中国大陆科幻电影票房影响因素的实证分析

马珊珊 / 田艳芬

　　电影产业作为典型的文化产业，近年来对国民经济的贡献度呈逐年提升态势。电影的票房指标对电影产业产值具有重要影响，在中国这一比例常年保持在 70% ～ 80% 。可以说，高电影票房对现阶段中国电影市场的可持续发展具有决定性作用。当电影成了现代人日常文化活动的一部分，并辐射出巨大的潜在社会价值、文化价值时，中国乃至世界对电影产业在国家战略层面的意义也就愈发重视。科幻电影作为商业电影的重要类型之一，多年来在大陆电影票房榜上表现不俗。尤其是 2009 年、2010 年、2011 年好莱坞科幻大片蝉联中国电影票房冠军的惊人现象，进一步刺激我们去思考科幻电影尤其是欧美科幻电影的成功之道。因此，充分了解影响科幻电影票房的因素并进行定量分析有很强的理论和实践意义： 既可以为方兴未艾的国产科幻电影提供创作经验，又可以为逐步缩小与进口科幻影片之间的差距提供依据。

　　电影票房的高低会受到各种因素影响。西方学者对电影票房的研究起步早，现已有较多的成熟模型。应用较广的四种模型有： 李特曼票房预测模型 （ 1980 年） ［1］； 斯科特· 苏 凯 预 测 模 型（ 1990 年代） ［2］； 美国佛罗里达大学的陈白鹤模型（ 2005 年） ［3］； 谷歌公司的电影票房预测模型（ 2013 年） ［4］。其中前三个票房预测模型中提出的影响因素对本文所选用的科幻电影票房影响因素有较强借鉴作用。国内学者对电影票房影响因素的集中探讨始于 2003 年，在整体上呈逐年上升态势，并且从 2013 年开始出现了大幅度提升，尤其是中国传媒大学的相关研究文献较为丰富。其中，王锦慧等的 《华莱坞电影票房预测模型的实证分析》指出，在电影票房的影响因素中，首周票房、导演和制作公司对总票房的影响是最显著的［5］； 胡小莉等的 《电影票房的影响因素分析》认为，对国内票房的影响因素重要性排序为导演、演 员、续 集、影 片 类 型、出品地区和上映档期［6］。这些文献在一定程度上补充了关于中国等非美国国家的电影票房分析，为研究适合中国国情的电影市场提供了经验。近年来，国内学者对电影票房分析日益重视，并且针对国内电影市场出现的新情况提出了更加具体的模型。夏丹在《我国 3D 电影票房影响因素的实证分析》和 《我 国 3D 电影投资可行性的实证研究》对 3D 电影票房预测作出了集中分析［7 － 8］； 黄蓉在 《影响我国国产 “青春系列”电影需求因素的实证研究》文中研究了近几年热门的 “青春系列”电影［9］； 池建宇在 《演员与导演谁更重要———中国电影票房明星效应的实证研究》专门比较了演员和导演对票房的重要性［10］。这些文献对票房影响因素的分析更加细化，有较强创新性和时代性。

　　目前国内尚未有过直接针对科幻电影类型票房的实证分析。本文在国内已有的票房模型基础上，结合新近出现的科幻电影调查报告［11］，采用层次分析法构建了科幻电影市场竞争力模型，对科幻电影票房影响因素予以定量分析，以便更准确地模拟影响因素。

　　一、模型构建层次分析法 （ Analytic Hierarchy Process，简 称 AHP 法） ，是一种定量和定性相结合的目标决策方法。层次分析法把一个复杂问题分解成组成因素，并按支配关系形成层次结构，然后在德尔菲法的基础上，使用两两比较的方法确定决策方案的相对重要性［12］。 （一） 结构分层通过分析近 8 年中国大陆上映的科幻电影的市场表现，并结合2016 年 《中国科幻影迷的电影看法》《2D、3D 电影观众观影情况调查》等调查问卷分析报告，运用层次分析法总结出我国科幻电影市场竞争力的四大方面，并将其细分为 9 个评价指标。这四个方面及各层指标具体见图 1。

　　（二） 根据各层次因素，构造判断矩阵并检验一致性邀请相关专家分别就 B1、B2、B3、B4 对 A的相对重要性进行打分，得到判断矩阵 A; C1、 C2、C3……C9 对 B1、B2、B3、B4 的相对重要性打分，得到判断矩阵 B1、B2、B3、B4。

　　具体结果见各自的两两比较判断矩阵，其中，明星竞争力 B1、制作竞争力 B2、口碑竞争力 B3、价格竞争力 B4 的两两判断矩阵 A 见表1，方案层各自的属性值之间的两两判断矩阵见表 1 ～ 表 5。

　　判断矩阵 A 是 AHP 模型中第 1 个中间层中要素对科幻电影竞争力的排序。其中对科幻电影竞争力影响最大的是口碑竞争力 B3 （ 0. 3726） ，其次制 作 竞 争 力 B2 （ 0. 2954 ） 和 明 星 竞 争 力 B1 （ 0. 2457） 对科幻电影竞争力也有较大影响，而价格竞争力 B4 对科幻电影竞争力的影响最小（ 0. 0863） 。 表 2 是影响科幻电影的明星竞争力的两个主要因素： 演员 C1 和导演 C2。可以看出，演员对明星竞争力的影响 （ 0. 6144） 远超导演 （ 0. 2684） 。

　　在表 3 中，投资额 C4 对科幻电影制作体验竞争力影响最大，权重达到了 0. 5396，产地 C3和续集 C5 对制作体验竞争力的影响依次减少，权重分别是 0. 2970 和 0. 1634。

　　在表4 中，网友评分 C6 对科幻电影口碑竞争力影响最大，权重达到了 0. 6667。此外，媒体宣传力度 C7 （ 权重为 0. 3333） 对口碑竞争力也有一定影响。

　　表 5 是 AHP 模型中的最后一个中间层。其中有两个要素对价格竞争力的权重大小依次为城镇居 民 可 支 配 收 入 C8 （ 0. 6667 ） 和 票 价 C9 （ 0. 3333） 。 （三） 计算综合重要度通过上述结果，得到 9 个指标的权重排序，详见表 6。

　　表 6 是本文模型中四个方案层中要素对科幻电影竞争力的排序权重，这 9 个因素对于科幻电影竞争力的重要性大小依次为： 网友评分、演员、投资、媒体宣传、产地、城镇居民可支配收入、续集、导演、票价。可以看出，网友评分、演员、投资和媒体宣传对科幻电影的竞争力影响较大（ 各要素权重在 0. 1 及以上，权重相加约为 70% ） 。

　　二、结语在上述结果中，我们看到网友对科幻电影的评分对票房有绝对影响。此外，有力的媒体宣传也对票房具有正向影响。可以说，二者结合起来就是科幻电影的宣传营销方面，它们在相当大程度上决定了科幻电影的口碑进而影响经济效益。

　　但遗憾的是，许多国家特别是在我们这样一个科幻文化氛围并不浓厚的发展中国家中，对科幻电影营销的重视程度远远不够。好莱坞在科幻电影《星球大战前传》的投入只相当于当年的 《泰坦尼克号》的 1 /6，《大兵瑞恩》的 1 /3。科幻电影的营销不足，主要是因为大多数影院认为科幻电影的受众范围仅仅局限在青少年小范围内，盈利空间小，便降低了对科幻电影的营销人力、物力的投入。而营销力度不足则进一步影响到科幻电影的上座率，如此形成恶性循环。我们认为，发展中国产科幻电影必须加大国产科幻电影的营销投入，充分尊重影迷的需求和建议。尚处在摸索成长阶段的国产科幻电影若想发展，必须得到不同于一般电影类型的特殊关照。发行公司对科幻电影的营销工作应更为精致和新颖。比如 2016 年我国高票房科幻电影 《美人鱼》的 “情怀营销”就对该部影片票房产生了极重要的正面效用。因 此，科幻电影的营销需要采用国际先进的电影营销手段，通过制作精良的海报、预告片、见面会等多种宣传形式，吸引人眼球。此外，除了院线、影院应重视对科幻电影的营销推广，政府也应根据影片情况予以适当费用补贴，并将科幻电影产业的发展提升到科技强国、科教兴国等国家战略层面上予以充分重视。

　　电影中是否有著名演员，电影是否是高成本制作，对一部科幻电影票房高低的影响较为复杂。 表 6 结果显示，演员评分和投资额对科幻电影的竞争力影响较大，这说明现阶段人们是否愿意消费一部科幻电影，与演员本身的社会影响力和电影投资额的高低有直接联系。但是这二者并不是一部好的科幻电影的必备因素。我们要清醒看到，在中国电影观众市场还不成熟的阶段，一些科幻电影在某种程度上是以明星的幌子来吸引那些对科幻电影并不感兴趣的大量成年观众，来改变目前国内科幻电影观众的低龄化倾向。诚然，国产科幻电影市场尚处在草创阶段，可以合理地运用“粉丝效应”，打造中国的科幻电影明星，先在量上为国产科幻电影市场奠基，争取更大份额的票房价值。然后循序渐进，待市场充分展开后更多地转向科幻电影作品内容本身的思想价值、艺术价值和创新价值。在当下中国电影市场由 “泛娱乐”向 “泛文化”转型之时，科幻电影及其产业的生发乃是顺势而为，更能凸显优势。从科幻电影产业发展带给一个国家发展的长远影响来看，科幻电影产业所具备的这种思想价值、娱乐价值和创新价值应该是在前面所提及的票房价值之上的一种更加重要的战略价值。

　　我们正在经历着前所未有的中国科幻电影产业最好的时代———经济支撑、科技进步、政策支持、社会包容、电影产业飞速发展、世界开始关注国产科幻并越来越多地向中国科幻文化学习。

　　这些催生科幻电影产业顺利发展的重要条件使我们对中国大陆科幻电影产业的崛起充满信心和期待。

　　参 考 文 献［1］ Litman B R，Kohl L S. Predicting Financial Success of Motion Pictures: The \'80s Experience［J］。 Journal of Media Economics，1989: 51 － 95. ［2］ Sochay S. Predicting the Performance of Motion Pictures［J］。 Journal of Media Economics，1994: 23 － 64. ［3］ Chang Byeng-Hee，Ki Eyun-Jung. Devising a Practical Model for Predicting Theatrical Movies Success: Focusing on the Experience Good Proper- ty［J］。 Journal of Media Economics，2005: 61 － 97. ［4］ Google whitepaper. Quantifying Movie Magic with Google Search［EB /OL］。 http: / /www. useit. com. cn /thread-8196-1-1. html. ［5］ 王锦慧，卜彦芳，李念。 华莱坞电影票房预测模型的实证分析［J］。 新闻大学，2016（ 1） : 9 － 14. ［6］ 胡小莉，李波，吴正鹏。 电影票房的影响因素分析［J］。 中国传媒大学学报（ 自然科学版） ，2013（ 1） : 62 － 67. ［7］ 夏丹。 我国 3D 电影票房影响因素的实证分析［J］。 现代传播（ 中国传媒大学学报） ，2012（ 9） : 139 － 140. ［8］ 夏丹。 我国 3D 电影投资可行性的实证研究［J］。 现代传播（ 中国传媒大学学报） ，2012（ 4） : 94 － 98. ［9］ 黄蓉。 影响我国国产“青春系列”电影需求因素的实证研究［J］。 市场周刊（ 理论研究） ，2016（ 1） : 76 － 78. ［10］ 池建宇。 演员与导演谁更重要： 中国电影票房明星效应的实证研究［J］。 新闻界，2016（ 21） : 36 － 41. ［11］ 中国科幻影迷的电影看法［J］。 市场研究，2016（ 7） : 10 － 12. ［12］ 杨柳，何波。 基于层次分析法的电影产品创新性评价研究［J］。 当代电影，2013（ 7） : 165 － 168.


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