我國體育產業結構升級的就業效應
——基于向量誤差修正模型的實證分析

夏銘娜，徐開娟，黃海燕

（1.上海體育學院學院辦公室，上海200438；2.上海體育學院運動與健康產業協同創新中心，上海200438；3.復旦大學管理學院，上海200433）

就業是民生之本、穩定之基、發展之源。中國面臨著巨大的就業壓力，特別是在國家進入全面提質增效的新階段，需要依靠更多新興產業的崛起創造新型就業崗位、緩解就業壓力。近年來，我國體育產業發展正面臨著重組與升級，體育產業內部結構調整愈發明顯，產業成長釋放更多紅利，在促進就業和改善民生等方面發揮著重要作用［1］。與此同時，在體育產業結構調整的過程中，資本有機構成不斷優化，部分傳統行業如體育制造業不可避免地出現結構性、摩擦性、技術性失業［2］。那么，現階段中國能否憑借體育產業的升級緩解整體就業壓力？體育產業結構升級和整體就業增長之間是否具有長期的均衡關系？體育產業結構升級在帶來“就業創造”的同時是否存在短期的“就業破壞”效應？對于這些問題的探究對優化當前和未來一段時間內國家宏觀調控政策具有重要意義。

基于此，本文從實證角度探究體育產業結構升級對產業內部勞動力的配置以及就業分布的動態影響，并從“就業創造”和“就業破壞”2個角度揭示體育產業結構升級的就業效應。從就業彈性的角度分析體育產業不同行業吸納就業的異質性特征；通過構建向量誤差修正（VECM）模型，實證分析體育產業結構升級與就業增長之間可能存在的長期均衡和短期非均衡關系，并進一步探討體育產業結構升級對就業的影響機制，為充分釋放體育產業結構升級的就業創造效應、促進體育產業就業增長的動力轉換提供理論依據。

1 文獻綜述

1.1 產業結構升級的就業效應

近年來，國內學者對產業結構升級的就業效應進行了大量研究，主要成果集中在以下2個方面。

一方面，部分學者認為產業結構調整與就業結構呈現“同向”發展趨勢，即產業結構調整特別是增量結構快速調整對就業有顯著促進作用。根據配第-克拉克定理，產業結構調整通過生產要素從低生產率部門向高生產率部門轉移和流動，資源的再配置效應會加速新興行業的發展，進而增加該行業對勞動力的需求［3］。段煉［4］對我國生產性服務業內部結構調整的影響進行計量分析發現，生產性服務業的內部結構具有“自穩定”效應，產業結構的不斷優化有助于解決我國的就業問題。左冰［5］引入嵌套型旅游生產函數發現，我國旅游產業結構升級通過規模擴張和結構優化，總體上對就業具有促進作用。段莉［6］對文化產業統計數據分析發現，文化產業的快速發展帶來就業總量增長和結構調整，產業結構調整倒逼人才轉向。喻莎莎［7］通過協整方程得出，文化產業就業率與產業結構的合理程度存在密切聯系，文化產業就業人數的長期增長需以產業結構的不斷優化為依托。

另一方面，部分學者證實了產業結構調整會產生就業破壞效應。產業結構調整使部分舊產業部門衰退，同時技術進步顯著提升資本有機構成，使產業的就業容納能力下降，產生“技術替代”［8］。田洪川等［9］對我國制造業就業彈性和結構偏離度的變化過程進行分析認為，我國制造業正不斷向以技術為導向的高端價值鏈轉變，導致產業結構優化反而使就業彈性下降，甚至出現負面影響，這與勞動力由第一產業向第二、三產業轉移過程中新增勞動力不斷下降的實際情況相符。朱軼等［10］引入交互效應模型發現，伴隨產業升級的過程，產業結構劇烈變動引起的結構性失業對就業產生顯著的負面效應。

此外，諸多學者從就業彈性和就業結構偏離度的角度深入研究。就業彈性指產業的產值增長所帶來的就業量的變化。蔡昉等［11］注意到，20 世紀 90 年代中國雖經歷了經濟的快速增長，但并未帶來與之相稱的就業規模的迅速上升。張彬斌等［12］認為，服務業的高就業彈性能有效避免“無就業的增長”。就業結構偏離度反映了產業結構與就業結構的協調程度。景建軍［13］研究發現，中國的就業結構發展滯后于產業結構，其中第三產業的就業結構協調性最好，就業人口吸納能力最強，產業結構與就業結構趨于同步。

1.2 體育產業就業效應

在定性層面，多數學者從驅動因素的角度探討體育產業結構變化對體育產業就業的影響。從內部驅動上看，人們的消費需求、消費結構不斷變化，在很大程度上影響了產業間要素資源的流動方向，推動了產業結構的優化升級和勞動力的資源配置。石巖［14］指出，近年來居民健身休閑的需求愈加旺盛，對于體育服務產品的數量和質量都有更高的要求，進而不斷推動體育產業結構優化，促使體育服務業就業人數持續增長。從外部動因上看，黃海燕［15］認為，在產業結構升級優化的過程中，國家可通過制訂產業政策、發展戰略扶持并加速特定產業的發展，從而加速產業結構調整和新舊動能轉換。2014年以來，國家陸續出臺了一系列有利于體育服務業發展的產業政策、發展規劃，將極大地改善現有體育產業結構和就業結構，縮短就業結構的演進周期。同時，也有部分學者認為體育產業的結構升級會產生消極效應。張永韜［2］指出，產業結構的實質是要素稟賦的轉移，產業結構升級在帶來新崗位、新就業的同時，也必然會使一部分技術替代性較強的崗位減少或消失，產生“技術性失業”，造成產業結構調整的就業破壞效應。

在定量層面，學者對體育產業就業的研究起步較晚。倪會忠［16］基于2004 年全國第1 次經濟普查數據測算發現，體育產業從業人員規模與住宿、餐飲業相近，高于房地產服務業，其對吸納就業人口的積極作用不可低估。楊倩［17］依據國家體育總局相關數據，從產業結構的增長速度、產業貢獻率以及就業結構等方面將我國體育產業結構與總體就業情況進行對比發現，體育制造及建筑業從業人數占據絕對份額，體育服務業從業人數環比增長速度遠大于體育制造及建筑業，兩者的勞動生產效率分別低于我國第二、三產業的平均水平，體育制造及建筑業中已存在大量隱形失業。郭榮娟等［18］對1980—2015 年間體育產業結構升級與中國失業率的穩定性進行檢驗發現，經濟發展和體育產業結構調整對就業具有長期影響效應，且經濟越是處于高增長階段，體育產業結構升級帶動國內整體就業的效應越高。

綜上可知，在文化、旅游、制造業等領域，學者們對產業結構與就業增長的關系已進行了較為豐富的探討，為本文提供了一定的思路。同時，對于體育產業結構升級對就業的積極影響形成了一些共識，但更深入、細致的定量研究尚不豐富，對于產業結構升級的破壞效應也未充分討論。本文基于最新的產業就業數據，運用相關就業指標和計量模型，較為系統地闡述體育產業結構升級影響體育產業就業增長的作用機制，從就業創造、就業破壞、長期均衡、短期影響等方面定量分析兩者的作用機制，為進一步釋放體育產業的就業潛力提供理論依據。

2 模型設定與指標選取

2.1 模型設定

本文借鑒何景熙等［19］、古耀杰等［20］的研究方式，構建向量自回歸（VAR）模型或VECM 模型探究兩者間的關系。VAR 模型是研究多個經濟變量之間關系的常用計量經濟模型，其將模型中每個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數以構造模型，從而將單變量自回歸模型拓展為多元時間序列的向量自回歸模型［9］，其數學表達式為

其中，yt為內生向量，xt為外生向量，p為滯后階數，εt為隨機誤差項向量，Φp和H是被估計的系數矩陣。通過構建VAR模型，可考察系統中單個變量如何通過內在經濟聯系對其他變量產生沖擊和擾動。

若VAR模型選取的變量并不平穩，但存在顯著的協整關系，則可在式（1）基礎上通過協整關系構建VECM模型：

其中，ECMt-1是模型的誤差修正項，α表示調整參數，衡量變量短期偏離后回到長期均衡狀態的速度與方向。VECM 模型既可考察經濟變量間的長期均衡關系，也可展現變量間短期變動程度，是研究經濟變量間關系的常用模型。

2.2 指標選取與數據說明

（1）產業結構升級（JGGJ）。產業結構升級的本質表現主要有2 種：①結構變遷主要指規模報酬的差異引起的產業間要素流動導致各細分產業間比例的變化；②效率提升主要指產業內部由于技術進步、制度優化、管理水平提升等引起的產業效率提升，是實現內部升級的過程。本文綜合考慮現有數據的可獲得性以及體育產業所處階段，著重考察第1 種情形即體育產業軟化過程對就業的影響。體育服務業的發展程度往往是判斷體育產業結構高級化的重要標志，也代表著體育產業結構變動的主要發展方向，因此，本文參考薛繼亮［21］的研究方式，選取產業結構升級方向指數體現產業結構的升級，具體公式為

其中，L3t為體育服務業增加值，L2t為體育制造業增加值。

（2）就業人數（JYSL）。本文采用的體育產業就業數據來源于國家體育總局的內部資料，包括體育產業的專項調查、國家體育總局工作會議等，但該調查數據自2006 年開始至2014 年截止，后續未再進行體育產業就業的專項統計。另外，部分學者如江小涓［1］、段緒來等［22］提出的2016 年我國體育產業就業人數（440 萬人）只包括體育產業法人單位，可能存在被低估的情況。因此，經專家論證，本文采用勞動生產率進行就業人數的推算，即根據2006—2014年體育服務業和制造業的就業數據，計算出勞動生產率的平均增速，并以此預測2015—2018年體育服務業和制造業的勞動生產率，再依據2015—2018 年的增加值計算2015—2018 年的就業人數，進而得出2006—2018 年我國體育產業的就業人數（表1）。

表1 2006—2018年我國體育產業就業人數Table 1 Employment in sports industry in China from 2006 to 2018 萬人

3 我國體育產業結構升級的就業效應

3.1 我國體育產業就業現狀

就業彈性是衡量產業對就業帶動作用的常用指標［23］，即一段時期內就業數量增加率與產業產值增加率的比值。就業彈性為正值且該值越大，表明該產業的就業拉動能力越強；就業彈性為負值且絕對值越大，表明產業對就業的“擠壓效應”越大，需重新合理配置勞動力。國內諸多學者已利用就業彈性這一指標對產業吸納就業的能力進行實證研究，具體公式為

依據2006—2018年體育產業統計數據，得出我國體育制造業和體育服務業就業彈性的對比圖（圖1）。

圖1 2006—2018年我國體育產業就業彈性Figure 1 Employment elasticity of sports industry in China from 2006 to 2018

由圖1可知：從行業維度看，我國體育服務業整體就業彈性高于體育制造業，且均為正值，表明其對就業拉動作用明顯，體現了我國體育服務業目前正處于快速擴張階段，具有良好的就業潛力和增長空間，有利于釋放體育產業結構升級的就業創造效應；從時間維度看，2008年和2014年2個時間點值得注意。

（1）2008 年中國承辦了北京奧運會，這種大型國際綜合性賽事的關聯性強、融合度高、社會參與度大，刺激了包括體育服務業和體育制造業在內的勞動需求，因此在短期內創造出大量體育就業崗位。2008年北京奧運會共新建和擴建了涉及102個奧運項目的相關體育場館，為北京市提供了180 萬個就業崗位［24］。但這種體育就業崗位的產生具有明顯的短期性和非市場性，更多的是因舉辦北京奧運會而下達的行政任務，并非由居民的現實體育需求而引致。因此，在奧運會結束后的2009 年，2 類產業的就業彈性均出現明顯下降。

（2）2014 年后，體育服務業的就業彈性整體呈上升趨勢，而體育制造業出現了較大程度的浮動。這反映了2014 年出臺的《國務院關于加快發展體育產業促進體育消費的若干意見》（國發［2014］46號）對整個體育產業結構升級以及體育服務業具有促進作用，以“取消群眾性體育賽事審批”為代表的多項政策充分釋放了體育市場的活力，積極調動社會力量參與，有效提升了體育服務業的就業吸納能力，展現巨大的潛力。與2008年不同的是，隨著居民健康意識和體育參與意識的逐漸增強，其對體育服務產品和業態的需求日益旺盛，這對于體育產業就業的影響是持續性的。相較而言，體育用品制造業在2014年之前一直是吸納體育從業人員的主要產業，但隨著我國體育產業結構的不斷優化，就業結構也隨之步入升級軌道。同時，體育用品制造業自身正從價值鏈下游向價值鏈上游轉化，從勞動密集型產業向技術密集型產業轉化，部分技術含量低、標準化程度高的工作流程正逐步被機器取代，使得產業對就業的吸納能力減弱甚至呈現負面影響。

3.2 實證分析

上文從就業彈性的角度，在趨勢層面分析了目前我國體育服務業和體育制造業的就業吸納能力，以及體育產業結構升級可能引致的就業增長。以下通過選取合理指標、構建經濟模型，進一步從實證角度檢驗體育產業結構升級的就業效應，具體衡量兩者間的經濟關系和作用方向。

3.2.1 單位根檢驗

非平穩的時間序列數據可能導致“偽回歸”現象，為避免此重復問題，應對每個指標的數據進行平穩性檢驗。本文采用ADF單位根檢驗的方法進行檢驗，結果如表2所示。

表2 ADF單位根檢驗結果Table 2 ADF unit root test results

由表2 可知，經對數化處理后，lnJYSL、lnJGGJ 2個指標原始數據的ADF 值均大于10%顯著性水平下的臨界值，因此這2 個指標的原始數據均為不平穩序列。但經一階差分處理后，ΔInJYSL、ΔInJGGJ 均在10%顯著性水平下拒絕原假設，為一階單整的平穩序列，即lnJYSL、lnJGGJ為I（1）。

3.2.2 協整檢驗

本文2 個變量均為同階單整，因此變量間可能存在協整關系。檢驗協整關系的方法主要有E-G 兩步法和Johansen協整檢驗，相較而言，Johansen協整檢驗不必嚴格劃分內生、外生變量，且檢驗功效更穩定，因此本文選擇Johansen協整檢驗。

首先需確定VAR 模型的最優滯后階數。根據VAR 模型的最優滯后期選擇準則，選取似然比（LR）、預測誤差（FPE）、赤池信息量（AIC）、施瓦茨信息量（SC）和奎因準則（HQ）等5 個統計量指標確定最優滯后期，檢驗結果如表3所示。在滯后2期中有4個指標通過了檢驗，可確定無約束VAR模型的最優滯后階數為2。但因基于VAR 模型的協整檢驗是對無約束VAR 模型進行協整約束后得到的模型，其滯后期是無約束模型一階差分變量的滯后期，所以協整檢驗的模型滯后期確定為1，結果如表4所示。

表3 最優滯后階數選擇Table 3 Selection of optimal lag order

表4 Johansen協整檢驗結果Table 4 Johansen cointegration test results

由表4可知，lnJYSL和lnJGGJ之間存在一個協整方程，具體的標準化協整方程如下：

其中，ecm為誤差修正系數。

由協整方程可知，lnJGGJ 前的系數為0.788（標準誤為0.143），表明體育產業就業人數與產業結構升級存在長期均衡關系，且體育產業結構高級化指數（JGGJ）每提升1%，體育產業就業人數（JYSL）增加0.788%。長期而言，體育產業結構的不斷優化對就業人數產生明顯的促進作用，尤其在制造業調整升級的背景下，近年來體育服務業的快速發展不僅豐富了體育服務產品的供給，其輻射效應廣、聯動程度高的特征也使之成為體育產業吸納就業的重要力量。隨著將來體育產業結構的不斷高級化，其帶動的就業效應將不斷凸顯。

從產業稟賦的差異和產業的生命周期看，體育產業結構升級可為體育產業就業規模的擴大提供持續動力。目前體育制造業依然屬于勞動密集型行業，在發展初期，勞動密集型行業依靠資本節約、從業門檻低的優勢能夠吸納大量勞動力，但隨著體育制造業進入成熟期、轉型期，一部分重復性工作被機器取代，同時設計、研發、品牌營銷等需要更高的從業門檻，這導致了結構性失業。目前體育服務業正處于產業發展的成長期：一方面產業體系尚未健全，給予體育服務業從業人員的基本待遇和就業保障亟待提升；另一方面，既懂管理又懂體育的復合型經營人才非常匱乏，使得前期體育服務業對于體育產業就業的帶動作用并不突出。體育服務業相較于體育制造業而言，擁有更高、更持續的就業創造力。隨著體育服務業的不斷發展與完善，相關院校體育專業人才與社會對接越來越暢通，未來將具有更大的就業空間，體育產業結構升級的就業效應將會有效釋放，體現出一種長期均衡的關系。

3.2.3 VECM模型

協整關系反映了體育產業就業與體育產業結構升級之間的長期穩定關系，但無法捕捉2 個變量間的短期影響。為了反映我國體育產業結構升級對就業數量的短期影響以及偏離后的修正機制，在前文協整關系的基礎上得到如下VECM模型：

由式（6）可知，體育產業結構（JGGJ）滯后1 期的系數為-0.247（標準誤為0.087 50），結果顯著為負，表明體育產業結構升級對體育產業就業人數存在短期的負向影響。ecm為-0.187（標準誤為0.051 73），符合反向修正機制，表明當體育產業結構升級與就業人數存在短期非均衡狀態時，誤差修正項將以18.7%的速度將其拉回均衡狀態，但自我修正的速度并不快。這說明體育產業結構升級在短期內存在就業破壞效應，體育產業結構的不斷高級化在不斷創造新崗位、吸納就業的同時，也會因技術進步和產業升級而產生結構性失業及就業損害。

4 討論

根據以上實證分析結果，體育產業結構升級與就業人數之間既具有長期均衡關系，也具備短期破壞效應。依據目前我國體育產業結構升級的主要形勢，結合目前產業發展的重點領域，進一步分析這2 種效應的具體表現和未來潛力。

4.1 長期均衡：釋放體育產業結構升級的“就業創造”效應

目前我國體育產業結構升級的核心指標主要是體育服務業增加值所占比重，但其中體育用品銷售依然占據主要份額，而健身休閑業、競賽表演業等核心產業的規模仍較小，這也是造成目前相較于產業結構升級，體育產業就業的數量和結構相對滯后的主要原因。體育產業結構升級的本質是產業內體育資源要素的合理流動和再分配，而體育用品銷售這一業態的就業空間已逐步趨于飽和。欲達到體育產業結構升級與就業數量的長期均衡，必須依靠體育服務本質特征更明顯的產業，通過產業規模的不斷擴大，以及新需求、新崗位的不斷出現，充分釋放產業結構升級的就業創造效應。

從影響路徑的角度看，體育產業結構升級對體育產業就業具有直接和間接的長期影響。在直接效應方面，應充分發揮運動項目產業、競賽表演業等重點領域的直接帶動作用。作為體育產業的核心，運動項目產業的產業鏈長、聯動效應強、融合度高，是體育產業結構軟化的主要驅動力，也是目前以及未來一段時間內吸納就業的重要抓手。例如：截至2018 年底，我國潛水俱樂部數量達到400家，總從業人數約2萬人；馬術俱樂部數量達到1 802 家，平均每家俱樂部從業人員35 人，全國馬術項目產業從業人員共約6 萬人（根據各運動項目協會上報材料整理）。但與發達國家相比，我國運動項目產業依然存在較大的人才缺口。美國戶外休閑產業協會發布的《2017年戶外休閑經濟報告》顯示，美國戶外運動項目產業直接提供757萬個就業崗位，露營、徒步及攀巖、水上運動等3 個項目提供的就業崗位數占60.4%［25］（表5）。即使這些就業人數中同時包含其他產業，也足以說明國外運動項目產業對整個體育產業就業的支撐作用。因此，我國在進一步推進體育產業結構升級的過程中，應著力培育運動項目產業，圍繞核心項目不斷完善就業鏈，充分釋放結構升級的就業帶動效應。

同時，我國應大力發展競賽表演業，延長體育賽事產業鏈。在體育產業結構升級的過程中，競賽表演業的成熟度是判斷體育產業軟化程度的重要標志。體育賽事具有極強的外部性，涉及部門多、社會參與性高，能有效串聯體育場館、體育傳媒、體育中介、體育表演、體育會展等多個產業業態，形成完善的賽事產業鏈和就業鏈。我國目前賽事種類、賽事數量雖急速增加，但賽事質量、專業性、聯動效應與國外依然存在一定差距。美國僅“場館內體育表演類”就業崗位在2010—2014年的增幅就超過30%，已成為賽事產業鏈中的重要就業來源。因此，若要實現體育產業結構升級與產業就業的長期均衡，打造賽事產業的就業鏈將成為重要路徑。

表5 2017年美國戶外運動項目就業和經濟貢獻情況Table 5 Employment and economic contribution of outdoor sports in the United States in 2017

在間接效應方面，我國應挖掘產業結構升級的間接效應，重視產業融合這一間接渠道。近年來隨著體育產業向縱深發展，體育產業與相關產業相互交叉、滲透、融合，推動整個體育產業結構的高級化和服務化，催生出一批包括體育旅游專營人員、體育健康營養師等在內的新興體育崗位。同時，文化、旅游、健康等相關產業的快速發展也不斷引發新需求，催生新業態、新崗位，并通過產業關聯、內部互動的方式間接帶動體育產業就業規模的提升。如在體育健康領域，體育在推進健康關口前移、慢性病干預、生活品質提升等方面的作用逐步顯現，社會資本開辦的康體、運動康復等各類機構數量迅速增加。目前社會對康復人才的需求巨大，現階段康復業從業人員嚴重不足，康復醫師占基本人群比例約為1∶250 萬，遠低于發達國家水平（1∶2 萬）［26］。因此，隨著大健康產業的快速發展，體育與健康產業的融合持續深入，相關就業崗位將會不斷涌現。

4.2 短期破壞：緩解產業結構升級過程中的“結構性失業”

根據VECM 模型的結果，體育產業結構升級對體育產業就業存在短期破壞效應，這主要是由于體育制造業的轉型升級形成“結構性失業”。如圖2 所示，以2014年為節點，我國規模以上體育用品制造企業平均用工人數在2014年之后呈明顯下降趨勢，可見在體育制造業領域，產業升級和技術進步帶來的就業損失效應大于就業創造效應。近年來，越來越多的體育制造業企業正由低效益、低附加值、同質化程度高的產業鏈下游向品牌化、國際化、科技化、智能化的產業鏈上游轉化，由勞動密集型向技術密集型、資本密集型攀升［27］。與此同時，人工智能、大數據、互聯網經濟也對傳統制造業及其生產模式、就業形式等帶來“破壞性打擊”，導致大量就業崗位消失。

圖2 規模以上體育用品制造企業平均用工人數Figure 2 Average number of workers employed by sports goods manufacturing enterprises above designated size

有效提升人力資本是緩解“就業破壞”效應的關鍵路徑。目前我國體育制造業正處于轉型升級、結構軟化的關鍵時期，裝備研發、體育產品專項設計等制造業科研人員的缺乏導致部分高生產能力、高科技裝備研發工作的滯后。我國體育企業依舊存在招工難問題，不是缺乏勞動者，而是缺少高新技術人員，體育產業的人力資本質量仍然偏低。因此，若要緩解結構性失業的沖擊，須不斷提升體育制造業的人力資本水平，培養一批具有高新技術知識的專業化人才，以適應目前體育制造業崗位的需求變化，創造新的就業“補充點”。

5 結論與建議

5.1 結論

本文利用2006—2018 年體育產業就業的相關數據，通過就業彈性指標以及VECM 模型，探討體育產業結構升級與體育產業就業增長的關系，主要結論如下：①我國體育服務業整體就業彈性高于體育制造業，具有良好的就業潛力和增長空間，有利于釋放體育產業結構升級的就業創造效應，并已逐漸從由大型賽事引致的臨時性崗位向為滿足人民體育健康需求的持續性、多樣化就業創造轉變。體育用品制造業在2014年之前一直是吸納體育從業人員的主要產業，但隨著我國體育產業結構的不斷優化，以及體育用品制造業自身的技術升級和服務化轉型，其對就業的吸納能力減弱，甚至出現負面影響。②體育產業就業增長與產業結構升級存在長期均衡關系，且體育產業結構高級化指數（JGGJ）每提升1%，體育產業就業人數（JYSL）增加0.788%。長期而言，體育產業結構的不斷優化對就業人數提升產生明顯的促進作用，有利于不斷創造新興就業崗位、緩解社會就業壓力。③體育產業結構升級在短期內存在就業破壞效應，體育產業結構的不斷高級化在不斷創造新崗位、吸納就業的同時，也會引起結構性失業，產生就業損害。ecm顯著為負，符合反向修正機制，表明當體育產業結構升級與就業人數處于短期非均衡狀態時，誤差修正項將以18.7%的速度將其拉回均衡狀態，實現最終的長期均衡。

5.2 建議

（1）充分釋放體育產業結構高級化的就業創造效應。從直接效應角度看，應以競賽表演業、健身休閑業兩大主導產業為引領，不斷提高體育產業結構的高級化水平，通過配套政策大力扶持體育服務中小企業的發展，不斷擴大體育產業的就業吸納空間。應著力培育運動項目產業，重點圍繞運動項目產業打造場館、咨詢、策劃、賽事服務等就業鏈。從間接效應角度看，應不斷提升體育產業與其他相關產業的融合度，催生一批社會融合業態的新崗位。同時，相關院校應及時對接社會需求，培養更多具有交叉知識體系的復合型體育人才。

（2）兼顧緩解體育產業結構升級的短期就業破壞效應。①不斷完善失業保障制度與再就業服務體系，建立與就業結構轉變一致的失業率監測機制，加大對體育產業人力資本的投入。同時，政府應鼓勵中小型體育企業發展，不能過早摒棄勞動密集型產業在就業與經濟增長中的作用。②產業升級與產業地區間轉移有機結合。將體育制造業等勞動密集型產業向中西部地區轉移，在保持原有體育制造業優勢的同時豐富中西部地區的產業結構，提高當地就業彈性。③進一步加強技術創新與進步，延伸體育產業鏈價值。體育企業應拓展新型業務領域，如高附加值的產品設計、品牌開發等方面，發揮技術創新升級對就業的“補償效應”，創造一批新型工作崗位以刺激就業規模增長，緩解結構性、摩擦性失業問題。

（3）構建“三位一體”的體育產業就業協同機制。“三位一體”是指針對體育產業就業問題，從政府、企業、個人3 個方面進行考慮。①政府應充當好領頭人的角色，出臺更多有利于體育產業就業的政策，尤其是相關體育行業的就業保障措施，加強政企合作力度并擴大合作范圍，提供更多就業崗位。②企業應響應政府政策導向，明確自身定位與社會責任，在實踐中不斷積累人才培養模式。同時，與相關高校合作，完善學校課程人才培養體系，增設專業性就業信息交流平臺，吸引更多人才就業，提升體育產業從業人員的綜合素質，以符合未來體育就業崗位的素質要求。③個人應提升自身專業技能與服務水平，樹立創新意識，改變傳統的體育產業就業觀念，積極與其他相關產業人才開展合作交流，不斷提升自身綜合素質和就業能力。

6 不足與展望

本文著重考察體育產業內部結構中，產業間產值比重的變化對體育產業就業人數的影響，包括在體育產業軟化過程中由結構調整引起的就業創造與破壞。在產業結構升級過程中，由技術進步引致的產業效率升級也是影響未來就業人數的因素，但目前尚未有合理數據予以表征。未來隨著產業數據的不斷完善，可繼續探討產業內部的技術升級與就業人數之間的關系。