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NBA停摆研究.docx

NBA停摆研究

NBA停摆研究

摘要

问题一:

本文从工资帽和分配比例两方面论证NBA停摆的必然性。

在工资帽方面,分析各球队财政情况,若联盟实行硬工资帽,资方将获得34.4亿美元收入,可看出,这无疑只对资方有利,而球队的利益将受到严重的损害,这必然会造成双方的冲突,引起强烈的不满;而分配比例方面,先分析BRI的分成比例对球员的影响,以BRI的45%分成比例为例,6年球员收益总共收入为103.06亿美元,若球员损失一个赛季的薪水而使资方妥协,球员在剩下5年内的工资为108.78亿美元,相比之下,降低分成比例势必引起球员的不满,加上金融危机情形,这肯定会恶化双方谈判的局面。

这样一来,NBA停摆无疑是必然的。

问题二:

为了论证新协议的利与弊,我们采用层次分析法,先挑选最具代表性能促进协议达成的6项条款作为准则层,分析新协议对资方、劳方、联盟的利益如何;对其赋权构建判断矩阵并验证;得出结果:

权值排序为:

资方>劳方>联盟=0.4307>0.3956>0.1737;这说明,相对而言,新协议对资方和劳方明显比对联盟有利得多;而资方又略比劳方更有利。

关键字:

NBA停摆工资帽分配比例层次分析

目录

NBA停摆研究1

摘要1

目录2

一、问题分析-1-

1.1NBA停摆必然性分析-1-

1.2NBA新劳资协议利弊分析-1-

二、模型建立与求解-1-

2.1问题一-1-

2.1.1工资帽模型-1-

2.1.2分配比例模型-3-

2.2问题二-4-

2.2.1层次分析模型的建立-4-

2.2.2比较判断矩阵的构造-5-

2.2.3模型的求解-6-

三、为NBA高层管理提供建议-7-

四、参考文献-7-

五、附录-8-

一、问题分析

1.1NBA停摆必然性分析

NBA向来有两个战场:

一个是赛场上球队之间的明战,另一个是球员和老板之间的劳资暗战。

经过数次的会谈,劳资双方在工资帽和削减球员工资幅度这两个主要矛盾上,仍存在巨大分歧且互不让步。

因此我们从工资帽和分配比例来对NBA停摆的必然性进行了分析论证。

1.2NBA新劳资协议利弊分析

因为新协议涉及到联盟、资方、劳方这三方面,所以本文将从新协议对这三方的影响来考虑新协议的利弊。

又因为协议条款内容较多,我们请6名队员根据新条款与旧条款相比之下的变动幅度,以及新条款对联盟、资方、劳方的利益牵涉度,合理性以及最具争议性等挑选出了6项最具代表性的条款。

然后就可以采用层次分析法得出这6项条款权重排序,进而确定条款对联盟、资方和劳方各方的利弊情况。

二、模型建立与求解

2.1问题一

NBA旧劳资协议已经到期,但是新劳资协议却因为劳资双方迟迟不能妥协而难产。

NBA向来有两个战场:

一个是赛场上球队之间的明战,另一个是球员和老板之间的劳资暗战。

经过数次的会谈,劳资双方在工资帽和削减球员工资幅度这两个主要矛盾上,仍存在巨大分歧且互不让步。

因此我们从工资帽和分配比例来对NBA停摆的必然性进行分析与论证。

2.1.1工资帽模型

由查阅资料和通过简单的数学算法求出了2009-11年各球队的收入BRI,球员总工资P,超过工资帽的部分

,超过奢侈税的部分

和老板对球队的负担

得到的相关数据见表1。

表1:

2009-2011年各球队的财政情况

球队

BRI/万

球员总工资P/万

超过工资帽的部分/万

超过奢侈税的部分/万

老板的对球队负担/万

纽约尼克斯

22600

8600

2870

700.5

3570.5

洛杉矶湖人

21400

9100

3370

1200.5

4570.5

芝加哥公牛

16900

7400

1670

0

1670

波士顿凯尔特人

15100

8800

3070

900.5

3970.5

休斯敦火箭

15300

6700

970

0

970

达拉斯小牛

14600

8100

2370

200.5

2570.5

迈阿密热火

12400

7800

2070

0

2070

菲尼克斯太阳

14700

6900

1170

0

1170

圣安东尼奥马刺

13500

8400

2670

500.5

3170.5

多伦多猛龙

13800

7200

1470

0

1470

奥兰多魔术

10800

8600

2870

700.5

3570.5

金州勇士

11900

7000

1270

0

1270

底特律活塞

14700

6400

670

0

670

波特兰开拓者

12700

6400

670

0

670

克利夫兰骑士

16100

9000

3270

1100.5

4370.5

犹他爵士

12100

7600

1870

0

1870

费城76人

11000

6900

1170

0

1170

俄克拉荷马雷霆

11800

6200

470

0

470

华盛顿奇才

10700

7300

1570

0

1570

丹佛掘金

11300

7900

2170

0.5

2170.5

新泽西篮网

89000

6400

670

0

670

洛杉矶快船

10200

6200

470

0

470

亚特兰大老鹰

10500

7000

1270

0

1270

萨克拉门托国王

10300

7200

1470

0

1470

夏洛特山猫

9800

7300

1570

0

1570

新奥尔良黄蜂

10000

7400

1670

0

1670

印第安纳步行者

9500

7100

1370

0

1370

孟菲斯灰熊

9200

5900

170

0

170

明尼苏达森林狼

9500

6700

970

0

970

密尔沃基雄鹿

9200

6900

1170

0

1170

总量

380500

220400

48500

5304

53804

注:

2009-10年NBA联盟的工资帽为5730万美元,最低奢侈税为:

7899.5万美元

从表1可看出由于NBA联盟实行了软工资帽而使100%的球队超出了最大工资帽,甚至有些球队超出了奢侈税的最低底线,而使个别球队按1:

1的惩罚上交给联盟。

这也是劳方与资方之间产生的重要矛盾。

假设联盟实行是强硬工资帽,据了解,联盟想实现以最高限额为6200万美元的强硬工资帽。

假设按此工资帽来计算,资方可从中获取的利益为:

从中可看出,若联盟实行强硬工资帽,资方将获得34.4亿美元的收入,资方何乐不为呢。

而作为劳方,联盟实行强硬工资帽,意味着球队的签约行为将大受束缚。

除了明星球员之外,其他球员的利益可能会受到严重损害。

如在有限的薪金空间内,老板们肯定是只能优先保证明星们的合约,那对剩下来的球员来说,自然就没有足够的薪金了。

比如每只球队的工资帽为5千万美金,给超级球星3千万美金。

剩下的2千万美金给至少11名球员。

突然间更少的人会得到400-600万美金的合同。

甚至球员可能比合同上的薪水赚得更少少。

不难想象这是一个沉重的打击。

所以劳方会对联盟提出来的强硬工资帽做出强烈的反应。

所以联盟实行硬工资帽不是上策。

2.1.2分配比例模型

分配比例是劳资谈判的核心内容,BRI分成比例受到了太多的关注,无论是球员工会方面的隐忍,一再降低分成比例,还是资方坚定要求逆转球员的优势局面,BRI分成就成为了双方博弈的重点内容。

双方都已经意识到了57%已经不可能继续维持,但是分成的数字却还有很大分歧:

球员们愿意为了联盟的整体利益而放弃部分利益,但是绝不会放弃强势地位;资方以大规模亏损为借口,要求大幅削减球员薪水所造成的巨大包袱。

最终BRI分成比例成为了判定赛季能否存在的终极筹码。

首先来看BRI分成对于球员的影响。

表2为不同BRI的分成比例下球员的薪水情况。

表2:

不同BRI的分成比例下球员的薪水情况

旧劳资协议BRI分配比

假设的劳资协议BRI分配比

球员收入情况

57%

55%

53%

51%

49%

47%

45%

43%

球员总收入/亿

21.757

21.368

20.591

19.814

19.037

18.259

17.483

16.706

资方可

增益

0

0.777

1.554

2.331

3.108

3.885

4.662

5.439

降薪百

分比

0

4%

7%

11%

14%

18%

21%

25%

注:

RBI为38.17亿美元

由上表2可知2010-11赛季的BRI为38.17亿美元,旧的分成比例为57%,故所有球员总收入份额为21.8亿美元。

如果目前资方坚持的新分成比例51%,那么球员工资份额就会降低到19.467亿美元,相当于之前的89%,降薪幅度为11%,如此美妙的如意算盘,资方不会不眼红,况且据内部消息,资方还想把分配比例降低到45%,即资方可从联盟总收益中多获得5.3438亿美元,对于自称亏损3亿多美元的资方这无异于是一块肥肉。

所以资方有理由拿停摆作为威胁来使劳方妥协最终满足自己的胃口。

但对于每天站在球场上的球员来说无异于是经历了一次经济大衰退,就算是由于2009年的金融危机,联盟总收入受到了影响,联盟总盈利下降了0.55亿美元,但相对球员工资也下降了1.19亿美元,损失比资方更严重。

另外,在全世界经济逐步复苏的大背景下,加之职业体育惯性般的工资螺旋式快速增长的惯例,让球员理所当然的接受如此幅度的降薪几乎没有可能。

所以这也是工会拒绝资方的原因之一。

更让我们吃惊的是,劳资协议一旦谈妥,其有效期约为6年,以BRI的45%分成比例为例,降薪幅度为21%。

我们假定BRI(38.17亿美元)不变,那么6年球员收益总共收入为

而如果球员损失一个赛季的薪水而使资方妥协,球员在剩下5年内的工资为:

同时NBA球员的平均职业生涯为6年,也就是说大多数NBA球员如果拒绝资方的要求,损失一个赛季的薪水来维持现有的工资分成要比接受45%的分成好一些。

由此NBA球员工会如此执着于优势分成比例也是相对合理的选择。

所以这也是工会拒绝资方的原因之二。

总之,资方和劳方都依靠各自的优势而使局面僵持不下,这必然导致停摆。

2.2问题二

2.2.1层次分析模型的建立

根据联盟、资方、劳方对条款的分歧程度以及新条款与旧条款相比之下的变化程度,我们选出最具代表性的6项条款作为促进协议达成的关键,即收益分成、报价合同、劳资协议年限、球队最少工资、中产特例、球员福利。

采用层次分析法建立数学模型。

把促进协议达成作为目标层,影响协议达成的因素作为准则层,谈判主体作为方案层。

层次结构模型如图1所示。

图1:

递阶层次模型

符号说明

A促进协议达成

B1收益分成

B2报价合同

B3劳资协议年限

B4球队最少工资

B5中产特例

B6球员福利

C1资方

C2劳方

C3联盟

2.2.2比较判断矩阵的构造

建立层次模型后,我们邀请了6个队友对指标体系进行成对打分,再进行综合,这里采用1-9比例标度,将定性判断定量化,由此构造出若干个两两比较判断矩阵。

准则层的判断矩阵如表3所示。

表3:

准则层的判断矩阵

A

B1

B2

B3

B4

B5

B6

B1

1

7

4

3

5

6

B2

1/7

1

1/4

1/6

1/3

1/2

B3

1/4

4

1

1/2

3

4

B4

1/3

6

2

1

3

6

B5

1/5

3

1/3

1/3

1

3

B6

1/6

2

1/4

1/6

1/3

1

方案层的判断矩阵如表4所示。

表4:

方案层的判断矩阵

B1

C1

C2

C3

B2

C1

C2

C3

B3

C1

C2

C3

C1

1

3

5

C1

1

2

3

C1

1

1/3

2

C2

1/3

1

3

C2

1/2

1

3

C2

3

1

4

C3

1/5

1/3

1

C3

1/3

1/3

1

C3

1/2

1/4

1

B4

C1

C2

C3

B5

C1

C2

C3

B6

C1

C2

C3

C1

1

1/4

1/2

C1

1

4

3

C1

1

1/4

1/2

C2

4

1

2

C2

1/4

1

1/2

C2

4

1

2

C3

2

1/2

1

C3

1/3

2

1

C3

2

1/2

1

2.2.3模型的求解

对于构造好的判断矩阵,利用一定数学方法进行层次排序。

本文采用的排序方法是特征根法。

用MATLAB编写程序进行求解,整个求解过程可以通过附录中的程序一步完成。

参照表5所示的平均随机一致性指标对模型进行一致性检验。

表5:

平均随机一致性指标R.I.表(1000次正互反矩阵计算结果)

矩阵阶数

1

2

3

4

5

6

7

8

R.I.

0

0

0.58

0.90

1.12

1.24

1.32

1.41

矩阵阶数

9

10

11

12

13

14

15

R.I.

1.45

1.49

1.51

1.54

1.56

1.58

1.59

一致性检验结果如表6所示,均通过。

表6:

最大特征值与一致性比率

B-A

C-B1

C-B2

C-B3

C-B4

C-B5

C-B6

最大特征值

6.2964

3.0385

3.0536

3.0183

3.0431

3.0183

3.0636

一致性指标C.I.

0.0593

0.0193

0.0268

0.0091

0.0206

0.0091

0.0253

平均随机一致性指标R.I.

1.2400

0.5800

0.5800

0.5800

0.5800

0.5800

0.5800

一致性比率

0.0478

0.0332

0.0462

0.0158

0.0356

0.0158

0.0436

准则层单排序权值和总排序权值如表7,表8和表9所示。

表7:

准则层单排序权值

准则层B

对目标层A的权重

B1

0.4369

B2

0.0366

B3

0.1568

B4

0.2328

B5

0.0889

B6

0.0479

表8:

方案层单排序权值

方案层C

对B1的

权重

对B2的

权重

对B3的

权重

对B4的

权重

对B5的

权重

对B6的

权重

C1

0.637

0.5278

0.2385

0.1429

0.625

0.1429

C2

0.2583

0.3325

0.625

0.5714

0.1365

0.5714

C3

0.1047

0.1396

0.1365

0.2857

0.2385

0.2857

表9:

总权值排序

C1

C2

C3

0.4307

0.3956

0.1737

从上述结果来看,相对而言,新协议对资方和劳方明显比对联盟有利得多;而资方又略比劳方更有利。

三、为NBA高层管理提供建议

NBA在人们眼中是全世界最成功、最赚钱的商业体育联盟,在过去20年间NBA已经变成了一个金融运作的超级平台。

NBA管理层,球员,球队老板是这场金融游戏的玩家。

球队老板将大量的金钱投入到球队,希望得到可观的利润;球员出售自己的球技从球队老板那里拿到工资;而NBA管理层实际上是球员和球队老板们背后的隐形经纪人。

NBA管理层想要NBA能持续的发展,一方面希望得到老板的资本支持,一方面又要球员的精彩表现。

但在老板看来,他们的投入产出的绝大部分都被球员拿去,这与他们进入NBA市场的初衷相悖。

由此,我们可以看出,这次停摆矛盾的集中点-----老板与球员的利益分配问题。

NBA管理层制定的制度既要保证球队老板最起码不会亏本,又要保证老板开出的工资不会打击球员的积极性。

那么就本次停摆,我们根据我们的模型分析和相关资料解析,对NBA管理层,给出以下几点建议,期望在老板与球员的博弈中找到一个双方都可接受的平衡点。

一、控制球队间的差距,这些差距包括,球队资本,球队实力以及由地域经济发展不平衡造成的差距等。

观众都喜欢看有悬念的比赛,保证球队间的竞争力相差不会过大,有利于提高NBA知名度和影响力,一强独霸的形势没有吸引力,这样就必须对各支球队的综合实力进行控制。

球星对球队的实力有绝对的支持,所以就要避免明星抱团。

可以增加奢侈税的征税比例,比如可从以前的100%提高到130%或者更高。

这样就可遏制老板无节制的投入,从而导致比赛的观赏性减小。

二、建立球员表现评价机制。

以球员的表现来衡量球员的工资,让球员们更接近他们真实身价的薪水,避免产生垃圾合同,因为有些很多球员拿着巨额薪水却贡献寥寥。

这些“高薪低能”的球员白白占据了薪金空间,又让阵容难以调整。

造成的恶果就是球队战绩走低,票房号召力下降,吸金能力减弱。

特别是吸金能力,这可是老板们的底线。

触犯了底线,也难怪老板们要以停摆要挟了。

三、增加球队的收益。

资方这次谈判的目的只是想限制球员的工资,让自己能赚更多的钱。

想多赚钱除了限制球员的工资外,还可以开拓新市场,将NBA衍生品的触角尽可能向各个方面蔓延。

比如可以将赛场移到美国本土以外,如中国,欧洲等有大批NBA球迷的地方。

四、参考文献

吴鹏.MATLAB高效编程技巧与应用:

25个案例分析.北京.北京航空航天大学出版社

五、附录

clearall

clc

loadA

loadB1

loadB2

loadB3

loadB4

loadB5

loadB6

C=cell(2,1);

C{1}{1,1}=A;

C{1}{2,1}=true(6,1);

C{2}{1,1}=B1;

C{2}{2,1}=true(3,1);

C{2}{1,2}=B2;

C{2}{2,2}=true(3,1);

C{2}{1,3}=B3;

C{2}{2,3}=true(3,1);

C{2}{1,4}=B4;

C{2}{2,4}=true(3,1);

C{2}{1,5}=B5;

C{2}{2,5}=true(3,1);

C{2}{1,6}=B6;

C{2}{2,6}=true(3,1);

[W,ahpResult]=ahp(C)

function[W,ahpResult]=ahp(C)

RI=[000.580.901.121.241.321.411.451.491.51];

n=length(C);

ahpResult=cell(n,1);

fork=1:

n

m_k=size(C{k},2);

ahpResult{k}=cell(m_k,1);

forkk=1:

m_k

[V,D]=eig(C{k}{1,kk});

[maxD,ind]=max(diag(D));

ahpResult{k}{1,kk}=zeros(length(C{k}{2,kk}),1);

ahpResult{k}{1,kk}(C{k}{2,kk})=V(:

ind)/sum(V(:

ind));

ahpResult{k}{2,kk}=maxD;

nn=size(C{k}{1,kk},1);

ahpResult{k}{3,kk}=(maxD-nn)/(nn-1)/RI(nn);

ifahpResult{k}{3,kk}<0.1

disp(sprintf('【第%d层各元素对第%d层第%d个元素的比较矩阵】通过一致性检验',...

k+1,k,kk));

else

disp(sprintf('【第%d层各元素对第%d层第%d个元素的比较矩阵】未能通过一致性检验',...

k+1,k,kk));

end

disp('最大特征值:

');

disp(maxD);

disp('CI');

disp((maxD-nn)/(nn-1));

disp('RI');

disp(RI(nn));

disp('一致性比率');

disp(ahpResult{k}{3,kk});

ahpResult{k}{1,kk}

end

end

W=ahpResult{1}{1,1};

fork=2:

n

W=cat(2,ahpResult{k}{1,:

})*W;

end

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