中国体育产业投资的经济增长效应与门槛特征研究

张 亮，王文成

(1. 吉林大学，吉林 长春130012；2.吉林大学 中国国有经济研究中心，吉林 长春130012)

体育产业投资的规模与结构事关体育强国、健康中国等国家战略的深入贯彻落实。体育强则中国强，国运兴则体育兴，现阶段党和国家高度重视发展体育事业，并多次强调不断开创体育事业发展新局面[1]，不断实现体育产业高质量发展，积极推动体育产业成为国民经济支柱性产业。近年来，我国体育产业固定资产投资迅速增长，年均增速维持在20%以上，远高于同期全社会固定资产投资完成额名义增速。同时，在体育产业投资拉动下我国体育产业产值迅速增长。根据国家统计局数据，2019年我国体育产业增加值增长11.6%，而同期GDP 增长6.0%，体育产业增加值增速不仅远远高于同期GDP增长速度，而且增加值占GDP 的比重逐年攀升，逐渐成为国民经济新的增长点。在政府和市场的双重驱动下，全国各地积极布局体育产业投资，体育产业不断朝着社会化和产业化方向发展，对经济发展的贡献率稳步上升[2]，新兴体育融合业态不断涌现[3]，体育产业迎来重大发展机遇，体育产业投资也相应迈入快速增长的新阶段。

当前，我国体育产业投资规模增长迅速，但是也面临着一系列问题。综合来看，我国体育产业投资依旧面临着体育产业扶持政策力度不够且结构失衡[4]；体育产业投融资体制机制不健全，缺乏严密规范的资金监管制度[5]；体育产业投资供需结构不匹配[6]，市场集中程度较为低下[7]等问题。同时，国内体育投资企业对场馆建设、人才培养与青少年竞技人才培训等方面的投资积极性不高[8]，体育产业投资布局不平衡不充分问题较为突出[9]。上述问题严重影响体育产业投资的效率和效益，制约我国经济社会和体育产业的长远发展。体育产业投资是推动体育产业高质量发展的重要内生动力，深入剖析体育产业投资对经济增长影响的非线性特征，对促进产业结构转型升级、实现经济高质量发展意义重大。

1 理论分析

经济社会进步特别是居民收入水平的提高能够为体育产业的发展及其投资的扩张提供基础性支撑，而体育产业投资也能够产生扩散效应，带动关联产业的发展[10]，增加就业岗位，优化整体产业结构，促进经济社会进一步发展[11]。本部分从理论层面探讨体育产业投资与经济增长的相互作用机理，同时深入剖析体育产业投资的经济增长效应受居民收入水平影响的作用机理。

1.1 配第-克拉克定律

根据配第-克拉克产业结构发展定律，随着经济社会发展和人均国民收入水平的提高，劳动力一般会呈现出先从第一产业向第二产业转移再向第三产业转移的演进趋势。换句话说，随着经济社会的不断发展，农业在国民经济中的份额逐渐下降，而第二产业依靠其技术进步、规模经济等特点，在国民经济中会逐渐占据主导地位。随着居民收入水平的进一步提高，工业产品的需求收入弹性会逐渐降低，而服务、休闲类产品和服务的需求收入弹性将会增加，劳动力也会逐渐集中到此类产业。体育产业属于服务和休闲类行业，在需求增加的刺激下体育产业投资规模和结构也会发生相应变化。体育产业在投资驱动下会渐趋繁荣，不仅成为新的经济增长点，而且也能够促进产业结构转型升级。

1.2 库兹涅兹人均收入影响论

库兹涅兹在配第和克拉克等人的研究基础上，利用现代统计模型分析了各国的发展史料，揭示了产业结构演进规律。根据库兹涅兹人均收入影响论，产业结构的变动会受到人均可支配收入变动的影响，随着经济不断发展，人均国民收入逐步提高能够不断推动服务休闲类产业的兴起和壮大。可见，随着居民收入水平提高，人们对身心健康、生活质量的追求会更加强烈，而体育产业投资在很大程度上能够满足人们对健康、休闲等方面的需求。事实上，根据发达国家经济社会演进的一般规律，当人均GDP 近1 万美元时，体育产业投资才会发力。因此，体育产业投资效应的发挥受居民收入水平的制约。另外，国民经济的发展以及人民生活水平的提高将为体育发展获取社会资金提供良好的基础，也能够为实现体育投资多元化创造条件[12]。从发达国家的发展经验来看，随着国民收入水平的不断增加，体育产业投资规模也不断扩大，体育产业在国民经济中的地位和作用不断提高[13]。

1.3 罗斯托经济成长阶段论

美国经济学家罗斯托根据科学技术和生产力发展水平把人类社会发展分为传统社会阶段、准备起飞阶段、起飞阶段、走向成熟阶段、大众消费阶段和超越大众消费阶段。当经济社会发展进入大众消费阶段后，工业高度发达，国民经济的主导开始转向耐用消费品和服务业部门，人们在教育、健康、体育、休闲等项目上的开支增加。随着公众对更高生活质量的追求更加强烈，经济社会逐步迈向超越大众消费阶段，即追求更高生活质量阶段。当经济社会步入大众消费阶段后，会进一步刺激教育、旅游、文娱、体育等投资规模不断扩张，相关产业也会逐渐成长为国民经济的主导产业，并进而通过回顾效应、旁侧效应和前向效应引导推动整个国民经济的发展。

1.4 市场需求理论

根据市场需求理论，体育产业投资受制于体育消费市场的发展，体育产业的繁荣发展需要以体育消费市场的繁荣发展为前提。体育产业投资逐步扩大的发展历程也是体育产业市场主体积极满足居民对体育产品和服务的需求并逐渐扩大再生产的过程。尤其在我国进入买方市场后，大众对体育类产品和服务的消费需求快速增长[14]，这种消费需求的增长成为体育产业投资不断扩张的源动力。因此，根据市场需求理论，居民消费水平的提高会刺激对体育产品和服务的需求，体育消费市场发展的广度和深度深刻影响着体育产业发展的外延和内涵，同时也制约着体育产业投资的经济增长效应的发挥。

综合评述，经济发展和国民收入水平的增长能够为体育产业投资的扩张提供基础性支撑。同时，体育产业投资对经济增长具有反作用，且受居民可支配收入水平的约束。随着国民经济社会发展以及居民可支配收入水平的提高，人们会更加珍视“闲暇”，会进一步追求更高的生活质量，对体育产品和服务的需求随之扩大，进而刺激体育产业投资不断增加。体育产业投资增加不仅会直接促进地区经济增长，而且还会通过回顾效应、前向效应和旁侧效应等产业关联效应进一步促进经济增长和居民可支配收入水平的提高，如此不断地良性循环往复。

2 我国体育产业及体育产业投资的统计分析

2.1 我国体育产业发展统计分析

国家体育总局和国家统计局公布的数据显示，2019年全国体育产业总产出为2.95 万亿元，增加值为11 248 亿元，总产出同比名义增长10.9%，增加值增长11.6%，增速远远高于同期国内生产总值增速。图1 显示了近十几年来我国体育产业的总体发展状况:2007—2019年期间，我国体育产业增加值年平均增速为19.97%，占GDP 的比重逐年攀升，比重由2007年的0.47%上升到2019年的1.14%，贡献度逐年增加。由此可以看出或判断出我国体育产业对国民经济增长的推动作用、对国民经济转型升级的促进作用日益凸显，体育产业的经济地位不断增强。

图1 2007—2019年我国体育产业发展状况Figure 1 Development of sports industry in China from 2007 to 2019

2.2 我国体育产业投资统计分析

近年来，我国体育产业投资快速增长。图2 显示，2004—2017年我国体育类固定资产投资年均增长率高达22.8%，而同时期的全社会固定资产投资名义增速仅为16.10%。自我国经济发展进入新常态以来，体育产业固定资产投资增速远超同期全社会固定资产投资增速:2014—2017年体育产业固定资产投资年均增速高达20.22%，然而，同时期的全社会固定资产投资名义增速仅为7.28%。可见，现阶段我国体育产业投资对经济增长的拉动作用愈发明显。

图2 2004—2017年我国体育类固定资产投资Figure 2 Sports fixed assets investment in China from 2004 to 2017

2.3 我国地区体育产业投资与地区经济增长的统计分析

本文采用简单描述性统计方法分析我国地区体育产业投资与地区经济增长的相关关系。考虑到统计数据的可得性，选取人均体育产业固定资产投资表示地区体育产业投资状况，人均地区国内生产总值表示地区经济增长情况。图3 给出了2004—2017年我国31 个省级行政区(不含港澳台)的人均体育产业固定资产投资和人均地区国内生产总值的散点图。根据图3 可知，各地区的人均体育产业固定资产投资与人均地区国内生产总值大体上呈正相关关系。

图3 2004—2017年我国各地区人均体育产业固定资产投资与人均地区国内生产总值散点图Figure 3 Scatter diagram of per sports fixed assets investment and per gross domestic product in different regions of China from 2004 to 2017

目前，虽然我国体育产业投资呈现出强劲的发展势头，但整体来看，我国体育产业发展不仅远远落后于发达国家水平[15]，而且国内发展极不均衡。在世界主要发达国家，体育产业早已成为国民经济的重要组成部分，在GDP 中占有相当的比重。以2017年为例，发达国家体育产业占GDP 的比重约为3.5%，而同期国内占比仅为0.95%，与世界主要发达经济体相比还存在不小的差距[16]。在国内，广东省作为国内体育产业最发达的地区，其2017年体育产业增加值占地区生产总值的比重为1.37%，远高于同期国内平均水平；而绝大部分中西部地区的体育产业增加值占地区生产总值的比重小于0.9%，远远落后于国内发达地区水平。另外，我国体育产业发展不平衡不充分的事实[17]也意味着体育产业存在巨大的发展潜力，蕴藏着可观的发展空间[18]。因此，合理布局体育产业投资对于释放体育产业发展潜力、增强经济发展韧性、最终实现高质量发展意义重大。

3 不同收入水平地区体育产业投资的经济增长效应实证分析

在上述理论分析和描述性统计分析的基础上，按照各地区城镇居民可支配收入将我国各地区划分为低收入、中等收入和高收入地区3 个样本组。通过构建普通面板数据模型，实证检验我国地区体育产业投资对地区经济增长的影响。

3.1 变量与数据说明

借鉴大多数学者的一般做法，选取地区国内生产总值作为被解释变量，选取地区体育产业投资作为核心解释变量，实证分析地区体育产业投资对地区经济增长的影响。另外，为了更加科学地反映地区体育产业投资对地区经济增长的影响，同时鉴于数据的可得性，本文选取了地区非体育产业投资、地区就业水平、地区技术水平、地区教育水平和地区开放程度等指标作为控制变量纳入实证模型中。变量定义如表1 所示。

表1 变量说明Table 1 Variable description

为了消除通货膨胀因素的影响，通过固定资产投资价格指数、居民消费价格指数和商品零售价格指数分别把固定资产投资数据、城镇居民可支配收入数据以及地区国内生产总值数据折算为以2004年为基期的不变价。本文所有样本数据均来自国家统计局、中经网和《中国固定资产投资统计年鉴(2005—2017)》。表2 列出了上述变量的描述性统计结果。

表2 变量描述性统计Table 2 Variable descriptive statistics

3.2 实证模型设定与估计

为了实证检验体育产业投资对地区经济发展的影响，本部分首先利用传统面板模型分析体育产业投资对地区生产总值的影响。结合上文理论部分的分析，构建如下面板模型:

其中:Lgdpit为被解释变量，本文中为地区生产总值；μi为不随时间变化的个体效应；Sportinvestit为核心解释变量，本文中为体育产业投资；Controljit为控制变量，变量具体定义见表1；εit为经典随机误差项。另外，在模型估计前需要进一步检验面板模型的具体形式。经Wald 检验和Hausman 检验可以判定采用面板固定效应模型更合适。

为考察地区体育产业投资对地区经济增长影响的异质性特征，将全部样本按照我国各地区城镇居民可支配收入总体平均值排序，分为低收入地区、中等收入地区和高收入地区3 个样本组。其中，低收入地区样本为河南、四川、吉林、宁夏回族自治区、西藏自治区、新疆维吾尔自治区、贵州、黑龙江、青海和甘肃等10 个省级行政区；中等收入地区样本为重庆、湖南、广西壮族自治区、湖北、云南、安徽、河北、山西、海南、陕西和江西等11 个省级行政区；高收入地区样本为上海、北京、浙江、广东、江苏、天津、福建、山东、辽宁和内蒙古自治区等10 个省级行政区。表3 列出了按不同收入水平分组的普通面板模型估计结果。

表3 按不同收入水平分组的普通面板模型估计结果Table 3 Regression results of static panel model by groups at different income levels

3.3 实证结果分析

根据表3 的估计结果，可以看出虽然在4 个模型中，除了中等收入地区外，其他地区的体育产业投资对地区经济增长的影响在统计意义上不显著，但是从模型估计系数的结果来看，不同收入分组的估计系数存在明显差异。高收入地区的体育产业投资对地区经济增长的拉动系数为正；相反，其他两个地区的体育产业投资对地区经济增长的拉动系数为负。其中，中等收入地区的负向拉动效应在5%的水平上显著。这样的估计结果，一方面说明了地区体育产业投资对地区经济增长的影响确实受地区居民收入水平的影响；另一方面，高收入组和低收入组的体育产业投资对地区经济增长的拉动系数不显著，这也说明了上述普通面板模型无法精确地反映体育产业投资对经济增长影响的结构性特征，需要我们采用带有结构变化的非线性面板模型进行进一步分析。

4 体育产业投资对经济增长影响的门槛特征实证分析

根据理论部分的分析和普通面板模型的估计结果，可以看出地区体育产业投资与地区经济增长之间并非简单的线性关系，极有可能在居民可支配收入水平的影响下具有非线性门槛特征。鉴于此，进一步采用门槛回归模型[19]进行实证分析。面板门槛回归方法通过严格的统计推断，根据数据自身的特征对门槛值进行参数估计与假设检验。

4.1 面板门槛回归模型设定

本文将城镇居民可支配收入设定为门槛变量，以此考察不同居民收入水平下体育产业投资对地区生产总值的动态影响。基于前文中的中国省级面板数据，构建了如下两区制门槛回归模型:

其中，Lgdpit为被解释变量，Sportinvestit为受门槛变量(Incomeit)影响的核心解释变量，xit为控制变量，变量界定见表1。城镇居民可支配收入为门槛变量，用城镇居民人均可支配收入表示。系数β1和β2为当门槛变量Incomeit≤γ、Incomeit>γ时的回归系数向量；xit为由解释变量构成的m维向量；Incomeit为门槛变量；I(·)为指标函数，当括号中的条件成立时取值为1，否则取值为0。另外，μi为不随时间变化的个体不可观测效应，εit～iidN(0，δ2)。为了更清晰地表达上述两区制方程形式，上述门槛回归模型可表示为:

根据门槛变量Incomeit与所估计的门槛值γ的大小，可以将全部样本分成两个区间。根据给定的门槛值γ对门槛模型进行参数估计，得到系数β的估计值＾β(γ) ，然后计算对应模型的残差平方和(SSR)。如果给定的γ越接近真实的门槛值，则相应的回归模型残差平方和(SSR)越小[20]，并进一步选取所有SSR 中的最小值所对应的门槛估计值＾γ。以上只是考虑单一门槛的情况，而实际经济运行过程中有可能存在多个门槛值。因此，按照单一门槛思路能够比较容易地扩展到两重门槛甚至多重门槛。以两重门槛模型为例，模型可以表示为如下形式:

其中，门槛值γ1<γ2。另外，在确定了具体门槛值以后，还需要进一步对门槛效应进行显著性和真实性检验。

4.2 门槛效应检验

下面对我国体育产业投资经济增长效应的门槛特征进行实证检验。在进行面板门槛回归模型估计之前，需要确定门槛的个数，以此确定面板门槛回归模型的具体形式。首先，进行门槛效应检验，同时采用Bootsrap 方法获得F统计量的渐进分布，并计算出相应的P值，检验结果见表4。由表4 可知，单一门槛、双重门槛以及三重门槛效果在1%的水平上显著。

表4 门槛效应检验结果Table 4 Test results of threshold effects

从表4 中可以看出，核心解释变量地区体育产业投资与地区经济增长之间存在显著的门槛效应，说明我国地区体育产业投资与地区经济增长之间的关系确实存在非线性特征，进一步证实了本文选择面板门槛模型的合理性。表5 列出了门槛值估计结果以及相应的置信区间。

表5 门槛值估计结果Table 5 Threshold estimation results

根据表4 和表5 的门槛效应检验结果与门槛值估计结果，以及相应的95%的置信区间，发现虽然三重门槛效应在5%的水平上显著，但是从表5 能够看出，门槛值γ3为10 600.69，相应的95%置信区间为10 600.68 ～24 694.57，此置信区间同样涵盖了门槛值γ1和γ2。考虑到统计推断的可信度以及模型设定的简便，可以把面板门槛模型设定为两重门槛模型， 相应的门槛值为 13 659.26 与21 168.79。图4 给出了门槛值γ1和γ2的似然比函数图。从图4 中可以清晰地看出门槛估计值γ1和γ2以及相应的95%置信区间。其中，门槛值γ1和γ2的95%置信区间是所有LR 值小于5%显著水平上的临界值(对应图4 中虚线)的γ 构成的区间。

图4 门槛γ1 和γ2 的估计值和置信区间Figure 4 Threshold estimation results and confidence intervals

4.3 面板门槛回归模型估计

在上述门槛效应分析的基础上，根据γ1和γ2两个门槛值将全部样本分成低收入地区(Income≤13 659.26)、中等收入地区(13 659.26 21 168.79)3 种类型。下面对面板门槛回归模型进行估计，估计结果见表6。

其中，表6 中的模型1 为普通面板固定效应模型估计结果，模型2 为考虑异方差影响的面板固定效应模型稳健估计结果，模型3 为考虑了存在异方差和截面相关的稳健估计结果。由于我国各地区间联系日益紧密，各省级行政区之间经济社会发展存在一定程度的相关性，因此可以认为模型3 的估计结果更为可靠。表6 中的变量Sportinvest_l、Sportinvest_m和Sportinvest_h分别表示低收入地区、中等收入地区和高收入地区的体育产业投资对地区生产总值的影响。

表6 面板门槛回归模型估计结果Table 6 Regression results of panel threshold model

4.4 门槛效应检验结果分析

从表6 中的模型3 给出的面板门槛回归模型的估计结果容易看出，我国各地区体育产业投资对地区经济增长的影响呈现出带有结构变化的非线性特征，且地区体育产业投资对地区经济增长的作用受居民可支配收入水平的影响。具体表现为:当城镇居民人均可支配收入低于13 659.26 元时，体育产业投资对地区经济增长的拉动系数为负值，且在1%的水平上显著，说明此阶段体育产业投资不利于地区经济增长；当城镇居民人均可支配收入介于13 659.26 ～21 168.79 元时，体育产业投资对地区经济增长的拉动系数不显著，但是估计系数开始变为正值，说明此阶段体育产业投资对经济增长的负面影响开始消失；而当城镇居民人均可支配收入超过21 168.79 元时，体育产业投资对地区经济增长的拉动系数为正，且在1%的水平上显著，说明此阶段体育产业投资积极拉动地区经济增长。概而言之，我国各地区体育产业投资对地区经济增长的影响受地区城镇居民人均可支配收入水平的约束，且存在显著的双重门槛效应。

1)在城镇居民人均可支配收入较低的地区，即城镇居民人均可支配收入低于13 659.26 元时，增加体育产业投资不利于地区经济增长。当地区可支配收入水平较低时，人们的消费需求以基本生活必需品为主，对于第三产业的产品和服务需求水平较低，因而居民对体育产业的产品和服务需求相对较少。在收入水平较低的地区，盲目增加体育产业投资，不仅会造成有限资源的浪费，还会挤占其他生产性投资支出，因此，体育产业投资会阻碍地区经济增长。

2)在城镇居民人均可支配收入处于中等水平的地区，即当城镇居民人均可支配收入介于13 659.26 ～21 168.79 元时，体育产业投资对地区经济增长的拉动效应不显著，但是此阶段的影响系数由负值转为正值，说明此阶段虽然体育产业投资不能显著地促进经济增长，但是其对经济增长的负面影响开始消失。

3)在城镇居民人均可支配收入较高的地区，即城镇居民人均可支配收入超过21 168.79 元时，增加体育产业投资会显著促进地区经济增长。居民可支配收入水平的提高不仅刺激消费需求总量的扩大，而且地区消费结构也会发生变化，呈现出多层次和多样化特征。随着消费结构升级，居民对体育商品和服务产生巨大的需求空间，在消费需求的刺激下体育产业投资规模不断扩大、投资结构不断优化。同时，体育产业投资会通过关联效应积极拉动上下游产业及其他相关产业投资的增长，进而对地区经济增长产生积极影响。

基于上述面板门槛回归模型估计结果，通过进一步收集整理2019年中国31 个省级行政区(不含港澳台)的居民可支配收入的横截面数据，并将其转换为以2004年为基期的实际城镇居民可支配收入。统计发现，除了黑龙江省以外，其他所有省级行政区的城镇居民可支配收入均超过21 168.79 元。因此，结合面板门槛回归模型的估计结果认为，从整体上来看当前我国体育产业投资水平不足，在我国大部分地区加大体育产业投资能够积极促进地区经济发展。

5 研究结论与政策启示

通过理论和实证分析，得出如下研究结论:我国体育产业投资对经济增长的影响受居民收入水平的约束，且存在显著的双重门槛效应。体育产业投资对经济增长的影响在低收入地区呈现出显著的负向效应；在中等收入地区呈现出正向效应，但不显著；在高收入地区呈现出显著的正向效应。基于研究结论，相应的政策启示如下:

在低收入水平地区，由于大规模增加体育产业投资不利于地区经济增长，因此，地区体育产业投资政策需要具体问题具体分析:1)在尊重区域发展差异的基础上，根据各地的资源禀赋、区位条件、产业基础、技术条件等因素进行综合规划。2)着眼于经济社会和体育产业的长远发展，避免只顾局部利益和短期利益的同质化或跟风建设，不能盲目启动体育产业投资项目。3)应该立足本地区实际情况，坚持整体统筹规划，大力提高居民的可支配收入，建立完善的社会保障体系，提升区域内部的消费水平，优化发展环境，激发市场活力，夯实体育产业发展的市场基础。

在中高收入地区，加大体育产业投资能够促进经济发展。因此，各地区要做到:1)以市场需求为导向，完善产业政策，增加要素供给，积极发挥政府资金引导带动作用，加大金融支持力度，系统性搭建“区块链+体育产业”创新发展的复合架构[21]，促进体育产业的区域协同发展[22]。2)进一步优化体育消费环境，通过多元化媒体平台积极引导和培育居民的体育消费观念，引导大众积极参与体育消费[23]，综合运用大数据、云计算等现代科技手段，研究不同群体的消费需求偏好和购买力水平，精准推进体育消费市场开发。3)不断优化体育产业内部投资结构，尤其要提升体育服务业投资比重，优化产业布局，打造区域特色体育产业增长极，发挥体育产业投资对关联产业的回顾效应、旁侧效应和前瞻效应等产业关联效应，最大限度地促进地区经济发展。