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本研究通过对25个国家的电影票房与GDP之间的因果关系进行跋靴面板因果检验分析，实证结果表明美国、德国、比利时、法国、韩国、希腊、阿根廷、泰国表现出从国内生产总值到票房的单向的因果关系;澳大利亚和瑞典仅表现出从票房到GDP的单向因果关系;对于葡萄牙、墨西哥、中国、巴西和其他国家，我们没有发现GDP和票房之间明显的因果关系。关于GDP与票房之间的因果关系，实证证据并没有提供一致的结果，本文对偏差产生的原因进行了探讨。
一、背景介绍
消费在促进一个国家的经济增长中起着重要的作用。经济增长与国民消费是相辅相成的，两者之间存在相互影响的因果关系。电影，是消费者消费的商品之一，是大众娱乐消费的常见方式。从整个行业来看，娱乐消费产品已经成为国民经济体系的重要组成部分。只要观众走进电影院买票，就会有票房可言。
对票房影响因素的研究始于20世纪80年代的美国，至今已有大量文献关注票房发展，但大多数文献强调的是社交媒体的影响，而忽视经济发展的作用。经济决策受到可支配收入的限制，且收入在体验式服务中扮演着重要角色，国民收入的增加自然会影响电影产业的发展。实际上，电影产业通过乘数效应影响劳动力、商品生产和服务，并最终加强城市经济。根据美国电影协会发布的《戏剧市场统计报告》显示，全球戏剧和家庭娱乐市场的消费者支出总额达到884亿美元。2017年，全球票房创下406亿美元的新高，而全球家庭娱乐消费支出在2017年达到478亿美元。以中国为例，2016年电影直接提供了22.9万个就业岗位，占当年中国总就业岗位的0.14%。2016年中国影视产业直接贡献了480亿元的税收收入，占全国税收总收入的0.16%。影视产业供应链对GDP的间接贡献为1980亿元，其中诱发消费支出1220亿元，加上2540亿元的直接贡献，这意味着该行业为总经济增长贡献了5730亿元，其间蕴藏着2.3倍的乘数效应。同样的，在美国，2016年电影行业提供了210万个工作岗位，总工资为1390亿美元。在电影和电视节目的制作、营销、制造和分销等核心部门，有近342，000个工作岗位。这些都是高质量的工作，平均工资为9万美元，比全国平均工资高出68%。2016年，该行业为整体经济贡献了1340亿美元的销售额。2016年，该行业的服务贸易顺差为122亿美元，占美国私营部门服务贸易顺差总额的5%。
二、绝对收入假说
凯恩斯提出的绝对收入假说将消费与实际收入联系起来，实际收入是影响消费的决定性因素。在短期内，收入与消费是相关的，即消费取决于收入，消费与收入的关系是消费倾向。同时。随着收入的增加，消费也会增加，但随着收入的增加，消费增量是不断下降的，这就是我们所说的边际消费倾向递减。绝对收入假说假设消费是人们的收入水平的函数，如下所示：
C = α + βY （1）
其中C為当前消费; α是自发消费，这意味着即使当前收入为零，你也要从过去的储蓄中借钱; β是0到1之间的边际消费倾向;Y是当前收入水平，而βY则代表用于消费的收入部分。当收入增加时，消费也会相应增加，但不会像收入增加那么多。凯恩斯认为，平均消费倾向由于β的减少而减少，随着收入的增加而减少。当一个人的收入增加时，他的消费在收入中所占的比例就会减少，而把更多的钱存起来。凯恩斯提出消费函数后，经济学家们就开始收集数据来检验这一假设，并且众多研究表明凯恩斯的消费函数与消费者行为非常接近。
三、模型方法
Konya（2006）提出的跋靴面板因果检验首先需要通过SUR对系统进行估计，利用Wald原理对因果关系施加零约束，然后生成跋靴临界值。在对不同国家（或地区）的分析中，INGDP和LNBO之间的格兰杰因果关系可以用一个二元有限阶向量自回归（VAR）模型来表示，并将面板因果关系分析方程写成如下形式：
（2）
（3）
其中i指的是国家（i=1，..N），t为时间段（t=1，…T），滞后项ε1，i，t， ε2，i，t （i = 1 ...N）是白噪声误差，它可能与某个特定国家相关，但与国家间的相关关系无关。假设yt和xt是平稳的，根据数据的时间序列性质，可以分别表示LNGDP和LNBO的水平、一阶或更高阶差分。
在SUR系统里，如果（2）中γ1，i不全为0，而（3）式中β2，i全为0，则存在X到Y的单向格兰杰因果关系;如果（2）中γ1，i全为0，而（3）式中β2，i不全为0，则存在Y到X的单向格兰杰因果关系;如果β2，i和γ1，i都不全为0，则X和Y之间存在双向的格兰杰因果关系;如果所有β2i和γ1i都为0，则X和Y之间不存在格兰杰因果关系。
四、实证分析
本文选择GDP作为国民收入的替代品，选取的季度数据来自25个国家或地区（即，南非、香港、马来西亚、新加坡、韩国、泰国、比利时、希腊、荷兰、波兰、葡萄牙、俄罗斯、西班牙、瑞典、阿根廷、墨西哥、澳大利亚、日本、英国、法国、德国、美国、意大利、巴西、中国），时间跨度从2007年第三季度至2017年第三季度。在进行跋靴面板检验之前，我们必须先考察横截面依赖性和斜率的同质性，这是进行跋靴面板因果检验的两大前提假设，前者构建了三个测试：拉格朗日乘数测试、横断面相关测试和偏差调整测试，来验证常见冲击和未观察到的成分的存在。后者Wald检验是处理小样本和长时间跨度数据很好的选择，可以根据样本估计来验证系数的真实值。两个检验的结果显著，为跋靴面板因果关系检验方法的适用性提供了依据。
跋靴面板因果检验的实证结果表明，美国、德国、比利时、法国、韩国、希腊、阿根廷、泰国表现出从国内生产总值到票房的单向的因果关系;澳大利亚和瑞典仅表现出从票房到GDP的单向因果关系;对于葡萄牙、墨西哥、中国、巴西和其他国家，我们没有发现GDP和票房之间明显的因果关系。
一、背景介绍
消费在促进一个国家的经济增长中起着重要的作用。经济增长与国民消费是相辅相成的，两者之间存在相互影响的因果关系。电影，是消费者消费的商品之一，是大众娱乐消费的常见方式。从整个行业来看，娱乐消费产品已经成为国民经济体系的重要组成部分。只要观众走进电影院买票，就会有票房可言。
对票房影响因素的研究始于20世纪80年代的美国，至今已有大量文献关注票房发展，但大多数文献强调的是社交媒体的影响，而忽视经济发展的作用。经济决策受到可支配收入的限制，且收入在体验式服务中扮演着重要角色，国民收入的增加自然会影响电影产业的发展。实际上，电影产业通过乘数效应影响劳动力、商品生产和服务，并最终加强城市经济。根据美国电影协会发布的《戏剧市场统计报告》显示，全球戏剧和家庭娱乐市场的消费者支出总额达到884亿美元。2017年，全球票房创下406亿美元的新高，而全球家庭娱乐消费支出在2017年达到478亿美元。以中国为例，2016年电影直接提供了22.9万个就业岗位，占当年中国总就业岗位的0.14%。2016年中国影视产业直接贡献了480亿元的税收收入，占全国税收总收入的0.16%。影视产业供应链对GDP的间接贡献为1980亿元，其中诱发消费支出1220亿元，加上2540亿元的直接贡献，这意味着该行业为总经济增长贡献了5730亿元，其间蕴藏着2.3倍的乘数效应。同样的，在美国，2016年电影行业提供了210万个工作岗位，总工资为1390亿美元。在电影和电视节目的制作、营销、制造和分销等核心部门，有近342，000个工作岗位。这些都是高质量的工作，平均工资为9万美元，比全国平均工资高出68%。2016年，该行业为整体经济贡献了1340亿美元的销售额。2016年，该行业的服务贸易顺差为122亿美元，占美国私营部门服务贸易顺差总额的5%。
二、绝对收入假说
凯恩斯提出的绝对收入假说将消费与实际收入联系起来，实际收入是影响消费的决定性因素。在短期内，收入与消费是相关的，即消费取决于收入，消费与收入的关系是消费倾向。同时。随着收入的增加，消费也会增加，但随着收入的增加，消费增量是不断下降的，这就是我们所说的边际消费倾向递减。绝对收入假说假设消费是人们的收入水平的函数，如下所示：
C = α + βY （1）
其中C為当前消费; α是自发消费，这意味着即使当前收入为零，你也要从过去的储蓄中借钱; β是0到1之间的边际消费倾向;Y是当前收入水平，而βY则代表用于消费的收入部分。当收入增加时，消费也会相应增加，但不会像收入增加那么多。凯恩斯认为，平均消费倾向由于β的减少而减少，随着收入的增加而减少。当一个人的收入增加时，他的消费在收入中所占的比例就会减少，而把更多的钱存起来。凯恩斯提出消费函数后，经济学家们就开始收集数据来检验这一假设，并且众多研究表明凯恩斯的消费函数与消费者行为非常接近。
三、模型方法
Konya（2006）提出的跋靴面板因果检验首先需要通过SUR对系统进行估计，利用Wald原理对因果关系施加零约束，然后生成跋靴临界值。在对不同国家（或地区）的分析中，INGDP和LNBO之间的格兰杰因果关系可以用一个二元有限阶向量自回归（VAR）模型来表示，并将面板因果关系分析方程写成如下形式：
（2）
（3）
其中i指的是国家（i=1，..N），t为时间段（t=1，…T），滞后项ε1，i，t， ε2，i，t （i = 1 ...N）是白噪声误差，它可能与某个特定国家相关，但与国家间的相关关系无关。假设yt和xt是平稳的，根据数据的时间序列性质，可以分别表示LNGDP和LNBO的水平、一阶或更高阶差分。
在SUR系统里，如果（2）中γ1，i不全为0，而（3）式中β2，i全为0，则存在X到Y的单向格兰杰因果关系;如果（2）中γ1，i全为0，而（3）式中β2，i不全为0，则存在Y到X的单向格兰杰因果关系;如果β2，i和γ1，i都不全为0，则X和Y之间存在双向的格兰杰因果关系;如果所有β2i和γ1i都为0，则X和Y之间不存在格兰杰因果关系。
四、实证分析
本文选择GDP作为国民收入的替代品，选取的季度数据来自25个国家或地区（即，南非、香港、马来西亚、新加坡、韩国、泰国、比利时、希腊、荷兰、波兰、葡萄牙、俄罗斯、西班牙、瑞典、阿根廷、墨西哥、澳大利亚、日本、英国、法国、德国、美国、意大利、巴西、中国），时间跨度从2007年第三季度至2017年第三季度。在进行跋靴面板检验之前，我们必须先考察横截面依赖性和斜率的同质性，这是进行跋靴面板因果检验的两大前提假设，前者构建了三个测试：拉格朗日乘数测试、横断面相关测试和偏差调整测试，来验证常见冲击和未观察到的成分的存在。后者Wald检验是处理小样本和长时间跨度数据很好的选择，可以根据样本估计来验证系数的真实值。两个检验的结果显著，为跋靴面板因果关系检验方法的适用性提供了依据。
跋靴面板因果检验的实证结果表明，美国、德国、比利时、法国、韩国、希腊、阿根廷、泰国表现出从国内生产总值到票房的单向的因果关系;澳大利亚和瑞典仅表现出从票房到GDP的单向因果关系;对于葡萄牙、墨西哥、中国、巴西和其他国家，我们没有发现GDP和票房之间明显的因果关系。