我们体育经济学家已经习惯了在支持体育补贴的文件中夸大经济影响。经济学家克雷格•德普肯(Craig Depken)和j•c•布拉德伯里(J. C. Bradbury)最近在他们的博客上就这个问题发表了文章。首先，克雷格在《劳动分工》上发表了一篇文章，节选自迈阿密先驱报的一篇文章对迈阿密超级碗的经济影响

把超级碗视为经济引擎的支持者们驳斥了学院派的怀疑论者，认为他们用复杂的公式掩盖了显而易见的事实。他们指出，随着大赛的临近，抨击NFL球员的报道给教授们带来了令人垂涎的媒体报道。

简洁?你要简单吗?J.C.在他的Sabernomics博客上有一个关于简单的故事。他写了他接到一个记者关于弗吉尼亚州里士满鼯鼠对经济影响的电话。飞鼠队的一名高管称，该团队给里士满地区带来了4000万美元的经济影响。J.C.想知道他们是如何得出这么大的数字的，所以他问了记者报告中使用的方法。记者回答说:

他说，这个数字是基于一个小联盟棒球的公式，该公式将该组织产生的收入乘以5。

没有比这更简单的了。

美国经济分析局(US Bureau of Economic Analysis)使用投入产出模型来计算各个地理位置特定产品的乘数。你想要密苏里州哥伦比亚市的黄油倍率?BEA有一个。你对明尼苏达州的乘数感兴趣吗?BEA已经搞定你了。从我使用这些乘数的经验来看，大多数BEA乘数都在2左右。

但我们必须考虑到一个事实，即体育支出主要来自本地地区。这种支出代表的是支出再分配，而不是创造，由此产生的乘数接近于0。

当然，《经济学人》的方法论过于复杂，掩盖了显而易见的事实。

我不否认我们的模型的复杂性。它们复杂的一个原因是，可观察到的经济结果，无论我们谈论的是票价、个人收入指标、就业数据等，都是一个复杂过程的产物。正如龙卷风是极其复杂的大气过程的产物一样，经济结果也是极其复杂的市场过程的产物。

我们的方法复杂的另一个原因是我们处理的是样本，样本通常不在我们的直接控制之下。当我们试图解释这些样本固有的随机过程时，这个过程变得更加混乱。是的，我们的模型很复杂。但那是因为世界是一个复杂的地方。

也许下次我们应该把我们的数字乘以5，然后就完事了，等着在报纸上看到我们的名字。