引言
粮食安全是国家首要优先事项，也是人类生存的基本问题，是应对全球不确定性的关键稳定器 (Smith and Glauber, 2020, Li et al., 2026)。然而，在气候、食品和土地日益相互关联的背景下，频繁的极端天气事件对农业生产系统带来了前所未有的影响。在此背景下，中国作为受影响最严重的地区之一，面临更为严峻的挑战 (Liu et al., 2025)。《国家气候变化适应战略 2035》指出，当前的风险评估仍然不足。它强调需要加强脆弱地区的监测，并提高农业生产和基础设施适应气候变化的能力。
农业生产高度依赖自然环境，对气候变化冲击 (CCS) 极为敏感 (Andrianarimanana et al., 2023, Schlenker and Roberts, 2009)。作为主要的微观决策者，农民的生产行为是农业系统适应气候变化的基础 (Liu and Wang, 2024, Liu and Wang, 2023)。现有研究表明，农民的种植决策是基于要素禀赋和外部环境约束的理性选择 (de Janvry et al., 1991, Chavas and Holt, 1990, Bannor et al., 2020)。随着全球变暖导致极端天气事件频发，农业生产的不确定性显著增加。粮食作物的产量波动风险和防御成本同时上升 (Lesk et al., 2016, Liang et al., 2017)。为了规避自然风险并追求利润最大化，农民往往通过转向非粮食经济作物来调整种植结构，导致“非粮化” (Deng et al., 2025, Wu et al., 2024)。广义上讲，非粮化是指农业用地的结构调整，包括转化为林业或果园 (Su et al., 2020)。本文关注狭义定义，即农民的非粮化决策 (NGPD)。这定义为传统种植作物面积相对于总作物面积的比例下降，同时非粮食经济作物比例增加 (Zhang et al., 2023, Cao et al., 2026)。如图 1 所示，中国的非粮化率在 2005 年后下降，但在 2016 年后再次扩大，从 28.58% 上升到 30.68%。
值得注意的是，农民对 CCS 的适应决策并非不受约束，而是依赖于资本和信息的可获得性 (Bryan et al., 2009, Di Falco et al., 2011)。全面的金融支持是农民替代生产要素和采用适应技术以应对 CCS 的重要前提 (Li et al., 2024)。然而，现有文献表明，中国农村金融市场长期存在显著的供需错配 (Zhang and Dong, 2023)。正规金融机构受限于严格的抵押担保门槛和高信息筛选成本。它们往往对分散的小农户表现出“惜贷”和“使命漂移” (Ma et al., 2021)。尽管非正式金融依靠地理和血缘关系来缓解部分信息不对称 (Zhang and Li, 2023)，但其金融规模有限且风险承受能力较弱。这使得它难以满足农民在面临 CCS 时购买各种社会化服务的需求。近年来，随着数字技术与农村金融的深度融合，金融科技成为要素配置的新工具，深刻重塑了农村金融结构 (Thakor, 2020, Wu and Zhang, 2025)。它在垄断性农村金融市场中产生了竞争激励和“鲶鱼效应” (Drasch et al., 2018; Lee and Shin, 2018)。它还通过缓解金融约束和增强风险承受能力来影响农民的适应决策 (Fang et al., 2024, Xu and Wang, 2025)。
然而，关于金融科技是否能有效遏制农民在 CCS 下调整种植结构时的 NGPD，研究有限。一方面，金融科技提供的普惠资金和气候保险可能帮助农民克服灾后困难，维持粮食生产的韧性 (Jack and Suri, 2014, Sibiko and Qaim, 2020)。另一方面，更低的融资门槛和增强的风险承受能力可能鼓励受比较利益驱动的农民利用金融工具。这可能导致他们转向非粮食经济作物，这类作物投入和风险更高，但回报也更高 (Luo and Zhao, 2022)。因此，在此过程中，金融科技是促进了“亲粮”趋势还是加速了“非粮”趋势，是一个迫切需要分析和验证的关键命题。
鉴于此，利用南京农业大学在江苏省开展的中国土地利用经济调查 (CLES) 数据 (2020–2022)，本文构建并匹配县级 CCS 和金融科技指数。通过采用高维固定面板模型，本文实证检验了 CCS 对 NGPD 的影响，重点关注金融科技的作用和边界条件。研究结果旨在为提高农业系统的气候韧性并提供政策参考，以及优化金融科技支持政策以确保国家粮食安全。
本文的边际贡献如下：首先，扩展了气候变化对农业生产影响的研究视角。本文发现了 CCS 与 NGPD 之间的“倒 U 型”非线性关系，为理解不同 CCS 强度下农民的适应行为提供了新的实证证据。其次，通过将金融科技纳入"CCS-NGPD"框架，本文发现金融科技发挥了显著的调节作用。通过增强农民的风险决策能力和要素配置能力，金融科技有效平滑了由 CCS 引起的生产波动，并鼓励农民更早地回归粮食生产。第三，本文进一步打开了这一调节效应的“黑箱”，验证了金融科技对传统农村金融结构的替代效应，并揭示了其有效性的边界条件。
