２．３　数据来源
　　指标数据来源于《中国统计年鉴》（２００９—２０１２）和《体育事业统计年鉴》（２００９—２０１２），西藏自治区由于数据缺失较多，故将其从样本中剔除，新疆维吾尔自治区２００９年体育科普文化活动次数数据缺失，因此，采用了前、后两年该数据的平均数进行了代替（表２）。港、澳、台未做统计，不在本讨论之内。
　　从表２可以看出，我国人均体育事业经费在不断增加，从２００８年的人均２３．６８元增加到２０１１年的３２．３８元，但增量很小，４年共增加了９．１２元，平均每年增加２．２３元。人均体育事业经费最多的省份为１０７．４１元，最少的仅仅只有６．４８元。地区间差异是最大的是体育科普文化活动开展情况（变异系数达２．２８），有的省、自治区、直辖市在一年中共组织了近２　２０５次科普文化活动，但有的省、自治区、直辖市全年却一次活动都没有组织过。从接受① 根据我国现阶段的实际情况，体育公共服务基本上还依靠政府投入为主，因此投入指标仅考虑了政府部门对体育事业的经费投入，未包含社会资本、捐赠等部分经费。
　　② 内容效度，是指测量内容的适合性和符合性，即测量指标是否符合测量的目的和要求。
    国民体质监测人数看，４年里每万人中接受国民体质监测人数占比最多的省、自治区、直辖市仅为５２９．９２人，最少的１万人中仅有１．３４人接受了国民体质监测，地区间差异十分突出。每万人公益性社会体育指导员人数的拥有量也不乐观，最多的省、自治区、直辖市１万人中拥有２４．９２个公益性社会体育指导员，最少的却不到两人。可见我国公益性社会体育指导员的数量缺口较大。人均政府命名群众体育场地面积指标中，最多的省、自治区、直辖市每万人拥有２　５７５．９４ｍ２，而最少的每万人拥有的面积仅仅只有２．２４ｍ２。从整体上看，２００８—２０１１年我国体育公共服务无论经费、人员还是机构方面规模和数量都很稀缺，在资源有限，而政府增加投入面临预算约束的前提下，提高现有资源的利用率就显得十分必要。
　　３　我国体育公共服务效率实证结果分析
　　借助ＤＥＡＰ　２．１，测算了我国从２００８—２０１１年体育公共服务投入产出的效率得分（表３）。同时，还对各年份地区间的平均效率得分以及各地区不同年份的效率得分，以及４年来我国体育公共服务效率的情况进行了计算，并对效率的变动情况进行了计算，并根据各地区的平均效率得分对各地区进行了排名。从图１可以看出，２００８—２０１１年各地区体育公共服务平均效率得分呈缓慢上升趋势，证明我国体育公共服务的效率水平在不断的提高。
　　基于已有的研究文献，主要考虑以下影响因素：第一，地区经济发展水平。一般认为，经济发展水平较高的地区越有能力改善体育公共服务的效率。但是，也可能因为缺乏体育公共服务资源约束的压力，会滋生资源浪费从而导致体育公共服务水平效率低下的情况。因此，需要通过实证检验地区经济发展水平对体育公共服务效率产生的影响。第二，体育公共服务的可及性。一般观点认为，体育公共服务可及性程度越高，公共服务资源的利用效率就越高。因为，人口密度大的地区有更多的人更容易获得体育公共服务资源，而且，较高的人口密度有利于降低体育公共服务支出管理和监督的成本，所以，用地区人口密度表示体育公共服务的可及性，并假设二者之间呈正相关关系。第三，政府对体育公共服务资源的投入规模，政府对体育公共服务的投入规模用体育事业经费在ＧＤＰ中所占的比例来表示，一般认为，投入越多，产出效率应该更高，因此，预期为正相关关系。第四，地理位置因素。我国东、中、西部地区由于历史、文化、交通等方面的原因，发展极不平衡，因此，不同的地理位置对其体育公共服务效率水平也会产生影响。第五，政策因素。为了促进全民健身计划纲要的进一步实施，促进全民健身运动的深入开展，２００８年北京奥运会后，国家体育总局颁布了《全民健身条④依据中国土地学会西部科普工程项目组编著的《西部土地资源保护基本知识》一书中东、中、西部的划分方法，其中东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南１１个；中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、湖南、湖北、河南８个；西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、重庆、西藏、新疆、陕西、甘肃、宁夏１２个。
　　为了实证检验上述因素对中国体育公共服务效率的影响，将体育公共服务的效率得分作为被解释变量，用Ｅｓ表示，用人均ＧＤＰ的对数（ｌｎ　ＧＤＰ）表示地区经济发展水平；用每平方千米人口数的对数表示人口密度（ｌｎ　Ｄｅｎｓｉｔｙ）；用体育事业经费占ＧＤＰ比例的对数表示资源投入规模的大小（ｌｎ　Ｓｃａｌｅ）；地理位置因素作为虚拟变量，东、西部地区以中部地区为参照。政策因素也作为虚拟变量，以２００９年《全民健身条例》颁布为界，考虑到政策影响的滞后性，２００９年后取１，２００９年之前取０。因为因变量Ｅｓ的
　　值介于［０，１］之间，所以采用受限因变量Ｔｏｂｉｔ随机效应模型① 对各种可能影响体育公共服务效率的因素进行分析。
　　回归模型如下：
　　Ｅｓ＝β０＋βＸｉｔ＋μｉ＋εｉｔ
　　Ｅｓ
　　为各省体育公共服务的效率得分，β０
　　为截距，β为
　　参数项，Ｘｉｔ
　　表示对体育公共服务效率产生影响的各个变
　　量，包括人均ＧＤＰ、人口密度、政府投入规模、地理位置以及政策因素，μ为随个体变化而变化、但不随时间变化且与解释变量不相关的随机变量；ε为随时间和个体而独立变化的随机变量。
　　由于包含了４个时期１２０个数据，进行回归之前首先采用ＡＤＦ单位根检验方法对数据进行了平稳性检验，从表５的数据单位根检验结果看，人均ＧＤＰ在０．１０显著性水平下是平稳的，政府支持力度、人口密度在０．０１显著性水平也是平稳的，因此数据可以直接使用。
　　表５　本研究数据单位根ＡＤＦ检验结果一览表Ｔａｂｌｅ　５　Ｄａｔａ　ｉｎ　ＡＤＦ　Ｕｎｉｔ　Ｒｏｏｔ　Ｔｅｓｔ　Ｒｅｓｕｌｔｓ变量ＡＤＦ统计量Ｐ 值结论
　　１．从地区经济发展水平看，地区经济发展水平对体育公共服务效率的影响具有统计上的显著性，而且对体育公共服务效率的影响是正向的（模型１中系数为０．３６９，Ｐ值为０．００４２；模型２中系数为０．３５６，Ｐ 值为０．００１１），这表明地区经济发展水平有利于体育公共服务高效率的实现，意味着经济发展水平较高的地区与落后地区相比，具备更多的技术条件和优势去提高体育公共服务效率水平。

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