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경기력의 사전적 의미는 스포츠 경기 행위를 행하는 주체가 추구하는 목표를 어느 정도 달성하고 있는지에 대한 능력’으로 정의된다[4]. 경기력은 ‘특정 종목을 효율적으로 수행하기 위해 필요한 생체역학 및 생리학적 기능(Biodynamic & physiologic function), 심리적 요인(Psychological factor), 종목에 대한 기술적 수준(Technical level), 전략적 요인(Strategy factor)이 상호 복합적으로 작용된 포괄적 능력으로 확대해석 되기도 한다[5]. 하지만 축구계의 관점과는 다르게 학계에서는 대다수의 연구들이 경기력의 구성요인을 체력, 기술, 전술, 심리 요인의 복합함수로 이해하고 있다. 따라서 실무계와 학계에서는 경기력에 대해 일치하는 부분과 그렇지 않은 부분이 발생하고 있다.

학계에서 스포츠 경기력에 대한 평가는 일반적으로 정성적 분석(Qualitative analysis)과 정량적 분석(Quantitative analysis)을 토대로 이루어진다. 축구를 예로 들자면, 골 수, 어시스트 수, 슈팅 수 등과 같은 특정 기술에 대한 수행 횟수를 관찰하고 기록할 수 있는 경우 양적 요인으로서 분류하는 반면, 전술이나 심리와 같이 수치화하기 어렵고 주관적으로 해석될 여지가 있을 경우 질적 요인으로서 분류한다.

축구선수 경기력에 관한 양적 변수의 구성을 살펴보면, 기술 관련 요인으로 골 수, 어시스트 수, 슈팅 수, 기회를 파악한 수, 옐로카드 수, 레드카드 수, 패스 수, 패스 성공률 등이 있으며, 체력 관련 요인으로 스프린트 거리, 스프린트 횟수, 구간별 스피드, 심박 수, 최대산소섭취량, 압박 횟수 등이 있다. 생체역학 관련 요인으로 나이, 몸무게, 키, 주발 등이 있다. 양적 요인에 대해서는 수치화가 가능하며, 일반적인 데이터의 형태로 변환되어 통계 처리가 가능하다. 요즘은 IT기반 추적에 의한 데이터가 세세히 기록된다.

반면에 질적 요인의 구성을 살펴보면, 전술 관련 요인으로 판단력, 창의력, 동료의 활용, 공간창출 능력, 역할 수행 능력, 공수전환 능력 등이 있으며, 심리 관련 요인으로 선수 개인의 행동 및 태도, 집중력, 의욕, 승부욕, 동료와의 관계 및 상호작용, 팀워크 등이 있다. 질적 요인에 대해서는 수치화가 어렵기 때문에 각 요인들에 대한 세밀한 관찰과 해석이 요구된다[6]. 질적 요인에 대한 분석 및 평가는 관찰자의 경험적 지식에 근거하여 이루어지는 경우가 많지만, 질적 연구 방법의 적용을 통해서 보다 체계적이고 과학적인 분석 및 평가가 이루어지는 추세이다.

스포츠에서 선수의 경기력을 측정하여 공표하는 것은 실무적으로는 매우 일상적으로 발견할 수 있으며, 학술적으로는 축구, 농구, 야구 등의 다양한 산업을 대상으로 많은 연구자들이 경기력과 관련된 측정 및 평가항목을 제시하고, 이를 선수의 능력평가와 연구짓고 있다. 예를 들어 Song(2023)이 보고하고 있는 다양한 스포츠의 경기력과 연봉관련 연구의 수는 한국에서만 29편의 연구, 외국연구는 53편에 달한다[7].

중국 스포츠업계에서도 다른 국가와 다른 스포츠종목처럼 선수별 경기력예측 및 연봉책정 시스템을 보유하고 발표하고 있다[8]. 하지만 Song(2023)은 중국 축구경기력에 대한 연구를 진행하면서, 기존 중국연구는 경기력측정이 팀단위로만 발표되고 개별선수별로는 발표되지 않는다고 지적했다[7]. 따라서 개별 축구선수별 경기력예측에 대한 연구가 학술적 실무적으로 공백으로 남아있다고 할 수 있다.

이 경기력 측정연구에서는 팀단위를 분석단위로 하고, 정성적 변수에 집중하는 경향이 있으므로 이 연구에서는 정량적 분석에 초점을 맞추고자 한다. 더나가 경기력 측정변수로는 기존 선수 자체의 내적 변수(신체적 조건)와 경기 중 보여준 추적가능한 데이터 실적 등을 포함하며, 마지막으로 외적 변수(구단조건 등)까지 연구에 포함하고자 한다.

국내외적으로 많은 축구관련 연구자들이 경기력측정결과를 누적해 왔으므로 이에 해당하는 변수와 기존 연구에서 소홀히 다루어졌던 구단조건 변수를 추가하여 표 1과 같은 결과를 얻었다.

경기실적에 해당되는 변수에는 IT기반추적시스템에 의해 측정되는 백코트 패스 성공 수, 프런트 패스 성공 수 등과 화면분석으로 사후 측정되는 패스성공률 등이 들어가 있다. 또한 주관적인 요소로 판단되는 key 패스 수 등이 포함된다.

연구의 분석에 필요한 기본 자료인 팀별 선수별 경기기록과 몸값자료 등은 축구 웹 사이트인 whoscored.com, wikipedia.org, baike.baidu.com 및 transfermarkt.com 그리고 각각 구단의 공식 웹 사이트에서 수집하였다. 2016-2020년까지 5년 동안 842명 선수의 경기출전 데이터를 수집하였다. 이들 중 출전 수 1회 및 출전 시간 10분 이하의 선수들을 제외하였다. 총 2,006개 관찰치가 DB에 쌓였다.

본 연구는 개인의 신체적 조건, 경기과정에서 보여주는 성과(경기실적), 구단조건을 경기력영향요인으로 사전에 개념타당성을 갖고 연구를 시작하였다. 제1단계에서 수집된 45개의 경기력 영향변수가 과연 3개의 요인으로 묶이는 지를 요인분석을 통해 타당성을 검증하였다. 요인 추출 방법으로는 주성분분석으로 요인 추출을 실시하였고 베리멕스 회전을 하였다. 그 결과, 표 2와 같이 45개 변수에 24개 변수의 적재값은 0.4 이상으로 나타났다. 남은 21개 요인은 타당도를 저해하여 분석해서 제외할 필요가 있었다. 한편 누적분산이 65.460%로 나타나, 구성된 3개 요인의 설명력이 높은 것으로 판단되었다.

경기력지수를 구성하는 경기실적, 개인신체적 조건, 구단조건의 각 요인 안에 들어가 있는 변수의 신뢰성을 확인하기 위해 Cronbach alpha값을 측정한 결과, 경기실적 요인은 0.844, 구단조건은 0.757, 개인신체적 조건은 0.781의 값을 얻었다. 따라서 통상적으로 0.7이상이면 신뢰성이 있다고 판단하는 관례에 따라 각 요인에 들어가 있는 변수들간의 신뢰성을 확보하였다.

연구목적을 달성하기 위해서 중국 프로축구 선수의 개인 신체적 조건, 경기실적, 구단조건에 해당하는 변수를 독립변수로 하고 선수의 경기력(평점)을 종속변수로 한 stepwise회귀분석을 실시하였다.

R2는 0.775로 도출되어 경기당 평점에 영향을 미치는 독립변수의 설명력은 충분한 것으로 나타났다. 경기실적 변수 11개 중에 5개 변수(슈팅 수, 어스스트 수, 오늘의수훈선수(MOM), key 패스 수, 출전시간)이 경기력평점에 유의한 변수로 통계적으로 도출되었다. IT기반추적시스템에 의해 산출된 변수 중에서는 경기력평점에 유의한 변수가 없었다.

구단조건 요인에 해당하는 8개 변수 중 3개(구단평점, 구단순위, 구단인원수)가 유의한 변수로 나타났다. 개인신체적 조건 요인에 해당하는 5개 변수 중 4개 변수(나이, 키, 몸무게, 국가대표 역임 경력 수)가 평점에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.

경기력평점에 유의한 영향을 주는 변수들의 상대적 중요성은 표준화된 베타계수로 파악할 수 있었다. 경기실적요인 중에서는 슈팅 수, key 패스 등이 상대적 중요성이 높게 나왔고, 구단조건요인 중에서는 구단평점의 상대적 중요성이 높았고, 개인신체적 조건에서는 나이가 가장 상대적 중요성이 높았다. 경기실적요인, 구단요인, 개인신체적요인 중에서는 전반적으로 경기실적요인이 높은 상대적 중요성을 보여주었다.

연구목적을 달성하기 위해서 표3의 결과에 근거하여 중국 프로축구 선수의 개인별 경기력지수를 산출하였다. 개인별 경기력지수는 경기실적 요인의 점수, 개인신체적 조건 요인의 점수, 구단조건 요인의 점수의 합으로 계산하였다. 개인선수 i의 각 요인의 점수는 표3에서 도출된 경기력에 유의한 변수와 상대적 중요성의 곱의 합으로 계산되었다.

• 개인신체적 조건 요인의 점수i
• = 0.061 × 나이i + 0.031 × 몸무게i
• + 0.080 × 키i + 0.044 × 국가대표 수행 연도 수i
• 　
• 경기실적 조건 요인의 점수i
• = 0.289 × 슈팅 수i - 0.036 × 어시스트수i
• + 0.192 × MOMi + 0.292 × key패수수i
• + 0.292 × 출전시간i
• 　
• 구단조건 요인의 점수i
• = 0.144 × 구단평점i - 0.073 × 구단순위i
• + 0.045 × 구단인원수i

위의 세 요인의 점수를 합하여 개인선수 i의 경기력지수 예측모델이 완성되었다.

Yi = 개인신체적 요인의 점수i + 경기실적 요인의 점수i + 구단조건 요인의 점수i

842명의 개인별 경기력지수 값인 Yi값은 최솟값이 8.2이고 최댓값이 801.26으로 분포하였다. 개인별로 최고 경기력의 점수를 801.26점을 100점으로 환산한 뒤, 나머지 개인별 경기력점수인 Yi값을 100점의 상대적 값으로 환산해 보았다. 따라서 개인별로 최고 경기력을 보이는 선수의 경기력 대비 타 선수의 경기력이 몇 퍼센트를 차지하는지를 알 수 있었다. 이를 중국축구선수의 상대적 경기력지수로 간주하였다.

그림 1과 같이 도출된 중국프로축구 개별선수의 경기력지수 분포의 정규성을 검증하였다. 이를 통해 경기력이 좋은 선수와 그렇지 않은 선수의 차이가 유의한 지를 논의할 수 있을 것이다.

Fig. 1. 
Distribution of relative performance index

왜도기준을 절대 값 3을 초과하지 않고, 첨도는 절대 값 8 또는 10을 초과하지 않으면 정규분포로 볼 수 있다는 것이 학계의 주장이다[9]. 그림 1의 분포에 대한 왜도와 첨도를 검포한 결과, 왜도는 0.5로 좌측으로 약간 기운 형태이고, 첨도는 0.97로 위로 조금 더 뽀쪽한 형태이나 정규분포를 하고 있음을 통계적으로 알 수 있다. 따라서 실무자들은 도출된 경기력지수를 토대로 경기력의 선수별 차이를 발견하고 활용할 수 있는 근거가 되었다.

그림 2와 같이 나이별로 경기력지수의 빈도분포를 살펴보면 중국 프로축구선수는 29세쯤에 최고의 경기력을 보이는 것으로 나타났다. 37세의 경기력 피크는 일부 골키퍼와 미드필드 선수의 출중한 경기력 때문에 이루어지는 것으로 나타났다.

Fig. 2. 
Frequency of relative performance index by age (x: age, y: frequency)