■ 佘世红 王玉婷

一、研究问题提出

随着互联网技术的发展,我国网络广告市场规模呈现不断扩大的趋势。据艾瑞咨询《中国网络广告行业年度监测报告》显示,2015年中国网络广告市场规模达到2093.7亿元,保持36.0%的高位增长,接近广电(电视+广播)整体广告规模的2倍；2016年中国网络广告市场规模为2902.7亿元,同比增长32.9%。2017年网络广告市场规模达到3828.7亿元,增速30%左右。受网民人数持续增长、移动媒体使用时长增长、网络视听业务快速增长等因素的影响,可以预见,未来几年,报纸、杂志、电视广告将继续下滑,而网络广告收入增长空间仍然较大。同时,在网络消费方面,根据艾瑞咨询的中国网络购物行业年度监测报告显示,2015年中国网络购物市场交易规模达到3.8万亿元,市场渗透率达12%,增长率为32%；2016年全国网络购物市场总体交易规模的数据虽未出台,但已有数据表明我国网络购物市场继续维持较高增速,仅第三季度网络市场交易规模就达1.15万亿元,同比增长23.6%,在社会消费品零售总额中占比达到13.9%。根据艾瑞咨询最新统计数据,2017年中国网络购物市场交易规模预计达6.1万亿元,较上一年增长29.6%。

从理论上来说,广告在一定程度上能够促进居民的消费行为。但在新的网络媒介环境和消费环境下,这一理论是否仍然有其适用性,我国网络广告对网络消费是否存在影响,存在怎样的影响,这是本文要探讨的核心问题。

二、相关文献与概念界定

(一)网络广告

网络广告,英语中习惯译成Online Advertising。第一个网络广告是1994年诞生在Hot Wired上的旗帜广告,到2000年左右在线网络广告开始在美国逐步兴起。③网络广告虽然在我国取得了蓬勃发展,但关于网络广告概念的界定没有统一。有学者认为网络广告是一种商业性质的信息宣传活动。其目的在于商业赢利,其内容含有特定的商业信息。④李庆春等认为网络广告是通过网络传递到用户的一种高科技广告运作方式,它主要以万维网、全球互联网为媒体,是广告客户为了达到某种目标,采用付费方式,通过网络传播向目标市场和消费者宣传商品、服务、企业理念等信息的高科技广告运作方式和传播活动。⑤黄河等也认为网络广告就是广告主为了宣传自身产品或服务,向网络媒体付费以借助网络媒体进行的广告传播活动。⑥尽管从广义的角度来讲,网络上一切传播产品、商品、服务或品牌的信息都属于广告信息,但本文重点研究网络广告增长与网络消费的问题,因而我们对网络广告概念界定与李庆春、张金海、黄河等观点一致。在此基础上,我们认为网络广告主要包括三个构成要素：其一,广告目的是广告主为了达到促销产品或服务、传播品牌形象、传递理念和价值等；其二,在网络平台上(包括各种社交媒体、搜索媒体、视频网站、微博、微信等自媒体)传播；其三,广告主必须向传播的网络平台付出一定的费用。

(二)网络消费

网络消费,英文通常译为Online Shopping(在线消费)。网络消费是网民在网络环境下消费的一种新形式。维基百科对网络消费的界定是：它是电子商务的一种形式,消费者可以通过网络购买卖者提供的产品或服务。⑦孟凡新以电子商务交易额来衡量网络消费市场的规模⑧,鉴于电子商务交易总额的统计口径与网络消费有较大差距,故本文采用网络购物市场交易规模来衡量网络(居民)消费的大小。⑨

三、研究方法

本文主要采用实证分析的方法,将描述性(定性)分析的实证方法与计量经济模型(VEC模型)相结合,运用了协整检验的体系分析现有相关数据。

(一)描述性实证分析方法

本文的描述性实证分析法主要分析了2000～2014年我国网络广告市场规模与网络消费的交易规模的增长趋势。另外,我们考察了网络广告与网络消费的皮尔森相关系数,同时也考察了2009～2014年网络广告对网络消费的贡献率(网络广告的增加值与网络消费增加值之比)和拉动率(网络消费增长速度与贡献率的乘积)。网络广告与网络消费的相关数据主要来源于艾瑞网各年《中国网络广告行业监测报告》和《中国网络购物行业年度监测报告》。

(二)计量经济模型实证分析法

由于经济变量大多非平稳,若直接进行回归分析会导致“伪回归”,所以本文首先对变量进行单位根检验,若是单位根检验通过就进行普通OLS回归；否则进行协整检验,而后建立VEC模型进行动态分析,通过格兰杰因果检验、脉冲响应分析和方差分解对变量间的短期关系进行探究。

1.变量因素的选取

根据加尔布雷斯假说,本文采用以下3个变量来验证加尔布雷斯假说在中国网络广告与网络消费增长关系方面的适用性。根据凯恩斯理论,消费的主要影响因素是收入,而众多国内学者也通过实证验证了该理论,且在计量模型中,遗漏变量会导致现存变量系数的偏误,所以本文加入人均可支配收入作为控制变量,因而本文的自变量是网络广告,因变量是网络消费,控制变量是人均可支配收入。

主要模型：POC=f(POAD,PDI)(时间区间为[2001,2012])

其中POC表示网络购物市场交易规模,也就是网络消费(Online shopping)规模。POAD表示网络广告规模,PDI表示人均可支配收入。为了消除人口增长对研究带来的影响,将变量用1/年末总人口来调整,所以模型中变量都以“人均元”为单位计算。

2.数据来源

由于截至本文数据收集之前,国家统计局仅公布了2012年及以前的城市、农村居民可支配收入,所以本模型中的数据主要来源于2001～2012年。城乡居民可支配收入、总人口、各年CPI的数据来源于《中国统计年鉴》。数据处理和实证分析使用EVIEWS6.0软件。

四、 我国网络广告与网络消费增长的实证分析

(一)我国网络广告与网络消费增长相关性描述性分析

我国网络广告的发展历程大致可分为四个阶段：1997年-2000年是网络广告的“起步期”,从无到有,其中2000年的增长率高达250%；2001年-2002年是“调整期”,互联网泡沫的破裂使得网络广告市场规模增长率大幅下滑；2003年-2006年是“跨越期”,网络经济的复苏加上搜索引擎的广泛推广等互联网大事件均推动了网络广告增长的一个小高潮,至此网络广告市场规模已经达到60.7亿元；2007年至今是猛进期,多元利好因素促进了网络广告的高速发展。随着移动互联网技术的普及,我国网络广告更是迎来了增长的春天。根据艾瑞咨询2015年度中国网络广告核心数据显示,我国网络广告市场规模达到2093.7亿元,同比增长36.0%。2016年中国网络广告市场规模为2902.7亿元,同比增长32.9%。我国网络广告市场规模增速虽然放缓,但仍保持两位数以上的高位增长。图1反映了从2000年以来,我国网络广告市场规模及增长率趋势。

图1 我国网络广告市场规模及增长率趋势图

与此同时,我国网络消费也出现了较大幅度的增长。根据艾瑞网公布的数据来看,2014年中国的网络购物交易规模达到27889.1亿元,同比增长47.37%,在社会零售总额中渗透率首次突破10%。图2是我国网络购物的增长的趋势图。网络购物的成倍增加离不开近几年移动端的发展,2014年移动购物交易规模攀升至9406.6亿元,占总量的33.7%,而2011年该值只有116.8亿元,3年的年均增长率为241.61%,增速远高于PC端的网络购物的增长率。

图2 我国网络购物市场规模及增长率趋势图

图3是我国网络广告增长趋势与网络购物交易规模增长趋势对比图,可以看出我国网络广告的增长趋势与网络购物交易规模增长趋势很相似,但网络购物的增长率高于网络广告的增长率。

图3 我国网络广告与网络购物市场规模增长率对比趋势图

另外,我国网络广告与网络消费的相关性也是极强的,相关系数为0.9962。

2009—2014年网络广告对网络消费的贡献率和拉动率如表1所示。可以看到,无论是网络消费的增量(由贡献率反映)还是网络消费的基期值(由拉动率反映),近几年均呈“几”型增长,在一定程度上反映了网络广告对网络消费的影响。

表1 网络广告对网络消费的贡献率和拉动率(2009～2014年)

(二)我国网络广告与网络消费增长的实证过程与结果

1.平稳性检验

本文首先对所有变量进行ADF单位根检验。检验中滞后阶数的判断采用SIC准则选取。ADF检验均从使用含有趋势项和截距项的检验方程对各变量进行检验,考察趋势项和截距项前的参数的t值以及相对应的伴随概率,若是无法通过检验就逐步剔除截距项、趋势项,最后得到结果(如表2)。

表2 变量的ADF检验结果

C、T、L表示含有截距项,趋势项和所采用的滞后阶数,如表2显示,我们可以判定各变量都是水平上平稳的。

2.建立OLS方程

我们建立一个普通OLS的方程：

lnPOC = 0.625*lnPOAD + 3.080*lnPDI - 20.199

Std： (0.225) (0.471)

(3.026)

该方程的R2为0.989,调整后的R2为0.986,可见方程拟合度较好。从结果可以知道人均网络广告市场规模与人均网络购物市场交易规模呈现正相关。从该模型中可以预测,人均网络广告规模每增加1%,网络消费就会增加0.625%。由于人均可支配收入是控制变量,通过实证模型可以得出,人均可支配收入增加1%,网络消费也会相应增加3.080%。通过该计量模型研究,发现网络广告的增加能够促进网络消费的增长,但作为控制变量人均可支配收入对网络消费增长也会产生正相关的影响。

五、研究结论与局限性

本文的实证研究得出的结论是：我国网络广告对网络消费增长存在正相关的促进作用。具体表现为：我国人均网络广告市场规模、人均可支配收入与人均网络购物市场交易规模呈现正相关,计量模型显示我国人均网络广告规模、人均可支配收入增加1%,我国网络消费分别会增加0.625%和3.080%。也就是说加尔布雷斯假设关于广告对消费的促进作用,在移动互联网时代的中国得到了一定程度的验证。但要值得注意的是,作为控制变量的人均可支配收入对网络消费产生的影响会更大。我国网络广告与网络消费增长存在正相关性主要有以下几个原因：

1.相比于传统媒体时代的广告,网络广告的特点是“以受众为中心”,正如陈丽娟、舒咏平所指出的,网络广告是“受者参与制造内容”,因为“受者”拥有自己的亲身消费体验,他们发布的广告及产品评论更值得信任,因而会促进其他网民尝试性消费,尝试消费之后的网民又会发布产品使用的相关信息及体验的评论,进而又会为其他网民的消费提供信息的参考。如果这些基于“受众体验为中心”的网络广告信息的传播能够在一定程度上有助于品牌产品信任的增强,那么必定会促进网络消费的增加。

2.相比于传统媒体时代的广告,网络广告进一步消除了消费中的“信息不对称”。李庆春、张金海指出网络广告具有消解信息不对称的功能,首先网络广告的海量信息的存储和传播为消解信息不对称奠定了基础,其次网络广告的互动功能是消解信息不对称的最有效的方式。由于基于数字技术的网络广告能够极大可能的消解产品信息传播的不对称,网民可以通过网络广告信息的对比,进行更加理性的消费,从而在一定程度上会促进网络消费额的增长。

3.在网络传播的背景下,广告本质功能主要表现为体验和互动的功能,广告不仅可以向消费者传播产品和品牌的信息,更重要的是让消费者可以参与互动,并且在互动广告中体验产品和品牌的独特性。由于网络广告自身的互动性和体验性的功能会增加网民对某一个品牌的好感度和黏性,使其成为该品牌的粉丝。比如,我国互联网手机品牌小米就是通过有趣、互动的网络广告来增加其品牌黏性和信任度,培养大量年轻、爱玩、爱挑战的品牌粉丝,从而促进其手机产品的网络销售。

4.网络广告可以根据大数据进行更精准地投放,能够为不同的受众推送不同的广告。相比于传统媒体广告,网络广告投放的目标人群更加的细分化和精准化。简单来说,网络广告通过大数据技术和消费者画像能够掌握网民对产品或品牌的关注兴趣或购买意向,针对具体的兴趣和购买意向传播相关的广告信息,从而能够实现更有效的广告传播,促进网民消费者产生实际的消费购买行为。

5.网络广告对网络消费的贡献率与拉动率还与我国目前网络广告的消费群体的人群和结构存在一定的关系。《中商情报网》发布的《2015年中国网络购物用户调查情况分析》报告显示,从不同收入群体看,随着收入的提高,因网购而增加购物数量和消费支出的人数比例也随之增加,网购消费支出的增加与收入的多少具有较强的相关性。可见网络广告的目标群体相比于整体广告的目标群体而言,前者拥有收入更高的群体,事实证明了网络广告的目标群体是目前社会上消费能力较高的群体。

由于实证研究的模型中加入了我国农村与城市的人均可支配收入,而截至研究开展之前国家统计局只公布了2012年的农村和城市收入,因而我们的计量统计研究的数据采集只限于2001～2012年,使得本文的研究也存在一定的局限性。另外,网络广告与其他宏观经济变量的关系也需要进一步研究。

注释：

① 张晓辉：《网络消费与网络广告的互动关系研究》,《美术教育研究》,2014年第7期。

③ NIGEL HOLLIS.TenYearsofLearningonHowOnlineAdvertisingBuildsBrands.Journal of Advertising Research,2005,Volume 45,Issue 2,pp.255-268

④ 李明伟：《网络广告的法律概念与认定》,《新闻与传播研究》,2011年第5期。

⑦ 参见维基百科对“On Shopping”的定义。

⑧ 电子商务交易额：通过电子商务交易平台达成的交易金额,包括单位与单位之间,单位与个人之间,个人与个人之间的交易。全社会电子商务交易额为所有电子商务交易平台上的交易金额之和。

⑨ 网络购物市场规模是以实物产品销售为主营业务的平台电商与自主销售式电商GMV之和。