國家體育消費試點城市\"政策與體育企業新質生產力水平的相關關系

Abstract Using 44 representative sports enterprises listed on the Shanghai and Shenzhen A-share markets from2011 to 2O22 as the data sample，a spatial difference-in-differences model was employed to analyze the relationship between the“National Sports Consumption Pilot Cities”policyand the levelof new quality productive forces in sports enterprises..The empirical results reveal that，the policy helpssports enterprises in pilot cities increase their new-quality productive forces by 2.00% ，and it not only affects sports enterprises in pilot citiesbut also those in neighboring cities;this correlation remainsvalid after placebo tests and robustnes tests. Enterprise digital innovation servesasa partial mediator，accounting for 35.5% inthis correlation.Under the influence of this policy，the new-quality productivity of sample enterprises has difused from China's southeastern coastal areas to the western and northern regions， with an increasingly expanding geographical distribution range.These findings not only deepen understanding of new-quality productivity of sports enterprises，but also provide a basis for expanding the implementation scope of the“National Sports Comsumption Pilot Cities” policy and offer references for sports enterprises to enhance their market competitiveness.

Keywords sports industry; national sports consumption pilot cities; sports enterprises; new-quality productivity; spatialdifference-in-differencesmodel

習近平在2023年9月首次提出新質生產力的概念[1，在2024年中共中央政治局第十一次集體學習時強調，新質生產力是創新起主導作用，擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發展理念的先進生產力質態。它由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生，以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的躍升為基本內涵，以全要素生產率大幅提升為核心標志，特點是創新，關鍵在質優，本質是先進生產力2。以上對新質生產力概念的闡述，不僅深化了對當代生產力發展動因的認識，也對未來實踐具有指導作用。在宏觀層面，政策對生產力的發展也會產生重要的作用。因此，新質生產力與有關政策的相關關系也是促進我國體育產業發展的一個重要且緊迫的議題。

為了實現擴大內需和促進體育消費的戰略目標，國家體育總局自2020年起在全國40個城市開展了體育消費政策試點，旨在通過機制創新、政策支持和產品服務創新，激發體育消費潛力，培育體育經濟新動能[3]。盡管國內學者已從多個角度評估了消費試點政策的影響，形成了一定數量的研究成果并提供了方法論借鑒，如消費金融試點增強了金融市場活力4、新能源汽車消費試點激勵了當地制造商5、文化消費試點促進了城市產業結構升級等，但是消費試點城市政策對新質生產力的影響卻被忽視了，“國家體育消費試點城市\"政策是否能促進體育企業新質生產力的可持續發展目前還未可知。從理論上說，在消費政策的引導下，消費者對便捷化與個性化的體驗性消費需求不斷增長，促使體育企業加速采用電子商務、移動支付等數字技術。這一轉變不僅改變了消費者的購物方式，還改善了其消費體驗和增強了其消費黏性，進而從需求側促進了體育企業新質生產力的發展。與此同時，體育企業在提高生產率的過程中也會促進數字技術的應用與擴散，如電商化運營、數字化支付等[8]，說明體育消費與體育企業新質生產力之間存在雙向互動的關系。更重要的是，體育消費水平作為評估體育產業規模、體育產業結構、體育產品或服務質量的關鍵指標，對體育企業的存續起著核心作用[9。因此，進一步研究“國家體育消費試點城市”政策能否有效促進體育企業新質生產力的可持續發展顯得尤為重要。

現有研究主要探討了新質生產力如何推動體育產業結構調整[1]、體育產業跨產業融合[1]、體育產業現代化[12]以及體育產業高質量發展[13]。然而，具體政策對體育企業新質生產力影響的評估研究相對不足。盡管有學者使用雙重差分模型（DID）分析了“國家體育消費試點城市”政策對試點城市體育企業創新的積極效應14，但是傳統的DID方法未考慮空間溢出效應，可能導致結果偏差[15]。近期有研究者開始關注宏觀政策產生的空間溢出效應，并建議通過空間雙重差分（SDID）模型將空間因素納入考量[1]。盡管如此，這種方法還未普遍應用于評估體育企業新質生產力，所以特定政策影響體育企業新質生產力的因果關系尚未得到有效驗證。

綜上所述，本研究從以下3個方面進行深入分析。1使用SDID模型分析“國家體育消費試點城市”政策對試點城市體育企業新質生產力的影響，以準自然實驗方法處理變量缺失的問題，并通過安慰劑檢驗和穩健性檢驗進一步分析因果關系。2）鑒于政策制定是政府工作，新質生產力是評估生產領域企業的一項指標，而數字化轉型則是企業微觀可操作的選擇，所以將數字化創新作為中介變量的作用機制。3）分析該政策對體育企業新質生產力的直接影響和間接影響以及時空演變趨勢，以揭示體育企業新質生產力的動態變化和區域特征。這種綜合分析旨在深入認識政策效應，并為體育企業的戰略決策提供理論支撐。

本研究的學術貢獻主要體現在以下幾個方面：1）基于2011—2022年滬深A股體育上市企業的數據進行實證分析，為體育企業新質生產力的空間溢出效應提供了實證證據；2）以往研究鮮少探討體育企業新質生產力的空間溢出效應與宏觀政策的關聯，本研究將“國家體育消費試點城市\"政策與這一效應相結合，深入分析其因果關系和作用機制，從而為產業政策如何促進體育企業新質生產力的發展提供新的依據；3）研究體育企業新質生產力的空間效應和時空演變趨勢，揭示體育產業發展的潛在方向，為我國體育產業的下一步的政策調整提供有益見解。

1理論分析與研究假設

馬克思認為每個時代都有其相適應的生產力[7]，這種生產力主要依賴于生產方式創新和更高效的資源配置[218]，在信息化、數字化、智能化時代，通過科技創新形成的先進生產力就是新質生產力。自2020年“國家體育消費試點城市\"政策實施以來，國家體育總局通過明確政策要求、搭建工作平臺、組織城市間經驗交流、開展居民消費調查及推廣典型做法持續推動政策落地。后續工作在政策支持與資源統籌方面進一步加強，各省（自治區、直轄市）體育局也出臺了相關配套措施，如資金引導、通過體育賽事鼓勵體育消費等，營造了體育消費環境，吸引了社會力量的廣泛參與。有數據顯示，近年來，國家體育消費試點城市的體育消費規模持續增長[8，在某種程度上體現了“國家體育消費試點城市\"政策的實效，也凸顯了體育企業在政策的引導下實現了生產率的提高。

進一步分析發現，政策有助于供給端精準滿足體育需求，推動體育產品和服務的創新與優質化[19]。如2019年以來，一些體育企業加強了數字技術應用，開創了在線健身等新業態，為體育產業的發展注人了新動能。實際上，消費政策在促進生產率提高方面的價值已經顯現，全球許多國家或地區通過實施刺激消費政策應對經濟衰退或經濟增長放緩，如2008年全球金融危機后，中國和美國都出臺了刺激內需的政策，這些政策被認為有助于恢復經濟。在中國，經濟特區和自貿區通過放寬市場準人條件等試點政策促進了技術創新和產業升級，顯著提高了區域總生產效率。因此，“國家體育消費試點城市”政策可能會促進體育企業新質生產力的發展。

從理論上說，產業政策可以從產業集群協同效應與創新機制2個維度促進體育企業新質生產力發展。1）產業集群協同效應與體育企業新質生產力發展的關聯。根據Porter提出的產業集群理論[20]，要素共享、專業分工和知識溢出是企業形成持續競爭優勢的核心機制。“國家體育消費試點城市\"政策通過財政措施引導、土地供給、賽事鼓勵等措施可以促進形成政策與企業聯動的空間集群。具體來說：一是集群化有助于提高企業研發效率、促進不同企業的產品與服務的差異化[2，相關研究表明，產業集群內的企業間的專利合作密度比非集群區域高 42%^[22] ；二是試點城市政策促進體育企業與科研機構聚集，使其共享基礎設施與專業化服務網絡，可以降低企業研發與運營成本[23]；三是集群內企業間互動可以促進數字技術擴散，如長江三角州地區通過體育用品制造業與體育服務業的協同發展，促進了產業鏈互補，推動了運動裝備的智能化升級；四是試點政策可以引導體育賽事經濟發展與體育消費場景創新[24]，促使相關企業增強產品競爭力[25]；五是試點政策可以加劇試點城市企業數字化轉型程度，如《智慧城市計劃》影響了當地企業的數字化轉型[26]，再如刺激消費政策提高了酒店業的數字化服務水平[27]。2）創新機制與體育企業新質生產力發展的關聯。依據\"國家創新系統\"理論[28]，企業創新活動不是孤立進行的，而是嵌于由政府、科研機構、教育體系和市場機制構成的制度環境中。政府通過“國家體育消費試點城市\"政策的制度鼓勵、信息平臺建設、資源統籌布局等措施暢通了該政策傳導路徑，促進了各類創新要素（如人才、資金、數據、技術）之間的有效聯動。相關研究基于“動力-要素-結構\"框架證實了企業數字化升級可以提高新質生產力水平[29]。例如，成都市通過AI平臺連接中小體育企業，使其新質生產力指數提高了 19%^[30] 。綜上分析認為，“國家體育消費試點城市\"政策不僅為促進體育企業新質生產力發展增加了直接的經濟動力，更可以通過營造集群式發展環境與構建系統性數字技術創新生態圈，促進體育企業在數字化轉型過程中實現新質生產力水平的提高。據此，提出以下假設。

H_l ：“國家體育消費試點城市\"政策能促進體育企業新質生產力水平提高。

H₂ ：“國家體育消費試點城市\"政策能通過加劇體育企業數字化轉型程度促進新質生產力水平提高。

2 研究設計

2.1數據來源和空間分布

本文的研究數據主要來自國某安（CSMAR）數據庫，以2011—2022年間在滬深A股上市的體育企業為數據采集對象，通過分析樣本企業數據探討“國家體育消費試點城市\"政策對體育企業新質生產力的影響和作用機制。首先，樣本企業數據來自經過審計的年報和公開披露文件，受中國證監會和證券交易所的嚴格監管，具有較高的數據規范性與可信度，并且上市企業通常具有較強的資源整合能力和技術投入財力，在數字化轉型方面更為積極，信息披露也更加完整和系統[31]，所以選取這些企業的數據有助于更準確地分析宏觀政策對體育企業新質生產力的影響機制。其次，上市企業披露的數據通常反映的是其集團層面的整體經營狀況，涵蓋其分公司的經營狀況，而不僅限于其注冊地的具體經營狀況。因此，將上市體育企業總部所在城市的數據作為分析樣本，雖然可能會因企業業務范圍廣而導致地方政策效應被“稀釋”，從而在統計分析時體現為效應值偏小，但是這種分析仍能揭示政策的總體影響機制。尤其是考慮到某一企業總部在戰略制定和資產配置中的核心作用，其所在區域的政策環境往往通過多種機制影響該企業行為，所以上市體育企業總部所在城市的數據仍具有重要研究價值。再其次，目前有40個城市被評定為“國家體育消費試點城市”，這40個城市遍布我國23個省（自治區、直轄市），這些城市的經濟發展水平、民俗文化、體育發展基礎等均存在較大差異，而本研究選取的樣本為上市企業，其經營狀況的地區差異并不顯著[32]。最后，使用SDID分析不會因樣本未涵蓋所有國家體育消費試點城市而產生偏誤，還可以避免出現因企業經營業務拓展導致的空間溢出效應。

數據處理步驟如下：1）借鑒相關文獻的做法[31.33]，選取滬深A股企業中以體育為主營業務且收入占該企業經營業務收入 50% 以上的企業，參考由新華社公布的《2022中國體育公司經營榜》，篩選有代表性的體育企業，即主營業務經濟效益排名前五且與體育相關的企業；2）從樣本中去除了所有ST和*ST類公司。在移除缺失值和無效值后，最終選取了44個樣本體育企業，共計396個觀察數據。所有數據均使用軟件“Stata16.0”和“Python3.8.6\"進行處理。樣本所在城市為：北京市、天津市、上海市、南京市、杭州市、衢州市、廈門市、南昌市、青島市、廣州市、重慶市、中山市、臨海市、余姚市、即墨市、臺州市、張家港市、晉江市、深圳市、汕頭市、海寧市、淮安市、湖州市、濱州市、白山市。其中屬于體育消費試點的城市為：上海市、南京市、廈門市、南昌市、青島市、深圳市、重慶市。

2.2 變量說明

1）被解釋變量。被解釋變量為新質生產力 （N_p） 。借鑒了某些學者[34-35]的方法，基于生產力二要素理論構建了企業新質生產力的評估指標體系，具體如下。① 新質勞動力分為新質勞動者和新質勞動對象。新質勞動者關乎企業的生產率和競爭力[3，細分為勞動者技能和勞動效率。勞動者技能反映企業員工的專業知識、技能和經驗，以研發人力成本率、研發人員密度、高學歷人才密度進行評估。勞動效率即單位勞動時間產出的產品數量或服務數量，以研發人員薪酬比率進行評估。新質勞動對象通過固定資產占總資產比率進行評估，鑒于數字技術產業對設備的依賴，將制造費用占銷售成本比率作為補充指標。 ② 新質生產工具包括物質性工具和非物質性工具，是企業提供服務或生產產品的關鍵要素[37]。物質生產工具如原材料、設備等，以研發折舊攤銷率、研發租賃費用比率、研發直接成本率進行評估。非物質性工具如技術、軟件、管理知識等，以無形資產比率、總資產周轉率、股東權益比率進行評估。具體評估指標見表1。

2）解釋變量。解釋變量為“國家體育消費試點城市\"政策（ _DID ，簡記為 D ），是由2個虛擬變量計算得出的 （D=D₁×D₂） 。其中：虛擬變量 D₁ 用于區分處理組和參照組（如果是國家體育消費試點城市，則 D₁=1 ;如果不是國家體育消費試點城市，則 D₁=0 ）；另一個虛擬變量 D₂ 表示時間變量（如果是對應評定為“國家體育消費試點城市\"的那一年及以后的每一年，則 D₂=1 ；如果是在評定為“國家體育消費試點城市\"那一年之前，則 D₂=0 。在計算 D 變量之前， D₁ 和 D₂ 都進行了標準化處理[38]

3）控制變量。參考某些學者[30.39]的研究，以下變量均會對體育企業的新質生產力產生影響。本研究在建模過程中增加了以下控制變量：企業年齡 （F_i） 、兩職合一 （D_u） 、董事會規模 （B_o） 獨立董事比率 （I_n） 、股權集中度 （H_i） 、審計質量 （B_i） 。其中：企業年齡用于評估體育企業的市場經驗；兩職合一用于評估體育企業的生產率；董事會規模反映企業規模；獨立董事比率衡量企業的治理透明度；股權集中度用于評估股份制企業的決策效率；審計質量用于評估財務數據的可靠性。

4）中介變量。中介變量為數字化轉型程度 （D_i） 。國某安數據庫是根據國外相關數據庫標準研制而成的，可以提供上市企業數字化轉型相關的精確數據，并且能確保數據的準確性。不同于詞頻分析法僅可以單一地篩選數字化轉型評價指標，國某安數據庫的子庫可以從戰略引領、技術驅動等多維度提供詳盡數據，據此可以深人分析數字化轉型的各個方面，有助于確定評估數字化轉型程度的具體指標[40]，并且可以通過熵權法綜合分析各項指標，最終得出數字化轉型程度評分。具體的指標和計算方式見表2，各變量的定義見表3。

2.3 模型構建

為了檢驗體育企業新質生產力的空間溢出效應，運用空間自相關分析的莫蘭 I 數在全局和局部進行了測試[4I]，全局地理空間莫蘭 I 數 MoranI） 公式如下。

式中： n 表示試點城市數； y_i 和 y_j 分別表示城市 i 和城市 j 的空間特征； 表示城市空間特征的平均數； ω_ij 表示空間權重； S² 表示方差。此外，局部地理空間莫蘭 I 數 MoranI_i 用于評估不同企業的空間聚集情況，并且可用于評估位于單個區域或多個區域的企業產生的空間溢出效應，具體計算公式如下。

式中： 同式 [1）;A_ij 表示空間鄰接權重矩陣[42]，如果城市 i 與城市 j 的地理空間邊界接壤，則 A_ij=1 ，否則 A_ij=0 同時將矩陣 A_ij 的每一行進行歸一化處理，即將每一個城市與其鄰接城市之間的權重除以該城市鄰接城市的數量，使所有權重滿足 。在數據來源上，城市間地理距離根據各地的市中心經緯度坐標計算，坐標數據來源于某度地圖 API 標準化后的矩陣可以反映每個城市的體育企業新質生產力受其相鄰城市的平均影響，便于將空間溢出效應的評估定量用于SDID模型的運算。

為了檢驗“國家體育消費試點城市\"政策與體育企業新質生產力的相關關系，本研究使用SDID模型進行運算，由該方法計算得出的估計系數在存在空間溢出效應的變量關系研究中偏差較小[43]。因此，參考某學者[36的做法，構建如下SDID模型。

（3），式中： N_p，it 表示 i 企業在第 χ_t 年的新質生產力水平； α 表示模型的常數項（截距），評估在不受其他變量影響時的基準水平； β₁ 表示“國家體育消費試點城市\"政策對樣本企業新質生產力水平的影響系數； 表示評估i 企業在第 χ_t 年受“國家體育消費試點城市\"政策影響的變量； ρ 表示空間溢出系數； 表示對其他所有城市 j 的處理狀態按照空間權重 ω_ij 加權求和，反映鄰近城市的政策外溢； C_it 表示控制變量 ;μ_itπ_tΩ，E_it 分別表示個體效應、年份固定效應、模型隨機擾動項。

3實證分析結果

3.1描述性統計結果

由表4可知：1）變量描述性統計數據呈正態分布，N_p 平均值為4.488，標準差為2.463，說明滿足本研究需要， N_p 最大值與最小值的顯著差異說明樣本企業的新質生產力水平產生了大幅波動，也說明樣本體育企業新質生產力水平還可以提高；2）控制變量間的極值差異說明結果具有有效性；3）皮爾遜相關系數的分析結果表明，樣本企業新質生產力與“國家體育消費試點城市\"政策、數字化轉型程度在 1% 的顯著性水平上正向相關，這為研究假設提供了初步的實證支撐。

3.2空間自相關檢驗結果和平行趨勢檢驗結果

1）空間自相關檢驗結果分析。由表5可知，樣本企業新質生產力水平在2011一2021年的全局地理空間莫蘭 I 數均通過顯著性檢驗，且系數為正，平均值為0.066，表明樣本企業新質生產力水平在地理空間具有顯著的正向自相關性，即某一地區的樣本企業新質生產力水平的提高會帶動其鄰接地區樣本企業新質生產力水平的提高。

進一步的分析如圖1所示，多數樣本企業的局部地理空間莫蘭 I 數在 5% 的水平上顯著，趨勢線為向上的走勢，顯示出高高聚集的特征，說明樣本企業新質生產力水平越高，其產生的地理空間效應越大。顯然，無論是從全國地理空間還是從某一城市的局部地理空間，樣本企業新質生產力水平都體現出明顯的地理空間自相關特征，這是樣本企業新質生產力的空間溢出表現。由此，有必要通過空間溢出效應探究“國家體育消費試點城市\"政策對體育企業新質生產力水平的影響。因傳統的 D 估計結果會產生偏差[15]，所以運用SDID方法是合理的[16]

2）平行趨勢檢驗結果分析。由圖2可知：在“國家體育消費試點城市\"政策出臺前的9年中，實驗組和對照組的新質生產力水平在 95% 的置信區間水平提高幅度相近，2015年陡然提高并成為此后生產力水平較為平穩持續的拐點；“國家體育消費試點城市\"政策出臺后，由于該政策在2020年第一季度之后發布，且經濟變量影響具有滯后性，所以樣本企業新質生產力水平在2022年開始顯著提高，尤其是實驗組的新質生產力水平受影響更為明顯，說明試點政策對實驗組產生了積極的影響。以上結果說明，可以將“國家體育消費試點城市\"政策作為一個準自然實驗變量，研究該變量對樣本企業新質生產力水平的影響。

3.3空間雙重差分模型分析結果和影響機制檢驗結果

SDID模型的實證分析結果見表6，其中的模型（1）～（3） 用于分析 D 對因變量的影響，以 N_p 為目標因變量，模型（1）沒有控制年份固定效應和個體效應；模型（2）沒有控制年份固定效應，但控制個體效應；模型（3）控制年份固定效應和個體效應。為了檢驗模型的合理性，本研究對模型（2）與模型（3分別設定隨機效應與固定效應，并進行Hausman檢驗，檢驗結果顯示，χ²=13.76，df=7，p=0.031 ，在 5% 水平顯著，證偽了隨機效應模型的原假設，說明模型（3）更穩健。因此，主要從模型（3）得知， D 的系數在控制了不同的變量和效應的情況下均顯著為正，表明“國家體育消費試點城市\"政策可以促進樣本企業提高 2.00% 的新質生產力水平。顯然，該政策可以顯著促進樣本企業新質生產力水平的提高。據此，假設 H₁ 得到驗證。

參考溫忠麟的三步檢驗法[44]，建立模型（4）＼～（5）以檢驗樣本企業數字化創新的中介作用，檢驗結果顯示，路徑變量顯著為正。進而進行Bootstrap檢驗，結果顯示（見表7）， D_i 的間接中介效應值為0.007，中介效應占比為 35.5% ，并在 1% 水平顯著，表明“國家體育消費試點城市\"政策在提高樣本企業新質生產力水平時有35.5% 是通過數字化創新產生的積極作用。據此，假設H₂ 得到驗證。此外，在表6的5個模型中， p 的數值顯著為正，表明“國家體育消費試點城市\"政策對樣本企業新質生產力水平的正向作用有明顯的空間溢出效應。

上述分析忽視了政策在地理空間上可能同時存在本地效應與鄰近效應，即空間上的直接影響與間接影響可能存在差異。如果“國家體育消費試點城市\"政策直接影響樣本企業新質生產力水平的提高，可以認為是直接影響。如果國家體育消費試點城市的樣本企業通過影響鄰近城市的樣本企業新質生產力而影響當地樣本企業新質生產力水平的提高，則可以認為是間接影響。借鑒某學者[45的做法，通過空間杜賓模型（SDM）判斷“國家體育消費試點城市\"政策對試點城市樣本企業新質生產力水平在地理空間上產生的作用，空間鄰接權重矩陣驗算結果顯示（見表8），模型（6）的 D 系數為1.129，模型（7）的 D 系數為0.074，均在1% 的水平通過顯著性檢驗，說明“國家體育消費試點城市\"政策對該城市樣本企業新質生產力水平的提高有直接影響，且直接影響效應大于間接影響效應。也就是說，“國家體育消費試點城市\"政策不只影響試點城市樣本企業新質生產力水平，也影響其鄰近城市樣本企業新質生產力水平，這也說明“國家體育消費試點城市\"政策與區域體育產業發展相協調的重要性。

3.4安慰劑檢驗結果和穩健性檢驗結果

1）安慰劑檢驗。以“國家體育消費試點城市\"政策出臺前1年、前2年和前3年作為 D 的安慰劑，將此變量代入回歸模型進行分析，模型（9）模型（10）模型（11）分別是該政策出臺前1年、前2年和前3年的安慰劑檢驗結果（見表9），其中， D 的系數均不顯著，表明“國家體育消費試點城市\"政策出臺前1年、前2年和前3年的試點城市居民體育消費對樣本企業新質生產力水平均未產生顯著影響，說明前述的“國家體育消費試點城市\"政策不是其他因素的代理變量，樣本企業新質生產力水平的提高可以歸因為“國家體育消費試點城市\"政策的實施。

2）穩健性檢驗。 ① 以地理空間反距離鄰接權重矩陣進行檢驗。“國家體育消費試點城市\"政策對樣本企業新質生產力水平的影響可能因地理空間權重矩陣定義的不同而有所不同。因此，使用地理空間權重矩陣進行穩健性檢驗是必要且合理的[45]。 ② 替換被解釋變量。鑒于生產力與生產率在經濟學中經常互換使用，本研究以使用OP法計算的全要素生產率（ （T_op） 替代生產力指標來評估企業的新質生產力水平。 ③ 依據反距離鄰接矩陣構建空間權重，以分析地區間的相互影響，同時將政策變量設為政策出臺前一年，以避免因果倒置并更真實地反映政策傳導過程。穩健性檢驗結果見表9的模型（12）、模型（13）和模型（14），從表9可知研究結果可靠。此外，關于內生性問題，如上述檢驗結果所示，SDID是解決遺漏變量問題和潛在反向因果關系問題的有效方法[3，而且“國家體育消費試點城市\"政策是國家體育總局的一項決策，樣本企業新質生產力水平是微觀層面的要素，宏觀經濟政策可能不會對單一微觀經濟因素產生顯著直接影響。

3.5時空演變趨勢

標準差橢圓（SDE）是一種分析和呈現空間數據變化的有效方法。在本研究中，SDE用于分析樣本企業新質生產力的地理空間分布特征及其演變過程。從分析結果可知，新質生產力的空間分布范圍和重心在2011一2022年發生了變化，從重心的位置可知，依托新質生產力發展的樣本企業主要集中在華東地區和華南地區。從樣本企業新質生產力的空間變化軌跡可知，2022年的空間分布范圍比2011年的空間分布范圍更為擴大。這一變化說明與新質生產力關聯的樣本企業的地理空間分布范圍在10多年間逐步擴大，同時，市場的地理空間分布重心也發生了明顯變化，向北延展了 22.828km ，向西延展了 117.676km 。這種地理空間分布重心的變化表明，“國家體育消費試點城市”

政策對依托新質生產力發展的樣本企業的市場產生了顯著影響。通過計算所有樣本企業在不同時期的新質生產力平均水平，可以初步發現不同區域的樣本企業的新質生產力水平的顯著差異，也可以反映出一定的時空演變特征。這些變化不僅揭示了樣本企業新質生產力在地理空間分布上的動態變化，也反映了“國家體育消費試點城市\"政策的影響效應，意味著該政策對樣本企業新質生產力的發展已產生了實際影響。

4研究結果分析

4.1“國家體育消費試點城市”政策與體育企業新質生產力水平的相關關系和影響機制分析

改革開放以來，隨著我國體育產業的發展，居民體育消費需求也在日益增長，體育產品和體育服務的經銷模式也在不斷翻新，有效帶動了體育產業總體生產效率的提高。充滿活力的市場機制優化了體育資源配置，深刻影響著中國體育產業的結構調整，與此同時也為體育企業新質生產力的發展增添了動力。新質生產力作為科技創新、動能轉換和發展數字經濟的主體力量[46，區別于傳統的以勞動力、土地和資本為中心的生產方式下的生產力，其結合了大數據、人工智能、互聯網、云計算等新興數字技術要素，進而催生了新產品和新業態。換言之，新質生產力本質上是一種以科技創新驅動產生的生產力形態。從市場需求促進科技創新的理論視角而言，需求市場是促進企業科技創新的主要動力來源，通過擴大消費可以驅動企業增加研發投入和主動創新，進而有助于提高生產率和促進新質生產力水平提高。因此，促進居民體育消費將從根本上為體育企業新質生產力水平的提高增添動力。有研究者通過分析企業財務數據發現，消費者需求的變化與企業在科技領域的研發投入及生產力水平提高存在顯著的因果關系[47]。

從國際經驗來說，許多國家的體育產業政策同樣證實了擴大體育消費對企業創新和生產力水平提高的促進作用。例如，一些發達國家通過舉辦大型體育賽事、打造“體育消費城市\"等措施，將體育活動融入城市發展戰略，帶動了當地經濟發展和激發了當地體育企業的創新活力。美國、英國、德國等國家通過建設國際知名“體育城市\"重構了城市經濟發展格局，對其城市生產力發展也起到了促進作用[48]。這些國家的經驗表明，有關擴大體育消費和發展體育產業的政策能促進生產力水平的提高。這與我國實施的“國家體育消費試點城市\"政策的結果一致。不同的是，我國的政策更加側重激發國內體育消費潛力，并將其與體育企業通過數字技術創新相結合，以使體育企業形成創新發展的內生動力。

從政策自標來說，“國家體育消費試點城市\"政策旨在通過引導體育消費、推動體育產業與相關領域深度融合，促進我國體育消費規模持續增長和消費升級[3。其中，數字化創新是該政策引導體育企業提高服務能力、激發體育企業創新活力的重要路徑之一，有助于培育新質生產力。從更宏觀的視角來說，該政策與擴大內需的國家戰略高度契合。例如，《擴大內需戰略規劃綱要（2022—2035年）》中就明確提出，發展在線健身、線上賽事等新業態[49]。由此可見，評定國家體育消費試點城市不僅是體育產業領域的政策試驗，也是擴大內需的國家戰略在消費端的重要實施載體。然而，我國目前的體育消費占國內總體消費的比重偏小，這正是政策發力的切人點。根據2020年的相關數據，我國全國居民體育消費總規模不足2萬億元[50]，人均體育消費金額為1330.4元，占居民人均可支配收入的比例僅為 4.1%^[51] ，說明體育消費在居民消費支出中所占比例較低[52]。這表明，體育消費仍需加大促進力度。“國家體育消費試點城市\"政策在2020年出臺，為體育企業的發展提供了有力的支持。試點城市的體育企業和消費者逐漸享受到了該政策的紅利，特別是在數字技術應用方面。例如，在線票務系統、智能場館管理系統、電子支付等數字技術的應用，可以大幅降低體育企業的交易成本，以及提高顧客服務效率和體育企業內部管理效率。再例如，虛擬現實技術和增強現實技術的應用可以使觀眾獲得沉浸式觀賽體驗，體育線上賽事平臺通過實現粉絲對球隊、運動員的評論交流可以增強粉絲的參與感。微觀層面的證據也表明，數字技術融入體育消費領域后，一些居民的健身需求和體育消費需求會顯著增長[53]。以上都可以轉換為體育企業新質生產力發展的動能。總的來說，“國家體育消費試點城市”政策通過促進一部分體育企業的數字化創新，可以間接影響新質生產力水平的提高。

從平臺經濟視角分析，政府通過鼓勵體育企業加速數字化創新，從而推動體育企業形成線上與線下融合的營銷模式，以及加快響應市場需求的速度和提高資源的市場配置效率。例如，職業聯賽俱樂部等體育社會組織通過自建數字化平臺與球迷實時互動，不僅有助于增強消費黏性，也為產品和服務增值開辟了新渠道，從而可以將平臺經濟價值最大化。更重要的是，隨著企業數字化程度加深，由此產生的海量數據可以成為以數據驅動創新的核心支撐，體育企業可以運用大數據與人工智能技術對消費者偏好、賽事運營、運動表現、市場趨勢等進行深入洞察，從而可以優化決策流程、推動產品或服務創新以及降低試錯成本[2]。因此，政策賦能的數字化創新為平臺經濟和數據驅動創新奠定了基礎，而數字平臺化互動、數據智能分析又對體育企業新質生產力水平的日益提高提出了新要求。

總之，“國家體育消費試點城市”政策通過促進體育消費，不僅促進了樣本企業的數字化創新，也為樣本企業新質生產力水平的提高增添了強勁動力。本研究的實證分析結果顯示，該政策顯著提高了試點城市樣本企業的新質生產力水平（提高約 2% ），而新質生產力水平提高的 35.5% 是由這些企業的數字化創新的中介效應促進的。可以說，“國家體育消費試點城市\"政策為樣本企業營造了一個良好的數字化創新環境，將消費需求轉化為了新質生產力水平提高的內在驅動力。由此得出如下結論，“國家體育消費試點城市”政策不僅可以直接提高體育企業新質生產力水平，還可以通過促進體育企業的數字化創新促進體育企業新質生產力水平提高，這在理論和實踐兩方面均得到證實。

4.2空間效應和時空演化趨勢分析

根據空間經濟學理論，區域之間存在空間相關性和異質性[54]，相鄰區域通常關聯更為緊密，會產生空間溢出效應。某個企業諸如社會治理表現、營銷模式等行為和策略可以通過直接經濟聯系（如供應鏈合作）或間接影響作用于其周邊地區的相關企業，從而形成空間溢出效應。本研究發現，“國家體育消費試點城市\"政策對樣本企業新質生產力水平的提高產生了直接影響和間接影響。其中的直接影響更為顯著，主要源于國家體育總局的政策引導和各省（自治區、直轄市）體育局的公共資源分配，如稅費補貼的措施可以直接降低體育企業經營成本，而創新體育產品和服務供給可以直接促進新質生產力水平提高，直接影響更大。這可能是因為政策直接面向體育消費試點城市，相較于試點城市以外的樣本企業，影響更為直接，政策效力更顯著。而間接影響源于示范效應和經濟社會網絡的擴散，主要通過行業培訓和交流、產業鏈的協同效應對新質生產力形成影響。這種影響雖然廣泛，但是傳導機制復雜，影響較為間接且可能會延遲。因為新質生產力水平的提高不是立竿見影的，是需要時間的，特別是科技創新具有階段性。此外，數字化創新通常需要大量資金，所以資金的可用性也是一個實際問題。綜上所述，體育企業新質生產力的發展不僅受其所在地各種因素的影響，還與其周邊區域的經濟發展水平密切相關。而擴大政策施行范圍可以最大化產生直接影響和間接影響，有利于促進區域性體育產業的發展。

從時空演變趨勢來說，在該政策引導下，依托新質生產力發展的樣本企業的地理空間分布重心逐漸向中國內地北部地區和西部地區轉移，“國家體育消費試點城市\"政策影響范圍也隨之擴大。其原因有以下3個。一是“國家體育消費試點城市\"政策對資源配置和投資產生了影響，可以促進試點城市體育產業發展。特別是我國內地西部地區和北部地區通過新建體育設施，逐漸成為體育企業的新聚集地。二是我國內地西部地區和北部地區的居民收入水平在提高，體育消費需求日益增長。三是“國家體育消費試點城市\"政策激活了我國內地西部地區和北部地區的試點城市體育產品和體育服務市場，尤其是滑雪等體育旅游活動成為新的消費熱點。據相關資料顯示，受北京冬奧會、冰雪出境旅游回流等因素的影響，旅游人次從2016—2017年冰雪季的1億7000萬增加到2020—2021冰雪季的2億5400萬[55。總之，上述這些因素產生的綜合作用使樣本企業新質生產力逐漸向我國內地西部地區和北部地區擴散，對區域體育產業的發展也產生了一定影響。

5結論與建議

5.1結論

在新時代中國特色社會主義背景下，提高新質生產力水平已成為我國體育企業增強市場競爭力的關鍵策略。本研究以2011—2022年滬深A股上市的44個有代表性的體育企業為數據采集對象，運用空間雙重差分模型分析了“國家體育消費試點城市”政策與樣本企業新質生產力水平的相關關系，主要得出以下幾個結論。

1）樣本企業新質生產力存在顯著的地理空間自相關性，探究“國家體育消費試點城市\"政策對體育企業新質生產力水平的影響時必須考慮這一空間溢出效應。如果忽視這一空間溢出效應，政策效應評估將產生偏差估計。本研究填補了這一認知空白。

2）“國家體育消費試點城市\"政策是提高樣本企業新質生產力水平的一個重要決定因素，且這一相關關系在經過一系列安慰劑檢驗和穩健性檢驗后仍然顯著。

3）在作用機制上，“國家體育消費試點城市\"政策能通過推動樣本企業數字化創新而促進樣本企業新質生產力水平提高。

4）在空間效應上，“國家體育消費試點城市\"政策對樣本企業新質生產力產生的空間溢出效應分為直接影響和間接影響，且直接影響比間接影響大。

5）在時空演變趨勢上，樣本企業新質生產力在2011一2022年的地理空間分布重心由我國東南沿海地區向我國西部地區和北部地區轉移，且影響范圍在逐漸擴大。

5.2建議

本研究為體育產業政策與新質生產力的相關關系研究提供了新視角和新方法，為“國家體育消費試點城市\"政策與體育企業新質生產力水平的相關關系提供了經驗證據，也為我國相關產業部門下一步完善和調整體育產業政策提供了經驗證據。基于此提出以下建議。

1）進一步完善“國家體育消費試點城市\"政策在促進體育產業發展方面的引導和激勵措施。我國相關產業部門應進一步明確提高試點城市體育消費水平的目標和時間表，完善體育消費試點城市政策后期推進措施，如為體育設施服務供給和體育企業數字化創新提供相應的激勵措施，鼓勵體育消費試點城市的體育企業在體育設施、體育活動、體育服務等方面創新營銷模式，通過示范效應帶動其他城市跟進

2）進一步促進試點城市體育產業結構調整和體育企業數字化創新。我國相關產業部門應加大對體育企業進行數字化創新的政策支持力度。如鼓勵體育企業與健康、旅游、教育等領域的服務供給融合。

3）加強體育消費試點城市間的經驗分享。我國相關產業部門應建立體育消費試點城市間的交流機制，促進城市間的互學互鑒。例如，鼓勵體育消費試點城市定期舉辦促進體育消費方面的經驗分享研討會，共同探索體育產業發展的新路徑和新模式。

4）增強居民體育消費意識和體育消費參與度。體育消費試點城市應加強體育消費宣傳，鼓勵當地居民參與體育消費試點城市建設，通過舉辦社區活動、提供志愿服務等方式提高體育消費試點城市居民對體育消費的認識水平，促進當地居民樹立體育消費理念。

6展望

本研究有一定局限性，未來的研究應從以下幾個方面進一步深入探討。

1）由于數據有限，可能影響研究結果的外部有效性，上市體育企業在股權結構、企業治理和數字技術資源方面有一定優勢，所以將本研究的結論推導至未上市企業或初創企業時需謹慎。未來可進一步分析未上市體育企業的數據，以分析不同規模、不同股權結構的體育企業的新質生產力水平的差異，進一步完善本研究的結論。

2）由于上市體育企業經營范圍廣，本研究通過面板數據和SDID方法弱化了空間溢出效應的影響。隨著數字技術的迭代，未來應更深入地分析體育企業的空間溢出效應的變化。3）當前尚缺乏統一施行的體育產業新質生產力水平的量化評估指標，未來應根據體育產業的特點創新相關評估方法。4）居民、企業、政府在消費市場中的互動是復雜的，體育企業數字化創新作為中介變量無法充分解釋體育消費與新質生產力之間的復雜關系。因此，未來的研究需要分析更多的指標，為國家體育消費試點城市提出更全面的建設策略。

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