科技助力全民健身:智能穿戴设备对大众体育锻炼参与的影响

潘 磊

(湖北省社会科学院财贸所，湖北 武汉 430077)

构建更高水平的全民健身公共服务体系，是加快建设体育强国的重要基石，也是推动全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展的重要内容。参加体育锻炼人数的比例是更高水平全民健身公共服务体系的核心指标，这意味着激发大众健身热情和提高居民体育锻炼参与水平是构建更高水平的全民健身公共服务体系的重点任务。当前，创新驱动发展战略引领的科技革命为体育发展提供更强大的科技支撑。《“十四五”体育发展规划》指出，“进一步发挥科技助力全民健身功能，强化信息技术在全民健身领域的广泛应用”。科技赋能全民健身，以科技之力助力推广普及全民健身是“十四五”时期全民健身发展面临的时代背景，也是提高居民体育锻炼参与水平的重要路径[1]10。

以智能手环、智能手表等为代表的智能穿戴设备是科技与全民健身结合的重要成果，它实现了个体运动的实时监测，能够更大程度地保障居民体育锻炼参与的有效性[1]5。国际数据公司IDC 发布的智能穿戴设备市场报告显示，2021 年全球智能穿戴设备出货量达到5.336 亿部，同比增长20.0%[2]，其中中国市场出货量近1.4 亿部，同比增长25.4%；2022 年中国智能穿戴设备市场超过1.6 亿部，同比增长18.5%[3]。可见，智能穿戴设备越来越融入大众生活，它能通过传感部件获取身体机能信号，实现持续监控的功能，为居民体育锻炼参与提供帮助和指导。那么，智能穿戴设备是如何影响居民体育锻炼参与的? 不同人群之间是否存在差异? 针对这些问题，本文利用微观调查数据实证探究智能穿戴设备对居民体育锻炼参与的影响，进而揭示这一影响的潜在传导途径和在不同人群之间的表现，这既有助于为科技助力全民健身提供路径解析，又为相关企业开发体育科技产品、提供体育科技服务提供参考。

1 智能穿戴设备的发展概况及对大众体育锻炼参与的影响

1.1 智能穿戴设备的发展概况

当前，移动互联网和万物互联技术在人们生活中广泛应用。智能穿戴设备是数字互联技术与物联技术结合的产物[4]，是指对日常穿戴物品运用传感器、芯片等硬件，通过软件支持和云端控制进行数据交换的设备。智能穿戴设备可实现用户与设备的连接，要求其具备感应传感能力和以网络通信技术为基础的网络连接和数据处理能力，为用户提供运动健康、信息娱乐、医疗辅助等功能。在运动健康领域，智能穿戴设备可用于运动员内部负荷监控(如心率监测)和外部负荷监控(如身体活动能力监测)，科学合理地使用智能穿戴设备可以有效降低运动员的运动损伤风险，更好地制订个性化的训练计划，以及保持良好的运动表现，现已被广泛应用于竞技体育尤其是集体球类项目[5]。智能穿戴设备作为一种新型设备，被认为是“连接人体与智能设备的金钥匙”，在消费市场逐渐活跃起来，并深受消费者喜爱。美国运动医学会的调查结果显示，智能穿戴技术被列为2023 年运动健身趋势榜首。《财富》调查报告显示，2021 年健身类可穿戴设备市场规模已超过360 亿美元，预计复合年增长率为15.4%，到2028年市场规模将超过1 100 亿美元，以中国为代表的亚太地区将引领健身类可穿戴设备市场发展[6]。

按照产品形态，智能穿戴设备可分为头戴式(如智能耳机)和VR/AR、手戴式(如智能手表和智能手环)、服饰类(如智能运动服)等。其中以手戴式智能手表和智能手环最为普及，它们可以通过记录和分析用户行为和身体状态的数据帮助用户更好地管理自己的身体[7]；在此基础上，随着智能技术的深入发展，智能手表和智能手环可实现运动功能与移动支付、身份认证、便利交通、信息娱乐、社交等功能融合，为大众提供更便捷、更丰富的生活服务。按照产品功能，智能穿戴设备可分为运动健康类、信息娱乐类和医疗辅助类等。运动类智能穿戴设备通常采用非侵入式的传感设备监测用户的生理数据，产品功能主要包括心率监测、步数监测、能量消耗监测、动作矫正、GPS 定位、呼吸深度监测、肌肉情况监测和肌肉刺激、体温监测、虚拟互动等。

以智能手表、智能手环为代表的智能穿戴设备在全民健身领域应用广泛，它可以对运动数据和生理指标进行监测并做到实时反馈，是运动健身的得力助手[8]。尤其是在后疫情时代，智能手表、智能手环的心率血氧监测、运动数据分析等功能，可为运动者在感染新冠肺炎后康复的一段时间内提供动态信息数据，让健身更加科学可控。一方面，智能穿戴设备为用户提供各类实时大数据监测与分析，包括运动数据方面的步数、距离、深度、运动时间、运动轨迹等，外部环境数据方面的气压、海拔、温度、湿度等，个体生理数据方面的心率、血压、能量消耗等。与此同时，基于这些大数据，智能穿戴设备还可为用户推荐个性化的健身信息和方案。另一方面，智能穿戴设备为用户提供互动交流平台，用户既可以直接利用智能穿戴设备与其他运动者交流，也可将智能穿戴设备与其他智能设备平台互联，实现运动大数据分享[9]。此外，智能穿戴设备还可以根据用户的运动习惯、生理特征等为其提供运动装备等方面的信息推荐服务。实践中，华为研发的智能运动手表可以支持飞盘、橄榄球、滑板、跳绳等97 种运动模式，同时对间歇跑、冲刺跑、短跑、长跑等各种场景进行算法优化，实现最佳心率监测效果，并以跑力指数为核心为用户提供智能跑步计划。2022 年，中国田径协会与智能穿戴设备公司华米科技联合成立田径运动实验室，该实验室基于智能穿戴设备，运用智能算法模型和大数据分析技术为大众推荐科学有效的运动健身方案。

1.2 智能穿戴设备使用的影响因素及对大众体育锻炼参与的影响

推拉理论是研究个体行为的重要理论。相关研究发现推力和拉力相互联系，两者存在一种供需关系，共同作用于个体的决策行为[10]。推力因素是个体内在的心理驱动力，能通过外界环境刺激或心理需求推动个体行为改变；拉力因素是产品自身属性特征对个体选择和使用意向的吸引力，表现为一种产品供给关系，是吸引个体使用的外在积极因素。由此，Kim 等认为功能动机、快乐动机和社会动机是影响个体智能穿戴设备使用的重要因素[11]，这些因素对个体体育锻炼参与产生影响，具体表现为3 个方面。1)智能穿戴设备的功能属性影响个体体育锻炼参与。体育锻炼参与被认为是提升个体健康水平的重要途径，而如何科学有效地参与体育锻炼是个体考虑的重要方面，这就使得个体寻找能够促进科学健身锻炼的工具，智能穿戴设备的运动功能属性能够为个体提供体育锻炼的功能作用，可实现对动态运动过程中的大数据和生理特征指标进行多变量的分析和客观评价，为用户提供准确、个性化的运动与健康信息，由此影响个体体育锻炼参与。2)智能穿戴设备功能特点带来的快乐动机影响个体体育锻炼参与。当前大众追求个性化和时尚化的浪潮越来越明显，智能穿戴设备新颖的外观和丰富多样的功能特点吸引个体的关注，成为大众快乐、休闲时尚和主观幸福感的动力来源，个体追求时尚化的动机与智能穿戴设备的功能特性相匹配，由此智能穿戴设备的功能特点让个体通过体育锻炼参与来追求快乐、时尚。3)智能穿戴设备的社交功能影响个体体育锻炼参与。社会交往是马斯洛需求层次理论中一个重要的层次。数字网络时代，数字化社会交往是社会交往的新实践，智能穿戴设备通过与智能终端设备连接，可形成闭环的数字社交，实现“在场”的亲临感[12]。有研究表明，数字时代形成的数字化交往如在线分享，能够影响他人的决策行为[13]，由此可知智能穿戴设备的社交功能影响个体体育锻炼参与。

1.3 智能穿戴设备影响大众体育锻炼参与的作用途径

从前述理论分析可知，智能穿戴设备的功能特性是个体选择和使用时主要考虑的因素。由此，结合智能穿戴设备的主要功能特点，本文从智能穿戴设备的运动健康功能和社交功能来阐述影响大众体育锻炼参与的作用途径(图1)。

图1 智能穿戴设备影响大众体育锻炼参与的作用途径Figure 1 Impact paths of intelligent wearable devices on public participation in physical exercise

一方面，智能穿戴设备的运动健康功能有助于提升大众对自身的健康关注。智能穿戴设备能随时随地获取步数、距离、运动时间、运动轨迹等运动大数据和心率、血压、能量消耗等生理大数据，提供健康信息和服务，有助于大众了解自身的健康状况，促进大众对自身的健康关注。实践中，随着大众对“主动健康”的需求与日俱增，相关企业通过丰富并优化智能穿戴设备功能，提供持续、准确的身体各项数据指标，进一步提升大众的健康关注。比如华为研发的含有心脏健康管理、血压和血糖监测、睡眠健康管理等多种健康功能的智能手表，OPPO 公司研发的连续实时检测血氧饱和度的智能手环等，均可实现主动健康管理功能，提升大众对自身健康状况的认知。与此同时，在智能穿戴设备的普及过程中，健康管理的理念越来越被公众重视。斯坦福大学的一项研究认为，智能穿戴设备收集的数据可以预测疾病，人们通过智能穿戴设备改善健康状况将成为新的趋势，特别是对经济社会条件受限或偏远地区的人们的健康管理具有重要意义[14]。在此基础上，健康关注水平的提升有助于促进体育锻炼参与。已有研究认为，健康关注是影响大众体育锻炼参与的重要因素，健康关注水平的提升有助于提高健康改善的意愿，增强健康风险意识，从心理上产生改善体质健康的紧迫感和危机感，并产生行为改变，从而主动地参与体育锻炼，进行健康行为管理[15-16]。有学者进一步研究发现，智能穿戴设备通过提供动态的健康管理服务和第一人称的消息，诱导用户关注自身健康并促进其运动参与来改变生活行为[17]。由此，智能穿戴设备可以通过提升大众健康关注进而促进其体育锻炼参与。

另一方面，智能穿戴设备的社交功能有助于提升大众社会资本。已有研究认为智能穿戴设备是一种媒介，在个体与社会层面，它是连通用户与虚拟网络的数字接口，其搭建的“关系平台”促进人以“化身”的形式参与交往，其图形(像)化身、VR 共生、数字孪生等场景体现着多样的“具身性在场”[18-19]。这表明，智能穿戴设备作为一种媒介，其平台化功能可以增加交往的边界，有助于促进个体的社会交往，拓展社会资本。有研究表明大量跑者热衷于将跑步经历、跑步数据等分享到跑步群中。跑团作为一种非正式组织，需要控制系统对成员进行约束，智能穿戴设备则为跑团的监督提供了重要支持。跑团成员只需将跑步数据及时上传到跑步群中，跑团对成员的监督职能便得以实现，跑步数据作为一种黏合剂，能够增进跑团成员之间的团结，是跑者参与跑团的一种重要社会资本[20]。此外，个体将智能穿戴设备提供的运动大数据在朋友圈、微博等其他社交平台进行展示，能够得到社会的认可与赞同，有助于促进个体的人际交往。在此基础上，社会资本正向影响体育锻炼参与。已有研究认为社会资本越高，越有可能参与体育锻炼，朋友同伴的支持、代际互动关系等社会资本在体育锻炼行为中起中介作用[21]。由此，智能穿戴设备可以通过提升大众社会资本进而促进其参与体育锻炼。

2 数据来源与变量、模型设置

2.1 数据来源与处理

本文使用的微观数据来自最新版(2018 年)中国劳动力动态调查追踪数据库，该数据库采用多阶段、多层次、与劳动力规模成比例的概率抽样方法，包含劳动力个体、家庭、社区3 个层次的数据，样本覆盖全国28 个省(自治区、直辖市)，东、中、西部均有样本。根据研究需要，在剔除缺失值、无效值后，本文共获得10 080 个有效样本数据。

2.2 变量设置

2.2.1 被解释变量 关于体育锻炼参与的问题设计为“您最近一个月进行有规律的锻炼吗”，将回答为“是”的记为参与体育锻炼，赋值为1，回答为“否”的记为不参与体育锻炼，赋值为0。稳健性检验中，将平均每周锻炼的具体次数和总时长作为被解释变量。

2.2.2 核心解释变量 关于智能设备穿戴的问题设计为“您穿戴智能手环、智能手表、智能眼镜等智能设备的频率是什么”，将回答为“从不”的记为不穿戴智能设备，赋值为0，将回答为“经常”“偶尔”“很少”的记为穿戴智能设备，赋值为1。稳健性检验中，根据智能设备穿戴的频率，“从不”赋值为0，“很少”赋值为1，“偶尔”赋值为2，“经常”赋值为3。

2.2.3 控制变量 已有研究表明影响大众体育锻炼参与的因素主要包括个体特征和外在环境特征。借鉴已有研究，结合数据的可得性，从个体特征和村庄特征两个方面选取控制变量，包括被访者年龄、年龄的平方、性别、婚姻、教育、收入、城乡、健康状况和所在村(社区)体育场地设施情况[22]。

2.2.4 中介变量 健康关注是指个体对自身健康状况的关注。考虑到吸烟喝酒是影响健康的重要因素，且已有研究表明吸烟是个体对自身健康状况关注的直接体现[23]，使用受访者是否吸烟或喝酒来表征健康关注，吸烟或喝酒赋值为0，既不吸烟也不喝酒赋值为1。人际关系是社会资本的重要体现，本文使用受访者本地关系密切的朋友或熟人数量来表征社会资本。各变量设置及定义说明见表1。

表1 各变量设置及定义说明Table 1 Settings and definition descriptions of variables

2.3 模型构建

式中，sport 表示被解释变量，iwd 表示核心解释变量，control 表示个体层面的控制变量，village 表示村(社区)体育场地设施状况，μ表示省份固定效应，ε表示随机误差项。

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计与基本事实

表2 为各变量的描述性统计结果。可以看出，穿戴智能设备群体的体育锻炼参与平均值为0.46，明显高于不穿戴智能设备的群体；进一步对两组样本均值进行组间差异分析，结果显示两组样本的体育锻炼参与存在显著差异(P＝0.000)。对比两个中介变量，穿戴智能设备群体的健康关注、社会资本均值分别为0.89、1.98，明显高于不穿戴智能设备的群体；样本均值组间差异分析表明，两组样本的健康关注、社会资本均存在显著差异(P＝0.001、P＝0.000)。

表2 描述性统计结果Table 2 Results of descriptive statistics

3.2 基准回归分析

本文基准模型包含个体和村(社区)两个层面，采用多层次线性模型进行回归分析，基准模型的估计结果见表3。模型(1)为零模型:村(社区)体育场地是影响大众体育锻炼参与的重要因素，这一因素的方差成分占总方差的比例，即组内相关系数(Intraclass Correlation Coefficient，ICC)为0.137，大于临界值0.059，因此采用分层线性模型很有必要。模型(2)为加入个体层面控制变量后的估计结果，智能设备穿戴的系数显著为正。模型(3)在模型(2)的基础上加入村(社区)层面的体育场地控制变量，智能设备穿戴的系数依然显著为正，相较于不穿戴智能设备，智能设备穿戴对大众体育锻炼参与水平的提升幅度为4.2%，这表明智能穿戴设备有助于提升大众体育锻炼参与。

表3 基准模型回归结果Table 3 Regression results of reference model

3.3 异质性分析

3.3.1 区域异质性分析 从城乡来看，智能设备穿戴对城镇和农村地区大众体育锻炼参与均有显著正向影响，采用似无相关模型检验分组回归系数发现，两组样本的核心解释变量系数没有显著差异(P＝0.477)。从地区来看，智能设备穿戴对西部地区大众体育锻炼参与有显著正向影响，但对中部和东部地区没有显著影响，似无相关模型检验分组回归系数也表明智能设备穿戴对西部地区大众体育锻炼参与的影响更大(两两分组回归系数检验P值分别为0.044、0.028、0.375)。可能的原因是，不同地区大众参与体育锻炼的目的和面临的障碍因素有差异。已有研究表明，相较于中东部地区，西部地区大众对体育锻炼的健康促进作用更为关注，但对体育锻炼的认知水平更低[24]，智能穿戴设备的运动健康功能或能显著提升西部地区大众的健康关注和体育锻炼认知水平，进而促进了其体育锻炼参与。

3.3.2 人群异质性分析 从性别来看，智能设备穿戴对男性和女性体育锻炼参与均有显著正向影响，采用似无相关模型检验分组回归系数发现，智能设备穿戴对男性和女性体育锻炼参与的影响没有显著差异(P＝0.616)。从年龄来看，智能设备穿戴对30岁以下和60 岁以上群体体育锻炼参与没有显著影响，但对30 ～59 岁群体体育锻炼参与有显著正向影响，似无相关模型检验分组回归系数也表明智能设备穿戴对30 ～59 岁群体体育锻炼参与的影响更大(两两分组回归系数检验P值分别为0.051、0.615、0.059)。可能的原因有两个方面:一方面，影响各年龄段人群体育锻炼参与的主要因素不同。已有研究表明，体育场地、体育组织、健身指导、赛事活动等是影响青年和老年群体体育锻炼参与的主要因素[25-26]，而体育锻炼认知水平是影响中年群体体育锻炼参与的最重要因素[27]。智能穿戴设备让中年群体更便利地关注自身健康，其运动健康功能可以显著提升中年群体的体育锻炼认知水平，由此促进其体育锻炼参与。另一方面，权威市场调研机构Global Web Index 的调查表明，老年群体对智能穿戴设备的接受率和拥有比例较低，主要原因是智能穿戴设备的适老水平不高，这使得老年群体对智能穿戴设备的运动健康功能理解和使用不足[28]，由此影响了其体育锻炼参与。需要指出的是，中年群体是体育锻炼参与水平最低的群体，本文的发现对促进中年群体体育锻炼参与具有重要现实意义。

3.4 稳健性检验

3.4.1 内生性问题处理 考虑到基准模型可能存在反向因果关系，即参与体育锻炼的人群更倾向于穿戴智能设备。为克服双向因果关系和存在的潜在遗漏变量问题，本文采用学界常用的工具变量法对基准模型进行稳健性检验。智能穿戴设备与数字网络技术密切相关，国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告(2022 年)》显示，2022 年底我国互联网普及率达到75.6%，网络零售额占全社会消费品零售总额的比重达到27.2%[29]。因此，有理由认为网络购物是购买智能穿戴设备的重要途径。但并没有直接证据表明网络购物与体育锻炼参与存在因果关系，故此可将受访者是否网上购物作为工具变量(网上购物赋值为1，否则为0)，采用两阶段最小二乘法进行估计。

内生性检验结果表明，一阶段统计量的值为236.45，大于10，在1%水平条件下显著；Dubin 值和Wu-Hausman 值分别为43.94 和44.28，均在1%水平条件下显著，说明工具变量具有显著的相关性且不存在弱工具变量的问题，二阶段回归结果显著为正。由此，基准模型不存在显著的内生性问题，估计结果保持稳健，智能穿戴设备有助于促进大众体育锻炼参与。

3.4.2 稳健性检验 本文采用以下4 种方式进行稳健性检验。1)为解决样本自选择问题，采用倾向匹配法基于一对一最近邻匹配对基准模型重新估计，匹配结果显示平均处理效应的统计量值为2.09，大于5%水平条件的临界值1.96；且平衡性检验显示协变量标准化偏差最大值为3.7%，小于10%，表明匹配效果较好。2)更换解释变量，将其替换为智能设备穿戴的频率。3)更换被解释变量，将其替换为每周锻炼次数和每周锻炼总时长。实证结果表明，相较于不穿戴智能设备，穿戴智能设备能显著提高大众每周锻炼的次数和时长，提高幅度分别为15.7%和15.5%。4)已有研究认为体育社团组织是影响大众体育锻炼的重要因素，为排除这一影响，本文在基准模型中加入是否参加体育社团组织虚拟变量，参加体育社团组织赋值为1，否则为0。稳健性检验结果表明，无论是基于倾向匹配法(Propensity Score Matching，PSM)的重新估计，还是更换解释变量和被解释变量等，各模型估计结果均显著为正，表明基准回归模型结果稳健可靠，智能穿戴设备有助于促进大众体育锻炼参与。

3.5 中介作用效应检验

表4 为中介效应检验结果。模型(4)的系数显著为正，模型(5)中智能设备穿戴的系数显著为正，但健康关注的系数不显著；根据中介效应检验流程，采用Sobel 进行检验，结果显示健康关注的中介效应存在(P＜0.05)。模型(6)的系数不显著，模型(7)中智能设备穿戴和社会资本的系数显著为正，进一步采用Sobel 进行检验，结果显示社会资本的中介效应存在(P＜0.05)。

表4 中介效应检验结果Table 4 Test results of mediating effect

实践中，智能穿戴设备的健康功能和社交功能也是吸引大众购买、促进大众体育锻炼参与的重要原因。一方面，健康功能已逐渐成为智能穿戴设备的标配，血氧饱和度、心率等指标以及心脑血管疾病的主动预防需求增加，智能穿戴设备逐渐成为大众健康管理的首选。例如:荣耀于2023 年发布的手环7 支持全天候血氧、24 小时心率等多种监测功能，以及跳绳等96 种运动模式，能够满足用户多样化健康管理需求，为用户提供全新的运动交互体验。另一方面，物联网和数字化的快速发展使运动社交成为智能穿戴设备的重要功能。知名运动社交平台咕咚运动发布的运动手表既能为用户提供心率监测和多种运动模式，还借助平台优势和运动大数据，为用户提供线上直播课程、语音实时指导和在线竞技模式，实现锻炼参与“在场”的亲临感。

4 结论与建议

4.1 结论

1)智能穿戴设备有助于促进大众体育锻炼参与，经过内生性问题处理、PSM 重新估计、更换解释变量和被解释变量、排除其他因素影响后，该结论依然成立。2)异质性分析发现，智能穿戴设备对西部地区、中年群体体育锻炼参与的影响更为显著。3)健康关注和社会资本是智能穿戴设备影响大众体育锻炼参与的两条作用渠道。智能穿戴设备通过提供动态的健康管理服务，让个体更加关注自身健康，由此提升了体育锻炼参与水平；智能穿戴设备的社交功能属性促进了人际交往，提升了个体的社会资本，进而提高了体育锻炼参与水平。

4.2 建议

1)市场主体应进一步丰富智能穿戴设备功能，优化智能穿戴设备的使用方法。以智能穿戴设备的运动健康功能为基础，整合医疗保健类服务、运动课程与专业健康内容、个性化智能服务等，强化社交功能，打造数字化健康生态体系，为用户提供全周期、科学化、主动性、实时在场的运动健康管理服务，吸引更多人群通过穿戴智能设备积极参与体育锻炼。加快智能穿戴设备产品的迭代，向更加轻薄化、便携化、易操作性发展，让老年群体更易接受并使用。研发面向家庭的智能穿戴监测设备，推动健康管理实现从点状监测向连续监测、从短流程管理向长流程管理转变。

2)职能部门可将智能穿戴设备推广普及作为“十四五”时期推动全民健身均衡发展的重要手段。与相关研发企业合作，重点在西部地区宣传推广智能穿戴设备的运动健康功能，将其作为体育科普的重要内容予以推广普及，联合卫健部门将其列入家庭健康工具包予以推荐。各地在发放体育消费券时，可明确将智能穿戴设备作为体育运动产品列入支持名单，吸引中青年群体购买。