體育人力資源均等化影響因素的實證分析

金芬婷

摘 要：用各省市等級教練員發展人數作為體育人力資源的代理變量，建立多元回歸模型，并用Eviews 8.0進行實證分析，得出如下結論：東部地區對于體育人力資源有較強的吸引力;GDP或居民消費價格指數（CPI）較高的地區，等級教練員發展人數也會較多。因此，建議為了保證體育資源的公平配置，政府可以通過增加西部地區等級教練員的收入等措施，使得體育資源向西部傾斜，保持省際間體育人力資源的均等化。

關鍵詞：體育人力資源;均等化;省際對比;實證分析

中圖分類號：G80-05? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2021）16-0121-03

引言

自“十二五”國務院頒布首部國家基本公共服務體系規劃以后，“十三五”時期，國務院再度在《規劃》中提出基本公共服務的均等化是全面建成小康社會的一項重要內容，可見我國對于推動基本公共服務均等化的重視，以及實現基本公共服務均等化的必要性。因此，準確衡量各地區的體育公共服務及資源均等化進程成為至關重要的研究方向。均等化的指數能明確各地區之間的差距，將問題地區化、具體化、個性化，從而實現縮小地區差距，提高均等化水平，最終達到各地區同步發展的社會藍圖。

本文將在第二部分對現有的體育公共服務資源均等化衡量方式進行整理和分析，提出本文將要使用的具體指標和方式。在第三部分，將以選定指標和相關影響因素建立計量模型，并進行實證分析。最后根據得到的結論，總結我國現在體育公共服務資源均等化程度，并提出推進均等化的可行性建議。

一、相關文獻回顧

筆者收集關于體育資源配置均等化的相關文獻，梳理后，發現關于該問題的研究，有些學者（饒建波[1]，2016;湯際瀾[2]，2012;范宏偉等[3]，2009）主要從理論角度出發，分別結合我國的政治、經濟、文化等現狀，定性地研究了城鄉、省際和國際之間體育資源的均等性，分別得出結論，認為經濟發展的不平衡和政府支出的不充足是導致因素體育配置資源不均等的主要原因。

另外，還有一大部分學者集中于對體育資源配置均等化程度構建評價指標體系進行評價與分析，并提出了改善的建議與對策。雖然研究方法各有不同，但是所選取的指標方向基本一致。馬燕、李思民（2014）將一級指標設為服務投入，服務產出和服務效果這三個大類，通過研究山東省內不同市及地區的體育公共服務資源均等化的差異，得出體育公共服務整體均等化程度一般，區域城鄉差異明顯的結論[4];而朱梅新、熊飛（2013）則使用TOPSIS方法，直接從人均體育事業收入、人均群眾體育支出、城鄉社會體育指導員人數比值等單項指標，研究西部民族地區體育公共服務均等化水平，結論認為，西部地區體育服務均等化仍處于較為低下水平[5]。雖然沒有設置與前兩者相同的一級指標，但是其多個單項指標仍在從服務投入、內容和結果這三個方面展開。

以上評價指標體系的建立大多是基于橫截面數據的基礎上，但是在分析地區體育公共服務資源的時候，往往需要對時間序列數據進行處理，因此還有一些學者在評價指標體系構建的基礎上，搜集地區縱向時間序列數據，以單一的指數來衡量均等化水平。例如李燕領（2018）通過分析2011—2015年度五年間我國公共體育服務投入、產出的均等化指數，進而得出一個整體性的單一綜合指數。研究認為，2013—2015年我國公共體育服務均等化指數有了連續的提升，但是整體還處于較為低下的水平[6]。

綜上所述，筆者發現對于體育服務均等化的研究，還有以下兩個方面可以進一步補充。首先，大部分文獻在評價體育服務均等化時，通常從體育場館數量、體育活動面積、政府財政投入等方面進行分析，但是很少有人從人力資源的投入角度進行分析。其次，在進行定量分析時，很少有學者在指數分析的基礎上構建計量經濟學模型對體育服務資源均等化的因素進行實證分析。因此，本文以省際間教練員投入數量作為人力資源服務的代理變量，建立計量經濟模型，對體育人力資源均等化程度進行實證分析。

二、變量選取及模型構建

（一）變量選取

本文選取等級教練員發展人數（COACH）作為模型中的因變量（Y）。根據中國國家體委制定的《教練員技術等級制度》，我國的教練員分為五個技術等級：國家級、一級、二級、三級、助理教練員。因此，因變量等級教練員發展人數在本文模型中是指包含以上五個技術等級，以中國各省、直轄市及自治區為單位，通過考級的在職教練員總人數。

模型中的自變量共5個，記作X1—X5①，解釋如下：

X1：地區生產總值（GDP），指本地區所有常住單位在一定時期內，生產活動的最終成果為國民經濟核算的核心指標。因此，筆者認為，地區生產總值應與因變量Y成正向增長關系。

X2：地區居民消費價格指數（CPI），是將上一年假定為100從而計算得出的數據，當CPI基于上一年增長時，意味著物價水平總體升高，因此居民消費指數的合理增長是消費水平和需求的增高，對于體育服務和教練員的需求也隨之增高。所以，居民消費價格指數應與因變量Y成正向增長關系。

X3：地區（Distr east），是模型中的虛擬變量。根據國家數據網，將中國各省、直轄市及自治區分為東、西、中三個地區，并將中部地區設為基準組，記作0，東部及西部地區則相應記作1。筆者認為，東部地區相對較為發達，對于教練員的需求和供給都將增大。所以筆者認為，東部地區等級教練員的數量應多于中部地區，而西部地區則相反。

X4：地區人口總數（Popul），是指在各個地區國家通過人口普查登記從而得出的該地區內的人口總數。人口總數越多，往往對于各個產業的需求和供給也就越大，因此教練員的數量也應順勢增加，從而得出地區人口總數應與因變量Y成正向增長關系。

X5：地區人均居民可支配收入（Disposable income），常被用來衡量一個國家或地區生活水平的變化情況。其數值越高，意味著這個國家或地區生活水平越高，因此對于第三產業（如體育健身）的需求越大，從而對于教練員的需求也越大。根據以上分析得出，人均居民可支配收入應與因變量Y成正向增長關系。

（二）模型構建

根據以上分析，構建模型如式（1）所示：

其中，Y是指等級教練員發展人數（COACH），為模型中的因變量。X1—X5分別是指地區生產總值（GDP）、地區居民消費價格指數（CPI）、地區（Distr east）、地區人口總數（Popul）和地區人均居民可支配收入（Disposable income）均為模型中的自變量。為了保持數據的平穩性，作者對于地區生產總值（GDP）、地區人口總數（Popul）和地區人均居民可支配收入（Disposable income）3個變量上分別取了對數。

三、實證分析

收集以上所有變量所需數據后，通過Eviews 8.0 軟件對于上文所構建的模型進行實證分析。分析過程將分為三個部分：一是檢測各個變量與模型的匹配程度，大體估計出模型結果;二是對于初步得出模型結果進行檢驗，從而確定最終模型;三是最終模型結果的分析。

（一）模型初步估計結果②

首先，筆者為了避免多重共線性的影響，通過逐步后向篩選法對所有的變量進行了篩選，消除了多重共線性。通過軟件篩選后，移除了4個顯著性較差的自變量，留下了地區生產總值（GDP）、地區居民消費價格指數（CPI）、地區（Distr east）、地區人口總數（Popul）和地區人均居民可支配收入（Disposable income）以上5個自變量。

（二）實證結果的相關檢驗

首先，進行擬合優度和顯著性檢驗。初步模型的擬合優度并不高，R2僅為66.1%，但是考慮到模型的數據并不是時間數列數據，僅是2015年31個省份的橫截面數據。因此，自變量對因變量的解釋程度能超過50%，也能夠在一定程度上說明問題。關于顯著性檢驗，分別用T和F值檢驗單變量和聯合變量的顯著性。通過T檢驗發現模型中5個變量的P值都相對較小，最大的為5.47%，其余均在5%以內，說明5個自變量都較為顯著。研究結果顯示，F值為5.163082，對應的P值為0.000936，表明在1%的顯著性水平下通過F檢驗。

下面再進行殘差檢驗，初步模型本身不存在多重共線性，因此無須檢驗。在自相關檢驗中，DW值為1.971353，通過查詢DW表可知，模型對應的DL和DU值分別為1.09和1.83，1.971353已大于DU值，所以可以判斷該模型不存在自相關。進一步用BP（Breusch-Pagan）檢驗法對模型進行異方差問題進行檢驗，從P值上看，檢驗結果得出的0.0467<0.05的臨界值，證明不存在異方差。

（三）最終模型結果分析

綜上所述，模型通過了以上基本檢驗，因此得出模型結果如下式所示：

COACH=-69.82635logdisposable income+4.703170 CPI-16.90317logpopul+34.87028Distri east+40.44757 logGDP

公式結果顯示，作者發現地區生產總值、地區居民消費價格指數和地區對于等級教練員發展人數有較為顯著正向影響。地區生產總值每增加1%，等級教練員發展人數增長0.40個單位;地區居民消費價格指數每增長1，等級教練員發展人數增長4.70位;相較于中部地區，東部地區的等級教練員發展人數平均多出將近35位。可見，地區人口總數和地區人均居民可支配收入對于等級教練員發展人數呈負面影響。公式顯示，地區人均居民可支配收入和地區人口總數每增長1%，等級教練員發展人數將會分別減少0.70和0.17個單位，減少的幅度非常小，基本可以忽略。之所以是負相關系，作者猜測原因可能是數據可得性的限制。本文采用了2015年31個省份橫向對比的數據，樣本的代表性可能需要再次完善。

四、主要結論及政策建議

本文用各省市等級教練員發展人數作為體育人力資源的代理變量，建立多元回歸模型，并用Eviews 8.0進行實證分析，得出以下主要結論。

第一，地區居民消費價格指數（CPI）與等級教練員發展人數呈顯著的正向關系。一是表明消費價格指數高的地區，經濟發展水平在一定程度上也比其他地區要高，人們更加重視體育鍛煉，從而增加了對教練員的需求。二是消費價格指數高的地區，也代表了一定高度的生活水平，從而增加了對等級教練員的吸引力。因此，筆者認為，國家在保持對居民消費指數較高的地區體育資源投入的同時，也應該重視其他地區居民生活水平的提高，保證體育資源的公平配置。

第二，模型結果顯示，平均來講，東部地區比中部地區等級教練員數量更多，并且GDP越高，等級教練員數量越多，這個結論與上一結論有相似之處。這也進一步表明，經濟發展水平高的地區對體育人力資源會有較高的吸引力。國家為了保證體育資源的公平配置，在政策上需要向經濟發展水平較低的地區傾斜。

參考文獻：

[1]? 饒建波.關于公共體育資源配置的不平衡及改革分析[J].科教導刊（下旬），2016，（12）：149-150.

[2]? 湯際瀾.國外公共體育服務均等化的理論研究與實踐經驗[J].西安體育學院學報，2012，（6）：641-646.

[3]? 范宏偉，靳厚忠，秦椿林，劉晚玲.中國都市公共體育服務均等化發展的實證研究[J].武漢體育學院學報，2009，（9）：12-16.

[4]? 馬燕，李思民.山東省體育公共服務均等化測度的實證研究[J].南京體育學院學報：自然科學版，2014，（2）：153-157.

[5]? 朱梅新，熊飛.西部民族地區體育公共服務均等化評價[J].石河子大學學報：哲學社會科學版，2013，（1）：110-114.

[6]? 李燕領.我國公共體育服務均等化指數實證研究（2011—2015年）[J].勞動保障世界，2018，（30）：48-49.

An Empirical Analysis of the Factors Influencing the Equalization of Sports Human Resources

——Based on the Comparison between Provinces

JIN Fen-ting

（Shanghai Pinghe Bilingual School，Shanghai 200000，China）

Abstract：The number of coaches developed in each province and city is used as a proxy variable for sports human resources，a multiple regression model is established，and Eviews 8.0 is used for empirical analysis，and the conclusion is as follows：the eastern region has a strong attraction for sports human resources;GDP is relatively high areas，as well as areas with high regional consumer price index（CPI），will have more number of level coaches.The author suggests that in order to ensure the fair allocation of sports resources，the government can increase the income level of coaches in the western region to tilt sports resources to the west and maintain the equalization of sports human resources across provinces.

Key words：sports human resources;equalization;provincial comparison;empirical analysis