李海杰，邵桂華，王 毅

黨的十九大報告明確提出區(qū)域協調發(fā)展戰(zhàn)略，這將擴大產業(yè)要素在更大空間范圍中流動和布局提出了更高要求[1]。2014年國發(fā)〔2014〕46 號文件頒布后，我國體育產業(yè)迅速發(fā)展，隨之地區(qū)集聚現象也越發(fā)明顯。其要素流動性較強的特性決定了體育產業(yè)集聚不僅可以通過共享勞動力市場和知識外溢等正向外部性促進產業(yè)的增長，也可以通過同類行業(yè)間爭奪資源等造成的擁擠效應對產業(yè)增長產生抑制作用。對我國體育產業(yè)空間集聚與產業(yè)效率的關系進行實證研究，將對我國體育產業(yè)布局規(guī)劃和區(qū)域經濟協同發(fā)展具有重要的實踐指導意義。而目前直接從體育產業(yè)的空間集聚視角探討其效率的成果較為匱乏，尤其在新經濟地理理論的基礎上對體育產業(yè)集聚提升產業(yè)效率的空間溢出效應的研究仍極為少見。區(qū)域之間的體育產業(yè)效率是否存在地理空間溢出作用——一個區(qū)域對其相鄰區(qū)域的體育產業(yè)效率是否有影響？在進行體育產業(yè)集聚對產業(yè)效率的影響研究時，為避免研究結論與客觀現實之間產生偏差，須考慮體育產業(yè)效率的空間自相關性。

已有空間集聚與產業(yè)效率關系的研究多缺乏地理和空間視角，容易導致研究結論不夠嚴謹。隨著空間計量方法的引入，唐鵬等[2]的研究指出，體育用品制造業(yè)主營業(yè)務收入區(qū)位熵等因素顯著正向影響體育用品制造業(yè)全要素生產率。除此之外，更鮮有考慮空間自相關性的體育產業(yè)效率與空間集聚關系的研究，但這不能說明產業(yè)效率與空間集聚是無關系的。相反，近年來學者們在其他產業(yè)集聚與產業(yè)效率的關系研究中有所成果。王志祥等[3]發(fā)現，物流產業(yè)集聚除顯著提升本地綠色經濟運行效率外，還具有顯著的隨空間距離增加呈現衰減特征的空間溢出效應。周杰文等[4]指出，R&D經費對綠色經濟效率具有抑制作用，R&D 人員會促進綠色經濟效率的提高。齊芮等[5]的研究結果顯示，科技服務業(yè)集聚對工業(yè)效率提升具有明顯的溢出作用，并通過空間外溢效應提升周圍地區(qū)的工業(yè)效率。

盡管體育產業(yè)被譽為朝陽產業(yè)，但研究仍然滯后，體育產業(yè)空間集聚與產業(yè)效率的關系未得到足夠重視。體育領域已有研究成果表明，通過區(qū)位熵等來測度產業(yè)集聚水平相對容易，通過DEA 方法測度體育產業(yè)效率問題也已解決。然而目前關于體育產業(yè)空間集聚與產業(yè)投入產出效率的研究亟待補充。因此本文在已有研究成果的基礎上，從空間關聯視角出發(fā)，以中國大陸31個?。ㄊ?、自治區(qū)）2016年體育產業(yè)相關數據為基礎，測算體育產業(yè)效率與空間集聚水平，并通過構建空間計量模型，探索體育產業(yè)集聚與產業(yè)效率之間的關系，以期為政府和企業(yè)在今后制定體育產業(yè)發(fā)展策略時給予有價值的理論和實踐參考。

1 體育產業(yè)投入產出效率測度

1.1 體育產業(yè)投入產出效率評價體系的建立

《國家體育產業(yè)統計分類》將體育產業(yè)范圍確定為體育管理活動等11 大類，從國家和多省發(fā)布的2015 年和2016 年體育產業(yè)總產出和增加值數據公告中看來，又將上述11 大類合為3個內部結構，即體育用品和相關產品制造、體育場地設施建設和體育服務業(yè)（除體育用品和相關產品制造、體育場地設施建設外的9大類）。投入產出指標選取依據經濟學傳統3大要素，即資本、勞動和土地進行分類選取，基于體育場地設施建設總產出在產業(yè)總產出中占比較?。?016年占比1.2%，2015年占比0.9%），且數據較難獲取及其對體育產業(yè)效率影響可由資本投入替代等原因，本文未將其納入效率評價范圍，故僅選擇資本和勞動2 方面收集相關指標[6]。在《國家體育產業(yè)統計分類》及公告結構基礎上，綜合考慮數據選擇科學性、可獲得性及完整性，借鑒已有相關研究成果，最終構建中國體育產業(yè)效率評價指標體系（見表1）。

表1 中國體育產業(yè)投入產出效率評價指標體系Table1 China's sports industry input and output efficiency evaluation index system

1.2 體育產業(yè)數據來源及處理

以31 個省市區(qū)為研究區(qū)域。本文數據來源于國家統計局向社會公開的《中國工業(yè)統計年鑒2017》《中國第三產業(yè)統計年鑒2017》中分行業(yè)數據和分地區(qū)數據，數據真實有效。其中部分體育相關數據統計與文化產業(yè)相交叉，借鑒何廣順等人[7]、韓元軍等人[8]的數據剝離思路，利用部門（行業(yè)）指標比重法進行相關指標數據剝離。由于本文時間跨度為1 年，無需考慮價格變動因素的影響，因此亦無需將價值性指標進行平減處理。最終獲得我國體育產業(yè)投入產出效率評價指標原始數據，由于篇幅所限，在此不再列出。

1.3 體育產業(yè)資源的CCR模型分析

DEA（數據包絡分析）是使用數學模型對決策單元（不包括中國港澳臺地區(qū)的31個省市區(qū)）進行相對效率評價的非參數系統分析方法。DEA 方法在選取多個投入與產出指標的基礎上，即使指標不同質，其仍能夠規(guī)避主觀要素干擾和評價要素單一問題[9]，這也是其不可被低估的優(yōu)越性的體現[10]。運用DEA模型探索體育產業(yè)資源利用效率，既是對體育產業(yè)系統內部運行效率的評測，更是企圖在此基礎上找出產出不足的低效部分，確定影響體育產業(yè)效率的關鍵因素。為估計各個決策單元產出與投入的實際比值與理論比值間的距離[11-12]，本文運用DEA-Solver PRO5.0 軟件，構建基于產出導向的固定規(guī)模報酬CCR模型，對31個省市區(qū)的體育產業(yè)資源綜合效率值、投入冗余與產出不足值進行估算[13]。

表2 測算結果顯示，我國體育產業(yè)投入產出綜合效率有效的有北京、天津、內蒙古等13 個省份，有效率為41.9%，即這13個省份的體育產業(yè)投入效率值達到1，其他18個省份的體育產業(yè)資源投入處于無效率狀態(tài)。我國體育產業(yè)資源投入綜合效率均值為0.877 57，說明我國體育產業(yè)資源投入效率良好，低于平均效率值的省份有河北、山西、遼寧等9 個省份，占全國的29%。綜合效率標準差為0.185 884，說明各地省份的綜合效率存在一定差異。

體育產業(yè)資源投入冗余率與產出不足率結果顯示了非有效省份在各個評價指標方面的非有效程度和改進的幅度。表2中除了13個體育產業(yè)資源投入產出綜合效率有效的省份外，其余18個省份均有投入冗余和產出不足的狀況，產出不足率明顯小于投入冗余率。從各投入產出指標具體來看，體育產業(yè)資源投入端體育用品制造業(yè)資產總計冗余率達8.128 6%，有9 個省份需要進行效率改進；體育用品制造業(yè)平均用工人數冗余率達8.815 6%，有9個省份需要進行效率改進；體育企業(yè)法人單位資產總計冗余率為2.967 4%，有3個省份需要進行效率改進；而體育企業(yè)法人單位從業(yè)人員冗余率高達17.744 9%，有13 個省份需要進行效率改進。對體育用品制造業(yè)而言，首先其財務競爭力是其發(fā)展戰(zhàn)略中的核心，故應重視成本控制的重要性，合理安排其財力資源投入。在供給側改革背景下，尤其該調整體育用品制造業(yè)資本結構，將投入資源配置到能產生較高經濟效益和社會效益的環(huán)節(jié)上。其次，由勞動密集型向知識密集型產業(yè)轉變是體育用品制造業(yè)的發(fā)展趨勢，雖然目前我國體育用品制造業(yè)用工人員呈現較高的冗余狀態(tài)，但中高端專業(yè)化人才短缺，且已成為體育用品制造業(yè)快速發(fā)展的制約因素[14]。對體育服務業(yè)而言，其資產投入顯然是4個投入指標中冗余率最低的，多數省份仍有加大資產投入的空間。其次，盡管從業(yè)人員有較高冗余率，但其中體育專門人才亦較為缺乏，加之其流動性也受限，這些因素仍阻礙著我國體育產業(yè)的發(fā)展[15]。因此應該通過體育高等院校體育專門人才培養(yǎng)和開展校企合作項目等方式，提高服務人員勞動素質，加強體育管理與服務人才的交流與合作。此外，體育產業(yè)資源產出端結果顯示，盡管體育用品制造業(yè)的冗余率稍低于體育服務業(yè)的冗余率，全國體育用品制造業(yè)主營業(yè)務收入的產出不足率卻明顯高于體育企業(yè)法人單位營業(yè)收入的產出不足率，分別為9.445 4%和2.043 3%，優(yōu)化體育用品制造業(yè)資源配置已刻不容緩。

表2 體育產業(yè)資源的CCR模型分析結果一覽表Table2 List of CCR model analysis results of sports industry resources

1.4 體育產業(yè)資源的BCC模型分析

因為不能確保全國各個省份體育產業(yè)均在最佳規(guī)模條件下發(fā)展，且其相關投入規(guī)模亦存在明顯差異[16]，因此本文繼續(xù)構建規(guī)模報酬可變的BCC模型。

純技術效率衡量在相同的規(guī)模條件下，最小的要素投入所帶來的最大產出能力，反映決策單元體育產業(yè)資源的整合與利用效率水平。表3顯示我國體育產業(yè)資源的純技術效率均值為0.937 48，北京、天津、內蒙古等22 個省份純技術效率值為1，有效率為70.97%。此外，僅有四川和云南高于全國純技術效率平均值。

我國體育產業(yè)資源平均規(guī)模效率值為0.939 467，略高于純技術效率，與任蓓[17]的我國體育產業(yè)規(guī)模效率強于純技術效率的研究結果相一致。北京、天津、內蒙古等13 個省份實現了規(guī)模有效，但有58.06%的省份未達到規(guī)模效率最優(yōu)。與相關研究結果一致，我國體育產業(yè)資源供給與需求結構之間不協調，資源投入產出體系效率較低。全國各省份綜合超效率值的標準差為0.362 169，各省份體育產業(yè)資源投入產出效率水平存在一定差距，具體其空間分布及自相關性特征將在后文進行深入分析。

規(guī)模報酬可分為不變、上升及下降。處于規(guī)模報酬不變階段的18 個省份的產出會與其投入同步。此外，10 個（占比32.26%）省份處于規(guī)模報酬上升階段，3個（占比9.68%）省份處于規(guī)模報酬下降階段。就處于規(guī)模報酬上升階段的省份而言，體育產業(yè)資源投入產出規(guī)模制約了其效率的提高，處在這個階段的省份應該加大物力、人力、財力等資源投入，以達到高效。相反地，處在規(guī)模報酬下降階段的3個省份不宜加大投入，因為即使繼續(xù)增加資源投入，產出效率的增加卻依然不會明顯。

表3 體育產業(yè)資源的BCC與SE-DEA模型分析結果一覽表Table3 List of analysis results of BCC and SE-DEA models of sports industry resources

2 體育產業(yè)集聚水平測度

2.1 區(qū)位熵分析

本文選擇區(qū)位熵表示體育產業(yè)集聚水平。區(qū)位熵反映特定地區(qū)產業(yè)集群程度，衡量要素的空間分布狀況，即產業(yè)在地區(qū)經濟中的份額與產業(yè)在整個國民經濟中的比重[18]。其計算公式為：

式中：Lij表示i地區(qū)j產業(yè)（體育用品制造業(yè)和體育服務業(yè)）的資產總計、用工人數、營業(yè)收入；Li表示i地區(qū)規(guī)模以上產業(yè)（工業(yè)和第三產業(yè)）的資產總計、用工總數、營業(yè)總收入；Lj表示全國j產業(yè)（體育用品制造業(yè)和體育服務業(yè)）的資產總計、用工人數、營業(yè)收入；L表示全國規(guī)模以上產業(yè)（工業(yè)和第三產業(yè)）的資產總計、用工人數、營業(yè)收入。通常情況下，若LQ值大于1，說明體育產業(yè)在該地區(qū)的地位和比重高于全國水平，則該地區(qū)的體育產業(yè)集聚程度較高；若LQ值小于1，說明體育產業(yè)在該地區(qū)的地位和比重低于全國水平，則該地區(qū)的體育產業(yè)集聚程度較低[19]。

由表4可知，就體育用品制造業(yè)而言，2016年體育用品制造業(yè)資產總計、平均用工人數、主營業(yè)務收入產業(yè)集聚程度最高的省份均為廣東。有6個省份體育用品制造業(yè)資產總計的區(qū)位熵大于1，有13個省份體育用品制造業(yè)平均用工人數的區(qū)位熵大于1，其標準差顯示內部各省份間差距較大，有12個省份體育用品制造業(yè)主營業(yè)務收入的區(qū)位熵大于1。就體育服務業(yè)而言，體育企業(yè)法人單位資產總計、體育企業(yè)法人單位從業(yè)人員、體育企業(yè)法人單位營業(yè)收入的區(qū)位熵均小于1，說明體育服務業(yè)的地位和比重比較低，集聚程度并不高。胡用崗[20]的解釋為，若地區(qū)某產業(yè)的區(qū)位熵指數大于1，說明此產業(yè)有著一定的專業(yè)化程度，反之，則說明此產業(yè)還不具備專業(yè)化意義。這也說明我國體育用品制造業(yè)的專業(yè)化程度強于體育服務業(yè)。由測算數據可知，體育服務業(yè)從業(yè)人員的集聚水平高于其總資產集聚水平，說明其人力資本投入集聚程度大于財力資本投入集聚程度。運用ArcGIS10.2 軟件“自然間斷點分級法（Jenks）”將體育產業(yè)區(qū)位熵劃分5 個等級，以直觀呈現體育產業(yè)集聚空間分布。結果顯示，除體育企業(yè)法人單位從業(yè)人員外的其他集聚指標狀態(tài)呈現出明顯的空間非均衡特征，而指標空間自相關性有無的確定還需進行探索性空間數據分析（ESDA）。

表4 2016年中國體育產業(yè)區(qū)位熵Table4 China Sports Industry Location Entropy in 2016

2.2 基于ESDA的省域體育產業(yè)集聚分析

ESDA是一種識別某些變量在空間上是否具有關聯性和集聚現象的空間數據分析方法，其又包括全局空間自相關和局部空間自相關[21]。我國體育產業(yè)效率具有空間位置特征，同時具有空間異質性和空間集聚性，因此空間自相關分析適合于研究中國體育產業(yè)效率的地理空間分布特性。

運用OpenGeoDa1.2.0軟件，采用基于鄰接關系的空間權重矩陣，對2016年我國體育產業(yè)區(qū)位熵的全局空間自相關Moran’s I 指數進行測算，具體結果見表5。統計結果顯示，除體育企業(yè)法人單位從業(yè)人員全局自相關Moran’s I 指數沒有通過10%顯著性檢驗之外，其他體育產業(yè)指標區(qū)位熵均通過了檢驗，且其全局自相關Moran’s I 指數均為正。體育企業(yè)法人單位資產總計區(qū)位熵通過了1%顯著性檢驗，全局自相關Moran’s I 指數最大，體育用品制造業(yè)平均用工人數的全局自相關Moran’s I指數最小。局部空間自相關測算結果顯示，在所有的指標中，大部分省份處于低低同質區(qū)，其次為高高同質區(qū)和低高異質區(qū)，處于高低異質區(qū)的省份數量最少。這說明，我國省域體育產業(yè)的投入和產出均處于較低水平，體育產業(yè)較強的省份較少。在今后的體育產業(yè)發(fā)展政策制定中，應尊重區(qū)域發(fā)展水平差異客觀現實，以政策傾斜或者資源整合等方式，盡可能實現我國體育產業(yè)的整體高效發(fā)展。

表5 2016年我國體育產業(yè)全局自相關相關參數統計Table5 Statistics of the relevant auto-correlation parameters of China's sports industry in 2016

3 體育產業(yè)集聚與產業(yè)效率關系的實證分析

3.1 省域體育產業(yè)效率空間分布及自相關分析

超效率DEA 模型可以對有效單元的效率分值做出更精確的估計[22]。由ArcMap10.2 繪制的2016 年體育產業(yè)綜合超效率四分位空間分布圖顯示，體育產業(yè)綜合超效率以西部地區(qū)內蒙古、陜西和東部地區(qū)北京、天津、山東、海南為最高，中部地區(qū)湖北、湖南、江西次之，狹長的甘肅省西部近鄰青海、西藏效率最低。

運用探索性空間數據分析，采用累計一次和二次queen 的空間權重矩陣，測算2016年體育產業(yè)綜合超效率的全局空間自相關Moran’s I指數。結果顯示，體育產業(yè)綜合超效率在90%置信水平下表現為正向空間相關性。運用局部空間關聯指標LISA 檢驗發(fā)現，超效率值形成了以陜西為中心的高—低（HL）集聚區(qū)，并通過了5%顯著性檢驗，超效率排名第6 的陜西近鄰山西、河南、湖北、重慶、四川、甘肅、寧夏超效率分別在第27、23、10、9、18、14、29位，均較陜西落后。同時，形成了以甘肅為中心的低—低（LL）集聚區(qū)，并通過了1%顯著性檢驗，甘肅及其近鄰四川、青海、寧夏、西藏超效率分別在第14、18、26、29、31 位，均處于落后狀態(tài)。根據Moran’s I 指數和LISA 檢驗結果可知，我國體育產業(yè)綜合超效率空間非均衡分布特征明顯，存在顯著的空間集聚現象。故在分析基于省域數據的體育產業(yè)綜合超效率問題時，需要運用計量模型進行空間效應分析。

3.2 省域體育產業(yè)集聚與產業(yè)效率關系的空間計量分析

空間滯后模型SLM和空間誤差模型SEM是可處理截面數據的空間常系數回歸模型。前者主要探索各因素在一個地區(qū)溢出效應的有無，表達式為：

式中：Y表示被解釋變量；X表示n×k的外生變量解釋矩陣；ρ表示反映空間依賴作用的回歸系數；W表示n×n階的空間權重矩陣；Wy表示被解釋變量的空間滯后項；ε表示隨機誤差項向量。

后者主要探索觀測值受相鄰地區(qū)未考慮到的因素和隨機誤差的影響情況，表達式為：

式中：λ表示n×1 的截面被解釋變量向量的空間誤差系數，衡量樣本中相鄰地區(qū)觀測值對本地區(qū)觀測值的影響方向和程度；μ表示正態(tài)分布的隨機誤差向量。本文采納ANSELIN[23]的建議運用極大似然率法進行SLM 和SEM 參數的估計，并采用對數似然估計值（LogL）、赤池信息準則（AIC）和施瓦茨準則（SC）3 個擬合度指標進行空間回歸模型選擇：對數似然估計值越大，赤池信息準則和施瓦茨準則值越小，模型擬合效果越好。

為探討體育產業(yè)資源投入空間集聚對產出效率的影響，將2016 年31 個省市區(qū)的體育產業(yè)截面數據的投入產出超效率作為被解釋變量，將體育用品制造業(yè)資產總計區(qū)位熵（LQ-ZHIZONGJI）、體育用品制造業(yè)平均用工人數區(qū)位熵（LQ-ZHIYONGGON）、體育企業(yè)法人單位資產總計區(qū)位熵（LQ-FUZONGJI）、體育企業(yè)法人單位從業(yè)人員區(qū)位熵（LQ-FUCONGYE）作為解釋變量，建立空間計量回歸模型。

空間滯后模型假設為：

空間誤差模型假設為：

為將普通OLS 模型與空間SLM 和SEM 模型進行差異對比，首先對2016 年31 個省市區(qū)的體育產業(yè)超效率與產業(yè)集聚水平進行了空間OLS回歸，計算結果見表6。

由表6 可知，空間OLS 回歸估計模型的擬合優(yōu)度R2較?。?.137 9），且4 個解釋變量均沒有通過10%顯著性檢驗。從可能的影響方向來看，4 個解釋變量中僅有體育用品制造業(yè)資產總計區(qū)位熵指標的回歸系數為負，說明體育用品制造業(yè)資產總計集聚程度可能對體育產業(yè)效率產生抑制作用。其他3個解釋變量的回歸系數為正，說明此3 個解釋變量可能對體育產業(yè)效率產生促進作用。其中，體育企業(yè)法人單位資產總計區(qū)位熵指標回歸系數最大，其次為體育企業(yè)法人單位從業(yè)人員區(qū)位熵指標回歸系數，體育用品制造業(yè)平均用工人數區(qū)位熵回歸系數最小。從模型選擇判別依據來看，OLS模型的對數似然估計值最小，而赤池信息準則和施瓦茨準則值均大于SEM 模型值，說明OLS 模型不是用來解釋的最適模型。忽視了空間相關性和空間異質性的經典線性回歸模型會導致模型結果出現偏差，使得需要對以上結果進行進一步檢驗，因此繼續(xù)運用空間計量的SLM和SEM模型進行分析。

利用極大似然估計法進行了SLM 和SEM 模型的空間計量估計后，根據3 個擬合優(yōu)度指標選擇最優(yōu)解釋模型。對比表6 對數似然估計值來看，SEM 模型的值較SLM 模型大。對比赤池信息準則和施瓦茨準則值來看，SEM 模型的值均較SLM模型相應值小。因此SEM 模型優(yōu)于SLM 模型，故最終選擇SEM 模型進行解釋。SEM 模型分析的Breusch-Pagan test 值為4.717 7，P=0.317 5，未通過10%顯著性檢驗，說明回歸殘差不存在異方差性。

首先，SEM模型中參數λ回歸系數小于零，且在10%水平下顯著，說明某一地區(qū)與體育產業(yè)效率相關的誤差，會隨著基于鄰接關系的空間權重矩陣沖擊給鄰近地區(qū)，并對該地區(qū)的體育產業(yè)效率產生顯著的抑制作用。其次。主要投入要素集聚對體育產業(yè)效率的影響作用差別較大?？臻g集聚對體育產業(yè)效率的影響由集聚產生的正負兩種合力結果所表現出來，即由同行業(yè)在地理上集聚產生的規(guī)模擴散效應和由于資源競爭導致生產成本增加造成的擁擠效應兩者共同作用的結果。空間誤差模型估計結果顯示，體育用品制造業(yè)資產總計區(qū)位熵（LQZHIZONGJI）的回歸系數為-0.293 9，P=0.141 4，未通過顯著性檢驗；體育用品制造業(yè)平均用工人數區(qū)位熵（LQ-ZHIYONGGON）的回歸系數為0.066 6，P=0.1614，未通過顯著性檢驗；體育企業(yè)法人單位從業(yè)人員區(qū)位熵（LQ-FUCONGYE）回歸系數為0.021 9，P=0.968 7，也未通過顯著性檢驗?？梢婓w育用品制造業(yè)資金、人力以及體育服務業(yè)人力投入集聚對體育產業(yè)效率的提升作用并不明顯。SEM模型的4個解釋變量中，僅有體育企業(yè)法人單位資產總計區(qū)位熵指標通過了5%顯著性檢驗，其回歸系數為1.153 4，即每增加1%的體育企業(yè)法人單位資產總計區(qū)位熵指標值，就會使體育產業(yè)效率提高1.153 4%，說明體育企業(yè)法人單位資產集聚是體育產業(yè)效率提升的重要因素，體育服務業(yè)屬于資本密集型產業(yè)。雖然我國體育產業(yè)投入要素在地理上呈現集聚狀態(tài)，但其規(guī)模效應在與擁擠效應的比較中并未顯示出其明顯優(yōu)勢，體育用品制造業(yè)的專業(yè)化集聚所產生的規(guī)模效應已被其擁擠效應所抵消。本研究結果并未像先前汪艷等[24]在勞動力資源集聚對體育用品制造業(yè)增長研究中得出的勞動力資源集聚抑制體育用品制造業(yè)增長的結論，但本文結果至少說明體育用品制造業(yè)平均用工人數集聚對體育產業(yè)效率提升沒有顯著影響。

表6 2016年空間集聚對中國體育產業(yè)效率影響的回歸結果Table6 Regression results of the impact of spatial agglomeration in 2016 on the efficiency of China's sports industry

4 我國體育產業(yè)空間發(fā)展模式選擇

在體育產業(yè)效率提升及區(qū)域協同發(fā)展的目標導向下，體育產業(yè)投入資源配置亟待空間建設與模式選擇。本文針對以陜西為中心的高—低（HL）體育產業(yè)效率集聚區(qū)、以甘肅為中心的低—低（LL）體育產業(yè)效率集聚區(qū)，分別提出中心—外圍、“飛地經濟”發(fā)展模式及實施路徑[25]。

4.1 高—低（HL）體育產業(yè)效率集聚區(qū)采用中心—外圍發(fā)展模式

應用中心—外圍發(fā)展模式需要如下2個基本條件：（1）區(qū)域中由中心發(fā)展較好地區(qū)與周邊稍弱地區(qū)組成，即此模式中必須有體育產業(yè)效率較高的地區(qū)，以保證擁有可以對其他地區(qū)起到助力和借鑒作用的基礎；（2）區(qū)域內地區(qū)地理位置需鄰近。中心—外圍發(fā)展模式擴散效應和輻射效應的發(fā)揮需要體育產業(yè)效率較高的陜西直接向周邊省份起到擴散和輻射作用，而城市之間空間位置越鄰近，區(qū)域內增長極的輻射作用越高效，城市之間的聯系會更加便捷和密切。地理位置相近更容易引進先進管理理念和方式，更有利于創(chuàng)新，也可以吸引更多人才和直接資金投入達到提高輻射效果的目的。相反，地理位置相隔越遠，以上推動力要素的正外部性就逐漸降低，增加著要素轉移的難度和成本。顯然，中心—外圍發(fā)展模式在高—低（HL）集聚區(qū)是可行的。

為實現區(qū)域體育產業(yè)效率和經濟的整體發(fā)展，首先需要政府樹立區(qū)域一體化發(fā)展大局觀，加強彼此間交流與合作。作為區(qū)域的中心省份，陜西應站在以西北區(qū)域經濟整體發(fā)展的高度上，在市場、城市化、產業(yè)等方面制定相應策略，一方面通過自身體育用品制造業(yè)資本向體育服務業(yè)資本轉化，另一方面通過向周邊省份輸出體育服務業(yè)資本的方式，切實發(fā)揮中心城市的作用。作為區(qū)域的周邊省份，山西、河南、四川、甘肅、寧夏等不應寄所有希望于中心城市。相反，其應該在政府、社會和學界等層面加強合作與協調，通過建立協調機制和機構，對自身的經濟、文化、社會、環(huán)境等方面進行深入研究，積極發(fā)掘和發(fā)揮自身優(yōu)勢，形成自身體育產業(yè)發(fā)展新動力，為自身體育產業(yè)經濟的可持續(xù)發(fā)展提供基礎。

4.2 低—低（LL）體育產業(yè)效率集聚區(qū)采用“飛地經濟”發(fā)展模式

盡管當前我國體育產業(yè)效率格局并未形成高—高（HH）集聚區(qū)，但相對于體育產業(yè)效率落后的甘肅及其近鄰，后者對效率的提升有更加迫切的需求。相較于中西部省份，東部省份在體育服務業(yè)方面的經濟產出較體育用品制造業(yè)有更大的效果。當前，東部省份體育用品制造業(yè)也正積極尋求更廣闊的空間以釋放能量和擴大生產規(guī)模。由于區(qū)位空間的限制，東部省份體育用品制造業(yè)只能另擇遠處更適宜的發(fā)展空間和機會，而甘肅及其近鄰正為其提供了條件。盡管從全國數據研究結果來看，體育用品制造業(yè)資金和人員的集聚對體育產業(yè)效率的提升作用并不明顯，但因發(fā)展階段不同，產業(yè)集聚對某些區(qū)域的體育產業(yè)效率仍起著重要作用。

為達到區(qū)域體育產業(yè)效率提升和經濟發(fā)展的目的，“飛地經濟”發(fā)展模式需要“飛出地”和“飛入地”在要素優(yōu)化配置機制的基礎上進行。前者通過輸出資金、人才、先進管理經驗等，為后者轉移出相對后者來說具有發(fā)展優(yōu)勢的產業(yè)及其生產要素，后者通過補充和完善本地已有產業(yè)鏈爭取形成新的體育產業(yè)效率增長極。其次，需要政府明確自身角色定位，遵循市場化運作機制，充分釋放市場活力，尤其應通過弱化行政管理體制界限等手段和方式，積極推動體育產業(yè)市場化運作。

5 結 論

基于2016年省域體育產業(yè)相關數據，利用數據包絡分析模型測算了體育產業(yè)投入產出效率；運用區(qū)位熵估計了體育產業(yè)空間集聚水平并進行了探索性空間數據分析；構建了體育產業(yè)效率與產業(yè)集聚的OLS、SLM、SEM回歸模型，探尋了體育產業(yè)空間集聚對產業(yè)效率的影響。在此基礎上提出了提升體育產業(yè)效率的空間發(fā)展模式，主要結論如下。

（1）我國體育產業(yè)資源的效率不高且有待進一步提高，尤其體育服務業(yè)產出的發(fā)展空間很大。體育用品制造業(yè)的產出不足率明顯高于體育服務業(yè)產出不足率。兩者在資金投入和人員安排的結構上需要不斷調整和進一步優(yōu)化。各省份仍需認清本地區(qū)體育產業(yè)發(fā)展現狀，挖掘和抓好適宜本省份發(fā)展的潛力產業(yè)，優(yōu)化產業(yè)布局，改善體育產業(yè)結構，將資源投入切實轉化為產出。純技術效率和規(guī)模效率結果顯示，我國體育產業(yè)各方面資源投入結構有待改善。規(guī)模報酬結果表明在整體上加大體育產業(yè)財力、人力資源投入將對大多數省份體育產業(yè)發(fā)展具有促進作用。

（2）2016年我國體育用品制造業(yè)的集聚水平高于體育服務業(yè)，前者在投入和產業(yè)上的集聚水平差別較后者大。體育服務業(yè)的人力資本投入集聚程度大于財力資本投入集聚程度。我國體育產業(yè)各集聚指標狀態(tài)呈現出明顯的空間非均衡特征，這是國家在實現區(qū)域經濟協同發(fā)展和今后體育產業(yè)區(qū)域布局規(guī)劃中應關注的問題。

（3）體育產業(yè)效率在空間上存在顯著的集聚現象，基于空間計量經濟學的視角，空間誤差模型結果顯示在投入要素集聚中，體育用品制造業(yè)總資產集聚、體育用品制造業(yè)平均用工人數集聚與體育企業(yè)法人單位從業(yè)人員集聚對體育產業(yè)效率的提升作用不顯著，而體育企業(yè)法人單位總資產集聚對體育產業(yè)效率有明顯提升作用，規(guī)模效應顯著。SEM模型的空間自相關系數λ小于零，即某一地區(qū)與體育產業(yè)效率相關的誤差，會隨著基于鄰接關系的空間權重矩陣沖擊給鄰近地區(qū)，并抑制該地區(qū)體育產業(yè)效率的提升。

（4）高—低（HL）體育產業(yè)效率集聚區(qū)應采用中心—外圍發(fā)展模式；而低—低（LL）體育產業(yè)效率集聚區(qū)更適宜“飛地經濟”發(fā)展模式。

6 建 議

隨著各省份發(fā)展體育產業(yè)政策的出臺，作為朝陽產業(yè)的體育產業(yè)也將處在一個較長的黃金發(fā)展時期中。而體育產業(yè)集聚作用具有兩面性，政府和企業(yè)需要科學布局和規(guī)劃體育產業(yè)空間格局，以保證資源利用高效和產業(yè)可持續(xù)發(fā)展。根據研究結論，提出以下建議。

（1）政策的制定和頒布，需充分考慮各地區(qū)體育產業(yè)發(fā)展實際現狀與其空間關聯性，加強和促進相鄰省份之間體育企業(yè)的交流與合作，為生產要素跨省域流動提供基礎和保障。尤其體育產業(yè)效率低—低聚集區(qū)的省份，需要積極尋求體育產業(yè)投入資源合理科學配置方式，通過走出去和引進來以改變低效現狀，探索體育產業(yè)高效可持續(xù)發(fā)展模式。

（2）優(yōu)化體育用品制造業(yè)與體育服務業(yè)資本投入結構，重點考慮體育服務業(yè)資本投入的空間格局，支持體育服務企業(yè)資本區(qū)域空間集聚，以充分發(fā)揮體育服務業(yè)資本集聚對本地區(qū)體育產業(yè)效率的提升作用，盡可能減小體育產業(yè)效率溢出效應對周邊地區(qū)產業(yè)效率的抑制作用。在資本集聚的同時，需求注意企業(yè)管理方式及技術的創(chuàng)新，以創(chuàng)新為又一驅動力，多向多方式促進體育產業(yè)效率的提升。

（3）加強體育產業(yè)區(qū)域間良性互動，通過協調管理方式創(chuàng)新、基礎設施建設、項目引進和人力資源培養(yǎng)與引進，積極爭取和創(chuàng)造與外界溝通的途經與橋梁。通過引進體育產業(yè)關聯產業(yè)，重構區(qū)域經濟產業(yè)鏈，利用其他產業(yè)或者當地區(qū)域區(qū)位優(yōu)勢和資源稟賦開拓體育市場，吸引資金流入，加快發(fā)展體育服務業(yè)。