电影票房的影响因素研究综述
摘要：国内外学者在关于电影票房的研究领域已取得了丰硕的研究成果，本文主要把这些国内外的研究成果分为四个部分进行分析。第一部分，以电影自身因素为重点展开的电影票房研究；第二部分，对电影票房，电影产业外部影响因素进行研究的文献；第三部分，介绍跳出影响因素去探究电影产业发展的现状与趋势的研究；第四部分，国外对于电影票房影响因素的实证分析。最后对于所查阅的文献资料进行总结。
关键词：电影票房； 电影票房影响内因； 电影产业发展； 经济发展水平； 实证分析方法
一、文献综述
目前，国内学者在影响电影票房问题的实证分析上已取得了丰硕的研究成果。在对电影票房影响的研究中，大量的文献都以电影自身因素为重点。其中杜思源(2013)在《电影票房的影响因素分析——基于中国大陆电影市场》中，运用计量经济学的分析方法，选取2007年至2010年间在大陆上映的50部影片作为样本，对我国电影市场票房收入的影响因素进行了实证分析。其选取了投资因素、大陆首映与全球首映的时间差、电影是否为续集、电影是否为改编作品、电影档期、观众电影的评价6个因素作为变量，并以票房收入为被解释变量，构建多元回归模型。杜思源的结果表明电影上映的档期对票房收入有很大影响，其中贺岁档影响尤甚；影片的投资额、电影是否为续集或改编作品都对票房收入产生影响。杜思源运用多元回归模型，并选取了与电影票房息息相关的几个因素，研究结论易获取，研究成果较为明显。但需要指出的是杜的研究在选取样本的时间跨度过长，影片样本只有50个，样本数量不足，同时样本分散在4年的时间区间之中，而时间这个因素会带来许多不确认的变量，如物价水平，人均可支配收入等。我国的经济发展速度较快，在4年时间里的物价、人均可支配收入变化较大，而杜思源的研究并未考虑上诉因素，在变量控制方面有较大欠缺。
王建陵(2009)在其文章《明星、导演影响力与电影票房》，以2007-2008 年在我国上映的172 部电影为样本，进行计量分析，结论认为：导演影响力对于电影首映周票房和总票房均影响显著，而明星影响力对电影的首映周票房影响显著，但对总票房影响不显著。崔凝凝与唐嘉庚(2012)在《基于回归分析的中国电影票房影响因素研究》选取了从2003 年至2012 年十年间中票房排名前十名的影片票房为样本，采用计量经济模型，得出电影类型对电影票房的影响，最大其次分别是电影评分和演员的号召力的结论。张玉松、张鑫(2009)则利用计量经济学模型，对2000到2007 年在中国上映的进口电影票房数据进行实证分析，得出在现阶段，盗版与电影票房负相关，电影投资、电影品牌与电影票房正相关，电影质量对于电影票房的影响不显著等结论。王锦慧与卜彦芳等人在《莱坞电影票房预测模型的实证分析》中选取有代表性的50部华莱坞电影，利用近几年的相关数据分析各个因素与电影票房的相关性，构建华莱坞电影的票房预测模型。在相关性分析中，导演和演员、首周票房、特效与总票房是显著相关的，发行公司、放映时间、影评与总票房的相关性并不显著。研究结果说明最终决定电影票房的还是电影质量本身，因此电影制作要把重心放在电影的质量上。并指出随着互联网的不断发展，社交网络已经成为人们生活中必不可少的一部分，利用互联网和社交网络为电影进行宣传，这对电影票房也会产生正向的影响。
以上的这些文献都采用了实证分析的研究方法，但在对电影票房的影响因素进行选取中都偏向于电影内部因素，对于其他外部因素的分析涉及较少，也有不少学者对电影票房，电影产业外部影响因素进行了研究。
卢文景与冯晓（2017）在《大数据时代电影票房影响因素证实分析》，同样研究了电影票房影响因素，他们选取了2014 年和2015 年中国内地电影票房靠前的134 部电影，以大数据为背景，提出了一套影响票房的指标体系，利用SPSS 统计分析软件对电影票房影响因素（电影导演、电影主角、电影类型、消费者关注、电影档期、发行能力）做了证实分析，并对评估电影票房的多个指标进行逐步多元线性回归，构建了票房预测模型。其预测模型结果表明，影响票房三个方面的因素: 电影自身因素、消费者自身因素和市场因素对票房的影响都是显著的。夏妮亚，蒲勇健（2012）在《基于多国面板数据的电影产业经济特征分析与国内电影票房影响因素研究》中采用二十国集团中十个国家的电影产业面板数据通过双因素固定效应模型和GEE 模型研究国内电影票房对名义GDP、观影人次、银幕数量、放映数量的弹性。其结果表明: 电影产业具有比大经济环境更为稳定的宏观特性、需求价格弹性富于弹性的微观特性，银幕数量的粗放式增加对国内电影票房的增加有促进作用但贡献并不突出，放映数量的过度增加反而会减少国内电影票房。卢文景与冯晓的研究打破了以往在分析影响因素时仅分析电影自身因素的思维，在变量选择中增加消费者与市场因素使得模型更加完善，结论更有说服力，同时在数据选择时选用了时间较为集中的数据源一定程度上控制了其余变量的影响。但在对电影影响因素的选择上缺少代表性和区别度，我认为单单消费者关注不足以反映消费者自身因素，而消费者的收入水平，消费习惯于结构是消费者自身的重要因素。夏妮亚与蒲勇健结合经济因素，电影内因进行综合分析，分析方法与变量选择上都值得借鉴学习。
学者对于电影票房或者产业的影响因素研究已较为完善，但这些研究都仅对因素进行了分析，少有跳出因素去探究电影产业发展的现状与趋势。下面两篇文献分析了我国电影的发展情况，并试图解释我国电影产业发展迅速的原因。
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