數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

摘 要：在數(shù)字經(jīng)濟成為新經(jīng)濟形態(tài)及其促進體育產(chǎn)業(yè)成為國民經(jīng)濟支柱性產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)實背景下，深入探討數(shù)字經(jīng)濟與體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，對體育產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。研究基于2011—2019年中國體育上市公司非均衡面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)體系，采用主成分分析法測算城市層面數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)，實證分析數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及作用機制。結(jié)果表明：數(shù)字經(jīng)濟能夠顯著提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率，這種效應(yīng)主要通過緩解企業(yè)融資約束、提高技術(shù)創(chuàng)新水平和增加勞動投入等方式實現(xiàn)；分位數(shù)檢驗表明，數(shù)字經(jīng)濟對體育產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在結(jié)構(gòu)性差異?；诤粚崝?shù)字產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)，就推動體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、優(yōu)化體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實現(xiàn)路徑、充分激發(fā)體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)溢出效應(yīng)等方面提出對策建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟；全要素生產(chǎn)率；融資約束；技術(shù)創(chuàng)新；勞動投入；體育企業(yè)

中圖分類號：G80-052 文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1006-2076（2023）03-0053-10

A Study of Digital Economy on Total Factor Productivity of Sports Enterprises

CHEN Huijuan

School of P.E.， Fujian Polytechnic Normal University， Fuqing 350300， Fujian， China

Abstract：Under the realistic background that digital economy has become a new economic form and sports industry has become a pillar industry of national economy， it is of great significance to deeply explore the relationship between digital economy and total factor productivity of sports enterprises to achieve high-quality development of sports industry. Based on the unbalanced panel data of China's listed sports companies from 2011 to 2019， this paper constructs the index system of the development level of digital economy， uses the principal component analysis method to measure the index of the development level of digital economy at the city level， and empirically analyzes the impact of digital economy on the total factor productivity of sports enterprises and its mechanism. The results show that the digital economy can significantly improve the total factor productivity of sports enterprises， which is mainly achieved by easing the financing constraints of enterprises， improving the level of technological innovation and increasing labor input. Quantile test shows that there are structural differences in the impact of digital economy on total factor productivity of sports enterprises. This paper puts forward countermeasures and suggestions on strengthening the foundation of digital industrialization， promoting the digital transformation of the sports industry， optimizing the realization path of the digital transformation of the sports industry， and fully stimulating the technology spillover effect of the digital transformation of the sports industry.

Key words：digital economy; total factor productivity; financing constraints; technological innovation; labor input; sports enterprise

二十多年來，中國經(jīng)濟持續(xù)高速增長，被國內(nèi)外學(xué)者稱為“中國經(jīng)濟增長奇跡”。但目前，這種高資源、高能耗和高舉債的經(jīng)濟發(fā)展模式正在遭遇制約瓶頸，經(jīng)濟增長的速度會越來越慢，容易陷入“中等收入陷阱”的泥沼［1］。單純依靠生產(chǎn)要素投入的增長方式已不可持續(xù)，經(jīng)濟發(fā)展面臨著向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變，提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率已成為經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵。同時，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算和互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用，帶來了全新的經(jīng)濟發(fā)展模式——數(shù)字經(jīng)濟［2］。2021年，我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展取得新突破，數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到45.5萬億元，同比名義增長16.2％，高于同期GDP名義增速3.4％，占GDP比重達到39.8％，在國民經(jīng)濟中的地位更加穩(wěn)固，支撐作用更加明顯［3］。數(shù)字經(jīng)濟作為我國經(jīng)濟發(fā)展的新動能，以數(shù)據(jù)為核心生產(chǎn)要素，不斷滲透到生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)中，優(yōu)化資源配置和生產(chǎn)要素重組，通過提高全要素生產(chǎn)率促進經(jīng)濟增長。

全要素生產(chǎn)率是對企業(yè)技術(shù)水平、創(chuàng)新能力、管理效率和資源配置的綜合考量，反映了企業(yè)的經(jīng)營效率和發(fā)展質(zhì)量?，F(xiàn)階段，體育產(chǎn)業(yè)單純依靠生產(chǎn)資源、資本和勞動力等傳統(tǒng)要素的發(fā)展方式不可持續(xù)，面臨著生產(chǎn)效率低下、可持續(xù)增長乏力的困境。要實現(xiàn)體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，要提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率，實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟與體育產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展已逐步成為行業(yè)共識。體育企業(yè)作為體育產(chǎn)業(yè)發(fā)展的微觀主體，承載著體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化變革的重要功能。那么，數(shù)字經(jīng)濟是否對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響？其深層的影響機制又是如何？基于此，本研究在對已有文獻理論分析的基礎(chǔ)上，以A股體育上市公司為樣本，對數(shù)字經(jīng)濟如何影響體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率進行實證分析，從體育企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展視角挖掘數(shù)字經(jīng)濟的功能，為體育企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

1 綜述與假設(shè)

1.1 文獻綜述

當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟與體育產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展已成為行業(yè)發(fā)展共識，數(shù)字經(jīng)濟與體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)學(xué)術(shù)研究也引起了學(xué)者們的關(guān)注。（1）理論研究方面，潘瑋等從產(chǎn)業(yè)融合、創(chuàng)新發(fā)展、長尾效應(yīng)和供需關(guān)系等視角闡釋了數(shù)字經(jīng)濟推動體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的理論基礎(chǔ)［4］。一部分學(xué)者探討了數(shù)字經(jīng)濟提高全要素生產(chǎn)率的主要表現(xiàn)形式。如，沈克印等研究認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟自身作為新生要素提高要素資源配置效率［5-6］；葉海波認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟間接作用于其他生產(chǎn)要素驅(qū)動體育產(chǎn)業(yè)增長［7］；婁高陽和羅宇昕研究認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟通過加強供需匹配，提升體育產(chǎn)業(yè)供給效率，提高全要素生產(chǎn)率［8-9］。另一部分學(xué)者探討了數(shù)字經(jīng)濟提高全要素生產(chǎn)率的主要路徑。如，白宇飛等研究認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于體育產(chǎn)業(yè)范圍經(jīng)濟、規(guī)模經(jīng)濟的顯現(xiàn)，從而提高全要素生產(chǎn)率［10］；沈克印等研究認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟通過提高體育產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)要素的組合效率、產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率、政府管理效率，從而提高全要素生產(chǎn)率［11］；任波等研究認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟主要通過數(shù)字技術(shù)的滲透性、替代性和協(xié)同性來提高全要素生產(chǎn)率［12］。（2）實證研究方面，許金富等根據(jù)企業(yè)數(shù)字化革新的嵌入路徑，通過實證研究驗證了體育用品制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升運營效率、降低運營成本對經(jīng)營績效產(chǎn)生正向促進作用［13］；付志華等運用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，通過實證研究驗證了湖北省信息技術(shù)服務(wù)業(yè)促進體育用品制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的效率水平整體偏低［14］；阮鈺等運用熵值法測度各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟以及體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，通過實證研究驗證了數(shù)字經(jīng)濟對體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有顯著影響［15］；楊松等使用耦合協(xié)調(diào)度模型，通過實證研究驗證了體育產(chǎn)業(yè)與電子信息產(chǎn)業(yè)。由相互獨立發(fā)展逐漸走向耦合協(xié)調(diào)，但整體依然處在較低水平［16］；鄧端等使用多種計量模型實證檢驗了數(shù)字經(jīng)濟對體育產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著的正向促進作用［17］。雖然數(shù)字經(jīng)濟與體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究取得了豐碩成果，提供了有力的理論支撐，但因缺乏直接的經(jīng)驗證據(jù)，還存在進一步研究的空間。

基于上述分析，本研究運用2011—2019年中國體育上市公司非平衡面板數(shù)據(jù)，實證分析了數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及作用機制。與現(xiàn)有文獻相比，本研究有如下創(chuàng)新：（1）通過探討數(shù)字經(jīng)濟與體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，拓展了對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素的認(rèn)識，并實證分析了數(shù)字經(jīng)濟及其傳導(dǎo)機制對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效應(yīng)，豐富了現(xiàn)有研究的理論體系和經(jīng)驗證據(jù)；（2）不同于以往研究，本研究將城市層面的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平宏觀指標(biāo)與企業(yè)級微觀數(shù)據(jù)進行匹配，探討了宏觀環(huán)境對微觀主體的影響機制；（3）除研究數(shù)字經(jīng)濟與體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的線性關(guān)系外，還通過分位數(shù)模型驗證了兩者之間的非線性關(guān)系，加深了研究深度。

1.2 理論分析與研究假設(shè)

全要素生產(chǎn)率是指“在給定的要素投入水平下額外增加的生產(chǎn)效率”［18］，用于衡量企業(yè)的經(jīng)營效率和發(fā)展質(zhì)量。數(shù)字經(jīng)濟是指“以數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動力量，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體，通過數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合，不斷提高經(jīng)濟社會的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能水平，加速重構(gòu)經(jīng)濟發(fā)展與治理模式的新型經(jīng)濟形態(tài)”［3］。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級浪潮的席卷下，數(shù)字經(jīng)濟的高滲透性不斷改變著體育企業(yè)的運行模式和效率。

1.2.1 直接傳導(dǎo)機制

主要表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的直接影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型以信息和數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素，其對人工智能、5G技術(shù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)以及區(qū)塊鏈等新型數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用［19］，有助于企業(yè)組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、組織行為等全方面的改革［20］，有助于企業(yè)采用“數(shù)據(jù)—智慧”模型進行科學(xué)決策［21］，有助于企業(yè)供應(yīng)鏈的智能化、柔性化［22］，從而提高全要素生產(chǎn)率。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，數(shù)字技術(shù)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化等特性滲透于體育企業(yè)的生產(chǎn)實踐中，以數(shù)據(jù)為核心生產(chǎn)要素驅(qū)動其他生產(chǎn)要素，不斷優(yōu)化和打破傳統(tǒng)的要素配置方式，從而提高全要素生產(chǎn)率。數(shù)字經(jīng)濟提高了生產(chǎn)要素的流動性和匹配性，通過數(shù)字化的調(diào)配技術(shù)和智能分析系統(tǒng)，精細(xì)化生產(chǎn)，減少資源浪費［23］。數(shù)字經(jīng)濟利用數(shù)據(jù)算法有效匹配，還可以促進營銷精準(zhǔn)化和商品流通精準(zhǔn)化［24］，進而影響全要素生產(chǎn)率。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷滲透，不斷推動體育產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，逐漸催生新的商業(yè)模式和新業(yè)態(tài)，從而提升全要素生產(chǎn)率?；谏鲜龇治?，提出以下假設(shè)：

假設(shè)H1：數(shù)字經(jīng)濟能夠提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

1.2.2 間接傳導(dǎo)機制

主要表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的間接影響，即數(shù)字經(jīng)濟通過緩解融資約束、驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新和加大勞動投入的機制提高全要素生產(chǎn)率。

（1）數(shù)字經(jīng)濟通過緩解融資約束提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率。企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展很大程度受到了融資約束的限制，增強融資能力，減少融資約束是促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的重要途徑［25］。內(nèi)源融資約束的下降對不同性質(zhì)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率都存在著明顯的促進作用；同時，外源性融資約束的下降對非國有企業(yè)（民營企業(yè)）的全要素生產(chǎn)率也具有明顯的促進作用［26］。在資本市場發(fā)展不完善的情況下，體育企業(yè)在內(nèi)源性融資不足而外源性融資困難時，就會被迫放棄市場開發(fā)、技術(shù)升級、產(chǎn)品研發(fā)等重大經(jīng)營決策，削弱市場資源配置效率，降低全要素生產(chǎn)率。數(shù)字經(jīng)濟和數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用，提高了企業(yè)的運營水平，降低了企業(yè)的生產(chǎn)成本和管理成本［27］，也降低了企業(yè)的搜尋成本、信息成本、議價成本以及監(jiān)督成本［28］；數(shù)字金融降低了融資成本［29］，擴寬了融資渠道，進而緩解了企業(yè)的融資約束程度。因此，從數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)融資約束的緩解作用來看，數(shù)字經(jīng)濟可以提高全要素生產(chǎn)率?；谏鲜龇治?，提出以下假設(shè)：

假設(shè)H2a：數(shù)字經(jīng)濟可以通過緩解融資約束來提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

（2）數(shù)字經(jīng)濟通過驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率。一般來說，技術(shù)的創(chuàng)新會帶來企業(yè)產(chǎn)出的增加，技術(shù)創(chuàng)新使企業(yè)各生產(chǎn)要素進行優(yōu)化重組，使得生產(chǎn)率得到提高。技術(shù)創(chuàng)新能擴展企業(yè)技術(shù)使用范圍、降低企業(yè)技術(shù)使用成本、產(chǎn)生知識溢出效應(yīng)，進而提高全要素生產(chǎn)率［30］。以互聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)為主導(dǎo)的數(shù)字經(jīng)濟正在推動體育產(chǎn)業(yè)升級改造。數(shù)字經(jīng)濟和體育產(chǎn)業(yè)不斷融合創(chuàng)新，帶來了技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)的創(chuàng)新。具體表現(xiàn)在：數(shù)字技術(shù)賦能體育制造業(yè)，實現(xiàn)體育企業(yè)的數(shù)字化和智能化生產(chǎn)；在數(shù)字化、智能化產(chǎn)品中嵌入數(shù)據(jù)采集裝置，通過云計算，實現(xiàn)對用戶消費行為的智能化采集，有利于新產(chǎn)品的研發(fā)；新型的生產(chǎn)方式又要求企業(yè)加大研發(fā)投入，提升產(chǎn)品附加值和競爭力［31-32］。另外，數(shù)字經(jīng)濟帶動了體育產(chǎn)業(yè)的升級轉(zhuǎn)型，行業(yè)內(nèi)的資源不斷豐富，企業(yè)間的競爭不斷加劇，促使體育企業(yè)不斷創(chuàng)新改造，從而在激烈的競爭環(huán)境中存活下來，才能提高全要素生產(chǎn)率?；谏鲜龇治?，提出以下假設(shè)：

假設(shè)H2b：數(shù)字經(jīng)濟可以通過技術(shù)創(chuàng)新來提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

（3）數(shù)字經(jīng)濟通過加大勞動投入提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率。人力資本是數(shù)字經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，是經(jīng)濟實現(xiàn)跨越式發(fā)展的基礎(chǔ)。人力資本為全要素生產(chǎn)率增長起到技術(shù)載體作用，主要通過促進技術(shù)進步實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率增長［33］。在數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動下，先進設(shè)備將替代低端勞動力，增加高教育程度勞動力需求，優(yōu)化企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)［34］。隨著人力資本水平的提高，高質(zhì)量的知識資本和人力資本將融入產(chǎn)品生產(chǎn)和經(jīng)營過程，產(chǎn)生直接的技術(shù)擴散效應(yīng)，不斷降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率［27］。通過吸引計算機、電子商務(wù)等專業(yè)性人才進入體育產(chǎn)業(yè)、深化校企合作和數(shù)字體育培訓(xùn)來增加企業(yè)勞動投入。勞動力成本上升可以優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)方式，從而對企業(yè)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。數(shù)字經(jīng)濟帶動體育產(chǎn)業(yè)的基本模式是以數(shù)據(jù)為核心，通過勞動力成本促進生產(chǎn)要素的數(shù)字化賦能，實現(xiàn)體育資源優(yōu)化配置，提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率?；谝陨戏治?，提出以下假設(shè)：

假設(shè)H2c：數(shù)字經(jīng)濟可以通過加大勞動投入來提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

2 研究設(shè)計

2.1 模型設(shè)定

為檢驗數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本研究構(gòu)建基于雙向固定效應(yīng)的回歸模型：

STEPi，t=α0+α1Digitali，t+∑Controli，t+γ+θ+ε（1）

式（1）中，STEP表示體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率，Digital表示數(shù)字經(jīng)濟，Control表示一系列控制變量；γ表示年份固定效應(yīng)，來控制時間趨勢和宏觀因素；θ 表示企業(yè)固定效應(yīng)，用來控制不隨時間變化的企業(yè)其他因素，ε 表示隨機擾動項。為降低反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，所以自變量滯后一期。若 α 的回歸系數(shù)顯著為正，則說明數(shù)字經(jīng)濟會提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率，反之，則說明數(shù)字經(jīng)濟會降低體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

為了進一步分析數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的間接傳導(dǎo)機制，在模型（1）的基礎(chǔ)上，構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型考察數(shù)字經(jīng)濟影響全要素生產(chǎn)率的內(nèi)在機制：

Mediatori，t=α0+β1Digitali，t+∑Controli，t+γ+θ+ε（2）

STFPi，t=α0+α2Digitali，t+α3Mediatori，t+∑Controli，t+γ+θ+ε（3）

其中，Mediator表示中介變量，在中介效應(yīng)分析中分別以融資約束Fincon、技術(shù)創(chuàng)新Tech、勞動投入Labin作為代理變量，若β1和α3都顯著為正，則表示本研究的假設(shè)H2a、假設(shè)H2b成立。其他變量與模型（2）的變量含義一致。

2.2 變量說明

2.2.1 全要素生產(chǎn)率（STFP）的測算

計算全要素生產(chǎn)率的方法有很多，常見的有OLS、FE、OP、LP、GMM等幾種［35］。因LP法能更好地解決內(nèi)生性和樣本選擇偏差的問題，本研究在基準(zhǔn)回歸中采用LP法計算全要素生產(chǎn)率，即采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，用對數(shù)形式來估計全要素生產(chǎn)率［36］：

Ln（Yi，t）=α0+Ln（Li，t）+α1Ln（Ki，t）+α2Ln（Mi，t）+εi，t（4）

其中，Yi，t表示企業(yè)的營業(yè)收入，Li，t表示員工總數(shù)，Ki，t表示固定資產(chǎn)凈額，Mi，t表示生產(chǎn)過程中的中間投入，采用購買商品、接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金來衡量［37-38］。用該方法估計得出的殘差εi，t 測量企業(yè)全要素生產(chǎn)率。在穩(wěn)健性檢驗中，采用OP法測算企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

2.2.2 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平（Digital）的測度

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測量的文獻較少，目前沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。本研究借鑒劉軍等的研究，將互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展維度作為數(shù)字經(jīng)濟指標(biāo)的測度核心，加入數(shù)字交易發(fā)展維度指標(biāo)，結(jié)合城市層面相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，確立本研究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)體系［39-40］。將構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)體系向領(lǐng)域內(nèi)10名專家咨詢意見，進一步對指標(biāo)體系進行優(yōu)化調(diào)整。基于以上原則和方法，分別從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字普惠金融兩方面出發(fā)，選擇5個單項指標(biāo)。具體是用百人中互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、計算機服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員占城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員比重、人均電信業(yè)務(wù)總量和百人中移動電話用戶數(shù)、中國數(shù)字普惠金融指數(shù)來測量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)。以上指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)均可從《中國城市統(tǒng)計年鑒》、北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心獲取。通過主成分分析法將上述5項指標(biāo)集成后降維處理，得到城市層面的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)。

2.2.3 中介變量

（1）融資約束（Fincon）。

實踐中常用多個指標(biāo)來構(gòu)建指數(shù)，用來計量融資約束，常見的指數(shù)有KZ指數(shù)、WW指數(shù)、SA指數(shù)等幾種。因KZ指數(shù)和WW指數(shù)的構(gòu)建存在內(nèi)生性問題，本研究借鑒劉惠好等的研究方法，采用SA指數(shù)來衡量融資約束，該指數(shù)由企業(yè)規(guī)模和存續(xù)年限兩個相對外生的變量構(gòu)建而成，一定程度上避免了內(nèi)生性問題［41］。具體計算公式如下：

SAi，t=-0.737×Sizei，t+0.043×Size2i，t-0.04×Agei，t（5）

其中，Sizei，t為企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)，Agei，t 為企業(yè)存續(xù)年限。SA指數(shù)的絕對值越大，企業(yè)面臨的融資約束越大。

（2）技術(shù)創(chuàng)新（Tech）。

在已有文獻中，一般采用專利數(shù)量、研發(fā)投入等指標(biāo)來衡量技術(shù)創(chuàng)新。由于研發(fā)投入指標(biāo)可在財務(wù)數(shù)據(jù)中獲取，且統(tǒng)計口徑一致，可以消除異方差的影響，是可靠的數(shù)據(jù)來源。因此，本研究借鑒肖延高等的研究，采用研發(fā)投入在營業(yè)收入中的占比來衡量技術(shù)創(chuàng)新水平［42］。

（3）勞動投入（Labin）。

由于勞動投入無法直接計量，本研究借鑒白萬平等的方法，采用企業(yè)當(dāng)期投入的直接人力成本來間接衡量勞動投入水平。該指標(biāo)可通過現(xiàn)金流量表中的“支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金”項目中獲得［43］。

2.2.4 控制變量

在企業(yè)的生產(chǎn)實踐中，數(shù)字經(jīng)濟和企業(yè)全要素生產(chǎn)率還受到其他因素的影響，為了盡可能消除因企業(yè)綜合實力、股權(quán)結(jié)構(gòu)、投融資水平、舉債償還能力等的影響，保證研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，參考相關(guān)研究，選取企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、盈利能力、存續(xù)年限、股權(quán)集中度、獨立董事比例、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為控制變量［30，44-45］。具體變量的指標(biāo)選取如表1所示。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本研究以滬深兩市2011—2019年體育概念股為樣本。財務(wù)數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫，城市層面數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》，中國數(shù)字普惠金融指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團共同測算。本研究按照以下做法處理。（1）公司符合國家體育產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類的相關(guān)規(guī)定；（2）體育概念整體覆蓋全面并具有一定代表性；（3）數(shù)據(jù)剔除了ST類企業(yè)；（4）IPO當(dāng)年的公司和剔除數(shù)據(jù)缺失的觀測值；（5）對連續(xù)變量進行前后1％分位進行平滑處理，減少異常值對估計結(jié)果的影響。最終得到的非平衡面板數(shù)據(jù)，共有63家公司，478個觀測值。

2.4 描述性統(tǒng)計

樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。全要素生產(chǎn)率Lpstfp的均值為2.12，最小值為1.98，最大值為2.26，標(biāo)準(zhǔn)差為0.057，說明不同體育企業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率有較大差異。數(shù)字經(jīng)濟指標(biāo)Digital的均值為0.00，最小值為-1.08，最大值為1.81，標(biāo)準(zhǔn)差為0.725，說明我國體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟在不同企業(yè)、不同年份之間存在較大差異。其他變量的描述性統(tǒng)計詳如表2所示。

3 實證結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3報告了數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的回歸結(jié)果。第（1）～（4）列均控制了體育年份固定效應(yīng)和公司固定效應(yīng)，拒絕混合OLS回歸和隨機效應(yīng)。其中第（1）列中自變量僅包括核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟Digital，此時的Digital系數(shù)在1％水平上顯著為正；第（2）列控制了公司財務(wù)特征變量，此時Digital系數(shù)在5％水平上顯著為正；第（3）列進一步控制了公司治理特征變量，此時Digital系數(shù)仍然在5％水平上顯著為正；第（4）列還控制了公司存續(xù)年數(shù)和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，Digital系數(shù)仍然在1％水平上顯著為正。在以上4列回歸中，逐步加入控制變量，R2值逐漸增加，表明控制變量的加入是有效的?；貧w結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟帶動了體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，從而假設(shè)1得到驗證。在數(shù)字經(jīng)濟的賦能下，大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)在體育企業(yè)廣泛應(yīng)用，通過全方位、全角度、全鏈條的數(shù)字化改造，優(yōu)化體育企業(yè)資源配置效率，從而為全要素生產(chǎn)率發(fā)展提供了新引擎［6］。

其他特征變量的顯著性和符號與已有文獻基本一致。其中，Size的系數(shù)顯著為正，說明體育企業(yè)規(guī)模越大，全要素生產(chǎn)率就越高，這是由于大型企業(yè)的融資能力強，規(guī)模效應(yīng)能夠發(fā)揮作用；Profit的系數(shù)顯著為正，說明盈利能力越強的體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率就越高，因為這些企業(yè)有充足的資金來高效地經(jīng)營發(fā)展。股權(quán)集中度和存續(xù)年數(shù)對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著為正的影響，資產(chǎn)負(fù)債率、獨立董事和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響不顯著。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

上述基準(zhǔn)回歸模型基本上說明了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率，本研究將通過解決內(nèi)生性問題、改變被解釋變量測度方法進行穩(wěn)健性檢驗。

3.2.1 內(nèi)生性問題

回歸模型中，內(nèi)生性問題會導(dǎo)致回歸結(jié)果不一致。為了解決內(nèi)生性問題和反向因果，需要采用合適的工具變量，切斷自變量和殘差的聯(lián)系，得到更加準(zhǔn)確的自變量系數(shù)估計。本研究選取數(shù)字經(jīng)濟的一期滯后項作為工具變量，再采用工具變量回歸法進行估計。本研究對工具變量的合理性進行了檢驗，經(jīng)過Underidentification test（LM）檢驗，Digital存在內(nèi)生性，滯后Digital是工具變量；經(jīng)過Weak identification test （Cragg-Donald Wald F statistic）檢驗，滯后一期的Digital不是弱工具變量，因此證明工具變量有效。表4的第（1）列展示了工具變量與解釋變量回歸的結(jié)果，L.digital對Digital為正向影響，本研究選取的工具變量和內(nèi)生解釋變量是一一對應(yīng)的關(guān)系，不存在工具變量過度識別的問題。第（2）列展示了工具變量回歸的結(jié)果Digital對Lpstfp為正向影響，Digital的系數(shù)在1％水平上顯著為正，表明在處理了數(shù)據(jù)的內(nèi)生性問題后，數(shù)字經(jīng)濟仍然可以提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

3.2.2 替換被解釋變量

采用LP法測算的企業(yè)全要素生產(chǎn)率有一個假設(shè)條件，即當(dāng)企業(yè)對生產(chǎn)要素投入調(diào)整的時候，不存在成本費用。而AcKerberg等則認(rèn)為，只有在代理變量和自由變量相互獨立的時候，勞動系數(shù)才能得到一致的估計，否則系數(shù)之間的共線性將無法避免［46］。

鑒于此，本研究采用ACF法測算全要素生產(chǎn)率替代LP法測算全要素生產(chǎn)率進行穩(wěn)健性檢驗。表5第（1）列展示了替換為ACF法測算的全要素生產(chǎn)率變量后的回歸結(jié)果，Digital的系數(shù)在5％水平上顯著為正。另外，用OP法測算全要素生產(chǎn)率替代LP法測算全要素生產(chǎn)率進行穩(wěn)健性檢驗。表5第（2）列展示了替換為OP法測算的全要素生產(chǎn)率變量后的回歸結(jié)果，Digital的系數(shù)在1％水平上顯著為正。采用兩種替代的被解釋變量測度方法后，數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)依然顯著為正，說明基準(zhǔn)回歸模型具有一定的穩(wěn)健性。

3.3 影響機制檢驗

上述理論分析中，數(shù)字經(jīng)濟可以通過緩解融資約束、技術(shù)創(chuàng)新、加大勞動投入三個方面來提高全要素生產(chǎn)率。本研究按照溫忠麟等提出的機制檢驗步驟［47］，首先檢驗數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響；然后檢驗數(shù)字經(jīng)濟對中介變量的影響；最后在第一步回歸模型的基礎(chǔ)上增加中介變量，考察中介效應(yīng)模型對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

機制檢測的回歸結(jié)果見表6。其中（1）列展示了數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響，Digital的系數(shù)顯著為正，即數(shù)字經(jīng)濟能夠提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率。第（2）列中的被解釋變量為融資約束（Fincon），Digital的系數(shù)顯著為負(fù)，說明數(shù)字經(jīng)濟可以緩解融資約束。第（3）列中的被解釋變量為體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率（Lpstfp），解釋變量包括數(shù)字經(jīng)濟（Digital）和融資約束（Fincon），此時的Digital的系數(shù)顯著為正，F(xiàn)incon的系數(shù)顯著為負(fù)，說明緩解融資約束在數(shù)字經(jīng)濟和體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間起到了中介效應(yīng)。融資約束在數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率中介效應(yīng)占比為6.29％（-0.486 8×-0.004 9/0.037 9），說明數(shù)字經(jīng)濟可以通過緩解融資約束來提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率，驗證了本研究的假設(shè)H2a。因此，體育企業(yè)數(shù)字化可以降低融資和經(jīng)營成本，擴大融資規(guī)模，將稀缺的資源投入企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展和價值增值中去，從而提高全要素生產(chǎn)率。

表6第（4）列中的被解釋變量為技術(shù)創(chuàng)新（Tech），Digital系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟可以提高體育企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。第（5）列中的被解釋變量為體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率（Lpstfp），解釋變量包括數(shù)字經(jīng)濟（Digital）和技術(shù)創(chuàng)新（Tech），Digital的系數(shù)顯著為正，Tech的系數(shù)顯著為正，說明技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字經(jīng)濟和體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間起到了中介效應(yīng)。技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率中介效應(yīng)占比為7.64％（0.216 0×0.013 4/0.037 9），說明數(shù)字經(jīng)濟可以通過技術(shù)創(chuàng)新來提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率，驗證了本研究的假設(shè)H2b。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過技術(shù)支持鼓勵體育企業(yè)進行創(chuàng)新，推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，各生產(chǎn)要素優(yōu)化重組，從而不斷提高全要素生產(chǎn)率。

表6第（6）列中的被解釋變量為勞動投入（Labin），Digital的系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟可以提高體育企業(yè)的人力資本。第（7）列中的被解釋變量為體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率（Lpstfp），解釋變量包括數(shù)字經(jīng)濟（Digital）和技動投入（Labin），Digital的系數(shù)顯著為正，Labin的系數(shù)顯著為正，說明勞動投入在數(shù)字經(jīng)濟和體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間具有中介效應(yīng)。勞動投入在數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率中介效應(yīng)占比為23.11％（2.246 3×0.003 9/0.037 9），說明數(shù)字經(jīng)濟可以加大勞動投入來提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率，驗證了本研究的假設(shè)H2c。因此，體育企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，加大數(shù)字化人才投入力度，加快新興技術(shù)的吸收和轉(zhuǎn)化，促進全要素生產(chǎn)率的提高。

3.4 分位數(shù)回歸檢驗

傳統(tǒng)的固定效應(yīng)回歸模型僅能在均值層面上揭示數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，分位數(shù)回歸能夠捕捉到分布的尾部特征，當(dāng)解釋變量對被解釋變量分布的不同位置產(chǎn)生不同的影響時，它就能更加

全面地刻畫分布的特征，從而得到全面的分析，而且分位數(shù)回歸系數(shù)估計比最小二乘回歸系數(shù)估計更加穩(wěn)健。本研究采用分位數(shù)回歸做穩(wěn)健性檢驗，分別選擇0.25分位數(shù)、0.5分位數(shù)和0.75分位數(shù)，用于反映在不同體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平下，數(shù)字經(jīng)濟的邊際影響效應(yīng)是否存在結(jié)構(gòu)性差異。

表7展示了數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的面板分位數(shù)回歸結(jié)果。表7（1）至（3）列分別為0.25、0.5、0.75分位點的回歸結(jié)果。（1）至（3）列中，各分位點上數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率均有正向的顯著性影響，進一步驗證了數(shù)字經(jīng)濟能夠提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的原假設(shè)。通過觀察各個分位點上Digital的系數(shù)，發(fā)現(xiàn)隨著分位的增加，Digital的系數(shù)先減小后增大。這表明，數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在結(jié)構(gòu)性差異，隨著體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，數(shù)字經(jīng)濟對其的影響先逐步減小，但當(dāng)體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率達到某一臨界值后，這種影響又逐步增大。當(dāng)處在體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率0.25分位點時，數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響最強，具體表現(xiàn)為：數(shù)字經(jīng)濟每提高1％，體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率將提高0.008 1個單位，這是由于企業(yè)處在初創(chuàng)期，數(shù)字經(jīng)濟能較大地提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率，隨著體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，數(shù)字經(jīng)濟的邊際效應(yīng)不斷收斂，直到體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率0.75分位點之后，數(shù)字經(jīng)濟的邊際效應(yīng)才有所提升，這可能是由于在0.75分位點上，體育企業(yè)已建立穩(wěn)固的經(jīng)營機制，資源配置效率提高，能夠吸收數(shù)字資源和技術(shù)，帶動全要素生產(chǎn)率的提高。因此，要加大數(shù)字經(jīng)濟投資規(guī)模，推進數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，使數(shù)字經(jīng)濟能更好地發(fā)揮促進體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的積極作用。

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié) 論

數(shù)字經(jīng)濟是體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要動力，在現(xiàn)階段經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展階段、新科技革命和產(chǎn)業(yè)變革背景下，有必要深入考察數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。本研究在現(xiàn)有文獻基礎(chǔ)上，闡釋了數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響內(nèi)在機理，并通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)體系，采用主成分分析法測算城市層面數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)，實證分析數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響及作用機制。實證結(jié)果表明：（1）數(shù)字經(jīng)濟能夠提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率；（2）采用工具變量、改變被解釋變量測度方法等穩(wěn)健性檢驗后，本研究的回歸結(jié)果依然成立；（3）緩解融資約束、技術(shù)創(chuàng)新和勞動投入在數(shù)字經(jīng)濟和體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間起到了中介效應(yīng)；（4）分位點回歸結(jié)果顯示，隨著體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率分位數(shù)的增加，Digital的系數(shù)先減小后增大，呈現(xiàn)出正U型特征，即數(shù)字經(jīng)濟對體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在結(jié)構(gòu)性差異。

4.2 啟 示

4.2.1 夯實數(shù)字產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)，推動體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

政府部門應(yīng)加強對數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的建設(shè)力度，完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，豐富數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場景，以政府供給為引領(lǐng)，推動體育企業(yè)主動擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型。政府可以發(fā)揮在平臺建設(shè)中的協(xié)調(diào)治理作用，通過購買服務(wù)、打造數(shù)字示范平臺等方式，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型向縱深發(fā)展，破解中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本高的問題。政府還可通過資金扶持等方式，吸引高新科技企業(yè)與體育用品制造企業(yè)建立幫扶長效機制，體育用品制造企業(yè)可以借助前者技術(shù)和專業(yè)人才的優(yōu)勢，加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助力企業(yè)“上云用數(shù)賦智”。此外，企業(yè)應(yīng)采取“請進來，走出去”的發(fā)展策略，加強與發(fā)達國家的交流與學(xué)習(xí)，積極參與國際體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化合作，為體育產(chǎn)業(yè)國際化打下堅實基礎(chǔ)。

4.2.2 優(yōu)化體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實現(xiàn)路徑

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是體育產(chǎn)業(yè)的深層次變革，也是大勢所趨。政府要制定體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的頂層設(shè)計，出臺數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)劃方案。突出體育企業(yè)在體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主體地位，提高體育企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的參與感和獲得感。應(yīng)該有層次、分步驟地推動體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如可率先支持體育產(chǎn)業(yè)中的龍頭企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過龍頭企業(yè)的表率作用，帶領(lǐng)體育產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)、產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)相關(guān)企業(yè)共同數(shù)字化，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化向產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)化。

4.2.3 緩解融資約束、技術(shù)創(chuàng)新和勞動投入是數(shù)字經(jīng)濟影響體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的三條路徑

政府應(yīng)出臺相關(guān)政策來緩解體育企業(yè)融資難，融資貴的問題，深化金融市場改革，優(yōu)化融資環(huán)境。發(fā)揮國家級和地方技術(shù)創(chuàng)新中心的作用，鼓勵體育企業(yè)自主創(chuàng)新和技術(shù)引進。加大體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化人才培養(yǎng)力度，充分發(fā)揮人力資本的內(nèi)在經(jīng)濟效應(yīng)，從而激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟提高體育企業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)。在專業(yè)人才培養(yǎng)方面，要遵循“用以致學(xué)、行知合一、以練養(yǎng)學(xué)、輸出倒逼”的原則，通過內(nèi)部培養(yǎng)、外部引才的方式強化企業(yè)數(shù)字化專業(yè)人才隊伍，破解數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的主要瓶頸，減少因關(guān)鍵技術(shù)長期外包而產(chǎn)生的巨額成本。

4.2.4 充分激發(fā)體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)溢出效應(yīng)

不同地區(qū)間體育產(chǎn)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)不同，數(shù)字經(jīng)濟存在空間依賴性。地方政府應(yīng)將空間依賴性納入到數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策的制定中，重視空間和經(jīng)濟緊密聯(lián)系的不同地區(qū)的協(xié)調(diào)共同發(fā)展，促進不同地區(qū)間的數(shù)字技術(shù)引進和傳播，以利于實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的跨地區(qū)技術(shù)溢出。

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收稿日期：2022-10-21

基金項目：教育部人文社會科學(xué)研究項目（編號：22YJC890001）；福建省社會科學(xué)基金項目（編號：FJ2022C018）；福建江夏學(xué)院國家基金培育項目（編號：JXS2022008）。

作者簡介：陳慧娟（1984- ），女，福建莆田人，博士，講師，研究方向為體育經(jīng)濟學(xué)。