方宗琳

摘 要： 隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，文化產(chǎn)業(yè)的日益繁榮，電影作為文化產(chǎn)業(yè)的代表性娛樂產(chǎn)品，它的發(fā)展也呈現(xiàn)不可阻擋之勢。電影票房的多少是衡量電影是否成功的一個重要指標(biāo)，對影響電影票房的因素進(jìn)行分析研究，為電影行業(yè)的發(fā)展提供不可或缺的理論依據(jù)。但專門針對電影產(chǎn)地的研究很少，本次調(diào)研選取2014—2018年每年票房前20部電影共100部電影作為研究數(shù)據(jù)。電影評分、評論人數(shù)、電影來源國3個因素作為自變量，電影票房作為一個因變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)及回歸分析。

關(guān)鍵詞： 電影票房;影響因素;實(shí)證研究;回歸分析

中圖分類號：F713.50????? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A????? 文章編號：1008-4428（2018）10-0081-02

一、 引言

電影作為文化產(chǎn)業(yè)的代表性娛樂產(chǎn)品，根據(jù)美國電影協(xié)會（MPAA）發(fā)布的2016年全球電影市場數(shù)據(jù)報(bào)告顯示：2016年全球銀幕數(shù)增長8 % ，總數(shù)達(dá)到164000塊。其中數(shù)字銀幕數(shù)增長17 % ，巨幕數(shù)增長11 % 。亞太地區(qū)仍是全球銀幕數(shù)增長最快的地區(qū)（中國是亞太銀幕數(shù)增長最快的地區(qū)），2016年增幅達(dá)到18 % 。作為亞太電影市場的核心，截至2016年底，中國內(nèi)地總銀幕數(shù)達(dá)到41179塊，為中國電影行業(yè)發(fā)展提供了必要的“硬件基礎(chǔ)”。然而，來自中國大陸地區(qū)及北美電影市場的電影市場增長速度略有遲緩，本文針對近幾年國內(nèi)電影業(yè)票房靠前的電影進(jìn)行一個分析，進(jìn)一步找出確認(rèn)影響電影票房的影響因素。

二、 文獻(xiàn)綜述

（一）電影票房的影響因素

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的高速發(fā)展，網(wǎng)民在線生成人數(shù)爆炸式增長，信息交互傳遞的速度越來越快。2006年，Gilad Mishne和Natalie Glance通過分析博客中有關(guān)電影的數(shù)據(jù)，研究關(guān)于電影的口碑聲量和口碑的情感分析對票房的影響程度，最終揭示了口碑聲量的影響力更大。許敏（2013）提出影響電影票房的因素為電影得分，電影類型、票價(jià)、居民收入、續(xù)集、檔期、明星、導(dǎo)演但并未提出電影產(chǎn)地這一變量。何雙男（2017）驗(yàn)證了評分次數(shù)與電影的票房表現(xiàn)顯著相關(guān)。結(jié)合實(shí)際操作性與進(jìn)一步研究方向，本次調(diào)研把影響因素定為網(wǎng)絡(luò)口碑（評分、評論人數(shù)），電影來源國（電影產(chǎn)地）。

（二）基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對票房影響因素的研究

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，電影產(chǎn)業(yè)報(bào)告統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，除了傳統(tǒng)影響因素對電影票房的影響外，門戶網(wǎng)站的、社區(qū)社交網(wǎng)、專業(yè)網(wǎng)站、微博等成為電影信息的重要傳播渠道，制造話題和輿論效果，提高電影的關(guān)注度，進(jìn)而提高電影票房。何曉雪（2018）基于以下網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量數(shù)據(jù)預(yù)測電影票房的多元回歸模型。魏明強(qiáng)（2017）提出網(wǎng)絡(luò)評價(jià)會影響電影票房的走勢。它一定程度上會影響觀眾的購買傾向、決策，影響觀眾的觀影選擇，從而影響電影的總票房收入。

三、 研究方法

（一）樣本的選取

本次調(diào)研主要選取2014—2018年中國大陸上映每年票房排名前20的電影，樣本總量共100部。

（二）數(shù)據(jù)的收集

通過相關(guān)論文的借鑒與查閱，并結(jié)合電影行業(yè)的現(xiàn)狀，通過運(yùn)用回歸分析對影響電影票房的因素的分析，構(gòu)建影響電影票房因素的回歸模型。本次調(diào)研選取的變量如下：研究的因變量為電影票房。研究自變量分別為電影評分，評論人數(shù)，電影來源國。

1. 電影評分

隨著商業(yè)電影的發(fā)展壯大，電影商業(yè)模式逐漸完善。電影上映之前，電影方會進(jìn)行大規(guī)模的地毯式宣傳，包括預(yù)告片、新聞發(fā)布會等各種形式的宣傳方式。雖然它們與電影品質(zhì)沒有必然的關(guān)系，但是卻能在電影上映前營造聲勢，制造話題，吸引觀影者走進(jìn)電影院，對電影上映前幾天以及第一周的票房產(chǎn)生很大的影響。隨著專業(yè)電影評論網(wǎng)站的建立，人們可以第一時(shí)間看到大量觀影者的“口傳”，給電影的品質(zhì)做了一個較公正的評分，給觀影者一個比較理性科學(xué)的參考。雖然不乏會有網(wǎng)絡(luò)“水軍”的存在，但是大多數(shù)的評論還是真實(shí)可靠的，影迷的網(wǎng)絡(luò)評分還是一個不容忽視的影響因素。

本次調(diào)研的網(wǎng)絡(luò)評分?jǐn)?shù)據(jù)來源于豆瓣網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)評分表現(xiàn)了觀影者對電影的認(rèn)可度。以十分制為標(biāo)準(zhǔn)，分?jǐn)?shù)越高，觀影者認(rèn)可度越高，反之越低。

2. 評論人數(shù)

在這個互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，資源共享，人們可以對一個人、物和事件發(fā)表自己的言論，人們參與討論的熱烈度表明了人們的關(guān)注度。因此，評論人數(shù)，在一定程度上反映了大眾對電影的關(guān)注度。一部電影，評論人數(shù)越多受關(guān)注度就越高，反之越低。

本次調(diào)研評論人數(shù)是根據(jù)豆瓣網(wǎng)的評論量，作為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

3. 電影來源國

隨著電影市場的國際化，越來越多的國外電影涌入國內(nèi)電影市場，并為我國的總票房貢獻(xiàn)著不容忽視的力量。國外電影質(zhì)量優(yōu)良，技術(shù)先進(jìn)，在國內(nèi)電影市場擁有一定的優(yōu)勢，給國產(chǎn)電影帶來了不小的沖擊。

本次調(diào)研，通過對100部電影的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)電影的產(chǎn)地主要來源于美國和中國，數(shù)據(jù)來源于百度百科。

四、 模型的建立

獨(dú)立變量分析

本次調(diào)研通過查閱以往的論文研究，美國馬克·費(fèi)茨切倫研究是從產(chǎn)品變量、品牌變量、發(fā)行變量和消費(fèi)者變量作為四個獨(dú)立變量，研究人員根據(jù)電影的營銷特點(diǎn)對獨(dú)立變量進(jìn)行分組，由于發(fā)行變量涉及電影發(fā)行商的一些發(fā)行數(shù)量，一定的局限性，所以本次調(diào)研獨(dú)立變量分為：電影評分，評論人數(shù)，電影來源國，因變量電影票房進(jìn)行回歸分析。

五、 回歸分析

研究模型如圖1所示：

假設(shè)1：網(wǎng)絡(luò)評分對電影票房存在顯著相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)2：評論人數(shù)對電影票房存在顯著的相關(guān)關(guān)系。

回歸分析研究模型一（見表1）

由表1所示，將所有自變量對因變量的相關(guān)性檢驗(yàn)：發(fā)現(xiàn)評論人數(shù)（0.491，p<0.01）與收入票房成正相關(guān)，假設(shè)2成立。電影產(chǎn)地（-0.203，p<0.05）與電影票房呈顯著負(fù)相關(guān)。除此之外，網(wǎng)絡(luò)評分（0.099，p>0.1）與電影票房不存在顯著相關(guān)性，假設(shè)1不成立。統(tǒng)計(jì)結(jié)果與以往的相關(guān)文獻(xiàn)中的變量結(jié)果一致。

但電影評分與電影票房影響不顯著，為了引入線上口碑，于是我們進(jìn)行了變量間的交互作用，把網(wǎng)絡(luò)口碑作為網(wǎng)絡(luò)評分與評分人數(shù)的交互，同時(shí)假如結(jié)果顯示的電影產(chǎn)地進(jìn)行了進(jìn)一步交互作用下的變量驗(yàn)證。

回歸分析研究模型二（見圖2）

網(wǎng)絡(luò)口碑

由于互聯(lián)網(wǎng)的普及，網(wǎng)絡(luò)評分也在一定程度上吸引了不少觀影者，同時(shí)由于盲從性評論人數(shù)也在一定程度上影響著電影票房。其中網(wǎng)絡(luò)口碑來源于網(wǎng)絡(luò)評分和電影評論人數(shù)兩個變量的交互（Y1）。因此我們提出以下假設(shè)：

H1A：網(wǎng)絡(luò)口碑對電影票房存在顯著相關(guān)性。

電影產(chǎn)地

電影產(chǎn)地在一定程度上也影響電影的受眾度，因?yàn)殡娪爱a(chǎn)地?zé)o形之中給人一種對于制作國家的主觀意識上的認(rèn)知與情感，鑒于這種情況我們進(jìn)一步做了回歸，因此有假設(shè)：

H3、電影產(chǎn)地對電影票房存在顯著相關(guān)性。

由表2所示，網(wǎng)絡(luò)口碑（0.406，p<0.01）對于電影票房存在顯著的正相關(guān)，假設(shè)1A成立。電影產(chǎn)地（-0.203，p< 0.05）對于電影票房存在顯著的負(fù)相關(guān)，假設(shè)3也成立。

由表3所示，我們可以得出模型回歸方程式：Y（票房）=α+β1×網(wǎng)絡(luò)口碑+β4×電影來源國。

六、 結(jié)論

從兩個模型中各變量的t檢驗(yàn)值以及顯著性水平上來看，所有變量都達(dá)到了顯著性水平（p<0.05）。說明由于科技的發(fā)展，加之網(wǎng)絡(luò)的影響，社交媒體越來越多，觀影者很多，人們心里都有一定的從眾心理，觀看過后的人會有一定的評論與意見，在一些社交媒體中廣泛傳播，從而影響后來者選擇決策。電影評論人數(shù)越多越會更加引起人們對該影片的好奇心，從而推動人們?nèi)ミx擇觀看影片。

在電影評分回歸分析中不顯著，原因是當(dāng)今主要消費(fèi)群體基本上都是90后和00后，有個性的新一代更加追求的是個人的主觀感受，不再輕易地受他人推薦等客觀原因，所以電影評分對于新一代來說不會很大程度上影響他們的觀影決策;在選擇觀看哪部影片時(shí)，更加關(guān)注的是影片的內(nèi)容。

對于電影產(chǎn)地與電影票房呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，實(shí)證結(jié)果顯示更強(qiáng)的國家制作不一定顯著影響消費(fèi)者的觀影決策，相對來說，當(dāng)今人們更加關(guān)注的是國家形象弱的國家比如中國來說，在發(fā)行一部電影時(shí)須更努力更用心，反而會受到更好的評價(jià)與獎賞。人們不再是一味地以從前的刻板印象來迎合自己的心理需求。

（一）局限性

本文只采用2014—2018年的票房前20，數(shù)據(jù)有限，其次研究影響電影票房的因素，未來可以引入更多的變量。另外由于數(shù)據(jù)的單一性，本文只考慮了豆瓣網(wǎng)，未來研究可以考慮更大型的網(wǎng)站比如時(shí)光網(wǎng)，數(shù)據(jù)庫也可以多加入大型有效的數(shù)據(jù)來源。

（二）建議

1. 對于電影制片方來說，注重電影自身的質(zhì)量，用電影帶來的品牌價(jià)值提高對觀眾的吸引力

現(xiàn)今，中國很多電影缺乏想象力與創(chuàng)造力，結(jié)構(gòu)性太過于簡單，劇情人物量太少，電影的邏輯與智商大打折扣。通過本次調(diào)研可以考慮注重電影口碑的信息管理與口碑營銷，構(gòu)建與觀眾的溝通平臺，將會一定程度上提高電影票房。

2. 對電影口碑進(jìn)行良好的信息管理，是一個長期的維護(hù)過程，需要在拍攝一直到上映期間進(jìn)行持續(xù)不斷的有效的口碑維護(hù)

雖然電影的好評對于電影票房有很大的影響，但是負(fù)面口碑影響也不容忽視。而口碑維護(hù)需要構(gòu)建良好的與觀眾溝通的平臺，利用溝通平臺進(jìn)行廣泛有效的口碑營銷能夠引起更多的觀眾對于電影的關(guān)注，從而影響票房。

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