中学生体育运动对学业成绩影响的实证研究

大头怪婴

原标题：中学生体育运动对学业成绩影响的实证研究
            摘要
以中国教育追踪调查（2014—2015）数据为基础，采用描述统计、“OLS＋稳健标准误”回归模型分析每周体育运动的时间对学生学业成绩的影响，采用双因素方差分析、相关性分析等进一步探究适合中学生的体育运动方案。研究发现，每周适当的增加体育运动时间（≤18 h）能够显著提高中学生的学业成绩，但最好是通过增加每周运动的次数而不是过分增加每次运动的时间。从学业成绩的角度出发，每周运动次数最好维持在6次左右，每次运动时间保持在0.5～1 h较为合适。结合健康的因素考虑，建议每次运动时间确保在1 h左右，能够对学业和健康产生较好的效果。
关键词
中学生; 体育运动; 学业成绩
近些年，学生体质健康成为社会和学校关注的热点问题。《全国学生体质健康监测报告》显示，我国青少年肥胖检出率一直处于上升状态（
国务院发布的《全民健身计划（2016—2020年）》中明确强调，将青少年作为实施全民健身计划的重点人群，大力普及青少年体力活动，提高青少年身体锻炼。尽管这一计划将有助于改善青少年的健康问题，但学生的体力活动现状依然不容乐观。是什么原因导致这种状况，这需要对影响我国青少年参与体育运动的因素进行分析。首先，青少年个人方面，
在我国当前的教育体制下，学生面临较大的考试升学压力，许多教师、家长普遍认为，体育运动会导致学生学习时间过少，并且消耗大量的体力和精力，不利于接下来的课程学习，因此有些教师、家长想方设法阻碍学生参加运动，出现体育课被占用现象，甚至认为健康问题可以在大学期间通过体育运动弥补（
国外学者对体育运动和学生成绩之间的关系进行了一些研究。
鉴于国外的国情、制度、意识等均与我国差异较大，学生面临的压力、家长教师的认识、学校社会的态度等都有较大不同，因此还需要从我国的实际现状出发，正确认识体育运动与学业成绩之间的关系。
从以上研究可以发现，体育运动与学业成绩之间有一定的联系，但从我国学生的实际情况出发还缺少较为系统全面的实证研究，并且受调查区域和样本的限制，难以得出较有说服力的结论，迫切需要进行该方面进一步的探索。因此本研究使用中国教育追踪调查（China Education Panel Survey，CEPS）数据，尝试采用“普通最小二乘法（ordinary least squares，OLS）＋稳健标准误”模型，探究每周运动时间对学业成绩的影响，为正确认识两者的关系提供实证依据，从而明确在我国教育体制下中学生进行体育运动是否会对学业成绩产生不利影响。在此基础上，采用双因素方差分析对每周运动次数和每次运动时间两因素进一步探究，找到合理的运动方案，并为教师及家长提供科学的运动建议。本研究旨在让更多教师、家长、学生正确认识体育运动与学业成绩的关系，引起对体育运动的重视，促进青少年身心健康发展，同时也为学生体育工作的开展和政策制定提供相关的科学依据。
1 数据与变量1.1 数据
本研究数据来自CEPS数据，由中国人民大学中国调查与数据中心设计与实施，是具有全国代表性的大型追踪调查数据。调查采用多阶段的概率与规模成比例的抽样方法：第一阶段在全国县（区）级行政单位中抽取28个县（区）；第二阶段在每个入样县（区）所辖地理范围内分别抽取4所开设了七年级和/或九年级的学校；第三阶段在每所入样学校中分别抽取4个班级，包括2个七年级班和2个九年级班；第四阶段入样班级的所有学生、家长、班主任、主科目（语、数、英）任课教师以及学校领导构成最终调查样本。
CEPS数据在初中阶段时每年进行调查，在初中毕业后的1、3、4、7、8、17、27年继续长期追踪，本文中使用的是2014—2015年的追访数据，为目前公布的最近版本，即2013年进行基线调查时属于七年级的学生（调查时为八年级），共10 750个样本。根据本研究需要，在问卷中核心变量（考试成绩、每周运动天数、每次运动时间）缺失的数据进行个案删除，对于每次运动时间超过6 h的极限数据也进行个案删除（
1.2 主要变量
因变量：学生学业成绩。该成绩是学生2014年秋季学期的期中考试成绩，由被调查学校直接提供，非学生自己填写。由于原始成绩的满分值不同，直接将原始得分作为因变量处理会存在较大误差，因此将全部成绩统一转化为百分制。具体方法为：问卷中已提供语文、数学、英语的原始得分以及相应的满分值，将原始得分/满分值后×100，标准化计算后取均值（
处理变量：每周（7天）体育运动时间。CEPS数据中提供了每周运动天数、每次运动时间等具体信息，根据本研究需要，将两项结果相乘，并以小时（h）作为计量单位。
控制变量：研究中对调查的所有问题进行筛选，并检验与核心变量的相关性，最终挑选出以下变量，对中学生的性别、户口、独生子女、寄宿、家庭经济情况、父母受教育程度进行控制并纳入模型。其中性别为0=女生、1=男生；户口为1=农业户口（指农村户口）、2=非农户口（指城镇户口）、3=居民户口（指在一部分地区发给所有居民的户口并不区分农业和非农业）、4=没有户口（指无户口），户口之间无互斥；独生子女为1=是、2=否；周一到周四的晚上是否在学校寄宿为1=是、2=否；家庭经济情况为1=非常困难、2=比较困难、3=中等、4=比较富裕、5=很富裕；父母受教育程度依据问卷结果重新编码，具体为1=没受过任何教育、2=小学、3=初中、4=中专/技校/职业高中/普通高中、5=大学专科、6=大学本科、7=研究生及以上。各变量的具体特征描述见表1。
表1 变量描述统计
Table 1 Deive Statistics of Variables
         变量    样本数    均值    标准差    解释          因变量    学生学业成绩    9 305    65.100    19.266    语数英标准化均值，得分0～100          处理变量    体育运动时间    9 305    2.471    2.377    每周运动时间，时长（h）0～42          控制变量    经济状况    9 261    2.942    0.606    依家庭经济情况，评分1～5          性别    9 233    0.520    0.500    取值0、1          户口    8 983    1.675    0.798    取值1、2、3、4          独生子女    9 189    1.554    0.497    取值1、2          寄宿    9 134    1.697    0.460    取值1、2          父母受教育程度    8 860    3.784    1.188    依受教育程度，取值1、2、3、4、5、6、7    1.3 思路方法 本研究以Stata 15.1为工具进行实证研究，具体分析步骤和方法为：1）根据因变量的特性，使用“OLS＋稳健标准误”回归模型进行研究，探究每周体育运动时间对学业成绩的影响。2）对模型进行稳健性、内生性的检验，使模型解释结果稳定可信。3）基于前两步的结果，从每周运动天数、每次运动时间两个维度进行双因素的方差及学业成绩的相关性分析，继续深入探究每周体育运动时间的影响效果，并提供合适的运动方案，为后续的深入研究奠定基础。
2 结果2.1 体育运动时间影响学业成绩的回归模型
为探究中学生每周进行体育运动是否会对学业成绩产生影响，本研究用每周运动时间（h）作为处理变量，期中考试语文、数学、英语标准化的平均成绩作为因变量进行回归分析，由于考试成绩属于连续变量，因此采用常规的OLS模型进行估计。CEPS调查采集的样本较多，可能存在测量误差或是其他原因导致的异方差情况，直接进行OLS估计可能会使结果出现偏差，鉴于此，本研究首先进行异方差的怀特检验（White test），结果显示 P ＜0.01，拒绝同方差的原假设，说明存在异方差情况，因此使用“OLS＋稳健标准误”进行回归分析。结果显示，控制变量家庭经济情况、性别、是否为独生子女、是否寄宿，以及户口情况和父母受教育程度等均具有显著性差异，说明变量选取较为合理，其中家庭经济状况对成绩的影响较大，非农户口学生与农业户口学生相比成绩明显较高，学历方面与未受教育的家长相比，高学历背景家长的孩子学业成绩截距较高且显著。对这些变量进行控制后发现，中学生每周的运动时间能够显著影响学业成绩，且为正效应，表明增加每周体育运动时间有助于提高学业成绩。从统计结果上来看，每周运动时间在0～18 h范围内，运动时间每增加1 h，语、数、英的平均分提高0.469分左右。具体结果见 表2。
表2 体育运动时间影响学业成绩的回归模型
Table 2 Regression Model of Exercise Time Affecting Academic Performance
     变量    回归系数/值    稳健标准误    变量    回归系数/值    稳健标准误          运动时间    0.469***     0.097    小学    3.718    5.254          经济情况    2.208***     0.368    初中    9.04*     5.216          女生    8.415***     0.388    高中    13.173**     5.225          独生子女    3.055***     0.489    大学专科    18.418***     5.248          寄宿    3.055***     0.489    大学本科    20.915***     5.252          非农户口    1.419**     0.550    研究生及以上    20.676***     5.421          居民户口    0.002    0.589    常数项    38.630***     5.325          没有户口    -11.064***     3.758    R 2     0.154    —    户口分别以农业户口为参照，父母受教育程度分别以未受过教育为参照。 n =8 253，* P ＜0.1，** P ＜0.05 ，*** P ＜0.01。
2.2 内生性检验
表3 工具变量回归结果
Table 3 Regression Results of Instrumental Variable
     变量    回归系数/值    稳健标准误    变量    回归系数/值    稳健标准误          运动时间    1.105*     0.462    初中    10.494*     5.324          经济情况    2.086***     0.380    高中    13.626*     5.324          女生    8.845***     0.504    大学专科    18.740***     5.340          独生子女    3.079***     0.473    大学本科    21.138***     5.337          寄宿    3.298***     0.522    研究生及以上    20.515***     5.493          非农户口    1.438***     0.552    常数项    36.728***     5.624          居民户口    -0.050    0.597    第一阶段相关性    0.901***     0.058          没有户口    -11.668***     4.026    F 值    244.547    —          小学    4.468    5.369    DWH检验    P =0.161    —    户口分别以农业户口为参照，父母受教育程度分别以未受过教育为参照。 n =8 236，* P ＜0.1，** P ＜0.05，*** P ＜0.01。

图1 工具变量分析示意图
Figure 1 Schcmatic Diagram of Instrumental Variable Analysis
2.3 模型的稳健性检验
鉴于本研究数据由全国核心样本、上海样本、全国补充样本等3部分构成，其中上海样本占总样本的8.1%，因此将上海的数据删减后再次进行回归分析，来检验模型的稳定性。结果显示，上海样本数据删减后除非农户口和父母初中教育程度的显著性降低外，整体上并未导致解释变量和其他控制变量的方向和显著性发生明显改变（表4）。因此表明，原模型的拟合结果具有较好的稳健性。至此可以明确，增加中学生每周的体育运动时间（≤18 h）可以显著提高其学业成绩。
表4 回归模型的稳健性检测
Table 4 Robustness Testing of Regression Models
     变量    回归系数/值    稳健标准误    变量    回归系数/值    稳健标准误          运动时间    0.442**     0.101    小学    3.525    5.241          经济情况    2.104***     0.382    初中    9.686    5.202          女生    8.633***     0.408    高中    12.711*     5.212          独生子女    2.869***     0.485    大学专科    17.793***     5.240          寄宿    3.515***     0.493    大学本科    20.316***     5.247          非农户口    0.855    0.577    研究生及以上    19.599***     5.466          居民户口    -0.406    0.613    常数项    38.837***     5.321          没有户口    -10.866***     3.980    R 2     0.137    —    户口分别以农业户口为参照，父母受教育程度分别以未受过教育为参照。 n =7 669，* P ＜0.1，** P ＜0.05 ，*** P ＜0.01。
2.4 每周运动天数与每天运动时间的结果分析
以上研究表明，整体上看每周体育运动时间和学业成绩之间具有明确的线性关系，且有促进作用。由于研究中每周体育运动时间是根据每周运动天数和每天运动时间计算所得，因此，在以上研究结果的基础上从每周运动天数和每天运动时间两个维度进一步分析体育运动对学业成绩的影响。鉴于上述研究已通过OLS回归分析了每周运动时间对学业成绩的影响效果，因此该部分研究不再讨论因果关系，仅进行相关性和差异性检验，使用皮尔逊相关（Pearson）和双因素方差（two-way ANOVA）进行分析。
2.4.1 每周运动天数与学业成绩的关系
Pearson相关结果表明，每周运动天数与学业成绩之间具有明确的相关关系（ r =0.185， P ＜0.01），在排除每周运动7天的情况下再次进行检验，两变量的相关性进一步提高（ r =0.217， P ＜0.01）。双因素方差分析的主效应结果显示，每周运动天数这一因素具有显著性差异（ P ＜0.01），表明运动天数不同时，其学业成绩也不同。从均值上看，每周运动天数为6时学生学业成绩均值最高，运动天数为0时最低（ 图2）。事后多重比较的结果发现，进行体育运动的学生其学业成绩显著高于不运动的学生（表5）。

图2 运动天数与学业成绩的关系图
Figure 2 Relationship between Exercise Frequency and Academic Performance
表5 不同运动天数下学业成绩结果描述
Table 5 Deion of the Academic Performance under Different Exercises Frequency
     运动天数    0天    1天    2天    3天    4天    5天    6天    7天          学业成绩均值    56.980    59.426**     62.261***     65.497***     68.639***     69.904***     71.728***     67.162***           标准差    20.897    19.887    19.052    18.957    18.255    17.796    18.280    18.760    与0天组相比，** P ＜0.05 ，*** P ＜0.01。
2.4.2 每次运动时间与学业成绩的关系
为了便于分析两变量的关系，并进行差异性检验，本研究首先对每次运动时间进行重新分组，分组结果见表6。在此基础上对分组后运动时间和学业成绩进行统计。双因素方差分析的主效应结果表明，每次运动时间不同，其学业成绩也差异明显（ P ＜0.01）。事后多重比较发现，1～4次组的学业成绩显著高于不运动的学生。两变量之间的关系为倒“U”形，随着每次运动时间的增加，学业成绩先升高后降低，其峰值成绩对应的每次运动时间为0.5～1 h（ 图3）。
表6 分组及学业成绩情况
Table 6 Grouping and Academic Performance
     分组    0次    1次    2次    3次    4次    5次          运动时长    h=0    0＜h≤0.5    0.5＜h≤1    1＜h≤1.5    1.5＜h≤2    h＞2          成绩均值    56.980    64.792***     66.657***     66.162***     62.612***     57.830          标准差    20.897    19.361    18.655    18.672    19.762    20.718    与0次组相比，*** P ＜0.01。

图3 每次运动时间与学业成绩的关系
Figure 3 Relationship between Each Exercise Duration and Academic Performance
2.4.3 每周不同运动天数下每次运动时间与学业成绩的关系
对于每周运动天数和每次运动时间交叉后的作用效果是否显著，本研究对两变量的交互作用进行了分析。双因素的结果表明，交互作用显著（ P ＜0.01），并进行简单效应检验，结果显示，在运动天数为1天时，虽然每次运动时间不同，但其学业成绩的差异并不显著（ P ＞0.05），而每次运动时间在运动天数2～7天水平上交互明显（ P ＜0.01），表明每周的运动天数增加到2天及以上时，每天的运动时间不同，其学业成绩之间才具有明显的差异，详细结果见 表7。每周运动天数在每次运动时间分组1～4次水平上交互作用也同样显著（ P ＜0.01）。
表7 运动天数-每次运动时间与学业成绩的结果
Table 7 Number of Exercise Days-Results of Each Exercise Time and Academic Performance
     

运动

时间

    1天    2天    3天    4天    5天    6天    7天          0次    56.980
(20.897)
    56.980
(20.897)
    56.980
(20.897)
    56.980
(20.897)
    56.980
(20.897)
    56.980
(20.897)
    56.980
(20.897)
          1次    58.707
(20.070)
    62.498
(18.944)
    63.384
(19.593)
    66.477
(19.451)
    69.253
(18.091)
    71.197
(18.986)
    67.014
(18.216)
          2次    60.016
(19.773)
    62.050
(19.052)
    67.094
(18.223)
    72.408
(15.964)
    71.943
(16.333)
    74.875
(16.370)
    69.371
(18.174)
          3次    67.413
(19.956)
    62.258
(18.211)
    69.903
(20.003)
    68.600
(14.890)
    68.438
(18.667)
    61.470
(22.308)
    69.028
(17.812)
          4次    61.221
(17.427)
    64.787
(19.591)
    65.828
(17.225)
    62.165
(19.251)
    61.473
(23.248)
    61.779
(19.304)
    59.074
(21.264)
          5次    58.913
(21.367)
    57.871
(19.591)
    53.996
(23.180)
    51.810
(19.754)
    60.748
(19.954)
    68.148
(13.540)
    58.478
(30.615)
          P     0.055    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    0.000    表中数值为均值，括号中数值为标准差。不同运动天数下每次运动时间的交互效果，*** P ＜0.01。
不同运动天数下每次运动时间和学业成绩之间的关系见图4，可以发现，学业成绩变化均为先升高后降低的趋势。由此可见，并不是每次运动时间越长越好。在本研究中每周运动天数和每天运动时间交叉形成的36种组合中，成绩在70分以上的组为6天×2次、5天×2次、4天×2次、6天×1次，最高值组合为6天×2次。由此可见，每周最佳运动天数为6天，每次运动时间最好为0.5～1 h之间，可能对学业成绩最有帮助。

图4 每周不同运动天数下每次运动时间与学业成绩的关系
Figure 4 Relationship between Each Exercise Time and Academic Performance under Different Number of Exercise Days per Week
3 分析与讨论
2019年9月，国务院办公厅印发《体育强国建设纲要》中提出“青少年体育服务体系更加健全，身体素养显著提升，健康状况明显改善”的战略目标，同时也提出了“将促进青少年提高身体素养和养成健康生活方式作为学校体育教育的重要内容，把学生体质健康水平纳入政府、教育行政部门、学校的考核体系，全面实施青少年体育活动促进计划”等一系列战略任务，由此可见，青少年的健康成长一直是需要关注的核心问题。目前关于运动与健康的研究层出不穷，所得结论较为明确统一，即运动能够显著提高学生身体与心理健康。为此，国家曾在全国范围内启动“阳光体育运动”，促使学生走向操场、走进大自然、走到阳光下进行运动。但在许多教师、家长的习惯性认知中，却始终认为学生面临着升学压力，虽然进行体育运动有助于身心健康，但会减少学习时间，影响考试成绩甚至孩子以后的前途。最终在高分考试成绩面前，众多教师、家长选择让学生放弃该有的体育活动，全身心投入到文化课学习中，导致学生体质下滑明显。
体育运动是否真的会降低学业成绩，基于此问题，本文使用CEPS数据进行中学生体育运动时间对学业成绩影响的研究，以期能够给出明确的结论。CEPS数据抽样设计合理，样本数较多且覆盖范围广泛，调查结果可信度较高，能够为本研究提供较好的数据支持。本研究通过回归模型探究了中学生每周进行体育运动的时间对学业成绩的影响，发现学生在上学日以及周末进行体育运动的时间增多（≤18 h）并没有使学业成绩下降，反而有促进作用，保守来说至少没有许多人担心的负面效果，这与有些教师、家长的认识不同。研究也进行了内生性检验，结果表明，体育运动时间这一变量的解释是合理的，同时稳健性检验结果也说明，模型的估计结果是稳定可靠的。从青少年的生理与心理方面来看，适度增加体育运动时间，可以增加机体的免疫能力，减少疾病发生的可能，避免因疾病影响正常的学习任务；可以积极消除长时间学习导致的身心疲劳，使大脑更快地恢复工作能力，有利于提高后续的学习效率；可以降低不良情绪，调节心情，使学生能够集中精力进行学习；可以缓解学业压力，维持较好的学习状态，保证学习质量。因此体育运动时间也成为影响学生学业成绩的重要原因。针对这一研究结果国外也有类似报道，
本研究在回归模型的基础上，又从每周运动次数和每次运动时间两个方面进行了深一步地探究。每周运动天数与学业成绩具有明确的相关性，同时学生进行运动的天数不同，其学业成绩也有显著差异。在运动1～6天的情况下，随着运动天数增多，学业成绩也随之明显增加。在每周运动7天时成绩下降，但也明显高于不运动的情况。因此每周适当增加体育运动的天数是每周体育运动时间影响学业成绩的一个重要原因。在每次运动时间方面，发现不管每周运动几天，学业成绩均呈现倒“U”形趋势，均随着运动时间的增加表现出先升高后降低的趋势。这也容易理解，每次运动时间过多，在一定程度上导致学习时间过少，或是运动时间过久，导致精力消耗过大，使学业成绩受到不良影响，因此很难呈现出每次运动时间增加，其学业成绩也不断增加的现象，这方面与许多教师家长的担心是相同的。本研究发现，每次进行运动的时间在0.5～1 h区间时，学业成绩最高，其次是1～1.5 h区间。在运动天数和每次运动时间交互的研究中发现，运动天数结合每次运动时间情况下，每周只进行1天运动时，不管运动时间长短，其学业成绩均未有显著性差异，而进行2天及以上的运动时，才有明显差异，说明增加运动天数具有重要意义。在运动天数为4～7天时，峰值点均在0.5～1 h的区间。从检验的结果来看，运动天数为6天，每次运动时间在0.5～1 h区间的交互效果最为显著，因此也说明这两个水平是本研究的关键点。借鉴国外的研究成果也能给本研究结果提供一定的解释，体育运动能够增加身体健康状态与体能，在保证每次运动时间合适的条件下起到调节学业表现的作用（
综合来看，我国青少年在现有的升学压力下要想实现健康成长需要平衡学习与体育运动之间的关系。有些家长出于为子女的前途考虑，严控孩子的运动时间，甚至禁止其参加课外体育活动，而有些学校更是出现体育教师“被请假”现象，这些都会直接或间接地扼杀学生的体育兴趣，导致运动时间大幅缩减，不利于学生的身心发展，因此迫切需要重新审视体育运动、身心健康、学业成绩之间的相互关系。根据本研究结果，我们认为，在我国教育体制下，中学生在上学日和周末时间适度增加体育运动会对学业成绩产生积极影响，阻碍学生参加体育运动不仅有损学生的健康状况，也不利于其学业成绩的提高。每周整体运动时间的增加是通过增加每周运动次数抑或是增长每次运动时间等方式来实现，本研究认为，每周运动次数与学业成绩正相关，但每次运动时间并不是越多越好，过多时甚至出现学生成绩下滑现象。增加运动天数带来的收益要大于每次运动时间过多所带来的负效应，每周运动时间增加会提高学业成绩的主要原因来自运动天数的增加，而并非单纯的单次长时间的运动。主要是因为增加运动天数会使大脑有更多的休息机会，有助于精力恢复，提高学习效率，但在单次运动过多的情况下会过多消耗精力，也使学习时间过分压缩，有可能导致成绩下降，这很好地解释了运动时间与学业成绩之间的矛盾。因此对于平时不主张运动的家长应当鼓励子女进行体育活动，增加每周的运动次数，使学业和身心同时受益，更好地促进青少年的健康成长和均衡发展，这不仅是个体家庭的责任，更是国家长远发展的需要。另外，由于问卷内容以及现有数据的限制也使得本研究存在一定的不足，例如，无法进行深层次的机制分析，以及学生体育运动对学业成绩影响的历时性分析也是需要明确的重要方面，期望有关学者后续能够对该问题进行专门研究。
4 结论与建议
每周适当的增加体育运动时间能够显著提高学生的学业成绩。每周运动时间增多（≤18 h）有助于提高学业成绩，但最好是通过增加每周运动的次数而不是过分地增加每次运动的时间。从学业成绩的角度出发，每周运动次数最好维持在6次左右，每次运动时间保持在0.5～1 h为好。结合健康的角度考虑，建议每次运动时间确保在1 h左右，能够对学业和健康产生较好的效果。
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• 作者：南京理工大学 体育部 白胜超 潘志军 滕海宁
  

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