不好意思，传媒娱乐行业真的没有“口红效应”

幸运的是，通过 BoxOfficeMojo，我们可以获得连续的美国电影行业季度数据。一旦换用季度数据，电影票房收入与 GDP、可支配收入等宏观指标的线性关系就消失了—— R-Square 从 0.95 左右骤降到 0.01 左右，已经丧失了任何说服力；P-Value 大幅上升，统计显著性全部不成立。无论使用当期指标，还是滞后一期或领先一期，结论都是类似的。也就是说，以季度为单位计算，美国电影行业是非周期性的。

然而，我们仍然无法认为 " 口红效应 " 存在：所谓 " 口红效应 "，是指在经济下行阶段，消费者会在电影等娱乐领域投入更多开支，也就是 " 反周期性 "；我们基于季度数据的统计分析，只能导出 " 非周期性 "，而不是 " 反周期性 "。如果投资者只想寻找一个与宏观经济指标 " 不相关 " 或 " 相关性很弱 " 的行业，他们的选择很多，也不必依赖电影行业。

美国游戏行业的季度数据很难寻找，常见第三方数据库的连续性和权威性都不足。因此，我们只能使用四家大型上市游戏公司的季度收入数据：动视暴雪、EA、Take-Two 和 Zynga；其中，动视暴雪和 EA 的收入规模明显较大。必须承认，使用上述四家公司的数据并不严谨，因为它们均有大量收入来自美国之外的地区，还必须考虑会计政策的差异。不过，这已经是我们所能想象的最可靠的季度数据代理变量了。

在使用上述代理变量之后，我们的结论是：以季度为单位计算，美国游戏行业的营业收入与 GDP、可支配收入等宏观经济指标不存在线性关系，统计显著性几乎不存在。这与我们对美国电影行业得出的结论类似，只有一个例外——社会平均小时工资。

我们的统计分析显示：美国游戏行业季度收入与社会平均小时工资存在线性关系，P-Value 仅为 0.02，达到了统计显著水平。不幸的是，R-Square 仅有 0.1 左右，也就是说，游戏行业收入的变化只有 10% 是由平均小时工资的变化决定的。这似乎符合常识：每当平均时薪提高，消费者就有更多的钱买游戏，但是只会把其中一小部分真的拿来买游戏。

透过数据，研究案例：娱乐行业的周期性到底是怎么回事？

从年度数据看，美国电影和游戏行业都是强周期性的；从季度数据看，它们又都是非周期性的。仅此而已吗？我们还能不能看得更深一点？数据分析本身只能涉及事物的外延，不能涉及其内核；它只能告诉我们 " 事物是如何变动的 "，而无法告诉我们 " 事物为什么变动 "。要彻底弄清楚美国娱乐行业的周期性问题，必须进行案例分析。

过去三十年，美国发生过三次经济衰退：1991 年、2002 年、2008-09 年。我们可以看到，在 1991 年的衰退中，电影行业体现了较强的周期性，票房收入与 GDP 基本同向变动；在 2002 年，电影行业体现了反周期性，GDP 最不景气的时候恰好是票房增速较快的时候；在 2009 年，电影票房收入先是逆 GDP 趋势而上升，然后又逆 GDP 趋势而下滑，似乎体现了较强的反周期性。如果只看后两次经济衰退，确实可能得出 " 口红效应 " 存在的结论。为什么三次衰退期的形势会有如此不同？

聪明的读者大概已经猜到了答案：产品周期！2002 年二季度，美国上映了两部超级 IP 大片：《蜘蛛侠》和《星球大战前传 2》，它们促使美国电影票房先于 GDP 出现了复苏。按照常规，这种体量的电影最适合在三季度的暑期档上映；如果这两部电影真的是在暑期上映，我们将会看到美国电影票房收入与 GDP 呈现良好的相关性，两者同时强劲复苏。

2009 年二季度，在《变形金刚 2》《金刚狼》等大片的推动下，美国电影票房维持了同比增长；当年四季度，票房收入再次出现快速增长，这次几乎完全是《阿凡达》的贡献。像《阿凡达》这样在技术上取得巨大突破的作品，无论在哪一年上映，都会彻底改变当年的电影市场。此后的 2010 年恰好是好莱坞大片的低潮期，无怪乎电影票房收入逆 GDP 而下跌。

我们的结论很简单：美国电影行业同时受到经济周期和产品周期的影响。以季度为单位，产品周期处于首要地位，因为任何制作公司和发行公司都不能保证在某个季度出作品，商业大片出现几个月的推迟或提档都很正常。以年度为单位，产品周期在很大程度上被 " 熨平 " 了，经济周期反而处于首要地位，因为它能决定观众的真实需求。所以，美国电影行业在年度上呈现强周期性、在季度上呈现非周期性，是符合逻辑的。

（编辑：淮安站长网）

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