世界各国竞技体育发展的空间格局分析Word格式.docx

世界各国竞技体育发展的空间格局分析Word格式.docx

《世界各国竞技体育发展的空间格局分析Word格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《世界各国竞技体育发展的空间格局分析Word格式.docx（5页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

world"

scompetitivesports

研究世界各國竞技体育发展情况，必须从时间和空间两个维度去考虑世界竞技体育发展的格局变化过程。

从时间维度是分析世界各国竞技体育发展的实力变化与竞技体育发展水平，而从空间维度则主要是探寻世界各国竞技体育发展的空间关系以及空间依赖程度。

本研究将以实际数据为基础，利用空间自相关研究方法，从实证角度对世界各国竞技体育发展的空间布局与空间关联特征进行研究，并探讨各国竞技体育发展空间依赖性，在此基础上分析影响世界各国竞技体育空间格局的因素，希望能为我国竞技体育事业的发展提供新的研究视域并给予理论上的指导。

1文献综述

[JP+1]对于世界竞技体育发展的研究，主要集中在以下几个方面：

1）世界竞技体育格局变化的研究，如田麦久、苗治文等通过统计奥运会奖牌分布进而分析世界竞技体育强国竞争实力的变化态势；

2）世界竞技体育发展的趋势研究，如李丹阳、杨树安等认为世界竞技体育发展呈现向人才流动性强、技术创新快、实力更均衡、政府干预更多等趋势发展；

3）世界竞技体育实力区域分布的影响因素研究，如陈丹从自然、社会、政治经济等方面对世界竞技体育实力区域分布进行影响因素探析；

4）竞技体育强国的竞争实力变化研究，如程艺、舒盛芳等从项目竞争力、项目结构、软实力等方面对竞技体育强国的竞争实力变化情况和发展趋势进行研究。

这些研究成果从宏观层面对世界竞技体育发展研究进行了理论与实证方面的探析，并得出了许多具有参考价值的结论与建议。

然而，现有文献却少有从空间关联性视角对世界各国竞技体育发展的空间依赖特征以及相关性进行研究的，而直接把空间自相关研究方法运用于体育研究的文献也仅有为数不多的几篇，如陈颇基于空间自相关研究认为我国各地区竞技体育发展存在正相关关系，并且空间依赖程度逐渐增强；

蔡玉军通过城市空间结构等理论，探讨城市公共体育空间理想结构模型；

章仪用空间自相关方法对我国高尔夫设施空间分布模式及影响因素进行了研究。

现有文献研究均聚焦于国内的体育事业，还未有对世界竞技体育发展的空间自相关研究，但从理论视角看，此类文献也为世界各国竞技体育空间相关性研究提供了理论研究基础。

[JP]

2相关概念、研究方法

2.1空间自相关

“地理学第一定律”认为“所有事物都与其他事物相关联，但较近事物比较远的事物更关联”（Tobler，1970）。

根据该定律学者们研究出了空间自相关研究方法。

空间自相关（spatialautocorrelation）是测试空间某点的观测值是否与其相邻点的值存在相关性的一种分析方法，主要通过变量在空间上所表现出来的规律性来分析该变量所存在的空间相关性。

因此，通过空间自相关统计量的分析可用来研究区域内变量分别是否具有空间依赖性（spatialdependence）、空间异质性（spatialheterogeneity）、空间结构性（spatialstructure）。

2.2空间自相关指数计算

2.2.1全局空间自相关指数计算

空间自相关分析一般有全局空间自相关和局部空间自相关。

全局自相关常用的指数为Moran’sI。

该指数是用于衡量各要素间的空间相互关系，与一般统计学中的相关系数类似，其取值范围在±

1之间。

Moran’sI0表示存在正相关，反之为负相关，Moran’sI=0则表示不存在空间相关性，各要素间差异较小，在空间上呈均衡发展特征。

全局空间自相关指数计算公式如下

2.2.2局部空间自相关指数计算

全局自相关统计量反映的是空间要素的同质性，体现出要素在空间上的整体分布情况、是否存在空间集聚，但却不能探测集聚的位置所在及区域相关的程度，而局部空间自相关常常是异质的。

因此，为了更加准确地把握空间要素在局部区域中的异质性特征，Anselin（1995）进一步定义了局部空间联系指标LISA来检验空间聚集的显著性。

局部空间自相关指数可以具体度量每个区域与周边地区之间的局部空间关联和空间差异程度，结合Moran’sI散点图或散点地图等形式，可以将局部差异的空间结构可视化，研究其空间分布规律。

Moran’sI散点图能定性地区分每个区域与相邻区域的属性的相互关系，而LocalMoran’sI除了具有Moran’sI散点图的功能之外，还可以定量地得知这些关联的具体程度。

LocalMoran’sI（LISA）公式如下：

3实证结果与分析

3.1数据来源

根据世界各国的人口、面积和参加奥运会的情况，以及联合国承认为正式成员国等情况综合考虑，本研究共选择了186个国家作为分析对象，所收集的数据选取于奥林匹克官方网站（www.olympic.org）、新浪竞技有关夏季奥运会的奖牌统计资料（1996-2012年）。

未选取1996年以前的数据主要原因是在1996年以前参与夏季奥运会的国家主体发生了许多变化，尤其是竞技体育强国的原苏联的分解、东德和西德的合并，这些因素对于研究会产生一些影响，不能客观反映世界竞技体育发展空间格局变化的过程。

為了合理评价某个国家的竞技体育发展水平，本研究将夏季奥运会金牌计为3分，银牌计为2分，铜牌计为1分，无牌国家计为0分，并利用该标准计算出各个国家在每届奥运会上的奖牌总分。

[17-18]

为了直观地观测世界各国竞技体育发展的局部空间自相关情况，本研究选取了2012年伦敦奥运会各国获得的奖牌情况，并对其进行了四分位图示（如图1）。

在图1中，世界各国所获得奖牌分位对应图示颜色的深浅，颜色较深，则奖牌数较多。

3.2奖牌数的全局空间自相关

在2012年奥运会世界各国奖牌总数四分位图直观分析的基础上我们利用GeoDa软件包计算1996-2012年五届夏季奥运会世界186个国家地区奖牌、金牌的全局空间自相关系数（Moran’sI值）并检验其显著性，如表1、2所示：

表1显示，在0.01的显著性水平下，1996-2012年世界竞技体育发展的全局Moran’sI指数值均在0～1之间。

这表明世界各国在奥运会上获得奖牌的分布存在正的空间相关性，并呈现了空间上的聚集，即获牌较多的国家地区的周边国家获牌也较多，而获牌较少的国家地区的周边国家获牌也较少；

进一步分析发现，Moran’sI指数值总体上呈现波动下滑态势，也说明世界各国竞技体育发展的空间依赖性在逐渐减弱，各区域竞技体育发展受到周边邻近国家竞技体育发展的影响在减小。

从数值大小分析看，Moran’sI指数值在0.0*****～0.0*****间波动，均未超出±

0.15，说明世界各国竞技体育发展的空间相关性并不是很强。

但是，根据Moran指数值和Z值分析，其数值均为正数，且Z2.58，同时通过了0.01置信水平的显著性检验，也表明世界各国竞技体育发展水平存在极化效应，空间集聚现象较为突出，空间聚类程度明显。

再根据金牌全局Moran指数值变化可以进一步分析发现，2000年开始，金牌全局Moran’sI指数值呈现逐步下降的态势，而P值却在不断增加，这也表明世界各国竞技体育发展的差异性有缩小的趋势，金牌全局空间自相关强度在不断减弱。

3.3奖牌数的局部空间自相关分析

本文借助GeoDa软件计算出各个国家的LISA值，并在Z检验的基础上绘制了Moran’sI散点图，但由于所选择的样本量为世界186个国家和地区，因此在进行制作Moran’sI散点图时散点过于密集而呈现重叠现象，所以本文只选取了2012年的186个国家地区的Moran’sI散点图和获得奖牌国家地区的Moran’sI散点图为个例进行分析（图2、图3）。

图1中奖牌总数四分位图只能直观看出奖牌分布有着明显的集聚现象，为了从统计学的角度分析，我们通过了LISA散点图来进行分析世界各国奖牌的集聚现象。

LISA散点分布可以表征局域空间的异质性，散点图的四个象限分别为第一象限（H-H），表示该点与其周围点的属性值都较高；

第二象限（L-H），表示该点属性值较高，而其周围点属性值较低；

第三象限（L-L），表示该点属性值较低，而其周围点属性值较高；

第四象限（H-L），则表明该点的属性与其周围点的属性值都较低。

第一象限和第三象限表示研究区域具有较高的空间正相关，区域的集聚度和相似度都较高，而第二象限和第四象限则表示研究区域存在较强的空间负相关，区域具有较高的空间异质性。

从图2、图3中可以看出，在2012年伦敦奥运会中，大部分的国家集中在高-高集聚和低-低集聚，处于第一和第三象限区，属于“高高”和“低低”的空间正相关区域。

根据统计，第一象限有35个国家地区，第三象限内的国家地区为103个，共占总数的74.19%；

而处于第二和第四象限的“低高”和“高低”区的国家地区相对而言较少，共为48个国家地区，仅占总数的25.81%，尤其在第四象限内，只有土耳其、南非、埃塞俄比亚、肯尼亚、伊朗、巴西、新西兰和牙买加8个国家。

通过观察这些国家发现，位于H-H区的国家主要为位于东亚、东欧、中欧、西欧、北美的一些国家和大洋洲的澳大利亚。

而根据世界银行数据库所查询发现，相对而言处于H-H区的国家的经济水平、人口数量和面积都在世界排名上靠前位置；

而处于L-L区的国家基本位于西亚、中亚、南欧、非洲、大洋洲、加勒比海地区的大部分国家，这些国家相对而言在经济、人口、面积等方面的世界排名比较低；

而处于H-L区和L-H区的国家则以东南亚、南亚、北欧、南美洲东南部的一些国家为主，相对而言，这些国家的综合国力多处于世界中等水平。

4影响世界各国竞技体育空间格局变化的因素

由世界各国奥运会获得奖牌自相关的统计结果可以看出世界各国竞技体育发展空间格局是在不断变化的，呈现出空间依赖性减弱的趋势，并且空间集聚程度在弱化，奖牌的分布将更加宽泛。

探其原因，主要与下述几个因素有关。

4.1参赛国家和地区的增加

根据统计，从1988年奥运会以来，每届奥运会的参赛国家和地区数量就在不断增长。

从图4中可以看出，1996年奥运会的参赛国家和地区有197个，而到了2012年则达到205个，从时间序列来看，奥运会参赛国家和地区的数量是在逐渐增加的。

参赛国家和地区的增多在一定程度上造成了奖牌分布更加广泛，正如所统计的数据，在1996年奥运会中有53个国家获得金牌、79个国家获得奖牌，但到2012年奥运会上，虽然只有54个国家获得金牌，但却有85个国家获得奖牌，获得奖牌国家数的增加必然导致统计结果Moran’sI指数的变化。

4.2人才的流动

传统的竞技体育强国有许多绝对优势项目，但全世界范围的人才流动削弱了这些国家的优势，优秀教练员、运动员的引进、转会等使得一些非优势项目国家在项目发展上得到了很大提升，这样的引进和交流往往在提高自身水平的同时也抑制了对手的实力，对奥运会奖牌的分布产生了一定的影响。

如我国的郎平到美国执教排球，而足球、篮球、花样游泳等项目聘请了许多优秀外籍教练等。

这种全球性的人才流动不仅提升了世界范围的竞技体育水平提升，也使得各国对奥运奖牌的竞争更加激烈，改变了奖牌获得国的奖牌数量。

4.3世界竞技体育发展的“收敛”

“收敛”這一概念的基本思想是由于边际报酬递减规律的作用使得先发展地区会降低发展速度，而后发展地区将自动拥有发展空间，具有后发优势，可以在一定的条件下缩小发展差距从而达到最终的收敛状态。

随着各国的经济发展以及对奥运会的重视，对竞技体育的投入也在逐渐加大，对于一些竞技体育发达国家，其在奥运会上获得奖牌的增长幅度在逐渐变小，甚至出现负增长的趋势，如俄罗斯、德国等，但对于一些发展中国家，如非洲、南美洲等地，其呈现增长趋势的经济极大地刺激了竞技体育的发展，从获得奖牌的数量变化等可以发现，其奥运会获得奖牌的增长幅度明显高于传统的竞技体育强国。

这种现象充分说明落后地区的竞技体育发展水平比发达地区要快，国际竞技体育水平存在“收敛”趋势，这也与世界竞技体育发展的空间依赖性减弱相符。

4.4经济发展水平

经济发展水平是决定体育事业发展的先决条件，从奥运会奖牌分布情况分析发现，自第26届奥运会开始，除了英国在第26届奥运会中没有进入金牌数前十以外，联合国五大常任理事国的中国、美国、俄罗斯、法国、英国都进入了奥运会金牌榜前十，其中美国一直处于第一集团，而中国、俄罗斯、英国则一直在第一集团和第二集团前列徘徊，另外排名前十的国家也是传统竞技体育强国，如德国、澳大利亚、意大利、韩国、日本等。

从排名前十的国家经济层面分析发现，这些国家的经济水平和世界影响力也一直居于世界前列，高度发达的经济水平为这些国家竞技体育发展提供了丰裕的资金保障。

而对于后发的一些发展中国家而言，对竞技体育的经济投入增加也必然促进其竞技体育的发展，虽然要追赶和超越竞技体育强国还需时日或其他供给要素的协调发展，但其快速发展的经济水平在一定程度上对这些竞技体育强国会造成奖牌的竞争和压力，奖牌的分布将更加宽泛。

5结语

世界各国竞技体育的发展并不是呈现孤立现象的，各国之间发展存在着明显的正的空间相关性，区域性的竞技体育发展强弱只是凸显了空间集聚现象。

而参赛国家与地区的增加、人才的流动、竞技体育发展的收敛态势和经济发展水平正在影响着这种正的空间相关性的变化，世界各国竞技体育发展的空间依赖性随着上述因素的出现而逐渐减弱。

虽然这些因素从不同角度影响了世界各国竞技体育发展的空间格局，但是否还有其他因素对世界各国竞技体育发展空间格局产生影响还需进一步深入研究，这也是将来关于世界竞技体育发展空间格局研究的重点。