中国农户家庭体育消费影响因素与政策建议

张巍 徐鑫 周结友

[收稿日期：2023-08-19

基金项目：国家社会科学基金项目“新时代乡村振兴战略背景下乡村全民健身公共服务体系优化研究”（19BTY098）。

作者简介：张巍（1984-），男，讲师，博士，研究方向：居民体育消费。E-mail：maxpainboy@163.com  通信作者：周结友]

摘      要：基于2017年中国家庭金融调查（CHFS）中超过2万户农户家庭的收入、资产和消费数据，借助Tobit模型的实证分析工具，对中国农民家庭体育消费的影响因素进行量化研究。研究发现，收入、资产、工作类型和居住地均会影响农户家庭体育消费，具体而言：（1）收入增加会促进农户体育消费，且收入弹性大于1，表明体育消费对农户而言是高档品。从细分类型看，财产性收入和转移性收入对体育消费促进作用显著，但工资收入和务农收入无显著作用。（2）资产规模同样正向促进农户体育消费，5种细分资产类型均正向促进农户体育消费。（3）从城乡比较看，工资收入会显著促进城镇家庭体育消费，农业收入会显著降低城镇家庭体育消费；土地资产显著促进农户体育消费，但对城镇家庭没有影响。（4）户主从事非农工作和进城生活（务工）均会显著增加家庭体育消费。

关  键  词：体育消费；农户家庭；微观数据；量化研究；中国家庭金融调查

中图分类号：G80-05    文献标志码：A    文章编号：1006-7116（2024）03-0038-10

The influencing factors and policy suggestions for sports consumption among

Chinese rural households

——Based on the empirical analysis of Chinese household finance survey in 2017

ZHANG Wei1， 2，XU Xin1，ZHOU Jieyou3， 4

（1.School of Finance，Guangdong University of Finance & Economics，Guangzhou 510320，China；

2.Institute for Contemporary China Studies，Tsinghua University，Beijing 100084，China；

3.School of Sports Business，Guangzhou Sport University，Guangzhou 510500，China；

4.Youth Sports Research Center，Guangzhou Sport University，Guangzhou 510500，China）

Abstract： Based on the income， asset and consumption data of more than 20，000 rural households from the 2017 Chinese Household Finance Survey （CHFS）， this article studies the basic facts and influencing factors of sports consumption of Chinese rural households by using a Tobit model. The main finding is that income， asset， job type and residence all affect sports consumption of rural households. Specifically speaking： （1） An increase of income will promote farmers sports consumption， and the income elasticity is greater than one， indicating that sports consumption is a high-end product for farmers. Property income and transfer income play a significant role in promoting sports consumption， but wage income and agriculture income have no significant effect. （2） The asset size also positively promotes farmers sports consumption， and all five asset types positively influence farmers sports consumption. （3） From the urban-rural comparative perspective， wage income significantly impacts sports consumption of urban households， while farm income significantly reduces sports consumption of urban households; land assets significantly promote sports consumption rural households， but have no effect on urban households. （4） Both non-farm work and urban living （working） of household heads all significantly increase household sports consumption.

Keywords： sports consumption；rural households；micro data；quantitative study；Chinese household finance survey

党的二十大报告明确2035年建成体育强国的远景目标，为新时代中国特色社会主义体育事业的高质量发展提供基本遵循。“体育强国的基础在于群众体育”[1]，很显然在建设体育强国新征程中农村和农民不能“迟到”，更不能“缺席”。一方面，实现中华民族伟大复兴，最艰巨最繁重的任务依然在农村，最广泛最深厚的基础依然在农村。历史和现实都告诉我们，农为邦本，本固邦宁[2]。另一方面，根据2020年第七次全国人口普查数据，尽管我国常住人口城镇化率已经达到63.89%，但仍有5.098亿人居住在乡村，而且居住在城镇的9.020亿人中有28.94%属于农村户口，从绝对规模看有2.610亿人，两者之和高达7.708亿[3]。缺少农村和农民参与的群众体育就如同无源之水，而脱离全民参与的体育强国也如同无本之木。

聚焦到农村和农民体育消费领域，其重要性早已远超体育强国的范畴。一是新发展格局的内在要求。诚如习近平总书记[2]所言：“把战略基点放在扩大内需上，农村有巨大空间，可以大有作为。”“城乡经济循环是国内大循环的题中应有之义，也是确保国内国际双循环比例关系健康的关键因素。”二是乡村振兴的重要基石。《中华人民共和国乡村振兴促进法》明确要求“各级人民政府应当采取措施丰富农民文化体育生活”，“鼓励开展形式多样的农民群众性文化体育、节日民俗等活动”。《“十四五”推进农业农村现代化规划》更提出到2025年农村居民教育文化娱乐消费支出占比要达到11.5%的具体目标。三是共同富裕的根本任务。人民对美好生活的向往离不开身体健康为基础，“体有所健”是共同富裕的应有之义，面向全体人民的共同富裕当然也包括广大农民群众。

尽管《体育强国建设纲要》明确农民属于促进体育活动的重点人群范畴，并要求“推动全民健身公共服务资源向农村倾斜”“推动农民体育协会等社会组织建设，健全农民群众身边的健身组织”[4]。然而遗憾的是，鲜有针对农村和农民的体育消费的量化研究，使得对中国农户家庭体育消费的基本事实和影响因素仍然不甚明了。目前国内关于体育消费的研究仍然处于起步阶段[5]，已有研究主要存在以下不足：（1）研究视角层面，已有研究主要集中在全体居民或城镇居民的体育消费领域，以及农户的全口径消费领域，但对农户体育消费领域则鲜有涉及。（2）数据层面，已有体育消费研究的微观数据来源主要依靠问卷调查[6]，且多数问卷仅覆盖若干个城市或地区，研究结论不能反映全国情况。（3）技术手段层面，已有体育消费研究偏重数据的描述性统计，缺乏基于计量和参数的量化研究[7]，因此在政策的针对性和精准性方面还有所欠缺。国外研究尽管有较为丰富的量化研究成果，但并未刻意具体区分城市和农村。而且由于历史背景、社会背景和经济基础等方面的差异，中国农民消费行为的特殊性远远超过西方主流消费理论的解释范围，从而使许多理论看似能够解释中国农民的消费行为特性，但似乎又总是差强人意，难以给出一个全面系统的解释[8]。针对以上情况，本研究将基于2017年中国家庭金融调查中超过2万户农户家庭微观数据，对中国农民家庭体育消费的影响因素进行量化分析，以期为后续研究抛砖引玉。

1  研究设计

1.1  数据来源

中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）是中国家庭金融调查与研究中心在全国范围内开展的抽样调查项目，旨在收集家庭层次微观经济行为的相关信息。自2011年起，调查已成功实施6轮。相较于传统问卷调查，该数据具有全国代表性。本研究使用的数据来自于CHFS（2017）年数据，该数据涵盖全国29个省份共计40 011个家庭的资产与负债、保险与保障、支出与收入和金融知识、基层治理与主观评价等多个维度的指标。需要特别说明的是，尽管CHFS已经公开5个年度数据，但考虑到除2017年以外的其他年度调查对家庭体育消费的统计过于宽泛，往往是和家庭其他文化娱乐活动支出归并在一起而缺乏精确性，所以本研究只使用2017年度的数据进行分析。为了保证样本的有效性，剔除没有户口、户主年龄低于16岁或者质量较差的家庭样本，共计1 114条观测值。此外，还剔除核心变量缺失的家庭样本共计260个观测值，最终样本包括38 821条观测值，其中农户样本20 319条，非农户18 318条。本研究的主要对象是农户家庭样本。

1.2  模型设定

鉴于家庭体育消费存在大量0值，呈现出“归并数据（Censored data）”的统计特征，本研究借鉴张巍等[9]的建议，主要使用Tobit模型进行回归：

（1）

其中是本研究核心因变量，定义为样本中第i号家庭在2017年的体育消费，做了对数化处理。借鉴马天平和卢旭蕊[10]的做法，本研究也使用CHFS调查问卷的[G1020]问题：“去年，您家的保健、健身锻炼支出花了多少钱（单位：元）”作为家庭体育消费的代理变量①。

Xi代表本研究将重点考察的一组核心自变量，包括“家庭收入”“家庭资产”“是否务农”和“是否留在农村”等变量。其中，家庭收入和家庭资产也做了对数化处理，这样它们的回归系数就是经济学中经典的弹性概念。而是否务农和是否留在农村是均为虚拟变量，前者是当i号家庭户主的工作类型为“务农”时取值为1，否则取值为0；后者的定义是当i号农户家庭的居住地为“乡村”时取值为1，当居住地为“城镇”时取值为0。

Controls代表一组家庭和户主层面的控制变量，包括：“户主年龄”及其二次项（年龄2）、教育程度相关的虚拟变量（“教育水平-小学”～“教育水平-大学”）②、“性别”（虚拟变量）③、“是否结婚”（虚拟变量）④、“是否有家庭成员”（虚拟变量）⑤。代表省份固定效应，为随机误差项。此外，由于样本数据为抽样得到，本研究按照每个样本出现的概率大小对估计结果进行加权处理⑥。

2  结果与分析

本部分将从家庭收入、家庭资产、城乡对比、工作类别、是否进城等5个维度分析对体育消费的影响。前2维度是从经典经济理论出发，后3个则基于中国特色问题。首先是收入和资产视角，收入和资产作为家庭财富的流量和存量，显然是影响包括体育消费在内所有消费的最重要因素。因此在户籍制度与城乡二元结构的国情下，收入和资产对体育消费的影响在城乡之间是否存在差异性，以及差异主要体现在哪些方面，是非常直接的疑问。然后是农村居民的工作类型对其体育消费的影响，尤其关注务农工作的影响。不仅因为农村居民和务农工作之间有千丝万缕的联系，更重要的是总书记多次强调中国人要把饭碗端在自己手中[11]，那么这些和粮食安全密切相关的工作及其从业者尤为值得关注。最后，是进城与否影响农村家庭体育消费的研究，该视角还涉及另一个非常有中国特色的话题：改革开放以来，中国经历世界上规模最大、速度最快的城镇化进程，农村人口进城务工、生活和定居是中国城镇化发展的主旋律之一⑦。

2.1  收入与体育消费

正如前文所言，收入是影响居民体育消费和农村居民（全口径）消费的关键变量，因此首先考察消费对家庭体育消费的影响。具体来说，将家庭总收入以及各类分项收入作为核心自变量代入模型（1），表1展示家庭收入对体育消费的影响的回归结果，其中第（1）列中仅加入总收入的自然对数（ln收入）作为自变量，第（2）列在第（1）列的基础上进一步加入控制变量，前两列中ln收入的回归系数分别为2.784和1.784，均在1%的水平上统计显著，表明体育消费的收入弹性显著为正：即在不考虑其他影响因素的情况下，总收入每增加1%，体育消费金额显著增加2.784%。即便在控制年龄、教育程度、婚姻状况和家庭成员数量等其他控制变量之后，体育消费金额仍然显著增加1.784%。根据经济学经典理论，消费品按照其收入弹性绝对值大小被划分为低档品（弹性绝对值小于0）、必需品（大于0且小于1）和高档品（大于1）等3种经济属性。总收入弹性1.784意味着体育消费对农户家庭而言是高档消费品，这和已有研究结论一致[9，12]。控制变量方面，年龄、性别和是否结婚的回归系数均为负数，年龄二次项为负数，分别在1%、10%、5%和5%的水平上统计显著，表明中年人群、女性和未婚人士相对年长人群及年轻人群、男性和已婚人士的体育消费显著更高。另外，与教育程度相关的4个虚拟变量均在1%的水平上显著为正，且教育水平-小学～教育水平-大学的回归系数取值依次递增，表明体育消费随着学历水平的提高而逐步上升。

在表1的（3）到（6）列中，进一步考察不同收入类别，即工资性收入、农业收入、财产性收入和转移支付收入等类别对于体育消费的影响。第（3）第（4）列中，工资收入和农业收入的回归系数分别为0.050和-0.145，但即使在10%的水平上仍然统计不显著。这表明工资性收入和农业性收入并不影响农户家庭的体育消费，可能意味着：（1）农户家庭的农业收入的相对规模和绝对规模都偏小，不构成家庭收入的“主力军”，因此无法刺激家庭的升级型消费⑧。（2）在“6亿人月收入1 000元”[13]的基本国情下，工资收入作为农户家庭最重要的收入来源⑨，要优先满足日常开支、养老、医疗、教育等更加刚需或紧急的支出。第（5）和第（6）列中，财产收入和转移支付收入的回归系数分别为1.747和0.647，均在1%的水平上统计显著。这些结果表明财产性收入和转移支付收入是影响体育消费的最重要的收入类型，这可能与消费的“心理账户”有关⑩。

2.2  资产与体育消费

考察资产对农户家庭体育消费的影响，主要基于两点考虑：第一，大量研究表明资产会影响城镇居民的消费，其经济逻辑在于资产的“财富效应”会促进消费[14-15]；或者“为了买房而储蓄”的房奴效应会挤出消费[16-17]。由于房地产是中国家庭最重要的资产，所以以上研究基本集中在住房资产的影响。第二，已有研究表明房产和金融资产等资产差距是城乡间收入差距和财富差距扩大的主要原因[18-19]，这很可能造成城乡间消费差距的原因之一。

将家庭总资产以及各类分项资产作为核心变量代入模型（1）。表2展示了家庭资产对体育消费影响的回归结果，其中第（1）列中仅加入总资产的自然对数（ln总资产）作为自变量，第（2）列在第（1）列的基础上进一步加入控制变量，前两列中ln总资产的回归系数分别为5.046和4.236，均在1%的水平上统计显著，表明体育消费的资产弹性显著为正：即在不考虑其他影响因素的情况下，总资产每增加1%，体育消费金额显著增加5.046%。即便在控制年龄、教育程度等其他控制变量之后，体育消费金额仍然显著增加4.236%。这意味着对农户体育消费而言，资产的财富效应占据了绝对上风，几乎不存在挤出效应。与表1中的结果相比，农户体育消费的资产弹性大约是收入弹性的2.4倍，这也非常符合经济直觉。控制变量的回归系数与表1中基本一致，不再赘述。

在表2的（3）到（7）列中，进一步考察不同细分资产类别（金融资产、非金融资产、非金融资产、土地资产、房产和汽车资产）对于体育消费的影响。结果表明，各细分的资产类型均对农户家庭的体育消费有正面影响，除汽车资产外土地资产对体育消费的财富效应最弱，很可能与其资产属性有关：在现有土地管理制度之下，农户的土地及其承包经营权只具有租赁价值的经济属性。

2.3  城乡对比

进一步考察城镇家庭收入和资产与家庭体育消费的关系作为城乡对比，相关结果见表3和表4。表3展示了城镇家庭样本中收入弹性的结果，可见城镇家庭体育消费的收入弹性同样显著为正，但弹性大小比农户家庭更低。比如在控制其他影响因素后，农户和城镇的总收入弹性分别是1.784和1.080，前者大约是后者的1.7倍。该结果意味着，相较于经济条件更好的城镇住户，体育消费对农户家庭更像奢侈品，这也非常符合经济直觉。

另外与农户样本不同的是，城镇家庭工资性收入弹性显著为正，而农业收入弹性显著为负。城镇家庭工资收入的弹性显著为正，一方面跟其收入规模有关，另一方面也可能跟城镇公共服务和保障水平高于农村有关，该猜测在后续居住地的实证分析中可得到进一步的交叉佐证。至于城镇家庭的务农收入增加会显著降低城镇居民的体育消费，可能与务农生产本身对从业者时间的占用和精力耗费较高有关，该猜测同样在下一部分工作类别的实证分析中得到进一步佐证。

表4展示了城镇样本中资产弹性的结果。城镇家庭体育消费的资产弹性同样显著为正，但弹性大小比农户家庭更低。例如控制其他影响因素后，农户和城镇家庭的总资产弹性分别是4.236和1.702，前者大约是后者的2.5倍；农户和城镇家庭的汽车资产弹性分别是1.131和0.308，前者大约是后者的3.7倍。另外与农户样本不同的是，土地资产并不影响城镇家庭的体育消费，可能是因为土地资产在城镇家庭中占比极低导致。

2.4  工作类别

并非全部农户都以务农为主业，CHFS2017调查中将工作类型划分为6种，样本家庭工作及占比如下：受雇于他人或单位（10.7%）、临时性工作（19.7%）、务农（33.2%）、个体经营（9.9%）、自由职业（2.2%）、其他（0.6%）、缺失（0.4%）。重点关注是否务农对农户家庭体育消费的影响差异，其理由有如下两点：第一，党的二十大再次强调要“全方位夯实粮食安全根基”“确保中国人的饭碗牢牢端在自己手中”，而务农与粮食生产息息相关，是保障粮食安全的关键所在。第二，基于样本统计来看，从事“务农”的农户家庭不仅占总样本的比重最高，为所有工作类别中占比最高。而且与从事其他工作的农户家庭相比，其体育消费金额、总资产和总收入都更低。

将工作类型虚拟变量“是否务农”作为核心变量带入模型（1），回归结果见表5。第（1）列中仅加入“是否务农”变量，第（2）列在第（1）列的基础上进一步加入控制变量，（3）～（5）列则进一步加入总收入和总资产的变量。前两列中是否务农变量的回归系数分别为-11.242和-7.82，均在1%的水平上统计显著，表明工作类型为务农的农户家庭比其他家庭体育消费金额显著更低。（3）～（5）列的结果表明，即使在控制收入弹性和资产弹性之后，是否务农的回归系数分别为-6.236、-5.536和-5.517，并均在1%的水平上统计显著。

相较于户主选择从事其他工作，务农工作会显著降低家庭的体育消费，并且在控制收入和资产的影响后该结论依旧成立，这很可能和工作的时间成本有关。工作忙碌会制约体育消费[20]，而务农工作对从业者的时间占用和体力消耗都比较大，尤其是在不具备大规模机械化生产的南方地区更是如此，因此对体育消费产生挤出效应。该逻辑也能解释3.3部分城市居民的务农收入会负向阻碍其家庭体育消费的观点。

2.5  进城与体育消费

部分农村户籍居民可能会因为工作等原因进入城市生活。根据2020年第七次全国人口普查数据，居住在城镇的9.020亿人中有28.94%属于农村户口，从绝对规模看有2.610亿人。已有文献表明城镇化可以促进农村居民消费[21]。一方面，城镇化通过促进农民增收而提升消费[22]，另一方面，城镇消费的示范效应也能促进农民消费[23]。基于CHFS2017的样本统计来看，进入城市生活的农村户籍居民的体育消费、总收入和总资产均高于留在农村居住的家庭（见表6）。

将居住地虚拟变量“是否留守农村”作为核心自变量代入模型（1），回归结果见表6。第（1）列中仅加入是否留守农村这一个变量，第（2）列在第（1）列的基础上加入控制变量，（3）～（5）列则进一步加入总收入和总资产的变量。前两列中是否留守农村的回归系数分别为-13.542和-10.035，均在1%的水平上统计显著，表明在城镇地区户主的农户家庭比其他家庭体育消费金额显著更高。（3）～（6）列的结果表明，即使在控制收入弹性和资产弹性之后，是否留守农村的回归系数分别为-9.398、-7.522、-7.391和-6.680，并均在1%的水平上统计显著，表明即使控制资产、收入和工作类别之后，住在城镇的农户家庭仍然比留在农村的农户家庭的体育消费金额显著更高。此外，表6的第（6）列结果中总收入、总资产和是否务农3个变量的回归系数分别为0.702、3.453和-2.894，分别在5%、1%和10%的水平上统计显著，表明居住地、总收入、总资产和是否务农4个变量都对体育消费有影响。

相较于选择向城市迁徙的农户，那些选择留在农村的农户家庭的体育消费更低，并且在控制收入和资产的影响后结论依旧成立。这一方面意味着在中国所推进的新型城镇化建设中，随着发展理念从“地的城镇化”向“人的城镇化”转变，城镇基本公共服务对包括农民工在内的流动人口的覆盖更加全面，成功避免了进城务工的农户家庭陷入“要将收入增加的大部分用于政府无法提供的公共品上，进而抑制消费支出”[24]的困境，因此极大提升其体育消费的倾向。另一方面还意味着，城镇化进程中的消费示范效应不仅在全口径的总消费领域、非刚性消费品领域、教育文化娱乐服务和医疗保健支出等“生产性消费”领域成立，在体育消费这一个全新的细分消费领域也同样成立。该逻辑也能解释城镇家庭的工资性收入正向促进其体育消费。

3  结论与建议

基于CHFS 2017年调查超过2万户农户家庭的收入、资产和消费数据，借助Tobit模型的实证分析工具，对中国农民家庭体育消费的基本事实和影响因素进行量化研究。主要结论如下：

第一，从家庭收入视角：（1）体育消费的收入弹性大于1，意味着体育消费对对农户家庭而言是高档消费品。（2）农户家庭工资性收入和务农收入不影响其体育消费，很可能是这类收入的不稳定导致。（3）城乡比较看，农户家庭的收入弹性大于城镇，意味着农户家庭体育消费的边际消费倾向更大。

第二，从家庭资产视角：（1）资产会促进农户家庭的体育消费，意味着对其体育消费而言，资产的财富效应占据上风。（2）各类资产均对体育消费有促进作用，但土地资产对农户家庭体育消费的财富效应偏弱，很可能与其只能租赁的资产属性有关。（3）城乡比较看，农户家庭资产的弹性大于城镇家庭，意味着农户家庭体育消费的边际消费倾向更大。

第三，从是否从事务农视角：从事务农工作相较于选择从事其他工作，会显著降低家庭的体育消费，并且在控制收入和资产的影响后结论依旧成立，这很可能和工作的时间成本有关。

第四，从是否留守农村视角：留守农村相较于选择流向城市，会显著降低农户家庭的体育消费，并且在控制收入和资产的影响后结论依旧成立。这很可能是因为城镇化进程中，覆盖流动人口的基本公共服务水平提升（同时也意味着农村基本公共服务与城镇之间的差距拉大）和消费的示范效应共同作用的结果。

基于以上结论，提出如下建议：

第一，千方百计增加农民的收入水平、降低城乡收入差距、保障农户收入的稳定性。要想在“6亿人月收入1 000元”[13]的基本国情下实现农户家庭体育消费的长期增长和大幅增长，最重要的举措还是持续提高农户家庭的收入水平和缩小与城镇居民的收入差距。（1）确保居民人均可支配收入增长与国内生产总值增长基本同步：要运用农业农村资源和现代经营方式增加收入；规范劳务派遣用工行为，保障劳动者同工同酬；健全各类生产要素由市场决定报酬的机制，提高农民土地增值收益分享比例。（2）完善再分配机制改善收入和财富分配格局：要全面贯彻中央“在高质量发展中促进共同富裕”的要求，正确处理效率和公平的关系，构建初次分配、再分配、三次分配协调配套的基础性制度安排，加大税收、社会保障、转移支付等调节力度和精准性，发挥慈善等第三次分配作用。（3）提高农民收入稳定性，尤其是务农收入的稳定性：完善农村社会保障和救助制度，健全农村低收入人口常态化帮扶机制；健全农业支持保护制度，完善粮食主产区利益补偿机制，构建新型农业补贴政策体系，完善粮食最低收购价政策。

第二，贯彻落实乡村振兴战略和新型城镇化战略，推进基本公共服务均等化。通过全面实施乡村振兴战略、深入推进以人为核心的新型城镇化战略，健全基本公共服务体系，加强普惠性、基础性、兜底性民生建设，主动缩小地区、城乡和收入差距，不断增强农户家庭的获得感、幸福感和安全感，从而释放其消费潜力。（1）推动城乡区域基本公共服务制度统一、质量水平有效衔接，推进城乡基本公共服务标准统一、制度并轨，增加农村教育、医疗、养老、文化等服务供给，促进基本公共服务资源向基层延伸、向农村覆盖、向边远地区和生活困难群众倾斜。（2）凸显科技兴农在乡村振兴中的地位，建设智慧农业：通过智能化和复合型农业机械研发应用、灌区节水改造和精细化管理工程、完善农业科技创新体系、创新农技推广服务方式等举措，降低农业生产中对从业者的时间占用和精力耗费，极大降低其体育消费的时间机会成本。（3）坚持走中国特色新型城镇化道路，深入推进以人为核心的新型城镇化战略，统筹推进户籍制度改革和城镇基本公共服务常住人口全覆盖，健全农业转移人口市民化配套政策体系，加快推动农业转移人口全面融入城市。

第三，多措并举提高体育公共服务的可及性和便利性，增强体育产业供给的有效性。在农户家庭体育消费水平整体较低的情况下，增大公共财政对体育的支持，提高体育公共服务的可及性和便利性、提高体育商品（服务）供给的有效性仍将是推进农村体育事业发展和促进农村体育消费的重要手段。（1）进一步落实《体育法》要求，贯彻全民健身战略，构建全民健身公共服务体系，鼓励和支持公民参加健身活动，促进全民健身与全民健康深度融合。一方面是扩大公益性和基础性公共体育服务供给，推动基本公共体育服务均等化，逐步健全全民覆盖、普惠共享、城乡一体的基本公共体育服务体系；另一方面是支持通过政府购买服务的方式提供公共体育服务，激励社会资本投入体育产业，建设体育设施，开发体育产品，提供体育服务，提高体育行业发展水平和支撑保障公共体育服务的水平。（2）多措并举，扩大体育产业有效供给、推动体育产业持续升级，更好匹配和满足中国农户家庭的体育需求。中国农户家庭体育消费偏弱在某种程度上也意味着体育产业的有效供给不足，通过财政、税收、金融、土地等优惠政策鼓励体育产业与健康、文化、旅游、养老、科技等领域深度融合，扩大体育产业规模、提高体育产业科技水平、增强体育产业活力，促进体育产业针对需求变化的适应性和灵活性。

注释：

① 由于大量家庭的体育消费金额为0，将体育消费金额数值加1后求自然对数的做法可以避免这类样本的缺失问题。本研究中其他变量做取对数处理的也是类似做法。

② 四个变量教育水平-小学～教育水平-大学均为虚拟变量。当户主的教育程度为小学时教育水平-小学取值为1，否则取值为0；当户主教育程度是初中时教育水平-初中取值为1，否则取值为0；当户主教育程度为高中时教育水平-高中取值为1，否则取值为0；当户主教育程度是大学及以上时教育水平-大学取值为1，否则取值为0；当教育水平-小学～教育水平-大学四个变量全部取值为0的样本是没有接受教育的样本。

③ 当户主性别为男性时Male取值为1，当户主性别为女性时取值为0。

④ 已婚家庭Married取值为1，未婚家庭Married取值为0。

⑤ 家庭成员数量超过1时Family取值为1，否则取值为0。

⑥ 权重变量为CHFS数据自带的weight_hh指标，因篇幅原因未汇报变量的描述性统计，备索。

⑦ 从规模看，中国城镇人口从1978年的17 245万人到2022年的92 071万人，增长74 826万人，这一增量超过欧洲人口总和。[数据来自：央视网.中国常住人口城镇化率突破65% 城镇化进入“下半场”[N/OL]. （2023-03-29） [2023-09-27]. https：//news.cctv.com/2023/

03/29/ARTI0oMQJO0p8MNxpyBMCn3O230329.shtml

⑧ 本研究样本中农户家庭收入平均值为61 705.34元，中位数为35 990元；农业收入的均值仅为7 303.03元，中位数更只有827元。所以农业收入与农户家庭总收入的均值之比为11.84%，中位数之比仅2.30%，对收入影响更是微乎其微。

⑨ 本研究样本中农户家庭收入平均值为61 705.34元，中位数为35 990元；工资收入的均值为30 210.33元，中位数12 000元。所以工资收入与农户家庭总收入的均值比为48.96%，中位数之比为33.34%。

⑩ 根据行为经济理论，消费者会将工资性收入、农业收入纳入日常工资心理账户，而将财产性收入、转移支付收入纳入意外之财心理账户，意外之财的收入更容易被消费掉（Thaler，1999）。

一方面，根据中国人民银行调查统计司城镇居民家庭资产负债调查课题组《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》我国城镇居民家庭的实物资产中，74.2%为住房资产，居民住房资产占家庭总资产的比重为59.1%。[数据来自：观察者网，2020. 央行报告：中国城镇居民家庭户均总资产317.9万元[N/OL]. （2020-04-24）

[2023-09-27]. https：//www.guancha.cn/ economy/2020_04_

24_548107_s.shtml]；另一方面，现行的户籍和土地管理制度注定了农村房屋的流动性非常差，中国房地产市场实际基本只在城镇才存在，所以学术界也只研究城镇房地产资产的影响。

城镇家庭总收入的均值为117 470.90元，工资性收入50 994.63元，农业收入的均值为1 650.72元，财产性收入的均值为4 843.567，转移支付收入的均值为44 699.17元，可见工资性收入金额最高，农业收入金额最低。

城镇家庭中拥有土地资产的仅有1 282家，仅占全部家庭的7%，这部分家庭的土地资产均值为95 845.15元，占家庭总资产均值的比例仅为9.7%。

参考文献：

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