개인의 영화 수요와 영화관의 상영 영화 선택에 관한 분석

Basic Information

Title

개인의 영화 수요와 영화관의 상영 영화 선택에 관한 분석

Subtitle

-

Parallel Title

Individuals' Demand for Movies and Theaters' Choice of Movies on the Screen

Country

국내

Production Date

2015-**-**

Language

한국어

Size (mm)

-

Pages

117쪽

ISBN/ISSN

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Edition

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Master Files

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Producer

지용규 (한양대학교 대학원 경제금융학과 박사 논문 저자)

Description

(논문요약)[국문] 흥행에 관한 불확실성이 높은 영화산업에서 영화수요에 대한 분석결과는 영화 공급자에게 매우 중요한 정보이다. 왜냐하면 어떤 특성을 가지는 영화를 공급해야만 흥행에 성공할 가능성이 높은지를 가늠할 수 있기 때문이다. 더불어 최근에는 영화관에서 다양한 가격체계를 제시하고 있고 영화 관람자가 요금할인을 받을 수 있는 제도를 적극적으로 활용하므로 영화가격의 경직성이 과거에 비해 많이 완화되었고, 유효가격을 기반으로 하여 수요의 가격탄력성을 분석하는 작업이 가능하게 되었다. 영화공급자의 입장에서 보면, 수요의 가격탄력성 정보를 활용한 가격차별을 통하여 새 로 운 이 윤 극대화를 추구할 수 있다는 것을 의미한다. 따라 서 본 논문에서는 첫 번째 주제로 개인의 영화수요를 분석한 후 이를 바탕 으로 가격탄력성을 추정한다. 수요분석에 대한 계량경제모형으로는, 다 항 로 짓 모형(m u ltinomial logit model)이 가지는 한계점인 비현실적인 대체패 턴 과 내 생성의 문제를 해결하고자, B L P 유형의 확률계수 로 짓 모형(random coefficient logit model)을 채택하였다. 영화수요의 결정요인으로는, 선행연구에서 고려한 영화특성변수(가격, 누적관객수, 상영기간, 속편, 국적, 등급, 장르, 메이져 배급사, 3D, 스타배우 및 감독 , 관람객 논평 및 전문가 논평 변수)를 수집하여 모두 포함시켰다. 추정 결과를 살펴 보면, 대부분의 영화특성 변수들이 효용에 미치는 영향은 선행연구와 일치하는 결과를 얻었지만, 속편여부는 불일치하였다. 이 결과는 한국영화와 외국영화의 차이(속편영화의 질 적 차이)에 기인하는 것으로 보인다. 수요분석 결과를 바탕으로 하여 “ 영화별 ” 자기가격탄력성을 추정한 결과, 흥행 순위가 높은 영화일수 록 상대적으로 자기가격탄력성이 낮아지는 추세를 가졌다. 또 한 “ 시기별 ” 자기가격탄력성 분석에서는 계절성(seasonality)이 발견되었는데 , 여름과 겨울에는 상대적으로 비탄력적이었으며 , 봄과 가을에는 상대적으로 탄력적이었다. 이런 전반적인 계절성 하에서 특이값을 가지는 시기는 추석과 설날 기간으로서 상대적으로 비탄력적이었다. 이 결과를 이용할 수 있는 영화관의 이 론 상 최적 가격차별 전 략 은 실제 영화관들이 채택하고 있는가 격차별 행위와 많은 부분 일치한다는 것을 확인하였다. 하지만, 아직까지 계절 별로 가격차별을 하는 영화관은 발견 하지는 못 하였다. 한편, 영화 상품의 높은 자산특정성(assetspecificity)과 수요의 불확실성(uncertainty)은 영화산업에서 수직결합이 일어나기 쉬운 환경을 제공한다. 수직결합 기업이 초래하는 문제점 중에 대표적인 것 은 시장봉쇄(foreclosure) 행위인데 , 이는 영화관이 자기계열 배급사의 영화에 차별적으로 많은 상영회수 를 배정하는 것 으로 나타난다. 물론 수직결합의 부정적 측면(시장봉쇄)과 긍정적 측면(거래비용 절감 등을 통한 효율성 개선)에 대해 논란이 존재하지만, 공정거래위원회는 수직결합 영화관의 불공정행위(타배급사 영화의 상영회수, 상영관, 광고 차별)에 제재를 가하고 있다. 문제는 공정위의 이런 제재 행위(특히 상영회수 관련)가 실증적으로 지지를 받고 있느냐는 것이다. 따라서 본 논문에서는 두 번째 주제로, 영화관의 상영영화 선택과 상영회수 결정 행위를 분석하면서, 수직결합 기업의 차별적인 상영회수 결정이 어떻게 이루어지는지를 중점적으로 살펴보았다. 상영영화 선택과 상영회수 결정에 대한 분석에서는 Bhat(2005)가 제안한 MDCEV모형(multiple discrete - continuous extreme value model)을 채택하는데 , 이는 이산적 선택과 연속적 선택을 동시에 고려하면서 다중선택(multiple choice)을 가능케 하는 모형으로서, 개인의 대안선택 확률을 closed form으로 도출할 수 있어 추정이 간편하다는 장점을 가진다. 상영영화 선택(상영할 영화를 선택하는 이산적 선택)과 관련하여 baseline MU를 분석한 결과, 일부 수직결합 영화관(CGV 및 LOTTE)은 단기적으로 자기계 열 배급사가 공급한 영화에 대해 상영회수를 많이 배정할 가능성이 큰 것으로 확인되었다. 하지만 MEGA BOX 영화관의 경우에는, 자기계열 배급사인 SHOW BOX 의 영화에 대해 차별적으로 많은 상영회수를 배정한다는 증거가 보이지 않는다. 한편 CGV, LOTTE, MEGA BOX 를 제외한 기타 영화관들은 중소배급사의 영화를 상대적으로 많이 상영한다는 결과를 얻 었다. 이 결과 들은 2010년 전체와 개별 월을 분석기간으로 한 분석에서 모두 확인되는 robust한 결과이다. 공정위는 최근의 심결에서 MEGA BOX 를 제외한 CGV 및 LOTTE 영화관에 대해서만 차별적 상영행위에 대한 제재를 가하였으며 , 이는 본 논문의 실증분석 결과에 의해 지지받는다고 보여 진 다. 한편 상영회수 결정(선택한 영화의 상영회수를 얼마나 가 져갈 지에 대한 연속적 선택)과 관련되는 satiation parameter를 분석한 결과는, 분석기간에 따라서 robust하지 않다. 이에 대해 가능한 설명은, 특정 영화의 흥행성공 혹은 흥행실패가 그 영화를 포함한 대안(배급사군별 영화)의 satiation parameter를 크게 좌우할 가능성이 있다는 것 을 의미한다.

Contents

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국 문 요 지 = i 제1장 서 론 = 1 1.1 개인의 영화수요 : 관련 이슈 및 분석의 필요성 = 1 1.1.1 수요의 불확실성과 예측 = 1 (1) 영화 수요의 불확실성 = 1 (2) 영화 수요의 예측 가능성과 분석 필요성 = 6 1.1.2 가격의 단일성 및 고정성과 수요의 가격탄력성 = 7 (1) 영화별 가격의 단일성과 고정성 = 8 (2) 영화 가격의 다양성 = 10 (3) 영화수요의 가격탄력성 분석의 필요성 = 12 1.2 영화관의 상영 영화 선택 : 관련 이슈 및 분석의 필요성 = 13 1.2.1 영화 공급자의 의사결정 = 13 1.2.2 영화산업의 수직결합과 시장봉쇄 = 15 (1) 수직결합의 발생 요인 = 16 (2) 수직결합의 부정적 측면 = 18 (3) 수직결합의 긍정적 측면 = 19 (4) 공정거래위원회의 제재 = 21 (5) 공정거래위원회의 제재에 대한 실증적 근거의 필요성 = 25 1.2.3 예술영화 전용상영관 제도와 중소배급사 영화의 상영기회 확대 = 25 (1) 예술 영화 및 다양성 영화의 개념 = 26 (2) 예술영화 전용상영관의 선정 및 지원 정책 = 28 (3) 분석의 필요성(중소배급사 영화의 상영기회 확대 여부) = 29 제2장 개인의 영화수요 = 32 2.1 선행연구 = 32 2.1.1 수요의 결정요인 관련 연구 = 32 (1) 논평 = 32 (2) 스타 = 33 (3) 수상 = 34 (4) 등급 및 장르 = 35 (5) 속편영화 = 36 2.1.2 수요의 가격탄력성 관련 연구 = 37 (1) 거시적 차원의 연구 = 37 (2) 미시적 차원의 연구 = 37 2.2 확률계수 로짓모형 = 40 2.2.1 간접효용함수 = 41 2.2.2 시장점유율 및 가격탄력성 = 43 2.2.3 추정 = 44 2.3 분석 자료 및 주요 변수 = 46 2.4 추정결과 = 55 2.4.1 확률계수 = 55 (1) 가격 = 58 (2) 논평 = 59 (3) 스타 = 62 (4) 수상 = 62 (5) 등급 및 장르 = 63 (6) 속편영화 = 65 (7) 배급사 = 65 (8) 상영방식 = 66 (9) 기타 = 67 2.4.2 가격탄력성 = 68 (1) 자기가격탄력성의 전체 표본평균 = 68 (2) 자기가격탄력성의 영화별, 주별, 지역별 표본평균 = 74 제3장 영화관의 상영 영화 선택 = 84 3.1 선행연구 = 84 3.2 MDCEV 모형 = 85 3.2.1 직접효용함수 = 86 3.2.2 확률적 효용함수 및 개인의 대안 선택확률 = 87 3.2.3 추정 = 89 3.3 분석 자료 및 주요 변수 = 90 3.4 추정결과 = 95 3.4.1 Baseline MU = 95 (1) 2010년 전체를 분석기간으로 설정 = 97 (2) 2010년 각 월을 분석기간으로 설정 = 98 3.4.2 Satiation parameter = 100 (1) 2010년 전체를 분석기간으로 설정 = 100 (2) 2010년 각 월을 분석기간으로 설정 = 100 제4장 결 론 = 103 참 고 문 헌 = 105 ABSTRACT = 113

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