江苏省社会体育指导员空间分布特征和时空演化研究——基于探索性空间数据(ESDA)分析的实证

张宏伟 虞荣娟

(苏州科技学院体育部，江苏 苏州215009)

1 前言

我国社会体育指导员队伍建设起步较晚，对社会体育指导员的空间分布方面的研究相对较少。为了更好的促进全民健身的开展，本研究以江苏省为运用空间计量软件GeoDa095i，以江苏省各市的社会体育指导员数量为基础，探讨江苏省13个城的社会体育指导员的分布特征和时空演变规律，揭示地理区位和地区间的相互作用在社会体育指导员区位分布中的影响，为社会体育指导员区域分平衡布和制定相关政策提供参考依据。

2 2005－2010年江苏省社会体育指导员时空现状分析

江苏省社会体育指导员2005年达到9.4名/万人，到2010年为20.45名/万人，年平均增幅为19.35%，说明江苏省社会体育指导员数量增长迅速。2010年，13个城市有9个城市达到20名/万人以上，增幅排在前三位的淮安、徐州和宿迁，分别为89.33%、58.49%和33.45%。此三个城市在2005年人数相对较低，通过5年的努力，三个城市人数已超过江苏省平均数值(见图1)。

从空间上看，以江苏各市社会体育指导员区位商系数，分两个时段2005年、2010年为基础数据，将其分为四个层次，做出空间分布图(见图2)。层次的不同反应其发展水平有着很大的差异，依据发展水平的高低，依次分为第一层次、第二层次，第三层次和第四层次。2005年，无锡、常州、镇江和连云港为排在第一层次;扬州，南京、扬州、泰州排在第二层次;徐州、盐城、宿迁排在第三层次;南通、苏州、淮安的社会体育指导员专业化处于较低水平。而2010年则发生了较大改变，徐州、宿迁、淮安、代替连云港、常州、镇江成为第一层次，苏州、盐城跻身到第二层次;连云港、常州、镇江则沦为第四层次。

图1 江苏各市2005年和2010年万人社会体育指导员和年平均增长图

图2 江苏体育社会指导员空间分布图

3 江苏省社会体育指导员空间分析

3.1 基于Moran’s I的总体空间动态演变格局分析

Moran’s I统计量是一种应用非常广泛的全局空间自相关统计量，通过空间自相关分析来分析江苏省社会体育指导员发展的空间依赖性程度，观察空间分布的特性，看是否存在某种聚集或发散［34］。

2005年和2010年社会体育指导员的全局Moran，s I统计结果(见表1)。从表1中可以看出，Moran’s I指数值呈下降趋势。在所列的Moran’s I统计值中，2005年是通过了0.05的显著性水平检验，这个结果说明2005年江苏省社会体育指导员数量的分布存在显著的正的空间自相关性，也就是拥有较高(或较低)社会体育指导员数量的区域与其他同样拥有较高(或较低)社会体育指导员数量的区域相邻，即在空间上成聚集分布。随着时间的推移，2010年Moran’s I值为负值且p＞0.05，说明2005年后开始逐渐向负的空间自相关性发展，随着时间的推移，这种趋势在不断加强。说明江苏省社会体育指导员的发展在城市之间的差距在逐渐缩小，各市的分布趋于平衡，逐渐进入全面健康与和谐发展的阶段。

表1 2005年和2010年Moran’s I值

3.2 基于Moran’s I局部空间动态演变格局分析

3.2.1 集聚中心和孤立点的空间转移路径分析

Moran’s I统计值是一个全局指标，只能反映研究对象在整个研究区域的空间关联模式，然而当需要进一步考虑是否存在某些市社会体育指导员的高值或者低值的局部空间集聚、哪个区域空间单元是造成Moran’s I指数值呈逐年下降的趋势以及是否存在局部区域的空间异质性时，就需要应用局部空间自相关分析法［35］。

图3 2005和2010年Moran散点图

比较2005和2010年江苏省社会体育指导员的Moran散点图(图3和表2)可以发现，2005年位于HH象限的城市个数由2005年的4个减少到1个;位于LL和HL象限的数量分别由2005年的4个和2个均增加到2010年的5个。位于HH象限的城市数越少，意味着Moran’s I指数越小，这个结论与表1中不同年份Moran’s I的估计结果保持了一致。说明2005年以来，随着江苏省各市群体的广泛发展，人们健身意识的加强，社会体育指导员的数量在江苏省13个城市得到大幅度的增加，其城际间社会体育指导员发展水平已趋于合理化。

表2 江苏省社会体育指导员市际集聚类型变化和孤立点的空间转移路径

3.2.2 局部空间动态演变格局分析

由于Moran散点图没有给出显著性水平的指标，因此有必要计算各市万人拥有社会体育指导员个数的LISA，来进一步探究空间分析的结果，进行LISA分析时，重点考察代表性年份显著性水平较高的LISA［36］。显著的LISA表明该区域万人拥有社会体育指导员发展水平或正或负的与周边地区的社会体育指导员发展水平有关，可以解释为空间相互作用的模式。

图4和图5是采用LISA及95%的置信度得到的2005年和2010年江苏省社会体育指导员城际间的集聚和Moran显著图，2005年，江苏省社会体育指导员是以HH聚集分布为主，2010年是以LL和LH聚集分布为主。.

2005年，江苏省社会体育指导员集聚度局部空间自相关的城市有3个。主要是南京、镇江和常州，处于HH象限，其区位商系数分别为1.34、2.06、1.49，远高于1.09的平均值。处于HH象限的显著地区是一个“扩散中心”，受到周边地区的影响及通过与周边地区的交流和合作，带动了周边地区社会体育指导员数量的增加。

2010年，江苏省社会体育指导员集聚度局部空间自相关的城市有2个。2005年处于HH象限的南京，进入了LL象限;究其原因，2010年南京社会体育指导员的数量仅有16名/万人，只是比2005年多了1名，远低于江苏省20.24名/万人平均水平，其2010年南京的区位商系数0.69不仅远远低于2005年的1.33，而且低于2010年江苏省的1.11的平均值;连云港因邻近集聚程度较高宿迁和邻近集聚程度处于HL(高低集)象限的徐州、盐城、淮安三个城市，由原来的HL象限进入了LH象限。这反映了在“十一五”之末，社会体育指导员在江苏的区域分布形成了两个迥异的集聚区域:一个是由南京为中心，与其周边城市共同组成的低值集聚区，另一个是以连云港为中心，与其城市共同组成的低高集聚区。LH象限的显著区域则意味本地社会体育指导员发展较低，与周边地区较高的发展水平形成反差，周边地区发展并未有效带动本地发展水平的提高。

图4 2005年江苏省社会体育指导员市际集聚度LISA聚集图和显著性水平图

图5 2010年江苏省社会体育指导员市际集聚度LISA聚集图和显著性水平图

4 结论

1)江苏省社会体育指导员体上数量上来讲，2010年比2005增加了11.05名/万人社会体育指导员，年平均增幅为19.35%;从空间上看，根据区位商系数将江苏省13个城市划分为四个层次，2010年江苏省社会体育指导员发展水平相对于2005发生了很大的变化，苏北城市社会体育指导员发展水平高于苏南城市的发展，层次的变化说明江苏省社会体育指导员发展水平在城际间趋于更加合理。

2)2 0 05年和2010年社会体育指导员的全局Moran’s I统计结果显示，Moran’s I指数值呈下降趋势，2005年江苏省社会体育指导员数量的分布存在显著的正的空间自相关性，即在空间上成聚集分布。随着时间的推移，2005年后开始逐渐向负的空间自相关性发展，显示空间分布呈现出随机分布的特征。

3)从Moran散点图分析来看，2005年以来，社会体育指导员之间的总体空间差异有了较大程度的扩大，但局部空间差异在减少。2010年随着江苏省各市群体的广泛发展，人们健身意识的加强，社会体育指导员的数量也随之大幅度的增加。

4)通过局部空间自相关及空间关联指标(LISA)分析，表明2005年，江苏省社会体育指导员由以HH聚集分布为主，进入到以LL和LH聚集分布形式，揭示了社会体育指导员在江苏城际区域分布形成了两个迥异的集聚区域。

［1］刘丽军，宋敏，屈宝香.中国耕地非农化的区域差异及其收敛性［J］.资源科学，2009，31(1):116-122.

［2］张松林，张昆.局部空间自相关指标对比研究［J］.统计研究，2007，189(7):65-67.

［3］蒋伟，刘牧鑫.FDI在华区域分布的探索性空间数据分析［J］.国际贸易问题，2010(10):110-116.