基于事件研究方法的我国企业举办大型体育赛事绩效研究_事件研究法论文

中国企业赞助国内大型体育赛事的绩效研究——基于事件研究法，本文主要内容关键词为：中国企业论文,绩效论文,体育赛事论文,事件论文,国内论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       修订日期：2013-06-04

       中图分类号：G80-05 文献标识码：A

       1 引言

       体育赞助是指“赞助企业支付给某一体育主体(运动员、联赛、团队和赛事)赞助费用以支持企业整体组织目标和推广策略”①。它在所有赞助形式中比重最大，2009—2013年，全球体育赞助金额从315亿美元增加到402亿美元，基本占到同期所有赞助金额的75％左右②。

       企业可以通过体育赞助提升企业形象、扩大品牌知名度和美誉度、提高消费者意识、扩展消费群体、开辟销售渠道以及增加市场占有率等。但是，如下三个问题不可忽视：1)体育赞助费用高昂。奥林匹克运动会(以下简称奥运会)自不必说，深圳大学生运动会(以下简称大运会)合作伙伴门槛高达1亿元人民币③。2)体育赞助风险巨大。被赞助主体出现问题，对于赞助企业也会带来损害。如孙扬曾为某汽车品牌代言，2013年11月却被发现连机动车驾驶证都没有，这极大影响了相关企业的声誉④。3)体育赞助极易遭遇其他企业的埋伏营销(Ambush Marketing)。一个极致案例就是北京奥运会开幕式中的李宁“飞天点火”。调查显示，高达37.4％的被调查者认为李宁是北京奥运会的赞助企业，而投入13亿元人民币的赞助企业阿迪达斯仅为22.8％⑤。

       2012年和2013年，中国连续两年位居Sportcal’s全球体育赛事国家指数⑥(Global Sports Nations Index)榜首⑦，原因在于在这段时间前后中国已经或即将举办10多次重大体育赛事。这些体育赛事80％以上的赞助企业基本来自中国，赞助金额也屡创同类赛事纪录⑧，这些企业提供的大量资金、产品、技术和服务为各项赛事的筹资和举办做出了重要贡献。但是，赞助(Sponsorship)不同于资助(Giving)或捐助(Donating)，而是商业行为，大批中国企业是否通过赞助大型体育赛事而自身实现了正的经济绩效，值得研究。

       本研究基于事件研究法，通过考察企业签约相关赛事赞助协议前后的股票价格是否存在异常收益以及如果存在其影响因素有哪些，研究了这一问题。研究对象为43家中国企业在A股和H股上市的57支股票，范围包括2007—2014年中国已经或即将举办的12次大型体育赛事⑨的71次赞助商及以上级别的赞助。

       2 文献综述与评论

       2.1 赞助效果的研究方法

       Cornwell和Maignan(1998)[16]将赞助研究主题分为5个方面：赞助的本质(Nature of Sponsorship)、赞助的管理(Managerial Aspects of Sponsorship)、赞助效果的度量(Measurement of Sponsorship Effects)、赞助策略的应用(Strategic Use of Sponsorship)和赞助涉及的法律和伦理(Legal/Ethical Considerations in Sponsorship)。

       关于第3方面即赞助效果的度量，如Morgan(2012)[25]总归纳，分成从产品市场表现(Product Market Performance)和企业财务绩效(Coperation Financial Performance)两个角度。本研究采用后一视角。

       产品市场表现角度，如Speed和Thompson(2000)[29]、王海燕与施俊华(2005)[9]、卢长宝(2005)[5]、Simmons和Becker-Olsen(2006)[27]、Cornwell(2008)[18]、肖珑与李建军(2008)[10]、徐玖平与朱洪军(2008)[12]、蒋家珍与钟秉枢(2009)[1]、李建军(2009)[2]、卢长宝(2009)[5]、刘志民与丁燕华(2010)[4]、吴延年与万翠琳(2011)[11]、朴勇慧(2011)[8]、Mazodier和Merunka(2012)[22]和赵倩(2013)[14]等，主要以调查访谈等方法为主，研究体育赞助对于企业形象、品牌知名度和忠诚度以及消费者购买欲望的作用，以及其他因素对于赞助效果的影响。研究结果基本上都证实了企业赞助对于这些方面的正向作用。

       公司财务绩效角度，以企业实现市场价值最大化为目标，主导方法是事件研究法(Event study Methodology，ESM)。其思路是在股票市场有效前提下，体育赞助的效果会立即并准确地反映到企业股票上，因此，可以通过对比赞助事件发生前后股价的变化来衡量这一事件对于企业绩效的影响。事件研究法过程简单，逻辑线索明了，选择的指标“异常收益”是比例尺度(Ration Scale)，适于不同时段和地区比较。

       2.2 事件研究法在体育赞助中的应用

       2.2.1 没有影响

       如下研究发现赞助体育赛事对于企业没有影响：Farrell和Frame(1997)[19]关于1996年亚特兰大夏季奥运会的赞助企业、Tsiotsou和Lalountas(2005)[31]关于2004年雅典奥运会赞助企业、Spais和Filis(2006)[28]关于雅典奥运会上3个大型赞助企业、Clark等(2009)[15]关于1990-2004年，美国所有冠名体育赞助的上市公司、Tsiotsou(2010)[32]关于雅典奥运会赞助企业。

       2.2.2 正面影响

       Miyazak和Morgan(2001)[24]以亚特兰大奥运会26家赞助企业为对象，发现赞助奥运会是被市场所认同的行为，企业未来可能会有正的现金流流入，当获得赞助权的消息宣布后，股票市场会有正的反应，因而企业参与赞助有助于提升企业价值。Suh等(2004)[30]发现，受众对企业的认知程度取决于企业赞助的级别及赞助的时长，且赞助商比非赞助商获得的认知程度要高很多。Cornwell等(2005)[17]发现，赞助体育赛事的消息可以给赞助企业的股价带来显著增长，尤其是高科技公司，且赞助品牌与体育赛事的一致性可以给股价带来正的影响。Samitas等(2008)[26]发现，企业成为奥运会赞助商的消息，会给赞助商的股票收益带来小幅增长，且这一消息对于小市值企业的影响相对更大。

       2.2.3 负面影响

       Groza等(2012)[20]发现当赞助商与赞助事件契合度较低时，赞助不会提升企业的品牌价值，甚至会产生负的影响。Mazodier和Rezaee(2013)[23]发现赞助事件日随后几天企业股价有显著负的异常收益，商业性赞助以及美国企业的赞助显著为负。研究者将其归咎为赞助费及相关成本在不断增加，认为赞助并不比其他营销策略更有效。

       2.3 文献评论

       2.3.1 国外研究特点

       1)赞助绩效尚不明确。因选取的研究对象(如所处股票市场、企业所属行业、企业市值等)和研究法(如估计期窗口和事件窗口的长度、数据选择)等不同，国外关于体育赞助对企业价值影响的研究，得出的结论并不一致，甚至于对于同一赛事(如1996年亚特兰大奥运会、2004年雅典奥运会)得出的结论也会相反，这在某种程度上意味着此一研究领域的前景广阔。2)样本股票数量不断增加。Tsiotsou和Lalountas(2005)[31]为12只，Clark等(2009)[15]为114只，Mazodier和Rezaee(2013)[23]为293只。3)从只考察是否存在异常收益转移到研究影响异常收益的因素以及分析背后的机理。

       2.3.2 中国特色问题

       国内鲜见利用事件研究法考察企业体育赞助绩效的研究。茆训诚与曹焕(2010)[7]研究了赞助企业股价的表现，但选择的指标是流动性、波动性和成交量而非股票价格本身，样本股票只有3只A股股票。李丽霞与李健(2007)[3]运用事件研究法考察了企业宣布赞助北京奥运会前后股票价格的变化，发现事件日随后的1～4天，累积异常收益1.59％且显著，但仅限于北京奥运会，样本股票数只有7支。

       近期中国集中举办10多次规模、水平和影响力相当的赛事，中国企业占到所有赞助企业中的绝对优势，而这些企业有1/3在A股或H上市。可见，利用事件研究法研究中国企业体育赞助绩效很必要，也是可行的。

       在具体研究过程中，要考虑几个中国特色问题。1)国外进行异常收益截面分析时，往往将不同股票市场的股票综合在一起，原因是这些发达国家或地区股票市场有效程度相近。有研究，如张月飞(2006)[13]等均证实香港市场与其他发达国家或地区类似，达到了半强式有效，而内地市场为弱有效水平，因此，应当将A股和H股分开考察。2)A股市场往往存在短期的炒作行为，同样事件相对H股，A股市场的股票波动幅度可能会较大，因此，应以H股结果为基准，A股结果作为参考。3)根据国际惯例，体育赛事赞助商以上级别赞助有“排他性”原则，即同一行业只能有一家赞助企业。但是，这一原则在中国经常被违背⑩，这一中国特色现象对赞助绩效可能有影响。另外，样本企业中的大量国有企业特别是央企，赞助绩效是否受到非经济因素影响，同样值得探讨。

       3 数据与方法

       3.1 数据的获取

       3.1.1 赛事范围

       2007年至今，中国举办众多体育赛事，除本研究所涉及的，还有齐齐哈尔全国冬季运动会(以下简称冬运会)、南昌全国城市运动会(以下简称城运会)、杭州全国残疾人运动会、泉州全国农民运动会和贵阳全国少数民族运动会等国家级综合体育赛事，上海世界游泳锦标赛、广州世界乒乓球锦标赛团体赛等体育专项赛事，同时每年还举办中国足球协会超级联赛、中国男子篮球职业联赛和世界一级方程式锦标赛(F1)等赛事。本研究选择的标准是具有赛事综合性(11)、级别重要性(12)、时间适中性(13)和数据可得性(14)，最终选择确定为国际综合赛事以及国内的冬运会或中华人民共和国全国运动会(以下简称全运会)等，共计12项。

       3.1.2 赞助级别

       体育赛事赞助从低至高依次为供应商、独家供应商、赞助商和合作伙伴，对于奥运会、青年奥林匹克运动会(以下简称青奥会)和亚洲运动会(以下简称亚运会)还有更高级别的全球合作伙伴(Top Partner)。相对于更高级别，供应商或者独家供应商级别企业的数量较多(15)，赞助金额不高(16)，享受权益有限(17)，因此，本研究限于赞助商、合作伙伴或者全球合作伙伴三个级别。经搜索整理(18)，12项赛事共有217次(19)，其中，全球合作伙伴29次，合作伙伴98次，赞助商90次。若仅限于企业总部在中国内地或中国香港的企业，则相应数据分别为182次，8次，91次和83次。

       3.1.3 样本股票

       根据各赛事赞助名单找出赞助商及以上级别(20)的、自身或其控股母公司总部位于中国境内(包括内地和中国香港，不包括中国台湾或中国澳门)并且在A股或H股上市的企业。然后，以“公司名称+赛事名称+签约+赞助”为关键词利用谷歌搜索出各企业的赞助协议签约日期。最终，删去签约赞助协议时间不详(21)或签约时尚未上市(22)的企业，确定43家上市公司57只股票，其中，A股27只，H股30只，包括14对孪生股票。这些上市企业(23)或其控股企业(24)进行了71次不低于赞助商级别的赞助。以赞助级别划分，全球合作伙伴3次，合作伙伴42次，赞助商26次。以股票市场划分，A股42次赞助，其中，冬季赛事13次，夏季赛事29次；H股57次赞助，其中，冬季赛事13次，夏季赛事44次(表1)。

      

       3.2 异常收益的检测

       3.2.1 异常收益的计算

       从万德(WIND)获得了各只股票经“后复权”以及上证综指、深圳成指和香港恒升指数每个交易日开盘价和收盘价等数据，并整理了这些企业的性质、主业和总部所在地等相应情况，也获得了赛事举办地相关经济数据。

       以赞助协议签约日为事件日，计为第0天，若当天为相关股票非交易日，则顺延至第1个交易日。估计窗(25)从-120～-21，事件窗从-20～20。将所有样本股票根据所在市场(A股或H股)和赛事举办季节(冬季或夏季)分为6组，即A股冬季赛事、A股夏季赛事、A股全部赛事、H股冬季赛事、H股夏季赛事和H股全部赛事。

      

       绘出(-10，10)这21天的

的每组趋势图(图1)(27)。

      

      

       图1 本研究A股与H股市场中CAR(-10，10)趋势示意图

       Figure 1.Trent of the CAR in A or H Stock Market

       3.2.2 异常收益显著的窗口期

       以赞助协议签约为事件日，图1显示，在事件日当天及随后2天，6种情况的CAR均呈非常明显的上升趋势；对应表2，0～2这3天6种情况的数值都大于0，CAR(0，1)和CAR(0，2)显著大于0的情况最多。

       3.3 异常收益的影响因素

       3.3.1 影响因素

       根据对此前文献的梳理，并结合中国特殊情况，可能有如下3类14个因素对于异常收益有影响。

       (1)赛事情况

       1)举办季节，哑变量，冬季为0，夏季为1。2)所在地经济发展程度，连续变量，事件日以2013年为基期的签约赞助协议前一年考虑通胀因素后赛事举办城市人均GDP的对数值(28)。3)赛事级别，3个哑变量，分别表示奥运会(北京奥运会)，重大国际赛事(29)(长春亚冬会、哈尔滨大冬会、广州亚运会、深圳大运会和南京青奥会)和全运会(济南全运会、沈阳全运会和长春冬运会)，普通国际赛事(香港东亚会、天津东亚会和南京亚青会)恒为0。

       (2)赞助情况

       1)赞助级别，连续变量，赞助商为1，合作伙伴为2，高级合作伙伴为3。2)赞助竞争性，连续变量，同一赛事同一级别与某赞助企业主业相近的其他企业数(30)。3)赞助次数，连续变量，包括本次赛事企业已经赞助的本研究涉及的赛事的次数(31)。4)赞助时段，连续变量，企业签约赞助协议至此项赛事开幕的时间间隔。

       (3)企业情况

       1)企业规模，连续变量，事件日经汇率换算并考虑通胀因素的企业市值的对数值(32)。2)契合度，哑变量，企业主业为体育产业为1，否则为0。3)企业性质，哑变量，先分3种情况，央企(如中国银行)、其他国企(如山东高速)和非国企(如民生银行)，经过下文比较，合并为2种，央企为1，其他国企或非国企为0。4)本土性。先分3种情况，纯本土(企业总部在赛事举办地，如哈药股份赞助哈尔滨大冬会)、半本土(企业控股公司在赛事举办地，如中国银行吉林分公司赞助长春亚冬会)和异地(企业总部或控股公司均不在赛事举办地，如总部在深圳的飞亚达赞助长春亚冬会)。同样经过下文比较，合并为2种，本土(包括纯本土和半本土)为1，异地为0。

       3.3.2 统计分析

       首先，用维尔克森符号秩检验法考察上述14个因素分别对于A股全部赛事、H股全部赛事和H股夏季赛事(33)的CAR(0，1)和CAR(0，2)的单独影响，对于连续变量为检验是否可能有U型或倒U型影响，将其按大小分成3组(表3)。

       3.3.3 计量回归

       表3显示，(0，1)窗口期较(0，2)的显著因素数量较多，这也与表2这一窗口期显著情况最多现象一致，故考察此一窗口期。企业规模基本呈单调情况，人均GDP和赞助时段更多呈现U或倒U型，故对后两因素加入平方项。具体回归时，利用Eviews软件，先将所有变量纳入，然后用向后剔除法，经过筛选，最后只保留显著的变量(表4)。

      

      

       4 讨论

       4.1 稳健性讨论

       4.1.1 样本的代表性

       Mazodier和Rezaee(2013)[23]总结，国外相关研究样本股票数量中位数为50，Spais和Filis(2006)[28]为仅3只，超过3位数的本研究只找到2篇文章，Clark等(2009)[15]有114只，均为美国股票，涉及了1990年1月至2004年12月共15年当中所有高尔夫球锦标赛、女子高尔夫球锦标赛和职业网球赛，大部分全国运动汽车竞赛和少数的全国大学体育竞赛。Mazodier和Rezaee(2013)[23]有293只，分布在全球24家股票市场，是对所利用数据库(Brand Rapport France)1642家企业筛选后的结果。本研究仅考察A股与H股两个市场的57只股票，71次赞助占到12项赛事全部赞助商以上级别的赞助217次的32.71％，若仅限于中国企业赞助的182次，比例进一步上升为39.01％。

       4.1.2 事件日与窗口期选择的恰当性

       体育赛事举办时间是公开信息，市场有效情况下股价会在事前充分反应，因此，国外相关研究不涉及赛事举办时企业股价的变化。研究者也曾分别以赛事开幕或闭幕作为事件日，利用同样方法，考察了(-20，20)期间是否存在异常收益以及如果存在其影响因素情况(34)。结果只发现以赛事开幕为事件日，A股冬季赛事或H股冬季赛事CAR(0，2)显著大于0，H股全部赛事的CAR(0，2)显著大于0；A股冬季赛事和全部赛事的CAR(0，1)也都显著大于0。这可能是由于市场对于冬季赛事的事前关注度不够，赛事开幕才做出反应。H股相对A股反应慢，应当是香港地处亚热带，对于冬季赛事关注更差，但因样本股票两市均仅14只，且不易合并，其影响因素尚不确定。两市冬季赛事异常收益显著大于0，也可以进一步说明赞助体育赛事对于企业正的效果。

       对于以赞助协议签约为事件日，研究者也考察了各因素对于CAR(0，2)的影响，结果与CAR(0，1)情况非常类似，唯有H股全部赛事情况的F值为1.6785，对应P值为0.1563＞0.1。实际上，还回归了表2中所有窗口期的情况，除本研究展示的，其余情况结果均很不理想。

       4.1.3 趋势因素的剔除

       研究发现，随着时间推移，在A股市场异常收益有显著下降趋势，H股市场则不显著(35)。这一现象有两种解释：1)市场对新鲜事件的过度乐观。1980年10月广州举办的万宝路网球精英赛，是我国首次有企业赞助的体育赛事，赞助企业是美国的菲利普莫里斯公司(36)，中国本土企业大规模赞助体育赛事则在2001年北京成功申办奥运会以后。企业刚开始赞助体育赛事，市场可能对此估值过高，股票短期异常收益较高，随着时间推移，乐观程度减少，异常收益自然下降。2)以2011年1月为界，前后均有6次赛事，前半段举行的多是表4中系数较高的赛事，如北京奥运会，而作为标尺的普通国际赛事如天津东亚会更多在后半段举办，这本身也会导致异常收益前高后低，且与市场乐观程度减少无关。

       济南全运会和沈阳全运会刚好分别在前后两段举办，样本股票数在A股市场分别为8和7，在事件窗口(0，1)和(0，2)，用维尔克森符号秩检验法分析，沈阳全运会异常收益均高于济南全运会，且在(0，1)时Z值为1.66，P值＜10％。显然，这一现象不支持第一种解释。

       4.1.4 其他

       本研究运用的是市场模型而非“常数均值收益模型(Constant Mean Return Model)”，剔除了大盘对个股的影响。表2中异常收益显著的窗口期间和赛事，表3统计分析和表4计量回归时显著的因素数量也多，并且表3与表4的各因素的符号与显著程度也相一致。A股夏季赛事样本股票仅为29支，并且表4中举办季节项不显著，因此与冬季赛事样本股票综合一起考察。北京奥运会李宁的“飞天点火”在事前绝对是高度机密，事后受到各界一致好评，如刘志民与丁燕华(2010)[4]发现，此画面起到的品牌推广作用甚至超过了其他任何品牌的广告，特别对大学生群体而言。利用相同方法，计算了以北京奥运会开幕日为事件日，H股李宁(HK2331)随后的异常收益，发现CAR(0，1)=8.7909％，P=0.0478＜0.1，这也从侧面反映了事件研究法的适宜性。

       4.2 与已有文献结果的比较分析

       4.2.1 与国外相关研究结果的比较分析

       Mazodier和Rezaee(2013)[23]总结了此前利用事件研究法研究企业赞助各项赛事的绩效，结合Tsiotsou和Lalountas(2005)[31]的研究，按赛事举办时间排序，得出表5。

      

       表5显示，全球范围内，企业赞助体育赛事的绩效呈明显下降趋势，20世纪显著为正，到本世纪则转向显著为负。原因正如Tsiotsou 和Lalountas(2005)[31]和Mazodier和Rezaee(2013)[23]所总结，赞助费用及相关成本不断增加。例如，1985年国际奥委会开始推出TOP赞助商计划，其数量每期均稳定在10家，但总赞助金额平均每个奥运周期增加46.7％，1985-1988奥运周期金额为0.96亿美元，1997-2000奥运周期为5.79亿美元，2009-2012为9.57亿美元(37)，近30年间，巨额赞助成本逐渐超过赞助收益。本研究表3和表4显示，中国企业赞助本土大型体育赛事总体上取得了正的绩效，并且4.1.3部分不支持赞助绩效有下降趋势，原因应是中国企业赞助大型体育赛事，尚处于起步阶段，本研究涉及时段仅为9年。

       总结表5，国外文献考察较多的影响因素是企业规模、一致性、赞助次数、赞助金额以及赞助企业是否为高科技企业等，不同文献结果并不一致。本研究包括了前3项因素，如表4显示，企业规模对赞助绩效影响为负，但不显著；一致性和赞助次数影响不显著。因赞助金额数据不完全，以及本研究中样本股票当中可归为高科技类的企业数量不多，未考察后两项因素。

       本研究增加了一些新因素。一是举办地经济发展水平，国外大部分相关文献只考察单一国家，少数文献考察多个国家也集中于发达国家，这些国家经济发展水平相仿(38)；而中国各省份间经济水平差别较大(39)。因此，本研究以人均GDP为指标考察了举办地经济水平对企业赞助绩效的影响，结果显著为正。另外，本研究还增加了一些中国特色因素，如企业性质和同一赛事参与赞助的竞争企业数量，两者结果均不显著。

       4.2.2 与国内相关研究结果的比较分析

       徐玖平与朱洪军(2008)[12]对四川高校大学生调查发现，与契合度相比，赛事质量对赞助企业品牌资产的影响较大。表3和表4都显示，赛事级别越高，积累超额收益率越高。卢长宝(2009)[6]发现，企业进行体育赛事赞助时，品牌匹配和产品匹配(两项与本研究“主业契合”内涵相近)比市场匹配的效果好。本研究表3中的行业契合与否的两组系数相仿，表4中的行业契约系数不显著。背后原因可能是前者未考虑不同企业投入赞助金额的差异。刘志民与丁燕华(2010)[4]对上海高校大学生调查发现，从“赛事与品牌匹配程度”和“品牌感知质量”两个方面，相对于另外3家北京奥运会相关(40)企业，联想的赞助效果偏低。根据计算，联想签约赞助北京奥运会0～1天积累超额收益率CAT(0，1)为-0.29％，但不显著；表3赞助级别之全球合作伙伴项的系数为负。两者结果方向一致。蒋家珍与钟秉枢(2009)[1]认为，长春亚冬会赞助企业中合作伙伴级别回报价值为4752万元，赞助商级别为2385万元。根据计算，华润创业、南方航空、中国财险和中国银行等4家H股上市的企业签约长春亚冬会赞助商的当天和后一天超额累积收益率CAR(0，1)平均为1.40％(41)，平均累积超额收益为106.51亿元。表4显示，赞助级别系数为负，这与前者相反，背后原因可能是前者未考虑不同级别的赞助成本差异(42)。另外，两种方法计算口径不同，前者为企业品牌传播价值与招商价值，后者则以企业市值为基数，只是纸上财富。规模上没有可比性，但两者相同方面都显示了企业赞助长春亚冬会能够取得正向绩效。总结起来，相对于采用“产品市场表现”视角的文献，本论文得出的赞助绩效是扣除成本费用的净收益。

       茆训诚与曹焕(2010)[7]认为，伊利股份、青岛海尔和青岛啤酒等3家在A股上市的企业成为北京奥运会赞助商后，企业价值并没有提升，而仅仅成为投资者的炒作对象，但其研究存在3个问题：1)样本股票只有3支，缺乏普遍性；2)选择的只是A股而未考察H股市场，市场有效性较低；3)更重要的是，其研究采用的是“常数均值收益模型”，未剔除大盘对个股的影响，而这3家企业签约北京奥运会赞助商时间均为2005年下半年，此时正为A股市场最为低迷之时，大盘对个股负面影响远大于个股成为奥运会赞助企业的正面影响。李丽霞与李健(2007)[21]采用了市场模型法剔除了大盘影响，发现A股上市企业签约成为北京奥运会赞助商后取得了显著的正向收益，但其研究样本股票数量过低，且未区别各家企业的赞助级别不同。本研究克服了前两研究的缺陷，发现尽管A股市场存在对企业赞助事件的炒作现象，但中国企业赞助大型体育赛事总体上取得了显著的正向绩效。

       5 结论与后续性研究

       5.1 结论

       1.赞助体育赛事总体绩效为正

       表2显示，无论是A股还是H股，冬季还是夏季赛事，CAR(0，1)都大于0，并且有5种情况显著。表3显示，14种因素细分31种子项，(0，1)事件窗，各市场都有一半以上子项显著大于0，而没有一个显著小于0。这些说明，中国本土企业赞助大型体育赛事，整体上实现了正的绩效，并且迅速被市场认可，反应到企业股票价格当中。特别是，表3显示，不同产权性质企业的数值大小和显著性相近，表4显示，企业性质系数不显著。这说明，即使是国有企业甚至是央企，也取得了与其他企业同样的正向绩效。

       2.A股市场存在短期炒作赞助现象

       表3和表4同样因素的系数，A股一般大于H股。如表4中“奥运会”的系数对于A股全部赛事为14.1738％，H股全部赛事为3.3383％，H股夏季赛事为6.5728％，但表2显示，对于A股市场3种情况，CAR(1，20)虽不显著，但都小于0。图1也显示A股3种曲线在后期呈下降趋势，而H股3条曲线一直保持平稳高位。表3还显示，对于全部H股赛事，CAR(1，20)显著大于0。这说明，A股市场对于“企业赞助大型体育赛事”存在明显的短期炒作现象，因此，应以H股结果为基准，A股结果作为参考。

       3.赞助绩效与赛事级别或举办地经济水平正相关

       表3显示，3种情况两个窗口期，奥运会异常收益最高，重要国际赛事和全运会其次，普通国际赛事不显著，有5种情况小于0。表4显示，6个回归方程，奥运会、重大国际赛事和全运会系数都显著大于0，且逐步下降。这说明，赞助高级别体育赛事，尽管支出巨大，但收益更大。

       表3的H股全部赛事和H股夏季赛事举办地人均GDP的系数显著为正。虽然在A股全部赛事此一因素呈U型，但根据平方项系数3.516和一次项系数-72.8132可以算出当举办城市年人均GDP＞e[72.8132/3.516/2]=31922时，对于超额收益影响为正。2013年，全国人均GDP已超过4.2万元。这说明，赞助经济水平较高地区举办的赛事效果更好。

       4.其他因素的影响

       表3显示，本土因素在(0，1)窗口期3种情况均显著为正。表4对于A股全部赛事情况，本土系数显著为正。这说明，公司总部至少是分公司总部在赛事举办地的企业实现的绩效较优。

       表3显示，赞助商级别(0，1)窗口期3种情况均显著为正，合作伙伴级别相对减少，全球合作伙伴级别，样本股票数太少无法进行显著性计算，但数值为负。表4显示，赞助级别系数均为负，H股全部赛事情况下还显著为负。这说明，在确定赞助某项赛事后，选择相对低的赞助级别，效果更好。

       表3显示，赞助时段在(0，1)窗口期3种情况呈倒U型；表4显示，H股夏季赛事情况，赞助时段平方项系数-1.2132＜0，一次项系数13.585＞0。同样方法，可以算出最佳赞助时段=e[13.585/1.2132/2]=270，A股全部赛事赞助时段平方项不显著，应当是炒作所致。这说明，赞助活动在距赛事举办9个月前开始，效果最好。时段太短，各项活动来不及展开；时段太长，赞助效果又会被摊薄。

       根据表3和表4结果，赛事举办季节、企业性质、主营业务、累计赞助次数以及同一赛事其他同业赞助企业数量等因素对企业赞助绩效没有显著影响。

       5.2 后续性研究

       总结起来，在目前情况下，总部在赛事举办地、选择高级别体育赛事的低级别赞助、并且赞助活动在赛事举办9个月前开始，这种形式的赞助效果最好，但不应满足现状，如下几个问题值得未来中国赞助企业、赛事举办方以及学界共同思考。

       1.赞助门槛日益提高问题

       本研究证实了中国赞助体育赛事实现了正的绩效。需要注意的是，体育赛事赞助费用国内、外都处于不断增长趋势：1984年奥运会全球合作伙伴门槛仅为400万美元，2008年上升至6000万美元，2012年进一步上升至8000万美元。相应地，正如表5显示，企业赞助体育赛事的绩效从上世纪显著正向转到本世纪的显著负向。回到国内，2009年济南全运会合作伙伴最低门槛为2000万元人民币(43)，2013年沈阳全运会上升至6000万元(44)，4年上涨2倍。未来也将不断会有新的企业进入赞助体育赛事市场，竞争程度加大，这会进一步提高赞助费用，赞助绩效也可能随之下降。

       2.顶级赞助级别问题

       本研究发现赞助级别与赞助绩效显著负相关，另外成为北京奥运会或广州亚运会全球合作伙伴的3支样本股票的联想集团(HK0992)、中国电信(HK0728)和中国移动(HK0941)的CAR(0，1)都小于0，原因可能是费用过高所致。联想为了成为北京奥运会全球合作伙伴付出1亿美元，但2008/09财年联想集团亏损2.26亿美元(45)。奥运会全球合作伙伴项目始于1984年美国洛杉矶奥运会，是国际奥委会市场开发项目，美国企业历届占较高比例，但有明显下降趋势(46)。南京青奥会目前已有10家全球合作伙伴，没有1家中国企业；北京奥运会全球合作伙伴12家，只有联想1家中国企业，并在北京奥运会举办之前的2007年12月4日就宣布不再续签“2009-2012温哥华/伦敦奥运会顶级合作伙伴”合约。在悉尼、雅典和伦敦奥运会，同样没有1家举办国本土企业进入这一赞助级别。的确，成为奥运会全球合作伙伴，充满风险和挑战，其中也有不少企业如柯达和体育画报因技术产业变迁并受巨额赞助费用所累而最终退出，但同时也有可口可乐和韩国三星的成功案例可以借鉴。

       3.赞助战略战术问题

       本研究发现，赞助次数与赞助绩效无关，原因可能是中国企业进行体育赞助的次数不多，持续时间不长，赞助赛事范围不广，尚未达到从量变到质变的过程，如样本股票中最多的中国联通也只有6次。相对应，可口可乐从1984年起就一直是奥运会全球合作伙伴，新签署的协议又延续至2020年。三星公司1988年成为汉城奥运会本土赞助商，1997年成为国际奥委会全球合作伙伴，新签署的协议也延续至2016年。同时，这些企业还赞助其他体育赛事，如三星还为天津东亚会合作伙伴，支付了1000万元人民币和价值1000万元的产品。

       本研究发现，赞助企业主业是否为体育行业，与赞助绩效无关，这与已有国外研究不一致。原因可能是国内体育行业企业赞助费用投入过高，降低了赞助正向效果。例如，样本股票“361°(HK1361)”2008年底斥资3.5亿成为2010广州亚运会高级合作伙伴，超过该企业2009年总销售收入36亿元的10％，而为之配套的相关营销费用又高达2～3亿，2009年在H股上市筹资18亿港元，7亿用于推广及赞助活动(47)。

       本研究发现，同一赛事其他同业赞助企业数量对赞助绩效无显著影响，原因可能是由于中国各地近年刚刚兴起举办大型体育赛事，市场业务巨大。如北京奥运会通用电器(GE)是全球合作伙伴，ABB、飞利浦和西门子等都被定义为其“竞争企业”而不得成为任何级别的赞助企业。GE公司参与了北京及北京周边约350个奥运基础项目建设，涉及电力、照明、安防、医疗、水处理等多个领域，但其他企业也都拿到了金额上千万的订单，如部分奥运场馆的弱电基础设施和场地照明等(48)。随着未来市场饱和与成熟，“同一赛事同时并存多家同业赞助企业”的中国特色，未来应当让步于“排他性”的国际惯例。

       4.赞助它国体育赛事问题

       本研究发现，赞助企业总部在赛事举办地，拥有地利优势，赞助效果相对较好。目前，中国企业更多是赞助本国甚至本地举办赛事，2012年伦敦奥运会只有1家中国赞助企业，北京的“水晶石”(非上市公司)，级别也仅为供应商。虽然有多达61家的企业赞助了中国代表团，包括28家上市公司，其中，A股14家，H股9家，但这些企业只是赞助中国代表团而非赛事本身，故不纳入本研究。2014年的索契冬奥会没有1家中国企业，但其全球合作伙伴有日本的松下和韩国的三星，赞助商级别还有日本的雅马哈。在全球化的今天，已经积累一定经验的中国企业可以考虑走出去赞助其他国家和地区举办的体育赛事。未来国内体育赛事赞助会变得竞争激烈，这也会倒逼中国企业这样做。

       5.国内冬季赛事赞助资金偏低问题

       本研究发现，赞助冬季赛事与夏季赛事一样，也可以取得正的绩效。原因可能是虽然相对夏季运动项目，中国冬季运动项目水平相对较弱，赞助效果有限，但同样级别冬季赛事赞助费用也远小于夏季赛事。例如，广州亚运会合作伙伴门槛为1.3亿元(2000万美元乘以2010年美元兑换人民币6.66)，长春亚冬会仅为1000万元；深圳大运会合作伙伴门槛为1亿元，哈尔滨大冬会仅为1500万元。1993—2012年20年间共5个“四年奥运周期(Quadrennial Olympic Period)”，全球或举办地总赞助金额从1993—1996周期的8.13亿美元增加至2009—2012周期的27.25亿美元，5个周期中，赞助金额占全部收益比重在30％～45％之间(49)，并且冬季与夏季赛事相差不大。例如，伦敦奥运会本土企业赞助金额10.8亿美元，温哥华冬奥会本土企业赞助金额也为6.88亿美元(50)。2013年11月，北京和张家口正式申办2022年冬奥会，如果申办成功，市场开发问题应避免成为特例。

       注释：

       ①英文原文“A cash or in kind deal under which a sponsor pays a sponsorship fee to a sports entity(athlete,league,team,event)to supports over organizational objectives and promotional strategies.”广义赞助商(Sponsors)是指某项赛事市场开发计划中的所有赞助企业，分为合作伙伴(partners)、狭义赞助商(supporters)和供应商三大级别；狭义赞助商(supporters)特指3个级别中第二级的赞助企业。对于广义赞助商，本研究用“赞助企业”一词，狭义赞助商，本研究用“赞助商级企业”一词。

       ②数据来源：www.statista.com。

       ③参见，李望贤：“深圳大运会成为大运会历史上市场开发程度最高的一届”，《文汇报》(香港)，2011年9月2日。

       ④参见，颜强：“孙杨赞助商缺危机公关，品牌被挫伤”，《体坛周报》，2013年11月6日。

       ⑤参见，张宴飞：“点火48h后，李宁账面猛增1.44亿元”《东方早报》，2008年8月13日。

       ⑥该指数为一国或地区某年份前后6年共12年各项赛事按级别打分的加总。

       ⑦参见：2013年中国举办体育赛事全球第一，俄罗斯和英国在缩小差距(China is the leading Global Sports Nation 2013; Russia and UK are closing the gap)，www.sportcal.com/News/release_article.aspx?articleid=96323，2013年11月19日。

       ⑧如广州亚运会赞助金额高于30亿元人民币，是多哈亚运会的5倍和釜山亚运会的3.5倍。

       ⑨依次为2007年1—2月长春第6届亚洲冬季运动会(简称长春亚冬会)，2008年8月北京第29届奥运会(简称北京奥运会)，2009年2月哈尔滨第24世界大学生冬季运动会(简称哈尔滨大冬会)，2009年10月济南第11届全国运动会(简称济南全运会)，2009年12月香港第5届东亚运动会(简称香港东亚会)，2010年11月广州第16届亚洲运动会(简称广州亚运会)，2011年8月深圳第26届世界大学生运动会(简称深圳大运会)，2012年1月长春第12届全国冬季运动会(简称长春冬运会)，2013年8月南京第2届亚洲青年运动会(简称南京亚青会)，2013年8-9月沈阳第12届全国运动会(简称沈阳全运会)，2013年10月天津第6届东亚运动会(简称天津东亚会)，2014年8月南京第2届青年奥运会(简称南京青奥会)。

       ⑩如北京奥运会同时有燕京啤酒、青岛啤酒和百威啤酒等3家啤酒企业成为赞助商级企业，沈阳全运会合作伙伴同时有中国移动、中国电信和中国联通。

       (11)比赛项目较多的综合赛事，这样世游赛或世乒赛等剔除。

       (12)赛事要么是国际性的，要么是全国水平最高规模最大的，这样城运会或农运会等剔除。

       (13)赛事举办时间在1～2周，这样中超和CBA等足球或篮球持续半年的联赛以及F1或马拉松仅持续几天的比赛剔除。

       (14)关于赞助商具体情况清楚易得，且当中上市公司比例较高，这样2008年齐齐哈尔冬运会剔除。

       (15)如表1显示，一般是其他级别赞助企业数量的2倍。

       (16)如北京奥运会“供货商级别”的基准价仅为赞助商级别16％，“独家供货商”为41％。且以提供产品或服务而非现金为主。

       (17)例如，相关赛事领奖台或新闻发布会背景一般只印有赞助商及以上级别企业标志。

       (18)长春亚冬会赞助企业参考《长春年鉴》2008年卫生和体育版；北京奥运会参考百度文库“北京奥运会赞助企业”；哈尔滨大冬会参考《黑龙江日报》2008年11月10日第3版；济南全运会参考百度文库“第十一届全国运动会市场开发情况简介”；香港东亚会举办情况和“钻石伙伴”级赞助企业名单从维基百科以“香港东亚运动会”为词条查得获得，但以下级别赞助企业名单不详；广州亚运会参考《广州日报》2010年10月1日A15版“关于广州亚运会亚残运会期间采取户外广告临时控制措施的通告”；深圳大运会参考深圳市政府公报2011年第27期《深圳市人民政府关于2011年深圳大运会期间采取户外广告临时管理措施的通告》；长春冬运会参考《中国体育报》2012年1月11日第2版；南京亚青会参考《南京市人民政府关于亚青会期间实施户外广告临时控制措施的通告》，2013年7月25日；辽宁全运会参考北方新闻网，天津东亚运参考官网www.2013tianjin.com；南京青奥会参考官网www.nanjing2014.org/cn。

       (19)因有同一家企业多次赞助，这并不是指219家不同企业。

       (20)比亚迪同时在香港和深圳上市，也赞助了深圳大运会，但仅为供应商级别，故舍去。

       (21)如没找到中石油对济南全运会和长春冬运会的赞助日期。

       (22)如中国网通是北京奥运会合作伙伴级赞助企业并一度在H股上市(HK0906)，但上市时间(2004年11月17日)晚于赞助协议签约时间(2004年7月22日)。

       (23)如青岛啤酒(A股代码SH600600，H股代码HK0168)为北京奥运会的赞助商。

       (24)如中国人保财险公司(H股代码HK2328)黑龙江分公司为哈尔滨大冬会的合作伙伴。

       (25)有部分企业赞助协议签约时间与上市时间较近，如深圳大运会的361°签约与H股上市间隔125个交易日，长春亚冬会的中国银行签约与A股上市间隔121个交易日，若估计窗口选择更早，如-130～-30，就会有数据损失。另外，这两只股票回归结果都很理想，361°的β、拟合度和F值分别为0.5922、0.0894和9.6160，中国银行各值分别为0.6932、0.3970和64.5080。

       (26)A股分别为上证综指(SH000001)和深圳成指(SZ399001)，H为香港恒升指数(HSI.HI)

       (27)也绘制了-20～20共41天的情况，情况亦然，但因时段过长，图形不甚清楚，故舍去。

       (28)通胀率为国家统计局公布的历年CPI。以2013年为基期，是为便于结论和建议。

       (29)重要国际赛事与普通国际赛事区别标准是开幕式是否有主席或总理出席。

       (30)即使其他企业并非本研究样本股票，也仍然计数。如沈阳全运会合作伙伴同时有中国电信、中国联通和中国移动，对于此次赛事的这3只股票，这项指标值为2。

       (31)以赞助协议签约时间而非赛事举办时间为顺序。如长春亚冬会先于北京奥运会开幕，但中国银行对前者赞助协议签约时间为2006年12月27日，对后者为2004年7月14日，早于前者。因此，对于这只股票的这项指标，北京奥运会时为1，长春亚冬会时为2。

       (32)同样以2013年为基期，H股股票的市值先按事件日当天人民币与港币汇率换算成人民币，再折算至其期值。

       (33)A股样本股票数量有限，并且如表2所示，在各事件窗冬季赛事与夏季赛事表现一致；H股冬季赛事仅为14支样本股票。故未考虑A股夏季赛事、A股冬季赛事和H股冬季赛事等3种情况。

       (34)南京青奥会尚未举办，去掉此赛事。有数家企业(如北京奥运会合作伙伴中国国航)在签约赞助协议时未上市但在赛事举办前上市，因此在一情况下，共有45家企业，其中，A股29家47次赞助，冬季赛事14次，夏季赛事33次；H股30家企业57次赞助，冬季赛事14次，夏季赛事44次。

       (35)设置变量“次序”，其值为企业赞助时间在各自市场中的排序，发现CAR(0，1)、CAR(0，2)与这一指标在A股市场显著负相关，如以CAR(0，1)为因变量，次序为自变量，系数为0.085，t值为1.9018，P=0.032＜0.05。

       (36)参见“广东体育30年”，《南方日报》，2009年1月8日。

       (37)http://www.olympic.org/documents/ioc_marketing/olympic-marketing-fact-file-2012.pdf。

       (38)根据国际货币基金组织公布的数据，2013年美国人均GDP为53101美元，日本为38491美元，为美国的72.5％。

       (39)以2013年举办东亚运动会的天津和全运会的辽宁为例，前者当年人均GDP为101699元，后者为61745元，为前者的60.7％。

       (40)另外3家为李宁、耐克和索尼，并是赞助企业。

       (41)4家A股企业的超额累积收益率CAR(0，1)平均为6.09％。样本股票当中成为长春亚冬会合作伙伴级别赞助商的股票只有中国联通一家，A股市场CAR(0，1)为1.15％；H股为-0.081％。

       (42)如长春亚冬会七家合作伙伴赞助金额就占到全部金额的70％，而赞助商级别企业为16家。

       (43)张曙光：“全运会背后的钱经”，中国体育在线，2009年12月26日。

       (44)参见：“全运会提升沈阳地价，全运村均价上万房子基本售罄”，《体坛周报》，2013年9月14日。

       (45)“联想08年亏2.26亿美元”，《网易财经》，2009年5月21日。

       (46)如2000年悉尼奥运会全球合作伙伴共11家，美国企业9家；2004年雅典奥运会共11家，美国7家；北京奥运会12家，美国6家；2012年伦敦奥运会11家，美国6家。

       (47)参见，黄清燕：“抢夺市场份额361°6亿豪赌亚运会”，《每日财经新闻》，2009年12月3日。

       (48)参见，王起云：“世界进入北京时间”，《经济视点报》，2008年8月6日。

       (49)前4个四年周期数据来自Hamakawa & Elam.Beijing Olympics:Games of epic proportion[J].Journal of Business Cases and Applications,2011,3:42-49.最后一个四年周期来自Callum Murray.Olympic Games Set to Break＄8bn Revenues Barrier in Four-year Cycle Ending with London 2012.www.sportcal.com。

       (50)Callum Murray.Olympic Games Set to Break＄8bn Revenues Barrier in Four-year Cycle Ending with London 2012.www.sportcal.com。

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