王 莉，胡精超

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

2016年，《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》提出“促進(jìn)群眾體育與競(jìng)技體育全面協(xié)調(diào)發(fā)展”的戰(zhàn)略規(guī)劃。2016年，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》，健康中國(guó)建設(shè)上升為國(guó)家戰(zhàn)略，健康中國(guó)建設(shè)成為全面建成小康社會(huì)的重要保障。黨的十九大報(bào)告指出，人民健康是民族昌盛和國(guó)家富強(qiáng)的重要標(biāo)志。體質(zhì)健康區(qū)域差異及對(duì)策研究將有助于分析體質(zhì)下降的原因，對(duì)改善人民的健康狀況具有重要的意義。

研究國(guó)民體質(zhì)健康的指標(biāo)方面，齊良書(shū)等（2011）用自評(píng)健康作為健康評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)計(jì)算不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位群體的健康集中指數(shù)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)收入比教育水平對(duì)健康水平的影響更大；李立清等（2015）采用平均期望壽命和死亡率來(lái)體現(xiàn)我國(guó)不同地區(qū)健康水平的差異，結(jié)果表明，在不同的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，影響居民健康水平的經(jīng)濟(jì)因素在變化；解堊（2011）以身體質(zhì)量指數(shù)（body mass index，BMI）和自評(píng)健康作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)各個(gè)地區(qū)的年齡分布、教育程度、個(gè)人收入和醫(yī)療資源等對(duì)居民的健康差異有顯著影響。

導(dǎo)致體質(zhì)差異性的影響因素較多，包括自然環(huán)境（盧福玲，2014；張?zhí)斐桑?010）、城鄉(xiāng)差異（Singn et al.，2014）、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位（Ngo et al.，2013）、醫(yī)療衛(wèi)生支出（李華等，2013）、行為和心理因素等。體質(zhì)健康除了與先天遺傳有直接關(guān)系，也受生活質(zhì)量（包括環(huán)境、營(yíng)養(yǎng)、工作性質(zhì)等）的影響（胡鵬輝等，2019；李紀(jì)江等，2010）。后天的體育鍛煉對(duì)體質(zhì)健康具有重要作用，體育鍛煉行為與人們接受體育教育程度、城鄉(xiāng)差異、收入水平、社會(huì)地位等密切相關(guān)，而這些又都與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著直接或間接的關(guān)系（胡利軍等，2005）。目前，許多研究者分別從不同人群的體質(zhì)變化、不同區(qū)域居民體質(zhì)比較和影響因素分析等方面進(jìn)行探討（顧麗娟等，2017；羅旭等，2010；張彥峰等，2012）。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市建成環(huán)境對(duì)國(guó)民體質(zhì)、肥胖、疾病等的影響逐漸體現(xiàn)出來(lái)（閻宏等，2016）。近年來(lái)，關(guān)于身體活動(dòng)、城市建成環(huán)境和健康的關(guān)系研究越來(lái)越多，特別是在高度城市化的國(guó)家。

影響體質(zhì)健康的因素是由多個(gè)系統(tǒng)交互作用的，除了個(gè)體因素、組織和機(jī)構(gòu)外，社區(qū)和政策等也起到關(guān)鍵作用。孫菊（2011）通過(guò)計(jì)量模型研究發(fā)現(xiàn)，衛(wèi)生財(cái)政投入對(duì)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的內(nèi)陸省份居民的健康改善作用更大，對(duì)沿海地區(qū)居民的健康改善作用較小。王新軍等（2012）認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、衛(wèi)生財(cái)政投入及人民健康水平三者間相互影響，衛(wèi)生財(cái)政投入和健康水平短期內(nèi)互為因果，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)衛(wèi)生財(cái)政投入存在短期促進(jìn)作用。程明梅等（2015）研究發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化對(duì)我國(guó)居民健康狀況的影響存在顯著的地域差異，應(yīng)增加對(duì)西部農(nóng)村公共衛(wèi)生資源的投入，以改善西部地區(qū)居民的健康狀況。

鑒于此，本文以國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)作為衡量體質(zhì)健康的指標(biāo)，基于粗集方法和遺傳算法，構(gòu)建包括經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和自然環(huán)境等指標(biāo)為影響因素的數(shù)據(jù)挖掘模型，對(duì)我國(guó)31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）2015年的國(guó)民體質(zhì)健康狀況進(jìn)行分析（本研究未包括我國(guó)港、澳、臺(tái)地區(qū)數(shù)據(jù)）。

1 研究對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

以中國(guó)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）為基本空間分析單元，分析《2015年國(guó)民體質(zhì)監(jiān)測(cè)公報(bào)》中我國(guó)各省國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)。本文選取的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、社會(huì)指標(biāo)和自然環(huán)境指標(biāo)共23項(xiàng)（表1），來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒—2015》。其中社會(huì)指標(biāo)除了包含反映社會(huì)發(fā)展的人口自然增長(zhǎng)率、電力消費(fèi)量等指標(biāo)（王健，2017），還包含反映各省競(jìng)技體育發(fā)展水平的等級(jí)運(yùn)動(dòng)員人數(shù)和等級(jí)教練員人數(shù)。

表1 影響我國(guó)國(guó)民體質(zhì)健康的指標(biāo)體系Table1 Index System Affecting the National Physical Health in China

1.2 研究方法

1.2.1 探索性數(shù)據(jù)分析

探索性數(shù)據(jù)分析（exploratory data analysis，EDA）是識(shí)別數(shù)據(jù)中不常見(jiàn)的或感興趣的特征，從數(shù)據(jù)集中把非本質(zhì)的特征從重要特征中區(qū)別出來(lái)。EDA技術(shù)對(duì)從中獲取數(shù)據(jù)的樣本總體不做假設(shè)，假設(shè)檢驗(yàn)經(jīng)常被排除。從對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行定量概括意義上，經(jīng)常使用的方法包括圖表、曲線圖、箱線圖、散點(diǎn)圖等。通過(guò)各影響因素與國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)的散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)它們之間的規(guī)律，以便進(jìn)行下一步分析（李德仁等，2013）。

1.2.2 粗集分析

粗集理論能有效地分析不精確、不一致、不完整等各種不完備的信息（PAWLAK ，1982；PAWLAK et al.，1995）。由于影響國(guó)民體質(zhì)的因素眾多，采用粗集算法與遺傳算法等機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合方式，進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，消除影響因素中重復(fù)、冗余的屬性和屬性值，挖掘隱含在影響因素表中的分類決策規(guī)則，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)知識(shí)的提煉和壓縮。

對(duì)于信息系統(tǒng)S=（U，A），假設(shè)B?A而且X?U，可以通過(guò)屬性集B構(gòu)造X的上、下近似來(lái)對(duì)X進(jìn)行近似描述：下近似是根據(jù)屬性集B，所有確定屬于X的元素所構(gòu)成的集合，而上近似是根據(jù)屬性集B，那些可能屬于X的元素所構(gòu)成的集合（李玉龍，2014）。

粗集的5個(gè)定義如下：

定義1 信息系統(tǒng)的四元組S=（U，A，V，f）是一個(gè)決策表，其中，A=C∪D，C∩D=?，U表示論域（所有屬性的集合），C表示影響國(guó)民體質(zhì)健康的條件屬性集，D表示決策屬性集，即國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)。Va表示屬性a的值域，f是一個(gè)信息函數(shù)。

定義 2 R是屬性的非空有限集合，r∈R，若 Ind（R）=Ind（R-｛r｝）則稱r為R中不必要的；否則稱r為R中必要的。如果每一個(gè)r∈R都為R中必要的，則稱R為獨(dú)立的。設(shè)Q?R，若Q是獨(dú)立的，且Ind（Q）=Ind（R），則稱Q為R的一個(gè)約簡(jiǎn)。

定義3 決策屬性d關(guān)于條件屬性c的正域：

定義4 決策屬性d對(duì)條件屬性c的依賴度為：

定義5 core（c）=∪red（c），red（c）為C中不可省略的原始屬性，稱為C的核，core（c）為核屬性集，即R的所有簡(jiǎn)約的集合。

1.2.3 遺傳算法

遺傳算法是由Holland（1975）提出的仿效生物進(jìn)化過(guò)程解釋自然界中的最優(yōu)化問(wèn)題的方法。遺傳算法應(yīng)用適應(yīng)函數(shù)決定搜尋的方向，首先對(duì)求解的問(wèn)題進(jìn)行編碼，構(gòu)造染色體并產(chǎn)生初始群體，然后計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度，再進(jìn)行染色體的復(fù)制、交叉和變異等操作，產(chǎn)生新個(gè)體。經(jīng)過(guò)若干代遺傳，得到滿足要求的后代（問(wèn)題的解）。利用遺傳算法和粗集方法相結(jié)合，對(duì)國(guó)民體質(zhì)健康影響因素的決策表進(jìn)行簡(jiǎn)約，得到影響國(guó)民體質(zhì)的關(guān)鍵因素。利用遺傳算法和粗集方法進(jìn)行國(guó)民體質(zhì)健康屬性簡(jiǎn)約的具體步驟為：1）根據(jù)國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)和指標(biāo)數(shù)據(jù)建立決策信息系統(tǒng)［有決策信息的屬性D，即S=（U，A∪D）］；2）對(duì)條件屬性進(jìn)行簡(jiǎn)約，利用遺傳算法，逐一去掉一個(gè)指標(biāo)c，計(jì)算c的核值，判斷這個(gè)指標(biāo)是否保留；3）得到簡(jiǎn)約后的決策表；4）使用決策規(guī)則對(duì)未知現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測(cè)（孫玲芳等，2014）。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1）從原始決策表中較難發(fā)現(xiàn)國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)和各條件屬性之間的規(guī)律。為了研究國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)和影響因素的關(guān)系，把各類影響因素作為條件屬性，把國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)作為決策屬性構(gòu)成決策表。利用Excel制作國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)和各條件屬性的散點(diǎn)圖，初步探究其中規(guī)律。

2）對(duì)決策表進(jìn)行屬性泛化，根據(jù)空間地理位置將我國(guó)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）歸納為7大地理區(qū)域：東北地區(qū)（黑龍江、吉林、遼寧）、華東地區(qū)（山東、江蘇、安徽、上海、浙江、福建、江西）、華北地區(qū)（北京、天津、內(nèi)蒙古、山西、河北）、華中地區(qū)（河南、湖北、湖南）、華南地區(qū)（廣西、廣東、海南）、西南地區(qū)（西藏、四川、貴州、重慶、云南）和西北地區(qū)（新疆、青海、甘肅、寧夏、陜西）。我國(guó)臺(tái)灣、香港和澳門(mén)地區(qū)數(shù)據(jù)不在本研究分析范圍內(nèi)。

粗集方法適合處理離散值屬性，通常需要對(duì)連續(xù)值屬性進(jìn)行離散化處理。統(tǒng)計(jì)各個(gè)變量的直方圖，用自然斷點(diǎn)法等分別將23個(gè)屬性分為4個(gè)級(jí)別，例如，將人均生產(chǎn)總值分為：低（0.00～37 451.93）、中（37 451.94～63 587.03）、較高（63 587.04～81 824.90）、高（81 824.91～107 960.00）；國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)按照幾何分割法分為：低（0.00～97.90）、中（97.91～102.78）、較 高（102.79～103.03）、高（103.04～107.91）等。

3）并不是每個(gè)決策信息系統(tǒng)中的條件屬性都和決策屬性密切相關(guān)，因此需要對(duì)條件屬性進(jìn)行屬性提取。應(yīng)用MATLAB軟件編程實(shí)現(xiàn)基于遺傳算法的國(guó)民體質(zhì)影響因素決策表屬性約簡(jiǎn)，得到影響國(guó)民體質(zhì)健康的核心條件屬性。檢查各條件屬性值去掉后是否會(huì)改變決策結(jié)果，若不改變，則該屬性值是多余的，可以刪去。經(jīng)屬性簡(jiǎn)約后產(chǎn)生的知識(shí)規(guī)則也保留了針對(duì)國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)的有效知識(shí)規(guī)則。

4）運(yùn)用SPSS軟件中的回歸分析方法，分析關(guān)鍵影響因素對(duì)國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)的影響程度，定義P＜0.05為差異具有顯著性。

2 研究結(jié)果

2.1 探索性數(shù)據(jù)分析結(jié)果

應(yīng)用探索性數(shù)據(jù)分析方法，繪制散點(diǎn)圖，分析人均生產(chǎn)總值、公交車數(shù)量、年平均濕度、全年日照時(shí)數(shù)等影響因素與國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)之間的關(guān)系（圖1為部分散點(diǎn)圖）。從原始決策表和散點(diǎn)圖中，只能發(fā)現(xiàn)各影響因素與國(guó)民體質(zhì)之間的總體趨勢(shì)。人均生產(chǎn)總值、公交車數(shù)量、年平均濕度等指標(biāo)與國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，并且跨度比較大；全年日照時(shí)數(shù)與國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)的關(guān)系不明顯；其他指標(biāo)的散點(diǎn)圖也很難觀察出它們與國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法很難描述其中的規(guī)律，需應(yīng)用粗集方法使決策表約簡(jiǎn)后再進(jìn)一步分析。

圖1 部分條件屬性和國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)的散點(diǎn)圖Figure 1.Scatter Chart of Some Condition Attributes and National Physical Comprehensive Index

2.2 粗集方法和遺傳算法分析結(jié)果

應(yīng)用MATLAB軟件編程實(shí)現(xiàn)基于粗集方法的屬性簡(jiǎn)約，計(jì)算結(jié)果可知，由于正區(qū)域的基數(shù)（元素個(gè)數(shù)）均小于論域的基數(shù)31，γ=-6.515 0，即不存在依賴度γ值為1的依賴關(guān)系，因此決策表是不一致的。選取遺傳算法的交叉概率Pc=0.7，變異概率Pm=0.01，得到最優(yōu)解為r=［0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1］即C=［c2 c15 c18 c21 c23］，指標(biāo)代碼如表1所示，得到簡(jiǎn)約后的決策規(guī)則（表2）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在23個(gè)指標(biāo)中，影響國(guó)民體質(zhì)水平的主要因素是人均生產(chǎn)總值、等級(jí)教練員人數(shù)、公交車數(shù)量、年平均濕度和全年日照時(shí)數(shù)。

表2 泛化的全國(guó)經(jīng)濟(jì)自然數(shù)據(jù)屬性表Table 2 Generalized National Economic Natural Data Properties

再根據(jù)定義5計(jì)算條件屬性核值：C=｛c2 c15 c18 c21 c23｝，得到core（人均生產(chǎn)總值）=｛10，19｝，core（等級(jí)教練員人數(shù)）=｛3，7，16，31｝，core（年末公交車數(shù)量）=｛1，2，6，15，16，27｝，core（年平均濕度）=｛3，14，17，20｝，core（全年日照時(shí)數(shù)）=｛7，8，27｝（數(shù)字為表2中各省的編號(hào)），使決策表精練，保留用于決策的關(guān)鍵行。例如，甘肅、青海、寧夏、新疆等省份，去掉全年日照時(shí)數(shù)和人均生產(chǎn)總值，都不影響將國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)決策為“低”，因此將這幾個(gè)地區(qū)的兩個(gè)屬性值都去掉。去掉所有多余屬性值并將相同記錄合并，得到最終簡(jiǎn)化決策表（表3）。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國(guó)國(guó)民體質(zhì)呈現(xiàn)東高西低分布態(tài)勢(shì)，華南地區(qū)國(guó)民體質(zhì)水平高，華東地區(qū)國(guó)民體質(zhì)水平較高（表3簡(jiǎn)約后，華南和華東均合并為一條記錄），尤其是上海、廣東、浙江等沿海省市；華北和東北地區(qū)國(guó)民體質(zhì)水平較為多樣化（簡(jiǎn)約后保留多條記錄），北京和遼寧的國(guó)民體質(zhì)水平較高，公交車數(shù)量對(duì)這兩個(gè)地區(qū)影響更大，吉林、天津、山西等地的國(guó)民體質(zhì)水平中等，河北、黑龍江的國(guó)民體質(zhì)水平較低；華中地區(qū)國(guó)民體質(zhì)水平基本為中等，年平均濕度對(duì)華中地區(qū)國(guó)民體質(zhì)水平影響較大；西北地區(qū)整體國(guó)民體質(zhì)水平較差。

表3 最終簡(jiǎn)化的決策表Table 3 Finally Simplified Decision

2.3 國(guó)民體質(zhì)健康影響因素的回歸分析

分別以人均生產(chǎn)總值、年平均濕度、公交車數(shù)量、全年日照時(shí)數(shù)、等級(jí)教練員人數(shù)等5個(gè)變量為自變量，以國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)為因變量進(jìn)行回歸分析（表4），并對(duì)回歸系數(shù)做了t檢驗(yàn)，5個(gè)變量均通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，人均生產(chǎn)總值的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)（0.515）＞年平均濕度（0.450）＞公交車數(shù)量（0.227）＞全年日照時(shí)數(shù)（0.203）＞等級(jí)教練員人數(shù)（0.162）。結(jié)果表明，現(xiàn)階段區(qū)域經(jīng)濟(jì)是影響一個(gè)地區(qū)國(guó)民體質(zhì)的重要因素。全年日照時(shí)數(shù)、年平均濕度等自然因素是影響國(guó)民體質(zhì)的重要自然環(huán)境因素，日照時(shí)間較長(zhǎng)的地區(qū)居民體質(zhì)水平較高。年平均濕度對(duì)國(guó)民體質(zhì)的影響略小于經(jīng)濟(jì)因素，年平均濕度較高的地區(qū)人民體質(zhì)水平較高。西北地區(qū)居民體質(zhì)水平較差，這一現(xiàn)象可能是由多種因素造成的，包括自然環(huán)境因素、經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)發(fā)展因素等。

表4 回歸系數(shù)估計(jì)值表Table 4 Table of Regression Coefficient Estimates

3 分析與討論

我國(guó)地域遼闊，各個(gè)省份的自然、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)條件差異顯著，形成了區(qū)域發(fā)展不均衡現(xiàn)象。國(guó)民體質(zhì)健康狀況也同樣存在區(qū)域不均衡現(xiàn)象。本研究使用探索性數(shù)據(jù)分析方法、粗集方法和遺傳算法系統(tǒng)地研究經(jīng)濟(jì)、自然環(huán)境等因素與國(guó)民體質(zhì)健康之間的關(guān)系。主要解決兩個(gè)問(wèn)題：1）揭示地理空間對(duì)國(guó)民體質(zhì)健康的影響；2）分析影響國(guó)民體質(zhì)健康的主要經(jīng)濟(jì)和自然環(huán)境因素。

3.1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)對(duì)國(guó)民體質(zhì)健康的影響

現(xiàn)階段，區(qū)域經(jīng)濟(jì)是影響一個(gè)地區(qū)國(guó)民體質(zhì)的重要因素，人均生產(chǎn)總值高或較高的華東和華南地區(qū)國(guó)民體質(zhì)綜合水平較高。相關(guān)研究也有類似發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、公共衛(wèi)生支出等是影響中國(guó)居民健康水平時(shí)空分布的關(guān)鍵因素（齊良書(shū)，2008；杜本峰 等，2013；趙雪雁 等，2017）。經(jīng)濟(jì)水平影響了生活環(huán)境、教育程度、攝入營(yíng)養(yǎng)、體育鍛煉、消費(fèi)觀念等因素，這些都與一個(gè)地區(qū)的人均收入狀況相關(guān)。在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)期，社會(huì)經(jīng)濟(jì)對(duì)國(guó)民體質(zhì)的影響是不同的，經(jīng)過(guò)多年的經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定高度后對(duì)體質(zhì)的影響作用逐漸減?。ê姷龋?005）。2014年國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)比2010年增長(zhǎng)了0.15，全國(guó)有12個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的國(guó)民體質(zhì)水平有所提高，國(guó)民體質(zhì)提高說(shuō)明該地區(qū)居民的生活態(tài)度發(fā)生了變化，也可以反過(guò)來(lái)促進(jìn)一個(gè)地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展（齊良書(shū)，2008；王新軍等，2012）。

3.2 區(qū)域社會(huì)因素對(duì)國(guó)民體質(zhì)健康的影響

社會(huì)發(fā)展指標(biāo)與國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)存在一定關(guān)系。本文應(yīng)用粗集方法和遺傳算法分析發(fā)現(xiàn)，影響區(qū)域國(guó)民體質(zhì)健康的社會(huì)發(fā)展因素主要包括公交車數(shù)量和等級(jí)教練員人數(shù)。公交車數(shù)量反映了區(qū)域人口密度和交通條件等城鎮(zhèn)化發(fā)展水平，以及區(qū)域提供公共服務(wù)的發(fā)展水平。城鎮(zhèn)化率高，意味著經(jīng)濟(jì)社會(huì)較發(fā)達(dá)，人們有意識(shí)、有時(shí)間進(jìn)行體育鍛煉，居民體質(zhì)健康水平也就越高，即城市化率越高，居民體質(zhì)就越強(qiáng)（Van de Poel et al，2012；程明梅等，2015）。本研究所得出的社會(huì)因素對(duì)國(guó)民體質(zhì)的影響與他人研究結(jié)果一致（胡利軍等，2005；尹小儉等，2008；盧福玲，2014）。楊振等（2018）研究發(fā)現(xiàn)，健康基礎(chǔ)、社會(huì)發(fā)展、醫(yī)療資源3個(gè)指標(biāo)對(duì)區(qū)域健康水平的影響作用相對(duì)較強(qiáng)。公共服務(wù)發(fā)展水平高的區(qū)域，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)提供相對(duì)充足，人們更有機(jī)會(huì)享受到醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，體質(zhì)健康水平也就相對(duì)較高。等級(jí)運(yùn)動(dòng)員、等級(jí)教練員數(shù)量反映了一個(gè)地區(qū)的可持續(xù)體育發(fā)展水平。21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)國(guó)家級(jí)和高級(jí)教練員人數(shù)比例增加，表明我國(guó)教練員隊(duì)伍正逐步由高速度發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變（國(guó)家體育總局人事司，2019）。從研究結(jié)果看，等級(jí)教練員數(shù)量是影響一個(gè)地區(qū)國(guó)民體質(zhì)健康的重要因素。這說(shuō)明一個(gè)地區(qū)的競(jìng)技體育發(fā)展水平與國(guó)民體質(zhì)健康水平存在相關(guān)性，競(jìng)技體育的快速發(fā)展能夠帶動(dòng)全民健身的熱情，提高全民身體素質(zhì)。

3.3 區(qū)域自然因素對(duì)國(guó)民體質(zhì)健康的影響

體質(zhì)健康與自然環(huán)境有著密不可分的關(guān)系。隨著社會(huì)發(fā)展，自然環(huán)境在不斷改變著人類的生產(chǎn)方式和行為方式，平衡人與環(huán)境的物質(zhì)與能量交換。本研究發(fā)現(xiàn)，在眾多自然環(huán)境因素中，影響體質(zhì)健康的兩個(gè)重要因素是年平均濕度和全年日照時(shí)數(shù)，研究結(jié)果同已有研究一致（盧福玲，2014）。年平均濕度在合理范圍內(nèi)越高，對(duì)應(yīng)的國(guó)民體質(zhì)健康水平就越高，例如，年平均濕度較高的華中、華南地區(qū)人民體質(zhì)水平較高。但濕度超過(guò)一定范圍，對(duì)應(yīng)的國(guó)民體質(zhì)健康水平則呈現(xiàn)相反的趨勢(shì)，比如平均濕度大于70%的西南部地區(qū)，其國(guó)民體質(zhì)水平較一般。濕度影響人體形態(tài)，在濕度較大的地區(qū)，人體不易排汗，且熱量散發(fā)慢，需要增加單位面積能量散失，降低體表面積，因此人的體型較小；反之，濕度較小地區(qū)的居民一般體型高大。濕度也影響身體素質(zhì)，60%的濕度可以使人體能量消耗增大，有利于保持運(yùn)動(dòng)的靈敏性和爆發(fā)力。但是，當(dāng)濕度低于30%或高于70%，相關(guān)身體指標(biāo)明顯下降，人們更容易煩躁，易導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)損傷，也更容易放棄運(yùn)動(dòng)鍛煉。全年日照時(shí)數(shù)與國(guó)民體質(zhì)健康也密切相關(guān)，本研究表明，日照時(shí)數(shù)高的區(qū)域?qū)?yīng)的國(guó)民體質(zhì)健康水平相對(duì)較高。日照通過(guò)皮膚和視覺(jué)器官影響高級(jí)神經(jīng)系統(tǒng)，可以使體溫、內(nèi)分泌等生理機(jī)能節(jié)律性發(fā)生改變，并且可以通過(guò)日照時(shí)數(shù)、緯度來(lái)推測(cè)身高和體重。

3.4 西北地區(qū)國(guó)民體質(zhì)健康水平分析

本研究表明，西北地區(qū)國(guó)民體質(zhì)健康水平偏低。在決策表不斷簡(jiǎn)約過(guò)程中，去除西北地區(qū)全年日照時(shí)數(shù)和人均生產(chǎn)總值等屬性，國(guó)民體質(zhì)狀況依然為“低”，表明西北地區(qū)國(guó)民體質(zhì)健康狀況偏低不是由某一項(xiàng)指標(biāo)決定的，而與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平、自然環(huán)境等多種因素都有一定相關(guān)性。

西北地區(qū)位于我國(guó)平均海拔最高的區(qū)域，地理環(huán)境和氣候條件與東部和中部地區(qū)有著巨大差別。高海拔地區(qū)低溫低氧、氣候干旱、降水量少、空氣濕度低等特點(diǎn)明顯，不利于運(yùn)動(dòng)鍛煉。雖然改革開(kāi)放以來(lái)，西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)得到了很大發(fā)展，人民生活水平顯著提高，但是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍然緩慢，發(fā)展相對(duì)滯后。西北地區(qū)公共服務(wù)不足，可能無(wú)法提供充足的體育公共服務(wù)以滿足人們的體育鍛煉需求，人們只能進(jìn)行具有地域和民族特點(diǎn)的體育項(xiàng)目。隨著西北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，環(huán)境破壞問(wèn)題也暴露出來(lái)。這些因素共同導(dǎo)致西北地區(qū)國(guó)民體質(zhì)健康水平的偏低，因此，改善西北地區(qū)居民體質(zhì)狀況應(yīng)該從多方面入手，包括改善生態(tài)環(huán)境、加大公共服務(wù)投入、加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展、發(fā)展教育事業(yè)、加快城鎮(zhèn)化進(jìn)程等。

綜上所述，現(xiàn)階段我國(guó)地理空間、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和自然因素對(duì)國(guó)民體質(zhì)水平都有一定影響。限于數(shù)據(jù)可獲得性，本文僅選取國(guó)民體質(zhì)綜合指數(shù)表征居民的健康水平，但居民健康水平具有多維度，未來(lái)需進(jìn)一步探索反映居民健康水平的指標(biāo)，包括傳染病發(fā)病率、圍產(chǎn)兒死亡率等（趙雪雁等，2017），今后還應(yīng)該增加其他環(huán)境因素對(duì)國(guó)民體質(zhì)的影響研究，如海拔高度、森林覆蓋率、空氣質(zhì)量等（李紀(jì)江等，2010；王魯峰，2016）。后續(xù)研究還需進(jìn)一步豐富相關(guān)數(shù)據(jù)，用科學(xué)的方法研究影響國(guó)民體質(zhì)水平的因素，這對(duì)于研究我國(guó)國(guó)民體質(zhì)健康水平地域分布特征有著重要的意義。

4 結(jié)論

1）我國(guó)國(guó)民體質(zhì)呈現(xiàn)東高西低區(qū)域分布特征，其中遼寧、上海、浙江、廣東等地國(guó)民體質(zhì)提升幅度最大。2）區(qū)域經(jīng)濟(jì)是影響一個(gè)地區(qū)國(guó)民體質(zhì)健康的重要因素，人均生產(chǎn)總值高的華東地區(qū)和較高的華南地區(qū)國(guó)民體質(zhì)綜合水平較高。3）區(qū)域社會(huì)因素中，公交車數(shù)量和等級(jí)教練員人數(shù)對(duì)區(qū)域國(guó)民體質(zhì)健康有一定影響，如東北和華北地區(qū)，公交車數(shù)量對(duì)國(guó)民體質(zhì)影響較大。4）區(qū)域自然環(huán)境因素，如全年日照時(shí)數(shù)、年平均濕度等指標(biāo)是影響國(guó)民體質(zhì)健康的重要因素。5）西北地區(qū)國(guó)民體質(zhì)健康狀況偏低可能是由多種因素造成的，包括自然環(huán)境因素、經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)發(fā)展等，改善西北地區(qū)人們體質(zhì)狀況應(yīng)該從這些方面入手。