中国经济正从高速增长阶段转向高质量发展阶段，消费升级逐渐成为政界与学界共同关注的热点问题，如何通过拉动消费促进经济增长是影响中国社会经济发展的重要课题^[1]。随着中国人均收入和生产力水平的进一步提高，人们对服务业的需求逐渐增长，服务业在宏观经济中的地位愈发重要^[2]。2015年，服务业增加值占GDP的比重超过50%，标志着中国经济进入以服务业为主的经济发展阶段^[3]。在此背景下，作为新兴消费增长动力的体育消费逐渐受到越来越多的关注。2014年10月，国务院出台《关于加快发展体育产业 促进体育消费的若干意见》^[4]，指出要“积极扩大体育产品和服务供给，推动体育产业成为经济转型升级的重要力量”。2017年，党的十九大报告^[5]指出，“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”。社会主要矛盾的转化揭示了我国消费正从物质型消费向服务型消费转变，体育消费在满足人民对美好生活向往中所发挥的作用与日俱增。2019年，国务院颁布《关于促进全民健身和体育消费 推动体育产业高质量发展的意见》^[6]，指出要激发体育消费市场的活力和消费热情，通过优化体育消费环境、出台鼓励消费政策等措施，推动体育产业成为国民经济的支柱性产业。2023年，中共中央政治局分析研究当前经济形势和经济工作的会议强调，要推动体育休闲等服务消费，发挥消费拉动经济增长的基础性作用^[7]。同一时期，国家体育总局发布的《关于恢复和扩大体育消费的工作方案》^[8]展现了进一步恢复和扩大体育消费，助力经济增长的信心和决心。从经济转型升级的重要力量到国民经济的支柱性产业，体育消费在国家经济发展中的重要性愈发凸显。

在体育消费在国民经济中的重要性进一步得到重视的同时，体育在促进健康方面的重要作用也逐渐被广泛认识。人口老龄化的社会发展趋势促进了大众对健康的需求与期待。在国家层面，2016年10月，中共中央、国务院印发《“健康中国2030”规划纲要》^[9]，明确提出要通过加强体医融合和非医疗健康干预的方式，推动体医结合公共健康服务模式的形成，以达到“全民健康”的根本目的。党的十九大报告提出“健康中国”战略，把人民健康放在优先发展的战略地位成为中国建设现代化强国的应有之义。在个体层面，随着人们生活水平的提高，对美好生活的向往促使健康问题愈发受到重视，将健康视作具有消费和健康投资双重属性的理念释放出新时代中国社会大众对健康的新需求。

然而，由于缺少相关的基础性统计数据，对我国体育消费发展现状的分析难以开展，使得对当前体育消费发展状况、趋势和特征等全方位的认知难以达成，以体育消费的整体认知为基础的理论机制探究难以推进^[10]。另外，少有研究从消费行为的角度关注体育消费的医疗负担缓解效应。本文基于中国银联商务2018—2021年的消费大数据，分析体育消费与医疗消费之间的关系，揭示体育消费所具有的健康效应，从经济学的角度为体育促进健康提供证据支持。

1.   文献述评

1.1   体育消费的概念界定与基本内容

体育消费分为“以核心消费为主的狭义体育消费和包含外延在内的广义体育消费”，其中，狭义体育消费表示消费者直接的体育消费，而广义体育消费包含间接的体育消费。具体而言，可以基于在市场中的商品形态将体育消费分为两类：①实物型体育消费；②非实物型体育消费（也称服务型体育消费）。还可将非实物型体育消费进一步分为观赏型体育消费和参与型体育消费^[11]。其中，观赏型体育消费是指消费者通过观看体育赛事等方式间接参与体育所产生的消费，参与型体育消费是指消费者直接参与运动健身等体育活动所产生的消费。

我国体育消费研究的发展与时代背景和社会经济发展息息相关。改革开放前，体育事业主要以计划经济为主，体育消费主要为国家、单位等购置的集体性体育实物消费^[12]，个人体育消费十分稀少^[11]。1985年，国务院出台的《国民生产总值计算方法》将体育部门列入第三产业，体育的经济价值由此受到关注^[13]。1993年《关于培养体育市场、加快体育产业化进程的意见》的出台与实施推动了我国体育向市场化转型发展。1995年《全民健身计划纲要》首次提出了“提倡和引导群众进行体育消费”^[11]。2001年北京申奥成功，进一步促进了大众的体育消费需求。体育消费的相关研究也在这一时期极速增长，新理论、新视角、新方法的融入不断充实和丰富着体育消费研究的内容。

在体育消费的现状与特征方面，尽管已有许多研究对此进行了讨论，但囿于资源获取的难度和数据的局限性，现有对体育消费现状的描述大多具有一定的地域性。例如：黄海燕等^[14]基于上海市居民体育消费专项调查对体育消费发展的现状与未来进行研究；赵胜国等^[15]基于江苏、安徽、陕西3省的调查数据对居民体育消费观进行研究；李国等^[16]对长江三角洲地区体育消费结构特征与发展趋势进行研究；刘志强等^[17]基于16个城市的问卷数据对体育消费需求结构特征进行研究。上述研究都选取了特定区域，是以某一区域为代表性样本对体育消费的发展现状和结构特征的研究。从数据的角度看，我国体育相关数据的开放较之教育、医疗、环保等领域有着明显滞后性^[18]，体育相关数据较为匮乏。由此，在全国范围内对体育消费系统监测与统计的长期缺失使得当前我国体育消费相关研究在整体上呈现碎片化、空心化倾向，难以与当前体育消费的发展地位和现实需要相匹配^[14]。

在体育消费的影响因素方面，许多研究尝试回答“什么影响体育消费”这一问题。在宏观层面，国际经验是经济发展进入上中等收入阶段即超过6500美元时将形成较大规模的体育消费需求，而进入高收入阶段后体育产业将成为经济发展的支柱型产业。即体育消费是经济社会发展到一定水平时所形成和发展的市场需求^[19]。除经济增长之外，收入水平、受教育程度、消费支持与消费环境、年龄以及时间约束等条件都会对体育消费产生影响^[20-23]。在微观层面，体育消费行为会受到个体消费动机等因素的影响。对体育消费行为的讨论通过引入经济学、心理学等学科的相关理论，在特定的社会文化背景下分析消费者在消费决策过程中的行为模式及其所呈现的个体差异^[24]。

总体而言，我国体育消费研究主要关注以下4个方面：①对体育消费概念定位以及内涵的讨论；②对体育消费行为、动机和影响因素的分析；③对体育消费的符号意义的探讨；④对体育消费结构、现状和特征的描述^[11]。目前仍缺乏以大数据为支撑的体育消费研究，关于体育消费对其他因素是否产生影响也认识不足，因此，本文通过实证分析体育消费对医疗消费产生的影响，讨论体育消费的健康效应。

1.2   老龄化背景下的体育消费与人群健康

我国慢性病人数和老龄人口的持续增长不仅给卫生医疗系统带来了巨大压力，也使我国人口健康问题面临诸多挑战。为应对这一挑战，自2009年起，政府不断加大对卫生医疗系统的财政投入，政府的医疗费用支出以20%的增速高速增长，其中80%用于慢性病的预防与治疗，但政府的高投入未能带来积极的效果。我国慢性病的确诊人数仍在不断攀升，致死率居高不下。在此背景下，人们逐渐认识到体育运动在疾病防治、健康促进和延长健康寿命等方面所发挥的重要作用，意识到“主动健康”比“被动治疗”更为有效^[25]。“体育+医疗”的体医融合新模式应运而生，推动着我国健康管理的进一步发展^[26]。

类似的情况在其他国家也出现过。依据美国卫生及公共服务部的数据，1960—1978年，美国在医疗卫生方面的总支出从270亿美元极速增长至1 920亿美元，增长率超过了600%，然而，这些支出大多被用于治疗疾病而非预防疾病，美国慢性病患病率居高不下，并未出现显著的降低趋势^[27]。美国由此开始关注体医融合，将具有主动预防功能的体育运动引入国民健康促进工作，强调体育运动在促进健康方面具有的有效性和持续性^[28]。在医疗成本飞涨的时代，通过加强体育运动促进健康是经济实惠的举措^[29]。

不论是古代西方医生提出的运动对于健康的重要性还是古代中国的养生之道，都可作为体医融合的理论基础。早在公元前400年，希波克拉底（Hippocrates）^[30]便在其著作中指出，单靠饮食不能使人保持健康，如果想要保持健康须进行必要的体育运动，通过食物和运动共同创造健康。进入现代社会，将运动与医疗相联系始于1930年代，哈佛疲劳实验室（Harvard Fatigue Laboratory）^[31]、伊利诺伊大学TK Cureton健身实验室（T.K. Cureton's Fitness Laboratory）^[32]进行了一些关于运动与健康的开创性研究。基于这些成果，流行病学家Jeremy Morris和Ralph Paffenbarger发现了运动的缺乏与许多慢性病之间的联系^[33]。1960年代之后，越来越多的研究证实了身体活动或体育运动与健康水平之间存在联系，同一时期的相关数据显示，美国超过1/3的人口死亡源于不健康的生活方式。随着有氧运动等健身活动和新健康理念的流行，运动疗法逐渐开始在主流医疗中占据重要地位^[34]。

1970年代，《美国医学会杂志》（The Journal of the American Medical Association）和《新英格兰医学杂志》（The New England Journal of Medicine）等主流医学期刊开始发表有关运动与健康的文章，包括在临床中提出使用运动处方的建议。1979年，美国卫生及公共服务部关于健康促进和疾病预防的报告呼吁通过加强运动锻炼对抗患病人数不断上升的慢性病^[27]。1980年代，美国卫生及公共服务部将健康和运动确定为国家改善人民健康的15个重点领域之一，出版了《健康生活》（Living Health）^[35]等畅销书；同一时期，《医生与运动医学》（The Physician and Sportsmedicine）期刊发起了“运动是良医”（Exercise is Medicine, EIM）的项目。2007年，美国医学会和美国运动医学学会共同发起了“运动是良医”的健康倡议。此后，这一理念逐渐深入人心，并在实践中得到验证^[34]。

世界卫生组织指出，“健康不是生活的目标，而是用于实现和满足个人日益增长的社会文化需求以及改变环境的一种资源”。这与“健康中国”战略提出的“大健康”概念具有高度一致性^[36]。体医融合是由体医结合发展而来的概念^[25]，体育与医疗的融合并不是简单的相加，而是要发挥体育在疾病的预防、治疗与康复过程中的特殊作用^[37]，探索运动的健康促进效应，为实现“健康中国”的战略目标作贡献^[38]。在实践层面：一方面，我国体育参与率较低，运动不足引发的健康危机威胁着大众的身体健康；另一方面，大众的运动健康意识不足，难以主动通过运动进行疾病预防和健康促进^[39]。

综上所述，不仅需要从理论层面积极探索体育运动与健康的关系，也需要普及现有研究成果，让更多人认识到体育运动不仅在促进健康方面发挥着重要作用，而且还能降低医疗支出，具有经济效应。

2.   理论基础与研究设计

2.1   理论基础

健康经济学诞生于20世纪初期的美国，是经济学的一个重要应用分支。健康经济学在发达国家受到高度重视是因为医疗支出占GDP比重居高不下和经济学在研究资源配置方面存在优势^[40]。在对美国的产业结构分析中，医疗卫生以7%的占比排名第四，反映了健康产业在一个国家的经济发展达到更高水平时将会得到更快发展^[41]。中国对健康经济的关注始于20世纪末，主要关注医疗费用支出、医疗制度改革、健康产业发展等议题，相较于欧美国家，研究深度与广度尚有欠缺^[36]。

早在20世纪初，美国经济学家Fisher便将健康视作一种财富形式。他指出疾病对经济财富具有3个方面的影响：①因早亡而损失的未来收益的净现值；②因疾病而损失的工作时间；③因治疗所花费的时间成本^[40]。Mushkin^[42]从经济学角度首次将健康纳入人力资本的框架，解释了健康对人力资本的影响。他将健康作为一种财富资本，计算出美国1900—1960年人口死亡率下降带来了约 8 200 亿美元的经济收益，归纳了疾病对人力资本造成损失的3个方面：死亡（Death）、残疾（Disability）和衰弱（Debility）。将健康视作人力资本重要组成部分的讨论拉开了通过经济学视角研究健康问题的序幕。随后，Grossman^[43]将医疗保健需求视作消费者的一种派生需求，认为健康具有双重属性，即作为商品属性的健康和作为投资属性的健康，通过健康的效用函数分析建立了健康资本需求模型。在健康问题被纳入经济学分析框架之后，许多经典的经济学模型和理论被引入健康经济学范畴，对健康问题进行了系统性分析。就健康经济学而言，作为人力资本的重要组成部分，健康问题对于中国社会长期的经济增长有着十分重要的影响^[44]。

本文基于Grossman所提出的健康资本需求模型设定研究假设，探讨体育消费的健康效应。首先，假设健康作为一种资本，具有商品和投资的双重属性，能够对其进行投资。即个体选择进行体育消费是对其自身健康的一种投资，这种通过体育消费形成的健康投资能够促进个体的健康效应。其次，假设消费者在健康方面具有完全信息。即为达到理想的健康状况，消费者会对能够改善其状况的支出进行估算，并将这些估算与其花费在其他商品上的支出进行比较，从而建立理想的健康状况^[43]。由此提出假设1：体育消费与医疗消费之间存在负相关的关系。

随着年龄的增长，人的身体机能会不断衰退^[45]。人类的健康不仅会受到健康投资的影响，也会受到年龄的影响，尤其是对于65岁以上的老年人群体而言，随着身体机能的衰退，体育的健康促进效应会更为明显。为此，进一步引入年龄作为重要变量，分析消费者处于不同年龄阶段时体育消费与医疗消费之间的关系，提出假设2：对老年人群体而言，体育消费的健康效应更加明显。

2.2   数据描述

本文基于中国银联商务消费大数据2018—2021年的全国消费记录，从中随机抽取100万人的消费记录，形成数据基础。数据的起止日期为2018年1月1日—2021年12月31日。随机抽样样本的描述性统计特征：①男女性别比例为1.379；②年龄分布为18～29岁占2.30%（18岁及以上才能办理银行卡）、30～44岁占47.99%、45～59岁占33.44%、60～74岁占6.91%、75岁及以上占9.36%；③交易发生地涵盖了31个省级行政区、333个地级行政区和2257个县级行政区。可见，中国银联商务消费大数据覆盖人群广泛，覆盖城市丰富，数据记录较为客观，基本能够有效反映中国居民消费的现状与特点。

2.3   实证模型

为探究体育消费与医疗消费之间的关系，基于中国银联商务消费大数据构建个体层面的平衡面板数据以对研究问题进行回归分析。具体步骤：①通过对消费者消费类别的识别，筛选出中国银联商务消费大数据记录中同年度有体育消费和医疗消费的人群；②依据消费记录中的行业代码，计算每位消费者每年的体育消费总额、医疗消费总额及其总消费金额；③基于个体的总体消费数据，计算出体育消费占总消费金额的比例以及医疗消费占总消费金额的比例作为研究的核心变量；④剔除消费者信息中缺失年龄、地域等信息和存在消费极端值的个体数据，限定消费者年龄为85岁及以下。最终得到总样本量为121436的平衡面板数据。相较于截面数据和时间序列数据，面板数据的优势在于：①提供了每个单位在不同时期的信息，即同时具有截面维度和时间维度的信息，样本的容量更大；②固定效应的引入可以缓解单维度变化中由于遗漏变量引起的测量偏差问题；③提供了时间和空间维度的变异性信息，使得观测个体动态行为成为可能^[46]。实证模型设定如下：

其中，被解释变量$ {Medical}_{it} $为第i个个体在t时期的医疗消费占年度总消费的比例，${S port}_{it}$为第i个个体在t时期的体育消费占年度总消费的比例，$ {x}_{it} $为消费者属性，$ {\alpha }_{i} $为固定效应，$\; \beta $为参数，$ {Year}_{t} $为时间变量，$ {\varepsilon }_{it} $表示随机误差项。分别选择体育消费和医疗消费占年度总消费的比例作为解释变量和被解释变量的理由：①两类消费的消费金额变动会同时受到个人消费能力即总消费的影响，不同消费者之间消费能力具有显著性差异，采用不同类别消费占总消费比例的方式可以有效降低这些差异对回归结果的影响；②用不同类别消费所占总消费比例的方式相对于直接使用消费金额而言，更能反映消费者的不同消费类别分配情况，从而更能体现出个体消费者消费结构的变动。

为缓解遗漏变量的内生性干扰，提高回归模型的估计效率，引入消费者属性$ {x}_{it} $，表示一系列对医疗消费有影响的控制变量。由于被解释变量和解释变量均为不同类别消费占总消费的比例，选取总消费作为控制变量可能会存在共线性问题。通过VIF检验以删除存在共线性问题的控制变量，控制变量的VIF值均低于7，表示模型中不存在共线性问题。最终选取的控制变量包括年龄、人均可支配收入、城市常住人口、省级财政体育支出。变量的描述性统计结果如表1所示。

表  1  变量描述性统计结果（n=121436）

Table  1.  Descriptive statistical results of variables

变量	均值	标准差	最小值	最大值
年龄/岁	48.49	11.40	18	85
医疗消费占比/%	0.00572	0.0113	0	0.921
体育消费占比/%	0.000793	0.00546	0	0.718
人均可支配收入	10.430	0.311	9.758	11.260
城市常住人口	3.875	0.728	1.264	4.843
省级财政体育支出	9.541	0.590	7.755	10.640
注：人均可支配收入、城市常住人口、省级财政体育支出均取对数处理。

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3.   实证结果

3.1   不同时空下的体育消费健康效应

体育消费对医疗消费影响的回归分析结果如表2所示。为了验证体育消费对医疗消费的影响，在2个固定效应回归模型中依次进行没有控制变量的模型分析、加入年龄等控制变量的模型分析和时间固定效应分析。同时，为了考虑新冠病毒感染疫情（以下简称“疫情”）可能产生的影响，对整体数据和疫情前的数据分别进行固定效应回归模型检验。如表2所示，模型（1）和（2）的数据样本为整体数据，模型（3）和（4）的数据样本为疫情前数据。4个模型的分析结果均显示，体育消费与医疗消费在1%统计水平上具有负相关关系。由模型（2）和（4）可知，在整体数据中加入控制变量和时间固定效应后，2018—2021年体育消费占总消费的比例每提高1个单位，医疗消费占总消费的比例降低0.083个单位，而在疫情前，体育消费占总消费的比例每提高1个单位，医疗消费占总消费的比例降低0.203个单位，表明体育消费与医疗消费之间具有显著的负相关关系，即体育消费占总消费比例的增长能够降低医疗开支。

表  2  体育消费的健康效应回归分析结果

Table  2.  Regression analysis results of sports consumption and medical consumption

变量	模型(1)	模型(2)	模型(3)	模型(4)
体育消费占比	−0.043***	−0.083***	−0.059***	−0.203***
	(−2.92)	(−3.19)	(−4.37)	(−6.68)
年龄		0.001***		0.003***
		(23.43)		(44.13)
人均可支配收入		0.002***		0.004***
		(3.81)		(4.57)
常住人口		−0.000		0.002***
		(−0.14)		(3.78)
财政体育支出		−0.001***		−0.002***
		(−3.42)		(−3.94)
年份固定效应	否	是	否	是
常数项	0.006***	−0.064***	0.005***	−0.179***
	(490.33)	(−16.20)	(556.18)	(−31.22)
观测值	121 436	121 436	60 759	60 759
注：括号内数据为稳健性检验t值；***表示P<0.01；模型（1）和（2）使用的是2018—2021年的面板数据，模型（3）和（4）使用的是2018—2019年的面板数据。

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由表2可知，整体数据与疫情前数据的结果在显著性和正负相关性关系上均保持一致，疫情前（2018—2019年）体育消费对医疗消费的影响效果（−0.203）远大于2018—2021年整体的影响效果（−0.083），说明疫情期间体育消费的健康效应受到抑制。在控制变量中，年龄和人均可支配收入均与医疗消费之间呈正相关关系，说明随着人均可支配收入的增长，医疗支出占总消费的比例也会增加；财政体育支出则与医疗消费之间呈负相关关系，说明公共财政在体育方面的投入也可带来个人的健康回报，且疫情前财政体育支出的影响效果（−0.002）显著大于这段时期的整体效果（−0.001），同样反映了疫情期间财政体育支出的健康效应受到抑制。由此，假设1得到了证实，即在个体层面，体育消费占总消费比例的提升能显著降低医疗消费占总消费的比例。

考虑到中国各地区间的区域差异，为进一步分析体育消费与医疗消费间的关系，同时为整体的回归结果进行稳健性检验。如表3所示，将数据分为东部地区、中部地区、西部地区和东北地区4个组别，依次进行固定效应回归模型检验。具体分组信息：东部地区包括北京市、天津市、河北省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、海南省10个省（市）；中部地区包括山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省6个省；西部地区包括内蒙古自治区、广西壮族自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区12个省（区、市）；东北地区包括辽宁省、吉林省、黑龙江省3个省。

表  3  不同区域的体育消费与医疗消费回归分析结果

Table  3.  Regression analysis results of sports consumption and medical monsumption by different regions

变量	模型(5)	模型(6)	模型(7)	模型(8)
	东部地区	中部地区	西部地区	东北地区
体育消费占比	−0.243***	−0.185***	−0.169***	−0.106*
	(−6.77)	(−4.26)	(−4.51)	(−1.87)
控制变量	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是
常数项	−0.205***	−0.325***	−0.092***	−0.205***
	(−21.16)	(−5.02)	(−3.68)	(−3.67)
观测值	31 136	21 461	5 183	2 979
注：使用2018—2019年的面板数据；*** 表示P<0.01, *表示P <0.1。

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从表3看，4个区域的回归模型分析结果均显示出体育消费与医疗消费之间显著的负相关性，与整体数据的分析结果一致。然而，各区域之间的回归系数和显著性具有一定的异质性，其中，东部地区、中部地区和西部地区的体育消费与医疗消费在1%统计水平上存在负相关关系，东北地区的体育消费与医疗消费在10%统计水平上存在负相关关系。就影响效果而言，东部地区体育消费的健康效应最为明显（−0.243），其次为中部地区（−0.185）、西部地区（−0.169），东北地区相对最小（−0.106）。这表明对于东部地区而言，体育消费的健康效应显著优于中部、西部和东北地区，且东部地区是唯一高于全国平均效应（−0.203）的区域。由此可见，4个区域体育消费的健康效应均显著且存在区域差异。

3.2   不同年龄组的体育消费健康效应

考虑到年龄对个体健康的影响，不同年龄段人群休闲时间、健康状况等的不同可能会导致其体育消费的健康效应存在差异。本文通过对不同年龄段数据进行分组回归，将人群按照年龄分为＜35岁、35～44岁、45～54岁、55～64岁以及65～85岁5个组别。选取疫情前（2018—2019年）数据进行分组回归，以分析不同年龄组间体育消费健康效应的异质性。

表4的回归分析结果显示，5个年龄组的体育消费与医疗消费之间均存在1%统计水平上的负相关。不同年龄组之间体育消费与医疗消费的回归系数存在一定的差异，且随着年龄的增长，体育消费的健康效应先下降后提升。对于35岁及以上人群而言，体育消费的健康效应呈持续上升趋势，到了65～85岁年龄组，体育消费的健康效应最大。同时，45岁及以上人群体育消费的健康效应显著高于全人群平均水平（−0.203），相较于35～44岁人群，65～85岁人群体育消费的健康效应几乎提高了一倍。这表明对于老年人群而言，体育消费的健康效应尤为明显，假设2得到验证。因此，在人口老龄化加剧的趋势下，发展全人群体育消费，尤其是促进老年人群体育消费具有重要意义。

表  4  不同年龄组的体育消费与医疗消费回归分析结果

Table  4.  Regression analysis results of sports consumption and medical consumption by different ages

变量	模型(9)	模型(10)	模型(11)	模型(12)	模型(13)
	＜35岁	35～44岁	45～54岁	55～64岁	65～85岁
体育消费占比	−0.214***	−0.181***	−0.226***	−0.261***	−0.320***
	(−6.87)	(−2.91)	(−5.18)	(−5.15)	(−3.53)
控制变量	是	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是	是
常数项	−0.111***	−0.144***	−0.180***	−0.246***	−0.341***
	(−6.86)	(−13.65)	(−16.84)	(−15.66)	(−21.35)
观测值	6566	21586	16952	9613	6042
注：使用2018—2019年的面板数据；***表示 P<0.01。

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4.   结论与讨论

本文基于健康资本需求模型将健康视作一种投资品，假定消费者在健康方面具有完全信息，分析并讨论体育消费与医疗消费之间的关系。从个体层面的消费大数据实证分析结果看，消费者体育消费的占比每提高1个单位，医疗消费的占比会降低0.203个单位。进一步分析表明，对35岁及以上人群而言，体育消费的健康效应会随着年龄的增长明显增强，且65岁及以上老龄人口的体育消费健康效应最为显著。体育消费之所以会产生健康效应，是由于体育消费所产生的体育运动能够促进个体健康，进而降低个体的医疗开支。为此，消费者体育消费水平的提高能有效降低其医疗消费支出。具体而言，可以从以下几个方面进一步分析体育消费的健康效应。

（1）体育消费是一种积极性消费。从体育消费和医疗消费的属性看：医疗消费是人们对医疗产生需求时的刚性支出，同时也是一种消耗性支出；反之，体育消费属于消费者根据自身兴趣爱好选择的休闲娱乐支出，体现了消费者积极的生活态度和追求健康生活的意识。作为一种积极性消费，体育消费的行为反映了消费者愿意在体育活动中投入时间与金钱，以提升自身身体素质和健康水平。由此，相较于医疗消费，体育消费不属于刚性消费，是消费者自愿选择的支出类别，具有主动性特征。

（2）体育消费可促进消费者生产力的提升。从体育消费和医疗消费对生产力的影响看，消费者进行医疗消费的同时往往会由于自身健康状况的降低影响生产能力，而体育消费能够促进个体健康进而提升个体的生产力。通过体育运动的方式促进个体健康已经得到了诸多研究的证实。一般而言，较高水平的身体活动和运动训练与心肺健康提升和血管疾病风险（包括心肌梗死、心血管疾病相关的死亡和全因死亡率）降低显著相关^[47]。在糖尿病方面，包括柔韧性和平衡运动在内的各种类型的身体活动可以增强2型糖尿病患者的健康和血糖管理^[48]。关于骨质疏松^[49]、创伤后应激障碍^[50]、慢性肾脏病^[51]等病症的研究和临床实践都证实了将运动作为治疗的一部分的合理性，指出运动在其中发挥的重要作用。在这些病理条件下，运动被视作一种“治疗剂”，遵循确定的病因，通过一定量的运动干预来消除或减轻疾病。对于抑郁症等部分疾病，运动甚至可以替代药物治疗，从而有助于实现消除潜在不适当药物治疗的目标。与其他治疗方式一样，运动干预也存在剂量效应，即运动处方需要根据健康状况或医疗状况的不同进行个体化的定制。事实上，将运动干预作为一种康复或治疗的手段能同时针对多种疾病，而不是像疾病管理中的药理学方法通常仅针对单一疾病进行治疗^[45]。体育运动有助于增强身体素质，减少疾病发生率。消费者通过体育消费可以提高个人的健康水平和体能素质，从而提高工作效率。

（3）体育消费有助于人们形成健康的生活方式。常规的运动在促进健康和预防疾病方面的有益作用已得到许多研究的证实^[52]。研究^[53]显示，约25%的心脏病能够归因于高血压，高血压同时也是引起冠心病、心肌梗死和中风等心血管疾病的主要因素。预计至2025年，罹患高血压的人口比例将达到60%，高血压及其并发症的治疗是一项重大且持续的医疗保健挑战。研究^[54]指出，身体活动不足会导致高血压患病率上升，而参与运动则可以降低高血压的发生率，同时也能降低中风、心肌梗死和心血管疾病的死亡率。运动至少可以预防7种癌症，同时有大量的证据表明，运动能够提高乳腺癌、结肠癌和前列腺癌患者的癌症特异性生存率。即使是目前没有有效药物治疗的病症，如肌肉减少症或痴呆症，运动也可以在预防和治疗中发挥重要作用^[45]。为此，有研究^[47]将运动视作一种强烈推荐的“疫苗”，而体育消费为消费者提供了包括健身服务在内的多样化的运动设施、服务以及广泛接触并开展运动的机会。体育消费资源的供给不仅提升了体育消费的专业性和安全性，同时为消费者提供了丰富的选择，帮助消费者在参与体育消费的过程中培养健康的生活习惯、形成健康的生活方式，进而改善消费者的生活质量并提升社会的整体健康水平。

（4）体育消费能有效降低个体和家庭的医疗开支，进而减轻社会医疗负担。从我国的现实情况看，慢性病确诊人数的快速增长和人口结构老龄化是全民健康面临的重大挑战。2018年《中国大健康产业发展报告》显示，我国慢性病发病人数已升至3亿人左右，城市和农村因慢性病死亡占总死亡人数的比例更是分别高达85.3%和79.5%^[55]。另外，有学者^[56]在对当前和未来数十年中国人口老龄化形势以及医养需求与满足情况的分析中指出，中国人口老龄化的趋势已不可逆转。在高龄人口逐渐增长的过程中，老年人的预期寿命也在延长，但这并不意味着健康寿命的延长，巨大的治疗成本对患者个人、家庭和社会而言都是沉重的负担。在此背景下，发展体育事业、促进体育消费能够有效改善身体因年龄增长而出现的机能下降的情况，达到促进健康和延缓或预防疾病发生的目的。以2020年为例，2020年全国居民人均消费支出为21210元，人均医疗保健消费支出为1 843元^[57]，人均体育消费支出为1330元^[58]。依据此数据估算，当人均体育消费增加197～1527元时，人均医疗消费将下降40～1 803元，这还未考虑体育消费所带来的体验感和幸福感。在国家层面，全国范围内每增加1亿元体育消费，将减少个体消费者超2 000万元的医疗消费，为国家减轻超5 000万元的医疗负担。因此，体育消费不仅能促进健康和提升生活幸福感，还能有效减轻家庭和社会的经济负担。

5.   建 议

①提高公众体育消费意愿，改善关于体育消费健康效应的认知。对体育消费的认知决定了个体的体育消费意愿和体育消费水平^[59]。体育消费不仅是当前经济结构转型升级的新兴动力，也是在人口老龄化背景下减轻医疗负担的有效方式。目前，通过体育消费对自身健康进行主动投资的行为与理念还未被大众所熟知和接受，体育消费在经济价值之外所创造的健康效应等多方面的社会价值还未受到足够重视。为此，建议有关部门加强体育消费具有健康效应等多重价值的宣传与推广，让公众认识到体育消费的健康效应。②基于体育消费在地区和群体间存在的差异化特征，制定差异化的体育消费促进政策。体育消费在不同人群中发挥着不同的健康效应，如：对于青壮年人群而言，体育消费的健康效应更多地体现在对其健康生活方式的影响；对于中老年人群而言，体育消费的健康效应则体现在促进健康水平的提升上。另外，当前我国各地区体育消费发展情况有着较大差异，有关部门应结合区域体育消费发展情况因地制宜地制定相关政策，以全面推进全人群体育消费，助力“健康中国”战略的实施。