Physical Activity Action and Strategies on Health Promotion for Rural Women: The Action Research on Women's Health Promotion in J Village in Qingyuan, Guangdong Province
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摘要: 体育是促进健康的重要方式，然而现实中农村妇女健康状况令人忧虑，其体育参与也面临层层障碍。为消除农村妇女体育参与的困境，探索体育促进农村妇女健康的行动策略，以女性主义身体理论为指导，以广场健身舞为干预手段，对广东省清远市J村妇女进行健康促进的体育行动研究。发现：体育不仅能使农村妇女的健康状况得到改善，更能促进其健康生活方式的形成、自我认同的加强、社会支持的增多。认为：体育的健康行动策略需从“自我关注的提升”“自由的获得”“身体的掌控”“网络的构建”等4个方面进行规划，使农村妇女运动的主体性得以释放与满足，实现农村妇女的全面健康。Abstract: Physical activity is an important way to promote health. In reality, the health status of rural women's is still a big issue, and their activity participation faces various predicaments. In order to eliminate the obstacles of rural women's sports participation and find out effective ways to promote rural women's health through phyaical activity, this study, guided by feminist body theory, applied square fitness dance as an intervention methodand conducted an action research on the health promotion for women in J village, Qingyuan, Guangdong Province. The study found that physical activity can not only improve the health status of rural women's, but also promote the cognition of healthy lifestyles, strengthen self-identification, and increase social support. The strategies of sports participation(action) for rural women should focus on women's subjectivity in self-promotion, freedom, self-control of the bodies, and network construction, in doing so to contribute to the wellbeing of rural women in China.
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Keywords:
- rural women /
- health promotion /
- action research /
- body /
- empowerment
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《“健康中国2030”规划纲要》指出，健康是促进人的全面发展的必然要求，是经济社会发展的基础条件[1]。体质是健康的重要组成部分，国民体质发展水平是国家综合国力和竞争力，以及社会文明和进步程度的重要体现。尽管个体遗传是影响其体质水平的重要因素，但很多研究表明，遗传只为体质的发展提供可能性，体质水平更多地依赖于后天的生存环境[2-3]。2000年以来，我国出台了一系列有关区域发展的重大政策，如《西部大开发战略》《振兴东北地区等老工业基地振兴战略》《中部崛起》《国家新型城镇化》等。随着上述政策的推进，政策实施效果也开始显现，使得我国区域经济、社会、环境等多方面都发生显著变化，这些变化对国民的生活方式也产生深刻影响。因此，从理论上可以预测，上述因素的变化会引起体质状态地域分布的变化。只有充分认识国民体质区域发展的空间格局，把握区域国民体质的总体走向，才能合理地制定国民体质区域发展战略。基于此，本文借鉴区域经济研究范式[4-5]，以省域为研究尺度，选取2005年、2010年、2014年31个省、自治区、直辖市(以下称省域)的总体、城镇、乡村、男性、女性5类国民体质综合指数为数据分析指标，运用探索性空间数据分析(exploratory spatial data analysis，ESDA)方法，探索我国省域国民体质发展水平的空间特征及其格局演化，为更好地开展全民健身运动及提升国民体质水平提供理论支持。
1. 研究对象与方法
1.1 研究对象
以我国省域3~69周岁的国民体质发展水平为研究对象，以省域总体、城镇、乡村、男性、女性5类国民体质综合指数作为数据分析指标，从5个角度全面反映我国省域国民体质发展水平(数据未涵盖我国港、澳、台地区)。
1.2 研究方法
ESDA法是近年发展起来的空间统计学方法，其本质是用一系列空间数据分析方法和技术的集合，以空间关联测度为核心，通过对事物或现象空间分布格局的描述与可视化，发现空间集聚和空间异常，揭示研究对象之间的空间相互作用机制，可作为研究区域国民体质发展水平空间差异的有力工具[6]。ESDA法一般采用两步骤进行分析：首先，分析空间数据在整个系统内表现出的分布特征，即全局空间关联特征，用来判断事物或属性值在空间上是否存在聚集特性，一般用Global Moran′s I和Geary指数C测度，但Global Moran′s I在实际中被应用得更多；其次，当空间数据存在全局空间关联特征时，应进一步分析局域的空间关联特征，而Getis-Ord Gi*指数是分析局域空间关联特征的较好方法。因此，本文引入Global Moran′s I和Getis-Ord Gi*指数测度全局和局域的空间关联特征。Global Moran′s I指数用于探测整个研究区的空间关联结构模式；Getis-Ord Gi*用于识别不同空间位置上的高值簇与低值簇，即热点区(hot spots)与冷点区(cold spots)的空间分布[6-8]。
(1) Global Moran′s I指数
$$I = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {\sum\limits_{j \ne i}^n {{W_{ij}}\left( {{x_i} - \bar x} \right)} } \left( {{x_j} - \bar x} \right)}}{{{S^2}\sum\limits_{i = 1}^n {\sum\limits_{j = 1}^n {{W_{ij}}} } }} $$ (1) 式中：n为研究区内地区总数；Wij为空间权重(以区域i和区域j是否相邻设定Wij，当区域i和区域j相邻时，Wij=1；当区域i和区域j不相邻时，Wij=0)；xi和xj分别为区域i和区域j的属性；$\bar x = \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{x_x}} $ 为属性的平均值；${S^2} = \frac{1}{n}{\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{x_i} - \bar x} \right)} ^2} $为属性的方差。对Global Moran′s I结果进行统计检验，采用Z检验：
$$Z\left( I \right) = \frac{{I - E\left( I \right)}}{{\sqrt {{\mathop{\rm var}} \left( I \right)} }}, $$ (2) 式中：E(I)为数学期望；var(I)为变异数。
Global Moran′s I的取值一般为－1~1，＞0表示正相关，值接近1时表明具有相似的属性集聚在一起(即高值与高值相邻、低值与低值相邻)；＜0表示负相关，值接近－1时表明具有相异的属性集聚在一起(即高值与低值相邻，低值与高值相邻)。如果Global Moran′s I接近于0，则表示属性是随机分布的，或者不存在空间自相关[9]。
(2) Getis-Ord Gi*指数
$$ G_i^*\left( d \right) = \sum\limits_{j = 1}^n {{W_{ij}}\left( d \right){X_j}/\sum\limits_{j = 1}^n {{X_j}} } $$ (3) 为了便于解释和比较，对于Gi*(d)进行标准化处理：
$$Z\left( {G_i^*} \right) = \frac{{G_i^* - E\left( {G_i^*} \right)}}{{\sqrt {{\mathop{\rm var}} \left( {G_i^*} \right)} }} $$ (4) 式中：E(Gi*)和var(Gi*)分别为Gi*的数学期望和变异数；Xj为区域j的属性；Wij(d)为空间权重。如果Z(Gi*)为正，且显著，表明位置i周围的值相对较高(高于均值)，属高值空间集聚(热点区)；反之，如果Z(Gi*)为负，且显著，则表明位置i周围的值相对较低(低于均值)，属低值空间集聚(冷点区)[6]。本文数据来源于第2~4次国民体质监测公报[10]。
2. 结果与分析
2.1 省域国民体质发展水平的全局空间特征及演化
以我国省域2005年、2010年、2014年总体国民体质综合指数和城镇、乡村、男性、女性4种分类国民体质综合指数共5个指标15组数据为对象，运用ArcGIS10软件计算Global Moran′s I指数估计值及其相关指标(表 1)。
表 1 国民体质综合指数的Global Moran′s I值Table 1. Global Moran′s I value of national fitness in China类别 年份 I E(I) Z(I) P 总体 2005 0.284 9 －0.033 2.995 0.003 2010 0.265 0 －0.033 2.722 0.006 2014 0.270 0 －0.033 2.794 0.005 城镇 2005 0.270 8 －0.033 2.834 0.005 2010 0.252 0 －0.033 2.598 0.009 2014 0.207 0 －0.033 2.198 0.028 乡村 2005 0.146 2 －0.033 1.672 0.095 2010 0.235 5 －0.033 2.490 0.013 2014 0.347 9 －0.033 3.577 0.000 男性 2005 0.277 5 －0.033 2.926 0.003 2010 0.284 0 －0.033 2.895 0.004 2014 0.281 5 －0.033 2.910 0.004 女性 2005 0.264 7 －0.033 2.789 0.005 2010 0.210 0 －0.033 2.228 0.026 2014 0.263 8 －0.033 0.734 0.006 2.1.1 省域总体国民体质综合指数的Global Moran′s I指数分析
从表 1可知，2005年、2010年、2014年，总体国民体质综合指数的Global Moran′s I估计值为正数(0.284 9，0.265 0，0.270 0)，表明总体国民体质综合指数呈现正相关趋势，且都通过1%水平的显著性检验。这表明在此期间，我国省域总体国民体质发展水平相似地区在空间上一直呈集聚分布，且集聚程度比较稳定，即省域总体国民体质发展水平高的省域与高的省域，低的省域与低的省域在空间上呈集中分布。
已往研究表明，国民体质发展水平与所在区域的自然环境、经济发展水平等有较强的关联[2, 11]。中国幅员辽阔，区域间的自然环境存在较大差异，经济发展水平在空间上也存在集聚现象[12-13]，它们相互影响，可能是造成我国国民体质发展水平在空间上集聚分布的原因。
2.1.2 省域城乡国民体质综合指数的Global Moran′s I指数分析
新中国成立以来，由于各种因素影响，我国逐渐形成城乡“二元体制”的发展模式，城乡之间在各方面都存在较大差异。城镇与乡村成为2个职能不同、居住形式与生活方式也不同的人类居住基本形式，其人群的体质状况也有一定的差异。考察城乡居民的体质差异是以往体质调研与监测中的一个重要研究内容[14]。
从表 1可知，2005年、2010年、2014年城镇国民体质综合指数的Global Moran′s I估计值为正数(0.270 8，0.252 0，0.207 0)，且都通过5%水平的显著性检验，但具体数值趋于减小，说明城镇国民体质综合指数虽呈现正相关，但其相关度有减弱趋势。这表明在此期间，我国省域城镇国民体质发展水平相似地区在空间上呈集聚分布的特征，即城镇国民体质发展水平高的省域与高的省域，低的省域与低的省域在空间上呈集中分布，但这种空间集聚的程度呈减弱趋势。
同一时期，乡村国民体质综合指数的Global Moran′s I估计值也为正值(0.146 2，0.235 5，0.347 9)，分别通过10%、5%、1%水平的显著性检验，但具体数值逐次增加，说明乡村国民体质综合指数呈正相关，且相关度有增强趋势。这表明在此期间，我国乡村国民体质发展水平相似地区在空间上呈集聚分布特征，即乡村国民体质发展水平高的省域与高的省域，低的省域与低的省域在空间上呈集中分布，并且这种空间集聚的程度还呈增强趋势。
21世纪初，经过几十年的发展，多方面的经济指标表明，我国已经进入工业化中期阶段，随着财政实力不断壮大，工业反哺农业的能力和城市支持农村的能力明显增强。为此，2006年我国开始了建设社会主义新农村计划，中央颁布了《中共中央国务院关于推进社会主义新农村建设的若干意见》，将新农村建设的实质概括为“生产发展、生活宽裕、乡风文明、村容整洁、管理民主”，这5个方面相互联系，互为目标和方式，相互促进[15]。现阶段，由于我国区域经济社会发展差异明显，使得社会主义新农村建设需要根据不同区域的经济社会发展水平，采用5种不同建设类型(即发达类型、相对发达类型、发展中类型、相对落后类型和落后类型)逐步推进[15]。可见，社会主义新农村建设战略在具体实施过程中，非均衡性是其显著特征。居民的体质健康水平与其所处的区域经济社会发展水平密切相关，因此，社会主义新农村建设的非均衡特征，可能是促使我国省域乡村国民体质相似地区空间集聚程度近年来逐步加强的原因。
2.1.3 省域不同性别国民体质的Global Moran′s I指数分析
从表 1可知，2005年、2010年、2014年男性国民体质综合指数的Global Moran′s I估计值为正数(0.277 5，0.284 0，0.281 5)，表明男性国民体质综合指数呈现正相关趋势，且都通过1%水平的显著性检验。这表明在此期间，我国省域男性国民体质发展水平相似地区在空间上一直呈集聚分布，且集聚程度比较稳定。
同一时期，女性国民体质综合指数Global Moran′s I估计值也为正值(0.264 7，0.210 0，0.263 8)，表明女性国民体质综合指数呈现正相关趋势，分别通过1%、5%、1%水平的显著性检验。这表明在此期间，我国女性国民体质发展水平相似地区在空间上一直呈集聚分布，但从Global Moran′s I的具体数值变化看，上述的集聚程度存在上下波动的“起伏”现象。
研究[2, 16]表明，体质不仅受遗传因素、自然环境因素和社会经济因素的影响，还与个体的生活方式、体育锻炼意识与习惯等相关。省域内男性与女性居民所处的自然环境、社会经济发展水平虽然相同，但他们在生活方式、体育锻炼意识与习惯方面还存在差异。这些差异可能是促使省域男性国民体质的空间集聚程度略高于女性的原因。
2.2 省域国民体质发展水平的局域空间特征及演化
通过Global Moran′s I值分析得知，我国省域国民体质发展水平存在空间集聚现象。在此基础上，如果要进一步考察国民体质发展水平热点是否在局部空间上集聚，即哪个区域单元对全局自相关的贡献更大，以及Global Moran′s I值全局评估在多大程度上掩盖了局部不稳定时，就有必要进一步研究其内部情况[6]。本文以我国省域的总体国民体质综合指数和城镇、乡村、男性、女性4种分类国民体质综合指数为指标，分别计算2005年、2010年、2014年各省域的Getis-Ord Gi*指数，并用ArcGIS10软件将其空间化，用最佳自然断裂法(Jenks)将每个年份的局域Gi*统计量从高到低分成4类(即热点区域、次热区域、次冷区域和冷点区域)，生成我国省域国民体质发展水平热点区域演化图(4类区域所涵盖的省域变化如表 2~表 4所示)，从不同角度探索我国省域国民体质发展水平热点区域的演化规律。
表 2 我国省域总体国民体质发展水平热点区域演化Table 2. Hotspots evolution of overall national fitness at provincial areass年份 热点区域 次热区域 次冷区域 冷点区域 2005 北京、山东、江苏、上海、广西(5) 黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、天津、山西、浙江、福建、广东、海南、江西、湖北、湖南、四川、云南(15) 河北、河南、安徽、陕西、宁夏、甘肃、重庆(7) 新疆、西藏、青海、贵州(4) 2010 北京、天津、江苏、上海、浙江、广东、广西、海南(8) 内蒙古、山西、山东、福建、江西、湖北、湖南、重庆(8) 黑龙江、辽宁、河北、河南、安徽、陕西、宁夏、甘肃、新疆、四川、云南(11) 吉林、青海、西藏、贵州(4) 2014 辽宁、上海、浙江、广东(4) 北京、天津、山东、山西、江苏、福建、江西、湖北、重庆(9) 黑龙江、吉林、内蒙古、河南、安徽、湖南、广西、海南、宁夏、甘肃、四川、云南(12) 新疆、西藏、青海、陕西、贵州、河北(6) 表 3 我国省域城乡国民体质发展水平热点区域演化Table 3. Hotspots evolution of national fitness in urban and rural areas城乡 年份 热点区域 次热区域 次冷区域 冷点区域 城镇 2005 北京、山东、江苏、上海、广西(5) 黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、山西、浙江、福建、广东、江西、湖北(10) 河北、天津、河南、安徽、湖南、陕西、宁夏、甘肃、四川、重庆、云南、海南(12) 新疆、西藏、青海、贵州(4) 2010 北京、天津、江苏、上海、广东、广西(6) 内蒙古、山东、浙江、福建、江西、海南、湖北、重庆(8) 黑龙江、辽宁、河北、安徽、山西、陕西、宁夏、甘肃、四川、云南、湖南(11) 吉林、河南、新疆、西藏、青海、贵州(6) 2014 辽宁、北京、江苏、上海、浙江、广东(6) 天津、山东、山西、福建、江西、湖北、重庆(7) 黑龙江、吉林、内蒙古、河南、安徽、湖南、宁夏、甘肃、四川、云南、广西、海南(12) 新疆、西藏、青海、贵州、陕西、河北(6) 乡村 2005 山东、江苏、上海、江西、湖南、重庆(6) 黑龙江、辽宁、内蒙古、河北、天津、河南、广西、海南、四川、云南(10) 吉林、北京、浙江、福建、广东、安徽、湖北、山西、陕西、宁夏、甘肃(11) 新疆、西藏、青海、贵州(4) 2010 江苏、上海、浙江、广东、广西、海南、重庆(7) 黑龙江、内蒙古、天津、山东、福建、江西、湖南、四川、云南(9) 辽宁、北京、山西、陕西、宁夏、甘肃、新疆、河南、湖北、安徽(10) 吉林、河北、青海、西藏、贵州(5) 2014 上海、浙江、广东(3) 辽宁、山东、江苏、河南、湖北、福建、江西、广西(8) 黑龙江、吉林、内蒙古、北京、天津、山西、宁夏、甘肃、安徽、湖南、海南、重庆、云南(13) 新疆、西藏、青海、贵州、四川、陕西、河北(7) 表 4 我国省域男性、女性国民体质发展水平热点区域演化Table 4. Hotspots evolution of national fitness of male and female at provincial areas性别 年份 热点区域 次热区域 次冷区域 冷点区域 男性 2005 山东、江苏、上海、江西、广西(5) 辽宁、北京、浙江、福建、广东、海南、湖北、湖南、云南(9) 黑龙江、吉林、天津、内蒙古、河北、河南、安徽、山西、陕西、宁夏、甘肃、四川、重庆(13) 新疆、西藏、青海、贵州(4) 2010 江苏、上海、广东、广西、海南(5) 北京、天津、山东、浙江、福建、江西、湖北、湖南、重庆(9) 黑龙江、辽宁、内蒙古、河北、山西、陕西、宁夏、甘肃、新疆、安徽、四川、云南(12) 吉林、河南、青海、西藏、贵州(5) 2014 广东、上海(2) 辽宁、北京、山东、山西、江苏、浙江、江西、湖北、重庆(9) 黑龙江、吉林、内蒙古、天津、河南、安徽、福建、宁夏、甘肃、四川、云南、湖南、广西、海南(14) 新疆、青海、西藏、河北、陕西、贵州(6) 女性 2005 内蒙古、北京、山东、江苏、上海、浙江、广西(7) 黑龙江、吉林、辽宁、天津、山西、宁夏、福建、广东、江西、湖北、湖南、四川、重庆、云南(14) 河北、河南、安徽、陕西、甘肃、海南(6) 新疆、西藏、青海、贵州(4) 2010 北京、江苏、上海、浙江、广东、广西(6) 内蒙古、天津、山东、福建、江西、湖南、重庆、海南(8) 黑龙江、吉林、辽宁、河北、山西、陕西、宁夏、甘肃、新疆、四川、云南、河南、湖北、安徽(14) 青海、西藏、贵州(3) 2014 辽宁、北京、上海、浙江、广东(5) 吉林、天津、山东、山西、江苏、福建、江西、河南、湖北、重庆(10) 黑龙江、内蒙古、河北、陕西、宁夏、甘肃、四川、云南、安徽、湖南、广西、海南(12) 新疆、青海、西藏、贵州(4) 2.2.1 总体国民体质发展水平的热点区域及其演化分析
从表 2可知：2005年我国省域总体国民体质发展水平分别在华北(北京)、华东(山东、江苏、上海)和华南(广西)形成3个热点区域。到2010年，3个热点区域的极化作用都在增强，带动周边区域共同提高。华北热点增加了天津；华东增加了浙江，但山东退出热点；华南增加了广东和海南。到2014年，这种增强的极化作用态势并未延续，反而减弱。华北热点消失(北京和天津同时退出)，华东的江苏退出，华南的广西和海南直接退至次冷区域(随着广西退出热点区域，广阔的中、西部地区已再无热点)。与此同时，在东北地区形成1个新热点(辽宁)。就整体而言，2005—2014年，我国省域总体国民体质发展水平动态变化热点区域的空间格局呈微调状态，但热点区域的极化作用呈现“从增强到减弱”的发展态势。
此外，2005—2014年，次热区域显著减少，且减少的省域主要集中于西部和北部地区。到2014年，西部12个省域中已有11个处于冷点或次冷区域(重庆反而在2010年跃升为次热区域)。这表明我国西部地区总体国民体质发展水平较为落后，提高西部地区国民体质水平应是今后我国区域国民体质发展战略的重点。另外，上海的国民体质发展经验值得大家关注，其总体国民体质发展水平长期处于热点区域。因此，上海可作为我国省域国民体质发展的“标杆”。相反，西部的西藏、青海和贵州的国民体质发展应引起重视，其总体国民体质发展水平长期处于冷点区域。
个体的体质除了受遗传因素影响外，还受其他多种因素影响，如经济、社会发展水平，居民的生活方式，自然环境等[2]。从我国省域总体国民体质发展水平动态变化热点区域的演化轨迹上可以发现，区域自然环境中的气候类型和降水量多少可能是影响所在地区个体体质状况的2个重要因素。例如，2005—2014年，总体国民体质发展水平动态变化热点区域基本都处在温带季风气候和亚热带季风气候区，且年均降水量都在800 mm以上。处于温带大陆性气候与高原气候和高山气候且年均降水量小于600 mm的区域，其总体国民体质发展水平基本处于冷点或次冷区域。应引起重视的是贵州省，其同样位于亚热带季风气候区，且年降水量超过1 000 mm，所在区域的自然条件相对优越，但其总体国民体质发展水平却长期处于冷点。这可能与贵州省经济、社会发展均较为落后有关。
2.2.2 城乡国民体质发展水平的热点区域及其演化分析
(1) 城镇国民体质发展水平的热点区域及其演化。从表 3可知，我国省域城镇国民体质发展水平的热点区域演化轨迹与总体国民体质发展水平较为相似。2000—2005年，城镇国民体质发展水平的热点区域与总体国民体质发展水平完全一样，也形成了3个热点，分别是华北(北京)、华东(山东、江苏、上海)、华南(广西)。到2010年，华北和华南的热点涵盖范围在扩大，而华东的热点区域在缩小(山东退出)，但热点区域的空间格局基本没变。到2014年，城镇国民体质热点区域的空间格局出现较大变化，东北的辽宁“一枝独秀”，在东北地区形成1个新热点，从而改变了原有的“三热点”的空间格局。
2013年，辽宁省承办了第十二届全运会。为了迎接这项国内规模最大的体育盛会，第十二届全运会组委会、辽宁省体育局倡导“全民健身、共享全运”，组织了一系列的群体活动为全运会预热。例如，举办了“‘全民健身、共享全运’2012年辽宁省迎全运庆新春全民健康跑活动”“辽宁省全民健身运动会”“‘迎全运、爱家乡、建辽宁’第二届滨海沿河快乐骑行接力赛”“沈阳市启动百万市民迎全运健康跑活动”等[17-20]，吸引了众多社会各界的群众体育爱好者参与其中。同时，加强社会体育指导员的培训工作，建设“群众身边的场地”，为居民健身提供科学指导和体育场地[21]。可能正是上述的各项活动和措施，激发了辽宁省群众的健身热情，从而扭转了辽宁城镇国民体质下滑趋势，使得城镇国民体质发展水平得到较大提高。2005—2014年，城镇国民体质发展水平都处于热点区域的有北京、江苏和上海3个省域；都处于冷点区域的有新疆、西藏、青海、贵州4个省域，均处于西部地区。
(2) 乡村国民体质发展水平的热点区域及其演化。与总体、城镇国民体质发展水平的热点区域演化轨迹不同，乡村国民体质发展水平的热点区域演化表现出其独有特征。从表 3可知：2005年共形成两大热点区域，其中一个位于中、西部地区(江西、湖南、重庆)，另一个由东部的山东、江苏、上海组成。到2010年，热点区域的重心明显向南迁移。山东已退出东部热点区域，而浙江发展迅速，由次冷直接跃升为热点；中部、西部热点区域开始出现萎缩(只有重庆保留)；在华南地区出现1个新热点(广西、广东、海南)。到2014年，随着重庆退出热点区域，中国的中部、西部广大地区乡村国民体质已再无热点区域；余下的2个热点区域所涵盖的范围也呈缩小态势。整体而言，北部地区的乡村国民体质呈下降趋势(冷点和次冷区域逐渐增加)，热点区域的重心明显向南迁移，南北乡村国民体质差距逐渐拉大。
(3) 城乡国民体质发展水平的热点区域及其演化的对比分析。对比我国省域城乡国民体质发展水平的热点区域演化轨迹可以发现，2005年中部、西部乡村国民体质发展水平位于热点或次热区域的省域明显多于城镇(表 3)。这说明2000—2005年中部、西部省域乡村国民体质发展优于城镇。到2010年，中部、西部省域乡村国民体质发展优势虽然存在，但乡村国民体质发展水平开始下降，使得中部、西部省域城乡国民体质发展水平的差距趋于缩小。到2014年，随着中部、西部省域乡村国民体质发展水平的进一步下降，城乡国民体质发展处于“低水平均衡”态势。
此外，东部省域的乡村国民体质发展水平得到快速提高，由2005年的“乡村落后于城镇”发展为两者在“较高水平的均衡”。特别值得关注的是上海，其城乡国民体质发展水平一直呈“高水平均衡”的发展态势。
2.2.3 省域不同性别国民体质发展水平的热点区域及其演化分析
尽管区域内男性与女性所处的经济社会发展水平、自然环境等因素一样，但由于体质还会受个体遗传、生活方式、体育锻炼意识等因素影响；因此，相同区域内男性与女性的体质发展水平也可能表现出较大差异。
(1) 男性国民体质发展水平的热点区域及其演化。从表 4可知：2000—2005年，男性国民体质发展水平在华东(山东、江苏、上海、江西)和华南(广西)各形成1个热点。次热区域也主要集中在华东、华中和华南地区，男性国民体质发展水平形成了“南高北低”的空间格局。到2010年，热点区域的空间格局出现变化。华南地区热点极化作用在增强，使得广东、海南同时跃为热点；华东地区热点极化作用在减弱(山东退出)；热点区域的重心趋于向南迁移，“南强北弱”的空间格局更加明显。到2014年，之前保留的两大热点的极化作用同时减弱，涵盖范围进一步缩小。华东地区的热点只剩上海，华南地区的热点也只剩广东。
(2) 女性国民体质发展水平的热点区域及其演化。从表 4可知：2000—2005年，女性国民体质发展水平形成4个热点区域，其中华东地区热点区域涵盖面最大，由山东、江苏、上海和浙江4个省域组成；同时，全国还有近一半的省域属于次热区域(14个)。这说明女性国民体质发展水平在此期间得到较大幅度提高。到2010年，随着内蒙古热点的退出，余下的3个热点的空间格局基本未改变，但各热点的极化作用并不一致。华东地区热点的极化作用在减弱(山东退出)，华南地区热点在增强(广东跃升为热点)。同时，随着东北、西南等地区的女性国民体质发展水平的下降，冷点或次冷区域快速增加(由10个省域增加为17个)。2014年，原有的3个热点区域依然保留，但华东、华南地区的热点极化作用同时减弱。与此同时，在东北反而形成1个新热点(辽宁)。从具体省域看，北京、上海、浙江3个省域的女性国民体质发展水平在2005—2014年间始终处于热点区域，表明这3个省域的女性国民体质发展基础较好；而西藏、青海、贵州3个省域则一直处于冷点区域。
(3) 男性、女性国民体质发展水平的热点区域及其演化的对比分析。对比男性、女性国民体质发展水平的热点区域演化轨迹可以发现，2000—2005年，北方女性国民体质发展水平明显高于男性，而南方则较为均衡。例如，北方女性国民体质发展水平在北京和内蒙古形成2个热点，同时围绕这2个热点周围还形成了较大范围的次热区域，如东北三省、天津、山西、宁夏等。反观北方的男性国民体质发展水平，上述省域基本处于次冷区域。南方各省的男性、女性国民体质发展水平发展相对均衡，多数省域的男性、女性国民体质发展水平属于相同类型。到2010年，北方女性国民体质发展水平趋于下降，相对于男性，其优势已不太明显。南方的男性、女性国民体质发展水平则更趋于均衡。2014年，北方的女性国民体质发展水平又开始呈现高于男性的趋势，增加了1个热点(辽宁)。同时，南方的男性、女性国民体质发展水平原有均衡发展的空间格局开始分化，女性国民体质发展水平略高于男性。整体而言，男性、女性国民体质发展水平在北方呈“非均衡”动态变化特征，而在南方则有从“均衡”向“非均衡”动态发展的趋势。
3. 结论
(1) 省域国民体质发展水平的全局空间特征及其演化表现为：省域5类国民体质发展水平一直存在空间集聚现象，但集聚程度的变化趋势并不一致；总体国民体质发展水平的集聚程度比较稳定；城镇与乡村，男性与女性国民体质发展水平的集聚程度的变化趋势互为相反(即城镇国民体质发展水平在逐步减弱，而乡村在逐步加强；男性国民体质发展水平由加强转为减弱，女性则由减弱转为加强)。
(2) 省域国民体质发展水平的局域空间特征及其演化表现为：①总体国民体质发展水平热点区域的空间格局呈微调状态，但热点区域的极化作用呈现“从增强到减弱”的发展态势；西部地区总体国民体质发展水平较为落后，提高西部地区国民体质水平应是今后我国区域国民体质发展战略的重点；上海可作为我国省域国民体质发展的标杆。②城镇国民体质发展水平热点区域的空间格局变化较为剧烈，已由“三热点”演化为“四热点”；北部地区的乡村国民体质呈下降趋势(冷点和次冷区域逐渐增加)，使得热点区域的重心明显向南迁移，南北乡村国民体质差距逐渐拉大；城乡对比发现，中、西部省域由早期“乡村优于城镇”的态势逐渐演化为城乡均处于“低水平均衡”的态势，而东部省域则逐渐由“乡村落后于城镇”演化为两者均在“较高水平的均衡”，上海城乡国民体质一直呈“高水平均衡”的发展态势。③男性国民体质发展水平朝着“南高北低”的空间格局发展，而女性国民体质发展水平在东北区域呈“下降再提高的波浪式”发展态势，在西南区域则一直朝下降的趋势发展；不同性别对比发现，在北方，男、女国民体质发展水平呈“非均衡”(女性优于男性)特征，而在南方，两者由“均衡”逐渐向“非均衡”(女性高于男性)方向转变。
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图 4 行动中后期交流互动增多
Figure 4. Communication and interaction increased in the middle and later stages of the action
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图 6 行动中后期男女老少都加入锻炼
Figure 6. All ages involved in sports in the middle and later stages of the action
表 1 行动研究对象的一般信息
Table 1 Information of action research participants
编号 年龄/岁 婚育状况 受教育程度 月收入/元 歌舞队成员 F01 45 已婚已育 初中 无 否 F02 41 已婚已育 小学及以下 ＜2 000 是 F03 44 已婚已育 初中 ＜2 000 是 F04 45 已婚已育 小学及以下 ＜2 000 否 F05 46 已婚已育 初中 无 否 F06 48 已婚已育 初中 无 是 F07 44 丧偶 小学及以下 ＜2 000 否 
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表 2 农村妇女广场健身舞行动方案
Table 2 Action plan of square fitness dance promotion for rural women
阶段划分 时间安排 行动具体任务 第1阶段
（准备阶段）2019年3—6月 1.问题的诊断：通过走访调查了解农村妇女的健康状况、体育参与态度、体育文化生活方式，揭示农村社区体育文化氛围、体育资源存在的问题等
2.选定行动对象
3.测量行动对象的综合健康情况（问卷）
4.测量行动对象的体质信息，主要包括身高、体质量、体脂率及体质量指数（BMI）
综合健康问卷和体质信息的测量安排在行动初期和行动结束，用于体育干预前后行动对象的健康状况、体质信息的比较第2阶段
（实施与反思阶段）2019年7—9月 1.体育干预
（1）干预内容的确定：选用广场健身舞作为干预手段。理由：①广场健身舞具有健身、健心、健美的功能，在城市妇女群体中非常流行。前人研究也发现对于妇女群体，它不仅可增强体质、增进健康、缓解压力、消除不良情绪，还可促进人们的社会交往，建构自我认同以及提升自我价值。②瑶族村寨有歌舞的传统，在与镇政府工作人员前期沟通时，他们表达了希望创编一套有瑶族特色的健身舞以便在村民中推广的意愿。③广场健身舞简单易学，准入门槛低，不受环境、场地、年龄等条件限制，是适合女性初级健身者的方式。④研究者具有专业舞蹈基础，在行动研究中研究者兼具研究者与实践者身份，可以消除与农村妇女之间身份、地区隔阂，以便更好地融入她们的日常生活，使农村妇女在行动过程中敞开心扉，以主体性身份发声
（2）干预内容的安排：共计25次。根据农村妇女的认知与技能水平，将干预内容分2个时间段实施：①前2周+1 d，共15次（14次教学活动，1次成果展示），教学时间为每天20：00—22：00，学习内容为2套初级难度的广场健身舞（《万树繁花》和自编的《瑶歌一唱亲上亲》）；②后10周，共10次（6次教学活动，2次体育健康知识座谈与讨论会，成果展示和集体游戏各1次），教学时间为每周六20：00—22：00，学习2套中高级难度的广场健身舞（《天蓝蓝》和《最美的中国》）
2.观察：包括直接观察和间接观察。观察方式分为即时性观察、照片、录像。观察维度：①身体表现，如课上的气色、状态，运动技术水平；②参与态度，如课上积极性，课下参与运动交流、讨论以及“打卡”情况；③情意表现与合作，如课上、课下行动对象的互动交往情况，上课的情绪表现、与她人合作情况等；④灵光点，如与本文相关的有意思或出乎意料的事情
3.访谈
（1）正式访谈：主要以个人深度访谈为主。访谈内容：行动对象对自我健康状况的认知；行动对象体育参与态度、体育参与的身体体验；行动对象对家庭关系（夫妻关系、亲子关系）、社会关系的认知；行动对象的健康意识与行为；行动对象的生活方式变化；行动对象对自我意识、权利意识、身体解放意识的认知。个人深度访谈主要在行动初期、中期和后期不定时进行
（2）非正式访谈：主要是在课下与行动对象就教学情况进行闲聊、效果询问或让行动对象提建议等第3阶段
（后期追踪）2019年10月 行动研究结束后1个月，继续对行动对象进行跟踪，以了解其退出后身体、运动习惯的变化等情况
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表 3 行动对象量化数据评估
Table 3 Evaluation table of quantitative data of action participants
编码 测试年月 身高/cm 体质量/kg 体脂率/% BMI
/(kg·m-2)综合健康得分 F01 2019-07 160 68.8 34.5 26.9 501 2019-10 61.3 32.9 24.2 506 F02 2019-07 155 59.3 39.5 24.6 528 2019-10 54.2 30.8 24.2 562 F03 2019-07 158 65.4 33.3 25.5 503 2019-10 63.6 32.6 26.1 545 F04 2019-07 153 70.2 40.7 29.2 495 2019-10 67.5 37.1 26.8 503 F05 2019-07 156 62.2 30.1 25.6 486 2019-10 58.8 30.2 22.6 490 F06 2019-07 160 69.7 33.4 27.2 473 2019-10 65.2 30.2 24.6 487 F07 2019-07 160 57.8 30.2 22.6 507 2019-10 56.4 29.1 21.2 510
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表 4 农村妇女行动前后测量数据配对样本t检验结果
Table 4 Paired sample t test of measured data of participants before and after the action
组别 综合健康得分 体质量/kg 体脂率/% BMI/(kg·m-2) 行动前 499±17.25 64.77±5.09 34.53±4.16 25.94±2.10 行动后 514±28.19 61.00±4.81 31.84±2.69 24.24±1.92 t -2.63 4.70 2.40 3.31 P 0.039* 0.003* 0.053 0.016* 注：n=7；数据以平均数±标准差形式表示；*表示P＜0.05。
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