孟 杰,杜志娟,陈庆杰

自改革开放以来,我国经济社会进入快速发展时期,工业化和城市化的发展取得了瞩目成就,但随之产生的城乡二元化的失衡问题也日渐突出[1]。在中国特色社会主义建设进入新时代以及经济社会步入高质量发展阶段的背景下,打破城乡二元结构的桎梏,重塑城乡关系对推动乡村的全面振兴具有重要意义[2]。“协调”强调的是均衡和全面,杜绝畸形和两极分化,是城乡关系的理想状态[3-5]。城乡协调发展具体是指各社会要素在城镇和乡村发展空间中的双向流动与资源的优化配置[6]。群众体育作为不可或缺的社会要素,在我国社会和谐稳定发展过程中扮演着重要角色。然而,与其他社会要素的流动与配置相似,群众体育也存在城镇与乡村发展不均衡,乡村发展水平相对滞后等现象[7]。相关研究表明,当前城镇群众体育事业发展的速度和质量与乡村地区差异巨大。乡村地区群众体育发展成效不显著、体育公共服务缺失、体育人口数量较少、体育资源配置短缺等问题仍然显著[8-11],严重阻碍了我国体育事业的健康持续发展。但是,目前对于城乡群众体育协调发展水平的现实状况、演进过程和影响因素等方面的了解还不够深入,也不利于群众体育城乡二元问题的改善,相关的研究亟待深入开展。

鉴于此,本研究以协调发展理念聚焦城乡群众体育发展,采用综合评价模型和探索性空间数据分析等方法,从时间和空间维度对我国城乡群众体育协调发展水平的动态演变特征及分布格局进行分析,总结我国城乡群众体育协调发展的影响因素,为深化群众体育事业改革与发展,纾解城乡二元矛盾,实现乡村振兴全面发展提供参考。

1 研究范围与数据来源

以2020年中国行政区划为基础,对全国(大陆地区)31个省、自治区和直辖市的城乡群众体育发展进行研究。数据来源于2016—2020年公布的《体育事业统计年鉴》《中国体育年鉴》《中国统计年鉴》《中国民生统计年鉴》及各省体育局统计数据公告等。对于个别缺失数据,根据前后两年或者相邻地区数据,通过插值计算法获取。

2 评价方法

2.1 指标体系构建

城乡群众体育协调发展包含城镇和乡村两个子集,对其评价应依据城镇和乡村的各自特点,分别建立评价指标体系[12]。本研究以WSR系统方法论为框架基础,以当前群众体育发展评价相关的高质量研究成果[13-21]为依据,兼顾评价指标的代表性、科学性、可获得性和全面性等原则,结合访谈、调研和德尔菲等方法,构建了城乡群众体育协调发展评价指标体系。具体包含城镇群众体育协调发展指数和乡村群众体育协调发展指数两个系统层,每个系统层均包括物理、事理和人理3个控制层,每个控制层包含3项具体指标,涵盖设施条件、经费投入、参与人员和收支消费等内容。此外,为了排除人为因素的干扰,使权重客观全面地反映原始数据信息[22],采用熵值法计算指标权重,具体如表1所示。

2.2 耦合协调度评价

采用综合评价模型[23],分别对城镇、乡村群众体育发展水平和城乡群众体育发展水平及城乡群众体育发展耦合协调度进行评价。

2.2.1 城镇、乡村群众体育发展水平

依据评价指标体系中的各要素值,分别对城镇、乡村群众体育发展水平进行评价,计算公式如下:

(1)

(2)

公式中,UD、RD分别代表城镇、乡村群众体育发展水平;UAij、RAij分别代表城镇和乡村各项指标标准化后的值;Wi为要素i对应的权重值。UD和RD的值越大,表明发展水平越高。

2.2.2 城乡群众体育发展水平

通过城镇、乡村群众体育发展水平的计算结果,对城乡群众体育总体发展水平进行评价,计算公式如下:

UR=αUD+βRD

(3)

公式中,UR代表城乡群众体育发展水平,其值越大表明发展水平越高;α、β为待定系数,由于城镇、乡村的发展对于城乡协调发展有相同的影响作用,所以α和β均取值0.5[24]。

表1 我国城乡群众体育协调发展评价指标体系及权重表

2.2.3 城乡群众体育发展耦合度评价

基于城镇、乡村群众体育发展水平的计算结果,运用耦合协调模型对城乡群众体育发展耦合度进行评价,具体公式如下:

(4)

公式中,C代表耦合度,取值在[0,1]之间。C值越大,表明城乡群众体育发展协调关联度越高;C值越小,表明协调关联度越低。

2.2.4 城乡群众体育发展协调度评价

通过城乡群众体育协调发展耦合度评价,能够反映出城乡群众体育发展系统间的关联程度,但是并不能表明次序类型,因此,需要对其进行协调度评价[25],计算公式如下:

(5)

公式中,D为城乡群众体育发展协调度,取值为[0,1]之间;C为耦合度;UR为城乡群众体育发展水平。D值越大,表明城乡群众体育发展协调程度越高;反之,协调程度越低。

2.3 探索性空间数据分析

探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA)是一种通过对相关数据的空间分布及单位之间的相互关系进行统计和可视化分析,从而反映出数据的聚集和异常状况,进而揭示数据空间结构特点的方法[26]。

空间自相关关系包括全域和局域空间自相关[27]。本研究中,城乡群众体育发展协调水平的全域空间自相关分析采用全域Moran'sI指数(Global Indicator of Spatial Association,GISA)进行评价。全域 Moran'sI取值为[-1,1],当指数为正时,表示观测区域的城乡协调发展呈空间正相关;为0时,表示协调发展水平呈随机分布,无相关性;取值为负时,表示城乡协调发展水平呈空间负相关。局域 Moran'sI指数(Local Indicator of Spatial Association,LISA)分析局部耦合协调类型的聚集情况,反映邻域之间的关联程度。正值表示相同类型要素值的单位相互临近,呈现空间聚集,具体表现为城乡群众体育协调水平高值聚集(高—高)和低值聚集(低—低);负值则表示不同类型要素值的单位相互临近,空间关系异常,具体表现为协调水平高低(高—低)聚集和低高(低—高)聚集[28]。

3 研究结果

3.1 城乡群众体育发展耦合协调度的时间演变

依据2015—2019年我国部分地区城乡群众体育协调发展水平的评价结果,以东部地区、中部地区、西部地区和东北地区为界进行整合,具体如表2所示。

(1)我国东部地区城乡群众体育协调发展水平相对较高,但整体上协调耦合类型为勉强协调,处于过渡调和阶段。其中,江苏(0.800)、浙江(0.651)、广东(0.694)城乡群众体育平均协调发展水平较高,处于协调发展阶段,是东部地区城乡群众体育协调发展的正向驱动地区;天津(0.362)、海南(0.216)城乡群众体育持续处于失调衰退状态,一定程度上对东部地区城乡群众体育协调发展产生逆向牵制作用。(2)中部地区城乡群众体育协调发展水平整体呈上升趋势,2015—2018年中部地区城乡群众体育处于过渡调和的濒临失调阶段(0.445),2019年则进入勉强协调阶段(0.546)。其中,湖北(0.438)、湖南(0.462)城乡群众体育于2017年至2019年由濒临失调进入勉强协调阶段;2015—2018年安徽(0.431)、江西(0.398)、河南(0.496)城乡群众体育协调发展水平并不稳定,在濒临失调到和中度失调之间波动;2019年河南城乡群众体育进入协调发展阶段(0.647);山西(0.350)城乡群众体育则一直处于失调衰退状态,整体协调发展水平较为滞后。(3)西部地区城乡群众体育协调发展水平并不乐观,虽然呈上升趋势,但整体仍处于失调衰退阶段。其中,2015—2018年广西、陕西城乡协调发展水平处于波动状态,2019年开始进入勉强协调阶段;内蒙古、四川、云南、新疆城乡群众体育协调发展水平上升较为迅速,2019年均进入过渡调和阶段,具有较强的发展潜力;但其他省份仍处在失调衰退阶段。(4)东北地区城乡群众体育协调发展整体上处于过渡调和阶段,并且近5年城乡群众体育协调发展状态稳定。其中,吉林城乡群众体育协调发展水平不高,处于失调衰退状态;辽宁整体处于过渡调和阶段;黑龙江则是在失调衰退和过渡调和阶段上下起伏。

3.2 城乡群众体育发展耦合协调度的空间格局分析

运用ArcGIS 10.6软件,绘制了2015—2019年我国城乡群众体育协调发展状况的空间格局分布图。如图1所示,2015—2019年我国城乡群众体育整体呈现由西部地区向东部地区逐步过渡提升的协调发展空间格局。表现为东部沿海地区协调水平高于中部地区和东北地区,西部地区一直处于低水平发展状态。(1)整体来看,2015—2016年城乡群众体育协调发展相对缓慢;2017—2019年进入快速发展时期,协调发展水平迅速提升。(2)局部来看,以东南沿海地区的高速发展为重要推动力,其中近5年江苏省持续处于协调发展水平,2018—2019年持续保持良好协调状态。山东、浙江和广东等省份2017年开始逐步进入协调发展阶段,与江苏省一同形成了东南沿海城乡群众体育协调发展群带,并具有一定的稳定性。同时,自2017年起,中部地区和东北地区城乡群众体育协调发展进入增长阶段,逐步由失调衰退进入到过渡调和。但是从空间格局的分布看,越靠近西部地区的省份,其协调发展的稳定性相对越差,在过渡调和和失调衰退之间波动。西部地区持续处于失调衰退阶段,并呈现一定的聚集性,是整体城乡群众体育协调发展的冰点区域。

总体来看,我国城乡群众体育协调发展空间分布格局呈现出东热西冷的分化状态,中部和东北地区处于相对不稳定的过渡阶段。而东部、西部地区在一定程度上表现出同类型的聚集特征,在空间上相邻的省域单位之间可能存在一定的关联性。

3.2.1 全域空间自相关分析

运用探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA),探析近5年我国城乡群众体育协调发展水平在省域单位之间的空间依赖关系。

运用GeoDa 1.14软件,以邻接权重为空间权重定义依据,对2015—2019年我国31个省区市城乡群众体育协调发展水平进行全域空间自相关检验,对协调状况在整个研究区域中的空间依赖关系进行分析。全域Moran'sI指数计算结果如表3所示,其中Moran'sI指数正态统计量以0.05为置信水平,并以1.96为Z值的临界阈值[29],对全域空间自相关水平的显著性进行合理评价。

表3 2015—2019年城乡群众体育协调发展水平 全域Moran's I指数统计表Table 3 Global Moran's I index for the coordinated development level of urban and rural mass sports from 2015 to 2019

由表3可知,2015—2019年我国城乡群众体育协调发展水平的全域Moran'sI指数均为正值,除2018年外,全域Moran'sI指数均通过了显著性检验(P<0.05,Z>1.96),表明了近5年我国城乡群众体育协调发展水平分布存在一定的空间正相关。其中2018年的全域Moran'sI指数未通过显著性检验,表明其城乡群众体育协调发展水平整体呈现随机分布特征,未表现出相邻单元之间的相关性。

对近5年我国城乡群众体育协调发展水平的全域Moran'sI指数进行横向观察发现,2015年和2016年全域Moran'sI指数均保持在0.2以上,并且Z值提升P值下降,表明城乡群众体育协调发展水平在省域单元之间存在着整体的空间自相关,相同协调发展水平的单位之间具有不同程度的辐射和带动作用,并且这种空间依赖关系有逐步加强的趋势。2017年开始,全域Moran'sI指数出现波动,空间自相关性整体减弱,2018年并没有表现出显著的相关性,2019年城乡群众体育协调发展又呈现出显著的全域空间自相关。

全域空间自相关水平的变化可能与城乡群众体育发展协调程度的波动性发展有关。首先,2015—2016年我国城乡群众体育发展协调度整体较低,处于缓慢发展时期。其次,2017—2018年进入快速增长阶段,表现为城乡群众体育协调发展水平空间分布的不稳定性,东部沿海地区发展迅速,中部地区和东北地区在协调和衰退之间波动,西部地区则相对停滞,保持低水平发展。而空间格局上的突变和不稳定性在一定程度上影响了城乡群众体育协调发展的全局空间自相关性的呈现。再者,2019年整体空间格局相对稳定下来,全域的空间自相关性又显现出来。

3.2.2 局域部空间自相关分析

为了进一步分析城乡群众体育协调发展水平的空间分布特征,需探究在不同发展阶段省域单位之间的城乡协调发展水平是否存在着局域空间聚集特征。运用GeoDa 1.14软件的Multivariate LISA分析模块,对我国不同年份城乡群众体育协调发展水平进行局域空间自相关分析,并通过计算结果绘制局部Moran'sI指数散点图,其中空间权重中没有邻居的对象已删除(见图2)。

图2 2015—2019年我国城乡群众体育协调发展局域Moran's I指数散点图Figure 2 Scatter plot of Local Moran's I index of coordinated development of urban and rural mass sports in China from 2015 to 2019

由图2所示,2015—2019年局域空间自相关水平的回归直线斜率均为正值,表明在研究区域内,省域单位之间存在局域空间自相关。从散点图的分布状况看,大部分的点位均落于第一和第三象限内,表明了在研究区域内,省域单位之间空间自相关关系主要存在两种聚集类型:(1)高高聚集(HH)型:城乡群众体育协调发展高水平省域被其他高水平省域所围绕,高水平发展省域出现聚集,相邻省域单位之间的城乡群众体育协调发展存在依赖关系;(2)低低聚集(LL)型:城乡群众体育协调发展低水平省域被其他低水平省域所围绕,低水平省域在一定范围内聚集,相互之间存在一定的制约关系。

运用GeoDa 1.14软件对2015—2019年城乡群众体育协调发展水平空间相关关系的聚类状况进行分析,结合ArcGIS 10.6软件绘制了近5年我国城乡群众体育协调发展空间自相关聚集分布图。如图3所示,2015—2019年城乡协调发展空间自相关聚集类型基本为HH和LL两种,大体呈东、西两端极化分布。

图3 2015—2019年我国城乡群众体育协调发展空间自相关聚类分布图Figure 3 Autocorrelation clustering distribution of coordinated development of urban and rural mass sports in China from 2015 to 2019

其中,(1)2015—2016年分布相对稳定,LL聚集区主要包括新疆、青海和甘肃3个西部省区,城乡群众体育协调发展水平相对滞后,省域之间存在相互影响,形成了低水平空间自相关区域。(2)2017年随着东部、中部地区群众体育协调水平的快速发展,空间自相关聚类格局发生变化,HH聚类区的东部沿海和中部地区出现融合聚集,河北、山东、河南三省和江西、福建两省分别形成了两个HH聚集区域,区域内单位之间的相互作用促使该区域的城乡群众体育协调发展水平的不断提升;LL聚集区由西藏、四川和甘肃3个西部省区构成。(3)2018年城乡群众体育协调发展的整体空间自相关水平不显著,同类型聚集也不明显。(4)2019年,随着城乡群众体育协调发展水平的整体提升,空间相关聚类分布格局再次明朗,虽然依然呈现东、西两极化的分布状态,但在聚集区域内的单位组成上出现一定变化。新的HH聚集区在一定程度上突破了区域限制,由2015—2016年东部沿海地区的单一区域高水平发展聚类过渡为东部沿海与相邻中部地区组成的新聚集分布格局。由此表明,东部沿海地区城乡群众体育的高水平协调发展对相邻的中部地区产生了积极影响,产生的正向效应逐步向中部地区辐射。这种聚类格局的变化特征对我国城乡群众体育协调发展具有积极意义。同时,2019年LL空间自相关聚类区域仍分布在西部地区,说明西部地区的城乡群众体育协调发展状况并没有发生本质上的变化,低水平发展区域相互影响,产生聚集。可见,如何有效提升西部地区城乡群众体育协调发展水平,促进相邻区域间的积极互动,是未来我国城乡群众体育协调发展中面临的关键问题。

4 讨 论

4.1 群众体育要素的城乡分布不均对其协调发展的影响

城镇、乡村群众体育发展各要素配比不均衡现象较为显著,制约了城乡地区的协调发展,是造成我国城乡群众体育总体协调发展水平偏低的重要原因。

4.2 东西部发展失衡对城乡群众体育协调发展空间分布的影响

区域间群众体育资源配置失调,对于区域内城乡群众体育要素的健康流动具有较大限制,是造成群众体育城乡协调发展产生区域差异的重要因素[38]。

4.3 区域交流与互动对城乡群众体育协调发展的影响

我国城乡群众体育协调发展存在着省域间的空间自相关关系。东部地区呈高水平发展聚集状态,西部地区呈低水平聚集状态,并且聚集态势较为稳定。

群众体育发展资源在区域间分布不均,且互动效应较差,资源流动速度慢是造成西部地区持续低水平发展的重要因素。为了优化资源配置,缩小东西差距,我国从20世纪90年代就开始了“东西部扶贫协作”进程[39],东西部体育事业的对口支援工作也有序开展,但效果并不显著。王科飞[40]在对我国东西部地区体育支援协作治理的调查研究中发现,我国东西部体育支援协作开展较晚,程度较浅,且落实水平相对较低。截至2020年,中央指定的22对帮扶协作省区市中,建立起稳定的体育协作关系的只有10对。并且在帮扶关系中,上级政府要求的占比居多,西部地区主动请求与东部地区协作互动的占比较低。反映出在东西部体育资源流动与相互帮扶过程中,相关单位的主观能动性较差,且部分省市体育支援与协作具体落实的较少,这在一定程度上对城乡群众体育协调发展水平的区域平衡具有较大的负面影响,也是致使西部地区低水平聚集的重要原因之一。

5 结 论

(1)近年来,我国城乡群众体育协调发展水平呈上升趋势,但是整体偏低,总体上并未达到协调发展水平,大致呈现出由西部地区向东部地区逐步过渡提升的发展趋势。2017年,东部沿海地区城乡群众体育发展协调度迅速提升,城乡群众体育协调发展进入加速时期,之后进入平稳发展阶段。

(2)我国城乡群众体育协调发展水平空间分布相对不均衡,呈现出东部>中部>东北>西部分布的特征。东部地区城乡群众体育协调发展水平较高,并具有一定的稳定性;西部地区发展较为缓慢,处于相对停滞状态;中部地区和东北地区处于不稳定的过渡发展状态。究其缘由,城乡间、区域间群众体育发展要素的不均衡及流动不畅通,是造成协调发展水平低与分布失衡的重要因素。

(3)我国城乡群众体育协调发展在整体上存在着空间自相关,局域呈现出高发展水平聚集和低水平聚集两种自相关聚集类型,大体呈现东西两端极化分布。东部地区呈现空间正相关,高水平发展区域聚集,单位之间具有辐射和带动效应;西部地区呈现显著负相关,低发展水平单位聚集现象严重。