探究我國各省域競技實力時空演化特征及影響因素

薄騰飛，雷艷云，鄭仲平

（湖南工業大學 體育學院，湖南 株洲 412000）

2019 年9 月2 日， 國務院辦公廳印發 《體育強國建設綱要》提出：力爭實現我國由體育大國向體育強國的轉變［1］。黨的十八大以來，習近平同志發表多次重要講話，強調從全面建成小康社會、 實現中華民族偉大復興的戰略高度重視發展體育事業［2］。但目前，競技體育、學校體育及群眾體育三大體育形態的發展鴻溝愈加凸出［3］，“馬太效應”的發展特征日益明顯［4］，體育事業的整體發展水平與人民群眾對體育的美好需求仍有較大差距。 而競技體育作為體育的重要組成部分，在很大程度上對學校體育、 群眾體育發展起著重要的示范引領作用。 因此，旨在通過研究各省域競技體育時空演化特征及影響因素，逐步實現競技體育的均衡發展， 進而通過競技體育的示范引領作用， 加速體育事業整體的高質量發展， 助推體育強國建設。

1 文獻梳理

競技體育時空演化特征及其影響因素的研究已成為專家學者的研究熱點，且研究范圍較廣、對象繁雜、方法各異［5］。

從研究內容來看，隨著競技體育在經歷低迷、停滯、恢復、崛起等發展階段后， 相關理論諸如對競技實力時空演化特征及影響因素的研究已形成較為完善的體系。 對其時空演化特征方面的研究主要集中在：時間演化特征（張曉林［6］等；袁鋒［7］等；夏力［8］等；龍家勇［9］等）方面，其中張曉林認為：在時間維度上競技實力呈先下降后上升再下滑的趨勢； 袁鋒則認為其實力發展呈先增長后下滑再上升的趨勢。 在空間演化特征（張曉林［6］等；高翔［10］等；劉媛粒［11］等；吳殿廷［12］等）方面，通過對地理區域的不同劃分來研究其空間演化特征， 其中張曉林將空間分為東、中、西3 部分，并認為獎牌分布由東至西依次遞減；吳殿廷認為競技實力東強西弱，南北之間，南巧北悍；而袁鋒則在上述分析的基礎上，引入經緯度來分析空間演化特征，不同緯度之間情況各異，不同經度之間，由東至西競技實力依次遞減。

在競技實力影響因素的研究方面， 主要集中于經濟發展水平（楊琦［13］等；Suen［14］；Hoffmann［15］；趙欣［16］等；王靜［17］等）、居民人口水平（牛小洪［18］等）、居民受教育水平（任波［19］等；楊琦［13］等）、東道主效應（張玉華［20］）上，并認為經濟發展水平、居民人口水平、 居民受教育水平及東道主效應等因素會對競技實力的提高產生正向促進作用。 但也有學者提出了反對意見，如吳黎［4］、熊倩［21］認為居民人口水平對競技實力影響不顯著，而張玉華［20］、祝吟［22］認為居民人口水平對競技實力的提高會產生顯著的阻滯作用。

從研究方法來看，主要以因子分析（曲魯平［23］等；佟崗［24］；白宇飛［3］等）、單因素方差分析（任波［19］等）、灰色關聯度分析（常媛媛［25］等）、線性回歸分析（白磊［26］；吳黎［4］等）、結構-行為-績效（SCP）研究模式（Suen［14］）、柯布-道格拉斯生產函數（鄒德新［27］等）等研究方法為主。 有研究者在使用上述分析方法的同時，將地理信息系統（GIS）引入競技實力影響因素的研究（羅亮［28］等；牛小洪［18］等；王良健［29］等）中來。 鑒于此，在已有研究成果的基礎上，基于體育事業高質量協調發展的現實訴求，運用GIS 空間分析、線性回歸及嶺回歸等方法，剖析各省域競技實力時空演化特征， 明晰競技實力發展影響因素，逐漸實現競技體育的均衡發展，并充分發揮競技體育的示范引領作用，促進體育事業高質量協調發展，助推體育強國建設。

2 研究方法

2.1 GIS 空間分析法

GIS 空間分析法可直觀地對空間數據進行評價， 通過輸入、編輯、分析等手段，進行空間可視化和地圖輸出［30］。本研究采取面狀（除港澳臺地區以外的31 個省級行政區）尺度評價，并通過地理信息系統軟件ArcGIS 10.2 進行空間可視化制圖與分析。

2.2 多元線性回歸分析法

多元線性回歸分析又稱復線性回歸分析， 其主要目的是進行變量間的關系探討， 探究因變量與兩個或兩個以上自變量之間的線性關系。

構建模型如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ε

其中 β0為常數項，β1、β2、β3、β4、β5、β6為代估計參數，ε 為殘差項。

2.3 嶺回歸分析法

嶺回歸是消除變量間多重共線性的有效手段。 通過引入偏倚系數K（K≥0），得到嶺回歸估計量，進而采用偏估計回歸以較小誤差得到最大精度［31］。 在本研究中，若變量間存在多重共線性， 則依據嶺回歸， 減輕或消除自變量共線性的不良影響。

3 各省域競技實力時空演化特征分析

3.1 我國競技實力的整體呈現

競技實力是一個國家或地區競技體育發展水平的集中體現，因夏季奧運會具有覆蓋地區廣，涵蓋項目多，影響范圍大等特點，相關研究（吳黎［4］等；曲魯平［23］等；陳丹［5］等）通常采用夏季奧運會獎牌獲得數量作為其主要評價標準［32］，度量競技實力發展水平［33］。 新中國自成立以來，共參加了 9 屆夏奧會（見表1），整體的競技實力呈現出“倒V 狀”的發展態勢，以2008 年奧運會的成功舉辦為分界點，在此之前，我國的競技勢力基本上呈“波浪式遞增趨勢”，在2008 年北京奧運會后，則呈現出逐漸下滑的趨勢。

表1 我國競技實力一覽表

根據后續研究的需要， 以1984 年參加奧運會為起點，以1995 年頒布實施的 《奧運爭光計劃》《全民健身實施綱要》和2008 年奧運會的成功舉辦為標志點， 將我國競技體育的發展分為競技體育發展初期 （1984～1992 年）、 發展中期 （1996～2004 年）及發展近期（2008～2016 年）3 個時期，并以歷屆夏季奧運會的獎牌數量來反映我國的競技實力。

整體競技實力由各省域的競技實力組成，1984～2016 年各省域的競技實力參差不齊， 總體上呈現出較大差距 （見表2），區域特征明顯。

表2 各省域競技實力一覽表

3.2 各省域競技實力的時空演化特征

3.2.1 各省域競技實力的時間演化特征

運用ArcGIS 10.2 軟件，將1984～2016 年各省域競技實力分5 級進行可視化分析，將其劃分為極低競技實力、低競技實力、中競技實力、高競技實力和極高競技實力地區，并以顏色深淺程度來代表各省域競技實力強弱。 在時間演化維度（見圖1），在參加奧運初期階段（1984～1992 年），各省域競技實力相差不大，基本處于平穩狀態；在中期階段（1996～2004 年），各省域競技實力明顯增強，省域間競技實力開始出現分化，不均衡態勢初顯；在近期（2008～2016 年），各省域競技實力進一步增強，在2008 年達到高峰，各省域間競技實力不均衡趨勢進一步加大。

圖1 1984～2016 年各省域競技實力時間維度演化圖

3.2.2 各省域競技實力的空間演化特征

在空間演化維度，競技實力前10 名的遼寧、江蘇、湖北等10 省份，占總競技實力的68.69%，僅遼寧一省，競技實力就相當于我國大陸31 個地區的后15 省份之和， 而競技實力后10名的貴州、新疆等省份占比僅為3.64%，其中競技實力最低的西藏沒有獲得獎牌。 愈發凸顯了省域間競技實力發展的非衡特征，且應當看到，這種非衡特征趨于嚴重。

綜上可知， 各省域競技實力在時間和空間上的演化均表現出明顯的非衡特征。 具體表現為：在時間演化維度，各省域競技實力差距逐步拉大；在空間演化維度，各省域競技實力呈東、中、西部依次遞減趨勢，空間非衡特征趨于嚴重。 究其原因，作為社會大系統的子系統，競技體育在很大程度上受到經濟社會發展的影響。 在時間層面，改革開放以后，原有的計劃經濟體制逐漸轉變為市場經濟體制，經濟發展活力得到釋放，帶動了各省域競技實力的快速發展；從空間層面，東南沿海地區在得到資源、財力、技術、人才等要素的大力支持后，其經濟社會發展水平與中西部地區的發展差距進一步拉開， 進而導致各省域競技實力空間上的非衡演化格局。

圖2 1984～2016 年各省域競技實力空間維度分布圖

4 競技實力發展的影響因素分析

通過ArcGIS 空間可視化分析發現，受制于經濟社會等因素的不均衡發展， 各省域競技實力在時間和空間維度上均表現出明顯的非衡特征。 為進一步明晰經濟社會對競技實力發展的具體影響因素與影響程度， 采用多元線性回歸及嶺回歸等方法進行探討。

4.1 評價指標體系的構建

4.1.1 評價指標遴選

指標選取是分析競技實力影響因素的基礎和前提。競技實力是多因素綜合作用的過程［4］，在查閱文獻及向專家咨詢后，從經濟社會維度進行指標體系的構建，篩選出經濟發展水平、居民人口水平、居民受教育水平、居民體質水平、居民醫療保障水平、居民健康素養水平、工業化水平、城市化水平等8 個評價指標。

為保證評價指標的合理性與有效性，對20 位體育領域的學者及相關體育管理人員進行初選指標的專家訪談與問卷調查。 從第1 輪專家訪談及問卷調查情況來看，專家質疑競技實力影響指標中的居民受教育水平指標，認為在國家大力普及9年義務教育的背景下， 會因義務教育的普及而不能使各省域顯現出明顯的差異性， 因此選取第六次人口普查中各省份受高等教育程度來反映居民受教育水平。 因此，根據專家第一輪反饋意見，將居民受教育水平更改為居民受高等教育水平。 鑒于此，根據Likert 五級量表在第一輪專家反饋意見的基礎上，重新擬定第二輪競技實力影響因素指標， 各級指標按照同意程度按 5、4、3、2、1 分別賦分并制作第二輪指標評價問卷，再次進行問卷調查。

4.1.2 評價指標的信度、效度分析

指標的可靠性和有效性直接關系到分析結果的科學性和合理性［34］。 因此，運用SPSS 26 軟件對評價指標進行信效度檢驗。 在剔除居民醫療保障水平、居民健康水平兩個貢獻度低于0.4 的指標后，再次進行信效度檢驗。 檢驗結果（見表3）顯示，Cronbach’s α 系數為 0.747，具有較高的信度。 進而進行效度檢測，用于驗證結果的正確性及有效性。 檢驗結果顯示，KMO為 0.725＞0.5，Bartlett 球形檢驗為 0.003，顯著性檢驗通過。 因此，上述指標具有較高的信度及效度。 預計各省域經濟發展水平、居民人口水平、居民受高等教育水平、居民體質水平、工業化水平和城市化水平等6 個方面對各地域競技實力有顯著影響。

表3 競技實力影響因素的信度、效度一覽表

4.2 競技實力影響因素的回歸模型構建

4.2.1 多元線性回歸模型的構建

多元線性回歸是探討變量間關系的有效手段。 通過構建線性回歸模型，來探究各省域競技實力發展的影響因素。 以各省域獎牌獲得數目測度各地區競技實力， 并作為本研究的被解釋變量。 以各地區經濟水平、人口水平、受高等教育水平、國民體質綜合指數、工業化總產值、城市化率為解釋變量，分別測度各地區經濟發展水平、居民人口水平、居民受高等教育水平、居民體質水平、工業化水平和城市化水平，構建多元線性回歸模型。 利用SPSS 26 軟件分析各省域競技實力發展的影響因素。 構建模型如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ε

β0為常數項，β1、β2、β3、β4、β5、β6、為代估計參數，ε 為殘差項目。

4.2.2 多元線性回歸模型的顯著性檢驗和共線性診斷

根據收集的數據及模型設定， 以各省域競技實力為被解釋變量，以各地區經濟發展水平、居民人口水平、居民受高等教育水平、居民體質水平、工業化水平和城市化水平為解釋變量，進行多元線性回歸分析。通過殘差圖檢驗發現（見圖3、4），該模型服從正態分布［35］。 從表 4 可知回歸模型的 R2為 0.958，調整R2為0.948， 表明該模型擬合度較好，6 個解釋變量對競技實力的解釋比率達到 94.8%。 模型 F=91.980，Sig=0.000＜0.001，顯著性檢驗通過。但在對模型進行多重共線性診斷后發現，解釋變量的方差膨脹系數VIF 較高，最大值為68.201，由此可知變量間存在多重共線性［36］。

表4 多元線性模型回歸結果一覽表

圖3 標準化殘差直方圖

圖4 標準化殘差的累計概率圖

4.2.3 嶺回歸模型的構建

為解決變量間的多重共線性問題，以較小誤差換取最大精度，進而得到更具信服度的結果，故采用嶺回歸進行分析［37］。由嶺跡圖可知， 隨著嶺回歸k 值的逐漸增大，6 個解釋變量系數逐漸由分散趨于收斂，當k 值為3.5 時，嶺跡曲線趨于平穩，故取k=3.5 進行嶺回歸分析。

4.2.4 嶺回歸模型的顯著性檢驗

由表5 可知，以各省域競技實力為被解釋變量，以6 個自變量為解釋變量進行嶺回歸分析， 取k=0.35 進行嶺回歸，模型顯示R2=0.887，調整R2=0.858，表明該模型擬合度較好，6 個解釋變量對競技實力的解釋比率雖較多元回歸略低， 但下降幅度較小。 F=31.323，顯著性 Sig=0.000＜0.001，表明該模型具有顯著性。

表5 嶺回歸模型摘要一覽表

由表7 可知，經濟發展水平、居民受高等教育水平、居民體質水平、工業化水平、城市化水平與各地域競技實力的回歸系數分別為 0.000 39、1.537 9、3.484 4、0.001 2、0.222，顯著性Sig 分別為 0.004、0.001 8、0.000 0、0.000 8、0.019 4， 分別在1%～5%置信區間具有顯著性（p＜0.05），各指標影響程度依次為居民體質水平、居民受高等教育水平、城市化水平、工業化水平、經濟發展水平；在各省域競技實力的影響因素中，居民體質水平是影響競技實力的首要因素， 居民受高等教育水平是影響競技實力的次要因素，經濟發展水平、工業化和城市化水平對競技實力有一定影響。 居民人口水平系數B＝-0.1459，p=0.698＞0.05，由此可知，居民人口水平對各省域競技實力具有不顯著的負向作用。 因此得出結論：影響各省域競技實力發展的主要因素有經濟發展水平、居民受高等教育水平、居民體質水平、工業化水平和城市化水平，其中居民體質水平及受高等教育水平是影響各省競技實力的主要因素， 居民人口水平對競技實力影響不顯著。

表6 ANOVA 結果一覽表

4.3 結果與討論

采用多元線性回歸及嶺回歸等方法， 對競技實力的影響因素進行探討。回歸統計結果顯示（見表7）：經濟發展水平、居民受高等教育水平、居民體質水平、工業化水平和城市化水平對各省域競技實力的發展具有顯著的正向促進作用 （B＞0，p＜0.05），其中就影響程度而言，居民體質水平是競技實力發展的首要影響因素，居民受高等教育水平為次要影響因素，經濟發展水平、工業化和城市化水平為一般影響因素；居民人口水平則對競技實力的發展具有不顯著的負向抑制作用 （B＜0，p＞0.05）。

表7 嶺回歸模型回歸結果一覽表

在各省域競技實力的發展過程中， 居民體質水平為首要影響因素。 究其原因，身體素質是人體在運動過程中所表現出來的速度、力量、耐力等機能的總稱，良好的身體素質是體育賽場取勝的重要決定因素。 而競技運動員的身體素質是居民身體素質的集中體現， 當一個省域的居民具有優異的身體素質時，所遴選出的運動員將具備更強的競技實力潛力，將直接促進競技水平的發展。 居民受高等教育水平是影響競技實力的次要因素，培養優秀的運動員、教練員以及后勤保障人員作為一個復雜的系統工程，離不開教育特別是高等教育的支持。依托于良好的地理環境和經濟發展環境， 東南沿海地區的高等教育水平遠遠領先于中西部地區， 也因此在一定程度上導致地區間競技實力發展的不均衡。 經濟發展水平、工業化和城市化水平是競技實力發展的一般影響因素。 經濟的快速發展能夠為競技實力的提高供給必要的物資支持［13］，營造優越的發展環境； 工業化水平的提高能夠將人們從繁重的勞動中解放出來，增加體育鍛煉時間方面的可能性［38］；城市化水平的提高使得群眾性體育活動的開展變得更為便利， 增加體育活動的參與積極性，以上3 種因素，均能夠促進競技實力的發展。但經濟發展水平對競技體育發展的促進作用并沒有充分顯現， 主要是尚未解決好經濟發展與競技體育開展的協調性問題，部分地區存在資金投入不足現象［25］。 而居民人口水平對競技實力的發展具有不顯著的負面抑制作用， 剖析其深層次原因主要是由于在經濟全球化的浪潮中， 國內優秀體育人才的流動也越發頻繁，經濟發達地區人口雖不占優，但依托本地區良好生活環境， 優厚物質酬勞等優勢引進各地區優秀體育人才，促進本地區競技實力的發展［19］。 因此，人口因素對各省份競技實力的影響不顯著。

綜上所述，居民體質水平、居民受高等教育水平、經濟發展水平、 工業化水平和城市化水平均可從不同層面顯著促進競技實力的發展。 但受制于經濟社會發展基礎、地理地貌、歷史文化等因素， 上述影響因素在時間和空間的發展上均表現出明顯的非衡特征，也進而導致各省域競技實力的非衡發展。適當的發展差距有利于刺激發展效率，但過分強調發展效率，忽視發展過程中的非均衡現象， 將很有可能導致發展失衡的風險。 因此，要在上述分析的基礎上，尋求競技實力地區內、地區間的優勢互補，做到優勢地區帶動弱勢地區，進而達到各地區、各門類間的高質量協調發展，共同促進競技實力水平的提高。

5 結論與建議

5.1 結論

1）自1984 年參加奧運會以來，我國整體的競技實力呈現出“倒V 狀”的發展態勢，以2008 年奧運會的成功舉辦為分界點，在此之前，整體競技勢力基本上呈“波浪式遞增趨勢”，在此之后，則呈現出逐漸下滑的態勢。

2）各省域競技實力在時間和空間的演化均呈現出明顯的非衡特征。 在時間演化維度，各省域競技實力差距逐步拉大；在空間演化維度，各省域競技實力呈東、中、西部依次遞減趨勢，且空間非衡特征趨于嚴重。

3）從競技實力發展的影響因素來看，經濟發展水平、居民受高等教育水平、居民體質水平、工業化和城市化水平對各省域競技實力發展具有顯著的正向促進作用， 而居民人口水平對競技實力發展具有不顯著的負向抑制作用。

5.2 建議

1） 健全競技體育各層次的人才有序流動與合作培養機制，破除流通壁壘，逐步完善競技體育的人才培養、評價機制，為競技體育各類人才的合理流動提供制度保障， 促進各省域競技實力的均衡發展。

2）持續加大競技體育優勢區域對弱勢區域的精準幫扶力度。 提高競技體育幫扶內容的精準度，在充分了解受幫扶省份現實需要與發展訴求的基礎上，因需制宜推進人才培養、訓練手段、科學管理等多要素在內的競技幫扶，補齊短板，全方位提高競技體育弱勢區域的競技實力；促進幫扶主體的多元化，形成政府、高校、科研院所、競技體育管理機構等在內的多元幫扶主體，促進競技體育幫扶從“單中心幫扶模式”向“多中心幫扶模式”的推進和轉變，促使各省域競技實力協同發展。