## 171｜中国男足是遇到了“规模诅咒”吗？

这里是《得到头条》，我是徐玲。

今天我们从两个话题出发，为你提供知识服务。一是女足获得亚洲杯冠军，二是法国一半人口感染过新冠。

来看今天的第一条。这两天好消息不断，中国队刚刚收获了冬奥会首金，女足又传来捷报，力克日本队和韩国队，时隔16年再次拿下亚洲杯冠军，举国欢庆！当然，大家在为女足欢呼的同时，也免不了把男足拿出来奚落一番。在春节期间的世界杯预选赛上，男足输给实力较强的日本队也就算了，可是竟然又输给了越南队，真是让球迷们过年都添堵。幸好女足姑娘们争了一口气，中国球迷说：你永远可以相信中国女足！

消息就是这样，来看看能学到什么知识。

男足和女足的强烈反差，引发大家热烈地讨论一个问题：男足到底差在哪儿？你说球员不行吧，那就换球员，还不惜花天价引进归化球员；教练不行吧，那换教练，从里皮、斯科拉里，到卡佩罗、希丁克，请过多少个国际大牌教练了；甚至足协主席都换过多少轮了，为啥还是不行？

之前万维钢老师有个观点，他认为，问题不是出在个人，而是出在青少年足球的培训体系上。中国没有按照现代足球打法，来打造一套科学的青训系统。万维钢老师的观点有道理，这能解释中国男足为什么挤不进亚洲一流强队，不过，好像无法解释中国男足处于亚洲三流、世界末流的水平。毕竟，连伊拉克都排在中国男足前面，总不能说伊拉克的青训系统比中国更好吧。

也有人说，原因出在中国男足联赛的市场化不够彻底，比如球员注册程序过于繁琐、球员不能随意转会、中国足协的管理制度过于僵化，等等。解决方案就是要让男足职业联赛真正市场化、职业化。但是一细想，这种说法也很难成立。男足的职业联赛再僵化，好歹也是市场经济下的自由竞争，而女足没法依靠市场养活，花的是国家财政的钱。说现在男足发展不好是因为市场化不够，显然说不通。

最近，我看到一个关于中国男足的新解释，和前面说的这些解释都不一样，挺开脑洞的，我说给你听听。这是厦门大学赵燕菁教授的理论，他说，我们中国人都感叹，14亿人口，要找出十几个会踢球的人，就这么难吗？不过，有没有这样一种可能性：这种巨量的人口规模，其实是不利于联赛制足球运动的发展的？

我们来算一笔账。联赛制，因为每个赛季的总时间是不变的，两场比赛之间又必须要留出一定的间隔，这就决定了，每个联赛容纳的球队数量是固定的，一般就是16~20支球队。那么，这20来支球队，背后对应多少人口呢？

你去看世界上那些最成功的职业联赛，对应的人口规模基本上是在5000万~1亿的区间。比如，德甲对应的德国人口是8200万，英超对应的英国人口是6600万，西甲对应的西班牙人口是4600万，韩国K联赛对应韩国人口5200万，日本J联赛对应日本人口1.2亿。平均下来，是从每250万~500万人口中选拔一支球队。

再来看中超，也是16支球队，但对应了14亿人口，算下来，是从8000万人口中选拔出一支球队。你可能会说，人口基数大，不是更有利于选拔出天才球员吗？但是要注意，发现天才球员的几率并不直接取决于人口数量，而是取决于足球职业运动员的数量；而足球职业运动员的数量，取决于足球运动的参与率。

我们知道，要让孩子参加青训队，走上职业运动员的道路，这是一个家庭的重大决策，需要大量时间、金钱的投入，肯定是要计算投入产出比的。人口基数越大，运动员能踢进顶级联赛的几率就越低。这也就意味着，成为职业足球运动员的投资风险越大，愿意让自家孩子选择这条路的人也就越少。

一个可能的推测是，当总人口规模超过了5000万~1亿这个最佳区间以后，人口规模越大，选择成为足球职业运动员的青少年就会越少。这就是赵燕菁教授所说的“规模的诅咒”。

那怎么办呢？有没有可能克服这个“诅咒”？赵燕菁教授确实提出了一个办法，就是让联赛扩容。怎么扩？模仿美国NBA东西部联赛的做法，把中超改为多个区域联赛+总决赛的方式。注意啊，这种赛制和甲级、乙级、丙级联赛的分类方法不同，各个区域联赛平起平坐，都是顶级赛事。每个区域联赛，都可以拥有16~20支球队。这就相当于是给联赛扩容了，有更多的球员能够参加顶级比赛，从而提高中国足球运动的参与率。

以上，就是赵燕菁教授提出的中国足球与“规模诅咒”的猜想。强调一下，这只是一个开脑洞的猜想，是对中国足球的众多解释之一，也不能够解释中国足球的所有问题。不过，赵燕菁教授的这个思考视角很特别，值得和你分享，希望对你有启发。

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来看今天的第二条。

本月初，法国卫生部长在接受媒体采访时说，新冠疫情暴发两年以来，法国一半人口感染过新冠病毒。目前法国有6700万人口，官方统计感染过新冠的人数是2000万人。但是据法国卫生部长透露，实际感染人数比这个数字要高得多，因为很多地区的检测能力跟不上。据他估计，实际感染人数已经超过3200万人，占法国总人口的一半。

其实，就算是按照法国官方统计的数字，法国新冠确诊人数也是排在全球第四，仅次于美国、印度和巴西。但是，前面这几个国家都是人口上亿，而法国才6000多万人口，如果按官方确诊的人口比例来说，法国得排第一位了。

同时，法国也是受这一轮奥密克戎毒株影响最严重的国家。从去年11月中旬起，法国确诊人数开始激增，到今年1月份，平均每天确诊人数超过了30万人，单日死亡人数已经接近2020年第一波最严重疫情时的1/2。

消息就是这样，来看看能学到什么知识。

我猜你会有一个疑问：为啥是法国？论经济实力、论医疗资源、论社会治理水平，法国都不差，但为啥这一轮奥密克戎在法国这么猖狂？其实，早在去年11月份奥密克戎刚刚传入欧洲的时候，就有分析师指出，法国很可能是这一轮病毒攻击中，最先失守的欧洲国家。他是怎么做到“未卜先知”的呢？

答案是：通过电影票房数据。

奥密克戎的传播力极强，一个国家对疫情的管控力度，直接决定了病毒的传播速度。但是，疫情管控涉及方方面面，你怎么评估各国的疫情管控力度如何呢？中泰证券政策组的首席分析师杨畅，用了一个最简单的指标，也是很容易获得的公开数据，就是当地的电影票房。

他的推断逻辑是，当地的管控力度越强，去电影院看电影的人次就会越少，相应地，电影票房收入也会减少。之前通过分析中国和新加坡的电影票房趋势，已经验证了这个相关性。杨畅老师用各国去年11月份四个星期的周均票房，来除以之前52周中各国最高一周的票房，用这个比值来衡量各国疫情管控力度。比值越低，表明管控力度越大。

结果发现，德国、英国在11月份的疫情管控力度相比之前有明显加强，而法国、意大利的管控力度是最弱的。再加上，之前法国去南非旅游的人次比意大利更多，南非是最先发现奥密克戎的国家，杨畅老师当时就断定：如果法国管控力度不出现明显加强，而奥密克戎的传播能力不明显减弱，那么，法国出现疫情反复的风险最高。

你看，用单一指标来估计疫情管控这样的复杂系统，肯定不准确，但是，对于判断大方向来说，足够了。

再比如，疫情反复下，各国政府需要掌握本国的就业率变化情况。但是，用传统的指标，比如城镇新增就业人数、城镇调查失业率等，一是统计比较慢，二是受统计随机波动的影响，很难直接看出就业率的变化方向。

杨畅老师认为，可以用一个简单的指标来估算就业情况，就是网民人均每周上网时长。在短期内，网民的上网习惯不会发生明显变化，那么，人均每周上网时长越长，说明工作越不饱和，就业情况越糟糕。

比如，疫情前的2019年6月，中国网民人均每周上网时长为27.9小时，到2020年3月，迅速升高到30.8小时；不过，随着复工复产，到2020年6月，人均每周上网时长又回落到28小时；到2020年12月，进一步回落到26.2小时。人均每周上网时长的持续回落，与国内就业状况的逐步恢复是吻合的。除了人均每周上网时长，还有一个数据，就是移动APP的日均启动次数，也能反映同样的就业状况趋势。

你看，这种推算方法，就是巴菲特说的，“近似的正确，好过精确的错误”。

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来说说咱们得到的事儿。

这两天，大家都在讨论“无痛开工”的心得，零售专家黄碧云老师，也在知识城邦里分享了管理者如何在年后通过召开会议，来提振团队士气。虽然讲的是零售业，但这些技巧，其他行业的管理者也可以借鉴。我们来听听。

第一，值班者，站C位。

零售是一个全年无休的行业，春节期间也得有人值班。领导在开新年的第一次会议时，要把C位给到春节值班的人，让他来做交棒动作。这样一来，工作交接更有仪式感；更重要的是，门店接下来要面对正月期间的琐碎小事，接棒的人，因为接受了具体任务，也能迅速从休假状态中回来。

第二，要报喜，要具体。

开工第一天一定要报喜，报喜的内容要具体。春节的营销期，是以周为单位来分解业绩任务的。报喜的时候，除了要报最高的周销量，还要报具体单品，这样画面感更强。这个单品，最好是在春节营销期引进的新品里面，最出乎意料的。比如厨房纸巾，用几句话来总结，为什么是它卖得最好。

第三，找亮点，夸小事。

从各个门店和巡店人员拍下来的照片中，找出亮点，夸到细节。比如说：A门店饮料墙打得有气势，顾客还容易拿取；B门店收银台分流做得很好。事情越具体，员工越能感受到被关注。

第四，小任务，一起干。

查查各门店的库存，如果门店有高库存商品，启动对应的清仓计划。这样就能让各门店、各部门联动起来，分店之间根据销售进行调拨，采购部门再判断是否降价。开工第一天，只要让内部产生联动沟通，共同完成小任务，团队士气也就快速提升了。

好，以上就是黄碧云老师分享的零售业“无痛开工”大法，希望对你有启发。

今天就聊到这儿，《得到头条》，明天见。

### 💡 精华要点
- 1.足球“规模诅咒”
- 一个可能的推测是，当总人口规模超过了5000万~1亿这个最佳区间以后，人口规模越大，选择成为足球职业运动员的青少年就会越少。
- 2.推算方法
- 用当地的电影票房推算各国的疫情管控力度，用网民人均每周上网时长估算就业情况。这种推算方法，就是巴菲特说的，“近似的正确，好过精确的错误”。
