余炳文 李琛

電影產(chǎn)業(yè)作為文化產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，近年來得到了快速的發(fā)展。在電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中，融資難一直是電影業(yè)界較難解決的問題，其原因主要是因為電影著作權(quán)的未來價值難以確定，使抵押等融資手段難以有效推進(jìn)，因此合理評估出電影著作權(quán)的價值，對于促進(jìn)電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有著重要意義。文章針對這一問題，提出采用多元線性回歸的方法測算電影著作權(quán)的初始價值，并采用模糊綜合評價法對初始價值進(jìn)行修正，從而最終確定電影著作權(quán)的價值，文章并以電影《悟空傳》為例進(jìn)行了分析。

一、引言

電影產(chǎn)業(yè)作為文化產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，近年來得到了快速的發(fā)展，據(jù)國家新聞出版廣電總局電影局統(tǒng)計數(shù)據(jù)，我國影片年產(chǎn)量從改革開放初期的不足百部發(fā)展到2016年的600余部，影院總數(shù)已經(jīng)超過6000多家。特別是近十年來，國內(nèi)票房收入由2006年的不足30億元，發(fā)展到2016年的票房突破457億元，觀影人次達(dá)到13.72 億（具體數(shù)據(jù)見圖1）。2016年11月7日，全國人大常委會通過的《電影產(chǎn)業(yè)促進(jìn)法》將會進(jìn)一步促進(jìn)我國電影產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

在電影產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，融資難一直是電影業(yè)界較難解決的問題，融資難的原因主要是電影著作權(quán)的未來價值難以確定，使抵押等融資手段難以有效推進(jìn)，因此合理評估出電影著作權(quán)的價值，是電影界較為關(guān)注的問題之一。傳統(tǒng)的著作權(quán)評估常常采用收益法，其收益額的確定是難點之一，本文針對這一狀況，提出采用多元線性回歸的方法，測算電影著作權(quán)的初始價值，并采用模糊綜合評價法對初始價值進(jìn)行修正，將初始價值與修正系數(shù)相乘，最終確定電影著作權(quán)的價值。

圖1

二、電影著作權(quán)初始價值的評估

本文所稱的初始價值是指沒有修正之前得到的電影著作權(quán)價值，它一般有兩部分構(gòu)成，一是電影票房價值，二是衍生產(chǎn)品價值。目前，在我國的電影市場中，絕大部分電影作品的票房收益占到了電影著作權(quán)整體收益的95%以上[1]，因此，在評估電影著作權(quán)時，衍生產(chǎn)品所形成的收益較低，基本可以忽略不計。本文在評估初始價值時，將不計入衍生產(chǎn)品的收益。需要說明的是，如果衍生產(chǎn)品能夠并可以確認(rèn)產(chǎn)生現(xiàn)金流，則衍生產(chǎn)品的收益應(yīng)該計入電影著作權(quán)的初始價值中。

（一）電影票房評估分析

影響電影票房收益的因素較多，一般情況下，電影的導(dǎo)演和演員越知名、投入的制作成本越高、宣傳投入越大，電影票房收益往往越高，反之則電影票房收益就較低。本文認(rèn)為電影的票房收益與較多的因素相關(guān)，這里將選取影響電影票房的一些因素，采用回歸分析的方法來研究票房收益與這些影響因素的關(guān)系，進(jìn)而得到一個可以適用于大部分電影的評估模型，為評估票房收益提供模型依據(jù)。

（二）電影票房收益預(yù)測

本文對票房收益的預(yù)測主要采用多元線性回歸法，將票房收益作為被解釋變量，將影響票房收益的主要影響因素作為解釋變量，建立回歸模型，通過對2012至2016年年度票房收益排名靠前的150部影片數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到線性回歸模型，并對此回歸方程進(jìn)行檢驗。

1. 變量的選取

影響電影票房收益的因素有很多，主要包括電影導(dǎo)演、電影主演、投資成本、宣傳費用、發(fā)行商、上映檔期、獲獎情況、電影評分、票價、微博中電影的熱度、預(yù)告片播放量、是否是續(xù)集、故事情節(jié)、是不是進(jìn)口大片、是不是3D等。[2]根據(jù)樣本所有變量的初步回歸結(jié)果，這里選取影響因素較大的五個變量作為解釋變量，分別為導(dǎo)演、演員、劇本、影片類型和檔期，其中影片類型和檔期是虛擬變量，各個變量說明如下。

（1）導(dǎo)演（X1）：按照十分制的原則，觀眾對導(dǎo)演給予評分，分值越高，說明觀眾對該導(dǎo)演越認(rèn)可。

（2）演員（X2）：演員是指電影中的主要演員，和導(dǎo)演這一變量相同，也是由觀眾對其按照十分制的原則進(jìn)行評分，評分越高，說明該電影中的演員越受觀眾喜歡。由于一部電影影片的主演往往有多個，本文影片演員評分取多個演員評分的均值。

（3）電影的劇本（X3）：劇本是指導(dǎo)電影拍攝的重要工具，也是演員進(jìn)行藝術(shù)演繹的基礎(chǔ)。通常情況下，劇本直接決定了電影的情感基調(diào)、情節(jié)和臺詞，一部好的電影劇本無疑會給整部電影增色。對于劇本這一變量同樣按十分制進(jìn)行打分，評分越高，劇本越好。

（4）影片類型（D1、D2、D3）：為了便于回歸，本文將影片類型大致分為動作、愛情、喜劇和其他，并將其用虛擬變量表示。[3]

（5）檔期（D4）：在我國的電影市場中，習(xí)慣將電影檔期分為五一檔、暑期檔、國慶檔、賀歲檔等，這四個檔期屬于全國性人數(shù)較多的放假時間，觀影人數(shù)較多，所以將這四個檔期歸為黃金檔。對于電影檔期，我們同樣用虛擬變量進(jìn)行表示[4]。

表1 變量定義表

2. 構(gòu)建多元線性回歸模型

本文根據(jù)電影網(wǎng)站藝恩咨詢和電影票房數(shù)據(jù)庫的資料，統(tǒng)計了2012至2016年中國電影年度票房靠前的電影票房總數(shù)作為因變量取值，自變量導(dǎo)演評分、演員評分、檔期、劇本評分來自時光網(wǎng)和豆瓣電影網(wǎng)。其中，電影票房排名與總量來源于中國電影票房數(shù)據(jù)庫和時光網(wǎng)；導(dǎo)演、演員評分均來自時光網(wǎng)中群眾對其喜愛程度打分；影片上映時間、影片類型和劇本評分均來源于豆瓣網(wǎng)。將具體數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS18軟件并進(jìn)行多元線性回歸分析，得到表2至表4所示結(jié)果。

表2 模型匯總b

表3 Anovab

表4 系數(shù)a

從回歸結(jié)果可以看出，方程方差分析檢驗P值小于0.01，這說明方程具有統(tǒng)計學(xué)意義，但調(diào)整R方僅為0.140，并且演員評分和導(dǎo)演評分系數(shù)都沒有通過T檢驗，說明回歸模型的擬合性較差。

而從殘差散點圖中我們可以看到，方程存在異方差問題。這里采取模型殘差平方即R=1/resid^2作為權(quán)數(shù)[5]，用加權(quán)最小二乘法對模型進(jìn)行估計，回歸結(jié)果如表5至表7所示：

圖2

表5 模型匯總b,c

表6 Anovab,c

表7 系數(shù)a,b

經(jīng)過修正后，回歸結(jié)果顯示模型的調(diào)整R2變?yōu)?.969，說明方程的擬合效果很好，同時各個解釋變量的t檢驗都已通過，說明方程是顯著的。回歸結(jié)果中，導(dǎo)演、劇本和檔期與預(yù)期結(jié)果較為一致，知名度較高的導(dǎo)演，較好的劇本都會帶來較高的票房。電影類型則會存在一定的差異。電影演員的知名度與票房價值不一致，可能的原因是電影事業(yè)經(jīng)過一定時期的發(fā)展，影片大都會采用高片酬尋求知名影星參與拍攝，觀眾對演員的期望值一般較高，但往往影片實際的質(zhì)量和效果并沒有達(dá)到觀眾的期望水平，從而導(dǎo)致了回歸結(jié)果中演員評分與票房呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。因此在市場影星充足的情況下，一部電影要想能夠獲得較高的票房，關(guān)鍵因素在于電影劇本的質(zhì)量與導(dǎo)演的拍攝技術(shù)等因素，而這些因素也會吸引知名影星的參與，這也將促使我國電影產(chǎn)業(yè)由數(shù)量向質(zhì)量的轉(zhuǎn)變。

通過以上研究分析，最終確定票房收益回歸模型如下：

Y=-0.788+1.461D1-0.213D2+4.087D3+2.463D4+0.094X1-0.234X2+0.773X3

（三）電影著作權(quán)初始價值確定

這里采用傳統(tǒng)的現(xiàn)金流折現(xiàn)方法確定電影著作權(quán)的初始價值，涉及的三個關(guān)鍵參數(shù)分析如下。

1. 電影著作權(quán)預(yù)期收益的確定

用預(yù)測的票房收入作為電影著作權(quán)的預(yù)期收益，具體為將電影的相關(guān)參數(shù)帶入模型中，可以直接測算出其預(yù)期收益。

2. 收益期限

電影著作權(quán)創(chuàng)造價值的期限一般較短，可根據(jù)電影的放映時間來確定。目前國內(nèi)發(fā)行放映為主的影片，上映檔期通常為3～6周，少數(shù)電影會由于票房表現(xiàn)優(yōu)異而延長上映時間，但一般也不會超過60天。

3. 折現(xiàn)率

在運用收益法評估電影著作權(quán)價值的過程中，折現(xiàn)率的確定可以采用多種方法。目前常用的方法主要有風(fēng)險累加法、資本資產(chǎn)收益法和行業(yè)平均資金收益率法。[6]其中資本資產(chǎn)定價模型的數(shù)據(jù)來自資本市場，數(shù)據(jù)反映了真實市場的變化，資本收益法確定折現(xiàn)率的方法可信度較高。

這樣采用收益法的測算公式，即可測算出電影著作權(quán)的初始價值。

三、基于模糊綜合評價法對電影著作權(quán)初始價值的修正

模糊綜合分析法是將定性分析轉(zhuǎn)化為用數(shù)學(xué)描述的定量評價，主要是對多層次且難以量化的復(fù)雜問題通過模糊方法來解決。

鑒于電影著作權(quán)價值中的諸多不確定性因素，可以運用模糊數(shù)學(xué)中的模糊綜合評價方法計算一個修正系數(shù)，對評估中的不確定性因素進(jìn)行綜合考慮，然后用此修正系數(shù)對收益法評估的初始價值進(jìn)行調(diào)整，從而增加電影著作權(quán)價值評估的準(zhǔn)確性。

（一）利用AHP法計算各因素指標(biāo)權(quán)重

1. 根據(jù)標(biāo)度理論，構(gòu)造由某一元素與相鄰下一層次有聯(lián)系的所有元素的比較判斷矩陣。其中，判斷矩陣中的標(biāo)度及含義如表8所示。

表8：AHP法比較標(biāo)度及含義

表9 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)表

2. 計算判斷矩陣每一行元素乘積Mi。

3. 計算Mi的n次方根W1'。

4. 對向量Wi=（W1',W2',W3',… ,Wn'）T，進(jìn)行歸一化處理，即是

也就是說W=（W1,W2,W3,… ,Wn）T是判斷矩陣的特征向量。

5. 計算判斷矩陣的最大特征根λmax。

式中：A——判斷矩陣；

(AW)i——向量AW的第i個元素；

n——比較判斷矩陣階數(shù)。

6. 一致性指標(biāo)CI的計算。

式中：λmax——比較判斷矩陣的最大特征根；

n——比較判斷矩陣階數(shù)。

7. 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI可以通過比較判斷矩陣階數(shù)n查表獲得。平均隨機(jī)一致性指標(biāo)表如表9所示。

8. 一致性比率CR的計算：

當(dāng)CR＜0.1，認(rèn)為比較判斷矩陣具有滿意的一致性，排序權(quán)重可以接受。

9. 求得各層次指標(biāo)相對于總目標(biāo)的合成權(quán)重值。

（二）利用模糊綜合評價法得出修正系數(shù)

1. 確定評估因素集和權(quán)重集

根據(jù)所需要評估的特定無形資產(chǎn)的特點和評估目的，建立評估的因素集U，U=（U1,U2,U3,… ,Un），相應(yīng)的權(quán)重集為A，A=（A1,A2,A3,… ,An）。其中Ai表示因素Ui在U中的比重，這里我們采用AHP方法得到的權(quán)重表。[8]

2. 確定評語集V

評語集一般采用如下標(biāo)準(zhǔn)：

3. 確定評語權(quán)重集W

評語集權(quán)重的作用是為了給專家的評語予以適當(dāng)?shù)臋?quán)重，從而保證系數(shù)的修正方向。

4. 確定單因素評價矩陣R

評價矩陣R可以通過DELPHI法得到。如對第j個因素，征求100位專家的意見，其中有60位認(rèn)為合理，20位認(rèn)為偏低，20位認(rèn)為偏高，那么可認(rèn)為對第j種因素的評價因素集為rj= (0，0.2，0.6，0.2，0)，此為評價矩陣的第 j行。綜合整理各因素的意見征求結(jié)果可得單因素評價矩陣

5. 進(jìn)行模糊綜合評價

將權(quán)重集A和評價矩陣R進(jìn)行模糊運算，就形成了綜合評價矩陣B。

6. 計算修正系數(shù)C

至此，我們可以利用收益法評估得到的電影著作權(quán)收益值乘以修正系數(shù)，得到最終評估值P：

四、電影著作權(quán)評估案例分析

（一） 案例介紹

《悟空傳》是由新麗電影、磨鐵娛樂和上海三次元影視聯(lián)合推出的作品，郭子健執(zhí)導(dǎo)，彭于晏、倪妮、歐豪、余文樂、鄭爽、喬杉等聯(lián)袂主演，俞飛鴻特別出演。故事講述了彼時的孫悟空還不是齊天大圣，二郎神也只是一個長著三只眼的名叫楊戩的熱血青年，他們來到神仙學(xué)院習(xí)武修德，在此收獲友誼，經(jīng)歷愛情，卻又面臨兄弟反目等一系列情節(jié)曲折的故事。

（二）根據(jù)收益法計算評估初始值P0

1. 預(yù)測票房

由于電影《悟空傳》沒有進(jìn)行衍生品開發(fā)，后期將播放權(quán)出售給視頻網(wǎng)站和電視臺所得收益比例較小，這里僅對票房收益用收益法進(jìn)行評估，以此作為該電影著作權(quán)價值。評估模型為：

2. 票房收益的確定

（1）電影悟空傳基本情況

電影《悟空傳》郭子健執(zhí)導(dǎo)，郭子健在2007年曾憑借執(zhí)導(dǎo)的劇情片《野·良犬》獲得第28屆香港電影金像獎新晉導(dǎo)演，2010年，執(zhí)導(dǎo)動作片《打擂臺》，該片獲得第30屆香港電影金像獎最佳電影獎，在時光網(wǎng)評分為7.4分。該片主要演員有彭于晏、倪妮、歐豪和余文樂。彭于晏曾憑借動作片《激戰(zhàn)》提名第50屆臺灣電影金馬獎及第33屆香港電影金像獎最佳男配角，并多次提名香港電影金像獎最佳男主角，其影視形象頗受觀眾喜愛，在時光網(wǎng)評分為8.4分。倪妮也是頗受觀眾喜愛的演員，在銀幕上也塑造了很多經(jīng)典角色，其在時光網(wǎng)評分為8.3分。歐豪和余文樂在時光網(wǎng)評分則分別為5.6和8.1分。將幾位主要演員評分平均，得到演員評分為7.6。該片改編自今何在同名小說，講述了在大鬧天宮的五百年前，未成為齊天大圣的孫悟空，不服天命，向天地諸神發(fā)起抗?fàn)幍墓适?，根?jù)豆瓣網(wǎng)的評論，劇本評分為8.4分。該影片類型分類為愛情，虛擬變量D2取值為1。影片將于2017年7月13日暑期檔上映，屬于黃金檔，虛擬變量D4取值為1。

將參數(shù)所取數(shù)值帶入電影票房收益回歸模型

可以得到電影票房收益為6.87億元。

（2）票房收益期限

收益期限就是影院中電影放映的天數(shù)。暑期檔歷來競爭激烈，很多影片趕在暑期檔上映，希望能在暑假內(nèi)獲得較多的觀影人數(shù)，進(jìn)而得到高票房。從前兩年的情況來看，暑期檔會有十多部國產(chǎn)影片上映，還有多部國外影片，這么多影片扎堆上映，票房競爭壓力變大，影院會預(yù)測不同電影的受歡迎程度來安排場次，場次分配不均會影響部分影片的排片量，部分影片一天只能上一兩場，放映天數(shù)也較短。一般暑期檔影片放映天數(shù)為30天，部分電影由于票房反應(yīng)良好，會考慮延期下線，但是在后期隨著電影熱度的下降和新影片的上映，電影票房收益很少。因此我們將該電影的票房收益期限確定為30天。

（3）折現(xiàn)率的計算

通過對Wind資訊網(wǎng)對電影娛樂行業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)整合，得到加權(quán)平均調(diào)整后的β系數(shù)為1.08，期限為10年的國債到期利率平均值為3.36%。經(jīng)計算，電影娛樂行業(yè)2013～2015年平均報酬率為8.92%，特定風(fēng)險系數(shù)為3%，通過資本資產(chǎn)定價模型得到：

（4）確定評估結(jié)果

將上述評估參數(shù)帶入收益法模型進(jìn)行計算，得到評估初始值P0：

（三）構(gòu)建評估因素體系，并根據(jù)AHP方法計算各因素指標(biāo)權(quán)重

1. 通過對電影著作權(quán)價值構(gòu)成因素的分析，得到評估因素指標(biāo)體系如圖3所示。

2. 根據(jù)模型表示的層次和元素間的聯(lián)系，構(gòu)造由某一元素與相鄰下一層次有聯(lián)系的所有元素的比較判斷矩陣。本文將通過專家打分法計算指標(biāo)重要程度，在確保信息客觀與準(zhǔn)確的前提下，了解專家對各指標(biāo)的評分情況，并運用層次分析法，計算得出一至三級指標(biāo)在模型當(dāng)中的相對權(quán)重。其計算結(jié)果和一致性檢驗如表10所示。

圖3

表10 A-B層單排序

表11 權(quán)重系數(shù)表

表中判斷矩陣數(shù)據(jù)來源于28位專家的綜合評分，而權(quán)重和一致性檢驗是將數(shù)據(jù)導(dǎo)入EXCEL表格中并根據(jù)EXCEL在層次分析法中的應(yīng)用（許邵雙）[7]中闡述方法計算得到。

所計算的排序權(quán)重均具有一致性，其排序權(quán)重具有可參考意義，我們可以得到各層次指標(biāo)相對于總目標(biāo)的合成權(quán)重值（見表11）。

（四）根據(jù)模糊綜合評價法，得出修正系數(shù)C

1. 確定評價因素集U及評價因素權(quán)重（權(quán)重見表11）。

2. 確定評語集V及評語集權(quán)重W

采用5等級評語集V=（太低，偏低，合理，偏高，太高），并且根據(jù)專家調(diào)查，確定權(quán)重集權(quán)數(shù)為：W=（1.42，1.23，1，0.79，0.57）。

3. 確定單因素評價矩陣R

專家從上述級別給予的賦權(quán)，對評估體系中的三級指標(biāo)做出評判，然后對體系中的各個因素計算選擇各級別的專家人數(shù)除以全部人數(shù)的結(jié)果，綜合評價矩陣如下[8]：

本文采用算子，并根據(jù)各因素的綜合評價矩陣，得到各二級指標(biāo)的綜合評價結(jié)果，其運算過程如下：

運算結(jié)果如下：

從而得到二級指標(biāo)的綜合評價矩陣

4. 確定綜合評價矩陣B

利用所得到的二級指標(biāo)的綜合評價矩陣計算綜合評價矩陣B：

5. 計算調(diào)整系數(shù)

6. 電影著作權(quán)評估價值的確定

經(jīng)以上分析和修正，最終確定了該電影著作權(quán)的評估價值為6.97億元。

五、結(jié)語

本文研究結(jié)果表明，通過模糊綜合評價法對收益法所得結(jié)果進(jìn)行修正之后，最終得到電影《悟空傳》的著作權(quán)價值為6.97億元，比單獨使用收益法進(jìn)行評估得到的價值6.80億元提高了近1700萬元。這表明傳統(tǒng)的收益法對電影著作權(quán)收益額的預(yù)測較為粗略，模糊綜合評價法中增加的專家意見和相應(yīng)的數(shù)學(xué)分析，使得評估結(jié)果更加準(zhǔn)確客觀，更加接近公允價值，對實際電影著作權(quán)價值的評估具有現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

[1]田粟源. 電影版權(quán)評估研究[D].山東財經(jīng)大學(xué)，2014.

[2]徐陸. 電影版權(quán)評估[J]. 新經(jīng)濟(jì)，2016，(05)：20-21.

[3]杜思源. 電影票房的影響因素分析——基于中國大陸電影市場[J]. 中國商貿(mào)，2013，(10)：184-187.

[4]崔凝凝，唐嘉庚. 基于回歸分析的中國電影票房影響因素研究[J]. 江蘇商論，2012，(08)：35-39.

[5]宋廷山，李杰. 回歸模型的異方差性消除方法探討——以SPSS和Eviews為分析工具[J]. 統(tǒng)計教育，2007，(04)：6-7.

[6]許紹雙.Excel在層次分析法中的應(yīng)用[J]. 中國管理信息化(綜合版),2006,(11):17-19.

[7]常麗，許向真. 關(guān)于無形資產(chǎn)評估中折現(xiàn)率確定方法的探討[J]. 中國資產(chǎn)評估，2005，(03)：25-27+5.

[8]韓利，梅強(qiáng)，陸玉梅，季敏. AHP-模糊綜合評價方法的分析與研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報，2004，(07)：89-92+3.