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2025 , Vol. 45 >Issue 11: 80 - 88

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.11.008

The Spatiotemporal Distribution Characteristics of Sports Service Facilities in the Urban Agglomeration in the Middle Reaches of the Yangtze River and Its Influencing Factors

  • QI Libin , 1 ,
  • LIU Yingli 2 ,
  • SU Ling , 1, ※
Expand
  • 1. School of Physical Education，Hunan University of Finance and Economics，Changsha 410205，Hunan，China
  • 2. School of Physical Education，Hunan Agricultural University，Changsha 410128，Hunan，China

Received date: 2025-05-16

  Revised date: 2025-09-28

  Online published: 2025-12-23

Fold

Abstract

The optimal allocation of sports service facilities is an important support for implementing the "Healthy China" strategy and the equalization of public services. Based on the POI data of 31 prefecture-level cities in the Central Yangtze River Urban Agglomeration from 2014 to 2023, this study comprehensively employs kernel density estimation, spatial autocorrelation and optimal geographic detector methods to reveal the spatio-temporal differentiation characteristics and influencing factors of the configuration level of sports service facilities. The results show that: 1) The configuration level of sports service facilities in the urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River has increased from 0.179 to 1.225, and the total number of facilities has jumped from 2693 to 18436, showing a continuous growth trend and forming a gradient pattern of "Greater Nanchang Metropolitan Area > Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Metropolitan Area > Wuhan Metropolitan Area". The nuclear density curve shifts to the right and the height of the main peak decreases, reflecting that the spatial distribution is gradually becoming more balanced. However, there is still trailing lag in peripheral cities such as Ji 'an and Tianmen. 2) The types of sports service facilities show a "pyramid-shaped" differentiation, with fitness centers and billiard halls having the highest density. The spatial distribution presents a "core-edge" pattern. The global Moran's I value ranges from -0.043 to -0.132, showing a significant spatial negative correlation. 3) Social and economic development factors have the strongest impact on the configuration level of sports service facilities, while traffic carrying capacity and environmental quality factors have relatively weak influences on it. Moreover, the level of urbanization and the accessibility of the road network have the strongest explanatory power. In the future, the configuration level of sports service facilities should be enhanced in a coordinated manner from multiple dimensions, including promoting social and economic development, optimizing urban spatial layout and transportation networks.

Key words： sports service facilities; configuration level; spatio-temporal differentiation; the urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River

Cite this article

QI Libin , LIU Yingli , SU Ling . The Spatiotemporal Distribution Characteristics of Sports Service Facilities in the Urban Agglomeration in the Middle Reaches of the Yangtze River and Its Influencing Factors[J]. Economic geography, 2025 , 45(11) : 80 -88 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.11.008

体育服务是响应公众运动健康需求和全民健身公共服务体系提质增效的关键支撑。体育服务设施的配置水平，是其地理供给与人口需求匹配效能的显著表征，构成了评估“健康中国”战略下公共服务空间公平性、推进健康福祉全民可及的关键标尺[1]。“健康中国”战略（2016—2030）明确提出“以健康为中心”的发展理念，要求通过公共服务均等化提升全民健康水平，需在城市管理中解决以人均设施数量失衡为代表的体育服务设施分布失衡问题[2]。据《体重管理指导原则》预测，若不采取有效干预，2030年我国成人超重肥胖率将攀升至70.5%，映射了健康干预的紧迫性。事实上，夯实体育服务设施基础、提升人均体育设施拥有率是预防疾病、增强体质的关键手段，但是体育服务设施空间分布失衡与全民健康需求激增的矛盾日益突出[3]。作为健康干预的核心载体，体育服务设施的地理可及性与功能多样性直接影响居民的运动行为选择，进而决定公共健康目标和服务均等化的实现效能[4]。为此，科学解析体育服务设施配置水平的时空分异特征及其影响因素，进而优化设施布局、推进均等化配置，已成为“健康中国”战略与服务设施均等化的重要议题，可为解决城市管理中体育服务公平性问题提供理论支撑。
体育服务设施指以满足公众运动健康需求为核心的专业化场地。国内外学者基于地理学、规划学和体育学等多学科视角，围绕体育服务设施配置展开了诸多讨论。在配置水平测度上，现有研究多从国家、省、市、县和社区等尺度展开，基于专项设施视角，探讨网球、滑雪场和羽毛球馆等单一设施的总量水平，或相对指标如人均或地均设施配置水平[5-7]；立足国土空间规划，分析体育用地、广场用地和公园绿地等健身用地供给状况[8]；构建多维评价体系，考察人力资源、体育设施和资金投入等综合配置效率[9]。在空间分异特征上，现有研究多采用探索性数据分析、基尼系数、核密度估计和洛伦兹曲线等方法[10-11]，发现体育服务设施配置具有空间差异性。例如，江苏省县域公共体育服务资源配置在经费投入和社团组织规模方面均等化程度较低[12]；青少年公共体育资源呈现出“西南至东北”轴向递增的分布态势，且“区块状”的地区集聚特征显著[13]。在影响因素上，现有研究多采用基准回归模型、地理探测器和地理加权回归等方法[14-16]，强调政策、地理环境、社会经济和资源禀赋等多重因素对体育服务设施配置的影响[17-18]，尤其是城市交通条件改善能有效促进体育服务设施供给[19]。综上可见，已有研究为体育服务设施配置水平评价测度、时空分异及影响因素探究等奠定了良好基础。然而，现有研究多聚焦于单一城市或单一体育服务设施配置水平，且多关注公共体育服务设施空间分布，缺乏对城市群、多类型体育服务设施配置水平时空演化规律及影响因素的系统性探讨。此外，体育服务设施配置水平具有显著的空间异质性，但现有研究多关注总体影响效应，未能考察地理空间分区下差异化影响因素，导致难以精准破解区域体育服务水平提升梗阻。值得注意的是，基于公平公正和均等化供给视角，人均体育服务设施数量更能体现体育服务资源的均等化，避免设施配置因人口密度、经济条件等因素产生结构性失衡。
长江中游城市群作为国家“中部崛起”战略的核心载体和重点培育的全国性城市群，横跨湖北、湖南、江西三省，是探索跨省域协同与体育服务一体化的典型载体。相较于趋于成熟的城市群，该区域正处于工业化、城镇化快速发展的成长期。其发展过程中凸显的“增长与均衡”“效率与公平”的矛盾更为突出和典型。因此，其体育服务设施的时空格局不仅关乎1.3亿常住人口的民生质量，更折射出区域协调发展与体育服务设施空间治理的深层矛盾[20]。中心地理论认为，层级化结构既能保障服务效率，又可防止资源过度集聚或短缺；而区位—分配模型则通过科学选址最小化设施成本和最大化服务覆盖范围，推动服务均等化，确保居民平等享有体育服务[21]。
鉴于此，本文以2014—2023年长江中游城市群的31个城市为研究对象，基于20类体育服务设施的POI数据，采用核密度估计和空间自相关解析体育服务设施配置水平的时空分异特征，借助地理探测器识别阻滞研究区整体和三大分区体育服务设施配置水平提升的影响因素，以期为差异化指导体育服务设施配置提供参考，助力健康中国建设和体重管理目标实现。

1 研究区、方法与数据

1.1 研究区概况

长江中游城市群作为国家级跨区域协同发展的关键平台，由武汉都市圈、大南昌都市圈和长株潭都市圈三大板块构成，涵盖31个地级及以上城市，总人口超过1.3亿人[22-23]。基于中心地理论，区域体育服务设施的配置呈现出层级分异特征，核心城市作为中心地提供高级服务，而次级城市和边缘区域则供给不足。其中，核心城市武汉凭借区位优势和政策支持，已建成武汉体育中心、光谷国际网球中心等多个大型赛事级体育场馆，形成区域体育服务核心枢纽；次级中心城市如长沙和南昌虽在体育服务设施数量与规模上稍显不足，但通过加快新型健身设施建设，差距逐渐缩小[24]。同时，随着全民健康意识提升，社区层面也加快配备了现代化健身房、游泳馆和羽毛球馆等日常体育服务设施，为居民提供多样化的体育锻炼选择。然而，在空间可达性理论框架下，区域体育服务设施分布失衡特征显著，表现为核心—边缘结构不均衡[25]。尤其是在经济发展相对滞后的城市，其体育服务设施的建设速度和规模仍有待提升。因此，系统研究长江中游城市群体育服务设施配置水平的时空分异特征及其影响因素，不仅有助于实现城市群体育服务资源配置均等化，更为推动“健康中国”战略和“体重管理年”建设提供了实践路径。

1.2 研究方法

1.2.1 核密度估计

Kernel密度估计通过连续的密度曲线描述研究区体育服务设施配置水平的动态演进过程，能够有效捕捉设施分布的时空变化特征[26]。

1.2.2 空间自相关分析

全局空间自相关性主要用于判断长江中游城市群体育服务设施配置水平在空间上是否出现集聚或异常值，可用全局莫兰指数（Moran's I）度量。同时，采用地理距离矩阵衡量可以准确捕捉区域间因地理邻近性而产生体育服务设施配置水平的空间相关性[27]。

1.2.3 最优地理探测器

相较于传统地理探测器，最优参数地理探测器可以克服主观性强和离散效果不佳问题[28-29]。本文使用因子探测器探究长江中游城市群体育服务设施的主要影响因素，使用交互作用探测器分析各因子之间的交互关系。

1.3 数据来源与说明

本文数据主要包括2014—2023年长江中游城市群31个城市的体育服务设施数据、地理环境数据和社会经济数据。全国体育场地普查数据虽然更为详尽，但存在位置模糊、更新滞后和市场化设施缺失等痛点。相较之下，POI数据具有时空动态更新特性，且涵盖了从室内到室外、从大众普及到专业竞技的各种体育活动场所，具有更强的覆盖能力和数据完整性，对开展城市体育服务设施配置水平空间格局分析具有重要实证价值。因此，体育服务设施数据爬取于高德地图POI数据，包括乒乓球馆、保龄球馆、健身中心、台球厅、壁球场、户外健身场所、橄榄球场、水上活动中心、游泳馆、溜冰场、滑雪场、篮球场馆、综合体育馆、网球场、羽毛球场、赛马场、足球场、跆拳道场馆、马术俱乐部和高尔夫球场20类设施数据。其中，橄榄球场由于数据统计量缺失，忽略不计。此外，中国年平均气温和空气优良天数数据分别来源于ASTER GDEM和全国空气质量监测站数据。其余数据均来源于湖南省、湖北省及江西省2015—2024年统计年鉴以及国家体育总局等权威机构，并采用线性插值法和均值法估算缺失数据。
从公平公正和均等化供给视角出发，本文采用人均体育服务设施拥有量而非设施总量表征体育服务设施配置水平。其理由是体育服务设施总量未考虑人口差异，可能导致资源配置的不公平性被掩盖[30]。此外，人均体育服务设施拥有量能够更精准地反映体育服务设施在不同区域和人群中的实际分配公平性与均等化程度，既消除了由人口规模差异导致的测量偏误，又实现了区域间可比性和避免规模效应的干扰。其核算方法为区域体育服务设施总量与人口总量之比。

2 体育服务设施配置水平时空分布特征分析

2.1 体育服务设施配置水平时序演变特征

2.1.1 时序变化趋势特征

由图1a可知，长江中游城市群体育服务设施总量和配置水平2014—2023年持续增长，设施总量从2693个增长至18436个，配置水平从0.179提升至1.225。其中，2014年《国务院关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》将全民健身上升为国家战略，2016年“健康中国2030”规划进一步提出完善全民健身公共服务体系，政策红利持续释放，直接驱动2014—2019年体育服务设施数量呈现爆发式增长，配置水平年均增长率达81.6%。2020年后，配置水平年均增长率回落至12.5%。此外，长江中游城市群体育服务设施配置水平呈现“大南昌都市圈>长株潭都市圈>武汉都市圈”梯度差序发展格局，区域异质性显著（图1b）。仅有武汉都市圈于2021年后体育服务设施配置水平短期下降，其余地区均呈现稳定增长趋势。
图1 2014—2023年长江中游城市群体育服务设施配置水平演变特征

Fig.1 The temporal evolution of the configuration level of sports service facilities in the urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River (2014—2023)

2.1.2 时序演变轨迹

图2揭示了2014—2023年长江中游城市群体育服务设施水平差异的动态轨迹，具体特征如下：
图2 2014—2023年长江中游城市群体育服务设施水平核密度变化特征

Fig.2 The core density characteristics of sports service facilities level in the urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River (2014—2023)

①分布位置。核密度曲线呈现右移趋势，表明长江中游城市群体育服务设施配置水平得到普遍提升。该变化与体育设施专项规划引导、全民健身政策推动及社会发展需求驱动密切相关，反映了体育服务设施建设持续投入和优化布局的积极成效。同时也进一步发现长江中游城市群体育服务设施配置水平的提升，不仅体现为设施数量的增加，还体现为设施布局优化和功能完善。
②分布形态。长江中游城市群核密度曲线由尖峰收缩向宽峰扩散演化，主峰高度降低，空间分布逐渐趋于均衡，局部集中现象减弱，印证了研究区体育服务设施配置水平从多中心极化向梯度均衡转变。具体表现为，体育服务设施配置不再仅集中于武汉、南昌等核心城市，逐渐向周边地区布局，表明体育服务设施在地理空间上的可达性和覆盖面正不断提升。该发展趋势有助于提升长江中游城市群居民体育参与度和健康水平，也促进了区域协调发展和社会公平。
③分布延展性。研究区核密度曲线仍存在向右拖尾现象，表明部分城市体育服务设施配置水平较低，仅武汉、长沙、南昌和九江等少数城市已达到较高水平并呈现出领先优势。而吉安和天门等城市由于交通区位边缘化和财政投入相对薄弱，仍需突破资源约束瓶颈，促进城市体育服务设施提质增效。

2.2 体育服务设施配置水平空间分异特征

2.2.1 空间分布结构特征

表1展示了长江中游城市群整体和三大分区不同体育服务设施类型分布结构特征。总体而言，长江中游城市群体育服务设施呈现“金字塔型”结构分化特征，反映了大众化与高端体育服务设施在分布上具有显著差异。其中，健身中心的分布密度最高，达36.846%；其次为台球厅，比重为21.324%；而壁球场、保龄球馆与赛马场分布密度极低，占比分别为0.018%、0.085%、0.086%。不同设施类型分布密度的显著差异源于体育服务设施普适性梯度。高密度分布的健身中心与台球厅凭借低参与门槛、受众群体广泛及普及程度较高，深度契合大众基础性体育需求，从而在数量上占据主导地位。而壁球场、保龄球馆因专业化技能壁垒、高边际成本与场地要求较高特征，导致其空间分布稀疏且受众群体较少。
表1 长江中游城市群体育服务设施分布结构特征

Tab.1 Distribution structure characteristics of sports service facilities

类型 长江中游城市群 武汉都市圈 大南昌都市圈 长株潭都市圈
数量
（个）		 百分比
（%）		 数量
（个）		 百分比
（%）		 数量
（个）		 百分比
（%）		 数量
（个）		 百分比
（%）
保龄球馆 98 0.085 29 0.063 26 0.084 43 0.111
壁球场 21 0.018 19 0.041 0 0.000 2 0.005
高尔夫球场 334 0.289 144 0.314 50 0.162 140 0.362
户外健身场所 268 0.232 133 0.290 36 0.116 99 0.256
滑雪场 158 0.137 83 0.181 23 0.074 52 0.134
健身中心 42566 36.846 18338 39.934 9997 32.309 14231 36.809
篮球场馆 7330 6.345 3051 6.644 1911 6.176 2368 6.125
溜冰场 1478 1.279 481 1.047 487 1.574 510 1.319
马术俱乐部 167 0.145 78 0.170 33 0.107 56 0.145
乒乓球馆 2665 2.307 1293 2.816 462 1.493 910 2.354
赛马场 99 0.086 44 0.096 26 0.084 29 0.075
水上活动中心 1910 1.653 666 1.450 595 1.923 649 1.679
台球厅 24635 21.324 7362 16.032 8615 27.842 8658 22.394
跆拳道场馆 11307 9.787 4272 9.303 3500 11.311 3535 9.143
网球场 1745 1.510 1031 2.245 410 1.325 304 0.786
游泳馆 8133 7.040 3210 6.990 1839 5.943 3084 7.977
羽毛球场 3989 3.453 1753 3.817 895 2.893 1341 3.469
综合体育馆 7170 6.206 3158 6.877 1718 5.552 2294 5.933
足球场 1452 1.257 776 1.690 319 1.031 357 0.923
总量 115525 100.000 45921 100.000 30942 100.000 38662 100.000
分区域来看，武汉、大南昌和长株潭都市圈体育服务设施的分布呈现出显著的地域和类型差异特征。具体而言，武汉都市圈的健身中心分布密度最高，达到39.934%，远超其他城市群。此外，尽管保龄球馆与赛马场的分布密度在整个研究区内都处于较低水平，但在武汉、长沙和南昌等核心城市的高端商圈或政策试点区内，仍具有一定影响力。值得注意的是，大南昌都市圈受限于经济发展滞后、生态保护刚性约束与消费需求不足，高尔夫球场、壁球馆、滑雪场和马术俱乐部的数量显著少于其他城市群。

2.2.2 空间演变格局

为明晰长江中游城市群体育服务设施配置水平的空间演化特征，本文采用2014、2017、2019和2023年四期数据，利用自然断点法将其由大到小分为五级，并进行空间可视化分析（图3）。
图3 长江中游城市群市域体育服务设施配置水平变化

Fig.3 The temporal and spatial evolution pattern of sports service facilities in the urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River

①整体特征。2014—2023年长江中游城市群体育服务设施大致呈现“核心—边缘”空间分布格局，契合中心地理论强调的层级分布规律。其中，省会城市作为中心地，均为高值区，成为提供体育服务的关键节点。具体看，武汉、长沙和南昌三大省会城市凭借经济发展、赛事承办能力和人口集聚优势均处于高值区，体育场馆和健身中心等体育服务设施加速布局。该分异格局本质是城镇化进程中资源虹吸效应的缩影，映射了长江中游城市群体育服务设施配置水平的空间不均衡性。未来需重构多层次、均衡化体育服务设施配置体系。
②阶段特征。2014年，南昌、长沙、武汉和九江体育服务设施配置水平均处于高值区。2017年，体育服务设施配置水平处于中高值区的城市占比为41.935%，较低水平区形成了“西北—东南”轴向的低值走廊。2019年，中水平区城市数量增加至11个，占比35.484%，且仅有新余与仙桃处于较高水平区。2023年，研究区体育服务设施水平高值区域呈带状分布于东中部地区，武汉、长沙和南昌等省会城市继续保持高值区的地位。同时，上饶、九江和萍乡等次级城市凭借差异化定位，分别发展山地运动和临港体育，逐渐形成了以省会城市为核心，次级城市为支撑的多层次体育服务设施分布格局。

2.2.3 空间相关性分析

本文基于地理距离矩阵测度全局Moran's I值，探究长江中游城市群体育服务设施配置水平空间相关性（表2）。结果表明，2014—2023年全局Moran's I值介于-0.043~-0.132，呈现出负相关性。究其缘由，长江中游城市群内部体育服务设施配置水平呈现“高—低”或“低—高”的空间分布模式，非均衡特征显著。本质上是各地区经济发展水平、设施需求和政策支持等因素差异所导致。此外，全局Moran's I值呈现双“U”型变化趋势，最低点分别为2016年的-0.101与2020年的-0.132。2023年长江中游城市群体育服务设施的全局Moran's I值虽回升至-0.043，但未通过显著性检验。政策碎片化和短期市场行为共同作用下，区域体育服务设施配置仍处于积累阶段，缺乏空间自组织内在动力。未来，需通过跨域政策协同和建立负面清单等措施，推动空间关联从随机震荡向有序演进转化。
表2 2014—2023年全局Moran's I值结果

Tab.2 Global Moran's I value results（2014—2023）

年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
Moran's I -0.098* -0.098* -0.101* -0.085 -0.105* -0.114* -0.132** -0.131** -0.100 -0.043

注：*表示P<0.1，**表示P<0.05。

3 体育服务设施配置水平影响因素分析

3.1 影响因素指标选取

依据资源配置理论、空间生产理论，体育服务设施规划与配置需实现效率与正义的动态平衡[28]。长江中游城市群体育服务设施配置水平受多重因素共同作用，参考相关研究[29-30]并考虑城市群发展特点，本文从社会经济发展、生态环境质量和基础设施建设4个维度选取9个影响因素（表3）。具体而言，在社会经济发展方面，采用人口密度、人均GDP和城镇化率表征，分别影响设施数量扩张、品质升级和类型多样化，共同推动体育服务设施优化配置。在生态环境质量方面，公园绿地有助于户外体育设施的分散式布局与生态融合，空气质量则影响开放式运动空间的利用率与吸引力，直接影响体育服务设施配置水平。在基础设施建设方面，选取等级公路和人均建成区面积作为指标表征交通条件和土地资源水平，等级公路影响体育服务设施的布局与可达性，而城市土地资源紧张程度则影响其用地规模和分布密度。
表3 区域体育服务设施配置水平的影响因素

Tab.3 Influencing factors of the configuration level of sports service facilities

维度 影响因子 具体指标（单位） 计算方法
社会经济发展 人口规模（x1） 人口密度（万人/km2） 常住人口/行政区面积
居民经济条件（x2） 人均GDP（元/人） 统计年鉴获取
城镇化水平（x3） 城镇化率（%） 统计年鉴获取
生态环境质量 生态宜居水平（x4） 每万人公园绿地面积（hm2/万人） 统计年鉴获取
环境质量（x5） 空气优良天数（天） 全国空气质量监测站数据
基础设施建设 路网通达性（x6） 等级公路密度（km/km2） 公路里程/行政区面积
交通承载力（x7） 人均公路面积（km2） 城市道路面积/常住人口
建设空间（x8） 每万人建成区面积（km2/万人） 建成区面积/人口总量

3.2 主要影响因子识别

本文运用最优地理探测器对长江中游城市群体育服务设施配置水平的影响因子进行分析，结果显示所有影响因子均通过0.1%的显著性检验（图4a）。由此可见，社会经济发展因素对体育服务设施配置水平的影响最强，而交通承载力和环境质量因子对其影响相对较弱。
图4 体育服务设施配置水平影响因子交互探测结果

Fig.4 The interactive detection results of the influencing factors of the configuration level of sports service facilities

①城镇化水平、居民经济条件、建设空间和生态宜居水平的q值分别为0.675、0.525、0.469和0.357，是影响长江中游城市群体育服务设施配置水平的主导影响因子。结果表明，人均GDP的增长提升了居民收入，直接推动居民体育服务需求，刺激政府与社会资本增加对体育服务设施的投资。同时，城镇化通过人口集聚降低单位体育服务设施成本，并通过城市公共服务配套需求倒逼设施均等化配置，从供需两端共同推动人均体育服务设施拥有量提升。此外，建成区可用土地资源增加和休闲空间优化通过土地供给与环境协同的双重效应，为体育服务设施布局提供建设空间与生态融合基础，直接提升设施覆盖率。
②人口规模和路网通达性的q值分别为0.084和0.121，是影响长江中游城市群体育服务设施配置水平的重要因子。人口规模虽然决定了体育服务设施的潜在需求总量及其配置水平，但由于体育服务设施供给受到土地资源、经济投入等多因素制约，难以直接提升人均体育服务设施拥有量。此外，等级公路的完善程度直接影响体育服务设施的可达性和服务范围，提升设施的交通便利性，扩大其服务覆盖区域，间接提升了人均体育服务设施的拥有量。
③交通承载力和环境质量的q值较低，分别为0.036和0.029，表明其影响力相对较弱。该区域公路网络已形成基础覆盖能力，其对设施配置的边际贡献逐步降低。此外，保龄球馆、健身中心、台球厅和综合体育馆等多为室内设施，其配置与空气质量关联性较弱。尽管空气优良天数增加能提升居民户外运动意愿，但对体育服务设施建设和布局影响有限。

3.3 影响因子交互作用分析

①依据图4a双因子交互探测结果，q值大于0.7的交互类型有10组。其中，城镇化水平∩路网通达性的解释力最强，q值为0.776，标明了城市综合资源调配能力和居民可达性在体育设施布局中的关键作用。城市发展水平提升与交通条件优化相辅相成。一方面，城镇化发展促进人口集聚，推动城市功能完善和基础设施建设，为改善区域交通条件奠定基础。另一方面，交通条件改善又进一步提升了体育服务设施的可达性和使用效率，吸引更多居民参与体育活动，从而促进体育设施的合理布局和建设。
②居民经济条件和城镇化水平与其他8个因子的交互作用对研究区体育服务设施配置水平具有显著影响，贡献率分别大于50%和60%，验证了人均GDP和城镇化率是主导影响因子。特别是，两者的交互作用q值高达0.743，进一步证实该协同效应在提升配置水平中的关键作用。

3.4 影响因子区域差异性分析

为探究不同影响因子对长江中游城市群体育服务设施配置水平空间分异格局影响，消除各区域体育发展水平不均以及地理位置跨度大的影响，本文分别对其进行单因子和双因子交互探测。图4b~图4d分别呈现了研究期内武汉、大南昌和长株潭都市圈3个地区因子交互探测结果，为后续制定提升设施配置公平性的差异化政策提供科学依据。
①从单因子探测结果来看，不同区域体育服务设施配置水平的因子影响程度与区域整体情况不尽一致，但均受居民经济条件和城市发展水平的显著影响。相较于其他两个都市圈，长株潭都市圈并不存在唯一显著的主导因子，城镇化水平、生态宜居水平和建设空间为影响力最大的3个因子，其q值分别为0.848、0.824和0.803。值得注意的是，环境质量对武汉都市圈体育服务设施配置水平影响较小，其q值仅为0.096。究其缘由，武汉都市圈经济发展与城市化水平更高，其体育设施配置主要依托强大的公共财政和市场化投资，室内化、商业化设施占比大，对户外空气条件的依赖性较低。
②从双因子探测结果来看，不同区域因子两两交互结果不尽一致。其中，武汉都市圈解释力最强的组合为城镇化水平∩环境质量，q值为0.851；大南昌都市圈解释力最强的组合为交通承载力∩城镇化水平，q值为0.874；长株潭都市圈解释力最强的组合为交通承载力∩城镇化水平，q值为0.952。因此，不同城市群的体育服务设施配置需结合区域特征与优势因子组合进行差异化规划。

4 结论与建议

4.1 主要结论

体育服务设施作为满足公众体育需求的重要物质基础，是推动全民健身和体育产业发展的重要载体。本文以POI数据为切入点，基于2014—2023年长江中游城市群31个地级及以上城市面板数据，采用核密度估计和空间自相关分析方法探究体育服务设施配置水平的时空分异特征，运用最优地理探测器实证分析其影响因素的空间异质性。主要结论如下：
①长江中游城市群体育服务设施配置水平由2014年的0.179增长至2023年的1.225，而设施总量由2693个增长至18487个，均呈现出持续增长的态势。分区域看，研究区设施配置水平呈现“大南昌都市圈>长株潭都市圈>武汉都市圈”梯度差序发展格局，区域异质性显著。在演变轨迹特征上，核密度曲线呈现右移趋势，逐渐由尖峰向宽峰演化，主峰高度降低，存在向右拖尾现象，表明体育服务设施配置水平空间分布渐趋均衡，但仍存在一定不均衡性。
②长江中游城市群体育服务设施呈现“金字塔型”结构分化特征，其中健身中心和台球厅分布密度最高。大南昌都市圈高尔夫球场、壁球馆、滑雪场和马术俱乐部的数量显著少于其他城市群。空间演变上，研究区呈现“核心—边缘”空间分布格局，以省会城市为高值区，向边缘逐级递减。空间相关性上，全局Moran's I值介于-0.043~-0.132，具有显著的空间负相关性。
③长江中游城市群体育服务设施配置水平影响因素综合排序从大到小依次为：城镇化水平、居民经济条件、建设空间、生态宜居水平、路网通达性、人口规模、交通承载力和环境质量。其中，社会经济发展因素对体育服务设施配置水平的影响最强，而交通承载力和环境质量因子对其影响相对较弱。交互探测结果表明城镇化水平∩路网通达性的解释力最强。分区域的体育服务设施配置水平影响因子探测结果存在区域差异性。

4.2 对策建议

根据上述研究结果，本文提出以下对策建议：
①助推区域协调发展，实现体育服务设施均等化配置。应以各市城镇化率和人均GDP为基准，划定“低低—低高—高高”三档，设立体育服务均等化专项基金，重点向黄冈、娄底、上饶等欠发达地区倾斜，精准建设健身中心、装配式球场等便民设施。同时完善跨区域体育资源统筹机制、设施运维管理规范及公众参与监督体系，形成“分类施策、精准赋能、全域协同”的均等化配置路径，让城市群内群众共享体育发展成果。
②充分利用城市空间布局体育服务设施，提升体育服务设施配置水平。长江中游城市群规划可将人均建成区面积和人均公园绿地面积纳入体育服务设施布局的重要考量因素，明确在按常住人口配置公共服务资源的基础上，对建成区紧张但绿地充裕的武汉大都市圈，优先利用公园绿地嵌入装配式体育设施。南昌大都市圈应预留大型体育公园用地，加快建设绿地共享型体育空间。长株潭都市圈应建设小型化、多样化的体育服务设施，如社区健身中心、街头篮球场和健身步道等，满足居民日常锻炼需求。
③依托城市交通网络，优化体育服务设施空间布局。一是应聚焦设施可达性目标，强化偏远区域与交通干线的衔接，增设接驳专线、加密公交班次等方式破解群众“出行难”问题。同时以地铁、城铁站点为枢纽，在站点周边500 m范围内规划小型健身中心、球类场地等设施。二是针对大型体育中心，应依托其辐射能力，构建集赛事、训练、健身、休闲于一体的区域体育服务核心，需完善周边路网与停车设施，提升集散效率，强化其对城市整体体育服务网络的支撑作用。三是修建骑行绿道和步行连廊，将体育场馆与居民区、公园绿地、商业综合体串联成网。

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