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체육학석사학위논문 프로야구선수의가치평가요인탐색 : 한국프로야구리그와메이저리그의 연봉결정요인비교분석 2018 년 2 월 서울대학교대학원 체육교육과 황수웅
프로야구선수의가치평가요인탐색 : 한국프로야구리그와메이저리그의 연봉결정요인비교분석 지도교수박일혁 이논문을체육학석사학위논문으로제출함 2017 년 12 월 서울대학교대학원 체육교육과 황수웅 황수웅의석사학위논문을인준함 2017 년 12 월 위원장임충훈 ( 인 ) 부위원장김유겸 ( 인 ) 위원박일혁 ( 인 )
국문초록 프로야구선수의가치평가요인탐색 : 한국프로야구리그와메이저리그의 연봉결정요인비교분석 황수웅 서울대학교대학원 체육교육과 본연구의목적은한국프로야구 (KBO) 리그와메이저리그 (MLB) 선수들의연봉결정요인을탐색하고, 분석결과를바탕으로 KBO리그의연봉시장을진단하여, 리그특성에맞는연봉책정지표개발을위한기초자료를제시하는것이다. 시기에따른한국프로야구리그의연봉결정요인변화를탐색하고자 2012~2016, 2004~2006시즌 KBO리그출전선수중규정이닝과규정타석을충족한투수와타자의기록으로주성분분석과다중회귀분석을실시하였고, 결과를바탕으로시기에따른연봉결정요인의변화를비교분석하였다. 또한리그에따른연봉결정요인을비교분석하기위하여 2014~2016시즌 MLB 선수들을대상으로 KBO리그분석과같은절차의분석을진행하여연봉결정요인을비교분석하였다. 이과정에서경기력을나타내는다양한세이버메트릭스지수의차원축소를위하여주성분분석을실시하였고, 산출된주성분벡터는다중회귀모형의독립변수로설정하였다.
본연구를통해도출된결론은다음과같다. 첫째, KBO리그타자의연봉결정요인을탐색한결과시기에따른변동을보였다. 2012~2016시즌에는타자의경기력과 FA구분, 올스타출전횟수가중요한요인으로나타났고, 포지션구분, 팀구분또한연봉과유의한관계를보였다. 반면 2004~2006시즌타자의연봉은 2012~2016시즌과달리경기력은유의성을띠지않았고, FA유무, 올스타출전횟수등특정변수만이중요한요인으로나타났다. 이와같은결과는동일한리그내에서도시간의흐름에따라선수의가치를평가하는기준과각요인의중요도가달라질수있음을시사한다. 또한 2014~2016시즌 MLB 타자의연봉결정요인은경기력, 경력, 몸무게, FA유무, 포지션구분등투입된대부분의독립변수에서유의성을나타냈고, 특히선수의경력이중요한요인으로나타났다. 이는 KBO리그와는달리세계최고수준인 MLB에서의경력은, 경기력수준이꾸준히유지되어야가능한부분이기에선수의가치를평가함에있어반영된결과로보인다. 둘째, KBO리그투수의연봉결정요인을탐색한결과시기에따른변동을보였다. 2012~2016시즌에는승리관련기록이중요시되었으나, 2004~2006시즌에는투구능력을나타내는기록이중요한가치평가요인으로나타났다. 또한 2014~2016시즌 MLB 투수의연봉은투구능력에대한기록, 경력, 올스타출전횟수, FA구분, 좌투우투구분이연봉에영향을미치는것나타났다. 특히 KBO리그에서는나타나지않았던좌완투수에대한긍정적인가치평가가 MLB에서는나타났는데, 이와같은결과는리그특성에따라서선수의가치평가가다르게이루어질수있음을시사하는결과이다. 주요어 : 한국프로야구, 메이저리그, 연봉, 가치평가, 주성분분석, 다중회귀분석학번 : 2016-21636
목 차 I. 서론... 1 1. 연구의필요성... 1 2. 연구목적... 6 3. 용어의정의... 7 II. 이론적배경... 8 1. 야구에서의경기력지표... 8 1) 투수의세이버메트릭스지수... 9 2) 타자의세이버메트릭스지수... 12 2. 프로스포츠연봉결정요인분석방법... 15 1) 주성분분석을활용한연봉결정요인탐색... 15 2) 선형회귀분석을활용한연봉결정요인탐색... 17 3. 프로스포츠연봉결정요인관련선행연구... 19 i
III. 연구방법... 22 1. 연구대상... 23 2. 연구도구... 24 3. 자료의구성... 24 4. 자료처리방법... 26 IV. 연구결과... 27 1. 타자의연봉결정요인분석... 29 1) 2012 ~ 2016 시즌 KBO 리그타자의연봉결정요인... 29 2) 2004 ~ 2006 시즌 KBO 리그타자의연봉결정요인... 35 3) 2014 ~ 2016 시즌 MLB 타자의연봉결정요인... 39 2. 투수의연봉결정요인분석... 44 1) 2012 ~ 2016 시즌 KBO 리그투수의연봉결정요인... 44 2) 2004 ~ 2006 시즌 KBO 리그투수의연봉결정요인... 50 3) 2014 ~ 2016 시즌 MLB 투수의연봉결정요인... 55 ii
V. 논의... 61 1. 타자... 61 2. 투수... 63 3. 학문적 실무적시사점... 64 VI. 결론및제언... 66 1. 결론... 66 2. 제언... 68 참고문헌... 70 Abstract... 73 iii
표목차 [ 표 Ⅱ-1] 야구경기기록표기설명... 9 [ 표 Ⅲ-1] 연구변수... 25 [ 표 Ⅳ-1] 2012~2016 시즌 KBO 타자세이버메트릭스지수 상관계수... 30 [ 표 Ⅳ-2] 2012~2016 시즌 KBO 타자주성분분석결과... 31 [ 표 Ⅳ-3] 2012~2016 시즌 KBO 타자주성분분석요인적재치... 31 [ 표 Ⅳ-4] 2012~2016 시즌 KBO 타자연봉결정요인 다중회귀분석결과... 33 [ 표 Ⅳ-5] 2004~2006 시즌 KBO 타자주성분분석결과... 36 [ 표 Ⅳ-6] 2004~2006 시즌 KBO 타자주성분분석요인적재치... 36 [ 표 Ⅳ-7] 2004~2006 시즌 KBO 타자연봉결정요인 다중회귀분석결과... 37 iv
[ 표 Ⅳ-8] 2014~2016 시즌 MLB 타자주성분분석결과... 40 [ 표 Ⅳ-9] 2014~2016 시즌 MLB 타자주성분분석요인적재치... 40 [ 표 Ⅳ-10] 2014~2016 시즌 MLB 타자연봉결정요인 다중회귀분석결과... 42 [ 표 Ⅳ-11] 2012~2016 시즌 KBO 투수세이버메트릭스지수 상관계수... 46 [ 표 Ⅳ-12] 2012~2016 시즌 KBO 투수주성분분석결과... 47 [ 표 Ⅳ-13] 2012~2016 시즌 KBO 투수주성분분석요인적재치... 47 [ 표 Ⅳ-14] 2012~2016 시즌 KBO 투수연봉결정요인 다중회귀분석결과... 49 [ 표 Ⅳ-15] 2004~2006 시즌 KBO 투수주성분분석결과... 52 [ 표 Ⅳ-16] 2004~2006 시즌 KBO 투수주성분분석요인적재치... 52 [ 표 Ⅳ-17] 2004~2006 시즌 KBO 투수연봉결정요인 다중회귀분석결과... 54 v
[ 표 Ⅳ-18] 2014~2016 시즌 MLB 투수주성분분석결과... 57 [ 표 Ⅳ-19] 2014~2016 시즌 MLB 투수주성분분석요인적재치... 57 [ 표 Ⅳ-20] 2014~2016 시즌 MLB 투수연봉결정요인 다중회귀분석결과... 59 vi
그림목차 [ 그림 Ⅲ-1] 최 OO 의통산기록... 23 [ 그림 Ⅳ-1] 2012~2016 년 KBO 타자세이버메트릭스지수 상관관계산점도... 30 [ 그림 Ⅳ-2] 2012~2016 년 KBO 투수세이버메트릭스지수 상관관계산점도... 46 vii
Ⅰ. 서론 1. 연구의필요성 한국프로야구리그는 1982년 6개구단으로시작하여비약적인발전을이루었다. 구단수는 10개로증가하였고, 한국프로스포츠종목중최다관중수기록, 중계권료의상승, 방송시스템의발전및 FA제도의시행등다양한요소에서발전이있었다 ( 최상진 & 박노준, 2015). 또한 2008 베이징올림픽야구금메달, 2009 World Baseball Classic 준우승, 2010 광저우아시안게임야구금메달등각종국제대회에서의우수한성적은한국프로야구선수들의경기력이과거와비교하여많은발전이있었음을시사한다. 이러한국제대회에서의성과는 2000년대중반침체되었던한국프로야구의인기를회귀시켰다 ( 이장택, 2015; 배재영외, 2012). 그결과 2016년 KBO리그는역대최고관중수인 830만관중을기록하였다. 1980년대초반프로스포츠의도입은선수들의경기력뿐만아니라시장의양적, 질적성장을도모하였다. 스포츠시장규모의확대와더불어 KBO리그선수들의경기력수준이높아지면서자연스럽게선수들의가치또한지속적으로상승하였다. 한국프로야구가개막한 1982년전체선수단의평균연봉은 1,200만원을기록한반면, 2017년현재 1군등록선수전체평균연봉은 2억원을넘어섰다 ( 한국야구위원회, 2017). 성과에따른연봉의 1
상승은선수들에게강한동기부여가되어긍정적인영향을미치기도하지만 (Richard & David, 2003) 현재 KBO리그는타당한선수의가치평가없이지나치게선수들의몸값이상승했다는지적을받기도한다 ( 배정섭외, 2015). 또한이러한상황속에서각자의이익을추구해야하는구단과선수는연봉협상과정에서발생하는의견차이따른갈등을경험하기도한다 ( 명왕성외, 2016). 갈등의원인은본질적으로선수들의가치를평가하고연봉을책정하는데에있어객관적이고체계적인기준이미흡하기때문이다 ( 신문선, 2002; 최상진 & 박노준, 2015). 객관적이고체계적인책정기준이확립되지않은상황에서의연봉협상은리그내연봉격차심화를야기할수있다. 실제로 2017년 KBO 리그의구단별연봉상위 27명 ( 외국인선수제외 ) 의평균연봉은 2억 3,987만원인반면, 상위 270명을제외한나머지 260명의 2017년평균연봉은 3,390만원에불과하다 ( 한국야구위원회, 2017). 이렇듯 KBO리그의다차원적인발전에도불구하고선수들의가치를평가하는객관적인기준은미흡한실정이다. 이와같은상황에서의급격한연봉의상승은다음과같은부작용을야기할수있다. 첫째, KBO리그선수들사이에서의연봉격차심화는상대적으로낮은연봉을받는선수들에게박탈감을초래할수있다 ( 신문선, 2002). 팀내연봉격차심화로인하여발생하는갈등요소들의누적은팀워크를약화시킬뿐아니라선수단의불화를조성하여팀전체경기력에악영향을끼칠수있다. ( 박성희 & 강준호, 2005; 김정우 & 김기민, 2011). 특히 MLB 팀의 2
임금격차와승률에관한선행연구대부분에서, 임금불평등이클수록팀경기력에부정적인영향을미치는것을확인할수있었다. (Richards & Guell, 1998; Depken, 2000; Todd Jewell & Molina, 2004). 이렇듯연봉격차의심화는선수개인의문제에서더나아가경기력하락에따른구단경쟁력에도부정적인영향을미칠수있다. 둘째, 선수들의과도한연봉은구단경영에재정적부담이될수있다. 재정적부담은신인선수의육성, 팬들에대한서비스차원의보상등구단차원에서필요한소비및투자를저해할수있다. 이에대하여이장영 (2009) 과신문선 (2002) 은 KBO리그선수들의연봉이과거와비교하여기하급수적으로증가하여대부분의 KBO 구단들은구단경영에어려움을겪는다고지적하였다. 다양한선행연구들에서알수있듯이 KBO리그의급격한연봉인플레이션 (inflation) 은리그발전에부정적인영향을미칠수있다. 이에따라프로스포츠시장에서선수들의가치라고여길수있는연봉이어떠한요소에의하여결정되는지에대한탐색이필요하다. 또한현재 KBO리그선수들의연봉결정요인탐색을통하여, 연봉시장전체에대한진단이이루어져야한다. 하지만이러한필요성에도불구하고 KBO리그연봉에관한선행연구들을살펴보면선수의가치를경기력만으로한정하여연봉과의선형관계를살펴본연구가대부분이다 ( 이만규, 2006; 이장영 & 강효민, 2001; 오광모 & 이장택, 2003; 승희배 & 강기훈 2012). 이와같은선행연구들에서는한국프로야구리그선수들의연봉이경기력요인만으로 3
결정된다고단정하기어렵다는점을언급하면서선수의인지도, 관중동원능력, 나이등경기력이외의요인들이연봉책정에미치는영향에대한연구가필요성을강조하였다. 이에따라서본연구에서는통계적접근을통해 KBO 선수들의가치평가는어떠한요소에의해이루어지고있는지에대한분석을실시하였다. 연봉책정시선수의가치평가에대한뚜렷한기준이없다면불필요한연봉의인플레이션 (Inflation) 을야기할수있기에, 연봉이어떠한요인에의하여, 얼마만큼설명되는지에대한분석이필요하다. 본연구는타당하고신뢰로운프로야구선수의가치평가를위하여한국프로야구리그연봉결정요인에대하여분석하고진단하여리그특성에맞는연봉책정지표개발을위한기초자료를제시하고자하였다. 이를위해 2012~2016시즌 KBO리그선수들을대상으로경기력, 올스타팬투표득표수로설정한인기도, 포지션, 선수경력, 나이, 올스타출전횟수, 좌타우타구분, 좌투우투구분, FA자격구분, 투수의키, 타자의몸무게, 팀구분에대한자료를독립변수로설정하여연봉과의관계를살펴보았다. 또한최근 5년의기록만으로는 KBO리그의연봉결정요인에대한예측안정성을확인하기어렵기에, 2004~2006시즌 KBO리그선수들을대상으로같은절차의분석을실시하여시기에따른연봉결정요인에대한변화를탐색하였다. 이와같은비교분석은시기에따른한국프로야구리그연봉결정요인의변동을설명해줄수있을것이다. 또한 KBO리그자료만을대상으로수행한분석결과로현재 KBO리그의 4
연봉책정이타당한지에대한판단은한계가있으므로, KBO리그보다역사가깊고, 시장의규모가큰 MLB와의비교분석을실시하였다. MLB와 KBO리그연봉연봉결정요인비교분석은리그특성에따른연봉결정요인의차이를탐색하여, 한국프로야구리그의연봉시장에대하여진단해보았다는점에서그의의를찾을수있을것이다. 5
2. 연구목적 한국프로야구선수들의경기력과연봉의관계를살펴본연구는다양하게진행되어왔다. 하지만프로스포츠의특성상경기력만으로연봉을책정하기에는무리가있다 ( 박승현, 2008; 승희배 & 강기훈, 2012; 박성배외, 2016). 그럼에도불구하고경기력과경기력이외의요소들을함께독립변수로설정하여연봉과의관계를살펴본연구는미흡한실정이다. 따라서본연구에서는 KBO 선수들의경기력을포함한다양한연봉결정요인들을탐색하고, 분석결과를토대로한국프로야구리그에알맞은연봉책정지표개발을위한기초자료를제시하는데에목적이있다. 본연구는다음과같은세부목적을가지고있다. 1) KBO리그와 MLB 선수들의연봉결정요인을비교분석한다. 2) 2012~2016 KBO리그와 2004~2006 KBO리그연봉결정요인의변화추이를비교분석하여연봉결정요인들의안정성을검정한다. 3) KBO리그와 MLB 선수들의연봉결정요인의회귀계수를비교하여각리그연봉책정의특성을확인한다. 4) 연구결과에따른연봉결정요인을기반으로, 한국프로야구리그선수들의타당한연봉책정을위한기초자료를제시한다. 6
3. 용어의정의 1) 세이버메트릭스지수 (Sabermetrics Index) 세이버메트릭스는야구경기에서발생하는기록들을통계적, 수학적으로분석하는기법을말한다. 본연구에서는야구경기의단순기록을바탕으로가공된경기력을세이버메트릭스지수로정의하였다. 본연구에포함된세이버메트릭스지수들은타자의경우 woba, WAR, RC27, XR27, BB/K, GPA, SLG, OBP이고, 투수의경우 WHIP, OBP, SLG, FIP, ERA, WAR이다. 각지수들에대한정의는이론적배경에제시되어있다. 2) 경기력 (Performance) 본연구에서는주성분분석을통하여선수의경기력을나타내는 세이버메트릭스지수들을하나혹은둘의벡터로축약하여사용하였다. 3) 인기도 (Popularity) 본연구에서는한국야구위원회홈페이지에서제공하는올스타팬투표결과를바탕으로매시즌최고득표자를 100점으로계산하여, 선수의인기를나타내는변수로설정하여사용하였다. 7
Ⅱ. 이론적배경 1. 야구에서의경기력지표 야구경기에서발생하는수많은단순경기기록들은점차누적되어선수평가에있어통계적가치를갖게된다 ( 이장택, 2014). 하지만단순경기기록은선수의경기력에대하여한정적이고단편적으로만나타내주기때문에, 현대야구에서는세이버메트릭스를활용하여선수들의경기력을평가하고있다. 세이버메트릭스란선수의누적된경기기록을바탕으로통계적으로분석하는방법론을통칭한다 (Baumer & Zimbalist, 2013). 이러한세이버메트릭스를활용한분석은구단과선수의연봉협상시에도선수의경기력을평가함에있어타당하고신뢰로운자료를도출해낼수있다 ( 양도업외, 2015). 이와같은선수의경기력을나타내는타당한지표는선수간발생하는임금불균형을해소할수있을것이다. 따라서현대프로야구시장에서세이버메트릭스의중요성은더욱커지고있다. 세이버메트릭스는 1971년빌제임스 (Bill James) 를비롯한학자들에의해창립된미국야구연구회 (SABR: Society for American Baseball Research) 에서만들어진단어이다. 세이버메트릭스는야구경기에서발생하는기록들을활용하여통계적, 수학적으로분석하는기법을의미한다. James (1987) 는세이버메트릭스를 야구에대한객관적지식을찾고자하는연구 8
라고정의하였고그목적은선수의가치와경기력을정량화하는것이라고하였다. < 표 Ⅱ -1> 은세이버메트릭스계산식에대한설명에앞서단순기록에대한표기에대하여정리한표이다. 표기 H BB IBB IP SO AB SF SC CS SB GIDP HBP RBI 기록설명 1루타 +2루타 +3루타 + 홈런 의수 Base on balls의약자로볼넷 (4구) 의수고의4구의수투수의투구이닝삼진아웃수타자가타석에들어선수희생플라이수희생번트수도루실패수도루성공수땅볼로인한병살타의수몸에맞은볼의수타점의수 < 표Ⅱ-1> 야구경기기록표기설명 나열한단순경기기록을활용한투수와타자의경기력을나타내는 세이버메트릭스지수에대한구체적인설명과계산방식은다음과같다. 1) 투수의세이버메트릭스 (Sabermetrics) 지수 (1) WHIP Walks plus Hit Divided by Innings Pitched의약자로, 이닝당출루허용율을의미한다. 계산식은다음과같다. 9
피안타와볼넷허용개수를이닝으로나눈수치이다. 단순한계산으로쉽게투수의성적을쉽게이해하고평가할수있기에최근야구중계방송에자주나타나는기록이다. 하지만몸에맞는볼과장타를평가요소에서배제했다는비판또한따른다 ( 이장택, 2017). (2) K/9 9 이닝동안의탈삼진개수를의미한다. 9 이닝을기준으로하였기에 선발투수의삼진능력을평가하는기준이된다. 계산식은다음과같다. 9 를곱하는이유는 9 이닝을던졌을때를기준으로보기위함이다. (3) BB/9 9 이닝동안허용한볼넷의개수를의미한다. 계산식은다음과같다. K/9 과마찬가지로 9 이닝을기준으로볼넷의개수를보기위한수치이고, 투수의제구력을평가하는기준으로쓰인다. (4) BABIP 인플레이로이어진타구에대한타율을계산하는수치이다. 계산식은 다음과같다. 10
홈런, 삼진을제외한인플레이타구는수비수의능력이투수평가에영향을미치기에 BABIP가야구통계학자들에의해고안되었다. 투수의경우해당수치가리그평균보다높으면수비의도움을받지못한것으로판단할수있다. (5) FIP Fielding Independent Pitching 의약자로 BABIP 와달리투수가 통제가능한영역만으로투수를평가하는지수이다. 계산식은다음과같다. 홈런, 삼진을제외한인플레이타구는투수기록에수비능력이반영된다. FIP는투수가통제가능한영역인삼진, 볼넷, 홈런기록만으로투수의능력을나타낸다. 팀의수비능력이반영되는지수인 ERA와같은형태로나타내기에, 투수의독립적인경기력을 ERA와비교하여쉽게살펴볼수 있다는장점이있다.( 이장택, 2017). C 는 Constant 의약자로리그 ERA 와 비슷한값을갖도록더해주는상수이다. 일반적으로 3.20 정도의값을 더해준다. 11
2) 타자의세이버메트릭스 (Sabermetrics) 지수 (1) OPS On base percentage Plus Slugging percentage의약자로세이버메트릭스지수중에서가장보편화된타자평가지수이다. 계산식은다음과같다., 출루율과장타율의합으로계산할수있는간편한공식이기에타자를평가함에있어간단하면서도매우효과적인지수라고할수있다. 장타율과비교하여출루율이저평가되는단점을지니고있지만, 타자의공격능력을종합적으로평가해주기에프로구단및방송매체에서많이사용하는지수이다. (2) GPA Gross Production Average의약자로타자의출루율에 1.8의가중치를곱한값과장타율을더한값에나누기 4를한값을의미한다. 4를나누어주는이유는해당값을타율의범위와비슷하게나타내기위함이다. 해당지수는앞선 OPS지수에서출루율이저평가됨을보완하고자고안된지수이다. 계산식은다음과같다. 12
, (3) BB/K 타자가얻은볼넷의수를삼진수로나눈값으로, 타자의출루능력을 평가하는통계량이다. 계산식은다음과같다. (4) XR 27 extrapolated Runs 27의약자로선수혼자만들어낸안타, 홈런, 번트등과같은기본통계량을이용하여선수의득점생산성을측정하기위한세이버메트릭스통계량이다. 계산식은다음과같다. XR = 0.50(1B)+0.72(2B)+1.04(3B)+1.44HR+0.34(HBP+TBB-IBB)+0.25IBB +0.18SB-0.32CS-0.09(AB-H-K)-0.098K-0.37GIDP+0.37SF+0.04SH 13
(5) RC 27 Runs Created per 27 outs 의약어로 27개의아웃동안해당타자가 1~9번타순에모두섰을때, 몇점을득점할것인가를평균수치화한것이다. 계산식은다음과같다. 14
2. 프로스포츠연봉결정요인분석방법 연봉결정요인분석이란한선수의현재연봉이어떠한요소에의하여 결정되는지에대한분석이다. 선수들의연봉은한가지요인으로만 설명되는것이아니라경기고과, 구단의인사평가등다양한요인들에 의해책정된다 ( 승희배 & 강기훈, 2012; 신문선, 2002). 일반적으로 KBO 리그에서는선수경력, 나이와경험, 포지션, 경기력및팀승리기여도, 팬들에게미치는영향력등에의해서선수의가치가평가된다 ( 박성배외, 2016). 하지만대부분의선행연구들은연봉과경기력의관계만을다루고있고, 경기력이외를요소를포함하여연봉과의선형관계를살펴본연구는미흡한실정이다. 프로스포츠연봉과관련한선행연구들을살펴본결과연봉이어떠한요소에의해결정되는지파악하기위하여주성분분석, 다중회귀분석, 데이터마이닝기법을사용한연구가주를이루었다. 본연구에서는주성분분석과다중회귀분석을중심으로연구를진행할예정이므로두가지분석을사용한선행연구를살펴보았다. 1) 주성분분석을활용한연봉결정요인탐색주성분분석은 2개이상의반응변수로얻어진다변량자료를대상으로다차원변수들의차원축소, 요약과더불어서로상관이있는반응변수들간의복잡한구조를규명하는분석방법이다 ( 김기영, 1989). 분석의목적은 15
주어진다변량자료를단순화하고정보의손실을최소화하면서차원축소를통하여변수의관계를규명하는것이다 ( 이장택, 2014). 주성분분석에대한개념을가장처음제안한연구자는 Pearson (1901) 으로, 직교최소제곱 (orthogonal least squares) 의개념을기반하여다차원공간상에놓이는점들을설명할수있는최적의직선이나평면을찾기위한기하학적최적화 (optimization) 의문제로접근하였다. 그후 Hotelling(1933) 은원자료들의분산을최적으로설명하는성분을유도하여산출하였고, 산출된성분들을 주성분 (principal component) 이라고하였으며, 이에기초한분석을 주성분분석 이라고명명하였다. 이와같은주성분분석은공분산행렬을이용한방법과상관행렬을이용한방법으로나눌수있는데, 보편적으로주성분분석에투입된변수들의단위가다르거나각변수들의분산의차이가클경우공분산행렬보다는상관행렬을이용한주성분분석을실시한다 ( 김재희, 2011). 산출된각주성분의방향은공분산행렬혹은상관행렬의고유벡터 (eigenvector) 로주어지며, 각주성분의방향에따른분산은고유값 (eigenvalue) 으로주어진다. 예를들어특정선수의첫번째주성분점수는첫번째고유벡터 (eigenvector) 와선수의데이터를곱한값으로나타난다. 이와같은주성분분석을통하여산출된주성분은투입된표본변수에서나타내는변동중가능한많은변동을설명할수있는요인들에대한최적의선형결합을의미한다 ( 김기영, 1989). 승희배와강기훈 (2012) 의연구에서는경기력을나타내는세이버메트릭스지수들을주성분분석을통하여주성분에대응되는고유의벡터값을산출한 16
뒤 해당 값을 활용하여 연봉과의 관계를 살펴보았다. 이제영 & 김현규 (2016) 의 연구에서는 주성분분석을 활용하여 WAR을 대체 할 새로운타자력지수를제안하였고, 이장택 (2014), 홍종선외 (2016) 또한 주성분분석을 활용하여 경기력을 하나의 요인으로 설정하여 연구를 진행하였다. 본연구에서역시다양한세이버메트릭스지수들에대하여차원축소를 위하여상관계수행렬을이용한주성분분석을실시하였고, 산출된주성분을 프로야구선수의연봉을종속변수로하는다중회귀모형의독립변수로 설정하여분석을진행하였다. 2) 선형회귀분석을활용한연봉결정요인탐색선형회귀분석은예측과관련한분석에있어서가장보편화된기법으로, 모형을통해도출한회귀방정식은상관관계를기초로하여독립변수로부터종속변수를설명한다. 아울러 t값및유의확률을통해독립변수의설명방향성과유의성을분석한다 (Linoff & Berry, 2011). 회귀분석시종속변수를예측혹은설명해주는독립변수가한개일경우에는단순회귀분석, 독립변수가두개이상일경우다중회귀분석이라한다 (Cohen et al, 2013). 프로스포츠선수의연봉결정요인을탐색한선행연구들은대부분회귀분석을사용하여수행하였다. 이장영과최병목 (2002) 은단순회귀분석과다중회귀분석을활용하여프로농구선수의경기력이연봉에미치는영향에대하여분석하였다. 해당연구의분석방법에서단순회귀분석과 17
다중회귀분석을모두사용한이유는다양한독립변수들을단순히각각연봉과의상관을파악했을때와모두함께변수로포함되어연봉을설명하려고할때와어떤결과의차이가나타나는지를파악하기위함으로판단된다. 박성배외 (2016) 는종속변수를연봉으로설정하여다양한독립변수와의선형관계를살펴보았다. 투입된독립변수는 FA유무, RC/27, SecA, 연령이다. 해당연구에서 FA유무를독립변수로설정한이유는자유계약선수의구분없이일괄적으로선수평가요인을적용하는것은타자들의가치를평가함에있어객관성을떨어뜨릴수있는잠재적요인으로작용할수있기때문이라고설명하고있다. 이렇듯연봉결정요인탐색과관련한선행연구들은대부분회귀분석을통하여연봉과투입된독립변수의관계를살펴보고있다. 하지만경기력만으로선수의연봉을예측하는것은한계가따르기에, 본연구에서는다중회귀분석을위하여설정한다양한변수중 Salary 변수를종속변수로사용하였고, Salary 이외의모든변수를독립변수로설정하여분석을실시하였다. 18
3. 프로스포츠연봉결정요인관련선행연구 프로스포츠선수들의연봉결정요인을주제로진행한연구를살펴보면다음과같다. 김종환외 (2013) 의연구에서는 팀성적에대한선수의공헌도와팀수입에미친효과 로정의한선수의한계생산 (Scully, 1974) 이선수의연봉을결정한다고하였다. 선수개인의역량이투입된팀성적에따라팀수입이결정된다는전제하에팀성적에기여한개인의공헌도에따라선수의연봉을결정해야한다고하였다. 신문선 (2004) 은한국프로스포츠를대표하는프로축구와프로야구의연봉산정방법에관하여정량화정도와객관적인평가방법에대한요인별비교를시행하였다. 특히프로야구구단의경우선수의연봉을산정하는데있어각구단이자체적으로책정하는경기고과점수를가장많이활용하고있다고언급하며, 선수의연봉산정에대하여보다과학적이고체계적인연봉산정기준의제시및합리적인연봉산정모델개발이필요성을강조하였다. 또한, 한필수 (2006) 의연구에서는기존프로농구선수들의경기실적을토대로연봉액을산정할수있는모형에스포츠의경기를질적으로평가할수있도록생성, 확대, 개발된경기요인을이용하여모형개발을시도하였다. 연봉결정요인을중심으로한연구는국내뿐아니라국외에서도활발히진행되고있는분야이다. Leeds, Sakata와 Von Allmen(2012) 은일본프로야구 (NPB: Nippon Professional Baseball) 의선수연봉결정요인을 19
탐색하였는데, 해당연구에서는타자의포지션에따른연봉결정요인의여러특성을분석하였다. 또한 Jane(2010) 은 MLB(Major League Baseball) 의데이터를이용하여팀의연봉구조및해당경기력과의관계를규명하며경기력을향상시키는방법으로급여를확대하는것보다급여를줄이는것임을새롭게제시하기도하였다. Tao, Chuang과 Lin(2016) 의연구에서는 1985-2013년 MLB 데이터를기반, 토너먼트이론 (tournament theory) 과팀응집력가설 (team-cohesiveness hypothesis) 을중심으로연봉과팀경기력간관계를설명하였다. 반면경기력이외의요소를투입하여프로선수들의연봉결정요인을심도있게다룬연구는매우부족한실정이다. 이장영과최병목 (2002) 의연구에서는한국프로농구선수의경기능력과연봉의관계를이해하는연구를진행하며경기력못지않게선수개인의인기역시연봉산정에영향을미치는변수로여겨진다고하였다. 하지만인기도를나타낼만한적절한자료를얻지못하여변수로추가하지못하여쉽게자료를얻을수있는변수들로연구를제한하였다. 박승현 (2008) 의연구에서도이와유사한제한점이나타나는데, 한국프로야구타자들의고액연봉결정에경기력의어떤요인이가장커다란영향을미치는가를분석하였지만고액연봉이경기력요인만으로결정된다고단정하기는어렵다고제시하였다. 많은선행연구에서연봉결정요인으로경기력을공통적으로제시하고있으며경기력이외의요소가중요하다고제시하고있음에도불구하고, 해당요소가어떻게연봉결정요인으로형성되며연봉에영향을미치는지 20
검증할수있는지에대한연구는매우미흡하다. 특히리그를대표하는선수의관중동원능력이나올스타선정, 올스타팬투표수등의요인은선수의연봉책정에상당한영향을미칠수있는요인이다. 하지만경기력과함께독립변수로설정하여진행된연구는매우미흡한실정이다. 다시말해, 프로스포츠선수들의연봉결정요인을중심으로한연구에있어경기력과경기력이외의요소를동시에분석하여어떠한요소가연봉에영향을미치는지에대한통합적인연구가필요하다. 21
Ⅲ. 연구방법 본연구의목적은 KBO리그와 MLB선수들의연봉결정요인을파악하고, KBO리그에알맞는연봉책정을위한기초자료를제시하는것이다. 연구수행을위한 KBO리그경기기록은한국야구위원회홈페이지 (www.koreabaseball.com) 를, 연봉자료는 KBO 가이드북과한국프로야구리그경기기록및통계를전문적으로다루는 Statiz 홈페이지 (www.statiz.co.kr) 에서수집하였다. 또한 MLB의자료는공식기록집계 홈페이지인 MLB 공식홈페이지 (www.mlb.com) 와 MLB 전문통계기록 사이트인베이스볼레퍼런스홈페이지 (www.baseball-reference.com) 에서수집하였다. 본연구에서는상관행렬을이용한주성분분석을통하여경기력을나타내는다양한세이버메트릭스지수들을타자분석모형에서는하나의변수로, 투수분석모형에서는두개변수로설정하였다. 다음단계로다중회귀분석을위하여선수의경기력, 포지션, 인기, 경력, 나이, 좌투우투구분 ( 투수 ), 좌타우타구분, 투수의키, FA자격구분, 올스타출전횟수, 올스타팬투표득표수 (KBO타자) 의변수들을독립변수로설정하고, 종속변수는연봉으로설정하여연봉과다양한독립변수들과의선형관계를살펴보았다. 본연구에사용된방법과절차의세부적인내용은다음과같다. 22
1. 연구대상 본연구에서는 2012~2016시즌, 2004~2006시즌 KBO리그출전선수와 2014~2016시즌 MLB 출전선수를대상으로분석을진행하였다. 타자의경우규정타석수를채운타자, 투수의경우규정이닝을충족시킨선수로설정하였다. 규정타석과, 규정이닝충족에대한기준설정은 KBO 자체에서규정타석과규정이닝을설정하여선수평가기준으로사용하고있기에이를반영하여대상을설정하였다. < 그림 Ⅲ-1> 은 KBO 공식홈페이지 (www.koreabaseball.com) 에서발췌한 KBO 타자최 OO 선수의공식통산기록이다. < 그림 Ⅲ-1> 에서볼수 있듯이공식홈페이지에서는경기에대한단순기록및세이버메트릭스지수, 포지션, 좌타 / 우타구분, 연봉, 데뷔년도등연구에필요한다양한자료를 수집할수있다. < 그림 Ⅲ-1> 최 OO 의통산기록 ( 출처 : 한국야구위원회기록실 ) 23
2. 연구도구 본연구에사용된도구의구체적명칭은다음과같다. 자료저장프로그램 : Microsoft Office Excel 2013 다중회귀분석프로그램 : R Studio 1.0.136 - Mac OS X 10.6+ 주성분분석프로그램 : R Studio 1.0.136 - Mac OS X 10.6+ 3. 자료의구성 한국프로야구연봉관련선행연구들은대부분경기력만으로연봉과의관계를살펴보았다. 하지만다수의연구자들이선수의인기도, 선수의경력, 포지션등의변수들을함께독립변수로설정하여연봉과의관계를살펴볼필요성을강조하고있다 ( 박승현, 2008; 승희배 & 강기훈, 2012; 박성배외, 2016). 따라서본연구에서는경기력이외의다양한요소를독립변수로설정하였다. 본연구에사용된변수들은 < 표 Ⅲ-1> 같다. 24
변수명 Salary Performance Performance1 변수에대한설명선수의연봉을의미한다. 본연구에서는선수기록의다음시즌연봉을종속변수로설정하여, 전시즌기록이다음시즌연봉에어떠한영향을미치는지선형관계를살펴보았다. 타자의경기력을의미한다. 본연구에서는주성분분석을이용하여하나의벡터로설정된경기력점수를사용하여독립변수로설정하였다. 투수의다양한경기기록을주성분분석을통하여하나의벡터로변수화한투수의경기력을의미한다. Performance2 투수의승리관련기록들을주성분분석을통하여하나의벡터로변수화한투수의승리관련경기력을의미한다. 선수에대한팬들의선호도및인기도를의미한다. 한국프로야구리그 Popularity 올스타팬투표의득표수를활용하여선수의인기도를나타내는변수로 설정하였다. Career 선수의경력을의미한다. 본연구에서는선수의프로입단년도를바탕으로변수를설정하였다. Allstar 각리그선수들의올스타전출전횟수 / 경력을의미한다. 본연구에서는해당변수를독립변수로설정하였다. 선수의포지션을의미한다. 본연구에서는해당변수를야구수비 Position N 포지션번호에따른더미변수로변환하여독립변수로설정하였다. 외야수의경우좌익수, 중견수, 우익수의구분없이일괄적으로 Position 7로변환하여더미변수화하였다. Age 선수의출생년도에따른해당시즌의선수의나이를의미한다. 투수의경우우완투수와좌완투수의구분을, 타자의경우우타자와 Right 좌타자의 구분을 위하여 범주형 변수로 코딩하여 독립변수로 설정하였다. Height 선수의신장을의미한다. 본연구에서는투수의회귀분석에독립변수로설정하여분석을진행하였다. FA자격선수의구분을의미한다. 본연구에서는 FA구분에따른 FA 연봉과의관계를살펴보기위하여범주형변수로코딩하여독립변수로 설정하였다. < 표 Ⅲ-1> 연구변수 25
4. 자료처리방법 본연구에사용된자료는 R Studio 1.0.136 - Mac OS X 10.6+ 를 이용하여분석하였으며그구체적인과정은다음과같다. 1) KBO리그선수들의경기력을나타내는다양한세이버메트릭스지수들을상관행렬을이용한주성분분석을통하여타자의경우하나의벡터 (Vector) 를, 투수의경우두개의벡터를산출하여변수화하였다. 2) 경기력, 인기도 ( 올스타팬투표득표수 ), 선수경력, 포지션, 키 ( 투수 ), 몸무게 ( 타자 ), 좌투우투구분 ( 투수 ), 좌타우타구분 ( 타자 ), FA자격구분, 올스타출전횟수, 팀구분등다양한변수들을독립변수로설정하여연봉과의선형관계를살펴보기위한다중회귀분석을실시하였다. 3) 위와같은절차의분석을 2004~2006년 KBO리그선수들의자료로수행한뒤, 산출된회귀계수비교를통하여 2017년기준최근 5년과 10년전 KBO리그의연봉결정요인들의변동추이에대하여검증하였다. 4) 2014~2016년 MLB 선수들의자료로위와같은절차의분석을실시한뒤산출된회귀계수를 KBO리그와비교분석하였다. 5) KBO와 MLB 선수들의연봉결정요인비교분석결과를토대로한국프로야구연봉시장에대하여진단하고, 산출된회귀계수를바탕으로국내프로야구에알맞는연봉책정지수개발을위한기초자료를제시하였다. 26
Ⅳ. 연구결과 본연구에서는프로야구선수들의가치평가요인을탐색하기위하여다중회귀분석 (multiple regression analysis) 을통해선수들의연봉이어떠한요소에의하여결정되는지분석을실시하였다. 선행연구들을살펴보면, 대부분의연구에서어떠한경기력요소가연봉에영향을미치는지에대한분석이주를이루었다. 하지만이와같은접근은프로스포츠선수들의연봉에영향을미칠수있는경기력이외의요소에대해서는설명하지못한다는한계점을갖는다. 따라서본연구에서는주성분분석 (Principal Component Analysis) 을통하여다양한세이버메트릭스지수를타자의경우경기력을하나의변수로, 투수의경우경기력을두개의변수로설정한뒤경기력변수와경기력이외의변수가프로야구선수의연봉에어떠한영향을미치는지다중회귀분석을통하여살펴보았다. 경기력이외의변수는선수경력 (Career), 나이 (Age), 인기도 (Popularity), 올스타출전횟수 / 경력 (Allstar), FA자격구분 (FA), 좌타우타 / 좌투우투구분 (Right), 신장 (Height), 몸무게 (Weight), 포지션구분 (Position X), 팀구분 (Team X) 등으로설정하였다. 투입된독립변수는타자와투수, KBO리그와 MLB의구분에따라차이를보이는데이는각포지션의특성과리그특성을반영하여분석을진행하였기에나타난것이다. 특히타자의경우에는체격에따라서타구의 27
비거리가달라질수있다고판단하여몸무게 (Weight) 를독립변수로설정하였고, 투수의경우신장에따라서투구한공의질이달라질수있다고판단하여키 (Height) 를독립변수로설정하였다. 또한메이저리그의경우에는선수들의국적이매우다양한반면 KBO리그는용병선수가한정적이기에이를독립변수로설정하여분석을진행하였다. 시기에따른 KBO의연봉결정요인에대한분석과리그에따른연봉결정요인을분석하기위하여 2012~2016시즌 KBO리그, 2004~2006시즌 KBO리그, 2014~2016시즌 MLB리그선수들을대상으로타자회귀모형 3개, 투수회귀모형 3개, 총여섯개의다중회귀모형을설정하여연봉결정요인분석을진행하였다. 구체적인분석결과는다음과같다. 28
1. 타자의연봉결정요인분석 1) 2012 ~ 2016년 KBO리그타자의연봉결정요인 2012~2016년 KBO리그타자의연봉결정요인을분석하기위하여 1차적으로주성분분석을실시하였다. 다음단계에서는다중회귀분석을통하여주성분분석에서산출된경기력점수와경기력이외의다양한요인들을독립변수로설정하여연봉과의관계를살펴보았다. (1) 2012 ~ 2016년 KBO리그타자주성분분석결과본분석에서는 8가지의세이버메트릭스지수를축약하여경기력변수로설정하기위하여주성분분석을실시하였다. 해당데이터가주성분분석에적합한데이터인지를확인하기위하여 Bartlett의구형성검정을수행한결과유의확률이 0.001보다작게나타났다. 이는요인분석의기본가정을만족하는결과이기에, 해당데이터로주성분분석을실시하였다. < 그림Ⅳ- 1> 은주성분분석에투입된세이버메트릭스지수간의상관관계를산점도로나타낸것이다. 각세이버메트릭스지수간의상관계수는 < 표Ⅳ-1> 과같다. < 표Ⅳ-1> 을살펴보면, 상관계수의최대값은 0.9898, 최저값은 0.0387로 8가지의세이버메트릭스지수중하나의지수를경기력이라고설정하기어려움을알수있다. 이에본연구의 2012~2016시즌 KBO 타자연봉결정요인회귀분석모형에서는주성분분석을통하여 8개의세이버메트릭스지수의최적조합을 29
구함으로써타자의경기력을하나의변수로설정하였다. 주성분분석결과는 < 표 Ⅳ-2> 와같다. < 그림 Ⅳ-1> 2012~2016 시즌 KBO 타자세이버메트릭스지수상관관계산점도 woba WAR RC27 XR27 BB/K GPA SLG OBP woba 1.0000 WAR 0.7611 1.0000 RC27 0.9849 0.7367 1.0000 XR27 0.9729 0.7585 0.9867 1.0000 BB/K 0.2866 0.3001 0.3262 0.2929 1.0000 GPA 0.9882 0.7353 0.9898 0.9834 0.2859 1.0000 SLG 0.9145 0.6525 0.8952 0.9088 0.0387 0.9305 1.0000 OBP 0.8923 0.6986 0.9190 0.8897 0.5299 0.8970 0.6727 1.0000 < 표Ⅳ-1> 2012~2016시즌 KBO 타자세이버메트릭스지수상관계수 30
주성분1 주성분2 주성분3 주성분4 주성분5 주성분6 주성분7 주성분8 Eigenvalue 6.334 1.058 0.394 0.164 0.029 0.015 0.006 0 % of var. 79.18 13.23 4.92 2.05 0.36 0.18 0.08 0.001 Cumulative % of var. 79.18 92.41 97.33 99.38 99.74 99.92 99.99 100 < 표Ⅳ-2> 2012~2016시즌 KBO 타자주성분분석결과 woba WAR RC27 XR27 BB/K GPA SLG OBP 주성분 1 0.988 0.805 0.99 0.986 0.364 0.99 0.893 0.921 주성분 2-0.083 0.047-0.037-0.076 0.913-0.09-0.365 0.259 < 표Ⅳ-3> 2012~2016시즌 KBO 타자주성분분석요인적재치 < 표Ⅳ-2> 에따르면주성분1과주성분2의고유값 (eigenvalue) 이 1보다크며, 이에대응하는주성분이전체분산의 92.41% 를설명하고있다. 따라서 8개의세이버메트릭스지수는 2개의주성분으로설명이가능하다고간주할수있다. 각주성분이갖는속성을확인하기위하여 < 표Ⅳ-3> 의요인적재치를살펴보면, 총분산의 79.18% 를설명하고있는첫번째주성분에서는총 8개의지수중 BB/K을제외한 7개의지수가공통성을보이고있다. 총분산의 13.23% 를설명하고있는주성분2에서는 BB/K와 OBP만이양의값을갖고있다. 이로부터주성분1은타자의종합적인능력을, 주성분2는타자의선구안및출루율과연관된능력을나타내는성분임을알수있다. 따라서본연구에서는전체분산의 79.178% 를설명하고있는주성분1을경기력으로설정하는것이가장타당하다고판단하여 Performance 독립변수로설정하여다중회귀분석을수행하였다. 31
(2) 2012 ~ 2016년 KBO리그타자다중회귀분석결과 2012~2016년 KBO리그타자의연봉결정요인을분석하기위하여다중회귀분석을실시하였다. 해당시즌선수의기록이다음시즌각선수연봉에어떠한영향을미치는지를알아보기위하여독립변수는당해선수의기록으로, 종속변수는다음시즌의연봉으로분석을진행하였다. 독립변수의경우주성분분석을통하여산출한경기력을나타내는 Performance 변수, 올스타팬투표득표수에따른 Popularity, 선수의데뷔시즌을기준으로계산한 Career, 올스타전출전횟수 / 경력으로나타낸 Allstar, Age ( 나이 ), Weight ( 몸무게 ) FA자격구분을나타내는 FA, Position ( 포지션구분더미변수 ), Team X ( 팀구분더미변수 ), Right ( 좌타우타구분 ) 으로설정하여선형관계를살펴보았다. 분석결과는 < 표Ⅳ-4> 와같다. 32
Coefficients: Estimate Std. Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) -15566.14 0 26669.28-0.584 0.560115 Performance 4344.07 0.3601 563.86 7.704 6.51E-13 *** Popularity -5.05-0.0043 52.77-0.096 0.923904 Career 1786.83 0.2533 646.32 2.765 0.006246 ** Allstar 3663.67 0.2967 784.89 4.668 5.65E-06 *** Age -1317.24-0.1810 716.03-1.84 0.067342. Weight 361.68 0.1168 177.09 2.042 0.042464 * Right 954.42 0.0156 3039.66 0.314 0.753864 FA 24094.13 0.3868 4260.92 5.655 5.49E-08 *** Position C 10746.11 0.0773 7609.55 1.412 0.159489 Position 1B 7483.87 0.0784 6153.65 1.216 0.225392 Position 2B 13237.51 0.1411 6972.21 1.899 0.059092. Position 3B 7395.74 0.0814 6271.33 1.179 0.239718 Position SS 16411.91 0.1658 7793.01 2.106 0.036486 * Position OF 11348.59 0.1839 5826.36 1.948 0.052874. Team1 12049.69 0.1193 7987.13 1.509 0.13301 Team2 21675.04 0.2271 8171.29 2.653 0.008646 ** Team3 20612.43 0.2082 8559.43 2.408 0.016964 * Team4 24069.72 0.2522 8053.26 2.989 0.003161 ** Team5 28287.18 0.2963 7746.59 3.652 0.000335 *** Team6 9689.15 0.0979 8340.3 1.162 0.246766 Team7 19156.77 0.1897 8141.72 2.353 0.019623 * Team8 33672.95 0.3266 7874.11 4.276 2.97E-05 *** Team9 22110.87 0.2356 8369.96 2.642 0.008919 ** Signif. codes: '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 Residual standard error: 17010 on 195 degrees of freedom, N: 219 Multiple R-squared: 0.7204, Adjusted R-squared: 0.6875 F-statistic: 21.85 on 23 and 195 DF, p-value: < 2.2e-16 < 표Ⅳ-4> 2012~2016시즌 KBO 타자연봉결정요인다중회귀분석결과 < 표 Ⅳ-4> 에따르면추정된회귀모형의설명력을나타내주는 결정계수 (coefficient of determination) 는 0.7204, 독립변수의자유도를 33
고려하여산출되는수정된결정계수 (adjusted coefficient of determination) 는 0.6875로나타났다. 이는해당회귀모형의종속변수의분산은투입된독립변수에의해 68.75% 만큼설명되어지는것으로해석할수있다. 타자의경기력 (Performance), 올스타출전횟수 / 경력 (Allstar), FA 세변수의경우 0.001 유의수준에서연봉과유의한관계가있는것으로나타났고, 선수의경력을나타내는 Career변수의경우 0.01 유의수준에서유의한것으로나타났다. 이는주성분분석으로정의한 Performance변수가한단위증가하면약 4,334만원의연봉상승효과를, 경력대비올스타전출전횟수가한단위증가하면약 3,663만원의연봉상승효과를, FA자격이갖추어지면 2억 4,094만원의연봉상승효과가있음을의미한다. 같은맥락으로타자의경력이 1년늘어날때마다 1,786만원의연봉상승이이루어지는것으로해석된다. 타자나이의경우연봉과부적인관계를보인반면, 경력은정적인관계를나타냈다. 이러한결과는같은경력의선수라면나이가젊은선수가더좋은가치평가를받는것으로해석될수있다. 또한지명타자를기준변수로설정한타자의수비포지션별연봉차이는유격수포지션만이유의한결과를보였고, 2017년한국프로야구리그정규시즌순위로구분한팀구분에따른연봉차이는대부분의팀에서 10위팀과연봉차이를나타냈다. 타자의몸무게변수또한 0.05 유의수준에서연봉과유의한관계를나타냈는데, 이는몸무게와장타율 (SLG) 의상관관계에서기인한것으로판단된다. 반면올스타전팬투표결과로계산한 Popularity가유의한결과를 34
보이지못한이유는올스타팬투표후보로선정된선수들자체가기본적으로팬들에게인기가있는선수이기때문인것으로판단된다. 이는올스타팬투표후보군내에서의득표수차이는연봉에큰영향을미치지못하는것을의미한다. 2) 2004 ~ 2006년 KBO리그타자의연봉결정요인시간의흐름에따른한국프로야구리그타자의연봉결정요인변화를파악하기위하여 2012~2016년 KBO리그기준약 10년전인 2004~2006년 KBO리그타자들을대상으로앞선분석 (Ⅳ-1-1) 과같은절차의분석을실시하였다. (1) 2004 ~ 2006시즌 KBO리그타자주성분분석결과 2004~2006시즌 KBO리그타자들의세이버메트릭스지수로수행한주성분분석결과는 < 표Ⅳ-5> 와같다. 2004~2006 시즌타자의주성분분석결과에서는 2012~2016시즌의결과와달리, 주성분1에서만 1이상의고유값을기록하였다. 하지만해당주성분분석의주성분1은전체분산의 83.78% 를설명하고있고, < 표Ⅳ-6> 의요인적재치를살펴보면앞선 < 표Ⅳ- 3> 의결과와유사하게주성분1에서 BB/K를제외한 7개의지수가공통적으로 0.8 이상의값을나타내고있다. 따라서앞선 2012~2016 한국프로야구리그타자연봉결정요인분석과마찬가지로주성분1을 Performance 변수로설정하여분석을진행하였다. 35
주성분1 주성분2 주성분3 주성분4 주성분5 주성분6 주성분7 주성분8 Eigenvalue 6.702 0.891 0.225 0.141 0.026 0.010 0.005 0 % of var. 83.78 11.13 2.81 1.76 0.325 0.128 0.058 0.001 Cumulative % of var. 83.78 94.91 97.72 99.49 99.81 99.94 99.99 100 < 표Ⅳ-5> 2004~2006시즌 KBO 타자주성분분석결과 woba WAR RC27 XR27 BB/K GPA SLG OBP 주성분1 0.988 0.805 0.992 0.987 0.554 0.995 0.904 0.933 주성분2-0.086-0.168-0.041-0.055 0.814-0.053-0.344 0.257 < 표Ⅳ-6> 2004~2006시즌 KBO 타자주성분분석요인적재치 (2) 2004 ~ 2006 년 KBO 리그타자회귀분석결과 2004~2006 년 KBO 리그타자의연봉결정요인을분석하기위하여다중 회귀분석을실시하였다. 해당시즌선수의기록이다음시즌각선수연봉 에어떠한영향을미치는지를알아보기위하여독립변수는당해선수의기 록으로, 종속변수는다음시즌각선수의연봉으로설정하였다. 독립변수의 경우주성분분석을통하여산출된주성분 1 을경기력을나타내는 Performance 변수로설정하였고, 나머지독립변수들또한 2012~2016 KBO 타자분석과동일한변수로설정하였다. 분석대상은 2004~2006 시즌동안 규정타석을충족하면서모든독립변수의값을갖고있는선수로설정하였다. 그중 Cook s distance 와스튜던트잔차 (studentized residual) 분석을통해 이상점 (outlier) 으로판단된 3 명의선수를분석대상에서제외하여총 96 명 36
의선수를대상으로분석을진행하였다. 분석결과는 < 표 Ⅳ-7> 와같다. Coefficients: Estimate Std. Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) -20493.98 0 19457.67-1.053 0.295649 Performance 559.68 0.1053 491.5 1.139 0.258494 Popularity 8.64 0.0136 54.51 0.158 0.874498 Career 372 0.1030 596.98 0.623 0.535103 Allstar 2072.05 0.3638 613.63 3.377 0.001172 ** Age -460.27-0.1404 556.02-0.828 0.410453 Weight 289.55 0.1705 157.82 1.835 0.070571. Right 9560.55 0.3267 2680.49 3.567 0.000638 *** FA 11649.28 0.4158 3028.3 3.847 0.000252 *** Position C 6211.45 0.1478 4371.55 1.421 0.159552 Position 1B 9837.21 0.2638 3762.26 2.615 0.010815 * Position 2B -2521.33-0.0529 4823.7-0.523 0.602747 Position 3B 1340.28 0.0307 4842.66 0.277 0.782732 Position SS 5704.03 0.1067 5516.13 1.034 0.304474 Position OF 13736.97 0.4660 3799.08 3.616 0.000544 *** Team1 11388.95 0.3265 4185.2 2.721 0.008103 ** Team2 1350.45 0.0310 5088.1 0.265 0.791429 Team3 6732.71 0.1602 4788.22 1.406 0.16388 Team4 7553.11 0.1918 4348.25 1.737 0.08654. Team5 5152.91 0.1269 4528.96 1.138 0.258887 Team6 2993.37 0.0760 4632.11 0.646 0.520135 Team7 84.45 0.0016 5059.82 0.017 0.986728 Signif. codes: '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 Residual standard error: 8276 on 74 degrees of freedom, N: 96 Multiple R-squared: 0.7267, Adjusted R-squared: 0.6491 F-statistic: 9.368 on 21 and 74 DF, p-value: 1.843e-13 < 표Ⅳ-7> 2004~2006시즌 KBO 타자연봉결정요인다중회귀분석결과 < 표 Ⅳ-7> 에따르면결정계수는 0.7267, 수정된결정계수는 0.6491 로 나타났다. 이는해당회귀모형의종속변수의분산은투입된독립변수에 37
의해 64.91% 만큼설명되어지는것으로해석된다. 해당회귀모형은앞선 2012~2016 시즌 KBO 타자모형과투입된독립변수는같지만연봉과유의한관계를보이는변수에는차이를보였다. 본모형에서는 FA구분변수와좌타우타구분변수, 그리고포지션더미변수에서외야수변수는 0.001 유의수준에서, 올스타출전횟수 / 경력, 2006년 KBO리그정규시즌순위로더미변수화한 Team1 변수는 0.01 유의수준에서연봉과유의한관계를나타냈다. 또한포지션더미변수의 1루수변수는 0.05 유의수준에서연봉과유의한관계를나타냈다. 하지만 Performance, Popularity, Career, Age 변수는연봉과유의한관계를보이지않았다. 이와같은결과에서주목해야할점은 2012~2016시즌 KBO리그타자연봉결정요인분석과같은독립변수가투입되었음에도불구하고결과에서차이를보이고있다는것이다. 이는시기에따라서 KBO 리그타자의가치평가요소와그중요성에는변화가있었을수도있음을의미한다. 특히 2012~2016시즌 KBO리그타자는경기력에따른연봉에차이를보였으나, 2004~2006 시즌에는주성분분석을통하여산출한경기력변수는연봉과유의한관계를보이지않았다. 또한 2012~2016시즌 KBO 타자회귀모형에서는선수의경기력에따른연봉차이가약 4,500만원이지만 2004~2006시즌 KBO 타자모형에서는 560만원이고각변수의유의성을나타내주는 t값또한 2012~2016 KBO 타자분석결과와비교하여낮은수치를나타냈다. 이와같은결과는주성분분석에투입된세이버메트릭스지수들이 2004~2006시즌에는 KBO 38
타자의가치를평가함에있어활용되지않았을가능성이크기에나타난결과로보인다. 최경호 (2009) 의연구에서는한국프로야구에서경기력평가시단순기록보다이를가공한세이버메트릭스지수를사용하는것이타당하다고이야기하고있다. 해당연구가진행된시점이 2009년임을감안하면 2004~2006시즌에는한국프로야구리그내에서세이버메트릭스지수의활용이미비했을가능성이높다. 3) 2014 ~ 2016시즌 MLB 타자의연봉결정요인본연구에서는한국프로야구보다역사가깊고, 시장의규모가큰메이저리그에대한연봉결정요인분석을통하여한국프로야구리그타자와메이저리그타자의연봉결정요인을비교분석하였다. 분석대상은 2014~2016 MLB 시즌동안규정타석을충족한선수중투입된독립변수의모든값을갖고있는선수로표집하였다. 그중 Cook s distance와스튜던트잔차 (studentized residual) 분석을통해이상점 (outlier) 으로판단된 5명의선수를분석대상에서제외하여총 415명의선수를대상으로 KBO리그타자분석과같은절차의분석을실시하였다. (1) 2014~2016시즌 MLB 타자주성분분석결과 2014~2016시즌 MLB 타자의세이버메트릭스지수로실시한주성분분석결과는 < 표Ⅳ-8> 과같다. 각주성분의고유값이 1이상의값을갖는주성분은첫번째주성분과두번째주성분으로나타났다. < 표 Ⅳ-9> 에 39
따르면두주성분중 8개의세이버메트릭스지수중 BB/K를제외한 7개가비슷한요인적재치를보이는주성분1을 Performance 변수로설정하였다. 주성분1은데이터전체분산의 77.51% 를설명하는것으로나타났고, 고유값은 6.201, 요인적재치또한 7개의지수가공통성을보이는것으로보아타자의전반적인능력을나타내기에적합하다고판단하였다. 주성분1 주성분2 주성분3 주성분4 주성분5 주성분6 주성분7 주성분8 Eigenvalue 6.201 1.005 0.495 0.203 0.065 0.027 0.004 0 % of var. 77.51 12.57 6.18 2.54 0.81 0.34 0.05 0.001 Cumulative % of var. 77.51 90.08 96.26 98.70 99.61 99.95 100 100 < 표Ⅳ-8> 2014~2016시즌 MLB 타자주성분분석결과 woba WAR RC27 XR27 BB/K GPA SLG OBP 주성분1 0.989 0.745 0.913 0.985 0.539 0.992 0.893 0.891 주성분2-0.019-0.054-0.325-0.031 0.803-0.024-0.366 0.341 < 표Ⅳ-9> 2014~2016시즌 MLB 타자주성분분석요인적재치 (2) 2014~2016시즌 MLB 타자다중회귀분석결과 2014~2016년 MLB 타자의연봉결정요인을분석하기위하여다중회귀분석을실시하였다. 독립변수로투입된선수의기록이다음시즌연봉에어떠한영향을미치는지에대한분석을진행하기위하여, 각선수의기록을기준으로다음시즌연봉을종속변수로설정하였다. 독립변수는주성분분석 40
을통하여산출된주성분1을경기력변수 (Performance) 로설정하였고, 선수경력 (Career), 나이 (Age), 몸무게 (Weight), FA유무 (FA), 좌타우타구분 (Right), 지명타자를기준으로설정한포지션더미변수 (positionx), 아메리칸리그, 내셔널리그구분 (AL/NL) 으로설정하였다. KBO 타자의연봉결정요인에대한분석에서는올스타팬투표득표에따른인기도변수 (Popularity) 와 ( 올스타출전횟수 / 경력 ) 으로계산한올스타변수 (Allstar) 를독립변수로설정하였으나, 2014~2016시즌 MLB 타자다중회귀분석에서는자료수집의한계로인하여올스타출전횟수관련변수를회귀모형에설정하지못하였다. 또한한국프로야구타자의연봉결정요인분석에서는독립변수로설정하였던팀구분의경우 MLB 타자분석에서도진행하였으나유의하지않게나타났고, 전체팀의수가 30개이기에 R- Square가지나치게증가하는경향을보여해당분석결과에는제시하지않고아메리칸리그와내셔널리그를구분한독립변수만추가하여진행하였다. 구체적인분석결과는 < 표 Ⅳ-10> 와같다. 41
Coefficients: Estimate Std. Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) -8678874 0 4513348-1.923 0.055196. Performance 472022 0.1721 91190 5.176 3.59E-07 *** Career 1323257 0.7440 124664 10.615 < 2e-16 *** Age -222054-0.1203 125970-1.763 0.078704. Weight 105808 0.1356 28779 3.677 0.000269 *** FA 2066502 0.1439 606209 3.409 0.000718 *** Right 624900 0.0456 446212 1.4 0.162151 Position C 2639603 0.0952 1310962 2.013 0.044731 * Position 1B 5142609 0.2531 1145462 4.49 9.34E-06 *** Position 2B 3010941 0.1421 1239276 2.43 0.015554 * Position 3B 2950626 0.1518 1186386 2.487 0.013286 * Position SS 3439765 0.1732 1276137 2.695 0.007325 ** Position OF 4047651 0.2827 1114548 3.632 0.000318 *** AL/NL 169688 0.0123 432398 0.392 0.694946 Signif. codes: '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 Residual standard error: 4227000 on 401 degrees of freedom, N: 415 Multiple R-squared: 0.6305, Adjusted R-squared: 0.6186 F-statistic: 52.64 on 13 and 401 DF, p-value: < 2.2e-16 < 표Ⅳ-10> 2014~2016시즌 MLB 타자연봉결정요인다중회귀분석결과 < 표 Ⅳ-10> 에따르면결정계수는 0.6305, 수정된결정계수는 0.6186 으로 나타났다. 이를통해 2014~2016 시즌메이저리그타자연봉은해당모형에 투입된독립변수에의해 61.86% 만큼설명되는것으로해석할수있다. 각각의독립변수의유의성을살펴보면, 경기력 (Performance), 경력 (Career), FA 유무 (FA), 몸무게 (Weight) 지명타자가기준인포지션더미변수에서는 1 루수 (Position3) 와외야수 (Positon OF) 변수가 0.001 유의수준에서연봉과 유의한관계를보이는것으로나타났다. 유격수 (Position SS) 는 0.01 유의수준에서연봉과유의한관계를나타냈고, 나머지포수 (Position C), 42
2루수 (Position 2B), 3루수 (Position 3B) 포지션또한 0.05 유의수준에서연봉에유의한관계를나타났다. 분석결과를요약하면다음과같다. 메이저리그에서는경기력, 경력, FA유무, 몸무게, 포지션구분등다양한변수가연봉에영향을미치는것으로나타났다. 특히한국프로야구타자의경우포지션더미변수에서소수의포지션만유의성을나타냈으나해당모형에서는모든포지션에서유의성을나타냈다. 이와같은결과는각리그에서의수비능력에대한가치평가가다를수있음을보여주는결과로사료된다. 또한표준화회귀계수를살펴보면선수경력이가장높은값을나타내고있는데, 이는세계최고수준이라고할수있는메이저리그에서계속선수생활을했다면, 높은가치평가가이루어지고있음을나타내주는결과로사료된다. 43
2. 투수의연봉결정요인분석 1) 2012~2016시즌 KBO리그투수의연봉결정요인 2012~2016시즌 KBO리그투수의연봉결정요인을탐색하기위하여주성분분석과다중회귀분석을실시하였다. 2012~2016시즌 KBO 투수의연봉결정요인다중회귀모형은주성분분석을통해산출된투수의투구능력변수 (performance1) 와투수의승리관련기록변수 (performance2), 그리고이외의다양한요인들을독립변수로설정하여연봉과의선형관계를살펴보았다. 분석대상은 2012~2016시즌동안규정이닝을충족한투수중투입된독립변수의모든값을갖고있는선수중 Cook s distance와스튜던트잔차 (studentized residual) 분석을통해이상점 (outlier) 으로판단된 3명의선수를분석대상에서제외하여총 86명의선수를대상으로분석을진행하였다. 세부적인분석결과는다음과같다. (1) 2012~2016시즌 KBO리그투수주성분분석결과주성분분석을위한데이터가주성분분석의기본가정을만족하는지확인하기위하여 Bartlett의구형성검정을수행하였다. 분석결과검정통계량값이 2746.8(p < 0.001) 로주성분분석의가정을만족하는것으로나타났다. 이에따라서투수의경기력을나타내주는 9가지세이버메트릭스지수의차원축소를위하여주성분분석을실시하였다. 투수기록의경우선수의경기력과음의상관관계를갖는기록 (ERA, FIP, AVG, 44
WHIP 등 ) 과양의상관관계를갖는기록 (WAR, Win, WPCT 등 ) 으로나누어진다. 이에대하여요인적재치의동일한방향설정을위해주성분분석에투입된 9가지세이버메트릭스지수는낮은값을갖는경우우수한경기력을나타내는것으로나타나도록, 양의상관관계를갖는기록에는 -1을곱하였다. 이후산출된주성분의각각의값에다시 -1을곱하여높은수치가우수한경기력을나타내도록코딩하였다. < 그림 Ⅳ-2> 는해당주성분분석에투입된세이버메트릭스지수들의상관관계를산점도로나타낸것이다. 정확한상관계수는 < 표 Ⅳ-11> 와 같다. < 표 Ⅳ-11> 를살펴보면, 상관계수의최대값은 0.9768, 최저값은 0.1262로 9가지의세이버메트릭스지수중하나의지수를경기력이라고설정하기어려움을알수있다. 이에본연구에서는주성분분석을통하여투수의경기력을투구능력 (performance1) 과승리관련기록 (performance2) 으로나누어변수로설정하였다. 주성분분석결과는 < 표 Ⅳ-12> 와같다. 45
< 그림 Ⅳ-2> 2012~2016 년 KBO 리그투수세이버메트릭스지수들의상관관계산점도 WHIP OBP SLG FIP ERA WAR WIN WPCT AVG WHIP 1.0000 OBP 0.9768 1.0000 SLG 0.6813 0.6390 1.0000 FIP 0.6597 0.6331 0.8129 1.0000 ERA 0.7760 0.7333 0.8094 0.7307 1.0000 WAR 0.5345 0.5298 0.4550 0.3761 0.7013 1.0000 WIN 0.2579 0.2974 0.1285 0.1364 0.3370 0.5487 1.0000 WPCT 0.2960 0.3324 0.2290 0.1872 0.4089 0.5205 0.8697 1.0000 AVG 0.7696 0.7614 0.8143 0.5654 0.6853 0.3704 0.1262 0.1784 1.0000 < 표 Ⅳ-11> 2012~2016시즌 KBO 투수세이버메트릭스지수상관계수 < 표 Ⅳ-12> 의결과에따르면주성분 1 과주성분 2 의고유값 (eigenvalue) 이 1 보다크며, 이에대응하는주성분이전체분산의 79.862% 를설명하고있 다. < 표 Ⅳ-13> 을살펴보면, 총분산의 59.624% 를설명하고있는첫번째 46
주성분에서는총 9 개의지수중승리수 (WIN) 와, 승리확률 (WPCT) 을제외 한 7 개의지수가공통성을보이고있다. 총분산의 20.24% 를설명하고있 는주성분 2 에서는투수의승리와관련된기록인대체선수대비승리기여 도 (WAR), 승리수 (WIN) 와승리확률 (WPCT) 만이양의값을갖고있다. 이는 주성분 1 은투수의투구능력을나타내주고있고, 주성분 2 는투수의승리관 련기록을나타내주는성분인것으로간주할수있다. 본연구에서는전체 분산의 59.62% 를설명하고있는주성분 1 을 2012~2016 시즌 KBO 투수회 귀분석모형의 Performance1 변수로, 주성분 2 를 Performance2 변수로설 정하여다중회귀분석을수행하였다. 주성분1 주성분2 주성분3 주성분4 주성분5 주성분6 주성분7 주성분8 주성분9 Eigenvalue 5.366 1.821 0.600 0.504 0.375 0.157 0.107 0.052 0.018 % of var. 59.62 20.24 6.67 5.60 4.16 1.74 1.19 0.58 0.19 Cumulative % of var. 59.62 79.86 86.53 92.13 96.29 98.03 99.22 99.81 100 < 표 Ⅳ-12> 2012~2016시즌 KBO 투수주성분분석결과 WHIP OBP SLG FIP ERA WAR WIN WPCT AVG 주성분1 0.901 0.888 0.849 0.777 0.918 0.705 0.445 0.498 0.810 주성분2-0.169-0.122-0.310-0.291-0.032 0.394 0.842 0.790-0.328 < 표 Ⅳ-13> 2012~2016시즌 KBO 투수주성분분석요인적재치 47
(2) 2012~2016시즌 KBO리그투수다중회귀분석결과 2012~2016시즌 KBO 투수의연봉결정요인을분석하기위하여다중회귀분석을실시하였다. 당해선수의기록이다음시즌각선수연봉에어떠한영향을미치는지를알아보기위하여독립변수는당해선수의기록으로, 종속변수는다음시즌각선수연봉으로설정하였다. 독립변수는주성분분석을통하여산출된주성분1을투수의투구능력에대한변수 (Performance1) 로설정하였고, 주성분2를투수의승리관련기록 (Performance2) 로설정하였다. 또한나이 (Age), 올스타전출전횟수 (Allstar), FA자격구분 (FA), 키 (Height), 좌투우투구분 (Right), 용병구분 (foreign), 팀구분 (Team1~9) 을독립변수로설정하였다. 팀구분의경우 2017년 KBO리그정규시즌순위에따라서 Team1~10으로더미변수화하였고, 10개팀중 2017년 KBO리그정규시즌 10위팀을더미변수의기준변수설정하여다중회귀분석을실시하였다. 구체적인결과는 < 표 Ⅳ-14> 와같다. 48
Coefficients: Estimate Std. Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) -63416.54 0 109391.51-0.58 0.564047 Performance1 64.59 0.0052 1094.74 0.059 0.953129 Performance2 8025.2 0.3653 1974.76 4.064 0.000129 *** Career 3539.94 0.4223 1311.05 2.7 0.008768 ** Age -1937.75-0.2230 885.02-2.189 0.032049 * Allstar 8214.02 0.1915 4016.39 2.045 0.044773 * Height 613.44 0.1070 568.08 1.080 0.284083 FA 29282.63 0.5033 9303.75 3.147 0.002459 ** Right 396.34 0.0068 5573.02 0.071 0.943516 Foreign 11335.81 0.1941 13185.55 0.86 0.393012 Team1 15042.94 0.1517 16999.33 0.885 0.379368 Team2 28887.19 0.3474 16260.26 1.777 0.080182. Team3 12538.73 0.1508 16030.12 0.782 0.436854 Team4 12864.50 0.1221 17466.04 0.737 0.463971 Team5 12476.39 0.1326 16590.51 0.752 0.454673 Team6 12346.21 0.1431 16473.09 0.749 0.456193 Team7-1872.98-0.0199 16087.10-0.116 0.907662 Team8-9414.51-0.0949 17342.90-0.543 0.589038 Team9 18871.93 0.1902 17493.49 1.079 0.284547 Signif. codes: '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 Residual standard error: 19850 on 67 degrees of freedom, N: 86 Multiple R-squared: 0.6301, Adjusted R-squared: 0.5308 F-statistic: 6.342 on 18 and 67 DF, p-value: 1.031e-08 < 표Ⅳ-14> 2012~2016시즌 KBO 투수연봉결정요인다중회귀분석결과 < 표 Ⅳ-14> 에따르면결정계수는 0.6301, 수정된결정계수는 0.5308 로 나타났다. 이는 2014~2016 시즌 KBO 리그투수연봉의분산은해당모형의 독립변수에의해 53.08% 만큼설명되는것으로해석할수있다. 각각의 독립변수의유의성을살펴보면, 투수의승리관련기록을나타내는 Performance2 변수의유의확률은 0.001 보다작게나타나연봉과매유 49
유의한관계를보였다. 선수의경력을나타내는 Career 변수와 FA구분변수는 0.01 유의수준에서연봉과유의한관계를보였다. 또한선수의나이 (Age) 와올스타전출전횟수 (Allstar) 는 0.05 유의수준에서연봉과유의한관계가있는것으로나타났다. 하지만투수의투구능력을나타내는 Performance1 변수는통계적으로연봉과유의한영향을미치지않는것으로나타났고, 2017년 KBO리그정규시즌순위로설정한팀구분더미변수 (Team X) 또한유의하지않았다. 해당회귀모형에서주목해야할부분은선수의가치평가시개인의투구능력을나타내주는 Performance1 변수보다팀의득점생산능력, 수비능력에따라달라질수있는투수의승리관련기록인 Performance2 에서연봉에더욱유의한영향을미치는것으로나타났다는것이다. 회귀계수또한 Performance1 변수는한단위증가하면연봉이 1,502만원, Performance2 변수의한단위증가는 8,584만원의연봉이상승하는것으로나타났다. 이는선수개인의가치를평가하는데에있어개인의능력도중요하지만, 팀구분에따른승리에대한운이낮다면타당한가치평가가이루어지지않을수있음을시사한다. 2) 2004~2006시즌 KBO리그투수의연봉결정요인시간의흐름에따른한국프로야구리그투수의연봉결정요인변화를파악하기위하여 2012~2016년 KBO리그기준으로약 10년전인 2004~2006년시즌 KBO리그투수들을대상으로주성분분석과다중회귀 50
분석을실시하였다. 분석대상은 2004~2006시즌동안규정이닝을충족한선수중투입된독립변수의모든값을갖고있는선수로설정하였다. 그중 Cook s distance와스튜던트잔차 (studentized residual) 를통해이상점 (outlier) 으로판단된 2명의선수를분석대상에서제외하여 52명의선수로설정하였다. 세부적인분석결과는다음과같다. (1) 2004~2006시즌 KBO리그투수주성분분석결과투수의경기력을나타내는 9가지세이버메트릭스지수의차원축소를위하여주성분분석을실시하였다. 투수기록의경우선수의경기력과음의상관관계를갖는기록 (ERA, FIP, AVG, WHIP 등 ) 과양의상관관계를갖는기록 (WAR, Win, WPCT 등 ) 으로나누어진다. 이에대하여요인적재치의동일한방향설정을위해주성분분석에투입된 9가지세이버메트릭스지수는낮은값을갖는경우우수한경기력을나타내는것으로나타나도록, 양의상관관계를갖는기록에는 -1을곱하였다. 이후산출된주성분벡터의각각의값에다시 -1을곱하여높은수치가우수한경기력을나타내도록코딩하였다. 분석에앞서해당데이터가주성분분석의기본가정을만족하는지확인하기위하여 Bartlett의구형성검정을수행하였다. 분석결과검정통계량값이 1726.7 (p < 0.001) 로주성분분석의가정을만족하는것으로나타나주성분분석을시행하였으며, 그결과는 < 표 Ⅳ-15> 와같다. 51
주성분1 주성분2 주성분3 주성분4 주성분5 주성분6 주성분7 주성분8 주성분9 Eigenvalue 5.978 1.399 0.646 0.392 0.264 0.155 0.102 0.046 0.018 % of var. 66.420 15.55 7.18 4.36 2.93 1.73 1.13 0.51 0.20 Cumulative % of var. 66.42 81.97 89.15 93.50 96.43 98.16 99.29 99.80 100 < 표Ⅳ-15> 2004~2006시즌 KBO 투수주성분분석결과 WHIP OBP SLG FIP ERA WAR WIN WPCT AVG 주성분 1 0.869 0.863 0.865 0.839 0.928 0.843 0.640 0.603 0.825 주성분 2-0.327-0.312-0.105-0.210-0.026 0.235 0.697 0.720-0.282 < 표Ⅳ-16> 2004~2006시즌 KBO 투수주성분분석요인적재치 < 표 Ⅳ-15> 에따르면주성분 1 과주성분 2 의고유값 (eigenvalue) 이 1 보다 크며, 이에대응하는주성분이전체분산의 81.97% 를설명하고있다. < 표 Ⅳ-16> 의요인적재치를살펴보면, 총분산의 66.42% 를설명하고있는 주성분 1 에서는총 9 개의지수중승리수 (WIN) 와, 승리확률 (WPCT) 을 제외한 7 개의지수가공통성을보이고있다. 총분산의 15.55% 를설명하고 있는주성분 2 에서는투수의승리와관련된기록인대체선수대비 승리기여도 (WAR), 승리수 (WIN) 와승리확률 (WPCT) 만이양의값을 갖고있다. 이는앞선 2012~2016 KBO 투수를대상으로실시한주성분분석 결과와마찬가지로주성분 1 은투수의투구능력을나타내고있으며 주성분 2 는투수의승리관련기록을나타내는성분임을알수있다. 본 연구에서는전체분산의 66.42% 를설명하고있는주성분 1 을 2004~2006 시즌 KBO 투수회귀분석모형의 Performance1 변수로, 주성분 2 를 Performance2 변수로설정하여다중회귀분석을수행하였다. 52
(2) 2004~2006시즌 KBO리그투수다중회귀분석결과시간의흐름에따른 KBO 투수연봉결정요인의변화를확인하기위하여다중회귀분석을실시하였다. 분석대상은 2004~2006시즌한국프로야구투수중각시즌규정이닝을충족하면서투입된독립변수의모든값을갖고있는선수로설정하였다. 종속변수는독립변수기록시즌을기준으로다음시즌각선수의연봉으로설정하였다. 독립변수는주성분분석을통하여산출된주성분1을투수의투구능력변수 (performance1) 로설정하였고, 주성분2를투수의승리관련기록변수 (performance2) 로설정하였다. 또한선수경력 (Career), 나이 (Age), 올스타출전횟수 / 경력 (Allstar), FA유무 (FA), 키 (Height), 좌투우투구분 (Right), 용병구분 (foreign), 팀구분 (Team1~9) 변수도함께독립변수로설정하였다. 세부적인분석결과는 < 표 Ⅳ-17> 와같다. 53
Coefficients: Estimate Std. Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) 87941.5 0 37495 2.345 0.0248 * Performance1 1576.4 0.3688 309 5.102 1.18E-05 *** Performance2 504.3 0.0587 613.2 0.822 0.41641 Career 1112.7 0.5210 396.6 2.805 0.00815 ** Age -403.1-0.2046 321.1-1.256 0.2176 Allstar 3379.3 0.3086 1230.5 2.746 0.00945 ** Height -411.6-0.1710 196.8-2.092 0.04381 * FA 5848.4 0.2732 2759.8 2.119 0.04125 * Right 6294.9 0.2310 2045.2 3.078 0.00404 ** Foreign 10775.1 0.3955 4570.4 2.358 0.02411 * Team1 6860.4 0.2401 2943.2 2.331 0.02564 * Team2-2314 -0.0849 2977.8-0.777 0.44235 Team3 2866.9 0.0949 2870.8 0.999 0.32482 Team4-1926.2-0.0498 3382.7-0.569 0.5727 Team5-4403.5-0.1365 3514.4-1.253 0.21851 Team6-2572.6-0.0852 3393.4-0.758 0.45346 Team7 2501 0.0078 3313.7 0.755 0.45544 Signif. codes: '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 Residual standard error: 4653 on 35 degrees of freedom, N: 52 Multiple R-squared: 0.8628, Adjusted R-squared: 0.8001 F-statistic: 13.75 on 16 and 35 DF, p-value: 1.241e-10 < 표Ⅳ-17> 2004~2006시즌 KBO 투수연봉결정요인다중회귀분석결과 < 표 Ⅳ-17> 에따르면결정계수는 0.8628, 수정된결정계수는 0.8001 로 나타났다. 이는 2004~2006 시즌 KBO 투수연봉의분산은해당모형의 독립변수에의해 80.1% 만큼설명되어지는것을의미한다. 2012~2016 시즌 KBO 리그투수연봉결정요인모형과같은독립변수를투입하였음에도 해당모형의결정계수가높게나타난것으로보아 2004~2006 시즌 54
KBO 리그투수의연봉결정요인은 2012~2016 시즌 KBO 리그투수의연봉 결정요인에비하여더적은수의요인에의해결정되었던것으로보인다. 각각의독립변수에서는투수의투구능력을나타내주는 Performance1 변수의유의확률은 0.001 보다작게나타났고 Career, Right, Allstar 변수는 0.01 유의수준에서연봉과유의한관계를보였다. 또한 Height, FA, Foreign, Team1 변수는유의수준 0.05에서유의한것으로나타났다. 해당모형을 2012~2016시즌 KBO 투수의연봉결정요인모형과비교하여살펴보면, 2012~2016시즌 KBO 투수의연봉결정요인은승리관련기록변수 (Performance2) 가가장낮은유의확률을기록하였으나, 2004~2006시즌 KBO투수의경우투수의투구능력을나타내는변수가연봉과가장유의한관계를보이는것으로나타났다. 또한선수경력과올스타출전횟수, FA유무는공통적으로연봉에유의한영향을미치는것으로나타났다. 3) 2014~2016시즌 MLB 투수의연봉결정요인한국프로야구리그투수의연봉결정요인과메이저리그투수의연봉결정요인의비교분석을위하여 2014~2016시즌 MLB 투수를대상으로 KBO리그투수분석과같은절차의분석을실시하였다. 분석대상은 2014~2016 시즌동안규정이닝을충족한선수중투입된독립변수의모든값을갖고있는선수로설정하였다. 그중 Cook s distance와스튜던트잔차 (Studentized residual) 를통해이상점 (outlier) 으로판단된 1명의선수를 55
분석대상에서제외하여총 220 명의선수를대상으로분석을진행하였다. (1) 2014~2016시즌메이저리그투수주성분분석결과투수의경기력을나타내는 9가지세이버메트릭스지수의차원축소를위하여주성분분석을실시하였다. 투수의기록의경우선수의경기력과음의상관관계를갖는기록 (ERA, FIP, AVG, WHIP 등 ) 과양의상관관계를갖는기록 (WAR, Win, WPCT 등 ) 으로나누어진다. 이에대하여요인적재치의동일한방향설정을위해주성분분석에투입된 9가지세이버메트릭스지수는낮은값을갖는경우우수한경기력을나타내는것으로나타나도록, 양의상관관계를갖는기록에는 -1을곱하였다. 이후산출된주성분벡터의각각의값에다시 -1을곱하여높은수치가우수한경기력을갖도록코딩하였다. 분석에앞서해당데이터가주성분분석의기본가정을만족하는지확인하기위하여 Bartlett의구형성검정을수행하였다. 분석결과검정통계량값은 7241.6, 유의확률은 0.001보다작은것으로나타나주성분분석의가정을만족하는것으로나타났다. 이에따라주성분분석을시행하였으며결과는 < 표 Ⅳ-18> 과같다. 56
주성분1 주성분2 주성분3 주성분4 주성분5 주성분6 주성분7 주성분8 주성분9 Eigenvalue 6.271 1.010 0.628 0.437 0.294 0.148 0.132 0.067 0.013 % of var. 69.68 11.22 6.97 4.86 3.27 1.65 1.46 0.74 0.15 Cumulative % of var. 69.68 80.90 87.87 92.73 96.0 97.65 99.11 99.85 100 < 표 Ⅳ-18> 2014~2016시즌 MLB 투수주성분분석결과 WHIP OBP SLG FIP ERA WAR WIN WPCT AVG 주성분 1 0.918 0.908 0.839 0.737 0.911 0.886 0.708 0.733 0.839 주성분 2-0.108-0.111-0.253-0.248-0.151-0.041 0.647 0.622-0.173 < 표 Ⅳ-19> 2014~2016시즌 MLB 투수주성분분석요인적재치 위표를구체적으로살펴보면주성분 1 과주성분 2 의고유값 (eigenvalue) 이 1 보다크며, 이에대응하는두개의주성분이전체분산의 80.90% 를 설명하고있다. 각주성분의요인적재치를살펴보면, 총분산의 69.68% 를 설명하고있는주성분 1 에서는총 9 개의지수중승리수 (WIN) 와, 승리확률 (WPCT), 투수가통제가능한영역만으로투수를평가하는지수인 FIP 세지수가 0.75 이하의값을가지고있고, 나머지 6 개의지수는 0.8 이상의값을나타내고있다. 한국프로야구리그투수의주성분분석 결과에서는승리수 (Win) 와승리확률 (WPCT) 만이낮은요인적재치를 나타냈으나메이저리그의경우주성분 1 에서 9 개의변수모두 0.7 이상의 요인적재치를나타냈다. 이와같은차이는투수의우수한경기력이승리로 이어질확률이한국프로야구리그보다메이저리그에서높다는리그특성에서 기인하는결과로사료된다. 총분산의 11.223% 를설명하고있는 57
주성분2에서는승리수 (WIN) 와승리확률 (WPCT) 만이양의값을기록하였다. 한국프로야구리그투수주성분분석에서는대체선수대비승리기여도 (WAR) 또한주성분2에서양의값을나타냈으나, 해당분석에서는 -0.041로 0에가까운값을나타냈다. 이와같이요인적재치의검토에따라서주성분1은투수의투구능력을나타내고있으며주성분2는투수의승리관련기록을나타내는성분임을알수있다. 본연구에서는전체분산의 69.68% 를설명하고있는주성분1을 2014~2016시즌 MLB 투수회귀분석모형의 Performance1 변수로, 주성분2를 Performance2 변수로설정하여다중회귀분석을수행하였다. (2) 2014~2016시즌메이저리그투수다중회귀분석결과한국프로야구리그와메이저리그투수의연봉결정요인을비교분석하기위하여다중회귀분석을실시하였다. 분석대상은 2014~2016시즌동안규정이닝을충족한투수중투입된독립변수의모든값을갖고있는선수로설정하였다. 그중 Cook s distance와스튜던트잔차 (studentized residual) 를통해이상점 (outlier) 으로판단된 1명의선수를분석대상에서제외하여총 220명의선수를대상으로분석을진행하였다. 독립변수는주성분분석을통하여산출된주성분1을투수의투구능력변수 (Performance1) 로설정하였고, 주성분2를투수의승리관련기록변수 (Performance2) 로설정하였다. 또한나이 (Age), 선수경력 (Career), 올스타출전횟수 / 경력 (Allstar), FA자격구분 (FA), 키 (Height), 좌투우투구분 (Right), 아메리칸리그, 58
내셔널리그의구분 (AL/NL) 변수또한독립변수로설정하여다중회귀 분석을진행하였다. 구체적인분석결과는 < 표 Ⅳ-20> 과같다. Coefficients: Estimate Std. Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) 12153877 0 11957156 1.016 0.310584 Performance1 566926 0.1847 155935 3.636 0.000349 *** Performance2 542160 0.0687 353424 1.534 0.12653 Career 1280117 0.6113 206318 6.205 2.88E-09 *** Age -320247-0.1622 191168-1.675 0.095381. Allstar 15925767 0.3453 2569363 6.198 2.98E-09 *** Height -22990-0.017 60823-0.378 0.705827 FA 1884755 0.1182 948724 1.987 0.048265 * Right -1709751-0.0984 810036-2.111 0.03598 * AL/NL 51773 0.0033 694584 0.075 0.940653 Signif. codes: '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 Residual standard error: 5068000 on 210 degrees of freedom, N: 220 Multiple R-squared: 0.5948, Adjusted R-squared: 0.5774 F-statistic: 34.25 on 9 and 210 DF, p-value: < 2.2e-16 < 표Ⅳ-20> 2014~2016시즌 MLB 투수연봉결정요인다중회귀분석결과 < 표 Ⅳ-20> 에따르면결정계수는 0.5948, 수정된결정계수는 0.5774 로 나타났다. 따라서 2014~2016 시즌 MLB 투수연봉의분산은해당모형의 독립변수에의해 57.74% 만큼설명되어지는것으로해석할수있다. 각독립변수의연봉에대한유의성을살펴보면, 투수의투구능력을 나타내주는 Performance1, 선수의경력 (Career), 올스타출전횟수 / 경력 (Allstar) 변수의유의확률은 0.001 보다작게나타났다. 또한 FA 자격구분 변수 (FA) 와좌투우투구분변수 (Right) 는 0.05 유의수준에서연봉에유의한 59
영향을미치는것으로나타났다. 해당모형을 2012~2016 KBO 투수의연봉결정요인모형과비교하여살펴보면, 2012~2016시즌 KBO투수는 FA자격구분과승리관련기록에서 0.001보다작은유의확률를기록하면서표준화회귀계수또한다른독립변수들과비교하여상대적으로큰값을나타냈다. 반면 2014~2016시즌 MLB투수모형에서는선수경력변수가가장큰표준화회귀계수를보였고, 유의확률또한가장낮게나타났다. 또한선수의승리관련기록이아닌선수의투구능력을나타내는 Performance1 변수가연봉과유의한영향을미친다는점에서 2012~2016시즌 KBO리그투수연봉결정요인과차이를보였다. 이는 2014~2016시즌 MLB 투수의연봉은선수의승리에대한기록보다는선수개인의투구능력에대한기록을중요시하고, 세계최고수준의경기력을보이는 MLB에서의오랜선수경력과선수의인기로대변될수있는올스타전출전기록은선수의가치를평가함에있어중요한요인으로간주할수있을것이다. 60
Ⅴ. 논의 본연구의목적은한국프로야구리그와메이저리그선수들의연봉결정요인을탐색하고, 분석결과를토대로한국프로야구리그의연봉시장을진단하며, 한국프로야구리그특성에맞는연봉책정지표개발을위한기초자료를제시하는것이다. 이러한연구목적에따라 2012~2016시즌 KBO리그, 2004~2006시즌 KBO리그, 2014~2016시즌 MLB리그선수의연봉결정요인분석을총여섯개의다중회귀모형을설정하여분석을진행하였다. 분석결과를바탕으로한논의내용은다음과같다. 1. 타자 본연구에서는프로야구타자연봉결정요인을분석하기위하여 2012~2016 시즌 KBO 타자회귀모형, 2004~2006 시즌 KBO 타자 회귀모형, 2014~2016 시즌 MLB 타자회귀모형을설정하여분석을 진행하였다. 세모형모두공통적으로 FA 자격구분변수에서연봉과 통계적으로유의한선형관계를나타냈다. 반면선수의경기력변수는 2012~2016 시즌 KBO 타자모형과 2014~2016 시즌 MLB 타자모형에서는유의한결과를보였으나, 2004~2006 시즌 KBO 타자의연봉결정요인분석에서는유의성을보이지않았다. 이와같은결과는 61
2004~2006 시즌 KBO 리그에서는세이베메트릭스지수가많이쓰이지 않았고, 단순기록을주로활용하였기에나타난결과로사료된다. 이는 KBO 리그내에서시기에따른연봉결정요인들의가치가변화하였음을 시사한다. 또한타자의선수경력은 2012~2016 시즌 KBO 타자모형과 2014~2016 시즌 MLB 타자모형에서연봉에유의한영향을미치는것으로나타났다. 이러한결과는선수의경력이타자의연봉에통계적으로유의한영향을미친다는 Horowitz 와 Zappe(1998) 의연구와박승현 (2008) 의연구결과와일치한다. 또한 2014~2016 시즌 MLB 타자의연봉결정요인분석결과에서는 다양한포지션에서유의성을나타냈지만, 한국프로야구리그타자의연봉결정요인에서는소수의포지션에서만유의성을보이고있다. 이와같은결과는한국프로야구타자의연봉을책정함에있어포지션구분에따른선수의가치평가는통계적으로크지않았음을의미한다. 이에대하여추후한국프로야구현장에서타자의가치평가를진행한다면수비능력, 승리에대한수비관여도등을측정및평가하여추가적으로고려되어야할부분으로사료된다. 62
2. 투수 본연구에서는프로야구투수연봉결정요인을분석하기위하여 2012~2016시즌 KBO 투수, 2004~2006시즌 KBO 투수, 2014~2016시즌 MLB 투수를대상으로세개의회귀모형을설정하여분석을진행하였다. 세모형은공통적으로 Allstar 와 Career 변수에서연봉과유의한선형관계를보였다. 올스타전출전횟수는선수의인기를반영할수있는좋은기준이기에 ( 이군호, 2000) 팬이없으면존재할수없는프로야구의특성상각리그의구단에서는이를반영하여연봉을책정한것으로보인다. 본연구의프로야구투수연봉결정요인분석에서가장주목해야할결과는 2012~2016시즌 KBO 투수모형에서는선수의경기력을나타내는변수보다선수의승리관련기록이연봉에더영향을미치는것으로나타났다는것이다. 2014~2016시즌 MLB 투수모형과 2004~2006시즌 KBO 투수모형에서는투수의투구능력에대한변수가연봉에유의한영향을미친다는결과를나타냈지만, 2017년기준최근 5년의 KBO 투수연봉결정요인분석에서는이와반대되는결과가도출되었다. 이는이장영과강효민 (2001) 의연구에서 2000년 KBO리그투수들은자책점보다승리횟수가연봉과더유의한관계를나타내었던결과와맥락을같이한다. 또한 2017년기준최근 5년동안의 KBO 리그에서는투수의가치를평가함에있어투수개인능력보다, 팀의경기력이반영될수있는승리 63
관련기록이통계적으로더높게반영되어평가되고있음을시사한다. 후속연구에서는추가적인검증을통해서위와같은가치평가의타당성에 대한검토가필요할것으로사료된다. 3. 학문적 실무적시사점 본연구는한국프로야구리그와메이저리그선수의가치평가요인에대한탐색을통하여두리그의연봉결정요인을비교분석하였다. 먼저본연구를통한학문적시사점은다음과같다. 첫째, 한국프로야구선수의가치평가에대한연구는활발히이루어졌으나, 다수의연구에서경기력의어떤요소가선수의가치를높이는지에대한연구가주를이루었다. 즉선수의가치를평가하는데있어경기력과경기력이외의요소를함께포함하여이루어진연구는미비했다. 이에따라서본연구에서는선수의경기력을주성분분석을통하여변수화한뒤, 경기력과경기력이외의요소가연봉에어떤영향을미치는지에대하여분석하였다. 이는경기력만으로산정하기어려운프로야구선수의연봉에대하여, 올스타출전, 올스타팬투표, 선수경력, 좌타우타구분등다양한요인을독립변수로설정하여검증했다는점에서학문적의미를찾을수있다. 둘째, 단편적인하나의세이버메트릭스지수만으로는평가하기어려운선수의경기력에대하여다양한세이버메트릭스지수를투입하여 64
주성분분석을통하여요인화했다는점에서학문적의미를갖는다. 마지막으로특정시기와특정리그가아닌, 시기에따른분석과리그구분에따른분석을실시하여각각의연봉결정요인의차이점을정리했다는점에서학문적의의를찾을수있다. 다음으로, 본연구를통한실무적시사점은다음과같다. 첫째, 한국프로야구선수들의연봉결정요인분석을통하여매시즌이마무리되면이슈화되는한국프로야구연봉시장에대하여분석하고시기별, 리그별비교를통하여진단하였다는점에서실무적의의를찾을수있다. 둘째, 한국프로야구연봉결정요인에대하여분석한결과는실제현장에서의연봉책정에있어기본적인방향성과기준점역할을할수있을것으로판단된다. 이에따라서선수와구단의연봉협상시타당하고신뢰로운연봉산정을위한기초자료로본연구의결과가반영된다면실무적으로의의를가질것이다. 65
VI. 결론및제언 1. 결론 본연구에서는한국프로야구리그와메이저리그선수들의연봉결정요인을탐색하고, 한국프로야구리그의연봉시장을진단하여한국프로야구리그선수들의타당한연봉책정을위한기초자료를제시하고자하였다. 시기에따른한국프로야구리그의연봉결정요인의변화와리그구분에따른연봉결정요인을탐색하기위해 2012~2016시즌 KBO리그, 2004~2006시즌 KBO리그, 2014~2016시즌 MLB리그선수를대상으로다양한자료를수집하였다. 수집된자료는통계프로그램 R Studio 1.0.136 - Mac OS X 10.6+ 을통하여주성분분석과다중회귀분석이이루어졌다. 타자의연봉결정요인분석모형에서는주성분분석을통하여산출된첫번째주성분을경기력변수로설정하였고, 투수모형에서는첫번째, 두번째주성분을각각투수의투구능력에대한기록, 투수의승리관련기록을나타내는독립변수로설정하였다. 시즌과리그구분에따라설정한다중회귀모형은투수와타자각 3개씩총여섯개로설정하였고, 각각의모형을비교분석하여도출한결론은다음과같다. 첫째, 한국프로야구리그타자의연봉결정요인은 2012~2016시즌과 2004~2006시즌간차이를보였다. 2012~2016시즌타자의연봉결정요인은 66
선수의경기력과 FA구분변수, 올스타출전횟수 / 경력변수에서다른독립변수들과비교하여상대적으로큰 t값과표준화회귀계수를나타냈다. 반면 2004~2006시즌 KBO리그타자의연봉결정요인에서는 2012~2016 시즌 KBO타자회귀모형과비교하여더적은수의변수에서연봉과통계적으로유의한관계를나타냈고, t값과표준화회귀계수또한특정변수에서만큰값을나타냈다. 특히 2004~2006시즌 KBO리그타자의모형에서는경기력변수는유의성을띠지않았는데, 이는본연구에서경기력을세이버메트릭스지수를기반으로산출한값인반면당시에는선수의가치를평가함에있어세이버메트릭스지수의사용이미비했기에나타난결과로보인다. 이와같은결과는동일한리그내에서도시간의흐름에따라선수의가치를평가하는기준과각요인의중요도가달라질수있음을시사한다. 또한 2014~2016 시즌 MLB 타자의연봉결정요인은 2012~2016 시즌 KBO 타자모형보다많은독립변수에서유의성을나타냈고, 특히선수의경력변수에서큰 t값과표준화회귀계수를기록하였다. 이는한국프로야구리그와는달리세계최고수준인메이저리그에서의근속년수는꾸준한경기력수준이유지되어야가능한부분이기에선수의가치를평가함에있어나타난결과로보여진다. 둘째, 한국프로야구리그투수의연봉결정요인은 2012~2016 시즌과 2004~2006시즌간차이를보였다. 2012~2016시즌 KBO 투수의연봉은승리관련기록이중요시되었으나, 2004~2006 시즌 KBO 투수의 67
연봉에서는승리에대한기록보다선수의투구능력을나타내는기록이중요한가치평가요인으로나타났다. 하지만이와같이투수의승리관련기록이중요시될경우, 팀의득점생산력에따라서승리에대한운이낮다면타당한가치평가가이루어지지않을수있기에프로야구현장에검토되어야할부분으로사료된다. 또한 2014~2016시즌 MLB 투수의회귀모형에서는투수의투구능력에대한기록, 선수경력, 올스타선정횟수, FA유무, 좌투우투구분이연봉에영향을미치는요인으로나타났다. 특히한국프로야구리그에서는나타나지않았던좌완투수에대한긍정적인가치평가가메이저리그에서는나타나고있었다. 이러한결과는같은야구종목이라도리그특성에따라서프로선수의가치평가가다르게이루어질수있음을시사하는결과이다. 2. 제언 본연구에서는프로야구선수의가치평가요인을탐색하기위하여시기에따른한국프로야구리그선수의연봉결정요인을분석하고추가적으로 2014~2016시즌 MLB 선수의연봉결정요인에대한분석을실시하여한국프로야구와메이저리그의연봉결정요인을비교분석하였다. 이에따른연구결과는한국프로야구리그의연봉결정요인에대하여통계적으로진단하였다는점에서학문적의의를갖는다. 또한각 68
회귀모형에서산출된유의한독립변수들의회귀계수가한국프로야구선수들의타당한연봉책정을위한기초자료가된다면실무적의의또한클것으로기대된다. 이와같은학문적, 실무적의의에도불구하고, 본연구에서는자료수집의한계로수비능력에대해서는변수화하지못하였고, 선수의인기도를올스타팬투표만으로한정하였다는한계점을갖는다. 또한각시즌별규정타석및규정이닝을충족한선수만을분석대상으로설정하였기에리그전체선수에게일반화하기에는한계가있을것으로사료된다. 이에따라서후속연구에서는선수의수비능력, 인기도등추가적인다양한변수의속성을잘드러낼수있는타당한자료를수집하여독립변수로설정해야할것이다. 덧붙여, 분석대상또한규정이닝, 규정타석을충족시킨선수에서더나아가대상을확장하여연봉결정요인을탐색하는거시적인연구를수행해야할것이다. 69
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