电影票房统计分析

① 实时票房猫眼票房是什么

猫眼票房是由猫眼电影出品的一款统计电影票房的网站。主要为电影行业从业者提供及时、准确、专业的电影票房数据分析。其中的实时票房是在2016年推出的，其功能可以将票房数据更新频率从30分钟提升至秒级更新。

猫眼票房的相关数据统计功能包含了电影营销监控系统、影院顾客画像、秒级实时票房、影院实时票房、排片、上座率以及猫眼指数等多个内容。

② 2019最新电影票房排名如何

截止2019年5月1日，我们来看一下2019年的五月票房排名和四个月的总数排名。

在新的五月，也有不少的好电影要上映了。《大侦探皮卡丘》、《哥斯拉2:怪兽之王》、《阿拉丁》、《罗马》、《企鹅公路》、《海蒂和爷爷》、《过昭关》、《妈阁是座城》、《一个母亲的复仇》等，这些电影都值得期待。

《罗马》这部影片是今年奥斯卡的大热门，和家庭、儿童有关，看起来冷门但是经典；特别是《过昭关》被称为中国版的《菊次郎的夏天》，是一部很真挚的影片；而印度电影《一个母亲的复仇》聚焦强奸事件，正义无法得到伸张，母亲亲自出马去解决案件，这部电影根据真实案件“黑公交事件”改编，值得期待。

以上就是对2019年票房的评价和期许，希望电影行业能够越来越好，有越来越多的奇迹和可能出现。

③ 电影票房的统计分析有哪些

复制的很全 不过已经过时了 就拿那个3天票房说吧 赤壁 3天破亿 变形金刚4天破亿 那他们3天的总票房应该 在前面
几个例子：
十面埋伏 3天的票房可以达到5000多万 然而总票房屈指可算 3天票房多是宣传力度大 而后面票房狂跌是口碑差 影片本身不好看 口口相传。可以看出宣传对票房的影响之大，而口碑对票房的影响同样雷人

泰坦尼克号 是1997年开始逐步上映的 当时的投资是很惊人的 然而上映后票房低的让投资人欲哭无泪，可影片本身拍摄非常完美，催下了无数人的眼泪，口碑非常好 导致票房逆增长，最后创下了票房冠军，上映时间长达8个月，观影之热，直至无法下档，最后的票房在11年后的今天都没有一部影片可以超越，看来口碑的好坏是决定票房的第一因素。

最后再说一部电影 今年贺岁档的 桃花运 票房纠正下 不是3000万 而是4000万 对于这样一部投资的电影，这样的票房是很高的，今年贺岁的喜剧片 爱呼2 女人不坏 非诚勿扰 每一部的质量都在桃花运之上。桃花运 影片本身是非常粗糙的 故事最后草草收尾 可票房怎么会那么高呢？原因很简单，档期选的好，没有一部片子在数周内和其分羹，结果就是大家来到影院就这一部电影 爱看不看，档期的好坏也非常重要

④ 数据挖掘 | 数据理解和预处理

数据挖掘 | 数据理解和预处理
小编遇到过很多人(咳咳，请不要对号入座)，拿到数据后不管三七二十一，先丢到模型中去跑，管它具体什么样呢，反正“大数据”嘛，总能整出点东西来。
但就像上次说过的，“大数据”很有可能带来“大错误”!所以在数据挖掘工作开始前，认真的理解数据、检查数据，对数据进行预处理是至关重要的。
很多人说，数据准备工作真是个“体力活”，耗时耗力不说，还异常的枯燥无味。这点小编承认，建模之前的数据处理确实是平淡的，它往往不需要多高的智商，多牛的编程技巧，多么高大上的统计模型。
但是，它却能时时触发你的兴奋点，因为它需要足够的耐心和细心，稍不留神就前功尽弃。
在这次的内容里，小编首先会从“数据理解”、“变量类型”和“质量检查”三个方面进行阐述，然后会以一个自己做过的实际数据为例进行展示。
一、数据理解
拿到数据后要做的第一步就是理解数据。
什么是理解数据呢?不是简单看下有多少Excel表，有多少行，多少列，而是要结合自己的分析目标，带着具体的业务需求去看。
首先，我们需要明确数据记录的详细程度，比方说某个网站的访问量数据是以每小时为单位还是每天为单位;一份销售数据记录的是每家门店的销售额还是每个地区的总销售额。
其次，我们需要确定研究群体。研究群体的确定一定和业务目标是密切相关的。
比方说，如果我们想研究用户对产品的满意度与哪些因素有关，就应该把购买该产品的所有客户作为研究群体;如果我们想研究用户的购买行为受哪些因素影响，就应该同时考察购买人群和非购买人群，在两类人群的对比中寻找关键因素。
研究群体的确定有时也和数据的详细程度有关。
比如我们想研究“观众影评”对“电影票房”的影响，我们既可以把“每部电影”看成一个个体，研究“影评总数”对“电影总票房”的影响，也可以把“每部电影每天的票房”看成一个个体，研究“每天的影评数”对“每天的电影票房”的影响。
具体选择哪一种取决于我们手上有什么样的数据，如果只有总票房和总影评数的数据，那我们只能选择第一种;如果有更详细的数据，那就可以考虑第二种方案。
需要注意的是，这两种方案还会影响我们对于模型的选择。
例如，如果研究“每天的影评数”对“每天电影票房”的影响，那每部电影又被细分为很多天，同一部电影不同时间的票房会有较高的相似性，这就形成了一种层次结构，可以考虑使用层次模型(hierarchical model)进行分析。
最后，当我们确定了研究目标和研究群体后，我们需要逐一理解每个变量的含义。有些变量和业务目标明显无关，可以直接从研究中剔除。
有些变量虽然有意义，但是在全部样本上取值都一样，这样的变量就是冗余变量，也需要从研究中剔除。
还有一些变量具有重复的含义，如“省份名称”和“省份简称”，这时只需要保留一个就可以了。
二、变量类型
所有变量按其测量尺度可以分成两大类，一类是“分类变量”，一类是“数值变量”。不同类型的变量在处理方法和后期的模型选择上会有显著差别。
【分类变量】
分类变量又称属性变量或离散变量，它的取值往往用有限的几个类别名称就可以表示了，例如“性别”，“教育程度”，“收入水平”，“星期几”等。细分的话，分类变量又可分为两类，一类是“名义变量”，即各个类别间没有顺序和程度的差别，就像“手机系统”中ios和安卓并没有明显的好坏差别，“电影类型”中“动作片”和“科幻片”也都是一样的，说不上哪个更好或更差。
另外一类是定序变量，即不同类别之间存在有意义的排序，如“空气污染程度”可以用“差、良、优”来表示、“教育程度”可以用“小学、初中、高中、大学”来表示。
当研究的因变量是分类变量时，往往对应特定的分析方法，我们在后面的章节会陆续讲到，这里暂且不谈。
当研究中的自变量是分类变量时，也会限制模型选择的范围。有些数据挖掘模型可以直接处理分类自变量，如决策树模型;但很多数据挖掘模型不能直接处理分类自变量，如线性回归、神经网络等，因此需要将分类变量转换成数值变量。
对于定序自变量，最常用的转换方法就是按照类别程度将其直接转换成数值自变量，例如将空气污染程度 “差、良、优”转换为“1,2,3”。
对于名义自变量，最常用的转换方法就是构造0-1型哑变量。例如，对于“性别”，可以定义“1=男，0=女”。
当某个名义变量有K个类别取值时，则需要构造K-1个哑变量。例如教育程度“小学，初中，高中，大学及以上”，可以构造三个哑变量分别为：x1：1=小学，0=其它;x2：1=初中，0=其它;x3：1=高中，0=其它。当x1，x2，x3三个哑变量取值都为0时，则对应着“大学及以上”。
需要注意的是，有时候名义变量的取值太多，会生成太多的哑变量，这很容易造成模型的过度拟合。
这时可以考虑只把观测比较多的几个类别单独拿出来，而把剩下所有的类别都归为“其它”。
例如，中国一共包含56个民族，如果每个民族都生成一个哑变量就会有55个，这时我们可以只考虑设置“是否为汉族”这一个0-1哑变量。
【数值变量】
我们再来看看数值变量。数值变量就是用数值描述，并且可以直接进行代数运算的变量，如“销售收入”、“固定资本”、“评论总数”、“访问量”、“学生成绩”等等都是数值变量。
需要注意的是，用数值表示的变量不一定就是数值型变量，只有在代数运算下有意义的变量才是数值型变量。
例如财务报表的年份，上市时间等，虽然也是用数值表示的，但我们通常不将它们按照数值型变量来处理。
上面我们讲到，分类变量通常要转换成数值型变量，其实有些时候，数值型变量也需要转换成分类变量，这就用到了“数据分箱”的方法。
为什么要进行数据分箱呢?通常有以下几个原因：
1. 数据的测量可能存在一定误差，没有那么准确，因此按照取值范围转换成不同类别是一个有效的平滑方法;
2.有些算法，如决策树模型，虽然可以处理数值型变量，但是当该变量有大量不重复的取值时，使用大于、小于、等于这些运算符时会考虑很多的情况，因此效率会很低，数据分箱的方法能很好的提高算法效率;
3.有些模型算法只能处理分类型自变量(如关联规则)，因此也需要将数值变量进行分箱处理。
数据分箱后，可以使用每个分箱内的均值、中位数、临界值等作为这个类别的代表值，也可以直接将不同取值范围定义成不同的类别，如：将污染程度划分后定义为“低、中、高”等。
那如何进行数据分箱呢?常用的数据分箱的方法有：等宽分箱(将变量的取值范围划分成等宽的几个区间)、等频分箱(按照变量取值的分位数进行划分)、基于k均值聚类的分箱(将所有数据进行k均值聚类，所得的不同类别即为不同的分箱)，还有一些有监督分箱方法，如：使分箱后的结果达到最小熵或最小描述长度等。这里不详细介绍了，有兴趣的童鞋可以自行网络。
三、质量检查
对数据中的各个变量有了初步了解后，我们还需要对数据进行严格的质量检查，如果数据质量不过关，还需要进行数据的清洗或修补工作。
一般来说，质量检查包括检查每个变量的缺失程度以及取值范围的合理性。
【缺失检查】
原始数据中经常会存在各种各样的缺失现象。
有些指标的缺失是合理的，例如顾客只有使用过某个产品才能对这个产品的满意度进行评价，一笔贷款的抵押物中只有存在房地产，才会记录相应的房地产的价值情况等。
像这种允许缺失的变量是最难搞的，因为我们很难判断它的缺失是合理的，还是由于漏报造成的。
但无论哪种情况，如果变量的缺失率过高，都会影响数据的整体质量，因为数据所反映的信息实在太少，很难从中挖掘到有用的东西。
对于不允许缺失的变量来说，如果存在缺失情况，就必须进行相应的处理。如果一个变量的缺失程度非常大，比方说达到了70%，那就考虑直接踢掉吧，估计没救了。
如果缺失比例还可以接受的话，可以尝试用缺失值插补的方法进行补救。
插补的目的是使插补值能最大可能的接近其真实的取值，所以如果可以从其他途径得到变量的真实值，那一定优先选择这种方法。
比如某个公司的财务信息中缺失了“最终控制人类型”和“是否国家控股”这两个取值，这些可以通过网上的公开信息得到真实值;再比如缺失了“净利润率”这个指标的取值，但是却有“净利润”和“总收入”的取值，那就可以通过变量间的关系得到相应的缺失值，即净利润率=净利润/总收入。
当然，更多的时候，我们无法得到缺失值的真实信息，这时就只能借用已有的数据来进行插补了。
对数值变量来说，可以用已观测值的均值、中位数来插补缺失值;对分类型变量来说，可以用已观测数据中出现比例最高的类别取值来进行插补。
这些方法操作起来非常简单，但它们都是对所有缺失值赋予了相同的取值，所以当缺失比例较大时，可能会扭曲被插补变量与其余变量的关系。
更复杂一点的，我们可以选择模型插补方法，即针对被插补变量和其它自变量之间的关系建立统计模型(如回归、决策树等)，将模型预测值作为插补值。
如何处理缺失值是一个很大的研究课题，我们这里只是介绍了最简单可行的方法，有兴趣的读者可以参阅Little和Rubin 2002年的专著“Statistical Analysis with Missing Data”。
【变量取值合理性检查】
除了缺失外，我们还要考察每个变量的取值合理性。每个变量都会有自己的取值范围，比如“用户访问量”、“下载次数”一定是非负的，“投资收益率”一定在0~1之间。通过判断变量的取值是否超出它应有的取值范围，可以简单的对异常值进行甄别。
除了根据变量的取值范围来检查变量质量外，还可以根据变量之间的相互关系进行判断。例如一家公司的“净利润率”不应该大于“总利润率”等。
只有通过了各个方面检测的数据才是一份高质量的数据，才有可能带来有价值的模型结果。
四、实例分析——电影票房分析
最后，我们给出一个实例分析。在这个例子中，我们的目标是研究电影哪些方面的特征对电影票房有影响。
我们有两方面的数据，一是描述电影特征的数据，二是描述电影票房的数据。
由于我们关注的是北美的票房市场，所以描述电影特征的数据可以从IMDB网站得到，它是一个关于演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库，里面可以找到每部上映电影的众多信息;电影每天的票房数据可以从美国权威的票房网站Box Office Mojo得到，上面记录了每部电影上映期间内每天的票房数据。
我们将从IMDB得到的数据放到“movieinfor.csv”文件中，将从Box Office Mojo中得到的数据放到“boxoffice.csv”文件中。
这里，我们以2012年北美票房市场最高的前100部电影为例进行讲解。下表给出了这两个数据集中包含的所有变量以及相应的解释。
在这两个数据中，movieinfor.csv数据的记录是精确到每部电影的，而boxoffice.csv数据精确到了每部电影中每天的票房数据，是精确到天的。上表中给出的变量中，除了电影名称和ID外，“电影类型”“MPAA评级”(美国电影协会对电影的评级)和“星期几”是分类型变量;“放映时长”、“制作预算”、“电影每天的票房”和“每天放映的影院数”是数值型变量。两份数据都不存在缺失值。
我们首先对两个数据集分别进行变量预处理，然后再根据电影ID将两个数据整合到一起。下面给出了每个变量的处理方法：
【电影类型】
电影类型是一个分类变量。在这个变量中我们发现每部电影都不止一个类型，例如“The Dark Knight Rises”这部电影就有“Action”、“Crime”和“Thriller”三个类型，并且它们以“|”为分隔符写在了一起。
同时，不同电影之间可能有相同的类型，也可能有不同的类型，例如票房排名第二的电影“Skyfall”，它的类型是“Action |Adventure |Thriller”。
因此，我们首先需要做的是把每部电影所属的类型逐一取出来，然后将所有出现过的类型分别形成一个0-1哑变量，如果这部电影在某个类型上出现了，则相应变量的取值就是1，否则是0.
通过上面一步，我们知道这个数据集中出现过的所有电影类型一共有11个。
那是不是按照之前所讲的，应该把它转换为10个哑变量呢?这里需要注意的是，所有的电影类型之间并不是互斥的(即有了action，就不能有其他的类型)，所以我们无需因为共线性的原因去掉其中一个。
也就是说，如果把每一个电影类型单独作为一个独立的变量，可以衍生出11个新的0-1变量，这完全没有问题。但11个变量未免有点过多，所以我们根据不同电影类型的频数分布情况，只把出现次数明显较多的类型单独拿出来，最终生成了6个0-1型变量，分别为Adventure，Fantasy，Comedy，Action，Animation，Others。
【MPAA评级】
对于这个分类型变量，我们首先可以看一下数据中它所包含的全部取值，发现一共有“PG”，“PG-13”和“R”三个。
和上面的电影类型(Genre)不同，对于一部电影而言，它只能有一个MPAA取值。因此，在MPAA变量中，我们需要选择一个作为基准，将另外两个构造成哑变量。
例如，我们以“PG”为基准，构造的两个哑变量分别为PG13和R，如果这两个哑变量的取值同时为0，那就相当于电影的MPAA评级是PG。
【放映当天是星期几】
这个变量同MPAA评级一样，每部电影只能有一个取值。
如果它在星期一到星期日上都有取值的话，我们可以衍生出6个0-1型哑变量。
因为这里我们更关注周末和非周末对电影票房的影响，而并不关注具体是哪一天，所以我们将其进一步概括成一个变量，即“是否是周末”。
【放映时长和制作预算】
放映时长和制作预算这两个变量都是取值大于0的数值型变量，我们可以分别检查它们的取值是否在合理的范围内，然后直接保留它们的数值信息。
同时，对“制作预算”而言，假设我们这里关心的不是制作预算的具体数值，而是“小成本电影”和“大成本电影”的票房差异，那我们就可以将这个数值型变量进行分箱处理，转换为一个0-1型的分类变量，即 “是否为小成本电影”。
在决定按照什么标准来划分是否为小成本电影时，我们根据之前文献里的研究结果，将制作预算在100 million以下的电影看成是小成本电影。
上述所有变量的处理过程都可以使用R中最基本的语句(table，rep，which等)完成，由于篇幅限制，小编这里就不列出详细的code了，大家感兴趣的话，可以阅读狗熊会的“R语千寻”系列(戳这里)，相信会在R语言的学习上受到更多启发。
最后，我们将所有新生成的变量按照电影ID整合到一起，就大功告成啦。
五、总结
最后总结一下，小编在这次内容中向大家介绍了拿到数据后的数据理解和预处理工作，内容虽然不难，但同样需要我们认真对待。就好像生活一样，只有踏踏实实走好前面的路，才有可能迎接后面的高潮迭起!

⑤ 春节档总票房已突破了80亿元大关，中国未来的电影市场如何

在春节档的电影上映的时候，有数据表明出在春节档的时候我们国家的电影票房就已经突破了80亿元的大关，而这个对于我们国家的电影行业的发展也同样是非常非常重要的，并且我们也可以去看到大家对于这个电影行业也同样是非常非常期待的，所以我们也可以看到我们国家的电影行业的发展同时也会越来越好的，所以我认为这一点也同样是非常重要的。

因为我们国家的经济发展也在越来越好。

⑥ 电影上映的票房:例如北美的票房是北美地区全部加起来的总票房

北美票房最新消息。北美票房统计网站的数据显示，上映第3个周末，《蜘蛛侠：英雄无归》票房下跌37.7%，从北美4206家影院获得5270万美元，实现北美周末票房三连冠。目前，该片北美总票房接近6.1亿美元，超越迪士尼的《超人总动员 2》。
暂列北美影史第10。同时，《蜘蛛侠：英雄无归》全球总票房接近13.7亿美元。进入全球票房前12名。据《好莱坞报道》的消息，2021年北美年度总票房虽然比2020年高了1倍左右，但仍远低于2019年114亿美元的年度总票房。
北美票房分析
美国康姆斯科分析公司1日提供的数据显示，北美电影票房2021年总收入估计为45亿美元（约合286.9亿元人民币），虽然比2020年高了一倍，但仍然远低于2019年114亿美元年度总收入，也连续第二年低于中国年度票房总收入。

⑦ 2022春节档观影人次下滑

2022春节档观影人次下滑

2022春节档观影人次下滑，数据显示，2022年春节档（1月31日-2月6日）票房已超60.3亿元。整个档期同比减少了4200多万观影人次，2022春节档观影人次下滑。

2022春节档观影人次下滑1

2022年春节档正式收官。据灯塔专业版，截至2月7日0时，2022春节档（1.31-2.6）总票房报收60.25亿元。档期票房前三名影片分别为《长津湖之水门桥》25.27亿元、《这个杀手不太冷静》13.79亿元、《奇迹·笨小孩》6.63亿元。

据灯塔专业版，截至2月7日0时，2022春节档（1.31-2.6）总票房报收60.25亿元

虽然距离去年的78亿的疯狂春节档有大幅差距，但今年春节档票房还是略超疫情前的2019年，位列史上票房第二。

此外，今年春节档的整体质量喜人，从主旋律大片，到现实主义佳作，从喜剧到合家欢动画，今年的影片几乎都收获了相当不错的口碑。

但今年春节档也是暗含隐忧的一年，虽然60亿的票房不低，但相比整体数字几乎相差无几的2019年，票价上涨了18%，观影人次减少了近2000万。作为平均票价首次超过了50元的史上最贵春节档，今年观众对于走进影院的意愿明显下降。

《水门桥》破多项纪录，《狙击手》口碑发力

在《红海行动》之前，谁能想到，战争片还能进春节档。而今年春节档，《长津湖之水门桥》与《狙击手》两部战争片联袂献映。一部是自始至终的大热门，一部成了后起之秀凭借口碑收获越来越多关注的黑马选手。

据分析，两部影片题材和类型近似，但呈现出了不同的特质，也自然分化出了不同的受众群体：《狙击手》的用户构成更偏一线城市用户；而《长津湖之水门桥》由于其体量和前作影响，观影用户更偏向大盘水位，受众广泛。

《长津湖之水门桥》继续延续前作的气势恢宏加感人肺腑，在前作强大扎实的观众基础之上，各方面数据从一开始就毫无悬念一马当先。上映首日，5.14亿的成绩打破了上一部《长津湖》首映日的票房纪录，成为中国影视剧情片单日票房最高的电影，仅用了两天时间，《水门桥》就打破了《红海行动》保持的12.06亿的春节档战争片票房冠军纪录。

左图为去年国庆档上映的《长津湖》上映六日票房海报，右图为今年春节档上映的《长津湖之水门桥》上映六日票房海报

《狙击手》则算是在战争片的门类中找到了另辟蹊径的小切口，以“冷枪冷炮”运动为背景，描绘了志愿军战士运用灵活作战智慧和顽强拼搏精神“以战术胜战力”，与装备强大的敌军展开殊死对决。虽然自上映以来，就在五部剧情片中处于“垫底”位置，但随着后期口碑的逐渐累积走强，以及冬奥会开幕式后观众对导演张艺谋审美的高度认可，《狙击手》的关注度也逐渐得到提升。

春节档的最后一天，《狙击手》票房正式突破2亿，并且连续三天实现票房逆跌，豆瓣评分7.7位列同档期评分第一，猫眼、淘票票开分9.5获观众力挺， “真实而震撼，伟大又悲壮”，“像子弹一样直击人心”，“带好纸巾，值回票价”，“被低估的好电影”等“自来水”发声，为影片的后期发力奠定基础。

不过，逆跌并不等同于逆袭，该片目前的猫眼预测票房为5.3亿。《狙击手》在后期获得的上升空间，大多得益于韩寒的《四海》口碑的败落。

在《长津湖之水门桥》品质和口碑依然保持在水准线稳定发挥的前提之下，上座率和场均人次也稳居春节档影片前列，那么留给同类型另一部战争片的空间自然不会大。

而从票房统计分析的各项数据看，除了同为战争类型的《水门桥》之外，其他影片的上座率和场均人次也都领先于《狙击手》，因此，这部影片要想实现像前些年《流浪地球》《红海行动》这样大幅逆袭反超可能性并不大，需要依靠更长线的放映吸引观众走进影院。

春节档还是需要“对的类型”

今年春节档和往年相比，类型构成还是有显著不同。除了史无前例的迎来两部战争片外，《奇迹·笨小孩》作为一部现实主义题材，在春节档同样是稀缺类型，而《这个杀手不太冷静》成为春节档唯一的一部喜剧片，也是热闹得有点孤独。

《这个杀手不太冷静》改编自日本喜剧大师三谷幸喜的高分代表作《魔幻时刻》，不过这部影片在最初并不被看好。不得不承认，开心麻花近年来的喜剧电影水准并不如早年稳定，而前期更多的宣发也投入在了另一部后来撤档的电影《超能一家人》上。

《这个杀手不太冷静》票房破14亿

灯塔研究院行业分析师张荣棣在谈到今天春节档的表现时表示，今年的喜剧片在数量上较往年变得更少，《这个杀手不太冷静》在映前热度居中位，上映后凭借稳定的口碑，密集的笑点，借喜剧刚需的东风小幅逆跌，由此可以发现，喜剧在春节档这样阖家欢乐的节日里是一种刚需类型。

《奇迹·笨小孩》作为导演文牧野的第二部长片，继续延续了现实主义的风格，并且将现实主义的故事讲述得极为扎实且扎心。影片同样从大年初三实现单日票房逆增长，上座率上涨18.6%，票房占比上涨2.1%，场均人次上升4.3%。主演易烊千玺在这个春节档也凭借《水门桥》和《奇迹·笨小孩》两部影片跻身百亿票房演员行列。

《四海》是今年春节档新片里豆瓣评分最低的一部

而在春节档已经积累了一定观众缘的“韩式喜剧”，今年却意外来了一场大“翻车”。《四海》在预售和年初一都高居亚军位置，但这部电影并没有按照观众期待那样讲述一个少年机车版的“飞驰人生”，导演不断拆解影片中的类型元素，松散的叙事和悲剧的结尾，都严重悖离了观众对影片的观影期待，连沈腾都没法令电影好笑起来。尽管也有不少观众对电影本身表达了支持和喜爱，但放在整个春节档的大环境下，这部电影显然是对大部分观众情绪的一次“触犯”，因此影片在上映第三天开始票房就发生了急转直下的转折。

《熊出没》系列第八次征战春节档，创造了这个IP的史上最好成绩。目前，该系列电影的票房总计已经超过30亿元。

张荣棣分析，今年春节档的动画电影中，《熊出没·重返地球》创下了系列票房春节档增速新高，首次连续三日票房破亿，也刷新了亲子类儿童动画的新高，该IP通过多年的春节档上映，培养了良好的用户习惯，并持续创新。今年的表现也印证了团队多年深耕春节档这方土地的成果。

另一部动画《喜羊羊与灰太狼之筐出未来》则有些可惜。事实上，该片自点映以来口碑良好，但与《狙击手》面临类似的困局，已经有十分强大的同类竞争对手的情况下，留下的突破空间的确十分有限。

此外，另一部票房仅1700万的“炮灰”动画电影《小虎墩大英雄》是来自短视频平台的“网红”，灯塔分析师张荣棣认为，目前儿童接触短视频平台的机会相对较少，主要还是通过电视台和视频平台观看动画，对“小虎墩”还缺乏认知，也使得这个“网红”形象在大银幕上遭遇了水土不服。

史上最贵春节档

今年春节档，虽然影片的整体质量都很高，但诸如《狙击手》和《喜羊羊》这样的影片即便质量过硬也难以获得更大的票房增长空间，与春节档整体的蛋糕难以做大有着直接的关系。

一个值得警惕的数据是，2019年春节档票房59亿，观影人次1.32亿人次，场次292.5万场，平均票价44.7；2021 年春节档票房78亿，观影人次1.6亿，场次287.53万场，平均票价48.9；而2022年的票房60亿，观影人次仅1.14亿，场次314.3万场，均价52.8。更多的场次，更少的观影人数，意味着影院的运营成本更高，而观众进入电影院的意愿已经大幅降低。

在城市分布上，今年的春节档延续了往年的趋势，一线城市票房占比略有下降，三线城市有所增长，但北京和上海仍然是春节档票房的最大票仓。因疫情原因多地影院受到影响，往年的票房重镇深圳、杭州和郑州票房产出受影响较大。

而今年北京初一的平均票价达到了78元，上海也突破了70元大关。对比去年，北京的平均票价是64元，上海的是60元。如果在微博上搜索“春节票价”之类的关键词，则会看到一大片“看不起电影”的声音。

春节看电影往往作为一项家庭娱乐活动，一场电影一家人动辄两三百的花费让看电影在今年多少有点“奢侈品”的意思。前些年9.9、19.9的票补已经不可想象，高昂的票价让许多观众即便听说其他的电影也很好看，也不会像往年一样选择在小长假里反复多次走进电影院。

但反观影院端，疫情以来的“艰难岁月”其实从未过去。绝大多数在苦苦坚持的影院几乎都要依靠春节档这个全年绝无仅有的收获季节去磨平上一年的亏损或积累之后一年的“余粮”，加之疫情影响了全球电影内容生产端的供给，影院在这个档期希望尽量多争取一些营收也着实有不少无奈。但这样的做法，显然将观众和电影院的距离拉得更远，有些得不偿失。

《狙击手》率先下调票价

2月6日，电影《狙击手》宣布自2月7日起下调最低结算价格至A类35元，B类30元(各降5元)。这也是今年春节档8部新片里首部降低限价的影片。

2月7日的预售票房数据显示，假期结束后的电影平均票价已回落至45.6元。

2022春节档观影人次下滑2

数据显示，2022年春节档（1月31日-2月6日）票房已超60.3亿元。相比于2021年春节档的78.4亿元票房，差距是相当明显的。整个档期同比减少了4200多万观影人次，也明显落后于2018年和2019年同期。曾经繁荣的春节档，开始出现了一部分“空洞”。一个声量很大的吐槽是票价太高，其中大年初一平均票价达56.1元，创下了历史高点。

《狙击手》宣布从2月7日起下调结算价格，这是春节档第一部率先对“高票价”作出反应的电影。在2月3日，就有爆料称全国院线群收到建议：迅速调整，科学定价，让更多观众走进影院才能让行业获得最大利益。但事实证明，春节档相关方面，还是将高票价坚持到了最后一刻。《狙击手》的降价也被认为是档期结束后，正常的票价恢复了。

高票价的背后，是十多家上市公司的利益、上百家相关公司以及广大从业者的生存问题。作为受疫情冲击较大的行业之一，电影业在过去两年过得很不容易，电影人的窘困也一度成为社会话题，不少人表示影院正常开门后一定会去买票支持。但矛盾也产生了：观众眼中的高票价，在压力山大的电影行业看来，仍不足以帮助整个产业走出困境；而如果保持较低票价，一些公司的生存很可能雪上加霜。

电影业与观众的较劲，真的是因为票价贵吗？或者说，高票价真的是今年春节档的最大问题吗？也未必。

从2016年开始，春节档票价就一路攀升，以每年5—10元的涨价幅度，考验着观众的钱包。对此，观众虽颇有微词，但观影热情始终未被真正地冲击。去年疫情下的春节档票房爆发，就很能说明问题。

今年观众说“看不起电影”，有两种可能，一种的.确是钱包变瘪，要压缩娱乐开支；另一种是换个说法，不愿为春节档电影埋更大的单。

来自网联清算平台的说法，似乎也在为第二个可能性提供佐证，数据显示，春节假期前五天，网联平台共处理跨机构网络支付交易62.36亿笔，金额4.2万亿元，同比增长5.30%和11.58%。也就是说，大众在今年春节期间，整体消费和涨幅都不低。那为何在电影消费上，偏偏不增反降？

这就不得不回归到核心问题上。今年春节档电影在质量方面“中等偏上”，一位电影从业者这四个字的评价，或是春节档总票房与观影人次双双下滑的真相。

“中等偏上”是褒义的评价，放在其它档期或平常，能得到这个评价的电影，就不难获得较理想的票房。但这四个字放到春节档，就显得有些批评的意思了。春节档的观众貌似宽容，其实是另一种要求严苛，既要电影符合“合家欢”的节日氛围，又要有故事、有内涵，无论在娱乐还是情感层面，都能带来满满的收获感。用这一标准来对标今年春节档的电影，确实会发觉，整体质量差点意思。

电影在营销层面的好，体现在打分平台与社交媒体上的好，以及观众“觉得好”，都只是电影评价体系的组成部分，而不是全部。真正的好，是观众的口口相传，是买票观看，是用脚投票——谁也阻拦不住地走进影院，观赏并享受电影。如果只是为了打发节日时间，或者说为了满足社交需求，那么看电影早已经不是重要选择，更不是唯一选择。

电影业应该意识并重视这一点，不满足于用“中等偏上”的作品来供应春节档，而要在此基础上，用真正的佳作、有潜力成为经典的电影，来充实春节档，让这一档期真正写入观众的娱乐记忆与文化记忆。如此，春节档电影才能保持不竭的活力。

2022春节档观影人次下滑3

“今年春节档整体观影人次下降，总票房也不及预期。”北京一家影城经理向《证券日报》记者总结称。

北京的观众马宣对记者表示，“我的观影体验太差了，电影开场2分钟还没关灯，找工作人员反映时发现，很多工作人员是兼职的，不完全懂流程，整个观影过程乱糟糟的。”

这是今年电影春节档的真实写照。上述影城经理表示，由于电影市场不太景气，2021年大部分影城经历了多轮裁员，有的影城仅留下几个人，热门档期全靠兼职，因而影响了工作效率。

统计数据显示，今年的春节档（1月31日至2月6日）影院仍收获颇丰，总票房收入已达60亿元（含服务费，下同），排名影史第二。但需强调的是，高票房是高票价带来的，今年春节档期间平均票价为52.8元/张，同比上涨8%，与疫情发生前的2019年相比涨幅达18%。

悦东文化CEO师烨东对记者表示，今年春节档影院呈现高票价现象，其背后的根本原因还是缺乏好的电影，如果都是《你好，李焕英》《流浪地球》之类的高品质电影，观众对票价的高低可能就不会那么敏感。另外，前几年春节档电影市场“走红”，一方面是由于票价低，另一方面是由于娱乐方式较少。最近两年，线上短视频兴起，也在一定程度上分食了人们对电影社交娱乐的需求。

票房收入60亿元

观影人次创五年新低

灯塔专业版数据显示，截至2月6日20时，春节档总票房收入已达60亿元，观影总人次为1.13亿人，总场次为314.32万场。

与之对比，2019年、2021年春节档（2020年春节档因疫情取消）的总票房收入分别为59.05亿元、78.43亿元；总观影人次分别为1.32亿人、1.6亿人；总播放场次分别为292.5万场、287.53万场。

由此可以看出，今年春节档虽然影院播放场次更多，但票房收入并没有显著增长，观影人次更是显著下滑。以春节当日为例，今年大年初一有2592万人走进影院，比去年少了854万人，下降约33%；比2019年减少637万人，下降约20%。

国泰君安研报指出，2022年春节档虽场播放场次创近五年新高，但观影人次却创近五年新低。根据猫眼专业版的数据，2022年春节初一至初四的电影播放场次分别为56.4万场、51.8万场、49.8万场、46.5万场，均为近五年新高；但观影人次分别为2592万人、1926万人、1893万人、1658万人，均为近五年最低，由此计算出来的场均观影人次亦为近五年新低。

2022年春节档共有8部电影上映，票房排名前五的电影分别是《长津湖之水门桥》（以下简称《水门桥》）《这个杀手不太冷静》《奇迹·笨小孩》《熊出没·重返地球》《四海》。其中，《水门桥》以票房收入24.48亿元一骑绝尘，占总票房比例超过四成；《这个杀手不太冷静》大年初二开始逆袭，上座率登顶。

灯塔研究院行业分析师张荣棣在接受《证券日报》记者采访时表示，今年春节档电影票房追平疫情前的2019年春节档，排名影史第二。在市场格局上，今年春节档延续去年和2016年的“超级头部”阵型。《这个杀手不太冷静》在映前热度居中位，上映后凭借稳定的口碑、密集的笑点，借喜剧刚需的东风逆袭，目前已攀升至票房第二。由此可见，在阖家欢乐的春节档期间，喜剧仍是一种刚需类型。

“与去年相比，今年的喜剧少了，强喜剧类型只有一部《这个杀手不太冷静》。历史战争题材多了，不但有头部的《水门桥》，还有小众口碑好片《狙击手》，延续了去年主旋律题材影片的优势特点。”张荣棣进一步表示。

“最贵”春节档

电影票均价达52.8元

“春节看电影，一年比一年贵了。”马宣对记者表示，一家五口看电影，如果买点饮料、爆米花，花费需要近千元。

2月1日大年初一，记者在海淀区购票，甚至找不到百元以下的电影票。平时售价50元左右的2D影厅，春节期间售价普遍提升至119元以上，黄金场次更是高达169元。如果想看100元左右的电影，只有早上8点多的场次。

灯塔专业版数据显示，2017年、2018年、2019年、2020年、2021年的全年电影票均价分别为：34.4元/张、35.3元/张、37.1元/张、37元/张、40.3元/张；2017年、2018年、2019年、2021年春节档票均价分别为：37.8元/张、39.7元/张、44.7元/张、48.9元/张。

与之相比，2022年春节档电影票均价为52.8元/张，一线城市平均票价高达66.4元/张，因此被业内称为“最贵春节档”。

“今年票价太高，确实劝退了一部分观众。”上述影城经理表示，从大年初三开始，大部分影城已开始下调票价，但上座率却没有明显改观。“今年发行价定价就比往年高，整个电影行业内卷严重，作为终端的影院压力就太大了。”

该影城经理对记者介绍称，电影发行价决定影院的售价，发行价越高，影院的票价也会越高。“发行价相当于产品进货价，如果票价低于发行价，影院是要自己补贴的。”

记者获悉的春节档几大电影发行方案显示，今年春节档单张电影票的发行价同比高出5元至10元。以韩寒导演的《四海》为例，该片发行团队下发给院线的通知要求，A类城市（北京、上海、广州、深圳）数字2D银幕每人次票价应为40元/张，B类城市（除上述4城之外的其他城市）每人次票价应为35元/张；如果是中国巨幕2D、中国巨幕ATMOS_2D等特殊银幕，A类城市、B类城市的票价均为45元/张。发行方强调，“贵方应按照不低于该影片票房结算标准与我司进行结算，如实际终端电影销售票价高于票房结算标准的，则以实际终端电影销售票价结算为准。”

一位专注于TMT的券商行业分析师对《证券日报》记者表示，春节期间，很多影院电影票价涨幅明显，一方面是因过去一年线下影院承受巨大压力所致，很多小影院春节档收入占全年收入超七成；另一方面，消杀工作增加了影院成本，疫情之下零食销售锐减也导致影院收入减少。

“高票价肯定会伤害观众的观影热情。”该分析师对此也表示了担忧，“电影票价格再涨下去，观众就都跑了。因此，相关利益方不能饮鸩止渴、竭泽而渔，还是要顾及电影行业的长远发展。”

⑧ 电影票房分析及预测

从20世纪初的西洋镜戏法到今天占据全球电影业总产值的三分之一强，资本的加入让好莱坞在过去百年的发展中变得越来越理智--比起商业片流水线缔造者，它更像一个数学家--它精于计算每一项决定对利润的贡献:《蝙蝠侠》续集是否要接受男演员片酬的狮子大开口以获得百分之几的忠实粉丝买票入场;是否要在动作片的第37分钟增加感情戏以争取女性观众;是否要为这部烂透了的原著聘请收费高昂的剧本医生;一个小金人编剧的名头到底值多少钱……这就是在电影开机之前最为重要的环节:票房预测。

华尔街不仅给好莱坞带来了密集的资金支持，也带来了理性的金融工程技术，后者好像一把衡量艺术的尺子。一位浸淫于电影行业的金融人士一语中的:"在这个行业里充斥着暧昧不清、晦暗不明，有真正的艺术家、也有忽悠的吹水者，但到底怎么判断是否能合作，项目是否有投资价值，全凭经验"。

如何预测
早在80年代，美国票房收入预测的先驱BarryLitman对美国80年代近700部电影进行分析推出票房收入预测模型。该系统对之后美国电影投资界产生了颠覆性的影响。电影票房预测系统能分析预测不同种类电影的票房价值，已经成为国际电影产业投融资的重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

预测系统
电影票房量化分析及预测系统(Box Revenue Prediction)是在考察导演、主要演员、制片、发行及市场营销、电影生命周期、电影类型、发行地区等影响电影票房的诸多因素基础上，基于资产定价模型，综合采用金融工程和回归统计分析方法研发出的预测系统。它能分析预测不同种类电影的票房价值，成为电影产业投融资重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

中国第一套BRP系统

2012年1月，中影集团联合艾亿新融资本推出了国内第一套基于电影票房预测的估值与定价分析系统--BRP系统。通过对过去4年中600多部影片的统计分析，该BRP系统发现了6条有趣的现象:

·低成本的影片一般会比大片更卖座

·无名小卒主演的影片要比明星主演的影片利润率更高

·类型的艺术特征跟利润之间不存在直接关联，但评论的多寡(无论好评或者劣评)跟利润之间有密切关系

·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易赚钱

·大片的续集要比普通新片更容易赚钱

·明星在为影片带来更高票房的同时，也往往拉低了利润率，因为大部分收入进了明星的口袋

⑨ 11月电影市场数据分析哪里有

中商情报网讯：10月全国票房最终收官于36.44亿，同比下降29.3%，创下2016年9月之后，整整两年来的单月跌幅之最。在经过7月和8月暑期档单月大盘连续两个月逼近70亿大关后，后期电影票房明显下沉。目前已进入到2018年第四季度，但电影市场还是保持着一贯的冷漠。不过在国庆假期的加持下，10月票房相比9月30.99亿元来说，环比增长17.6%；单月观影人次为10531万人，环比增长19.82%；10月电影上映场次983.15万场，比9月上映场次增加了85.17万场。2018年1-10月全国市场共产出综合票房约525亿元。
2018年1-10月票房收入突破525亿
中国电影产业在国民经济新的发展形势下实现了稳健增长。以电影票房收入衡量，我国电影市场已经成为仅次于美国的全球第二大电影市场。统计数据显示，我国电影票房市场近年来保持高速增长的态势，观影人次从2007年的0.71亿，增长2016年的13.72亿，年均复合增长率达到34.47%。国内电影票房从2012年的170.7亿元增长到2017年559.1亿元，年均复合增长率达到26.78%。2018年1-10月全国电影票房累计达525.3亿元。按照今年电影票房趋势来看，2018年全国电影票房超越2017年的559.1亿元基本是毫无压力。
数据来源：中商产业研究院整理
10月电影市场凄惨收官 同比大降29.3%
根据猫眼专业版数据，2018年10月电影票房共计36.44亿元，较去年同期51.53亿元票房，同比下降29.3%。10月上映影片中，国庆档影片《无双》《影》等影片票房居前。
除4月票房有所下滑外，2018年单月票房都取得较好的成绩，其中2月101亿票房位居榜首，这无疑给2018年电影市场带来了一个良好的开端！2018年上半年电影市场大涨18%，进入到暑期档7月-8月，票房再次实现大涨，其中7月同比增长37.9%至69.5亿元，仅次于春节档2月票房，到8月票房同比略有下滑。9月票房下沉明显，环比大降54.6%。10月在国庆假期加持下票房环比增长17.6%。但却是2016年9月之后，整整两年来的单月同比跌幅之最。
数据来源：猫眼、艺恩、中商产业研究院整理
《无双》单月票房第一《影》排名第二
在2018年10月电影票房排行榜上，榜单前十部影片中有7部电影票房都在1亿元之上，3部影片超3亿大关。其中庄文强执导的犯罪题材港片《无双》以票房11.69亿霸占月度冠军之位。该片9月底上映累计票房顺利破10亿，累计分账票房成功超越《澳门风云3》（11.16亿），打破发哥演员生涯的内地票房纪录。截至11月1日14:30，该片连续24日获得单日票房冠军，累计综合票房达到12.26亿元，分账票房11.3亿元，猫眼评分高达8.9分，口碑与票房双丰收。
影片《影》单月票房第二，10月票房为5.59亿元，猫眼评分8.2分。作为张艺谋申奥影片，《影》自筹拍时期就成为相关媒体的聚焦点。尽管《影》在视觉上追求的以水墨风格形成的形式化美感再次以极致表现给观众留下深刻印象，但这部作品并未给观众带来更多的惊喜和震撼。月度排名第三的是开心麻花团队的喜剧片《李茶的姑妈》，10月累计票房4.95亿元，猫眼评分7.9分。《找到你》票房第四，10月累计票房2.67亿元。《胖子行动队》以2.28亿元票房排名第五，《铁血战士》10月票房拿下1.72亿元，排名第六。
数据来源：猫眼、中商产业研究院整理
前三电影票房占比超六成
10月全国电影票房分布集中在国庆档影片，排名前五部都是国庆档电影。其中《无双》单月占据总票房32.1%，《影》占比15.3%，《李茶的姑妈》占13.6%。排名前三位的电影票房占比合计占当月总票房的61.3%。
数据来源：猫眼、中商产业研究院整理
11月上映电影前瞻
从阵容来看，11月进口片是迪士尼与华纳兄弟在国内电影市场的一次交锋。迪士尼在月初与月末先后上映真人童话电影《胡桃夹子与四个国王》与经典动画续集电影《无敌破坏王2:大闹互联网》。华纳兄弟则发力下半场，在月中与月末先后上映《神奇动物：格林德沃之罪》与亚裔阵容的喜剧爱情电影《摘金奇缘》。另外《毒液》作为“蜘蛛侠宇宙”中的非典型英雄，该片北美市场目前累计票房达到1.87亿美元。值得一提的是，目前《毒液》联合火箭少女101推出的推广歌曲《毒液前来》成功引起公众注意，猫眼想看人数超过30万，11月进口片中人数最高。11月上映影片信息一起来看一下吧！
资料来源：猫眼、中商产业研究院整理
更多资料请参考中商产业研究院发布的《2018-2023年中国电影行业发展前景及投资机会分析报告》。

⑩ 票房是什么意思（电影票房包含哪几部分）

电影人依旧在呐喊。

自从3月27日电影行业复工被紧急叫停以来，无论是下游的放映端，还是中上游的出品、制片、宣发端，各个链条的电影人们，以及行业外的部分媒体大V，都开始在社交媒体上为电影行业的安危发声。不仅仅在微信公众号、微博，甚至在知乎、B站、抖音甚至贴吧、虎扑等平台，也能看到各类“意见领袖”们的摇旗呐喊。

虽然不少网民依旧抱着对电影行业的极大敌意，但是相对比2月末“复工指引”阶段的满屏抗议，目前大多数普通网友也逐渐开始对停滞整整三个月的电影产业抱有同情了。

然而通过阅读各类意见领袖们为电影行业的呼吁，也不难看出仍有不少人对【电影票房】这一电影行业最基本的概念存在错误认知，这其中不仅仅是行业外的媒体大V，甚至包括不少电影行业内的从业人员。并不是所有电影人都对电影票房本身、以及关于服务费、专项资金、营业税有太过深入的了解，因此也在呐喊呼吁的同时，犯了不少错误。

电影票房包含哪几部分？如何分账？电影专资为何不下放？票房怎么分成？本文就从头到尾，深度解构【电影票房】这一概念，相信也能解答不少人心中的疑惑。

第一层：影厅服务费

严格意义上，影厅服务费并不属于票房，2019年全年642亿票房并不包含影厅服务费，但这也确实是观众购票实际消费价格中的一环。不同于大多数人都了解的电商服务费，影厅服务费并不被普通观众所熟知。即使在业内，直到去年上半年《复联4》的天价服务费事件，才让这一费用映入从业者眼中。

什么是影厅服务费呢？简言之，就是高等影厅的额外入场券。在满足电影发行公司所要求的最低发行价后，影院将实际售出的价格拆分为“发行价+影厅服务费”，其中只有发行价部分参与分账。与传统偷票房所常用的双系统、截流软件等不同，影厅服务费是基于通过了国家备案，合法的售票系统的功能，在国家电影专资办系统中皆有完整的数据统计。

影厅服务费的作用，是鼓励影院为观众提供更好的观影条件，鼓励VIP厅、IMAX等特效厅、4D厅等特殊厅的建设，让影院从硬件升级中得到理应属于自己的回报。虽然不是所有影院都会有服务费设置，但是但凡是有一定票房预期的电影，都至少会有3D、IMAX、杜比全景声、杜比视界、中国巨幕等发行版本中的一种。哪怕是被打入冷宫的影片，可能也会在某个时间段在影院的VIP厅播放。因此绝大多数的院线片，可能都会有影厅服务费，但是截至目前，影厅服务费还没有被任何机构公开数目。

今年春节档之前，电影局曾发“微信群消息”规范VIP影厅服务费，这也标志着电影局准备正式开始准备对“影厅服务费”这一项目动刀了。

第二层：电商服务费

抛去影厅服务费之后的票房，才是我们通常所认知的票房，也被叫作【综合票房】，打开灯塔专业版、猫眼专业版或者中国电影票房（专资办）等票房查询类软件，都可以看到这一选项。

事实上，综合票房这一概念仅仅才有三年历史。2017年1月22日，艺恩发表【2016中国电影票房究竟是多少？艺恩给你算清楚】一文。正式建议国家电影专资办相关负责人及主管业务部门：更改票房统计口径，将购票电商服务费增加进票房统计范畴。

文章称：基于中国线上购票市场的成熟及服务的完善，收取服务费被广大消费者普遍接受的大环境下，将服务费作为票价的重要组成部分纳入票房统计条件已经具备。而且该统计方法的升级也有利于规范服务费的核算方法和分成体系，理顺电商平台、售票系统及影院院线的合作关系。

自此，综合票房正式诞生。服务费这一新的票房统计的增加，无疑对于本来缓慢增长的票房大盘，有着完美的促进作用。

从单片服务费占比来看，一般的商业片服务费占比一般都维持在6-8%左右。从档期分布来看，非春节档的国产电影一般网售占比较高，从而拥有较高的服务费占比。随着在线售票的全面普及，我们也能看出从2017年至今，电商服务费/综合票房的占比也在提升。

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而随着2017年，猫眼正式收购娱票儿。目前90%以上的电商服务费，都是由猫眼与淘票票两家平台瓜分的。

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不过综合票房的存在，也混淆了绝大多数路人的视听。目前大多数非专业媒体计算票房分账，仍然是直接用综合票房乘以网上所查到的各种分账百分比，可以说在一开始就犯了错误。

第三层：电影专项资金

综合票房去掉电商服务费，也就成了【分账票房】，可以进行第一轮百分比的分账。

电影专项资金，也就是通常我们说的专资，固定按照分账票房的5%进行上缴，而这一部分费用，也是目前电影行业最亟需到位的一笔“救命款”，在不少媒体呼吁的款项中，落实专资都是重要的一项。

但其实，专资设立的目的，就是“取之于电影，用之于电影”，无论是以前扶持国产影片的制作，还是支持新建电影院等，都发挥了巨大的推动作用。

根据国家电影事业发展专项资金管理委员会办公室发布的《关于奖励放映国产影片成绩突出影院的通知》来看，通知中规定只要满足两个奖励条件，且全年（即1月1日至12月31日）放映国产影片票房收入占票房总收入55%以上，就可以获得奖励。占比在66%以上的影院，获得的奖励等于100%返还上缴的电影专项资金。

可以说在目前国产片票房占比超六成的2019年，80%以上的影院都可以获得专资返还，估测40%以上的影城，能够获得100%的专资返还。

但其实，专资返还并不是那么一帆风顺。据了解，2017年的专项资金，在2018年12月才开始返还。2018年的专项资金，在2019年9月开始返还。因此影院们想要等到2019年的专项资金，可能还要等至少三个月。

另外，没有返还的专资，无论是2018年之前的广电总局，还是现在的国家电影局，都拥有一套“未返还专资用法”，无论是补贴企业拍片，还是扶持贫困地区电影院，都会在网站上进行公示，做到尽量的公开透明。因为，一味的指责专资“薅羊毛”属性其实并不理性。专资是肯定会返还的，不过在目前的特殊时期，我们还是希望专资能够相比以往更快的进行落实。

第四层：税

与专资一起扣的，还有3.3%的营业税。扣除3.3%的营业税也就意味着电影院不必再因为放映收入交税了。

当然这仅仅是影院放映收入的计税。

除了放映收入外，影院影厅服务费收入、拥有自家影城APP购票的电商服务费收入、前台卖品零售收入、抓娃娃机和迷你KTV以及按摩椅等娱乐服务收入等，这些收入一般都按照6%税率进行计算，零售销售税率较高，一般为16%。当然这些不算在票房分账体系中。

第五层：中影分账

扣除专资和税的票房，也就从【分账票房】（2017年之前通常被叫作【总票房】）变成和【可分账票房】也叫【净票房】。

在这个时候，就要给中影数字分走1-3%的发行代理费，由院线支付给中影数字，注意这并不是拷贝费用。那么到底是1%还是3%呢，这个要根据影片的最终票房成绩来看，一般情况下，票房越高收费比例也越高，具体数字由中影数字灵活掌握。

第六层：影院分账

在之后，就要进行影院的分账了。

其中，影院和院线分走净票房的57%，但这一比率也不是固定的，不少片方都会在影片公映的不同阶段，给予放映方不同程度的返点，寻求排片方面的合作。有时候会多返3-5%个点，对于不少想长线放映的影片甚至会把分账比例调整为90:10，爱奇艺影业在去年也官宣，旗下所有影片都要调整院线方分账比例，给予院线更多的返点。

而影院和院线也会对这57%的票房进行二次分账，通常意义上，影院分走50%，院线分走7%，但其实这个比率也不是固定的，影院和院线完全可以不按照这个比例进行分账。据了解，很多院线为了吸引优质单体影院的加盟，都主动下调了院线分账比例，甚至只拿1-2%的份额。

第七层：最终分账

影院和院线分完账，最终就要迎来制片方与发行方的分账了。如果说中影数字1-3%、院线57%的分账比例还属于行业基本准则的话，那么制片方和发行方的分账规则则更加多变。

通常意义上，发行方会分走净票房的5-15%作为发行费用，制片方则分走剩下的，大概28%-38%，但这只是通常意义，实际上这个分账规则在目前变化多端的宣发市场，具体怎么分还是得看出品制片方与发行方的协议。

具体来看，如果制片、发行为一家公司，则不再遵循制片与发行之间的分账规则。如果制片方要求发行方提前垫付发行费用，发行方要求的分账会更高。如果制片方与发行方签订了保底、买断等发行协议，则更是完全没有分账比例这个概念了。

因此，对这一分账进行计算时，我们也要具体项目具体分析，当然到了这一层面，除了上市公司保底之外，大多数影片的分账协议我们普通人是看不到的。

而与发行公司分完账以后，制片、出品方之间则要面临着更复杂的分账，目前头部国产片动辄20家以上的出品方也意味着，从影片公映，到最终一家联合出品方收到钱，一般都要一年以上。

当然，以上所说的，也只是一般国产片的分账规则。进口片的分账规则也会完全不同，例如进口片净票房的1.5%，会先给中影进出口分账，再进行下一轮的分账。对于好莱坞分账大片和买断批片，其背后的分账规则也不尽相同。

现如今，票房到底如何分账，已经不再是行业标准理论，而是业界一线的具体操作实务。虽然并不一定要求每一位电影从业者都熟记在心，但是基本的分账归属还是必须了解。

从分账规则中我们也能看出，去年对外官宣的642亿的票房成绩，但其实影院院线方只能分得300亿出头，制片发行方分到的则更少，这对于一个近百万人从事的行业来说，人均年收入大多数不到10万，电影行业也从来都不是一个薄利的暴利行业。