許金富

(福建江夏學院 體育產業(yè)發(fā)展研究中心，福建 福州 350108)

2015年，國務院頒發(fā)《關于加快發(fā)展生活性服務業(yè)促進消費結構升級的指導意見》，指出要大力發(fā)展體育服務業(yè)，加速形成門類齊全、結構合理的體育服務體系[1]。從近幾年全國體育產業(yè)總規(guī)模與增加值數(shù)據(jù)公告可以看出，我國體育服務業(yè)增加值占比從2015年的49.2%上升至2017年的56.9%，說明隨著經濟發(fā)展以及人民生活水平的提高，體育服務業(yè)正在迅速壯大。2019年，國務院發(fā)布《關于促進全民健身和體育消費推動體育產業(yè)高質量發(fā)展的意見》，提出到2022年體育服務業(yè)增加值占體育產業(yè)增加值比重的60%[2]。該意見明確了體育產業(yè)從量變到質變的轉型方向，調整體育產業(yè)的結構，將體育產業(yè)中占大比重的體育制造業(yè)、傳統(tǒng)的制造業(yè)轉向新型體育服務業(yè)，使得“體育產業(yè)成為國民經濟支柱性產業(yè)”的定位更加清晰，這對體育服務業(yè)無疑是一個重大的發(fā)展機會。

隨著行業(yè)資源利用效率的核心地位不斷提升，以及行業(yè)經濟作用的凸顯，行業(yè)效率成為衡量行業(yè)經營業(yè)績的重要標準[3]。因此，隨著體育服務業(yè)的快速發(fā)展，其經濟作用逐漸顯現(xiàn)后，體育服務業(yè)效率必然會成為衡量體育服務業(yè)可持續(xù)、高效率、高質量發(fā)展的重要標準。從2015-2017年體育服務業(yè)增加值數(shù)據(jù)可以看出，體育服務業(yè)總體處于增長態(tài)勢，但是增長速度正在變緩，瓶頸效應開始顯現(xiàn)[4]。因此，在體育產業(yè)政策文件頻出，政府推動體育服務業(yè)發(fā)展的意愿十分強烈，體育服務業(yè)快速發(fā)展的關鍵時期，對體育服務業(yè)的效率問題開展相關研究顯得十分必要且有意義。當前，關于體育服務業(yè)效率的相關研究，主要集中在社會性體育公共服務(群眾體育)方面[5-7],少數(shù)專門針對經濟性體育公共服務(體育服務業(yè))的相關研究[8],則以傳統(tǒng)DEA分析為主，忽略了環(huán)境因素對投入或產出中松弛變量的影響。然而，環(huán)境因素作為企業(yè)生存與發(fā)展的依托和載體，不論是在無形還是有形中都會對企業(yè)效率產生影響[9]。因此，為了避免環(huán)境因素和隨機噪聲對體育服務業(yè)效率測算的失真和偏差，本研究以全國31個省區(qū)市(未包含港、澳、臺地區(qū))為研究對象，以體育服務業(yè)的資本、勞動等要素建立評價指標體系，選取2013-2017年相關指標的面板數(shù)據(jù)，在傳統(tǒng)DEA方法的基礎上引入三階段DEA模型，在第二階段借助SFA模型(隨機前言分析)排除環(huán)境因素和隨機誤差等造成的影響，對體育服務業(yè)效率進行客觀評價，旨在理清當前我國體育服務業(yè)在投入、產出要素上的現(xiàn)狀和存在的問題，為體育服務業(yè)的更好發(fā)展提供參考意見。

1 研究方法

DEA評價方法是將各個決策單元的投入、產出變量，運用數(shù)學規(guī)劃法構建各決策單元的生產前沿面，并測算決策單元與前沿面的差異程度，從而識別低效率決策單元并計算出其相對效率值[7]。由于傳統(tǒng)的DEA模型未考慮管理無效率、環(huán)境因素和隨機噪聲等對效率評價的影響作用，因此Fried等人[10]認為，為了更加準確地進行效率評價，有必要將上述三種影響因素進行分離。具體研究過程包括以下三個階段。

1.1 第一階段：傳統(tǒng)DEA模型

在第一階段中，本研究使用投入導向的規(guī)模報酬可變BCC模型對2013-2017年全國31個省區(qū)市相關投入、產出指標的面板數(shù)據(jù)進行初始效率評價。具體公式如下：

min[θ-ε{eTs-+e∧Ts+}]

λj≥0,j=1,…,n.

s+≥0,s-≥0

(1)

在式中，n表示決策單元的個數(shù)，其中第j個決策單元的第i個輸入變量為Xij(i=1,2，…，m),相應的輸出變量為Ykj(j=1,2，…，m),s+和s-分別為松弛投入變量和松弛產出變量，θ為決策單元的綜合效率值。當θ=1時，表示決策單元達到DEA有效，當θ<1時，則表示決策單元達到DEA非有效[11]。

1.2 第二階段：相似SFA模型

由于第一階段計算得到的投入松弛量s+由管理無效率、環(huán)境影響、隨機噪聲三要素組成，因此采用SFA模型剔除環(huán)境因素和隨機噪聲對投入松弛變量s+的影響，使所有決策單元處于相同的外部環(huán)境中。具體公式如下：

(2)

1.3 第三階段：調整后的DEA模型

在第三階段，運用調整后的全國31個省區(qū)市體育服務業(yè)投入產出變量再次對決策單元的效率進行測算。該階段采用已經剔除環(huán)境因素和隨機噪聲影響的投入產出數(shù)據(jù)進行BCC模型下的體育服務業(yè)效率測算，能夠更加準確地反映效率的真實情況[12]。

2 指標體系與數(shù)據(jù)來源

2.1 指標體系

由于使用DEA評價方法進行效率測度，指標體系需要包含投入和產出兩類指標，且為了確保測量結果的穩(wěn)定性與客觀性，在指標選取上一般要求決策單元數(shù)量為投入產出指標的2倍以上，否則可能出現(xiàn)多個決策單元有效的情況，導致無法對決策單元進行有效區(qū)分[13]。因此，依據(jù)DEA評價方法中指標選取的基本原則，借鑒學者們在體育產業(yè)相關領域的研究成果[8，14-15],并結合我國體育服務業(yè)投入、產出特征及指標數(shù)據(jù)的可獲得性，選取體育服務業(yè)單位資產總計(億元)和體育服務業(yè)從業(yè)人員(萬人)兩個指標作為投入指標，體育服務業(yè)單位營業(yè)收入(億元)作為產出指標?？紤]到在DEA模型中投入、產出指標需要符合“同向性”假設，因此對投入、產出指標進行pearson相關性檢驗，檢驗結果表明投入指標與產出指標之間的相關系數(shù)為0.082 2、0.828 1，并通過1%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗，說明所選指標符合DEA模型的“同向性”原則。

由于在三階段DEA模型中，第二階段的SFA模型需要排除環(huán)境因素，基于已有的相關研究文獻[16-17],結合投入、產出變量關系的外部影響因素的甄選，選取經濟水平、人力資本、政府干預三個環(huán)境因素作為影響效率的因素帶入第二階段分析(具體指標詳見表1)。研究表明，從長期看，當經濟增長1%，體育產業(yè)增加值將提高1.3793%，體育產業(yè)發(fā)展與經濟增長之間存在著線性關系，兩者間存在長期穩(wěn)定的均衡關系，但在短期內，我國體育產業(yè)發(fā)展與經濟增長存在非均衡關系[18-19]。由于當前我國體育產業(yè)的發(fā)展是從勞動密集型向資本密集型升級，進而邁向技術密集型產業(yè)。因此，中高端專業(yè)人才的匱乏是制約我國體育產業(yè)發(fā)展的因素之一[20],且新增長理論表明，人力資本的溢出效應將有助于產業(yè)的發(fā)展。政府的適當干預對市場經濟具有調節(jié)資源配置、防止市場自身調控失靈而產生的壟斷和信息不對稱等問題的作用，且研究表明政府財政支出對體育產業(yè)的發(fā)展具有獨特的支持與引導作用，能夠推動體育產業(yè)的快速發(fā)展[21]。

表1 三階段DEA模型投入、產出指標與環(huán)境變量

2.3 數(shù)據(jù)來源

所有指標數(shù)據(jù)均來源于《中國第三產業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》和中國統(tǒng)計數(shù)據(jù)應用支持系統(tǒng)。考慮到部分指標數(shù)據(jù)與文化、娛樂業(yè)相交，為了使數(shù)據(jù)精確地反映體育服務業(yè)的真實情況，采用部門(行業(yè))指標比重進行相關數(shù)據(jù)的剝離。該辦法已經在海洋產業(yè)[22]、老齡產業(yè)[23]、體育產業(yè)[8，24]等相關研究中使用，且在香港旅游產業(yè)關于不同旅游人群的統(tǒng)計中被使用，是一種成熟的統(tǒng)計方法，對解決具有跨行業(yè)特征的產業(yè)統(tǒng)計途徑具有理論和現(xiàn)實意義[23]。本研究相關指標數(shù)據(jù)剝離過程如下。

體育服務業(yè)單位資產總計指標剝離系數(shù)由《中國第三產業(yè)統(tǒng)計年鑒》服務業(yè)法人單位分行業(yè)主要指標中，體育企業(yè)資產總計占文化、體育和娛樂業(yè)企業(yè)法人單位(包括新聞出版業(yè)、廣播、電視、電影和音像業(yè)、文化藝術業(yè)、體育、娛樂業(yè))資產總計的比例得到；體育服務業(yè)從業(yè)人員指標剝離系數(shù)由《中國第三產業(yè)統(tǒng)計年鑒》服務業(yè)法人單位分行業(yè)主要指標中，體育企業(yè)法人單位從業(yè)人員占文化、體育和娛樂業(yè)企業(yè)法人單位從業(yè)人員的比例得到；體育服務業(yè)單位營業(yè)收入指標剝離系數(shù)由《中國第三產業(yè)統(tǒng)計年鑒》服務業(yè)法人單位分行業(yè)主要指標中，體育企業(yè)法人單位營業(yè)收入占文化、體育和娛樂業(yè)企業(yè)法人單位營業(yè)收入的比例得到，具體指標剝離系數(shù)詳見表2。

表2 指標剝離系數(shù)

3 實證結果與分析

在用DEA評價方法進行效率測度時，純技術效率反映在規(guī)模報酬不變的前提下，技術、管理水平的高低；規(guī)模效率反映現(xiàn)有規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模之間的差距。規(guī)模收益變化分為三種情況，分別是規(guī)模收益不變、規(guī)模收益遞增和規(guī)模收益遞減[25]。當規(guī)模收益不變時，說明在投入規(guī)模發(fā)生變化時，產出規(guī)模與投入規(guī)模的變化一致；規(guī)模收益遞增，說明當投入規(guī)模增加時，產出規(guī)模的增加幅度將大于投入規(guī)模；規(guī)模收益遞減，說明當投入規(guī)模增加時，產出規(guī)模的變化幅度小于投入規(guī)模[24]。

3.1 第一階段：傳統(tǒng)DEA模型

通過MaxDEA7.0計算第一階段體育服務業(yè)效率，在不考慮環(huán)境因素的影響下，本階段體育服務業(yè)效率包含管理無效率和隨機擾動項，具體結果見表3和表4。

表4 第一階段全國31個省區(qū)市體育服務業(yè)效率變化

從表3的數(shù)據(jù)可知，2013-2017年間，不論是全國層面還是分區(qū)域層面上，體育服務業(yè)綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率均為無效狀態(tài)，且效率值處于中低水平，具有較大的提升空間。其中綜合效率呈現(xiàn)出明顯的下降態(tài)勢，純技術效率表現(xiàn)為先下降后上升的趨勢，規(guī)模效率高于純技術效率，處于較高水平。從分區(qū)域層面上看，5年間，中部地區(qū)的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率均好于東部地區(qū)和西部地區(qū)。為了科學、合理地探究各省區(qū)市綜合效率發(fā)展的均衡狀況，采用差異系數(shù)進一步分析，計算結果顯示全國31個省區(qū)市2013-2017年間綜合效率均值的差異系數(shù)從20.81%提升至25.38%，說明各省區(qū)市間的綜合效率差異逐漸增加，且東部地區(qū)差異最大，中部次之，西部最低。

表3 第一階段分區(qū)域體育服務業(yè)效率變化

由表4可知，從全國31個省區(qū)市體育服務業(yè)效率的時空演變情況來看，在綜合效率方面，除北京、山東5年間均為有效狀態(tài)，安徽和湖北僅在2014年達到有效狀態(tài)，江西于2013年和2016年后達到有效狀態(tài)外，其余省區(qū)市各年份均處于無效狀態(tài)。5年間，僅有吉林和重慶兩地的綜合效率呈現(xiàn)出較明顯的提升；東部地區(qū)的河北、上海、浙江、海南、遼寧、福建、廣東，中部地區(qū)的山西、黑龍江、安徽、河南，西部地區(qū)的內蒙古、廣西、貴州、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆、陜西等共計20個省區(qū)市均表現(xiàn)出綜合效率倒退現(xiàn)象。因此，在不考慮環(huán)境因素的影響下，我國大部分省區(qū)市體育服務業(yè)表現(xiàn)出綜合效率倒退現(xiàn)象。同時，長江中下游地區(qū)(上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶)以及北京、山東、陜西、河南和廣東等地的純技術效率和規(guī)模效率要明顯高于其他地區(qū)。從規(guī)模收益變化情況可知，北京、山東由于綜合效率處于有效狀態(tài)，其規(guī)模收益維持不變；剩余省區(qū)市中，廣東、河南和四川為規(guī)模收益遞減外，其余省區(qū)市總體表現(xiàn)為規(guī)模收益遞增狀態(tài)。

3.2 第二階段：相似SFA模型

將第一階段DEA模型得到的體育服務業(yè)資產總計、體育服務業(yè)從業(yè)人員指標的松弛變量作為被解釋變量，將3個環(huán)境變量作為解釋變量，通過Frontier4.1軟件進行SFA回歸分析，分析結果見表5。由表5可知，SFA模型計算結果中γ值為0.665和0.911，且通過1%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗，說明模型的隨機誤差項包含了管理無效率的影響[26],且管理無效率的影響多于隨機擾動項的影響。LR單邊誤差檢驗值大于臨界值，并通過1%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗，說明用SFA模型有效、可行，十分有必要剔除環(huán)境因素和其他隨機因素的影響[27]。

表5 松弛變量的SFA模型回歸結果

第二階段的SFA模型分析是對各投入指標松弛變量的回歸分析，因此，當環(huán)境變量的系數(shù)是正數(shù)時，表明當環(huán)境變量提高時，投入指標的松弛變量增加，產出量下降，從而對效率產生負向影響；反之，當環(huán)境變量的系數(shù)為負數(shù)時，表明當環(huán)境變量提高時，投入指標的松弛變量會降低，產出量增加，對效率產生正向影響作用[28]。從回歸分析結果來看，經濟水平對投入指標松弛變量的回歸系數(shù)均為正數(shù)，且通過了1%和5%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗。說明經濟增長會導致兩個投入指標松弛變量的增加，意味著經濟資源未得到充分利用，從而對體育服務業(yè)效率產生負向影響。有研究表明，雖然當前我國經濟增長迅速，居民生活水平不斷提高，但是人們對體育健身的意識較低，體育消費水平有待提高，從而導致經濟增長對體育服務業(yè)發(fā)展的促進作用還未能充分顯現(xiàn)[18-19，29]。人力資本對兩項投入指標松弛變量的回歸系數(shù)均為負數(shù)，且對體育服務業(yè)從業(yè)人員的松弛變量通過了10%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗。說明提高人力資本水平會降低兩個投入指標的松弛變量，達到節(jié)約生產資源、增加產出量效果，且人力資本水平的提高對降低體育服務業(yè)從業(yè)人員松弛變量具有顯著效果。政府干預對投入指標松弛變量的回歸系數(shù)均為負數(shù)，但未通過顯著性檢驗，說明政府干預對體育服務業(yè)效率的提高具有正向影響作用，但是影響效果不顯著。有學者指出，當前地方財政對體育產業(yè)引導資金的投入，在推動體育產業(yè)布局發(fā)展的同時，由于分配評審管理機制、項目結構投向、資金資助方式及后期管理等環(huán)節(jié)存在問題，造成了市場秩序破壞、拉動效率損失、項目績效缺失和引導資金流失等資金配置風險[21],因此，在很大程度上抑制了政府干預對提高體育服務業(yè)效率的影響作用。

3.3 第三階段：調整后的DEA模型

通過第二階段SFA模型分離管理無效率和隨機擾動項的影響后，將調整后的投入指標代替原始投入指標，再次運用MaxDEA7.0軟件測算體育服務業(yè)效率，結果見表6和表7。對比表3和表6數(shù)據(jù)可知，第三階段的體育服務業(yè)效率值與第一階段存在較大差異，表明了第二階段SFA模型的調整效果，有必要剔除環(huán)境變量與隨機誤差的影響[30]。

表6 第三階段分區(qū)域體育服務業(yè)效率變化

由表6數(shù)據(jù)可知，從整體來看，與第一階段相比，第三階段體育服務業(yè)的綜合效率和規(guī)模效率明顯降低，純技術效率提升明顯。從第三階段效率的時空演變規(guī)律看，除了西部地區(qū)5年間未發(fā)生較大變化外，全國層面、東部地區(qū)、中部地區(qū)的綜合效率和規(guī)模效率總體上得到了不同程度的提高，純技術效率變化較小。從綜合效率的差異系數(shù)來看，該階段全國31個省市2013-2017年間綜合效率均值的差異系數(shù)從26.88%提高至30.31%，各年份的差異系數(shù)均高于第一階段。兩個階段效率的變動結果說明經濟水平、人力資本和政府干預對體育服務業(yè)的綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率產生影響，也加大了省際綜合效率的差異程度。

從具體數(shù)據(jù)看，以全國層面第一階段和第三階段為例，純技術效率5年均值從0.730提高至0.959，規(guī)模效率從0.914下降為0.447。說明綜合效率0.430造成的資源浪費有0.570，其中有31.79%是由純技術效率無效導致的，即由體育服務業(yè)生產企業(yè)的技術和管理水平不佳所致[30]。相比第一階段綜合效率0.669造成的資源浪費的0.331中約有55.60%是由于純技術效率無效導致。說明第一階段在進行效率測算時，高估了生產企業(yè)內部技術、管理水平較低，導致整體綜合效率的浪費，同時也低估了規(guī)模不經濟所造成的浪費。因此，對于第三階段體育服務業(yè)效率的測算結果能夠更加真實、準確地反映生產企業(yè)內部的情況。從分區(qū)域層面上，第三階段東、中、西三個區(qū)域的綜合效率和規(guī)模效率呈現(xiàn)出東部最高，中部次之，西部最低的階梯狀分布態(tài)勢，三個區(qū)域的純技術效率值處于0.948～0.971，差距較小。

由表7數(shù)據(jù)可知，從全國31個省區(qū)市體育服務業(yè)效率的時空演變情況來看，僅有北京的綜合效率在5年間均穩(wěn)定處于有效狀態(tài)，山東于2015年和2016年處于有效狀態(tài)，其余省區(qū)市各年份均處于無效狀態(tài)。根據(jù)5年間各省區(qū)市綜合效率的變化特征，可將其劃分為四種類型。第一種是穩(wěn)定有效型，僅有北京，占比3.23%。第二種是效率倒退型，有上海和黑龍江，占比6.45%。第三種是平穩(wěn)發(fā)展型，包括廣東、海南、河北、遼寧、天津、吉林、山西、甘肅、貴州、內蒙古、寧夏、青海、陜西、西藏、新疆、云南，占比51.61%。第四種是效率進步型，包括江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、福建、廣西、河南、山東，占比38.71%。由此可見，2013-2017年間我國31個省區(qū)市的綜合效率主要以平穩(wěn)發(fā)展和效率進步兩種類型為主。

表7 第三階段全國31個省區(qū)市體育服務業(yè)效率變化

為了進一步分析第三階段全國31個省區(qū)市體育服務業(yè)效率的空間差異，參考羅穎[13](2019)、李燕領[31](2020)等人相關研究中關于臨界值的界定，以31個省區(qū)市純技術效率和規(guī)模效率5年均值(0.959,0.447)為臨界點，對31個省區(qū)市純技術效率和規(guī)模效率進行劃分，可以將其劃分為“高PTE-低SE”的技術創(chuàng)新型、“低PTE-高SE”的規(guī)模驅動型、“低PTE-低SE”的雙低效型、“高PTE-高SE”的技術-規(guī)模共同推動型四種類型。

第一種類型為“高PTE-低SE”的技術創(chuàng)新型，有西藏、青海、甘肅、吉林、寧夏、新疆、廣西和江西。該類型中以西藏和青海最具代表性，其中西藏的純技術效率在5年間均為有效狀態(tài)，但規(guī)模效率則一直處于較低水平；青海從2015年起，純技術效率達到有效狀態(tài)，但規(guī)模效率與西藏一致，始終處于較低水平。因此，該類型省區(qū)市應該在維持技術和管理水平不變的情況下，擴大生產規(guī)模，提高規(guī)模效率。第二種類型為“低PTE-高SE”的規(guī)模驅動型，有上海、廣東、湖南、江蘇、四川，該類型具有較好的產業(yè)規(guī)?；A。例如，上海市作為東方現(xiàn)代體育大都市，成功舉辦了一系列高水平國際化職業(yè)體育賽事，且上海的職業(yè)體育隊伍也逐漸壯大，這些都對上海體育競賽表演業(yè)的發(fā)展具有促進作用。同時，上海良好的營商環(huán)境對體育產業(yè)的加持，吸引了越來越多的體育企業(yè)投資發(fā)展，并依靠“國際體育賽事之都”的有利條件，積極拓展“體育+旅游”等產業(yè)的發(fā)展[32]。江蘇省作為中國最先提出建設體育強省的省份，同時也是國內最早創(chuàng)新開展體育特色小鎮(zhèn)、體育服務綜合體、體育產業(yè)基地等體育產業(yè)發(fā)展新載體培育工作的省份，并先后命名100家省級體育產業(yè)基地，其中以打造體育賽事休閑服務為主的溧水國家體育產業(yè)示范基地等多家國家體育產業(yè)示范基地在2017年創(chuàng)造體育產業(yè)增加值共計272.87億元，為江蘇省體育產業(yè)化起到突出的拉動作用。因此，為了促使該類型省區(qū)市能夠向更高層次發(fā)展，促進綜合效率的進一步提升，需要改進技術和管理水平，提高純技術效率，保證產業(yè)規(guī)模與管理水平齊頭并進。第三種類型為“低PTE-低SE”的雙低效型，包括黑龍江、貴州、海南、河北、遼寧、內蒙古、山西和云南，這些省區(qū)市可以充分利用相鄰地區(qū)的資源優(yōu)勢，加強省際的合作、交流，借鑒其在技術、管理等方面的經驗，采取“雙管齊下”的措施，提高純技術效率和規(guī)模效率。第四種類型為“高PTE-高SE”的技術-規(guī)模共同推動型，主要有北京、陜西、天津、安徽、福建、河南、湖北、山東、浙江和重慶，該類型數(shù)量多于其他類型，且分布具有一定的地域連接性。雖然這些省區(qū)市的純技術效率和規(guī)模效率相對處于較高水平，但是，還需要注意在擴大行業(yè)規(guī)模的同時，淘汰落后產能、更新生產技術、提高管理水平，進而促進綜合效率的提升。同時，還應注重為周邊發(fā)展較慢的省區(qū)市提供技術、經驗等各方面的支持與幫助，充分釋放空間溢出效應，減小省際的差距，達到區(qū)域間發(fā)展均衡化。

4 結論

(1)在未剔除環(huán)境和隨機因素的影響下，我國體育服務業(yè)綜合效率處于中低水平，并呈現(xiàn)出逐年下降的態(tài)勢，中部地區(qū)好于東部地區(qū)，西部地區(qū)綜合效率最低；5年間全國各省市間的差異系數(shù)在20.81%～25.38%之間，體育服務業(yè)綜合效率發(fā)展的地區(qū)差異逐漸加大。

(2)在SFA模型回歸分析中，經濟水平的提高未能對體育服務業(yè)效率產生有利影響；政府干預對體育服務業(yè)效率的提高具有促進作用，但影響效果還未充分體現(xiàn)；人力資本水平的提高能夠顯著減少從業(yè)人員資源的浪費，進而有利于體育服務業(yè)效率的提高。

(3)經過第二階段對投入指標變量的調整后，第三階段的體育服務業(yè)效率更加客觀、準確，且較第一階段存在較大變化，主要表現(xiàn)為：①綜合效率和規(guī)模效率明顯降低，純技術效率明顯提升；5年間各省市綜合效率均值的差異系數(shù)在26.88%～30.31%之間，地區(qū)間差異程度逐漸加大，且較第一階段嚴重。②5年間綜合效率總體呈緩慢上升態(tài)勢，在空間分布上，呈現(xiàn)出東部最高、中部次之、西部最低的階梯狀分布特征。③在純技術效率和規(guī)模效率發(fā)展類型劃分上，技術創(chuàng)新型省區(qū)市有8個、規(guī)模驅動型省區(qū)市有5個、雙低效型省區(qū)市有10個、技術-規(guī)模共同推動型省區(qū)市有10個。④在規(guī)模收益變化方面，各省區(qū)市主要以規(guī)模收益遞增為主。因此，我國還需要對體育服務業(yè)進一步加強資源投入力度，擴大產業(yè)鏈和生產規(guī)模，以提高產出規(guī)模和產出水平。