社会分层视域下中国居民体育参与、偏好与层化研究
2015-03-07部义峰谭嘉辉陈庆果
部义峰，周 武，赵 刚，赵 进，谭嘉辉，陈庆果
社会分层视域下中国居民体育参与、偏好与层化研究
部义峰1，周 武1，赵 刚2，赵 进1，谭嘉辉3，陈庆果4
基于CHNS 2011数据构建了体育参与的分层模型，体育参与、层化与人口学、社会经济学变量的多重对应分析模型，体育参与及其社会经济学影响变量的分层logistic计量模型，体育参与层化及其社会经济学影响变量的无序多分类logistic计量模型，以验证以下研究假设：1)体育参与不仅受到人口学变量的影响，而且受到表征社会层次的教育程度、收入水平以及职业类型的影响；2)中国的体育参与群体存在层化现象，处于同一阶层的个体在体育参与偏好上具有相似的模式；3)在中国社会，体育参与层化也受到人口学变量和教育程度、收入水平以及职业类型的影响。研究结果表明：1)体育参与在性别、年龄以及居住地等人口学变量上存在显著差异，更受到表征社会层次变量的影响，教育程度、收入水平以及从事职业声望越高，体育参与的概率越高；2)中国社会的体育参与群体存在层化现象，根据体育参与偏好模式可将其分为“多参与群体”、“体能健身群体”、“表现娱乐健身群体”以及“休闲娱乐群体”；3)体育参与分层也受到人口学变量和表征社会层次变量的影响，但体育参与层化主要与教育程度密切相关，收入水平与职业类型的影响程度减弱。
社会分层；体育参与；社会经济
引言
我国体育事业“十二五”规划强调，要“全面贯彻《全民健身条例》，强化公共体育服务职能，建立完善的全民健身公共服务体系，切实保障广大人民群众参加体育活动的权利”。目前，我国体育公共服务体系建设也已经取得了阶段性成果，但由于历史原因以及现实国情，仍存在诸多问题亟需解决。在社会阶层日益分化的大背景下，中国城乡居民在体育认知，需求参与偏好等方面仍然存在差异，在政府“一刀切”式供给模式下必然导致出现“供非所需”和“所需不供”的双重矛盾，即使供给进一步增大，也会导致全民健身服务体系效率漏出。因此，体育公共服务体系的建设，尤其全民健身服务体系的供给不仅仅要考虑社会的总体价值增大，而且，也要考虑居民主体价值。因此，全民健身服务体系的建设应该以进一步释放效率为导向，将不同群体的需求层次与偏好差异作为切入点，平衡总体投入与居民主体价值两个因素，构建供需协同的全民健身服务体系。然而，当前我国关于体育公共服务的研究还多集中于宏观政策推理以及运行机制与模式领域，还缺乏社会学微观视角的研究，无法在微观建设上为进一步完善体育公共服务体系提供理论依据。微观层面理论准备不足将在一定程度上限制我国体育公共服务体系的发展与完善，最终阻碍社会的进步与发展。
体育公共服务体系产出效率影响因素具有多元性特征，其中主要原因，一方面在于居民体育参与意识低，即使再多的投入与供给也难以导致产出效率的提高，效率会被动降低；另一方面则在于供给与需求错位所致，即使再多的投入与供给也只会扩大效率漏出现象，效率出现主动降低。因此，关于该领域的微观研究也应该从两个视角展开：1)进一步了解居民参与体育锻炼的促进因素，解决“为什么不参与”的问题；2)进一步探索不同层次群体体育需求偏好与结构差异情况，解决“供需错位”问题。对于个体参与体育锻炼行为的研究在锻炼心理学领域较为丰富成熟，注重从个体心理视角寻找体育锻炼参与行为背后的因果关系。然而，人具有很强的社会属性，如果忽视体育锻炼参与背后的社会结构因素，所得结论可能有失偏颇，只能解释体育行为的部分方差，甚至会出现无法对结果进行合理解释的窘境。为此，彭大松、李骁天等人基于社会分层视角分别对中国居民以及中国城市居民的体育锻炼行为进行了研究[4，7]。这些研究证实了体育锻炼参与行为受到社会学变量的显著影响，研究成果进一步丰富了体育锻炼参与行为的内容体系，也提示了，社会分层会对居民体育参与产生影响。
虽然相关研究进一步推动了该领域的理论进展，但是，对于我国全民健身服务体系的建设在供给内容指导上仍显不足，仍无法回答以下问题：1)体育锻炼群体是否也存在层化现象？2)如果体育参与群体也存在层化现象，是否也受到社会学因素的影响？这些问题的回答不仅能够进一步提高居民体育参与研究的理论深度，拓宽全面健身服务体系研究的内容体系，而且，对于全面健身服务体系供给内容的选择上也会提供现实指导。基于此，本研究将对中国城乡居民体育参与、偏好、层化以及影响因素进行研究，以评估社会学因素对体育参与及其层化的影响程度。为了进一步明确研究边界，本研究对相关概念进行界定，体育参与即指个体每周至少参加一项体育活动；体育参与偏好指不同个体参与体育活动时的选择倾向；体育参与层化指不同个体参与体育活动过程中表现出的层化现象，在现实社会中，相似的社会经济特征导致不同个体群聚为具有相同体育参与偏好与模式的总体，这种具有不同体育参与偏好与模式性质的多个总体的形成过程称之为体育参与层化。
本研究假设为：1)居民体育参与不仅表现出人口学差异，也会表现出社会学差异，教育程度、职业类型以及收入水平与体育参与存在密切关系；2)同社会分层相似，体育参与群体也会出现层化，不同层次表现出不同的体育参与偏好；3)体育参与层化的原因在于社会分层，表征社会层次的教育、收入以及职业是影响体育参与层化的重要因素。
1 文献回顾
20世纪80年代，法国社会学家Bourdieu就提出了关于文化与社会分层的关系理论。Bourdieu认为，社会中的支配阶层或中产阶级往往通过观赏或消费高品位文化行为以体现他们作为社会高层的存在感[13]，且有学者证明了该类人群往往比社会中的低层次群体占有更多的文化资本[32]。后来，Mommaas等人对休闲参与的进一步研究认为，基本的社会与文化结构可以概括分为2类，即优雅与庸俗、积极与消极、公共与商业，那些高收入与/或接受过更高教育的群体往往将消费优雅、高端以及参与更多元化的休闲行为作为区分低层次群体的标志[20，34]。由此可见，社会群体的休闲参与也是一种社会化行为，不仅受到个体心理动机的影响，而且受到社会经济、文化结构的影响。
体育运动作为文化的重要组成部分，具有很强的社会性，多项研究证实，体育活动参与也会受到社会、经济、文化等因素的影响。在20世纪90年代，Taks等人证实了体育活动参与存在社会阶层差异，经济水平、职业地位以及教育程度都会对体育活动参与产生影响[29]。Scheerder等针对意大利某地区进行的长达30年纵向研究表明，随着社会发展，居民参与体育活动的比例显著增大，但提高幅度受到社会阶层差异的影响，教育程度、经济水平与职业地位仍是最重要影响因素[26]。Maarten等基于社会化与社会符号表征两个视角对该地区的体育参与情况进行了再研究。研究表明，体育参与的分层机制不仅受到年龄、性别等传统社会分层的影响，包括受教育程度在内，诸如表征社会地位的社团组织参与、媒体偏好以及电视观看倾向等也是影响体育参与层化的重要因素[19]。Van等对欧盟国家体育参与人群与社会分层的关系进行了实证研究[31]。该结果表明，40%的群体不参与体育活动，这种分层现象受到性别、年龄、职业以及地理因素的影响，并表现出以下特征：1)男性体育活动参与的概率高于女性；2)随着年龄的增长，参与体育活动的概率降低；3)从事高声望职业的个体更容易参与体育活动；4)居住在大城市的人较居住在农村以及中、小城市的群体参与体育活动的概率更大。此外，还有研究证明了居民参与体育与否受到性别、年龄、婚姻状态、社会经济特征、地理因素以及社会文化特征的影响[15,17,30]。这些研究表明，随着社会的发展，体育参与群体比例较以前有了提高，但社会因素对体育参与的影响仍然存在。
近来，有西方学者开始关注社会学变量与体育参与偏好的研究，以期为政府制定相关政策提供依据。Aaron采用多重对应关系的方法分析了社会分层、性别以及体育参与的关系[12]。该研究显示，不同性别与年龄的群体在选择体育活动时存在一定偏好，如女性更倾向于类似瑜伽、操类等与塑形相关的活动，而男性倾向于运动强度较高，具有一定竞技性，甚至对抗性的运动项目；在年龄上，越年轻的群体更倾向于参加更多的体育运动项目，而随着年龄的增长，参与体育活动的项目逐渐减少；研究还表明了体育参与选择偏好还受到社会经济文化特征的影响，它们作为中介变量起着调节作用。该研究关于体育参与偏好的研究进一步拓宽了体育参与研究领域的广度，对于帮助政府制定有效的体育锻炼促进政策发挥了积极作用。
Bourdieu的理论对于了解社会分层与休闲、体育、文化消费的关系奠定了基础，但是，关于其理论是否还适用于现在社会的质疑越来越多[32,33,36]。有研究表明，传统上流社会群体不再将消费优雅高端的小众文化作为身份识别的唯一象征，他们在参与传统高品位活动的同时，也会参与大众流行文化的消费，而低阶层的群体仅被限制于大众主流文化的消费，且仅局限于某一种或极其有限的几种类型上，因此，Peterson称前者为“杂食群体”(Omnivorous)，称后者为“单一群体”(Univorous)[21]。有学者对Peterson的理论观点进行的证实研究发现，社会中确实存在“杂食群体”，整体表现为“个体相对较少、受教育程度高”的特征[25,28,36]，并有研究者指出，这是由于阶层流动导致社会文化同质化造成的[22]。事实上，随着社会流动，教育的普及以及社会文化网络的不断发展，必然会导致各阶层文化产生融合，从而弱化了所谓非主流文化消费作为身份标签的价值。尽管如此，文化消费并非完全融合，上层社会中，仍有部分个体不会参与甚至歧视大众流行文化消费[22]。因此，有学者认为，“杂食群体”应该分为2类，一类只消费传统的高品位非主流文化；另一类则不仅仅消费传统高非主流文化，也会消费大众流行文化[20]。
体育作为文化的重要组成部分是否也存在上述现象呢？Widdop等对英格兰体育参与群体层化现象进行的研究[36]结果表明，同文化参与相似，体育参与也存在上述现象，拥有高学历、从事高声望职业的群体成为“杂食群体”的概率越大，说明该群体参与体育活动时选择空间更大，而低层次群体仅参与有限的几项甚至1项体育活动，选择空间显著低于高层次群体。西方学者研究表明，体育参与及其层化受到人口统计学变量的影响，更受到社会结构的影响。但是，体育参与分层不再以参与具有身份表征的非主流高消费体育项目为主导，而变成了以体育参与多元化为标志的层化特征。
目前，中国处于社会转型阶段，社会结构发生了深刻的改变，中国社会是否与西方国家也存在相似的规律呢？由于中国关于社会分层及其体育参与的研究起步较晚，该领域的研究并未体系化，仅有少数学者对社会分层与体育参与的关系进行了研究。彭大松基于结构视角对中国体育锻炼分层现象进行分析[7]结论证实了中国居民体育锻炼行为存在显著的社会分层现象，并发现了农村与城市存在着不同的分层机制，这种分层则会导致体育锻炼的不公平问题。此外，该研究还进一步分析了中国体育参与分层的性别差异、年龄差异、城乡差异等，同时佐证了江崇民等关于中国居民参加体育锻炼存在严重城乡差异的结论[3]。李骁天等也基于社会分层视角对中国城市社区居民体育锻炼行为进行的分析[4]表明，中国城市社区居民的体育锻炼不仅受到个体层次自变量的影响，而且还受到更高层次自变量的影响，呈现出社会阶层高，家庭支出消费高，个人教育程度高、个人收入高，体育锻炼行为发生率越高的规律。在年龄上则表现出体育参与发生率“两头高、中间低”的特征，所得研究结论为更加深入了解中国城市居民体育锻炼的社会分层影响机制起到了积极促进作用。此外，还有研究对不同阶层体育锻炼参与的意识与态度[8]，体育大众化与社会分层关系[5]，体育消费与社会分层的关系等进行了研究[1,6]，这些研究均证实了中国社会层化现象的存在。
国内学者的相关研究为进一步了解中国社会层化以及体育参与层化提供一定理论参考的同时也提供了一定的理论素材。与西方国家相比，中国在该领域的研究仍然存在一些不足，主要表现在：1)社会分层与体育参与的研究起步晚，相关研究匮乏，形不成相互支撑的理论体系，多数研究聚焦于个体心理层面或者消费领域的研究，关于社会学变量与体育参与影响关系的微观实证研究仍然匮乏；2)研究深度有待于加强，仅有的少数关于社会分层与体育锻炼行为的研究只集中于社会分层对体育参与的影响上，而社会分层对于体育参与偏好的影响还不得而知(体育参与层化)，中国社会是否也存在体育参与层化现象？如果存在是否也会受到社会分层的影响？是否也存在“杂食群体”等问题仍不得而知。本研究将以上述问题为切入点，对中国居民体育参与、偏好以及层化问题进行研究，以期能够明确中国社会分层与体育参与、体育参与层化的关系，为相关部门进一步完善全民健身服务体系提供微观层面的理论依据。
2 研究方法
2.1 研究设计
2.1.1 框架构建
居民参与体育活动的项目呈现出多样化的特征，有的个体仅局限于1个项目或少数几个项目，而有的个体却总是涉及到多个运动项目。因此，如果以每个项目作为层次分类变量将会导致出现多个信息相互重叠的层次类别。有西方学者也强调参与文化活动是个体“大文化”观的组成部分，他们的选择偏好往往会受到更高层次因素的影响。因此，应该将参与偏好不同的个体按照一定的模式对其进行分类[14,24,27]。基于此，Widdpe在对英格兰社会分层与体育参与偏好关系进行研究时建立了含有潜变量与显变量的多层次多水平结构模型[36]，根据该模型，本研究构建了中国社会分层与体育参与层化的关系模型(图1)。
图 1 本研究社会分层对体育参与分层作用路径示意图Figure 1. Path Diagram of Social Stratification Affecting Sport Participant
注：图中C1、C2、Cn代表潜在的阶层；偏好1、偏好2、偏好n代表个体体育参与的偏好。
图1中，椭圆为潜变量，即潜在的社会分层，左侧部分为人口学变量与社会学变量，右侧第1层为参与层与非参与层，右侧第2层为参与层中的参与偏好，其中“偏好”为参与个体的体育参与选择偏好。其基本理论框架为，社会中存在不同层次C1、C2与Cn，而造成分层的原因主要在于社会经济学变量的影响的同时，还受到人口学变量的影响。社会整体根据是否参与体育活动可分为参与、非参与两个群体，参与群体的个体在体育参与时会存在不同偏好，而基于不同个体参与偏好的模式可将他们归化为不同的群体，不同的群体则与不同的社会层次相对应。因此，可推定，根据体育参与偏好形成不同群体的根本原因在于不同社会层次背后的社会、经济、文化状态及人口统计学变量。通过上述框架即可解决本研究的3个基本假设：1)体育参与、非参与人群是否受到社会经济学变量的影响；2)中国的体育参与群体是否也存在分层；3)如果“假设2)”成立，其形成的根本原因是否在于社会分层。
2.1.2 变量选择
本研究采用中国健康与营养调查数据(CHNS 2011)，数据由北卡罗来纳大学提供，其中，体育参与偏好数据采用问卷“身体活动”部分的数据，关于体力活动的类型问卷共涉及了6类(表2)。尽管问卷涉及活动类型未包含全部活动项目，但总体上涵盖了中国居民参与体育锻炼的主流项目。
体育参与群体：凡是参加问卷中6类之一中的任何1项活动及以上者均属于体育参与群体范畴，数据分析采用编码为“体育参与群体=1”。
体育非参与群体：凡是未参加问卷中6类项目中的任何一类者均属于体育非参与群体，数据分析采用编码为“非体育参与群体=0”。
人口学变量：性别(男=1；女=2)；年龄：根据李骁天的研究将不同个体分为传统一代(1945年以前)、失落一代(1945—1960年)、幸运一代(1960—1970年)、转型一代(1970—1980年)、独生一代(1981年以后)[4]，编码分别为：“1～5”；婚姻状态(未婚=1；在婚=2；离异=3；丧偶=4；分居=5)；居住地(城市或城镇=1；农村或郊区=2)；工作状态(在职=1；非在职=0)，来源地*来源地是指CHNS2011数据中调查点，主要分为城市点与农村点，但是事实上，城市点既包括纯城市社区，也包含郊区的农村或者城中村，而农村点既包括纯农村的自然村，也包含了城镇或县城居委会，因此，为了准确区分，本研究对其进行了再分类，即将纯城区个体定位为“1”，纯农村个体定义为“2”，其他定义为“3”。事实上，在研究中，主要将居住地作为分析变量，来源地只是作为参考，后续的logistic模型中并未将其纳入。(城市点=1，农村点=2，混合点=3)。
社会学变量：收入水平：由于存在地区差异，收入水平采用了相对收入水平，根据百分位数法将高收入定义为前25%，中等收入定义为75%～25%，低收入定义为后25%，采用编码分别为“3～1”；教育程度：调查问卷中的教育程度分为5类，分别为小学、初中、高中、技校与职业学校、大专及本科、硕士以上，由于对数据进行初步分析时发现，硕士以上样本不足50人，各类别样本含量差异过大会导致分析结果不稳定，因此，对原始数据进行了处理，将后面2类合并为1类，即大专及本科以上。采用的编码分别为“1～5”。职业类型：CHNS2011数据中将职业分为13类，考虑到过多的职业分类可能导致信息分散，根据实际情况以及前人相关研究，将13类职业合并为7类[9]，分别为其他从业类，临时工、无业者，企事业单位体力劳动者或职员，个体劳动者或商业服务技术人员，办公室一般人员，一般管理人员、一般技术人员或一般教师，党政机关、企事业单位中高层管理人员或中高级职称人员，数据分析采用的编码分别为“1～7”。
2.1.3 模型构建
1.分层模型构建
基于本研究的研究框架(图1)，首先，根据个体的体育参与及其偏好构建分层模型，每类体育参与项目分别作为1个变量，共计6个，由于全部变量属于分类变量，因此，使用两步聚类法(TwoSteps Cluster)对其进行聚类。在进行聚类分析时并未限制聚类数量，结果如表1所示。根据聚类优劣判断指标可知，可以将全体样本分为2～6类，根据实际情况，本研究将其分为5类，分别为“多参与类”(对应西方社会“杂食群体”，Ⅰ类)，“体能健身类”(Ⅱ类)、“表现娱乐健身类”(Ⅲ类)、“休闲娱乐类”(Ⅳ类)以及“非参与群体”。该模型的构建可以回答“中国社会是否也存在体育参与层化”的问题。
表 1 本研究中国居民体育参与层化群体聚类信息一览表Table 1 Results of the Cluster Models(n=6 754)
2.多重对应模型构建
多重对应分析可归为同质性分析的范畴，它首先进行最优尺度变换，以凸显类别差异，然后再按照标准对应分析进行计算。本研究主要建立两个对应分析模型，分别为体育参与人群与社会学变量、人口学变量的多重对应模型；不同体育参与层次与社会学变量、人口学变量的多重对应模型。该模型的构建可以判断因变量与各自变量的同质性程度，以大致判断体育参与及其层化影响变量。
3.体育参与及其社会学、人口学影响因素计量模型构建
P(y=体育参与
式中x1～x8分别为“2.1.2”中的人口学变量与社会学变量。
进行计算时采用分层Binary Logistic回归模型，分别考察人口统计学变量以及3个社会学变量对体育参与的影响程度，采用的方法为最大似然估计的向前逐步回归法。该模型的构建可以回答“社会学变量是否影响体育参与的问题”
4.体育参与层化与社会学、人口学影响因素计量模型构建
α1+β21x1+…+β28x8
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
式(1)、(2)、(3)分别为Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类群体对于Ⅰ类群体的概率水平；式(3)、(4)分别为Ⅲ类、Ⅳ类群体对于Ⅱ类群体的概率水平；式(6)为Ⅳ类群体对于Ⅲ类群体的概率水平。式(1)～(6)中x1～x8分别为“2.1.2”中的人口学变量与社会学变量。
进行计算时采用无序多分类逐步回归模型(Multinomial Logistic)，分别考察人口统计学变量与3个社会学变量对于体育参与层化的影响，采用的方法为最大似然比检验的向前逐步回归。该模型的构建可以回答“社会学变量是否影响体育参与层化的问题”。
2.2 数据来源
本研究所采用的数据为中国健康与营养调查调查数据(CHNS 2011)，数据来源于美国北卡罗来纳大学，调查数据由北卡罗来纳大学人口研究中心、美国国家营养与食物安全研究所和中国疾病预防控制中心共同完成，调查采用入户调查的方式，自1989年开始已完成了9次调查，数据广泛应用于管理学、预防医学、教育学等多学科领域的研究，已经证明数据具有较好的信度。
本研究选用2011调查数据，调查范围涵盖了北京(1 375份，0.88%)、辽宁(13 498份，8.62%)、黑龙江(9 228份，5.89%)、上海(1 548份，0.99%)、江苏(16 152份，10.31%)、山东(15 677份，10.01%)、河南(19 417份，12.40%)、湖北(18 181份，11.61%)、湖南(17 690份，11.29%)、广西(21 207份，13.54%)、贵州(21 100份，13.47%)以及重庆(1 572份，1%)共计12个省份，覆盖了中国的东部、中部以及西部区域。尽管CHNS 2011数据样本含量较大，但是由于涉及内容广泛，许多个体存在缺失值，本研究在数据分析过程中，对于缺失本研究数据分析所涉及变量数据的个体予以删除。
3 结果与分析
3.1 城乡居民体育参与偏好与层化
表2显示，中国体育参与群体仅占到19.1%，远低于体育非参与人口比例(80.9%)。在体育参与人口中，居民体育参与存在偏好差异，其中，以田径、游泳类等健身主导类项目为主的群体最多，以乒乓球、太极等轻活动量休闲娱乐性为主导的项目次之，以球类、操类运动等为主导的群体所占比例大致相当，以武术、功夫类为主导的群体比例最低，卡方检验表明，这种结构差异具有统计学意义(P<0.01)。
为了深入挖掘具有相同参与偏好的群体潜在的社会学特征，以不同参与偏好为变量对潜在的层化群体进行了聚类，结果显示，不同个体被分配到5个类群中。其中，第Ⅰ类占到总体的8.1%，该层次的成员表现出了明显区别于其他层次的特征，他们在体育参与项目选择上具有更广泛的选择空间，每名成员最少能参与到2个及以上活动中去，与西方国家的“杂食群体”具有相同特征。由于该类在体育参与活动选择时具有“杂食性”特征，因此，命名为“多参与群体”。第Ⅱ类占到总体的3.9%，参与田径、游泳类中的54.6%被分配在该层次上，且仅有这唯一类别中的个体落在该层次内，说明该层次的居民参与体育活动时仅选择该类性质的运动，而该类项目的动作结构与运动形式简单，主要通过传统体能锻炼方式促进健康，主要目的在于健身，故将该群体命名为“体能健身群体”。第Ⅲ类占到总体的2.6%，参与体操、舞蹈以及杂技类中的61.7%被分配到该层次内，且仅有这唯一类别中的个体落在该层次，说明该层次的居民参与体育活动时仅参加类似性质的活动方式，该类活动多以女性主导的运动项目为主，活动项目本身不仅能展现身体美与运动美，且也具备了娱乐与健身功能，故将该群体被命名为“表现娱乐健身群体”。第Ⅳ类占到总体的4.4%，参与乒乓、太极等其他轻活动的66.8%被分配到该层次，且仅有这唯一类别中的个体落在该层次，说明该层次的居民参与体育活动时仅参加类似性质的活动方式，该类活动表现出运动负荷小、突出娱乐与休闲，该群体被命名为“休闲娱乐群体”。第Ⅴ类占到总体约81%，由于全部非参与群体全部落入到该层次中，他们不参与任何一类体育活动，因此，该群体被命名为“非参与群体”。通过聚类分析可以看出，在中国社会，体育参与群体也存在层化现象，类似但区别于西方社会。
注：表中黑体数字为不同体育参与项目的个体在不同层次的比例。
3.2 体育参与群体与非参与群体的人口结构特征与社会经济学特征
对样本完成分层之后，首先对体育参与群体与非参与群体的人口学与社会学特征进行分析。图2显示，1)以性别为分类变量看，体育参与群体男性与女性在出生年代、婚姻状态上表现出了大致相同的规律，但是，百分比存在差异，主要表现在独生一代与传统一代两个群体上，体育参与比例男性均高于女性，在独生一代群体中，无论是在婚者还是未婚者，男性均高于女性，而对于传统一代，女性丧偶者参与体育活动的比例则大于男性。2)以出生年代为分类变量看，按照体育参与比例的高低分别为失落一代、幸运一代、转型一代、独生一代以及传统一代，在独生一代群体中表现出明显的性别差异。3)以婚姻状态为分类变量看，在婚群体体育参与的比例最大，这可能与总体样本在婚个体多有关，而对于独生一代，未婚男性参与体育活动的比例显著大于在婚者，但是，未婚女性参与比例却低于在婚女性。4)以居住地与来源地为分类变量看，居住于城市居民体育参与比例显著大于居住于乡村或郊区居民，城市点居民显著大于农村点居民。5)以工作状态为分类变量看，在职者与未在职者的体育参与比例大致相当，但当加入第三变量居住地后发生明显变化，主要表现为居住于城市的居民，未在职者体育参与比例更大，而居住于农村的居民则大致相当。总体看，体育参与人群在人口学特征上表现为中老年群体或青年群体、居住于城市和男性为主。
图3显示，教育程度较高的群体一般都处于中等或高收入水平，多从事社会声望较高的职业。1)以教育程度作为分类变量看，教育程度越高，体育参与人群的比例越高。收入低层次群体未表现出该特征则是由于教育程度与收入水平一般呈正向线性关系，低收入群体多为低教育群体，因此，该层次的中、高等教育群体相对很少，甚至不存在，从而导致未能体现出收入中、高层群体类似的变化特征。2)以收入水平作为分类变量看，体育参与群体的比例随着收入的增加而增大，尤其是将教育程度作为第3变量引入后发现，收入水平中、高层群体中，体育参与群体比例的增大是由于高教育群体比例大造成的，因此可认为，收入水平与教育程度共同作用于体育参与。另外还发现，即使教育程度相同(教育程度3与4群体)，中等收入层的体育参与群体比例也低于高等收入层，由此可见，收入水平对体育参与影响的重要性。3)以职业类型作为分类变量看，总体表现出社会职业声望越高，体育参与群体比例越大的特征，尤其在“中等收入群体或高等收入群体+教育程度高”群体内表现明显。综合上述结果可知，社会经济学变量对体育参与的影响程度较大，收入水平、教育程度与职业声望共同影响着体育参与，尤其以教育程度影响最为显著，教育程度高者往往更容易参与体育运动，而即使收入水平，职业声望高，如果教育程度低，体育参与群体的比例也会大大降低(教育程度2群体)，但总体上，体育参与群体表现出收入高、教育程度高以及职业声望高的“三高”特征。
3.3 体育参与群体层间人口结构特征与社会经济学特征
前面聚类分析已经证明，体育参与人群存在层化现象，在中国社会大致可分为4层(不包含“非参与层”)。图4显示：1)以出生年代作为分类变量看，从失落一代开始，无论男性，还是女性均表现出随着年龄减小，Ⅰ类群体比例增大的特征，而传统一代的Ⅰ类群体比例最小，独生一代的Ⅰ类群体比例最大。对于Ⅱ类群体，则表现出从失落一代开始，年龄越小，Ⅱ类群体比例减小的特征，对于Ⅲ类群体，绝大多数成员为女性，也表现出从失落一代开始，年龄越小该类群体参与比例越低的特征，对于Ⅳ类群体也表现出了与Ⅱ类群体与Ⅲ类群体相似的特征。2)以性别作为分类变量看，Ⅰ类群体与Ⅱ类群体的男性比例显著高于女性，而Ⅲ类群体的女性比例显著高于男性，这同上文分析一致，不同群体表现出不同性别倾向的特征。3)以婚姻状态作为分类变量看，由于涉及了多达5类婚姻状态，且样本个体多集中于未婚与在婚两个状态，样本量偏差过大，通过百分比堆积图不能准确判断不同群体的人口学特征，还需在后续统计学模型中进行检验。4)以居住地与来源地作为分类变量看，居住于城区居民Ⅰ类比例高，城市调查点Ⅰ类比例高，Ⅱ类与Ⅳ类表现出相似特征。5)从工作状态看，在职者中Ⅰ类群体与Ⅱ类群体比例高，而未在职者中Ⅲ类群体与Ⅳ类群体高，该结果应该与年龄相关，在职者往往在年龄上低于未在职者，身体状态好且精力充沛。他们乐于参与运动负荷较高，形式复杂，甚至具有对抗性的项目。值得注意的是，这种表现规律受到居住地的影响，如对于居住于城区的未在职群体，Ⅳ类群体比例较高，对于同样的居住于农村或郊区的群体，Ⅲ类群体比例较高，这提示体育参与层化影响因素的多元性特征。
图 4 本研究中国居民不同体育参与群体的人口结构特征对比示意图Figure 4. Demography Variables Comparison within Sport Participants for Different Proneness(n=1 607)
图 5 本研究中国居民不同体育参与群体的社会经济特征对比示意图Figure 5. Socio-economic Variables Comparison within Sport Participants(n=1 607)
图5显示，不同的体育参与群体在教育程度、收入水平与职业类型等社会经济学变量上表现出一定的规律性，且体育参与群体表现出较高收入、较高教育程度以及较高的社会职业声望特征。1)以教育程度作为分类变量看，教育程度越高，Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅳ类人群比例越高，而Ⅲ类群体受教育程度的影响较小，甚至表现出随着教育程度提高，而参与比例降低的特征，该群体主要偏好为操类或民族传统体育项目，该类项目往往不需要很高的物质支持，并且易于组织开展，因此可推断，该群体应多以社会低层次群体为主。2)以收入水平作为分类变量看，仍然表现出了与教育程度作为分类变量相似的特征，Ⅰ类、Ⅱ类群体与Ⅳ类群体多数集中于中等收入水平以上，而对于Ⅲ类群体则主要集中于中、低等收入且教育程度为2与3的群体上，一定程度上证实了上文的推论。3)以职业类型作为分类变量看，低声望职业从业者的体育参与层化现象不明显，而中、高声望职业从业者则表现出了与教育程度与收入水平相似的特征，参与Ⅲ类的群体仍表现出收入中下等以及教育程度较低的特征。尽管教育程度高、收入水平高以及职业声望高的体育参与群体中，Ⅲ类成员的绝对比例提高，但相对于其他3类群体，相对比例仍然最低。上述特征总体上说明，不同体育参与群体在社会经济学结构上表现出一定的差异，相同层群内的成员多具有相同的社会经济学特征。
3.4 体育参与、层化及影响因素的多重对应关系
为了进一步明确体育参与群体及其人口学、社会经济学变量的对应关系，本研究对其进行了多重对应分析，分析过程主要采用了两个维度，两个维度能够解释全部方差的58.6%，第一维度与第二维度分别能够解释总方差的34.8%、23.8%(图6)。结果显示，体育参与群体与非参与群体分别落在第二象限与第四象限，体育参与群体无论在第一维度还是第二维度都有较好的区分度，而体育非参与群体在第二维度上的区分度较差。从第二象限的多重对应关系可知，体育参与人口主要表现为：城市人口、高教育程度群体(教育5：大专及以上群体；教育4：技校与职业学校)、高社会职业声望群体(职业5：办公室一般人员；职业6：一般管理人员、一般技术人员或一般教师；职业7：党政机关、企事业单位中层以上管理人员，中级职称以上人员)、高收入群体以及未婚群体，而非体育参与群体主要表现为：失落一代、居住于农村、在婚、低教育程度(教育2=初中)、低收入以及较低职业声望从业者(个体劳动者或商业服务技术人员)。婚姻状态与性别并未与两个因变量存在明显对应关系。多重对应分析结果部分支持了上文中百分比堆积图分析结果。
图 6 本研究中国居民体育参与、非参与群体与人口、社会经济变量的多重对应分析示意图Figure 6. Multiple Correspondence Analysis of Demography and Socio-economic Variables between sSport Participants and Non-participants(n=6 754)
体育参与层化及人口学、社会经济学影响变量的多重对应分析也采用了两个维度，第一维度与第二维度可以解释总方差的比例分别为35.5%、20.9%，累计为56.4%。图7显示，根据体育参与构建的4个层次分别落在4个独立的象限中，主要表现出：1)Ⅰ类群体主要与男性、高社会声望职业从业者(职业5：办公室一般人员；职业6：一般管理人员、一般技术人员或一般教师；职业7：党政机关、企事业单位中层以上管理人员，中级职称以上人员)、高收入、高教育程度(教育5=大专及以上)、独生一代(年龄较小群体)以及未婚有关。2)Ⅱ类群体主要与离异、在职、居住于农村、幸运一代与转型一代(中等年龄群体)、低声望职业从业者(职业1：其他；职业2：临时工、无业者；职业3：企事业单位体力劳动和职员；职业4：个体劳动者或商业服务技术人员)有关。3)Ⅲ类群体主要与女性，失落一代(中老年群体)、分居或在婚、居住于城乡结合部，低教育程度(教育1=小学及以下；教育2=初中；教育3=高中)以及低收入有关。4)Ⅳ类群体主要与未在职、居住于城区、中等收入、传统一代(老年群体)有关。由上述分析结果可知，通过多重对应分析可以进一步帮助深入了解体育参与层化的影响因素，总体表现为教育程度与收入水平高的高声望职业年轻未婚男性从业者更容易成为“杂食群体”；居住于农村或郊区的中等年龄中低声望职业从业者更倾向于健身锻炼功能突出的项目；居住于城乡结合部，收入与教育水平偏低的中、老年女性更倾向于以娱乐、健身为一体的表现美项目；居住于城区未在职的中、老年群体更倾向于参与以休闲娱乐为主的小运动负荷项目。
3.5 体育参与、层化的Logistic模型
上述研究表明了体育参与人群往往具有相似的社会学特征，不同体育参与层群内的成员也具有相似的社会学特征。但是，对于自变量不同水平对因变量的影响程度不得而知，如对于Ⅰ类群体，尽管表现出以男性为主的特征，但是也有一定比例的女性成员，男性参与概率到底比女性高多少仍然不得而知，同样，高收入水平群体相对于中等收入群体，其影响程度有多大也不清楚。基于此，本研究分别建立了体育参与、层化与社会经济学变量的计量模型，以更加深入考察社会学因素对体育参与的影响。
3.5.1 体育参与的Logistic模型
为了分别考察人口统计学变量与社会经济学变量分别对体育参与的影响，在数据分析时采用了分层Logistic回归模型，第一步首先引入人口统计学变量，在此基础上再分别引入教育、收入与职业3个变量，共计4个模型(表3)。结果显示，从第一层回归开始，每一层建立的模型都具有统计学意义(P<0.01),R2从第一层的0.12增加至第四层的0.22，说明模型对于体育参与具有较好的解释能力。
模型首先考察了人口统计学变量对体育参与的影响，结果显示，性别、出生年代、婚姻状态以及居住地4个变量均引入模型，工作状态则被剔除。总体看，体育参与在人口统计学变量上表现出了明显差异，在性别上，男性体育参与的概率显著高于女性，优势比为1.35倍；在出生年代上，传统一代、失落一代、幸运一代以及转型一代的体育参与概率均低于独生一代，说明随着年龄的增长，体育参与概率越低。值得注意的是，居住地对于体育参与的影响最大，居住于城区的居民比居住于郊区或农村的居民参与体育概率高3.73倍；对于不同的婚姻状态，尽管未表现出显著性，但在逐步回归中仍然将该变量保留在模型中，表明该变量仍是重要的影响因素。由回归系数与优势比可知，未婚群体体育参与的概率最大，其他3种状态大致相当。综上所述，体育参与群体受到性别、年龄、婚姻以及居住地等人口学变量的影响。
表 3 本研究中国居民体育参与人群促进因素分层Logistic回归一览表Table 3 Conditional Probabilities of Belonging to Sport Participants and Non-participants by Response Category of the Variables(n=6 754)
注：Ref=参考类别，OR=优势比。
在模型1的基础上，模型2引入了教育程度，模型的解释能力从0.12提高到0.18，提高幅度较大，表明了教育程度对体育参与的影响程度较大。由表2可知，教育程度对体育参与存在显著正向影响，随着教育程度的提高，体育参与的概率显著提升。但是，在引入教育变量后，出生年代对体育参与的影响变为不显著，性别与居住地的影响系数也显著降低，尤其居住地对体育参与的回归系数从1.32降至0.58。这提示，教育程度作为重要的社会学变量分解了部分人口统计学的解释能力，已有研究也表明了教育程度对体育参与的重要性，这将在后续讨论中进行阐述。
在模型1、2的基础上，模型3引入了收入水平，模型的解释能力从0.18提高至0.19，提高幅度较小，但模型仍具有统计学意义，说明收入水平也是影响体育参与的重要变量之一。由表2可知，收入水平与体育参与呈正比，也对体育参与存在显著正向影响，收入越高，体育参与概率越大，高收入群体体育参与概率分别比中等收入群体与低收入群体高1.43倍、1.92倍。在引入收入水平后，教育程度仍然对体育参与具有良好的解释能力，居住地与性别的解释能力均下降，但是下降幅度较小。
在模型1、2、3的基础上，模型4引入了职业类型变量，模型的解释能力从0.19提升至0.22，提升幅度较大，说明了职业类型对体育参与具有重要影响。由表2可知，职业类型并未表现出同教育程度与收入水平类似的规律，只有职业声望较低的两类职业群体显著低于高职业声望群体，其他群体间则未表现出差异性。在引入职业类型后，教育程度与收入水平仍然保持着对体育参与较好的解释能力，居住地的解释能力继续减弱，而性别的解释能力则小幅度升高。
体育参与的分层Logistic逐步回归模型表明，与人口学、社会经济结构相关的变量对体育参与确实存在较大程度影响，主要影响变量包括性别、出生年代、婚姻状态、居住地、教育程度、收入水平与职业类型，其中，性别、居住地、教育程度以及收入水平影响程度最大。
3.5.2 体育参与群体层化的Logistic模型
上述研究已经证实了人口学、社会经济学变量对体育参与产生较为深刻的影响。为了进一步分析体育参与群体层化的影响，本研究通过无序多分类Logistic逐步回归模型，对体育参与层化的社会学影响因素进行了分析(表4)。表4中数据部分前3列为Ⅰ类作为参考群体，Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类分别与其比较；4、5列为Ⅱ类作为参考群体，Ⅲ、Ⅳ类分别与其比较，最后1列为Ⅲ类作为参考群体，Ⅳ类与其相比较，结果以回归系数与优势比呈现。模型计算结果显示，模型通过逐步回归后，社会经济学变量仅保留了教育程度，人口学变量仅保留了性别、出身年代以及居住地，模型具有统计学意义，且能够解释因变量的28%，这表明构建的模型对体育参与层化具有一定的解释力。
表 4 本研究中国居民体育参与层化影响因素无序多分类逐步Logistic回归分析一览表Table 4 Conditional Probabilities of Belonging to the Different Classes by Response Category of the Variables within Sport Participants(n=1 607)
注：Ref=参考类别，OR=优势比。
通过Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类群体与Ⅰ类群体的相互比较中可知，在教育程度上，初中及以下程度群体多属于Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类群体。尽管只有Ⅱ、Ⅲ类群体的初中水平与Ⅲ类群体的小学以下水平具有统计学意义，但通过整体比较仍然表现出，教育程度越高的群体成为Ⅰ类群体概率越大的特征，佐证了上述分析的“社会地位越高的群体越容易成为Ⅰ类群体”的结论，也表现出与西方社会相似的规律。从人口学变量可知，Ⅰ类群体不仅教育程度高，而且相对于Ⅱ、Ⅲ类群体，他们更多居住于城区，而相对于Ⅳ类群体则更多居住于城市郊区或农村。从出生年代看，各回归系数表现出了完全一致的规律，在Ⅰ类与Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类的比较中，年龄越大者越容易成为Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类群体的成员，年龄越小则越容易成为Ⅰ类群体，特别是对于传统一代，相对于Ⅰ类群体，他们成为Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类群体的优势比分别达到5.59倍、4.22倍以及18.37倍。这提示，年龄对体育参与层化的影响可能不仅仅局限于年龄本身，也可能与不同的成长年代接受的社会文化不同相关。从性别看，女性成员更容易成为Ⅲ、Ⅳ类群体，而男性成员则更容易成为Ⅱ类群体，总体上表现出Ⅰ类群体较Ⅲ、Ⅳ类群体男性成员多，但低于Ⅱ类群体。这说明，性别也是预测体育参与偏好的重要变量之一。通过综合分析可知，Ⅰ类群体具有的特征为：性别多样化，但以男性为主，年龄较小，偏向居住于城市且教育程度高。
Ⅱ类群体与Ⅲ、Ⅳ类群体相比较时，表现出相似特征，在Ⅱ、Ⅲ类群体间，教育程度为4的成员成为Ⅲ类的概率是教育程度为5的成员1.02倍，在Ⅱ、Ⅳ类群体间，教育程度为1的成员成为Ⅳ类的概率是教育程度为5的成员1.71倍，说明教育程度越高，成为Ⅱ类群体的概率越高。从居住地看，在Ⅱ、Ⅲ类群体间，居住于郊区或农村的成员多为Ⅲ类，在Ⅱ、Ⅳ类群体间，居住于城市郊区或农村的成员多为Ⅱ类。从出生年代看，只有转型一代在面对Ⅱ、Ⅲ类时选择了前者，但总体上表现为年龄越大者更倾向于Ⅲ类的趋势。在Ⅱ、Ⅳ类的选择上，传统一代与独生一代相比，前者更容易成为Ⅳ类，优势比达到3.29倍。在性别上，男性成员更多集中于Ⅱ类群体。通过综合分析可知，Ⅱ类群体主要表现为男性、年龄极端化、居住地为城区或郊区农村，受教育程度相对较高。
Ⅲ类群体与Ⅳ类群体相比较时，在教育程度上表现出，教育程度越低成为Ⅲ类群体概率越大的特征，但只在教育水平2、3上有统计学意义。从居住地看，Ⅲ类群体多居住于郊区或农村，优势比为2.20倍；从出生年代看，年龄较小或中等更倾向于成为Ⅲ类群体，除幸运一代外，其他3个年代出生的成员成为Ⅳ类群体的概率较独生一代均高于2倍，传统一代甚至达到4.36倍，只有幸运一代未出现统计学意义，综合说明了，参与Ⅲ类群体多以中等年龄成员为主。从性别看，参与该类群体的多为女性，男性参与概率仅为女性的0.14倍，可见，该群体表现出强烈的女性特征。通过综合分析可知，Ⅲ类群体主要表现为女性，年龄中等，多居住于城市郊区或农村，受教育程度一般。同时，通过上述的两两比较也可以得出Ⅳ类群体的特征，主要表现为性别多样化、年龄较大、多居住城区，受教育程度一般或较低。
通过上述分析可知，体育参与层化受到教育程度以及人口学变量的影响，不同体育参与群体内的成员具有相似的社会学与人口学特征，通过Logistic模型回归结果以及前面的多重对应分析，可概括出不同体育参与群体的特征(表5)。
表 5 中国居民不同体育参与层次群体的人口与社会经济学特征一览表Table 5 Characteristic of Demography and Socio-economic within Sport Participant for Different Proneness
4 讨论
4.1 中国居民体育参与的社会学影响机制
随着社会经济的发展，中国居民的生活水平日益得到改善，从追求最基本的温饱需求开始逐步转向追求精神文化的需求。彭大松对我国成年人的研究表明[7]，我国体育参与群体在2006年仅为10.44%，而2002年的中国群众体育现状调查报告为18.3%(包含学生群体与成年人群体)[2]。本研究结果显示，截止到2011年，我国体育参与人群比例有了小幅度提高，接近20%，但与西方国家相比，仍然存在巨大差异。Van等对欧盟国家的研究表明，欧盟国家体育参与人口比例在39.78%～81.08%，平均超过62.97%[31]。
有研究已经证实了体育参与群体与社会分层存在密切关系，表征社会分层的变量主要包括教育程度、收入水平以及职业声望，除此之外，还受到性别、年龄等人口学变量的影响[15,17,30]。Van等研究发现，在欧盟国家，男性参与体育活动的概率是女性的1.26倍，年龄越小者参与体育活动的概率越大，居住于大城市的群体参与体育活动的概率大于居住于小城镇以及农村的群体，职业声望越高参与体育活动的概率越大。本研究证实了中国社会体育参与群体也表现出明显的社会学特征，体育参与群体也受到社会分层的现象。研究结果表明， 在中国社会，体育参与群体中，男性参与概率高于女性，随着年龄的增大参与体育概率的比例降低，居住于城区的群体参与体育活动的概率显著大于居住于郊区或农村的群体，随着教育程度、收入水平以及职业声望的提高，体育参与的概率增大。综合中、西方的相关研究可以发现，影响体育参与的人口学变量中，性别、年龄与居住地是最重要的影响因素。性别差异主要来源于历史原因，从古代起，体育始终是男人的权利，女性参与体育活动的权利受到严重限制。熊欢认为[11]，社会劳动自由被剥夺导致体育参与机会丧失、女性家庭角色以及性别权利导致的地位边缘化是女性体育参与遭受限制的主要原因。本研究结果显示，女性的参与比例仅为17.29%，尽管该比例高于中国群众体育现状调查报告的15.80%，但与西方国家高比例的女性参与群体相比(59.8%)，仍存在巨大差距[18]。
年龄差异是另一个重要现象，彭大松的研究表明[7]，中国人体育锻炼在年龄上呈现出显著差异，这种关系为非线性U型关系，李骁天的研究在一定程度上也证明了这种U型关系的存在[4]，但本研究却表明，随着年龄的升高，体育参与的比例在降低，而当引入教育程度、收入水平以及职业类型后，回归系数发生了显著改变，表现出失落一代群体与独生一代体育参与比例高的特征，并非完全的U型关系，而且这种改变不具有统计学意义。然而，通过观察彭大松的研究结果可知，年龄的回归系数为-0.146，年龄平方的回归系数为0.001 7，仅从性别的系数判断，年龄对体育参与的影响为负向关系，而无法判断为U型关系，至于为何将年龄平方也引入模型，是否是通过该变量得出U型关系的结论并未交代。另一重要原因可能在于，彭大松的研究是基于CHNS2006进行的，与本研究的样本调查时间相差5年，而这5年恰好是中国政府大力发展全民健身服务体系的重要阶段，也是促进青年群体参与体育活动的重要阶段，群众体育的大力开展弱化甚至改变了以前的固化关系，从而导致了研究结果的差异，至于该推测是否符合现实情况，还需通过建立面板数据对其进一步论证。李骁天的研究则主要基于城市居民进行，样本不同可能导致了该差异的出现。
居住地也是影响体育参与的重要变量，研究结果显示，居住于城区的居民参与体育活动的概率是居住于郊区或农村居民的3.73倍，即使在引入教育、收入与职业等象征社会地位的3个变量后，其优势比仍然高达1.34倍，可见，在中国社会，居住地对于体育参与具有重要影响。在西方社会，居住于大城市的居民仅为居住于农村居民的1.23倍[31]，显然，居住环境对于中国社会的影响程度更深。造成该差异的主要原因：1)农村体育资源稀缺，而对于有运动需求的个体，体育锻炼并非生活必需品，也未固化为生活方式的一部分，当资源稀缺导致体育参与成本升高时，他们的体育需求则转向其他方面，甚至变为非体育参与人群，从而导致居住于农村的体育参与人口降低。2)在中国社会，居住于城市的群体一般都接受过良好的教育，较高的教育学历使得他们更容易从事高社会声望的职业并且具有较高的收入水平，因此，无论在体育参与意识上，还是在物质支持上都显著高于农村居民。王睿的研究证明[10]，我国推行的城镇化战略正向影响了农民的收入，从而间接正向影响了农民体质，由此可见，居住于城区的居民不仅仅是由于占有丰富的体育资源而导致体育参与群体比例升高，而是存在多条影响路径，但结合现实国情看，体育资源丰富程度的影响还占有重要位置。
同其他研究一样，对个人社会地位的研究主要以学历、收入以及职业为主要参考变量[7,36]。研究结果显示，教育程度对体育参与的解释能力最大，且对体育参与存在正向影响，随着教育程度的提高，体育参与的概率呈阶梯状升高，这与李骁天、彭大松、江崇明等人的研究结论一致[3,4,7]。研究表明，教育是下层群体向上层群体流动的重要途径，也是影响社会地位的重要变量，它不仅影响到个体寻职，而且对收入也具有重要影响，因此，教育对体育参与的作用途径并不是唯一的。通过构建的计量模型可知，在决定社会地位的3个变量中，教育的解释能力最强，在教育引入的基础上，再引入收入水平与职业类型，模型的解释能力并未出现大幅度提高。这些现象说明，教育至少通过3条路径作用于体育参与：1)教育通过提高体育活动参与意识直接影响体育参与动机，进而促进个体参与体育活动；2)教育通过职业作为中介变量增加个体参与体育活动的机会，进而促进个体参与体育活动；3)教育通过收入中介变量提高个体参与体育活动的物质支持能力，进而促进个体参与体育活动。尽管教育影响体育参与的路径呈现多元化，哪条路径更为重要还无法确定，但教育作为社会分层以及体育参与的重要影响变量已经得到普遍认可。
尽管从计量模型看，收入水平与从事职业类型对体育参与的解释能力相对较弱，但仍然作为重要的影响变量保留在模型中。通过本研究构建的模型可知，收入水平对体育参与存在明显的正向影响，收入越高的个体体育参与的概率越大，这与中、西方学者研究一致[7，15]。但在职业类型上却没有表现出类似于收入水平一样的规律，以具有最高职业声望的群体为参考，仅在“企事业单位体力劳动者或一般职员”以及“个体劳动或商业服务技术人员”两个群体上存在统计学差异，这与彭大松、Van等研究存在差异。与Van等研究不一致的原因可能在于社会结构与文化的原因，例如，在中国社会，社会职业声望较高的群体为党政机关以及企事业中高级管理人员或具有高级职称人员，而在西方社会，公务员群体却被划分为白领阶层，处于最高层的则是个体劳动者与经理人。与彭大松研究不一致的原因可能在于，他将职业声望与职业地位2个变量合并为社会资本1个变量，变量含有的信息超过职业类型，所以，在模型预测上表现出更好的规律性。尽管本研究与其他研究存在一定的差异，但是，仍然总体呈现出高声望职业从业者参与体育活动的概率高于低声望从业者的基本特征。
4.2 体育参与层化的社会学影响机制
本研究通过聚类分析，按照不同个体的体育参与偏好与模式，将所有个体归为4类，分别为“多参与群体”、“体能健身群体”、“表现娱乐健身群体”以及“休闲娱乐群体”，表现出明显的层化特征，且每层的人口学特征与社会经济学特征不尽相同(表5)。体育参与层化的原因表面看属于个人偏好，而实际上，这种偏好是由于不同个体的社会经济学特征形成的，明确其关系不仅可以帮助了解社会结构，且还可帮助认识不同群体的体育参与偏好，进而根据这种对应关系为我国体育健身公共服务体系建设提供理论依据。
本研究建立了体育参与层化的计量模型，总计解释能力为28%，且具有统计学意义(P<0.01)。由于模型计算采用了向前逐步回归的方法，部分变量被剔除，人口学变量仅保留了性别、出生年代以及居住地，社会经济学变量仅保留了教育程度。由此可见，影响体育参与及其层化的路径不同，在对体育参与的影响上，教育、收入以及职业都能对其产生促进作用，但是，在体育参与层化上只能体现出教育差异，再次证明了教育的重要性。
教育作为重要的社会分层变量早就得到证实，White研究发现[37]，那些具有丰富文化资本(以教育作为测量变量)的个体会更多的参与到体育活动中去，且体育活动作为一种生活方式被固化。还有关于教育获得以及体育参与关系的研究表明，二者的关系不仅体现在文化资本，而且还影响参与偏好，如那些处于文化资本劣势的个体往往将篮球与足球作为他们社会资本的表达[16]。可以认为，文化资本的多寡会影响个体的体育参与选择。还有多项研究表明，占有文化资本高的个体往往在选择体育参与项目时空间会更大，他们不仅参与传统的高贵项目，而且他们越来越多的参与大众主流运动项目[15，37]。这些研究结果均表明了教育对体育参与层化产生了深刻的影响。
研究表明[36]，上层社会群体不再将参与传统高贵项目作为区分其他阶层的标志，而是更加广泛的参与到不同的体育项目中，从过去的“炫耀性消费群体”转化为现在的“杂食性群体”。对中国社会的体育参与情况研究也表明，中国社会也存在“杂食性群体”(Ⅰ类)，该群体中的成员最少会参加2个或2个以上体育项目，甚至会参加全部的6类项目，而其他群体则主要参与到某一类的项目中去，不同于西方社会，即使非“杂食性群体”成员也会参与到多个项目中去。尽管中国社会的体育参与群体虽然较以前有了一定程度提高，但是多数参与者，还仅仅局限在消费体育活动的本质功能健身上，而休闲、交际、娱乐等功能被严重限制。这除了与社会发展水平相关外，个体的社会学变量也是重要的影响变量。通过多重对应分析可以清晰发现不同层次背后的社会经济学特征，如Ⅰ类群体多与男性、高教育程度、居住于城区有关，而Ⅲ类群体则主要与女性，教育程度偏低的中年或老年女性有关。事实上，这些参与者多为“广场活动群体”，与Ⅲ类群体参与个体的身份特征基本相符，说明本研究采用的方法能够较为清楚的刻画出不同体育参与群体的社会经济学特征。
通过多重对应分析与体育参与层化的计量模型，本研究总结了中国社会4类参与群体的社会经济学特征(表5)。Ⅰ类群体主要表现为性别多样化，以男性为主，年龄较小，偏向于居住于城市且受过良好教育。Ⅰ类包括了所有的6类项目，即包括运动负荷小娱乐性强的休闲项目，也包括诸如足球、网球等运动负荷较大竞技属性强的项目。该层群内的个体能够参与2类或2类以上的运动项目，体育参与的目的具有多元性特征，他们参与体育活动不仅在于运动项目的本质健身功能，且也将其作为一种娱乐，甚至交际的平台，并且作为一种固有的生活方式存在。各种有利条件促使他们成为“杂食性群体”的成员，良好的教育使得他们对体育参与具有更高的认知水平，高教育资本的占有不仅直接影响他们的体育参与，且通过带来的高经济资本以及职业资本提升他们体育参与的概率；居住于体育资源丰富的城区则为他们的体育参与提供了保障，使得他们更有可能从体育参与意识转化为体育参与行为；男性先天具有的生理特征以及成长于文化融合、社会深度变革大背景下的年轻群体不仅给予他们参与对抗类以及各种体能类项目的身体保障，且也灌输给他们当代文明思想，使得他们更愿意将多元化体育参与作为生活的一部分，该部分群体不再仅仅消费体育的本质健身功能，而是让体育参与成为一种生活方式。
Ⅱ类主要以田径、游泳等体能性项目为主，该项目以男性为主导，居住地分布较为均衡，教育程度一般或相对较高。通过比较计量模型结果可推测，参与该类项目的个体主要分为2类。第1类为受过良好教育，处于较高的社会层次，对体育参与具有较高的认知且具有良好的体育参与意识，但同时在一些复杂的运动项目上缺乏应有的技能，只能参与到动作结构与运动形式相对简单的项目，或者他们本身对该类项目存在偏好，能够从该类体育项目的参与中获取价值，为了实现他们的目的，乐意参与到该类项目中去，该类人群一般多居住于城区，且受过良好教育；第2类为对体育功能具有一定认识，处于中、低社会层次的个体，当他们占有资本不足以支持其参与具有消费性或组织性项目时，他们不得不被动选择该类经济性以及易组织性且不需要太多物质资本支持的项目。从总体看，无论哪一类别，该类群体表现出男性主导的总体特征。
Ⅲ类群体主要表现为女性，年龄中等、多居住于郊区或农村，受教育程度一般。该群体偏好于以表现、娱乐以及健身为主的操类运动或杂技类项目，该类项目的特点在于易于组织开展，无需过多的物质支持。从该类群体的社会经济学特征看，该部分主要以中国社会中特有的“广场活动人群”为主，该群体的主体为中年或老年女性，她们参与的形式一般为广场舞，或者传统的民间传统体育项目，参与项目表现出传统性、小负荷以及集群性的特征。该层群成员往往接受的教育程度一般，但又具有一定的体育活动参与意识，她们参与的主要目的在于健身、娱乐且多以表现身体美为主。此外，从Ⅲ类群体与其他3类群体比较可以发现，年龄越小(转型一代、独生一代)的个体成为该群层成员的概率越低，成为Ⅳ类群体的概率最大，Ⅱ类次之。由此可见，年轻群体不倾向于参与该类活动，即使年轻女性也更倾向参与其他类型运动项目。可以认为，年轻女性在经历了社会变革以及接受更多现代文明熏陶后，体育参与偏好发生了改变，这种传统的舞蹈类或操类运动项目不再是青年女性的主要选择。
Ⅳ类群体主要表现为年龄较大、多居住于城区，受教育程度一般或较低。该类群体主要以参与乒乓球、太极等运动负荷较小且具有一定休闲娱乐功能的项目，该类活动对体能要求较低，且具有较强的休闲型，也无需较高的物质支持，且易于组织开展。通过研究结果可知，该部分多为居住于城市的退休人员或接近退休人员(传统一代、失落一代)，受他们成长年代背景的影响，他们思想较为保守，行为与生活方式更加传统，接收教育程度中等，甚至较低，同时，年龄因素也促使他们不能参与到具有强对抗，大负荷的项目中去，因此，在体育参与偏好上也主要以中国传统体育项目为主。
通过对4类群体的社会学特征对比分析可知，不同体育参与群体具有不同的社会学特征，而隶属于同一群层的个体往往具有相似的社会学特征。研究认为，中国社会的体育参与群体也存在层化现象，而形成层化的原因在于受到社会分层变量的影响。本研究证实了人口学变量中的年龄、性别、居住地是影响中国居民体育参与层化的重要因素，说明了出生年代与成长背景、性别带来的生理差异以及占有资源的多寡是重要的影响变量。社会经济学变量中，只有教育程度对体育参与层化产生影响，说明在中国社会教育程度是最重要影响变量，同时提示，中国居民体育参与层化的作用机制类似但又区别于西方社会，这可能根源于中国社会与西方社会的差异。
4.3 研究局限性与展望
本研究通过体育参与层化模型的构建证实了中国社会同西方社会一样，体育参与群体也存在层化现象。社会经济学特征差异，尤其是教育程度是影响中国社会体育参与层化的重要因素。本研究关于不同层群体育参与偏好的论述可为政府部门制定体育参与人口促进政策，进一步完善全民健身服务体系供给提供参考。另外，本研究证实了中国社会的体育参与群体也存在西方社会的“杂食性群体”，而这部分群体一般是受教育程度较高者，可认为处于社会的中、上层，这与西方社会的情况基本一致。但是，在西方社会，上层群体不仅广泛的参与大众主流体育活动，还同时参与传统的高消费小众项目，这说明上层社会不再将参与传统的高消费小众项目作为区分其他阶层的主要标志，同时也说明了Bourdieu理论在解释当前西方社会的分层问题上存在一定局限性。在本研究中，由于CHNS 2011数据仅包含了6类项目，未包含诸如高尔夫、滑雪、攀岩等高端小众体育活动项目，故无法确定中国社会的上层群体是否在参与主流运动项目的同时。也热衷于参与具有身份表征的小众项目，因此，无法在理论上证实Bourdieu理论是否适用于当前中国社会。
此外，已有研究表明，体育参与存在城乡差异，且城乡存在不同的作用机制[7]。体育参与层化问题是否也存在城乡两种作用机制本研究并未涉及，如果后续研究能够分别建立两类群体的计量模型则将进一步细化中国社会体育参与层化的作用路径，对于指导城市和农村完善全民健身服务体系将更具指导意义。
5 结论
本研究通过4个模型的构建证实了本研究的3个研究假设，主要研究结论：
1.体育参与受到人口学变量以及社会经济学变量的影响，性别、居住地、教育程度、收入水平以及职业类型是影响体育参与的重要因素，其中，男性参与体育活动概率高于女性，居住于城区的居民参与体育活动的概率高于居住于郊区或农村的居民；教育程度、收入水平、职业声望对体育参与产生正向影响，教育程度是影响体育参与最重要的社会学变量。
2.中国社会体育参与存在层化现象，体育参与人群可大致分为4类，第1类为“多元参与群体”，群体内成员参与体育活动的范围较为广泛，不会固定于某一类运动项目；第2类为“体能健身群体”，该类偏好于以健身为主要导向的运动项目；第3类为“表现娱乐健身群体”，该类群体偏好于以表现美为主，寓健身、娱乐为一体的操类运动或民族传统体育项目；第4类为“休闲娱乐群体”，该类群体偏好于休闲元素丰富且运动负荷较小的运动项目。4类群体具有不同的社会学特征，总体表现为教育程度与收入水平高的高声望职业年轻未婚男性从业者更容易参与多个项目(Ⅰ类)；居住于农村或郊区的中等年龄中、低声望职业从业者或居住于城区的教育程度相对较高的中等声望职业从业者更倾向于健身锻炼功能突出的项目(Ⅱ类)；居住于城乡结合部，收入与教育水平偏低的中、老年女性更倾向于以娱乐、健身为一体的表现美项目(Ⅲ类)；居住于城区未在职的中、老年群体更倾向于参与以休闲娱乐为主的小运动负荷项目(Ⅳ类)。
3.体育参与层化的根本原因在于社会分层，不同个体的人口学与社会经济学特征是导致不同体育参与偏好形成的主要原因，而往往具有相似社会经济学特征的个体具有相似的体育参与模式，从而被归化为同一阶层。在中国社会，收入水平与职业类型对体育参与层化的影响程度较弱，教育程度是影响体育参与分层的最重要变量。
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更正声明
本刊2015年第4期刊登的《从机械团结到有机团结：广西壮族"打扁担"的起源、发展与变迁》一文中，作者邓水坚的单位应为“广西师范大学体育学院”。
《中国体育科技》编辑部
2015年9月15日
Research on the Sports Participation,Preference and Stratification of Chinese Residents under the Perspective of Social Stratification
BU Yi-feng1,ZHOU Wu1,ZHAO Gang2,ZHAO Jin1,TAN Jia-hui3,CHEN Qing-guo4
The hierarchical model of sports participation is built based on the data of CHNS2011,sports participation,stratification and demographic,socioeconomic variables of multiple correspondence analysis model,sports participation and social economic variables stratified logistic econometric model,participation in sports stratification and social economic variables affecting the multinomial logistic econometric model,in order to testify the followed questions,1) Sport’s participant not only depend on the variables of demography but more on educational attainment,income and type of occupational status.2) The phenomena of stratification pattern of sports’ participant also exist in China social.3) The stratification in China also depends on the variables of demography and social stratification.The results show that 1) sports’ participate mainly depend on educational attainment,income,occupational status and several variables of demography.2) The phenomena of social stratification pattern of sports’ participant is also exist in China,according to the stratification patter,four clusters were classified,and named “Multi-participate Group”,“Fitness Group”,“Fitness and Recreation Group”,and “Recreation Group” separately.3) The stratification of sport’ participant in China mainly depends on educational attainment and several variables of demography.
socialstratification;sportsparticipation;socialeconomics
2015-01-19；
2015-05-17
教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC890002)。
部义峰(1981-)，男，山东邹平人，副教授，博士，硕士研究生导师，主要研究方向为体能训练、运动健康促进，E-mail:buyifeng1021@163.com；周武(1970-)，男，浙江浦江人，教授，博士，硕士研究生导师，主要研究方向为体育产业与体育公共管理，E-mail:cbacat@163.com。
1.江苏师范大学 体育学院， 江苏 徐州 221116；2.深圳大学 体育部，广东 深圳 518060；3.中国海洋大学 体育系，山东 青岛 266100；4.四川师范大学 体育学院，四川 成都 610066 1.Jiangsu Normal University,Xuzhou 221116,China；2.Shenzhen University,Shenzhen 518060,China；3.Ocean University of China,Qingdao 266100,China；4.Sichuan Normal University,Chengdu 610066,China.
1002-9826(2015)05-0078-16
10.16470/j.csst.201505013
G80-05
A
