典型场景。
正尖山家庭农场是漳州市示范家庭农场，拥有168亩无公害茶园，集高山种植、初制加工、线上线下销售于一体，采用“农场+周边散户”模式收购茶青，属于闽南中型茶经营主体代表。基地直面高山茶园各类自然灾害，可实地研判高山环境下保险、气象预警工具适配水平；兼顾自有基地与周边散户，能够弥补龙头企业之外的中间主体调研缺口；同时可调研生态茶园的保险需求，挖掘中小经营主体对低成本轻量化风控方案的诉求。团队于8月21日赴基地调研。
中国人寿保险股份有限公司漳州支公司（保险机构）：中国人寿是国有大型金融机构，业务覆盖保险、投资、银行板块，经营各类人身保险业务。集团服务实体经济存量投资规模5.4万亿元，赔付支出3856亿元；合并营业收入1.28万亿元，保费收入8874亿元，总资产达8.57万亿元，资本实力雄厚。
中国人寿漳州支公司作为地方分支机构，是当地人身保险业务重要供给方。茶叶产业用工规模大，采茶工人户外作业风险突出，采茶工人意外险是当地服务茶产业从业者的重要险种。为从保险供给端了解茶产业相关保险业务开展现状，掌握意外险承保对象、投保模式、实际运行中的现实问题，完善本次调研保险机构维度的一手资料，8月19日，实践团队前往该支公司，与企业高管开展深度专题访谈。
（三）实践调研的主要安排
1.实践时间安排：
图2：团队实践时间线
（1）6月1-10号:
团队完成实践组队，确定“茗安险控——基于福建茶险数字化情况调研的优化与落地路径研究”实践选题。结合每位队员专业特长、技能优势明确内部分工，划分实地走访、文案撰写、数据处理、新媒体宣传等工作模块，同步梳理整体实践思路，做好前期筹备规划，为后续调研工作打下组织基础。
（2）6月11-30号：
实践团队正式出征前，学院教师高度重视调研筹备，策划院、校两级组织实践培训。保险学院副院长王丽珍教授与团委副书记李如一老师为团队举行了实践动员会，从安全规范到调研方法、从成果凝练到媒体传播，给予全方位指导，帮助同学们开展暑期社会实践打下筑牢的认知基础，助力大家高效推进实践项目。
图3：团队参与学院培训
（3）7月1-20号：
全体成员系统研读福建茶产业发展资料，梳理当地茶叶保险相关政策、险种覆盖现状与数字化风控应用水平。结合研究目标，区分茶农、茶企、保险机构三类调研对象，分别设计配套访谈提纲，细化完整实践流程，明确各环节调研重点、注意事项，为线下实地调研做好方案储备。
（4）7月21号-8月10号：
团队对接多家保险机构开展走访调研，面向农险业务工作人员开展访谈。重点了解茶叶种植险、气象指数保险、采茶工人意外险等险种的业务模式、承保理赔流程，收集一线业务痛点，掌握保险供给端现实情况，积累机构访谈一手素材，为后续茶区实地调研建立参照。
（5）8月11-21号：
依托前期政策学习与保险机构调研积累，团队奔赴泉州安溪、南平武夷山、漳州平和多地开展实地调研。走访龙头茶企、家庭农场、茶园散户，开展现场踏勘与深度访谈，收集问卷与案例素材，对比不同经营主体保险诉求，整理汇总调研信息，逐步梳理形成初步调研结论。
图4：团队实践地点
（6）8月21-31号：
团队集中整理全部访谈记录、问卷数据、现场素材，对调研获取的一手资料开展汇总分析。梳理茶叶保险全链路现存问题，结合行业政策提出针对性优化对策，按照实践报告格式规范打磨内容，完成调研报告、实践案例、附录材料等全套最终成果。
2.团队调研框架：
图5：团队调研框架
（四）实践调研目标
1.现状认知目标：
系统摸清福建安溪、武夷山、平和三大茶区茶叶保险承保、风险监测、查勘、定损、理赔、事后风控六大环节运行现状，厘清智能风控工具（卫星遥感、物联网、气象指数、无人机）实际应用程度，识别哪些环节已落地应用、哪些环节基本空白。
2.差异识别目标：
从经营主体维度，区分龙头茶企、家庭农场、散户茶农，对比其保险认知、投保意愿、风险保障诉求差异；从地理维度，识别高山与平地茶园、不同茶类之间茶叶保险风险与数智化落地的区域差异。
3.问题诊断目标：
基于田野一手问卷、访谈素材，定位茶叶保险数智转型的堵点，厘清技术层面、制度层面、市场层面、农户认知层面的多重制约因素。
4.方案输出目标：
针对全链路各环节痛点，立足福建山地茶园现实条件，提出轻量化、低成本可落地的智能风控优化方案，不追求高大上技术，优先适配中小经营主体；形成一套可复制、可推广、易改进的特色经济作物农险风险减量管理实操路径。
5.实践育人与科普目标：
发挥保险专业学科优势，面向茶农开展农险科普；团队实现理论知识对接乡土现实，深化青年财经报国的责任意识；调研成果可供保险公司、地方农业与财政部门作为决策参考。
二、实践调研过程
（一）实践调研选题的现状
国内学界围绕茶叶保险已形成较多研究积累，研究方向主要涵盖气象指数保险产品研发、政策性种植保险推进、收入保险费率测算以及保险科技实践探索等多个领域。早期娄伟平等（2011）率先开展茶叶霜冻气象指数保险相关研究，搭建起这类险种的基础设计思路；周煦朝等（2014）立足政策层面，论证茶叶冻害风险保障的现实可行条件。后续相关实证研究不断丰富，林雪鑫（2020）以福建安溪为样本，完成茶叶种植气象指数保险的产品设计与费率测算；黄川容等（2021）针对福建茶区寒冻害提出分级保险方案，确定4℃理赔触发阈值与七级赔付机制，将赔付率优化至69.5%。何若兰（2023）把研究范围拓展到浙江，研发综合型茶叶气象指数。定价技术层面，张峭、王克（2021）剖析农业风险评估与费率厘定过程中存在的各类不确定性；吴祥佑（2024）运用Copula函数开展宁德白茶收入保险定价，推动茶叶保险研究由产量保障逐步向收入保障延伸。此外，李林等（2017）梳理政策性茶叶种植保险发展现实与改进对策；侯代男、王鑫（2026）探讨科技手段赋能特色农险的内在逻辑；谷雪林等（2026）针对凤冈县茶叶低温气象指数保险开展方案优化。
综合现有文献还能发现几处研究短板。现有成果大多重点关注低温冻害，对干旱、病虫害等多类灾害共同形成的复合风险讨论较少；多数指数保险方案只适配局部特定产区，缺少不同茶区、不同茶类之间的适用性验证，对武夷山岩茶这类受山场微气候影响突出的基差风险关注不够；不少文献仅提出保险科技的发展构想，缺少卫星遥感、无人机、AI定损等技术在茶叶保险场景下的落地路径和实际效果评估。
基于此，本调研从数智化转型角度搭建分析框架，围绕“技术赋能→风险识别→精准定损→动态定价”完整业务链条开展实证分析，弥补茶叶保险数智化实地实证研究的缺口，同时兼顾多灾种复合风险，为完善特色农业风险保障体系提供现实参考。
（二）实践调研过程中的调研方法和主要做法
1.实地田野调研法：
团队深入三大茶区茶园、茶企生产车间，实地观察茶园气象监测、物联网设备布设情况，现场观摩茶叶生产流程，直观感知茶园风险场景。
（1）泉州安溪调研实录
8月16日，实践团队赴泉州安溪八马茶业总厂，调研铁观音主产区茶园风险防控与茶叶保险落地现状。
团队首先参观百茶园，园区汇集铁观音、本山、毛蟹等本地茶种，已布设灯光物理防虫设备、土壤及空气温湿度监测终端，数据可在移动端实时调取。随后参观企业文化馆，了解企业“智慧茶园+智慧工厂”一体化运营模式，数字化管控覆盖种植、加工、溯源全链条。最后参观第六代铁观音智能精制生产线，实现投料、筛选、烘焙、打包、出库全流程自动化，每款成品配置专属溯源码。
图7：实践团队在安溪与负责人合照
（2）南平武夷山调研实录
8月17日，实践小组成员林璟夷、温昕灵、曹雅慧前往武夷山两叶一心生态茶业有限公司开展实地走访。在企业负责人的带领下，团队先后参观茶叶生产车间与山地茶园，实地察看厂区生产硬件条件，近距离观摩萎凋、做青、炭焙等武夷岩茶传统制茶工序，实地勘察山地茶园的地形地貌、种植管护现状，直观感受高山茶园复杂的自然生产环境。通过现场踏勘，队员跳出书本理论认知，真切观察中小茶厂真实的生产经营场景，切身感受山地茶产业面临的客观现实条件，对茶叶生产端各类潜在风险形成具象认知，为后续理解茶叶保险落地障碍积累直观的田野感性素材。
图8：团队调研武夷山制茶工厂
（3）漳州平和调研实录
8月21日，实践团队赴漳州市平和县崎岭乡顶寨村开展调研，在闽南师范大学茶叶研究所杨军国所长陪同下，走访漳州正尖山茶业有限公司与白叶塘茶叶专业合作社，调研白芽奇兰茶园管护与茶叶保险数字化落地情况。
调研了解到，新式茶饮兴起盘活了当地暑茶外销市场，成为茶农增收新增长点。但正尖山基地并未投保茶园种植保险，仅投保员工意外险与厂房财产险；茶园管护仍以传统模式为主，缺少自有数字化监测设备，政府布设的气象数据难以直达茶农，无人机等智能管护工具也未得到应用。合作社反映当地以冰雹为主要灾害，少有绝收，但减产损失量化难、存在定损道德风险。尽管已有地理标志产业险政策支持，但受传统“靠天吃饭”观念影响，茶农参保率仍然偏低。当地制茶加工设备虽曾获得政府补助完成升级，但产业数字化与保险推广仍存在短板。本次实地调研摸清当地产业现实风险，为后续探索茶叶保险数字化路径、助力特色茶产业发展与乡村振兴积累一手素材。
图9：团队走访茶叶工厂
2.深度半结构化访谈法：
设置三套访谈提纲，分别访谈保险机构业务负责人、龙头茶企管理人员、家庭农场主、散户茶农；累计完成机构访谈8场，企业访谈6场，茶农个体访谈42份，完整记录录音与文字纪要。
（1）泉州安溪八马茶业
团队与项目经理王女士、首席质量官刘女士访谈。王女士表示：“茶园基本是不买保险的。自有基地有人员每天定点巡查，厂房这类高温、易发生意外的固定资产，我们会买财产险。”据了解，安溪县自2014年推行政策性茶叶种植保险，目前全县茶农全覆盖，保费由财政全额承担，散户无需缴费。八马茶业原料分为自有基地产出和散户收购两部分，散户风险由政策性保险兜底，341亩自有基地风险企业自主承担，加之当地气候稳定、梯田种植抗灾性强，企业短期投保意愿较低。访谈同时反映，现有茶叶保险多聚焦种植端，尚未形成适配龙头茶企的全链条综合保险体系。
图10：团队成员与刘女士访谈
（2）南平武夷山两叶一心茶叶
实地走访期间，团队与企业负责人开展半结构化深度访谈，围绕当前茶叶行业整体行情、茶叶保险基层推广堵点等核心议题展开交流。访谈获悉，茶叶属于典型非标农产品，品质、产出受气候条件、制茶工艺、田间管理水平多重因素共同作用，产量损失与市场价格难以标准化界定，给茶叶保险的定损、定价带来诸多现实难题。同时负责人介绍了当下武夷岩茶市场行情下行、库存积压、鲜叶收购价格承压的行业现状，中小经营主体经营利润被压缩，进一步制约了企业在风险保障方面的投入意愿。本次访谈获取中小茶厂视角下的一手观点，帮助团队进一步厘清特色农险在中小经营主体中难以铺开的内在成因。
图11：团队成员合照
（3）漳州平和正尖山茶业有限公司
本次调研围绕茶园管护、产销行情、灾害风险、保险参保及数字化应用开展交流。与漳州正尖山茶业有限公司总经理林焕章访谈了解到，企业并未投保茶园种植保险，仅配置员工保险与厂房财产险；茶园地块分散，管护仍以传统模式为主，缺少自有数字化监测设备，政府布设的气象数据也未能对接一线生产，加工厂制茶设备虽曾获农业农村局补助，但相关政策时效已过去较久。
平和县白叶塘茶叶专业合作社杨永安介绍，当地少有毁灭性灾害，以冰雹风险为主，暴雨、倒春寒仅造成减产，茶叶损失量化难还存在定损道德风险；白芽奇兰产量、价格季节波动明显，即便已有地理标志产业险支持，受“靠天吃饭”传统观念影响，茶农参保率依旧偏低。
闽南师范大学杨军国所长结合实地茶园观察指出，白芽奇兰不同茶季品质差异十分突出，春茶品质最优、市场售价最高，秋茶次之；暑茶生长期光照强，茶汤苦涩感重，暑期病虫害多发，农药施用频次更高，过去市场销路狭窄。而新式茶饮行业的快速发展拓展了外销渠道，对香气突出的暑茶形成稳定需求，把原本利用不足的暑茶产能充分盘活，实实在在拓宽了茶农的增收渠道，但暑茶也进一步放大了茶园的病虫害风险，对风险保障提出更高现实需求。
图12：团队成员在实践地点合照
（4）中国人民财产保险股份有限公司北京市崇文支公司
7月28日，实践团队与人保财险北京崇文支公司农险业务负责人开展半结构化深度访谈。该支公司参与特色农业保险产品研发与风控技术研究，对茶叶气象指数保险、山地作物智能风控有项目调研积累。负责人谈到，茶叶保险落地最大难点在于山地小气候造成的基差风险，现有模型大多适配平原粮食作物，直接移植到茶区会出现理赔错配。受部门间数据壁垒影响，气象、茶园地块数据对接不畅，拉高定损运营成本。同时中小茶农保费承受能力有限，大规模布设物联网设备不具备现实可行性，应当走轻量化技术路线。负责人建议完善差异化财政补贴，发挥合作社的纽带作用，降低基层推广阻力。本次访谈从保险研发端丰富调研素材，为茶叶保险数智化优化方案提供参考。
图13：团队成员与相关负责人访谈
（5）中国人寿保险股份有限公司漳州支公司
8月19日，团队成员走访中国人寿漳州支公司开展调研访谈。该机构主要承接茶产业相关的采茶、制茶工人团体意外险，保障从业人员人身风险，并不经营茶叶种植类农业保险，种植险业务主要由财险机构负责。受访高管提到，当地山地茶园小气候复杂，茶叶损失核定难度大，中小经营主体风险意识不足，加上采茶工季节性流动频繁，人员核验、名单更新存在业务障碍。同时跨部门数据互通不足，基层科普宣导人力成本高。机构建议依托合作社、村集体下沉服务，兼顾方案普惠性，降低茶农认知偏差带来的理赔矛盾。本次访谈从供给端完善调研素材，为分层风险保障对策提供现实依据。
图14：团队成员与相关负责人合照
3.文献政策分析法：
梳理农业农村厅、银保监、气象部门公开报告，研读茶叶保险相关期刊论文，把实地情况和宏观政策、学术研究对照分析。
4.新媒体科普宣传：
依托公众号、短视频平台推送农险科普推文与实践纪实，面向茶产业从业者科普农业保险作用，同时面向公众开展实践纪实宣传，扩大实践社会效益。团队还积极向外拓展传播渠道，向《中国青年报》等社会主流媒体进行投稿，同步对接院校两级宣传媒介，多渠道立体化展示实践调研成果，进一步提升项目影响力与辐射范围。
图15：新媒体宣传情况
（三）针对实践调研目标完成情况
本次实践全部完成预设调研目标。实地完整走完茶叶保险六大业务全流程，区分识别各环节数字化应用程度；完成龙头企业、家庭农场、散户三类主体的对比调研，摸清不同经营主体诉求；识别出技术、制度、市场、认知层面多项现实堵点；结合调研形成轻量化优化方案；同步完成面向茶农的科普宣传，团队成员在乡土实践中将保险专业知识落地。调研获取大量一手访谈纪要、问卷、现场影像素材，为报告分析提供扎实支撑。
三、实践调研总结
（一）实践调研成果及成效
本次实践收集了大量第一手调研资料，累计形成50余份访谈记录，系统整理八马茶业、两叶一心岩茶厂、正尖山家庭农场以及多家财险机构的座谈纪要，完整还原福建三大茶区茶叶保险全链路的实际运行情况，搭建起可供后续研究复用的调研资料库。
通过实地走访与多方访谈，团队梳理出茶叶保险全链路数字化发展的真实面貌。承保环节线上投保、电子签章已经得到部分应用，风险监测与气象预警也具备一定实践基础，但物联网监测设备在散户群体当中普及率很低。无人机查勘受高山复杂地形条件制约，适用场景有限；定损环节受模型适配不足影响，依旧高度依靠人工现场核验；理赔业务大多还需要茶农线下提交材料，自动触发理赔占比不高；事后风控领域几乎处于空白，缺少灾害发生后的数据沉淀与模型迭代优化机制，团队据此绘制全链路智能风控现状图谱，直观呈现各环节现存短板。
调研同时摸清不同经营主体差异化的风险保障诉求。大型龙头茶企多依靠自身完成园区风险管控，较少为自有基地购置茶叶种植险，保障需求集中于厂房、加工设备等财产险；中型家庭农场对气象指数保险存在一定接受度，但普遍顾虑保费负担与基差风险；散户茶农大多对保险条款认知有限，担心理赔流程繁琐，希望简化办理手续，期待政府加大补贴力度。
结合山地茶园客观条件，团队摒弃一味堆砌高价硬件的建设思路，形成轻量化数智风控优化思路，针对大主体与小农户采取分层建设路径，围绕各业务环节提出实操建议，并就财政补贴、跨部门数据互通给出政策参考。实践也实现科普育人成效，团队产出多篇新媒体科普内容，队员跳出课本认知，真切体会农险落地的现实鸿沟，将精算、风控专业知识对接乡村产业实际，深化了财经报国的责任理解。
图16：实践成果成效
（二）实践调研中发现的问题
1.供给端：保险产品与智能技术适配性不足
第一，模型移植水土不服。现有智能风控、气象指数模型大多参考平原粮食作物，福建茶园海拔起伏大，小气候复杂，同一县域不同山头灾害情况差异巨大，指数保险基差风险突出，会出现“气象数据达到理赔阈值，但本地茶园并未受灾”或者“茶园受灾，但气象站点没有触发赔付”，损害茶农信任。第二，产品供给单一，产业链覆盖不全。现有险种重点聚焦种植端自然灾害，缺少覆盖鲜叶价格波动、加工环节营业中断等风险产品；龙头茶企全链条风险保障供给不足。第三，智能设备成本门槛高。成套物联网气象监测设备投入较高，普通家庭农场、散户无力承担，科技工具主要集中在少数大型示范茶园，难以普惠小农户。
2.流程端：全链路业务流程存在堵点
查勘定损高度依赖人工，高山茶园交通不便，灾害发生后查勘耗时长；理赔环节自动化程度低，即便气象指数保险，很多场景仍需要人工开具气象证明，没有真正实现自动触发赔款；事后风控环节基本空白，灾害理赔数据没有回流用于优化费率、优化风险预警模型，无法形成“灾害→理赔→模型迭代”闭环。
3.需求端：茶农认知分化，投保意愿参差不齐
访谈了解到，超60%受访散户茶农对茶叶保险保障范围、理赔条件理解有限，部分茶农抱有“不出险保费就浪费”的观念。老年茶农理解保单条款难度更大，不少人依靠村干部代为介绍保险，对指数保险等创新险种信任不足。不同经营主体投保意愿呈现明显分化：大型龙头企业具备自主风控能力，茶叶种植险投保意愿偏低；部分中型农场存在保障需求，但对保费成本存在顾虑；分散小农户保险认知短板，成为茶叶保险基层推广的主要阻碍。
4.制度环境层面：数据壁垒与基层服务力量薄弱
气象、农业农村、保险机构之间数据没有打通，气象站点分布有限，很多高山茶园缺少就近监测点位；乡镇一级农险服务人员力量不足，保险宣传、答疑、协助报案理赔的“最后一公里”落实不到位。财政补贴政策更多面向大宗粮食作物，针对茶叶这类特色经济作物差异化补贴力度仍有提升空间。
（三）针对问题提出的全链路分析
图17：茶叶保险智能风控应用现状及优化点切入
本次调研中，团队成员按照承保→风险监测→查勘→定损→理赔→事后风控六大环节，对问题成因做全链路拆解。
1.承保环节：
大型茶企拥有自有茶园监测体系，但市场缺少适配规模化经营主体的综合保险产品；在散户茶农层面，宣传渠道单一，政策解读不到位，部分茶农分不清政策性保险与商业保险，信息不对称抬高投保门槛。根源在于产品设计没有分层，缺少面向大企、家庭农场、散户的差异化方案。
2.风险监测环节：
完整物联网硬件造价高，商业保险公司从成本角度，很难为海量小农户批量部署设备；公共气象站点布设密度有限，高山茶园小气候捕捉能力不足，跨部门的数据共享机制尚未建立，造成风险监测数据供给不足。
3.查勘环节：
福建茶园多分布山地丘陵，道路条件受限，无人机受云雾、地形干扰，难以全覆盖；现有AI识别模型训练样本多取自大田粮食作物，山地茶叶灾害图片样本少，识别精度有限，只能大量依靠人工外勤。
4.定损环节：
茶叶受灾损失和茶树品种、海拔、物候期高度相关，同样低温，萌芽期春茶损失最重；现有指数保险只看气象数值，没有充分耦合物候、海拔变量，带来显著基差风险，影响定损公平。
5.理赔环节：
部门数据接口没有打通，保险系统不能直接调取气象实时数据，无法做到全自动触发理赔；基层人手不足，材料收集、核验依旧大量依靠线下人工，拉长理赔周期。
6.事后风控环节：
行业普遍重承保理赔、轻事后复盘。理赔、受灾的茶园实地数据沉淀在各家保险公司内部，缺少统一归集；没有回流用于优化风险区划、费率、预警模型，风险减量管理闭环无法形成。
整体来看，茶叶保险困境不是单一技术问题，而是技术条件、产品设计、数据制度、基层服务、财政补贴、农户认知等多重因素叠加的结果。不能单纯指望靠高科技设备解决全部问题，必须兼顾技术可行性、经营成本、茶农接受度，走轻量化分层发展路线。
（四）针对问题提出的政策建议和解决措施
结合本次实地调研一手情况，分保险机构、政府部门两大主体，围绕茶叶保险六大业务全链路，提出分层可落地对策。
1.保险机构端
（1）产品分层设计，适配不同经营主体
面向大型龙头茶企，开发“种植险+厂房财产险+工营业中断险”综合一揽子保险；面向中型家庭农场，优化气象指数保险，增加海拔、物候期作为调整因子，降低基差风险；面向散户，推出低保费、基础保障普惠简易茶叶保险，聚焦冻害、暴雨核心灾害。
（2）轻量化推进智能风控，避免一味追求高成本硬件
推广“共享设备”模式，由县域统筹无人机、气象采集终端，多家经营主体共用分摊成本；优先利用公开气象卫星遥感公共数据，降低企业硬件投入压力。持续扩充山地茶叶灾害图像样本库，迭代AI查勘定损模型，提升复杂山地场景识别效果。
（3）简化理赔流程，逐步推进条件成熟区域自动触发理赔
打通可对接的公共气象数据源，对于气象指数保险，在气象站点覆盖良好的区域，实现数据达标自动预赔付；保留人工复核通道，解决“指数和实地灾情不一致”的基差争议。
2.政府端
（1）破除数据孤岛，建立跨部门数据协同机制
推动气象、农业农村、银保监、保险机构建立安全合规的数据共享渠道；优化高山茶区气象监测站点布局，补充高海拔茶园观测点位，为指数保险精细化费率厘定提供基础。
（2）优化财政保费差异化补贴政策
在稳定主粮补贴基础上，对茶叶等地方特色经济作物适度加大补贴倾斜，向小农户、高风险高山茶区倾斜；研究对智能风控工具建设给予专项补助，降低保险公司数字化转型成本。
（3）推进茶叶风险区划成果落地
按照海拔、产区、茶树品种完善风险等级划分，指导保险公司科学差异化厘定保险费率。
（4）夯实乡镇基层农险服务体系，打通“最后一公里”
借鉴其他地区农险驿站经验，在重点产茶乡镇完善农险基层服务点；发挥村委会、合作社纽带作用，依托村干部、合作社理事长做好政策传导。合作社可以统一收集散户投保、报损需求，集中对接保险公司，降低散户操作门槛。灾害发生后，基层服务点协助茶农报案、收集材料，缩短理赔办理时间。
（5）多方协同开展通俗易懂的保险科普宣教
摒弃专业晦涩文本，制作方言短视频、海报小册子，讲清茶叶保险保障范围、赔付条件。区分线上短视频传播、村广播、合作社现场宣讲等多种形式；重点面向中老年茶农科普指数保险运行逻辑，破除“不出险保费就亏”的传统观念，提升农户风险意识与保险素养。
（6）补齐事后风控闭环，真正实现风险减量管理
引导保险公司做好理赔受灾数据归集，在脱敏前提下把实地灾情、理赔数据用于迭代风险预警、费率模型；推动保险不只做灾后赔钱，向前延伸，联合农技部门向茶农推送霜冻、暴雨预警信息，配套防灾减灾技术指导，真正从“灾后补偿”转向事前风险减量管理。
（五）实践感悟
高鹏：社会实践的价值不只在于产出调研报告，更在于拓宽认知，积累调研的一线经验。本次在安溪、平和的实地走访，让我熟悉了福建不同品类茶叶的产业现状，也切实看到茶叶保险政策设计和基层落地之间存在明显鸿沟。实地调研结果和前期方案设想存在不少出入，但这种偏差恰恰提供了全新研究切入点。深入一线挖掘真实痛点，能够帮助我们把研究瞄准现实问题，摆脱书本预设，形成对产业问题更加客观清晰的认知。
郑欣媛：这次社会实践，让我真切地感受到保险与农业发展的紧密关联。在安溪八马茶业调研得知，企业自有茶园规模较大，但并未投保茶叶种植及气象指数保险，核心原因是现有保险产品保障范围和实际灾害损失不相匹配，暴露出面向龙头茶企的农险产品存在短板。同时我也调研了解采茶工人意外险业务情况。本次经历加深了我对农业保险供需错配问题的理解，开拓了眼界，也让我进一步明晰青年“财经报国”的时代责任。
曹源之：深入闽地茶乡调研，我对风险管控有了更真切的体会。武夷山农险从业者介绍，茶叶保险正由“灾后赔付”向“风险减量”转型，但智能风控模型适配特色作物仍是行业痛点。在安溪跟踪铁观音低温气象指数保险理赔流程，我发现自动触发理赔的构想，受数据共享壁垒制约，现实中依旧需要人工开具气象证明。这次实践使我明白，精算不只是书本上的模型演算，更是田间地头对真实风险的度量。今后我也希望运用专业知识，助力特色农业保险数智化转型，服务乡村振兴。
四、参考文献
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农业保险是助力特色产业风险保障、服务乡村振兴的重要金融工具，推动农业保险从“灾后损失补偿”向“事前风险减量管理”转型，是我国农险高质量发展的重要方向。福建作为全国第一产茶大省，茶产业是带动地方农民增收、推动乡村振兴的支柱产业，但茶叶保险全链路智能风控建设仍存在突出短板：照搬粮食作物的风控模型适配性不足、跨部门数据孤岛现象突出、中小经营主体数字化落地成本高昂，制约茶叶气象指数保险等创新险种的推广应用。
“智茗安民”实践团队选取福建泉州安溪、南平武夷山、漳州平和三大典型茶区开展实地调研，通过田野走访、企业、保险机构及茶农深度半结构化访谈，系统梳理茶叶保险承保、风险监测、查勘、定损、理赔、事后风控全链条数智化落地现状。调研发现，不同规模经营主体之间保险供需错配问题较为突出，直接移植的智能风控模型面对福建山地茶园复杂小气候，基差风险问题显著，基层保险宣传与农险服务体系建设仍存在短板。
本文基于一手田野调研素材，立足福建山地茶产业现实条件，从产品分层迭代、轻量化科技落地、破除数据壁垒、夯实基层服务、优化差异化财政补贴等维度，提出可落地的优化路径，探索适配特色经济作物的农险风险减量管理模式，为国内茶叶类特色农业保险数智化转型提供实践参考，践行青年财经报国的时代使命。
关键词：特色农业；福建茶产业；茶叶保险；智能风控；风险减量
一、背景介绍
（一）实践调研背景与意义
2026年4月28日，习近平总书记在二十届中央政治局第二十五次集体学习时提出要“推动灾害治理向事前预防转型”，同时强调要“强化人工智能、卫星遥感、大数据、物联网、无人机等技术手段运用”，相关重要讲话于8月16日在《求是》杂志刊发。作为国家防灾减灾体系的重要组成部分，农业保险不再局限于灾后损失补偿，还可借助数智化工具实现风险预警与精细化风险管理，是践行事前预防治理思路、打通乡村振兴与金融强国建设的重要抓手。
2007年中央财政启动农业保险保费补贴试点，我国农业保险由此实现跨越式发展。截至2024年底，全国农险保费收入达1521亿元，累计为1.47亿农户提供超5万亿元风险保障，三大粮食作物保险覆盖率超过86%，参保农户达1.65亿户次。产品供给持续扩容，现已覆盖3大类16种大宗农产品以及700余种地方优势特色农产品，茶叶低温气象指数保险等创新险种相继落地。在数智化升级浪潮下，保险机构积极探索科技赋能路径，中国人保构建“保险+科技+服务”业务模式，中华联合财险推进“天空地一体化”技术落地应用，智能风控逐步成为推动农业保险高质量发展的核心驱动力。
图1：中国农业保险保费收入增长趋势（2007-2024）
尽管全国农险整体发展成效显著，但转型红利更多集中于主粮领域，特色经济作物保险发展仍存在明显短板，整体建设亟待提升。从覆盖水平来看，主粮作物保险覆盖率已经突破80%，而茶叶这类特色经济作物保险覆盖率尚不足30%。特色作物种植场景碎片化、地域差异大，现有技术体系大多围绕粮食作物规模化生产场景开发，直接迁移应用适配效果较差，落地实施成本居高不下，叠加科技研发投入压力、跨部门数据共享壁垒、相关行业规范建设滞后等多重约束，制约了特色农业保险数智化落地推进。同时行业还存在经营管理较为粗放的问题，农业农村部明确指出农险领域存在“经营管理不精细、灾损理赔不解渴”的现实困境，理赔智能化程度不足、风险反馈机制缺位，进一步限制特色农险保障效能释放。
茶叶作为典型高价值特色经济作物，生产受气象扰动强烈，风险保障需求迫切，但保险数智化建设进度滞后于现实需要。福建作为全国茶产业综合第一大省，2024年茶园面积378万亩，综合产值超1600亿元，涉茶从业人员300余万人，茶产业是当地乡村振兴与农户增收的支柱产业。但茶叶生产常年面临气象灾害威胁，省内茶叶平均受灾减产率可达20%。福建自2017年开展茶叶气象指数保险试点，虽取得一定实践成效，但茶叶保险全流程数智化风控体系仍未成熟。以连江茶叶低温气象指数保险实践为例，茶农出险后依旧需要人工开具气象证明，智能自动理赔触发程度偏低，事后风控的数据反馈闭环基本缺失，还面临承保覆盖面有限、基差风险突出、数据资源匮乏、精准定价困难、数据共享机制不畅等现实阻碍，制约茶叶保险保障功能充分发挥。
基于此，“智茗安民”团队聚焦福建茶叶保险全链路智能风控应用，选取泉州安溪、南平武夷山、漳州平和三大特色茶区开展调研。综合运用实地走访、行业访谈及数据分析等方式，系统梳理茶叶保险承保、风险监测、查勘定损、理赔及事后风控全流程的智能风控落地现状。本实践旨在厘清茶叶保险风控现存问题与区域发展差异，针对技术短板设计轻量化落地方案，对已有应用提出模型迭代与流程优化建议，提炼可复制的特色农险数智化转型经验，助力闽茶产业发展与乡村振兴，践行青年金融报国使命。
（二）实践调研地点基本情况
本次实践选取福建三大典型茶区开展调研，覆盖龙头茶企、中型家庭农场、散户茶农、国有保险机构等多类主体。
泉州市安溪县八马茶业观光工厂（龙头茶企）：安溪县为铁观音发源地，全县茶园60万亩，2024年茶产业综合产值416亿元，当地八成以上人口涉茶，形成“龙头企业+合作社+农户”模式，已应用卫星遥感、气象监测等数字化工具，规模化茶企与分散小农户并存，茶叶保险落地效果在两类主体间差异显著。
八马茶业观光工厂是福建首批观光工厂，为当地龙头数字化实践代表。基地拥有自有生态茶园与智能化精制生产线，实现种植到加工全链条数字化管控，可研究茶园数字化向农险智能风控转化路径。企业既运营自有茶园，又对接大量散户，方便对比不同经营主体保险参保、风控设备使用差异。作为三产融合示范载体，完整覆盖茶叶全产业链，能够全面调研各类生产风险，为剖析茶叶保险全链路痛点提供企业样本，团队于8月13日到此实地走访。
南平市武夷山两叶一心茶叶有限公司（中小茶厂代表）：武夷山市是武夷岩茶核心原产地，全市茶园面积约14.8万亩，岩茶产业综合产值超130亿元，茶产业是当地群众就业增收的支柱产业，区域内大型龙头茶企、中小茶厂与个体散户茶农多元共存。当地茶产业以家庭式经营占比高，受山地地形、复杂小气候影响，冻害、干旱等气象灾害风险突出，茶叶保险在不同经营规模主体之间落地差距明显，中小茶厂普遍投保意愿偏弱。
两叶一心茶叶有限公司坐落于兴田镇，企业创立于2011年，名称取自岩茶优质采摘标准“两叶一心”，具备完整正规茶叶生产资质，集生态茶园种植、初精制加工、线上线下产品销售于一体，主营武夷岩茶、武夷红茶。企业坚守传统萎凋、做青、炭焙制茶工序，同时开展茶艺交流、茶旅观光业务，融合传统工艺与现代经营模式。该企业属于当地数量庞大的中小生产经营主体典型，既自主管护自有茶园，也收购周边散户茶农的茶青原料，能够直观反映中小茶厂在风险防范、保险参保、数字化设备投入方面的现实困境，便于对比龙头企业与中小经营主体在风险保障需求上的差异，为剖析武夷山地区茶叶保险推广堵点提供典型调研样本，团队于8月17日到此开展实地走访。
漳州市平和县正尖山茗茶（中型家庭农场）：平和县享有“中国白芽奇兰之乡”美誉，茶叶种植面积6.75万亩，毛茶产量1.64万吨，涉茶总产值超3亿元。白芽奇兰多种植于大芹山高海拔山地，冻害、暴雨、病虫害风险高发，区域内家庭农场与散户茶农共存，是研究闽南山区茶叶保险与数字化风控的典型场景。
正尖山家庭农场是漳州市示范家庭农场，拥有168亩无公害茶园，集高山种植、初制加工、线上线下销售于一体，采用“农场+周边散户”模式收购茶青，属于闽南中型茶经营主体代表。基地直面高山茶园各类自然灾害，可实地研判高山环境下保险、气象预警工具适配水平；兼顾自有基地与周边散户，能够弥补龙头企业之外的中间主体调研缺口；同时可调研生态茶园的保险需求，挖掘中小经营主体对低成本轻量化风控方案的诉求。团队于8月21日赴基地调研。
中国人寿保险股份有限公司漳州支公司（保险机构）：中国人寿是国有大型金融机构，业务覆盖保险、投资、银行板块，经营各类人身保险业务。集团服务实体经济存量投资规模5.4万亿元，赔付支出3856亿元；合并营业收入1.28万亿元，保费收入8874亿元，总资产达8.57万亿元，资本实力雄厚。
中国人寿漳州支公司作为地方分支机构，是当地人身保险业务重要供给方。茶叶产业用工规模大，采茶工人户外作业风险突出，采茶工人意外险是当地服务茶产业从业者的重要险种。为从保险供给端了解茶产业相关保险业务开展现状，掌握意外险承保对象、投保模式、实际运行中的现实问题，完善本次调研保险机构维度的一手资料，8月19日，实践团队前往该支公司，与企业高管开展深度专题访谈。
（三）实践调研的主要安排
1.实践时间安排：
图2：团队实践时间线
（1）6月1-10号:
团队完成实践组队，确定“茗安险控——基于福建茶险数字化情况调研的优化与落地路径研究”实践选题。结合每位队员专业特长、技能优势明确内部分工，划分实地走访、文案撰写、数据处理、新媒体宣传等工作模块，同步梳理整体实践思路，做好前期筹备规划，为后续调研工作打下组织基础。
（2）6月11-30号：
实践团队正式出征前，学院教师高度重视调研筹备，策划院、校两级组织实践培训。保险学院副院长王丽珍教授与团委副书记李如一老师为团队举行了实践动员会，从安全规范到调研方法、从成果凝练到媒体传播，给予全方位指导，帮助同学们开展暑期社会实践打下筑牢的认知基础，助力大家高效推进实践项目。
图3：团队参与学院培训
（3）7月1-20号：
全体成员系统研读福建茶产业发展资料，梳理当地茶叶保险相关政策、险种覆盖现状与数字化风控应用水平。结合研究目标，区分茶农、茶企、保险机构三类调研对象，分别设计配套访谈提纲，细化完整实践流程，明确各环节调研重点、注意事项，为线下实地调研做好方案储备。
（4）7月21号-8月10号：
团队对接多家保险机构开展走访调研，面向农险业务工作人员开展访谈。重点了解茶叶种植险、气象指数保险、采茶工人意外险等险种的业务模式、承保理赔流程，收集一线业务痛点，掌握保险供给端现实情况，积累机构访谈一手素材，为后续茶区实地调研建立参照。
（5）8月11-21号：
依托前期政策学习与保险机构调研积累，团队奔赴泉州安溪、南平武夷山、漳州平和多地开展实地调研。走访龙头茶企、家庭农场、茶园散户，开展现场踏勘与深度访谈，收集问卷与案例素材，对比不同经营主体保险诉求，整理汇总调研信息，逐步梳理形成初步调研结论。
图4：团队实践地点
（6）8月21-31号：
团队集中整理全部访谈记录、问卷数据、现场素材，对调研获取的一手资料开展汇总分析。梳理茶叶保险全链路现存问题，结合行业政策提出针对性优化对策，按照实践报告格式规范打磨内容，完成调研报告、实践案例、附录材料等全套最终成果。
2.团队调研框架：
图5：团队调研框架
（四）实践调研目标
1.现状认知目标：
系统摸清福建安溪、武夷山、平和三大茶区茶叶保险承保、风险监测、查勘、定损、理赔、事后风控六大环节运行现状，厘清智能风控工具（卫星遥感、物联网、气象指数、无人机）实际应用程度，识别哪些环节已落地应用、哪些环节基本空白。
2.差异识别目标：
从经营主体维度，区分龙头茶企、家庭农场、散户茶农，对比其保险认知、投保意愿、风险保障诉求差异；从地理维度，识别高山与平地茶园、不同茶类之间茶叶保险风险与数智化落地的区域差异。
3.问题诊断目标：
基于田野一手问卷、访谈素材，定位茶叶保险数智转型的堵点，厘清技术层面、制度层面、市场层面、农户认知层面的多重制约因素。
4.方案输出目标：
针对全链路各环节痛点，立足福建山地茶园现实条件，提出轻量化、低成本可落地的智能风控优化方案，不追求高大上技术，优先适配中小经营主体；形成一套可复制、可推广、易改进的特色经济作物农险风险减量管理实操路径。
5.实践育人与科普目标：
发挥保险专业学科优势，面向茶农开展农险科普；团队实现理论知识对接乡土现实，深化青年财经报国的责任意识；调研成果可供保险公司、地方农业与财政部门作为决策参考。
二、实践调研过程
（一）实践调研选题的现状
国内学界围绕茶叶保险已形成较多研究积累，研究方向主要涵盖气象指数保险产品研发、政策性种植保险推进、收入保险费率测算以及保险科技实践探索等多个领域。早期娄伟平等（2011）率先开展茶叶霜冻气象指数保险相关研究，搭建起这类险种的基础设计思路；周煦朝等（2014）立足政策层面，论证茶叶冻害风险保障的现实可行条件。后续相关实证研究不断丰富，林雪鑫（2020）以福建安溪为样本，完成茶叶种植气象指数保险的产品设计与费率测算；黄川容等（2021）针对福建茶区寒冻害提出分级保险方案，确定4℃理赔触发阈值与七级赔付机制，将赔付率优化至69.5%。何若兰（2023）把研究范围拓展到浙江，研发综合型茶叶气象指数。定价技术层面，张峭、王克（2021）剖析农业风险评估与费率厘定过程中存在的各类不确定性；吴祥佑（2024）运用Copula函数开展宁德白茶收入保险定价，推动茶叶保险研究由产量保障逐步向收入保障延伸。此外，李林等（2017）梳理政策性茶叶种植保险发展现实与改进对策；侯代男、王鑫（2026）探讨科技手段赋能特色农险的内在逻辑；谷雪林等（2026）针对凤冈县茶叶低温气象指数保险开展方案优化。
综合现有文献还能发现几处研究短板。现有成果大多重点关注低温冻害，对干旱、病虫害等多类灾害共同形成的复合风险讨论较少；多数指数保险方案只适配局部特定产区，缺少不同茶区、不同茶类之间的适用性验证，对武夷山岩茶这类受山场微气候影响突出的基差风险关注不够；不少文献仅提出保险科技的发展构想，缺少卫星遥感、无人机、AI定损等技术在茶叶保险场景下的落地路径和实际效果评估。
基于此，本调研从数智化转型角度搭建分析框架，围绕“技术赋能→风险识别→精准定损→动态定价”完整业务链条开展实证分析，弥补茶叶保险数智化实地实证研究的缺口，同时兼顾多灾种复合风险，为完善特色农业风险保障体系提供现实参考。
（二）实践调研过程中的调研方法和主要做法
1.实地田野调研法：
团队深入三大茶区茶园、茶企生产车间，实地观察茶园气象监测、物联网设备布设情况，现场观摩茶叶生产流程，直观感知茶园风险场景。
（1）泉州安溪调研实录
8月16日，实践团队赴泉州安溪八马茶业总厂，调研铁观音主产区茶园风险防控与茶叶保险落地现状。
团队首先参观百茶园，园区汇集铁观音、本山、毛蟹等本地茶种，已布设灯光物理防虫设备、土壤及空气温湿度监测终端，数据可在移动端实时调取。随后参观企业文化馆，了解企业“智慧茶园+智慧工厂”一体化运营模式，数字化管控覆盖种植、加工、溯源全链条。最后参观第六代铁观音智能精制生产线，实现投料、筛选、烘焙、打包、出库全流程自动化，每款成品配置专属溯源码。
图7：实践团队在安溪与负责人合照
（2）南平武夷山调研实录
8月17日，实践小组成员林璟夷、温昕灵、曹雅慧前往武夷山两叶一心生态茶业有限公司开展实地走访。在企业负责人的带领下，团队先后参观茶叶生产车间与山地茶园，实地察看厂区生产硬件条件，近距离观摩萎凋、做青、炭焙等武夷岩茶传统制茶工序，实地勘察山地茶园的地形地貌、种植管护现状，直观感受高山茶园复杂的自然生产环境。通过现场踏勘，队员跳出书本理论认知，真切观察中小茶厂真实的生产经营场景，切身感受山地茶产业面临的客观现实条件，对茶叶生产端各类潜在风险形成具象认知，为后续理解茶叶保险落地障碍积累直观的田野感性素材。
图8：团队调研武夷山制茶工厂
（3）漳州平和调研实录
8月21日，实践团队赴漳州市平和县崎岭乡顶寨村开展调研，在闽南师范大学茶叶研究所杨军国所长陪同下，走访漳州正尖山茶业有限公司与白叶塘茶叶专业合作社，调研白芽奇兰茶园管护与茶叶保险数字化落地情况。
调研了解到，新式茶饮兴起盘活了当地暑茶外销市场，成为茶农增收新增长点。但正尖山基地并未投保茶园种植保险，仅投保员工意外险与厂房财产险；茶园管护仍以传统模式为主，缺少自有数字化监测设备，政府布设的气象数据难以直达茶农，无人机等智能管护工具也未得到应用。合作社反映当地以冰雹为主要灾害，少有绝收，但减产损失量化难、存在定损道德风险。尽管已有地理标志产业险政策支持，但受传统“靠天吃饭”观念影响，茶农参保率仍然偏低。当地制茶加工设备虽曾获得政府补助完成升级，但产业数字化与保险推广仍存在短板。本次实地调研摸清当地产业现实风险，为后续探索茶叶保险数字化路径、助力特色茶产业发展与乡村振兴积累一手素材。
图9：团队走访茶叶工厂
2.深度半结构化访谈法：
设置三套访谈提纲，分别访谈保险机构业务负责人、龙头茶企管理人员、家庭农场主、散户茶农；累计完成机构访谈8场，企业访谈6场，茶农个体访谈42份，完整记录录音与文字纪要。
（1）泉州安溪八马茶业
团队与项目经理王女士、首席质量官刘女士访谈。王女士表示：“茶园基本是不买保险的。自有基地有人员每天定点巡查，厂房这类高温、易发生意外的固定资产，我们会买财产险。”据了解，安溪县自2014年推行政策性茶叶种植保险，目前全县茶农全覆盖，保费由财政全额承担，散户无需缴费。八马茶业原料分为自有基地产出和散户收购两部分，散户风险由政策性保险兜底，341亩自有基地风险企业自主承担，加之当地气候稳定、梯田种植抗灾性强，企业短期投保意愿较低。访谈同时反映，现有茶叶保险多聚焦种植端，尚未形成适配龙头茶企的全链条综合保险体系。
图10：团队成员与刘女士访谈
（2）南平武夷山两叶一心茶叶
实地走访期间，团队与企业负责人开展半结构化深度访谈，围绕当前茶叶行业整体行情、茶叶保险基层推广堵点等核心议题展开交流。访谈获悉，茶叶属于典型非标农产品，品质、产出受气候条件、制茶工艺、田间管理水平多重因素共同作用，产量损失与市场价格难以标准化界定，给茶叶保险的定损、定价带来诸多现实难题。同时负责人介绍了当下武夷岩茶市场行情下行、库存积压、鲜叶收购价格承压的行业现状，中小经营主体经营利润被压缩，进一步制约了企业在风险保障方面的投入意愿。本次访谈获取中小茶厂视角下的一手观点，帮助团队进一步厘清特色农险在中小经营主体中难以铺开的内在成因。
图11：团队成员合照
（3）漳州平和正尖山茶业有限公司
本次调研围绕茶园管护、产销行情、灾害风险、保险参保及数字化应用开展交流。与漳州正尖山茶业有限公司总经理林焕章访谈了解到，企业并未投保茶园种植保险，仅配置员工保险与厂房财产险；茶园地块分散，管护仍以传统模式为主，缺少自有数字化监测设备，政府布设的气象数据也未能对接一线生产，加工厂制茶设备虽曾获农业农村局补助，但相关政策时效已过去较久。
平和县白叶塘茶叶专业合作社杨永安介绍，当地少有毁灭性灾害，以冰雹风险为主，暴雨、倒春寒仅造成减产，茶叶损失量化难还存在定损道德风险；白芽奇兰产量、价格季节波动明显，即便已有地理标志产业险支持，受“靠天吃饭”传统观念影响，茶农参保率依旧偏低。
闽南师范大学杨军国所长结合实地茶园观察指出，白芽奇兰不同茶季品质差异十分突出，春茶品质最优、市场售价最高，秋茶次之；暑茶生长期光照强，茶汤苦涩感重，暑期病虫害多发，农药施用频次更高，过去市场销路狭窄。而新式茶饮行业的快速发展拓展了外销渠道，对香气突出的暑茶形成稳定需求，把原本利用不足的暑茶产能充分盘活，实实在在拓宽了茶农的增收渠道，但暑茶也进一步放大了茶园的病虫害风险，对风险保障提出更高现实需求。
图12：团队成员在实践地点合照
（4）中国人民财产保险股份有限公司北京市崇文支公司
7月28日，实践团队与人保财险北京崇文支公司农险业务负责人开展半结构化深度访谈。该支公司参与特色农业保险产品研发与风控技术研究，对茶叶气象指数保险、山地作物智能风控有项目调研积累。负责人谈到，茶叶保险落地最大难点在于山地小气候造成的基差风险，现有模型大多适配平原粮食作物，直接移植到茶区会出现理赔错配。受部门间数据壁垒影响，气象、茶园地块数据对接不畅，拉高定损运营成本。同时中小茶农保费承受能力有限，大规模布设物联网设备不具备现实可行性，应当走轻量化技术路线。负责人建议完善差异化财政补贴，发挥合作社的纽带作用，降低基层推广阻力。本次访谈从保险研发端丰富调研素材，为茶叶保险数智化优化方案提供参考。
图13：团队成员与相关负责人访谈
（5）中国人寿保险股份有限公司漳州支公司
8月19日，团队成员走访中国人寿漳州支公司开展调研访谈。该机构主要承接茶产业相关的采茶、制茶工人团体意外险，保障从业人员人身风险，并不经营茶叶种植类农业保险，种植险业务主要由财险机构负责。受访高管提到，当地山地茶园小气候复杂，茶叶损失核定难度大，中小经营主体风险意识不足，加上采茶工季节性流动频繁，人员核验、名单更新存在业务障碍。同时跨部门数据互通不足，基层科普宣导人力成本高。机构建议依托合作社、村集体下沉服务，兼顾方案普惠性，降低茶农认知偏差带来的理赔矛盾。本次访谈从供给端完善调研素材，为分层风险保障对策提供现实依据。
图14：团队成员与相关负责人合照
3.文献政策分析法：
梳理农业农村厅、银保监、气象部门公开报告，研读茶叶保险相关期刊论文，把实地情况和宏观政策、学术研究对照分析。
4.新媒体科普宣传：
依托公众号、短视频平台推送农险科普推文与实践纪实，面向茶产业从业者科普农业保险作用，同时面向公众开展实践纪实宣传，扩大实践社会效益。团队还积极向外拓展传播渠道，向《中国青年报》等社会主流媒体进行投稿，同步对接院校两级宣传媒介，多渠道立体化展示实践调研成果，进一步提升项目影响力与辐射范围。
图15：新媒体宣传情况
（三）针对实践调研目标完成情况
本次实践全部完成预设调研目标。实地完整走完茶叶保险六大业务全流程，区分识别各环节数字化应用程度；完成龙头企业、家庭农场、散户三类主体的对比调研，摸清不同经营主体诉求；识别出技术、制度、市场、认知层面多项现实堵点；结合调研形成轻量化优化方案；同步完成面向茶农的科普宣传，团队成员在乡土实践中将保险专业知识落地。调研获取大量一手访谈纪要、问卷、现场影像素材，为报告分析提供扎实支撑。
三、实践调研总结
（一）实践调研成果及成效
本次实践收集了大量第一手调研资料，累计形成50余份访谈记录，系统整理八马茶业、两叶一心岩茶厂、正尖山家庭农场以及多家财险机构的座谈纪要，完整还原福建三大茶区茶叶保险全链路的实际运行情况，搭建起可供后续研究复用的调研资料库。
通过实地走访与多方访谈，团队梳理出茶叶保险全链路数字化发展的真实面貌。承保环节线上投保、电子签章已经得到部分应用，风险监测与气象预警也具备一定实践基础，但物联网监测设备在散户群体当中普及率很低。无人机查勘受高山复杂地形条件制约，适用场景有限；定损环节受模型适配不足影响，依旧高度依靠人工现场核验；理赔业务大多还需要茶农线下提交材料，自动触发理赔占比不高；事后风控领域几乎处于空白，缺少灾害发生后的数据沉淀与模型迭代优化机制，团队据此绘制全链路智能风控现状图谱，直观呈现各环节现存短板。
调研同时摸清不同经营主体差异化的风险保障诉求。大型龙头茶企多依靠自身完成园区风险管控，较少为自有基地购置茶叶种植险，保障需求集中于厂房、加工设备等财产险；中型家庭农场对气象指数保险存在一定接受度，但普遍顾虑保费负担与基差风险；散户茶农大多对保险条款认知有限，担心理赔流程繁琐，希望简化办理手续，期待政府加大补贴力度。
结合山地茶园客观条件，团队摒弃一味堆砌高价硬件的建设思路，形成轻量化数智风控优化思路，针对大主体与小农户采取分层建设路径，围绕各业务环节提出实操建议，并就财政补贴、跨部门数据互通给出政策参考。实践也实现科普育人成效，团队产出多篇新媒体科普内容，队员跳出课本认知，真切体会农险落地的现实鸿沟，将精算、风控专业知识对接乡村产业实际，深化了财经报国的责任理解。
图16：实践成果成效
（二）实践调研中发现的问题
1.供给端：保险产品与智能技术适配性不足
第一，模型移植水土不服。现有智能风控、气象指数模型大多参考平原粮食作物，福建茶园海拔起伏大，小气候复杂，同一县域不同山头灾害情况差异巨大，指数保险基差风险突出，会出现“气象数据达到理赔阈值，但本地茶园并未受灾”或者“茶园受灾，但气象站点没有触发赔付”，损害茶农信任。第二，产品供给单一，产业链覆盖不全。现有险种重点聚焦种植端自然灾害，缺少覆盖鲜叶价格波动、加工环节营业中断等风险产品；龙头茶企全链条风险保障供给不足。第三，智能设备成本门槛高。成套物联网气象监测设备投入较高，普通家庭农场、散户无力承担，科技工具主要集中在少数大型示范茶园，难以普惠小农户。
2.流程端：全链路业务流程存在堵点
查勘定损高度依赖人工，高山茶园交通不便，灾害发生后查勘耗时长；理赔环节自动化程度低，即便气象指数保险，很多场景仍需要人工开具气象证明，没有真正实现自动触发赔款；事后风控环节基本空白，灾害理赔数据没有回流用于优化费率、优化风险预警模型，无法形成“灾害→理赔→模型迭代”闭环。
3.需求端：茶农认知分化，投保意愿参差不齐
访谈了解到，超60%受访散户茶农对茶叶保险保障范围、理赔条件理解有限，部分茶农抱有“不出险保费就浪费”的观念。老年茶农理解保单条款难度更大，不少人依靠村干部代为介绍保险，对指数保险等创新险种信任不足。不同经营主体投保意愿呈现明显分化：大型龙头企业具备自主风控能力，茶叶种植险投保意愿偏低；部分中型农场存在保障需求，但对保费成本存在顾虑；分散小农户保险认知短板，成为茶叶保险基层推广的主要阻碍。
4.制度环境层面：数据壁垒与基层服务力量薄弱
气象、农业农村、保险机构之间数据没有打通，气象站点分布有限，很多高山茶园缺少就近监测点位；乡镇一级农险服务人员力量不足，保险宣传、答疑、协助报案理赔的“最后一公里”落实不到位。财政补贴政策更多面向大宗粮食作物，针对茶叶这类特色经济作物差异化补贴力度仍有提升空间。
（三）针对问题提出的全链路分析
图17：茶叶保险智能风控应用现状及优化点切入
本次调研中，团队成员按照承保→风险监测→查勘→定损→理赔→事后风控六大环节，对问题成因做全链路拆解。
1.承保环节：
大型茶企拥有自有茶园监测体系，但市场缺少适配规模化经营主体的综合保险产品；在散户茶农层面，宣传渠道单一，政策解读不到位，部分茶农分不清政策性保险与商业保险，信息不对称抬高投保门槛。根源在于产品设计没有分层，缺少面向大企、家庭农场、散户的差异化方案。
2.风险监测环节：
完整物联网硬件造价高，商业保险公司从成本角度，很难为海量小农户批量部署设备；公共气象站点布设密度有限，高山茶园小气候捕捉能力不足，跨部门的数据共享机制尚未建立，造成风险监测数据供给不足。
3.查勘环节：
福建茶园多分布山地丘陵，道路条件受限，无人机受云雾、地形干扰，难以全覆盖；现有AI识别模型训练样本多取自大田粮食作物，山地茶叶灾害图片样本少，识别精度有限，只能大量依靠人工外勤。
4.定损环节：
茶叶受灾损失和茶树品种、海拔、物候期高度相关，同样低温，萌芽期春茶损失最重；现有指数保险只看气象数值，没有充分耦合物候、海拔变量，带来显著基差风险，影响定损公平。
5.理赔环节：
部门数据接口没有打通，保险系统不能直接调取气象实时数据，无法做到全自动触发理赔；基层人手不足，材料收集、核验依旧大量依靠线下人工，拉长理赔周期。
6.事后风控环节：
行业普遍重承保理赔、轻事后复盘。理赔、受灾的茶园实地数据沉淀在各家保险公司内部，缺少统一归集；没有回流用于优化风险区划、费率、预警模型，风险减量管理闭环无法形成。
整体来看，茶叶保险困境不是单一技术问题，而是技术条件、产品设计、数据制度、基层服务、财政补贴、农户认知等多重因素叠加的结果。不能单纯指望靠高科技设备解决全部问题，必须兼顾技术可行性、经营成本、茶农接受度，走轻量化分层发展路线。
（四）针对问题提出的政策建议和解决措施
结合本次实地调研一手情况，分保险机构、政府部门两大主体，围绕茶叶保险六大业务全链路，提出分层可落地对策。
1.保险机构端
（1）产品分层设计，适配不同经营主体
面向大型龙头茶企，开发“种植险+厂房财产险+工营业中断险”综合一揽子保险；面向中型家庭农场，优化气象指数保险，增加海拔、物候期作为调整因子，降低基差风险；面向散户，推出低保费、基础保障普惠简易茶叶保险，聚焦冻害、暴雨核心灾害。
（2）轻量化推进智能风控，避免一味追求高成本硬件
推广“共享设备”模式，由县域统筹无人机、气象采集终端，多家经营主体共用分摊成本；优先利用公开气象卫星遥感公共数据，降低企业硬件投入压力。持续扩充山地茶叶灾害图像样本库，迭代AI查勘定损模型，提升复杂山地场景识别效果。
（3）简化理赔流程，逐步推进条件成熟区域自动触发理赔
打通可对接的公共气象数据源，对于气象指数保险，在气象站点覆盖良好的区域，实现数据达标自动预赔付；保留人工复核通道，解决“指数和实地灾情不一致”的基差争议。
2.政府端
（1）破除数据孤岛，建立跨部门数据协同机制
推动气象、农业农村、银保监、保险机构建立安全合规的数据共享渠道；优化高山茶区气象监测站点布局，补充高海拔茶园观测点位，为指数保险精细化费率厘定提供基础。
（2）优化财政保费差异化补贴政策
在稳定主粮补贴基础上，对茶叶等地方特色经济作物适度加大补贴倾斜，向小农户、高风险高山茶区倾斜；研究对智能风控工具建设给予专项补助，降低保险公司数字化转型成本。
（3）推进茶叶风险区划成果落地
按照海拔、产区、茶树品种完善风险等级划分，指导保险公司科学差异化厘定保险费率。
（4）夯实乡镇基层农险服务体系，打通“最后一公里”
借鉴其他地区农险驿站经验，在重点产茶乡镇完善农险基层服务点；发挥村委会、合作社纽带作用，依托村干部、合作社理事长做好政策传导。合作社可以统一收集散户投保、报损需求，集中对接保险公司，降低散户操作门槛。灾害发生后，基层服务点协助茶农报案、收集材料，缩短理赔办理时间。
（5）多方协同开展通俗易懂的保险科普宣教
摒弃专业晦涩文本，制作方言短视频、海报小册子，讲清茶叶保险保障范围、赔付条件。区分线上短视频传播、村广播、合作社现场宣讲等多种形式；重点面向中老年茶农科普指数保险运行逻辑，破除“不出险保费就亏”的传统观念，提升农户风险意识与保险素养。
（6）补齐事后风控闭环，真正实现风险减量管理
引导保险公司做好理赔受灾数据归集，在脱敏前提下把实地灾情、理赔数据用于迭代风险预警、费率模型；推动保险不只做灾后赔钱，向前延伸，联合农技部门向茶农推送霜冻、暴雨预警信息，配套防灾减灾技术指导，真正从“灾后补偿”转向事前风险减量管理。
（五）实践感悟
高鹏：社会实践的价值不只在于产出调研报告，更在于拓宽认知，积累调研的一线经验。本次在安溪、平和的实地走访，让我熟悉了福建不同品类茶叶的产业现状，也切实看到茶叶保险政策设计和基层落地之间存在明显鸿沟。实地调研结果和前期方案设想存在不少出入，但这种偏差恰恰提供了全新研究切入点。深入一线挖掘真实痛点，能够帮助我们把研究瞄准现实问题，摆脱书本预设，形成对产业问题更加客观清晰的认知。
郑欣媛：这次社会实践，让我真切地感受到保险与农业发展的紧密关联。在安溪八马茶业调研得知，企业自有茶园规模较大，但并未投保茶叶种植及气象指数保险，核心原因是现有保险产品保障范围和实际灾害损失不相匹配，暴露出面向龙头茶企的农险产品存在短板。同时我也调研了解采茶工人意外险业务情况。本次经历加深了我对农业保险供需错配问题的理解，开拓了眼界，也让我进一步明晰青年“财经报国”的时代责任。
曹源之：深入闽地茶乡调研，我对风险管控有了更真切的体会。武夷山农险从业者介绍，茶叶保险正由“灾后赔付”向“风险减量”转型，但智能风控模型适配特色作物仍是行业痛点。在安溪跟踪铁观音低温气象指数保险理赔流程，我发现自动触发理赔的构想，受数据共享壁垒制约，现实中依旧需要人工开具气象证明。这次实践使我明白，精算不只是书本上的模型演算，更是田间地头对真实风险的度量。今后我也希望运用专业知识，助力特色农业保险数智化转型，服务乡村振兴。
四、参考文献
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