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前言
棒球之所以吸引人的原因，除了場上的選手，不斷追求更加完美的表現以外，棒球數據也會跟著不斷地進化。我們從早期追求打擊率為主的時代，一直到後來延伸的OPS、wOBA，更甚至現在，我們透過儀器的輔助，進一步把打擊這件事研究得更透徹。棒球之所以吸引人的原因，除了場上的選手，不斷追求更加完美的表現以外，棒球數據也會跟著不斷地進化。
我們從早期追求打擊率為主的時代，一直到後來延伸的OPS、wOBA，更甚至現在，我們透過儀器的輔助，進一步把打擊這件事研究得更透徹。在某些情況下，我們甚至在測量到擊球仰角和初速時，就能夠預測到這球可能的落點，也能透過大數據，進一步分析這球形成安打的機率。而今天的文章重點，我們要放在「投手」身上，對你而言，要怎麼定義「好投手」呢？
目前大部分的分析方式，都是以防禦率作為評斷的標準。以中職的環境為例，能夠把防禦率壓在2以下的，大多是隊上的王牌先發，或是牛棚中的勝利組投手，2~3.5大多是聯盟平均左右的水準，而防禦率在3.5以上的投手，成績相較之下並不亮眼。乍看之下，以每九局投手會失掉的自責分，作為評論投手的標準，似乎是一個再公平不過的數據，但實際上，這個數據的「雜音」卻相當多，在接下來的幾個章節，我們會更進一步的嘗試討論，ERA的不足之處，並且嘗試找出，能夠讓我們更全面審視投手的數據。
投手真的能控制球被打出去後的結果嗎？
在開始之前，我們再次回到剛剛的問題，究竟什麼叫做好投手？大多數人第一時間想到的，應該會是讓打者不容易打出安打的投手。
我們在聊投手的特色時，特別是新洋將的介紹，常常會將投手分成「球威型」和「控球型」：一般來說，球威型的投手在我們想像中，會是K%偏高，以極佳球速條件，或是犀利變化球吸引揮空為主的類型，典型的投手有像是，這兩年幾乎宰制全中職的羅戈，或是今年的年度MVP威能帝；而控球型則會是以球種搭配，吸引打者出棒，製造軟弱擊球為特色，像是黃子鵬這種出手角度比較特殊的投手，或像是陳仕朋、江承諺等典型的「軟左」投手，球速不算太出色，但能夠以慣用手優勢，加上控球能力製造出局的類型。這兩種型態的投手，要能夠展現出好成績，勢必得盡量壓低，安打出現的可能性，也確實以投手的角度而言，能夠透過球種的搭配，嘗試製造飛球或是滾地球。但關鍵就在於，能不能形成安打這件事，和投手的關聯性，好像沒有想像中來得高，甚至可以說，在球棒擊中球的那一刻，那顆球能否形成安打，早就脫離投手能掌握的範疇了。
在2001年，Voros McCracken發表的專欄中，顛覆了當時所有人，對於投球的想像，他首先提出的問題是，當投手投出球後，他背後的那群人，對於該球結果的影響力究竟有多大？於是他先將投手數據拆分成，受到守備影響的部分，以及不受到守備影響的部分，不受到守備影響的部分包括了三振、四壞、全壘打、觸身球、故意保送等，而其餘數據如勝場、敗場、投球局數等，歸類在受到守備影響的部分。接著他嘗試將上述這些數據，根據聯盟平均，計算出新的數據結果，簡單來說，就是將所有投手身後的防守員，替換成聯盟平均的程度，結果發現三振、保送、全壘打等數據，並沒有太大的變化，但安打和能吃的局數，則有著顯著的差別。同時他也發現，不論投手的強弱差距，大多數的投手，被擊球後形成安打的比例，基本上差不多，就算是賽揚等級的投手，以生涯數據來看，避免安打的能力也沒有特別突出。
讓我們回到中職的環境，可以發現類似的現象其實也存在，統計聯盟目前生涯，累積500局以上的選手，生涯ERA和BABIP的分佈圖，可以發現雖然ERA的差距很大，但BABIP大多在0.3上下。細看也可以發現，雖然隨著ERA遞增，BABIP也會跟著微幅上升，但很難直接判斷，是因為投手壓低了BABIP，因而造成防禦率下降的情況
舉個例子，近幾年穩定先發，且成績大致上還算穩定的德寶拉，在這幾年的ERA，都還能維持在聯盟平均以上，但BABIP的變化卻是相對劇烈的。
2021年更換用球後，全聯盟的投手表現有明顯的進步，原先在彈球時代，就很有宰制力的德寶拉，防禦率也進一步壓低，但他的BABIP卻沒有跟著降低，依然維持0.306的數字，PR值也從聯盟前段班，掉到聯盟平均左右的水準。這也代表著，雖然在數字上沒有明顯的變化，但他的BABIP實際上是「退步」了。再往後一年，2022年的BABIP甚至降到聯盟平均以下，但防禦率仍然是聯盟前段班的水準。
在Voros McCracken發表的文章後段的結論也提到，BABIP對投手來說隨機性是偏高的，從德寶拉的例子，我們也可以發現，即使是在2020~2022表現相對穩定的期間，BABIP的數據還是會有很大的浮動。更甚至當我們，把範圍拉到全中職選手，生涯累積的數據，BABIP接近隨機分佈，也就是說，投手的防禦率好壞，雖然會被BABIP影響，但投手能否「主動」降低BABIP，進而提升防禦率的表現？就種種數據顯示的結果，可行性似乎不大。
剝離運氣的「純淨」實力
然而把目光轉回到防禦率時，用失自責分的多寡，來衡量投手的表現看似公平，但問題就在「自責分」三個字上。在認定自責分時，只要跑壘員的推進過程沒有出現失誤，就會認定該名跑壘員為投手的「責任」，然而就是「失誤」這兩個字，影響了ERA的可信度。因為失誤在很多時候，屬於記錄員主觀認定的部分，更甚至有許多「隱形失誤」是不會進到紀錄中的，最簡單的例子，就像是外野手判斷失誤，沒能夠接到球，導致擊跑員或是跑壘員，能夠往前多推進一個壘包。
在中職2025年的棒球規則，9.12中也明確提到，思考上之錯誤或判斷上的錯誤，不應記錄為失誤。除此之外在該篇章中，也大量提到許多case的認定，是基於記錄員對於「普通防守動作」的標準，也因此自責分在某層面上，並不是完全交由投手掌握的數據，而是很有可能會被防守者、甚至是記錄員影響最終顯示的成績。再加上前面提到的，除了投手自身能夠控制的三振、保送、全壘打等數據，其他數據受到野手守備影響的程度相當高，一顆球在被擊出之後，能不能成為安打，可能不是投手能夠控制的部分。投手能夠掌握的，只有讓投出去的球不要被揮中，也因此防禦率，比起用來衡量投手的壓制力，不如説是在衡量投手，和他身後的壘手共同的防守能力更為貼切一些。然而各隊的防守能力不一，或者精確的説，每支隊伍的守備優勢不盡相同，某些球員做起來輕而易舉的守備動作，對其他隊同守位的選手而言，卻有可能如同美技一般。也因此為了抹除掉，守備對於衡量投手能力產生的雜訊，投手獨立防禦率，又稱FIP的數據，就出現在大家的視野中，從原先防禦率「被得分」的視角，轉向關注每個打席，可能產生的結果為主。
概念很簡單，前面有說到投手對於降低安打這件事控制力較低，於是這個數據只單純提出三振、保送、全壘打三項投手能控制的打擊結果，並且分別加上權重，最後再加上一個常數，讓這個數據看起來，更接近傳統認知上防禦率該有的數字。這個數據不僅只涵蓋投手能夠掌握的內容，也讓所有投手的「隊友」站在同一起跑線，讓大家能在相同的條件下進行比較，也更能呈現投手真實的壓制力。
這個數據的另一項價值是，在長期累積的數據下，能夠預測防禦率的走勢，以中職史上累積吃下最多局數的投手，潘威倫為例，在生涯前期雖然防禦率都很漂亮，但也明顯比FIP低上一截，後續幾年累積的防禦率，也確實越來越接近FIP顯示出的數值。而且在這個例子中，當我們要用防禦率，作為評斷投手的標準時，潘威倫前期和後期的表現，有明顯的差距。撇除掉投手自身隨年齡的影響，在潘威倫生涯中期還遇到彈球年代，也因此讓他的累積防禦率，有明顯的漲幅，但FIP並沒有隨著防禦率上升太多，也因此如果要從長遠來衡量一個選手的實力，或許FIP會是比起防禦率更為穩定的選項。
當 ERA 遇上 FIP
前面提到的FIP和防禦率，在長期累積之下會逐漸趨近，而FIP相對來講是更為穩定的數值，也因此短期內FIP和ERA之間的關係，可以視為未來成績的變化趨勢。以2025年的狀況來看，可以主要分成ERA和FIP接近的選手，以及ERA和FIP有明顯差距的選手。
| 球員姓名 | ERA | FIP |
| 徐若熙 | 2.05 | 2.18 |
| 胡智爲 | 4.09 | 4.04 |
| 張奕 | 5.34 | 2.53 |
ERA和FIP接近，也代表這個成績的可信度相對較高，像是去年徐若熙的防禦率僅2.053，但他的FIP也只有2.175，也一再證實他的成績，受到運氣因素影響的程度較小，是真正具有宰制力的等級。除了防禦率和FIP都低的類型，也有兩項數據都偏高的選手，像是胡智爲的兩項數據都相對偏高，也因此他的成績，同樣受運氣因素影響較低，去年的表現是真的不理想。而ERA和FIP有差距的類型中，也有分成ERA比FIP還高的類型，和FIP比ERA還高的類型，去年ERA比FIP高的選手中，最典型的例子是張奕，ERA雖然高達5.339，但FIP僅2.81，但去年賽季前段，張奕在先發端防禦率不佳，也因此後面轉而以牛棚的角色為主。
在先發時他的防禦率和FIP的確有很大的差距，但在牛棚時他的FIP和ERA就相對接近很多，或許在先發端時，他的投球內容不見得多差，但可能相對運氣不佳一些，BABIP也高達0.404。
可能會有人覺得，他的被擊球大多比較強勁，因而產出較多的安打，但實際上，他在先發時的被強擊球比例僅11.3%，跟同隊的布坎南、黃保羅差不多，也都是隊上前段班的水準，而布坎南和黃保羅的BABIP，都在3成左右，和張奕的數據有極大的差距。在轉移到牛棚的角色之後，雖然BABIP還是很高，但ERA和FIP的差距有明顯縮小許多，或許也更接近，他在國際賽上給人的印象，也更接近他真實的壓制力。
而FIP比ERA還高，可能也意味著，這名選手的好成績有一部分，可能得歸咎於運氣的幫忙。在去年的數據中，林子昱、鄭浩均和布坎南等人的FIP，都比ERA高上一截，其中又以鄭浩均的狀況最明顯。
他的BABIP僅有0.207，和其他選手的差距非常大，當然這個結果，不代表鄭浩均是一個實力差的選手，他3.12的FIP也已經是PR77的等級，只是時間再拉長一些，他可能沒辦法繼續維持ERA1.49的高標，但依舊會是聯盟中，前幾名的王牌先發。
但FIP的數據，對於某些滾地球型投手相對不利，畢竟公式中更加利好的是，高三振類型的選手，就好比前面提到的張奕，他高三振和低保送的特色，在這個數據中就具有相當大的優勢。
而像是伍鐸這類型的投手，不僅被擊中球的比例很高，形成滾地球的比例，也是聯盟前段班的水準，相對於其他投手，伍鐸更多是利用製造滾地出局為主，也因此在FIP的表現上，沒有防禦率來的亮眼。但即使是這種類型的投手，在防止擊球形成安打的能力，也沒有特別突出，BABIP也跟聯盟平均差不多，這或許也在某方面再次證實，投手能夠做到的，頂多是讓打者擊出「相對容易防守」的球，最終是否會形成安打，並不是投手能夠掌握的部分。
結語
不過話說回來，防禦率也不是一個完全沒用的數據，畢竟ERA直觀的表達，投手避免讓球隊失分的能力，而且長時間累積下來，ERA也會漸趨穩定。但是短期裡，ERA可能受到的干擾因素太多了，BABIP、自責分的認定、失誤的判斷等都會直接影響，ERA呈現出來的結果。ERA當然可以作為評斷選手，單一賽季表現好壞的標準，但要更進一步描述選手的實力時，只靠ERA可能會有數據失真的問題。
FIP相較之下，因為剔除了許多，投手控制不了的參數，相較之下，整體數據的穩定性更高，用於衡量選手的實力時，或是預測未來的成績，都是相較之下更實用的數據。但這樣的數據也會有他的盲點存在，這就必須往回提到BABIP的部分，即使我們前面得到的結論是，BABIP是投手相對無法控制的數據，但也很難斷言，投手沒有辦法防止安打產生，至少在FIP的數據中，滾地球型投手的優勢，是沒辦法在數據中量化出來的。
而且FIP的整體數據，相對於防禦率範圍更加「扁平」，2025年投球局數超過50局的投手中，防禦率的範圍約在1.2到7之間，但FIP的範圍縮小到1.5到4.7左右，這個現象有幾種解釋方式：對FIP有利的說法，可以是在剔除掉BABIP的影響後，使得聯盟中的投手實力相對接近；但也或許是這個數據，考慮到的變數不夠多，導致部分選手的成績，被高估或是被低估了，投手之間的實力差距，可能也會因此受到壓縮，而未能呈現出真實的數據。
野革官網發布過2023年的投手WAR，而我們將原先數據中，採用的FIP更換為tRA，這個數據簡單來說，就是考量到不同情境下，被得分的期望值以及製造出局的比例，綜合計算出一個最終的投手數據，跟FIP的出發點類似，都是以打席結果作為計算的依據，但比起FIP納入了更多的參數，也因此在數據上，對於投手的能力展現是更為全面的。運氣當然也是實力的一部分，但在棒球的賽場上，投手真實的壓制力，才是讓他們能夠在這條路上，走得夠長遠的關鍵。
今天透過這個文章，我們想傳達的，並非完全捨棄ERA的使用，而是在衡量投手時，能夠透過新的視角，最終給出一個更加全面的評價。ERA透過最直觀的方式，描述投手在一個賽季中的貢獻，FIP則能夠預測選手的成績走勢，兩者相輔相成之下，搭配像是BABIP、tRA，或是我們之前曾經介紹過的，球種加權總分等數據，才能一步一步撥開投手實力的面紗。相對於打者的數據，投手能夠繳出的貢獻，有時更不直觀，甚至有部分數據主觀認定的程度更高，過去我們僅能以投手的成績，反推他的實力，但隨著賽季累積，我們有更多的數據和模型，能夠去推導投手真實的實力。
投手的價值，不應該只被鎖在冷冰冰的計分板上，而是應該放在進階數據的顯微鏡下，進一步發掘出，那些藏在機率與球路軌跡中，最純粹的壓制本質。