我国各省份体育支出空间效应及β收敛研究

徐 飞



我国各省份体育支出空间效应及β收敛研究

徐 飞1，2

由于经济发展差异、社会层级差异、地理区位差异等，我国体育资源配置依然存在不同程度不均衡，主要表现在东西部地区之间、城乡之间资源配置不公平。基于这一基本现实，实证检验我国各省份体育支出空间效应和β收敛。研究发现：我国体育支出存在显著的东部沿海和中部地区优势，考虑地区人口和生产总值后，这一地区优势减弱甚至消失；我国部分省份体育支出存在显著空间自相关，形成高-高、低-低、高-低、低-高4种集聚类型；各省份体育支出与所在地GDP规模和城镇化率显著正相关，并受相邻省份误差项冲击；当前我国各省份体育支出增长率存在分异效应，即体育支出高省份增长率也高，并与相邻省份体育支出增长水平负相关。

体育支出；Moran’sI指数；β收敛；空间计量模型

1 引言

《国务院关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》指出，发展体育产业是提高中华民族身体素质和健康水平的必然要求，有利于培育新的经济增长点[4]，体育产业成为各地实现经济转型升级重要举措之一。卢志成依据各级体育部门财政决算说明，指出我国体育事业发展经费仍主要依赖于财政拨款，大部分地方体育局财政拨款超过70%以上，公共财政支出依然是我国体育公共事业发展保障[15]。图1列示了2012、2013年我国部分省(市、自治区)体育局决算收入及财政拨款占比，其中，2012年财政拨款占体育部门决算总收入平均比重为81%，2013年该比重为85%，表明我国体育事业发展经费主要依赖于公共预算财政拨款、政府性基金预算财政拨款(体育彩票公益金)，北京、广东、河南、江西、陕西、天津、新疆等2012、2013年财政拨款占比均超过90%。

韦伟等认为，公共体育服务是为社会公众提供公共体育服务资源，改善和发展国民体质[22]。体育公共支出应尽量做到均等性，即不同地区、群体享有公平的体育资源，但现实中，由于经济发展、社会层级、地理区位等差异，各地区依然存在不同程度体育资源配置不均衡。我国体育资源区域间配置不公，主要表现在东西部地区之间、城乡之间资源配置不公平，场地配置上大部分集中在东部地区，东部地区人均体育事业经费投入明显高于西部地区，东部地区社会体育指导员数量占全国总量的2/3[26]。邵伟钰研究发现，全国各地区群众体育支出综合效率标准差为0.265 0，表明各地区群众体育财政投入效率存在较大的差异，有的是群众体育财政投入规模的问题，有的是群众体育财政投入管理的问题[19]。我国体育行政管理职能正从“办体育”向“管体育”转变，但政府依然掌握着过多体育资源，限制了体育资源合理配置与流动，造成了体育公共服务不均等的现实[11]。

图1 本研究2012、2013年我国部分省、自治区、直辖市体育决算收入及财政拨款占比示意图

各地区体育事业保持均衡发展或非均衡发展均存在利弊，均衡发展可促进地区间配置公平、机会均等，但导致整体发展滞后，与地区实际需要相脱节；非均衡发展强调地区差异，部分地区体育事业优先发展，逐步实现全社会体育事业均衡，但如果制度推行不恰当，容易出现地区间差异日益扩大，使部分地区体育事业发展滞后。席永指出，非均衡协调发展方式是我国休闲体育区域发展的最佳选择[25]。基于地区间体育事业发展不均衡现实，本研究检验我国各省份体育支出空间相关性，并研究地区间体育支出增长收敛性。

2 样本及数据说明

当前我国体育事业经费主要来源于财政拨款，刘希佳等以河北省体育局为对象，分析我国体育事业经费来源，指出财政收入为河北省体育事业经费收入的主要来源[12]，卢志成分析了各地体育局决算报告，虽然各地体育经费来源包括公共预算财政拨款、政府性基金预算财政拨款(体育彩票公益金)、事业单位收入、事业单位经营收入、其他收入等多元渠道，但财政支出仍是我国地方体育事业经费的最重要来源[14]。国家体育总局局长刘鹏强调，体育彩票公益金是体育事业财政，尤其是体育公共服务财政中非常重要的资金构成，是中国体育事业的“生命线”[3]，山东省体育局充分发挥体育彩票公益金的引导推动作用，全年共投入体育彩票公益金6亿元，推动市、县、镇、村4级全民健身工程建设快速发展[18]。

体育支出还存在内容广、支出不均等现象，牛宏飞查阅了北京市体育局2011年度决算报告，发现北京市体育竞赛、体育训练经费高达1 982.41万元，而群众体育经费仅为79.59万元[16]。吴晓阳等调查发现，山东省农业转移人口参加休闲体育的频次较低，大多数没有接受过体育指导，建议政府相关部门努力实现公共体育服务均等化[24]。因此，本研究以我国各省份体育主管部门财政决算报告为依据，剔除局机关社会保障和就业、医疗卫生、住房保障、节能环保等一般行政管理支出，以当年文化体育与传媒、教育、科学、彩票公益金支出作为年度体育支出指标。

本研究体育事业支出数据来源于各省份体育局网站政务信息公开栏目中年度部门决算报告及其说明，其他宏观经济数据，包括国内生产总值、人口数、城镇化率来源于国家统计局网站和《中国统计年鉴》。

图2分别为我国各省份2013年体育支出、国内生产总值、人均体育支出、万元GDP体育支出6等分图。其中，图2a显示，我国体育支出排序靠前省份主要集中在东部沿海和中部，西部地区排名靠后，体育支出排名前5位省(市)为山东、上海、北京、江苏、天津，排名后5位的为黑龙江、青海、甘肃、宁夏、西藏；结合图2b可以看出，体育支出分布与GDP分布存在相似性，即东部沿海和中部地区优势明显，西部地区排序相对靠后，其中，GDP排名前5位的为广东、江苏、山东、浙江、河南，排名后5位为甘肃、海南、宁夏、青海、西藏。正如辛松等指出，经济是社会发展的基础，同样也是群众体育发展的基础，经济发展差异直接影响我国体育事业的公平发展[26]。图2c、d分别为考虑省份人口、GDP后各省份体育支出排序，人均体育支出和万元GDP体育支出较图2a未明显表现东部沿海和中部优势，人均体育支出排名前5位为天津、上海、北京、海南、青海，排名后5位为甘肃、河南、云南、黑龙江、江西；万元GDP体育支出排名前5位为海南、西藏、天津、青海、上海，排名后5位为湖南、广东、江西、陕西、黑龙江。当前，我国东部沿海和中部城市较西部地区有明显的体育支出规模优势，但考虑地区人口、经济发展水平后的我国体育支出相对水平，这种地区优势有所淡化甚至消失。

图2 2014年各省、自治区、直辖市体育支出、生产总值、人均体育支出、万元GDP体育支出6等分图

表1为样本省份2013年体育决算收入及财政拨款、体育相关决算支出、人员发展情况。为分析各省份体育支出和产出一致性，本研究参照谷照升等[2]构建匹配度指标DL：

表1 我国各省、自治区、直辖市体育决算收入、支出和产出数据一览表 (万元)

Table 1 List of Sports Financial Allocations,Financial Expenditure and Output Data

注：本研究中未包含中国香港、澳门及中国台湾地区。

计量结果显示，运动员发展人数与体育支出数组间DL值为13.01%，主要差异省份为天津、广西、海南、北京、辽宁、河南。其中，天津体育支出排全国第5位，运动员发展人数排全国第21位；广西体育支出排全国第13位，运动员发展人数排全国第25位；海南体育支出排全国第17位，运动员发展人数排全国第27位；北京体育支出排全国第3位，运动员发展人数排全国第10位；辽宁体育支出排全国第14位，运动员发展人数排全国第4位；河南体育支出排全国第12位，运动员发展人数排全国第2位。本研究进一步分析运动健将、一级运动员、二级运动员发展差异，运动健将发展人数与体育支出数组间DL值为23.80%，主要差异省份为上海、湖北、黑龙江；一级运动员发展人数与体育支出数组间DL值为13.73%，主要差异省份为天津、湖北、黑龙江；二级运动员发展人数与体育支出数组间DL值为14.28%，主要差异省份为天津、广西、北京。

教练员发展人数与体育支出数组间DL值为27.67%，主要差异省份为北京、云南、安徽、黑龙江、甘肃、河北、天津、辽宁。其中，北京体育支出排全国第3位，教练员发展人数排全国第22位；云南体育支出排全国第22位，教练员发展人数排全国第4位；黑龙江体育支出排全国第26位，教练员发展人数排全国第9位；安徽体育支出排全国第15位，教练员发展人数排全国第25位；甘肃体育支出排全国第28位，教练员发展人数排全国第14位；河北体育支出排全国第8位，教练员发展人数排全国第21位；天津体育支出排全国第5位，教练员发展人数排全国第18位；河北体育支出排全国第14位，教练员发展人数排全国第3位。

分析表明，我国部分省份间体育支出与产出间存在不一致性，有些省份体育支出水平高，运动员或教练员发展数量相对较少，如天津、北京、安徽、广西、河北等；有些省份则恰恰相反，体育支出水平相对较低，运动员或教练员发展数量相对较高，如辽宁、河南、云南、黑龙江、甘肃等。

3 体育事业投入空间相关性

空间自相关是空间统计的重要研究内容，以检验样本地区统计结果是否依赖于空间分布、是否存在相邻地区间作用，因此，本研究首先进行我国各省份体育支出空间相关性检验，初步检验我国各省份间体育支出相互影响情况。空间相关性又分为全局相关和局部相关，全局相关是检验样本整体是否存在显著空间自相关，而局部空间相关性则检验某一地区是否与周边地区存在显著空间自相关，Moran’sI指数是常用的检验空间自相关指标，包括全局Moran’sI指数和局部Moran’sI指数。全局Moran’sI指数计量公式如下：

全局Moran’sI指数是反映整体上是否存在空间自相关，为检验具体样本地是否存在显著空间自相关，还需要进一步测算局部Moran’sI指数，显著的全域空间自相关可能会掩盖子样本数据不存在相关性的特征，有时甚至会出现局域空间关联特征与全域空间关联特征刚好相反的情况。局域Moran’sI指数计量公式如下：

Moran’sIi为第i城市局部Moran’sI指数，局部Moran’sIi指数同样介于-1和1之间，局部为正数表明样本地i与相邻地区正相关，局部Moran’sIi为负数表明样本地i与相邻地区负相关。

图3为我国各省份体育支出、人均体育支出、万元GDP体育支出Moran’sI散点图和局部Moran’sI显著性图。其中，体育支出全局Moran’sI指数为0.407 79、人均体育支出全局Moran’sI指数为0.290 36、万元GDP体育支出全局Moran’sI指数为0.170 412；体育支出存在显著局部空间相关性省份为新疆、四川、江苏、甘肃、内蒙古、宁夏、河北、浙江、安徽；人均体育支出存在显著局部空间相关性省份为内蒙古、北京、湖北、河北、广西；万元GDP体育支出存在显著局部空间相关性省份为福建、湖北、山西、内蒙古、吉林、新疆。根据样本地所处Moran’sI散点图位置，分为4个象限，第一象限为高-高区域，即高观测值被高观测值包围，处于该象限的省份体育支出对周边地区辐射作用较强；第二象限为低-高区域，即低观测值被高观测值包围，处于该象限的省份体育支出受周边地区辐射作用较弱；第三象限为低- 低区域，即低观测值被低观测值包围，第四象限为高-低区域，即高观测值被低观测值包围，处于三、四象限省份体育支出对周边地区未产生空间辐射作用。

表2显示，河北、江苏、浙江、安徽体育支出处于高- 高集聚区域，四川省体育支出处于高- 低集聚区，内蒙古、新疆、甘肃、宁夏体育支出处低- 低集聚区；北京市人均体育支出处于高- 高集聚区域，内蒙古、湖北、广西人均体育支出处低- 低集聚区，河北人均体育支出处于低- 高集聚区域；新疆万元GDP体育支出处于高- 高集聚区域，陕西、湖北、吉林万元GDP体育支出处于低- 低集聚区域，福建万元GDP体育支出处于低- 高集聚区域。

图3 体育支出、人均体育支出、万元GDP体育支出Moran’s I散点图

表2 体育支出、人均体育支出、万元GDP体育支出空间聚集模式一览表

4 体育事业投入空间效应检验

为定量检验我国各省份体育支出影响因素和空间影响程度，进一步构建空间计量模型，包括空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)，深入检验我国各省份体育支出空间效应。

4.1 体育支出影响因素检验

通过空间相关性检验，分析我国各省份体育支出存在显著空间自相关，并且与经济发展水平存在相关性，因此本研究分别构建如下SLM和SEM，SLM主要用于检验相邻区域间观测值相互作用，即区域间空间溢出效应，SLM表明本地区体育支出不仅受本地因素影响，还受相邻地区体育支出的影响，计量模型如下：

FEE=γ×Wij×FEE+α×GDP+β×CITY+ε

其中，FEE为各省份体育支出；Wij为n×n阶空间权重矩阵；Wij×FEE为空间滞后项；GDP为国内生产总值；CITY为城镇化率，用于表征样本地区经济、社会发展水平；γ为空间滞后项回归系数，反映样本地体育支出是否存在显著空间依赖性。

SEM与SLM不同，其检验的是随机误差项空间依赖性，空间影响存在于随机误差项中，反映相邻地区体育支出随机误差对样本地体育支出冲击程度，计量模型如下：

FEE=α×GDP+β×CITY+ε；ε=ρ×Wij×ε+μ

其中，ε为随机误差向；ρ为空间误差项回归系数，用以检验样本地区FEE不仅与本区域解释变量GDP、CITY有关，还受相邻区域误差项影响。

表3检验结果显示，γ未通过显著性检验，而ρ在10%水平上显著正相关，并且SEM拟合优度较SLM有所提高，表明本研究构建的SEM是合理的。样本省份体育支出与当地GDP、CITY在1%水平上显著正相关，其中，GDP每增加1亿元，体育支出增加1.17万元，CITY提高1%，体育支出增加1 778.86万元。

4.2 体育支出β收敛检验

经济增长收敛性问题可分为σ收敛、绝对β收敛、条件β收敛和俱乐部趋同4种类型。绝对β收敛指无论经济体初始特征有何差异，不同地区最终将收敛于相同稳态水平，表现为贫穷地区比富裕地区拥有更快的增长率，贫穷地区逐步接近富裕地区发展水平，最终实现经济的均衡与稳定发展。条件β收敛指不同经济体收敛于各自稳态，各经济体稳态是不一样的。长期来看，富裕地区依然富裕，而贫穷地区依然贫穷[23]。郝宇等依据Barro经济增长趋同理论，研究了我国省际人均SO2排放量收敛性，发现2001年后省际人均SO2排放量收敛速度变慢[5]。条件β收敛中回归得出的β系数若为负数，表明样本地观测值处于收敛状态，地区间发展差异逐渐缩小；反之，如果回归得出的β系数为正数，则说明样本地观测值处于发散状态。为检验我国各省份体育支出收敛性，并分析各省份体育支出收敛性是否存在空间依赖，本研究构建体育支出绝对β收敛模型、空间滞后β收敛模型和空间误差β收敛模型。

表3 体育支出空间效应检验结果一览表

Table 3 Spatial Effect Test Results of Sports Expenditure

注：***表示1%水平上显著，**表示5%水平上显著，*表示10%水平上显著，下同。

表4 各省、自治区、直辖市体育支出趋同性检验结果一览表

Table 4 Beta Convergence Test Results of Sports Expenditure

绝对趋同SLMβ收敛SEMβ收敛系数t值显著性系数t值显著性系数t值显著性β0.0112*1.90050.07190.0252** 2.66710.0152 0.0182*** 3.41300.0029γ-0.2866* -1.8320.0826ρ-0.4500***-3.23350.0044R20.0063 0.1555 0.3590F统计量 17.7457*** 20.9964***

5 优化体育事业投入对策建议

5.1 加大财政支持力度，完善多元投入政策

体育事业作为公共事业的一部分，众多领域需要各级政府、主管部门的政策支持，例如，群众体育、乡村体育、休闲体育等，这些领域群众需求广，部分省份投入不足，亟需加大财政投入，提升地区体育事业发展水平。黄晓红指出，我国政府对体育投入总量偏少，体育支出在政府财政支出中比重仅为0.4%左右，我国政府对体育投入水平远低于发达国家甚至低于印度等发展中国家，难以满足快速发展的体育产业需求[7]。因此，在财政投入不足、群众需求较大领域应当加大财政支持力度，不断满足人民群众多样化的体育需求。

对于日益发展成熟的竞技体育应考虑拓展其他投入渠道，降低财政依赖。例如，引导设立体育产业基金[27]，设立信贷融资，建立产权明晰、风险管理、收益共享、信息公开、机制完善的市场化体育投入机制。孙光明指出，浙江省体育建设除健全法律法规体系外，还要完善多元投入机制，建立以政府投入为主导、社会投入为支持、个人积极参与的投入机制[30]。张兵指出，我国体育产权要跳出西方经济学的束缚，方能探清我国职业体育产权问题[29]。

5.2 优化体育投入结构，缩小地区间、城乡间差异

当前，我国体育投入依然存在明显地区差异和城乡差异，花楷等指出，通过中部崛起、西部大开发等战略，欠发达地区体育投入有了长足发展，但与东南沿海发达地区相比，差距仍然明显，农村地区由于自身财政能力有限，导致在体育公共服务投入上优先投入城市，而忽视对农村、贫困地区的倾斜[6]。由于经济发展水平、社会结构、自然环境等差异，我国体育事业投入地区差异、城乡差异有其必然性，但发展过程中应注意优化投入结构，防止差异无限制扩大。例如，财政投入向西部欠发达地区、农村地区倾斜，体育事业发展优势地区支持落后地区。国家体育总局于2010年制定颁发了《国家体育总局关于支持促进西藏体育事业发展的指导意见》、《国家体育总局体育援藏工作实施方案及责任分工》等文件，要求各体育机构开展援藏工作，促进西藏及其他落后地区体育事业发展[10]。

5.3 提高行政效率，落实制度创新

体育事业的公共性需要政府主管部门切实履行好公共服务职能。随着几轮政府机构改革，我国体育行政管理机制也相应调整，但条块分割、区域划分的体育管理机制，降低了我国体育事业发展统筹性，各省(市)、各地区主管机构独立进行体育资源配置决策，特别是毗邻但非隶属关系的地区间的体育资源配置协调变得十分薄弱[11]。刘峥等指出，由于公共体育服务政策制定主体的权威性不够，利益主体之间的冲突，政策执行监管不力等原因，导致政策执行过程中出现了选择性执行、替代性执行、象征性执行等阻滞现象[13]。应加快落实制度创新，明确中央和地方财权事权，避免出现地方财政收入少而投入压力大；加强跨部门、跨区域联动机制，促进体育投入部门间协同、区域间统筹；建立完善的体育行政管理绩效评价体系。

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Research on the Spatial Effect and Beta Differentiation of Sports Expenditure in China

XU Fei1，2

Because of the differences in economic development,social level and geographic location,the allocation of sports resources in China still exist imbalance,such as the allocation of resources mainly in the eastern regions and urban areas.Based on this basic reality,this paper empirically studied the spatial effect of sports expenditure in China.The result shows that there are obvious advantages in the eastern coastal areas and the central region in China,but the regional advantages are weakened by the regional population and GDP scale.Some provinces and cities in China has significant spatial autocorrelation,such as high and high,low and low,low and high,high and low.The sports expenditure of various provinces and cities is significantly positive correlated with the GDP scale and the urbanization rate,and impacted by the random error term in neighboring provinces.At present,the sports expenditure growth rate in China has a divergent effect,which was negative correlated with the increase of sports expenditure in neighboring provinces.

sportsexpenditure;Moran’sI;βconvergence;spatialmodel

2015-08-19；

2015-10-25

安徽师范大学哲学社会科学繁荣发展计划首批重大项目(FRZD201302)；安徽省软科学研究计划(1502052039)；安徽师范大学校人才培育项目(2013rcpy17)。

徐飞(1987-)，男，安徽池州人，讲师，博士，主要研究方向为会计、审计、资本市场、宏观经济管理研究，Tel：(0566)5511095，E-mail：wsxufei@ahnu.edu.cn。

1.武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430000；2.安徽师范大学 经济管理学院，安徽 芜湖 241000 1.Wuhan University，Wuhan 430000，China；2.Anhui Normal University，Wuhu 241000，China.

1000-677X(2015)12-0021-07

10.16469/j.css.201512003

G80-05

A