“IP”資產證券化研究
——以電影票房資產證券化為例

張 川 王炫力 張曼楠 于 洋 金 彤

(天津財經大學經濟學院 天津 300222)

“IP”資產證券化研究
——以電影票房資產證券化為例

張 川 王炫力 張曼楠 于 洋 金 彤

(天津財經大學經濟學院 天津 300222)

在當今這個時代，“IP”產業在飛速發展的同時也給市場帶來了新的活力。其在社會中影響力也愈來愈深。而其蓬勃發展背后，必然會有一些問題流露出來，譬如之前電影《葉問3》的票房造假事件，在聲討之余，我們更應該將目光著眼于“IP”資產證券化的改變與完善中來。

其實，自20世紀70年代資產證券化誕生以來，資產證券化給傳統的金融理論和實踐帶來了深刻的革命。基于其深刻的創新內涵，資產證券化從范圍到交易規模都發展迅速，是上世紀后期至今發展最快、影響最大的金融創新。而在“IP”熱的推動下，知識產權證券化作為資產證券化發展的深化，應運而生，其挖掘出了知識產權的潛在價值，為其進一步發展提供了有效的金融支持手段。

本文從“IP”資產證券化相關概念和理論介紹入手，分析資產證券化融資過程，確立將“IP”資產未來現金流作為核心研究主體，并以電影產業為例，通過建立模型并實證檢驗的方法，得出了可以將其資產證券化的預期結論，并分析該結論對“IP”產業更安全、有效融資的推動作用。

IP;資產證券化;融資

一、什么是“IP”及其資產證券化

(一)什么是“IP”

“IP”是英文“Intellectual Property”的縮寫，直譯為“知識產權”。而“知識產權”這一術語的廣泛使用是在世界知識產權組織成立后開始的，該組織將“IP”界定為:文學藝術和科學作品，表演藝術家、錄音和廣播的演出，在人類一切活動領域內的發明，科學發現，外型設計，商標服務標記、商號名稱和牌號，制止不正當競爭，以及在工業、科學、文化或藝術領域內其他一切來自知識活動的權利。由此可見，“IP”這一概念外延十分廣泛，正因此在其中有著很大的發展空間。

(二)什么是“IP”資產證券化以及其參與主體

“IP”資產證券化也稱知識產權證券化 (IP－Backed Securitization)是資產證券化的一種，具體是指以知識產權的未來許可使用費或未來預計現金流為支撐，發行資產支持證券進行融資。“IP”資產證券化的參與主體和其他產業資產證券化一樣。其中原始知識產權權利人將自己擁有的知識產權資產以“真實出售”(true sale)方式過戶給SPV，SPV獲取了“IP”的唯一轉讓權，以“IP”將會產生的現金收入為基礎發行證券，唯一轉讓權可以保證未來產生的收入會被用于還付投資者的本息，多余的收入則為增值收益。

(三)“IP”資產證券化的具體流程

“IP”資產證券化的具體流程和其他常見的資產證券化流程一樣可以分為以下幾步:構建資金池，建立特殊目的載體，信用增級，信用評級，證券發行，清償證券。

1.“IP”產業首先要完成對自身資金池的建立，顧名思義，就是對需要證券化的知識產權資產進行整合，可以被整合的資產應具有如下特點:

(1)“IP”資產應具有可預測的收益，如果收益無法預測，其風險將是較大的，這樣的資產很難資產證券化，故這一點也是我們研究的重點所在。

(2)“IP”資產的相關數據較易獲得。

我們認為，如果一些資產收益不夠穩定，且不可預測性較強，加之其相關數據 (輔助預測)較難獲得，這樣的資產是不宜進行資產證券化的，同樣的信息的可靠性和收益預測的準確性與可操作性也是極為重要的。

2.信用增級即對經打包的“IP”資產增加額外的信用支撐。由于需證券化的“IP”資產流動性不足，以此類資產為支持發行的債券較難被人們接受，進而使證券化的結果不盡如人意。信用增級一般分為內部增信和外部增信。

3.完成了增級，我們就可以將債券進行評級，這一項任務由專業的評級機構完成，經過上一步增級處理的證券或證券組合，通常都可以達到投資級別。

4.最后便是清償這些證券，或是還本，或是付息。

(四)實踐中的問題

在現代金融市場中，上述過程并不難完成，依托我國龐大的市場，融資也不是很難，但這一切都存在一個無法擺脫且非常重要的前提假設，也就是這個“IP”的預期收益現金流是可以預測且平穩的，但這并不是一個簡單的問題。

我們不妨以電影這項文化創意產業的核心為例，一部尚在籌劃的電影所能帶來的現金流無外乎票房收入，廣告收入，周邊業務收入，然而，這些收入并不是憑空獲得的;相應的，電影在前期的劇本編寫，中期的雇傭演職人員以及后期的各種宣傳費用，都是資產證券化過程中必須考慮的風險。如果這些收益和風險得不到較為準確的預測，那么資產證券化將無從談起。本文接下來的部分，就將接續本例，用計量經濟學方法，嘗試著對其加以預測。

二、自變量定性分析

對于資產證券化的研究，我們決定以電影為例，對于其未來全部現金流，我們認為有票房，電影周邊經濟等等。在這些未來現金流中，又以票房收入最為可觀，因此，我們假設票房為全部未來現金流加以研究。這就要求我們對于影響任意一部電影的票房的因素加以判斷，既不可盲目堆疊，又不可有所遺漏。而經過研究與調研，我們選出了以下幾個自變量作為研究對象來解釋票房。

(一)主演

應該說這是一個最無爭議的變量了，引用時下電影圈最熱的詞——也就是“鮮肉經濟”，從這個詞我們已不難看出這些所謂的“鮮肉”究竟會為一部影視作品帶來多少經濟效應，在當下，說這些鮮肉是一部電影的中流砥柱絕不過分。事實也的確如此，在我們的調研中，幾乎所有人都會因為電影中有某位自己熱愛的演員而去追捧這一部電影。

相應地，一個當紅小鮮肉或者是一個出眾的演員的確會為電影帶來大熱的基礎，但同時，這些優勢的背后卻也有著不菲的報酬，在中國的電影市場，與每一部電影看似充裕的預算相對應的便是其主演動輒幾千萬，不時還會破億的片酬，這大大地壓縮了一部電影在除了幾位主演以外的包括角色演員、宣發、特效剪輯等等，種種費用的預算，這在某種程度上又會削弱其正效應所以我們還應對其他因素加以評估。

(二)導演

導演，是制作影視作品的組織者和領導者，是用演員表達自己思想的人。每一部電影的血肉由演員構建，而靈魂卻由導演賦予。從電影角度來說，好的導演有自己的工藝，能打造出一部具有濃郁個人色彩的優質電影，這無疑是電影票房的保障。另一方面，從現實角度講，站在人頭攢動的電影院門口做出選擇時，我們的選擇往往會受一些與大導演相關的電影所左右，或許我們不是為了去支持某導演，也不是因為這位導演的風格與你的品味相契合，而僅僅是因為一個噱頭，這有些類似于從眾心理，可見，導演的地位、名望在一定程度上會對電影票房有顯著影響。

(三)成本

“物質基礎決定上層建筑。”這句話在電影行業幾乎是一句真理，盡管偶有小成本制作卻取得成功的電影或是大成本制作最終鎩羽而歸的電影。但我們認為這是小概率事件，當資金充足時，電影的拍攝將更加流暢，這是電影作品質量的物質保證。但是，對于成本這一變量，絕不可以以偏概全。

近些年來，隨著科技發展，越來越多的電影采用了3d拍攝，就這一點而言，會對成本產生很顯著的影響。為此，我們加入了一個2D/3D的考量，若將其設置為虛擬變量來調整不同格式類型電影所造成的影響應有較好效果。為此，我們也將在下一章節通過皮爾森相關顯著性來驗證這一想法。

(四)影迷的期盼度

這一角度是與前三節的四個變量相對應，由電影制作發行方可控的條件轉至其不可控的條件—人們的期盼度。我們調研并探討了各種影迷主觀的觀影原因，發現除了由于追星原因而觀影，再有一個原因就是電影上映前通過各種渠道觀看了電影的預告片并為之吸引。由此可見，一部電影的預告片，或者說是在電影上映前影迷的期盼程度會在根本上決定著一部電影的未來票房究竟有著多少潛力。

鑒于此，我們分別考慮了各主流視頻網站的電影預告片的觀看次數，以及時光網的每一部電影的“想看人數”，這兩個數據在很大程度上反映了觀影群體對于每一部電影的觀點。此外，我們也研究了各門戶網站的話題量以及搜索網站的點擊次數，然而二者的邊緣界定困難以及有較高重合度使我們放棄了這一變量。

(五)小結

通過前四節的探討，我們總結了如下幾個對于電影未來現金流，也就是票房收入的預測模型的變量，分別是主演和導演，對于這兩個因素，均是以很抽象的熱度或者是號召力作為研究對象，這是很難量化的，但是我們可以通過市場給予他們的“定價”作為量化依據;演員最好的標準莫過于身價，而導演身價較難獲得，我們就以該導演最近一部電影的票房作為定量標準，因為市場還是會很容易受到某位導演最近一部電影質量的影響的。而電影成本和電影格式 (虛擬變量)則不存在上述問題。除這四個客觀實際因素限制外，還有兩項人們主觀想法所控制的變量，也就是預告片播放次數與時光網“想看人數”。這樣一來，對于電影未來現金流的預測將更加完善。

三、模型建立及實證分析

通過多元線性模型構建簡易模型預測電影票房，目的是使讀者對票房的影響因素有一個具體且直觀的感受。下面主要介紹多元線性回歸預測模型的數據、自變量的選取、模型結果與預測效果。

(一)自變量的選取

隨著經濟的發展，電影已成為大眾娛樂的普遍方式。電影票房也受社會經濟，人文環境，生活水平等諸多因素的影響。為研究知識產權的資產證券化，我們需要對被證券化的資產的未來現金流加以估計，通過多元線性模型對電影的未來現金流加以預估，但這顯然不會是個精確無誤的預測，故我們應該選取對這個預測影響程度最大的幾個因素，以確定模型。

本文選取電影主演員、導演、預告片點擊率、電影類型、檔期為自變量。

為了更好地量化模型，演員將每部影片的第一主演所獲片酬設定為參數值，導演將該片導演近三部電影票房取均值設定為參數值，如周星馳導演近三部執導的電影為《美人魚》(339200萬元)，《西游伏妖篇》(165700萬元)，《西游降魔篇》(124700萬元)三部電影，則我們取這三部電影票房的均值作為導演的參數值，電影預告片從愛奇藝網終極預告片點擊量獲得。

數據 (僅列出極小部分)

在多元線性回歸模型當中，常用皮爾森相關系數來反映兩個變量之間的線性相關程度，所以在本文中也采用皮爾森相關分析來判斷這些變量與電影票房之間的線性相關程度。下式為皮爾森相關系數計算表達式:

r表示相關系數，用于描述兩個變量之間線性的相關程度，n表示樣本總數，與表示變量值，與則表示兩個變量觀察值的平均值。r值越大則表示兩個變量之間的相關性越強。上式顯示了電影票房與各變量之間的皮爾森相關系數。

一般皮爾森系數在0.70－0.99之間則表示兩個變量之間高度相關，在0.40－0.69之間則表示中度相關，最后在0.10－0.39之間則是低度相關。從上表我們可以看出，對電影票房影響最大的因素為演員，其次為電影預告片點擊率，電影導演對電影票房的影響程度為第三等。電影制片公司、電影制式與電影檔期對電影票房的影響程度為低，只有稍微的影響;電影類型對電影票房的影響程度最低，基本可以忽略不計了。

用SPSS檢驗相關性可知，電影是2D或是3D與總票房相關程度為0.231，相關性在95%的置信度上顯著;成本與總票房相關程度為0.405，相關度較低，相關性在99%的置信度上顯著，基本上可以排除二者 (x4，x6)對總票房的影響，不計入自變量的考慮因素之中。

最終將計入模型的因變量設為x1，x2，x3，x5

(二)模型的建立

使用最小二乘法對模型進行線性估計預測可得出以下模型:

Y=0.7221*x1+0.6284*x2+12.2481*x3+1.8068*x5+7356.297

主要影響票房的因素為演員，導演與原告片點擊量，其他條件不變時:x1每上升一個單位，y上升0.7221個單位;x2每上升一個單位，y上升0.6284個單位;x3每上升一個單位，y上升12.2481個單位;;x5每上升一個單位，y上升1.8068個單位聯系實際我們不難看出，演員與導演的知名程度的確會影響電影票房，同樣，宣傳的程度也與票房息息相關，同時想看的人數也必會影響實際票房。

(三)模型的檢驗與分析

該模型擬合優度達71.4695%，擬合較良好，各自變量均在95%的置信度下顯著。

(四)通過分析模型得出的結論

通過上文的數據，我們計算出一個關于電影票房未來現金流的多元線性回歸模型，在通過對該計量模型的檢驗，其擬合優度較為良好，可見這個模型可以在很大程度上預測電影票房的未來現金流。在該模型的基礎上，針對電影資產證券化的現金流的確定就有了較為合理的依據，藉此，該資產支持證券的定價與發行才能順利進行。

四、結語

綜上所述，本文通過分析“IP”資產證券化過程，將目光著眼“IP”資產證券化的基礎也是最重要一環，即在“IP”資產證券化中可預見的現金流是進行證券化的先決條件，本文建立的模型的存在意義就在于此，但我們還要看出它的核心價值其實更在于其通過歷史數據在一定程度上反映了該資產支持證券的內在價值，盡管仍會有不期而遇的“黑天鵝”出現，但這樣的風險是不可避免的。運用該模型，在資產定價時，它提供了有效且合理的定價方式;另一方面，對于投資者，也有了一個指引其投資方向選擇的工具。

［1］ Richards，G.and Wilson，J.Tourism，Creativity and Development［R］.Unpublished Mimeo Paper，2006b.

［2］張亦春，鄭振龍，林海.金融市場學 ［M］.第四版.北京:高等教育出版社，2013:226－231.

［3］張超英，瞿祥輝.資產證券化——原理、實務、案例 ［M］.北京:經濟科學出版社，1998:65.

［4］湯珊芬，程良友.知識產權證券化探析［J］.科學管理研究，2006，24(4):53－56.

本論文系天津財經大學本科生科研訓練項目 項目名稱:文化創意產業資產證券化研究——基于IP產品的實證分析 項目編號:2016SRT－31