影响我国居民体育锻炼与体育比赛观看参与的因素分析

朱洪伟 吕小林 刘志强 刘振

发展体育事业和体育产业是提高中华民族身体素质和健康水平的必然要求，有利于满足人民群众多样化的体育需求、保障和改善民生，有利于扩大内需、增加就业、培育新的经济增长点，有利于弘扬民族精神、增强国家凝聚力和文化竞争力。[1]这次由国务院发出的通知中首次将体育产业推向了国家战略的高度，政策的提出就需要我们不断去为其努力和实现，如何快速有效地促进体育产业的发展是广大学者和政府、企事业不断分析和研究的重点。国家的产业报告中指出体育产业有5万亿的增值空间，接下来国家会大力加强体育相关产业的投资，推动体育发展。首先，国家体育总局已经简政放权，职业体育慢慢开始走向市场化，群众体育赛事也都放开，不再进行复杂的赛事审核，但是，当不由国家层面组织承办时，一些体育赛事的举办尤其是民间体育赛事就需要有更好的组织和管理以及后勤保障，如安保和医疗，这些因素大大增加了举办体育赛事的成本，势必影响其体育赛事的发展，因此，处理好体育赛事中“供血不足”的现象也就十分重要。体育赛事的承办资金一般来自于转播权，赞助商，以及体育门票等方面。全民健身也就是让更多的群体参与到体育锻炼中来，也是本文中主要分析的因变量之一：体育锻炼参与，通过提高体育参与发生率，推动相关体育器械、设备、服务，等相关产业的发展。门票收入作为商业体育赛事的一项重要收入来源，是商业体育赛事举办成功与否的一项重要衡量手段[2]，其上座率不仅与体育赛事的精彩程度有关，还与观众自身一些因素有关，故探讨和分析观看体育赛事群体的自身因素也有很大意义。故本文基于促进体育参与的视角，拟通过CGSS数据中的体育锻炼参与和体育比赛观看参与两个问题的相关因素进行探讨和分析，以期为促进全民健身和体育赛事门票业的发展提供些许帮助。

1. 研究方法

1.1 文献资料法： 以sports participation为检索词数据库查阅分析英文期刊10余篇，以体育锻炼、体育参与为检索词查阅分析相关文献43篇，为本研究提供理论支撑。

1.2 数理统计法：

1.2.1 数据来源

本文数据来自中国人民大学和香港科技大学联合进行的中国综合社会调查(china general social survey，简称CGSS)。是社会科学进行分析的经典数据来源，也为本研究提供较好的信度和效度。

1.2.2 数据概况及变量选取

①变量描述概况

针对CGSS-2010调查的11783名居民数据均通过SPSS20.0软件包进行整理分析。问卷设计中将参加体育锻炼和观看体育比赛以“每天、一周数次、一月数次、一年数次或更少、从不”的形式让被调查者回答；有3844名居民回答了在体育锻炼的便利性(以下简称体育便利性)的问题，问题设计为：我居住的地方适合进行体育锻炼，如慢跑、步行，1完全同意(4很便利)、2同意(3便利)、3既不同意也不反对(2一般)、4不同意(1不便利)5完全不同意(0很不便利)。由此我们可以得到一个有序(次序变量，即从不参与体育锻炼或观看体育比赛的次数<一年数次或更少<一月数次<一周数次<每天)的因变量：体育锻炼参与和体育比赛观看参与，可以对其进行有序回归(ordinal regression)分析，但在实证中出现了共线性的问题。参看原有此类文章分析中发现，学者刘大维[3]和学者李骁天[4]将体育锻炼参与分成“是”和“否”，即进行体育锻炼为“是”，不进行体育锻炼为“否”形成了2分类因变量，进行二分类logistic回归分析。E Kemler[5]也曾将在过去12个月至少参加过一次任何体育形式的被测试者做为体育参与者。故在本研究中也将采用二分类逻辑回归对体育锻炼参与和体育比赛观看参与的两个因变量的影响因素进行统计分析。

表1 各变量百分比及选取原因

②变量选取及概况

选取性别、地域、城乡、教育程度、身体质量指数(BMI，见表2)、婚姻状况、就业状况、个人主观阶层、主观健康度、主观幸福度、年龄、个人薪资、工作时间以及体育便利性作为自变量对体育锻炼参与(0.1)进行分析；去除身体质量指数和体育便利性加入体育锻炼参与(5级量表)作为体育比赛观看参与的自变量进行分析。鉴于体育锻炼参与和体育比赛观看参与的样本量不同，其变量百分比为总样本数据，选取原因为日常生活观测或以往文献结果，各变量的百分比及选取原因见表1。

2. 结果与分析

2.1 居民身体状况和体育参与概况：

身体质量指数(Body Mass Index，简称BMI )是以相对于身高的体重，来衡量体重是否超重的常用指标。[6]原始CGSS-2010数据为体重g，身高cm，故采取计算公式为BMI=(体重÷2)÷[(身高÷100)2]得到其BMI值，通过数据(表2)我们发现国内有10.2%居民的体重过轻，偏胖和肥胖群体占到总体的30.3%。肥胖是影响人身体状况的一个主要因素之一，往往会伴随高血压或冠心病等危险因素，对体重的控制就要在能量的摄取和消耗之间达到均衡，肥胖群体就应当防止饮食失调(eating disorders and obesity )[7-8]并积极的参与体育锻炼，提高基础能量代谢率和运动消耗。同时体重过轻的居民群体也可以通过制定体育锻炼方案来增加体重。由表1可知，有53.1%从不参与体育锻炼，有15.2%一年参与数次或更少，可见在推进全民健身上我们需要进行更多的动员和努力。在观看体育比赛上，从不观看和一年数次或更少的群体占总体的82.4%，这说明广大居民观看体育比赛的参与度还是很低的，同时也不难看出体育赛事的门票业或赛事网络转播权等领域的发展还有良好的愿景。

表2 BMI分布状况表

2.2 体育锻炼参与和体育比赛观看参与的二分类逻辑回归结果分析

在进行二分类逻辑回归中将有次序的变量统一按同方向进行处理，并将身体质量指数、地域、婚姻、教育程度、就业状况以哑变量形式引入，采用Likelihood Ratio Backward进行逐步回归最终得到了体育参与的二分类逻辑回归模型(见表3)。

表3 体育参与的二分类逻辑回归分析系数表

著：*为p<0.05下显著，**为p<0.01下显著，***为p<0.001下显著。

2.2.1 体育锻炼参与的二分类逻辑回归分析

在进入为0.05，删除为0.10的显著性水平下经过六步逐步回归，最终其Hosmer and Lemeshow 拟合优度检验Chi-square也由原来的10.720(p=0.218)变化为最后的5.535(p=0.699)，表明预测概率获得的期望频数与观察频数之间无显著统计学意义，即模型拟合情况较好。通过交叉分类表我们得知该模型的最后模型正确率为75.0%，要比step0时只有常数项的数值57.3%高出17.7个百分点。其ROC曲线(见图1)面积为0.828，表示诊断为体育锻炼参与者的准确度较好，相应的标准误为0.009，p=0.000,95%置信区间为(0.810,0.846)。

表3的数据模型一显示：在体育锻炼参与的性别上，表现出男性在体育锻炼参与度上强于女性的特质，是女性的体育锻炼参与优势比(OR值)的1.069倍，但在p<0.05显著性水平下并没有显著性的统计学差异，这与国外的一些学者[9-10]的研究结果不同，但与往年的CGSS数据：刘大维(2006年数据)，李骁天(2008年数据)的研究结果一致。肥胖群体和过轻、正常、偏胖群体之间没有表现出差异性，但其对比显示这三个群体在体育锻炼参与上均为肥胖群体的1.1倍以上(过轻1.152,正常1.308,偏胖1.239)，且系数为正，说明这三个群体的体育参与高于肥胖群体。地域、阶层、主观健康3个自变量也没有对体育参与发生率形成显著的统计学意义；年龄也没有表现出每增加1岁其体育锻炼参与发生率的显著性。模型二表现出在城乡，教育程度、就业状况、婚姻状况、薪资状况、工作时间、主观幸福度和体育便利性8个自变量在p<0.05的显著性水平下对体育锻炼参与有着显著性意义。城市居民体育锻炼参与较农村居民的OR值为1.988倍，且在p<0.001的水平下显著。在教育程度上随其增长而增长，中等教育的OR值是初等教育的1.880倍，高等教育的OR值是初等教育的5.402倍，也说明高等教育在体育锻炼参与上的优势比是要高于中等教育，即呈现出教育程度越高，体育锻炼参与的可能性就越大。在工作状况上，从未工作的群体和失业群体与从事非农工作的群体没有统计学意义上的显著性，但从事非农工作的群体是从事农业工作的群体优势比的0.503倍(系数为负值0.687，在p<0.001水平上显著)。未婚群体要比已婚、离婚和丧偶群体体育锻炼参与的可能性高(系数值为负数)，其OR值在0.3上下。主观幸福度越高体育锻炼参与的发生率越高。薪资越高其参与体育锻炼的可能性也越大。体育锻炼受工作时间长度影响呈现负向，工作时间越长其参与的发生率越低。体育锻炼参与的发生率随体育锻炼的便利性增加而增加，每增加一个单位其优势比增长1.182倍。

2.2.2 观看体育比赛参与二分类逻辑回归结果分析兼与体育锻炼参与的比较

与体育锻炼参与模型相比，体育比赛观看参与的模型拟合优度表现一般，在进入为0.05，删除为0.10的显著性水平下经过五步逐步回归，最终其Hosmer and Lemeshow 拟合优度检验Chi-square由原来的12.521(p=0.129)变化为最后的16.824(p=0.023)，故模型一的拟合情况表现更为稳定，模型二为精简模型，但在以下文中仅对模型一进行分析梳理。通过交叉分类表我们得知该模型的模型一正确率为73.7%，要比step0时只有常数项的数值65.4%高出8.3个百分点。其体育比赛观看参与的准确度ROC曲线(见图2)面积为0.787，相应的标准误为0.006，p=0.000，95%置信区间为(0.775，0.799)，表现中等。

图1 体育锻炼参与的ROC曲线图

相较体育锻炼参与，与体育锻炼参与不同的是：性别在体育比赛观看参与上表现出了显著性的差异(p<0.001)，且男性观看体育比赛发生率的OR值是女性的2.117倍；地域因素在观看体育比赛发生率上也呈现出明显差异性，西部<中部<东部，这可能跟体育赛事举办地的发展状况有较大关系，其它则表现为经济状况因素、体育认知、体育情感等方面因素影响；体育比赛观看参与发生率随阶层的变化而增加；主观幸福度、就业状况和婚姻状况在体育比赛观看参与上未表现出显著的差异性；相较于体育锻炼参与，是随年龄增大参与发生率越高，体育比赛观看参与则呈现出相反的趋势，即：随年龄增大体育比赛观看参与发生率越低(系数为-0.018)且具有显著性(p<0.01)。与体育锻炼参与相同的是：城市居民的体育比赛观看参与发生率要高于农村居民；教育程度则呈现教育程度越高体育比赛观看参与发生率越大，中等教育程度和高等教育程度分别是初等教育优势比的1.8倍和2.6倍；薪资水平，呈薪资越高体育比赛观看参与发生率越大；工作时间呈工作时间越长体育比赛观看参与发生率越低；体育比赛观看参与的发生率也随体育锻炼参与的频率增加而增加，每提高一个单位其发生率比在原来的基础上增加1.512-1=51.2%；主观健康也未对体育比赛观看参与产生显著性(p<0.05)的统计学意义。

图2 体育比赛观看参与的ROC曲线图

3. 结论与促进体育参与的措施分析

3.1 结论

体育锻炼参与和体育比赛观看参与对于全民健身和体育赛事门票业有着重要的影响和意义，本文通过CGSS-2010数据为来源，从与我们息息相关的社会学层面(性别、阶层、城乡、薪资等)以及主观因素层面(主观幸福度和主观健康状况)和社会因素(体育便利性)对体育参与的两个方面(体育锻炼参与和体育比赛观看参与)进行了二分类逻辑回归分析，受CGSS问卷限制，还有很多体育相关问题在此不能进行深入探讨与分析，如家庭因素(家庭经济收入和支出、家庭经济地位)和自变量间交互作用等相关问题在本文中不再引入，希望能在后续的研究中进行强化与分析，借此也期望中国综合社会调查这样的权威机构能够增添更多的体育相关问题和数据，为体育科研的广度和维度提供更多的理论数据和支撑，推动其体育事业的发展，加快成为支柱性朝阳产业的进度。

总结以上研究可以大致将影响体育参与的因素归结为：城乡因素、教育程度因素、工作时间、薪资水平和工作时间都对体育锻炼参与和观看体育赛事参与有着显著性的影响；就业状况、婚姻状况、主观幸福度和体育便利性4个自变量对体育锻炼参与发生率影响显著，而性别、阶层、年龄、区域、体育锻炼参与频度5个自变量对体育比赛观看的发生率有显著性影响。

3.2 建议

针对不同因素变量对体育参与发生率的影响和差异，我们可以做出如下判断和改变来增加体育锻炼参与和观看体育赛事参与的发生率。对于性别，年龄因素对体育锻炼参与和体育比赛观看参与的影响，我们可以在赛事举办和锻炼内容上加以区分设计与调整，如：增加老年人喜爱的赛事，加快垒球、毽球等赛事的发展；在赛事门票上采用情侣优惠等营销政策。从个人来看，我们应适当提升薪资并尽量减少工作时间，提高生活质量，改变生活阶层，同时提升主观幸福度。体育便利性对体育锻炼参与起着重要作用，应当加强公共体育设施的开放和建设，推进健身场馆等相关体育产业的市场化开发。教育程度在体育锻炼参与和体育赛事观看参与上也都呈现出较高显著性，且对体育锻炼参与影响系数较大，因此，提高文化程度是必然的发展趋势。城乡因素在对体育锻炼参与和体育比赛观看参与上也都表现出显著的差异性(p≤0.001),农村居民受知识、经济、场地便利性以及体育认知等方面因素影响，在体育锻炼参与和体育比赛观看参与上都较城市居民表现出明显的滞后性。故应当加快推进农村建设，打造经济、文化、生态、文明、和谐发展的城乡一体化建设，在推进其发展的同时还要加强体育设施的增设，根据博弈论，由于一些公共设施具有“非竞争性”和“非排他性”，存在着“搭便车”的现象，这就要求政府要更多的进行场地、设施的投入，在推进农村建设时给予一定的政策倾斜。文中也指出，体育门票业还有很好的发展空间，在方法上还需要更多的创新，如四年一届的“世界杯”每年都会吸引大量的球迷观看，是否有可能将其搬上电影银屏，这还需要后续的调查与探讨。体育锻炼参与能够提高观看体育赛事的参与度，进而影响体育赛事的门票业，与此同时，随着体育锻炼参与和观看体育赛事参与的人数和频次的增多，社会涌现大量的体育人才，为体育相关产业增添流动资金和为加速体育事业的发展提供人力资源保障。

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[1] 国家体育总局 [EB/OL] http://www.sport.gov.cn/n16/n5573340/5802561.html.

[2] 张连凯.基于消费差别的商业体育赛事门票动态定价模型构建[J].西安体育学院学报.2010,27(4):428-430.

[3] 刘大维，陆明涛.中国居民体育参与的二项逻辑回归[J].武汉体育学院学报.2012,46(2):48-53.

[4] 李骁天,邢晓燕.社会分层视角下中国城市社区居民体育锻炼行为分析——基于CGSS数据的实证研究[J].北京体育大学学报.2014,37(9):17-25.

[5] E Kemler.IS overweight a risk factor for sports injuries in sports participant aged 4-24 years.British Journal of sports medicine 2014 48(7),pp:617-618.

[6] 杨静宜,徐峻华.运动处方[M].北京：高等教育出版社，2005:42.

[7] Neumark-Sztainer, Dianne. Higher weight status and restrictive eating disorders: an overlooked concern . Journal of adolescent health.56(2015),pp.1-2.

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