体育消费人口的概念、分类与测定

代 刚，葛书林

自2014年10月《国务院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）（简称国发46号文件）颁布以来，体育产业发展上升为国家战略，体育消费成为促进我国经济与社会发展的新增长极。但是，体育消费的增长不仅需要体育产业的引领，通过大规模的生产促进体育消费，还需要不断提升消费者的体育消费意识，转变消费者的体育消费行为，培育并逐渐形成一定规模的体育消费人口。在其他条件相同的情况下，体育消费人口规模越大，体育消费品的规模也就越大，促进体育消费的驱动力就越强，直接带动国家体育产业的规模发展，不断发展的体育产业会成为国民经济发展的重要部分。IHRSA（2018，2017）的研究表明，2016年美国健身俱乐部会员已经达到了5 720万人，参与健身消费的人口规模占美国总人口的17.7%，为美国经济带来了2 760亿美元的收入，约占美国体育产业值的1/3，35～54岁年龄阶段的消费人口占总会员人数的1/3，劳动力人口质量较高；2017年会员数量为6 090万人，参与健身消费的人口数量正在逐年上升。Outdoor Industry Asso‐ciation（2017）的研究提到，2016年美国参与户外休闲娱乐的消费人口为1.45亿，为美国经济带来1 250亿美元的收入。每年大约1.34亿美国人观看四大联盟比赛，消费人口的市场规模约为690亿美元（Retuers，2013）。与之相比，国家发展和改革委员会社会发展司等（2015）指出，我国参与体育锻炼的人口比例为18.7%，人均体育消费支出金额为140元，有一定的体育消费人口基础，但较大部分人群并没有真正参与体育消费的过程，体育消费人口规模显现差距，亟待提升。为此，以厘清体育消费人口的概念以及分类为逻辑起点，从基础研究入手尝试引入一定的测定方法拓展相关领域，以期有新的思路与方法助力体育消费人口的增长。

1 体育消费人口的概念体系

体育消费人口概念体系由人口、消费人口、体育消费、体育人口以及体育、消费等诸多相关概念构成。因此，要厘清体育消费人口的概念须深入讨论与分析相关概念的特性以及学科归属。

1.1 人口学领域下的阐释

按照逻辑学的“种差+属概念”可知，体育消费人口概念应属于人口这一大类之中，即在本质上必须要体现出人口的属概念特性。刘铮等（1986）主编的《人口学辞典》和罗兰·普列萨（Roland Pressat）（1989）主编的《人口学词典》将人口界定为生活在一定社会制度、区域、时点，具有一定数量和质量、有生命的个人组成且不断运动的社会群体。被国内学者较认可的定义为，人口是指生活在一定社会生产方式、时间、地域，实现生命活动并构成社会生活主体，具有一定数量的人所组成的一定规模和质量的社会群体（高尔生等，2004）。除去考虑人的生物属性与社会属性，即是与生俱来的自然生理特征和在一定的时期内处于保持相对稳定的经济、政治、文化和社会制度之外，真正的特性差异在于要具有一定的规模和质量。所以，体育消费人口的属概念特性应是具有一定规模和质量的社会群体。规模所指总的数量，质量按照一定的年龄、性别、职业以及文化教育构成进行体现（林白鹏，2000）。就规模而言，据中超、中甲以及足协杯赛的技术统计报告表明，2004－2018年两个联赛的观众人数呈现逐年不均衡上升的趋势，从2004年的327.35万人上升到2018年的722.88万人。另据中国体育彩票的销售数据表明，2012－2018年，我国体育彩票的销售额保持持续增长的趋势，参与体育竞猜的销售额已经从2014年的268.3亿元上升到2018年的1 655亿元，2018年体育彩票总销售额已经达到2 869.2亿元，反映出我国参与体育竞猜的体育消费人口存量较高。所以，理论上提出并研究体育消费人口是切实可行的。

进一步分析体育消费人口的本质属性，即种差，确定体育消费人口与其他相邻概念的主要差别。差别的核心在于对消费的理解。消费主要包括生产消费与生活消费两个方面，前者是指在物质资料的生产过程中各类生产资料和劳动力的使用和消耗，后者是指满足人们生理的、精神的和社会需要的各类消费品和消费劳务。且后者是面向生活的，是与生产消费相对应的消费活动。吴忠观（1997）主编的《人口科学辞典》中提到，广义的消费人口就是指全体人口，是作为生产者与消费者统一的人口的一个方面。因此，体育消费人口既可指为满足个人生活需要，使用和消耗各类体育物质产品、体育精神产品以及体育劳务的具有一定规模和质量的社会群体，也可以指以体育物质资料或体育劳务生产为目的，使用和消耗各类体育生产资料和体育劳务的具有一定规模和质量的社会群体。

1.2 市场学领域下的阐释

与人口学领域下的阐释不同，市场学下的阐释更注重人口特征与消费需求的紧密联系，即根据消费者的特征差异，把具有同质性的消费者或具有相同特征的消费人口划分为一个细分市场，并通过获取他们的性别、年龄、家庭周期、收入以及队列因素等人口资料来把握此细分市场下消费人口的需求变化趋势。Burton等（2015）提到，在美国、加拿大和澳大利亚等拥有大量移民的国家，体育市场正在呈现一个不断增长的多元化趋势和不断变化的社会人口特点。因此，如果在市场学领域下对体育消费人口进行阐释，就需要对消费人口这一概念进行考察。

由中韩经贸大辞典编委会（1995）编写的《中韩经贸大词典》、陈彤（2002）编写《英汉双向商贸词典》以及关月（2006）编写的《英汉双向管理词典》均有涉及消费人口（consuming population）一词，虽然未能进行解释，但是说明此词已有一定的应用。张纯元等（1996）在《市场人口学》中提到，市场领域下的人口不是指通常的、一般的既是生产者又是消费者的人口，而是特指消费各种商品或劳务的人口群体，即消费者群体。依此解释，体育消费人口在本质上就要体现出消费人口的属概念特性。体育消费人口的属概念应该是消费人群。同样按照逻辑学的“种差+属概念”进一步分析，此领域下体育消费人口与其他相邻概念的差别在于对“体育消费者”或“体育消费人群”的理解与划分。如果单纯从消费对象的特征进行划分，Funk等（2016）将体育消费者或体育消费人群划分为：1）参与室内或户外各类体育休闲活动的主动体育消费人群；2）参加现场观看比赛或通过电视、网络媒体观看比赛的被动体育消费人群，还涉及球迷这一特殊的消费人群；3）购买体育器材设备和体育服装等实物型体育产品消费人群；4）因各类体育赛事吸引而前往旅游的体育赛事消费人群。4种类型相互影响，共同组成涉及体育消费活动的消费人群。如果从货币支出与消费对象的关系进行划分，体育消费者可以划分为时间密集型和物品密集型，前者主要是指在选择、购买、使用与评价各类体育产品与服务过程中以时间投入比例高，货币支出投入比例低的消费人群。后者主要是指在选择、购买、使用与评价各类体育产品与服务过程中货币支出投入比例高，时间投入比例低的消费人群。进一步考虑消费者的涉入或卷入程度，还可将体育消费者划分为高卷入度型和低卷入度型。前者是指在选择、购买、使用与评价各类体育产品与服务过程中投入较多时间和精力的消费人群。后者是指在选择、购买、使用与评价各类体育产品与服务过程中投入较少时间和精力的消费人群。多种划分方式都不能完全将体育消费人群的特性表达完整，一方面与体育运动项目繁多、不易归类有关，另一方面也与此领域下涉及与消费者动机、态度等内生变量有关，所以，只能根据研究需要对体育消费人群的划分进行适当选择。本研究倾向从货币支出与消费对象的关系对体育消费人口进行定义，即面向生活，通过一定的货币支出与时间投入消费各种体育商品或体育劳务的消费人群。

1.3 体育学领域下的阐释

与人口学和市场学领域下的阐释不同，体育学下的阐释更注重体育的种差属性，但凡涉及与体育相关的概念都要从体育的本质进行讨论，使得与体育关联的概念都变得较模糊，更偏重于种差属性而忽略了属概念特性的主体地位。肖焕禹等（2005）在定义体育人口概念时指出，关心、观赏体育人口需要列入体育人口的范畴内进行讨论，并在广义体育人口概念中明确了其位置。该研究认为，广义体育人口是指在总人口中以身心健康、休闲娱乐和以追求提高运动成绩为目的，直接参加身体活动和观赏、关心体育的一种社会群体。其实，可以跳出体育的本质属性约束，不局限于体育本质复杂的属性，直接以“体育运动”这一种差属性为区别于其他相关概念的核心，探讨人口特征与体育运动的紧密联系，并根据参与体育运动的个体特征差异，把具有同质性的人群或选择具有相同特征类运动项目的人群划分为一个类别，从而通过获取其性别、年龄、运动时间、运动次数以及运动场所等信息把握参与体育运动的人口变动趋势。《新欧洲体育运动宪章》中将体育运动定义为，自由轻松的或参加有组织的以提高体力、获得精神上的满足感、形成社会关系或者以追求提高不同水平的运动成绩为目的的身体活动的总称（Council of Europe，2001）。该定义内容首先将体育运动与身体活动联系在一起，强化了体育参与过程中的体力要素，去除了非体力活动要素，即如果缺少体力要素的活动不能称之为体育运动，其次限定了体育运动的范围，既包括了正式的活动（团队比赛，如足球或篮球等），也包括了非竞技性的游憩活动，其中还有一些积极主动的体力活动，比如郊区散步、骑自行车等，都被认为是潜在的体育运动。基于此，如果在本质上要体现人口的属概念特性，体育消费人口的定义就是通过正式或者非正式的参与各种体力活动，以改善身体和精神状况，建立社会关系或展现竞技水平为目的的具有一定规模和质量的社会群体。如果在本质上体现消费人口的属概念特性，体育消费人口的定义就是通过正式或者非正式的参与各种体力活动，以改善身体和精神状况，建立社会关系或展现竞技水平为目的的消费人群。

2 体育消费人口的分类依据与测定标准

2.1 分类依据

根据不同学科领域下对体育消费人口的概念界定可知，体育消费人口的本质属性，特别是特有属性会因为跨学科知识的交叉与分化产生不同的理解，甚至是分歧，很难做到完全的统一。不过考虑到跨学科、跨界研究的探索性特点，给予宽松的要求，只要原则上不脱离人口的本质属性，都可以根据研究的需要或者是研究者专注的领域进行合适的选择与解释。但要获得普遍认可，甚至是推而广之，应在确定概念之后，对其进行合理的分类。分类的目的在于进一步对比事物的共性与特性特征，系统剖析概念的合理性与科学性。一般而言，倘若在进一步的分类过程中不能细分出合适的层级或出现母项与子项重叠交叉等问题，说明所提出的概念有待于商榷。

分类除了要有一定的理论依据与测定标准，还要能细分出一定的层级结构。体育消费人口涉及人口学、市场学以及体育学等多学科的理论，要划分出合适的层级，充分考虑到子项与母项、子项之间的有机联系，还要有一定的层级数量，获取相应的测定标准较难。比如，依托人口理论，可以将体育消费人口划分为生活性体育消费人口和生产性体育消费人口两大类，母项与子项之间在人口学理论支撑下可进行下一步的层级结构细分。作为子项，面向生活需要的体育消费人口不仅有物质型、实物型的资料需求，还有劳务性、精神满足的资料需求，与同为子项面向物质资料生产和劳务资料生产的体育消费人口之间是并列关系（图1），逻辑性正确，可以进行下一步的划分。但是从体育物质和劳务资料进行划分，划分出衣装鞋帽类体育消费人口、器材设备类体育消费人口、信息传媒类体育消费人口、培训教育类体育消费人口、竞赛服务类体育消费人口等，相互之间有一定的混淆。

图1 基于人口学下的体育消费人口分类Figure 1. ADemographic Classification of Sports Consuming Population Based on Demography

市场学、体育学等理论下为体育消费人口提供可支撑的理论依据较多，但都需仔细推敲。代刚（2012）通过分析市场学的“购买”与体育学的“体育参与”之间的有机联系，将购买的“支出额度”与体育参与的“时间消耗”作为体育消费概念体系中的关键要素对体育消费作出全新分类：名义体育消费与实质体育消费。该分类有一定的创新之处，但是仍然束缚于体育学视域下对体育参与过程中关于身体活动的核心表达，所以该分类也未能有新的发展与解释，也较难应用到体育消费人口的分类中。“支出额度”与“时间消耗”可以通过引入“密集度”的概念将其紧密联系在一起。“密集度”概念由Becker（1976）在《人类行为的经济分析》中引入家庭生活进行微观经济学观察后，由Gronau等（2003）将其应用到消费领域，如果消费者每月物品消费金额与每月时间消耗比值小于1，该消费偏向于时间密集型；如果消费者每月物品消费金额与每月时间消耗比值大于1，该消费偏向于物品密集型。代刚（2016）将其拓展到体育消费领域，并通过应用残差分析方法比对收费类型和不收费类型的体育消费资料在时间消耗特征上的差异，发现消费者选择收费类型的体育产品与服务的消费时间较少，属于物品密集型，而消费者选择不收费类型的体育产品与服务的消费时间较多，属于时间密集型。并将抽样调查的一些运动项目逐一进行残差分析做出了适当的归类（图2）：体育消费人口可划分为物品密集型体育消费人口和时间密集型体育消费人口，再结合已归类的运动项目，就能按照层级结构进一步划分出基于不同运动项目的体育消费人口。不仅将支出与消耗联系在一起反映出市场学的特征，也将体育学融合其中，获得了相对合理的解释。需要补充说明的是，图2中两个虚线框、未有检验的体育消费人口类别，一是表明有很大一部分体育消费人口是通过逛街和购买体育衣装鞋帽来完成一种单纯的场景消费，根本上没有涉及体育运动真实场景，表现出近似等于1的物品密集型体育消费人口；二是表明随着新时代新媒体技术的发展，出现了一大批如APP论坛体育消费人口，这类人口通过免费下载APP，在APP中观赏体育赛事、参与讨论与直播互动，表现出近似等于1的时间密集型体育消费特征，并促成了新的体育场景消费形成，因此不能被忽略，值得探讨。

图2 基于市场学与体育学下的体育消费人口分类Figure 2. ADemographic Classification of Sports Consuming Population based on Marketing and Sports Science

2.2 测定标准

测定标准需要在确定相关概念归属学科规范之后，经过反复理论推导演绎，选取合适测量指标，有效样本检测等过程才能确定并推行，否则会导致创新概念的流失。在人口学学科体系中，特别是与之相关的人口经济学范畴下，用比率/密度进行表征，方便计算。所以，体育消费人口的测定标准也应该遵循人口学的学科规范，选取选用更多比率/密度测量指标进行测定，之后经过反复检验，最终提炼出相应的测定标准。基于此考虑，“密集度”这一符合比率/密度特征的测量指标才得以引入，围绕着密集度的分类才得以展开，但是仍然需要进一步检验与测定。

3 体育消费人口的测定

3.1 实证数据来源

实证数据来源于葛书林等（2018）对北京、济南、郑州、贵阳4个城市的不同职业阶层进行抽样的数据。该样本数据的抽样对象仅限于有职业的消费人群，不涉及退休人员以及尚没有固定职业的学生群体，总计1 817人。其中交通、邮政、电力工作者样本所占比例为5.5%，制造、建筑和采掘业工作者样本所占比例为29.8%，文化、卫生和体育工作者样本所占比例为10%，党政机关公务员样本所占比例为10.5%，教育、科学研究技术服务工作者样本所占比例为17.1%，批发零售、餐饮休闲与居民服务业工作者样本所占比例为16.8%，计算机、金融与房地产销售工作者为样本所占比例为10.3%。虽然此数据的样本分布情况经过频率分布计算具有一定的代表性，但是为进一步检验，研究又将样本数据与全国数据进行比对，除了批发零售、餐饮休闲与居民服务业工作者所占比例为8.3%（全国数据），制造、建筑和采掘业工作者所占比例为46.7%（全国数据），两个行业数据略有差异外，其他均在较合理的参考范围内。

3.2 理论假设与理论模型的初步构建

首先，任何一种商品与服务的购买过程都与消费者的意识紧密联系在一起，对体育产品与服务的购买方面也不例外。Funk等（2001）认为，意识是最初的层级，之后依次发展到吸引力和依恋，最后达到忠诚这一层级。代刚（2011）认为这个发生过程会有一定的分化，由消费者内隐意识的主动驱动所产生的购买行为，往往表现为高卷入度消费行为，由消费者内隐意识的被动驱动所产生的购买行为，则表现为低卷入度消费行为。所以，消费意识会影响整个消费过程，是促使具有相同特征的消费群体形成的重要变量。其次，人口学学科体系下的密集度是指每月物品消费金额与每月时间消耗比值，基于密集度的体育消费人口必然要与消费支出、时间消耗两个变量紧密联系在一起。此外还包括消费频率，即一个月内或一年内进行体育消费的次数等。在该模型中，包含体育消费意识、体育消费支出、体育消费时间和频率、基于密集度的体育消费人口4个变量。根据理论模型中各变量之间的逻辑关系转化为理论假设。

假设（1）体育消费意识、体育消费支出、体育消费时间和频率两两相互作用，共同对基于密集度的体育消费人口有正向的作用影响。

假设（2）体育消费意识隐含于体育消费支出、体育消费时间和频率之中，通过先作用于体育消费支出、体育消费时间和频率，再间接地对基于密集度的体育消费人口有正向的作用影响。

假设（3）与体育消费意识无关，体育消费支出、体育消费时间与频率两两相互作用，共同对基于密集度的体育消费人口有正向的作用影响。

假设（4）体育消费意识直接对基于密集度的体育消费人口有正向的作用影响，与体育消费支出、体育消费时间和频率无关。

3.3 操作性变量的转化与赋值

构建初步的理论模型与理论假设后，需要对观测变量进行可操作性转化并赋值。转化过程不仅要指明存在的潜在变项与测量误差，还要指明潜在变项分别包含的观测变项。观测变项的确定需要充分考虑到与潜在变项的直接逻辑关系，只有进一步形成可供检验的路径分析模型才能进行其后的路径分析（图3～图6）。

图3 基于密集度的体育消费人口路径分析模型1Figure 3. The PathAnalysis Model 1 of Sports Consuming Population Based on Density Factor

3.4 路径分析模型的拟合与修正

经过拟合，图3和图4中初步构建的模型1和模型2未能达到拟合的基本要求，变量（体育消费意识）>>（密集度体育消费人口）与变量（体育消费支出）>>（密集度体育消费人口）的观测值（estimate）值未能达到显著性（P>0.05），且观测指标较少，如果进一步修正会使得模型无法识别，所以本研究选择图5和图6中的模型3和模型4进行拟合。经过拟合，模型3和模型4的各统计检定量与统计指标也未能达到基本的规定要求，需要进行修正。最终，根据Bagozzi等（1988）的模型适配基本准则以及Tabachnick等（2007）关于因素负荷量判断标准，依据所有误差变异必须达到显著水平和观测变量对于潜变量的因素负荷量最好接近0.63、不低于0.55的判断标准，本研究对模型3和模型4中的各变量逐一检定并修正，基于密集度的体育消费人口模型5和模型6得以确认，两个模型的各统计检定指标基本上接近了标准要求的临界值，属于宽松策略下的可接受模型（图7，图8）。特别是RMR值都已经下降到0.05以下，可靠性进一步增强。

图4 基于密集度的体育消费人口路径分析模型2Figure 4. The PathAnalysis Model 2 of Sports Consuming Population Based on Density Factor

图5 基于密集度的体育消费人口路径分析模型3Figure 5. The PathAnalysis Model 3 of Sports Consuming Population Based on Density Factor

图6 基于密集度的体育消费人口路径分析模型4Figure 6. The PathAnalysis Model 4 of Sports Consuming Population Based on Density Factor

图7 基于密集度的体育消费人口路径分析模型5Figure 7. The PathAnalysis Model 5 of Sports Consuming Population Based on Density Factor

图8 基于密集度的体育消费人口路径分析模型6Figure 8. The PathAnalysis Model 6 of Sports Consuming Population Based on Density Factor

3.5 路径分析模型的效果分析

经检验后两个拟合模型中的各变量都达到显著水平，可进行相应的效果分析，但是在此之前还要考虑模型中的各变量关系是否符合事实逻辑。模型5中，经由体育消费支出、体育消费时间与频率相互作用下，体育消费意识对于密集度的体育消费人口为负向建构，即体育消费意识越强，其物品密集度的体育消费人口趋势越低，反而时间密集度的体育消费人口趋势越高，并在与体育消费意识、体育消费支出的相互作用下，体育消费时间与频率对于密集度的体育消费人口为正向建构，即人们在体育参与过程中消费的时间越长，其物品密集度的体育消费人口趋势越高，反而时间密集度的体育消费人口趋势越低。按照一般的事实逻辑，在体育消费支出保持不变的情况下，消费时间越长，将使密集度比值偏向于时间密集度类型，时间密集度的体育消费人口趋势越高。效果分析结果与事实逻辑略有出入，且模型中的体育消费支出对于基于密集度的体育消费人口没有任何建构作用，也与事实逻辑不相符，所以考虑到此模型中所反映的各种不确定性对于客观事实解释力度的影响，本研究不再对其进行效果分析，只将其作为与模型6的一般性考量。

与之不同，模型6中各个变量之间的相互关系比较符合事实逻辑，比如体育消费支出对于基于密集度的体育消费人口的正向建构作用，消费频率对其的负向建构作用，频率越高，密集度比值越偏向于时间密集型，物品密集型的趋势越低。为此，本研究对此模型进行接下来的效果分析。

在模型6中，共涉及4条影响路径：

1）［体育消费意识］→［体育消费支出］→［密集度体育消费人口］，其效果为0.25×0.20=0.05。

2）［体育消费意识］→［体育消费频率］→［密集度体育消费人口］，其效果为0.13×-0.33=-0.043。

3）［体育消费支出］→［密集度体育消费人口］，其效果为0.20。

4）［体育消费频率］→［密集度体育消费人口］，其效果为-0.33。

从这4条路径中可以看出，体育消费频率是影响基于密集度的体育消费人口增长的第一要素，总效果为-0.33，其次是体育消费支出，总效果为0.20，最后是体育消费意识，总效果为0.007。由这4条影响路径所组成的模型对于基于密集度的体育消费人口解释率达到15%。

4 结语

基于密集度的体育消费人口与体育消费意识、体育消费支出、体育消费时间和频率之间有着密切的关系，并且所建构的模型验证了研究假设（2）完全成立。在统计学意义上，所建构的模型也验证了研究假设（1）成立。体育消费意识、体育消费支出、体育消费时间和频率两两相互作用，共同对基于密集度的体育消费人口有正向的作用影响。但是，这一假设与事实逻辑有一定出入，尚需进一步商榷与思考。建构的模型拒绝了研究假设（3）和研究假设（4），即如果脱离了体育消费意识这一变量共变线性关系的影响，仅依据体育消费支出和体育消费时间、消费频率无法对基于密集度的体育消费人口有建构作用。同样，如果体育消费意识脱离了体育消费支出和体育消费时间、消费频率的共变线性关系的影响，也不能对基于密集度的体育消费人口有建构作用，三者之间是统合的整体。