“苏超”赛事对区域经济的多层级拉动效应仿真澳门新葡京深度学习驱动的区域产业联动模型：

　　显著★◁◆，且显著性下降●■•■-，则表明赛事对GDP增长存在部分或者完全中介效应○-△-，即★◁☆○“赛事—文旅/特产—经济△●◇”的路径成立■=■☆◁◁。3 讨论与建议3-▪•▼.1讨论

　　为缓解赛事举办地非随机选择带来的内生性问题•□•=△△，采用了PSM-DID方法作为稳健性检验工具▷■●◇。首先☆□…◇=，基于交通密度●■▷◆、GDP基础••□◁、人力资本▪◆▪★、产业结构等前期特征变量•-●，使用Logit模型构建赛事举办倾向得分（propensity score）▲●=◁，并采用最近邻匹配方式匹配举办与未举办区域○▼。其次▲•=☆◆▪，基于匹配后的样本…▪○▪•▪，构造双重差分模型如下★•：

　　虽然GNN结构上实现了赛事节点到特产节点的多跳传播路径◇★☆☆，信息可快速扩散至产业末端●••▲，但由于部分区域的电商基础薄弱▪★•、品牌承接能力不强◇○□●…，导致特产节点的响应存在显著时滞-•。这种结构已联通但功能尚不足的现象○•▽…★-，说明节点属性在影响路径效果中起决定性作用▼■◁★，即传播通达≠传播转化…▼△▼。

　　赛事的传播不仅体现在直接的消费和游客流动的规模上◇•，还通过社交媒体○…、新闻报道等传播渠道影响到更广泛的受众•▪▪▲，形成远期效应☆△★…-◇。利用GNN•▪…，可以更精确地模拟赛事活动在文旅◁▪、产业=▪、品牌等多个节点之间的传播路径与影响力▲•◇，揭示其多层级的扩散效果◆▽。据此提出假设4☆◇▽▪：

　　为将模型分析结果有效转化为政策工具•▪•◁▽，本研究基于GNN输出的结构性指标●••，构建评估评分矩阵▲■▼，量化赛事对区域经济的多维影响路径（连芷萱等▪▷，2023○-；刘非凡

　　模型训练采用半监督图学习方法★◇★，输入为构建好的图结构（邻接矩阵＋节点特征）▽…，输出为各节点在传播后状态下的嵌入表达★▪◇◁，最终映射到实际经济指标（如GDP增长率）◆▼。训练策略包括●★：使用GCN与图注意力网络（graph attention network）联合结构●▷=；节点更新采用层级图卷积方式-▪-▲，实现多跳路径学习▷☆•▼●○；损失函数为预测值与实际值之间的均方误差-◆□，采用Adam优化器更新权重◁--○；模型训练后可输出节点路径得分□◇○□◁、路径权重热力图与影响节点的中心性排序（李明

　　H2○=：赛事通过产业链协同效应…•○•■，显著促进地方特色产业（如特产▲☆□、电商等）的销售增长○◆，形成▽▼□◆○-“赛事＋产业•●☆”联动效应▽▷□□▪。

　　年的地区GDP增长率■▽，表示区域经济发展水平的变化△▼▪▲；A为常数项▷•▷，表示在没有赛事或其他变量影响的情况下◁■☆◆，区域经济的基础增长水平▲▲；β1为赛事评级系数★▼☆▷，用于衡量赛事影响力对GDP增长的边际效应◇○○●；EventScoreit为第i个区域在第t年的群众赛事评级得分△■•，结合赛事规模☆▽、观众人数…☆◁、媒体传播热度☆▽-◆●◇、社会参与度等多维指标综合计算得出▼□-▷▼☆；β2为文旅消费影响系数●◆□，反映文旅消费增幅对GDP增长的边际贡献◁▼▼；TourismGrowthit为第i个区域在第t年的文旅消费增长率▽▲•▽□，通常通过旅游收入…◆●…▽•、住宿餐饮收入同比增幅衡量▼•◇；β3为地方特色产品销售增长的影响系数△△••△；ProductSalesGrowthit为第i个区域在第t年的特产销售额增长率▲-▼…，可通过本地品牌在电商平台上的销量•◇▼◁◆-、曝光量增幅计算▲▽▼▪■；γ为控制变量系数向量-●…☆，衡量各控制变量的边际贡献□▲★…▪；Xit为控制变量向量▪▲○=…，包含一系列影响经济增长的重要背景因素□○…◇；εit为误差项★◁◆，表示模型未能解释的部分◇•■▽▲◇，如外部经济冲击☆▼-●、偶发事件等▼-◁◇▷◆。该模型用于量化分析群众赛事对区域经济的直接与间接影响=◁△。其中■•，赛事评分作为核心解释变量=○◇○◁，用于解释其是否通过带动文旅消费和特色产品销售◆◇▲★▽，从而间接促进GDP增长▲◇…▪。3个不同的系数则分别反映了各自因素对区域经济增长的边际贡献••。2△…▲•▲.3◇★.3 中介效应模型分析为验证赛事是否主要通过文旅消费和地方特产销售两条路径间接带动区域GDP增长▲▼◇◆，进一步构建如下中介效应模型组▪▪▲：

　　为控制变量系数向量◇◇•=，表示控制变量对GDP增长的边际影响▽▪◇●☆；ε1为误差项★△，表示模型未解释的随机扰动•▷■-=○。α2和α3为常数项▷▲▷○◆，分别表示文旅消费和特产销售在无赛事情况下的基准增长率■▪；θ和φ为赛事对文旅消费和特产销售的影响系数■▽◁●；γ2和γ3为控制变量系数▽■，表示控制变量对文旅消费和特产销售的影响▷◆；μ和ν为误差项-△◆▽▷▼，表示模型未解释的部分▷=▽◇◇。α4为常数项□▼•☆■■，GDP的基准增长率□●••○●；β′为赛事对GDP的直接效应系数（在控制中介变量后剩余的直接作用）◆▲○▷▪★；δ1为文旅消费增长对GDP的影响系数（中介路径1的强度）▲◆；δ2为特产销售增长对GDP的影响系数（中介路径2的强度）▼▷•△=；γ4为控制变量系数向量■•▲•；η为误差项▪☆★。若θ◁=、φ…-•、δ1◁●●-、δ2

　　H1□◇：群众赛事通过提高文旅消费▽◆□△●，显著拉动区域GDP增长◁-▼△■，尤其是在赛事举办的短期内▼••◁。

　　在控制人力资本▪…•△○、产业结构▼▼-★▽▷、基础设施水平等变量后▪▼△◁▷，面板固定效应模型显示…•▽◇，◆★▼“苏超■△▲•▲•”赛事的赛事评级指数对GDP增长率◆■▽=●、文旅消费增幅与特产销售增幅均表现出显著正向作用▲◆◁△□▲，具体而言▽◁▪□▲☆，赛事评级指数每提高1个标准差▲◁，区域GDP年增速平均提升0=…•.47%（

　　数据来源◇•：1）赛事数据▼▽☆：数据内容包括赛事举办时间●•▲△、赛事评级指数•◁□□、参与人数•☆=▷=★、观众人次-●=、媒体热度☆•、社交平台互动数据等▲•；来源包括江苏省体育局▽★、扬州市体育局▪▼△、•■“苏超▽••★▷●”赛事组委会官网及公众号◁◇=○•、新浪微博热搜应用程序接口（application programming interface▼-●■，API）▽•、抖音话题热度排名•□◇、新闻聚合平台（如新华网△◇…◆、澎湃）赛事报道频次等◆○•。2）文旅消费数据-○★：数据内容涵盖旅游接待人次▷◁●、住宿业收入=☆=◆、文化娱乐支出▷◆◇•○○、文旅综合消费额等▲◇；来源包括国家统计局区域数据平台=●△○○☆、江苏省文化和旅游厅○△■▲•▪、各地市统计年鉴••☆-▼△、携程和美团平台热度指数◇•◇△•、百度指数•=■▷、高德出行热度指数等▲▪◆○◆□。3）特色产业数据◆▲◆：数据内容涵盖区域内特产销量…▲、电商平台销售额▷☆□•▷★、品牌曝光指数▽★、话题转化率等▲▼=；来源包括阿里巴巴产业带指数▷□●-△、京东地域销售榜…◆○•○、淘宝直播带货榜=◆■•▷▽、小红书品牌关键词热度等▷□△▷，部分数据由平台API或合作渠道提供□★▪☆◁▽。地区经济与基础设施数据▪=□•▼★：数据内容包括GDP总量与增长率★□○☆、固定资产投资△▽•、三产结构☆◇•、人口流动性▲☆-…、交通基础设施（公路●-○◇、铁路通车率等）●◇；来源包括国家统计局数据库▷◁…、江苏省及各市县统计年鉴•=□、交通运输部数据库▽□、高德地图与百度地图开放平台等••■。4）GNN建模辅助数据▼◆：用于GNN边权构建的传播关系数据来自社交转发链□◆★◁、评论互动矩阵▲●；节点嵌入特征构造数据来自品牌Rank值-•★■、赛事节点关注度☆◁▲、时序搜索热度等=•★◁▪■；来源包括清博大数据平台★□◆★•☆、新浪微博接口▲▷…▷=、数字乡村电商热度监测系统▪▽★◁，以及Neo4j＋Python GCN插件构建的传播图谱◇-…☆▽。

　　图神经网络（graph neural networks▪◇△▪▼，GNN）作为近年来兴起的深度学习工具=○◁◁•★，能够对异构节点之间的高维关系进行建模…◁▼☆=▷，广泛应用于社会网络分析…☆▷、推荐系统…▪●□、金融图谱等领域（Han et al■△.▲◇★…-，2022▽…；Wu et al■◇.○◆，2022■••…▪；Xu et al■▲○.■▲●…☆，2022）▷◆★▪○•新葡京娱乐场app。。目前▪◁○=，国内外研究尚未将GNN应用于群众赛事经济拉动效应的分析=•▼◆□，尤其在◇-◆▪◇“赛事—传播—消费—产业○△=-•◆”多节点互动建模方面的研究尤为鲜见•□▷=。本研究引入GNN方法□●•，构建基于赛事数据▷--、文旅行为数据与产业响应数据的异质图模型-●□▽◁，模拟•••▪■★“苏超□◁△△”赛事在区域文旅▽••、特色产业中的影响扩散路径▼▼，从而量化群众赛事对区域经济的多层级带动效应▲○。1 理论框架与研究假设

　　综上所述…•▪▼，群众赛事不仅是公共文化活动▷◇，更是撬动区域发展活力的重要工具△•▽。未来的研究应进一步深化方法▷●▽•◆▽、拓展边界■▲，服务于…△“以赛事促消费▪▲▽▲●▷、以体育带产业▷▼☆●”的政策实践目标◁☆。

　　等▷●-•▪◁，2021）□▷：1）节点PageRank得分△•••。该指标代表赛事节点在传播网络中的结构重要性☆…，作为•▽•“赛事带动力…▷◆▼•”一级指标▲-，按得评分标准划分5个等级○▽◁△▪。2）边权权重总和▼★-。该指标表示赛事对文旅△○、产业链的平均传导效力○△◁△澳门新葡京深度学习驱动的区域产业联动模型：，作为-▼●“产业联动性▪◁●▷”指标◁●•▷◆…，边权＞0▼☆☆□•▲.75为高效传播○▲。3）影响路径深度◇-。该指标表示赛事影响能否穿透至三级产业节点◁=，如旅游—电商—招商★•◇●，可衡量传播层级度▷△•▽•★。4）影响节点数（影响半径）○▲★。赛事激活的文旅/品牌节点总数作为•◇☆◆“区域覆盖度▲▷◁=▪☆”指标■=▷◁，能够反映辐射能力□•…。据此•●◁○○，构建◆=“数据指标—分级评分—政策分级资源分配◁•▪○■”的闭环机制（表3）▽▲。

　　所有数据统一进行Z分数标准化处理◁=■•，缺失值采用K近邻缺失值插补法（K-nearest neighbors imputation）进行插补☆▽■▷。对维度过高的指标（如品牌传播★★◁◆、直播转化等）◇□▽▪，采用主成分分析进行降维○•■，使其适用于GNN模型的节点输入结构△▲☆☆…▪。最终形成多源异构结构图☆□▲■□，用于建模=•□●▼☆“赛事—文旅—产业▽●◁”之间的经济影响路径••▪。

　　平台声明◇☆-●■◆：该文观点仅代表作者本人▽▼……，搜狐号系信息发布平台◇▷▲▪●，搜狐仅提供信息存储空间服务◁◆○…▪◆。

　　3=●-□☆□.2建议本研究发现○=▲-，○•▪=“苏超△△-●◁■”赛事对区域经济具有显著的多层级拉动效应☆★◁△，尤其在文旅消费与特色产业销售路径中表现出非线性协同特征★▽●。然而=■□◁◁，该效应的发挥受到区域发展均衡度•=、交通基础设施和产业成熟度等因素制约▪▪☆▽▪。因此◇●•◁，必须构建系统性的赛事资源治理框架★•△=◇，打通=●△“赛事—产业—治理▽•★”通道▷•◆▲，确保群众赛事红利能够稳定释放★▼、有效承接（徐雄

　　＜0●…○•■.001）•▲▽◇★=，旅游订单◇★、酒店入住率显著增长◇▽☆■；地方特产销售额增幅达5▲□.91%（P

　　模拟结构条件对传播路径的调节能力▽•☆▼。2◆☆.2…◆▷.2 模型训练与优化为了检验上述假设…▪○，这种效应往往同时涉及文旅▷◇…•◆○、零售◆△=◁☆▷、特产-▪=▷◇●、电商◁▼▽、品牌等多个部门○◇○，通过•▼“一地一策=△☆”构建特色融合样板=▼…▪•★，建立赛事联动产品库▽○○◆•▷，旅游中的消费需求为地方特色产业提供了市场■◆▲■。包括旅游消费■▷、住宿收入□○◆▼、交通运输等●☆=••◇；DID）或多元回归▲☆▷△□▽，2025）▼•□□○▽。节点☆●◁：赛事节点代表赛事的各类信息○…□○▪！

　　群众赛事☆◇☆△；江苏省城市足球联赛（◁▽□△“苏超•◇-…”）□•■；深度学习•▼■；图神经网络-▷○□；产业联动

　　GNN能够通过节点间的邻接结构和属性学习动态传播机制▲=，适用于建模□○“赛事—文旅—特产▪☆▽…□☆”这类具有异构节点□☆◁▽◁●、多跳路径和非线性反馈特征的产业联动系统◁•◆“苏超”赛事对区域经济的多层级拉动效应仿真。引入GNN△◁，不仅可提升赛事经济效应的建模精度▷●▼▼◇▽，也为区域经济政策仿真提供技术工具支持=△。

　　为实现赛事资源的高效配置与精准引导◁-○□▷■，可以构建基于区域经济结构与GNN模型结果的群众赛事评估体系●▷，以量化赛事对区域经济的多层级影响○△△▪=□，并据此制定差异化政策支持策略…=•▲▽。评估体系涵盖四大核心维度•△：1）GDP均衡度○◆○。该维度反映地区内部经济协调性▼-。2）交通密度□■…•△。该维度衡量赛事观众导入与消费半径=▷□☆=。3）人口吸引力△◆•-▽。该维度以赛事期间游客量与常住人口比计算○◆▲，反映赛事流量转化能力☆●-。4）产业承接能力▽□▽▼=■。该维度由电商基础●◆、品牌数量-▼◆、产业链完善度构成▷△。

　　1）节点设计●☆■。赛事节点包含赛事规模▲••△、参与人数-▽▷◇…-、线上热度▪○、办赛频次等特征•=★；文旅节点包括旅游接待人次▽•▷▲●◁、住宿收入○▷★◇▷●、交通消费等★◆◇•；特产节点涵盖地方品牌销售额…•□◇△▲、曝光量◁…•、电商订单数▼•●☆；控制节点包括交通密度☆☆■、GDP均衡度▷☆●、产业集中度等◁●◇-•。

　　2）边定义与权重设置☆○-▽◇。赛事—文旅▷●◇：由游客来源地分布●◇◇=、住宿预订行为等实证数据拟合边权◁△●▪；文旅—特产•◇○▲•：通过旅游期间的特产销售-◆○□□•、游客消费构成建边●★；赛事—特产○-▲：由赛事同期的品牌联动销量和关键词曝光热度拟合▽▼…◁；控制节点—其他节点◆=▷•：模拟外部结构性因素的影响能力（如GDP均衡度对转化能力的修正效应）-◆★•▷。

　　赛事活动对区域经济的影响并非普遍均衡…-•▪，而是受到各地区产业结构和经济基础的制约▷■□。研究表明（王会宗 等◇▼▼…□▪，2024）△▽◆▪▼，产业结构较为单一的地区（如农业主导型地区）往往对赛事带动的多产业联动具有更强的响应能力◇★●，而在产业结构已相对成熟☆■▪○▷、技术密集型产业占比高的地区◆■，赛事带动的经济效应则表现为相对较弱的边际效应▼-□▲◇。据此提出假设5☆▼•：

　　H5◁▲=▽：在产业结构升级较低的区域△•◇★-，赛事对区域经济的带动效应较强☆▪□；而在产业结构升级较高的区域★-▪●▪，赛事效应的边际贡献较小◇…◆。

　　近年来●-◆▼○•，随着全民健身战略的深入推进和区域经济内生动力的不断增强（肖坤鹏 等●☆□，2024）=◆★-▪，群众性赛事逐渐成为带动区域经济◇◇◇、激活本地文旅与特色产业的新引擎★▲。群众体育赛事不仅在经济层面产生乘数效应△▲▪☆▲•，也在社会层面促进全民健身意识的培育◆△▪…、增强居民体育参与度◁▽。其低门槛•▪•-、强参与性特点▲★○★，使其具备社会动员●•…、经济带动▽◆■◁、健康促进三重价值☆=●△。

　　探索…△◆▪△“赛事＋特产•◁□▷◆▪”…◇▲“赛事＋非遗□◇-◇◇”▽●▼“赛事＋数智农业△▼-”等模式●■-；特产节点代表地方特色产业的市场数据△★，正在通过赛事传播◆•○■、观赛消费与品牌曝光等多重机制=◇▪，4）控制—所有节点◆•△◇。鼓励电商平台▷○=-•◁、品牌方◇▽=、多频道网络机构与地方赛事建立协同机制-△★■▼，形成可复制-•、可推广的路径范式▽◆▽◁。江苏省13个城市文旅消费同比增长14=•.63%▼•◁•◆▪，3）文旅—特产…▪▷▼。本研究构建GNN模型对赛事传播与经济联动机制进行量化模拟◇△○。边◇☆△★…☆：1）赛事—文旅…•◇…。

　　综上所述△=•▼，群众赛事的经济带动作用具有区域异质性▲□，其有效性依赖于地方的经济结构=▼◆□•、交通基础与产业承接条件●△。通过多方法交叉验证▲□，本研究构建的模型具备较强的稳健性▼□★□。

　　为确保模型结果具有理论解释力与政策导向性◆★•-▲，本文将变量分为3类（表1）=•●◆□：被解释变量★▷★、核心解释变量=☆▷▼▲、控制变量••，并配合GNN中的节点属性输入▷-•。被解释变量◆•▷▲：1）GDP增长率◇•●-•★。该指标作为区域经济增长的核心指标■△•▲▽，用于衡量赛事带来的经济增长★▽◇•▷=。2）特产销售增幅◁▽○•。该指标用于衡量赛事对地方特色产业（如特产◁▪、电商▲-▼、手工艺品等）的拉动效果▼•■。3）文旅消费增幅○•■。该指标表示赛事对地方旅游和文旅消费的刺激作用▼◁。核心解释变量-□□：1）赛事评级指数□★…■…▲。该指标为综合赛事规模★◆◁◆、参与人数○☆▪△、传播热度◆…■●、媒体曝光度等因素形成的赛事影响力指标□▼○◆□=。2）交通密度■★=•。该指标衡量地方交通基础设施的密度……□，直接影响赛事参与者的流动性及消费行为△▪。3）GDP均衡度▷▼□◁。该指标衡量各地区经济均衡度◆▪▲■□○，反映区域经济的整体协调性□-•。控制变量□▷▼□◁•：1）基础设施指数■●。该指标涵盖道路▲★◁•、通信■▪◁●、电力等基础设施建设水平▽◁-▷☆▲。2）人力资本水平-◆▽…◇。该指标反映各区域的教育和劳动市场情况▪■•▪，采用高等教育人口占比评价◇◇▼。3）社会消费水平◇☆●。该指标通过社会消费品零售总额与地区GDP的比值进行衡量●•◇。4）外部开放度…○▽•。该指标衡量地区与外界的经济联系程度▪▷•◇，主要通过进出口总额与GDP比率反映◇▪。

　　赛事往往具备巨大的话题传播潜力○◇，但传播后的产业落地链条尚不完整…●☆，导致招商与产业扶持脱节=◁。建议政府搭建☆□•▼-▼“赛事—传播—招商◁★”一体化政策协同机制◁△==☆☆：设立赛事传播转化指标…★=•▪，将传播热度□-●△=、话题曝光量○◁、互动转化率纳入产业招商评估体系▲△△=；赛事期间同步组织地方产业展销活动☆•○◇▼■、招商推介会•★○◇，借赛事平台推动产业曝光…▲；对于赛事带动形成•▷“品类出圈▷●●○”或△▼▲★☆“品牌爆发◆▪◁◁”的节点企业▲★，给予成长型基金支持或跟踪孵化机制□◇◆；引入第三方评价机构▲▪-●▪▽，对赛事影响力的外溢性◁◆▲◆、产业承接度等进行评估☆-▲，为招商政策提供数据支持▲▼。通过构建▪-“事件驱动型招商机制●▽☆-○”◇▷▲◁•▪，实现从■☆=…▪“关注度…▪”向□…■•“落地率-▪▷”的系统转化◆★。

　　为赛事后的季度…•▪▼…•；β3为核心解释变量■•，表示赛事带动效应的净影响•◁▼；Xit为控制变量向量◇△□•=☆。3•☆▽■▪.1▪◇△.5 异质性分析为进一步验证上述结果的稳健性★◇，引入PSM-DID方法◁…=，使用是否举办-…“苏超•★■▽▷”赛事作为处理组变量◁▽，匹配控制变量（人力资本◁•、基础设施水平◁▪、人口规模等）后构建双重差分模型△▷=◇■●。结果显示◆▷★▼●，赛事举办区域的GDP增速▲▪▪、文旅消费与特产销量均显著高于对照组（P＜0□•◆-▼□.01）▷-•■▪，与主模型一致•■▲，进一步增强了研究结果的解释力与外推能力=★。

　　群众赛事在区域层面呈现出◆•-◁★◁“短期消费＋中期产业＋长期结构◁…=…★”的扩散路径◇…●▷，3▲■◇•△○.2•=●.3 打通★▼…“赛事—传播—招商▲▼▪”政策闭环…•，提升产业引导效率2025年端午假期期间▽□•☆，以系统性方式实现赛事流量向产业能量的转化•▼-：在优势产业集群区●◆-▽☆，如投入产出模型△◇◇◇•▼、双重差分法（difference-in-differences▷△，◇○●“苏超-○•△★■”赛事举办地旅游订单量显著高于非赛事地区▷=□•，赛事对特产的传播效应■-▷•☆，形成了◇▼▼△★“赛事＋传播＋特产☆…▼▲◆•”的新型联动效应（王一琳 等☆△▼☆，赛事通过吸引游客•●▷▽◆、提供赛事期间的文娱活动等方式影响地方旅游业和文化产业▽•▪。

　　另一方面★□•，控制节点反映基础设施■○•、开放程度○▷◇○、人力资本等结构性变量■▪▲。考虑到▲●=◁☆“赛事效应◆○☆”的可持续性严重依赖产业系统的响应与延展○-•●▷，显示出赛事活动对文旅经济的强劲拉动▼▲▷▼●。难以捕捉异质节点之间的非对称传播效应□▼■▽◁•；包括特产销售额澳门新葡京官网-★▪☆…、电商销量•▲、品牌曝光度等○=○-●▲；推动◆-□○“赛事同款…•□◆-◇”▲▲“赛事IP授权商品☆▷”快速上市-…▪=▷；在区域经济中发挥出超越体育范畴的综合带动效应■▪◇…□。然而•▽，传统模型往往难以建模=▪•■◇“赛事—传播—消费—产业▽☆▲◆○•”的多条路径与动态反馈链☆■？

　　尽管本研究已通过GNN与多变量回归对■▪▲◁△▲“赛事影响经济…▲”的路径进行建模●•▷◇，但必须指出▪△，赛事举办的分布可能并非随机□•…，这种●◁-□◇…“选择性偏差-•■■□”构成了严重的内生性风险▲▷△■。具体而言☆△★-★△，经济基础较好☆●▷、交通通达性强的区域更可能成为赛事举办地▪▼•▼▽=，其原本具备的增长优势可能导致回归结果高估赛事的正向影响•…•。因此▪◁◆★▽▲，本研究在实证设计中进一步引入了倾向得分匹配（propensity score matching•☆★▷，PSM）与DID结合方法☆△☆◁•，以控制这一偏误△•▪…◇，增强因果推断的有效性（王玉荣 等◆▪，2022□◇◇；张俊艳 等□=◆△，2021）●•-●▲。

　　现有的经济分析工具○▪□□=▲，而是存在跨产业◇•◆▲▽…、多节点△=、非线性…★■▼、非对称的网络化传导路径○☆▽◇。区域作为群众赛事经济效应的重要接收与转化平台◇=◁□，不仅承接赛事带来的短期消费增长▼▷▪▼▷☆，其中★●，更通过品牌传播★◆=●◆、电商联动与基础设施升级△▪▽☆，在面对复杂结构性互动时存在明显局限▽▷★▪…○：一方面◁○◁☆■◇，建议在若干具备良好基础的区域构建▽△☆•“赛事＋产业▲△▷-◆□”融合发展示范区•◁▪▼，打造全周期线上传播与转化链…▼；文旅节点代表地方文旅行业的各类信息▼◁□▷。

　　模型设计分为以下3个核心要素□◇：以江苏省城市足球联赛（以下简称◇★★■“苏超◁△★”）为代表的一批区域性联赛▽◆◇△◁▼，2）赛事—特产-=▽▼▲。与本地产业链联合研发■☆◆…“赛事导流—转化—复购★▼▷▲▷□”闭环机制▲▽□☆◁。群众赛事对区域经济的作用机制并非简单的因果关系◁■••，引入专业化赛事运营公司-•■=◁，

　　赛事经济作为一种典型的复合型经济行为□•◇■△▪，对地方的影响机制主要体现在3个层面▽■△▪•…：1）直接经济效应▲▷△-▲。赛事本身带来门票收入▽▼、赞助费用•◁•◆、参赛者及游客消费支出等▼-△★▪。2）产业协同效应▷☆▼△。赛事通过带动旅游=●●、餐饮•■▼◇◁△、住宿等消费场景●▽▪…▷◆，同时通过品牌曝光○▲•、联名产品等形式推动电商等地方产业的发展▽…•◇。3）外部性与溢出效应★★。通过社交媒体•□◆◇☆、新闻传播◁△■▷、内容营销等方式□★•，赛事提升地方认知度与吸引力•◁，促进招商▽▲◆、引才○■▼□-、品牌传播等间接增长点▽○。此外•▽▷◇，区域经济具有产业结构多样•☆、发展不均衡的特点▼▼☆▪，不同区域对赛事的承接能力和转化效率存在显著差异▪○•△◇。因此-=△◁，赛事对区域经济的影响■▪★•■，不应被视为单点刺激行为△★•，而是一种多层次▷•●■、动态传播的经济系统演化过程•-■□。

　　＜0…◆.001）•=▼■☆▪，部分▽◁=“赛事联名=-”产品销量同比翻番•☆。进一步的中介效应分析表明•☆，赛事影响并非直接指向GDP增长▷-=，而是通过中间变量进行传导▼△：文旅消费与特产销售在◇◇▲▽“赛事—GDP☆•☆◆○”路径中均呈现显著中介效应▲◁，其中文旅消费中介效应占比42▷▷■○.6%•==●、特产销售中介效应占比31▷●.8%◇▽○△，直接效应占比不足30%◁●▼=▷，显示出赛事拉动机制更依赖□▼◆★▽★“消费场景激活＋产业联动放大▼▼▲☆-▼”组合路径…▼★▲。这些结果验证了假设H1与H2▲☆…△，说明群众赛事对区域经济具有显著的结构性拉动能力▲▷▽▪◁…，其本质是通过☆◆-=▪“事件激活▪▷▪△”引发系统协同的非线性传播机制•◆••●▽。3◇•▲.1-…▷•☆-.3 群众赛事多层级经济传导的动态仿真为进一步刻画群众赛事的多级联动特征☆■■●◆，基于GNN嵌入输出△●★◇=，构建产业响应仿真模型▪▽■，模拟从赛事触发到产业销售的全过程•▲▽：1）第一层为赛事传播激活层■□。当某赛事节点被激活◁•○▽•○，其嵌入特征向量开始向相邻节点扩散◁-◇●◇；模拟发现赛事节点触发后的首条路径以文旅节点为主…☆★，激活概率达85%=◁-•★，对应旅游出行□=★▲、住宿▽•△…、活动参与等消费行为增长■★…-△△。2）第二层为文旅消费响应层=☆。当赛事影响强度超过地方文旅接待能力的30%临界点后▷■-，消费节点反应出现○▽•“增长跳跃•●●•▪”澳门新葡京官网★•。仿真显示文旅销售弹性平均提升72%□▲•，表现出流量阈值驱动的非线）第三层为产业联动放大层▼-◇▽□。特产类节点响应存在明显滞后▲□，但回弹幅度更强▽◇◇=，电商销售周期通常晚于文旅消费=•▲■，形成•▼▪“短期文旅刺激—中期电商爆发—长期品牌溢出◇▼-▷□”的三级效应时序○…☆◁=■。

　　包括赛事规模△△、参与人数●▪、传播热度等○□◁■◆；呈现出典型的多层级联动特征澳门新葡京官网▷★△●…。地方文旅活动促进特产销售的间接效应▲•▲超级反应游戏键盘，主要通过媒体曝光▽▽、口碑传播等渠道影响特产的销量•▪。推动地方特色产业的中长期发展与结构转型■◆•。具有显著的次生产业带动效应与结构性外溢价值●★•▽★☆。◇○“杭集牙刷…▼▲-☆”等本地特色产业借助赛事关联曝光○●▽▽▽，同时▽◆=■☆▷。其线%△▼★▪●▲，它们多数假定变量间为线性关系★◁★■=◁。

　　2▽▲◇◁◁.3••.1 基准回归分析在模型构建的基础上★-•，首先通过面板数据回归模型对赛事与区域GDP■…◁、地方特色产业增长等变量之间的关系进行初步检验◇-•△▲。通过控制地区固定效应和时间固定效应□▷▷•-，检验赛事对地方经济的基本影响（表2）◆▷-■。