四川体育产业发展与第三产业增长动态关系探究——以2002－2011年体育用品业数据为实证对象

谭 宏

四川体育产业发展与第三产业增长动态关系探究
——以2002－2011年体育用品业数据为实证对象

谭 宏1，2

基于四川省2002－2012年的体育用品业年度数据和相关经济数据为样本，利用基于VAR模型的单位根检验、Johansen协整检验、格兰杰因果检验以及脉冲响应函数分析等计量方法，针对四川省体育用品业发展对第三产业增长的影响进行了实证分析。结果表明：从长期来看，通过协整检验可以得知，四川省体育用品业与第三产业增长之间存在长期的均衡关系；从短期来看，体育用品与第三产业间存在着相互促进的效应；当滞后期为1时，格兰杰检验拒绝了“体育用品业产值不是第三产业增长的原因”的原假设，说明四川省体育用品业产值与第三产业增长间存在单向的因果关系。

体育产业；体育用品业；经济增长；第三产业增长；VAR

2014年10月国务院出台了《关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》，在意见中明确指出了要遵循体育产业自身的发展规律，完善市场机制，积极培育多元市场主体，支持西部地区发展特色体育产业，这充分表明了体育产业的发展上升到国家战略层面［1］。四川省是西部地区唯一拥有国家体育产业基地的省份，在《四川省体育事业发展“十二五”规划》中也明确指出要加大体育产业的投入，使体育产业增加值在十二五期间达到四川省GDP的0.5%。四川省体育产业高速增长是否对其它产业具有推动作用，能否适应区域经济的发展是我们需要关注的问题。

1 体育产业相关研究概述

从20世纪80年代开始，国外体育产业逐渐发展成熟，已经成为国民经济新的增长点，占国民经济的比重越来越大，产业地位越来越高，体育产业发展的问题开始受到体育界和经济学界的关注，开始把体育产业的发展是否能促进经济的增长作为一个重要的课题来研究。

国外体育学者和经济学者主要从以下几个方面对体育产业的增长效应进行分析：首先是体育竞赛、体育表演等行业层面分析，Vamplew（1982）以苏格兰足球产业化为研究对象，研究了体育产业对投资者的激励问题［2］。其次是关于国家产业政策、经济环境对体育产业的影响，以日本学者Oga，J（1998）为代表，从国内经济波动对日本体育产业的影响，来探讨体育产业价值，分析表明：体育产业的价值取向会受到经济波动的影响，表现出正相关［3］。三是关于体育产业的预测分析，Milano，Michael（2011），以美国体育产业1995－2005年的数据进行分析，提出了用国内体育产业生产总值来预测体育产业的发展［4］。

目前，国内学者对体育产业的研究主要集中在以下几个方面：一是对体育产业发展战略的研究，如谭建湘（2002）从国民经济增长的视角探讨了体育产业作为东部地区经济增长点的依据和可能性，并提出体育产业发展战略［5］。胡承洪等人（2012）运用灰色关联分析法，对四川省体育产业结构进行了定量分析，并对四川省体育产业结构的改进提出了战略优化组合［6］。二是关于体育产业竞争力的评价研究，如卢金逵等人（2009）以波特“钻石模型”作为理论基础，对我国8个省市的区域体育产业竞争力进行实证分析，得出竞争力的区域层次［7］；陈一辉从我国加入WTO后对中国体育产业发展的影响因素入手，提出了提高中国体育产业竞争力的建议、对策［8］。三是关于区域经济与体育事业投入的研究，如曾鸣（2013）采用1995－2011年体育事业投入的时间序列数据，对我国体育事业投入与GDP之间的长期均衡和短期动态关系进行了实证分析，结果表明：体育事业投入会促进社会经济的发展［9］。

虽然国外学者对体育产业的分析都显示了体育产业对经济增长具有积极促进作用，而我国体育产业特别是体育产业发展较晚，在市场机制和管理体系等方面与其他国家体育产业有较大差异，因此其他国家在体育产业的相关研究成果不能反映我国体育产业与经济增长的关系。此外，国内的相关研究由于研究目的的不同，大多集中在行业自身的发展研究上，对体育产业与其他产业经济的关系研究相对较少。一方面体育产业的发展离不开其他产业经济的支持，另一方面体育产业发展对其他产业经济是否有促进作用呢？本文将以四川省为例，考察体育产业的发展对第三产业的增长是否具有显著作用，以及增长效应的作用机制。

2 变量数据选取及实证模型

2.1 变量数据说明

体育用品业在体育产业中所占比重最大，已经逐步进入稳定增长的成熟期［10］。基于四川省体育产业发展的特征以及市场数据的可获得性，选取体育产业的重要组成部分——体育用品业销售产值（TYYP）来反映四川省体育产业的发展情况。以第三产业（Tertiary Industry，后文简称TI）产值来反映除农林牧渔以及工业制造等行业外其他服务和教育行业的区域经济增长状况。受数据获取限制，这里选用的基础数据为时间跨度为2002－2011年10个年份的时间序列数据。其中，体育产业销售产值2003年和2005年的数据缺失，考虑到数据的完整度对实证检验的重要性，采用2002年和2004年的均值来替代2003年的数值，用2004年和2006年的数据均值来反映2005年数值，数据全部来源于《中国统计年鉴》《中国投资统计年鉴》和中宏产业数据库。此外，为消除时间序列的异方差现象并使其趋势线性化，本文对体育产业销售产值和第三产业增长进行了对数变换，分别用lnTYYP和lnTI表示。

2.2 实证模型

为了评估体育产业和第三产业之间的内在联系，同时避免由潜在内生变量造成的有偏估计结果，这里采用向量自回归模型（Vector Auto－Regression，VAR）。在经济理论中，变量间的因果关系是解释回归结果的一个重要前提，通常而言这种因果关系是未知的，因此需要更加深入的分析。在这种情况下，运用VAR模型进行因果关系的检验估计比运用单一方程模型更可靠 （Cuadros et al.，2004）［11］。本文VAR模型的具体形式如下：

在式（1）中，A0是常数项二维列向量，Ai（i＝1，2，3，…，s）是2×2维参数矩阵；εt是残差二维列向量，服从分布N（0，Ω）。

3 实证分析

3.1 体育用品业销售产值与第三产业增长的单位根检验

对于回归方程而言，考察变量间是否存在长期关系，需要首先检验变量的平稳性。而体育产业产值和第三产业增长等时间序列数据通常是非平稳的，若直接对变量进行回归分析，则可能出现伪回归，所以要对数据的平稳性进行单位根检验。本文采用ADF法（Augmented Dickey－Fuller test）对体育用品业销售产值和第三产业增长进行变量的平稳性检验，见表1。

从表1的结果可见，第三产业增长（lnTI）与体育用品业销售产值（lnTYYP）的原数据均不能拒绝单位根存在的原假设，可以认为这两个变量的原序列为非平稳序列。而对两者进行一阶差分处理后可以发现，体育用品业销售产值在10%的水平上拒绝了原假设，但仅在不考虑截距项、时间趋势和滞后阶数时成立，而第三产业增长仍然不平稳，因此需进一步对两个变量进行二阶差分处理。二阶差分后可发现，二阶差分序列D（D（lnTI））和D（D（lnTYYP））都能在5%的水平上显著，能够拒绝单位根存在的原假设，说明第三产业增长和体育用品业产值是二阶单整序列，即I（2）序列。

表1 单位根ADF检验结果

3.2 体育用品业销售产值与第三产业增长的协整检验

表2单位根的检验结果验证了体育用品业销售产值和第三产业增长是二阶单整序列，这为接下来检验变量间是否存在协整关系提供了必要的前提条件。不同于通常研究在处理两个变量间是否存在长期均衡关系时所使用的Engle－Granger两步法，本文采用更具一般性的Johansen检验法对体育产业销售产值和第三产业增长的长期协整关系进行检验，结果见表2。

可以看出，无论是以迹统计量还是以最大特征值统计量进行检验，协整检验的结果都能在1%的水平上拒绝不存在协整方程的原假设，并且可以在5%的水平上拒绝至少有一个协整方程的原假设。这就表明，体育用品业销售产值和第三产业增长之间存在长期均衡关系，其协整方程见表2。由协整方程可知：对于四川省体育用品业销售产值每增加1%，将促使第三产业经济增长0.571%。

表2 Johansen协整检验结果

3.3 体育用品业销售产值与第三产业增长的VAR模型

在建立VAR模型时，对于变量滞后期的选择将使模型最终的估计结果产生极大不同。这时，需要根据赤池信息准则AIC以及施瓦茨信息准则SC来选择变量的滞后期数。若AIC和SC的最小值反映的滞后期数不同，则需进一步根据改进序列似然比LR、最终预测误差FPE以及汉娜奎因信息准则HQ来进行选择。

表3显示了体育用品业销售产值与第三产业增长向量自回归模型在滞后期为0－2时，极大似然值LogL、赤池信息准则AIC、施瓦茨信息准则SC、改进序列似然比LR、最终预测误差FPE以及汉娜奎因信息准则HQ的计算结果。不难看出，根据AIC和SC准则，当模型滞后期数为2时，AIC和SC分别为－6.347和－6.248，同时达到最小值。此时，极大似然值最大为35.388，而LR、FPE和HQ统计量也同时达到最优。因此，模型的最优滞后期数为2。

表3 向量自回归模型滞后期选择

进一步，为考虑VAR模型（1）拟合的稳定性， 需要对VAR模型（1）差分方程的特征根进行计算。图1显示了特征根的位置分布，由其可知VAR模型（1）的所有特征根都小于1且位于单位圆内，说明VAR模型（1）满足了稳定性条件。因此，这里可以根据VAR模型进行拟合，最终的运算结果见表4。

图1 VAR模型（1）的稳定性检验结果

表4 VAR模型估计结果

一般而言，按照Granger定理，具有长期协整关系的变量组合一定存在误差修正模型ECM（Error Correction Model）的表达。误差修正模型能够反映出变量数据偏离长期均衡的状况，并且通过动态非均衡的修正机制来逼近长期均衡状况的过程。然而由于历史原因，长期以来体育产业并未引起相关部门的足够重视，极少有统计分析机构对其财务指标数据进行收集分析。目前来看，现有的数据库资源极大地限制了相关数据的搜集工作，使得最终可供研究的数据量还不足以支撑向量误差修正模型的分析，这也是本文研究分析的一大遗憾。因此，这里将不再分析体育用品业产值与第三产业增长间的短期动态关系。

3.4 体育用品业销售产值与第三产业增长的格兰杰因果检验

从搜集到的时间序列来看，2002－2011年体育用品业产值与第三产业增长间的相关系数达到了0.947，显示了较为密切的关系，但无法说明两者之间是否存在统计意义上的因果联系。为了进一步验证它们之间可能存在的单向或双向因果关系，这里需要应用格兰杰因果检验。由于格兰杰检验只能在变量平稳的条件下进行，因此检验时体育用品业产值与第三产业增长都取了二阶差分。

从表5的结果来看，在滞后期为1的条件下，F统计量在5%的水平上拒绝了“体育用品业产值不能Granger引起第三产业增长”的原假设，而对于原假设2，其F统计量的计算结果则显示接受。此外，在滞后期为2时，F统计量的计算结果都无法拒绝原假设1以及原假设2。结合前文的论述，可以认为体育用品业产值与第三产业增长间存在较为明显的单向因果联系。

表5 不同滞后期下的格兰杰检验结果

3.5 体育用品业销售产值与第三产业增长的脉冲响应函数

在对体育产业产值和第三产业增长进行格兰杰因果检验后，需要注意到，由于VAR模型不需要对变量做任何先验约束，因此在分析时，主要侧重研究整个系统在随机误差项变化时受到冲击后表现出的动态反映，而不是讨论一个变量的变化对另一个变量有何影响，脉冲响应函数就是分析这种动态过程的有效方法。根据体育用品业产值与第三产业增长的VAR模型（1），这里采用广义脉冲响应函数方法来进行脉冲响应的相关分析，此方法能够化解Cholesky分解结果严格依赖模型中变量次序而造成响应结果不同的缺点，因而被广泛应用，结果见图2和图3。

从图2可以看出，当在本期给体育用品业一个正的冲击后，第三产业在初期有一个正向增长，从第3期开始其响应由正转负持续到到第7期，且在第5期达到其最大负向响应为0.482%。此后，虽然在第8期由负变正，但在之后的第9期和第10期其响应仍然为负，但并不明显，仅为0.252%。当在本期给第三产业一个正向冲击后，体育用品业在初期也有一个正向的增长，在第2期达到最大值为27.359%。在第4－5期均表现出负向响应趋势，而第6－9期变为正向响应，呈现出波动性趋势。在第10期再度变负，但此时其负向响应程度已较微弱，降为1.855%。总体而言，在短时间内，体育用品业与第三产业间存在着相互促进的效应。虽然本文的检验显示，随时间推移，体育用品业与第三产业间的促进效应呈现波动性趋势，甚至表现出负面作用，但可以看到这种趋势逐渐趋于平稳。当然需要指出的是，由于数据年限受制，使得这种波动性趋势较为明显，如果能使用更长期的数据，这种波动性则可能会削弱。

图2 第三产业对体育用品制造的脉冲响应

图3 体育用品制造对第三产业的脉冲响应

4 结论

综合前文的分析，可以得到以下结论：

（1）从长期来看，通过协整检验可以得知，体育用品业产值与第三产业增长之间存在长期的均衡关系。与大多数经济时间序列类似，体育用品业产值与第三产业增长的原序列为非平稳序列，在对其进行二阶差分后，两序列均拒绝了单位根存在的原始假设，具备了进行协整检验的前提。对于四川省而言，体育用品业销售产值每增加1%，将促使第三产业经济增长0.571%。

（2）从短期来看，体育用品业与第三产业间存在着相互促进的效应。由脉冲响应函数可知，当给体育用品一个正向冲击后，在短期内第三产业表现出较为明显的正响应。同样，当给第三产业一个正向冲击后，体育用品业在一定程度上也表现出了显著的正向响应。虽然本文的检验显示，随时间推移，体育用品业与第三产业间的促进效应呈现波动性趋势，甚至表现出负面作用，但可以看到这种趋势逐渐趋于平稳，而这种波动性特征可能与数据年限的长短有关。

（3）此外，当滞后期为1时，格兰杰检验拒绝了“体育用品业产值不是第三产业增长的原因”的原假设，说明四川省体育用品业产值与第三产业增长间存在单向的因果关系。因此，可以认为第三产业不仅受到自身产业布局以及投入影响，还会受到来自体育用品业的一部分影响。

［1］ 国家体育总局.总局以改革创新为动力推动体育产业发展［EB／OL］.［2014－09－05］.http：／／www.sport.gov.cn／n16／n1077／n1227／5683734.html，

［2］ Vamplew.The Economics of a Sports Industry：Scottish Gate－Money Football［J］.Economic History Review，1982（35）：549－567.

［3］ Oga，J.Business Fluctuation and the Sport Industry in Japan：an Analysis of the Sport Industry from 1986 to 1993［J］.Journal of Sport Management，1998（12）：63－75.

［4］ Milano，Michael.Gross Domestic Sport Product：The Size of the Sport Industry in the United States［J］.Journal of Sport Management，2011（1）：24－35.

［5］ 谭建湘.体育产业：区域发展新的经济增长点［J］.天津体育学院学报，2009（3）：37－39.

［6］ 胡承洪，程林林，张永韬.体育产业结构灰色评价模型与结构优化战略的探讨——以四川省为例［J］.成都体育学院学报，2012（6）：1－8.

［7］ 卢金逵.区域体育产业竞争力评价与实证研究［J］.体育科学，2010（7）：12－16.

［8］ 陈一辉.加入WTO后提高我国体育产业国际竞争力的对策分析［J］.体育与科学，2005（2）：45－47.

［9］ 曾鸣.我国体育事业投入与经济增长的关系研究［J］.统计与决策，2013（22）：134－135.

［10］ 黄海燕.我国体育产业结构评价与优化对策［J］.武汉体育学院学报，2014（4）：27－30.

［11］ Cuadros，A.，Orts，V and Alguacil M.T.Openness and Growth：Re－examining Foreign Direct Investment，Trade and Output Linkages in Latin America［J］.Journal of Development Studies，2004（4）：168－193.

Dynamic Relationship between Sports Industry and Tertiary Industry of Sichuan Province

TAN Hong1，2

Based on annual data of sports goods manufacturing industry and other related economic data in Sichuan Province from 2001－2012，this paper，depending the methods of unit root test，Johansen cointegration test，Granger causality test and impulse response function based on Vector Auto－regression model（VAR），conducts an empirical analysis on the influence of sports goods manufacturing industry on regional economic growth.The results show that the cointegration test indicates that，in the long run，long－term equilibrium relationship exists between sports goods manufacturing output and the tertiary industry；while，in the short term，there is a mutual reinforcing effect between them.When the lag period is 1，Granger causality test rejects the original supposition that“sports goods manufacturing industry output is not the Granger cause of the tertiary industry，＂indicating a one－way causal relationship between sports goods manufacturing output and the tertiary industry in Sichuan Province.

sports Industry；sports goods manufacturing industry；economic growth；tertiary industry growth；VAR

G80－052 Document code：A Article ID：1001－9154（2015）03－0041－05

10.15942／j.jcsu.2015.03.08

80－052

A

1001－9154（2015）03－0041－05

国家社会科学基金青年项目（14CTY006）；四川省哲学社会科学规划青年项目（SC13C005）；四川省教育厅人文社会科学重点研究基地——体育社会科学研究中心课题（TY2013306）；四川休闲体育用品制造业发展研究中心项目（XXTYCY2013D05）。

谭宏，西南科技大学副教授，重庆大学在读博士，研究方向：体育经济学，E－mail：tanhong129＠163.com。

1.西南科技大学体育学科部，四川绵阳621010；2.重庆大学经济与工商管理学院，重庆400044 1.Southwest University of Science and Technology，Mianyang Sichuan，621010；2.Chongqing University，Chongqing 400044

2014－12－08