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（本文用到的数据在本人文库里面有，请需要的人另行下载） NBA 球员薪金的影响因素分析 1 引言 NBA 作为当今世界上最成功的一个商业性篮球联盟，给观众带来欢乐的同 时，也让联盟里面的球员个个成了高薪收入阶层，即使是最低的工资也有 12 万 美元年薪（以 2013 年度数据为准），而对于球星来说，这个数字就能达到 3045 万美元。我们认为 NBA 球员的薪金影响因素有很多，比如说球星的个人修养， 还有球星的商业价值。 但是无论如何， 我们还是会这样猜想， NBA 球员的薪金最 大的因素应该是球员在场上的表现。 并且特别是对于一些在联盟还没有很久的球 员，就更是如此，没有老板会在一个球员没有展示出很好的巨星素质时就给球员 签定大合同，没有球队会仅仅因为一个球员的商业价值或者是一个球员的姣好外 表而给这个球员签定大合约。 所以我们认为一个球员的价值， 一个球员的薪金一 定有很大一部分是集中在球员在场上的表现， 至于一些场外因素只是球员在场上 的表现得到大家的认可之后才有的事情。我们把 NBA 球员的上场因素分为几个 统计指标，也就是上场的场次、总篮板、助攻、失误、抢断、盖帽和犯规。这几 个因素当中，我们还可以再进行分类，从而可以看出在 NBA 老板的眼中，什么 品质才是一个高薪球员必备的。 一个是健康， 我们用出场的次数来衡量， 这是很 显然的，一个球员如果出场的次数越多， 自然说明他的身体很棒。 而如果很不幸 地这个球员的出场次数不高的话， 至少说明这一些时间， 这个球员身体可能不是 很健康，这里我们还是假定这个球员没有出场的原因主要就是他的健康问题， 因 为一个球队要一个球员肯定是经过多方面考虑的， 其中很重要的一点就是这个球 员对这个球队是有用的， 但是由于球员的身体健康是看不出来的， 或者说很难观 测出来，所以能够影响这个球员的上场时间的最重要的原因就是他的健康。 还有 一个就是进攻， 篮球就是一个用得分来计较输赢的运动， 所以在进攻端得分是一 个很重要的因素， 助攻是一个球员传球给队友然后由队友得分的统计， 所以也是 得分的一个很重要的因素。另外一个在进攻端的失误我们当然会 认为是一种负 面的因素。 可以想象一个球员的薪金和他的得分多少是有很大关系的。 最后就是 防守了，在 NBA 季后赛中有一句话是这样的“防守赢得总冠军” ，足以见得好的 防守也是一支球队十分需要的。 自然防守专家也欢迎了。 衡量防守的指标有很多， 我们这里只是用了几个很有代表性的指标， 比如说篮板、 抢断以及盖帽， 这几个 因素都是在数据上衡量一个球员防守能力的指标。 但是不得不说， 有的时候这种 衡量其实是很片面的， 因为一个球员的防守上面的震慑力是数据上不能显示出来 的，如果要仔细深究的话， 就变成了研究球员个人能力的事情了， 不在本文讨论 范围了。 2数据来源和描述性统计 （一） 数据介绍和变量定义 本文用的数据是来源于网易 NBA的统计数据，除薪金外的其它所有数据都 是采用的2013年的数据，只有工资薪金采用的是2014年，我们认为一个球员本 年的薪金和上一年的表现是有很大关系的。 本文的变量有薪金，这是作为一个因变量而存在的。其余的都是当作自变量 处理的。主要有出场次数、助攻次数、失误次数、抢断次数、篮板个数、犯规次 数、得分分数。这几个因素当中，出场次数主要衡量的是一个球员的健康程度， 助攻，得分抢断主要是衡量进攻，而失误，篮板，犯规主要衡量的一个球员的防 守强度和能力。 （二） 描述性统计 图一是对因变量wage的一个描述性，可以看到，最高薪金为 3045万美元, 最低薪金有只有12万美元，两者差距明显，平均工资只有 464万美元，这就说 明，对于球星来说，他们的工资是远远高于平均水平的， 这里面当然有球星的场 外因素，比如说商业价值在里面。 图一 对于薪金的描述性统计 L. sum wage Variable Obs Mean Std. Dev. M_ii Max wage 41B 464.2$43 4兀.76E2 12 3015 我们把wage对于其它变量一个一个地回归，可以看看是不是这两个变量有 很强的关联性。表一就是这样做之后的结果： 表一 因变量对各个自变量二元回归之后的系数 appear assist turno ver steal block foul score wage 可以看到出场场次在经济显著性上并不是很高，当然这并不是说明健康这个 因素对于薪金影响很小。纵观整个数据，可以看到薪金排在前几名的都有很高的 出场次数，这是因为，这些球员都是球星，只要不出现身体方面的原因是一定会 上场的。 3模型选择和策略识别 本文主要做得就是薪金和运动员在场上的表现有什么关系， 所以，主要就是 看看能不能从中看出一个球队在选择给球