金芬婷

摘 要：用各省市等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)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(jìn)行實(shí)證分析，得出如下結(jié)論：東部地區(qū)對(duì)于體育人力資源有較強(qiáng)的吸引力;GDP或居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）較高的地區(qū)，等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)也會(huì)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(qū)等級(jí)教練員的收入等措施，使得體育資源向西部?jī)A斜，保持省際間體育人力資源的均等化。

關(guān)鍵詞：體育人力資源;均等化;省際對(duì)比;實(shí)證分析

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

引言

自“十二五”國(guó)務(wù)院頒布首部國(guó)家基本公共服務(wù)體系規(guī)劃以后，“十三五”時(shí)期，國(guó)務(wù)院再度在《規(guī)劃》中提出基本公共服務(wù)的均等化是全面建成小康社會(huì)的一項(xiàng)重要內(nèi)容，可見我國(guó)對(duì)于推動(dòng)基本公共服務(wù)均等化的重視，以及實(shí)現(xiàn)基本公共服務(wù)均等化的必要性。因此，準(zhǔn)確衡量各地區(qū)的體育公共服務(wù)及資源均等化進(jìn)程成為至關(guān)重要的研究方向。均等化的指數(shù)能明確各地區(qū)之間的差距，將問題地區(qū)化、具體化、個(gè)性化，從而實(shí)現(xiàn)縮小地區(qū)差距，提高均等化水平，最終達(dá)到各地區(qū)同步發(fā)展的社會(huì)藍(lán)圖。

本文將在第二部分對(duì)現(xiàn)有的體育公共服務(wù)資源均等化衡量方式進(jìn)行整理和分析，提出本文將要使用的具體指標(biāo)和方式。在第三部分，將以選定指標(biāo)和相關(guān)影響因素建立計(jì)量模型，并進(jìn)行實(shí)證分析。最后根據(jù)得到的結(jié)論，總結(jié)我國(guó)現(xiàn)在體育公共服務(wù)資源均等化程度，并提出推進(jìn)均等化的可行性建議。

一、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

筆者收集關(guān)于體育資源配置均等化的相關(guān)文獻(xiàn)，梳理后，發(fā)現(xiàn)關(guān)于該問題的研究，有些學(xué)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(fā)，分別結(jié)合我國(guó)的政治、經(jīng)濟(jì)、文化等現(xiàn)狀，定性地研究了城鄉(xiāng)、省際和國(guó)際之間體育資源的均等性，分別得出結(jié)論，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡和政府支出的不充足是導(dǎo)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(xué)者集中于對(duì)體育資源配置均等化程度構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行評(píng)價(jià)與分析，并提出了改善的建議與對(duì)策。雖然研究方法各有不同，但是所選取的指標(biāo)方向基本一致。馬燕、李思民（2014）將一級(jí)指標(biāo)設(shè)為服務(wù)投入，服務(wù)產(chǎn)出和服務(wù)效果這三個(gè)大類，通過研究山東省內(nèi)不同市及地區(qū)的體育公共服務(wù)資源均等化的差異，得出體育公共服務(wù)整體均等化程度一般，區(qū)域城鄉(xiāng)差異明顯的結(jié)論[4];而朱梅新、熊飛（2013）則使用TOPSIS方法，直接從人均體育事業(yè)收入、人均群眾體育支出、城鄉(xiāng)社會(huì)體育指導(dǎo)員人數(shù)比值等單項(xiàng)指標(biāo)，研究西部民族地區(qū)體育公共服務(wù)均等化水平，結(jié)論認(rèn)為，西部地區(qū)體育服務(wù)均等化仍處于較為低下水平[5]。雖然沒有設(shè)置與前兩者相同的一級(jí)指標(biāo)，但是其多個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)仍在從服務(wù)投入、內(nèi)容和結(jié)果這三個(gè)方面展開。

以上評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立大多是基于橫截面數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，但是在分析地區(qū)體育公共服務(wù)資源的時(shí)候，往往需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，因此還有一些學(xué)者在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的基礎(chǔ)上，搜集地區(qū)縱向時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以單一的指數(shù)來衡量均等化水平。例如李燕領(lǐng)（2018）通過分析2011—2015年度五年間我國(guó)公共體育服務(wù)投入、產(chǎn)出的均等化指數(shù)，進(jìn)而得出一個(gè)整體性的單一綜合指數(shù)。研究認(rèn)為，2013—2015年我國(guó)公共體育服務(wù)均等化指數(shù)有了連續(xù)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(fā)現(xiàn)對(duì)于體育服務(wù)均等化的研究，還有以下兩個(gè)方面可以進(jìn)一步補(bǔ)充。首先，大部分文獻(xiàn)在評(píng)價(jià)體育服務(wù)均等化時(shí)，通常從體育場(chǎng)館數(shù)量、體育活動(dòng)面積、政府財(cái)政投入等方面進(jìn)行分析，但是很少有人從人力資源的投入角度進(jìn)行分析。其次，在進(jìn)行定量分析時(shí)，很少有學(xué)者在指數(shù)分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對(duì)體育服務(wù)資源均等化的因素進(jìn)行實(shí)證分析。因此，本文以省際間教練員投入數(shù)量作為人力資源服務(wù)的代理變量，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，對(duì)體育人力資源均等化程度進(jìn)行實(shí)證分析。

二、變量選取及模型構(gòu)建

（一）變量選取

本文選取等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)（COACH）作為模型中的因變量（Y）。根據(jù)中國(guó)國(guó)家體委制定的《教練員技術(shù)等級(jí)制度》，我國(guó)的教練員分為五個(gè)技術(shù)等級(jí)：國(guó)家級(jí)、一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)、助理教練員。因此，因變量等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)在本文模型中是指包含以上五個(gè)技術(shù)等級(jí)，以中國(guó)各省、直轄市及自治區(qū)為單位，通過考級(jí)的在職教練員總?cè)藬?shù)。

模型中的自變量共5個(gè)，記作X1—X5①，解釋如下：

X1：地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP），指本地區(qū)所有常住單位在一定時(shí)期內(nèi)，生產(chǎn)活動(dòng)的最終成果為國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算的核心指標(biāo)。因此，筆者認(rèn)為，地區(qū)生產(chǎn)總值應(yīng)與因變量Y成正向增長(zhǎng)關(guān)系。

X2：地區(qū)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI），是將上一年假定為100從而計(jì)算得出的數(shù)據(jù)，當(dāng)CPI基于上一年增長(zhǎng)時(shí)，意味著物價(jià)水平總體升高，因此居民消費(fèi)指數(shù)的合理增長(zhǎng)是消費(fèi)水平和需求的增高，對(duì)于體育服務(wù)和教練員的需求也隨之增高。所以，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)應(yīng)與因變量Y成正向增長(zhǎng)關(guān)系。

X3：地區(qū)（Distr east），是模型中的虛擬變量。根據(jù)國(guó)家數(shù)據(jù)網(wǎng)，將中國(guó)各省、直轄市及自治區(qū)分為東、西、中三個(gè)地區(qū)，并將中部地區(qū)設(shè)為基準(zhǔn)組，記作0，東部及西部地區(qū)則相應(yīng)記作1。筆者認(rèn)為，東部地區(qū)相對(duì)較為發(fā)達(dá)，對(duì)于教練員的需求和供給都將增大。所以筆者認(rèn)為，東部地區(qū)等級(jí)教練員的數(shù)量應(yīng)多于中部地區(qū)，而西部地區(qū)則相反。

X4：地區(qū)人口總數(shù)（Popul），是指在各個(gè)地區(qū)國(guó)家通過人口普查登記從而得出的該地區(qū)內(nèi)的人口總數(shù)。人口總數(shù)越多，往往對(duì)于各個(gè)產(chǎn)業(yè)的需求和供給也就越大，因此教練員的數(shù)量也應(yīng)順勢(shì)增加，從而得出地區(qū)人口總數(shù)應(yīng)與因變量Y成正向增長(zhǎng)關(guān)系。

X5：地區(qū)人均居民可支配收入（Disposable income），常被用來衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)生活水平的變化情況。其數(shù)值越高，意味著這個(gè)國(guó)家或地區(qū)生活水平越高，因此對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)（如體育健身）的需求越大，從而對(duì)于教練員的需求也越大。根據(jù)以上分析得出，人均居民可支配收入應(yīng)與因變量Y成正向增長(zhǎng)關(guān)系。

（二）模型構(gòu)建

根據(jù)以上分析，構(gòu)建模型如式（1）所示：

其中，Y是指等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)（COACH），為模型中的因變量。X1—X5分別是指地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、地區(qū)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）、地區(qū)（Distr east）、地區(qū)人口總數(shù)（Popul）和地區(qū)人均居民可支配收入（Disposable income）均為模型中的自變量。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的平穩(wěn)性，作者對(duì)于地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、地區(qū)人口總數(shù)（Popul）和地區(qū)人均居民可支配收入（Disposable income）3個(gè)變量上分別取了對(duì)數(shù)。

三、實(shí)證分析

收集以上所有變量所需數(shù)據(jù)后，通過Eviews 8.0 軟件對(duì)于上文所構(gòu)建的模型進(jìn)行實(shí)證分析。分析過程將分為三個(gè)部分：一是檢測(cè)各個(gè)變量與模型的匹配程度，大體估計(jì)出模型結(jié)果;二是對(duì)于初步得出模型結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，從而確定最終模型;三是最終模型結(jié)果的分析。

（一）模型初步估計(jì)結(jié)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(duì)所有的變量進(jìn)行了篩選，消除了多重共線性。通過軟件篩選后，移除了4個(gè)顯著性較差的自變量，留下了地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、地區(qū)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）、地區(qū)（Distr east）、地區(qū)人口總數(shù)（Popul）和地區(qū)人均居民可支配收入（Disposable income）以上5個(gè)自變量。

（二）實(shí)證結(jié)果的相關(guān)檢驗(yàn)

首先，進(jìn)行擬合優(yōu)度和顯著性檢驗(yàn)。初步模型的擬合優(yōu)度并不高，R2僅為66.1%，但是考慮到模型的數(shù)據(jù)并不是時(shí)間數(shù)列數(shù)據(jù)，僅是2015年31個(gè)省份的橫截面數(shù)據(jù)。因此，自變量對(duì)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(guān)于顯著性檢驗(yàn)，分別用T和F值檢驗(yàn)單變量和聯(lián)合變量的顯著性。通過T檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)模型中5個(gè)變量的P值都相對(duì)較小，最大的為5.47%，其余均在5%以內(nèi)，說明5個(gè)自變量都較為顯著。研究結(jié)果顯示，F(xiàn)值為5.163082，對(duì)應(yīng)的P值為0.000936，表明在1%的顯著性水平下通過F檢驗(yàn)。

下面再進(jìn)行殘差檢驗(yàn)，初步模型本身不存在多重共線性，因此無須檢驗(yàn)。在自相關(guān)檢驗(yàn)中，DW值為1.971353，通過查詢DW表可知，模型對(duì)應(yīng)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(guān)。進(jìn)一步用BP（Breusch-Pagan）檢驗(yàn)法對(duì)模型進(jìn)行異方差問題進(jìn)行檢驗(yàn)，從P值上看，檢驗(yàn)結(jié)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(jié)果分析

綜上所述，模型通過了以上基本檢驗(yàn)，因此得出模型結(jié)果如下式所示：

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

公式結(jié)果顯示，作者發(fā)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和地區(qū)對(duì)于等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)有較為顯著正向影響。地區(qū)生產(chǎn)總值每增加1%，等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)增長(zhǎng)0.40個(gè)單位;地區(qū)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)每增長(zhǎng)1，等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)增長(zhǎng)4.70位;相較于中部地區(qū)，東部地區(qū)的等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)平均多出將近35位。可見，地區(qū)人口總數(shù)和地區(qū)人均居民可支配收入對(duì)于等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)呈負(fù)面影響。公式顯示，地區(qū)人均居民可支配收入和地區(qū)人口總數(shù)每增長(zhǎng)1%，等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)將會(huì)分別減少0.70和0.17個(gè)單位，減少的幅度非常小，基本可以忽略。之所以是負(fù)相關(guān)系，作者猜測(cè)原因可能是數(shù)據(jù)可得性的限制。本文采用了2015年31個(gè)省份橫向?qū)Ρ鹊臄?shù)據(jù)，樣本的代表性可能需要再次完善。

四、主要結(jié)論及政策建議

本文用各省市等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)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(jìn)行實(shí)證分析，得出以下主要結(jié)論。

第一，地區(qū)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）與等級(jí)教練員發(fā)展人數(shù)呈顯著的正向關(guān)系。一是表明消費(fèi)價(jià)格指數(shù)高的地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在一定程度上也比其他地區(qū)要高，人們更加重視體育鍛煉，從而增加了對(duì)教練員的需求。二是消費(fèi)價(jià)格指數(shù)高的地區(qū)，也代表了一定高度的生活水平，從而增加了對(duì)等級(jí)教練員的吸引力。因此，筆者認(rèn)為，國(guó)家在保持對(duì)居民消費(fèi)指數(shù)較高的地區(qū)體育資源投入的同時(shí)，也應(yīng)該重視其他地區(qū)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(jié)果顯示，平均來講，東部地區(qū)比中部地區(qū)等級(jí)教練員數(shù)量更多，并且GDP越高，等級(jí)教練員數(shù)量越多，這個(gè)結(jié)論與上一結(jié)論有相似之處。這也進(jìn)一步表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)對(duì)體育人力資源會(huì)有較高的吸引力。國(guó)家為了保證體育資源的公平配置，在政策上需要向經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)傾斜。

參考文獻(xiàn)：

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

[2]? 湯際瀾.國(guó)外公共體育服務(wù)均等化的理論研究與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)[J].西安體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2012，（6）：641-646.

[3]? 范宏偉，靳厚忠，秦椿林，劉晚玲.中國(guó)都市公共體育服務(wù)均等化發(fā)展的實(shí)證研究[J].武漢體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2009，（9）：12-16.

[4]? 馬燕，李思民.山東省體育公共服務(wù)均等化測(cè)度的實(shí)證研究[J].南京體育學(xué)院學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2014，（2）：153-157.

[5]? 朱梅新，熊飛.西部民族地區(qū)體育公共服務(wù)均等化評(píng)價(jià)[J].石河子大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2013，（1）：110-114.

[6]? 李燕領(lǐng).我國(guó)公共體育服務(wù)均等化指數(shù)實(shí)證研究（2011—2015年）[J].勞動(dòng)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