サッカー選手の年俸決定要因について名古屋大学根本ゼミ目次 Ⅰ イントロダクション Ⅱ 分析方法 Ⅲ 結果 Ⅳ まとめ Ⅰ イントロダクションサッカー選手の年俸ランキング（2012）デイヴィッド・ベッカム 46億8000万円リオネル・メッシ 45億5000万円クリスティアーノ・ロナウド 39億円サムエル・エトー 30億5500万円ネイマール 26億円セルヒオ・アグエロ 24億7000万円ウェイン・ルーニー 23億4000万円ズラタン・イブラヒモヴィッチ 22億7500 ヤヤ・トゥーレ 21億5800万円フェルナンド・トーレス 21億1900万円サッカー選手の年俸ランキング（2012）１０人中８人がフォワード（ベッカムとヤヤ・トゥーレはMF）攻撃的なポジションの選手が高給ランキング上位を占める結果に。ポジション間で年俸に格差がある可能性。ポジション別平均年俸 Jリーグ（万円）セリエA（万ユーロ） MLS（ドル） FW 2,377 104 252,583 MF 2,141 81 146,106 DF 1,878 68 124,221 GK 1,382 60 94,509 全選手 2,020 79 183,075 ポジション別の平均年俸は、３リーグいずれも FW>MF>DF>GK の順となった。研究のゴール ①ポジションによる所得格差は本当に存在するのか？ ②年俸は何によって決定されるのか？ ③国（リーグ）によって年俸決定要因にどのような違いが見られるか？ Ⅱ 分析方法研究対象 ◆Jリーグディビジョン1 （日本） ◆セリエA （イタリア） ◆メジャー・リーグ・サッカー（米国）これら３つのリーグに属する1320選手を対象とする。年俸は2012～2013シーズンのデータを使用。 ※他のリーグからの移籍選手や2部リーグから昇格したチームの選手は除外。分析の流れデータの収集モデル・ビルディング • 年俸決定のモデルを作成するモデルの推定と検定 • 重回帰分析によるモデル推定・t検定モデル・ビルディング（１） • 被説明変数𝑌（年俸）を、複数の説明変数 𝑋1 , 𝑋2, 𝑋3 …で説明する重回帰モデルを採用。 • 説明変数として、使用可能なデータを考える。 ※数値化されているもの ※多くの選手について入手できるもの。モデル・ビルディング（２）一般社会では… プロサッカーにおいて年齢年齢（Age）勤続年数身長（Height）能力昨シーズン出場機会（Game）成果昨シーズンゴール数（Goal）配属部署ポジション（Pd,Pm,Pf）会社の支払い能力チーム総年俸（GY）給与年俸（Y）モデル・ビルディング（３） • 先に示した変数を用いて、年俸決定のモデルを立てる。 𝑌 = 𝛼 + 𝛽1 𝐴𝑔𝑒 + 𝛽2 𝐻𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 + 𝛽3 𝐺𝑎𝑚𝑒 + 𝛽4 𝐺𝑜𝑎𝑙 + 𝛽5 𝐺𝑌 + 𝛽6 𝑃𝑑 + 𝛽7 𝑃𝑚 + 𝛽8 𝑃𝑓 • 𝑃𝑑, 𝑃𝑚, 𝑃𝑓 はダミー変数。 • この式に対して最小２乗法による重回帰分析を行う。補足（１） ※ダミー変数についての補足対象選手がFWであるとき対象選手がMFであるとき対象選手がDFであるとき対象選手がGKであるとき Pf=1, Pm=0, Pd=0 Pf=0, Pm=1, Pd=0 Pf=0, Pm=0, Pd=1 Pf=0, Pm=0, Pd=0 すなわち、回帰分析の結果導出されたPfの係数は、ゴールキーパーに比べ、フォワードの賃金がどれだけ高いかを意味する。補足（２）補足（３）補足（４）当てはまりが良い当てはまりがよくない ※ただし、クロスセクション・データの分析においては決定係数が0.5以上であれば、極めて良いとされる。 Ⅲ 結果 Jリーグ〈推定式〉 Y= - 1.694e+04 + 2.347e+02 + 4.968e+01 + 4.645e+01 + 9.297e+01 + 3.905e-02 + 7.687e+02 + 9.803e+02 + 1.019e+03 括弧内はｔ値 (-5.063) Age (11.446) Height (2.778) Game (5.364) Goal (2.546) GY (9.903) Pd (2.362) Pm (2.710) Pf (2.498) 𝑅2 = 0.5388 セリエA 〈推定式〉 Y= - 2.637411 + 0.034301 + 0.695910 + 0.010741 + 0.048442 + 0.034793 + 0.088173 + 0.199034 + 0.200904 括弧内はｔ値 (-1.955) Age (3.483) Height (1.022) Game (3.082) Goal (4.227) GY (12.409) Pd (1.051) Pm (0.599) Pf (1.209) 𝑅2 = 0.5483 MLS 〈推定式〉 Y= - 3.298e+05 + 1.966e+04 - 4.616e+04 - 2.005e+01 + 5.132e+04 + 3.879e-02 + 3.105e+04 + 8.605e+03 + 6.435e+03 括弧内はｔ値 (-1.100) Age (4.244) Height (-1.024) Game (-0.909) Goal (7.201) GY (4.100) Pd (0.463) Pm (0.132) Pf (0.087) 𝑅2 = 0.2592 係数の有意性と符合年齢身長出場試合数（時間）ゴール FW ダミー総年棒 DF ダミー MF ダミー +* +** +* +*** Jリーグ +*** +** +*** +* セリエA +** + +** +*** + + + +*** MLS +*** - - +*** + + + +*** *** 有意水準 0.1% ** 有意水準 1% * 有意水準 5% 【Jリーグ】ポジションが与える年俸への影響ポジション・ダミー推定値（GKとの差額）優位性 Pf 1019 万円 * Pm 980.3 万円 ** Pd 768.7 万円 * Pg ( 0 万円 ) FWとMFの差 38.7万円 MFとDFの差 211.3 万円 FWとDFの差 250.3 万円【Jリーグ】ポジションが与える年俸への影響（FWを基準とした場合）ポジション・ダミー推定値（FWとの差額） Pf ( 0 万円) Pm -38.86 万円 Pd -250.5万円 Pg -1019万円優位性 * FWを基準とすると、優位となるのはGKダミーのみである。フィールドプレイヤー（FW・MF・DF）とGKに年俸格差は見られるが、フィールドプレイヤー間での格差は統計的には存在していない。係数比較 3リーグの係数比較（単位は円で統一）リーグ名 Age Game Goal Jリーグ 2,743,000 464,500 929,700 セリエA 4,630,635 1,450,035 6,539,670 メジャーリーグ 1,966,000 × 5,132,000 係数比較から読み取れること Jリーグゴール数、出場回数よりも年齢による変化分が多い。 ⇒年功序列的セリエA すべての変数に対する係数が大きい。 ⇒賃金格差が大きい。 MLS ゴール数に対する変動が大きく、年齢に対する上昇幅は少なめ。 ⇒成果主義的 Ⅳ まとめ ①ポジション間の収入格差は存在するか？ • Jリーグにおいては、GKを基準に見ると GK＜DF、GK＜MF、GK＜FWとなり、 FW基準に見ると DF≒FW、MF≒FWとなる。これはGKは他のポジションより低く、他三つのポジション間では差はないと考えられる。 • セリエA・MLSにおいては、統計的にみると、ポジションによる収入の違いは発生していると考えにくい。 ②年俸の決定要因は何か? • Jリーグ年齢、身長、出場試合、ゴール • セリエA 年齢、出場試合、ゴール • MLS 年齢、ゴール ③リーグによる年俸決定体系の特色 • Jリーグは年功序列的 • セリエAは収入格差が大きい • MLSは成果主義 • その国の賃金決定上の特性が、プロスポーツ界にも及んでいると言えるのではないか。ご清聴有難うございました。