媒介定價(Media Pricing)雖不是傳媒研究領域中的核心議題，但是由于它往往解決的是價格(Price]、亡告費(Advertising Rate)、發(fā)行量(Cimfilation)以及讀者群特征(demographics of readership basel之間錯綜復雜的關系。而備受研究學者的重視。尤其是在西方傳媒發(fā)達國家，研究者們利用實證的研究方法，通過將歷年來的業(yè)界數(shù)據(jù)加以分析，得出了許多描述或解釋上述幾者之間關系的結論。本文就將這些前人的實證研究歸納如下，希望對中國媒介定價問題的研究提供借鑒。

有關訂閱價格與發(fā)行量之間關系的研究

訂閱價格與發(fā)行量之間的關系，集中體現(xiàn)在一個問題上：“訂閱價格的上升是否會導致發(fā)行量的下降?”尤其是對于報紙或雜志而言。在這個問題上。業(yè)界和學者之間往往存在著一個悖論：業(yè)界通常認為如果提高了訂閱價格，那么有很大可能是會導致發(fā)行量的下降，也就是說，許多報紙經營者往往將發(fā)行量的損失歸結為價格增長的問題。因此，媒介經理人在給報紙定價時，往往會考慮上述因素，他們認為如果想保持報紙的發(fā)行量，就不能將訂閱價格訂得過高。

但是，傳媒的研究者們卻通過無數(shù)次的實證研究驗證了一個與上述業(yè)界幾乎完全相悖的結論：訂閱價格與發(fā)行量之間并沒有顯著的統(tǒng)計學關系(他們往往選擇P≤0.05的置信程度)，他們信奉的是價格無彈性的發(fā)行需求曲線理論。因此，報紙在定價時，無需過多考慮發(fā)行量是否會下降。一些有代表性的文獻如下：

Landau和Davenport在1959年的研究中就提出：“報紙的價格，不是由供需之間的關系決定的，也不是由成本而定的，它是純粹的專斷性的。”在1961年，Gallup建議報紙發(fā)行商由當時的5美分提高到15美分，因為在它的一項調查中，得出的結果就是大多數(shù)的受眾對價格不敏感。1976年，Clark通過對202份日報隨機抽樣得出結論，僅僅有39％的報紙在提高訂閱價格的同時伴隨著發(fā)行量的下降。

1977年，Grotta由于要為報紙經營者進行定價而提供更詳細的數(shù)據(jù)支撐，開展了一項調查和研究。他搜集了美國1970年～1975年日報發(fā)行量的變化(cjrculation change)、每份報紙價格(per copy price)和區(qū)域人口(area population)數(shù)據(jù)，并進行了回歸分析。GroRa發(fā)現(xiàn)，發(fā)行量增長是隨著人口區(qū)域的增加而增加的。同時他也發(fā)現(xiàn)，雖然價格上升，發(fā)行量也下降了，但是不在0.05的顯著性水平上。為了進一步挖掘發(fā)行量和價格之間的關系，Grotta進行了多元回歸分析，回歸等式為：Y’=A+X1(人口變化比例)+X2(價格變化比例)。他將X1視為一階自變量。將X2視為二階自變量。當兩個變量都在這個等式中時，R2為0.00685。而且沒有一個變量對發(fā)行量的貢獻在0.05的顯著性水平上。最后，Grotta的結論就是。從1970年到1975年，報紙發(fā)行量的需求是高度沒有彈性的，應該為發(fā)行量的變化尋求除了價格和人口之外的更深層、更復雜的解釋。

1989年，Thompson在挖掘英國和愛爾蘭報紙的發(fā)行量、廣告率與價格之間的關系時，也得出了價格與發(fā)行量之間沒有顯著關系的結論。

1990年，Picard在討論是否應該阻止報紙經營者提高價格時認為，報紙需求是缺乏價格彈性的，而且他說：“即使這個彈性存在，它也很可能是存在于那些只有兩家或更多當?shù)貓蠹埜偁幍氖袌鲋?，但這個市場是很少的?！?991年，Pi-card又開展了一項研究挖掘價格與發(fā)行量之間的關系，他分析了中西部中等規(guī)模的日報，在研究中他將發(fā)行量視為因變量，零售價格和訂閱價格是自變量。結果，他計算出了周末報的訂閱彈性為0.0646，日報的訂閱彈性為0.0567。因此，他得出結論：“任何發(fā)行價格30％的上升將會導致發(fā)行量3％的下降。所以當?shù)氐膲艛嘈詧蠹埐灰窇痔岣邇r格，只要這樣的提價是合理的?！?/p>

然而，正如開篇所說，盡管有著整個學界幾乎視為“真理”似的結論的存在，當1993年Detroit News和Free Press的發(fā)行量下落時，它們仍然將原因歸咎于4月1日價格的提高(由25美分提高到了35美分)。

有關廣告費與發(fā)行量之間關系的研究

按照“傳統(tǒng)”的看法，學者們一般認為發(fā)行量與廣告費之間是線性的關系，而且報紙的發(fā)行量越大。它的廣告費應該越高，因為廣告商們總是試圖通過高的發(fā)行規(guī)模來達到高的廣告到達率。當然，其他因素也會影響到廣告費的定價，但是對于廣告商來說，發(fā)行量是所有因素中最重要的。另外一個與之相關又比較重要的因素就是百萬行費率(MiUine Rate)，它會隨著發(fā)行量的上升而下降。持此觀點的學者包括Ferguson(1983)、Thorn Pfefl(1987)、Lacy Simon(1993)等。這些學者觀點的最好代表用公式表示為Y=mX+b。

但是，按照Ferguson Takane(19891、Kerlinger(1986)、Hall(1988)和Mendenhan Beaver(1994)的研究結論，僅僅以線性模型來解釋兩者的關系。或者來給廣告費定價是不充分的。它們又發(fā)掘了對數(shù)模型和多項式模型，等式分別為：Y=c Inx+b；Y=b+clx+c2x2+……。

Picard(2002)在他的研究中，通過一個隨機樣本，對上述三種模型關系給予了驗證。首先，他挖掘了廣告價格與發(fā)行量之間的關系，結果顯示，多項式關系的解釋度是最高的，R2達到了0.9369。然后，Pi-cardX挖掘了百萬行費率與發(fā)行量之間的關系，如圖1所示。結論是，三個模型的解釋度都不是很高，最高的是對數(shù)模型，它的R2有0.3801。

雖然在百萬行費率與發(fā)行量之間并沒有尋找到最適合的模型，但是Pieard說，這個已經證明了線性模型并不是解釋廣告費與發(fā)行量之間關系的最好關系，它應該由曲線模型來代替。同時，他給出建議說，廣告商試圖達到最高的成本效率的位置就是如圖1所示的那一片很小的區(qū)域。有關讀者群特征與定價之間關系的研究

正如Koschat Putsis(2000)的研究所示，在對媒介進行估值時。讀者群特征是一個很重要的因素。因為不同的市場細分受眾會帶來不同的廣告商客戶，從而影響媒體的廣告收入。

然而，盡管在這個領域中，運用不同方法關注此問題的研究尚存，比如Newha。gen Rafaeli(1996)聚焦在互聯(lián)網網民不同特征的研究，還有Shaver(1995)對報紙定價的研究，以及Dupagne(1997)對傳播技術在大眾媒體花費的研究。但是，一個比較有效的解決定價與人口統(tǒng)計學特征兩者之間關系的還要數(shù)Hedonic分析模型。在這方面比較有代表性的就是Koschat Putsis。他們的研究利用Hedonic分析模型，對變量的定義如下：

y=某段時間、全頁和全彩的成本

XC=發(fā)行量

Xr=讀者群的總數(shù)量

XrC=每本的讀者群(=xr／xe)

xal=29歲以下的讀者群數(shù)量

xa2=29-39歲的讀者群數(shù)最

xa3=40-53歲的讀者群數(shù)量

xa4=53歲以上的讀者群數(shù)量

xil=年收入在$21，500以下的讀者群數(shù)量

xi2=年收入在$21，500到36，500之間的讀者群數(shù)量

xi3=年收入在$36，500到56，000之間的讀者群數(shù)量

xi4=年收入在$56，000以上的讀者群數(shù)量

XW=女性讀者群數(shù)量

這樣.Koschat Putsis將讀者的人口統(tǒng)計學要素分別定義并量化了。與此同時。事實上上述不同變量的組合也正是對“某種雜志”的描述，包括了對它的發(fā)行量、成本、讀者群總數(shù)量、讀者群年齡分布、年收入分布以及性別分布的特征描述。經過數(shù)據(jù)分析與檢驗之后，該研究得到的回歸模型為：

log(y)=ao+log(xc)+arc log(xrc)+aa2log(xa2)+ai4 log(xi4)+aw1 log(xw)+aw2 log(xw)2+ε

此模型的R2為0.91。解釋效果良好?？梢钥闯觯谶@個模型中，與成本最相關的是29～39歲的年輕讀者以及年收入在$56，000以上的讀者群數(shù)量。也就是說，某個雜志或報紙的29～39歲的讀者群或者年收入在$56，000以上的讀者群數(shù)量越多，它的定價就越高。

有關定價、發(fā)行量、廣告與讀者群特征四者之間復雜關系的研究

上述三個類別的研究都是僅僅衡量了本文開篇所提的幾個要素的某兩者之間的關系。那么，對于這四者之間是某種“復雜的關系”呢?一些學者也開始在這個問題上開始考量。并且試圖尋找一個模型可以同時將這四者都置于其中。以這種思路最典型的研究便是KMita Ducoffe(2002)。他們的研究是以對“傳統(tǒng)思路”的思考和批判開始的。按照傳統(tǒng)的看法，廣告會決定媒體的定價(比如Belch Belch，1995；Bovee，Thill，Dovel， Wood，1995的研究1，因為廣告商是媒體最主要的收入來源，媒體的定價會受廣告的影響。

事實上，在Kalita Ducoffe之前。已經有一些研究推翻了這一傳統(tǒng)的看法。Norris(1982)的研究運用了兩個回歸分析，其中自變量為雜志廣告空間的比例，因變量為每頁編輯內容的報攤價格和訂閱價格，研究發(fā)現(xiàn)廣告對價格沒有任何影響。接著Soloy Krishnan(1987)進行了一個類似的回歸分析，也得出了類似的結論。

Kalita Dueoffe以領先消費雜志為例開展了研究。此研究是建立在這樣一個假設之上的：媒體定價的變化是與從發(fā)行中獲得的收入和從廣告中獲得的收入相互不同而影響著的。在這個假設之上，他們開始挖掘美國領先消費雜志定價、發(fā)行量、讀者特征與廣告收入之間的復雜關系。首先，他們分別建立了每本雜志的價格(PRICE)、每本雜志的廣告收入fADREV)、log發(fā)行量(L-CIRC)等的計算公式。分別如下：

PRICE=a₀+a₁L-CIRC+a₂ADREV+a₃ROM0-C+a₄CIRC-N+a₅EDPAGES+a₆GROUP+e₁，L-CIRC=b₀+b₁P50000+6₂PRICE+6₃PRO-MO+bdEDPAGES+e₂.

ADREV=c₀+c₁P50000+c₂L-CIRC+c₃GROUP+e₃

最后經過相關分析和回歸分析之后。得出的結論是：雖然每本雜志的價格和每本雜志的廣告收入之間存在著較強的相關關系(相關系數(shù)為0.46)，但是當有其他變量存在時，它們兩者之間并沒有顯著的關系。而且，更為重要的是，研究結果發(fā)現(xiàn)，將四者(價格、發(fā)行量、廣告和讀者群特征)建立在同一個模型中是不能實現(xiàn)的，因為它們之間的關系過于復雜了。但是，這樣的研究卻為媒體定價決策提供了很好的范本。

結語

總之，上述所列出的一些文獻都來自美國、英國等發(fā)達國家的媒體實踐。而且都采用了科學而規(guī)范的實證研究方法。這樣的研究在目前的中國是很缺乏的。因此。希望本文的文獻回顧能夠為以后中國媒體市場的研究提供借鑒。