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【6h】

中国电影消费区域差异及影响因素研究

 

目录

声明

第 1 章 绪 论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 文献综述

1.3.1 消费区域差异及 shapley 值分解相关研究

1.3.2 消费空间溢出效应相关研究

1.3.3 文化消费的影响因素研究

1.3.4 消费的影响因素研究

1.3.5 电影票房的影响因素研究

1.3.6 文献评述

1.4 研究内容与研究思路

1.4.1 研究思路

1.4.2 研究内容

1.5 研究方法与创新点

1.5.1 研究方法

1.5.2 本文创新点

1.6 本章小结

第 2 章 相关理论及作用机制分析

2.1 相关理论概述

2.1.1 消费理论

2.1.2 区域差异相关理论

2.1.3 空间溢出效应理论

2.2 电影消费区域差异的成因机制分析

2.2.1 经济发展水平因素

2.2.2 社会文化因素

2.3 相关测度方法

2.3.1 区域差异测度方法

2.3.2 空间溢出效应测算方法

2.4 本章小结

第 3 章 中国电影消费现状及差异分析

3.1 中国电影票房整体概况

3.1.1 中国电影票房整体空间分布

3.1.2 中国城市观影人次空间分布

3.2 多地理尺度下中国电影票房基本情况

3.2.1 四大地带

3.2.2 城市群尺度

3.2.3 城市等级尺度

3.3 中国电影票房区域差异演化分析

3.3.1 多地理尺度电影总票房差异演化

3.3.2 多地理尺度人均电影票房差异演化

3.3.3 各地理尺度人均票房区域差异比较分析

3.4 本章小结

第 4 章 中国城市电影消费空间相关关系研究

4.1 指标与研究方法

4.1.1 指标选取

4.1.2 研究方法

4.2 全局自相关分析

4.3 局部自相关分析

4.4 本章小结

第 5 章 中国城市电影消费区域差异成因分析

5.1 城市电影票房的影响因素选取

5.1.1 收入

5.1.2 价格

5.1.3 银幕数

5.1.4 互联网用户数

5.1.5 大学生数目

5.1.6 城镇化水平

5.1.7 产业结构

5.2 基于空间计量模型的城市电影票房影响因素研究

5.2.1 数据来源与变量选择

5.2.2 研究方法

5.2.3 实证结果与分析

5.3 基于回归方程的电影消费区域差异成因分解

5.3.1 shapley 值分解原理

5.3.2 shapley 值分解的回归方程

5.3.3 shapley 值解释程度

5.3.4各因素的shapley值分解

5.4 本章小结

第 6 章 政策建议

第 7 章 结论与展望

参考文献

致 谢

附 录 A 攻读学位期间所发表的学术论文

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摘要

电影产业在中国经济转型过程中飞速发展,主要表现在电影票房的井喷之势。现阶段,随着人均可支配收入的增加以及人们对精神文化生活追求日趋旺盛,电影作为一种服务型文化产品,面临着巨大的消费需求。我国各区域由于经济发展水平、地理环境特点以及产业结构的不同,电影消费的空间分布必然呈现地域性的显著差异。在此背景下,研究我国电影消费区域差异,并对产生这种区域性差异的影响因素进行剖析,有利于针对性的为各个区域提出较为合理的电影消费建议,有利于优化电影市场布局,挖掘电影市场潜力,对解决电影消费区域差异问题具有一定的指导和借鉴作用。  本文利用2012-2017年的中国电影票房数据,首先从不同地理空间尺度对中国电影票房消费现状及区域差异进行分析,然后探讨了我国城市电影票房的空间相关关系,最后运用空间计量方法对城市电影票房的影响因素进行了实证检验,并利用shapley分解方法对影响中国城市电影票房差异的因素进行分解、排序和分析。研究结果表明:①地带尺度下,东部地区电影票房总量最高,增长趋于饱和,东北地区电影票房总量最低,中部地区平均增长率最高;城市群尺度下,长三角、珠三角、京津冀及成渝城市群等老牌城市群电影票房总量高,而中原城市群、长中游城市群电影票房总量低,整体呈现出“中部塌陷”的地理格局;城市等级尺度下,一到五线城市票房增长率呈现“五四三二一”的排列,表明三四线小城市存在巨大的电影市场潜力。②电影票房时空差异研究表明:不同地理空间尺度下人均电影票房差异整体呈现缩小的趋势,但是尺度间存在不同的演化特征。利用Theil指数比较不同尺度间的差异程度,结果发现空间尺度越小则人均电影票房差异越大。③在中国城市人均电影票房空间相关关系研究基础上,利用空间计量模型分析结果表明,城市人均工资收入、万人大学生数、银幕数、互联网用户数、城镇化率、产业结构对中国城市人均电影票房具有显著正向影响。④Shapley值分解结果表明城镇化水平、万人大学生数、产业结构、银幕数、互联网用户数扩大了城市人均电影票房差异,其中城镇化水平贡献最大,五年稳定在50%左右,然后依次为万人大学生数、银幕数、产业结构,且贡献度都呈现平稳的趋势,而人均工资收入有助于缩小城市人均电影票房差异。

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