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本文作者：夏丹作者單位：中國傳媒大學(xué)

隨著3D技術(shù)的不斷完善，特別是3D電影《阿凡達(dá)》的全球熱映，中國掀起了3D熱潮，數(shù)字銀幕數(shù)從2007年的82塊迅速增加到2010年底的2000塊。但3D電影票房的增長主要是由美國3D電影大規(guī)模的引入而帶來的。

3D電影投資成本高、風(fēng)險(xiǎn)大，并不是每部3D(無論是國內(nèi)還是國外生產(chǎn)的)都能收回成本或者得到觀眾的認(rèn)可。因此，有必要了解3d電影在中國的現(xiàn)狀、觀眾的認(rèn)可程度以及3D電影的票房影響因素。我國學(xué)者也在關(guān)注3D電影的發(fā)展變化。郭燕婷、張輝(2010)通過建立數(shù)學(xué)模型研究了3D電影觀眾選擇的影響因素。金悅(2011)探討了3D電影的技術(shù)類型和發(fā)展現(xiàn)狀。田長樂、廖祥忠(2011)通過對(duì)3D電影的發(fā)展歷史與3D電影技術(shù)更新進(jìn)程的研究，對(duì)其未來的發(fā)展模式與發(fā)展趨勢做出了展望。陳凡、陳栩祥(2012)則討論了如何獲得高質(zhì)量3D影像和立體效果的問題以及如何更好地欣賞3D影片。3D電影出現(xiàn)較晚，國內(nèi)學(xué)者對(duì)其研究還比較少，本文在各位學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，利用多元統(tǒng)計(jì)方法研究3D電影票房的影響因素和觀眾的觀影態(tài)度。

一、中國3D電影現(xiàn)狀分析

2002年至2008年我國電影票房穩(wěn)步上升，平均每年增長率為32.86%。2010年首次突破了百億大關(guān)，增幅達(dá)到63.9%。2008年我國內(nèi)地引入兩部3D電影，取得1.08億元人民幣的票房收入，占當(dāng)年電影總票房收入的1/40。2009年之后，3D電影票房快速增長，特別是2011年，中國內(nèi)地一共上映13部3D電影，取得40.054億元人民幣的票房收入，占據(jù)了當(dāng)年票房總收入的近1/3。從國家廣電總局網(wǎng)站的資料獲知，美國制作的3D電影占據(jù)了2008－2011年中國市場的92%。

二、3D電影票房影響因素分析

3D電影的票房成功取決于多方因素。例如，投資預(yù)算、劇本、導(dǎo)演、演員、3D后期制作、制片方以及出品方、媒體宣傳、電影口碑的好壞等。那么這些因素是以怎樣一種數(shù)量關(guān)系影響3D電影票房呢?本文選取2008年至2011年上映的31部3D電影的相關(guān)數(shù)據(jù)建立多元線性回歸模型進(jìn)行定量分析，來研究這些因素對(duì)我國3D電影票房的影響程度。

1.數(shù)據(jù)來源

這31部3D電影的相關(guān)數(shù)據(jù)，主要包括:在中國內(nèi)地的票房成績、制作成本(投資)、評(píng)分等級(jí)、電影類型、電影時(shí)長、制片國家與地區(qū)、電影是否續(xù)集等。其中，電影票房、投資、時(shí)長、評(píng)分為定量數(shù)據(jù)，而電影類型、制作國家與地區(qū)以及是否續(xù)集的數(shù)據(jù)為定性數(shù)據(jù)分類變量。

2.模型建立

引入的作為解釋變量的影響因素既有定量變量，又有定性變量。為了能夠在同一模型中反映這些因素的影響，提高模型的精度，需要將這些定性變量進(jìn)行量化，本文是通過“虛擬變量”來完成的。在虛擬變量的設(shè)置中，基礎(chǔ)類型和肯定類型取值為1;比較類型和否定類型取值為0。

在本文中，引入的虛擬變量為電影類型、電影制作國家以及電影是否續(xù)集。其中，電影類型分為三類:真人3D劇情、動(dòng)畫3D劇情以及紀(jì)錄片，故引入兩個(gè)虛擬變量;發(fā)行國家分為美國以及美國以外的國家，故引入一個(gè)變量;是否續(xù)集引入一個(gè)虛擬變量。

建立多元線性回歸模型，Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X73.模型分析在建立的多元線性回歸模型中，Y，X1，X2，X3為定量變量;X4，X5，X6，X7為定性變量。

利用EVIEWS軟件，對(duì)模型(1)進(jìn)行最小二乘法估計(jì)。結(jié)果如下(見表1)。

由表1可以看出，方程通過了顯著性檢驗(yàn)，擬合優(yōu)度接近70%表示擬合良好。但是方程中X1，X4，X5，X6，X7均沒有通過T檢驗(yàn)，并且，根據(jù)對(duì)電影行業(yè)的了解，這幾個(gè)變量都是對(duì)因變量Y有相當(dāng)大影響的因素。因此模型存在問題，需要改進(jìn)。

在反復(fù)調(diào)試之后，剔除了電影類型以及是否為美國制作這兩個(gè)因素。引入變量票房(萬元)、投資(萬元)、電影時(shí)長(分鐘)、評(píng)價(jià)等級(jí)(分)、是否為續(xù)集這五個(gè)變量進(jìn)行回歸模型的模擬，采用加權(quán)最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如下(見表2)。

從表2可知，回歸方程以及所有的變量均已通過假設(shè)檢驗(yàn)，并且模型擬合優(yōu)度較好。因此我們可以得到影響票房因素的回歸方程，如下:Y=－215138．3－0．101X1+1187．666X2+16032．50X3－3965．337X7由上述結(jié)果，在顯著性0.05水平下，電影投資的估計(jì)參數(shù)系數(shù)通過假設(shè)檢驗(yàn)，P值為0.0000小于0.05。這說明，電影投資額對(duì)于3D票房的影響是顯著的，其系數(shù)絕對(duì)值為0.101小于1，可以得知，一味地增加電影的制作成本并不能達(dá)到與投資相匹配的票房回報(bào)，即投資并非越大越好，需要考慮的因素仍有很多。

影片時(shí)長X2的估計(jì)參數(shù)對(duì)應(yīng)的P值為0.0000小于0.05，估計(jì)參數(shù)系數(shù)為1187.666大于0。這說明，電影時(shí)長越長，對(duì)于電影票房是越有利的。

第三個(gè)因素X3是電影口碑，其估計(jì)參數(shù)對(duì)應(yīng)的P值為0.0000小于0.05，估計(jì)參數(shù)系數(shù)為16032.50大于0。這說明，觀眾對(duì)于電影的評(píng)價(jià)越高，越會(huì)吸引更多的觀眾觀看。

最后的變量X7是虛擬變量，它描述了電影是否為續(xù)集，在模型中此變量也通過了檢驗(yàn)。這說明，此變量對(duì)3D電影票房起到了較為重要的影響作用。其實(shí)，我們知道系列電影能取得成功的原因在于，它已經(jīng)建立了一個(gè)品牌，在觀眾心中也留下了深刻的印象。如果即將上映的一部電影是曾經(jīng)獲得成功的電影的續(xù)集，可以說已經(jīng)贏在了起跑線上。因此，我們?cè)诜磸?fù)調(diào)試變量的過程中發(fā)現(xiàn)是否續(xù)集對(duì)于票房有著相當(dāng)顯著的影響，因此，作為解釋變量引入了模型。

在表2中，去掉了X4，X5，X6這三個(gè)解釋變量，但是這三個(gè)變量在表1的結(jié)果可以看出，它們對(duì)3D電影票房具有一定的影響作用。X4代表真人3D，X5代表動(dòng)畫3D，可以看出，真人3D電影比動(dòng)畫3D電影更加受歡迎，因?yàn)槿ル娪霸河^看3D電影的大多是中青年觀眾，他們更加追求視覺的刺激，而真人版的3D電影更能夠使觀眾享受這樣的感受。變量X6代表是否美國制作，我們無法從數(shù)據(jù)上得到美國制作對(duì)電影票房是否有影響，但直觀上看，美產(chǎn)電影對(duì)票房應(yīng)是有積極作用的。

三、結(jié)論

1.3D電影對(duì)于中國電影票房的貢獻(xiàn)很大，也令投資者得到了巨大的利潤，但是我國國產(chǎn)3D電影發(fā)展緩慢。

2.3D電影主要受電影投資額、電影時(shí)長、評(píng)分等級(jí)以及是否續(xù)集等因素影響。票房成績的增長速度并沒有成本的增長速度快。在正常范圍內(nèi)，3D電影時(shí)長越長，對(duì)票房越是有利。3D電影如果是續(xù)集，對(duì)票房的影響也是顯著的。