一、 引言

一国在奥运赛场所表现出的竞技水平，不仅是该国民族体质水平的象征，也是国家综合实力的展现。不可否认，身体素质对奥运奖牌数量有重要影响，但国家经济实力和政治制度的影响也不容忽视。通过对奥运奖牌数量国别差异的探究将有助于更加科学地认识奥运会奖牌背后的成因，同时对于实施正确的奥运战略也有非常重要的指导意义。

观察历届奥运会的奥运奖牌数据，我们发现一个很明显的现象，即奖牌获得多的国家通常在人口基数、经济规模方面占据很大的优势，如在1952-2012年的16次夏季奥运会中，美国和俄罗斯(苏联) 有15次进入前5名，德国(包括东德、西德) 有14次进入前5名，中国有7次进入前5名，意大利有6次进入前5名，日本、澳大利亚分别有4次进入前5名，英国有2次进入前5名，法国和韩国分别有一次进入前5名，上述这些国家基本符合经济规模相对较大大、人口数量相对较多的规律。同时，也有一些特例，如匈牙利、古巴、罗马尼亚等人口和经济规模均较小的国家，在奥运赛场上却有不俗的表现，是什么原因导致了奥运奖牌在这些国家的较大差异？类似的问题还包括，作为经济和人口在世界上都占有一席之地的印度、印尼，在奥运赛场上的表现为什么甚至不如一些经济和人口小国？同是社会主义国家的越南、朝鲜和古巴，为什么越南在奥林匹克运动中获得的奖牌如此少？

从上个世纪70年代开始，国外已经有不少社会学家和经济学家建立了定量模型来研究影响奥运奖牌数量的国别差异(Ball，1972；Grimes et al.，1974；Levine，1974)。近来 沉寂多年的关于影响奥运奖牌因素的研究重新兴起，研究方法也逐渐从多元统计分析、截面数据分析转向面板数据分析和随机前沿分析。Condon(1999)发现苏联和东欧的社会主义国家在奥运会上表现会更好。Tcha et al.(2003)发现人均GDP高的国家偏向于多样化的体育项目，GDP低的国家倾向于专一化的体育项目，此外他们提出通过专业化发展自身比较优势的项目，可以获得超越与其国家经济实力和人口规模不成比例的奖牌数量。Bernard and Buss(2004)通过假设奖牌数量的产生符合柯布道格拉斯生产函数，人口基数和经济规模是两个重要的投入变量，实证发现人口基数和经济规模符合边际收益递减的规律。Alexander Rathke et al.(2007)应用随机前沿分析发现，人口基数对一个国家奖牌数量的影响依赖于这个国家的经济实力。国内学者对奥运奖牌数量的国别差异进行的实证研究比较晚，杨华磊、周晓波(2012)基于数据挖掘视角来探究奥运奖牌数据背后所凸显的唯象法则；李力研(2001)研究发现人种特点是决定不同国家奥运奖牌数量多少的直接因素；雷桂城(2002)发现金牌榜排序与综合国力诸要素中的国防力量的排序最为接近；邓运龙(2007)研究东道主效应发现奥运举办国家能够促进其奖牌数量的提升；熊倩(2009)发现政治稳定因素对奥运奖牌数量有显著地正向影响，而人口数量、社会发展程度对奥运奖牌数量影响不显著。

纵观上述研究，还存在几个可改进之处。，第一，不能单纯看参赛国的人口数量，还要看人口质量，即所在国家居民的健康水平。第二，对政治制度的划分采用社会主义制度和资本主义制度不尽合理，主要基于三个原因：社会主义国家样本量不足，特别是在经历东欧巨变以后，全球的社会主义国家是5个，因此得出的结论不具备统计意义上的说服性；即使都是社会主义制度，不同的国家差异也较大，如中国和越南都是通过改革较早引入市场化手段，而朝鲜和古巴计划色彩依然较浓厚；在一部分资本主义国家，实行的政策制度可能与社会主义国家有很大的相似，如以瑞典、德国为代表的民主社会主义。第三，缺乏考虑人口的流动性，从而导致对人种分类的不严谨。伴随着当代人口的大规模迁移，美国的人种比较复杂，有来自非裔、亚裔以及拉美裔等国家的人口，欧洲国家如法国、英国等黑色人种也比较多，此外西班牙等国家又有很多来自拉美国家的人口。第四，先前的很多研究普遍存在着样本量的不足，选择的样本国家都是奥运表现比较好的国家，而遗漏了奖牌榜中相对靠后的国家，而选择截面数据导致只能观察到一届奥运会的情况。

二、 实证分析的变量选择和描述性统计

对奥运奖牌的国别差异产生影响的因素很多，其中主要包括人口、经济、政治制度和东道主效应、种族分化程度和宗教分化程度。与以往研究过程中选择人口变量只考虑人口数量不同，本文将人口质量也考虑进去，这也更能准确反映人口变量对奥运绩效的作用机制。人口因素对奥运奖牌数量的国别差异体现在两个方面，即人口基数与人口质量。对人口质量的考察，我们采用测算人口发展指数(HDI) 中的一个组成部分，即健康指数(HI)，这里的健康指数，是依据各个国家的出生时的平均预期寿命计算得出的^①(出生时的平均预期寿命使用20年的最小值和85年的最大值)。一般来说，发达国家的健康指数普遍高于发展中国家，如日本、美国、德国、澳大利亚等国家的健康指数都比较高，如中国、俄罗斯以及一些东欧等国家的健康指数处于中间水平，埃及、印度以及一些非洲国家的健康指数相对比较低，特例是古巴作为发展中国家，其健康指数竟然高于美国。除了人口因素以外，经济总量对奥运奖牌的国别差异也起到重用作用，实证分析中选择GDP来衡量一个国家的经济规模，各国GDP与奖牌数量呈现明显的正向关系，当然也有一些特例国家，即奖牌数量与GDP大小不成比例，如古巴、牙买加、肯尼亚和白俄罗斯、朝鲜等国家获得的奖牌数量份额远大于其GDP占全球的比例，又如印度、印尼、泰国、埃及等国家获得的奖牌数量份额又远低于其GDP占全球的比例。另外，东道主效应也在奥运绩效中起到重要作用。如下表所示，对第15-30届奥运会东道主国家奖牌份额计算发现，除美国以外，其他奥运举办国家普遍存在着东道主效应，最为明显的如1952年在芬兰举办的第17届奥运会使其获得了4.79%的奖牌份额，是其参加的历届奥运会获得奖牌份额最多的一届。又如澳大利亚在1956年的墨尔本和2000的悉尼分别举办了两届奥运会，这也是从第15-30届奥运中澳大利亚获得奖牌份额最多的两届。

①健康指数数据来源于：http://hdr.undp.org/en/content/health-index。

论文使用分权指数来衡量不同国家的政治制度差异。之前的一些学者在研究奥运绩效的国别差异时也考虑到不同政治制度的影响，主要是通过把参赛国家划分为社会主义国家或者资本主义国家来进行对比研究。在这里不在采用以前学者这一划分方法，与直接将参赛国家划分为社会主义和资本主义这两类，分权指数可以将全球国家政治制度模式划分为分权、比较分权、集权、比较集权这四种类型。奖牌获得量与分权指数(democracy index) 无直接的关系，即无在整体上呈现正相关或者负相关，但也并不意味没关系。这种关系对不同分权程度上集体模块来说，展现为不同的关系。如下图 1是关于2000-2012四届奥运会参赛国家或地区的奖牌数的对数和分权指数的对数的散点图，其中纵坐标是奖牌数的对数，横坐标是分权指数的对数，整体上看分权和集权的区域获得的奖牌数量较多，而既不是太分权、又不是太集权的国家，获得的奖牌数量相对较少，呈现左提的U型分布。

此外，在这里引入了Alesina et al.(2003)的宗教分化指数和种族分化指数：通常宗教分化越大，越能反映一个国家的包容程度，而这有利于创造一个个体自由、全面发展的氛围。相反，如部分伊斯兰国家宗教冲突不断不利于国家稳定，同时伊斯兰教也限制了女性在奥运比赛中的参与率。此外，种族分化程度大的国家很多都位于非洲，这些国家很多具有政局不稳定、种族之间不和谐以及经济发展落后等特征，此外中亚、东南亚地区的国家种族分化程度也很大，而那些种族分化小的国家很多都位于东亚地区和欧洲地区，所以我们有充分理由认为宗教分化和种族分化对奥运绩效存在一定程度的影响，其中预期宗教分化为正面影响，种族分化为负面影响。

三、 奥运绩效国别差异的实证结果与分析

本文主要有解释变量包括：代表人口质量的健康指数、代表政治制度的分权指数、每个参赛国家的人口基数、经济份额以及反映东道主效应的虚拟变量，被解释变量是每个国家获得的总奖牌数量，被解释变量、人口变量、分权指数变量、健康指数变量、种族分化指数和宗教分化指数取对数。对于被解释变量，我们把金牌、银牌和铜牌总计在一起，考察的是总奖牌数，原因是尽管不同奖牌背后给运动员带来的名誉、物质收获差距很大，但是体育绩效的差距并不是很大，因此总奖牌数更能说明一个国家的体育实力。总奖牌数量的数据来自网易体育数据库^①，各国GDP和人口数据来自国家统计局数据库^②，健康数据来自联合国开发计划署(UNDP) 每年发布的人类发展报告^③，民主变量来自英国经济学家杂志2006年的全球分权指数排名报告由于英国经济学家杂志关于每年的全球分权指数排名报告是从2006年开始，考虑到分权指数的变动比较缓慢，在这里将2004年和2000年的分权指数近似采用2006的代替。。

①数据来源：http://data.sports.163.com/staticpage/20/medalrank.html

②数据来源：http://data.stats.gov.cn/workspace/index?m=gjnd。

③数据来源：http://hdr.undp.org/en/content/health-index。

具体计量模型设置如下：

lnmedals_it=β₀+β₁lndemocracy_x_it+β₂lndemocracy_x^2_it+β₃lnpop_it+β₄lnhealth_it+β₅host_it+β₆lnGDPratio_it+β₆lnethnic_it+β₆lnreligious_it+l_i+t_t+u_it

其中：l_i是固定效应，t_t是时间效应。hausman检验得到chi2(8)=2.47，Prob>chi2 = 0.9630，因此结果选择随机效应。

主要回归结果见表 3。整体回归发现政治制度对奥运奖牌数量国别差异的影响呈现了U型的特点，即在其他条件不变的情况下，每个国家获得的奖牌数量先随着分权程度的增加而下降(democracy-x的系数为-3.34)，当分权指数达到5.67后^①，每个国家获得的奖牌数量又开始随着分权程度的增加而增加。分权国家和集权国家获得的奖牌数都比较多，相反既不是太分权、又不是太集权的中间国家获得的奖牌数相对较少。人口基数、健康指数、经济份额以及东道主效应对奖牌数量均具有显著地正向作用。集权国家获的奖牌数量多的原因在于这些国家更容易实行举国办体育体制，运动员在国家主体认同感的强烈驱动以及获胜后丰富的物质给予的激励下，相对能够获取更多的奖牌数量；而在分权国家，由于这些国家的人均GDP通常较高，高人均GDP通常也伴随着先进的体育设施和专业的职业教练和体育专家团队，同时以健康水平为代表的人口质量也比较高。此外，人均GDP高的国家偏向于多样化的体育项目(Tcha and Pershin，2003)，这些因素都有利于分权国家赢得更多的奖牌。而在一些中间国家，既没有像集权国家那样拥有举国办体育的传统，也没有像分权国家那样相对较高的人均GDP、先进的体育设施和专业的职业教练和体育专家团队等有利于体育竞技的软硬件设施，决定了这些中间国家在奥运赛场上的表现既比不上相对其民主的国家，同时也比不上相对其集权的国家。同时，回归结果中的种族分化指数、宗教分化指数对奥运绩效的影响也符合预期的方向，即种族分化指数越大，奥运表现越差；种族分化指数越大，奥运表现越差。

①依据英国经济学家杂志每年的全球分权指数排名报告，将参与排名的世界167个国家和地区的分权程度分为四类，即分权、比较分权、集权、比较集权这四类，其中分权指数分界是5.91，这与本文的实证结果中得出的U型曲线的最中间线5.67非常接近，即在分权指数为5.67时获得奖牌数量最少。

跨洲回归结果见表 4，发现人口基数对非洲、欧洲国家的奖牌数量影响较大，对亚洲、美洲国家相对影响较小，影响大小排序为非洲>欧洲>亚洲>美洲；经济份额对非洲国家奖牌数量影响较大，对欧洲、亚洲、美洲的国家影响相对较小，其中欧洲>亚洲>美洲；健康指数对亚洲和非洲国家为正向影响，相反对美洲、欧洲国家的奖牌数量产生了负向影响，其中，对亚洲国家的正向影响大于非洲，对美洲国家的消极影响大于欧洲，这种结果可能源于跨洲国家在人口老龄化方面的较大差异。在美洲和欧洲地区的人口老年化平均高于其他地区，同时婴儿出生率又普遍低于其他地区，这样就会导致中青年的人口比例低于其他地区，降低了参与体育竞技的有效人口数量(Anirudh Krishna and Eric Haglund，2008)。

四、 稳健性检验

通过金牌数据和分位数回归对上述计量结果进行稳健性检验，如表 5。随机效应的回归结果是使用金牌数据替换原先的总奖牌数据，结果依然显著。在其他条件不变的情况下，分位数回归发现人口基数对获得奖牌数量多的国家影响更大；健康指数对获得奖牌数量较多的国家和较少的国家影响最大，而对中间国家的影响相对较小；经济份额对获得奖牌数量少的国家影响最大，对获得奖牌数量中等的国家影响次之，对获得奖牌数量多的国家影响最小；东道主效应在奖牌获得少的国家影响较大，如对希腊的影响最大，对英国、澳大利亚的影响次之，对中国的影响最小。分位数回归的结果也间接印证了先前的一些学者提出的经济规模对奥运奖牌产出影响存在边际报酬递减的规律，即获得奖牌数量多的国家通常是经济规模比较大的国家，在这些国家如果经济规模增加一单位的话，其对奥运奖牌产出的影响远远小于那些比较穷的国家。此外，回归结果还发现东道主效应存在某种程度的边际报酬递减的规律，即相比大国，一些小国家举办奥运会具有更为明显的主场优势。

五、 奥运绩效国别差异的解释

奥运绩效的国别差异这种现象的存在，其背后是由一系列因素决定的，不能单纯从经济规模和人口数量这两个因素去解释，尽管这两个因素起了很大的作用。正如像中国、美国、俄罗斯、日本、德国等这些人口较多，同时伴有强大的经济实力的国家的确更有利于获得更多的奖牌，而像印尼、埃及、埃塞俄比亚、尼日尼亚、伊朗这些国家尽管人口基数很大，但是经济实力不够强大。

从人口质量来看，如津巴布韦、喀麦隆、埃塞俄比亚、南非等非洲国家的代表人口质量的健康指数都比较低，决定了非洲国家在奥运赛场上的表现总体上较差，肯尼亚是一个特例，它在长跑领域具有强大的禀赋优势和专业传统。此外，通过观察东欧国家和古巴、中国、朝鲜等国家，发现这些国家尽管人均GDP不是特别高，但是国民健康指数普遍都处于中上水平，这可能也是这些国家能够获得较多奖牌的一个重要因素，例如，印度的健康指数(7.1) 低于朝鲜(7.65)，相对较低的健康指数是印度奥运表现不尽人意的一个原因。

从分权程度来看，分权程度可以很好地解释社会主义国家以及曾经经历过社会主义制度的国家为何能够获得与其人口数量和经济规模不成比例的高奖牌数，这些国家如古巴、朝鲜以及前苏联和前南斯拉夫加盟共和国等都经历过高度集权和计划经济的阶段，这个阶段实行的举国体制办体育、重点培育专业运动员和人为地将一些优越资源向体育倾斜的政策为其体育水平的提升起到了重要的激励作用，想反，分权程度对资本主义国家的解释可能主要基于其他方面，从其本身来说分权程度高的国家能够更好地为其国民提供自由全面发展的软环境，而这种宽松的氛围将有利于多样化的体育项目的发展壮大，同时分权程度高的国家基本上是一些发达国家，这些国家也有经济实力提供专业的体育硬件设施；然而那些即不太分权、又不太集权的国家如印度、印尼、泰国、墨西哥、土耳其、哥伦比亚、阿根廷等与上面的国家相比，即缺乏举国体制的制度优势、也没有为其国民提供自由全面发展的软环境，所以在奥运赛场上表现较差，尽管这些国家的经济实力和人口基数都很大。

对于获得奖牌数量较多的国家为什么在空间上呈现了显著的聚集性，我们也进行了一些猜测性分析。从空间上观察获得奖牌数量较集中的国家主要分布在欧洲地区、东北亚地区、北美地区，而加勒比海和拉丁美洲地区(除了古巴、牙买加和巴西)、非洲大陆(除肯尼亚)、南亚和东南亚、中亚和西亚(除了哈萨克斯坦和乌兹贝克斯坦) 的大多数国家在奥运奖牌的地图上完全空白。结合上面的实证结果和分析，我们认为，欧洲地区能够获得较多的奖牌数量是因为这个地区的人口健康水平普遍较高，而且西欧和北欧国家分权程度较高、经济较发达和东欧国家分权程度较低都有利于获得更多的奖牌；北美地区的美国和加拿大经济实力强而且分权程度高、人口健康水平高，这些因素都有利于获得较多的奖牌；东北亚地区的人口健康水平平均较高，其中日本、韩国经济实力强和较高的分权程度都有利于获得较多的奖牌，中国的举国体制以及日益增加的经济水平与人口素质都有助于提升奥运赛场的表现。加勒比海和拉丁美洲地区的奥运表现一般可能是因为这些国家基本是既不太分权、又不太集权，而牙买加表现不错是因为该国体育专业化强，短跑项目世界一流，古巴表现不错是因为该国实行的举国体制办体育，同时这个国家的人口健康水平非常高，比很多发达国家还高。非洲大陆的国家奥运表现较差是因为这些国家普遍经济实力不强，而且人口健康水平较差。南亚和东南亚的国家奥运表现较差是因为这些国家的政治制度既不是太分权、又不是太集权，从而不利于体育的发展。此外欧洲地区、东北亚地区、美国等地区的种族分权指数和宗教分权指数也更有利于奥运表现，而非洲地区的种族分化程度很高，这些国家普遍具有种族之间不和谐、政局不稳定以及经济发展滞后等特点；部分中亚和西亚的伊斯兰国家的社会动荡、宗教冲突不断难以给体育发展提供一个稳定的环境，同时信奉伊斯兰教限制女性参加专业体育活动。

六、 结束语

论文利用2000-2012年四届夏季奥运会72个国家的面板数据，对奖牌数量的国别差异进行了实证分析。结果发现，政治制度对奥运奖牌数量国别差异的影响呈现了U型的特点，即分权国家和集权国家获得的奖牌数都比较多，中间国家获得的奖牌数相对较少；此外，人口基数、健康指数、经济份额、宗教分化程度以及东道主效应对奖牌数量均具有显著地正向作用，而种族分化程度不利于奥运绩效的发挥。基于以上的实证结论，我们对奥运绩效的国别差异进行了统一的解释，发现当引入以健康指数为代表的人口质量以及以分权指数为代表的政治制度变量后，可以很好地解释人口基数和经济规模无法解释的奥运绩效的国别差异现象。

当然论文中还有一些不足。如，没有纳入对奖牌数量可能存在有重要影响的气候变量；在考虑人口数量和人口质量因素的同时，忽略了不同国家人口结构差异可能会给奖牌数量带来较大的差别；另外，论文中选择了2000到2012年四届奥运会均参与而且获得奖牌量的72个国家，把那些没有参加奥运会以及参加了奥运会但是没有获得奖牌的国家排除在外，从而可能造成估计结果的偏误。上述不足是未来研究可以完善和进一步拓展的方向。