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我国马拉松赛事网络关注度的时空演进及影响因素——基于2011—2018年百度指数的实证分析

潘磊, 刘芳枝

潘磊, 刘芳枝. 我国马拉松赛事网络关注度的时空演进及影响因素——基于2011—2018年百度指数的实证分析[J]. 上海体育学院学报 , 2020, 44(8): 78-86. DOI: 10.16099/j.sus.2020.08.008
引用本文: 潘磊, 刘芳枝. 我国马拉松赛事网络关注度的时空演进及影响因素——基于2011—2018年百度指数的实证分析[J]. 上海体育学院学报 , 2020, 44(8): 78-86. DOI: 10.16099/j.sus.2020.08.008
PAN Lei, LIU Fangzhi. The Spatio-temporal Evolution and Influencing Factors of China's Marathon Network Attention: Empirical Analysis Based on Baidu Index from 2011 to 2018[J]. Journal of Shanghai University of Sport, 2020, 44(8): 78-86. DOI: 10.16099/j.sus.2020.08.008
Citation: PAN Lei, LIU Fangzhi. The Spatio-temporal Evolution and Influencing Factors of China's Marathon Network Attention: Empirical Analysis Based on Baidu Index from 2011 to 2018[J]. Journal of Shanghai University of Sport, 2020, 44(8): 78-86. DOI: 10.16099/j.sus.2020.08.008

我国马拉松赛事网络关注度的时空演进及影响因素——基于2011—2018年百度指数的实证分析

详细信息
    作者简介:

    潘磊(ORCID:0000-0003-3751-7831), 男, 河南信阳人, 湖北省社会科学院讲师, 博士; Tel.:(027)86783920, E-mail:peterpan_85@163.com

  • 中图分类号: G80-05

The Spatio-temporal Evolution and Influencing Factors of China's Marathon Network Attention: Empirical Analysis Based on Baidu Index from 2011 to 2018

  • 摘要: 利用2011—2018年百度指数分析我国马拉松赛事网络关注度的时空演进特征及影响因素。结果显示:①大众对马拉松赛事的网络关注度总体呈上升趋势,现阶段进入平稳期;大众对马拉松赛事网络关注度存在季节效应,主要集中在春、秋两季;大众对赛事交通、PB(个人最好成绩)、网络直播等信息关注度较高,对报名、中签等信息关注度的增速较快。②马拉松赛事网络关注度的空间差异明显,东部地区对马拉松赛事网络关注度较高,东、西部地区内部非均衡性较显著,中部地区较为均衡,非均衡程度东、中部地区有加强趋势,西部地区有减弱趋势。③区域经济发展水平、网络普及率、中青年人口比重及受教育程度均显著影响马拉松赛事的网络关注度。据此,从加强网络平台宣传与推广,强化对重点人群、重点区域的宣传推广,提升赛事服务水平和质量等三方面提出优化赛事宣传推广和服务水平的建议。
    Abstract: By Baidu Index from 2011 to 2018, the spatio-temporal evolution characteristics and influencing factors of network attention of marathon events in China are analyzed. The results show that: ① During the period of investigation, the network attention of spectators to marathon events shows an overall upward trend; the present stage has entered a stable period; the public attention has a seasonal effect, mainly in spring and autumn; the public pays more attention to the traffic, PB, live webcasting, with a rapid increase of the attention to registration and winning the lottery. ② The spatial difference of marathon network attention is obvious: the runners in the eastern region pay more attention to the marathon network; the imbalance between the eastern and western regions is significant; and the central region is more balanced.There is a deeper imbalance between the eastern and central region, which is presented by a weakened trend in the western region. ③ The level of regional economic development, the network penetration rate, the proportion of the young and middle-aged population, and the educational level have a significant impact on the network attention of marathon events. Accordingly, some suggestions are put forward on how to optimize the level of publicity and service from three aspects: strengthening the promotion of network platform, focusing on the publicity of key groups and key regions, and improving the level and quality of sports events services.
  • 近年来,我国马拉松赛事呈井喷式增长。中国田径协会发布的数据显示,2018年全国举办的马拉松及相关运动赛事数量达到1 581场,较2011年的22场增长了约70倍,马拉松参赛规模达到583万人次,赛事覆盖了全国31个省(区、市)的285个城市。马拉松赛事规模的快速扩大是大众需求尤其是(潜在)跑者需求扩张的直接体现。大众对马拉松赛事的关注行为日益成为运营方关注的焦点,运营方据此调整和优化赛事的宣传推广、服务的内容与方式等。互联网的普及和移动互联技术的发展为大众获取、发布和传递马拉松赛事信息提供了便利,从网络上搜索、获取马拉松赛事信息是大众基于自身需求对马拉松赛事关注的重要行为表现。那么,大众对马拉松赛事的网络关注有何特点和重点?又有哪些因素影响大众对马拉松赛事的网络关注行为?研究大众对马拉松赛事的网络关注行为有助于准确识别(潜在)跑者需求,对推动运营方调整运营战略、提升赛事服务水平和质量具有重要现实意义。

    国内外学者对马拉松赛事的大众感知和行为进行了初步研究:研究的重心聚焦于跑者的消费行为习惯、跑者对赛事品牌及其宣传推广的认知、赛事吸引跑者的影响因素等;研究方法以问卷调查法居多;在研究方式上,网络社交平台的大数据开始成为学者搜集、分析信息的重要资料来源。国内学者有:李兆锋等[1]对2014年北京马拉松赛跑者的消费行为进行分析表明,年龄、职业、家庭收入、学历、停留天数等对跑者消费产生了显著影响;Huang等[2]认为,赛事情感意象一致性和认知意象一致性对跑者重游意愿有积极影响;王洪兵等[3]通过问卷调查研究跑者消费行为的特征表明,马拉松赛事消费呈现渠道化、网络化和社交化特征;刘辛丹等[4]利用网络跑记数据与词频分析方法对马拉松赛事品牌形象进行比较研究表明,网络跑记分析法是监控赛事品牌形象的有效手段;张璇等[5]、陈小英等[6]分别通过微博数据、微信公众平台对广州马拉松、厦门马拉松和深圳马拉松等赛事的信息传播进行了比较分析。国外学者有:Agrusa等[7]比较了日本和北美马拉松赛事对跑者产生吸引力的影响因素,并提出了相应的市场营销策略;Wicker等[8]、Kruger等[9]通过问卷调查的形式探究了马拉松赛事消费者的心理意愿和消费特征;Hallmann等[10]、Swart等[11]对3类人群(跑者、观赏者、社交参与者)的马拉松赛事重游意愿的分析结果显示,跑者重游意愿取决于旅程的距离、日常消费支出以及对赛事的满意度。

    综上,国内外学者的马拉松赛事跑者行为研究取得了一定成果,为进一步深入研究提供了基础,但对于大众关注马拉松赛事的规律特征的研究尚不够深入。基于此,本文尝试对马拉松赛事的大众关注行为规律特征及影响因素进行研究,揭示大众关注行为的时空演进轨迹,为运营方优化宣传推广策略、提升赛事服务水平提供参考。

    本文以国内搜索引擎百度为研究工具。百度是全球最大的中文搜索引擎,知名互联网资讯公司Statcounter发布的搜索引擎排行榜显示,百度在国内市场搜索引擎的份额长期稳居第一,2018年平均市场份额达76.17%(数据来源于Statcounter公司官网)。百度搜索状况基本上可反映国内大众的总体网络关注行为。

    百度指数是百度发布的关于网民行为大数据的可视化产品,它以海量网页搜索数据为基础,通过分析关键词在过去一段时间内的关注度,直观反映网民关注的时间、空间分布差异,客观反映网民对某一事件的关注程度和兴趣度。本文采用百度指数中的“搜索指数”作为衡量大众关注马拉松赛事行为的指标。“搜索指数”以海量百度搜索数据为基础,以关键词为统计对象,对搜索频次等信息进行加权计算,并以曲线图的形式展现每个关键词的加权计算值。

    本文主要分析大众对马拉松赛事网络关注度的时空演进轨迹,在时空特征方面,采用经济学相关研究方法,引入弹性系数(K)、基尼系数(IG)、地理集中度指数(EG)等指标。

    弹性系数主要用于测度大众对马拉松赛事总体关注度的年度变化情况。一般而言,马拉松赛事网络关注度与当期网民数量有一定关系,通过引入弹性系数可识别大众对马拉松赛事关注度的变化情况。弹性系数的计算公式是:

    $$ K=\frac{\Delta B / B}{\Delta W / W} $$ (1)

    式(1)中,K表示弹性系数,BΔB分别表示百度指数搜索值及其变化量,WΔW分别表示当期网民数量及其变化量。当K > 1时,表明网民对马拉松赛事关注度的增长率大于网民数量的增长率,以此类推。

    基尼系数反映区域之间对马拉松赛事关注度的差异程度。基尼系数的计算公式是

    $$ {I_{\rm{G}}} = {\raise0.7ex\hbox{${\sqrt {\frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{x_i} - x} \right)}^2}} }}{n}} }$} \!\mathord{\left/ {\vphantom {{\sqrt {\frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{x_i} - x} \right)}^2}} }}{n}} } x}}\right.} \!\lower0.7ex\hbox{$x$}} $$ (2)

    式(2)中,IG表示基尼系数,x表示样本区域的平均值,xi表示某一区域对马拉松赛事关注的百度搜索值,n表示样本区域数量。IG值越大,表明区域之间对马拉松赛事关注程度的差异越明显。

    地理集中度指数用于反映马拉松赛事关注度在空间上的集聚程度。地理集中度指数的计算公式是

    $$ E_{\mathrm{G}}=\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n} p_{i}^{2}} $$ (3)

    式(3)中,EG表示地理集中度指数,pi为某地区的百度指数占总样本的比重。EG值越大,表明赛事网络关注度的地理集聚程度越高,反之越分散。

    本文使用的各关键词百度指数均来自百度官方网站,研究的时间范围为2011—2018年。选取该时间段的主要原因为:①我国马拉松赛事自2010年开始迅猛发展,此前的赛事影响力较低,百度指数变化趋势不明显;②百度指数只提供了2011年后的样本数据。研究的空间范围为我国31个省(区、市),不含港澳台。当期网民数量来自中国互联网信息中心发布的历年《中国互联网发展状况统计报告》,国民经济数据和人口特征数据来自历年国家统计局发布的统计年鉴。

    近年来,我国马拉松赛事数量不断增加,马拉松运动参与人数大幅上涨,大众对马拉松赛事的网络关注度也呈明显上升趋势。图 1是以“马拉松”为关键词的百度搜索指数年平均值,反映了2011—2018年全国31个省(区、市)大众对马拉松赛事网络关注度的演进趋势。

    图  1  2011—2018年马拉松赛事网络关注度的演进趋势
    Figure  1.  Evolution trend of marathon network attention from 2011 to 2018

    图 1可知:①2011—2016年,大众对马拉松赛事的网络关注度呈上升趋势,表明我国马拉松赛事处于快速发展期,尤其是2014—2015年和2015—2016年2个年度的搜索指数曲线较为陡峭,增幅分别为32%和12%。产生这一现象的重要原因是,2015年中国田径协会下放了马拉松赛事审批权,简政放权激发了各地举办马拉松赛事的热情,激活了大众需求。当年马拉松赛事数量由前一年的51场增至134场,增幅达到163%,赛事数量的增加加剧了大众对马拉松赛事的关注度。②2016—2018年,大众对马拉松赛事的关注度保持稳定态势,在一定程度上反映了我国马拉松赛事发展进入平稳期。③移动搜索指数保持持续上升态势,占全部搜索指数的比重由2011年的33.8%上升至2018年的66.9%,表明随着智能移动端的普及,越来越多的大众通过手机等移动端获取、发布马拉松赛事相关信息。

    在此基础上,本文引入弹性系数以测度马拉松赛事网络关注度的变化情况。图 2反映了2012—2018年马拉松赛事网络关注度的弹性系数。总体而言,马拉松赛事网络关注度的弹性系数呈明显的波动趋势:在2012年、2014—2016年度弹性系数均大于1,表明大众对马拉松赛事的关注热度呈上升趋势,这与同期马拉松赛事数量大增有很大关系;自2015年开始,弹性系数一路走低,边际递减效应产生,表明大众对马拉松赛事关注热度增速回落明显,2018年开始有所反弹。

    图  2  2012—2018年马拉松赛事网络关注度弹性系数变化趋势
    Figure  2.  Tendency of elasticity coefficient of network attention in marathon events from 2012 to 2018

    综合图 1图 2看:①2013年马拉松赛事网络关注度及其弹性系数均呈下降态势,这很可能与当年美国波士顿马拉松赛爆炸案有关,其对(潜在)跑者参加马拉松赛的意向和相关马拉松赛网络搜索产生了一定的影响。②2014年和2015年弹性系数出现了小高峰特征,这与我国在线路跑市场发展迅速有较大关系。这2年咕咚、悦跑圈等一系列在线路跑企业崛起,开发了移动端市场,线上马拉松业务开始蓬勃发展,极大地活跃了马拉松赛事在线市场。如2014年咕咚与阿迪达斯合作推出了国内首个北京线上马拉松赛事,2018年咕咚线上马拉松赛事已超过百场,每场参与人数达到15万。在此背景下,大众开始尝试在线马拉松赛事服务,并通过百度搜索了解和关注马拉松赛事相关信息。

    月度变化趋势分析能反映大众对马拉松赛事网络关注度的季节偏好。由图 3可知:①大众对马拉松赛事网络关注度存在季节效应,主要在春、秋两季,且秋季网络关注度最高。2011—2018年,春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(12—2月)的马拉松赛事网络关注度均值分别为2 124、1 947、2 521和1 595,良好的天气条件是举办马拉松赛事的重要保障。我国春、秋两季气候条件相对较好,众多马拉松赛事在此期间举办,2018年马拉松赛事影响力排名前10名中有7个赛事均在春、秋两季举办。②从各月马拉松赛事网络关注度的增速看,1月、11月和4月增速最快,1月马拉松赛事网络关注度由2011年的657增长至2018年的2 304,年均增长19.6%,11月和4月分别由2011年的1 214、1 109增长至2018年的3 950、3 368,增速分别为18.4%、17.2%,在一定程度上表明越来越多的马拉松赛事倾向于在这些月份举办。

    图  3  2011—2018年马拉松赛事月度网络关注度均值及年均增长率
    Figure  3.  The monthly and annual growth rate of marathon network attention from 2011 to 2018

    按照马拉松赛事涉及的相关信息,本文对大众可能关注的重要赛事信息进行检索,选择“马拉松+报名”“马拉松+中签”“马拉松+跑鞋”“马拉松+交通”“马拉松+赛道”“马拉松+补给”“马拉松+网络直播”“马拉松+PB(个人最好成绩)”“马拉松+奖金”等9个关键词,统计其百度搜索指数(表 1)。

    表  1  2011—2018年马拉松赛事相关信息关注度的变化情况
    Table  1.  Change of information attention of marathon events from 2011 to 2018
    年份 报名 中签 跑鞋 交通 赛道 补给 网络直播 PB 奖金
    2011 1 271 1 170 1 318 4 668 1 299 1 218 1 567 2 141 1 274
    2012 1 907 1 792 1 994 5 701 1 787 1 644 2 177 2 653 1 910
    2013 1 760 1 638 1 916 4 687 1 633 1 485 2 138 2 593 1 744
    2014 2 158 2 013 2 384 4 467 1 993 1 822 2 611 3 110 2 099
    2015 2 856 2 775 3 245 4 736 2 637 2 441 3 271 4 069 2 727
    2016 3 115 3 065 3 380 4 576 2 893 2 692 4 326 4 310 2 991
    2017 3 023 3 030 3 239 4 318 2 829 2 621 3 794 4 310 2 922
    2018 3 107 2 945 3 112 4 209 2 886 2 673 3 368 4 449 3 023
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    表 1可知:①大众对交通、PB、网络直播等关注度较高,反映了大众需求的重心集中于赛事主办方能否提供便利的交通、为跑者创造个人最好记录提供更好的服务,以及赛事的宣传推广;②从相关信息关注度的变化情况看,中签和报名信息的关注度年均增幅分别为14.1%和13.6%,位居所有信息关注度增幅的前2位,这与当前马拉松赛事火热,大部分具有较高影响力的马拉松赛事报名都需抽签有很大关系。如2019年武汉马拉松赛的全程中签率仅为12%,创下全程马拉松赛事中签率最低记录。

    一般而言,获得标牌赛事的影响力较大,大众的关注热度也较高。本文对截至2018年国际田联授予金牌(8个)、银牌(4个)、铜牌(2个)的共14项马拉松赛事的网络关注度进行了比较,选择“北京马拉松”“厦门马拉松”“上海马拉松”“重庆马拉松”“东营马拉松”“兰州马拉松”“广州马拉松”“扬州马拉松”“太原马拉松”“衡水湖马拉松”“杭州马拉松”“深圳马拉松”“大连马拉松”“合肥马拉松”等14个关键词检索相应的百度搜索指数(表 2)。

    表  2  2011—2018年国际田联授予标牌的马拉松赛事网络关注度变化情况
    Table  2.  The change of network attention of the marathon events granted by IAAF from 2011 to 2018
    赛事 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2014—2018年均值
    北京马拉松 256 484 659 853 910 854 906 1 008 906
    厦门马拉松 305 386 488 598 831 698 748 579 691
    上海马拉松 183 297 580 727 794 733 741 675 734
    重庆马拉松 99 156 190 339 387 342 336 371 355
    东营马拉松 21 93 123 120 164 156 204 160 161
    兰州马拉松 202 240 314 359 304 338 343 418 352
    广州马拉松 398 589 479 639 605 781 546 610
    扬州马拉松 89 151 200 243 333 338 339 296 310
    太原马拉松 148 112 148 142 215 230 232 230 210
    衡水湖马拉松 115 72 70 109 116 99 111 101
    杭州马拉松 129 193 273 495 637 632 534 588 577
    深圳马拉松 269 432 602 483 576 424 503
    大连马拉松 99 116 90 158 243 298 334 311 269
    合肥马拉松 205 248 222 213 201 218
    注:广州马拉松和衡水湖马拉松自2012年开始,深圳马拉松自2013年开始,合肥马拉松自2014年开始,此前的百度搜索值极低,未统计,用“—”表示。
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    表 2可知:①国际田联授予标牌的马拉松赛事网络关注度总体保持上升趋势,近年来呈现高位振荡态势,边际递减效应开始凸显。②结合近5年网络关注度均值,北京马拉松赛位列第1梯队(关注度均值> 900),是大众最为关注的马拉松赛事;上海马拉松、厦门马拉松和广州马拉松等赛事位列第2梯队(关注度均值> 600);杭州马拉松、深圳马拉松、重庆马拉松、兰州马拉松等赛事位列第3梯队(关注度均值> 300);其余位列第4梯队。③从近年的变动趋势看,北京马拉松、重庆马拉松、兰州马拉松等赛事保持螺旋上升态势,而厦门马拉松、广州马拉松、深圳马拉松等赛事保持螺旋下降态势,这很可能与赛事运营方的宣传推广措施以及服务质量、水平有较大关系。中国田径协会发布的年度马拉松赛事影响力排行榜显示,重庆马拉松、兰州马拉松赛分别由2016年的第14位、第4位上升到2018年的第5位、第3位,而同期深圳马拉松赛由第7位下降至第9位,2017年更是跌至第12位,广州马拉松赛也由第3位跌至第4位。

    本文以省域为单位,以“马拉松”为关键词检索2011—2018年各省(区、市)马拉松赛事网络关注度的百度搜索指数(图 4图 5)。根据一般研究,东部地区包括广东、北京、上海、江苏、浙江、天津、福建、山东、河北、辽宁、海南;中部地区包括安徽、河南、湖北、湖南、山西、江西、黑龙江、吉林;西部地区包括贵州、广西、云南、内蒙、甘肃、宁夏、四川、重庆、陕西、青海、新疆、西藏。

    图  4  2011—2018年各省(区、市)马拉松赛事网络关注度均值
    Figure  4.  Mean network concern of marathon events in provinces from 2011 to 2018
    图  5  2011—2018年三大区域马拉松赛事网络关注度均值变化趋势
    Figure  5.  Trends of the mean network attention of the three regional marathon events from 2011 to 2018

    图 4图 5可知:①2011—2018年,马拉松赛事网络关注度综合排名前10位的省(区、市)依次是广东、北京、江苏、浙江、上海、山东、四川、河南、福建、河北,马拉松赛事网络关注度较高的区域主要集中在东部经济发达和人口较多的地区;②三大区域对马拉松赛事的网络关注度呈现总体上升趋势,但近3年呈现高位振荡态势,马拉松赛事网络关注热度趋缓,东部地区增速最快,年均增长21%,中、西部地区年均增速分别为18%和19%。

    本文利用地理集中度指数定量测度马拉松赛事网络关注度的空间地理集聚情况,利用基尼系数测度我国省际间和东、中、西三大区域内马拉松赛事关注度的空间非均衡程度(表 3)。

    表  3  2011—2018年马拉松赛事网络关注度的地理集中度指数及区域内非均衡程度
    Table  3.  Geographical concentration index and regional disequilibrium degree of marathon network concern from 2011 to 2018
    年份 地理集中度指数 省际非均衡程度 区域内非均衡程度
    东部 中部 西部
    2011 0.193 3 0.397 8 0.273 0 0.140 5 0.444 1
    2012 0.196 9 0.449 3 0.311 7 0.138 2 0.436 2
    2013 0.196 5 0.443 6 0.311 1 0.125 4 0.455 0
    2014 0.198 1 0.465 1 0.322 7 0.148 6 0.451 1
    2015 0.203 8 0.535 8 0.372 6 0.161 2 0.478 8
    2016 0.201 0 0.503 0 0.378 1 0.173 4 0.506 9
    2017 0.200 2 0.492 7 0.373 1 0.165 4 0.478 0
    2018 0.201 1 0.503 5 0.381 6 0.204 8 0.444 1
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    表 3可知:①从地理集中度指数看,数值较低,说明马拉松赛事网络关注的集中度不高,相对分散,并非集中在某些特定省域,反映了随着马拉松赛事的快速发展,其在全国范围内得到了普遍关注。②从省际基尼系数看,数值从2011年的0.397 8上升到2015年的峰值0.535 8后随之下降,表明2015年前区域马拉松赛事的网络关注差异在扩大,但随着马拉松热席卷全国,越来越多的城市举办马拉松赛事,各区域大众通过电视、纸质媒体、新媒体等获得马拉松赛事的信息量越来越大,对马拉松赛事的网络关注差异在逐渐缩小。③从区域内基尼系数看,东部和西部地区大众对马拉松赛事网络关注度的非均衡程度较高。同时,本文利用SPSS对2011—2018年三大区域内部差异性进行方差分析结果也表明,东、西部地区内部差异显著(在1%水平条件下,东部地区统计量F=4.545 > 临界值4.044,西部地区统计量F=7.840 > 临界值3.727),中部地区内部则无显著差异(在1%水平条件下,统计量F=1.156 < 临界值5.836;在10%水平条件下,F=1.156 < 临界值2.517)。结合图 4,东部地区广东、北京等地较高,而天津、辽宁等地较低,西部地区四川、重庆等地较高,而青海、西藏等地较低,中部地区相对较为均衡。从各区域变化趋势看,东、中部地区马拉松赛事网络关注度呈“上升→下降→上升”趋势,东、中部地区基尼系数分别由2011年的0.273 0、0.140 5上升到2018年的0.381 6、0.204 8,年均分别提升了4.9%和5.5%,表明东、中部地区内部非均衡程度有加强趋势。西部地区呈“上升→下降”态势,表明西部地区非均衡程度有减弱趋势。④值得注意的是,2018年地理集中度指数、省际非均衡程度和东、中部地区非均衡程度均较2017年有所扩大,并未延续之前的下降趋势,这表明省际间尤其是东、中部地区对马拉松赛事的网络关注度很可能出现分化趋势。

    结合已有文献和前文分析发现,学者大都从经济发展水平和人口学特征2个方面考察网络关注度的影响因素。综合考虑学者提出指标数据的可获取性与完整性,笔者认为影响区域马拉松赛事网络关注度差异的主要因素有以下4个方面。

    (1) 地方经济发展水平。中国田径协会发布的数据显示,2018年跑者数量最多的省份是广东,江苏和浙江排名第2、3位,这表明跑者数量很可能与地方经济发展水平有关。一般而言,跑者数量越多,跑者通过网络搜索马拉松赛事相关信息的可能性越大,赛事关注度就越高。孙瑾瑾等[12]研究也表明, 地区经济发展水平对网络关注度有显著正向影响。本文假设地方经济发展水平与区域马拉松赛事网络关注度呈正相关关系,以人均GDP表征地方经济发展水平。

    (2) 网络普及率。互联网是实现马拉松赛事网络关注的工具,一般而言,互联网越普及,大众通过互联网搜索马拉松赛事信息的可能性越大,赛事关注度就越高。邹永广等[13]认为,互联网普及率是影响网络关注度的重要因素。本文假设互联网普及率与区域马拉松赛事网络关注度呈正相关关系,以中国互联网信息中心发布的各省互联网普及率表征。

    (3) 中青年人口数量。统计发现,马拉松赛事网络关注的群体主要是中青年群体。2011—2018年,20~49岁群体占比达89%。一般而言,中青年人口数量越多,通过网络搜索马拉松赛事信息的可能性越大,赛事关注度就越高。丁鑫等[14]认为,不同年龄段人口对网络认知存在一定差异。本文假设中青年人口数量与区域马拉松赛事网络关注度呈正相关关系,以15~64岁人口占本省(区、市)人口比重表征中青年人口数量。选用这一年龄群体的主要依据有2个方面:①这一年龄群体的网络关注行为涵盖了绝大部分大众对马拉松赛事的网络关注行为,且2011—2018年《中国互联网发展状况统计报告》显示,这一年龄段的网民数量占比超过70%;②按照国家统计局对人口的分类,15~64岁被定义为中青年人口,国家统计局和大部分地方统计部门只统计了15~64岁及其前后年龄段的人口数量。

    (4) 受教育程度。从国外马拉松赛事发展规律看,参与马拉松运动的跑者受教育程度较高。国内跑者受教育程度也普遍较高。李海霞[15]调查发现,上海马拉松跑者具有大专以上文化水平的比例达到50.4%。国内知名马拉松信息平台爱燃烧2016年发布的《中国跑者调查报告》[16]显示,跑者具有本科以上学历的比例达到52%。本文假设居民受教育程度与区域马拉松赛事网络关注度呈正相关关系,以大专及以上文化程度人口占全部人口数量的比重表征受教育程度。

    为验证上述因素对马拉松赛事网络关注度的影响,本文选取以下计量模型:

    $$ \ln y_{i t}=c+\alpha_{1} \ln x_{1 i t}+\alpha_{2} \ln x_{2 i t}+\alpha_{3} \ln x_{3 i t}+\alpha_{4} \ln x_{4 i t}+\delta_{i t} $$ (4)

    式(4)中,yit表示it年百度搜索值,x1it~x4it分别表示it年人均GDP、互联网普及率、15~64岁人口比例、大专及以上文化程度人口比例,α1~α4表示各因素的影响系数,c表示常数项,δit表示随机扰动项。为消除异方差和降低数据量纲不一致带来的误差,对所有因变量和自变量取自然对数。

    本文利用Stata 14.0软件,借用Hausman检验选取最优模型,对全国和东、中、西部三大区域马拉松赛事网络关注度影响因素进行检验。假设非观测效应与解释变量不相关,比较固定效应和随机效应P值,如果P值小于0.05则拒绝假设选用固定效应,否则选用随机效应(表 4)。

    表  4  模型(4)的GLS回归结果
    Table  4.  GLS regression results of model (4)
    变量 全国(固定效应) 东部(固定效应) 中部(固定效应) 西部(随机效应)
    常数项 4.778 3*** (10.92) 5.263 5*** (6.01) 5.556 2*** (6.23) 3.476 1*** (3.03)
    人均GDP 1.227 0*** (2.75) 1.043 8*** (4.56) 1.170 1*** (2.99) 1.022 2*** (3.10)
    网络普及率 1.654 9*** (7.50) 4.175 5*** (8.03) 1.240 9*** (3.08) 1.455 9*** (3.58)
    15~64岁人口比例 -0.558 9*** (-3.40) -0.105 1 (-0.15) -0.675 6*** (-3.55) -4.875 7** (-2.47)
    大专及以上文化程度人口比例 0.378 8*** (3.77) -0.056 7 (-0.25) 0.581 1*** (3.04) 0.320 0** (3.52)
    Chi square(F) 238.37 84.25 116.22 394.95
    P > Chi square(F) 0 0 0 0
    Chi square(F)和括号内数值表示统计量值;******分别表示在1%、5%、10%水平条件下显著;由于2018年人口学特征数据还未公布,本文计算使用的是2011—2017年中国大陆31个省(区、市)的面板数据。
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    表 4可知:①在全国层面,人均GDP、网络普及率、15~64岁人口比例和大专及以上文化程度人口比例均显著影响区域马拉松赛事网络关注度。网络普及率对区域马拉松赛事网络关注度的影响最大(影响系数最大)。人均GDP和大专及以上文化程度人口比例均正向促进了区域马拉松赛事网络关注度,与本文假设一致。但15~64岁人口比例则与区域马拉松赛事网络关注度呈显著的反向关系,与本文假设不一致,可能的原因有2个方面:一方面,微博、微信的普及使中青年群体倾向于用网络新媒体搜索马拉松赛事信息;另一方面,统计发现50岁以上人口搜索马拉松赛事的百度指数呈上升趋势,未被表 4统计在内的65岁及以上人口对马拉松赛事的关注度可能影响了结果。②在三大区域层面,4个因素对东、中、西三大区域的影响程度不一。人均GDP和网络普及率对东部区域马拉松赛事网络关注度均产生了显著的正向作用,其中网络普及率对东部地区产生了较大影响,这表明随着网络普及率的提高,东部地区马拉松赛事的网络关注度将加速提升,也意味着在东部地区应充分利用这一特点,加强网络宣传推广。4个因素对中、西部地区马拉松赛事网络关注度均产生了显著影响,其中15~64岁人口比例对中、西部地区产生了显著的负向影响,且对西部地区影响更大。产生这一现象的原因除了前文分析的2个方面之外,还可能的原因是,在三大区域马拉松赛事网络关注度增速较为接近的情况下,15~64岁人口比例变化趋势有显著差异。2011—2017年,西部地区15~64岁人口比例年均下降0.36%,而东、中部地区则分别下降了0.70%和0.46%,这使得西部地区中青年人口比例对马拉松赛事网络关注度的影响更为显著。此外,受教育程度的提高显著提升了中、西部地区马拉松赛事网络关注度,因此,马拉松赛事运营方应对中、西部地区高学历者给予重视。

    (1) 我国马拉松赛事网络关注度的时间序列特征明显。从总体而言,随着时间的推进,大众对马拉松赛事相关信息的网络关注度呈上升趋势,但近年来增速有所放缓。具体而言,使用手机等移动端关注马拉松赛事所占的比例越来越高,但最近3年大众对马拉松赛事网络关注度的增速明显放缓,边际递减效应凸显,赛事发展进入平稳期。大众对马拉松赛事的网络关注度存在季节效应(春、秋两季),1月、11月和4月增速最快。大众越来越关注马拉松赛事的中签和报名信息,这2类信息关注度的年均增幅分别达到14.1%和13.6%,位居所有赛事信息关注度增幅的前2位。国际田联授予标牌的马拉松赛事网络关注度总体保持上升趋势,近年来呈高位振荡态势,其中北京马拉松赛的网络关注度最高,上海马拉松、厦门马拉松等赛事紧随其后。

    (2) 我国马拉松赛事网络关注度的空间特征差异明显。从总体而言,各省域对马拉松赛事的网络关注度呈上升趋势,但关注热度趋缓。马拉松赛事网络关注度排名前5位的省(区、市)是广东、北京、江苏、浙江、上海。全国各省(区、市)之间马拉松赛事的网络关注度差异有缩小趋势。东部和西部马拉松赛事网络关注度的非均衡性较为显著,中部则较为均衡。东、中部地区马拉松赛事网络关注度的非均衡程度有加强趋势,西部地区有减弱趋势。

    (3) 地方经济发展水平、网络普及率、中青年人口比例、大专及以上文化人口比例均影响了区域马拉松赛事网络关注度。除中青年人口比例外,其余各因素均正向影响了马拉松赛事网络关注度,网络普及率的影响效果最大。4大因素均显著影响了中部和西部地区马拉松赛事网络关注度,地方经济发展水平和网络普及率对东部地区马拉松赛事网络关注度产生显著的正向影响,但中青年人口比例、大专及以上文化人口比例对东部地区影响不显著。

    (1) 加强网络平台宣传与推广。①扩大网络宣传覆盖面。一方面要优化和改进赛事既有的“两微一端”(微博、微信、客户端)和官方网站,进一步丰富服务内容,将大众需求与服务内容有效结合,增强服务实效;另一方面要强化与马拉松专业信息平台(如爱燃烧、马拉马拉、跑吧网、《跑者世界》杂志等)的合作,通过专栏介绍赛事特点、赛事活动、赛事人物等形式进行宣传推广。②突出网络宣传推广的侧重点。针对北京马拉松、上海马拉松等网络关注度较高的赛事,应以增强跑者黏性为目标,突出赛事服务和赛事品牌;针对其他关注度较低的马拉松赛事,应以提高大众对赛事认知为目标,借助视频、名人跑者等宣传自身优势与特色。③针对季节效应,赛事主办方可在春、秋两季,尤其是4月和11月加大宣传推广,实时发布赛事动态和最新活动,获得大众关注。

    (2) 强化对重点人群、重点区域的宣传推广。①加强与重点群体的互动。一方面,可通过移动互联网媒介如移动视频终端,与面向中青年群体的App合作,向这类重点人群宣传推广马拉松赛事各类信息;另一方面,建议在线上与青少年喜爱的综艺节目进行合作,在线下开展多种形式的赛事系列活动,如面向青少年群体开展5 km、10 km跑等基础性赛事。②明晰各区域宣传推广的重点。鉴于地方经济发展水平和网络普及率对东部地区的影响更为显著,建议赛事宣传推广应首先以东部地区为重点,其次是网络关注度较高的中西部地区,如四川、河南、湖北等。东部地区核心跑者较多,可借助核心跑者的示范效应,通过核心跑者讲述跑步历程、与知名跑团合作等形式加强赛事推广。中西部地区可借助知名人物的渗透效应,通过名人参与马拉松赛事等形式强化赛事推广。重视对高等院校、大中型企业内的高学历群体的宣传推广。

    (3) 提升马拉松赛事服务水平和质量。①针对大众较为关注赛事交通这一现象,应着力做好赛前和赛后公共交通接驳服务,增加公共交通运力,制订预案。②针对大众较为关注PB这一现象:一方面,主办方在赛道设置上应尽量为跑者创造PB提供条件,如减少折返点、降低爬升距离等;另一方面,赛事运营方可通过移动终端推送马拉松训练方案和计划、开设马拉松训练营提升跑者成绩。③针对大众较为关注网络直播这一现象,建议主办方与移动直播新媒体、线上马拉松App在资源、数据、信息等方面开展深度合作,全方位、多维度曝光马拉松赛事。

  • 图  1   2011—2018年马拉松赛事网络关注度的演进趋势

    Figure  1.   Evolution trend of marathon network attention from 2011 to 2018

    图  2   2012—2018年马拉松赛事网络关注度弹性系数变化趋势

    Figure  2.   Tendency of elasticity coefficient of network attention in marathon events from 2012 to 2018

    图  3   2011—2018年马拉松赛事月度网络关注度均值及年均增长率

    Figure  3.   The monthly and annual growth rate of marathon network attention from 2011 to 2018

    图  4   2011—2018年各省(区、市)马拉松赛事网络关注度均值

    Figure  4.   Mean network concern of marathon events in provinces from 2011 to 2018

    图  5   2011—2018年三大区域马拉松赛事网络关注度均值变化趋势

    Figure  5.   Trends of the mean network attention of the three regional marathon events from 2011 to 2018

    表  1   2011—2018年马拉松赛事相关信息关注度的变化情况

    Table  1   Change of information attention of marathon events from 2011 to 2018

    年份 报名 中签 跑鞋 交通 赛道 补给 网络直播 PB 奖金
    2011 1 271 1 170 1 318 4 668 1 299 1 218 1 567 2 141 1 274
    2012 1 907 1 792 1 994 5 701 1 787 1 644 2 177 2 653 1 910
    2013 1 760 1 638 1 916 4 687 1 633 1 485 2 138 2 593 1 744
    2014 2 158 2 013 2 384 4 467 1 993 1 822 2 611 3 110 2 099
    2015 2 856 2 775 3 245 4 736 2 637 2 441 3 271 4 069 2 727
    2016 3 115 3 065 3 380 4 576 2 893 2 692 4 326 4 310 2 991
    2017 3 023 3 030 3 239 4 318 2 829 2 621 3 794 4 310 2 922
    2018 3 107 2 945 3 112 4 209 2 886 2 673 3 368 4 449 3 023
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    表  2   2011—2018年国际田联授予标牌的马拉松赛事网络关注度变化情况

    Table  2   The change of network attention of the marathon events granted by IAAF from 2011 to 2018

    赛事 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2014—2018年均值
    北京马拉松 256 484 659 853 910 854 906 1 008 906
    厦门马拉松 305 386 488 598 831 698 748 579 691
    上海马拉松 183 297 580 727 794 733 741 675 734
    重庆马拉松 99 156 190 339 387 342 336 371 355
    东营马拉松 21 93 123 120 164 156 204 160 161
    兰州马拉松 202 240 314 359 304 338 343 418 352
    广州马拉松 398 589 479 639 605 781 546 610
    扬州马拉松 89 151 200 243 333 338 339 296 310
    太原马拉松 148 112 148 142 215 230 232 230 210
    衡水湖马拉松 115 72 70 109 116 99 111 101
    杭州马拉松 129 193 273 495 637 632 534 588 577
    深圳马拉松 269 432 602 483 576 424 503
    大连马拉松 99 116 90 158 243 298 334 311 269
    合肥马拉松 205 248 222 213 201 218
    注:广州马拉松和衡水湖马拉松自2012年开始,深圳马拉松自2013年开始,合肥马拉松自2014年开始,此前的百度搜索值极低,未统计,用“—”表示。
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    表  3   2011—2018年马拉松赛事网络关注度的地理集中度指数及区域内非均衡程度

    Table  3   Geographical concentration index and regional disequilibrium degree of marathon network concern from 2011 to 2018

    年份 地理集中度指数 省际非均衡程度 区域内非均衡程度
    东部 中部 西部
    2011 0.193 3 0.397 8 0.273 0 0.140 5 0.444 1
    2012 0.196 9 0.449 3 0.311 7 0.138 2 0.436 2
    2013 0.196 5 0.443 6 0.311 1 0.125 4 0.455 0
    2014 0.198 1 0.465 1 0.322 7 0.148 6 0.451 1
    2015 0.203 8 0.535 8 0.372 6 0.161 2 0.478 8
    2016 0.201 0 0.503 0 0.378 1 0.173 4 0.506 9
    2017 0.200 2 0.492 7 0.373 1 0.165 4 0.478 0
    2018 0.201 1 0.503 5 0.381 6 0.204 8 0.444 1
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    表  4   模型(4)的GLS回归结果

    Table  4   GLS regression results of model (4)

    变量 全国(固定效应) 东部(固定效应) 中部(固定效应) 西部(随机效应)
    常数项 4.778 3*** (10.92) 5.263 5*** (6.01) 5.556 2*** (6.23) 3.476 1*** (3.03)
    人均GDP 1.227 0*** (2.75) 1.043 8*** (4.56) 1.170 1*** (2.99) 1.022 2*** (3.10)
    网络普及率 1.654 9*** (7.50) 4.175 5*** (8.03) 1.240 9*** (3.08) 1.455 9*** (3.58)
    15~64岁人口比例 -0.558 9*** (-3.40) -0.105 1 (-0.15) -0.675 6*** (-3.55) -4.875 7** (-2.47)
    大专及以上文化程度人口比例 0.378 8*** (3.77) -0.056 7 (-0.25) 0.581 1*** (3.04) 0.320 0** (3.52)
    Chi square(F) 238.37 84.25 116.22 394.95
    P > Chi square(F) 0 0 0 0
    Chi square(F)和括号内数值表示统计量值;******分别表示在1%、5%、10%水平条件下显著;由于2018年人口学特征数据还未公布,本文计算使用的是2011—2017年中国大陆31个省(区、市)的面板数据。
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-03-17
  • 修回日期:  2019-10-13
  • 发布日期:  2020-08-14
  • 刊出日期:  2020-08-14

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