区域体育服务业竞争力评价模型构建研究

张丽琳，杨 倩

（上海体育学院 经济管理学院，上海 200438）

体育服务业是体育产业的核心主体，大幅度提高体育服务业的竞争力是我国体育产业高质量发展的主要内容。2019年我国体育服务业增加值高达7 615亿元，在体育产业中的占比为67.7%（国家体育总局体育经济司，2020），相较于2015年，增长了18.5个百分点，由此看出我国体育服务业呈现出高速发展的态势，但在高速增长的同时，我国体育服务业日益暴露出区域发展不平衡的问题，而且这种不均衡状态正逐步扩大，难以与区域内的其他产业形成有效合力，严重制约了资本在体育产业的积累，阻碍了体育市场的有效开拓，影响了整个体育产业发展的速度。

因此，为充分发挥体育服务业在体育强国建设进程中的作用，本研究以“区域体育服务业竞争力”为出发点，遵循体育服务业发展的内在机理和运行机制，分析影响区域体育服务业竞争力的关键因素，确定评价指标体系，建立一个能够科学合理地评估体育服务业竞争力评价模型，实事求是、因地制宜地制定差异化的区域体育服务业发展战略，打破地域发展界限，推动区域之间资源的流动，缩小因地区发展不平衡不充分引起的差异，以推动区域体育服务业的高速高质发展。

1 概念界定与理论基础

1.1 概念界定

1.1.1 区域

区域是一个实体概念，也是一个抽象的空间概念（陈栋生，1993），既指客观存在的地理空间（孟庆红，2003），也指具有内在联系和特定功能的地域空间（张可云，2005），往往没有严格的限定范畴和边界标准。从广义的角度，区域是指一个城市、几个城市、一个国家乃至几个国家的集合（冯云廷，2006）。从狭义的角度，Hoover（1992）认为，区域是基于描述、分析、管理、计划以及政策等目的而作为一个整体性的地区，可以按照同质性和功能一体化的原则进行划分，比如地理特征、社会结构、行政隶属、经济属性等。这一点不仅与我国按功能划分的区域经济、区域空间、区域人口等标准颇为相似，还与我国区域研究视角和现实发展多有契合之处（蔡之兵等，2014），尤其是按照经济属性的划分，如京津冀经济区、长三角区域经济带一体化、珠三角经济圈等。因此，本研究倾向Hoover（1992）所提出按功能对区域进行划分的概念，同时结合本研究的研究对象，指出本研究所指的区域是按行政功能属性进行划分的，即各区域可分别以省级行政区、市级行政区、县级行政区等为组件单元，限定范围虽不做大小分类，但所属的行政级别必须是一个区域内同等级别的，其中本研究所指的“江浙沪地区”是按照行政功能进行划分的，为两省一市，即江苏省、浙江省和上海市，共包含25个市，分别是上海市、南京市、无锡市、徐州市、常州市、苏州市、南通市、连云港市、淮安市、盐城市、扬州市、镇江市、泰州市、宿迁市、杭州市、宁波市、温州市、嘉兴市、湖州市、绍兴市、金华市、衢州市、舟山市、台州市和丽水市。

1.1.2 体育服务业

在学术领域中，学者对体育服务业的见解略有不同。从发展逻辑的角度讲，体育服务由初始界定“一种特殊商品”（张岩等，1996）的含义逐渐演变与扩充，一是体育服务业是体育产业的主体产业，也是服务业的一部分，主要包含体育竞赛表演业、体育健身娱乐业、体育培训业、体育信息咨询业和体育会展业等部分（卢元镇等，2008）；二是体育服务业是为社会或公众提供体育服务及相关配套服务等产业部门的总称（邵奇，2016），且具有生产与消费同时性的特征（黄海燕，2012），包括健身休闲、竞赛表演、体育中介、场馆运营、体育旅游、体育康复、体育培训、体育传媒和体育服务贸易等门类。从产业属性的角度讲，尽管体育服务业与传统服务业属性类似，但其具有不同于其他服务业的属性和维度（Yildiz，2016）。从产业关联的角度讲，体育服务业不仅存在内部规模经济，也存在上下游产业关联的外部规模经济（周亚君等，2017），对周边的交通、餐饮、住宿、旅游、零售等行业具有较强的拉动效应（袁鹏等，2013），且与当地经济发展水平呈明显正相关（孙素玲 等，2015）。从产业结构的角度讲，江小涓（2018）、肖婧莹（2019）认为，体育服务业是体育场馆服务、体育竞赛表演活动、体育健身休闲活动、体育旅游、体育培训以及相关配套服务业等交叉产业的总称。

而考虑到本研究的实际需要，对体育服务业相关数据的收集不仅要在数据来源渠道上统一，还要保证数据核算方式相同。因此，根据上述对体育服务业相关概念的梳理和2015年8月27日国家统计局第12次常务会议通过的《国家体育产业统计分类》标准，本研究认为，体育服务业是一切向社会或公众提供非实物性、不可储存性、生产与消费同时性的体育服务产品活动的集合，包括体育管理活动、体育竞赛表演活动、体育健身休闲活动、体育场馆服务、体育中介服务、体育培训与教育、体育传媒与信息服务、其他与体育相关服务、体育用品及相关产品销售、贸易代理与出租的总称。

1.1.3 产业竞争力

竞争的基础是竞争力，因竞争主体不同，所表现出的竞争力也是不同的（张会恒等，2004），主要分为国家竞争力、产业竞争力和企业竞争力（饶南湖，2008）。早期在研究国家竞争力时，Porter（1991）认为，国家竞争优势最重要的体现是产业的竞争优势。从经济学的角度讲，产业竞争力是中观层次的竞争力，位于国家和企业之间的中间层次，它既与企业竞争力紧密相连，又与国家竞争力密不可分，是联系企业竞争力和国家竞争力的纽带（千庆兰，2006）。换言之，产业竞争力是以国际竞争环境中的产业为研究对象，而实际的观察对象为企业和产品（张慧毅等，2014）。因此，本研究倾向于高志刚（2016）对产业竞争力的界定，即指某国或某一地区的某个特定产业相对于他国或地区同一产业在生产效率、满足市场需求、持续获利等方面所体现的竞争力。

在这一界定中，产业竞争力体现出一个比较的概念。汪应洛（2003）认为，竞争力只有在相互比较、较量中才能表现出来，张艳（2009）基于同一产业比较概念、比较的差异，不仅认为产业竞争力最终从产品、企业或整个产业的市场实现中体现出来，还认为产业竞争力的中心问题是各区域产业竞争优势的比较，其实质就是产业的比较生产力。总的来说，本研究认为，产业竞争力比较内涵主要体现在两个方面，一是比较的内容，二是比较的范围（严文华等，2019），即产业竞争力的比较内容是指产业竞争优势，其优势最终是以产品、企业及产业的市场实现能力而显现；产业竞争力的比较范围是国家或地区，具有空间性和区域性的概念。因此，本研究认为，产业竞争力是反映一个国家或地区某一特定产业相对于其他国家或地区同一产业在产品、企业及整个市场中最终的生产能力、实现能力以及盈利能力，也是衡量一个国家或地区在特定产业中所拥有的竞争优势和竞争地位。

1.2 理论基础

20世纪90年代，波特提出可以用来分析多个国家特定产业国际竞争情况的“钻石模型”（迈克尔·波特，2012）。经数十年的发展，该模型不仅不断地完善与演化，还历经众多研究与推敲以及多年的实践检验，成为研究国家竞争力和产业竞争力的重要理论模型。在体育产业竞争力探索初期，毕进杰等（2002）提出体育产业生产总值占GDP的比重、体育产业就业总人数、体育产业生产率的变化等指标是一个地区体育产业竞争能力的体现。之后，宋之杰（2006）和卢金逵（2009）基于体育产业的特殊属性，着重探讨了人口数量、体育基础设施（体育场馆数量）、相关产业（旅游、教育、文化）等因素对体育产业竞争能力强弱的影响。同时，学者采用了“钻石模型”理论，分析了一个地区（省域）乃至我国体育产业竞争力的发展情况，表明了体育需求条件和体育产业规模要素也是体现体育产业竞争能力强弱的重要因素（董晓春，2012；高茂章，2011；李元敬，2010；肖畅明，2009；朱汉义，2013）。此后，随着政策的落实与深化以及科技水平的提升，良好的发展环境和机会也是提升体育产业竞争力的一个重要因素。田启（2014）认为，体育产业的构成要素主要包括产品、人才、企业、市场环境、国家政策的倾向及技术变革等。张林玲（2015）基于“双钻石模型”，将“钻石模型”的六大维度划分为物的要素和人的要素，细化了体育产业发展的大环境，也再次强调了人在提升体育产业竞争力的路径中所发挥的重要作用。总的来说，研究区域体育产业竞争力不仅要具有经济要素、体育资源要素和产业要素，还应具有人的要素、关联要素、技术要素等多方要素的支持。因此，本研究采取波特钻石模型理论，从生产要素，需求条件，支持性产业及相关性产业，企业策略、市场结构及同行竞争，政府行为和机会6个维度来探讨与区域体育服务业竞争力的关联。

1.2.1 生产要素与区域体育服务业竞争力

在评价服务业竞争力时，学者主要从市场条件、区位条件、经济条件和社会条件等（易丽蓉，2007）来判断其基础资源；在评价体育产业竞争力时，学者们更为注重基础体育设施的建设水平。因此，本研究认为，在评价体育服务业竞争力时，其生产要素应包含3个方面：1）经济发展水平，即区域体育服务业经济发展程度，具体包含区域生产总值、人均GDP、全社会固定资产投资、民用汽车拥有量等；2）劳动力供给水平，即体育服务业发展的人力资本，具体城市常住人口数量和体育服务业从业人员数；3）基础体育设施水平，即体育场地设施或含有健身步道/健身场地的公园绿地，具体表现为人均体育场地面积、体育场地数量、室内/室外体育场地、体育场地面积、室内/室外体育场地面积以及公园绿地面积。

1.2.2 需求条件与区域体育服务业竞争力

服务业竞争力需求条件的评价内容主要包含居民消费水平、人均消费支出、城镇居民消费性支出、恩格尔系数、家庭体育消费支出和消费性服务业竞争力等，同时有学者也会采用产业营业收入指标来衡量产业消费水平的高低，如陈东（2018）等在评价文化产业需求时使用产业营业收入指标；张春香（2018）使用国内旅游收入指标来评价文化旅游产业的需求。在体育产业竞争力评价中，其评价内容含有人均体育消费、体育产业收入、城镇居民文化娱乐产品支出占总消费支出的比例、体育文化产业消费及潜在消费群体人数占比、参加体育锻炼人数比例、家庭体育消费支出、体育人口以及体育市场中各种不同类型的需求比例关系等（任波等，2019）。此外，具有预期性或前瞻性的需求也已成为判断区域某一服务产业发展水平以及整体竞争优势的重要变量（郑洪涛，2008）。因此本研究认为，区域体育服务业竞争力的需求要素应包括人均体育消费、体育人口数量、居民闲暇时间、体育服务业总收入等内部需求指标，体育服务业需求结构指标，以及衡量需求潜力的城镇居民可支配收入、城镇居民消费支出等需求指标。

1.2.3 支持性产业及相关性产业与区域体育服务业竞争力

体育产业与其他产业的关联度较为紧密，可拉动当地的旅游、交通、餐饮、文化、商业、住宿等消费，提升当地经济发展水平，由此可判断出旅游产业、文化产业、餐饮产业等相关产业是体育服务业发展过程中必不可少的支持性产业（辛利，2008）。因此，本研究将从旅游产业和文化产业阐述区域体育服务业的支持要素。1）在评价旅游产业竞争力中，研究通常采用旅游资源、旅游市场、旅游环境、旅游需求等方面来评价其竞争能力（成伟光等，2005；易丽蓉，2006；张梦，2007），包含旅游资源区位优势、旅游市场占有能力、旅游人力资源竞争能力等（王兆峰，2009），但考虑到评价指标的可量化与统计方法的科学性，本研究选择旅游产业总收入、国内外旅游接待人数、旅游景区（点）数量等具有代表性的统计数据作为旅游产业竞争力的评价指标。2）在评价文化产业竞争力中，其评价维度和评价视角多与旅游产业竞争力类似，不同的是评价指标的选择，主要集中在文化产业年均贡献值增长率（王岚等，2008）、文化产业增加值占GDP的比重、文化产业从业人员数（吴一鹏，2015）、文化产业增加值、文化产业总产出（姜彤彤等，2011）、展览数量、文化遗产数量等，但为更好地获取统计数据，本研究选择文化产业总收入、文化产业增加值、公共图书馆机构数、公共图书总藏量以及文化服务业法人单位数等作为文化产业竞争能力的评价指标。

1.2.4 企业战略、市场结构及同行竞争与区域体育服务业竞争力

同行之间的竞争是提升产业竞争力又一关键性要素（袁华智等，2012），这是因为来自同行竞争的压力会不断激励企业加强创新和技术更新（张正祎等，2019），不仅可以提升企业的生产效率，还能促进企业间螺旋式的动态竞争，更能创造出产业的持续竞争优势。因此，在体育服务业中，从事体育竞赛表演、体育经纪传媒、体育教育培训、体育中介等类别的企业是其同行竞争的市场主体，通常采用企业经营水平、企业内在实力、企业发展潜力来体现体育服务业同行之间的竞争能力，如单位营业利润、主营业务收入、企业数量等，但目前关于体育服务企业的统计数据有待完善，因此，本研究主要选择体育服务企业的注册数量来表示同行之间的竞争程度。

1.2.5 政府行为与区域体育服务业竞争力

政府行为是“钻石模型”理论中的一个外生变量，虽不会对产业经济的发展起主导性和决定性作用（朱宗乾等，2019），但可辅助产业发展，指导产业发展方向（孙靖皓等，2019），提升产业竞争能力。通常来看，政府行为可以概括为3个方面：一是政策支持（刘井建等，2021），包括税收政策、财政政策、优惠政策等；二是资金投入（廉超等，2021），如政府在体育产业或体育服务业领域的财政支出；三是背书保障（胡颖廉，2019），即政府可采用行政能力调节市场不正当的竞争行为，以保证市场内部的有序竞争。然而在选取评价指标时，发现部分政府干预的行为难以量化，所以本研究将选择政府对体育服务业的资金投入或是财政拨款来判断政府行为对体育服务业的推动作用或抑制作用（王跃等，2019）。

1.2.6 机会与区域体育服务业竞争力

机会是国家、政府或企业均无法掌控的又一外生变量，一般会在特定发展阶段、技术发展水平等外部环境逐步衍生出来（王书丽，2019）。在体育服务业中，体育产业结构的优化、科学技术水平的提升、高等教育人才的增多、群众健康意识的觉醒等外部因素都会极大影响体育服务业竞争能力与竞争优势（姜同仁等，2015；俞继英等，2002），其中，复合型人才的培养与引进不仅能促进体育服务业本身的竞争力，而且5G技术、大数据、VR、虚拟仿真等科学创新技术也会带动体育服务业实现质的飞跃（江小涓，2019）。因此，本研究从教育和科技两个方面来阐述：一是教育支持，即可反映一个地区教育发展水平，如普通高等学校数量、普通高等学校在校生人数、教育支出等；二是科技创新，即可反映一个地区科技发展水平，如科技支出、专利授权量、人均科技经费支出等。

因此，本研究从上述6个维度来构建区域体育服务业竞争力评价指标体系（以下简称“原量表”），其中目标层、一级指标、二级指标和三级指标分别用字母“A”“B”“C”和“D”来表示（表1）。

表1 区域体育服务业竞争力评价指标体系（原量表）Table 1 Evaluation Index System of Regional Sports Service Industry Competitiveness（Original Scale）

2 构建思路

为构建更加科学合理的区域体育服务业竞争力评价指标体系，本研究严格遵循四大构建原则，采用主客观相结合的研究方法，对原量表进行多轮筛选与精选，主要分为4个阶段，即初步筛选、二次筛选、指标精选和确定权重。在初步筛选阶段，基于可量化原则和客观性原则，采用专家访谈法，咨询了数十名体育产业及体育管理专家，对原量表进行删减、增加与修改，丰富与完善原量表的评价内容。在二次筛选阶段，根据相关性原则，采用皮尔逊相关性检验，对所收集到的指标数据进行检验，挑选出相关性较强的评价指标。在指标精选阶段，基于主观与客观相结合原则，采用主成分分析法，对评价指标再次进行筛选与精选。在确定权重阶段，采用层次分析法，咨询了19位体育领域内的专家学者，对精选指标进行两两比较，判断各指标的重要程度，并运用yaahp软件对专家评分进行量化与分析，确定最终的评价体系与指标权重。

3 区域体育服务业竞争力评价体系的确立

3.1 指标筛选过程

3.1.1 初步筛选

根据专家建议，本研究对原量表中的三级指标进行定性评价，分别为删除、修改和增加（表2）。

表2 第一轮筛选过程中予以删除、修改与增加的三级指标Table 2 Three-Level Indicators Deleted，Modified and Added during the First Round of Screening

1）指标修改说明。结合专家建议，本研究修改了7项指标，其中需要说明的是需求条件中的“体育服务业总收入”修改为“体育服务业增加值”，“体育服务业总收入占体育产业总收入的比重”修改为“体育服务业增加值占体育产业增加值的比重”，以及“体育类上市公司的数量”修改为“体育服务业股权融资企业数量”。在国家统计局公布的文件中，没有公布体育产业相关统计指标的计算方法，参照2015年国家统计局国民经济核算司公布的《文化及相关产业增加值年度核算方法——最终核算》中的文化产业增加值计算方法：文化产业增加值包含工业企业、商业企业、服务业企业、行政事业单位、非文化法人单位的文化产业活动单位的增加值及个体经营户的增加值。计算公式为：文化产业增加值=劳动者报酬＋生产税净额＋固定资产折旧＋营业盈余，且企业费用（营业费用＋管理费用＋财务费用）按比率分摊到劳动者报酬、生产税净额和营业盈余中。在服务业产业增加值计算中，“劳动者报酬＋生产税净额＋固定资产折旧＋营业盈余”已经包含了产业收入的主要组成部分。因此，本研究采用体育服务业增加值来衡量体育服务业产业收入水平的高低。同理“体育服务业总收入占体育产业总收入的比重”也可以采用“体育服务业增加值占体育产业增加值的比重”来进行衡量。此外，在现有公开统计的资料中，体育类上市公司的数量无法获取到各地级市的统计数据，因此本研究引入体育服务业股权融资企业数量，主要是指一个地区在一定期间内所有含融资信息或者上市信息，且为在业或者存续状态的体育服务企业数量之和。

2）指标删除说明。在统计年鉴、文化统计年鉴等相关统计数据库中，文化产业总收入数据难以查询，文化产业增加值数据也仅是省级数据，无法获取到文化产业最具有代表性的指标，所以在此情况下，本研究查阅了《中国文化产业年鉴》，获取了2015年我国31个省域①纳入本研究的地区不包括我国香港、澳门、台湾地区，主要原因是这3个地区的统计指标与纳入研究的31个省域有所区别，且样本数据较难获取。文化产业增加值、文化服务业法人单位数等8个指标数据，通过Pearson相关性检验发现，文化产业增加值与文化服务业法人单位数、公共图书总藏量、展览参观人次的相关系数分别为0.902、0.869和0.758（表3），显著性均为0.000，由此可见，文化服务业法人单位数、公共图书总藏量都与文化产业增加值存在较强的相关性，但各地级市文化服务业法人单位数很难从公布的统计数据中获取，公共图书总藏量数据均可从各地级市统计年鉴、统计公报中获取，且文化产业增加值与公共图书总藏量之间具有较高的线性关系（R2=0.755）（表4），因此，本研究选择公共图书总藏量作为体现一个地区文化产业发展程度的评价指标。

表3 文化产业增加值与其他文化产业指标间的相关性检验Table 3 Correlation Test between Value Added of Cultural Industry and Other Indicators of Cultural Industry

表4 文化产业增加值与公共图书总藏量指标间的线性关系Table 4 The Linear Relationship between the Value Added of Cultural Industry and the Index of Total Public Library Collection

综上所述，经过第一轮的删修增，初步筛选出了一个含28个三级指标的区域体育服务业产业竞争力评价指标体系（表5）。

3.1.2 二次筛选

根据第一轮筛选结果，本研究采取皮尔逊相关系数判断两变量之间的相关程度，将“体育服务业增加值”评价指标看作一个因变量A，其他评价指标看作自变量Bi（i=1、2…28），判断Bi与A两者间的相关性，以筛选出相关性较高的评价指标。

通过表5可知，有39.29%的指标与体育服务业增加值的相关系数稳定在0.9～1.0，具有高度的相关性，所以本研究设定4个保留标准，分别为保留体育服务业核心指标、保留同维度下强相关指标、保留相对指标、保留统计数据常用指标，以此保证评价指标体系构建的科学性与合理性。

3.1.3 指标精选

在二次筛选后，本研究共保留了含有6个一级指标、13个二级指标以及17个三级指标的区域体育服务业竞争力评价体系（表5），由于该体系不仅含有绝对指标，又含有相对指标，会在指标含义解释上存在重叠现象。除此之外，用于构建指标体系的样本仅有25个，是现有指标数量的1.47倍，很难达到“样本量应为指标数量的5～6倍”的要求。因此，本研究根据绝对数和相对数的划分标准，采用思维导图的方式对现有指标进行梳理和筛选，发现共有4组绝对数与相对数，分别为体育服务业增加值与人均体育服务业增加值、旅游产业总收入与人均旅游产业总收入、普通高等学校在校生人数与每万人拥有的普通高等学校在校生人数、地区拥有的专利授权量与每万人拥有的地区专利授权量，由此可归纳出16种组合方式（图1）。

表5 评价体系中各个指标间的相关系数Table 5 Pearson Correlation Coefficient among Indexes in Evaluation System

图1 指标精选--思维导图Figure 1.Selected Indicators based on the Mind Map

3.2 主成分分析法

为构建合理科学的区域体育服务业竞争力评价指标体系，本研究采用主成分分析法逐一对上述16种情况进行检验与分析，并以Xi(i=1，2，…13)来表示指标体系中的各项指标，以上海市、江苏省13个地级市以及浙江省11个地级市共25个地区为样本量，采用SPSS 20.0的统计软件，对2015年江浙沪25个地区的体育服务业竞争力指标数据进行计算与处理，以此优化区域体育服务业产业竞争力评价指标体系。此外，在进行主成分分析时，本研究选用指标体系Ⅳ检验主成分分析过程。

3.2.1 对原始变量进行标准化

采用Z-score法对原始数据进行无量纲化，将之转换为统一的测量尺度，计算公式为：

其中，xij为实际变量值，Zij为标准化的变量值，且标准化后的变量值会围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。

3.2.2 构建相关系数矩阵R

根据标准化后的变量值Zij计算相关系数：

得出相关矩阵R：

其中，γ11=γ22= …γnp=1，且γnp=γpn，则相关矩阵是对称矩阵。如果各指标变量之间具有较强相关性，适合采用主成分分析，反之亦然。

3.2.3 求解相关系数矩阵的特征值、贡献率和累积贡献率，提取公共因子

R是Zij的相关矩阵，I是Zij的单位矩阵，λg（g=1，2，…，p）是矩阵R的特征根，其中可求出λg。假设L表示一个P维实向量，再根据RL=λL，得出特征根λ对应的特征向量U，第g个主成分的方差贡献率以及累计方差贡献率为由此可知，精选指标Ⅳ矩阵的特征值（7.301、2.220、1.370）、方差贡献率（56.164%、17.073%、10.541%）和累积方差贡献率（83.778%），即原始变量83.778%保留在模型之中，且所提取的3个主成分的特征值均大于1。

3.2.4 求解初始因子载荷成分矩阵和特征向量矩阵

成分矩阵是由主成分法得到因子负荷矩阵，一般用A表示，其数学模型为X=μ+AF+ε，其中X是由p个可观测的指标构成，即X1、X2…Xp；μ为各观测指标的均值，有为因子载荷矩阵，即为因子载荷；F为公共因子，可以理解为在高维空间中互相垂直的m个坐标轴，且m＜p；ε为各个观测指标的残差。在求得成分矩阵A的基础上，根据计算得出主成分特征向量矩阵B，其中为特征根λg(g=1，2…，p)的算数平方根，由此求得精选指标Ⅳ的特征向量矩阵（表6）。

表6 初始因子载荷成分特征向量矩阵Table 6 Eigenvector Matrix of Initial Factor Load Component

3.2.5 计算权重系数

根据上述的特征向量矩阵和方差贡献率，本研究采用线性加权法，其表达式为，再采用归一化法得出各个指标的权重系数Wj，即Wj=则可求得精选指标Ⅳ中各个评价指标的权重系数（表7）。

表7 评价指标的权重系数（主成分）Table 7 Weight Coefficient of Evaluation Index（PCA）

通过权重系数表可知，1）有关体育服务业核心指标的权重排名较为集中，例如体育服务业增加值、体育服务法人单位增加量和体育服务业从业人员数，或者体育服务业增加值占体育产业增加值的比重、体育服务业股权融资企业数量以及人均体育场地面积的权重系数均大于0.05，且权重系数排名均位于中上层；2）核心指标权重系数与其他指标权重系数的差值均稳定在0.01左右，如排名前4～5名和8～10名的体育服务业核心评价指标；3）旅游产业总收入权重系数为0.102 08，位列第一。

3.2.6 精选指标对比分析

为筛选出最科学合理的评价指标体系，本研究采用了主成分分析法依次对上述思维导图归纳出的16种指标体系进行统计分析，分别计算出16种指标体系中各个指标的权重系数，并进一步对其权重系数做了排序与分析，发现3个共同点：一是旅游产业指标权重系数排名较为靠前，其中旅游产业总收入权重系数排名位列第一的比重为25%，人均旅游收入权重系数排名位列第二的比重均为25%，旅游产业总收入和人均旅游收入权重系数排名位列第三的比重之和为43.74%；二是体育服务业类的核心指标权重系数排名较为集中，主要表现在有50%的人均体育服务业增加值的权重系数排名位列第一，有50%的体育服务业增加值的权重系数排名稳定在3～5名，有87.50%的体育服务业从业人员数的权重系数排名稳定在5～8名，有87.50%的体育服务业法人单位增加量的权重系数排名稳定在4～7名；三是机会要素中的教育支出对体育服务业竞争力的影响程度重于科技创新，主要表现在有93.75%的普通高等学校在校生人数/每万人拥有的普通高等学校在校生人数的权重系数排名稳定在3～4名，有50.00%的地区拥有的专利授权量/每万人拥有的地区专利授权量的权重系数排名稳定在9～12名，其中普通高等学校在校生人数/每万人拥有的普通高等学校在校生人数的权重系数排名均高于地区拥有的专利授权量/每万人拥有的地区专利授权量。

因此，本研究采用排除法，并设定三重筛选准则，依次对上述16种指标体系进行排除。筛选准则一：将体育服务业增加值和人均体育服务业增加值作为一个判断基准。首先，从评价的角度来看，学者在评价服务业、文化产业、旅游产业等某一产业的竞争力时，总是倾向于总量指标，所以在评价体育服务业竞争力时，应当采用体育服务业增加值；其次，从产业的角度来看，人均体育服务业增加值是某一地区体育服务业增加值与当地常住人口数量的比值，不仅使得每个常住人口分摊了体育服务业产生的经济总量，还弱化了当地体育服务业整体的竞争能力，使得人均体育服务业增加值不具有科学意义。为此，本研究删除含有人均体育服务业增加值的指标体系，即16/2=8。筛选准则二：将旅游产业总收入和人均旅游收入作为又一判断基准。在筛选出的8种指标体系中，文化产业下的公共图书总藏量是通过相关性检验得出的一个评价指标，为保持同维度下评价指标间的匹配性，本研究选择旅游产业总收入，剔除含有人均旅游收入的指标体系，即8/2=4。筛选准则三：将解释的总方差作为最后一重判断基准。根据上述筛选出的4种指标体系，本研究采用主成分分析法，分别计算出各个指标体系的特征根、方差解释率、累计方差解释率以及成分矩阵（表8），指标体系I～Ⅳ提取出的成分呈现出成分1＞成分2＞成分3的趋势，但不同的是成分2与成分3解释程度存在较大差异。从特征根的角度来看，指标体系Ⅳ-成分1特征根的算数平方根最小（2.702 1），成分2最大（1.489 8），指标体系Ⅲ-成分3特征根的算数平方根最大（1.181 9），由此可以看出指标体系Ⅲ与Ⅳ提取出的成分相对均衡，提取成效较好。从方差贡献率的角度来看，指标体系Ⅳ的累计方差贡献率最低（83.778%），但指标体系Ⅳ-成分2与成分3的方差贡献率占累计方差贡献率的比重优于指标体系I、指标体系Ⅱ和指标体系Ⅲ，即指标体系Ⅳ-成分3的方差贡献率优于指标体系I和指标体系Ⅱ，指标体系Ⅳ-成分3的方差贡献率占累计方差贡献率的比重最高（12.582%），高于指标体系Ⅲ。综上所述，指标体系Ⅳ提取的成分比例较优，应该选择指标体系Ⅳ为区域体育服务业竞争力评价体系。

表8 4种指标体系--解释的总方差汇总Table 8 Four Indicator Systems-Summary of Explanatory Total Variance

4 区域体育服务业竞争力评价模型的构建

4.1 问卷处理与说明

根据“钻石模型”理论，本研究梳理了区域体育服务业竞争力评价的影响因素和相关评价指标，并采用了皮尔森相关性检验、主成分分析等统计分析方法对评价指标进行了甄别与筛选，现已确定了含有6个一级指标、13个二级指标以及13个三级指标的区域体育服务业竞争力评价指标体系（指标体系Ⅳ）。为确定该体系中各个评价指标的权重系数，本研究采用了层次分析法，以专家评分的方式，向长期从事体育行业等相关人员发放问卷，并在线上填写完成后直接回收问卷，于2019年12月2—20日，共收到19份问卷，并经专家判断矩阵检查报告检验，有效问卷19份，有效率为100.00%，19位专家均具有教授职称，且来自全国12所高等院校（表9）。但在设计问卷时，考虑到确定后的区域体育服务业竞争力评价指标中部分指标无法进行两两比较，本研究结合“钻石模型”理论和评价指标的含义，对评价指标体系进行了新的命名，即“生产要素-产业资源”“需求条件-服务业规模”“支持性产业和相关性产业-相关支持”“企业策略、市场结构及同行竞争-结构与绩效”“政府与机会-外部环境”，其中产业资源是指发展体育服务业所需要的基本生产条件，包含经济发展程度、体育服务劳动密度、基础设施条件等；服务业规模是指一个地区体育服务业的发展程度和发展潜质；相关支持是指一个地区旅游产业、文化产业等相关产业对体育服务业的拉动作用；结构与绩效是指体育服务企业在发展过程中量的变化，间接反映体育服务市场的变化程度和市场占有率；外部环境是指政府支持和科学技术等外围环境对体育服务业的影响力度（图2）。

表9 参评专家人数的汇整Table 9 Number of Participating Experts

4.2 层次分析法步骤

4.2.1 构建层次结构模型

构建区域体育服务业竞争力评价层次结构模型（图2）。

图2 区域体育服务业竞争力评价指标层次结构模型Figure 2.Hierarchical Structure Model of Regional Sports Service Industry Competitiveness Evaluation Index

4.2.2 构造判断矩阵

判断矩阵元素是基于人们在客观情况下对各因素相对重要性的主观评价与认知而构造出来的。一般情况下，判断矩阵是采用1～9及其倒数的标度方法。基于此原理，本研究通过对有效问卷再次进行计算与汇总，分别得出19位专家对区域体育服务业竞争力评价指标的两两比较矩阵。

4.2.3 层次单排序及一致性检验

层次单排序既是用来计算上一层中某元素和本层次与之有联系的元素间的重要性权重，其具体步骤为：1）引入并计算一致性指标2）查找判断矩阵的平均随机一致性指标RI；3）计算一致性比例CR，CR=若CR＜0.10，认为判断矩阵的具有满意一致性；若CR≥0.10，则说明判断矩阵不具有满意一致性，需要进一步对判断矩阵进行调整和修正，直到判断矩阵满足CR＜0.10。

4.2.4 层次总排序及一致性检验

层次总排序是基于层次单排序，由上到下逐层计算得出最低层元素相对于最高层元素的相对重要性权重，其一致性检验与层次单排序类似，即当且仅当CR＜0.10，则可认为层次总排序结果具有满意一致性，否则必须对本层次的各判断矩阵进行调整与修正，直到层次总排序具有满意一致性，接受该分析结果。

4.2.5 确定区域体育服务业竞争力评价模型

基于上述计算过程，本研究先依次计算各位专家的评价结果，再采用加权平均的方法将各位专家评价结果进行集结汇总，得出最终区域体育服务业竞争力评价指标的权重系数（图3）。

图3 区域体育服务业竞争力评价模型Figure 3.Evaluation Model of Regional Sports Service Industry Competitiveness based on the AHP

4.2.6 层次分析法与主成分分析法权重系数的对比分析

通过yaahp软件对有效问卷统计分析的结果来看，本研究发现，层次分析法计算出的权重系数既拉开了差距，又与主成分分析计算得出核心指标权重系数的排名变化较小，具体表现在体育服务业增加值权重系数较高，其排名分别位于第一位和第四位，旅游产业总收入权重系数仅差0.010 7，但排名均位列前茅；体育服务法人单位增加量权重系数相差0.007 0，且排名分别位于第四位和第五位；体育服务业从业人员数权重系数相差0.005 1，排名位次仅错开1位；体育服务业增加值占体育产业增加值的比重权重系数相差0.004，其排名均为中上层，且其排名位次相差两位；人均体育场地面积权重系数相差0.007 3，其排名偏向中下层；城市常住人口数量和每万人地区拥有的专利授权量权重系数的排名位次均错开1位（表10）。由此可见，主观判断与客观分析得出的结果具有较高的一致性，既形成了一个“主观判断验证客观结果，客观结果支撑主观判断”的良性闭环，又验证了区域体育服务业竞争力评价指标体系构建的科学性和合理性。

表10 层次分析法与主成分分析法的权重系数对比Table 10 Comparison of Weight Coefficients between AHP and PCA

4.3 得分计算

根据“钻石模型”的6个维度，本研究对上述评价体系的结果进行了调整（表11）。

表11 区域体育服务业竞争力评价指标权重系数表Table 11 The Weight Coefficient Table of Regional Sports Service Industry Competitiveness Evaluation Index

本研究2015年江浙沪25个城市的相关数据代入，分别计算每个城市的综合得分，并依据综合得分大小进行排序。

5 区域体育服务业竞争力评价指标数据的解释

5.1 数据来源

本研究采用线上渠道和线下渠道相结合的方法来搜索指标数据，其中线上渠道包含国家体育总局、上海市体育局、浙江省及各地级市体育局等官方网站，国家统计局、上海市统计局、浙江省及各地级市统计局等官方网站，以及企查查官网、中国知网、中国统计年鉴数据库等官方网站；线下渠道包含图书馆馆藏历史文献、体育产业发展报告以及上海体育学院体育产业发展研究院研究报告等（图4）。

图4 数据来源渠道Figure 4.Data Source

5.2 数据模拟公式

1）若在体育服务业增加值、体育产业增加值和体育产业从业人员数这3个评价指标数据都已知的情况下，体育服务业从业人员数量=（体育服务业增加值/体育产业增加值）×体育产业从业人员数量；2）体育服务业增加值占体育产业增加值的比重=体育服务业增加值/体育产业增加值；3）人均旅游收入=旅游产业总收入/国内外旅游接待人数（陈曼琳等，2019）；4）人均体育场地面积=场面面积/地区常住人口（2013年末）。

5.3 2015年数据说明

2015年不仅是我国各省域开始陆续着手统计体育产业相关数据的年份，也是各省域发布体育产业规模及增加值数据公告最多的年份，且主要集中于长三角地区，所以本研究选择了2015年江浙沪25个地级市的相关数据来构建区域体育服务业竞争力评价指标体系，其中需要说明的是，江苏省13个地级市和浙江省11个地级市的体育服务业从业人员数是通过数据模拟公式1）计算得出的（表12）。

表12 2015年江苏省和浙江省各地级市体育服务业从业人员数Table 12 Number of Employees in Sports Service Industry of Each Prefecture-Level City in Jiangsu Province and Zhejiang Province in 2015

6 区域体育服务业竞争力评价体系的验证

根据上述得分的计算公式，得出2015年江浙沪25个城市的体育服务业竞争力的综合得分（图5）。

从图5可以看出，1）25个城市的体育服务业竞争力可以划分为4个层次，分值大于0.5的TOP区域（上海、南京、杭州、苏州），分值在0～0.4的正向平衡区域（无锡、宁波和舟山）；分值在-0.4～0的负向平衡区域（常州、南通、嘉兴、绍兴、镇江、金华、丽水、徐州、扬州和连云港）；分值小于-0.4分以下的滞后区域（温州、盐城、宿迁、泰州、湖州、衢州、台州和淮安）。2）在TOP区域内，上海市体育服务业竞争力明显优于南京、苏州和杭州，且其综合得分是其他3个城市综合得分的3.15～3.35倍，但就其经济发展特性可以看出，体育服务业竞争力依赖于外部经济，即经济越发达的地区体育服务业竞争力越强。3）在正向平衡区域内，浙江省占两城，江苏省占一城，其中舟山仅次于宁波，在其体育服务业态种类不够丰富的条件下能与无锡、宁波保持在同一位阶，由此看出舟山本体资源优势为其创造了良好的发展环境。4）在负向平衡区域内，这是四个层次中体量最大的一个区域，含有10个城市，占江浙沪25个城市的40%，这在一定程度上说明了体育服务的发展整体处于滞后状态。5）在滞后区域，温州、盐城、宿迁、泰州、湖州、衢州、台州和淮安的综合得分明显均低于江浙沪地区的平均水平（0.00）。

图5 2015年江浙沪各城市体育服务业竞争力综合得分情况Figure 5.Comprehensive Score of Competitiveness of Sports Service Industry in Jiangsu，Zhejiang and Shanghai in 2015

7 结论

基于波特钻石模型理论，本研究从生产要素，需求条件，支持性产业及相关性产业，企业策略、市场结构及同行竞争，政府行为和机会6个角度，构建一个包含人均GDP、体育服务业从业人员数、人均体育场地面积、体育服务业增加值、体育服务业增加值占体育产业增加值的比重、城市常住人口数量、旅游产业总收入、公共图书总藏量、体育服务业股权融资企业数量、体育服务业法人单位增加量、文化体育传媒支出占生产总值的比重、每万人拥有的普通高等学校在校生人数、每万人拥有的地区专利授权量，共13个评价指标的区域体育服务业竞争力评价体系。

7.1 同类评价指标间的选取与替代

本研究发现，在构建过程中区域体育服务业竞争力相关评价指标繁多，评价指标含义的界定与表述也较为多样，难以从社会现有的权威机构获取公开统计数据与资料；其次，各区域体育服务业竞争力会受到当地社会、经济、地理、人文等多方位因素的影响，难以避免各地区因发展不平衡不充分而产生的差异；最后，由于现有公开资料难以全面的细化到各地级市，存在不可避免的数据缺失现象，导致评价体系不能采用各领域最具有代表性的评价指标。因此，为解决上述评价指标选取及数据问题，本研究通过对大量文献资料的梳理，获取了区域（现代）服务业竞争力评价指标词条和区域体育产业竞争力评价指标词条，筛选出最具有代表性且使用最为频繁的评价指标，确定区域体育服务业竞争力评价指标体系（原量表），并根据现有的权威统计资料和专家学者的建议，充分考虑相对指标与绝对指标的使用，及同类评价指标间的替代情况，以丰富和完善该评价指标体系。

7.2 核心评价指标的选择与使用

从评价指标的角度来看，本研究修改了3项与体育服务业相关联的指标，即“体育服务业总收入”修改为“体育服务业增加值”，“体育服务业总收入占体育总收入的比重”修改为“体育服务业增加值占体育产业增加值的比重”，以及“体育类上市公司的数量”修改为“体育服务业股权融资企业数量”，其中体育服务业总收入数据无法获取到，所以参照了2015年国家统计局国民经济核算司公布的《文化及相关产业增加值年度核算方法——最终核算》中的文化产业增加值计算方法，从统计学的视角论述了体育服务业总收入与体育服务业增加值之间的关系，认为体育服务业增加值可以用来衡量体育服务业产业收入水平的高低。同理，体育服务业增加值占体育产业增加值的比重可以用来衡量体育服务业需求结构的合理性。此外，体育类上市公司的数量也无法从现有公开的统计资料中获取到，所以引入了“体育服务业股权融资企业数量”，利用全国企业信用查询系统官方备案企业征信机构——企查查平台，检索并汇总2015年江浙沪25个地级市含有“融资信息”和“上市状态”的在业/存续的体育服务业企业数量，以此反映该地区体育服务业的企业竞争能力。

7.3 评价指标体系的构建与验证

从构建方法的角度来看，本研究采用主成分分析法所获得的评价指标权重系数（精选指标Ⅳ）与采用层次分析法所获得的评价指标权重系数具有较高的一致性，即主成分分析法提取的评价指标为后续层次分析法权重赋值提供了较好的理论基础，层次分析法所得权重系数又验证了主成分分析所提取评价指标的合理性，形成了一个“主观判断验证客观结果，客观结果支撑主观判断”的良性闭环。

7.4 评价指标数据的来源与模拟

从获取数据的角度来看，经过国家体育总局、上海市体育局、浙江省及各地级市体育局等官方网站，国家统计局、上海市统计局、浙江省及各地级市统计局等官方网站，以及中国知网、图书馆馆藏资料等线上线下渠道的查询，本研究发现，2015年可获取的体育服务业相关数据较为齐全，地级市地区数据也相对较多，主要集中在江浙沪地区，所以本研究选择2015年江浙沪25个地级市作为构建样本，但需要说明的是文化产业数据和2015年构建样本的缺失数据，一是本研究采用皮尔逊相关性检验和一元线性关系获得了与文化产业相关性较强的评价指标，主要表现为文化产业增加值与公共图书总藏量，具有较好的相关性；二是本研究采用函数比例公式分别获取了2015年江苏省与浙江省各市体育服务业从业人员数，保证评价指标数据的完整性。