基于结构方程模型的我国公共体育服务绩效评价实证研究

张凤彪，王家宏

（1.湖南工业大学体育学院，湖南株洲412008；2.苏州大学体育学院，江苏苏州215021）

《国家基本公共服务体系“十二五”规划的通知》（国发［2012］29号）将“体育”纳入基本公共服务体系，《关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》（国发［2014］46号）将“全民健身”上升至国家战略，为公共体育服务发展创造了良好的机会。公共体育服务是指由政府体育相关部门、市场组织及相关社会组织以社会公共利益为目的，为满足社会公共体育需求而提供的公共物品或服务［1］。目前，公共体育服务的资源配置与广大民众日益增长的体育需求间仍存在较大差距，主要体现在体育场地设施、组织体系、健身指导、体质监测等方面。其根本原因在于：体制性管理缺位与体制缺位性管理并存导致的公共体育服务投入不足；绩效评价与监督管理缺失导致的绩效水平偏低。因此，在要求各级政府加大公共体育服务投入的同时，如何弥补公共体育服务绩效评价理论认识欠缺，如何化解公共体育服务预算体制僵化，如何突破公共体育服务绩效评价固有限制，如何建立常态化的公共体育服务绩效评价机制，已成为亟待解决的现实问题。公共体育服务绩效评价是运用科学、客观的方法，根据统一的指标和标准，按照一定程序，对公共体育服务实际效果进行评估的过程。评价主体包括政府、社会组织、第三方、社会公众；评价对象是公共体育服务实施情况；评价方式有自我评价、上级评价、下级评价和同级评价。公共体育服务绩效评价应形成以政府为主导、以社会组织为补充、第三方协同、社会公众积极参与的多元评价机制。本文运用结构方程模型对公共体育服务绩效评价进行研究，为相关的理论探讨与实践探索提供参考。

1 现有文献评析、模型方法与数据来源

1.1 现有文献评析

公共体育服务绩效评价关键在于评价指标体系的构建，而不同方法构建的指标体系有很大差别。目前公共体育服务绩效评价指标体系构建的主要方法有德尔菲法、数据包络分析法、平衡计分卡法、模糊评价法、结构方程模型法等。王景波等［2］、张学研等［3］、韦伟等［4］、唐晓辉等［5］、郑家鲲等［6］运用德尔菲法构建了公共体育服务绩效评价指标体系；袁春梅［7］、赵聂［8］运用数据包络分析法对公共体育服务效率进行研究，邵伟钰［9］、刘春华等［10］运用该方法分别对群众体育财政投入效率、政府体育效率进行研究；张瑞林等［11］、游战澜［12］、刘芳梅［13］运用平衡计分卡法分别对全民健身公共服务绩效、大型体育场馆绩效管理、青少年体育俱乐部绩效管理进行研究；朱菊芳［14］、陈文胜等［15］、杜朝晖［16］运用模糊综合评价法分别对单项体育协会、体育志愿者组织、城市社区体育评价进行研究；王梦阳［17］、蒲毕文等［18］、张凤彪［19］、林天孩等［20］运用结构方程模型分别对公共体育服务满意度、大型体育赛事风险评估、竞技体育公共支出绩效评价、公共体育服务健康效益进行研究。

以上指标体系构建方法各有利弊。就弊端而言：以德尔菲法构建指标体系尚存专家主观倾向之弊端；以数据包络分析法构建指标体系尚存“黑盒子”之短板，同时缺乏对效益的评价指标；以平衡计分卡法构建指标体系尚存指标难量化、成本太高之缺陷；以模糊评价理论构建指标体系很难或不能运用统计学方法确定和考评公共体育服务绩效。结构方程模型在公共体育服务绩效评价中具有较强优势：①将主观法与客观法结合，可克服德尔菲法中专家打分的主观性；②属于开放性评估模型系统，本身具有潜变量分析、模型拟合度检验等功能，尤其适合构建绩效评价指标体系，可验证理论模型并进行修改，在公共服务绩效评价领域具较强的适用性。

1.2 模型方法

结构方程模型包含测量模型和结构模型2个基本模型。测量模型由潜在变量与观察变量组成，体现的是以验证式因素分析技术检测多个观察变量可构成潜在变量的程度。其一般由2个方程式组成，分别用以表示外生观察变量与外生潜在变量之间、内生观察变量与内生潜在变量之间的联系。模型具体形式［21］如下：

式（1）、（2）中，X为外生观察变量向量，Y为内生观察变量向量，ξ为外生潜变量向量，η为内生潜变量向量，Λ为观察变量与潜变量因子符号矩阵，δ为外生观察变量的误差项向量，ε为内生观察变量的误差项向量。

结构模型用以说明外生潜在变量与内生潜在变量之间的关系。外生潜在变量对内生潜在变量的解释会受到其他因素的影响，该类因素被统称为干扰潜在变量，以符号ζ表示。结构模型的数学表达式如下：

式（3）中：η为内生潜变量向量，β为内生潜变量η的系数矩阵；ξ为外生潜变量向量，Γ为外生潜变量的系数矩阵；ζ为残差向量，是模型内未能解释的部分。

1.3 指标数据来源

评价公共体育服务绩效的数据（适用于城乡之间、不同区域之间的指标数据）来源于《体育事业统计年鉴（2009—2016）》。公共体育服务绩效评价外部因素中的GDP、人口数量、受教育程度数据来源于《中国统计年鉴（2009—2016）》，人均GDP是某地GDP总量除以该地区人口数量，人口密度是某地人口数量除以该地区占地面积，人均受教育程度是指某地大专以上学历人数除以该地区人口总量。

2 公共体育服务绩效评价指标体系的构建

2.1 公共体育服务绩效评价指标的遴选

2.1.1 公共体育服务绩效评价指标的初选

初选指标由指标设计者根据评价的目标、自己对评价内容的理解和实践经验采用内涵分析法或向专家咨询获得。为了保证评价指标体系的完备性，本文在对指标内涵进行分解时，尽可能罗列所有指标［22］。笔者将公共体育服务绩效评价指标体系设计为3个层次，即目标层、准则层和指标层。其中，目标层是公共体育服务绩效评价的最终结果，准则层是投入、产出、效果、公平4个维度的公共体育服务绩效评价，指标层是公共体育服务绩效评价4个维度的具体指标。遵循这一逻辑思路，初步筛选出财政拨款、体育彩票公益金、体育场地投入、管理机构、管理人员、社会体育指导员、体育俱乐部教练员、国民体质监测站点、体育场地数量、体育场地面积、晨/晚练活动点、体育社团、体育俱乐部、年度国民体质测试人数、每天晨/晚练活动点参加锻炼人数、年度体育社团活动次数、年度体育俱乐部活动次数、年度体育社团培训人数、年度体育俱乐部培训人数、人均体育经费、人均体育场地数量、人均体育场地面积、每万人拥有管理人员人数、每万人拥有社会体育指导员人数以及每万人拥有教练员人数等25个公共体育服务绩效评价指标。

2.1.2 公共体育服务绩效评价指标筛选

为保障公共体育服务绩效评价指标的科学性、合理性、有效性，针对初选指标向20位从事相关研究的专家学者和政府管理人员进行2轮问卷调查和专家访谈。其中：专家学者12人，主要是各高校、科研院所从事公共体育服务、体育管理方向研究的教授；政府管理人员8人，主要是各级体育局负责群众体育的副处级以上官员。从第1轮专家访谈和问卷调查结果看，专家们质疑公共体育服务绩效评价准则层中的公平性维度及其指标，认为绩效评价不应包括公平性维度。原因有以下2点：①效率与公平难以兼顾；②公平性中的具体指标是投入、产出、效果层中部分指标的人均化，这样会导致公平性中的具体指标和上述部分指标存在高度相关性。专家一致建议应避免指标之间的相关性，尽量选择代表性强的指标，否则指标过多会弱化重要指标的分量。根据第1轮专家反馈意见，公共体育服务绩效评价准则层由4个维度变为3个维度，即投入、产出、效果。将公平性维度涉及的6个指标（人均体育经费、人均体育场地数量、人均体育场地面积、每万人拥有管理人员人数、每万人拥有社会体育指导员人数、每万人拥有教练员人数）删除。第2轮专家访谈和问卷调查主要针对具体指标，专家建议：①将社会体育指导员和体育俱乐部教练员合并为公共体育服务指导人员；②将体育社团和体育俱乐部合并为体育组织；③将年度体育社团活动次数和年度体育俱乐部活动次数合并为体育组织活动次数。

鉴于此，确定财政拨款、体育彩票公益金、体育场地投入、管理机构、管理人员、公共体育服务指导人员、国民体质监测站点、体育场地数量、体育场地面积、晨/晚练活动点、体育组织、年度国民体质测试人数、每天晨/晚练活动点参加锻炼人数、年度体育组织活动次数、年度体育组织培训人数、年度国民体质达标率等16个公共体育服务绩效评价具体指标。

以2008—2015年我国31个省（自治区、直辖市）公共体育服务相关数据为样本，运用SPSS 25.0软件对公共体育服务绩效评价指标进行因子分析，结果显示：KMO值为0.890，Bartlett球形检验近似卡方值较大，显著性水平小于0.01，拒绝原假设，说明公共体育服务绩效评价各指标变量之间具有显著相关性，适合进行因子分析。在公共体育服务绩效评价16个指标中，体育场地投入、体育场地数量、年度国民体质测试人数、年度国民体质达标率等4个指标贡献度低于0.4（表1），需要剔除。因此，最终确定12个公共体育服务绩效评价指标：财政拨款（X1）、体育彩票公益金（X2）、管理机构（X3）、管理人员（X4）、公共体育服务指导人员（X5）、国民体质监测站点（X6）、体育场地面积（X7）、晨/晚练活动点（X8）、体育组织（X9）、每天晨/晚练活动点参加锻炼人数（X10）、年度体育组织活动次数（X11）、年度体育组织培训人数（X12）。

表1 公共体育服务绩效评价指标公因子方差Table 1 Common factor variance of public sports service performance evaluation index

2.1.3 信度、效度分析

指标的可靠性和有效性直接关系到公共体育服务绩效评价结果的科学性和合理性，因此，需要对最终确定的指标进行信度和效度检验。采用SPSS 25.0软件对评价指标进行信度检验。评价指标的数据来源于《体育事业统计年鉴（2009—2016）》。结果显示，各变量的Cronbach’sα系数值均达到0.8以上（表2），表明公共体育服务绩效评价指标样本数据信度较高。效度是评价指标测量结果的有效程度，反映测量评价指标体系是否能够准确测出评价结果。通常采用因子分析检验指标体系的效度，具体测量指标为KMO统计量和Bartlett球形检验。KMO统计量反映指标间相关程度，要求大于0.5；Bartlett球形检验用于检验指标间是否独立，要求P＜0.05。运用SPSS 25.0软件对评价指标进行效度分析，结果显示，各验证维度KMO值均大于0.5，P=0.000，Bartlett球形检验结果显著（表2），说明指标体系具有较好的效度。从公共体育服务绩效评价指标的公因子提取情况看，特征值大于1的公因子有3个，能够解释总方差的68.095%（表3），解释度尚可，且3个公因子与本文中的绩效评价投入、产出、效果3个维度一致。

表2 公共体育服务绩效评价指标信度、效度分析结果Table 2 Reliability and validity of public sports service performance evaluation indicators

2.2 公共体育服务绩效评价指标体系结构模型的构建

2.2.1 公共体育服务绩效评价指标体系初始模型

根据上述筛选确定的公共体育服务绩效评价指标，利用《体育事业统计年鉴（2009—2016）》数据，遵循绩效评价投入、产出、效果的“3E”［经济性（economy）、效益性（efficiency）、效率性（effectiveness）］准则，构建公共体育服务绩效评价初始模型（图1）。其中：投入层包括财政拨款（X1）、体育彩票公益金（X2）、管理机构（X3）、管理人员（X4）；产出层包括公共体育服务社会指导人员（X5）、国民体质监测站点（X6）、体育场地面积（X7）、晨/晚练活动点（X8）、体育组织（X9）；效果层包括每天晨/晚练活动点参加锻炼人数（X10）、年度体育组织活动次数（X11）、年度体育组织培训人数（X12）。

表3 公共体育服务绩效评价指标总方差解释一览Table 3 Explanation list of total variance of public sports service performance evaluation indexes

图1 公共体育服务绩效评价指标体系初始结构方程模型Figure 1 Initial structural equation model of public sports service performance evaluation index system

从模型适配度检验方面看，卡方值为247.714，P=0.000（＜0.05），卡方自由度比为4.857，超出［1，3］范畴，模型的渐进残差均方和平方根（RMSEA）为0.125（＞0.08），增值适配度指数（IFI）、比较适配指数（CFI）均小于0.9，说明模型需要进一步修正。

2.2.2 公共体育服务绩效评价指标体系模型修正

尽管该模型的所有路径都通过了1%水平的显著性检验，但尚未达到饱和模型要求，因此需要对其进行修正。此次修正重点考虑模型的修正指数（MI），即借助该指数调整放松部分路径的限制，使模型得到进一步的拓展，达到向饱和模型转变的效果，使之更符合实际情况。对初始模型的估计结果进行分析发现，e3与e4的MI相对最大，而e3对应的X3代表管理机构，e4对应的X4代表管理人员，从现实意义分析，管理机构与管理人员有一定的相关性，二者具有某种程度的共变关系，因此，选择添加e3与e4的相关性路径。修正后发现，模型的卡方值减小65.712，估计参数值有所改善，说明模型适配度提高，此为模型修正1。以此类推，发现e11与e12、e2与e5、e3与e8、e1与e11的MI相对较大。e11对应的X11是年度体育组织活动次数，e12对应的X12是年度体育组织培训人数；e2对应的X2是体育彩票公益金，e5对应的X5是公共体育服务指导人员；e3对应的X3是管理机构，e8对应的X8是晨/晚练活动点；e1对应的X1是财政拨款，e11对应的X11是年度体育组织活动次数。上述指标两者之间均具有一定的相关性，依次添加e11与e12、e2与e5、e3与e8、e1与e11的相关性路径，达到对模型修正的目的（表4）。

表4 公共体育服务绩效评价指标体系模型修正Table 4 Modification of the model of public sports service performance evaluation index system

2.2.3 公共体育服务绩效评价指标体系最终模型

经过对初始模型的5次修正，得以确定公共体育服务绩效评价指标体系的最终模型。公共体育服务绩效评价最终模型的卡方值下降为115.103，χ²自由度比为2.502，处于［1，3］范围之内，值得强调的是，因研究样本量较大，显著性概率值P＜0.01属于正常现象，整体模型适配度应更多考虑估计参数值。绝对适配指数RMSEA=0.078＜0.08，增值适配度指数NFI、IFI、TLI、CFI均大于0.9，简约适配度指数PNFI、PCFI均大于0.5，上述指标均已达到适配标准。由此可见，修正后的公共体育服务绩效评价指标体系结构方程模型与样本数据达到适配标准，模型与样本数据适配说明模型修正理想，形成公共体育服务绩效评价指标体系最终结构方程模型（图2）。

图2 公共体育服务绩效评价指标体系最终模型Figure 2 Revised model of public sports service performance evaluation index system

2.3 公共体育服务绩效评价指标权重的确定

权重系数能够反映各个指标在公共体育服务绩效评价指标体系中的重要程度，因此，指标权重确定是否科学直接决定了公共体育服务绩效评价水平的高低。对修正后的公共体育服务绩效评价体系结构模型的标准化路径系数进行归一化处理，得到各个指标的权重系数。以投入二级指标为例，财政拨款（X1）、体育彩票公益金（X2）、管理机构（X3）、管理人员（X4）对投入的路径系数分别为0.48、0.73、0.51、0.43，将上述路径系数求和得到2.15，然后各个路径系数除以2.15，即得到X1、X2、X3、X4对投入指标的权重系数。依次类推能够计算X5、X6、X7、X8、X9对产出的权重系数，X10、X11、X12对效果的权重系数，投入、产出、效果对绩效的权重系数。最后，形成公共体育服务绩效评价指标体系（表5）。

3 我国公共体育服务绩效评价实证分析

3.1 绩效指数与差异度

3.1.1 绩效指数

绩效指数能够比较直观地反映各部门的绩效优劣，对于促进部门间竞争、改善部门绩效水平均具有重要作用。2008—2015年我国公共体育服务绩效指数平均值较低，增长幅度较小，2008年绩效指数为0.131，到2015年增长为0.189，说明公共体育服务绩效水平有待大幅度提升。绩效指数排名前5位的省（自治区、直辖市）分别是江苏、山东、浙江、广东、重庆，排名后5位的依次为西藏、新疆、宁夏、海南、青海。公共体育服务绩效指数小于0.1的省（自治区、直辖市），2008年有17个，到2015年下降为7个（表6）。利用2008—2015年各省（自治区、直辖市）公共体育服务绩效指数与地区生产总值2个变量样本数据做Pearson相关分析，相关系数r=0.852（P=0.000＜0.001），说明公共体育服务绩效指数与地区经济发展呈显著正相关。

表5 公共体育服务绩效评价指标体系Table 5 Performance evaluation index system of public sports service

3.1.2 绩效差异度

绩效差异度是同时期内不同地区间绩效差异程度，可衡量地区间绩效不均等化程度。绩效差异度分析有益于促进各部门或地区形成改善绩效的压力与动力。以每年公共体育服务绩效水平最高的省（自治区、直辖市）为标杆，分别计算各省（自治区、直辖市）

绩效差异度和极值倍数。从各省（自治区、直辖市）绩效差异度（表6）看，公共体育服务绩效水平存在明显的地区性差异。在全国31个省（自治区、直辖市）中，2008—2015年青海省体育公共支出综合绩效差异度最高，平均为96.04%，2008年差异度为94.12%，到2015年上升为97.12%。从绩效差异度平均水平看，2008—2015年各省（自治区、直辖市）之间绩效差异度呈现波浪式递增趋势。从极值倍数看，公共体育服务绩效差异度明显下降，即极值倍数从2008年的71.75降至2015年的34.70（资料未列出）。这主要是因为“标杆地区”在2008—2015年公共体育服务绩效指数没有青海省绩效增长速度快。

3.2 绩效改善指数与同步指数

3.2.1 绩效改善指数

绩效改善指数是指同一地区不同时期绩效改善的速度和程度，能够反映该地区绩效水平是进步还是倒退［19］。2009—2015年，我国除青海、四川、新疆之外的28个省（自治区、直辖市）的公共体育服务绩效指数均有不同程度改善，且公共体育服务绩效指数改善幅度较大，平均增长幅度达到6.37%。其中，改善最快的为云南省，改善指数平均为17.24%。从历年公共体育服务改善程度看，6年有所改善的省（自治区、直辖市）共3个（内蒙古、浙江、安徽），5年有所改善者共13个，4年有所改善者共10个，3年有所改善者共5个。遗憾的是无省份在2009—2015年公共体育服务绩效每年都有所改善（表7）。

3.2.2 绩效同步指数

绩效同步指数亦称绩效改善弹性系数，是绩效改善指数与社会经济发展速度之比，可反映公共体育服务绩效的改善情况与社会经济发展速度的同向程度。绩效同步指数为正，表明公共体育服务绩效与经济发展同步增长，若指数大于1，说明公共体育服务绩效增长速度高于经济发展速度，指数介于0～1，说明公共体育服务绩效增长速度低于经济发展速度；绩效同步指数为负，说明公共体育服务绩效并未与经济发展实现同步增长［19］。从全国整体角度看：2010年和2015年公共体育服务绩效同步指数平均值分别为3.7和4.5，说明这2年公共体育服务绩效改善速度高于国民经济发展速度；2011年公共体育服务绩效同步指数为-0.06，说明该年度公共体育服务绩效未与地方经济同步增长；其他年份公共体育服务绩效改善与经济发展同步，但改善速度低于经济发展速度。从地区看：公共体育服务绩效改善快于当地经济发展速度的有10个省（自治区、直辖市），其中西藏和辽宁表现特别突出，公共体育服务绩效同步指数分别达到12.0和11.2；公共体育服务绩效改善与地区经济同步但低于地区经济发展速度的有17个；天津和新疆未能实现公共体育服务绩效与经济同步增长，需要引起注意。

表6 2008—2015年我国公共体育服务绩效指数与差异度一览Table 6 List of public sports service performance index and difference degree in 2008—2015 in China

4 我国公共体育服务绩效影响因素分析

4.1 公共体育服务绩效内部因素

从公共体育服务绩效评价指标体系的权重分析，投入类指标、产出类指标、效益类指标权重分别为0.339、0.329和0.332，从侧面说明投入、产出以及效益类指标对公共体育服务绩效的评价均不容忽视。在投入层面，财政拨款、体育彩票公益金、管理机构、管理人员对投入指标的权重系数分别为0.223、0.340、0.237、0.200，因此，欲提高公共体育服务绩效水平，不仅要注重财政拨款和体育彩票公益金投入，还要注重管理机构设置和管理人员数量，因为管理机构和管理人员直接决定了财政拨款和体育彩票公益金在公共体育服务领域的分配使用。在产出层面，公共体育服务指导人员、国民体质监测站点、体育场地面积、晨/晚练活动点、体育组织对产出指标的权重系数分别为0.226、0.168、0.138、0.247、0.221，因此，欲提高公共体育服务绩效水平，需加强晨/晚练活动点的建设，为广大民众提供良好的健身空间，加强社会体育指导员和健身教练员等公共体育服务指导人员的培训，为广大民众提供科学的健身指导，同时，还要加强体育社团和健身俱乐部等体育组织的培育，充分调动社会参与公共体育服务的积极性。在效果层面，每天晨/晚练活动点参加锻炼人数、年度体育组织活动次数、年度体育组织培训人数对效果的权重系数分别为0.446、0.326、0.228，因此，为提高公共体育服务绩效水平，应引导更多的人每天参加体育锻炼，同时，通过体育组织活动宣传、调动广大民众参加体育锻炼的积极性。另外，应通过加大体育组织对广大民众体育锻炼培训的力度，让人们掌握科学的体育锻炼健身方法，培养其从事体育锻炼的兴趣。

4.2 公共体育服务绩效外部因素

4.2.1 公共体育服务绩效外部因素的学理分析

公共体育服务绩效外部因素主要包括影响公共体育服务投入、产出和效果的3个维度。主要考虑的外部因素有：①地区经济发展水平。一般认为，地区经济发展水平越高，地区的财政收入和体育彩票销售收入越高，越有能力改善公共体育服务水平。②公共体育服务便利性。判断公共体育服务便利性高低的标准是公共体育服务所在地区人口密度。一般认为，人口密度越大的地区，获得公共体育服务越容易，公共体育服务资源使用量越大，公共体育服务的利用效率越高。因此，用地区人口密度表示公共体育服务的便利性，并假设二者之间呈正相关。③政府对公共体育服务投入规模。政府对公共体育服务的投入是指体育经费占GDP的比例［13］。一般认为，体育经费越多，公共体育服务投入越多，公共体育服务产出效率越高。④受教育程度。受教育程度越高的人，越容易理解体育健身的重要性，体育健身的积极性越高，这样公共体育服务的产出水平和效果就越高。受教育程度指标为当地大专以上学历人口占总人口的比例。⑤地区分布。各地区在文化、历史、风俗习惯、交通等方面存在差异，在一定程度上会影响公共体育服务绩效水平。

4.2.2 公共体育服务绩效外部因素的实证检验

运用EViews 9.0软件计算公共体育服务绩效影响因素的回归系数，结果见表8。其中模型1对所有变量进行了回归，因地区分布未能通过显著性检验（P=0.125 1），故在模型2中剔除了地区分布变量。表8结果可反映各宏观因素对公共体育服务绩效的影响情况。

表8 我国公共体育服务绩效影响因素Tobit回归结果Table 8 Tobit regression results of influencing factors to public sports service performance in China

从地区经济发展水平看，人均GDP与公共体育服务绩效呈显著正相关（模型1回归系数=0.159 415，P=0.000 0；模型2回归系数=0.163 847，P=0.000 0）。这说明地区经济发展有利于公共体育服务绩效的改善，地区经济发展水平对公共体育服务绩效的影响程度范围为0.159～0.164，表明地区经济发展水平每提高1倍，公共体育服务绩效得分将增加约0.16。

从人口密度看，人口密度与公共体育服务绩效呈显著正相关（模型1回归系数=0.029 644，P=0.000 0；模型2回归系数=0.028 290，P=0.000 0），与前文假设一致。这说明人口密度越大的地区公共体育服务使用效率越高，每平方千米面积增加1人，公共体育服务效率就会增加约0.03。因此，随着我国新型城镇化进程的加快，公共体育服务绩效水平将出现一定程度的提高。

从体育经费投入规模看，投入规模与公共体育服务绩效呈显著正相关（模型1回归系数=0.008 383，P=0.096 7；模型2回归系数=0.008 563，P=0.091 2）。从回归系数看，体育经费占地区生产总值每提高1%，公共体育服务绩效水平就会提高0.08～0.09。这在一定程度上说明我国公共体育服务投入仍不足。其原因主要有：①我国地区经济发展水平有限，体育财政拨款不足，体育彩票公益金用于体育事业者有限；②体育社会化、市场化程度不高，体育自身造血功能不强，社会资金对公共体育服务支持严重缺失；③长期以来受到“金牌政绩观”的影响，体育经费投入结构偏重于竞技体育，轻视公共体育服务投入。

从受教育程度看，受教育程度与公共体育服务绩效呈显著负相关（模型1回归系数=-0.137 771，P＜0.000 1；模型2回归系数=-0.131 271，P＜0.000 1），与前文假设相反。深入分析可知，本文中的公共体育服务是面向广大民众提供最基本的体育服务，属于公共产品范畴，而受教育水平越高的人由于收入较高，会花钱到高档健身俱乐部健身，这类人群不在本文绩效指标统计范畴内。另一个可能的原因是，受教育程度高的人工作较忙，从事健身锻炼的闲暇时间较少。

5 小结

运用结构方程模型从投入、产出、效果等3个维度构建由12个指标组成的公共体育服务绩效评价结构模型，对模型路径归一化处理确定各指标的权重系数。利用指标体系对2008—2015年我国31个省（自治区、直辖市）公共体育服务绩效进行实证分析。结果显示，我国各地区公共体育服务绩效指数普遍较低，除了2009年，江苏省7年公共体育服务绩效指数排名第1位，且从2008年的0.439增长到2015年的0.707。从各省（自治区、直辖市）绩效差异指数看，各省（自治区、直辖市）公共体育服务绩效水平存在明显的地区性差异，2008—2015年各省（自治区、直辖市）之间绩效差异指数呈现波浪式递增趋势。2009—2015年，我国有28个省（自治区、直辖市）的公共体育服务绩效指数出现了不同程度的改善，但遗憾的是，没有省（自治区、直辖市）的公共体育服务绩效每年都有所改善。除了2011年之外，其余7个年份我国公共体育服务绩效改善与经济发展同步，其中，有11个省（自治区、直辖市）公共体育服务绩效改善速度超过了当地经济发展速度，17个省（自治区、直辖市）公共体育服务绩效改善慢于经济发展速度，天津和新疆公共体育服务绩效未能实现与经济发展同步。在公共体育服务绩效影响因素中：内部因素即指标体系中投入、产出、效果等3个维度均对公共体育服务绩效产生重要影响；在外部因素中，地区经济发展水平、人口密度、体育经费投入与公共体育服务绩效具有显著正相关，受教育程度与公共体育服务绩效呈负相关。

当然，由于现有条件及篇幅的限制，本文仅对一般性公共体育服务绩效进行研究，未涉及老年人、青少年、残疾人体育专项指标，同时也未区分城镇和农村公共体育服务绩效。这些不足将是后续研究关注的重点。

作者贡献声明：

张凤彪：调研文献，搜集统计数据，撰写、修改论文；

王家宏：提出论文选题，设计论文框架，核实数据，审核、指导修改论文。