Empowering the High-quality Development of Sports Enterprises Through Digital Transformation Under the Background of New Quality Productive ForcesAn Empirical Study Based on Listed Companies in the Sports Industry
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摘要:
以2009—2022年A股体育产业上市公司作为研究样本，检验数字化转型如何赋能体育企业高质量发展及其影响的异质性与作用机理。发现：数字化转型显著促进了体育企业高质量发展，为体育产业形成新质生产力提供了关键支撑；数字化转型对高质量发展的作用在高新技术、成长期和成熟期、供应链效率高以及经营风险低的体育企业中更为显著，即数字化转型的效果存在“锦上添花”的优势捕获偏向；数字化转型能够通过提升数字成果和创新效率、缓解融资约束以及增强营运效能等多重路径，为体育企业新质生产力的培育和高质量发展提供内在动力。提出：在政府层面，应为体育产业数字化发展提供有针对性的细致化指导意见，注重在高等教育中培养“数字+体育”的复合型人才，鼓励发挥体育产业链数字化转型的协同优势；在企业层面，应谋划战略高度层面的数字化发展前景，建立开放合作的数字化生态系统，加强数字化人才培养和引进。
Abstract:Using the listed companies in the A-share sports industry from 2009 to 2022 as research samples, this paper examines how digital transformation empowers the high-quality development of sports enterprises, the heterogeneity of its effects, and the specific mechanism pathway. The conclusions are drawn that: digital transformation significantly fosters the high-quality development of sports enterprises, providing key support for the formation of new quality productive forces in the sports industry; the effects of digital transformation on high-quality development are more pronounced in high-tech and larger-scale sports enterprises with high supply chain efficiency that are in the growth or maturity phase, indicating a "gilding the lily" advantage capture bias in its effectiveness; digital transformation can offer profound intrinsic motivation for the cultivation of new quality productive forces and high-quality development of sports enterprises through multiple pathways, such as enhancing digital outcomes and innovation efficiency, alleviating financing constraints, and improving operational efficacy. Based on these findings, this paper suggests that at the government level, targeted and detailed guidance should be provided for the digital development of the sports industry, emphasizing the cultivation of "digital+sports" interdisciplinary talents in higher education, and encouraging the synergistic advantages of digital transformation in the sports industry chain. At the enterprise level, there is a need to plan strategic visions for digital development, establish open and cooperative digital ecosystems, and strengthen the training and introduction of digital talents.
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表 1 体育产业上市公司样本
Table 1 Samples of listed firms in the sports industry
企业代码 公司简称 企业代码 公司简称 000558 莱茵体育 300162 雷曼光电 000639 西王食品 300291 百纳千诚 002105 信隆健康 300315 掌趣科技 002486 嘉麟杰 300526 中潜股份 002489 浙江永强 300651 金陵体育 002517 恺英网络 300979 华利集团 002558 巨人网络 300994 久祺股份 002587 奥拓电子 600136 当代文体 002605 姚记科技 600158 中体产业 002614 奥佳华 603081 大丰实业 002624 完美世界 603129 春风动力 002639 雪人股份 603555 贵人鸟 002701 奥瑞金 603558 健盛集团 002780 三夫户外 603579 荣泰健康 002832 比音勒芬 603908 牧高笛 002858 力盛体育 605080 浙江自然 002899 英派斯 605099 共创草坪 300005 探路者 605180 华生科技 300043 星辉娱乐 605299 舒华体育 
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表 2 企业数字化转型关键词
Table 2 Keywords for firm digital transformation
类别 词库 人工智能技术 人工智能、商业智能、图像理解、投资决策辅助系统、智能数据分析、智能机器人、机器学习、深度学习、语义搜索、生物识别技术、人脸识别、语音识别、身份验证、自动驾驶、自然语言处理 大数据技术 大数据、数据挖掘、文本挖掘、数据可视化、异构数据、征信、增强现实、混合现实、虚拟现实 云计算技术 云计算、流计算、图计算、内存计算、多方安全计算、类脑计算、绿色计算、认知计算、融合架构、亿级并发、EB级存储、物联网、信息物理系统 区块链技术 区块链、数字货币、分布式计算、差分隐私技术、智能金融合约 数字技术运用 移动互联网、工业互联网、移动互联、互联网医疗、电子商务、移动支付、第三方支付、NFC支付、智能能源、B2B、B2C、C2B、C2C、O2O、网联、智能穿戴、智慧农业、智能交通、智能医疗、智能客服、智能家居、智能投顾、智能文旅、智能环保、智能电网、智能营销、数字营销、无人零售、互联网金融、数字金融、金融科技、量化金融、开放银行
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表 3 企业在不同阶段的现金流特征组合[40]
Table 3 The combination of cash flow characteristics of the firm at different stages
现金流 成长期 成熟
期衰退期 初创期 增长期 衰退期1 衰退期2 衰退期3 淘汰期1 淘汰期2 经营现金
流净额− + + − + + − − 投资现金
流净额− − − − + + + + 筹资现金
流净额+ + − − + − + − 注：“+”和“−”分别代表相应活动存在现金净流入和现金净流出。
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表 4 主要变量描述及说明
Table 4 Description and explanation of main variables
变量类型 变量名称 变量表示 变量说明 被解释变量 全要素生产率 tfp_lp LP法衡量的企业全要素生产率 解释变量 数字化程度 digitaldegree 数字化关键词词频/MD&A词汇总数 控制变量 企业规模 size 员工人数的自然对数 企业年限 firmage 企业成立年限的自然对数 现金流量 cashflow 经营性现金流/总资产 总资产回报率 roa 净利润/总资产平均余额 独立董事比例 indep 独立董事数量/董事总数 研发补贴 lnrdsubsidy 企业获得研发补贴加1后取自然对数 企业产权性质 soe 企业实际控制人是否为国有企业，是为1，否为0 异质性变量 高新技术认定 hightech 获得高新技术企业认定为1，否为0 生命周期 lifecycle 根据企业现金流模式划分为“成长期、成熟期、衰退期”3个阶段 供应链效率 supplychaineff 营业成本/存货净额平均余额 经营风险 risk 经行业调整后资产报酬率在３年内的标准差 中介变量 数字创新 digitalpatent 根据《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表（2023）》计算的企业数字专利数量，加1后取自然对数 创新效率 innoeff 总专利申请数量/ln（1+研发投入） 融资约束 finconstraint SA指数 营运能力 ato 营业收入/资产总值
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表 5 主要变量描述性统计结果（n=301）
Table 5 Results of descriptive statistics of main variables
变量名 均值 标准差 最小值 最大值 tfp_lp 8.114 0.876 5.792 9.868 tfp_op 6.522 0.790 4.443 8.549 digitaldegree 0.096 0.171 0.000 1.341 size 7.287 1.127 4.190 11.145 firmage 2.860 0.326 1.386 3.555 cashflow 0.056 0.068 −0.161 0.247 roa 0.047 0.079 −0.373 0.237 indep 0.381 0.053 0.308 0.600 lnrdsubsidy 7.865 7.317 0.000 18.503 soe 0.073 0.261 0.000 1.000 hightech 0.472 0.500 0.000 1.000 lifecycle 1.780 0.788 1.000 3.000 supplychaineff 4.668 1.117 −2.097 7.405 risk 0.050 0.073 0.001 0.397 digitalpatent 0.475 0.908 0.000 4.466 innoeff 0.139 0.087 0.000 0.301 finconstraint −3.784 0.254 −4.512 −3.276 ato 0.631 0.334 0.063 2.214
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表 6 基准回归结果
Table 6 Benchmark regression results
类别 (1) (2) (3) (4) digitaldegree 1.031*** 0.939*** 0.570*** 0.719*** (0.248) (0.312) (0.219) (0.235) 控制变量 No Yes No Yes 年份固定效应 No No Yes Yes 行业固定效应 No No Yes Yes 省份固定效应 No No Yes Yes 常数项 8.015*** 5.416*** 8.064*** 4.782*** (0.057) (0.787) (0.046) (1.090) n 301 301 299 299 $R_{{\mathrm{adj}}}^2 $ 0.036 0.236 0.358 0.499 注：括号内为稳健标准误；Yes表示添加了控制变量或固定效应，No表示未添加；***表示回归系数差异在1%统计水平上显著。
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表 7 稳健性检验（替换被解释变量）
Table 7 Robustness test (replace the dependent variable)
类别 (1) (2) (3) (4) digitaldegree 0.879*** 0.844*** 0.727*** 0.698*** (0.218) (0.282) (0.212) (0.223) 控制变量 No Yes No Yes 年份固定效应 No No Yes Yes 行业固定效应 No No Yes Yes 省份固定效应 No No Yes Yes 常数项 6.438*** 5.176*** 6.456*** 4.444*** (0.052) (0.765) (0.041) (1.095) n 301 301 299 299 $R_{{\mathrm{adj}}}^2 $ 0.033 0.149 0.373 0.426 注：括号内为稳健标准误；Yes表示添加了控制变量或固定效应，No表示未添加；***表示回归系数差异在1%统计水平上显著。
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表 8 稳健性检验（替换解释变量）
Table 8 Robustness test (replace the independent variable)
类别 (1) (2) (3) (4) digital 0.014*** 0.013*** 0.008** 0.009*** (0.004) (0.005) (0.003) (0.003) 控制变量 No Yes No Yes 年份固定效应 No No Yes Yes 行业固定效应 No No Yes Yes 省份固定效应 No No Yes Yes 常数项 8.034*** 5.313*** 8.072*** 4.799*** (0.057) (0.808) (0.045) (1.099) n 301 301 299 299 $R_{{\mathrm{adj}}}^2 $ 0.028 0.229 0.357 0.495 注：括号内为稳健标准误；Yes表示添加了控制变量或固定效应，No表示未添加；***表示回归系数差异在1%统计水平上显著。
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表 9 稳健性检验（增加研究样本）
Table 9 Robustness test (add research samples)
类别 (1) (2) (3) (4) digitaldegree 1.070*** 0.957*** 0.594*** 0.730*** (0.249) (0.317) (0.218) (0.230) 控制变量 No Yes No Yes 年份固定效应 No No Yes Yes 行业固定效应 No No Yes Yes 省份固定效应 No No Yes Yes 常数项 8.031*** 5.281*** 8.076*** 4.258*** (0.054) (0.795) (0.044) (1.035) n 320 320 319 319 $R_{{\mathrm{adj}}}^2 $ 0.040 0.217 0.371 0.512 注：括号内为稳健标准误；Yes表示添加了控制变量或固定效应，No表示未添加；***表示回归系数差异在1%统计水平上显著。
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表 10 异质性检验（高新技术企业）
Table 10 Heterogeneity test (high-tech firms)
类别 (1) (2) digitaldegree 0.359 0.771*** (0.397) (0.289) 控制变量 Yes Yes 年份固定效应 Yes Yes 行业固定效应 Yes Yes 省份固定效应 Yes Yes 常数项 7.841*** 1.756 (1.334) (1.693) n 157 140 $R_{{\mathrm{adj}}}^2 $ 0.538 0.614 注：括号内为稳健标准误；Yes表示添加了控制变量或固定效应；***表示回归系数差异在1%统计水平上显著。
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表 11 异质性检验（企业生命周期）
Table 11 Heterogeneity test (firm lifecycle)
类别 (1) (2) (3) digitaldegree 1.239*** 1.313** 0.084 (0.374) (0.567) (0.438) 控制变量 Yes Yes Yes 年份固定效应 Yes Yes Yes 行业固定效应 Yes Yes Yes 省份固定效应 Yes Yes Yes 常数项 4.163*** 8.405*** 4.375*** (1.568) (2.481) (1.368) n 128 95 62 $R_{{\mathrm{adj}}}^2 $ 0.471 0.460 0.652 注：括号内为稳健标准误；Yes表示添加了控制变量或固定效应；***、**分别表示回归系数差异在1%和5%统计水平上显著。
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表 12 异质性检验（企业供应链效率）
Table 12 Heterogeneity test (supply chain efficiency)
类别 (1) (2) digitaldegree 1.023 0.631** (0.641) (0.252) 控制变量 Yes Yes 年份固定效应 Yes Yes 行业固定效应 Yes Yes 省份固定效应 Yes Yes 常数项 5.387*** 4.926*** (1.541) (1.777) n 138 159 $R_{{\mathrm{adj}}}^2 $ 0.630 0.441 注：括号内为稳健标准误；Yes表示添加了控制变量或固定效应；***、**分别表示回归系数差异在1%和5%统计水平上显著。
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表 13 异质性检验（企业经营风险）
Table 13 Heterogeneity test (firm operating risk)
类别 (1) (2) digitaldegree 0.958** 0.254 (0.441) (0.253) 控制变量 Yes Yes 年份固定效应 Yes Yes 行业固定效应 Yes Yes 省份固定效应 Yes Yes 常数项 8.179*** 7.942*** (0.064) (0.071) n 146 151 $R_{{\mathrm{adj}}}^2 $ 0.322 0.382 注：括号内为稳健标准误；Yes表示添加了控制变量或固定效应；***、**分别表示回归系数差异在1%和5%统计水平上显著。
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表 14 影响机制检验
Table 14 Intermediary mechanism test
类别 (1) (2) (3) (4) digitalpatent innoeff finconstraint ato digitaldegree 1.294*** 0.051*** −0.061** 0.301* (0.289) (0.018) (0.027) (0.158) 控制变量 Yes Yes Yes Yes 年份固定效应 Yes Yes Yes Yes 行业固定效应 Yes Yes Yes Yes 省份固定效应 Yes Yes Yes Yes 常数项 0.699 0.039 −1.533*** −0.283 (0.957) (0.081) (0.121) (0.402) n 299 299 299 299 $R_{{\mathrm{adj}}}^2 $ 0.373 0.605 0.918 0.440 注：括号内为稳健标准误；Yes表示添加了控制变量或固定效应；***、**、*分别表示回归系数差异在1%、5%和10%统计水平上显著。
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