摘要：我國馬拉松賽事作為公共服務(wù)項目之一，其均等化供給和合理性空間布局，對于滿足群眾體育賽事需求，構(gòu)建中國特色社會主義和諧社會具有現(xiàn)實意義。本文以2014-2019年期間我國田徑協(xié)會認證賽事為面板數(shù)據(jù)，基于馬拉松賽事空間特征視角分析我國馬拉松賽事均等化發(fā)展程度。研究發(fā)現(xiàn)：（1）2014-2019年期間，我國馬拉松賽事呈現(xiàn)不均衡發(fā)展，整體上基本形成“三階梯”的空間特征；（2）2014—2019年我國馬拉賽事全域空間自相關(guān)具有顯著性特征，其中局域空間表現(xiàn)為，高高集聚、高低集聚、低高集聚、低低集聚四種集聚特征；（3）地域特色、賽事價值、賽事空間布局，三個方面提出馬拉松賽事發(fā)展建議，旨在促進我國馬拉松賽事整體均等性發(fā)展。

關(guān)鍵詞：馬拉松賽事；發(fā)展特征；空間特征

一、引言

二十大報告中習近平總書記做出“廣泛開展全民健身活動，促進群眾體育和競技體育全面發(fā)展，加強建設(shè)體育強國”的重要指示；《“十四五”體育發(fā)展規(guī)劃》中提出滿足人民群眾日益增長的戶外運動需求和美好生活向往，助力構(gòu)建新發(fā)展格局的要求?！肮┙o群眾需求”是眾多體育政策的關(guān)鍵詞，馬拉松運動的便利性與群眾性，決定其成為群眾優(yōu)先選擇的健身方式。馬拉松賽事作為我國文體類公共服務(wù)項目之一，其均等化供給群眾體育賽事需求，對于構(gòu)建和諧社會具有現(xiàn)實意義[1]。據(jù)我國馬拉松賽事年度報告顯示，2010年至今馬拉松賽事場次翻了近100倍，舉辦數(shù)量由2010年13場增長至2019年1828場；賽事熱潮反映了馬拉松賽事具有供給群眾體育需求的作用價值[2]，地方政府基本形成了“群策群力辦好一場馬拉松賽事”的社會共識。

因此，本文基于體育地理學(xué)空間視角，采用空間數(shù)據(jù)分析法，對我國區(qū)域空間的馬拉松賽事均等化發(fā)展水平差異進行研究，為我國馬拉松賽事均等化賽事供給和合理化賽事空間布局提供理論支撐，促進我國馬拉松賽事全面和諧的可持續(xù)發(fā)展。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于2014-2019年我國田徑協(xié)會認證賽事；地理空間以內(nèi)陸地區(qū)31個（省、自治區(qū)和直轄市）行政區(qū)域為研究范圍。

（二）研究方法

1.自然斷點分級法

自然斷點法又稱Jenks優(yōu)化方法，以組內(nèi)差異最小化、組間方差最大化為分級準則，對數(shù)據(jù)進行最恰當且客觀性強的“物以類聚”分組。

計算公式如下：

式中：A是一個數(shù)組（數(shù)組長度為k），mean_（i=j）每個等級中的平均值。

2.全域自相關(guān)分析法

ESDA（Exploratory？Spatial？Data？Analysis，探索性空間數(shù)據(jù)分析）是基于統(tǒng)計學(xué)EDA（Exploratory？Data？Analysis，探索性數(shù)據(jù)分析）原理，以空間關(guān)聯(lián)度為視角，用圖形對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行可視化表達；具體通過空間權(quán)重矩陣的定義來解釋區(qū)域之間的空間關(guān)系，空間異質(zhì)性和空間依賴性表達空間分布特征，進而從社會現(xiàn)象中剝離其空間上的關(guān)聯(lián)與演化規(guī)律[13]。

（1）空間權(quán)重矩陣

是二維地理視角量化單元a和單元b之間相對空間位置和空間交互影響的方法；其核心是分析空間單位a和空間單位b是否相鄰?？臻g權(quán)重矩陣定義如下：

（2）空間相關(guān)性

全域自相關(guān)（Global？Moran’s？I）指數(shù)，探究我國馬拉松賽事空間整體關(guān)聯(lián)模式，計算公式如下：

公式中n為空間位置數(shù)，χ_i？χ_j？是空間位置i和j的觀察值，W_ij表示空間位置i和j的鄰近關(guān)系，上式中i≠？j，n為馬拉松賽事整體空間區(qū)域，χ_i？χ_j？為空間區(qū)域i和j的賽事數(shù)量，χ？為某年全部馬拉松賽事數(shù)量的均值，W_ij？為全國馬拉松賽事整體空間上標準化后的空間權(quán)重矩陣。

全局Moran’s指數(shù)I的取值范圍[-1？，1]。Moran’s？I檢驗通常采用標準化統(tǒng)計值Z來檢驗n個區(qū)域是否存在空間相關(guān)性，計算公式如下：

上式中，當Z？>？0時，表示馬拉松賽事區(qū)域在空間上整體呈正相關(guān)；當Z？<？0時，表示馬拉松賽事區(qū)域在空間上整體呈負相關(guān)；當Z值越接近于0，表示馬拉松賽事區(qū)域空間上關(guān)聯(lián)度低或呈現(xiàn)隨機分布；當Z？=？0時，表示馬拉松賽事區(qū)域在空間上不相關(guān)。

3.局域自相關(guān)分析法

局域自相關(guān)是探究某空間內(nèi)單元值對整體空間相關(guān)性貢獻程度，常見的局域空間自相關(guān)用局域Moran’s？I指數(shù)、Moran散點圖、局域Getis-Ord？Gi*等結(jié)果來表達局域空間集聚程度與狀態(tài)[14]。本文選用LISA聚類地圖表達我國馬拉松賽事局域的空間狀態(tài)，呈現(xiàn)不同區(qū)域的關(guān)聯(lián)模式，計算公式如下：

LISA聚類圖可清晰地分辨局域空間的集聚類型，即高高集聚（H-H）表示馬拉松賽事頻次高值集聚區(qū)域且周圍區(qū)域是高值集聚；高低集聚（H-L）表示馬拉松賽事頻次高值集聚區(qū)域且周圍區(qū)域是低值集聚；低高集聚（L-H）表示馬拉松賽事頻次低值集聚區(qū)域且周圍區(qū)域是高值集聚；低低集聚（L-L）表示馬拉松賽事舉頻次低值集聚區(qū)域且周圍區(qū)域是低值集聚。計算公式如下：

三、結(jié)果分析

（一）我國馬拉松賽事發(fā)展空間特征

為深入研究我國馬拉松賽事發(fā)展的空間特征研究，本文選用自然斷點法分析發(fā)現(xiàn)：2014-2019年期間我國馬拉松賽事發(fā)展的不均衡空間特征顯著，根據(jù)發(fā)展程度主要分為高發(fā)展區(qū)、高中發(fā)展區(qū)、中發(fā)展區(qū)、中低發(fā)展區(qū)、低發(fā)展區(qū)。具體如圖1所示。

如上圖1所示。2014年我國馬拉松賽事，以北部遼寧省高發(fā)展區(qū)為核心，東部山東省和廣東省，西南部四川省同步發(fā)展為中高發(fā)展區(qū)；較之2014年，2015年我國馬拉松賽事高發(fā)展區(qū)域由北部遷移至東部沿海的江蘇省、浙江省，空間分布上呈現(xiàn)以沿海地區(qū)為核心，中低發(fā)展區(qū)零星分布空間特征；2016年我國馬拉松賽事高發(fā)展和中高發(fā)展區(qū)域進一步擴大，呈帶狀分布于山東、江蘇、浙江、福建、廣東區(qū)域，向中西部輻射發(fā)展，整體上逐漸形成“三階梯”空間分布特征；2017年中高發(fā)展區(qū)域新增四川省和廣西壯族自治區(qū)，整體上基本形成“三階梯”空間分布特征，呈現(xiàn)東部和西南部雙核心高發(fā)展，中部、中低和低發(fā)展區(qū)域全覆蓋，對比2017年，2018年我國馬拉松賽事低發(fā)展區(qū)域增加，中高發(fā)展區(qū)域無明顯變化；2019年我國馬拉松賽事以沿海高發(fā)展區(qū)域為依托，中南部持續(xù)發(fā)展，西北部發(fā)展水平較為緩慢，整體上形成“三階梯”的空間特征。

（二）我國馬拉松賽事全域集聚特征

1.全域空間聚類分析

根據(jù)我國馬拉松賽事發(fā)展的空間特征，為進一步探索空間整體上的集聚特征，本文選通過探索性空間數(shù)據(jù)分析，檢驗我國馬拉松賽事全域空間自相關(guān)的顯著性。分析結(jié)果顯示，2014-2019年我國馬拉松賽事的Moran’s指數(shù)I的取值范圍為[0？，1]之間，其中Z值檢驗均？>？0，表明我國馬拉松賽事全域空間集聚呈現(xiàn)正相關(guān)性特征。（如下表1所示）

結(jié)合表1的分析結(jié)果，2014-2019年我國馬拉松賽事全域空間集聚特征與賽事發(fā)展空間特征分析結(jié)果基本吻合，主要分成三個階段：

（1）第一階段2014-2015年

Moran’s？I遞增0.15，Z值接近于3，整體發(fā)展水平存在極化效應(yīng)，全域空間高發(fā)展水平區(qū)域僅遼寧省，空間上呈正相關(guān)且集聚特征顯著；

（2）第二階段2016—2018年

Moran’s？I指數(shù)值呈現(xiàn)逐步上升的態(tài)勢，期間最大Z值較第一階段遞減0.2，整體上集聚效應(yīng)范圍擴大，全域空間“三階梯”空間分布特征基本形成，空間上正相關(guān)性加強且集聚特征減弱；

（3）第三階段2019年

Moran’s？I指數(shù)再度升高，Z值較第二階段遞減0.6，整體集聚效應(yīng)減弱，空間上呈現(xiàn)正相關(guān)性。

2.局域空間聚類分析

基于我國馬拉松賽事全域空間集聚特征正相關(guān)的基礎(chǔ)上，本文借助局域空間Moran’s？I指數(shù)的LISA圖，對2014-2019年我國馬拉松賽事局域空間集聚特征及相關(guān)性分析；其中LISA圖的局域空間相關(guān)性和集聚主要呈現(xiàn)四種類型：

（1）高-高集聚

表示該區(qū)域馬拉松賽事發(fā)展水平整體較高，且中心區(qū)域與周邊區(qū)域發(fā)展水平差異小；

（2）低-高集聚

表示該區(qū)域的馬拉松賽事與周邊區(qū)域發(fā)展水平差異大，且中心區(qū)域低于周邊區(qū)域；

（3）高-低集聚

表示該區(qū)域的馬拉松賽事與周邊區(qū)域發(fā)展水平差異大，且中心區(qū)域高于周邊區(qū)域該區(qū)域；

（4）低-低集聚

表示該區(qū)域馬拉松賽事發(fā)展水平整體較低，且中心區(qū)域與周邊區(qū)域發(fā)展水平差異?。痪唧w分析結(jié)果如圖2所示。

結(jié)合上圖2的分析結(jié)果，2014-2019年期間，我國馬拉松賽事局域集聚類型集中在高高集聚和低低集聚，且呈空間正相關(guān)關(guān)系；該分析結(jié)果與全域空間分析結(jié)果基本一致。

（1）高-高集聚

位于東南部沿海地域呈“帶狀”聚集，且各局域空間上正相關(guān)，地域上緊密相連；

（2）低-低集聚

主要集聚在西北部青海、甘肅、寧夏地域，且局域空間上正相關(guān)；

（3）低-高集聚

位于貴州、安徽、江西地域，呈現(xiàn)較為分散的負相關(guān)集聚特征，局域缺少正向效應(yīng)影響，空間上呈負相關(guān)關(guān)系[15]；

（4）高-低集聚

位于四川省，良好的旅游產(chǎn)業(yè)助力馬拉松賽事發(fā)展，局域空間發(fā)展水平高于相鄰區(qū)域，空間上呈負相關(guān)關(guān)系。

四、結(jié)論

2014-2019年期間，我國馬拉松賽事呈現(xiàn)不均衡發(fā)展的空間特征。東部沿海區(qū)域賽事發(fā)展優(yōu)勢程度明顯，其中北京、上海市處于引領(lǐng)地位；南部和中部區(qū)域次之；西北區(qū)域發(fā)展程度較低，其中西藏、新疆及青海地區(qū)較為緩慢。這一分析結(jié)果意味著在國家促進馬拉松賽事發(fā)展的大政策下，因各區(qū)域及自身優(yōu)劣勢不同，各區(qū)域發(fā)展有明顯差異。

參考文獻：

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