王 啸

（香港中文大学 新闻与传播学院，中国香港特别行政区999077）

0 研究背景与动机

职业体育赛事的受众消费需求研究一直是西方体育经济学的重要一支。相关研究集中探讨大牌球星、结果不确定性、赛事定价系统以及消费者歧视等因素对作为职业赛事需求端的受众消费意愿究竟能产生何种影响（Buraimo et al.,2015; Depken et al.,2006; Jewell,2017; Wang et al.,2018; Watanabe et al.,2015）。循此脉络的研究成果为职业体育赛事组织方的政策制定与俱乐部的运营管理提供了大量借鉴，但亦有明显不足。首先，先行研究大多围绕某一具体研究关切展开，而刺激受众消费需求的核心动机仍不明朗，各类动机之间的横向比较也较为欠缺，这使得相关研究逐步陷入线性视角固化、模型过度拟合、结论彼此冲突的怪圈。职业体育运动往往兼具竞技性与娱乐性：一方面，维持竞争平衡是职业体育联盟管理的重点议题，比赛结果的不可预测性是增强赛事竞争悬念、吸引受众关注的基础；另一方面，商业化和市场化程度的不断提升带动了职业联赛的球星效应，明星球员不仅是优质比赛内容的直接供给者，也是高票房和转播权收入的保障。受众消费需求究竟是以赛事竞争平衡驱动的竞技导向，还是以明星效应驱动的娱乐导向，换句话说，是“看球”还是“看人”，对这一问题的深入探讨关乎职业联赛工作重心的调整和各俱乐部经营管理模式的改革。1

其次，过往研究中对受众消费需求的操作化主要通过观众上座率（Coates et al.,2005; Tainsky et al.,2010）与直播收视率（Buraimo et al.,2015; Kanazawa et al.,2001）来实现。随着数字网络和移动技术的高速发展，体育赛事受众的观赛形态发生了深刻变化。买票进场和收看电视直播不再是很多受众观赛的第一选择，球迷们越来越倾向于通过数字化渠道关注比赛内容。在此情形下，上座率与收视率数据已无法全面衡量受众对体育赛事的关注度与参与度。以千禧一代为例，这类群体的媒介内容接受习惯十分多样，很多人并无耐心或意愿观看一场完整的体育赛事，但这并不真实对应其时间投入成本。他们喜欢在赛前、赛中、赛后在社交媒体上点评、谈论比赛，在各类网络媒体、移动APP上观看比赛集锦与花絮。而这类行为生成的商业价值对于新媒体版权商、广告商与赛事赞助商而言，往往比现场观赛或观看比赛直播更具释放空间（禹唐体育,2018）。

再次，既有研究中有关上座率与收视率预测模型重要性的基本假定是门票收入与传统电视版权收入构成联赛组织与各俱乐部的主要盈利来源，但这一假定在传统媒体谋求转型、数字媒体迫切入局的当前体育市场环境下已很难成立。新媒体凭借其平台可供性、技术资源、用户规模、盈利模式等方面优势，频频在赛事版权上重金出击。以2018年俄罗斯足球世界杯为例，Twitter与Snapchat通过与福克斯体育达成新媒体合作伙伴关系，获得比赛回放和集锦播放的权益。而在中国，中国移动和优酷则更进一步，建立起与央视体育频道的合作伙伴关系，通过移动和网络平台播放了所有64场比赛。近年来，中国体育产业迎来了新媒体版权领域的爆发式增长。国务院下发的《关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》（“46”号文），打破了传统媒体（如央视、地方卫视）对赛事版权的垄断，各大视频网站纷纷加入体育赛事版权与顶级体育赛事资源的争夺。2015年，腾讯体育便以5亿美元与NBA签署了一项为期5年的合作伙伴协议，成为NBA联盟史上最大规模的国际数字媒体合作。由此可见，在数字内容消费时代，数字媒体资产与新媒体版权收入已成为职业体育组织及各俱乐部稳步发展、扩大影响的必备资源。

基于以上论述，本文尝试在以下4个方面对传统职业体育赛事消费需求研究加以补充与延伸：1）本文将对数字媒体时代职业体育赛事受众消费需求的测量进行探索与整合，利用受众的主动网络搜索行为数据建构每场比赛的“网络关注度”，以期真实反映当前数字内容消费语境下，作为买方视角呈现的受众消费意愿；2）基于受众观赛的全新情境，对有关赛事消费需求动机的两个核心假设，即“结果不确定性”（uncertainty of outcome）假设与“明星质量”（star quality）假设重新进行检验，在与既有研究结果的比对中，探寻职业体育赛事的数字消费逻辑；3）研究案例方面，过往职业赛事消费需求研究的对象多为北美四大职业体育联盟和欧洲足球五大联赛为代表的团队性职业赛事（Watanabe,2012），这些赛事职业化起步早，拥有成熟的商业模式、专业的运营体系和完备的市场统计，为体育经济学者提供了可及的数据来源和充分的诠释空间。本文尝试打破这一地域局限，以新兴崛起、快速发展，且国际影响力迅速扩大的中国足球协会超级联赛（以下简称“中超联赛”）为研究对象，以扩充现有研究语境；4）充分利用中超联赛详细完整的统计数据，通过实证模型的构建与检验，为赛事组织、各俱乐部以及新媒体版权商的经营管理决策提供借鉴，进而与近年来的热门议题“足协新政”相结合，为中国足球改革的中长期规划提供更为丰富的实践参考。

1 研究对象与问题提出

1.1 研究对象

本文以中超联赛为研究对象。中超联赛创办于2004年，其前身为1994年步入职业化的中国足球甲A联赛，由中国足球协会组织，中超联赛有限责任公司（以下简称“中超公司”）全面负责中超联赛的赛事组织、品牌建设、版权销售、商务运作以及市场运营，目前拥有16支参赛球队。作为中国最高级别的职业足球联赛以及亚洲最具竞争力、平均上座率最高的职业赛事之一，中超联赛近年迎来了历史发展新时期。政策方面，2015年《中国足球改革发展总体方案》出台，从国家层面明确了足球改革发展的战略意义，是中国社会全面深化改革的一部分，其前所未有的高度和力度展现出中国足球良好的长期发展态势。商业价值层面，中国平安保险（集团）股份有限公司宣布以5年10亿元继续冠名2018－2022联赛，成为中超联赛历史上冠名时间最长、金额最大的企业。根据2017年德勤咨询发布的《中超联赛商业价值评估白皮书》，中超联赛商业价值稳居亚洲第1，仅用4年时间便攀升至全球第14名，雄厚资金实力所促成的高额投入也带动了联赛整体竞技水平的提升，从而进一步推动联赛和俱乐部经营水平、管理制度与运作机制的全方位升级（德勤咨询,2017）。

1.2 网络关注度：新媒体语境下职业赛事消费需求的探索性测量

在商业价值不断抬升的同时，中超联赛转播方案的改革导致传统电视播放渠道、场次和市场均大大受限，2016年中超联赛全年累计收视人次较2015年下降32%。反观新媒体市场，体奥动力以5年80亿元从中超公司（中超联赛的赛事拥有者）购得2016－2020年中超联赛电视公共信号制作及版权合作伙伴权益（即全媒体版权），随后将中超新媒体版权售卖给乐视体育，后者也成为2016赛季中超独家新媒体平台。据统计，2016赛季乐视体育整体收视人次超过6亿，而排重后总观赛人数也超过1亿（德勤咨询，2017）。此外，联赛新生球迷以年轻群体为主，包括体育门户网站、视频网站、IPTV、OTT在内的网络媒体是他们关注比赛直播与最新动态的主要渠道，而微博、微信等社交媒体和直播吧、懂球帝等移动APP成为其评论互动的主阵地。因此，无论是基于联赛盈利模式还是受众群体特征考量，对中超联赛赛事消费需求的深入分析都迫切需要在全新的互联网语境下进行延展与扩充。

关注是搜寻、获取、阅听、反馈等一系列信息输入的主观行为，受众的关注度即反映信息输入能够满足其信息需求的程度（Kahneman et al.,1973）。新媒体语境下，互联网在职业赛事受众的信息搜集与消费决策过程中起到关键作用。网络关注度具体指受众在知觉系统和反应系统的整合作用下，对获取到的网络信息内容所进行的一种积极加工。数字消费情境下，职业联赛受众能够打破时空局限，走出“主客队”消费偏好的思维定势，单纯基于个人兴趣、喜好与支持程度对某支球队、某场比赛、某名球员进行关注，主动获取相关信息，从而为其观赛、分享、评论、点赞、打赏等在线经济行为提供决策依据。因此，相比过往职业赛事消费需求研究中所关注的上座率与收视率，在互联网时代，网络关注度所反映的受众消费需求更为立体、多元与客观。

对网络关注度的有效测量一直是经济行为预测研究中的难题，相关研究也多以媒介曝光度、广告费用支出等客观指标来反映网络关注这一主观行为（张继德 等,2014）。近年来，社会科学研究领域逐步兴起一类科学衡量消费者对网络信息关注度的指标，即搜索指数。简言之，搜索指数是某一特定关键词在搜索引擎中被搜索的频度。大型搜索服务提供商（如谷歌、百度）以网民搜索行为留下的“数字足迹”（digital footprint）为数据源，通过科学计算关键词的搜索频次，整合搜索趋势，定位受众特征，搭建数据分享平台，为深入分析网民的需求变化提供参考。国内外诸多研究也已证明，网络信息搜索指数可作为网络关注度合适的代理变量（陈植元 等,2016; 俞庆进 等, 2012），并被应用至流行病监测（Johnson et al.,2004）、旅游需求预告（丁鑫 等,2018）、投资者情绪预测（Da et al., 2014）等具体研究方向。然而，至今还鲜有体育经济学者将搜索指数应用于职业赛事的消费需求研究。本研究认为，海量的网络搜索数据被记录下来，不仅可以揭示数字消费者对产品的个人兴趣和消费意向，也为体育经济学者分析网络生态下职业赛事的消费需求提供了全新的测量工具。赛事受众的主动搜索行为反映了对象的被关注程度，受众利用搜索引擎进行检索的频次越高，表明相关球队、球员或比赛场次的网络关注度越高，从而受众的数字消费需求也越高。

此外，本文利用搜索数据衡量职业赛事网络关注度的理由主要有三。首先，网络搜索数据能够在一定程度上客观反映受众在特定时间段内对某一事物或事件的关注度，且被证明与受众的需求、兴趣、偏好以及现实社会经济行为存在直接关联（Ginsberg et al.,2009; Spink et al.,2006）；其次，根据CNNIC第42次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2018年6月，我国网民规模达8.02亿，搜索引擎用户规模达6.57亿，使用率为81.9%（中国互联网信息中心，2018），可见搜索引擎已成为受众最重要的网络信息平台之一。体育赛事受众按照自身需求与偏好，利用搜索引擎提供的检索服务，获取个人想要关注的赛事信息。尽管网络搜索数据可能因为搜索采样、近似算法等问题无法达到绝对精确，但通过网络搜索数量的统计所得出的趋向性结果能集中体现受众对相关信息的关注程度，因此无论是经济学者对国内外经济形势进行预测，还是商业公司展开市场调研，网络搜索数据都能提供充分、合理的科学依据（普拉提·莫合塔尔 等,2016）；再次，方法论层面，搜索指数所提供的“自然数据”可利用非介入、无干扰的方式对受众的社会经济行为进行测量（曾凡斌,2018），相关数据也不再是少量随机样本的抽取，而是对所有搜索行为数据的收集与整合，与大数据分析中“样本=总体”的设计理念相契合。

1.3 结果不确定性与明星质量

受众对竞争激烈、胜负难分的比赛通常有着更强的观赛动机（Szymanski et al.,2004）。因此，职业体育赛事的竞争平衡与竞技结果的不确定性影响到职业体育联盟的市场需求与商业价值（何文胜 等,2009）。作为体育赛事消费需求研究中的经典假设，“结果不确定性”可分为赛事与赛季两个分析水平（Dobson et al.,2001; Szymanski,2003）。赛事水平上的结果不确定性，具体指单场比赛两支参赛球队之间取胜概率的差距。对美国职业棒球大联盟MLB的实证研究证实了结果不确定性假设：主队的取胜概率为0.6左右时，上座率最高，而当比赛胜负悬念较小，即主队的取胜概率趋近于1或0时，观众的购票入场意愿将下降（Knowles et al.,1992）。这表明，观众虽然更倾向于主队赢球概率较高的比赛，但取胜概率的“一边倒”会削弱他们的消费意愿。对美国职业橄榄球大联盟NFL的分析同样发现，比赛双方的实力差距越小，收视率越高（Tainsky et al., 2012）。然而亦有研究对结果不确定性的预测力表示怀疑（Mills et al.,2014）。Coates等（2016）对过往以棒球赛事为研究对象的24个消费需求研究进行回溯，发现仅有4篇论文的发现支持结果不确定性假设；相反，受众的“损失厌恶”（loss aversion）动机往往可能使其产生规避激烈竞争的消费心理，从而降低对结果不确定性的寻求。Buraimo等（2009）对西班牙足球甲级联赛的研究，则在电视观众与现场观众之间找到差异，赛事水平上的结果不确定性能提升比赛收视率，却无法吸引观众买票入场。鉴于既有研究结果的矛盾性，本文将基于数字受众的观赛情境，提出以下研究问题：

研究问题1：在控制相关变量后，中超联赛每场比赛两支球队取胜概率的差距是否将对比赛的网络关注度产生显著影响？

赛季水平上的结果不确定性则主要通过对联赛整体竞争平衡的测量与分析来实现。竞争平衡指参赛各俱乐部竞争实力的均衡状况，其反映了职业体育赛事的竞技水平与长期发展趋势，是职业体育赛事潜在收益与市场价值的基本保证（何文胜 等,2009）。在其他条件一致的情况下，职业联赛各俱乐部的竞争实力越趋于均衡，每场比赛的结果不确定性就越大，其观赏性和关注度也越高。相反，如若联赛资源配置的不平等导致竞争失衡，造成积分榜分布严重不均，赛事结果与最终排名变得相对确定时，比赛本身将缺乏看点，无论对强队还是弱队球迷，联赛的吸引力都会下降（Fort et al.,2010）。

研究假设1：在控制相关变量后，中超联赛每场比赛前积分榜的均衡程度将对比赛的网络关注度产生正向影响。

职业联赛市场中大牌球星对赛事关注度的推动作用不容忽视。为提升国际影响力和消费市场吸引力，美国职业足球大联盟MLS在2007年修改了薪酬制度，特设“贝克汉姆条款”，为各俱乐部高薪引入大牌球星开路，由此引来一众欧洲与南美球星（如贝克汉姆、马奎斯、布兰科）的加盟。Jewell（2017）对2007－2012年MLS赛事数据的分析结果显示，超级巨星在为本俱乐部提升主场上座率的同时，还能带动客队人气，从而产生使全联盟受益的溢出效应。这一上座率的球星逻辑同样适用于电视受众。对英格兰足球超级联赛8个赛季所有电视直播场次的收视率分析表明，比赛的竞争激烈程度与结果不确定性对收视率并不产生显著影响，电视受众已逐步转向对超级巨星所传达出的“竞技娱乐性”（sporting entertainment）的寻求（Buraimo et al.,2015）。

近年来，中超联赛在高速成长、高度投入的市场环境下不断掀起的金元攻势，豪门俱乐部凭借雄厚的资金实力引入强力外援：2015年初，广州恒大以创中超联赛转会费纪录的1 500万欧元从巴甲豪门克鲁塞罗引进高拉特；仅仅一个赛季后，江苏苏宁便以5 000万欧元签下巴西球星特谢拉，使之成为当年冬季转会的中超标王；同年，上海上港又以5 580万欧元和6 000万欧元的天价相继引入已在欧洲联赛中证明自身价值的胡尔克和奥斯卡，为最终获得2018赛季中超联赛冠军打下了基础。大牌外援的纷纷加盟一方面有助于带动联赛的竞技实力和明星效应，提升中超联赛品牌的海外影响力；另一方面也满足了受众观看高水平赛事的消费动机，在球迷关注度显著提升的同时，吸纳大量新粉丝加入，从而实现了对主流消费人群的深度覆盖。

研究假设2a：在控制相关变量后，中超联赛每场比赛大牌外援的出场人数将对比赛的网络关注度产生正向影响。

除大牌外援出场人数之外，过往研究亦通过球员市场价值来衡量一场比赛的明星质量（Jewell,2017）。但本研究认为，无论是球员市场价值还是转会费，均受到联赛所在国家物价水平、联赛政策、球员合同、球员年龄等诸多因素的共同影响，并不能看作衡量明星质量的统一测度。近年来，中超联赛“U23新政”与“外援新政”不断升级，对外援人数的政策限制与本土年轻球员的强制性登场，造成联赛市场哄抬转会费，豪门俱乐部不惜溢价引入大牌国际外援，国内优秀球员的转会费也动辄数千万。高涨的版权及冠名费使得各俱乐部能够获取更多分红从而大幅增收，无疑也加重了球员身价虚高现象。本研究认为，球员个人的明星质量更多情况下是通过劳动力市场而非转会市场体现，即球员水平与其薪资多寡成正比，因此采用球员薪资作为大牌外援出场数的补充，评估一场比赛明星质量对网络关注度的影响。

研究假设2b：在控制相关变量后，中超联赛每场比赛球员薪资总和将对比赛的网络关注度产生正向影响。

既有职业联赛消费需求研究尚未关注到作为解释变量的结果不确定性与明星质量之间可能存在的交互效应。事实上，即便主客两队由于实力、状态、士气等较为接近，而使得比赛颇具胜负悬念，数字受众对比赛的关注与否仍在很大程度上取决于明星质量。如果两队阵容星光熠熠、大牌外援云集，那么两队取胜概率差对网络关注度的影响将很可能因明星球员的市场吸引力而获得升级；相较而言，如果一场比赛的对阵双方星光黯淡、缺乏看点，无论比赛本身的竞争激烈与否，可能都无法激发球迷的网络关注热情。同理，明星质量对网络关注度的刺激也依赖竞技结果的不确定性，两队胜负结果的不确定往往对明星球员之于赛事关注度的驱动效应具有加成作用，而如若赛前对比赛结果的预期呈现失衡态势，即便有大牌外援压阵，也很难激起数字受众的主动网络关注行为。因此，本文在此基础上提出以下研究问题：

研究问题2a：在控制相关变量后，中超联赛每场比赛球员身价总和与两队取胜概率的差距之间是否存在显著的交互效应？

研究问题2b：在控制相关变量后，中超联赛每场比赛大牌外援出场人数与两队取胜概率的差距之间是否存在显著的交互效应？

2 研究方法

2.1 样本选取与实证模型

本文选择2016与2017赛季中超联赛所有480场比赛为研究样本。有关比赛的数据细节来源于权威足球数据网站德国“转会市场”（transfer market）（https://www.transfermarkt. com/）。具体而言，首先从该网站收集整理出各参赛球队的大名单，对每支球队的外援（不含港澳台地区球员）、引援情况、主教练变动等进行标记；其后在各队信息的指引下，对480场比赛的主客队、赛季、轮次、日期、星期、开球时间、比分、赛前双方积分榜即时排名等数据逐一进行收集；为避免赛程调整对比赛网络关注度与其他相关变量产生影响，剔除了因各种原因导致开赛时间临时调整或主队遭到空场处罚的4场比赛，因此本文最终获得的有效样本数为476。

为检验上文提出的研究问题与假设，本文参照以往搜索指数研究，构建以下对数OLS模型：

其中，i与j分别代表一场比赛的主队与客队，t代表赛季年份。因变量ln（ATTENTIONijt）为每场比赛网络关注度的自然对数。Xijt代表所有因变量构成的向量，Z为有关赛季和季度的固定效应，εijt为随机扰动项。

2.2 研究变量与数据来源

2.2.1 网络关注度

本研究选取百度指数作为每场比赛网络关注度的数据来源。百度搜索是全球最大的中文搜索引擎，据第三方通讯流量监测机构StatCounter统计，截至2018年7月，百度搜索在国内搜索引擎市场中综合占比达到73.84%（其中PC端占比72.37%，移动端占比74.24%），遥遥领先其他搜索引擎。因此，采用百度指数来反映中超联赛受众对每场比赛的主动搜索需求和对相关网络信息的关注度，具有较高的平台代表性。

百度指数以网民的搜索行为数据为基础，以关键词为统计对象，科学分析并计算出各关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和。本研究首先分别以主队队名与客队队名为关键词，检索比赛当天主客两队的百度指数。为避免检索遗漏，本文利用关键词数据累加检索功能，在百度指数收录的所有关键词范围内，结合数字受众可能的搜索习惯，对各队的常见队名表达方式进行数据加总，例如，对北京国安队的检索方式为“北京国安+北京中赫国安”，对上海申花的检索方式为“上海申花+上海绿地申花”。随后，计算比赛当天主客队百度指数之和作为该场比赛的网络关注度。根据搜索来源的差异，百度指数又分为PC端搜索指数和移动端搜索指数。由于对两类指数的简单相加极有可能忽略权重问题，因此，本文将每场比赛的网络关注度区分为PC端网络关注与移动端网络关注，并将二者分别作为因变量纳入计量模型。

2.2.2 结果不确定性

作为本文的核心自变量之一，结果不确定性具体分为赛事与赛季两个水平。赛事水平的结果不确定性指两支参赛球队取胜概率的绝对差。赔率往往是博彩公司对交手双方各类公开与隐蔽资讯的综合分析结果（Buraimo et al.,2015），这些资讯包括双方出场阵容、主客队当赛季战绩、过往交手记录、联赛排位、球队近期状态、伤病情况，甚至俱乐部的运营操作等。因此，赔率能够全面反映对比赛结果的预测以及对阵双方取胜概率的差距。本文通过专业博彩资讯汇总网站BetExplorer（https:// www.betexplorer. com/）获取476场比赛胜、平、负的赔率信息，随后计算每场比赛的返还率，从而换算出主队胜、平、负的概率。赛事水平的结果不确定性即为主队胜与主队负概率之差。该计算方式并未将平局因素考虑在内，即假定平局概率为常量，这显然欠妥，所以笔者使用泰尔指数公式对结果不确定性进行稳健性检验，即其中Pi代表结果i（胜、平、负3种结果）的概率。结果显示，泰尔指数与两队取胜概率绝对差相关系数为-0.946，因此，使用后者来测量赛事水平的结果不确定性是合理有效的。

对赛季水平的结果不确定性，即联赛积分榜整体均衡程度的测量参考了HHI指数（Herfindahl-Hirschman Index）（Owen et al.,2007），首先计算各队在第i轮开赛前累计积分占所有参赛球队总积分的份额（Share），取其平方并加总得出联赛在第i轮开赛前的整体竞争程度。具体公式为其中，i表示联赛轮次，j代表中超联赛16支球队代码。HHI值越小，表明联赛积分榜整体均衡度越高，各队实力趋于接近，整个赛季的结果不确定性也相应提高。

2.2.3 明星质量

模型中另一核心自变量明星质量分别通过每场比赛大牌外援出场数与主客队球员薪资总和来反映。对大牌外援的判定以球员市场价值与职业生涯履历为标准，综合考量转会费、转会效应、薪资水平、国家队履历、欧洲五大联赛出场纪录以及中超联赛所获奖项，最终选择36人名单（按中文译名首字母拼音排序）：阿洛伊西奥、埃尔克森、埃尔纳内斯、奥古斯托、奥斯卡、保利尼奥、登巴巴、高拉特、瓜林、胡尔克、J马丁内斯、吉安、吉尔、卡库塔、拉维奇、拉米雷斯、罗比尼奥、米克尔、莫德斯特、莫雷诺、姆比亚、穆坎乔、孔卡、帕托、佩莱、热尔维尼奥、索里亚诺、塔尔德利、特维斯、特谢拉、维特塞尔、乌贾、西塞、伊尔马兹、伊哈洛、扎哈维。需指出，为避免一支球队在整个赛季大名单球员缺乏变动而对模型效果产生影响，每场比赛大牌外援出场数以首发及替补登场球员为统计依据。

球员薪资数据具体参考Sporting Intelligence编制的2016与2017年《全球体育工资调查报告》。首先提取出每支球队当赛季球员薪资支出单，随后计算每支球队的平均球员薪资支出与联赛整体的平均球员薪资支出，用前者与后者的比值作为一支球队的相对薪资水平，从而实现对数据的标准化处理。如表1所示，2017赛季中超联赛各支球队的球员薪资均值较2016赛季上涨了20万英镑，涨幅达到33.95%，而经过标准化处理后的标准差则从0.95下降至0.73，这一对比表明，各支球队在球员薪资上的投入差距正在缩小，这一趋势更多归因于中小俱乐部加大了引援投入，而非豪门俱乐部降低了开支。

表1 中超联赛各球队平均球员薪资与相对球员薪资 Table 1 Average and Relative Player Wage of All Clubs in CSL

2.2.4 控制变量

除照顾到赛季和季度的固定效应外，本文亦参考过往研究的做法，并结合受众的数字消费情境，控制了主客队所在省份/直辖市人口、主客队中超参赛历史、主客队战绩、主客队间的历史或地区恩怨、冠军效应等球队特征变量，以及假期、开球时间等比赛特征变量。此外，传统电视直播平台对赛事直播的场次选择不仅对受众具有预告、提示作用，也很可能因聚集更多的媒介报道和社交媒体热点而强化受众的网络关注，因此，本文还对比赛场次是否在CCTV5或CCTV5+直播加以控制。计量模型中各变量的设置细节和操作定义如表2所示。

表2 研究模型中各项变量的操作定义 Table 2 Operationalization of All Variables in the Empirical Model

3 模型结果与分析

表3整理了模型中各变量的描述性统计结果。其中，移动端网络关注度是PC端网络关注度的2倍左右，表明数字受众更倾向于通过手机、平板等移动电子设备对中超联赛进行主动的网络关注。控制变量方面，主客两队所在省份/直辖市人口总和的平均数为10 865万，中超参赛历史总和的均值约为17年，6%的比赛场次为同城/同省德比或京沪、京津大战，35%的比赛主客队中至少有一支球队在过去3年中获得过中超联赛或足协杯冠军，CCTV5/5+总计直播了62场比赛（13%），而双休日及公共假日比赛场次占比达到92%，晚间开球场次占也达到75%。

表3 研究模型中各项变量的描述性统计 Table 3 Descriptive Statistics of All Variables in the Empirical Model n=476

本文在基础模型中控制了人口、历史、假期和开球时间，而在进阶模型中添加了战绩、球队恩怨、冠军效应以及CCTV5/5+。各模型均固定了赛季与季度变量，并取其稳健值。除主客队相对薪资总和与大牌外援出场人数总和（模型中已作区分）之外，模型中各自变量之间的Pearson相关系数均低于0.6，表明各自变量之间不存在高度相关性，方差膨胀因子（VIF）检验与条件指数（CI）检验均证明模型不存在较为严重的多重共线性。此外，对模型异方差的Breusch-Pagan与Koenker双重检验证明，模型1～模型8中大部分模型存在显著的异方差性，因此，本文在模型结果中采用稳健标准误以修正异方差，同时也保证了模型显著性结果更加稳健（Hayes et al.,2007）。

3.1 基础模型结果

表4中的模型1～模型4报告了基础模型的分析结果。控制变量方面，主客两队所在省份/直辖市人口对网络关注度无显著影响，甚至存在负向影响。相比而言，主客两队中超参赛历史对联赛数字消费群体的网络关注意愿则产生显著的正向影响。近年来，以广州恒大、上海上港、江苏苏宁为代表的中超新贵凭借强力的资金投入、出色的亚冠战绩和先进的新媒体运营理念，走出本地足球市场，吸引了全国各地球迷关注，逐步兑现了互联网语境下“注意力经济”的后发优势，但本文结果表明，深厚的俱乐部文化底蕴为北京国安、山东鲁能、上海申花等中超元年老牌劲旅所带来的数字消费市场红利仍不可小觑。比赛的开球时间对网络关注度无显著影响。但值得注意的是，假期举行的比赛相较非假期比赛，在移动端网络关注度上无显著差异，但在5%显著水平下，假期比赛的PC端网络关注度比非假期比赛少了14%，这可能与双休日及公共假期人们因出行旅游、娱乐休闲活动较多，而减少对PC端网络搜索的使用有关。

本文重点关注比赛的结果不确定性与明星质量对网络关注度的影响。就结果不确定性而言，4项基础模型均显示，在控制相关变量后，无论是取胜概率差（赛事水平）还是HHI（赛季水平），对比赛的网络关注度都不构成显著影响。与之形成鲜明对比，明星质量的正向效应十分显著：在0.1%的显著水平下，每场比赛两队球员的相对薪资总和每增加一个单位，比赛的PC端网络关注度将提升24.0%，移动端网络关注度将提升25.9%。大牌外援效应同样显著：在0.1%的显著水平下，每增加1名大牌外援，比赛的网络关注度将提升超过13%。

3.2 进阶模型结果

进阶模型（模型5～模型8）中添加了战绩、球队恩怨、冠军效应、CCTV5/5+等控制变量，所得结果与基础模型相契合。球队恩怨与冠军效应均对比赛的网络关注度产生显著的正向效应：在5%的显著水平下，比赛若为同城/同省德比或京津/京沪大战，则PC端网络关注度将提升14.9%～20.6%，移动端网络关注度无显著提升；而在0.1%的显著水平下，每场比赛主客队中若有过去3年中超联赛或足协杯冠军，则PC端网络关注度将提升35.3%～45.0%，移动端网络关注度更将提升53.3%～65.0%。5%的显著水平下，比赛在CCTV5/5+直播将对移动端网络关注度有着12.8%～13.5%的正向拉升，但对PC端网络关注度并无实质影响。

4项进阶模型均显示，在控制相关变量后，取胜概率差与HHI对比赛网络关注度仍无显著影响。而在0.1%的显著水平下，相对薪资总和每增加一个单位，比赛的PC端网络关注度将提升13.6%，移动端网络关注度将提升13.4%；同在0.1%的显著水平下，每增加1名大牌外援，PC端网络关注度增长6.6%，移动端网络关注度将提升4.5%。虽然明星质量对网络关注度的显著性结果与基础模型一致，但系数却有所削减，可见前文较高的系数可能是受其他变量影响的虚假效用。由于进阶模型所包括控制变量更为全面，故其结果更为可靠，也更具参考价值。以进阶模型为参照，分析结果支持了研究假设2a和2b，但研究假设1并未获得支撑。

表4 对数OLS模型回归结果 Table 4 Results of OLS Models n=476

3.3 交互效应及稳健性检验

为进一步回答研究问题2a与2b，本文亦考察结果不确定性与明星质量之间的交互效应。具体而言，在模型5-1与模型7-1中纳入取胜概率差与身价效应的交互项，在模型6-1与模型8-1中纳入取胜概率差与大牌外援效应的交互项。由表5的分析结果可见，在10%的显著水平下，取胜概率差与身价效应的交互项对PC端与移动端网络关注度都产生负向效应；而在5%的显著水平下，取胜概率差与大牌外援效应之间的交互项对PC端与移动端网络关注度也都存在负向效应。可见，比赛的取胜概率差本身并不能左右网络关注度，但中超联赛每场比赛的结果不确定性与明星质量之间存在显著的交互效应，取胜概率差越小，明星质量对网络关注度的影响越大，即主客两队胜负结果的不确定性对明星质量之于数字消费者主动网络关注行为的驱动效应具有加成作用。

稳健性检验中，本文考虑到数字受众对比赛的网络关注行为具有提前性与滞后性，因此对因变量网络关注度进行扩充，将相应的百度指数检索时间范围扩展至比赛前1天至比赛后1天（总计3天）。所得各项结果与前文基本一致，即比赛的结果不确定性与网络关注度无显著关联，而明星质量与PC端与移动端网络关注度均存在显著的正向关联。此外，取胜概率差与明星质量的交互效应也都呈负向显著。

表5 交互效应结果 Table 5 Results of Interaction Effects n=476

4 结论与探讨

本研究以中超联赛为研究对象，通过对网络关注度这一新媒体语境下，职业体育赛事受众消费需求的探索性测量与实证模型的构建，对结果不确定性与明星质量两个经典假设重新进行检验，以探究数字媒体时代赛事消费需求的影响机制与深层逻辑。首先，本文利用搜索数据衡量中超联赛单场比赛的网络关注度，为互联网生态下职业赛事受众消费意愿的重新界定与测量提供借鉴。结果表明，网络搜索数据在一定程度上客观反映了受众在特定时间段内对中超联赛的主动关注意愿，且与明星质量等数字消费动机存在直接关联。伴随数字技术和移动网络的更新迭代，体育赛事受众的网络信息关注呈现碎片化、多媒体、跨平台甚至多屏处理的趋势，赛事关注行为也从被动的收看、浏览，转向主动的分享、评论、点赞，加之新闻类、视频类、直播类APP对传统体育赛事直播平台的分流作用日渐显著，因此，对某场比赛的网络关注度进行全覆盖的精准测量十分困难。今后研究亦可在网络搜索这一主动关注行为之外，进一步构建衡量体育赛事受众数字消费意愿的科学指标。

基础模型与进阶模型结果均显示，取胜概率差与HHI对比赛网络关注度无显著影响，而相对薪资总和与大牌外援出场人数对数字受众网络关注意愿的正向效应十分显著。这与Buraimo等（2015）有关英格兰足球超级联赛收视率影响机制的研究结果一致，数字内容受众与电视受众一样，其消费动机不再遵循以结果不确定性和竞争平衡驱动的“票房逻辑”，而逐步转向以明星效应驱动的“竞技娱乐性”。基于数字受众“看人不看球”的注意力转向，职业联赛的经营管理者与政策制定者也应将战略管理重心从提升比赛的不确定性转至球员劳动力市场，通过合理的经济与政策激励从其他联赛吸引大牌球星，并从本土青训体系中挖掘潜力新星。近年来，为响应中国足球改革发展方案、培养本土人才、完善青训体系、限制各俱乐部为追求短期效益而天价引援，中国足协接连出台新政。2018年12月20日，中国足协在上海召开的联赛总结工作会上对各俱乐部支出限额、亏损限额、赢球奖金等更是做出明确规定。这一系列的改革工作已初见成效，中超联赛近几个赛季涌现出一批表现优异的本土年轻球员，在各自俱乐部与国家队均有出色发挥。然而，在本土球员保护政策持续升级、抑制盲目投资的力度不断加大的同时，职业联赛的健康可持续发展亦须考虑体育产业的市场规律，综合平衡受众与资本方利益。在互联网语境下，尤其要重新定位联赛政策变动对数字内容消费者关注度的影响，及其对作为联赛新兴合作伙伴的新媒体版权商可能造成的利益冲击。

此外，尽管赛事的取胜概率差无法预测网络关注度，但其与明星质量变量之间均存在显著的交互效应，即便比赛主客双方阵容大牌云集、明星效应十足，数字消费者的网络关注仍很大程度上取决于比赛的胜负悬念。如果比赛本身竞争激烈、胜负难料，那么明星质量对网络关注度的影响将获得加成；而如若对比赛结果的预期呈现一边倒，即便有大牌明星出场，也很难对受众的网络关注行为产生实质影响。这一结果再次表明，公平竞争的制度保障是完善职业联赛体系的必由之路。近年足球改革的实践证明，仅凭疯狂投入、溢价引援无法从根本上提升中国足球水平，反倒容易造成职业化改革“提速”的假象。如何借鉴欧足联财政公平法案与收支平衡条款的成功经验、健全财务监管与财政平衡体系、提升转会流程的国际接轨程度、鼓励各俱乐部在经营管理而不是砸钱引援上下功夫，才是推动中超联赛向以欧洲五大联赛为标杆的职业化水准迈进的核心议题。

本研究亦存在一些局限。首先，研究样本集中于中国足球中长期发展规划刚刚启动的2016和2017两个赛季，尚无法覆盖近年来中超联赛发展的整体样貌，今后研究可适当扩大样本选取范围以提升其代表性，并在时间序列上探讨政策变动之于中超联赛网络关注度的影响；其次，若要同传统职业体育赛事的消费需求研究实现理论对话，仍需结合上座率、收视率等数据，分析入场球迷、电视观众与数字受众3类赛事消费者之间观赛动机的真实差别，从买方视角为赛事经营管理者与各利益相关方提供全方位参考。未来研究也可就具体研究目的对本文研究模型加以调整，将其应用至中国男子篮球职业联赛CBA等其他高水平职业联赛中，对本研究发现进行检验、修正与补充。