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

• 年俸決定のモデルを作成する

モデル・ビルディング

• 重回帰分析によるモデル推定・ t 検定

モデルの推定と検定

モデル・ビルディング（１）

• 被説明変数（年俸）を、複数の説明変数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…年齢

勤続年数

能力

成果

配属部署

会社の支払い能力

給与

プロサッカーにおいて

年齢　（ Age ）　　　　

身長　（ Height ）昨シーズン出場機会（ Game ） 昨シーズンゴール数　（ Goal ）ポジション　（ Pd,Pm,Pf ）

チーム総年俸 （ GY ）

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。

• 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　　　　 Pf=1, Pm=0, Pd=0対象選手が MF であるとき　　　　 Pf=0, Pm=1, Pd=0対象選手が DF であるとき　　　　 Pf=0, Pm=0, Pd=1対象選手が GK であるとき　　　　 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 (-5.063) + 2.347e+02 Age (11.446) + 4.968e+01 Height (2.778) + 4.645e+01 Game (5.364) + 9.297e+01 Goal (2.546) + 3.905e-02 GY (9.903) + 7.687e+02 Pd (2.362) + 9.803e+02 Pm (2.710) + 1.019e+03 Pf (2.498)

括弧内はｔ値 = 0.5388

セリエ A

〈推定式〉 Y= - 2.637411 (-1.955) + 0.034301 Age (3.483) + 0.695910 Height (1.022) + 0.010741 Game (3.082) + 0.048442 Goal (4.227) + 0.034793 GY (12.409) + 0.088173 Pd (1.051) + 0.199034 Pm (0.599) + 0.200904 Pf (1.209)

括弧内はｔ値 = 0.5483

MLS

〈推定式〉 Y= - 3.298e+05 (-1.100) + 1.966e+04 Age (4.244) - 4.616e+04 Height (-1.024) - 2.005e+01 Game (-0.909) + 5.132e+04 Goal (7.201) + 3.879e-02 GY (4.100) + 3.105e+04 Pd (0.463) + 8.605e+03 Pm (0.132) + 6.435e+03 Pf (0.087)

括弧内はｔ値 = 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 DFダミー

MFダミー

FWダミー

総年棒

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）

優位性

Pf ( 0 　万円 )Pm -38.86 　万円Pd 　 -250.5 万円Pg -1019 万円 *

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。