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    基于票房預測模型分析影響我國電影經濟成功的因素

    2017-07-24 21:10:54劉昉
    經濟研究導刊 2017年17期

    劉昉

    摘 要:票房預測模型對我國電影經濟成功的量化分析具有實用的指導意義,對分析高票房影片的共性元素起到了相當?shù)闹笇ё饔?。能夠保證票房與電影經濟上的成功通常是商業(yè)電影追求的第一目標,因此,根據(jù)我國電影市場特點,通過分析Barry.Lit man 票房預測模型,基于票房預測模型,對影響我國電影經濟成功的因素進行分析。

    關鍵詞:電影市場;票房預測模型;電影經濟

    中圖分類號:J94 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2017)17-0059-02

    商業(yè)電影追求的第一目標就是保證票房和電影經濟上的成功。一般來說,觀眾的喜愛程度、獎項獲得一級提名情況、票房收入是衡量、考察一部影片成功的主要指標。而從經濟學領域講,電影產業(yè)能夠歸納出經濟指標與電影票房之間的內在聯(lián)系,著重對單一的電影各種數(shù)據(jù)進行分析。據(jù)統(tǒng)計,2015年,中國電影發(fā)展取得突破性成果,全國電影總票房為440.69億元,同比增長48.7%,創(chuàng)下“十二五”以來最高年度增幅。其中,國產影片票房271.36億元,占總票房的61.58%,各種類型的影片屢破紀錄[1]。通過對已知的國產高票房影響的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析,如:發(fā)行公司、導演等可以在模型各個項目中,獲得經濟成功的影片的決策傾向,從而對票房預測或市場評估領域產生意義。

    一、Barry.Lit man 票房預測模型

    本文在西方票房預測模型發(fā)展的基礎上,建立了我國電影經濟成功的影響因素模型。在西方,Barry.Litman 整合了以往分散的變量因素,獲得了第一個相對完整的對電影經濟成功預測模型,歸納出創(chuàng)造性領域、規(guī)劃和發(fā)行模式、市場推廣手段等對應于三個垂直環(huán)節(jié)的三個影響電影經濟成功的主要方面。20世紀80年代,通過對1972—1979年間150部影片的分析,Litm an充分考慮了電影內容、明星、導演等因素,建立了初級的基線模型。然后為了獲得電影高票房與這三個方面的具體因素之間的相關性,他采用回歸分析方法,對697部美國電影1981—1986年的間產業(yè)數(shù)據(jù)為例,進行了分析。20世紀90年代,為了得到了以下基線模型,他根據(jù)《綜藝》雜志每年100部總票房最高的電影,以1993—1995年為例,再次分析了新的全面樣本結果和相關性。在B.Litman 的票房模型中:內容分類與高票房的相關性不顯著,MPAA分級與高票房G,PG,PG-13成正相關,R,NC-17,NR成負相關,知名導演、超級巨星、大發(fā)行公司、評論、發(fā)行模式與高票房呈正相關但不顯著,制作成本與高票房呈相關、U型,發(fā)行檔期與高票房呈現(xiàn)相關性顯著并與檔期特殊有關,競爭力量與高票房呈現(xiàn)負相關,奧斯卡獎項與高票房呈現(xiàn)正相關。

    這證明這些因素的確與電影票房呈現(xiàn)高度相關。2016年來,我國電影發(fā)展趨勢,不管是《大話西游之大圣歸來》、《烈日灼心》,還是《湄公河行動》、《捉妖記》都不約而同地選擇了向好萊塢類型片靠攏,趨向于產業(yè)化、類型化。其中《大話西游之大圣歸來》是最為典型的代表,只要對其敘事結構稍加分析,就會發(fā)現(xiàn)和好萊塢類型片具有相似之處。因此,利用西方票房預測模型對這類類型化影片進行分析,可以看出其能夠為中國電影的新發(fā)展與新動態(tài)提供另一種研究方向。因此,為了改善一個基本適應中國市場的模型量表,本文以西方的票房預測模型為參照,對高票房影片進行了分析,并以其為根據(jù)對數(shù)據(jù)進行整理。當然,在細化上,該模型與中國大片的票房模型具有區(qū)分,這是由于東西方文化差異與我國電影市場的特殊性分不開的。在研究國產大片時,由于許多適用于好萊塢電影指標并不適合正處于成長階段的我國電影市場,因此,需要進行調整[2]。

    二、我國電影票房預測模型的構建

    本文以我國內地票房總額為因變量,選擇了2015年我國內地票房總81部上億元的國產影片,根據(jù)藝恩咨詢網、《國家電影產業(yè)備忘》、國家廣電總局官方的數(shù)據(jù)為統(tǒng)計數(shù)據(jù),對其在國內市場取得票房作為因變量。

    同時,本文將自變量具體劃分著名導演、著名演員、網絡評論以及國內獎項提名等八類。這81部上億元國產影片平均票房5億元以上,其中72%的影片由五大制片公司制作發(fā)行,平均制作投資為4 300萬元,有35%的影片由知名導演執(zhí)導。根據(jù)表1線性T檢驗顯示:在90%的置信區(qū)間下,這八類均與票房有較顯著地相關,回歸分析表示方程式能夠解釋中國電影市場票房上億元票房總額變異性的46%。并且在Lit m an的模型中,電影類型對電影票房卻沒有顯著的影響[3]。

    但是,通過研究,本文顯示國產影片受影片類型的影響仍然存在。這可能于我國電影市場來說,絕大數(shù)票房上億元影片集中在2015年下半年到2016年上半年,而2016下半年各類小成本類型片持續(xù)走俏,并且越發(fā)向好萊塢靠攏。對影片經濟成功具有顯著影響的還包括著名導演和演員。著名導演的作品占據(jù)了90%左右的大片市場。如同預測,由于74部影片中有72%的影片都由五大公司制作發(fā)行,發(fā)行公司也是影響到影片經濟成功的重要指標。對影片票房的影響上,在好萊塢電影市場中,大發(fā)行公司經歷了一個線性過程,即由顯著到不顯著的。而從我電影市場中,一些小公司逐漸顯示出了票房競爭力和發(fā)行實力,但是五大發(fā)行公司發(fā)行的影片仍然占據(jù)絕大部分大片市場。

    另外,在此回歸方程中,制作成本并不顯著。目前,這一變量較高的制作預算和制作水平仍然同票房的成功存在顯著地相關性,對票房的預測仍然是一個重要指標。如同Lintman提到的制作成本自成模式所說,票房利潤與制作成本之間是U型曲線,利潤會隨著預算的增加而增加。但是近年來,也存在著一些票房不盡如人意,但是預算很高的影片[4]。

    檔期也如同預料的沒有對票房出現(xiàn)顯著地影響,對影片票房的影響微小,這可能因為國內看電影活動與假期之間沒有太明顯的關聯(lián),無論電影排期在什么時間段,都可能獲得高票房。

    網絡評論如同Lintman研究中所顯示的問題一樣,不出意料地成為影響票房成功的重要指標,但是這個變量與影片本身的質量和營銷方式之間具有復雜關系,無法單純地顯示評論對觀眾的影響究竟屬于哪方面。而發(fā)行模式這一自變量沒有納入量表,這是由于樣本影片全部由全國統(tǒng)一發(fā)行。但是近十年來,我國電影產業(yè)處于高度而快速的發(fā)展中,巨大的變化程度給影片票房造成了逐年攀升,在銀幕數(shù)量方面完成了極大的飛躍。2015年新增銀幕8 035塊,平均每天增長22塊,全國銀幕總數(shù)已達31 626塊。從直觀來講,銀幕數(shù)量的增加影片票房和產業(yè)成熟度呈正相關影響。因此,本文在數(shù)據(jù)分析中將其直接算入票房模型中作為結果呈現(xiàn),并沒有將其納入自變量,從而保證了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。

    總的說來,由Lintman的票房模型改造的我國電影票房模型如表1。

    三、我國電影經濟成功與票房模型的匹配

    2015年,我國電影取得了水漲船高的好成績,高低成本的影片捷報頻頻,國內票房市場持續(xù)升溫。但是這些國產影片之所以取得驕人成績大多趨向類型化與產業(yè)化,在這樣的市場條件下,不斷向成熟的工業(yè)化生產方向前進。在票房上,利用票房模型對這些高票房影片進行描述統(tǒng)計與歸納分析得出這些影片都取得了很好的成績,如:《解救吾先生》、《西游記之大圣歸來》、《捉妖記》、《狼圖騰》、《烈日灼心》、《尋龍訣》、《老炮兒》等。按照票房模型所揭示的相關性與顯著性進行匹配,可以以下結論:

    首先,盡管影片分屬類型不一而從,但是都是非常典型的商業(yè)類型片,并都是在好萊塢飽受青睞的類型。其敘事方式已經被越來越多的創(chuàng)作者與研究者所重視,但是產業(yè)化創(chuàng)作對票房的最大號召力究竟有多少,如何向好萊塢靠近,仍需要拿捏與研究。其次,在票房模型中,具備強大票房號召力的演員仍十分顯著。但在打造票房上,明星的選擇與組合存在著不確定性,明星效應不一定是保證影片票房的“黃金定律”。[5]另外,在這些影片中,周星馳、徐崢等導演肩負著演員與導演的雙重號召力,并不都是傳統(tǒng)意義上的知名導演,尤其是一些新科導演,他們處女作更多的是借助話題性吸引眼球,不僅僅來自于導演本身的知名度,這說明導演知名度與影片票房高低的關系不斷削弱。同時在制作成本上,這些影片制作成本與票房之間并不能形成絕對的相關聯(lián)系,但是基本符合Litman 的U型相關理論。這證明本研究所研究的自變量條件與指標是由票房經濟成功影片反推的必要條件,票房模型基本適用于2015年出現(xiàn)的高票房影片。

    參考文獻:

    [1] 觀察者.2015年中國電影票房超過440億元:國產片占主導地位 美國片份額下降[EB/OL].http://www.guancha.cn/Industry/2016- 01-02_346717.shtml

    [2] 段元萍,王鑫鑫.中國電影貿易出口影響因素的實證分析[J].西安財經學院學報,2015,(3).

    [3] 王煉,賈建民.基于網絡搜索的票房預測模型——來自中國電影市場的證據(jù)[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2014,(12).

    [4] 李波,董紀昌,汪壽陽.我國電影票價與受眾關系的實證研究[J].管理評論.2009,(4).

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