演员的市场影响力主要体现在参演电影票房和所获奖项荣誉等方面，其中电影票房是最直观也最容易量化的指标，因此本文用票房综合贡献来衡量演员的市场影响力。职业生涯长度同样是衡量职场中性别差异的重要指标。事实上，职业生涯中女性更高的中断率和退出率可能使得男性相对女性具备更大的积累优势^[19]。男女演员在题材多样性方面同样可能存在显著的性别差异。演员通过多种题材的电影吸引不同兴趣的观众，同时宽阔的戏路也是演员自身实力的证明，有利于获取更多关注度。基于此，本文提出假设1：女性演员的市场影响力、职业生涯长度、题材多样性均显著低于男性演员。

在对学术界科研人员的研究中发现，科研人员的学术生涯长度越长，其自身科研成果的影响力也会越大，因为随着学术生涯长度的增加科研人员会积累更多的学术资源和合作伙伴^[19]。科研人员的学科多样性也会提高其科研成果的影响力^[20]。由于学术界和电影行业具有相似性，因此猜测从影时间越长的演员能积累更多行业资源，而出演多种题材电影的演员会获取更多的市场关注，这些最终都会带来更高的市场影响力。基于此，本文提出假设2：女性演员职业生涯长度和题材多样性低于男性演员是造成男女演员市场影响力差异的重要原因。

个体在相似社会网络关系下可能由于性别不同而产生回报差异^[21]。基于玛蒂尔达效应^[22]和玻璃天花板效应^[23]提出的女性会因为性别问题而遭受到隐形的阻碍，本文认为职业生涯长度和题材多样性的提升带给男性的市场影响力增长会高于女性。由于男性演员的职业生涯长度和题材多样性均显著高于女性演员，这可能会进一步加剧性别差异。基于此，本文提出假设3：男性演员增加其职业生涯长度和题材多样性所带来的市场影响力回报会显著高于女性。

综上，本文具体的模型如图1所示。在该模型中，职业生涯长度和题材多样性之间可能会存在一定程度上的相互作用，箭头①表示由于性别作用，职业生涯长度和题材多样性展现出的差异；箭头③表示由于性别作用，市场影响力方面展现出的差异；箭头④表示职业生涯长度和题材多样性对市场影响力的中介作用；箭头②表示性别在职业生涯长度和题材多样性对市场影响力发挥中介作用时的调节作用。

图  1  研究模型

本文基于豆瓣网、猫眼网、IMBD以及百度的数据，整理了2000—2020年期间中国参与制作的7 294部电影以及参演的29 327名演员的全部信息，并重构了大部分演员较为完整的电影演艺生涯。通过电影票房的匹配，以及对演员性别、国籍以及年龄等要素进行整理和筛选，最终纳入研究的数据包括29个电影大类的3 189部可识别具体票房的中国电影（占比为43.72%），以及10 037名中国国籍且性别确定的演员，其中男性5 942名，女性4 095名。

如表1所示，本研究中主要将变量划分为自变量、因变量、中介变量以及控制变量4种类型。

1）自变量即为演员性别。为了量化演员性别，采用国际通用的性别量化方法，将男性定义为“1”，女性定义为“0”。

2）因变量是演员的市场影响力。本文用电影票房来衡量演员的市场影响力，其中一个演员在一部电影中的票房贡献与他/她在演员列表中排名的倒数成正比（该方法可以更加真实客观地反应演员对于电影的贡献度，同时具有更高的稳定性^[24]），如某电影有$ n $位演员参演，电影票房为$ B $，则排名第$ i $位演员贡献度为$ {C}_{i}=\dfrac{\tfrac{1}{i}}{1+\tfrac{1}{2}+\tfrac{1}{3}+\cdots +\tfrac{1}{i}+\cdots \tfrac{1}{n}} $，因此该演员在该部电影中的票房贡献为$ {B}_{i}=B {C}_{i} $。

3）中介变量包括职业生涯长度和题材多样性。在现有数据集内，演员出演第一部电影至最后一部电影之间的间隔时间定义为该演员的职业生涯长度^[19]。采用豆瓣的类型划分方式，将电影划分成29个大类，一个演员的题材多样性被定义为该演员出演的所有电影中所涉及的非重复的电影类型个数。

4）控制变量包括年龄和地域。不同年龄段的演员会受到特定年龄群体的偏好，本文以在数据库中演员的实际年龄量化年龄变量。演员籍贯所在地的文化、经济、社会发展水平可能会影响演员的成长，以及该地区的消费模式（观众对于家乡演员往往更为青睐），因此用中国人民大学文化产业研究院最新公布的《2021中国省市文化产业发展指数报告》中的发展指数来量化地域变量。

本文用每年女性演员平均票房贡献除以男性演员平均票房贡献的商值来衡量两性市场影响力的差异（后文称女男比，即国际通用的female-male ratio）。如果这个值大于等于1，则说明女性演员市场影响力高于或等于男性演员；如果这个值小于1，则说明女性演员市场影响力低于男性演员。如图2所示，图中蓝色和红色分别为每年男性和女性演员的人均电影票房，灰色实线为每年女男比，灰色虚线为2000—2020年的女男比平均值。二十年来，男性和女性演员的总人数和总市场影响力都发生了巨幅增长（各指标年复合增长率均在20%以上），与此同时，市场影响力的性别差异并未减少。二十年间（21个数据点），女男比的平均值为0.72，与2015年中国在线简历中表现出来的收入的女男比持平^[25]，略低于2013年中国收入的女男比0.75^[26]和2020年全球收入女男比0.75^[27]。特别地，2015年后每年电影票房贡献的女男比在0.6左右波动，显著低于中国全行业女性薪酬与男性薪酬的比例，表现出更显著的性别不平等。图2中的离群值出现在2000年与2011年，此两年中电影数量相对较少，且出现了爆款电影。由于男女演员在爆款电影中的人数以及贡献度相对均衡，因此当年的男女演员票房也相对均衡。

图  2  总体差异

如果计算二十年累积下来的市场影响力，则女性演员累积市场影响力的平均值仅为男性演员的63%。根据MannWhitney-U检验，在市场影响力方面的性别组间差异显著（p<0.001）。类似地，无论是职业生涯长度还是题材多样性，男性的均值均高于女性且具有显著的性别差异（p<0.001）。男性演员的职业生涯较女性更长，因此会有更多的电影产出，从而获得更高的影响力。男性演员参演电影所涉及到的题材类型更多、戏路更广，亦有利于增加其影响力。综上，如表2所示，假设1获得验证。

按照二十年累积的市场影响力对男女演员分别排序，并对男女演员列表分别进行切片处理，取出两个列表中市场影响力前10%、20%～30%、40%～50%、60%～70%、80%～90%这5个区间的数据进行对比分析。如图3所示，男女演员在市场影响力、职业生涯长度和题材多样性上的差异主要都来自于最具影响力的男女演员之间的差异，而市场表现不足够优异的男女演员之间没有显著的差异。这和男女薪水差异不同，就后者而言，处于收入底部的男性收入也显著高于处于收入底部的女性收入^[28]。

图  3  按市场影响力分组后的对比分析

在3.1节，验证了假设1，即男女演员在市场影响力、职业生涯长度以及题材多样性方面存在显著差异。进一步的问题是职业生涯长度以及题材多样性是否会影响市场影响力？下面通过逐步回归的负二项模型对该问题进行检验^[29]。在模型1中仅考虑性别和市场影响力（即自变量和因变量），探究性别对市场影响力的解释作用；模型2在模型1的基础上加入年龄和地域（即控制变量），探究性别对市场影响力影响程度的变化以及性别变量和控制变量对市场影响力的综合解释能力；模型3在模型2的基础上再加入职业生涯长度以及题材多样性（即中介变量），探究职业生涯长度与题材多样性是否是影响市场影响力的重要因素。

通过逐步回归的3个模型，可以发现模型2与模型1以及模型3与模型2之间的卡方差值均通过了p<0.001的显著性检验。从模型1到模型2，R²值从0.2%增长到6.4%，说明模型2新引入的控制变量对市场影响力具有显著的解释作用。之后R²值从模型2的6.4%增加到模型3的12.3%，同样说明了模型3新引入的中介变量对市场影响力具有显著的解释作用。

在模型1中，性别变量十分显著，回归系数为0.578，在模型2中加入控制变量之后，性别变量的回归系数下降为0.521，依然显著。模型3中引入职业生涯长度和题材多样性后，性别变量的回归系数依然显著，但是由0.521大幅降为0.185，说明职业生涯长度和题材多样性可从很大程度上解释市场影响力的性别差异。在模型3中可以看到职业生涯长度和题材多样性与市场影响力的相关系数均为正，说明这两个因素都可正向促进市场影响力，且后者影响力更大。综上，如表3所示，假设2获得验证。

为了研究职业生涯长度和题材多样性对市场影响力的影响是否会因为性别不同而不同，本文针对男女两个分样本分别建立两个回归模型，比较并检验职业生涯长度和题材多样性的系数差异。结果表明，在明确年龄和出生地的5548名演员中，按照性别将其分为男性样本与女性样本，其样本量分别为3143和2405。在男女两个分样本中，职业生涯长度、题材多样性与市场影响力均呈现正相关关系，说明在男女两个分样本中，依然满足假设2中的结论。职业生涯长度以及题材多样性对市场影响力均具有调节作用，但是从男女两组的相关系数中可以看出相较于女性，男性提高自己的职业生涯长度、题材多样性可以获得更高的市场影响力。综上，如表4所示，假设3获得验证。

本文基于豆瓣网、猫眼网、IMBD以及百度中我国演员的相关数据，构建了中国电影数据库并研究了中国演员市场影响力的性别差异。得到了相应的3个重要结论：

1）男性演员的市场影响力、职业生涯长度以及题材多样性显著高于女性演员，且这种差异主要来源于表现突出的男性和女性演员；

2）职业生涯长度与题材多样性是影响演员市场影响力的重要原因；

3）职业生涯长度与题材多样性对于男性市场影响力的促进作用要显著高于女性。

本研究主要的不足是未获得中国电影行业中完整的男女演员数据和电影票房数据。第二个不足是无法获得演员报酬和票房以及排名之间的关系，而本文所使用的排名倒数加权方法只是一个合理的近似，但还没有充分的数据支撑。第三个不足是本文所考虑的中介变量和控制变量不一定充分。

本文的研究结果对改善女性演员在电影行业的弱势地位，有一定的启示和借鉴作用。第一，应鼓励女性演员尽可能延长其职业生涯长度，在职业发展过程中获取更多的积累优势，以便在职业生涯后期扩大自己的市场影响力。第二，应鼓励女性演员尝试不同题材类型的电影，与不同类型演员搭建交流平台和机会，以扩大自己的受众群体，获取更高的市场影响力。