中国成年人体育锻炼的影响因素，本文主要内容关键词为：中国论文,成年人论文,体育锻炼论文,因素论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号 G80－05 文献标志码 A 文章编号 1000－5498(2012)05－0025－06
2011年国家体育主管部门制定了《体育事业发展“十二五”规划》，并在规划中把“努力提高群众体育发展水平，为改善民生服务”作为重要内容。尽管如此，由于群众体育的起点低、基础差，同群众体育发达国家比较仍然存在不小的差距。有研究指出，中国群众体育的发展与日本尚有不小的差距，不仅居民体育参与率过低，而且其结构也是极不合理[1]。这与中国是一个竞技体育大国的事实和未来迈向体育强国的目标相去甚远；因此，探寻中国群众体育的参与率过低的原因，既有利于全民健身政策的制定，也能为政府调整未来的群众体育发展思路和方略提供依据。本文拟利用2006年中国营养与健康调查数据(CHNS2006)，采用Binary Logistic Regression模型，探寻中国成年人体育参与率过低的主要原因以及成年人体育参与呈现的主要特点。
1 文献综述
中国成年人体育参与率过低，早就受到学界的重视，如体育锻炼(体育参与)的现状调查研究，居民体育参与水平过低对身体健康的影响，影响居民体育参与的重要影响因素研究[2－9]。笔者认为，既有的研究存在一定的缺憾和不足。其一，影响成年人体育参与的机制非常复杂，既有宏观社会经济因素的影响，也受微观个体条件的制约。对中观层次，即家庭状况对体育参与的影响研究一直被人们所忽略。例如，个人的婚姻状态是否对个人参与体育锻炼有影响？这在既有的研究中均未涉及(在社会学和人口学研究中，婚姻状况作为重要的控制变量或协变量是不可或缺的)。
其二，前述文献中的各个主要因素在不同的研究中并未取得一致的认同。换言之，在不同的研究结果中，得出的结论并不完全一致。有的研究认为，受教育程度是影响体育锻炼的重要因素，而另外一些学者则认为经济因素对人们参与锻炼不可或缺，还有一些学者认为余暇时间是参与体育的先决条件。究竟哪几个因素构成体育锻炼的主要影响因素？这些主要因素到底是怎样对居民体育锻炼构成影响的？影响程度又如何？在现有文献中鲜有对此进行细致的探讨。
其三，从方法上来讲，当前基于数据分析的研究大多采用的是描述性分析，用于揭示现象，但不能用来探索因果关系。促使人们从事体育锻炼的机制相当复杂，简单的统计分析往往不能揭示现象的本质，甚至有时还会得出错误的结论。笔者认为，如果能对这些缺憾和不足进行改进，并在此基础上进行更为细致的比较分析，可以使我们对群众体育参与机制的理解更加清晰，也使体育主管部门在群众体育政策的制定和调整上更加具有针对性。鉴于此，本文拟根据大型抽样调查数据CHNS2006，采用嵌套模型对中国成年人体育锻炼的主要影响因素进行深入讨论。
2 研究框架与假设
在影响居民体育参与的影响因素中，我们选取其中3个作为主要的影响变量，即一定的经济基础、一定的闲暇时间、个体对锻炼重要性的认知程度。一方面，这3个因素具有实质性影响，无论是既有的研究结论还是中国目前的现实情况都为此提供了佐证；另一方面，因数据所限，“体育场馆”方面的数据资料难以获得。体育场馆建设与各个地区的经济发展紧密关联，通过加入地域性控制变量和采用嵌套模型分析方法，均可间接地获取对“体育场馆”这一因素影响的基本判断。图1是本研究的分析框架。笔者把一定的经济基础、一定的闲暇时间和个体对锻炼重要性的认知程度作为3个重要的自变量，而将人口学变量和社会学变量作为控制变量或协变量纳入模型。
图1 中国成年人体育锻炼的影响因素分析框架
Figure 1.Analysis Framework of Factors to Influence Adult Participating in Sport
依据既往的研究结果和现实经验，笔者就经济条件、闲暇时间、对锻炼的认知和个体的健康状况，建立本研究的基本假设。
假设1：收入越高的人，其从事体育锻炼的可能性也越大。
我们又可延伸出2个分支假设，即假设1a和假设1b。假设1a：城市居民收入越高，其从事体育锻炼的可能性也越大，反之越小。假设1b：农村居民收入越高，其从事体育锻炼的可能性越大，反之越小。
假设2：闲暇时间充裕的人，从事体育锻炼的可能性也越大。
假设3：对体育锻炼重要性认同程度越高的人越有可能从事体育锻炼。
我们认为这种认同无论对于城市居民还是农村居民都是同样适用的，因此它也衍生出2个分支假设。假设3a：城市居民中，对体育锻炼重要性认同程度高者，更倾向于体育锻炼；反之，体育锻炼的可能性减小。假设3b：农村居民中，对体育锻炼重要性认同程度高者，更倾向于体育锻炼；反之，体育锻炼的可能性减小。
假设4：当个体身体越健康，越倾向于选择体育锻炼。当身体越差，其参加体育锻炼的可能性就会下降。
3 概念操作化与数据来源
3.1 主要概念的操作化
3.1.1 体育锻炼参与
体育锻炼指从事与体育项目有关的身体活动，包括武术、体操、羽毛球、游泳等，不包括轻体力活动的劳动。在实际操作中，我们以周为单位，询问访谈对象是否参与上述活动，在数据处理时做二分变量处理。
3.1.2 有钱
即有一定的经济基础，考虑到问卷是针对18岁以上的成年人，所以我们用家庭人均年收入替代个人年收入量化“有钱”指标。与未成年人不同，成年人参与体育锻炼的决策行为，不仅取决于个体的条件，更大程度上还要考虑家庭整体条件；所以，用家庭收入作为操作变量更具有实际意义。
3.1.3 有闲
以直接询问的方式获取对闲暇时间的测量相当困难，而且也不够准确。我们采取间接测量的方式，通过询问被调查者每天花费在各项劳动、工作上的时间，例如一年有几个月从事果园劳动，平均每月劳动几天，每天几小时等。我们把家务劳动时间也纳入其中，在文中统统用“工作时间”这一变量代表。工作时间间接地衡量了闲暇时间。
3.1.4 体育锻炼重要性认知
采用李克特量表的五级评分标准，把体育锻炼的重要性分为“不重要”“不太重要”“重要”“很重要”“最重要”，分别赋值1～5。
3.1.5 个体的健康状况
健康状况的评定方式有多种，例如医学指标的测量以及自评等。由于自评健康状况数据比较容易处理，受到许多研究者的青睐。也有研究表明，自评健康状况并不能准确地测量身体真实健康状态，而医学指标测量更为科学。常用的指标有血压、身高、体重、上臂围、腰围、臀围等。考虑到BMI指数是国际通用的衡量身体健康的综合指标，且其有效性较高，所以本文也用BMI反映身体健康状况。CHNS提供了详细的身高和体重数据，只需进行简单的计算便可获得BMI基础数据。
3.2 数据来源
本研究所用数据来自中国预防医学科学院营养与食品卫生研究所和美国北卡罗莱纳大学共同研制的中国营养与健康调查数据库(China Health and Nutrition Survey，简称CHNS)。该调查从1989年开始至今已进行了8次，收集了包括有关人口健康、医疗服务、医疗保险、生活方式等方面的信息，调查对象分布于辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西和贵州9个省(区)，数据具有较好的代表性。本研究选取2006年的CHNS成年人(18岁以上)样本数据，共得到合格样本9788个，样本基本情况见CHNS2006。
4 结果与分析
4.1 模型设定与分析策略
由于要研究的因变量“体育活动参与”是二分变量，不满足经典线性模型的条件，因此，本文采用Binary Logistic Regression模型进行分析，将模型设定如下：
注：设计研究框架之初，我们就拟设定协变量分析，即通过纳入相关协变量，看是否有变量通过中间变量起作用或交叉项产生显著性影响。在辅助回归分析中我们并未发现交叉项有显著性影响，其他变量最后全部都成为控制变量。为了保证设定模型的完整性，我们认为应保留交叉项，但表格中不再显示不显著的交叉项。
为了厘清各变量对体育锻炼参与的影响及程度，我们采用嵌套模型(nest model)拟合各个变量。首先，在不纳入任何协变量和交叉乘积项的前提下，就3个主要自变量对因变量作单独拟合，看各自的影响效应。依次纳入3个主要自变量时，我们可以观察到效应系数的变化。紧接着，我们将协变量以及控制变量纳入模型，看各个主要自变量的影响系数是否发生变化及程度。最后纳入交叉项看是否存在影响效应。
4.2 影响中国成年人体育锻炼参与的多元分析
4.2.1 闲暇、收入、对锻炼重要性认知的影响效应
表1是体育锻炼影响因素的Logistic回归分析的结果。其中模型1是基线模型，即只将3个主要影响变量纳入分析。从结果中可以看到，三者对体育锻炼均有显著性影响。对锻炼重要性的认知水平与家庭年均收入均呈现出正向影响，而平均工作时间呈现出负向影响。保持其他变量不变时，当个人锻炼重要性认知水平增加1个单位，其锻炼的比数比则提高了69.8％；家庭年收入增加1个单位(1000元)，其锻炼的比数比将增加1.6％；当个体工作时间增加一个单位(1 h)，其锻炼的比数比将减少6.7％。由于是基础模型，未对相关变量进行控制，所以其解释力非常有限。
模型2是在模型1的基础上纳入了人口学和社会学相关变量，例如婚姻状况、受教育程度等，进一步增强了模型的解释力。模型1可以看作是嵌套(nest)在模型2中，或者视为模型2的子模型。我们可以通过比较3个主要自变量系数的改变程度判断三者对体育锻炼的影响效应。在加入控制变量以后，三者对体育锻炼的影响依然具有显著性。在控制其他变量的情况下，当个体对体育锻炼重要性认知水平提高1个单位，其参加体育锻炼的比数比将提高45.1％，当家庭年收入提高1000元，其参与体育锻炼的比数比将提高4％，而当个体每天的工作时间延长1 h，其从事体育锻炼的比数比将减少3.84％。
在控制变量中，具有显著性影响的有性别、年龄、教育、婚姻状况、身体健康水平及地域。控制其他变量不变的情况下，我们发现男性从事体育锻炼的比数比是女性的1.176倍，城市户籍人口从事体育锻炼的比数比是农村户籍人口的3.417倍，而受教育年限每增加1年，个体参加体育锻炼的比数比将增加16.4％。模型2还表明，婚姻状况对体育锻炼有着重要的影响，与未婚相比，其他婚姻状态都会对体育锻炼构成负向影响。其中离婚对体育锻炼的影响最大，与未婚状态相比，离婚状态的个体参加体育锻炼的比数比将减少67％。分居状态与未婚相比，虽然也表现为一定程度上的负面影响，但总体上无显著性。
另外，在模型2中，我们还发现体育锻炼存在区域差异。与西部地区相比，中部地区和东部地区的居民参与体育锻炼的比数比要高，其中东部地区居民从事体育锻炼的比数比是西部居民的1.548倍。这一结果证明了以往研究中发现的体育锻炼存在地域性差异，居民参与体育锻炼与区域性经济发展有一定的联系。
4.2.2 年龄、身体健康状况的影响效应
之所以单独提及年龄、身体健康状况的影响效应，是因为它们与体育锻炼之间的关系并非线性。年龄与体育锻炼之间的关系呈阶段性变化。受益于学校体育课的开设，学生人群都应被视为体育锻炼人群。6～18岁的人群参与体育锻炼的比例最高。随着免费义务教育的推行，上高中(或职校)的人群比例也大大提高了。与高中相比，能进入大学就读的学生比例进一步下降，一部分人提前进入就业市场。到了24岁左右，绝大部分人会离开学校进入就业市场。随着学生数比例(同龄在学人数/同龄总人数)的下降，体育锻炼人群的比例也下降。随之而来的是“成家立业”的压力，把刚刚步入社会的年轻人仅有的一点体育锻炼爱好迅速推向“边缘”，体育锻炼人群的比例在这部分人群中跌入了“低谷”。在接下来的年龄段，为生活所迫，体育锻炼人群的比例基本不会提高；然而，随着一系列所谓的“人生大事”均告圆满，此时已近垂暮之年，健康状况每况愈下。“有钱”“有闲”(退休)的条件都已具备了，体育锻炼的热情却与年轻人截然不同，需要靠锻炼“修复病体”。此年龄段的人群参与体育锻炼比例迅速回升，以达至新的高峰。
在模型2中我们设置了年龄和年龄的平方项作为控制变量同时纳入分析。我们发现，年龄与体育锻炼呈现一种轻微的负向影响(OR＝0.9425)，年龄平方却与体育锻炼呈现轻微的正向影响(OR＝1.001)，且均具有显著性。这一看似矛盾的结果揭示了年龄与体育锻炼之间的“U”型关系(图2)。
图2 年龄对运动参与预测概率的影响
Figure 2.Predict Probability of Age to Influence Adult Participating in Sport
模型2的数据分析显示，身体健康状况与体育锻炼之间呈现轻微的负向影响(OR＝0.99957)，且具有显著性。由于健康评价指标(BMI)本身就是非线性的，所以，仅凭此数据我们并不能下结论。根据世界卫生组织(WHO)给出的评定标准，中国人的健康BMI值应为18.5～24.0，若该值大于28则认为是肥胖，该值小于18则为体重过轻，均为健康不佳的表现。从图3中我们发现：随着BMI值向健康标准靠近，体育参与的预测概率却出现下降趋势；当BMI值处于正常的范围时，体育锻炼参与的概率也最低；随着健康状况的恶化，即BMI值到了健康值范围以外时，人们参与体育锻炼的概率又将上升。表明健康状况与体育参与有密切的关联，即健康状况恶化时就想用体育锻炼恢复健康，这与我们倡导的终身体育锻炼的习惯正好相违背。人们似乎把体育锻炼作为健康修复的一种手段。从表面上看，人们似乎意识到体育对健康的作用，但实际上也暗含了中国人不正确的健康观念，即体育锻炼似乎总是一种“事后”的行动，而不是“预防性”的手段，更谈不上终身体育的习惯了。就假设4而言，本数据的结论得到了反面的证据，从而证伪了原假设。
图3 身体健康状况与运动参与预测概率的关系
Figure 3.Predict Probability of Health State to Influence Adult Participating in Sport
4.2.3 婚姻状况、工作类型的影响效应
在中国人心中，“家”的主体地位牢不可破。体育锻炼作为一种业余活动，不考虑“家”这一因素的影响是不合理的。模型2分析结果表明，婚姻对体育锻炼的影响非常显著。同未婚状况比较，我们发现已婚、离婚、丧偶、分居等状况均对体育锻炼呈负向影响。分居状况对体育锻炼的影响不具有显著性，与在婚同居、离婚等状况比较，分居状况对体育锻炼具有正向影响。通过比较OR值我们发现，离婚对体育锻炼参与的负向影响最大。
在模型2中，工作对体育锻炼也呈现显著的负向影响，而且与无工作者相比，有工作者体育锻炼的比数比下降43％。这就部分地证明了假设2，即工作使得闲暇时间减少，从而使得体育锻炼时间减少。模型3在模型2的基础上再纳入工作类型变量，我们把工作分为6大类。在纳入工作类型后我们发现，3大主要自变量中只有“体育锻炼重要性认知水平”仍然具有显著性，且OR值变化不大。在最初设定的影响体育锻炼的3大自变量中，真正起作用的只有“体育锻炼重要性认知水平”这一变量，而是否“有钱”或“有闲”不是影响人们参与体育锻炼的主要因素(至少在当前阶段如此)。
令人意外的是，加入工作类型变量以后，受教育年限、区域、户籍等变量仍然保持统计显著性。这一结果实际上揭示了体育锻炼存在明显的层化现象。按照社会分层理论，受教育年限衡量的是教育资本，区域和户籍间接衡量了经济资本，而工作类型则间接地衡量了社会资本。我们发现体育锻炼人群的层化现象非常明显，即教育资本、社会资本占优势的个体更容易从事体育锻炼，从而获得健康资本。那么这些具有优势资本的人为何比其他人更容易从事体育锻炼呢？其中的作用机制如何？是权力运作还是资源垄断？为了寻求准确的回答，我们需要设定城市和乡村模型，并进行比较分析。
4.2.4 城乡模型比较：解读体育锻炼层化的作用机制
分城市和乡村进行模型设置的目的：其一，城乡分野在中国具有普遍性，而且在工业化和城市化的推力之下，这种差异不是缩小而是扩大了，在此背景下，研究居民参与体育锻炼的城乡差异本身就具有重要意义；其二，体育资源(主要指体育场馆资源)城乡分布不平等已是不争的事实，进行城乡比较可以发现体育层化现象是如何起作用的。在表2中，模型4是农村模型，模型5是城市模型，模型6是两者的综合模型。
表2结果显示，无论是“有钱”“有闲”，还是“体育锻炼重要性认知”等主要自变量，均失去了统计显著性。即在农村，人们是否参与锻炼与个体是否“有钱”“有闲”，还是“对体育重要性认知”程度均无直接的关系。“区域性差异”变量在此也不再起作用，即在农村地区，无论是东部还是西部农村，其村民参加体育锻炼的程度无根本性差异。那么，是什么在起主要作用呢？显然是体育资源。因为没有体育资源，即便个人有体育锻炼的热情，每天都有闲暇，也无法进行体育锻炼。在模型4中，尽管“有钱”“有闲”仍然不显著，但对“体育锻炼重要性认知”这一变量的影响再次显著，并且与农村模型相比，其OR系数进一步提高。作为佐证，“区域性差异”变量也变得显著，这进一步证实了农村与城市的根本性差别是体育资源的拥有程度。同时也表明，体育资源匮乏是制约农村体育发展的重要原因。
在城市得益于社区体育建设的增强以及高校体育设施对周边市民的免费开放，甚至有些公园、绿地也都配备了简易的健身设施，体育资源明显比农村地区充裕；因而，个人对“体育锻炼重要性认知”又成为参与体育锻炼的重要影响因素。
揭示城乡体育资源上的差异并非主要目的，而从中发现在资源匮乏的情况下体育锻炼分层机制才是真正的意图。在模型4中，当主要影响变量不再显著时，受教育年限和工作类型变量均全部显著，这就表示农村的体育锻炼呈现出阶层化特点。在农村体育资源匮乏的情况下，具有获取体育资源优势的特征均有助于群众体育锻炼的参与。受教育年限越长表示教育资本越多，其对体育资源获取有正向影响。如果用工作单位变量的差异衡量社会资本，那么像国有企业、三资企业和国家政府机关、事业单位等优势工作单位，便具有较高的社会资本。这些单位本身也是体育资源的积聚地。2007年全国群众调查结果显示，农村地区的体育资源多分布在这些工作单位中。这表明我国农村地区不只是体育资源匮乏的问题，其分布也是极不合理的。在这种情况下，指望农村地区某些国有单位或企业的体育场馆向群众开放，可能只是一厢情愿的事情。
在城市模型中(模型5)，工作单位类型变量中有好几类已不再具有显著性，只有政府机关、国有企业及事业单位具有显著的正向影响。如前所述，与农村相比，城市体育资源更加丰富，分布也更加合理，最根本的是高校等主要体育资源积聚地会对外开放，极大地缓解了群众体育锻炼的压力。国有企业、机关等一般都配备体育场馆，因而在这些部门供职的人员更容易从事体育锻炼。还有一点需要补充的是，区域差异在农村没有显著性，而在城市模型和综合模型中均存在显著性影响。这种区域效应主要是通过城市体育资源配置上的差异表现出来的。
5 结论与思考
5.1 结论
其一，目前制约中国成年人体育参与的主要因素为是否“有钱”“有闲”和人们对“体育锻炼重要性认知”，其中“体育锻炼重要性认知”的影响效应最大，也最为稳定。其二，在农村，体育参与率的高低不仅不取决于个人时间、经济基础，甚至连“体育锻炼重要性认知”也不再是主要的影响因素。体育资源匮乏是制约农村体育发展的瓶颈。其三，体育锻炼人群中出现层化现象，其层化的特征主要表现为教育资源、社会资源及经济资源的差异。与城市相比，农村地区这种层化更为明显，其背后的根本原因在于体育资源分布的不均衡和不平等。其四，婚姻状况对体育锻炼有显著的影响，与未婚状态相比，其他婚姻状态对体育锻炼均呈负面的影响，其中离婚状态对体育锻炼的负面影响最大。其五，体育锻炼具有区域差异，其中东部高于中部，中部高于西部。体育锻炼的地域差异主要是通过不同地区城市体育资源差异体现，而农村地区的区域差异无统计显著性。其六，年龄、健康状况与体育锻炼间呈现非线性关系。中间年龄从事体育锻炼的人群比例降低，呈现“U”型关系。这不仅说明目前中国成年人体育锻炼的人口结构不合理，也揭示中国人所持有的错误体育锻炼观念。其七，与不工作状态相比，工作对体育锻炼呈现明显的负向影响，主要是由于工作使闲暇时间减少所致。
5.2 对假设的回应与思考
在分析中我们发现，在研究设计之初所建立的3大影响因素中，只有“体育锻炼重要性认知”这一变量是比较稳定的影响因素。“有钱”“有闲”似乎均不构成影响锻炼参与的主因。城市模型、农村模型和综合模型差异不显著。用本数据所获得的结论对假设1和假设2进行了否证。同时本数据却证实了假设3，即一个人若对“体育锻炼重要性认知”度越高，那么他就越倾向于参与体育锻炼。在农村模型中，由于体育资源匮乏遮蔽了“体育锻炼重要性认知”这一因素的效应，虽然否证了假设3b，但倘若在体育资源分布与城市相当的情况下，可能会证实这一结果。假设4虽然是一项附加假设(在研究设计中并未预见)，但结果很有意义。用CHNS2006数据得出了与以前研究截然不同的结论，这暗含了中国人对体育锻炼意义和作用的误解，也凸显了中国人错误的体育锻炼观念。
需要指出的是，本研究也存在一些不足之处。由于该项调查不是针对群众体育锻炼行为的，所以在变量选择时受到了限制。例如，问卷中缺乏体育场馆资源分布方面的信息，因此只能借助其他变量，间接地反映这一变量的效应。再如，身体健康变量用BMI指标衡量略显单一。这些缺憾期待能在专门针对群众体育锻炼的问卷调查中予以弥补。
收稿日期：2012－02－20；修回日期：2012－04－29