[摘要]隨著我國文化產(chǎn)業(yè)的繁榮發(fā)展，文化產(chǎn)業(yè)投融資需求日益增長，文化產(chǎn)品交易日漸頻繁，但文化產(chǎn)品價(jià)值評估體系仍不完善。以電影版權(quán)為研究對象，構(gòu)建電影票房評估模型，通過因子分析法，對電影票房做出實(shí)證分析，研究結(jié)果表明電影質(zhì)量、影片規(guī)模和影片檔期與電影票房收入均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，可以為電影版權(quán)評估提供參考依據(jù)。

[關(guān)鍵詞]電影版權(quán)；因子分析

[中圖分類號]D9234

[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

[文章編號]2095-3283（2017）05-0089-04

[作者簡介]張德偉（1990-），男，漢族，山東煙臺人，碩士研究生，研究方向：價(jià)值評估。

一般我們在對無形資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值評估時(shí)，需要根據(jù)評估對象、評估目的、價(jià)值類型、資料收集情況等相關(guān)條件，恰當(dāng)?shù)剡x擇一種或者多種評估方法。本文選擇電影版權(quán)為評估對象，實(shí)證分析評估的目的是為電影版權(quán)進(jìn)行市場發(fā)行放映提供價(jià)值參考依據(jù)。

一、相關(guān)研究假設(shè)

能夠影響電影版權(quán)價(jià)值的因素有很多，我們基于經(jīng)濟(jì)理性人的角度，合理地假設(shè)電影版權(quán)價(jià)值與電影的總體質(zhì)量，包括音樂、拍攝質(zhì)量及劇本優(yōu)劣等因素呈嚴(yán)格正相關(guān)關(guān)系；同時(shí)，我們還假設(shè)電影版權(quán)價(jià)值與其宣傳營銷策略和手段呈嚴(yán)格正相關(guān)關(guān)系。

二、變量選取

本文旨在評估電影版權(quán)的價(jià)值，所以選取電影票房收入作為被解釋變量。由于一些對電影票房產(chǎn)生影響的內(nèi)外部因素沒有辦法進(jìn)行具體量化，因此本文在構(gòu)建模型時(shí)只選取一些可獲取數(shù)據(jù)的因素進(jìn)行分析。

（一）導(dǎo)演

對于一部電影來說，尤其是中國內(nèi)地市場的電影，導(dǎo)演對于票房的號召力起著舉足輕重的作用。電影在很大程度上是一次性消費(fèi)品，消費(fèi)者在決策時(shí)往往只能依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，而導(dǎo)演作為一部電影的核心人物，往往在一定程度上代表了影片的質(zhì)量，從而降低了消費(fèi)者在選擇時(shí)的不確定性。比如馮小剛導(dǎo)演近些年的電影一直表現(xiàn)不俗，《唐山大地震》票房66億，2016年的《我不是潘金蓮》票房48億，而周星馳導(dǎo)演的《美人魚》更是憑借其對喜劇片的強(qiáng)大號召力，一舉刷新了中國票房紀(jì)錄。著名導(dǎo)演過往作品的票房表現(xiàn)，在很大程度上能夠保證新片的票房。在模型中，作為第一個(gè)解釋變量，按照十分制的原則，觀眾對導(dǎo)演給予評分，分值越高，說明導(dǎo)演的作品越好。

（二）主演

電影產(chǎn)業(yè)中，演員的影響力和號召力也是數(shù)一數(shù)二的。雖然對于消費(fèi)者而言，每一部影片都是新的，但是演員卻未必。消費(fèi)者對于演員的偏愛是可以從其過往的作品中進(jìn)行累積的，尤其是現(xiàn)如今各式各樣的追星族和粉絲出現(xiàn)，由于信任演員而信任影片質(zhì)量的情況也比較普遍。無論是演技派的演員，還是偶像派的演員，往往都能為電影帶來一定數(shù)量的消費(fèi)者。比如2015年票房大獲成功的《港囧》也正是因?yàn)樾鞃樤谥皟刹肯盗衅械牧裂郾憩F(xiàn)，圈粉無數(shù)。在模型中，主演作為第二個(gè)解釋變量也是觀眾按照十分制的原則給予評分，分值越高，說明演員在片中演技越好。

（三）畫面質(zhì)量

影片的拍攝效果和畫面質(zhì)量是衡量電影本身質(zhì)量的重要指標(biāo)，自然也對一部電影的版權(quán)價(jià)值會有較大影響，一般情況下，拍攝質(zhì)量與攝像組的拍攝水平也有一定關(guān)系。預(yù)告片是電影拍攝質(zhì)量的一個(gè)直接展示渠道，很多觀眾會通過預(yù)告片來對電影的基本情況有一個(gè)初步了解，來決定是否去影院觀看。在本模型中，畫面質(zhì)量作為第三個(gè)解釋變量，也是由觀眾按照十分原則根據(jù)拍攝畫面質(zhì)量的好壞優(yōu)劣進(jìn)行打分。

（四）劇本

電影的劇本決定了電影的類型和大致的情節(jié)走向。在以往的諸多研究中，研究者都或多或少地論證了電影類型對電影最終票房有著比較大的影響。劇本的好壞在很大程度上決定了電影情節(jié)是否吸引人。消費(fèi)者在進(jìn)入電影院之前，一般會根據(jù)影院給出的劇情大綱和預(yù)告片進(jìn)行判斷，并決定是否要觀看影片。比較有代表性的是影片《哈利波特》系列，對于K 羅琳的小說好評如潮，有一大批忠實(shí)的讀者粉絲，這些人群也帶動(dòng)了影片的票房。在本模型中，劇本作為第三個(gè)解釋變量，也是由觀眾根據(jù)劇本的好壞優(yōu)劣按照十分原則進(jìn)行打分。

（五）檔期

現(xiàn)如今，電影在很大程度上社交性超越了傳播內(nèi)容的重要性，觀影有時(shí)侯更像是一種特意準(zhǔn)備的社交活動(dòng)，比如男女之間約會、朋友聚會等。因此，借助看電影活動(dòng)增進(jìn)彼此之間的情感，是受眾選擇觀影時(shí)需要優(yōu)先考慮的問題。這就能解釋為什么在有些檔期，例如情人節(jié)、圣誕節(jié)的時(shí)候，電影院常出現(xiàn)一票難求的情況了，所以電影產(chǎn)業(yè)會形成諸如暑期檔、國慶檔和春節(jié)檔等高峰期。在模型中，檔期作為第四個(gè)解釋變量，以虛擬變量來描述它，屬于國慶檔、賀歲檔等黃金時(shí)期上映用虛擬變量1表示，反之用虛擬變量0表示。

（六）系列續(xù)集

一般來說，電影續(xù)集往往產(chǎn)生于之前的電影取得一定成功，投資商才會追加投資拍續(xù)集，這樣就會在無形中給觀眾傳遞一條信息，即上一部電影拍得很好，那么這部電影的質(zhì)量也不會差到哪兒去，值得觀眾去影院觀看，自然對電影的票房產(chǎn)生較大影響，典型的例子是《變形金剛》系列和《速度與激情》系列，2017年即將上映的《變形金剛5》和《速度與激情8》現(xiàn)在已經(jīng)引起極大范圍的關(guān)注，讓很多觀眾期待一睹為快。在模型中，系列續(xù)集作為第五個(gè)解釋變量，仍以虛擬變量來描述它，虛擬變量0表示之前沒有系列電影，反之用虛擬變量1表示。

（七）投資額

影片質(zhì)量是評估電影版權(quán)相當(dāng)重要的一個(gè)指標(biāo)，盡管存在叫座不叫好和叫好不叫座的電影，但在其他條件都相同的情況下，叫好的電影要比不叫好的電影來得更叫座。但是由于對于影片質(zhì)量評估的直接指標(biāo)難以確定，所以本文選用投資額這個(gè)間接指標(biāo)。本文認(rèn)為，雖然現(xiàn)在經(jīng)常有一些低成本電影成為意外黑馬，比如2015年上映的《夏洛特?zé)馈?，但相較于低投入的電影，大多數(shù)情況下投資額較高的電影的質(zhì)量都會更加有保證。

當(dāng)然，除去上述七個(gè)指標(biāo)外還有其他的影響因素，但由于能搜集的數(shù)據(jù)規(guī)模和質(zhì)量有限，因此模型只設(shè)定上述七個(gè)指標(biāo)作為解釋變量。

三、樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本文主要選取國產(chǎn)影片作為研究對象，數(shù)據(jù)來源為時(shí)光網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)電影資料庫。所選取的影片都是2015年和2016年上映的電影，同時(shí)，剔除掉一些數(shù)據(jù)缺失和不完整的影片，也剔除掉網(wǎng)絡(luò)上評分人數(shù)較少不具代表性的影片，最終選取了82部影片作為本文的樣本。

四、電影票房影響因素實(shí)證分析

（一）變量的描述性統(tǒng)計(jì)

由于可供選擇的電影樣本不盡相同，很多電影在票房表現(xiàn)上也有天壤之別，比如《美人魚》票房高達(dá)339億，而陳建斌自導(dǎo)自演的處女作《一個(gè)勺子》僅有1900萬票房，所以造成樣本數(shù)據(jù)方差較大。而解釋變量中，除去投資額為實(shí)際數(shù)據(jù)外，其他的變量都是按照十分制打分而來或是虛擬變量，數(shù)據(jù)波動(dòng)較小。因此在進(jìn)行實(shí)證分析之前，先對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

（二）因子分析

因?yàn)橹斑x擇的指標(biāo)之間顯然存在一些聯(lián)系，比如畫面質(zhì)量顯然與導(dǎo)演水平有關(guān)，因此本文首先用因子分析法對選取的指標(biāo)進(jìn)行處理，用少數(shù)幾個(gè)因子去描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，以較少的幾個(gè)因子反映原始數(shù)據(jù)的大部分信息。本文的因子分析法主要通過SPSS軟件實(shí)現(xiàn)。

1 KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)

進(jìn)行因子分析之前，我們需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)其是否能進(jìn)行因子分析，按照一般的理論，我們運(yùn)用KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。表中KMO檢驗(yàn)的值為0737，超過了基本臨界值07，所以檢驗(yàn)結(jié)果較為滿意，適用于因子分析來對初始指標(biāo)進(jìn)行處理；而Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果，卡方值為307823，顯著性水平為0000，顯著小于001，說明數(shù)據(jù)有較大相關(guān)性，適合做因子分析。

2 因子提取

利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分提取，當(dāng)設(shè)定提取標(biāo)準(zhǔn)為特征根顯著大于1的因子時(shí)，獲取兩個(gè)因子，但此時(shí)提取的兩個(gè)因子只能解釋原有變量64%的信息，因此設(shè)定提取標(biāo)準(zhǔn)為固定數(shù)量因子，選取3個(gè)因子，此時(shí)提取的3個(gè)因子可以解釋模型中原有變量793%的信息。同樣，從碎石圖中，我們也可以通過因子的拐點(diǎn)清楚看到對因子數(shù)目選取的優(yōu)劣度。

3 因子命名

在因子載荷矩陣?yán)镎业矫總€(gè)因子載荷的最大變量，如表3所示。顯然，包括導(dǎo)演（0881）、主演（0828）、畫面質(zhì)量（0942）、劇本（0916）在內(nèi)的四個(gè)指標(biāo)在第一個(gè)因子上載荷較大，綜合考慮這四個(gè)指標(biāo)，可以把第一個(gè)因子命名為影片質(zhì)量因素因子，系列續(xù)集（0703）和投資額（0653）在第二個(gè)因子上載荷較大，綜合考慮這二個(gè)指標(biāo)，可以把第二個(gè)因子命名為影片規(guī)模因素因子，而檔期（0696）在第三個(gè)因子上載荷較大，可以把第三個(gè)因子命名為影片檔期因素因子。

（三）回歸分析

經(jīng)過上述的因子分析，選取出了3個(gè)因子，這3個(gè)因子反映了原始指標(biāo)包含的792%的信息，下面我們來建立電影票房和各因子間的回歸方程。我們將3個(gè)因子作為解釋變量，將電影票房的自然對數(shù)作為被解釋變量，采用多元線性回歸進(jìn)行分析。

如表6所示，我們得到R2=0424，調(diào)整后的R2=0402，擬合優(yōu)度稍顯偏低，但如表7所示，顯著性水平0000<005，這說明回歸方程顯著成立，即被解釋變量與解釋變量具有顯著相關(guān)性，模型在統(tǒng)計(jì)上有一定意義。

如表8所示，因子F1的t值為3640，顯著性水平為0000，且F1的系數(shù)為正，這說明影片質(zhì)量因素因子與電影票房收入成正相關(guān)關(guān)系；因子F2的t值為5891，顯著性水平為0000，且F2的系數(shù)為正，這說明影片規(guī)模因素因子與電影票房收入成正相關(guān)關(guān)系；因子F3的t值為3072，顯著性水平為0003，且F3的系數(shù)為正，這說明影片檔期因素因子與電影票房收入也成正相關(guān)關(guān)系。而且，三個(gè)因子之間影片規(guī)模因素對電影票房的影響最大，而影片檔期因素對電影票房的影響最小。

以上分析說明在對電影版權(quán)進(jìn)行評估時(shí)，影片規(guī)模是最為重要的影響因素。但是事實(shí)上影響電影票房收入的因素眾多，而且很多因素不能量化，所以模型2的擬合度不是很高。

五、結(jié)論

本文首先綜合分析了影響票房收入的關(guān)鍵因素，這些因素被分為三大類：電影質(zhì)量因素、影片規(guī)模因素和影片檔期因素，電影質(zhì)量因素包括電影導(dǎo)演、演員、劇本以及畫面質(zhì)量的評分；影片規(guī)模因素包括投資額和續(xù)集；影片檔期因素包括黃金檔期。其次利用這些可量化的變量來構(gòu)建電影票房評估模型進(jìn)行研究，研究結(jié)果表明電影質(zhì)量、影片規(guī)模和影片檔期與電影票房收入均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。因此，在以后的電影版權(quán)評估工作中，注冊資產(chǎn)評估師應(yīng)該綜合考慮影響電影票房收入因素。

[參考文獻(xiàn)]

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（責(zé)任編輯：郭麗春）