我國(guó)電影票房影響因素分析

◇王一帆

我國(guó)電影票房影響因素分析

◇王一帆

摘要：電影作為文化產(chǎn)業(yè)的核心產(chǎn)業(yè)之一，貢獻(xiàn)不容小覷。本文通過(guò)利用Eviews統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)2000～2013年末在我國(guó)大陸上映的電影的票房進(jìn)行分析，研究電影類型、導(dǎo)演、演員、電影評(píng)分、上映檔期、出品地區(qū)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和城鎮(zhèn)居民可支配收入等因素對(duì)電影票房的影響，結(jié)果表明，熱門檔期上映對(duì)電影票房有促進(jìn)作用，網(wǎng)上評(píng)分對(duì)電影票房的貢獻(xiàn)突出，城鎮(zhèn)人均可支配收入的提高對(duì)電影票房也有促進(jìn)作用。

關(guān)鍵詞：電影票房；影響因素；電影產(chǎn)業(yè)

10.13999/j.cnki.scyj.2015.05.011

一、導(dǎo)言

數(shù)據(jù)顯示：美國(guó)2011年文化藝術(shù)產(chǎn)業(yè)已占GDP重要地位，其中電影和錄像、電視制作等產(chǎn)業(yè)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)尤為突出。

黨的十五屆五中全會(huì)首次提出文化產(chǎn)業(yè)概念，明確表示要積極推動(dòng)我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2002年在電影業(yè)實(shí)行了“院線制”改革，同年上映的《英雄》創(chuàng)下了2.5億票房的奇跡，堪稱中國(guó)票房神話，把中國(guó)電影票房首次拉向“破億”的巔峰。

隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)以及國(guó)家對(duì)文化產(chǎn)業(yè)的大力支持，整個(gè)電影產(chǎn)業(yè)環(huán)境持續(xù)改善，目前社會(huì)各類資本積極進(jìn)軍電影業(yè)，電影發(fā)展前景不容估量。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2010年我國(guó)城市票房收入達(dá)到101.72億元人民幣，較2009年增長(zhǎng)63.9%，位居全球電影票房市場(chǎng)的前十名。2011年，我國(guó)城市票房收入達(dá)到131.15億元，同比增長(zhǎng)28.93%。2012年我國(guó)城市票房收入達(dá)到170.73億元，同比增長(zhǎng)30.18%，其中，國(guó)產(chǎn)影片票房82.73億元，占全國(guó)城市票房收入的48.46%。2013年，全國(guó)電影票房收入217.69億元，其中，國(guó)產(chǎn)影片票房收入127.67億元，進(jìn)口影片票房收入90.02億元。2014年我國(guó)電影總票房達(dá)到296.39億元，同比增長(zhǎng)36.15%，其中國(guó)產(chǎn)影片票房收入161.55億元，占總票房的54.51%。從2005年的16億元票房，至今中國(guó)電影票房已多年保持20%到30%的年增長(zhǎng)率。

在增速明顯的同時(shí)，我國(guó)電影產(chǎn)業(yè)還存在以下問(wèn)題：（1）故事情節(jié)缺乏創(chuàng)新，吸引力不大。據(jù)統(tǒng)計(jì)，同題材進(jìn)口電影票房要普遍高于國(guó)產(chǎn)電影，美國(guó)科幻類和動(dòng)畫(huà)類電影尤其更勝一籌（沈潔、劉秀敏，2013）。（2）我國(guó)總票房與美國(guó)相差甚遠(yuǎn)。盡管2012年我國(guó)已經(jīng)超越日本成為全球第二大電影市場(chǎng)，但我國(guó)國(guó)產(chǎn)電影票房對(duì)本土市場(chǎng)的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)不及美國(guó)本土電影對(duì)其市場(chǎng)的貢獻(xiàn)，目前我國(guó)內(nèi)地總票房榜單前兩位仍是被美國(guó)電影占據(jù)。（3）我國(guó)電影市場(chǎng)兩極分化明顯。電影是特殊的服務(wù)型商品，生命周期短，受眾偏好捉摸不定，導(dǎo)致電影市場(chǎng)呈現(xiàn)“有人歡喜有人憂”的局面。據(jù)了解大概只有20%的電影才能在院線上映，由于我國(guó)電影產(chǎn)業(yè)鏈不完善，缺乏專業(yè)的盈利模式管理，使整個(gè)電影市場(chǎng)出現(xiàn)供大于求、“濫而不華”的局面。

通過(guò)研究我國(guó)電影票房的影響因素，可以衡量我國(guó)電影產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，有利于提高我國(guó)國(guó)產(chǎn)電影票房，帶動(dòng)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從而為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)勁動(dòng)力，對(duì)提高我國(guó)文化軟實(shí)力及綜合國(guó)力也具有深遠(yuǎn)意義。

二、文獻(xiàn)回顧

張玉松、張?chǎng)危?009）以2000~2007年在大陸上映的進(jìn)口電影為研究對(duì)象，選取了103個(gè)樣本，并利用“文娛消費(fèi)價(jià)格指數(shù)”將電影票房收入統(tǒng)一到2000年的水平，得出網(wǎng)上評(píng)分對(duì)電影票房沒(méi)有顯著影響，導(dǎo)演、演員、電影續(xù)集與電影票房呈正相關(guān)，盜版與電影票房呈負(fù)相關(guān)且對(duì)電影票房有極大的負(fù)面影響。劉燕燕（2013）以“二八”原則選取了2002~2010年中國(guó)電影票房排名前十的電影，使用Eviews異方差分析和Stata最小二乘法估計(jì)研究導(dǎo)演名譽(yù)指數(shù)、一線明星數(shù)量、影評(píng)、獲得電影獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù)目、關(guān)注人數(shù)、上映檔期對(duì)電影票房的影響，結(jié)果表明電影獎(jiǎng)項(xiàng)及上映檔期對(duì)電影票房收入沒(méi)有顯著影響，影評(píng)對(duì)電影票房有負(fù)影響。胡小莉、李波、吳正鵬（2013）以2007~2009年在國(guó)內(nèi)大范圍上映的217部影片作為研究對(duì)象，利用SPSS軟件對(duì)導(dǎo)演、演員、類型、地區(qū)、檔期、翻拍、續(xù)集進(jìn)行多元回歸分析，得出導(dǎo)演對(duì)電影票房影響最大，其次是演員、類型、地區(qū)、檔期、續(xù)集和翻拍對(duì)票房沒(méi)有顯著影響。崔凝凝、唐嘉庚（2012）以2003～2012年年度排行前十的電影票房作為因變量，以電影類型、電影評(píng)分、演員號(hào)召力和電影產(chǎn)地四個(gè)因素作為解釋變量，通過(guò)逐步回歸得出電影類型是人們觀看電影的一個(gè)重要考慮因素，其次是電影評(píng)分；演員號(hào)召力、電影產(chǎn)地對(duì)電影票房影響不明顯。

盡管現(xiàn)有一些實(shí)證文獻(xiàn)取得了一定成果，但仍有不足：一是文獻(xiàn)調(diào)查研究的樣本較小，不具有普遍性；二是樣本數(shù)據(jù)缺乏時(shí)效性，缺乏近兩年中國(guó)電影市場(chǎng)數(shù)據(jù)；三是實(shí)證研究型文獻(xiàn)較少，且不同文獻(xiàn)就同一要素對(duì)電影票房的影響未能得到統(tǒng)一結(jié)論；四是因素分析不全面。因此本文將結(jié)合2002～2013年末在中國(guó)內(nèi)地上映的國(guó)內(nèi)外電影，選取8個(gè)變量建立多元回歸模型，進(jìn)行逐步回歸、自相關(guān)檢驗(yàn)、懷特異方差檢驗(yàn)來(lái)研究影響電影票房的主要因素，試圖彌補(bǔ)上述文獻(xiàn)的不足。

三、影響因素分析與指標(biāo)選擇

（一）電影票房影響因素分析

本文主要選取了以下幾個(gè)因素作為解釋變量：

1.電影類型。觀眾對(duì)電影類型的喜好，關(guān)系到是否選擇觀看。

2.觀眾對(duì)導(dǎo)演的喜愛(ài)程度。張藝謀導(dǎo)演的《英雄》在2002年就創(chuàng)造了2.5億的票房神話，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于之后三四年的票房年度第一，足足可見(jiàn)導(dǎo)演的票房效應(yīng)。

3.觀眾對(duì)演員的喜愛(ài)程度。演員是電影的主力，觀眾對(duì)演員的喜愛(ài)程度應(yīng)與電影票房成正比。

4.網(wǎng)上評(píng)分。很多人在觀影前都會(huì)參考網(wǎng)上評(píng)價(jià)進(jìn)行決策。國(guó)內(nèi)很多文獻(xiàn)就網(wǎng)上評(píng)分對(duì)電影票房的影響進(jìn)行了分析，本文假設(shè)：評(píng)分對(duì)電影票房有正影響。

5.上映檔期。上映的檔期決定了人們是否有充裕的時(shí)間觀看。2013年賀歲檔《西游降魔篇》在短短幾天就拿下了2013年整年的票房冠軍。

6.出品地區(qū)。受全球化影響，進(jìn)口電影在大陸市場(chǎng)處處可見(jiàn)，出品地區(qū)對(duì)大眾選擇也產(chǎn)生了一定影響。由于歐美電影發(fā)展歷史悠久，制作技術(shù)精良，一直被大眾所青睞，而日韓電影也贏得了我國(guó)無(wú)數(shù)觀眾的喜愛(ài)。

7.GDP。文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展離不開(kāi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文假設(shè)：GDP與電影票房成正比。

8.城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。收入是人們觀影的物質(zhì)前提。本文假設(shè)：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與電影票房成正比。

（二）樣本選擇及變量說(shuō)明

本文以2002~2013年末中國(guó)內(nèi)地上映的電影票房收入為研究對(duì)象（單位：萬(wàn)元），電影票房數(shù)據(jù)庫(kù)（http://58921.com/）顯示2002~2013年在大陸上映的電影總數(shù)約為1706部，基于現(xiàn)實(shí)統(tǒng)計(jì)的可能，隨機(jī)選取了164部影片，由于部分?jǐn)?shù)據(jù)殘缺，又考慮到動(dòng)畫(huà)片不受導(dǎo)演、演員因素影響，最終保留了132部影片。

附表　解釋變量描述性說(shuō)明

四、模型構(gòu)建與實(shí)證分析

根據(jù)上述分析建立多元線性回歸方程：

利用Eviews錄入數(shù)據(jù)得到回歸模型：Boxoffice =-52865.83+3084.48review+119.23type+138.42director+218.32actor-3430.34area-10954.14schedule+0.05GDP+0.53income（F= 4.1096，R2=0.2109），方程相關(guān)系數(shù)小，擬合性差，變量多不顯著。考慮到是橫截面數(shù)據(jù)，模型可能存在嚴(yán)重的多重共線性和異方差。對(duì)各個(gè)變量相關(guān)程度檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)GDP和income之間高度相關(guān)，相關(guān)系數(shù)高達(dá)99.6%，review和director相關(guān)度達(dá)56.2%，說(shuō)明模型確實(shí)存在多重共線性，所以首先對(duì)模型進(jìn)行逐步回歸：分別對(duì)8個(gè)變量作一元回歸，找到合適的一元回歸因子，再逐次累加變量，根據(jù)可決系數(shù)最大和變量顯著原則找到消除多重共線性的模型。

對(duì)各變量作單因素回歸（結(jié)果省略），將income作為第一個(gè)變量加入模型，考慮到income和GDP相關(guān)程度高，故剔除GDP變量。其次在income基礎(chǔ)上做二元回歸（結(jié)果省略），加入schedule的方程可決系數(shù)最大，但常數(shù)項(xiàng)不顯著，故選次之的review和income的二元模型，與income一元模型對(duì)比，二元模型可決系數(shù)為0.1485大于一元模型可決系數(shù)（0.1315），說(shuō)明增加review變量有效。接著進(jìn)行三元回歸，加入schedule后各變量顯著且可決系數(shù)（0.1842）最大，大于前面二元模型的可決系數(shù)（0.1485），說(shuō)明加入變量可行。在三元基礎(chǔ)上繼續(xù)做四元回歸，依次累加type、director、actor、area的四個(gè)方程的可決系數(shù)都小于三元模型的可決系數(shù)，此時(shí)增加變量已經(jīng)失效。所以選擇income、review、schedule三元回歸方程作為逐步回歸的結(jié)果：

Boxoffice=-41201.93+3028.234review-11120.31schedule+ 1.70income

R2=0.16404，F(xiàn)=8.3726

現(xiàn)在多重共線性問(wèn)題得到解決，但方程相關(guān)系數(shù)較小，需要檢驗(yàn)異方差。通過(guò)懷特異方差檢驗(yàn)得到nR2=23.18403，大于15.5073，模型存在異方差。為了消除模型中的異方差，我們選用ε=1/e^2（以殘差平方的倒數(shù)作為權(quán)數(shù)）進(jìn)行加權(quán)最小二乘法估計(jì)，經(jīng)修正后所有變量都通過(guò)了t檢驗(yàn)，相關(guān)系數(shù)和可決系數(shù)明顯提高，方程擬合性增強(qiáng)，且dU< 2.298523 < 4-dU，方程不存在自相關(guān)。

最終回歸結(jié)果為：

Boxoffice=-34477.95+3573.967review-10261.24schedule+ 1.805579income

R2=0.9892，R2=0.9889，F(xiàn)=3899.9560，D.W=2.298523

五、結(jié)論與建議

1.在其他影響因素不變的情況下，豆瓣評(píng)分每提高1分，電影票房收入平均增加3573.97萬(wàn)元；城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每增加1元，電影票房平均增加1.81萬(wàn)元；熱門檔期上映的電影票房收入平均比非熱門檔期電影收入高10261.24萬(wàn)元，對(duì)電影票房影響最大。

2.隨著我國(guó)國(guó)產(chǎn)電影的發(fā)展，觀眾更多地以一種融合的心態(tài)去看待國(guó)產(chǎn)和進(jìn)口電影，試圖從不同國(guó)家和地區(qū)的電影中收獲不同的滿足，所以出品地區(qū)對(duì)電影票房影響不顯著。

3.網(wǎng)上評(píng)分對(duì)電影票房的影響并非最顯著，原因在于我國(guó)評(píng)分機(jī)制不健全：（1）在一部電影下架后，人們可以通過(guò)網(wǎng)上資源觀看，然后再對(duì)其評(píng)價(jià)，而在電影上映前也可以根據(jù)主觀判斷對(duì)其做預(yù)期評(píng)價(jià)，所以評(píng)分與票房沒(méi)有直接的因果關(guān)系。（2）人們根據(jù)自己的喜好對(duì)一部電影進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)分的高低受評(píng)分群體特征的影響很大，一定程度上不能代表一部電影的票房收入。

4.本文對(duì)電影類型沒(méi)有進(jìn)行分類整理，造成電影類型與票房收入不相關(guān)。因?yàn)椴煌愋偷碾娪埃潆娪捌狈康挠绊懸蛩乜赡懿煌?，希望盡可能在大樣本數(shù)據(jù)下研究不同類型電影對(duì)票房的影響。

鑒于以上分析，為了提高我國(guó)國(guó)產(chǎn)電影票房，提高我國(guó)國(guó)產(chǎn)電影對(duì)本土市場(chǎng)的貢獻(xiàn)率，促進(jìn)電影產(chǎn)業(yè)發(fā)展，以更好地帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，國(guó)產(chǎn)電影當(dāng)務(wù)之急一是要結(jié)合當(dāng)代電影技術(shù)對(duì)情節(jié)進(jìn)行合理大膽創(chuàng)新，完善故事結(jié)構(gòu)，避免“跟風(fēng)”；二是要多從現(xiàn)實(shí)社會(huì)中挖掘題材，我國(guó)現(xiàn)在缺少反映現(xiàn)實(shí)、真正打動(dòng)人心、深入人心的電影，更多的是一些迎合大眾需要追求利益的商業(yè)片；三是要完善相關(guān)的產(chǎn)業(yè)鏈，打造適合中國(guó)特色從前期制作到后期宣傳營(yíng)銷的電影文化產(chǎn)業(yè)鏈；四是要大力推動(dòng)我國(guó)國(guó)產(chǎn)動(dòng)畫(huà)的創(chuàng)新發(fā)展。

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（作者單位：重慶郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院）