文摘

1 長姿勢：影院的發生性費用

放一場電影，要賣出多少張票才能不賠？

分賬部分：

2009年國家廣電總局電影局曾下發《關于調整國產影片分賬比例的指導性意見》，其中就明確規定：“制片方原則上不低于43%，影院一般不超過50%。”記者了解到，目前業內實際實行的票房分賬為：扣除5%的電影發展專項基金和3.3%的營業稅金及附加后，剩余影片票房由制片方（含發行方）與影院（含院線）按照43∶57的比例分成，即二者凈分賬收入分別占總票房的39.4%和52.2%。

影院成本舉例概述：

7廳影院參照1300個座位，水電費按4萬/月計算（考慮北方地區中央空調有春秋季節不開。部分城市夏季晚上10：30后單獨支付物業額外電費）。

水電費1300元/天，每個座位耗1元/天，每個座位0.17元/場（按每天6場）。

總人工成本接近18萬/月，每天近6000元。每個座位耗4.5元/天，每個座位0.76元/場（按每天6場）。

注：每套放映機器包括放映機、銀幕與音響打包價格。國產品牌50萬，進口品牌70萬，其中放映機設備一律為進口設備。現在設備購置中的放映機產權方式分為租賃、自購兩種，租賃的形式越來越普遍，按分期付款，最終的成本基本一致，所以統一按購置算。

其中燈泡的價格不一樣，2/3/4/6/8KW的價格差很大，壽命也不一樣。二類票倉城市包括一類票倉的郊區影院很多采用2KW的最低價格，在這里統計按最低的3KW價格算。最大的6.5KW小時成本為12元/時，常見的4KW小時成本為7元/時，IMAX廳6.5KW一只燈成本17元/時。

租金占影院整體票房收入的15%-20%。賣品一般占比是票房的10%-12%，賣品利潤為其65%。映前廣告等其他收益占票房10%，利潤75%。

發生的放映成本：

一、普通中型廳（100-250座位）

1、每套放映機器加音響等機器成本50萬，滿負荷運行一般8年更換，每年成本6.2萬，每天成本約171元，平均每場機器折舊30元（按每天6場）； 2、3000瓦的燈泡，兩小時電費6度，大概8元； 3、燈泡成本8000，可放映1000小時，2小時放映燈泡折舊16元；4、人工114元/場（按150座）；5、空調等水電費18元/場（按150座）。

總成本每場186元。平均票價30元，每場至少12張票。

二、大廳/巨幕廳（雙機放映，200-400座）

1、機器成本70萬，滿負荷運行8年更換，平均每天成本340元以上，平均每場機器折舊成本40元（按每天6場算）； 2、4000瓦的燈泡2只，兩小時電費16元； 3、一只燈泡成本10000，可放映500小時，2小時2只燈泡折舊80元；4、人工228元/場（按300座）；5、空調等水電費35元（按300座）。

總成本每場410元，平均票價40元，每場至少20張票。如果是零點后那一場，還要加上人員超時的加班費用。

三、小型廳（100座以內）

1、每套放映機器成本最低可控35萬以內，滿8年，平均每場機器折舊成本20元（按每天6場）； 2、2000瓦的燈泡，兩小時電費6度，大概5元；3、燈泡成本，2小時放映燈泡折舊5元；4、人工68元/場（按90座位）；5、空調等水電費10元/場（按90座位）。

總成本每場107元，平均票價30元，每場至少8張票。

所以一般最后一場都是比較尷尬的時段，如果開映前半小時售不出去票，可能會提前刪掉場次。注：上述不含人工成本，因人工成本屬于固定成本，即便沒有這場，也是要付的，所以很難折算到單場里（同樣的道理還有房租）。以上數據僅是發生性費用，放映了才產生的，這才是放映一場的發生成本。

摘編自：鳳凰娛樂

作者：波米

2 邵逸夫百億遺產如何分割

邵逸夫走了，他的遺產成了最大的問題。

早在1997年，以90歲高齡與方逸華結婚之時，邵逸夫就曾立下遺囑分配其百億身家，原因正是不想自己的子女日后與方逸華爭家產、鬧家變。那么，邵逸夫是如何在已故發妻黃美玲所生的4個子女與方逸華之間，分配自己的財產的呢？

先來看方逸華獲得了什么。2011年4月，邵氏兄弟將所持有的全部TVB股權售出，一紙公告透露，交易完成后，“六嬸”方逸華持有0.26%股權。以邵老先生去世的2014年1月7日收盤后的市值計算，這部分股權價值5694萬港元。

相比而言，土地更值錢。2008年，邵氏兄弟公司以2520萬港元的價格，將一塊面積約12.3萬平方尺的清水灣地塊售予了方逸華。盡管公司公告稱出售獲益 940萬港元，但有港媒在2010年估價稱，邵氏兄弟擁有的清水灣共85萬平方尺的地段市值約27億港元。以此簡單估算，12.3萬平方尺的土地，在 2010年的市值應為3.9億港元，這塊地皮算是凈送方逸華超過3.6億港元。而2011年邵氏兄弟將剩余地塊出售給陳國強、王雪紅財團時，售出了24億港元的高價，以此時價格估算，方逸華的地塊價值又漲至4.1億，則方逸華已經凈賺近3.9億港幣。

看樣子，邵老先生不僅給了“六嬸”很多愛，也給了很多錢。但更多的錢，可能還是給了家人。

港媒這樣報道：“元配黃美玲1987年病逝洛杉磯后，‘六叔’就為兒女成立信托基金，保證孩子們一生富足，衣食無憂。邵逸夫曾說，他的兒女已過得很好，不用擔心，他相信他的財產，這輩子用不完，他的兒孫輩也用不完。”

有關邵逸夫名下的基金，被廣泛報道的主要有三個：邵逸夫慈善信托基金、邵氏基金（香港）有限公司、邵逸夫獎基金會有限公司。其中，邵氏基金（香港）有限公司被普遍簡稱為邵氏基金，是最常見的捐贈主體，例如遍布大陸大學的“逸夫樓”基本均為該基金捐建，這個基金曾經持有TVB 6.23%的股權，在將2.59%捐贈給香港數家教育及慈善機構后還持有3.64%股權。而邵逸夫獎基金會有限公司（以下簡稱邵逸夫獎基金會）則是為運營被譽為“東方諾貝爾獎”的邵逸夫獎而成立。

經查證，邵逸夫慈善信托基金正是媒體所稱的“為兒女成立的信托基金”，是邵氏家族財產的最終持有者。而這一基金，被委托給一個注冊在百慕大的Shaw Trustee （Private） Limited的神秘機構運營，以完成家族財產的增值保值。值得注意的是，Shaw是邵姓的英文。而這個機構此前并未受到外界廣泛關注，其運營的基金背后有著復雜的股權結構。

我們來層層剝筍。2008年底，邵氏兄弟在港股上市30多年后，宣布私有化。控股約75%的股東Shaw Holdings Inc.發出要約，以13.3億港元的價格，收購公眾手中的25%股份，完成對公司的100%控股，即私有化。

邵氏兄弟當時發出的公告透露，Shaw Holdings Inc.是一個投資控股公司，注冊在諾魯共和國。諾魯在大陸又譯為瑙魯，位于南太平洋中西部的密克羅尼亞西群島中，有“天堂島”之稱，1990年代，瑙魯成為一個避稅天堂。

公告同時透露，要約方Shaw Holdings Inc.透過全資附屬子公司持有TVB 6.23%的股權。這一數字正好與邵氏基金（香港）有限公司2011年捐贈之前持有TVB的股權一致。這說明，Shaw Holdings Inc.不僅持有私有化之后的邵氏兄弟100%的股權，也是邵氏基金的全資母公司。按照合理的推論，運營邵逸夫獎的邵逸夫獎基金會，也可能是Shaw Holdings Inc.的全資子公司（但暫未找到公開資料支撐這一推論），如此，Shaw Holdings Inc.就成為了邵氏家族財產的控股平臺。

再往上一層。公告又透露，邵逸夫慈善信托基金全資擁有Shaw Holdings Inc.。也就是說，邵逸夫慈善信托基金通過Shaw Holdings Inc.這個控股平臺，在私有化后100%地持有了邵氏兄弟的股權，也100%地持有了邵氏基金的股權，同時也可能100%持有邵逸夫獎基金會，從而，邵逸夫慈善信托基金成為邵氏家族財產的最終持有者。

與此同時，邵氏兄弟私有化的公告還披露，邵逸夫慈善信托基金的信托人為 Shaw Trustee （Private） Limited，指定人為邵逸夫本人，受益人則包括 Shaw Trustee （Private） Limited根據信托契據挑選之任何人士或慈善團體。公開資料顯示，Shaw Trustee （Private） Limited于1995年5月26日注冊在另一個避稅天堂百慕大群島。

也就是說，邵逸夫將邵氏家族財產的最終持有者——邵逸夫慈善信托基金，委托給Shaw Trustee （Private） Limited運營，而受益人則為邵逸夫的家人以及慈善團體。目前，無法確認這個信托的受益人都有哪些，但幾乎可以確定包括邵逸夫的四個子女，但同樣可能包括方逸華，因為方逸華正是邵逸夫慈善信托基金的主席。

這個信托基金持有的財產，遠超過方逸華持有的TVB股權以及低價獲得的地塊價值。盡管四個子女可能不得不與方逸華分享，但他們獲得的收益權肯定足以滿足自己乃至后代的需求。而除了信托收益權之外，兩個兒子也獲得了邵家在新加坡的地產和百貨資產，價值暫未可知。

摘編自：騰訊財經

作者：劉中盛

3 干貨：數據如何搞定電影票房預測？

本文以搜狗為案例，分析其電影票房預測的相關技術。

1#票房預測：需求與現實

辣媽李小璐對《私人訂制》票房貢獻幾何；《風暴》票房為何遠低于其金牌制片人江志強預期；被吐槽“爛片”的《富山春居圖》和《小時代》緣何票房卻一路走紅；成龍大叔的《警察故事2013》有無必要拍成3D；《泰囧》的“報復性”觀影效應能否復現……這一切其實都可以從“大數據”中找到答案。因為網絡上的每一次瀏覽、查詢乃至點擊所匯聚成的群體智慧都“蝴蝶效應”般的影響著電影的最終票房。

2013年Google在一份名為Quantifying Movie Magic with Google Search的白皮書中公布了其電影票房預測模型，該模型主要利用搜索、廣告點擊數據以及院線排片來預測票房，Google宣布其模型預測票房與真實票房的吻合程度達到了94%，但并未見其公開對未上映電影的預測結果。

搜狗公司借助“深思”系統，建立了更為復雜的模型，用于預測國內電影票房。同時，模型還可以用于對影響票房的因素進行定量分析。

2#搜索查詢量的奧秘

與Google的研究類似，搜狗也發現，電影上映前相關查詢詞的搜索次數與票房收入有著很強的關聯性。這一點很好理解，用戶的主動搜索行為體現了用戶對這部電影的潛在興趣。

搜狗選取了2013年1-11月國內上映的180部電影的票房和上映前的搜索量數據作為訓練集，用于訓練一個基礎的線性回歸模型。實驗發現，單純利用搜索量訓練得到的模型，預測得到的首周票房與真實票房的相關度R方值僅為68%，這與Google僅用搜索數據得到的結果70%很接近（注：R方值取值為0至1，值越大表示模型預測效果越好），這個結果也說明無論在中國還是美國，用戶的搜索行為是很相似的。

用搜索量來進行預測票房是一個好的開始，但是準確度還遠遠不夠。同時很多搜索詞還存在歧義的情況，比如《生化危機》，既是電影也是游戲，混在一起會造成票房預測值偏高。進一步研究發現，游戲意圖的查詢請求量較為平穩，但電影意圖的查詢請求在上映前則有一個高峰，也可以通過用戶點擊的URL來進一步確認用戶的搜索意圖。

因此，模型需要再引入查詢量的變化趨勢和用戶點擊的分布情況。修正后的模型可以達到74%的準確度，這時模型已經可以對電影票房進行一個粗略的估計。

3#社交媒體：用戶的情感分析

社交媒體數據對票房預測也會有一定幫助。假設你是某個明星的粉絲，打算去看他主演的電影，那么你很可能會提前轉發該電影的相關微博給你的朋友。國外已經有很多預測項目都是在針對Twitter數據做研究，搜狗主要采用國內部分微博網站的數據來進行預測。

通過自然語言理解技術，分析出用戶對未上映影片的情感傾向，從而轉換為用戶的觀影需求。進一步可以考慮的因素包括微博轉發深度、評論活躍程度，以及相關微博數量隨電影上映日期臨近的變化趨勢，這些數據都可以被有效地提煉為特征并加入到模型中。微博數據的加入使得準確率超過了80%。

4#基于垂直媒體的預測

為了衡量電影發行公司的宣傳發行力度以及用戶對宣傳的關注程度，搜狗也引入了一些垂直媒體的數據來增強預測能力。這里選擇了一些知名電影站點和頻道進行統計，其中包括視頻類站點（搜狐視頻、優酷土豆、愛奇藝、騰訊視頻），娛樂類站點（搜狐娛樂、新浪娛樂、騰訊娛樂、鳳凰娛樂、網易娛樂）和電影資訊類站點（豆瓣電影、電影網m1905、時光網）。這些網站中電影的相關新聞數、預告片播放情況、用戶評論情況都可以通過定向抓取獲得，這些都是影響電影票房的重要相關因素。

從統計分析來看，豆瓣電影對票房轉換率的貢獻要高于其他站點，這可能跟站點的用戶構成相關。引入了垂直媒體的數據后，準確率從80%上升到了86%，提升效果顯著。

5#知立方：挖掘數據的秘密武器

知立方是國內搜索引擎行業中首家知識庫搜索產品，它引入了語義理解技術，整合、抽取互聯網碎片化信息，構建了海量知識庫，包含所有我們需要的導演、演員、編劇的各種信息。在知立方數據支持下，搜狗引入知名度指數（CelebrityRank）來衡量一個名人所具有的票房號召力。知名度指數完美地解決了跨領域出演（導演）電影的名人票房號召力無法得以體現的問題。例如，郭敬明在導演電影《小時代》之前未曾執導，如按傳統方法計算其導演票房號召力則應該為零，這顯然是不合理的。而知名度指數由于考慮了郭敬明是暢銷書作家，故其指數值很高，可以充分體現他作為新晉導演所具有的強大票房號召力。

基于知立方的數據，可以大致評估出每個演員/導演對票房的影響力，查詢每部電影的屬性，還可以有效地消除同名概念間的歧義。

6#其他對票房有影響的因素

影響一部電影票房的因素非常繁雜，從電影導演、演員、編劇的票房號召力，到制片與發行公司的投資規模以及宣發成本，再到電影類型、產地、拍攝技術（3D/IMAX）以及是不是續集，最后到上映時間、節假日、檔期、競爭影片、院線排片以及上映前后的觀眾關注度、口碑傳播效應甚至天氣都可以影響到一部電影的最終票房。

除了前面已經介紹過的因素外，模型中實際采用的特征還包括：

檔期的電影競爭情況

采用了獨有的算法來估計同檔期的其他影片對市場份額造成的影響。

電影類型

通過對比實驗發現，科幻片最能提高票房，動作片和犯罪片次之，而文藝片、傳記片和動畫片在模型中表現最差。

電影產地

電影產地為好萊塢的電影，在其他因素與國產片相近的情況下，對票房大約有3000萬到1.2億不等的提升。

檔期

特定檔期對票房有額外的加成作用，這個也比較符合預期。

是否3D

出人意料的是，在其他因素相近的情況下，是否3D對票房的影響非常小，沒有顯著差異。看來“偽3D”們可以省點后期3D制作費啦。

預告片

通過視頻搜索預告片的趨勢也可以提前反映影片的受關注程度。

搜狗把以上技術都整合到“深思”中，對用作訓練的2013年1-11月的電影首周票房數據，最新的模型能夠在交叉驗證的情況下達到95.5%的準確率。

7#改進空間

首先，目前模型的主要思想是通過電影上映前的用戶關注度來推算首周票房，這實際上沒有考慮電影上映后的口碑對票房的影響；其次，模型較為依賴歷史數據，可能難以識別一些上映后脫穎而出的小成本“黑馬”電影；再次，目前的技術只能提前10天預報出首周票房，還可以更加超前。

摘編自：鈦媒體

作者：互聯網分析師