康 露 ，黄海燕
2019年9月，国务院办公厅印发《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》，首次从国家层面确立今后我国体育产业高质量发展的战略导向。推动体育产业在实现高质量发展上取得新进展，不仅是打造体育产业成为国民经济支柱性产业的重要途径，也是社会主义现代化体育强国建设的关键环节，更是满足人民日益增长的美好生活需要的内在要求[1]。而体育产业高质量发展的内涵是什么？如何保障体育产业高质量发展过程的有序实现？这些问题正成为体育界探讨的热点。相关学者提出，体育产业高质量发展要以指数为引导，依托指数标准和动静态监控进行检验与反馈，建立评价反馈机制，从而确保新时代体育产业高质量发展目标的有效实现[2-3]。一般情况下，指数的呈现要以指标体系建立为起点，而指标体系的构建以深刻认识和把握体育产业高质量发展内涵为基础。指数测度不仅可以客观认识体育产业高质量发展的动态发展，还有利于阶段性、总结性的成果检验，用以进一步优化新一轮高质量发展。
综上，本文将在构建体育产业高质量发展评价指标体系的基础上开展实证研究，对体育产业高质量发展综合水平进行科学评价。引入具体案例，充分展示综合评价和评价模型的抽象过程，明晰逻辑和分析脉络，掌握指数计算方法。考虑到数据的易得性和完整性、系统过程控制的方便性及可实现性，本文以上海市为例，通过常年的数据跟踪获取完善的体育产业统计数据，借助MATLAB R2019a等软件，对上海体育产业高质量发展进行指数测度和时空演变分析，以期为有关部门决策提供参考，为我国推进体育产业高质量发展提供宏观引鉴。
采用文献资料、数理演绎和逻辑分析等，按照体育产业高质量发展的组成要素，遵循系统分析基本原理，通过构建体育产业高质量发展评价指标体系，设计评价模型，并在“定量测度—时序演变—空间辨识”的逻辑脉络基础上，以上海市为例展开实证研究。
1.1 指标体系构建
1.1.1 构建依据及过程 建立科学合理的评价指标体系，是分析体育产业高质量发展状况、进行指数测度的基本前提。根据产业经济学理论可知，产业高质量发展是一个既包含“量”又包含“质”的概念，“量”主要指产业规模， “质”的含义较为宽泛。从产业发展的角度来说，一般包括产业结构、效率、动力和效益等内容，几者相互联系、相互依存、相互促进。以往我国体育产业发展的突出问题是产业发展“质”与“量”之间的不协调， “质”的提高显著滞后于“量”的扩张。为解决该问题，结构、效率、动力和效益等反映“质”的指标将是指标体系的重要组成部分。本文参徐开娟等[4-5]对体育产业高质量发展内涵的解读，将体育产业高质量发展内涵划分为产业规模、产业结构、发展动力、生产效率和产业效益5个板块，由此构成体育产业高质量发展的一级指标。依据指标选择的科学性、系统性、代表性、可操作性和可对比性等基本原则，结合当前我国及各省市体育产业高质量发展相关政策文件的顶层设计思想，采用逻辑分析、文献分析、定量指标筛选等方法从内及外、层层筛选，确定二级指标和三级指标。
1.1.2 二级指标确定 针对体育产业高质量发展的5个一级指标，系统阐述每个指标包含的内容，划出内涵边界，以更好地选择和补充二级指标。（1）产业规模，指一个国家或地区的体育产业产出水平持续增加。产业规模之所以成为体育产业高质量发展核心指标之一，主要是由于当前我国体育产业发展规模还较小，与文化产业、旅游产业发展规模差距较大。从宏微观角度出发，产业规模可具象为产值规模和市场主体规模。（2）产业结构，反映了体育产业发展过程中的要素配置和要素分布，是体育产业高质量发展过程中最重要的“质变”[6]。根据产业结构的向度，将体育产业结构分为外部结构和内部结构。（3）发展动力的选择与转变，是体育产业高质量发展的关键。根据新发展理念，只有以创新发展为核心动力，才能适应体育产业发展中持续性的技术革新和结构变革。根据数据的可得性，发展动力可以分为创新活力和创新载体2个二级指标。（4）生产效率，即体育产业发展的有效性，主要考察体育产业高质量发展过程中要素投入量与产出量之间的对比关系，高生产率是体育产业高质量增长的重要保障。根据效率的不同维度，一般包括综合效率、要素效率、组织效率和增长速率。（5）产业效益，指体育产业高质量发展带来的效果和利益的输出，即生产活动的创造性。根据作用的不同领域，产业效益可分为经济效益和社会效益。由此筛选出 12 个二级指标。
1.1.3 三级指标选择 根据二级指标，从现有研究文献和政策文件中，梳理出研究者共同认同的、具有代表性的、数据可得的，能够反映二级指标的三级指标，并选择最小均方差法和变异系数法进行指标筛选，最终结果见表1。
表1 体育产业高质量发展评价指标体系Table1 Evaluation Index System of High-quality Development of Sports Industry
1.2 评价模型设计
1.2.1 “纵横向”拉开档次法 首先，选取功效系数法对体育产业高质量发展相关数据进行规范化处理，使原始矩阵R转变成标准化矩阵X。其次，选取郭亚军[13]提出的客观赋权法——“纵横向”拉开档次计算 权重系数ωj，确定ωj的原则是在时序立体数据表上最大可能地体现出各评价对象之间的差异。运用MATLAB R2019a计算具体指标的权重并进行归一化处理，以确定组合权重系数ωj。计算权重系数后，利用线性加权方法计算综合评价函数值yitk，即体育产业高质量发展指数。
1.2.2 探索性空间数据分析（ESDA） ESDA是一种空间统计分析方法，以空间关联测度为核心，通过对事物或现象空间分布格局的描述与可视化，发现空间集聚和空间异常，揭示研究对象之间的空间相互作用机制[14]。ESDA方法中，最重要的是空间自相关分析方法，包括全局自相关分析和局部自相关分析。本文选取经典的全局莫兰指数（Global Moran’s I）和局部莫兰指数（Local Moran’s I）研究区域间体育产业高质量发展水平空间差异。
1.3 数据来源
数据有两种类型。一是未经加工、计算，直接来源于相关统计资料的数据，这些指标的获取途径有三个渠道：（1）官方统计资料，包括《上海市体育产业发展报告（2017—2018）》《上海市体育产业发展报告（2019—2021）》、上海市体育产业单位名录数据库等；
（2）政府职能部门，包括上海市体育局、税务局、统计局、知识产权局等部门；
（3）官方网站，包括国家体育总局、上海市体育局等官方网站。二是基于已获取的指标数据，经过计算、加工而成的数据。指标数据时间跨度为2014—2019年，针对缺失的指标数据，采用线性拟合法进行估算插补。
2.1 指数测度分析
2.1.1 时序变化趋势 依据“纵横向”拉开档次法，以2014年为基期，测算2014—2019年体育产业高质量发展指数（见表2），并进行名次排序（见表3）。为进一步分析体育产业高质量发展指数排名的波动性，计算指数排序方差，依据方差的变化范围，将体育产业高质量发展分为3类：排序方差 0≤s2≤3为平稳发展型；
排序方差 3＜s2≤8为波动发展型；
排序方差s2＞8为跳跃发展型（见图2）。2014—2019 年，体育产业高质量发展指数平均值从74.62稳步提高至86.27（见表2），增长15.61%，说明上海体育产业高质量发展水平整体变动趋势相对良好。区域指数显示，16个区的体育产业高质量发展指数均有一定幅度提升。其中，徐汇区、虹口区、浦东新区提升明显，2019与2014年相比分别提升38.92、37.49和17.02。上海体育产业高质量发展取得较好成效是多方面因素共同促进的结果。宏观上，上海位处长三角一体化核心区位，是引领长三角成为全国最具影响力的强劲活跃增长极，集聚大量高端体育要素[15]；
中观上，上海体育产业、体育消费政策先行先试，同时上海已经形成较为完善的体育产业统计体系和体育消费统计制度，主营体育产业单位名录数据库建设全国领先；
微观上，上海体育市场主体发展非常活跃，创新活力足。总而言之，良好的发展机遇、完善的产业政策和活跃的市场主体等是体育产业高质量发展指数稳步提升的关键。
表2 2014—2019年上海体育产业高质量发展指数Table 2 High-quality Development Index of Sports Industry from 2014 to 2019 in Shang hai
表3 2014—2019年上海体育产业高质量发展指数排名及排序方差Table 3 Ranking and Ranking Variance of High-quality Development Index of Sports Industry in Shanghai from 2014 to 2019
2.1.2 发展格局特征 利用“厚今薄古”思想[16]，对历年体育产业高质量发展指数进行时间加权，计算6年来的综合指数。综合指数代表体育产业高质量发展的综合水平，指数越大，体育产业高质量发展水平越高，反之则越低（见表2）。结果显示，徐汇区、虹口区、浦东新区的体育产业高质量发展水平在上海市内处于领先位置，领先梯度优势较大；
黄浦区、静安区、青浦区、奉贤区、宝山区、松江区、金山区、普陀区体育产业高质量发展指数处于相对落后的位置，指数值低于80；
其他地区指数值为80～90（见图1）。据此，可初步将上海体育产业高质量发展指数划分为3类梯队：第1梯队由徐汇区、虹口区、浦东新区（指数＞100）构成；
第2梯队由杨浦、长宁、崇明、闵行、嘉定区（80＜指数＜90）构成；
其他区域（指数＜80）为第 3 梯队（见图 2）。数值显示，区域指数并未出现极端化的差异，但是指数出现“断层”现象，缺失90～100的指数区域。
图1 上海市16个区6年的体育产业高质量发展综合指数Figure 1 Comprehensive Index of High-quality Development of Sports Industry in 16 Districts of Shanghai in Six Years
图2 上海市16个区体育产业高质量发展类型Figure2 Types of High-quality Development of Sports Industry in 16 Districts of Shanghai
第1梯队地区体育产业在高质量发展上具有共性原因和基本规律。（1）数据显示，体育产业已经成为推动第1梯队地区经济发展的重要产业。徐汇区体育产业增加值占GDP的比重已从2014年的2.04%上升到2019年的4.54%；
2014—2019年虹口区体育产业增加值占GDP的比重分别为2.53%、3.68%、4.62%、6.12%、8.84%、7.89%，体育产业已成为这些地区新的经济增长点。（2）第1梯队地区体育产业市场主体活跃，总部效应明显。徐汇区2019年体育企业数虽仅为794家，在16个区中排名第13位，但体育企业收入达285.22亿元，排名第2，体育企业利润达59.69亿元，位列各区之首，体育总部经济效应明显。（3）第1梯队地区体育产业发展具有较好的经济环境、政策环境。近年来，徐汇区陆续出台《关于推动徐汇区体育产业高质量发展的实施意见》《徐汇体育产业政策》《徐家汇体育产业地图》等政策文件，提出到2022年全区体育产业总规模占全市比重达10%以上的发展目标[17]；
虹口区也在产业布局方面积极打造体育产业集聚区，体育产业正加速集聚。
第2梯队地区体育产业在发展优势和发展方向上差异较大，高质量发展具有明显的地域特色。（1）杨浦区体育产业依托创新平台在发展动力上取得较大突破，不仅体育新空间数量占比长期位居第1，且是国家体育消费试点城市之一，并拥有全国唯一的国家体育大学科技园，这使得杨浦区汇集了耐克、尚体健康等总部型企业和机构，体育市场主体发展活跃，总部效应逐渐显露。（2）长宁区体育企业数量在16个区中长期较少，2019年仅有697家，排名第14，但体育企业收入利润率却排名第 2，达 14.92%，全员劳动生产率排名第3，为26.08万元/人，说明长宁区体育产业发展中较高的要素效率和组织效率是其指数保持良好发展态势的关键。（3）崇明区体育产业发展有两大亮点：体育产业正成为推动崇明经济社会发展的重要力量，2014—2019年崇明区体育产业增加值占GDP的比重分别为1.38%、1.94%、2.74%、7.09%、8.18%、5.78%；
相关指标增速非常快，如崇明区2019年体育企业数达1442家，较2014年增幅374.34%，增速全市第一。（4）闵行区体育产业总产出较高，2019年达183.83亿元，全市排名第3，但是闵行区体育产业以制造业为主，体育服务业占比较低，2019年体 育服务业占比仅为10.85%。（5）嘉定区体育产业发展在郊区中表现较为突出。近年来，嘉定区围绕“上海汽车城”建设，在上海国际赛车场开展的赛事数量逐年增长，并成为上海市体育品牌赛事。
2.2 时空演变分析
2.2.1 产业集聚状态 为厘清上海体育产业发展脉络及集聚分布状态，运用Geo-DA地理分析软件的自然断裂点法（Natural Breaks）将上海 2014、2017、2019年体育产业高质量发展指数分为4类，并进行空间可视化表达。2014 年，体育产业高质量发展区总计 9个，主要呈片状集中于上海的东中部；
2017年，体育产业高质量发展区总计4个，主要呈片状集中于上海东北部，与2014年相比，体育产业高质量发展区明显东移；
2019年，体育产业高质量发展区总计5个，主要集中在东部。整体来看，上海体育产业高质量发展空间分布具有以下特征：（1）高质量区域主要集中在东部，中质量区主要集中在中部，低质量区主要集中在西南部；
（2）上海区域间体育产业高质量发展呈明显的“极化”效应，不均衡在扩大。这一点从指数绝对差距也能看出端倪，2014年体育产业高质量发展指数最高的浦东新区和指数最低的宝山区之间的差距为20.43，而2019年指数最高的徐汇区和指数最低的普陀区差距已扩大至49.20。
2.2.2 空间差异分析 （1）总体空间差异。运用全局空间自相关分析法，测度全局莫兰指数（见表4），以定量表征上海区域体育产业高质量发展指数的相关程度。根据计算结果，体育产业高质量发展全局莫兰指数均通过显著性检验（P＜0.05）。上海体育产业高质量发展指数全局莫兰指数大于0，说明区域整体存在正空间自相关性，即上海体育产业高质量发展呈显著的空间集聚效应。时间趋势显示，全局莫兰指数整体呈波动上升的趋势，只有2015和2017年略有下降，说明上海体育产业高质量发展集聚效应整体在不断增强。
表4 上海体育产业高质量发展全局自相关指数Table4 Overall Autocorrelation Index of High-quality Development of Shanghai Sports Industry
（2）局部空间差异。局部莫兰指数能较好地描述某一区域单元和相邻区域单元体育产业高质量发展水平的相似性程度，能够很好地揭示体育产业高质量发展的局部空间分异特征。因此，利用Geo-DA软件计算上海体育产业高质量发展的局部莫兰指数，并分为四4种演化模式。（1）第1象限为高高（HH）类型集聚区，表现为本区域和相邻区域体育产业高质量发展水平均相对较高，空间上的关联表现为高水平类型的集聚效应，此类区数量从2014年的6个下降到2019年的3个；
（2）第2象限为低高（LH）类型集聚区，表现为本区域体育产业高质量发展水平较低，而相邻区域发展水平相对较高，空间上的关联表现为由低到高演变的过渡区域；
（3）第3象限为低低（LL）类型集聚区，表现为本区域和相邻区域发展水平均相对较低，空间上的关联表现为低水平类型的集聚效应；
（4）第4象限为高低（HL）类型集聚区，表现为本区域体育产业高质量发展水平较高，而相邻区域发展水平相对较低，空间上的关联表现为中间高外围低的区域极化模式。2014—2019年上海市体育产业高质量发展集聚区主要有HH和LL 2类，说明上海体育产业高质量发展以同类聚集为主。上海HH集聚区范围在不断缩小，呈现“极化”发展格局，而LL集聚区范围不断扩大，形成较大规模的连绵区（见表5）。
表5 2014—2019年上海市体育产业发展指数局部自相关象限分类Table5 Classification of Local Autocorrelation Quadrant of Shanghai Sports Industry Development Index from 2014 to 2019
本文在构建体育产业高质量发展指标体系的基础上，运用“纵横向”拉开档次法、探索性空间数据分析等评价模型，以上海为例进行实证研究。发现，良好的发展机遇、完善的产业政策和活跃的市场主体等是体育产业高质量发展水平不断提升的主要原因；
体育产业高质量发展指数较高的地区往往体育市场发达、总部效应明显，体育产业已成为这些地区经济发展的新增长点；
体育产业发展较好的地区在发展优势和发展方向上差异较大，具有明显的地域特色；
在区域体育产业高质量发展过程中往往伴随空间集聚效应。根据上述研究分析，得到以下研究启示和宏观引鉴。
3.1 完善、推广体育产业高质量发展评价机制
本文所设计的体育产业高质量发展指数基本实现对体育产业高质量水平横纵向对比和动态监测。若获取全国31个省（自治区、直辖市）层面的体育产业统计数据，则可进行国家层面及省级层面高质量发展测度，这对提高体育产业高质量发展决策水平与实践效率大有裨益。然而，当前我国体育产业统计体系滞后，指标数据获取非常困难，这极大地制约了我国体育产业高质量发展进程。未来，要从“点”突破，设立体育产业高质量发展评价机制建设试点，逐步构建“指标体系—统计体系—评价体系”的评价闭环。具体来说，指标体系要体现科学性、导向性与差异性，指标选择方面需更加侧重结构、效率和效益；
统计体系上，要积极发挥数据要素的价值和作用，应依据构建指标体系指导统计体系的完善，建立常态化的、覆盖面广的体育产业统计机制；
评价体系上，要科学选择体育产业高质量发展评价方法，应用指数思维进行评价方法设计，组建立场客观、结构合理、运作高效的评价机构和专家团队是关键。
3.2 把握体育产业高质量发展关键，精准发力
体育产业高质量发展的关键在于充分利用良好的发展机遇，通过完善的产业政策、活跃的市场主体、较强的创新动力等提高产业发展效率和效益，其中“质”的指标至关重要。（1）我国体育产业高质量发展还需在《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》的基础上，完善并落实相关配套政策，尤其要在供给侧改革与需求侧管理、现代体育产业体系建设等关键点上制定相应的实施计划。（2）要营造体育企业发展良好的营商环境，落实税收、金融等优惠政策，完善体育市场监管体系，同时注意防范相关风险。（3）培育壮大体育市场主体。当前，我国体育企业中的中小微企业占比99.34%，体育市场主体活力不强、供给能力还有待提升[18]。要积极培育龙头体育企业，并积极扶持小微企业发展。（4）通过产业融合、业态升级优化体育产业结构。纵深推进体育产业融合发展，实施“体育+”工程，重点推进体教融合、体卫融合、体旅融合，扩展体育产业发展空间和市场容量。着力推动体育制造业转型升级，提升体育服务业质量层次。
3.3 因地制宜探索差异化、特色化的发展路径
体育产业高质量发展具有明显的空间差异性。放眼全国，不同地区也有各自体育产业优势，所处发展阶段也各异，都有自身的发展重点和特色。因此，各地要因地制宜探索差异化、特色化的体育产业高质量发展路径，在国家政策的统领下制定有针对性的产业政策，找到自己的核心优势，形成不可复制的核心竞争力，打造响亮品牌。这不仅有助于地区在激烈的竞争中脱颖而出，而且可以避免体育产业同质化发展，促进体育产业空间格局优化。首先，体育产业高质量发展水平较高的地区要将自主创新作为高质量发展的主动力，通过持续加大创新投入、提高自主创新能力和绩效，增强其对后发区域和其他增长极的带动提升作用。其次，体育产业高质量发展水平中等地区要以产业结构升级优化为突破口，对内加强顶层设计，加大资金、人才、科技投入力度，对外积极开展区域合作。最后，体育产业落后区要加大政府政策扶持，实施相应的激励政策，着力扩大体育产业发展规模、提升体育产业发展速度，以实现规模效应为优先。
3.4 建立区域体育产业高质量发展的协调机制
体育产业高质量发展过程往往伴随空间集聚和“极化”效应，客观上加速了地区高质量发展的差异和不平衡，指数也将出现“断层”现象。适度的差距是合理的，但过度的差距将制约人多元体育需要的满足，将影响区域体育产业互补优势的形成，这可能不利于区域体育产业协调发展。区域体育产业高质量发展，既要保持整体发展的递进性和层次性，也要注重发展的协同性。首先，尽快完善区域体育产业高质量发展协调机制，在政府、地区政府、市场中介组织3个层面进行体制机制创新，实现多层面协调互动。其次，要建立跨区域体育产业高质量发展协作组织。一方面，建立跨区域体育行业组织，推进区域各类体育市场资源的对接与整合；
另一方面，组建区域性体育股份制集团公司，通过市场化运作，强强联合，组成具有规模和竞争力的龙头企业。最后，全国各地可积极学习长三角体育产业一体化高质量发展的相关经验，通过完善多层次多领域产业合作机制、共建区域体育产业协作载体等，着力破解跨行政区协同的制度性和政策性障碍，构筑共同市场。
3.5 激发体育产业创新活力，提升生产效率水平
创新是体育产业高质量发展的核心动力，也是提升生产效率的关键要素[19]。激发体育产业创新活力，首先，要发挥创新要素驱动作用，加强科技引领，发挥知识、技术、数据等创新要素的驱动作用，实现体育产业高质量发展指数跨越式提升：（1）提升知识创新要素质量，推动知识集成转化为知识创新；
（2）发挥技术创新要素新动能，推动技术创新转化为产业变革；
（3）强化数据创新要素赋能，实施体育产业数字化战略。其次，要加快培育体育数字经济，全面释放数据、技术、人才、资本等核心生产要素活力：（1）加强顶层设计，制定体育数字经济发展战略和行动计划；
（2）大力推进体育产业“上云用数赋智”，做好体育企业的数字化转型；
（3）加强体育数字经济基础设施建设，推动5G、大数据、人工智能、新一代信息技术、物联网等在体育领域的建设与应用。