Jリーグクラブライセンス制度とJリーグクラブの

営業収入・費用に関する研究

グループ P

川内 琢眞・永田 圭・金子 泰彬

導入・背景

２０１２年にJリーグではクラブライセンス制度が導入され、ライセンスを所持するク

ラブのみがプロサッカークラブとしての経営を許可されることとなった。

また日本サッカー協会はライセンスの交付に伴い各クラブの経営健全化を求め、

「３期連続赤字のクラブはライセンスをはく奪」されることになったが、２０１４年にお

いて全体の２５パーセントのクラブが赤字を計上している。

そのうちサガン鳥栖は２０１３、２０１４年と赤字を計上したことから２０１５年に赤字

を計上するとライセンスをはく奪されることとなる。

先行研究

先行研究として福原崇之・原田宗彦の「Ｊリーグクラブにおける順位と

収入の関係：パネル分析を用いて」を用いた。

福原・原田は「営業収入」・「広告収入」を被説明変数として、パネル

データ分析を行った。

私たちは今回、彼らが「営業収入」に関するパネルデータ分析で用いた

モデルを参考にした。そのモデルを次のページに記した。

先行研究

・ 先行研究 （Ｊリーグクラブにおける順位と収入の関係：パネル分析を用いて）

𝑅𝑖𝑡 𝑅𝑡

: 𝑖の 𝑡 における相対的営業収入

𝑅𝑖𝑡−1 𝑅𝑡−1

:iのt-1における相対的営業収入

𝐿𝑡−𝑃𝑖𝑡+1

𝑃𝑖𝑡:iのtにおける強さの度合い

𝐿𝑡 ∶ 𝑡 のクラブ数

𝑃𝑖𝑡 ∶ 𝑖 の𝑡 における順位

ln𝑅𝑖𝑡 𝑅𝑡

= α + 𝛽1 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 𝛽2 ∗ ln

𝑅𝑖𝑡−1 𝑅𝑡−1

+𝛽3 ∗ 𝑙𝑛𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒𝑖𝑡 + 𝛽4 ∗ 𝑙𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑡 + 𝛽5 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑠𝑖𝑡 + 𝛽6 ∗ 𝑙𝑛𝑡𝑖𝑡𝑙𝑒𝑖𝑡 + 𝜇𝑖 + 𝜃𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

specit∶ iのtおける１試合当たり平均観客動員数agesit ∶ iのtにおける観客平均年齢titleit: iのtにおけるタイトル獲得数 +1𝜇𝑖:個人効果θt:時間効果εit：誤差項

i : クラブt : 年

研究目的

２００５年から２０１４年の不完備パネルデータを用いて、どのような要因が

クラブの営業収入・費用に影響を及ぼすのかを分析する。

分析結果をもとにクラブの赤字の阻止・営業利益の増加のためにどのよう

な対策を講じるべきかを考える。

1. 営業収入 2. 営業費用 営業利益

パネルデータとは？ 時系列データとクロスセクションデータを組み合わせたもの

個人A 2013年年 Yt Xt 個人 Yi Xi

2013 100 10 A 100 102014 200 20 B 150 14 個人 年 Yit Xit2015 300 30 C 125 12 A 2013 100 10

B 2013 150 14個人B 2014年 C 2013 125 12年 Yt Xt 個人 Yi Xi A 2014 200 20

2013 150 14 A 200 20 B 2014 250 492014 250 49 B 250 49 C 2014 225 362015 350 91 C 225 60 A 2015 300 30

B 2015 350 91個人C 2015年 C 2015 325 60年 Yt Xt 個人 Yi Xi

2013 125 12 A 300 302014 225 36 B 350 912015 325 60 C 325 60

① 時系列データ ② クロスセクションデータ ③ パネルデータ

1. 営業収入

仮説

ホームゲーム数の増加が営業収入の増加をもたらす。

-2000

-1000

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

営業

収入

ホームゲーム数

ホームゲーム数と営業収入百万円 %

営業収入 3294 100

広告収入 1597 48.5

興行収入 678 20.6

Jリーグ分配金 217 6.6

アカデミー収入 168 5.1

その他 634 19.2

1. 営業収入

• 仮説

ホームゲーム数の増加が営業収入の増加をもたらす。

リーグ戦の試合数は各リーグごとに一定であるが、トーナメント戦は勝ち進むにしたがっ

て試合数が増加し、それに伴いホームゲーム数も増加する。

→ トーナメントを勝ち進み、ホームゲーム数を増やすことが

営業収入増加につながるのでは？

1. 営業収入

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

𝑙𝑛𝑅𝑖𝑡 𝑅𝑡

= 𝛼 + 𝛽1 ∗𝑅𝑖𝑡−1 𝑅𝑡−1

+ 𝛽2 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 𝛽3 ∗ 𝑙𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑡 + 𝛽4 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑠𝑖𝑡

+𝛽5 ∗ 𝑙𝑛𝑒𝑥𝑝𝑖𝑡 + 𝛽6 ∗ 𝑡𝑖𝑡𝑙𝑒𝑖𝑡 + 𝛽7 ∗ 𝑙𝑛𝑑𝑖𝑠𝑖𝑡 + 𝛽8 ∗ 𝑙𝑛ℎ𝑔𝑎𝑚𝑒𝑖𝑡 + 𝛽9 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝𝑖𝑡 + 𝜇𝑖 + 𝜃𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

expit : iが属する都道府県県庁所在地のtにおける平均消費支出disit : iのtにおける他クラブとの平均距離hgameit : iのtにおけるホームゲーム数agepit: iのtにおける選手平均年齢

作成したモデル

1. 営業収入

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

𝑙𝑛𝑅𝑖𝑡 𝑅𝑡

= 0.43 ∗𝑅𝑖𝑡−1 𝑅𝑡−1

+ 0.08 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 0.27 ∗ 𝑙𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐 − 0.32 ∗ 𝑙𝑛𝑒𝑥𝑝 − 0.30 ∗ 𝑙𝑛𝑑𝑖𝑠 + 1.23 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝

𝑙𝑛𝑅𝑖𝑡 𝑅𝑡

= −7.02 + 0.14 ∗𝑅𝑖𝑡−1 𝑅𝑡−1

+ 0.09 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 0.28 ∗ 𝑙𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐 + 0.72 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑠 − 0.30 ∗ 𝑙𝑛𝑑𝑖𝑠 + 1.76 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝 + 𝜇𝑖

・OLS [プーリングモデル, 𝜇𝑖 = 0, 𝜃𝑡 = 0]

・LSDV [個人効果モデル, 𝜇𝑖 ≠ 0, 𝜃𝑡 = 0]

(0.01) (0.01) (8.584e-05) (0.004) (0.03) (0.02) (0.0003)

(2.2e-16) (1.974e-05) (4.383e-08) (0.003) (3.081e-07) (0.002)

() : p値(有意水準: 5%)

1. 営業収入

・LSDV [時間効果モデル, 𝜇𝑖 = 0, 𝜃𝑡 ≠ 0]

・LSDV [二元配置モデル, 𝜇𝑖 ≠ 0, 𝜃𝑡 ≠ 0]

(2.2e-16) (0.0004) (1.590e-10) (0.002) (1.803e-08) (0.07)

(1.444e-05) (0.03) (0.0004)

𝑙𝑛𝑅𝑖𝑡 𝑅𝑖𝑡

= 0.40 ∗ 𝑙𝑛𝑅𝑖𝑡−1 𝑅𝑡−1

+ 0.06 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 0.33 ∗ 𝑙𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐 − 0.33 ∗ 𝑙𝑛𝑒𝑥𝑝 − 0.33 ∗ 𝑙𝑛𝑑𝑖𝑠 + 0.76 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝 + 𝜃𝑡

𝑙𝑛𝑅𝑖𝑡

𝑅𝑡= 0.41 ∗ 𝑙𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐 − 0.92 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑠 − 0.45 ∗ 𝑙𝑛𝑑𝑖𝑠 + 𝜇𝑖 + 𝜃𝑡

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

(有意水準: 5%) () : p値

1. 営業収入

H0 ∶ 時間効果なし→ プーリングモデルH1 ∶ 時間効果あり→ 時間効果モデル

プーリングモデルと時間効果モデルのF検定

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

帰無仮説 - 対立仮説 F value P value

時間効果なし - 時間効果あり 2.4857 0.01266

1. 営業収入

H0 ∶ 時間効果あり、個人効果なし→ 時間効果モデルH1 ∶ 時間効果なし、個人効果あり → 個人効果モデル

時間効果モデルと個人効果モデルのF検定

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

帰無仮説 - 対立仮説 F value P value

時間効果あり・個人効果なし

- 時間効果なし・個人効果あり

2.0162 0.0015

1. 営業収入

H0 ∶ 時間効果なし・個人効果あり → 個人効果モデルH1 ∶ 時間効果・個人効果あり → 二元配置モデル

個人効果モデルと二元配置効果モデルのF検定

→ ハウスマン検定へ

二元配置モデル > 個人効果モデル > 時間効果モデル > プーリングモデル

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

帰無仮説 - 対立仮説 F value P value

時間効果なし・個人効果あり

- 時間効果・個人効果あり

6.0724 3.652e-07

1. 営業収入

② 変量効果モデルか固定効果モデルか

𝑙𝑛𝑅𝑖𝑡 𝑅𝑡

= 0.38 ∗𝑅𝑖𝑡−1 𝑅𝑡−1

+ 0.08 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 0.30 ∗ 𝑙𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐 − 0.30 ∗ 𝑙𝑛𝑒𝑥𝑝 − 0.32 ∗ 𝑙𝑛𝑑𝑖𝑠 + 1.31 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝

・GLS[一元配置変量効果モデル]

・LSDV [二元配置固定効果モデル, 𝜇𝑖 ≠ 0, 𝜃𝑡 ≠ 0]

(2.2e-16) (1.726e-05) (2.941e-08) (0.006) (7.813e-07) (0.001)

() : P値(有意水準5％）

𝑙𝑛𝑅𝑖𝑡

𝑅𝑡= 0.41 ∗ 𝑙𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐 − 0.92 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑠 − 0.45 ∗ 𝑙𝑛𝑑𝑖𝑠 + 𝜇𝑖 + 𝜃𝑡

(1.444e-05) (0.03) (0.0004)

1. 営業収入

② 変量効果モデルか固定効果モデルか

不完備パネルデータを使用しているため、二元配置変量効果モデルは推定できない。

→ 一元配置変量効果モデルと一元配置固定効果（個人効果）モデルを比較し、

一元配置固定効果（個人効果）モデルがより良いモデルであるならば、

最終的に、①の結果から二元配置固定効果モデルを採用する。

1. 営業収入

H0 ∶ 説明変数と誤差項(個人効果)は相関関係がない → 一元配置変量効果モデルH1 ∶ 説明変数と誤差項（個人効果)は相関関係がある → 一元配置固定効果モデル

② 変量効果モデルか固定効果モデルか

一元配置変量効果モデルと一元配置固定効果モデル（個人効果）モデルのハウスマン検定

有意水準1％において帰無仮説が棄却され、対立仮説が採択された。→ 説明変数と誤差項間には相関がある。 → 一元配置固定効果モデルを採用

χ2値 P値

ハウスマン検定 Chi-sq = 66.16 8.57e-11

1. 営業収入

② 変量効果モデルか固定効果モデルか

①の結果から、個人効果モデルより二元配置モデルがより相応しいモデルで

あることが分かっているから、最終的に二元配置固定効果モデルを採用する。

𝑙𝑛𝑅𝑖𝑡 𝑅𝑡

= 0.41 ∗ 𝑙𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑡 − 0.92 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑠𝑖𝑡 − 0.45 ∗ 𝑙𝑛𝑑𝑖𝑠𝑖𝑡 + 𝜇𝑖 + 𝜃𝑡

() : P値自由度修正済み決定係数: 0.878

(1.444e-05) (0.03) (0.0004)

二元配置固定効果モデル[𝜇𝑖 ≠ 0, 𝜃𝑡 ≠ 0]

(有意水準5％）

1. 営業収入

③ 個人効果と時間効果

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

C O

saka

Ch

iba

Ehim

e

F To

kyo

Fuku

oka

G O

saka

Gif

u

Gu

nm

a

Hir

osh

ima

Iwat

a

Kas

him

a

Kas

hiw

a

Kaw

asak

i

Kit

akyu

shu

Ko

be

Ko

fu

Ku

mam

oto

Kyo

to

Mac

hid

a

Mat

sum

oto

Mit

o

Nag

asak

i

Nag

oya

Nig

ata

Oit

a

Oka

yam

a

Om

iya

San

uki

Sap

po

ro

Sen

dai

Shim

izu

Sho

nan

Toch

igi

Toku

shim

a

Toky

o V

Tosu

Tott

ori

Toya

ma

Ura

wa

Yam

agat

a

Yoko

ham

a FC

Yoko

ham

a FM

営業収入における個人効果

-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

営業収入の時間効果

1. 営業収入

③ 個人効果と時間効果

クラブライセンス制度の導入

個人効果・時間効果とは？

○ 観測できない変数を数値化したもの

・個人効果(𝜇𝑖)の例

－ 個人(i)の知能指数、ブランド力、立地など

・時間効果(𝜃𝑡)の例

－ 期間（ｔ）における試験の難易度、景気・政策の影響など

個人効果・時間効果の変化に応じて、切片（定数項）の値が変化する。

1. 営業収入

④ 分析結果から判明したこと

・平均観客動員数の増加が営業収入の増加をもたらす。

・観客平均年齢の増加が営業収入の減少をもたらす。

・他クラブとの平均距離の増加が営業収入の減少をもたらす。

・個人効果は３大都市圏周辺において高い傾向にある。

・時間効果は年々増加傾向にある。

1. 営業収入

⑤ 仮説について

ホームゲーム数の増加は営業収入の増加をもたらすという結果は得られなかった。

• 仮説

ホームゲーム数の増加が営業収入の増加をもたらす。

2. 営業費用

仮説

営業費用においても時間効果が存在しているならば、その時間効果は

年々減少傾向にあり、営業収入における時間効果のように営業利益の増

加をもたらしている。

2. 営業費用

営業収入に関しては時間効果が存在し、年々増加傾向にある。

→ 営業費用に関して、時間効果は

営業費用の減少(＝営業利益の増加)をもたらしているのではないか？

2. 営業費用

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡 𝐶𝑡

= 𝛼 + 𝛽1 ∗ 𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡−1 𝐶𝑡−1

+ 𝛽2 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 𝛽3 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝𝑖𝑡 + 𝛽4 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑎𝑚𝑒𝑖𝑡 + 𝜇𝑖 + 𝜃𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

Cit Ct

∶ iのtにおける相対的営業費用

Cit−1 Ct−1

: iのt-1における相対的営業費用

agameit: iのtにおけるアウェーゲーム数

作成したモデル

i : クラブt : 年

2. 営業費用

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

・OLS [プーリングモデル, 𝜇𝑖 = 0, 𝜃𝑡 = 0]

・LSDV [個人効果モデル, 𝜇𝑖 ≠ 0, 𝜃𝑡 = 0]

(0.0007) (2.2e-16) (2.2e-16) (0.007) (0.01)

(3.64e-06) (6.487e-06) (1.355e-12) (4.738e-05) (0.04)

𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡 𝐶𝑡

= −4.62 + 0.62 ∗ 𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡−1 𝐶𝑡−1

+ 0.14 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 1.07 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝 + 0.33 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑎𝑚𝑒

𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡 𝐶𝑡= −7.35 + 0.24 ∗ 𝑙𝑛

𝐶𝑖𝑡−1 𝐶𝑡−1

+ 0.14 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 1.94 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝𝑖𝑡 + 0.27 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑎𝑚𝑒𝑖𝑡 + 𝜇𝑖

(有意水準5%) () : P値

2. 営業費用

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

・LSDV [時間効果モデル, 𝜇𝑖 = 0, 𝜃𝑡 ≠ 0]

・LSDV [二元配置モデル, 𝜇𝑖 ≠ 0, 𝜃𝑡 ≠ 0]

(0.002) (2.2e-16) (2.64e-14) (0.01)

(0.0001) (0.0007) (7.004e-08) (0.001) (0.029)

𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡 𝐶𝑡

= −4.44 + 0.62 ∗ 𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡−1 𝐶𝑡−1

+ 0.14 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 1.07 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝 + 𝜃𝑡

𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡 𝐶𝑡

= −6.28 + 0.19 ∗ 𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡−1 𝐶𝑡−1

+ 0.11 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 1.56 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝𝑖𝑡 + 0.32 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑎𝑚𝑒𝑖𝑡 + 𝜇𝑖 + 𝜃𝑡

(有意水準5%) () : P値

2. 営業費用

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

H0∶ 時間効果なし → プーリングモデルH1∶ 時間効果あり → 時間効果モデル

プーリングモデルと時間効果モデルのF検定

帰無仮説 - 対立仮説 F value P value

時間効果なし - 時間効果あり 0.654 0.7317

2. 営業費用

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

H0∶ 個人効果なし → プーリングモデルH1:個人効果あり → 個人効果モデル

プーリングモデルと個人効果モデルのF検定

帰無仮説 - 対立仮説 F value P value

個人効果なし – 個人効果あり 2.39 2.149-e05

2. 営業費用

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

H0∶ 時間効果なし・個人効果あり→ 個人効果モデルH1:時間・個人効果あり→ 二元配置モデル

個人効果モデルと二元配置モデルのF検定

帰無仮説 - 対立仮説 F value P value

時間効果なし・個人効果あり

- 時間・個人効果あり

1.5828 0.1299

2. 営業費用

① プーリング、個人効果、時間効果、二元配置モデル

・LSDV [個人効果モデル, 𝜇𝑖 ≠ 0, 𝜃𝑡 = 0]

→ ハウスマン検定へ

𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡 𝐶𝑡= −7.35 + 0.24 ∗ 𝑙𝑛

𝐶𝑖𝑡−1 𝐶𝑡−1

+ 0.14 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 1.94 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝𝑖𝑡 + 0.27 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑎𝑚𝑒𝑖𝑡 + 𝜇𝑖

(3.64e-06) (6.487e-06) (1.355e-12) (4.738e-05) (0.04)

個人効果モデル > プーリングモデル > 時間効果モデル

個人効果モデル > 二元配置モデル

() : P値(有意水準5%)

個人効果モデル

2. 営業費用

② 変量効果モデルか固定効果モデルか

𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡 𝐶𝑡

= −4.67 + 0.62 ∗ 𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡−1 𝐶𝑡−1

+ 0.14 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 1.08 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝𝑖𝑡 + 0.33 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑎𝑚𝑒𝑖𝑡

・GLS [一元配置変量効果モデル]

・LSDV [一元配置固定（個人）効果モデル, 𝜇𝑖 ≠ 0, 𝜃𝑡 = 0]

(有意水準5%)

(0.0004) (2.2e-16) (2.2e-16) (0.005) (0.006)

(3.64e-06) (6.487e-06) (1.355e-12) (4.738e-05) (0.04)

𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡 𝐶𝑡= −7.35 + 0.24 ∗ 𝑙𝑛

𝐶𝑖𝑡−1 𝐶𝑡−1

+ 0.14 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 1.94 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝𝑖𝑡 + 0.27 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑎𝑚𝑒𝑖𝑡 + 𝜇𝑖

() : P値

H0 ∶ 説明変数と誤差項(個人効果)は無相関である→ 一元配置変量効果モデルH1 ∶ 説明変数と誤差項（個人効果）は相関関係がある→一元配置固定効果モデル

2. 営業費用

② 変量効果モデルか固定効果モデルか

χ2値 P値

ハウスマン検定 Chi-sq = 82.12 1.1e-16

有意水準1％において帰無仮説が棄却され、対立仮説が採択された。→ 説明変数と誤差項間には相関がある。 → 一元配置固定効果モデルを採用

2. 営業費用

② 変量効果モデルか固定効果モデルか

() : P値自由度修正済み決定係数：0.869

𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡 𝐶𝑡

= −7.35 + 0.24 ∗ 𝑙𝑛𝐶𝑖𝑡−1 𝐶𝑡−1

+ 0.14 ∗ ln𝐿𝑡 − 𝑃𝑖𝑡 + 1

𝑃𝑖𝑡+ 1.94 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑒𝑝𝑖𝑡 + 0.27 ∗ 𝑙𝑛𝑎𝑔𝑎𝑚𝑒𝑖𝑡 + 𝜇𝑖

(3.64e-06) (6.487e-06) (1.355e-12) (4.738e-05) (0.04)

（有意水準5％）

・LSDV [一元配置固定（個人）効果モデル, 𝜇𝑖 ≠ 0, 𝜃𝑡 = 0]

①・②の結果から、最終的に一元配置固定（個人）効果モデルを採用する。

2. 営業費用

③ 個人効果

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

C O

saka

Ch

iba

Ehim

e

F To

kyo

Fuku

oka

G O

saka

Gif

u

Gu

nm

a

Hir

osh

ima

Iwat

a

Kas

him

a

Kas

hiw

a

Kaw

asak

i

Kit

akyu

shu

Ko

be

Ko

fu

Ku

mam

oto

Kyo

to

Mac

hid

a

Mat

sum

oto

Mit

o

Nag

asak

i

Nag

oya

Nig

ata

Oit

a

Oka

yam

a

Om

iya

Sap

po

ro

Sen

dai

Shim

izu

Sho

nan

Toch

igi

Toku

shim

a

Toky

o V

Tosu

Tott

ori

Toya

ma

Ura

wa

Yam

agat

a

Yoko

ham

a FC

Yoko

ham

a FM

営業費用における個人効果

2. 営業費用④ 分析結果から判明したこと

・昨年の営業費用の増加が今年の営業費用の増加をもたらす。

・クラブが強くなることが営業費用の増加をもたらす。

・選手平均年齢の増加が営業費用の増加をもたらす。

・アウェーゲーム数の増加が営業費用の増加をもたらす。

・個人効果は３大都市圏周辺において高い傾向にある。

→ 営業収入・費用の個人効果は正の相関がある。（相関係数：0.89）

・時間効果は存在しなかった。

2. 営業費用

⑤ 仮説について

• 仮説

営業費用においても時間効果が存在しているならば、その時間効果

は年々減少傾向にあり、営業収入における時間効果のように営業利益

の増加をもたらしている。

→ そもそも営業費用において時間効果は存在しなかった。

3. 営業利益増加のための対策

対策

① 勝利に貢献しない高齢選手の解雇

② トーナメントでの早急な敗退

3. 営業利益増加のための対策

① 勝利に貢献しない高齢選手の解雇

選手平均年齢の増加が営業費用の増加をもたらしている。

⇒ 各クラブは勝利に貢献しない（無能な）高齢選手を解雇し、

代わりに若い選手を雇用すべきである。

3. 営業利益増加のための対策

② トーナメント戦での早急な敗退

アウェーゲーム数の増加が営業費用の増加をもたらし、

またタイトルの獲得は営業収入の増加をもたらさない。

⇒ トーナメント戦では可能な限り早急に敗退すべきである。

ご清聴ありがとうございました！