基于属性组合特征的网络游戏装备定价模型构建——以盛大游戏“冒险岛”为例

高锡荣，杨　建

(重庆邮电大学 经济管理学院，重庆 400065)



基于属性组合特征的网络游戏装备定价模型构建
——以盛大游戏“冒险岛”为例

高锡荣，杨建

(重庆邮电大学 经济管理学院，重庆 400065)

针对网络游戏装备定价问题，以盛大网游“冒险岛”为例，采用主成分分析法和回归分析法，对游戏装备价格与其属性特征之间的关系展开研究，提出了基于属性组合特征的网络游戏装备定价模型。研究结果表明，网络游戏装备价格可以由装备属性特性来确定，装备的属性组合特征对其价格有正向影响，且该定价模型可以较好评估游戏装备价值。该模型的应用将有助于提高我国游戏市场效率，增加市场交易额，推动我国游戏产业的进一步发展。

网络游戏；装备属性；定价模型

据中国音数协游戏工委(GPC)发布的《2014年中国游戏产业报告》[1]，截至2014年底，中国游戏市场用户数量达到5.17亿人，较2013年增长了4.6%；游戏市场实际销售收入为1 144.8亿元人民币，较2013年增长了37.7%，网络游戏产业已逐渐成为我国文化产业的重要支柱。随着网络游戏产业的蓬勃发展，我国网络游戏装备交易市场已经形成了一个较为完整的产业链，并逐渐催生出了网络游戏装备交易平台，其中较为知名的有5173、UU898、藏宝阁、淘宝游戏等。然而，如何给网络游戏装备定价一直是这些平台面临的难题，其原因一是由于游戏装备的复杂特性，使其不适用于传统资产定价理论；二是影响游戏装备价格的因素纷繁复杂，装备自身属性、稀缺性、市场供求关系、玩家消费者偏好、装备的新老更替周期等均会对其产生影响，增加了定价的难度；三是网络游戏市场信息不对称，绝大多数玩家很难寻找到成功交易的游戏资产案例进行参考比价。因此，有必要寻找一种可行的网络游戏装备定价方法，为网络游戏装备的市场化交易提供支撑。

一、相关文献回顾

(一)游戏装备的内涵及其特征的研究概述

游戏装备是个人互联网资产的重要组成部分，网络游戏虚拟装备从属于虚拟物品。对虚拟物品的定义，李琳将其解释为：虚拟物品是指在网络游戏服务商预设的网络游戏环境下，存在于虚拟的网络游戏世界中可能受到法律保护的客体，具体包括虚拟货币、虚拟装备、虚拟动植物及虚拟角色等[2]。杨本芳和胡强将其定义为：“依托网络技术，能够提供给市场并满足人们某种需要和欲望，无实物性质，通过数字或符号存储，并通过网络进行交换的物品。”[3]笔者在综合前人研究的基础上，对虚拟物品的定义进行了总结，认为虚拟物品是指在虚拟网络运营商控制下产生、由玩家通过虚拟世界中的劳动获取并能满足其需求和欲望的、可进行自由交易的无形财产。

现有文献表明[4-5]，虚拟物品具有依托性、稀缺性、价值性和交易性。虚拟物品看得见、摸不着，网络游戏虚拟物在物理概念上是存在于网络游戏服务器上的、通过游戏编程程序呈现的电子数据，因此它具有依托性。与实际物品相同，虚拟物品也具有稀缺性。大多数游戏对于虚拟物品的设计均呈现金字塔状分布——等级越高，属性能力越强，数量越少；而游戏玩家的数量和欲望也与日俱增。在这种情况下，越稀有的虚拟物价值就越高，这便是所谓的稀缺性法则。对于虚拟物品价值的判断，公认的观点认为：虚拟物品的价值源于玩家的劳动，玩家智力性的劳动投入所创造出的网络虚拟物品具有价值和使用价值。Molly Stephens[6]认为，游戏开发商只是创造了这些复杂角色的骨架，他们并没有开发玩家独特的个性,因为玩家排他地控制角色的某些特征，所以虚拟物品在某种意义上可被视为知识产权。不同玩家投入不同，使得虚拟物品分配不平衡，加之虚拟物品稀缺性的影响，部分玩家渴望通过转让、拍卖等形式重新分配虚拟物品，虚拟物品交易市场由此产生。

(二) 资产价值评估方法的研究概述

资产价值评估是当前金融领域研究的热门课题之一。目前国内外公认的资产价值评估方法有三种，分别是市场法、成本法和收益法。市场法是指根据替代原则，搜集市场上已有的同类或类似资产的近期交易价格数据，将被评估资产与可比资产进行比较，然后根据它们之间的异同，对已有的价格数据进行相应调整的技术方法。利用市场法进行评估的结果能较好反映市场价格，但往往较难找到众多相似的可比资产来比较[7]。成本法是以生产费用价值为理论基础，从现实条件下被评估资产的重置成本中扣减各项价值损耗，确定资产价值的方法。该评估方法的分析思路可以用公式概括为：评估对象的价值=资产的重置成本-资产实体性贬值-资产功能性贬值-资产经济性贬值。成本法的缺点在于，忽视了资产价值取决于消费者效用，而不是所花费的成本，并且对于资产损耗的估计难度很大[8]。收益法立足于现值法则，其含义是，任何资产的价值都是它未来现金流的现值[7]。收益法的原理简单明了，但对确定适当的收益率、收益年限和预测资产未来净收益都比较困难，此外，收益法不适用于不能产生现金流的资产。

目前，关于网络游戏装备价值评估的研究还很少，主要集中于游戏装备价值的定性评估。代表性成果有王宇露[9]提出的成本导向估价法和市场比较估价法，以及王洪伟等[10]提出的差别定价法、竞争导向定价法和成本—市场比较综合定价法。这些研究虽然为游戏装备定价和估价提供了参考，但相关方法存在不够客观和市场信息不对称等问题，在实践中未能得到应用。为了弥补上述研究的不足，笔者拟建立定价模型来定量评估网络游戏装备的价值，以解决现实生活中装备交易定价难的问题。

二、研究设计

(一)样本选择

以角色扮演类网游“冒险岛”为例，选取游戏中名为“乌特格鲁德双头杖”的法师武器作为研究对象，利用运营商提供的装备搜索器，分2个时点搜集此种装备共计30个研究样本。样本数据均来自由装备搜索器得到的第一手资料。

(二)变量定义

1.装备交易价格。该变量为因变量，指装备交换时成交的价格。由于同种装备在属性上有差异，加之不同玩家对装备价值的主观判断不同，因此装备的价格也各不相同。

2.装备智力属性。该属性为法师必备，智力值增高，既可提升魔法技能伤害度，又可提高自身魔法防御力及技能熟练度和准确性。一般而言，智力与魔法力、魔法防御力和技能熟练度正相关。

3.装备运气属性。该属性会增加角色的回避率(即游戏角色可回避掉怪物攻击，免受任何伤害)和技能的命中率(由于怪物也存在一定的回避率，因此命中率提升有助于提升伤害度)。

4.装备攻击力属性。攻击力强可增加对敌人杀伤力的伤害值，攻击力是直接影响物理技能伤害的属性，同时也是间接影响魔法技能伤害的属性(在冒险岛中，攻击力数值的20%会相应转化成魔法攻击力)。

5.装备魔法攻击力属性。魔法攻击力是直接影响魔法技能伤害的属性，是法师武器中最具使用价值的属性。上述变量汇总如表1所示。

表1　变量描述性说明一览表

(三) 数据处理

1.价格对数化

鉴于价格变量取值较大且是以游戏虚拟货币为单位，在定价模型中将以对数形式呈现。

2.属性标准化

表1中各属性变量的量纲不同，为消除量纲对各属性变量的影响，拟对属性变量数据进行标准化处理。经过标准化变换处理后，各属性变量的平均值皆为0，方差皆为1，且不再具有量纲。

3.主成分提取

鉴于属性变量之间的高度相关性(见表2)，为消除各属性变量之间的信息交叉，避免回归分析中多重共线性问题，拟对属性变量进行主成分提取。

表2　相关系数矩阵

注：***表示显著性水平为1%。

经KMO(kaiser meyer olkin)检验，四大属性变量适用于主成分分析。主成分提取结果详见表3所示。

表3　四大属性变量的主成分提取结果

F1=0.515INT+0.447LUK+

0.518ATK+0.516MATK

(1)

(四)价格属性回归模型构建

模型(A)：原始变量模型为

PRICE=α0+α1×INT+α2×LUK+

α3×ATK+α4×MATK+ε

模型(B)：主成分模型为

PRICE=β0+β1F1+ε

模型(A)中：α0为截距项；α1,α2,α3,α4分别为属性变量智力、运气、攻击力、魔法攻击力的回归系数；模型(B)中：β0为截距项；β1为属性组合变量的回归系数；ε为随机误差项。

三、实证分析

(一)描述性统计

各变量在数据变换之前的描述性统计分析结果如表4所示。从均值来看，可以得出各属性变量的平均值由大到小的顺序，依次为魔法攻击力、攻击力、智力、运气；从变异系数来看，攻击力与魔法攻击力变量稳定性较高，且其均值相对较大，可以大幅提高游戏角色的伤害输出，将其作为评估装备价值的核心属性较为合适；相比之下，智力与运气的变异系数较高，数值波动较大，且均值较小，适合作为次要属性在评估价值时予以考虑。变异系数最大的变量是因变量PRICE，达到了0.642 2，说明样本装备间价值存在较大差异。此外，PRICE的均值及标准差都十分大，这是因为在统计装备价格时，采用了游戏运营商的虚拟货币作为计量单位。

(二)回归分析结果

价格属性模型的回归分析结果如表5所示。

表4　数据变换前各变量的描述性统计分析

表5　价格属性模型的回归分析结果

注：*、**、***分别表示显著性水平为10%、5%、1%。

1.模型(A)的回归分析结果

模型(A)的回归分析表明，所有属性变量的回归系数均为正数，这说明了属性变量与装备价值确实存在正相关关系；各属性变量与装备价格PRICE的拟合优度较好，调整后的R2=0.858，F检验显著性水平为1%；智力和运气两个变量在OLS(optical label switch)回归中估计系数为正，但不显著，其原因可能是由于各属性变量间高度共线性造成的。进一步检验多重共线性的存在，模型(A)的最小特征值为0.001，最大特征值为3.417。因此，可得

k=3.417/0.001=3 417>1 000

(2)

(3)

根据特征值和病态指数(CI)可以判断，模型(A)存在严重的多重共线性问题。对于模型(A)的经济含义可解释为：在其他影响因素不变的情况下，智力值每提升一个单位标准差，乌特格鲁德双头杖的价格将增加3.37%；运气值每提升一个单位标准差，该装备价格将增加8.09%；攻击力每提升一个单位标准差，该装备价格将增加7.59%；魔法力每提升一个单位标准差，该装备价格将增加4.61%。此外，将各属性变量的估计系数与其均值相乘，可以得到各属性变量的价值贡献系数。根据价值贡献系数的大小，可以确定各属性变量的重要程度，依次为：魔法攻击力>攻击力>智力>运气。因此，在估算网络游戏装备价格时，还可以根据各属性变量的重要程度进行逐步回归分析，直到新的属性变量引入使得效应不显著为止。

2.模型(B)的回归分析结果

模型(B)的回归分析表明，装备属性组合特征变量F1与PRICE的拟合优度较好，调整后的R2为0.824，属性组合特征变量F1通过t检验，回归方程F检验显著性水平为1%。这进一步肯定了装备属性的组合特征对其价格的促进作用。

四、结　论

本文就网络游戏装备定价问题展开研究，构建了两种定价模型，运用线性回归的思想分析游戏装备的属性特征对游戏装备价格的影响，得到如下结论：一是网络游戏装备价格可以由装备属性特性来确定。随着装备附加的各类属性值的提高，其价格也会相应提高；反之，若属性变量值下降，则其价格也会相应降低。二是属性变量的价值贡献系数越大，说明该属性的变动对游戏装备价格带来的影响也越大。三是在考量属性变量的价格时，可以根据其变异系数来判断该变量的稳定性。变异系数越大，该变量越不稳定，对装备价格的估算会带来较大的误差。在实际估算过程中，若该变量的估计系数十分微小，则可以考虑删除。四是游戏装备的属性组合特征对其价格有正向影响，且回归结果表明装备的属性特征可以较好解释游戏装备价格的变异，故可以利用装备的属性特性对游戏装备进行定价。

网络游戏装备定价模型明确了装备属性对其价格贡献的大小，对我国游戏装备市场价格机制的建立具有较大的参考价值。首先，游戏运营商可以对服务器内所有已成交装备数据进行回归分析，计算得出单位属性变量对其价格的贡献系数，并将其作为游戏世界的“价格指数”或“物价指数”定期公布；其次，玩家可将运营商公布的价格指数代入定价模型，估计自己有意愿购买的游戏装备的价格；最后，双方可经过协商来确定交易价格，并通过游戏运营商提供的平台进行交易。

游戏装备价格除受属性特征的影响之外，还受装备稀缺性、供求关系、消费者偏好、游戏货币通货膨胀、游戏装备的新老更替周期等诸多因素影响，如何控制这些因素将是下一步研究的重点所在。

[1]中国音数版协游戏工委,中新游戏研究(伽马数据)国际数据公司.2014年中国游戏产业报告(摘要版)[EB/OL].(2015- 01- 05)[2015- 05-26].http://www.doc88.com/p-1406086012855.html.

[2]李琳.虚拟市场的真实利益[J].现代营销(学苑版),2005(12):42-44.

[3]杨本芳,胡强.网络虚拟物品价值分析[J].商场现代化,2007(9):142.

[4]寿步,陈跃华.网络游戏法律政策研究[M].上海:上海交通大学出版社,2005:33-67.

[5]陈旭琴.论网络虚拟财产的法律属性[J].浙江学刊,2004(5):144-148.

[6]MOLLY S. Sales of in-game Assets: An Illustration of the Continuing Failure of Intellestual Property Law to Protect Digital-content Creators[J]. Texas Law Review,2002(6):1513-1535.

[7]阿斯沃斯·达摩达兰.投资估价：上册[M].3版.林廉，安卫，译.北京：清华大学出版社,2014:10-21.

[8]朱萍.资产评估学[M].2版.上海:复旦大学出版社,2011:32-41.

[9]王宇露.网络游戏中虚拟装备的定价方法及价格稳定探讨[J].市场营销导刊,2007(5):48-51.

[10] 王洪伟,刘仲英,张元元.网络游戏中虚拟装备的定价研究[J].上海管理科学,2007(1):59-62.

(编辑:段明琰)

Online Game Arming Pricing Model Based on Attributes Conbined Features: Case Study of Shengda Game “Maple Story”

GAO Xirong,YANG Jian

(SchoolofEconomicsandManagement,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing400065,China)

Since the game industry develops fast in China so far, the problem of pricing online game arming has never been solved. Based on the arming data from online game ‘Maple Story’, this paper uses methods of principal component analysis and regression analysis to empirically test the relationship between arming price and attributes’ combined features; meanwhile, putting forward the online game arming pricing model based on attributes’ combined features. The results show that online game arming could be priced by attributes’ conbined features, and it has a positive and significant effect on arming price. The application of the model will contribute to improving China’s game market efficiency and increase market turnover, which will promote further the development of China’s game industry.

online game; arming attributes; pricing model

10.3969/j.issn.1673- 8268.2016.05.019

2015-11-16

高锡荣(1963-),男,湖北天门人,教授,博士,重庆市信息产业发展研究中心常务副主任,重庆邮电大学网络社会发展问题研究中心网络经济研究所所长,主要从事网络经济与信息经济研究。

F49

A

1673- 8268(2016)05- 0109- 05