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摘要：电影市场的繁荣离不开国家经济的整体发展。跳出传统的对单个电影票房收入产生影响的微观因素的研究，从宏观角度来进行分析能得到影响我国票房总收入的各类因素，这些因素总的来说涉及到供需双方和经济环境几个方面。本文通过对我国2002—2018年的票房总收入及电影产量变量数据进行研究，结果表明银幕数、城镇居民收入、人均国内生产总值对我国电影票房总收入有显著影响。而电影产量这类因素反而影响不够显著。这样的实证结果能够为我国电影产业的发展指明注重质量而非数量的正确方向，而国家层面更应大力发展经济，增加居民收入，提高消费能力，才能将产出转化为电影产业的发展动力。
关键词：电影市场；供需双方；宏观因素；电影质量；经济发展
一、引言
2018年我国电影市场持续繁荣，全国电影票房总收入为609.76亿元，同比增长9.06%，观影人次达到17.16亿人，同比增长5.93%。电影市场的发展是电影生产方和消费者共同造就的，同时与我国经济的繁荣也密不可分。探究影响我国电影市场的宏观因素，有利于我们更好地理解现今电影市场的发展以及未来走向，同时也能为其进一步的发展提供一些经济思路。国内关于票房影响因素的研究一直都在继续，但大多偏向于研究微观层面的情况，也就是电影个体票房的影响因素。在微观研究方面，有的研究偏重于研究某一因素对票房的影响，有的则期望能够尽可能多地找出影响票房的因素。郭新茹、黄舒沁（2017）[1]的研究中考虑明星效应对票房的影响，并将电影评分和制作成本等因素列为了控制变量。余刚（2018）[2]则分析了“小鲜肉”因素对票房的影响，打开了研究票房影响因素的一个新思路。邹霞和谢金文（2018）[3]提出了票房的影响因素有巨星与否、电影档期、续集与否、电影题材、获奖导演与否、电影评分等，亮点在于因素考虑的全面，但缺乏对某一个方面的深入思考。这些研究的聚焦点都很明确，可以概括为票房模型的建立，除了学术研究，许多公司也在为此做出努力。但就现在的情况来看，还没有一个模型能够真正准确预测某部电影的票房。虽然对电影票房方面的研究很多，但相应的宏观层面的研究却十分稀少。有少部分学者研究了中国总的票房收入情况和诸多经济因素之间的关系。余礼斌（2016）[4]研究了中国电影票房收入和国民总收入、中国电影产量和银幕数之间的关系。但这一研究的数据止于2014年，在收入的考虑上涉及的是全体民众，而实际上电影院很大程度上只在城市出现。牛晶（2018）[5]的研究与余礼斌类似，但数据扩展到了2016年，因素的选取则为城镇居民可支配收入、银幕数和电影产量。两人均认为收入和银幕数对于票房收入的影响是显著的，而电影产量不太显著。有所不同的是，李满（2018）[6]选取了不同城市在2016年的截面数据，通过对GDP、城镇人均可支配收入、常住人口、大学生数量、地理位置等因素的挖掘，研究了不同地区票房收入的影响因素情况。而夏妮亚、蒲勇健（2012）[7]的研究则扩大到世界范围，选取不同国家的面板数据进行研究，GDP、观影人次、银幕数、放映数量是其考虑的因素，但变量中的观影人次实际上是不具有太大研究意义的，由于世界范围内数据搜集难度大，其范围也停留在了2003—2010年，与现今的发展情况比较显得滞后。根据现今的学术研究情况以及数据搜集的可行性，本文将采用定量分析的方法，把目标放在中国历年的票房总收入上，研究各个因素对其票房的影响。主要贡献是将已经研究过的影响因素整合和分类，将因素分为供给方因素、需求方因素和总体经济水平因素，并进一步完善研究的指标，引入进口电影数量和人均GDP两个变量。另外，本文将研究的时间跨度从2002年延长到2018年，采用最新数据来探究票房收入和各因素之间的关系。
二、变量与假设
本文认为中国电影票房总收入与电影产量、银幕数、引进电影数量这类供给因素、城镇居民收入代表的需求因素和人均GDP代表的国家经济总体水平有关。下面，本文将对各变量进行描述并提出相应的假设。1、被解释变量本文将中国电影票房总收入作为被解释变量，采用了2002—2018年共17年的中国电影票房总收入数据（见表1），数据主要来源于国家广播电视总局和各类电影行业报告。在数据的处理上，余礼斌和牛晶的研究都对其除以CPI指数进行修正以消除通货膨胀的影响，但夏妮亚的研究中并没有用CPI进行修正，并认为消费者更关注现价而非换算后的实际价格。但是实际上消费者在消费时会与同一时期内的其他商品价格进行比较，从而形成一个心理上可接受的价格，所以还是会受到CPI影响。故本文依然以2002年为基期计算了各年的CPI指数，在进行回归的票房数据中进行修正。2、解释变量（1）电影产量。中国电影产量的增加使得电影市场更加丰富，供给的增加带动需求的增加。消费者的选择更多，可以根据自己的喜好购票观影，观影人次上升，使得中国电影票房收入增加。由于我国生产的电影大多是故事片，同时故事片数据容易被查询到，所以以故事片产量来代替电影产量指标，该数据来源于《2017年中国电影产业发展报告》[8]及电影频道融媒体中心。（2）银幕数。银幕数决定了电影院的承载能力。银幕越多越能给更多的人提供看电影的服务。只有银幕数跟上电影产量，才能真正地带动电影消费力，将其转化为电影票房收入。该数据来源国家统计局，同时参考牛晶在其研究中的数据汇总和各项电影产业报告数据。（3）引进电影数量。进口电影票房在我国总的票房收入中占了很大的比例，是其重要的组成部分。而我国引进电影数量也呈上升趋势，所以引进电影数量的增加很有可能会使得电影票房总收入增长。该数据来源于陈清洋、黄亚利在《羽化成蝶：改革开放40年以来电影引进政策的演变与绩效》中的整理[9]及电影频道融媒体中心。（4）城镇居民收入。由于电影院在中国集中在城市，面对的消费人群也是城市人口，所以城镇居民的收入情况很大程度上决定了其愿意在电影上的花费，从而影响电影票房的总收入。一般认为，居民收入越高，电影票房总收入也会越高。在城镇居民收入方面，数据同票房收入一样在回归时应除以CPI进行处理。该数据来源于国家统计局。（5）人均国内生产总值。人均国内生产总值反映了我国经济运行的水平，是人民生活水平的一种衡量指标。一般认为，人均GDP越高，经济市场越繁荣，越能带动电影市场的繁荣，使得中国电影票房收入增加。该数据来源于国家统计局。
三、模型设计
在进行模型构建之前，首先对变量进行分类和命名，分类按照上文假设中所提到的供给方因素、需求方因素和总体经济水平因素三个类别进行。各变量的分类情况。其次，对各变量进行相关性分析，以确认解释变量与被解释变量之间的相关程度。从相关性分析结果来看，各解释变量与被解释变量的相关系数很大，显著性也很高，说明相关程度高，可以进行解释。在构建模型时，本文对所有变量都进行了取对数处理，以便于观察影响的弹性大小。根据前文的假设，所有的解释变量都有可能对电影票房总收入这个被解释变量产生影响，在模型中暂时全部放入。但解释变量之间的互相解释程度并不明确，需要在实证分析中一步步探究，才能得出解释能力最强的函数方程。
四、实证分析
本文采用OLS回归对模型进行估计，将所有变量引入后发现单个变量的显著性很低，但调整的R^2很高，通过方差膨胀因子的检验也确实发现存在很严重的多重共线性问题。于是通过逐步回归法，得到了表3中（2）列中的结果。但为了观察不同变量的贡献进行了五次回归进一步观察，这五次回归通过怀特检验都证明了不具有异方差，通过DW检验，结果也均在（1.8，2）之间，离2很近，认为不存在自相关的问题，无需使用异方差稳健的标准误方法进行回归。在（1）列中，本文选取了供给方因素中的电影产量和需求方因素中的城镇居民收入进行回归，发现电影产量对于票房收入的贡献并不显著，但城镇居民收入的影响十分显著，且整个方程的解释能力也达到了0.992，解释能力较强。在（2）列中，选取的因素是供给方因素中的银幕数和需求方因素中的城镇居民收入。在这一列数据中，收入依然保持了很高的显著性，银幕数也在0.05的显著性水平上显著，整个方程的解释能力达到0.994，是最优的电影票房收入函数。在（3）列中，引入的因素是供给方因素中的引进电影数量和需求方因素中的城镇居民收入，收入依然显著，但引进电影数量并不显著，整个方程的解释能力和（1）列相同，为0.992。由此可以发现城镇居民收入在三次回归中都十分显著，且对于票房的解释能力很强。在（4）列、（5）列的变量选择中引入了代表国家总体经济水平的人均GDP，且由于该因素与其他因素在检验中发现了较高的共线性，于是在这两列回归中未引入城镇居民收入和银幕数等因素。在（4）列中，选取了进口电影数量和人均GDP两个因素，进口电影数量在这次回归中在0.05的显著性水平上显著，而人均GDP表现出了很高的显著性，整个方程的解释能力也达到了0.986。在（5）列中本文仅引入人均GDP一个解释变量，结果显著且解释能力也达到了0.982。这说明人均GDP与前面的城镇居民收入等因素同样可以对中国票房总收入进行解释，解释能力只稍低一些，且与其他因素具有一定的相似性。通过上述的实证分析可以通过解释能力最强的（2）列得出一个基本且较优的中国票房总收入的函数：该模型表示：银幕数每增加1%，中国电影票房总收入就会增加0.213%，而城镇居民收入每增加1%，中国电影票房总收入就会增加2.639%。该模型只呈现最优解释函数，并不表示只有这两种因素对票房总收入产生影响，而所有因素的影响情况将在结论中进一步讨论。
五、结论与建议
通过上面的实证分析可以发现，在供给方因素中显著的是银幕数，说明我国电影产业的繁荣和电影票房收入的增加与电影院建设密不可分。银幕的增加使得电影院的承载力不断上升，可为更多的人提供观影的可能性，也使得票房收入相应增加。如今一线城市的电影院饱和程度很高，但在二、三线城市还有许多民众的观影需求得不到满足。于是在这些城市进行电影院建设，增加银幕数是今后我国电影需要努力的一个方向，也有利于电影产业的进一步发展。而供给方因素中不太显著的是我国的电影产量和引进电影数量，说明这两个因素与我国票房总收入没有明显的关系。可以认为，电影的产量与质量并非成正比发展，若产量的上升带来更多的是粗制滥造，那么也是得不到市场认可的。在过去的数年间大量资本流入电影市场，使得电影产量有了很大的增加，但其质量参差不齐。对于从业人来讲，提升电影质量，生产大众喜闻乐见的电影比盲目增加产量更重要。另外，虽然从数据来看进口片的票房十分可观，在2017年与国产电影票房平分秋色，但引进数量的影响在实证分析中却不够显著。这更加反映出电影质量比数量更为重要的道理。除了在生产时注重电影质量，在引进时也应优中选优，这样才能促进我国电影总票房的增长和电影产业的良好发展。代表需求方因素的城镇居民收入在所有的回归中都是高度显著的，说明收入增长对于票房的贡献是十分明显的。大众的收入增加，能用于文化娱乐消费的收入也会增加，而电影作为一种普遍的文化消费品接受程度较高，人们会愿意为电影消费，从而使得我国的电影票房收入逐年上升。今后电影产业的发展依然离不开消费者，于是保证和提高居民收入是国家需要重视的方面。而代表国家总体经济水平的人均GDP虽然因与收入等因素有多重共线性而未被选入最终的函数变量，但是排除此类变量对其回归依然可以发现，其对于我国票房总收入有很高的解释能力且显著性较高。电影产业的繁荣离不开国民经济总体水平的提高，只有持续加强经济建设，提高经济水平才能带动我国电影产业持续良好发展。总的来说，我国电影票房总收入与供求双方因素和大的经济环境都是密不可分的。从供给方来说，要生产出高质量的电影才能拥有市场，增加票房。从需求方来说，只有收入的增加才能使得消费者进一步增加在电影方面的消费。从经济环境来说，国民生产力提高，经济发展才能为收入增加、电影产业发展提供动力，才能使我国的电影票房收入不断提高，电影产业不断繁荣。
作者:雷雨阳 单位:中国传媒大学
