就业是民生之本、稳定之基、发展之源。中国面临着巨大的就业压力，特别是在国家进入全面提质增效的新阶段，需要依靠更多新兴产业的崛起创造新型就业岗位、缓解就业压力。近年来，我国体育产业发展正面临着重组与升级，体育产业内部结构调整愈发明显，产业成长释放更多红利，在促进就业和改善民生等方面发挥着重要作用^[1]。与此同时，在体育产业结构调整的过程中，资本有机构成不断优化，部分传统行业如体育制造业不可避免地出现结构性、摩擦性、技术性失业^[2]。那么，现阶段中国能否凭借体育产业的升级缓解整体就业压力？体育产业结构升级和整体就业增长之间是否具有长期的均衡关系？体育产业结构升级在带来“就业创造”的同时是否存在短期的“就业破坏”效应？对于这些问题的探究对优化当前和未来一段时间内国家宏观调控政策具有重要意义。

基于此，本文从实证角度探究体育产业结构升级对产业内部劳动力的配置以及就业分布的动态影响，并从“就业创造”和“就业破坏”2个角度揭示体育产业结构升级的就业效应。从就业弹性的角度分析体育产业不同行业吸纳就业的异质性特征；通过构建向量误差修正（VECM）模型，实证分析体育产业结构升级与就业增长之间可能存在的长期均衡和短期非均衡关系，并进一步探讨体育产业结构升级对就业的影响机制，为充分释放体育产业结构升级的就业创造效应、促进体育产业就业增长的动力转换提供理论依据。

1 文献综述 1.1 产业结构升级的就业效应

近年来，国内学者对产业结构升级的就业效应进行了大量研究，主要成果集中在以下2个方面。

一方面，部分学者认为产业结构调整与就业结构呈现“同向”发展趋势，即产业结构调整特别是增量结构快速调整对就业有显著促进作用。根据配第-克拉克定理，产业结构调整通过生产要素从低生产率部门向高生产率部门转移和流动，资源的再配置效应会加速新兴行业的发展，进而增加该行业对劳动力的需求^[3]。段炼^[4]对我国生产性服务业内部结构调整的影响进行计量分析发现，生产性服务业的内部结构具有“自稳定”效应，产业结构的不断优化有助于解决我国的就业问题。左冰^[5]引入嵌套型旅游生产函数发现，我国旅游产业结构升级通过规模扩张和结构优化，总体上对就业具有促进作用。段莉^[6]对文化产业统计数据分析发现，文化产业的快速发展带来就业总量增长和结构调整，产业结构调整倒逼人才转向。喻莎莎^[7]通过协整方程得出，文化产业就业率与产业结构的合理程度存在密切联系，文化产业就业人数的长期增长需以产业结构的不断优化为依托。

另一方面，部分学者证实了产业结构调整会产生就业破坏效应。产业结构调整使部分旧产业部门衰退，同时技术进步显著提升资本有机构成，使产业的就业容纳能力下降，产生“技术替代”^[8]。田洪川等^[9]对我国制造业就业弹性和结构偏离度的变化过程进行分析认为，我国制造业正不断向以技术为导向的高端价值链转变，导致产业结构优化反而使就业弹性下降，甚至出现负面影响，这与劳动力由第一产业向第二、三产业转移过程中新增劳动力不断下降的实际情况相符。朱轶等^[10]引入交互效应模型发现，伴随产业升级的过程，产业结构剧烈变动引起的结构性失业对就业产生显著的负面效应。

此外，诸多学者从就业弹性和就业结构偏离度的角度深入研究。就业弹性指产业的产值增长所带来的就业量的变化。蔡昉等^[11]注意到，20世纪90年代中国虽经历了经济的快速增长，但并未带来与之相称的就业规模的迅速上升。张彬斌等^[12]认为，服务业的高就业弹性能有效避免“无就业的增长”。就业结构偏离度反映了产业结构与就业结构的协调程度。景建军^[13]研究发现，中国的就业结构发展滞后于产业结构，其中第三产业的就业结构协调性最好，就业人口吸纳能力最强，产业结构与就业结构趋于同步。

1.2 体育产业就业效应

在定性层面，多数学者从驱动因素的角度探讨体育产业结构变化对体育产业就业的影响。从内部驱动上看，人们的消费需求、消费结构不断变化，在很大程度上影响了产业间要素资源的流动方向，推动了产业结构的优化升级和劳动力的资源配置。石岩^[14]指出，近年来居民健身休闲的需求愈加旺盛，对于体育服务产品的数量和质量都有更高的要求，进而不断推动体育产业结构优化，促使体育服务业就业人数持续增长。从外部动因上看，黄海燕^[15]认为，在产业结构升级优化的过程中，国家可通过制订产业政策、发展战略扶持并加速特定产业的发展，从而加速产业结构调整和新旧动能转换。2014年以来，国家陆续出台了一系列有利于体育服务业发展的产业政策、发展规划，将极大地改善现有体育产业结构和就业结构，缩短就业结构的演进周期。同时，也有部分学者认为体育产业的结构升级会产生消极效应。张永韬^[2]指出，产业结构的实质是要素禀赋的转移，产业结构升级在带来新岗位、新就业的同时，也必然会使一部分技术替代性较强的岗位减少或消失，产生“技术性失业”，造成产业结构调整的就业破坏效应。

在定量层面，学者对体育产业就业的研究起步较晚。倪会忠^[16]基于2004年全国第1次经济普查数据测算发现，体育产业从业人员规模与住宿、餐饮业相近，高于房地产服务业，其对吸纳就业人口的积极作用不可低估。杨倩^[17]依据国家体育总局相关数据，从产业结构的增长速度、产业贡献率以及就业结构等方面将我国体育产业结构与总体就业情况进行对比发现，体育制造及建筑业从业人数占据绝对份额，体育服务业从业人数环比增长速度远大于体育制造及建筑业，两者的劳动生产效率分别低于我国第二、三产业的平均水平，体育制造及建筑业中已存在大量隐形失业。郭荣娟等^[18]对1980—2015年间体育产业结构升级与中国失业率的稳定性进行检验发现，经济发展和体育产业结构调整对就业具有长期影响效应，且经济越是处于高增长阶段，体育产业结构升级带动国内整体就业的效应越高。

综上可知，在文化、旅游、制造业等领域，学者们对产业结构与就业增长的关系已进行了较为丰富的探讨，为本文提供了一定的思路。同时，对于体育产业结构升级对就业的积极影响形成了一些共识，但更深入、细致的定量研究尚不丰富，对于产业结构升级的破坏效应也未充分讨论。本文基于最新的产业就业数据，运用相关就业指标和计量模型，较为系统地阐述体育产业结构升级影响体育产业就业增长的作用机制，从就业创造、就业破坏、长期均衡、短期影响等方面定量分析两者的作用机制，为进一步释放体育产业的就业潜力提供理论依据。

2 模型设定与指标选取 2.1 模型设定

本文借鉴何景熙等^[19]、古耀杰等^[20]的研究方式，构建向量自回归（VAR）模型或VECM模型探究两者间的关系。VAR模型是研究多个经济变量之间关系的常用计量经济模型，其将模型中每个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数以构造模型，从而将单变量自回归模型拓展为多元时间序列的向量自回归模型^[9]，其数学表达式为

$ {y_t} = {{\rm{\Phi }}_1}{y_{t - 1}} + \ldots + {{\rm{\Phi }}_p}{y_{t - p}} + H{x_t} + {\varepsilon _t}$

(1)

其中，y_t为内生向量，x_t为外生向量，p为滞后阶数，ε_t为随机误差项向量，Φ_p和H是被估计的系数矩阵。通过构建VAR模型，可考察系统中单个变量如何通过内在经济联系对其他变量产生冲击和扰动。

若VAR模型选取的变量并不平稳，但存在显著的协整关系，则可在式（1）基础上通过协整关系构建VECM模型：

$ {\rm{\Delta }}{y_t} = \alpha EC{M_{t - 1}} + {\theta _1}{\rm{\Delta }}{y_{t - 1}} + ... + {\theta _p}{\rm{\Delta }}{y_{t - p}} + {\varepsilon _t}$

(2)

其中，ECM_t-1是模型的误差修正项，α表示调整参数，衡量变量短期偏离后回到长期均衡状态的速度与方向。VECM模型既可考察经济变量间的长期均衡关系，也可展现变量间短期变动程度，是研究经济变量间关系的常用模型。

2.2 指标选取与数据说明

（1）产业结构升级（JGGJ）。产业结构升级的本质表现主要有2种：①结构变迁主要指规模报酬的差异引起的产业间要素流动导致各细分产业间比例的变化；②效率提升主要指产业内部由于技术进步、制度优化、管理水平提升等引起的产业效率提升，是实现内部升级的过程。本文综合考虑现有数据的可获得性以及体育产业所处阶段，着重考察第1种情形即体育产业软化过程对就业的影响。体育服务业的发展程度往往是判断体育产业结构高级化的重要标志，也代表着体育产业结构变动的主要发展方向，因此，本文参考薛继亮^[21]的研究方式，选取产业结构升级方向指数体现产业结构的升级，具体公式为

$ {\rm{JGGJ}} = \frac{{{L_{3t}}}}{{{L_t}}}/\frac{{{L_{2t}}}}{{{L_t}}} = \frac{{{L_{3t}}}}{{{L_{2t}}}}$

(3)

其中，L_3t为体育服务业增加值，L_2t为体育制造业增加值。

（2）就业人数（JYSL）。本文采用的体育产业就业数据来源于国家体育总局的内部资料，包括体育产业的专项调查、国家体育总局工作会议等，但该调查数据自2006年开始至2014年截止，后续未再进行体育产业就业的专项统计。另外，部分学者如江小涓^[1]、段绪来等^[22]提出的2016年我国体育产业就业人数（440万人）只包括体育产业法人单位，可能存在被低估的情况。因此，经专家论证，本文采用劳动生产率进行就业人数的推算，即根据2006—2014年体育服务业和制造业的就业数据，计算出劳动生产率的平均增速，并以此预测2015—2018年体育服务业和制造业的劳动生产率，再依据2015—2018年的增加值计算2015—2018年的就业人数，进而得出2006—2018年我国体育产业的就业人数（表 1）。

3 我国体育产业结构升级的就业效应 3.1 我国体育产业就业现状

就业弹性是衡量产业对就业带动作用的常用指标^[23]，即一段时期内就业数量增加率与产业产值增加率的比值。就业弹性为正值且该值越大，表明该产业的就业拉动能力越强；就业弹性为负值且绝对值越大，表明产业对就业的“挤压效应”越大，需重新合理配置劳动力。国内诸多学者已利用就业弹性这一指标对产业吸纳就业的能力进行实证研究，具体公式为

$ {\varepsilon _i} = \frac{{{\rm{\Delta }}{L_i}/{L_i}}}{{{\rm{\Delta }}{Y_i}/{Y_i}}}$

(4)

依据2006—2018年体育产业统计数据，得出我国体育制造业和体育服务业就业弹性的对比图（图 1）。

由图 1可知：从行业维度看，我国体育服务业整体就业弹性高于体育制造业，且均为正值，表明其对就业拉动作用明显，体现了我国体育服务业目前正处于快速扩张阶段，具有良好的就业潜力和增长空间，有利于释放体育产业结构升级的就业创造效应；从时间维度看，2008年和2014年2个时间点值得注意。

（1）2008年中国承办了北京奥运会，这种大型国际综合性赛事的关联性强、融合度高、社会参与度大，刺激了包括体育服务业和体育制造业在内的劳动需求，因此在短期内创造出大量体育就业岗位。2008年北京奥运会共新建和扩建了涉及102个奥运项目的相关体育场馆，为北京市提供了180万个就业岗位^[24]。但这种体育就业岗位的产生具有明显的短期性和非市场性，更多的是因举办北京奥运会而下达的行政任务，并非由居民的现实体育需求而引致。因此，在奥运会结束后的2009年，2类产业的就业弹性均出现明显下降。

（2）2014年后，体育服务业的就业弹性整体呈上升趋势，而体育制造业出现了较大程度的浮动。这反映了2014年出台的《国务院关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》（国发[2014]46号）对整个体育产业结构升级以及体育服务业具有促进作用，以“取消群众性体育赛事审批”为代表的多项政策充分释放了体育市场的活力，积极调动社会力量参与，有效提升了体育服务业的就业吸纳能力，展现巨大的潜力。与2008年不同的是，随着居民健康意识和体育参与意识的逐渐增强，其对体育服务产品和业态的需求日益旺盛，这对于体育产业就业的影响是持续性的。相较而言，体育用品制造业在2014年之前一直是吸纳体育从业人员的主要产业，但随着我国体育产业结构的不断优化，就业结构也随之步入升级轨道。同时，体育用品制造业自身正从价值链下游向价值链上游转化，从劳动密集型产业向技术密集型产业转化，部分技术含量低、标准化程度高的工作流程正逐步被机器取代，使得产业对就业的吸纳能力减弱甚至呈现负面影响。

3.2 实证分析

上文从就业弹性的角度，在趋势层面分析了目前我国体育服务业和体育制造业的就业吸纳能力，以及体育产业结构升级可能引致的就业增长。以下通过选取合理指标、构建经济模型，进一步从实证角度检验体育产业结构升级的就业效应，具体衡量两者间的经济关系和作用方向。

3.2.1 单位根检验

非平稳的时间序列数据可能导致“伪回归”现象，为避免此重复问题，应对每个指标的数据进行平稳性检验。本文采用ADF单位根检验的方法进行检验，结果如表 2所示。

由表 2可知，经对数化处理后，lnJYSL、lnJGGJ 2个指标原始数据的ADF值均大于10%显著性水平下的临界值，因此这2个指标的原始数据均为不平稳序列。但经一阶差分处理后，ΔInJYSL、ΔInJGGJ均在10%显著性水平下拒绝原假设，为一阶单整的平稳序列，即lnJYSL、lnJGGJ为I（1）。

3.2.2 协整检验

本文2个变量均为同阶单整，因此变量间可能存在协整关系。检验协整关系的方法主要有E⁃G两步法和Johansen协整检验，相较而言，Johansen协整检验不必严格划分内生、外生变量，且检验功效更稳定，因此本文选择Johansen协整检验。

首先需确定VAR模型的最优滞后阶数。根据VAR模型的最优滞后期选择准则，选取似然比（LR）、预测误差（FPE）、赤池信息量（AIC）、施瓦茨信息量（SC）和奎因准则（HQ）等5个统计量指标确定最优滞后期，检验结果如表 3所示。在滞后2期中有4个指标通过了检验，可确定无约束VAR模型的最优滞后阶数为2。但因基于VAR模型的协整检验是对无约束VAR模型进行协整约束后得到的模型，其滞后期是无约束模型一阶差分变量的滞后期，所以协整检验的模型滞后期确定为1，结果如表 4所示。

由表 4可知，lnJYSL和lnJGGJ之间存在一个协整方程，具体的标准化协整方程如下：

$ {\rm{lnJYSL}} = 0.788{\rm{lnJGGJ}} + 6.770 + ecm$

(5)

其中，ecm为误差修正系数。

由协整方程可知，lnJGGJ前的系数为0.788（标准误为0.143），表明体育产业就业人数与产业结构升级存在长期均衡关系，且体育产业结构高级化指数（JGGJ）每提升1%，体育产业就业人数（JYSL）增加0.788%。长期而言，体育产业结构的不断优化对就业人数产生明显的促进作用，尤其在制造业调整升级的背景下，近年来体育服务业的快速发展不仅丰富了体育服务产品的供给，其辐射效应广、联动程度高的特征也使之成为体育产业吸纳就业的重要力量。随着将来体育产业结构的不断高级化，其带动的就业效应将不断凸显。

从产业禀赋的差异和产业的生命周期看，体育产业结构升级可为体育产业就业规模的扩大提供持续动力。目前体育制造业依然属于劳动密集型行业，在发展初期，劳动密集型行业依靠资本节约、从业门槛低的优势能够吸纳大量劳动力，但随着体育制造业进入成熟期、转型期，一部分重复性工作被机器取代，同时设计、研发、品牌营销等需要更高的从业门槛，这导致了结构性失业。目前体育服务业正处于产业发展的成长期：一方面产业体系尚未健全，给予体育服务业从业人员的基本待遇和就业保障亟待提升；另一方面，既懂管理又懂体育的复合型经营人才非常匮乏，使得前期体育服务业对于体育产业就业的带动作用并不突出。体育服务业相较于体育制造业而言，拥有更高、更持续的就业创造力。随着体育服务业的不断发展与完善，相关院校体育专业人才与社会对接越来越畅通，未来将具有更大的就业空间，体育产业结构升级的就业效应将会有效释放，体现出一种长期均衡的关系。

3.2.3 　VECM模型

协整关系反映了体育产业就业与体育产业结构升级之间的长期稳定关系，但无法捕捉2个变量间的短期影响。为了反映我国体育产业结构升级对就业数量的短期影响以及偏离后的修正机制，在前文协整关系的基础上得到如下VECM模型：

$ \begin{array}{l} {\rm{\Delta lnJYSL}} = - 0.187ec{m_{t - 1}} + 0.453{\rm{\Delta lnJYS}}{{\rm{L}}_{t - 1}} - \\ \;\;0.247{\rm{\Delta lnJGG}}{{\rm{J}}_{t - 1}} \end{array} $

(6)

由式（6）可知，体育产业结构（JGGJ）滞后1期的系数为-0.247（标准误为0.087 50），结果显著为负，表明体育产业结构升级对体育产业就业人数存在短期的负向影响。ecm为-0.187（标准误为0.051 73），符合反向修正机制，表明当体育产业结构升级与就业人数存在短期非均衡状态时，误差修正项将以18.7%的速度将其拉回均衡状态，但自我修正的速度并不快。这说明体育产业结构升级在短期内存在就业破坏效应，体育产业结构的不断高级化在不断创造新岗位、吸纳就业的同时，也会因技术进步和产业升级而产生结构性失业及就业损害。

4 讨论

根据以上实证分析结果，体育产业结构升级与就业人数之间既具有长期均衡关系，也具备短期破坏效应。依据目前我国体育产业结构升级的主要形势，结合目前产业发展的重点领域，进一步分析这2种效应的具体表现和未来潜力。

4.1 长期均衡：释放体育产业结构升级的“就业创造”效应

目前我国体育产业结构升级的核心指标主要是体育服务业增加值所占比重，但其中体育用品销售依然占据主要份额，而健身休闲业、竞赛表演业等核心产业的规模仍较小，这也是造成目前相较于产业结构升级，体育产业就业的数量和结构相对滞后的主要原因。体育产业结构升级的本质是产业内体育资源要素的合理流动和再分配，而体育用品销售这一业态的就业空间已逐步趋于饱和。欲达到体育产业结构升级与就业数量的长期均衡，必须依靠体育服务本质特征更明显的产业，通过产业规模的不断扩大，以及新需求、新岗位的不断出现，充分释放产业结构升级的就业创造效应。

从影响路径的角度看，体育产业结构升级对体育产业就业具有直接和间接的长期影响。在直接效应方面，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。作为体育产业的核心，运动项目产业的产业链长、联动效应强、融合度高，是体育产业结构软化的主要驱动力，也是目前以及未来一段时间内吸纳就业的重要抓手。例如：截至2018年底，我国潜水俱乐部数量达到400家，总从业人数约2万人；马术俱乐部数量达到1 802家，平均每家俱乐部从业人员35人，全国马术项目产业从业人员共约6万人（根据各运动项目协会上报材料整理）。但与发达国家相比，我国运动项目产业依然存在较大的人才缺口。美国户外休闲产业协会发布的《2017年户外休闲经济报告》显示，美国户外运动项目产业直接提供757万个就业岗位，露营、徒步及攀岩、水上运动等3个项目提供的就业岗位数占60.4%^[25]（表 5）。即使这些就业人数中同时包含其他产业，也足以说明国外运动项目产业对整个体育产业就业的支撑作用。因此，我国在进一步推进体育产业结构升级的过程中，应着力培育运动项目产业，围绕核心项目不断完善就业链，充分释放结构升级的就业带动效应。

同时，我国应大力发展竞赛表演业，延长体育赛事产业链。在体育产业结构升级的过程中，竞赛表演业的成熟度是判断体育产业软化程度的重要标志。体育赛事具有极强的外部性，涉及部门多、社会参与性高，能有效串联体育场馆、体育传媒、体育中介、体育表演、体育会展等多个产业业态，形成完善的赛事产业链和就业链。我国目前赛事种类、赛事数量虽急速增加，但赛事质量、专业性、联动效应与国外依然存在一定差距。美国仅“场馆内体育表演类”就业岗位在2010—2014年的增幅就超过30%，已成为赛事产业链中的重要就业来源。因此，若要实现体育产业结构升级与产业就业的长期均衡，打造赛事产业的就业链将成为重要路径。

在间接效应方面，我国应挖掘产业结构升级的间接效应，重视产业融合这一间接渠道。近年来随着体育产业向纵深发展，体育产业与相关产业相互交叉、渗透、融合，推动整个体育产业结构的高级化和服务化，催生出一批包括体育旅游专营人员、体育健康营养师等在内的新兴体育岗位。同时，文化、旅游、健康等相关产业的快速发展也不断引发新需求，催生新业态、新岗位，并通过产业关联、内部互动的方式间接带动体育产业就业规模的提升。如在体育健康领域，体育在推进健康关口前移、慢性病干预、生活品质提升等方面的作用逐步显现，社会资本开办的康体、运动康复等各类机构数量迅速增加。目前社会对康复人才的需求巨大，现阶段康复业从业人员严重不足，康复医师占基本人群比例约为1:250万，远低于发达国家水平（1:2万）^[26]。因此，随着大健康产业的快速发展，体育与健康产业的融合持续深入，相关就业岗位将会不断涌现。

4.2 短期破坏：缓解产业结构升级过程中的“结构性失业”　

根据VECM模型的结果，体育产业结构升级对体育产业就业存在短期破坏效应，这主要是由于体育制造业的转型升级形成“结构性失业”。如图 2所示，以2014年为节点，我国规模以上体育用品制造企业平均用工人数在2014年之后呈明显下降趋势，可见在体育制造业领域，产业升级和技术进步带来的就业损失效应大于就业创造效应。近年来，越来越多的体育制造业企业正由低效益、低附加值、同质化程度高的产业链下游向品牌化、国际化、科技化、智能化的产业链上游转化，由劳动密集型向技术密集型、资本密集型攀升^[27]。与此同时，人工智能、大数据、互联网经济也对传统制造业及其生产模式、就业形式等带来“破坏性打击”，导致大量就业岗位消失。

有效提升人力资本是缓解“就业破坏”效应的关键路径。目前我国体育制造业正处于转型升级、结构软化的关键时期，装备研发、体育产品专项设计等制造业科研人员的缺乏导致部分高生产能力、高科技装备研发工作的滞后。我国体育企业依旧存在招工难问题，不是缺乏劳动者，而是缺少高新技术人员，体育产业的人力资本质量仍然偏低。因此，若要缓解结构性失业的冲击，须不断提升体育制造业的人力资本水平，培养一批具有高新技术知识的专业化人才，以适应目前体育制造业岗位的需求变化，创造新的就业“补充点”。

5 结论与建议 5.1 结论

本文利用2006—2018年体育产业就业的相关数据，通过就业弹性指标以及VECM模型，探讨体育产业结构升级与体育产业就业增长的关系，主要结论如下：①我国体育服务业整体就业弹性高于体育制造业，具有良好的就业潜力和增长空间，有利于释放体育产业结构升级的就业创造效应，并已逐渐从由大型赛事引致的临时性岗位向为满足人民体育健康需求的持续性、多样化就业创造转变。体育用品制造业在2014年之前一直是吸纳体育从业人员的主要产业，但随着我国体育产业结构的不断优化，以及体育用品制造业自身的技术升级和服务化转型，其对就业的吸纳能力减弱，甚至出现负面影响。②体育产业就业增长与产业结构升级存在长期均衡关系，且体育产业结构高级化指数（JGGJ）每提升1%，体育产业就业人数（JYSL）增加0.788%。长期而言，体育产业结构的不断优化对就业人数提升产生明显的促进作用，有利于不断创造新兴就业岗位、缓解社会就业压力。③体育产业结构升级在短期内存在就业破坏效应，体育产业结构的不断高级化在不断创造新岗位、吸纳就业的同时，也会引起结构性失业，产生就业损害。ecm显著为负，符合反向修正机制，表明当体育产业结构升级与就业人数处于短期非均衡状态时，误差修正项将以18.7%的速度将其拉回均衡状态，实现最终的长期均衡。

5.2 建议

（1）充分释放体育产业结构高级化的就业创造效应。从直接效应角度看，应以竞赛表演业、健身休闲业两大主导产业为引领，不断提高体育产业结构的高级化水平，通过配套政策大力扶持体育服务中小企业的发展，不断扩大体育产业的就业吸纳空间。应着力培育运动项目产业，重点围绕运动项目产业打造场馆、咨询、策划、赛事服务等就业链。从间接效应角度看，应不断提升体育产业与其他相关产业的融合度，催生一批社会融合业态的新岗位。同时，相关院校应及时对接社会需求，培养更多具有交叉知识体系的复合型体育人才。

（2）兼顾缓解体育产业结构升级的短期就业破坏效应。①不断完善失业保障制度与再就业服务体系，建立与就业结构转变一致的失业率监测机制，加大对体育产业人力资本的投入。同时，政府应鼓励中小型体育企业发展，不能过早摒弃劳动密集型产业在就业与经济增长中的作用。②产业升级与产业地区间转移有机结合。将体育制造业等劳动密集型产业向中西部地区转移，在保持原有体育制造业优势的同时丰富中西部地区的产业结构，提高当地就业弹性。③进一步加强技术创新与进步，延伸体育产业链价值。体育企业应拓展新型业务领域，如高附加值的产品设计、品牌开发等方面，发挥技术创新升级对就业的“补偿效应”，创造一批新型工作岗位以刺激就业规模增长，缓解结构性、摩擦性失业问题。

（3）构建“三位一体”的体育产业就业协同机制。“三位一体”是指针对体育产业就业问题，从政府、企业、个人3个方面进行考虑。①政府应充当好领头人的角色，出台更多有利于体育产业就业的政策，尤其是相关体育行业的就业保障措施，加强政企合作力度并扩大合作范围，提供更多就业岗位。②企业应响应政府政策导向，明确自身定位与社会责任，在实践中不断积累人才培养模式。同时，与相关高校合作，完善学校课程人才培养体系，增设专业性就业信息交流平台，吸引更多人才就业，提升体育产业从业人员的综合素质，以符合未来体育就业岗位的素质要求。③个人应提升自身专业技能与服务水平，树立创新意识，改变传统的体育产业就业观念，积极与其他相关产业人才开展合作交流，不断提升自身综合素质和就业能力。

6 不足与展望

本文着重考察体育产业内部结构中，产业间产值比重的变化对体育产业就业人数的影响，包括在体育产业软化过程中由结构调整引起的就业创造与破坏。在产业结构升级过程中，由技术进步引致的产业效率升级也是影响未来就业人数的因素，但目前尚未有合理数据予以表征。未来随着产业数据的不断完善，可继续探讨产业内部的技术升级与就业人数之间的关系。

作者贡献声明：

夏铭娜：设计论文框架，撰写论文；

徐开娟：提出论文选题，撰写论文；

黄海燕：提出修改意见，修改论文。