数字经济对体育产业高质量发展的影响研究

郭 巍，马孝月，崔青青，孔瑞芳

（1.河南轻工职业学院体育部，郑州 450008；2.河南大学a.体育学院；b.经济学院，河南 开封 475004）

0 引言

当前，数字经济作为一种新型经济形态，已成为我国经济的核心增长极之一。据《数字中国发展报告（2022年）》统计，2022 年，我国数字经济规模已然达到50.2 万亿元，在五年内增长了约60%。由此可见，数字经济的发展势头迅猛，是我国经济增长和产业高质量发展重要的动力源[1]。作为实体经济的一部分，体育产业与数字经济的融合发展也是政府关注的重点。2019 年《体育强国建设纲要》提出，加快推动互联网、大数据、人工智能与体育实体经济深度融合。数字经济与体育产业深度融合，是助推我国体育产业高质量发展的新动力[2]，也是助推我国体育强国建设的新引擎。那么，数字经济所带来的“数字红利”将会如何影响体育产业高质量发展？对不同区域与发展条件的省份的促进作用是否存在差异性？对上述问题的研究，不仅能为相关政策的制定提供科学的参考依据，而且在当前我国经济高质量发展和体育强国建设的双重背景下，对探究数字经济引领体育产业高质量发展适应新时代经济转型升级具有重要的理论价值和现实意义。

近年来，学术界围绕数字经济影响高质量发展也展开了丰富的研究，但其中只有少部分关注到了数字经济与体育产业高质量发展之间的关系，且大多都是从理论上对这两种关系进行阐述。在数字经济宏观层面，数字经济能从增加生产要素供给[1]、优化资源配置[3]、提高全要素生产率[2]方面推动体育产业高质量发展；在数字经济中观层面，数字经济能从促进体育产业结构优化升级[4]、推动体育产业跨界融合方面赋能体育产业高质量发展；在数字经济微观层面，数字经济能通过驱动体育企业产生规模经济效应、范围经济效应、长尾效应[5]，提高体育企业竞争力，为体育产业高质量发展保驾护航[2]。关于量化研究数字经济影响体育产业高质量发展，目前仅有阮钰等（2022）[6]的研究涉及，但该研究只是对数字经济及数字经济子系统影响体育产业高质量发展做了检验，并未涉及影响机制的检验，这说明数字经济影响体育产业高质量发展的具体机制还有待进一步研究。

鉴于此，本文在构建体育产业高质量发展评价指标体系的基础上，根据2014—2020 年我国14 个省份的面板数据构建面板回归模型，考察数字经济对体育产业高质量发展的影响效应和作用机制，并进行异质性分析。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字经济对技术创新水平的影响

数字经济的发展带来了新技术和新模式，为体育产业提供了智能化解决方案[3]。首先，数字经济可以通过数字技术生产并应用智能化产品、提高信息交换效率以及两种方式的组合直接或间接促进科技创新，从而更好地发挥数字经济的强渗透性作用，赋能体育产业高质量发展[7]。其次，互联网、5G、大数据等数字技术与体育产业的融合正在改变着体育产业管理、运作和竞争的各个方面。数字经济可以通过数字科技有效的数据积累和价值挖掘提升体育产业的服务质量与产品创新能力、降低体育产业成本[2]，赋能体育产业高质量发展。最后，数字经济通过数据这一新型生产要素打破传统的要素配置方式，对劳动力、资本、土地等传统生产要素进行合理配置，提高体育产业的生产和管理效率，促进体育产业在产品、业态、模式等方面的创新，以数字化网络平台为媒介提供多样化的线上体育服务和产品，为体育产业的全要素生产率提升提供新的动力引擎[3]。因此提出以下假设：

假设1：数字经济通过提升技术创新水平赋能体育产业高质量发展。

1.2 数字经济对体育产业结构合理化的影响

数字经济推动我国体育产业根据当前体育市场供求状况优化调整体育产业结构。首先，数字技术以其强渗透性、无边界性等特性连接多个场景，显著改变了体育产品的制作流程，催生了新的体育子产业，引起体育产业内不同子产业比例的变化，从而推动体育产业结构的优化[3]。其次，数字技术打破了体育产业的传统限制与行业边界，这促使体育产业通过“互联网+体育”模式与其他行业进行跨界融合，并产生新产品、新市场和新业态，进而影响消费者的需求偏好和需求等级，促使体育产业结构根据新需求进行调整升级[4]。最后，结合配第-克拉克定理，随着人均国民收入水平的提高，劳动力从第一产业向第二和第三产业转移，表现在体育产业中，即劳动力逐渐从体育制造业向体育服务业转移，这一现象改变了体育产业的结构，促进了体育产业结构根据现实需求进行优化调整，也为体育产业提供了新的增长点。因此提出以下假设：

假设2：数字经济通过促进体育产业结构合理化促进体育产业高质量发展。

1.3 数字经济对体育产业竞争力的影响

竞争是市场经济条件下企业的存活模式，数字经济通过优化体育产业结构、加速体育产业内部和体育产业之间的融合提升体育产业竞争力，为体育产业赋能[2]。首先，数字资源禀赋作为国家的核心竞争力，通过加快数字生产要素在体育产业资源配置中的流通对体育产业结构进行优化升级。这种运行方式在改变传统体育产业经营模式的同时，还提升了体育产品、服务等方面的质量和竞争力，从而提高企业的经营管理绩效，进而进行新一轮的服务和产品创新，由此形成良性循环[8]。其次，数字经济以其广泛渗透和无界限特性，促进了体育产业与其他产业的跨界融合，为传统体育产业提供更具创新性和吸引力的产品和服务，使得传统体育产业的市场竞争力激增[6]。最后，体育产业数字化转型有效削弱了体育资源在线下分配带来的信息不对称风险，使体育产业买方和卖方之间的逆向选择和道德风险问题得以缓解，实现了体育资源在需求方和供给方之间的高效合理分配，增强了体育产业的竞争力。因此提出以下假设：

假设3：数字经济通过提高体育产业竞争力促进体育产业高质量发展。

2 研究设计

2.1 模型构建

本文在理论分析的基础上构建如下基准回归模型：

其中，i表示省份，t表示时间。Quality表示体育产业高质量发展水平；DE表示数字经济发展水平，其系数α1从平均意义上衡量了数字经济对体育产业高质量发展的影响；Control为控制变量集合。μi为省份固定效应，vt为年份固定效应，μi×vt为省份和年份的交互固定效应，εit为影响体育产业高质量发展的其他随机因素。

2.2 变量说明

2.2.1 被解释变量：体育产业高质量发展水平（Quality）

本文充分考虑体育产业数据的可得性，参考阮钰等（2022）[6]的做法，从体育产业结构合理化和结构高级化两个一级指标层面建立体育产业高质量发展水平评价指标体系。其中，体育产业结构合理化反映的是体育各子产业之间的协调程度，同时也关注整个体育产业结构与市场需求、技术进步、资源分配等多个方面的适配程度，反映体育产业结构质的提升；体育产业结构高级化则是从数量角度衡量体育产业结构由劳动密集型向知识和技术密集型演进的过程，反映的是体育产业结构量的高度。具体指标的选择如表1所示。并通过熵值法将标准化后的6个具体指标处理得到体育产业高质量发展水平。

表1 体育产业高质量发展水平评价指标体系

2.2.2 核心解释变量：数字经济发展水平（DE）

本文借鉴赵涛等（2020）[9]的研究，从互联网发展和数字普惠金融两个角度建立数字经济发展水平评价指标体系，如表2所示。并通过熵值法计算标准化后的5个具体指标的综合得分。

表2 数字经济发展水平评价指标体系

本文选择熵值法计算体育产业高质量发展水平和数字经济发展水平。具体步骤如下：

步骤一：指标选取。设有t个年份，n个省份，m个指标。xijk表示第i年，第j个省份，第k个指标的值。

步骤二：标准化处理。指标均为正向指标，所以其标准化公式为：

需注意的是标准化后的指标值均加了一个极小的偏移量（0.00001），以避免零值的出现。

步骤三：计算指标的比重。

步骤四：计算第k项指标的熵值。

步骤五：计算第k项指标的信息效用值。

步骤六：计算第k项指标的权重。

步骤七：根据权重计算中国各省份每年的体育产业高质量发展水平和数字经济发展水平综合得分。

2.2.3 控制变量

本文进一步控制了可能对体育产业高质量发展产生影响的变量，具体如下：经济发展水平（lngdp）：借鉴阮钰等（2022）[6]的做法，用各省份地区生产总值的对数来衡量；政府干预程度（lngov）：鉴于地方政府对体育产业重视程度越高、支持力度越大，越能推动地方体育产业高质量发展，本文用各省份文化、体育与传媒财政支出与地区生产总值之比的对数来衡量；经济增长水平（gdprate）：经济总量的增长水平影响体育产业高质量发展，本文用各省份地区生产总值增长率来衡量；科研投入支出（lnsci）：本文用科学技术支出的对数衡量；城镇化率（urb）：城镇化水平越高，基础设施的建设程度越高，对体育产业发展的推动作用越大，本文用各省份城镇人口占总人口的比重衡量。主要变量的描述性统计结果如表3所示。

表3 描述性统计

2.3 数据来源

本文所使用数据来源于多个数据库。其中，体育产业指标数据来源于各省份体育局官网、各省份统计局、各省份统计年鉴、Wind数据库、会议纪要等。但在进行数据搜集时发现，部分中西部地区体育产业和体育服务业数据缺失较为严重。因此本文参考阮钰等（2022）[6]的做法，选取2014—2020 年中国东、中、西部地区具有代表性的14 个省份（具体包括上海、四川、安徽、山东、广东、江苏、河北、河南、浙江、湖南、福建、贵州、辽宁和重庆）的相关数据衡量体育产业高质量发展。数字经济指标数据来源于国家统计局、《中国统计年鉴》和《北京大学数字普惠金融指数》报告。控制变量数据来源于《中国统计年鉴》。针对缺失数据，本文通过插值法进行插补处理。最后获得中国东、中、西部地区具有代表性的14 个省份2014—2020年共计98 个样本，并处理为平衡面板数据。为保证数据的可比性，本文所用到的全部名义变量均使用以2014 年为基期的价格指数进行平减处理。

3 实证分析

3.1 基准回归分析

表4 报告了数字经济影响体育产业高质量发展的回归结果。所有回归结果均控制了省份固定效应、时间固定效应以及省份和时间的交互固定效应。表4 列（1）和列（2）至列（4）分别为未加入控制变量和加入控制变量的回归结果。此外，为保证估计结果的稳健性，表4列（2）至列（4）分别报告了采用普通标准误、稳健标准误和省级层面的聚类稳健标准误的估计结果。结果表明，无论采用何种标准误，数字经济发展水平的系数均在1%的水平上显著为正，且系数均为0.546，说明数字经济显著提升了体育产业高质量发展水平。

表4 基准回归结果

3.2 稳健性检验

3.2.1 重新测算核心解释变量

由于不同的衡量方式可能会产生完全不同的效果，因此，本文通过替换核心解释变量进一步检验估计结果的可靠性。借鉴刘军等（2020）[10]的做法，综合14 个测度指标，形成了一个新的评价指标体系，并利用熵值法计算出各省份的数字经济发展指数（newDE），作为新的核心解释变量加入式（1）中进行重新回归。若数字经济发展水平系数显著为正，则本文的回归结果是稳健的。根据回归结果（略）可知，替换核心解释变量后的估计结果与预期一致。

3.2.2 内生性问题及处理

考虑到内生性问题对本文研究结果可能造成的影响，本文借鉴陈文和吴赢（2021）[11]的做法，选取同年度除本省份外的数字经济发展水平的均值作为工具变量。从理论上讲，工具变量应该满足相关性和外生性。本省份与其他省份数字经济发展水平相关，满足相关性条件；但其他省份数字经济发展水平与本省份体育产业高质量发展水平没有联系，满足外生性条件，符合工具变量的要求。两阶段最小二乘的第一阶段回归结果被省略，但工具变量检验结果显示通过弱工具变量检验以及不可识别检验；第二阶段回归结果显示，核心解释变量系数在1%的水平上显著为正，表明在考虑内生性问题后，基准回归结果依旧成立。

3.2.3 缩尾处理

为避免异常值的影响，本文对所用变量进行上下1%的缩尾处理。缩尾后的回归结果显示，数字经济对体育产业高质量发展存在积极影响的结论仍然是稳健、可靠的。

3.2.4 剔除直辖市

直辖市因其特殊的行政地位，导致其在经济、资源、文化、技术上具有先天优势，与其他省份之间存在较大差异，因此将其剔除后重新进行回归，以检验回归结果的稳健性[12]。本文所用14个省份的样本中包含两个直辖市（上海和重庆），可见，在进行剔除直辖市处理后，仍得出和基准回归结果相一致的结论。

3.3 异质性分析

3.3.1 区域异质性

由于中国各地区自然资源的差异，数字经济和体育产业的发展在区域分布上都呈现明显的异质性特征[9]。各区域间的数字经济发展水平和体育产业高质量发展水平的描述性统计结果也验证了这一观点，这为后续区域异质性分析提供了基础。表5中的回归结果显示，相较于中西部地区，东部地区的数字经济能显著促进体育产业实现高质量发展。这可能是因为东部地区在基础设施、技术水平、产业基础等方面具有优势，更有助于充分释放数字经济活力[9]；相反，中西部地区经济结构滞后，传统产业占比较高，可能导致数字经济的促进作用被抵消。

表5 区域异质性检验结果

3.3.2 经济发展水平异质性

为考察数字经济在不同经济发展水平地区对体育产业高质量发展的差异性影响，本文借鉴袁冬梅等（2023）[13]的做法，将各省份人均GDP 小于该指标中位数的地区定义为经济欠发达地区，反之，定义为经济发达地区。由表6列（1）、列（2）可知，在经济发达地区，数字经济对体育产业的高质量发展具有显著促进作用。然而，在经济欠发达地区，数字经济对体育产业的促进作用并不明显，这可能是由于经济发达地区拥有完善的基础设施、高质量的人才、有力的政策和财政支持等，这些因素加速体育数字市场形成，对体育产业高质量发展起到助推作用。经济欠发达地区由于基础设施不完善、本地市场需求有限，数字经济对于体育产业的高质量发展并没有产生明显的推动效果。

表6 经济发展水平和文体财政支出异质性检验结果

3.3.3 文体财政支出力度异质性

财政支出作为调控经济的重要手段，在支持体育产业高质量发展中发挥着重要作用[14]。本文将各省份文化、体育和娱乐财政支出小于该指标中位数的地区定义为文体财政支出力度小的地区，反之，定义为文体财政支出力度大的地区。表6 的列（3）、列（4）结果显示，在文体财政支出力度大的地区，核心解释变量的系数在1%的水平上显著为正；在文体财政支出力度小的地区，核心解释变量系数虽然也为正，但其影响系数较文体财政支出大的地区小。可能的原因是，文体财政支出力度大的地区相较于文体财政支出力度小的地区，通常有更多的资金用于支持数字经济发展，使这些地区优先产生数字经济效益。

4 作用机制检验

4.1 技术创新水平的作用机制

从理论上看，数字经济能够通过提升技术创新水平，进一步对体育产业高质量发展起到推动作用。本文借鉴唐未兵等（2014）[15]的做法，采用R＆amp;D内部经费支出占地区生产总值的比重作为机制变量衡量技术创新水平，并参考范子英和赵仁杰（2019）[16]的做法，将基准模型的被解释变量替换为机制变量，检验技术创新水平提升对体育产业高质量发展的作用机制。根据下页表7列（1）的估计结果可知，数字经济显著提升了技术创新水平，最终促进体育产业高质量发展。假设1得到验证。

表7 数字经济促进体育产业高质量发展的机制分析结果

4.2 体育产业结构合理化的作用机制

由理论分析可知，体育服务业规模的不断扩大，为体育产业发展提供了新的增长点。本文参考任波和黄海燕（2020）[17]的做法，采用体育服务业增加值占第三产业增加值的比重衡量体育产业结构合理化。根据表7的列（2）估计结果可知，数字经济显著优化了体育产业结构，进而促进体育产业高质量发展。因此，假设2得到验证。

4.3 体育产业竞争力的作用机制

在体育产业竞争力测算方面，本文参考卢金逵等（2009）[18]的做法，考虑数据可得性，在人口方面，选取城镇人口占比和普通高校在校学生变量；在经济方面，选取居民人均消费支出、第三产业占地区生产总值的比重、人均GDP、人均GDP 增长率、第三产业产值和地方财政收入占地区生产总值的比重变量；在体育产业方面，选取体育彩票销售额变量；在相关产业与政府投入方面，选取旅游业营业收入和文化体育与传媒财政支出占地方财政支出的比重变量，构建衡量体育产业竞争力的评价指标体系，并运用熵值法对体育产业竞争力进行测算。根据表7列（3）的估计结果可知，数字经济能够显著提高体育产业的竞争力，假设3得到验证。

5 结论与建议

在体育强国建设和经济高质量发展的双重背景下，数字经济如何促进体育产业高质量发展是学术界亟须探索的问题。本文在构建体育产业高质量发展评价指标体系的基础上，根据2014—2020年我国14个省份的面板数据，运用面板回归模型进行实证检验。主要结论如下：第一，数字经济显著推动了体育产业高质量发展，这一结论在进行多项稳健性检验后依旧成立。第二，异质性分析发现，数字经济对体育产业高质量发展的促进作用在我国东部地区、经济发展水平高的地区和文体财政支出力度大的地区更显著。第三，数字经济主要通过提升技术创新水平、合理化体育产业结构和提升体育产业竞争力，促进体育产业高质量发展。

据此，本文提出以下建议：首先，加强数字基础设施建设，为体育产业发展提供硬件技术支持。其次，差异化实施数字经济战略，推进体育产业协调发展。对于经济发展水平低的地区应充分利用经济发达地区数字经济发展带来辐射带动效应，引进先进的数字体育技术和经验，加快体育产业数字化转型的进程；对于财政支出少的地区应加大政府财政支持力度，以支持体育产业创新和体育市场体系建设，促进体育产业高质量发展。再次，提升技术创新水平，充分重视技术创新在数字经济与体育产业之间的桥梁作用。最后，加快数字经济与体育产业融合，提升体育产业竞争力和产业结构合理化。