我國各省域城鄉體育場地均等化水平的空間格局分析

宋耀偉,張 嫣,雷 蕾,張志勝

體育場地作為政府提供公共服務的物質基礎,是為社會經濟發展和居民生活提供的基本公共服務設施,其數量體現出一個地區發展全民健身和競技體育的基礎保障水平,是實現體育均等化發展的重要物質基礎,其建設進程以及建設地點會直接影響一個地區,并輻射其他地區體育公共服務的發展進程[1]。目前公共體育場地設施已經成為我國群眾健康生活的基石[2]。從16屆6中全會“基本公共服務均等化”概念正式提出以來,城鄉體育公共服務均等化事業得到了前所未有的發展。體育事業發展“十二五”規劃明確提出,推進城鄉體育公共服務均等化,其實質是體育資源配置的均等化,作為體育資源中的有形物質,是能夠被直接量化的體育資源。學界普遍認為,當前體育公共服務的不均等現象,更多地反映在體育有形資源的配置上[3]。相關研究指出,我國城鄉體育場地設施建設的公共財政投入結構不合理,差距較大。城市體育場地建設的公共財政投入是農村的數十倍,造成農村體育場地設施和健身器材嚴重短缺[4]。另外,我國不同區域人均體育場地數量具有明顯差異,東部地區人均體育場地數量和發展速度遠遠高于中西部地區[5]。就目前來看,我國公共服務和社會保障體系還不夠完善,均等化程度不夠高,城鄉、區域發展不平衡,基本公共服務供給仍然不足,體育場地數量存在明顯的區域和城鄉差異等問題。

基于以上現狀,《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》提出促進區域協調、協同、共同發展,縮小區域發展差距。促進公共資源在城鄉間均衡配置,推動貧困地區縣級公共文化體育設施達到國家標準。發展體育事業,加強體育設施建設,實現公共體育服務鄉鎮常住人口全覆蓋和農民健身工程全覆蓋[6]。《體育事業十三五規劃》中指出,應統籌規劃,合理布局,規范標準,推動休閑健身場地設施建設,加強鄉鎮體育場地設施建設[7]。《全民健身計劃(2016-2020年)》[8]的七大任務指出,統籌建設全民健身場地設施,方便群眾就近就便健身,強化全民健身發展重點,著力做好基本公共體育服務均等化和重點人群、項目發展。一系列國家層面的方針政策均提出了體育場地建設的規劃、目標和任務,體現出體育場地設施是體育事業發展的基礎保障,是實現體育公共服務體系均等化的先決條件,同時體育場地設施作為可以量化的、能夠以具體物質形態表現出來的公共服務,在體育事業發展中占據重要地位。

謝洪偉[9]運用經濟學方法對城市社區體育場地、設施建設的基礎性理論進行研究,從需求和生產等角度構建了判別城市社區體育場地、設施供給的適度規模模型。張金橋[10]提出由政府主導、社會資本投資是公共體育設施供給多元化、合理化的保障,以人民需求制定供給政策是實現有效供給的前提。畢紅星[11]以城市體育設施規劃為研究對象,提出我國分級規劃的體育場地設施配置體系。劉亮[3]基于資源配置多維度分析,對我國體育公共服務均等化現狀進行了研究,認為我國中、西、東部體育資源存在差異。張大超[12]從發展社會學、人口社會學、管理學、體育經濟學等學科角度出發,制定了我國體育設施發展水平評價指標體系。縱觀前人研究,學者們集中從宏觀尺度和政策方面采用時間序列數據分析方法,探討了我國體育場地分布及場地建設情況,并對我國體育城鄉基本公共服務均等化做了大量的研究,為本研究奠定了良好的研究基礎。現有的體育公共服務均等化評價體系中的體育場地評價研究,主要從體育場地的數量、財政投入與供給等角度進行評價分析,忽略了城鎮和鄉村體育場地設施在地理空間分布上的差異,也忽視了全國范圍內體育場地的分布格局。為此,本研究以城鎮和鄉村體育場地設施的比例作為城鄉體育場地均等化指標,基于第六次全國體育場地普查數據[13],運用探索性空間數據分析方法分析我國31個省、市、自治區人均體育場地數量的空間分布特征,探討我國各省域體育場地均等化水平在空間上的差異性和關聯性,并對其影響因素進行探索。本研究對進一步了解我國體育場地區域分布、城鄉差異現狀和發展趨勢,以及體育場地發展的空間政策導向提供依據,具有重要的現實意義。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

探索性空間數據分析是一種具有識別功能的空間數據分析方法,主要用于探測一些變量的空間關聯性和聚集現象[14]。當體育場地數量及均等化水平在空間上發生集聚,意味著在一定區域內體育場地數量及均等化水平在各個地域單元之間具有自相關性,即當某一個地區人均體育場地數量較多、均等化水平較高時,其周圍地區體育場地數量也較高、均等化水平也較高；某一地區人均體育場地數量較低,其周圍地區數量也較低。因此,空間自相關性可以看作一種反應體育場地數量集聚現象的尺度。包括了全局空間自相關指標和局部空間自相關指標。

1.1.1 全局空間關聯指標

全局空間自相關用于描述某現象的整體分布狀況,判斷此現象在空間上是否具有聚集特性存在[15]。為了對研究指標的不平衡性和全局自相關進行研究,引入全局Moran’sI。全局Moran’sI統計衡量相鄰的空間分布對象屬性取值之間的關系,其計算公式如下：

其中xi和xj分別為i與j所在位置的屬性觀測值,X代表N個位置屬性值的平均值,wij表示空間權重矩陣。一般采用Z檢驗N個區域是否存在空間自相關關系,Z的計算公式為

如果統計量Z的P值小于給定的顯著性水平a(一般取0.1或0.05水平)則拒絕N個區域單元的觀測值之間不存在空間自相關的零假設,否則接受零假設。當Z值為正的空間自相關,相似的觀測值趨于空間聚集；當Z為負值時,表明存在負的空間自相關,相似的觀測值區域空間分散,當Z值為0時,觀測值呈現隨機的空間分布。

1.1.2 局部空間關聯指標

全局空間自相關假定空間是同質的,即被研究區域內的空間對象的某一屬性值只存在一種整體趨勢[16]。但是空間對象的空間異質性并不少見[16],尤其當聚集過程在空間上出現了非平穩的狀態時,進行局部空間自相關的研究就很有必要。為了進一步衡量每個區域與周邊地區的局部空間關聯、空間差異程度及空間格局分布,本研究選取Moran散點圖和LISA聚集圖對我國各省份體育場地數量及城鄉均等化水平進行局部空間統計分析,借此從不同的角度揭示研究對象的空間關聯特征[17]。

1.2 數據來源和變量計算

為了更好地反映我國各省份城鄉體育場地的空間分布現狀,選用《第六次全國體育場地匯編(2014年)》中的板面數據和《中國人口統計年鑒(2014年)》[18]相關數據進行分析,包括31個省、市、自治區(不含港澳臺),設計并計算出以下4個指標：

(1)各省份人均體育場地數量。用以表達各省份體育場地分布的人均水平,該指標由各省份體育場地總數量除以各省份當年常住人口數量獲得,單位：個/萬人。

(2)各省份城鎮人均體育場地數量。用以表達各省份城鎮地區體育場地分布的人均水平,該指標由該省份城鎮體育場地數量除以該省份城鎮地區當年常住人口數量,單位：個/萬人。

(3)各省份鄉村人均體育場有數量。用以表達各省份鄉村地區體育場地分布的人均水平,該指標由該省份鄉村體育場地數量除以該省份鄉村地區當年常住人口數量,單位：個/萬人。

(4)各省份城鄉體育場地均等化水平。有鑒于體育公共服務需要在資源上進行公平分配的特點和原則,并體現出城鄉居民在利用體育場地時的機會均等和結果均等[19],該指標用鄉村人均體育場地分布數量除以城鎮人均體育場地分布數量,得出體育場地均等化指數(百分比)。

2 實證結果與分析

2.1 各省份體育場地基本情況

通過統計與計算,得出31個省、市、自治區人均體育場地數量、城鎮人均體育場地數量、鄉村人均體育場地數量、體育場地城鄉均等化水平,并進行描述及評價,詳見表1。

表1 各省份體育場地情況統計Table 1 The Statistics of Sports Grand in Various Provinces

從全國體育場地分布來看,21個省份城鎮人均體育場地數量高于鄉村,10個省份鄉村人均體育場地數量高于城鎮。另外,我國各省份人均體育場地數量、城鎮人均場地數量、鄉村人均場地數量在省份之間具有一定差異,為了更直觀的反應城鄉體育場地均等化水平的空間分布特征,分別根據31個省份4個指標的情況,基于OPENGEODATE軟件,采用自然斷點分級劃分法將不同指標分別分為4個等級：高水平地區、中高水平地區、中低水平地區和低水平地區。將分布情況進行統計,結果如表2：

表2 各體育場地指標等級劃分一覽Table 2 The Sports Ground Index Hierarchy List

據表2調查結果顯示,有2個省份規律明顯。其中4個指標均為高水平地區的是浙江省,均為低水平的是黑龍江省。表明浙江城鎮、鄉村體育場地數量充足,城鄉體育場地均等化水平高,而黑龍江則相反,不重視體育場地建設。

進一步梳理發現,上海、山西(城鎮數量少)、西藏、寧夏(均等化水平低)在3個指標中均位于高水平區域,四川、湖南、安徽(鄉村數量少)、貴州、吉林、河南(均等化水平低)在3個指標中都處在低水平區域。

另外,湖北4個指標橫跨4個等級,城鄉體育場地分布差異明顯。華北地區的北京、天津、內蒙古、河北,西部地區的新疆、重慶、云南,中東部地區的山東、江蘇、湖北、江西等省份,4個指標中橫跨3個等級,表現出城鄉體育場地較大的差異和一定規律的空間聚集現象。

2.2 體育場地均等化水平全局自相關分析

上述研究只對各省人均體育場地數量進行整理和分析,沒有考慮其空間效應,Craig(1979)[20]指出,幾乎所有的空間都具有空間依賴(亦稱空間相關性),即一個省份的人均體育場地數量及城鄉均等化水平與鄰近地區的相同值屬性是相關的。為了進一步對我國各省份人均體育場地數量及城鄉均等化水平的空間效應進行研究,在此引入全局Moran’sI。全局Moran’sI用于反映空間鄰接或者空間鄰近的區域單元觀測值整體的相關性和差異程度[21]。

全局Moran’sI的取值范圍是[-1,1]。當I〉0時,表示空間正相關,即體育場地數量較多(或較少)、均等化水平較高(或較低)的區域在空間上趨于顯著聚集；當I〈0,表示空間負相關,即該地區與周邊地區的體育場地情況具有空間差異；當I=0,表示空間不相關,即各省份體育場地數量及城鄉均等化水平在空間上隨機分布。

選取表1中的數據對31個省份4個指標進行分析,并利用OPENGEODA軟件計算各省份人均體育場地數量及均等化水平的空間自相關系數Moran’sI值和Z值,并選取分別用 99、199、499、999和9 999次隨機置換過程換來穩定的P值(表3)。在計算中,空間舉證采用二進制鄰接空間權重矩陣[22]。

表3 各體育場地指標Moran’s指數一覽Table 3 The Sports Ground Quota Moran’s Index List

表3結果顯示,Moran’sI值在4個指標中均為正值,且各省份城鎮人均體育場地數量和各省份體育場地城鄉均等化水平顯著性檢驗結果低于a=0.05,達到顯著性水平。由此可見,單純從各省人均體育場地數量和鄉村體育場地數量上看,并未呈現出空間相關性。城鎮人均體育場地水平通過了顯著性檢驗,且本研究以城鎮與鄉村之間體育場地均等化問題為主,均等化水平Moran’sI值為0.2410,Z值為2.7270,P值為0.0150,通過了顯著性檢驗,說明我國城鄉體育場地均等化水平并不是呈現隨機分布狀態,而是具有明顯的空間相關性,表現出相似水平之間的空間聚集,即城鄉體育場地均等化水平較高的地區之間和水平較低的地區之間存在空間地理位置上的相鄰。

2.3 各省市體育場地均等化水平局部空間分析

全局Moran’sI指數顯示,各省份城鄉體育場地均等化水平在整體上呈現顯著的空間相關性,但卻未能體現出具體在哪些地區存在高值集聚或低值集聚。為了進一步分析各省份城鄉體育場地均等化水平的空間特征,對城鄉體育場地均等化指標進行局部空間自相關分析(包括Moran散點圖和LISA聚集圖)。

2.3.1 Moran散點圖

將各省份城鄉體育場地均等化水平分為4種空間關系模式,如圖1所示,分別對應圖中4個象限。其中第1象限為高高集聚區(HH),表示該省份自身與周邊省份的城鄉體育場地均等化指數均處在較高水平,兩者空間差異小,呈正相關；第2象限為低高集聚區(LH),表示該省份自身的城鄉體育場地均等化指數較低而周邊省份的均等化指數高,兩者空間差異大,呈負相關。第3象限低低集聚區(LL),表示該省份自身與周邊省份的城鄉體育場地均等化指數均處在較低水平,兩者空間差異小,呈正相關；第4象限高低集聚區(HL),表示該省份自身的城鄉體育場地均等化指數較高,而周邊省份的均等化指數低,兩者空間差異大,呈負相關。

圖1 各省份城鄉體育場地均等化水平散點Graph 1 Provinces urban and Rural Sports Field Equal Scatter Plot

表4 我國體育場地均等化水平Moran散點圖對應省份一覽Table 4 Our Country Sports Field Equalization Moran Scatter Diagram Corresponding Province List

Moran散點圖的第1、3象限代表各省份人均城鄉體育場地均等化水平呈現正相關,第2、4象限代表均等化水平呈現負相關。通過圖1、表4可以看出,共有16個省份分布于第1、3象限,超過50%的觀測省份,說明我國省域內城鄉體育場地設施均等化水平值呈現較強的空間正相關性。

第1象限,高高聚集的五省全部為相鄰省份,包含華北五省中的3個(北京、天津、山西),并涵蓋山東,相似性極高。同時,這4個省份中鄉村體育場地發展較好,鄉村人均體育場地數量均超過城鎮,個別省份鄉村場地數量高于城鎮一倍以上。第3象限為低低聚集,涵蓋西部6個省份,青海、四川、重慶、西藏、貴州、廣西,中部4個省份,江西、安徽、湖北、湖南,另外還包括海南和廣東。這一象限多為中西部地區,且城鎮體育場地數量全部多于鄉村,呈現出不均等現象,均等化水平在58%—84%之間。

第2象限為低高聚集,主要集中在東北三省,遼寧、吉林、黑龍江,以及內蒙古、河北、寧夏、陜西、河南等北方省份,且這些省份中至少有2個省份是相鄰的,呈現出一定的空間聚集現象。同時,這9個省份城鎮體育場地數量全部高于鄉村。第4象限為高低聚集,包含東部沿海發達省份中的浙江、福建、上海,也包括少數民族聚集區新疆、云南、甘肅,其共同特點為鄉村體育場地數量多于城鎮,且均等化指數排名在第四名和第十名之間,屬于城鄉均等化發展相對協調的省份。

2.3.2 LISA聚集圖

LISA聚集圖用不同涂繪方式表示不同的空間自相關類型,對Moran散點圖具有補充說明作用,以2013年我國城鄉人均體育場地均等化水平值為例,利用OPENGEODA軟件繪制LISA聚集圖(圖2)。

圖2 各省份城鄉體育場地均等化水平LISAGraph 2 Province Ueban and Rural Sports Equalization Levels Lisa Figure

圖2顯示出我國城鄉體育場地均等化水平在地理位置上的聚集特征,純色區域省份體育場地均等化水平聚集關系不顯著；黑點區域代表高-高聚集,表示體育場地均等化水平比較高的省份聚集在一起；斜線區域代表低-低聚集,表示體育場地均等化水平較低的省份聚集在一起,周邊省份較低；豎線區域代表低-高聚集,表示自身體育場地均等化水平較低,周邊省份較高；高-低聚集本應用橫線代表,表示自身體育場地均等化水平較高,但本研究高-低聚集的省份不具有顯著性,因此圖中沒有顯示。

同時,這4種類型對應Moran散點圖中的4個象限。圖中黑點區域北京、天津、山東出現高高聚集,包含2個直轄市和1個東部沿海省份,均為經濟發達地區,表現出空間上的聚集現象。圖中豎線區域吉林、遼寧、河北、內蒙古,呈現低高聚集,表明自身城鄉體育場地均等化水平較低,而周邊省份較高。圖中斜線區域貴州、重慶、湖北,表現出低低聚集現象,表明自身和周邊的均等化水平均較低,體育場地建設沒有受到足夠重視。

3 討論

3.1 各指標基本情況及等級劃分結果

目前我國體育場地建設依然集中在城鎮[4],多數省份城鎮人均體育場地數量高于鄉村,這與國家大力發展體育產業有關,更多的供給主體參與到體育場地建設中來。社會資本進入體育場地建設是為了從后期體育場地經營中獲取利潤,如果將場地建設在鄉村,收益必然會減小,甚至沒有收益。同時這一現象揭示出鄉村居民對體育鍛煉有所忽視,對于體育鍛煉的投入相對較少。本研究中城鄉體育場地均等化水平為42.81%—255.92%,跨度非常大,各省份城鄉均等化水平差異性明顯,不均等現象非常嚴重。由于目前我國城鄉差異主要表現為“重城鎮、輕鄉村”,因此本研究不將接近100%來表明均等化水平高,而是將計算得出的均等化指數越大(鄉村數量越多)的省份作為城鄉體育場地均等化水平越高的省份。研究結果顯示北京、天津、山西、福建、浙江、上海、新疆、云南城鄉均等化水平較高,鄉村體育場地數量較多,這些省份主要集中在華北地區、東南沿海和少數民族聚集區,特殊的地理位置和居民特征是形成這一結果的主要因素。

值得注意的是浙江4個指標均處于高水平地區,體育場地數量充足,城鄉均衡發展趨勢較好,這一結果源于浙江省政府制定的相關發展政策。浙江省基本公共服務均等化行動計劃(2008-2012年)中提出“進一步完善全民健身服務體系,城市社區和農村普遍建有健身路徑；城鄉公共體育場館設施逐步實現免費開放,社會單位體育場館設施逐步實現對外開放,人均體育場地面積達到1.6㎡,體育人口達到45%”[23]。形成鮮明對比的是黑龍江4個指標均為低水平地區,體育場地規劃與建設沒有得到足夠重視,這可能與黑龍江全年平均氣溫降低,冬天漫長有關,過低的氣溫導致一般體育場地設施不能得到充分利用,而一些具有地方特色的運動項目,如冬泳場地并未納入體育普查當中。

另外,湖北省4個指標橫跨4個等級,城鄉體育場地分布差異明顯。華北地區四省份,西部地區三省份,中東部地區四省份,4個指標橫跨3個等級,這些遍布全國各個區域的省份均表現出體育場地存在城鄉間差距,且存在一定的空間集聚現象。

3.2 各省域體育場地均等化水平的空間相關性

通過對4個指標全局Moran指數檢驗發現,我國城鎮人均體育場地數量和均等化2個指標通過了顯著性檢驗,表明我國體育場地均等化水平具有空間相關性,即各省份城鎮體育場地數量和均等化水平具有相互影響作用,各省份之間體育場地建設的政策導向不同是造成這一結果主要原因。通過分析西北五省十三五時期體育公共設施建設規劃發現,各省在建設場地類型的比重、建設規劃面積、資金投入力度、建設主體、產權主體、運行主體方面均存在較大差異。另外財政支持力度是影響體育場地建設的關鍵問題,由于各省份財政收入差距較大,因此在體育場地建設中的財政撥款數量差距較大,使得各省份間存在相互影響。通過巨大的均等化水平差異也可以看出,各省在城、鄉之間體育場地設施建設規劃和投入存在很大差異,依然有重視城鎮、忽略鄉村的特征,這可能與鄉村居民居住分散、交通不便利有關。另外,國家大力推進城鎮化建設進程,各省份都在加速城市發展,政府倡導的體育產業也集中在城鎮之中。以上種種因素導致了我國城鄉體育場地呈現出不均等的現實情況。

3.3 各省域體育場地均等化水平的空間集聚特征

Moran散點圖顯示,16個省份分布于第1、3象限,說明這些省份均等化呈現正的空間集聚性。目前鄉村公共服務水平較低是造成城鄉非均等化的重要原因,因此城鄉體育場地均等化水平也呈現出較大差異。華北地區的山西、山東、天津、北京落入第1象限,且相互之間在地理位置上相鄰,表明該地區形成了高高聚集趨勢。這些省份表現出了同樣的規律,即鄉村體育場地建設較其他地區更有優勢,顯示出較高水平的城鄉均等化,其發展模式和發展路徑值得其他省份學習和借鑒,同時也期待高高集聚能夠逐步影響相鄰省份,達到全國各省份城鄉體育場地均等化的終極目標。分布于第3象限的12個省份,基本集中在西南和中南部地區,部分省份之間在地理位置上相鄰,表明這些省份體育場地均等化水平較低,并形成了一定程度的低低集聚趨勢。受國家方針政策等因素的影響,中、西部省份社會經濟發展相對滯后,西部地區城鄉基本公共服務體系尚不健全,也導致城鄉體育場地數量差距較大,距離“均等化”相差甚遠,造成均等化指數呈現出低低集聚的特點。隨著“西部大開發”和“中原崛起”等一系列國家戰略的實施,在全民健身計劃綱要的指引下,這些省份基本公共服務建設,以及體育場地建設呈現出巨大潛力,實現區域之間、城鄉之間體育場地的協調發展也成為這些省份新的歷史任務和挑戰。其中,廣東作為我國社會經濟較為發達的沿海省份,落入第3象限。雖然廣東體育場地數量排在全國前三位,但是巨大的人口壓力使得體育場地均等化水平不高(廣東為2013年常駐人口最多的省份)。

Moran散點圖顯示第2、4象限的省份體育場地均等化水平呈現負的空間集聚性。9個省份分布于第2象限,包括東北三省、內蒙古、河北、西北二省、河南等北方省份,相互之間存在地理位置上的相鄰關系,表現出低高空間集聚特征。東北三省作為老工業基地近年來經濟發展增速減慢,內蒙古人口密度小、居民居住不集中,河北受京津地區高速發展制約,河南面臨巨大人口壓力等一系列因素,導致了這些省份的體育場地均等化水平較低,但周邊省份較高的現象出現。而江蘇作為東部沿海發達省份,卻出現自身水平低,周邊水平高的現象,也與其巨大的人口有關,但更直接的原因是江蘇重視城鎮體育場地發展建設,城鎮人均體育場地比鄉村多出一倍有余。也可能是江蘇作為東部沿海發達省份,響應國家號召積極推進城鎮化建設,而對鄉村基礎設施建設有所忽視。除此之外,有6個省份分布于第4象限,表現出2個區域的高低空間聚集特征。其中包括東南沿海相鄰的3個省份,上海、浙江、福建,全部為經濟發展水平高、基礎服務設施好的省份,城鄉體育場地均等化水平高在情理之中。同時還包括了西部地區甘肅、新疆、云南,三省均為少數民族聚集地區,甘肅和新疆兩省地理位置相鄰。國家近年來出臺一系列少數民族優惠政策、西部開發戰略等發展方針政策縮小區域間、城鄉間發展不協調的現狀,幫助了這些經濟落后地區的體育場地建設,但這些地區自身較高的城鄉體育場地均等化水平并未帶動周邊均等化水平較低的省份。因此可以看出,負的空間集聚性現象不利于體育場地在區域之間的均等化發展,值得引起注意。

通過LISA圖可以看出,某些省份體育場地均等化水平在地理位置上具有顯著性聚集關系,其中北京、天津、山東,均為經濟發達地區,基礎設施建設水平較高,公共服務水平領先于其他省份。貴州、重慶、湖北,由于特殊的山區地理環境,交通不便、居民出行難,經濟發展較為落后,影響體育場地建設,使得參與體育鍛煉的人口較少,導致自身城鄉體育場地均等化水平較低,同時影響了周邊省份。吉林、遼寧、河北為重工業省份,近年來經濟發展增速慢,以2016年前三季度為例,三省經濟增速均處在全國25名以后,由于經濟發展速度慢,可能導致體育場地建設財政撥款少,影響體育場地建設發展,但這3個省份臨近或臨接的省份又表現出較高的城鄉體育場地均等化水平。

4 結論與啟示

4.1 結論

(1)我國城鄉體育場地均等化水平普遍較低,鄉村人均體育場地數量較少,超過2/3的省份城鎮體育場地多于鄉村,且城鄉體育場地數量具有較大的差異性。浙江為體育場地建設最好的省份,4個指標均處在高水平區域；黑龍江4個指標均處在低水平區域。

(2)我國體育場地城鄉均等化水平具有明顯的空間相關性,呈現出相似水平之間的空間聚集現象,各省城鄉體育均等化水平呈現出空間正相關性。

(3)山西、山東、天津、北京城鄉體育場地均等化水平較高,空間集聚現象明顯,并影響和促進了周邊省份的體育場地均等化發展。貴州、重慶、湖北自身城鄉體育場地均等化水平較低,同時影響和制約了周邊省份的發展。吉林、遼寧、河北城鄉體育場地均等化水平較低,但周邊省份處在較高水平。

4.2 啟示

目前對我國體育場地的研究,一般采用時間序列數據分析方法,往往忽視了地理空間自相關特征,與區域間的體育場地協調發展現實不相吻合。本研究采用空間計量的統計方法,以人均體育場地數量及均等化水平為研究指標,對我國體育場地現狀進行研究,揭示其地理空間關系,把握各省份區域發展狀況,在某種程度上為國內體育場地研究提供了新思路。但本研究將重點集中在了空間特征上,忽略了時間特征,導致研究所得結論難免不夠全面,需要在今后進一步做更深層次的研究。