全球足球联赛主场优势的特点与成因

陈 亮，李 荣，江 华



全球足球联赛主场优势的特点与成因

陈 亮1，李 荣1，江 华2

1.福建师范大学 体育科学学院, 福建 福州 350117; 2.曲阜师范大学 体育教学部, 山东 日照 276826

足球联赛中的主场优势（HA）在全球范围内普遍存在，相关研究结果的时空特征与成因解释均表现出一定的差异。运用Mann-Kendall趋势检验法、数理统计法、探索性空间数据分析法（ESDA），分析了足球联赛主场胜率与竞技水平关系、时空特征以及形成原因。研究表明，足球竞技高水平、中高水平、中-中低-低水平国家联赛的HA%分别呈现出较高且集中、高且离散、降低且较离散的特点。 2006年以来的HA%逐步趋于稳定，并具有明显的空间集聚特征，形成了南美洲、非洲中北部、亚洲东中部和巴尔干地区等热点区域。HA%的主要作用因素包括观众规模、竞争平衡、廉政水平3项，其中，观众规模对HA%的敏感程度较为明显地集中在南美洲和亚洲的部分国家以及巴尔干地区；廉政水平由亚洲、非洲、南美洲部分国家逐步过渡到全世界；竞争平衡相对分散并主要集中在南半球国家。

足球联赛；主场优势；竞技水平；时空特点；成因

1 前言

在竞技比赛中，主场运动队更易于获得胜利已基本得到证实，Courneya等人（1992）将这种相对优势称为主场优势（home advantage，简称HA），认为它是运动员/队在主场进行比赛时表现出的成绩优势，即主场获胜率HA%大于50%。目前，国内外关于主场优势的研究较为丰富，其中既有足球、篮球、橄榄球等集体球类项目，也有拳击、高尔夫等个人项目。足球运动被认为是世界普及度最高的项目之一，据国际足联（FIFA）统计，全球约有2.65亿人参与足球运动，FIFA的207个会员国绝大多数都拥有各自的足球联赛，注册的足球运动员数量约为3 800万，并有500万名裁判员和官员参与足球运动之中，因而足球联赛关注度最高，同时，其主场优势的研究也最为丰富。这其中，既有对不同国家、不同时期HA%数值特征的测算与比较，也有对旅行距离、观众人数、种族地域、裁判行为等影响因素的讨论。

之前的观点认为，主队在主场比赛中会拥有绝对的主场优势[10]，Carron[8]甚至认为，主场优势普遍存在于所有类型的竞技比赛之中，然而，综合国外研究成果发现，各国足球联赛的HA%表现出较高的差异与不稳定性。例如，Nevil等人[25]对各级别英格兰和苏格兰足球联赛研究后发现，联赛等级最高的英超和苏超比赛HA%相对较低，且与最低级别（英格兰第4级别和苏格兰第3级别）之间呈显著性差异；Pollard[29]对部分足球发达国家的职业联赛从创立至2006年HA%整理显示，随着年代呈波浪式下降态势；Pollard等人[30]对全世界157个国家2006-2012年6个赛季足球联赛HA%的统计数据显示，尼日利亚高达82.82%，而斯威士兰（49.81%）、开曼群岛（49.36%）等国家甚至存在主场劣势。对于不同国家主场优势形成的原因，大都以Courneya[23]和Carron[8]所构建的主场优势概念模型为理论基础，试图通过相关和因果关系的讨论找到答案。在上述2人构建的概念模型中，虽然涵盖了比赛地、比赛地因素、主要心理状态、主要行为状态和成绩结果5部分，但仅适用于个体球队，难以从整个赛季甚至多年份的角度考虑不同国家足球联赛的HA%成因。为此，部分学者试图通过证明各国的自然、社会、文化、经济、赛制等方面与HA%之间的关系，其中，Jamieson将年代和联赛长度作为变量进行了Meta分析，发现HA%在20世纪50年代之后趋于稳定，并且赛制越长数值越低[19]；Garry[16]从国家观念、政府效率、主场恐吓（球迷规模）、收入差异等文化学的视角，Pollard[30]综合了客队旅行距离、海拔落差、球队实力聚集度、FIFA排名等比赛相关因素，Goumas[18]纳入球队实力、年份、赛季阶段、观众人数、比赛距离等要素，分别利用回归分析讨论了上述变量对HA%的作用方式。

虽然国外关于世界各国足球联赛HA%的成像特征和基本成因的研究已相当丰富，但笔者认为，尚存在以下特点与不足。第一，尽管HA%逐步下降的事实普遍认可，但降低的速度与幅度，以及是否呈现相对稳态等一系列问题尚不清晰，主观性的阶段性划分缺乏事实依据；第二，不同国家的HA%存在差异无可争议，但依据竞技水平、大洲、分段数值等进行的分类，忽视了空间分布特征及地域之间的交互作用；第三，国家间差异的归因研究涉及全面，可以基本涵盖内外影响因素，却未考虑HA%发展的时间阶段，因此，选取的自变量与因变量年代不全部对等，因而可能降低了自变量的解释力度。为此，本研究在考察足球联赛HA%时间演变特征的基础上，探索世界各国联赛HA%的空间聚集性与相关性，并试图讨论当前HA%全球差异化产生的原因。

2 研究对象与方法

2.1 研究对象

本文的研究对象为国际足球联赛主场优势的特征及主要作用因素。本文所选用的足球联赛，均为某国最高水平的联赛赛事。依照当前足球联赛通用计分规则，胜、平、负分别计分3分、1分、0分，HA%算法为主队得分/（主队得分+客队得分）×100%。

2.2 研究方法

2.2.1 ESDA方法

使用ArcGIS 10.2软件进行探索性空间数据分析（ESDA），用以描述各国足球联赛HA%的空间分布特征，其中，应用Moran’s I指数分析HA%的空间依赖和空间自相关关系；应用Getis-Ord Gi*识别全球不同位置空间的HA%聚类；应用地理加权回归模型（GWR）分析作用因子的空间异质性。

2.2.2 Mann-Kendall趋势检验法

由于不同年份的HA%不一定呈正态分布，故采用Mann-Kendall（M-K）检验法进行非参数检验，用以分析HA%的稳定性与突变性并判定突变的发生年份或年代。该方法通过对时间序列构造两个标准正态分布统计量UF和UB，并绘制曲线的统计图来判断突变点和突变区域。若UF或UB值大于0，表明时间序列呈上升趋势，反之则呈下降趋势；当超过临界值线时呈明显上升或下降趋势；若UF和UB两条曲线在临界线之间出现交点，则认为交点对应的时刻为突变开始时刻，即突变点。

2.2.3 数理统计法

使用SPSS 20.0统计软件对收集与整理数据进行统计学处理，具体应用方法和内容包括：通过描述性统计计算不同足球水平国家HA%的特征数；通过曲线拟合探寻国家足球水平和观众人数与HA%变化的发展关系。

3 结果与分析

3.1 足球联赛HA%与国家竞技水平之间的关系

FIFA年终世界得分代表国家在国际赛场比赛的成绩，可以直接反映国家足球运动的竞技水平。国内足球联赛开展有助于运动员培养，良好的国内联赛发展环境可以为国家队成绩的提升与稳定提供动力，研究显示，欧洲国家FIFA排名与联赛观众规模的相关系数为0.693[30]。本文采用Pollard[30,35]提供的2006—2012年间159个国家和地区足球联赛HA%数值，并统计了上述年份FIFA年终积分均值，以此考察了FIFA年终积分均值与联赛HA%的相关性，Pearson相关系数为0.430（＜0.01），仅呈低度正相关；以FIFA年终积分均值为自变量，HA%为因变量建立一元线性回归模型，结果显示2=0.193。由此认为，国家队实力对国内联赛HA%之间不具有较强的解释性。

若将各国的年终FIFA积分均值划分为≥400分、300~400分、200~300分、100~200分和≤100分5个等级，对各等级范围内的国家HA%进行统计（图1），发现≥400分国家的HA%均值较高，但标准差较小（61.13%±1.23%），300~400分等级的HA%均值最高，且标准差最大（62.56±6.21%），此后200~300分、100~200分和≤100分等级国家HA%的均值逐步降低，标准差保持相对稳定（58.73%±4.73%、57.95%±4.26%、55.38%±4.76%）。由此认为，较高的国内足球竞技水平可以使国内足球联赛的HA%趋于相对稳定；在足球进步的过程中，或许是由于对足球专项特征认识的整体性加强，HA%会逐步提高；不同国家采取的发展过程有所区别，在国家足球实力提高的过程中，特别是具备一定竞技实力的情况下，会受到诸多足球项目自身或外界因素的干扰，呈现出联赛HA%的差异化增大。

图1 不同足球竞技水平国家足球联赛HA%折线图

Figure1 The Line Chart of the League Soccer Match’s HA% for Different Competitiveness Level

3.2 国际足球联赛主场优势的时空特点

3.2.1 时间特征

从长期来看，国际主要项目的体育联赛的HA%均呈现逐步降低态势，Jamieson[19]对足球、棒球、篮球等集体球类项目以及高尔夫、拳击、网球等个人项目的综合统计显示，1950年之前、1951—1970年、1971—1990年、1991年之后4个时段的总体HA%分别为65.0%、60.3%、58.1%、59.2%；Pollard[32]对北美4大职业联赛（NFL、MLB、NBA、NHL）从创立至2003年的统计，虽然幅度和速度存在差异，但HA%总体均呈现出波动下降。仅就足球联赛而言，HA%同样显示出这一规律，Pollard[29,32]、Jacklin[36]以英格兰、意大利、法国等国家为考察对象加以了证实，同时发现，与国内顶级联赛相比，低级别联赛的下降速度和幅度更为明显。Pollard[32]提出假设并证明，HA%的下降一定程度上与联赛自身的赛制改革及外界环境变化有关，特别是进入20世纪80年代之后，主要足球发达国家呈现稳定下降态势，究其主要原因，一是20世纪80年代初开始施行的获胜方得3分的计分方式，二是20世纪90年代中期推行的“博斯曼法案”，前者进一步增强了与赛双方的求胜欲，后者缩小了球队之间的竞技实力。

为了检验不同国家的下降幅度是否一致，本文按照国际足球历史和统计联合会（IFFHS）2017年初公布的世界足球联赛排名、足球联赛创始时间在20世纪80年代之前且具有一定的稳定规模（球队数量10个以上）、20世纪80年代之后国内政治局势基本稳定3个标准，分别选取了欧洲的西班牙和法国（世界排名第1和第3，大洲排名第1和第2），亚洲的沙特阿拉伯（世界排名第28，亚洲排名第2），南美洲的巴西（世界排名第7，大洲排名第2），北美洲的墨西哥（世界排名第11，大洲排名第1）共5个国家，分别以1981—2017年各国足球联赛的HA%为原始数据，绘制了各自的变化曲线，同时以“年”为自变量，计算并绘制了一元线性回归直线（图2）。用指示变量分别依次对5个回归方程进行比较[1]，结果显示，沙特回归直线的常数项与巴西之间存在显著性差异（＜0.05），偏回归系数以及其余常数间均不具有显著性差异（＞0.05），由此认为，自20世纪80年代之后，5国足球联赛的HA%下降趋势基本相同。

为了验证1980年之后的HA%下降是否呈现相对稳态，本文运用Mann-Kendall法对西班牙、法国、巴西、墨西哥、沙特阿拉伯5国1981—2017年HA%的均值进行突变点检验，并绘制显著性水平0.01时的统计量曲线（图3）。根据图形变化可以看出，UF和UB曲线分别在大约2005年时出现交点，即HA%在上述年份发生突变。为验证不同阶段发展状况，本文分别计算了1981—2005年、2006—2017年2个时段的灰色发展系数a，结果显示，分别为0.11116和0.00053，由通常采用的±0.1作为衡量标准，可以认为，2个阶段依次呈现出了下降和基本保持稳定的发展态势。本文所得结论与Carcia[15]的研究结论基本吻合，他对欧洲52个国家2000-2011年间联赛HA%的均值进行了统计，显示2000—2005年从56.9%下降至55.2%，2006—2011年在55%~55.8%之间呈小幅稳定性波动。

3.2.2 空间特征

国外学者认为[28,35,38]，不仅是足球，许多运动项目的联赛在一定的地域环境下并不是随机分布的，而是呈现出一定的空间分布形态（图4）。由此展开的若干区域性研究也部分证实了这一观点，例如，Pollard[35]对穆斯林国家和巴尔干半岛地区国家足球联赛的HA%统计显示，分别高达76.30%和81.24%；Silva[39]比较发现，巴西及周边国家（不含阿根廷等）足球联赛HA%显著高于世界主要联赛。各国足球联赛HA%的区域性关联似乎满足空间自相关的基本特性，即一些变量在同一分布区内的观测数据之间具有潜在的相互依赖性。

图2 1981—2017年西、法、巴、墨、沙特足球联赛HA%变化曲线与回归分析图

Figure2 The Changing Curve of HA% and Regression Analysis for League Soccer Match in Spain, France, Brazil, Mexico and Saudi Arabia from 1981 to 2017（注：数据来源：www.rsssf.com）

图3 1980—2017年西、法、巴、墨、沙特足球联赛HA%均值的Mann-Kendall统计量曲线图

Figure3 The Mann-Kendall Statistical Curve of League Soccer Match’s HA% in Spain, France, Brazil, Mexico and Saudi Arabia from 1981 to 2017

图4 世界各国足球联赛HA%的空间分布（颜色越深代表HA%值越高）

Figure4 The Spatial Distribution of League Soccer Match’s HA% All Over the World(The Deeper Color Shows the Higher HA%)

以Pollard[30,35]测算的2006—2012年间159个国家和地区足球联赛HA%为原始数据，运用ArcGIS10.2软件，空间关系概念化设定为CONTIGUITY_EDGES_ONLY，计算得Moran's I指数的估计值为0.0572，Z值检验为4.1718（＜0.01）。由此认为，近年来世界各国足球联赛的HA%呈现有序的空间聚集分布。由于Moran's I指数主要用于全域空间相关性测算，为反映HA%的局域空间特征，本研究计算了局域空间关联指数Getis-Ord Gi*，并通过ArcGIS 10.2软件加载地图显示，相关参数设定为空间关系概念化选择CONTIGUITY_EDGES_ONLY；标准化选择NONE；分类方法选择Manual（手动断裂法）按照置信区间分为7类（热点90%、95%、99%置信区间，冷点90%、95%、99%及不显著），由此生成世界各国足球联赛HA%的热点空间分布图（图5）。

图5 世界各国足球联赛HA%的热点空间分布

Figure5 The Hotspots Spatial Distribution of League Soccer Match’s HA% All Over the World

从分布地域上看，世界各国大部分区域呈不显著状态，主要包括北美洲、欧洲大部、非洲东部及南部、南亚及西亚、大洋洲，表明上述区域不论HA%数值高低与否，与周边国家的关联性不强。冷点区域包含国家有限，且主要呈零散部分，如西亚的沙特阿拉伯、东亚的菲律宾、东北欧的爱沙尼亚和立陶宛、西非的毛里塔尼亚、冈比亚等。虽然从具体数值来看，斯威士兰、博兹瓦纳、马耳他等国的HA%也仅为约50%，但由于周边国家较高数值的影响，区域范围内仍呈现为不显著。热点区域的包含国家数量较多且分布广阔，并主要由4个区域组成：一是，除阿根廷、巴拉圭、乌拉圭以外的南美洲；二是，北非和西非部分国家；三是，东亚、中亚、东南亚部分国家；四是，欧洲的巴尔干半岛地区，从具体数值来看，上述4个区域所含国家的平均HA%依次分别为66.42%、69.53%、67.34%和69.60%，组成了全球范围内足球联赛主场优势最为明显的地区。

3.3 国际足球联赛主场优势的差异成因

3.3.1 主场优势成因的理论模型

国外关于HA%的成因研究由来已久，1992年，Courneya和Carron[3,10]通过对以往成果的回顾，提出了包括主场观众支持，客队旅途疲劳，比赛地的熟悉程度以及比赛规则4个主要影响因素在内的理论框架（又被称为标准模型）。然而，随着竞赛设备与规则的标准化，以及旅行条件和竞赛场地条件的提高，原有标准模型的解释力度可能会在一定程度上有所降低[28]，同时新的认识又加入到理论框架之中。相关学者以足球联赛为考察对象展开了诸多研究，试图验证或充实原标准模型。

1. 领地意识：从社会学角度来讲，人类和动物一样，当领土被侵占时会激发其领土意识，这同样可以用于解释捍卫主场比赛荣誉[9]。Neave等人[24]提出的领土权模型，将主场优势视为对于领地入侵的保护性响应，并由此提出了自己的证据：足球比赛赛前主、客队运动员的激素水平（睾酮）存在差异，该结论在女子足球比赛[27]和青年冰球比赛[7]中同样得到了类似的印证。关于领地意识在不同运动员之间是否存在差异，Fothergill[14]分别对职业和业余足球运动员进行了实验与比较，结果显示，运动水平越高赛前动员能力越强，这一现象在不同民族与国家之间是否存在差异，目前尚未有证据表明，但Pollard[36]对东南欧国家HA%普遍较高的国家进行了分析，设想性的认为，当比赛对手间存在历史或意识矛盾时，无论是国家之间的比赛，还是国家内部特定城市或地区间的比赛，主场领地意识或许会更高。

2. 观众因素：长期以来，观众支持都被认为是主场比赛时最为显见的有利因素[44,20]，虽然之前认为，观众对主场球队的支持难以精确量化[31]。对于观众影响持肯定作用的研究主要通过观众规模与观众行为2种视角展开，前者认为，主场观众规模较大的高水平职业足球联赛HA%高于观众较少的低级别联赛[25]；后者发现，不同水平的观众结构（规模、强度、临近关系）和观众行为（嘘声、斗殴、欢呼）与主场效应之间存在相关关系，更大的主场观众群体和更加积极的鼓励行为更有利于主队取得成功[3]。同时，也有学者对观众作用持否定态度，认为主场优势在观众稀少，甚至无人观看的情况下仍然存在[43]，因而观众规模与HA%的关系并不明确；拥有最佳主场成绩的球队有时却有着较低的主场平均上座率[32-33]，至少在欧洲范围内二者的相关性不具有显著性差异[34]。

3. 裁判因素：影响裁判员做出有利于主场球队判罚增加的原因，除了非理性因素外，主要认为是主场观众的支持[11]，实验表明，与安静环境下相比，在嘈杂的观众环境中，裁判员更易于做出偏爱主队并对客队更为严厉的判罚，且判罚决定的产生相对随意[26,42]，这种判罚偏见可以用动机理论（裁判员避免观众动怒）加以解释，同时观众噪音对裁判员的决定有启发作用，观众对某一赛场行为的嘘声会诱导裁判员误认为是一种侵犯行为。就足球比赛而言，相关研究对裁判员各种判罚进行了比较，这其中既包括补时阶段时长的得利[6]，也有对主队较之客队获得更多的任意球[22]且较少获得犯规数、黄牌数、红牌数[3,37]的不利判罚的全部或部分显著性差异。当然，判罚的差异也许并非因裁判员偏见导致，主队更好的表现以及更多的进攻投入可能造成客队更多的犯规，进而使主队获得更多的有利判罚（如点球、任意球）[39]。

4. 旅行因素：足球联赛的主客场赛制要求球队必须有一半的比赛往返于主场与客场之间，因旅途产生的疲劳与作息紊乱可能会影响客队的竞技表现。然而现有研究表明，旅行距离对于HA%的影响并不显著，Pollard对英国职业足球比赛研究显示，短于或长于200英里比赛的HA%居然完全相同，当然，这或许与选取国家面积较小以及旅行距离较短有关，同时，更为便捷快速的出行方式也大大降低了旅途用时与疲劳，但至少可以证明的是，许多国家无旅行因素的同城的比的HA%明显降低[29]。目前，“时差反应”对HA%的作用研究取得了满意效果，Trombley[21]对美国职业足球大联盟（MLS）跨越不同时区统计显示，客场球队除了向东跨越1个时区不具有显著性差异外，向东跨越2个和3个时区，向西跨越1个、2个、3个时区均会使HA%呈现显著性提高。

5. 其他因素：竞赛规则可以改变运动成绩，自然会对足球联赛的HA%产生作用，调查研究证实，获胜方由得2分改为3分的计分方式改革提高了HA%[25,31,32]，而1995年使得国际间的球员转会变得愈发频繁，由此淡化了运动员、球队所在城市、主场球迷的密切关系，这或许也会成为潜在的降低HA%的因素[28]。由于上述主要规则的改变全部发生在20世纪，且在主客场循环赛制的足球职业联赛中，对不同球队的作用因素相同，因此，几乎不会对新时期的HA%产生直接影响[30]。当球队在主场比赛时，对主场球馆与设施的熟悉有助于提高HA%，甚至草坪的类型[4]、场地的尺寸[9]、是否为专业足球场[12]等因素，都可能给予客队一定程度的不适应，但检验结果显示，均不具有显著新差异，究其原因，或许与运动员长期频繁的参赛适应有关。由此认为，Courney和Carron所构建主场优势标准模型中的比赛规则和比赛场地熟悉程度2个影响因素，对于当前足球联赛HA%而言，似乎并不具有很强的适用性。

3.3.2 主场优势成因的空间统计分析

3.3.2.1 自变量的选取

结合上文对形成HA%相关因素的理论分析，本文绘制了影响因素及交互作用理论模型（图6）。

图6 足球联赛主场优势的影响因素与交互作用关系

Figure6 The Influencing Factors and Interaction of the Home Advantage of League Soccer Match

1.廉政水平。裁判员的偏向实则是裁判员对于比赛规则的扭曲性判罚，除了受到主场观众支持影响之外，还可能包含着人性“趋利”的非理性行为，如“假球”、“黑哨”等。当一个国家的廉政水平较低时，这种行为更易于发生且被民众所接受。本文选用世界银行2006—2016年公布的全球治理指数（Worldwide Governance Indicators）中的腐败控制（Control of Corruption）指数均值表示。本研究所需腐败控制指数的数据来源为世界银行数据目录官方网站（https://datacatalog.worldbank.org/dataset/worldwide-governance -indicators）共计207个国家数据。

2.时区跨度。国家更多的时区跨度可能会影响客队运动员的生物节律，从而降低其赛场的竞技表现。本文选取世界各国（本土）所采用的标准时间数量，数据来源维基百科（wikipedia）“List of time zones by country”条目，共计196个国家数据。

3.观众规模。更多的现场观众可能会制造更大的现场噪音，从而影响裁判员的判罚和客队的竞技表现。本文选取2016年世界各国足球联赛主场观众平均数，数据来源于维基百科（wikipedia）“List of attendance figures at domestic professional sports leagues”条目（引自法国权威媒体《队报》公布的2015—2016赛季资料），共计73个国家数据。

4.群体意识。国家民众的群体观念水平，可能一方面会增加主场运动员的领地意识，表现出更强的获胜欲望，另一方面，会提高主场观众的支持强度，给予客场球队和裁判员更多的心理压力。本文采用Van de Vliert[13]构建的群体主义（In-Group Favoritism）指数，反映某一国家文化中民众的排他性意识。Van de Vliert定义了3种形式的群体主义倾向：国家主义（compatriotism）、裙带主义（nepotism）、家庭主义（familism），分别测算后用3者的均值体现国家的群体主义意识水平，共计162个国家数据。

5.竞争平衡。如果联赛中各支球队的强弱过于分明，则实力较强球队无论主场，还是客场获胜的概率都较大，主场环境带来的作用有所降低，HA%值可能较低，反之，如果实力较为接近，主场作用更易于影响胜负，则HA%值可能较高。Trandel[41]通过对北美NHL、NFL、MLB、NBA职业联赛阶段性HA%标准差的测算发现，实际值与理论值之间存在显著性差异，由此通过累进级数法构建了竞争平衡指数，在该指数算法中，联盟球队间实力越悬殊，各支球队间的HA%标准差越大，平衡指数越大，联盟的整体HA%越小。本文所需的平衡指数取自Pollard[34]依据Trandel算法对足球联赛的计算结果，共计77个国家数据。

6.竞技水平。国家足球竞技实力决定着对于足球运动专项特征认识的水平，较高的竞技水平可能使客场球队具备相对丰富的应对策略。本文用2006—2016年国际足联（FIFA）年终积分均值，反映国家足球运动的竞技水平，数据来源为国际足联官方网站http://www.fifa.com/，共计206个国家数据。

3.3.2.2 主场优势成因的空间统计分析

为考察不同可能性影响因素对于HA%的作用关系，本文选用多元线性回归（OLS）进行参数估计。为了保证数据的可比性和平稳性，并在一定程度上消除量纲的影响，提高模型估计的准确程度，建模前首先对数值本身较大的HA%、FIFA年终积分均值、腐败控制指数、主场观众规模数据进行取自然对数处理，进而结合时区跨度、群体主义指数、竞争平衡指数，建立OLS回归模型（表1）。

表1 国际足球联赛HA%影响因素的多元线性回归（OLS）估计结果一览表

注：**表示通过1%显著性检验，即＜0.01。

模型检验结果显示，2=0.532，Adjusted2=0.482，Jarque-Bera检验结果不显著，方程符合正态分布，确保了参数检验的无偏性和有效性。从回归模型可以看出，模型各参数的方差膨胀因子（VIF）均低于7.5，表明未出现多重共线性。OLS回归模型中，观众规模、政府廉政水平、联赛内竞争平衡3项指标通过显著性检验（＜0.05），表明上述指标对足球联赛HA%具有显著性影响，其中，观众规模具有正相关，廉政水平与竞争平衡具有负相关，而其余指标未通过显著性检验，影响效果较小。

经空间自相关分析可知，全球各国足球联赛HA%的空间分布为非随机分布，表现出显著性的空间聚集性特征。由于OLS模型仅考虑了回归系数的全局特征，因此，需要通过引入空间差异性和空间依赖性对OLS模型进行修正，进一步分析影响机制的局部效应与空间溢出。地理加权回归模型（GWR）能够反映参数在不同空间的空间平稳性，使得变量间的关系可以随着空间位置的变化而变化。本文采用“自适应”核函数的AICc宽带方法进行局域估计，对HA%影响显著的观众规模、廉政水平、竞争平衡3个指标作为解释变量，利用ArcGIS 10.2软件进行GWR回归，结果如表2所示。

表2 足球联赛HA%影响因素的GWR估计一览表

从GWR模型可以看出，该模型可以解释HA%形成原因总变异的50.04%~70.43%，从模型的2和调整的2可以判断，模型的拟合精度较之OLS模型有所提高。从国际足球联赛HA%影响因素的局域系数估计图（图7、图8、图9）可以看出，观众规模、廉政水平、竞争平衡3个解释变量对各国的参数估计结果作用不同，从而表明上述解释变量对HA%的影响存在空间异质性。

图7 观众规模回归系数估计的空间分布

Figure 7 The Spatial Distribution of Estimate of Regression for Attendance

图8 廉政水平回归系数估计的空间分布

Figure 8 The Spatial Distribution of Estimate of Regression for Corruption

图9 竞争平衡回归系数估计的空间分布

Figure 9 The Spatial Distribution of Estimate of Regression for Competitive Balance

虽然整体上观众规模与HA%之间呈正相关，但具体到不同国家，却存在明显的差异。具体来看，除了非洲大部分和亚洲部分地区因缺少数据无法测算外，观众规模与北美洲、欧洲（除巴尔干地区）、大洋洲、南亚、日韩等国家和地区的HA%呈负相关或低度相关，并且与南美洲（除阿根廷、乌拉圭等）大部分，亚洲的东亚、中亚、东南亚，欧洲巴尔干地区的HA%呈正相关。这一特点与HA%的热点空间分布呈现状态较为类似。尽管Pollard[31]、Clarke[9]的研究均显示，观众人数与HA%之间的关系并不显著，但这一结论的获得仅仅是对英国不同级别联赛进行统计的结果，但当研究的范围扩大至群体，而非单一联盟，并且融入不同国家的文化生态时，其结果或许并不相同。特别地，如果将观众因素扩展至“威胁”的文化学视角，除了观众人数之外，地域的群体意识水平差异带来的观众呐喊与嘘声程度也会不同，“人数”加“强度”的组合无疑将会扩大观众规模的作用效果[16]。

从廉政水平对HA%的空间作用分布来看，亚洲的东部、中部、东南部部分国家，非洲西部、北部部分国家，南美洲中部部分国家，欧洲大部分国家以及美国、澳大利亚等国的敏感程度较大，仅有少部分非洲、亚洲西部和南部、东欧、南美洲中南部国家的廉政水平与HA%之间呈负相关。在采用廉政水平作为考虑因素的HA%建模研究中，均显示二者之间具有显著性负相关[16,30]。Garry[26]认为，法律体系的不健全、信息公开的透明度不高、联赛运营的监管不利，都可能使协会官员、裁判员、俱乐部投资人，甚至运动员成为腐败的主体。本研究统计的全球足球联赛HA%最高值出现在尼日利亚，该国2位记者称“（尼日利亚的）主场球队和裁判通常喜欢通过一种或多种途径，让比赛向着自己喜欢的方向进行。”[41]

从国内足球联赛竞争平衡性对HA%的空间作用分布来看，分布的结构较为复杂，除南美洲和大洋洲呈正相关的国家比例相对较多以外，非洲、亚洲、欧洲均为多样化分布。虽然各国大都有各自的传统强队，但不同国家的强队数量与实力落差并不相同。由于联赛实力越均衡，HA%越高，竞争平衡指数的数值越低，以欧洲5大联赛为例，英超、意甲、西甲、法甲、德甲的竞争平衡指数分别为1.97、1.76、1.61、1.42、1.34，从近3个赛季各联赛各支球队最终积分的变异系数（CV%）分别为37.59%、35.54%、34.01%、32.28%和31.28%。从该回归系数的数值分布来看，足球竞技实力较强的欧洲和南美洲大多呈中高度正相关，这或许在另一个方面显示了足球联赛HA%与国家足球竞技水平之间的对应关系，即拥有较强的足球竞技水平的国家，国内足球联赛HA%相对较高，各支球队间的实力差距相对较小。

4 结论与对中国的启示

4.1 结论

1. 国内足球联赛的HA%与竞技水平的关系并不密切，足球高水平国家的HA%值较高且相对集中，中高水平国家数值最高，但较为离散，中等、中低等、低等水平国家则依次降低，且具有较高的离散性。

2. 20世纪80年代至今，在规则的变动下，国际足球联赛的HA%呈现逐步下降态势，并在分别经历慢速和快速下降之后，2006年以来逐步趋于稳定。空间自相关分析显示，各国足球联赛HA%具有明显的空间聚集性特征，热点区域主要集中在南美洲大部分国家、非洲北部和西部、亚洲东部、中部和东南部以及欧洲巴尔干地区。

3. 通过对已有文献的梳理，提取了可能对HA%起影响作用的观众支持、领地意识、裁判偏向、旅行距离等因素，并建立了包括群体意识、观众规模、廉政水平、时差跨度、竞争平衡、竞技水平在内的考察指标。OLS回归模型结果显示，观众规模与HA%呈正相关，竞争平衡和廉政水平与HA%呈负相关。其中，观众规模对HA%的敏感程度主要集中在南美洲和亚洲的部分国家以及巴尔干地区，并呈现出明显的聚集性；廉政水平对HA%的敏感程度较大的地区集中在亚洲、非洲、南美洲部分国家；竞争平衡对HA%的敏感程度则相对分散并主要集中在南半球国家。

4.2 对中国的启示

在中国发展体育产业与力求快速提高足球竞技水平的时代需求下，国际范围内的足球职业联赛HA%或许可以提供新的视角。首先，中超联赛的HA%值从2006—2012赛季的63.82%，降低至2013—2017赛季的60.18%，一方面，该数值与足球发达国家的国内联赛大致相同；另一方面，也表明在其他因素变化不大的情况下，球队间的实力有略微增大的趋势。其次，若保持合理稳定的HA%水平，应当从营造联赛内外环境着手。第一，据法国《队报》2016年10月发布，中超联赛的主场观众平均为21 892人，已超越美国居世界第6位，强大的主场观众支持下，需要避免过激的球迷文化，营造文明观赛的赛场秩序；第二，加快加强赛事的规范化与法制化建设，决不能再出现“假球”、“黑哨”等类似事件；第三，创设制衡机制，努力维持相对均衡的竞争环境，避免同一级别联赛球队间出现明显的实力差异，可能更有利于中国足球竞技水平的稳步提高。

5 研究不足

1. 在足球联赛主场优势成因理论模型的构建环节，本文采用了回顾与总结已有成果的形式，所提取的因素仅体现了当前国内、外的普遍观点，随着对该领域问题认识的更加深入，以及足球联赛竞赛规则与竞赛环境的改变，当前模型中的某些因素的作用可能降低，同时也许会有新的因素加入到理论模型之中。

2. 本文在建立OLS回归模型时，自变量的数据来源分别取自网络数据、他人成果、国际通用指标，尽管保证了数据年代时间的对等，但自变量指标未必能够完全体现理论模型的因素内涵。另外，自变量观众规模和竞争平衡缺少部分国家数据，回归分析无法反映上述2因素对数据缺失国家足球职业联赛HA%的作用效果。

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The Characteristic and Factors for the Home Advantage of League Soccer Match AllOver the World

CHEN Liang1，LI Rong1，JIANG Hua2

1.Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China; 2.Qufu Normal University, Rizhao 276826, China.

The home advantage of football league is very common all over the world. There are many difference between the related research results about the characteristic and factors. The study tried to dig into the relationship between HA% and competitiveness, space-time characteristic and factors using Mann-Kendall method, mathematical statistics, exploratory special data analysis (ESDA). The results indicated that the HA% about the different competitiveness such as the highest, the higher, the middle-lower-lowest present larger and concentrated, largest and discrete, depressed and more discrete. The HA% becoming stabilization from the 2006 and have the agminated characteristic, which have already form the hot spot such as the South America, the middle and eastern Africa and the Balkan region. The relevant factors about the HA% including the attendance, the balance of competition, the honest of government. The attendance for HA% focus on the South America, part of Asia and the Balkan region. The level of honest and clean government for HA% from parts of Asia, Africa and South America to almost all over the world. The balance of competition dispersive relatively and mainly focus on the Southern hemisphere.

1000-677X(2018)05-0040-10

G843

A

10.16469/j.css.201805004

2017-11-07；

2018-05-11

国家社会科学基金青年项目(15CTY019);福建省哲学社会科学规划项目(FJ2017C055);山东省社会科学基金项目(14CTYJ06)。

陈亮,男,副教授,博士,研究方向为运动训练学,E-mail: cullencl@126.com; 李荣,女,讲师,在读博士研究生,研究方向为竞技运动理论,E-mail:lirong19880222@sina.com; 江华,男,讲师,硕士,研究方向为体育教育训练学,E-mail:251029529@qq.com