报告摘要
前言
近期“苏超”越战越酣，仅前六轮比赛就带动旅游、出行、餐饮、住宿、体育实现近380亿营收，充分展现了体育经济的巨大潜力。同时，近期总理主持召开国常会，专门研究了释放体育消费潜力进一步推进体育产业高质量发展的意见，明确提出要“丰富体育赛事活动”。借此背景，我们全面算算体育赛事的那些“经济账”：从消费总量、结构和赛事经济三个维度，系统分析我国体育经济现状与发展空间。
核心观点
我国体育经济发展的核心制约不在消费意愿，而在收入水平和产业结构。
1、收入是体育消费的决定性因素。中国体育消费占收入比例与发达国家相当，2020年中国该比例约为0.84%，美英日韩等7个发达经济体平均为0.85%；但由于收入差距，人均体育消费支出不到40美元，为主要发达国家均值的1/6。
2、我国体育消费结构重商品、轻服务。2020年，我国体育实物消费占比超6成，明显高于欧盟的35%、接近2005年的美国（有更多体育周边商品消费）；而观赛与健身为核心的服务支出只占11%，2005年的美国约为20%。“重商品、轻服务”的消费结构，一定程度制约了产业升级和就业吸纳。
3、产业结构上，对比美国，我国体育服务业产业差距主要在赛事，因此这也是本文关注的核心领域。体育产业包括体育用品制造以及竞赛商演、健身、场馆、经纪中介、培训教育等服务业。众多服务业细分行业中，中美差异最大的在竞赛商演（即体育赛事）：2023年，中国竞赛商演增加值占体育产业的2%，而美国2014年这一数据已达到32%。对比起来，其他细分行业的差距则相对有限：健身（中国9%<美国18%）、场馆（中国10%<美国15%）、经纪中介（中国1.6%<美国7%）、培训教育（中国15%>美国7%）等。
4、目前我国体育赛事对经济和就业拉动有限，需从供需两端同时着手。我们估算，中国体育赛事对GDP、就业拉动估算均在0.1%左右，约为欧美的1/5-1/4。提高赛事的拉动作用，或需从供需两端同时着手：需求端，增加居民收入、优化消费结构；供给端，增加优质赛事供给。
体育消费潜力：支出意愿不低，关键在收入
国际对比显示，中国体育消费占收入比例与发达国家相当（约0.84%，2020年），但由于收入差距，人均体育消费支出不到40美元，为主要发达国家均值的1/6。
地区数据也表明，提高收入是关键，消费倾向差异有限。23个样本省市的体育消费与收入高度相关（相关系数0.88），但支出倾向相对稳定（4.5%-6.5%）。
日本经验同样印证，经济周期直接影响体育消费，经济上行期体育消费快速增长，经济停滞期则同步萎缩；休闲时间等更多是“锦上添花”，而不能成为决定性因素。分不同收入阶层看，高收入群体支出意愿更强，且更抗经济波动。
体育消费结构：中国更多买设备，海外更多买体验
我国居民更多买鞋服，欧美更多买服务。我国体育实物消费较高，2020年占比超6成，明显高于欧盟的35%、接近2005年的美国（有更多周边商品购买）。地区层面，即便高收入地区如北京、厦门，仍以实物消费为主。服务消费细分结构中，我国观赛与健身为核心的服务支出只占11%，2005年的美国约为20%。
日本30年转型经验显示，尽管经济周期变化，但服务消费占比持续上升（经济上行期增长更快，经济停滞期更抗跌），并逐渐占据主导地位。而体育服务消费的主要增量，几乎都来自赛事和健身。
体育赛事拉动：目前拉动有限，供需均需提振
1、GDP拉动：我们估算，中国体育赛事对GDP拉动约0.1%，低于欧美的0.4%-0.5%，需提高居民收入、增加赛事供给。
赛事供给端，欧美拥有全球近9成顶级体育IP，NFL、NBA等头部联盟收入达到数十亿甚至数百亿美元，与我国CBA、中超规模悬殊。
居民需求端，我国居民消费倾向不低，但受收入等因素制约。以美国和上海为例（2023年），虽然上海居民的消费倾向更强（1万美元收入，上海支出$73 VS美国支出$38），但美国凭借更高的收入水平（6倍于上海）和观赛渗透率（61% vs 5%），实现了更大的经济拉动效应。
2、就业拉动：体育产业就业吸纳能力、赛事就业拉动效应均偏低，需提高居民收入水平、提升服务业比重。
体育就业方面，2020年，我国体育从业者占就业人口约0.15%，低于英美（约0.5%）以及日韩法等（0.2%-0.3%）。赛事拉动方面，从部分国家或地区情况看，赛事的经济拉动效应越高，就业拉动效应也相对较高。若据此类推，则我国当前体育赛事的就业拉动效应可能还有提升空间。
提升体育产业的就业吸纳能力，需提高居民收入水平、提升服务业比重。样本国家中，人均体育支出越高、服务业增加值占GDP比重越大，体育从业人员占就业的比重也越高。而根据相关论文研究，我国体育服务业整体就业弹性高于体育制造业；未来应充分发挥运动项目产业、竞赛表演业等领域的带动作用。
报告目录
报告正文
一、消费潜力：“兜里有钱”是第一要义
（一）国际比较：发达国家较高，主因在于收入
中国居民体育消费意愿不低，差距在收入水平。2020年，中国人均居民体育消费额/人均可支配收入为0.84%，接近美英日韩等7个发达经济体平均水平（0.85%）。但由于收入差距，人均体育消费支出仅为上述发达经济体均值的1/6。
（二）地区情况：居民收入越高，体育消费越多
地区经验也表明，提高收入才是增加体育消费的关键。从23个省市数据看，地区人均居民体育消费支出与人均可支配收入高度相关（2023年相关系数0.88）。但大部分地区体育消费占收入比重稳定在4.5%~6.5%，区域差异有限。（注：各省统计的人均体育消费支出口径，可能与图表1有差异）。
（三）日本经验：经济上行期体育消费“水涨船高”，经济停滞期则同步下行
1、经济周期下体育消费随收入起伏
日本经验也印证，收入是体育消费的决定性因素；休闲时间等更多是“锦上添花”。
经济上行期体育消费“水涨船高”。1974年-1993年，日本居民收入提升叠加工时大幅缩短，期间家庭体育消费支出年均复合增速超10%，占家庭消费支出比例从0.5%增至1.4%。
经济停滞期则同步下行。1994年-2003年，尽管休闲时间仍在增加，但由于收入下滑，家庭体育消费支出以及其占家庭消费的支出比例，连续10年下降。直到2004年前后，随着经济有企稳迹象，体育消费支出占比才开始回升。
2、阶层差距扩大，高收入人群主导
微观层面，同样能观察到收入对体育消费支出的影响。日本经验表明，体育消费存在明显的阶层分化：收入越高，体育消费意愿越强。经济下行时期，这种分化更加突出——高收入群体维持消费水平，低收入群体则优先缩减支出。（注：佐藤佑树《1993年以来体育产业在体育因素方面的变化研究》（早稻田大学2011年硕士论文），按收入划分，将日本家庭划分为I、II、III、IV、V 五个阶层，表明收入从低到高）
一方面，高收入群体支出“意愿”更强，居民收入和体育消费并非简单的线性关系。据佐藤佑树《1993年以来体育产业在体育因素方面的变化研究》，1971年-2011年，收入越高的家庭，体育消费支出“意愿”越强（家庭体育消费支出占整体消费支出的比例越高）。收入最低的I类家庭支出比例始终最低。
另一方面，高收入群体的体育支出更抗“波动”，逐渐成为消费主力。90年代初起，较低收入家庭（I、II、III）中，体育消费支出/家庭消费支出的比例均出现下滑。较高收入家庭（IV、V）则相对平稳，尤其是最高收入的V 类家庭，2004年后支出比例甚至明显提升，到2009年成为唯一超过支出比例超1.5%的阶层，与其他阶层的差距进一步拉大。
二、消费结构：中国更多买设备，海外更多买体验
（一）国际比较：中国更多“买鞋服”，海外更多“看比赛”
中外体育消费和产业结构差异明显：我国侧重实物端；海外发达经济体则更侧重服务端。
体育产业结构中，我国更偏“上游制造”和“下游销售”。2023年，我国体育产业增值近50%来自体育产品制造和销售，赛事与健身为代表的核心“中游服务”合计占比仅11%。2014年，美国体育用品、赛事&健身的占比则分别为21%、50%。
居民体育支出的情况也类似，2020年，我国体育实物消费占比近6成，明显高于欧盟（35%）、接近2005年的美国（有约5%的体育周边商品销售）；而观赛与健身服务支出偏低，合计占比约11%，美国2005年约为20%。
（二）地区情况：服务消费“偏低”，部分高收入地区仍以实物消费为主
地方体育服务消费同样“偏低”，部分高收入地区潜力有待释放。我们统计的17个样本省市，仅上海、深圳、江苏等6地体育服务消费占比超50%。其余11省市，包括部分高收入省市（如北京、厦门），仍以实物消费为主。
（三）日本经验：持续从“物”转向“服务”，赛事和健身为主要拉动
日本体育消费持续从“物”转向“服务”，经济增长时期体育服务消费上行更快，经济停滞时期更具韧性。经济增长时期（上世纪80年代-90年代初）：商品和服务消费双升；但服务消费增速更快，占比提升。1980年-1993年，体育服务消费在整体体育支出中的占比从27.5%→43%。经济停滞时期及之后（90年代初-2011年）：商品消费持续下滑；服务消费增速放缓但仍在增长，逐渐占据主导。到2011年，体育服务消费占比上升至58%。
在体育服务消费中，以赛事和健身为代表的支出成为主要增长点。90年代后，体育服务消费的增量几乎都来自服务费（赛事与健身等），背后受赛事供给扩容和健康政策推动。而体育月费（如游泳课、滑雪课），规模几乎没有增长。
三、赛事经济：供需两旺才有“强拉动”
（一）经济效应：欧美拉动更明显，供需两端均有优势
1、国际比较：欧美顶级IP+居民“有钱”，经济效应更明显
欧美体育赛事对经济拉动作用或更显著。据美国体育赛事与旅游协会及我们测算，2023年欧美体育赛事经济拉动达1280亿美元，相当于GDP的0.4-0.5%。相比之下，预计2024我国体育赛事总经济影响约208亿美元，拉动GDP约0.1%。
测算主要过程为：
1）中国2024年体育赛事经济影响的估算方法是利用上海数据倒算：
①推算2024年全国门票等核心消费=2024年上海体育赛事核心消费/（2022年上海竞赛表演增加值/2022年全国竞赛表演增加值），这里隐含的前提假设是上海居民的赛事核心消费在全国占比=上海竞赛表演增加值在全国占比。
②推算直接经济影响=①*（2024年上海体育赛事直接经济影响/上海核心消费）*0.8。考虑到上海体育赛事的直接经济影响更高，假设全国体育赛事的直接经济影响按上海体育赛事的8成估算。
③推算全部经济影响=②*（估算总经济影响/直接经济影响为1.5）；总经济影响/直接经济影响，2024年上海（2.7）、山东（1.8）、江西（1.3），根据地区情况，我们假设全国为1.5，介于东部的山东和中部的江西之间。
2）欧洲2023年体育赛事经济影响的估算方法为根据联盟收入情况。欧美体育赛事以联盟主导，2024年欧洲主要联盟收入约为美国的77.5%，因此我们推算欧洲2023年经济总影响=77.5%*2023年美国经济总影响。
需要注意的是，上述测算涉及若干假设，可能导致测算结果和实际情况存在偏差。
这一差距受到供给端和需求端两方面的影响：供给端决定“有多少赛事可看”，需求端取决于居民“有多少钱看赛事”（见图9）。
供给端，欧美聚集全球近九成顶级体育IP，头部体育联盟规模远高于我国。据体育数据分析机构Two Circles数据，2024年全球收入最高的500个体育IP，收入合计达到1700亿美元，其中美欧占比近9成。NFL、NBA、英超等头部联盟，收入高达几十亿到数百亿美元，与我国CBA、中超等收入规模悬殊。
需求端，我国居民支出倾向不低，但收入和参与度待提升。人均赛事消费支出=赛事总支出/总人口=赛事总支出/观众数*观众数/总人口=观众每人支出（涉及消费倾向）*观赛群众比例。对这两项分别分析。
以美国和上海为例（2023年）：
1）上海的优势在于消费倾向：居民观赛消费倾向更强，假如两地居民都有1万美元，美国居民平均拿出38美元用于观赛，而上海居民则拿出73美元。
2）美国的优势在于：首先，收入更高（约为上海6倍），因此人均赛事支出更多（美国232美元VS上海87美元）。其次，居民赛事参与度更高，2023年美国61%的人口观赛（sports travelers），同期上海赛事观众占常住人口仅为5%。若考虑到部分为外地观众，占比可能更低。如参考“苏超”，外地：本地观众约为四六开，则该比例进一步降至3%。最后，赛事的经济拉动倍数更高，美国体育赛事的总经济影响与赛事支出之比约为27，而上海约为16。
2、地区情况：经济大省≠“赛事大省”，赛事经济仍有空间
经济大省不一定就是体育赛事大省。东部较发达地区中，除上海外，广东、江苏、浙江的赛事表演产业发展水平不高，甚至低于全国整体（以人均体育竞赛表演活动增加值、体育产业中体育竞赛表演活动占比为指标）。
这一现象的原因可能包括但不限于以下两方面：一是经济结构因素，广东、江苏、浙江本身就偏制造业，它们的体育产业结构也是如此；二是赛事资源因素，上述省份缺乏长期固定的顶级赛事资源，F1中国站、ATP/WTA等高端赛事主要在北京、上海举办。
（二）就业效应：我国目前偏低，增收+服务化或是提升途径
我国体育产业的就业吸纳能力仍然偏低。据日本体育厅统计的2020年数据（11个样本国家），我们计算我国体育从业者占就业人口比重为0.15%，低于英美（约0.5%）以及日韩法等（0.2%-0.3%），仅略高于越南和泰国。
提升体育产业的就业吸纳能力，需提高居民收入水平、提升服务业比重。整体来看，这11个国家中，人均体育支出越高、服务业增加值占GDP比重越大，体育从业人员占就业的比重也越高（这两项与体育就业占比的相关系数均在0.7左右）。一方面，居民体育消费规模越大，所需劳动力也越多；而消费规模取决于居民收入水平，因此归根结底就业吸纳能力还是由收入决定。另一方面，服务业的就业拉动能力更强。据上海体育学院夏铭娜等人相关研究，“我国体育服务业整体就业弹性高于体育制造业”；体育服务业中，“体育用品销售这一业态的就业空间已逐步趋于饱和”，“应充分发挥运动项目产业、竞赛表演业等重点领域的直接带动作用”。
聚焦体育赛事，部分国家或地区情况看，经济拉动效应越高，就业拉动效应也相对较高（分别用体育赛事总经济影响/当地GDP、体育赛事总就业拉动/当地就业人数衡量，图12）。以美国为例，据美国体育赛事与旅游协会数据，2019、2021、2023年三年间，美国体育赛事对GDP贡献均值为0.44%，拉动就业均值为0.45%。以上海为例，2023年上海体育赛事对GDP的贡献值为0.25%，对当年就业拉动为0.24%。若据此类推，则我国目前体育赛事对就业的拉动效应可能还有提升空间。归根结底，正如前文分析的那样，这主要源于居民收入水平和职业体育赛事发展程度的不同。
报告摘要
前言
近期“苏超”越战越酣，仅前六轮比赛就带动旅游、出行、餐饮、住宿、体育实现近380亿营收，充分展现了体育经济的巨大潜力。同时，近期总理主持召开国常会，专门研究了释放体育消费潜力进一步推进体育产业高质量发展的意见，明确提出要“丰富体育赛事活动”。借此背景，我们全面算算体育赛事的那些“经济账”：从消费总量、结构和赛事经济三个维度，系统分析我国体育经济现状与发展空间。
核心观点
我国体育经济发展的核心制约不在消费意愿，而在收入水平和产业结构。
1、收入是体育消费的决定性因素。中国体育消费占收入比例与发达国家相当，2020年中国该比例约为0.84%，美英日韩等7个发达经济体平均为0.85%；但由于收入差距，人均体育消费支出不到40美元，为主要发达国家均值的1/6。
2、我国体育消费结构重商品、轻服务。2020年，我国体育实物消费占比超6成，明显高于欧盟的35%、接近2005年的美国（有更多体育周边商品消费）；而观赛与健身为核心的服务支出只占11%，2005年的美国约为20%。“重商品、轻服务”的消费结构，一定程度制约了产业升级和就业吸纳。
3、产业结构上，对比美国，我国体育服务业产业差距主要在赛事，因此这也是本文关注的核心领域。体育产业包括体育用品制造以及竞赛商演、健身、场馆、经纪中介、培训教育等服务业。众多服务业细分行业中，中美差异最大的在竞赛商演（即体育赛事）：2023年，中国竞赛商演增加值占体育产业的2%，而美国2014年这一数据已达到32%。对比起来，其他细分行业的差距则相对有限：健身（中国9%<美国18%）、场馆（中国10%<美国15%）、经纪中介（中国1.6%<美国7%）、培训教育（中国15%>美国7%）等。
4、目前我国体育赛事对经济和就业拉动有限，需从供需两端同时着手。我们估算，中国体育赛事对GDP、就业拉动估算均在0.1%左右，约为欧美的1/5-1/4。提高赛事的拉动作用，或需从供需两端同时着手：需求端，增加居民收入、优化消费结构；供给端，增加优质赛事供给。
体育消费潜力：支出意愿不低，关键在收入
国际对比显示，中国体育消费占收入比例与发达国家相当（约0.84%，2020年），但由于收入差距，人均体育消费支出不到40美元，为主要发达国家均值的1/6。
地区数据也表明，提高收入是关键，消费倾向差异有限。23个样本省市的体育消费与收入高度相关（相关系数0.88），但支出倾向相对稳定（4.5%-6.5%）。
日本经验同样印证，经济周期直接影响体育消费，经济上行期体育消费快速增长，经济停滞期则同步萎缩；休闲时间等更多是“锦上添花”，而不能成为决定性因素。分不同收入阶层看，高收入群体支出意愿更强，且更抗经济波动。
体育消费结构：中国更多买设备，海外更多买体验
我国居民更多买鞋服，欧美更多买服务。我国体育实物消费较高，2020年占比超6成，明显高于欧盟的35%、接近2005年的美国（有更多周边商品购买）。地区层面，即便高收入地区如北京、厦门，仍以实物消费为主。服务消费细分结构中，我国观赛与健身为核心的服务支出只占11%，2005年的美国约为20%。
日本30年转型经验显示，尽管经济周期变化，但服务消费占比持续上升（经济上行期增长更快，经济停滞期更抗跌），并逐渐占据主导地位。而体育服务消费的主要增量，几乎都来自赛事和健身。
体育赛事拉动：目前拉动有限，供需均需提振
1、GDP拉动：我们估算，中国体育赛事对GDP拉动约0.1%，低于欧美的0.4%-0.5%，需提高居民收入、增加赛事供给。
赛事供给端，欧美拥有全球近9成顶级体育IP，NFL、NBA等头部联盟收入达到数十亿甚至数百亿美元，与我国CBA、中超规模悬殊。
居民需求端，我国居民消费倾向不低，但受收入等因素制约。以美国和上海为例（2023年），虽然上海居民的消费倾向更强（1万美元收入，上海支出$73 VS美国支出$38），但美国凭借更高的收入水平（6倍于上海）和观赛渗透率（61% vs 5%），实现了更大的经济拉动效应。
2、就业拉动：体育产业就业吸纳能力、赛事就业拉动效应均偏低，需提高居民收入水平、提升服务业比重。
体育就业方面，2020年，我国体育从业者占就业人口约0.15%，低于英美（约0.5%）以及日韩法等（0.2%-0.3%）。赛事拉动方面，从部分国家或地区情况看，赛事的经济拉动效应越高，就业拉动效应也相对较高。若据此类推，则我国当前体育赛事的就业拉动效应可能还有提升空间。
提升体育产业的就业吸纳能力，需提高居民收入水平、提升服务业比重。样本国家中，人均体育支出越高、服务业增加值占GDP比重越大，体育从业人员占就业的比重也越高。而根据相关论文研究，我国体育服务业整体就业弹性高于体育制造业；未来应充分发挥运动项目产业、竞赛表演业等领域的带动作用。
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报告正文
一、消费潜力：“兜里有钱”是第一要义
（一）国际比较：发达国家较高，主因在于收入
中国居民体育消费意愿不低，差距在收入水平。2020年，中国人均居民体育消费额/人均可支配收入为0.84%，接近美英日韩等7个发达经济体平均水平（0.85%）。但由于收入差距，人均体育消费支出仅为上述发达经济体均值的1/6。
（二）地区情况：居民收入越高，体育消费越多
地区经验也表明，提高收入才是增加体育消费的关键。从23个省市数据看，地区人均居民体育消费支出与人均可支配收入高度相关（2023年相关系数0.88）。但大部分地区体育消费占收入比重稳定在4.5%~6.5%，区域差异有限。（注：各省统计的人均体育消费支出口径，可能与图表1有差异）。
（三）日本经验：经济上行期体育消费“水涨船高”，经济停滞期则同步下行
1、经济周期下体育消费随收入起伏
日本经验也印证，收入是体育消费的决定性因素；休闲时间等更多是“锦上添花”。
经济上行期体育消费“水涨船高”。1974年-1993年，日本居民收入提升叠加工时大幅缩短，期间家庭体育消费支出年均复合增速超10%，占家庭消费支出比例从0.5%增至1.4%。
经济停滞期则同步下行。1994年-2003年，尽管休闲时间仍在增加，但由于收入下滑，家庭体育消费支出以及其占家庭消费的支出比例，连续10年下降。直到2004年前后，随着经济有企稳迹象，体育消费支出占比才开始回升。
2、阶层差距扩大，高收入人群主导
微观层面，同样能观察到收入对体育消费支出的影响。日本经验表明，体育消费存在明显的阶层分化：收入越高，体育消费意愿越强。经济下行时期，这种分化更加突出——高收入群体维持消费水平，低收入群体则优先缩减支出。（注：佐藤佑树《1993年以来体育产业在体育因素方面的变化研究》（早稻田大学2011年硕士论文），按收入划分，将日本家庭划分为I、II、III、IV、V 五个阶层，表明收入从低到高）
一方面，高收入群体支出“意愿”更强，居民收入和体育消费并非简单的线性关系。据佐藤佑树《1993年以来体育产业在体育因素方面的变化研究》，1971年-2011年，收入越高的家庭，体育消费支出“意愿”越强（家庭体育消费支出占整体消费支出的比例越高）。收入最低的I类家庭支出比例始终最低。
另一方面，高收入群体的体育支出更抗“波动”，逐渐成为消费主力。90年代初起，较低收入家庭（I、II、III）中，体育消费支出/家庭消费支出的比例均出现下滑。较高收入家庭（IV、V）则相对平稳，尤其是最高收入的V 类家庭，2004年后支出比例甚至明显提升，到2009年成为唯一超过支出比例超1.5%的阶层，与其他阶层的差距进一步拉大。
二、消费结构：中国更多买设备，海外更多买体验
（一）国际比较：中国更多“买鞋服”，海外更多“看比赛”
中外体育消费和产业结构差异明显：我国侧重实物端；海外发达经济体则更侧重服务端。
体育产业结构中，我国更偏“上游制造”和“下游销售”。2023年，我国体育产业增值近50%来自体育产品制造和销售，赛事与健身为代表的核心“中游服务”合计占比仅11%。2014年，美国体育用品、赛事&健身的占比则分别为21%、50%。
居民体育支出的情况也类似，2020年，我国体育实物消费占比近6成，明显高于欧盟（35%）、接近2005年的美国（有约5%的体育周边商品销售）；而观赛与健身服务支出偏低，合计占比约11%，美国2005年约为20%。
（二）地区情况：服务消费“偏低”，部分高收入地区仍以实物消费为主
地方体育服务消费同样“偏低”，部分高收入地区潜力有待释放。我们统计的17个样本省市，仅上海、深圳、江苏等6地体育服务消费占比超50%。其余11省市，包括部分高收入省市（如北京、厦门），仍以实物消费为主。
（三）日本经验：持续从“物”转向“服务”，赛事和健身为主要拉动
日本体育消费持续从“物”转向“服务”，经济增长时期体育服务消费上行更快，经济停滞时期更具韧性。经济增长时期（上世纪80年代-90年代初）：商品和服务消费双升；但服务消费增速更快，占比提升。1980年-1993年，体育服务消费在整体体育支出中的占比从27.5%→43%。经济停滞时期及之后（90年代初-2011年）：商品消费持续下滑；服务消费增速放缓但仍在增长，逐渐占据主导。到2011年，体育服务消费占比上升至58%。
在体育服务消费中，以赛事和健身为代表的支出成为主要增长点。90年代后，体育服务消费的增量几乎都来自服务费（赛事与健身等），背后受赛事供给扩容和健康政策推动。而体育月费（如游泳课、滑雪课），规模几乎没有增长。
三、赛事经济：供需两旺才有“强拉动”
（一）经济效应：欧美拉动更明显，供需两端均有优势
1、国际比较：欧美顶级IP+居民“有钱”，经济效应更明显
欧美体育赛事对经济拉动作用或更显著。据美国体育赛事与旅游协会及我们测算，2023年欧美体育赛事经济拉动达1280亿美元，相当于GDP的0.4-0.5%。相比之下，预计2024我国体育赛事总经济影响约208亿美元，拉动GDP约0.1%。
测算主要过程为：
1）中国2024年体育赛事经济影响的估算方法是利用上海数据倒算：
①推算2024年全国门票等核心消费=2024年上海体育赛事核心消费/（2022年上海竞赛表演增加值/2022年全国竞赛表演增加值），这里隐含的前提假设是上海居民的赛事核心消费在全国占比=上海竞赛表演增加值在全国占比。
②推算直接经济影响=①*（2024年上海体育赛事直接经济影响/上海核心消费）*0.8。考虑到上海体育赛事的直接经济影响更高，假设全国体育赛事的直接经济影响按上海体育赛事的8成估算。
③推算全部经济影响=②*（估算总经济影响/直接经济影响为1.5）；总经济影响/直接经济影响，2024年上海（2.7）、山东（1.8）、江西（1.3），根据地区情况，我们假设全国为1.5，介于东部的山东和中部的江西之间。
2）欧洲2023年体育赛事经济影响的估算方法为根据联盟收入情况。欧美体育赛事以联盟主导，2024年欧洲主要联盟收入约为美国的77.5%，因此我们推算欧洲2023年经济总影响=77.5%*2023年美国经济总影响。
需要注意的是，上述测算涉及若干假设，可能导致测算结果和实际情况存在偏差。
这一差距受到供给端和需求端两方面的影响：供给端决定“有多少赛事可看”，需求端取决于居民“有多少钱看赛事”（见图9）。
供给端，欧美聚集全球近九成顶级体育IP，头部体育联盟规模远高于我国。据体育数据分析机构Two Circles数据，2024年全球收入最高的500个体育IP，收入合计达到1700亿美元，其中美欧占比近9成。NFL、NBA、英超等头部联盟，收入高达几十亿到数百亿美元，与我国CBA、中超等收入规模悬殊。
需求端，我国居民支出倾向不低，但收入和参与度待提升。人均赛事消费支出=赛事总支出/总人口=赛事总支出/观众数*观众数/总人口=观众每人支出（涉及消费倾向）*观赛群众比例。对这两项分别分析。
以美国和上海为例（2023年）：
1）上海的优势在于消费倾向：居民观赛消费倾向更强，假如两地居民都有1万美元，美国居民平均拿出38美元用于观赛，而上海居民则拿出73美元。
2）美国的优势在于：首先，收入更高（约为上海6倍），因此人均赛事支出更多（美国232美元VS上海87美元）。其次，居民赛事参与度更高，2023年美国61%的人口观赛（sports travelers），同期上海赛事观众占常住人口仅为5%。若考虑到部分为外地观众，占比可能更低。如参考“苏超”，外地：本地观众约为四六开，则该比例进一步降至3%。最后，赛事的经济拉动倍数更高，美国体育赛事的总经济影响与赛事支出之比约为27，而上海约为16。
2、地区情况：经济大省≠“赛事大省”，赛事经济仍有空间
经济大省不一定就是体育赛事大省。东部较发达地区中，除上海外，广东、江苏、浙江的赛事表演产业发展水平不高，甚至低于全国整体（以人均体育竞赛表演活动增加值、体育产业中体育竞赛表演活动占比为指标）。
这一现象的原因可能包括但不限于以下两方面：一是经济结构因素，广东、江苏、浙江本身就偏制造业，它们的体育产业结构也是如此；二是赛事资源因素，上述省份缺乏长期固定的顶级赛事资源，F1中国站、ATP/WTA等高端赛事主要在北京、上海举办。
（二）就业效应：我国目前偏低，增收+服务化或是提升途径
我国体育产业的就业吸纳能力仍然偏低。据日本体育厅统计的2020年数据（11个样本国家），我们计算我国体育从业者占就业人口比重为0.15%，低于英美（约0.5%）以及日韩法等（0.2%-0.3%），仅略高于越南和泰国。
提升体育产业的就业吸纳能力，需提高居民收入水平、提升服务业比重。整体来看，这11个国家中，人均体育支出越高、服务业增加值占GDP比重越大，体育从业人员占就业的比重也越高（这两项与体育就业占比的相关系数均在0.7左右）。一方面，居民体育消费规模越大，所需劳动力也越多；而消费规模取决于居民收入水平，因此归根结底就业吸纳能力还是由收入决定。另一方面，服务业的就业拉动能力更强。据上海体育学院夏铭娜等人相关研究，“我国体育服务业整体就业弹性高于体育制造业”；体育服务业中，“体育用品销售这一业态的就业空间已逐步趋于饱和”，“应充分发挥运动项目产业、竞赛表演业等重点领域的直接带动作用”。
聚焦体育赛事，部分国家或地区情况看，经济拉动效应越高，就业拉动效应也相对较高（分别用体育赛事总经济影响/当地GDP、体育赛事总就业拉动/当地就业人数衡量，图12）。以美国为例，据美国体育赛事与旅游协会数据，2019、2021、2023年三年间，美国体育赛事对GDP贡献均值为0.44%，拉动就业均值为0.45%。以上海为例，2023年上海体育赛事对GDP的贡献值为0.25%，对当年就业拉动为0.24%。若据此类推，则我国目前体育赛事对就业的拉动效应可能还有提升空间。归根结底，正如前文分析的那样，这主要源于居民收入水平和职业体育赛事发展程度的不同。
