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国产爱情电影票房影响因素研究

作者:未知

  摘要:本文选取2012年到2018年9月上映的66部国产爱情电影,对国产爱情电影市场的票房影响因素进行了实证研究,将是否“情侣档”、排片量、主演知名度、导演编剧知名度、豆瓣评分、是否剧改影、上映档期七个因素作为解释变量引入到模型中,先后建立OLS回归模型、逐步回归模型、WLS回归模型。研究结果发现,对国产爱情电影票房收入影响较大的因素由大到小依次为:排片量、主演知名度、情侶档、豆瓣评分,且均为正向作用。
  关键词:电影票房;情侣档;回归分析
  一、引言
  国产爱情题材影片频出,但往往反响平淡,大众评价偏低。明星情侣档在国产影视剧中屡见不鲜,有人认为,情侣档合作对电影票房收入是否正向的推动作用;也有人提出了不同的观点,认为受众对影视剧的情侣选角存在“红玫瑰”视角,即已公开关系的情侣对受众不再存在吸引力的卖点,甚至对影片票房起到反作用。本文将是否为“情侣档”作为解释变量引入模型中。
  二、研究假设(文献综述)
  在前人对电影票房研究的基础上,做出如下假设:
  假设1:排片量对电影票房收入起推动作用。
  假设2:豆瓣评分与电影票房收入成正比。
  假设3:主演知名度与电影票房收入成正比。
  假设4:导演编剧知名度与电影票房收入成正比。
  假设5:电影上映档期为黄金档对电影票房收入起推动作用。
  假设6:已具有一定传播度的电视剧改编为电影,对电影本身的票房起推动作用。
  假设7:真实情侣搭档出演电影,对电影票房起推动作用。
  三、影响因素的指标体系构建
  将选取的影响因素分为三类:电影制作因素、消费者因素及市场投放因素。
  电影制作因素包括:主演知名度、导演编剧知名度、是否情侣档、是否剧改影。
  消费者因素包括:豆瓣评分。
  市场因素包括:电影档期、排片量。
  四、模型建立及检验
  模型的具体设定如下:
  InY=β0+β1x1+β2Inx2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6+β7x7+ε;
  (一)普通最小二乘法(OLS)回归
  调整后的R square =0.866,模型的回归效果很好,容差均大于0.2且VIF均小于10,解释变量间不存在显著的多重共线性。在95%的置信度水平下通过了F检验,但是有很多因变量却没有通过T检验。
  (二)逐步回归及异方差性的检验
  排片量、主演知名度、情侣档和豆瓣评分被逐步选入模型,在95%的显著性水平下通过了F检验和T检验,但R值变为0.607,解释程度一般。通过对残差图的观察发现,存在异方差性。
  (三)WLS回归
  权重设为残差绝对值的倒,R square =0.891说明回归效果很好,在95%的显著性水平下,模型整体通过了F检验,各变量通过了T检验,是否情侣档、豆瓣评分、排片量、主演知名度4个因素对电影票房的影响是显著的。
  观察到加权后的残差散点图只有一个异常值超过了(-1,1)的范围,其余点均随机分布在(-1,1)之间,该异常值为2015年上映的《致我们终将逝去的青春》,为影视明星赵薇跨界执导的首部电影,票房口碑双丰收,该影片的模型中解释变量主演知名度、豆瓣评分、排片量都适中,且不存在情侣档效应,但排除的变量中,导演编剧知名度特别高,且为黄金档上映,故认为这两项对票房的影响特别大。
  五、结果分析及建议
  标准化系数的回归方程为InY=0.215x5+0.192x4+0.697x1+0.381Inx2
  对电影票房影响程度由大到小依次是排片量、主演知名度、是否为情侣档、豆瓣评分,均为正向影响。
  对国产爱情电影影响最大的是排片量,与该因素紧密相关的是产业链上游的制片方及下游的院线影院。从数据中可以看出不同国产爱情电影的排片量差距是非常大的,这与发行方关系匪浅,背靠实力雄厚的发行公司,排片量以及票房是能够在一定程度上得到保障的。
  国产电影的出品方作为投资方,掌握了电影制作的大半权力,在演员的选择及剧本的创作上具有相当分量的话语权,一定程度上减弱了导演对电影本身质量的影响力,这就可以解释为什么近年来知名导演频拍烂片的现象。
  此外,主演的知名度及情侣档的共同出演与发行方不无关系,从宣发的角度,当红影星及情侣档的出现确实能带动一部分的热度,起到前期的宣传作用。
  豆瓣评分的大小与消费者自身的观影体验成正比,显示了电影质量的重要性,要求电影的制作方在前期的选题、选角及制作过程中严格把关,努力提升国产爱情电影的水平。
  六、模型的改进
  国产爱情票房往往存在高偏态性,采用知名度较高且票房收入相对的可观的电影数据作为代表对整个国产爱情电影市场进行分析,拉长了截面数据选取的时间区间;在对票房收入的处理上考虑到通货膨胀的因素,以2012年为基期,将其统一在了同一个尺度上,而百度指数没有统一的指标计量,没有进行处理,可能存在一定的误差。
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