我国电影产业快速发展的影响因素分析及预测毕业论.doc

山东财经大学学士学位论文山东财经大学本科毕业论文(设计)题目：我国电影产业快速发展的影响因素分析及预测学 院 统计学院 专 业 统计学 班 级 统计1202 学 号 201217142458 姓 名 赵坤望 指导教师 牛新艳 山东财经大学教务处制二一六年五月山东财经大学学士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名： 年 月 日山东财经大学关于论文使用授权的说明本人完全了解山东财经大学有关保留、使用学士学位论文的规定，即：学校有权保留、送交论文的复印件，允许论文被查阅，学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印或其他复制手段保存论文。指导教师签名： 论文作者签名： 年 月 日 年 月 日我国电影产业快速发展的影响因素分析及预测摘 要本篇论文的主要内容是对中国电影产业近几年来的快速发展做出分析和预测。为达到分析和预测的目的，本文所使用的工具是建立多元线性回归模型。首先，本文简要地概述了电影业的产生和背景，以及中国的电影业发展历程；其后，本文选取了中国电影市场中最为突出明显的几个变量来构建用于分析和预测的模型，其目的是为了找出这些变量与中国电影产业发展的影响关系。运用多元线性回归的方法，将这些因素进行整合。通过对模型本身的解读，找出中国电影产业快速发展的影响因素并进行分析，用客观的数据来认识电影产业的发展模式及其不足的地方。最后，本文将综合分析所得出的结果，并给出一些意见和建议。关键词：多元线性回归；中国；电影产业 The analysis and forecasting of the rapid development of Chinas film industryABSTRACTThe main content of this thesis is the analysis and forecasting of the rapid developing of Chinese film industry in the recent years. In order to achieve the purpose of analysis and forecasting, we use the tool of multiple linear regression models. First, this article briefly outlines the background and generates of the film industry, as well as the development process of Chinas film industry; thereafter, this paper selects the most prominent of several significant variables of Chinese film market to build a model for the analysis and prediction, its purpose is to identify these variables affect the relationship with the Chinese film industry. Using multiple linear regression method to integrate all of these factors. By the interpretation of the model itself, we can identify those factors that influence the development of Chinese film industry. And using the objective data to understand the development model of the film industry and inadequate. Finally, this article will make a comprehensive analysis of all results, and give some comments and suggestions.Keywords：Multiple linear regression; china; film industry目 录一、电影产业的发展背景1二、我国电影业的发展情况2三、中国电影产业的定量分析3（一）指标的选取3（二）各变量之间的相互关系4（三）模型估计4（四）模型检验及评价6（五）运用模型进行估计7四、总结和启发9（一）高票房的现状9（二）对电影产业高速发展的总结9（三）启发和建议10参考文献12一、电影产业的发展背景在工业革命的推动下，工厂化的大批量生产方式开始兴起。人类的生活方式从此趋向于现代化，追求视觉的流行文化开始兴起，幻灯片、风景摄影和插图小说得以畅销。然而，快速增多的娱乐方式并不足以满足人们日益增加的对于感官刺激的娱乐方式的追求。在这个时候，电影顺应历史的潮流而生，它为普通的民众提供一种便宜而又更引人入胜的娱乐方式。不同于欣赏绘画、音乐或是小说这些传统的消遣方式，电影是现代化工业生产的结果，这意味着电影本身有工业化大生产的潜质。电影其本身虽包含着创作者的艺术理念和思想，但其作为一项产业，比起音像、出版等传统产业更具有工业化的特征。电影工业的生产和制作更接近于流水线式的工业化生产，其发行和放映也是现代化的组织和管理，所以电影工业本身的分工非常专业化，规模效应显著。这些先天的优势都使得电影业具有吸纳更多资本和就业人口的能力。由于以上所述的这些原因，电影从诞生到现在的短短一百年时间里已经成为了世界上最具影响力的传播媒介之一。其文化输出能力和宣传能力已非传统文化载体所能比拟。在上个世纪的起步初期，电影还只是在露天游乐场或马戏团里放映的一种新奇娱乐。而经过了百余年的发展，电影产业的规模发展到非常庞大。世界上每年有十几亿的顾客要到当地的电影院里观看电影，还有数倍于此的人会通过有线电视、互联网、DVD或者是录像带来观看电影。庞大的电影市场创造了巨大的利润，而电影产业的营业利润额还在逐年上升，作为一项新兴产业，电影产业展现出巨大的发展空间。追逐利润的资本得以投入到产业之中，为创造更高的票房成绩，电影投资和制作的规模也是空前的巨大。跟随其产业发展，电影产业每年还将吸纳大量的劳动力，创造额外的就业机会。其作为普通的消费产品，还有助于拉动民众的消费。电影产业作为一个综合性的产业，它还将以直接或间接的方式影响其他的产业，对于市场经济的整体发展有不可缺少的作用。另外，电影作为一种普通的娱乐，它却给观众提供了直观而强烈的美学体验、文化感知，以及新鲜的思维方式和人生态度。观众会对那些让人激动或流泪的情节留下深刻印象，而且也会在生活中自觉或不自觉地受到电影价值观的影响。几乎每个人都曾经在生活中试图让自己变得优雅、高尚、或者坚强，或者是模仿某些人物的行为或举止，就像他们在电影中所看到的一样。所以，电影产业不仅仅是量产化的娱乐产品，其提供的人文感情和艺术体验同样也是重要而且强烈的，这两者是同时存在并且相互影响的。因此，电影是现代化工业的产物。它既有流水线式的工业化生产，也有小作坊式的低成本制作。电影作为一种娱乐产品，它既是工业生产出来以供普通人消费的，却也能以其自己的方式来记录社会人文，并且会影响它的观众本身。二、我国电影业的发展情况世界电影于1895年诞生于法国，并于次年传入了中国。中国在1905年拍摄了自己的第一部电影定军山，在当时引起了相当大的轰动。在中国电影业的拓荒时期，外国资本垄断了电影的制片、发行和放映行业，大量外国进口影片在中国市场上倾销。1916年，幻仙影片公司在上海创立。幻仙公司是中国资本对电影业的第一次投资尝试。在它成立后，更多的民族资本家也开始大规模地投资中国电影业。最初的电影家们开始尝试自主拍摄本土影片，参与到发行和放映行业之中，促使中国电影业脱离外资，并走向成熟。中国电影业也正是在上个世纪二三十年代开始萌芽，并开始成长。中国电影业发展已过百年，期间遭遇了两次世界大战的重创和政治动乱的挫折，使得其发展非常艰难。中国大陆电影的关键性转变开始于1979年。在改革开放的号召下，新时期电影业洗去了“文革”的阴影。电影业开始复苏，外国电影观念和作品得以大量传入，封闭的中国电影业开始追赶世界的脚步。长期停滞不前的电影制度开始艰难地改革突破，原先以计划经济为基础的电影生产和制作，在市场经济的浪潮中，也自愿或被迫地走向市场。在中国正从计划经济向市场经济转型过度的艰难时期，中国电影业的市场经济改革也举步维艰。体制的改变意味着先前的电影体制要改变，其制作、放映和发行方式也必须要改变。在对电影市场化的探索时期，全国范围内普遍出现了电影市场迅速缩减，观影人次急速下降，全年票房收入连年下跌的现象。以美国为代表的“进口大片”的冲击下，本土制片厂不得不面临生存问题。由于国家的政策还不足以使电影业平稳地面向市场经济转型，从1992年开始，我国电影业经历了长达十年的低谷期。2001年底，中国正式加入了世界贸易组织（WTO）。入世，则意味着中国的电影市场将进一步向外开放，中国庞大的电影市场面临着来自外来资本日益增加的压力。为实现产业化发展，政府提出了一系列深化电影产业改革的政策，如：组建国有的大型电影企业集团，推动电影业股份制改革和产权结构调整，实施现代化的院线制，促进民营企业、社会资本和境外资金流入电影业。在强有力的政策支持下，国产商业电影在新世纪伊始取得了相当大的成功。在商业化生产和制作模式的刺激下，大陆电影开始学习全明星的演员阵容以及全球化的营销模式。电影业开始了制作、发行、放映联合发展的垂直整合，专业化程度更高，商业化痕迹也更明显。经过几十年来的现代化和产业化发展，我国的电影产业发展势头迅猛，工业化生产和制作水平正在逐渐提高，电影市场在不断扩大和完善。三、中国电影产业的定量分析（一）指标的选取上文介绍了电影业产生和发展的基本背景，以及中国电影业的起源和近几十年来的现代化、产业化改革。为了更加深入地研究我国电影产业的发展，分析上文得出的结论，必须要围绕电影产业来建立统计模型，进行定量分析。为了反映电影产业化的本质，本文选取了代表电影市场规模的全年电影总票房收入作为因变量，选取能够影响电影产业发展的各种指标来作为自变量，构建本文的多元线性回归模型。在构建多元线性回归模型时，为了考虑到各方面对于电影产业的影响，模型应该选取多方面的不同指标来作为自变量。但自变量数量过多的话，会使模型的计算变得更为复杂，使得各种误差的检验更难以通过，最终导致模型的精确度下降。因此，被选入模型的变量应该具有很强的代表性，并且与被解释变量之间有明显的逻辑关系。根据以上的这些原则，本文选取了一系列变量：居民消费水平、中国的GDP、中国大陆所拥有的银幕数量、固定资产投资、15-64岁的人口数量、电影的制作产量。这几个变量在各个方面会影响中国的电影市场，能够解释中国电影全年总票房不断增长的现状，并最终有助于解读中国电影产业的发展。上文所提到的其他的影响因素，因为其影响程度不可量化和不可预测，因此在回归方程模型里不再反映，其影响也由随机干扰项代为表达。本文中所选取的样本数据均来源于中国统计年鉴，其具体解释如下：因变量指标Y：全年电影总票房收入（单位：亿元），代表电影市场规模。自变量指标X1：居民消费水平（单位：元），消费水平的增长会直接影响电影市场的规模。X2：GDP（单位：亿元），用最终产品和劳务的市场价值来评估电影市场的规模。X3：银幕数量（单位：块），该变量直接反应了电影产业的盈利水平。X4：文化、体育、娱乐业的固定资产投资（单位：亿元），投资决定了市场的规模。X5：15-64岁人口数量（单位：万人），这个年龄段的人口是电影的目标观影人口。X6：电影产量（单位：部），为故事片、动画片、科教片、纪录片和特种影片加总的结果，产品的数量也能反映电影市场的规模。以上数据绘制成如下的表格3-1：表3-1 用于分析我国电影产业的数据汇总年份历年总票房（亿元）居民消费水平（元）GDP(亿元)银幕数量（块）固定资产投资（亿元）15-64岁人口数（万人）电影产量（部）200520.465771185895.762675685.894197302200626.206416217656.593034858.295068392200733.277572268019.3535271129.895833451200843.418707316751.7540971436.596680479200962.069514345629.2347232125.4974845582010101.7210919408902.9562562605.9999386212011131.1513134484123.5092863155.61002836892012170.7314699534123.04131184268.11004038932013217.6916190588018.76181955225.51005828242014296.3917806635910.00236006174.1100469758（二）各变量之间的相互关系为反映6个自变量和因变量之间的相互关系，本文用STATA绘制了这7个变量的相关关系矩阵。表3-2 七个变量之间的相关系数情况表YX1X2X3X4X5X6X10.97461X20.96120.9981X30.99120.95130.93171X40.99210.98950.98060.97981X50.84240.92590.94580.77620.87791X60.85070.93510.94560.8110.89960.94521由上表可以看出，票房的收入情况与固定资产投资X4的相关程度最高，其系数达到了0.9921。其余变量按照相关程度依次排序为：银幕数量X3、居民消费水平X1、GDP水平X2、电影产量X6、目标观影人口X5，说明了各自变量对于因变量均有相当高的解释力。（三）模型估计根据上述的自变量和全年电影票房收入的情况，基本确定自变量与因变量之间呈直线相关关系。因此本文将选取直线多元回归模型：Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6 +b7X7 + e在回归建模的过程中，为了避免多重共线性对于模型的影响，以增加模型的可靠程度。本文选用了方差膨胀因子作为参考指标，对变量进行多重共线性检验，其结果如下图：图3-1 多重共线性检验结果根据检验结果，可以发现变量之间存在严重的多重共线性。为克服多重共线性的影响，本文将采取逐步多元回归的方法，再次建立模型。结果如下图：图3-2 逐步回归结果图3-2是STATA进行逐步回归的结果。分析回归的结果，可以看到在整个回归过程中，STATA首先剔除了最不显著的X4文教娱业固定资产投资额，然后重新拟合模型。之后，STATA又依次剔除下列变量：X1居民消费水平、X6电影总产量、X2国内生产总值。最终的模型中，STATA保留了X3银幕数量、X5观影目标人口这两个变量。通过STATA对模型的拟合，可以得出模型方程的参数：常数项b0=-652.7422，两个自变量的系数分别为：b5=0.006791 b3=0.0109471。这三项各自所对应的p值均小于0.05，也就是说在该水平下，本模型是统计显著的。由此，可以得出该单方程模型：Y = -652.7422 + 0.006791X5 + 0.0109471X3通过图3-2，可以得知模型的判定系数为0.9958，调整系数为0.9946，这说明该模型的拟合程度很好。另一方面，模型的F统计量的p值为0，小于0.05的显著性水平。根据以上的信息，基本可以认为银幕数量X3和15-64岁年龄段的观影目标人口X5这两个变量对于我国电影票房的影响非常明显。（四）模型检验及评价模型建立完成之后，还有必要再次对变量进行多重共线性检验，以确保逐步回归的功效。再次使用STATA对该模型检验，其结果如下图：图3-3 多重共线性检验结果如图可知，在逐步回归所拟合的模型中，两个变量的方差膨胀因子均不大，为2.52。一般情况下判断模型出现多重共线性的标准是：最大的VIF要大于10，且平均的VIF要大于1。所以，可以认为该模型通过此检验，即不存在多重共线性问题。其次，模型中如果存在异方差，也会导致估计量的检验不再精确。如果没有验证模型中是否存在异方差，模型的精确性会下降，对于变量是否显著的检验结果也会出现偏差。因此，本文对误差项进行了异方差检验。其结果如下图所示：图3-4 异方差检验如图3-4所显示的结果，该检验的p值大于0.05，也就是说可以确定该模型不存在异方差。最后，本文对模型进行了残差正态性检验，以观察本模型的残差是否服从正态分布。下面的图3-5为该检验的结果。可以看见，图中的各点全都均匀地分布在直线的两边，说明该残差是符合正态分布的。图3-5 残差正态性检验综合上面所做的一系列检验结果，可以确定该模型的拟合度和解释能力均较高。从本模型的构成中，可以看出我国电影产业发展的两个最大的相关因素是迅速增长的银幕数量和目标观影人群，这两个变量均与被解释变量呈正相关关系。目标观影人口的增长反映了我国将有更多的人产生观看电影的习惯，它们强大的消费能力是电影市场持续发展的保证。银幕数量的快速增长则反映出为满足日益增长的电影消费需求，电影产业对其自身规模所进行的一种扩张。而这两项指标各自的在近十几年的快速增长也反映了电影市场日渐庞大的趋势。（五）运用模型进行估计根据近十几年来我国银幕数量和观影目标人群这两个自变量的快速增长趋势，本文分别对其进行线性模型拟合，并进行趋势预测。根据两个自变量的增长曲线情况，可以认为使用二次方程模型来进行回归分析和拟合是合理的。以下是两个变量的回归分析和趋势预测。首先，对我国银幕数量进行回归拟合，并绘制出样本散点和拟合曲线结合图，其结果如下图：图3-6 对X3的曲线拟合根据拟合结果，依次得出2015、2016年的预测值：29117.84和35814.758。然后，本文对我国目标观影人数进行拟合，并绘制出样本散点和拟合曲线结合图，得出下图：图3-7 对X5的曲线拟合根据拟合结果，依次得出2015、2016年的预测值：101005.91和101004.59。将两个自变量的预测值代入所建立的模型中，最终得出了年度票房收入的预测结果：351.94和425.25。四、总结和启发（一）高票房的现状通过上文对我国电影产业的定性分析和对电影市场规模的定量分析，我们对中国电影的现状有了一定程度的了解，也绘制了关于全年电影票房收入影响因素的多元回归模型，并对未来电影市场的规模进行了简单预测。在这里本文对前面所得出的分析结果再次做出综合性的总结。图4-1 预测票房和实际票房根据国家统计局最新发布的消息可知，2015年我国电影票房总收入为440.69亿元，与2014年相比足足增长了48.7%，比本文对2015年所预测的票房收入多出了88.75亿元。如图4-1所示，本文建立的模型预示中国未来的全年电影总票房将延续过去十年的快速增长轨迹，并且速度还有所加快，可以看出预测的曲线已经颇为陡峭。在现实中，电影票房的增长速度要比过去十年的增长还要快。按照前十年的增长模式所建模而绘制的增长曲线表明，全年票房收入要到2016年才能达到400亿往上的水平，而中国电影产业在2015年就达到了这一目标。也就是说去年的电影票房收入的增加水平要比前十年的增加水平要高一个等级，其曲线的坡度也比之前的任意年份要更高。（二）对电影产业高速发展的总结中国电影市场高速发展了十年之后，并没有任何要脚步变缓的迹象，反而再一次地创下了增长记录。一个产业的收入越多，就会吸引更多的资本，扩张其自身的产业规模，对其本身发展是有利的。然而中国电影产业的结构本身并不平衡。一方面，电影的发行和放映得到不断的发展，电影的宣传和营销策划在近几年来迅速发展并达到成熟，快速增长的荧幕数量也反映出放映业务的不断提高。电影成为一项日常消遣进入普通人的生活中，定期观影的人群在增加，消费理念在改变。而另一方面，电影的制作水平却不见明显提升，或者说其水平提高的速度远比不上电影产业其他方面提高的速度。在中国电影业的百年发展中，过度的商业娱乐化是一种始终存在的趋势，它使得电影业走向了歧路，并最终陷入困境。电影业的过度商业娱乐化就是电影的创作极尽其娱乐的功能，在利润的驱使下，影片粗制滥造的风气盛行，其内容上大力渲染色情、暴力、低俗或戏谑的情节。为节约生产成本，其拍摄和制作水平又普遍底下。这种过度商业娱乐化的趋势的原因是过多的资本在短时间内涌入到电影业内，然后又迅速地转变为恶性戏本。大量涌入市场的出于投机心理的资本为达到其商业目的，不可避免地会产生上述的情况。在中国电影业发展的早期，比较突出的是上个世纪二三十年代，电影业内出现了竞拍古装片的热潮。电影公司为了在日益激烈的市场中竞争并盈利，电影的技术质量和艺术质量皆为倒退。电影业陷入了严重混乱的时期，而电影则完全沦为了牟利的工具。首先，我们认为中国电影产业现在正有过度商业娱乐化的倾向。流入到电影产业的资本中投机资本所占的比率过大，电影公司之间开始出现恶性竞争。已经有媒体报道出个别电影投资公司为提高其制作影片的票房数据而使用各种手段来造假票房收入。一部电影的票房成绩会极大影响观众的购票取向，而票房造假的目的就是为电影的宣传造势，在电影刚上映的几天内造成观影火爆的“假象”，从而吸引更多的观众。这些现象都是电影产业发展不平衡和不正常的表现。其次，近几年的电影票房成绩也有虚高的成分。制片公司开始盲目追求高