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不好意思，传媒娱乐行业真的没有“口红效应”

2018年以来，传媒娱乐圈和投资圈里广泛流传着所谓“口红效应”的说法：经济减速、宏观环境不稳定的情况下，消费者会消费更多的娱乐内容（电影、剧集、游戏、动漫，等等等等），从而给传媒娱乐行业带来波澜壮阔的“反周期行情”。然而，这个观点被现实无情地否定了——2019年1-10月，全国电影票房同比仅增长6%，这还是在有《流浪地球》《复仇者联盟4》《哪吒》等神作加持的情况下；同期全国游戏市场也只有个位数增长，其中手游市场同比增长可能略超10%，但是绝大部分增长被腾讯拿走了。
　　到底是怎么回事？“口红效应”失效了吗？事实上，“口红效应”从来就没有存在过——无论是在中国还是在美国。如果你看过好莱坞黄金时代（1920-1940年代）的电影，就会知道“大萧条”给美国电影人留下了何其惨痛的印象。所谓“911事件发生之后口红销量大涨”的说法，从来没有得到数据支持，说白了就是一条都市传说。在此，本怪盗团利用大量历史数据，对美国、中国两个国家的电影、游戏行业进行了回归分析，彻底证伪了“口红效应”。我们当然也想将剧集、直播、动漫、音乐等行业纳入回归分析，可惜这些行业没有权威可靠的销量数据，只能留待今后有机会再做了。
　　世上万事，怕就怕“认真”二字。显然，以前相信“口红效应”的人，绝大部分都没有做过实证研究；所以本怪盗团就来做了。相信科学、相信数据、相信逻辑，是本怪盗团的一贯原则。二加二永远等于四，而不是偶尔等于四；实践是检验真理的唯一标准，而不是多个标准之一。下面就让我们用科学的方式，宣判“口红效应”的死刑
　　中国的情况如何？电影和游戏要分开来看
　　美国的历史数据固然可以给我们很多启发，但是投资者最关心的毕竟是中国市场。虽然中国电影和游戏行业的历史数据积累较少，但是总归是有历史数据的。在进行类似的统计分析之后，我们发现：以季度为单位，中国电影行业是非周期性的，但是游戏行业是周期性的。无论如何，其中任何一个都不存在反周期性，也就是没有“口红效应”。
　　中国电影行业：非周期性？关键是扰动因素太多
　　通过艺恩网和广电总局，我们可以得知2007年以来中国电影票房收入的季度数据。事实上，我们还可以追溯到更久，但是意义不大——2007年以前的电影行业和经济环境都与今天有天壤之别，可比性很弱。将电影票房收入与GDP、可支配收入、PMI等宏观指标进行回归分析（均不排除通货膨胀因素），我们发现：线性关系几乎全部不成立，中国电影行业称得上非周期性行业，只有一个指标例外：失业率。
　　没错，回归分析显示：中国电影票房收入增速与城镇人口失业率的正相关性在统计上非常显著，P-Value仅有0.01；失业率越高，票房收入增速越快！不过，R-Square只有0.13，意味着电影票房增长只有13%是失业率上升导致的。我们不太相信这种线性关系——中国城镇失业率覆盖面不够，历史变动区间很小，很可能导致了“假阳性”。无论如何，以季度为单位，我们还是认为中国电影行业是非周期性行业。
　　正如我们上文提到的：“非周期性”不等于“反周期性”，后者才是“口红效应”。事实上，中国电影行业的非周期性很容易解释，那就是扰动因素太多，包括但不限于产品周期。2015年，在产品周期上行、资本大量涌入的情况下，电影票房收入出现了49%的惊人增长；2016年，由于票补减少、广电总局明令打击“假票房”，电影票房收入增速又骤然萎缩。在美国，电影市场的供给受到产品周期影响，需求则受到经济周期影响；在中国，连需求都受到了票补、新建影院等一系列复杂因素的影响。
　　从电影票房收入与名义GDP增速的季度对比，我们也可以直观地感受到：电影行业与GDP有时候同向变化，有时候反向变化，并无规律可循。2009年初及2012年初，名义GDP增速两次骤然放缓，电影票房增速则基本稳定；2014-16年，名义GDP增速缓慢下行并探底，期间电影票房增速则出现了多次剧烈变化。总而言之，通过经济周期来判断电影市场的热度，是一种效率低下、不值得采信的方法。
　　中国游戏行业：具备较强的周期性，所以要小心！
　　我们有两种途径获取中国游戏行业的历史数据：艾瑞咨询和中国游戏工委（伽马数据）。其中，艾瑞咨询的数据是季度的，中国游戏工委是半年度的。在实践中，我们发现使用这两组数据的结论差别不大；而且，自从2015年以来，这两组数据的相关性已经超过80%，几乎可以算作一组数据。因此，我们决定采用2010年以来艾瑞的季度数据。
　　通过回归分析，我们发现：以季度为单位，中国游戏行业收入与GDP、人均GDP、人均可支配收入、城镇居民消费性支出均存在线性关系，统计显著性均很高，P-Value甚至接近于0——这说明我们的结论几乎不会出错。从R-Square来看，情况稍差一点：游戏行业的营业收入变化只有50%左右可以解释为宏观经济的变化，但是这种解释能力已经很不错了。换句话说，中国游戏行业是不折不扣的强周期性行业！
　　对游戏行业收入解释能力最强的宏观指标，是城镇居民人均可支配收入。从季度数据对比可以看出：2007年以来，游戏行业收入与人均可支配收入（均不排除通货膨胀因素）在大部分情况下都呈同向变化。只发生过两次例外：2014年4季度和2018年2-3季度，人均可支配收入和游戏行业收入没有同向变化，其中后一次还是受到了游戏版号停发的影响。从逻辑上看，可支配收入的升降确实会影响游戏消费倾向。
　　为什么中国电影行业是非周期性的，游戏行业却是强周期性的？我们认为至少有三个原因。首先，中国游戏行业的规模很大；即便按照最保守的估计，2018年游戏市场规模也超过了2000亿人民币，是电影市场规模的三倍以上，这么大的行业不可能没有周期性。其次，游戏行业的产品供应数量远大于电影行业——2017年，中国有9300多款游戏获准上线，却只有700多部电影过审上映，所以游戏行业受到产品周期的影响略小。第三，游戏行业在过去几年受到的外部扰动因素较少，虽然也有流水造假现象，但是相对电影行业的票补而言，影响并不算大。
　　通过上文的大量统计分析和案例分析，相信读者已经理解了我们的结论：在实证上，无法证明以电影和游戏为代表的传媒娱乐行业存在“口红效应”，而且在美国和中国皆是如此。当然，传媒娱乐行业不仅包括电影和游戏，还有电视剧、网络视频、短视频、直播、动漫、小说……等等。但是，其他行业要么不是由消费者直接买单（例如电视剧、网络视频），要么因为历史太短而无法获取足够数据（例如直播、动漫），我们暂时无法将其纳入实证研究的范围。但是，我们的专题研究并未就此止步。我们还想知道：从理论上和实践上看，决定传媒娱乐行业周期性的逻辑到底是什么？
　　无论“口红效应”存在与否，应该如何理解深层逻辑？
　　在上文，我们已经做了很多数据分析。本章我们不讨论具体数据，只讨论两个概念：理论框架和现实模型。首先，在经济学理论上，“口红效应”不一定成立，最多可以视为“劳动力供给模型”的一种特例。其次，在现实中，我们并不认为中国游戏行业符合“口红效应”的假设，而电影等其他娱乐行业是否符合，也需要一事一议地分析。
　　遗憾的是，在经济学理论上，“口红效应”是不存在的
　　翻遍主流经济学教材，以及权威经济学论文，我们很难找到“口红效应”一词。这个词最早诞生于2008年5月，当时《纽约时报》报道：2001年“911”恐怖袭击之后，美国口红销量出现过短暂的大幅上升；但是，当时的实际口红销量已经很难考证。2009年，《经济学人》杂志对“口红效应”进行了深入调查，结论是：“口红销量的可靠历史数据很难获得……换句话说，没有发现明确的相关性。”既然在“口红效应”一词的发源地，它都没有得到证明，我们又如何确定它在娱乐行业存在？
　　在经济学理论上，有一种商品的需求会随着经济的下行而增长：劣等商品(Inferior Good)，即收入弹性小于0的商品。一般而言，经济学家认为方便面、廉价快餐、速冻食品、罐头等低端消费品是劣等品；长途汽车、大型折扣连锁店、无抵押消费信贷有可能也是劣等品。问题在于，电影、视频、游戏、直播、动漫……有可能是劣等品吗？如果是劣等品，那么随着人均收入的上升，它们的需求理应下降——这种情况在中国从未出现过！那么，它们只能是正常商品，即收入弹性大于0；甚至很可能是奢侈品，即收入弹性大于1，受到经济周期的影响非常大。

　　其实，有一种经济学理论能够解释“口红效应”：劳动力供给曲线的向后弯曲(Backward-Bending)现象。该理论认为：劳动者总是在选择把有限的时间投入工作或闲暇；当薪酬从较低水平开始上升时，劳动者会选择多干活、多赚钱；达到某个平衡点之后，如果薪酬继续上升，他们反而会降低劳动时间、多享受闲暇。在经济下行时期也是如此：如果薪酬降低到了平衡点以下，劳动者可能选择少干活（最直观的现象就是少加班、少出差），从而有更多的时间花在电影、游戏等娱乐活动上。
　　问题在于，即使以上理论是正确的，它符合中国的现实吗？假设薪酬水平确实出现下降，大概有两类人是最可能减少劳动时间的：其一是流水线工人、社会服务业人员等按件或按客单领取薪酬的蓝领；其二是互联网、通信、金融、外贸等高薪酬、高加班率行业的白领。前者的消费能力很有限，后者又面临着大量生活开支和来自家庭的压力——不要忘了，“996”是中国白领修来的福报啊！就算他们真的能够主动减少劳动时间，在闲暇中也不一定会多花钱。说到底，现在的免费娱乐方式很多，谁规定了娱乐就一定要花钱呢？
　　在上文，我们已经说明了“口红效应”在经济学理论上难以成立。接下来，我们还要说明，“口红效应”在中国传媒娱乐行业的实践框架中也难以成立。由于中国娱乐内容市场，尤其是游戏、直播等细分市场的特殊性，我国很可能比发达国家更难出现“口红效应”！
　　在中国的现实市场环境中，“口红效应”极难存在
　　中国传媒娱乐行业的主力消费者究竟是谁？这个问题不同于“用户画像”——它关心的是“谁在付费、谁付费最多”，而不是“谁在使用”。对于各个细分行业，答案有微妙的不同，但是大致可以分为两种：“电影模式”和“游戏模式”。“电影模式”的主力消费者与主力用户是重叠的，依靠的是较高的付费率、较低的ARPU，正所谓“聚沙成塔、蚂蚁搬泰山”。无论内容质量如何，电影票的价格大致相仿，只存在地理位置、时间段、技术格式和票补上的差别。如今的电影票也几乎不存在VIP一说了，只有IMAX等巨幕格式可以算作某种系统性的差异化定价。
　　“游戏模式”则与“电影模式”大相径庭：不一定人人付费，付费渗透率可以很低，运营方也不会驱赶那些“白玩”的人。典型的重度游戏都存在“付费用户金字塔”：最顶层是“大R玩家”，动辄充值几万、几十万，甚至出现过一人一年充值上亿的情况，他们大多是企业主、富二代等“土豪”；中层是“中R/小R玩家”，充值几千块是常事，比上不足比下有余，其中既有高收入的金领，也有“小土豪”；底层是普通人，数量庞大，能够偶尔充值几十元已经很不容易，更多的是一毛不拔的“零氪”玩家。一个月流水3亿元的MMORPG，收入来源可能是：几百个大R玩家贡献1亿，几万个中R/小R玩家贡献1.5亿，上百万普通玩家贡献5000万。

　　那么问题来了：经济增速的放缓，会对网络游戏的“付费金字塔”造成什么影响？首先，顶端的“土豪”肯定会受到负面影响，他们的生意和资产价值都可能缩水，从而无法负担在游戏里的庞大开支。其次，中间的金领和“小土豪”也无法免疫，动辄几千元的充值不是小数目，节省开支过冬才是合理的选择。最后，底层的微氪玩家倒是有可能稍微多花一点钱，毕竟在游戏里花几十元带来的乐趣，在现实中可能花几百元都得不到；这就是很多投资者期盼的“口红效应”。问题在于，微氪玩家本来就不是游戏流水的主力军，他们再怎么多花钱，能撑起流水大盘吗？ 


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