知識(shí)產(chǎn)權(quán)改編對(duì)電影的影響

胡之光

一、引言

2014年以來(lái)，“IP電影”逐漸進(jìn)入中國(guó)電影產(chǎn)業(yè)的視野，并越發(fā)受到投資人的熱捧。所謂“IP”即英語(yǔ)“Intellectual Property”的縮寫，意為“知識(shí)產(chǎn)權(quán)”。在經(jīng)濟(jì)法中，“知識(shí)產(chǎn)權(quán)”指人們對(duì)智力成果依法享有的權(quán)利;而在電影產(chǎn)業(yè)中，“知識(shí)產(chǎn)權(quán)”特指那些可以被改編為電影的智力勞動(dòng)成果，如商標(biāo)和著作權(quán)，而著作權(quán)又包括了文字作品、音樂(lè)、游戲，甚至是形象、概念、設(shè)定等。由這些知識(shí)產(chǎn)權(quán)改編而來(lái)的電影，即為“IP電影”。

與傳統(tǒng)電影的制作方式相比，IP電影有三大特點(diǎn)：首先，與第一種傳統(tǒng)途徑相比，IP電影出品、制作方是將一部電影的整個(gè)創(chuàng)意環(huán)節(jié)外包出去，交給市場(chǎng)，而不在組織內(nèi)部進(jìn)行。當(dāng)外部交易成本低于內(nèi)部管理成本時(shí)，就會(huì)發(fā)生這種轉(zhuǎn)變。其次，“IP電影”的創(chuàng)意由于公開出版過(guò)，所以已經(jīng)為受眾所熟知。這就使得IP電影有比非IP電影多出一批更穩(wěn)定的目標(biāo)受眾和和由此帶來(lái)的額外票房收入。最后，IP電影的風(fēng)險(xiǎn)更低，并且短時(shí)間內(nèi)能完成資本套現(xiàn)，因此更受資本及其背后的金融投資者的青睞。

本文主要關(guān)注IP電影究竟是否更容易取得票房成功，故基于2015年在中國(guó)上映的337部中外電影數(shù)據(jù)，采用OLS模型和Logit模型，檢驗(yàn)了具備IP是否會(huì)對(duì)電影票房收益有影響，并估計(jì)了這種影響的大小。

二、電影票房的影響因素與變量選擇

（一）電影票房的傳統(tǒng)影響因素

國(guó)外文獻(xiàn)對(duì)電影票房影響因素進(jìn)行了詳盡的研究，基本的共識(shí)是，主創(chuàng)成員價(jià)值、制作成本、宣發(fā)費(fèi)用、影片類型、制片國(guó)家、檔期、分級(jí)、口碑都會(huì)對(duì)票房有顯著影響。

1、主創(chuàng)成員

主創(chuàng)成員主要指導(dǎo)演和演員，他們自身具有藝術(shù)價(jià)值，同時(shí)也可轉(zhuǎn)化為商業(yè)上的價(jià)值。他們的商業(yè)價(jià)值與制作成本、宣發(fā)費(fèi)用呈高度正相關(guān)，也與電影票房呈正相關(guān)。

本文衡量主創(chuàng)成員藝術(shù)價(jià)值的指標(biāo)有如下變量：導(dǎo)演獲得及提名歐美獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù)、導(dǎo)演獲得及提名華語(yǔ)獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù)、導(dǎo)演獲得及提名其他國(guó)家獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù)、演員獲得及提名歐美獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù)、演員獲得及提名華語(yǔ)獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù)、演員獲得及提名其他國(guó)家獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù)。如果有多名導(dǎo)演，取前兩名導(dǎo)演之和;演員方面，取前三名重要角色的飾演者之和;如果自導(dǎo)自演，則按照獎(jiǎng)項(xiàng)類別只計(jì)一次，不重復(fù)計(jì)算。數(shù)據(jù)均來(lái)自時(shí)光網(wǎng)。

2、口碑

口碑是指電影上映后影評(píng)人及觀眾對(duì)它的正面或負(fù)面的評(píng)價(jià)，可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)媒體、電視媒體、紙質(zhì)媒體等途徑傳播。一般而言，口碑與電影票房高度正相關(guān)。本文衡量口碑的指標(biāo)采用大眾評(píng)分，數(shù)據(jù)來(lái)自豆瓣電影。

3、制片國(guó)家

制片國(guó)家是指電影制作公司的注冊(cè)國(guó)，考慮這一因素是因?yàn)槲幕哂忻褡?、?guó)家差異，在一個(gè)國(guó)家上映的來(lái)自不同國(guó)家的電影的票房也應(yīng)該有差異。這種差異適合以虛擬變量衡量，為此，本文將制片國(guó)家分為中國(guó)、英美、港臺(tái)、中外合拍、日韓、歐洲、俄羅斯以及其他國(guó)家。當(dāng)一部電影屬于其中一類時(shí)，變量取1，否則取0;其他國(guó)家出品一律取0，作為對(duì)照組。

4、電影類型

一個(gè)電影類型通常是指敘事元素相近的一批電影，實(shí)證研究已經(jīng)證明不同類型的電影受歡迎的程度又差異。這種差異適合以虛擬變量衡量，故本文將中國(guó)上映電影類型分為科幻、奇幻、喜劇、動(dòng)作、愛(ài)情、動(dòng)畫、恐怖、懸疑、犯罪、劇情和其他類型。當(dāng)一部電影屬于其中一類時(shí)，變量取1，否則取0;其他類型一律取0，作為對(duì)照組。

5、檔期

檔期指電影上映的時(shí)間，不同的上映時(shí)間會(huì)造成電影的票房差異。本文將中國(guó)上映電影檔期分為暑期檔、國(guó)慶檔、賀歲檔和其他檔期。當(dāng)一部電影屬于其中一類時(shí)，變量取1，否則取0;其他檔期一律取0，作為對(duì)照組。

（二）電影票房的新影響因素

IP電影是本文關(guān)注的核心變量。如前所述，IP電影有比非IP電影多出一批更穩(wěn)定的目標(biāo)受眾和和由此帶來(lái)的額外票房收入，這就是所謂的“粉絲經(jīng)濟(jì)”效應(yīng)。本文搜集了2015年中國(guó)所有上映電影的資料，并對(duì)其是IP電影還是非IP電影進(jìn)行了調(diào)查。本文將“IP”作為虛擬變量。當(dāng)一部電影屬于IP電影時(shí)，變量取1，否則取0;其他國(guó)家出品一律取0，作為對(duì)照組。

在現(xiàn)階段的中國(guó)電影市場(chǎng)，依據(jù)文化類型，IP主要可以分為流行文化IP、經(jīng)典文化IP和嚴(yán)肅文化IP三類。這三類文化本身涵蓋廣泛，不同的研究對(duì)這三類文化的定義有所不同。在本文中，流行文化特指目的為娛樂(lè)當(dāng)代大眾的作品，經(jīng)典文化特指經(jīng)過(guò)時(shí)間沉淀、廣為人知的作品，嚴(yán)肅文化特指目的為反思現(xiàn)實(shí)、較為小眾的作品。最后考慮中國(guó)上映的中外電影實(shí)際情況，本文將IP電影進(jìn)一步分為六類：中國(guó)流行文化、中國(guó)經(jīng)典文化、中國(guó)嚴(yán)肅文化、歐美流行文化、歐美經(jīng)典文化、其他國(guó)家文化。這些類型都作為虛擬變量，當(dāng)一部電影屬于其中一類時(shí)，變量取1，否則取0;非IP電影一律取0，作為對(duì)照組。后文將分別研究IP分類與不分類兩種情況。

三、實(shí)證分析

（一）模型設(shè)定

1、普通最小二乘回歸（OLS）模型

目前最常用的電影票房影響因素分析模型是普通最小二乘回歸（OLS）模型。模型可以設(shè)為：

圖1 2015 年中國(guó)大陸上映電影票房分布及其對(duì)數(shù)分布

表1 普通最小二乘回歸（OLS）模型回歸結(jié)果及懷特檢驗(yàn)

表2 二值選擇及有序Logit 模型回歸結(jié)果（IP 整體作為自變量）

（1）

（1）式中OB代表被解釋變量票房;IP代表核心變量IP電影;Control代表控制變量，主要包括主創(chuàng)成員、口碑、國(guó)家、類型、檔期;（2）式中Chinapop、Chinacla、Chinaser、USpop、UScla和Other分別代表中國(guó)流行文化、中國(guó)經(jīng)典文化、中國(guó)嚴(yán)肅文化、歐美流行文化、歐美經(jīng)典文化、其他國(guó)家文化。

此外，（1）式被設(shè)定為半對(duì)數(shù)模型，是因?yàn)楹芏鄬W(xué)者都已經(jīng)注意到，電影票房的分布通常不是正態(tài)分布，而是具有高偏態(tài)和長(zhǎng)尾特征的帕累托分布。因此有必要建立一個(gè)半對(duì)數(shù)OLS模型，來(lái)使得票房分布更趨于正態(tài)分布，以符合OLS模型的應(yīng)用前提。

2、二值選擇及有序Logit模型

由于電影票房服從帕累托分布，因此不采用OLS模型也是一種選擇。Vany和Walls（1999），王錚和許敏（2013）都采用了二值選擇Logit模型來(lái)估計(jì)，依據(jù)票房將影片分為成功電影和不成功電影兩類。因此本文也設(shè)定Logit模型：

其中，r是臨界值，當(dāng)時(shí)電影為“成功”電影，否則為“不成功”電影。臨界值的選擇比較主觀，取決于研究者想把哪兩類電影區(qū)分開。

（二）數(shù)據(jù)

本文的樣本是2015年在中國(guó)上映的337部中外電影，不同的變量參考了不同的數(shù)據(jù)來(lái)源，這些數(shù)據(jù)來(lái)源在介紹變量時(shí)一并給出。本文對(duì)這些樣本進(jìn)行了初步處理，剔除了以下幾種類型的電影：票房數(shù)據(jù)造假電影;受行政力量影響的電影;重映電影;抄襲或電視劇重新剪輯的電影;電影網(wǎng)站上沒(méi)有評(píng)分的電影。

通過(guò)考察樣本票房分布可以發(fā)現(xiàn)，收入排名前20%（67部）的電影所獲得的票房占據(jù)了所有電影（337部）票房收入的87.5%，非常符合帕累托分布;而對(duì)票房取對(duì)數(shù)后，其分布則已經(jīng)很接近正態(tài)分布了。

四、實(shí)證結(jié)果

（一）OLS模型實(shí)證結(jié)果

本節(jié)在使用OLS模型回歸時(shí)，除了回歸（1）（2）式，還考慮了兩式不是對(duì)數(shù)模型的情況。回歸結(jié)果如表1所示：

在對(duì)表1估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析之前，還要對(duì)OLS模型的前提假設(shè)進(jìn)行一些檢驗(yàn)。本文樣本中的個(gè)體雖然存在時(shí)間差，但可以近似看做是2015年的截面數(shù)據(jù)。樣本中有票房幾十億元的電影，也有票房幾萬(wàn)元的電影，因此模型擾動(dòng)項(xiàng)的規(guī)模很可能不同（比如高票房電影會(huì)受到更多種因素的影響），故而極有可能產(chǎn)生異方差問(wèn)題。懷特檢驗(yàn)（White test）證明了這一點(diǎn)，但同時(shí)也證明取對(duì)數(shù)對(duì)異方差有較大的緩解作用。

如表1所示，（1）式中IP在1%水平上顯著為正的。（1）式半對(duì)數(shù)模型的估計(jì)結(jié)果顯示IP電影會(huì)比非IP電影的票房高出208%。（2）式半對(duì)數(shù)模型中，中國(guó)流行文化IP、歐美流行文化IP、歐美經(jīng)典文化IP都對(duì)票房有1%水平上或10%水平上顯著的正向影響，而中國(guó)經(jīng)典文化、中國(guó)嚴(yán)肅文化、其他國(guó)家文化影響則不顯著;三種影響顯著的IP的正向作用有差異，根據(jù)估計(jì)，中國(guó)流行文化IP、歐美流行文化IP、歐美經(jīng)典文化IP改編的電影會(huì)比非IP電影的票房分別高出274%、159%、124%。由此可見流行文化才能帶來(lái)顯著的商業(yè)效益;而外國(guó)文化對(duì)票房的影響力不如中國(guó)本土文化。

（二）Logit模型實(shí)證結(jié)果

本節(jié)使用Logit模型來(lái)估計(jì)，依據(jù)票房將影片分為成功電影和不成功電影兩類。具體而言區(qū)分的標(biāo)準(zhǔn)有兩種：票房絕對(duì)值，以及票房排名。在票房絕對(duì)值方面，選取了兩個(gè)臨界值：1億、2.8763億。其中，選擇1億作為臨界值是因?yàn)槠狈窟^(guò)億一直是中國(guó)大陸上映電影追求的目標(biāo)，它區(qū)分開了中低收入電影與高收入電影;2.8763億是票房均值，區(qū)分開了平均水平之下和之上的電影。在票房排名方面，選取了三個(gè)臨界值：165萬(wàn)、1189萬(wàn)、7375萬(wàn)，它們分別是下四分位數(shù)、中位數(shù)、上四分位數(shù)。

（3）式回歸結(jié)果如表2所示。

（4）式回歸結(jié)果如表3所示。

從表2中可以發(fā)現(xiàn)在不同的臨界值上，IP對(duì)電影“成功”與“不成功”的幾率比都有1%水平上的顯著提升作用;換句話說(shuō)，它增大了電影“成功”的概率。并且當(dāng)票房臨界值越高時(shí)，這種對(duì)幾率比的提升作用越明顯。當(dāng)臨界值為平均票房2.8763億時(shí)，提升作用達(dá)到最大，為：

即IP電影在2.8763億臨界值上“成功”與“不成功”的幾率比是非IP電影幾率比的77.945倍。

在表3中把IP分類來(lái)看，可以發(fā)現(xiàn)在不同的臨界值上，中國(guó)流行文化IP對(duì)幾率比都有1%水平上的顯著提升作用;中國(guó)經(jīng)典文化、美國(guó)流行文化、美國(guó)經(jīng)典文化在靠中上部的幾個(gè)臨界值上對(duì)幾率比有不同水平上的顯著提升作用;而中國(guó)嚴(yán)肅文化和其他國(guó)家文化則完全沒(méi)有作用。另外當(dāng)臨界值較低時(shí)，中國(guó)嚴(yán)肅文化、美國(guó)流行文化、美國(guó)經(jīng)典文化、其他國(guó)家文化的樣本都比較少，出現(xiàn)了“完美預(yù)測(cè)”的情況，所以無(wú)法估計(jì)系數(shù)。很顯然，在中國(guó)電影市場(chǎng)，中國(guó)流行文化IP最受歡迎、轉(zhuǎn)化成IP電影的量也最大。

表3 二值選擇及有序Logit 模型回歸結(jié)果（IP 分類作為自變量）

由于二值選擇Logit模型只將因變量數(shù)據(jù)分為兩類，數(shù)據(jù)信息損失較多，故在估計(jì)了它之后，本文還估計(jì)了有序Logit模型，以165萬(wàn)、1189萬(wàn)、7375萬(wàn)、2.8763億四個(gè)臨界值為切點(diǎn)（切點(diǎn)中刪去了1億，因?yàn)?375萬(wàn)和1億之間數(shù)據(jù)過(guò)少），將票房數(shù)據(jù)從小到大標(biāo)記為0-4，估計(jì)結(jié)果報(bào)告在表2和表3的（6）中。其結(jié)果與（1）-（5）列類似。

五、結(jié)論與啟示

本文采用OLS模型和Logit模型來(lái)估計(jì)IP對(duì)電影票房的影響。兩個(gè)模型都表明IP對(duì)電影票房有顯著的促進(jìn)作用。而且流行文化IP才能帶來(lái)顯著的商業(yè)效益;而外國(guó)IP對(duì)票房的影響力不如中國(guó)本土IP。Logit模型還表明IP對(duì)電影跨過(guò)高票房門檻概率的提升作用強(qiáng)于低票房門檻，即IP對(duì)電影票房的提升作用，隨著門檻的提升而加強(qiáng)。

這樣的結(jié)果為中國(guó)電影產(chǎn)業(yè)帶來(lái)兩點(diǎn)啟示：

第一點(diǎn)是區(qū)別對(duì)待IP，不能過(guò)分夸大IP的作用。中國(guó)影視公司熱衷囤積IP，而不是評(píng)估IP的價(jià)值。這種囤積極大地推高了IP的價(jià)格，甚至造成了一定程度的泡沫。但本文的研究發(fā)現(xiàn)，首先，并不是所有類型的IP都能夠?qū)﹄娪捌狈坑写龠M(jìn)作用。在以商業(yè)院線為主的中國(guó)電影市場(chǎng)，只有流行文化IP對(duì)電影票房有促進(jìn)作用。其次，IP之所以對(duì)電影票房有促進(jìn)作用，是因?yàn)槠浔澈蟮姆劢z經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。所以，毫無(wú)選擇地囤積缺乏粉絲經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的IP于事無(wú)補(bǔ)。

第二點(diǎn)是IP電影更適合大制作，不適合中小成本，因?yàn)楦唛T檻上IP的作用更顯著。而為了達(dá)到這個(gè)較高的票房門檻，電影需要一個(gè)較高的投入。近年來(lái)一些依托中國(guó)古典名著、中國(guó)傳統(tǒng)神話改編的中小成本電影，無(wú)一例外都是票房失敗的。