影響我國居民體育鍛煉與體育比賽觀看參與的因素分析

朱洪偉 呂小林 劉志強 劉振

發展體育事業和體育產業是提高中華民族身體素質和健康水平的必然要求，有利于滿足人民群眾多樣化的體育需求、保障和改善民生，有利于擴大內需、增加就業、培育新的經濟增長點，有利于弘揚民族精神、增強國家凝聚力和文化競爭力。[1]這次由國務院發出的通知中首次將體育產業推向了國家戰略的高度，政策的提出就需要我們不斷去為其努力和實現，如何快速有效地促進體育產業的發展是廣大學者和政府、企事業不斷分析和研究的重點。國家的產業報告中指出體育產業有5萬億的增值空間，接下來國家會大力加強體育相關產業的投資，推動體育發展。首先，國家體育總局已經簡政放權，職業體育慢慢開始走向市場化，群眾體育賽事也都放開，不再進行復雜的賽事審核，但是，當不由國家層面組織承辦時，一些體育賽事的舉辦尤其是民間體育賽事就需要有更好的組織和管理以及后勤保障，如安保和醫療，這些因素大大增加了舉辦體育賽事的成本，勢必影響其體育賽事的發展，因此，處理好體育賽事中“供血不足”的現象也就十分重要。體育賽事的承辦資金一般來自于轉播權，贊助商，以及體育門票等方面。全民健身也就是讓更多的群體參與到體育鍛煉中來，也是本文中主要分析的因變量之一：體育鍛煉參與，通過提高體育參與發生率，推動相關體育器械、設備、服務，等相關產業的發展。門票收入作為商業體育賽事的一項重要收入來源，是商業體育賽事舉辦成功與否的一項重要衡量手段[2]，其上座率不僅與體育賽事的精彩程度有關，還與觀眾自身一些因素有關，故探討和分析觀看體育賽事群體的自身因素也有很大意義。故本文基于促進體育參與的視角，擬通過CGSS數據中的體育鍛煉參與和體育比賽觀看參與兩個問題的相關因素進行探討和分析，以期為促進全民健身和體育賽事門票業的發展提供些許幫助。

1. 研究方法

1.1 文獻資料法： 以sports participation為檢索詞數據庫查閱分析英文期刊10余篇，以體育鍛煉、體育參與為檢索詞查閱分析相關文獻43篇，為本研究提供理論支撐。

1.2 數理統計法：

1.2.1 數據來源

本文數據來自中國人民大學和香港科技大學聯合進行的中國綜合社會調查(china general social survey，簡稱CGSS)。是社會科學進行分析的經典數據來源，也為本研究提供較好的信度和效度。

1.2.2 數據概況及變量選取

①變量描述概況

針對CGSS-2010調查的11783名居民數據均通過SPSS20.0軟件包進行整理分析。問卷設計中將參加體育鍛煉和觀看體育比賽以“每天、一周數次、一月數次、一年數次或更少、從不”的形式讓被調查者回答；有3844名居民回答了在體育鍛煉的便利性(以下簡稱體育便利性)的問題，問題設計為：我居住的地方適合進行體育鍛煉，如慢跑、步行，1完全同意(4很便利)、2同意(3便利)、3既不同意也不反對(2一般)、4不同意(1不便利)5完全不同意(0很不便利)。由此我們可以得到一個有序(次序變量，即從不參與體育鍛煉或觀看體育比賽的次數<一年數次或更少<一月數次<一周數次<每天)的因變量：體育鍛煉參與和體育比賽觀看參與，可以對其進行有序回歸(ordinal regression)分析，但在實證中出現了共線性的問題。參看原有此類文章分析中發現，學者劉大維[3]和學者李驍天[4]將體育鍛煉參與分成“是”和“否”，即進行體育鍛煉為“是”，不進行體育鍛煉為“否”形成了2分類因變量，進行二分類logistic回歸分析。E Kemler[5]也曾將在過去12個月至少參加過一次任何體育形式的被測試者做為體育參與者。故在本研究中也將采用二分類邏輯回歸對體育鍛煉參與和體育比賽觀看參與的兩個因變量的影響因素進行統計分析。

表1 各變量百分比及選取原因

②變量選取及概況

選取性別、地域、城鄉、教育程度、身體質量指數(BMI，見表2)、婚姻狀況、就業狀況、個人主觀階層、主觀健康度、主觀幸福度、年齡、個人薪資、工作時間以及體育便利性作為自變量對體育鍛煉參與(0.1)進行分析；去除身體質量指數和體育便利性加入體育鍛煉參與(5級量表)作為體育比賽觀看參與的自變量進行分析。鑒于體育鍛煉參與和體育比賽觀看參與的樣本量不同，其變量百分比為總樣本數據，選取原因為日常生活觀測或以往文獻結果，各變量的百分比及選取原因見表1。

2. 結果與分析

2.1 居民身體狀況和體育參與概況：

身體質量指數(Body Mass Index，簡稱BMI )是以相對于身高的體重，來衡量體重是否超重的常用指標。[6]原始CGSS-2010數據為體重g，身高cm，故采取計算公式為BMI=(體重÷2)÷[(身高÷100)2]得到其BMI值，通過數據(表2)我們發現國內有10.2%居民的體重過輕，偏胖和肥胖群體占到總體的30.3%。肥胖是影響人身體狀況的一個主要因素之一，往往會伴隨高血壓或冠心病等危險因素，對體重的控制就要在能量的攝取和消耗之間達到均衡，肥胖群體就應當防止飲食失調(eating disorders and obesity )[7-8]并積極的參與體育鍛煉，提高基礎能量代謝率和運動消耗。同時體重過輕的居民群體也可以通過制定體育鍛煉方案來增加體重。由表1可知，有53.1%從不參與體育鍛煉，有15.2%一年參與數次或更少，可見在推進全民健身上我們需要進行更多的動員和努力。在觀看體育比賽上，從不觀看和一年數次或更少的群體占總體的82.4%，這說明廣大居民觀看體育比賽的參與度還是很低的，同時也不難看出體育賽事的門票業或賽事網絡轉播權等領域的發展還有良好的愿景。

表2 BMI分布狀況表

2.2 體育鍛煉參與和體育比賽觀看參與的二分類邏輯回歸結果分析

在進行二分類邏輯回歸中將有次序的變量統一按同方向進行處理，并將身體質量指數、地域、婚姻、教育程度、就業狀況以啞變量形式引入，采用Likelihood Ratio Backward進行逐步回歸最終得到了體育參與的二分類邏輯回歸模型(見表3)。

表3 體育參與的二分類邏輯回歸分析系數表

著：*為p<0.05下顯著，**為p<0.01下顯著，***為p<0.001下顯著。

2.2.1 體育鍛煉參與的二分類邏輯回歸分析

在進入為0.05，刪除為0.10的顯著性水平下經過六步逐步回歸，最終其Hosmer and Lemeshow 擬合優度檢驗Chi-square也由原來的10.720(p=0.218)變化為最后的5.535(p=0.699)，表明預測概率獲得的期望頻數與觀察頻數之間無顯著統計學意義，即模型擬合情況較好。通過交叉分類表我們得知該模型的最后模型正確率為75.0%，要比step0時只有常數項的數值57.3%高出17.7個百分點。其ROC曲線(見圖1)面積為0.828，表示診斷為體育鍛煉參與者的準確度較好，相應的標準誤為0.009，p=0.000,95%置信區間為(0.810,0.846)。

表3的數據模型一顯示：在體育鍛煉參與的性別上，表現出男性在體育鍛煉參與度上強于女性的特質，是女性的體育鍛煉參與優勢比(OR值)的1.069倍，但在p<0.05顯著性水平下并沒有顯著性的統計學差異，這與國外的一些學者[9-10]的研究結果不同，但與往年的CGSS數據：劉大維(2006年數據)，李驍天(2008年數據)的研究結果一致。肥胖群體和過輕、正常、偏胖群體之間沒有表現出差異性，但其對比顯示這三個群體在體育鍛煉參與上均為肥胖群體的1.1倍以上(過輕1.152,正常1.308,偏胖1.239)，且系數為正，說明這三個群體的體育參與高于肥胖群體。地域、階層、主觀健康3個自變量也沒有對體育參與發生率形成顯著的統計學意義；年齡也沒有表現出每增加1歲其體育鍛煉參與發生率的顯著性。模型二表現出在城鄉，教育程度、就業狀況、婚姻狀況、薪資狀況、工作時間、主觀幸福度和體育便利性8個自變量在p<0.05的顯著性水平下對體育鍛煉參與有著顯著性意義。城市居民體育鍛煉參與較農村居民的OR值為1.988倍，且在p<0.001的水平下顯著。在教育程度上隨其增長而增長，中等教育的OR值是初等教育的1.880倍，高等教育的OR值是初等教育的5.402倍，也說明高等教育在體育鍛煉參與上的優勢比是要高于中等教育，即呈現出教育程度越高，體育鍛煉參與的可能性就越大。在工作狀況上，從未工作的群體和失業群體與從事非農工作的群體沒有統計學意義上的顯著性，但從事非農工作的群體是從事農業工作的群體優勢比的0.503倍(系數為負值0.687，在p<0.001水平上顯著)。未婚群體要比已婚、離婚和喪偶群體體育鍛煉參與的可能性高(系數值為負數)，其OR值在0.3上下。主觀幸福度越高體育鍛煉參與的發生率越高。薪資越高其參與體育鍛煉的可能性也越大。體育鍛煉受工作時間長度影響呈現負向，工作時間越長其參與的發生率越低。體育鍛煉參與的發生率隨體育鍛煉的便利性增加而增加，每增加一個單位其優勢比增長1.182倍。

2.2.2 觀看體育比賽參與二分類邏輯回歸結果分析兼與體育鍛煉參與的比較

與體育鍛煉參與模型相比，體育比賽觀看參與的模型擬合優度表現一般，在進入為0.05，刪除為0.10的顯著性水平下經過五步逐步回歸，最終其Hosmer and Lemeshow 擬合優度檢驗Chi-square由原來的12.521(p=0.129)變化為最后的16.824(p=0.023)，故模型一的擬合情況表現更為穩定，模型二為精簡模型，但在以下文中僅對模型一進行分析梳理。通過交叉分類表我們得知該模型的模型一正確率為73.7%，要比step0時只有常數項的數值65.4%高出8.3個百分點。其體育比賽觀看參與的準確度ROC曲線(見圖2)面積為0.787，相應的標準誤為0.006，p=0.000，95%置信區間為(0.775，0.799)，表現中等。

圖1 體育鍛煉參與的ROC曲線圖

相較體育鍛煉參與，與體育鍛煉參與不同的是：性別在體育比賽觀看參與上表現出了顯著性的差異(p<0.001)，且男性觀看體育比賽發生率的OR值是女性的2.117倍；地域因素在觀看體育比賽發生率上也呈現出明顯差異性，西部<中部<東部，這可能跟體育賽事舉辦地的發展狀況有較大關系，其它則表現為經濟狀況因素、體育認知、體育情感等方面因素影響；體育比賽觀看參與發生率隨階層的變化而增加；主觀幸福度、就業狀況和婚姻狀況在體育比賽觀看參與上未表現出顯著的差異性；相較于體育鍛煉參與，是隨年齡增大參與發生率越高，體育比賽觀看參與則呈現出相反的趨勢，即：隨年齡增大體育比賽觀看參與發生率越低(系數為-0.018)且具有顯著性(p<0.01)。與體育鍛煉參與相同的是：城市居民的體育比賽觀看參與發生率要高于農村居民；教育程度則呈現教育程度越高體育比賽觀看參與發生率越大，中等教育程度和高等教育程度分別是初等教育優勢比的1.8倍和2.6倍；薪資水平，呈薪資越高體育比賽觀看參與發生率越大；工作時間呈工作時間越長體育比賽觀看參與發生率越低；體育比賽觀看參與的發生率也隨體育鍛煉參與的頻率增加而增加，每提高一個單位其發生率比在原來的基礎上增加1.512-1=51.2%；主觀健康也未對體育比賽觀看參與產生顯著性(p<0.05)的統計學意義。

圖2 體育比賽觀看參與的ROC曲線圖

3. 結論與促進體育參與的措施分析

3.1 結論

體育鍛煉參與和體育比賽觀看參與對于全民健身和體育賽事門票業有著重要的影響和意義，本文通過CGSS-2010數據為來源，從與我們息息相關的社會學層面(性別、階層、城鄉、薪資等)以及主觀因素層面(主觀幸福度和主觀健康狀況)和社會因素(體育便利性)對體育參與的兩個方面(體育鍛煉參與和體育比賽觀看參與)進行了二分類邏輯回歸分析，受CGSS問卷限制，還有很多體育相關問題在此不能進行深入探討與分析，如家庭因素(家庭經濟收入和支出、家庭經濟地位)和自變量間交互作用等相關問題在本文中不再引入，希望能在后續的研究中進行強化與分析，借此也期望中國綜合社會調查這樣的權威機構能夠增添更多的體育相關問題和數據，為體育科研的廣度和維度提供更多的理論數據和支撐，推動其體育事業的發展，加快成為支柱性朝陽產業的進度。

總結以上研究可以大致將影響體育參與的因素歸結為：城鄉因素、教育程度因素、工作時間、薪資水平和工作時間都對體育鍛煉參與和觀看體育賽事參與有著顯著性的影響；就業狀況、婚姻狀況、主觀幸福度和體育便利性4個自變量對體育鍛煉參與發生率影響顯著，而性別、階層、年齡、區域、體育鍛煉參與頻度5個自變量對體育比賽觀看的發生率有顯著性影響。

3.2 建議

針對不同因素變量對體育參與發生率的影響和差異，我們可以做出如下判斷和改變來增加體育鍛煉參與和觀看體育賽事參與的發生率。對于性別，年齡因素對體育鍛煉參與和體育比賽觀看參與的影響，我們可以在賽事舉辦和鍛煉內容上加以區分設計與調整，如：增加老年人喜愛的賽事，加快壘球、毽球等賽事的發展；在賽事門票上采用情侶優惠等營銷政策。從個人來看，我們應適當提升薪資并盡量減少工作時間，提高生活質量，改變生活階層，同時提升主觀幸福度。體育便利性對體育鍛煉參與起著重要作用，應當加強公共體育設施的開放和建設，推進健身場館等相關體育產業的市場化開發。教育程度在體育鍛煉參與和體育賽事觀看參與上也都呈現出較高顯著性，且對體育鍛煉參與影響系數較大，因此，提高文化程度是必然的發展趨勢。城鄉因素在對體育鍛煉參與和體育比賽觀看參與上也都表現出顯著的差異性(p≤0.001),農村居民受知識、經濟、場地便利性以及體育認知等方面因素影響，在體育鍛煉參與和體育比賽觀看參與上都較城市居民表現出明顯的滯后性。故應當加快推進農村建設，打造經濟、文化、生態、文明、和諧發展的城鄉一體化建設，在推進其發展的同時還要加強體育設施的增設，根據博弈論，由于一些公共設施具有“非競爭性”和“非排他性”，存在著“搭便車”的現象，這就要求政府要更多的進行場地、設施的投入，在推進農村建設時給予一定的政策傾斜。文中也指出，體育門票業還有很好的發展空間，在方法上還需要更多的創新，如四年一屆的“世界杯”每年都會吸引大量的球迷觀看，是否有可能將其搬上電影銀屏，這還需要后續的調查與探討。體育鍛煉參與能夠提高觀看體育賽事的參與度，進而影響體育賽事的門票業，與此同時，隨著體育鍛煉參與和觀看體育賽事參與的人數和頻次的增多，社會涌現大量的體育人才，為體育相關產業增添流動資金和為加速體育事業的發展提供人力資源保障。

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