中国篮球运动员的相对年龄效应

邓 勇， 高 勇，郑 力，刘天聪，于 航

（1.华中师范大学 体育学院，湖北 武汉 430079；2.咸宁职业技术学院，湖北 咸宁437100）

中国篮协在 《关于征求第十二届全国运动会篮球青年年龄段意见的涵》提出了2种方案：方案一，青年运动员年龄为1995年1月1日以后出生；方案二，青年运动员为1995年1月1日以后出生，1993年1月1日～1994年12月31日出生的运动员可以报2名［1］。这2种方案都把1月1日作为选择日对青少年运动员进行选拔。中国篮协在2018年U17的篮球赛中规定运动员参赛年龄为2001年1月1日至2002年12月31日期间出生的运动员，以期通过这种方式来保证青少年篮球运动员参赛的公平、公正和均等的成功发展机会。现如今篮球赛事主要按照历法年龄和1月1日的选择日对球员进行分组，由此就产生了“相对年龄效应”（relative age effect，RAE）。“相对年龄效应”是指在同一年龄组中，形成了个体整体年龄差异，最终导致了个体在能力和成绩上的显著差异，出生日距离选择日近的运动员较距离选择日远的运动员在身体、心理、情感、意志、经验等方面具有一定的优势，更容易获得关注更容易成功。比如在同龄的曲棍球青年运动员中，出生在一季度的运动员比出生在第四季度的运动员身体更强壮、在训练和比赛中更加懂得合作、更容易获得教练认可和关注、给予更高的期望，这种先天条件就会逐渐被转换成为竞争优势。1994年著名杂志发表了自称“极为有趣的现象”，发现了运动成绩和年龄直接的关系。Baxter在《自然》杂志上发表的Born too late to win?的文章使得相对年龄效应在体育运动方面受到了极大的关注［2］。在足球、篮球、棒球、曲棍球、冰球、排球、游泳等众多领域也证实了运动成绩和相对年龄呈线性相关关系［3-9］。国内外众多对相对年龄的研究，主要集中在团体类与体能类项目。在国内对相对年龄的研究中足球运动员的选材受到研究者的关注和青睐，如刘卫民对我国男女足球运动员、世界杯足球运动员的研究指出相对年龄效应的存在，发现“相对年龄效应”造成了青少年足球运动员选材中的不平衡，不利于使每个孩子都获得一个公平竞争、平等发展、条件均等的成功机会，造成大量优秀人才的流失，最终影响运动员的成材率，并提出控制和消除相对年龄的举措和方法［10-12］。黄志剑、龚波等人对我国足球甲级联赛进行研究，发现也存在相对年龄［13-14］。但在众多的相对年龄研究中对我国篮球运动员的研究少之甚少。在国外，N.Delorme，M.Raspaud对法国 7～18岁的年轻篮球运动员研究发现，除17岁的女性之外，一季度与二季度出生的运动员比四季度出生的球员人数要高得多并存在统计意义上的差异［15］。 Garcia，Aguilar和 Romero 在对 2005～2010 年 U17、U19、U21参加世锦赛的954名球员研究中显示：相对年龄效应随着年龄的增大而逐渐减退，U17运动员中相对年龄效应大于U19及U21；在男性中不同位置相对年龄也有差异，在需要体力较高的位置相对年龄比较明显，在女性中不存在［16］。运动员选材是将具有发展潜力的儿童选拔成为职业运动员，因此，对职业运动员和青少年儿童的相对年龄现状研究对于运动员选材有导向性的作用。本研究基于相对年龄理论，以我国青少年、CUBA、CBA篮球运动员作为研究对象，覆盖不同的年龄段，具有极强的代表性，有助于研究不同年龄段、不同比赛类别、不同性别的相对年龄特征，分析造成我国篮球运动员相对年龄的原因，提出相应的对策，进而提高我国篮球运动员的成才率，为我国篮球运动的发展提供一定的帮助。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

本文选取2018～2019赛季效力于CBA与WCBA联赛俱乐部一线的拥有中国国籍的本土球员；2019年参与大学生联赛CUBA的大学生男、女篮球运动员；二青会的U16男子篮球运动员与U18女子篮球运动员共3 027名篮球运动员作为研究对象。各赛事的样本量见表1。

表1 各赛事样本一览表

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料法

在中国知网和EBSCO等国内外网站进行 “相对年龄”与“relative age effect”的检索，为本文研究提供理论基础。CBA与WCBA以及男子U16与女子U18的球员出生信息通过中国篮协官网（http://www.cba.net.cn/）收集；大学生男子与女子球员的出生信息通过CUBA中国大学生篮球联赛官网（http://dns1.cuba.edu.cn/）获得。

1.2.2 数理统计法

将收集到的数据用EXCEL进行统计整理，在SPSS 17.0进行统计处理。

2 研究结果

2.1 篮球运动员的相对年龄效应表现

研究对青少年、大学生、CBA的3个赛事类别3 027名男女运动员的出生日期进行了统计分析，球员的出生日期按照季度进行分组，并对不同类别的球员出生日期进行卡方检验，见图1和表2。

图1 各组所有运动员不同季度人数分布图

表2 各组卡方检验结果

由图1和表2可知在收集的3 027个样本中，出生月份在1～3月的人数有912人，占到总体人数的30.13%；出生月份在4～6月的人数有703人，占到总体人数的23.22%；出生月份在7～9月的人数是745人，占到总数的24.61%；出生月份在10～12月的人数为667人，占到总数的22.04%。卡方检验值为 χ2=46.495，p=0.000（p＜0.01）具有非常显著的差异，1～3月份的人数占总体人数的比重最大，10～12月份的人数占总人数比重最小。在青年组和CBA组中，球员的出生月份存在分布不均匀并且都向选择日靠近的现象，第一季度出生的球员人数明显高于其他季度出生日的球员人数。在青年组和CBA组中第一季度出生的人数占总数的31.59%、30.13%，第四季度出生的人数占总数的18.82%、18.97%，卡方值为χ2=20.116，p=0.000（p＜0.01），χ2=54.184、p=0.000（p＜0.01）具有非常显著的差异。 在大学生球员中，χ2=5.611、p=0.132（p＞0.05），不具有显著性差异。

众多的研究已经证实了相对年龄效应更多地存在于优秀的精英运动员中。经过分析我们可以发现在青年组和CBA组中都存在比较明显的RAE，在大学生组中没有比较明显的RAE。CBA与青年组都是比较职业化的篮球精英运动员，而大学生球员职业化程度不高，这与我国篮球的选拔制度有一定的关系，我国进入CBA的篮球运动员更多的是来自体校、篮球俱乐部等。大学生球员进入CBA的数量比较少，因此在我国大学生球员中没有明显的RAE。

2.2 男女篮球运动员相对年龄效应表现

将3 027名球员按照性别和年龄类别进行分组，分为青年男、青年女、大学男、大学女、CBA、WCBA等6个组别。并对每个组别的人数进行统计分析和检验，如图2和表3。

图2 各组男女运动员不同季度人数分布图

通过图2和表3我们可得知，在1 849名男运动员中，第一季度人数占总人数的32.07%、第二季度占22.61%、第三季度占24.07%、第四季度占21.25%，卡方值为χ2=52.237、p=0.000具有非常显著性的差异，第一季度比其他季度出生的人数较多，并且都在向选择日靠近。在青年、大学、CBA男子篮球运动员中第一季度占总人数的37.87%、28.73%、37.66%，第四季度占总人数的 16.89%、23.67%、17.41%，卡方值为 （χ2=37.004 、p=0.000）、（χ2=8.950 、p=0.030，p＜0.05）、（χ2=34.861、p=0.000）；可以发现在青年男子篮球与CBA篮球运动员中具有非常显著的差异，在大学生男子中具有显著差异。在1 849名女子篮球运动员中，第一季度和第四季的人数分别占总人数的 27.08%、23.26%，χ2=3.874、p=0.275（p＞0.05）没有显著性差异。

在集体球类项目中女性运动员在相对年龄上没有显著差异。Lidor R等人证实了在白以色列女子篮球运动中不存在相对年龄效应［17］；Delorme N等人在对法国锦标赛的精英运动员研究中发现不存在RAE［18-19］。这主要是因为女性运动员与男性运动员的生理发展差异造成的，在青春期男孩骨骼的发育比女孩晚两年半并且女孩的身体发育与出生季度之间差异更加模糊，因此女子在运动中并没有明显的RAE，我国青年女子、大学生女子篮球运动员也应证了这一推论。但是在WCBA运动员中第一季度人数占37.90%、第四季度占20.97%，（χ2=22.16、p=0.000，p＜0.05）有显著性差异，这可能与我国的地域特征和选材制度等方面有关。

2.3 不同位置篮球运动员相对年龄效应表现

对2 416名篮球运动员的出生日期按照在场上的位置进行分组，分为后卫（830）、锋位（1 073）、中锋（513）3 个组别，并对其数据进行统计和卡方检验，后卫统计分析结果如图3和表4、锋位结果如图4和表5、中锋结果如图5和表6。

图3 各组男女运动员后卫位置不同季度人数分布图

表3 男女卡方检验结果

表4 后卫卡方检验结果

由图3和表格4我们可以得知，830名篮球运动员后卫位置的球员中第一季度人数占30.36%、第四季度占23.01%，（χ2=13.287、p=0.04，p＜0.05）有非常显著性差异。但是在大学生男女球员中p值有共同性特征（p＞0.05），即在后卫位置不存在显著性差异。CBA组男、女运动员检验结果分别为 （χ2=25.860、p=0.000，p＜0.05）、（χ2=9.286、p=0.026，p＜0.05），CBA 男子球员中存在非常显著性差异，在WCBA球员中存在显著性差异。

图4 各组男女运动员锋线位置不同季度人数分布图

由图4和表5我们可得知，在对1 073名锋线位置的篮球运动员中第一季度占30.1%、第四季度占22.73%，（χ2=15.488 、p=0.001，p＜0.01）有非常显著性差异。但在大学男女运动员中（p＞0.050）不存在显著性差异，即在大学生球员中球员的出生月份不存在相对年龄效应。在CBA与WCBA中第一季度的人数分别占39.71%、38.46%，第四季度人数占16.91%、16.24%，卡方值为（χ2=20.765、p=0.000，p＜0.05）、（χ2=12.607、p=0.006，p＜0.05）具有非常显著的差异，球员出生日都在向选择日靠近，存在相对年龄效应。

图5 各组男女运动员中锋位置不同季度人数分布图

由图5和表6可得知，在中锋球员中（χ2=4.684、p=0.196，p＞0.05）出生月没有显著性差异，不存在相对年龄效应。

通过以上分析我们可以得出，在大学生男女球员中运动员在场上的位置是不存在相对年龄效应；CBA球员中在后卫和锋位位置是存在相对年龄效应，在中锋位置不存在相对年龄特征，这与篮球的发展趋势有密切关系。Reilly Thomas研究发现，在足球的一些特殊位置如守门员、中后卫以及防守型中场球员，在这些位置上需要身材高大、善于奔跑、耐力素质较好的运动员，因此在选材过程中具有相对年龄效应的球员就会更容易入选；国内解超等人也证实了这一位置特征的RAE［20］。在现代篮球运动中，在后卫位置和锋位位置需要一些速度快、强壮、善于奔跑的运动员，因此在这些位置早期选材就会发生RAE效应。

3 讨论与分析

3.1 我国篮球运动员相对年龄效应及成因

表5 锋位卡方检验结果

表6 中锋卡方检验结果

上述研究结果显示：在我国男子篮球运动员和WCBA运动员中存在相对年龄效应，也就是说距离篮球竞赛选择日越近即相对年龄越大的球员更容易进入高级别的赛事。刘卫民指出相对年龄效应普遍存在于以分割日为主要特征的竞技体育活动中，其形成的原因不是因为气候或者怀孕的时期，主要影响RAE的因素有外部因素（不同项目的竞赛年和竞赛选择日、竞技运动的本质特征）、内部因素（个体生长发育因素、社会环境因素、有效练习因素）两大因素。龚波等人也提出影响相对年龄的社会环境因素主要有国家的奥运战略、省市层面的全运战略、俱乐部内部的梯队建设方面的因素会造成RAE效应的发生［21］。在我国篮球运动员中存在RAE效应主要的因素有2种。

3.1.1 个体自我发展因素

距离选择日较近的运动员相对于选择日较远的运动员具有12个月的发展时间，这样就会造成相对年龄大的运动员比相对年龄较小的运动员有较长的发展时间，进一步使得相对年龄大的运动员在身体形态、力量素质、速度素质、协调素质、耐力素质、心理素质等方面具有一定优势，这样就会使得他们在比赛中更容易取得优异的运动成绩，得到教练、家长、队友等人的认可，也使得他们进入更高一级的运动队，增加了走向精英运动员的可能性。而那些被淘汰的相对年龄较小的运动员更多地不受关注，得不到家长、教练的理解和认可，进一步使得他们逐渐离成功的几率降低。Ericsson提出的“有效练习理论”和Weiner提出的“归因理论”可以很好地解释这一现象。Ericsson对不同水平小提琴和钢琴手进行研究发现，乐手的技能表现与乐手的练习时间呈线性相关。对于年龄较大的运动员和年龄较小的运动员，他们的本质特征就是出生时间的差异造成的练习时间多少的差异；年龄较大的运动员会有更多的时间进行身体、技能、心理等方面的练习，进而使得他们在比赛中表现更加优异、更容易获得成功，主要是因为他们具有较长的练习时间，而不是因为他们先天具有的天赋［22］。归因理论认为在孩子们成功和失败的结果中，常常会进行内因（自我天赋、自我能力、努力程度）或外因（他人原因、运气、环境）的归因，并且前一次的归因就会影响下一次的期望和努力学习程度等［23-24］。相对年龄较小的孩子更多地会把自己的失败归因于自我能力不足、努力不够的内部归因。因此，就造成相对年龄较小的运动员有较高的退出率，这就会造成在我篮球运动员中第一季度的人数有912人，占到总体人数的30.13%、第四季度的人数为667人，占到总数的22.04%，有显著的相对年龄效应。

3.1.2 社会环境因素

国家严格的竞赛体系和固定的选择日，竞技体育的激烈性使得更多相对年龄较大的孩子都集中在每一年的某个选择日附近。1995年与2000年国家制定的《奥运争光纲要》都强调提高发展集体球类项目、提高奖牌的增长率；这就会造成在职业比赛里更多的是对运动员的培养，而不是注重运动员的发展。我国篮球人才输送过程是由地方体校或俱乐部选拔人才输送高一级俱乐部，然后输送到国家队。这就会造成很多人急功近利的现象，只注重运动员当前培养，没有考虑到运动员的长远发展。刘卫民指出竞技体育的本质是相对年龄赖以生存的环境，如果弱化和取消竞争，那么相对年龄将会弱化和消失，我们可以发现在青年篮球和CBA篮球中第一季度人数占31.59%、30.13%、存在相对年龄效应，而在大学生篮球联赛中只占27.32%、不存在相对年龄；青年联赛和CBA作为职业联赛有极高的竞争性、功利性，而大学生联赛目的是促进学生体质健康的发展，因此在青年联赛和CBA中存在明显的RAE。

3.2 相对年龄效应对我篮球运动员选材的影响与启示

在2019年青年组女子U16和男子U18、CBA组中第一季度出生的人数占总数的31.59%、30.13%，第四季度出生的人数占总数的18.82%、18.97%，在2019CUBA中第一季度人数占28.73%、第四季度占23.67%；我国篮球运动员的出生日期已经呈现出“头重脚轻”的状态。因此如何对待这一现象，为我国篮球运动员提供一个公平、公正的发展平台，是我国篮球运动员选材的当务之急。相对年龄效应在足球、棒球、冰球等领域有着较前沿的研究，各个项目都在尝试着用不同的方式弱化或消减这一效应。刘卫民提出在足球里面建立选材育才相结合的动态培养模式、消减比赛竞争，提倡快乐运动、基因选材和优生计划、基于生物年龄进行分组来消除训练和比赛中相对年龄对孩子的影响［25］。Boucher J提出旋转年龄会降低或消除相对年龄的影响；日韩足球运动员选材中采用相对年龄参数加权评分和单年龄选材的方式来消除相对年龄效应［26］。国家政府部门要确定合理的评价机制和选拔方式，避免“功利主义”思想，保持我国篮球运动人才的稳定持续发展。打破传统教练员选材的“一大、二细、三长、四大”、以“体能”为主导的落后选材观念，注重发现发展有潜力的运动员。高国贤等人提出在篮球运动员选材中注重位置选材的发展，细化位置分工，把青少年位置竞技能力特征作为选材指标的重要参考，把握不同位置运动员青少年时期的发展特征［27］。因此我国应该树立先进的篮球选材理念，采用科学的选材育才培养模式，回归篮球运动的本质，采用生物年龄选材，改变单一的选择日，建立多元的选材模型等方式来消除和减弱相对年龄效应。让我国篮球运动在一个公正、公平的大环境下发展，提高运动员的成才率［28-29］。

4 结论

调查3 027名篮球运动员发现，我国篮球运动员除女子青年组和大学组外均不同程度地存在出生日期向选择日靠近的不均衡现象，在不同位置上后卫占34.35%、锋位占44.41%、中锋占21.23%，在后卫和锋位中存在RAE。在青年男子和CBA与WCBA中出生日的分布不均衡现象最为严重，这与我国的国家篮球发展计划和选材理念的落后有极大的关系，追求短期成绩、追求功利、缺乏对运动员长期和持续的培养发展。我国各级篮球主管部门应该不断革新选材发展理念、引入先进选材制度和模式；加强对青少年的研究、把握青少年的发育特征；提高我国篮球的成才率，使我国篮球可以提高到一个新水平，向篮球强国不断迈进。