陈叙南，赵柯人，肖楚瑜，杨 铄

体育比赛中，运动队（员）在主客场竞技表现上的差异性很早便引起了人们的关注。1977 年，B.SCHWARTS 等[1]在其研究中最早分析了体育比赛中球队在主客场表现的差异问题，他们将这一现象称为“主场优势（Home Advantage，又作主场效应）”，并认为主场优势会体现在主队竞技表现的提升和客队竞技表现的下降2个方面。他们通过分析多项赛事发现，室内比赛的主场优势比室外更显著，且更多体现为主队进攻效率的提升，而主场观众的支持可能是主场优势产生的主要原因，客队运动员的陌生感和疲劳感则并非最关键因素。此后，多位学者通过胜率、积分等数据先后分析了足球、篮球、棒球等赛事中球队（员）主客场竞技表现差异的现象。随着体育数据分析技术的发展和应用，研究者开始将更为科学和系统化的指标体系引入到体育比赛的竞技表现分析中[2-4]。在足球方面，多位学者通过对进球、组织和防守等方面指标的分析发现，英国、西班牙、德国、挪威等多个国家顶级联赛中各支球队主客场表现存在差异[5-7]。此外，一些研究者也探究了足球比赛中主客场竞技表现差异产生的原因，如N.NEAVE等[8]认为，参赛球员在熟悉的场地中比赛时，能够更好地通过视觉线索判断空间位置；R.H.BOYKO等[9]发现，现场观众的数量增加时，主队的进球数会随之增加；B.BURAIMO等[10]则发现，现场观众的数量规模会影响裁判的部分判罚。

在中国，由于职业足球联赛成立较晚，研究者早期较少关注球队竞技表现分析。部分学者通过对胜场数、胜率等指标的初步分析，证实了中国职业足球联赛中主场优势的存在，并指出观众、裁判、赛程等因素可能是其产生的原因[11-12]。近年来，随着各类统计数据的逐步完善，研究者们开始将系统化的竞技表现指标引入到中超联赛的分析之中。如刘宇[13]基于体能类和技术类测量指标视角，分析了足球运动员运动表现与球队控球率之间的关系；李强等[14]比较了我国优秀青年足球运动员比赛的球员跑动情况，并分析了跑动对比赛结果的影响；谢军等[15]发现，2014 和2015 赛季中，中超主场球队在多项进攻指标上显著优于客场球队；柏延洋等[16比较了2012—2016 年中超球队在主客场比赛中的竞技表现，并证实了主客场表现差异的存在。

综上，已有文献已经提供了可供参考的足球比赛技战术分析指标体系，也在一定程度上揭示了中超球队在主客场比赛中存在竞技表现差异的事实，但多数研究仅选取少量的主客场竞技表现数据作为样本，且并未在分析中考虑不同赛季、不同竞技水平（部分研究仅通过名次划分球队）、不同球场等重要因素，因而，未能对中超球队主客场竞技表现差异进行更为深入和准确的刻画。而在中超联赛职业化和国际化程度不断提高、中国愈来愈多地参与和主办亚洲和国际赛事的背景下，对中超联赛中各球队主客场竞技表现差异这一现象各个方面的深入探究，不仅可以给出中超联赛在竞技水平发展方面的科学判断，也可以为国家队比赛的主场选择提供理论支撑。

据此，本文在已有研究的基础上，通过收集与整理中超联赛2017—2019 赛季各球队主客场竞技表现数据，分析以下问题：近3 个赛季中，中超球队的主客场竞技表现存在怎样的差异？处于不同竞技水平区间的各支中超球队，其主客场竞技表现差异程度是否存在区别？在不同球场进行的比赛中，客队的竞技表现水平分别出现了怎样的变化（提升或降低）？以上问题涵盖了主场优势中的2 个主要方面。通过对这些问题的探究，本研究力求为中超联赛的竞技水平发展状态提供更为准确的描述，进而为中超联赛的发展进步、国家队重大赛事的主场选取等问题提供参考。

1 方 法

1.1 数据基本统计信息

本文以中超联赛球队的主客场竞技表现为主要研究对象。为了更为准确地描述球队在单场比赛中的竞技表现，参考已有文献中的方法[13，17-19]，选取23 项指标构成分析球队竞技表现的指标体系，根据指标描述的竞技特征，将其分为：（1）进球相关指标，包括进球、总射门、禁区外射门、禁区内射门、总射正、禁区外射正、禁区内射正和射门效率；（2）进攻组织相关指标，包括进攻主导率、控球率、传球数、进攻30 m 区传球次数（简称30 m 区传球数）、传球成功率、进攻30 m 区传球成功率（简称30 m区成功率）、任意球、前场任意球和角球；（3）防守相关指标，包括抢断、拦截、黄牌、红牌、犯规和封堵射门。其中，射门效率（射正次数/射门次数×100%）、进攻主导率（一队前场控球时间/两队前场控球总时间×100%）、30 m 区传球数、30 m 区成功率和拦截等5项指标是首次被应用于中超联赛球队竞技表现的学术研究之中。根据 C.LAGO-PEÑAS[18]等和 A.TENGA 等[20]的研究，这些指标的引入能够较好地弥补常见的进球和组织指标在对比赛内容呈现上的缺陷。在确定指标的基础上，本文收集了中超联赛2017—2019 赛季所有720 场比赛产生的共计1 440 组球队竞技表现数据，数据共涉及2017—2019 赛季期间20 支参加过至少1个赛季中超联赛的球队（见表1）。

表1 中超联赛2017—2019赛季球队名单Table1 List of Teams Enrolled in CSL 2017—2019

所有33 120项数据主要来源于“创冰足球数据”（http：//data.champdas.com/）和WHOSCORED（https：//www.whoscored.com/）网站。其中，“创冰足球数据”是国内唯一拥有独立体育数据自主产权的公司，其开发的足球分析系统为中国足协指定国家队专用分析软件；WHOSCORED是世界范围内知名的体育数据分析网站，其数据多年来一直被多家职业足球联赛、各国媒体以及体育研究者使用。此外，球队积分（排名）、球队名称、球场名称等支撑数据来源于中国足协、百度百科和维基百科等。

1.2 数据分析与处理

将720 场比赛共1 440 组单场比赛竞技表现数据导入SPSS 19.0 进行统计学分析，包括：（1）分析与比较中超球队在2017—2019 赛季中的主客场竞技表现差异；（2）通过区分“亚冠区”“中游区”和“降级区”3 个不同的积分区间（具体方式见后文详述），比较不同竞技水平球队在主客场比赛中竞技表现的差异程度；（3）分析2017—2019 年，23 座进行过7 场以上中超联赛比赛的球场中，客队表现的变化情况。

采用描述性统计和检验方法，如独立样本T检验、卡方检验等，对不同赛季、不同积分区间、不同球场的球队竞技表现进行分析比较；在涉及多个指标的比较中，为了消除量纲的影响，引入离差标准化（min-max normalization）和Z-score 标准化（zero-mean normalization）等数据归一化处理方法，对多个竞技指标的数据进行处理，从而将不同单位或量级的竞技指标进行比较和分析，并制作热力图（Heatmap）对数据进行可视化呈现。

2 2017—2019 赛季中超球队主客场竞技表现差异分析

2.1 2017—2019赛季中超球队主客场竞技表现差异总体分析

2017—2019赛季720场比赛23项竞技表现指标数据的基本情况及主客场竞技表现数据的独立样本T检验显示，中超球队的主客场竞技表现存在显著差异，有19项指标的主客场统计数据之间存在统计学差异（P<0.05），其中17 项指标的统计学差异极为显著（P<0.01）（见表2）。表明：（1）在进球相关指标上，进球数、射门次数、射正次数等指标的主场数据都显著优于客场；（2）在进攻组织相关指标上，主队除任意球和30 m区传球成功率2项指标外，其他指标均显著高于客队；（3）在防守相关指标上，客场球队的犯规和黄牌数量、红牌出现频次都显著高于主队，结合前场任意球指标的数据可以发现，主场比赛中裁判会倾向于判给主队更多前场定位球（客队后场犯规），同时，客队的封堵射门数据也显著高于主队，而抢断和拦截数据并无显著差异。综上，中超联赛中的“主场效应”主要体现在进攻和组织，裁判判罚尽管在数据上偏向主队，但这很可能是由客队偏重防守的战术造成的。

表2 2017—2019赛季中超球队主客场竞技表现比较（n=720，M±SD）Table 2 Comparison of CSL Teams’Performance in Home and Away Games 2017—2019（n=720，M±SD）

2.2 2017—2019各赛季中超球队主客场竞技表现差异分析

各个赛季中所有球队23 项竞技表现指标的分析显示：（1）在2017 赛季中，有18 项竞技表现指标的主客场数据之间存在统计学差异（P＜0.05），其中16 项差异极为显著（P＜0.01）；（2）在2018赛季中，有15项指标存在统计学差异（P＜0.05），其中14项差异极为显著（P＜0.01）；（3）在2019 赛季中，有13 项指标存在统计学差异（P＜0.05），其中10项差异极为显著（P＜0.01）（见表3）。表明：1）2017 赛季各球队的主客场竞技表现差异最大，2018 和2019 赛季主客场竞技表现差异明显减少；2）相比2017赛季，2018、2019赛季各球队在拦截和犯规2项指标上的主客场差异明显减少；3）结合3 个赛季球队在主场进球、射正、控球率等多项进球与进攻组织相关数据上的显著差异发现，近3 个赛季以来，中超球队在主场会明显加强进攻表现，同时，各球队在主客场防守表现上的差异则逐渐变小。

表3 2017—2019各赛季中超球队主客场竞技表现比较（n=240，M±SD）Table3 CSL Teams’Performance in Each Season’s Home and Away Games 2017—2019（n=240，M±SD）

3 2017—2019 赛季中超联赛不同各积分区间球队主客场竞技表现差异分析

3.1 中超球队不同积分区间划分

在比较中超球队主客场竞技表现总体差异的基础上，试图进一步探究不同竞技水平的球队在主客场比赛中的竞技表现有何差异。已有研究主要通过平均划分名次的方式来区分球队水平（如根据赛季末排名划分为“上游球队”与“下游球队”），但这一方法并未考虑球队的实际积分情况，可能无法准确反映球队间的竞技水平差异。据此，为了更准确地区分各球队水平，本文依据中超联赛的2个关键区位目标，即参加亚洲冠军联赛（直接参加或进入资格赛）和降入次级联赛，结合积分情况，将各个赛季的球队划分为：（1）亚洲冠军联赛资格区（简称亚冠区），即赛季末积分排名前4 名的球队，以及积分距第4 名球队3分以内（包括3 分）的球队；（2）降级区水平球队（简称降级区球队），即赛季末积分排名最后2 名的球队，以及积分距第15 名球队3分以内（包括3分）的球队；（3）中游区球队，即除以上2个区间外的所有球队（见表4）。

表4 2017—2019赛季中超球队不同积分区间划分Table4 Point Intervals of CSL Teams 2017—2019

3.2 不同积分区间球队竞技表现总体对比

考察各区间球队的竞技表现，判断各区间之间的竞技水平差异。结果显示：亚冠区球队在进球、射门、控球率、传球成功率、进攻主导率等进攻指标上，与中游球队和保级球队的数据之间几乎都存在非常显著的差异（P＜0.01），而中游队与保级队在以上指标上的差异较小；同时，在任意球（包括前场任意球）、抢断、拦截、红牌、封堵射门等主要涉及防守方面的指标上，各区间球队之间差异并不显著（见表5）。

3.3 各赛季不同积分区间球队主客场竞技表现差异分析

2017 赛季各积分区间球队的主客场表现如下。（1）在进球和进攻组织方面，3 个区间的球队在主客场都有部分指标存在显著差异（亚冠区有9 项指标，中游区球队有12 项，降级区有7 项）。结合具体数据，中游区球队在总射门、禁区内射门、进攻主导率、控球率、30 m 区传球数和前场任意球上都有极其显著的差异，表明该赛季中，中游球队在主场的竞技表现出现了大幅提升。（2）在防守相关指标上，中游区球队同样出现了较大变化，在犯规、黄牌、红牌、封堵射门等4 项指标上都出现了显著差异，结合具体数据可以看到，中游球队在该赛季中的主场防守策略更为积极（犯规和黄牌大幅增加，封堵射门减少）（见表6）。

表5 2017—2019赛季各积分区间球队主客场表现比较Table5 Comparison of Performance in Home and Away Games of Teams in 3 Intervals

2018 赛季各积分区间球队的主客场表现如下：（1）在进球和进攻组织方面，降级区球队的主客场竞技表现差异相比前2个赛季变化明显，共有14 项指标存在显著差异，其中11 项的差异极为显著（P＜0.01），而亚冠区和降级区球队主客场差异极为显著的指标都是5项，表明该赛季中，降级区球队在主场的进攻表现出现大幅提升；（2）在防守相关指标上，值得注意的是，抢断、拦截和犯规不同于前2个赛季，中游区和降级区球队的数据几乎全部主场低于客场（除中游队的拦截指标外），这在一定程度上说明了中游区和降级区球队的客场防守策略相比前2个赛季更为积极（见表7）。

2019 赛季各积分区间球队的主客场表现如下：（1）在进球和进攻组织方面，中游区球队的主客场竞技表现差异与前2 个赛季相同，都会在主场呈现出更为积极的表现，共有10 项指标存在显著差异，其中7 项差异极为显著（P＜0.01），而亚冠区球队在主客场竞技表现则较为稳定，表明该赛季中，降级区球队在客场的进攻表现出大幅的滑坡，在进球、射门和射正等指标上都与主场有较为明显的差距；（2）在抢断和拦截指标上，不同于前2 个赛季以及中游区和降级区球队，亚冠区球队的主场数据高于客场，这在一定程度上说明了本赛季的亚冠区球队的主场防守策略比前2个赛季更为积极（见表8）。

表6 2017赛季不同积分区间球队主客场竞技表现（M±SD）Table 6 Home and Away Match Performance of CSL Teams in 3 Intervals in 2017（M±SD）

表7 2018赛季不同积分区间球队主客场竞技表现（M±SD）Table7 Home and Away Match Performance of CSL Teams in 3 Intervals in 2018（M±SD）

表8 2019赛季不同积分区间球队主客场竞技表现（M±SD）Table8 Home and Away Match Performance of CSL Teams in 3 Intervals in 2019（M±SD）

4 2017—2019赛季不同球场客队竞技表现变化分析

4.1 球场选取及分析方法

前文的分析，证实了中超球队主客场竞技表现差异的存在，并给出了不同积分区间球队在主客场表现的区别。在此基础上，本研究试图进一步探究已有研究尚未涉及的另一重要问题：在不同球场进行的比赛中，客队竞技表现的变化是否存在区别。2017—2019赛季中，所有参加过至少1个赛季中超联赛的球队共使用过27座球场作为主场（考虑到比赛样本数量问题，剔除中超比赛中2座临时主场：广东省人民体育场和深圳市宝安体育中心）。

为了考察各球场到访客队的竞技表现变化，收集每个赛季中各球场每支客队在比赛中的23项竞技表现指标数据，并将该队在这一球场的比赛数据与其在当赛季全部客场比赛的数据进行比较。考虑量纲的影响，研究通过Z-score 方法处理数据。首先通过以下公式获得单场指标的归一值：

式中：zxnt为客队x在某一赛季来到t球场的比赛中指标n的数据；为客队x在某一赛季所有客场比赛中指标n的均值为客队x在当赛季所有客场比赛中指标n的标准差为该球队在这场比赛中指标n的最终归一化值。显然，若归一值为负，则客队在此项指标所指的竞技表现低于赛季平均水平，反之高于平均。无论正负，归一值的绝对值越大，则竞技表现的波动越大。据此，通过以下公式整合各球场单赛季中所有客队各项指标的Z-score值：

4.2 2017—2019赛季中超联赛球队各球场竞技表现差异分析

2017 赛季中超球场客队竞技表现变化及热图显示：（1）客队在亚冠区球队主场的比赛中，竞技表现并未出现显著下降，除了秦体的比赛，其他4 支亚冠区球队主场比赛中，客队68 组进球与进攻组织相关指标的Z-score 最终值中有39 组为正，尤其是在越秀进行的比赛中，客队所有进球相关指标都显著高于客场平均水平；（2）最终降级的延边（延吉）和辽足（沈体）2支球队的主场比赛中，客队的进球与进攻组织相关指标中分别有12 和17 项Z-score 为正，进攻表现显著高于客场平均水平；（3）在中游区球队主场方面，客队表现差异较大，在经开、贵体和工体3 座球场中，客队竞技表现下降最为显著，进球与进攻组织相关指标中仅有2~3 项为正，而在重体（力帆）和虹口（申花）的比赛中，客队表现则远高于客场平均水平（见图1）。可见，2017 赛季大多数强队主场的客队竞技表现并未显著低于其赛季平均水平，而在部分中游球队主场比赛中，客队竞技表现出现显著下降（与表5 结果符合），同时，在降级球队主场比赛中，客队总体竞技表现依然大幅高于平均水平。

2018 赛季中超球场客队竞技表现变化及热图显示：（1）相较于2017赛季，该赛季中没有出现某一区间球队的主场比赛中客队竞技表现显著低于赛季平均水平的情况；（2）主场比赛中，客队竞技表现显著低于赛季平均水平的，既有亚冠区的工体和中游区的丰体（人和）等，也有降级区的长春（亚泰）和贵体（恒丰）；（3）主场比赛中，客队竞技表现显著高于赛季平均水平的，同样既有降级区的天体（泰达），也有亚冠区的济体（鲁能）和中游区的虹口等球场（见图2）。可见，2018赛季各区间的“主场效应”分布较为平均，并未出现以往赛季中不同积分区间球队主场客队表现强弱分明的情况。

图1 2017赛季中超球场客队竞技表现变化及热图Figure1 Heatmap of Away Teams’Performance Change in Each CSL Stadium 2017

图2 2018赛季中超球场客队竞技表现变化及热图Figure2 Heatmap of Away Teams’Performance Change in Each CSL Stadium 2018

2019赛季中超球场客队竞技表现变化及热图显示：（1）相较于前2个赛季，2019赛季排名靠前球队主场的客队进球表现明显低于赛季平均水平；（2）天河（恒大）、工体（国安）、上体（上港）和南体（苏宁）等球场的客队竞技表现显著低于赛季平均水平（与表6结果符合），而天体（泰达）和大体（一方）虽对客队的进球表现有明显抑制，但在其他进球与进攻组织相关指标上，客队竞技表现显著优于赛季平均水平；（3）与前2个赛季类似，在越秀（富力）和虹口（申花）比赛的客队竞技表现，要显著优于赛季平均水平（见图3）。可见，2019赛季各区间的“主场效应”分布差异较为显著，呈现出不同积分区间球队主场客队表现强弱分明的情况。

4.3 2017至2019赛季中超未变更主场客队竞技表现比较

在分析和比较各赛季中超主场客队竞技表现变化的基础上，本研究也筛选出了2017 至2019 年期间，从未更换球场的8支中超球队，并分析了这些球队主场在连续3个赛季中的“主场效应”。图4 呈现了8 座球场的比赛中客队竞技指标的Z-score值，总体而言，如图4所示，在工体、天河和南体的比赛中，“主场效应”的体现最为明显，在这3 座球场进行的比赛中，客队的进球和进攻组织相关数据出现了大幅度的下降。

图3 2019赛季中超球场客队竞技表现变化及热图Figure3 Heatmap of Away Teams’Performance Change in Each CSL Stadium 2019

图4 2017—2019赛季中超未变更主场的客队竞技表现变化及热图Figure4 Heatmap of Away Teams’Performance Change in Un‐changed CSL Stadiums 2017—2019

5 结果和讨论

5.1 研究结果

研究得出中超联赛球队主客场竞技表现差异的主要特征有：（1）近3 个赛季中，中超球队主客场竞技表现之间存在显著差异，尤其是在进球与进攻组织方面，且从2017赛季以来，这种竞技表现差异有不断增加的趋势，尤其是在进球与进攻组织方面；（2）近3 个赛季中，亚冠区球队的主客场竞技表现显著高于中游区和降级区，且主客场竞技表现差异较为稳定，中游区和降级区球队的主场表现差异变化较大，但2 个区间的球队在主场进攻表现和客场防守表现方面自2017 赛季以来不断提升；（3）2017 赛季中，中游区球队主场比赛中客队的竞技表现出现大幅下降，2018赛季这一现象则分布趋向平均，而在2019赛季，各积分区间球队主场比赛中的客队竞技表现变化情况则出现了较大程度的分化。在2017—2019 赛季中，北京工人体育场、广州天河体育中心、南京奥林匹克体育场等球场中的客队竞技表现下降显著高于其他球场。

5.2 讨 论

过往3个赛季中，“主场效应”在中超多个球队中都有体现，且这种“主场效应”的强弱并不必然地与球队竞技水平呈现正相关。如江苏苏宁（南体）、山东鲁能（济体）、河南建业（航海）等，尽管在这3 个赛季中都曾排名下游，甚至是降级区，但都有显著的“主场效应”。这也在一定程度上验证了部分已有研究结论，即“主场效应”的产生，并非取决于球队的竞技水平，而是与现场球迷氛围、球场建筑特征、气候、草地状况等多方面因素有关[19]。因此，中超联赛各球队的教练团队可以根据各球场“主场效应”的强弱，进行有针对性的赛前训练和备战，同时，联赛管理者也可以适当考虑“主场效应”对赛程难度、比赛精彩度等方面的影响，从而进行更为科学和合理的赛程安排。

通过整理发现，中国国家队的比赛倾向于选择在非职业俱乐部场地进行，而根据本研究的分析，主场优势显著存在于中超联赛的多座球场之中，合理运用这种主场优势是球队提高成绩的重要因素之一[21]。从全球范围内来看，各大洲足球发达国家都倾向于使用职业俱乐部的比赛场地作为国家队的主场，而日本、韩国、伊朗、英格兰等更是长期设立国家队唯一主场，法国队尽管没有使用职业俱乐部主场，但其主场法兰西大球场自1998 年世界杯以来，长期承办法国杯、法国联赛杯和欧洲冠军联赛决赛等职业足球赛事，且长期作为法国国家队正式比赛主场。综上，本研究认为，中国国家队在选择重大赛事的主场时，应当重点考虑中超联赛里长期作为强队主场、且“主场效应”突出的场地，这些场地既具备较高的转播、安保和承办赛事能力，也能够通过其独特的“主场效应”影响客队的竞技表现，对于国家队在重要比赛中的竞技水平发挥，无疑会产生正面的影响。

6 结 论

研究基于进球相关、进攻组织相关和防守相关3 个类别23项足球竞技表现相关指标，对2017—2019年中超联赛球队的主客场竞技表现差异进行分析。结果显示：近3个赛季以来，中超球队主客场竞技表现之间存在显著差异；亚冠区球队的主客场竞技表现差异较为稳定，而中游区和降级区球队的主场进攻表现和客场防守表现不断提升，同时，各积分区间球队主场比赛中的客队竞技表现变化情况逐步趋向分化；北京工人体育场、广州天河体育中心、南京奥林匹克体育场等球场中的客队竞技表现下降都显著高于其他球场。以上结果呈现出中超联赛当前竞技水平发展的某些状态特征，也为中超联赛发展以及国家队参加重大赛事时的主场选取提供了理论支撑。