安徽省群众体育资源配置效率评价及影响因素——基于DEA-Tobit实证研究

谢尚森 张婧茹

(阜阳师范大学,安徽 阜阳 236037)

“党的十八大”以后中国的政治、经济、文化等发生了翻天覆地的变化，中国体育事业的巨大成就和发展在世界大舞台的影响力也愈加明显，群众体育将成为未来发展的 “主旋律”[1]。党的“十九大”报告中指出“将全民健身上升为国家战略，广泛开展全民健身运动，推动全民健身和全民健康深度融合。全民健身对于推动中国体育事业发展、提升群众健康水平的积极作用，广泛开展全民健身活动，加快推进体育强国建设[2]。”国务院办公厅印发《关于加强全民健身场地设施建设 发展群众体育的意见》提出了加强健身设施建设和发展群众体育的一系列新政策、新举措，构建更高水平的全民健身服务公共体系，推动群众体育高质量发展，具有重大意义[3]。随着全民健身战略的普及，公共体育服务事业在全国开展的如火如荼，其中，体育资源是公共体育服务事业的重要组成部分，如何合理有效地配置体育资源，对公共体育事业的发展至关重要。“合理配置”按照经济学观点是指资源在得到充分利用的基础上，实现了最佳的有效配置[4]，即投入与产出的对比关系。随着各地经济水平的快速发展，群众体育财政投入的力度也在逐渐提高，加强群众体育事业经费的绩效管理，完善公共体育资源相关的法律法规建设，实现群众体育资源效率的最大化，构建以市场、文化、制度为导向的公共体育资源管理体系，是学者们研究的目标。目前安徽省拥有5个全国全民运动健身示范市，尽管在诸多方面取得了一系列的成就，但是在财政支出、人员分配管理等很多方面呈现的问题也较为明显。在此背景下，通过对安徽省群众体育资源配置效率进行系统评价，寻找影响安徽省群众体育资源效率的影响因素，探讨如何提升安徽省群众体育资源效率水平在全国的竞争力，对转变安徽省体育经济增长方式、实现产业结构的再升级，具有重要意义。

1 文献综述

自2010年以来，国内关于群众体育资源效率评价的研究如下：学者李勇[5](2019)运用DEA—Tobit模型对陕西省公共体育资源效率影响因素进行研究，该研究对群众体育服务静态效率研究的较多，而对动态效率研究的较少，且在投入指标和产出指标的选取上有待进一步的完善。李燕领等[6](2018)运用模型分析法，分析、测度了我国群众体育资源投入和产出的效率，认为影响群众体育资源投入产出效率的因素包括人口密度、人均GDP、财政分权、大专文化程度以上人口占比，虽然影响因素涉及的面比较广，但是对于类似政府透明度、管理人员素质等主客观影响因素的考虑较少。曾争等[7](2015)运用数据包络分析法和面板数据回归方法对我国体育公共服务的技术效率进行研究，结果显示，人口密度和学历水平对群众体育服务效率的提升起积极作用，地区经济发展对群众体育服务效率有正向效应。与之持不同结论的游国鹏[8](2016)运用DEA—Tobit模型对我国群众体育投入产出效率进行评价，认为地区经济发展水平和人口密度对群众体育投入与产出效率没有影响。

纵观国内关于群众体育研究动态，对我国群众体育资源效率评价及影响因素进行了非常有价值的探讨，为我国职能部门决策提供参考意见。现存文献主要是运用因子分析法、主成分分析法或非参数DEA的Malmquist指数法对我国群众体育进行研究，较少对群众体育资源配置效率和影响因素进行实证研究，此外，大部分学者采用静态分析为主，很少有学者采用静态分析和动态分析对群众体育进行实证研究，且大部分学者选取的样本跨度较短，无法真正反映群众体育资源配置的真实情况。鉴于此，本文对已有研究的推进主要体现在以下方面：首先，选取2015-2019年的样本，样本跨度时间较长，能充分反映出各地方群众体育资源配置效率及影响因素真实状况；其次，本文充分考虑到群众体育资源配置效率所面临的各种内部、外部环境问题，排除了财政方面可能存在的主、客观因素，实现了静态效率分析和动态效率分析的深度结合；最后，在群众体育资源配置效率影响因素方面，本文充分考虑到社会外部环境和内部环境影响因素，涉及面较广，主要有财政分权、人均GDP、人口密度、地理位置和本科学历以上人口占比等。

2 研究方法、指标选取、数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 基于静态效率评价的DEA

DEA是运筹学和经济生产投入、产出进行相对评价时最常用的效率评测方法。其中BCC模式是DEA模型中较为常见的分析方法，能够实现对安徽省群众体育资源配置效率进行评测，其数学表达式为：

其中m、s分别代表投入、产出变量个数，δ0为决策单元有效值，s-和s+分别表示投入项的差额变量与产出项的超额变量[9-10]。

2.1.2 基于动态效率评价的Malmquist指数

为了进一步分析安徽省群众体育资源配置动态效率，本文采用Malmquist生产力指数进行实证分析，其数学表达式如下：

其中等号左边表示全要素生产率变化，等号右边表示全要素生产率变化的3个影响因素。分别表示纯技术效率变化、规模效率变化、技术水平变化[11-12]。

2.1.3 基于Tobit的效率影响因素分析模型

群众体育资源配置效率的影响因素受到投入系统、产出系统、社会环境系统三个方面的共同影响[13]。传统的回归分析不能很好地解释群众体育资源配置效率的影响因素。因此采用最大似然函数的Tobit模型，Tobit回归模型的数学表达式如下：

2.2 指标选取

2.2.1 安徽省群众体育资源配置DEA模型指标选取

体育行政部门在群众体育资源配置中起主导作用，群众体育资源的合理、有效配置受到制度、经费投入、场地、宣传等诸多因素的影响，评价指标过多或过少的选取，都不能客观地反映真实状况，因此，甄选少量具有代表性的典型指标，是进行实证分析的关键，本文基于现有文献研究基础上，同时经过科学的调研、筛选通过主成分分析法建立了DEA模型评价指标体系，选出1个投入指标和6个产出指标(见表1)。

表1 安徽省群众体育资源投入产出效率指标体系

为了更好地确定所选指标的有效性，利用统计软件SPSS(23.0)对所选取的指标进行Pearson相关性检验分析，测得安徽省群众体育资源投入与产出指标间的相关系数均为正值，且均能在P值(5%)以上显著，说明本研究所选取的投入、产出指标具有显著相关性，同时说明该指标体系的选取符合DEA模型的相关要求(见表2)。

表2 安徽省群众体育资源投入—产出变量的Pearson相关系数

2.2.2 Tobit回归模型指标选取

本文Tobit回归模型指标选取依据如下：第一，基于现有文献研究基础上，例如学者游国鹏[8]、李勇[5]等主要考虑社会不可控环境系统对DEA效率的影响，主要采用地区经济、人口密度、地理位置和学历水平作为影响因素进行评价；第二，结合安徽省群众体育事业的属性和发展特性，以地区经济发展水平为基础选取指标。根据以上研究基础，本研究从人、财、物、地理位置四个外部社会环境对安徽省群众体育资源影响因素进行系统评价，具体Tobit回归模型指标如下：1)财政分权：是指各级各部门为了实现各项目标、任务，将财政职责和权力下放到地方的分工方式，财政分权影响着群众体育的发展，但是关系尚未有定论。2)人均GDP：该地区当年社会产品和服务的产出总额与当年该地区的总人口数量的比值，经济发展水平是群众体育发展的基础。3)人口密度：是单位土地面积上人口数量，是衡量地区人口分布状况的重要指标，目前关于人口密度与群众体育资源效率的关系仍没有定论，但是是影响群众体育资源效率的重要因素。4)地理位置：安徽省从南到北政治、经济、文化、交通等发展差异较大，根据研究需要，将安徽省设定两个地理位置虚拟变量D1和D2，D1=(1，皖南地区；0，其它地区)，D2=(1，皖北地区；0，其它地区)，关于地理位置与群众体育资源效率配置的关系仍需学者进一步研究探讨。5)本科学历以上人口占比：有的学者选取大专或者高中学历以上占比，随着社会的发展和公众普遍学历的提高，本研究选取本科学历以上人口占比，学历水平对群众体育的发展不容忽视[14-15]。

2.3 数据来源

相关数据来源于安徽省体育局官网、各大体育门户网站、2015—2019年安徽体育年鉴，另有一些数据来源于各地市官网、体育局网站。按照安徽省行政区划分标准，将安徽省划分为皖南、皖中、皖北3个地区，皖南地区包括芜湖、马鞍山、铜陵、宣城、黄山、池州6地市；皖中地区包括合肥、六安、滁州、安庆4地市；皖北地区包括蚌埠、淮南、淮北、宿州、阜阳、亳州6地市。

3 实证分析

3.1 安徽省群众体育资源配置投入—产出静态效率分析

综合效率的高低体现了安徽省群众体育资源配置能力、资源使用效率的整体水平。根据本研究所需的投入指标和产出指标具体数据，使用软件DEAP2.1分析得出2015—2019年安徽省各地市群众体育资源投入产出综合效率的具体结果(见表3)。从表3可知，各年度综合效率有效的地市2015、2016、2018年各出现2次，2017年出现1次，2019年出现3次，有效率2017年最低6.25%，2019年最高达到18.75%。各地市综合效率均值排名前三的城市分别是芜湖(0.934)、马鞍山(0.934)、安庆(0.800)，说明芜湖、马鞍山、安庆3个城市的群众体育资源投入产出效率整体水平在安徽省最佳。但是，这并不意味着这三个城市的资源利用达到最佳状态。从各年度的综合效率均值来看，安徽省群众体育资源投入产出效率呈逐年增高状态，在2017年出现了一次较小幅度下降，这一现象应当引起各级政府部门的重视。从变异系数角度来看，安徽省2015—2019年16个地市的变异系数除了芜湖(0.089)、铜陵(0.081)、宣城(0.060)、合肥(0.069)、滁州(0.082)5个城市小于0.1，其它地市均大于0.1，说明数据较离散，稳定性较差；2015—2019年5个年度的群众体育资源投入产出综合效率的变异系数均大于0.1，说明稳定性较差。2015—2019年安徽省各地市群众体育资源投入产出综合效率得分情况为研究群众体育资源投入产出效率影响因素提供必要的理论数据基础。

表3 2015—2019年安徽省各地市群众体育资源投入产出综合效率

从地区层面来看(见表4)，皖南、皖中、皖北地区综合效率均值分别是0.696、0.711、0.428，皖中地区最优，皖南地区次之，皖北地区最低，皖南和皖中地区综合效率均值高于安徽省综合效率均值0.599，说明皖南、皖中地区群众体育资源投入产出综合效率在全省处于较高水平，皖北则相反。从地市层面来看综合效率均值超过安徽省综合效率均值的地市分别是皖南(5)：芜湖、马鞍山、铜陵、宣城、黄山；皖中(4)：合肥、六安、滁州、安庆；皖北(0)。合肥作为安徽省省会城市经济发展水平在安徽省第一，但是综合效率均值在安徽省的排名仅仅排到第7名，这种“倒置”现象在游国鹏[8]的研究结论中也出现过。从年度层面来看综合效率均值超过安徽省综合效率均值的年度只有2019(0.660)年度，从以上数据可以看出，安徽省群众体育资源投入产出效率的高低和地理位置并没有十分明确的关系，甚至出现“倒置”现象，即安徽省地域差异特征不明显。

表4 2015—2019年安徽省群众体育资源投入产出效率总体情况一览表

综合以上分析，可知安徽省群众体育资源投入产出综合效率不高，且从皖南到皖北并未呈现较明显的地区差异性。从样本观测年度看，虽然每年的群众体育资源综合效率呈逐年增长趋势，但是增长幅度较小，说明安徽省群众体育资源投入模式不合理，产出效率明显不足。造成这种现象的主要原因可能是：1)政府财政投入及财政分权模式导致群众体育资源供给不足；2)群众体育资源供给需求错位、结构失衡；3)调节不足，监督保障机制不完善。

3.2 安徽省群众体育资源配置投入—产出的动态效率分析

3.2.1 安徽省群众体育资源财政生产率指数总体变化特征分析

根据2015—2019年安徽省群众体育资源财政支出的Malmquist指数分析， 2016—2019年安徽省群众体育资源全要素生产率的动态变化平均值为1.145，表示安徽省群众体育资源全要素生产率改善了14.5%(见表5)。

表5 2015—2019年安徽省群众体育资源财政支出的Malmquist指数

2016—2019年安徽省群众体育资源财政支出的全要素生产率出现了两次下降，分别是2016年和2019年。虽然下降的指标不大，在群众体育资源财政支出方面应当引起政府等有关部门的注意。2017年和2018年出现了两次增长，其中2017年，安徽省群众体育资源的全要素生产率指数为1.638，增长率是63.8%，从数据指标可以看出2017年是增幅最大的一年。2016年，安徽省群众体育资源的全要素生产率为0.837，下降率是16.3%。2018年安徽省群众体育资源全要素生产率为1.111，增长率达到了11.1%，纯技术效率变动和规模效率变动是主要贡献者，分别是3.9%和4.9%，2019年安徽省群众体育资源全要素生产率为0.994，Malmquist指数下降了0.6%，规模效率变动指数下降了8.3%。2016—2019年技术进步变动值分别是0.830、1.326、0.990、1.005，均值为1.038，可以看出技术进步变动是影响全要素生产率变化的重要因素之一。

从整体来看，虽然2018年全要素生产率有小幅度提高，但是相较于2017年，下降了约42.7%，下降幅度较明显。2019年安徽省群众体育资源全要素生产率没有提高，反而下降。综合以上分析说明，安徽省群众体育资源的利用情况非常不稳定，利用率不高，资源配置不合理，主要问题归纳如下：1)过度重视有形资源配置；2)资源结构配置不合理；3)缺乏以市场为导向的资源配置。拟解决办法如下：1)群众体育资源的投入受到当地经济发展水平的影响，应加强当地经济发展水平；2)要逐渐摆脱以各级政府和群众体育相关管理部门为主导的体育资源管理体制，实现以市场、文化、制度联合体育行政相关部门、社团、协会等协同为主体的群众体育资源管理机制[16]。

3.2.2 安徽省各地市不同效率指数的分布特征分析

从表6可以看出，全要素生产率排在全省前3名的地市分别是马鞍山(1.631)、宿州(1.565)、铜陵(1.431)，全要素生产率排名最低的是池州(0.712)，最高值和最低值之间的差距达到0.919。从综合技术效率变动来看，2015—2019年期间，只有亳州达到了1，说明了亳州市关于群众体育财政支出决策和管理方法相对正确。整体来看，2015—2019年安徽省群众体育资源财政支出的全要素生产率处于较高水平，综合技术效率均值是1.068，说明安徽省群众体育资源财政支出管理方向、基本决策正确。技术进步变动是影响全要素生产率的最重要因素，因此要想提高安徽省群众体育资源财政利用率，相关体育行政部门应当加强技术相关要素的开发与利用。

表6 2015—2019年安徽省各地市群众体育资源财政支出的Malaquist指数

通过分析安徽省群众体育资源财政支出不同效率分布情况，目的就是改善当前安徽省群众体育服务出现的问题，为安徽省群众体育管理指明方向(见表7)。综合技术效率变动、技术进步变动、纯技术效率变动、规模效率变动、全要素生产效率变动大于1的城市分别有11、10、4、14、11，占比分别是68.75%、62.5%、25%、87.5%、68.75%，其中全要素生产率均值达到了1.145，大于1城市占比68.75%，说明安徽省大部分地市的全要素生产率得到改善。技术效率变动大于1的城市只有4个地市，占比25%，占比较小。从离散程度来看，综合技术效率变动、技术进步变动和全要素生产效率变动离散程度较高(>0.1)，稳定性较差，纯技术效率变动和规模效率变动反之。

表7 安徽省群众体育资源财政支出不同效率分布表

综合以上分析，可得出结论：1)2015—2019年安徽省群众体育资源财政支出离散程度较高，效率不稳定；2)安徽省群众体育资源财政支出管理、决策基本正确，但是利用率有待提高；3)以技术手段支持的体育资源财政支出效率不足。

3.3 安徽省群众体育资源配置投入—产出效率的影响因素分析

由于DEA无法对安徽省群众体育资源效率的外部因素进行分析，因此本研究将采用Tobit回归模型来分析安徽省群众体育资源效率的影响因素，本研究将根据现有关于群众体育资源研究的基础上，从财政分权、人均GDP、人口密度、地理位置和本科学历以上人口占比作为变量建立模型。运用统计软件Eviews9.0得出2015—2019年安徽省群众体育资源投入产出影响因素的Tobit回归结果(见表8)。

表8 安徽省群众体育资源投入—产出效率影响因素的Tobit回归结果

1)财政分权对群众体育资源投入产出效率具有正相关关系(回归系数1.699E+00，P值为0.2904)，且正相关关系在统计学上并不显著，这一结果与李燕领[6]的研究结果基本一致。财政分权是推动经济发展水平的重要因素，财政分权越高，地方自主财力程度越强，在一定程度上促进地方经济的发展，而经济水平的发展在一定程度上影响着群众体育的发展。同样，本研究结果在邱鹏[17]的研究结果中也得到印证，财政分权，在一定程度上有利于群众体育资源投入效率的提高。

2)经济发展水平对群众体育资源投入产出效率具有正相关关系(回归系数8.129E-05，P值为0.5621)，且正相关关系在统计学上并不显著，这一结果与李勇[5]的研究结果保持一致。当地经济发展水平越高，群众体育资源配置效率越高，但是对群众体育资源效率的影响并不显著。部分学者对此持相反态度，游国鹏[8]认为虽然经济发展水平对群众体育资源投入产出效率具有正向影响，但是影响非常显著，这种经济发展水平与群众体育资源配置效率的“倒置”现象，也说明了不同地区经济发展水平对群众体育资源配置效率的“影响”并非绝对，有待学者进一步探讨。

3)人口密度对群众体育资源投入产出效率具有负相关关系(回归系数-1.529E-07，P值为0.6798)，且负相关关系在统计学上并不显著，这一结果同样与学者李燕领的研究结果基本一致。人口密度对群众体育资源配置效率具有负向影响，人口密度越高，可以通过规模效应降低群众体育资源管理成本。学者李勇[5]、曾争[7]认为人口密度对群众体育资源配置具有正相关关系，认为人口密度越高能够促进群众体育资源效率配置。也有学者认为人口密度对群众体育资源配置效率具有不确定性，在体育场地设施因素不变的条件下，低密度人口由于距离原因，可能会造成体育场地设施的利用率降低，从而降低民众的体育需求和消费。高密度人口，虽然在一定程度上会增加体育场地设施的利用率，但是，由于人口数量增加，管理成本也会随之增加，投入效率反而降低。虽然人口密度对群众体育资源配置效率的影响比较复杂，也请体育相关管理部门着重关注。

4)从地理位置看，D2(0.441028)高于D1(0.172136)说明D2地区的群众体育资源配置效率高于D1地区，并且两个系数在统计学上显著(P值为0.0000和0.1003)，这和前文所得出的结论皖中地区综合效率高于皖南地区即在DEA有效性上皖中地区优于皖南地区相吻合。从整体来看，地理位置对安徽省群众体育资源配置效率的影响并未呈现“南高北低”的地域性特征，这一研究结论与学者袁春梅[18]的研究结论相一致。

5)本科以上学历占比与群众体育资源投入产出效率具有负相关关系(回归系数-10.72478，P值为0.0108)，且负相关关系在统计学上显著。有的学者选取高中或者大专以上学历占比，随着人们学历水平的不断提高。本研究选取本科以上学历占比作为样本，该结论与学者李燕领[6]的研究结论基本一致，认为群众体育事业发展水平不足以提供充足的公共体育服务。但是也有学者认为人们的受教育程度对群众体育资源效率具有正相关关系，学者邱鹏[17]认为人们的受教育水平越高，对群众体育服务的需求就越高，政府就会重视群众体育资源供给，那么群众体育资源配置效率就会一定程度的提高。

4 结论

1)从静态效率分析，2015—2019年安徽省各地市群众体育资源投入产出综合效率较低，差距较大，稳定性不高；从地区层面来看，安徽省群众体育资源投入产出效率并未呈现“南高北低”效率递减的地域性特征。

2)从动态效率分析，2015—2019年安徽省群众体育资源财政支出的全要素生产率呈逐年增长趋势，但是增长较不稳定，并且出现利用率不高，资源配置不合理的特点，以技术手段支持的体育资源财政支出效率不足。关于安徽省群众体育资源效率的影响因素，以财政分权、人均GDP 、人口密度、地理位置和本科学历以上人口占比作为变量建立模型。通过分析发现，财政分权、人均GDP对安徽省群众体育资源投入产出，并未呈现较为显著的正相关关系，人口密度并未呈现较为显著的负相关关系，地理位置呈现了较为显著的正相关关系，本科学历以上人口占比呈现了较为显著的负相关关系。