胡精超，王 莉

(1.河南理工大學(xué) 體育學(xué)院，河南 焦作 454003；2.河南理工大學(xué) 測繪與國土信息工程學(xué)院，河南 焦作 454003)

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河南省大學(xué)生身體素質(zhì)與社會經(jīng)濟時空異質(zhì)性分析
——以河南理工大學(xué)為例

胡精超1，王 莉2

(1.河南理工大學(xué) 體育學(xué)院，河南 焦作 454003；2.河南理工大學(xué) 測繪與國土信息工程學(xué)院，河南 焦作 454003)

運用ArcGIS10.1空間關(guān)系建模工具對2011、2015年河南理工大學(xué)體質(zhì)測試成績與河南省縣域社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系進行研究。通過選取2011、2015年體質(zhì)測試成績作為其衡量指標(biāo)，采用普通最小二乘法(OLS)和地理加權(quán)回歸(GWR)模型進行時間和空間異質(zhì)性分析，應(yīng)用柵格空間工具分析2015至2011年河南理工大學(xué)學(xué)生體質(zhì)測試成績時空變化特征，得出三項結(jié)果：大學(xué)生身體素質(zhì)具有顯著的空間效應(yīng)，隨著地理區(qū)域的不同，社會經(jīng)濟等因素對大學(xué)生身體素質(zhì)的影響程度有著明顯的區(qū)別，但其相關(guān)性已經(jīng)成為負相關(guān)關(guān)系，即隨著人均可支配收入的提高，體質(zhì)水平有所下降；各縣教育支出與該地區(qū)學(xué)生的體質(zhì)水平有一定關(guān)系，從2011年的負相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)?015年正相關(guān)；經(jīng)濟的發(fā)展可以為人們提供更好的生活條件，但是經(jīng)濟的發(fā)展并不意味著人們體質(zhì)水平的提高，2011年與2015年各縣平均成績均呈下降趨勢。

普通最小二乘法；地理加權(quán)回歸；空間異質(zhì)性；ArcGIS

21世紀(jì)以來，我國大學(xué)生身體素質(zhì)持續(xù)下滑，大學(xué)生耐力和速度素質(zhì)指標(biāo)從大一到大四逐年呈下降趨勢[1-2]。其中，2010年大學(xué)生身體素質(zhì)與1985年相比，呈現(xiàn)為持續(xù)下降的趨勢，尤其是心肺功能肺活量下降了近 10%[3]。為了落實健康第一的指導(dǎo)思想，加強學(xué)校的體育工作，促進學(xué)生積極參加體育鍛煉，并養(yǎng)成良好的鍛煉習(xí)慣，教育部于2014年修訂頒布了《國家學(xué)生體質(zhì)健康標(biāo)準(zhǔn)》(以下簡稱《新標(biāo)準(zhǔn)》)[4]。2016年10月25日，中共中央、國務(wù)院根據(jù)黨的十八屆五中全會戰(zhàn)略部署，印發(fā)了《健康中國2030規(guī)劃綱要》(以下簡稱《綱要》)[5]。這個綱領(lǐng)為未來15年健康領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展提供了強大保障。

一、前期研究成果

大學(xué)生身體素質(zhì)空間差異性與各地的經(jīng)濟、社會、自然條件等多元化信息相關(guān)，如張?zhí)斐裳芯苛宋覈嗌倌晟L發(fā)育與自然環(huán)境的差異性[6]，尹小儉等研究社會經(jīng)濟及自然環(huán)境因素對大學(xué)生體格發(fā)育影響的性別差異[7]。對身體素質(zhì)與經(jīng)濟社會等因素進行普通回歸分析(例如Ordinary Least Square，簡稱OLS)過于簡單，而傳統(tǒng)的 OLS 只是對參數(shù)進行全局分析，不能反映參數(shù)在不同地理空間的非平穩(wěn)性。當(dāng)考慮空間相關(guān)和空間差異時，經(jīng)典的統(tǒng)計估計方法不再有效，在這種情況下，空間變系數(shù)地理加權(quán)回歸模型就能很好地處理這種問題。本文運用GIS技術(shù)和空間視角去研究河南省大學(xué)生體制測試數(shù)據(jù)，能夠更全面地認識河南省大學(xué)生體質(zhì)發(fā)展情況，以及體質(zhì)健康與地域空間、經(jīng)濟社會的關(guān)系。

二、數(shù)據(jù)與研究方法

(一)數(shù)據(jù)選取

本研究選取河南理工大學(xué)(以下簡稱理工大)2011和2015年大一新生體育測試數(shù)據(jù)，剔除無效數(shù)據(jù)，保留6371名2011年級大一新生和5568名2015級大一新生數(shù)據(jù)。以體質(zhì)測試成績作為指標(biāo)，通過《河南省統(tǒng)計年鑒》(2011和2015年)獲得河南省各個縣的相關(guān)社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)[8-9]，包括常住人口、從業(yè)人員、生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值、公共財政預(yù)算收入、衛(wèi)生機構(gòu)床位數(shù)、衛(wèi)生技術(shù)人員、教育支出等。以河南省縣域數(shù)字地圖(shp格式)作為底圖進行空間差異性分析，所有數(shù)據(jù)均使用ArcGIS10.1軟件進行分析處理。

2011年理工大體質(zhì)測試平均分81.056 55分，2015年體質(zhì)測試標(biāo)準(zhǔn)變化后平均成績72.723 2分。在ArcGIS10.1中，以河南省各縣體質(zhì)測試平均分為變量制作專題圖(圖1)。由于缺少濟源市相關(guān)學(xué)生體質(zhì)測試成績和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，故其沒有包含在本次研究范圍中。

(二)研究方法

回歸分析是最常用的統(tǒng)計方法，可以用于了解或預(yù)測某地可能發(fā)生某事的原因。

1.普通最小二乘法

普通最小二乘法是所有回歸方法中最著名的方法。研究因變量和解釋變量的關(guān)系，應(yīng)用最小二乘法求多項式的系數(shù)，使每個點的“誤差”的平方之和最小。有因變量{xij}及解釋變量{yij}，OLS回歸模型為

式中：回歸系數(shù)β被假定在整個區(qū)域內(nèi)取一個常數(shù)值，采用最小二乘法估計βj。

在全局回歸模型中，當(dāng)存在兩個或更多冗余變量共同提供同一“信息”時，結(jié)果并不可靠。如果解釋變量存在強關(guān)聯(lián)并且總體上是線性的，則變量表現(xiàn)出多重共線性。方差膨脹因子(VIF)用于測量解釋變量中的冗余。一般來說，與大于7.5的VIF值關(guān)聯(lián)的解釋變量應(yīng)逐一從回歸模型中移除。

2.地理加權(quán)回歸分析

地理加權(quán)回歸[10-11]分析方法是允許模型系數(shù)β在空間上變化的回歸分析方法。傳統(tǒng)的OLS只是對參數(shù)進行“平均”或“全局”分析，不能反映參數(shù)在不同地理空間的非平穩(wěn)性。地理加權(quán)回歸(GWR)在數(shù)據(jù)處理時考慮局部特征作為權(quán)重，通過對數(shù)據(jù)集中的各要素擬合回歸方程。GWR公式表示為

式中：系數(shù)βj的下標(biāo)表示與觀測值相聯(lián)系的參數(shù)，是關(guān)于空間位置(ui,vi)的n+1元函數(shù)，通過檢驗每個采樣點明確定義的鄰域內(nèi)的點集來確定；ε是第i個空間位置的隨機誤差。

首先，通過普通最小二乘法獲得一個正確的OLS模型，獲得與體質(zhì)測試成績相關(guān)性大的因素。然后，使用同樣的解釋變量進行地理加權(quán)回歸分析。

三、研究結(jié)果與分析

(一)各縣體質(zhì)測試成績回歸分析

本研究選取2011和2015年理工大大一新生體質(zhì)測試成績在河南省各個縣的平均分為因變量，常住人口、從業(yè)人員、生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值等經(jīng)濟指標(biāo)為解釋變量。使用ArcGIS10.1軟件創(chuàng)建各縣體質(zhì)測試平均分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)庫，運用空間關(guān)系建模工具中的OLS工具進行回歸分析，將結(jié)果中大于7.5的方差膨脹因子(VIF)值關(guān)聯(lián)的解釋變量逐一從回歸模型中移除，最終保留與體質(zhì)測試成績相關(guān)性大的3個解釋變量：人均生產(chǎn)總值、教育支出和人均可支配收入。2011年和2015年VIF分別為1.783 932到2.429 106和1.783423到2.416 577，均小于7.5。AICc(Akaike信息準(zhǔn)則的小樣本修正版)分別為575.29和508.299。每個解釋變量的系數(shù)既反映它與因變量之間的關(guān)系強度，也反映它與因變量之間的關(guān)系類型，系數(shù)為負表明呈現(xiàn)負相關(guān)。3個解釋變量中，2011年均為負數(shù)，2015年只有人均可支配收入為負數(shù)。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入系數(shù)遠遠大于人均生產(chǎn)總值和教育支出?？傮w看來，現(xiàn)階段社會經(jīng)濟對大學(xué)生身體素質(zhì)有一定的影響，2011年是負相關(guān)，2015年是正相關(guān)。偏高預(yù)計值和偏低預(yù)計值將反映隨機噪聲，創(chuàng)建隨機噪聲的直方圖大致呈正態(tài)分布圖，說明偏差具有統(tǒng)計學(xué)上的顯著性。

(二)各縣體質(zhì)測試成績地理加權(quán)回歸分析

應(yīng)用普通最小二乘法獲得的3個解釋變量，與因變量各縣體質(zhì)測試平均分進行地理加權(quán)回歸分析。在ArcGIS10.1中,應(yīng)用GWR工具,生成縣域體質(zhì)測試成績地理加權(quán)回歸的殘差圖(圖2)、系數(shù)圖(圖3、圖4)。條件數(shù)(Cond)的值都小于30，估計效果很理想。殘差均小于3，模型擬合良好。社會經(jīng)濟因素的關(guān)聯(lián)系數(shù)從大到小依次為：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入>人均生產(chǎn)總值>教育支出。

圖2可以顯示預(yù)測異常地區(qū)。從圖2a可以看出，深藍色顯示的平輿縣、盧氏縣和深紅色標(biāo)注的靈寶市、西峽縣、內(nèi)鄉(xiāng)縣、方城縣、社旗縣、淮濱縣、鄢陵縣和林州市等存在較高的偏差。由于靈寶市體質(zhì)測試分?jǐn)?shù)較高，林州市、西峽縣的體質(zhì)測試成績較低，導(dǎo)致這些地區(qū)存在較高的偏差。從圖2b可以看出，深藍色顯示的林州市、博愛縣、新鄭市和深紅色標(biāo)注的靈寶市、衛(wèi)輝市、唐河縣、澠池縣、襄城縣等存在較高的偏差，由于靈寶市、林州市、西峽縣體質(zhì)測試分?jǐn)?shù)較高導(dǎo)致這些地區(qū)存在較高的偏差。

圖3強調(diào)了一個明顯的變化格局，人均生產(chǎn)總值的系數(shù)河南省西北部地區(qū)數(shù)據(jù)高而東南部數(shù)據(jù)較低，教育投入的系數(shù)東北部和西南部高而東南部和西北地區(qū)偏低，而城鎮(zhèn)居民可支配收入河南省東部地區(qū)高于西部地區(qū)。

圖4顯示，人均生產(chǎn)總值的系數(shù)河南省中部地區(qū)數(shù)據(jù)高而東北部和西南部系數(shù)低，教育投入的系數(shù)東北部高而西南地區(qū)偏低，而城鎮(zhèn)居民可支配收入河南省西南地區(qū)和東北高于中部地區(qū)。

表1顯示了自變量和采用OLS方法估計的全局回歸參數(shù)，同時也顯示了GWR測參數(shù)估計(表示為計算出的一個數(shù)據(jù)范圍)。說明整個 GWR 局域估計模型能較好地反映各縣體質(zhì)測試成績以及鄰域經(jīng)濟社會等指標(biāo)對該地區(qū)體質(zhì)的綜合影響。

(三)對GWR的殘差進行空間自相關(guān)分析

全局空間自相關(guān)(Moran’s I等)是指標(biāo)用來研究的屬性值在整個空間的特征描述，通過分析了解空間中是否存在異常值或集聚現(xiàn)象。許多空間數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)或殘差格局都表現(xiàn)出相鄰區(qū)域具有相似的數(shù)值(正的空間自相關(guān))，違背了回歸模型的核心假設(shè)。對地理加權(quán)回歸殘差計算空間自相關(guān)(Moran’s I)指數(shù)，可確保回歸殘差在空間上隨機分布。高殘差或低殘差(模型偏高預(yù)計值和偏低預(yù)計值)在統(tǒng)計學(xué)上的顯著聚類表明錯誤地指定了GWR模型，需要修改解釋變量，重新指定GWR模型。ArcGIS 10.1的空間自相關(guān)(Moran’s I)工具，可以通過分析結(jié)果確?；貧w殘差在空間的上隨機分布。

四、結(jié)果與分析

(一)體質(zhì)與收入水平關(guān)系

由表1可以看出，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入系數(shù)最大，并且均為負值，說明人均收入水平對青少年體質(zhì)影響較大，且呈現(xiàn)負相關(guān)的關(guān)系。人均可支配收入高的市縣(圖5)，如鄭州、洛陽、平頂山等市區(qū)的人均可支配收入均較高，但學(xué)生體質(zhì)水平一般。人均可支配收入較低的區(qū)域，如原陽縣、封丘縣、魯山縣、舞陽縣、寧陵縣2011年大學(xué)生體質(zhì)水平一般，而2015年體質(zhì)測試成績均較高。結(jié)果表明，社會經(jīng)濟對一個地區(qū)的青少年體質(zhì)水平有一定的影響，但已經(jīng)成負相關(guān)關(guān)系。隨著人均可支配收入的提高，生活質(zhì)量改善，青少年體育運動時間反而少了，體質(zhì)水平有所下降。

(二)體質(zhì)與教育支出關(guān)系

由表1可以看出，2011年各縣的教育支出與青少年體質(zhì)水平呈現(xiàn)負相關(guān)，2015年呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。雖然教育支出的系數(shù)均小于人均生產(chǎn)總值，但是2015年各縣教育支出的系數(shù)有所增長，說明一個地區(qū)的教育支出與這個地區(qū)學(xué)生的體質(zhì)水平有一定關(guān)系，從負相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)檎嚓P(guān)，說明學(xué)生的體質(zhì)水平隨著教育投入也在提高。

(三)體質(zhì)與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系

國民生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值居民消費支出、人均可支配收入等經(jīng)濟指標(biāo)與人均生產(chǎn)總值均為經(jīng)濟指標(biāo)，由于存在多重共線性，故保留人均生產(chǎn)總值和城鎮(zhèn)居民可支配收入來體現(xiàn)一個地區(qū)的經(jīng)濟情況。經(jīng)過分析得知，人均生產(chǎn)總值的系數(shù)由2011年的負數(shù)變?yōu)?015年正數(shù)，但是小于一個地區(qū)的教育支出系數(shù)，說明人均生產(chǎn)總值等經(jīng)濟因素對青少年體質(zhì)水平影響是正相關(guān)關(guān)系，但是影響在減弱。社會經(jīng)濟的變化對身體素質(zhì)的影響表現(xiàn)出階段性和差異性。人的體質(zhì)遺傳因素和生活自然環(huán)境、經(jīng)濟社會環(huán)境有一定相關(guān)性。體質(zhì)的強弱受生活環(huán)境、營養(yǎng)、健康等因素影響，同時也受人們的教育程度、消費觀念等條件的影響。但是，在不同的經(jīng)濟發(fā)展時期，社會經(jīng)濟對國民體質(zhì)的影響是不同的。經(jīng)過多年的經(jīng)濟高速增長，河南省經(jīng)濟已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化，經(jīng)濟發(fā)展也達到了一定高度，對體質(zhì)的影響作用逐漸減小。

(四)體質(zhì)與測試標(biāo)準(zhǔn)關(guān)系

運用ArcGIS10.1軟件空間分析功能中的柵格計算器功能求得河南省2015年與2011年體質(zhì)測試成績差值圖(圖6)。2011年體質(zhì)測試平均分為71～86.5分，2015年平均分為67.5～78.35分，各縣平均成績均呈下降趨勢，其中，下降最多的為林州市、鄢陵縣、方城縣、社旗縣、西峽縣、陜縣、魯山縣等縣市。體質(zhì)下降并不能說明大學(xué)生總體體質(zhì)水平降低，而是《新標(biāo)準(zhǔn)》要求大學(xué)學(xué)生的必測項目全部一致：50米跑、坐位體前屈、立定跳遠、引體向上、仰臥起坐、1 000米跑/800米跑。50米跑的權(quán)重值為20%，1 000米/800米跑的權(quán)重值為由30%降到20%，改變了原有2007年《國家學(xué)生體質(zhì)健康標(biāo)準(zhǔn)》的選測項目。所以，2014年以前學(xué)生在體質(zhì)測試時選擇自己的優(yōu)勢項目進行測試，而在新標(biāo)準(zhǔn)制定后，所有學(xué)生的測試項目一致，導(dǎo)致總體測試分?jǐn)?shù)下降。《新標(biāo)準(zhǔn)》中把立定跳遠和50米跑作為兩項進行測試，權(quán)重之和為40%，這也就導(dǎo)致學(xué)生體質(zhì)成績較低的原因。

五、結(jié) 語

(1)從實證結(jié)果可以看出，河南省各縣大學(xué)生身體素質(zhì)存在著地理空間上的關(guān)聯(lián)，具有顯著的空間效應(yīng)，這可以從體質(zhì)測試成績中看出。2011年和2015年體質(zhì)測試成績高的縣市略有不同，原陽縣、封丘縣、魯山縣、舞陽縣、寧陵縣等縣在2015年體質(zhì)測試成績較高。傳統(tǒng)的 OLS 只是對參數(shù)進行“平均”或“全局”分析，不能反映參數(shù)在不同地理空間的非平穩(wěn)性。GWR 模型得到的回歸系數(shù)有著顯著的差異性，表明隨著地理區(qū)域的不同，社會經(jīng)濟自然等因素對大學(xué)生身體素質(zhì)的影響程度有著明顯的區(qū)別。

(2)河南省各縣大學(xué)生身體素質(zhì)不僅存在空間依賴性，而且也存在顯著空間異質(zhì)性。本次研究僅選擇社會經(jīng)濟指標(biāo)對大學(xué)生身體素質(zhì)的影響，而沒有考慮一個地區(qū)的自然環(huán)境等因素。由于氣溫對人體的運動速度和耐力影響顯著，而國民體質(zhì)綜合指數(shù)中速度和耐力所占的權(quán)重較大，導(dǎo)致氣溫對國民體質(zhì)綜合指數(shù)有較大影響。自然環(huán)境也包含一個地區(qū)的空氣質(zhì)量，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，機動車增加，水土流失，生態(tài)環(huán)境遭到破壞，霧霾天氣增加，霧霾程度的加重，同樣也會影響群眾的健身活動和國民體質(zhì)健康發(fā)展[12]。本次研究并沒有將空氣質(zhì)量等因素與大學(xué)生體質(zhì)的影響進行研究，這將是今后的一個重要研究方向。

(3)經(jīng)濟的發(fā)展可以為人們提供更好的生活和健身條件，但是經(jīng)濟的發(fā)展并不意味著人們體質(zhì)水平的提高。正是由于看到了國家高速發(fā)展下的工業(yè)化、城鎮(zhèn)化和人口老齡化給生活環(huán)境帶來的挑戰(zhàn)，中共中央、國務(wù)院頒布《綱要》，促進國民參加體育鍛煉，提高居民健康水平，提高國民身體素質(zhì)。在國家將全民健身上升為國家戰(zhàn)略的時代背景下，更應(yīng)該加強體育鍛煉，轉(zhuǎn)變觀念，培養(yǎng)健康的生活方式，提高身體素質(zhì)。

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[4] 教育部.教育部關(guān)于印發(fā)《國家學(xué)生體質(zhì)健康標(biāo)準(zhǔn)(2014年修訂)》的通知[EB/OL].(2014-07-07)[2016-12-23].http://www.moe.edu.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/s3273/201407/171692.html.

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[責(zé)任編輯 曹 琪]

The spatial and temporal heterogeneity analysis of college students’ physical fitness and social economy in Henan province A case study of Henan Polytechnic University

HU Jingchao1, WANG Li2

(1.SchoolofPhysicalEducation,HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo454003,Henan,China;2.SchoolofSurveying&LandInformationEngineering,HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo454003,Henan,China)

This paper studied the relationship between physical fitness and the social economic data of Henan province from 2011 to 2015 by means of spatial relationship modeling tools of ArcGIS10.1. Based on physical fitness test scores of 2011 and 2015, this paper analyzed the spatial and temporal heterogeneity to reveal internal motivation and formation mechanism of the students’ physical fitness spatial distribution in Henan province by means of ordinary least squares (OLS) and geographically weighted regression (GWR) model. This paper also analyzed the spatial and temporal variation characteristics of students’ physical fitness test scores from 2015 to 2011 in Henan Polytechnic University by means of raster spatial analysis tools. The results were: college students’ physical quality in Henan province has significant spatial effect, with the different geographical regions, the influence from the degree of social and economic factors on the physical quality of college students has a significant difference. But its relevance has become a negative correlation, with the per capita disposable income increased, the physical level has declined; there is close relationship between the students’ physical level and the county’s education expenditure in that area, it showed a negative correlation in 2011 while a positive correlation in 2015; regional economic development can provide people with better living and fitness conditions, but it does not means that people’s physical level will be improved. Physical test average scores of 2015 decreased compared with that of 2011.

Ordinary Least Squares; Geographical Weighted Regression; spatial heterogeneity; ArcGIS

10.16698/j.hpu(social.sciences).1673-9779.2017.03.017

2017-03-19;

2017-05-23

國家社會科學(xué)基金項目(15BTY044)；河南理工大學(xué)教改重點項目(2015JG021)；河南理工大學(xué)博士基金(SKB2016-10)。

胡精超(1982—)，男，河南新鄉(xiāng)人，博士，講師，主要從事體育保健康復(fù)研究。

E-mail：wangli29@hpu.edu.cn

G804.49

A

1673-9779(2017)03-0104-07

胡精超，王莉. 河南省大學(xué)生身體素質(zhì)與社會經(jīng)濟時空異質(zhì)性分析——以河南理工大學(xué)為例 [J].河南理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2017，18(3):104-110.