流行色與心理健康狀況變化計量經濟淺析

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摘要:在服裝構成的多個要素中，色彩和心理具有緊密的關系。在不同的年代、不同的意識形態、不同的領域，人們可能有著不同的顏色喜好。倫敦時裝周是世界五大時裝周之一，其流行色具有較強代表性，所以選英國作為主要研究對象。但是人類共有的生理機制和類似的外部刺激，使得色彩在心理上的作用也是大同小異。2020年，新型病毒的擴散對全球服裝業和人們的心理健康產生了較大的負面影響，因此我們要能夠更好地把握人們在心理狀態變化之下所導致的全球服裝市場的偏好改變。

關鍵詞:流行色;心理;英國;計量經濟學

一、研究思路

(一)對于色彩上的調查和研究

選取2014－2020年間的倫敦時裝周PANTONE流行色趨勢報告作為數據來源和分析對象，以PANTONE來對流行色進行編號，總結出近六年的色相值比率和彩度比率。用SPSS18對原始量化數據統計分析，分別獲得六年來流行色色相和純度的百分比直方圖。通過分析色相和純度經過的分類數據，可以得到色相的傾向性特征，有利于對色相和純度的本質特征進行深入了解并對變化規律進行探索。根據2014－2020年的數據，確定三個要素的比例統計圖，統計平均值、標準差和變異系數。最終，對色彩的變化趨勢進行總結，以及根據目前的研究歸納背后影響色彩變化的因素。

(二)對于心理狀態的調查和研究

選取2014－2020年間英國輿觀調查網、柳葉刀雜志等作為數據來源，對其進行統計和分析，以直方圖和折線圖的形式表現出來并對其進行總結和表述。

(三)建立聯系

我們將通過R語言的影響因子與色相值和純度之間的散點圖來進行大致關系的模型假設判斷。根據散點圖顯示部分解釋和被解釋變量的線性趨勢，建立第一個解釋和被解釋變量的多元線性回歸模型，并根據變量的回歸結果的重大考驗拒絕或不顯著變量，終于得到了最佳回歸模型。回歸模型如下:Y_it=X_it^’β+α_i+∈_it在R語言上使用最小二乘法對數據進行多元線性回歸。使用RAMA模型來對回歸方程進行平穩檢驗和偏自相關性檢驗。最后通過OLS來研究流行色和心理狀態的關系。

二、色彩量化

(一)定案依據

對收集到的色彩信息進行分類、排序和量化，并將其轉換為可以用于統計分析的數據格式。本研究采用國際公認的PANTONE色彩系統作為顏色量化的基礎，其顏色命名規則如下:1．Y表示顏色的亮度值區域，從11到19一共有9個坡度，11的明度最高，19明度最低。2．橫坐標x表示純度色值面積，從00到64共65梯度，00最低純度，64為最高。3．圓坐標r表示顏色色相值的范圍，從00到64共65個漸變，代表不同色相。PANTONE色號由6個數字分別進行識別，體現其色相、明度和純度，如:17－1664，根據明度y=17、純度r=16、色相X=64，通過坐標r可以查詢到其對應的顏色名稱:紅色罌粟。根據PANTONE顏色編號可以準確地確定顏色在PANTONE色彩系統中的空間位置，便于顏色的應用和識別。

(二)分類及統計

根據專家的建議，提出了PANTONE色彩標簽的類型、色彩和蒙賽爾色彩的色相、純度和明度的三維分類原則和色相的分類方式。對這三類而分別進行如下統計:首先，按PANTONE顏色號設置顏色數據表;其次，分別確定十類顏色項所涉及的范圍，色相分類為:6－14的顏色范圍為黃色、15－22為紅色、23－33紅紫色、34－38藍紫色、39－46為藍色、47－54藍綠色、55－64－05為綠色，明度分類為:11－13為高明度、14－16為中明度、17－19為低明度;純度分類為:00－20為低純度、21－40為中純度、41－64為高純度;再統計各自出現的頻數，最后，按公式R_i=V_i/V×100%計算出2014－2020色相比率R_i(見表1)

(三)定案量化分析

1．色相的特征分析

(1)初始量化色相特征。通過對2014－2020年的色相比率分析，獲得不同色相的分布頻率如圖1表示，縱坐標表示了色相比率，橫坐標顯示近七年的七種色相。通過冷暖色的角度(色彩學根據人們心理對于色彩的感受分為冷色，暖色和中性色。其中暖色為黃色、黃紅和紅色;冷色為藍色、紫色和綠色。)和圖中的數據來分析2014－2020年的色相特點:1)2014年綠色和藍綠色為主要色相，整體呈現出冷色調。2)到2015年，冷色調開始驟降，直到后幾年才出現上升的趨勢。相反，在這一年黃色，紅色和紅紫色成為主流色調。3)2016年，藍色，藍綠色以及紅色成為主流，在這段期間，冷暖色并存。4)在2017年往后，綠色一直是主流色相，其次是紅色。這段時間內，冷暖色相對均衡，差異性小。(2)分類色相特征分析。在圖1的基礎上我們得到2014－2020年7種色相統計特征值表(表2)中7種色調:1)黃色和藍綠色的均值較小，變異系數較大，表明這兩類的波動性比較顯著，但整體比率仍處于低水平。2)紅色的均值較大，為18．186%，一直是大眾的主流顏色，標準差和變異系數最小，說明其數值穩定，波動性較小。結合圖2可以看出，紅色整體呈現逐年遞增的趨勢。3)紅紫色均值較大，變異系數較小，說明其出現次數較多較小的波動性。4)藍紫色均值相較而言最小，變異系數較大，說明出現次數較少，波動性顯著。5)藍色的均值較小，變異系數最大，表明雖然藍色的出現次數較少，但變化十分顯著。6)綠色標準差最大，波動較為劇烈，同時均值最大，為18．400%，整體占比大。

2．明度的特征分析

(1)初始量化明度特征。明度表示色彩明、黑暗程度的屬性。通過對2014－2020年的明度比率分析，我們可以獲得不同明度的分布頻率如圖3表示，縱坐標表示了明度比率，橫坐標顯示三種不同明度。由圖2中可知1在2014－2016年間中明度和低明度一直占據主導，比率相近。2)在2016年之后，中明度整體上出現下降的趨勢，低明度占據主導，高明度雖然變化不大，但一直處于一個穩步上升的步調。3)中明度比率一直處于一個逐漸下降的過程，人們更加偏好低明度，暗色在近幾年成為一種主流。反觀高明度，雖然其在2014的比率接近0，但是一直處于緩慢上升的趨勢，這證明人們跟喜歡在顏色中加入白色，使得顏色的表現更加明亮。(2)分類明度特征分析。由表3可以獲得以下信息:1)低明度的均值最大，表現為55．257%;從標準差和變異系數可知低明度變化較小。2)中明度均值略大，離散程度和變化幅度相對較大。3)高明度均值最小，但是離散程度最大，波動最小。3．純度的特征分析。(1)初始純度量化特征純度是描述色彩鮮艷和渾濁程度的指標。高純度的色彩是指沒有加入黑白灰，或只加入少量黑白灰的色彩;黑白灰則是純度最低或者說是沒有純度的色彩;還有就是一些只加入少量有彩色(除開黑白灰的顏色都是有彩色)，色相模糊不清晰，不鮮艷，近似于黑白灰的色彩，屬于低純度色彩，如藏青、深棕、淺米色等;其余的則是鮮艷度適中的中純度色彩。通過對2014－2020年的純度比率分析，我們可以獲得不同色相的分布頻率如圖3表示，縱坐標表示了純度比率，橫坐標顯示三種不同純度。由純度統計圖3可知，1)在2016－2020年間，高純度一直占據主導，人們更加偏好鮮艷的顏色。2)在2014－2019年間，中純度大體呈逐年遞減的趨勢，在2020年有所回升;在2020年，人們對高純度色彩的需求有所下降，高中低大致成均勻分布，可能是受新型病毒的影響。3)在2016－2020年間，低純度一直處于中間水平，波動幅度較小，人們對近似黑白灰的不鮮艷色彩一直有穩定的需求。4)2014－2019年間，高純度比率整體呈上升趨勢，中純度整體呈下降趨勢，但在2020年，高明純有一個陡然的降低，而中純度也于這一年突然增高，這表明2020年有影響人們對中高純度需求的變化因素。(2)分類純度特征分析由表4可以獲得以下信息:1)低純度的均值略大，標準差和變異系數最小，分別為6．623%和20．913%，整體變化波動較小。2)中純度均值最小，為29．729%，出現次數最少，變化幅度相對較大。3)高純度均值、標準差和變異系數都是最大，表明其出現次數最多，人們需求對高純度需求量大，但同時波動也最大，不穩定。

三、心理狀態量化

(一)英國人口精神健康的縱向概率調查

1．數據統計方法

在英國全國性縱向隊列研究的二次分析中，對參加英國家庭縱向研究(UKHLS)小組第8波或第9波的家庭進行了分析。采用共有12項的普通健康問卷(GHQ－12)對心理健康進行評估，進行了重復的橫斷面分析以檢查時間趨勢。固定效應回歸模型被擬合用于識別與之前的趨勢相比較的個人內部變化。樣本的特征如下表5所示。GHQ－12共包括12個項目，采用4級記分，從“從不”計1分到“經常”4分，得分范圍在12～48分之間，分數越高，表示心理健康水平越低，總分超過27為心理狀況不佳。Mentaldistress意味著有精神困擾上的人會在感覺，行為和思考上出現問題。壓力和日常問題以及暴露在痛苦之中會導致這一問題。

2．數據分析

如下圖4示，其顯示了從2014年到2020年的GHQ－12scores和levelofmentaldistress的總體趨勢。我們可以看出人們在這兩項上的數據呈現出上升趨勢，尤其到了2020年受到新型病毒的特殊影響，出現了跳躍式的增長。GHQ－12從去年的11．4上升到了12．6;mentaldisease從18．9%上升到了27．30%

(二)谷歌指數

1．數據統計方法

通過谷歌指數，我們得到了有關一下這兩個關鍵詞的搜索頻數，分別是:howtofallasleep，icannotsleep來調查2015－2020人們睡眠問題的波動情況。

2．數據分析

通過計算和統計，我們得到了這幾年來這兩個關鍵詞的搜索頻數均值。如下表6所示，有關howtofallasleep的搜索頻數自2015年開始呈現出先下降后升高的變化，并在2020年達到峰值。同樣，有關icannotsleep的關鍵詞搜索從2015年到2020年呈現整體上升的趨勢，盡管在2019年有所下降。

四、心理因素對流行色趨勢影響的實證分析和預測

(一)模型假設

1．數據收集

通過R語言導入被解釋變量:HUE，BRIGHT，PURITY;和解釋變量:FALL_SLEEPCANNOT_SLEEPGHQ．12MEN_DIS，并創建時間序列。

2．變量檢驗

(1)平穩檢驗。首先我們需要對時間序列進行平穩性檢驗，已知方程Y_t=β_0+β_1x_t+B_ny_(t－1)+β_ny_(t－2)+……β_ny_(t－n)+ε_r，因此為了避免前一年的數據對后一年產生影響，我們要建立RA模型來對其進行檢驗，結果如下圖5所示。由于從Lag1到Lag2之間的ACF都沒有超過藍色虛線，因而可以判斷所有變量不存在自相關性。(2)偏自相關性檢驗。已知方程ε_r=γ_0+γ_1ε_(t－1)+γ_2ε_(t－2)+…γ_nε_(r－n)，因此建立MA模型進行偏自相關性檢驗，結果表現同平穩性檢驗，PACF都沒有超過藍色虛線，所以可以得出變量無偏自相關性。

(二)線性回歸

1．色相值和心理狀態

通過線性回歸得到色相值和心理之間的關系，如下表7所示。通過估計值上的分析我們可以得到色相值和失眠呈正相關，和心理壓抑患病率呈正相關，和心理狀態呈負相關。這意味著人們的失眠越嚴重，色相值就越高;心理狀態越差，色相值越高。總的來說就是人們的心理越負面，色相就更偏向于冷色調。

2．純度和心理狀態

同理，得到純度和心理之間的關系，如下表8所示。通過估計值上的分析我們可以得到純度和失眠呈正相關，和心理壓抑患病率呈正相關，和心理健康狀況呈負相關。這意味著人們的失眠越嚴重，純度就越高;心理狀態越差，純度越高。總的來說就是人們的心理越負面，色彩就更加單一和鮮明。

3．明度和心理狀態

同理，得到明度和心理之間的關系，如表9所示。通過估計值上的分析我們可以得到明度的數值和失眠呈正相關，和心理壓抑患病率呈正相關，和心理健康狀況呈負相關。這意味著人們的失眠越嚴重，明度就越低;心理狀態越差，明度越低。總的來說就是人們的心理越負面，色彩偏向深色和暗色。以上回歸結果從顯著性上觀察并不理想，這可能是時間上跨度較短，數據不充分導致。

五、總結

(一)預測

最終得到人們的心理狀態隨著時間的推移更加的負面，心情更加焦躁，特別是在2020年上半年尤為顯著，并在未來產生較長的影響。由回歸所得到的結果，我們判斷流行色上，色相更加偏向冷色調，像是藍色，綠色這一類;明度上更加昏暗;純度上更加單一。

(二)建議

2020年下半年及2021年，人們將渴望回到健康的生活軌跡中，純凈、治愈、積極的色彩將成為流行，加之受特殊文化和脫歐影響，英國人心理健康情況一定程度呈現較差狀態。高色相、高純度、低明度的色彩未來將成為流行趨勢，色調偏冷、顏色單一鮮明、偏深偏暗的衣服將逐漸受歡迎。純凈明亮的色彩，帶來治愈心靈的力量;極簡樸實的低明度色彩，體現居家簡單生活。同時，高明度、低純度顏色的服飾也可進行小規模增產，長期來看，這兩類較穩定，且呈緩慢上升的狀態，整體波動較小，未來有較大發展空間。同理，應對低色相、中明度，中純度色彩的服飾進行一定生產商的控制。此外，綠色，藍色這類冷色調未來會保持高水平發展。色彩的整體風格在整體上依然是冷色和暖色并駕齊驅，但隨著心理狀況的不斷變化，冷色可能會趨向主流。

(三)未來研究方向

對于數據模型預測流行色的方法前景較好，實踐中，應在此基礎上，加入專家市場調研量化分析，并建立服裝流行色影響因素的預警機制。服裝流行色預測是一個涉及多領域、多學科的研究，內外部影響因素難以用傳統方法量化處理，發布的流行色一定程度上受個人偏好的影響，相對比較主觀，具有一定的感性和模糊性。主觀因素和突發因素在流行色趨勢的預測量化中如何最優設置，需要以后的實證研究進一步討論。而目前研究仍集中于數學模型的優化上，由于模型本身缺乏靈活性，無法基于市場調研對預測結果進行糾正。應在數據的時間跨度和內容的廣度上進行進一步的收集與論證。

作者:莫文迪 袁璞 單位:魯東大學數學與統計學院 對外經濟貿易大學