我国商业电影票房影响因素研究——基于多元线性回归和神经网络分析

第一章  绪论

第一节   研究背景和问题提出

一、研究背景

（一）电影的社会功能

早在两千多年前，人们就在研究艺术对人和社会的影响。教育功能、认识功能和娱乐功能为艺术的三大功能。电影作为一种特殊的艺术，可以综合运用音乐、舞蹈、摄影等多种艺术形式，引发人们对审美的情趣。随着社会的发展，电影的物质形式和艺术形式在不断促进及融合发展，其社会功能也逐步体现并不断强化。

（二）商品属性日益体现

电影在带给人们精神文化享受的同时，其商品属性也日益体现。电影产业不仅拥有社会文化属性，还拥有经济属性。从全球来看，世界多极化在曲折中发展，经济全球化步伐加快，科学技术日新月异，各国综合国力竞争越发激烈。在这样的宏观背景下，人们对文化及其在社会和经济发展中的作用表现出更多关注。在发达国家，如日本、美国，电影文化产业已成为国民经济的重要支柱。

（三）文化支柱产业

随着改革开放的发展，我国开始大力推进文化产业。1992 年我国政府部门首次认可“文化产业”这个概念。2002 年《电影管理条例》颁布实施，标志着我国电影业进入新的发展历程。2007 年党的十七大明确提出，要“大力发展文化产业”。2010 年“十二五”规划建议首次提出“推动文化产业成为国民经济支柱性产业”。电影作为文化产业的重点根基，不仅推动我国社会的发展，其收入更成为国民经济新的增长点。

（四）电影收入逐年攀升

作为具有艺术审美价值的商品，电影的经济收入来源主要包括电影票房收入、版权收入、广告植入收入、衍生品开发收入等。目前，中国电影工业尚处于初级阶段，衍生品开发尚不健全，电影票房不仅成为一部电影收入的主要来源，更是衡量一部电影是否成功的重要指标。近年来中国电影票房总收入得到跨越式发展，2015 年全国电影总票房为 440.69 亿元，比 2014 年增长 48.7％，创下“十二五”以来最高年度增幅。其中，国产电影票房 271.36 亿元，占总票房的 61.58%，以较大优势保持了国产电影在中国电影市场的主导地位。

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第二节   研究意义

电影市场呈现出日益繁荣、百花齐放的蓬勃景象，而其却是一项高投资、高风险的产业。研究电影票房能适当规避风险、改善票房成绩、增进投资者信心、助力电影产业健康持久发展。研究我国商业电影票房影响因素不仅为电影行业健康发展提供保障基石，还助力经济蓬勃发展及社会文化和谐共处。

一、我国商业电影票房因素研究对电影产业的意义

（一）降低投资风险

目前国内外投资者对电影产业热情高涨，然而却缺少有效的票房预测分析辅助工具或方法，使投资者无法对冲投资风险，无法准确掌握产业运作流程中的关键因素。影响电影票房收入的变量众多，其中很多因素波动性难以控制，准确确定核心影响因素对风险控制有至关重要的作用。现在电影作品数量逐年攀升，电影行业的竞争越发激烈，成功的电影投资回报惊人，而高投入低回报的电影比比皆是，多数电影作品最终以投资失败作为回报。电影投资人、制片人等都在寻找能预测电影票房的模型，为投资方向提供建议决策，使获得更大的投资回报，并对电影产业链的建设起到促进作用。

（二）繁荣电影市场

 研究我国商业电影票房影响因素对电影产业的实际意义不仅在于追求高投资回报，对电影市场的繁荣发展也具有促进意义。目前，我国电影行业市场规模小、行业秩序混乱，处于商业电影发展初期。从电影收入角度，分析寻找电影产业链的问题，对优化电影产业、繁荣电影市场、提升商业电影在电影市场的地位具有借鉴作用。

二、我国商业电影票房因素研究对文化发展的意义

（一）弘扬民族文化，凝聚民族精神

党的十八大指出，提升文化软实力，建设社会主义文化强国意义重大。文化是一个社会生产方式和生活方式的写照，承载一个民族的历史和精气神，是一个民族凝聚力、团结力和创造力的象征，是一个民族的思想归宿和价值依托。电影贴近实际、贴近生活、贴近群众，是人民群众喜爱的文化娱乐形式之一。电影作为文化传输的载体，通过电影人物塑造、故事剧情讲述，将中国“和”、“信”传统核心文化发扬光大，讴歌真善美、鞭鞑假丑恶，培养民族文化自觉和文化自信，使中华民族传统文化得以沉淀。

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第二章  文献综述

第一节  国外相关研究

早在上世纪四十年代，美国学者就开始电影票房研究。伴随着科技的发展、互联网的普及、大数据的积累，研究电影票房因素及票房预测模型的方法也有所不同。纵观国外电影票房研究全史，相关研究可以分为三个阶段。每个阶段研究重点都有所不同，且日渐完善。

一、电影票房研究第一阶段——电影观众研究

第一阶段的研究注重民意测验等经验性研究法，如问卷调查法、访谈法、仪器测量法、邮寄法等。运用实际调研总结其中的内在规律，探索发掘影响电影票房的各个因子，并不讨论不同因子对票房的贡献程度。

乔治盖洛普（George  Gallup）在研究中提出片名测试、故事测验、演员测验、预映研究、宣传研究几项因子。值得一提的是宣传研究，即广告宣传中的“宣传穿透”影响力。接受调查的人员在观看宣传片后能正确无误地说出演员姓名及故事梗概，则说明这些人被“穿透”。宣传研究的思路一直延续到第三阶段，只是形式上变成在线用户自主生成内容。

里奥汉德尔（Leo  Handel）则按照制作电影流程划分为拍摄前测试（故事测试、演员测试）、拍摄期间测试（片名测试）、拍摄后测试（预映研究、宣传研究、口碑研究）。其中宣传研究中的“正确识别指数”类似于盖洛普提出的“穿透率”。研究的方法也是基于访谈法，多以访谈者与观众进行深度访问的方式来获得观众的反馈。

二、电影票房研究第二阶段——影响因子的探索

经历了第一阶段的电影观众研究，新的阶段进步为探索影响电影票房的因素。1989 年发表《Predicting  Financial  Success  of  Motion  Pictures:The  80’s Experience》的美国学者李特曼成为这一时期的代表人物。第二阶段的研究在内容上更进一步，提出更多的影响因素（电影产地、影片成本、档期安排、导演影响力、获奖影响力、MPAA 评级、口碑、类型、明星影响力、影片内容、影评、文化熟悉、消费者自身因素）。

1989 年巴瑞李特曼将票房影响因子分为创意、发行能力、营销能力三大类型，每个类型又分为二级类型共 14 个影响因子。将影片租金作为因变量（Y）,14个影响因子作为自变量(X),进行多元回归分析。

最终得到模型为：Y=-28.482×106+7.232×106 顶级导演＋14.846×106 明星＋11.818×106 科幻＋13.858×106 续集＋24.932×106 奥斯卡提名－4.966×106影评＋3.814×106 大发行公司。奥斯卡提名、明星、续集、科幻、顶级导演、影评、剧情（负面）、大发行公司依次为影响电影票房的因素。

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第二节  国内相关研究

相比国外系统的研究成果，我国相关研究尚处于初级阶段，具有代表性的成果更是凤毛麟角。我国关于电影票房的研究主要分为从背景和发展现状角度研究电影产业和票房、影响电影票房因素及电影票房预测模型三类，本文主要探讨后两类。

一、电影票房的影响因素

2009 年张玉松、张鑫选取电影投资、电影质量、导演、演员、电影续集和盗版作为自变量因素，采用多元线性回归模型方法，最后得出电影投资、导演、演员、续集对电影票房有正相关性，而电影质量影响不大，盗版情况有极大负面影响。

2009 年郝媛媛运用 52 部电影上映的周数据作为样本，得出结论表示电影上映后第三周的在线影评情感倾向与票房有显著性影响。

2012 年张琳选取 2009－2011 年 164 部进口片作为研究样本，添加网络口碑变量，并将该变量进一步细分为观众满意度和影片吸引力，得出结论表明特定电影类型的观众满意度同票房正面相关，电影上映后第二天的影片吸引力与票房高度相关。

2012 年崔凝凝、唐嘉庚立足中国实情，选取电影类型、电影评分、演员号召力及电影产地作为研究自变量，以 2003－2012 年年度排名前十的电影票房作为因变量，采用逐步回归分析法建立影响电影票房因素的多元回归模型。研究结果表示，电影类型、电影评分、演员号召力对票房有显著性影响，而电影产地被模型剔除。

2013 年王铮、许敏认为票房具有极端情况，因此他设定临界值运用 logit 模型进行回归分析，结果得出续集、评分、票价、档期、明星和导演与电影票房正相关。

2013 年刘燕燕以 2002－2010 年排名前十的国产电影作为样本，运用回归分析，得出结论导演名誉指数、影评、关注人数和一线明星数量与电影票房成正相关，档期和获奖数目显著性影响不显著。

2014 年马艳茹选取 2011-2013 年我国大陆上映票房排名前 150 位的影片作为样本，研究得出网络评论数量和网络评论得分对电影票房存在显著性正相关关系。

2015 年郭新茹、王桢、张楠以 2006-2014 年具有代表性的 100 部中小成本电影作为样本，选取投资成本、排片量、网络热度、电影类型、档期、导演影响力、演员号召力、影片评分八大因素，通过建立多元线性回归模型，进行逐步回归分析。研究结果表明，排片量、影片热度、导演影响力及电影评分对中小成本票房影响力显著，其中排片量影响力度最大。

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第三章  研究方法与变量描述 ........................ 17

第一节  研究方法介绍 ................. 17

一、多元线性回归 ..................... 17

二、神经网络 ........................ 18

第四章  实证研究 .................. 30

第一节  多元线性回归研究过程 ................ 30

一、多元线性回归模型.................... 30

第五章  结果讨论与分析 ............... 38

第一节  制作方面的因素 ..................... 38

第五章  结果讨论与分析

第一节  制作方面的因素

一、电影类型

在本文的多元线性回归研究结果中，魔幻片的 p 值为 0.000，说明魔幻片对电影票房影响显著，其标准化系数为 0.105，，与电影票房呈正相关关系。在神经网络模型中魔幻片因子标准化重要性为 42%。而其他电影类型，爱情片、剧情片、喜剧片、动作片、惊悚片的 p 值分别为 0.461、0.696、0.539、0.885、0.340，说明对电影票房影响不显著，在神经网络模型中因子标准化重要性分别为22%、8%、1%、14%、1%。足以说明，电影类型中仅魔幻片对电影票房有显著影响，其他电影类型均不显著且票房贡献率极低。

类型片是商业电影成熟的标志，是市场细分的结果。不同电影类型通常带有不同电影元素，以此将电影细分，满足不同偏好的观众。电影观众在历史观影经历中，形成自己对不同类型电影的内容、题材、风格和画面的解读与期待。观众在观影前对特定类型电影已产生明确的心理需求，进而影响其消费决策。魔幻电影对票房影响显著，且重要性较强。相较于其他电影类型，魔幻片的特征凸显，不仅从内容上讲述非现实生活故事，还伴有精彩的画面和音效体验，观众对该类电影形成稳定的观影期待。

近几年，我国商业电影票房呈井喷式增长，一部分原因在于三、四、五线城市影院的新建，吸引大批小镇青年进入影院。电影对于这部分观众充满新奇感，他们在选择电影时对电影类型缺乏了解，因此心理没有形成稳定的类型片需求。不仅缺乏对电影的了解，小镇青年由于学历程度普遍偏低，他们对电影信息的获取主要通过电影片方的营销宣传，因此极易受外界的引导。

不仅如此，电影属于体验型产品，因此商品具有周期性。观众在内心形成的特定观影需求，会因短期内频繁选择同类电影而产生逆反心理。又由于我国商业电影整体质量参差不齐、内容千篇一律，作品抄袭现象严重，这对观影决策有极大的干扰。

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第六章  结论、建议与局限

第一节  研究结论

本文选取中国内地上映的国产商业电影作为研究对象，运用多元线性回归及神经网络模型，定量与定性相结合，构建电影票房的影响因素指标体系，从制作、营销、发行三个方面探索我国商业电影票房的影响因素及其影响程度。

从多元线性回归模型结论得出，魔幻、口碑评论数量、竞争力量对电影票房呈显著性正相关，点映票房呈显著性负相关，IP 改编存在一定相关性。结合电影市场真实情况，本文认为点映票房与最终总票房的负相关性不成立。从神经网络模型结论得出，口碑评论数量、竞争力量、想看指数、发行公司、片花及预告片统计排名前五，其标准化的重要性依次为 100%、92%、68%、61%、54%。最后对比两个模型的票房预测值，神经网络模型以99.9%的预测精度高于76.49%的多元线性回归模型，其预测值更精准更稳定。综合单个影响因素的结论，具体总结如下：

一、制作方面的结论

商业电影，即大众通俗娱乐商业电影，通常以盈利为首要目的，以大众娱乐潮流为导向，顺应市场需要。成熟的商业电影市场，是建立在“匹配”的基础上。从研究结果得知，制作方向的因素对电影票房整体影响有限。我国现阶段处于国产商业电影发展初期，尚未形成类型、品种、样式多样化的创作生产格局，观众对电影的选择没有形成稳定的个人偏好。电影类型中仅魔幻对电影票房呈显著性影响，主要原因在于魔幻片是严格的类型电影，观众易于形成对该类型电影的稳定偏好；IP 改编电影得益于文本改编背后庞大的人群基础，片方根据目标观众的特征，制定具有针对性的营销发行方案，有效提高购票转化率，进而促进票房的增长；续集电影虽是品牌的延伸，但并不是高票房的保证，对电影票房影响甚微；导演是一部电影的指挥官，无论前辈导演还是新晋导演，创作大众娱乐潮流为导向的商业电影的导演，对票房具有一定贡献；稀缺的优质明星资源未能通过类型电影发挥其明星名牌效应，对电影票房影响甚微；电影制作技术丰富了电影的创作手法，也导致电影人重技术而轻艺术，从而对电影票房影响无足轻重。口碑评分是观众对电影质量的评价，而电影作为体验型产品，观众在作出观影决策时，不受他人对电影的评价，因此口碑评分对电影票房影响甚微。

二、营销方面的结论

在“酒香也怕巷子深”的时代，电影营销水平高低是影响电影票房关键性因素。得益于互联网技术的日新月异，大数据的融合积累，电影营销水平日益提高。营销贯穿于电影整个生命周期，在电影上映前、上映中、上映后都至关重要。想看指数，代表电影上映前观众对影片的期待指数，属于购买意愿类指标。想看指数越高，代表观众对电影的期待值越高，走近影院的观众越多，对票房有一定贡献度；点映，是片方在电影上映前期所做的市场营销活动，主要目的是分析一部电影的观影热度、观众关注度、兴趣度等，为后期精准营销提供决策信息。本文多元线性回归模型得出点映票房与最终总票房呈负相关关系，并不成立。因此，电影人不能根据点映票房决定上映中后期的宣传营销投资决策；口碑评论数量，是影响票房最关键的因素，电影产生的讨论话题越高，意味着参与、关注电影的人越多。因此，在电影营销中应着重积极制造电影相关的话题；片花及预告片，是电影宣传广告的一种，其播放统计量表示广告的触达率。片花及预告片统计量对电影票房有一定贡献度。

参考文献（略）