Реклама как фактор развития экономики и общества в России

Инвестиции - долгосрочные вложения капитала в отрасли экономики внутри страны и за границей;

Государственные расходы (затраты) - денежные затраты государства, связанные с его функционированием и использованием государственной части национального дохода;

Внешнеторговый оборот, который определяется как открытость экономики, рассчитываемая как сумма экспорта вид внешнеэкономической деятельности, направленный на продажу товаров и услуг за рубеж. и импорта страны вид внешнеэкономической деятельности, направленный на покупку товаров и услуг из-за рубежа.

В исходной модели используются логарифмические данные, что позволяет решить сразу несколько задач:

1) приблизить распределение переменных к нормальному,

2) сгладить значительную разницу в реальном размере переменных,

3) получить результаты в процентных показателях.

Однако для целей данного исследования было осуществлено два варианта анализа данных: в первом случае использовались данные в натуральном выражении, во втором случае использовались логарифмированные данные аналогично исходному исследованию.

Для построения модели необходимо использовать исторические данные об экономических показателях и показателях рекламного рынка страны. Однако построение модели только для России является затруднительным, поскольку в таком случае необходимо использовать данные как минимум за 50 лет, что не может быть сделано по нескольким причинам:

1) значительную часть данного периода Россия существовала в составе СССР, в связи с чем имеющиеся статистические данные об экономических показателях во многих случаях доступны так же для СССР и не могут быть сопоставлены с показателями для России отдельно;

2) возможности мониторинга рекламных затрат стали активно развиваться с начала XXI века, в связи с чем агрегированные данные о рекламных затратах до этого периода отсутствуют или являются в значительной мере неточными.

Учитывая приведенные выше аргументы является целесообразным использовать данные, начиная с 2000 по 2017 год, что является недостаточным для проведения полноценного анализа, поскольку количество наблюдений составляет 18 и полученные результаты могут непоказательны. В связи с этим для построения модели были использованы данные по нескольким странам, имеющим сходные экономические показатели и сходные показатели рекламных рынков.

Для отбора соответствующих государств была использована методология исследования, проведенного автором данной работы в 2018 году. Согласно исследованию, государства могут быть объединены в кластеры - укрупненные группы данных, которые составляют внутренне сходные между собой объекты.

Для выделения кластеров и создания на основе них классификации стран были использованы несколько независимых классификационных признаков:

Во-первых, макроэкономические индикаторы, такие как потребительские расходы на душу населения и среднегодовые темпы прироста ВВП.

Во-вторых, показатели, отражающие структуру медиарекламных рынков изучаемых стран - доли отдельных медиа в общей структуре рекламных инвестиций страны. Проведенное исследование показало, что доли затрат на радио и прессу не являются значимыми и не влияют на общий объем рекламных инвестиций, в связи с чем для построения кластеров используются данные о долях только трех из пяти основных медиа (ТВ, Интернет, наружная реклама), так как доли прессы и радио не оказывают значимого влияния на кластеризацию.

В-третьих, был учтен уровень проникновения Интернета в изучаемых странах, измеряемый как доля населения страны, использующая Интернет, от общего размера населения страны.

Полный объем статистических данных представлен в Приложении 1.

Для текущего исследования количество наблюдений было расширено относительно прошлого года, когда были использованы данные для 14 стран. В общей сложности для проведения процедуры кластеризации были отобраны 23 страны. Для осуществления кластеризации использовался метод иерархического кластерного анализа, позволяющий представить имеющиеся многомерные данные укрупненными группами.

Тем не менее, несмотря на увеличение количества переменных, Россия вновь оказалась в одном кластере с Турцией и Бразилией, странами, в которых уровень потребительских и рекламных расходов остаётся на порядок ниже, чем в некоторых других исследуемых странах, а также в которых телевидение играет значительную роль по сравнению с остальными видам и медиа. В дальнейшем именно эти страны будут использованы для построения модели влияния рекламных затрат на ВВП.

Результаты процедуры иерархической кластеризации отображены на Рисунке 6. в виде дендрограммы, представляющей собой дерево иерархической структуры, описывающее близость отдельных кластеров друг к другу. В рамках построения классификации был задействован агломеративный метод, при использовании которого на исходном этапе все страны являются отдельными кластерами, после чего начинается пошаговое объединение наиболее схожих по характеристикам стран.

Рисунок 6. Дендрограмма иерархического кластерного анализа с использованием метода межгрупповых связей

Поскольку количество переменных таким образом все равно остается небольшим, предлагается включить в исследование две дополнительных страны - Белоруссию и Казахстан, которые являются географически и культурно близкими к России за счет общей истории вхождения в состав СССР.

На следующем этапе исследования использовался метод линейной регрессии. Использование данного метода позволяет построить модель аналогичную исходной модели, предложенной Deloitte в 2016 году. Однако для целей данного исследования исходная модель была упрощена. Переменные, отвечающие за страновой и временной эффекты, были исключены, а из перечня показателей, входящих в детерминанту вектора роста, были исключены инвестиции, поскольку для Казахстана отсутствуют соответствующие данные за 2005-2009 годы, а для Турции за 2000-2007 годы, что значительно сокращает количество наблюдений.

Для проведения исследования использовались данные Всемирного банка об экономических показателях стран, а также о размере населения (Приложение 2). ВВП измеряется в долларах как ВВП по паритету покупательной способности (ППС) в постоянных ценах 2011 года, что позволяет сгладить разницу в курсах валют. Данные о государственных затратах, объеме экспорта и импорта измеряются в долларах в постоянных ценах 2010 года.

Источниками данных о рекламных инвестициях являются отчёты международного медийного агентства Zenith, выпущенные в 2016 и 2018 годах и посвященные прогнозированию объема рекламных затрат в мире (Приложение 2).

Общее количество наблюдений составляет 95 - данные по пяти странам за 19 лет с 2000 по 2018 (Таблица 4).

Таблица 4. Валидные и пропущенные переменные в распределении по странам

	Частота	Проценты	Валидный процент	Накопленный процент
Валидные	RUS	19	20,0	20,0	20,0
	KZ	19	20,0	20,0	40,0
	BY	19	20,0	20,0	60,0
	BRA	19	20,0	20,0	80,0
	TUR	19	20,0	20,0	100,0
	Всего	95	100,0	100,0

В статистических данных присутствуют пропуски, что обусловлено отсутствием информации об экономических показателях за 2018 год, которые будут опубликованы Всемирным Банком летом 2019 года. Кроме того, у автора отсутствуют данные о рекламных затратах государств за 2000-2003 годы (для Казахстана так же за 2004 год). Более того, при проведении анализа необходимо использовать данные как за текущий год, так и за предыдущий год, что создает дополнительные пропуски. Перечисленные ограничения отражены в Таблице 5. Итоговое количество наблюдений составляет 64.

Таблица 5. Сводный отчёт по наблюдения и пропущенные переменные

Сводный отчет по наблюдениям
	Наблюдения
	Валидные	Пропущенные	Всего
	N	Проценты	N	Проценты	N	Проценты
Страна * ВВП по ППС	90	94,7%	5	5,3%	95	100%
Страна * Рекламные расходы	74	77,9%	21	22,1%	95	100%
Страна * Рекламные расходы за предыдущий год	69	72,6%	26	27,4%	95	100%

После сбора необходимого объема данных была выдвинута нулевая гипотеза: объем рекламных расходов в России влияет на размер ВВП России, а также альтернативная гипотеза: объем рекламных расходов в России не влияет на размер ВВП России.

Для проверки гипотезы в первую очередь была построена модель линейной регрессии с использованием значений переменных в реальном выражении. В качестве зависимой переменной выступает ВВП в текущем году, в качестве независимых переменных выступают ВВП в предыдущем году, рекламные расходы в текущем году, рекламные расходы в предыдущем году, государственные расходы в текущем и предыдущем годах, открытость экономики в текущем и предыдущем годах и размер населения страны в текущем году. Если переменная рекламных расходов показывает значимость в объяснении ВВП страны, значит альтернативная гипотеза отвергается и принимается нулевая гипотеза. Результаты регрессионного анализа представлены в Таблице 6.

экономический рекламный монополизация

Таблица 6. Результаты построения линейной регрессии с использованием данных в реальном выражении

Сводка для модели
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
1	1,000a	1,000	1,000	27,7867631
a. Предикторы: (константа), Рекламные расходы млрд долларов за предыдущий год, Государственные затраты в млрд долларов, Открытость экономики, посчитанная как сумма экспорта и импорта в млрд долларов, ВВП по ППС в млрд долларов за предыдущий год, Рекламные расходы млрд долларов, Государственные затраты в млрд долларов за предыдущий год, Открытость экономики в млрд долларов за предыдущий год, Население

Таблица 7

ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Значимость
1	Регрессия	109953934,506	8	13744241,813	17801,019	,000b
	Остаток	42465,731	55	772,104
	Всего	109996400,237	63
a. Зависимая переменная: ВВП по ППС в млрд долларов
b. Предикторы: (константа), Рекламные расходы в млрд долларов за предыдущий год, Государственные затраты в млрд долларов, Открытость экономики, посчитанная как сумма экспорта и импорта в млрд долларов, ВВП по ППС в млрд долларов за предыдущий год, Рекламные расходы в млрд долларов, Государственные затраты в млрд долларов за предыдущий год, Открытость экономики в млрд долларов за предыдущий год, Население

Таблица 8

Коэффициентыa
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость
	B	Стандартная ошибка	Бета
1	(Константа)	-10,826	9,747		-1,111	,272
	ВВП по ППС в млрд долларов за предыдущий год	,811	,051	,798	15,884	,000
	Рекламные расходы в млрд долларов	10,918	19,258	,029	,567	,573
	Рекламные расходы в млрд долларов за предыдущий год	-26,663	19,983	-,066	-1,334	,188
	Государственные затраты в млрд долларов	1,565	,992	,189	1,578	,120
	Открытость экономики, посчитанная как сумма экспорта и импорта в млрд долларов	1,791	,154	,366	11,603	,000
	Государственные затраты в млрд долларов за предыдущий год	-,449	1,088	-,054	-,413	,681
	Открытость экономики в млрд долларов за предыдущий год	-1,196	,192	-,238	-6,235	,000
	Население страны	-3,413E-7	,000	-,019	-,519	,606
a. Зависимая переменная: ВВП по ППС в млрд долларов

Переменные населения страны, рекламных расходов за текущий год и государственных расходов за предыдущий год являются незначимыми на любом уровне значимости и исключаются из линейной регрессии. После исключения из исследования перечисленных переменных, была построена обновленная модель, представленная в Таблице 7.

Таблица 9. Обновленные результаты построения линейной регрессии после исключения переменной населения

Сводка для модели
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
1	1,000a	,999	1,000	27,2999480

a. Предикторы: (константа), Открытость экономики, посчитанная как сумма экспорта и импорта в млрд долларов, Рекламные расходы в млрд долларов за предыдущий год, ВВП по ППС в млрд долларов за предыдущий год, Государственные затраты в млрд долларов, Открытость экономики в млрд долларов за предыдущий год

Таблица 10

ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Значимость
1	Регрессия	109953173,582	5	21990634,716	29506,257	,000b
	Остаток	43226,655	58	745,287
	Всего	109996400,237	63
a. Зависимая переменная: ВВП по ППС в млрд долларов

b. Предикторы: (константа), Открытость экономики, посчитанная как сумма экспорта и импорта в млрд долларов, Рекламные расходы в млрд долларов за предыдущий год, ВВП по ППС в млрд долларов за предыдущий год, Государственные затраты в млрд долларов, Открытость экономики в млрд долларов за предыдущий год.

Таблица 11

Коэффициентыa
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость
	B	Стандартная ошибка	Бета
1	(Константа)	-14,734	7,956		-1,852	,069
	ВВП по ППС в млрд долларов за предыдущий год	,796	,041	,784	19,292	,000
	Рекламные расходы в млрд долларов за предыдущий год	-15,454	2,677	-,038	-5,772	,000
	Государственные затраты в млрд долларов	1,039	,165	,126	6,302	,000
	Открытость экономики, посчитанная как сумма экспорта и импорта в млрд долларов	1,863	,103	,380	18,065	,000
	Открытость экономики в млрд долларов за предыдущий год	-1,233	,157	-,245	-7,853	,000
a. Зависимая переменная: ВВП по ППС в млрд долларов

Все переменные значимы на уровне значимости 99%. Модель объясняет зависимую переменную на 99,9%.

На следующем шаге была сделана проверка модели на мультиколлинеарность - наличие взаимосвязи между независимыми переменными, используемыми для построения регрессионной модели и объяснения зависимой переменной. Для проверки на мультиколлинеарность был выведен показатель VIF (variance inflation factor - фактор инфляции дисперсии), который должен быть на уровне меньше 10. Результаты проверки представлены в Таблице 8.

Таблица 12. Результаты проверки регрессионной модели на мультиколлинеарность

Коэффициенты a
Модель	Статистика коллинеарности
	Допуск	VIF
1	(Константа)
	ВВП по ППС в млрд долларов за предыдущий год	,004	243,519
	Рекламные расходы в млрд долларов за предыдущий год	,156	6,391
	Государственные затраты в млрд долларов	,017	58,878
	Открытость экономики, посчитанная как сумма экспорта и импорта в млрд долларов	,015	65,386
	Открытость экономики в млрд долларов за предыдущий год	,007	143,680
a. Зависимая переменная: ВВП по ППС в млрд долларов

Значения VIF для построенной модели заметно выше допустимого порога. Тем не менее, использование модели считается допустимым, поскольку все независимые переменные являются значимыми, а общая модель в значительной степени объясняет зависимую переменную.

Таким образом, альтернативная гипотеза отвергается и принимается нулевая гипотеза о влиянии размера рекламных расходов в России на размер ВВП России.

Итоговая модель может быть выражена следующим образом:

GDPit = + GDPit-1 + ADit-1 + GOVit + OPENit + OPENit-1

Результирующее уравнение для России выглядит следующим образом:

GDPit = 0,796GDPit-1 - 15,454ADit-1 + 1,039GOVit + 1,863OPENit - 1,233 OPENit-1 - 14,734

Можно утверждать, что при уменьшении рекламных расходов за предыдущий год на 15,454 млрд долларов, ВВП уменьшится на 14,734 млрд долларов. Переменная рекламных расходов за текущий год была исключена из данной модели как незначимая, в связи с чем необходимо дополнительное изучение влияние рекламы на ВВП в краткосрочном периоде - в течение одного года, что будет сделано на следующем этапе исследования.

На втором шаге исследования была построена логарифмическая модель с использованием показателей аналогичных исходной модели, представленной Deloitte, за исключением показателя населения, который не значим. Проверка на мельтиколлинеарность была проведена одновременно с проведением регрессионного анализа. Результаты построения логарифмической модели представлены в Таблице 9.

Таблица 13. Регрессионная модель с использованием логарифмических показателей

Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
1	,999a	,998	,998	,05535

Таблица 14

ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Значимость
1	Регрессия	96,208	6	16,035	5232,988	,000b
	Остаток	,175	57	,003
	Всего	96,382	63

a. Зависимая переменная: Логарифм ВВП по ППС в долларах

Таблица 15

Коэффициенты a
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	-,403	,333		-1,210	,231
	Логарифм дельта ВВП по ППС	2,109	,696	,030	3,030	,004	,328	3,052
	Логарифм рекламных затрат	-,285	,129	-,160	-2,211	,031	,006	165,531
	Логарифм рекламных затрат за предыдущий год	,473	,126	,266	3,759	,000	,006	157,107
	Логарифм открытости экономики, посчитанной как сумма экспорта и импорта	,872	,309	,281	2,827	,006	,003	310,085
	Логарифм открытости экономики, посчитанной как сумма экспорта и импорта за предыдущий год	,683	,307	,220	2,226	,030	,003	306,634
	Логарифм государственных затрат	,780	,044	,421	17,803	,000	,057	17,558
a. Зависимая переменная: Логарифм ВВП по ППС в долларах

Логарифмическая модель так же успешно объясняет зависимую переменную. Скорректированный R-квадрат составляет 0,998 аналогично модели с использованием переменных в реальном выражении. Все использованные переменные значимы на уровне значимости 95%. Таким образом, была повторно принята нулевая гипотеза о влиянии рекламных расходов в России на ВВП страны.

Для дальнейшей оценки регрессии были построены диаграммы рассеяния, позволяющие выявить выбросы данных. Диаграммы отражены на Рисунках 7 и 8 для графического представления связи логарифма ВВП стран с логарифмом рекламных затрат в текущем и предыдущем периодах.

Рисунок 7. Диаграмма рассеяния для переменных логарифм ВВП и логарифм рекламных затрат

Рисунок 8. Диаграмма рассеяния для переменных логарифм ВВП и логарифм рекламных затрат за предыдущий год

Из диаграмм видно, что для некоторых стран - Белоруссии и Казахстана - существует значительное количество выбросов, что говорит о влиянии дополнительных переменных на ВВП страны, однако для России наглядно видна линейная связь между логарифмом ВВП и логарифмом рекламных затрат как в текущем периоде, так и в предыдущем периоде. На Рисунке 8. видно одно значимое отклонение, для более детального анализа которого построена отдельная диаграмма рассеяния с использованием данных только для России - Рисунок 9.

Рисунок 9. Диаграмма рассеяния для переменных логарифм ВВП и логарифм рекламных затрат в России за предыдущий год

Из Рисунке 9. видно, что точкой отклонения стал 2009 год, когда в экономике России было зафиксировано самое крупное падение ВВП за 15 лет - на 7,9%. Полученные результаты могут косвенно свидетельствовать о неспособности рекламных инвестиций оказывать положительное влияние на сглаживание крупных экономических кризисов, однако данная тема не является предметом настоящего исследования и может быть изучена отдельно.

Анализ с использованием квартальных данных.

Анализ, проведенный c использованием годовых данных, позволяет получить некоторое понимание о влиянии рекламы на экономику страны в долгосрочном периоде. Однако более подробные выводы могут быть сделаны при использовании квартальных данных, поскольку годовые данные не позволяют увидеть более детальные связи между рекламой и экономикой, которые могут присутствовать в краткосрочном периоде - в течение одного года. Кроме того, анализ с использованием квартальных данных позволяет увеличить количество переменных и провести отдельное исследование для России.

Подобный тип исследования проводился несколько раз. Одним из первых исследователей, осуществивших анализ воздействия рекламы на экономику с использованием квартальных данных, стал Дэвид Бланк в 1963 году. Позже Роберт Экелунд и Вильям Гремм повторили исследование в 1969 году, а Ричард Шмалензее в 1972 году, используя данные за более поздний период.

Для проведения анализа используются показатели аналогичные предыдущему этапу анализа, однако выбраны другие источники данных. Источником данных о ВВП и государственных расходах является Федеральная служба государственной статистики РФ, данных о внешнеторговом обороте России и курсе рубля к доллару США для преобразования данных - Банк России, данных об объеме рекламного рынка - Ассоциация Коммуникационных Агентств России (АКАР). Подробные данные представлены в Приложении 3 к настоящей работе. Исследование охватывает временной интервал с 2000 по 2018 год, что позволяет использовать 76 наблюдений, однако поскольку в построении линейной регрессии так же задействованы данные за предыдущий квартал, итоговое количество наблюдений составляет 75.

Были сформулированы гипотезы аналогичные исследованию с использованием годовых данных. Нулевая гипотеза: размер рекламных расходов в России влияет на размер ВВП России. Альтернативная гипотеза: размер рекламных расходов в России не влияет на размер ВВП России.

Были построены различные варианты модели с использованием нескольких наборов переменных.

В первом варианте в качестве зависимой переменной выступал ВВП за квартал, а в качестве независимых переменных ВВП за предыдущий квартал, рекламные расходы за текущий и предыдущих кварталы, открытость экономики за текущий и предыдущий кварталы, а также государственные расходы за текущий и предыдущий кварталы.

Во втором варианте использовались аналогичные зависимые и независимые переменные, однако в качестве независимых переменных выступили рекламные затраты, открытость экономики и государственные расходы за предыдущий квартал.

В третьем варианте модели использовали независимые переменные только за текущий период.

Все модели показатели скорректированный R-квадрат на уровне более 0,9, однако многие переменные оказались незначимыми. В результате чего была построена гибридная модель, состоящая из переменных за предыдущий и за текущий квартал - Таблица 10.

Таблица 16. Результаты построения модели линейной регрессии с использованием квартальных данных

Сводка для модели
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
1	,997a	,994	,993	653,758

Таблица 17

ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Значимость
1	Регрессия	4630934894,78	5	926186978,96	2167,03	,000b
	Остаток	29917926,21	70	427398,95
	Всего	4660852820,99	75
a. Зависимая переменная: ВВП России в млрд руб по кварталам

Таблица 18

Коэффициенты a
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	-60,940	175,105		-,348	,729
	ВВП России в млрд руб по кварталам за предыдущий период	1,144	,117	1,119	9,781	,000	,007	142,675
	Рекламные затраты в России в млрд рубл по кварталам	-21,128	8,146	-,094	-2,594	,012	,070	14,200
	Открытость экономики России, рассчитанная как сумма экспорта и импорта в млрд руб по кварталам	1,400	,197	,524	7,114	,000	,017	59,080
	Открытость экономики России, рассчитанная как сумма экспорта и импорта в млрд руб по кварталам за предыдущий квартал	-,810	,248	-,292	-3,271	,002	,011	86,985
	Государственные расходы России по кварталам млрд руб за предыдущий квартал	-,765	,151	-,282	-5,074	,000	,030	33,588
a. Зависимая переменная: ВВП России в млрд руб по кварталам

Итоговая модель может быть выражена следующим образом:

GDPit = + + GDPit-1 + ADit + OPENit + OPENit-1 + GOVit-1

Результирующее уравнение для России выглядит следующим образом:

GDPit = - 60,514 + 1,146GDPit-1 - 21,462ADit + 1,401OPENit - 0,807OPENit-1 - 0,769GOVit-1

Скорректированный R-квадрат равен 0,993, что говорит о том, что построенная модель объясняет зависимую переменную на 99,3%. Все переменные значимы на уровне значимости 95%.

Таким образом, альтернативная гипотеза об отсутствии влияния размера рекламных расходов в России на размер ВВП России отвергается и принимается нулевая гипотеза о наличии влияния размера рекламных расходов в России на размер ВВП России.

Таким образом, можно утверждать, что при уменьшении рекламных расходов на 21,462 млрд рублей в текущем квартале, ВВП страны уменьшится на 60,514 млрд рублей в текущем квартале.

Кроме того, аналогично первому варианту построения модели с использованием годовых данных была построена логарифмическая модель. Тем не менее, переменные рекламных и государственных расходов в логарифмической модели оказались незначимыми на уровне значимости 95%.

В качестве дополнительной проверки гипотезы может быть построена линейная регрессия с использованием данных по объемам рекламного рынка России за текущий квартал, три предыдущие квартала, а также три следующих квартала. Идея подобной проверки была позаимствована из работы авторов Роберта Джейкобсона и Франко Никосиа 1981 года о макроэкономических эффектах рекламы, которые в свою очередь делают отсылку к работе Симса 1972 года. Следуя законам логики, авторы утверждают, что будущие статистические показатели не могут влиять прошлые показатели. Таким образом, выдвигается нулевая гипотеза о том, что размер рекламных расходов в России напрямую влияет на размер ВВП России, и альтернативная гипотеза о том, что размер рекламных расходов в России не влияет напрямую на размер ВВП России. Если данные за следующий квартал продемонстрируют значимость в модели, это будет говорить о её несостоятельности, так как будущие рекламные инвестиции не могут влиять на текущий уровень ВВП страны, таким образом будет принята альтернативная гипотеза об отсутствии прямого влияния размера рекламных расходов на размер ВВП России. Если будущие рекламные инвестиции не будут влиять на текущий уровень ВВП, альтернативная гипотеза будет отвергнута и будет принята нулевая гипотеза.

Результаты регрессионного анализа приведены в Таблице 11.

Таблица 19. Результаты построения линейной регрессии с использованием данных о рекламных расходах за предыдущие и будущие квартала (проверка Симса)

Сводка для модели
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
1	,983a	,966	,962	1410,6197

Таблица 20

ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Значимость
1	Регрессия	3427184331,06	7	489597761,58	246,05	,000b
	Остаток	121380731,75	61	1989848,06
	Всего	3548565062,81	68
a. Зависимая переменная: ВВП России в млрд руб по кварталам

Таблица 21

Коэффициенты a
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	-1563,559	395,029		-3,958	,000
	Рекламные затраты в России в млрд рубл по кварталам	48,272	25,080	,211	1,925	,059	,047	21,234
	Рекламные затраты в России в млрд руб по кварталам за предыдущий квартал	-12,519	25,841	-,055	-,484	,630	,044	22,507
	Рекламные затраты в России в млрд рубл по кварталам за позапрошлый квартал	13,762	28,075	,059	,490	,626	,040	25,189
	Рекламные затраты в России в млрд руб по кварталам за три квартала до этого	33,456	27,875	,143	1,200	,235	,040	24,989
	Рекламные затраты в России в млрд руб по кварталам за четыре квартала до этого	56,923	25,216	,243	2,257	,028	,049	20,421
	Рекламные затраты в России в млрд руб за следующий квартал	62,570	27,012	,275	2,316	,024	,040	24,855
	Рекламные затраты в России в млрд руб через один следующий квартал	20,988	26,829	,092	,782	,437	,041	24,486
	Рекламные затраты в России в млрд руб через два следующих квартала	19,335	24,127	,087	,801	,426	,048	20,918
a. Зависимая переменная: ВВП России в млрд руб по кварталам

После исключения всех незначимых переменных, результаты регрессионного анализа показали, что рекламные расходы за следующие два квартала значимы на любом уровне значимости - Таблица 12. Принимается альтернативная гипотеза об отсутствии прямого влияния рекламы на ВВП.

Таблица 22. Результаты линейной регрессии после исключения всех незначимых переменных

Сводка для модели
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
1	,963a	,927	,925	2060,725927
ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Значимость
1	Регрессия	3908439051,028	2	1954219525,514	460,185	,000b
	Остаток	305754576,919	72	4246591,346
	Всего	4214193627,947	74
a. Зависимая переменная: ВВП России в млрд руб по кварталам

Таблица 23

Коэффициенты a
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	-1106,79	476,662		-2,322	,023
	Рекламные затраты в России в млрд руб за следующий квартал	119,79	12,560	,535	9,537	,000	,320	3,124
	Рекламные затраты в России в млрд руб через один следующий квартал	103,06	12,227	,473	8,429	,000	,320	3,124
a. Зависимая переменная: ВВП России в млрд руб по кварталам

Таким образом, в результате проведения двух этапов исследования были получены противоречивые результаты, что может быть связано с несколькими причинами.

Во-первых, стоит обратить внимание на качество квартальных данных о рекламных расходах в России с 2000 до 2010 года. Соответствующие данные основываются на статистике Ассоциации Коммуникационных Агентств России по годам и восстановлены разбиением на кварталы посредством экспертной оценки, что могло привести к смещению полученных результатов. Однако альтернативные источники данных об объемах рекламного рынка России в разбивке по кварталам отсутствуют, в связи с чем имеет смысл повторное проведение исследования через несколько лет, когда будет накоплено достаточное количество данных, начиная с 2011 года, когда АКАР начала оценивать рынок на ежеквартальной основе. Другой особенностью квартальных данных является наличие фактора сезонности, влияющего на уровень рекламных расходов в отдельные периоды в течение года - летом рекламная активность в большинстве категорий товаров снижается, в то время как с октября по декабрь уровень рекламных расходов заметно повышается.

Во-вторых, в рамках исследования с использованием квартальных данных была предпринята попытка проанализировать краткосрочную реакцию рекламного рынка на изменения в экономике страны. С одной стороны, в краткосрочном периоде изменения объемов рекламного рынка могут носить реактивный характер и проявляться в результате изменений, происходящих в экономике. С другой стороны, изменение размера рекламных инвестиций может иметь противоположный характер - являться индикатором предстоящих экономических колебаний в России и происходить до их начала или, возможно, служить одной из причин изменений в экономике. Полученные результаты могут являться свидетельством того, что российский рекламный рынок реагирует на изменения в экономике с небольшим временным лагом после начала смены экономического тренда и изменения его объемов являются ответом на колебания в экономике. Тем не менее, более точный ответ на данный вопрос может быть получен при проведении исследования с использованием достаточно объема статистических данных, полученных, начиная с 2010 года, что может быть сделано после 2023 года.

2.2 Вклад рекламы в систему налогообложения в России

В данном и последующих пунктах исследования используется подход «снизу-вверх», позволяющий более детально оценить отдельные аспекты влияния рекламы на экономику и социальную жизнь России.

Российские компании инвестируют значительные бюджеты в рекламную деятельность. По данным АКАР, по итогам 2018 года объем затрат на размещение рекламы в России составил 469 млрд рублей. Размер сегмента маркетинговых услуг составил дополнительно 115 млрд рублей. Более того, помимо непосредственного размещения рекламы в медиа, важно так же учитывать расходы рекламодателей на создание креативных решений, производство рекламной продукции и оплату услуг рекламных агентств. С учетом перечисленных статей расходов суммарный объем российского рынка маркетинговых коммуникаций в 2018 году составил от 810 до 830 млрд рублей.

Согласно российскому законодательству, рекламные услуги наравне с другими видами услуг, кроме посреднических, облагаются налогом на добавленную стоимость (НДС), что соответствует пункту 1 статьи 146 Налогового кодекс Российской Федерации (НК РФ). Важно отметить, что оплату НДС осуществляют как российские, так и иностранные фирмы, размещающие рекламу на территории РФ.

Таким образом, можно утверждать, что приведенные ранее размеры рекламных бюджетов, реализованных в 2018 году, указанные без НДС, облагаются налогом, размер которого в 2018 году составлял 18%. Исходя из данной процентной ставки можно оценить объем налогов, выплаченных в связи с размещением рекламы в медиа, который составил около 84,42 млрд рублей. Учитывая полный объем бюджетов в сфере маркетинговых коммуникаций в 2018 году можно утверждать, что итоговый размер налоговых отчислений составил от 145 до 149 млрд рублей, что говорит о значительном вкладе рекламной индустрии в налогооблагаемую базу России.

Таблица 24. Вклад рекламы в налогооблагаемую базу России через НДС

Год	Объем рекламного рынка, млрд руб	НДС, млрд руб
2010	218,9	39,4
2011	264,6	47,6
2012	301,3	54,2
2013	334,6	60,2
2014	354,7	63,8
2015	326,0	58,7
2016	364,0	65,5
2017	417,3	75,1
2018	468,7	84,4

Стоит так же отметить, что объем рекламного рынка России показывает рост в течение последних лет. Так, в 2018 году рост рекламных затрат составил 12% по сравнению с 2017 годом, что влечет за собой соответствующий рост уплачиваемого объема НДС.

Важно отметить, что представленная оценка является примерной, поскольку часть агентств и других поставщиков рекламных услуг, оперирующих на российском рынке, являются небольшими организациями с штатом менее 100 человек, доходами менее 150 млн рублей в год и отсутствием филиалов, и подпадают под упрощенную систему налогообложения, в связи с чем предоставляемые ими услуги не облагаются НДС. Тем не менее, доля таких компаний составляет менее половины всех агентов, оперирующих на рынке рекламы, а их оборот значительно меньше, чем оборот крупных холдингов, составляющих основную часть рекламной индустрии.

С другой стороны, описанные объемы бюджетов учитывают лишь непосредственные рекламные затраты, в то время как рекламная индустрия оказывает влияние на различных поставщиков товаров и услуг, что описывалось в теоретической части исследования. Данные фирмы в свою очередь так же являются налогоплательщиками, что говорит о дополнительном опосредованном влиянии рекламы на налоговые поступления, которое не может быть количественно оценено.

Таким образом, рекламная индустрия вносит значительный вклад в налогооблагаемую базу РФ. Это так же подтверждается экспертным сообществом, а ограничение рекламы отдельных категорий товаров может привести к значительному уменьшению налоговых поступлений в государственную казну.

3. Влияние рекламы на жизнь общества

3.1 Влияние рекламы на медиа

Реклама является одним из основных источников дохода для медиа. Так, финансирование телевизионных каналов складывается из трёх основных составляющих: рекламных бюджетов, государственных субсидий и подписки на платные каналы. По разным оценкам, доля рекламных доходов в структуре финансирования телевидения составляет от 63% до 90%. Таким образом именно за счёт существования телевизионной рекламы зрителям доступно большое количество бесплатных коммерческих телевизионных каналов, а также существующий в настоящий момент объем телевизионного контента и его высокое качество.

Аналогичным образом рекламные бюджеты позволяют обеспечивать существование различных радиостанций в России.

Здесь стоит так же отметить косвенное влияние рекламы. Обеспечивая существование широкого разнообразия телевизионных каналов и радиостанций, реклама повышает информированность населения о ситуации в стране и за рубежом, а также обеспечивает плюрализм медиа, тем самым внося вклад в существование демократии в стране.

Реклама составляет значительную статью доходов также и в бюджете крупных интернет-компаний. В качестве примера рассмотрим структуру доходов крупнейшей интернет-компании в России - Яндекс. По итогам 2017 года выручка Яндекса от рекламы составила 87,4 миллиарда рублей или 90% от общей годовой выручки компании. Для сравнения можно обозначить, что доход от сервисов такси, принадлежащих компании, составил 4,9 миллиарда рублей.

Поскольку полученные доходы от продажи рекламы реинвестируются диджитал-компаниями в создание новых технологий, можно утверждать, что реклама косвенно влияет на развитие инноваций в стране. В частности, за последние несколько лет Яндекс разработал высокотехнологичную аналитическую систему управления базами данных, собственное облачное хранилище, систему компьютерного зрения, распознавания речи и многое другое.

Дополнительным примером влияния рекламы на медиа может стать оценка экспертного сообщества влияния рекламных инвестиций отдельных категорий компаний на финансирование российских телеканалов. Так, фармацевтические компании являются крупнейшими игроками рекламного рынка России. По итогам 2017 года, восемь из 30 мест в рейтинге крупнейших рекламодателей России по всем медиа занимают именно фармацевтические компании. В этот список входят в том числе занимающая второе место компания Reckitt Benckiser Group, часть брендов которой являются лекарственными препаратами, ПАО «Отисифарм», занимающая третье место, ООО «Берлин-Хеми/Менарини» и GSK, находящиеся соответственно на седьмом и восьмом местах. По оценкам экспертов АКАР, в случае введения запрета на рекламу лекарственных препаратов на радио и ТВ произойдёт значительное падение выручки соответствующих медиа, ухудшение рентабельности основных теле- и радиоканалов, неизбежно скажется на структуре и наполнении сеток вещания, а также на качестве производимого контента. По подсчетам экспертов Ассоциации, при введении запрета на рекламу лекарственных препаратов для поддержания функционирования федеральных и региональных СМИ на текущем уровне потребуется дополнительное финансирование в размере, как минимум 30 млрд. руб.

3.2 Влияние рекламы на рынок занятости

Оценка влияния рекламы на рынок занятости возможна за счета сбора и анализа данных о количестве людей, занятых в рекламной сфере - непосредственно в рекламных агентствах различного профиля, а также в различных сферах маркетинга и в медиа.

Наиболее достоверным источником данных для оценки показателя занятости могла бы стать официальная государственная статистика, однако, Федеральная служба государственной статистики России не осуществляет сбор данных о занятости и уровне зарплаты в рекламной или маркетинговой отраслях, в связи с этим были выбраны альтернативные источники данных о занятости. Одним из таких источников стал крупнейший в России онлайн-портал по трудоустройству HeadHunter.

По данным портала HeadHunter на март 2019 года, в рекламной сфере в России заняты или ищут работу 2 729 532 человек.

Учитывая эффекты рекламы, а именно её прямое и косвенное влияние на различные отрасли экономики, описанное в Главе 1. работы, важно отметить, что количество работников, так или иначе связанных с рекламой и занятых в широкой сети компаний, подвергающихся влиянию рекламы, значительно шире. В данном случае стоить обратить внимание на количество занятых или ищущих работу в медиа, поскольку, как было описано в предыдущем подразделе работы, медиа во многом существуют именно благодаря финансированию за счет рекламных бюджетов. По данным HeadHunter, количество специалистов в данной сфере составляет 126 553 человек.

Стоит так же оценить количество занятых в целом в отрасли маркетинг в целом в России. Число данных работников составляет 2 958 991 человек. Безусловно, не все они непосредственно связаны с рекламной индустрией, тем не менее, значительная часть рабочих мест в маркетинговой отрасли так же создается благодаря влиянию рекламы.

Результаты исследования рынка занятости в области рекламы и маркетинговых коммуникаций так же показывают, что за последние несколько лет наблюдается стабильный рост спроса на специалистов соответствующих областей, что говорит о положительном влиянии рекламы на занятость в стране.

3.3 Восприятие рекламы в российском обществе

Предыдущие параграфы работы наглядно показали, как реклама оказывает положительное влияние на экономику и общество в России, способствуя развитию данных областей. Однако несмотря на различные положительные аспекты влияния рекламы, в целом население России относится к рекламе скорее негативно. Зачастую рекламу принято воспринимать как навязывание ненужных товаров и услуг, отвлекающее от восприятия окружающей действительности.

По данным технологической исследовательской кампании Mediascope, занимающейся медиаисследованиями и мониторингом рекламы и СМИ в России, значительная часть населения страны не обращает внимание на рекламу, большая часть считает данный вид коммуникации бесполезным (Таблица 14) и ещё меньшая доля людей доверяет рекламе в СМИ (Таблица 15).

Таблица 25. Восприятие пользы от рекламы среди населения в возрасте от 16 лет в России

Вид рекламы	Доля населения, %
Телевизионная реклама	15,3
Реклама в Интернете	12,4
Реклама в газетах	5,4
Рекламные сообщения, приходящие на мобильный телефон	4,8
Реклама в аптеках	4,6
Прямая реклама, присылаемая домой	4,1
Реклама в витринах магазинов и торговых центров	4,1
Радиореклама	3,6
Реклама вдоль проезжей части	3,3
Реклама в журналах	2,9
Реклама в медицинских учреждениях	2,7
Реклама на щитах и плакатах в магазинах и торговых центрах	2,5
Рекламные ролики перед сеансами в кинотеатрах	2,4
Реклама на телевизионных экранах в магазинах и торговых центрах	2,2
Реклама в автобусах, трамваях, троллейбусах	2,1

Таблица 26. Доверие к рекламе среди населения в возрасте от 16 лет в России

Вид рекламы	Доля населения, %
Телевизионная реклама	15,9
Реклама в Интернете	6,6
Реклама в газетах	5,5
Радиореклама	5
Реклама в аптеках	4,9
Реклама в витринах магазинов и торговых центров	4,7
Реклама в медицинских учреждениях	4,2
Реклама в журналах	4,1
Реклама вдоль проезжей части	4
Рекламные ролики перед сеансами в кинотеатрах	3,7
Рекламные сообщения, приходящие на мобильный телефон	3,5
Прямая реклама, присылаемая домой	3,3
Реклама в автобусах, трамваях, троллейбусах	2,9
Реклама на щитах и плакатах в магазинах и торговых центрах	2,9
Реклама на телевизионных экранах в магазинах и торговых центрах	2,7
Реклама в фойе кинотеатров	2,5
Реклама на стенах домов	2,2
Реклама на остановках наземного общественного транспорта	2,2
Реклама на автобусах, трамваях и троллейбусах	2,2

При появлении рекламы в СМИ большая часть населения старается избежать контакта с рекламным сообщением, переключая телевизионные каналы и радиостанции, перелистывая страницы журналов и газет или просто игнорируя рекламные сообщения - Таблица 16.

Таблица 27. Поведение населения в возрасте от 16 лет в России при появлении рекламы в различных СМИ

Вид медиа	Вариант поведения	Доля населения, %
Обычное поведение, когда по телевидению начинается рекламный блок	Отвлекаются на другие дела (оставаясь в комнате с включенным телевизором)	30,5
	Переключаются на другой канал	25,3
	Продолжают смотреть телеканал (иногда уменьшая звук)	23,4
	Продолжают смотреть телеканал, выключив звук	7,8
	Отвлекаются на другие дела и выключают звук (оставаясь в комнате с включенным телевизором)	5,8
	Выходят из комнаты или выключают телевизор	4,3
Обычное поведение, когда по радио начинается рекламный блок	Продолжают слушать радиостанцию	50,2
	Переключаются на другую радиостанцию	19,1
	Выключают звук, снимают наушники или выключают радио	8,2
Обычное поведение, когда видят рекламу в газетах	Стараются сразу пролистывать рекламу или не обращать внимание	44,3
	Обращают внимание, только если реклама интересно выполнена	26,4
	Обращают внимание на большую часть рекламы	11,4
Обычное поведение, когда видят рекламу в журналах	Стараются сразу пролистывать рекламу или не обращать внимание	41
	Обращают внимание, только если реклама интересно выполнена	28,6
	Обращают внимание на большую часть рекламы	10,3
Обычное поведение, когда видят рекламу, рекламные картинки (баннеры) в Интернете	Никогда не обращают внимания на рекламные картинки	27
	Обращают внимание на рекламные картинки, но не нажимают	21,5
	Иногда нажимают на рекламные картинки (баннеры)	14,3
	Не вижу данный вид рекламы, т.к. установлен блокировщик рекламы	14,3
Обычное поведение, когда появляется видеореклама (ролики) при просмотре видеоматериалов в Интернете	Закрывают рекламу (нажимают «пропустить»), как только появляется такая возможность	47,2
	Не вижу данный вид рекламы, т.к. установлен блокировщик рекламы	13,2
	Выключают звук, посещают другие сайты, отвлекаются на другие дела	9
	Смотрят ролик до конца, иногда нажимают на ролик, чтобы пройти по ссылке	6,3

Польза, приносимая рекламой, зачастую остаётся незамеченной потребителями, хотя позитивное влияние рекламы на общество велико. Помимо описанных в предыдущих разделах положительных сторон влияния рекламы на занятость и медиа, а также вклад рекламной индустрии в систему налогообложения, стоит обратить внимание и на другие аспекты.

В частности, реклама является основным источником финансирования для социальных сетей Вконтакте, Одноклассники и Мой Мир, принадлежащих одному из крупнейших российских интернет-холдингов Mail.ru. В 2018 году на рекламу приходилось не менее 70% выручки данных социальных сетей, что даёт компании возможность постоянно совершенствовать данные сайты, делая их более удобными и современными, а пользователям - использовать данные интернет-ресурсы абсолютно бесплатно. Аналогичным образом благодаря рекламе остаются бесплатными и иностранные интернет-сервисы, такие как поисковая система Google, видеохостинг YouTube, социальные сети Facebook и Instagram. При переходе на систему платной подписки пользователям перечисленных сервисов необходимо было бы платить от 2,5 до 10 долларов в месяц, что составило бы от 165 до 644 рублей в пересчёте на рубли или от 1 964 до 7 856 рублей в год, в то время как сейчас данные расходы покрываются рекламодателями.

В настоящий момент, согласно исследованию компании BrandMonitor, 67% россиян не платят за видеоконтент (фильмы, видео, музыкальные клипы), который они ежедневно просматривают в сети Интернет, и лишь 9% используют платные подписки на сервисы онлайн-кинотеатров.

Описанная положительная сторона рекламы имеет широкое значение для общества, в связи с чем имеет смысл акцентировать важность рекламы для потребителей. Для более позитивного восприятия рекламы важен так же вклад со стороны рекламодателей и различных посредников рекламной индустрии, а именно работа над повышением качества рекламного контента - видео, графических и текстовых материалов. Другой причиной негативного отношения к рекламе в целом и в Интернете в частности является тот факт, что пользователи перестают обращать внимание на предлагаемые коммуникационные сообщения из-за высокого уровня рекламного шума - большого объема рекламных сообщений, показываемых среднестатистическому потребителю ежедневно. В этой связи профессиональному сообществу важно уделять большее внимание выбору места, времени и формата взаимодействия с целевой аудиторией, а также стремиться к разработке и совершенствованию современных рекламных технологий, способных повысить эффективность контакта с пользователями.

Ещё одной причиной низкого уровня доверия к рекламным сообщениям и их негативного восприятия является рост количества недостоверных рекламных сообщений и спама. Совместная работа различных акторов рекламной индустрии, направленная на уменьшения количества недостоверной рекламы, позволит повысить качество восприятия рекламных сообщений со стороны пользователей и улучшить имидж рекламы как средства коммуникации в целом. В этой связи России имеет смысл обратиться к опыту других стран, где данный вопрос рассматривается на уровне государственного регулирования.

Заключение

Реклама является важным экономическим и социальным фактором, воздействуя на уровень осведомленности потребителей о товарах, их предпочтения и лояльность и оказывая влияние на деятельность компаний на рынке. Однако воздействие рекламных затрат на экономические показатели на уровне страны в целом остаётся не до конца изученным, а вопрос влияния рекламы как фактора развития экономики и общества России ранее не затрагивался. Раскрытию именно этой темы и была посвящена данная магистерская диссертация.

В ходе научно-исследовательской работы был в первую очередь дан понятийный аппарат по изучаемой тематике, описаны механизмы работы рекламы, рассмотрен рекламный рынок - его субъекты, этапы развития, размеры инвестиций в России и в мире. На следующем шаге исследования были собраны и обобщены теоретические подходы к анализу влияния рекламы на экономические и социальные показатели стран от ранних упоминаний рекламной индустрии в рамках экономической теории до новейших исследований, проведенных консалтинговыми агентствами в 2013-2017 годах. В рамках анализа накопленного теоретического материала были подробно рассмотрены информационный, убеждающий и комплиментарный взгляды на воздействие рекламы на экономику, а также изучены различные классификации эффектов рекламы и подходы к анализу влияния рекламы на экономику и общество. С одной стороны, были отмечены негативные стороны влияния рекламы в различных сферах, в том числе возможность создания с помощью рекламы барьеров входа на рынок, монополизация рынка, рост потребительских цен, рост однородности и «макдональдизация» мировых культур, создание иллюзии дифференциации товаров и прочее. С другой стороны, были выделены позитивные последствия распространения рекламы, в том числе повышение информированности потребителей, рост конкуренции и снижение цен в разных отраслях экономики, создание рабочих мест и поддержка занятости в различных сферах труда, ускорение распространения инноваций, поддержка существования различных медиа, культурных и спортивных инициатив, приток налоговых отчислений.

Основываясь на существующих моделях факторов влияния рекламы на экономику и общество и анализе теоретических и эмпирических исследований предыдущих лет, автором была разработана и предложена обновленная интегральная модель влияния рекламы на экономику и общество.

На втором этапе научно-исследовательской работы были собраны статистические данные об экономических показателях и рекламном рынке России, осуществлен анализ собранного массива данных и проведено эмпирическое исследование, позволившее выявить области влияния рекламы на экономику и общество России, а также начать оценку направленности и силы данного влияния.

В первую очередь было рассмотрено влияние объемов рекламных расходов в России на агрегированный показатель ВВП. Данная часть исследования была в свою очередь разбита на два этапа анализа. В рамках первого этапа задействовались данные об экономических показателях и размере рекламных инвестиций в разбивке по годам для изучения влияния рекламы в долгосрочном периоде, однако в связи с ограниченностью имеющейся статистики Россия исследовалась как часть группы стран, сформированной на основе кластерного анализа с использованием различных показателей - размера рекламного рынка, долей отдельных медиа в общих рекламных инвестициях, проникновения интернета и других. Результатом стала модель линейной регрессии, подтверждающая гипотезу о влиянии рекламы на размер валового внутреннего продукта. Исходя из модели, был сделан вывод, что рекламные инвестиции за предыдущий год влияют на размер ВВП страны в текущем году.

На втором этапе были использованы квартальные данные, что позволило изучить связь рекламных затрат и ВВП в краткосрочном периоде отдельно для России. Однако полученные результаты оказались неоднозначными, что может объясняться несколькими причинами. С одной стороны, влияние рекламных затрат на размер ВВП в России в краткосрочном периоде может отсутствовать, может наблюдаться влияние обратной направленности - от ВВП к рекламному рынку страны. С другой стороны, полученные результаты могут быть связаны с качеством имеющихся данных о размере рекламного рынка до 2010 года. В связи с этим через несколько лет имеет смысл проведение дополнительного анализа при получении более точных данных об объемах рекламного рынка России в разбивке по кварталам, а также проведение нового исследования с использованием годовых данных, что станет возможным в долгосрочной перспективе.