一、引言自2002年国家把发展文化产业作为一项国策以来，中国文化产业的快速成长在拉动国民经济发展、促进文化繁荣、带动社会进步和应对国际竞争等方面发挥着越来越重要的作用，对于全球化文化背景下维护国家文化安全和应对国际文化市场挑战具有关键性的作用。在中国的文化产业结构中，影视产业一直是中坚力量，占据着近半壁江山。回顾近几年我国电影产业发展历程，可发现国产电影一直在保持着螺旋式上升的趋势。我国电影产业已经连续十几年保持增长态势，并且在2009年实现华丽蜕变，成为在金融危机中逆势上扬的典型代表，全年共有11部电影票房过亿。然而在2010年国产电影不敌国外大片，上映比例走到低谷。到了2012年，国产电影发展迎来转折点，并以此为分界，国产片产出量从稳步增长变为减量减速，从数量竞争正式开始进入票房竞争阶段。到了2015年，在消费的带动下，中国电影产业规模达到了1000亿元，全年上映电影449部，票房达到438.74亿元，其中国产电影的票房占到总额的62%，平均每部国产片的票房达到8138.6万元。中国逐渐由电影大国向电影强国转变。作为电影产业链的最后一环，院线上映是衡量影片投资与回报的基本因素电影。由于其较大的商业性质，票房总收入是衡量一部电影是否成功最直观的度量标准。虽然在好莱坞等电影产业发达地区，票房收入只占电影总体收入一部分，银幕上的突出成绩并一定代表电影自身的成功[1]，但对于中国这一还在发展中的电影产业而言，影片的票房成绩仍然是最重要的因素。二、文献综述关于电影票房的研究方面，国内外可以分为三类，第一类是基于西方传媒经济学理论对电影产业和票房之间关系的探讨，第二类对电影票房的预测，第三类则是影响因素的分析。西方相比较我国电影产业发展较早，因此对票房研究也相对更加成熟以及具有前瞻性，其中影响因素方面大量运用了实证模型进行分析。具体来看，主要有以下一些成果。BarryLitman（1989）开启了西方电影票房研究的先河，最先建立电影票房影响因素的研究模型，由于当时票房数据较难获得，因此在其模型中，以1981-1986年电影租金收入作为因变量，将具体影响因素分为创意、发行/上映以及电影营销三大方面，通过层次回归分析得到导演以、明星以及续集有着显着的正向影响，科幻片能正面影响而剧情片则产生负向影响[2]。在这之后，部分西方学者继续按照Litman的研究模型进行相应改进延续其的研究思路，还有一部分学者则开始对电影票房具体影响因素进行分类研究。主要集中在明星影响力以及口碑等方面，研究结论也有着一定分歧，其中Ravid(1999)发现明星影响力对票房并没有显着作用[3]，而Levin和Heath（1999）通过对测试者发现观众对知名演员出演的电影有着很强的好感，电影评论家也会因此减轻对其批评[4]。Elberse（2007）则用超过1200组明星阵容在好莱坞股票交易市场模拟与票房的关系发现能够显着增加票房收入[5]。06年之后随着Twitter等社交网络的崛起，对于网络口碑的研究开始增多，McKenzie(2009)发现口碑的效价会显着影响数量并进一步对票房产生显着作用。Henning（2014）等人进行了Twitter效应的测试，得到用户的口碑评价会对其他潜在观众的接受度产生负面偏向。我国学者方面，对电影票房的研究起步较晚，前些阶段主要是从艺术理论角度对单独某部电影的定性案例分析上面。直到2009年我国逐渐开始进行定量实证研究，其中比较具有代表性的有汪旭辉和王军（2015）通过分析网络口碑对票房内在机制，结果表明网络口碑数量显着正向影响首周票房，效价存在显着负向影响。侯勇和王铁男（2014）则发现前作电影票房和口碑都可以产生品牌溢出效应影响续作。王铮（2013）通过设立不同临界值进行logistic回归表明票价、续集、明星和导演有着显着影响，并且发现明星和导演影响力存在着“挤出效应”[6]。聂鸿迪（2015）则通过OLS回归分析得出盗版和剧情类电影有负面影响，并通过神经网络进行预测发现误差相比多元回归较小。综合来看，目前国内的研究较多还是停留在定性分析以及对某一单方面因素的分析，而多方面的影响因素探讨的文献数量较少，并且大多为基于传统Litman模型进行影响因素的选择，并未结合中国特有市场环...
