福建省九地市体育产业关联的空间结构研究——基于引力模型和社会网络分析的实证分析

丘庆达，罗雁怀，周良君，梁婉仪

(1.广州体育学院 研究生学院，广州 510500；2.广州体育学院 休闲体育与管理学院，广州 510500；3.广东工业大学 管理学院，广州 510520)

大力发展体育产业是实施体育强国战略、落实党的十九大报告关于“广泛开展全民健身活动，加快推进体育强国建设”要求的重要举措，更是建设健康中国，推动以体育为代表的大健康产业快速发展的必然要求。2020年9月8日，国家发展改革委员会等四部委联合印发的《关于扩大战略性新兴产业投资 培育壮大新增长点增长极的指导意见》首次把体育产业列入国家战略性新兴产业的行列，明确了体育产业作为经济发展新增长点和增长极的战略地位。作为体育产业大省，福建省2018年体育产业总产值为4 295亿元，增加值为1 496亿元，占全省GDP比重为4.17%，体育产业总产值更是占全国体育产业总产值近1/5[1]。尽管体育产业已然成为福建省经济发展的支柱性产业[2]，但是仍然面临产业结构不合理、区域发展不均衡、体育市场不成熟、产业生态不完善等问题[3-5]。因此，厘清福建省各城市体育产业发展现状，明晰城市间体育产业关联强度，并在此基础上探讨福建省体育产业发展模式及对策建议显得至关重要。

近年来，国内学者针对福建省体育产业及相关产业进行了大量的研究。章颖基于2008—2013年期间福建省体育产业数据，从一系列产业集聚水平测度指标入手计算了福建省体育用品业、体育服务业的集聚水平[3]。赵少聪等以晋江市国家体育产业基地为例探讨了福建省体育用品制造业服务化转型的困境，并提出了理念创新、科技创新、模式创新、人才建设、环境优化等具体建议[4]。张泽对晋江体育用品制造产业集群网络与企业成长机制展开了研究[6]。郑琳泓等对福建省体育用品业发展现状、存在问题进行系统梳理，并提出了福建省体育用品业高质量发展的可行性路径[7]。李勇妹基于Logistic模型研究了福建省体育产业对国民经济发展的促进作用，并发现福建省体育产业与经济规模存在着高度相关性[2]。许光洁从宏观角度分析了福建省体育产业发展现状，并就其所存在的问题提出了发展对策[8]。综上，目前福建省体育产业研究以宏观定性分析为主，定量研究少，缺乏城市间体育产业关联分析。体育产业关联网络空间结构研究有助于优化体育产业资源和要素的空间布局，助推区域体育产业高质量发展。因此，本文试图从区域体育产业的空间结构着手，对福建省体育产业关联进行分析。

在区域产业空间关联的研究方法上，学者多采用引力模型对产业指标和区域产业的空间联系强度进行计算，并进一步结合社会网络分析方法来实现对各城市节点的网络结构剖析[9-10]。本文将借鉴区域产业空间关联的普遍研究范式，引入修正引力模型和社会网络分析法构建福建省体育产业关联结构研究模型，对福建省九地市间体育产业关联强度和网络结构特征进行研究，以期全面反映福建省城市间的体育产业关联，为福建省体育产业协同发展提供思路。

1 数据来源与研究设计方法

1.1 数据来源

目前，我国体育产业发展仍处于初级阶段，城市体育产业统计指标不统一不健全问题突出[11]，但受利好政策影响，福建省九地市2020年目标数据相对健全。因此，本文遵循科学性和可操作性的原则，选取了福建省2015年的实际数据和2020年的目标数据来测度福建省体育产业关联网络5年来的空间演化过程。本文数据来源于对应年份福建省九地市的统计(或预测)数据，个别缺失数据采用均值插补法进行补充。统计数据均来源于福建省九地市的《体育事业“十三五”发展规划》《关于加快发展体育产业的实施意见》《全民健身实施计划(2011—2015年)》《全民健身实施计划(2016—2020年)》和体育相关部门提供及政府官方网站公布的体育产业数据资料。

1.2 研究方法

1.2.1 修正的引力模型

测量空间关联关系的方法主要是引力模型和VAR格兰杰因果关系检验[12]。考虑到VAR模型对滞后阶数的选择过于敏感，一定程度上降低了网络结构特征分析的精确性，而引力模型不仅更适用于截面数据分析，而且能综合考虑地理距离因素[12]，因此本文选择引力模型来测量福建省城市间体育产业关联关系。已有研究结果显示[13-16]，产业产值、营业收入、消费人口总数、消费总量是影响某一产业质量的密切相关因素，同时典型城市经济引力模型均以经济因素、人口因素作为质量测度的核心指标[13，17]。因此，城市体育产业总规模与城市体育人口是测量城市体育产业质量的核心指标。另外，体育场馆设施是发展体育产业的重要资源和载体，本文还选取了人均体育场地面积作为测度城市体育产业质量的指标。城市间“距离”通常以城市间公路里程或公路交通的时间距离来表示[13，15-16]，结合城市间体育产业关联的内涵，本文运用城市间公路交通的时间距离来表示城市间的“距离”。综上，本文对传统引力模型做如下的调整：

(1)

(2)

式中：Fij表示i、j两城体育产业关联强度；P表示城市体育人口；V表示城市体育产业总规模；S表示城市人均体育场地面积；G代表常量通常取1；b代表距离衰减系数通常取2；Dij表示城市间公路交通的时间距离；TFi为城市i的体育产业关联总量。

1.2.2 社会网络分析法

空间结构特征测量方法主要包括分形理论模型和社会网络分析方法[18]。考虑到分形理论模型通常忽略城市质量因素，仅考虑交通距离因素，而社会网络分析同时考虑两者[15]，故本文选择社会网络分析方法。本文采用该方法中的网络密度、中心度、核心—边缘模型、凝聚子群等指标对福建省体育产业关联网络结构展开研究。

(1)网络密度。网络密度指的是福建省各地市间体育产业关联的紧密程度，其密度值越大表明该体育产业网络内部各城市间的关联越紧密，整体网络对于各城市间关联度的影响越大。

(2)中心度。中心度是社会网络分析的研究重点，通常使用节点中心度和中介中心度对各节点的网络结构特征进行分析。节点中心度反映城市在体育产业空间网络的中心位置程度，节点中心度越高的城市，与更多的城市存在体育产业关联，越处于网络的中心[19]。中介中心度反映城市在多大程度上控制其他城市间的体育产业关联，中介中心度越高的城市，越能控制其他城市间进行体育产业关联，越处于网络的中心。

(3)核心—边缘模型。利用核心—边缘模型可判断体育产业节点城市在网络中所处的位置，并估计体育产业节点城市的“核心度”，可以直观、科学地分析在福建省体育产业空间关联网络中各城市的重要程度及所处的“核心—边缘”地位。核心度越高的城市，在网络中的地位越重要，越处于网络的中心。

(4)凝聚子群分析。根据体育产业节点的关联程度可将网络分为若干个内部密切关联的“小群体”，对每一个“小群体”呈现的特征进行剖析，以判断城市之间体育产业的关联情况和全面深入分析体育产业网络。

2 福建省体育产业网络实证分析

2.1 体育产业关联强度

根据公式(1)(2)测算出福建省各个城市的体育产业关联强度Fij和关联总量TFij(表1和表2)。

表1 2015年、2020年福建省九地市体育产业关联强度

表2 2015年、2020年福建省九地市体育产业关联总量(按照联系总量大小排列)

从体育产业关联总量看，2015—2020年福建省9个城市体育产业关联总量排名不变，依次为泉州、莆田、福州、厦门、漳州、龙岩、宁德、三明、南平(表2)。从城市间体育产业关联强度看，2015年和2020年城市间体育产业关联强度最高的4组城市均为泉州—莆田、泉州—厦门、泉州—福州和莆田—福州(表1)。进一步分析发现：①2015年福建省9个城市体育产业关联强度和关联总量处于较低水平，泉州、莆田为网络中的核心节点，与福州、厦门和漳州联系密切，龙岩、宁德、三明、南平被边缘化，呈现较为明显的“孤岛现象”；②2020年福建省体育产业关联网络仍旧保持以泉州、莆田为核心，福州、厦门、漳州为次核心的发展格局，但福州、厦门、漳州3个城市的经济优势已显现，体育产业关联强度和关联总量的增长尤为明显，有后发赶超之势；③就空间演变历程而言，2015—2020年福建省体育产业关联强度和关联总量增长迅猛，泉州、莆田对其他城市辐射效应显著，福州、厦门和漳州作为区域次核心城市体育产业关联总量占比持续提升，龙岩、宁德、三明、南平等城市不断加强与其他城市的体育产业关联，孤岛效应有缓解趋势，但是边缘城市体育产业关联强度和关联总量仍处于较低水平，整体网络仍存在明显的空间分异及非均衡性分布特征。

2.2 社会网络分析

遵循数据的适用性和对比性原则，利用Ucinet软件对2015年和2020年福建省城市间体育产业关联网络矩阵进行“二值化”处理，断点值取30，得到目标二分矩阵，进而绘制出2015年和2020年福建省体育产业关联网络结构图(图1)。

图1 2015年(左)、2020年(右)福建省九地市间体育产业关联强度

2.2.1 网络密度

2015年和2020年福建省体育产业关联网络密度分别为0.389、0.486，说明福建省体育产业关联网络密度逐年提升，节点关联强度不断增强，区域体育产业空间溢出的渠道不断丰富，但是目前网络密度仍处于较低水平，仍有较大的增长空间，网络功能及节点间关联强度亟待进一步完善及增强。

2.2.2 中心度分析

(1)节点中心度。2015年福建省9个城市的节点中心度普遍较低且空间分布不均衡特征明显(图2)。福建省西部内陆地区城市节点中心度非常低，高值地区集中在福建省东部沿海地区，如泉州、莆田、福州、厦门等城市。其中泉州节点中心度为100，与每一个城市都有直接体育产业关联，处于网络中的绝对核心地位。这表明2015年福建省体育产业关联网络核心城市辐射带动能力有限，网络中各个城市的地位相差甚远，两极分化现象突出。2020年福建省9个城市的节点中心度增长明显，泉州、莆田、福州节点中心度均为100,网络从单核心(泉州)驱动转变为三核心(泉州、莆田、福州)引领的发展格局。同时，低值地区(三明、南平、宁德、龙岩)的节点中心度也有了明显的提高，其中三明增长幅度最大，由25上升至50,市场需求激增和政策扶持双红利因素驱动是低值地区节点中心度快速提升的根本原因。这表明2020年福建省体育产业关联网络核心城市的节点中心度逐渐增强，辐射带动作用逐步提升，但是区域城市两极化分化现象依然明显。

图2 2015年和2020年福建省体育产业关联网络节点中心度

(2)中介中心度。2015年泉州的中介中心度遥遥领先于其他城市(图3)，在网络中扮演着“超级中间人”的角色，网络节点关联过度依赖其中介作用，整体网络稳定性不高。2020年莆田、福州中介中心度快速增长，而其他城市中介中心度明显下降，泉州、莆田、福州3个城市已经垄断并平分了网络中所有中介中心度，说明福建省体育产业关联网络中泉州“一家独大”的局面已经不复存在，泉州、莆田、福州在网络中共同发挥着重要的中介和桥梁作用。

2.2.3 核心—边缘结构分析

采用核心—边缘模型对福建省体育产业空间关联网络进行分析。结果显示：①从核心—边缘区域分布看，2015年与2020年福建省体育产业关联网络核心—边缘区域分布保持一致，并未发生改变，核心区域包括福州、厦门、莆田、泉州、漳州，边缘区域包括三明、南平、宁德、龙岩；②从城市核心度看，2015—2020年福建省各个城市核心度普遍提高，其中边缘区域城市核心度提高幅度尤为显著，说明各个城市逐渐融入区域体育产业关联网络中，对整体网络的影响不断加强；③从核心—边缘区域密度看，2015年核心区与边缘区网络密度分别为0.750与0.167(前者是后者的4.5倍)，2020核心区与边缘区网络密度则为0.850与0.167(前者是后者的5倍)，区域间网络密度相差较大，说明福建省体育产业关联网络存在明显的核心-边缘区；④从核心—边缘区域关联看，核心区和边缘区的空间关联从2015年的0.450和0.100上升至2020年的0.700和0.100，说明福建省城市间体育产业关联虽然有所改善，但是核心区域与边缘区域的空间层次结构特征仍较明显，这与以上网络密度分析部分结果相符(表3)。

表3 核心—边缘结构组成与分析

2.2.4 凝聚子群分析

运用Ucinet软件中的CONCOR(convergent correlations迭代相关收敛法)进行聚类分析(最大分割深度取2，集中标准取0.2)，进一步研究2020年福建省体育产业关联网络中是否存在“小群体”。结果显示：①泉州、莆田和福州属于同一个子群，说明该3个城市间体育产业关联紧密，福建省体育产业发展模式已经从单个城市产业聚集过渡到多城市都市圈产业协同；②厦门为子群2，作为沿海经济特区，区域体育产业发展迅速，未来将极有可能并入子群1；③漳州、龙岩为子群3，两城间体育产业关联紧密，并深受厦门辐射带动作用影响，未来可作为福建省体育产业关联网络的中间层级城市；④宁德、南平、三明为子群4，均是网络边缘区域城市，区域体育产业发展水平较低，成长空间巨大，未来融入以体育发达城市为核心的都市圈，承接以体育产业转移为主导的大城市的空间溢出效应是区域体育产业发展的重要路径(图4)。

图4 2020年福建省体育产业关联网络的凝聚子群分析

3 结论与建议

本文首先运用修正引力模型构建福建省城市间的体育产业空间关联关系矩阵，并在此基础上运用社会网络分析法对福建省体育产业关联网络结构进行剖析。得到以下研究结论：

(1)2015—2020年福建省体育产业关联强度和关联总量增长迅猛，城市间体育产业关联日益密切，尤其以泉州—莆田、泉州—厦门、泉州—福州和莆田—福州最为突出。泉州、莆田作为龙头城市对其他城市的辐射带动效应显著，福州、厦门、漳州体育产业关联强度与关联总量快速增长，在网络中的地位不断上升。尽管龙岩、宁德等边缘城市孤岛效应有缓解趋势，但体育产业关联强度和关联总量仍处于较低水平，整体网络仍存在明显的空间分异及非均衡性分布特征。

(2)2015—2020年福建省体育产业关联网络整体网络中心度不断优化，并聚焦到泉州、莆田、福州3个城市，说明福建省9个城市的体育产业关联网络从单核心驱动逐步过渡到多核心引领发展格局。从节点中心度看，2015—2020年福建省9个城市的节点中心度增长明显，节点中心度为100的城市从1个(泉州)增长至3个(泉州、莆田、福州)，网络从单核心(泉州)驱动转变为三核心(泉州、莆田、福州)引领的发展格局。从中介中心度看，2015—2020年莆田、福州中介中心度快速增长至泉州水平，说明泉州一家独大的“超级中间人”网络地位消失，泉州、莆田、福州在网络中共同发挥着重要的中介和桥梁作用。

(3)2015—2020年福建省体育产业空间关联的网络密度逐年提升，城市间体育产业关联日益密切，城市之间体育产业的空间溢出渠道不断丰富，但是整体网络密度仍处于较低水平，存在较大的增长空间。网络空间存在明显的核心—边缘结构特征，2015—2020年核心边缘区域分布保持一致，核心区域包括福州、厦门、莆田、泉州、漳州，边缘区域包括三明、南平、宁德、龙岩。尽管5年间福建省核心区域与边缘区域自身的密度与关联的密度有所增强，但是核心区域与边缘区域的空间层次结构特征仍旧明显，边缘区域城市间的体育产业关联仍待进一步加强。2020年福建省9个城市可划分为“泉州—莆田—福州”“厦门”“漳州—龙岩”“宁德—南平—三明”4个不同的凝聚子群。

为了促进福建省体育产业的均衡发展，发挥体育产业关联网络结构的效能，本文提出以下建议：

(1)进一步发挥核心区域的辐射带动作用。福建省体育产业发展应重点发挥泉州、莆田、福州等核心区域城市的辐射作用，推动福建西部欠发达区域体育产业发展的同时提升福建省自身体育产业综合性发展水平。强化核心区域的体育产业建设：泉州要发挥国内知名体育品牌聚集地的作用，加强高端体育用品制造技术创新与科技创新，打造面向国内外市场的体育产业门户，致力打造全国先进体育装备制造业中心、全国运动鞋服知名品牌示范区；莆田要发挥其作为世界上最大的运动鞋出口加工基地的优势，推动体育用品智能化制造发展，加快“互联网+体育”营销模式的探索与应用，不断提升商品的使用价值和溢价能力；福州要发挥省会城市的枢纽优势，加大与国内外体育知名城市的交流合作，积极引进高素质的人才队伍与高附加值的体育赛事活动，推动区域体育服务业高质量发展。深化与边缘区域协同发展：推进福莆宁城市群的体育产业一体化发展，以福州为核心带动平潭综合试验区、南平、宁德等地区的体育产业发展，通过基础设施共建、活动赛事共办、体育项目对接等促进区域体育产业共同发展；推动厦门与漳州、龙岩等地区的协同发展，以厦门国际马拉松等精品赛事为龙头，以滨海、山水生态环境为支撑，重点发展区域竞赛表演业、体育旅游业和体育健身休闲业[20]。

(2)优化产业空间布局，推动产业协同发展。基于现有研究结果，福建省体育产业发展存在明显的空间分异及非均衡性分布特征，具体表现为东部沿海地区体育产业发达，西部内陆地区体育产业落后。鉴于此，福建省首先应根据各个城市的体育产业发展现状和在区位、资源、品牌等方面的相对优势，制定适合于各个城市发展的中远期目标，通过特色体育设施建设、税费减免、资金投入引导等宏观政策适当引导各区域体育产业错位协同发展，进而有效优化区域体育产业空间布局。其次，夯实福建省西部内陆欠发达地区的体育产业基础，尤其是要加强农村基础性健身设施建设，完善城市大型体育场馆场地免费或低收费对外开放制度，健全区域“市—县—乡”层级化全民健身服务体系，为区域体育产业发展扫清障碍。最后，积极推动区域体育产业不同形态子产业的协调发展，构建跨区域产业配套协作机制，共建跨区域产业链和产业生态圈，从而提高体育产业资源配置效率，推动区域体育产业协同发展。

(3)加强城市间体育产业关联，提高体育产业要素流动速率。首先，未来应当优化福建省交通网络布局，加强城市间交通与物流基础设施建设，通过增加高速公路和高铁布线的密度，完善物流运输层级化体系，缩短体育产业关联的空间距离，进而降低要素流动成本，提高要素流动速率。其次，通过产业链分工、资源信息共享、人员互动交流、赛事共同举办等方式增进区域间体育产业的沟通交流，从而提高区域间人流、物流、资金流、信息流等体育产业要素的流动效率。最后，引导优质稀缺体育产业要素向民营经济聚集，营造公平公正的体育产业营商环境，发挥市场主导和政府引导作用，推动区域体育要素蓬勃发展。