經濟水平和教育程度對奧運成績的影響

白宇飛，劉文靜，楊武建，左 文，鄒新嫻

(1.北京體育大學 體育商學院，北京100084；2.中交基礎設施養(yǎng)護集團有限公司 財務部，北京100011；3.北京體育大學 管理學院，北京100084)

百年來，現代奧林匹克運動會的參與規(guī)模不斷擴大。1896年在雅典舉辦的首屆夏季奧林匹克運動會只有14 個代表團的241 名運動員參賽，而2016年的里約奧運會參賽國家和地區(qū)已達207 個，運動員數量更突破1.1 萬人。隨著奧運會成為名副其實的全球第一大盛會和各國(地區(qū))彰顯國際影響力的重要舞臺，參賽國家和地區(qū)對奧運成績的關注越來越高，影響奧運成績的關鍵因素究竟是什么以及其作用機制如何也日漸成為學術界研究的重點和熱點。

既有文獻顯示，國外學者曾以國家體制、人口規(guī)模、貧困程度、休閑娛樂公共支出、性別、失業(yè)率等為切入點，系統(tǒng)分析了其對奧運成績的影響[1-6]；國內學者則就種族差異、國防力量、東道主效應、人口質量、國土面積等與奧運成績間的關系展開了較為充分的探討[7-11]。與此同時，眾多學者都發(fā)現國家經濟實力對奧運成績的提高至關重要[12-15]。例如:在Jokl 等[16]首次將國內生產總值納入奧運會成績的影響因素后，Johnson 和Ali[17]指出經濟實力較強的國家會派遣更多的運動員，由此提高了在奧運項目中獲勝的幾率。Bernard 和Busse[18]強調，一國要想贏得奧運獎牌就需要在訓練場地設施建設以及運動員培養(yǎng)方面進行大量投入，而富裕國家更有意愿和能力負擔這些領域的支出?！ustonja 等[19]認為，國內生產總值排名靠前的國家往往擁有更高的科研水平，可以憑借更科學和先進的訓練方法來提高奧運成績。Halsey[20]的研究同樣證明了經濟水平和奧運成績間的正相關性。

另一方面，考慮到提升教育程度有助于增加人們參與體育運動的意愿[21]，因此一國教育水平也被認為是影響奧運成績的重要因素[22]。不過與經濟因素的研究相比，這方面的文獻并不多見。盡管Lui等[23]發(fā)現經濟實力較強的國家往往擁有較高的教育指數，但并未明確教育水平對一個國家在贏得奧運獎牌方面會產生何種影響。在少數給出明確結論的文獻中，Noland 和Stahler[24]強調相較于人均收入水平變量，教育對獲得奧運獎牌的積極影響更加明顯。Soos 和Kiss 等[25]利用2004—2016年4 屆夏奧會數據構建的實證模型進一步驗證了這一結論。

縱觀已有研究，在影響一國奧運成績的眾多因素中，經濟水平和教育程度是難以忽略且極為重要的兩大變量。但是，由于既有文獻要么僅擇其一作為核心解釋變量進行分析，要么僅以某一屆或幾屆夏奧會作為研究樣本而沒有將冬奧會納入進來，要么僅聚焦歐美國家情況而未從全球范圍進行考察，從而在一定程度上削弱了結論的信服力?；诖?，本文利用107 個國家2000—2018年歷屆夏奧會與冬奧會的非平衡面板數據，構建相關計量模型，重點探討經濟水平、教育程度與奧運成績的關系。

相對于前人研究，本文的邊際貢獻主要體現在3 個方面:1)將經濟水平和教育程度并行為切入點，把研究樣本拓展至除南極洲外6 大洲的107 個國家和10 屆冬夏奧運會，最大限度保證了樣本容量，并為異質性分析提供了堅實基礎；2)根據國際通行標準，將107 個國家分為發(fā)達國家和發(fā)展中國家兩大類進行細分研究，發(fā)現了經濟水平和教育程度對兩大類國家奧運成績影響的差異；3)按照奧運會慣例，從夏奧會和冬奧會兩個層面分別考察了經濟水平和教育程度與參賽國成績的關系。

1 理論分析與假設

1.1 經濟水平與奧運成績

一般而言，經濟水平越高的國家，往往其運動員訓練的場地越充足、裝備越先進、方法越科學，膳食提供、醫(yī)療救助、心理輔導等保障體系越完備，不同層級、不同規(guī)模的賽事也越豐富，由此會對運動員技術的提升、身體及心理素質的錘煉、實戰(zhàn)經驗的積累大有裨益；而技術、身體和心理素質、實戰(zhàn)經驗則是衡量一名奧運會參賽運動員是否優(yōu)秀的重要標準[26-27]。換句話說，經濟水平越高的國家，越有可能培養(yǎng)出更多的優(yōu)秀運動員，進而使其奧運成績更加出色?；诖?，本文提出假設1:一個國家經濟水平提升對奧運成績有正向影響。

1.2 教育程度與奧運成績

以經驗來看，伴隨整體教育水平的提升，一個國家學校教育以及家庭教育中為體育運動分配的時間會不斷增加，提供的體育實踐活動種類也趨向多樣。在此背景下個體更容易培養(yǎng)起濃厚的體育興趣[28]，進而為其養(yǎng)成終生運動習慣或走上專業(yè)運動員道路打下堅實基礎，亦即Howe 等[29]所謂的優(yōu)質學校教育和家庭啟蒙等環(huán)境因素是培養(yǎng)專業(yè)運動員所需的必備條件?？紤]到專業(yè)運動員的培養(yǎng)與奧運成績直接“掛鉤”的共識，本文提出假設2:一個國家教育程度提升對奧運成績有正向影響。

2 研究設計

2.1 基準回歸模型

為驗證上述理論分析提出的假設，基于2000—2018年的面板數據，本文構建了基準回歸模型:

式(1)中i表示觀測國家，t表示時間，Yit為奧運成績(Grade，GRA)；Xit為核心變量向量，即經濟水平(Per capita GDP，PGDP)、教育水平(Education，EDU)；λi為地區(qū)固定效應；γt為時間固定效應；Z′it為一系列的控制變量，包括年輕勞動力人口(Population，POP)、東道主國家(Host)、國家體制(Democracy，DEM)、氣 候(Climate，CLI)、公共衛(wèi)生支出(Health，HEA)；μit為殘差項。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量 本文的被解釋變量為各國奧運成績，參考Potts 等學者[30]的做法，將各國奧運成績按照如下方式進行計算:奧運成績＝金牌數量×3+銀牌數量×2 +銅牌數量×1。為保證數據的充分，對所有缺失大量數據的個體進行剔除，樣本最終定為107 個國家(表1)。

表1 實證研究中涉及的樣本國家Table 1 Sample countries involved in empirical research

2.2.2 核心解釋變量 本文的核心解釋變量為經濟水平和教育程度，分別用各國的人均GDP(PGDP)和居民平均受教育年限(EDU)進行刻畫。核心解釋變量均在回歸時進行對數化處理。

2.2.3 控制變量 參照現有文獻做法，一個國家奧運成績的影響因素主要有以下5 個方面:1)人口規(guī)模。一個國家的運動員數量與其人口基數密切相關，人口規(guī)模大的國家理論上較人口規(guī)模小的國家更容易選拔出運動員以及派出更多的參賽者，從而有更多機會在奧運會上贏得獎牌。本文選取15 ～64 歲年輕勞動力人口(POP)衡量各國人口規(guī)模。2)東道主效應。作為東道主國家，除可以直接獲得部分奧運項目的參賽資格外，其運動員還享有包括提前適應比賽環(huán)境等諸多便利，故主場優(yōu)勢難以忽略。本文設置虛擬變量東道主國家(Host)衡量東道主效應，奧運會承辦國家取值為“0”，不是為“1”。3)國家體制。作為兩種截然不同的國家體制，資本主義國家和社會主義國家在運動員選拔、訓練、管理等環(huán)節(jié)的理念與方式不盡相同，備戰(zhàn)模式也存在差異，由此對奧運成績的影響自然需要考慮。本文設置虛擬變量國家體制(DEM)，資本主義國家取值為“0”，社會主義國家為“1”。4)氣候。理想的氣候條件是開展各項體育訓練的重要保障，反之，惡劣的天氣往往會阻礙部分夏季和冬季運動項目的順利進行。Hoffmann 等的研究指出，一個國家如果有極端的室外溫度和干濕度，則不利于體育運動的發(fā)展[31]，其后續(xù)研究也進一步證明了這一觀點[32]。因此，本文假設濕潤度適中且溫暖或非極寒的國家具有較好的奧運成績。本文設置虛擬變量氣候(CLI)，國家氣候屬于干旱取值為“0”，熱帶為“1”，暖濕為“2”，冷濕為“3”。5)健康水平。一個國家居民整體健康水平對其奧運成績有著潛在影響，同等情況下健康水平更高的國家較健康水平偏低的國家在選拔和培養(yǎng)運動員方面更具有優(yōu)勢，這種優(yōu)勢很可能最終體現至奧運賽場上。本文選取各國公共衛(wèi)生支出(HEA)衡量健康水平。

2.3 數據來源和描述性統(tǒng)計

本文的數據主要來源于國際奧林匹克委員會官網、歷年國際統(tǒng)計年鑒、聯合國開發(fā)計劃署歷年發(fā)布的《人類發(fā)展報告》、世界銀行歷年發(fā)布的《世界發(fā)展報告》以及世界銀行數據庫。在實證回歸過程中，為避免異方差現象的產生，對奧運成績(GRA)、人均GDP(PGDP)、居民平均受教育年限(EDU)、年輕勞動力人口(POP)、公共衛(wèi)生支出(HEA)等指標進行自然對數處理，考察其百分比變動，各變量的描述性統(tǒng)計結果如表2 所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計Table 2 Descriptive statistics for variables

3 實證分析

3.1 基準回歸

本文以奧運成績作為被解釋變量，經濟水平和教育程度作為核心解釋變量，人口規(guī)模、東道主國家、國家體制、氣候、公共衛(wèi)生支出等作為控制變量進行實證分析。對模型進行基準回歸分析時，采用混合回歸法(OLS)，分別探討經濟水平和教育程度對奧運成績產生的影響。基準回歸結果見表3。

表3 基準回歸結果Table 3 Benchmark regression results

在OLS(1)回歸中，將居民平均受教育年限(EDU)作為核心解釋變量，對年輕勞動力人口(POP)、東道主國家(Host)、國家體制(DEM)、氣候(CLI)、公共衛(wèi)生支出(HEA)變量進行了控制?；貧w結果顯示，居民平均受教育年限(EDU)在1%的水平上顯著，居民平均受教育年限每提升1%，奧運成績將提高1.108%?？刂谱兞恐心贻p勞動力人口、氣候、公共衛(wèi)生支出、東道主國家變量均在1%的水平上顯著，除東道主國家的系數為負外，其他變量的系數均為正。而國家體制變量與奧運成績不相關，說明該變量尚未達到影響奧運成績的臨界點，故相關性較弱。

在OLS(2)回歸中，將人均GDP(PGDP)作為核心解釋變量，控制變量與OLS(1)保持一致，探討其對奧運成績產生的影響。結果顯示人均GDP(PGDP)在1% 的水平上顯著，人均生產總值每提升1%，奧運成績將提高0.209%。與此同時，控制變量對奧運成績的影響作用與OLS(1)保持一致。

在OLS(3)回歸中，同時將人均GDP(PGDP)與居民平均受教育年限(EDU)作為核心解釋變量，控制變量不變。從擬合效果來看，相較于OLS(1)和OLS(2)，OLS(3)的R2更大，說明OLS(3)的擬合效果更好。從回歸結果來看，居民平均受教育年限(EDU)在1%的水平上顯著，居民平均受教育年限每提升1%，奧運成績將提高0.925%；人均GDP(PGDP)在10%的水平上顯著，人均生產總值每提升1%，奧運成績將提高0.095%，說明經濟水平和教育程度的提升有助于奧運成績的提高。此時，公共衛(wèi)生支出變量仍正向影響奧運成績，但是并不顯著，其余控制變量對奧運成績的影響作用不變。基準回歸結果符合我們的前期假設。

3.2 異質性分析

3.2.1 發(fā)展中國家與發(fā)達國家的異質性分析 前文對經濟水平、教育程度與奧運成績之間的關系進行了詳細討論，但并沒有回答經濟水平和教育程度對不同經濟發(fā)展階段的國家奧運成績的異質性問題。基于此，本文根據世界銀行、國際貨幣基金組織、聯合國開發(fā)計劃署等機構的劃分標準，將107 個國家劃分為發(fā)展中國家和發(fā)達國家兩個子樣本進行回歸分析，其中英國、愛爾蘭、法國、荷蘭、比利時、德國、奧地利、瑞士、挪威、冰島、丹麥、瑞典、芬蘭、意大利、西班牙、葡萄牙、希臘、斯洛文尼亞、捷克、斯洛伐克、塞浦路斯、美國、加拿大、澳大利亞、新西蘭、日本、韓國、新加坡、以色列為發(fā)達國家，其他均為發(fā)展中國家。基于兩個子樣本的回歸情況報告在表4 中體現，其中OLS(4)、OLS(5)分別為發(fā)展中國家和發(fā)達國家的回歸結果。發(fā)展中國家和發(fā)達國家教育程度的提高均會對奧運成績產生正向作用。發(fā)展中國家的居民平均受教育年限每增加1%，奧運成績將提高0.798%；發(fā)達國家的居民平均受教育年限每增加1%，奧運成績將提高1.379%。

表4 發(fā)展中國家與發(fā)達國家的異質性分析Table 4 Analysis of heterogeneity between developing and developed countries

但是，經濟水平對發(fā)展中國家和發(fā)達國家奧運成績所產生的影響有較大差異，即發(fā)達國家的人均GDP 每增加1%，奧運成績將提高0.229%；發(fā)展中國家的人均GDP 與奧運成績的關系并不顯著。這一現象產生的原因:1)發(fā)達國家人均生產總值的提升，通常伴隨著個體閑暇時間和體育運動在閑暇中重要性的雙重增加，全民對體育重視程度的再提高與個體專注于運動訓練意愿及條件再增強的疊加效應，很可能推動奧運成績再突破；反觀發(fā)展中國家，由于整體收入水平不高，人均GDP 的提升帶來的很可能是個體工作的更忙碌與休閑時間的被壓縮，即便大眾參與體育運動的意識有所增強，但專門從事運動訓練的社會氛圍不濃厚，經濟基礎仍顯不足且非朝夕可以改變，由此很難帶來國家奧運成績的顯著提升。2)現代奧林匹克運動會中的不少比賽項目如馬術、帆船、賽艇等都屬于典型的“貴族運動”，存在較高的進入門檻。對發(fā)達國家而言，由于其早已“入門”，收入水平的增加會帶動從事相關項目運動員基數的擴大以及訓練效果的提升；但對發(fā)展中國家來說，因其還未“入門”，所以人均GDP 的增加很難對這些奧運項目的參賽資格及成績產生實質性影響。此外，即便是擊劍、現代五項、藝術體操、花樣游泳等相對貴族氣息不太重的奧運項目，其運動員的培養(yǎng)也需要持續(xù)的國家支持和個體投入，這其中高昂的機會成本往往會讓發(fā)展中國家望而卻步。

3.2.2 夏季奧運會與冬季奧運會的異質性分析 本部分進一步考察了在夏奧會和冬奧會兩個子樣本中經濟水平、教育程度是如何影響奧運成績的。表5 結果顯示，一個國家經濟水平提升并不會對夏奧會成績產生顯著影響，但人均GDP 每增加1%，冬奧會成績將提高0.688%。這其中可能的原因是近乎所有冬奧會項目的開展都普遍依賴于巨額投資的場地設施和相對昂貴的運動裝備，即冬奧會成績的取得與提高離不開一個國家經濟實力的支撐與壯大。

表5 夏季奧運會與冬季奧運會的異質性分析Table 5 Analysis of heterogeneity between Summer Olympics and Winter Olympics

在教育方面，參與冬奧會國家的教育程度與奧運成績并不顯著，但參與夏奧會國家的居民平均受教育年限每增加1%，奧運成績將提高1.219%。對此，本文認為可能是冬奧會參賽國的整體教育水平已明顯高于夏奧會參賽國，所以教育程度提升對參加冬奧會國家的成績來說邊際效用很低。同時，“三大球”、羽毛球、乒乓球、游泳、田徑等夏奧會項目基本都可以在大中小學四季開展，一個國家整體教育水平的提升無疑有助于這些項目專業(yè)人才的選拔和培養(yǎng)。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

本文采用系統(tǒng)廣義矩估計方法(SYSGMM)替代混合回歸法(OLS)進行動態(tài)回歸，來檢驗基準回歸模型的穩(wěn)健性。在回歸模型中加入被解釋變量滯后項，構建如下動態(tài)面板模型:

在SYSGMM(8)中將人均GDP(PGDP)作為核心解釋變量；在SYSGMM(9)中將居民平均受教育年限(EDU)作為核心解釋變量；在SYSGMM(10)中將人均GDP(PGDP)和居民平均受教育年限(EDU)同時作為核心解釋變量。Sargan 檢驗是判斷工具變量有效性的過度識別檢驗。在表6 中，Sargan 檢驗的P值均大于0.1，證明系統(tǒng)廣義矩估計的工具變量設置有效。AR(1)和AR(2)分別考察數據差分后的殘差項是否存在一階序列自相關和二階序列自相關，在表6 中AR(2)檢驗的P值均大于0.1，證明系統(tǒng)廣義矩估計的模型不存在殘差項二階自相關問題，模型設定合理有效。穩(wěn)健性檢驗結果顯示，回歸結果與基準回歸結果基本一致，說明基準回歸結果是穩(wěn)健的。

表6 穩(wěn)健性檢驗結果Table 6 Robustness test results

續(xù)表6

4 結論與啟示

本文基于2000—2018年面板數據，運用混合回歸法和系統(tǒng)廣義矩估計法等對經濟水平、教育程度與奧運成績間的關系進行了實證分析。得出以下主要結論:1)人均GDP 和居民平均受教育年限的提升都有助于奧運成績的提高，前者每提升1 個百分點，奧運成績將提升0.095%；后者每提高1 個百分點，奧運成績將提升0.925%。2)發(fā)達國家和發(fā)展中國家教育程度的改善都會對其奧運成績產生積極影響，但經濟水平的提高僅對發(fā)達國家奧運成績具有正向促進作用。3)教育程度與夏奧會成績顯著正相關，經濟水平的提高則有益于國家(地區(qū))的冬奧會表現。

綜上，無論是發(fā)達國家還是發(fā)展中國家，盡管都會長期致力于經濟水平與教育程度的提升，但從提高本國在奧運會中的表現角度看，發(fā)展中國家應在促進教育程度的提升方面進行更多探索，以及通過重點推動青少年文化學習和體育鍛煉的協調發(fā)展，進而促進體教融合的深化落實，培育奧運成績提高之源，穩(wěn)固教育強國和體育強國建成之基。與此同時，考慮到經濟水平和教育程度分別與冬奧會成績和夏奧會成績成正相關性，如果在冬奧項目的布局投入和夏奧項目的校園普及上加大力度，就有望切實增強國家(地區(qū))的奧運實力。