新质生产力在体育用品制造业中崛起，厘清其如何赋能体育用品制造业全要素生产率提升对实现体育产业现代化和体育经济高质量发展具有重要意义。基于2013—2022年我国30个省（区、市）的面板数据（未包含香港特区、澳门特区、台湾省和西藏自治区数据），构建空间杜宾模型、机制检验模型与门槛效应模型，深入探究新质生产力赋能体育用品制造业全要素生产率提升的作用机制，并进行实证检验。研究发现：1）新质生产力对体育用品制造业的全要素生产率具有积极促进作用，不仅对本地区效用显著，还对邻近地区形成空间溢出效应。2）机制检验表明，新质生产力激发了体育用品制造业的科技创新能力，进而促进其全要素生产率提升。3）在经济比较发达的东部地区，新质生产力的赋能作用更为明显。4）体育财政投入水平具有单门槛效应，当前期加大体育财政投入时，新质生产力对体育用品制造业全要素生产率的提升作用同步增强，但当体育财政投入水平高于临界点（6.148）时，提升作用减小；数字经济发展水平具有双门槛效应，随着数字经济发展水平的提高，新质生产力对体育用品制造业全要素生产率的提升作用增强。

　　关键词新质生产力；体育用品制造业；全要素生产率；空间杜宾模型；面板门槛模型

　　党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》明确指出，要促进各类先进生产要素向发展新质生产力集聚，大幅提升全要素生产率。近年来，随着我国劳动力成本的持续攀升、市场结构的深度调整，部分劳动密集型体育企业向低成本地区转移，传统的成本驱动增长模式历经变革（张瑞林 等，2024）。同时，体育用品制造业创新驱动不足、供给结构失衡，导致关键核心技术对外依存度较高，产业升级迫在眉睫（张勇 等，2024）。因此，加快培育和发展新质生产力，转向依托科技创新的内生增长模式，进而促进制造服务化深度融合、智能化产品广泛渗透、绿色化转型深入发展，实现产业链高端补链、中低端增韧，成为推动体育用品制造业由传统要素投入驱动向全要素生产率增长转变的关键路径。

　　新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级催生的先进生产力形态。当前，学术界普遍采用定性分析方法，围绕新质生产力的内涵、特征、实现路径及影响效应进行探索性研究。在内涵维度，新质生产力是以科技创新为内核，通过产业融合与智能应用重构经济结构，形成高效、智能、绿色的新型生产力形态（黄谦 等，2024）。在特征维度，表现为以“新”（新技术、新经济、新业态）、“质”（颠覆性技术创新）和“高”（高科技、高效能、高质量）为标志的三大特质（李树旺 等，2024；李鑫 等，2024），并涵盖要素、技术、数字等多元生产力形态（蔡朋龙 等，2024）。关于新质生产力的实现路径，体现为宏观层面强化政策制度保障与财政支持，中观层面降低市场准入门槛、完善市场经济体制，微观层面加大人才培养力度、优化人才管理模式，由此驱动新质生产力的育成和发展（布特 等，2024；刘家韵 等，2024；潘凯凡 等，2024；时丽珍 等，2024）。关于新质生产力的影响效应，微观效应体现为通过改善企业融资环境、优化生产流程与技术、提高资源利用率等促进企业高质量发展（李苏 等，2024）；中观效应体现为依托智能互联、数据决策、人机协同等有效降低碳排放量，为体育用品制造业的绿色发展提供有力支撑（黎镇鹏 等，2024）；宏观效应体现为助力加快构建现代化产业体系，推动产业创新化、低碳化、融合化升级，促进区域间和产业间各类要素优化配置，最终实现体育产业结构高级化与区域协调发展的双重目标（沈克印 等，2024）。

　　全要素生产率是指在一定时间内，以单位总投入与所得总产出衡量的生产效率。现有研究对其影响因素的探讨主要集中于两个维度：一是外部环境影响，财政补贴通过激励专利产出显著提升体育用品制造业全要素生产率（花楷 等，2023）；人才培养体系完善与劳动力素质提升对全要素生产率具有正向效应（朱建勇 等，2014）；此外，长三角地区体育制造业因过度集中呈现“拥挤效应”，反而使全要素生产率的增长放缓（曾鑫峰 等，2022）。二是企业内部影响，数字化转型可通过成本控制与人力资源结构重组有效提升体育用品制造企业全要素生产率（牟粼琳 等，2023）；技术效率改进与创新水平提升则是驱动企业全要素生产率增长的关键因素（陈颇，2014）。

　　综上所述，当前学者们从多维度对新质生产力与全要素生产率进行研究，但仍存在一定局限性。在研究方法上，关于新质生产力的质性研究居多，定量分析相对匮乏，特别是鲜见新质生产力赋能体育用品制造业全要素生产率提升的实证研究。在研究视角上，新质生产力对体育用品制造业全要素生产率的影响深远，且不限于本地区体育用品制造业，还能够通过邻近效应、集聚效应等对周边区域产生影响，但目前鲜有学者从空间溢出视角展开研究。据此，本研究旨在构建空间溢出效应与门槛效应的理论框架，深入探究新质生产力对体育用品制造业全要素生产率的提升作用。

　　全要素生产率的全面提升主要依赖技术进步与生产要素重组的双元路径（国家统计局，2023），这与新质生产力技术革命性突破、要素创新性配置的内生逻辑高度一致，且成效均直接体现为全要素生产率的优化与提升。基于上述逻辑关联，新质生产力通过特定路径对本地区体育用品制造业全要素生产率产生正向影响，主要体现为技术创新效应、资源配置效应及内部控制效应（图1）。

　　第一，新质生产力在体育用品制造业领域表现出强大的迁移性，以技术创新为核心驱动力，带动产品研发创新、生产工具革新及商业模式创新等多维变革，为体育用品制造业全要素生产率增长注入强劲动力。在产品研发方面，新质生产力通过数字孪生等前沿技术重塑体育用品研发流程。数字孪生基于复杂系统建模与虚实映射原理，可精准模拟体育产品的现实性能表现，并在生产前反复优化产品设计以达最优性能，有效增强研发质量。随着研发质量和效率提升，体育用品制造业推出高创新性、含智慧及智能元素的新产品并投入市场，催生体育用品市场的需求新极点，扩大市场份额并形成规模效应，有效促进全要素生产率增长。在生产工具改造方面，新质生产力加速智能制造深入体育用品生产环节。随着智能制造的深度嵌入，高强度合金、复合材料等提高体育装备性能与轻量化水平，3D打印、激光切割等先进工艺提高设备精度，推动体育用品制造业在关键零部件与结构设计、加工与装配等取得技术持续性突破（刘建丽 等，2024）。在商业模式创新方面，新质生产力依托社交媒体、电商平台等数字渠道，重构体育用品制造业的商业生态。平台大数据挖掘与智能分析技术赋能供给端，依据需求端偏好，精准定制线上线下联动的数字营销策略；同时，借助跨境电商平台的开源效应，体育用品制造企业可获取更优惠的采购成本、更高效的生产流程和更便捷的物流配送服务，促使业务范围从邻近区域辐射全国乃至全球的互联网用户，推动国内外企业间的产品交流与合作，提升体育用品制造业的国际影响力与协同竞争力（沈克印 等，2024）。

　　第二，新质生产力激活体育用品制造业的资源优化配置，通过精准匹配数据、人力资源，提高生产要素间的协同效率，驱动全要素生产率不断攀升。一方面，新质生产力有助于提升体育用品制造业的劳动力素养，助推人力资源结构高级化与层级优化（姚加权 等，2024）。随着数字化程度加深，传统生产环节中部分重复性、低技能工作逐渐被自动化设备与智能系统取代，产生对低素质劳动力的替代效应。同时，体育用品制造业对掌握数字技术、数据处理能力与创新思维的高素质人才需求猛增，推动劳动分工的精细化与管理高效化。另一方面，数据资源作为推动新质生产力的关键要素，能够改善供需匹配的精准度与效率（宋德勇 等，2024）。新质生产力驱动数据要素高效流通与智能处理，显著增强体育用品制造业的市场响应能力。企业通过精准捕捉市场需求，优化生产决策和资源配置，有效提升供需匹配效率，进而强化供应链上下游协同联动，实现全产业链提质增效。如借助云平台的技术支持构建覆盖所有终端的统一平台，促成线上线下会员数据的无缝对接，实现业务全链条数据的高效采集与管理。

　　第三，新质生产力的进步显著提高体育用品制造企业的管理与监督效能，有效减少内部管控成本，实现运营各环节的无缝衔接与流畅运转，为全要素生产率的稳步增长营造良好内部生态。在管理效率增进方面，新质生产力助力构建先进管理信息系统与高效信息传递网络，促进体育用品制造产业链上下游间的信息互通与及时传递，实时掌握产业链上各主体的运营状况，有效防范各种风险隐患与外部冲击，提升产业链的管理效能。如借助ERP管理系统，从流程、成本、质量和财务等维度全方位增强企业的质量控制体系与信息协同管理能力（牟粼琳 等，2024）。在监督效率强化方面，新质生产力借助大数据、云计算等技术，使体育用品制造企业经营数据高度透明化，有效压缩管理层盈余操作空间，形成强大的外部监督压力，敦促管理者规范自身行为与积极履行职责，减少代理矛盾导致的效率损失问题。如通过业务与客户服务的双重数字化升级，实现用户、产品、渠道等业务数据与各类财务报表的透明化，促进企业高效运营。因此，依托管理效率与监督效率的同步提升，体育用品制造企业能够有效降低内部管控成本，提高资源利用效率，进而推动全行业运营的高效运转和良性循环（克甝 等，2024）。

　　基于此，提出研究假设H1：新质生产力能促进体育用品制造业全要素生产率提升。

　　区域间新质生产力水平的梯度差异催生模仿与学习效应，增强了地理相邻或经济互联区域在要素、知识、技术方面的溢出与吸纳能力，同时，各地区新质生产力的持续迭代促进了生产要素流动、资源共享及多主体协同，动态深化区域间的交互与联动，进而推动空间关联地区的全要素生产率跃迁（蔡湘杰 等，2024）。据此，新质生产力通过技术扩散效应、知识溢出效应及产业链协同效应，发挥显著的空间溢出效应，带动邻近地区体育用品制造业的全要素生产率提升（图1）。

　　第一，体育用品制造业的新质生产力以数智化驱动、绿色化发展为核心增长点，助推研发生产过程中新技术的广泛应用，具有高创新性与高应用价值的技术生产资料在邻近企业间更易扩散和吸收，通过合作创新、渐进式学习模仿等提升企业间技术创新质量，进而实现区域整体全要素生产率的增长。一方面，数智技术革新传统实体经济的发展范式，打破产业协同的区域界限。5G、工业互联网等数字基础设施建设，提高本地体育用品制造业先进技术的传播速度与传播距离，极大消弭技术流通的空间障碍，使邻近区域的体育用品制造企业能够低成本学习、模仿新技术，进而提高自身全要素生产率。另一方面，绿色技术的广泛应用推动体育用品制造业集群向可持续发展转型。绿色环保理念与绿色技术创新借助体育用品制造业集群的技术交流平台、行业协会研讨会等渠道传播与推广，促进邻近企业采用更环保、高效的生产工艺，减少生产制造中的资源消耗与环境污染，提高体育产品附加值，从而提升体育用品制造集群的绿色生产效能，实现经济效益与生态效益的双赢。如利用智能制造技术，打造AGV（automated guided vehicle）智慧物流系统，改变企业传统运作方式，降低物流碳排放，重塑体育用品制造业智能化发展与低碳化价值链的新逻辑（刘子鈺 等，2024）。

　　第二，在新质生产力驱动下，体育用品制造业正迈向生产要素自由流动的开放式创新模式，通过实时集成产业链知识图谱，在生产实践中持续消化、整合与创新，从而推动跨区域知识资源的动态配置与协同创新。一方面，知识密集型传统要素在区域间的自由迁移，激发企业间的知识互动与信息交换，加速知识扩散效应在地理空间内的外溢（白俊红 等，2017）。新质生产力的开放融合特征有利于加速构建以企业为主导的产学研创新体系，促进本地企业、科研机构、高等院校间的深度协作，实现人才、知识和技能的多元交叉与互补，而先进思维碰撞有利于企业知识库的更新与增值，频繁互动合作有助于改善甚至重构体育用品制造业创新主体的原有研产知识框架，带来多元化与高质量的创新产出。另一方面，数据要素作为体育用品制造业的新质生产要素，能够有效消弭技术创新的知识壁垒。技术中蕴含的可编码知识凭借企业载体在本地与邻近区间高速传导，大幅拓宽体育用品制造业在创新网络中知识整合的时空范围，显著降低企业获取外部知识与技术资源的成本门槛，加快本地与邻近地区企业融合多元知识并应用于新兴领域的进程（黄先海 等，2023），共同提升体育用品制造业的集群创新竞争力与产业升级动力。

　　第三，新质生产力依托于深度互联的协作网络，塑造以数据流转与资源优化配置为核心的信息网络空间，削弱体育用品产业链组织分工对地理邻近性的依赖，催生区域协同、分工优化的空间结构，推动发展模式由线性单向度向复杂网络化转型（周铭扬 等，2024）。一方面，产业链上下游的关联性引发显著的协同网络效应。邻近地区体育用品制造业凭借专业化分工与协同合作模式，为本地体育用品制造业供给原材料、零部件或特定产品，推动其依凭先进的生产技术，将所获取的原材料精细化加工为高品质的产品，实现产品价值增值。随着生产规模扩张，本地体育用品制造业对原材料与零部件的需求呈递增态势，需求端的动态变化形成传导机制驱动邻近体育用品制造业生产规模的持续扩张，形成双向促进合力，共同提升全要素生产率。另一方面，新质生产力通过数字化平台与工具，重构产业链信息流转与资源配置的新逻辑。体育用品制造产业链基于工业互联网平台、供应链协同管理系统搭建起产业资源共享合作平台，本地和邻近地区企业间可实时共享生产规划、库存动态、物流配送等核心数据，从而实现产业链上下游企业的精准对接与协同运作，削减交易环节的信息搜寻、谈判及监督成本，强化知识与技术的共享创新生态，提升体育用品制造业的整体资源利用效能、生产效率与创新实力，助力产业链向数字化、智能化及高端化进阶发展。

　　基于此，提出研究假设H2：新质生产力能促进邻近地区体育用品制造业全要素生产率提升。

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　　新质生产力通过形成“高素质”劳动力、“新介质”劳动资料、“新料质”劳动对象以及“高效能”要素优化组合赋能科技创新（图2）。1）新质劳动力加速科技创新资源整合。相较于传统劳动力，新质劳动力凭借其独特的创造性思维与数字素养优势，通过推动产学研深度合作、搭建跨组织信息共享平台及参与行业交流活动等方式，深度嵌入与整合外部知识、技术等多元资源，为体育用品制造企业的产品创新积累深厚的创新资源储备，加速科技创新成果的转移转化。2）新质劳动资料主导科技创新方向。人工智能技术、新能源技术等加速新技术范式塑成，数智技术与体育产业的深度融合，推动体育用品制造转向体育用品“智”造，催生出“体育＋”“智能制造”“绿色转型”等新模式，构筑体育数智产品新形态，推动体育产业高端化、智能化、绿色化发展。3）新质劳动对象助推体育产业科技创新升级。从科技创新要素来看，数据成为体育产业的新型生产要素与新质劳动对象（柴王军 等，2024）。数据生产要素在区域间的自由流动，有利于形成体育产业统一大市场，促进分散资源的有机整合，加速产业结构从“增产增量”的低级形态向“增值增质”的高级形态演化。4）要素优化组合形成数字创新生态系统。新质劳动力、新质劳动资料与新质劳动对象相互协同、优化组合，拓展体育产业技术创新主体的规模与边界。体育用品制造业与政府、高校、科研机构、数字用户及产业链上下游等多元主体形成体育产业协同创新生态网络，加速创新链、产业链、资金链、人才链等多链融合，推动知识生产、技术转化与产业应用的高效衔接，驱动体育用品制造业向技术驱动与创新导向的高级阶段转型。如安踏集团联合清华大学等高校、国家体育总局体育科学研究所等科研机构，以及中石化等领先企业，共同成立“体育用品产业创新联合体”，通过开放式创新打通从实验室到货架的创新链。

　　科技创新旨在提高创新效率、生产效率与资本运作效率，推动体育用品制造业全要素生产率跃升。1）科技创新诱发技术迭代与革新，有助于加速体育用品制造业创新驱动与产品升级步伐。科技创新会加剧体育用品制造企业间的竞争，大量同质化产品涌入市场，同类型企业出于生存需求，运营差异化产品和服务以维护原有或争夺更大的市场份额，从而驱动企业持续创新、加速产品迭代升级以保持市场竞争力。如结合聚氨酯记忆材料与柔软垫科技（Softpad）研发智能跑鞋，以差异化产品满足消费者需求，增强市场竞争力与品牌优势。2）科技创新能够孵化具有高科技含量的劳动工具，成为推动体育用品制造业提升生产效率、迈向“技术-经济”变革范式的核心驱动力。技术创新赋能组织内部，发挥生产工具的替代效应，新型生产工具的引入会淘汰原先生产效能低下、能源消耗高的生产工具，实现自动化、智能化、绿色化生产，提高体育用品制造业的生产效率。如依托现代化智能制造工厂，生产负离子人造草坪、智慧体育装备等产品，通过数字化管控、自动化生产的全面升级，带动经济效益提升。3）科技创新往往伴随着财务管理工具的迭代升级，有利于优化财务资源配置，提升企业的资本运作效率。体育用品制造企业可利用新增资金优化原始资本结构，合理配置债务与权益融资比例，降低加权平均资本成本，从而优化内部资金配置和强化资本再投资能力，实现财务资源的良性循环，确保全要素生产率提升。

　　基于此，提出研究假设H3：新质生产力通过提高科技创新水平促进体育用品制造业全要素生产率提升。

　　伴随政府补贴力度增强，数字基建、创新人才、技术革新等新质生产力要素得以孕育，助力体育用品制造业实现全要素生产率的飞跃式提升。1）财政充裕有助于完善数字基础设施，催生先进劳动工具，提升资源配置的帕累托效率。政府通过设立专项资金或直接投资夯实新基建建设，打造信息技术平台等新型劳动工具，提高信息流转效率与创新成果共享，能破除市场信息不对称壁垒，快速有效配置资本、技术、劳动力等新质生产要素，通过规模经济效应显著提升体育用品制造业的整体运行效率。2）财政充沛吸引人才集聚，强化新型劳动力队伍建设，从而提升创新效能。政府通过人才补贴与保障机制对高素质人才产生虹吸效应，提高创新型人力资本存量，为体育用品制造业积累大批量新质劳动力。而新质劳动力通过自主创新实现原创性技术开发及技术系统更新，推动体育用品制造业的技术变革与进步，通过人力资本效应提升全要素生产率。3）财政丰沛激发科技创新活力，促进新质生产力增长，加速技术成果的商业化转移与落地。政府通过创新补贴与税收优惠政策鼓励开展产学研合作，加深技术研发与设备更新，加快高质量科研产出与成果转化；创新成果应用于体育用品的加工、流通环节，快速转化成现实生产力，推动生产流程优化，通过技术创新效应提高单位要素下投入产出效率。

　　当体育财政投入不断追加至某一临界点，可能会出现财政资源配置效率递减，进而引发“过度投入”现象。一方面，体育财政投入过多易滋生体育用品制造业的策略性创新行为，引致新质生产力效用难以释放。体育财政投入过量会导致企业过度依赖政府支持，缺乏创新与提高生产效率的原始动力，新技术和新方法难以有效应用到生产中，抑制全要素生产率提升；又或者存在企业盲目加快创新速度与数量，向政府释放创新信号以获取更多补贴，但并未有实质性技术进步与产品升级的可能，从而无法发挥新质生产力对全要素生产率的提升作用（吕越等，2024）。另一方面，财政过度投入会迫使政府对体育用品制造业创新活动的干预以及扭曲市场资源配置，阻碍新质生产力效用发挥。财政过度投入使政府在资源配置上占主导权，对体育用品制造业的外部支持性资源产生挤出效应，同时扭曲市场对资源的自由调配，从而制约新质生产力对全要素生产率的促进作用。

　　基于此，提出研究假设H4：体育财政投入水平在新质生产力对全要素生产率影响中的门槛效应显著，并存在有效阈值。

　　随着数字经济发展水平的持续提升，体育用品制造业经历了新质劳动力集聚、新质劳动资料与传统劳动资料融合共生、劳动对象范畴的动态扩展等变革，共推全要素生产率的显著跃升。然而，新质生产力对全要素生产率的提升作用并非呈线性关系，而是存在显著的门槛效应，在不同的数字经济发展阶段表现各异。在数字经济发展初期，体育用品制造业新质生产力的育成面临多方面障碍，对全要素生产率的提升作用不明显。新质生产力的形成高度依附于外部基础设施建设，但数字基础设施建设周期长、成本大，导致企业内部新采购的生产设备等配套设施在短期内难以与外部基础设施实现有效对接；新质生产力育成也依赖企业内部数字化水平，数字化水平的局限性导致员工考勤、绩效评估等信息处理仍高度依赖人工，容易出现错误和纰漏，进而影响组织效率提升。

　　而在数字经济发展成熟阶段，新质生产力迅猛发展，数字产业与体育用品制造业深度融合，全面高效赋能其智能化升级，显著增强全要素生产率。1）智能化生产设备改造助力生产效率提升。体育用品制造业加速推进数字化工厂向智能化工厂转型，通过新兴技术与管理创新理念赋能生产系统自组织、自学习与自适应，增强生产管理的动态应变能力，实现人与机器、环境与系统的耦合协调，从而促进物理与虚拟制造资源的跨部门、跨层次、立体化、智能化的集成延伸（乔非 等，2023）。如建立智能生产车间，通过引入智能吊挂系统、智能剪裁和缝线等数控设备，实现成衣裁片的实时数据交互与优化排产，从而有效提高良品率和产出率（易小琅 等，2024）。2）互联网及信息通信技术加速体育制造业服务化转型。体育用品制造业借助互联网及信息通信技术搭建的工业互联网平台，通过实时收集、整合并深度分析海量客户信息，实现个性化、定制化与柔性化生产，推动体育产品附加值向“微笑曲线”的高附加值区间攀升。3）数字技术通过供应链管理优化提升整体效益。借助区块链技术构建的供应链溯源系统，体育用品制造业可对原材料采购、生产加工、仓储物流直至销售终端的供应链进行全流程追踪与记录，有效降低信息不畅所致的库存积压、物流延误等，降低生产、库存和管理成本，全面提高全要素生产率。

　　基于此，提出研究假设H5：数字经济发展水平在新质生产力对全要素生产率影响中的门槛效应显著，并存在有效阈值。

　　显著为正，表明新质生产力对体育用品制造业全要素生产率具有促进作用，反之，则为抑制效应。同时，在回归中使用聚类稳健标准误，控制

　　鉴于新质生产力对体育用品制造业全要素生产率的影响存在空间溢出效应，依据相关检验选择空间杜宾模型（spatial Durbin model）进行实证研究，模型设置如下：

　　显著，说明被解释变量间存在较强的空间依赖性，即邻近省份体育用品制造业全要素生产率通过空间传导机制影响本省全要素生产率。若

　　显著，说明本省新质生产力发展会显著影响本地及邻近省份体育用品制造业的全要素生产率。

　　为了检验新质生产力对体育用品制造业全要素生产率的影响机制，即科技创新水平在其中的传导效应，采用江艇（2022）的两步法进行机制效应检验，在模型（1）的基础上构建如下机制检验模型：

　　同时显著的基础上，并用理论文献解释科技创新对体育用品制造业全要素生产率的积极作用。

　　为进一步探究新质生产力对体育用品制造业全要素生产率的影响是否存在门槛效应，以体育财政投入水平和数字经济发展水平作为门槛变量构建门槛效应模型：

　　索洛模型衍生出的全要素生产率测算思路由多种方法实现，如生产函数法与数据包络分析法等。本研究采用超效率SBM-Malmquist指数模型测算省级层面体育用品制造业全要素生产率。资本投入通过地区体育用品制造业固定资产净额衡量，劳动投入通过地区体育用品制造业从业人员数量衡量，产出通过地区体育用品制造业利润总额衡量。

　　参考卢江等（2024）的做法，利用熵权TOPSIS法分别从科技生产力、绿色生产力和数字生产力3个维度综合测算新质生产力指标（表1）。

　　参考相关文献，选取以下控制变量：外商投资水平（level of foreign investment，LFI）通过外商直接投资占GDP比重衡量，对外开放水平（level of openness，LOPEN）通过进出口额占GDP比重衡量，竞争程度（receivables to revenue ratio，REC）通过应收账款占营业收入的比重衡量，盈利能力（return on assets，ROA）通过利润总额与资产总计的比值衡量，风险程度（leverage ratio，LEV）通过负债合计与资产总计的比值衡量。

　　选取文体财政支出与教育财政支出之比衡量体育财政投入水平；借鉴王军等（2021）的做法，从数字经济发展载体、数字产业化、产业数字化和数字经济发展环境4个维度，采用熵值法测算数字经济发展水平指标。

　　采用我国30个省（区、市）2013—2022年的面板数据（未包含香港特区、澳门特区、台湾省和西藏自治区数据）。体育用品制造业相关原始数据来源于EPS数据库、万得数据库、中国海关统计数据在线查询平台、中国经济社会大数据研究平台，其他统计数据均来源于国家统计局官网、中国信息通信研究院以及工业和信息化部发布的相关研究报告和公布数据、各省份历年统计年鉴、历年中国数字经济发展报告等。部分缺失数据采用插补法补齐。此外，对所有连续变量进行1%分位数的缩尾处理，减少异常值的干扰。

　　主要变量的描述性统计结果如表2所示。运用Stata 17.0计量分析软件，对模型（1）进行回归分析（表3）。（a）列为只纳入核心解释变量的主回归结果，NPRO与TFP之间的回归系数为0.469，表明新质生产力发展在1% 水平下显著提升了体育用品制造业的全要素生产率；（b）列为纳入全部控制变量的同时，控制年份、个体固定效应的估计结果，发现NPRO的估计系数为0.381，表明新质生产力发展在5%水平下对全要素生产率的激励作用显著，假设H1得到验证。

　　为确保研究结果的可靠性，对新质生产力促进体育用品制造业全要素生产率增长的研究结论进行稳健性检验。采用缩小样本空间和替换解释变量的方式进行检验。一方面，考虑到2013年的新质生产力水平相对较低，采用2014—2022年样本数据再次检验新质生产力对全要素生产率的影响，估计结果如表3（c）列所示，新质生产力的估计系数为0.395，依然在1%的水平下显著。另一方面，考虑到新质生产力的滞后性影响，采用其滞后一阶进行估算，如表3（d）列所示，新质生产力的估计系数为0.216，依然在5%的水平下显著，稳健性检验结果与基准回归结果基本一致。

　　为验证被解释变量（体育用品制造业全要素生产率）是否存在空间自相关性，基于邻接空间权重矩阵，计算2013—2022年该变量的全局莫兰指数（Moran’sI），并通过置换检验评估统计显著性（P＜0.1为显著），结果见表4。在空间邻接矩阵下，邻近省份体育用品制造业全要素生产率呈现出明显的空间正相关关系，2013、2016、2021、2022年等年份通过了显著性检验，且2021—2022年显著性增强，说明邻近省份全要素生产率的空间溢出效应不断增强，研究各省份区间的空间带动效应具有一定价值。

　　为考察新质生产力对体育用品制造业全要素生产率的空间溢出效应，进行LM检验、LR检验和Wald检验，3项检验均显著（表5）。因此，采用双固定效应空间杜宾模型进行检验。空间邻接矩阵下，空间自回归系数为0.183，在1%水平显著，表明整体上存在空间溢出效应。新质生产力的回归系数为0.355，在5%水平显著，表明本省新质生产力会对本省体育制造业全要素生产率产生正向影响。在纳入空间矩阵W后，新质生产力的空间滞后项回归系数为0.002，显著程度下降，说明其他省份的新质生产力对本省全要素生产率不存在显著影响。然而，考虑到存在空间滞后项，仅依靠空间杜宾模型进行点估计参数测量可能产生一定偏误，不能直接反映空间溢出效应的真实影响效果。因此，进一步对空间杜宾模型进行偏微分分解，直接效应系数为0.363，在5%水平上显著，表明本省新质生产力水平每提高1个单位，将促进本省体育用品制造业的全要素生产率提高36.3%。新质生产力集创新、质优、数智、绿色与高效于一体，以数智赋能企业生产，引领“研—产—销—供”流程的全面革新，高效优化产业资源配置与产业组织结构，催生出高投入产出比和显著经济效益，重塑体育用品制造业生产效率。新质生产力的间接效应系数为0.075，在10%水平上显著，表明本省新质生产力发展能够带动邻近省份全要素生产率提高。即高新质生产力水平省份具有区域扩散效应，高素质生产要素包括先进知识技术、管理经验、优质人才，这些要素能够向周边辐射，形成产业集聚效应和规模效应，带动邻近省份的生产效率增长，同时可能会对周边省份体育用品制造业产生示范作用，带动周边省份的新质生产力。假设H2得到验证。

　　为考察科技创新在新质生产力与体育用品制造业全要素生产率间的中介作用，在模型（1）的基础上，对模型（3）进行回归分析。如表3（e）列所示，NPRO与INNOV之间的回归系数为0.751，在1%的水平上显著，表明培育新质生产力有助于提升区域科技创新水平。同时，目前已有研究从数字技术创新、绿色技术创新等角度实证分析科技创新对全要素生产率的影响。数字技术作为创新要素集聚、应用范围广泛和辐射带动作用强劲的科技创新领域，能够推动企业降低内部控制成本，提高资产运营效率与投资决策质量，以及改善劳动力资源结构，进而促进全要素生产率的提升（黄勃 等，2023）。在绿色技术创新层面，企业积极投身绿色创新实践，有利于降低环境成本并提高生产效率，且绿色技术创新带来的经济效益增长有利于激励企业持续投入资源，进一步优化产品设计与生产工艺，形成良性循环（姬新龙 等，2023）。可见，新质生产力通过科技创新提升体育用品制造业全要素生产率，假设H3得到验证。

　　考虑到不同省份中体育产业基础、地区资源禀赋和交通便捷性等区位差异，参考郄海拓等（2025），将30个省份按照东部、中部、西部地区进行划分，考察不同地理区位下新质生产力对体育用品制造业全要素生产率的影响是否存在异质性。除中部和西部地区外，仅东部地区回归系数为0.704，在5%的水平下显著（表6），说明东部省份新质生产力的赋能效应明显，提示经济较发达地区发展新质生产力能够迅速提升区域体育用品制造业的全要素生产率。

　　基于模型（4），检验体育财政投入水平是否存在门槛效应（表7）。单门槛模型的P值为0.083，在10%的水平上显著，而双门槛和三门槛模型的P值分别为0.387和0.813，均未通过显著性检验。因此，选用单门槛模型进行体育财政投入水平的门槛效应回归分析。

　　基于模型（5），检验数字经济发展水平是否存在门槛效应（表7）。单门槛和双门槛模型的P值分别为0.043和0.017，在5%的水平上显著，而三门槛模型的P值为0.753，未通过显著性检验。因此，选用双门槛模型进行数字经济发展水平的门槛效应回归分析。

　　依据上述体育财政投入水平的门槛效应检验结果，单门槛估计值为6.148，进一步进行区间划分。如表8（a）列所示，在低体育财政投入水平区间（FINV≤6.148），新质生产力对全要素生产率的影响系数为6.237，在1%水平下显著；在高体育财政投入水平区间（FINV＞6.148），影响系数显著降低为0.349。这表明，当体育财政投入过大，达到一定水平时，可能抑制新质生产力对全要素生产率的促进作用。究其原因，在新质生产力培育初期，政府做出相应财政配置的优先级决策，将有限的资源倾斜到体育用品制造业领域，促进新质生产力在产业赋能中的效用发挥和全要素生产率持续攀升。而这种资源配置的倾向达到一定程度后，可能引发财政支出的非理性膨胀风险或财政资源过度集中与低效配置的潜在危机，即资源配置不当导致的资源浪费和低效使用。过度依赖政府支持可能导致产业结构缺乏调整和优化，同时还会破坏市场良性竞争环境，打击企业创新和提高生产效率的积极性，缩减新质生产力对体育用品制造业全要素生产率的正向影响。假设H4得到验证。

　　依据数字经济发展水平的门槛检验结果，双门槛估计值为6.012和6.085，进一步进行区间划分。如表8（b）列所示，在低数字化区间（DIGITAL≤6.012），回归系数为0.428，在1%水平下显著；在中数字化区间（6.012＜DIGITAL≤6.085），二者间影响效应不显著，但估计系数正向增加；在高数字化区间（DIGITAL＞6.085），影响系数增大为6.298，在1%水平下显著。这表明高数字化程度带来更多技术创新、个性化生产、供应链优化与市场营销的机会，从而提高体育用品制造业的核心竞争力和领先优势，新质生产力对体育用品制造业的全要素生产率赋能效用显著。假设H5得到验证。

　　本研究基于2013—2022年我国30个省（区、市）的面板数据，实证分析新质生产力赋能体育用品制造业全要素生产率的作用机制，得出如下研究结论。第一，新质生产力对体育用品制造业全要素生产率提升有显著推动作用，既在本区域内产生正向效应，也向周边区域扩散形成外溢效应。第二，在机制分析中，科技创新水平在新质生产力与体育用品制造业全要素生产率之间发挥有效中介效应。第三，在区域异质性分析中，相较于中西部地区，东部经济发达区域的新质生产力赋能效应更为显著。第四，体育财政投入水平具有单门槛效应，初期增加体育财政投入能够强化新质生产力对全要素生产率的积极效应，但超过临界值6.148后，该效应出现衰减；数字经济发展水平具有双门槛效应，伴随数字经济水平提升，新质生产力对体育用品制造业全要素生产率的促进效应逐步增强。

　　1）强化新质生产力培育，释放新型生产要素潜能，以促进体育用品制造业全要素生产率提升。第一，驱动新型劳动资料升级。推动体育用品制造业由传统制造向智能制造转型，重构智能化工厂、生产、物流的全流程价值链，打造自动化生产线、柔性制造体系、智慧物流系统等，加速智能运动装备、智慧健身器材、运动可穿戴产品、体育工业互联网平台的组合迭代，赋能体育用品制造业向专业化、高端化、智能化转型发展。第二，加快新质劳动人才培育。政府相关部门应联合专业院校、科研机构、互联网企业等，共同打造体育新质劳动者培养计划，完善“政-产-学-研-用”一体化应用型体育人才的培养与输送机制，在体育院校中增设智能体育工程、工业大数据分析等专业课程，培养既懂数智化技术又具备跨界思维的复合型体育人才，推动体育用品制造业从传统线性思维向互联网思维转向。第三，优化新质劳动对象。应加大对高性能碳纤维材料、智能材料、环保可降解材料等新材料的研发，推动其在体育装备领域中的创新应用。同时，采用绿色制造技术、清洁能源和环保生产工艺，完成生产流程的绿色化改造和绿色产品开发，推动体育用品制造业可持续创新发展。

　　2）借助宏观政策调控，推动区域间协作，扩大体育用品制造业全要素生产率的外溢效应。第一，加快体育全国统一大市场建设。从国家层面统筹规划，通过优化市场准入机制、制定统一技术标准等制度设计，消除区域间贸易壁垒，确保人才、技术、数据和资本等生产要素遵循市场规律，实现全域流动，促进体育用品制造业的协同发展和资源高效配置。第二，施行区域化精准政策调控。对体育制造业积淀深厚、集群优势突出的东部地区，健全以技术创新为核心、品牌打造为驱动的政策体系，通过多维政策工具引导企业加大研发投入，提升产品附加值，充分发挥空间溢出效应，实现先进生产技术、管理经验及品牌影响力的区域辐射和扩散；针对资源禀赋相对有限但具备充足劳动力和土地成本优势的中、西部地区，制定优惠的招商引资政策，吸引国内领先的体育用品制造企业和品牌代工企业投资建厂，同时加强基础设施建设，提升承接东部产业转移的能力，推动区域间产业梯度转移，形成优势互补的区域体育产业格局。第三，搭建产业链资源共享平台。为构建高效协同的体育用品制造业生态体系，以产业链“链主”企业为核心，整合区域内上下游企业资源，搭建资源共享平台，实现产业集群的规模化和区域资源配置的高效化；同时，明确产业链各环节企业的专业化分工，避免同质化恶性竞争，发挥产业链协同效应和空间溢出效应，全面提升区域内企业的全要素生产率和产业竞争力。

　　3）加大研发投入，加速创新成果的转移转化，强化新质生产力下科技创新的传导效力。第一，聚焦科技创新需求导向。体育用品制造企业应围绕全民健身和竞技体育需求，顺应“Z时代”体育消费趋势，侧重对智能健身器材、户外运动装备及冰雪运动器材的开发设计。与具备尖端技术的科技企业合作，进行开放式创新与协同创新，通过对技术的全方面消化吸收，完善自主创新体系，推动符合多元需求的智能运动产品上线，通过技术扩散效应提升全要素生产率。第二，构建科技创新协同网络。以体育用品制造业“单项冠军”企业为引领，搭建共性技术平台，倡导中小企业积极融入，推动大中小体育企业间的科技协同创新，借助设备共享、产能对接和创新资源整合，实现产业链关键技术的突破与核心自主知识产权的开发。第三，提升科技创新转化效能。体育用品制造协会可牵头成立行业技术联盟，引导高校和科研机构面向体育用品的创新需求，聚焦共性基础技术开展联合攻关，通过共建联合实验室、研发中心等创新载体，提升关键技术研发成果的转化效率，并定期举办科技成果转化对接会、拍卖会，加速科技成果的应用推广和产业化，从而达成创新链和价值链的高效连接。

　　4）活化体育财政投入，增强数字化转型能力，确保体育用品制造业生产效率的跨越提升。一方面，合理规划体育财政投入。为避免过度财政支持可能引发的“挤出效应”，可实施精准化财政补贴政策，重点调整财政支持结构，缩减对低附加值、低技术含量项目的补贴，设立专项补贴和科技创新奖励基金，将资源向具备自主知识产权和高科技含量的体育产品倾斜，支持智能可穿戴运动设备、高性能碳纤维体育器材、绿色生产工艺等项目，推动体育用品制造业的高端化转型。另一方面，增强数字化转型能力。应全方位保障体育用品制造业数字化转型，推进工业互联网、云计算、大数据等新兴技术在行业内的深度集成应用，通过资金减免、税收优惠等激励性政策，激发企业践行数字化战略的积极性。支持建设智能体育制造示范工厂，推动信息技术在设计、生产、管理、服务等环节的综合应用，提升生产效率和产品附加值。支持体育制造企业开发多元化、智能化的数字体育产品，拓展云健身、智能赛事、智慧场馆等新兴应用场景，满足消费者高品质、个性化需求。构建以数字化为核心的全渠道营销体系，推动线上线下深度融合，深化与电商平台、社交媒体等数字媒介的战略合作，充分利用其流量优势与大数据分析能力，实现市场占有率的提升与品牌国际化的双轮驱动。返回搜狐，查看更多