近年来, 我国马拉松赛事井喷式发展。2017年我国举办各类马拉松赛事1 102场, 涉及234个城市^[1]。研究马拉松赛事与城市、区域发展的关系不仅能揭示马拉松赛事的发展规律, 还可为更加深入地认识我国城市、区域发展格局提供新的维度^[2]。这一主题虽然已得到学界的关注, 但多为片段式的描述, 我国马拉松赛事的总体发展状况如何？主要在哪些城市或区域举办？这些举办地具有什么特征？这些重要问题并未得到有效解答。在当前各地争相办赛的局面下, 厘清这些问题恰恰能为主管部门和赛事组织者决定是否办赛和如何办赛提供认知支持与决策指引。鉴于此, 笔者选取2017年中国田径协会(CAA)认证的A类马拉松赛事作为研究对象, 从人文地理学视角, 利用地理空间分析方法探讨我国高水平马拉松赛事的空间分布特征及影响因素, 揭示我国高水平马拉松赛事与城市、区域发展的关系, 为相关城市体育政策的制定和马拉松赛事的组织提供借鉴。

1 研究对象与方法 1.1 研究对象

研究对象为CAA认证的A类马拉松赛事, 它们是我国最高水平的马拉松赛事序列。为科学反映我国高水平马拉松赛事的地理空间特征, 本文以省域为研究尺度, 但赛事的统计和计算则以城市为统计单元, 将赛事与城市空间进行匹配, 不考虑马拉松赛事举办地点在市域范围内的具体位置, 统一以地级行政区域的地理中心代表马拉松赛事的分布情况。

1.2 研究方法 1.2.1 数据获取方法

研究数据为2017年CAA认证的A类马拉松赛事的相关信息, 包括赛事名称、比赛时间、赛事主题以及举办城市的社会经济发展状况等, 赛事数据主要来源于中国田径协会官方网站(http://www.athletics.org.cn/)和中国马拉松官方网站(http://www.runchina.org.cn/), 举办城市社会经济发展状况主要来源于统计年鉴。为确保研究数据的科学性和严谨性, 剔除了CAA认证的其他A类路跑赛事, 仅保留主题为马拉松的赛事。2017年获CAA认证的A类马拉松赛事共177场, 涉及除西藏、新疆、青海、天津以外的27个省(区、市)。

1.2.2 数据分析方法

(1) 最邻近指数法。最邻近指数指实际最邻近距离与理论最邻近距离之比。将马拉松赛事近似成点状目标, 利用最邻近指数测度其空间分布格局^[3-4], 计算公式为:

$ {{\bar r}_E} = \frac{1}{{2\sqrt {n/A} }} = \frac{1}{{2\sqrt D }} $

(1)

$ R = \frac{{{{\bar r}_1}}}{{{r_E}}} = 2\sqrt {D{r_1}} $

(2)

式中:r_E为理论最邻近距离; A为区域面积; n为城市数量; D为点密度; R为最邻近指数; r₁为最邻近点之间距离r₁的平均值。当R＜1时, 表示马拉松赛事趋于集聚; 当R=1时, 表示马拉松赛事随机分布; 当R＞1时, 表示马拉松赛事趋于均匀分布。

(2) 重心模型法。采用几何重心法计算马拉松赛事重心, 并探讨其与我国其他赛事重心间的关系。重心模型公式为:

$ X = \sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{T_i}\cdot{x_i}} \right)} /\sum\limits_{i = 1}^n {{T_i}} $

(3)

$ {\rm{ }}Y = \sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{T_i}\cdot{y_i}} \right)} /\sum\limits_{i = 1}^n {{T_i}} $

(4)

式中:(X, Y)为我国马拉松赛事的重心坐标; (x_i, y_i)为i城市的地理中心坐标; T_i为各城市马拉松赛事的数量^[5]。

(3) 核密度强度分析法。利用核密度强度反映马拉松赛事在空间上的分散和集聚特征及其形态变化^[6], 公式为:

$ \lambda _h^\Lambda \left( s \right) = \sum\limits_{i = 1}^n {\frac{3}{{{\rm{ \mathsf{ π} }}{h^4}}}} {\left[{1-\frac{{{{\left( {s-{s_i}} \right)}^2}}}{{{h^2}}}\lambda } \right]^2} $

(5)

式中:s为待估计区域马拉松赛事的位置; s_i为以s为圆心的区域中的城市i; h为半径空间范围内第i个马拉松赛事的位置。

(4) 影响因素分析。通过SPSS软件进行统计分析, 利用Spearman相关系数法测度各因素与各省(区、市)马拉松赛事数量之间的相关性^[7]。Spearman相关系数表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关方向:Y随X的增加而增加时, Spearman相关系数为正; Y随X的增加而减小时, Spearman相关系数为负; 当X增加而Y没有任何趋向性时, Spearman相关系数为零。

利用曲线估计回归分析确定影响马拉松赛事空间分布的主要因素。采用曲线估计回归分析研究因变量与自变量之间的非线性关系, 利用散点图初步判断曲线的类型, 进行曲线回归分析, 最后根据曲线类型的各个系数值得到最终的函数式。

2 中国高水平马拉松赛事的空间分布特征 2.1 规模结构特征

2017年我国共举办高水平马拉松赛事177场, 分布在除西藏、新疆、青海和天津外的其他27个省级行政区域(图 1)。将马拉松赛事的空间数据与我国的行政区划图进行叠加, 探讨马拉松赛事在各省级行政区域分布的规模特征。利用自然断点法从赛事规模角度可将全国27个省(区、市)划分为4个等级:第1规模等级为马拉松赛事数量大于13场的省(区、市); 第2规模等级为马拉松赛事数量为9~13场的省(区、市); 第3规模等级为马拉松赛事数量为5~8场的省(区、市); 第4规模等级为马拉松赛事数量为1~4场的省(区、市)。

总体来看, 马拉松赛事数量规模的省际分布呈现“金字塔”结构, 即:赛事数量规模等级越高的省(区、市), 赛事数量反而越少, 赛事数量规模等级越低的省(区、市), 赛事数量越多(表 1)。由此可见, 马拉松赛事在全国大部分省(区、市)分布相对均匀, 赛事数量规模以中低水平为主, 个别省(区、市)的赛事数量明显突出。位于第1等级的省(区、市)只有江苏, 举办赛事数量高达26场, 是所有省(区、市)中举办数量最多的, 在全国遥遥领先。位于赛事数量规模第2等级的省(区、市)有6个, 占总数的22.22%, 分别是广东、湖北、山东、浙江、四川和云南, 这6个省(区、市)共举办马拉松赛事65场, 每个省(区、市)的赛事数量规模都处于相对较高的水平。位于赛事数量规模第3等级的省(区、市)有8个, 占总数的29.63%, 分别是河北、江西、福建、贵州、内蒙古、安徽、重庆和上海, 这8个省(区、市)共举办马拉松赛事48场, 各省(区、市)赛事数量规模整体处于相对较低的水平。位于赛事数量规模第4等级的省(区、市)有12个, 占总数的44.44%, 分别是黑龙江、广西、湖南、陕西、辽宁、海南、甘肃、吉林、河南、北京、宁夏和山西, 这12个省(区、市)共举办马拉松38场, 各省(区、市)赛事数量规模均处于较低水平。

2.2 空间格局特征

目前我国有两套区域系统划分方法:一种是根据社会经济发展状况的划分, 本文选取传统的东、中、西、东北四大经济区域划分方案^[8]; 另一种是依据自然地理特征的划分, 即南、北区域^[9], 本文选取秦岭—淮河一线作为南北方分界线并结合省界进行划分。这2种区域划分能够从不同的侧面反映我国的区域差异水平, 有利于帮助我们理解我国高水平马拉松赛事分布的区域差异。

(1) 东、中、西、东北部区域差异。总的来看, 我国高水平马拉松赛事的分布具有显著的区域差异, 东部地区分布最多, 西部地区次之, 中部地区第三, 东北最少(表 2)。东部地区的赛事共89场, 占赛事总数的50.28%, 远高于其他地区, 主要分布在北京、上海、江苏、浙江、广东等经济发达省(区、市), 北京、上海、南京、杭州、苏州、深圳等主要城市在1年中举办了多场赛事。西部地区赛事共47场, 占赛事总数的26.55%, 这些比赛主要分布于广西、四川、云南、重庆等, 有多场赛事在重庆、成都、昆明、兰州等城市举办。中部地区赛事相对较少, 共31场, 占17.52%, 主要分布于湖北、江西、安徽等。东北地区赛事最少, 只有10场, 占赛事总数的5.65%。

从马拉松赛事在各省(区、市)分布的平均场数来看, 东部的平均场数最多, 然后依次为西部、中部、东北地区。东部各省(区、市)的平均场数最高, 为9.89场, 表明东部各省(区、市)的高水平赛事举办频次较多。中部和西部各省(区、市)的平均场数分别为5.17场和5.22场, 与东部地区存在较大差距。东北各省的平均场数为3.33场, 赛事举办频次最少。

(2) 南北区域差异。分析我国南北方高水平马拉松赛事举办情况的统计结果(表 3)可以发现, 南方地区无论在赛事数量还是赛事举办频次上均处于绝对优势地位。这种南北差异的产生, 除了南方省(区、市)的社会经济发展水平等优于北方外, 还可能受到气候差异的影响。我国南方高水平马拉松赛事数量为128场, 占赛事总数的73.32%, 主要分布在江苏、浙江、福建、广东、广西、湖北、江西、四川、云南、上海、重庆等15个省(区、市), 平均场数为8.53场。北方地区的高水平马拉松赛事举办数量为49场, 仅占赛事总数量的27.68%, 主要分布在北京、河北、山东、黑龙江、内蒙古等12个省(区、市), 涉及的省(区、市)数量与南方相当, 但平均场数为4.08场, 仅为南方平均场数的一半。

2.3 空间重心特征

经计算可知, 我国高水平马拉松赛事的空间重心为(113°33′E, 31°42′N), 位于湖北省随州市境内, 将其与我国疆域的空间几何重心(103°50′E, 36°0′N, 位于甘肃兰州境内)、人口重心(113°25′E, 32°23′N, 位于河南南阳境内)和经济重心(115°05′E, 32°32′N, 位于河南信阳境内)进行对比^[10-11]。以空间几何重心为基点, 人口重心、经济重心和马拉松赛事的空间重心均位于偏东南方向, 且这3个重心在空间上较为接近, 表明马拉松赛事的空间分布与我国人口分布状况、经济发展状况具有较高的契合度。相比较而言, 马拉松赛事空间重心更接近于人口重心, 且相较于经济重心而言偏向西南方, 表明经济发展程度对举办马拉松赛事的重要性并不高于人口分布状况, 在西部欠发达地区同样有大量高水平马拉松赛事举办。

2.4 空间集聚特征

利用ArcGIS 10.2计算马拉松赛事的最邻近指数, 结果显示, 我国高水平马拉松赛事分布的实际距离为119.83 km², 小于理论最邻近距离的127.93 km², 最邻近指数为0.936 632, 表明高水平马拉松赛事在全国范围内趋于集聚。

为进一步揭示我国高水平马拉松赛事的空间集聚特征, 利用ArcGIS 10.2的Spatial Analyst Tools的Density模块对马拉松赛事的空间核密度进行分析。总体来看, 我国高水平马拉松赛事的空间分布与我国国土空间的总体地形地貌格局具有显著关联。依据“三大阶梯”划分, 青藏高原地区是第1阶梯, 气候和自然条件不太适宜举办马拉松赛事, 所以赛事主要分布于第2级阶梯和第3级阶梯, 且由东部沿海向西部内陆地区递减。

分区域来看, 空间核密度在长三角、海西地区和珠三角形成了3个高值区域。表明我国高水平马拉松赛事多集中分布于长三角、海西地区和珠三角连接而成的东南沿海地带, 其中长三角的集聚尤为突出。这些马拉松赛事集聚地区的共同特点是人口密集, 经济和社会发展水平都较高, 同时也是具有较强吸引力的旅游目的地。在长三角地区的26个城市中, 有16个城市参与了高水平马拉松赛事的组织, 共举办38场, 占赛事总数的21.47%, 涉及上海、江苏、浙江等省(区、市)。珠三角地区共举办了8场高水平马拉松赛事, 海西地区共举办了13场, 主要位于广东和福建两省。同时, 在以山东、辽宁为代表的环渤海地区和以湖北为代表的中部地区也出现了一定程度的集聚现象, 其他地区则相对分散。

3 影响中国高水平马拉松赛事空间分布的因素 3.1 影响因素筛选

对高水平马拉松赛事空间分布特征进行解析后发现, 影响其空间分布的因素主要包括社会、经济、自然环境、旅游发展水平等方面。通过细致辨析马拉松赛事的内涵^[12-13]和参考已有的成熟研究^[14-17], 本文选取赛事举办各省(区、市)的经济因素、社会因素、自然因素3个层面的因子, 共12个指标进行分析(表 4)。

利用SPSS软件以Spearman相关系数法测度各因子与各省(区、市)马拉松赛事数量的相关性, 对通过5%显著性水平检验的相关性较强的因子进行曲线估计回归分析, 由回归分析结果探讨各因素对马拉松赛事数量的影响程度。结果显示, 总人口、在校大学生数量、GDP总量、5A景区数量与马拉松赛事数量呈现显著的非线性关系(图 2), 表明这4个指标是马拉松赛事数量分布的重要影响因素。

3.2 人口因素是基础条件

马拉松赛事数量随总人口的增加大致呈递增的趋势, 见图 2(a)。参与人数、参与群体的多寡是衡量高水平马拉松赛事举办成功与否的重要指标之一, 因此, 良好的群众基础是马拉松赛事的重要基础条件。江苏(7 998.6万人)、山东(9 946.64万人)、浙江(5 590万人)、湖北(5 885万人)、四川(8 262万人)等是我国人口稠密的区域, 马拉松赛事数量分别高达26、11、11、11、10次; 而人口数量较少且分布较为分散的西部地区, 如新疆、西藏、青海等, 并未有高水平马拉松赛事分布, 这表明人口因素是影响马拉松赛事空间分布的重要基础条件。

3.3 社会发展水平是重要推动因素

马拉松赛事数量与在校大学生数量大致呈正向关系, 见图 2(b)。作为社会中最有知识、最有活力的群体, 大学生数量的多少在一定程度上可以反映当地社会发展水平。马拉松作为一项运动项目是社会发展进步到一定程度之后才出现的, 人们在物质富足之后开始增加对文体活动的需求, 而大学生是最有时间、最有精力、最有意愿参与这类文体嘉年华活动的人群。此外, 大型赛事活动的举办离不开大量志愿者和工作人员的参与, 而在校大学生是赛事志愿者的主要来源之一。在校大学生数量较多的省, 如江苏(170万人)、湖北(140万人), 马拉松赛事数量分别高达26次、11次, 表明社会发展水平是影响马拉松赛事分布的重要推动因素。

3.4 经济实力是重要的支撑条件

马拉松赛事数量随GDP总量的增加而上升, 见图 2(c)。GDP总量是衡量一个地区经济发展水平和经济实力的重要指标。由于马拉松赛事的举办需要投入大量的财力、人力、物力, 高水平马拉松赛事的举办更是需要以坚实的经济实力为基础。GDP总量较高的省, 如广东、江苏、浙江、山东、湖北等, 举办的高水平马拉松赛事场次也相对较多, 且经济较发达的区域赞助商的财力更为雄厚, 可为高水平马拉松赛事提供更加充足的赞助费, 因而经济实力是马拉松赛事举办的重要支撑条件。

3.5 旅游发展水平是重要的促进因素

马拉松赛事数量随5A景区数量的增加而增加, 见图 2(d)。5A级旅游景区数量是衡量地区旅游发展水平的重要标准之一, 从一定程度上看, 某地区的5A级景区数量越多, 表明该地区能够吸引的游客数量越多, 旅游发展水平越高。已有研究^[18]表明, 旅游是马拉松参赛者跨地域参赛的重要动机之一, 若赛事举办地拥有高质量的旅游景区, 就会对参赛者及游客产生更大的吸引力, 对马拉松赛事的成功举办具有重要的促进作用。如广东、浙江、江苏的5A级景区数量分别高达12、14和22个, 相应的马拉松赛事分布也较多(13、11和26次), 表明旅游发展水平是影响马拉松赛事分布的重要因素。

4 结论与建议 4.1 结论

研究发现, 我国马拉松赛事数量规模的省际分布呈“金字塔”结构, 赛事主要位于地形和气候较为适宜的第2、第3级阶梯, 其空间分布格局与我国社会经济格局和人口空间格局较为一致, 同时具有显著的区域差异, 东部和南方区域的分布相对更多。马拉松赛事在全国范围内的分布趋于集聚, 集聚分布区主要位于东部沿海地带, 并呈现由东部沿海向西部内陆随海拔增加而递减的趋势, 其中长三角、珠三角及海西地区最为密集。

通过对马拉松赛事空间分布主要影响因素的分析可以发现, 其空间分布主要受区域经济实力、旅游发展水平、社会发展水平、人口基础等4项主要因素的影响。这在一定程度上体现了现有高水平马拉松赛事举办地多为人口众多、经济发达、社会文明、旅游业繁荣的地区。上述主导因素一方面与马拉松项目本身的特性相关, 表明马拉松赛事的组织和举办是社会经济发展水平达到一定程度之后, 人们追求更高层次健康需求的必然结果。另一方面也表明, 高水平马拉松赛事的举办可在社会、经济、旅游等相关方面有效促进城市和区域发展。

4.2 建议

高水平马拉松赛事的举办有利于城市形象的塑造, 促进区域经济和社会发展。各地区应根据自身的发展需求判断举办马拉松赛事的利弊。①现有马拉松赛事及其举办城市可以通过关注经济实力、社会发展水平、区域旅游发展水平等主要影响因素提升赛事品质和促进赛事发展。赛事参与者亦可以通过关注上述主导因素选择拟参加的马拉松赛事。②未来希望将马拉松赛事作为城市发展策略的地区, 有必要审视马拉松赛事举办带来的社会经济效益是否匹配自身的发展目标。计划举办马拉松赛事的城市, 有必要评估自身发展条件是否能够支持大型赛事活动的举办和可持续发展。由于城市数据获取难度较大, 笔者对影响因素的探讨并未细化到城市尺度, 希望未来能突破该问题, 并从不同维度深入剖析我国高水平马拉松赛事的内部差异, 分析其空间分异特征和成因机理。