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基于分位数回归的中国电影票房影响因素分析

2020-11-09张玉刘媛华

经济研究导刊 2020年26期
关键词:分位数回归影响因素

张玉 刘媛华

摘 要:基于2011—2016年共145部电影数据,分析导演影响力、演员影响力、电影口碑与电影票房的关系。通过研究发现,导演影响力、演员影响力、电影口碑对电影票房有显著的促进作用。通过分位数回归分析,发现不同票房收入水平下导演影响力、演员影响力、电影口碑的影响效果不同,随着票房收入水平的提高,导演影响力、演员影响力、电影口碑起到越来越大的推动作用。

关键词:分位数回归;中国电影票房;影响因素

中图分类号:F222.1;J943        文献标志码:A        文章编号:1673-291X(2020)26-0030-02

一、电影行业发展现状

电影作为人们文化生活的重要组成部分,不仅能够丰富日常生活和精神世界,同时也是人类思想跨越时间和空间的传播交流。电影结合了文学、音乐、戏剧、摄影等各种艺术形式,被称为“第七艺术”。1895年,标志电影诞生的《火车到站》在巴黎放映;1905年7月9日中国第一部电影《定军山》开始拍摄,并于同年在北京前门大观楼放映。电影在100余年的发展中,拓宽了人们的视野,放飞了人们的思维,保存了历史长河中稍纵即逝的绮丽。在市场经济下,电影在满足人们的娱乐需求、审美需求的同时也产生直接的经济效益。电影在世界各国的娱乐文化产业中占据重要位置,并且逐渐形成了以电影制作为中心,通过电影的生产、发行、放映,音像产品、衍生品的生产销售以及放映场所的建设等相关联产业共同发展的广义电影产业。至此,电影已经不止是一种艺术形式,而演变成为了一种具有文化和经济双重属性的具有艺术形式的商品。

近年来我国电影行业发展迅猛,尤其是2010年电影票房突破百亿大关以来,全国电影票房呈现井喷式增长。中国电影票房收入由2009年的62.1亿元增长到2016年的455.2亿元,同时我国影院数量也由2009年的1 687家增长至2016年的8 051家。中国电影票房收入对GDP的贡献率从2009年的不到0.026%,上升到2015年0.064%,中国电影市场蓬勃发展、潜力巨大,已经超越北美成为世界最大的电影市场。但同时,电影作为一种具有艺术性和审美性的体验型商品,相对于其他实物型商品,它的生命周期更短暂,消费者偏好更难把握,这就增加了电影票房的不确定性。伴随中国电影的产业化进程,产生了周期性运作、自身的高风险属性以及资本过度干扰等问题,需要以中国电影票房的影响因素对这些问题进行分析。

电影的特殊性质导致了影响电影票房收入的因素与其他商品不相同[1,2]。不同电影的叙事手法、艺术理念、技术手段吸引着不同的消费者。在主创阵容上,有的电影选择“自带流量”的“花旦”、“小生”、“话题女王”,有的电影则偏爱“实力派”演员。在导演的选择上,有的选择经验丰富的实力导演,有的则相信初出茅庐的新人导演。在题材立意方面,有的电影相信改编或续集带来的传播热度,有的电影则选题新颖、不拘一格。随着市场上电影商品的种类越来越丰富,消费者的可选电影越来越多,消费者对于电影的要求也越来严格。曾经许多电影人深信的“酒香不怕巷子深”这一理念不再适合现在的电影市场,电影上映前的宣传、路演、造势,上映时期的花絮视频、宣传曲目等手段已经成为电影宣传期必不可少的环节,发行公司成为了一部电影能否成功的重要助力。口碑评分成为电影票房的重要影响因素,出现越来越多的“叫好不叫座”与“叫座不叫好”的电影。口碑票房双丰收的佳作越来越少见,越来越多的却是“水军”和炒作。

二、变量选取与数据来源

电影作为一种艺术形式的商品具有高投入、高产出、高风险的特点,电影票房受各种因素影响波动性较大且具有高偏态性。电影票房服从“巴莱特原则”,即较少数量的电影承担绝大部分电影票房的现象。不同国家和地区对电影产业所出台的政策法规不同,不同的电影市场发展程度也不尽相同。本文选取的样本为2011—2016年中国年度票房TOP50的电影,除进口电影和动画片外共145部电影数据。

电影票房。电影票房是指一部电影在放映期间累计的收入总和,是消费者购买电影产品这一行为所产生的直接结果,是衡量一部电影商业价值的客观数据[3]。本文选取的电影票房数据是每部影片的年度票房数据,单位为万元。本文的电影票房数据来自中国票房网。

导演影响力。我国电影行业实行“导演中心制”,导演影响力体现在导演是一部电影的核心,电影的节奏和电影的走向都由导演决定;导演影响力也体现在它是公众对于导演的认可程度的体现以及导演对于电影票房的号召力。本文采用时光网对电影导演的评分作为导演影响力的衡量指标。

演员影响力。一部电影的吸引力很大程度上取决于该电影采用的演员。演员精湛的演技和受观众喜爱的程度都是电影票房成功的重要保证。近年来的“花旦”、“小生”的巨大粉絲力量也成为了电影票房的重要保证。现阶段我国对于演员影响力的具体评分系统仍不健全,目前还没有形成类似美国《国际电影年鉴》和年度明星影响力指数的演员评价指标。本文对演员影响力的衡量是用每部电影官方公布的演员列表中前四位演员的时光网评分和作为演员影响力的量化指标。

电影口碑。电影口碑主要体现在一部电影的网络评分上。随着豆瓣电影网、时光网等电影评分网站的发展,网络评分的口碑效应对电影票房的后续变化有着重要影响。在电影评分网站发展成熟之前,电影片方的轰炸式宣传可能造成电影观众对电影质量的信息不对称,而这种信息不对称可以在电影上映后仍吸引大量观众进场观影。近年来,电影观众愿意在网络上分享观影感受,潜在观众乐于参考网络评价来决定是否观影。这样的信息分享消除了电影片方和电影观众的信息不对称,形成了一部电影的口碑,也影响了一部电影的票房。本文利用豆瓣电影网的评分来测度电影口碑。

三、电影票房的影响因素分析

对变量进行普通最小二乘回归,得到如下模型:

通过普通最小二乘回归可以得知,导演影响力增加1%,电影票房收入平均增加0.001 8%;演员影响力增加1%,电影票房收入平均增加0.025 1%;电影评分增加1%,电影票房收入平均增加0.031 9%。

利用软件进行分位数回归,在τ值依次为0.05、0.1、0.25、0.5、0.75、0.9处做分位数回归,得到一组回归方程。如表2所示,随着τ取值逐漸变大,自变量的回归系数也逐渐递增,因变量Y从低水平到高水平,自变量所起的作用越来越大。X1的系数变化范围从0.000 46到0.123 45,全距为0.122 99。X2的系数变化范围从0.000 21到0.028 98,全距为0.028 77。X3的系数变化范围从0.025 21到0.215 04,全距为0.189 83。

导演影响力对电影票房有促进作用。在0.05分位数上,导演影响力每增加1%,电影票房收入增加0.000 46%。在0.5分位数上,导演影响力每增加1%,电影票房收入增加0.043 01%。而在0.95分位数上,导演影响力每增加1%,电影票房收入增加0.123 45%。

随着电影票房收入水平的提高,演员影响力对电影票房的拉动越来越强。在0.05分位数上,演员影响力每增加1%,电影票房收入增加0.000 21%。在0.5分位数上,演员影响力每增加1%,电影票房收入增加0.026 06%。而在0.95分位数上,演员影响力每增加1%,电影票房收入增加0.028 98%。

由分析结果可知,导演影响力和演员影响力显著的促进电影票房增长。首先,由于电影产品的文化属性和经济属性,电影很难拥有自己的品牌,但是电影可以借助导演和演员形成的品牌价值来增加电影的整体价值。其次,由于电影是一次性消费品,每一部电影都是一件新的产品,对于观众而言电影本身充满未知,但受明星效应的影响,观众会对自己熟知的导演和演员产生信任感,从而增加票房收入。

网络评分对电影票房收入的增加有显著影响。在0.05分位数上,网络评分每增加1%,电影票房收入增加0.025 21%。在0.5分位数上,网络评分每增加1%,电影票房收入增加0.038 11%。而在0.95分位数上,网络评分每增加1%,电影票房收入增加0.215 04%。

电影口碑显著的促进了电影票房。由模型可知,电影口碑对电影票房收入的促进作用显著。网络评分(下转37页)(上接31页)每增加1%,电影的票房平均增加0.031 9%。随着豆瓣电影网、时光网等平台的发展,观众观影后的个人感受能够更迅速、更直接地被潜在观众看到,从而影响潜在观众的观影决策。在对电影没有完全了解和特别偏好的前提下,已观影观众的个人感受及评价成为潜在观众判断的重要依据。每一个五星好评、每一条推荐影评都可能为电影带来更多观众,电影口碑成为电影票房越来越重要的影响因素。

四、结论

通过以上分析可知,导演影响力、演员影响力、电影口碑对电影票房有显著的促进作用。通过对相关数据进行分位数回归分析发现,不同票房收入水平下导演影响力、演员影响力、电影口碑的影响效果不同,随着票房收入水平的提高,导演影响力、演员影响力、电影口碑起到越来越大的推动作用。导演影响力和演员影响力能够显著地推动电影票房增长,在制片方无法准确了解观众的需求和偏好的情况下选用影响力高的导演和演员参演电影会使观众产生信任感,从而保证影片的票房收入,达到风险控制的目的。电影的网络评分对电影票房起重要作用,随着电影评分的实时更新,口碑的劝说作用对电影票房具有越来越大的影响力。

参考文献:

[1]  张玉松.电影票房的影响因素分析[J].经济论坛,2009,(8):130-132.

[2]  崔凝凝.基于回归分析的中国电影票房影响因素研究[J].商业经济,2012,(8):35-38.

[3]  华锐,王森林,许泱.中国电影票房的影响因素研究[J].统计与决策,2019,(4):97-100.

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