基于多元统计分析的电影票房影响因素研究——以2015-2017年中国大陆票房前十名影片为例

文/尹 敏

自2009年国家颁布《文化产业振兴规划》以来，政府对于文化产业的投入不断增加，相关扶持政策相继出台，这为我国文化产业的发展创造了有利的政治和经济环境。电影作为文化产业中重要的一员，不仅仅是一种产品，更是一种文化传播的载体，其重要性日渐突出。2017年，中国票房总量为558.89亿元，创下自2002年中国电影产业改革以来最高年票房纪录，仅次于北美地区的714.28亿元（109.77亿美元），中国电影市场继续保持全球第二的水平；2017年，中国票房同比增长22.78%，2016年，中国票房的同比增长为3.29%，两者相比显示出中国电影票房近年来迅猛增长的强劲势头。电影票房是衡量一部电影在市场上所占据份额的重要参考指标，笔者以2015-2017年中国大陆上映影片中年度票房排名前十的共三十部电影为范本，对电影票房的影响因素进行多元统计分析，探析众多影响因素对电影票房的影响程度差异，并提出相应的建议或解决之道。

电影票房的影响因素与相关研究

国内学者对于影响电影票房的因素进行了持续、有效的研究。例如，郭燕婷、张辉在2010年研究了3D电影观众选择的影响因素；田长乐、廖祥忠2011年通过3D电影的发展历史与3D电影技术更新进程的研究，对电影未来的发展趋势做出了展望。2015年，聂鸿迪在吸取国内外专家学者研究成果的基础之上，立足中国电影市场的实际情况，通过选取和定义10个类别22个指标构建了电影票房影响因素的指标体系。姚武华在教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“我国经济发展动力转换的理论分析框架及政策选择”中对中国内地市场国产电影票房特征及其影响因素进行了研究，提出了演员、导演、发行公司、电影评价、宣传力度等相关影响因素。

笔者参考了胡小莉、李波、吴正鹏的《电影票房的影响因素分析》，并综合相关先行研究中提出的电影票房影响因素，确定了如下的11个评价指标。

指标1：导演。导演对于一部电影来说至关重要，可以说是电影的灵魂所在，不同类型导演的电影风格也会不一样。在内地观众心中，知名导演的影响力通常要高于大多数明星，因此导演作为电影自身的因素对电影票房会有一定影响。

指标2：演员。演员具有“广受赞誉的演技、为观众所喜爱的性格特征，吸引了众多注意力，具有票房影响力和保障投资安全的能力”，这说明演员的知名度对电影票房有着直接的影响。

指标3：题材类型。L i t m a n（1 9 8 3）研究得出仅科幻片对票房有显著影响；Neelamegham and Chinatagunta（1999）发现惊悚片受各国观众喜欢，但是爱情片的市场较小。所以电影的题材类型对电影票房有着一定的影响。本文基于行业标准，将电影题材类型分为了科幻（奇幻）、战争、爱情、喜剧、剧情、传记六种类型，然后将电影的题材类型进行数值量化，分别用1-6来进行表示。

指标4：档期。Litman（1983）研究发现圣诞节对票房的积极影响较大；而Sochay（1994）得出暑假是推出影片最佳时期的结论；Radas and Shugan（1998）分析发现在热门档期上映的影片其生命周期并不长，但票房收入较高。本文将电影档期分为长假、短假、平日三个档，并将其数值量化，分别用1-3来表示。

指标5：电影期待指数。随着互联网数字技术的不断发展，发行公司在电影上映前会在多个媒体上进行商业推广、制造舆论，观众会在互联网平台上发布并讨论自己对影片的预期看法，这些信息势必会影响到其他预期观影者，从而影响电影票房。

指标6：公众影响力。互联网时代下，电影上映后观众会在相关网站对电影进行评论，观众的评论数量能一定程度上说明这部电影在观众中的影响力；如果一部电影上映后，观众没有什么反应，说明关注度影响力不够，一些还没有观影的观众就会考虑自己是否应该去观看这部影片。

指标7：平均票价。由于电影制作技术的不断提高，现在3D、IMAX影片占了很大比例，观众会根据自己的喜好选择不同形式的电影。因制作技术不同产生成本差异，电影票价肯定也不一样；所以，本文将平均票价作为其中的一个票房影响因素。

指标8：观众评分。随着互联网的发展和移动媒体用户数量的增加，各类网络电影评论社区和网站也随之发展，观众可以通过互联网和移动终端自由发表观影感想并对电影进行评分。观众评分的高低体现了观众对电影的认可度，好的电影就算没有进行强力度的电影营销，观众也会通过评论社区或网站对其进行宣传，影响其他观众的观影意愿从而影响电影票房。

指标9：是否知名（品牌系列）。现在电影市场中有很多影片都是系列电影，如好莱坞系列影片，国内目前也有不少IP系列电影；这些影片已经形成了自己固有的品牌形象，电影上映时粉丝们会毫不犹豫地选择去观看，同时也会影响潜在观影者。所以，本文把影片是否属于知名的品牌系列作为影响电影票房的因素。

指标10：是否3D。由于人们生活水平的不断提高，对观影的体验与环境、服务好坏的要求也在不断提高，影片是否3D已经成为观众在选择观影时的一个重要诉求。郭燕婷、张辉（2010）通过建立数学模型研究了3D电影观众选择的影响因素。

指标11：是否改编。目前很多电影都是漫画、小说或者游戏改编而来的，之前的漫画和小说、游戏在未拍成影片时已经积累了很大一部分粉丝爱好者，比如《魔兽》、日本漫画改编电影等，粉丝们无疑会选择观看改编电影，同时也会影响潜在观影者。

本文接下来将简要介绍如何收集影响因素数据并对数据进行预处理，进而讨论多元统计分析在电影票房中的应用如相关性分析，聚类分析、主成分分析等，通过分析电影票房的主要影响因素给出合理化建议和结论。

影响因素的数据统计与预处理

由于目前对导演、演员缺乏权威排名，所以本文对青岛地区的250名大学生进行了问卷调查；因为目前学生是电影市场的重要消费者，通过问卷调查搜集并统计观众对导演、演员的喜好度（采用五分制，分数越高喜好程度越高），并通过猫眼电影、360指数等数据来源量化电影期待指数、公众影响力、平均票价、观众评分、是否知名等因素，其余因素均为电影实际上映方式，如题材类型、档期、是否3D和改编见表1、2。

表1 指标定义表

表2 电影票房排行榜

上述搜集的数据，其呈现方式和来源存在差异，也存在量纲上的差异，为了消除数据量纲的差异，本文将对上述搜集数据进行归一化处理，电影票房影响因素依次表示为：（X1）导演喜好度、（X2）演员喜好度、（X3）题材类型、（X4）电影档期、（X5）电影期待指数、（X6）公众影响力、（X7）平均票价、（X8）观众评分、（X9）是否知名、（X10）是否3D和（X11）是否改编。

基于聚类主成分分析的电影票房影响因素研究

电影票房影响因素相关性分析。本文选取的11个影响因素指标，从不同层面反映了因素指标对电影票房的影响程度，但这些因素之间是相互作用和影响的，利用各影响因素的归一化数据，通过统计软件SPSS进行分析的部分结果见表3。

表3 影响因素person相关检验统计（部分）

通过上述Person相关性检验系数发现，不管在0.01还是0.05置信水平下，各影响因素之间都存在相关性。这种相关性体现了各指标间关系复杂、彼此相互作用和影响，很难分清各影响因素对电影票房的作用，不利于电影票房影响因素的研究。因此，最重要的是如何简化影响因素并去掉影响因素之间的相关性。

电影票房影响因素聚类分析。聚类分析是将随机现象归类的统计学方法，在不知应分为多少类别的情况下，借助数理统计的方法用已收集的信息找出研究对象的适当归类方法，对于多指标、多因素的分类问题特别有效。聚类分析分为Q型聚类和R型聚类，Q型聚类是对样品进行分类处理、R型聚类是对变量进行分类处理，因此本文采用R型聚类的分析方法。

根据各归一化影响因素之间的欧氏距离，运用最短距离法则对归一化后的影响因素进行聚类，结果如图1所示。

根据上图可以将影响因素指标分为五类：（X 1）导演喜好度、（X2）演员喜好度、（X3）题材类型、（X5）电影期待指数、（X6）公众影响力、（X 7）平均票价和（X8）观众评分归为一类，（X9）是否知名、（X10）是否3D、（X4）电影档期、（X11）是否改编单独化为一类。

主成分分析简化电影票房影响因素。主成分分析是将原来的多个指标，利用线性变换的方法重新组合成尽可能少的且互不相关的几个综合性影响因素，并且这几个因素应尽可能多地反映原影响因素所包含的信息，从而达到减少影响因素、信息保存并解释影响因素间关系的目的。

对各影响因素进行聚类分析后，使得我们更清晰地看到电影票房的影响因素。分类后，属于同一类的指标相关性更强；为尽可能减少影响因素数量，每一类用一个指标来衡量，同时为了保证信息不丢失，本文采用主成分分析将每一类影响因素综合化为较少的主成分，在减少影响因素数量的同时又能保留各因素的关键信息。

由于第一类含有多影响因素（含有导演喜好度X1、演员喜好度X2、题材类型X3、电影期待指数X5、公众影响力X6、平均票价X7和观众评分X8），因此下面对它们做主成分分析。

根据person相关系数检验可知，第一类中的影响因素导演喜好度X1、演员喜好度X2、题材类型X3、电影期待指数X5、公众影响力X6、平均票价X7和观众评分X8之间的相关性很强，对第一类中影响因素进行主成分分析的结果见表4。

表4 类别一主成分及贡献率

从上表可以发现，第一主成分的贡献率达到了83.197%，表明其综合能力很强，因此选择第一主成分代替原始影响因素X1、X2、X3、X5、X6、X7和X8，继续利用主成分分析法进行票房影响因素综合分析，利用新得到的5个因素来测算电影票房的影响因素，对新的指标变量再次进行主成分分析。分析结果显示，综合因素占有的比重最大，即影响电影票房的最主要因素为导演喜好度、演员喜好度、题材类型、电影期待指数、公众影响力、平均票价和观众评分，次主要因素为电影档期；还可以看出电影是否为改编对票房的影响为负相关，另外电影是否知名和是否3D对票房的影响相对很小。

研究结论

通过上述多元统计分析对电影票房影响因素的研究，不难发现各影响因素与电影票房之间的关系。导演的拍摄风格、演员的演技、电影的题材直接影响观众对一部影片的喜好，但是我们也会发现近年来出现的一批新生代导演和演员，虽然不是十分知名却也占据了票房的重要位置。

例如，2 0 1 5 年，闫非导演的《夏洛特烦恼》占据了年度总票房排名的第五位，超越了乌尔善导演的《寻龙诀》以及王晶导演的《澳门风云2》；2016年，李仁港导演的《盗墓笔记》超越了张艺谋导演的《长城》；2 0 1 7 年，由张迟昱导演的《羞羞的铁拳》，占据了年度总票房的第三位，超越了徐克的《西游伏妖篇》以及张艺谋的《芳华》。这说明，知名导演因素已经不是影响观众观影的主要因素；当下很多非导演出身的知名人士参与指导电影，对票房也产生了很大的影响，如徐峥导演的《泰囧》、董成鹏导演的《煎饼侠》、吴京导演的《战狼2》等。

观众对于电影的欣赏要求在不断升级提高，不再局限于一些老题材，而是需要新鲜的内容以及更加亲民的风格，从中享受电影带来的愉悦。所以，资深知名电影导演要改变观念，在选择演员以及题材上跳出旧有套路，不断适应新兴观众的需求。

电影期待指数、观众评分、公众影响力在如今的大数据网络化时代显得尤为重要，2015年票房冠军《捉妖记》、2016年票房冠军《美人鱼》、2017年票房冠军《战狼2》都是利用了网络和新媒体营销方式，制造话题与观众以及潜在消费者互动，进而扩大影片影响力、提高观众的期待指数，最终取得电影票房的好成绩。影片发行方在大数据的时代背景下应该积极使用新媒体营销，让观众参与其中进行互动，从而制造影片的社会影响力；当然同时也会存在一些弊端，如果观众评价影片时不够客观，带有浓重的个人主观因素，也会误导其他潜在观众。所以，电影观众在社交网站或者公共论坛中评价影片时需要持有客观公正的心态，正确对待自己喜欢的电影，维护电影市场的公平竞争。

电影档期对于票房的影响仅次于综合因素的影响，这说明现在观众对于电影本身的关注远远大于电影放映时间的要求，不像以前只有节假日才去观看电影。电影已经成为大众平常休闲娱乐的常见方式，大众的娱乐生活在不断升级——只要影片好看、反响强烈，观众可以不受时间地点限制，每天在不同场次选择观看。所以，电影发行公司不要一味争抢黄金档期，应该在影片质量和内容上多下文章，只要影片本身足够吸引观众，档期就不再是影响电影票房的主要因素了。

另外，本研究的分析结果显示，电影是否为改编对票房的影响为负相关。这说明，反复改编和老话重谈会让观众审美疲劳，电影制作方应该不断创新故事内容，才能持续吸引观众眼球。例如，2017年的《变形金刚5：最后的骑士》《加勒比海盗：死无对证》《金刚：骷髅岛》等，对比前几年的同系列电影，票房成绩都有下降的趋势。所以，要做好电影、做观众喜欢的电影，就必须不断创新，拍摄手法和技术固然重要，导演与演员也很重要，但是电影最重要的是故事本身以及故事背后的社会意义。