李金洋

近年來(lái)隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)下行壓力巨大的宏觀形勢(shì)和電影市場(chǎng)飛速發(fā)展，“口紅效應(yīng)”的寵兒——電影產(chǎn)業(yè)，呈現(xiàn)超出經(jīng)濟(jì)增速的高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。本文針對(duì)電影票房與相關(guān)變量的聯(lián)系，截取2008年至2018年的部分內(nèi)地上映電影作為樣本并結(jié)合期間各變量的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。最后通過(guò)對(duì)電影票房增長(zhǎng)及變量的分析和建立模型探究“口紅效應(yīng)”與電影票房增長(zhǎng)的關(guān)系并解釋影響電影票房其他主要因素。

“口紅效應(yīng)”最早是于20世紀(jì)30年代美國(guó)經(jīng)濟(jì)大蕭條時(shí)期首次提出的。在美國(guó)，每當(dāng)在經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)，口紅的銷(xiāo)量反而會(huì)直線上升。美國(guó)化妝品雅詩(shī)蘭黛創(chuàng)辦人之子萊昂納多·蘭黛提出的“口紅指數(shù)”揭示了這一現(xiàn)象。因?yàn)樵诿绹?guó)，口紅是一種比較廉價(jià)的消費(fèi)品，在經(jīng)濟(jì)收入減少的情況 下，人們的消費(fèi)欲望卻沒(méi)有減，因此他們會(huì)轉(zhuǎn)而購(gòu)買(mǎi)比較廉價(jià)的商品。而口紅作為一種“廉價(jià)的非必要之物”，卻兼具廉價(jià)和粉飾的作用，可以對(duì)消費(fèi)者起到一種“安慰”的作用。 另外，人們的收入降低，難以進(jìn)行大額消費(fèi)，手中反而會(huì)出現(xiàn)一些“小閑錢(qián)”，可以去買(mǎi)一些“廉價(jià)的非必要之物”。當(dāng)金融危機(jī)來(lái)臨的時(shí)候，大量的人群受到?jīng)_擊，出現(xiàn)更多的閑暇時(shí)間，心理上出現(xiàn)焦慮、不安、迷茫等特征。在這樣的背景下，電影作為文化類(lèi)產(chǎn)品能夠?qū)@些消極的精神狀況起到撫慰的作用。它與任何一種文化藝術(shù)形式一 樣，是以愉悅觀眾的精神和心理為內(nèi)在價(jià)值的，能夠轉(zhuǎn)移人們對(duì)困難危機(jī)的關(guān)注，減輕危機(jī)帶來(lái)的巨大心理壓力和精神緊張。因此，電影市場(chǎng)的繁榮正是應(yīng)了受眾的這一需求而出現(xiàn)的。

滿足如下三個(gè)條件的產(chǎn)品也可以充分利用“口紅效應(yīng)”來(lái)拉動(dòng)銷(xiāo)售：首先是所售商品本身除了實(shí)用價(jià)值外，要有附加意義；其次，商品本身的絕對(duì)價(jià)格要低；再次，商家要充分利用情境來(lái)引導(dǎo)消費(fèi)者、引爆消費(fèi)欲望。在經(jīng)濟(jì)不樂(lè)觀時(shí)期，那種既能夠滿足消費(fèi)者心理慰藉需求，價(jià)格又低到能消費(fèi)得起的產(chǎn)品，往往能夠獲得更好的市場(chǎng)待遇，影院能夠讓人沉浸其中而獲得短暫的心理慰藉，因此，票房的增長(zhǎng)可以由口紅效應(yīng)拉動(dòng)。從票房大熱影片來(lái)看，也有心理安慰的“功效”。前任華語(yǔ)票房冠軍影片《泰囧》《捉妖記》，到《美人魚(yú)》，以及《羞羞的鐵拳》《夏洛特?zé)馈贰洞笫w來(lái)》等高票房電影不難看出，近幾年能夠獲得觀眾青睞的，更多是題材輕松搞笑、能讓人得到放松的影片。

一、文獻(xiàn)綜述

圍繞國(guó)內(nèi)電影票房與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，國(guó)內(nèi)學(xué)界紛紛進(jìn)行了相關(guān)研究。李煒（2015）認(rèn)為，中國(guó)電影票房與整個(gè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化不無(wú)關(guān)系，嚴(yán)峻的經(jīng)濟(jì)環(huán)境反而有效促進(jìn)了票房的走高。在宏觀經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)衰退的時(shí)候，有兩個(gè)行業(yè)往往是增長(zhǎng)的，其中一個(gè)就是娛樂(lè)業(yè)。但也有聲音反駁這個(gè)觀點(diǎn)。有電影業(yè)內(nèi)人士指出，目前中國(guó)的觀影人群，并非是“口紅效應(yīng)”中受到經(jīng)濟(jì)困擾而無(wú)力支付的群體，“更多的是擁有自主消費(fèi)能力的城市白領(lǐng)”。

對(duì)于自2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)以來(lái)我國(guó)電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，藝恩咨詢(xún)?cè)凇丁曛袊?guó)電影產(chǎn)業(yè)研宄報(bào)告》中指出，中國(guó)電影產(chǎn)業(yè)的政策、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)環(huán)境，分別是多元政策大力支持，助推影視產(chǎn)業(yè)跨越式增長(zhǎng)、資本介入升級(jí)，互聯(lián)網(wǎng)變革影視產(chǎn)業(yè)鏈、觀影人群快速增長(zhǎng)，90后漸成主力，電影產(chǎn)業(yè)外部環(huán)境利好、產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新共同帶來(lái)中國(guó)電影市場(chǎng)高位增長(zhǎng)新常態(tài)的局面。

劉陽(yáng)（2015）、尹鴻（2014）、蔣興達(dá)（2014）認(rèn)為，電影供給出現(xiàn)井噴式增長(zhǎng)、人均穩(wěn)定增長(zhǎng)、銀幕與影院數(shù)量急劇放大等都是我國(guó)電影票房高速增長(zhǎng)的有力支撐，我國(guó)電影票房己進(jìn)入一個(gè)高速增長(zhǎng)的階段。并且，國(guó)際電影市場(chǎng)權(quán)力格局正在發(fā)生重構(gòu)。而且隨著互聯(lián)網(wǎng)、特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為代表的新媒體沖擊下，電影產(chǎn)業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)趨于定向和精細(xì)。

通過(guò)眾多學(xué)者的研究可以發(fā)現(xiàn)，我國(guó)電影市場(chǎng)正處于飛速發(fā)展的階段，金融資本的滲透、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的介入成為了雙輪并驅(qū)動(dòng)力，票房收入逐年高速增長(zhǎng)，中國(guó)己成為全球電影票房增長(zhǎng)的主引擎，帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和社會(huì)效應(yīng)。

在參考和學(xué)習(xí)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，本文試圖通過(guò)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與模型的建立分析探究中國(guó)電影票房增長(zhǎng)是否受口紅效應(yīng)影響，并從多角度尋找和分析電影票房的影響因素。利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行實(shí)證分析，以計(jì)量模型為基礎(chǔ)和依據(jù)對(duì)各影響因素進(jìn)行討論和定性分析。

二、電影票房與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證研究

本文選取2008年4月到2018年4月的月度數(shù)據(jù)，從實(shí)證角度圍繞電影票房和經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要變量的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。

（一）變量選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)者（學(xué)界）相關(guān)研究成果，對(duì)票房收入和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行變量選擇。首先，選用月度電影票房收入作為電影票房的代表性變量，名稱(chēng)為BOX。其次，經(jīng)濟(jì)發(fā)展總量通常用GDP來(lái)代表，但是由于我國(guó)沒(méi)有公布GDP的月度數(shù)據(jù)，因此選用月度工業(yè)增加值作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的代理變量，名稱(chēng)為GYZJ。第三，鑒于財(cái)政收入是在一定時(shí)期內(nèi)通過(guò)一定形式和渠道集中起來(lái)用于調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)、調(diào)整社會(huì)收入分配的貨幣資金，是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度和經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要指標(biāo)，因此選用月度財(cái)政收入也作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的代理變量，名稱(chēng)為FISCAL。

相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind金融數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。同時(shí)，為消除數(shù)據(jù)的異方差現(xiàn)象，對(duì)以上相應(yīng)數(shù)據(jù)均進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

（二）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在變量之間建立狀態(tài)空間模型時(shí)，要求變量之間具有協(xié)整關(guān)系，否則所建立的模型將是偽回歸。如果變量之間存在協(xié)整關(guān)系，那么變量必須是同階單整的。因此，首先要對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)。

由于大多數(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的時(shí)間序列都是非平穩(wěn)序列，對(duì)這類(lèi)時(shí)間序列進(jìn)行回歸分析時(shí)往往會(huì)出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，從而導(dǎo)致分析結(jié)論無(wú)效。因此在進(jìn)行VAR估計(jì)前，首先需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文利用Dickey和Fuller（1994）提出的ADF 檢驗(yàn)法對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。如果ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量拒絕原假設(shè)，則說(shuō)明序列是平穩(wěn)的，否則序列是非平穩(wěn)的。結(jié)果如下（見(jiàn)表1）：

由上表可知，原時(shí)間序列ADF統(tǒng)計(jì)量的值都大于各檢驗(yàn)水平下的臨界值，為非平穩(wěn)時(shí)間序列。對(duì)變量一階差分進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，各變量序列均為同階單整的I（1）序列，為此可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

（三）協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整關(guān)系是指非平穩(wěn)時(shí)間序列間表現(xiàn)出來(lái)的長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。其檢驗(yàn)的基本思想在于：對(duì)于兩個(gè)或以上的非平穩(wěn)序列，它們的某種線性組合可能呈現(xiàn)長(zhǎng)期穩(wěn)定性，即有協(xié)整關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)的目的在于決定變量間是否存在一種長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，由于本文涉及多個(gè)變量，因此在VAR模型分析的基礎(chǔ)上，選取Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。

Johansen協(xié)整檢驗(yàn)是在VAR（模型）基礎(chǔ)上用極大似然法進(jìn)行估計(jì)檢驗(yàn)，是一種進(jìn)行多變量協(xié)整檢驗(yàn)的較好的方法。其基本思路是在多變量VAR系統(tǒng)中構(gòu)造殘差的積矩陣并計(jì)算矩陣的有序特征值（Eigenvalue），并根據(jù)特征值得出一系列的統(tǒng)計(jì)量從而判斷是否存在協(xié)整關(guān)系以及協(xié)整關(guān)系的個(gè)數(shù)。

根據(jù)ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果，由于BOX、GYZC和FISCAL的時(shí)間序列都是I（1）序列，滿足協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件，因此可以對(duì)它們進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

1.VAR模型估計(jì)與平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

本文運(yùn)用Johansen多變量協(xié)整檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)。

由于該方法是基于向量自回歸（VAR）模型的檢驗(yàn)方法，因此在進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)前，需要建立包含BOX、GYZC和FISCAL的VAR模型并進(jìn)行估計(jì)，由于已確定了VAR模型中包含的變量，因此需要確定模型的滯后階數(shù)k。（見(jiàn)表2）

可見(jiàn)，綜合LR、FPE和AIC等準(zhǔn)則均判斷滯后階數(shù)為8，即k=8，由此建立滯后階數(shù)為8的模型VAR（8），并對(duì)其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。結(jié)果表明，VAR模型是穩(wěn)定的。

2.Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。

Johansen檢驗(yàn)的主要原理是檢驗(yàn)協(xié)整向量矩陣是否存在以及存在幾個(gè)非零特征根。若存在非零特征根，則說(shuō)明存在協(xié)整關(guān)系，可以采用特征根跡檢驗(yàn)（Trace）來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如下（見(jiàn)表3）。

表3檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%的顯著性水平下，變量BOX、GYZJ和 FISCAL的時(shí)間序列存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系，即存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。且協(xié)整方程為：

BOX=0.00432GYZJ+0.00739FISCAL

R2=0.86

協(xié)整方程結(jié)果表明，工業(yè)增加值每增加1億元，電影票房增加0.00432億元，和財(cái)政收入每增加1億元，電影票房增加0.00739億元，符合經(jīng)濟(jì)理論和實(shí)際狀況。以上評(píng)價(jià)可以看出，GDP和財(cái)政收入的增長(zhǎng)會(huì)影響電影票房的增長(zhǎng)，盡管電影票房增速遠(yuǎn)超GDP和財(cái)政收入增速，但并不能簡(jiǎn)單的認(rèn)為是口紅效應(yīng)導(dǎo)致。在此基礎(chǔ)上，將選取能夠解釋以上兩個(gè)問(wèn)題的變量進(jìn)行理論分析并在收集與整理相關(guān)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對(duì)影響電影票房的因素與票房本身的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)繼續(xù)進(jìn)行實(shí)證分析。

三、其他相關(guān)變量與電影票房的實(shí)證分析

（一）影響因素分析及數(shù)據(jù)處理

用一個(gè)簡(jiǎn)單的公式可以表示票房的計(jì)算：

票房 = 評(píng)價(jià)電影票價(jià)×觀影人次

由于電影票價(jià)在某種程度上并不完全由市場(chǎng)的供給與需求決定，因此以下討論的對(duì)電影票房的影響的變動(dòng)因素集中體現(xiàn)在對(duì)觀影人次的影響上，而電影票價(jià)則是相對(duì)平穩(wěn)只受少量外在因素影響。

1.銀屏數(shù)量

銀幕數(shù)量：選取每年中國(guó)內(nèi)地電影市場(chǎng)銀幕數(shù)量。用“screen”表示。

2.生產(chǎn)國(guó)家

是否進(jìn)口：是否為進(jìn)口影片，如果是賦值為1，否則為0。用“import”表示。

3.預(yù)期與關(guān)注度

意愿觀看人數(shù)：選取每部電影在時(shí)光網(wǎng)資料庫(kù)中“想看”的人數(shù)。用“WANT”表示。評(píng)論人數(shù)：選取每部電影在豆瓣電影中評(píng)分的人數(shù)。用“COMMENT”表示。

4.續(xù)集

是否續(xù)集：是否為續(xù)集作品，如果是賦值為1，否則為0。用“SEQUEL”表示。

5.上映時(shí)間

檔期：選擇中國(guó)內(nèi)地電影市場(chǎng)最大的兩個(gè)檔期——賀歲檔和暑期檔，電影在這兩個(gè)檔期內(nèi)上映的賦值為1，否則為0。

6.評(píng)分

電影評(píng)分：選取每部電影在豆瓣電影中的評(píng)分。用“SCORE”表示。

7.明星效應(yīng)

按照豆瓣網(wǎng)排名選取國(guó)外演員50位，大陸演員10位，港澳臺(tái)演員10位，電影中有被選中作為主演的影片賦值1，否則為0。用“star”表示。

8.3D技術(shù)的運(yùn)用

是否3D：影片是否采用3D技術(shù)，如果是賦值為1，否則為0。用“three”表示。

（二）實(shí)證分析

1.散點(diǎn)圖

運(yùn)用eviews以電影票房的對(duì)數(shù)形式與解釋變量中的非虛擬變量做散點(diǎn)圖，觀察解釋變量與應(yīng)變量之間的關(guān)系，由散點(diǎn)圖可以發(fā)現(xiàn)，電影票房的變化率（log（box））與意愿觀看人數(shù)（WANT）和評(píng)論人數(shù)（COMMENT）大致呈二次函數(shù)曲線；與電影評(píng)分（SCORE）大致呈線性關(guān)系。因此考慮以相應(yīng)的函數(shù)形式對(duì)各變量回歸并分析。

2.逐步回歸模型

在初步得知模型中各變量的函數(shù)關(guān)系后，對(duì)電影票房及其他九個(gè)解釋變量建立回歸模型。為消除多重共線性，對(duì)模型進(jìn)行逐步回歸分析。結(jié)果見(jiàn)下表4：

從逐步回歸模型的匯總表中可以看出，回歸的決定系數(shù)R2 = 0.6635，說(shuō)明模型中解釋變量在很大一定程度上解釋了應(yīng)變量。模型中F值為54.0775，且異方差檢驗(yàn)p值極小，說(shuō)明逐步回歸后方程具有高度顯著性。

（三）模型結(jié)論分析

由結(jié)果發(fā)現(xiàn)，屏幕數(shù)量的系數(shù)為正，對(duì)中國(guó)電影票房的增長(zhǎng)有較強(qiáng)的解釋能力，且屏幕數(shù)量每增長(zhǎng)1%，電影票房增長(zhǎng)73.6%。意愿觀影人數(shù)和評(píng)論人數(shù)都為正，表明人們對(duì)電影的預(yù)期與關(guān)注度會(huì)引起電影票房的增加，雖然這兩個(gè)解釋變量的系數(shù)不高，但它們的顯著性水平十分高，說(shuō)明了起影響的普遍性。另外，電影續(xù)集、3D技術(shù)的運(yùn)用以及明星的加盟都會(huì)使的提高電影的票房表現(xiàn)，這也符合人們的常識(shí)判斷和中國(guó)電影市場(chǎng)的現(xiàn)狀。

在上表中我們發(fā)現(xiàn)，進(jìn)口電影系數(shù)為負(fù)，即進(jìn)口電影反而影響電影票房減少，一定程度上說(shuō)明中國(guó)電影制作水平已有顯著提高。

最后，模型中被剔除了兩個(gè)變量：檔期和評(píng)分。說(shuō)明了檔期對(duì)于票房并不是決定性的影響因素。而電影評(píng)分雖然體現(xiàn)了電影的口碑，但顯然國(guó)內(nèi)觀眾并不太在意。這是令人意外的。不過(guò)當(dāng)自己觀察樣本后，的確發(fā)現(xiàn)有不少高評(píng)分影片票房表現(xiàn)平平，而一些評(píng)分極低的電影卻也能取得不錯(cuò)的票房。

四、結(jié)語(yǔ)

通過(guò)對(duì)電影票房及對(duì)其解釋變量的分析，可以大致了解電影票房與各影響因素的聯(lián)系。盡管我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩，但仍能在一定程度上解釋電影票房的增長(zhǎng)，同時(shí)，銀屏數(shù)量、觀眾觀影意愿、影片的受關(guān)注度、影片是否是續(xù)集、是否3D以及是否有明星都影響著票房的變化，因此表明，中國(guó)電影票房的增長(zhǎng)并非因經(jīng)濟(jì)不景氣而呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)，即并非口紅效應(yīng)所致。結(jié)合電影市場(chǎng)的情況看，影響電影票房的因素主要如下。

一是銀屏數(shù)量的影響代表著硬件設(shè)施對(duì)電影票房的影響，表明中國(guó)內(nèi)地電影市場(chǎng)的硬件條件還遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到飽和狀態(tài)。影片續(xù)集、明星效應(yīng)和3D效果對(duì)電影票房正向的影響表明了電影本身對(duì)觀眾的吸引力。對(duì)于制片方一方面，續(xù)集的制作、明星的加盟以及3D技術(shù)的引入作為電影制作范疇的可控變量，保證了影片質(zhì)量，提供了潛在的預(yù)期關(guān)注，這也是影片有好的市場(chǎng)表現(xiàn)的基礎(chǔ)；另一方面，這也可以用作宣傳的噱頭。從市場(chǎng)的角度，制片方迎合觀眾心理，體現(xiàn)了市場(chǎng)規(guī)律，也說(shuō)明了觀眾的關(guān)注點(diǎn)往往并不一定在電影內(nèi)容本身。

二是觀眾觀影意愿和影片關(guān)注度這兩個(gè)變量，顯著性最高，說(shuō)明其最直接的影響了觀影人次。而對(duì)于電影口碑與電影票房影響力不足的現(xiàn)象，可能存在觀眾的一些“跟風(fēng)心態(tài)”，當(dāng)一部影片被炒作或帶節(jié)奏時(shí)，容易出現(xiàn)“跟風(fēng)”現(xiàn)象。或抱著“看熱鬧”心態(tài)，明知口碑差，還想親自看看影片有多差，導(dǎo)致電影評(píng)分被高估或低分電影票房被拉高。

三是影片的生產(chǎn)地，即是否進(jìn)口事實(shí)上對(duì)影片的票房表現(xiàn)影響不大。（作者單位為云南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）