我国省际体育产业集聚水平测度及动态演进研究

摘 要：利用全国31个省（市、区）2003-2009年体育产业数据，采用信息熵、行业集中度、区位基尼系数、空间分离指数、区位商和Kernel密度估计对我国体育用品制造业和体育服务业的集聚程度进行定量研究。结果表明，我国体育用品制造业集聚程度很高，属于高度集中类型；我国体育服务业集聚程度较高，属于相对比较集中类型；从各个指数和Kernel密度估计结果来看，我国体育用品制造业的产业集聚程度整体要高于体育服务业，体育用品制造业的低水平地区和高水平地区之间的差距较体育服务业要大很多。

关键词：体育产业； 体育用品制造业； 体育服务业； 集聚水平

中图分类号：G80-05 文献标识码：A 文章编号：1007-3612（2012）10-0029-06

Research on the Agglomeration of Interprovincial Sports Industry and Dynamic Evolution

WANG Liangjian1， GONG Wen1， HOU Xuhuai2

（1.College of Economics and Trade， Hunan University， Changsha 410079， Hunan China；2.College of Sports， Hunan University of Science and Technology， Xiangtan 411201， Hunan China）

Abstract：Based on 20032009 sports industry data of the 31 provinces （cities， districts）， using information entropy， industry concentration， regional Gini coefficient， spatial separation index， location quotient and the Kernel density estimation methods， the paper measured the industrial agglomeration degree of the sports goods manufacturing industry and sports service industry. The results showed that the concentration of sports goods manufacturing industry belonged to a highly centralized type； While the sports service industry belonged to the more concentrated level. From the whole calculated results of each index and Kernel density estimation， it showed that the overall industrial agglomeration level of Chinese sports goods manufacturing industry was higher than sports service industry. For the gap between lowlevel and highlevel regions， the sports goods industry is much larger than the sports service industry.

Key words： sports industry； sports goods manufacturing industry； sports service industry； agglomeration level

体育产业的很多行为本身反映了产业集聚效应。如英国利物浦、意大利米兰的足球产业；在我国，2008年北京奥运会后，北京的重要建筑标志—鸟巢和水立方，不仅带动商业体育赛事的开发，同时也推动体育表演、体育旅游、体育广告、体育培训等体育产业的集聚效应[1]。体育用品制造业，因受区位条件、经济社会发展等因素的影响，易出现生产集聚现象，其在空间上已向具有优势条件的地区集中（如广东、上海、浙江、福建、江苏等）[2]。体育服务业集群不同于体育用品制造业集群，也有别于现代服务业其他部门的产业集群，它的形成和发展具有自身的特色[3]。

席玉宝等学者（2005）对我国体育用品产业集群现状、特点及其具备的优势进行了分析[4]。杨明，郭良奎（2007）探讨我国体育用品产业集群的内涵、特征、形成路径以及区域分布、产品类型，分析了体育用品产业集群发展中存在的问题[5]。王浩（2006）研究了经济全球化趋势下产业融合集群对体育产业发展的影响，提出了我国体育产业融合集群发展的基本思路[6]。蔡宝家等（2006）以福建晋江运动鞋产业集群为实证，对我国体育用品产业发展现状以及我国中小体育用品生产企业产业集群集聚竞争优势和形成条件进行调查与分析[7]。方春妮等（2007）研究了我国体育服务业集群现象及形成因素，同时在产业集群理论基础上结合我国体育服务业的具体实际，归纳总结出了体育服务业集群的形成和发展模式[3]。刘兵，等（2007）研究了我国体育服务业集群现象及形成因素，同时在产业集群理论基础上结合我国体育服务业的具体实际，归纳总结出了体育服务业集群的形成和发展模式[3]。刘兵，芮明杰（2009）运用专业化分工和产业集群的相关理论，提出体育产业的发展应借助分工的专业化和产业集聚，扩大体育服务产品的种类和多样性[1]。刘兵（2009）对产业集群的成因及产业集群对于体育产业发展的影响等进行了分析[8]。陈颇，赵恒（2009）基于市场行业集中度指标（CRn）与产业空间集聚指数（β），对中国7大类体育用品制造行业 2002—2007 年的产业集聚水平进行测定及动态分析[2]。

近年来，学术界对“都市体育圈”问题进行了较为深入的理论探讨，任平等学者率先提出都市体育圈的概念、类型与特征等[9]；虞重干、俞琳、陈安琪、谭延敏等学者分别就长三角体育圈、三大都市圈和环京津都市圈体育产业发展问题开展了一系列研究[10～13]。

从既有文献可以看出，现有的研究主要集中体育产业集聚的现状、特点、形成因素、优势、存在问题等方面，定量研究仍然不足，基于此，本文采用信息熵、行业集中度、区位基尼系数、空间分离指数、区位商和Kernel密度估计等常用的产业集聚测量方法对我国体育用品制造业和体育服务业的集聚程度进行定量研究。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象 本文的研究对象主要是全国31个省（市）、自治区的体育用品制造业和体育服务业。其中，根据《中国产业分析平台》的统计口径，将体育用品制造划分为球类制造业、体育器材及配件制造业 训练健身器材制造业、运动防护用具制造业、文教体育用品制造业和其他体育用品制造业6大门类。体育服务业是指第三产业中的体育服务行业。数据分别来源于《中国统计年鉴》（2003-2009）、《中国劳动统计年鉴》（2003-2009）、中国产业分析平台网站（http：// ）以及各省统计年鉴。

1.2 测算方法

1.2.1 信息熵 信息熵是衡量产业地理集中程度的常用指数，测算公式如下：

式中Xij 指体育产业在各个地区的就业人数，Xi 表示体育产业在全国的总就业人数。信息熵越大，产业集聚水平越低。

1.2.2 行业集中度 信息熵只能从宏观角度看出一个产业的集中程度，而行业集中度能更具体测出产业规模最大的前n位地区。行业集中度是指某一产业规模最大的n位企业的有关数值（如生产额、销售额、职工人数、资产总额等）占整个市场或行业的份额。其计算公式为：

式中CRn代表X产业中规模最大的前n位企业的市场集中度，Xi指X产业中第i位地区的职工人数，N代表X产业的全部地区数。

1.2.3 区位基尼系数 用来反映经济活动在地理上分布的不均匀程度，根据实际情况，可以使用产出、增加值或贸易额等指标代替就业。本文采用文玫（2004）所采用的计算公式[18]：

式中Gi表示区位基尼系数；Sk表示体育产业在各地区间的平均份额。区位基尼系数数值在0～1之间变化，数值越大，表明一国或地区收入分配越不平均。张同升，梁进社2005[14]对各行业的区位基尼系数与行业生产的空间分布关系进行划分（如表1）：

1.2.4 空间分散度指数（spatial separation index） 以上3种衡量产业空间集中程度的传统指标，它们都面临着共同缺陷，即这些指标都只衡量产业在一个省份内的集中程度，而无法考察产业在不同省份之间的集中程度，目前解决此问题的方法有几种，本文采用陈良文，杨开忠2006[15]的计算方法，其计算公式为：

式中：SPk 是产业K的SP指数，c是常数，Vki、Vkj分别表示地区i和j的体育产业占全国的比重，δij是该方法中的一个关键性变量，用来衡量两个地区之间的空间距离。为便捷起见，本文对c赋值为1，对δij的赋值则不存在统一的模式，可以用两地区政治中心（或经济中心、地理中心）之间的实际地理距离来衡量，本文采取一个相对的指标来衡量不同地区之间的距离，即如果两个省份之间存在地理上的接壤，则令其相互间的相对距离为0，否则其相对距离为1。

1.2.5 区位商 进一步使用区位商测算各个地区的体育产业集聚程度。计算公式为：

式中LQij代表行业的区位商；xij 是地区j的体育产业的就业人数；xj 衡量的是地区j的总就业人数；xi 是体育产业的总就业人数。

1.2.6 Kernel密度估计 Kernel密度估计是一种非参数估计方法，主要用于对随机变量的概率密度进行估计。其基本原理为[19]：

式中N是观测值的个数，h为床宽，K（ ）是核函数。本文使用MATLAB7.8软件估计我国体育用品制造业和体育服务业就业人数分布的Kernel密度曲线，采用的是高斯正态分布核函数，带宽设定为h=09SeN-1/5，Se是随机变量观测值的标准差。本文以全国体育用品制造业和全国体育服务业就业人数为指标来分别考察2003-2009年我国体育用品制造业和体育服务业就业人数的动态演进趋势，选取开始年份、中间年份和末尾年份为考察的特征年份。

2 结果与分析

2.1 体育用品制造业集聚程度的测算

2.1.1 产业角度的体育用品制造业集聚分析 根据上述公式，分别计算2003-2009年全国31个省（市、区）体育用品制造业的信息熵指数、6省（市）行业集中度指数、区位基尼系数以及空间分散度指数（表2）。

从表2中可以看出，4种指数基本上是一致的，均呈同向变动，互为验证。其中，6省（市）行业集中度基本达到了90%以上（表3），这说明体育用品制造业高度集中于广东、江苏、浙江、上海、山东、福建6省市。其他25个省（市）、自治区以职工人数计算的市场份额不足10%，与排名前6位的省市有很大的差距。

且从表2中得知，2003-2009年全国31省（市、区）的区位基尼系数都达到了0.8以上，结合文章前述的区位基尼系数和行业的省区分布类型的划分标准，可知体育用品制造业属于高度集中的类型。

2.1.2 地区角度的体育用品制造业集聚分析 进一步测算全国31个省（市、区）体育用品制造业的区位商指数，详细分析我国体育用品制造业的区域集聚情况（表4）。

1）区位商大于1的地区有天津、上海、江苏、浙江、山东和广东，以2009年为例，体育用品制造业在广东省的区位商最高（6.256），其次为上海（3.800）、福建（2.655）、浙江（2.215），这些地区的区位商都大于2，说明在这四个省市的体育用品制造业集聚明显。而江苏（1.902）、山东（1.092）、天津（1.592）3个省市的区位商都大于1，这说明体育用品制造业在这些地区的产业集聚程度也比较高。

2）我国体育用品制造业产业集聚主要集中于东部地区。说明体育用品制造业的产业集聚程度与区域经济发展之间具有较强的正相关关系[2]。究其原因，广东、上海、浙江、江苏、福建及山东等沿海省（市）均属中国经济发达地区，处于我国经济发展的“第一方阵”，隶属于我国发展成熟的三大城市群：长三角、珠三角和环渤海，这三大城市群凭借其集聚效应、规模经济和竞争优势，成为经济发展最具活力的地区，成为全国和区域性的经济核心地区和增长极，体育市场消费潜力巨大[16]。

3）中西部很多省份的区位商普遍都很低，说明体育用品制造业在这些省份没有形成集聚。

2.2 体育服务业集聚程度的测算

2.2.1 产业角度的体育服务业集聚分析 依据上述公式，分别计算2003-2009年全国31个省（市、区）体育服务业的信息熵指数、6省（市）行业集中度指数、区位基尼系数以及空间分散度指数（表5）。

从表5可知，4种测量产业空间集聚的指数基本上是一致的，即信息熵指数、行业集中度指数、区位基尼系数和空间分离指数均呈同向变动，互为验证。2003-2009年全国31个省（市、区）的体育服务业行业集中度（6省市）都在0.4～0.5之间，集中于上海、广东和北京3个省市（表6），除新疆、贵州、宁夏、青海、、海南等地的行业市场份额偏低，中间省份的差距都不大。

且区位基尼系数都在0.4左右，同样，结合前文提到的划分标准属于相对和比较集中类型，总体来说差距较大，处于中间范围的省份居多，这与行业集中度的测算结果相吻合。

2.2.2 地区角度的体育服务业集聚分析 通过测算全国31个省（市、区）体育服务业的区位商指数，进一步分析我国体育服务业的区域产业集聚情况（表7）。

由表7可知：

（1）北京、天津和上海的区位商明显要高于其他地区，从各年区位商的平均值来看，北京（7.723）、上海（7.686）、天津（4.954）3个地区的区位商都大于4，说明体育服务业在这3个地区的集聚非常明显。此外，区位商大于1的分别有吉林、、宁夏、广东、黑龙江、青海、辽宁、山西、内蒙、福建，这些地区的体育服务业集聚程度比较高。

（2）一些有着独特的地方体育特色省份的体育服务业集聚程度也较高。如、宁夏、青海、新疆等，分别排第5、6、9和第15；冰雪运动非常盛行的吉林、黑龙江和辽宁，分别排第4、8和10位。

（3）全国有13个省（市、区）的区位商都大于1，其他省份的区位商绝大部分都集中于0.4～1.0之间，相互间差距很小，说明全国整体范围内的体育服务业的集聚程度较高，但远不及体育制造业的集聚程度。

2.3 核密度估计结果 图1、图2分别给出了全国体育用品制造业就业人数和体育服务业就业人数在三个特征年份的概率密度曲线。图中横轴的数值含义是如果一个地区的体育用品制造业就业水平取值为1，则对应于横轴上的1，表示该地区的体育用品制造业就业水平等于当年全国各地区的均值；

图1 体育用品制造业就业人数分布的Kernel密度估计

如取值为2，则表示该地区的就业人数是全国平均水平的2倍，竖轴表示对应的Kernel密度值。

图2 体育服务业就业人数分布的Kernel密度估计

从图1、2可以看出，我国体育用品制造业和体育服务业的发展有如下共同特征：第一，考察年份期间，我国体育用品制造业和体育服务业就业人数整体上呈现出单峰分布形态，绝大多数体育产业水平较低的省区都落在了最左边的主峰里面，分布密集区处于0～1之间，表明大部分地区的就业水平处于全国平均水平以下；第二，密度曲线在较高就业水平区段还有几个小的波峰，虽然规模相对主峰很小，但在考察期内稳定存在，显示了高就业水平俱乐部的存在；第三，多数地区集聚在单峰极点附近，其余地区集聚在几个小规模的局部波峰周围，这种分布形态在考察期内具有稳定性。这意味着我国省区体育用品制造业和体育服务业演进都存在俱乐部收敛趋势，广大的就业水平低地区与少数的就业水平高地区长期并存。

此外，体育用品制造业和体育服务业还表现出不同的特征：对体育用品制造业就业人数而言，考察期间波峰的陡峭程度变化不明显，说明体育用品制造业的组内差距变化不大；但主峰值（低就业水平波峰）是逐渐减少的，说明有部分体育用品制造业欠发达省区跳出了低水平俱乐部转移到了高水平俱乐部，使得体育用品制造业欠发达省份的集中程度在下降，从而使得我国体育用品制造业高低水平的组间差异呈缩小之势。对体育服务业而言，2003-2009年峰值是不断增加的，低就业水平的省份个数增加，曲线整体往右移，表明高、低水平俱乐部的组间差距呈扩大之势。

2.4 两者之间的比较 从信息熵指数、行业集中度、区位基尼系数、空间分离指数及区位商指数的测算结果（表2和表5，表4和表7）可知，我国体育用品制造业的集聚水平要明显高于体育服务业。进一步比较图1、图2，我国体育用品制造业就业水平各俱乐部的组内差距变化不明显，组间差距呈缩小之势；体育服务业就业水平高、低水平俱乐部的组间差距呈扩大之势。相对而言，体育用品制造业的低水平地区和高水平地区之间的差距较体育服务业要大很多。

3 结论与建议

3.1 结 论 研究表明，我国体育用品制造业集聚程度很高，属于高度集中类型。主要集中于广东、上海、浙江、江苏、福建及山东等沿海省（市）；中西部地区的区位商普遍都很低，说明体育用品制造业在这些省份没有形成集聚。我国体育服务业集聚程度较高，属于相对比较集中类型。北京、上海和天津三个市的集聚程度非常明显；一些有着独特的地方体育特色的地区体育服务业的集聚程度也较高。如少数民族聚集地、宁夏、青海、新疆等，冰雪运动非常盛行的东三省体育服务业集聚水平都较高；总体而言，全国有13个省（市、区）的区位商都大于1，其他省份的区位商绝大部分都集中于0.4～1之间，相互间差距很小。此外，我国体育用品制造业的产业集聚程度整体要高于体育服务业。

3.2 建 议 1）目前，体育用品制造业主要集中于我国三大“经济圈”，即长江三角洲、珠江三角洲及以北京、天津为核心的渤海湾经济中心[12]，而中西部地区体育用品制造业的空间分布相对分散。可以依托于具有明显区位优势和比较优势的京津地区、长三角与珠三角地区， 逐渐形成体育产业发展的“极化区”， 继而产生“扩散效应”， 最终促进体育产业的均衡发展[17]。

2）各省（市，区）应因地制宜制定符合本省（市，区）特色的体育产业发展规划。条件具备的省份，应将体育产业纳入本省（市，区）战略性新兴产业培育之中，制订相应的推进政策，包括向其倾斜的财税、土地等政策。

3）广大东部经济发达省份，应充分利用其市场优势，大力发展体育服务业，体育休闲度假等，并积极承办世界高水平的大型赛事，延伸体育产业链条；广大中部地区省份，应积极承接沿海地区体育用品制造业的内移，创造条件建设好特色体育用品制造业产业园，围绕本省体育优势项目加大招商引资力度。西部地区则可利用其独特的地形、地貌、气候以及民族民俗的优势大力发展高山、沙漠等探险旅游项目以及少数民族传统体育项目如骑马、射箭、摔跤等，并与当地特有的少数民族风情结合，形成自己别具一格的体育休闲产业集群。努力使我国体育产业形成既分工又协作的产业发展格局，“以点带面”来推动各省体育产业的跨越式发展。

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