中國高等體育院校空間分布及其知識產出研究

□李琛（蘭州城市學院地理與環境工程學院 甘肅 蘭州 730070）

隨著高等體育院校的不斷發展，識別和明晰體育院校及其知識產出水平在空間上的布局狀況以及是否存在集聚，具有重要的現實意義。梳理國內外文獻，發現對體育院校及相關資源空間分布的研究，主要從體育設施的空間布局，具體的體育項目的地域分布及探討體育文化與地理環境的關系等方面展開。本文在前人研究的基礎上采用地理空間統計分析中空間自相關分析方法，將空間因素考慮到模型中，研究中國高等體育院校及其知識產出的空間分布狀況，為中國高等體育院校的平衡發展提供一定的理論和政策建議。

1、樣本數據與方法

1.1、樣本數據

樣本數據為中國大陸31個省、自治區和直轄市的本科體育院校的數量和各地區高等院校的知識產出。其中本科體育院校統計數據來源于《中國統計年鑒》和《中國教育統計年鑒》，各地區高等院校的知識產出用發表在核心學術期刊上的文章數來統計；以除了我國香港、澳門特別行政區和臺灣省的中國大陸31個省、自治區和直轄市作為研究區域，以下簡稱各省份。在實證分析中用到的中國各省份的底圖用Mapinfo9.5制圖軟件完成，利用Open Geoda空間計量軟件進行數據分析和地圖處理。

1.2、研究方法

（1）全局空間自相關分析。

全局空間自相關分析反映的是區域空間整體上的區域屬性值空間位置的依賴關系，計算全局空間自相關的指標和方法較多，最常用的是Moran's I系數和Geary's C比率。在文章中我們主要采用Moran's I指數來檢驗我國高等體育院校及其知識產出的全局空間相關性。全局Moran's I定義如下：

章中指我國高等體育院校的數量及其知識產出水平，n為研究對象的數目，Wij為空間連接矩陣，是二進制的空間權重矩陣，空間連接矩陣可以通過鄰接規則和距離規則來構建。本文主要采用的是各省份的相關數據，而且相鄰省份之間有共同的邊界。因此，采用K值最臨近空間權重矩陣進行分析。Moran's I的取值范圍在-1-1之間，數值等于0時，說明空間服從隨機分布；若其數值小于0時為正相關，數值越大，相關性越大；若其數值小于0則為負相關，數值越小，差異性越大。

得到空間自相關Moran's I指數的計算結果后，還需對其進行統計檢驗，其標準化統計量為：

通過在正態分布或隨機分布假設下得到Moran's I的期望值和方差來分別進行假設驗證，標準化的Moran's I的期望值為：

當該公式成立時，表現出區域高等體育院校及其知識產出屬性值的分布是一種隨機地理空間分布的模式。

在正態分布假設下，Moran's I系數的方差表示為：

根據公式（1）-（4）檢驗中國高等體育院校及其知識產的全域空間自相關關系。如果Moran's I的標準化Z統計量遠大于正態分布函數置信區間雙側檢驗閾值0.05（0.01），表明中國高等體育院校及其知識產出呈現顯著的正向相關關系，空間正向相關關系表示相鄰地區的類似特征值出現空間位置的依賴性。

（2）Moran's I 散點圖。

通過繪制空間相關系數的Moran's I散點圖，將高等體育院校及其知識產出的空間依賴模式分為四個象限，以判斷各個地區和其鄰近地區的關系；第一象限HH，表示研究省域的高等體育院校及其知識產出屬性值和周邊省域的高等體育院校及其知識產出屬性值都比較高；第二象限（LH）表示研究省域的屬性值較低而周邊省域的屬性值較高；第三象限（LL）表示研究省域和周邊省域的屬性值均較低；第四象限（HL）表示研究省域的屬性值較高而周邊省域則較低。落入第一、第三象限正的觀測值具有較強的空間正相關，即具有均質性；落入第二、第四象限的觀測值具有較強的空間負相關，即有異質性。如果觀測值均勻地分布在四個象限，則表明觀測值之間不存在空間自相關性。

2、實證結果與分析

2.1、各地區高等體育院校分布

圖1中國高等體育院校的空間分布圖

從圖1中可以看出：中國高等體育院校主要分布在四川、陜西、山西、湖北、湖南、江西、廣東、河南、山東和江蘇幾個身份。與這些省份相鄰的地區其變化較小，基本處于均勻的分布狀態，表明這些省份的高等體育院校的數量分布較為一致。從數量分布上看，高等體育院校主要集中的中東部，西部相對較少，另外發現經濟發達的北京、上海、天津等地數量反而較少，這主要跟研究數據的選取有關，由于圖中僅顯示了中國高等體育院校的數量分布，無法從圖中比較各地區的體育發展好壞，體育學科的學術研究水平等。總體來看，高等體育院校在各省份的分布很不平衡，集聚特征明顯。

為進一步識別各個地區與其鄰近地區的關系，需要通過進一步繪制空間相關系數的Moran’s I散點圖來識別。圖2給出了中國高等院校的Moran’s I散點圖。

圖2 中國高等體育院校的Moran’s I散點圖

中國高等體育院校的Moran’s I系數為0.2833，表現出較強的空間自相關，說明中國高等體育院校形成了一定的集聚。第一象限是高屬性值集聚區，包括：山西、陜西、河南、河北、湖南、湖北、江西、江蘇、廣西、廣東和山東。第三象限是低屬性值集聚區，主要包括東北地區和西部的省份。約有3/4的省份位于第1、3象限，呈現出較強的空間正相關性，進一步證明了全局指標檢測的正相關分布特征。說明區域之間存在近鄰效應，某個區域的高等體育院校的發展水平與鄰近區域的發展水平有關，某個區域的發展過程可能依賴于鄰近區的發展狀況，使得中國高等體育院校的分布呈現高高或低低的集聚特征，揭示了我國高等體育院校在空間分布上的不均衡性。

2.2、地區高等體育院校知識產出分布

從圖3中可以看出，知識產出水平最高的是北京，上海和廣東分別位居第二和第三。知識產出水平排名靠前的還有山東、浙江和湖北等。與圖1各地區高等體育院校的分布數量相比，形成較大的差異。從圖1以高等體育院校衡量的北京、上海和廣東的高等體育院校的發展并不是最快的，而若考慮各地區的學術研究成果后，是高等體育院校發展最快，知識產出水平最高的地區。因此僅以各地區高等體育院校的數量來單純衡量高等體育院校發展的好壞存在片面。以發表在核心期刊的學術成果作為衡量標準使研究結果更加合理，與實際更加吻合。從國家社會基金衡量的高等體育院校學術水平來看，排名前三位的分別是上海、北京和山東，廣東排名第四。排名進入前10的省份還包括浙江、湖北、河南、江蘇、陜西、四川。與核心期刊的發表數量相比，各地區的社科基金的分布變化并不大。而從體育自然基金代表的知識產出水平看，除北京和上海仍然位居第一和第三以外，湖北的分布變化較大，上升為第二。而原來排名靠前的廣東落后為13名。從知識產出的總體分布看，基本形成了以安徽省為中心逐漸向外圍擴散的圈層結構，第一圈層屬于高值集聚區，主要包括山東、湖北、河南、浙江、上海和江蘇；第二圈層次高值集聚區包括遼寧、河北、陜西、四川、湖南、江西和福建；外圍區包括西北的部分省份如內蒙、寧夏、青海和西藏和東北和西南地區如黑龍江、貴州和海南等。隨著距離的擴大，相應的知識產出水平不斷降低。

圖3 各地區高等院校體育知識產出水平的空間分布圖

從圖1發表在核心期刊的學術文章并結合社會基金和自然基金在地區的分布，發現各地區的高等體育院校的學術研究及知識產出水平與地區的經濟發展程度較為一致。分析發現各地區發表在核心期刊的學術文獻數量與社會基金的分布比較穩定，排名靠前和靠后的基本一致，而與自然基金相比，分布差異較大，主要表現為各地區的體育學術研究上的偏好和差別。

從圖3可以看出體育知識產出在各地區的分布情況，為進一步比較各地區的體育知識產出的分布，表1、表2分別給出了中國高等體育院校知識產出的Moran’s I系數和空間相關模式表。

表1是地區高等體育院校知識產出水平分類統計的空間自相關檢驗，衡量地區高等體育院校知識產出水平的三個變量均通過了5%和10%的顯著性水平檢驗。從表中可以看出社科基金在各地區的集聚水平較高，核心期刊較小，而自然基金的集聚最差。因此核心期刊和社科基金地區差異較大，而自然基金的分布較為平衡。

表1 高等體育院校發表核心期刊分類統計的空間自相關檢驗

表2第一象限表示中國高等體育院校知識產出屬性值高的省份被中國高等體育院校知識產出屬性值高的其它省份包圍的高值集聚區，以北京和上海為中心。第三象限低值集聚區，主要是西北三個省份和西南部分地區。而第二和第四象限表示異質的空間分布，即低值被高值包圍和高值和被低值包圍的地區。

表2 高等體育院校發表核心期刊分類統計的空間相關模式表

從以上的分析看出，中國高等體育院校及其知識產出的空間分布具有較明顯的集聚特征，各地區高等體育院校的分布主要集中在中部，形成高值集聚區，在西部成低值分布，形成低值集聚區。而知識產出水平在各地區的分布，基本形成了以安徽省為中心逐漸向外圍擴散的圈層結構。

3、啟示

高等體育院校及其知識產出水平的集聚態勢是伴隨著中國經濟的不斷發展而產生的，與一定的經濟發展水平相一致，經濟較發達的省份，其體育院校知識產生水平也就越高，體育事業發展就越快。高等體育院校在各地區的分布不均衡，具有集聚態勢，這種集聚會促使有條件的地區先發展起來，形成不均衡發展，但當體育院校集群發展到一定階段后，由于集群效應導致地區差距不斷擴大，為防止極化效應，需要政府采取措施進行調節，從而使體育院校和起知識產生水平在地區間均衡協調發展。