世界各国冬季项目竞技实力演变及影响因素研究
——基于空间自相关分析
王永康1，韩晓伟2，李骁天3
（1.福建师范大学体育科学学院，福建 福州350117；2.首都体育学院 研究生部，北京100191；3.首都体育学院休闲与社会体育学院，北京100191）
摘 要： 研究引入空间相关性分析，以第1-23届冬奥会成绩为研究对象，对世界各个国家冬季项目竞技实力时空演变进行分析，并从复杂系统科学视角探索竞技实力发展的新路径，以期为我国冬季项目的更好发展提供参考，助力我国冬季项目在北京冬奥周期取得新突破。研究结果表明，历届冬奥会成绩的Moran指数表明空间差异性较弱，但存在一定的集聚特征。冬奥会发展3个阶段中，高-高集聚、低-高集聚、低-低集聚数量呈减少趋势，而高-低集聚数量增多。冬奥会成绩空间滞后模型表明人口总数（X1）与冬奥会成绩呈负相关性，国土面积（X2）、人均GDP（X4）、科技期刊发文量（X5）与冬奥会成绩呈正相关性，以上4项指标能够较好地反映奥运会成绩差异形成原因。
关键词： 冬奥会；时空特征；竞技实力；自相关；复杂系统
长期以来我国冬季项目底子薄，且项目发展不均衡。2022年冬奥会举办地将落户北京和张家口，党中央对冰雪运动高度重视并对国家队在冬奥会的表现有所期待，习近平主席强调“冰雪运动难度大、要求高、观赏性强，国家会全力为运动员训练和比赛提供各方面保障条件。希望国家队勇于担当责任，坚持刻苦训练，不断提高技战术水平，努力为国争光。”在全面参赛的基础上，迅速提高各项目竞技能力面临时间紧、任务重的难题。
冬奥会成绩分布状况将反映世界各国家（地区）冬季项目整体竞技实力格局。世界范围内冰雪强国的形成不是偶然，其背后成因复杂，前人对冬季项目强国后备人才培养、专项竞赛体系建设以及冬奥文化建设方面的研究作出了重大贡献[1-3]；在竞技能力成因的探究上，国内外学者虽未达成共识，但对学者日后的研究提供了可以借鉴的研究范式和方法基础[4-11]；然而笔者发现前人对冬季项目竞技实力格局的研究缺乏客观数据量化且未充分考虑空间因素对竞技格局带来的影响。
采用空间计量经济学方法研究第1-23届冬奥会世界各国（地区）取得的成绩研究，分析不同国家（地区）冬季项目竞技实力的空间相关性、格局演变及形成原因，并从复杂系统科学视角探索竞技实力发展的新路径，以期为我国冬季项目更好发展提供参考，助力我国冬季项目在北京冬奥周期取得新突破。
1 数据来源与研究方法
1.1 数据来源
研究中历届冬奥会的比赛成绩根据国际奥组委官方网站（https：／／www.olympic.org／）相关数据统计整理。各个国家（地区）的竞技实力通过在冬奥会中获得的奖牌赋予不同的分数予以量化，本研究参考田麦久《国家（地区）竞技运动项目实力水平的评定及优势潜优势项目的遴选》[12]一文，将金、银、铜牌分别赋予10分、6分、4分，通过统计各国在冬奥会中获得的奖牌，计算其竞技实力值，分数越高其竞技能力越强。各个国家的国土面积、GDP、人均GDP、人口总数、科技期刊发文量等数据均来自世界银行（https：／／www.shihang.org／）。
1.2 研究方法
研究采用空间自相关分析方法，空间自相关反映的是一个区域单元上的某种地理现象或某一属性值与邻近区域单元上同一现象或属性值的相关程度，通过检测一个位置上的变异是否依赖于邻近位置的变异来判断该变异是否存在空间相关性，即是否存在空间结构关系。
研究采用全局Moran指数、局部Moran指数、LISA集聚图对第1-23届冬奥会成绩的空间相关性进行分析。全局自相关的计算公式如下：
高低聚集（high-low）区域在第1阶段和第2阶段聚集在北美洲的美国和加拿大，澳大利亚在3个阶段中分属于不同的聚类表现，第1阶段为无意义区，第2阶段变为低低聚集区，第3阶段变为高低聚集区域，说明随着时间的推移，地理位置属于热带地区的澳大利亚冬季项目的竞技实力有了明显提高，与周围其他国家形成了反差，从与之邻近的新西兰和印度尼西亚的变化可以看出，新西兰和印度尼西亚地区由低低聚集区域变为无意义区域。澳大利亚冬季项目竞技实力的提高对其他热带国家提高自身竞技能力具有重要的参考意义，澳大利亚的经济实力、科研水平在不同程度上促进了本国运动员在奥运赛场的良好表现。美国和加拿大在冬季项目上长期表现强势，冰雪运动在这两个大国普及度高，良好的群众基础和气候环境以及经济、科研能力都使其保持着冰雪强国的地位。
通过图3、图4、图5可以看出，大部分国家的冬奥会成绩分布于第2、第3象限，即大部分国家地区呈现出低高、低低的集聚趋势，世界各国的竞技体育实力既存在正空间自相关，也存在负空间自相关的空间作用。有研究表明越靠近原点的点与周围的关联性越弱，越远离原点的点与周围的关联性越强[15]，虽然大部分国家与周围国家都有关联性，但关联性并不强。表现出较强关联性的有第1阶段中第1象限的挪威、德国、意大利，第四象限的美国、加拿大等；第2阶段中第1象限的挪威、第2象限的英国；第3阶段中第4象限的澳大利亚都呈现出较强的空间关联性，这些国家在不同的阶段中表现出的竞技实力与周围国家呈较明显的正或负的关联性。然而斯瓦尔巴特群岛距离权重值得分曲线较远，为异常值，原因主要是因为与其接壤的挪威、俄罗斯竞技实力较强，二者竞技能力得分相差悬殊，属于低高聚集类型。
Moran’s I统计量的取值一般在[-1，1]之间，小于0表示负相关，等于0表示不相关，大于0表示正相关。越接近-1表示单元间的差异越大或分布越不集中；越接近1，则代表单元间的关系越密切，性质越相似（高聚集值或者低聚集值）；接近0，则表示单元间不相关。
（1）提出护士的疏漏：护士对术后意识不清的危重症病人监护不到位、护理人员缺乏。教师应介绍临床工作中人员配备要求，监护室床护比应为1∶2.5～1∶3。
为认真贯彻落实习近平总书记重要讲话精神，大力支持和促进民营企业发展壮大，司法部研究出台了《关于充分发挥职能作用 为民营企业发展营造良好法治环境的意见》（以下简称《意见》），为民营企业发展提供坚实法治保障。
季项目的奥运会举办时间是1924年，因此将1924年作为第一届冬奥会举办时间，结合马伶对冬奥会历史的研究将冬奥会分为3个阶段：第1阶段为第1-7届冬奥会（1924—1956年），第2阶段为第8-16届冬奥会（1957—1992年），第3阶段为第17—23届冬奥会（1993—2018年）。本研究通过GeoDa软件绘制Moran’s I散点图和LISA集聚图分析冬奥会各阶段的局部空间特征和演变情况。
随着种植密度的不断增加玉米单株会出现低产的情况，但通过种植密度的增加会提高群体玉米的产量。而随着种植密度的增加会导致玉米粒中的蛋白质含量不断减少、粗脂肪含量会呈现出单封曲线的变化形式、可溶性糖含量也会随着种植密度的增加而提高、总淀粉含量随着种植密度的增加不断提高、支链淀粉与直链淀粉随着种植密度的增加而提高，玉米兴玉101的玉米粒中支链淀粉含量远高于直链淀粉的含量。除此之外，随着种植密度的不断增加会导致玉米兴玉101的玉米穗长度、玉米穗粗、玉米穗粒等数值随着种植密度的增加而不断降低，同时秃尖率、空杆率以及倒伏率不断增加，最终使得玉米粒的产量随着种植密度出现先增后降的情况。
本课题的前期实践研究阶段已告一段落，在前期实践研究中各教研组扎实的开展课例研讨活动、学校举办了青年教师赛课活动，本课题小组通过这一系列的活动收集到与课题相关的课例小结、课堂实录、教学反思以及经验论文等资料，已取得部分的成效，现将研究情况报告如下。
2 研究结果与分析
2.1 历届冬奥会全局自相关分析
全局自相关描述某现象的整体分布状况，判断此现象在空间是否有聚集特性的存在。本研究利用ArcGIS 10.2软件进行全局自相关分析，分析参数的空间关系概念化设置反距离（INVERSE_DISTANCE）、距离法采用欧式距离（EUCLIDEAN_DISTANCE）。
首先建立原假设：世界各国冬奥会成绩之间不存在空间相关。表1显示了第1-23届冬奥会奖牌得分的全局自相关系数以及Z得分，Z得分反映了数据的集聚或离散，当Z得分大于1.96时，表明数据有95%的概率出现集聚现象，当Z得分大于2.58时，表明数据有99%的概率出现集聚现象。由表1可知，历届奥运会奖牌得分的全局自相关系数都大于零，而只有第1届、第2届、第12届冬奥会的全局自相关系数较高，大于0.44，其他历届冬奥会奖牌得分的全局自相关系数虽不高，但都为正值，说明除了第1届、第2届、第14届冬奥会，其他历届冬奥会的空间自相关性较弱，各国的冬奥会奖牌得分在空间关系上差异不显著，但可能存在正相关关系。从历届冬奥会奖牌得分Moran’s I的检验值Z得分来看，只有第3届和第12届冬奥会的Z得分小于2.58，但都大于1.96，因此其有95%的置信度，而其他各届冬奥会的Z得分都大于2.58，因此其有99%的置信度，从而可以拒绝原假设，历届冬奥会奖牌得分所体现的各国竞技体育实力有极明显的聚类特征。
图1 第1-23届冬奥会奖牌得分全局空间自相关系数变化
表1 第1-23届冬奥会奖牌得分全局空间自相关分析结果
1.1.2 主要试剂:①十四种食源性致病菌DNA提取试剂盒 ②十四种食源性致病菌多重PCR检测试剂盒(北京卓诚惠生生物科技股份有限公司);③PCR水(invitrogen公司)
2.2 历届冬奥会局部空间自相关分析
全局自相关可以描述某现象的整体分布状况，判断此现象在空间是否有聚集特性存在，但其并不能确切地指出聚集在哪些地区，为更加确切地分析局部的空间聚集，因此须进行局部空间自相关分析[13]。马伶[14]根据冬奥会项目设置的特点将冬奥会分为1908—1923年、1924—1959年、1960—1993年、1994年至今4个阶段。本研究认为专门进行冬
图2 第1-23届冬奥会参赛国数量和比赛项目数量随时间变化
空间联系的局部指标为局部Moran’s I指数（Local Moran），局部Moran指数被定义为：
2.2.1 局部Moran’s散点图分析 Moran散点图常用来研究局部的空间特征，横轴表示标准化后的观测值，纵轴表示空间滞后值，而Moran’s I统计量可以看作各地区观测值的乘积和。Moran散点图中的1、3象限代表观测值的正空间相关性，第2、4象限代表观测值的负空间相关性，并且第1象限代表了观测值高的区域单元被高测值区所包围（HH）；第2象限代表了观测值低的区域单元被高值区域所包围（LH）；第3象限代表了观测值低的区域被低值区域所包围（LL），第4象限代表观测值高的区域单元被低值区域包围（HL）。
本次入组的36例均来自南京医科大学第二附属医院康复科和神经内科收治的患者,15名女性,21例男性,年龄在35岁到60岁之间,平均年龄52岁。将患者按入院顺序依次编号,随机分为A、B二组,每组18例。病程0.5~6.5个月,平均病程为2个月,其中脑出血病人16例,脑梗死病人20例。患者各项数据均无统计学意义。
此时Label[j]数组记录了所有共同连通域的标号，但共同连通域的标号是断序的，不利于连通域的个数统计，因此还需要按照其出现的次序对其进行排序并且输出连通域的个数。
图3 第1阶段（第1-7届）各国家冬奥会奖牌得分Moran散点图
图4 第2阶段（第8-16届）各国家冬奥会奖牌得分Moran散点图
2.2.2 LISA集聚图分析 由图6可以看出，高高聚集的国家呈现出减少的趋势，在第1阶段中，高高（high-high）聚集的国家有挪威、意大利、法国、英国，但从第2阶段开始高高聚集的国家便减少到只有挪威一个国家，说明欧洲国家冬季项目的整体实力有所下降，区域优势减弱。从整体3个阶段来看，高高聚集的国家数量较少，且都集中于北欧和西欧地区，挪威是唯一在3个阶段中都保持高高聚集的国家。挪威在地理位置上与瑞典、芬兰、丹麦接壤，且上述3个国家都是传统冬季项目强国，因此挪威呈现出高高聚集现象。高高聚集地区的减少意味着其他大洲的国家在冬季项目上取得了一定成绩，随着冬奥会项目和参赛国家的逐年增多，传统冬奥强国优势有了一定程度的减弱，世界冬季项目竞技实力向均衡化方向发展。
图5 第3阶段（第17-23届）各国家冬奥会奖牌得分Moran散点图
低高（low-high）聚集区意味着国家自身竞技实力较低，周围国家竞技实力较高。由图6可以看出，低高聚集国家在3个阶段中变化较大，空间异质性表现突出，第1阶段中低高聚集主要集中于欧洲南部以及爱尔兰、冰岛、亚洲西部的哈萨克斯坦、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦；第2阶段时发生较大变化，欧洲南部国家如罗马尼亚、保加利亚、希腊等地都从低高聚集转变为无意义区域，这是由于第2阶段开始与其相邻的冬季项目实力较强的国家实力开始减弱，随着中国在第2阶段末期冬季项目取得突破，阿富汗地区由无意义区域转变为低高聚集区域；第3阶段中格鲁吉亚、阿塞拜疆、亚美尼亚由无意义区域转变为低高聚集区域，这是由于与其邻近的俄罗斯、乌克兰、保加利亚等国在第3阶段都取得了较好的成绩。
低低聚集（low-low）区域的数量最多，主要集中于南美洲全部地区、非洲南部、东南亚以及亚洲的印度等地。在3个阶段中南美洲全部地区、非洲南部、北美洲南部、亚洲的印度、尼泊尔、斯里兰卡都没有变化，一直呈现出低低聚集。在第3阶段中泰国、老挝、柬埔寨、越南、印度尼西亚有低低聚集变为无意义区，表明其周围的国家如中国、澳大利亚在冬奥会中的表现发生了改变，中国在第2阶段和第3阶段的表现逐渐提升，对其周围国家的集聚类型在第3阶段产生影响。冬季项目的开展自然环境要求高，热带地区和发展中国家地区的竞技水平仍然较为落后，低低聚集虽有所改善但仍不明显。
图6 世界各国历届冬奥会奖牌得分LISA图
他出生于一个贫苦的农民家庭，自小便饱受农村贫穷落后之苦；他对农业、农村、农民怀有深厚的感情，立志做一名农业技术专家，帮助农民过上好日子；1992年从榆林农业学校毕业被分配至榆林地区农垦农业技术服务站后，他凭借强烈的事业心和责任感，矢志不移从事设施农业栽培技术研究与推广服务工作，逐步从一名普通的技术员成长为受人尊重的农业专家。他，就是榆林市农垦农业技术服务站站长、高级农艺师郝哲。
冬奥会竞技实力演变需关注国际环境的变化，1924年第1届冬奥会在法国举办，冬奥会项目设置较少，参赛国和参赛运动员全部为欧美传统冬季项目强国。1939年第二次世界大战爆发，国际环境的改变使得刚刚起步中的冬奥会遭受打击[16]，阻碍了冬奥会的发展。二战后，国际环境趋于平稳，冬奥会重新举办。1959年奥组委对冬奥会项目设置的基本雏形完成，共4个大项，分项基本无明显变化[14]，奖牌获得国全部为欧美国家。1960年后国际大环境相对稳定，科技、经济的高速发展大大拉进了人民之间的距离，冬奥会的发展迎来了新的机遇[16]，冬奥会的比赛项目更多，到1992年，稳定在6个大项、12个分项、57个小项，参赛国家数量与运动员数量大幅提升，新兴项目的设置以及更多国家参与奥运会对传统冬季项目强国造成冲击，在冬奥会的传统项目上，如越野滑雪、高山滑雪等项目上依然由奥地利、挪威、芬兰、美国等国家主导，而速度滑冰、短道速滑等新晋项目欧洲的荷兰、亚洲的韩国、日本、中国等国家具有一定优势。1993年后国际奥组委决定夏奥会和冬奥会分开举办，这一开创性的决定再一次促进了冬奥会的发展。1998年国际奥组委解除了对职业运动员参与冬奥会的限制，使得冬季项目的比赛更加激烈，具备更强的观赏性，冬奥会项目的设置也更加丰富，更多具有观赏性、挑战性的项目进入冬奥会。到2018年时，项目设置稳定在7个大项、15个分项、102个小项，参赛国家和运动员都达到历史最多。由于科技的进步和各参赛国对项目制胜规律的研究增多，冬季项目传统强国实力被再次削弱，但欧美国家的统治地位依旧没有改变。
综合来看，各个阶段的冬奥会成绩分布表现出明显的地域特征，低高聚集和低低聚集较为显著，特别是低低聚集国家数量多、面积大，集中于非洲、南美洲、北美洲南部地区以及亚洲南部地区，共同特点为这些地区大部分都属于热带地区，缺少开展冰雪运动的自然环境，大部分国家都属于发展中国家，经济实力较弱。
【书籍】 主编者.书名.版次.卷次.出版地:出版者，年份.起页.迄页.或作者.文题.见:主编者.书名.卷次.版次.出版地.出版者，年份.起页.迄页.例如:
2.3 冬季项目竞技实力差异原因
2.3.1 影响竞技实力的指标选取 冬奥会运动员赛场上所展现出来的竞技能力成因复杂，现代冬奥会的比拼不仅仅局限于赛场上，背后比拼的是一个国家的综合国力。Donald W Ball[4]在1972年提出社会结构和经济对国家在奥运会赛场上的表现具有一定的影响。Julia Bredtmann等[5]通过研究认为人口规模、人均国内生产总值、主场优势以及国家的体育政策影响体育竞技实力。查安妮等[6]的研究也认为国内生产总值、人均国内生产总值与国家在奥运会中的成绩呈正相关性。Bernard[7]在其研究中认为一个国家的人口数量对奥运会成绩有重要影响。Eva Marikova Leeds等人[8]从女性参与行为的角度出发，认为女性政治、经济行为的增加有利于国家在奥运会中的奖牌表现。Vegard等[9]以北欧两项运动员为研究对象，探索北欧两项运动员训练、身体以及科技等方面的长期发展特点，其认为科技的进步是促使北欧两项运动员运动成绩增长的原因之一。曲鲁平等[10]通过因子分析法，分析了第25-30届奥运会中我国运动员的表现与影响因素，认为文化素养、科技与资金、后备人才等是制约竞技体育项目整体实力的主要因素。陈丹[11]在其研究中表明经济、国土面积、文化程度是影响奥运会表现的因素。通过前人的研究，选取国家总人数、GDP、人均GDP、国土面积、科技期刊发文量5个备选指标进行回归分析（表2）。
正的Ii表示该空间单元与邻近单元属性相似（“high-high”或“low-low”），负的 Ii表示该空间单元与邻近单元的属性不相似（“high-low”或“lowhigh”）。局部自相关（LISA）利用聚集区比非聚集区空间自相关值高这一特性，并辅以GIS空间可视化功能，可得知聚集区在空间中具体的分布位置。
表2 国家竞技体育实力影响因素
2.3.2 竞技实力成因的空间统计分析 采用OLS回归方法，以第23届冬奥会成绩为因变量，由于冬奥会举办时间为2018年初，因此选择2017年的各国人口总数（X1）、国土面积（X2）、GDP（X3）、人均GDP（X4）、科技期刊发文量（X5）5项指标为自变量进行回归分析（表3）。
表3 第23届冬奥会成绩影响因素的多元线性回归估计结果
模型检验结果显示 F=26.834，且 P＜0.01，说明整个回归模型具有极显著性意义，调整后的R2=0.51，表明自变量对因变量的解释率为51%，模型的诊断结果表明多重共线性条件数CN=12.309，CI
表明不存在多重共线性。OLS回归模型中人口总数、国土面积、人均GDP、科技期刊发文量均通过显著性检验（P＜0.05），且人口总数呈负相关性，国土面积、人均GDP和科技期刊发文量呈正相关性。GDP未通过显著性检验，说明GDP这一指标对国家体育竞技实力的影响解释力不够，因此对OLS模型进行修正，自变量的选取中剔除GDP这一指标。
由空间自相关分析可知，第23届冬奥会成绩的全局自相关系数为0.12，说明各国间的竞技实力存在一定的空间特征，其竞技实力并不是随机分布，而是呈现出一定的聚集现象，因此引入空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）进行空间回归分析。
校园足球的研究主要集中在校园足球开展的现状分析与对策，校园足球的文化教育与管理体系，校园足球后备人才培养与可持续发展，国外校园足球训练和管理体制的比较及校园足球伤害的责任认定等方面．校园足球主要在校园足球活动的认知、教育和体育职能部门的分工、安全保障体制、经费的投资利用、师资培训和评估体系健全等方面存在问题．校园足球是一项系统工程，作为学校体育教育的组成部分，以培养少年儿童的兴趣为主，其发展要以育人为本，回归国民教育体系，实现体育人才的全面发展[5-6]．开展校园足球要克服急功近利思想，摒弃功利主义，以普及为主，宣传足球文化，建立长效机制，才能实现可持续发展[7-8]．
通常用R2作为一个评估和比较回归模型拟合度的指标，然而空间回归模型输出的值并不是真正的R2，而是一个伪R2，因而不能与 OLS中的 R2进行比较[17]。为了比较以上3个模型的拟合优度，采用比较Log-Likelihood（对数似然估计值）统计量的方法，模型Log-Likelihood越大，提示该模型具有更好的拟合度，由于表4中SLM模型Log-Likelihood值最大，因此选择空间滞后模型，冬奥会成绩的空间滞后效应明显。
从图1可以看出，历届冬奥会奖牌得分全局空间自相关系数的总体变化趋势为下降-平稳-波动-平稳的变化趋势，第2届冬奥会开始，Moran’s I的值呈逐渐下降趋势，到1936年第4届冬奥会开始趋于平稳，1972年后冬奥会聚集现象明显，自1980年开始全局空间自相关系数大幅下降，且聚集现象再次趋于平稳状态。冰雪运动的开展受地理条件的制约，早期的冬季项目在北欧和北美地区发展较快，实力较强，而亚洲和热带地区的国家发展缓慢，因此区域聚集现象明显。二战后，世界各国大力发展经济，国际环境相对稳定，大环境的稳定给各国家地区冰雪运动的发展带来了一定的外部条件，参加冬奥会的国家逐渐增多，比赛项目的设置也逐渐增加（图2），亚洲和东欧国家冰雪运动的发展对传统冰雪强国起到了一定的冲击，空间聚集现象大幅度下降。1976年第12届冬奥会奖牌得分的全局空间自相关系数出现较大波动，呈现出较高的空间聚集特征。此后，随着世界各国对体育的不断重视与加强，亚洲与欧美国家竞技实力差距缩小。与此同时，各个国家加强科技投入以及现代先进训练方法的引进，使得空间聚集效应呈现出相对稳定的状态。
表4 OLS、SLM、SEM拟合度指标比较
解释变量中人口总数（X1）、国土面积（X2）、人均 GDP（X4）、科技期刊发文量（X5）能够较好地反映奥运会成绩差异形成的原因，人口总数与冬奥会成绩呈负相关，说明国家的人口数量多不一定能促进冬奥会成绩的提高。前人研究认为北欧地区雪上项目保持高水平的的原因之一在于人类生存与自然环境的长期斗争，最终将冰雪运动逐渐发展为一种大众生活方式和文化[18]，由此可见，促进民众冰雪运动参与，扩大冰雪运动的后备人才数量是提高冬季项目发展水平的路径。竞技体育比拼的是精英运动员，我国冬季项目后备人才短缺，项目发展不平衡，虽然全国人口众多，但专项运动员较少，因此提高冬季项目后备人才数量意义重大。
国土面积在一定程度上可以反映国家地貌的多样性，国土面积越大，自然资源越丰富，气候也会大概率呈现出多样性，更有可能具备开展冰雪运动的条件。有研究认为地理环境对冬季项目起着决定性作用，地理空间的差异使得不同区域冬季项目的发展特点不同，欧洲国家高山、湖泊以及平原相间的地貌特征奠定了冰雪项目发源的多样性。欧洲的斯堪的纳维亚半岛是冬季奥运项目的发源地，冬季项目的发展由此传向欧洲各地[19]，欧洲具有冬季项目运动的传统，这意味着欧洲比其他国家更早建立冬季项目的竞技体系，更早把握冬季项目的制胜规律，从而拉开与世界其他国家的实力差距。此外欧洲不同国家的特殊地理环境造就了不同国家优势项目不同，阿尔卑斯山脉附近国家如德国、意大利、奥地利、法国等在高山滑雪项目上优势明显，北欧国家的芬兰、挪威等国基于斯堪的纳维亚地区一年5个月以上的雪期，更适宜开展越野滑雪和跳台滑雪，由于缺少高山，因此高山滑雪不具优势。北美的加拿大和美国由于落基山脉的屏障作用，积雪期可达4～5个月[18，20]，此外英国军队在 1825年将冰球运动传入加拿大[19]，进而促进了北美地区冬季项目的发展，北美地区冰球、自由式滑雪、单板滑雪逐渐成为优势项目。
人均GDP反映了国家经济发展水平，经济水平在一定程度上可以弥补自然资源的不足。澳大利亚地处南半球赤道附近，不具备大范围开展冰雪运动的条件，但近些年澳大利亚冬季项目也取得了一定成绩。国家经济发展水平高可以将运动员送往挪威、芬兰等常年可以进行冬季项目运动的国家训练，同时现代运动训练和运动参赛需要消耗大量财力，因此国家经济水平也是制约大部分国家大范围开展冬季项目的因素之一。有研究者认为经济实力变化对国家竞技成绩的影响是普遍存在的，经济实力的变化会影响国家对体育领域的资金投入，进而直接影响竞技体育后备人才培养以及体育科研从业者的质量和数量[6]。国家体育事业的发展与经济水平密不可分，竞技体育的发展需要雄厚经济基础的支持，训练设备、教练员团队以及良好的训练环境都需要大量经费的投入[21]。但另一项研究表明，人均GDP对奥运会奖牌的贡献率并不高，只有先将人均GDP分为高、低两个水平，则人均GDP高的水平获得奖牌多[22]。从上述研究可知，人均GDP是反映国家经济发展水平的一项重要指标。体育事业的发展离不开国家经济的支持，不同研究者虽然对人均GDP与经济实力差异的相关性存在一定分歧，但普遍认为高人均GDP能够促进国家竞技体育实力的提高。
科技期刊发文量反映的是国家的科技水平，且与冬奥会成绩具有正相关的关系，同时，科技水平也反映了国家一定的教育水平。陈小平提出奥运赛场不仅是运动能力的比拼，也是当代科学技术角逐的战场[23]。冬奥会项目多利用器械进行比赛，外界环境多变，运动过程中人体与器械、自然环境构成的系统复杂性较高，需要多学科、多领域的科研人员给予助力，科技力量的创新在某些项目上颠覆了传统的训练模式，对运动表现起到了关键作用，因此构建科技创新型的复合型团队对提高冬季运动项目水平显得极为重要。科技的发展可以弥补缺冰少雪的自然缺陷[18-19]，可以利用先进的科技制造人工雪场和冰场，促进群众对冰雪运动项目的兴趣和参与程度，同时提高竞技体育后备人才数量以及训练条件。部分冬季项目对场地的要求较高，世界级的雪车和雪橇赛道由于科技含量较高，在世界上只有15条赛道，其中13条都位于欧美地区，亚洲的日本和韩国各一条，此外雪上项目雪质对运动员的成绩也有较大影响，而先进的制冰制雪技术基本都由欧美国家掌握[19]。从上述分析可以得知，科技水平可以弥补自然环境的不足，是实现冬季项目跨越式发展的重要因素。
综上所述，竞技体育实力各影响因素之间关系复杂，地理环境对冬季项目的发展起着决定性的作用，但影响竞技实力的因素存在一定“补偿效应”，即其他因素可以在一定程度上弥补某种因素的不足，随着经济的发展和科技的进步，自然条件的差距逐渐缩小，科学合理的选材、训练使得人口因素的影响力逐渐缩小，正确认识冬季项目竞技实力各影响因素间的关系和复杂性对促进冬季项目的跨越式发展具有重要意义。
2.4 复杂系统科学视角探索竞技能力发展新路径
运动员在赛场上的竞技表现决定了国家总体竞技水平的高低，从根本上讲，国家竞技实力由运动员参加比赛的成绩决定。著名科学家钱学森在上世纪就提出构建人体复杂系统模型的思想，运用人体系统科学提升运动员的竞技成绩，其提出建立人体科学和思维科学必须以系统科学为基础，特别需要基于充分包含复杂性特征的系统科学[24]。然而，关于复杂系统学完整和深入的理论框架至今尚未建立。
由钱学森对系统的分类（图7）可以得知，小系统、大系统与简单巨系统都有相应较为成熟、有效的理论，而生物体、人脑、人体、社会都属于开放的复杂巨系统却没有相应成熟的理论。对运动员来说，其本身处于社会环境当中，接受日常的运动训练进而参加比赛创造成绩，这一过程体现了运动员竞技实力形成的复杂性，无论哪一环节都属于开放的复杂巨系统，复杂科学的重要内容就是提供研究复杂现象和复杂问题所需要的新的方法论。1990年，钱学森等人指出研究开放的复杂巨系统，需要采用从定性到定量的综合集成法，为新时期国内研究人员对复杂系统科学的探索奠定了基础。
图7 钱学森对系统的分类
注：“？”表示开放的复杂巨系统至今尚没有成熟的理论框架和有效的方法指导论
我国冬季项目发展不均衡，大部分雪上项目长期处于落后状态，这与我国备战2008年北京夏奥会时皮划艇激流回旋项目类似，都处于时间紧、迫切实现跨越式进步的状态。国家体育总局水上运动中心邀请北京大学湍流与复杂系统国家重点实验室进行科技奥运攻关任务，该实验室成员基于多年对复杂系统科学的研究，创造性地提出多层次的运动员素质谱，原创性的技术认知训练、心理能量训练、意志力训练、表象训练三部曲和科学思维训练等综合的激流训练新体系[25]，并圆满完成了这一时间紧、跨度大的艰巨任务，实现了皮划艇激流回旋项目的重大突破，激流回旋等项目取得的突破无疑为运动训练理论等领域的发展提供了新的视角。
由于我国冰雪运动底子薄、发展不均衡，很多项目刚刚开展，国家体育总局实施“跨界跨项”选材暂时解决了空白项目没有优秀运动员的状况，也是人体复杂系统科学的一次实践。冬奥会项目大多借助器械在雪上或冰上滑行，有些项目例如花样滑冰、自由式滑雪空中技巧还需身体做出各种难度动作，综合来看运动员需要克服人体和生态环境所构成的复杂系统带来的考验。要解决这一问题，应加大跨学科、跨院校、跨研究机构的多方合作，正确认识人体系统和生态环境。不断完善运动训练学理论与方法，加强神经系统在运动训练中核心作用的认识。通过系统、科学地认识人体、生态、社会的复杂系统，建立完善的训练指导思想和训练理论，正确处理运动训练与运动竞赛的关系，进而提高运动员的总体竞技实力。
3 论结
1）全局空间自相关分析表明，世界各国历届冬奥会成绩的Moran指数呈现下降-平稳-波动-平稳的变化趋势，空间差异性较弱，但存在一定的聚集特征。局部空间自相关的分析表明，世界冬季项目竞技实力较高的国家主要聚集在西欧、北欧和北美洲，非洲、南美洲和东南亚地区的竞技实力较弱。冬奥会发展的3个阶段中，高-高集聚、低-高集聚、低-低集聚数量变化较大，且呈减少的趋势，而高-低集聚数量增多，说明世界冬季项目竞技格局向均衡的方向发展，竞技体育实力较强的国家能够带动周边国家体育的发展，具有一定的辐射效应。但非洲、南美洲的低-低集聚状态没有变化，其冬季项目水平长期落后的状况并未改变。
2）冬奥会成绩的空间滞后模型表明人口总数（X1）与冬奥会成绩呈负相关性，国土面积（X2）、人均 GDP（X4）、科技期刊发文量（X5）与冬奥会成绩呈正相关性，以上4项指标能够较好地反映奥运会成绩差异形成的原因。现代冬奥会的角逐是国家综合国力的体现，传统冬季项目强国的优势在于地理优势和专项人才，随着亚洲的中国、韩国、日本以及大洋洲的澳大利亚、新西兰等国家取得一定成绩，将对传统冬奥强国起到冲击作用。未来的冬奥会对科学训练、科技助力提出了更高的要求，南美洲、非洲国家竞技能力的发展将更加困难。我国的经济建设和科技文化水平是冬季项目竞技实力提升的重要因素，因此加大对冬季项目的投入、大力倡导和推进“科技助力”有助于我国在冬季项目上取得新突破。与此同时，积极探索复杂系统科学，在竞技体育领域开展跨领域研究，运用复杂系统科学的思维方式和方法完善运动训练理论与实践，加强神经系统在运动训练中核心作用的认识是我国冬季项目在短时间内实现跨越式发展的一条路径。
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Evolution and Influencing Factors of Competitive Strength of Winter Sports in the World： Based on Spatial Autocorrelation Analysis
WANG Yongkang1，HAN Xiaowei2，LI Xiaotian3
（1.School of Physical Education and Sport Science，Fujian Normal University，Fuzhou 350117，Fujian，China；2.Graduate Department，Capital University of Physical Education and Sports，Beijing 100191，China；3.School of Leisure and Social Sports，Capital University of Physical Education and Sports，Beijing 100191，China）
Abstract ：This study introduces spatial correlation analysis.With performance of the previous23W inter Olympic Games as the research object，this paper analyzed the space-time evolution of competitive strength showed in winter sports of all countries respectively，and explored the new path to strengthen competitiveness from the perspective of complicated and systematic science in an effort to provide reference for China’s winter sports and help China’s winter sports achieve a new breakthrough in Beijing Winter Olympic Games.The results show that the Moran index of the past Winter Olympics shows that the spatial difference is weak，but there is a certain clustering feature.Analysis on the three stages of the Winter Olympics show s a decline in the number of high-high concentration，low-high concentration and low-low concentration，but a rise in the number of high-low concentration.The spatial lag model of Winter Olympics performance indicates that the population（X1）is in inverse proportion to the performance of Winter Olympics，while the territorial area（X2），GDPPer Capita（X4）and the number of essays published in scientific journals（X5）are in proportion to the performance of Winter Olympics.The four indicators stated above can better reflect the cause of the difference in Olympic performance.
Key words ：Winter Olympic Games；time and space characteristics；competitive strength；autocorrelation；complex system
中图分类号： G811.212
文献标志码： A
文章编号： 1004-0560（ 2019） 06-0115-08
DOI： 10.12163／j.ssu.2019.06.16
收稿日期： 2019-04-24；修回日期： 2019-06-16
基金项目： 科技创新服务能力建设—科研基地建设-京津冀体育健身休闲发展协同创新中心（2011协同创新中心）（市级）（科研类）项目（PXM2018_014206_000018）。
作者简介： 王永康（1992—），男，博士研究生，主要研究方向为运动竞赛体系发展。
责任编辑：刘红霞
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