我國市域學校體育場地空間分布特征及影響因素研究

孫成林

十八屆五中全會將建設健康中國升級為國家戰略，推進健康中國建設成為全面建成小康社會、全面提升中華民族健康素質和實現中華民族偉大復興中國夢的重要舉措。中共中央、國務院印發《“健康中國2030”規劃綱要》中明確指出：將中小學作為學校健康教育的重點，……將青少年作為體質健康干預的重點人群[1]。《體育強國建設綱要》中明確提出：將促進青少年提高身體素養和養成健康生活方式作為學校體育教育的重要內容[2]。學校成為培養青少年身體素養、體育素養和健康素養的主陣地[3]。誠然，學校體育是樹立青少年運動觀、生命觀和健康觀的重要舉措，強化學校體育工作是實現健康中國戰略的基礎性工作，而作為開展學校體育工作的重要物質載體——體育場地，是提升青少年身體素養質量的關鍵因素和重要環節。《國務院關于實施健康中國行動的意見》的頒布，為我國學校體育場地規劃建設提供了行動指南，《健康中國行動（2019—2030 年）》則為學校體育場地建設提供了時間表和具體要求。在當前建設健康中國、體育強國的時代背景下，學校體育工作肩負著偉大的時代使命。

國內學者就公共體育場地空間分布進行了系列研究，在縣域層面，對福建省[4]、江蘇省[5]縣域體育場地空間分布特點進行了研究；在市域層面，對北京市[6]、上海市[7]、廣州市[8]、蘭州市[9]、泉州市[10]等城市公共體育場地空間布局進行了研究；在省域層面上，對遼寧省公共體育設施空間分布特征進行了專門研究[11]；在全國層面上，對全國省域體育場地空間布局[12]、中國城市體育空間分布[13]進行了專題研究，還有對上海、廣州、武漢、烏魯木齊市等城市的大型體育場館布局進行的研究[14]；在學校體育場地方面，對體育場地建設現狀、對外開放、政策保障等方面進行了專門研究[15-17]。從現有研究成果看，基于縣域（或市域）單元體育場地空間分布的研究日趨增多，在省域層面上對體育場地空間分布的研究還相對較少，涉及學校體育場地空間分布的研究則更少，而在全國層面上對學校體育場地空間分布進行的研究還比較鮮見。鑒于此，本文基于第六次全國體育場地普查（簡稱“六普”）的基礎數據，采用ESDA法，從平均中心、核密度、空間自相關、標準差橢圓、冷熱點分析等多個指標，對我國市域學校體育場地空間分布特征進行研究，整體描述學校體育場地聚類的空間格局，分析學校體育場地冷熱點的分布特征，初步探討學校體育場地冷熱點分布的影響因素，以期揭示學校體育場地建設發展的空間分布規律，為當前我國學校體育場地建設資源的宏觀配置和相關政策研制提供理論參考。

1 研究指標與方法

1.1 研究指標

為了全面分析我國學校體育場地聚類的空間格局和冷熱點分布特征，選取中國大陸31 個省/市共計370 個市的行政區劃面積、各市常住人口數量、經濟發展水平（GDP 總量）、中小學在校生人數以及教育經費投入等指標，數據均來源于《中國城市統計年鑒2013》和各級地方政府官方網站。同時，依據“六普”學校體育場地的基礎數據，運用Google Earth 電子地圖平臺和高德地圖，兼顧數據的可獲得性、代表性和獨立性原則，獲取田徑場、體育館、乒乓球場、羽毛球場、籃球場和網球場6 類學校體育場地的地理坐標信息，進而得到31 個省（市、自治區）87 833 個市域中小學體育場地的POI數據（見表1）。

1.2 研究方法

通過平均中心分析，找出學校體育場地建設發展的平均中心地理空間坐標，分析學校體育場地的分布變化和空間轉移特征；通過核密度，分析學校體育場地空間分布形態、區域格局和聚集程度；通過全局空間自相關指數（Glodal Moran’sI），分析學校體育場地空間分布整體差異的狀況，判斷學校體育場地在空間上的關聯關系；通過最鄰近點指數分析，來判斷學校體育場地空間分布的聚集類型；通過標準橢圓分析，來了解學校體育場地空間分布的集聚離散趨勢和發展方向趨勢，并找出學校體育場地密度對比線；通過冷熱點分析（Getis-Ord Gi*），識別我國學校體育場地空間高值簇和低值簇的集聚狀態和空間精細分布特征，進而全面了解我國市域學校體育場地的空間分布特征。

表1 全國中小學體育場地POI基本情況統計表Table1 Primary and Secondary School Sports Venues POI Sta‐tistics

2 研究結果

2.1 平均中心分析

運用ArcGIS10.5，依據全國中、小學體育場地的POI點（田徑場為例），通過平均中心分析方法，得出我國學校體育場地的平均中心，并依據31 省官網公布的各省常住人口總量和GDP總量，分析計算出全國的人口中心和GDP 中心，進而得出我國學校體育場地中心、人口中心和經濟發展中心的地理坐標位置（見表2）。

表2 我國學校體育場中心、人口中心和經濟中心地理空間點統計表Table2 School Venues Centers，Population Centers and Eco‐nomic Centers Geospatial Points Statistics

我國學校體育場地的平均中心與我國人口中心和經濟中心（即“三中心”）在空間地理位置上的坐標略有偏離，但是“三中心”的偏離程度較小，其地理位置基本吻合（見表2）。表明我國學校體育場地建設發展與我國人口增長、經濟發展的中心趨勢明顯，這為我國學校體育場地建設資源的宏觀配置提供了理論依據。

2.2 核密度分析

為了整體考察我國學校體育場地在空間上的密度分布、分布格局和聚集程度，采用自然間斷點分級法，運用核密度聚類分析，計算出我國學校體育場地在不同核密度值區的面積占比情況（見表3）。

表3 不同核密度值區學校體育場地面積占比統計表/%Table3 Different Core Density Zone School Venues Area Statistics/%

我國學校體育場地核密度整體呈現“東高西低”的分布特征，體育場地的高值區點狀分布、中值區帶狀分布、低值區成片分布，且高值區和較高值區的體育場地面積占比較小，低值區和較低值區體育場地面積占比較大。同時，我國中、小學體育場地核密度值區分布存在市域差異，小學體育場地高值區位于環渤海地區、長江中下游地區、漢中平原地區和珠江三角洲地區，并形成多個高值區中心；較高值區分布在山東、河南、安徽和浙江省北部，湖北、四川和湖南省東部，重慶市西部、陜西省中部和福建省東南部；中值區位于遼寧、河北、山東、河南、湖北和湖南省，以及西部地區的四川、云南、廣西、寧夏等地區；稀疏區位于黑龍江、吉林、內蒙古、海南、江西、新疆、甘肅、青海、西藏和貴州省，并呈現明顯的離散分布狀態。

中學體育場地核密度高值區形成了4個獨立中心，即“北京—天津—河北中東部”中心、“廣州—深圳—東莞—珠海—佛山—中山—江門—惠州大灣區”中心、“江蘇南—安徽東—浙江北—上海”中心和“河南中部鄭州”中心。中學體育場地的核密度由高值區向外依次等級遞減擴散，并形成了陜西省西安—咸陽—寶雞市、四川省成都市—重慶市西北向東西兩側的11 市、湖南省長沙—株洲—湘潭市、貴州省貴陽市、云南省昆明市為中心的中值區，低值區則成片分布于哈爾濱東北部—內蒙古北部—甘肅省武威市西北部—四川阿壩、甘孜自治州西北部—云南省西北部以及迪慶西南—西雙版納為界線的廣大地區。其中，青海、西藏、新疆、甘肅和海南全境為核密度低值區。

2.3 空間自相關分析

為了全面了解我國市域學校體育場地空間分布差異狀況、聚類離散特征和空間自相關程度，判斷體育場地在空間上的聚集特征，通常采用Moran'sI指數來評估市域學校體育場地的空間集聚特征，LISA集聚圖判斷市域學校體育場地顯著性水平高低的位置和范圍。Moran'sI＞0，表示空間正相關性，即學校體育場地建設發展水平較高（或較低）區域在空間上趨于顯著集聚，I值越大，空間聚集越顯著；Moran'sI＜0，表示空間負相關性，即該區域與周邊區域學校體育場地具有空間差異，I值越小，空間差異性越顯著；Moran'sI=0，表示空間不相關，呈隨機性分布。運用Geoda 軟件空間分析模塊，繪制我國中小學體育場地Moran'sI指數散點圖（見圖1）。

圖1 全國中小學體育場Moran 散點圖Figure1 Middle School and Elementary School Stadium Moran Scatter

我國小學體育場地的Moran'sI值為0.261 5、中學體育場地Moran'sI值為0.294 2，學校體育場地莫蘭散點在4個象限內均有分布，整體空間分布較為集聚，體育場地的多極分化現象不顯著，且存在正向空間自相關特性。我國市域單元與鄰近市域單元學校體育場地莫蘭散點呈現4種類型的空間關聯關系：（1）第1象限為高—高關聯（擴散型），表明市域自身以及相鄰市域學校體育場地的發展程度均較高，二者呈顯著的正相關性，體育場地空間的擴散（或溢出）效應顯著，在空間分布上呈現中心與四周均高的關聯特征；（2）第2象限為低—高關聯（空心型），表明市域自身體育場地發展程度較低，而相鄰市域體育場地發展程度較高，二者呈負相關性，在空間分布上呈現中心低而四周高的關聯特征；（3）第3象限為低—低關聯（蕭索型），表明市域自身以及相鄰市域學校體育場地發展程度均較低，二者呈顯著的正相關性，在空間分布上呈現中心與四周均低的關聯特征；（4）第4象限為高—低關聯（極化型），表明市域自身體育場地發展程度較高，而相鄰市域體育場地發展程度較低，二者呈負相關性，在空間分布上呈現中心高而四周低的關聯特征（見圖1）。

（1）我國小學高—高關聯的體育場地分布在陜西省渭南市、西安市、咸陽市、商洛市、安康市，福建省廈門市、漳州市，湖南省岳陽市、懷化市、益陽市、婁底市，湖北省黃岡市，浙江省寧波市、湖州市、紹興市，河南省洛陽市、鄭州市、信陽市，江蘇省泰州市、鹽城市、徐州市、南通市，廣東省揭陽市、東莞市、潮州市、廣州市、汕尾市、汕頭市，廣西壯族自治區桂林市、欽州市、來賓市，山東省濟寧市、濰坊市、煙臺市，安徽省蕪湖市、六安市、滁州市、淮北市、阜陽市，天津市，四川省樂山市、綿陽市、達州市、成都市，北京市，云南省昆明市、普洱市，上海市；（2）低—高關聯的體育場地分布在陜西省安康市、銅川市，貴州省黔東南苗族侗族自治州、遵義市、銅仁市、畢節市，福建省寧德市、龍巖市、三明市，甘肅省平涼市、慶陽市、隴南市，湖南省湘潭市、湘西土家族苗族自治州、張家界市，湖北省十堰市、咸寧市、恩施土家族苗族自治州、鄂州市，海南省臨高縣，浙江省舟山市、麗水市、衢州市，河南省商丘市、平頂山市、三門峽市、周口市，河北省唐山市、保定市、廊坊市，江西省宜春市、九江市、萍鄉市，江蘇省鎮江市，廣東省陽江市、梅州市，廣西壯族自治區防城港市、梧州市，山西省晉城市、陽泉市，山東省東營市、泰安市，安徽省馬鞍山市、銅陵市，四川省資陽市、眉山市、阿壩藏族自治州、雅安市，云南省德宏傣族景頗族自治州、臨滄市；（3）低—低關聯的體育場地分布在黑龍江省黑河市、齊齊哈爾市、雙鴨山市，青海省西寧市、玉樹藏族自治州、黃南藏族自治州、海東市、海西蒙古族藏族自治州，遼寧省本溪市、盤錦市、營口市、葫蘆島市、阜新市，西藏自治區林芝市、那曲地區、拉薩市，福建省南平市，甘肅省天水市、嘉峪關市，湖北省襄陽市、隨州市，海南省東方市、瓊中黎族苗族自治縣，河南省濮陽市、安陽市，河北省秦皇島市、衡水市，江西省景德鎮市、鷹潭市，新疆維吾爾自治區圖木舒克市、五家渠市、烏魯木齊市、博爾塔拉蒙古自治州、哈密市，廣東省珠海市，山西省大同市、長冶市、臨汾市，山東省聊城市濱州市，寧夏回族自治區中衛市、固原市、石嘴山市，四川省甘孜藏族自治州，吉林省白山市、白城市，內蒙古自治區呼倫貝爾市、赤峰市，云南省麗江市、迪慶藏族自治州、怒江傈僳族自治州；（4）高—低關聯的體育場地分布在陜西省榆林市，重慶市，遼寧省沈陽市、大連市，貴州省貴陽市，甘肅省蘭州市，湖南省常德市，湖北省武漢市，海南省陵水黎族自治縣、儋州市，河南省南陽市、新鄉市，河北省石家莊市，江西省南昌市，廣東省深圳市、河源市，山東省濟南市、青島市。

（1）我國中學高—高關聯的體育場地分布在陜西省渭南市、安康市，貴州省遵義市、貴陽市，福建省莆田市、福州市、泉州市，湖南省湘潭市、婁底市，浙江省寧波市、溫州市、紹興市，河南省商丘市、安陽市，河北省石家莊市、衡水市，江西省宜春市、贛州市，江蘇省泰州市、徐州市、南通市，廣東省揭陽市、惠州市、廣州市、汕頭市，廣西壯族自治區桂林市、梧州市、百色市，山西省晉中市、運城市、呂梁市，山東省濟寧市、煙臺市，安徽省蕪湖市、六安市、阜陽市，天津市，四川省樂山市、達州市，北京市，云南省昆明市、紅河哈尼族彝族自治州，上海市；（2）低—高關聯的體育場地分布在陜西省延安市、銅川市，貴州省黔西南布依族苗族自治州、黔東南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州，福建省寧德市、三明市，甘肅省平涼市、慶陽市、隴南市，湖南省湘西土家族苗族自治州、張家界市，湖北省黃岡市、鄂州市、隨州市，浙江省舟山市、麗水市、衢州市，河南省平頂山市、濮陽市、鶴壁市，河北省承德市、滄州市、衡水市，江西省新余市、鷹潭市，廣東省陽江市、梅州市，廣西壯族自治區防城港市、來賓市，山西省陽泉市、呂梁市，山東省聊城市、萊蕪市，安徽省池州市、淮北市，四川省內江市、廣元市，云南省臨滄市、普洱市；（3）低—低關聯的體育場地分布在黑龍江省黑河市、雙鴨山市，青海省西寧市、玉樹藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州，遼寧省本溪市、阜新市，西藏自治區林芝市、拉薩市，福建省南平市，甘肅省天水市、定西市、平涼市、甘南藏族自治州、蘭州市、嘉峪關市，湖北省天門市、孝感市、潛江市，海南省東方市、瓊中黎族苗族自治縣，江西省景德鎮市，新疆維吾爾自治區圖木舒克市、五家渠市、伊犁哈薩克自治州、哈密市，廣東省珠海市，山西省大同市、朔州市，山東省濱州市、泰安市，寧夏回族自治區中衛市、甘孜藏族自治州，吉林省白山市、通化市、延邊朝鮮族自治州、吉林市，內蒙古自治區呼倫貝爾市、巴彥淖爾市、呼和浩特市，云南省麗江市、德宏傣族景頗族自治州、怒江傈僳族自治州；（4）高—低關聯的體育場地分布在陜西省榆林市，重慶市，遼寧省沈陽市、大連市，貴州省貴陽市，福建省漳州市，甘肅省蘭州市，湖南省常德市，湖北省襄陽市、宜昌市、武漢市，河北省秦皇島市，江西省上饒市，廣東省深圳市。

2.4 最鄰近點指數分析

為了進一步考察我國學校體育場地空間的聚集類型，采用GIS 空間分析法，計算出我國學校體育場地空間分布的最鄰近指數（NNI）。通常而言，NNI≤0.5 為聚集分布，0.5＜NNI≤0.8 為聚集—隨機分布，0.8＜NNI≤1.2 為隨機分布，1.2≤NNI＜1.5 為隨機—離散分布，NNI≥1.5為均勻分布[18]。若Z值得分高并為正數且P值小，則表示一個高值的空間聚類；Z值得分低并為負數且P值小，則表示一個低值的空間聚類；Z值得分越高或越低，聚類程度就越大，Z值得分接近于零，則表示不存在明顯的空間聚類。我國小學體育場地的最鄰近指數為0.348、Z值平均數為-30.76；中學體育場地的最鄰近指數為0.358、Z值平均數為-29.14。可見，我國學校體育場地的最鄰近指數在0.5~0.8 之間，且Z值為較低的負數，表明我國學校體育場地空間以低值聚集—隨機分布為主。其中，甘肅、河北、河南、黑龍江、吉林、遼寧、內蒙古、寧夏、青海、陜西、山西和新疆學校體育場地的最鄰近指數小于0.5，體育場地空間則為低值聚集分布（見表4）。

表4 我國學校體育場地最鄰近點指數統計表Table4 The Nearest Neighbor Index of School Venues Statistics

2.5 標準差橢圓分析

標準差橢圓分析，可進一步探索我國市域學校體育場地分布的中心趨勢、離散趨勢和方向趨勢等空間特征。標準差橢圓的偏轉角代表了數據的空間主導趨勢方向，長、短軸代表了數據空間分布的主次方向與聚集離散程度[19]。其中，標準橢圓長軸表示數據的分布方向，短軸表示數據的分布范圍，長、短半軸值的差距越大（偏率越大），表示數據的方向性越明顯，反之，如果長、短軸越接近，表示方向性越不明顯。短半軸越短表示數據的向心力越明顯，短半軸越長表示數據的離散程度越大[20]。

我國學校體育場地標準差橢圓長軸為“東北—西南”方向、短軸為“西北—東南”方向，其中，小學體育場地的長軸半徑為98.1 km、短軸半徑為78.8 km，偏率為0.198 8，方向角度29.07°，標準橢圓內場地數量為29 818個，占樣本總量的63.79%；中學體育場地的長軸半徑為101.02 km、短軸半徑為83.51 km，偏率為0.173 3，方向角度26.70°，標準橢圓內場地數量為27 679個，占樣本總量的67.35%。同時，在標準差橢圓長軸方向學校體育場地的數量多，場地空間呈高值密集分布，場地建設發展較好；而在短軸方向學校體育場地的數量少，場地空間呈低值稀疏分布，場地建設發展則較差。對比胡煥庸人口分界線進一步發現，我國學校體育場地的平均中心位于胡煥庸人口線向東偏移701 km 處，并構成了學校體育場地分界線，在分界線以東為體育場地高值密集分布區，以西為體育場地低值稀疏分布區。標準差橢圓分析進一步說明，在標準差橢圓長軸方向學校體育場地為聚集分布，它涵蓋了我國的中部和東部地區，而在標準差橢圓短軸方向則為稀疏分布，它包括我國西部和東北地區，學校體育場地“東部聚集西部稀疏”的空間分布格局顯著，且我國學校體育場地密度分布與我國人口密度分布呈“同向”分布態勢。

2.6 熱點分析

熱點分析可進一步說明學校體育場地空間集聚的明顯位置和區域相關程度。采用探索性空間數據分析方法（ESDA），基于全國市域中小學體育場的POI數據，結合體育場地Moran'sI的高低和Z值顯著性水平檢驗，運用Getis-Ord Gi*指數，進而生成我國中小學體育場地冷熱點格局分布統計表（見表5）。

我國學校體育場地的冷熱點呈現熱點區、次熱點區、次冷點區和冷點區4個等級的格局分布，全國學校體育場地“東熱西冷”的格局顯著，體育場地冷熱點沿標準差橢圓短軸自東向西方向依次為熱點區、次冷點區、次熱點區和冷點區的梯度遞減分布，且體育場地的熱點區呈聚集分布，次冷點區呈帶狀分布，次熱點區和冷點區則呈成片分布。我國學校體育場地高值簇熱點區分布在中部、東部地區的江蘇省、浙江省、上海市、福建省、廣東省、江西省、湖南省、湖北省和河南省等地區，次熱點區分布在河北省、北京市、天津市、山東省等地區，低值簇冷點區分布在西部地區的新疆、青海省大部、甘肅省大部、西藏大部、內蒙古部分地區，東北地區的黑龍江、吉林省大部分地區，以及海南省全境。值得注意的是，西部地區的云南省、貴州省、四川省南部、廣西壯族自治區的部分地區有體育場地高值簇的零星分布（見表5）。可見，我國學校體育場地整體在“東熱西冷”的空間分布格局下，西部局部地區有體育場地的次熱點分布，這說明西部地區學校體育場地建設發展趨于不斷改善的態勢。

表5 我國學校體育場地冷熱點市域分布統計表Table5 Statistics on School Venues Hot Spot distribution in Municipal-Scale

3 我國市域學校體育場地空間分布影響因素

國內學者研究認為，體育場地建設發展與人口和經濟發展的關聯性密切，人口和經濟分布均對體育場地資源均衡性配置產生影響[21]，并且基于人口和經濟分布的體育場地資源配置均衡性，明顯好于基于地理面積分布的體育場地資源配置均衡性[22]。同時，經濟發展水平是影響公共服務資源配置水平的決定性因素，公共服務資源配置水平也對經濟發展起推動作用，二者之間交互影響[23]。可見，體育場地的建設發展受到地方經濟、人口因素的影響。在此基礎上，本研究從經濟學理論解釋和其他因素方面進一步探索我國市域學校體育場地冷熱點分布的影響因素。

3.1 經濟學理論解釋

基于循環累積因果理論的回流效應與擴散效應[24]以及核心與邊緣理論[25]，我國市域學校體育場地“東熱西冷”格局分布的原因是：（1）體育場地熱點區（中部和東部地區）不斷累積場地建設發展的有利因素，而體育場地冷點區（西部和東北地區）則持續積累場地建設發展的不利因素，同時受空間距離、地區經濟發展水平差異等客觀因素的制約，學校體育場地熱點區對冷點區場地建設發展的涓滴和擴散效應不顯著，這導致學校體育場地冷熱點在我國東、西部地區呈現同時并存的二元空間格局；（2）體育場地熱點區的涓滴效應帶動了周緣地區體育場地的發展，這使得熱點區周緣出現了學校體育場地的次熱點分布。加之，受學校體育場地建設的回流效應影響，這致使場地建設的有利因素由邊緣區逐漸流入核心區，而場地建設的極化效應又加快了核心熱點區體育場地的建設發展，卻抑制了邊緣冷點區體育場地的建設發展。此外，學校體育場地建設相關政策在我國東、西部地區的執行效果存在差異性，這進一步加劇了我國學校體育場地建設發展的不平衡，進而致使學校體育場地空間呈現“東熱西冷”的格局分布。

總之，循環累積因果理論和核心與邊緣理論可在一定程度上解釋我國市域學校體育場地冷熱點格局分布的成因。同時，我國市域學校體育場地冷熱點分布還受一個地區的海拔高度、學校在校生人數和教育經費投入等因素的綜合影響。

3.2 海拔高度

依據全國中、小學體育場地的POI點，運用ArcGIS10.5對學校體育場地進行高程提取分析（Digital Elevation Model，DEM），進而求得不同海拔高度學校體育場地數量的具體分布情況（見表6）。

表6 不同海拔高度學校體育場地數量及占比統計表Table6 Statistics on Number and Proportion of School Venues at Different Altitudes

我國學校體育場地的聚集熱點區主要位于海拔低于500 m的平原地區（小學體育場地數占75.38%、中學體育場地數占75.80%），而稀疏冷點區則廣布在海拔高度在1 000 m 以上的山區或丘陵地區（如河北、山東、黑龍江、吉林、遼寧和新疆等）（見表6）。海拔高度對體育場地建設有著重要影響，海拔越高，體育場地建設數量越少，場地空間呈稀疏分布；海拔降低，體育場地建設數量增多，且場地空間呈聚集分布。可見，學校體育場地建設與海拔高度呈“逆向”發展態勢。

基礎設施（以交通設施為代表）是區域經濟發展的基礎條件，均衡化的基礎設施、便捷的交通條件可推動區域經濟發展，且存在明顯的正向作用和空間溢出效應[26]。在山區或丘陵地區，土地海拔高度增加，這不僅提高了基礎設施建設成本，而且影響了交通便捷性，導致運輸成本和人力成本增加，進而導致學校體育場地的建設成本增加。在同等建設經費條件下，山區或丘陵地區學校體育場地建設成本明顯高于平原地區，這無疑從客觀上制約著山區或丘陵地區學校體育場地的建設發展。同時，學校體育場地冷熱點分布與土地海拔高度之間并不存在明顯的線性相關關系，學校體育場地建設發展好離不開適宜的平原海拔條件。但是，適宜的海拔條件并不一定產生學校體育場地建設發展的良好結果。因此，海拔高度是影響學校體育場地熱點分布的一個必要非充分客觀限制因素，它是一個復雜的非線性影響因素。

3.3 在校生人數

依據《中國城市統計年鑒2013》公布的全國中小學在校生數據，運用Arc GIS10.5，計算出學校在校生人數的Moran’sI指數，并采用Z值（P≤0.05）進行顯著性檢驗，進而生成我國中小學在校生人數的Moran散點圖，并與學校體育場地數Moran散點圖進行對比，以此來考察在校生人數對學校體育場地空間分布的影響。我國市域學校體育場地數和在校生人數均呈高—高關聯、低—高關聯、低—低關聯和高—低關聯4種類型的空間關聯關系，并以高—高關聯和低—低關聯為主。其中，小學在校生人數Moran'sI值為0.348 6，小學體育場地數Moran'sI值為0.261 5，中學在校生人數Moran'sI值為0.288 4，中學體育場地數Moran'sI值為0.294 2，且通過Z值顯著性檢驗。可見，我國學校體育場地數與在校生人數均具有正向空間自相關特性（見圖2）。

圖2 Moran 散點圖Figure2 Moran Scatter

我國學校在校生人數和學校體育場地數呈“同向”發展態勢，即在我國東部、中部、東南部、四川盆地、黃淮海平原、長江中下游平原以及東南沿海地區等人口集聚城市，學校體育場地數與在校生人數均呈現高—高聚集分布，而在我國的西部地區、東北地區和云貴高原等人口稀疏城市，學校體育場地數和在校生人數則呈現低—低聚集分布。同時，我們也注意到，在校生人數與體育場地數的冷熱點分布之間并不存在明顯線性關系，學校在校生人數是推動學校體育場地建設發展的一個客觀條件因素，但是，這并不表明在校生人數多，學校體育場地就一定建設發展的好。因此，在校生人數是影響學校體育場地冷熱點格局分布的一個必要非線性客觀條件因素。

3.4 教育經費投入

依據2013 年全國各省教育經費的投入情況，運用Arc GIS10.5，計算出我國教育經費投入的Moran’sI指數。我國教育經費投入的Moran'sI值為0.216 5，說明教育經費投入具有正向空間自相關特性。我國教育經費投入的莫蘭散點在4個象限均有分布，且在第1象限有部分莫蘭散點的擴散分布，表明教育經費投入在高值區域有離散趨勢。我國教育經費投入的高—高值區位于北京、上海、天津，江蘇、廣東、山東、河北、浙江和貴州的部分地區，低—低值區分布在黑龍江、青海、西藏、甘肅、海南、寧夏、新疆和內蒙古地區，教育經費投入與學校體育場冷熱點格局亦呈現“同向”分布態勢。值得注意的是，在我國學校體育場地的低值冷點區域卻有體育場地的次熱點分布（如貴州省遵義市、銅仁市，甘肅省甘南藏族自治州、張掖市、金昌市、武威市、酒泉市，新疆的哈密市，西藏的昌都市，黑龍江省鶴崗市、雙鴨山市等），這表明教育經費投入對學校體育場地熱點分布具有明顯的正向推動作用，教育經費投入多，學校體育場地的建設發展就好。可見，教育經費投入是影響學校體育場地冷熱點分布的一個必要且充分的剛性影響因素。

4 結 論

（1）我國市域學校體育場地平均中心與我國人口中心和經濟中心的空間地理坐標位置基本吻合，學校體育場地發展與我國人口和經濟發展的中心趨勢明顯，體育場地密度分布與我國人口密度分布呈同向分布態勢。（2）我國市域學校體育場地Mo‐ran'sI值大于零，具有明顯的空間正相關特性，體育場地市域空間分布呈現擴散型、空心型、蕭索型和極化型4 種空間關聯關系，并以擴散型和蕭索型空間關聯為主。（3）學校體育場地發展形成一條距胡煥庸線以東偏移701 km 的體育場地分界線，場地數量在分界線東半壁占比63.79%，整體呈現“東高西低”的體育場地核密度值區分布。（4）學校體育場地標準差橢圓長軸為“東北—西南”方向、短軸為“西北—東南”方向，體育場地冷熱點等級沿標準差橢圓短軸自東向西依次為熱點區、次冷點區、次熱點區和冷點區的梯度遞減分布。（5）我國市域學校體育場地冷熱點分布受一個地區的海拔高度、在校生人數和教育經費投入的綜合影響，海拔高度是影響學校體育場地冷熱點分布的必要非線性客觀限制因素，在校生人數是必要非線性客觀條件因素，而教育經費投入則是必要且充分的剛性影響因素。