体育产业发展对区域经济增长的溢出作用研究——基于山东省的实证研究

胡美华，陈 卓

(华东理工大学 体育科学与工程学院，上海 200237)

2014年10月20日，国务院正式印发《关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》(国发〔2014〕46号)文件，提出将全民健身上升为国家战略，把体育产业作为绿色产业、朝阳产业进行培育扶持。此后，国家体育总局、发改委、文化部、财政部、新闻出版广电总局、国家旅游局、国家统计局等部门先后出台《体育发展“十三五”规划》《体育产业发展“十三五”规划》《“健康中国2030”规划纲要》，以及各单项运动项目的产业发展规划等一系列政策文件。这些政策文件的出台表明了国家层面对于发展体育产业的高度重视。2015年中央经济工作会议上，体育作为新的经济增长点被列为六大消费增长点之一；2016年夏季达沃斯论坛中，明确把旅游、文化、体育、健康、养老定位为五大幸福产业。由此可以看出，在我国社会主要矛盾转化、经济发展新常态和加快建设体育强国的大背景下，体育的经济功能开始凸显，从国家层面引领体育产业发展，成为“扩内需、促消费”的新动能和增长点。

关于体育产业发展和区域经济增长之间的关系，较为普遍的观点认为，区域经济发展水平是体育产业发展的基础，也就是说，体育产业的发展离不开社会、经济基础的支撑，同时还需要产业政策的推动。反过来，体育产业作为一个新兴产业，具有发展潜力巨大、上升速度惊人、后劲足的基本特征，那么它也会对区域经济增长产生显著的影响，即体育产业在高速发展时期对区域经济增长具有较强的促进作用。由于我国体育产业统计工作刚刚起步，直到2015年9月28日，国家体育总局才正式发布《国家体育总局统计分类》，使得我国体育产业的统计工作具备较为系统的测量体系，因此在学术界，学者们通常利用逻辑推理等方法研究体育产业与区域经济之间的关系，也有一部分学者只好利用替代数据进行实证分析，但是从这些研究所使用的替代数据、实证方法以及研究结论上来看，普遍还存在一些缺陷，如替代数据的合理性、逻辑严密性等。另外，新经济地理学的兴起也引起了体育经济学界的注意，学者们注意到体育产业的辐射效应、聚集效应以及区域与区域之间的相互作用、产业与产业之间的相互作用同样不能被忽视[1-4]。本文利用山东省17个地级市2015～2016年体育产业的数据，分别利用柯布—道格拉斯区域经济生产模型和空间计量模型，研究探索体育产业发展与区域经济增长关系及作用机制。

1 相关研究述评

1.1 体育产业发展与区域经济增长的关系

体育产业是为社会提供体育产品或服务的经济活动的集合以及经济部门的综合，体育产业既注重社会效益也注重经济效益，体育产品或服务又具有特殊的作用，如提高人民身体素质(成为人力资本投资的重要形式)、发展社会生产(成为国民经济的支柱产业)、丰富区域文化(是旅游和文化的重要内容之一)、振奋民族精神(如奥运争光计划)等重要功能。体育产业发展对区域经济增长的作用一直是学术界专家学者关注的重点论题之一，相关文献也较多。此类文献所使用的研究方法大致可分为两类，即逻辑推断法和数理统计法，前者主要从理论上阐述体育产业发展对区域经济增长的关系，后者则主要采用数理统计模型进行实证研究。

在体育产业发展对城市经济发展影响的研究方面，宋伟(2004)[5]、林剑峰(2006)[6]、张剑珍(2007)[7]、接云峰(2012)[8]、赵欢(2015)[9]、黄珂(2017)[10]等学者发现具体影响表现在：拉动体育消费、促进相关产业发展、为当地居民提供就业机会、改变人们生活方式、提升居民综合素质，以及加快城市化进程、提升城市基础设施承载力、促进城市经济发展、扩大城市间的交流与合作、提高区域文化实力等。杨强(2015)[11]认为由于互联网与人工智能行业的发展，体育产业与相关产业的融合发展以及业态创新越来越凸显，尤其是体育产业与文化、旅游、信息、健康、医疗等相关产业所进行的融合产生了大量的新兴产品或服务，譬如智能运动产品、线上体育服务、体育文化创意设计、智慧体育场馆、体育特色小镇等。因此，以体育为核心而产生的庞大的产业网络将对区域经济的发展带来不可估量的作用。卢方群(2016)[12]认为产业结构的优化与升级是区域经济增长的基石。体育产业作为一个产业部门，涵盖制造业和服务业，随着人们对美好生活的向往，对高等级、高品质的体育服务需求会越来越多，产业联动的集群经济效应将更加突出，体育产业的结构不断得到优化，产业质量和效益也不断得以提升，并且会促进经济区域内产业结构更加优化，进而促进资源从低生产率的领域转向高生产率的领域，使经济实现持续、协调、健康的发展。

实证研究方面的文献数量相对较少，这主要是由于我国体育产业统计工作的滞后性所导致的。为了对上述逻辑推理和定性结论进行定量的实证，一部分学者便开始尝试使用体育产业的替代数据，或者构建综合指数来进行研究。在方法上，学者们大多使用回归模型，也有一些学者通常选择VAR模型进行研究。在回归模型的文献中，曾鸣(2010)[13]利用各省市全运会积分作为区域体育产业发展水平的替代指标来探索省市体育产业发展水平和区域经济的关系，认为区域体育产业的发展能有效促进区域经济增长。姚松伯(2017)[14]利用第三产业中的文化、体育和娱乐业，以及制造业中的文教、工美、体育和娱乐用品制造业之和作为体育产业增加值的替代指标，来研究区域体育产业发展与区域经济增长的关系，认为区域体育产业对区域经济构成非线性影响，并且这种影响随时间的改变而改变。当然，还有不少学者得出了相反的结论，如薛亮(2017)[15]利用2002—2013年中国体育产业增加值来研究体育产业与国民经济之间的关系，其数据一部分来源于《体育事业统计年鉴》，另外一部分来源于民营数据库，通过对时间序列数据建立VAR模型之后，利用格兰杰因果检验显示，国民经济的增长有效地带动了体育产业的发展，但是体育产业的发展对国民经济的增长没有显著的促进作用。张羽(2016)[16]研究了体育产业发展与国民经济的动态关系，他利用体育财政投入代表产业投入，利用运动员获世界冠军数量来代表体育事业发展水平，认为中国体育产业尚处于较低水平，无法对国民经济增长产生显著的推动作用。任波(2016)[17]在钻石模型的基础上构建了中国体育产业竞争力分析模型，并利用因子分析法测算出中国体育产业竞争力的具体数值，然后与国民经济之间建立VAR模型，认为当前体育产业竞争力的提升尚无法推动国民经济的发展。

2016年度山东省17个地级市体育产业统计数据显示，山东省体育产业年度增加值为606.74亿元，较2015年增加16.04%，而2016年山东省GDP较2015年仅增加了7.6%，体育产业增加值的增速远远高于GDP增速，结合前人的研究结论，本文做出如下假设，H1：区域体育产业发展对区域经济增长有显著的正向推动作用。

1.2 体育产业溢出与区域经济增长的作用机制

区域经济之间存在着广泛的联系，区域经济的空间因素具有空间自相关和空间异质两种特性[18]。随着新经济地理学的发展，人们发现，经济问题不光受到地理空间影响，也会受到经济空间、产业空间、社会关系空间的影响。所谓的产业溢出，指的就是产业发展高级化的地区对产业发展低级化地区的正向影响。从增长极理论的角度看体育产业的溢出效应：第一，体育产业的发展会从经济、资源、交通、文化具有聚集优势的地区(一个或者数个增长极)开始，进而向周边地区进行扩散和蔓延[19]；第二，不同区域之间的体育产业之间会相互影响(促进或者抑制)，尤其是相邻的区域这种溢出效应的作用更加明显。从产业集群理论看：第一，存在外部经济效应，集群区域内体育类的企业数量众多，单个企业的规模和影响力可能较小，但集群区内的企业彼此实行高度的分工协作，体育制造业和体育服务业均拥有专门的生产，且生产效率很高的情况下，所生产的产品不断进入区域外的市场，从而使整个产业集群获得一种外部规模经济；第二，存在学习与创新效应，体育产业集群有利于培育体育企业的学习能力与创新能力，企业在地理和经济上的接近导致各企业的竞争压力相当大，迫使企业不断进行技术创新和组织管理创新。一家企业的知识创新很容易从产业集群中的企业开始，并外溢到区域外的其他企业；第三，市场份额的争夺。由于体育产业发展程度较高的地区内企业之间的竞争，导致大量的小型企业退出本地市场，从而转移到产业发展程度较低的地区以便获得成长机会，另外竞争中赢得市场的大企业也往往会由于企业规模扩大，通过投资等手段进驻其他地区，以获得更多的利润[20]。

有关体育产业溢出的文献对此进行了探索，如周亚君(2017)[21]研究了全国省域体育服务业的溢出效应，发现区域体育服务业的发展主要是来自于对产业发达地区的模仿和引进，其中包括人才、技术与设施等要素在空间上的流动，并且通过空间滞后模型实证分析后认为，区位优势致使体育服务业形成产业聚集的规模经济效益，产业规模达到一定的程度之后通过外溢效应辐射周边地区。陈丹(2016)[22]在研究区域竞技体育的空间溢出效应时，发现中国区域间的竞技体育实力存在显著的空间溢出效应，并呈现出“空间剥夺”现象。郭恒涛(2015)[23]在研究体育用品业集聚溢出效应的演变和发展时提到，由于我国体育产业基地和体育产业园的建立，使得体育制造业对资源的整合和技术的吸收能力得到了较大的提升，进而推动了体育制造业的溢出效应。

因此，根据产业的溢出效应，发达地区体育产业的溢出效应能够提升不发达地区的体育产业，并使得这些地区的区域经济也得到一定的增长。本文做出如下假设，H2：体育产业发展具有显著的空间自相关。H3：体育产业的溢出效应会促进周边区域经济的增长。

2 模型设定与数据来源

2.1 线性模型的设定

为了估计体育产业发展对区域经济经济增长的弹性系数，并检验体育产业发展以及区域经济的溢出效应，本文参考索罗增长模型，构建柯布—道格拉斯区域经济生产函数：假定有资本和劳动两种投入，技术进步被视为外生变量，i地区t时期的区域经济Yit为：

其中，Kit为i地区t时期的资本要素投入，Lit为i地区t时期的劳动要素投入，A为按照恒定比率增长的技术进步，传统上为希克斯中性生产率项。为了考察体育产业对区域经济增长的影响，在一般模型上加入体育产业变量得到：

其中S为体育产业增加值，β3为体育产业的产业弹性系数。对于β1和β2两个参数的估计值采用以下方法：用山东省17个市的体育产业变量、物质资本存量变量和劳动投入变量数据对上式进行回归。根据索罗经济增长模型的假定，在希克斯中性技术进步的条件下，规模报酬不变，即β1+β2+β3=1，将β1，β2和β3做正规化处理，可得：βi*=βi/(β1+β2+β3)。两边取对数得到线性计量模型如下：

lnYit=β1lnKit+β2lnLit+β3lnSit+εit+β0

上式中，被解释变量Yit表示某市i在时期t的经济发展水平，本文采用 GDP 来度量。核心解释变量Sit表示当地的体育产业发展水平，用山东省各市体育产业增加值衡量。其他控制变量，Kit表示固定资产投资水平，用各市历年全社会固定资产投资完成额度表示；Lit表示当地的劳动力数量来衡量。εit表示误差项。上述各项数据均作对数处理，这样既使得数据更加平稳，也有助于缓解数据的共线性和异方差性，从而使得结果更加稳健。

2.2 空间计量模型的设定

线线模型是用来探索体育产业与区域经济增长的关系，接下来则是检验体育产业的空间溢出效应，建立空间计量模型如下：

(2)若λ=0且θ=0，则以上模型退化为空间滞后模(Spatial Lagged Model，简称SLM)；

(3)若ρ=0且θ=0，则上述模型退化为空间误差模型 ( Spatial Error Model，简称SEM)。

进行空间计量分析最为关键的一步就是设定空间权重矩阵。空间矩阵的形式如下所示，矩阵的主对角线上的元素都是0，非主对角线上的元素代表了地区与地区之间的空间距离。

常见的空间矩阵有邻接权重矩阵、地理空间权重矩阵、社会网络矩阵、经济距离权重矩阵、嵌套矩阵等等。其中社会网络矩阵和嵌套矩阵为非对称阵。由于传统的邻接矩阵、地理权重矩阵和经济矩阵具有一定的局限性，因此本文采用一个基于邻接权重矩阵和经济矩阵的嵌套矩阵(见表1)。

表1 权重矩阵的涵义、算法及说明

权重矩阵符号涵义计算方法说明邻接权重矩阵W1地区与地区之间是否有共同的边界wij01{1为邻接,0位不邻接经济距离权重矩阵W2各地区之间经济水平的差异wij=1yi-yjyi,yj分别是i地区和j地区的人均GDP嵌套矩阵W3综合邻接矩阵和经济距离权重W3=W1∗W2主对角元素为0,本质上是一种特殊的经济权重矩阵

表2 各变量的描述性统计

变量样本数均值标准差最小值最大值区域经济(GDP)3411.075660.432977910.2486912.00462区域体育产业增加值(S)3421.743960.836283619.6561523.56748劳动力数量(L)3415.06780.509048913.9243715.7932社会固定资产投资(K)3426.262620.569228824.848927.33728

表3 线性模型的估计结果模型

模型被解释变量(1)POOL GDP(2)FE GDP(3)RE GDP(4)POOL GDP(5)FE GDP(6)RE GDPcons12.69029∗∗∗(10.50)12.64164∗∗∗(10.28)12.69029∗∗∗(12.69029)2.226358(1.62)-130.6823∗∗∗(-4.10)8.122398(4.39)LnSit0.6359387∗∗∗(11.45)0.6381762∗∗∗(11.29)0.6359387∗∗∗(11.45)0.1691551∗∗(2.72)0.088818∗∗(2.94)0.1639115∗∗∗(4.39)LnKit 0.7016193∗∗∗(8.02)0.2084789∗∗∗(5.07)0.322768∗∗∗(5.93)LnLit 0.1451636∗(2.14)9.941328∗∗∗(4.58)0.4217538∗∗∗(3.53)地区不控制控制控制不控制控制控制R20.80380.80430.80430.94410.95700.8970N343434343434F131.07∗∗∗127.42∗∗∗131.07∗∗∗169.00∗∗∗103.89∗∗∗216.54∗∗∗SIC11.648411.45856—-24.01646-231.5005—NIC8.5956798.405838—-30.1219-237.606—

注：***表示1%的水平下显著，**表示5%的水平下显著，*表示10%的水平下显著

2.3 数据来源及描述性统计

本文所使用的区域国民生产总值、劳动力数量及全社会固定资产投资额数据，均来源于2015—2016年《山东省统计年鉴》以及山东省各地市2015—2016年《国民经济和社会发展统计公报》。体育产业数据则来源于山东省体育产业发展中心发布的官方统计结果。17个地市2015—2016年国民生产总值和体育产业增加值的组合图如图1所示，文章中所涉及的各个变量名称以及描述性统计见表2所示。

图1 山东省各市体育产业与区域经济组合图

3 结果与分析

3.1 传统线性回归模型视角

从山东省区域体育产业增加值和区域经济之间的线性拟合图上来看(见图2)，体育产业发展与区域经济之间表现出较强的线性关系。为了更进一步地检验这种关系，对其进行相关分析，分析结果显示出区域体育产业增加值与GDP的相关系数为0.89，并通过了1%的显著性水平检验。

图2区域体育产业增加值与区域经济的线性拟合

为了进一步让模型检验结果更加具有稳健性并且方便比较，本文以模型(1)、模型(2)、模型(3)为对照模型，在这三个模型中未引入控制变量，同时模型(2)和模型(3)控制了区域效应，三个模型分别采用混合回归模型、固定效应回归模型和随机效应回归模型。模型(4)、模型(5)、模型(6)为本文第三节中所设置的线性模型，模型(4)、模型(5)、模型(6)分别采用了混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型，由于本文所使用的数据时序较短，因此在模型(4)与模型(5)中只对地区效应进行固定，而不对时间效应进行固定。豪斯曼检验结果显示，本文模型应该选取固定效应模型，另外无论从R方考虑还是AIC与SC准则判定，均显示模型(5)的建模效果最好。表3的实证分析结果显示：无论采用哪种模型，体育产业均对区域经济产生正的显著性的影响。具体来讲，就是当区域体育产业增加值上升一个百分点，相应的，区域经济上升0.088个百分点。

从控制变量上来看，模型(3)、模型(4)和模型(5)中均显示，区域劳动力和区域固定资产投资总额均对区域经济产生正向影响，符合经济学原理，模型(5)的R方高达95%以上，说明模型不存在遗漏重要变量的现象。

3.2 空间回归模型视角

本文对山东省2015年以及2016年的区域体育产业增加值以及区域经济进行Moran’I指数测算，如图3图所示，2015年和2016年山东省区域体育产业的空间自相关系数分别为0.096和0.082，所对应的P值为0.038和0.054，均在10%的显著性水平上显著。而2015年和2016年山东省各市区域经济的空间自相关系数为0.091和0.095，对应的P值分别为0.041和0.037，均在5%的显著性水平上显著。说明山东省区域经济与区域体育产业发展均呈现出显著的空间正相关,进一步体现出山东省区域经济和体育产业之间具有空间集聚的特征。

图3山东省区域体育产业增加值全局Moran’I散点图表4 体育产业发展对区域经济增长的空间溢出效应模型

模型被解释变量(1)SEMGDP(2)SLMGDP(4)SDMGDPcons----59.66234∗∗∗(14.67318)LnSit0.1089157∗∗∗(7.74)0.1089157(0.0126496)0.0187229∗(1.74)LnKit0.2284975∗∗∗(13.31)0.1736838∗∗∗(0.0153775)0.1860081∗∗∗(18.26)LnLit9.021695∗∗∗(8.73)1.731309(1.229055)1.972072∗∗(2.30)ρ 0.6194991∗∗∗(0.0714842)-1.3955618∗∗∗(0.5669681)λ-4.879203∗∗∗(-4.34) WLnSit 0.1558068∗(1.87)地区控制控制控制其他变量----控制R20.95530.96010.9854N343434

注：***表示1%的水平下显著，**表示5%的水平下显著，*表示10%的水平下显著

接下来利用空间计量模型对体育产业是否存在溢出效应进行研究，表4中的模型(1)是空间误差模型、模型(2)是空间滞后模型、模型(3)是空间杜宾模型。空间滞后模型和空间误差模型所得到的空间自回归系数和空间误差回归系数均在1%的显著性水平上显著，说明经济发展也存在着溢出效应，具体表现为空间正向相关。空间杜宾模型所估计的体育产业产值对区域经济增长的效应与前三个模型有所区别，因为在该模型中，不仅考虑了当地体育产业发展对区域经济增长的作用，同时也考虑了周边地区体育产业发展对当地区域经济增长的影响。由于空间杜宾模型显示，空间误差回归系数和体育产业的空间滞后项均在10%的显著性水平下显著，而且其R方为0.98，远高于空间误差模型和空间滞后模型的R方，说明其拟合程度非常好，因此空间杜宾模型的模型解释力最好。如表4所示，考虑区域体育产业的空间效应之后，当地体育产业发展依旧会对区域经济增长起显著的正向推动作用，而且周边体育的体育产业发展也对当地的区域经济的发展起到了显著的正向推动作用(体育产业的空间滞后项系数显著为正)，说明山东省体育产业具有显著的空间溢出作用。此外空间杜宾模型显示，区域经济的空间滞后项显著为负，因此各区域经济之间存在“聚集阴影现象”。控制变量的与线性模型中显示的结果没有差别，因此不再赘述。

Lesage等(2009)[24]认为利用空间计量方法求取设定的空间线性模型时，所估计出来的空间溢出系数是有偏误的，所以他们利用求偏微分的办法将系数分为直接效应和间接效应，具体解释为，在某区域中，空间个体内的解释变量的变化对被解释变量的影响，即传统回归模型中所描述的直接效应，在不同区域中，某空间个体的解释变量变化对其他空间的被解释变量产生影响，为间接效应。 由于模型中被解释变量和解释变量空间滞后项的存在，个体信息的解释既要考虑个体相关的解释变量，同时也要兼顾其他区域的个体信息。因此，本文测算了体育产业空间溢出的直接效应和间接效应，如表5所示：体育产业发展可以显著提升本区域经济增长，同时也能够提升存在经济关联区域的经济水平。但是本文注意到体育产业发展对区域经济提升的间接效应明显要大于直接效应，说明体育产业发展实力强的地区通过人力、资本以及技术等要素向发展程度低的地区辐射。

表5 体育产业空间溢出效应的分解变量直接效应间接效应总效应

变量直接效应间接效应总效应LnSit0.0198876∗(1.67)0.0460687∗∗(2.48)0.0659563∗∗∗(2.78)LnKit1.990146∗∗(2.32)6.354164∗∗∗(5.26)8.344309∗∗∗(6.97)LnLit0.1877499∗∗∗(17.56)0.1228615∗∗∗(4.21)0.3106114∗∗∗(11.61)

注：***表示1%的水平下显著，**表示5%的水平下显著，*表示10%的水平下显著

4 结论和建议

第一，山东省体育产业的发展对区域经济增长具有显著的正向促进作用；第二，山东省区域体育产业与区域经济均存在显著空间正相关，说明两者具有空间集聚的特征；第三，山东省体育产业在区域之间显示出明显的溢出效应，如果采用传统的计量模型而忽视这种效应，模型估计结果就会产生一定的偏差，这样不但难以分析体育产业发展对区域经济增长的作用形成机制，也会大大低估区域经济增长过程中体育产业的作用。因此对区域体育产业作用机制的研究一定要考虑到体育产业的空间溢出效应，空间效应系数为正表明体育产业发展不仅能够直接促进当地经济发展，对地理位置邻近且经济水平接近的省份也具有促进作用，这意味着发展体育产业可以带来正的外部效应；第四，通过对山东省体育产业发展对区域经济增长作用的分解结果，发现体育产业发展实力强的地区可以通过人力、资本以及技术等要素向发展程度低的地区进行辐射，带动周边地区体育产业的发展，进而又促进周边地区区域经济的增长。

正如党的十九大报告所指出的，我国经济已由高速经济增长阶段转向高质量发展阶段，目前也正处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，体育产业的发展正当其时，既有利于我国产业转型升级、促进经济健康可持续发展的目标，还可以较贴切地满足人民群众对美好生活的向往。因此，政府有关部门要紧随经济发展大势，把握时代契机，切实转变传统体育发展观念，大力促进体育产业发展，积极引导体育产业与人工智能、信息技术、医疗健康等产业的交流融合，号召全民健身，促进体育消费；要特别从政策和资金上支持体育产业“低-低”型区域的发展，引导其体育产业的快速发展，使各区域体育产业协调发展；各级政府应该高度重视体育产业的空间关联性，采取措施鼓励区域与区域之间体育产业的交流与合作，扩大体育产品和服务的供给能力，充分发挥体育产业对区域经济增长的促进和空间溢出效应。