中國電影票房景氣度的地域差異與影響因素研究——基于207個(gè)城市的實(shí)證分析?
發(fā)布時(shí)間:2021-06-27 12:45
本文以中國207個(gè)地級(jí)市為考察對(duì)象,通過GIS、空間自相關(guān)分析、城市等級(jí)分析研究了2019年中國院線電影票房的空間分布格局和地域差異特征及其影響因素。研究發(fā)現(xiàn):1.電影票房景氣度較高的地域主要分布在北京-天津、長三角、珠三角及中西部五大國家中心城市,并呈現(xiàn)出較為明顯的空間相關(guān)性,即票房景氣度高的城市相鄰。2.電影票房景氣度還表現(xiàn)為明顯的城市等級(jí)分化,四個(gè)一線城市具備絕對(duì)優(yōu)勢(shì),33個(gè)新一線、二線城市占據(jù)了半壁江山。3.電影票房景氣度地域差異由影院銀幕數(shù)、上座率、城市經(jīng)濟(jì)水平、消費(fèi)市場(chǎng)規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)購票觀影普及程度共同作用決定,呈顯著正相關(guān),而城市收入水平對(duì)票房的影響并不顯著。
【文章來源】:當(dāng)代電影. 2020,(12)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
19年中國院線電影票房景氣度的地域差異格局分布圖
FILMINDUSTRY電影產(chǎn)業(yè)047高和經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍的區(qū)域。中西部地區(qū)盡管沒有連片熱點(diǎn)區(qū),但存在部分點(diǎn)狀熱點(diǎn)區(qū),分別是鄭州、西安、成都、重慶。這四個(gè)城市全部是國家中心城市,在中西部地區(qū)占據(jù)最重要的地位。另外,東北地區(qū)的沈陽也是點(diǎn)狀熱點(diǎn)區(qū)。由此可見,我國院線電影票房景氣度的熱點(diǎn)區(qū)與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的熱點(diǎn)區(qū)在空間上高度匹配。圖2.2019年中國院線電影票房景氣度的熱點(diǎn)區(qū)識(shí)別圖(3)全國院線電影票房景氣度的等級(jí)性差異中國城市的等級(jí)劃分沒有明確標(biāo)準(zhǔn),如果按三分法劃分,一般來說,北京、上海、廣州、深圳為一線城市;省會(huì)和副省級(jí)城市為二線城市;其余為三線城市;诖藙澐址椒ǎ謩e計(jì)算一、二、三線城市票房數(shù)值,直觀反映全國院線電影票房的等級(jí)性差異。一、二、三線城市的院線電影票房景氣度的統(tǒng)計(jì)結(jié)果(見表1)表明,一線城市的平均票房(244417.5萬元)是二線城市的5.58倍,是三線城市50.93倍。從票房總量看,僅四個(gè)一線城市的票房就達(dá)到977670萬元,占全國比重的31.71%;29個(gè)二線城市的票房總額比重占全國的41.20%。上述33個(gè)一、二線城市的票房總額占全國比重就達(dá)到了72.91%,比其余174個(gè)三線城市的總額還要高。這表明,我國院線電影市場(chǎng)的重中之重依然是在一二線城市。不同等級(jí)城市之間的院線電影市場(chǎng)景氣度的分化非常明顯。表1.全國院線電影票房景氣度分城市等級(jí)的統(tǒng)計(jì)(二)我國院線電影票房景氣度地域差異的影響因素1.理論基礎(chǔ)與假設(shè)城市院線電影票房景氣度的影響因素可從影院基礎(chǔ)設(shè)施、影院經(jīng)營特征、城市基本面、互聯(lián)網(wǎng)購票觀影普及程度四個(gè)視角來解釋。從影院基礎(chǔ)設(shè)施視角看,影院銀幕數(shù)可代表電影放映的基礎(chǔ)設(shè)施水平,城市的銀幕數(shù)越多,電影放映的場(chǎng)次可能越多,票房越高;在影院經(jīng)營視角?
合叩纈捌狽烤?氣度的地域差異格局分布圖(見圖1)。圖中表明,中國院線電影票房景氣度存在著明顯的地域差異。電影票房景氣度較高的城市分布在東部沿海地區(qū)和長江流域。西部地區(qū)電影票房景氣度普遍較低,東北地區(qū)除了一些核心城市外,票房景氣度也較低。從地域分布格局看,全國電影票房景氣度呈現(xiàn)出較為明顯的空間相關(guān)性,即高電影票房景氣度的城市相鄰,低票房景氣度的城市也存在該特征,并且都集聚在特定的城市。因此,可能存在明顯的臨近性空間相互作用(空間相關(guān)性),需要進(jìn)一步采用空間自相關(guān)方法進(jìn)行判斷。圖1.2019年中國院線電影票房景氣度的地域差異格局分布圖(2)全國院線電影票房景氣度的空間相互作用分析及其熱點(diǎn)區(qū)識(shí)別采用Moran’sI進(jìn)行全局空間自相關(guān)的分析,結(jié)果表明,全局Moran’sI指數(shù)值為0.1729,Z得分為5.8544,P值為0.0000,表明全國院線電影票房景氣度存在著非常顯著的空間自相關(guān)。即,某一城市的票房情況除了受當(dāng)?shù)氐淖陨硪蛩赜绊懲猓受到臨近城市的影響。在此基礎(chǔ)上,采用局部空間自相關(guān)分析方法探索全國院線電影票房景氣度的連片熱點(diǎn)區(qū)(高-高集聚區(qū))和點(diǎn)狀熱點(diǎn)區(qū)(高-低聚焦區(qū))。圖2表明,全國院線電影票房景氣度的連片熱點(diǎn)區(qū)集中在京津冀地區(qū)(北京、天津、廊坊)、長三角地區(qū)(包括上海、南京、杭州、蘇州、無錫、常州、南通、寧波、嘉興、紹興、湖州)和珠三角地區(qū)(包括廣州、深圳、東莞、佛山、珠海、惠州),這三個(gè)區(qū)域恰恰是我國綜合發(fā)展水平最
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]中國電影票房影響因素分析[J]. 劉志新. 合作經(jīng)濟(jì)與科技. 2019(17)
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的電影票房分析[J]. 席稼瑋. 通訊世界. 2019(03)
[3]一種基于深度學(xué)習(xí)的電影票房預(yù)測(cè)模型[J]. 茹玉年,李波,柴劍平,劉劍波. 中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(01)
[4]中國電影票房與銀幕增長關(guān)系的實(shí)證研究——基于2009—2017年省域面板數(shù)據(jù)[J]. 張旭,侯光明. 當(dāng)代電影. 2019(02)
[5]基于線性回歸算法的電影票房預(yù)測(cè)研究[J]. 羅干,蔣煜楷,陳文婷,吳鎮(zhèn)州,施運(yùn)梅,宋瑩. 電腦知識(shí)與技術(shù). 2019(01)
[6]電影票房表現(xiàn)的延續(xù)性研究[J]. 戴建華,鄭意凡. 現(xiàn)代傳播(中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)). 2018(08)
[7]口碑傳播的動(dòng)態(tài)特征及對(duì)電影票房的影響效應(yīng)[J]. 彭嵐,施莉. 西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社科版). 2018(08)
[8]中國電影票房的影響因素研究——基于2014-2016年間上映的340部電影的調(diào)查分析[J]. 鄒霞,謝金文. 中國電影市場(chǎng). 2018(06)
[9]銀幕數(shù)激增背景下中國電影產(chǎn)業(yè)關(guān)系的再平衡[J]. 曹怡平. 電影藝術(shù). 2018(01)
[10]明星效應(yīng)與中國電影票房的實(shí)證研究[J]. 郭新茹,黃舒沁. 現(xiàn)代傳播(中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)). 2017(12)
本文編號(hào):3252875
【文章來源】:當(dāng)代電影. 2020,(12)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
19年中國院線電影票房景氣度的地域差異格局分布圖
FILMINDUSTRY電影產(chǎn)業(yè)047高和經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍的區(qū)域。中西部地區(qū)盡管沒有連片熱點(diǎn)區(qū),但存在部分點(diǎn)狀熱點(diǎn)區(qū),分別是鄭州、西安、成都、重慶。這四個(gè)城市全部是國家中心城市,在中西部地區(qū)占據(jù)最重要的地位。另外,東北地區(qū)的沈陽也是點(diǎn)狀熱點(diǎn)區(qū)。由此可見,我國院線電影票房景氣度的熱點(diǎn)區(qū)與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的熱點(diǎn)區(qū)在空間上高度匹配。圖2.2019年中國院線電影票房景氣度的熱點(diǎn)區(qū)識(shí)別圖(3)全國院線電影票房景氣度的等級(jí)性差異中國城市的等級(jí)劃分沒有明確標(biāo)準(zhǔn),如果按三分法劃分,一般來說,北京、上海、廣州、深圳為一線城市;省會(huì)和副省級(jí)城市為二線城市;其余為三線城市;诖藙澐址椒ǎ謩e計(jì)算一、二、三線城市票房數(shù)值,直觀反映全國院線電影票房的等級(jí)性差異。一、二、三線城市的院線電影票房景氣度的統(tǒng)計(jì)結(jié)果(見表1)表明,一線城市的平均票房(244417.5萬元)是二線城市的5.58倍,是三線城市50.93倍。從票房總量看,僅四個(gè)一線城市的票房就達(dá)到977670萬元,占全國比重的31.71%;29個(gè)二線城市的票房總額比重占全國的41.20%。上述33個(gè)一、二線城市的票房總額占全國比重就達(dá)到了72.91%,比其余174個(gè)三線城市的總額還要高。這表明,我國院線電影市場(chǎng)的重中之重依然是在一二線城市。不同等級(jí)城市之間的院線電影市場(chǎng)景氣度的分化非常明顯。表1.全國院線電影票房景氣度分城市等級(jí)的統(tǒng)計(jì)(二)我國院線電影票房景氣度地域差異的影響因素1.理論基礎(chǔ)與假設(shè)城市院線電影票房景氣度的影響因素可從影院基礎(chǔ)設(shè)施、影院經(jīng)營特征、城市基本面、互聯(lián)網(wǎng)購票觀影普及程度四個(gè)視角來解釋。從影院基礎(chǔ)設(shè)施視角看,影院銀幕數(shù)可代表電影放映的基礎(chǔ)設(shè)施水平,城市的銀幕數(shù)越多,電影放映的場(chǎng)次可能越多,票房越高;在影院經(jīng)營視角?
合叩纈捌狽烤?氣度的地域差異格局分布圖(見圖1)。圖中表明,中國院線電影票房景氣度存在著明顯的地域差異。電影票房景氣度較高的城市分布在東部沿海地區(qū)和長江流域。西部地區(qū)電影票房景氣度普遍較低,東北地區(qū)除了一些核心城市外,票房景氣度也較低。從地域分布格局看,全國電影票房景氣度呈現(xiàn)出較為明顯的空間相關(guān)性,即高電影票房景氣度的城市相鄰,低票房景氣度的城市也存在該特征,并且都集聚在特定的城市。因此,可能存在明顯的臨近性空間相互作用(空間相關(guān)性),需要進(jìn)一步采用空間自相關(guān)方法進(jìn)行判斷。圖1.2019年中國院線電影票房景氣度的地域差異格局分布圖(2)全國院線電影票房景氣度的空間相互作用分析及其熱點(diǎn)區(qū)識(shí)別采用Moran’sI進(jìn)行全局空間自相關(guān)的分析,結(jié)果表明,全局Moran’sI指數(shù)值為0.1729,Z得分為5.8544,P值為0.0000,表明全國院線電影票房景氣度存在著非常顯著的空間自相關(guān)。即,某一城市的票房情況除了受當(dāng)?shù)氐淖陨硪蛩赜绊懲猓受到臨近城市的影響。在此基礎(chǔ)上,采用局部空間自相關(guān)分析方法探索全國院線電影票房景氣度的連片熱點(diǎn)區(qū)(高-高集聚區(qū))和點(diǎn)狀熱點(diǎn)區(qū)(高-低聚焦區(qū))。圖2表明,全國院線電影票房景氣度的連片熱點(diǎn)區(qū)集中在京津冀地區(qū)(北京、天津、廊坊)、長三角地區(qū)(包括上海、南京、杭州、蘇州、無錫、常州、南通、寧波、嘉興、紹興、湖州)和珠三角地區(qū)(包括廣州、深圳、東莞、佛山、珠海、惠州),這三個(gè)區(qū)域恰恰是我國綜合發(fā)展水平最
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]中國電影票房影響因素分析[J]. 劉志新. 合作經(jīng)濟(jì)與科技. 2019(17)
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的電影票房分析[J]. 席稼瑋. 通訊世界. 2019(03)
[3]一種基于深度學(xué)習(xí)的電影票房預(yù)測(cè)模型[J]. 茹玉年,李波,柴劍平,劉劍波. 中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(01)
[4]中國電影票房與銀幕增長關(guān)系的實(shí)證研究——基于2009—2017年省域面板數(shù)據(jù)[J]. 張旭,侯光明. 當(dāng)代電影. 2019(02)
[5]基于線性回歸算法的電影票房預(yù)測(cè)研究[J]. 羅干,蔣煜楷,陳文婷,吳鎮(zhèn)州,施運(yùn)梅,宋瑩. 電腦知識(shí)與技術(shù). 2019(01)
[6]電影票房表現(xiàn)的延續(xù)性研究[J]. 戴建華,鄭意凡. 現(xiàn)代傳播(中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)). 2018(08)
[7]口碑傳播的動(dòng)態(tài)特征及對(duì)電影票房的影響效應(yīng)[J]. 彭嵐,施莉. 西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社科版). 2018(08)
[8]中國電影票房的影響因素研究——基于2014-2016年間上映的340部電影的調(diào)查分析[J]. 鄒霞,謝金文. 中國電影市場(chǎng). 2018(06)
[9]銀幕數(shù)激增背景下中國電影產(chǎn)業(yè)關(guān)系的再平衡[J]. 曹怡平. 電影藝術(shù). 2018(01)
[10]明星效應(yīng)與中國電影票房的實(shí)證研究[J]. 郭新茹,黃舒沁. 現(xiàn)代傳播(中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)). 2017(12)
本文編號(hào):3252875
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