关于城镇居民体育消费水平影响因素分析

【摘 要】 本文采用描述统计和灰色关联分析的方法，对2003-2013年我国城镇居民体育消费支出及相关数据进行数理统计和逻辑分析。分析结果显示，“城镇居民体育消费水平”与“文化体育和娱乐业固定资产投资”和“城镇居民可支配收入”两项指标的关联最为紧密。这就要求体育行政部门加快公共体育服务供给;加快消费观念的转变，逐步改善投入软环境;扩大公共体育投资渠道，使供给方式趋于灵活性。

【关键词】 城镇居民体育消费;影响因素;灰色关联分析;建议

一、前言

随着全民健身运动的快速发展，人们在体育消费方面的支出也呈上升态势，但是与发达国家的差距仍旧存在，而在国内，不同区域间的体育消费水平差距尤为突出，这与当今社会提倡体育消费健康投资，注重人的身体健康安全，巩固国民经济发展的长效机制，以人为本，统领科学发展观，构建和谐社会的大环境是不相适应的。本文拟采用描述统计和灰色关联分析的方法，对居民体育消费支出及相关数据进行数理统计和分析，把握我国城镇居民体育消公费水平的区域发展规律，对影响我国城镇居民体育消费水平的主要因素进行影响程度的计算，为进一步分析我国城镇居民体育消费水平的影响机制提供数据基础。

二、研究方法与数据来源

本文运用文献资料研究与专家访谈法，查证文中相关概念的界定以及研究方法的选择命名，选取和筛选出影响我国城镇居民体育消费的诸多因素，确保研究过程和结果的准确性与科学性。

通过访问国家统计局官网，获取了2003年-2013年居民体育消费数据以及相关数据，通过查阅中国体育事业年鉴，获取了2001-2013年的公共体育服务相关数据。采用Excel2007对数据进行常规处理。采用SPSS17.0对数据进行描述统计处理。通过采用灰色关联分析，了解到影响居民体育消费的若干因素，主要指“国内生产总值（GDP）”、“文化体育和娱乐业固定资产投资”、“城镇居民可支配收入”、“体育事业经费”等的影响程度，为进一步分析经济因素对居民体育消费的影响机制提供数字依据。

三、我国城镇居民体育消费水平概况

1、总体发展态势

2003年至2013年以来，我国城镇居民体育消费支出呈直线上升趋势，见图1所示。然而对东中西部体育消费水平进行分析，数据显示，我国城镇居民体育消费水平总体上不高，且存在不平衡现象：一是东西部体育消费不平衡;二是城市和农村居民体育消费水平不平衡。

图1 2003-2013年期间中国城镇居民人均文化娱乐消费支出增长趋势

（注：鉴于没有直接的城镇居民体育消费指标，因此用我国城镇居民文化娱乐型消费支出指标的数据（文化娱乐型消费支出包含文化娱乐用品、文化娱乐服务消费支出）间接代表居民人均体育消费水平。

2013年，城镇居民体育消费支出排名前5名的地区：上海、北京、广东、江苏、福建，均在东部地区;排名后5名的地区：、甘肃、河北、青海、黑龙江，河北划归东部地带，人均体育消费支却居于东部地带最末位。人均体育消费占消费支出比例的排名中，山西和贵州均靠后，但所占的比例却靠前，分别为第2名和第5名，见表1所示。初步推断，居民体育消费支出基本上取决于地区经济水平或可支配收入，但是在很大程度上也取决于当地体育经费投入与体育消费观念和理念。因此，发展体育产业或与居民体育消费，不应受限于地区经济水平，而应从加大体育投入或转变体育消费观念做起。

2、城镇居民体育消费支出的区域差异情况

在同一社会历史阶段下，社会经济发展不均衡会导致不同区域的公共需求存在差异性的侧重内容及表现形式，同时，体育消费观念与习惯滞后也会影响体育消费行为与水平，2013年我国城镇居民体育消费呈现出较大的区域差异，见表2。

四、政府公共体育服务投入简析

1、体育事业经费相对规模呈下降态势，影响体育事业的发展

北京奥运以来，政府在体育事业方面的财政投入快速增长。随着政府对体育事业财政投入的不断增加及对体育实施的优惠政策尤其是体育的发行，体育事业经费以年均19.5%的速度保持增长。体育事业财政投入的不断增加为体育事业的发展提供了稳定的经费保障。

然而表3也显示出，体育事业经费投入占GDP及国家财政支出的比重较低。2002-2007年，体育事业经费投入占GDP的比重仅为0.12%左右，到2010年，下降至0.08%，而占政府财政支出的比重也是逐年缩小。西欧大多数经济发达国家的体育经费投入，与本国GDP的比值超过1%以上。此外，国家体育事业投入的不足，影响到国家体育总局对体育事业发展的宏观调控能力，不利于体育事业的均衡发展及我国体育公共财政保障体系的建设。

2、公共体育投入呈现出较大的区域差异

2008年以来，我国公共体育投入逐年增长，但也长期伴随着较大的区域差异，见图2。目前公共体育投入经费主要用于体育场地（馆）的建设。

图2 2007-2013年我国东中西部地带文化体育传媒财政支出对比图

而区域差异从也从数量差异逐渐地转变为功能质量上的差异。图3图4显示，2010年西部地带的新增场地所占比例较大，但场地面积的数据比例相对较小，可以推断，西部新建的场地主要特点是数量多、规模小，而东、中部地带新建场地数量虽少、规模较大，可能与西部地区人口分布有关。

图3 2010年体育场地数量对比（%） 图4 2010年体育场地占地面积对比

比例（%）

五、灰色关联分析

1、灰色关联模型的建立

以“全国城镇居民人均体育消费支出”为研究对象，将“国内生产总值（GDP）”、“文化体育和娱乐业固定资产投资”、“城镇居民可支配收入”和“体育事业经费”作为相关因素，进行建模研究。建模过程如下。

（1）数据处理过程

设“全国城镇居民人均文化娱乐服务性消费支出”为主行为因子的时间序列：

并依次设：X1―“国内生产总值（GDP）”;X2―“文化体育和娱乐业固定资产投资”;X3―“城镇居民可支配收入”;X4―“体育事业经费作为相关因素”。同时，X1，X2，X3，X4相关的时间序列为：

计算关联度系数：

式中为分辨系数，用来削弱（max）过大而使关联系数失真的影响。人为引入这个系数的目的在于提高关联系数间的差异显著性。。可见，关联系数反映了两个数列在某一时刻的紧密程度。例如：当=时，=1，关联系数最大;当=时，关联系数最小。由此可见，关联系数的取值范围为。

根据常规，一般取分辨系数，因此，将相应的X0（K）和

Xi（K）的数值代入，得：

（3）计算关联度R（X0， Xi）

根据公式分别计算出国内生产总值（GDP）、文化体育和娱乐业固定资产投资、城镇居民可支配收入，体育事业经费关于全国城镇居民教育文化娱乐服务性消费支出的关联度R1，R2，R3，R4。

R1=R（X0，X1）==0.8776;R2=R（X0，X2）==0.9996;R3=R（X0，X3）==0.9930;R4=R（X0，X4）==0.4438。由关联度数可以看出：R2> R3> R1 > R4。

2、数据结果分析

分析结果显示，“城镇居民体育消费水平”与“文化体育和娱乐业固定资产投资”和“城镇居民可支配收入”两项指标的关联最为紧密，这也与人们在经验上的直观感觉相一致。在居民文娱消费保持较高速增长的有利背景下，基于体育锻炼与健身价值日益受到社会重视的现状，我们预计社会公众的体育消费和公共体育需求在今后几年也将保持良好的增长势头。这就要求体育行政部门加快公共体育服务供给，以满足国内社会公共需求变化趋势中不断增长的公众公共体育需求。

六、小结

综合上述，在加快公共体育服务构建的进程中，我国体育行政部门更需要明确公共体育服务供给导向，进一步加强政府主导作用，构建科学、透明的公共体育服务网络;加快消费观念的转变，逐步改善投入软环境;扩大公共体育投资渠道，使供给方式趋于灵活性;公共体育服务供给内容应趋于多层次、多样化，采取积极措施以公正、有效地实现公众的需求和利益，将满足公众的公共体育需求作为目标，努力建设成为公共需求导向的服务型政府。

【参考文献】

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[4] 陈丛刊，卢文云，陈宁.英国公共体育服务供给体系建设的经验与启示[J].成都体育学院学报，2012.1.

[5] 肖建华.基于公共服务投入与经济增长关系的最优规模测算[J].统计与决策，2010.19.

【作者简介】

魏 华（1977-）女，陕西长安人，副教授，硕士，研究方向：体育统计与计算机技术在体育领域中的应用.