10月17日上午10点，上海外国语大学姜智彬教授应中心邀请，在学院二楼报告厅举办题为“有效还是浪费：中国整体广告支出效率研究——基于大型广告主二十年广告支出与销售额数据的实证检验”的讲座。讲座由中心研究员贾煜副教授主持，中心学术委员会委员姚曦教授、慕文龙老师以及146位学生来到现场。讲座中，姜智彬教授对2001至2020年中国整体广告支出效率进行了实证研究，探讨整体广告支出效率的规律性的变化，不同媒体不同行业的整体广告支出效率的差异，影响整体广告支出效率变化的原因，以及在当前经济紧缩的形势下，广告主是否应持续投入抑或消减广告预算等问题。
图1：姜智彬教授开展讲座
讲座伊始，姜智彬教授以“品牌敢向高处行”的一场讨论为引，提出在现有经济形势下，企业是否仍需投入大量资金来维持原有广告能力的问题。姜教授认为，应当摒弃原有主观经验式的判断，以理性的思考来回应，即通过科学的实证量化研究为企业家给予理性指导。
接下来，他展示了由电通公司统计的2024全球各地区广告支出预测数据、2022—2026全球媒体渠道广告支出演变趋势，以及2024中国广告市场增长率相关数据，数据显示广告支出在全球各地仍然开销巨大，不同媒体渠道的广告支出存在不同趋势，显示出数字广告增长、社交媒体的主导地位、公域私域营销整合的发展特点。基于上述背景，姜智彬教授提出了“广告费用究竟是有效还是浪费？”这一问题。
如何衡量广告费用是否有效，姜教授引入了“广告支出率”的概念。他指出，广告支出效率是判断广告费用究竟是有效还是浪费的核心指标，分为个体广告支出效率和整体广告支出效率。仅凭对个体广告支出效率的测算，无法反映一个国家（地区）广告支出效率的整体情况。因此对一个国家（地区）整体广告支出效率的测量更具有经济学上的普遍意义，即将广告主视为一个整体，开展广告主对整体广告支出利用程度的研究。接下来，他继续提出了4个更加具体的问题：第一，整体广告支出效率究竟是多少以及有没有规律性的变化？第二，不同媒体不同行业的整体广告支出效率是否不同以及如何不同？第三，影响整体广告支出效率变化的原因是什么？第四，在当前经济紧缩的形势下，广告主还要持续投入抑或消减广告预算吗？
一、不同国家、行业、媒体的整体广告支出效率研究进展
在这一部分，姜智彬教授展示了不同国家、不同行业的整体广告支出效率研究，以及不同媒体的整体广告支出效率研究。通过梳理过往研究，他发现，1998年美国整体广告支出效率值为0.34，浪费了66%的广告支出；即使是同一个行业，不同国家或不同时期的广告支出效率也存在着较大差异。而在传统媒体广告逐渐式微的背景下，关于中国不同类别传统媒体的整体广告效率问题缺乏科学发现和检验，且随着广告支出不断向互联网媒体倾斜，互联网广告规模快速扩张，需要进一步检验相关结论是否适用于中国市场。
图2 姜智彬教授讲座现场
二、数据包络分析法与数据指标来源
姜智彬教授介绍，研究使用的是数据包络分析法。它包含三个部分：首先是数据包络分析的决策单元，基本思路是将被评估单位视为决策单元（Decision Making Units, DMU），并将决策单元的每一个投入和产出指标权重视为变量，根据最优原则对效率值进行测算，然后根据效率值判断决策单元是否相对有效；其次是数据包络分析的投入指标与产出指标，数据包络分析法通过处于相同竞争环境中决策单元的投入和产出数据求得权重值，不需要对指标的权重设置假设环境。投入指标是指决策单元在经济活动和管理活动中需要耗费的资源，产出指标是指决策单元在投入一定资源要素时所获得的结果；最后是数据包络分析的模型建构，CCR模型以规模报酬不变作为前提条件，BCC模型更符合广告投入与销售额产出的实际情况，BCC模型分为投入导向型模型和产出导向型模型。
姜智彬教授介绍，在广告市场中，广告主的销售额取决于市场反应，广告支出体现的是广告主的主观判断和支付能力，广告支出更可控。因此，投入导向型BCC模型更适合用于测算整体广告支出效率，即在给定的销售额下，测算广告主是否使用了最少的广告支出。在他建立的整体广告支出效率模型中，有效决策单元即绝对有效广告主，指的是在现有销售额产出水平下没有其他广告主使用更少的广告投入，有效广告主的效率值为1。每个广告主与绝对有效广告主比较的结果为每个广告主的相对效率，相对效率在0和1之间的广告主为非绝对有效广告主。
关于数据指标，研究选取2001—2020年间广告支出每年排名前100位的广告主（大型广告主）为分析对象，以这些大型广告主在电视、广播、报纸、杂志、户外和互联网6个媒体类别上的年度广告支出作为投入指标，以这些大型广告主的年销售额作为产出指标，进行中国整体广告支出效率的测算。其中广告主限定在中国大陆境内注册的企业，广告支出是指这些广告主在中国大陆境内媒体上花费的广告支出，广告销售额是指这些广告主在中国大陆境内市场上取得的销售额。接下来，研究对中国前100位广告主20年来广告支出与销售额的描述性统计，并对投入指标和产出指标进行相关性检验。
图3 姜智彬教授讲座现场
三、中国整体广告支出效率测算结果
随后，姜智彬教授展示了中国整体广告支出效率测算结果，包括中国整体广告支出效率的测算统计、中国分媒体整体广告支出效率的测算统计、中国分行业整体广告支出效率的测算统计。研究表明，20年来中国大型广告主对不同媒体的广告支出都存在着一定程度的浪费，其中杂志媒体的广告支出浪费最多，互联网媒体的广告支出浪费最少，表明互联网媒体广告支出效率高于传统媒体广告支出效率。
姜智彬教授继续介绍道，根据国家统计局发布的行业分类标准，可以将中国大型广告主大致分为四类行业，分别为医药行业、信息传输软件与信息技术服务业行业、食品行业、汽车电气行业。20年间信技行业和汽电行业的整体广告支出效率总体呈现出稳步上升的增长态势。其中，信技行业的整体广告支出效率由2001年的0.297增长至2020年的0.818，汽电行业则由0.410增长至0.805。医药行业和食品行业的整体广告支出效率大体呈现出平稳波动的态势。医药行业的广告支出效率得分由2001年的0.391浮动至2020年的0.712，食品行业则由0.607浮动至0.801。
四、嵌入型视角下的中国广告支出效率变化原因
根据上述实证研究结果，姜智彬教授总结出以下三条结论：第一，中国整体广告支出效率呈阶段性上升态势；第二，中国大型广告主存在节约大量广告支出的优化空间。第三，互联网广告支出效率推动了中国整体广告支出效率的上升。在讨论部分，姜智彬教授引入嵌入性理论，从嵌入性视角出发，观察中国广告支出效率变化原因。首先，整体广告支出效率与GDP增长率呈负相关，提前或滞后于GDP增长率的变化。其次，法律政策体系的成熟推动整体广告支出效率的持续上升。再次，市场主体的专业化促进整体广告支出进入效率提升阶段。最后，技术进步促进互联网广告效率提升，使整体广告支出进入效率较高阶段。
姜智彬教授也介绍了该研究的三点不足与展望。不足之处在于：一是未测算1979—2000年的中国整体广告支出效率。中国1979年重开广告市场，之后广告支出额快速增加，然而由于2000年以前广告主支出数据的缺失，研究者无法对1979—2000年广告主整体的支出效率进行测算，也无法进行比较分析；二是本研究是对中国大型广告主整体广告支出效率进行的测算，研究结论对中小型广告主整体的支出效率的适用性需要进一步验证；三是应进一步探讨影响广告支出效率的外部因素，如市场变化、消费者行为等。
在未来的研究中，姜智彬教授希望在以下四方面进行优化：（1）不同国家体制、不同经济发展水平的整体广告支出效率需要进一步深化研究。（2）我国不同形态的互联网广告的支出效率研究。互联网广告的形态丰富多样，可以分为信息流广告、社交媒体广告、电商广告等不同形态，不同形态互联网广告的支出效率是否存在差异？差异的原因是什么？（3）我国不同行业广告主整体广告支出效率差异的原因值得进一步分析，此方面研究有助于对细分行业的广告支出进行指导。（4）开展生成式人工智能对中国整体广告支出效率的影响。
讨论环节
图4 慕文龙老师、陈雪珂同学、周羽林郎同学提问
在讲座最后，姜智彬教授与现场师生进行了交流。姜老师首先回答了慕文龙老师关于测算不同媒体广告支出效率等研究细节的问题。随后，回答了2023级传播学硕士研究生陈雪珂关于如何获取一手市场调研数据的问题，回答了2024级博士研究生周羽林郎关于广告学研究未来趋势的问题。
文字/图片/编辑：李艾莲
