《數(shù)字經(jīng)濟時代電影消費影響因素及票房成本與收益研究》8400字（論文）

數(shù)字經(jīng)濟時代電影消費影響因素及票房成本與收益研究目錄TOC\o"1-2"\h\u12294數(shù)字經(jīng)濟時代電影消費影響因素及票房成本與收益研究 13584一、相關(guān)研究文獻綜述 228559（一）關(guān)于電影票房影響因素的相關(guān)研究 228574（二）關(guān)于電影票房預測模型方法的相關(guān)研究進展 331661二、數(shù)字經(jīng)濟時代電影票房影響因素的理論分析 3891（一）消費者的個人特質(zhì) 313841（二）電影的產(chǎn)品特征 35760（三）數(shù)字環(huán)境影響因素 418960三、研究設計 414454（一）電影票房樣本選擇情況 431476（二）電影票房影響因素變量 520378（三）計量模型 628084四、研究結(jié)果 711762（一）口碑與電影票房 74485（二）關(guān)注度與電影票房 724088（三）宣傳方式與電影票房 89702（四）導演、男女主角與電影票房 819354（五）電影檔期與電影票房 94626五、對策建議 1019234參考文獻： 11內(nèi)容摘要：電影作為一種相對年輕的藝術(shù)，屬于文化產(chǎn)品的范疇。在消費過程中，電影票房是衡量這部電影市場價值的主要因素，也是促進數(shù)字經(jīng)濟消費的重要組成部分。在電影產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新的當下，探索市場消費規(guī)律，了解電影消費的目標群體特征，既有利于挖掘電影產(chǎn)業(yè)的內(nèi)在潛力，也能為電影制作方定位消費群提供支撐做大電影票房，全程控制成本，為電影收益最大化提供路徑。本文基于數(shù)字經(jīng)濟時代下的電影消費進行分析，剖析影響票房收益的相關(guān)因素，掌握現(xiàn)階段電影產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵點，以期進一步刺激電影消費，促進電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展更加深化。關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟、電影消費、票房、成本與收益數(shù)字經(jīng)濟的崛起，為電影產(chǎn)業(yè)的變革迎來的機遇，隨之而來的便是消費方式以及受眾群體的改變。在此背景下，電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展雖擁有了更多的消費動機，但影響票房收益的環(huán)境因素也變得更為復雜。本文立足當下多變的消費環(huán)境進行分析，力求掌握電影目標群體的消費需求，以此對電影票房成本與收益之間的內(nèi)在邏輯更加明晰，為電影產(chǎn)業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新提供內(nèi)生動力，也為電影產(chǎn)業(yè)向內(nèi)容、需求轉(zhuǎn)變奠定穩(wěn)固基礎。當掌握了影響電影消費的相關(guān)因素后，能從產(chǎn)業(yè)范圍內(nèi)消除票房的不確定性，為電影票房的成功提供更加堅實的保障。一、相關(guān)研究文獻綜述（一）關(guān)于電影票房影響因素的相關(guān)研究1.對于靜態(tài)影響因素的研究通過對電影票房預測領域不同學者研究的學習與總結(jié)，可以看出，在電影票房影響因素和票房預測的早期研究中，研究學者側(cè)重于上映前已確定的靜態(tài)影響因素，這類因素主要包括：電影的主演、導演、編劇、電影題材、電影制式、電影上映檔期、電影發(fā)行公司、電影地區(qū)等。姚武華[1]等人對于一些靜態(tài)影響因素，利用PLS模型分析了其對票房的作用機制。張立[2]等人研究制片地區(qū)、上映時間等因素對票房的影響。M.Ghiassi[3]希望能在電影制作前期就對電影票房進行預測，但是由于電影制作初期各方面數(shù)據(jù)都不充分，實際預測結(jié)果并不理想。盧文景[4]在其研究中從電影自身因素以及市場因素兩方面出發(fā)研究了這些因素對票房的影響。聶鴻迪[5]等人研究證明盜版對于電影票房會產(chǎn)生負面影響，而發(fā)行公司、銀幕數(shù)、導演影響力、演員影響力、技術(shù)效果（IMAX）、網(wǎng)絡口碑（關(guān)注人數(shù)）、故事熟悉程度（改編）對于電影票房有促進作用。彭嵐[6]從電影特征和社交媒體兩方面對票房影響因素進行了系統(tǒng)分析，將電影特征因素按照制作環(huán)節(jié)，發(fā)行環(huán)節(jié)、公映環(huán)節(jié)進行分類，其中制作環(huán)節(jié)主要包括演員導演、電影題材、是否續(xù)集等特征，發(fā)行環(huán)節(jié)主要包括發(fā)行公司、競爭情況等特征，公映環(huán)節(jié)主要包括檔期、銀幕數(shù)等特征。靜態(tài)影響因素體系目前在多數(shù)研究中已構(gòu)建地較為全面，還需要繼續(xù)完善的是如何更好地利用網(wǎng)絡資源對這些影響因素進行更細致地量化，從而提高票房預測的準確度。2.對于動態(tài)影響因素的研究黃可[7]等人選取豆瓣、微博、百度三個平臺，構(gòu)造豆瓣評分、豆瓣評論數(shù)、微博點贊數(shù)、微博評論數(shù)、微博關(guān)注人數(shù)、百度搜索指數(shù)等變量探究其對電影票房的作用機制。王曉耘[8]等人對微博相關(guān)內(nèi)容進行情感分析并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行票房預測，與先前的學者相比效果稍有提升。SangHoKim[9]以及BoatwrightP[10]等人研究分析了電影領域相關(guān)專家的評論對電影票房的影響作用。楊揚[11]研究發(fā)現(xiàn)評論數(shù)量對票房有正向影響作用，同時還指出負向評論的負面影響大于正向評論的正面影響。對以上內(nèi)容進行總結(jié)可以得出，電影票房的動態(tài)影響因素主要是電影上映前后的一些網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)，這些因素包括影人的微博關(guān)注度，各大網(wǎng)站上的電影相關(guān)評論以及專業(yè)電影網(wǎng)站上的評分等等。目前的研究重點主要是如何更好的利用龐大的網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)來提高票房預測的準確度。（二）關(guān)于電影票房預測模型方法的相關(guān)研究進展對預測方法的選擇早期以線性回歸方法為主：李特曼、斯格特?蘇凱以及陳白鶴和金云永等使用的模型都是基于多元線性回歸的經(jīng)典模型[12]，目前線性回歸方法主要用于驗證新引入的變量對票房的影響程度，如何曉雪[13]等人使用多元線性回歸的方法研究網(wǎng)絡口碑對電影票房的影響作用。DuJ[14]等人分別使用線性回歸、支持向量機以及神經(jīng)網(wǎng)絡等方法進行票房預測，證明非線性模型的預測效果更好。如今，大多數(shù)學者在進行票房研究時多以神經(jīng)網(wǎng)絡為主，其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡最為流行：鄭堅[15]等人提出一種基于多層反饋神經(jīng)網(wǎng)絡的票房預測模型，基于該票房預測模型計算票房的波動范圍。LiZhang[16]等人構(gòu)建多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，根據(jù)不同區(qū)間由高到低將電影票房分為六類，并以此對票房進行分類預測，實驗結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測效果要優(yōu)于線性回歸模型。對以上內(nèi)容進行總結(jié)可以得出，電影票房預測模型的研究從最早的多元線性回歸到機器學習方法再到現(xiàn)在的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，預測的效果已經(jīng)不斷提高?，F(xiàn)在多元線性回歸方法主要用于探究新引入的變量與票房之間的關(guān)系，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡由于其具有強大的自學習功能，聯(lián)想存儲能力以及高速尋找優(yōu)化解的能力，在票房預測方面優(yōu)于其他機器學習方法。二、數(shù)字經(jīng)濟時代電影票房影響因素的理論分析（一）消費者的個人特質(zhì)電影作為一種文化產(chǎn)品，消費者在消費時的主要影響因素仍是個人的主觀意愿，往往會因為個人的審美偏好作為主要的選擇依據(jù)，消費者的個人特質(zhì)在消費過程中處于主導位置。數(shù)字化時代的來臨，改變了人們的生活及思維方式，例如拓展了人們的社交圈，改變了人們的圈層定位，同樣對個人的價值觀也造成了一定影響，這就是消費者本身所發(fā)生的變化。在個人特質(zhì)發(fā)生改變后，在消費過程中會受到社群特征的影響，在選擇電影產(chǎn)品舉棋不定時，會出現(xiàn)一定的從眾心理，將電影產(chǎn)品的“品牌”效應納入考慮的范疇。同時，數(shù)字經(jīng)濟時代下社交網(wǎng)絡的影響力逐漸增大，消費者也會受“網(wǎng)紅”等網(wǎng)絡達人的意見影響。所以，在網(wǎng)絡上評分、排名靠前的電影更容易受到消費者的青睞。（二）電影的產(chǎn)品特征電影的產(chǎn)品特征基于電影產(chǎn)品本身出發(fā)，主要可以從以下三個方面進行分析。首先，感知有用性特性。這種產(chǎn)品特征主要是從文化價值的角度出發(fā)分析內(nèi)在的藝術(shù)性、原創(chuàng)等象征意義，其主要是通過電影的制作團隊來體現(xiàn)，例如導演、編劇、演員等，所以團隊的核心能力與感知有用性特征息息相關(guān)，只有主創(chuàng)團隊的核心能力不斷增強，才能創(chuàng)作出口碑更好的電影產(chǎn)品，從而產(chǎn)生更大的產(chǎn)品品牌力量。其次，感知易用性特征。這種產(chǎn)品特征主要是從消費者體驗的角度出發(fā)，綜合了電影產(chǎn)品的審美、娛樂以及體驗性功能，在此產(chǎn)品特征中消費者收獲地是更為直觀的感受。所以，電影的視覺效果、題材等都是影響消費者體驗的重要因素。針對感知易用性特征，電影產(chǎn)品則要充分考慮消費者的個人特質(zhì)，只有這樣才能營造更好的觀影體驗。最后，品牌影響力的相關(guān)因素。電影產(chǎn)品在市場中的品牌影響力，既可以提高電影產(chǎn)品的網(wǎng)絡排名，同時也會影響消費者的接受能力。（三）數(shù)字環(huán)境影響因素在數(shù)字經(jīng)濟時代，電影的營銷方式發(fā)生了變革，為了增強電影產(chǎn)品與觀眾的互動性，營銷團隊往往會選擇借助社會化媒體開展一系列活動，這樣不僅可以縮小與消費者的距離，同時也能達到刺激消費的目的，可謂是一舉兩得。由此可見，社會系統(tǒng)要素對于電影消費的影響更為復雜，在制訂營銷計劃時需要充分考慮社會支持、社會化營銷以及網(wǎng)絡口碑等相關(guān)因素，這樣此能自如的應對電影產(chǎn)品復雜營銷環(huán)境中的潛在風險。當消費者在搜集相關(guān)的產(chǎn)品信息時，其會對電影產(chǎn)品進行功能認知的比較，這既是消費者進行內(nèi)化學習的過程，也能通過風模仿學習機制，從而表現(xiàn)出典型的個體間觀點或行為的趨同的特征。三、研究設計（一）電影票房樣本選擇情況本文選擇2016-2019年國內(nèi)上映的國產(chǎn)影片中票房超過1億元的電影為樣本（不包括動畫片和記錄片），共搜集到160個樣本，數(shù)據(jù)主要來自時光網(wǎng)、藝恩網(wǎng)、豆瓣電影、貓眼電影以及中國電影數(shù)據(jù)網(wǎng)。選擇2016—2019年的影片作為樣本，一方面是因為2007—2015年中國的電影票房增長速度基本上都超過了30%，但到了2016—2019年間，電影票房增速開始回落至20%以下（如圖1所示），并且進入到了相對穩(wěn)定的階段。另一方面，受數(shù)字經(jīng)濟的影響，2016年以來線上購票成為主要的途徑，外部因素的影響力逐漸削弱，這也是電影票房進入穩(wěn)定期重要影響因素。本文選取2016—2019年票房增速穩(wěn)定期進行研究，可以剔除諸如疫情等外部因素的干擾。圖12007-2019年國產(chǎn)票房增長率(年度總票房單位:億元)目前在國內(nèi)上映的電影，票房過億的約為三四十部，以此作為本文研究的樣本，主要是因為公開可查資料較多，獲取數(shù)據(jù)的方式也比較容易。同時，關(guān)注票房較高的電影，綜合的分析電影票房高的主要原因，這對于總結(jié)影響票房的因素有著重要意義，有助于未來打造更多高票房的電影。（二）電影票房影響因素變量假定樣本期間的電影產(chǎn)業(yè)外部環(huán)境穩(wěn)定，結(jié)合以往文獻和中國電影產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，選擇如下變量：（1）電影票房電影具有巨大的經(jīng)濟效益和社會效益，電影票房是衡量電影經(jīng)濟效益最重要的指標。一部電影的收入分為電影綜合收入和票房收入，綜合收入包括票房收入、DVD、租賃、電視版權(quán)等方面的收入總和，而在我國，一部電影的收入很大程度上取決于它的票房收入，因此，本文將電影票房收入作為電影收入的測度指標。（2）口碑電影作為服務和體驗商品，對其質(zhì)量的評價沒有客觀的標準。但電影作為消費品，其服務的對象即觀眾，對電影質(zhì)量有主觀評價——“口碑”。本文用電影網(wǎng)站中關(guān)于電影的評分作為電影口碑的測度標準，為了減少網(wǎng)站評分中的人為操作，保證口碑測度的準確性，本文將Mtime時光網(wǎng)和豆瓣電影網(wǎng)的電影評分的平均值作為電影口碑的測度。（3）關(guān)注度關(guān)注度指觀眾對電影的一種思考、交流的行為方式。關(guān)注度越高，說明電影越具吸引力，潛在的電影消費者和經(jīng)濟效應越大。本文分別用電影的評分人數(shù)和影評數(shù)作為電影關(guān)注度的替代指標。（4）導演影響力、男女主角影響力導演和演員是電影臺前幕后的核心人物，電影票房的成功離不開明星效應。本文分別用導演和男女主角在電影上映前一個月期間內(nèi)，在百度搜索上的信息量做為導演和主角影響力的替代指標。（5）電影檔期從發(fā)行方、院線和電影院的角度來說，檔期是電影的上映日到下檔日的時間間隔。從觀眾的角度講，檔期是電影市場上觀眾有時間看電影的時間段。檔期的分類方法眾多，為避免區(qū)分的困難，本文把電影檔期分為狹義檔期和廣義檔期，狹義檔期只包括春節(jié)假期、清明節(jié)假期、端午節(jié)假期、中秋節(jié)假期、勞動節(jié)假期、國慶節(jié)假期以及元旦假期，廣義檔期包括所有法定節(jié)假日，即在狹義檔期的基礎上加入了周末。狹義檔期和廣義檔期均采用虛擬變量，1表示處于檔期，0表示不處于檔期。（6）宣傳方式電影若要贏得市場，除了要提高影片的藝術(shù)質(zhì)量、觀賞性、娛樂性之外，還要重視宣傳營銷，使廣大觀眾了解影片的內(nèi)容和特色，了解作者的創(chuàng)作意圖和創(chuàng)新之處，激發(fā)觀眾觀影的興趣和欲望。（7）特效技術(shù)特效技術(shù)，也即電影制作數(shù)字化，豐富了電影的創(chuàng)作手法，同時也推動了電影樣式和類型的創(chuàng)新發(fā)展。新的制作技術(shù)對畫面和音效的處理，是對視覺、聽覺的滿足，對票房的增長具有一定的作用。本文用電影3D技術(shù)、IMAX技術(shù)表示電影特效技術(shù)的發(fā)展。對3D技術(shù)、IMAX技術(shù)均采用虛擬變量，1表示采用，0表示不采用。（8）密鑰延期密鑰延期使影片可以晚于同檔期影片下線，上映時間越長，意味著吸金能力越大。密鑰延期采用虛擬變量，1表示采用，0表示不采用。（三）計量模型為了測度各影響因素與電影票房之間的關(guān)系，本文采用經(jīng)典的C-D生產(chǎn)函數(shù)的形式，計量公式為：ln其中，yi為第i部電影的總票房，xi為關(guān)鍵變量，本文的關(guān)鍵變量分別為口碑、關(guān)注度、宣傳方式、導演影響力、男主角影響力、女主角影響力、電影檔期這七個。四、研究結(jié)果（一）口碑與電影票房口碑是觀眾對電影的評分，代表了觀眾對電影的滿意程度。（見表1）。表1口碑與電影票房相關(guān)性變量(1)OLS(2)OLS(3)1%縮尾(4)QR-20(5)QR-40(6)QR-60(7)QR-80口碑5.28***(9.54)3.90***(7.53)3.87***(6.82)4.69***(5.00)4.37***(6.24)4.03***(6.46)3.22***(4.96)常數(shù)-1.60*(-1.72)0.02(0.02)0.20(0.11)-2.86*(-1.82)-0.98(-0.84)0.51(0.5)2.95***(2.63)控制變量無有有有有有有由模型（1）知，在沒有控制變量的情形下，口碑顯著地促進了票房。在增加了控制變量以后，得到模型（2），結(jié)果發(fā)現(xiàn)，口碑對票房促進作用仍然顯著，口碑每增加1%，影片的票房平均增加3.90%，系數(shù)雖有所降低，但更加合理。為了去除異常值對結(jié)果的影響，在模型（3）中采用了1%縮尾的方法，回歸的結(jié)果與模型（2）無異，因此，口碑顯著促進票房的結(jié)論穩(wěn)健?？诒从硰V大消費者對電影質(zhì)量的個人判斷，影響著潛在消費者的觀影決策。在對電影沒有既定認識和特別偏好的情況下，他人對電影的觀感成為觀影者選擇影片的首要因素，高評分就是最好的宣傳，會給電影帶來更多的觀眾，而低評分讓潛在觀眾放棄觀影。以電影行業(yè)為研究對象進行面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)口碑的勸說功能對電影票房具有顯著影響。（二）關(guān)注度與電影票房一般來說，關(guān)注度高的影片，票房往往很高，反過來，票房高的影片，往往引起了更高的關(guān)注，這就是所謂的“自來水效應”（見下頁表2）。表2關(guān)注度與電影票房相關(guān)性變量(8)OLS(9)OLS(10)OLS(11)OLS(12)1%縮尾(13)1%縮尾評分人數(shù)1.04***(31.18)0.97***(25.39)0.98***(24.35)影評數(shù)1.28***(25.74)1.22***(22.75)1.23***(19.93)常數(shù)-1.33***(-4.70)-1.02***(-3.09)-0.90***(-3.01)-0.72***(-2.1)-0.94***(-2.90)-0.74*(-1.91)控制變量無無有有有有由模型（8）和模型（9）可知，在沒有控制變量的情況下，評分人數(shù)和影評數(shù)對票房均產(chǎn)生促進作用，其中，影評數(shù)比評分人數(shù)的促進作用更大。通過模型（10）至模型（13）可知，在增加了控制變量以及進行1%縮尾的情況下，結(jié)論依然穩(wěn)健。通過Logit模型分析也發(fā)現(xiàn)，電影票房與評分人數(shù)和影評數(shù)是正相關(guān)的。電影關(guān)注度的增長，會提高電影的知名度，加強電影的文化傳播影響，繼而吸引更多的消費者去觀影，并將關(guān)注度直接轉(zhuǎn)換成票房收入。（三）宣傳方式與電影票房為了提高票房，發(fā)行方必須對影片進行必要的宣傳，現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，豐富了原有的劇照和海報等傳統(tǒng)宣傳模式，產(chǎn)生預告片、視頻短片等新的現(xiàn)代宣傳手段，本文繼續(xù)對劇照、海報、預告片、視頻短片的影響力進行研究，并比較它們影響力的大?。ㄒ姳?）。表3宣傳方式與電影票房相關(guān)性變量(14)OLS(15)OLS(16)OLS(17)OLS(18)1%縮尾傳統(tǒng)方式0.32***(2.18)0.31***(2.32)現(xiàn)代方式2.00***(13.63)1.70***(11.90)預告片1.02***(6.36)0.71***(4.54)0.70***(4.29)視頻短片0.75***(6.08)0.83***(6.45)0.90***(6.90)劇照0.08(0.69)0.13(1.21)0.05(0.44)海報0.56***(3.54)0.35***(2.35)0.46***(2.89)常數(shù)0.76*(1.76)2.06***(4.32)2.33***(6.09)3.92***(8.11)4.37***(8.40)控制變量無有無有有通過模型（14）可知，在無控制變量的情況下，傳統(tǒng)宣傳方式和現(xiàn)代宣傳方式均顯著促進票房的增長，其中，現(xiàn)代宣傳方式對票房的促進作用比傳統(tǒng)宣傳方式大得多，增加了控制變量后，得到模型（15），也呈現(xiàn)出類似的結(jié)論，說明結(jié)論穩(wěn)健。模型（16）具體的分析不同的宣傳方式對票房的促進作用的大小，其中預告片、視頻短片、海報均顯著地促進票房的增長，劇照對票房的促進作用不顯著。在增加了控制變量以及1%縮尾之后，模型（17）和模型（18）顯示結(jié)論依然穩(wěn)健，由模型（18）可知，視頻短片對票房的提高力度最大，預告片次之。（四）導演、男女主角與電影票房導演和演員具有明星效應，名氣越大，越具有票房影響力。但實際中，很多明星演員和導演參與的電影，票房失敗的也屢見不鮮，明星導演和演員的影響力能否促進票房見表4。表4導演、男女主角與電影票房相關(guān)性變量(19)OLS(20)OLS(21)1%縮尾(22)OLS(23)OLS(24)1%縮尾導演0.60***(6.78)0.45***(5.76)0.43***(5.23)男主角0.46***(4.52)0.42***(5.04)0.41***(4.69)女主角0.30***(3.67)0.29***(4.44)0.28***(4.1)常數(shù)3.13***(5.10)4.62***(7.51)4.78***(7.51)1.43***(2.08)2.65***(4.40)2.63***(4.06)控制變量無有有無有有從模型（19）至模型（24）知，導演、男主角和女主角的影響力顯著地促進票房的增長，并且結(jié)論穩(wěn)健。我國電影產(chǎn)業(yè)受到歐洲“導演中心制”的影響，在一部電影作品的生產(chǎn)過程中，導演擁有絕對的話語權(quán)，是電影生產(chǎn)的組織者和領導者，掌握藝術(shù)創(chuàng)作領導權(quán)和指揮權(quán)，很大程度上，導演的作為決定了影片的創(chuàng)意質(zhì)量和藝術(shù)風格，因此，在中國，導演的影響力比明星演員要大得多。（五）電影檔期與電影票房出于商業(yè)考慮，電影的上映往往會選擇在某個合適的時機進行，于是逐漸形成了熱門檔期，在熱門檔期，電影總票房會上漲，但對單部影片的票房是否具有增長效應見表5。表5導演、男女主角與電影票房相關(guān)性變量(25)OLS(26)OLS(27)1%縮尾(28)OLS(29)OLS(30)1%縮尾狹義檔期1.73***(3.39)1.24***(2.86)1.13***(2.57)廣義檔期1.51***(3.42)0.90***(2.39)0.77***(1.99)常數(shù)6.96***(39.53)7.49***(15.85)7.47***(19.14)6.91***(38.02)7.43***(19.56)7.42***(18.87)控制變量無有有無有有從模型（25）至模型（30）可知，不論是狹義檔期還是廣義檔期均能顯著地促進票房的增長，通過增加控制變量以及1%縮尾處理后發(fā)現(xiàn)，此結(jié)論穩(wěn)健。同時還發(fā)現(xiàn)，狹義檔期比廣義檔期更能促進票房的上漲，這也證實了檔期越熱門，越能促進電影的票房。通過以上分析知，口碑顯著地促進票房的增長，但也發(fā)現(xiàn)隨著票房的不斷增大，口碑對票房的促進效應有所降低；相對于口碑，關(guān)注度對票房的促進作用稍??；宣傳顯著地促進電影票房，其中，現(xiàn)代宣傳方式對電影票房的促進作用高于傳統(tǒng)宣傳方式；明星導演和明星演員顯著提高電影票房，其中，導演對票房的促進作用大于男主角，男主角對票房的促進作用大于女主角；處于檔期的電影票房顯著高于不處于檔期的電影票房，檔期越熱門，對票房的促進作用越大。五、對策建議通過對2016—2019年電影樣本數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合以往相關(guān)的研究結(jié)論，結(jié)合本文的研究結(jié)果提出相關(guān)建議：（1）利用口碑吸引受眾注意力，轉(zhuǎn)化影響力經(jīng)濟，2019年春節(jié)檔影片中，商業(yè)大片比重較大，隨著電影制作技術(shù)、演員表演技能等不斷提升，相比于較早的商業(yè)大片，如今的影片在各方面都得到一定的提升，不僅電影票房可觀，評分也相對較高，并且集合了多種不同的風格類型。這說明，較好的電影質(zhì)量是保障較高票房的關(guān)鍵因素之一，而較好的電影質(zhì)量則是由電影制作公司來完成的，制作公司在吸引受眾注意力后，才有可能將受眾注意力轉(zhuǎn)化為影響力經(jīng)濟，如2019年春節(jié)檔的《飛馳人生》《新喜劇之王》《神探蒲松齡》《廉政風云》都出現(xiàn)“高口碑高票房”的現(xiàn)象。（2）選擇具有高品牌度的主創(chuàng)團隊。正是因為電影的主創(chuàng)對于提高聲譽、保證電影質(zhì)量有著顯著的作用。但在數(shù)字經(jīng)濟時代，文化內(nèi)容的創(chuàng)新力同樣重要，在選擇演員時，切記不能只在乎流量效應，而是要選擇與電影內(nèi)容相匹配的主創(chuàng)。應在保證高品質(zhì)內(nèi)容的基礎上選擇主創(chuàng)團隊，同時給予核心內(nèi)容創(chuàng)作者必要的尊重，提供對電影內(nèi)容創(chuàng)作的支持力度，繼而利用多渠道為加強主創(chuàng)團隊的影響力，這樣既可以將主創(chuàng)團隊的品牌優(yōu)勢發(fā)揮出來，也能保證電影內(nèi)容的質(zhì)量，從而構(gòu)建一個生產(chǎn)者與消費者雙贏的局面。（3）智能化宣發(fā)模式。后疫情時代，線上宣發(fā)市場進一步打開。貓眼在《你好，李煥英》的宣發(fā)上開拓出全新用戶溝通路徑，采取“云路演”模式，通過多樣化活動為影片造勢?；顒悠陂g，直播間累計在線人次近160萬，直接帶動貓眼想看增長12432，同時影片官抖漲粉近10萬。作為一種全新的電影宣發(fā)方式，“云路演”不僅可以將現(xiàn)場體驗與遠程互動結(jié)合起來，還將線上線下兩種場景的優(yōu)勢同時發(fā)揮到極致。貓眼開拓出的宣發(fā)渠道、創(chuàng)新出的全新宣發(fā)形式，立竿見影地吸引了海量關(guān)注，讓行業(yè)看到了電影宣發(fā)更多精細化的可能和想象空間。（4）重視首日票房的影響。首日票房可以很好的反映觀眾對于電影產(chǎn)品的期待值，為了提高首日票房，在電影宣發(fā)時應找準目標受眾，這樣才能在電影上映的首日收獲較高的票房。同時，為了避免同檔期電影的激烈競爭，應根據(jù)電影的競爭情況適當?shù)恼{(diào)整電影檔期，這樣才能保證首日電影票房取得成功。參考文獻：[1]姚武華.中國內(nèi)地市場國產(chǎn)電影票房特征及其影響因素研究——基于PLS模型的實證分析[J].價格理論與實踐,2018(02):83-86.[2]張立,王湘平.基于信息理論的電影消費影響因素研究[J].消費經(jīng)濟,2018,34(01):31-35.[3]GhiassiM,DLio,MoonB.Pre-productionforecastingofmovierevenueswithadynamicartificialneuralnetwork[J].ExpertSystemswithApplications,2015,42(6):3176-3193.[4]盧文景,馮曉.大數(shù)據(jù)時代電影票房影響因素證實分析[J].中國傳媒大學學報(自然科學版),2017,24(01):41-46.[5]聶鴻迪.中國電影票房的影響因素及