Synergistic Relationship and Promotion Path of China's Sports Industry and Rural Revitalization
-
摘要:
基于体育产业与乡村振兴耦合协调机理，运用熵值法、耦合协调度模型、莫兰指数和定性比较分析法，分析2012—2022年我国31个省（自治区、直辖市）体育产业与乡村振兴耦合协调度的时空演化特征、空间关联特征及组态发展路径。发现：考察期内体育产业与乡村振兴耦合协调指数平稳上升，发展势头良好，但耦合协调等级跃迁幅度不大，所有省份均未达到良好协调或优质协调；考察期内体育产业与乡村振兴耦合协调水平在空间上存在显著正相关，具有明显的空间集聚特征；利用模糊集定性比较分析法归纳整理出4条高耦合协调度发展路径和2条低耦合协调度发展路径，为进一步提高各省份体育产业与乡村振兴的耦合协调水平指明方向。基于此，提出整合城乡要素资源、创新协同发展模式、树立协同发展理念和优化协同发展路径等政策建议。
Abstract:Based on the mechanism of coupling coordination of sports industry and rural revitalization, entropy value method, coupling coordination degree model, Moran index and fuzzy qualitative comparative analysis method are used to analyze the temporal and spatial evolution of coupling coordination degree, spatial correlations and configuration development of 31 provinces （autonomous regions and municipalities） of China from 2012 to 2022. The research results show that: The coupling coordination index of sports industry and rural revitalization has been rising steadily during the investigation period, with a good development momentum, but the level has not jumped much, and all the provinces have not reached the good or high-quality coordination; There is a significant positive correlation in space, with an obvious spatial clustering characteristics; fsQCA method has been used to sum up 4 development paths with high coupling coordination and 2 with the low, which helps the direction for provinces to further improve the coupling coordination level between sports industry and rural revitalization. Based on the results above, the following policy suggestions are put forward: integrating urban and rural factor resources, innovating the coordinated development mode, establishing the concept of coordinated development, and optimizing the coordinated development path.
-
乡村振兴是一项内涵丰富、科学规范、协同高效的系统工程，仅依靠自身逻辑体系无法实现自上而下的有机衔接和良性互动，需要多方面、多层次、多维度的系统集成和高效统筹才能实现全面发展。体育产业作为推动国民经济发展的重要力量，具有联动性强、涵盖范围广和融合性好等特点，势必会在乡村振兴中起到提质增能的作用。2023年，国家体育总局等十二部委印发的《关于推进体育助力乡村振兴工作的指导意见》[1]明确提出：“大力发展乡村体育产业，助力乡村产业振兴。”在理论层面，体育产业高质量发展有助于乡村振兴，同时，乡村振兴全面发展也有利于体育产业兴旺，即二者之间相互影响，相互促进，呈现协同共进的关系。但在现实中，由于乡村振兴战略全局中对体育产业的重视程度不足，体育产业的活力和创新潜能受到严重制约；同时，乡村地区体育产业长期面临产业规模偏小、产业结构单一、产业链不完整及影响力不足等问题，其对乡村振兴的赋能效应也非常有限。鉴于此，深入探究体育产业与乡村振兴的协同发展关系显得尤为重要。然而，当前学界对二者间的关系尚未进行充分探究，二者之间是否存在耦合关系、耦合协调水平如何、不同地域耦合协调度呈现何种变化规律、影响耦合协调的因素有哪些以及不同地域遵循何种发展路径等问题均亟待进一步深入研究。因此，从体育产业与乡村振兴的耦合协调关系切入展开相关研究，阐释其内在规律对促进体育产业高质量发展和推进乡村全面振兴具有重要的理论和现实意义。
近年来，学者们围绕体育产业和乡村振兴战略全面推进展开了丰富研究，研究成果主要集中在以下3个方面：①体育产业相关研究。学者们从产业结构[2]、政策实施[3]、市场规模[4]、产业开发[5]和高质量发展[6]等方面对体育产业进行了深入的理论研究。②乡村振兴相关研究。在理论层面，包括理论内涵[7]、时代性[8]、评价指标体系[9]、路径选择[10]及实践困境[11]等；在实证层面，在乡村振兴评价指标体系的基础上，分析乡村振兴与旅游[12]、金融发展[13]、高等职业教育[14]等的耦合协调关系。③体育产业与乡村振兴的关系研究。体育产业助力乡村振兴的单向研究主要从作用机制[15]、逻辑思路与推进路径[16]等方面进行理论阐释；体育产业与乡村振兴的双向研究主要从理论层面论述二者相互影响和相互制约的机理过程[17]。
综上所述，学术界对体育产业与乡村振兴相关问题已进行了比较深入的研究，为后续探讨二者之间的耦合协调关系奠定了理论基础，但已有文献主要将二者进行单独或单向研究，二者之间协同发展的相关研究较少，实证分析更是匮乏，且鲜有研究从整体视角考察体育产业与乡村振兴的协同发展路径。基于此，本文在阐释体育产业与乡村振兴耦合协调发展机理的基础上，以2012—2022年我国31个省（自治区、直辖市）为研究区域（不含港澳台），分别构建体育产业与乡村振兴评价指标体系，运用熵值法计算2个系统的权重，利用耦合协调度模型量化2个系统的耦合协调度，借助莫兰指数分析体育产业与乡村振兴耦合协调度的空间关联特征，并采用定性比较分析法探究体育产业与乡村振兴耦合协调的发展路径，为推进二者协同发展提供科学依据。
1. 体育产业与乡村振兴的耦合协调发展机理
耦合是指2个或2个以上系统之间相互促进或相互制约的现象。当2个或2个以上系统相互促进时表现为良性耦合，反之，表现为恶性耦合。对于系统之间相互促进或相互制约的有效度量，一般采用耦合协调度进行计算[18]。随着社会实践发展的需要，耦合概念逐渐被应用到社会学领域。因此，本文借用耦合概念，将体育产业与乡村振兴耦合协调发展机理定义为2个系统之间相互影响和相互促进的关系（图1）。
![]()
图 1 体育产业与乡村振兴耦合协调发展机理Figure 1. Mechanism of coupling coordination between sports industry and rural revitalization1.1 体育产业助推乡村振兴
乡村体育产业高质量发展已成为乡村振兴促进共同富裕的必由之路[19]，作为推动产业振兴的核心组成部分，其本质在于实现体育产业与乡村振兴战略的有机融合，进而促进乡村地区经济社会的持续稳健发展，为农业农村现代化进程注入强大的发展动能。大力发展乡村体育，赋能乡村振兴，既是乡村振兴战略与体育强国战略交汇融合的时代课题，也是推动乡村全面振兴和实现可持续发展的内生动力[20]。
第一，融合创新赋能产业兴旺。体育赋能乡村产业发展，能够丰富乡村产业业态，完善乡村产业体系，促进乡村经济发展更加多元化和现代化。通过推动体育产业与其他产业（旅游、康养、赛事和文化等）的深度融合或创新体育产业新业态、新模式，为乡村产业发展注入新的动力和活力，促进产业兴旺。第二，绿色环保助力生态宜居。体育产业是公认的绿色产业，在改善生态环境、促进生态文明、激活绿色发展动能等方面起着重要作用。通过推进绿色健身设施建设、开展绿色生态体育活动、打造绿色生态体育系统等方式，形成人与自然和谐共生的生态环境。第三，文化辐射带动乡风文明。体育是乡村文化传承和创新的重要载体，深挖乡村传统体育文化资源，弘扬乡村体育文化，通过将乡村体育文化与传统体育项目相融合，充分发挥文化的辐射带动作用，推动乡村地区精神文明建设，培育健康文明乡风。第四，人才聚集促进治理有效。乡村体育产业的快速发展能够吸引更多的优秀人才回流返乡，筑牢产业发展的坚实基础，提升产业发展的核心竞争力。通过多元主体的参与和资源的共享整合，形成共享、共治、共建的治理体系，该体系中先进的管理机制和治理理念与乡村原有的经验和思想相互交织、融合，从而促进乡村治理的有效实施与提升。第五，幸福产业助推生活富裕。体育产业作为幸福产业的重要组成部分，在满足广大人民群众对美好生活追求、增强民众幸福感以及促进身体健康等方面发挥着至关重要的作用。通过发展体育产业可以为乡村地区带来更多的机遇和发展空间，统筹城乡发展，解决区域发展不均衡问题，缩小城乡差距，促进共同富裕。
1.2 乡村振兴促进体育产业发展
党的十九大报告提出的乡村振兴战略既是对新时代我国社会主要矛盾变化的积极回应，也是对解决我国农业发展不充分、农村建设滞后和农民生活不富裕等问题的根本举措。乡村振兴战略为乡村体育事业的发展指明了方向，也为乡村体育产业高质量发展带来新的机遇和契机。在新发展阶段，应以乡村振兴战略总要求为引领，统筹推进乡村体育产业高质量发展，补齐我国体育事业发展短板，加快全民健身和全民健康深度融合，推动我国体育建设全面现代化。
第一，产业兴旺是乡村振兴的基石。除了重视第一、二产业外，也要关注第三产业的发展，特别是体育产业在乡村经济发展中的关键作用。体育产业应抓住产业兴旺的机遇，科学统筹、谋局布篇，推动乡村体育产业结构转型升级，为乡村经济全面发展注入新的活力，实现乡村体育产业高质量发展。第二，生态宜居是乡村振兴的关键。绿水青山就是金山银山，应充分利用乡村的自然环境和资源禀赋，打造优美的生态环境。这不仅有助于优化体育产业的运营环境，更能推动绿色生态体育的发展，实现体育产业与生态环境的和谐共生。第三，乡风文明是乡村振兴的保障。乡风文明的建设不仅关乎优秀乡土文化的传承和发展，更为体育产业的发展提供了强大的内生动力。通过挖掘和整合乡村文化资源，可以为体育产业注入更多的地方特色和文化底蕴，从而丰富其文化内涵，提高其吸引力和影响力。第四，治理有效是乡村振兴的基础。现代乡村社会治理体系能够充分激活基层组织的活力，确保乡村社会和谐有序，同时对提升体育产业治理效能意义重大。体育产业作为乡村经济的重要组成部分，其治理水平直接关系到产业的健康发展和市场竞争力。现代乡村社会治理体系的运用不仅能够规范体育产业的运营行为，还能为体育产业创造一个公平、透明、高效的营商环境。第五，生活富裕是乡村振兴的根本。乡村振兴的最终目标是实现农业农村现代化，让农民群众真正富起来。只有农民群众的生活水平获得实质性提升，才能提高农民群众参与体育活动的热情和意愿，才会有更多的资源投入体育事业中，进一步完善体育产业基础设施，从而推动乡村体育产业蓬勃发展。
综上可知，体育产业与乡村振兴两个系统之间存在耦合关系，即体育产业通过融合创新、绿色环保、文化辐射、人才聚集和幸福产业等方面助推乡村振兴；反之，乡村振兴在结构转型、生态环境、文化内涵、治理效能、基础设施等方面促进体育产业发展。为了评估体育产业与乡村振兴之间相互依赖的发展关系及相互作用的程度，本文借助耦合协调度模型，揭示两者间相互促进、良性互动的协同发展关系，从而为进一步探究各子系统因子集对耦合协调度的影响奠定基础。
2. 研究设计
2.1 研究方法
2.1.1 熵值法
熵值法是基于原始信息赋值的一种客观方法，能有效避免主观干扰，且赋值过程严密、透明，被广泛应用于测算多元系统协调发展水平的权重赋值问题，计算过程[21]如下：
（1）标准化处理
$$ 正向指标： \mathop x\nolimits_{i,\,j} = \frac{{\mathop y\nolimits_{i,\,j} - \mathop y\nolimits_{j,\,{\min} } }}{{\mathop y\nolimits_{j,\,{\max} } - \mathop y\nolimits_{j,\,{\min} } }} $$ (1) $$ 负向指标： \mathop x\nolimits_{i,\,j} = \frac{{\mathop y\nolimits_{j,\,{\max} } - \mathop y\nolimits_{i,\,j} }}{{\mathop y\nolimits_{j,\,{\max} } - \mathop y\nolimits_{j,\,{\min} } }} $$ (2) 其中，xi, j和yi, j分别为第i年第j项指标的标准化数值和原始数值，
$ y_{j,\,{\max} } $ 和$ y_{j,\,{\min} } $ 分别为第j项指标的最大值和最小值。（2）计算权重
$$ \mathop p\nolimits_{i,j} = \frac{{\mathop x\nolimits_{i,j} }}{{\displaystyle \sum\limits_{i = 1}^m {\mathop x\nolimits_{i,j} } }} $$ (3) $$ \mathop e\nolimits_j = - k\sum\limits_{i = 1}^m {\mathop p\nolimits_{i,j} } \ln \mathop p\nolimits_{i,j}\qquad k = 1/\ln m $$ (4) $$ \mathop d\nolimits_j = 1 - \mathop e\nolimits_j $$ (5) $$ \mathop \omega \nolimits_j = {{\mathop d\nolimits_j } \mathord{\left/ {\vphantom {{\mathop d\nolimits_j } {\sum\limits_{j = 1}^n {\mathop d\nolimits_j } }}} \right. } {\sum\limits_{j = 1}^n {\mathop d\nolimits_j } }} $$ (6) 其中：Pi, j是第i年第j项指标的比重；ej是第j项指标的信息熵；k为调节系数；m为年份序列；dj是第j项指标的冗余度；ωj是第j项指标的熵值权重；n为指标个数。
（3）计算各系统综合发展指数[22]
$$ S = \sum\limits_{{{j}} = 1}^{{n}} {\mathop \omega \nolimits_{{j}} \mathop x\nolimits_{i,j} } $$ (7) 2.1.2 耦合协调度模型
耦合协调度模型作为一种广泛应用的综合评价方法，主要针对多元系统协调发展水平的测算问题。基于体育产业与乡村振兴之间的相互作用机理，选取耦合协调度模型测量两者之间的相互作用程度，具体计算过程[23]如下：
$$ C = 2 \times \mathop {\left[ {\frac{{\mathop U\nolimits_1 \cdot \mathop U\nolimits_2 }}{{\mathop {(\mathop U\nolimits_1 + \mathop U\nolimits_2 )}\nolimits^2 }}} \right]}\nolimits^{\frac{1}{2}} $$ (8) $$ T = \alpha \mathop U\nolimits_1 + \beta \mathop U\nolimits_2 $$ (9) $$ D = \sqrt {C \times T} $$ (10) $$ \mathit{E=U} _{ {1} } \mathit{/U} _{ {2} } $$ (11) 其中：C为耦合度，T为综合协调指数，D为耦合协调度，E为相对发展度；U1为一个系统的综合评价值，U2为另一个系统的综合评价值；
$ \alpha $ 和$ \beta $ 为待定系数，表示2个系统的影响系数，一般情况下认为二者同等重要，故设定$ \alpha =\beta =0.5 $ 。耦合协调度越高表明系统耦合协调发展程度越好。为了深入分析我国体育产业与乡村振兴耦合协调的发展水平和特征，借鉴廖重斌[24]的研究成果，将耦合协调度分为3个大类10个等级（表1）。
表 1 耦合协调度类型及等级划分标准Table 1. Types of coupling coordination degree and classification criteria耦合协调度类型 耦合协调度区间 耦合协调度等级 失调衰退类 （0，0.100) 极度失调 [0.100，0.200） 严重失调 [0.200，0.300） 中度失调 [0.300，0.400） 轻度失调 过渡类 [0.400，0.500） 濒临失调 [0.500，0.600） 勉强协调 协调发展类 [0.600，0.700） 初级协调 [0.700，0.800） 中级协调 [0.800，0.900） 良好协调 [0.900，1.000） 优质协调 2.1.3 莫兰指数
莫兰指数（Moran's I）可以判定空间实体间的相互制约和影响关系[25]。全局Moran's I被用于判断整体研究区域是否存在空间集聚情况，而局部Moran's I考察的是局部研究区域的空间分布特征。首先通过全局Moran's I分析体育产业与乡村振兴耦合协调水平是否具备空间自相关性和空间集聚特征，然后运用局部Moran's I对局部区域进行空间自相关分析，计算公式如下：
$$ I = \frac{{\displaystyle \sum\limits_{i = 1}^n {\displaystyle \sum\limits_{j \ne i}^n {\mathop w\nolimits_{i,j} (\mathop x\nolimits_i - \overline x )(\mathop x\nolimits_j - \overline x )} } }}{{\mathop s\nolimits^2 \displaystyle \sum\limits_{i = 1}^n {\displaystyle \sum\limits_{j \ne i}^n {\mathop w\nolimits_{i,j} } } }} $$ (12) $$ \mathop I\nolimits_i = \frac{{\mathop x\nolimits_i - \overline x }}{{\mathop s\nolimits^2 }} \times \sum\limits_{j = 1}^n {\mathop w\nolimits_{i,j} } \left( {\mathop x\nolimits_j - \overline x } \right) $$ (13) $$ \mathop S\nolimits^2 = {{\sum\limits_{j = 1}^n {\mathop {\left( {\mathop x\nolimits_j - \overline x } \right)}\nolimits^2 } } \mathord{\left/ {\vphantom {{\sum\limits_{j = 1}^n {\mathop {\left( {\mathop x\nolimits_j - \overline x } \right)}\nolimits^2 } } n}} \right. } n} $$ (14) 其中：I为全局Moran's I；Ii为局部Moran's I；n为空间区域个数；xi、xj分别为空间区域i和j的观测值；
$ \overline{x} $ 是样本均值；S2是样本方差；$ {\omega }_{i,j} $ 是空间权重矩阵，反映空间区域i和j是否相邻，相邻记为1，反之记为0。2.1.4 模糊集定性比较分析
定性比较分析（QCA）是一种以布尔代数运算为基础的集合论方法，用于分析复杂社会现象的原因组合路径和综合影响因素。QCA整合了定性研究和定量研究的优势，形成了一种混合取向的方法路径[26]，更加注重不同前因条件组态对结果变量的综合效应。在组态视角下，前因条件进行不同的组合能够形成“多重并发”的因果关系，产生多条“等效”的因果关系链[27]。QCA包括清晰集、模糊集和多值集分析等3种类型[28]，借鉴Zhao等[29]的研究成果，运用模糊集定性比较分析法（fsQCA）分析体育产业与乡村振兴耦合协调发展的多重路径，主要基于以下3个方面的原因：①体育产业与乡村振兴耦合协调发展是一个涉及多重影响因素且实现过程复杂的问题，fsQCA能够全面考察条件变量对结果变量的综合影响，基于条件变量的多种组态关系，有效解释二者耦合协调发展的多元路径和核心条件；②以我国31个省（自治区、直辖市）为研究区域（不含港澳台），样本规模符合fsQCA的中小样本需求；③条件变量和结果变量的数据均为连续型数据，数据特征与fsQCA数据处理要求相契合。
2.2 指标体系构建
为了科学、全面和精准地评价体育产业与乡村振兴的耦合协调程度，在遵循数据可获性原则的基础上，主要采用专家咨询法确立最终评价指标体系。首先，以政策文件为指导，借鉴前人研究成果形成初始评价指标，其中，体育产业以“十四五”体育发展规划和国务院办公厅《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》等政策文件为指导，借鉴曹开军等[30]、苏家本[31]、姚松伯等[32]、袁俊等[33]、叶宋忠[34]和许金富等[35]的研究，以“文化、体育和娱乐业”相关指标为主体构建体育产业初始评价指标，原因如下：①与体育产业评价指标直接相关的数据尚未完善；②文化、体育和娱乐业涵盖体育产业，且它们之间的融合度非常高[32]。乡村振兴紧紧围绕《农业农村部关于落实党中央、国务院2023年全面推进乡村振兴重点工作部署的实施意见》和《国家乡村振兴战略规划（2018—2022 年）》等政策文件，借鉴赵红霞等[14]、孟令国等[36]、徐雪等[37]、吴儒练[38]、徐梦琳等[39]、李长亮等[40]、郭文强等[41]、黄颖利等[22]、张焱等[42]的研究成果形成初始评价指标。其次，征询该领域专家的意见，对初始评价指标进行修改和完善，形成体育产业和乡村振兴的最终评价指标体系，其中，体育产业包含3个一级指标、5个二级指标和9个具体测量指标（表2），乡村振兴包含5个一级指标、9个二级指标和15个具体测量指标（表3）。
表 2 体育产业评价指标体系及权重Table 2. Evaluation index system and weight of sports industry一级指标 二级指标 具体测量指标 单位 权重 产业基础 市场规模 文化、体育和娱乐业法人单位数（X1） 个 0.1394 文化、体育和娱乐业城镇非私营单位就业人数（X2） 万人 0.0923 基础设施 体育场馆机构数量（X3） 个 0.0954 产业保障 政府投资 文化、体育和娱乐业固定资产投资（X4） 亿元 0.1411 政府支出 地方财政文化、体育与传媒支出（X5） 亿元 0.0762 文化、体育与传媒支出（X6） 万元 0.0810 产业效应 经济收益 文化、体育和娱乐业企业法人单位营业收入（X7） 亿元 0.1922 体育彩票销售额（X8） 亿元 0.1068 文化、体育和娱乐业城镇非私营单位就业人员平均工资（X9） 元 0.0756 注：所有指标均为正向指标。 表 3 乡村振兴评价指标体系及权重Table 3. Evaluation index system and weight of rural revitalization一级指标 二级指标 具体测量指标 单位 权重 产业兴旺 农业生产能力 农业机械总动力（Y1） 万kW 0.1527 农业生产效率 劳动生产率（Y2） 元/人 0.0751 产业融合发展水平 第一产业增加值占地区生产总值比重（Y3） % 0.0693 生态宜居 生态建设水平 森林覆盖率（Y4） % 0.0918 二氧化硫排放量（Y5） 万吨 0.0164 生活垃圾无害化处理率（Y6） % 0.0089 乡风文明 文化教育水平 乡镇文化站数量（Y7） 个 0.1166 农村居民教育文化娱乐支出占比（Y8） % 0.0225 平均受教育年限（Y9） 年 0.0123 治理有效 治理能力水平 乡村个体就业人数（Y10） 万人 0.2347 农村居民交通通信支出占比（Y11） % 0.0469 社会保障水平 农村居民最低生活保障人数（Y12） 万人 0.0226 生活富裕 农民收入水平 农村居民人均可支配收入（Y13） 元/人 0.0808 城乡居民收入比（Y14） — 0.0315 农民消费结构 农村居民恩格尔系数（Y15） % 0.0179 注：除二氧化硫排放量、城乡居民收入比和农村居民恩格尔系数为负向指标外，其余指标均为正向指标。 2.3 数据来源
基于数据的可获性、连续性和时间有效性等特征，以我国31个省（自治区、直辖市）为研究区域（不含港澳台），选取2012—2022年连续11年的数据，其中：体育产业指标数据主要来源于《中国第三产业统计年鉴》《中国统计年鉴》《体育事业统计年鉴》，以及各省（自治区、直辖市）体育局和统计局官方网站；乡村振兴指标数据主要来源于《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。个别缺失数据采用均值法和线性插值法补齐。
3. 体育产业与乡村振兴耦合协调的实证研究
3.1 体育产业与乡村振兴耦合协调的发展水平评价
3.1.1 耦合协调指数的时序差异特征
利用耦合协调度模型计算2012—2022年我国体育产业与乡村振兴二元系统的耦合度（C）、协调度（T）、耦合协调度（D）、相对发展度（E）及耦合协调等级（表4），并绘制耦合协调度变化趋势图（图2）。首先，从时间演化趋势来看，2012—2022年我国体育产业与乡村振兴耦合协调指数呈平稳上升趋势，由2012年的
0.3878 增长到2022年的0.5169 ，年均增长率为2.9%，耦合协调指数增速缓慢，但呈现出一定的增长态势。其次，从耦合等级看，考察期内我国体育产业与乡村振兴耦合协调发展经历了轻度失调、濒临失调和勉强协调3个阶段，耦合协调等级实现跃迁，表明2个系统耦合协调效应不断增强。最后，从相对发展度来看，2012—2022年我国体育产业与乡村振兴相对发展度整体呈上升趋势，但E值的变化范围为0.4～0.7，始终小于1，表明考察期内体育产业发展水平一直落后于乡村振兴事业发展水平，因此，体育产业仍需在供需两端持续发力，扩大产业规模、稳固产业基础、优化产业结构，推动体育产业与乡村振兴同步发展、协同共进。表 4 2012—2022年体育产业与乡村振兴耦合协调指数Table 4. Coupling coordination index of sports industry and rural revitalization from 2012 to 2022年份 耦合度
（C）协调度
（T）耦合协
调度（D）相对发
展度（E）耦合协
调等级2012 0.8398 0.1817 0.3878 0.4581 轻度失调 2013 0.8628 0.1962 0.4084 0.4856 濒临失调 2014 0.8780 0.2093 0.4253 0.5108 濒临失调 2015 0.8910 0.2206 0.4394 0.5257 濒临失调 2016 0.9037 0.2317 0.4536 0.5699 濒临失调 2017 0.9113 0.2422 0.4655 0.5972 濒临失调 2018 0.9205 0.2646 0.4882 0.6746 濒临失调 2019 0.9166 0.2730 0.4945 0.6748 濒临失调 2020 0.9113 0.2775 0.4974 0.6444 濒临失调 2021 0.9101 0.2901 0.5081 0.6594 勉强协调 2022 0.9132 0.2996 0.5169 0.6705 勉强协调 ![]()
图 2 2012—2022年体育产业与乡村振兴耦合协调度变化趋势Figure 2. Trends of coupling coordination degree between sports industry and rural revitalization from 2012 to 20223.1.2 耦合协调指数的空间差异特征
采用ArcGIS 10.8软件对我国31个省份（不含港澳台）2012—2022年体育产业与乡村振兴的耦合协调等级进行空间可视化分析。依据耦合协调等级将31个省份（不含港澳台）划分成2种类型：一是等级不变型，辽宁省2012—2022年的耦合协调等级一直为濒临失调阶段；二是等级上升型，除辽宁省外，其余省份耦合协调等级均有不同程度的提升。从耦合等级演化趋势来看，2012—2022年处于失调阶段的省份数量由16个减少为4个，处于失调和协调临界区域的省份由15个增长为18个，处于协调阶段的省份由0个增长为9个，表明考察期内我国体育产业与乡村振兴耦合协调水平稳步上升。
总体而言，考察期内我国体育产业与乡村振兴耦合协调等级有所增长，但增速缓慢，所有省份均未达到良好协调和优质协调阶段，尤其是西部和东北地区，耦合协调等级整体偏低，充分说明考察期内体育产业对乡村振兴的助推作用未能完全释放，乡村振兴对体育产业的促进作用也有一定的滞后性。
3.2 体育产业与乡村振兴耦合协调的空间关联分析
采用全局Moran's I对我国2012—2022年体育产业与乡村振兴耦合协调水平在空间上的自相关性和集聚性进行检验，结果如表5所示。根据表5可知：考察期内全局Moran's I检验结果P值均小于0.1，即在10%显著性水平以下，说明我国体育产业与乡村振兴耦合协调水平在空间上存在显著的相关关系，并表现出空间集聚的特征；同时，考察期内全局Moran's I均大于0，且呈现出 “下降—上升—下降”的波动特征，进一步说明各省份体育产业与乡村振兴耦合协调水平具有显著的空间正相关关系，但在不同年份空间分布呈现多元化、非均衡化的动态变化特征。
表 5 全局Moran's I检验结果Table 5. Global Moran's I index test results年份 Moran's I 标准差 Z P 2012 0.180 0.119 1.789 0.037 2013 0.169 0.119 1.698 0.045 2014 0.174 0.119 1.741 0.041 2015 0.185 0.119 1.832 0.033 2016 0.202 0.119 1.975 0.024 2017 0.195 0.120 1.908 0.028 2018 0.196 0.120 1.910 0.028 2019 0.195 0.120 1.896 0.029 2020 0.177 0.120 1.747 0.040 2021 0.174 0.120 1.721 0.043 2022 0.185 0.120 1.815 0.035 注：期望= −0.033。 全局Moran's I仅能判断体育产业与乡村振兴耦合协调水平是否具备空间关联的特征，而不能显示空间集聚的具体位置。为进一步揭示各省份体育产业与乡村振兴耦合协调水平的空间分布规律，通过局部Moran's I进行局部空间自相关分析，并利用Stata软件绘制2012年和2022年的局部Moran's I散点图（图3）。散点图有4个象限：第一象限和第三象限内省份的体育产业与乡村振兴耦合协调水平在空间上存在显著正相关关系，表现出“高高-HH”集聚和“低低-LL”集聚特征；第二象限和第四象限内省份的体育产业与乡村振兴耦合协调水平在空间上存在明显负相关关系，表现出“低高-LH” 集聚和“高低-HL”集聚特征。在考察期内，我国各省份体育产业与乡村振兴耦合协调水平的空间分布特征相对稳定，大部分省份所在象限未发生大幅变化，2012—2022年多数省份分布在第一象限（高高-HH）和第三象限（低低-LL），说明我国体育产业与乡村振兴耦合协调水平在空间上呈现显著的集聚特征，北京、河北、上海、江苏、浙江、山东、福建等东部省（市）主要分布在第一象限，而内蒙古、甘肃、宁夏、青海、西藏、新疆等西部省（区）主要分布在第三象限，充分说明我国体育产业与乡村振兴耦合协调水平在空间分布上仍不均衡，呈现出“东高西低”的空间特征。具体而言，根据各省份的空间分布特征可将其划分为4种区域类型：①高水平扩散区，主要为东部区域各省份及少数中部省份，区域社会经济发展水平高，产业基础扎实，产业体系健全，政策制度完善，体育产业与乡村振兴耦合协调水平高，空间溢出效应显著，能够有效带动周边省份体育产业与乡村振兴耦合协调高质量发展；②锥形塌陷区，主要为天津、山西、广西、重庆、贵州、海南等省（区、市），这些省份或直辖市体育产业与乡村振兴耦合协调水平较低，处于锥底位置，周边省份二者耦合协调水平相对较高，市场资源、产业要素均会流向塌陷区，对这些省（市）产生一定的正向辐射作用，但仍无法实现全域联动效应及耦合协调水平的大幅跃迁；③低水平聚集区，主要为西部区域各省份和少数东北部省份，其区域经济发展落后，自身及周边省份体育产业与乡村振兴耦合协调水平低，空间差异小，形成二者耦合协调发展的冷点区；④金字塔辐射区，主要为广东、四川和陕西，这3个省体育产业与乡村振兴耦合协调水平较高，处于塔尖位置，但周边省份二者耦合协调水平均较低，塔尖向周边辐射的能力有限，无法形成区域联动、互促共进的空间格局。
![]()
图 3 体育产业与乡村振兴耦合协调水平的空间关联Figure 3. Spatial correlation of the integration and coordination level of sports industry and rural revitalization4. 体育产业与乡村振兴耦合协调的定性比较分析
4.1 变量测量和校准
构建体育产业与乡村振兴的评价指标体系，在该指标体系中，选取具体测量指标中权重最高的8个指标作为条件变量，其中，体育产业选取市场规模、政府投资和经济收益等3个二级指标作为前因条件变量，乡村振兴则选取农业生产能力、生态建设水平、文化教育水平、治理能力水平和农民收入水平5个二级指标作为前因条件变量，具体变量描述性统计结果如表6所示。为了考察最新阶段体育产业与乡村振兴耦合协调度的条件组态，选取近2年的数据作为条件变量和结果变量进行定性比较分析。具体而言，鉴于2021年数据在条件组态分类上呈现出更为切实、聚焦且明确的特征，选定该年份的数据作为分析样本。另外，采用直接校准法对条件变量和结果变量进行校准,以75%、50%和25%分位数值作为完全隶属度、交叉点和完全不隶属度的锚点[43]，然后在fsQCA软件中将各变量校准为模糊隶属分数（表7）。
表 6 各类变量描述性统计结果Table 6. Descriptive statistical results of various variables变量类型 指标名称 变量名称 测量标准（单位） 均值 标准差 最大值 最小值 结果变量 — 耦合协调度 耦合协调度数值 0.508 0.110 0.694 0.309 条件变量 体育产业 市场规模 文化、体育和娱乐业法人单位数（个） 24736.161 22662.739 100015 1014 政府投资 文化、体育和娱乐业固定资产投资（亿元） 403.305 406.050 1543.168 16.982 经济收益 文化、体育和娱乐业企业法人单位营业收入（亿元） 405.506 485.507 2230.5 9.4 乡村振兴 农业生产能力 农业机械总动力（万kW） 3476.265 2943.255 11186.1 102.7 生态建设水平 森林覆盖率（%） 34.413 18.651 66.80 4.87 文化教育水平 乡镇文化站数量（个） 1049.161 685.711 3564 107 治理能力水平 乡村个体就业人数（万人） 242.465 339.204 1828.4 1.4 农民收入水平 农村居民人均可支配收入（元/人） 19698.496 6414.355 38520.7 11432.8 注：“—”表示结果变量无一级指标名称。 表 7 各类变量校准结果Table 7. Calibration results of various variables变量类型 指标名称 变量名称 定位锚点 完全隶属 交叉点 完全不隶属 结果变量 — 耦合协调度 0.615 0.498 0.447 条件变量 体育产业 市场规模 30489.5 17659.0 9008.0 政府投资 555.721 311.477 82.026 经济收益 554.5 241.3 66.6 乡村振兴 农业生产能力 4782.7 2695.4 1401.5 生态建设水平 46.735 39.240 16.355 文化教育水平 1252.5 943.0 751.0 治理能力水平 282.85 135.40 49.50 农民收入水平 20005.25 18099.60 15969.10 注：“—”表示结果变量无一级指标名称。 4.2 单个条件的必要性分析
单个条件的必要性分析是进行组态分析的前提条件，通常用一致性和覆盖率2个指标来检验。一般来讲，某个前因条件的一致性指标大于0.9时，则认为该条件变量是结果变量的必要条件[44]。利用fsQCA软件对8个前因条件及其非集能否构成高/低耦合协调度的必要性条件进行检验（图4）。由图4可知，非高耦合协调度中非市场规模一致性大于0.9，表明非市场规模可能为导致低耦合协调度的必要条件，但仍需进一步验证。其他前因条件的一致性小于0.9，表明除市场规模外，不存在导致高/低耦合协调度的单一必要条件，因此，提高体育产业与乡村振兴的耦合协调性不能局限于单一领域，而是要深入分析具体的条件组态，全面考量各条件变量组合对耦合协调度的影响。
4.3 条件组态的充分性分析
条件组态的充分性分析探究多个条件变量构成的不同组态是否形成结果变量的子集[45]。采用fsQCA软件对耦合协调度的条件组态进行充分性分析，构建前因条件和结果变量的真值表，通过真值表甄选出产生高/低耦合协调度的条件组态。根据以往研究结果，本文将频数阈值设置为1，一致性阈值设置为0.9，PRI一致性阈值设置为0.75，然后对真值表进行标准化分析，得到复杂解、简单解和中间解，以中间解为主体并辅以简单解，共同确定最终的条件组态路径（表8）。由表8中高耦合协调度的6种条件组态结果可知，总体一致性（
0.9955 ）和单个组态路径一致性均大于0.9，说明了条件组态充分性分析的有效性，总体覆盖率为0.6696 ，表明6种组态能够解释66.96%以上的高耦合协调情况。总体来说，6种组态可以被视为提高耦合协调度的充分条件组合。另外，对于高耦合协调度的省份，体育产业子系统中市场规模、政府投资和经济收益均为比较重要的影响因素，而乡村振兴子系统中文化教育水平和农民收入水平是相对重要的影响因素。表 8 高耦合协调度条件组态分析结果Table 8. High coupling coordination degree condition configuration analysis results条件组合 H1a H1b H2a H2b H3 H4 体育产业 市场规模 ⚫ ⚫ — ⚫ ⚫ ⊗ 政府投资 ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⊗ ⊗ 经济收益 ⚫ ⚫ ⚫ — ⚫ ⊗ 乡村振兴 农业生产能力 — — ⚫ — ⚫ ⚫ 生态建设水平 — ⚫ ⚫ ⚫ — — 文化教育水平 — ⚫ — ⚫ — ⚫ 治理能力水平 — — ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 农民收入水平 ⚫ — ⚫ ⚫ ⊗ ⚫ 一致性 0.9943 1 1 1 1 1 原始覆盖度 0.5267 0.3483 0.2931 0.2555 0.0686 0.0565 唯一覆盖度 0.1687 0.0741 0.0182 0.0116 0.0164 0.0207 解的一致性 0.9955 解的覆盖度 0.6696 注：⚫表示核心条件且存在，⚫表示辅助条件且存在，⊗表示核心条件且不存在，⊗表示辅助条件且不存在，—表示不确定条件是否存在。 根据条件组态的核心条件，可将6种组态划分为4条发展路径。
路径1为体育产业引领型，条件组态H1a和H1b均包含体育产业子系统的3个核心条件：市场规模、政府投资和经济收益。其中，H1a包含乡村振兴子系统的核心条件为农民收入水平，H1b包含乡村振兴子系统的核心条件为文化教育水平，意味着组态H1a中的农民收入水平和H1b中的文化教育水平具有明显的相互替代关系，即2个条件不必同时存在就可以与H1a或H1b中的其他条件组合导致高耦合协调度发生。乡村体育产业是乡村经济发展的重要组成部分，肩负着赋能乡村振兴的时代使命[19]。该路径主张大力发展乡村体育产业，扩大体育产业市场规模、增加体育产业政府投资、提高体育产业经济收益，不断完善乡村体育产业链，使其成为推动我国乡村经济发展的新动能、新引擎。乡村体育产业高质量发展带动乡村振兴全面推进，形成相互促进、互利共赢的局面。北京、江苏和广东均遵循这一路径。
路径2为综合发展型，条件组态H2a中包含体育产业子系统的核心条件为政府投资和经济收益，包含乡村振兴子系统的核心条件为农民收入水平，辅助条件为农业生产能力、生态建设水平和治理能力水平；而H2b中包含体育产业子系统的核心条件为市场规模和政府投资，包含乡村振兴子系统的核心条件为文化教育水平和农民收入水平，辅助条件为生态建设水平和治理能力水平。这2种条件组态要求体育产业和乡村振兴协同发展，互促共进。在体育产业方面，政府投资支持体育产业基础设施建设，加大体育场地设施供给，推动乡村体育产业蓬勃发展，助力乡村振兴持续发展，实现生活富裕；在乡村振兴方面，推动乡村产业发展，提高农民收入水平，进而提升农民群众的健康意识，提升广大农民群众参与体育健身活动的积极性和主动性，促进乡村体育消费，增强乡村体育产业发展动力。这一路径的代表性省份是浙江、湖北和四川，这些区域体育产业基础设施完善、发展环境良好，特别是成都世界大学生运动会和杭州亚运会等重大赛事的积极筹备和成功举办，更是将体育产业发展推向新台阶，显示出巨大的发展活力和潜力，成为推动乡村全面振兴的重要支撑。
路径3为市场供给引领型，条件组态H3中包含体育产业子系统的核心条件为市场规模和经济收益，乡村振兴子系统中农民收入水平为核心条件且不存在，辅助条件为农业生产能力和治理能力水平。市场在资源配置中起决定性作用，产业市场规模越大表明产业资源要素越集中。H3路径突出市场规模和经济收益的作用，二者相辅相成、相互促进，市场规模越大经济收益越高，反之则相反。这一路径能够提高体育产业市场资源要素向乡村振兴事业倾斜和分配的能力，让体育产业赋能乡村振兴，推动乡村振兴高质量发展。福建省是这一路径的典型代表，该省体育产业是支柱产业、优势产业，特别是体育用品装备制造业始终走在我国体育产业市场的前列，已成为体育强省建设的重要组成部分，为助力乡村振兴注入了强大的经济动能。
路径4为乡村振兴引领型，条件组态H4中体育产业子系统的所有指标均为辅助条件且不存在，乡村振兴子系统的核心条件为文化教育水平和农民收入水平，辅助条件为农业生产能力和治理能力水平。习近平总书记在河北承德考察时指出：“产业振兴是乡村振兴的重中之重，要坚持精准发力，立足特色资源，关注市场需求，发展优势产业，促进一二三产业融合发展，更多更好惠及农村农民。”[46]体育产业就是乡村振兴的特色产业，借助乡村振兴战略的纵深推进，乡村体育产业大有可为，可以依托乡村的优势资源大力发展体育旅游、体育赛事活动、体育用品制造等，进而丰富乡村产业内容，完善乡村产业结构，在推动乡村经济发展的同时带动人口素质、乡村治理、生态建设和农民收入的全面提升。辽宁、吉林和黑龙江是这一路径的典型案例，这3个省乡村振兴扎实有序推进，取得积极进展，为产业振兴打下坚实的基础。因此，这3省应充分利用自身的优势资源，做好冰雪经济，推动体育产业与冰雪经济深度融合，提升冰雪体育的影响力，扩大冰雪体育产业的规模。
另外，表9呈现了体育产业与乡村振兴非高耦合协调度的条件组态分析结果。对于非高耦合协调度结果变量，QCA分析出7种条件组态，总体一致性为
0.9463 ，大于阈值0.9，总体覆盖度为0.7755 。由表9可知，市场规模小、治理水平低和农民收入低是造成耦合协调度不高的核心条件，政府投资不足和经济效益差是导致耦合度不高的辅助条件。7种条件组态均包含市场规模，进一步证明市场规模小是低耦合协调度的单一必要条件。现将7种条件组态归纳为以下2条发展路径。表 9 非高耦合协调度条件组态分析结果Table 9. Non-high coordination degree condition coupling configuration analysis results条件组合 L1a L1b L1c L1d L2a L2b L2c 体育产业 市场规模 ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ 政府投资 ⊗ — ⊗ — — ⊗ ⊗ 经济收益 ⊗ ⊗ — ⊗ ⊗ ⊗ ⚫ 乡村振兴 农业生产能力 — — — ⚫ — ⚫ — 生态建设水平 — ⚫ ⚫ — ⚫ — — 文化教育水平 — — — ⚫ — — — 治理能力水平 — — — ⚫ ⊗ ⊗ ⊗ 农民收入水平 ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ — — ⚫ 一致性 0.9525 0.9660 0.9911 0.8031 0.9605 0.9590 0.9562 原始覆盖度 0.5516 0.3127 0.3065 0.1205 0.3520 0.2418 0.1805 唯一覆盖度 0.0667 0 0.0041 0.0556 0.0544 0 0.0482 解的一致性 0.9463 解的覆盖度 0.7755 注：⚫表示辅助条件且存在，⊗表示核心条件且不存在，⊗表示辅助条件且不存在，—表示不确定条件是否存在。 路径1：收入水平低下型。条件组态L1指出非高耦合度主要是因为市场规模小和农民收入水平低等。乡村振兴的最终目的是提高农民收入水平，农民收入水平是衡量乡村振兴成效的重要指标，农民收入水平低则表明乡村振兴推进未取得显著成效，进而说明乡村产业体系不完善、发展动力不足、市场规模有限，产业振兴面临较大的困难，无法有效带动就业并提高农民的收入水平。收入水平与农民群众的生活质量及幸福感密切相关，收入水平低则农民群众参与体育锻炼和全民健身的意愿就弱，影响并制约体育产业的快速发展，从而造成体育产业与乡村振兴耦合协调度偏低。青海、宁夏、西藏由于地理位置、资源禀赋和产业结构等原因，经济发展水平仍相对落后，体育产业市场规模和农民收入水平均处于劣势，对提高体育产业与乡村振兴耦合协调度构成制约和障碍。
路径2：治理能力薄弱型。条件组态L2强调非高耦合度主要是市场规模小和治理能力不足等原因造成的。随着乡村振兴战略的全面推进，乡村治理变得更加复杂和多元化，暴露出的问题也越来越多，具体表现为治理机制和法治建设不完善、农民群众参与度低、人才匮乏、自治意识淡薄、信息化程度低、力量分散等。乡村治理是乡村振兴的基石，是解决乡村发展不平衡不充分问题的关键，也是全面实施乡村振兴战略的客观要求[47]。乡村治理能力不足不利于形成乡村自然资源、文化资源和人力资源的聚合效应，成为乡村振兴实施效果的障碍因素，从而制约乡村振兴对体育产业的促进作用。
5. 结论与政策建议
5.1 结 论
本文全面分析了体育产业与乡村振兴之间的协同关系，以体育产业与乡村振兴耦合协调发展机理为依据，构建二者耦合协调发展的评价指标体系。首先利用熵值法计算各指标权重；其次运用耦合协调度模型量化二者的耦合协调度，在此基础上，利用空间可视化和莫兰指数对体育产业与乡村振兴耦合协调水平进行时空演化特征和空间关联分析；最后应用fsQCA分析不同区域体育产业与乡村振兴耦合协调的发展路径。得出如下结论：
第一，体育产业与乡村振兴耦合协调时空演化。在时序演化特征方面，2012—2022年我国体育产业与乡村振兴耦合协调指数平稳上升，发展势头良好，但二者协调共进的特征仍不显著，考察期内体育产业发展水平始终落后于乡村振兴事业发展水平；在空间演化特征方面，2012—2022年我国体育产业与乡村振兴耦合协调等级有所上升，但跃迁幅度不大，所有省份（自治区、直辖市）均未进入良好协调或优质协调阶段。
第二，体育产业与乡村振兴耦合协调空间关联。2012—2022年我国体育产业与乡村振兴耦合协调水平在空间上有显著的正相关关系，具有明显的空间集聚特征，东部省份主要集中在第一象限，而西部省份主要集中在第三象限，二者耦合协调水平在空间分布上仍不均衡，呈现出“东高西低”的空间特征。另外，根据31个省份（不含港澳台）的空间分布特征划分为4种区域类型，分别为高水平扩散区、锥形塌陷区、低水平聚集区和金字塔辐射区。
第三，体育产业与乡村振兴耦合协调发展路径。通过fsQCA探索不同区域体育产业与乡村振兴耦合协调的发展路径，归纳出体育产业主导型、综合发展型、市场主导型和乡村振兴主导型4条高耦合协调度发展路径，同时整理出导致低耦合协调度的2条发展路径，分别为收入水平低下型和治理能力薄弱型。各省份应根据实际情况因地制宜选择适合自身的发展路径，缩小区域间耦合协调度的差异，实现体育产业与乡村振兴的协同共进、互利共赢。
5.2 政策建议
5.2.1 整合城乡要素资源
体育产业与乡村振兴耦合协调发展需要整合城乡间的人力、财力、物力等要素资源，畅通城乡各要素资源的流动。一是整合人才要素资源。2018年9月21日，习近平总书记在中共中央政治局第八次集体学习时指出：“人才振兴是乡村振兴的基础，要创新乡村人才工作体制机制，充分激发乡村现有人才活力，把更多城市人才引向乡村创新创业。”[48]加大人力资源的投入力度，高效培育体育产业与乡村振兴协同发展的复合型、创新型人才，营造人才发展的良好环境，吸引聚集更多人才队伍回流乡村。二是整合资金要素资源。强化乡村振兴金融服务，通过制定优惠政策，引导资金向乡村地区流动，同时加大各类乡村企业的财政补贴力度。三是整合社会基础要素资源。加大乡村基础设施和公共服务的投入力度，引导城市先进要素流向乡村，激活乡村要素市场，推动城乡要素资源均衡布局、一体化发展。
5.2.2 创新协同发展模式
我国各省份体育产业与乡村振兴耦合协调水平呈现显著差异，具有明显的不均衡性，应积极探索创新协同发展模式，激发协同发展的内生动力，推动体育产业与乡村振兴实现协同共进发展的新局面。体育产业与乡村振兴协同发展，不是简单地将两者叠加在一起，而是要有统筹规划、合理布局的思路，最终形成互促互进、协调发展的良性关系。一是大力发展“体育+”和“+体育”的新模式和新业态，推动体育产业与旅游、农业、赛事、培训和康养等方面的深度融合，积极打造具有本土特色的融合品牌，助力乡村振兴全面推进；二是借助乡村振兴的契机，推动体育产业链向前和向后延伸，开发体育产业与乡村振兴协同发展的“链接点”，发挥体育产业的多元功能和价值，推动体育产业与乡村振兴全方位协同发展。
5.2.3 树立协同发展理念
体育产业与乡村振兴耦合协调的水平地域特征显著，具有明显的空间关联和空间集聚特征，因此，提高二者的耦合协调水平需要树立空间协同发展理念。首先，加速形成以北京、上海、江苏、浙江、山东、福建等东部省份为核心的高水平耦合协调区域，充分发挥其高水平扩散区的空间溢出效应，通过优化资源配置、强化创新驱动、深化区域合作等策略，有效辐射并带动锥形塌陷区及低水平聚集区所在省份体育产业与乡村振兴的协同发展，进而促进全国范围内体育产业与乡村振兴的深度融合与共同进步。其次，针对体育产业与乡村振兴协同发展不均衡问题，不断优化二者协同发展的空间关联格局，根据不同地区的发展条件和需求，制定差异化发展策略。对于高水平耦合协调区域，应鼓励其继续深化创新，探索新的发展模式和路径；对于低水平耦合协调区域，则应提供更多的政策支持和资源倾斜，快速提高其耦合协调水平，缩小区域差距，打造全面均衡发展的新格局。
5.2.4 优化协同发展路径
关注提高体育产业与乡村振兴耦合协调发展的核心影响因素，整合优势资源，打通融合通道，探索并优化二者协同发展的多元路径，实现二者高质量协同发展的新格局。一方面，不同核心要素相互关联形成4条高耦合协调发展路径，分别为体育产业主导型、综合发展型、市场主导型和乡村振兴主导型。各地区根据自身区位优势和资源禀赋，因地制宜，确定发展策略，选择适合自身的高耦合协调发展路径，实现体育产业与乡村振兴在协同发展过程中的有机衔接和互促共进，形成良性互动的发展态势。另一方面，坚持问题导向，特别关注处于收入水平低下型和治理能力薄弱型2条低耦合协调发展路径的省份，需聚焦二者耦合协调发展的短板、瓶颈和核心障碍因素，提出切实可行的解决方案。为了全面、系统地提升体育产业与乡村振兴的耦合协调水平，可从以下5个方面着手实施具体措施：提高生产效率，助力乡村体育产业兴旺；树立可持续发展理念，打造乡村绿色生态体育；推进文明乡风建设，繁荣乡村体育文化；健全基层治理体系，提升乡村体育治理效能；保障改善民生福祉，激活乡村体育参与活力。
作者贡献声明：王慧文：查阅文献，设计论文框架，撰写、修改论文；作者贡献声明：黄晓灵：提出论文选题，修改论文。 -
![]()
图 1 体育产业与乡村振兴耦合协调发展机理
Figure 1. Mechanism of coupling coordination between sports industry and rural revitalization
![]()
图 2 2012—2022年体育产业与乡村振兴耦合协调度变化趋势
Figure 2. Trends of coupling coordination degree between sports industry and rural revitalization from 2012 to 2022
![]()
图 3 体育产业与乡村振兴耦合协调水平的空间关联
Figure 3. Spatial correlation of the integration and coordination level of sports industry and rural revitalization
表 1 耦合协调度类型及等级划分标准
Table 1 Types of coupling coordination degree and classification criteria
耦合协调度类型 耦合协调度区间 耦合协调度等级 失调衰退类 （0，0.100) 极度失调 [0.100，0.200） 严重失调 [0.200，0.300） 中度失调 [0.300，0.400） 轻度失调 过渡类 [0.400，0.500） 濒临失调 [0.500，0.600） 勉强协调 协调发展类 [0.600，0.700） 初级协调 [0.700，0.800） 中级协调 [0.800，0.900） 良好协调 [0.900，1.000） 优质协调 
下载: 导出CSV
表 2 体育产业评价指标体系及权重
Table 2 Evaluation index system and weight of sports industry
一级指标 二级指标 具体测量指标 单位 权重 产业基础 市场规模 文化、体育和娱乐业法人单位数（X1） 个 0.1394 文化、体育和娱乐业城镇非私营单位就业人数（X2） 万人 0.0923 基础设施 体育场馆机构数量（X3） 个 0.0954 产业保障 政府投资 文化、体育和娱乐业固定资产投资（X4） 亿元 0.1411 政府支出 地方财政文化、体育与传媒支出（X5） 亿元 0.0762 文化、体育与传媒支出（X6） 万元 0.0810 产业效应 经济收益 文化、体育和娱乐业企业法人单位营业收入（X7） 亿元 0.1922 体育彩票销售额（X8） 亿元 0.1068 文化、体育和娱乐业城镇非私营单位就业人员平均工资（X9） 元 0.0756 注：所有指标均为正向指标。
下载: 导出CSV
表 3 乡村振兴评价指标体系及权重
Table 3 Evaluation index system and weight of rural revitalization
一级指标 二级指标 具体测量指标 单位 权重 产业兴旺 农业生产能力 农业机械总动力（Y1） 万kW 0.1527 农业生产效率 劳动生产率（Y2） 元/人 0.0751 产业融合发展水平 第一产业增加值占地区生产总值比重（Y3） % 0.0693 生态宜居 生态建设水平 森林覆盖率（Y4） % 0.0918 二氧化硫排放量（Y5） 万吨 0.0164 生活垃圾无害化处理率（Y6） % 0.0089 乡风文明 文化教育水平 乡镇文化站数量（Y7） 个 0.1166 农村居民教育文化娱乐支出占比（Y8） % 0.0225 平均受教育年限（Y9） 年 0.0123 治理有效 治理能力水平 乡村个体就业人数（Y10） 万人 0.2347 农村居民交通通信支出占比（Y11） % 0.0469 社会保障水平 农村居民最低生活保障人数（Y12） 万人 0.0226 生活富裕 农民收入水平 农村居民人均可支配收入（Y13） 元/人 0.0808 城乡居民收入比（Y14） — 0.0315 农民消费结构 农村居民恩格尔系数（Y15） % 0.0179 注：除二氧化硫排放量、城乡居民收入比和农村居民恩格尔系数为负向指标外，其余指标均为正向指标。
下载: 导出CSV
表 4 2012—2022年体育产业与乡村振兴耦合协调指数
Table 4 Coupling coordination index of sports industry and rural revitalization from 2012 to 2022
年份 耦合度
（C）协调度
（T）耦合协
调度（D）相对发
展度（E）耦合协
调等级2012 0.8398 0.1817 0.3878 0.4581 轻度失调 2013 0.8628 0.1962 0.4084 0.4856 濒临失调 2014 0.8780 0.2093 0.4253 0.5108 濒临失调 2015 0.8910 0.2206 0.4394 0.5257 濒临失调 2016 0.9037 0.2317 0.4536 0.5699 濒临失调 2017 0.9113 0.2422 0.4655 0.5972 濒临失调 2018 0.9205 0.2646 0.4882 0.6746 濒临失调 2019 0.9166 0.2730 0.4945 0.6748 濒临失调 2020 0.9113 0.2775 0.4974 0.6444 濒临失调 2021 0.9101 0.2901 0.5081 0.6594 勉强协调 2022 0.9132 0.2996 0.5169 0.6705 勉强协调
下载: 导出CSV
表 5 全局Moran's I检验结果
Table 5 Global Moran's I index test results
年份 Moran's I 标准差 Z P 2012 0.180 0.119 1.789 0.037 2013 0.169 0.119 1.698 0.045 2014 0.174 0.119 1.741 0.041 2015 0.185 0.119 1.832 0.033 2016 0.202 0.119 1.975 0.024 2017 0.195 0.120 1.908 0.028 2018 0.196 0.120 1.910 0.028 2019 0.195 0.120 1.896 0.029 2020 0.177 0.120 1.747 0.040 2021 0.174 0.120 1.721 0.043 2022 0.185 0.120 1.815 0.035 注：期望= −0.033。
下载: 导出CSV
表 6 各类变量描述性统计结果
Table 6 Descriptive statistical results of various variables
变量类型 指标名称 变量名称 测量标准（单位） 均值 标准差 最大值 最小值 结果变量 — 耦合协调度 耦合协调度数值 0.508 0.110 0.694 0.309 条件变量 体育产业 市场规模 文化、体育和娱乐业法人单位数（个） 24736.161 22662.739 100015 1014 政府投资 文化、体育和娱乐业固定资产投资（亿元） 403.305 406.050 1543.168 16.982 经济收益 文化、体育和娱乐业企业法人单位营业收入（亿元） 405.506 485.507 2230.5 9.4 乡村振兴 农业生产能力 农业机械总动力（万kW） 3476.265 2943.255 11186.1 102.7 生态建设水平 森林覆盖率（%） 34.413 18.651 66.80 4.87 文化教育水平 乡镇文化站数量（个） 1049.161 685.711 3564 107 治理能力水平 乡村个体就业人数（万人） 242.465 339.204 1828.4 1.4 农民收入水平 农村居民人均可支配收入（元/人） 19698.496 6414.355 38520.7 11432.8 注：“—”表示结果变量无一级指标名称。
下载: 导出CSV
表 7 各类变量校准结果
Table 7 Calibration results of various variables
变量类型 指标名称 变量名称 定位锚点 完全隶属 交叉点 完全不隶属 结果变量 — 耦合协调度 0.615 0.498 0.447 条件变量 体育产业 市场规模 30489.5 17659.0 9008.0 政府投资 555.721 311.477 82.026 经济收益 554.5 241.3 66.6 乡村振兴 农业生产能力 4782.7 2695.4 1401.5 生态建设水平 46.735 39.240 16.355 文化教育水平 1252.5 943.0 751.0 治理能力水平 282.85 135.40 49.50 农民收入水平 20005.25 18099.60 15969.10 注：“—”表示结果变量无一级指标名称。
下载: 导出CSV
表 8 高耦合协调度条件组态分析结果
Table 8 High coupling coordination degree condition configuration analysis results
条件组合 H1a H1b H2a H2b H3 H4 体育产业 市场规模 ⚫ ⚫ — ⚫ ⚫ ⊗ 政府投资 ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⊗ ⊗ 经济收益 ⚫ ⚫ ⚫ — ⚫ ⊗ 乡村振兴 农业生产能力 — — ⚫ — ⚫ ⚫ 生态建设水平 — ⚫ ⚫ ⚫ — — 文化教育水平 — ⚫ — ⚫ — ⚫ 治理能力水平 — — ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 农民收入水平 ⚫ — ⚫ ⚫ ⊗ ⚫ 一致性 0.9943 1 1 1 1 1 原始覆盖度 0.5267 0.3483 0.2931 0.2555 0.0686 0.0565 唯一覆盖度 0.1687 0.0741 0.0182 0.0116 0.0164 0.0207 解的一致性 0.9955 解的覆盖度 0.6696 注：⚫表示核心条件且存在，⚫表示辅助条件且存在，⊗表示核心条件且不存在，⊗表示辅助条件且不存在，—表示不确定条件是否存在。
下载: 导出CSV
表 9 非高耦合协调度条件组态分析结果
Table 9 Non-high coordination degree condition coupling configuration analysis results
条件组合 L1a L1b L1c L1d L2a L2b L2c 体育产业 市场规模 ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ 政府投资 ⊗ — ⊗ — — ⊗ ⊗ 经济收益 ⊗ ⊗ — ⊗ ⊗ ⊗ ⚫ 乡村振兴 农业生产能力 — — — ⚫ — ⚫ — 生态建设水平 — ⚫ ⚫ — ⚫ — — 文化教育水平 — — — ⚫ — — — 治理能力水平 — — — ⚫ ⊗ ⊗ ⊗ 农民收入水平 ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ — — ⚫ 一致性 0.9525 0.9660 0.9911 0.8031 0.9605 0.9590 0.9562 原始覆盖度 0.5516 0.3127 0.3065 0.1205 0.3520 0.2418 0.1805 唯一覆盖度 0.0667 0 0.0041 0.0556 0.0544 0 0.0482 解的一致性 0.9463 解的覆盖度 0.7755 注：⚫表示辅助条件且存在，⊗表示核心条件且不存在，⊗表示辅助条件且不存在，—表示不确定条件是否存在。
下载: 导出CSV
-
[1] 体育总局 中央文明办 国家发展改革委 教育部 国家民委 财政部 住房城乡建设部 农业农村部 文化和旅游部 国家卫生健康委 共青团中央 全国妇联关于推进体育助力乡村振兴工作的指导意见[EB/OL]. [2024-03-13]. https://www.sport.gov.cn/qts/n4986/c25730051/content.html [2] 任波,黄海燕. 我国体育产业结构性失衡与供给侧破解路径[J]. 体育学研究,2020,34(1):49-58 [3] 王家宏,蔡朋龙,刘广飞. 我国体育产业政策实施执行的分析研究[J]. 武汉体育学院学报,2019,53(9):5-14 [4] 傅钢强,杨明. 我国体育产业市场规模的系统动力学模型及其仿真实证研究[J]. 南京体育学院学报(社会科学版),2016,30(4):61-67 [5] 赵晶,闫育东,王重阳. 天津“蓝色体育产业” 开发的可行性分析与实施构想[J]. 武汉体育学院学报,2015,49(9):52-56 [6] 任波. “双碳” 目标下我国体育产业高质量发展:内在逻辑与实现路径[J]. 沈阳体育学院学报,2023,42(1):115-122 [7] 张建伟,图登克珠. 乡村振兴战略的理论、内涵与路径研究[J]. 农业经济,2020(7):22-24 [8] 丁忠兵. 乡村振兴战略的时代性[J]. 重庆社会科学,2018(4):25-31 [9] 韦家华,连漪. 乡村振兴评价指标体系研究[J]. 价格理论与实践,2018(9):82-85 [10] 王传明. “乡村振兴战略” 的路径选择:中国乡村社会治理与文化建设学术研讨会综述[J]. 原生态民族文化学刊,2017,9(4):92-97 [11] 王思贝,郑家鲲,陈丛刊. 新时代全民健身与乡村振兴融合发展的价值审视、实践困境与路径选择[J]. 中国体育科技,2023,59(1):3-12 [12] 王安平,杨可. 新时代乡村旅游业与乡村振兴融合发展途径研究[J]. 重庆社会科学,2020(12):99-107 [13] 李季刚,马俊. 数字普惠金融发展与乡村振兴关系的实证[J]. 统计与决策,2021,37(10):138-141 [14] 赵红霞,朱惠. 高等职业教育与乡村振兴耦合协调及趋势预测研究[J]. 教育发展研究,2022,42(19):41-48 [15] 李蓉,沈克印,张浩. 体育产业助推乡村振兴的价值意蕴、作用机制与推进路径[J]. 体育教育学刊,2022,38(4):66-72 [16] 郭俊华,冯雪. 体育产业融合发展赋能乡村振兴:逻辑理路与推进路径[J]. 西安体育学院学报,2023,40(2):178-187 [17] 任波,黄海燕. 新时代体育产业助推乡村振兴的价值审视与实施路径[J]. 体育文化导刊,2020(2):82-88 [18] 邹伟进,李旭洋,王向东. 基于耦合理论的产业结构与生态环境协调性研究[J]. 中国地质大学学报(社会科学版),2016,16(2):88-95 [19] 邓梦楠,李书娟. 乡村体育产业高质量发展赋能乡村振兴思考[J]. 体育文化导刊,2023(10):27-34 [20] 赵吉峰,曹莉. 体育赋能乡村振兴的理论逻辑、现实困境与突破路径[J]. 体育科学,2023,43(5):20-27 [21] 何玉梅,易大智,陈颖. 成渝地区双城经济圈数字经济与经济高质量发展耦合协调度研究[J]. 科技管理研究,2022,42(15):196-203 [22] 黄颖利,张莹,栾恩熙. 吉林省生态扶贫与乡村振兴的耦合协调研究[J]. 东北师大学报(哲学社会科学版),2022(4):120-127 [23] 李长松,周霞,周玉玺. 中国粮食主产区农业水贫困与粮食生产脆弱性的时空耦合研究[J]. 农业资源与环境学报,2023,40(4):965-975 [24] 廖重斌. 环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系:以珠江三角洲城市群为例[J]. 热带地理,1999,19(2):171-177 [25] 陈文烈,寿金杰. 共同富裕视角下青海省城乡融合发展水平测度与提升对策研究[J]. 新经济,2023(9):59-74 [26] 毛湛文. 定性比较分析(QCA)与新闻传播学研究[J]. 国际新闻界,2016,38(4):6-25 [27] 王晨曦,满江虹. 组态视角下滑雪产业高质量发展的动力要素、理论框架与驱动模式:基于模糊集定性比较分析[J]. 上海体育学院学报,2022,46(8):65-76 [28] 李晚莲,高光涵. 突发公共事件网络舆情热度生成机理研究:基于48个案例的模糊集定性比较分析(fsQCA)[J]. 情报杂志,2020,39(7):94-100 [29] ZHAO L T,LI F R,WANG D S. How to achieve the common developments of green finance and clean energy in China? Evidence from coupling coordination evaluation[J]. Ecological Indicators,2023,155:111011 doi: 10.1016/j.ecolind.2023.111011
[30] 曹开军,徐嘉良. 中国体育产业与旅游产业耦合协调时空演变及影响因素[J]. 西南大学学报(自然科学版),2023,45(3):199-213 [31] 苏家本. 体育产业与区域经济发展水平协调关系评价研究:基于我国12个省市数据评价检验[J]. 西安体育学院学报,2021,38(4):449-460 [32] 姚松伯,刘颖. 体育产业集聚对区域经济增长影响的实证分析:基于静态和动态面板数据模型[J]. 体育科学,2017,37(11):21-29 [33] 袁俊,周耀锴,黄旭佳. 粤港澳大湾区城市群体育产业与旅游产业耦合协调发展研究[J]. 资源开发与市场,2023,39(11):1527-1536 [34] 叶宋忠. 体育产业与养老产业融合发展协调度评价研究:以我国东部地区11个省市为例[J]. 成都体育学院学报,2019,45(2):62-69 [35] 许金富,陈海春. 中国体育产业与旅游产业发展耦合关联性测度及空间相关分析[J]. 山东体育学院学报,2020,36(1):9-16 [36] 孟令国,陈烜. 农村金融发展和乡村振兴的耦合分析及空间溢出效应:以广东省20个地级市为例[J]. 广东财经大学学报,2022,37(5):100-112 [37] 徐雪,王永瑜. 新型城镇化与乡村振兴耦合协调发展的时空格局及影响因素[J]. 统计与决策,2023,39(5):50-55 [38] 吴儒练. 省域乡村振兴发展水平测度及空间集聚特征分析[J]. 统计与决策,2023,39(4):59-64 [39] 徐梦琳,张嘉一,刘佳奇,等. 超大城市乡村振兴与乡村治理耦合协调性及障碍度研究:以北京市为例[J]. 中国农业资源与区划,2023,44(12):220-230 [40] 李长亮,李昊儒,周美秀. 乡村振兴评价指标体系构建及实证[J]. 统计与决策,2022,38(22):66-70 [41] 郭文强,曾鑫,雷明,等. 新疆教育扶贫与乡村振兴的协同发展:基于耦合理论的实证分析[J]. 首都师范大学学报(社会科学版),2022(S1):22-31 [42] 张焱,赵鸭桥,周铝,等. 基于改进TOPSIS法的乡村振兴评价及地区比较[J]. 中国农业资源与区划,2021,42(2):207-217 [43] FISS P C. Building better causal theories:A fuzzy set approach to typologies in organization research[J]. Academy of Management Journal,2011,54(2):393-420 doi: 10.5465/amj.2011.60263120
[44] 单晓红,崔凤艳,刘晓燕,等. 组态视角下网络舆情衍生话题形成路径研究:基于微博数据的模糊集定性比较分析[J]. 情报理论与实践,2022,45(4):162-169 [45] 满小欧,李贺云,娄成武. 外源驱动与内源发展:乡村振兴的实践路径与推进机制:基于全国26个典型案例的模糊集定性比较分析[J]. 东北大学学报(社会科学版),2023,25(4):81-88 [46] 毛晓雅. 抓住产业振兴这个重中之重[N]. 农民日报,2021-8-27(1 [47] 朱烨,陈文胜. 新时代推进乡村治理现代化的问题与对策研究[J]. 新疆农垦经济,2023(3):18-24 [48] 习近平主持中共中央政治局第八次集中学习[EB/OL]. [2024-03-13]. http://www.xinhuanet.com/politics/leaders/2018-09/22/c_1123470956.htm
计量
- 文章访问数: 71
- HTML全文浏览量: 171
- PDF下载量: 33