표제지 1

목차 5

제1장 서론 12

1.1. 연구 배경 13

1.1.1. 영화 유통 환경의 구조적 변화 13

1.1.2. 홀드백의 개념과 경제적 의미 14

1.1.3. 홀드백 법제화 논의의 대두 14

1.1.4. 실증 근거 기반 정책 수립의 필요성 15

1.2. 연구 목적 16

1.2.1. 홀드백이 극장 관객에 미치는 영향 규명 16

1.2.2. 다중 이해관계자 영향 분석 16

1.2.3. 최적 홀드백 기간 및 정책 대안 도출 17

1.3. 홀드백 개념 정의 18

1.3.1. (본 연구의 정의) 개봉일~OTT 서비스 개시일 18

1.3.2. (현업의 정의) 플랫폼 간 독점 계약 기간 18

1.3.3. 개념 차이가 논의에 미치는 영향 18

1.4. 연구 범위와 한계 19

1.4.1. 분석 기간: 2021-2024년 (OTT 정착 이후) 19

1.4.2. 분석 대상: 극장 개봉 영화 395편 19

1.4.3. 분석 프레임워크: 3단계 창구 구조 19

1.4.4. 연구 성격: 윈도우 붕괴 이후 시장에서의 홀드백 효과 점검 20

1.4.5. 본 연구가 다루지 않는 것 20

1.5. 연구 방법 21

1.5.1. 2차 데이터 분석 21

1.5.2. 데이터 소스 21

1.5.3. 소비자 설문조사 22

1.5.4. 이해관계자 의견 수렴 22

1.6. 보고서의 구성 23

제2장 홀드백 현황 24

2.1. 한국 영화산업 유통 구조 및 홀드백 현안 25

2.1.1. 영화 유통 구조의 변화 25

2.1.2. 홀드백(Holdback)의 개념 및 역할 27

2.1.3. 코로나19 팬데믹 이전의 홀드백 구조 28

2.1.4. 코로나19 팬데믹 이후의 홀드백 사례 29

2.1.5. 홀드백 단축에 따른 유통 구조 재편 흐름 39

2.1.6. 홀드백 질서 재정립 논의 40

2.2. 해외 주요국 홀드백 정책 43

2.2.1. 글로벌 홀드백 정책의 유형 43

2.2.2. 주요국별 홀드백 정책 43

2.2.3. 해외 사례의 시사점 46

2.3. 홀드백 기술통계 49

2.3.1. 한국영화 연도별 SVOD 홀드백 추이 49

2.3.2. 한국영화와 외국영화 홀드백 비교 50

2.3.3. 홀드백 분포 52

2.3.4. 플랫폼별 홀드백 현황 53

2.3.5. IPTV 홀드백 현황 55

2.4. 시장구조 분석 56

2.4.1. 극장 체인별 시장 점유율 56

2.4.2. 배급사별 시장 점유율 56

2.5. 수직계열화와 홀드백 58

2.5.1. 국내 영화산업의 수직 통합 구조 58

2.5.2. CJ 배급 영화의 플랫폼별 홀드백 차이 58

2.5.3. 타 배급사와의 비교 59

2.5.4. 정책적 함의 59

2.6. 소결 60

제3장 홀드백 효과의 실증 분석 61

3.1. 분석 개요 62

3.1.1. 연구 질문 62

3.1.2. 분석 대상 및 시나리오 63

3.1.3. 분석 방법론 개요 63

3.2. 홀드백과 극장 관객의 관계 64

3.2.1. 상관분석 64

3.2.2. 다중회귀분석 65

3.2.3. 다중공선성 검정 67

3.2.4. 소결 67

3.3. 변수 중요도 분석 68

3.3.1. 극장 관객 수 예측 변수 중요도 68

3.3.2. IPTV 이용건수 예측 변수 중요도 69

3.4. 인과추론 (Propensity Score Matching) 70

3.4.1. PSM 설계 70

3.4.2. 경향점수 분포 70

3.4.3. 공변량 균형 검정 71

3.4.4. 평균처리효과(ATE) 추정 72

3.4.5. 강건성 검정 73

3.4.6. PSM 분석 결론 75

3.5. (역인과 관계) 스크린 배정의 내생성 76

3.5.1. 양방향 인과 검정 76

3.5.2. 사전정보의 스크린 배정 효과 76

3.5.3. 내생성 검정 77

3.5.4. 정책적 함의 77

3.6. IPTV 이용 패턴 분석 78

3.6.1. 열기(Buzz) 효과의 개념적 정의 78

3.6.2. IPTV 이용 기술통계 78

3.6.3. 홀드백과 IPTV 이용의 관계 78

3.6.4. 홀드백 구간별 IPTV 이용 79

3.6.5. 창구별 수익 도달 속도 80

3.6.6. 관객규모별 95% 도달일 81

3.7. Stale Fruit Effect 검정 82

3.7.1. 가설 배경 및 정책적 맥락 82

3.7.2. 점진적 가치 감소의 실증 근거 82

3.7.3. 180일 기준점의 타당성 검정 83

3.7.4. 정책적 함의 84

3.8. 수익 집중도 분석 86

3.8.1. 지니계수 86

3.8.2. 누적 수익 집중도 86

3.8.3. 홀드백 정책과 수익 집중도의 연계 87

3.9. 소결 88

3.9.1. 정책적 함의 89

제4장 구조 분석: 최적 홀드백의 도출 90

4.1. 구조 분석의 필요성 91

4.1.1. 3장 분석 결과의 요약과 남은 질문 91

4.1.2. 본 장의 분석 범위 91

4.2. 열기 함수의 추정 92

4.2.1. 열기(Heat)의 개념과 학술적 근거 92

4.2.2. 데이터와 모형 92

4.2.3. 추정 결과 92

4.2.4. 관객 규모별 열기 감쇠율 93

4.2.5. 국적별 열기 감쇠율 94

4.2.6. 주요 시점별 열기 잔존율 94

4.3. 극장 수익 실현 속도 분석 96

4.3.1. 95% 누적관객 도달일 96

4.3.2. 관객 규모별 95% 도달일 96

4.3.3. 홀드백 하한 설정의 근거 96

4.4. OTT 성과 분석: FlixPatrol 데이터 97

4.4.1. 데이터 소개 97

4.4.2. SVOD 홀드백과 OTT 성과 97

4.4.3. Netflix 시청시간 분석 98

4.4.4. 극장 관객 규모와 OTT 성과 98

4.4.5. 분석의 함의 99

4.5. 전환율 감쇠 모델 100

4.5.1. 전환율의 정의와 분석 접근 100

4.5.2. IPTV 홀드백 구간별 전환율 100

4.5.3. 전환율 감쇠 모델 추정 100

4.6. 최적 홀드백 분석 102

4.6.1. 총수익 함수의 정의 102

4.6.2. 최적 홀드백의 제약 조건 102

4.6.3. 관객 규모별 최적 홀드백 구간 102

4.7. 정책 시나리오 시뮬레이션 104

4.7.1. 시나리오 설정 104

4.7.2. 시나리오별 영향 분석 104

4.7.3. 6개월 홀드백 시나리오에 대한 검토사항 106

4.8. 소결 107

4.8.1. 분석 결과 요약 107

4.8.2. 정책적 함의 107

4.8.3. 분석의 한계 107

제5장 소비자 인식 조사 분석 109

5.1. 조사 개요 110

5.1.1. 조사 설계 110

5.1.2. 응답자 특성 110

5.2. 영화 관람 행태 분석 112

5.2.1. 극장-OTT 관계의 실증적 검증: 대체재인가, 보완재인가? 112

5.2.2. 극장 감소의 원인 분석: 홀드백이 아닌 편의성과 가격 113

5.2.3. 소비 채널의 구조적 이동 113

5.2.4. 플랫폼 및 기기 이용 환경 114

5.3. 플랫폼 선택 행동의 심층 분석 116

5.3.1. 극장과 OTT 간 대체 경험 116

5.3.2. 콘텐츠 차별화 인식 116

5.4. 가격 인식과 홀드백의 관계 118

5.4.1. 극장 티켓 가격에 대한 인식 118

5.4.2. 가격과 홀드백의 관계: 가격이 홀드백보다 많은 영향을 미친다 118

5.5. 한국영화 인식과 홀드백 정책의 연계 119

5.5.1. 한국영화 선호와 정책지원 필요성 119

5.6. 홀드백 인식의 심층 분석 120

5.6.1. 홀드백 용어 인지도 120

5.6.2. 현행 홀드백에 대한 인식 120

5.6.3. 소비자가 원하는 적정 홀드백 기간: 실증 데이터와의 비교 121

5.6.4. 홀드백 규제 방식에 대한 선호 122

5.7. 홀드백 연장의 실효성 분석 123

5.7.1. 홀드백 연장 시 극장 방문 증가 여부 123

5.7.2. 연령별 행동 변화 패턴의 해석 124

5.7.3. 영화 유형별 극장 관람 의향: 차등 정책의 근거 124

5.7.4. 독립ㆍ예술영화 예외 적용에 대한 동의 125

5.8. Stale Fruit Effect와 소비자 행동 126

5.9. 소결 127

5.9.1. 핵심 발견의 종합 127

5.9.2. 정책적 시사점 127

제6장 이해관계자 의견 분석 128

6.1. 분석 개요 129

6.1.1. 분석 목적 129

6.1.2. 이해관계자 분석 프레임워크 129

6.1.3. 이해관계자별 속성 평가 130

6.1.4. 분석 현안 설정 131

6.2. 현안 1 - 홀드백이 극장 관객에 영향을 미치는가? 132

6.2.1. 현안의 배경 132

6.2.2. 이해관계자별 입장 132

6.2.3. 연구 결과 검토 133

6.2.4. 종합 논의 134

6.3. 현안 2 - 적정 홀드백 기간은 얼마인가? 136

6.3.1. 현안의 배경 136

6.3.2. 이해관계자별 입장 136

6.3.3. 연구 결과 검토 136

6.3.4. 종합 논의 137

6.4. 현안 3 - 홀드백 정책은 어떻게 설계되어야 하는가? 139

6.4.1. 현안의 배경 139

6.4.2. 이해관계자별 입장 139

6.4.3. 연구 결과 검토 139

6.4.4. 종합 논의 141

6.5. 현안 4 - 영화 유형별로 차등 적용해야 하는가? 142

6.5.1. 현안의 배경 142

6.5.2. 이해관계자별 입장 142

6.5.3. 연구 결과 검토 142

6.5.4. 종합 논의 143

6.6. 소결 144

6.6.1. 현안별 연구 결론 144

6.6.2. 이해관계자 간 합의 영역 144

6.6.3. 정책적 함의 145

제7장 결론 및 정책 제언 146

7.1. 연구 결과 요약 147

7.1.1. 연구의 배경과 목적 147

7.1.2. 핵심 발견 147

7.2. 정책 제언 149

7.2.1. 기본 방향 149

7.2.2. 구체적 권고 149

7.2.3. 극장 산업 지원에 대한 제언 150

7.3. 연구의 한계 150

7.4. 향후 연구 과제 151

7.5. 맺음말 151

참고문헌 152

판권기 3

표목차 7

[표 1-1] 국내 OTT 이용률 추이 13

[표 1-2] 전통적 유통 창구의 특성과 홀드백의 역할 14

[표 1-3] 분석 대상 영화 분포 19

[표 1-4] 분석 단계 및 방법론 21

[표 1-5] 연구 데이터 소스 및 수집 변수 22

[표 1-6] 소비자 설문조사 개요 22

[표 2-1] OTT 이용률 및 극장 관람률 추이 25

[표 2-2] 한국 영화산업에서 온라인 시장이 차지하는 비중 변화 (2019-2024) 26

[표 2-3] 팬데믹 이전 한국 영화시장 홀드백 28

[표 2-4] 2019년 이후 TVOD 상품 홀드백 29

[표 2-5] 디즈니 영화 디즈니플러스 공개까지의 기간 36

[표 2-6] 워너브러더스 영화 HBO MAX 공개까지의 기간 37

[표 2-7] 파라마운트 영화 파라마운트+ 공개까지의 기간 38

[표 2-8] 유니버셜픽쳐스 영화 피콕 공개까지의 기간 38

[표 2-9] 한국영화 극장 독점 상영 기간 및 TVOD → SVOD 홀드백 기간 간이조사 결과 39

[표 2-10] 팬데믹 이후 한국 영화시장 홀드백 39

[표 2-11] 글로벌 홀드백 규제 유형 43

[표 2-12] 프랑스의 OTT 투자 여부에 따른 홀드백 차등 적용 43

[표 2-13] 프랑스, 이탈리아 홀드백 모델 비교 44

[표 2-14] 해외 주요국별 홀드백 정책 비교 46

[표 2-15] 해외 사례의 한국 적용 가능성 48

[표 2-16] 한국영화 연도별 SVOD 홀드백 추이 49

[표 2-17] 한국영화와 외국영화 홀드백 비교 50

[표 2-18] 플랫폼별 홀드백 현황 (전체) 53

[표 2-19] 한국영화 플랫폼별 홀드백 현황 54

[표 2-20] IPTV 홀드백 현황 (극장→IPTV) 55

[표 2-21] 극장 체인별 상영 점유율 56

[표 2-22] 한국영화 배급사별 시장 점유율 (2021-2024) 56

[표 2-23] 주요 기업집단의 수직 통합 현황 58

[표 2-24] CJ 배급 영화의 플랫폼별 홀드백 58

[표 2-25] 배급사별 플랫폼 공급 현황 59

[표 3-1] 분석 시나리오별 표본 구성 63

[표 3-2] 주요 변수 간 상관행렬 64

[표 3-3] 극장 관객 수 결정요인 회귀분석 결과 65

[표 3-4] 분산팽창지수(VIF) 검정 결과 67

[표 3-5] 극장 관객 수 예측 변수 중요도 (Permutation Importance) 68

[표 3-6] IPTV 이용건수 예측 변수 중요도 69

[표 3-7] PSM 공변량 균형 검정 71

[표 3-8] 경향점수(Propensity Score) 분포 72

[표 3-9] 다중 기준값에 대한 ATE 강건성 검정 73

[표 3-10] 부트스트랩 검정 결과 (1,000회 반복) 73

[표 3-11] Rosenbaum Bounds 민감도 분석 74

[표 3-12] 양방향 인과관계 검정 76

[표 3-13] 사전정보의 스크린 배정 효과 76

[표 3-14] IPTV 이용건수 기술통계 78

[표 3-15] 홀드백-IPTV 이용 상관분석 78

[표 3-16] 홀드백 구간별 IPTV 이용 현황 79

[표 3-17] 창구별 수익 도달일 비교 80

[표 3-18] 관객규모별 95% 도달일 81

[표 3-19] 홀드백 구간별 IPTV 전환율 82

[표 3-20] 180일 기준점 회귀불연속 분석 83

[표 3-21] 다중 기준점 불연속 검정 결과 83

[표 3-22] 창구별 수익 불평등도 (지니계수) 86

[표 3-23] 극장 수익 집중도 86

[표 4-1] 전체 영화 열기 감쇠율 추정 결과 92

[표 4-2] 관객 규모별 열기 감쇠율 93

[표 4-3] 국적별 열기 감쇠율 94

[표 4-4] 주요 시점별 열기 잔존율 94

[표 4-5] 95% 누적관객 도달일 96

[표 4-6] 관객 규모별 95% 누적관객 도달일 96

[표 4-7] OTT 성과 데이터 개요 97

[표 4-8] SVOD 홀드백 구간별 OTT 성과 (FlixPatrol) 97

[표 4-9] SVOD 홀드백 구간별 Netflix 시청시간 98

[표 4-10] 극장 관객 규모별 OTT 성과 98

[표 4-11] IPTV 홀드백 구간별 전환율 100

[표 4-12] 전환율 감쇠 모델 추정 결과 101

[표 4-13] 관객 규모별 SVOD 홀드백 현황 및 최적 구간 102

[표 4-14] 정책 시나리오 정의 104

[표 4-15] 정책 시나리오별 영향 받는 영화 104

[표 4-16] 국적별 시나리오 영향 분석 105

[표 4-17] 관객 규모별 시나리오 C(180일) 영향 105

[표 5-1] 조사 개요 110

[표 5-2] 연령별 OTT 구독률 111

[표 5-3] OTT 구독 여부별 연간 극장 관람 횟수 112

[표 5-4] 극장 방문 감소 이유 (중복응답) 113

[표 5-5] 극장 vs OTT 영화 시청 비교 (OTT 구독자 기준) 114

[표 5-6] 극장↔OTT 대체 선택 이유 116

[표 5-7] 극장 티켓 vs OTT 구독료 가치 인식 118

[표 5-8] 한국영화 정책 인식 119

[표 5-9] 집단별 홀드백 용어 인지도 120

[표 5-10] 소비자 인식 적정 홀드백 기간 121

[표 5-11] 소비자 선호 vs 실측 홀드백 비교 121

[표 5-12] 연령별 규제 방식 선호 122

[표 5-13] 홀드백 연장 시 극장 방문 변화 123

[표 5-14] 실증 분석 vs 소비자 인식 비교 123

[표 5-15] 연령별 홀드백 연장 시 행동 변화 124

[표 5-16] 영화 유형별 180일(6개월) 홀드백 시 극장 관람 의향 124

[표 5-17] 수익 집중도 vs 소비자 행동 종합 125

[표 5-18] 실증 분석과 소비자 인식의 종합 비교 127

[표 6-1] Mitchell의 이해관계자 현저성 모델 속성 129

[표 6-2] 이해관계자 유형 분류 130

[표 6-3] 이해관계자별 속성 평가 130

[표 6-4] 관객 수 결정 변수 중요도 133

[표 6-5] 현안 1 분석 결과 종합 134

[표 6-6] 적정 홀드백에 대한 다양한 기준 138

[표 6-7] 정책 옵션 비교 141

[표 6-8] 차등 적용에 대한 이해관계자별 입장 143

[표 6-9] 현안별 이해관계자 입장과 연구 결론 144

[표 6-10] 이해관계자 간 합의 영역 145

[표 7-1] 관객 규모별 최적 홀드백 요약 148

[표 7-2] 정책 권고 요약 149

그림목차 10

[그림 1-1] 3단계 창구 구조와 홀드백 정의 20

[그림 2-1] 2025년 12월 기준 OTT 앱 월간 활성 사용자 수 추정 26

[그림 2-2] 한국영화 극장 독점 상영 기간 및 TVOD → SVOD 홀드백 기간 평균 39

[그림 2-3] 한국영화 연도별 SVOD 홀드백 추이 (2021-2024) 50

[그림 2-4] 한국영화와 외국영화 SVOD 홀드백 비교 51

[그림 2-5] 한국영화 SVOD 홀드백 분포 52

[그림 2-6] 플랫폼별 SVOD 홀드백 현황 54

[그림 3-1] 홀드백과 극장 관객 수의 산점도 65

[그림 3-2] 회귀계수 Forest Plot 66

[그림 3-3] 극장 관객 수 예측 변수 중요도 68

[그림 3-4] 변수 중요도와 95% 신뢰구간 69

[그림 3-5] 경향점수(Propensity Score) 분포 71

[그림 3-6] 공변량 균형 시각화 72

[그림 3-7] 부트스트랩 ATE 분포 (1,000회) 74

[그림 3-8] PSM 강건성 검정 요약 75

[그림 3-9] 홀드백과 IPTV 이용의 산점도 79

[그림 3-10] 창구별 누적 수익 도달 곡선 80

[그림 3-11] 콘텐츠 가치 감쇠 패턴: 180일 기준점 84

[그림 4-1] 관객 규모별 열기 감쇠 비교 93

[그림 4-2] 열기 감쇠 vs 누적 극장 수익 교차 분석 95

[그림 4-3] 전환율 감쇠 모델 101

[그림 4-4] 정책 시나리오별 영향 비교 106

[그림 5-1] 응답자 성별ㆍ연령 분포 110

[그림 5-2] 응답자 직업 분포 111

[그림 5-3] 연령별 OTT 구독률 111

[그림 5-4] OTT 구독 여부별 연간 극장 관람 횟수 112

[그림 5-5] 극장 관람 빈도 변화 (전년 대비) 113

[그림 5-6] 극장 방문 감소 이유 113

[그림 5-7] 극장 vs OTT 연간 영화 시청 비율 114

[그림 5-8] 극장 vs OTT 이용 변화 비교 (전년 대비) 114

[그림 5-9] 선호 OTT 플랫폼 115

[그림 5-10] 선호 콘텐츠 플랫폼 115

[그림 5-11] 주 시청 기기 115

[그림 5-12] 극장 vs OTT 선택 경험과 이유 116

[그림 5-13] 극장 관람 결정 요인 116

[그림 5-14] 극장/OTT 콘텐츠 구분 인식 117

[그림 5-15] 극장 티켓 가격 인식 118

[그림 5-16] 극장 티켓 vs OTT 구독료 가치 비교 118

[그림 5-17] 한국영화 vs 외국영화 선호 119

[그림 5-18] 한국영화 정책지원 필요성 vs 홀드백 정책 효과 인식 119

[그림 5-19] 홀드백 용어 인지도 120

[그림 5-20] 현행 홀드백 적정성 인식 120

[그림 5-21] 소비자 인식 적정 홀드백 기간 121

[그림 5-22] 홀드백 규제 방식 선호 (연령별) 122

[그림 5-23] 홀드백 연장 시 극장 방문 증가 여부 123

[그림 5-24] 연령별 홀드백 연장 시 행동 변화 점수 124

[그림 5-25] 180일(6개월) 홀드백시 영화 유형별 극장 관람 의향 125

[그림 5-26] 독립ㆍ예술영화 홀드백 예외 동의 125

[그림 6-1] 이해관계자 현저성 다이어그램 131

[그림 6-2] 현안 1 - 이해관계자 입장 스펙트럼 132

[그림 6-3] 적정 홀드백 기간: 주장 vs 연구 결과 137

[그림 6-4] 이해관계자 간 합의 가능 영역 144