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传统板球绩效评估忽视经济背景与流程关联性，存在诸多局限。研究人员提出两阶段网络数据包络分析（DEA）模型，将绩效分为资源利用与临场表现阶段。基于 IPL 数据评估发现结果与专业评价吻合，为板球绩效评估提供新框架。
论文解读
研究背景与意义
板球作为兼具竞技性与商业性的运动，其绩效评估需同时考量临场表现与资源配置效率。然而，传统评估指标如胜负记录、投球均数、击球均数等，仅呈现碎片化信息，忽略了经济背景与绩效过程的相互依存关系。现有研究多聚焦临场表现指标，未能深入探讨球员资源利用与财务投入的关联，且缺乏对绩效过程的阶段化分解，形成评估 “黑箱”。在 T20 联赛（如印度超级联赛 IPL）蓬勃发展的背景下，高额的球员拍卖费用、球队运营成本与商业收益之间的复杂关系，迫切需要一种整合经济要素与临场表现的综合评估模型，以解决资源错配、球员 utilization（使用效率）与 performance（表现）脱节等问题。
为填补这一研究空白，研究人员开展了板球运动员及团队绩效评估的方法论创新研究。通过构建两阶段网络数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）模型，将整体绩效分解为阶段 1：资源利用（Utilization）（聚焦经济投入与资源配置，如拍卖资金分配、球员出场率）与阶段 2：临场表现（On-ground Performance）（聚焦各位置球员的专项技术指标，如击球手的得分率、投球手的三振数），旨在揭示板球绩效的内在动态机制，为球队优化资源配置、提升竞技水平提供科学依据。该研究成果发表于《Expert Systems with Applications》，为体育管理领域的绩效评估提供了新的理论范式与实践工具。
关键技术方法
研究采用两阶段系列网络 DEA 模型，具体包含以下核心步骤：
- 数据采集：以 IPL 2022 赛季（第 15 赛季）10 支参赛球队及四类球员（击球手、投球手、全能型球员、守门员）为研究对象，收集球员拍卖价格、出场次数等资源利用数据，以及得分、三振、扑救等临场表现数据。
- 模型构建：基于开放网络架构，引入中间产品与非期望产出设置，将传统 DEA 的加性分解扩展至两阶段网络模型，实现阶段效率与整体效率的量化评估。
- 绩效分析：通过模型计算各球队及球员在资源利用阶段与临场表现阶段的效率得分，结合聚类分析与排名，识别低效环节的具体来源（如资源错配或技术短板）。
研究结果
1. 两阶段模型的有效性验证
通过 IPL 数据验证，模型将整体绩效分解为资源利用与临场表现的阶段性评估，克服了传统 “黑箱” 分析的局限。例如，部分球队虽在临场表现阶段得分较高，但因拍卖资金过度集中于少数球员导致资源利用效率低下；反之，部分球队通过合理分配资源，在有限投入下实现了阶段效率的最大化。
2. 球队与球员分类评估
- 球队层面：10 支球队在两阶段效率排名中呈现显著差异。例如，某球队在资源利用阶段通过优化拍卖资金分配（如均衡投资不同位置球员），显著提升了阶段效率，进而带动整体绩效提升；而另一支球队因过度依赖高价球员且出场安排不合理，导致资源利用效率低下，尽管临场表现阶段部分球员技术指标优异，但整体绩效仍处于中下游。
- 球员层面：不同位置球员的效率影响因素存在差异。击球手的临场表现效率与击球均数、 strike rate（击球率，即每百球得分）显著相关；投球手则需平衡经济率（每局失分数）与三振数；全能型球员的双向表现（击球与投球效率）对两阶段效率均有重要影响；守门员的接球、扑救成功率是临场表现阶段的关键指标。
3. 与专家评估的吻合性
模型输出的效率排名与球迷及行业专家的实际评价高度吻合，验证了其现实适用性。例如，模型识别出的资源利用高效球队，其管理层在赛季中因合理的球员轮换与成本控制获得业界认可；而临场表现低效的球员，其技术短板亦与专家指出的问题一致。
研究结论与讨论
本研究首次将两阶段网络 DEA 模型应用于板球绩效评估，打破了传统方法对经济要素与临场表现的割裂分析，构建了整合资源利用与竞技表现的多维评估框架。研究表明，板球绩效的提升需同时关注阶段间的协同性（如合理的资源投入需转化为有效的临场产出）与阶段内的效率优化（如避免高价球员闲置或低效球员过度使用）。通过阶段化分解，球队可精准定位低效环节，例如：若资源利用阶段效率低，需调整拍卖策略与球员出场安排；若临场表现阶段效率低，则需针对性提升球员技术水平。
该模型为体育管理者提供了以下实践启示：
- 数据驱动决策：摒弃单一依赖比赛数据的评估模式，纳入经济指标（如拍卖成本、商业收益）进行综合分析。
- 动态资源管理：根据球员位置特性与阶段效率，制定差异化的资源分配策略，避免 “高薪低能” 或 “低薪未用” 现象。
- 绩效提升路径：通过模型识别的高效球队与球员特征，建立标杆学习机制，推动整体竞技水平与商业效益的协同增长。
研究的局限性在于仅聚焦 IPL 数据，未来可扩展至其他联赛或国际赛事，进一步验证模型的普适性。此外，纳入更多非财务因素（如球员心理状态、团队默契度）可进一步提升评估的全面性。尽管如此，本研究为体育领域的绩效评估提供了跨学科的研究范式，其方法论可推广至足球、篮球等商业化程度较高的团队运动，具有重要的理论创新价值与实践指导意义。
