重点推介丨数字经济影响体育产业发展的空间溢出与门槛效应研究——兼论科技创新的中介效应

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黄晓灵，曲艺，黄菁.数字经济影响体育产业发展的空间溢出与门槛效应研究——兼论科技创新的中介效应[J].武汉体育学院学报，2023,57（5）:44-52.

数字经济影响体育产业发展的空间溢出与门槛效应研究——兼论科技创新的中介效应

（黄晓灵）

作者

黄晓灵，曲艺，黄菁

西南大学 体育学院，重庆 400715

在数字经济的推动下，社会发展正在向以信息科技为导向的数字化方向迈进。数字经济所具有的共享性、高效性、创新驱动性等特征，使其不但可以介入社会经济发展，还可以与体育产业结合，推动产业发展形成以创新为核心的新态势^［1］。我国综合国力的增强助推体育产业上升到一个全新的发展时期，2014年国务院印发的《关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》中预估在2025年到来之际，我国体育产业总产值有望达到5万亿元人民币^［2］ 。这一发展目标的提出，激励了体育产业市场质量和结构的优化转型。2019年国务院办公厅发布《关于促进全民健身和体育消费推动体育产业高质量发展的意见》提出要加强科技与体育的结合程度，将智能制造、物联网、人工智能等新兴技术应用到体育制造领域^［3］，通过科技与信息化赋能，实现我国体育产业高质量发展。当前，中国市场环境发生了根本性变化，驱动产业发展的中坚力量转变为新一轮技术革命中涌现的以大数据、互联网等为基础的现代化信息技术。2020年国家发改委、网信办联合发布的《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见》中提出，要将产业数字化转型、打造数字经济新优势作为发展的新要求和新目标^［4］。数字经济作为近年来的政策热点，不仅是经济转型的落脚点，同时也是体育产业实现跨界融合、提高生产力水平的现实需要，是拉动中国经济可持续发展的重要抓手。2022年《“十四五”数字经济发展规划》中指出，充分表现数字化进步对实体经济增效益、提质量的助推作用，带动“互联网+”、大数据和平台经济等融入其他产业，向产业发展新阶段并行迈进^［5］。数字经济作为一种新的经济形态，已成为拉动中国经济可持续发展的新引擎。在我国大力提倡发展数字经济的背景下，体育产业作为国民经济的重要组成部分，其经济结构优化和产业效率提升进入了全新的历史时期。

目前已有多位学者以数字经济和体育产业为研究对象从不同角度进行了论证。任波与黄海燕学者背靠经济学相关理论，在数字经济与体育产业发展态势的基础上，构建了6种数字经济与体育产业渗透融合的新模式^［6］。魏源等学者则着眼于数字经济与体育产业结构升级的逻辑关系，研究得出以数字经济为核心推动力，体育产业在成本节约、创新赋能等方面的突破^［7］。在数字经济驱动体育产业高质量发展机理的相关研究中，任波和黄海燕从宏观、中观和微观三个角度进行分析并指出数字经济在提高体育产业全要素生产率、促进体育产业结构优化升级和生成规模经济等方面的驱动作用^［8］。叶海波认为重点在于借助数字经济发展带来的数据、信息技术，提高体育资源利用效率，实现体育产业数字化转型^［9］。沈克印等学者则从企业竞争模式重构和产业效率增长等方面论述了数字经济驱动体育产业高质量发展的内涵特征^［10］。罗宇昕等学者以产业经济学理论为基础，剖析得出数字经济在体育产业效率提高和商业模式升级中的赋能效果，并肯定了数字赋能在新时代对体育产业可持续和高质量发展的攻坚作用^［11］。基于众多学者的研究基础，进一步挖掘数字经济对体育产业发展的影响，洞悉其中的规律，对于综合应用现代数字技术、发挥产业动能、促进体育产业稳定发展具有重要意义。

外部经济理论认为,产业集聚能够获得显著的外部经济效益。新经济地理学家克鲁格曼以该观点为基础加入空间影响因素后，对产业发展的空间效应和生产要素的空间流动做出了更合理的解释。随着创新驱动发展战略的深入实施，体育产业势必会利用已有资源与技术实现区域联动，打破行政区划的藩篱。因此，研究数字经济与体育产业是否会在一定区域范围内存在相互依赖性具有一定的现实意义，为了满足这一研究目的，需要在传统计量模型的基础上引入空间计量模型来进行更准确的估计。现有文献中缺乏基于空间视角下的数字经济对体育产业发展影响的研究，无法推导出有关体育产业空间相关性的结论，因此本文通过现有省份2015—2019年体育产业与数字经济数据，综合考虑地理与经济因素的共同影响，引入空间杜宾模型验证数字经济与体育产业之间的空间效应。此外，现有文献研究方法较为单一，主要依靠理论分析、案例推演等方式得出研究结论，这些研究方法虽各有优点，但由于其中缺乏以经济理论为基础的综合实证分析，故而难以应用于数字经济时代背景下体育产业发展机制的量化研究。因此本文构建门槛效应模型，在已有理论基础上基于非线性角度探究数字经济与体育产业之间的关系，并利用中介效应模型验证数字经济影响体育产业发展的内在因素，以期提供基于数理统计层面的实证参考。

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理论分析与研究假设

现有研究认为，产业数字化过程中使用的数字技术能够使全要素生产率获得提升^［12］，产业数字化是数字经济深化发展的基础。数字经济依托通信基站、移动光缆、传感器等硬件设施，借助信息技术、人工智能、物联网、互联网等新兴产业，实现并完成全方位的数据采集、信息传输以及生产执行等流程，以促进体育产业各生产要素的合理配置和优化组合^［10］。以体育电商行业的兴起为例，随着平台经济兴起和大数据等技术的广泛应用，体育零售行业不断向电商直播、社交电商等模式进行创新和变革，响应了居民不断增长的、多元化、个性化的消费需求，数字经济通过实现以数据信息为核心的生产要素的快速发展，打破了传统体育产业的空间束缚，为科技与体育产业融合提供助力。

互联网经济打破了传统模式，以电子商务平台为基础，让企业和商家可以通过信息传播平台商品与服务进行跨地域宣传，消费者也可以实现移动端的商品选择，这种多边的信息交流很大程度上提高了市场交易效率，使得要素流动环境得到改善，有助于体育产业冲破地域限制的枷锁。基于空间作用角度来看，各类生产要素在互联网经济的加持下能够打破地理位置的限制，进而实现跨区域流动。不仅如此，通常情况下地区间地理位置越靠近，要素流动的效率往往越高，所以邻近地区往往会在经济发展等方面具有一定相关性。数字经济借助先进的互联网技术，可以在资源共享、网络平台搭建等方面凸显其优势和价值，从而增强不同地区生产者与消费者的空间关联^［13］。因此提出以下假设：

H1：数字经济对体育产业的发展具有促进作用。

H2：数字经济对体育产业的发展存在一定的空间效应。

在数字经济发展的初级阶段，存在基础设施不健全、数字资源不足以及产业融合度较低等情况，数字经济在体育产业的发展中起到的促进作用会受到限制，但数字经济红利依旧难以忽视。随着数字经济规模的持续扩大，基础设施不断健全，数字经济发挥动能的边际成本大幅度降低，进而使得数字经济对体育产业的促进作用进一步增强。与此同时，数字经济对体育产业的影响效果也可能会受到当前社会市场化水平和消费水平的约束。随着我国市场化改革的深入，在资源配置中市场主导逐渐占据主力地位^［14］，市场可以为以技术驱动为导向的数字经济起到加持作用^［15］，使数字经济对体育产业的溢出作用更明显，但由于体育产业组成结构较为复杂，“管控”与“自由”的边界尚在摸索，也会存在竞争与调控矛盾的问题^［16］。居民消费水平提高对促进体育产业高质量发展具有刺激和效益增值的作用^［17］，数字经济的发展，便捷了人民群众的消费过程，简化了支付手段，使消费内容多元化和个性化，数字零售和平台经济的出现使得新的消费需求不断提高，而较低的居民消费水平则无法完全发挥体育产业因数字经济而产生的消费动能。因此提出以下假设：

H3：数字经济与体育产业之间存在非线性关系

H4：数字经济与体育产业间的非线性关系会受到市场化水平和消费水平的约束

现阶段，科技创新已成为经济发展的重要驱动力，呈现出规模报酬递增效应。在新的体育产业发展趋势下，体育与科技融合已成为我国体育产业高质量发展的新机遇。引入新科技、新材料可以促使体育产业价值链的重构，加速体育产业效率提升，从而创造巨大的经济价值和社会价值^［18］。有学者研究表明数字经济则可以通过数字化产品应用、高效率信息沟通以及两种方式的组合直接或间接促进科技创新^［19］，从而使科技创新对体育产业产生更强的渗透作用，加快体育产业数字化、科技化转型，形成体育产业发展新业态，实现体育产业高质量发展。因此提出以下假设：

H5：数字经济能够通过提高科技创新水平间接促进体育产业发展

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数据说明

2.1变量选取与处理

2.1.1被解释变量

通过体育产业增加值(vad)，即特定时间阶段内某国家或地区常驻单位体育产业生产的最终成果衡量体育产业发展水平。据河北省体育局公布，河北省2016—2018年体育产业增加值年均增速为16.34%，故以2015年和2018年公布数据为基础，利用年均增速估计2016年和2017年河北省体育产业增加值。安徽省2016年缺失数据利用插值法做补充处理。

2.1.2核心解释变量

由数字经济评价指标体系计算得出数字经济指数(dei)，表示不同地域数字经济的发展水平。由于目前未有统一的测算口径和评价体系，所以选择借鉴刘军^［20］等学者对省级层面数字经济指数的测度体系，以信息技术发展指标、互联网发展指标、数字交易发展指标为一级维度建立数字经济评价体系，共计14个测度指标（见表2），并参照刘军等学者的研究过程，按照NBI指数权重对数据进行赋值处理计算得出2015-2019年样本省市数字经济发展指数的面板数据（见表3）。

2.1.3门槛变量

市场化水平(mar)，采用王小鲁和樊钢等学者编制的市场化指数衡量各省市在观测期间的市场化水平，市场化指数越大，意味着该地区市场化水平越高。消费水平(con)，采用社会消费品总额与地区生产总值的比值进行衡量。

2.1.4中介变量

科技创新水平(cpt)，选取省份年度人均专利授权量作为替代变量。

2.1.5控制变量

为了缓解多元回归分析中混杂变量对因果效应估计的干扰，所以在模型中引入控制变量。体育产业的发展很大程度上与政府扮演的角色密切相关，政策的调控和体育资源的管控对体育产业发展起到了不容忽视的作用。因此采用各省市不同年份文体财政支出与地区生产总值之比来度量各省市政府对体育产业的干预程度(gov)。体育产业在国民经济中占有重要地位，其发展会受到经济发展水平的影响，将人均地区生产总值(cdgp)作为经济发展水平的衡量指标。高等人力资本结构可以为经济与产业长期可持续发展提供动力支持^［21］，利用各省市不同年份年度就业人口中高等教育人口占比来衡量人力资本结构(hc)。国家体育总局发布的《“十四五”体育发展规划》中表示，应及时对体育领域部署高水平对外开放相关举措。对外开放可以通过吸收技术、知识和外资来提高地区产业产出效率和资本存量等，进而实现体育产业高质量发展^［22］。基于以上原因，采用各省市不同年份外商直接投资总额来衡量地区对外开放程度(fdi)。各变量描述性统计结果见表4。

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研究设计

空间权重矩阵可以准确测量区域之间的空间相互作用。地理距离矩阵可以从空间位置上衡量区域间的空间效应，经济距离矩阵可以从经济属性上反映区域空间效应，地理权重矩阵可以同时兼顾经纬度和经济性^［23］。为更全面地探究数字经济对体育产业的影响，综合考虑研究目的后，本文选择构建空间经济地理权重矩阵和空间经济距离矩阵进行后续实证研究。

3.1空间自相关性分析

空间相关性反映的是研究变量的空间关联程度，可以通过测算全局莫兰指数来表示。其计算公式为：

式(1)中 ：n=15，为已获得数据的省份数量；λ_iλ_j分别表示i省和j省的具体属性值；W为计算得出的地理经济权重矩阵。若全局莫兰指数大于0，则说明邻近省市体育产业的发展状况在空间上具有相关性，即体育产业发展较好的省市在地理位置上相邻，且结果越接近1，表明空间相关性越强；若全局莫兰指数小于0，则说明邻近省市体育产业的发展状况在空间上存在异质性，即体育产业发展存在着空间负相关性，且其值越接近-1，表明异质性越强；若全局莫兰指数等于0，则表明不存在空间效应。

3.2构建空间计量模型

若省际数据存在着一定的空间相关性与依赖性，采用普通面板模型进行估计容易导致估计结果出现偏误，为保证估计结果的相对正确，可以借助空间计量模型对观测样本进行分析。为充分考虑空间因素的影响，本文构建三种空间计量模型探究数字经济对体育产业的影响，并根据检验结果对模型进行最终选择。模型构建如下：

式(2)为空间自回归模型(SAR)，式中i表示省市，t表示年份，ɑ为体育产业增加值的滞后项系数，W为计算得出的地理经济权重矩阵，αWvad_it 为体育产业增加值的空间滞后项，dei_it为核心解释表变量，即i省第t年数字经济发展指数，con_i,t表示控制变量，λ_i和μ_i分别表示时间效应和地区效应，ε_it为随机扰动项。式(3)为空间误差模型(SEM)，式中ε_it为空间自相关误差项；σ为体育产业增加值的空间误差项系数，起到衡量空间依赖性的作用，其他解释同式(2)。式(4)为空间杜宾模型(SDM)，因变量会受空间滞后项和外生变量的影响，且外生变量的滞后项也会影响因变量，进而便于分解为直接效应与间接效应。式中ρWdei_it为解释变量数字经济指数的空间滞后项，其他解释同式(2)。

3.3构建门槛效应模型

本式中I(·)指示性函数；q表示门槛变量即数字经济发展水平；γ表示待估计的门槛值；β_i表示不同区间解释变量的影响系数；λ_i表示地区效应；ε_i,t表示随机扰动项。

3.4构建中介效应模型

中介效应检验一般分为三个步骤：(1)计算核心解释变量对被解释变量增加值的总效应，若结果显著则进行下一步，反之则终止检验；(2)对中介变量与核心解释变量进行效应分析，检验解释变量结果是否显著；(3)将中介变量带回第一步的回归方程，检验解释变量系数是否显著，若系数显著，则可通过Sobel检验计算中介效应在总效应中的比重。参考温忠麟^［24］等学者推荐的方法构建如下中介检验回归模型：

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实证分析

4.1空间计量分析

4.1.1空间自相关检验

运用全局莫兰指数对15个省市2015—2019年体育产业增加值与数字经济指数进行空间自相关检验,表5结果显示，2015—2019年样本省份数字经济与体育产业发展水平在空间经济地理权重矩阵和空间经济距离矩阵下的全局莫兰指数均通过显著性检验，表明各省份数字经济与体育产业发展具有显著的空间正向相关，存在空间集聚现象。因此探究数字经济对体育产业影响的作用机制可以借助构建空间计量模型来进行分析和验证。

4.1.2模型选择

为了获得最优拟合结果，需要选取最为合理的模型进行后续分析。首先在空间经济地理权重矩阵和空间经济距离矩阵下对普通OLS回归进行LM检验和Robust-LM检验判断空间效应。检验结果均显著，说明检验结果倾向于在模型中添加空间滞后项和空间误差项，表明观测样本变量既有空间滞后效应,也有空间误差效应，空间杜宾模型可以同时考虑这两种空间效应，由此可以初步确定选用空间杜宾模型的合理性。随后结合LR检验验证SDM模型是否会退化为SAR模型和SEM模型，结果均显著拒绝原假设，故可以进一步验证选取空军杜宾模型进行后续研究具有一定的合理性。根据豪斯曼检验结果可知模型适合使用固定效应进行检验，然后在不同固定效应下对模型进行回归比分析，结果得出双固定效应可以退化为个体效应，所以最终使用个体固定效应进行研究分析，表6结果为在空间经济地理权重矩阵和空间经济距离矩阵下的空间模型回归结果。

4.1.3回归结果分析

由于空间杜宾模型中纳入了空间滞后项与被解释变量，其参数估计结果不能直接衡量解释变量对被解释变量的直接影响和真实的空间溢出效应，故参照Le Sage^［25］等学者提出的方法，通过偏微分方程对空间效应进行分解。

由表7结果可见，两种空间矩阵下数字经济对体育产业发展的影响效应一致，在一定程度上验证了回归结果的稳健性。综合结果可知，数字经济对体育产业发展的直接效应与空间作用均为显著正向，说明数字经济不仅能够显著促进当地体育产业的发展，其引发的空间溢出效应对相关地区体育产业发展同样具有显著的促进作用，该结论符合研究假设。如上文所言，数字经济利用以大数据、互联网和人工智能等新一代信息技术，在实现体育产业数字化的同时，催生出新的经济业态，可以增加体育产业生产要素的投入及优化资源配置，通过对体育产业相关数据进行采集、存储、分类、整合、应用，实现体育产业的数字化赋能要素供给及体育资源配置的优化。与此同时，数字经济也能够帮助企业在线上发展中实现更加科学的供需匹配，将节省下来的资源投入到衍生业务中，形成产品服务创新和营销创新，便于体育企业更加充分地利用大数据优势发展范围经济。

4.2门槛效应检验

选取数字经济水平、市场化水平、消费水平作为门槛变量，深入剖析数字经济与体育产业之间的非线性关系，由表8结果可知，以数字经济水平与市场化水平作为门槛变量时，存在双门槛效应；以消费水平作为门槛变量时，存在单门槛效应。确定门槛值后，对式(5)进行门槛系数估计，结果见表9。

从模型1来看，数字经济与体育产业之间存在复杂的非线性关系，当数字经济发展水平低于第一门槛时，数字经济会对体育产业产生负向作用，但效果不显著，说明过低的数字经济水平有可能会抑制体育产业的发展；随着数字经济发展至第一第二门槛区间时，数字经济对体育产业有显著正向的促进作用，且影响强度有所增加；当数字经济水平突破第二门槛后，数字经济对体育产业依旧具有显著正向的促进作用，且影响强度达到最大值。由此可见，数字经济与体育产业之间存在正向且边际效应递增的非线性关系，随着数字经济的不断发展，其对体育产业发展的溢出作用逐渐增强。从模型2来看，当市场化水平较低时，数字经济对体育产业的影响为正向；随着市场化水平不断提高，数字经济对体育产业的正向作用变得更加显著，影响强度在市场化水平达到第二门槛值时达到最大值，可以看出在市场化水平的约束下，数字经济与体育产业之间存在“倒U”型的非线性关系，在强调提高市场化进程的同时，应以正确且适当的方式对体育产业市场进行管控。从模型3来看，随着消费水平的提高，数字经济对体育产业的促进作用效果持续增强，影响效果在消费水平突破门槛值后达到最大，消费水平和购买力的提高有利于体育产业借助数字经济打造IP市场模式，布局消费新业态。

4.3中间效应检验

根据中介检验的基本步骤：(1)数字经济对体育产业的影响为正向，因此继续进行检验；(2)数字经济对中介变量的影响为正向，将中介变量代入第一步方程后其系数为正，且两个系数均通过显著性检验；(3)将中介变量代入第一步方程，数字经济对体育产业的影响作用依旧为正向，因此可以判定中介效应成立。验证了上文数字经济能够通过提高科创水平促进体育产业发展的假设，数字经济对体育产业影响机制中存在“数字经济水平提高→科创水平提高→体育产业发展”的作用路径。

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结论与建议

本文基于我国15个省市2015—2019年体育产业增加值与数字经济指数的面板数据，通过构建空间杜宾模型、门槛模型和中介效应模型深入探讨了数字经济对体育产业的影响，分析了省级层面数字经济对体育产业的空间溢出效应、非线性关系和作用路径，并得出以下结论：一是数字经济可以显著促进体育产业发展。二是数字经济对体育产业的影响存在一定的空间溢出效应，数字经济不但可以促进本地体育产业的发展，也会对相关地区的体育产业起到正向作用。三是数字经济与体育产业之间存在边际效应递增非线性关系，当数字经济水平过低，体育产业发展受到抑制，但效果不显著，随着数字经济水平的提高，其对体育产业的助力效果逐渐增强，当数字经济水平突破第二门槛值后，影响效果达到最大；在市场化水平和消费水平的影响下，数字经济与体育产业之间存在“倒U”型和正向递增的作用关系，随着市场化水平的提高，数字经济对体育产业的促进作用持续为正向，并且，当市场化水平处于第一与第二门槛区间内，作用效果达到最大；在消费水平的约束下，数字经济与体育产业之间存在作用递增的非线性关系，当消费水平突破门槛后，数字经济对体育产业的正向影响作用达到最大。四是科技创新水平在数字经济与体育产业间发挥中介效应，即存在“数字经济水平提高→科创水平提高→体育产业发展”的作用路径，数字经济可以通过提高科创水平，进而将发展动能传递给体育产业。即数字经济可以通过提高科创水平间接促进体育产业的发展。

根据以上研究结论提出以下建议：第一，应进一步加大5G网络、数据中心、工业互联网、物联网等新型基础设施建设力度，加快数字技术产业化规模化应用，促进数字经济持续壮大。支持大数据、区块链、人工智能等新技术在体育领域的创新运用，打造智能运动健身场景。其次，应注重商业模式和应用技术的研发创新，基于用户需求和市场热点的角度，将研发重点放在虚拟现实应用、智慧训练服务、智慧体育场馆、智能体育穿戴设备等科技体育、数字体育最新前沿成果上，围绕数字体育带来的新产品和新概念，构建“数字+体育”跨界生态。第二，因为数字经济能够突破时空限制，对体育产业发展产生正向的空间溢出效应，所以应构建区域协同发展新格局，打破区域间的行政边界，加强区域间数字经济协同发展与合作，扩大数字经济溢出效应的空间半径，积极打造体育共享网络，实现数据资源的空间联动，推进体育产业发展的深度和广度。第三，发展体育产业要尊重市场规律，与体育事业严格区别开来，后者需要政府财政扶持和买单，但前者则必须依靠市场化运营。应以供给侧结构性改革为主线，以改革开放为动力，实现政府调控与市场化改革齐头并进，引导体育产业内部正确公平的竞争机制的形成，有效发挥市场的能动作用。第四，布局体育消费新业态，线上大力发展如体育电商、线上健身、体育直播等“数字+体育”的新消费模式，线下加快实现体育场馆智能化构建和智能运动设备开发，依托互联网、大数据、人工智能等技术转变体育消费模式和应用条件水平。第五，充分重视科技创新在数字经济与体育产业之间的中介效应，应当完善符合科技创新规律的资源配置方式，持续供给资源和前沿技术。经济技术发展较发达的地区可根据地方体育市场特点，着重攻克技术难题，发展具有前瞻性的体育技术网络；发展水平相对慢的地区可联合地方龙头企业，引入先进的技术与模式，打造标志性产业生态。

参考文献：略

基金信息：国家社会科学基金项目（22BTY065）。