The analysis of the economic determinants of participation in sports is considered to be a promising research topic in general. Although time is a constitutive part of sports consumption, there has been only limited empirical analysis of the determinants of time investments in recreational sports. This article focuses on revealing the determinants of sports consumers' travel time spending behaviour in recreational sports. The study is based on survey data from two studies, one in Stuttgart and the second in Cologne. By applying a Heckit model, several socio-demographic (e.g., gender, age) and involvement (e.g., frequency a sport is practised) variables influencing the sports consumers' travel time investments are detected. Practical implications with regard to sports facility management/planning (e.g., sports facility allocation as well as closure, relocation and renovation of existing sports facilities) are discussed.
L’analyse des déterminants de la performance olympique fut longtemps une macroéconomie de guerre froide où le nombre de médailles gagnées par une nation est expliqué par ses ressources économiques et humaines, puis par son régime politique et le fait d’être le pays hôte des Jeux. On propose une vision des Jeux d’après guerre froide, recherchant un complément d’explication plus proche de l’idéal olympique qui tiendrait compte des performances individuelles, de la culture et des disciplines sportives. Les estimations économétriques correspondant à cette vision renouvelée sont limitées par la faible disponibilité des données, portant sur la période 1976-2004. Dans une première spécification inspirée de l’article de référence de la macroéconomie des médailles par nations, avec une classification plus précise des pays, le PIB par tête, la population, le régime politique et l’effet pays hôte déterminent le nombre de médailles gagnées. Une deuxième spécification ajoute une variable capturant des différences culturelles par régions du monde qui améliore l’estimation précédente. Une troisième estimation utilise une nouvelle base de données individuelles et introduit une classification économique des disciplines sportives parmi les variables explicatives. Elle permet d’estimer les chances, pour un athlète d’une nation donnée, d’atteindre une finale olympique ainsi que ses chances de gagner une médaille. Pour la prévision des médailles gagnées à Pékin 2008, on introduit une variable inertielle dans le modèle macroéconomique, captant le culte de l’olympisme des nations habituées à gagner des médailles et les différenciant des autres nations participantes. On prévoit aussi ces gains à partir de données individuelles, sans inertie.
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