多个城市社区体育健身环境对比——以茶马古道为例

王世超

“一带一路”倡议，可实现各国战略对接，共同应对世界经济当前面临的挑战，符合各国的共同利益，推动各国相互尊重、民主协商和共同决策，开创了多元文明交融的新路径，用实实在在的行动体现了人类命运共同体的精神实质，开辟了合作共赢的新天地。国与国尚且如此，何况城市之间，茶马古道作为线性文化遗产[1]，毗邻边疆，是当今世界上地势最高的贸易通道之一，是民族融合之道，是佛教东传之路，是世界文明的主要通道，是一条得天独厚的多元文化和谐共存的人类文明通道[2]。城市社区体育健身环境，从很大程度上影响着居民的健身活动，对社区体育的发展更是起到举足轻重的作用[3](以下社区体育，皆指城市社区体育)。近年来，国家对社区体育的发展投入力度加大，中东部地区社区体育的发展已取得阶段性的进步，西部地区社区体育的发展仍亟待提高。当前，体育文化圈、文化传播路线、区域文化发展等相关研究已逐步成为体育文化研究的热点问题。对茶马古道沿线城市社区体育健身环境进行定性分析与定量评价，对比分析所评价的单个城市，能客观的指出沿线某个城市社区体育健身环境优劣所在，再以环境较好的城市带动沿线其他城市社区体育的发展，以点串线，以线覆面，优势互补，能起到事半功倍的效果(茶马古道线路见图1)。另外，有学者从几个角度对社区体育健身环境的相关问题展开分析，相关研究成果为本研究提供了良好的视角和方法借鉴，但缺乏对社区体育健身环境定量与定性相结合的评价与实证研究，指标不够全面，分层也不够清晰。鉴于此，我们以茶马古道沿线城市为研究区域，运用层次分析法(AHP)和数据包络分析法(DEA)综合评定该区域社区体育健身坏境的现状。在此基础上分析影响沿线城市社区体育健身环境的因素，使社区体育的投入更为合理，资源得到更高效的利用，策划与实施更具针对性，为该区域社区体育健身环境的改善提供参考，也尝试为相关研究提供范式参考。

图1 茶马古道线路图

1 研究对象与研究方法

1.1 研究对象

以茶马古道沿线9个节点城市社区体育健身环境为研究对象。

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料法

通过中国知网查阅“茶马古道历史与路线”“城市社区体育健身环境评价”“数据包络分析法”“层次分析法”等相关论文98篇作为主要参考文献，查阅了《2016云南统计年鉴》《2016四川统计年鉴》《2016西藏统计年鉴》以及各地市2016年统计年鉴，另外，通过各地市体育局、文化体育广播电视局、环保局等部门查阅了与本研究相关的数据与资料。

1.2.2 问卷调查法

调查问卷归类确定了5类关于本研究的内容，即表2中准则层(Fj)的5项指标，出于对问卷效度的保证，采用归纳所得的11项因子作为题项，备选答案采用5级Likert量度[4],分别赋值：1、0.8、0.5、0.2、0，答案分别为: “A好”、“B较好”、“C一般”、“D较差”、“E差”。采用克伦巴赫alpha系数对问卷的信度检验检验[5]。通过对各题项进行信度分析，11个因素维度克隆均≥0.71。表3中带#的11个指标的数据来源于2016-2017年寒、暑假期间，笔者组织指导学生所完成的问卷调查。考虑到问卷调查实施的现实可行性，调查区域是从茶马古道9个沿线城市中根据社区的面积、人口等因素选取的27个社区(每个城市3个社区，为保密起见，不再逐一列出)，样本在地域上具有一定的代表性。本次调查，研究者联系好社区管理工作人员和社区负责人之后，采取随机抽样法，把调查问卷发放给社区居民并做回收，调查对象基本情况见表2，共发放问卷540份(每个社区20份)，回收526份，问卷的回收率为97.41%。经反复检查核实，剔除无效问卷17份，实际有效问卷509份。

1.2.3 数理统计法

综合运用层次分析法(AHP)、数据包络分析法(DEA)和AHP-DEA集成模型进行数据分析与统计计算。AHP是一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。通过建立评价指标体系，构建递阶层次结构模型，构造判断矩阵，判断矩阵的一致性检验等步骤确定评价指标体系的权重值与评价值；数据包络分析法(DEA)是研究多种投入情况下多种产出综合效率的典型方法。其应用的一般步骤为：明确评价目的、选择决策单元(DMU)、建立投入/产出评价指标体系、收集和整理数据、DEA模型的选择和进行计算、分析评价结果并提出决策建议；利用线性加权的方法把AHP评价模型和DEA评价模型联用，可以客观地反映被评价决策单元(DMU)社区体育健身环境投入与产出的有效性，还可以准确把握区域内健身环境的真实状况。

表1 受访者及样本社区居民的基本情况(n=509)

注：z1、z3连续性变量，不赋值；z2、z4为次序形变量，按学历高低和锻炼次数赋值依次为1、0.8、0.5、0.2、0。

2 理论模型分析过程

2.1 层次分析法(AHP)分析过程

2.1.1 建立评价指标体系

参考宋杰、李丰祥、张龙等学者关于社区体育健身环境评价因素的论述[6-8]，结合茶马古道沿线社区体育健身环境的现实，从而选取场馆设施、综合管理、社区体育健身组织与服务、生态环境、体育文化氛围5个方面的26项指标。由于体育人口是经济和社会发展到一定历史阶段的人口现象和体育现象，是一项重要的社会体育指标，反映了人们对体育的参与程度及亲和程度，是经济和社会发展程度的一个重要标志，是制定社会体育发展规划与进行体育发展战略研究的一个重要依据[9]，因此，本研究在设计时，考虑在准则层-体育文化氛围(F5)增设“运动参与人口比例(x26)”指标，以此构建茶马古道沿线社区体育健身环境评价指标体系，具体评价指标体系内容见表3。

2.1.2 构建递阶层次结构模型

为使研究路线清晰，有针对性的选取沿线含云南、四川和西藏三个省份9个具有代表性的节点城市作为决策单元(DMU)，保密起见，具体用C1-C9表示，这9个城市在沿线中社会经济功能均处于重要地位，具有一定的经济带动功能，同时具有城市规模经济效应与极化和扩散功能。通过所选城市构建了社区体育健身环境的递阶层次结构模型，该模型环环相扣，层层推进，包括目标层(O)、准则层、指标层和决策单元(项目层)，具体结构见图2。

2.1.3 构造判断矩阵与一致性检验

2.1.3.1 构造判断矩阵

通过1-9度标度法表示[10]，对于同一层次的指标进行两两相比，记Cij为i因素对j因素的重要度，按照其重要程度评定等级，得到准则层和指标层的权重判断矩阵。

表2 茶马古道沿线城市社区体育健身环境评价指标体系

图2 茶马古道沿线城市社区体育健身环境评价递阶层次结构模型

判断矩阵为：

(1)

2.1.3.2 计算指标权重值

计算方法有最小二乘法、特征根法、和法、方根法等[11]，本文计算采用方根法，具体运算过程如下：

①计算判断矩阵每一行因素的成绩Mj

(2)

(3)

(4)

W=[W1，W2，…，Wn]T为所求各指标的权重值

2.1.3.3 判断矩阵的一致性检验

具体运算有3个步骤如下：

①计算矩阵的最大特征根

(5)

②计算一致性指标CI

(6)

③计算随机一致性比率CR

(7)

RI取值参考文献[10]，若随机一致性比率CR<0.10，则判断矩阵的一致性为满意，否则需要调整判断矩阵元素取值。

2.2 数据包络分析法(DEA)分析过程[12、13]

数据包络分析法(DEA)是研究多种投入情况下多种产出综合效率的典型方法。第一个模型被命名为C2R，该模型假设有m种投入、n种产出、p个评价决策单元(DMU)，在社区体育健身环境评价实践中，假设有m种影响社区体育健身环境状态的投入要素，有n种反映社区体育健身环境状态的产出要素，有p个社区体育健身环境评价的决策单元(DMU)。其中，第j个评价决策单元DMUj的投入记为xj(x1j，x2j，…，xij，…xmj)T，产出记为：yj(y1j，y2j，…，yrj，…ynj)T，则：

min[θ-(eTs-+eTs+)]

(8)

(9)

根据θ、s-、s+值的不同，可以将决策单元分为三大类，如图3所示。

通过对茶马古道沿线城市社区体育健身环境评价指标体系、递阶层次结构模型的分析、对比，依据DEA模型的原理与输入输出指标选取原则[14]，根据数据口径的统一性、可比性原则，同时考虑可得性，并结合茶马古道沿线城市社区体育健身环境的现实状况，设置如下的投入产出指标和决策单元。输入指标：准则层F1、F2、F3、F4内的场馆设施施、场馆数量、器械数量与种类、科学健身指导服务、体质监测与培训等21个指标；输出指标：准则层(F5)中的健身活动和体育赛事开展情况、健身宣传情况等5项指标；决策单元：茶马古道沿线含云南、四川和西藏三个省份9个具有代表性的节点城市。在计算过程中，对调查的的数值作了归一化处理，采用DEA-Slover软件计算得出θ的评价值。

图3 数据包络法模型决策单元分类

2.3 AHP与DEA模型集成[15]

利用线性加权的方法把AHP评价模型和DEA评价模型联用，可以客观地反映被评价决策单元(DMU)社区体育健身环境投入与产出的有效性，还可以准确把握区域内健身环境的真实状况。AHP与DEA模型集成计算公式为：

A=αy+(1-α)θ*

(10)

注：括号数字代表26个指标的重要程度排序。

(10)式中，A为综合评价值；y为AHP模型评价值；α为主观偏好系数，取[0,1]中的任何值，其具体数值由决策者根据其偏好给出(本文α取值为0.5)；1-α为客观偏好系数；θ*为DEA模型评价值。

3 研究结果与分析

3.1 层次分析法(AHP)评价结果分析

根据前文所描述判断矩阵C(公式3)，受篇幅所限，不再一一罗列，利用Yaahp0.5.3软件计算出权向量(W)，进行一致性检验，计算得出Fj与xi指标权重值Wj(详见表4)和各矩阵的CR值，其中O-F，F1-x，F2-x，F3-x，F4-x，F5-x矩阵的CR值分别为0.0317、0.0421、0.0363、0.0205、0.0167、0.0090。根据公式(9)，可以确定判断矩阵满足一致性检验，通过无量纲化处理后得到样本指标值Sji，采用加权求和的算法，得到城市j的AHP评价值yj，计算结果见表5，计算公式为：

(11)

单纯运用层次分析法得到的评价结果排序为：C1> C9> C3> C4> C8> C5> C7> C2> C6，其中C1、C9、C3的城市社区体育健身环境AHP评价值排序靠前，C6、C2、C7的城市社区体育健身环境评价值排序相对靠后。层次分析法评价结果准确的前提是在权重分配合理的基础上，但是，决策者对定性指标值的模糊评价以及权重的确定都带有一定的主观性，鉴于此，需最大限度的排除人为主观因素对评价值的影响，方可得到更符合实际的评价结果。

3.2 数据包络分析法(DEA)评价结果分析

DEA最突出的优点是无序任何权重假设，每一输入输出的权重不是根据评价者的主观认定，而是由决策单元的实际数据求得的最优权重。其中带#的11个指标的数据来源于调查问卷，其他数据来源于《2016云南统计年鉴》《2016四川统计年鉴》《2016西藏统计年鉴》、各地市2016年统计年鉴，各地市体育局、文化体育广播电视局、环保局等相关部门，具体变量赋值与描述性统计分析见表5。

注：#表示通过字母赋值，好=A，较好=B，一般=C，较差=D，差=E。

表6的计算结果显示，C1、C3、C83个城市的社区体育健身环境有效值θ达到1，根据数据包络法模型决策单元分类，该区域为DEA有效，说明这3个城市的社区体育健身环境良好，健身环境的投入/产出比例均衡，其余6个城市的有效值θ均未达到1。这表明这6个城市为非DEA有效，也即是区域内的健身环境投入/产出没有达到理想的有效性，也直接反应出了茶马古道沿线城市社区体育健身环境总体较差。从DEA的评价值来看，9个城市的评价结果区分度明显，这也表明准则层与指标层各项指标在整个评价体系中所占比重合理。

表6 社区体育环境综合评价结果与排序

3.3 AHP与DEA集成模型评价结果及综合分析

利用公式(10)，α取值为0.5，计算出集成模型综合评价值，从统计结果不难看出，与AHP评价值排序不同，茶马古道9个地级市城市社区体育健身环境AHP-DEA集成评价值排序为：C1> C3> C9> C8> C4> C5> C2> C7> C6。

4 结语

针对目前社区体育健身环境评价研究存在理论与定性研究多，定量与实证研究少，基于层次分析法和数据包络分析法关联的角度，在综合考虑场馆设施、生态环境、综合管理、社区体育健身组织与服务、体育文化氛围的基础上，构建了茶马古道沿线城市社区体育健身环境评价指标体系，运用层次分析法进行了权重计算与分析，利用调查数据对沿线9个节点城市社区体育健身环境进行了评价与分析。从研究范式的视角看，如何更加科学地选择与确定评价因子、评价因子是否随区域不同而变化、评价因子的定量化计算等问题，仍需结合具体的研究对象和目标，进一步研究和完善。另外，以茶马古道沿线为例进行评判与分析，其代表性和合理性仍需大量实际样本数据和实践进行检验。