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体育产业与金融供给协同演化理论与实证(4)

来源:科技与金融 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-07-22
作者:网站采编
关键词:
摘要:2.2 序参量的选取及数据处理 系统序参量是衡量体育产业系统与金融供给系统的代理变量。为了使两个独立系统的发展水平具有可比性,借鉴前人的序参量

2.2 序参量的选取及数据处理

系统序参量是衡量体育产业系统与金融供给系统的代理变量。为了使两个独立系统的发展水平具有可比性,借鉴前人的序参量体系构建方法,采用系统规模、系统结构和系统效率3个维度作为子系统序参量[20]。并进一步借鉴体育产业和金融供给指标的选取方法[27-30],通过完善与补充,最终构建序参量体系(见表1)。以2006 年为起点,2017 年为终点,确定时间区间。体育产业数据来源于中国统计年鉴、中国体育年鉴、中国体育事业统计年鉴、国家体育总局网站以及wind 金融数据库,金融供给数据主要来源于wind金融数据库、中国人民银行网站和国家外汇管理局。其中,计算“体育服务业比重”所需要的2009和2013 年体育服务业增加值数据缺失,在数据趋势明确的条件下,使用Matlab 进行插值法补足。用于计算体育产业“投入产出比”的2016 和2017 年体育事业经费投入额尚未公开披露,鉴于期间数据存在逐年递增的特点,因此使用GM(1,1)灰色预测模型进行预测。缺失数据占数据总量的比重较小且存在适当的补充方法,对计量结果的影响可以忽略不计。

表1 序参量体系Table1 The Indicator System

2.3 模型构建

2.3.1 熵值法赋权 在进行评价之前,需要先对数据进行无量纲化,然后再对指标进行赋权。熵的特性能够用来判断指标参数的随机程度及无序状态[31],为了能得到较为客观的权重,指标的客观权重采用熵值法进行计算,计算原理如下。

步骤1:由于序参量的量纲与单位存在差异,无法直接比较和计量,因此,在权重计量前,首先进行标准化处理,根据指标的正向与负向差异,标准化公式分别为:

步骤2:为消除负值进行平移处理,一些指标数值进行标准化处理后,可能会出现数值较小或负值的情况,为了计算的统一与方便,将标准化后的数值进行平移处理,从而消除上述情况,H为指标平移幅度,取值为1:

步骤3:利用比重法对数据进行无量纲化:

步骤4:计算第j个指标的熵值:

步骤5:第j个指标的差异系数如下式,其中,j=1,2,…p:

步骤6:第j个指标的权重如下式,其中,j=1,2,…p:

最终得到各序参量权重见表2。

表2 耦合关联度判别标准Table 2 The Discrimination Criteria of Coupling Correlation?

2.3.2 效应评价模型 根据协同演化理论以及耦合理论的运用实践,构建系统计量模型。

(1)衡量系统发展水平。体育产业与金融供给是两个相对独立的经济系统,所面临的外部环境和发展水平均有所不同。因此,首先必须明确系统各自发展的特征,以如下方法计量系统发展水平:

式中:U为体育产业系统发展水平指数,用于衡量体育产业发展水平;p为体育产业系统序参量的数量,xi为体育产业系统的序参量,ω为序参量的赋权值。

式中:G为金融供给系统发展水平指数,用于衡量金融供给发展水平;p为金融供给系统序参量的数量;yi为金融供给系统的序参量;ω为序参量的赋权值。

此外,考虑两系统综合发展水平,需要计量综合型系统在同一时间区域内演化发展的趋势:

式中:T为体育产业与金融供给两系统综合发展水平;α、β为两系统的权重,且存在α、β∈[0,1],由于两系统具有相对独立性,因此采用平权结构,α、β的赋值均为0.5。

(2)衡量耦合关联度。系统间的耦合关联度C适用下式进行计量,耦合关联度的强弱可以分为4个阶段(见表3):

(3)衡量耦合协调度。系统间的耦合协调度D计算如下,耦合协调度的等级见表3:

3 实证分析

3.1 系统发展水平

将数据代入模型,得到体育产业与金融供给系统以及综合系统的发展水平(见图2)。体育产业系统整体呈现向上的发展趋势,2006—2009 年间存在轻微波动,并在2007 年出现阶段性峰值。由于彼时正处于市场化转轨阶段,产业发展水平并不高,波动可能主要来自于北京奥运会带来的暂时性市场利好。产业实质性增长的时间拐点出现于2010 和2014 年,其中,2010年属于小幅度增长,2014年属爆发性增长,且2个时间拐点后发展水平均得以保持。原因较大程度来源于《国务院办公厅关于加快发展体育产业的指导意见》(国办发[2010]22 号)、《国务院关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》(国发[2014]46 号)及其相关配套产业政策的推动,这从侧面印证了我国体育产业政策的有效性,亦说明我国体育产业发展受政策因素影响较大。金融供给系统的发展显著地分为2个阶段。(1)2006—2012 年的剧烈波动并趋向平稳阶段,其原因主要是受美国次贷危机引发的全球性金融海啸影响,各国金融体系受到严重冲击,中国的金融市场效率和金融信用下滑严重,但随后中国政府积极进行干预引导并采取了一揽子经济刺激计划,逐渐恢复了市场信心,稳定了金融供给水平。(2)2013—2017 年为稳步上升阶段,主要是由于我国新一届领导人换届完成后,涉及金融改革的政策出台节奏明显加快,在资本市场、利率、汇率以及金融对外开放等方面均有较大突破,金融改革创新逐步迈入了深水区。由于两系统的发展趋势较为相似,因此综合系统也呈现上升趋势。

文章来源:《科技与金融》 网址: http://www.kjyjr.cn/qikandaodu/2021/0722/2711.html



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