CBA与中超联赛运动员时空分布特征研究——基于相对年龄理论

文勇宇，李 政

2014年习近平总书记在南京青奥村提出：三大球要搞上去，这是一个体育强国的标志。2016年4月，国家发改委在《中国足球中长期发展规划》将足球定位为国民经济的重要产业，体育强国的重要基石。但是，近年来我国足球、篮球在国际大赛的表现中不尽人意。社会各界普遍认为足球、篮球人才储备不足、基础薄弱。当今，青少年篮球、足球赛事都是以球员的历法年龄(calendar age)对球员进行组别的划分，这就形成了“相对年龄效应”(relative age effect)；同时，运动员的发展也受到出生地人口规模等因素影响，这就形成了生地效应(Birthplace effect)。Barnsley(1988年)指出相对年龄效应造成在选拔年后期出生的运动员大量流失，形成了不公平现象[1]。刘卫民也指出相对年龄效应干扰了真正有能力成才的运动员发展，不利于体育运动的持续健康发展[2]。MARK(2011年)指出精英运动员出生在大城市的几率较小，通常出生地在中小城市[3]。目前我国运动员相对年龄效应研究仅有刘卫民、李风荣等人对足球运动员的出生日期进行研究[4][5][6]。发现了相对年龄效应，但是在篮球中并无相关研究；对运动员出生地仅有陈安平对跳水运动员、姜桂平对奥运冠军出生地等人少量的研究，对足球及篮球运动员的出生地研究尚无[7][8]。本研究通过对我国男子足球职业联赛(中超)、男子篮球职业联赛(CBA)运动员的出生日与出生地进行研究，反推我国男子足球篮球运动员人才培养方面存在的问题及影响因素，以提高我国篮球足球的科学选材、育才，增加人才储备。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

本文以中国男子足球职业联赛(中超)、中国男子篮球职业联赛(CBA)运动员为研究对象，具体为2021年中超联赛注册的足球运动员及2021-2022赛季在CBA注册的篮球运动员。

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料法

以中文“相对年龄效应”、“出生地效应”与英文“Relative age effect”、“Birthplace effect”通过中国知网、百度学术与Web of science数据库进行相关文献的检索并仔细研读，为本研究提供丰富的理论基础。

1.2.2 数据获取法

男子职业足球联赛(中超)运动员的出生日及出生地数据由中国足球协会发布的《关于对2017年中超联赛参赛球员名单进行公示的通知》获得；男子篮球职业联赛(CBA)球员的出生日及出生地数据通过中国篮协官网与虎扑体育社区获得。

1.2.3 数据分析法

运用SPSS 26.0统计软件对获得的相关数据进行分析和检验，具体方法主要涉及卡方检验、相关性分析、描述统计等方法。

2 我国足球及篮球运动员的时间分布特征

2.1 足球及篮球运动员总体相对年龄效应表现特征

为更加直接的观察球员的出生日期分布特征，本研究将球员的出生月份按照季度划分为：1-3月为第一季度，4-6月为第二季度，7-9月为第三季度，10-12月为第四季度。通过对738名运动员的出生日期进行分析，结果显示：所有运动员中第一季度出生球员占比44%(417人)、第二季度出生球员占比19%(192人)、第三季度出生球员占比23%(224人)第四季度出生球员占比14%(153人)，可以明显的发现第一季度人数占比远高于其他三个季度；经统计学检验，X2=167.501，P<0.01，因此，认为在所有球员中存在相对年龄效应。为进一步探讨不同项目中的相对年龄效应，对其进行分别检验，结果见1与表1。篮球与足球运动员中第一季度出生球员占比分别为38%、48%，第二季度出生球员占比为18%、21%，第三季度出生球员占比位27%、20%，第四季度出生球员占比17%、11%，可以明显的发现第一季度人数占比远高于其他三个季度；经统计学检验，X2=34.860，P<0.01，X2=132.749，P<0.01，因此，认为在足球及篮球运动员中都存在相对年龄效应现象。

图1 足球及篮球运动员不同月份人数分布图

表1 足球及篮球运动员不同月份卡方检验结果

2.2 足球及篮球运动员不同位置相对年龄效应表现特征

图2 篮球运动员不同位置月份分布图

表2 篮球运动员不同位置月份卡方检验结果

图3 足球运动员不同位置月份分布图

表3 足球运动员不同位置月份卡方检验结果

3 我国足球及篮球运动员的空间分布特征

3.1 规模结构特征

我国国土辽阔，各地区经济、人口规模、人文环境与发展历史等方面差异发展较大，因此也造成竞技体育资源及竞技体育水平的发展存在“非均衡”现象9。本研究依据足球及篮球运动员的出生地数据，生成两张专题图(图4、图5)。可以更加直观的观察我国中超联赛足球运动员以及CBA篮球运动员的空间分布特征。图4是中超联赛球员累积分布图、图5是篮球联赛球员累积分布图，图中颜色越深代表所在地区的人数越多。从图4与图5可以看出我国篮球及足球运动员在全国范围内分布有较大的差异，按照其空间分布状况可将全国划分为5个等级：第1等级为运动员数量大于30人的省份；第2等级为运动员数量在20-30之间的省份；第3等级为运动员数量在10-20的省份；第4等级为运动员数量在5-10的省份；第5等级为运动员数量在0-5人的省份。

总体来看，足球运动员的分布位于第一等级的省份有辽宁(92)、吉林(37)、湖北(30)、山东(41)、上海(30)处于遥遥领先地位，特别是辽宁独枝一秀；位于第二等级的省份有广东(29)、河南(27)、江苏(20)、天津(20)；位于第三等级的省份有安徽(10)、北京(18)、河北(12)、四川(16)；位于第四等级的有重庆(8)、贵州(8)、新疆(5)；位于第四等级的有福建、广西、海南、黑龙江、湖南、江西、陕西、陕西、云南、浙江10个省份较低。篮球运动员的分布位于第一等级的省份有江苏(31)、辽宁(53)、山东(43)，其中辽宁依然是遥遥领先、独树一帜；位于第二等级的省份有黑龙江(27)、吉林(27)；位于第三等级的省份有河南(16)、山西(10)、天津(11)；位于第三等级的省份有北京、福建、广东、湖北、内蒙、四川、新疆、浙江；位于第四等级的省份有重庆、甘肃、广西、贵州、湖南、江西、上海、陕西、云南、浙江10个省份处于占比较小的省份。

图4 中超足球联赛球员累积数量分布图

图5 CBA篮球联赛球员累积数量分布图

3.2 空间结构特征

目前我国行政区域划分有两个划分标准：第一种是按照经济社会发展水平划分为传统的东、中、西、东北四大经济区域划分类型10；第二种是依据自然地理特征划分为南方、北方11。两种划分标准类型能够较完善的反应我国的区域发展水平，可以较好的发现我国足球及篮球运动员的分布特征。

(1)东、中、西、东北区域差异。根据表4我们可以发现，我国足篮球及球运动员出生地全国分布不均衡。在足球运动员出生地分布中，东部地区占比最多，占比达到41%，主要分布在北京、河北省、广东、江苏、山东、天津等地；第二是东北地区，占比31%，主要分布在吉林省与辽宁省两省；第三是中部地区，占比为18%，主要分布在湖北、安徽及河南三省；第四是西部地区，占比仅为10%。在足球运动员出生地分布中，依然是东部地区占比为第一，占比为43%，主要分布在河北、江苏、山东、天津等经济发达地区；第二是东北地区，占比35%，主要集中在辽宁、黑龙江、吉林；第三是中部地区，占比12%，主要在河南、山西两地；最后是西部地区，仅为10%，主要是在新疆、内蒙等地。

表4 我国足球及篮球运动员东、中、西、东北四个区域分布表

(2)南北区域差异。通过对篮球及足球运动员的出生地特征进行研究发现，我国篮球及足球运动员南北分布差异较大。在足球运动员出生地中，南方球员占比35%(146)、北方球员占比65%(276)；在篮球运动员出生地中，南方球员占比16%、北方球员占比84%。

4 我国足球及篮球运动员的相对年龄效应及成因

根据前文的分析，我们发现在我国无论是在中超足球运动员还是CBA篮球运动员中球员的出生时间多数在第一季度(1-3月份)。这种现象可用“相对年龄效应”进行解释[2]。在体育和教育领域青少年的比赛通常是按照历法年龄进行分组，来促进青少年在比赛中能够符合发育规律公平的进行比赛；正是因为这种分组就形成了同一年内出生在第一季度和第四季度的人群在认知、情感、身体等方面形成较大的差异，称为“相对年龄效应”[4]。

4.1 足球运动员相对年龄效应及其成因

在国外，JH Williams(2010年)在对U17足球世界杯比赛的研究中，发现了在足球世界杯中出生在第一季度的球员占比达到40%，存在相对年龄效应12；Susana M Gil(2007年)对14岁-21岁的足球运动员进行Astrand测试，证实了出生第一季度的运动员在耐力、速度、柔韧性、力量等方面优于出生在第四季度的足球运动员13；Romann, Michael发现在U15、U19与U21足球队中存在相对年龄现象；同时发现相对于中场、前锋、守门员，后卫球员中相对年龄效应现象更加明显14。在国内，刘卫民通过对我国优秀男子、女子足球运动员进行分析，也发现存在相对年龄效应，并通过有效练习理论以及自我效能感等方面对球员的影响来解释形成相对年龄的原因。通过分析得出中超球员形成相对年龄效应的原因有：(1)国家层面的奥运争光计划、各梯队俱乐部的建设及省市层面的全运战略；(2)在足球运动员的一些特殊位置(如守门员、前锋等位置)需要身体强壮、素质较好的运动能力，因此，在这些位置相对年龄效应也更加明显。

4.2 篮球运动员相对年龄效应及其成因

在国外，N.Delorme对法国青年篮球男女运动员研究，得出在法国青少年篮球运动员中第1、2季度的出生人数总是比第4季度的出生人数较多。Arrieta, Haritz在对欧洲篮球青少年U16、u18男女球员检验，更多的球员出生在一年的前几个月并且在不同位置出现的相对年龄效应不同15。Torres-Unda, Jon通过对青少年篮球运动员的身体参数(身高、体重)、20m冲刺和跳跃测试证实出生在前几个月的运动员成绩优于后几个月的运动员17。在国内对篮球运动员的研究尚无，但通过检验发现在我国CBA联赛球员中第一季度出生的球员远多于第四季度球员的人数；并且在不同位置呈现出的相对年龄效应也不同，锋位、后卫中有明显的相对年龄效应，中锋不存在相对年龄效应，这与Sergio J.(2018年)的研究结果相一致。

造成我国CBA篮球运动员有相对年龄效应现象的原因有：(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，也更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2。第二，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(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》提出了两种方案：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。这两种方案都把1月1日作为选择日对青少年运动员进行选拔)。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；这就会造成在职业的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。(3)不同位置存在不同相对年龄效应主要是由于后卫、前锋需要良好的技术、经验及传球视野，通过后天培养可以获得；中锋位置需要较高的身高，通常身高由先天获得，很少能够通过后天培养获得，这就造成教练员在选材时会选择有经验与较高能力的后卫与锋位，在中锋运动员中很少会因早期选择而退出。

5 我国足球及篮球运动员的空间分布特征影响因素

5.1 自然环境影响因素

总体来看，我国优秀篮球及足球运动员的分布呈现出“北多南少”、“东多西少”的分布特征7。秦岭-淮河一线将我国分为两个不同的文化-自然单元，北方干燥寒冷、南方风和日丽，南方更加有利于运动员的培养和发展；但是受制于运动项目的特征差异，一些项目(冰雪运动)更多分布在北方；受制于南北人形态与性格差异，力量型运动员北方较多，技术与水上运动员南方较多。因此，我们可以发现在篮球足球运动员中，在篮球运动员中，辽宁、山东的球员占比较高，在足球运动员中辽宁、吉林的球员占比较高；其中山东与辽宁人身高较高，这是造成两地篮球运动员分布较多的原因。

5.2 社会发展影响因素

人口因素作为体育发展的基础19。根据表5与图6，我们可以发现我国中超球员与CBA球员的分布空间格局大体与胡焕庸人口曲线保持一致，人口密度比较大的区域，运动员数量也相对较多，人口密度较小的区域，运动员数量也相对较少。根据表格5我们可以发现运动员人数与全国各省人口总数呈现出正相关性关系，运动员人数主要集中在东部沿海、东北等相对人口总数较多的城市。在一些人口较少的地方很少有运动员出现，比如西藏、青海、海南等地运动员数量几乎为零。同时也发现了篮球运动员与足球运动员的出生地高度相关性，即篮球运动员出生人数较多的省份也有较多的足球运动员，这反映出足球与篮球运动作为通场对抗类项目，有较大的相似性，两者之间在一定程度上会互相影响，相互补充。

表5 各省篮球及足球运动员数量及人口的相关性分析

**表示p<0.01，*表示p<0.05，数据来源与国家统计局官方网站http://www.stats.gov.cn/

图6 我国篮球足球与全国人数对比图

刘小明(2017年)指出CBA俱乐部分布不均匀，俱乐部集中化程度较高，有71.9%的俱乐部主要集中在东南沿海地区，在西部与中部地区俱乐部较少20；本研究中篮球运动员人数东北与东部占比高达78%，反映出俱乐部分布与篮球运动员分布有较高的一致性。汤姆-泽勒对美国篮球NBA球员进行研究也得出，在一些具有NBA球队的城市，球员的数量也较多，数量上看纽约、洛杉矶、芝加哥、华盛顿出生篮球球员数量较多，而这些城市都有NBA球队21。对篮球运动员人数占比前八的省份进行分析，发现仅有黑龙江与河南无球队，但是周边省份都有球队。因此，可以反映出篮球俱乐部的存在对运动员培养会产生一定影响，排在第一的辽宁省作为体育大省，第二的山东拥有2支CBA球队，这也证实了俱乐部存在对球员培养产生积极的影响。陈昆龙(2015年)在研究中得出中国顶级足球职业俱乐部东中西三个区域分布差异较大，其中东部占比达到74.8%，辽宁、上海、广东呈现块状集聚22；这与本研究的发现东部与东北球员占比高达72%呈现较高的一致性，也反映出足球运动员的分布与顶级足球俱乐部的存在有一定的正向关系；通过足球运动员人数排名前八省份分析，发现都有顶级职业足球俱乐部的坐落，这也证实职业足球俱乐部的存在会促进所属省份球员的数量增加。充分说明足球及篮球俱乐部的存在，有助于培养发展相应的运动人才。这也是西部地区运动员人才较少的一个重要原因，因为缺乏相应的顶级职业联赛，造成相关人才的缺乏。

5.3 经济发展影响因素

受制于各地区经济发展差异、各社会层级差异、地理区位差异等，我国体育资源配置差异也有极大差异，主要体现在南北差异、东西差异等方面。我国体育经费的来源主要来自于政府拨款，经费支出主要是在科学技术、体育文化、教育。人员发展等方面23。本研究选取各省在人员发展的经费中的运动员培养经费与各省足球篮球的培养人数进行相关性分析，结果见表6。我们可以发现，各省足球运动员人数、各省篮球运动员人数、各省运动员培养经费支出三者之间呈现出正相关性，足球人数与运动员培养经费呈中度正相关关系(r=0.572，p<0.01)，篮球运动员人数与运动员培养经费呈现出中高度关系(r=0636，p<0.01)；即各省运动员培养经费的支出可以极大提高足球及篮球运动员的发展。其中运动员经费在2000万元以上的省份有广东(2253万元)、河北(2679万元)、河南(4000万元)、湖北(2344万元)、江苏(3331万元)、辽宁(2716万元)、山东(4650万元)、上海(2162万元)、浙江(2256万元)，这些省份球员占比都比较高，同时可以发现这些省份都是东南沿海城市，经济发展状况也较好。因此，我们可以得出经济发展会对运动员的培养产生影响，但是运动员培养经费的投入起重大作用。

表6 各省篮球及足球运动员数量及运动员培养经费的相关性分析

**表示p<0.01，*表示p<0.05，数据来源于《我国各省份体育支出空间效应及β收敛研究》一文。

6 结论与建议

6.1 结论

从时间角度来看，CBA篮球运动员第一季度人数占比为38%，明显的出现向选择日倾斜，即存在相对年龄效应(RAE)；CBA足球运动员第一季度人数占比为48%，明显的出现向选择日倾斜，即存在相对年龄效应(RAE)。同样在不同位置呈现出的相对年龄效应也不同，在篮球运动员中锋线与后卫有明显相对年龄效应、中锋球员尚无发现；在足球运动员中的守门员、前锋中相对年龄效应现象比较明显。出现这样的现象主要是因为有固定的选择日、缺乏科学的选材等原因造成。这种现象也造成大量的有才能运动员流失，不利于我国运动员人才的培养与发展。

从空间角度来看，我国各地区培养的运动员数量呈现出不均衡现象，主要是体现在“东多西少、北多男少”等特征。这种不均衡现象的形成主要受到人口规模、南北人形态特征、顶级职业俱乐部、经济发展水平、运动员培养经费的投入等方面的影响。其中运动员经费的投入与篮球、足球运动员数量的相关系数分别为0.572、0.636，是影响运动员数量的最主要因素，即是各地区对对运动员培养的重视程度。

6.2 建议

针对相对年龄效应现象，刘卫民认为采用生物年龄和多重标准分组、改革日历年龄分组，调控选材、训练以及比赛、更新选材理念、淡化成绩提高参与性是消除相对年龄的有限措施；针对不同位置中的相对年龄效应，教练员要树立科学选材意识、把握运动员发展规律，做到科学选材、长久育才224。

针对出生地效应现象，首先，增加一些人才较少地区的运动员培养经费的投入，为培养运动员提供较好的物质保障；第二，加强不同地域之间的交流，发展较好的省份可以帮扶带动落后的省份；第三，打造一批新型的顶级职业联赛，拓展职业联赛举办地，提高落后地区人民参与运动的积极性。第四，扩大选材区域，让更多有能力的人才进入培养体系。

本研究仅研究了中超联赛球员与CBA球员的出生日期与出生地。今后的研究应该对个青年队进行研究，可以更加全面发现其内在特征，同时受制于数据的局限性，仅仅对运动员的出生地研究到所在省份，今后应该更加进行深入的具体到城市，这样可以更加具体反映运动员出生地分布特征。