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研究生: 鄭沂珊
I-San Cheng
論文名稱: 美國電影闢防影響因素之探討
The Study of Influential Factors of American Movie Box Office -- The Influnce of Academy Awards and Golden Globe Awards
指導教授: 王仕茹
Wang, Shih-Ju
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 大眾傳播研究所
Graduate Institute of Mass Communication
論文出版年: 2002
畢業學年度: 90
語文別: 中文
論文頁數: 126
中文關鍵詞: 電影票房奧斯卡金像獎金球獎
英文關鍵詞: Movie Box Office, Academy Awards, Golden Globe Awards
論文種類: 學術論文
相關次數: 點閱:194下載:46
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  • 美國電影產業在1995年的收益為54億美元,且是最主要的出口國家(Lehmann and Weinberg, 2000)。美國電影協會(Motion Picture Association of America, MPAA)更指出美國境內電影票房在2001年超過84億美元;可見電影產業在美國,甚至在全世界都是一項重要的娛樂活動,甚或是經濟指標,故以美國電影為研究對象足見其重要性。而電影製片的水準逐年增加,使得電影製作之票房回收對電影製作人及製片商而言更形重要,票房遂成為電影行銷的研究重點。
    雖然自八0年代即出現電影票房的相關研究,但研究影響之因素不一,故導致非一致性的研究結果,致引發本研究系統性探討影響美國電影票房因素之動機。本研究之研究目的如下:
    1.將可能影響電影票房的因素歸納為三大類,即電影本身條件的客觀因素、口碑因素及行銷策略,分析比較此三大因素影響電影票房的程度。
    2.了解奧斯卡及金球獎等電影獎項得獎殊榮對電影票房的影響。
    3.探討影響電影票房因素對電影行銷策略的涵意。
    本研究以美國綜藝報週刊(Variety)所公佈美國1997年至2001年之年度票房前一百大的電影為研究對象,總取得497部資料。扣除上映時間橫跨兩個年度的26部影片,實為471部;為取得每部電影的完整資料,扣除在於1997年第一週以前即上映者,以及於2001年最後一週以後仍上映者,共計432部影片;其中30部動畫片不納入本研究範疇;另刪除無法取得影評資料的29部影片,最後的研究樣本為373部影片,票房為百萬美元。而為獲取更細部的資料,亦從同一來源蒐集美國1997年1月至2001年12月共計261週的週票房資料,共計27,781筆。
    經複迴歸分析,研究結果如下:
    1.電影類型方面,黑色喜劇的票房成績較差,浪漫喜劇的成績較佳;一般喜劇、冒險片、科幻片等類型對票房成績沒有顯著影響。
    2.片中若有超強卡司擔綱演出,則票房成績較佳。
    3.電影是否由七大製片廠所發行對票房並無顯著影響。
    4.上映前或上映中的影片以該片獲得「金球獎最佳男女主角獎項」、「奧斯卡最佳影片獎」、「奧斯卡最佳導演獎」,及「金球獎之最佳導演獎」,則傾向有較佳的票房成績。
    5.影評的分數愈高,票房成績愈佳。
    6.首週票房愈高,愈能影響整體票房成績。
    7.上映時間與票房之間沒有絕對的影響關係。
    8.影片上映期間所面臨的同類型影片數目愈多,票房成績反而愈佳。
    整體而言,對總票房成績具影響力的因素依標準化係數由高至低依序為「首週票房」、「獲得奧斯卡最佳影片」、「獲得金球獎最佳導演獎」、「獲得奧斯卡最佳導演獎」、「獲得金球獎最佳男女主角獎項數」,「影評」、「浪漫喜劇」、「上映期間平均每週競爭影片數」、「演員前一年內奧斯卡獲獎人次」、「演員前一年參與票房前十大演出人次」。由此可見奧斯卡與金球獎獲獎紀錄對當期影片之票房成績實具影響力。
    本研究對於行銷策略的涵義在於,製片廠可多選擇以浪漫喜劇為主要類型;製作人在選角時可以演員是否曾於前一年參與票房前十大電影的演出為依據;行銷人員應在影片上映前或上映時積極報名「獲得金球獎最佳男女主角獎項」、「奧斯卡最佳影片獎」、「奧斯卡最佳導演獎」,及「金球獎之最佳導演獎」等四個獎項;選角時的另一個考量即是邀約於前一年曾經獲得奧斯卡獎項的演員;行銷人員應把握首週的宣傳工作,以創造另一波有力的口碑效應;要特別注意暑假期間有無同類型的競爭影片,以隨時調整競爭策略;同期間同類型的競爭片數愈多時,行銷人員應加強宣傳通路與宣傳工具。
    本研究的限制在於無法取得製片成本與宣傳成本,故不得知製片成本或宣傳成本對票房成績的影響,以及未能取得首映資料,而以「首週票房」作為測量。建議未來可研究威尼斯影展、坎城影展及柏林影展等國際知名影展對票房的影響力、電影播映型式的策略、影響動畫片票房的因素、奧斯卡獎與金球獎在觀眾心目中影響程度不一的原因、超強卡司的測量納入其他指標。

    目 錄 第一章 緒論...………….………………………………p. 1 第一節 研究動機………………………………p. 1 第二節 研究目的與研究範圍…………………P. 8 第二章 文獻探討………….………..…………………P.9 第一節 客觀因素…………….………...………p.16 一、 電影類型……………………..…….…….p.16 二、 卡司…………………………..…….…….p.22 三、 製片廠/製片成本...………………….…...p.24 第二節 口碑……….…………….…………..…p.26 一、 電影獎項………………….…………..….p.26 二、 影評………………………….………..….p.27 三、 首週票房……………………….……..….p.33 第三節 行銷策略….…………….………..……p.34 一、 上映螢幕數………………….………..….p.34 二、 上映時間……………………….……..….p.35 三、 競爭因素………………………….…...…p.36 四、 宣傳成本……………………………....…p.38 第三章 研究方法………………………………………P.40 第一節 研究架構……….………………………P.40 第二節 研究假說…………….…………………P.42 第三節 研究變數定義與測量….………………P.47 第四節 研究工具……………….………………P.52 第四章 實證分析………………………………………P.53 第一節 樣本敘述……….…………………….…P.53 第二節 迴歸分析…………….……………….…P.70 第五章 結論與建議……………………………………P.79 第一節 研究發現……….…………………….…P.79 第二節 行銷策略涵義……….……………….…P.84 第三節 研究限制……….…………………….…P.87 第四節 研究建議…………….….………………P.88 附錄……………………………………………………….p.90 參考書目………………………………………….………P.125 圖表目錄 圖2-1 美國電影年度發行片數……………………………..p.10 圖2-2 美國電影年度票房總收入…………………………..p.10 圖2-3 美國電影年度觀影人次……………………………..p.11 圖2-4 美國電影票價………………………………………..p.11 圖2-5 美國電影年度每部平均成本………………………..p.12 圖2-6 美國電影年度平均行銷成本………………………..p.13 圖3-1 本研究架構圖………………………………………..p.41 圖4-1 年度票房電影分布圖…………………………...…...p.54 圖4-2 電影類型發行片數比較圖…………………………..p.58 圖4-3 人次製片廠發行片數比較圖………………………..p.61 圖4-4 年度獲得奧斯卡獎之影片數比較圖……………..…p.63 圖4-5 年度獲得金球獎之影片數比較圖………………..…p.64 圖4-6 奧斯卡獲獎演員之人次比例圖…………………..…p.65 圖4-7 金球獎獲獎演員之人次比例圖……………………..p.66 表1-1 奧斯卡獎與金球獎比較一覽表……………………..p. 4 表1-2 奧斯卡與金球獎比較一覽表………………………..p. 6 表2-1 七大製片廠於各媒體之廣告成本分配……………..p.13 表2-2 美國年度總戲院數…………………………………..p.14 表2-3 美國年度總螢幕數…………………………………..p.14 表2-4 「電影類型」影響票房及觀影行為之研究結果…..p.21 表2-5 「卡司」影響票房及觀影行為之研究結果………..p.23 表2-6 「製片廠/製片成本」影響票房及觀影行為 之研究結果…………………………………………p.25 表2-7 「電影獎項」影響票房及觀影行為 之研究結果整理…………………………………....p.26 表2-8 Faber and O’Guinn (1984)研究結果…….…………..p.28 表2-9 「影評」影響票房及觀影行為之研究結果………..p.32 表2-10 「螢幕數」影響票房及觀影行為之研究結果……p.35 表2-11 「上映時間」影響票房及觀影行為之研究結果…p.36 表4-1 年度票房電影分布情形…………………...………...p.53 表4-2 於上映前或上映中獲獎之名單…………….……….p.54 表4-3 上映週數一覽表………………………………………p.56 表4-4 各部電影國內總票房一覽表…………………………p.56 表4-5 電影類型發行片數一覽表……………………………p.57 表4-6 超強卡司演出人次……………………………………p.59 表4-7 製片廠發行片數一覽表………………………………p.60 表4-8 是否為主要發行商之發行片數一覽表………………p.61 表4-9 奧斯卡年度得獎影片一覽表………………...……….p.62 表4-10 金球獎年度得獎影片一覽表………………………..p.64 表4-11 奧斯卡獲獎演員之人次一覽表……………………p.65 表4-12 金球獎獲獎演員之人次一覽表……………………p.66 表4-13 影評分數描述統計表………………………………..p.67 表4-14 影評分數分布一覽表……………………………..…p.67 表4-15 首週票房一覽表……………………….…………….p.68 表4-16 上映首二週累積螢幕數一覽表…………………..…p.68 表4-17 上映時間一覽表……………………………………..p.69 表4-18 上映期間同類型影片數一覽表……………………..p.69 表4-19 迴歸模式之估計…………………………………..…p.71 表4-20 共線性診斷…………………………………………p.72 表4-21 模式摘要……………………………………………p.73 表4-22 自變項對電影票房影響力程度之排行表…………..p.78 表5-1 假說實證一覽表……………………………………..p.82

    參考書目
    中文部分
    邱啟明,林宜方(民84):《現代用語百科:電影用語》。書泉,台北。
    英文部分
    Austin, Bruce A. (1981). Film Attendance: Why College Students Chose to See Their Most Recent Film. Journal of Popular Film and Television, 9, April, 43-49.
    Cooper-Martin, Elizabeth (1992). Consumers and Movies: Information Source for Experiential Products. Advances in Consumer Research, Vol. 19, John F. Sherry Jr. and Brian Sternthal, eds. Provo, UT: Association for Consumer Research, 756-61.
    Eliashberg, Jehoshua & Sawhney, Mohanbir S. (1994). Modeling Goes to Hollywood: Predicting Individual Differences in Movie Enjoyment. Management Science, 40, September, 51-73.
    Eliashberg, Jehoshua & Shugan, Steven M. (1997). Film Critics: Influencers or Predictors? Journal of Marketing, 61, 68-78.
    Fabeer, Roland J. & O’Guinn, Thomas C. (1984). Effect of Media Advertising and Other Sources on Movie Selection. Journalism Quarterly, 61, Summer, 371-77.
    Hirschman, Elizabeth C. & Andrew, Pieros Jr. (1985). Relationships among Indicators of Success in Broadway Plays and Motion Picture. Journal of Culture Economics, 9, June, 53-63.
    Jowett, Garth & Linton, James M. (1989). Movies as Mass Communication. The Sage CommText Series. Newbury Park, CA: Sage Publications.
    Krider Robert E. & Weinberg, Charles B. (1998). Competitive Dynamics and the Introduction of New Products: The Motion Picture Timing Game. Journal of Marketing Research, 35(1), 1-15.
    Lehmann, Donald R. & Weinberg, Charles B. (2000). Sales Through Sequential Distribution Channels: An Application to Movie and Videos. 64, 18-33.
    Litman, Barry R. & Kohl, Linda S. (1989). Predicting Financial Success of Motion Pictures: The ‘80s Experience. The Journal of Media Economics, 2, Fall, 35-50.
    Magiera, Marcy (1993). In Movies, Warner Hot, Paramount Not. Advertising Age, 29, September, 20.
    Penzer, Erika (1991). How to Guard Against Box-Office Flops. Incentive, 165, 2, 32-36.
    Reddy, Srinivas K., Vanitha, Swaminathan, & Motley, Carol M. (1998). Exploring the Determinants of Broadway Show Success. Journal of Marketing Research, August, 370-883.
    Rosen, Daniel (1993). A Fresh Look At Movie Making. paper presented at the AMA’s Marketing Research Conference, Chicago, October.
    Sochay, Scott (1994). Predicting the Performance of Motion Pictures. Journal of Media Economics, 7(4), 1-20.
    Vogel, Harold L. (1994). Entertainment Industry Economics: A Guide for Financial Analysis. 3d ed. New York: Cambridge University Press.
    Wallace, W. T., Alan Siegerman, & Morris B. Holbrook (1993). The Role of Actors and Actress in the Success of Films: How Much Is A Movie Star Worth?. Journal of Culture Economics, 17, June, 1-27.
    Wyatt, Robert O. & David P. Badger (1990). Effects of Information and Evaluation in Film Criticism. Journalism Quarterly, 67, Summer, 359-368.
    網路文章
    Tom Borys. (1998, October, 22). New ACNielsen EDI Study Reveals Preferences of Movie-Goers. Available: htttp://www.acnielsen.com/news/corp/1998/18891022.htm

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