An Empirical Test on Effect of Digital Technique Empowering the Development of Public Sports Service
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摘要:
数字技术是新质生产力赋能公共体育服务发展的关键力量和重要体现。基于2014—2020年中国30个省（区、市）（不含香港、澳门、台湾、西藏）的面板数据，运用双向固定效应模型、动态门槛回归模型，实证分析数字技术、政府治理能力和公共体育服务发展三者间的关系。发现：①在直接效应上，数字技术对公共体育服务发展具有显著的正向促进作用，且考虑内生变量和稳健性检验后结论依然成立；②在门槛效应上，随着数字技术的进步，数字技术对公共体育服务发展呈现边际效应递减的显著正向影响；③在区域异质性上，相较于其他地区，研究时间、区间内数字技术对西部地区公共体育服务发展的影响效应更明显；④在中介效应上，提升政府治理能力是数字技术对公共体育服务发展影响效应的重要作用机制。基于此，对未来中国不同区域如何更好地促进数字技术与公共体育服务深度融合、推动公共体育服务的高质量发展提出相关政策建议。
Abstract:Digital technique is the key force and important embodiment of new productivity to empower public sports service. Based on the data from 2014 to 2020 across 30 China provinces (excluding Hong Kong, Macao, Taiwan, and Xizang), a two-way fixed effects model and a dynamic threshold regression model are employed to empirically examine the relationship among the digital technique, government governance ability and the development of public sports service. It is found that, from direct effect verification, the digital technique has a significantly positive effect on the development of public sports service, and the conclusion is still valid after taking endogenous variables and robustness tests into account. And the threshold effect shows that the digital technique significantly and positively promotes public sports service with marginal diminishing effect. Additionally, from a regional perspective, the digital technique has a more pronounced promoting effect on public sports service development in the western regions compared to the other regions. The verification of intermediary effect shows that improving government governance capability is an important mechanism for the influence of digital technique on the development of public sports service. Feasible suggestions are hence proposed for promoting the deep integration of the digital technique and public sports service, and advancing the high-quality development of public sports service across different regions of China.
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健全基本公共服务体系、提高公共服务水平、增强均衡性和可及性是以习近平同志为核心的党中央在“两个大局”和“‘两个一百年’奋斗目标”交汇的关键历史时期，着力解决人民群众急难愁盼问题、扎实推进共同富裕的重要内容，数字技术被认为是加速推进公共服务高质量发展的强力引擎和时代动力。近年来，作为我国基本公共服务体系的重要组成部分，公共体育服务因大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链等技术的嵌入而向“统筹城乡、公平可及、服务便利、运行高效、保障有利”的更高水平迈进。各地政府也纷纷尝试，如上海“长者运动健康之家”、江苏基于“场馆码”体系的公共体育运动空间、宁夏“宁体通”数字信息化应用系统等模式创新，均试图用数字技术解决公共体育服务发展中存在的“总量不足、质量不高，资源布局不优，与人口总量、结构和变动趋势不适应等问题短板”[1]，以更好地提升体育供给的全面性、均衡性、充分性[2]。因此，如何有效发挥数字技术的作用、赋能我国公共体育服务高质量发展，成为近年来政府和社会各界广泛探讨的时代议题。
数字技术是否可以赋能公共体育服务发展？相关文献多聚焦于困境阐释、机理分析和路径探讨[3−5]。从正面影响看，数字技术作为赋能型的新生产要素和新质生产力，能推动全要素生产率大幅提升[6−7]，更好地实现公共体育服务更完备的供需动态匹配、更精准的产品个性化定制以及更可及的服务全民共享[8−9]；从负面影响看，数字技术嵌入公共体育服务存在数字靶向“偏移”、数字运行“增负”、产生“无效增量”等不良反应[10]。
已有研究中还存在3个关键问题值得探讨：①数字技术主要通过何种关键路径促进公共体育服务的发展，尚需形成一个易于达成共识的框架。对此，本文选取政府治理能力的中介效应这一视角，因为政府是公共体育服务的供给主体，政府治理能力作为国家治理现代化的现实依托，被认为是数字技术作用于公共服务效率和效果的重要变量[11]。现有研究[12−14]结果显示，大数据、人工智能嵌入、数字政府建设可以有效提升政府决策、管理、服务等治理能力。通过此中介效应，尝试从数字技术嵌入背景下推进数字政府建设、提升治理能力从而助力公共体育服务发展的角度，形成赋能作用的合理框架。②数字技术在过去5~10年间的迅速发展是否也使公共体育服务等速发展？未来数字技术对公共体育服务发展的赋能效应是否可以伴随技术的持续迭代而不断提升？是否存在边际效应递增或递减的拐点？对此问题的探讨对于未来政府在特定发展程度下优化对数字技术的财政投入结构将有一定的信号意义。③数字技术在空间维度上对我国东、中、西部地区公共体育服务发展的赋能效应是否存在差异？是否能在一定程度上打破区域障碍、削弱市场分割、优化资源配置，从而缓解公共体育服务发展失衡的问题？上述3个问题在公共体育服务领域的实证探讨极为缺乏，但可借鉴数字技术对共同富裕、公共服务、产业融合等影响研究中采用的截面数据回归、系统GMM动态回归模型、门槛回归模型、空间杜宾模型、模糊集定性比较分析（fsQCA）等方法，验证数字技术对公共服务高质量发展的赋能效应[15−17]，这也为本文提供了产生边际贡献的可能。
基于此，从数字技术特征出发，以政府治理能力为中介变量构建分析框架，并延伸、扩展至时间、空间维度，基于2014—2020年中国30个省（区、市）（不含香港、澳门、台湾、西藏）的面板数据，通过个体时间双向固定效应模型和动态门槛回归模型进行直接效应、门槛效应、区域异质性和中介效应4个角度的实证检验，以期为未来数字技术赋能公共体育服务发展，以及构建更高水平的公共体育服务体系提供更准确的实证依据和理论支撑。
1. 理论分析与研究假设
1.1 数字技术赋能公共体育服务发展的直接效应
数字技术是指以数据为核心要素，以互联网、大数据、人工智能、区块链等为主要表现形式的通用目的的现代信息通信技术，具有跨空间信息传播、实时共享、无限复制、强外部性等特点。其能够通过高效整合数据、精准识别需求赋能公共服务需求管理，以聚合供给主体、强化供给手段和优化供给制度等方式引导公共服务供给结构的全面革新[18]，并通过破解信息不对称等问题助力公共服务供给效率提升[19]以及公共服务质量改善，如科学性、均等化、便捷性、精准度[20]等绩效的提升。周小刚等[16]基于中国省份面板数据的实证研究结果显示，数字技术对公共服务发展具有正向促进作用。此外，对于教育、医疗和公共环境等公共服务的核心组成部分，数字技术能有效降低教育不平等性[21]、提高公共卫生效率[22]以及降低公共环境碳排放水平[23]。公共体育服务作为公共服务的重要组成部分，数字技术可能会对其发展存在一定影响。同时，已有研究从定性研究的角度探讨数字技术与公共体育服务发展的关系，如吴彰忠等[24]提出数字赋能更高水平公共体育服务的赋权、提质、增效、使能4个逻辑。
因此，数字技术可以发挥自有特性，通过数字技术服务化、公共服务数字化等数字经济融合化效应赋能公共体育服务高质量发展，增强公共体育服务的效率和效果。首先，数字技术服务化是数字技术赋能公共体育服务发展的核心内容，其核心是发挥数据要素嵌入可复制性强、存储及损耗成本低、扩散传播程度高、需求识别精准性高的特点，解决现有公共体育服务供需矛盾显著、多元合作机制不畅、治理边界和职能模糊、信息不对称等问题，重塑公共体育服务的质量标准、服务流程和评价体系，有效降低公共体育服务成本，提升资源配置效率，有助于实现公共体育服务均等性和均衡性。其次，公共服务数字化是数字技术赋能公共体育服务发展的演进动力，其核心是依托数字技术高扩散性、高传播度、高共享性、高迭代性等特征，通过实现原有的公共体育服务中数字要素嵌入、信息补充、持续供给和场景拓展等功能，有效匹配公共体育服务跨主体、跨部门、跨层级的供需需要，重塑政府服务新模式、新范式、新形态，不断响应民众的高质量体育服务需求，形成虚拟现实互动、线上线下协同的广泛应用场景，如公共体育服务的在线预约、数字化管理、个性化训练、线上健身指导、智慧场馆服务等，更利于提高服务的可及性和精准性。
基于此，提出假设H1：数字技术对公共体育服务发展具有正向促进作用。
1.2 数字技术赋能公共体育服务发展的门槛效应
数字技术能够促进公共体育服务的发展，但这种影响可能不是线性关系，而是存在边际效应递增或递减变化的拐点，即可能存在门槛。从动态来看，数字技术发展会经历起步、加速、超速3个阶段，其对公共体育服务发展的影响受到多种因素影响，呈现出“潜力滞后—融合释放—绩效牵制”的非线性特点[25]。在发展起步阶段，在能源密集导向下，数字技术需要加强通信基础设施建设，带来更多的能源消耗[26]。在此阶段，政府掌握公共体育服务供给的数据要素规模小，数字技术跨部门、跨层级统筹、开放、协同、共享的平台效应尚未显现，难以迅速推动实用和适用的服务数字化创新，只有极少数部门会获得数字红利，数字技术对公共体育服务发展的促进作用存在明显的滞后。在加速发展阶段，数字化基础设施建设完善、信息网络平台基础增强、用户数字素养水平提升，通过吸引更多用户借助数字化技术参与公共体育服务[27]，实践服务数字化创新的技术门槛下降，服务数字化和数字服务化的公共福利被显著激发，数字红利呈现几何式释放。在数字技术超速发展阶段，前期催生的更高水平公共体育服务模式创新基本成型，但体育独有的真实体验感无法被线上完全替代，技术变革无法提供额外的获得感和幸福感，数字技术对体育参与者“美好生活”向往的满足能力下降，在“更高水平”建设中前期达到一定均衡状态的数字技术赋能效应趋于稳定，被技术“倒逼”转型的政府部门可能无法匹配或不再适应技术进步的步伐，过度数字化带来的复杂政务、系统规模、平台垄断等会造成一定的负担和创新阻碍[28]，数字技术对更高水平公共体育服务发展的正向影响可能会呈下降趋势，牵制效应展现。基于上述分析，数字技术对更高水平公共体育服务发展的影响可能会呈现边际效应递减的非线性特征，存在门槛效应。
基于此，提出假设H2：数字技术对公共体育服务发展的影响具有非线性特征。
1.3 数字技术赋能公共体育服务发展的区域异质性效应
以往研究表明，数字技术的影响效应对不同区域可能存在不同。鲍鹏程等[29]认为，数字经济带来的公共服务质量促进效应在东部、中部、西部三大区域皆得到验证，并且促进效应从东部至西部递减。我国公共体育服务发展存在不充分、不平衡的问题，随着数字技术的发展，其虚拟性、共享性特征在一定程度上削弱了市场分割和发展失衡的局面[30]，但在实际发展中数字技术对公共体育服务发展的影响仍存在区域差异。
从服务供给端看，数字技术赋能存在“数字鸿沟”和“信息孤岛”的挑战。数字技术发展依赖于基础建设，其发展需要地方政府对数字公共体育服务发展的财政投入可持续，而政府实际财政投入的能力差别较大。尽管在互联网广泛应用以来，我国政府始终强调要着力解决发展失衡、治理困境、分配差距等问题，但鉴于各地区经济实力的差距，公共体育服务发展中的数据采集、使用面临成本困难和共享困境，财政差异使得西部地区公共体育服务数字化进程以“试点区”的方式呈现，仅能完成从无到有的转变，但难以实现从有到优的发展，层级和部门间的信息壁垒在现实中无法避免[30]。从服务交互端看，数字技术赋能存在“区域均衡”和“东西联动”趋势。数字技术是优化区域产业扩散和公共服务均等的重要驱动，传统的产业渐进式扩散和新型的跨区域虚拟集聚并存使得数字技术赋能的数字产业在自东向西区际转移下走向均衡，基本公共服务均等化程度在整体上逐渐提高，但还存在明显的区域差距。随着民众对公共体育服务需求的整体性攀升，区域均衡和共同富裕趋势下，数字技术赋能公共体育服务发展在不同区域可能展现不同的影响效果。从服务需求端看，数字技术赋能存在“接受差异”和“标准规范”。公共体育服务标准化是公共体育服务发展的前提要件，但数字技术赋能下的服务创新一方面属于新生事物，民众受教育水平、收入水平等的差异使得东、中、西部地区民众在互联网等技术的“接入—使用—结果”[31]上存在不同的难度和差距，算例不足或算法忽视等原因导致在数字服务创新中难以排摸、甄别民众的真实需求，进而更难以实现服务的标准化，这一问题在中西部地区可能更明显。
基于此，提出假设H3：数字技术对公共体育服务发展的影响具有区域异质性特征。
1.4 基于政府治理能力的数字技术赋能公共体育服务发展的中介效应
数字技术在政务部门的应用及推广促进了数字政府建设，在行政管理和服务效率、廉政建设效能以及政府公信力等方面发挥了积极作用，从而促进政府治理能力的全面提升[32]。政府治理的内涵由最初的统治、控制逐渐转变为以公共服务为核心的公共权力的合理分配、公共资源的合理协调和对公共事务的监督管理。一方面，数字技术可以有效降低政府公共服务的行政成本，提升行政管理和服务效率[33]；另一方面，数字技术能够有效回应公众诉求，改善公共服务供需不匹配问题，进一步合理化公共服务精准供给，优化公共服务供给的空间布局[34]，也推动了政府治理效率提升。同时，数字技术凭借网络协调、精准识别和智能分析等显著优势，可以为廉政反腐提供高效合理的判断依据，实现腐败风险控制的精准化和有效性，有效抑制寻租腐败行为。在控制腐败的同时，数字技术的使用也提高了政府信息透明度，缓解了政府治理过程中的信息不对称，有利于增强政府的公信力，促进政府与民众良好互动。良好的政民互动可帮助推动政府服务向精细化、智能化、个性化、人性化、集约化发展，有利于提升公共服务智慧化、普惠化和便捷化水平[35−36]。
公共体育服务作为公共服务的重要一环，其核心主体是政府，更高水平的公共体育服务发展实现的关键在于政府要在该领域承担更多责任，变革导致政府行为出现偏差的制度性因素[37]，转变政府职能，优化治理模式，提高公共服务满意度[38]，而体育数字化带来的充分互联互通是信息技术时代实现体育融合社会治理或独立建构自我发展场域的基本任务[39]。数字赋能更高水平公共体育服务发展强调以需求为导向的整体主义价值观，数字治理是以数字化变革方式，以“治理”为核心，通过数字服务化和服务数字化，促进公共体育服务的高质量发展。首先，数字技术的技术溢出效应助力政府治理框架数字化[32]，进而提升公共体育服务效率。研究结果显示，通过数字技术可以优化政府自身内部管理、调节市场经济和管理社会事务[40−41]，全方位构建公共体育服务体系的智能决策、模式创新、精准供给、系统服务的治理框架，提高政府决策智能化能力、公共体育服务精准化水平和社会资源配置效率[11]。其次，数字技术带来的服务创新会推动治理主体协同，进而提升公共体育服务效果。数字技术带来公共体育服务模式创新，也改变以往以公共体育服务单一政府为主的传统治理模式，形成数字联通的多元、综合治理模式，强化公共体育服务治理的集约建设、互联互通、系统联动，有效实现服务效能的提升。
基于此，提出假设H4：数字技术通过提升政府治理能力促进公共体育服务发展。
2. 模型构建、变量测度与数据来源
2.1 模型构建
2.1.1 双向固定效应模型
为了验证假设H1，将公共体育服务发展水平作为被解释变量，数字技术发展水平作为核心解释变量，并考虑其他与公共体育服务发展相关的控制变量。为准确分析数据，采用双向固定效应模型进行回归分析。具体模型表达式如下：
$$ \mathrm{Ser}_{i,t}=\alpha_0+\alpha_1\mathrm{Dig}_{i,t}+\alpha_2\mathrm{Control}_{i,t}+\mu_i+\lambda_t+\varepsilon_{i,t} $$ (1) 式（1）中：
$ {\mathrm{S}\mathrm{e}\mathrm{r}}_{{i},{t}} $ 为省份i在t时期的公共体育服务发展水平；$ {\mathrm{D}\mathrm{i}\mathrm{g}}_{{i},{t}} $ 为省份i在t时期的数字技术发展水平指标；$ {\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{l}}_{{i},{t}} $ 代表一系列可能影响公共体育服务发展水平的控制变量；$ {\mathrm{\mu }}_{{i}} $ 表示省份i不随时间变化的个体固定效应；$ {\mathrm{\lambda }}_{{t}} $ 为控制时间的固定效应；$ {\mathrm{\varepsilon }}_{{i},{t}} $ 表示随机扰动项。2.1.2 动态门槛回归模型
为了验证假设H2，并解决传统静态门槛模型中可能存在的多重共线性和模型内生性问题，构建动态门槛回归模型。该模型将公共体育服务发展水平作为被解释变量，数字技术发展水平作为核心解释变量和门槛变量，并引入滞后变量以控制时滞效应和动态要素变化。具体模型表达如下：
$$ \begin{split} &\;{{\mathop{\rm Ser}\nolimits} _{{{i}},{{t}}}} = \beta {\mathrm{L}} . {{\mathop{\rm Ser}\nolimits} _{{{i}},{{t}}}} + {\delta _1}{{\mathop{\rm Dig}\nolimits} _{{{i}},{{t}}}} \times {{I}}\left( {{{{\mathop{\rm Dig}\nolimits} }_{{{i}},{{t}}}} \leqslant \theta } \right) + \\&\;{\delta _2}{{\mathop{\rm Dig}\nolimits} _{{{i}},{{t}}}} \times {{I}}\left( {{{{\mathop{\rm Dig}\nolimits} }_{{{i}},{{t}}}} > \theta } \right) + \psi {{\mathop{\rm Control}\nolimits} _{{{i}},{{t}}}} + {\mu _{{i}}} + {\lambda _{{t}}} + {\varepsilon _{{{i}},{{t}}}} \end{split}$$ (2) 式（2）中：
$ {\mathrm{D}\mathrm{i}\mathrm{g}}_{{i},{t}} $ 为数字技术发展水平门槛变量；I（·）为取值1或0的指示函数；$ \mathrm{\theta } $ 为待估计的门槛效应值，将样本划分为2个区间；$ {\mathrm{L}.\mathrm{S}\mathrm{e}\mathrm{r}}_{{i},{t}} $ 表示滞后期的公共体育服务发展水平；$ {\mathrm{\delta }}_{1} $ 表示数字技术处于低区制时（即数字技术不超过门槛值$ \mathrm{\theta } $ ），其对公共体育服务发展的影响；$ {\mathrm{\delta }}_{2} $ 表示数字技术处于高区制时（即数字技术高于门槛值$ \mathrm{\theta } $ ），其对公共体育服务发展的影响。不同区间上的数字技术发展水平的效应值存在一定差异。2.2 变量测度与说明
2.2.1 被解释变量：公共体育服务发展水平
被解释变量为公共体育服务发展水平。在深入研究公共体育服务体系的内涵和特征等相关理论基础上，结合以往研究[42−44]中的公共体育服务发展指标构建经验，以资金投入、设施服务、指导服务以及监测服务为一级指标，相较于“量”更注重“质”，从投入到产出，更强调民众个体在公共体育服务中的获得感，选取人均群众体育财政投入、人均体育彩票公益金投入、人均场地（设施）面积、人均体育社会组织个数、人均国民体质监测站点数和国民体质监测人数比例为二级指标，形成评价公共体育服务发展水平的科学指标体系（表1）。为避免主观因素对权重确定的影响和过多重复衡量和重复信息的干扰，通过熵权法测算公共体育服务发展水平权重，合理衡量不同指标对公共体育服务发展水平的重要性和贡献度，进而计算出不同省份在不同年份的公共体育服务发展水平指数（Ser），用以客观反映各地区在公共体育服务方面的发展水平。
表 1 数字技术发展水平和公共体育服务发展水平评价指标体系Table 1. Evaluation indicator system for the comprehensive development level of the digital technology and the development level of public sports services变量 一级指标 二级指标 三级指标 指标属性 数字技术综合发展水平指数（Dig） 数字基础技术 互联网相关从业人员数 计算机服务和软件从业人员/地区总人口 正向 数字应用技术 互联网普及率 互联网用户数/地区总人口 正向 移动互联网用户数 移动电话用户数/地区总人口 正向 互联网相关产出 电信业务总量/地区总人口 正向 数字普惠金融发展 中国数字普惠金融指数 正向 公共体育服务发展水平指数（Ser） 资金投入 人均群众体育财政投入 群众体育财政投入/地区总人口 正向 人均体育彩票公益金投入 体育彩票公益金投入/地区总人口 正向 设施服务 人均场地（设施）面积 场地（设施）面积/地区总人口 正向 指导服务 人均体育社会组织个数 体育社会组织个数/地区总人口 正向 监测服务 人均国民体质监测站点数 国民体质监测站点数/地区总人口 正向 国民体质监测人数比例 国民体质监测人数/地区总人口 正向 2.2.2 核心解释变量：数字技术发展水平
数字技术包括数字基础技术和数字应用技术2个维度，其中：数字基础技术是指数字化的物理条件，完善的数字基础设施是推动数字技术发展的前提保障，因此将数字基础设施建设水平视为数字基础技术发展水平；数字技术应用是指数字化的应用条件，反映数字技术在生产应用维度的情况，数字商业模式通过数字业务化与业务数字化，充分发挥数字化潜能和优势。结合数据的可得性，参考赵星等[45]和贾卫峰等[46]的研究，数字基础技术采用互联网相关从业人员数表示，数字应用技术以互联网普及率、互联网相关产出、移动互联网用户数以及数字普惠金融发展4个指标表示，最终构建数字技术发展水平测度的指标体系。对调查期2014—2020年30个省（区、市）的数字技术发展水平进行测度，上述指标的原始数据均来自国家统计局，其中数字金融方面采用了北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团联合制定的中国数字普惠金融指数进行测量[47]。同样采用熵权法对以上5个指标进行权重计算，并最终得出相应的数字技术综合发展水平指数（Dig）。
2.2.3 控制变量
综合以往数字技术以及公共体育服务的相关文献[48−49]，选取经济发展水平、城镇化发展水平、人口密度以及财政自给率作为控制变量，具体测度变量指标见表2。
表 2 控制变量定义Table 2. Definition of control variables变量名称 变量符号 变量指标 经济发展水平 GDP 地区GDP/地区总人口 城镇化发展水平 Urb 城镇人口/地区总人口 人口密度 Dens 地区总人口/地区行政区域面积 财政自给率 Fiscal 财政预算内收入/财政预算内支出 2.2.4 中介变量：政府治理能力
政府治理能力主要体现为国家、政府及国家行政机关制定和执行积极高效的公共政策，最大限度地科学合理分配使用资源，并为社会民众提供广泛良好的公共物品[50]。学术界尚未就评估政府治理能力达成共识，目前国内外学者普遍采用的评估方法主要分为2类：①单一指标评估法，选取一个能够代表政府治理能力的特定指标进行评估；②综合指标评估法，主要围绕地方政府职能发挥和社会公共事务治理展开，并兼顾经济、政治、社会、文化以及生态等方面。指标选取要考虑：①地方政府在社会治理过程中产生的整体性影响，强调战略制定的规划性；②地方政府在社会治理过程中的效率，确保履行职能的高效性；③兼顾政府治理能力的全面性，既要反映当前的治理状况，又能对未来治理能力的发展趋势进行预测；④充分反映地方政府治理效果，体现当地经济发展质量和人民生活水平[51]。因此，借鉴吴江等[52]的研究，并依据数据可得性，以政府绩效、法治建设、监管质量、经济发展以及民生保障为一级指标，构建政府治理能力综合评价指标。随后，采用熵权法对以上指标进行权重计算，并最终得出相应的政府治理能力（Gov），具体测度变量指标见表3。
表 3 中介变量定义Table 3. Definition of mediator variables变量 一级指标 二级指标 三级指标 指标属性 政府治理能力（Gov） 政府绩效 财政支出规模 财政支出/地区总人口 正向 法治建设 治安环境 犯罪人数/地区总人口 负向 监管质量 环境监管 工业污染治理投资完成额/总产出 正向 公共安全监管 交通事故伤亡人数/发生数 负向 经济发展 经济产出 GDP/地区总人口 正向 教育水平 受教育年限/地区总人口 正向 研发能力 专利授权数量/地区总人口 正向 民生保障 可支配收入 可支配收入/地区总人口 正向 养老保险 养老保险参保数/地区总人口 正向 2.3 数据来源和描述性统计
为保证研究范围的广泛性、研究期限的代表性，选择区域包括中国30个省（区、市），西藏和港澳台地区因数据缺失严重未被纳入，以免影响数据可靠性。同时，2014—2020年我国数字技术应用迅速发展，对公共体育服务量与质的需求快速提升，因此以此作为研究期。原始数据主要来源于《中国互联网络发展状况统计报告》《体育事业统计年鉴》《中国统计年鉴》，以及国家统计局等的资料。此外，对部分缺失值进行线性插值法处理。相关变量的描述性统计结果如表4所示。
表 4 变量描述性统计结果Table 4. Descriptive statistics of variables类别 变量符号 观测数 均值 标准差 最小值 最大值 被解释变量 Ser 210 0.113 0.071 0.028 0.398 核心解释变量 Dig 210 0.448 0.147 0.233 0.982 中介变量 Gov 210 0.243 0.114 0.079 0.757 控制变量 GDP 210 5.943 2.804 2.495 16.493 Urb 210 0.606 0.122 0.402 0.893 Dens 210 0.477 0.711 0.008 3.924 Fiscal 210 2.418 1.046 1.074 6.686 3. 直接效应与门槛效应分析
3.1 数字技术与公共体育服务发展评价及趋势
3.1.1 公共体育服务综合发展评价
经过综合分析我国各地区的公共体育服务发展水平，基于《中华人民共和国2020年国民经济和社会发展统计公报》对30个省（区、市）进行分类，划分为东部、中部和西部3个地区（表5）。东、中、西部公共体育服务综合发展总体趋势（图1）显示，2014—2020年，东部、中部和西部地区的公共体育服务发展总体水平持续提高，其中东部地区的公共体育服务发展水平显著高于中部、西部地区。西部地区在2014—2017年的发展增速相对缓慢，然而，2018—2020年，其增速明显加快，甚至于2019年和2020年超过中部地区，呈现出强劲的发展势头。这一结果揭示了公共体育服务发展水平在中国不同地区的发展差异和整体趋势。
表 5 省（区、市）区域分布情况Table 5. Regional distribution of provinces, autonomous regions, and municipalities地区 省（区、市） 东部 北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南 中部 山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南 西部 重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆 资料来源：《中华人民共和国2020年国民经济和社会发展统计公报》。 ![]()
图 1 2014—2020年东、中、西部公共体育服务发展水平指数均值Figure 1. Average development index of public sports services in the eastern, central and western China from 2014 to 20203.1.2 数字技术综合发展评价
东、中、西部数字技术综合发展总体趋势（图2）显示，2014—2020年，东部、中部和西部地区的数字技术发展水平持续提高，其中东部地区的数字技术发展水平显著高于中部、西部地区。西部地区在2014—2016年的发展增速相对缓慢，然而，2017—2020年，其增速明显加快，甚至超过中部地区，呈现出强劲的发展势头。与此同时，2016—2020年，全国数字技术发展水平也呈现加速增长的趋势。这一结果揭示了数字技术在中国不同地区的发展差异和整体趋势。此外，数字技术与公共体育服务发展趋势之间存在一定的一致性，这引发了对两者之间可能存在因果关系的探讨。
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图 2 2014—2020年东、中、西部数字技术综合发展水平指数均值Figure 2. Average value of the comprehensive development level index of digital technology in the eastern, central and western China from 2014 to 20203.2 基于双向固定效应模型的实证分析
3.2.1 基准回归分析
在进行基准回归前，通过计算方差膨胀系数（VIF）的方法检验回归模型的多重共线性。当0<VIF<10时，模型不存在明显的多重共线性，基准模型的平均VIF值为3.750，通过了多重共线性检验。采用个体时间双向固定效应模型，模型（1）仅考虑核心解释变量，分析数字技术对公共体育服务发展影响的固定效应，模型（2）在考虑了一系列控制变量后进行固定效应分析。由表6可知，在仅考虑核心解释变量的情况下，数字技术对公共体育服务发展呈现正向影响，并且在0.1%的显著水平上具有统计学意义。即使在加入一系列控制变量后，数字技术对公共体育服务的影响方向和显著性未发生改变。根据模型（2）的固定效应分析结果可知，数字技术对公共体育服务的影响值为0.504，其统计显著性小于0.01，这意味着每增加一个单位的数字技术水平，将推动公共体育服务发展水平提高0.504。这一发现强调了数字技术在推动中国经济发展中的关键作用，也凸显了其在赋能公共体育服务发展方面的重要性，假设H1得到验证。
表 6 数字技术影响公共体育服务发展的基准回归结果Table 6. Benchmark regression results of the impact of the digital economy on the development of public sports services变量 Ser 模型（1） 模型（2） Dig 0.663***（0.134） 0.504***（0.157） GDP 0.013（0.007） Urb 0.091（0.237） Dens 0.247（0.329） Fiscal 0.016（0.017） 省份固定效应 YES YES 年份固定效应 YES YES 时期数 7 7 地区个数 30 30 样本数 210 210 R2 0.832 0.843 注：***表示P<0.001；括号内数值为标准误。 3.2.2 稳健性检验分析
通过缩尾处理核心解释变量、滞后处理被解释变量以及利用系统GMM模型重新估计这3种方法检验实证结果的稳健性。
（1）缩尾处理核心解释变量。考虑到数据异常值和非随机性可能导致结果产生误差，对核心解释变量进行1%的缩尾处理。数字技术综合发展水平指数进行1%的缩尾处理后记为Dig_w。表7模型（3）结果显示，核心解释变量的回归系数在方向和显著程度上没有发生改变，说明缩尾处理数字技术综合发展水平指数对公共体育服务存在显著的正向影响。这一结论与基准回归结果相吻合，表明替代变量后的实证结果具有较好的稳健性。
表 7 数字技术影响公共体育服务发展的稳健性检验结果Table 7. Robustness test results of the impact of the digital economy on the development of public sports services变量 Ser L.Ser Ser 模型（3） 模型（4） 模型（5） Dig 0.370*（0.175） 0.154*（0.068） Dig_w 0.376*（0.160） L.Ser −0.498***（0.118） GDP 0.018**（0.007） 0.006（0.008） 0.017*（0.007） Urb 0.044（0.239） −0.069（0.286） 0.048（0.258） Dens 0.238（0.340） 0.719（0.384） 0.225（0.511） Fiscal 0.016（0.017） −0.012（0.020） −0.061（0.022） 时期数 7 7 7 地区个数 30 30 30 样本数 210 210 210 注：***表示P<0.001，**表示P<0.01，*表示P<0.05；括号内数值为标准误。 （2）滞后处理被解释变量。将滞后一期的公共体育服务发展水平作为被解释变量进行模型估计，从而检验实证结果的稳健性。表7模型（4）结果显示，数字技术对公共体育服务的影响显著性与基准检验结果一致，表明替代被解释变量后的实证结果具有较好的稳健性。
（3）系统GMM模型估计。公共体育服务的发展是一个动态过程，即当前公共体育服务发展水平会受到前期公共体育服务发展水平的影响，将公共体育服务发展水平滞后项引入模型，并利用系统GMM模型进行重新估计。采用Blundell等[53]提出的系统GMM估计方法，在差分GMM的基础上再引入水平方程，引入水平方程的工具变量即被解释变量的差分滞后变量能有效弥补差分GMM的不足。系统GMM回归结果如表7的模型（5）所示，该模型中数字技术对公共体育服务发展的影响显著性与基准检验结果一致，表明模型结果相对稳定。
3.2.3 内生性检验
在数字技术对公共体育发展水平影响的基准回归模型中可能存在测量误差、反向因果和遗漏变量等引发的实证模型内生性问题，以上问题可能会导致回归结果存在不一致性。因此，利用份额转移法构造合适的工具变量，采用两阶段最小二乘法（2SLS）来解决实证模型的内生性问题，借鉴赵涛等[54]、柏培文等[55]的方法，初步考虑选择1984年各省（区、市）的邮电局数量作为数字技术的工具变量缓解可能的内生性问题。原因如下：①数字技术发展水平与互联网基础设施建设、技术水平、普及程度密切关联，也脱离不了各省（区、市）历史上传统邮电设施的基础情况；②随着互联网的普及，邮电局在信息传递和地区经济发展中的作用逐渐减弱，对当前经济发展的影响相对较小，符合外生性要求和排他性假设。为满足工具变量的时变性要求，选取滞后一期的反映各省（区、市）互联网相关产出的人均电信业务总量作为一个随时间变化的变量，并将其与邮电局数量相乘，构建份额转移工具变量，这满足工具变量的时间变化性要求。通过相关检验发现，工具变量不存在不可识别和弱识别问题，2SLS的估计结果也表明基准回归结果仍然具有稳健性，即在缓解了内生性问题之后，数字技术对公共体育服务发展仍具有正向的促进作用（表8）。
表 8 内生性检验结果Table 8. Endogeneity test results变量 Dig Ser 模型（6） 模型（7） I.Dig 0.001***（0.170） Dig 0.498***（0.170） GDP 0.048***（0.005） 0.008（0.006） Urb −0.027（0.120） 0.307（0.207） Dens −0.075***（0.013） −0.381（0.502） Fiscal 0.039***（0.008） 0.025（0.015） 样本数 210 210 R2 0.109 0.823 Underidentification test (LM) LM=21.569*** Weak identification test
(Cragg-Donald Wald F statistic)F=57.762*** Kleibergen-Paap rk Wald Wald=28.478*** 注：***表示P<0.001；括号内数值为标准误。 3.3 基于门槛效应模型的实证分析
使用动态面板门槛模型，将数字技术发展水平作为门槛变量，旨在深入探究数字技术对公共体育服务发展的影响，并进一步验证其是否存在非线性影响。通过以上方法，可以更好地了解数字技术对公共体育服务的作用机制。结果显示，门槛变量（
$ \theta $ ）的估计值为0.322，在95%置信区间内不存在0（[0.287，0.637]），表明动态门槛回归模型的估计值具有可信性。动态面板门槛回归结果（表9）显示：当数字技术发展水平不超过门槛值（0.322）时，在5%显著水平下数字技术对公共体育服务发展存在显著正向影响；数字技术发展水平每增加1个单位，公共体育服务发展水平会增加0.525。当数字技术发展水平高于门槛值（0.322）时，在5%显著水平下数字技术对公共体育服务发展仍存在显著正向影响；数字技术发展水平每增加1个单位，公共体育服务发展水平会增加0.477。这表明随着数字技术发展水平的提高，公共体育服务发展的速度也在加快，但数字技术对公共体育服务的促进效应存在门槛，呈现显著正向且边际效应递减的非线性特征，这与前文综述和提出的预设相一致，假设H2得到验证。表 9 动态面板门槛回归结果Table 9. Dynamic panel threshold regression results变量 Ser L.Ser −1.233*（0.408） GDP 0.116*（0.046） Urb −2.921（2.506） Dens −2.488（7.238） Fiscal −0.233（0.100） Dig≤θ 0.525*（0.224） Dig>θ 0.477*（0.423） 注：*表示P<0.05；括号内数值为标准误。 4. 区域异质性与中介效应分析
4.1 基于区域异质性的实证分析
为验证假设H3，继续沿用将研究样本划分为东部、中部以及西部地区的方式进行基准模型回归。区域异质性检验结果（表10）显示，数字技术对中部地区的公共体育服务发展不存在显著影响，而对东部和西部的公共体育服务发展存在显著的正向促进作用，且西部地区效应值高于东部地区。从影响效应来看，西部地区数字技术对公共体育服务发展的赋能效应比中部和东部地区更强。一方面，这与以往研究[56]中2011—2020年我国数字技术快速发展，但空间上存在显著不平衡性，呈现由东部向中部再向西部地区扩散的演化趋势的结论相一致；另一方面，本文在数字技术及公共体育服务测量上均使用人均变量，使得强弱关系的检验更突出民众个体获得感。这与中西部地区过去十年间基础设施建设和数字技术发展实际相匹配，互联网+全民健身、大数据+公共体育服务等模式被政府重点引入应用，公共体育数字化创新带来的智能化、专业化、标准化效果逐渐显现，为民众带来的边际效应更强[57]。东部地区由于数字技术和公共体育服务发展起步更早且更为迅速，民众对于公共体育服务的个性化要求和独特性体验已经不是数字技术带来的便利、均等所能替代和补足的，其获得感不仅需要公共体育服务更需要产业市场提供更个性化、高效和强体验感的服务，因此，对个体而言，数字技术的外溢性和共享性对公共体育服务发展的影响可能已经步入边际效应递减阶段。此外，研究结果显示，国家转移支付、西部大开发等发展政策和战略使得2000—2020年西部城市高质量公共服务供给水平仅次于东部，明显高于中部[58]，加之2017年“数字经济”被写入政府工作报告后，“数字中国”和“体育强国”整体布局规划对中西部地区的倾斜性扶持和拉动效应明显，西部地区政府注意力集中度较高、人口密度较小、内部各省份经济发展水平较为均衡且产业集聚度较低等特点，更容易统一推进公共体育服务数字化治理改革，使得近期中西部地区数字技术对公共体育服务带来的边际效应提升要高于东部。基于以上分析，假设H3得到验证。
表 10 数字技术影响公共体育服务发展的区域异质性检验结果Table 10. Heterogeneity test results of the impact of the digital economy on the development of public sports services变量 西部 中部 东部 Dig 0.934***（0.271） 0.677（0.674） 0.432*（0.280） GDP −0.004***（0.016） −0.023（1.015） 0.018（0.012） Urb 0.957*（0.277） −2.912（1.015） 0.068（0.052） Dens −7.632*（3.212） 3.257（2.114） 0.398（0.431） Fiscal 0.005（0.033） −0.012（0.023） 0.0434（0.052） 时期数 7 7 7 地区个数 9 9 12 样本数 63 63 84 R2 0.959 0.395 0.691 注：***表示P<0.001，*表示P<0.05；括号内数值为标准误。 4.2 政府治理能力的中介效应分析
回归结果如表11所示。模型（9）Dig系数在5%显著水平显著为正，即数字技术发展能够提升政府治理能力。模型（10）将Dig和Gov放入模型中进行估计，其中Dig系数在5%显著水平显著为正且小于模型（8）Dig系数，表明研究时间段内，数字技术发展通过推动政府治理能力实现公共体育服务发展水平提升，这与前文综述及假设预判相一致。数字技术推动数字政府建设，提高政府治理效率，并基于数字技术应用促进精准治理，进而优化政府治理能力。从事实角度看，基层公共体育服务治理在我国的常见做法依然是以政府直接参与、调节和控制全过程为主，包括政策制定、财政投入、设施建设、项目扶持以及绩效设置，都是政府治理的产物。希望借助数字技术解决人力、物力、财力浪费，民众供需匹配失调，跨部门沟通机制不畅等问题，如将大数据、云计算、物联网等技术融入体育，推进智慧健身路径、步道、体育公园建设，促进体育场馆活动预约、赛事信息发布、健身培训监管、运动健康数据采集等整合应用，让健身运动、赛事活动等参与者获得更加个性化、科学化、智慧化的运动指导和观赛体验等，展现了数字技术对政府治理能力和公共体育服务发展水平的提升作用。因此，政府治理能力的提高会对公共服务供给的效率和效果提升产生显著影响，有利于“统筹城乡、公平可及、服务便利、运行高效、保障有利”等“更高水平”效果的实现，假设H4得到验证。
表 11 政府治理能力中介效应检验结果Table 11. The inspection results of the intermediary mechanism for government governance capacity变量 Ser Gov Ser 模型（8） 模型（9） 模型（10） Dig 0.504***（0.157） 0.361*（0.160） 0.469***（0.158） Gov 0.093（0.074） GDP 0.013（0.007） 0.024（0.007） 0.010（0.007） Urb 0.091（0.237） −0.493（0.243） 0.137（0.239） Dens 0.247（0.329） −0.087（0.336） 0.254（0.328） Fiscal 0.016（0.017） −0.022（0.017） 0.017（0.017） 时期数 7 7 7 地区个数 30 30 30 样本数 210 210 210 注：***表示P<0.001，*表示P<0.05；括号内数值为标准误。 5. 结论与建议
5.1 结 论
以2014—2020年30个省（区、市）的面板数据为样本，运用个体时间双向固定效应模型和动态门槛回归模型，实证检验数字技术对公共体育服务发展的直接效应、门槛效应、区域异质性效应和中介效应，得出以下结论：①在直接效应方面，数字技术对公共体育服务发展具有显著的正向促进作用，且在采取替换核心解释变量的方法进行稳健性检验、通过引入工具变量解决内生性问题后，该结论仍然成立，表明新时代背景下数字技术逐渐成为推进更高水平公共体育服务体系构建的关键引擎及重要力量。②在门槛效应方面，数字技术对公共体育服务发展具有边际效应递减的非线性趋势，说明需要以动态、长远且辩证的眼光看待数字技术赋能公共体育服务发展的价值，同时，未来在数字技术赋能个体公共体育服务获得感的价值上，相较于“量”的追求会更注重对“质”的把握。③在区域异质性方面，在研究时间区间内，数字技术对公共体育服务的影响效应呈现西部地区效应值高于其他地区的特点，既说明西部地区的公共体育服务发展更明显地受益于数字技术的红利，展示了我国在“数字中国”整体规划上对消除“数字鸿沟”的效果，也体现了共同富裕目标下公共体育服务均等化和产业区域均衡化的总体趋势。④在中介效应方面，以政府绩效、法治建设、监管质量、经济发展以及民生保障为一级指标构建的政府治理能力是数字技术对公共体育服务发展赋能的重要中介变量，数字技术的技术溢出效应和服务创新作用通过政府的治理框架数字化、治理实践智能化、治理主体协同化有效实现了公共体育服务效率和效果的提升。这一结论拓展了数字技术赋能公共体育服务的作用机制研究。
5.2 建 议
基于以上结论，为促进数字技术与公共体育服务的深度融合，推动公共体育服务高质量发展，提出以下建议：
（1）利用数字技术发展机遇，实现公共体育服务发展提质增效。数字技术的全面提速发展为我国现代化建设提供了全新动能和可行路径，也是公共体育服务高质量发展的重要引擎。应利用好数字技术发展的时代契机，赋能公共体育服务发展，不断拓展公共体育服务的内涵和外延。首先，推进数字技术与传统公共体育服务融合发展，实现从以物联网、云计算和大数据为代表的数字技术端口，到商业模式创新、培训体验优化、场景场域贯通的数字服务端口，与公共体育服务的深度融合，有效降低交易成本，弥补信息缺失，拓展服务场景，持续健康供给，将蕴含在公共体育服务过程中的数据变成生产要素，实现数字技术服务化。其次，推进数字技术在公共体育服务领域的场景拓展。精准分析用户的运动数据、健身习惯、体验效果等，积累更丰富的数据要素，释放公共体育服务发展潜能，例如，通过数字技术实施全民健身设施补短板工程，构建多层级健身设施网络和城镇社区15 min健身圈，拓展体育的线上、虚拟场景，开发诸如全民健身地图、智慧场馆预约、运动健康处方定制等新服务，更好地服务全民健身。
（2）识别公共体育服务需求，实施动态优化的数字赋能策略。首先，充分利用数字技术精准有效识别公共服务需求，对共性及个性公共体育服务需求有效调研、识别、分析和利用，创新适用于民众真实需求的智慧体育产品与服务。其次，充分考量本地区数字技术发展不同阶段的实际情况，健全公共体育服务数字化建设的供给规划。根据赋能的非线性特点，在初期做好数字基础设施、系统建设、平台研发的统筹规划，前瞻布局一批数字科技基础服务项目，避免无效投资、产能过剩的不良现象，并积极探究解决公共体育服务供需矛盾显著、多元合作机制不畅、治理边界和职能模糊等问题的技术方案和创新策略。在中期重视发展公共体育服务数字化产品，营造良好的数字技术发展环境，充分利用数字技术对公共体育服务发展的网络效应、规模效应、平台效应和溢出效应，丰富民众数字素养与技能教育培训资源，促进民众更广泛、深入地通过参与体育进而优化公共体育服务，充分释放数字技术在公共体育服务中的效应。在后期构建政府、市场、社会联动的多元治理机制，推进数智公共体育服务产品的标准化和可复制性，维护、保持数字技术在公共体育服务中的可持续发展。
（3）贯彻“数字中国”布局规划，发挥区域优势，因地制宜地协同发展。首先，通过多种举措推动包括体育在内的公共服务均等化，兼顾公平与效率，进行公共体育服务资源优化配置，在运动设施完善、健身队伍建设、赛事活动开展以及健康科普宣传等工作上对中西部等欠发达地区加大投入和适度倾斜，并做好投入产出与地方经济发展水平，常住人口总量、结构、流动趋势以及创新投入持续度的测算，避免浪费。其次，采取差异化发展策略，倡导因地制宜、协同联动、东西合作。做好制度创新、顶层设计、数字技术发展规划，优化公共体育服务发展政策体系，灵活运用多种政策工具，利用数字技术提高公共体育服务的供给效率。一方面，发挥各地区优势：充分利用东部地区数字资源、技术和人才等多个方面的要素及产业优势，推动体育服务市场化、产业化转型，打造可借鉴、可复制、可推广的公共体育服务示范产品和标杆模式；中部地区借助区位优势，增强创新和民生两端并进的内生动力，将自身发展融入东西跨区域资源流动，成为东西部地区数字技术互通的桥梁；西部地区要利用好自身发展数字技术的气候条件和资源基础，以及人民对于均等化服务的早期需求，提升自身数字治理效能。另一方面，弱化行政壁垒，促进东西协作，尤其是发挥对口帮扶、共同富裕区的示范效应、邻里效应、辐射带动效应，推动数据资源跨地区、跨层级共享，引导优质数字资源要素向中西部地区流动扩散，促进数字公共服务普适普惠，利用数字技术为农村地区、偏远地区、革命老区及少数民族聚集区提供质量较高的流动性、共享性公共服务，缩小公共体育服务均等化差距。
（4）有效推进数字政府建设，提升公共体育服务精细化治理水平。首先，提高政府数字化履职能力。发挥数字技术带来的信息获取、分析和整合优势，将数据治理的理念、规范和模式匹配、嵌套政府履职的工作平台、业务流程和信息系统，形成数字化治理框架，从高效、及时、灵活、精准的政府履职中优化政府职能，提升政府信任，完善服务能力。其次，推动政府间数据开放共享。着力完善数据资源汇聚、共享、开放、交易的规范和标准，助力跨层级、跨部门的公共体育服务联通协作，实现多元主体参与下的业务协同、精准、集约治理，破除“信息孤岛”和“数字鸿沟”效应。最后，重视外部环境的调节作用。政府治理能力的提升是全方位、全流程、全领域的需要，数字技术在公共体育服务赋能中的作用发挥需要财政透明度、信息公开度、监管执行度、保障支持度、营商清朗度等方面的保障，因此，要从整合治理视角全方位提升数字政府建设，让民众在公共体育服务领域乐享更多数字技术发展成果。
5.3 不足与展望
在数实融合背景下，数字技术伴随技术进步在政府治理中不断嵌入，进一步提升公共体育服务更高水平发展的效率和效果，这是当前值得学界和业界共同关注的议题。本文基于门槛和中介效应，以实证方法验证数字技术赋能公共体育服务发展的效应，具有一定程度的边际贡献，但也存在不可避免的现实局限。
首先，在数据获取上，本文以公开、权威、连续、有效为标准，基于体育事业统计等年鉴数据，获取2014—2020年中国30个省（区、市）的面板数据。从更高质量数据的角度考量，在时空跨度上，如果回溯时期更长，可能更能展现数字技术发展前后的跨越式变化；如果数据颗粒细度更佳，可以基于城市、区县取数，在数字技术空间关联效应和区域异质性上的分析可能更精准地体现发展及变迁规律。
其次，在指标建构上，本文基于前人广泛使用并得到权威检验的指标体系进行公共体育服务、数字技术和政府治理能力的测量，保证了测量、讨论的基础。相较于实际社会发展中这三者的影响因素，尚显单薄，未来可以增加更精细的产业、人口及教育指标，以便更全面地进行分析与讨论。
最后，在研究方法上，数字技术发展日新月异，其对政府治理和公共体育服务发展的影响和赋能过程中产生了丰富的案例。未来可以收集此议题下的实践案例，通过科学严谨的多案例分析，更好地探讨数字技术的赋能效应，分析数字技术自身发展带来的“数字鸿沟”、市场集中、供需错位和平台垄断等问题，以及对政府治理和公共体育服务发展带来的新的问题和挑战，更好地支撑、补益本文的研究成果。
作者贡献声明：张叶涵：搜集文献资料，撰写论文；作者贡献声明：陈嘉良：搜集、处理数据；作者贡献声明：李海：提出论文主题；作者贡献声明：吴殷：设计论文框架，审核、指导修改论文。 -
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图 1 2014—2020年东、中、西部公共体育服务发展水平指数均值
Figure 1. Average development index of public sports services in the eastern, central and western China from 2014 to 2020
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图 2 2014—2020年东、中、西部数字技术综合发展水平指数均值
Figure 2. Average value of the comprehensive development level index of digital technology in the eastern, central and western China from 2014 to 2020
表 1 数字技术发展水平和公共体育服务发展水平评价指标体系
Table 1 Evaluation indicator system for the comprehensive development level of the digital technology and the development level of public sports services
变量 一级指标 二级指标 三级指标 指标属性 数字技术综合发展水平指数（Dig） 数字基础技术 互联网相关从业人员数 计算机服务和软件从业人员/地区总人口 正向 数字应用技术 互联网普及率 互联网用户数/地区总人口 正向 移动互联网用户数 移动电话用户数/地区总人口 正向 互联网相关产出 电信业务总量/地区总人口 正向 数字普惠金融发展 中国数字普惠金融指数 正向 公共体育服务发展水平指数（Ser） 资金投入 人均群众体育财政投入 群众体育财政投入/地区总人口 正向 人均体育彩票公益金投入 体育彩票公益金投入/地区总人口 正向 设施服务 人均场地（设施）面积 场地（设施）面积/地区总人口 正向 指导服务 人均体育社会组织个数 体育社会组织个数/地区总人口 正向 监测服务 人均国民体质监测站点数 国民体质监测站点数/地区总人口 正向 国民体质监测人数比例 国民体质监测人数/地区总人口 正向 
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表 2 控制变量定义
Table 2 Definition of control variables
变量名称 变量符号 变量指标 经济发展水平 GDP 地区GDP/地区总人口 城镇化发展水平 Urb 城镇人口/地区总人口 人口密度 Dens 地区总人口/地区行政区域面积 财政自给率 Fiscal 财政预算内收入/财政预算内支出
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表 3 中介变量定义
Table 3 Definition of mediator variables
变量 一级指标 二级指标 三级指标 指标属性 政府治理能力（Gov） 政府绩效 财政支出规模 财政支出/地区总人口 正向 法治建设 治安环境 犯罪人数/地区总人口 负向 监管质量 环境监管 工业污染治理投资完成额/总产出 正向 公共安全监管 交通事故伤亡人数/发生数 负向 经济发展 经济产出 GDP/地区总人口 正向 教育水平 受教育年限/地区总人口 正向 研发能力 专利授权数量/地区总人口 正向 民生保障 可支配收入 可支配收入/地区总人口 正向 养老保险 养老保险参保数/地区总人口 正向
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表 4 变量描述性统计结果
Table 4 Descriptive statistics of variables
类别 变量符号 观测数 均值 标准差 最小值 最大值 被解释变量 Ser 210 0.113 0.071 0.028 0.398 核心解释变量 Dig 210 0.448 0.147 0.233 0.982 中介变量 Gov 210 0.243 0.114 0.079 0.757 控制变量 GDP 210 5.943 2.804 2.495 16.493 Urb 210 0.606 0.122 0.402 0.893 Dens 210 0.477 0.711 0.008 3.924 Fiscal 210 2.418 1.046 1.074 6.686
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表 5 省（区、市）区域分布情况
Table 5 Regional distribution of provinces, autonomous regions, and municipalities
地区 省（区、市） 东部 北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南 中部 山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南 西部 重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆 资料来源：《中华人民共和国2020年国民经济和社会发展统计公报》。
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表 6 数字技术影响公共体育服务发展的基准回归结果
Table 6 Benchmark regression results of the impact of the digital economy on the development of public sports services
变量 Ser 模型（1） 模型（2） Dig 0.663***（0.134） 0.504***（0.157） GDP 0.013（0.007） Urb 0.091（0.237） Dens 0.247（0.329） Fiscal 0.016（0.017） 省份固定效应 YES YES 年份固定效应 YES YES 时期数 7 7 地区个数 30 30 样本数 210 210 R2 0.832 0.843 注：***表示P<0.001；括号内数值为标准误。
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表 7 数字技术影响公共体育服务发展的稳健性检验结果
Table 7 Robustness test results of the impact of the digital economy on the development of public sports services
变量 Ser L.Ser Ser 模型（3） 模型（4） 模型（5） Dig 0.370*（0.175） 0.154*（0.068） Dig_w 0.376*（0.160） L.Ser −0.498***（0.118） GDP 0.018**（0.007） 0.006（0.008） 0.017*（0.007） Urb 0.044（0.239） −0.069（0.286） 0.048（0.258） Dens 0.238（0.340） 0.719（0.384） 0.225（0.511） Fiscal 0.016（0.017） −0.012（0.020） −0.061（0.022） 时期数 7 7 7 地区个数 30 30 30 样本数 210 210 210 注：***表示P<0.001，**表示P<0.01，*表示P<0.05；括号内数值为标准误。
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表 8 内生性检验结果
Table 8 Endogeneity test results
变量 Dig Ser 模型（6） 模型（7） I.Dig 0.001***（0.170） Dig 0.498***（0.170） GDP 0.048***（0.005） 0.008（0.006） Urb −0.027（0.120） 0.307（0.207） Dens −0.075***（0.013） −0.381（0.502） Fiscal 0.039***（0.008） 0.025（0.015） 样本数 210 210 R2 0.109 0.823 Underidentification test (LM) LM=21.569*** Weak identification test
(Cragg-Donald Wald F statistic)F=57.762*** Kleibergen-Paap rk Wald Wald=28.478*** 注：***表示P<0.001；括号内数值为标准误。
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表 9 动态面板门槛回归结果
Table 9 Dynamic panel threshold regression results
变量 Ser L.Ser −1.233*（0.408） GDP 0.116*（0.046） Urb −2.921（2.506） Dens −2.488（7.238） Fiscal −0.233（0.100） Dig≤θ 0.525*（0.224） Dig>θ 0.477*（0.423） 注：*表示P<0.05；括号内数值为标准误。
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表 10 数字技术影响公共体育服务发展的区域异质性检验结果
Table 10 Heterogeneity test results of the impact of the digital economy on the development of public sports services
变量 西部 中部 东部 Dig 0.934***（0.271） 0.677（0.674） 0.432*（0.280） GDP −0.004***（0.016） −0.023（1.015） 0.018（0.012） Urb 0.957*（0.277） −2.912（1.015） 0.068（0.052） Dens −7.632*（3.212） 3.257（2.114） 0.398（0.431） Fiscal 0.005（0.033） −0.012（0.023） 0.0434（0.052） 时期数 7 7 7 地区个数 9 9 12 样本数 63 63 84 R2 0.959 0.395 0.691 注：***表示P<0.001，*表示P<0.05；括号内数值为标准误。
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表 11 政府治理能力中介效应检验结果
Table 11 The inspection results of the intermediary mechanism for government governance capacity
变量 Ser Gov Ser 模型（8） 模型（9） 模型（10） Dig 0.504***（0.157） 0.361*（0.160） 0.469***（0.158） Gov 0.093（0.074） GDP 0.013（0.007） 0.024（0.007） 0.010（0.007） Urb 0.091（0.237） −0.493（0.243） 0.137（0.239） Dens 0.247（0.329） −0.087（0.336） 0.254（0.328） Fiscal 0.016（0.017） −0.022（0.017） 0.017（0.017） 时期数 7 7 7 地区个数 30 30 30 样本数 210 210 210 注：***表示P<0.001，*表示P<0.05；括号内数值为标准误。
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