《International Journal of Financial Studies》：Audience Engagement or Production Scale? Determinants of Film Return on Investment in the Motion Picture Industry
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电影产业提供了文化市场中最资本密集且财务不确定的环境之一。尽管先前研究主要通过票房收入衡量成功，但投资回报率（return on investment, ROI）为在极端分布偏斜和有限可预测性条件下运营的制片人和投资者提供了更有意义的视角。本研究使用来自The
电影产业提供了文化市场中最资本密集且财务不确定的环境之一。尽管先前研究主要通过票房收入衡量成功，但投资回报率（return on investment, ROI）为在极端分布偏斜和有限可预测性条件下运营的制片人和投资者提供了更有意义的视角。本研究使用来自The Movie Database（TMDB，1916–2017）的3153部电影数据集，检验哪些可观察的电影和受众相关特征决定电影产生高于或低于中位数的ROI。利用集成学习方法和基于SHAP的分解来识别变量效应的方向和幅度，研究比较了随机森林（Random Forest）、XGBoost和CatBoost模型，其中随机森林达到最强预测性能。研究发现，以总投票数代理的受众参与量是分类框架中已实现投资效率的最强信号，排名高于制作预算和内容特征；在连续结果稳健性检验中，参与度和预算的顺序反转，两者成为联合领先预测因子，而相对排名取决于设定。由于参与度指标在院线上映后才可观察，该框架本质上是解释性的而非上映前预测性的，主要针对上映后的投资决策。SHAP分析进一步表明非线性阈值效应，显示受众参与和制作预算在不同数值范围内对投资结果的影响不同。在拟合模型中，制作预算的贡献在约2500万美元的对数预算值之后减弱，这一模式表明较高支出与该样本中较低投资效率相关，而非因果确定的转折点。相比之下，类型在考虑受众可见性和财务规模后对投资结果贡献相对较小。这些发现对文化市场经济学具有意义：电影财务表现似乎至少与受众覆盖面和生产规模一样紧密相关，且比内容类型更强，这质疑了行业中普遍存在的以预算为中心的投资启发式。
电影产业是文化市场中最资本密集且财务不确定性最高的领域之一。已有研究证明，票房收入呈现近似帕累托分布，方差近乎无限，少数高票房作品占据大部分收益，这使得“典型”电影在财务上缺乏意义。同时，票房收入未扣除制作成本，高票房电影可能因预算过高而投资回报率（return on investment, ROI）偏低。因此，ROI作为成本归一化的相对绩效指标，对制片人和投资者更具参考价值。然而，现有文献大多以票房收入为因变量，集中于线性关系，对ROI的决定因素、非线性阈值效应以及受众参与和制作规模孰轻孰重尚未形成共识。为此，研究人员基于The Movie Database（TMDB）的3153部电影样本（1916–2017年），采用集成学习与SHAP分解方法，系统考察了可观察的电影与受众特征与高于
