周迪 郭龍?jiān)?劉熠陽(yáng)

(河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院 河南鄭州 450046)

1 引言

電影衍生品是根據(jù)電影中的元素等開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品，包含形象授權(quán)、玩具、服裝、游戲、圖書(shū)、日用品甚至主題公園等。觀眾在觀影中對(duì)影片中人物的喜愛(ài)，這種喜愛(ài)在觀影后會(huì)轉(zhuǎn)為對(duì)電影衍生品的購(gòu)買(mǎi)。我國(guó)電影衍生品大多采用眾籌模式，眾籌模式可以測(cè)試市場(chǎng)需求，降低積壓庫(kù)存成本和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)籌備資金再生產(chǎn)也減低廠商的資金壓力，此外眾籌提前預(yù)熱了市場(chǎng)，為電影宣發(fā)培養(yǎng)了用戶，增加了流量和影響力。

電影衍生品是在龐大的電影市場(chǎng)中的一座巨大“富礦”。成熟的電影市場(chǎng)中衍生品收入占比極大，比如截至2022年8月《星球大戰(zhàn)》的衍生品收入總和為422億美元，是電影票房總收入的4倍；迪士尼的衍生品業(yè)務(wù)全年?duì)I收達(dá)53億美元，授權(quán)電影衍生品的年銷售金額為562億美元。除了巨大的經(jīng)濟(jì)效益潛力，衍生品對(duì)電影也起著宣傳作用；衍生品的生命可以維持電影熱度，有利于后續(xù)系列電影的宣發(fā)。大力發(fā)展電影衍生品，是我國(guó)形成成熟電影產(chǎn)業(yè)鏈的重要一環(huán)。

現(xiàn)階段限制中國(guó)電影衍生品市場(chǎng)的兩個(gè)重要原因是資金匱乏和眾籌滯后，資金匱乏導(dǎo)致出貨質(zhì)量不佳，眾籌滯后是無(wú)法推測(cè)市場(chǎng)需求導(dǎo)致。當(dāng)前，中國(guó)的票房和廣告收入超過(guò)總收入的90%，電影衍生品收入占比不到10%。相較國(guó)外成熟的電影衍生品市場(chǎng)，我國(guó)在電影衍生品方面涉足較少。由此可見(jiàn)，衍生品市場(chǎng)預(yù)測(cè)、衍生品開(kāi)發(fā)與電影制作過(guò)程緊密結(jié)合的重要性。

電影衍生品預(yù)期的銷售收入和市場(chǎng)需求量主要受電影票房收入的影響，電影票房收入越高，則表明電影越火爆，觀眾對(duì)電影的喜愛(ài)度就較高，進(jìn)而觀眾對(duì)電影衍生品的消費(fèi)意愿也不斷增強(qiáng)。因此，本文主要通過(guò)預(yù)測(cè)電影票房收入進(jìn)而對(duì)衍生品銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)并以此來(lái)指導(dǎo)電影衍生品的開(kāi)發(fā)和銷售。

2 文獻(xiàn)綜述

電影衍生品的相關(guān)問(wèn)題早在2009年就有學(xué)者對(duì)其進(jìn)行研究。馬東曉(2009)將中美電影衍生品市場(chǎng)進(jìn)行對(duì)比，分析中國(guó)電影衍生品開(kāi)發(fā)的廣闊前景；2009—2013年，由于互聯(lián)網(wǎng)金融處于發(fā)展的初級(jí)階段，電影衍生品在中國(guó)發(fā)展不活躍，此時(shí)研究該問(wèn)題的學(xué)者較少；2013年之后，國(guó)家出臺(tái)《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》等相關(guān)文件支持互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展，此階段研究電影衍生品產(chǎn)品眾籌的學(xué)者增多，對(duì)此問(wèn)題的認(rèn)識(shí)也不斷深入。劉宏毅(2015)采用調(diào)查問(wèn)卷的形式得出影迷購(gòu)買(mǎi)電影衍生品時(shí)主要考慮的情節(jié)聯(lián)系、電影偏好、情感攝入、情感轉(zhuǎn)移等因素是影響消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)電影衍生品的關(guān)鍵；董驍(2017)分析電影衍生品生命發(fā)展周期，并以周期理論提出電影衍生品的發(fā)展道路；黃微(2018)以動(dòng)漫衍生品為視角，分析影視衍生品的運(yùn)營(yíng)模式和發(fā)展方向；張玉婷(2021)分析電影衍生品現(xiàn)階段的發(fā)展困境；高晉(2021)對(duì)電影衍生品營(yíng)銷商業(yè)模式進(jìn)行剖析；王慧慧(2022)分析中國(guó)衍生品行業(yè)并指出現(xiàn)階段限制電影衍生品發(fā)展的因素；高萬(wàn)鵬(2023)分析產(chǎn)品眾籌沖擊下的電影衍生品市場(chǎng)的新活力；楊洋(2023)分析《流浪地球2》電影衍生品的火爆為電影衍生品的發(fā)展提出建議。綜上可見(jiàn)，現(xiàn)階段大部分文獻(xiàn)是對(duì)電影衍生品現(xiàn)狀分析及產(chǎn)品眾籌對(duì)電影衍生品的促進(jìn)作用分析，少有文獻(xiàn)對(duì)電影衍生品的銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而解決廠商對(duì)衍生品生產(chǎn)和開(kāi)發(fā)的問(wèn)題，以及挖掘中國(guó)電影衍生品的價(jià)值潛力。

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)票房收入

3.1 票房收入的影響因素

(1)電影熟悉度。電影的熱播期不超過(guò)2個(gè)月，但會(huì)形成品牌效應(yīng)，消費(fèi)者對(duì)電影劇情人物的熟悉度直接影響票房收入，基于此本文用是否改編或原影視的續(xù)集來(lái)代表觀眾對(duì)電影的熟悉程度，采用虛擬變量0，1。改編和原影視作品的續(xù)集用1表示，否則為0。

(2)電影題材。電影題材影響影片劇情類型，觀眾對(duì)不同類型影片的喜愛(ài)程度不同，影片的類型對(duì)票房收入有著巨大影響。本文通過(guò)Python爬蟲(chóng)技術(shù)在時(shí)光網(wǎng)中統(tǒng)計(jì)2016—2022年票房收入前30的影片類型，結(jié)果如表1所示:

表1 排名前50電影類型和數(shù)量統(tǒng)計(jì)表

用1到5對(duì)電影類型進(jìn)行賦值，喜劇片為5，劇情片為4，動(dòng)作片為3，愛(ài)情片為2，其他為1。

(3)主創(chuàng)陣容。導(dǎo)演、編劇和演員構(gòu)成了主創(chuàng)陣容，三者對(duì)票房的影響較大，參考國(guó)內(nèi)較權(quán)威的電影數(shù)據(jù)網(wǎng)站“貓眼網(wǎng)”上的平均喜愛(ài)程度，對(duì)導(dǎo)演，編輯和演員進(jìn)行等級(jí)判定，平均喜愛(ài)程度80%以上的賦值5，70%～80%的賦值4，60%～70%的賦值3，50%～60%的賦值2，其他賦值1。

(4)電影播出檔期。電影播出檔期是電影上映和下映的時(shí)間段，本文把檔期分為春節(jié)檔、賀歲檔、暑期檔和國(guó)慶檔。豆瓣網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，各個(gè)檔期票房的占比如下:暑期檔23%，春節(jié)檔15%，國(guó)慶檔14%，賀歲檔6.5%，其他檔40%，基于此由票房高低賦值5，4，3，2。

(5)發(fā)行公司。電影的發(fā)行公司負(fù)責(zé)把電影推廣到市場(chǎng)，發(fā)行公司能力的強(qiáng)弱對(duì)電影的宣傳和票房收入存在較大影響。本文在時(shí)光網(wǎng)中爬取到影響較大的電影發(fā)行公司排名如表2所示:

表2 電影發(fā)行公司排名

(6)技術(shù)效果。電影的技術(shù)效果是電影成功的強(qiáng)大科技支撐，比如:3D電影票價(jià)比2D電影高，高票價(jià)直接決定高票房，本文將使用3D或IMAX技術(shù)賦值1，沒(méi)有的賦值0(數(shù)據(jù)來(lái)源:貓眼娛樂(lè))。

(7)網(wǎng)絡(luò)口碑。網(wǎng)絡(luò)口碑是電影上映前觀眾對(duì)電影的打分和評(píng)論，是觀眾對(duì)影片的喜愛(ài)程度和期待值的體現(xiàn)，本文利用貓眼娛樂(lè)爬蟲(chóng)得到消費(fèi)者對(duì)電影的評(píng)價(jià)并進(jìn)行量化，量化指標(biāo)從1到10。

綜上，本文以電影熟悉程度、電影題材、主創(chuàng)陣容、電影播出檔期、發(fā)行公司、技術(shù)效果、網(wǎng)絡(luò)口碑變量作為解釋變量(輸入變量)，電影票房收入作為被解釋變量(輸出變量)，以此訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)輸入變量預(yù)測(cè)電影票房收入輸出變量。

3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2016—2022年票房收入前25位的175部電影進(jìn)行量化處理，并利用python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)在貓眼網(wǎng)、Mtime時(shí)光網(wǎng)、國(guó)家電影局官網(wǎng)，中國(guó)電影網(wǎng)和百度由相應(yīng)關(guān)鍵詞進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)并對(duì)結(jié)果進(jìn)行整合，進(jìn)而對(duì)175部電影的相關(guān)解釋變量進(jìn)行賦值打分。部分電影輸入指標(biāo)賦值結(jié)果如表3所示:

表3 電影輸入變量賦值表(部分)

3.3 構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.3.1 輸入輸出層和隱含的節(jié)點(diǎn)確定

(1)輸入輸出層節(jié)點(diǎn):輸入層即輸入解釋變量，本文選取電影熟悉程度、電影題材、檔期、主創(chuàng)陣容、技術(shù)、發(fā)行公司和網(wǎng)絡(luò)評(píng)分7個(gè)變量作為解釋變量，則輸入層有7個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層即被解釋變量，本文選取票房收入為輸出變量?jī)H一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

(2)隱含層節(jié)點(diǎn):隱含層用于樣本數(shù)據(jù)處理，隱含層的函數(shù)關(guān)系不易直接找出，因此通過(guò)先驗(yàn)數(shù)據(jù)和試湊法找出隱含層節(jié)點(diǎn)公式，m是隱含節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，n是輸入節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，l是輸出節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，?是1～10的隨機(jī)數(shù)，通過(guò)模型的不斷調(diào)整發(fā)現(xiàn)最佳的隱藏節(jié)點(diǎn)為6個(gè)。

3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

(1)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置

①層數(shù)和節(jié)點(diǎn)設(shè)定:一個(gè)輸入層包含7個(gè)節(jié)點(diǎn)，兩個(gè)隱含層包含6個(gè)節(jié)點(diǎn)，另一個(gè)輸出層包含2個(gè)節(jié)點(diǎn)。②訓(xùn)練函數(shù):迭代次數(shù)800次，訓(xùn)練結(jié)果如圖1所示。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

由圖1可知，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，均方誤差在減少至0.001左右，得到一個(gè)較為穩(wěn)定的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成功。

由圖2可以看出，訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試預(yù)測(cè)值在擬合線附近波動(dòng)，總體R值高達(dá)0.96736，貼合度較好，驗(yàn)證的值與擬合線有所差別，是數(shù)據(jù)選取所致，整體上BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成功，可以投入使用。

圖2 BP神網(wǎng)絡(luò)回歸曲線展示

(2)結(jié)果檢驗(yàn)

本文隨機(jī)選取樣本中25部電影(不參與訓(xùn)練的樣本)利用建立好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)出的電影票房收入與影片真實(shí)的票房收入進(jìn)行對(duì)比，判斷已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)是否精確，效果如圖3所示。

圖3 訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)

由圖4可以看出，存在異常值，可能是樣本選取存在誤差導(dǎo)致的結(jié)果，異常值之外的樣本期望值和預(yù)測(cè)值基本一致，預(yù)測(cè)誤差值去除兩個(gè)偏離值整體的誤差在0附近波動(dòng)，誤差較小。

圖4 訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)誤差

(3)誤差率計(jì)算

由圖5可以看出，誤差率去除最大值26.7%其他上下波動(dòng)幅度不超過(guò)10%,存在一個(gè)樣本的誤差率較大除去后，其他樣本的誤差率都較小，這說(shuō)明模型的預(yù)測(cè)效果較好。

圖5 預(yù)測(cè)誤差率表示

4 線性回歸預(yù)測(cè)電影衍生品價(jià)值

4.1 數(shù)據(jù)選取

本文選取2010—2023年爆火影片的票房收入和相應(yīng)衍生品收入作為研究對(duì)象，因?yàn)橛胁糠蛛娪安⑽催M(jìn)行電影衍生品開(kāi)發(fā)和銷售，所以不具備研究?jī)r(jià)值，本文選擇進(jìn)行衍生品開(kāi)發(fā)和售賣(mài)的影片作為研究對(duì)象，并使用Eviews10進(jìn)行擬合，找出兩者之間的線性關(guān)系，進(jìn)而根據(jù)線性關(guān)系預(yù)測(cè)電影衍生品市場(chǎng)銷量。

4.2 函數(shù)建立

Y=C+C1X衍生品價(jià)值為Y，電影票房為X，擬合結(jié)果如表4所示。

表4 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量表

R2=0.9999接近于1說(shuō)明線性擬合效果好，自變量的P=0.001＜0.05自變量票房收入對(duì)于因變量衍生品價(jià)值具有顯著性。線性擬合結(jié)果為:Y=0.011643X-4.644547。

本文利用訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)解釋變量取值輸入，進(jìn)而輸出未上映的電影的票房收入，并通過(guò)票房收入和電影衍生品價(jià)值的線性關(guān)系預(yù)測(cè)電影衍生品的價(jià)值。商家可提前確定電影衍生品眾籌金額和投入生產(chǎn)的數(shù)量。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本文提出如下建議:

(1)進(jìn)行“預(yù)測(cè)+眾籌”。前置開(kāi)發(fā)是實(shí)現(xiàn)電影衍生品有利發(fā)展的必要條件，衍生品設(shè)計(jì)要與電影制作過(guò)程密切配合，在廠商對(duì)于市場(chǎng)未知的情況下，“預(yù)測(cè)+眾籌”的方法可以預(yù)估市場(chǎng)狀況、有效降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)收益最大化。

(2)提高衍生品質(zhì)量。目前中國(guó)電影衍生品的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)處于初期階段，限制衍生品行業(yè)發(fā)展的要素有產(chǎn)品創(chuàng)新意識(shí)不夠、制造工藝不夠精美。因此，廠商應(yīng)重視產(chǎn)品設(shè)計(jì)與工藝，結(jié)合電影內(nèi)容，提高文創(chuàng)產(chǎn)品的文化深度，以較高的產(chǎn)品質(zhì)量滿足觀眾的期待。

(3)宣傳版權(quán)意識(shí)。電影衍生品不只限于周邊產(chǎn)品，電影IP授權(quán)蘊(yùn)含著更大的文化價(jià)值和商業(yè)價(jià)值。因此，作為電影片方應(yīng)主動(dòng)向觀眾宣傳正版保護(hù)意識(shí)，助推電影衍生品正版市場(chǎng)的良好發(fā)展和形成抵制盜版的市場(chǎng)風(fēng)向。

電影衍生品是具有巨大經(jīng)濟(jì)效益潛力的市場(chǎng)，發(fā)展電影衍生品是我國(guó)電影行業(yè)突破現(xiàn)階段瓶頸制約的重要方法。挖掘電影衍生品市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益需要各方共同努力，制作出優(yōu)質(zhì)電影、產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)IP，需要片方與廠商通過(guò)“預(yù)測(cè)+眾籌”將衍生品開(kāi)發(fā)與電影制作緊密搭配，設(shè)計(jì)出優(yōu)質(zhì)的周邊產(chǎn)品，將電影制作與衍生品售賣(mài)聯(lián)動(dòng)起來(lái)，實(shí)現(xiàn)電影產(chǎn)業(yè)與其他文化產(chǎn)業(yè)的跨界融合。