【《影响主旋律电影票房因素实证分析》5400字】

影响主旋律电影票房因素实证分析目录TOC\o"1-3"\h\u22762影响主旋律电影票房因素实证分析 1251821.1研究方法介绍——多元线性回归 1282861.2主旋律电影样本选择 2172391.3影响主旋律电影票房的因素 2166571.4中国主旋律电影票房影响因素的实证分析 8233661.4.1多元线性回归模型 8312131.4.2多元线性回归分析的实证过程 8整体来看，国内对于电影票房影响因素的研究基本采用的是多元线性回归方法。本文延续前人的研究方法，采用多元线性回归的方法进行实证研究。并立足于我国电影市场，选取了2011年至2020年十年间在中国大陆上映的主旋律电影作为分析样本，电影票房作为因变量，11种票房影响因素作为自变量，从各个维度构建票房影响因素的指标体系，对比分析影响电影票房的显著因素。1.1研究方法介绍——多元线性回归多元线性回归是指将一个变量视为因变量（Y），其他两个或以上变量视为自变量（X），建立多个变量之间线性关系式并利用样本数据进行分析的统计分析方法。多元线性回归分析模型的一般形式如下：其中，是常数项，表示当所有自变量为0时因变量的总体平均值的估计值。为回归系数。需要利用统计量进行检验，来判断建立的多元线性回归方程是否存在线性相关，以及自变量对因变量的影响是否显著。主流的多元线性回归检验方法有以下几种：F检验、方差分析、t检验、判定系数R2检验以及多重共线性检验。1.2主旋律电影样本选择本研究中的因变量为主旋律电影的票房。在样本选择上，主要选择2011-2020十年间在中国大陆上映的主旋律电影作为研究对象，根据自变量数据的完整性，最终选择了69部主旋律影片，具体见论文附件一，部分数据展示如下：表1.2.1部分研究样本展示影片名上映年份票房/元对数票房导演影响力《红海行动》2018365100000022.018266940.75《战狼2》2017569300000022.462503190.76《我和我的祖国》2019316900000021.876681920.66《中国机长》2019291200000021.792105970.82《我和我的家乡》2020282900000021.763189130.79《烈火英雄》2019170600000021.257417290.41《攀登者》2019110200000020.820392550.42《金刚川》2020112200000020.838378640.7《空天猎》201731900000019.580701660.77《紧急救援》202048500000019.999659450.751.3影响主旋律电影票房的因素一）因变量——电影票房电影票房是一部电影放映期间累计的总收入，体现的是消费者对该影片产生消费行为的结果，而且是影片是否成功的直接标志。根据本文的研究对象，选取单个电影从上映到下线的累计票房作为模型的自变量，票房的数据来源于中国猫眼电影。在本文的处理中，将主旋律电影票房（单位为元）的自然对数定义为因变量（被解释变量），标记为，设为数值变量。在统计学中，取对数之后不会改变统计数据相关关系，但压缩了变量的空间尺度，缩小数据的绝对数值，方便计算。二）自变量描述与研究假设1）导演影响力。导演在影片摄制的过程中，掌握艺术创作领导权和和拍摄指挥权，其影响力体现在公众对于导演的认可程度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，如果有两位及以上的导演，则取全部导演评分的平均值；并提出假设：H1——导演影响力与主旋律电影对数票房显著正相关。2）演员效应。明星是电影产业中最为重要的创意人才之一，具有很高的商业价值，是电影票房成功的重要保证。其影响力主要依据电影主演近几年参演电影的票房收入，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在该电影上映过去5年间所主演电影的最高票房（单位为元）的自然对数作为演员影响力的量化指标。并提出假设：H2-演员影响力与主旋律电影对数票房显著正相关。3）电影口碑。随着互联网的兴起，电影口碑主要体现在一部电影的网络评分上和评论文字上，它标志着观众对电影对喜好程度，会影响其它观众的观影决策，从而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，并提出假设：H3——电影口碑与主旋律电影票房显著正相关。4）想看指数。随着智能手持终端的普及，社交媒体在电影宣发中扮演的作用更加明显。各大电影社区如豆瓣、猫眼和时光网都设置了“想看”的功能，“想看”指数代表潜在观众的观看意愿，是对电影前期宣传效果的衡量。本文将猫眼电影所反映的“想看人数”作为衡量影片宣传作用的指标，设定为数值变量然后取自然对数，并提出假设H4——电影想看指数与主旋律电影票房显著正相关。图1.2.1猫眼电影想看指数示例电影档期。电影档期即为由发行方和院线设置的一段观众有潜在消费可能的时间间隔，是影响一部电影票房的重要因素。经过多年的快速发展，我国电影市场逐渐形成了以下几个电影档期：普通档、暑期档、法定假日档和贺岁档等，档期归属按照电影上映日期判断。本文按照以上档期分类，数据来源于猫眼电影，权重按下表赋值。并提出假设H5——热门档期与主旋律电影票房显著正相关。表1.1.2电影档期列表赋值档期时间段1普通档除去下列日期2暑期档6月1日至9月1日3法定假日档清明节、劳动节、中秋节和国庆节4贺岁档除夕假期前后三周6）电影排片率。排片率是指一部电影的放映场次占影院同期所有电影场次的比例，电影排片率是影院从消费者的角度考虑一部电影的市场表现，主要参照营销策略、影片话题度、相对票房潜力和前期上座率来进行实时安排。某部电影的排片率越高，相对于其他竞争影片的放映场次就会增多，从而影响电影的票房收入。本文将电影首周平均排片率设定为自变量，数据来源于猫眼专业网站。并提出假设H6——排片率与主旋律电影票房显著正相关。7）影片题材。题材是电影的基本要素，同时也决定了电影的制作和营销宣传方式具体到主旋律电影上，主要涵盖三种题材：（1）重大革命历史题材：聚焦于重大革命斗争史和历史事件，《开国大典》，《建军大业》等。（2）现实题材：反应当下社会建设成就和国际影响力的提升，比如《湄公河行动》和《战狼》等。（3）人物传记：主要表现优秀共产党人的精神传承和高贵品质，以及在各个岗位上的无私奉献的事迹。比如《焦裕禄》、《老阿姨》等。本文将主旋律电影题材主要分为如下三种，每种题材的影片赋值如下，并提出假设H7——影片题材与主旋律电影票房显著正相关。表1.1.3影片题材分类序号题材类型举例1重大革命历史题材《建国大业》2现实题材《战狼2》3人物传记《杨善洲》8）电影制式。数字化3D电影制作技术是电影创新手法中最重要的手段之一，AR、VR技术能为观众带来强大的视觉冲击力和身临其境的观影体验。相比于纯2D电影，3D电影和IMAX电影观影效果更佳，因此具有潜在的吸引观众的能力。本文将采用2D技术拍摄的电影此变量赋值为0，采用3D或者IMAX技术拍摄的电影此变量赋值为1，并提出假设H8——影片制式与主旋律电影票房显著正相关。9）续集电影。续集电影，是指故事内容等与前一部电影保持联系的作品。其优势在于已经有了庞大的观众基础，因此更能吸引更多的观众。例如《唐人街探案》等系列贺岁作品都取得了较好的票房成绩。本文将是否是续集电影设定为自变量，是续集电影的赋值为1，否则为0；并提出假设H9——续集电影与主旋律电影票房显著正相关。10）献礼片，又称重点影片。首先在立意上要与主流社会核心价值观高度统一，例如十九大献礼片《守边人》热情讴歌了守边的艰辛和伟大；其次是要求艺术水准高，如《我和我的祖国》、《我和我的家乡》等影片；最后要求观赏性强，寓教于乐，如《建国大业》《建党伟业》等。献礼片会受到历史事件纪念日献礼和时事热点加持，相对于一般商业电影，主旋律电影受此因素影响较大。例如政府为了宣传社会建设的伟大成就和纪念重要的历史事件，能动员比较广泛的社会力量，号召企事业单位包场观影，从而对主旋律电影票房产生比较大的影响。本文研究时，将献礼片此因素定义为1，非献礼片此因素定义为0，并提出假设H10——献礼片对主旋律电影票房显著正相关。11）档期延长。“档期”是指电影从上映到下映的这段时间，档期越长，相应的票房可能会越高。电影作为一种商品，从市场规律来看，能够获得延档主要有两个原因：第一是政策需求，第二是经济效益。主旋律电影一般来说都会受到当下政策的支持，从而能够充分宣传主流的价值观；同时主旋律电影能够延档自然是它的市场潜力还存在发挥的余地。本文研究时，如有档期延长，则此因素定义为1，否则定义为0，并提出假设H11——档期延长对主旋律电影票房显著正相关。12）未入选的的变量。通过调研相关的前期研究文献，并分析我国电影市场的具体情况，一些影响因子不明显或者因数据不完整无法加入本次研究中，例如发行公司、获奖情况等。综上，所选取的变量列表如下：表1.1.4变量列表变量名称符号具体定义数据来源对数电影票房主旋律电影票房（单位为元）的自然对数猫眼电影专业版导演影响力时光网对电影导演的评分平均值时光电影网演员效应演员列表中前四位演员在该电影上映过去5年间所主演电影的最高票房（单位为元）的自然对数猫眼电影专业版电影口碑豆瓣电影网对该电影的评分豆瓣网想看指数猫眼电影所反映的“想看人数”的自然对数猫眼电影专业版电影档期普通档=1，暑期档=2，一般假日档=3，贺岁档=4猫眼电影专业版电影排片率电影首周平均排片率猫眼电影专业版影片题材重大革命历史题材=1，显示题材=2，人物传记=3猫眼电影专业版电影制式2D=0,3D或者IMAX=1猫眼电影专业版续集电影非续集电影=0，续集电影=1猫眼电影专业版献礼片非献礼片=0，献礼片=1时光网档期延长档期未延长=0，档期延长=1猫眼电影专业版1.4中国主旋律电影票房影响因素的实证分析1.4.1多元线性回归模型在多元线性回归分析模型的基础上，结合本文数据和具体假设，建立多元线性回归模型如下：其中是待分析的回归系数，是系统随机误差项，其它变量含义见上一小节。1.4.2多元线性回归分析的实证过程在前文对影响主旋律电影票房的变量描述和对其建立的回归模型基础上，本文借助SPSS软件对变量的影响作用进行多元线性回归和检验。引入自变量的显著性水平=0.05，剔除自变量的显著性水平=0.1，SPSS软件运行后得出的模型结果如下所示：表1.4.1模型摘要b模型RR平方调整后的R平方标准估算的错误Durbin-Watson(U)1.953a.908.881.9436847731273372.263a.预测变量：（常量），档期延长,影片题材,导演影响力,电影制式,对数演员5年最高票房,续集电影,献礼片,电影口碑（豆瓣电影网的评分）,想看指数,电影档期,对数想看指数,电影排片率b.因变量：对数票房由模型摘要可以得出，模型的=0.908，这说明此模型拟合度较好，即模型自变量可以解释选定的因变量对数票房90.8%的变异程度。达到了很高的解释度，从数据来看则反映了本文整体回归模型的解释度比较合理，对回归模型的构建具有很大的有效性。模型德斌沃森系数为2.263，说明各自变量之间独立性较强，不存在相关性。表1.4.2回归模型方差分析（ANOVAa）结果模型平方和自由度均方F显著性1回归368.2601230.68834.460.000b残差37.40342.891总计405.66254a.因变量：对数票房b.预测变量：（常量），档期延长,影片题材,导演影响力,电影制式,对数演员5年最高票房,续集电影,献礼片,电影口碑（豆瓣电影网的评分）,想看指数,电影档期,对数想看指数,电影排片率上表显示了对回归模型的方差分析结果。结果显示，F检验值为34.460，显著性水平低于0.001，说明不支持原假设：选取的自变量对因变量均无显著的影响关系；从而支持以下假设：选取的自变量至少有一个对因变量有显著的影响，并具有显著的统计学意义。但此显著性只提供了整体模型统计显著性，涉及到具体的个别变量的显著性问题还需要做进一步检验。同时绘制标准化残差的P-P图以及残差散点图，如下图所示：图1.4.1回归模型标准化残差的正太P-P图从图中可见，各残差点近似分布成一条直线，说明残差近似服从正态分布，支持原假设，并且模型的拟合效果较好。图1.4.2残差分布散点图从图中可见，各残差值基本在直线两侧分布均匀，并均匀分布在水平带区域内，没有明显聚拢趋势和异常点，说明模型的拟合效果良好。接下来对具体的个别变量的影响作用进行检测。表1.4.1多元线性回归系数a模型非标准化系数标准系数t显著性共线性统计B标准错误贝塔容许VIF1（常量）11.762.86411.618.000导演影响力-1.797.810-.118-2.219.032.7821.279对数演员5年最高票房.100.029.1981.451.001.6701.493电影口碑（豆瓣电影网的评分）.136.125.0661.085.284.5911.693想看指数-1.675E-7.000-.011-.115.909.2444.093对数想看指数.040.052.059.770.446.3782.645电影档期.615.247.1662.493.017.4932.028电影排片率.061.020.3201.006.004.1945.152影片题材.058.199.015.294.770.8741.144电影制式.818.870.056.940.353.6101.640续集电影.624.831.043.751.457.6701.493献礼片2.318.353.3726.564.000.6841.462档期延长.760.359.1402.115.040.5021.992a.因变量：对数票房上表显示各自变量的VIF（方差膨胀因子）均小