体育锻炼、消费对居民健康满意度的影响研究

苏光

（中北大学体育学院 山西 太原 030051）

全民健身计划是国家的重要发展战略，要以增强人民体质、提高健康水平为根本目标，以满足人民群众日益增长的多元化体育健身需求（包含健康、消费需求）为出发点和落脚点。大量的科学研究显示积极参加体育锻炼活动的人群相比那些缺乏活动的人拥有较高健康水平，发生残疾和慢性疾病的风险较低；
而体育消费是影响人们参加体育锻炼活动的积极因素。参与体育运动不仅能锻炼身体、改善自身健康状况，还能排解心理压力、促进心理健康。国内学者的研究表明体育锻炼状况与健康满意度呈显著性正相关，即随着锻炼状况的提升国民的健康满意度也在提升。国外研究学者指出经常性的有规律的体育锻炼能够促进人的身体健康，进而提升自我价值的认知和对生活质量、健康质量的满意度。体育锻炼对人的健康具有无可替代的促进作用，传统的体育学研究大多延用生理学、临床医学机制，贯穿生理、生化、解剖，力图将体育锻炼与健康、以及健康满意度的关系从生物学、医学机制等内部效用上给予解释，而忽略了社会学、人口学因素对人们健康满意度的外部效用。

因此，从研究角度来看，体育锻炼时间、体育消费的投入对人们健康状况的改善如何；
居民的学历、收入等因素中哪些与健康状况相关便成为本文考虑的焦点。本研究依据2015 年北京市第三次群众体育调查数据，建立定序logit 模型（以下简称ologit）探讨不同学历、年龄、职业类型、收入、婚姻状况、体育锻炼时间、体育消费对个人自身健康状况的影响。为推动北京市《全民健身计划（2021-2025 年）》，改善市民健康状况提供理论上的参考。

2.1、问卷调查法

本研究设计了北京市第三次群众体育现状调查问卷。问卷调查涉及居民的个人基本信息、体育活动参与、居民体育需求、体力活动类型及其时间和疾病健康及其满意度五个大方面。由零点研究咨询集团进行问卷发放、回收和数据录入，向北京市16 个区县、两个经济开发区发放问卷，回收有效问卷3304 份，根据统计分析的要求进行数据清理(详情见表1)。

表1 北京市居民健康状况调查对象的情况

2.2、数理统计法

本文的因变量个人健康状况是一个五项有序选择变量，由于有序变量相邻选项之间的距离存在不可比性，因而直接采用普通最小二乘法(OLS)有欠妥当，本文选择Ordered logit 有序选择模型进行估计。定序回归模型是对二分类ologit 模型的拓展。在统计中常采用对回归系数求幂所得的发生风险(odds)来更好地解释系数。发生风险可以解释为，在控制其他变量时，自变量每增加一个单位，因变量的发生风险就增加倍。更直观的解释是计算自变量每增加一个单位带来的发生风险比的比例变化。

3.1、北京市居民健康状况的方差分析

对北京市居民不同健康状况与体育锻炼和体育消费进行方差分析。每天体育锻炼时间：健康状况很不好的人群每天锻炼0.69h；
健康状况不好的人群每天锻炼0.65h；
健康状况一般的人群每天锻炼0.79h；
健康状况好的人群每天锻炼0.79h；
健康状况很好的人群每天锻炼0.70h。不同健康状况的人群平均每天体育锻炼时间的多重比较显示：健康状况不好显著少于健康状况很不好，平均差值为0.04h；
健康状况一般显著多于健康状况不好，平均差值为0.14h；
健康状况好显著多于健康状况一般，平均差值为0.003h；
健康状况很好显著少于健康状况好，平均差值为0.09h。统计量说明，不同健康状况人的每天体育锻炼时间有显著性差异。

体育消费：健康状况很不好的人群体育消费变动4.80 个单位，健康状况不好的人群体育消费变动6.69 个单位，健康状况一般的人群体育消费变动10.87 个单位，健康状况好的人群每天锻炼14.48 个单位，健康状况很好的人群体育消费变动21.07 个单位。不同健康状况的人群平均体育消费的多重比较显示：健康状况不好显著多于健康状况很不好，平均差值为1.88 个单位；
健康状况一般显著多于健康状况不好，平均差值为4.18 个单位；
健康状况好显著多于健康状况一般，平均差值为3.61 个单位；
健康状况很好显著多于健康状况好，平均差值为6.59 个单位。统计量说明，不同健康状况人的体育消费有显著性差异。

通过将体育锻炼、体育消费与健康程度进行方差分析可知，体育锻炼和体育消费变量给健康变量造成显著差异和变动，表明居民健康状况受体育锻炼和体育消费影响显著。

3.2、北京市居民健康状况的卡方检验

对我国居民收入、学历、年龄、职业、性别、婚姻状况与北京市居民健康状况进行卡方检验。（1）不同收入人群调查的情况：161 人的收入在1000 元以下，1070 人的收入在1001-3000元，1120 人的收入在3001-5000 元，461 人的收入在5001-8000元，243 人的收入在8001 元以上，187 人无固定收入。通过对不同健康状况与不同收入进行卡方检验，结果；
说明不同收入的人的健康状况有显著性差异；
（2）不同学历人群调查的情况：145人为小学学历，1801 人为中学学历，1296 人为大学学历。通过对健康状况与不同学历进行卡方检验，结果说明不同学历的人的健康状况有显著性差异；
（3）不同年龄人群的调查情况：80 人为20 岁以下，571 人为20-29 岁，575 人为30-39 岁，579 人为40-49 岁，653 人为50-59 岁，715 人为60-69 岁，69 人为70 岁以上。通过对健康状况与不同年龄进行卡方检验，结果说明不同年龄的人的健康状况有显著性差异；
（4）不同职业人群的调查情况：279 人为国有企事业单位人员，427 人为专业技术人员，494 人为办事有关人员，568 人商业、服务人员，158 人为农林牧副渔工作人员，130 人为操作有关人员，105 人为学生，273人为失无业人员，227 人为其他人员，581 人为退休人员。通过对健康状况与不同职业进行卡方检验，结果说明不同年职业的人的健康状况有显著性差异；
（5）不同性别人群的调查情况：1566 人为男性，1676 人为女性。通过对健康状况与不同职业进行卡方检验，结果说明不同性别的人的健康状况有显著性差异；
（6）不同婚姻状况人群的调查情况：562 人为未婚，2516 人为已婚，82 人为离异，82 人为丧偶。通过对健康状况与不同婚姻状况进行卡方检验，结果说明不同婚姻状况的人的健康状况有显著性差异。

综上可知，收入、学历、年龄、职业、性别、婚姻状况变量与健康变量有显著相关性，表明收入、学历、年龄、职业、性别、婚姻状况是影响居民健康状况的重要因素。

3.3、北京市居民健康状况影响的定序回归模型分析

模型结果表明（表2），在控制其他自变量的情况下，城市居民因学历、年龄、职业、收入、城乡、婚姻、体脂比、体育消费、体育锻炼变量的差异导致健康状况的显著统计学差异，这说明上述变量会影响人们的健康满意度。

表2 定序回归模型汇报表

3.4、定序回归模型分析

（1）学历：学历程度对城市居民的健康状况有影响，以小学为参照组，控制其他变量的条件下，具有中学学历的人群健康状况相对很不好的健康状况，变为不好、一般、好、很好的可能性是分别是1.4567 倍、1.4627 倍、1.4812 倍、1.7011 倍；
具有大学学历的人也呈现出相似的可能性：1.6727 倍、1.6787 倍、1.6972 倍、1.9171 倍。上述显示出随着学历的增高，城市居民健康状况的发生比也逐渐升高，学历有改善健康状况的可能性；

（2）年龄：年龄对城市居民的健康状况也有影响，以20 岁以下为参照组，控制其他变量的条件下，60-69 岁的人群健康状况相对很不好的健康状况，变为不好、一般、好、很好的可能性是分别是0.2567 倍、0.2627 倍、0.2812 倍、0.5011 倍；
70 岁以上的人群健康状况由不好、一般、好、很好的可能性是分别是0.1787 倍、0.1847 倍、0.2032 倍、0.4231 倍，从参与人群的年龄来看70 岁以上的群众健康状况由差转好的发生比在提高。上述显示出随着年龄的增高城市居民健康状况发生比也逐渐降低，年龄有降低健康状况的可能性；

（3）职业：以国有企事业单位为参照组，控制其他变量的条件下，商业、服务人员健康状况不好、一般、好、很好的可能性分别是国有企事业单位的1.6327 倍、1.6387 倍、1.6572 倍、1.8771 倍；
失无业人员健康状况的可能性分别是国有企事业单位的0.4697 倍、0.4757 倍、0.4942 倍、0.7141 倍；

（4）收入：以1000元以下为参照组，控制其他变量的条件下，1001-3000 元的人群健康状况相对很不好的健康状况，变为不好、一般、好、很好的可能性分别是0.6607 倍、0.6667 倍、0.6852 倍、0.9051 倍；
5001-8000 元的人群健康状况的可能性分别是0.5977倍、0.6037 倍、0.6222 倍、0.8421 倍；
8001 元以上的人群健康状况的可能性是分别是0.5617 倍、0.5677 倍、0.5862 倍、0.8061倍。从收入角度来看，1000 元以下向8001 元以上过渡，人们的健康状况由差转好的发生比在提高；

（5）城乡：在以农村为参照组、控制其他变量的条件下，城市人群健康状况发生比，比农村高0.8047倍、0.8107倍、0.8292倍、1.0491 倍；

（6）婚姻：以未婚为参照组，控制其他变量的条件下，已婚人群健康状况发生比，比未婚人群高0.6597 倍0.6656 倍、0.6842 倍、0.9041 倍；
离异人群健康状况发生比，比未婚人群高0.5447 倍、0.5507 倍、0.5692 倍、0.7891 倍；
丧偶人群健康状况发生比，比未婚人群高0.5607 倍、0.5667 倍、0.5851 倍、0.8051 倍。表明社会功能相对完善的已婚家庭比离异家庭和丧偶家庭更能提高居民生活幸福满意度；

（7）体育锻炼：控制其他变量的条件下，以健康状况很不好为参照组，随锻炼时间的增长对健康状况的影响呈如下变化：锻炼时间每变动一个标准差，健康状况不好、一般、好、很好的发生比是健康状况很不好的1.2417 倍、1.2477 倍、1.2661 倍、1.4861 倍。表明随着锻炼时间的增长健康状况向好的方向发展的发生比在逐渐提高；

（8）体育消费：控制其他变量的条件下以健康状况很不好为参照组，随体育消费的增长对健康状况的影响呈如下变化：体育消费每变动一个标准差，健康状况不好、一般、好、很好的发生比是健康状况很不好的1.0117 倍、1.0176 倍、1.0362 倍、1.2561 倍。表明随着体育消费的增长健康状况向好的方向发展的发生比在逐渐提高；

（9）体脂比：控制其他变量的条件下以健康状况很不好为参照组，体脂比的增长对健康状况的影响呈如下变化：体脂比每变动一个标准差，健康状况不好、一般、好、很好的发生比是健康状况很不好的0.9067 倍、0.9127 倍、0.9311 倍、1.1511 倍。表明随着体脂比的增长健康状况向好的方向发展的发生比在逐渐提高。

本研究表明不同体育锻炼时间、不同体育消费的居民的健康状况有显著性差异。不同收入、学历、年龄、职业、性别、婚姻状况的居民的健康状况有显著性差异。学历、年龄、婚姻、体育锻炼时间、体育消费、职业、收入对居民的健康状况有影响；
其中，在模型内学历、年龄、职业类型、婚姻状况、体育锻炼时间、体育消费对居民的健康状况影响比较大，其余的影响相对较小，性别在模型中不显著。体育锻炼，体育消费对居民健康满意度的影响是先从增进身体健康开始，进而提高心理愉悦和满足感，最后经居民的自评性健康满意度得以体现。

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