基于PSR模型的我國體育場地公共服務承載力評價與空間特征

滿江虹，邵桂華，王晨曦

體育場地作為國家發展公共體育服務建設的重要基礎設施條件，是實現“全民健身計劃”以及“十九大”報告中提出“廣泛開展全民健身活動，加快推進體育強國建設”要求的資源承載主體。體育場地資源是指，在一定區域內投入人力、物力、財力等要素，以專門用于體育訓練、比賽、教學和健身活動，且具有公益性或經營性的體育設施總和[1]。多年來，國家針對體育場地資源這一公共體育服務供給側要素的全面發展，實施了“全民健身路徑工程”“雪碳工程”“農民體育健身工程”等舉措，但是由于我國省域間不同的經濟發展水平、人口分布狀態、組織管理模式與環境氣候條件等社會生態特征，使得我國體育場地資源在省域間仍存在類型配置、覆蓋面積、開放水平不均衡等公共服務承載力差異[2]。資源承載力是指，一個國家或一個地區資源的數量和質量，對該空間內人口的基本生存和發展的支撐力，是可持續發展的重要體現[3]。省域體育場地資源承載力，即是對區域內公共體育所能服務的健身人口數量以及能夠滿足的健身需求程度的表征。因此，在綜合考慮場地資源存量與社會生態因素的基礎上，全面、科學地呈現省域體育場地的公共服務承載狀態與承載潛力，對實現場地資源供給與需求精準匹配，以及區域資源的均衡配置有著重要的實踐意義。

為了對我國體育場地資源有較為全面的數量、質量、類型以及資金投入與動態變化的詳細了解，國家體育總局聯合教育部、原鐵道部等多家國家部委，開展了全國體育場地普查。學術界基于普查中大量詳實的場地資源數據，對我國體育場地總體建設與發展狀況做了大量研究，其整體研究脈絡呈現出3個關鍵階段。（1）總體發展現狀的論述。學者對公共體育場館與設施的發展現狀[4]、存在的問題[5]、服務職能[6]、未來趨勢與發展對策[7]進行闡述，其研究是基于普查數據的直觀描述性統計，雖然對我國體育場地總體狀態進行了宏觀分析，但是在指導體育場地管理實踐中卻暴露出脫離現實環境，以及缺少內在要素分析的弊端。（2）區域場地資源的空間特征分析，主要是結合地理信息系統對城市體育設施[8]、農村場地供給[9]、學校場地動態特征[10]，以及空間布局[11]與區位選址[12]的可視化分析，其研究更具科學性、操作性與實踐指導意義，但未能探究體育場地的公共服務職能。（3）體育場地的公共服務能力綜合探究。學者基于對場地發展現狀與區域空間特征的研究基礎，結合地理與經濟的相關理論方法，對體育場地資源配置均衡性[13]、供給模式[14]、服務能力[15]、體制改革[16]等方面展開研究，可以看出，以往對體育場地綜合能力的研究多是呈現靜態的資源均衡性分析與空間分布，缺少全面的指標考量與動態的空間承載潛力分析。

1921年，人類生態學家PARK和BURGESS明確提出了承載力這一衡量資源供給能力的概念，此后國內外運用定性與定量方法展開了對資源環境承載力與生態承載力的相關評價研究，如針對湄公河流域規劃開展城市承載力評價[17]；馬爾代夫和尼泊爾的環境承載能力與旅游業發展評價[18]；京津翼生態文明指數評價；縣域森林生態安全評價等。其中，基于DPSIR與PSR模型構建指標體系并采用層次分析法、熵值法與TOPSIS計算綜合指數，已成為承載力評價的客觀、科學、成熟的技術路線[19]。因此，本研究首先基于壓力—狀態—響應（PSR）模型，構建我國體育場地公共服務承載力評價指標體系；其次，在賦予各指標客觀權重的基礎上，計算體育場地資源承載力指數，并使用環境與氣候區位系數進行修正，綜合評估體育場地公共服務承載力水平；最后，呈現出場地資源承載力的可視化空間特征。以此為總體管理、規劃我國體育場地的省域優化配置，以及供需匹配的空間均衡聯動提供決策依據。

1 研究方法

1.1 熵權法

熵權法是運用于信息論及多目標決策分析中，綜合量化評價指標體系內各具體指標所負載信息熵的程度，賦予各具體指標權重的一種客觀權重計算方法，熵權法避免了層次分析等賦權法憑經驗確定指標權重的主觀弊端[20]。因此，本文采用熵值法計算體育場地公共服務承載力具體評價指標權重。

1.2 TOPSIS評價法

TOPSIS評價法是通過定義最優方案與最劣方案，分別求解各評價對象與最優水平和最劣水平的距離，計算各評價對象與最優、最劣方案的相對貼近度，繼而對方案進行排序[21]。本研究結合客觀熵權法，對我國31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）體育場地公共服務承載力水平進行評價，也是對原有TOPSIS法的改進。在此將熵權法計算的31個省（自治區、直轄市）體育場地子承載力權重系數與相應的標準化狀態值加權，構成規范加權矩陣。分別表示p個?。ㄗ灾螀^、直轄市）到最優指標值與到最劣指標值的距離。

1.3 探索性空間數據分析

1.3.1 全局空間自相關 探索性空間數據分析，是用于分析變量在地理空間中的關聯性與集聚程度，且具有識別功能的空間數據分析方法[22]。空間自相關，則是指變量分布于不同空間位置的某一屬性值之間的統計相關性，一般而言，在空間中呈現集聚狀態的變量，在地域單元之間存在自相關性[23]。空間自相關關系，主要分為空間正相關和空間負相關，正相關是指地理空間鄰近的變量其屬性值具有相似的狀態或趨勢，反之，其屬性值則具有相異的狀態或趨勢。

全局空間自相關，能夠反映同一具體指標變量在空間區域內的自相關性，以及各個地域單元與鄰近地域單元之間的相關性，并用全局莫蘭指數（Moran’sⅠ）表示出區域屬性值存在的聚集、離散或者隨機分布的空間模式特征。莫蘭指數的區間值為[-1，1]，取值-1表示完全負相關，取值1表示完全相關，取值0表示不相關。

1.3.2 局部空間自相關 與全局空間自相關探究變量在地理空間中的屬性值整體趨勢不同的是，局部空間自相關是通過局域屬性值呈現集聚或分散的局部相關性空間分布，局域莫蘭指數是檢驗變量在局域空間上的集聚現象，并用LISA聚集圖呈現各地域單元與鄰近單元的相關性類型[24]。由于全局空間自相關性在一定程度上會掩蓋局部空間的不同聚集類型，因而局部空間自相關計算可將聚集類型具體分為高值與低值不同組合的4種分布模式。

2 體育場地公共服務承載力評價指標體系的建立

2.1 PSR模型建立

聯合國可持續發展委員會提出基于壓力—狀態—響應（pressure-state-response）的PSR模型，并在此基礎上構建評價指標體系，用以系統表征環境資源狀態，而后經濟合作與發展組織（OECD）也倡導以其模型為基礎，評價生態安全指數及生態環境綜合承載能力[25]。PSR模型在壓力—狀態—響應三者構成的閉合系統層面的運行機制可描述為：人類活動與生態演變在一定程度上對環境系統造成壓力，使其改變了原有的良性資源狀態與更迭規律，因而為了緩解資源壓力以及促進環境系統的可持續發展，人類采取一定的積極修復措施，以響應環境系統的生態預警，如此不斷演化便形成了人類活動與環境系統之間的壓力—狀態—響應循環模式。

雖然此模型下的具體指標體系表征的是人類在動態活動中對環境系統的不同反饋，但是其循環方式與體育公共服務供給系統的運行機制相契合。體育場地資源在公共服務供給側表現出的供給主體單一、運行效率低、單位資金能耗大等負面狀態，與不斷加快的城鎮化建設所帶來的健身資源需求并行，在使得體育場地服務功能異化的同時，也對體育場地公共服務承載力造成直接與間接的壓力[26]。體育場地資源系統在人口生態壓力與配置效率壓力的作用下，使已有存量資源發生損耗并降低人均體育場地資源擁有量，為了提升體育場地資源在公共服務供給側的承載能力，政府及社會力量做出相應改善舉措，以實現體育場地資源的可持續發展與滿足人民日益增長的體育文化需要[27]。本研究依據壓力—狀態—響應（PSR）模型構建出由目標層、系統層、因素層和指標層組成的我國體育場地公共服務承載力評價指標體系，從人口環境對體育場地資源系統產生的間接壓力與內部管理運行的直接壓力角度出發，評價場地系統所承載的服務壓力；從體育場地已有的絕對量資源和相對量資源角度出發，評價場地系統的自身服務狀態；將政府、學校與社會力量所提供的多元供給模式與存量集約方式視為對壓力作出的響應。

2.2 指標選取

依據PSR模型選取體育場地公共服務承載力具體評價指標的步驟與方法如下：通過查閱文獻，充分借鑒國內外相關研究的指標選取，并在此基礎上全面創新地提出體育場地公共服務承載力指數，建立了體育場地資源系統PSR指標體系。遵循評價指標選取的科學性、動態性、可操作性原則[28]，綜合考慮第六次全國體育場地普查所涵蓋的體育場地資源基礎數據，以及國家與公眾在供給側一端對體育公共服務的關注點，并且參考楊明、魏德祥、張大超、寇健忠、王進等在體育公共服務體系、體育場地資源配置等方面的相關研究成果，以及《中國公共體育服務發展報告》中關于體育場地與設施資源的相關闡述，選取自主運營體育場地數量比率、體育場地不開放比率等30個指標，共同構成評價體育場地公共服務承載力指數的指標體系（見表1）。

體育場地資源系統所承載的壓力，主要從直接壓力和間接壓力2個方面來評價.體育場地利用率低下、單位成本高、服務異化以及單一的供給主體與運營方式都會對體育場地服務能力造成壓力，因而選取自主運營體育場地比率、體育場地不開放比率、學校體育場館不開放比率、大型體育場館承擔非體育類活動比率與大型體育場館平均支出作為直接壓力的成本型指標；與此同時，城鎮化建設帶來的局域人口密度提升，與建設用地占用面積的增加也會對體育場地的公共服務承載力造成間接壓力，故選取人口密度、城鎮化率與建設用地占城區面積比率作為間接壓力的成本型指標。體育場地資源系統狀態主要從絕對狀態和相對狀態2個方面進行評價，充足的體育場地建設資金、數量、面積與工作服務人員是其提供公共服務的基本保障，故選取體育場地數量、體育場地面積、體育場館從業人員、大型體育場館數量、城市健身步道數量、全民健身路徑數量和健身路徑器械數量作為評價體育場地公共服務承載力的絕對狀態指標；為使得各狀態指標在省域之間具有可比性，繼而選取人均體育場地數量、人均體育場地面積、人均室內體育場地數量、人均室外體育場地數量、城鎮人均體育場地數量、鄉村人均體育場地數量和人均體育場地投資金額作為其服務承載力的相對狀態指標。政府、學校與社會力量等社會系統，對體育場地服務壓力做出的響應主要表現在多元供給與存量集約2方面，故選取社會力量投資金額比率、體育場地合作運營比率與體育場地委托運營比率作為多元供給指標；選取大型體育場館承擔體育賽事活動比率、體育場地部分時段開放比率、體育場地全天開放比率、學校體育場館部分時段開放比率和學校體育場館全天開放比率作為存量集約指標。

表1 體育場地公共服務承載力評價指標體系Table1 Evaluation Index System of Public Service Carrying Capacity of Sports Grounds

3 體育場地公共服務承載力評價與空間特征

3.1 數據來源與權重分析

體育場地資源基礎數據來源于第六次全國體育場地普查數據，基于數據難以獲取與承載力指數計算所需的省域數據完整性考慮，本研究的省域分析部分未涵蓋香港、澳門、臺灣地區。人口密度等社會發展數據來源于《中國統計年鑒》以及根據社會基礎數據計算得出。

在運用熵權法計算得出的體育場地公共服務承載力指標權重中（見表2）可以看出，各指標權重系數相差不大。在由壓力、狀態與響應構成的評價體系系統層中，體育場地資源系統狀態層面的指標權重相對較大，說明人均室內外場地數量、城市健身步道、全民健身路徑以及健身路徑器械等場地存量資源的基礎供給對場地服務能力的影響較大。在系統壓力層面的權重中，大型體育場館平均支出與人口密度指標的權重較大，這類指標是由于城鎮化發展帶來的人口活動變化以及場館資源的內部運營效率低下造成的。因而，在我國城鎮化進程加快發展的時代背景下，人口聚集伴隨的體育文化服務需求與存量資源的資金消耗對場地服務承載力造成較大的壓力，而運營主體的單一與體育場館服務功能異化等指標也會對其產生不用程度的壓力，如大型體育場館承擔非體育類活動占比較高，以及體育場館開放水平低等現象。在系統響應層面的指標權重中，學校體育場館開放比率與社會力量投資金額比率所占的權重較大，說明合理地增加學校體育場館開放比率，以及鼓勵社會力量的投入是應對體育場地服務壓力的重要手段，同時發揮體育場地合作運營與委托運營的多樣化服務，是對提升體育場地公共服務承載力的積極響應。

表2 體育場地公共服務承載力評價指標權重Table2 Weight of Evaluation Index for Public Service Carrying Capacity of Sports Grounds

3.2 承載力評價指標綜合指數分析

基于熵權法的TOPSIS公共服務承載力綜合指數計算結果顯示（見表3），我國31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）的體育場地公共服務承載力綜合指數為0.131 2，西部地區和東部地區綜合指數分別為0.155 7、0.144 5，均高于這一平均水平，而中部地區綜合指數為0.086 2，低于全國平均水平，造成上述東、中、西部地區綜合指數差異的原因如下。

表3 體育場地公共服務承載力綜合指數Table3 Comprehensive Index of Public Service Carrying Capacity of Sports Grounds

西部地區包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、四川、重慶、云南、貴州、西藏在內的10個?。ㄗ灾螀^、直轄市），其土地面積約為540萬km2，占全國陸地國土面積的56%，總人口為2.85億人，占全國總人口數的23%。地廣人稀的生態特征使其在人口密度與資源需求方面給予西部地區公共服務供給較少的壓力。相對較少的資金投入以及體育場地資源，一方面顯示出西部地區資源供給不足、設施配備不完善以及場地功能單一的薄弱狀態；另一方面，卻也簡化了場地資源的管理模式以及管理成本，降低了產生服務功能異化的可能性[29]。在此種稍顯單純的運營鏈與公共服務供給模式下，政府、學校以及社會力量等社會系統為應對服務壓力而作出的響應措施，在簡單的系統反饋結構中提升效果明顯，因而加大體育場地開放力度、鼓勵場館舉辦群眾性體育賽事等響應措施對提升體育場地的公共服務承載力正面影響較大。雖然，西部地區的公共服務承載指數高于全國水平，但是由于諸多歷史原因造成的場地資源建設慢等薄弱的絕對狀態，仍需對其提出不斷提升公共服務供給水平的要求。

東部地區包括遼寧、北京、天津、河北、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、廣西、海南在內的12個?。ㄗ灾螀^、直轄市），其面積占全國國土總面積的13.5%，人口數占全國總人口的41.2%。經濟發展較快的東部地區顯示出人口密度大的地域特征，加之城鎮化建設的發展背景，人民不斷增長的體育文化需求對這一地區的公共體育服務能力提出了更加多元的要求。與西部地區體育場地資源狀態不同的是，東部地區場地的絕對資源狀態較好，但是壓力層面影響較大，主要體現在城鎮人口健身需要充足的場地與設施資源支持，以及多元供給主體提供的場地委托、合作運營方式來完善多樣的服務功能，以此滿足更高層次的精神文化與健康需求。從PSR模型計算的綜合指數來看，東部地區公共服務承載力指數略低于西部地區，基本與全國平均水平一致，作為承載了我國近一半人口的東部地區，在服務壓力不斷增加的現狀下，完善資源共享、高效整合利用以及多元主體運營方式等響應層面的措施，是提升其體育場地公共服務承載力的關鍵因素。

中部地區包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南在內的9個?。ㄗ灾螀^），土地面積占全國的29.5%，人口數占全國總人口的35%。中部地區作為我國重要的經濟、政治、交通腹地，其人口活動與資源壓力不言而喻，從體育場地公共服務承載力綜合指數來看，中部地區的平均值低于西部、東部以及全國水平。從PSR模型包含的壓力、狀態與響應層面的循環關系來看，中部地區所承擔的場地開放比率低、體育賽事活動少與運營服務單一等的直接壓力，以及社會發展帶來的間接壓力較大，因而抑制了體育場地已有存量資源的服務發展空間，繼而造成資源利用率低、服務功能異化、建設管理資金投資渠道少等體育場地資源現狀。與西部地區社會生態壓力小以及東部地區資源環境基礎較好的狀況不同，中部地區在此種負向循環過程中，使得直接與間接壓力逐漸被放大，場地資源持續匱乏，因而響應層面做出的多元供給方式與存量集約措施對體育場地的資源共享、管理績效優化以及公共服務承載力的提升發揮著至關重要的作用。

為了進一步探究東、中、西部地區的體育場地公共服務承載力綜合指數在省域之間的地理分布特征及空間聯系，運用ArcMap軟件呈現我國31個省（自治區、直轄市）不同水平的體育場地公共服務承載力在地域空間上的層次分布（見圖1）。可以看出，西部地區中以西藏為中心點向外擴展至新疆、青海的區域，呈現出相對水平較高的公共服務承載能力；東部地區則以江蘇為中心沿海擴展至山東、浙江與廣東的區域，呈現出與西藏、新疆、青海相近的承載力水平，其余省域的承載力水平較低；而中部地區各省域則均呈現出低水平的承載力指數。由此空間分布特征可以看出，全國體育場地公共服務承載力指數較高的省份分布在西部邊境地區與東部沿海地區，其之間巨大的地域跨度降低了對中部地區的輻射帶動能力。因而，加強省域內的體育場地資源均衡配置與利用，以及區域體育場地之間的資源共享仍是促進我國體育場地公共服務承載力全面提升的重要路徑。

3.3 省域區位系數修正結果

將區位系數作為調整系數，對基于PSR模型構建的指標體系綜合指數進行修正與補充，以此來保證所建指標體系的科學性與全面性的操作概念，是由國家林業局主持的“林業生態安全指數”課題中提出的。在生態安全評價與管理領域提及的生態區位系數，主要是指在某一生態系統或生態單元內由于其自然條件的不同體現出較大的差異性，并將體現差異性的指標構建為系統性的區位系數，附加于PSR模型指標體系的綜合指數之上，以此劃分不同區域的不同環境、氣候條件相對于生態安全的不同影響，以及綜合考慮附加客觀區位系數后的綜合指數變化。

圖1 體育場地公共服務承載力綜合指數分布圖Figure1 Index Distribution Map of Public Service Bearing Capacity of Sports Grounds

本研究構建了基于壓力—狀態—響應（PSR）模型的體育場地公共服務承載力評價指標體系，以此來評價省域體育場地資源所能承載的全民健身服務水平。在對各?。ㄗ灾螀^、直轄市）的體育場地承載力進行綜合評價時，PSR模型的構建全面考慮了體育場地資源的絕對與相對狀態，以及場地自身資源的服務響應指標，但是從客觀性與科學性原則來評價省域服務承載力還應考慮不同地域的環境、氣候要素。一方面，環境與氣候要素不僅是各地區不可避免的客觀因素，更是各地區規劃建設體育場地類型，以及健身設施科學合理配置的重要考慮因素；另一方面，不同的氣候與環境條件也會對場地開放時間、活動安排以及居民健身行為的選擇產生影響。因此，綜合考慮影響運動指數（為居民提供是否適宜運動的建議）的相關因素，以及數據選取的可獲得性與科學性，選取晴天天數、日照時數與空氣質量3個因素作為反映環境與氣候區位的指標。

環境與氣候區位系數評價方法與步驟如下：（1）從國家環境監測總站與國家氣象局的官方網站獲取31個省（自治區、直轄市）的晴天天數、日照時數與空氣質量具體數據；（2）運用Arc-GIS軟件對各評價因子進行分級賦值，并結合熵權法計算各因子的權重值；（3）對各影響因子進行空間加權疊加分析，獲得空間區位加權系數分布圖（見圖2）。計算得出晴天天數、日照時數與空氣質量的權重分別為0.637 2，0.100 9和0.261 9。從體育場地公共服務承載力區位系數分布圖可以看出，區位系數綜合評價值按其數值高低可分為5個等級，內蒙古、吉林、遼寧的區位系數值總體較高，說明此地區的環境與氣候狀態為體育公共服務提供了良好的基礎條件，新疆、甘肅、寧夏、山西、北京也呈現出較好的區位條件，而廣西、海南、重慶、四川、貴州處于最低水平的區位指數。從這一宏觀整體的區位系數分布來看，處于溫帶季風氣候的北部平原地區，存在體育場地建設與發展公共體育服務的區位潛力，而西南部地區雖然空氣質量較好，但是由于晴天天數與日照時數較少，在一定程度上制約了體育場地資源的使用率、開放率以及體育賽事舉辦數等公共服務承載力。

圖2 環境與氣候區位系數分布圖Figure2 Distribution Map of Location Coefficient of Environment and Climate

在環境與氣候區位系數分布圖的基礎上，將全國31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）基于PSR模型計算得出的承載力綜合指數疊加于空間加權分布圖上，最終形成經過區位系數修正后的體育場地公共服務承載力綜合指數分布圖（見圖3）。承載力綜合指數經過區位系數調整后顯示，相較于修正前的承載力指數，除了吉林、遼寧、重慶、四川，其余各?。ㄗ灾螀^、直轄市）之間的相對差異不大，吉林與遼寧由于區位系數的明顯優勢，使得最終的承載力綜合指數水平得以提升，而重慶與四川卻由于區位系數的顯著劣勢，降低了承載力相對水平；上海、江蘇、浙江、江西、山東、河南、西藏、青海這8個地區的綜合指數相對排名與修正前一致，說明晴天天數、日照時數與空氣質量作為承載力評價的補充系數，雖然不是影響其省域公共體育服務水平的關鍵因素，但是也在一定程度上制約了體育場地資源在供給側的有效發揮。

從區位系數修正后的最終體育公共服務承載力綜合指數來看，省域之間的承載力指數相差較大，其數值介于0.674~0.108，最高水平的地區為西藏，其余排名前8的省份為江蘇、上海、青海、新疆、廣東、浙江、山東，最低水平的省份為貴州。從地域分布來看，全國平均承載力綜合指數為0.182，西部、東部與中部地區的平均綜合指數分別為0.202，0.193和0.145，3個地區的平均相對水平與系數修正前一致，即西部最高，東部次之，中部最低。從其空間分布狀態來看，西部的高值地區仍是以西藏為中心，向新疆、青海擴散；東部地區以江蘇為中心，向山東、浙江沿海擴散；中部地區維持較低的承載力水平。對比修正前的承載力綜合指數，內蒙古、新疆、山東、浙江、山西、遼寧地區有小幅度提升。體育場地公共服務承載力水平總體呈現從西北部、東南部、東北部地區向中部及西南部地區逐漸遞減的地域分布狀態，由此在增強西部體育場地資源基礎建設的同時，提升中部體育場地的綜合承載能力，對完善我國公共體育服務供給水平以及區域資源協調配置有重要的戰略意義。

圖3 體育場地公共服務承載力修正后綜合指數分布圖Figure3 Revised Index Distribution Map of Public Service Bearing Capacity of Sports Grounds

3.4 承載力動態水平的空間特征分析

如前所述，由于我國省域的經濟、社會、文化發展存在較大差異，繼而對PSR模型中所包含的體育場地資源壓力、狀態與響應的作用方式也不同，加之各地域不同環境、氣候區位條件系數的影響，從而使得省域體育場地公共服務承載力水平也呈現出明顯的動態地域空間特征。因此，從基于PSR模型評價的體育場地公共服務承載力綜合指數，以及將疊加了環境與氣候區位系數的修正指數2方面，對我國各?。ㄗ灾螀^、直轄市）體育場地資源的動態服務承載力進行全局性與局部性空間特征的深入分析。

對體育場地公共服務承載力水平的全局空間特征分析，是運用GeoDa軟件分別計算區位系數修正前與修正后的省域體育場地公共服務承載力水平的Global Moran’s I指數估計值，并通過T值與P值呈現顯著性結果；對體育場地公共服務承載力水平的局部空間特征分析，則通過繪制Moran’s I散點圖、LISA空間聚集圖以及顯著性圖來呈現其在地域空間中的動態分布與聚集狀態。

3.4.1 全局空間自相關檢驗 從區位系數修正前與修正后的承載力綜合指數來看（見表4），修正前、后的體育場地承載力綜合指數的Moran’sⅠ值分別為0.116 7和0.204 3。根據這一計算結果可知，我國省域場地公共服務承載力指數在地理分布上并非完全隨機，而是存在空間集聚的正效應和集聚性，并且在疊加了環境與氣候區位因素后，省域空間依賴性有所提升。指標修正前、后的P值均小于0.05，證明我國各?。ㄗ灾螀^、直轄市）體育場地公共服務承載力指數存在相似的空間集群，即承載力綜合指數處于高值的地區，對周圍地區具有一定程度的正向影響，使得周圍地區的指數也相對較高，而低值地區周圍的省域指數也相對較低。

如前所述，來自社會發展、人口活動以及供給主體與運行方式單一等作用于體育場地服務水平的直接與間接壓力，會影響體育場地資源的絕對與相對狀態，而省域社會系統單元為應對壓力，做出擴寬投資金額渠道、加強場館合作與委托運營、提高場地開放率以及群眾賽事活動數等一系列響應措施，以此來完善體育場地資源的公共服務承載力[30]。這說明，基于壓力—狀態—響應的系統層要素對評價其場地資源的承載力水平具有重要影響。將這三者評價指標要素映射于我國多樣的地域風貌、氣候環境以及省域內社會要素發展的非均衡狀態中發現，即便在相同的場地資源狀態下，不同的經濟、環境與人口等社會生態要素聚集特征，會對省域場地資源承載力的空間特征產生疊加影響。已有相關研究結果表明，我國省域經濟發展存在較強的空間集聚特征，并且影響省域學校體育場地數量從無序的隨機分布向有序的空間聚集分布轉變。因此，本研究在此種分析模式下，證明環境、氣候區位系數分布與我國體育場地承載力水平的空間集聚狀態之間存在一定程度的影響關系。從區位系數修正后的全局自相關檢驗P值可以看出，與綜合指數修正前的空間依賴性相比，其空間自相關性與聚集性有所提升。

表4 體育場地承載力綜合指數的全局空間自相關檢驗結果Figure4 Global Spatial Autocorrelation Test Results of Sports Site Bearing Capacity Index

3.4.2 局部空間自相關檢驗 （1）修正前綜合指數局部空間自相關。為了在我國體育場地公共服務承載力全局空間動態特征的基礎上，更為準確、具體地探究省域地理空間上的局域自相關性，分別呈現了指標修正前與修正后的承載力綜合指數的局域空間Moran’s I散點分布以及LISA聚集狀態，以此來分析各?。ㄗ灾螀^、直轄市）對于全局空間自相關的貢獻水平以及Moran’s I值掩蓋局部不穩定性的程度。

與全局空間自相關檢驗不同的是，局部空間自相關計算可將聚集類型具體分為高值與低值不同組合的4種分布模式，即高-高（H-H）、低-低（L-L）、低-高（L-H）、高-低（H-L）。從體育場地承載力綜合指數修正前的全局Moran’sⅠ散點圖（見圖4）可以看出，其承載力綜合指數在空間分布上并非完全隨機分布，而是表現出明顯的空間聚集性與依賴性，其中，低-低類型聚集區占主導地位，即大多數地區聚集于第三象限，這一正相關集群狀態下共有9個省份，分別為內蒙古、甘肅、寧夏、山西、河南、四川、重慶、湖北和貴州，而處于高-高正相關集群狀態的地區為新疆，處于高-低負相關集群狀態的地區為廣東。

圖4 修正前綜合指數Moran’s I散點圖Figure4 Moran's I Scatter Plot of Composite Index before Correction

進一步結合修正前承載力綜合指數的LISA空間聚集及顯著性檢驗圖（見圖5）看，除低-高的負相關集群類型沒有顯著對應的省份，在其余3種集群模式中，各省份均以小于0.05的顯著性水平呈現省域間的顯著聚集特性。從地域分布看，新疆與廣東分別處于西部與東部的承載力指數高值中心，但其影響力并未輻射至低值聚集的中部地區，中部地區仍呈現出較低的體育場地公共服務承載力平均水平。省域體育場地承載力所形成的空間動態分布特征與PSR模型中的壓力、狀態和響應層面的具體指標密切相關，如新疆地區在人口密度、城鎮化率等社會間接因素方面給予場地資源供給較少的壓力，而廣東地區則是相比其他地區擁有絕對場地資源存量優勢。體育場地的開放與活動開展以及群眾參與體育鍛煉的選擇都與環境、氣候條件密不可分，而區域性的不同環境與氣候區位要素又是短時間內不可控的客觀因素。因而，在分析場地公共服務承載力的空間特征時，應將疊加區位因素后的結果進行對應分析，以顯示不同環境、氣候條件下的區域場地承載潛力。

圖5 修正前承載力綜合指數的LISA空間聚集及顯著性檢驗圖Figure5 LISA Spatial Aggregation and Significance Test Chart of Comprehensive Index of Bearing Capacity before Modification

（2）修正后綜合指數局部空間自相關。從體育場地承載力綜合指數修正后的全局Moran’s I散點圖（見圖6）看，其疊加后的承載力綜合指數在空間分布上表現出與修正前相似的空間聚集性與依賴性，其中低-低類型聚集區占主導地位，這一正相關集群狀態下共有11個省份，分別為甘肅、陜西、山西、寧夏、河南、四川、重慶、湖北、貴州、湖南和海南，而處于高-高正相關集群狀態的地區為新疆，處于高-低負相關集群狀態的地區為廣東和內蒙古。進一步結合修正后承載力綜合指數的LISA空間聚集及顯著性檢驗圖（見圖7）發現，除低-高的負相關集群類型沒有顯著對應的省份，在其余3種集群模式中，其所屬省份均以小于0.05的顯著性水平呈現省域間的顯著聚集特性，其中寧夏、重慶與貴州呈現小于0.01的顯著性水平。對比修正前的綜合指數聚集狀態看，疊加了區位系數后的空間特征仍舊呈現中部低值集聚，西部與東部高值區分散的總體趨勢，但是內蒙古以及與其鄰近的東北部地區呈現出公共服務承載潛力。說明，各地區不同的晴天天數、日照時數與空氣質量等環境、氣候區位系數作為客觀因素，在體育場地資源公共服務承載力評價中起著補充指標與預測潛力的作用。

4 結論與建議

4.1 結 論

4.1.1 我國體育場地公共服務承載力評價 從修正前的省域PSR模型綜合指數來看：（1）西部地區的體育場地公共服務承載力指數高于全國水平，并且作用在相對存量資源狀態上的直接與間接壓力程度較小，但是由于諸多歷史原因而存在場地資源投入少、建設慢等薄弱的資源絕對狀態；（2）東部地區的體育場地公共服務承載力指數略低于西部地區，基本與全國平均水平一致，雖然東部地區具有絕對存量資源的基礎優勢，但是其地區人口密度大、城鎮化建設快以及資源需求水平高等社會生態因素給予其公共服務承載狀態較大的壓力；（3）中部地區的承載力平均值低于西部、東部以及全國水平，并且直接與間接壓力逐漸被放大，場地資源持續匱乏。

圖6 修正后綜合指數Moran’s I散點圖Figure6 Modified Composite Index Moran's I Scatter Graph

圖7 修正后承載力綜合指數的LISA空間聚集及顯著性檢驗圖Figure7 LISA Spatial Aggregation and Significance Map of Modified Bearing Capacity Index

從區位系數修正后的省域PSR模型綜合指數來看：（1）西部、東部與中部3個地區的平均相對水平與系數修正前一致，即西部最高，東部次之，中部最低；（2）吉林與遼寧由于區位系數的明顯優勢，使得最終的承載力綜合指數水平得以提升，而重慶與四川由于區位系數的顯著劣勢，降低了承載力相對水平，上海、江蘇等地區的綜合指數相對排名與修正前一致；（3）省域之間的最終承載力指數相差較大，最高水平的地區為西藏，其余排名前8的省份為江蘇、上海、青海、新疆、廣東、浙江、山東，最低水平的省份為貴州。

4.1.2 我國體育場地公共服務承載力空間特征 從修正前的省域體育場地公共服務承載力空間特征來看：（1）我國整體場地公共服務承載力指數在地理分布上并非完全隨機，而是存在空間集聚的正效應和集聚性；（2）省域聚集狀態呈現出低-低類型聚集區占主導地位，其中內蒙古、甘肅、寧夏、山西、河南、四川、重慶、湖北和貴州處于這一類型聚集區，新疆呈現高-高正相關集群狀態，廣東呈現高-低負相關集群狀態；（3）新疆與廣東分別處于西部與東部的承載力指數高值中心，但其影響力并未輻射至低值聚集的中部地區，中部地區仍呈現出較低的體育場地公共服務承載力平均水平。

從區位系數修正后的省域體育場地公共服務承載力空間特征來看：（1）疊加了環境與氣候區位因素后，承載力在空間分布上表現出與修正前相似的空間聚集性，但是省域空間依賴性有所提升；（2）省域聚集狀態仍呈現出低-低類型聚集區占主導地位，新疆呈現高-高正相關集群狀態，廣東和內蒙古呈現高-低負相關集群狀態；（3）空間特征仍舊呈現中部低值集聚，西部與東部高值區分散的總體趨勢，但是內蒙古以及與其鄰近的東北部地區呈現出公共服務承載潛力。

4.2 建議

從構建的壓力—狀態—響應（PSR）模型的系統層面來看，提升省域體育場地公共服務承載力的舉措，應從緩解系統壓力，積極實施響應措施，以此來增強已有體育場地存量資源的最大化利用著手。國家2007年出臺的“中央7號文件”指出，“公共體育設施建設要與學校體育設施建設統籌考慮、綜合利用”，這在強調消除不同社會系統之間資源共享隔閡的同時，更是提出了體育場地資源合理配置與有效利用的系統壓力緩解方式。面對現有場地資源相對存量不足的現狀，應積極落實國家從1995年頒布的《全民健身計劃綱要》、2009年國務院頒布的《全民健身條例》、2011年的《全民健身計劃2011—2015年》以及到2016年頒布的《全民健身計劃2016—2020年》中均提及的學校體育場地對外開放的政策，以此來提升社會體育場地資源的供給能力。與此同時，還應完善場地資源的多元供給方式以及拓展合作與委托的運營方式，來增強場地資源的活動組織能力與服務的多樣化水平?；谖覈鞯貐^不同資源環境與氣候的區位條件，應全面考慮其區位劣勢，因地制宜地建設滿足群眾體育健身的場地設施，并充分發揮區位優勢，開展群眾性體育活動，豐富其精神文化生活，為實現健康中國戰略提供優質的場地資源保障。