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第肆章、 實證結果
本章針對各假說之實證結果分為四個章節。各章節針對假說進行敘述統計、
單變量統計分析及多變量迴歸分析。
第一節 假說1 之實證結果分析
一、 簽約前效率之基本敘述統計及單變量統計
本研究採用 DEAP2.1 軟體之產出面向來計算球員在簽約前投入與產出之 效率值，共可分為整體效率(CRSTE)、純技術效率(VRSTE)、規模效率(SCALE)，
其中規模效率為球員上場機會(本研究定義之投入)常因教練以球隊整體考量調 度，並非選手自主決定，且本研究挑選樣本時已以出場數做為篩選，故本研究未 探討規模效率值，以總效率值(Crste)及純技術效率(Vrste)探討球員績效與簽署 激勵條款合約與否之關連。
由於棒球中野手與投手(又分為先發投手及非先發投手)之投入與產出並不 相同，對球隊之貢獻也不相同，因此各別計算其效率值。 表4.1.1為選手簽約前 效率之基本敘述統計量。
表 4.1.1 選手簽約前效率之基本敘述統計表 選手 變數 樣本
數
平均數 標準差 最小值 最大值 野手 CRSTE 571 0.6512 0.1372 0.381 1.000
VRSTE 571 0.9847 0.0134 0.911 1.000 先發投手 CRSTE 291 0.6097 0.1714 0.192 1.000 VRSTE 291 0.7789 0.1210 0.431 1.000 非先發投手 CRSTE 425 0.2364 0.2281 0.019 0.948 VRSTE 425 0.5804 0.1490 0.277 1.000 CRSTE：整體效率；VRSTE：純技術效率
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為驗證假說1：「有激勵條款合約球員多為前年度表現績效較佳球員」，本 研究將樣本進一步分為：合約附有激勵條款球員與合約內容無激勵條款球員兩組；
在野手方面有激勵條款球員152筆，無激勵條款球員419筆；先發投手中，63位選 手合約附有激勵條款，228位球員合約並無簽訂激勵性合約；而非先發投手中，
62位選手有激勵條款合約，合約內容無激勵條款者計363筆樣本。將樣本分組後，
以單變量統計檢定有激勵條款合約球員是否多為前年度表現績效較佳球員。表 4.1.2、表4.1.3 及 表4.1.4分別為野手、先發投手及非先發投手簽約前效率之 基本敘述統計及單變量統計檢定表。
本研究透過 T-test兩樣本檢定對樣本群做單變量檢定。結果發現整體效率 野手與投手檢定結果皆存在統計上顯著差異，表示野手與投手簽訂激勵合約選手 之前期績效，顯著優於無簽訂激勵條款球員，存在假說一之情形；而純技術效率 野手及先發投手之有無激勵條款選手間並無統計上顯著差異，非先發投手選手間 純技術效率有顯著差異。
表 4.1.2 有無激勵條款之野手簽約前效率之單變量統計檢定表
變數 有無激勵條款 樣本數 平均數 標準差 最小值 最大值 Crste 無激勵條款 419 0.6418 0.1369 0.393 1.000
有激勵條款 152 0.6772 0.1351 0.381 1.000 Vrste 無激勵條款 419 0.9842 0.0137 0.911 1.000 有激勵條款 152 0.9861 0.0126 0.93 1.000
變異數同質性檢定(Ftest) T-test 兩樣本檢定
方法 F 值 Pr>F 方法 變異數 T 值 Pr>|t|
Crste F 檢定 1.03 0.8582 Pooled 相同 2.73*** 0.0064 Vrste F 檢定 1.18 0.2233 Pooled 相同 1.52 0.1300 Crste：整體效率；Vrste：純技術效率
***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水準下為顯著
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條款球員，其績效分配較無激勵條款選手集中於績效高組別，且存在統計上顯著 差異，故存在假說：績效好的球員較績效不好球員有誘因簽訂激勵條款合約。本 研究繼續以多元迴歸來做更深入之探討。
表 4.1.5 野手簽約前績效各組有無激勵條款球員比例表
績效低 績效中 績效高 Total
無激勵條款 149(35.56%) 135(32.22%) 135(32.22%) 419(100%) 有激勵條款 39(25.66%) 52(34.21%) 61(40.13%) 152(100%)
卡方檢定 Value 5.4913* Prob 0.0642
***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水準下為顯著
表 4.1.6 先發投手簽約前績效各組有無激勵條款球員比例表
績效低 績效中 績效高 Total
無激勵條款 83(36.40%) 75(32.89%) 70(30.71%) 228 有激勵條款 12(19.05%) 22(34.92%) 29(46.03%) 63
卡方檢定 Value 8.0251** Prob 0.0181
***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水準下為顯著
表 4.1.7 非先發投手簽約前績效各組有無激勵條款球員比例表
績效低 績效中 績效高 Total
無激勵條款 125(34.44%) 122(33.61%) 116(31.95%) 363 有激勵條款 14(22.58%) 18(29.03%) 30(48.39%) 62
卡方檢定 Value 6.7739** Prob 0.0338
***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水準下為顯著
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二、 多元迴歸分析
為了使研究更嚴謹，本研究加入各控制變數與應變數整體效率(Crste)及純 技術效率(Vrste)進行多元迴歸分析，以驗證球員前期績效與激勵條約之關連性。
多元迴歸分析結果如下：
表4.1.8 、表4.1.9 及表4.1.10加入其他控制變數後顯示，非先發投手簽 訂激勵性合約與簽約前整體技術效率、純技術效率皆呈顯著正相關，顯示簽訂激 勵性合約者多為簽約前績效佳球員，而野手與先發投手分析結果顯示兩者無顯著 相關性。其他控制變數方面，野手與先發投手績效皆與新合約長度顯著正相關，
新合約長度越長之球員多為前期績效佳之球員。非先發投手之績效與球員資歷呈 顯著負相關，與本研究之預期相反，考慮MLB之薪資制度，年輕球員在生涯第三、
四年才有權申請薪資仲裁，年輕球員有又因在生涯初期提升表現，以爭取未來之 薪酬。
表 4.1.8 迴歸模型野手簽約前 DEA 效率值與激勵性合約之關聯結果表 Efficiency ＝α0＋α１Bonus＋α2Exp＋α3Long＋α4lnf_s＋α5 lny2_a＋
α6 Y2_long ＋ε (模型1)
Crste Vrste
變數 α Pr>|t| α Pr>|t|
Intercept 0.69451 <.0001 0.98035 <.0001 Bonus 0.01772 0.2075 0.00043 0.7587 Exp 0.00591 0.1135 0.00044 0.2422 Lny2_a -.00668 0.4260 0.00024 0.7791 Y2_long 0.01367*** 0.0006 0.00003 0.9439 long -.00418 0.5500 0.00032 0.6520 Lnf_s -.00067 0.9467 -.00012 0.9088 此處之Efficiency為整體技術效率 (Crste) 、純技術效率(Vrste)
***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水準下為顯著
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此處之Efficiency為整體技術效率 (Crste) 、純技術效率(Vrste)***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水準下為顯著 此處之Efficiency為整體技術效率 (Crste) 、純技術效率(Vrste)
***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水準下為顯著
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