金融助推體育產業發展的效率測算及影響因素研究

摘 "要：經濟新常態背景下，金融業在推動體育產業發展上起到重要作用，研究二者之間的關系對促進金融-體育系統協調發展具有重要意義。本文以我國2007-2023年上市體育公司金融支持效率為研究對象，采用DEA-BCC模型測算金融支持效率，Tobit面板模型進行影響因素分析，檢驗結果顯示：我國金融支持體育產業效率均大于0.6，但整體呈波動式走向；東部地區和主板市場金融支持體育產業的發展水平具有一定的代表，且與全樣本走勢基本一致；企業屬性、股權集中度對金融支持體育產業效率有顯著的促進作用，企業規模、宏觀經濟風險會顯著抑制金融支持效率，融資約束則對其具有負向不顯著影響；對所有樣本進行分地區、分市場回歸依然得到相似的結論。最后，本文從政府、金融監管當局、體育企業自身提出一定的建議，以促進金融支持體育產業效率的提升。

關鍵詞：體育產業；金融支持效率；影響因素；Dea-tobit模型；實證分析

Study on the Efficiency Measurement and Influencing Factors of Finance Promoting the Sports Industry Development

—— Empirical Analysis Based on DEA-Tobit Model

DENG Feng， LI Haizhen， ZHU Wei

（Nanjing Institute of Technolog， Nanjing Jiangsu， 210000， China.）

Abstract： Under the background of the new normal economy， the financial industry plays an important role in promoting the development of sports industry. It is of great significance to study the relationship between the financial industry and sports industry to promote the coordinated development of financial-sports system. This paper takes the financial support efficiency of listed sports companies in China from 2007 to 2022 as the research object， uses the DEA-BCC model to calculate the financial support efficiency， and analyzes the influencing factors Tobit the panel model. The test results show that the efficiency of financial support sports industry in China is more than 0. The financial support sports industry in the eastern region and the main board market has a certain representative level and is basically consistent with the trend of the whole sample. Finally， this paper from the government， financial regulatory authorities， sports enterprises themselves put forward some suggestions to promote the efficiency of financial support sports industry.

Key words： Sports Industry; Financial support efficiency; Influencing factors; Dea-tobit model; Empirical analysis

中圖分類號：G80-052""""""""""""""""""文獻標識碼：A

體育產業發展受到社會各界的廣泛關注。2023年各省市《政府工作報告》中多次提到體育產業發展：要穩定和擴大體育產業等服務消費、構建德智體美勞全面培養的教育體系、完善全民健身公共服務體系。可見在全球新冠疫情和世界經濟衰退的多重影響下，體育產業作為民生工程的重要組成部分，其高質量發展勢必會對我國社會經濟發展產生重要影響。國家統計局數據顯示，截止2023年我國體育產業總規模達3.17萬億元，近5年實現年均3.85%的增長率。（如圖1所示）。可見我國體育產業規模增長較快。

金融業作為資金融通的重要部門，加大金融業對體育產業的發展力度、推動體育+金融的高度融合，對提升體育產業發展質量、推動體育產業發展、培育經濟發展新動力等具有積極的促進作用。金融業能夠為體育產業發展提供資金融通的渠道，提高金融資本在體育產業領域的流動性，實現金融資本的再創造。中商產業研究院的數據顯示，我國體育運動投融資總金額由2015年65億元上升至2018年686.99億元，年均增幅達2.4倍，而2021年的投融資總額又回落為112.558億元。由此可見，我國體育產業正處在快速發展階段，金融資本投入在一定程度上能促進體育產業規模擴大，但能否從本質上實現體育產業經營效益提升、實現二者的可持續協調發展還有待商榷。

有鑒于此，本文以上市體育企業金融支持效率及其影響因素為研究對象，采用DEA模型對其效率進行計算、采用Tobit回歸模型對影響因素進行回歸分析，以量化我國金融業對體育產業的扶持力度，獲取影響金融支持效率的主要因素，以期進一步促進我國金融業支持體育產業效率提升提供一定的參考。

1 "研究假設

1.1 "金融支持體育產業發展層面

金融業作為資金融通的重要橋梁，對體育產業發展具有一定的積極作用，例如金融供給可以通過資本形成、資源聚擴和消費刺激等推動體育產業發展，且體育產業會通過規模結構改善、效率優化等反向促進金融發展（許嘉禾和孫晉海，2020^[1]），因此金融能夠推動體育產業結構轉型升級，優化體育產業生產效率（王少聰和許嘉禾，2023^[2]；周筱蕊等，2023^[3]）。然而，我國體育企業在發展過程中存在融資困難、融資成本高等問題（李艷麗和趙萱，2023^[4]；陳頗和劉波，2020^[5]），導致金融業助推體育產業發展的效果較弱，因此需要加強體育產品創新、拓寬融資渠道。在互聯網金融發展的背景下，多元化的體育-金融創新路徑應運而生，如產權交易平臺、體育基金、體育眾籌、P2P網貸、區塊鏈技術等（孟祥新等，2017^[6]；劉輝，2016^[7]；陳放，2017^[8]）。即便如此，互聯網金融+體育產業的融合依然存在一定的法律空白地帶（祝頤，2016^[9]），此時政策鼓勵就顯得尤為突出。

我國為促進體育產業發展出臺了一系列激勵政策，眾多學者從政策角度研究發現，財政政策和財政資金在推動體育產業發展方面具有積極作用（茆曉穎，2015^[10]），但同時也可能存在專項資金流失風險、基金市場監管不力等問題，導致其對體育產業的助力提速效應較低（白宇飛和藏文煜，2019^[11]）。郭俊華和蒲陽（2021）從宏觀、中觀和微觀的層面發現金融社會化能夠促進體育產業發展，創新債權融資工具、發展體育保險等能夠深化體育產業發展路徑^[12]。李艷麗等（2020）采用DEA和Tobit模型對2015-2018年的上市體育公司的金融支持效率進行測算，發現我國體育產業的金融支持效率先下降后上升，中西部地區的金融支持效率相對較高，A股市場的股權融資作用更大^[13]。在疫情防控常態化的背景下，新型冠狀病毒對我國體育產業的發展在短期內造成嚴重影響，如：經營成本驟降、經營收入下滑、資金周轉困難等，因此促進體育產業轉型發展至關重要（胡良平和駱秉全，2020^[14]）。基于此，本文提出第一個研究假設：

H1：金融業對體育產業發展具有正向促進作用。

2.2 "影響金融支持體育產業發展的因素方面

基于上文的分析可知，金融業在支持體育產業發展的過程中受諸多因素的影響，導致金融支持效率存在較大差異。目前，眾多學者從理論層面對金融支持體育產業發展的影響因素進行研究。

（1）許嘉禾（2020）指出我國體育產融結合處于初級階段，融資約束、金融支持阻礙和金融風險等因素均會制約體育產融結合^[15]。具體而言，股權融資能降低體育公司的風險水平，但體育公司績效水平也會有所下降，因此我國上市體育公司的融資結構依然不合理，股權融資的效率較低（馬妍妮等，2019^[16]）。（2）基于金融風險的角度，江亮和席玉寶（2011）認為金融風險的存在會導致體育用品制造業資金鏈的斷裂，造成產能過剩、投資環境惡化和企業資金外流等一系列不良后果^[17]。因此，當存在金融危機時，應當擴大內需推動體育產業發展，建立多元化的體育產業發展戰略，拓寬融資渠道、加快體育產業體質改革等（吳曉蕾和陳浩，2011^[18]）。（3）劉輝（2016）指出法制建設滯后導致股權眾籌的合法性受到質疑，對體育產業資本的形成層產生不利影響^[19]。所以，需要構建多層次的、以市場為主導的金融市場服務平臺運行模式，加快構建多層次體育產業資本市場政策體系的創新機制（林志剛和李杉杉，2019^[20]）。基于此，提出本文的第2個假設：

H2：影響金融支持體育產業發展的因素眾多，存在較大差異。

綜合以上分析可知：（1）構建體育-金融體系是促進體育產業的重要途徑，但由于該體系還處于初步發展階段，金融業是否推動體育產業發展尚不明確；（2）眾多學者基于理論或定性的角度對金融支持體育產業效率進行研究，缺乏定量分析，亦無法對其作出準確衡量；（3）影響金融支持體育產業的因素較多，研究金融業是否對體育產業發展起到促進作用，不能忽略對其影響因素的分析。有鑒于此，本文采用DEA模型對我國上市體育公司的金融支持效率進行測算，基于Tobit面板回歸模型分析其影響因素的作用效果，以量化二者之間的關系，為金融支持體育產業發展提供一定的針對性建議。

2 "研究設計

2.1 "變量選取

2.1.1 "金融支持體育產業效率變量

（1）投入變量

投入變量是體育企業進行生產經營時需要投入的要素，該要素投入的目的在于增加產出。由于本文以金融業支持體育產業發展為研究目的，因此投入變量應當為企業的金融要素投入。同時，金融業支持實體經濟發展的主要渠道為資金融通，即通過拓寬體育企業資金來源渠道以支持體育產業的發展。一般情況下，企業獲得資金的渠道分為直接融資和間接融資，其中直接融資以資本市場為主，如通過發行股票、債券等融得資金，間接融資以借貸為主，即通過獲得負債的方式融得資金。因此，借鑒李艷麗等（2020）的研究成果，本文將從直接融資和間接融資的角度選取金融支持體育產業效率的投入變量。

流通股市值率（CR）：以流通股市值與總市值的比值表示，表明企業所有股權融資中可以在交易所參與流通的股權數量。

資產負債率（AL）：以體育企業負債與資產的比值表示，表明單位資產下的負債數量，該指標越高，說明企業以負債方式獲得的資金數量越多。

（2）產出變量

產出變量是體育企業生產經營過程中取得的成果，即投入要素在經過運作后給企業帶來的產出。因此，產出變量應當能夠反映企業的經營成果，因此借鑒李艷麗等（2020）、譚宏和陸宇嘉（2013）^[21]的研究成果，本文選取以下變量作為金融支持體育產業效率的產出變量：凈資產收益率（ROE）、營業利潤率（OPM）、總資產周轉率（TAT）、每股收益（PE）、凈利潤增長率（NPG）、營業收入增長率（OIG）。

2.1.2 "影響金融支持體育產業效率的因素變量""體育企業是否會得到金融業的支持受諸多因素的影響，但基于已有學者的研究成果發現，在金融支持體育產業發展的過程中，（1）企業所有權屬性制約著企業的融資來源，政府對于國有企業具有一定的政策傾斜。雖然在市場化的作用下政策傾斜程度逐漸弱化，但產權性質帶來的資源分配問題仍未消除（王竹泉和韓星佳，2018^[22]）；（2）中小型體育企業融資渠道有限制約我國體育產業的發展（邵繼萍等，2018）^[23]，雖然互聯網金融的崛起在一定程度上緩解了融資問題，但從長遠的角度上并非是完全有效的。因此，金融業在開展資金融通業務時，依然會為了風險問題考慮企業的規模；（3）金融業服務實體經濟，同時實體經濟又反作用于金融業，因此，實體經濟風險和企業風險同樣都會對企業獲得金融支持效率產生影響。有鑒于此，本文選取以下變量作為金融支持體育產業效率的影響因素。

企業屬性（OWN）：以虛擬變量呈現，即0代表非國有企業，1代表國有企業。當該變量回歸系數為正時，表明國有體育企業能獲得更高的金融支持效率。

公司規模（lnSIZE）：以對數化后的總資產表示，其中總資產以億元為單位。當變量系數為正時，表明規模越大的企業其獲得的金融支持下來越高。

融資約束（SA）：融資約束是從綜合角度考察企業獲得資金來源的難易程度，本文借鑒Hadlock amp; Pierc（2009）學者構建的SA指數度量體育企業融資約束程度，當指標為負且絕對值越大時，說明融資約束越大（鞠曉生等，2013^[24]），反之則越小。

宏觀經濟風險（CPI）：用消費者物價指數（以上一年為基準）表示，即通貨膨脹率。

股權集中度（EC）：以前十大股東持股比例表示，該比例越高表明股權集中度越高，可能帶來的風險就越大。

2.2 "模型設定

2.2.1 "DEA效率測算模型""數據包絡分析模型（DEA）的核心在于將企業生產運營過程中的產出和投入納入線性規劃中，基于最優產出和最優投入產生的生產前沿，構造數據包絡曲線。DEA計算得到的效率值均不會超過1，當有效點處于前沿面上時，效率值為1，無效點處于前沿面外，其相對效率值處于0-1之間。具體來說，DEA效率模型可以分為CCR模型、BCC模型和DEA-Malmquist指數模型，分別基于規模報酬不變、規模報酬可變及生產效率動態變動情況進行的模型設定。在現實的運營過程中，所有的決策單元并不會以最佳規模運行，因此規模報酬可變模型（BCC）更適用于測量金融支持體育產業效率。

DEA-BCC在規模報酬可變的假設條件下進行模型設定，對于m家上市體育企業，分別具有n個投入變量和k個產出變量，其中，以x代表投入變量，以y代表產出變量，在m個決策單元下構建如下模型

其中，表示相對于決策單元的第j個上市體育

企業的組合比例，S⁺表示投入松弛變量，S^-表示產出松弛變量，為有效值。

2.2.2 "Tobit影響因素分析模型""本文在進行金融支持體育產業影響因素分析時以金融支持體育產業效率為被解釋變量，且該被解釋變量的取值均處于0-1之間，具有受限因變量的特征。若采用連續變量常用的OLS方法進行回歸分析可能會存在偽回歸的情況，因此本文將采用Tobit模型對其進行回歸分析。具體的模型設定如下所示：

其中，，i=1，2，…，N；t=1，2，…，T。

2.3 "樣本說明與數據來源

本文以我國金融業支持體育產業發展效率及影響因素為研究對象，以我國上市體育產業公司為研究樣本，截止到2023年10月，我國共有體育產業概念上市公司67家，其中主體板塊上市27家、中小板塊上市20家、創業板塊上市14家，剔除掉ST與ST*上市公司，最終的研究樣本量共計64家。考慮到數據的可得性，時間研究期間為2007-2022年，部分企業由于上市時間較晚，因此本文采用非平衡面板數據。所有指標數據來源于國家統計局官網、國泰安數據庫。

對所有指標數據進行描述性統計，分析結果如表1所示。

3 "實證結果與分析

3.1 "金融支持體育產業效率測算與分析

基于DEA-BCC模型對金融支持體育產業效率進行測算，由于該模型要求投入及產出變量的取值范圍必須處于0-1之間，因此需要對所有變量進行標準化和無量綱化處理，本文采用極值法對金融支持體育產業效率的投入變量和產出變量數據進行預處理。處理的具體方法如下所示：

其中，。

對各企業2007-2022年的金融支持體育產業效率進行計算，并對各區域、各股票市場板塊下金融支持體育效率進行分組計算。由于西部地區、中部地區以及創業板市場的企業數量較少，計算所得效率值不具代表性，因此本文的分組計算結果僅包含東部地區、主板市場和中小板市場，以此做全局和局域上的分析。具體結果如圖2所示。

由圖2可得：（1）2007-2022年我國金融支持體育產業效率值均大于0.6，但整體呈現波動式走勢，其中2012年效率值有較大幅度的上升，全樣本下的效率值達到了0.98，但2013年出現大幅下跌，全樣本效率值下僅為0.645。這是因為，一方面，在2008年的金融危機對實體經濟造成不利影響之后，為盡快實現經濟復蘇，我國實施積極的財政政策和寬松的貨幣政策，增加社會中的貨幣投放量并積極拓寬企業籌集資金的渠道。2009年政府對我國體育、衛生等公共事業的財政投入共計17.2億元，同比增長32.7%，這將強有力的推動金融支持體育產業效率值的增加。另一方面，2010年我國為促進體育產業發展出臺一系列政策，促進體育產業產出增加。2010年我國體育產業產值突破2000億元，占GDP比重達0.5%，實現了近10年15%左右的增長速度。然而，國家雖出臺一系列的財政政策和稅收政策推動金融支持體育產業發展，但政策實施具有一定的滯后性，金融領域的資金投入并未與大規模的產值增加相匹配，由此導致2010年我國金融支持體育產業效率值的下降。（2）分類計算的結果顯示，東部地區和主板市場的效率值走勢與全樣本效率值的發展趨勢基本一致，說明東部地區和主板市場金融支持體育產業的發展水平具有一定的代表。同時，我國上市體育企業中絕大多數位于東部地區、上市板塊屬于主板市場，表明東部地區和主板市場是我國上市體育企業的主要領域，在推動金融業帶動體育產業發展的政策導向方面，可先從東部地區和主板市場著手。（3）中小板市場的效率值走勢在2013處于上升趨勢，其后整體走勢與全樣本的發展趨勢相同，原因可能在于：中小板上市的體育企業本身就具有較高的成長能力和較強的自主創新能力等特點，雖然企業規模較小，但發展靈活。同時，2013年我國互聯網金融蓬勃發展，各類線上融資平臺進入市場，中小企業較主板上市的大型企業，其資金實力較弱、融資渠道受限，因此其可以通過其他網貸平臺實現資金籌集。網貸平臺資金審批周期短、資金投放效率高，這在一定程度上提高了金融業對體育產業的支持力度。

3.2 "基于Tobit模型的金融支持體育產業影響因素分析

3.2.1 "全樣本回歸及結果分析 "在DEA-BCC模型計算得到的各上市體育企業金融支持體育產業效率值的基礎上，采用Tobit回歸模型對可能影響該效率的因素進行分析。其中，模型整體所得Wald chi2（5）和Log_L檢驗結果分別為82.92和-52.286，且Wald chi2（5）統計量通過了顯著性檢驗，說明全樣本下的Tobit回歸結果較為理想。LR檢驗統計量chibar2為21.15，通過了1%的顯著性檢驗，說明應采用隨機效應進行回歸分析。具體回歸結果如表2所示。

由表1可以得到：

（1）企業屬性的回歸結果為0.062，且通過了5%水平下的顯著性檢驗，說明國有上市體育公司的金融支持效率顯著優于非國有企業，這與我國一直以來的政策導向有較大關聯。可以從以下方面進行解釋：①政府為實現宏觀經濟增長等一系列政策目標，將政策傾向于更具發展潛力和發展能力較強的國有企業。因此，金融機構在支持體育產業發展的過程中，為響應政策號召，對國有企業的支持力度會有所傾斜；②國有企業較非國有企業而言，其資金實力和發展潛力較強，當體育產業獲得金融業的支持時，國有企業能營造更高的產出，金融支持體育產業效率由此提升；③國有企業除致力于自身發展以外，還背負一定的社會中責任感，即需要配合政府部門實現一系列的社會和經濟效應共增長局面，國有企業帶來的效率增加更多；④隨著我國市場化程度的加深，國有企業在市場競爭中的政策優勢有所弱化，但國有企業屬性能促進效率值增加是否在其他層面成立還需要進一步驗證。

（2）上市體育公司企業規模的回歸系數顯著為負，即體育企業規模每增加1%，將導致金融支持體育產業效率下降0.041%，說明企業規模增加不利于促進金融支持效率的提升，這與理論假設不符。原因可能在于：一方面，近幾年，雖然我國一直出臺各項政策以促進體育產業的發展，但政策帶來的成果并不突出。通常情況下，各體育企業為實現發展會增加產業投入、擴大企業規模以為產業效率提升奠定現實基礎，但產業效率增加具有一定的滯后性。金融資本投入后體育企業的發展效率并未立刻顯現，在企業規模不斷擴大的背景下，導致金融支持效率有所下降；另一方面，我國體育產業整體規模雖然在不斷壯大，但依然存在產業結構、產業布局等方面的不足（楊強，2012^[25]），這將導致企業在資源配置、產品創新等方面存在諸多障礙，影響金融支持效率的上升。

（3）宏觀經濟風險的回歸系數在1%的水平下顯著為負，即宏觀經濟風險每上升1%，將導致金融支持體育產業效率下降0.022%，說明宏觀經濟風險的存在不利于金融支持體育產業效率的提升。宏觀經濟風險的存在勢必會對實體經濟產生不利影響，會從兩方面制約金融支持體育產業效率。（1）當經濟風險導致實體經濟受損時，經濟市場的消費能力、產出能力均會受到不利影響，這將影響體育企業的生產經營活動，降低企業產出，減少效率增加；（2）宏觀經濟風險可能來源于金融市場，此時金融市場的資源配置效率下降，對體育產業的支持力度勢必會減弱。若宏觀經濟風險來源于其他行業，其對實體經濟的影響也會反作用于金融市場，由此也會影響金融市場的資本運作。由此可見，加強宏觀經濟風險管理對提升我國金融支持體育產業效率是十分有必要的。

（4）融資約束的回歸系數為-0.063，但未通過顯著性檢驗，即融資約束對金融支持體育產業效率具有負向不顯著影響。基于理論角度，融資約束的存在負向影響體育企業獲得資金的能力，間接導致金融支持效率的下降。但是，隨著我國互聯網金融的發展，中小體育企業獲得資金的渠道逐漸拓寬，在此背景下融資約束對金融支持效率的負向影響被弱化。

（5）股權集中度的回歸系數為0.585，且通過了1%水平下的顯著性檢驗，說明股權集中度能正向影響金融支持體育產業效率的提升。原因可能在于，體育企業大股東在企業發展過程中積極發揮監督職能，有效促進了體育企業經營績效的提升，這與我國體育企業規模較小、股東數量較少也有一定關聯。當企業股東數量較少時，體育企業發展與其自身利益的關聯度大大提升，大股東發揮其監督和決策的能力有所提升，這將有利于提升企業經營效率，進而促進金融支持效率的增加。

3.2.2 "分類回歸結果及分析 "對影響我國金融支持體育產業效率的因素，分區域和分市場進行分析，以進一步考察在不同區域或不同市場下，各項因素對金融支持效率是否存在一定差異。具體回歸結果如表3所示。其中，根據chibar2統計結果，東部地區、主板市場和中小板市場采用隨機效應進行分析，中部地區、西部地區和創業板市場采用固定效應進行回歸分析。

通過表2可以看出，（1）首先，企業屬性對金融支持效率均產生正向影響，但僅西部地區和創業板市場通過了顯著性檢驗，說明我國體育企業的屬性對金融支持效率的影響正在逐漸弱化。由于西部地區是我國政策支持的重點區域，創業板企業規模較小但具有較強的發展潛力，國有企業形成的金融支持效率更加顯著；（2）企業規模與宏觀經濟風險的回歸系數均為負，這也驗證了全樣本回歸所得結果是穩健的。但由于中部地區、西部地區以及創業板的研究樣本較少，在一定程度上降低了顯著性水平；（3）融資約束回歸系數均為負、股權集中度的回歸系數為正，再次表明即使在不同分類結果下，體育企業的融資約束會降低金融支持效率，而股權集中度則會促進金融支持效率的提升。

4 "結 "論

本文以我國2007-2022年上市體育企業數據為研究樣本，采用DEA-BCC模型計算金融對體育產業的支持效率、Tobit模型分析從企業屬性、公司規模、融資約束、宏觀經濟風險、股權集中度多個角度分析各項因素對金融支持體育產業效率的影響程度，分析結果發現：基于金融支持體育產業發展效率層面，（1）我國金融支持體育產業效率均大于0.6，但整體呈波動式走向，2012年效率值有較大幅度的上升，全樣本下的效率值達到了0.98，但2013年出現大幅下跌；（2）東部地區和主板市場金融支持體育產業的發展水平具有一定的代表，且與全樣本走勢基本一致；（3）中小板市場的效率值走勢在2013處于上升趨勢，其后整體走勢與全樣本的發展趨勢相同。基于影響因素層面，企業屬性、股權集中度對金融支持體育產業效率有顯著的促進作用，企業規模、宏觀經濟風險會顯著抑制金融支持效率，融資約束則對其具有負向不顯著影響；對所有樣本進行分地區、分市場回歸依然得到相似的結論。

基于此，本文認為，在市場經濟不斷深化的背景下，政府應當加大金融業對體育產業的政策扶持，在全球新冠疫情的影響下，深化宏觀經濟風險管理，為體育產業發展營造良好的市場環境；金融業監管當局應當積極引導金融市場資源的有效配置，將資金優先引流至效率最高或最具發展潛力的企業中去，以實現金融資源的再創造；體育企業自身應當以國家政策為導向，優化資源配置，在拓展企業規模、增加創新型體育產品的同時，提高產能利用率，以有限的資本資源最大化企業經營效益。

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