对陕西省体育产业化因素的实证分析，本文主要内容关键词为：陕西省论文,实证论文,因素论文,体育论文，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：2006-09-30
中图分类号：G80-05文献标识码：A文章编号：1000-677X(2006)11-0022-04
陕西省是西部大开发的“桥头堡”和“主阵地”。在西部大开发的背景下，陕西省经济发展与产业结构日益合理，一些传统产业在经济发展中的地位与作用不断下降，新兴的产业不断涌现，如近年来蓬勃发展的陕西省体育产业。陕西省体育产业化起步于20世纪90年代初，经过十几年的发展，体育产业在陕西省的国民经济中所占的比重持续增大。经济的发展带动了体育产业的发展，然而，在总量上影响仍然很小，也落后于同期GDP的增长速度。[1]
影响体育产业化的因素繁多，而其主要因素来源于体育市场需求[2]。按照一般的消费理论，影响消费行为的主要因素有两大类：收入水平和消费心理。收入水平对促进体育消费影响是明显的，而消费心理对体育消费的影响，同样也很明显，但是，缺乏比较直接的数据支撑。关于影响产业化的因素，在一般经济理论中相关模型主要关注市场需求、产业平均盈利率、成本、效率以及产业政策等方面。目前，在体育产业理论研究中，尚未对影响体育产业化的因素给予定量分析。消费偏好、休闲时间以及对体育的认同度等也将影响消费者的体育消费心理，这些因素是否导致了体育产业化驱动力的差别，若有，这些因素的影响程度如何？怎样通过产业政策来促进陕西省体育产业的发展？带着这些问题，笔者借鉴程林林、黄旭等的研究框架[3]，采用描述统计和计量分析方法对体育产业化驱动力进行计量分析与评价，以求对陕西省体育产业的实践提供一定的借鉴意义。
1 研究样本与方法
1.1 行业分类标准
对体育产业的行业特征进行研究，选择科学的行业分类标准是非常重要的，行业分类方法的科学性必然会影响实证研究结果的正确性。国外的实证研究大都采用前美国标准产业分类SIC，但不同数据库所提供的根据SIC对公司分类的结果是有明显差异的，因此，就会导致实证研究结果显著不同。本文参照国家统计局的《国民经济行业分类与代码》(GB/T4754—94)进行分类[4]。
1.2 研究样本
为了考察不同市场结构、行业的影响，选择了竞争激烈的体育健身、体育培训和垄断竞争的体育竞赛表演三个行业的体育企业作为样本[5，6]，研究时间段为1999—2003年共5年。样本数据来源：1)文献查阅：《陕西省统计年鉴》、《西安统计年鉴》，陕西省社会体育管理中心、陕西省体育运动委员会劳动就业管理服务中心、陕西省体育局；2)抽样调查：利用体育系学生在汉中、西安、延安三地所做的问卷调查，获得体育认同度、休闲时间和体育需求三项指标的数据。本研究主要以在汉中、西安、延安三地登记注册的体育企业为调查对象，按照下文所提体育产业化因素的16项指标对档案资料进行统合整理，然后归类建立数据库。统计分析软件采用Eviews 311计量分析软件和SPSS 10.0软件。
2 研究假设
H1：一般地，社会中人们对体育认同度与体育产业化驱动力呈现正相关关系。
H2：人们拥有的休闲时间越少对体育产业化驱动力呈现负相关关系。
H3：体育需求与体育产业化驱动力呈现正相关。
H4：体育产业长期增长率的变化与体育产业化驱动力呈现正相关[7]。
H5：体育人口比例与体育产业化驱动力呈现正相关。
3 研究变量设计
3.1 影响体育产业化驱动力的因素指标的选取
影响体育产业化驱动力的因素的评价指标一般是从两个方面进行分析：一个是从数量方面进行考虑的指标，即反映体育企业产品集中程度的产品集中度，产品集中度是衡量体育产业化程度的主要指标。一般而言，产品集中度越高，体育产业化程度就越高[8]。本文采用赫芬达尔指数(HERF)(定义为前十位体育企业产品的市场比例的平方和)、前五位体育企业市场占有率(F5)。另一方面是从影响体育产业化的其他方面进行考虑的指标，即反映影响体育产业化驱动力的其他因素。根据前面的分析，将分别计算体育人口比例(RKBL)、体育产业增长率(ZCL)、体育需求比例来表示(XQBL)[14]。
3.2 体育产业化驱动力的评价指标
对体育产业化驱动力的直接观察与描述，目前在技术层次上还存在一定的困难。本文借鉴其他学科的研究手段，力图从间接的角度对其进行描述。
从经济学的范畴来说，体育产业化驱动力可利用对体育企业价值的评价指标来进行描述，因为体育企业价值的不断变化直接地反映了这种驱动力的变化，反映了市场方式在体育领域发挥影响的大小。因此，衡量体育产业化驱动力的指标一般分为两类：会计指标和非会计指标。基于技术和数据来源等方面的原因，采用以下指标来反映体育产业化驱动力，分别是净资产收益率(ROE)、主营业务资产收益率(CROA)。
3.3 竞争强度指标设计
影响体育产业化驱动力的因素与产业竞争之间的关系，涉及体育、公司金融和产业经济学三个学术领域。引入体育市场竞争变量，目的是检验影响体育产业化驱动力的因素与其在体育市场上的竞争程度之间的关系[9]。为此，利用以下三个指标作为产品市场的竞争强度的替代指标。
1.体育企业数目。体育企业数目可以作为体育市场竞争强度的一个近似的衡量指标。
2.赫芬因德指数(HHI)。该指数综合反映市场集中度，即，
其中，x[，i]是厂商i获得的市场份额。赫芬因德指数合理地反映了产业的市场集中度，可以大体地反映产业的竞争情况[10]。
3.企业销售额对竞争对手竞争行为的敏感度[11]。本文借鉴Lyandres的做法，定义并计算了一个反映市场竞争强度的指标，即体育企业的竞争行为对其竞争对手销售额的影响，将其与上两个指标一起作为产品市场竞争强度的替代指标。本文以体育企业的销售费用和管理费用来衡量体育企业的竞争行为，计为S&A，由此可以对每个行业建立如下回归模型：
其中：dAS[，it]为企业i在t-1年至t年的销售额的非正常变化；n为t-1年至t年体育企业数目；e[，it]为其他因素引起的企业销售额的变化。
通过混合体育健身和体育竞赛表演在整个样本期间的横截面数据以及时间序列数据，测算了各行业的dAS。对上述三个度量市场竞争强度指标的简单相关关系的检验表明，他们之间的相关系数都最低；赫芬因德指数与体育企业数目之间的相关系数为0.0917，与体育企业竞争对手行为的敏感度之间的相关系数为-0.08；体育企业数目与体育企业对竞争对手行为的敏感度之间的相关系数为0.130，因此，在回归时候将三个指标同时纳入模型中，而不需考虑潜在的多重共线性问题。
3.4 控制变量指标设计
反映体育企业规模(GM)的指标——资产总额的自然对数，加入这个变量验证体育企业规模对体育产业化驱动力的作用；反映体育企业资本结构的指标——负债率(DEBT)和体育企业长期负债与年末总资产的比率(CQFZ)；固定杠杆(FL)体育企业固定资产净值占总资产的比率；体育企业年龄的时间长度(AGE)，以年数表示。综上，本文所采取的变量(表1)。
表1 研究变量一览表
变量符号研究变量定义
独立变量：
净资产收益率ROE净资产收益率=净利润/净资产
主营业务资产收益率 CROA
主营业务资产利润率=主营业务利润/期末
总资产
影响因素变量：
赫芬达尔指数HERF
前10位体育企业产品的市场比例的平方和
F5 F5 前5位体育企业市场占有率
体育人口比例RKBL
体育人口比例=体育人口/总人口
体育产业增长率 ZCL体育产业增长率=体育产业增加/全部产业
增加
体育需求比例XQBL
体育需求比例=体育需求/总需求
市场竞争强度变量：
(市场结构)
体育企业数目NUM同一行业体育企业的数目
赫芬因德指数HHI市场集中度的综合指数
竞争敏感度 EL 参见文中说明
控制变量：
财务杠杆DEBT
资产负债率=负债总资产
CQFZ
长期负债率=长期负债/总资产
成长机会GROW
主营业务收入增长率：
(当年主营业务收入-上年主营业务收入)/
上年主营业务收入
体育企业规模SIZE
总资产的自然对数
固定杠杆FL 公司固定资产净值占总资产的比率
体育企业年龄AGE体育企业存在的时间长度，以年数表示
4 回归方程设定、回归结果及解释
4.1 影响因素变量与体育产业化驱动力
4.1.1 样本影响因素变量描述性统计
从表2可以看出，三个行业(体育竞赛表演、体育健身和体育培训业)的赫芬达尔指数值平均达到31.46％。根据笔者对分行业的统计(限于篇幅，分行业的统计表格在此不列出)，体育竞赛表演为49.15％，体育健身行业为28.11％，体育培训行业为21.05％。
表2 体育健身、体育竞赛表演、体育培训3个行业2003年描述统计一览表
项目家数min max Mean标准离差
HERF 960.020.710.31460.1125
F5
960.120.940.60230.1216
F10 960.180.940.71460.1192
RKBL 740.000.850.32860.2701
ZCL 730.000.850.36110.2615
XQBL 820.061.000.38720.1324
4.1.2 方程设定及其样本计量分析回归结果
用P代表体育产业化驱动力；CR代表影响因素变量。本文用2个比率来衡量体育产业化驱动力：净资产收益率、主营业务资产收益率。影响因素变量用赫芬达尔指数、前5位体育企业市场占有率之和、前10位体育企业产品的市场比例之和来表示。
设定基本回归方程是P=-α+βS+γC+δK+ε，具体到影响因素变量与体育产业化驱动力关系，即为了验证假设H1，用集合数据构造如下方程：
P=α+β1CR+β2C+β3K+ε
CR表示影响因素变量，C代表竞争程度，反映市场结构，α表示回归方程的截距项，K代表控制变量；ε代表其他的影响变量。方法采用EVIEWS软件的POOL DATA中的共同截距项和横截面权数选项回归。
在回归中，分别对三个行业样本进行了回归估计，当因变量为CROA时，回归结果是：体育健身：HERF和F5系数符号为正号，而且在0.01的显著性水平上通过了统计检验；在市场结构方面，NUM/HMI/EI的符号为负号，但是，都没有通过0.1的显著性检验。体育竞赛表演：HERF和F5的系数符号为正号，而且，都通过了0.01的显著性水平检验，但是，系数比较小，分别为0.07和0.03，表示对体育产业化驱动力影响不是很大。在市场结构方面，NUM/HMI/EI的符号为负号，通过了0.01的显著性水平检验。
综上分析，对体育健身业而言，HERF和F5与CROA呈现显著的正相关关系；NUM/HHI/EI三个指标与体育产业化驱动力呈现显著的负相关关系。对体育竞赛表演行业而言，HERF和F5与体育产业化驱动力呈现显著的正相关关系；NUM/HHI与CROA呈现显著的负相关关系，E1与CROA呈现显著的负相关关系。
4.2 三种主要影响因素与体育产业化驱动力
根据前面的基本回归方程P=α+βS+γC+δK+ε，具体到三种主要影响因素与体育产业化驱动力关系，即为了验证假设H2、H3、H4，用集合数据构造如下方程：
P=α+β1CR+β2CK+β3K+ε
CR表示三种主要影响因素变量(体育人口比例、体育产业增长率、体育需求比例)，其他变量同前。在回归中，分别对三个行业样本进行了回归估计，因变量为CROA时，回归结果如下：
1)体育培训业：体育人口变量系数符号为正，在0.01显著性水平下通过统计检验；体育产业增长率变量系数符号为正，且统计上显著。2)体育健身业：体育人口变量系数符号为正，在0.01显著性水平下通过统计检验；体育产业增长率变量系数符号为正，而且0.01的显著性水平上显著；体育需求变量系数符号为负号，在0.01的显著性水平上显著。在市场结构指标方面，NUM系数为负号，通过0.05显著性水平检验，而HHI/EI系数符号分别为负号和正号，但都不显著。3)体育竞赛表演业：体育人口变量系数符号为正，但统计上不显著；体育产业增长率变量系数符号为正，但不显著；体育需求变量系数符号为正号，在0.01的显著性水平上显著。在市场结构指标方面，NUM/HHI/EI系数符号都为负号，HHI/EI系数分别通过了0.01和0.05的显著性统计检验。
综上分析发现，在体育健身这种竞争激烈的行业，体育人口确实与体育产业化驱动力呈现显著的正相关关系；体育产业增长率与体育产业化驱动力呈现显著的正相关关系。市场结构方面，NUM/HHI/EI与体育产业化驱动力呈现显著的负相关关系。在体育需求方面，两个行业的体育需求均与体育产业化驱动力呈现正相关关系。
4.3 体育认同度与体育产业化驱动力的关系
用集合数据构造方程为：
P=α+β1CR+β2CK+β3K+ε
变量含义同上，在显性特征指标中，加入了体育认同度变量。在回归中，分别对体育培训业、体育健身业、体育竞赛表演业样本进行了回归估计。因变量为CROA时，回归结果是(限于篇幅，这里没有列出因变量为CROA的回归数据，但有回归结果分析；而ROE的回归数据及分析结果均未列出)：
体育培训：HERF系数符号为正，通过0.01显著性水平的统计检验。
体育健身：HERF与CROA呈现正相关关系。体育人口比例与体育产业化驱动力呈现显著的正相关关系；体育产业增长率与体育产业化驱动力呈现显著的正相关关系；体育需求呈现显著的正相关关系。在市场结构方面，NUM与CROA呈现显著的负相关关系，HHI/EI的系数没有通过显著性检验。
体育竞赛表演：HERF与CROA呈现显著的正相关关系。体育人口、体育产业增长率与体育产业化驱动力的相关关系不显著，即没有显著的相关性；体育需求与CROA呈现显著的正相关关系。在市场结构方面，NUM系数不显著；HHI和EI与CROA呈现显著的负相关关系。
4.4 研究假设与统计结果的解释
从上面的计量分析中可以看出，假设H1-H5的系列假设成立。统计结果比较充分地说明，前面的理论假设与实际经验的基本一致性。但是，市场结构与体育产业化驱动力的关系随着行业特性的变化而不同。本文认为主要是行业性质、行业面临的环境稳定性、竞争状况不同所致，需要以权变的观点来看待这个问题：
1.体育健身和体育培训行业属于充分竞争的行业，竞争激烈，属于环境不稳定、复杂的行业，在这种行业中，快速反应是取得竞争优势的一个重要因素。在这种环境中，政府已经无法为体育企业找市场，只有体育企业自己去找市场。因此，只有符合市场条件的影响因素变量会对体育产业化驱动力产生一定的影响。
2.而体育竞赛表演产业是垄断产业，其基本特征是：产品的共同必需性与价格形成的可能性；难以贮存性和时间的需求变动性；成本核算特殊性等。由于体育竞赛表演产业具有很强的规模经济性、范围经济性和网络经济性，因此是一种非常典型的垄断产业。这种垄断性质决定了职业体育俱乐部容易受到政府的规制。因此，与政府的关系成为企业竞争优势的一个关键因素，市场结构因素在这种环境下可能对CROA的负向作用高于正向作用，从而与体育产业化驱动力呈现出显著的负相关关系。
5 结论与建议
5.1 结论
通过分行业分析发现，体育健身行业的HERF和F5与CROA呈现显著的正相关关系；NUM/HHI/EI三个指标与公司业绩呈现显著的负相关关系。在体育培训业这种竞争激烈的行业，体育人口比例确与体育产业化驱动力呈现显著的正相关关系；体育产业增长率与体育产业化驱动力呈现显著的正相关关系。市场结构方面，NUM/HHI/EI与体育产业化驱动力呈现显著的负相关关系。而体育竞赛表演业的HERF和F5与体育产业化驱动力呈现显著的正相关关系；当体育产业化驱动力指标为主营业务资产利润率的时候，体育人口比例、体育产业增长率与体育产业化驱动力的相关关系都不显著；市场结构方面，NUM/HHI与CROA呈现显著的负相关关系，EI与CROA呈现显著的负相关关系。
5.2 建议
基于上述实证分析结果，对于优化陕西省体育产业结构，提升体育产业化驱动力而言，对陕西省体育产业化的产业政策评价与建议如下：
1.建立和完善体育市场的法规和监督管理体系要使体育产业朝着正确、健康的方向发展，必须建立规范、完备实用的体育市场法律法规体系和有序有效的监督管理体系，筹建成立体育产业协会。实现政府职能转变，发挥社会团体在政府和经营者之间的桥梁作用，通过协会规范市场、研究市场、解决市场自由发展带来的盲目性问题，促进行业自律[12]。这样才能充分发挥行政执法，企业自律，行业(协会)管理，群众监督的制约作用，保证体育市场的经营活动始终在国家允许的范围内进行。体育市场才会出现公平、宽松、有序的竞争环境。
2.坚持多样化的体育产业化发展方针。它包括：1)中心城市体育产业辐射原则。积极推动以西安为中心城市的体育产业化进程，依托中心城市的辐射力，以带动全省体育产业的快速发展；2)优先发展大中城市体育产业原则。优先发展宝鸡、咸阳、汉中、延安等城市的体育产业，做好与中心城市体育产业辐射力相互配套、紧密联系，各具特色的体育产业定位，从而更好地带动陕西体育产业发展；3)效率优先原则。为了更好地扭转陕西体育产业长期增长率低下的不利局面，对那些适应体育市场发展需要的体育产业项目，就应该赋予优先发展的权利。
3.以人为本，大力培育体育产业经营人才。必要的体育经营人才也是体育产业发展的一个重要条件。目前陕西省体育产业部门的管理者和经营者大多不是体育经营领域的专门人才，这种情况在一定程度上影响到他们的管理水平，如2004年西安“宝马”彩票案[13] 凸现陕西体育产业部门的管理危机、公众信任危机。在知识经济时代，体育产业的发展需要高水平的专业人才。陕西目前只有西安体育学院的社会体育系在培养体育经营方面的专业人才，而且每年的毕业生数量有限。因此，要促进体育产业的发展必须采取多种方式培养专门人才。