2022年北京冬奥会我国运动员奖牌预测与参赛策略——基于奥运会主场优势效应分析

田 慧，何依蔓，王 敏，李 娟，于佩阳，亓顺红，田 野

（1.深圳大学 体育学院，广东 深圳 518061；2.北京体育大学 国际体育组织学院，北京 100084）

奥林匹克运动会是当今世界影响最大的综合性体育盛会。主办国通过举办奥运会，充分展示国家的经济、文化实力，并利用有利条件，取得更好的参赛成绩，显示奥运会主场优势效应。

竞技体育比赛主场优势的研究早有报道。Schwarz等（1977）发表了有关竞技体育比赛主场优势的学术论文后，学者们相继报道了校际体育比赛和职业体育比赛的主场优势效应（Carron et al.，2005；Dowie，1982；Jones，2013；Mccutcheon，1984；Nevill et al.，1999；Pollard，1986；Pollard et al.，2017）。Courneya等（1992）将竞技体育比赛主场优势定义为：在主客场场次相同的体育比赛中，主场队伍胜率超过50%。Clarke（2000）报道了1896—1996年14个夏季奥运会东道国奖牌优势效应。Balmer等（2001）总结了1908—1998年冬季奥运会东道国优势现象。无论是夏季奥运会还是冬季奥运会，东道国优势效应普遍存在（吴殿廷 等，2012；Balmer et al.，2003；Franchini et al.，2016；Pettigrew et al.，2016；Shibli et al.，2012；Wilson et al.，2017，2018）。

以往有关奥运会东道国优势效应的研究中，以夏季奥运会居多，主要体现在奖牌数量方面，但鲜见有关冬奥会东道国金牌数量、奖牌数量、奖牌榜排名、总得分、运动员参赛人数、不同运动分项奖牌数量等综合优势效应，特别是如何利用东道国优势获得更好参赛成绩的研究报道。

本文以近10届冬奥会（第14—23届）东道国为研究对象，系统研究近40年冬奥会东道国金牌数量、奖牌数量、奖牌榜排名、总得分、运动员参赛人数、不同运动分项奖牌数量等综合主场优势特征，从竞技体育发展政策与经费投入、主场观众效应、场地熟悉程度等角度分析冬奥会东道国优势效应产生原因。同时，采用逻辑回归方法，建立冬奥会东道国金牌、奖牌预测模型，预测我国运动员在2022年北京冬奥会获得金牌数量与奖牌数量，以冬奥会主场优势效应为依据，提出我国运动员备战在2022年北京冬奥会、创造最佳参赛成绩的策略。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

研究对象为第14—23届冬奥会（1984—2018年）9个主办国（加拿大主办过两届）（表1），主要基于两点：一是近10届冬奥会运动成绩可以反映冬奥会主办国家一个时期内相对稳定的竞技体育实力；二是减少由于非体育因素（如经济发展状况等）对奥运会运动成绩的影响，客观评价冬奥会主场优势效应。

表1 近10届冬奥会主办国参加东道国冬奥会、非东道国冬奥会情况Table 1 Host Countries’Participation in the Last 10 Winter Olympic Games

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料调研

检索国际体育文献数据库SPORT Discus、中文体育文献数据库Chinasport等，查阅竞技体育主场优势效应和奥运会东道国优势效应相关文献资料。

1.2.2 数理统计

收集、统计近10届冬奥会主办国当届、非主办届冬奥会（1984—2018年）相关数据。所有数据均来自国际奥委会（International Olympic Committee，IOC）官方网站。

1.3 主要指标

1.3.1 近10届冬奥会主办国金牌数、奖牌数、总得分、奖牌榜排名、参赛运动员人数、获奖牌运动大项和运动分项数量

统计近10届冬奥会主办国当届和前一届获得金牌数量、奖牌数量、总得分、奖牌榜排名、参赛运动员人数、获奖牌运动大项与运动分项数量等数据。由于加拿大主办过两次冬奥会，两次数据分别与前一届比较，即1988年冬奥会数据与1984年数据比较、2010年冬奥会数据与2006年比较。

总得分为国家获得所有金牌、银牌、铜牌得分总和，按照Balmer等（2003）计分方法，其中金牌计3分，银牌计2分，铜牌计1分。

奖牌榜排名按照IOC官方排名方式，即金牌数量优先。获得金牌数量多的国家排名在前；金牌数量相等，银牌数量多的国家排名在前；金、银牌数量相等，铜牌数量多的国家排名在前。

统计近10届冬奥会东道国运动员获得不同运动大项、运动分项奖牌数量。按照IOC划分运动项目方法，冬奥会运动大项分为滑雪、滑冰、冰球、冰壶、雪车、雪橇和冬季两项等7项；运动分项分为高山滑雪、北欧两项、自由式滑雪、跳台滑雪、越野滑雪、单板滑雪、短道速滑、速度滑冰、花样滑冰、冰球、冰壶、雪车、钢架雪车、雪橇和冬季两项等15项。

1.3.2 近10届冬奥会主办国参加非主办届冬奥会金牌平均数、奖牌平均数、总得分平均数和平均奖牌榜排名

统计近10届冬奥会主办国参加所有非主办届冬奥会获得的金牌数、奖牌数、总得分和奖牌榜排名情况，分别计算9个主办国参加所有非主办届冬奥会获得的金牌平均数、奖牌平均数、总得分平均数和平均奖牌榜排名。加拿大作为主办国当届的冬奥会数据为1988年与2010年2届冬奥会的平均值，非主办届冬奥会数据为其他8届冬奥会的平均值。

冬奥会主办国参加非主办届奥运会平均金牌数=每个冬奥会主办国参加所有非主办届冬奥会获得的金牌总数/参加非主办届冬奥会次数。平均奖牌数、平均总得分和平均奖牌榜排名计算方式同金牌平均数。

1.3.3 近10届冬奥会主办国当届、非主办届不同运动分项金牌百分数

统计近10届冬奥会主办国当届冬奥会获得各个运动分项的金牌数，分别计算每个运动分项的金牌数量之和，求得该运动分项中近10届冬奥会东道国获得的金牌百分数。以钢架雪车为例，计算公式为：主办国当届冬奥会钢架雪车金牌百分数=（近10届主办国当届冬奥会钢架雪车金牌数之和/近10届冬奥会钢架雪车金牌总数之和）×100%。按照同样方法计算各东道国当届奥运会获钢架雪车奖牌百分数。

统计近10届冬奥会主办国参加所有非主办届冬奥会获得的各个运动分项的金牌数，计算不同运动分项金牌数量之和，求得该运动分项的近10届冬奥会非主办届金牌百分数。以钢架雪车为例，计算公式为：非主办届冬奥会钢架雪车金牌百分数=（近10届东道国参加非主办届冬奥会钢架雪车金牌数量之和/近10届冬奥会钢架雪车金牌总数之和）×100%。按照同样方法计算各东道国参加非主办届奥运会钢架雪车奖牌百分数。

1.4 冬奥会主办国金牌、奖牌数量预测

参照Nevill等（2012）的逻辑回归模型统计近10届冬奥会主办国当届、前一届及后一届奥运会所获金牌数和奖牌数，建立冬奥会东道国金牌数量、奖牌数量预测模型。以赤池信息量准则（akaike information criterion，AIC）为模型拟合效果判断指标，并做方差分析筛选最终模型。

1.5 统计学分析

采用威尔科克森符号秩检验对数据进行统计学分析（SPSS 24.0），显著性水平为0.05。

2 研究结果

2.1 主办国当届冬奥会金牌数量、奖牌数量、总得分、奖牌榜排名、参赛人数与前一届比较

近10届冬奥会主办国当届冬奥会成绩明显好于前一届，显示了东道国多重优势效应（表2）。多数主办国当届冬奥会获得的金牌数、奖牌数和总得分数均超过前一届。9个冬奥会东道国当届获得的金牌数量、奖牌数量和总得分数分别较前一届增加2.7枚（P＜0.05）、6.4枚（P＜0.05）和14.1分（P＜0.05）。其中，俄罗斯在2014年索契冬奥会上获得11枚金牌，较2010年温哥华冬奥会增加8枚，是金牌数量增加最多的东道主国家；美国在2002年盐湖城冬奥会获得34枚奖牌，总得分69分，比1998年长野冬奥会增加21枚和39分，是奖牌数量和总得分增加最多的东道主国家。加拿大在1988年卡尔加里冬奥会中未获金牌，较1984年萨拉热窝冬奥会减少2枚，是金牌数量负增长的唯一东道主国家；意大利在2006年都灵冬奥会上获得11枚奖牌，较2002年盐湖城冬奥会减少2枚，是奖牌数量负增长的唯一东道国。加拿大和意大利也是近10届冬奥会总得分负增长的东道主国家。

表2 近10届冬奥会主办国当届金牌数量、奖牌数量、总得分、奖牌榜排名、参赛人数与前一届比较Table 2 Comparison of the Number of Gold Medals，Number of Medals，Total Score，Medal Ranking and Number of Participants of the Host Country of the Last 10 Winter Olympic Games with the Previous One

奖牌榜方面，多数东道国当届冬奥会奖牌榜排名较前一届非主办国冬奥会明显提高。近10届冬奥会东道国当届冬奥会奖牌榜排名较前一届平均提高2.7位，差异边缘显著（P=0.081）。其中，俄罗斯奖牌榜排名从2010年温哥华冬奥会的第11位升至2014年索契冬奥会的第2位，上升了9位，是奖牌榜排名提升幅度最大的东道主国家。日本（1998年长野冬奥会）和韩国（2018年平昌冬奥会）在各自东道国冬奥会上分别列奖牌榜第7位，同为亚洲国家冬奥会最好排名。韩国在2018年平昌冬奥会上奖牌榜排名较2014年索契冬奥会提高了6位，是冬奥会奖牌榜提升幅度最大的亚洲国家。加拿大在1988年卡尔加里冬奥会奖牌榜排名较1984年萨拉热窝冬奥会下降5位；意大利在2006年都灵冬奥会上奖牌榜排名较2002年盐湖城冬奥会下降了2位。

参赛人数方面，近10届冬奥会东道国参加主办届奥运会的运动员平均人数为148.4人，较前一届奥运会运动员平均人数（103.7人）增加44.7人（P＜0.01）。其中，俄罗斯参加2014年索契冬奥会运动员人数为232人，是近10届冬奥会运动员参赛人数最多的东道主国家；日本参加1998年长野冬奥会运动员人数为156人，较1994年利勒哈默尔冬奥会（65人）增加了91人，是近10届冬奥会运动员人数增加最多的东道主国家。

2.2 主办国当届冬奥会获奖牌运动项目数量与前一届比较

主办国当届冬奥会不仅获得的奖牌数量增多，获奖牌运动分项数量也在增加（图1、图2）。近10届冬奥会主办国当届冬奥会获奖牌运动大项（3.3个）和运动分项（5.7个）数量分别较前一届冬奥会获奖牌运动大项（2.3个）、运动分项数量（4.4个）增加1.0个（P＜0.05）和1.3个（P＜0.05）。韩国在2018年平昌冬奥会上获奖牌运动大项数量较前一届增加3个，法国在1992年阿尔贝维尔冬奥会上获奖牌运动分项数量增加4个，分别是近10届冬奥会获奖牌运动大项和运动分项数量增加最多的东道主国家。

图1 近10届冬奥会东道国当届获奖牌运动大项数量与前一届比较Figure 1.Comparison of the Number of Major Sports Won Medals in the Host Country of the Last 10 Winter Olympic Games with the Previous One

图2 近10届冬奥会东道国当届获奖牌运动分项数量与前一届比较Figure 2.Comparison of the Number of Sports Items Won Medals in the Host Country of the Last 10 Winter Olympic Games with the Previous One

2.3 主办国当届冬奥会运动成绩与非主办届平均成绩比较

进一步统计9个主办国参加近10届所有非主办届冬奥会平均运动成绩（包括金牌平均数、奖牌平均数、平均总得分和奖牌榜排名）发现，多数主办国当届冬奥会运动成绩超过近10届非主办届平均成绩（表3）。主办国当届冬奥会金牌数量较非主办届金牌平均数增加2.16枚（P＜0.05）；主办国当届冬奥会奖牌数较非主办届奖牌平均数增加5.11枚（P=0.051）；主办国当届冬奥会总得分较非主办届平均总得分增加11.27分（P＜0.05）；主办国当届冬奥会奖牌榜排名较非主办届平均奖牌榜排名提高2.64位（P＜0.05）。其中，日本在1988年长野冬奥会金牌数量较非主办届平均金牌数量增加4.1枚（P＜0.05）、平均奖牌榜排名提高8.4位（P＜0.05），是金牌数量增加最多、奖牌榜排名提高最明显的东道主国家。美国在2002年盐湖城冬奥会奖牌数量较非主办届平均奖牌数量增加15.8枚（P＜0.05），总得分提高29.2分（P＜0.05），是奖牌数量和总得分增加最多的东道主国家。由于加拿大在1988年卡尔加里冬奥会上表现不佳，其两届东道主冬奥会平均奖牌数量较近10届非主办届减少1.25枚，奖牌榜排名下降1.6位。

表3 近10届冬奥会主办国当届运动成绩与非主办届平均成绩比较Table 3 Comparison of the Average Results of the Host Countries of the Last 10 Winter Olympic Games with That of Other Times

2.4 主办国当届冬奥会不同运动分项平均奖牌百分数与非主办届平均奖牌百分数比较

为了比较不同运动分项主场优势效应特征，本文统计了近10届冬奥会东道国当届获得各个运动分项的金牌平均百分数、奖牌平均百分数和非主办届金牌平均百分数、奖牌平均百分数，发现不同运动分项具有不同的东道国优势效应特征（表4）。

表4 主办国当届冬奥会不同运动分项金牌、奖牌平均百分数与非主办届比较Table 4 Comparison of the Average Percentage of Gold Medals and Medals in Different Sports of the Host Country in the Current Winter Olympic Games with Other Times

钢架雪车在近10届冬奥会主办国当届获得的金牌数之和占近10届冬奥会钢架雪车所有金牌总数的50%，较东道国参加所有非主办届冬奥会（平均为1.56%）金牌百分率提高了48.44个百分点（P=0.066）；近10届冬奥会东道国当届冬奥会获得的钢架雪车奖牌数之和占近10届冬奥会钢架雪车所有奖牌总数的23.33%，较东道国参加所有非主办届冬奥会（平均为3.30%）奖牌百分率提高了20.03个百分点（P=0.068）。钢架雪车在2002年才被列入冬奥会比赛项目，仅有5届冬奥会数据，样本量小，但主办国当届冬奥会金牌平均百分数、奖牌平均百分数均高于非主办届平均百分数，差异达到边缘显著水平。

自由式滑雪在近10届冬奥会主办国当届获得的奖牌之和占近10届冬奥会自由式滑雪所有奖牌总数的12.92%，较东道国参加所有非主办届冬奥会（平均为7.24%）提高了5.67个百分点，差异边缘显著（P=0.058）。速度滑冰在近10届主办国当届冬奥会获得的奖牌之和占近10届冬奥会速度滑冰所有奖牌总数的10.40%，较非主办届（平均为4.05%）提高了6.35个百分点，具有显著性差异（P＜0.05），金牌百分数（11.35%）较非主办届（平均为3.92%）提高了7.43个百分点，差异达到边缘显著水平（P=0.075）。

冰球、短道速滑、花样滑冰、冰壶、高山滑雪、北欧两项、跳台滑雪、越野滑雪、单板滑雪、雪车、雪橇、冬季两项等12个运动分项，其近10届冬奥会主办国当届金牌百分数和奖牌平均百分数与非主办届相比，未见显著性差异（P＞0.1）。

2.5 我国运动员2022年北京冬奥会金牌、奖牌数量预测

根据近10届冬奥会主办国当届、前一届、后一届获得金牌数量、奖牌数量，采用逻辑回归，建立我国运动员2022年北京冬奥会金牌、奖牌数量预测模型。

冬奥会东道国奖牌预测模型为：y=-3.518-0.127a＋0.267b-0.130c。其中，a为东道国前一届冬奥会逻辑变量；b为东道国当届冬奥会逻辑变量；c为东道国后一届冬奥会逻辑变量。根据预测模型，我国运动员2022年北京冬奥会奖牌获得率为0.037。2022年北京冬奥会共设327枚奖牌，预测我国运动员获得奖牌12枚，超过2006年都灵冬奥会、2010年温哥华冬奥会的11枚奖牌，将取得冬奥会参赛最好成绩。

冬奥会东道国金牌预测模型为：y=-3.842-0.169a＋0.346b-0.149c。其中，a为东道国前一届冬奥会逻辑变量；b为东道国当届冬奥会逻辑变量；c为东道国后一届冬奥会逻辑变量。根据预测模型，我国运动员2022年北京冬奥会金牌获得率为0.029 4。2022年北京冬奥会共设109枚金牌，预测我国运动员获得金牌3枚。

本文采用的逻辑回归模型是预测奥运会金牌和奖牌数量的经典方法。作为预测近10届冬奥会东道国运动成绩的常规模型，其方法是科学的。但东道主运动成绩受主场参赛的政策、环境、保障、激励、时差、场地等综合因素影响，在预测不同东道主国家的金牌、奖牌数量时会有一定幅度的波动。因此，综合我国竞技体育举国体制优势、政府对冬奥会备战工作高度重视等多重因素，借鉴2008年北京奥运会主场经验，加之我国运动员的出色发挥，在2022年北京冬奥会上，我国有可能获得5枚以上金牌、12枚以上奖牌，创造我国运动员参加冬奥会历史最好成绩。

3 讨论

3.1 冬奥会主场综合优势效应

有研究证实，存在奥运会东道国优势效应（Balmer et al.，2001；Clarke，2000；Shibli，2008），但也有研究认为，奥运会东道国优势效应被夸大（Pettigrew et al.，2016）。目前，有关奥运会东道国优势效应的研究主要集中在奖牌数量方面。研究认为，东道国当届奥运会获得的金牌、奖牌数量增多，奖牌榜排名有所提高（Balmer et al.，2001；Wilson et al.，2018）。

本文全面比较了近10届冬奥会主办国当届与前一届在金牌数量、奖牌数量、总得分和奖牌榜排名的情况，发现东道国当届冬奥会金牌数量（P＜0.05）、奖牌数量（P＜0.05）、总得分（P＜0.05）均超过前一届冬奥会，奖牌榜排名也较前一届冬奥会有所提升（P=0.081）。这与以往研究一致（Balmer et al.，2001；Clarke，2000；Shibli，2008）。由于东道国当届冬奥会与前一届相隔4年（第17届利勒哈默尔冬奥会距第16届阿尔贝维尔冬奥会仅2年时间），9个冬奥会主办国经济、文化、精英运动员人数等可能影响竞技体育成绩的因素均未发生明显变化，提示冬奥会主办国在本土奥运会上取得优异成绩是由于主场有利条件，冬奥会主场优势现象存在。

统计近10届冬奥会主办国参加所有非主办届冬奥会的平均运动成绩，发现近10届主办国当届冬奥会获得的金牌数量、奖牌数量、总得分均好于非主办届金牌平均数（P＜0.05）、奖牌平均数（P＜0.05）和总得分平均数（P＜0.05）。主办国当届冬奥会奖牌榜排名也较近10届非主办届平均奖牌榜排名有所提高（P＜0.05），进一步丰富了冬奥会东道国综合优势效应内容。

本研究发现，近10届冬奥会主办国当届获得奖牌的运动大项、运动分项数量分别较前一届冬奥会增加1.0个（P＜0.05）、1.3个（P＜0.05），这与夏季奥运会研究结论一致。Shibli等（2012）发现，1988—2008年东道国当届奥运会获奖牌的运动大项、运动分项数量分别较前一届增加4个和5个。

进一步统计近10届冬奥会设置运动大项、运动分项的变化情况，发现1984年冬奥会运动大项为6项、运动分项为10项，1992年阿尔贝维尔冬奥会运动分项增至12项，1998年长野冬奥会运动大项增至7项、运动分项增至14项，2002年盐湖城冬奥会运动分项增至15项，2018年平昌冬奥会运动大项与分项数量保持不变。除了2002年盐湖城冬奥会美国队获得钢架雪车金牌、银牌是由于新设运动分项以外，并未发现其他东道主国家由于新设项目而增加获奖运动大项或分项数量。因此，本研究不仅从奖牌数量方面验证了冬奥会主场优势效应，而且从获奖牌运动项目分布、运动员参赛人数等方面进一步证实冬奥会东道国优势效应。

3.2 冬奥会东道国优势效应原因分析

竞技体育主场优势效应产生的原因主要包括主场观众因素、场地与设施熟悉程度、参赛规则、旅途疲劳与时差等（Balmer et al.，2001；Carron et al.，2005；Courneya et al.，1992）。在奥运会等大型综合性体育比赛中，主办国制定奥运会备战政策与经费支持是东道国优势效应产生的重要原因（De Bosscher et al.，2006，2007），旅途疲劳与时差等因素在奥运会东道主优势效应中的作用越来越小。本文主要从奥运会主办国备战政策与经费支持、主场观众因素、场地与设施熟悉程度、运动员参赛规程等方面分析东道国优势效应的产生原因。

3.2.1 东道国备战政策与经费支持

奥运会主办国家重视竞技体育发展、制定相关政策、增加经费投入，是东道国运动员创造优异运动成绩的重要原因（De Bosscher，2016；Kim et al.，2015）。

Hogan等（2000）经过长期追踪观察，发现澳大利亚竞技体育经费投入与奖牌产出之间存在线性相关，提出“经费投入越大，奖牌产生越多”的经费-奖牌效应，并在2000年悉尼奥运会上得到验证。

英国获得2012年夏季奥运会主办权后，明确提出夺取60枚奖牌、奖牌榜进入前四名的东道主奥运会目标。2012年伦敦奥运会备战周期经费较2008年北京奥运会提高12%（UK Sport，2018）。英国运动员在2012年东道主奥运会上共获得65枚奖牌，奖牌榜排名第3位，全面超过北京奥运会47枚奖牌、奖牌榜第4位的参赛成绩（Pettigrew et al.，2016）。

挪威是冬奥会运动成绩最突出的国家，在历届冬奥会上获得奖牌总数高居世界第1位。在1988年卡尔加里冬奥会上，挪威运动员表现欠佳。为此，挪威成立了隶属挪威奥委会和国家体育联合会的竞技体育组织——奥林匹克托彭（Olympiatoppen，OT），制订并实施奥林匹克顶级运动计划，为精英运动员提供经费支持、训练设备、伤病防控等全方位保障（Augestad et al.，2006）。由于挪威出色的冬季竞技体育基础，挪威运动员在1994年东道国冬奥会上获得10枚金牌、26枚奖牌，再次登上奖牌榜首位。奥林匹克顶级运动计划被称为挪威模式（张建会，2019）。

美国获得2002年冬奥会举办权后，其奥委会发布了奥林匹克梦想与犹他奖牌共享计划（Gibbons et al.，2003），全力保障运动员备战东道主奥运会。美国奥委会拨款4 000万美元用于运动员备战，较1998年长野冬奥会增加1倍（Korte，2002）。同时，提高了东道主冬奥会奖金标准，金牌、银牌、铜牌运动员分别获得2.5万、1.5万和1.0万美元奖励（Harvey，2002）。美国奥委会还与美国宇航局合作，将航天技术应用于运动员的训练监控。美国奥委会的备战措施确保美国运动员在2002年东道国冬奥会上表现出色，奖牌数量较1998年长野冬奥会增加21枚，总得分提高39分，成为近10届冬奥会奖牌数量和总得分增长最多的东道主国家。

作为冰雪运动强国，加拿大在1988年卡尔加里冬奥会上没有获得金牌。温哥华市获得2010年冬奥会主办权后，加拿大体育部、加拿大奥林匹克委员会、温哥华奥组委共同制订了2010占领领奖台计划（Own the Podium，2017），不仅将夺得更多的金牌和奖牌作为参赛目标，而且明确提出夺取被加拿大人视为国球的男、女冰球金牌。占领领奖台计划包括备战组织管理体系、经费投入、评估指标、科技保障等一系列措施，并形成了完整的路线图。运动员训练专项经费达8 000万加元，同时配备125万美元运动员奖金。加拿大运动员在2010年温哥华冬奥会获得14枚金牌，勇夺男、女冰球项目金牌，奖牌榜排名第3，完成占领领奖台预期目标（Milasincic，2017）。

索契获得2014年冬奥会举办权后，俄罗斯体育部于2010年启动索契2014综合计划，将提高冬季运动竞技水平作为2011—2014年俄罗斯体育工作重点，争取在2014年索契冬奥会和冬残奥会奖牌榜上位列第1（Franz，2015）。俄罗斯直接用于运动员训练经费约为5 800万欧元，并提高了运动员奖励力度（Blua，2014）。同时，利用东道主条件，与美国滑雪运动员联合训练，双方共同受益。

综上所述，在近10届冬奥会中，运动成绩突出的东道主国家均制定了适合本国特点的竞技体育发展政策，不同程度地增加备战经费投入。本研究支持奥运会主办国备战政策与经费支持是东道主优势效应产生的重要原因这一结论。

3.2.2 主场观众因素

在奥运会等综合性国际体育比赛中，主场观众呐喊助威营造的氛围是东道国优势效应产生的原因之一（Balmer et al.，2001；Nevill et al.，2012；Ramchandani et al.，2012）。目前，有关主场观众因素产生东道国优势效应的解释主要有两种。

1）主场观众的加油助威激发了东道国选手的斗志，使其表现出良好的竞技状态，创下优异运动成绩；同时，主场观众的狂热表现也可能抑制客场选手正常发挥（Boudreaux et al.，2015；Chun et al.，2020；Dohmen，2008）。Nevill等（2012）认为，2012年伦敦奥运会比赛中，主场观众的热情支持为东道国选手提供了更多获得奖牌的机会。Boudreaux等（2015）发现，在NBA比赛中，洛杉矶湖人队和洛杉矶快船队的主场同为斯台普斯中心，排除场地熟悉程度和旅途疲劳等因素影响后，观众因素可以使主场球队得分提高21.0%～22.8%。

2）主场观众氛围可能直接或间接影响临场裁判，做出有利于东道国选手的判罚（Ramchandani et al.，2011）。有关主场观众影响裁判判罚的研究多为足球、篮球、棒球等联赛的主客场制（Clarke et al.，1995；Courneya et al.，1992；Jones，2013）。在赛会制的综合性体育比赛中，裁判员做出有利于东道主选手判罚的研究多为早期报道（Balmer et al.，2001，2003）。Ponzo等（2016）认为，即使排除裁判做出有利于主场队伍判罚的因素，主场队伍本身的出色表现同样可以产生东道主优势效应。

本研究显示，在近10届冬奥会中，花样滑冰、冰球等受裁判打分或判罚影响较大的运动项目并未发现明显的东道国优势现象。近40年来，在冬奥会等大型比赛中，裁判员执法更加客观、公正，临场裁判判罚已不是影响冬奥会东道主优势效应的主要因素。

此外，速度滑冰、钢架雪车等受主场观众氛围影响的运动项目，主办国当届奥运会金牌、奖牌平均百分数高于非主办届奥运会。主场观众热情支持可能是产生东道国优势效应的重要原因。已有研究提示，心理因素可能是东道国优势效应产生的原因（Legaz-Arrese et al.，2013）。今后，应进一步研究主场观众因素对东道国选手生理、心理、运动表现等的影响，深入探讨主场观众因素在东道国优势效应产生中的作用。

3.2.3 场地熟悉程度

主场运动员更早、更多地熟悉比赛场地是东道国优势效应产生的原因之一（Balmer et al.，2001；Bray et al.，1993；Kent，2016；Schwarz et al.，1977）。冬季运动项目比赛场地条件表现更复杂，运动员对比赛场地要求更高，因此，冬季运动项目因比赛场地熟悉而产生东道国优势效应比夏季运动项目表现得更明显。

有关场地熟悉程度对冬季项目东道国效应影响的研究主要集中在钢架雪车和高山滑雪项目。Bullock等（2009）发现，在2002—2004年度世界杯比赛中，女子钢架雪车运动员在主场显示明显的东道主效应。Chun等（2020）发现，冬奥会和世界杯等比赛中，东道国钢架雪车运动员由于熟悉场地，可以使运动成绩提高0.40%，其效果明显超过主场观众因素。在近10届冬奥会上，东道国运动员在主办国当届奥运会上获得的钢架雪车金牌平均百分数达到50%，在非主办届冬奥会上获得的钢架雪车金牌平均百分数仅为1.44%，表现出明显的东道国优势特征。Chun等（2020）认为，钢架雪车运动速度快，技术难度大，运动员在启动加速、保持高速滑行和快速冲刺阶段都需要精湛技术来控制比赛器械和比赛节奏，其操控比赛器械技术与场地状况密切相关。运动员对场地越熟悉，越有利于运动技术的发挥，从而取得好的成绩。本研究支持Chun等（2020）的观点，认为东道国可以充分利用场地优势，在钢架雪车比赛项目中取得优异运动成绩。

Bray等（1993）认为，在高山滑雪比赛中，主场队员熟悉场地是产生东道主效应的原因之一。本研究与上述观点不同，认为在近10届冬奥会9个主办国中未见高山滑雪的东道主优势效应现象，其原因有待进一步分析。

3.2.4 运动员参赛人数

主办国利用奥运会参赛规则，可以增加东道国运动员参赛人数。Pettigrew等（2016）统计了1952—2012年16届夏奥会和1952—2014年17届冬奥会运动员参赛人数，发现夏奥会主办国当届运动员平均参赛人数较前一届增加241%（162.2人），冬奥会主办国平均增加21%（28.1人）。英国参加2012年伦敦奥运会的运动员人数达到530名，较2008年北京奥运会（304人）增加226名。俄罗斯参加2014年索契冬奥会的运动员人数为215人，较2010年温哥华冬奥会（175）增加40人。

本研究显示，近10届冬奥会东道国参加当届冬奥会的运动员平均人数较前一届增加43.11%（44.7人），与Pettigrew等（2016）研究一致。奥运会东道国运动员参赛人数增多主要有两个途径。

1）集体项目。部分集体项目，东道国无须参加预选赛，即可直接获得奥运会参赛资格。如英国男、女手球队直接获得2012年伦敦奥运会参赛资格，这也是英国男、女手球队自1936年柏林奥运会以来首次参加奥运会（Walker，2012），成为英国运动员参赛人数增多的主要来源。韩国也因男、女冰球队直接获得2018年平昌冬奥会参赛资格，运动员参赛人数增多（Klein，2014）。

2）个人项目。许多奥运会个人项目中，运动员必须达到奥运会参赛标准才能获得参赛资格。对于东道国，无论是否有运动员达标，至少允许1名运动员获得奥运会参赛资格。如2012年伦敦奥运会，参加铁人三项比赛的运动员人数为男、女各55名，不管英国运动员是否达标，都可以有男、女各1名运动员参加（World Triathlon，2012）。

东道国可以利用奥运会规则充分显示运动员参赛人数优势，但未必增加运动员获得奖牌的机会。Courneya等（1992）认为，东道国运动员参赛人数增多并不意味着会产生明显的奖牌或金牌优势效应。冬奥会主办国参赛人数增多，增加了东道国获得奖牌的机会，但这些利用规则获得参赛资格的运动员，很少具备夺取金牌、奖牌的实力。即使在本土举行的奥运会，有主场观众支持、熟悉场地等优势条件，但在高手云集的奥运会比赛中，实力是获得优异运动成绩最重要的因素。因此，冬奥会主办国参赛人数增多，不是东道主产生奖牌优势效应的主要原因。

3.3 冬奥会东道国金牌、奖牌预测

有关奥运会东道国运动成绩预测的研究早有报道（邓运龙，2007；吴殿廷 等，2012；Baimbridge，1998；Colwell，1982；Nevill et al.，2012）。Nevill等（2012）采用逻辑回归方法预测英国在2012年伦敦奥运会获得63.5枚奖牌，英国实际获得65枚奖牌，预测误差仅为2.3%。提示，采用逻辑回归模型预测东道主国家奥运会成绩是科学、可信的。

本文采用逻辑回归方法，根据近10届冬奥会东道国当届、前一届和后一届获得的金牌数量、奖牌数量，建立冬奥会东道国金牌、奖牌数量预测模型，预测我国运动员在2022年北京冬奥会将获得奖牌12枚，创下冬奥参赛史上奖牌数最多的好成绩。

本文数据来自近10届奥运会9个东道国，得到的预测模型适用于所有东道国。由于每个东道国对奥运会的重视程度不同，经费投入不同，因此，实际获得的金牌数量和奖牌数量与预测数量之间会有较大波动。如2002年盐湖城冬奥会、2010年温哥华冬奥会、2014年索契冬奥会，由于主办国高度重视，制定相关政策并加大经费投入，东道国当届冬奥会的金牌、奖牌数和排行榜排名都有大幅度提升；日本、韩国都是第一次主办冬奥会，东道国当届冬奥会成绩也远超预测值。日本在1994年利勒哈默尔冬奥会上仅获1枚金牌，而作为东道主在1998年长野冬奥会上一举获得5枚金牌，较前一届冬奥会增加了4枚。加拿大在1988年卡尔加里冬奥会上不仅金牌数量没有增加，反而减少了2枚。

在预测东道国奥运会成绩的研究中，所有学者对2008年北京奥运会的金牌预测值都偏低。如Johnson和Ali（2004）预测我国运动员在2008北京奥运会上获得44枚金牌；Bernard（2008）预测38枚金牌；Williams（2008）预测37枚金牌；Shibli和Bingham（2008）预测46枚金牌；吴殿廷等（2008）预测47.5枚金牌。北京是唯一一个既举办夏季奥运会，又承办冬季奥运会的城市，具有主办奥运会的成功经验，并取得出色的东道主成绩。我国运动员在2008年奥运会上获得48枚金牌，较2004年雅典奥运会的28枚金牌净增加20枚，提高幅度达71.43%，超过所有学者预测值，充分显示了举国体制的重要作用和竞技体育“中国模式”的优势效应。

我国对2022年北京冬奥会高度重视，训练备战工作安排有序。只要科学制定备战与参赛方案，遵循训练规律，运动员顽强拼搏，合理利用东道主优势，我国运动员在2022年北京冬奥会上夺得5枚以上金牌、12枚以上奖牌、创造冬奥会参赛史上最好成绩是完全可能的。

4 我国运动员2022年北京冬奥会参赛策略

奥运会备战与参赛是一个系统工程，包括竞技体育宏观政策、经费投入、后备人才选拔与培养、运动员训练周期安排与最佳竞技状态调控、科技保障与伤病康复、兴奋剂防控等各个方面。目前，我国冬季运动项目管理部门认真贯彻习近平总书记“办赛精彩，参赛也要出彩”的重要指示精神，在“两纲三划”基础上，按照全面参赛、升国旗、奏国歌的统一部署及备战方案，在参赛人数最多、参赛项目最广方面已取得显著成绩。本文仅从东道国优势效应角度，提出若干我国运动员在2022年北京冬奥会创造最佳运动成绩的参赛策略。

4.1 妥善应对疫情，实现“参赛出彩”目标

突如其来的新冠肺炎疫情，为运动员备战冬奥会带来许多困惑和挑战，积极应对与防范疫情已成为各国运动员备战2022年北京冬奥会的首要任务。要认真研判新冠肺炎疫情带来的各种风险，明确防疫情、保备战、抓训练、迎冬奥工作重点。一手抓疫情防控，一手抓冬奥备战，按照国家体育总局统一部署，以时不我待的精神，全方位抓好备战工作，全力以赴实现“全项目参赛”“参赛出彩”的目标（苟仲文，2020）。

一是扎实做好疫情防控工作。进一步制订疫情防控方案，细化疫情风险评估体系，严格执行疫情防控措施，采用封闭管理备战方式，为国家队提供干净、安全的训练环境，确保运动员训练、参赛工作不受干扰。

二是强化科学训练。疫情导致赛事大面积取消，我国运动员也失去了国际赛事检验和锻炼的宝贵机会，备战冬奥会的节奏受到影响。因此，冬奥会备战团队要及时调整备战方案，进一步强化科学训练，突出训练重点与难点，高标准、高质量推进各项训练和参赛工作。

三是创新训练手段。不断创新训练手段，科学把控新冠肺炎疫情风险，采用在线平台训练培训与指导、陆地与水上模拟训练、卫星导航设备监控训练等方式保证训练效果，通过远程医疗会诊防控运动伤病，最大可能地降低疫情负面效果。

四是做好运动员心理调控。要及时了解运动员心理状态，克服由于疫情可能产生的烦躁、焦虑和不安（张忠秋，2020）。运动队领队和队医通过积极引导，多种途径保证运动员身心健康；教练员通过以训练为主的主动应激心理调节，保证正常备战训练计划的实施。

4.2 突出优势项目，确保运动员争金夺牌

优势运动项目历来是东道主国家争金夺牌的重点，如挪威的高山滑雪与越野滑雪，加拿大的短道速滑、冰球与冰壶，美国的冰球、花样滑冰与单板滑雪，德国的冬季两项与北欧两项等。奥运会主办国将备战与参赛重点放在优势运动项目上，已成为东道国创造优异成绩的普遍经验。

短道速滑、花样滑冰、速度滑冰、自由式滑雪等是我国冬季竞技运动优势项目或潜优势项目（解忍等，2018），在2022年北京冬奥会备战周期依然是我国运动员争金夺银的重点项目。目前，短道速滑、花样滑冰等优势运动项目基础训练扎实有序，专项成绩稳步提升，重点运动员保持高水平竞技状态。在备战冬奥会精兵-冲刺的关键阶段，要认真分析、总结优势项目运动员在近两年世界大赛中的表现和排名，聚焦重点队员，在训练与参赛经费、科技支撑、伤病防治等方面给予重点支持，确保我国优势项目运动员在北京冬奥会上获得更多金牌和奖牌。

同时，要及时收集主要对手的相关信息，追踪并掌握主要对手的运动表现、训练特点、成绩迅速提高原因、体能训练方法等，针对主要对手，形成周密、细致的参赛策略。

4.3 利用场地优势，实现运动成绩新突破

东道国运动员更早、更多地熟悉比赛场地，已成为东道国优势效应产生的重要原因。其中，钢架雪车运动项目表现最为突出。自2002年被列入冬奥会比赛项目以来，除意大利之外，韩国、俄罗斯、加拿大、美国等都有运动员在东道国当届冬奥会上获得钢架雪车金牌。特别是韩国，在2018年以前的4届奥运会中，从未获得过钢架雪车奖牌，但在平昌奥运会上勇夺金牌，实现非优势运动项目夺取金牌的突破。

2019—2020赛季，我国钢架雪车运动员在国际赛事中取得显著成绩，参加世锦赛、世界杯等高级别赛的名额增多，先后获得多项世界杯、洲际杯金牌和奖牌，与世界高水平运动员的差距正在缩小。要充分利用东道主优势，更早、更多地适应比赛场地和赛道，应用现代科技方法改进运动员冰上推橇动作技术，提高运动员的推橇运动表现，力争获得钢架雪车奖牌甚至金牌。本研究发现，自由式滑雪也具有明显的东道主优势效应。法国自由式滑雪运动员在1988年卡尔加里冬奥会上仅获1枚奖牌，而在1992年东道主冬奥会上获得1金、1银。我国运动员曾经获得自由式滑雪空中技巧奥运会金牌和奖牌。要借鉴1992年阿尔贝维尔冬奥会法国运动员在自由式滑雪比赛中的东道主优势效应经验，充分利用场地等优势，在自由式滑雪空中技巧比赛中再创佳绩。在高山滑雪、越野滑雪等落后运动项目上，尽快缩小与世界顶尖水平运动员差距，实现2022年北京冬奥会运动成绩新突破。

4.4 适应观众氛围，发挥运动员最佳竞技状态

主场观众氛围是影响东道国优势效应的重要因素，但其具有双刃剑效果。一方面，主场观众的呐喊助威可以激发东道国运动员斗志，使运动员超水平发挥，取得优异运动成绩，如短道速滑、速度滑冰等运动项目；另一方面，在花样滑冰、冰壶等技能类运动项目中，东道国运动员也可能因为家人、朋友到现场观看比赛或主场观众的狂热支持而产生心理负效应，比赛发挥失常。本文未发现花样滑冰和冰壶运动项目具有东道国优势现象。而且，女子花样滑冰作为韩国优势运动项目，在客场奥运会上曾经夺得金牌和奖牌，而在东道国冬奥会上没有收获奖牌，值得我国教练员、运动员关注。

还要认真研究冬季运动项目训练规律和运动员参赛特点，充分利用主场观众因素，调整运动员心理状态，提早适应主场观众氛围，保证参赛运动员在北京冬奥会比赛中发挥最佳竞技状态，创造最佳运动成绩。

4.5 补齐项目短板，赛出运动员风格与水平

我国男、女冰球等集体项目，利用奥运会规则，获得了2022年北京冬奥会参赛资格，为运动员提供了参加冬奥会、实现冬奥会集体运动项目突破的机会。但应认识到，我国男、女冰球等运动项目与世界先进水平相比尚有较大差距。因此，要在备战的最后阶段补齐运动项目短板，全面提高落后项目运动水平，充分利用东道主优势，在主场观众面前，发挥我国运动员的顽强拼搏精神，打出中国运动员气势，拼出中国运动员血性，为全国观众奉献鼓舞人心的精彩体育比赛，让全国人民满意。