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      體育賽事社會影響的居民感知評價量表及其開發(fā)

      2022-11-04 05:34:22吳愛玲葉照麟
      廣州體育學(xué)院學(xué)報 2022年3期
      關(guān)鍵詞:舉辦地體育賽事賽事

      吳愛玲,葉照麟,張 宏

      (1.廣州體育學(xué)院 研究生院,廣東 廣州 510500;2.廣州體育學(xué)院 休閑體育與管理學(xué)院,廣東 廣州 510500)

      自2014年國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于加快發(fā)展體育產(chǎn)業(yè)促進體育消費的若干意見》,取消賽事審批以來,我國體育競賽表演業(yè)蓬勃發(fā)展,體育賽事的規(guī)模不斷擴大、數(shù)量不斷增加。舉辦體育賽事會給舉辦地帶來方方面面的影響,目前國際上通用的體育賽事影響“三重底線”理論,將體育賽事影響分為經(jīng)濟影響、社會影響和環(huán)境影響,這其中,體育賽事的社會影響指舉辦體育賽事給舉辦地社會帶來的社會價值觀、社會心理和社會政治等方面的影響[1]。國內(nèi)外也都有研究明確認為:在體育賽事三種影響的重要性排序中,社會影響的權(quán)重系數(shù)最高、經(jīng)濟影響次之、環(huán)境影響最低[2]。體育賽事社會影響很重要,但相較于經(jīng)濟影響和環(huán)境影響,社會影響的評價更復(fù)雜,因為其難以客觀準(zhǔn)確地測量,具有模糊性、潛在性和廣泛性,一直是體育賽事影響理論研究的難點。并且,由于不同類型體育賽事的社會影響范圍不同,影響程度差異較大,其評價指標(biāo)體系比較復(fù)雜難以統(tǒng)一,目前缺乏一個權(quán)威的、能夠用來評價不同類型體育賽事的社會影響的測量指標(biāo)和評價量表。

      盡管“社會影響”在人們的認知中顯得不可捉摸,但已有研究表明,從居民感知角度研究體育賽事的社會影響已經(jīng)成為學(xué)者的共識[3]。一方面從“居民對體育賽事社會影響的態(tài)度”視角審視居民對體育賽事社會影響的感知,能夠避免研究對象過于寬泛、難以量化的問題,使研究變得具體、可操作;另一方面居民是賽事最直接的利益相關(guān)者,賽事的成功舉辦需要居民的支持。那么,在眾多體育賽事類型中,是否能夠提取出居民感知視角下表征體育賽事社會影響 “公因子”,以此對不同類型賽事社會影響進行測量?在體育賽事研究中,在涉及舉辦地賽事社會影響的理論模型建構(gòu)時,又如何能夠?qū)用窀兄馁愂屡e辦地“社會影響”進行科學(xué)的、可靠的、有效的測量?鑒于此,本文致力于從居民感知的視角出發(fā),選取兩個有代表性的體育賽事舉辦地作為樣本采集地,遵循嚴格的量表開發(fā)程序,開發(fā)并驗證一份能適用于不同類型體育賽事社會影響評價的居民感知評價量表。

      1 文獻綜述與量表初構(gòu)

      1.1 有關(guān)體育賽事社會影響的居民感知評價研究綜述

      在國外研究中,F(xiàn)insterbusch[4]提出的“社會影響評估”“social impact assessment”(SIA)概念為衡量社會影響提供了一種綜合方法,而居民對賽事的態(tài)度感知是判斷賽事活動社會影響和衡量賽事成功的重要表征。居民感知方法(resident perceptions approach)就是在社會影響不能進行客觀測量,也無法提供對當(dāng)?shù)鼐用裆钯|(zhì)量影響的跡象的背景下被提出的,該方法要求居民自我評估事件對其生活質(zhì)量的影響。根據(jù)對評價體系類文獻綜述研究,第一個衡量居民感知社會影響的量表是在2001年由Delamere等[5]學(xué)者其通過衡量當(dāng)?shù)鼐用駥ι鐣绊懙膽B(tài)度,探討舉辦社區(qū)節(jié)日的廣泛的非經(jīng)濟利益和成本,其建立為評估舉辦活動的社會影響提供了初步的概念指導(dǎo)。Fredline等人[6]參考Delamere的指標(biāo)庫,想形成一個可用于比較各種事件的社會影響的通用量表,但該量表是為旅游業(yè)提供社會影響評估領(lǐng)域信息,其選取三個在澳大利亞維多利亞州舉行的,包含2002年一級方程大獎賽在內(nèi)的節(jié)事旅游活動進行實證分析,體育賽事特征的測量不夠全面。其次,還發(fā)現(xiàn)社會影響量表的指標(biāo)在參考不同指標(biāo)體系下,指標(biāo)屬性變得不同,如就業(yè)機會(經(jīng)濟)或亂扔垃圾(環(huán)境)等指標(biāo)會被視為社會影響,因為這些都影響居民對賽事活動的感知。Katie[7]將探索性因子分析應(yīng)用于社會影響感知量表的開發(fā),確定了社區(qū)認同和凝聚力、個人挫折、娛樂和社交機會、社區(qū)成長和發(fā)展、帶來的不便等六個因素,Balduck[8]分析了環(huán)法自行車賽事居民在賽前和賽后的感知變化。但選取的指標(biāo)更多偏向經(jīng)濟旅游、文化融合方面,在社會影響分析的廣度與深度仍有潛在發(fā)展空間。Kim[9]利用TBL去綜合評估賽事故框架,推動當(dāng)?shù)鼐用駥εe辦體育旅游活動的感知社會影響量表的多維發(fā)展。Smith[10]從非主辦社區(qū)的角度調(diào)查居民對2012年奧運遺產(chǎn)在2013年及2016年兩個時間段的感知,擴展了大型活動影響的時空評估。

      在國內(nèi)研究中,受2010年廣州亞運會的影響,2015年以前主要有陳楠[11]對北京奧運會的旅游者的旅游感知形象、旅游認知形象進行了研究。羅秋菊[12]從事件舉辦前的視角出發(fā),調(diào)查了居民2010年廣州亞運會影響的感知變化。莊曉平[13]從社會利益和成本角度調(diào)查廣州亞運會的社會影響感知。但此時國內(nèi)相關(guān)研究主要是針對大型體育賽事綜合影響進行研究,并且研究多為正面影響,對負面影響的研究較少。2015年后,黃海燕等[3]調(diào)查了居民對 F1 中國大獎賽社會影響的感知。楊月坤等[14]在北京冬奧會舉辦前,調(diào)查了北京和張家口兩個舉辦地居民的感知差異。張靖弦等[15]以南京青奧會為例,使用居民感知方法對大型體育賽事的影響進行研究。劉巍等[16]基于顧客感知價值理論,分析了北京冬奧會對城市形象影響。

      綜上所述,通過對中外相關(guān)研究文獻的梳理發(fā)現(xiàn),學(xué)者們構(gòu)建了一系列的指標(biāo)體系和評價量表調(diào)查居民對賽事社會影響的感知,在此基礎(chǔ)上還探索了居民感知的時空差異。但研究對象以大型體育賽事為主,無法對不同類型體育賽事進行統(tǒng)一評價。在內(nèi)容方面,盡管各種類型的量表和測量指標(biāo)具有一定的差異,但仍能發(fā)現(xiàn)研究大都涉及了提高社區(qū)生活質(zhì)量、促進城市的基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展、增加社會成本、提高國家聲望、鞏固城市形象等方面,這些指標(biāo)為本研究統(tǒng)一體育賽事社會影響定量評價提供了指標(biāo)來源。

      1.2 基于維度模塊化結(jié)構(gòu)的體育賽事社會影響居民感知評價量表的初構(gòu)

      張宏[17]分析了維度模塊化結(jié)構(gòu)用于體育賽事社會影響評價的可行性與必要性,提出將不同規(guī)模類型體育賽事通過選擇不同的維度指標(biāo)模塊組合,構(gòu)建各自的社會影響測量指標(biāo)體系,見圖1所示:大型體育賽事采用“舉辦國+舉辦城市+舉辦地居民”三個部分內(nèi)容進行測量,標(biāo)志性賽事采用“舉辦城市+舉辦地居民”兩個部分內(nèi)容進行測量,小型賽事采用“舉辦地居民”部分進行測量,這樣能夠在一定程度上解決不同類型體育賽事的社會影響差異較大、評價指標(biāo)難以統(tǒng)一的難題。

      圖1 體育賽事社會影響評價的維度模塊化結(jié)構(gòu)

      本研究采用了張宏教授的研究成果,將維度模塊化結(jié)構(gòu)作為量表的框架制定的基礎(chǔ),量表各維度的測量指標(biāo)皆摘取于國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究,主要參考指標(biāo)來源見表3,最終形成包含6個一級維度指標(biāo)和62個二級題項指標(biāo)的指標(biāo)池。

      2 德爾菲法與量表的構(gòu)建

      2.1 德爾菲法與專家團隊的選擇

      其邀請了10名體育賽事領(lǐng)域的專家組成專家團隊,其中體育賽事研究的教授7名、體育賽事管理的政府官員1名、體育賽事公司高管2名,對量表的維度指標(biāo)和題項指標(biāo)進行評議,根據(jù)專家的意見以及理論思考對量表進行修改。通過兩輪專家咨詢,專家們針對每個指標(biāo)的重要程度進行評分,采用5分制評分法,5分為非常重要,4分為重要,3分為一般,2分為不重要,1分為非常不重要,并提出相應(yīng)的建議和意見。

      2.2 專家評議的結(jié)果

      2.2.1 專家的積極程度

      第1輪咨詢發(fā)放函詢問卷10份,回收10份,回收率為100%,問卷意見提出率80%。第2輪咨詢發(fā)放函詢問卷10份,回收9份,回收率為90%,問卷意見提出率為40%。說明2輪咨詢專家都較為積極。

      2.2.2 專家的權(quán)威程度

      專家的權(quán)威程度來自于專家的自我評價,用專家權(quán)威系數(shù)(Cr)表示。專家的權(quán)威系數(shù)由專家對問題的判斷依據(jù)和專家對問題的熟悉程度兩個因素決定,判斷依據(jù)用Ca表示,熟悉程度用Cs表示,專家權(quán)威系數(shù)Cr=(Ca+Cs)/2。一般認為專家權(quán)威系數(shù)Cr>0.7,即可認為研究結(jié)果可靠。

      根據(jù)上述方法以及專家自評結(jié)果計算出本研究德爾菲法的判斷系數(shù)Ca為0.94,熟悉程度Cs為0.72,權(quán)威系數(shù)Cr為0.83(見表3),由此可見專家團隊對于咨詢的內(nèi)容熟悉且權(quán)威,咨詢結(jié)果可靠。

      表1 量表主要參考的國內(nèi)外文獻中有關(guān)社會影響的居民感知指標(biāo)

      表3 專家的權(quán)威程度

      表2 專家的判斷依據(jù)

      2.2.3 一致性程度

      專家評議結(jié)果的一致性一般采用一致性檢驗與變異系數(shù)進行檢驗。協(xié)調(diào)系數(shù)W在0~1之間,一般在0.5的范圍內(nèi)波動,協(xié)調(diào)系數(shù)越大表明專家存在的分歧越小,專家的一致性程度越高。將專家的評分結(jié)果進行一致性檢驗,一致性系數(shù)為0.493,(X2=297.215,P<0.01),說明專家內(nèi)部一致性程度較高,指標(biāo)的可信度好。變異系數(shù)指各個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差與其均數(shù)之比,通過變異系數(shù)能夠了解專家對社會影響評價指標(biāo)的波動程度。變異系數(shù)值越小表明針對某一指標(biāo)的專家意見協(xié)調(diào)度越高。根據(jù)專家評議以及變異系數(shù)的結(jié)果,將題項指標(biāo)變異系數(shù)>0.25的題項指標(biāo)予以刪除。

      2.3 初始量表的構(gòu)建

      根據(jù)專家的意見以及本研究的小組討論,在量表中新增了一些合適的測量指標(biāo),并對一些指標(biāo)的語義進行了修改。對量表中的一些變異系數(shù)低于0.25,專家平均評分低于3分的指標(biāo)進行了刪除。最終形成包含6個維度指標(biāo),57個題項指標(biāo)的量表。具體所作的修改見表4。

      表4 兩輪德爾菲法的結(jié)果

      3 量表的開發(fā)

      3.1 數(shù)據(jù)采集

      本文選取廣州、北京作為樣本采集地,原因如下:(1)在現(xiàn)實中,這2個目的地是眾多體育賽事的舉辦地。廣州市是國家中心城市,曾舉辦過亞運會、羽毛球年終總決賽、廣州馬拉松等標(biāo)志性的賽事。北京市是國家的首都,曾舉辦過北京奧運會,世界大學(xué)生運動會,冬奧會等國際綜合性的大型賽事。這2個城市正好代表了標(biāo)志性、超大型兩個不同的體育賽事類型的舉辦地。(2)在不同類型的賽事舉辦地采集數(shù)據(jù)有利于消除單一類型目的地的特殊性,從而可以識別體育賽事社會影響的共性,開發(fā)出更具有普適性的體育賽事社會影響居民感知評價量表。

      調(diào)查問卷由兩個部分組成:第一部分包括受訪居民的體育特征和人口統(tǒng)計學(xué)特征。第二部分為測量體賽事社會影響感知評價的量表。量表均采用7分制李克特量表。最終,第一階段調(diào)查時間為2021年9月25日—2021年9月26日,以廣州市居民為調(diào)查對象,采用隨機抽樣法,對廣州市居民通過線上線下一共發(fā)放問卷478份,剔除無效問卷,最終獲得有效問卷471份,問卷有效回收率為98.5%。第二階段調(diào)查時間為2022年2月21日—2022年2月25日,當(dāng)時北京冬奧會剛剛結(jié)束,研究針對北京冬奧會賽事,對北京市居民進行了調(diào)查,通過線上線下一共發(fā)放問卷885份,剔除無效問卷,最終獲得有效問卷837份,問卷有效回收率為94.6%。參照以往的研究,本文決定(1)將采集的廣州樣本(n=471)用于探索性因子分析并進行量表信度檢驗,這符合“在探索性因子分析中,樣本量至少為 100~200”的原則[18]。(2)將采集的北京樣本(n=837)用于驗證性因子分析。這符合,納入驗證性因子分析的樣本量與量表題項數(shù)量的比例在5∶1以上的要求[19]。

      3.2 樣本的概況

      樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表5所示。在人口統(tǒng)計學(xué)特征方面,受訪居民中,男女比例較為一致;18~30歲的居民占比最高(樣本一:66.24%;樣本二:44.4%);受訪者中,大部分為本科及以上學(xué)歷(樣本一:85.14%;樣本二:65.7%);學(xué)生與企業(yè)事業(yè)單位職工是主體(樣本一:40.55%、38.43%;樣本二:27.7%、43.9%);一半左右的受訪者每月平均收入在5000元以上(樣本一:43.95%;樣本二:55.6%);在對體育的態(tài)度方面,大部分的受訪居民都喜歡體育(樣本一:83.66%,樣本二:77.7%);較多受訪者是經(jīng)常參與體育賽事(樣本一:53.08%;樣本二:31.8%)且有較多受訪者經(jīng)常觀看體育賽事(樣本一:36.73%;樣本二:32.4%)。由此可見,兩次調(diào)查在樣本概況上基本一致。

      表5 樣本描述性統(tǒng)計結(jié)果

      3.3 量表的信效度檢驗

      效度主要用于評價量表的準(zhǔn)確性、有效性和正確性。因子分析適用于量表開發(fā)研究,而且能夠用來測量量表的結(jié)構(gòu)效度[20]。本研究利用了探索性因子分析和驗證性因子分析驗證量表的效度。

      3.3.1 探索性因子分析

      首先,對體育賽事社會影響居民感知評價量表的題項進行效度分析,觀察樣本是否適合做因子分析。將廣州的樣本(n=471)進行探索性因子分析,其KMO=0.960,Bartlett球形檢驗具有統(tǒng)計學(xué)意義(Sig.=0.000,P<0.01),說明樣本適合做因子分析。 刪除歸屬與預(yù)設(shè)維度不符合的4個題項指標(biāo)C1,C2,C3,C4,剩余53個題項。經(jīng)信度檢驗,量表整體的 Cronbach’s α系數(shù)從 0.945升高到 0.959,內(nèi)部一致性較高。之后,利用剩余的 53個題項指標(biāo)再次進行探索性因子分析,結(jié)果顯示:KMO=0.957,Bartlett球形檢驗具有統(tǒng)計學(xué)意義(Sig.=0.000,P<0.01),適合做因子分析, 共獲得6個特征值大于1的因子。因子的累積方差貢獻率為78.606%,旋轉(zhuǎn)后因子載荷大于0.5。

      信度是指量表的穩(wěn)定性和可靠性,信度越好,測量隨機誤差越?。?1]。信度檢驗結(jié)果顯示(見表6),第一個至第六個因子的Cronbach’s α系數(shù)均大于0.9,表明數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠,內(nèi)部一致性較高。

      表6 探索性因子分析旋轉(zhuǎn)后載荷的結(jié)果(n=471)

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      因此,總體來看,本量表的信度較高,維度結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定。根據(jù)各因子所包含題項的內(nèi)容和特征,依次命名為舉辦國的社會影響(正面)、舉辦城市的社會影響(負面)、舉辦地居民的社會影響(正面)、舉辦城市的社會影響(正面)、舉辦地居民社會影響(負面)、舉辦國家的社會影響(負面)。其中,舉辦國的社會影響(正面)包含11個題項指標(biāo),反映舉辦體育賽事讓居民感到國家的繁榮與自強;舉辦國的社會影響(負面)由4個題項構(gòu)成,用于測量賽事對舉辦國帶來的安全危險與負面新聞的居民感知;舉辦城市的社會影響(正面)包含10個題項,用于表征賽事舉辦帶來的城市更新;舉辦城市的社會影響(負面)由 10個題項構(gòu)成,意味著賽事對城市秩序造成不良的影響;舉辦地居民的社會影響(正面)包含11個題項,體現(xiàn)出賽事舉辦對居民的社交、新技能學(xué)習(xí)的影響;舉辦地居民社會影響(負面)由7個題項構(gòu)成,意味著賽事的舉辦帶來的噪音和停車購物的不便也是居民感知賽事社會影響的重要因素。

      3.3.2 驗證性因子分析

      采用第二組樣本進行驗證性因子分析,結(jié)果顯示,χ2/df=5.884,大于5,NFI、CFI TLI、 IFI接近0.9。說明模型的整體擬合效果并不是很理想,還需要對初始模型進行修正。

      修正指數(shù)(MI)大小在題項之間建立聯(lián)系,即在兩個觀測變量的殘差之間添加一條相關(guān)路徑,目的是為了降低模型的卡方值[22]。根據(jù)初始模型的分析結(jié)果(表7),本文通過建立e1-e2、e3-e4、e17-e18、e23-e24、e27-e28、e31-e32、e34-e35、e36-e37、e40-e41、e49-e50的殘差關(guān)系,對模型進行修正,修正后的模型見圖2,χ2/df=4.600,由于樣本量較大,卡方自由度比小于5也可以接受[19]。絕對適配指數(shù)RMSEA為0.066,小于0.08符合模型適配標(biāo)準(zhǔn)。增值適配指數(shù)NFI、CFI、TLI、IFI分別為0.906、0.925、0.921、0.925,總體均大于0.9,整體上基本符合適配標(biāo)準(zhǔn),說明修正后的模型整體擬合度較好,具有良好的結(jié)構(gòu)效度。

      表7 整體模型擬合結(jié)果(n=837)

      3.4 體育賽事社會影響居民感知評價量表的維度指標(biāo)和題項指標(biāo)的權(quán)重

      3.4.1 因子分析確定維度指標(biāo)權(quán)重

      利用因子分析賦予維度指標(biāo)不同權(quán)重。根據(jù)各因子的方差百分比,經(jīng)過歸一化處理后,各維度指標(biāo)的權(quán)重結(jié)果顯示(見表8):舉辦國的正面社會影響、舉辦城市的負面社會影響和舉辦地居民的正面社會影響三個維度占有較大的權(quán)重,在指標(biāo)數(shù)量相差不大四個維度中,舉辦城市負面社會影響的權(quán)重排在第二,這在一定程度上說明居民對于賽事負面影響的感知較重,而早在2010年,羅秋菊[12]就指出居民對大型事件的社會成本的感知增強,對負面影響的關(guān)注有增強的趨勢。

      3.4.2 熵值法確定各題項指標(biāo)的權(quán)重

      熵值法的基本思路是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來確定客觀權(quán)重。一般來說,若某個指標(biāo)的信息熵越小,表明指標(biāo)值得變異程度越大,提供的信息量越多,在綜合評價中所能起到的作用也越大,其權(quán)重也就越大;相反,某個指標(biāo)的信息熵越大,則其權(quán)重也就越小。運用熵值法計算得到各題項指標(biāo)的權(quán)重(見表8),結(jié)果顯示:增加國家之間的相互理解在反映體育賽事對舉辦國的正面社會影響中占有較大的權(quán)重;暴露舉辦國的一些社會問題在舉辦國的負面社會影響中占有較大的權(quán)重;給城市的治安帶來壓力與考驗,在反映體育賽事對舉辦城市的社會影響中占有較大的權(quán)重;增加本地居民的主觀幸福感在反映體育賽事對舉辦地居民的社會影響中占有較大的權(quán)重。

      表8 體育賽事社會影響居民感知評價量表指標(biāo)權(quán)重(n=471)

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      4 討論

      本文在回顧以往文獻的基礎(chǔ)上,基于模塊化理論,以居民感知視角提出了分析體育賽事社會影響評價的理論框架;嚴格遵循科學(xué)、規(guī)范的量表開發(fā)與驗證程序,開發(fā)并驗證了一份基于居民感知的體育賽事社會影響評價量表。這一量表由6個維度、53個題項構(gòu)成,量表指標(biāo)較為全面,可以廣泛應(yīng)用于各種不同規(guī)模類型體育賽事的社會影響和社會效益評價。本文的上述發(fā)現(xiàn),不僅對體育賽事社會影響評價研究有較強的理論啟示,而且對體育賽事的開發(fā)、管理及評估也具有較強的指導(dǎo)意義,具體闡述如下:

      4.1 理論啟示

      首先,本文通過居民感知讓“社會影響”這一抽象概念能夠定量測量,進一步深化了學(xué)界對體育賽事社會影響的研究。具體而言,本文開發(fā)并驗證的體育賽事社會影響居民感知評價量表,將“散落”在與體育賽事綜合影響和其他社會影響的相關(guān)文獻中的“社會影響”指標(biāo)進行了有效整合,量表的各個指標(biāo)有效支持了已有研究的發(fā)現(xiàn),并作了有益補充。由此而形成的量表為理解和測量居民感知的體育賽事社會影響評價提供了一個更加直觀、標(biāo)準(zhǔn)化、可靠的工具,并在兩次的調(diào)查驗證中呈現(xiàn)出穩(wěn)定性。因此,本量表可為體育賽事社會影響評價相關(guān)的后續(xù)實證研究提供理論框架的參考和測量工具的保障。

      其次,基于模塊化理論,本文提出了用于指導(dǎo)體育賽事社會影響居民感知評價量表開發(fā)與驗證的理論框架,包含舉辦國的社會影響、舉辦城市的社會影響、舉辦地居民的社會影響三大范疇。結(jié)合量表的指標(biāo)來看,可以發(fā)現(xiàn):量表測量更多是體育賽事在舉辦過程中,導(dǎo)致的整體社會變化對當(dāng)?shù)鼐用裥睦韺用娈a(chǎn)生的影響。這些影響既包括了設(shè)施的更新讓居民感到平靜的生活被打擾,也包括了居民對自己城市的更新后的變化感到自豪。這些影響在社會影響感知(SIP)量表中也有所涉及。但不同的是,SIP量表中的強調(diào)的是“對設(shè)施的影響”,而本量表中更強調(diào)的是“對舉辦地居民和城市的影響”。

      從研究的結(jié)果可以看出,舉辦地居民和舉辦城市的社會影響占據(jù)了居民對體育賽事社會影響感知評價的重要部分。這更多是因為相比于賽事對舉辦國的影響,賽事對城市的影響和對居民的影響更貼近居民的日常生活,因而有著更清晰的感知。尤其對于社會影響而言,它更多地反映了居民的情感體驗。因而,賽事對舉辦城市和舉辦地居民的影響在居民對體育賽事社會影響的感知和評價中顯得更為重要。

      4.2 實踐啟示

      本文對體育賽事的開發(fā)、管理、營銷和評估等實踐活動均具有一定的指導(dǎo)意義。首先,對致力于舉辦體育賽事的賽事舉辦方而言,可以基于本量表來知曉居民所認為的體育賽事會帶來哪些社會影響,從而更有針對性地結(jié)合自身條件和優(yōu)勢來展示、凸顯“體育賽事”的優(yōu)勢,也能更大程度地滿足居民的期待與訴求,提升居民滿意度。

      其次,在體育賽事營銷實踐中,亦可以運用本文建立的體育賽事社會影響分析框架和開發(fā)的量表,針對居民感知更為強烈的社會影響指標(biāo)加強宣傳、推廣,從而增強體育賽事之于熱愛體育運動的居民群體的吸引力。

      最后,賽事舉辦方與評估機構(gòu)可以依據(jù)本量表來測量、評價各階段體育賽事對舉辦國家、城市、居民的影響,通過各個維度的得分情況來明確自身的優(yōu)勢與不足,從而繼續(xù)保持優(yōu)勢,并改進、提升存在短板之處。在具體的賽事評價實踐中,操作者可根據(jù)賽事的規(guī)模、評價的目的選用適合的維度模塊組合進行評價,當(dāng)只選用了部分維度模塊進行評價時,各維度指標(biāo)的權(quán)重可根據(jù)目前量表的維度權(quán)重進行歸一化處理。

      4.3 研究不足與展望

      在量表的開發(fā)過程中還存在一些不足:第一,盡管量表進行了科學(xué)的指標(biāo)選取以及信效度檢驗,但未進行效標(biāo)效度的檢驗;第二,在量表的設(shè)計中,研究考慮了全面性的特點但可能導(dǎo)致量表偏長;第三,在后續(xù)的研究中,一方面將通過對體育賽事的實證研究繼續(xù)檢驗量表的信效度,另一方面,也將圍繞上述不足之處繼續(xù)修訂完善量表。

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