现场观看体育比赛对社会资本的影响及群体差异

权小娟，孙 金

（1. 西安交通大学 马克思主义学院，陕西 西安 710049；2. 西安交通大学 人文社会科学学院，陕西 西安 710049）

1 研究背景与研究问题

自帕特南（Putnam）用“独自打保龄球”（bowling alone）概括和描述美国公民参与衰落及社会资本流失的现象和趋势后，体育与社会资本之间的关系就受到国内外学术界的广泛关注[1-6]。体育参与为社会互动、社会规范的建立提供了可能的社会空间和平台。人们在体育参与中拓展社交网络，增进人际信任和社会参与，而网络、信任、参与正是社会资本的核心内涵[7]。

回顾已有文献发现，体育志愿服务、体育社团参与、体育锻炼对不同形式社会资本的影响是当前研究的重点，而少有学者讨论体育比赛观赏的社会资本效应[8]。体育比赛观赏有现场和非现场之分。社会互动、社会参与和社会规范建立的来源是对集体活动的参与[9]，而现场观看体育比赛显然更具有集体性、人际联系性和群体联系性，所以理论上更可能不断生产和再生产个体层次和集体层次的社会资本。但是否真的如此，即现场观看体育比赛是否影响社会资本的生成？这是本文探讨的第一个问题。

体育参与常被视为社会精英维持和发展其优势社会地位的一种方式，是社会资源积累的有效途径，因而具有内部流动性与外部排他性。无论是体育志愿服务、体育社团参与还是体育锻炼，都具有明显的群体特征和阶层化特征[10-13]。体育参与对不同群体社会资本的促进作用是不同的，存在“马太效应”[14-15]。倘若现场观看体育比赛真的具有社会资本提升效应，那么这种效应是否因群体的不同而改变？这是本文探讨的第二个问题。

为回答上述两个问题，使用2017年中国综合社会调查（CGSS 2017）数据，分析现场观看体育比赛对不同层次社会资本的影响，并提出相关建议，以期为相关部门决策提供更多科学依据。

2 文献回顾与基本假设

2.1 社会资本的概念及测量

2.1.1 社会资本的概念

社会资本是一个与经济资本、人力资本相对的宽泛概念，在20世纪80年代后期进入现代社会学知识体系，并引发了分析概念从群体性向联系性的转移。尽管都是从联系性的框架出发，但社会资本是一个非常宽泛的概念，不同学者对这一概念的阐述存在较大差异，主要包括以下3种代表性的视角与观点。

①社会资源论，主要代表人物有林南、波茨（Portes）、边燕杰等。林南[16]指出，“社会资本是行动者在行动中获取和使用的嵌入社会网络中的资源”；波茨[17]认为，“社会资本是处在网络或更广的社会结构中的个人动用稀有资源的能力”；边燕杰[18]强调，社会资本本质上是“社会行动者之间的关系网络所蕴含的、在社会行动者之间可转移的资源”。②社会结构论，主要代表人物是科尔曼（Coleman）。在科尔曼[19-20]看来，社会资本是“被作为一种社会关系或关系的社会结构而创造出来的”，是社会结构中的“某些方面”，“是家庭关系和社区社会组织中固有的、对儿童或年轻人的认知或社会发展有用的资源的集合”。③社会组织论，主要代表人物是帕特南。帕特南[21-22]指出，社会资本是“可促进协调与合作以实现互利共赢的社会组织特征，如网络、规范和社会信任”，“在普遍化和制度化的信任形成时，互惠行为就会发生”。其中：社会资源视域下的社会资本也被称为个体社会资本，强调存在于个体社会关系中的各种资源流动及其作用；社会结构和社会组织视域下的社会资本被称为集体社会资本，强调在邻里、社区、区域、国家等更广阔的范围内考察社会资本的产生及其对所有行动者的影响。

2.1.2 社会资本的测量

个体社会资本的测量方法主要包括提名生成法（定名法）和位置生成法（定位法）[23]。定名法测量的关系特征根据问题指向而变化，如一个人的“求职网”“借贷网”“讨论网”是由不同的关系人所构成的网络。定位法主要考察网络成员所拥有的社会资源情况，其基本假设为社会资源按照社会地位高低呈“金字塔”型分布于社会之中，每个网络成员所拥有的社会资源数量主要取决于其所处的社会结构性地位。因此，通过一个或几个包含若干标志社会地位的职业类型量表，就可以了解、把握受访者网络成员中出现的结构性地位，并进一步计算其拥有的社会资本。在我国，关系文化和关系社会资本具有独特而重要的地位与作用。差序格局、伦理本位、面子、熟亲信等是对这种关系社会结构的典型概括[24-27]，而“拜年网”是被广为接受的中国关系社会资本测量的有效手段[28]。

信任是集体社会资本测量最为常用的指标。例如，Paxton[29]在研究美国社会资本时直接使用“信任”这一术语，他认为包含积极情感的人际联系可以带来对同事和制度的信任。福山[30]也认为，“社会资本是由社会或社会的一部分普遍信任所产生的一种力量”。与此同时，社会参与也是学者选择使用的指标之一。一些学者[31-32]认为，社会参与测量在效度上优于信任，且在理论逻辑上更具说服力。在具体研究中选用哪种测量方式往往取决于研究者所使用的数据和理论框架，或是两者并用，或是择其一而行[9,21,33-34]。

2.2 现场观看体育比赛对社会资本的影响

社会资本具有重要而积极的社会功能。在个体层面，社会资本对人们的教育成就、收入、职业地位、健康等都具有显著的提升作用；在集体层面，社会资本是经济增长、公民社会和有效政府的重要前提条件。因此，现代国家大都特别重视社会资本的培育和建构。格兰诺维特[35]提出以家庭、朋友、相识3种纽带来测量关系概念。家庭纽带主要是以血缘和姻缘为特征的社会资本，是与生俱来的；而朋友、相识则是个体在有意或无意的交往过程中建构的。问题的关键是，如何建构社会资本，特别是后致性社会资本。

帕特南将人们的目光引向体育，并激起了大量体育志愿服务、体育社团参与、体育锻炼对不同形式社会资本的影响研究。体育有助于社会资本的形成和发展，并已受到西方国家和政府决策者的广泛关注，因为体育参与是培养公民连通性的重要方式，在实现人际互动的同时促进了公民信任和互惠行为的产生[11,36-37]。一项基于多国SFD（sport-for-development）项目志愿者的研究[38]表明，参加体育志愿服务不仅让个体结识了更多的人、拥有更加广泛和多元的学习机会，也进一步增加了他们在非营利组织工作和为社会事业发展贡献力量的愿望。另有研究[39]表明，参加体育俱乐部可以提升移民的“黏合性”社会资本和“连接性”社会资本，体育俱乐部在来自不同民族的移民之间架起了社会资本的桥梁，尽管这一桥梁在跨越阶层鸿沟和移民、非移民身份界限时的作用是有限的。针对欧洲21国的成年人口调查[40]表明，经常参加体育锻炼的人对陌生人、政府官员、政府部门以及雇主的信任感更强，政治参与和社区参与水平更高，与朋友、亲友、同事的交往也更多。

在我国，社会资本与体育关系的研究已受到越来越多学者的重视。在理论方面，周结友等[5]较早将社会资本视角引入体育研究，并重点探讨了全面健身运动提升社会资本存量的主要途径与机制。张大为等[6]梳理归纳了国外社会资本视域下的体育志愿服务研究，认为持续时间、个体特征、服务类型、组织环境是影响体育志愿服务促成社会资本生成与发展的关键要素。边燕杰[41]阐述了社会资本与大众体育的关系，提出了社会资本对大众体育的理论指导意义和大众体育建构社会资本的主要场域，包括竞技体育观赏、体育锻炼与体育志愿服务等。

在实证研究方面，学者们主要分析的是体育锻炼的社会资本效应。总体而言，已有研究验证了体育锻炼对社会资本的积极影响，但也存在一些争议和不一致的地方。例如，田恩庆等[42]基于“5·12汶川地震”灾后重建与恢复的调查数据分析表明，参与和不参与体育锻炼者在“拜年网”的规模、网络顶端、网络差异等方面均存在显著差异。黄谦等[14]基于中国家庭追踪调查数据（CFPS 2014）的分析显示，体育参与频率越高、个体人际关系自我评价越高，人缘越好，互惠和参与政治组织的可能性也越大，但这种影响在人际信任中并不存在。张晓丽等[15]基于社会网络与职业经历调查数据（JSNET 2014）的研究表明，与不锻炼者相比，中、高强度体育锻炼水平者人际信任水平显著较高。梁玉成等[9]则强调，由于不存在潜在的社交空间和集体协作可能，个体锻炼方式并不影响社会资本的生成；通过对中国劳动力动态调查数据（CLDS 2016）的进一步分析发现，只有当集体社会资本较高时，集体锻炼方式才表现出一定的社会资本效应。

关于体育比赛观赏如何影响社会资本，国内外已有文献的讨论较少。笔者认为，无论是体育志愿服务、体育社团参与，还是体育锻炼，其促成社会资本生成与发展的社会过程是相同的，即为社会交往和社会互动的出现提供媒介与机会。边燕杰[41]指出，伴随观赏者的行为从无视体育到集中认同和自觉投入，态度从厌恶体育到崇敬体育精神，角色从旁观体育到志愿服务和赞助、支持，嵌入度从转瞬即逝到赛季同欢、终身伙伴，其群体联系的广度和深度都会增加，并逐步出现频繁沟通、相互维护、行动一致、资源共享的趋势和特征，即竞技体育观赏将带来社会资本的增加。Sherry等[8]通过对在墨尔本和米兰连续2年举办的“无家可归者世界杯”（Homeless World Cups）的观众调查数据进行分析发现，体育比赛观看将使个体态度发生明显的积极改变，这初步支持了体育比赛观赏生成社会资本的理论判断。因此，提出假设1：体育比赛观赏对社会资本具有积极影响，现场观看体育比赛者的个体社会资本显著更高。

集体层次的社会资本源于个体层次的社会资本，是由群体内部人际关系和互动交往形成的社会信任与互惠规范，从而带来较高的社会参与和普遍提升的社会生活质量。因此，倘若体育比赛观赏对个体社会资本具有积极影响，则将进一步促进集体社会资本的发展。奥运会、足球世界杯赛、亚运会、全运会等都具有很强的观赏性，其竞技性和对抗性更是在现场观众和体育迷中激起强烈的国家荣誉感、社区归属感、我群支持感。正如帕特南[43]所言：“从社会资本的角度来看，与朋友分享一场高校橄榄球赛，也对社区产生促进作用。而且，至少在获胜方的支持者中，那种共享欢乐激情的感觉能增强人们的团结感。就连总是失败的球队的球迷也知道，共患难也能促进团结。”另有研究[44-45]表明，随着竞技体育观赏行为和态度的变化，个体参与角色也会调整。例如，球迷偶然从旁观者成为一个社会志愿者，进而变为稳定的义工，最终成为城市服务和治理的重要社会资本。所以，提出假设2：现场观看体育比赛者的人际信任和社会参与水平更高。

已有文献[46-48]主要将体育比赛观赏作为一种消费现象进行研究，多从经济学、心理学等的供给需求视角进行分析。从社会学的角度看，体育比赛观赏具有明显的群体差异与阶层差异。男性、年轻人、城市居民、高教育程度者、家庭经济条件较好者具有体育比赛观赏经历的可能性更大[10,49-51]，这与对体育志愿服务和体育锻炼的研究结果一致。Morgan[11]对体育志愿服务参与机会的研究表明，体育志愿者通常是学历高、可支配收入高的人群，且以白人男性为主。体育志愿服务机会的分布在不同阶层社区间存在显著差异，社会经济阶层较高的社区能组织更高水平的志愿服务[52]。与此同时，男性、高学历者、城市人口的体育锻炼水平也更高[12,53-54]。因此，体育参与常被视为社会精英维持和发展其优势社会地位的一种方式，是社会资源、社会资本积累的有效途径。

经由体育参与的社会资本建构对不同群体的影响是否相同？如果体育比赛观赏与体育志愿服务、体育社团参与、体育锻炼一样也具有积极的社会资本提升效应，那么这种效应是否因群体的不同而变化？黄谦等[14]、张晓丽等[15]从资源竞争的角度出发，认为优势群体不仅获得了体育资源的优先权，而且能通过体育参与获得比其他群体更多的社会资本，其基于全国调查数据的研究也初步证明了这一点-。因此，提出假设3：现场观看体育比赛对不同群体的社会资本提升效应不同。

3 研究设计

3.1 研究数据

使用CGSS 2017数据进行分析。CGSS是我国第一个全国性、综合性、连续性的大型社会调查项目，目的是通过定期、系统地收集中国人与中国社会各方面的数据，探讨具有重大理论和现实意义的社会议题。这一项目自2003年起开展实施，2017年进行第10轮调查。CGSS 2017设置了专门的社会网络模块，该模块使用国际社会调查项目（ISSP）题项，共收集具有全国代表性的样本4 219个。

3.2 研究变量及其操作化

以“是否现场观看体育比赛”为自变量。CGSS 2017询问受访者在过去1年中，是否经常在空闲时间现场观看体育比赛，并提供了5个定序选项，依次是“1 每天，2 一周数次，3 一月数次，4 一年数次或更少，5 从不”。将前4个选项合并且赋值为1，表示现场观看体育比赛；将选项5赋值为0，表示未现场观看体育比赛。是否现场观看体育比赛为虚拟变量。

以“社会资本”为因变量，具体包括个体社会资本和集体社会资本。个体社会资本根据网络规模、网络顶端、网络差异、网络异质性4个指标提取公因子而得[55]，并将其取值转换为1～100。该因子分值越高，表示个体社会资本越丰富。其中，网络规模根据个体工作日中联系的人数确定。CGSS 2017询问受访者“通常情况下，在工作日里，您一天与多少个人有联系，不管您认不认识这些人”，相应的选项有“0～4人=1，5～9人=2，10～19人=3，20～49人=4，50～99人=5，100人及以上=6”。将选项1～6依次设置为2人、7人、15人、35人、75人、120人，生成网络规模变量。

网络顶端、网络差异、网络异质性根据位置生成法测量。CGSS 2017调查了受访者是否认识以下10种职业的人：“1 公交车/卡车司机，2 大型企业高级管理人员，3 家庭或办公室清洁工，4 美发师/理发师，5人力资源经理/人事经理，6 律师，7 汽车维修工，8 护士，9 警察（包括交警、巡警等），10 初中教师。”根据国际标准职业声望量表获得每种职业的声望分数并逐一进行赋值，然后计算生成网络顶端、网络差异、网络异质性3个指标。其中：网络顶端指受访者认识的对象中最高的职业声望分数；网络差异指受访者认识的对象中最高与最低职业声望分数的差值；网络异质性指受访者认识对象具有的职业类型数量。

集体社会资本包括人际信任和社会参与，二者均为虚拟变量。“总的来说，您觉得人们总是可信的，还是在和人们打交道时再小心也不为过？”对应的选项是“1 人们总是可以信任的，2 人们通常是可以信任的，3 通常在和人们打交道时再小心也不为过，4 在和人们打交道时总是再小心也不为过”。根据这道题目，生成人际信任变量：将选项1和2合并且赋值为1，表示信任；将选项3和4合并且赋值为0，表示不信任。

与此同时，CGSS 2017分别询问受访者在过去12个月中参加休闲文化团体组织活动、政党政治团体或社团组织活动、慈善组织或宗教组织志愿活动的频率，对应的选项均为“1 一周1次或更多，2 一个月1～3 次，3 去年参加了几次，4 去年参加了 1 次，5 从未参加”。对每种活动参与情况重新赋值：将选项1～4合并且赋值为1，表示参与；将选项5赋值为0，表示不参与。进一步根据受访者对这3项活动的参与情况生成社会参与变量。若受访者至少参与上述3项活动中的1项，则赋值为1，表示参与；若受访者未参加任何一项活动，则赋值为0，表示未参与。

以性别、年龄、民族、户口类型、受教育程度、政治面貌、家庭经济条件、婚姻状态、健康状态、是否本地户口等人口特征和社会经济特征变量为控制变量。此外，为了观察现场观看体育比赛和体育锻炼社会资本效应的异同，将个体是否参加体育锻炼也放入控制变量中。

3.3 研究方法

数据分析主要包括5个部分：①描述性统计分析，对各变量的均值、标准差、频次分布等进行分析，从而了解样本的基本情况；②列联表分析，考察不同社会群体在现场观看体育比赛方面是否存在显著差异；③回归分析，主要分析现场观看体育比赛对不同形式社会资本的影响，个体社会资本是定距变量，使用OLS模型进行分析，人际信任和社会参与均为虚拟变量，使用Logit回归分析；④交互分析，考察现场观看体育比赛对不同性别、年龄、户口类型、受教育程度、家庭经济条件者的影响是否存在差异；⑤倾向值加权分析，目的在于降低内生性对估计结果的影响，提高因果分析的可靠性。

内生性是社会资本研究中一个常见的、需要专门讨论的问题，即由于解释变量和遗漏误差相关，导致回归方程的参数出现偏误[56]。本文中产生内生性问题的一个主要原因是样本选择性问题，即现场观看体育比赛对社会资本的影响可能是由样本本身具有的某种特征决定的。为解决这一问题采取的方法：①在模型中纳入尽可能多的人口属性和社会属性变量，以降低出现遗漏变量的可能性；②使用倾向值加权（propensity score weighting）分析，旨在对干预组和控制组成员进行再加权，从而使其能够代表研究总体。与倾向值匹配不同，倾向值加权可以保留大多数观测样本，允许不同类型的多变量结果分析，且不需要连续或正态分布的结果变量，因而被广泛应用于社会科学研究。这种方法首先计算出个体进入干预组的概率，然后根据概率计算出的权重构建一个加权的类样本来实现数据平衡（weighted pseudo-population）[57]。计算个体现场观看体育比赛概率的具体公式：

其中，Si表示第i个样本是否现场观看体育比赛，Xi为影响第i个样本是否现场观看体育比赛的一组变量，Ci为第i个样本的其他人口学特征。

在模型选择上，使用Logit模型估计个体现场观看体育比赛的概率。协变量包括性别、年龄、民族、户口类型、受教育程度、政治面貌、家庭经济条件、婚姻状态等。需要指出的是，使用倾向值加权方法处理样本选择性问题时，需要进行数据平衡性诊断，以检验是否最大限度地降低了数据不平衡可能对模型估计造成的影响，并根据上述模型计算出的权重估计一个加权模型来进行诊断。如果加权模型中各协变量不再显著影响个体现场观看体育比赛的概率，说明数据实现了平衡；反之，则说明样本选择性问题仍然存在。

4 结果与分析

4.1 变量描述性统计分析结果

相关变量的描述性统计分析结果如表1所示。个体社会资本均值为59.70，标准差为19.29，最小值为1、最大值为100，存在较大差异。人际信任均值为0.55，即55%的受访者认为人们是可信的。社会参与均值为0.36，即36%的受访者会参与社会活动。是否现场观看体育比赛均值为0.16，即只有16%的受访者有现场观看体育比赛的经历，与CGSS 2010、CGSS 2015调查的平均结果相比，不但没有增加反而下降了8.7%。这可能是数字时代海量信息的拓展使人们的注意力变得更为稀缺所致[58-59]，也反映了我国体育竞赛表演活动增加值极低的现象[60]。是否参加体育锻炼均值为0.55，即有55%的受访者参加体育锻炼，为是否现场观看体育比赛均值的3倍多。

表1 变量描述性统计分析结果Table 1 Descriptive statistical analysis results of variables

在样本中，男性、汉族、非农业户口、大专及以上受教育水平、中共党员、已婚、本地户口者占比分别是 48%、92%、46%、19%、11%、75%、70%。年龄分为老年（60岁及以上）、中年（45～59岁）、青年（18～44岁），分别占样本的33.57%、28.72%、37.71%。家庭经济条件处于平均水平以下、平均水平、平均水平以上者的比例分别是44.11%、48.88%、7.01%。健康状态为主观评价变量，分为差、一般、好3类，相应的比例依次为13.56%、49.41%、37.03%。

4.2 列联表分析结果

现场观看体育比赛的社会群体差异分析结果如表2所示。男性、非农业户口、大专及以上受教育程度者现场观看体育比赛的比例分别是20.87%、23.85%、39.32%，高于女性（12.82%）、农业户口（10.04%）、大专以下受教育程度（10.90%）群体。青年、中年、老年现场观看体育比赛的比例依次降低，分别为26.50%、12.77%、8.46%。家庭经济条件不同者现场观看体育比赛的比例也不同，平均水平以上者最高（26.62%）、平均水平者次之（19.42%）、平均水平以下者最低（11.44%）。这与已有研究[13]结果一致，即人口属性特征和社会属性特征显著影响人们的体育比赛观赏行为，且存在社会阶层区隔。

表2 现场观看体育比赛的社会群体差异分析结果Table 2 Analysis of social group differences in live sports watching

4.3 回归分析结果

在回归分析之前，对自变量与因变量之间的关系进行初步探索。根据变量类型，是否现场观看体育比赛与个体社会资本的关系使用t检验进行分析；与人际信任及社会参与的关系使用列联表分析。如表3所示，t或χ2均在0. 01水平显著，即现场观看体育比赛者的个体社会资本明显更高，其人际信任和社会参与水平也与无相关经历者存在显著差异。为检验这种关联是否具有因果关系，进一步使用回归模型进行分析。

表3 主要变量关系的 t检验/列联表分析结果Table 3 T-test/contingency table analysis of the relationship of the main variables

4.3.1 现场观看体育比赛对个体社会资本的影响

现场观看体育比赛对个体社会资本的影响如表4所示。模型1仅加入是否现场观看体育比赛变量、模型2增加了控制变量，二者均为OLS回归模型。如模型1所示，在没有任何控制变量的情况下，是否现场观看体育比赛的影响系数为11.564，且在0.01水平显著，说明现场观看体育比赛可显著提升个体社会资本。模型2显示，在加入控制变量后，上述影响性质保持不变。因此，假设1得到初步验证，即现场观看体育比赛者的个体社会资本显著更高。此时，是否现场观看体育比赛和是否参加体育锻炼的影响系数分别为4.933、3.298，均在0.01水平显著，即现场观看体育比赛和参加体育锻炼分别可使个体社会资本增加约8%（4.933/59.70）和约 6%（3.298/59.70）。但进一步检验结果表明，这二者的影响大小并不存在显著差异（F=2.02，Prob=0.16＞F）。

表4 现场观看体育比赛对个体社会资本的影响（n=3 946）Table 4 The impact of live sports watching on individual social capital

考虑到现场观看体育比赛和体育锻炼参与之间的相关性可能导致多重共线性问题，并可能对模型估计结果产生不良影响，故对模型2进行多重共线性检验。结果显示，模型总的VIF=1.46，各变量VIF在1.01～2.89，都远小于经验值10。所以，共线性并未对模型估计结果带来较大影响。假设1得到进一步验证。

4.3.2 现场观看体育比赛对集体社会资本的影响

现场观看体育比赛对人际信任和社会参与的影响如表5所示。其中，模型1、模型2是对人际信任的分析结果，模型3、模型4是对社会参与的分析结果，所有模型均为Logit回归模型。与表4相同，模型1、模型3仅加入核心自变量，模型2、模型4增加了控制变量。

表5 现场观看体育比赛对集体社会资本的影响Table 5 The impact of live sports watching on collective social capital

（1）现场观看体育比赛对人际信任的影响。在没有加入任何控制变量的情况下，模型1中自变量的影响系数为0.226，且在0.01水平显著，即现场观看体育比赛者认为人们可信的概率比未现场观看体育比赛者要高约25%（e0.226-1）。在模型2中加入控制变量后，自变量的影响系数仍然显著，但显著性水平已从0.01变为0.1。这初步验证了假设2。与此同时，是否参加体育锻炼的影响系数并不显著，即体育锻炼参与对人际信任并无显著影响。这支持了黄谦等[14]的研究结果，而与张晓丽等[15]的研究结果相矛盾。

（2）现场观看体育比赛对社会参与的影响。模型3表明，现场观看体育比赛者社会参与的概率要高出3倍多(e1.469-1)。在加入控制变量的模型4中，现场观看体育比赛的影响系数为0.749，且在0.01水平显著。因此认为，现场观看体育比赛能显著提高个体的社会参与水平，假设2得到进一步验证。另外，是否参加体育锻炼的影响系数始终在0.01水平显著，即体育锻炼对社会参与具有促进作用，这与已有研究[14-15]的结论一致。

4.4 交互分析结果

4.4.1 现场观看体育比赛对不同群体个体社会资本的影响

是否现场观看体育比赛对不同群体个体社会资本的影响如表6所示。①在所有模型中，是否现场观看体育比赛的主效应均在0.01水平显著，说明体育比赛观赏对不同性别、年龄、户口类型、受教育程度、家庭经济条件者的个体社会资本均有显著提升作用。②是否现场观看体育比赛与性别、年龄、家庭经济条件的交互项均不显著，即现场观看体育比赛对不同性别、年龄、家庭经济条件者个体社会资本的提升效应是相同的，不存在性别差异、年龄差异和家庭经济条件差异。因此，假设3未得到验证。③是否现场观看体育比赛与户口类型、受教育程度的交互项显著为负，且户口类型、受教育程度对个体社会资本的主效应均为正，说明体育比赛观赏对农业户口及大专以下受教育程度者个体社会资本的提升效应更大，即对弱势群体社会资本的促进作用更大，而非“马太效应”。这与假设3相悖。

表6 现场观看体育比赛对不同群体个体社会资本的影响（n=3 946）Table 6 The impact of live sports watching on the individual social capital of different groups

4.4.2 现场观看体育比赛对不同群体集体社会资本的影响

现场观看体育比赛对不同群体集体社会资本的影响如表7所示。其中，模型1～模型5是对人际信任的分析结果，模型6～模型10是对社会参与的分析结果。在现场观看体育比赛对不同群体人际信任的影响方面，是否现场观看体育比赛的主效应大都不显著；但其与年龄的部分交互项显著，且此时是否现场观看体育比赛的主效应也显著，即现场观看体育比赛对人际信任的影响存在年龄差异，且对青年和中年群体人际信任水平的提升作用更大。是否现场观看体育比赛与家庭经济条件处于平均水平以上者的交互项系数显著为负，但其主效应并不显著，说明是否现场观看体育比赛对家庭经济条件在平均水平及以下者没有显著影响，但会降低家庭经济条件在平均水平以上者的人际信任。关于社会参与的分析结果与个体社会资本的分析结果类似：①所有模型中是否现场观看体育比赛的主效应都在0.01水平显著，即现场观看体育比赛对不同群体的社会参与都有促进作用；②是否现场观看体育比赛与性别的交互项为正、与户口类型的交互项为负，说明体育比赛观赏对男性和非农业户口者社会参与的提升作用更大。

表7 现场观看体育比赛对不同群体集体社会资本的影响Table 7 The impact of live sports watching on the collective social capital of different groups

4.5 倾向值加权分析结果

在分析之前，首先对数据进行平衡性检验。在加权前的模型中，性别、年龄、民族、户口类型、受教育程度、政治面貌、家庭经济条件、婚姻状态等变量对个体是否现场观看体育比赛都具有显著影响，这意味着体育比赛观看确实存在明显的选择性。在加权后的模型中，上述所有变量的影响都不再显著，即倾向值加权方法很好地消除了数据非平衡性问题，是否现场观看体育比赛的选择性问题得到有效解决。因此，就本文所使用的数据而言，采用倾向值加权方法校正选择性问题是较为可行的。

4.5.1 现场观看体育比赛对个体社会资本的影响及群体差异

现场观看体育比赛对个体社会资本的影响及群体差异如表8所示。 其中，模型1 是在表4模型2的基础上进行倾向值加权分析，模型2～模型6是在表6模型1～模型5的基础上进行倾向值加权分析。就现场观看体育比赛的独立影响和主效应而言，倾向值加权分析结果和之前的模型结果并无质的差异，即现场观看体育比赛确实可有效提升个体社会资本，且这种效应在不同性别、年龄、户口类型、受教育程度、家庭经济条件者中均存在。假设1得到进一步验证。但就交互效应而言，倾向值加权分析结果和之前的模型结果存在一定差异，现场观看体育比赛和户口类型、受教育程度的交互作用变得不显著，即尽管现场观看体育比赛存在显著的群体差异，但其对个体社会资本的积极作用却不因群体的不同而不同。进一步分析发现，现场观看体育比赛可以平等提升不同群体的社会资本，不存在“强者愈强、弱者愈弱”的资源累积效应，即不存在“马太效应”。假设3未得到验证。

表8 现场观看体育比赛对个体社会资本的影响及群体差异（倾向值加权分析）（n=3 946）Table 8 The impact of live sports watching on individual social capital and its group differences (PSW)

4.5.2 现场观看体育比赛对集体社会资本的影响及群体差异

现场观看体育比赛对人际信任和社会参与的影响及群体差异如表9所示。其中，模型1和模型7分别是基于表5的模型2和模型4的倾向值加权分析，模型2～模型6和模型8～模型12分别是基于表7的模型1～模型5、模型6～模型10的倾向值加权分析。模型1显示，现场观看体育比赛对人际信任的影响系数虽仍为正，但已不再显著。这表明，之前模型中观察到的体育比赛观赏对人际信任的积极影响可能是因为样本选择性造成的，缺乏因果性。但模型2～模型6的分析结果和表7并无显著差异，即现场观看体育比赛对不同年龄群体的人际信任影响存在差异，且会降低家庭经济条件为平均水平以上者的人际信任，但对家庭经济条件在平均水平及以下者没有影响。在关于社会参与的分析中，现场观看体育比赛的主效应性质保持不变，但其与性别、户口类型的交互效应变得不再显著，即现场观看体育比赛对社会参与的影响不存在群体差异。

表9 现场观看体育比赛对集体社会资本的影响及群体差异（倾向值加权分析）Table 9 The impact of live sports watching on collective social capital and its group differences (PSW)

总体而言，倾向值加权分析和OLS模型、Logit模型的分析结果存在一定差异，这在交互分析结果中表现得更为突出和明显。样本选择性对体育社会资本效应的识别具有重要影响，相关研究应充分重视这一点并采用恰当的方式解决这一问题。

5 结论与建议

“体育参与增加居民交往和互动，并由此带来社会参与和信任水平的提高、促进社会经济繁荣” 已成为当今社会，特别是西方国家的一个基本共识。与已有研究集中关注体育志愿服务、体育社团参与、体育锻炼的社会资本效应不同，本文探讨了现场观看体育比赛对不同形式社会资本的影响及其群体差异，主要结论如下：①现场观看体育比赛对个体社会资本和社会参与具有显著的正向影响，且这种影响不因性别、年龄、户口类型、受教育程度、家庭经济条件的不同而不同。②现场观看体育比赛总体上对人际信任无显著影响，但与年龄、家庭经济条件的交互效应显著。现场观看体育比赛对青年人和中年人信任水平的提升作用更大。另外，虽然是否现场观看体育比赛对家庭经济条件在平均及以下水平者无显著影响，但会降低家庭经济条件在平均水平以上者的人际信任。③虽然现场观看体育比赛对社会资本的影响并不存在“马太效应”，但不同群体现场观看体育比赛的机会存在显著差异，因此其发展社会资本的机会也不同。

体育的社会资本效应与其健康价值对个体和社会发展同样具有重要意义。从国家战略发展的角度看，体育的健康价值已得到我国政府和公众的普遍认同。例如，《体育强国建设纲要》明确指出以人民健康为中心，落实全民健身国家战略，助力健康中国建设。《关于深化体教融合 促进青少年健康发展的意见》强调，要帮助学生在体育锻炼中享受乐趣、增强体质、健全人格、锤炼意志，实现文明其精神、野蛮其体魄。本文强调体育的社会资本价值，建议在体育健身和体育育人观念日益深入人心、体育资源和体育设施逐步均衡完善、社区品牌赛事活动不断打造的过程中，积极倡导、构建以大众体育为载体的形态多样的社会资本建构路径。

未来研究应进一步深化、细致体育参与对社会资本的影响研究，为相关部门决策提供更多科学依据。①内生性问题是社会资本研究难以回避的问题，未来研究应使用更巧妙的研究设计、更丰富的数据、更可靠的统计模型识别体育的社会资本效应[56]。本文采用倾向值加权方法，可以在一定程度上解决样本选择对估计结果的影响问题，但这并不能克服双向因果带来的问题。②体育参与对社会资本的影响可能有直接和间接2种机制。在不断增加分析结果因果性的前提下，提出并检验可能的影响机制是未来体育与社会资本关系研究的重要任务。③将体育和社会资本的关系置于中国特有的文化情境中进行考察，比较不同社会资本的生成路径及其特点。例如，在中国人的社会生活中，“请客吃饭”是一种重要的社交形式，是中国人社会资本建立、维持和动员的重要方式与途径[61-62]，探索基于体育和饮食社交的社会资本效应的异同及其影响将是一个非常有意义且有趣的研究议题。

作者贡献声明：

权小娟：提出论文选题，搜集研究数据，确定分析思路与方法，撰写、修改论文；

孙 金：搜集文献，分析数据，校对论文。