我国优秀运动员空间分布特征及影响因素——基于Arc-GIS视角

张泽君，程 晖，张建华

(1.天水师范学院 体育运动与健康学院，甘肃 天水 741000；2.西北师范大学 体育学院，甘肃 兰州 730700)

竞技体育作为体育事业发展基础之一，区位竞技体育的可持续发展取决于各竞技项群、人力资本的合理开发与配置[1]。20世纪末，“举国体制”使我国竞技体育发展步入快车道，而各省域在竞技项目布局、人才分布、资源开发等方面则呈现“两极分化”的显著失衡性空间格局。近年来，Arc-GIS作为地理空间数据处理、分析的重要手段，且在人口、经济、地理等学科领域研究运用颇多。体育领域多数学者利用GIS醒目的空间分析功能，广泛用于旅游资源规划开发、体育设施服务、体育产业布局、体育非遗分布、城市体育空间等理论与实践研究[2-6]。另有部分学者致力研究竞技体育区域发展战略、项目空间布局、竞技人才的地理成因等，但对我国区位间优秀运动员流动规律、分布特征、发展格局的互动关系中系统性、定量化研究尚显不足。对此，以2012-2018年奥运会参赛运动员为数据源，借助Arc-GIS10.4地理信息系统，揭示我国优秀运动员空间分布特征及演变规律，探析格局的形成机制、动力要素，以期为发现运动员流动分布的地理学归因、革新竞技体育区位分布研究方法、改善竞技体育失衡格局、推进“跨项选材、异地竞训”等提供参考。

1 数据来源与处理

1.1 数据来源

研究以中国奥委会公布的2012-2018年间冬(夏)季奥运会参赛运动员作为研究对象，通过筛选、剔除前后赛事中重复参赛的运动员(统计前960名；筛选后832名)，并通过《中国统计年鉴》获取各地区GDP、竞技人才储备数量等数据进行分析。

1.2 数据处理方法

1.2.1 全局Moran’s I指数

全局空间相关性Moran’s I指数计算公式表示如下：

(1)

式中：n为要素单元数，为所有空间权重聚合：为要素i与其平均值构成的偏差，Wij是两个要素间的空间权重矩阵。同时，全局Moran’s I指数取值范围为[-1、1]；当Moran’s I>0时，呈空间正相关，数值越大、空间相关性越显著；Moran’s I<0时，呈空间负相关，数值越小、空间相关性越大；Moran’s I=0时，空间分布呈随机性。

1.2.2 Arc-GIS空间分析法

利用ArcMap10.4数据库系统，建立31省市优秀运动员、GDP经济总值、教练员人才贮备数量等方面的数据库，以标准地图网绘制的1∶4800万中国地图为工作底图，利于GIS软件对相关数据库进行处理，直观反映出各省域优秀运动员的时空分布、空间集聚、地理区位等可视化信息。

2 我国优秀运动员的空间布局的特征分析

2.1 区域空间分布特征

我国不同区域内各项群优秀运动员分布规模在空间尺度中呈非均衡性(见表1)。经数据处理显示：华东地区运动员数量位居首位，有285人，占总量的34.25%；东北地区有219人，占26.32%；华北地区有105人，占12.62%；华中地区有80人，占9.62%；西南、华南人数相当，数量为105人，占13.70%；西北地区最少，有29人，仅占3.49%。

表1 2012-2018年中国优秀运动员区域分布

我国优秀运动员的区域分布特征可归纳为以下几点：①从地域分布层面看，华东、东北地区在运动员分布规模和参赛项目种类最多，华北地区次之，华中、华南、西南地区人数相当，西北地区运动员最为稀少，其中青海、西藏仅有1人；②从胡焕庸线(黑河—腾冲线)两侧看，左侧人才数量、级能、密度集聚度低弱，右侧人才数量、级能、密度集聚度高，分界线两侧城市群在项目、人才数量上表现出较强的“两极分化”“东密西疏”失衡特征；③从南、北方分界(秦岭-淮河线)层面看，运动员分布与参赛项目规模上北方地区略高于南方地区；④从东、中、西三大经济带层面看，运动员和参赛项目数呈“东部经济带>中部经济带>西部经济带”的梯状分布格局。

2.2 省域空间分布特征

通过Arc-GIS10.4系统对4届奥运会中各省域运动员分布数值进行可视化处理，得出我国优秀运动员的省域分布状况。我国优秀运动员在各省(直辖市、自治区)中的分布极为不均，且地域性差异尤为显著；其在胡焕庸线(黑河-腾冲线)右侧经济、交通、科技等条件较强的沿海省域为运动员的高簇值集聚区，左侧为低簇值零散分布区，整体呈“簇”“点”集聚相间的团状分布特征。在分布规模层面，通过对GIS图谱中优秀运动员的坐标密集度和色级深浅性的维度看，空间分布表现出“簇”“点”相间且东部沿海与中部省域居多、西北部省域稀疏的失衡特征。其中黑龙江、辽宁、山东、江苏、广东5个省域的连片“簇”状面积最大，为运动员分布规模的高簇值片区；吉林、北京、天津、河北、四川、河南、湖南、湖北、福建、浙江等10个省域运动员的分布规模适中，“簇”状面积较小且呈“点”状分布格局；西藏、新疆、青海、甘肃、内蒙古、海南、贵州、宁夏等8个省域中的优秀运动员分布数量最为稀少，为低簇值零散性分布片区；而其余省(直辖市、自治区)并无团状分布格局形成。

2.3 空间分布聚集区域特征

分布密度是用以表达与测算集聚空间区域。核密度估计(Kernel density estimation)是指“地理事件可以发生在时空的任何一个位置；而不同空间位置发生概率存有差异，其中点密集区域事件的发生概率越高，点稀疏区域事件发生概率越低”[5]。对此，核密度估计的计算公式如下：

(2)

式中：看k()为核函数，(x-xi)为估值点到事件处的距离，h>0为带宽平滑参数，kh(x)=1/hk(x/h)为缩放核函数，其中核函数的数学表达形式和带宽平滑参数影响核密度值。

通过Arc-GIS10.4系统的Spatial Analyst工具中的密度分析(Density Analysis)对数据进行核密度估值，并多次调试带宽范围，选择带宽(search radius)平滑参数值为300.0 km进行分析，生成我国优秀运动员分布资源的核密度分布格局。分析发现：2012-2018年4届奥运会优秀运动员在空间分布上形成了3个高密度核心圈，6个次级密度核心圈和多个小密度核心圈。其中高密度核心区分别将辽宁省、京津冀、长三角地区为核心区域，其辐射范围涵盖吉林、安徽、江苏、山西、上海、浙江等省域；次级密度核心圈以黑龙江、山东、四川、广东、福建、河南为核心区，辐射范围涵盖内蒙古、吉林、江西、云南、贵州等省域；同时，多个小密度核心圈分别以新疆、陕西、甘肃、湖南、湖北等省域为核心区域。由此可见，我国优秀运动员在地理空间的分布聚集区域呈现出显著的失衡性。

3 我国优秀运动员空间分布的影响因素分析

3.1 自然地理环境因素

在地理环境与体育文化的辩证关系中，地理环境要素支配着人类社会体育发展进程，影响着竞技项目开展、运动选材与培育。研究指出:“各地区青少年生长发育除遗传外，与经纬度、光照时间、气温高低及降雨量等要素密切相关；长江北岸青少年身材高大、西南地区相对较低”[7]。譬如东三省依托长白山、大兴安岭等植被森林覆盖率高、冰雪储备量大、气温寒冷干燥、积雪消融期长、冰雪运动盛行、冰雪文化浓厚等优越地理条件和冰雪资源，重点为冬奥会冰雪运动的发展、冰雪竞技人才的培育与输送提供强有力保障；而辽东半岛环抱渤黄海域，加之民众身材高大、肉类膳食结构合理、蛋白质丰富与身体素质较强的优势，重点为曲棍球、篮球、足球、皮划艇、赛艇等耐力性要求较高的投射类、竞技速度性运动项目开展与人才选拔提供充沛资源。在以苏、浙、沪、闽为主的华东地区，高密度人口基础、河网密布、地形平坦、雨量充沛及低海拔等自然环境因素优势，成为短跑、短跨及游泳等速度性竞技人才培育的集中区域。山东半岛、珠三角地区环抱渤海、黄海和南海，依托丰富的海域资源、湿润温和的气候条件，适宜赛艇、帆船、水球、皮划艇等项目开展和优秀人才培育。京津冀地区政治、经济辐射效应较强，加之高等体育学府汇聚，体育科研及理论基础扎实、高等级教练员和优秀运动员集聚等自然环境外因素的先决条件与优势资源，成为隔网性、准确性、竞速性及田赛项目发展和优秀运动员选拔、培育及输送基地；而内蒙古最适宜柔道、摔跤、拳击等项目的发展。西南地区气候温度适宜、土地贫瘠、地势崎岖，加之民众身材体格的影响，造成南北方各区域内运动人才的类型结构出现偏差，川、渝、湘等省市为难美性项群竞技人才的集聚地，北方地区人才数量为零；云、甘、青等地以高海拔优势，建成海埂、临洮、多巴等高原训练基地，重点完成马拉松、竞走、自行车等耐力主导类项目的训练和人才输送。此外，西藏受恶劣的交通、环境等条件影响导致人才稀缺的窘境。由此可见，地理环境要素对竞技项目和运动员成才环环相扣。

3.2 区域经济水平因素

区域经济与竞技体育存在渗透、促进、共生的互动逻辑。经济发展水平、社会条件构成我国竞技体育空间格局的发展刚需，成为影响区位竞技实力、人力资本离散与聚合程度的关键要素。其中区域经济越发达，政府在体育事业的资金投入、拔尖竞技人才、科技攻关团队、高端智库建设的集聚效应越强。同样，我国优秀运动员所呈现出的“簇状分布、点状发散”且自沿海向内陆城市群递减(即：东密西疏)的时空分布特征与省域竞技发展水平密切相关。

一方面，通过对各省域间优秀运动员规模、GDP值(2017年)进行全局自相关性分析生成两者的关系矩阵，Moran’s I为0.257、0.154(见图1、图2)。从相对分布态势看，运动员分布、GDP值的全局相关性越高，莫兰指数随即上升。如表2所示，我国省域间优秀运动员分布、经济排名集聚在一、三象限；其中以“高值-高值”为分布集聚特征的第Ⅰ象限内高簇值省域5个，分别是江苏、山东、浙江、北京、上海；以“低值-低值”为分布集聚特征的第Ⅲ象限内低簇值省域10个，分别是重庆、陕西、内蒙古、贵州、云南、甘肃、新疆、青海、西藏、宁夏。值得注意的是，第Ⅱ、Ⅳ象限内“低值-高值”、“高值-低值”集聚性分布的天津、江西、湖南、河南、广东5地，在毗邻省域中经济资本、科技创新、拔尖人才等正向辐射下激促运动员的分布与流动。由此可见，各省域间运动员分布并非随机态势，而与区域经济发展水平构成显著的正向空间相关性；二者间极易产生空间溢出效应，经济发展水平高低直接影响邻近省域内运动员分布与流动数量；其中拥有较少运动员的省域，邻近省域运动员也较少，反之亦然。

图1 优秀运动员全局Moran’s I散点图

图2 GDP全局空间Moran’s I散点图

表2 经济总量对运动员规模贡献率的省域分布

据统计，2017年甘肃省体育收支总决算43 621.56万元，基本支出7 322.25万元、项目支出36 290.31万元；同年上海体育局年度总决算653 864.44万元，财政拨款614 539.66万元，占93.99%；北京市收入154 478.52万元，财政拨款116 203.37万元、同比增长22 501.86万元、增幅52.05%。同时，上海市在竞训方面经费支出总额为甘肃省的13倍，重点用于运动员训练、监测、科技攻关方面，可见上海市从政策和财政方面给予竞技体育发展的强劲扶持力度[8]。由表3可知：2012-2017年我国东北部地区经济总值327 142.94亿元、占总量的7.7%、运动员219名；东部地区2 201 662.54亿元、占比51.9%、运动员400名；中、西部地区GDP经济总值分别为866 949.62亿元、849 369.43亿元，总占比40.4%、运动员总规模213名；其中东部地带GDP值为东北部的6.7倍、运动员仅1.8倍，中、西部地带为东北部的2.6倍、运动员仅占东北部1/2，在一定程度上映射出我国竞技体育在综合人才数量、经费投入、竞技实力、奥运奖牌贡献、项目结构布局等方面的区位性差异，二者间并构成正向“线性关系”。

表3 近6年我国各地区GDP值与运动员分布比重(单位：亿元)

3.3 地域传统文化因素

文化是派生于自然又与之对立的概念。体育是人类文化派生的固有形态，区域内优良传统体育文化的熏陶直接作用于体育项目、竞技人才的发展。我国是具有五千年华夏文明史的多民族交融国家，形成“齐鲁、燕赵、荆楚、岭南、巴蜀、疆域”等迥然相异的地域性民俗传统文化，也呈现出异彩纷呈传统体育文化。

据史料《国语·齐语》所载，“怯于众斗、勇于持刺”乃齐文化民俗表征；鲁文化以“仁”“礼”文化理论架构思想；二者交融构成齐鲁体育文化胚胎，呈现出“尚文尚武”的浓郁色彩。对照现代竞技项目，山东省的竞技优势主要集中在球类、铁饼、标枪、皮划艇、射击、柔道、摔跤、自行车等运动项目方面，为奥运赛场培育与输送诸多优秀体育人才。“又如《汉书》《史记》中常用‘勇猛、刚恶、善战’等词形容、勾勒古代西域各国独到文化特质，并传承于现阶段少数民族的生活方式、体育锻炼、体育文化等领域”。新疆、内蒙古是维吾尔族、哈萨克族、蒙古族、锡伯族等少数民族聚居区，拥有天然牧场且为“游牧文化”发展本源。譬如新疆优势项目：北部-阿勒泰地区哈萨克族的滑雪、滑冰、跆拳道项目；西北部地区伊犁的马术、射箭项目；东部哈密地区身体对抗性较强的足球项目、乌鲁木齐的篮球项目；以及蒙古族的拳击、摔跤、射箭等体育项目；可见地缘环境因素、民族历史文化因素对我国竞技体育项目开展息息相关。又如东北地区，辽宁省是满、回、朝鲜、蒙古、锡伯等43个民族交融地区，呈现“大杂居、小聚居”的特点。随着各民族群众在生活习俗、传统文化交融的演进，使地方运动员自身身体素质较高、运动天赋较强，形成利于对抗性、力量性、速度性主导类体育项目及竞技人才集聚。

3.4 人力资本贮备因素

人力资本是构成任何生产力的关键要素，运动员、教练员、科研保障队伍等构成完整的竞训体系。运动员是竞赛的主体，区域内各级运动员、教练员规模是恒量后备力的标尺，更是区域人力资源“量”、“质”体现。不同地区各级能人力贮备规模分布不均衡(见表4)。

表4 近4年我国各地区不同级别运动员平均规模

在人力储备级能层面。数据显示：2012-2015年，我国东部运动员均值7 792.917，西部均值3 176.3、全国均值5 908.445，说明东部人力资本“量”聚合度较高；一线运动员、教练员规模中，东部地带国际级运动员均值为30.667、国家级运动员均值为264.083、教练员均值11.883、高级教练员均值41.667，中部地带高级别运动员、教练员规模适中，西部地带规模较小，这也是区域人力资本‘质’的体现。此外，通过对各地区人力资本后储量的可视化分析发现：31省市时空分布差异性显著，其中冀、鲁、苏、浙、豫、鄂等地运动员分布总量较多，宁、藏、青等西北地区分布数量较小；而健将级运动员主要遍布于华东、东北地区且数量较大，其余省份均处于2～5梯度内，自东向西逐层递减；对于国家级、高级教练员的数量，东部沿海地区比重最大，渝、宁等地仍处第5梯度内。可见各级运动员、教练员整体沿东、中、西部地带呈递减势态，其中东、西部地带差异程度最为显著。

3.5 社会发展环境因素

(1)体育产业发展：竞技体育作为扩大体育消费和加快体育产业升级介质，大型体育竞赛与优秀运动员则成为我国体育文化宣传、体育经济转型、体育穿戴用品推广的重要参与力量。我国体育产业在《体育发展“十三五”规划》《国务院关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》等政策激励下迎来规模式扩充与增长。据统计，2012-2018年体育产业总规模持续上涨，其中2018年首次突破1万亿元、达到10 087亿元；这也直接反映出我国各区域内体育产业集群化规模的差异性格局。研究表明：环渤海湾、长三角、珠三角经济区是我国体育产业发展的高簇值集聚地区；中部地区的湘、鄂两省规模适中、发展迅速；西部地区中渝、陕已初步形成一定产业基础、其余省市则发展滞后；据2016年数据统计，鲁、京、沪、苏、浙、闽、粤、豫等省份、直辖市中体育产值规模比重高达全国总量的73%，并在发展速率中沿东部、中部、西部地区呈“T”字形发展格局。同时，我国体育产业的发展特征与竞技体育事业发展格局相吻合；而体育产业带来的区域经济效益在一定程度上影响着我国竞技体育发展过程中竞技体育项目发展及人才分布值。

(2)基建设施配备：大规模、高规格的体育竞训场地与培育基地数量在一定程度上影响各省域竞技体育发展。一方面，国内全运会、青运会等大型赛事的承办对场馆(地)设施资源有高规格要求、大数量需求。目前，承办城市多集中在天津、上海、杭州、太原、武汉等东、中部地区，地处西北内陆的西安、兰州、西宁、乌鲁木齐等省域因赛事基建设施资源配备稀缺无法承办。另一方面，从国家体育总局所设定的211所“高水平体育后备人才培育基地”分布看，东、中、西部地区数量分布失衡；其中东部118所、占比55.92%，中部70所、占比33.18%，西部23所、占比10.9%、仅为东部的1/5，东中部地带分布比重高达89.1%；加之国家在训练经费投入方面东中部地区占比率高达90%；足以表明我国在体育基础资源配备与训练经费投入分配的非均衡性，造成人才培育、输送过程中东部地区高于中部地区且远超于西部地区。由此可见，我国东、中、西部地区的竞赛、训练等场地资源配备影响着优秀运动员的分布。

(3)个人职业发展：运动员个人心理动机属性和体育市场配置资源要素构成支配优秀职业人才流动的本质，也是追求自身价值和职业发展重要体现。如足球中超联赛，知名度高的山东·鲁能、经济雄厚的广州·恒大等足球俱乐部在吸纳诸多优秀职业运动员后，斩获数项联赛冠军、形成快速化良性循环经营体系、实现巨大经济创收、吸纳更多拔尖竞技人才；同样其他竞技体育项目也亦是如此。运动员、教练员在增加个人经济创收、改变竞训环境、步入社会上流层等一系列心理动机属性下，往往会选择东部沿海省域经济发达、环境舒适、政策激励较好的城市流动，加之东部沿海地区依托雄厚的经济实力与人才引进机制，使高水平运动员和教练员在薪资待遇更丰厚、发展前景更广阔且远高于西部地区，形成中、西部地带优秀竞技人才、教练员向东部沿海地区集聚的发展态势，在规模上整体呈“东部地区>中部地区>西部地区”的显著差异分布格局、人才流向。

4 结语

空间分布能清晰反映我国竞技体育区位整体发展的强弱程度，是改善省域竞技项目结构布局、完善后备人才培育体系及“跨界跨项”选材政策制定的重要依据，更是顺利推进体育强国建设的考量手段。未来，应尝试打破传统常规选材的认知观，充分利用区位互补优势，依托竞技项目结构属性和人才体格特征，健全“跨界跨项”选材、培育的指标系统与政策制定。各省域可依托先天自然地理、社会环境等优势资源，在保证拔尖项目发展的基础上，重点加大潜优势项目开发及运动员培育来实现区位间均衡发展。加大中西部省域在竞训经费、标准化场地建设等方面的政策与资本支持。建立相邻区域竞技体育协同发展的联动机制，通过“点-线-面”的辐射效应和扩充模式，提升竞技实力和优秀运动员的培育、储备与输送。