中国财政政策支持体育产业发展的承诺、行动、效应

冯国有，贾尚晖

1 引言

中国体育产业起步较晚，且羁绊重重。1995年，政府文件中首次出现“体育产业”一词，直到21世纪初，体育产业才开始与资本市场接轨。2014年，《国务院关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》的颁布标志着体育产业开始脱离行政色彩，进入市场化改革实质性阶段。在一定程度上讲，中国体育产业是在政府产业政策的催发下快速发展的，财政政策支持体育产业发展功不可没。因此，从体育产业发展政策文本内容中可以解读出政府在发展体育产业中的角色定位和行动方案；从政府对体育产业财政投入可以判断政府对体育产业的支持力度；从政府财政投入效应和效率可以客观评价财政支持体育产业的政策效果。

2 文献综述

通过文献检索及梳理发现，学者们对中国体育产业发展财政政策的相关研究已经比较深入，但从定量分析视角研究中国体育产业财政政策效应及体育产业财政支出效率尚处于空白。国内学界体育产业发展财政政策的相关研究文献主要集中在2010年国务院办公厅颁布《关于加快发展体育产业的指导意见》以后。与本文相关的研究主要集中在体育产业财政政策功能与作用研究、体育产业引导资金政策研究两大主题。

2.1 体育产业财政政策功能与作用研究

从体育产业发展财政政策支持的功能和作用来看，学者们认为，财税政策作为体育产业发展的一般性产业政策，对体育产业发展有其独特的支持与引导功能，对体育产业的发展都具有重要的价值（陈洪平，2013）[1]；财政作为国家治理的基础和重要支柱，政府应发挥财政政策和财政资金的导向作用，积极推动体育产业快速发展（茆晓颖，2015）[8]。在科技创新驱动产业发展的战略下，促进体育产业与科技的融合离不开政府财政政策支持（王家宏等，2015）[5]。对政府已经出台的体育产业财政支持政策，学者们认为，现行税收优惠政策在扶持体育产业发展中取得了积极作用（杨京钟等，2011）[9]。比如，关于“营改增”对体育产业的影响（高旭，2013；漆亮亮等，2014[2]；杨倩，2015[3]）。

2.2 体育产业引导资金政策研究

体育产业发展引导资金作为地方政府调控体育产业的主要财政支持政策，对体育产业的发展产生了积极的作用，但体育产业发展引导资金在使用过程中也出现了一些问题。有学者认为，地方体育产业引导资金存在比较大的破坏性风险，地方政府需要谨慎选择和科学决策（邢尊明等，2015）[7]。对此，地方政府应进一步准确界定其功能定位、科学分析其引导机理、合理构建其运行机制，从而提高财政资金的使用效率，更好地发挥引导资金的经济杠杆作用（成会君，2016）[4]。也有学者认为，发达国家相关的经验和做法，对体育产业与财税政策完善、促进产业政策与金融资本深度融合发展具有借鉴意义（马应超 等，2014）[6]。

2.3 简要评述

国内已有研究成果基本覆盖了体育产业财政政策的相关问题，尤其是对地方体育产业发展引导资金政策方面的研究成果，具有较高的学术价值。但也存在不足之处：大多数研究关注到了体育产业财政政策的制度性因素，比如，政策功能、政策内容等，也指出了体育产业财政政策执行过程中出现的问题，但缺乏相应实证分析支撑。这可能与体育产业政策执行过程中数据的公开程度。数据的调研水平有关。其实，对政策研究而言，最为关键的是用数据实证其效果，理论的推演及定性描述往往会误导政策的走向，需要加强这方面的研究。

基于对已有相关研究文献梳理与分析，本文主要从政府体育产业发展财政支持的政策承诺与行动，分析体育产业发展中政府角色定位及财政投入力度；运用灰色关联分析（GRA）实证全国及部分省体育公共财政支出的经济效应；运用数据包络分析(DEA)）实证体育产业财政支出效率；期望能够对中国体育产业发展财政支持的政策效果有一个比较客观的、基本的评价和定位。

3 政策承诺：基于政策文本内容分析

政策文本内容是政府承诺内容的公开阐述。政策文本分析并非简单地概述、梳理政策的核心内容，而是要通过科学的计量方法，探寻政策文本中政府真实的意图和主张，计量结果可以扫描出政府政策本意的表述。对同一个领域、不同时期的政府相关政策文本分析，可以看出政府在这个问题上政策承诺内容的变化，政策是程序上的号召、倡议，还是资源投入上的实质行动。

3.1 政策文本内容分析法原理

政策文本内容分析法是对研究对象的内容进行系统的量化描述，透过内容所体现的数量特征反映研究对象本质的研究方法。通过对政策文本的特定语句进行客观、系统、定量的描述，有利于研究者了解政策内容所体现的内在逻辑。政策文本内容分析法主要包括如下7个步骤：1）确定分析问题:进行内容分析的前提，政策样本选择、分析单元确定和分析类目的确定都要围绕分析的问题；2）选择政策样本：即确定分析的“内容”，需考虑哪些政策是有效政策及选择样本的时间段。如果政策样本的数量较多，可采取抽样的方法，政策文本的抽样可以对单个政策进行简单抽样，也可以对每个政策文本的分析单元进行分层抽样；3）确定分析单元：分析单元是内容分析进行描述和统计的基本元素，一般以单句或单词作为分析单元。分析单元不仅限于文字，也可以是图片、表格、声音等其它能反映研究问题的元素；4）确定分析类目：分析类目是对分析单元的分类维度，在确定分析类目时要结合分析单元的特征和分析的目标；5）编码和统计：内容分析的主体部分，编码是按照某一原则对确定的分析单元进行编号，统计是将分析单元按照分析类目进行归类；6）信度分析：为了保证编码和统计结果的有效性，可以对编码和统计结果进行信度分析，即对不同人员的编码和统计结果或相同人员不同时期的编码和统计结果的相同程度进行分析。如果相同程度低，需重新进行编码和统计；7）结果分析：对统计结果所体现的数量特征给予解释。

3.2 中国体育产业政策文本分析

1.选择政策样本和分析单元。基于研究的宏观性和代表性，本文研究选取1995—2016年中央层级政策文本进行分析，包括全国人大、国务院以及部级单位国家体育总局等部门颁布的体育产业相关法律政策文件。本研究共选择13个样本政策。在取得政策样本后，以政策文本中体现体育产业财政、税收和金融支持的单句作为分析单元，对样本内容进行整理编号，最终共获得107个分析单元。

2.建立文本分析类目。体育产业政策分析的目的是探究中央政府政策在财政、税收、金融等方面对体育产业支持的内在逻辑，因此，在政策导向上可以分为财政支持、税收支持和金融支持3个维度。政策内容具有不同的目的性，按照政策运行的流程可将政策内容分为引导性、落实性和监督性3类。引导性政策内容具有“鼓励而不强行要求”的特征，起到政策引导过渡的作用，“鼓励……”、“支持……”、“引导……”等相关语句皆属于引导性政策内容；落实性政策内容具有明确性和强制性，为如何实施某一事项提供具体落实措施，具有政策强化的作用，“要……”、“落实……”等相关语句皆属于落实性政策内容；监督性政策内容体现的是对事项落实过程的控制和对结果的检测，具有保障性和威慑性作用，“对……监督”、“依法处分/追究……”等相关语句皆属于监督性政策内容。

3.内容编码和频数统计。建立类目之后，通过政策文本分析单元的内容对应类目进行编码，编码结果如表1所示。在政策导向上，涉及对体育产业财政支持的分析单元共35条，税收支持的共24条，金融支持的共48条。在政策性质上，体现引导性的分析单元共43条，落实性的共61条，监督性的共3条。

表1 中国体育产业政策内容分析编码统计表Table 1 Statistics of China Sports Industry Policy Content Analysis Code

4.分析结果。1995—2016年，体育产业相关政策财政、税收、金融支持分析单元数量如图1所示。在政策导向上，由于中国有体育福利彩票和体育基金，关于金融支持的分析单元数量最多，占总体的45%，财政支持的占总体的33%，税收支持的占总体的22%。不同政策导向中，监督性分析单元皆较少。财政支持和税收支持的落实性分析单元比例最大，从政策上明确如何对体育产业进行财政和税收支持。金融支持的引导性分析单元比例最大，多为鼓励和支持性语句，引导金融产品、融资工具的多元化。由此可见，中央政府对体育产业发展是高度重视的，财政、税收、金融等手段支持目的是形成政府财政支持体育产业发展的政策束和组合型的政策工具箱。

图1 1995—2016年中国体育产业相关政策财政、税收、金融支持力度分析Figure1.Financial,Taxation and Financial Support of China Sports Industry Policies Issued from 1995 to 2016

1995—2016年，体育产业相关政策中涉及财政、税收、金融支持的分析单元数量变化如图2所示。由于2010年后体育产业相关政策文本的数量增多，总相关分析单元数量在2010年后有明显增长。涉及财政支持的分析单元数量在2010年前的各阶段平稳保持在6条左右，2010—2015年增加一倍，2016年一年的数量即达到6条。涉及税收支持的分析单元数量在2010年前的各阶段均不超过1条，2010年后增加至19条，2016年一年的数量为3条。涉及金融支持的分析单元数量在2010年前后也具有较明显的变化，2010—2015年增长至29条，是2005—2009年的7倍。因此可见，近年来，中央政府对体育产业发展的税收支持和金融支持力度增加幅度是不断加大的。

3.3 政府财政支持体育产业发展的政策承诺

从1995-2016年中国体育产业相关政策分析可以看出，政府对体育产业财政支持工具不断增加，支持范围不断拓展。政府财政支持体育产业发展的政策承诺主要集中在国务院办公厅《关于加快发展体育产业的指导意见》(国办发[2010]22号)、《国务院关于加快发展体育产业发展促进体育消费的若干意见》(国发[2014]46号)、10个省地方政府“体育产业发展引导资金使用管理办法”等政策文件中。从这些政策文件中可以分析中央和地方政府在促进体育产业发展方面的财政政策支持的承诺（表2、表3）。

图2 1995—2016年中国体育产业相关政策数量变化分析Figure 2 Changes of China Sports Industry Policies Issued from 1995 to 2016

表2 中央政府财政支持体育产业发展的政策承诺Table 2 Central Government's Financial Commitment to Support the Development of the Sports Industry

表3 地方政府财政支持体育产业发展的政策承诺Table 3 Local Government's Financial Commitment to Support the Development of the Sports Industry

表2、表3内容显示，中央政府体育产业发展财政支持政策承诺在地方政府体育产业发展引导资金管理办法中得到了落实和体现。地方政府财政支持政策工具大致雷同，只是不同省份采用的具体政策手段有所差别，采取项目补贴/补助、以奖代补、先建后补、偿还性资助等方式比较普遍，运用频率达到31.71%，其次是贷款贴息和政府购买/政府重点采购，频率分别为21.95%和17.07%，最少的是专项一般转移支付，频率为2.44%（浙江省）[10]。

从财政支持体育产业发展的政策工具选择来看，传统性政策工具居多，创新性政策工具较少，这说明地方政府财政支持体育产业发展的政策在不断探索和完善的过程中。从政策工具使用频率最少的专项一般转移支付来看，并不能完全排除地方政府出于“迎合”中央政府政策目标意图的“投机性”行为。当然，还有大部分地方政府连这个财政政策支持的基本“姿态”还没有做出来。

4 政策行动：基于体育财政支出分析

4.1 体育财政预算支出力度

政府财政政策支持体育产业的行动是通过财政支出反映出来的。其实，分析政府是否重视发展什么产业，或者提供某种公共服务，不能只看政策的承诺及宣传，而是要看其是否有实实在在的资源投入和多大程度的资源投入。政策口号喊得震天响，实际行动悄然无声，“说起来重要，做起来次要，不需要时不要”是一些地方政府经常性的政策行为。因此，分析地方政府体育产业发展政策支持行动的关键，就看其体育产业的财政支出的规模。由于数据可获得性的限制，本文通过政府体育公共财政支出及部分省地方政府体育产业发展引导资金投入规模，分析和定位政府体育产业发展财政政策支持行动。

表4 2008—2015年政府财政性体育投入Table 4 Government Financial Investment in Sports from 2008 to 2015

表4数据显示，2008—2014年，政府体育公共财政支出处于不断增长的态势，支出规模从2008年的205.29亿元增长到2014年的370.75亿元，增幅达到80.5%，年均增幅11.51%。但2015年体育公共财政支出规模下降到356.48亿元，支出减少14.27亿元，降幅3.85%。2008—2014年，作为准财政投入体育彩票公益金支出规模也处于不断增长态势，从2008年的137.00亿元增长到2014年的1 023.70亿元，增幅647%，年平均增幅达到92.43%，远高于体育公共财政支出的增幅和规模。同样，2015年，体育彩票公益金支出规模下降到981.10亿元，下降42.60亿元，降幅为4.16%。

如果考虑体育彩票公益金的公共性，体育财政支出的规模绝对值和增幅相对更大些，但把体育彩票公益金支出和体育公共财政支出的规模进行对比，2008年体育彩票公益金支出规模为137.00亿元，体育公共财政支出规模为205.29亿元，体育公共财政支出高于体育彩票公益金支出规模68.29亿元；而到2014年，体育公共财政支出规模为370.75亿元，体育彩票公益金支出规模为1 023.70亿元，体育公共财政支出低于体育彩票公益金支出规模652.92亿元。即使2008—2015支出总量相加，体育彩票公益金支出规模远远大于体育公共财政支出。对此的评价定位应该是，体育彩票产业是体育产业发展重要途径，政府体育公共支出中，体育彩票公益金是主角，体育公共财政支出规模应该不断增长。

4.2 地方政府体育产业引导资金投入力度

表5数据显示，体育产业发展引导资金是地方政府财政支持体育产业的主要来源，在设立体育产业发展引导资金的省份之间，设立时间和投入规模存在差异。北京市是一家独大，设立时间最早，年度和累积投入规模最大，占各省投入总量的77.8%，其次是江苏省占6.67%，两个省份相加达到了84.47%。截止2014年，（除表5）8个省（市、自治区），广东省、天津市、厦门市准备设立体育产业引导资金，相关数据显示，全国各省已经累计投入体育产业引导资金50亿元。由此可见，地方政府对体育产业发展的重视程度不断提高，财政支持力度也会越来越大。

表5 地方政府体育产业引导资金投入信息（截止时间：2014年）Table 5 Amount of the Capital Investment of Local Government Guiding into Sports Industry before 2014

4.3 基本评价

总体来看，政府对体育产业发展财政政策支持的行动是从无到有，从小到大，处于不断增长的态势。但如何保证地方政府对体育产业发展财政支持的可持续还有待观察。因为这取决于多种因素，比如，中央政府对体育产业发展的考核、地方体育产业发展的前景、体育产业发展财政政策支持的绩效等。在一定程度上讲，现在给政府体育产业发展财政政策支持行动一个比较客观的评价和定位还为时尚早。因为随着中央和地方财政关系改革的不断深入，地方政府在经济发展的公共决策的自主权呈现不断扩大的趋势，不同区域的地方政府面对的体育产业发展资源、公众的政策诉求也存在差异，要求地方政府都要不断加大体育产业财政投入力度可能是不符合实际的、也是不现实的。

5 政策效应：基于体育公共财政预算支出

基于体育公共财政支出实证分析财政政策支持体育产业发展效应主要考虑：1）体育公共财政支出是纳入政府一般公共预算中的支出，可持续支出有保证；2）体育公共财政支出是体育消费市场培育的基础，体育公共设施及公共服务的完善可以刺激体育消费，对体育产业发展的影响力是可持续的；3）除了一些地方政府体育产业发展引导资金能够收集到相关数据之外，能够准确反映政府财政支持体育产业发展的有效数据，只有体育公共财政支出的相关数据。因此，本文选择体育公共财政支出数据实证分析体育产业发展财政政策支持效应，可能只会勾画出其大致关联轮廓。但这并不会影响本文对此问题分析结论。

5.1 灰色关联分析（GRA）的原理[11]

1.灰色关联分析基本原理：灰色系统理论是中国学者邓聚龙教授1982年提出的。他认为，信息存在不完全性和不确定性，人们对客观事物的认识存在广泛的灰色性。尽管人们对客观事物的认识结果是客观事物所形成的部分信息已知、部分信息未知的灰色系统，但借助于灰色系统的相关理论也可以研究综合评价问题。灰色关联分析是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，即“灰色关联度”，作为衡量因素间关系的强弱、大小和次序的一种方法。根据各因素的时间序列曲线的相似程度来判断其关联程度，若样本数据列反映出两类因素变化的态势基本一致，则它们之间的关联度较大；反之，则关联度较小。

2.灰色关联分析计算步骤

（1）确定分析序列：在对研究问题定性分析的基础上，确定一个因变量因素和多个自变量因素。设因变量数据构成参考序列各自变量数据构成比较序列

（2）对变量序列进行无量纲化：由于原始变量序列具有不同的量纲或数量级，这使得各个指标难以直接进行比较。为了保证分析结果的可靠性，需要对变量序列进行无量纲化。无量纲化的数据处理有初值化、均值化等多种方法，本文采用均值化方法，公式为：

（3）求差序列、最大差和最小差：

绝对差值阵中最大数和最小数即为最大差和最小差：

（4）计算关联系数：对绝对差值阵中数据作如下变换：

公式中的r为分辨系数，其意义是削弱最大绝对差数值太大引起的失真，提高关联系数之间的差异显著性，一般情况下多在0.1～0.5之间取值，显然可见越小越能提高关联系数间的差异。本文中取

（5）计算关联度：比较序列Xi与参考序列X0的关联程度是通过N个关联系数来反映的，关联系数分散，不便于从整体上比较。因此，对关联信息作集中处理，求平均值就是一种信息集中的方法。其计算公式为：

（6）按关联度排序：将各比较序列与参考序列的关联度从大到小排序，关联度越大，说明比较序列与参考序列变化的态势越一致。根据本文研究的需要，对灰色关联分析进行了部分的修正。因为绝对值函数本身不是可微函数，故可仿照方差的定义采取对差序列取平方的方法进行修正，得到如下的修正公式：

5.2 财政支持体育产业发展政策效应的指标选择

从宏观经济学的视野看，政府财政投入的政策目标主要表现在促进地区经济增长、优化产业结构、扩大就业、增加收入、促进私人消费等方面。因此，本文在选择体育产业财政支持效应评价指标时，主要围绕经济增长效应、资源配置效应、民生效应及溢出效应4个方面来选择具有代表性的指标，考虑数据的可获得性，具体选择了以下指标。

1.经济增长效应指标：经济增长效应主要指体育的财政投入对地区经济增长的促进作用。由于我国区域间经济发展水平存在较大的差异，本文选取了人均GDP作为衡量经济增长效应的指标。

2.资源配置效应指标：资源配置效应主要指通过财政投入促进资源在产业间的合理配置，达到优化产业结构的政策目标。资源配置效应指标主要从产业规模效应和产业结构效应两个方面来选取。产业规模效应选择体育产业增加值作为衡量地区体育产业规模效应指标；产业结构效应选择第三产业增加值占GDP比重作为衡量地区产业结构效应指标。

3.民生效应指标：民生效应主要指体育产业财政投入对就业和收入等民生方面的影响。民生效应指标主要从就业效应和收入效应两个方面来选取。就业效应选择城镇文化、体育、娱乐业就业人员数量作为衡量指标；收入效应选择城镇文化、体育、娱乐业就业人员平均工资作为衡量指标。

4.溢出效应指标：溢出效应主要指体育产业的公共财政支出对私人体育消费支出的影响。本文选取城镇人均文教娱乐消费支出和农村人均文教娱乐消费支出作为溢出效应的衡量指标。

5.3 全国财政支持体育产业发展政策效应实证分析

1.指标设定：体育产业发展财政支持效应分析模型中指标设定如下：参考序列为全国体育产业的财政投入额，以体育公共财政支出表示，记为X0（亿元）；比较序列分别为人均GDP为X1（元），体育产业增加值X2（亿元），第三产业占GDP比重为X3（%），城镇文化、体育、娱乐业就业人员数量为X4（万人），城镇文化、体育、娱乐业就业人员平均工资为X5（元），城镇人均文教娱乐消费支出为X6（元），农村人均文教娱乐消费支出为X7（元）。

2.计量结果：运用本文修正过的灰色关联分析模型，计算2008—2012年全国体育公共财政支出对上述7个指标的关联度，结果如表6所示。

表6 2008—2012年全国体育产业财政支持效应关联度及关联序Table 6 Correlation Degree and Rank of Financial Support Effect of National Sports Industry from 2008 to 2012

3.分析结论：通过对表6数据分析，在全国层面上，财政支持体育产业发展政策效应可以归纳出如下结论。

（1）体育公共财政支出对经济增长、产业规模、产业结构、就业、收入、溢出等7项效应指标的关联度普遍较高，效应指标之间的差异较小。尽管有些效应指标数据中不能把体育产业数据单独剥离出，但从趋势上，体育公共财政支出与7个效应指标之间的关联度是比较明显的。这说明，政府体育公共财政支出作为促进体育产业发展重要的财政支持政策工具的基础性地位是毋庸置疑的。

（2）财政支持体育产业的经济增长、产业规模、产业结构、就业、收入、溢出等7项效应中，效应最显著的依次是农村人均文教娱乐消费支出、城镇文化、体育、娱乐业就业人员数量、城镇人均文教娱乐消费支出3项指标。从经验上判断，在人均文教娱乐消费支出中体育消费支出并不占较大的比重，但体育公共财政支出对体育消费支出的拉动作用还是比较明显的，尤其是农村人均文教娱乐消费支出效应指标的关联序排在7项指标的首位，充分说明农村体育公共服务均等化的财政投入绩效突出。从未来的体育产业发展财政政策支持选择来看，农村体育公共财政支出无疑是重点。因为，从经济学边际效用来看，农村体育公共财政支出处于边际效用递增态势，同时，也反映出农村体育公共财政支出欠账太多。体育消费支出是体育产业发展的基础，体育公共财政支出对城镇、农村体育消费支出关联度高的态势，就不难理解城镇文化、体育、娱乐业就业人员数量关联序排名在第2的事实了。

（3）财政支持体育产业的产业结构、经济增长、收入效应处于中间位置。这说明政府体育产业财政支持对优化产业结构、促进经济增长，增加从业者收入具有明显的作用，也是符合政府加快体育产业发展政策目标的。从优化产业结构来看，体育产业在产业分类中主要属于第三产业，体育产业规模扩大无疑是扩大了第三产业在国民经济结构的比重，优化产业结构的作用就显现出来。但必须指出，这里的产业结构优化并不是指体育产业内部结构的优化，体育公共财政支出对优化体育产业结构的效应有多大，还需要有专门的数据来实证分析才可能得出准确的判断。从促进经济增长来看，体育产业规模逐年扩大，对GDP的贡献也自然会不断提高。从增加体育从业者的收入来看，目前专门体育产业从业者大多具有较高的学历，从学历与收入关系来看，从业者收入提高也是应有之意。

（4）相比而言，财政支持体育产业的产业规模效应最弱。即体育公共财政支出对体育产业增加值关联度较弱。理论上讲，政府财政投入对产业规模扩大是线性关系，但实证数据结果为什么处于相对最弱的呢？1）体育公共财政支出并不是直接投资于体育用品的制造和销售，更多是体育产业的消费基础，财政对体育消费拉动明显，但中国人均体育消费支出的初始水平太低了，由体育消费产生的体育用品及体育服务需求真正显现需要时间的累积效应。2）相对于体育产业发展的巨大投资需求，政府财政投入占比是很低的，不可能代替、也没有必要代替社会资金投入体育。因此，单纯使用体育公共财政支出数据是不可能反映出体育产业财政支持的产业规模效应的。3）体育产业发展财政支持规模需求多大是合适的，目前没有可比性的经验指标数据，但有一点可以肯定，对体育产业财政支持规模来讲不可能是无限扩张，那样就背离了“让市场机制在资源配置中起决定性作用”的市场经济原则了，毕竟体育产业发展最终要依靠市场，而不是政府。

5.4 省级财政支持体育产业发展政策效应实证分析

1.指标设定：鉴于灰色关联分析模型选择指标数据不可剥离及数据的完整性，省级体育产业发展财政支持效应分析模型中指标设定如下：参考序列为省、直辖市、自治区体育产业的财政投入额，以文化、体育与传媒财政支出表示，记为X0（亿元）；比较序列分别为人均GDP为X1（元），文化、体育与娱乐产业增加值X2（亿元），第三产业占GDP比重为X3（%），城镇文化、体育、娱乐业就业人员数量为X4（万人），城镇文化、体育、娱乐业就业人员平均工资为X5（元），城镇人均文教娱乐消费支出为X6（元），农村人均文教娱乐消费支出为X7（元）。数据选择区间是2008—2012年。

2.计量结果：运用本文修正过的灰色关联分析模型，计算2008—2012年部分省份体育公共财政支出对上述7个指标的关联度（表7）。

表7 2008—2012年部分省（市、自治区）体育产业财政支持效应关联度及关联序Table 7 Correlation Degree and Rank of Financial Support Effect of Part of Provincial Sports Industry from 2008 to 2012

3.分析结论：通过对表7数据分析，在省级层面上，体育产业发展财政支持效应可以归纳出如下结论。

（1）在省级财政支持体育产业效应中，综合效应都比较显著，大部分关联度在0.85以上，显示整体差异不大。综合效应排名1～4位是福建、安徽、湖南、北京，广东、海南、山西排名在后3位，上海排在第8，其他省份处于中间区域。在前4名中，福建、北京体育产业在全国领先，产业基础好，安徽、湖南分居2、3位，原因是在指标数据选择中文化产业的指标数据包括其中，无法剥离，这两个省份文化资源丰富，产业发展好，文化与体育产业叠加效应共同显现，排名靠前是理所当然的。排名在后3位的广东、海南、山西相对于前4的省份分别是在体育和文化产业发展上存在短板。

上海排名第8的主要原因是在产业结构效应和农村人均文教娱乐消费支出两个指标关联度相对较低。从产业结构效应看，上海服务业在全国是比较发达的，体育产业属于服务业，其规模扩大对产业结构优化的效应受到限制；从农村人均文教娱乐消费支出指标看，上海城镇化率比较高，基本没有农村人口。其他处于中间的省份，比如，浙江、江苏与前4名差别很小，体育产业财政支持效应也比较明显。

（2）省域间财政支持体育产业分项效应各不相同，内在作用机制存在差异。从体育产业财政支持经济增长效应来看，安徽、浙江、湖南、福建排在前4位，广东、上海、北京排在后3位，其他省份处于中间状态。从产业规模效应看、天津、安徽、福建、上海排在前4位，浙江、广东、湖南排在后3位，其他省份处于中间状态。从产业结构效应看，北京、福建、海南、广东排在前4位，上海、安徽、浙江排在后3位，其他省份处于中间状态。从就业效应看，北京、浙江、湖南、上海排在前4位，天津、海南、山西排在后3位，其他省份处于中间状态。从收入效应看，上海、浙江、安徽、福建排在前4，广东、海南、江苏排在后3位，其他省份处于中间状态。从综合溢出效应来看，12个省份之间差异不明晰，最高的是江苏、最低的是上海，湖南、福建、北京、天津、山西、内蒙古之间差异很小，广东、海南相对排名靠后一些。

省域间体育产业财政支持分项效应存在差异与地区经济发展水平、文化产业发展水平、体育产业发展水平、就业人员平均收入水平、产业结构状况等多种因素有关。比如，在财政支持体育产业经济增长效应指标中，北京排在后3位，其主要原因在于北京经济总量比较大、经济发展水平比较高，体育产业规模在整个经济规模中比重较低。在体育产业财政支持产业结构效应指标中，上海排在12个省份中最后1位，其主要原因在于上海产业结构中服务业比重初始水平就比较高，体育产业又属于服务业，因此其对产业结构优化的效用自然不会太明显。总体来看，省域间体育产业财政支持分项效应存在差异，其根本原因在于体育产业财政支持对分项指标效应的内在作用机制存在差异。

（3）综合分项指标关联度的整体系数看，省级财政支持体育产业的产业规模效应最显著。表7数据显示，体育产业财政支持的分项指标关联度的整体系数依次是：产业规模效应11.29、经济增长效应11.23、收入效应10.89、溢出效应10.75、10.02、就业效应9.56、产业结构效应9.21。其中，体育产业财政支持的产业规模效应、经济增长效应处于最显著的水平，两者之间差异很小；就业效应与产业结构效应相对处于较低水平；收入效应与溢出效应处于中间水平。总体来看，体育产业财政支持的分项指标效应差异并不大。表4～7中体育产业财政支持分项指标效应整体系数说明，财政支持对体育产业规模扩张具有积极的意义，产业结构效应相对水平较低，进一步印证了省级体育产业规模扩张程度的有限性，体育产业发展对优化地区产业结构的效能没有达到充分显现。

5.5 省级体育产业财政支出效率实证分析

1.数据包络分析基本原理。数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是当前测算财政支出效率中使用最广泛的方法。其基本原理是通过线性规划模型评价多投入、多产出的决策单元之间的相对有效性，即测算决策单元的生产曲面与最佳前沿面之间的距离来计算效率值，并以此来衡量决策单元是否达到最有效投入或产出比率。本文意在分析体育财政支出的效率情况，因此，仅需计算各省的综合效率，不对计算技术效率和规模效率进行过多分析。在此，本文选择投入导向的DEA模型，从“产出不变，各项投入可以等比例缩减的程度”的角度来测量财政支出的效率状况。具体模型如下所示：

其中，为效率评价指数，为组合系数，为投入松弛变量，s为产出剩余变量。

2.计量结果。本文中投入指标Y只有一个，为体育公共财政支出；产出指标X包括经济增长效应、资源配置效应、民生效应及溢出效应4个方面，共有7项指标（即上文中的X1～X7）。在进行计算时，采用的数值同样是经过无量纲处理的，消除不同单位的影响。12个省份经过模型的线性运算得出的综合效率情况如表8所示。

表8 2008—2012年部分省体育公共财政支出的综合效率Table 8 Comprehensive Efficiency of Sports Public Finance Expenditure in Part of Provinces

3.分析结论。通过对表8数据分析，在省级层面上，体育产业财政支出效率可以归纳出如下结论。

（1）从12个省份体育财政支出效率的平均值来看，体育财政的支出效率值在2008—2012年间均低于1，未达到DEA有效，但平均效率值大体上呈上升趋势。

（2）从各省的体育财政支出效率情况来看，不同省份的效率值差异较大，大部分省份的效率水平不断提高。北京、天津、福建、湖南、海南5省（市）的体育财政支出效率在已经实现最优，并持续保持最优的状态。其他7省（自治区）的DEA效率值总体较低，内蒙古、江苏、安徽的效率值在0.5左右。

（3）各省的体育财政支出效率变化趋势较为明显，除山西、内蒙古外，其他各省的效率水平均有不同程度的提升。

（4）由于数据获取的限制，本文分析的只是12个省份之间的相对有效性，还不足以完全体现全国范围内的体育财政支出效率。从这12个省份以管窥豹，国内体育财政支出的效率总体向好，但未达到效率最优。

6 研究结论

1.政策文本分析结果显示，中央政府高度重视体育产业发展政策支持，财政、税收、金融等手段支持目的是形成政府财政支出体育产业发展的政策束和组合型的政策工具箱。从政府财政支持体育产业发展力度看，中央政府体育公共财政支出总量处于不断增长的态势，但体育彩票公益金比重明显高于政府体育一般预算公共财政支出；相对于经济增长，体育公共财政支出总量偏低，且支出结构偏向突出。

2.设立体育产业发展引导资金是地方政府财政支持体育产业发展主要政策工具。从部分省市政府财政支持体育产业发展的政策工具选择来看，传统性财政政策工具居多，创新性财政政策工具较少。

3.运用本文修正的灰色关联模型实证结果显示，全国体育公共财政支出对经济增长、产业规模、产业结构、就业、溢出等7项效应指标的关联度普遍较高，效应指标之间的差异较小，效应最显著的依次是农村人均文教娱乐消费支出、城镇文化、体育、娱乐业就业人员数量、城镇人均文教娱乐消费支出3项指标，相比而言，体育产业财政支持的产业规模效应最弱。在省级体育产业财政政策支持效应中，综合效应都比较显著，整体差异不大，体育产业财政支持的产业规模效应最显著。

4.运用数据包络分析模型实证结果显示，国内体育财政支出的效率总体向好。省级层面体育财政支出效率值未达到DEA有效，不同省份的效率值差异较大，大部分省份的效率水平不断提高，平均效率值大体上呈上升趋势。

[1]陈洪平.体育产业财税支持政策的财政法思考[J].武汉体育学院学报,2013,(3):31-35.

[2]成会君.体育产业发展引导资金的功能定位、引导机理及运行机制[J].天津体育学院学报,2016,(1):12-17.

[3]高旭.营业税改征增值税对体育服务业的影响[J].当代体育科技,2013,(5):78-80.

[4]漆亮亮,康冰.“营改增”对体育服务业的影响:税变匡算与对策建议[J].体育科学,2014,(9):17-22.

[4]马应超,王宁涛.财税政策支持体育产业发展的国际经验与启示[J].中国财政,2014,(22):71-73.

[5]茆晓颖.促进我国体育产业发展的财政政策支持研究[J].成都体育学院学报,2015,(4):13-18.

[6]王家宏,邵伟钰.促进体育产业与科技融合的财政政策研究[J].成都体育学院学报,2015,(4):1-6.

[7]邢尊明,周良君.我国地方体育产业引导资金政策实践、配置风险及效率改进——基于8个省、自治区、直辖市的实证调查及分析[J].体育科学,2015,(4):12-21.

[8]杨京钟,等.中国体育产业发展的税收激励政策研究[J].北京体育大学学报,2011,(3):5-8.

[9]杨倩.“营改增”对体育产业的影响[J].首都体育学院学报,2015,(5):397-401.

[10]叶金育.体育产业发展中的财税政策工具:选择、组合与应用[J].体育科学,2016,(6):73-83.

[11]周莉.GRA视角的文化产业的财政支持效应研究[J].文化产业研究,2015,(12):60-76.