我國體育彩票業(yè)發(fā)展空間演化及影響因素研究

魏敏敏，張鳳彪

1994年3月11日，《國務院辦公廳關于體育彩票等問題的復函》（國辦函[1994]30號）中，同意天津等部分?。ㄊ校┌l(fā)行體育彩票；4月5日，經(jīng)中央機構編制委員會批準，國家體委成立體育彩票中心，正式拉開新中國體育彩票業(yè)發(fā)展的序幕。截止到2020年12月31日，我國體育彩票銷售額累計達到21 566.11億元，籌集體育彩票公益金5 654.38億元，為我國體育事業(yè)和其他社會事業(yè)發(fā)展提供了大量資金支持和保障。目前，體育彩票已由部門彩票上升為國家公益彩票。2021年10月，國家體育總局關于印發(fā)《“十四五”體育發(fā)展規(guī)劃》的通知（體發(fā)〔2021〕2號）指出，堅持國家公益彩票定位，加強體育彩票管理，完善體育彩票風險防控長效機制；加強戰(zhàn)略管理、運營管理、創(chuàng)新引領、人才保障，提高體育彩票發(fā)行銷售的整體效能，推動體育彩票業(yè)安全健康持續(xù)發(fā)展。

目前，學術界對體育彩票研究主要集中在關于體育彩票政策法規(guī)、監(jiān)督管理[1-4]、體育彩票社會責任[5-6]、體育彩票營銷[7-8]，體育彩票銷售及市場占用率[9-10]，體育彩票空間集聚及異質(zhì)性[11-12]等。由于我國各地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展水平、人口數(shù)量、習俗和偏好等方面空間差異明顯，體育彩票業(yè)的發(fā)展也呈現(xiàn)顯著的區(qū)域非均衡態(tài)勢。體育彩票業(yè)欲實現(xiàn)高質(zhì)量、區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，必須深入研究其區(qū)域非均衡特征。受區(qū)域地緣經(jīng)濟及新地理經(jīng)濟學的影響，學術界對不同行業(yè)、產(chǎn)業(yè)（如經(jīng)濟、能源、環(huán)境、工業(yè)等[11-12]）掀起空間格局演化研究的熱潮。重點研究區(qū)域均衡、區(qū)域相關、空間集聚和空間格局演化等[13-14]問題。GWR模型將空間位置引入?yún)?shù)回歸分析中，用于空間演化影響因素分析，如對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡或空間分異影響因素分析[15-16]，體育彩票銷售額影響因素分析[17-19]。體育彩票業(yè)發(fā)展水平不應該僅考慮體育彩票銷售額，還應考慮體育彩票業(yè)規(guī)模和成本。因此，本研究從規(guī)模、成本、收益3個方面對我國體育彩票業(yè)空間演化及影響因素進行研究具有重要理論與現(xiàn)實意義。

1 研究方法、指標選取與數(shù)據(jù)來源

1.1 ESDA方法

ESDA是探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）在空間數(shù)據(jù)分析領域的推廣，通過計算相關空間指數(shù)（如全局莫蘭指數(shù)等），分析數(shù)據(jù)的空間變化趨勢和區(qū)域間的差異程度。選取空間自相關指標Moran'sI來研究體育彩票業(yè)的空間異質(zhì)性，Moran'sI分為全局Moran指數(shù)和局部Moran指數(shù)，全局Moran指數(shù)可反映體育彩票業(yè)不同指標在空間上的分布情況。但全局空間自相關分析只能從整體上揭示其空間依賴程度，不能提供詳細的局部空間差異性，全局Moran指數(shù)的計算方法：

本研究采用的局部Moran指數(shù)是基于全局Moran指數(shù)提出的局部空間關聯(lián)指標，是對全局關聯(lián)指標的分解。對于任意一個局部空間區(qū)域，局部Moran指數(shù)LISA指標的計算方法：

式中：n為體育彩票業(yè)研究中各個省級區(qū)域的空間單元總數(shù)；Ei、Ej為各個省級區(qū)域空間單元i、j上的屬性值為各個省級區(qū)域空間單元上的平均屬性值為我國省級區(qū)域體育彩票在n個空間單元的方差，其中

1.2 地理加權回歸模型（GWR）

分析現(xiàn)有文獻，地理加權回歸模型對空間影響因素進行分析具有獨特的優(yōu)勢，即允許不同區(qū)域回歸系數(shù)隨空間距離變化，以反映因變量和多個自變量之間的局部關系。本研究設體育彩票業(yè)發(fā)展水平為wi，第i點的空間坐標為(xi,yi)。構建如下模型：

式中：β1(xi,yi)為經(jīng)濟發(fā)展水平與體育彩票業(yè)發(fā)展水平的回歸系數(shù)；β2(xi,yi)為區(qū)域收入能力水平的回歸系數(shù)；β3(xi,yi)為地區(qū)民眾受教育程度的回歸系數(shù)；β4(xi,yi)為地區(qū)城鎮(zhèn)人口數(shù)量的回歸系數(shù)；F1i,F2i,F3i,F4i為各個解釋變量矩陣；α(xi,yi)為方程截距項；εi為誤差項，服從方差為常數(shù)的正態(tài)分布。

1.3 指標選取與數(shù)據(jù)來源

體育彩票業(yè)發(fā)展與地區(qū)人口規(guī)模具有一定相關性，由于我國各地區(qū)人口規(guī)模差異較大，為了客觀、準確地反映我國體育彩票業(yè)發(fā)展狀況，在空間演化分析中以每萬人擁有體育彩票銷售機構數(shù)量（銷售網(wǎng)點）代表體育彩票業(yè)規(guī)模，以人均體育彩票發(fā)行費用、銷售傭金、中獎金額總和代表體育彩票業(yè)成本，以人均體育彩票銷售額代表體育彩票業(yè)收益。在體育彩票業(yè)影響因素分析中，選取體育彩票銷售額為被解釋變量，選取地區(qū)生產(chǎn)總值、居民可支配收入、失業(yè)率、城鎮(zhèn)化率為解釋變量。其中，體育彩票銷售額代表地區(qū)體育彩票業(yè)發(fā)展水平，地區(qū)生產(chǎn)總值代表區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平，居民可支配收入代表區(qū)域民眾收入能力水平，失業(yè)率代表地區(qū)失業(yè)情況，城鎮(zhèn)化率代表地區(qū)城鎮(zhèn)化水平。體育彩票銷售額、體育彩票銷售網(wǎng)點樣本數(shù)據(jù)來源于《中國彩票年鑒》，體育彩票銷售傭金、發(fā)行費用數(shù)據(jù)來源于《體育事業(yè)統(tǒng)計年鑒》，人口、地區(qū)生產(chǎn)總值、居民可支配收入、失業(yè)率、城鎮(zhèn)化率等指標數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。

2 我國體育彩票業(yè)發(fā)展空間演化研究

2.1 我國體育彩票業(yè)發(fā)展時間序列分析

2000—2020年，我國體育彩票業(yè)規(guī)模呈穩(wěn)步增長的態(tài)勢，表現(xiàn)為體育彩票銷售機構數(shù)量（銷售網(wǎng)點）從2000年的2.1萬個，增長到2020年的18.58萬個，增長了7.85倍，年均增長率12.38%。隨著體育彩票業(yè)規(guī)模的增長，體育彩票發(fā)展成本呈現(xiàn)波浪式遞增的趨勢。2000年，體育彩票發(fā)展成本僅為63.68億元，2020年增長到1 415.92億元，增長了21.23倍。體育彩票業(yè)發(fā)展成本增長速度遠遠大于體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模速度，其主要原因是發(fā)行費用、銷售傭金、中獎數(shù)量和金額出現(xiàn)大幅增長。2000—2020年，我國體育彩票業(yè)收益呈現(xiàn)快速增長趨勢，體育彩票銷售額從2000年的91.14億元，增長到2020年的1 894.65億元，累計銷售額21 393.40億元，年均增長率達到19.51%。2019、2020年體育彩票業(yè)發(fā)展成本和收益均出現(xiàn)一定下滑，主要原因是新型冠狀病毒導致居家隔離，大量企業(yè)停產(chǎn)，居民可支配收入出現(xiàn)嚴重下滑。

2.2 我國體育彩票業(yè)發(fā)展空間自相關分析

選取2000、2010、2020年我國大陸31個省（自治區(qū)、直轄市）體育彩票業(yè)規(guī)模、成本、收益樣本數(shù)據(jù)進行局部空間自相關分析。利用Geoda軟件繪制莫蘭散點圖和各省份象限分布表。

2.2.1 我國體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模的相關性分析2000—2010年，我國各地區(qū)體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模空間自相關性呈下降趨勢，從2000年的0.401 47，降到2010年的0.146 482，但仍存在空間聚集特征，高—高和低—低聚集比較明顯，表明我國體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模區(qū)域差異性依然存在；我國各地區(qū)體育彩票發(fā)展規(guī)?？臻g相關性進一步減弱，由空間正相關轉(zhuǎn)變?yōu)榭臻g負相關，且趨于0，呈現(xiàn)隨機分布特征，說明我國各地區(qū)體育彩票發(fā)展規(guī)模差異逐漸縮小，各地區(qū)體育彩票銷售網(wǎng)點布局基本完成，體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模呈現(xiàn)一定的普惠性、公平性和包容性特征。

2000年，每萬人擁有體育彩票銷售網(wǎng)點落入第1象限和第3象限的省市共有22個，占研究地區(qū)總數(shù)的70.97%。其中，北京、天津在第1象限，呈現(xiàn)“高—高”集聚特征，說明這兩個地區(qū)體育彩票銷售網(wǎng)點呈現(xiàn)相互促進、相互發(fā)展的局面；湖南等在第3象限，呈現(xiàn)“低—低”集聚特征，說明這些地區(qū)體育彩票銷售網(wǎng)點自身發(fā)展較弱，同時對周邊地區(qū)影響較小；河北等在第2象限，呈現(xiàn)“低—高”集聚特征，說明這些地區(qū)自身發(fā)展較為落后，但周邊地區(qū)發(fā)展較好，具有一定過渡性特征；上海等在第4象限，呈現(xiàn)“高—低”集聚特征，說明這些地區(qū)自身發(fā)展好，但周邊地區(qū)發(fā)展較為落后，在空間上存在極化效應。2010年，每萬人擁有體育彩票銷售網(wǎng)點第1象限的地區(qū)增加到9個，第4象限的地區(qū)減少1個，第3象限的地區(qū)減少到14個，說明我國各地區(qū)體育彩票銷售網(wǎng)點不僅自身發(fā)展較快，還受到周邊地區(qū)的帶動作用，主要原因有2個方面：2009年5月《彩票管理條例》頒布實施，使我國體育彩票業(yè)發(fā)展進入法治化和規(guī)范化發(fā)展階段；由于各地區(qū)經(jīng)濟均出現(xiàn)快速增長，為體育彩票業(yè)發(fā)展提供了物質(zhì)基礎。2020年，黑龍江等4個地區(qū)在第1象限，上海等8個地區(qū)在第4象限，甘肅等11個地區(qū)在第3象限，云南等8個地區(qū)在第4象限。總體上看，經(jīng)過20年的發(fā)展，我國體育彩票業(yè)規(guī)模均出現(xiàn)快速增長，但受到人口因素或地區(qū)經(jīng)濟因素的影響，廣東、廣西、四川等地區(qū)“低—低”集聚特征未得到明顯改變（見表1）。

表1 2000、2010、2020年體育彩票發(fā)展規(guī)模莫蘭指數(shù)散點分布Table1 Scatter distribution of Moran index of sports lottery development scale in 2000，2010 and 2020

2.2.2 我國體育彩票業(yè)發(fā)展成本的相關性分析2000—2020年，我國各地區(qū)體育彩票業(yè)發(fā)展成本空間自相關性呈倒U型發(fā)展趨勢，即從2000年的0.245143，上升到2010年的0.332 406，到2020年又下降為0.103 593，但仍保持大部分散點落于第1、3象限，僅少數(shù)散點落于第2、4象限，存在較強的空間聚集性，表明我國體育彩票業(yè)發(fā)展成本區(qū)域差異性依然較大，這主要由我國地區(qū)之間人口規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平和資源稟賦的巨大差異造成的。相對體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模，我國各地區(qū)體育彩票業(yè)發(fā)展成本的空間自相關均較高，說明我國各地區(qū)體育彩票業(yè)發(fā)展成本空間聚集性更強。

2000年，我國體育彩票發(fā)展成本落入第1和第3象限共25個，占研究地區(qū)總數(shù)的80.65%。其中，北京等在第1象限，呈現(xiàn)“高—高”集聚特征，且均為東部地區(qū)；湖南、廣西等20個在第3象限，呈現(xiàn)“低—低”集聚特征，說明上述地區(qū)體育彩票業(yè)發(fā)展水平較低，發(fā)行成本相對較高；河北、甘肅在第2象限，呈現(xiàn)“低—高”集聚特征；福建等在第4象限，呈現(xiàn)“高—低”集聚特征，表明這些地區(qū)體育彩票業(yè)發(fā)展水平較高，但江西、貴州、廣西等鄰邊地區(qū)發(fā)展相對落后。2010年研究期內(nèi)莫蘭指數(shù)達到最高，表明其空間相關性得到進一步增強。具體來看，第1象限在其他省份不變的基礎上增加了福建，說明福建與鄰邊省份（浙江、廣東）的空間交互作用得到充分顯現(xiàn)，實現(xiàn)了“極化型”向“高效型”跨越；第3象限的絕大多數(shù)省份均屬西部地區(qū)，說明西部省份體育彩票發(fā)展存在資源配置不合理、利用效率較低等問題；第2和第4象限呈空間負相關，說明這些地區(qū)發(fā)展趨于離散，存在負向空間依賴性。其中，第2、4象限分別新增安徽、江西和山東、遼寧、云南，且均由第3象限躍遷。2020年，31個省份落入象限的數(shù)量相對均衡：第1、2象限包含省份數(shù)量在考察期內(nèi)達到最大，分別以東部地區(qū)、西部地區(qū)為主；第3象限包含的省份數(shù)量大幅度減少，說明部分省份亦呈現(xiàn)合作互助、互利共贏的趨勢，如黑龍江和吉林。縱觀2000—2020年，第1、2、4象限和第3象限呈“剪刀差”發(fā)展特征，即前者省份數(shù)量呈逐年增加態(tài)勢，后者則逐年減少。北京、天津、上海、浙江、江蘇在整個考察期內(nèi)均位于第1象限，說明上述省份體育彩票業(yè)發(fā)展在經(jīng)濟地理位置和資源稟賦方面始終處于優(yōu)勢地位；與之相反，陜西、湖南、廣西、海南、河南、重慶、貴州在觀測期均位于第3象限（見表2）。

表2 2000、2010、2020年體育彩票業(yè)發(fā)展成本的莫蘭指數(shù)散點分布Table 2 The Moran Index Scatter Distribution of the Cost of Sports Lottery Industry Development in 2000，2010 and 2020

2.2.3 我國體育彩票業(yè)收益的相關性分析2000—2020年，我國各地區(qū)體育彩票業(yè)收益空間自相關性呈持續(xù)下降態(tài)勢，即從2000年的0.380 928，下降到2010年的0.338 176，到2020年下降為0.092，但均為正值，呈現(xiàn)空間正相關關系。2000—2010年下降幅度較小，說明各地區(qū)仍存在明顯的空間集聚效應，即“強者愈強，弱者愈弱”。2010—2020年下降幅度較大，主要原因在于：各地區(qū)政府部門通過制定政策等措施，使得區(qū)域間的顯性差異減小；由于2020年突發(fā)的新冠肺炎疫情，居家隔離，導致體育彩票銷售收入大幅下降。

2000年，第1象限有6個省份，第3象限21個，合計數(shù)量占總數(shù)的67.74%。超過2/3省份的體育彩票業(yè)收益水平偏低，扎堆集聚“低—低”象限內(nèi)，以中西部地區(qū)為主。2010年，依然主要分布在第1、3象限且數(shù)量減少，但第3象限省份數(shù)量仍多于第1象限，說明體育彩票收益水平較低地區(qū)間的集聚效應更為明顯。第1象限省份分布同2000年整體一致，呈現(xiàn)出以北京、天津為中心的京津發(fā)展圈和以上海、江蘇、浙江為主的長三角發(fā)展圈，為深入實施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略打下堅實基礎。地區(qū)之間具有“虹吸效應”的第4象限包含省份數(shù)量達到考察期最大，主要以東部地區(qū)為代表。2020年，第1象限數(shù)量有所增加，山東、寧夏、云南的體育彩票收益水平得到極大提升；四川、遼寧等5個省份分別從第3、第4象限躍遷第2象限，說明上述省份體育彩票業(yè)收益處于較低水平，且與周邊地區(qū)的協(xié)調(diào)機制尚未形成?？偟膩砜?，在考察期內(nèi)第3象限包含的省份均大于第1、2、4象限，說明體育彩票收益水平較低的省份彼此為鄰的現(xiàn)象尚未有所改變；河北省在觀測期間均位于第2象限，說明京津與河北省發(fā)展協(xié)調(diào)程度仍較低，現(xiàn)階段京津地區(qū)發(fā)展速度已然放緩，河北省理應通過政策扶持、市場驅(qū)動等方式促進其體育彩票業(yè)發(fā)展，進一步強化京津冀協(xié)同發(fā)展；第四象限省份分布整體變動較大，說明這些省份體育彩票業(yè)收益較不穩(wěn)定，與周邊地區(qū)收益依然存在較大差異（見表3）。

表3 2000、2010、2020年體育彩票業(yè)收益莫蘭指數(shù)散點分布Table3 Scatter Distribution of Moran Index of Sports Lottery Industry Income in 2000，2010 and 2020

2.3 我國體育彩票業(yè)發(fā)展空間集聚性分析

2.3.1 體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模的集聚性分析2000年，我國體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模通過LISA集聚顯著性檢驗有8個地區(qū)，其中集聚性顯著性水平最高為甘肅（P＜0.001），其次為寧夏（P＜0.01），北京、天津、黑龍江、內(nèi)蒙古、青海、西藏P＜0.05。北京、天津呈現(xiàn)顯著的“高—高”集聚，表明京津地區(qū)體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模依舊保持高位，對鄰邊地區(qū)經(jīng)濟輻射作用不斷增強；西藏、青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古呈現(xiàn)顯著的“低—低”集聚，形成以西部地區(qū)為代表的體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模低水平集聚帶；黑龍江發(fā)展較快，與周圍發(fā)展緩慢區(qū)域形成“高—低”集聚效應，其他地區(qū)不顯著。原因是2000年我國體育彩票業(yè)仍處于起步階段，規(guī)模較小，各地區(qū)每萬人擁有銷售網(wǎng)點數(shù)量較少，故無法形成大面積的“高—高”集聚效應。2010年，通過LISA集聚顯著性檢驗的地區(qū)減少至5個（湖南、河南、云南、貴州和上海），且均通過5%顯著性水平。其中，北京、天津退出“高—高”集聚區(qū)，“低—低”集聚區(qū)包含湖南、河南、云南、貴州，“高—低”集聚區(qū)黑龍江被上海取代，其他地區(qū)沒有通過顯著性檢驗。2020年，通過顯著性檢驗的有3個（貴州、重慶和湖南），均位于“低—低”集聚區(qū)，其他地區(qū)不顯著。2020年，體育彩票業(yè)規(guī)模水平的空間格局一定程度受之前起步階段和全面調(diào)整階段空間格局的影響，西南地區(qū)呈顯著的集聚特征。在高質(zhì)量發(fā)展時期，中西部體育彩票業(yè)規(guī)模水平依舊相對較低，需進一步開發(fā)中西部地區(qū)的體育彩票市場，增加中西部地區(qū)機構數(shù)量既順應國內(nèi)經(jīng)濟大循環(huán)之勢，利于體育產(chǎn)業(yè)東西部均衡發(fā)展，亦利于中西部體育彩票業(yè)自身發(fā)展。

2.3.2 體育彩票業(yè)發(fā)展成本的集聚性分析2000年，我國體育彩票業(yè)人均成本通過LISA集聚顯著性檢驗，僅有4個地區(qū)顯著性水平P＜0.05。湖北、黑龍江呈顯著“低—低”集聚特性，表明這兩地體育彩票業(yè)和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平較低，無法形成資源集聚進而提高人均成本；寧夏、四川呈顯著“高—低”集聚，說明這兩地體育彩票業(yè)人均成本較低，與鄰邊地區(qū)發(fā)展形成強烈反差，原因可能在于未與周邊地區(qū)建立良好協(xié)調(diào)發(fā)展機制，其輻射帶動作用不明顯；其他地區(qū)未通過顯著性檢驗。2010年，通過LISA集聚顯著性檢驗的地區(qū)增加至6個，顯著性水平P＜0.05。上海呈顯著“高—高”集聚特性，說明上海體育彩票業(yè)發(fā)展迅速，降低發(fā)行成本；陜西、湖北、湖南、重慶、貴州呈顯著“低—低”集聚特性，說明這些地區(qū)在地理位置上雖為鄰省，但整體體育彩票業(yè)人均發(fā)行成本仍較高，理應引起相關部門重視；其他地區(qū)未通過顯著性檢驗。2020年，通過LISA集聚顯著性檢驗地區(qū)減少至3個，顯著性水平P＜0.05。上海仍較好地保持“高—高”集聚特性；貴州、廣西呈顯著“低—低”集聚區(qū)；其他地區(qū)并不顯著。總體上，我國大部分地區(qū)體育彩票發(fā)行成本水平較高，應借助長三角經(jīng)濟區(qū)、珠三角經(jīng)濟區(qū)建設，科學合理地擴大規(guī)模、拓展市場、降低發(fā)行成本，加速體育彩票業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，將利于體育彩票業(yè)區(qū)域均衡發(fā)展（見表4）。

表4 2000、2010、2020年我國各省體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模、成本、收益LISA集聚一覽表Table4 LISA cluster list of the development scale，cost and income of the provincial sports lottery industry in 2000，2010 and 2020

2.3.3 體育彩票業(yè)收益的集聚性分析2000年，我國人均體育彩票銷售額通過LISA集聚顯著性檢驗有5個地區(qū)，顯著性水平P＜0.05。北京呈顯著“高—高”集聚特征，說明該地體育彩票業(yè)發(fā)展相對成熟，因其在區(qū)域位置、經(jīng)濟狀況、市場資源獲取等方面具有優(yōu)勢，有效促進體育彩票銷售額穩(wěn)步增長；湖北、內(nèi)蒙古、寧夏呈顯著“低—低”集聚特征；四川呈顯著“高—低”集聚特性，說明四川體育彩票業(yè)發(fā)展良好，其銷售額較高，但與鄰邊地區(qū)存在明顯的空間異質(zhì)性；其他地區(qū)未通過顯著性檢驗。2010年，通過LISA集聚顯著性檢驗的地區(qū)數(shù)量增加至7個，顯著性水平P＜0.05。上海取代北京呈顯著“高—高”集聚特征；湖南、河南、陜西、重慶、貴州呈顯著“低—低”集聚特性，且主要以中西部地區(qū)，說明我國體育彩票業(yè)在此發(fā)展階段則出現(xiàn)了東西部分異的空間態(tài)勢；云南取代了四川呈現(xiàn)出顯著的“高—低”集聚特征，其他地區(qū)并不顯著。2020年，通過LISA集聚顯著性檢驗的地區(qū)數(shù)量減少至3個，達到考察期內(nèi)數(shù)量最少，顯著性水平P＜0.05；上海退出“高—高”集聚區(qū)，廣東、貴州、廣西呈顯著“低—低”集聚特性；其他地區(qū)未通過顯著性檢驗。2020年，體育彩票業(yè)發(fā)展空間格局相較于起步創(chuàng)業(yè)階段出現(xiàn)明顯變化，中西部地區(qū)受政策影響出現(xiàn)多區(qū)域規(guī)模、成本和收益集聚現(xiàn)象。此階段，成本和收益空間格局極度相似，規(guī)?？臻g格局與成本、收益空間格局截然不同?？臻g格局上，體育彩票業(yè)網(wǎng)點數(shù)量在個別中西部地區(qū)較低，且呈現(xiàn)一定集聚現(xiàn)象，說明體育彩票業(yè)在中西部地區(qū)存在價值洼地，應加速開發(fā)中西部地區(qū)體育彩票市場，提高中西部地區(qū)人均收益水平，減少發(fā)行成本和規(guī)模成本的浪費。目前，成本和收益格局已經(jīng)固化，僅在東部沿海區(qū)域“高—高”集聚，雖然收益高，但成本也居高不下，需以高質(zhì)量發(fā)展為處方，降低東部沿海區(qū)域的無效成本支出，提高東部地區(qū)的利潤率。最后，應從區(qū)域均衡發(fā)展入手，重點解決中西地區(qū)體育彩票業(yè)存在的問題，提高人均收益水平。

3 我國體育彩票業(yè)發(fā)展的影響因素分析

3.1 GWR回歸結果

體育彩票業(yè)發(fā)展受社會、政治、經(jīng)濟、文化等各方面的影響較大，為更好地指導體育彩票業(yè)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，需要判別社會經(jīng)濟環(huán)境變量對體育彩票業(yè)的影響。為此，本研究運用ARCGIS10.2軟件，采用AIC信息準則法得到影響體育彩票業(yè)規(guī)?？臻g格局演變各變量的GWR回歸結果（見表5）。

表5 體育彩票銷售額GWR回歸系數(shù)估計Table5 Sports Lottery Sales GWR Regression Coefficient Estimation

模型調(diào)整后擬合優(yōu)度在90%以上，說明模型能較為理想地模擬社會經(jīng)濟環(huán)境變量對體育彩票業(yè)規(guī)模水平的影響。模型的局部擬合R2=0.921 2～0.921 4。不同地區(qū)模型的擬合程度存在較小差異，不存在極值地區(qū)，AIC信息準則值為860.658，說明模型具備普適性。

3.2 社會環(huán)境變量對體育彩票業(yè)整體影響

根據(jù)GWR回歸系數(shù)可知，地區(qū)生產(chǎn)總值的回歸系數(shù)為1.027～1.028，回歸系數(shù)為正，同時，其系數(shù)絕對值相比其他變量最大，說明地區(qū)生產(chǎn)總值對體育彩票業(yè)發(fā)展具有顯著正相關。居民可支配收入的回歸系數(shù)為正，數(shù)值較小，說明居民可支配收入對體育彩票業(yè)存在一定正向影響。失業(yè)率的回歸系數(shù)為0.04左右，原因在于失業(yè)率提高，失業(yè)的居民更有意愿參與體育彩票購買活動。由此，可將體育彩票業(yè)和當?shù)鼐蜆I(yè)情況進行聯(lián)系和分析，利于相關就業(yè)政策的制定以及彩票業(yè)發(fā)展的政策規(guī)劃。城鎮(zhèn)化率的回歸系數(shù)在-0.138左右，表明當前階段我國城鎮(zhèn)化過程中存在非均衡、不協(xié)調(diào)的現(xiàn)象，一定程度上限制了體育彩票業(yè)的發(fā)展。

3.3 社會環(huán)境變量對不同區(qū)域體育彩票業(yè)的影響

地區(qū)生產(chǎn)總值、居民可支配收入、失業(yè)率和城鎮(zhèn)化率的地區(qū)系數(shù)空間分布顯示，以上指標均與體育彩票業(yè)呈空間線性相關特征。其中，地區(qū)生產(chǎn)總值對體育彩票業(yè)有明顯的正向促進作用。就區(qū)域分布而言，中部地區(qū)影響最小，東部沿海地區(qū)、東北地區(qū)和西部影響最高；在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平較高的區(qū)域，體育彩票業(yè)發(fā)展相對較好，如長江三角洲、珠江三角洲、京津冀等。由于西藏、新疆以及東北地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低，體育彩票業(yè)對其吸引力高于東部地區(qū)，說明這些地區(qū)需要開發(fā)針對高端消費者的體育彩票業(yè)市場。居民可支配收入與體育彩票業(yè)銷售額呈現(xiàn)相關關系。西藏、青海、新疆等西部地區(qū)的影響程度最低，中部地區(qū)影響程度相對較低，東部沿海地區(qū)影響程度最大。說明居民收入較高的地區(qū)更有意愿，也更有能力進行體育彩票消費。失業(yè)率對體育彩票業(yè)發(fā)展有較小的促進作用，在經(jīng)濟相對發(fā)達的地區(qū)表現(xiàn)得更為明顯，如長三角經(jīng)濟圈、珠三角經(jīng)濟圈、北京、天津、重慶等。城鎮(zhèn)化率回歸系數(shù)的空間分布顯示，在經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，如北京、天津、長三角、珠三角等，其城鎮(zhèn)化率對體育彩票業(yè)發(fā)展的抑制作用相對較小，主要原因在于東部地區(qū)內(nèi)部區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和區(qū)域均衡發(fā)展更為充分。中西部地區(qū)抑制作用逐漸提升，說明我國中西部地區(qū)城鎮(zhèn)化的非均衡發(fā)展對體育彩票業(yè)可持續(xù)發(fā)展起到一定制約作用，地方城鎮(zhèn)化發(fā)展部門的政策規(guī)劃應予以重視，體育彩票業(yè)負責部門也應結合當?shù)貙嶋H開發(fā)適合的服務模式。

4 結論

從時間序列角度分析，2000—2020年我國體育彩票業(yè)規(guī)模、成本、收益均呈波浪式上升趨勢，但2019和2020年出現(xiàn)一定程度下滑?，F(xiàn)階段，由于我國體育彩票業(yè)面臨復雜的內(nèi)外因素影響，還需進一步增強發(fā)展動力。一方面，政府部門要建立完善的彩票監(jiān)管法律體系，保障體育彩票持續(xù)健康的發(fā)展；另一方面，政府理應將責任彩票建設列為推動體育彩票高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容，持續(xù)塑造責任為先，公益公信的品牌形象，全面提升體育彩票發(fā)展質(zhì)量。

從空間自相關性角度分析，體育彩票業(yè)發(fā)展規(guī)模波動較大，逐漸呈隨機分布態(tài)勢，即我國各地區(qū)體育彩票發(fā)展規(guī)模差異趨小，其網(wǎng)點布局基本完成。體育彩票業(yè)發(fā)展成本仍存在明顯空間集聚，各地區(qū)體育彩票業(yè)發(fā)展成本梯度差異依然較大，即“高—高”和“低—低”集聚區(qū)分別以東部地區(qū)和中西部地區(qū)為主。體育彩票業(yè)收益象限分布與體育彩票發(fā)展成本存在同向變化特征。因此，各地區(qū)應立足自身比較優(yōu)勢，探究體育彩票業(yè)發(fā)展的針對性策略。東部地區(qū)是體育彩票業(yè)發(fā)展的支柱，需進一步鞏固自身地位，挖掘本地市場潛力，創(chuàng)新制度和管理，促進體育彩票業(yè)發(fā)展的轉(zhuǎn)型和升級，發(fā)揮對中西部的輻射帶動作用。中西部地區(qū)要加速經(jīng)濟發(fā)展，釋放發(fā)展?jié)撃?，轉(zhuǎn)換觀念，加大人力資本投入，擴大市場份額，縮小與全國平均水平的差距。

從空間集聚性角度分析，體育彩票業(yè)規(guī)模通過顯著性檢驗的地區(qū)逐年減少，中西部地區(qū)占地區(qū)數(shù)一半，但卻以“低—低”集聚為主，說明其發(fā)展水平依舊較低。體育彩票業(yè)發(fā)展成本通過顯著性檢驗的地區(qū)數(shù)呈倒“U”型態(tài)勢，其中極大值在2010年，2020年中部地區(qū)無一地區(qū)通過顯著性檢驗。體育彩票收益通過顯著性檢驗的地區(qū)數(shù)變化態(tài)勢同體育彩票發(fā)展成本保持一致。據(jù)此，政府需在考慮體育彩票成本的前提下，優(yōu)化體育彩票業(yè)渠道布局，合理規(guī)劃銷售網(wǎng)點的輻射半徑，實現(xiàn)體育彩票銷售網(wǎng)點最優(yōu)化配置，亦需進一步規(guī)范網(wǎng)絡體育彩票的發(fā)展，統(tǒng)籌體育彩票產(chǎn)品管理體系，制定差異化營銷策略，實現(xiàn)客戶體驗提升和客群結構改善，進而提高體育彩票人均銷售額。

從社會發(fā)展角度分析，地區(qū)生產(chǎn)總值、居民可支配收入、失業(yè)率、城鎮(zhèn)化率與體育彩票業(yè)呈顯著空間線性相關特征。地區(qū)生產(chǎn)總值和居民可支配收入較高的地域，體育彩票業(yè)發(fā)展相對較好，如長江三角洲、珠江三角洲、京津冀地區(qū)等。地區(qū)失業(yè)率和體育彩票銷售可以互為政策調(diào)整的根據(jù)指標，區(qū)域非均衡發(fā)展一定程度上制約了體育彩票的可持續(xù)發(fā)展。體育彩票業(yè)的發(fā)展需順應經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律，體育彩票市場和服務模式應依據(jù)地區(qū)實際情況。北京、長三角、珠三角等地區(qū)需開拓高端彩票市場，實現(xiàn)該地區(qū)體育彩票業(yè)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展。