电影版权定价的实证分析

[摘要]随着我国文化产业的繁荣发展，文化产业投融资需求日益增长，文化产品交易日渐频繁，但文化产品价值评估体系仍不完善。以电影版权为研究对象，构建电影票房评估模型，通过因子分析法，对电影票房做出实证分析，研究结果表明电影质量、影片规模和影片档期与电影票房收入均存在显著的正相关关系，可以为电影版权评估提供参考依据。

[关键词]电影版权；因子分析

[中图分类号]D9234

[文献标识码]A

[文章编号]2095-3283（2017）05-0089-04

[作者简介]张德伟（1990-），男，汉族，山东烟台人，硕士研究生，研究方向：价值评估。

一般我们在对无形资产进行价值评估时，需要根据评估对象、评估目的、价值类型、资料收集情况等相关条件，恰当地选择一种或者多种评估方法。本文选择电影版权为评估对象，实证分析评估的目的是为电影版权进行市场发行放映提供价值参考依据。

一、相关研究假设

能够影响电影版权价值的因素有很多，我们基于经济理性人的角度，合理地假设电影版权价值与电影的总体质量，包括音乐、拍摄质量及剧本优劣等因素呈严格正相关关系；同时，我们还假设电影版权价值与其宣传营销策略和手段呈严格正相关关系。

二、变量选取

本文旨在评估电影版权的价值，所以选取电影票房收入作为被解释变量。由于一些对电影票房产生影响的内外部因素没有办法进行具体量化，因此本文在构建模型时只选取一些可获取数据的因素进行分析。

（一）导演

对于一部电影来说，尤其是中国内地市场的电影，导演对于票房的号召力起着举足轻重的作用。电影在很大程度上是一次性消费品，消费者在决策时往往只能依靠经验进行判断，而导演作为一部电影的核心人物，往往在一定程度上代表了影片的质量，从而降低了消费者在选择时的不确定性。比如冯小刚导演近些年的电影一直表现不俗，《唐山大地震》票房66亿，2016年的《我不是潘金莲》票房48亿，而周星驰导演的《美人鱼》更是凭借其对喜剧片的强大号召力，一举刷新了中国票房纪录。著名导演过往作品的票房表现，在很大程度上能够保证新片的票房。在模型中，作为第一个解释变量，按照十分制的原则，观众对导演给予评分，分值越高，说明导演的作品越好。

（二）主演

电影产业中，演员的影响力和号召力也是数一数二的。虽然对于消费者而言，每一部影片都是新的，但是演员却未必。消费者对于演员的偏爱是可以从其过往的作品中进行累积的，尤其是现如今各式各样的追星族和粉丝出现，由于信任演员而信任影片质量的情况也比较普遍。无论是演技派的演员，还是偶像派的演员，往往都能为电影带来一定数量的消费者。比如2015年票房大获成功的《港囧》也正是因为徐峥在之前两部系列片中的亮眼表现，圈粉无数。在模型中，主演作为第二个解释变量也是观众按照十分制的原则给予评分，分值越高，说明演员在片中演技越好。

（三）画面质量

影片的拍摄效果和画面质量是衡量电影本身质量的重要指标，自然也对一部电影的版权价值会有较大影响，一般情况下，拍摄质量与摄像组的拍摄水平也有一定关系。预告片是电影拍摄质量的一个直接展示渠道，很多观众会通过预告片来对电影的基本情况有一个初步了解，来决定是否去影院观看。在本模型中，画面质量作为第三个解释变量，也是由观众按照十分原则根据拍摄画面质量的好坏优劣进行打分。

（四）剧本

电影的剧本决定了电影的类型和大致的情节走向。在以往的诸多研究中，研究者都或多或少地论证了电影类型对电影最终票房有着比较大的影响。剧本的好坏在很大程度上决定了电影情节是否吸引人。消费者在进入电影院之前，一般会根据影院给出的剧情大纲和预告片进行判断，并决定是否要观看影片。比较有代表性的是影片《哈利波特》系列，对于K 罗琳的小说好评如潮，有一大批忠实的读者粉丝，这些人群也带动了影片的票房。在本模型中，剧本作为第三个解释变量，也是由观众根据剧本的好坏优劣按照十分原则进行打分。

（五）档期

现如今，电影在很大程度上社交性超越了传播内容的重要性，观影有时侯更像是一种特意准备的社交活动，比如男女之间约会、朋友聚会等。因此，借助看电影活动增进彼此之间的情感，是受众选择观影时需要优先考虑的问题。这就能解释为什么在有些档期，例如情人节、圣诞节的时候，电影院常出现一票难求的情况了，所以电影产业会形成诸如暑期档、国庆档和春节档等高峰期。在模型中，档期作为第四个解释变量，以虚拟变量来描述它，属于国庆档、贺岁档等黄金时期上映用虚拟变量1表示，反之用虚拟变量0表示。

（六）系列续集

一般来说，电影续集往往产生于之前的电影取得一定成功，投资商才会追加投资拍续集，这样就会在无形中给观众传递一条信息，即上一部电影拍得很好，那么这部电影的质量也不会差到哪儿去，值得观众去影院观看，自然对电影的票房产生较大影响，典型的例子是《变形金刚》系列和《速度与激情》系列，2017年即将上映的《变形金刚5》和《速度与激情8》现在已经引起极大范圍的关注，让很多观众期待一睹为快。在模型中，系列续集作为第五个解释变量，仍以虚拟变量来描述它，虚拟变量0表示之前没有系列电影，反之用虚拟变量1表示。

（七）投资额

影片质量是评估电影版权相当重要的一个指标，尽管存在叫座不叫好和叫好不叫座的电影，但在其他条件都相同的情况下，叫好的电影要比不叫好的电影来得更叫座。但是由于对于影片质量评估的直接指标难以确定，所以本文选用投资额这个间接指标。本文认为，虽然现在经常有一些低成本电影成为意外黑马，比如2015年上映的《夏洛特烦恼》，但相较于低投入的电影，大多数情况下投资额较高的电影的质量都会更加有保证。

当然，除去上述七个指标外还有其他的影响因素，但由于能搜集的数据规模和质量有限，因此模型只设定上述七个指标作为解释变量。

三、样本选取和数据来源

本文主要选取国产影片作为研究对象，数据来源为时光网和互联网电影资料库。所选取的影片都是2015年和2016年上映的电影，同时，剔除掉一些数据缺失和不完整的影片，也剔除掉网络上评分人数较少不具代表性的影片，最终选取了82部影片作为本文的样本。

四、电影票房影响因素实证分析

（一）变量的描述性统计

由于可供选择的电影样本不尽相同，很多电影在票房表现上也有天壤之别，比如《美人鱼》票房高达339亿，而陈建斌自导自演的处女作《一个勺子》仅有1900万票房，所以造成样本数据方差较大。而解释变量中，除去投资额为实际数据外，其他的变量都是按照十分制打分而来或是虚拟变量，数据波动较小。因此在进行实证分析之前，先对样本数据进行标准化。

（二）因子分析

因为之前选择的指标之间显然存在一些联系，比如画面质量显然与导演水平有关，因此本文首先用因子分析法对选取的指标进行处理，用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，以较少的几个因子反映原始数据的大部分信息。本文的因子分析法主要通过SPSS软件实现。

1 KMO检验和Bartlett球形检验

进行因子分析之前，我们需要对原始数据进行检验，检验其是否能进行因子分析，按照一般的理论，我们运用KMO检验和Bartlett球形检验对数据进行检验，检验结果如表1所示。表中KMO检验的值为0737，超过了基本临界值07，所以检验结果较为满意，适用于因子分析来对初始指标进行处理；而Bartlett球形检验结果，卡方值为307823，显著性水平为0000，显著小于001，说明数据有较大相关性，适合做因子分析。

2 因子提取

利用SPSS软件对数据进行主成分提取，当设定提取标准为特征根显著大于1的因子时，获取两个因子，但此时提取的两个因子只能解释原有变量64%的信息，因此设定提取标准为固定数量因子，选取3个因子，此时提取的3个因子可以解释模型中原有变量793%的信息。同样，从碎石图中，我们也可以通过因子的拐点清楚看到对因子数目选取的优劣度。

3 因子命名

在因子载荷矩阵里找到每个因子载荷的最大变量，如表3所示。显然，包括导演（0881）、主演（0828）、画面质量（0942）、剧本（0916）在内的四个指标在第一个因子上载荷较大，综合考虑这四个指标，可以把第一個因子命名为影片质量因素因子，系列续集（0703）和投资额（0653）在第二个因子上载荷较大，综合考虑这二个指标，可以把第二个因子命名为影片规模因素因子，而档期（0696）在第三个因子上载荷较大，可以把第三个因子命名为影片档期因素因子。

（三）回归分析

经过上述的因子分析，选取出了3个因子，这3个因子反映了原始指标包含的792%的信息，下面我们来建立电影票房和各因子间的回归方程。我们将3个因子作为解释变量，将电影票房的自然对数作为被解释变量，采用多元线性回归进行分析。

如表6所示，我们得到R2=0424，调整后的R2=0402，拟合优度稍显偏低，但如表7所示，显著性水平0000<005，这说明回归方程显著成立，即被解释变量与解释变量具有显著相关性，模型在统计上有一定意义。

如表8所示，因子F1的t值为3640，显著性水平为0000，且F1的系数为正，这说明影片质量因素因子与电影票房收入成正相关关系；因子F2的t值为5891，显著性水平为0000，且F2的系数为正，这说明影片规模因素因子与电影票房收入成正相关关系；因子F3的t值为3072，显著性水平为0003，且F3的系数为正，这说明影片档期因素因子与电影票房收入也成正相关关系。而且，三个因子之间影片规模因素对电影票房的影响最大，而影片档期因素对电影票房的影响最小。

以上分析说明在对电影版权进行评估时，影片规模是最为重要的影响因素。但是事实上影响电影票房收入的因素众多，而且很多因素不能量化，所以模型2的拟合度不是很高。

五、结论

本文首先综合分析了影响票房收入的关键因素，这些因素被分为三大类：电影质量因素、影片规模因素和影片档期因素，电影质量因素包括电影导演、演员、剧本以及画面质量的评分；影片规模因素包括投资额和续集；影片档期因素包括黄金档期。其次利用这些可量化的变量来构建电影票房评估模型进行研究，研究结果表明电影质量、影片规模和影片档期与电影票房收入均存在显著的正相关关系。因此，在以后的电影版权评估工作中，注册资产评估师应该综合考虑影响电影票房收入因素。

[参考文献]

[1]田粟源. 电影版权评估研究[D].山东财经大学，2014.

[2]张宏，王沁沁. 电影版权经济的问题与机理分析[J]. 当代电影， 2009（8）：20-25.

（责任编辑：郭丽春）