2003年，时任ESPN资深球评的约翰·霍林格（John Hollinger）在《职业篮球预测》著作中，首次系统提出球员效率值（Player Efficiency Rating）概念。这一指标的诞生恰逢NBA数据革命前夕——传统五项基础数据已无法解释本·华莱士等防守型球员的价值，更难以评估角色球员的真实贡献。霍林格通过整合联盟29支球队的攻防数据，创建出首个可横向对比球员综合影响力的数学模型。 PER采用多元线性回归模型，将球员每分钟的得分、助攻、抢断等正向数据，与失误、犯规等负向表现纳入统一计算体系。其创新之处在于引入联盟平均表现作为基准线（PER值15即为联盟平均水平），并依据比赛节奏进行标准化校准。2007年NBA官方引入真实正负值（RPM）前，包括太阳队管理层在内的多个球队曾将PER作为引援决策的关键指标，2011年德里克·罗斯成为最年轻MVP时，其27.1的PER值就是重要背书。 随着小球时代到来，PER的算法缺陷逐渐暴露。该指标赋予中距离跳投与三分球相同的权重，导致德玛尔·德罗赞等中投高手效率值虚高，而追梦格林这类策应型防守者常年PER值低于联盟平均。更关键的矛盾在于：当约基奇在2021年创下32.85历史最高PER值时，掘金队胜率反而较其新秀赛季下降9.2%。这些反常识现象迫使《The Athletic》等媒体开发出包含防守覆盖率的BPM（Box Plus – Minus）等替代模型。
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