이제까지 광고가 기업의 매출액 수준에 미치는 영향에 대한 이론적 고찰을 통해 기업 경영자의 입장에서 광고에 대한 의사결정을 어떻게 할 것인가를 검토하였다. 이를 위해 무엇보다도 광고에 대한 시장의 반응함수를 정밀하게 알 수 있어야 하며, 이를 위해 제시되어 온 통계적 모형들을 검토하였다.

본 연구에서는 한국의 증권회사 중 D증권을 대상으로 통계분석을 수행함으로써 광고비와 매출액의 관계에 대한 실증적규명을 시도하고자 한다.

먼저 제 1절에서는 통계적 분석대상이 되는 자료에 대해 간략하게 살펴보고, 이어서 통계적 분석 모형을 간단히 요약한다. 제 2절에서는 광고에 대한 반응함수의 형태를 밝히기 위한 모형의 통계적 분석이 수행되며, 제 3절에서는 광고에 대한 반응의 동태성을 검토하기 위한 코익 모형에 대해 분석한다. 마지막으로 제 4절에서는 이러한 분석의 이론적·실제적 시사점을 검토하기로 한다.

제1절 통계 분석자료 및 모형

본 연구에서는 한국의 증권회사 중 D증권을 그 대상으로 하고 있다.

D증권은 1970년 9월 23일에 설립되었으며 1975년 9월에 상장되었다. 따라서 장기간 동안의 광고비 및 매출액에 대한 자료의 획득이 가능하다.

일반적으로 증권업은 크게 자기매매(dealing), 위탁매매(brokerages), 인수주선업무(underwriting)로 구분되는데, 증권회사가 상품유가증권을 자기명의, 자기의 계산으로 매매를 하는 것을 자기매매(dealing)라 하고, 위탁매매는 증권회사의 중심업무로써 거래소시장을 통하든 장외시장을 통하든 불문하고 자기의 명의, 위탁자의 계산으로 유가증권을 매매하는 것을 말하며, 유가증권을 발행함에 있어서 이를 매출할 목적으로 그 유가증권의 발행인으로부터 그 전부 또는 일부를 취득하거나 유가증권의 발행시 잔액을 인수하는 인수주선업무 등으로 되어있다. 이들 업무 등을 수행함으로써 얻는 수익은 크게 수입수수료, 금융수익, 증권매매이익의 세가지로 구성되어 있는데 이들 총계를 영업수익이라 말한다.

앞에서 논의된 바와 같이 매출액에 해당하는 것을 증권산업에서는 영업수익으로 말하는데, 이 영업수익은 일반을 대상으로 한 광고에 영향을 받을 것이다. 따라서 본 연구에서는 D증권회사의 광고선전비와 영업수익의 관계를 그 대상으로 하기로 한다.

한편, 증권회사에서 제공하는 제품 혹은 서비스는 일반을 대상으로 하는 경우 기업광고와 제품광고가 구별되지 않는 특성을 갖고 있어, 증권회사 광고비와 영업수익간의 관계는 앞서 검토한 이론적 반응함수의 모형이 적합하리라고 생각된다.

본 연구에서는 D증권의 1976년부터 1989년까지의 14년간 광고비 지출액과 영업수익의 시계열자료를 이용하고 있으며 이는 <표3-1>에 제시되어 있다.

한편, 통계적 분석은 앞장에서 논의된 모형을 중심으로 이루어져 있으며, 이는 크게 광고에 대한 반응의 형태를 밝히기 위한 모형과 반응의 동태성을 밝히기 위한 모형으로 나누어 진다. 이들은 <표 3-2>에 요약되어 있다

아래에서는 이들 모형에 대해 각각 회귀분석을 수행함으로써 광고비와 매출액의 관계를 검토할 것이다. 통계적 분석에는 사회과학용 통계분석 패키지인 SPSS를 사용하였다.

제2절 광고 반응함수의 형태 분석

광고반응함수의 형태를 분석하기 위해 앞의 모형 1 과 모형 2에 대해 회귀분석을 수행하였다.

먼저, 모형 1의 추정결과를 보면 이는 <표3-3>에 나타낸 것과 같으며,

Yt=23961.21 + 90.60238 Xt (5.4009) - 0.00817 X²t (3.0703)

()안은 t 통계값으로 나타났다.

각 계수의 t 통계량 값은 5.4009 와 3.0703 으로 나타나 기각역인 t _0.01 (11)=2.718 보다 크게 나타나 이들 계수는 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

또한 광고비에 대한 1차항의 계수는 0보다 크고, 2차항의 계수는 0보다 작으며 2차항의 계수가 1차항의 계수에 비해 절대값이 현저하게 작게 나타났다. 따라서 이 모형에서 요구하고 있는 조건이 모두 만족되고 있는 것으로 나타났다.

한편, 모형 1에 대한 분산분석 결과는 <표3-4>에 나타났다.

이 표에서 알 수 있는 바와 같이 F통계량이 59. 19772 라는 큰 값을 보임으로써 이 통계분석 전체가 유의함을 알 수 있다. 이는 <표3-3>에서 보는 바와 같이 결정계수 R²이 약 0. 914989로 나타남으로써 이 회귀분석의 설명력이 매우 높음을 보여준다.

<표3-5>에는 모형1의 분석을 통한 영업수익의 추정치를 나타냈으며, <도3-1>에는 그래프로써 이를 표시하였다. 전체적으로 추정치가 실적치에 매우 근사함을 보여주고 있다.

다음으로 모형2의 추정결과를 보면 <표3-6>에 나타난 것과 같으며, 그 결과는

( ) 안은 t 통계값으로 나타났다.

계수의 통계량은 8. 8530 으로 유의수준 1%일 때의 기각역인 t _0.01 (12)=2.681 보다 크며 , 따라서 회귀계수는 통계적으로 유리하다.

한편 결정계수 R²= 0.86722로 나타나 전체적인 모형의 설명력은 앞의 모형1에 비해 다소 떨어지는 것으로 나타났다.

또한 회귀모형의 상수항이 상당히 작은 음의 값을 나타내고 있어 적지 않은 문제점이 있는 것으로 나타났다.

<표3-7>의 분산분석 결과를 보면 F 통계량은 모형1과 같이 78.3751로서 매우 큰 값을 보여주고 있어 회귀분석 전체는 유의한 것으로 나타났다.

<표3-8>에서는 모형2의 분석을 통한 영업수익의 추정치를 계산하여 나타냈으며, <도3-2>에는 그래프로써 이를 표시하였다. 전체적으로 추정치가 실적치와 근사한 값을 갖고는 있으나, 앞에서 말한대로 상수항의 계수가 음의 값을 나타냄으로써, 광고비 지출액이 적은 수준일때의 매출액이 음의 값으로 추정되는 불합리한 현상이 발견되고 있다. 이는 로그 모형이 지니고 있는 한계로 파악된다.

모형1과 모형2의 분석결과를 종합하면, 두 경우 모두 설명력이 높음으로써 광고에 대한 반응함수가 오목함수임을 잘 보여주고 있다고 하겠다.

즉, 영업수익이 광고비 지출에 대해 증가하기는 하나 그 증가율은 서서히 감소하는 형태가 나타나며 광고비 수준 50~60억에서 영업수익이 포만하는 현상이 나타나고 있다.

그러나 오목함수 모형 중에서도 모형1의 2차함수 모형이 더 현실적인 의미가 크다고 생각된다. 이는 모형 2의 로그 모형에서 상수항이 음의 값을 나타냄으로써 적은 광고비 지출 수준에서의 영업수익이 음의 값을 갖는데 기인한다.

제3절 광고에 대한 반응의 동태성 분석

광고에 대한 반응의 동태성 즉 이월효과와 쇠퇴효과를 분석하기 위해 모형 3의 코익 모형에 대한 통계적 분석을 수행하였다.

그 결과는 <표3-9>에 나타낸 바와 같이 같으며,

=30712 + 29. 00224 Xt + 0. 327281 Yt-₁

로 나타난다. 이 회귀분석의 결정계수 R²= 0. 858467로써 적지 않은 설명력을 보여 준다. 그러나, 코익 모형에서 중요한 계수인 C, 즉 전기의 매출액의 영향을 나타내는 계수가 0. 327281 인데 비해 그 표준오차가 0. 340762에 달함으로써 t 통계량이 0.9604에 불과해 이 계수가 0이 아니라는 가설이 기각된다. 즉, 광고의 이월효과에 대해 유의성 있는 결론을 제시하지 못하고 있다.

<표3-10>과 <표3-11>에는 각각 모형3의 분산분석 결과와 회귀분석을 통한 추정치가 실적치와 비교되어 나타나 있다.

제4절 분석 결과의 시사점

앞 절들의 분석결과를 요약하면 <표3-12>와 같다.

이상의 결과를 총요약하고 그 시사점을 보면 다음과 같다.

첫째, 광고반응함수는 모형1와 모형2에서 나타나듯이 오목함수의 형태를 갖고 있다. 즉, 광고비 수준이 낮을 때는 광고비의 추가적 지출로 급속한 영업수익의 신장을 기대할 수 있으나, 광고비가 어느 수준에 이르게 되면 포만효과가 나타나기 시작하여 광고비의 지출증가에 대해 영업수익의 증가는 두드러지지 않게 된다. 이러한 현상은 <도3-1>과 <도3-2>에서 잘 나타나고 있다.

둘째, 광고반응함수의 형태를 나타내는 모형중 로그 모형에는 적지 않은 문제점이 나타난다. 이는 로그 모형의 특성상 불가피하다고 보여지며, 이에 따르면 광고비 지출액이 낮은 수준일 때 영업수익의 추정치가 음의 값을 갖게 된다. 이러한 현상은 로그 모형을 현실적으로 적용하는데 제약이 될 것이다. 따라서 본 연구의 결과에서는 이러한 로그 모형보다 2차함수 형태의 모형이 더욱 바람직하다고 제시하고 있다.

셋째, 광고에 대한 반응의 동태성, 즉 이월효과는 현실적으로 그리 크지 않은 것으로 나타났다. 이는 모형3의 코익 모형의 분석에서 밝혀지고 있으며, 이에 따르면, 광고의 이월효과가 통계적으로 검증되지 못하고 있다.

마지막으로 세가지 모형중 모형1의 2차함수 모형이 모든 면에서 가장 우수한 특성을 보여주고 있음을 알 수 있다. 따라서 이러한 모형을 현실적으로 적용하는 것이 바람직하리라고 생각된다.