基于因子與回歸分析的職業(yè)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值影響因素研究

○ 文/ 焦偉昊 練繼亮

影響職業(yè)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的因素十分復(fù)雜，弄清關(guān)鍵影響因素并有意識(shí)地開(kāi)展相應(yīng)的價(jià)值創(chuàng)造與提升活動(dòng)，對(duì)正處于起步階段的我國(guó)職業(yè)籃球俱樂(lè)部的可持續(xù)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)作用。文章以美國(guó)職業(yè)籃球聯(lián)賽（NBA）的30支俱樂(lè)部?jī)r(jià)值及其影響因素為分析對(duì)象，運(yùn)用因子分析與多元線(xiàn)性回歸分析相結(jié)合的方法，基于《福布斯》2021年2月公布的數(shù)據(jù)，通過(guò)因子分析提出：城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)類(lèi)、競(jìng)技實(shí)力類(lèi)、球員開(kāi)支類(lèi)是三大影響俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的關(guān)鍵因子。實(shí)例證明，三個(gè)因子具有較高的解釋度，為更好地描述三者對(duì)NBA俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的整體影響及各自的貢獻(xiàn)水平，建立了基于三因子的多元線(xiàn)性回歸模型，該線(xiàn)性模型進(jìn)一步得出三因子對(duì)NBA俱樂(lè)部?jī)r(jià)值貢獻(xiàn)水平是依次遞減的，這也為職業(yè)籃球俱樂(lè)部未來(lái)經(jīng)營(yíng)發(fā)展中需要重點(diǎn)關(guān)注的方面提供了方向。

一、引言

隨著體育產(chǎn)業(yè)在各國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系中的地位不斷提升，作為體育產(chǎn)業(yè)中的實(shí)體組成單位-職業(yè)籃球俱樂(lè)部也在迅速發(fā)展。職業(yè)籃球俱樂(lè)部是將籃球競(jìng)賽作為核心產(chǎn)品并以營(yíng)利為目標(biāo)的現(xiàn)代企業(yè)[1]。職業(yè)籃球俱樂(lè)部也是具有企業(yè)法人屬性的組織單位，其價(jià)值的大小直接反映了它的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力和可持續(xù)發(fā)展能力[2]。目前，對(duì)于俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的影響因素仍不夠明確，對(duì)職業(yè)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值影響因素的實(shí)證性研究更為缺乏。本文選取2021年NBA聯(lián)賽30支俱樂(lè)部?jī)r(jià)值及其影響因素為研究對(duì)象，首先借助因子分析方法，對(duì)眾多影響因素進(jìn)行降維分析，從中提取影響籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的關(guān)鍵因子，以便更好地解釋職業(yè)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的影響因素，再通過(guò)回歸分析方法，建立關(guān)鍵因子與籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值之間的關(guān)系模型，并進(jìn)一步解釋不同關(guān)鍵因子對(duì)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的貢獻(xiàn)情況，進(jìn)而明確影響籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的關(guān)鍵要素及其影響關(guān)系，為科學(xué)地進(jìn)行籃球俱樂(lè)部的經(jīng)營(yíng)管理和價(jià)值提升創(chuàng)造活動(dòng)提供有力的支撐依據(jù)。

二、職業(yè)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值構(gòu)成情況

俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的大小不僅是其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力的重要表現(xiàn)，也是其可持續(xù)發(fā)展能力的重要衡量指標(biāo)，了解其價(jià)值構(gòu)成是進(jìn)行影響因素分析的基礎(chǔ)。美國(guó)職業(yè)籃球聯(lián)賽（NBA）作為世界職業(yè)籃球聯(lián)賽的代表，在全球體育賽事中具有巨大的影響力，因此，本文以NBA為例，分析其俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的構(gòu)成及其關(guān)鍵影響因素。NBA實(shí)行的是聯(lián)盟共同經(jīng)營(yíng)和球隊(duì)自主經(jīng)營(yíng)相結(jié)合的模式[3]，各支俱樂(lè)部均是以營(yíng)利為目的且自負(fù)盈虧的獨(dú)立法人實(shí)體，由球隊(duì)擁有者、管理人員、球員和教練等組成。

根據(jù)《福布斯》公布的情況，NBA俱樂(lè)部?jī)r(jià)值包括Sport（聯(lián)盟價(jià)值）、Market（規(guī)模價(jià)值）、Stadium（主場(chǎng)價(jià)值）、Brand（品牌價(jià)值），其中聯(lián)盟價(jià)值是指聯(lián)盟整體收入中歸屬于個(gè)別俱樂(lè)部的價(jià)值；規(guī)模價(jià)值是指俱樂(lè)部所在城市的市場(chǎng)規(guī)模所帶來(lái)的價(jià)值；主場(chǎng)價(jià)值是指球隊(duì)的球館因主場(chǎng)賽事帶來(lái)的價(jià)值；品牌價(jià)值是指聯(lián)賽及俱樂(lè)部因品牌實(shí)力所創(chuàng)造的價(jià)值。

三、 數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)選取

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

美國(guó)財(cái)經(jīng)雜志《福布斯》每年都會(huì)公布NBA聯(lián)賽的30支俱樂(lè)部的聯(lián)盟價(jià)值、規(guī)模價(jià)值、主場(chǎng)價(jià)值和品牌價(jià)值。本文以2021年2月《福布斯》公布的NBA各俱樂(lè)部?jī)r(jià)值為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)選自Forbes官網(wǎng)、德國(guó)Statista官網(wǎng)及騰訊體育等體育資訊網(wǎng)站，通過(guò)實(shí)證分析獲取并解釋影響俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的關(guān)鍵要素及其潛在的經(jīng)濟(jì)含義。

（二）文獻(xiàn)回顧與指標(biāo)選取

關(guān)于職業(yè)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值影響因素的文獻(xiàn)較少，過(guò)去學(xué)者的研究大多都是從理論層面進(jìn)行分析，個(gè)別作者以球隊(duì)收入為切入點(diǎn)對(duì)俱樂(lè)部運(yùn)營(yíng)能力進(jìn)行分析。蘭自力認(rèn)為NBA球隊(duì)的價(jià)值影響因素體現(xiàn)在：市場(chǎng)規(guī)模、球星號(hào)召力、球隊(duì)?wèi)?zhàn)績(jī)、經(jīng)營(yíng)管理水平與球隊(duì)背后的資本幾個(gè)方面[4]；王義平介紹了NBA各個(gè)俱樂(lè)部自主經(jīng)營(yíng)的項(xiàng)目，包括比賽門(mén)票收入、場(chǎng)館內(nèi)零售給球迷所獲收入、廣告收入等[3]；孟令剛基于超效率CCR-DEA模型對(duì)NBA俱樂(lè)部的運(yùn)營(yíng)效率的影響因素進(jìn)行分析，并指出俱樂(lè)部門(mén)票收入與所在地人均收入是影響運(yùn)營(yíng)效率的主要外部因素[5]；Liu Qing等對(duì)NBA的品牌價(jià)值進(jìn)行研究，認(rèn)為品牌的文化內(nèi)涵有助于培養(yǎng)粉絲群體的忠實(shí)性并幫助相關(guān)衍生品的推廣[6]；Charles Santo對(duì)體育場(chǎng)館的經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行分析，分析了地理位置對(duì)于體育場(chǎng)館收入的影響[7]。

根據(jù)已有學(xué)者的研究成果，結(jié)合《福布斯》公布的信息，本文總結(jié)提出選?。嚎偸杖耄╔1）、營(yíng)業(yè)收入（X2）、球員開(kāi)支（X3）、門(mén)票收入（X4）、分區(qū)冠軍次數(shù)（X5）、總冠軍次數(shù)（X6）、社交媒體粉絲數(shù)量（X7）、常規(guī)賽主場(chǎng)上座率（X8）八個(gè)影響因素，作為自變量來(lái)進(jìn)行量化研究，分析其關(guān)鍵影響因子，并建立關(guān)鍵因子的回歸模型，以解釋關(guān)鍵要素對(duì)俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的影響。

四、實(shí)證分析

考慮影響因素指標(biāo)較多，信息不夠集中，本文首先采用因子分析法，對(duì)影響因素進(jìn)行降維，從中找出影響俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的關(guān)鍵因子，再通過(guò)多元線(xiàn)性回歸對(duì)其進(jìn)行分析，建立關(guān)鍵因子與俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的關(guān)系模型，以此來(lái)深入剖析影響職業(yè)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的關(guān)鍵要素及其貢獻(xiàn)情況。

（一）研究方法

1.因子分析方法。因子分析是一種數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、降維的方法，該方法是用提取出的少量綜合公共因子的線(xiàn)性函數(shù)與特定因子之和來(lái)對(duì)原觀察變量的各分量進(jìn)行解釋?zhuān)瑥亩_(dá)到合理的解釋原變量相關(guān)性并進(jìn)行降維的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。因子分析分為：探索性因子分析（EFA）與驗(yàn)證性因子分析（CFA），本文使用的是探索性因子分析，即事先不假設(shè)因子結(jié)構(gòu)，完全依據(jù)樣本數(shù)據(jù)，使用主成分分析法提取因子，最后從數(shù)據(jù)結(jié)果中發(fā)現(xiàn)規(guī)律[8]。

2.多元線(xiàn)性回歸分析方法。在現(xiàn)實(shí)問(wèn)題研究中，因變量的變化會(huì)受到多個(gè)自變量的影響，此時(shí)就需要用兩個(gè)及以上的影響因素作為自變量來(lái)對(duì)因變量進(jìn)行解釋?zhuān)炊嘣€(xiàn)性回歸分析模型，考慮n個(gè)自變量x1，x2，x3，……，xn與因變量y之間關(guān)系的模型。若y跟隨x1，x2，x3，……，xn變動(dòng)，且滿(mǎn)足下式：

式中β1，β2，…，βn，為偏回歸系數(shù)，ε為去除n個(gè)自變量對(duì)y影響后的隨機(jī)誤差。采用OLS普通最小二乘法對(duì)上式偏回歸系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，求得系數(shù)后，就可使用多元線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

（二）因子分析

為消除量綱的影響，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，設(shè)有n個(gè)樣本和m個(gè)指標(biāo)，可得數(shù)據(jù)矩陣X=( Xij)n×m。其中i=1，2，…，n，j=1，2，…，m，用Z-score法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換Z=(Xij－Xj)/Sj。其中Xj為第j項(xiàng)指標(biāo)的平均值，Sj為第j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，使用SPSS26.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，隨后對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，提取為少數(shù)幾個(gè)具有代表性且互相獨(dú)立的綜合指標(biāo)。

1. KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和 Bartlett 球形度檢驗(yàn)。對(duì)30支籃球俱樂(lè)部的9個(gè)影響指標(biāo)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和巴特利特球形度檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示：

表1 KMO和Barlett球形度檢驗(yàn)

從表1可以看出，KMO值為0.691，大于臨界值0.5，接近于0.7及以上的強(qiáng)相關(guān)性標(biāo)準(zhǔn)，說(shuō)明樣本符合因子分析條件，與此同時(shí)，巴特利特球形度檢驗(yàn)顯著性遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于0.05，即兩種檢驗(yàn)均認(rèn)為本文的指標(biāo)變量集適合因子分析。

2.確定公因子個(gè)數(shù)、命名。通過(guò)SPSS 26.0軟件對(duì)8個(gè)影響指標(biāo)進(jìn)行公因子提取，表2顯示了因子分析后因子提取和因子旋轉(zhuǎn)的結(jié)果，可見(jiàn)提取了3個(gè)公因子后，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到87.29%＞80%，說(shuō)明前3個(gè)因子就可以解釋原變量的絕大部分信息。

運(yùn)用凱撒正態(tài)化最大方差法，經(jīng)過(guò)5次迭代收斂后，表3顯示了職業(yè)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值影響因素的因子載荷，分析發(fā)現(xiàn)：門(mén)票收入（X4）、總收入（X1）、營(yíng)業(yè)收入（X2）、常規(guī)賽主場(chǎng)上座率（X9）在第一個(gè)公因子上的載荷較高，而俱樂(lè)部收入與上座率很大程度取決于其所在城市的經(jīng)濟(jì)水平與人口數(shù)量，根據(jù)彼此經(jīng)濟(jì)關(guān)系分析，將第一個(gè)公因子定義為城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)類(lèi)因子；分區(qū)冠軍次數(shù)（X6）、總冠軍次數(shù)（X7）、社交媒體粉絲數(shù)量（X8）在第二個(gè)公因子上的載荷較高，因子載荷均大于0.85，第二個(gè)公因子反映的是競(jìng)技實(shí)力帶來(lái)的價(jià)值與流量?jī)r(jià)值，可定義為競(jìng)技實(shí)力類(lèi)因子；球員開(kāi)支（X3）在第三個(gè)公因子上的載荷較高，因此將該因子定義為球員開(kāi)支類(lèi)因子。

表2 因子分析的總方差解釋

第一個(gè)公因子主要反映了收入類(lèi)指標(biāo)與主場(chǎng)上座率的情況，其變動(dòng)趨勢(shì)與職業(yè)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值變動(dòng)趨勢(shì)是一致的；第二個(gè)公因子主要變量是冠軍與社交媒體粉絲數(shù)量，贏得總冠軍也會(huì)獲得更高的關(guān)注度并收獲更多的粉絲；第三個(gè)公因子主要變量為球員開(kāi)支，該變量數(shù)值越大，意味著俱樂(lè)部為獲取球員付出的成本越大、球員質(zhì)量相對(duì)更高，對(duì)俱樂(lè)部?jī)r(jià)值帶來(lái)的影響更大。

表3 旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

3.公因子得分模型。根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子得分系數(shù)矩陣，得到成分系數(shù)矩陣如表4。

表4 成分系數(shù)矩陣

設(shè)三個(gè)公因子分別為F1、F2、F3，可以得出下列因子得分函數(shù)為：

（三）多元線(xiàn)性回歸分析

考慮上述建立的因子分析模型中，一方面因子所受的因變量影響較多，不直觀，另一方面，也不能集中反映各因子對(duì)俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的整體影響，以及各因子對(duì)俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的貢獻(xiàn)情況。因此，需要在上述三因子的基礎(chǔ)上，采用多元線(xiàn)性回歸分析的方法，建立職業(yè)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值與因子的關(guān)系模型，以此來(lái)直觀分析各因子與俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的關(guān)系及貢獻(xiàn)情況。

經(jīng)過(guò)因子分析后，各俱樂(lè)部?jī)r(jià)值與F1、F2、F3如表5所示，選取2021年NBA各籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值作為因變量（y），以因子分析的三個(gè)公因子F1、F2及F3作為自變量來(lái)建立多元線(xiàn)性回歸方程?；赟PSS 26.0軟件進(jìn)行多元線(xiàn)性回歸分析，結(jié)

表5 俱樂(lè)部?jī)r(jià)值與三因子關(guān)系數(shù)據(jù)

果如表6，輸出的是R、R2及調(diào)整后R2，可以看出R2的統(tǒng)計(jì)量為0.922，調(diào)整后的R2為0.913。該輸出結(jié)果表明，在俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的變差中，有91.3%是由三個(gè)公因子的變動(dòng)引起的，證明模型準(zhǔn)確度較高。

表6 模型摘要

表7 回歸系數(shù)（a）

表7顯示F1、F2與y均呈正相關(guān)、F3與y呈負(fù)相關(guān)且p值均小于0.05，證明該回歸方程顯著，構(gòu)建多元線(xiàn)性回歸模型的方程如下：

（四）模型解釋

上述模型中y代表職業(yè)籃球俱樂(lè)部的價(jià)值，F(xiàn)1代表城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)類(lèi)因子，F(xiàn)2代表競(jìng)技實(shí)力類(lèi)因子，F(xiàn)3代表球員開(kāi)支類(lèi)因子；由上述模型可知，F(xiàn)1每增加一個(gè)單位，平均作用到俱樂(lè)部?jī)r(jià)值y上是8.493個(gè)單位、F2每增加一個(gè)單位，平均作用到俱樂(lè)部?jī)r(jià)值y上是4.304個(gè)單位、F3每增加一個(gè)單位，平均作用到俱樂(lè)部?jī)r(jià)值y上是-2.119個(gè)單位。

通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)可知，F(xiàn)1城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)類(lèi)因子對(duì)籃球俱樂(lè)部的價(jià)值影響最大，其次是F2競(jìng)技實(shí)力類(lèi)因子，最后是F3球員開(kāi)支類(lèi)因子。F1對(duì)價(jià)值的影響最大，這也符合現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)意義，即收入類(lèi)指標(biāo)對(duì)俱樂(lè)部?jī)r(jià)值產(chǎn)生正向積極影響，NBA職業(yè)籃球聯(lián)賽每個(gè)賽季在主場(chǎng)都會(huì)舉行41場(chǎng)常規(guī)賽，俱樂(lè)部所在地區(qū)的城市人口基數(shù)及經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度越大，對(duì)主場(chǎng)上座率與門(mén)票收入的正向影響就越強(qiáng)，從而對(duì)俱樂(lè)部的價(jià)值產(chǎn)生正向影響；由表3可知，F(xiàn)2是對(duì)分區(qū)冠軍次數(shù)（X6）、總冠軍次數(shù)（X7）與社交媒體粉絲數(shù)量（X8）的解釋?zhuān)慈绻銟?lè)部獲得冠軍，則會(huì)吸引更多的關(guān)注與流量，關(guān)注度與流量的提高會(huì)使俱樂(lè)部獲取流量收益，從而提升俱樂(lè)部的價(jià)值；F3中球員開(kāi)支(X3)的載荷達(dá)到了96.2%，球員開(kāi)支(X3)是俱樂(lè)部的一項(xiàng)重要支出，一方面反映了俱樂(lè)部所擁有的球員質(zhì)量與影響力，球員影響力越大，為俱樂(lè)部帶來(lái)預(yù)期價(jià)值就越多；另一方面球員開(kāi)支作為俱樂(lè)部的負(fù)債，負(fù)債過(guò)高會(huì)拉低俱樂(lè)部的凈價(jià)值，根據(jù)模型系數(shù)反映，過(guò)高地追求球員質(zhì)量，會(huì)增加球員開(kāi)支，從而降低俱樂(lè)部收益，影響俱樂(lè)部的價(jià)值，因此從俱樂(lè)部整體價(jià)值角度來(lái)看，應(yīng)該適當(dāng)控制俱樂(lè)部成員的總體開(kāi)支。

五、結(jié)論與建議

本文以美國(guó)職業(yè)籃球各俱樂(lè)部?jī)r(jià)值及其影響因素為研究對(duì)象，基于因子分析和多元線(xiàn)性回歸分析的方法，最終建立職業(yè)籃球俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的影響因素模型。該模型能夠較為直觀地反映出各因素對(duì)俱樂(lè)部?jī)r(jià)值的影響程度，結(jié)果表明：城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)類(lèi)因子對(duì)價(jià)值的影響程度最高，其次是俱樂(lè)部的競(jìng)技實(shí)力類(lèi)因子與球員開(kāi)支類(lèi)因子。

根據(jù)模型結(jié)果并結(jié)合我國(guó)職業(yè)籃球發(fā)展現(xiàn)狀，我國(guó)職業(yè)籃球俱樂(lè)部在未來(lái)經(jīng)營(yíng)發(fā)展中若要提升自身價(jià)值，首先需要通過(guò)建立、維護(hù)球迷的忠誠(chéng)度來(lái)提升門(mén)票收入與主場(chǎng)的上座率；其次各俱樂(lè)部也要把贏球作為目標(biāo)，在競(jìng)技體育中，只有冠軍球隊(duì)才能獲得更高的關(guān)注和經(jīng)濟(jì)效益；未來(lái)隨著職業(yè)籃球的發(fā)展，球員影響力與號(hào)召力對(duì)于俱樂(lè)部市場(chǎng)影響會(huì)逐漸增加，職業(yè)籃球俱樂(lè)部要在資源有限的情況下，通過(guò)球員轉(zhuǎn)會(huì)或者選秀等方式來(lái)培養(yǎng)自己的球星。此外，職業(yè)籃球俱樂(lè)部所面臨的市場(chǎng)環(huán)境是動(dòng)態(tài)變化的，政策的變化也會(huì)對(duì)職業(yè)籃球俱樂(lè)部的價(jià)值產(chǎn)生一定的影響。