陳 丹，趙海燕

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世界競(jìng)技體育實(shí)力空間自相關(guān)分析
——基于第1～30屆夏季奧運(yùn)會(huì)成績(jī)

陳 丹1，趙海燕2

運(yùn)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，采用ArcView GIS軟件和GeoDA空間分析軟件，以第1～30屆奧運(yùn)會(huì)成績(jī)?yōu)檠芯繉?duì)象，對(duì)世界各國(guó)(地區(qū))競(jìng)技體育實(shí)力空間差異的變化趨勢(shì)、特征以及成因進(jìn)行探索。結(jié)果表明，世界各國(guó)(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分存在集群效應(yīng)，百年來呈現(xiàn)出波浪式變化，奧運(yùn)會(huì)成績(jī)各歷史階段的散點(diǎn)圖和LISA集聚圖更是進(jìn)一步揭示出了世界不同區(qū)域奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分的集聚類型和空間變化特點(diǎn)。空間滯后模型顯示出國(guó)土面積、國(guó)家(地區(qū))預(yù)算支出和15歲以上識(shí)字率對(duì)奧運(yùn)會(huì)成績(jī)有著正相關(guān)影響，是世界各區(qū)域競(jìng)技體育實(shí)力差異形成的主要原因。

競(jìng)技體育；實(shí)力；空間自相關(guān)；奧運(yùn)會(huì)

現(xiàn)代夏季奧林匹克運(yùn)動(dòng)會(huì)經(jīng)歷百年發(fā)展，已經(jīng)成為世界最高級(jí)別的綜合性體育賽事，其運(yùn)動(dòng)成績(jī)的分布格局代表著整個(gè)世界競(jìng)技體育實(shí)力格局。關(guān)于奧運(yùn)會(huì)成績(jī)分布格局的研究已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)、外學(xué)者的研究熱點(diǎn)問題，且研究范圍廣泛、對(duì)象繁多、方法各異。已有諸多關(guān)于奧運(yùn)會(huì)成績(jī)的研究幾乎都是采用時(shí)間序列分析，較少進(jìn)行截面的空間分析，較少有關(guān)于奧運(yùn)會(huì)成績(jī)區(qū)域之間的空間分布特征研究，忽視了空間因素對(duì)世界競(jìng)技體育的影響。因此，本研究對(duì)第1～30屆世界各國(guó)(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)成績(jī)進(jìn)行研究，采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法，探索世界各國(guó)(地區(qū))競(jìng)技體育實(shí)力的集聚性和空間相關(guān)性，以及實(shí)力差異形成的原因。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究以國(guó)際奧林匹克運(yùn)動(dòng)委員會(huì)(以下簡(jiǎn)稱“國(guó)際奧委會(huì)”)205個(gè)成員國(guó)家(地區(qū))為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)區(qū)域。歷屆奧運(yùn)會(huì)比賽成績(jī)數(shù)據(jù)來源于國(guó)際奧委會(huì)(http://www.olympic.org/)和國(guó)家體育總局(http://www.sport.gov.cn/)官網(wǎng)。參考田麥久等《國(guó)家(地區(qū))競(jìng)技運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目實(shí)力水平的評(píng)定及優(yōu)勢(shì)潛優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目的遴選》一文，按10分制的計(jì)分體系，對(duì)比賽獎(jiǎng)牌賦予分值，即金牌10分，銀牌6分，銅牌4分，統(tǒng)計(jì)奧運(yùn)會(huì)各國(guó)(地區(qū))的獎(jiǎng)牌得分，獎(jiǎng)牌得分越高，其實(shí)力越強(qiáng)，反之則弱[5]。世界各國(guó)(地區(qū))的其他相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于美國(guó)中央情報(bào)局(CIA)發(fā)布的《The World Factbook》。

1.2 研究方法

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型用于分析地區(qū)間某一觀測(cè)值空間依賴和空間自相關(guān)關(guān)系，所采用的方法主要包括計(jì)算各地區(qū)某觀測(cè)值的空間自相關(guān)系數(shù)、描繪空間布局散點(diǎn)圖及對(duì)加入空間滯后變量的模型進(jìn)行估計(jì)[4]。本研究將采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)全局Moran’s I指數(shù)計(jì)算、局部Moran散點(diǎn)圖和LISA集聚圖分析、空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)回歸模型方法對(duì)第1～30屆奧運(yùn)會(huì)成績(jī)的集聚性、空間相關(guān)性及其差異成因進(jìn)行實(shí)證分析。

2 全局Moran’s I 指數(shù)分析

全局空間自相關(guān)是對(duì)屬性在整個(gè)區(qū)域空間特征的描述，反映了觀察變量在整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)空間自相關(guān)的整體趨勢(shì)。本研究借助Arc GIS 10.0軟件進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，采用歐式距離(fixed distance band)對(duì)第1～30屆奧運(yùn)會(huì)國(guó)家(地區(qū))奧運(yùn)獎(jiǎng)牌得分成績(jī)進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，其中，每個(gè)國(guó)家(地區(qū))至少有1個(gè)鄰居的門檻距離值24.386 km。

表1顯示，歷屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分全局空間自相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均未超過0.15，且都為正值，說明空間自相關(guān)性較弱，各國(guó)(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分在空間地域上差異性不太明顯，但可能存在正相關(guān)關(guān)系，即競(jìng)技體育實(shí)力水平類似的國(guó)家(地區(qū))趨于空間集聚，國(guó)家(地區(qū))競(jìng)技體育實(shí)力受周邊區(qū)域的正向作用。原假設(shè)世界各國(guó)(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)成績(jī)之間不存在空間相關(guān)性。從Moran’s I的檢驗(yàn)量Z值來看，除第3屆奧運(yùn)會(huì)，其他所有屆次奧運(yùn)會(huì)的Moran’s I正態(tài)統(tǒng)計(jì)量值Z都大于檢驗(yàn)量1.96，應(yīng)該拒絕原假設(shè)，所以，世界各國(guó)(地區(qū))奧運(yùn)成績(jī)存在一定的集聚現(xiàn)象。同時(shí)，歷屆奧運(yùn)會(huì)成績(jī)空間自相關(guān)Moran’s I總體呈現(xiàn)出增大—減少—增大—平穩(wěn)的波動(dòng)性變化(圖1)。從第1屆奧運(yùn)會(huì)開始，Moran’s I值逐屆上升，到第9屆奧運(yùn)會(huì)為最高水平，隨后又逐屆下降，自第22屆奧運(yùn)會(huì)后集聚現(xiàn)象有所回升，但提高幅度不大，逐漸處于平穩(wěn)狀態(tài)?，F(xiàn)代夏季奧運(yùn)會(huì)初期階段中，作為競(jìng)技體育發(fā)源地的歐、美國(guó)家(地區(qū))水平較高，而亞洲、非洲等區(qū)域競(jìng)技體育處于初期引進(jìn)階段，其水平處于較低狀態(tài)。因此，區(qū)域間的實(shí)力差異性日益變大，呈現(xiàn)集聚狀態(tài)。但是，隨著亞洲、非洲區(qū)域的國(guó)家(地區(qū))對(duì)體育方面的重視，其競(jìng)技水平也獲得了突飛猛進(jìn)，與歐洲、美洲的國(guó)家(地區(qū))差異逐漸縮小，極化效應(yīng)減弱，空間自相關(guān)的關(guān)聯(lián)性減弱，同時(shí)，競(jìng)技體育各項(xiàng)目也不斷得到技術(shù)創(chuàng)新和訓(xùn)練方法的改進(jìn)，一些國(guó)家(地區(qū))持續(xù)保持著競(jìng)技強(qiáng)國(guó)的優(yōu)勢(shì)。雙重作用下，競(jìng)技體育實(shí)力區(qū)域空間自相關(guān)的關(guān)聯(lián)性正逐漸處于穩(wěn)定。

3 局部Moran’s I散點(diǎn)圖和LISA集聚圖分析

全局Moran’s I 統(tǒng)計(jì)量揭示的是全局綜合特征，未能表明各區(qū)域與其周圍地區(qū)之間差異的分布關(guān)系，為了更準(zhǔn)確地分析各國(guó)家(地區(qū))競(jìng)技體育實(shí)力差異的變化趨勢(shì)，需要采用局部自相關(guān)分析方法進(jìn)行分析[8]。本研究利用Geo DA軟件進(jìn)行局部自相關(guān)分析，參照任海對(duì)現(xiàn)代奧林匹克運(yùn)動(dòng)歷史階段的劃分[3]，將第1～30屆奧運(yùn)會(huì)劃分為4個(gè)歷史階段，分別通過Moran散點(diǎn)圖和LISA集聚圖等研究奧運(yùn)會(huì)各階段的局部空間分布規(guī)律。

表 1 本研究第1～30屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分全局空間自相關(guān)分析結(jié)果一覽表Table 1 Global Spatial Autocorrelation Analysis Result of Country(Region) Obtaining Medals Scores in the 1st～30th Summer Olympic Games

圖 1 本研究各國(guó)家(地區(qū))第1～30屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分全局空間自相關(guān)系數(shù)變化曲線圖Figure 1. Diagram of Global Spatial Autocorrelation Coefficient of Country(Region) Obtaining Medals Scores in the 1st～30th Summer Olympic Games

3.1 局部Moran’s I散點(diǎn)圖

Moran’s I散點(diǎn)圖劃分為4個(gè)象限，分別對(duì)應(yīng)4種不同的國(guó)家(地區(qū))競(jìng)技實(shí)力差異類型。第1象限高高類型，表示國(guó)家(地區(qū))自身和周邊地區(qū)的競(jìng)技水平均較高；第2象限低高類型，表示國(guó)家(地區(qū))自身競(jìng)技水平較低，周邊地區(qū)較高；第3象限低低類型，表示國(guó)家(地區(qū))自身和周邊地區(qū)的競(jìng)技水平均較低；第4象限高低類型，表示國(guó)家(地區(qū))自身競(jìng)技水平較高，周邊地區(qū)較低。

從散點(diǎn)圖來看(圖2)，各階段絕大部分國(guó)家(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)成績(jī)位于第1和第3象限，呈現(xiàn)出高高、低低集聚趨勢(shì)，即世界競(jìng)技體育實(shí)力的確存在正的空間自相關(guān)作用。另外，很大一部分點(diǎn)都是趨近于原點(diǎn)，只有為數(shù)不多的點(diǎn)是相對(duì)遠(yuǎn)離原點(diǎn)。一般來說，位于同一象限中越遠(yuǎn)的點(diǎn)與周圍關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，反之，越靠近原點(diǎn)的點(diǎn)則與周圍的關(guān)聯(lián)性越弱。因此，全球大部分國(guó)家(地區(qū))與周圍區(qū)域的奧運(yùn)會(huì)成績(jī)有一定的關(guān)聯(lián)性，但關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)，有的甚至沒有相關(guān)性，但也有部分國(guó)家(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)成績(jī)表現(xiàn)出較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，如第1階段中第1象限的英國(guó)、希臘、法國(guó)、德國(guó)、瑞典和美國(guó)等；第2階段和第3階段中第1象限的美國(guó)，第4階段第1象限的俄羅斯、德國(guó)、美國(guó)和中國(guó)，第3階段第4象限的俄羅斯等。這些區(qū)域奧運(yùn)會(huì)成績(jī)都與原點(diǎn)較遠(yuǎn)，其競(jìng)技體育實(shí)力與周圍區(qū)域的實(shí)力具有較強(qiáng)的正的關(guān)聯(lián)性。此外，圖2中加拿大在各階段奧運(yùn)獎(jiǎng)牌得分均屬于異常值，極大偏離了擬合的奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分權(quán)重值函數(shù)曲線，主要是因?yàn)榧幽么缶o鄰美國(guó)，而美國(guó)在各階段都獲得了較好的奧運(yùn)成績(jī)，其獎(jiǎng)牌得分遠(yuǎn)多于加拿大。

圖 2 本研究各國(guó)家(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分的Moran散點(diǎn)圖Figure 2. Olympic Medals Score and Moran Scatter of Countries (Region) in the World

3.2 LISA集聚圖分析

從LISA集聚圖來看(圖3)，奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分呈現(xiàn)出高高(High-High)集聚類型的國(guó)家(地區(qū))逐階段減少。從第1階段北美的加拿大和西、北歐為主十幾個(gè)國(guó)家(地區(qū))減少至第4階段的2個(gè)國(guó)家。從全球范圍來看，無論各階段高高集聚類型的國(guó)家(地區(qū))數(shù)量如何變化，始終只有北美的加拿大和歐洲部分國(guó)家(地區(qū))表現(xiàn)出高高聚集分布特點(diǎn)，且呈逐階段減弱趨勢(shì)。這是受到競(jìng)技體育全球化的影響，特別是自第3階段起，競(jìng)技體育項(xiàng)目在亞洲、非洲、拉美等國(guó)家(地區(qū))的廣泛發(fā)展，越來越多的國(guó)家(地區(qū))在奧運(yùn)會(huì)上成績(jī)表現(xiàn)優(yōu)異，全球競(jìng)技體育實(shí)力水平呈現(xiàn)均衡化發(fā)展的趨勢(shì)。

圖 3 本研究世界各國(guó)家(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分LISA Cluster Map圖Figure 3. Lisa Cluster Maps of Countries(Region) Olympic Medals Score

奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分呈現(xiàn)低低(Low-Low)集聚類型的國(guó)家(地區(qū))是4個(gè)階段中數(shù)量最多的。前3個(gè)階段處于這種集聚類型的國(guó)家(地區(qū))數(shù)量變化不大，包括非洲、南美和西南亞等區(qū)域在內(nèi)有80多個(gè)國(guó)家(地區(qū))，到了第4階段處于該類型的國(guó)家(地區(qū))有了小幅的減少，如西南亞的部分國(guó)家(地區(qū))，哈薩克斯坦、阿富汗、吉爾吉斯斯坦、印度、巴基斯坦、斯里蘭卡、柬埔寨、緬甸、泰國(guó)、越南等逐漸從低低集聚類型中消失；巴西、埃塞爾比亞、肯尼亞、牙買加前3個(gè)階段呈現(xiàn)低低集聚類型，但在第4階段轉(zhuǎn)變?yōu)楦叩图垲愋?；而古巴在?階段就已轉(zhuǎn)變?yōu)楦叩图垲愋?。這說明，經(jīng)過百年奧運(yùn)的發(fā)展，除了西南亞以及少數(shù)非洲和南美洲國(guó)家(地區(qū))以外，大部分非洲、和南美國(guó)家(地區(qū))仍然沒有改變其競(jìng)技體育水平相對(duì)落后的局面。

奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分表現(xiàn)為高低(High-Low)集聚類型的國(guó)家(地區(qū))數(shù)量呈現(xiàn)波浪式的發(fā)展，由第1階段澳大利亞、南非和俄羅斯，到第2階段南非1個(gè)國(guó)家和第3階段古巴1個(gè)國(guó)家，再到第4階段增至巴西、古巴、牙買加、埃塞俄比亞和肯尼亞。可以認(rèn)為，奧運(yùn)發(fā)展過程中，第2階段的南非，第3階段的古巴，第4階段的巴西、牙買加、埃塞爾比亞、肯尼亞在特定的歷史時(shí)期表現(xiàn)出的競(jìng)技體育水平發(fā)展較快，高于周邊國(guó)家(地區(qū))競(jìng)技體育水平發(fā)展。

奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分表現(xiàn)為低高(Low-High)集聚類型的國(guó)家(地區(qū))呈逐漸減少趨勢(shì)，從第1階段的30個(gè)國(guó)家(地區(qū))至第2階段的23個(gè)國(guó)家(地區(qū))，再到第3、4階段的2個(gè)和4個(gè)地區(qū)，其中，前2個(gè)階段這種集聚類型區(qū)域主要在東歐、南歐和北非等地區(qū)，第3階段集中在西歐的冰島和愛爾蘭地區(qū)，第4階段除了冰島和愛爾蘭外，增加了蒙古和芬蘭。

從圖3可知，各階段奧運(yùn)會(huì)成績(jī)空間分布表現(xiàn)出明顯的地域性，高值區(qū)域和低值區(qū)域的集聚特征顯著，其中，顯著的低值區(qū)域?yàn)閿?shù)眾多，在空間上連成若干片分布，表明非洲、拉美西北部區(qū)域的國(guó)家(地區(qū))與其周圍同樣競(jìng)技體育實(shí)力弱的區(qū)域，在空間上更多處于集聚，而并非呈現(xiàn)隨機(jī)性分布，空間異質(zhì)性則是通過低高和高低集聚類型來表現(xiàn)。比如，第4階段蒙古、芬蘭作為顯著的低高集聚類型代表區(qū)，代表負(fù)的空間關(guān)系，蒙古相對(duì)于其鄰居體育強(qiáng)國(guó)俄羅斯和中國(guó)，芬蘭也同樣相對(duì)強(qiáng)大的鄰居俄羅斯、瑞典和挪威，其競(jìng)技體育實(shí)力水平存在差距。

4 競(jìng)技體育實(shí)力差異成因空間統(tǒng)計(jì)分析

本研究前文重點(diǎn)描述了奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌得分的全局和局部空間自相關(guān)分析。然而，是何原因?qū)е赂?jìng)技體育實(shí)力呈現(xiàn)如今這種分布態(tài)勢(shì)，是研究者們一直所致力于厘清的問題，特別是國(guó)外學(xué)者，他們比較熱衷于以前一屆奧運(yùn)會(huì)成績(jī)或奧運(yùn)會(huì)周期中的其他重要比賽為依據(jù)，提出影響奧運(yùn)會(huì)成績(jī)的因素，進(jìn)而能對(duì)下一屆奧運(yùn)成績(jī)做出預(yù)測(cè)。從表2中看出，雖然不同研究者采用的研究方法和手段各異，但是，最終獲得的奧運(yùn)會(huì)成績(jī)影響因素主要包括經(jīng)濟(jì)、政治制度、人口、收入和氣候等幾個(gè)方面。

本研究對(duì)奧運(yùn)會(huì)成績(jī)空間自相關(guān)研究結(jié)果表明，不同競(jìng)技體育實(shí)力的國(guó)家(地區(qū))之間仍然具有一定的空間集聚特征，存在空間依賴性。本研究采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，既可與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)一樣進(jìn)行回歸分析，又可將地理空間效應(yīng)納入到模型框架中，有利于對(duì)奧運(yùn)會(huì)成績(jī)差異成因做出更準(zhǔn)確的判斷與把握。

表 2 奧運(yùn)會(huì)成績(jī)影響因素研究一覽表[6,7,9,10]Table 2 Influence Factors of Olympic Performance

本研究采用第30屆奧運(yùn)會(huì)所在年份的截面數(shù)據(jù)對(duì)奧運(yùn)會(huì)成績(jī)差異進(jìn)行回歸函數(shù)估計(jì)，步驟：1)采用經(jīng)典OLS回歸方法，設(shè)世界各國(guó)(地區(qū))為區(qū)域單元，以奧運(yùn)會(huì)成績(jī)?yōu)橐蜃兞?，根?jù)數(shù)據(jù)的可得性，選取國(guó)土面積(X1)、人口數(shù)量(X2)、GDP(X3)、人均GDP(X4)、國(guó)家(地區(qū))預(yù)算支出(X5)和15歲以上識(shí)字率(X6)6個(gè)具體指標(biāo)為自變量。判斷上述6個(gè)自變量是否對(duì)因變量有顯著的解釋能力，如果某變量沒有顯著的解釋能力，將舍棄該變量。2)由于空間計(jì)量模型包括空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)兩種，如何選擇這兩種模型，Anselin在2005年提出判別準(zhǔn)則，即先進(jìn)行多元線性回歸(OLS)分析，如果在空間依賴性的檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，LM-lag較之LM-error 在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，則選擇空間滯后模型，相反，如果LM-error比LM-lag在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，則選擇空間誤差模型，如果兩者都不顯著，那么，就保留OLS回歸的結(jié)果。3)根據(jù)經(jīng)典回歸模型判斷的結(jié)果，選用奧運(yùn)會(huì)成績(jī)空間滯后模型(SLM)或空間誤差模型(SEM)進(jìn)行截面空間回歸分析。

OLS回歸模型中，國(guó)土面積(X1)、國(guó)家(地區(qū))年度支出(X5)和15歲以上識(shí)字率(X6)3項(xiàng)指標(biāo)通過顯著性檢驗(yàn)，都在0.05的顯著性水平下，說明這3項(xiàng)指標(biāo)對(duì)奧運(yùn)會(huì)成績(jī)具有明顯的影響，并具有明顯的正相關(guān)。除這3項(xiàng)指標(biāo)外，其他自變量均未通過顯著性檢驗(yàn)，說明其對(duì)奧運(yùn)會(huì)成績(jī)的影響不是很明顯，所以，在后續(xù)空間滯后模型中應(yīng)舍棄這些變量。

奧運(yùn)會(huì)成績(jī)空間滯后模型估計(jì)通過了空間異方差檢驗(yàn)(Breusch-Pagan,BP檢驗(yàn))和空間相關(guān)性診斷(Likelihood Ratio,似然比檢驗(yàn)),3個(gè)解釋變量估計(jì)參數(shù)也都可以通過5%顯著性水平Z檢驗(yàn)，說明奧運(yùn)會(huì)成績(jī)空間滯后模型設(shè)計(jì)是可行的?？臻g滯后模型中空間滯后系數(shù)(W_CJ30)呈現(xiàn)高度顯著，似然比統(tǒng)計(jì)量為17.521 67，也呈現(xiàn)高度顯著，表明奧運(yùn)會(huì)成績(jī)間確實(shí)存在空間相關(guān)性，這種相關(guān)性主要是來自鄰近區(qū)域間的相互影響。

表 3 本研究多元線性回歸(OLS)估計(jì)結(jié)果一覽表Table 3 Estimate Result of Multivariable Linear Regression

表 4 本研究空間滯后模型(SLM)估計(jì)結(jié)果一覽表Table 4 Estimate Result of Spatial Lag Model

空間滯后模型中的R2值為0.821 065，說明國(guó)土面積、國(guó)家(地區(qū))預(yù)算支出和15歲以上識(shí)字率這3個(gè)解釋變量對(duì)本國(guó)(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)成績(jī)方差變動(dòng)解釋能力較好。這3個(gè)變量在一定程度上說明了奧運(yùn)會(huì)成績(jī)差異形成的原因。一個(gè)國(guó)家(地區(qū))的國(guó)土面積大小也意味著其自然資源和社會(huì)資源的儲(chǔ)備能力。資源豐富的國(guó)家(地區(qū))，擁有多種多樣的氣候特點(diǎn)、地域特征和文化形態(tài)，會(huì)促進(jìn)形式各異的競(jìng)技項(xiàng)目發(fā)展和繁衍。模型表明，國(guó)土面積與奧運(yùn)會(huì)成績(jī)成正相關(guān)，隨著國(guó)土面積的增加，國(guó)家(地區(qū))獲得獎(jiǎng)牌數(shù)也越多?？梢哉J(rèn)為，廣闊的國(guó)土，擁有更多的地理資源，在選擇奧運(yùn)會(huì)比賽項(xiàng)目和訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)員上具有更多的發(fā)展空間，使得國(guó)家(地區(qū))在奧運(yùn)會(huì)上表現(xiàn)其競(jìng)技實(shí)力的機(jī)會(huì)更多。國(guó)家(地區(qū))預(yù)算支出也稱政府預(yù)算支出，是政府的基本財(cái)政支出計(jì)劃，而體育事業(yè)發(fā)展支出是每一個(gè)國(guó)家(地區(qū))預(yù)算支出的組成部分之一。一般來說，國(guó)家(地區(qū))預(yù)算支出加大，體育事業(yè)發(fā)展支出也會(huì)相應(yīng)的有所增加，因而，在奧運(yùn)會(huì)上獲得獎(jiǎng)牌的可能性也會(huì)增加。15歲以上識(shí)字率代表著國(guó)家(地區(qū))受教育水平，受教育水平從側(cè)面反映了作為一個(gè)國(guó)家(地區(qū))整體從事體育運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)員和教練員以及從事運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練、保健康復(fù)、技術(shù)研發(fā)等與體育密切相關(guān)人員的文化素質(zhì)，因而，受教育水平高的國(guó)家(地區(qū))，在競(jìng)技體育比賽中獲得獎(jiǎng)牌的機(jī)會(huì)也將越大。

5 結(jié)束語

從全局空間自相關(guān)來看，奧運(yùn)會(huì)成績(jī)空間自相關(guān)性較弱，各國(guó)(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)成績(jī)?cè)诳臻g地域差異性不太明顯，但仍然存在一定集聚現(xiàn)象。局部自相關(guān)結(jié)果表明，世界競(jìng)技體育實(shí)力較高和較低的區(qū)域分別在北美洲北部、歐洲和非洲、拉丁美洲北部區(qū)域集聚，明顯呈現(xiàn)兩極分化的現(xiàn)象。同時(shí)，表現(xiàn)為高-高、高-低和低-高集聚類型國(guó)家(地區(qū))的數(shù)量各階段存在較大的差異，且呈逐漸減緩趨勢(shì)，但表現(xiàn)為低低集聚類型的國(guó)家(地區(qū))特別是非洲大部分國(guó)家(地區(qū))仍然沒有得到較大的改變。除非洲外，歐洲、亞洲、美洲的競(jìng)技體育發(fā)展存在一定的擴(kuò)散效應(yīng)，能夠輻射帶動(dòng)周圍區(qū)域競(jìng)技體育的共同發(fā)展，從而縮小全局競(jìng)技體育水平差異，使得夏季奧運(yùn)會(huì)發(fā)展的第4階段，世界上大部分國(guó)家(地區(qū))的競(jìng)技體育實(shí)力水平分布帶有較大的隨機(jī)和離散色彩。從奧運(yùn)會(huì)成績(jī)空間滯后模型來看，國(guó)土面積、國(guó)家(地區(qū))預(yù)算支出和15歲以上識(shí)字率是本國(guó)(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)成績(jī)差異的主要決定因素，具有正相關(guān)影響，且各國(guó)(地區(qū))奧運(yùn)會(huì)成績(jī)間空間相關(guān)性主要來自鄰近區(qū)域間的相互影響。從當(dāng)前奧運(yùn)會(huì)發(fā)展趨勢(shì)來看，區(qū)域競(jìng)技實(shí)力的空間影響和作用正在加強(qiáng)，競(jìng)技體育實(shí)力優(yōu)勢(shì)區(qū)域和弱勢(shì)區(qū)域表現(xiàn)出長(zhǎng)期空間集聚特征，從而形成部分國(guó)家(地區(qū))“壟斷”局面。因此，為實(shí)現(xiàn)奧運(yùn)會(huì)的良性發(fā)展，世界競(jìng)技體育實(shí)力均衡化將是體育組織者和管理者努力的方向和目標(biāo)。

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Spatial Autocorrelation Analysis of Competitive Sport Strength in the World—Based on the Result of the 1st～30thSummer Olympic Games

CHEN Dan1,ZHAO Hai-yan2

By using spatial econometrics theory and softwares (ArcView GIS and GeoDA),this paper researched characteristics and causes of strength difference of competitive sports in the world.The result showed the Olympic medal scores have the cluster effect and the wavy changes,Moran scatter plot and LISA cluster map further revealed cluster types and spatial changes in the whole world.Spatial Lag Model showed that “national area”,“national budgetary expenditure” and “age 15 and over can read and write” cause positive effects on Olympic result,they are the main reasons for sport strength difference among the world regions.

competitivesport;strength;spatialautocorrelation;OlympicGames

2015-02-14；

2015-05-24

廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)“十二五”規(guī)劃項(xiàng)目 (GD13CTY02)。

陳丹(1978-)，女，江西彭澤人，副教授，博士，主要研究方向?yàn)楦?jìng)技體育理論與實(shí)踐，E-mail：chendan6688@163.com；趙海燕(1977-)，女，湖北荊門人，講師，博士，主要研究方向?yàn)轶w育社會(huì)學(xué)，E-mail：20493605@qq.com。

1.華南理工大學(xué) 體育學(xué)院，廣東 廣州 510640；2.中國(guó)民航大學(xué) 體育部，天津 300300 1.South China University of Technology，Guangzhou 510640，China；2.Civil Aviation of China，Tianjin 300300，China.

1002-9826(2015)05-0011-05

10.16470/j.csst.201505002

G811.8

A