生產性服務業集聚對糧食可持續安全的影響

摘要：

生產性服務業集聚為糧食可持續安全指明新的方向，對保障農業農村現代化，實現鄉村振興具有重要意義。基于全國31個省份面板數據，構建糧食可持續安全水平指數，并利用空間計量模型和非線性中介效應模型探究生產性服務業集聚對糧食可持續安全的影響及作用機制。研究發現，生產性服務業集聚對糧食可持續安全直接效應的一次項和二次項系數分別為0.818和-0.368，空間溢出效應的一次項和二次項系數分別為3.922和-1.600，均表現倒“U”型的影響，但當前大部地區的集聚水平尚未跨越拐點值；分行業看，高端生產性服務業集聚對糧食可持續安全水平的提升作用弱于低端生產性服務業集聚；分區域看，東中部地區生產性服務業集聚對糧食可持續安全的保障作用優于西部地區；生產性服務業集聚通過緩解資本和勞動力要素錯配兩種非線性機制提升糧食可持續安全水平。未來應加快生產性服務業集聚，積極引導向高端產業集聚，充分發揮正向空間溢出效應，因地制宜進行生產性服務業合理集聚，并疏通要素錯配的非線性作用路徑，保障糧食可持續安全。

關鍵詞：生產性服務業集聚；糧食可持續安全；空間溢出效應；中介效應；要素錯配

中圖分類號：F719； F326

文獻標識碼：A

文章編號：2095-5553 （2025） 01-0264-10

Impact of producer services agglomeration on sustainable food security based on

the perspective of spatial spillover effect and intermediary effect

Li Jin， Li Mingliang， Pu Juan， Yu Guoxin

（College of Economics and Management， Xinjiang Agricultural University， Urumqi， 830052， China）

Abstract：

The agglomeration of producer services points out a new direction for sustainable food security and is of great significance for guaranteeing agricultural and rural modernization and realizing rural revitalization. Based on the panel data of 31 provinces in China， the sustainable food security level index was constructed， and the spatial econometric model and nonlinear intermediary effect model were used to explore the impact of producer services agglomeration on sustainable food security and its mechanism. The results show that the primary and secondary coefficients of the direct effect of producer services agglomeration on sustainable food security are 0.818 and -0.368， respectively， and the primary and secondary coefficients of the spatial spillover effect are 3.922 and -1.600， respectively， showing an inverted “U” shape. However， the current agglomeration level in most regions has not yet crossed the inflection point value. The effect of high-end producer services agglomeration on the improvement of sustainable food security level is weaker than that of low-end producer services agglomeration. The effect of producer services agglomeration on sustainable food security in eastern and central regions is better than that in western regions. Producer services agglomeration improves sustainable food security by alleviating the mismatch of capital and labor factors. In the future， it is necessary to accelerate the agglomeration of producer services， actively guide the agglomeration of high-end industries， give full play to the positive spatial spillover effect， carry out reasonable agglomeration of producer services according to local conditions， and clear the nonlinear path of factor mismatch to ensure sustainable food security.

Keywords：

producer services agglomeration; sustainable food security; spatial spillover effect; intermediary effect; factor mismatch

0"引言

糧食作為保障國家安全的基石，在推動經濟發展和維系社會穩定方面發揮著不可替代的作用。我國糧食總產量自1978年的3.04×10⁸t上升至2022年的6.87×10⁸t，且連續8年保持在6.50×10⁸t以上。然而，在糧食生產取得矚目成就的同時，也面臨著要素非農轉移、資源環境趨緊、供需結構失衡、地緣沖突頻發、貿易摩擦迭起等嚴峻挑戰，加劇糧食安全脆弱性^［1］。面對復雜嚴峻的國內外形勢和多重超預期因素沖擊，如何保障糧食可持續安全，是當前亟待解決的重大問題。2023年中央一號文件明確強調以可持續發展為主題，牢守糧食主動權，鍛造糧食產業鏈韌性。因此，合理辨析糧食可持續安全內涵，探究糧食可持續安全保障機制，對實現農業農村現代化、鄉村振興具有重要的理論價值和現實意義。

大量學者對糧食可持續安全進行有益探索，研究主要集中在4個方面。（1）概念界定。仇煥廣等^［2］對糧食可持續安全概念基本已達成共識，即在保障供給數量和生產高效的基礎上，同時兼顧資源節約和環境保護要求，實現糧食產業持續性發展，達到糧食供需平衡的狀態。（2）測度評價。高維龍^［3］利用投入產出法測算糧食生態效率，表征糧食可持續安全水平。郝愛民等^［4］在考慮糧食供給側改革和消費端需求的基礎上，構建糧食可持續安全水平綜合指標體系并采用熵值法進行測算。（3）時空演化。張慧^［5］、楊騫^［6］等認為中國糧食可持續安全水平整體較低，呈波動緩慢式上升趨勢，糧食主產區水平大于非主產區，且存在顯著空間關聯性。（4）影響因素。已有研究表明，通過農業科技創新^［7］、數字鄉村建設^［8］、收儲制度改革^［9］等途徑可疏通糧食可持續安全水平提升中的諸多堵點，增強糧食體系韌性。

中國經濟的高速增長，推動了以第三產業為代表的現代化服務業的發展。生產性服務業作為現代服務業發展的主力軍，因其具有分工效率高、技術外溢廣和人才富集強等優勢^［10］，正逐漸成為糧食產業鏈延伸、供應鏈升級和價值鏈拓展的重要抓手，其集聚效應對保障糧食安全更具關鍵作用。為此，農業農村部等部門聯合印發《關于加快發展生產性服務業促進產業結構調整升級的指導意見》。那么，在服務業與農業日益深融的現實背景下，生產性服務業集聚能否保障糧食可持續安全？是否存在空間溢出效應？如果結論成立，其具體作用機制又是什么？研析上述問題，有利于對生產性服務業發展與糧食可持續安全水平提升提供科學的決策依據。

現有研究為本文研究提供較好借鑒思路，但仍存在不足之處。一是現有關于生產性服務業和糧食安全問題探討較為豐富，但涉及二者間關系探索相對闕如。二是雖有學者已逐漸認識到產業集聚與糧食安全之間可能存在非線性關系，但關于兩者的非線性關系驗證及作用機制探究尚不夠深入，對產業集聚的線性路徑識別較多，忽視保障糧食安全的非線性作用機制。基于此，利用2011—2021年中國31個省份面板數據，構建糧食可持續安全綜合指標體系并采用熵值法進行測度，運用空間計量模型和非線性中介效應模型，深入探析生產性服務業集聚對糧食可持續安全的影響及作用機制。本文可能的邊際貢獻：（1）通過探討生產性服務業集聚對糧食可持續安全的影響，填補既有文獻對生產性服務業集聚影響糧食可持續安全理論分析和實證研究的空白，為保障國家糧食安全提供新的思路。（2）基于產業經濟學和空間經濟學視角考慮生產性服務業集聚對糧食可持續安全的非線性外溢效應，利用空間杜賓模型進一步探究其可能存在的空間溢出效應，深化現階段生產性服務業集聚和糧食可持續安全的研究范疇。（3）驗證要素錯配在生產性服務業集聚促進糧食可持續安全水平提升過程中發揮的非線性傳導作用，為糧食可持續安全路徑優化提供支持。

1"理論分析與研究假說

1.1"生產性服務業集聚與糧食可持續安全

生產性服務業集聚對糧食可持續安全的直接影響主要通過規模經濟效應、技術進步效應、專業分工效應和市場競爭效應來實現。首先，生產性服務業集聚可實現糧食產業發展要素稟賦的集約化和共享化^［11］，產生的規模經濟效應可為糧食產前育種播耕、產中加工運輸和產后流通銷售提供保障，增強糧食體系韌性，提升糧食可持續安全水平。其次，生產性服務業作為高人力資本和強創新活力的行業，合理集聚有利于技術要素不斷融入糧食全產業鏈^［12］，實現真正意義上的“藏糧于技”，深化科技創新對糧食可持續安全的支撐作用。再次，生產性服務業集聚的擴張為糧食生產專業化分工創造條件^［13］，糧戶利用迂回的生產方式提高糧食生產效率，顯著增強農戶種糧積極性，保障糧食可持續安全。最后，生產性服務業集聚可加劇糧食市場內部競爭^［14］，倒逼糧食服務業降低客戶準入門檻，提升糧企、糧戶生產性服務可得性，賦能糧食高質量發展。然而，生產性服務業過度集聚時，其產生的“擁擠效應”可能會導致規模報酬遞減、技術鎖定依賴、生態環境污染、惡性競爭加劇等問題產生，進而對糧食可持續安全產生消極影響。綜上考慮，提出如下假說。

假說1：生產性服務業集聚對糧食可持續安全產生倒“U”型的影響。

1.2"生產性服務業集聚、空間溢出與糧食可持續安全

新經濟地理學表明：產業集聚作為一種典型的經濟地理組織形式，其活動往往具有空間外部性的特點，從而對鄰近地區產生溢出效應^［15］。聚焦到生產性服務業層面來看，以交通運輸和信息技術為代表的生產性服務業為其跨區域行為提供可能，并通過“知識溢出效應”和“示范效應”對周邊地區糧食可持續安全水平產生影響。一方面。生產性服務業集聚可增強產業間互動，打破一二三產割裂狀態^［16］，拓寬服務主體邊界，加快前沿育種技術、先進種糧經驗和優秀涉農人才的空間流動，有利于鄰近地區糧食可持續安全水平提升。另一方面。本地區生產性服務業集聚帶來的糧食可持續安全提升可對鄰近地區產生引領示范作用^［17］，推動鄰近地區借鑒學習生產性服務業集聚先進經驗，保障糧食可持續安全水平，產生空間溢出效應。值得注意的是。當生產性服務業過度集聚時，可能會產生“虹吸效應”，致使生產性服務業與糧食產業結構匹配失衡，對糧食可持續安全產生不利影響。綜上考慮，提出如下假說。

假說2：生產性服務業集聚對糧食可持續安全產生倒“U”型的空間溢出效應。

1.3"生產性服務業集聚、要素錯配與糧食可持續安全

要素錯配指資源配置產生偏離，難以實現帕累托最優效用的現象^［18］。聚焦到糧食層面，傳統糧食產業囿于生產技術弱、信息獲取難和產品附加值低等因素，通常面臨資本、勞動力約束及過度投入問題，不利于糧食可持續安全。生產性服務業集聚通過增強產業聯動，糾正資本和勞動力錯配，提升糧食可持續安全水平。一方面，生產性服務業集聚可加速要素市場化進程，盤活農村閑置資本，實現糧食生產資料價值攀升和資本轉化^［19］，引導金融服務業為糧食產業注入豐厚資金支持，同時吸引優質外商進行糧食相關投資，優化資本配置，紓解資本要素錯配，助力糧食高質量發展。另一方面，生產性服務業集聚不僅能發揮“勞動蓄水池效應”^［20］，減少糧企勞動力的搜尋匹配成本，為招募一批懂技術、擅管理、會營銷的涉糧人才提供可能，還能通過促進數字服務業發展，加快勞動與數字技術深融，實現勞動要素替代和機械化誘致性變遷^［21］，增加糧食勞動力相對量，緩解勞動力要素錯配，保障糧食可持續安全。然而，當生產性服務業集聚超出地區承載力時，產生的“擁擠效應”，可能會導致本地區過度吸納外部資金，造成資本冗余，加劇糧食資本錯配；勞動力不斷匯聚，造成其生活成本不斷攀升，加劇糧食勞動力錯配，對糧食可持續安全產生不利影響。綜上考慮，提出如下假說。

假說3：資本、勞動力錯配是生產性服務業集聚對糧食可持續安全產生倒“U”型影響的非線性作用機制。

2"研究方法

2.1"模型設定

2.1.1"空間相關性檢驗模型

利用全局莫蘭指數檢驗生產性服務業集聚和糧食可持續安全是否具有空間相關性，構建模型如式（1）所示。

I=∑ni=1∑nj=1Wij（E_i－E-）（E_j－E-）s²∑ni=1∑nj=1Wij

（1）

式中：

I——全局莫蘭指數；

s²——

樣本方差，s²=1n∑ni=1（E_i－E-）²；

E_i、E_j——

i、j地區生產性服務業集聚和糧食可持續安全水平；

E-——

地區生產性服務集聚或糧食安全水平均值；

Wij——空間權重矩陣。

全局莫蘭指數取值范圍為［-1，1］，當I大于0時，表示空間正相關；當I小于0時，表示空間負相關；當I等于0時，表示空間分布呈隨機性。采用經濟地理嵌套矩陣進行回歸。

2.1.2"空間計量模型

為探究生產性服務業集聚對糧食可持續安全的空間溢出效應，利用空間杜賓模型進行實證分析，同時為驗證兩者間可能存在的倒“U”型關系，在模型中加入生產性服務業集聚的平方項進行回歸估計。構建模型如式（2）所示。

SFEit=

β₀+ρWitSFEit+α₁PSAit+α₂PSAit²+β₁WitPSAit+β₂WitPSAit²+α₃Xit+β₃WitXit+v_i+c_t+εit

（2）

式中：

SFE——糧食可持續安全；

PSA——生產性服務業集聚；

X——控制變量；

t——時間；

β₀——常數項；

α₁、α₂、α₃、β₁、β₂、β₃——

待估系數；

ρ——空間自相關系數；

v——個體效應；

c——時間效應；

ε——隨機擾動項。

2.1.3"非線性中介效應模型

借鑒Edwards等^［22］的非線性中介效應方法，驗證要素錯配在生產性服務業集聚影響糧食可持續安全中發揮的非線性作用，構建模型如式（3）～式（5）所示。

SFEi，t=

α₀+α₄PSAi，t+α₅PSAi，t²+α₆Xi，t+

v_i+c_t+εit

（3）

Zi，t=

α₇+α₈PSAi，t+α₉PSAi，t²+α10Xi，t+

v_i+c_t+εit

（4）

SFEi，t=

α11+α12PSAi，t+α13PSAi，t²+α14Zi，t+

α15Zi，t×PSAi，t+α16Xi，t+v_i+c_t+εit

（5）

式中：

α₀、α₇、α11——常數項；

Z——

中介變量，資本要素錯配（CFM）和勞動力要素錯配（LFM）。

其中，a₄、a₅、a₆、a₈、a₉、a10、a12、a13、a14、a15、a16均為待估系數。

2.2"變量選取

1） 被解釋變量：糧食可持續安全（SFE）。參考現有研究^［23-25］，從投入安全、生產安全、供應安全和獲取安全四個維度構建糧食可持續安全指標體系。投入安全選取水、土、勞動力和國家政策要素支持作為保障；生產安全從敏感性、多樣協作性、可恢復性、技術進步性和資源環境可持續性方面進行考究；供應安全從穩定性、集約高效性、產供魯棒性和儲備水平層面進行評價；獲取安全從糧食的質量達標、經濟獲利和消費購買能力方面進行評判。總計26個指標，采用熵值法進行測算，各指標測算方式見表1。

2） 核心解釋變量：生產性服務業集聚（PSA）。參考現有研究^［26］，選取與糧食產業相關的交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，批發和零售業，金融業，租賃和商務服務業，科學研究和技術服務業這6個行業作為生產性服務業的代表，以上述行業的總就業人員數衡量生產性服務業規模。區位熵因其可消除區域規模差異影響的優勢，被廣泛應用于產業集聚測度，故采用區位熵計算生產性服務業集聚水平。計算如式（6）所示。

PSA=P_k/Q_kP/Q

（6）

式中：

Pk——k省生產性服務業就業人數；

Qk——k省總就業人數；

P——全國生產性服務業就業人數；

Q——全國總就業人數。

3） 機制變量：要素錯配（FM）包括資本要素錯配（CFM）和勞動要素錯配（LFM）。借鑒白俊紅等^［27］的思路進行計算，如式（7）、式（8）所示。

γmi=11+CFM_i，γni=11+LFM_i

（7）

ηmi=M_i/Ms_iβmi/βm，ηni=N_i/Ns_iβni/βn

（8）

式中：

γmi、γni——

資本、勞動要素絕對扭曲系數；

M_i/M——i省資本與全國總資本之比；

N_i/N——i省勞動力與全國總勞動力之比；

s_iβmi/βm——

資本有效配置時，i省的資本比重；

s_iβni/βn——

勞動力有效配置時，i省的勞動力比重；

ηmi——

實際資本使用量相較于有效配置時的偏離程度；

ηni——

實際勞動使用量相較于有效配置時的偏離程度。

要素絕對扭曲系數表示要素沒有扭曲時的加成情況。鑒于現實中難以計算要素的絕對扭曲系數，故采用相對扭曲系數進行計算。資本要素錯配計算同上。產出變量以各省GDP衡量，勞動力投入以各省就業人數衡量，資本投入以各省固定資本存量衡量。因計算結果可能為負值，故對其取絕對值處理，結果越大，要素錯配越嚴重。

4） 控制變量：（1）城鄉收入差距（ING）：采用泰爾指數表示。對外開放程度（DOU）：采用進出口貿易額占地區生產總值比重表示。（2）城鎮化（URB）：采用城鎮人口占地區總人口比重表示。（3）工業化（IND）：采用第二產業增加值與地區生產總值之比表示。

各變量描述性統計如表2所示。

2.3"數據來源

本文研究對象為2011—2021年中國31個省、市、區（港澳臺除外）。數據主要來源于《中國糧食年鑒》《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》、EPS數據庫及各省、市、區統計年鑒等。缺失數值采用線性插值法補齊。

3"結果與分析

3.1"生產性服務業集聚對糧食可持續安全的影響

3.1.1"生產性服務業集聚與糧食可持續安全的空間相關性檢驗

全局莫蘭指數測算結果如表3所示。生產性服務業集聚與糧食可持續安全的全局莫蘭指數均在1%和10%水平下顯著性為正，表明兩變量具有正空間相關性。

3.1.2"生產性服務業集聚對糧食可持續安全的空間效應分析

在進行空間回歸前，首先要確定空間計量模型的具體形式，故進行LR、Wlad和Hausman檢驗，結果見表4。空間滯后模型和空間誤差模型的LR、Wlad檢驗系數均在1%的水平下顯著為正，表明空間杜賓模型拒絕退化為空間滯后模型和空間誤差模型。Hausman檢驗系數在1%水平下顯著為正，表明選用固定效應模型更優。故利用固定效應空間杜賓模型來探究生產性服務業集聚對糧食可持續安全的影響。

利用Stata17.0進行固定效應空間杜賓回歸，結果見表5。核心解釋變量方面。生產性服務業集聚對糧食可持續安全的直接影響一次項和二次項系數分別為0.818和-0.368，均在1%水平下顯著為正和負，表明生產性服務業集聚對本地區的糧食可持續安全存在先促后抑的倒“U”型關系。可能是因為，生產性服務業集聚初期能通過發揮規模效應、技術效應、分工效應和競爭效應，對本地區糧食可持續安全產生積極影響，當產業集聚突破合理區間時，其產生的“擁擠效應”，對糧食可持續安全產生消極影響。空間滯后項的一次項和二次項系數也分別為3.922和-1.600，均在1%水平下顯著為正和負，表明生產性服務業集聚對鄰近地區的糧食可持續安全存在倒“U”型的空間溢出效應。可能是因為，本地區生產性服務業集聚初期帶來的知識溢出效應和示范效應，可提升周邊地區糧食產業技術水平，并推動其學習成熟的生產性服務業集聚經驗，進而保障可持續安全。隨著產業集聚過度，本地區生產性服務業集聚可能會對周邊地區產生“虹吸效應”，不利于周邊地區糧食可持續安全水平提升。假說1和假說2得證。

依據生產性服務業集聚的系數計算出，倒“U”型曲線的直接效應拐點值為0.899，空間溢出效應拐點值0.816，通過與生產性服務業集聚平均水平進行比較，發現當前大部分地區生產性服務業集聚水平尚未跨越拐點，表明當前利用生產性服務業集聚水平保障糧食可持續安全仍具可行性。

控制變量方面，城鄉收入差距影響系數為-4.447，在1%水平下顯著為負，空間滯后項系數為0.269，未通過顯著性檢驗，可能是因為城鄉間收入差距的懸殊，致使大量農村勞動力外流，造成土地撂荒，對糧食生產造成不利影響。對外開放程度影響系數和空間滯后項系數分別為-0.022和0.021，均未通過顯著性檢驗，可能是因為，對外開放提升至一定水平后，與區域資源稟賦及其結構不匹配，沖擊了當地糧食產業結構，從而無法發揮積極作用。城鎮化影響系數和空間滯后項系數分別為0.042和-0.013，均未通過顯著性檢驗，可能是因為，當前城鄉要素流動不暢，無法實現要素供給同糧食產業發展的有效銜接，不利于糧食可持續安全。工業化影響系數為0.013，未通過顯著性檢驗顯著，空間滯后項系數為-2.589，在5%水平下顯著為負，可能是因為，工業化過程中占用過多的農業資源，擠壓糧食產業的發展空間，對糧食可持續安全產生消極影響。

3.1.3"空間效應分解

為進一步解析生產性服務業集聚對糧食可持續安全的空間效應，利用偏微分法將空間效應分為直接效應、間接效應和總效應，結果如表6所示。生產性服務業集聚的一次項系數均在1%水平下顯著為正，二次項系數均在1%水平下顯著為負。表明生產性服務業集聚對糧食可持續安全的直接效應和空間溢出效應的影響存在倒“U”型作用，即生產性服務業集聚對本地區和鄰近地區糧食可持續安全的影響呈現先促進后抑制作用。

3.2"內生性討論與穩健性檢驗

3.2.1"內生性討論

生產性服務業集聚對糧食可持續安全有積極的作用，而糧食可持續安全可能會反促生產性服務業集聚，導致兩者互為因果，產生內生性問題。參照李濤等^［28］的做法，將生產性服務業集聚滯后一期作為工具變量，進行2SLS回歸估計，結果見表7，不可識別檢驗和弱工具變量檢驗在1%水平下顯著，表明工具變量的選取較為合理。在考慮內生性問題后，生產性服務業集聚的一次項和二次項系數仍顯著為正和負。表明結果穩健。

3.2.2"穩健性檢驗

采用替換權重矩陣的方法進行穩健性檢驗。選擇經濟距離矩陣和經濟地理權重矩陣分別進行空間回歸估計，結果如表7所示。替換權重矩陣后，生產性服務業集聚對糧食可持續安全的直接效應、間接效應和總效應與上文回歸相符，表明結果穩健。

3.3"異質性分析

3.3.1"行業異質性分析

為探究不同行業層次的生產性服務業集聚對糧食可持續安全的影響差異，將生產性服務業劃分為低端和高端生產性服務業進行空間回歸估計，其中，低端生產性服務業：交通運輸、倉儲和郵政業，批發和零售業，租賃和商務服務業；高端生產性服務業：信息傳輸、軟件和信息技術服務業，金融業，科學研究和技術服務業。結果見表8。

低端和高端生產性服務業集聚對糧食可持續安全均產生倒“U”型影響，但存在差異。高端生產性服務業集聚對糧食可持續安全的總效應影響系數為1.642，在1%水平下顯著為正，低端生產性服務業集聚對糧食可持續安全的總效應影響系數為2.132，在1%水平下顯著為正，高端生產性服務業集聚對糧食可持續安全的積極作用低于低端生產性服務業集聚，可能是因為當前我國仍以低端生產性服務業集聚為主，高端生產性服務業集聚相對不足，無法發揮對鄰近地區的輻射效應，導致其對糧食可持續安全邊際效用弱于低端生產性服務業集聚。

3.3.2"區域異質性分析

為考察不同區域生產性服務業集聚對糧食可持續安全的影響差異，將樣本劃分為東中部地區和西部地區進行空間回歸估計，結果見表8。生產性服務業集聚對東中部地區糧食可持續安全的總效應影響系數為2.629，在1%水平下顯著為正，對西部地區糧食可持續安全的總效應影響系數為-6.530，在5%水平下顯著為負，東中部地區生產性服務業集聚對糧食可持續安全的影響優于西部地區，可能是因為，東中部地區經濟發達、基礎設施完善、人力資本富集，導致生產性服務業集聚水平較高，對糧食可持續安全產生積極影響。而西部地區經濟發展落后、基礎設施欠缺、人均受教育水平低，致使生產性服務業結構單一、需求不足，不利于生產性服務業集聚，對糧食可持續安全產生消極影響。

3.4"作用機制檢驗

利用非線性中介效應模型檢驗資本和勞動力要素錯配在生產性服務業集聚對糧食可持續安全過程中的非線性作用。結果見表9。

生產性服務業集聚對資本要素錯配的一次項系數為-1.013，在1%水平下顯著為負，二次項系數為0.440，在1%水平下顯著為正，表明生產性服務業集聚與資本要素錯配存在“U”型關系，在加入資本要素錯配和生產性服務業集聚與資本要素錯配的交互項后，生產性服務業集聚對糧食可持續安全的倒“U”型作用并未改變，表明存在資本要素錯配的非線性中介效應。可能是因為，在生產性服務業集聚初期，通過加速糧食要素市場化，吸引金融服務業和外商投資糧食產業，優化糧食資本配置，保障糧食可持續安全。隨著產業集聚過度，致使外部資金蜂擁，本地資本冗余，加劇糧食資本錯配，不利于糧食可持續安全。生產性服務業集聚對勞動要素錯配的一次項系數為0.231，在10%水平下顯著為正，二次項系數為-0.087，在5%水平下顯著為負，表明生產性服務業集聚與勞動要素錯配存在倒“U”型關系，在加入勞動要素錯配和生產性服務業集聚與勞動要素錯配的交互項后，生產性服務業集聚對糧食可持續安全的倒“U”型作用并未改變，表明存在勞動要素錯配的非線性中介效應。可能是因為，在生產性服務業集聚初期，生產性服務業與當地糧食勞動力市場需求不匹配，加劇糧食勞動力錯配，對保障糧食可持續安全產生消極影響，隨著生產性服務業集聚水平的提高，為糧食勞動力市場帶來特征契合的服務產品，加快高端涉糧人才匯聚，緩解糧食勞動力錯配。假說3得證。

4"結論與建議

4.1"結論

基于2011—2021年中國31個省份面板數據（港澳臺除外），在利用熵值法測算糧食可持續安全水平的基礎上，構建空間計量模型和非線性中介效應模型，探究生產性服務業集聚對糧食可持續安全的影響及作用機制。

1） 生產性服務業集聚對糧食可持續安全產生倒“U”型影響，且存在空間溢出效應，其拐點值分別為0.899和0.816，當前多數省份生產性服務業集聚水平仍處在拐點左側，該結論經內生性討論和穩健性檢驗后仍成立。

2） 異質性結果表明，從行業上看，高端生產性服務業集聚對糧食可持續安全的積極影響弱于低端生產性服務業集聚。從區域上看，東中部地區生產性服務業集聚對糧食可持續安全的保障作用優于西部地區。

3） 作用機制結果表明，資本和勞動力要素錯配是生產性服務業集聚對糧食可持續安全產生倒“U”型影響的兩種重要非線性作用渠道。

4.2"建議

1） 合理推動生產性服務業集聚。對于拐點左側地區，要加大激勵性政策扶持力度，建立良性市場競爭機制，并不斷優化產業布局，加快生產性服務業集聚速度和規模，使其覆蓋糧食全產業鏈。對于拐點右側地區，要積極引導同質化生產性服務業進行疏散和轉移，避免產業過度集聚，對糧食可持續安全產生不利影響。

2） 強化生產性服務業集聚空間溢出效應。一方面，各地區要打破區域行政邊界，解除市場準入壁壘，不斷提升對內開放水平，共享生產性服務業集聚紅利。另一方面，要不斷完善基礎設施建設，搭建產業聯動平臺，打破區域產業合作學習藩籬，進而加快知識溢出和人才交流，發揮生產性服務業集聚的正外部性。

3） 依托生產性服務業集聚，糾正要素配置偏離。對于資本要素欠缺區域，在產業集聚到達拐點水平前，不斷提升產業集聚水平，加速資本累積；對于資本要素冗余區域，增強消費性服務業集聚水平，緩解資本配置過剩；對于勞動力要素欠缺區域，發揮生產性服務業人才集聚效應，暢通勞動要素流通渠道，緩解糧食勞動力供需失衡；對于勞動力要素充裕區域，要加快勞動力素質提升，打造一批高端涉糧人才，保障糧食可持續安全。

4） 遵循不同行業、區域生產性服務業集聚發展規律，采取針對性建議。一方面，持續推進生產性服務業向高端行業集聚，引導先進技術向糧食產業滲透，攀升糧食產業鏈價值。另一方面，東中部地區要推動飽和的生產性服務業向西部地區遷移，發揮“涓滴效應”。政府要繼續加大對西部地區生產性服務業發展資金投入力度，提升其生產性服務業集聚水平。

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