全民健身與綠色生態協調發展的時空特征與空間集聚
——基于省級數據(2011-2015)的協調度研究

董德龍，于永平，梁紅梅

綠色運動空間源于德國體育社會學家許布納(Huebner)的綠色空間理念，指以城市公園、森林、田園小徑及開放水域形成的公共綠地資源與全民健身服務協同實施的一種運動空間設計。綠色運動空間對提升正式或非正式體育健身人群的數量、日常鍛煉習慣的養成及“15分鐘健身圈”的全面實現有著重要意義，也是實現全民健身戰略的標志性事項之一。然而，兩者究竟現實狀況如何還缺乏相對客觀的把握。

從國外的研究來看，早期的典型代表是體育地理學之父約翰·魯尼(1975)探討的體育對地景的影響和空間結構方面的研究。在此方面，國外更加關注綠色生態基礎上的健身場地優化布局和健康促進管理與績效評價(如 Enjolras[1]，2007；David S[2]，2017等)，國內對體育健身場地設施的選址布局是焦點之一，具體內容集中在選址布局的空間結構、易達性、服務半徑、人口分布及發展策略等方面(如蔡玉軍[3]，2015；姚頌平[4]，2017；郇昌店[5]，2015；何金廖[6]，2017等)，但對如何實現綠色生態與健身功能并行規劃的研究還尚顯缺乏。

為此，本研究以綠色運動空間為理念切入點，以2011-2015年省際視閾下的綠色生態與全民健身發展的面板數據為依據，利用熵權法完成對各指標的標準化和熵值確定，繼而利用協調度函數進行測評，在此基礎上使用Moran’I指數和Markov鏈分別完成對全民健身與綠色生態協調發展的空間相關性、空間集聚及動態演進模式的特征分析。研究結果可能對未來全民健身如何更好地融入綠色生態規劃當中，或者說如何更好的實現綠色生態與全民健身的匹配實施，提升政府職能部門的地區規劃以及更好地推動正式的或非正式的戶外體育鍛煉人群有著積極的意義。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

數據范圍為31個省(自治區、直轄市)，不包括香港、臺灣、澳門等地區。時間序列選取2011～2015年為研究范圍，其中，由于年鑒數據的延遲性，所以對年鑒數據分別選自《體育事業統計年鑒(2012-2016)》《中國體育年鑒(2012-1016)》《中國統計年鑒(2012～2016)》(國家統計局網站：http：//www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/)，《中國環境年鑒(2012～2016)》，并對部分指標進行互聯網和相關省份體育局網站的查詢。同時，依據國家統計局對我國東部、中部、西部的劃分標準[1]，從三大區域進一步考察時空演化特征。

1.2 研究方法

1.2.1 指標體系構建

基于《全民健身計劃(2011-2015)》提出的八大類20項核心指標為基本準則[7]，考慮到第四類指標中全民健身活動內容難以進行準確的量化統計，本研究未進行統計，最終采取了其中的七大類15項指標為統計指標(表1)。綠色生態水平指標研究相對成熟，本研究依據經濟合作發展組織(OECD)和聯合國環境規劃署(UNEP)提出的環境指標的PSR模型(Pressure-state-response；壓力 -狀態 -反應)從生態壓力、生態狀況及生態保護三個維度進行綜合測評(表1)。其中，生態壓力屬于負向指標。

表1 全民健身與綠色生態協調發展評價指標體系Table1 Evaluation indexes for coordinated development of national fitness and green ecology

1.2.2 熵權法

(1)數據標準化處理。

對正負向指標進行標準化轉換(公式1和2)[11]。具體測算由SPSS 20.0統計完成。

xij為指標原始數據，yij為標準化的指標值，xjmax，xjmin分別為指標xj的最大值和最小值，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n.

(2)確定指標權重。

第一，對標準化后的數據歸一化處理：pij=

第二，計算第 j個指標的熵值ej：ej=-

如果pij=0，則定義

第三，計算第j個指標的熵權wj：wj=(1-

1.2.3 全民健身服務與綠色生態綜合發展指數及協調發展度計算

假設全民健身服務和綠色生態綜合發展水平函數分別為f(u)，f(e)，則：

據此，根據兩系統協調度測算公式(7)，可計算出全民健身服務與綠色生態系統二者協調度：

協調度c的取值在0～1之間，數值越大，兩系統發展越協調；K(k≧2)為協調系數，用來調節評價結果的區分度。由于中國不同省份全民健身服務發展水平與綠色生態發展水平可以看作隸屬兩個系統，所以此處取K=2。

同時，由于協調度C難以反映出兩系統的整體協調發展水平的高低，所以需采用協調發展度模型來反映兩個系統的協調發展水平高低：

這里，D為協調發展度，T為全民健身和綠色生態的綜合發展水平，α，β為待定系數，由于全民健身與綠色生態系統是兩個平行的系統，具有同等重要的位置，故可取α=β=0.5。同時，依據武珊珊(2014)[8]；翁鋼民(2015)[9]等人協調度測評類型的研究，本研究將協調發展度劃分為6個等級(表2)。

表2 協調發展度類型劃分Table2 Classification of coordination degree

續表2

1.2.4 Moran'Ⅰ指數法

根據Moran’I散點圖判定各省際空間上的高高集聚(H-H關聯)、低低集聚(L-L關聯)、高低集聚(H-L關聯)和低高集聚(L-H關聯)[10-12]，并可通過LISA檢驗圖進行顯著檢驗，范圍在[-1，1]之間(公式9)，據此，可以識別當下全民健身與綠色生態協調發展的空間集聚形態或格局。同時，通過Z分驗證空間沒有任何相關性的假設是否成立(公式10，11)，一般當1.96時，拒絕零假設。具體測算由Arcgis10.2和Geoda2.0軟件完成。

1.2.5 Markov鏈法

Markov鏈(馬爾可夫鏈)主要用來刻畫變量的內部分布動態特征和預測分析[13](如一步狀態轉移、多步狀態轉移或極限概率)，通常，Markov鏈滿足公式12或時奇的Markov鏈(公式13)：

據此，可以將我國不同省份全民健身與綠色生態的協調度劃分為N種類型(本研究中以出現的四種主要類型為依據)，并得到NxN維的協調發展度狀態轉移概率矩陣(P)，并進一步求出極限概率(即長期預測)[14]。根據這一原理，在Matlab R2014a軟件中完成編程和測算，由此可探尋出中國全民健身與綠色生態協調發展的動態演進模式特征。

2 全民健身與綠色生態協調發展的時空特征

2.1 全民健身與綠色生態協調發展的空間特征

以2015年各統計指標為截面數據，運用熵權法完成原始數據的標準化及協調度公式(SPSS 20.0完成)計算確立了全民健身與綠色生態協調發展的協調度水平(見表3)。從表3可見，全民健身發展水平在2015年的得分在0.11～0.57之間，綠色生態發展水平得分在0.24～0.61之間，兩者的協調度在0.35～0.72之間，按照表2給出的等級劃分依據，中國全民健身與綠色生態協調類型主要包括4種，其中以勉強協調發展類型(Ⅱ)和初級協調發展類型(Ⅲ)為主(分別占45.2%和32.2%)，屬于中級協調發展類型(Ⅳ)的只有江蘇、浙江、山東、河南、廣東等省份(16.1%)，屬于低級協調發展類型(Ⅰ)的有海南和新疆(占6.5%)。同時顯示，不同省份之間的差距是普遍存在的，例如協調度最高的為浙江和江蘇(D=0.72)，最低的是海南和新疆(分別為0.35和0.39)，差距達到一倍，表明全民健身與綠色生態的協調發展度存在一定的脫節現象。

2.2 全民健身服務與綠色生態協調發展的時序特征

表3是根據綜合發展水平函數(公式6)和協調度發展指數(公式7、8)計算得出的全民健身與綠色生態協調發展類型的時間變化特征(2011-2015年)，從中可以看出以下幾個方面的特征：(1)自2011年至2015年間，各省的協調類型呈現波動性變化，低級協調類型起伏變動最大，良好協調類型起伏變動最小，2014年達到良好協調類型的省份最多(5個)，其余年份非常少，甚至沒有；(2)初級、中級和良好協調類型在近兩年有所下降，勉強協調類型略有抬升，能夠達到優質協調類型的省份還未曾顯現。

表3 31個省份全民健身與綠色生態協調發展度的時序變化Table4 Chronological changes in coordination degree of national fitness and green ecology in all provinces(2011-2015)

2.2.1 全民健身與綠色生態協調發展的地區內差距及時序特征

在對2011-2015年的三大地區內部差異檢驗中發現(表5)，三大地區內部均存在顯著性差異，其中，東部地區和西部地區內部差距波動較大，中部地區內部差距波動較小，西部地區在2015年達到差距最小水平。

表4 中國不同地區內部協調度ANOVA顯著性差異分析(F顯著性)Table 4 ANOVA analysis on internal coordination degree in different regions of China(F significant)

2.2.2 全民健身與綠色生態協調發展的地區間差距及其時序特征

全民健身與綠色生態空間協調的地區間差距主要存在于東部與西部之間(表6，P＜0.05)，不同年份均有著顯著性的地區間差距(P＜0.05)，當然，從演化態勢來看均呈現縮小的一種整體變化。

表5 中國不同地區間協調度ANOVA顯著性差異多重比較(Tukey法)Table 5 ANOVA analysis on coordination degree in different regions of China(Tukey approach)

3 全民健身與綠色生態協調發展的空間集聚特征——Moran指數

使用ArcGIS 10.2軟件(spatial statistics tools下的spatial autocorrelation功能)對2011年至2015年全民健身與綠色生態協調度指數分別做全局空間自相關分析，同時，對分析結果進行顯著性檢驗(值)，整體沒有達到顯著性水平257～1.138 957)，即統計學上的時的標準[15，16]，表明全局空間集聚效應不明顯。

為了避免全局空間自相關帶來的分析錯誤[27]，以2011-2015年數據為截面統計數據，運用Geoda軟件將ArcGIS 10.2中協調度數據文件(.shp文件)導入進行局部自相關分析，空間鏈接規則采用Queen鄰接(兩省有公共邊或公共頂點時即為鄰接關系)，得出Moran散點圖和Lisa檢驗集聚效果(圖1-2)。

結果可見，在Moran散點圖中，2011-2015年均存在一定的局部集聚效應，但各省份在四個象限中的分布并不均勻，2011年空間自相關的四種集聚類型中(H-H；L-L；L-H；H-L)，除了無顯著性和無鄰接的省份外，H-H集聚類型的省份有3個(協調度高的省份被高的省份所包圍)，H-L集聚類型的省份有1個(協調度較高的省份被低的省份所包圍)。發展到2015年以后，這種空間集聚關系正在逐步增加，H-H類型演變為4個(浙江、江蘇、上海、山東)，表現出了集聚效應略有增加的態勢，但整體上H-H類型的高空間集聚效應還沒有形成。

圖1 全民健身與綠色生態協調發展度指數的Moran散點圖(2011-2015年)Graph3 Moran scatter chart of coordination degree of national fitness and green ecology(2011-2015)

圖2 全民健身與綠色生態協調發展度指數的LISA集聚圖(2011-2015年)Graph 2 LISA agglomeration map on coordination index of national fitness and green ecology(2011-2015)

4 全民健身與綠色生態協調發展的動態演進模式——Markov鏈分析

以2015年為基期，計算了我國全民健身與綠色生態協調發展水平一步狀態轉移概率分布(表6)，從中可以看出，全民健身與綠色生態協調發展的動態演進模式并不理想，雖然從低級協調類型來看，在當年年末可能會100%的省份轉為初級協調，但勉強協調在當年年末會有64.29%的省份保持不變，初級協調有50%的省份降為勉強協調，20%的省份保持不變和20%的省份升為中級協調，中級協調類型的省份有60%的省份降為初級協調，40%的省份保持不變。也就是說，高概率協調類型仍然可能會集中于勉強協調和初級協調類型階段。

表6 全民健身與綠色生態協調發展的Markov鏈空間狀態一步轉移概率分布Table 6 One-step transition probability distribution of Markov chain on coordinated development of national fitness and green ecology

表7 全民健身與綠色生態協調發展的初始分布和穩態分布Tabel 7 Initial distribution and steady distribution of coordinated development of national fitness and green ecology

5 結論與建議

第一，從2011-2015年全民健身與綠色生態協調發展的時空特征來看，主要呈現四種協調類型，分別為低級協調(Ⅰ)、勉強協調(Ⅱ)、初級協調(Ⅲ)和中級協調(Ⅳ)，且高空間集聚效應還沒有形成，未來提升高-高空間協調省份的輻射能力(跨區域協同模式)可能是改善中國全民健身與綠色生態空間協調發展的重要舉措。

第二，全民健身與綠色生態的協調度還是不理想的，各省份之間的差距也普遍存在，且全民健身服務發展滯后于綠色生態發展，表明兩者在各自提高的同時，中國全民健身建設仍然是急需改善的一個環節。

第三，全民健身與綠色生態協調發展的動態演進模式并不理想，如按當前動態演化模式發展，中級協調類型的比例會略有增加，但低級協調類型的省份也會有增加，建議干預的關鍵是實現城市綠地與全民健身設施場地布局的協同匹配實施。

第四，目前來看，綠色運動空間打造應主要著眼于城市范圍，諸如綠道體育、廊道體育、健身步道等等，這對于擴大城市正式或非正式的戶外體育鍛煉人群和習慣養成意義更為重大，且也應是全民健身戰略實現的一種標志事項。