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第八章 實證結果分析
本研究的資料採用兩種分析方式，第一種是最小平方法，另一種是以 Panel Data 的方式做分析，故本章分為兩小節來探討。另外，因為關於投手績效的兩個 變數有分開處理，所以每小節又分兩部分做說明，第一部分是以「團隊平均防禦 率」做為投手績效指標，第二部分則是以「團隊投手平均被上壘人數」做為投手 績效指標。
第一節 最小平方法的實證結果
(1) 以「團隊平均防禦率」做為投手績效指標：
表 9 為利用一般最小平方法的實證結果，這張表分成兩部分，一個是以團隊 總薪資做為薪資變數，另一個是以「球隊總薪資取對數」做為薪資變數。首先是 表 9 的(1)和(2)式，這部分團隊總薪資對球隊配置效率存在負向的顯著影響，表 示球隊總薪資越高，則會帶給球隊越低的配置效率；關於球隊薪資不均度的變數 (CVS、HHIS)都對球隊配置效率存在負向的顯著影響，表示球隊內的薪資差距越 小，則整體的配置效率越高。美國聯盟對於球隊配置效率存在顯著的正影響，這 背後的原因可能是美國聯盟採取了指定打擊的制度，此制度的施行讓原本是投手 打擊的棒次交由隊上其他的打者代替，通常代替投手打擊的指定打擊人選都會是 隊中的強力打者，因此相較於為未採用指定打擊的國家聯盟，美國聯盟的球隊在 進攻方面比較會有連貫性，得分效率也比國家聯盟好上許多，或許是美國聯盟這 種讓投手專心投球免於打擊的措施達到了專才專用的效果，使得配置效率顯著高 於國家聯盟。另外，美國聯盟和東區這兩個虛擬變數對球隊效率都存在顯著的正 影響，代表美聯東區的球隊相較於其他五個分區是相對有效率的區域，而美聯東 區在球迷的眼中是美國職棒大聯盟六個分區中競爭最激烈的一區，如此的數據呈
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Dietl, Lang and Werner(2010)研究的結論，設置豪華稅後對於整體聯盟社會福利的 提升有著類似的結果。而支付豪華稅的金額多寡對球隊配置效率存在顯著的正影‧ 國
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第二節 Panel Data 的實證結果
本小節藉由 Hausman 檢定，其檢定結果都建議相較於隨機效果模型，本研 究應利用固定效果模型來進行分析。我們在固定效果模型的分析下一樣會將投手 績效指標分為兩個部分探討，分別是「團隊平均防禦率」和「團隊投手平均被上 壘人數」。
(1)以「團隊平均防禦率」做為投手績效指標：
表 11 為利用 Panel Data 的實證結果，這張表分成兩部分，一個是以「團隊 總薪資」做為薪資變數，另一個是以「球隊總薪資取對數」做為薪資變數。由於 是固定效果模型，所以西區和東區兩個虛擬變數在這的係數和標準差是被忽略的，
而聯盟的部分會有值的產生是因為在 2013 年球季開始太空人隊從國家聯盟轉到 美國聯盟的緣故。這邊許多的結論幾乎都與前一小節最小平方法所得到的結果相 似，首先是表 11 的(1)和(2)式，團隊總薪資對球隊配置效率仍存在負向的顯著影 響，關於球隊薪資不均度的變數(CVS、HHIS)也都對球隊配置效率存在負向的顯 著影響。關於打者和投手的績效變數與上一小節的結論也是相似的，團隊平均防 禦率仍然隊球隊的配置效率存在顯著的負影響，而與打者有關的兩個變數(團隊 總全壘打數與團隊平均打擊率)，對於球隊配置效率一樣是沒有顯著的影響。另 外，「豪華稅制度的設立」和「支付豪華稅金額的多寡」這兩變數對於球隊的配 置效率仍有顯著的正影響。
在(3)和(4)式中的薪資指標換成「球隊總薪資取對數」後，其結果與(1)和(2) 式大同小異，唯一不同的地方是「支付豪華稅金額的多寡」這個變數對於球隊效 率值不再有顯著的關係，這可能還是因為球隊總薪資在取對數後離群值的效果消 失所導致，這部分也與前一小節的結論相仿。
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[表 11 在第 45 頁]
(2) 以「團隊投手平均被上壘人數」做為投手績效指標：
表 12 呈現的是以「團隊投手平均被上壘人數」做為投手績效指標的結果，
這部分和以「團隊平均防禦率」做為投手績效指標的結果也很相似，團隊投手平 均被上壘人數和球隊配置效率存在顯著的負相關，而且關於此項投手的績效變數 在表 12 的(1)到(4)式結果仍是一致的，若球隊投手群能壓低對手每局上壘的次數 對於球隊的配置效率將會有顯著地提升。
[表 12 在第 46 頁]
另外，為了讓此研究結果更加嚴謹，本研究除了採用的投手權數 0.7 打者 權數 0.3 之外，另外在投手和打者的權數上做了以下的穩健性分析，分別設投 手群配置效率佔球隊配置效率的權數為 0.8、0.6、0.5，而上述三種結果都與本 研究的結論沒有太大的差異。
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