Сh_league - переменная, учитывающая экстерналии переговоров между клубами. У этой переменной в нашем случае отрицательный знак. В среднем, клубы, участвующие в Лиге Чемпионов, являются более богатыми - во многом, по причине большего количества доходов, полученных от посещения и трансляций матчей ЛЧ. Таким образом, мы ожидали бы следующее: во-первых, продающий клуб, который передает спортсмена в более богатый клуб, может потребовать более высокую плату по трансферу и извлечь больше выгоды для себя; во-вторых, игроки, которые переводятся в топовые клубы, в среднем, должны обладать более высокими способностями и, соответственно, требовать более высоких трансферных платежей - что согласуется с положительным коэффициентом, полученным в регрессии.

Интересно, что фиктивные переменные на положение игрока на поле оказались незначимыми (что не совпадает с рядом другими исследований). Это может указывать на проблемы эндогенности по соответствующим переменным в предыдущих исследованиях - возможно из-за исключения показателя ratio_cards, скоррелированного со способностями играть в защите. Кроме того, физические характеристики, такие как рост или вес игрока, их предпочтительная игровая нога, в нашем исследовании оказались незначимыми.

Заключение

С середины 1990-х годов появляется все больше эмпирических исследований рынка труда футболистов. Такой рост можно объяснить целым рядом взаимосвязанных причин и событий. За последние 15 лет футбольная индустрия значительно возросла, превратившись в экономически значимую часть сектора услуг в целом и индустрии развлечений в частности. Также на рынке труда для футболистов в этот период произошли изменения нормативной базы, регламентирующей различные аспекты деятельности в этой сфере занятости, изменения, не имеющие аналогов на других рынках труда. Начиная с постановления по делу Босмана Европейского Суда и последовавшей либерализации в данной сфере, экономисты начинают рассматривать данный рынок труда как своеобразную «лабораторию», заслуживающую внимания с силу своей уникальности.

Рост доступности подробной информации о зарплатах игроков, трансферных выплатах, длительности заключаемых контрактов и продолжительности карьеры игроков сделал возможным проведение детального эмпирического анализа данных, который еще до недавнего времени был затруднен. Хотя следует отметить, что информация о размерах трансферных выплат была доступна и ранее; так, европейские экономисты сначала пытались объяснить наблюдаемую дисперсию, оценивая модели размера трансферных выплат, с учетом эндогенных переменных, относящихся к характеристикам спортсменов, а также к характеристикам «продающих» и «покупающих» клубов. Позже появился ряд исследований, в которых использовались схожие методы для объяснения различий в зарплате игроков. В последнее время появляются статьи, в которых исследователи рассматривают проблемы определения длины контрактов, вопросы мобильности игроков и продолжительности спортивной карьеры.

Тем не менее, ряд актуальных аспектов в данной сфере еще не до конца проанализирован. Например, сейчас доступна информация по большому количеству дополнительных параметров, влияющих на зарплаты игроков. Эти данные можно анализировать для объяснения наблюдаемой дисперсии по зарплатам игроков. Для примера - каждый игрок, участвующий в матче сезона немецкой Бундеслиги не менее 30 минут, оценивается журналистами футбольного журнала «Kicker», которые присваивают спортсмену определенный класс. Такой составной индекс можно использовать при дальнейшем анализе заработных плат, с учетом относительной ограниченности индивидуальных показателей эффективности спортсменов. Поскольку пока не вполне неясно, насколько результаты карьерного роста и успешность игрока по итогам предыдущего сезона влияют на уровень зарплат игроков (а также трансферных выплат), то есть смысл анализировать и такие показатели как успешно проведенные игры в течение карьеры (а не только за последний отыгранный сезон), забитые голы в течение всей спортивной карьеры (в дополнение к забитым в прошлом сезоне) и т. д. Также важным показателем представляется длительность периода времени до окончания текущего контракта, хотя эта информация обычно не раскрывается. Сбор такого информации для репрезентативной выборки игроков довольно трудоемкий процесс, занимающий много времени и требующий значительных усилий.

Мы попытались оценить набор параметров, влияющих на размеры трансферов в сфере профессионального спорта на примере футбола. На размер выплат влияет целый ряд параметров, включающий в себя возраст, отношение количества забитых голов к числу матчей, частота нарушений в игре, шансы клуба выйти в Лигу Чемпионов и другие показатели. Новизна нашего подхода заключалась в предварительной пре-селекции регрессоров, которая показала незначимость для нашей выборки ряда показателей, таких как физические характеристики игроков, а также статус легионера в определенных сезонах Английской Премьер-Лиги. В то же время, было обнаружена значимость фиктивных переменных на текущий год футбольного сезона, что с одной стороны, свидетельствует о наличии тренда в росте трансферных выплат, а с другой стороны, может использоваться для оценки эффектов изменений в национальном и спортивном законодательстве.

Так, в случае изменения или планирующихся изменений законодательства, регламентирующего деятельность на рынке труда профессионального спорта, мы можем оценить общую величину влияния изменений в законодательстве на будущие размеры трансферов (при условии, что подобные явления уже происходили в прошлом - для оценки величины эффекта на тренировочной выборке). Нужно отметить, что наше исследование существенно ограничено тем, что последняя крупная реформа трудового рынка FIFA, была проведена М.Монти в 2000 г., но для этого периода, в открытом доступе содержится очень мало информации по стоимостям трансферов и характеристикам игроков (для EPL данные по трансферам на transfermark.co.uk доступны начиная с сезона 05/06).

Также нужно отметить, что для модели Тобит, в силу её нелинейности, более корректно было бы для пре-селекции регрессоров оценивать модель LASSO, включающую квадраты и кубы каждого из исходных регрессоров, а также их перекрестные произведения, чтобы приблизить нелинейную зависимость объясняемой переменной от регрессоров с помощью разложения Тейлора. Кроме этого, предложенный в нашей работе метод подвержен стандартным недостатком регрессионных моделей - возможной эндогенностью используемых переменных. По этой причине, более корректно было бы говорить о корреляции между трансферной стоимостью и выбранными нами с помощью модели LASSO регрессорами. Возможным улучшением нашего метода является переход к использованию панельных данных и оценка моделей с фиксированными эффектами, позволяющих частично решить проблему эндогенности регрессоров.

Список литературы

1.SportsEconAustria. Study on the Contribution of Sport to Economic Growth and Employment // European Commission official website. 2012. URL: http://ec.europa.eu/assets/eac/sport/library/studies/study-contribution-spors-economic-growth-final-rpt.pdf

2.Wicker P., Hallmann K., Breuer C., Feiler S. The Value Of Olympic Success And The Intangible Effects Of Sport Events - A Contingent Valuation Approach In Germany // European Sport Management Quarterly, Vol. 12, No. 4, 2012. pp. 337-355.

3.Heere B., Walker M., Gibson H., Thapa B., Geldenhuys S., Coetzee W. The power of sport to unite a nation: the social value of the 2010 FIFA World Cup in South Africa // European Sport Management Quarterly, Vol. 13, No. 4, 2013. pp. 450-471.

4.Deloitte Football Money League 2017 URL: https://www2.deloitte.com/gt/en/pages/consumer-business/articles/deloitte-football-money-league-2017.html

5.Dagaev D., Sonin K. Winning by Losing: Incentive Incompatibility in Multiple Qualifiers // Journal of Sports Economics, 2017. pp. 1-25.

6.Поляков К.Л., Жукова Л.В. Оценка человеческого капитала в профессиональном футболе // Прикладная эконометрика, Vol. 29, No. 1, 2013. pp. 29-44.

7.Naidenova I., Parshakov P., Chmykhov A. Soccer Sponsor: Fan Or Businessman? // WP BRP Series: Financial Economics, 2014.

8.Avgerinou V. The Economics of Professional Team Sports: content, trends and future developments // Sport Management International Journal, Vol. 3, No. 1, 2007. pp. 5-18.

9.Vrooman J. The Football Players' Labor Market // Economics of the National Football League: The State of the Art, 2011. pp. 1-19.

10.Joskow P., Tirole J. Merchant Transmission Investment // The Journal of Industrial Economics, Vol. 53, No. 2, 2005. pp. 233-264.

11.Rosen S., Sanderson A. Labour Markets in Professional Sports // The Economic Journal, Vol. 111, No. 469, 2002. pp. 47-68.

12.Frick B. The Football Players' Labor Market: Empirical Evidence From The Major European Leagues // Scottish Journal of Political Economy, Vol. 54, No. 3, 2007. pp. 422-446.

13.Vrooman J. Theory Of The Big Dance: The Playoff Pay-off In Pro Sports Leagues // In: The Oxford Handbook of Sports Economics: The Economics of Sports Volume 1. 2012. pp. 1-19.

14.Feess E., Frick B., Muehlheusser G. Legal restrictions on buyout fees: Theory and evidence from German soccer // IZA Discussion Paper No. 1180, 2004. pp. 1-47.

15.Krautmann A.C., Solow J.L. The Dynamics of Performance Over the Duration of Major League Baseball Long-Term Contracts // Journal of Sports Economics, Vol. 10, No. 1, 2009. pp. 6-22.

16.Feess E., Muehlheusser G. Transfer Fee Regulation in European Football // European Economic Review, Vol. 47, No. 4, 2003. pp. 645-668.

17.FIFA. Regulations in the Status and Transfer of Players // FIFA Official Website. 2010. URL: resources.fifa.com%2Fimage%2Fupload%2Fregulations-on-the-status-and-transfer-of-players-2018.pdf%3Fcloudid%3Ddpeot

18.Verbon H.A.A. Migrating football players, transfer fees and migration controls // CESifo Working Paper Series, 2007. pp. 1-34.

19.Tervio M. Transfer Fee Regulations and Player Development // Journal of the European Economic Association, Vol. 4, No. 5, 2005. pp. 957-987.

20.KEA, the Centre dor the Law and Economics of Sport. The Economic and Legal Aspects of Transfers of Players, 2013.

21.Downward P., Dowson A. The Economics of Professional Team Sport. London, New York: Routledge, 2000. 262 pp.

22.Scully G. Pay and Performance in Major League Baseball // American Economic Review, Vol. 64, No. 6, 1974. pp. 915-945.

23.Medoff M.H. On Monopsonistic Exploitation in Professional Baseball // Quarterly Review of Economics and Business, Vol. 16, 1976. pp. 113-121.

24.Gwartney J., Haworth C. Employer Costs and Discrimination: The Case of Baseball // Journal of Political Economy, Vol. 82, No. 4, 1974. pp. 873-881.

25.Dobson S., Goddard J. Stochastic Modelling of Soccer Match Results // Working paper, 2001. pp. 1-19.

26.Compaire D.F.R., Planas G.R.A., Wildemann S.E. Contractual Stability in Professional Football: Recommendations for Clubs in a Context of International Mobility 2009. URL: http://www.lawinsport.com/pdf/ContStabinProfFoot.pdf

27.Van den Berg E., Van den Assem M.J. The Valuation of Human Capital in the Football Player Transfer Market: An investigation of transfer fees paid and received in the English Premier League. 2011. 1-65 pp.

28.Eschweiler M., Vieth M. Preisdeterminanten bei Spielertransfers in der FuЯball-Bundesliga // Die Betriebswirtschaft, Vol. 64, No. 6, 2004. pp. 671-692.

29.Frick B., Lehmann E. Die Kosten der externen Rekrutierung qualifizierten Personals: Empirische Evidenz aus dem professionellen FuЯball [Costs of external recruitment of qualified staff: Empirical evidence in professional football sports] // In: Entlohnung, Arbeitsorganisation und personalpolitische Regulierung. Mьnchen: Rainer Hampp Verlag. pp. 243-263.

30.Dobson S., Gerrard B., Howe S. The determination of transfer fees in English nonleague football // Applied Economics, Vol. 32, No. 9, 2010. pp. 1145-1152.

31.Dobson S., Gerrard B. The determination of player transfer fees in English professional soccer // Journal of Sport Management, Vol. 13, No. 4, 1999. pp. 259-279.

32.Ignacio U., Barajas A., Kase K., Castillo P. Transfer Market: Analysis Of Variables Which Determine The Player's Market Value 2006. pp. 1-2.

33.Speight A., Thomas D. Speight, Alan, and Dennis Thomas. "Arbitrator DecisionЃ]Making in the Transfer Market: an Empirical Analysis // Scottish Journal of Political Economy, Vol. 44, No. 2, 1997. pp. 198-215.

34.Speight A., Thomas D. Football league transfers: a comparison of negotiated fees with arbitration settlements // Applied Economics Letters, Vol. 4, No. 1, 1997. pp. 41-44.

35.Jones J.C.H., Wallsh W.D. Salary Determination in the National Hockey League: The Effects of Skills, Franchise // ILR Review, Vol. 41, No. 4, 1988. pp. 592-604.

36.Marchand J.T., Smeeding T.M., Boyle Torrey B. Salary Distribution And Performance: Evidence From The National Hockey League 2006. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/b5b7/c45a1e7cdfb5613c135e5a47b44569297061.pdf

37.Carmichael F., Forrest D., Simmons R. The Labour Market in Association Football: Who Gets Transferred and For How Much? // Bulletin of Economic Research, Vol. 51, No. 2, 1999. pp. 125-150.

38.Pujol F., Garcia-del-Barrio P., Elizalde J. ESIrg report on media value in football, Universidad de Navarra, 2007.

39.Козодой Н.А. Моделирование влияния социального капитала на стоимость спортсмена в командных видах спорта. Москва. 2016. 1-61 pp.

40.Chernozhukov V., Goldman M., Semenova V., Taddy M. Orthogonal Machine Learning for Demand Estimation: High Dimensional Causal Inference in Dynamic Panels // arXiv preprint arXiv:1712.09988, 2017. pp. 1-60.

41.Corner-Stats: Advanced Football Stats [Электронный ресурс] [2018]. URL: https://ru.corner-stats.com/

42.Perform Group to buy Opta Sports Data for Ј40m [Электронный ресурс] // Financial Times: [сайт]. [2013]. URL: https://www.ft.com/content/e20a0da2-e3aa-11e2-91a3-00144feabdc0

43.Le H. Beyond Deep Learning: A Case Study in Sports Analytics 2017. URL: https://www.datascience.com/blog/beyond-deep-learning-a-case-study-in-sports-analytics

44.Hansen B. Discussion of 'Data Mining Reconsidered' // Econometrics Journal, Vol. 2, 1999. pp. 192-201.

45.Tibshirani R. Regression Shrinkage and Selection via the Lasso // Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological), Vol. 58, No. 1, 1996. pp. 267-288.

46.Zou H. The adaptive Lasso and Its Orcale Properties // Journal of American Statistical Association, Vol. 101, No. 476, 2006. pp. 1418-1429.

47.Pahwa A. Sports Predictive Analytics: NFL Prediction Model 2017. URL: http://s3.amazonaws.com/sdieee/2086-Sports+Analytics+IEEE+Seminar+1-17-17.pdf

48.Friedman J., Hastie T., Tibshirani R. Regularization Paths for Generalized Linear Models via Coordinate Descent // Journal of Statistical Software, Vol. 33, No. 1, 2010. pp. 1-22.

49.Ahrens A., Hansen C.B., Schaffer M.E. LASSOPACK: Stata module for lasso, square-root lasso, elastic net, ridge, adaptive lasso estimation and cross-validation // Statistical Software Components S458458, No. Boston College Department of Economics, revised 07 Apr 2018.

50.Preston T. The Determinants Of Football Transfer Market Values: An Age Of Financial Restraint // Georgetown University, Carroll Round. URL: https://warwick.ac.uk/fac/soc/economics/prospective/ug/student-experience/carroll-round/the_11th_carroll_round_undergraduate_research_in_economics_held_at_georgetown_university_in_washington_d.pdf

51.Transfermarkt [Электронный ресурс] URL: https://www.transfermarkt.co.uk/

52.European Soccer Database [Электронный ресурс] URL: https://www.kaggle.com/hugomathien/soccer

53.Bruggink T.H., Williams D. Discrimination Against Europeans In The National Hockey League: Are Players Getting Their Fair Pay // The American Economist, Vol. 54, No. 2, 2009. pp. 82-90.

54.Vincent C., Eastman B. Does Player Mobility Lead To Higher Earnings? Evidence From The Nhl // The American Economist, Vol. 57, No. 1, 2012. pp. 50-64.

55.Scott F.A., Long J.E., Somppi K. Salary Vs. Marginal Revenue Product Under Monopsony and Competition: The Case of Professional Basketball // Atlantic Economic Journal, Vol. 13, No. 3, 1985. pp. 50-59.

56.Kahn L.M., Sherer P.D. Racial Differences in Professional Basketball Players' Compensation // Journal of Labor Economics, Vol. 6, No. 1, 1988. pp. 40-61.

57.Burdekin R.C.K., Hossfeld R.T., Smith J.T. Are NBA fans becoming indifferent to race? Evidence from the 1990s // Claremont Institute for Economic Policy Studies Working paper series, No. 12, 2002.

58.Stiroh K.J. Playing for Keeps: Pay and Performance in the NBA // Economic Inquiry , Vol. 45, No. 1, 2007. pp. 145-161.

59.Kahn L.M., Shah M. Race, Compensation and Contract Length in the NBA: 2001-2002* // Industrial Relations, Vol. 44, No. 3, 2005. pp. 444-462.

60.Bryson A., Frick B., Simmons R. The Returns to Scarce Talent: Footedness and Player Remuneration in European Soccer // Journal of Sports Economics, Vol. 14, No. 6, 2012. pp. 606-628.

Размещено на Allbest.ru