不好意思，传媒娱乐行业真的没有“口红效应”
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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。
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。
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！
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此外，我们为美国游戏行业季度收入选取的代理变量当中，包括一定体量的来自美国之外的收入，这也会削弱数据本身与美国宏观数据的相关性。我们相信，如果能够完全排除美国以外市场贡献的收入，游戏行业季度数据的周期性很可能上升；但是，我们尚无法证实这一猜测。
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。
中国游戏行业：具备较强的周期性，所以要小心！
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。
