我国体育健儿获得的奥运奖牌区域差异及影响因素分析

杜冰

摘要：应用空间统计学，对我国体育健儿获得的夏季奥运奖牌进行空间区域差异分析。结果表明，奥运奖牌分布的空间相关性呈减小—增大—减小的波动性变化，并且高值簇主要分布在东南部地区，低值簇分布在西北部地区。通过空间回归模型可知各地区人均GDP、群众体育支出、体育竞赛支出等指标是影响奖牌空间分布的主要因素，并基于此提出相关建议，为推动我国各地区体育事业进一步发展提供科学依据。

关键词：奥运奖牌;区域差异;空间自相关;空间回归模型

一、引言

奥林匹克运动会是一项国际体育盛会，来自不同经济、文化、政治、环境的各国运动员都为之拼搏努力，奥运奖牌成为一个国家体育水平的重要体现。对我国各区域来说，奥运奖牌分布也是地區体育实力和社会发展水平的综合反映。

纵观国内外学者对奥运奖牌的研究，从研究方法来看，有用文献资料和数理统计方法描述奥运现状，有用时间序列模型、灰色预测、趋势直线外推法、马尔科夫等方法预测奥运会未来的发展方向，还有用统计回归方法分析奥运奖牌的影响因素，如人口、经济、政治、文化、主办方、人种等;从研究内容来看，有根据竞技项目分布结构、政治制度、区域文化差异等方面来研究奖牌走向;从研究区域来看，有全球、全国、省市等。

总体而言，现对奥运会奖牌的研究成果颇多，但对奥运会奖牌的空间分布特征研究相对较少，尤其是通过空间维度来分析省域奖牌分布差异仍需进一步深入。

二、理数据来源及研究方法

（一）数据来源

本文以中国大陆31个省市自治区作为数据统计区域，以第二十三至三十一届夏季奥运会我国获奖的体育健儿出生地区作为对奥运奖牌的归属地进行空间统计分析。奥运奖牌归属地具体划分原则：单人项目奖牌按1枚计入;双人奖牌在各省按0.5枚计入;团体项目奖牌，1个运动员以0.5枚计入，2个及以上获奖运动员归属于一个省份，则按1枚计入;金、银、铜牌分别获得5分、3分、2分，以求得各省夏季奥运奖牌综合得分。（海南在1988年未独立之前归属于广东，重庆在1997年未独立之前归属于四川）。

历年的奥运奖牌分布数据来自国家体育总局（http：//www.sport.gov.cn/）官网，运动员出生地数据来源于百度百科，我国各省市自治区其他数据来自于各地方体育局。

（二）研究方法

1. 绝对差异和相对差异

区域体育水平差异主要分为绝对差异和相对差异。标准差表示数据对均值的离散程度，变异系数用来衡量数据在时间和空间上相对波动程度，两者可以从绝对和相对意义上测度出区域间差异。

2. 空间权重矩阵

度量区域之间的空间权重矩阵是空间统计分析的重要基础，也是进行空间自相关的前提工作。空间权重矩阵元素wij表示空间对象在第i和j两点之间的连接关系。本文采用相邻规则来定义权重。

3. 全局空间自相关

全局Morans I指数是衡量空间自相关程度的重要指标，若Morans I显著为正，意味着具有较高（或较低）体育发展水平的区域在空间上显著聚集，即正相关。相反，若Morans I显著为负，则表明该地区与周边地区的体育发展水平呈显著负相关。若Morans I值等于零，则表明属性是随机分布，没有空间相关性。

4. 热点分析

Morans I指数只能反映空间关系的正负相关关系，不能分别出热点簇（高值与高值集聚的区域）和冷点簇（低值与低值集聚的区域）。

5. 空间模型

引用1988年Anselin提出的空间回归模型，根据空间统计学格数据回归，列出传统回归模型（OLS，不考虑空间因素）、空间滞后模型（spatial lag model，SLM）和空间误差模型（spatial error model，SEM）三种不同模型进行回归分析，然后通过比较模型指标选择最优模型。

空间滞后模型表达式：

Y=ρWY+Xβ+ε

空间误差模型表达式：

Y=Xβ+ε

ε=λWε+μ

ρ为空间回归系数，W为n×n空间权重矩阵，Y为被解释变量，X为n×k外生解释变量矩阵，β为回归系数，ε为随机误差项向量。参数λ为回归残差之间的空间相关强度。μ为正态分布的随机误差向量。

三、研究结果和分析

（一）区域奖牌分布的绝对差异和相对差异

1.省域奖牌分布的绝对差异

由图1可知，1988～2008年奖牌分布的标准差基本呈现增长趋势，说明各省奖牌分布绝对差异逐渐扩大。根据扩大幅度可以发现，从1988的二十四届奥运会开始，我国竞技体育开始快速扩大，乃至二十五届奥运会取得了很大的提高。之后各届平稳扩大，最后急剧扩大，在2008年北京奥运会达到辉煌，在2012年之后又回归之前平稳发展的状态。

2.省域奖牌分布的相对差异

奖牌分布相对差异表现出两个不同的阶段，即1984～2000年平稳发展阶段，这一阶段变异系数由1.15变化到1.36，变化幅度较小，2000～2012年快速下降阶段，变异系数由1.36变化到0.81，下降幅度明显增大。在2000年以前，不同地区对竞技体育重视程度有较大差距，体育水平发展不均衡，使得各地区奖牌分布相对差异也在趋于增大，极化作用在区域体育发展过程中占主导地位，随着我国生活水平的提高，体育活动也成为人与人交流的重要手段，促使各个区域对周边地区体育发展的辐射带动效应逐步显现，区域相对差异趋于缩小。

（二）全局空间自相关

由表1可知，1984～2016年这九届奥运会中，全局空间自相关系数的绝对值均不大，这表明奥运奖牌空间依赖性不十分明显，大多数年份空间形态呈随机分布。Morans I总体呈现减小—增大—减小的波动性变化，有八届奥运奖牌Morans I系数都为正值，表明奥运奖牌分布之间可能存在正相关，1992年的Morans I系数为负值，表明1992年奥运奖牌分布之间可能存在负相关。需进一步进行显著性检验。

1984～2000年此阶段的Morans I的正态统计量Z小于0.05显著性水平下正态分布函数临界值（1.96），因此，认为中国大陆31个省域奥运奖牌分布没有显著空间自相关性。因为在我国竞技体育发展前期，对于自主发展所管辖区域范围的大陆各个地区来说，体育基础较为薄弱，体育水平普遍不高，尚未形成明显的集聚效应。

2004～2012年这三届Z值都大于1.96，因为随着我国对体育事业财政支持力度和重视程度的增加，体育事业发展迅速的地区信息发达，地理位置优越，具有一定的体育文化和体育群众基础，产生一定的向心力率先带动周边地区形成空间集聚，并在2004年表现出较大的空间关联性。2008年北京奥运会，由于我国是主办方，民族自信心和自豪感促使我们全力以赴。每个地区都把握机会，高度重视体育事业发展，使我国竞技体育得到充分发展。

2016 年奥运奖牌的空间地域分异性不明显，中国奖牌分布的集聚状态还未达到稳定，体育发达省份的发展促进了人才信息流动，对体育不发达省份产生一定的带动作用，进一步缩小了各个区域体育水平差异，极化效应减弱，空间自相关关联性减弱。

（三）冷热点区域演化

为了进一步研究奥运奖牌省域分布的演化状况，本文分别计算了1984、1996、2008、2016四年的各地区空间关联指数Getis-Ord G■■，并使用GIS进行可视化，用Jenks最佳自然断裂法将GZScore值从高到低分成4类，依次为热点区、次热点区、次冷点区、冷点区，生成省域奥运奖牌空间分布的冷热点演化图，体育区域划分参考段文彬层次聚类分析树形图。

从热点区的分布来看，热点区连片集聚现象明显（见表2）：热点区数量由1984年的5个地区增长到1996年10个热点区域，翻了两倍，2008年热点数量依旧为10，而在2016年降为6个;1984年热点区域主要分布在长江中游地区和东南沿海地区的大部分省域，1996年热点区明显增多，并且移动到环渤海地区和长江三角地区，2008年热点区依旧集中在环渤海地区和长三角地区，而在2016年热点区明显减少，环渤海地区的江苏、上海、浙江和东南沿海地区的福建和江西成为了热点区。冷点区域变化不大，大部分分布在西北部新疆、甘肃、青海、西藏等地。

总体而言，奥运奖牌分布的冷热点区形成集中连片，在不同的时期，奖牌分布的空间格局也有着不同的变化，并且从某种角度来讲冷热点区域分布情况似乎与省域的综合实力有着一定的联系。

（四）空间回归模型

本研究根据数据可得性，选取2016年截面数据，解释变量依次是常住人口、人均GDP、文化体育与传媒支出预算、体育教育支出预算、体育一般公共预算财政拨款支出、群众体育支出、体育场馆支出、体育训练支出、体育竞赛支出，被解释变量为2016年各省市自治区奥运奖牌综合得分。

表3中，OLS模型的拟合优度比在SLM和SEM模型的拟合优度小，说明空间回归模型更适合用来模拟数据，然后根据拉格朗日乘数检验判断用SLM和还是SEM。在空间滞后模型和空间误差模型比较分析中，发现LMLAG、LMERR等指标都没有通过10%的显著性检验，因此可以从AIC和SC指标值来进行分析，结果发现SEM的AIC和SC指标相对更小，因此选择SEM模型更为合适。

在SEM模型中，人均GDP、群众体育支出、体育竞赛支出等指标通过了5%水平的显著性检验。

1.人均GDP与省域奥运成绩成正相关，表明经济水平高的地区对体育建设具有积极正向作用，因为体育是一种社会活动，人们对体育活动的需求推动体育的发展，在经济发达，社会进步，人民生活水平提高的同时，我们会更注重个人素质和生活品质的提升，追求健康的生活习惯会让娱乐方式中的体育消费比例增大，群众体育水平自然随之提高。另一方面，夏季奥运会是一场竞技运动赛事，经济水平较高的地区在竞技赛事、教练员、运动员等选拔的过程中投入更多的支持力度，高水平的运动队伍会提高地区整体体育竞技水平。

2.群众体育支出和体育竞赛支出在一定程度上影响着奖牌分布，原因是当当地政府对本区域的体育财政支持力度加大，群众会更积极地参与到体育活动当中去，形成群众体育基础，整体体育竞技水平随之增强，强大的支持力度会带动体育创造出一定的经济价值。资金投入得到了回报，必然带动更多人投入到对个人、对地区、对国家的体育建设中去。

3.体育教育水平没有通过显著性检验，因为运动员的青春年华大部分是在刻苦的训练和紧张的比赛中度过，花费大部分精力在运动事业上，所以文化水平的高低在早期体育发展过程中并没有太大的影响，虽然社会大环境中要求的是运动员的奖杯和荣誉，对文化水平要求不多，但從当前问题来看，在传统“举国体制”环境中，不得不承认这种制度弊端使得运动员文化教育现状存在越来越多的问题。重武轻文的教育使运动员文化水平和精神品质有所缺失，最终不能成为高端的竞技运动员。从国家层面上，要把体育训练和文化教育同等看待，改善体育教育传统观念，完善相关国家政策，加大文化教育投入力度。从运动员层面上，要主动培养自主学习意识，提高学习兴趣，树立正确的学习动机和目标。从教练层面上，对运动员要求适当，转变思想观念，帮助运动员文化和体育素质的综合提高。

参考文献：

[1]徐德昌.奥运会游泳项目成绩发展趋势及预测[J].中国体育科技，2004（07）.

[2]吴殿廷，吴颖.2008北京奥运会中国金牌赶超美国的可能性——基于东道主效应的分析和预测[J].统计研究，2008（03）.

[3]王晔，张锦年，孙荣会.奥运会奖牌分布的Markov分析[J].天津师范大学学报，2004（01）.

[4]张玉华.奥运会奖牌数与5种影响因素的模型构建与定量分析[J].山东体育科技，2013（03）.

[5]陶于，李文辉. 我国历届奥运奖牌获得项目分布的比率特征与奖牌优势性项目发展对策研究[J].西安体育学院学报，2002（02）.

[6]吴孟泉，赵玉.中国奥运奖牌空间分布区域性差异的Morans I指数分析研究[J].中国体育科技，2012（05）.