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原標題：【CEJ刊文】中國電影市場的經(jīng)濟學分析

本文對文化產(chǎn)品的供求進行分析，并將焦點投向中國電影市場。

本文通過向量自回歸模型（Vector Auto-Regression，VAR）與似不相關回歸（Seemingly Unrelated Regressions，SUR）方法，使用2005年5月至2013年4月的中國電影數(shù)據(jù)，研究了電影出席率和電影院屏幕數(shù)量間的動態(tài)關系。實證結(jié)果表明，首先，中國電影受到各種市場和經(jīng)濟因素的影響。其次，收入和入場價格不會對中國觀眾的消費行為產(chǎn)生重大影響，但他們可能會改變參展商的市場預期。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，線上文化產(chǎn)品對線下電影行業(yè)產(chǎn)生了一定沖擊。本文的分析還表明，與電影需求面的沖擊相比，電影供給面的沖擊所帶來的影響需要更長時間才能消失。

本文關注以下三個問題：第一，電影的需求（出席率）和供給（電影屏幕數(shù)量）的主要決定因素是什么？可支配人均收入和入場價產(chǎn)生的影響是什么？第二，電影的供需之間的動態(tài)關系是什么？第三，互聯(lián)網(wǎng)等沖擊如何影響整個電影市場？中國的市場環(huán)境和行業(yè)監(jiān)管日益成熟，理解中國等蓬勃發(fā)展的市場中文化產(chǎn)品的動態(tài)，對行業(yè)預測和管理均有益處。盡管以往的研究提出過電影的需求和供應模型，但互聯(lián)網(wǎng)線上服務對線下電影行業(yè)的破壞性影響尚未得到系統(tǒng)評估。本文致力于彌補這一空白。

本文采用了2005年1月至2013年4月的中國電影業(yè)月度數(shù)據(jù)（總計100個月）。中國電影市場月度數(shù)據(jù)來源于Entgroup Box Office Tracker（EBOT）數(shù)據(jù)庫，包含票房記錄和電影出席等數(shù)據(jù)。

本文使用VAR模型的需求方程結(jié)果表明：第一，滯后一期的需求變化對當期電影需求具有積極影響，表明電影消費水平取決于上一期的消費增長。第二，電影院屏幕數(shù)量增加使電影院出席人數(shù)增加，但需要約兩個月才能實現(xiàn)。這與觀眾花時間判斷電影質(zhì)量并調(diào)整消費模式的觀點一致。第三，當電影觀眾很少了解劇院發(fā)行信息，并將入場價格作為電影質(zhì)量指標的情況下，入場費與電影需求正相關。供給方程的結(jié)果表明，滯后兩期電影出席率對電影屏幕數(shù)量有顯著的負向影響。這解釋了現(xiàn)實中的現(xiàn)象：電影院經(jīng)營者傾向于在入場銷售不佳時增加供應，并在高峰時減少供應。

本文的脈沖響應分析（Impulse Response Function）表明，電影供應的沖擊所帶來的影響需要更長時間才能消失。這意味著在這個動態(tài)系統(tǒng)中，屏幕數(shù)量的意外變化可能會持續(xù)更長時間，這證實了MacMillan和Smith（2001）提出的電影屏幕投資需要時間的觀點。相比之下，電影需求的沖擊所帶來的影響持續(xù)時間較短，這表明電影需求的波動很容易被其他文化和娛樂活動的替代效應所吸收。最后，本文的預測誤差方差分解（Forecast Error Variance Decomposition）結(jié)果表明，對電影供應的正交沖擊約占電影需求預測誤差方差的25％。

作者希望這項研究將有助于中國電影業(yè)的參與者——制片人、發(fā)行商和參展商制定適當?shù)耐顿Y策略。根據(jù)市場的歷史和未來預期，參展商應根據(jù)電影投資和建設計劃進行調(diào)整。諸如脈沖響應函數(shù)和預測誤差方差分解等技術(shù)將有助于理解外生沖擊對市場上電影需求和供應的影響，以及預測中的錯誤和風險。

作者簡介

Ravi S. Sharma：1991年于加拿大滑鐵盧大學獲管理科學博士學位；2004年1月-2016年8月于南洋理工大學任職；2016年9月至今于ESSEC商學院亞太校區(qū)任職；S P Jain全球管理學院兼職教員。

英文原文：Fan Feng & Ravi S. Sharma (2018) Modeling the Migration of Cultural Goods: a Macroeconomic Study of Domestic Chinese Cinema, China Economic Journal, 11:2, 194-223.。