霍炎

摘 要：体育产业的发展越来越受到关注，利用我国1997年—2016年的体育产业增加值数据，基于预测误差平方和最小方法构建组合预测模型，通过平方和误差（SSE）、均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平方绝对百分比误差（MAPE）以及均方百分比误差（MSPE）五种误差评价指标展开的对比，结果表明组合预测模型具备相对良好的预测结果以及相对精准的预测精度。运用组合预测模型对2017年—2020年体育产业增加值进行预测分析。预估分析到2020年的时候，国内的体育产业增加值将超过万亿元，因此就可以很好地与“十三五”规划给定的要求相符。最后基于预测结果，提出建议，为政府制定相关政策提供参考。

关键词：体育产业;组合预测;增加值

中图分类号：G80-05  文献标识码：A  文章编号：1673-2596（2019）05-0054-04

中国经济发展正处于转型升级的关键时期。从高速增长到高质量增长，新的发展观已成为制定国家战略的重要依据。在整体发展的背景下，作为一个具有强大产业特色和强大发展潜力的体育产业，它也迎来了最新的增长和发展机遇。2014年，国务院发布了《关于加快体育产业发展促进体育消费的若干意见》，明确体育产业具体在实现国民经济发展期间具备着的突出发展价值，并相应肯定了体育产业的发展成就与贡献。2017年，国内体育产业整体实现的发展规模（总产值）对应是2.2万亿元，能够借以实现的增加值对应是7811亿元;实现的名义增长对应是15.7%，实现的增加值增长对应是20.6%[1]。而体育产业在整体国内生产总值中占据的比重相应由2015年所在的0.8%对应提升是0.94%，呈现出来的增长态势相对显著，能够带给国民经济的贡献率维持始终攀升的发展态势。近年来，伴随体育产业实现的迅猛发展进步，与此相关的研究越发得到学者们的关注，能够获得的研究成果也相对丰富。

利用计量模型对产业发展的未来方向进行不确定性的测定，能够对产业发展的规律性、走向进行宏观把握，对产业研究具有重要的参考价值。精确的经济预测目前被运用到各行各业，对整个经济的发展起到重要作用。张涛强调了“大数据”的重要作用。他认为将“大数据”应用到宏观经济预测模型中，可以有效弥补传统经济的不足，提高预测精度[2]。何媛将非等距GM（1，1）模型引入经济预测，任务构建模型可以实现对经济变量的长期数学预测[3]。张劲帆的计算是基于贝叶斯估计的混合频率向量自回归模型（MF-BVAR），检验了房地产市场和股票市场的预测效果。结果表明，该模型具有较强的预测精度[4]。预测模型也在体育产业中得到了越来越广泛的应用。2011年，魏华提出比较线性趋势模型、二次曲线模型、三次曲线模型、对数曲线模型和S曲线模型在体育俱乐部发展数据预测中的应用，并获得了良好的S曲线拟合效果[5]。李亚慰以长三角体育产业为研究对象，选取区位熵、市场占有率等相关模型，进行主导产业结构的测算及发展预测研究[6]。李荣日运用时间序列数据，探求体育产业演化规律，对未来发展做出预测[7]。

在实施体育产业相关的规划管理过程中，一项很关键的内容对应就是与其相关的预测分析。科学的模型构建以及相对精准的计算结果对于体育产业未来发展方向的确定、体育工作的管理、体育技术的创新和体育市场空间的开发具有十分重要的意义。本文基于以预测误差平方和最小准则为基础，建立了我国体育产业增加值综合预测模型，并引入各种误差指标，组合验证了预测模型的优缺点。最后利用所建立的组合预测模型对2017年—2020年的体育产业增加值进行预测分析。

一、我國体育产业增加值的组合预测模型

（一）我国体育产业增加值概况

我国体育产业起步较晚，发展历史较短。针对国外体育产业发展的悠久历史进行分析可知，国内体育产业相对置身在更为低水平的发展层次。美国体育产业的年增长率超过7%。NFL、MLB、NBA以及NHL等共同组成北美四大职业体育联盟，每年能够给体育产业带来的贡献都是极其强大的，相应的附加价值也呈现在较高的状态。日本体育产业是国民经济的重要主导产业。我国体育产业虽然与发达国家差距较大，但近年来发展迅速。我国体育产业依托强大的产业优势，迅速在国民经济中占据重要地位，为国家经济发展做出了重要贡献。

从表1可以看出，2009年体育产业增加值为1835.93亿元，仅占GDP的0.527%。2015年，体育产业增加值5481亿元。到2017年，体育产业增加值达到7811亿元，增长速度为42.51%，可以说是快速增长。2015年，体育产业增加值占国内生产总值的比重为0.799;2016这一数据为0.872%，2017年已经占比为0.952%，2018年，体育产业增加值占GDP的比重有望突破1%。体育产业的快速发展是不可阻挡的。那么，未来体育产业的发展趋势是什么，政府和市场应该如何应对高速增长的趋势？要想理清其中关系，对体育产业增加值的预测必不可少。

（二）组合预测模型的建立

组合预测模型是将多种不同的单项预测模型组合而成的一种新的预测模型，其预测精度至少不低于任何单项预测模型，即对多种单项预测模型进行帕内托优化。在预测过程中，不同的预测模型具有不同的预测优势，如果我们只从各种单项预测模型中选择最准确的单项预测模型，就会产生一些误差，或者丢失一些可用的信息。因此，通过某种线性组合把多种单项预测组合起来，可以综合各种单项预测的预测优点，尽可能提高预测的准确性。

组合预测模型的关键是确定组合各个单项预测模型的权重系数。本文采用预测误差平方和最小方法（又称方差-协方差加权法）确定三种组合预测模型的权重系数。

我们设f1、f2、f3分别作为时间序列自回归（AR）预测模型、二次指数平滑预测模型和灰色系统GM（1，1）预测模型，根据表1中三种单项预测模型预测数据及误差数据，通过使用LINGO9.0求解得到该组合预测模型的权重系数和组合预测模型是W=（0，0.8411，0.1589），f=0.8411f2+0.1589f3，所得组合预测模型的预测结果如表2所示。

根据以上预测结果，组合预测的准确率大多在90%以上，仅在2002年，其准确率不到90%，但也达到了89%。2014年预测准确率达到99%，是所有预测结果中准确率最高的一年。从整体上看，体育产业增加值预测具有较高的精度，体育产业增加值预测更加准确，符合体育产业的实际发展方向。

（三）模型评价

选取误差平方和、均方误差、均绝对值误差、均方绝对百分误差和均方百分误差五个误差指标构建评价指标体系。对三种单项预测模型和组合预测模型进行了评价，验证了组合预测模型的合理性。

从表3的5种误差指标结果对比来看，组合预测模型的5种误差指标均小于另外三种单项预测模型的误差指标。从结果表明，组合预测模型优于三种单项预测模型。它是一种较好的组合预测模型。运用组合预测模型对我国体育产业增加值进行预测，可以提高预测精度。

（四）我国体育产业增加值的预测

分别使用三种单项预测模型对2017年—2020年我国体育产业增加值进行预测，根据上述建立的组合预测模型及其权重系数进一步计算出组合预测值。我国体育产业2017年—2020年增加值预测如表4所示。

从表4的预测结果可以看出，未来四年，我国体育产业增加值仍呈现高速增长趋势。到2020年，中国体育产业增加值将突破万亿元大关，达到10942.1亿元。体育产业“十三五”规划指出，体育产业增加值占国内生产总值的1.0%。根据中国国内生产总值的增长速度，到2020年中国国内生产总值将突破百万亿大关，占国内生产总值的1.0%，体育产业将达到1万亿元。根据本文的预测结果，我国体育产业将在2020年完成体育产业“十三五”规划要求的任务。

预测结果在经过检验后，精度高，可信度高。

二、结论与政策建议

（一）结论

本文以1997年至2016年我国体育产业增加值数据为基础，选取三种单项预测模型，构建基于预测误差平方和最小方法构建的组合预测模型。采用平方和误差（SSE）、均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平方绝对百分误差（MAPE）、均方百分误差（MSPE）五个误差评价指标对组合预测模型进行评价。结果表明，组合预测模型的误差明显优于其他三种单项预测模型。最后利用该组合预测模型对2017—2020年的体育产业增加值进行了预测分析。实践证明，组合预测模型不仅可以用于体育产业方面的预测，还可以用于体育成绩预测、体育赛事风险预测等各个方面，为体育系统预测提供了更好的预测工具。

（二）政策建议

1.加大对体育产业的政策支持

根据本文预测，2020年体育产业规模将达到万亿，占GDP的比重将达到1%。体育产业将成为我国未来的支柱产业。面对发展潜力如此巨大，发展前景好的产业，政府应该给予足够重视，在各方面加大对体育产业的政策支持。首先，要加快制定适合体育产业发展的政策和规划，清除体育产业发展的市场障碍，使体育产业更好地发展。其次，增加对体育产业的财政支持力度，任何产业的发展都离不开资金的支持。体育产业需要得到更好的发展，资金投入必不可少，政府可以对发展较好，具有潜力的企业给予政策优惠，减轻体育企业的发展压力，使体育企业能够获得更多的利润，使他们能够有强大的资本继续发展。在经过初步的发展后，体育产业获得了资本积累能够得到快速的发展。最后，我们应该加强体育产业的管理。体育产业的发展离不开政府的支持，但政府也承担了管理的责任，对发展良好的企业要给予奖励，奖罚分明，管理得当，让体育产业拥有一个更好的发展环境。

2.提高体育产业发展质量

近年来，中国经济发展逐步从高速发展转向高质量发展，经济发展有了新思路。习近平总书记提出“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念是对高质量发展的要求，由此可见，一味地追求高速发展已经不符合当前国家的发展要求，只有进行不断的改革，促使产业加快转型升级，追求高质量。因此，产业的发展不仅要体现在量的扩大，更要在质量上获得提升。体育产业在未来的规模逐渐扩大，但发展质量一样要与发展規模一同增长。鼓励体育企业进行技术引进，减少对现有资源的消耗，加大创新研发，引导体育产业走向更高的发展层次和更好地方向发展。做好市场调研工作，了解大众对体育产品的真实需要，针对人民的需要发展体育产业。同时我们也应当借鉴国外先进的发展经验，结合我国体育产业发展的现状，做出合理的变革，从而促进体育产业的快速发展。

3.加快打开国际市场

体育产业要想获得更好地发展，打开国际市场必不可少，体育产业走向国际化，是未来发展的一个趋势，只有经历了国际考验，体育产业才能拥有更广阔的发展市场，才能立足世界。美国、意大利、日本、德国等体育产业发达国家，在输出本国体育产业上花费了很大力气，美国的四大联盟赛事举世闻名，一年一度的NBA赛事吸引着世界各地的人们前来观看，并拥有大批忠实的球迷，为NBA周边的产品带来了巨大的市场。意大利的足球世界皆知，也诞生了许许多多的著名球星。日本羽毛球、乒乓球、高尔夫球等等体育用品都是出口到世界各地，体育产业是国民经济的支柱产业，为本国的发展做出了巨大的贡献。德国的制造业是国际公认的，因此体育制造业也是能够得到国际市场的认可。体育产业的出口不仅可以增加我国体育产业的附加值，而且对国家文化的输出也是发挥着巨大的作用。它有利于体育产业的发展，为人们提供高质量的体育名片，让人能够与中国联系在一起，对我国体育产业的发展是极其有利的。

综上所述，体育产业的发展前景非常好。它可以为国家未来的GDP发挥自己的作用，但体育产业的发展离不开政府政策的支持，离不开财政资金的支持，并且体育产业不仅要获得数量上的增长，更要获得质量上的飞跃。体育产业最终必须立足中国走向世界，让世界了解中国体育的实力。只有这样，体育产业才能获得长久的生命力。

参考文献：

〔1〕国家统计局.http：//www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/20 1901/t20190108_1643790.html.

〔2〕张涛，刘宽斌.“大数据”在宏观经济预测分析中的应用[J].社会科学文摘，2018，（01）：47.

〔3〕姚媛.非等时距GM（1，1）模型的构建及其实施经济预测运用[J].国民经济，2018，（16）：41.

〔4〕张劲帆，刚建华等.基于混频向量自回归模型的宏观经济预测[J].金融研究，2018，（07）：35.

〔5〕魏华.S型曲线在我国体育预测问题中的应用研究[J].电子设计工程，2011，（16）：62.

〔6〕李亚慰，李建设，长三角地区体育主导产业结构测算、模型构建与发展预测研究[J].中国体育科技，2015，（06）：19.

〔7〕李荣日，杨腕舒.体育产业演化研究：显著特征与发展预测[J].沈阳体育学院学报，2018，（03）：7.

（责任编辑 徐阳）