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TV 간접광고가 관광 수요에 미치는 효과 -KBS2 「1박 2일」TV 프로그램을 중심으로- 박상곤 * 강창희 ** 1) 제1장 오늘날 우리는 하루에 약 5,000여개의 광고에 노출된다고 한다. 이것은 1970년대에 약 500정도 되었던 광고 노출량에 비해 엄청난 노출량이다(Walker-Smith, 2006). 일반적으로 광고는 상 품에 대한 정보를 제공해야 하는데(Stigler, 1961; 1987; Nelson, 1974), 이처럼 광고가 폭발적으로 증가하면서 제한적인 정보처리를 하는 소비자들을 정보과부하(information overload) 상태로 만들 어 도리어 정보 제공의 효율성을 떨어뜨릴 수 있다. 기존 연구들에 의하면 광고 혼잡도 (advertising clutter)가 높아질수록 광고의 효과가 감소하는 것으로 보고되고 있다(Webb & Ray, 1979; Burke & Srull, 1988; Ha, 1996). 이와 같은 광고의 부정적 영향을 최소화하기 위하여 기업들은 소비자에게 좀 더 신뢰할만하고, 객관적인 홍보(publicity)와 광고를 결합한 혼성 메시지(hybrid message) 전략(Balasubramanian, 1994)을 추진하고 있다. 특히, 이러한 혼성 메시지 전략 중 하나인 제품 또는 브랜드 배치(product or brand placement: 이하 PPL)’는 오늘날 기업에게 있어 가장 중요한 마케팅 커뮤니케이션 도구 중 하나이다(La Ferle & Edwards, 2006). 1) 일반적으로 PPLTV 또는 영화에 제품이나 브랜드를 * 한국문화관광연구원 부연구위원 [email protected] ** 중앙대학교 경제학과 교수 [email protected] 본 연구는 2013년 한국문화관광연구원에서 기본과제(연구책임: 박상곤)로 수행한 지역관광에 대한 TV 간접광고의 효과추정의 내용을 수정 보완한 것이다. 본 연구의 자료를 정리하고 지루한 전산처리를 성실하게 수행하여 준 전민 지 연구원에게 감사의 뜻을 전한다. 1) PPLTV, 극영화, 대중소설, 음악 CD/비디오, 컴퓨터/비디오 게임, 블로그, 브로드웨이 뮤지컬 등 다양한 분야에서 활용하고 있다(Balasubramanian, Karrh, & Patwardhan, 2006). 한편, 한국에서는 20101월부터 방송법 시행령이 개정 안 변경되면서 PPL의 간접광고가 가능해졌다. 이에 따라 향후 국내에서도 PPL의 양적 증가는 물론 PPL방법도 점점 다양해지고 있다.
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Jul 15, 2020

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TV 간접광고가 관광 수요에 미치는 효과

-KBS2 「1박 2일」TV 프로그램을 중심으로-

박상곤*․강창희**1)

제1장

서 론

오늘날 우리는 하루에 약 5,000여개의 광고에 노출된다고 한다. 이것은 1970년대에 약 500개

정도 되었던 광고 노출량에 비해 엄청난 노출량이다(Walker-Smith, 2006). 일반적으로 광고는 상

품에 대한 정보를 제공해야 하는데(Stigler, 1961; 1987; Nelson, 1974), 이처럼 광고가 폭발적으로

증가하면서 제한적인 정보처리를 하는 소비자들을 정보과부하(information overload) 상태로 만들

어 도리어 정보 제공의 효율성을 떨어뜨릴 수 있다. 기존 연구들에 의하면 광고 혼잡도

(advertising clutter)가 높아질수록 광고의 효과가 감소하는 것으로 보고되고 있다(Webb & Ray,

1979; Burke & Srull, 1988; Ha, 1996).

이와 같은 광고의 부정적 영향을 최소화하기 위하여 기업들은 소비자에게 좀 더 신뢰할만하고,

객관적인 홍보(publicity)와 광고를 결합한 혼성 메시지(hybrid message) 전략(Balasubramanian,

1994)을 추진하고 있다. 특히, 이러한 혼성 메시지 전략 중 하나인 ‘제품 또는 브랜드 배치(product

or brand placement: 이하 PPL)’는 오늘날 기업에게 있어 가장 중요한 마케팅 커뮤니케이션 도구

중 하나이다(La Ferle & Edwards, 2006).1) 일반적으로 PPL은 TV 또는 영화에 제품이나 브랜드를

* 한국문화관광연구원 부연구위원 [email protected]** 중앙대학교 경제학과 교수 [email protected]

본 연구는 2013년 한국문화관광연구원에서 기본과제(연구책임: 박상곤)로 수행한 ‘지역관광에 대한 TV 간접광고의

효과추정’의 내용을 수정 보완한 것이다. 본 연구의 자료를 정리하고 지루한 전산처리를 성실하게 수행하여 준 전민

지 연구원에게 감사의 뜻을 전한다.1) PPL는 TV, 극영화, 대중소설, 음악 CD/비디오, 컴퓨터/비디오 게임, 블로그, 브로드웨이 뮤지컬 등 다양한 분야에서

활용하고 있다(Balasubramanian, Karrh, & Patwardhan, 2006). 한편, 한국에서는 2010년 1월부터 방송법 시행령이 개정

안 변경되면서 PPL의 간접광고가 가능해졌다. 이에 따라 향후 국내에서도 PPL의 양적 증가는 물론 PPL방법도 점점

다양해지고 있다.

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자연스럽게 노출시켜 시청자로 하여금 광고로 인식하지 않게 한다는 이유로 많이 사용하고 있는

도구가 되었다. 전세계적으로 PPL의 시장규모는 2012년 $82.5억 수준에서 2016년에는 두 배 가까

이 증가할 것으로 추산하고 있다(PQ Media, 2012)

이에 따라 그간 PPL의 효과에 대한 학술 연구도 활발히 진행되어 왔다(Auty & Lewis, 2004;

Cowley & Barron, 2008; Gould, Gupta & Grabner 2000; Homer, 2009; Karrh, McKee & Pardun 2003;

Law & Braun 2000; Russell, 2002).2) 특히, 관광분야에서도 관련 연구가 상당수 진행되어 왔다

(Beeton, 2001; Beeton, 2004; Connell, 2005; Hudson & Ritchie, 2006; Hudson, Wang, & Gil, 2011;

Kim & Richardson, 2003; Riley & Van Doren, 1992; Riley, Baker & Van Doren, 1998; Schofield,

1996; Su, Huang, Brodowsky & Kim, 2011; Tessitore, Pandelaere & Van Kerckhove, 2014; 강숙현․

이호길, 2008; 손대현․이지은, 2001; 손수진․신홍철․석재민, 2005; 정성애, 2009).

그러나 PPL의 효과에 대한 기존의 학술적 연구들은 다음과 같은 세 가지 한계를 가지고 있다.

첫째, 외적 타당도 확보를 위한 현장 연구(field study)의 필요성에도 불구하고(Balasubramanian

et al., 2006; De Gregorio & Sung, 2010; Winer, 1999), 여전히 PPL에 대한 학술적 연구는 학생 등

소수의 한정된 집단을 실험대상3)으로 한 실험실 수준에서의 실험에 치중하고 있다. 비록 기존의

실험 연구들이 실험실 연구를 통해 PPL의 광고효과에 대한 내적 타당도를 확보하고는 있지만,

PPL과 같은 광고가 실제 자연적 상황(natural setting)에서 소비자에게 어떤 영향을 얼마나 주는가

에 대한 외적타당도를 확보하지 못하고 있다.4)

둘째, 기존 PPL관련 연구들이 사용하고 있는 대부분의 성과 변수들은 인지(cognition), 감정

(affect), 의욕(conation)과 같이 실제 행동(behavior) 이전의 태도(attitude)로 설정하고 있다.5) 이러한

현상은 소비자의 주관적 태도와 관련이 있는데, 이는 소비자들의 태도가 행동을 선행한다는 위계

모형(hierarchy of effect model)에 근거한 관점이다(Barry 1987; Colley, 1961; Lavidge & Steiner,

1961).6) 그러나 PPL의 효과 추정에서 사용하고 있는 소비자의 태도와 실제 행동과는 차이가 존

재할 수 있다. 따라서 실제 행동이 아닌 태도 자료(attitudes data)에 연구자들은 너무 큰 기대를 하

지 않아야 한다는 주장(Manski, 1990) 제기되고 있다.

셋째, 실제 환경에서 PPL과 성과(outcomes) 간의 인과적 관계를 연구함에 있어 가장 큰 문제는

2) 구체적 연구동향과 리뷰는 Balasubramanian, et al.(2006) 참조할 수 있다.3) 일부 연구들은 성인(DeLorme & Reid 1999), 청소년(Nelson & McLeod 2005), 그리고 베이비 부머세대(Schmoll et al.,

2006)를 대상으로 하기도 한다.4) Bagwell(2007) 실험실과 필드연구에 대한 광고 경제학의 광범위한 문헌을 살펴본 결과 232개의 경험적 연구 중 오직

한 개의 무작위화된 필드실험(Krishnamurthi & Raj, 1985)만이 보고되고 있는 상황이다. 이러한 상황에서 최근

Bertrand, Karlan, Mullainathan, Shafir & Zinman(2010)는 광고 콘텐츠의 효과들에 관한 대규모 현장실험을 실시한

바 있다.5) 예를 들어, Avery & Ferraro(2000), Deighton, Romer & McQueen(1989), DeLorme & Reid(1999), Karrh, McKee &

Pardun(2003), Krugman(1965), MacInnis & Jaworski(1989), Nelson(2002), Russell(1998), Russell(2002), Sabherwal, Pokrywczynski & Griffin(1994), Shapiro, MacInnis & Heckler(1997), Zillmann(1999)와 같은 연구들이다. 한편 일부 연구

의 경우 인지적 성과로 자기응답 행동(self-reported behavior)을 결과변수로 사용하기도 한다. 대표적인 연구로는

Gupta & Gould(1997: 45)의 태도척도(“I buy brands I see movie stars holding or using in movies”)와 자기보고 사용, 탐색, 시용 행동(usage, search, and trial-related behaviors)을 사용한 Morton & Friedman(2002)의 태도척도가 대표적인 예

이다.6) 인지/이해(awareness/understanding), 흥미/선호(interest/liking) 그리고 구매의도/제품구매(purchase intention/ buying a

product)에 대한 소비자의 정신 단계(metal stage)와 대응한다.

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내생성 문제인데(Bagwell, 2007), 그간의 연구들은 이 문제를 해결하지 못하고 있다. 일반적인 광

고관련 연구에서 나타나고 있는 것처럼 PPL과 성과와의 함수적 관계에서 본질적으로 PPL은 내

생적 변수이다. 만약 기업이 그들의 수익이나 판매액과 같은 성과들의 일정 수준을 PPL과 같은

광고에 투자 한다면, 성과가 PPL의 투자를 결정하기 때문에 역인과성(reverse causality) 문제가 발

생할 수 있다. 또한 기업이 이윤 폭에 근거를 둔 가격 인상(markup) 효과가 클 경우, 기업은 PPL

이나 광고에 더 많은 투자 유인을 갖기 때문에 높은 수익과 대규모 광고를 동시에 발생시킬 수도

있다(Bagwell, 2007). 만약 이러한 기업의 동기가 PPL과 성과(outcomes) 간의 회귀모형에서 누락될

경우 PPL과 성과는 의사(spurious) 관계일 수 있다.

이러한 기존 연구들의 한계들을 극복하기 위한 하나의 대안으로 우리는 한국에서 방영된 TV

리얼리티 프로그램인 '1박 2일'의 효과에 주목하고자 한다. ‘1박 2일’ 프로그램은 2007년 8월 5일

부터 현재까지 KBS2 TV에서 매주 일요일에 약 1시간 40분 정도 방영되고 있는 리얼리티 프로그

램으로 전국 각지를 돌아다니면서 1박 2일 동안 다양한 체험을 하는 프로그램이다. ‘1박 2일'은

2014년 6월 8일을 기준으로 346회가 방영되었는데, 전국 시청률은 첫 회에 11.3%를 시작으로 역

대 최고 시청률은 36.5%까지 기록한 바 있다.

한편, 우리가 TV 프로그램에서의 PPL을 주목한 이유는 첫째, 오늘날의 미디어 중에서 우리 삶

에 가장 큰 영향을 미치는 매체가 여전히 TV이기 때문이다. TV는 시청자들에게 외부세계나 소비

등 다른 삶의 방식에 대한 새로운 정보를 시청자들에게 노출시키고 설득(persuasion)시킴으로써

시청자들의 태도나 행동에 영향을 주고 있다(Jensen & Otser, 2009; Mullainathan et al., 2008). 둘

째, 소비자의 태도 및 행동에 영향을 미치는 TV는 경제학이나 경영학에서의 가장 많이 연구된

주제 중 하나이다. 특히 경제학에서 TV의 영향에 대한 연구는 광고의 정보내용(Stigler, 1987)과

광고의 신뢰성(Mullainathan et al., 2008) 등 상업적 효과뿐만 아니라, 투표행위(DellaVigna &

Kaplan, 2007; Gentzkow, 2006; Gentzkow & Shapiro, 2006), 타문화에 대한 태도(Gentzkow &

Shapiro, 2006), 사회활동과 신뢰(Olken, 2009), 출산과 같은 여성의 여러 의사결정(Jensen & Oster,

2009; La Ferrara, Chong, & Duryea, 2008), 그리고 아이들의 학업성취(Gentzkow & Shapiro, 2006)

등에 대한 다양한 문제들을 다루어 오고 있다. 한편 경영학 연구들은 TV ‘광고’에 초점을 두고

TV 광고의 효과에 관심을 기울여 왔다. 그러나 저자들이 아는 범위 내에서 실제 환경에서 TV를

이용한 PPL이 실제 소비자 행동에 대한 어떠한 영향을 주는가에 대한 인과적 효과에 대한 연구

는 아직까지 없다. 이는 관광분야도 마찬가지이다. 비록 그간에 관광목적지를 소개하는 영화나

TV 프로그램과 관광수요에 대한 상관관계에 대한 많은 논의가 있었음에도 불구하고, 실제 자연

스러운 환경에서의 인과 효과에 대한 분석은 없다.7) 이러한 점에서 PPL의 관광수요와 같은 성과

에 관한 인과 효과의 추정은 도전할 만한 가치가 있다.

그간 심리학과 경영학을 중심으로 간접광고의 효과를 설명하고 있는 이론들을 ― 정교화 가능

성 모델(elaboration likelihood model), 단순 노출 효과 이론(mere exposure effect), 사회 학습 이론

(social learning theory)을 ― 고려할 때, PPL의 효과는 관광수요를 증가시킬 것으로 예상된다. 따

7) Kim & Richardson(2003), Tessitore, Pandelaere, & Van Kerckhove(2014)은 실험적 방법을 사용하고 있으나 이들 연구들

역시 현장실험이 아닌 실험실 실험에 국한되어 있으며, 행동이 아닌 행동 이전의 성과만을 측정하고 있다.

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라서 본 연구는 한국의 '1박 2일'에서 노출된 관광지의 PPL 효과를 분석함으로써 내적 타당성과

외적 타당성을 확보하고, 성과변수로 소비자의 실제 방문 수요를 다룸으로써 이 분야의 연구를

천착시키고자 한다.

TV를 이용한 PPL이 관광에 미치는 효과를 식별하기 위해 앞서 설명한 ‘1박 2일’은 세 가지 중

요한 이점을 제공한다. 첫째, 다른 프로그램들과는 달리 ‘1박 2일’은 거의 대부분 여행지를 자연

스럽게 노출시킴으로써 의도하지 않았지만 기존의 TV를 이용한 PPL과 거의 동일한 역할을 하고

있다. 둘째, ‘1박 2일’은 2년에 걸쳐 약 2주 간격으로 상이한 시간에 상이한 여행 목적지를 소개

하여 왔다. 비록 목적지별 방영 시점이 무작위와는 거리가 멀지만, 방영목적지를 국립공원으로

제한할 경우 우리는 관광목적지에 대한 TV 방영이 외생적 변동임을 알 수 있다. 셋째, 해당 TV

프로그램에서 소개한 관광 목적지가 광범위하게 퍼져 있다. 이러한 이점은 이 분야의 기존 연구

에서는 다루지 못한 자연스러운 환경에서의 PPL의 인과 효과를 추정할 수 있는 기회를 주고 있

다.

특히 우리는 '1박 2일'의 관광지 노출 효과를 추정하기 위하여 TV 프로그램에서의 관광목적지

소개시점에서의 외생적 변동을 이용한다. 현대 경제학의 인과관계 연구에서 광범위하게 사용되

고 있는 이중차분법(difference-in-differences)을 적용한다.

본 연구의 분석 결과에 의하면 ‘1박 2일’에 소개된 국립공원의 방문객 수는 방영 이전의 보통

달들에 비해 약 7.6~8.0% 정도 증가하였다. 둘째 달의 관광객 수도 통상적인 달에 비해 약 7.4~

7.8% 정도 높으며 이 수치들 또한 통계적으로 유의하게 나타났다. '1박 2일' 방영 이후 셋째 달에

는 관광객 수가 약 2.1~3.0% 정도, 넷째 달에는 5.2~6.1% 정도, 다섯째 달에는 3.9~4.9% 정도,

그리고 여섯째 달에는 약 3.9~4.2% 정도 높게 나타나고 있다. 그러나 7개월 이후에는 추정치가

0과 다른 유의한 값을 갖지 않아 '1박 2일'의 관광객 증대 효과가 최소 2개월, 최대 6개월 정도까

지 지속되는 것으로 판단할 수 있다. 이것을 금액으로 환산하면 그 효과가 2개월 지속된다고 가

정할 때 연간 최소 161억 원, 6개월 지속된다고 가정할 때 연간 최대 375억 원 정도의 경제적 부

가가치를 창출한다고 볼 수 있다.

본 논문은 아래에서 다음의 순서로 전개된다. 제Ⅱ장에서는 간접광고 효과에 대한 이론과 선행

연구를 살펴본다. 제Ⅲ장에서는 분석에 사용되는 ‘1박 2일’ 방영과 국립공원 입장객과 관련 자료

로부터 구성된 최종 분석 표본과 분석모형을 제시한다. 제Ⅳ장에서는 실증분석의 결과가 설명되

고, 제Ⅴ장에서는 연구결과를 요약하여 제시한다.

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제2장

간접광고 효과에 대한 선행연구

그간 심리학과 경영학을 중심으로 구축된 간접광고의 효과를 설명할 수 있는 이론들은 크게

정교화 가능성 모델(elaboration likelihood model), 단순 노출 효과(mere exposure effect), 사회 학습

이론(social learning theory)등이 있다. 이들 이론들은 간접광고가 시청자의 인지(cognition), 감정

(affect), 행동의도 및 행동(conation or behavior)에 어떤 이유로 영향을 주는지, 그 과정을 논리적으

로 설명하고 있다.

첫째, 간접광고가 소비자에게 어떻게 영향을 주는지에 대해 설명할 수 있는 이론으로 정교화

가능성 모델을 들 수 있다. Petty & Cacioppo(1986)는 메시지의 설득 효과는 메시지 수용자의 정

보 처리 동기와 능력, 메시지 처리 기회 여부에 따라 정교화 수준이 달라지고, 이에 따라 ‘중심경

로처리’와 ‘주변경로처리’라는 서로 다른 설득 효과가 나타난다고 제안한 바 있다. 프로그램에 삽

입된 간접광고의 경우, 프로그램을 시청하는 개인의 특성에 따라 혹은 프로그램 몰입도에 따라

간접광고를 고관여 상태에서 시청할 수도 혹은 저관여 상태에서 무심히 정보처리를 할 수도 있

을 것이다. 수용자가 고관여 상태에서 인지적 노력을 기울여 정교하게 처리하면 메시지의 내용에

대하여 심사숙고하게 되므로 설득메시지에 의해 태도변화가 일어나는데. 그 태도는 지속적으로

유지된다(이를 중심경로처리라고 한다.) 반면, 저관여 상태에서 정보처리하게 되면(이를 주변경로

처리라 함) 메시지의 내용을 심사숙고하여 처리하기보다는 메시지를 둘러싼 주변 단서들(예를 들

어, 감정/분위기, 맥락, 메시지 제공자, 배경요소 등)에 의하여 태도변화가 일어나기 때문에 태도

의 지속성이 낮다. 따라서 그간의 간접광고에 관한 효과를 검증하고자 한 실증연구들은 간접광고

의 효과에 영향을 주는 다양한 요인들을 찾고, 그 요인들의 효과를 검증하는데 초점을 두어 왔다.

간접광고의 효과에 영향을 주는 요인들로는 배치방식(on-set/creative, prominent/subtle), 간접광고

유형(modality: 시각적/청각적/시청각적), 간접광고가 제시되는 맥락, 프로그램이 유발하는 정서,

간접광고를 처리할 기회(노출시간), 간접광고를 처리할 동기, 프로그램 관여도, 간접광고에 대한

태도, 간접광고 브랜드에 대한 친숙도 등이 있다.

둘째, 어떤 대상에 자주 반복적으로 노출될수록 그 대상에 대해 호의적인 태도를 형성하게 된

다는 단순 노출 효과(Zajonc, 1968)를 통해 PPL의 효과를 설명할 수도 있다. 프로그램에 삽입되는

간접광고는 그 특성상 시청자의 주의를 집중시키기 보다는 자연스럽게 프로그램을 보면서 간접

광고 브랜드에 노출되기 때문에, 저관여 상태 혹은 비의도적 정보처리를 가정하는 단순 노출 효

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과는 상당한 설득력을 가진다. 이 이론에 따르면 주변경로처리 과정에서도 PPL은 효과를 보일

수 있다. 일반적으로 노출빈도가 많으면 자극에 대한 태도가 긍정적으로 증가한다(Kail &

Freeman, 1973). 즉, 반복노출로 인해 대상에 대한 친숙성이 높아지고, 친숙성이 높아질 경우 자극

에 대한 인지적 활동이 없이도 그 자극에 대한 태도가 긍정적으로 변화하게 되는 것이다. 따라서

프로그램을 시청하면서 자연스럽게 노출되는 간접광고 브랜드에 대한 소비자의 태도는 간접광고

반복노출이 이루어짐에 따라 향상된다. 그간 간접광고 효과에 관한 많은 연구들은 간접광고에 삽

입된 브랜드의 노출빈도와 브랜드 기억 및 태도(호의도) 간의 양(+)의 관계를 증명해 보이고 있다

(Brennan, Dubas & Babin, 1999). 한편, 일부 연구에서는 노출빈도와 정서간의 역U자형 관계를 발

견하기도 하였다(Calder & Sternthal, 1980; McDonald, 1995). 이를 통해 간접광고의 브랜드 노출빈

도가 적정 수준까지는 브랜드 호의도가 증가하지만, 적정 수준 이상이 되면 브랜드 호의도가 오

히려 감소할 수도 있다는 점을 유추할 수 있다.

셋째, Grigorovici & Constantin(2004)은 사회학습 이론(Bandura, 1977)을 이용하여 해당 프로그램

과 높은 수준의 유대감을 갖는 사람들은 프로그램을 보다 자주 보고, 보다 더 많은 주의를 기울

이며, 프로그램 에피소드의 행동을 모방하기 때문에 간접광고의 효과가 더욱 크다고 설명한다.

사회학습 이론에서는 사람들이 모델링과 모방 행동을 통하여 새로운 반응 경향을 습득한다고 가

정한다. 프로그램 특성이 긍정적이고, 시청자가 프로그램에 몰입할수록 이러한 모방 행동은 더욱

유발된다. 시청자들은 등장인물과 같은 행동을 하기 위해서 등장인물에 반응하게 되는데, 이러한

열망은 등장인물이 사용했던 브랜드를 사용함으로써 성취될 수 있다(Russell & Stern, 2006).

이러한 이론을 바탕으로 Balasubramanian, Karrh & Patwardhan(2006)는 간접광고 관련 연구들을

정리하면서 간접광고의 다양한 집행요인이 광고를 보는 소비자의 개인차 요인 및 정보처리 수준

에 따라 어떤 효과가 발생되는가에 관하여 인지효과(cognitive effects), 감정효과(affective effects)

그리고 행동효과(action effects)로 나누어 정리한 바 있다. 세부적으로 인지효과를 다룬 연구들은

브랜드 전형성/우연성(Brand typicality/incidence), 제품배치의 재인/회상(Placement recognition), 브

랜드 현저성(Brand salience) 등이 있다(Babin & Carder, 1996; Bennett, Pecotich & Putrevu, 1999;

Brennan, Dubas & Babin, 1999; Gupta & Lord, 1998; Johnstone & Dodd, 2000; Karrh, 1998; Nelson,

2002; Sabherwal, Pokrywczynski & Grifffin, 1994). 감정효과를 다룬 연구들은 제품배치 회상

(Placement recall), 브랜드 외형 평가(Brand portrayal rating), 등장인물과 동일시(Identification with

story character, traits), 브랜드/모조품과 동일시(Identification with brand/imitation) 등이 있다(Avery

& Ferraro, 2000; Gupta, Balasubramanian & Klassen, 2000; Morton & Friedman, 2002; Russell &

Stern, 2006; Russell, 2002). 마지막으로 행동효과를 다룬 연구들은 브랜드 태도brand attitude), 구매

의도(purchase intention), 브랜드 선택(brand choice intention), 이용 행동 의도(usage behavior) 등이

있다(Goldberg & Gorn, 1987; Law & Braun, 2000; Morton & Friedman, 2002; Nelson, Keum &

Yaros, 2004).

간접광고에 대한 기존 연구들을 정리하면 간접광고 효과에 대한 인지효과에 대해서는 대체로

일치하고 있지만, 감정효과에 관해서는 일치하지 않는 결과들이 혼재하고 있다. 감정효과 측면의

연구결과들이 상이한 것은 각각의 연구들이 다룬 간접광고의 주요 변수들이 서로 다르기 때문이

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다. 또한 간접광고의 행동의도 효과에 대한 연구들은 실제 ‘행동’이 아닌 행동 ‘의도’에 국한되어

소수의 연구가 진행되어 왔다. 더욱이 이러한 소수의 연구들마저 내적타당도를 확보할 수 있는

실험실 실험이나, 현장실험에 대한 연구는 거의 찾아보기 어렵다.8) 그럼에도 불구하고 지금까지

의 연구결과를 종합해 보면 간접광고는 소비자(시청자)의 브랜드 인지, 브랜드 태도 그리고 구매

의도에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타나고 있다(Babin & Carter, 1996; D'astous & Chartier, 2000;

Karrh, 1994; Nebenzahl & Secunda, 1993; Vollmers & Mizerski, 1994).

한편, 관광학에서도 그간 PPL에 대한 많은 관심을 가져왔다. 통상적으로 영화나 TV 에 의해

유도된 관광(movie or TV-induced tourism) 목적지의 성공여부는 해당 지역을 대상으로 제작된 영

화나 TV 프로그램의 흥행에 따라 좌우된다고 한다(Beeton, 2005). 지금까지 관광목적지 이미지

형성에 있어 대중 매체의 영향은 상당하다는 주장(Kotler, Haider & Rein, 1993)뿐만 아니라 논문

들에 의해 지속되어 왔다. 왜냐하면 TV와 같은 대중매체는 관광담론을 구성하는데 관광객의 체

험에 대한 설명, 매력물에 대한 생생한 묘사, 관광지의 문화와 풍습, 사람들에 대한 기술 등을 잠

재관광객들의 동기와 선택 행동에 의식적이든 무의식적이든 영향을 주기 때문이다(Wang, 2000).

관광분야에서도 TV나 영화가 수용자(혹은 잠재관광객)에게 어떠한 영향을 주었는지를 연구해 왔

다(Beeton, 2001; Connell, 2005; Kim & Richardson, 2003; Riley, et al., 1998; Su, et al. 2011; Tooke

& Baker, 1996 등).

먼저 2000년대 이전 초기 연구들은 관광목적지에 대한 PPL의 효과를 대부분 방영 전후의 단순

차이만을 계산하고 있다. 예를 들어, Tooke & Baker(1996)는 관광 목적지의 관광객 수에 대한 영

화의 효과를 연구하였다. 그들은 BBC TV 프로그램에서 방영된 주요 관광 목적지들에 대해 방영

전후의 방문객수의 차이를 단순 계산한 후, 간접광고의 효과가 상당하다고 주장한다. Riley, et

al.(1998)는 Tooke & Baker(1996)와 마찬가지로 영화에서 방영된 미국 내 12개의 관광 목적지에

대하여 방영 전후의 방문객 수요가 어떻게 변화했는지를 단순 계산하고 있다. 방문객을 방영전과

비교하여 1년 후 10%, 2년 후 30%, 그리고 5년 후 77%가 증가하였다고 보고하고 있다.

Beeton(2001) 역시ABC TV 시리즈의 성공으로 해당 시리즈의 배경인 Barwon Heads 해변 마을의

전후 방문객 변동을 근거로 해당 프로그램이 지역관광 수요 등에 매우 큰 영향을 주었다고 주장

한다. Connell(2005)은 2003년 4월부터 방영된 BBC TV의 유아 프로그램인 Balamory로 유명해진

영국 Mull섬 내 Tobermory를 대상으로 TV 프로그램의 효과를 연구하였다. 그는 해당 TV 프로그

램의 효과를 계산하기 위해 Mull섬의 관광관련 기업체들(240업체)에게 전년 동기 대비 경영실적

에 대하여 설문조사를 실시(최종 101개 업체조사)하였다. 단순 빈도분석 결과, 대부분 응답 기업

체들은 전년 동기 대비 고객 수, 고객 당 평균지출액, 순이익 등이 증가했다고 응답하였고 이러한

결과 등을 이용하여 해당 프로그램이 효과가 있다고 주장하였다.

이러한 연구전략과는 달리 Kim & Richardson(2003)은 109명의 대학생들을 무작위로 배정한 후

처치집단에게는 ‘Before Sunrise(1995년)’ 영화를 보여주고, 통제집단에게는 보여주지 않은 후에

해당 영화에서 노출된 Vienna지역에 대한 인지적 이미지와 방문 의도(interest)를 비교한 바 있다.

8) 실험적 연구로는 Kim & Richardson(2003), Tessitore, et al.(2014)가 있으나, 이들 역시 행동이 아닌 행동이전의 의도만

을 분석하고 있다.

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분석 결과, 통제집단보다 처치집단이 인지적 이미지와 방문의도가 더 높다는 점을 보여주었다.

이들 연구는 단순 전후비교가 아닌 무작위 배정을 바탕으로 한 실험실 내 실험을 통해 간접 노출

의 효과를 검증하고 있다는 점에서 앞선 연구들과는 차별성을 보여주고 있다.

한편, Su, et al.(2011)은 대만에서 방영된 한국 드라마의 관광 목적지에 대한 소비자들의 태도

(attitudes)가 어떻게 변했는지를 분석하였다. 그들은 대중 미디어가 세계화되는 상황에서 한 나라

의 TV 드라마가 다른 나라에 수출되어 방영될 때, 방영된 국가의 소비자 태도가 바뀔 수 있다는

점에서 수출된 TV 드라마를 주목하였다. 그들은 대만 타이베이(Taipei)의 쇼핑지역에서 218명의

현지인을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 연구 분석 결과, 방영 지역에 대한 응답자들의 태도

들은 거의 변화하지 않았다. 더욱이 분석 모형에 따라 모형 추정치들의 부호가 바뀌는 결과까지

보이고 있는데, 이는 통상적으로 설문조사를 이용한 연구들의 한계를 잘 보여 주고 있다. 설문조

사를 이용한 연구전략들은 이 외에도 Mercille(2005)과 Kim, Agrusa, Lee & Chon(2007) 등이 있다

최근 Tessitore, et al.(2014)는 ‘Amazing Race’와 유사한 리얼리티 TV 쇼인 ‘India Celebrity

Express’9)에서 관광목적지가 노출될 경우 사람들의 인지, 감정, 그리고 행동 변화가 어떻게 변하

는지에 관한 두 개의 실험을 실시하였다. 먼저 연구자들은 실험참가자들에게 벨기에에 대한 India

Celebrity Express 시즌을 만들고자 계획 중이라 설명하였다. 또한 실험참가자들에게 인도에 대한

India Celebrity Express의 9개 에피소드를 보고 시청의견을 제시했으면 하는 검증단 역할을 요구

하였다. 첫 번째 실험은 실험 참가자내 설계(within subject design)로 총 25명으로 구성된 학생들을

대상으로 해당 에피소드를 보기 전에 사전조사를 실시하여 주요 성과변수들(예를 들어 인도에

대한 인식, 지식, 태도, 그리고 방문의도)을 측정하였고, 에피소드를 본 후 동일한 성과변수들에

대한 조사표를 작성하게 하였다. 두 번째 실험은 실험참가자간 설계(between subjects design)로 47

명의 벨기에 학생들을 대상으로 하였다. 이 실험의 처치집단은 앞선 인도라는 관광목적지가 노출

되는 에피소드를 보여준 반면, 통제집단에는 관광목적지를 노출하지 않았다. 두 집단에게 주요

성과변수들에 대한 조사표를 작성하게 하였다. 실험 결과, 리얼리티 프로그램이 해당 프로그램을

본 실험참가자들의 목적지 이미지를 변화시키는 것으로 나타났다. 해당 TV 프로그램에서 관광목

적지에 대한 묘사와 일치하는 방향으로 바뀌는 것으로 나타났다. 또한 관광목적지의 지식이 증가

하고 목적지에 대한 수용자의 태도가 호의적으로 변화하고 목적지로 여행을 가고자하는 의도가

증가하는 것으로 나타났다.

관광학 분야의 연구들의 분석 결과를 종합하면 PPL은 목적지 이미지(Beeton, 2004; Hudson et

al., 2011; Kim & Richardson, 2003), 방문의도(Beeton, 2004; Hudson et al., 2011) 그리고 방문수요

(Beeton, 2001; Connell, 2005; Riley & Van Doren, 1992; Riley, et al., 1998; Schofield, 1996; Tooke

& Baker, 1996)에 대해 양(+)의 효과를 준다는 연구와 관광객의 불만족(Beeton, 2001; Connell,

2005)을 야기하는 음(-)의 효과를 준다는 연구가 상존한다. 특히 Su, et al., (2011)의 연구처럼 동일

자료를 이용하더라도 모형에 따라 상이한 결과를 보이기도 한다.

9) India Celebrity Express는 6명의 연예인 커플이 하루에 1달러의 예산을 가지고 대륙을 횡단하는 시합을 한다. 참가자

들은 히치하이킹 하거나 잠잘 곳을 해당 예산으로 해결해야 한다. 시합은 총 9단계로 이루어져 있는데 각 단계에서

현지 게임(코리리 폴로 등)을 하면서 꼴찌 커플이 탈락되며, 마지막에 남은 두 팀은 인도양에 있는 최종 목적지에서

상당한 상금을 높고 경쟁한 후 기부하는 경기이다(www.kanakna.com/productions/ india-celebrity-express).

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방법론적 측면에서 그동안 관광에 대한 영화나 TV의 효과 추정이 어려운 점(Busby & Klug,

2001; Su, et al., 2011)은 실제 환경에서 PPL과 성과간의 내생성 문제(Bagwell, 2005)를 해결하지

못하고 있다. 앞선 선행연구들과 같이 주로 설문조사 자료(observational survey data)나 단순 전후

비교를 이용하는 연구전략을 통해서는 거의 대부분 내생성 문제를 제대로 해결하기 어렵다. 특히

모형에 설명변수를 아무리 많이 포함시키더라도 설문조사 자료를 통해서는 관심을 갖는 (PPL과

같은) 변수의 ‘외생성’ 가정을 만족시키는 경우가 거의 없다. 따라서 기존 관광 목적지를 소개하

는 영화나 TV 프로그램과 관광수요에 대한 상관관계에 대한 많은 논의가 있었음에도 불구하고,

인과적 관계를 실증적으로 분석한 적은 찾아보기 어렵다. 이러한 점에서 관광수요에 대한 PPL의

성과에 관한 인과효과의 추정은 도전할 만한 가치가 있다. 자연적인 상황에서도 다양한 제도나

환경적 요인들 혹은 규칙들에 의해 관심을 갖는 요인이나 변수가 무작위 배정과 마찬가지로 나

타나기도 하는데, 현대 경제학을 중심으로 한 효과 분석관련 연구들은 이를 유용하게 활용하는

분석 전략을 취하고 있다(Angrist and Pischke, 2008).

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제3장

분석모형 및 자료

1. 분석 표본의 선정

'1박 2일'은 2007년 8월 5일부터 대한민국 KBS2 TV에서 방송되는 프로그램으로, ‘리얼 야생 로

드 버라이어티’를 모토로 대한민국 각지를 돌아다니면서 '1박 2일' 동안 다양한 체험을 하는 프로

그램이다. 세부적으로 2012년 2월 26일에 시즌 1이, 2013년 11월 24일에 시즌 2가 종영되었으며,

2013년 12월 1일 시즌 3이 출범하여 현재까지 방송되고 있다. 상황에 따라서 2박 3일이 되기도

하거나 그 이상이 되기도 한다. 예를 들면, 제2회 시청자 투어와 백두산 종주 때이다.

만약 우리가 동일한 목적지에 대한 반복 관찰 자료가 있을 경우 '1박 2일'이 방영된 목적지의

방문객 수는 시간에 따라 변할 수도 있지만 ‘동일한 한국이라는 지역 내의 목적지들에서는 그 방

문 추세가 고정’될 수 있다. 여기서 동일한 지역 내에서의 관광 목적지의 방문 추세가 고정될 수

있다는 공동추세 가정(common trends assumption)이 중요하다. 만약 이 공동추세 가정이 충족될

경우 '1박 2일'의 목적지에 대한 영향을 평가할 때 누락된 변수는 특정 지역과 시간수준에서 관찰

되지 않는 변수가 된다.

2008년 1월부터 2012년 2월까지 1박 2일에 방영된 국립공원의 수는 총 11개이다. 지리산, 경주,

계룡산, 한려해상, 다도해 해상, 설악산, 한라산, 내장산, 오대산, 주왕산, 월출산 국립공원 내 관

광지가 1박 2일에서 방영되었다. 나머지 9개의 국립공원은 2008년 1월부터 2012년 2월 사이에 방

영되지 않았으므로, 이들은 1박 2일의 효과를 추정할 때 통제집단의 역할을 한다. <표 1>에는

2008년 1월부터 2012년 2월 사이에 방영된 국립공원 내 관광지와 그 방영 시점이 제시되어 있다.

<표 1>에 나타난 바와 같이, 다도해 해상국립공원은 총 6회 방영되었다(2007년 12월, 2009년 8

월, 9월, 12월, 2010년 1월 및 2012년 7월). 다도해 해상국립공원의 경우, TV 방영이 여러 달에 걸

쳐 진행되었고(2009년 8월, 9월 및 12월, 2010년 1월), 서로 다른 방영 시점 간에 간격이 넓지 않

아 처치 전 시점과 처치 후 시점을 명확히 구분하기 쉽지 않다. 이런 문제들을 회피하기 위해 이

하의 분석에서 우리는 ‘다도해 해상국립공원’의 자료는 분석에서 제외하고, 나머지 19개 국립공

원의 자료만을 대상으로 분석을 진행한다.

실증분석을 위해 원 자료의 정보를 약간 수정한다. 그 내용은 다음과 같다. 첫째, 방영 시점이

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월말에 매우 가까운 경우 1박 2일 방영이 관광객 수에 미치는 영향은 그 달보다는 그 다음 달부

터 본격적으로 나타날 것으로 예상된다. 그러므로 특정 국립공원에 대한 첫 방영 시점이 매월 25

일 이후인 경우에는 처치가 적용된 시점을 그 달이 아닌 다음 달로 간주하여 분석한다. 예를 들

어, 계룡산은 2008년 12월 28일에 방영되었다. 그러나 프로그램이 관광객 수에 미치는 영향을 다

음 달에 본격적으로 나타날 것으로 예상되므로, 우리는 계룡산의 방영 시점을 2009년 1월로 설정

한다. 이와 같이 첫 방영 시점이 월말에 가까운 프로그램들은 <표 1>에 *로 표시되어 있다.

둘째, 지리산 국립공원은 3회에(2010년 9월, 2011년 8월, 2011년 12월) 걸쳐 방영되었다. 2011년

8월 방영분에서는 지리산 국립공원 내 관광지(불일폭포)가 총 8개의 관광지들 중 하나로서 매우

제한적으로만 다루어졌다10). 그러므로 이를 지리산에 대한 독립적인 처치로서 판단하기 어렵다.

우리는 2011년 8월의 지리산 방송분은 독립적인 처치가 아닌 것으로 간주하고, 2011년 12월에 방

영(정확히 11월 27일)된 내용을 지리산에 대한 처치로서 간주한다.

셋째, 한려해상 국립공원은 총 3회에(2009년 6월, 2011년 2월, 2011년 4월) 걸쳐 방영되었다.

2011년 2월의 방영분에서는 한려해상 국립공원 내 관광지(통영시 소매물도)가 총 5개의 관광지들

중 하나로서 매우 부분적으로만 다루어졌다. 이 또한 독립적인 처치라고 간주하기 어렵다. 그리

하여 우리는 2011년 2월의 방송분을 독립적인 처치가 아닌 것으로 간주하고, 2011년 4월에 방영

된 내용을 독립적인 처치로 간주한다.

넷째, 동일한 국립공원을 방영한 두 개의 시점이 16개월 이내인 경우 첫 번째 처치의 처치 후

기간과, 두 번째 처치의 처치 전 기간의 일부가 서로 겹칠 수 있다. 혼동을 피하기 위해 우리는

첫 번째 반영 시점 8개월 이후의 시기만을 두 번째 방영 이전 시점으로 간주한다. 예를 들어, 지

리산 국립공원은 2010년 9월과 2011년 12월에 방영되었으므로, 두 처치 간에 14개월의 간격이 있

다. 2011년 5월은 첫 번째 방영 이후 8개월이 되는 시점이고, 2011년 6월은 첫 번째 방영 후 9개

월이 되는 시점이자 동시에 두 번째 방영 이전 6개월에 해당하는 시점이다. 본 보고서에서는

2011년 5월을 첫 번째 방영 이후 8개월 시점으로, 2011년 6월을 두 번째 방영 이전 6개월 시점으

로 설정하여 분석한다.

10) 경주 역시 2010년 5월 2일에 코리안 루트(강원도, 경상도, 전라도, 충청도)라는 주제의 일환으로 매우 제한적으로 다

루어졌으나, 동년 동월 23일에도 방영되어 월별 데이터는 방영으로 인정하였다.

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방영일자 국립공원명 시청률(%) 세부 방영지 2008. 12. 28.* 계룡산 21.9 -2009. 06. 07.2009. 06. 14. 한려해상 18.3

18.6 -

2009. 08. 16. 2009. 08. 30.*2009. 09. 06.

다도해 해상21.420.720.5

-

2009. 09. 20. 월출산 23.0 - 2009. 11. 29.*2009. 12. 06. 다도해 해상 24.4

23.9 -

2010. 01. 17.2010. 01. 24. 다도해 해상 26.6

29.6 -

2010. 05. 02.2010. 05. 23.2010. 05. 30.

2010. 06. 06.**경주

23.326.820.525.4

코리안루트 중 일부---

2010. 08. 29.*2010. 09. 05.2010. 09. 12.

지리산26.027.325.1

-

2011. 02. 06.2011. 02. 13. 설악산 24.8

25.2 -

2011. 02. 20.2011. 02. 27.

한려해상한라산

22.122.0

소매물도-

2011. 04. 24. 한려해상 23.6 - 2011. 06. 26.*2011. 07. 03. 다도해 해상 21.1

18.2 -

2011. 08. 14. 주왕산 16.6 -2011. 08. 14. 설악산 16.6 -2011. 08. 14. 지리산 16.6 불일폭포2011. 10. 16.2011. 10. 23. 경주 18.3

20.3 -

2011. 11. 27.* 지리산 18.2 -2012. 01. 08.2012. 01. 15. 오대산 21.9

22.0 -

2012. 02. 19. 내장산 20.5 -

<표 1> '1박 2일'에 소개된 국립공원과 방영 시점

주 1: 해당 국립공원의 방영일자는 해피선데이(www.kbs.co.kr/2tv/)와 '1박 2일'의 방영 목록(ko.wikipedia.org/ wiki)을 기초로

VOD 서비스를 이용하여 작성. 시청률은 TNms 사의 전국 6개 지역(서울, 경기인천, 부산, 대전, 대구, 광주) 해피 선데이 회별

가구 시청률(%) 중 해당 프로그램 방영시간대 평균 시청률이다. 2: 매월 25일 이후에 방영된 경우 실제 효과는 다음 달부터 나타날 가능성이 높으므로 다음 달에 방영된 것으로 간주하였

다.

이와 같이 원 자료의 정보를 분석에 적합한 형태로 수정한 후 우리는 최종 분석을 시행한다.

본 보고서에서 분석의 대상이 되는 최종 표본은 ‘다도해 해상국립공원’을 제외한 19개 국립공원

각각의 2008년 1월부터 2012년 2월까지 총 50개월 동안의 월별 총 탐방객 수이다. 분석 표본에

포함된 관측치의 총수는 950(=19*50)개이다.

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(단위 : 명)

[그림 1] 방영 시점 기준 관광객 수의 변동

<그림 1>에는 방영 시점을 0으로 설정하고 방영 이전 8개월과 이후 10개월까지 분석 대상 10

개 국립공원의 평균 관광객 수가 표시되어 있다. 이 값들을 시점 0을 기준으로 비교함으로써 1박

2일이 방영됨에 따라 관광객 수에 어떠한 변화가 발생했는지를 간접적으로 확인할 수 있다.

<그림 1>에 따르면, 1박 2일에 소개되기 1개월 및 2개월 이전 10개 국립공원의 평균 월별 관광

객 수는 약 20만~22만 6천 명 정도의 수준이다. 방영되는 달과 그 다음 달의 평균 관광객 수는

이전 2개월 수준과 크게 다르지 않은 약 20만 1천~21만 1천 명 정도의 수준이다. 그런데 1박 2

일 방영 2개월 후의 평균 관광객 수는 약 38만 2천명 수준으로 급격하게 증가한다. 방영 이후 3

개월 시점의 평균 관광객 수 또한 약 24만 명 수준으로 방영 전 2개월 동안의 수치에 비해 크다.

그리고 방영 4개월 이후 시점에서 평균 관광객 수는 다시 방영 이전 수준으로 되돌아간다. 1박

2일의 방영 시점을 전후로 나타나는 이와 같은 관광객 수의 변화는 1박 2일이 관광객 수를 증가

시키는 일정한 효과가 있음을 암시한다. 그러나 <그림 1>에 제시된 수치를 이용하는 분석은 1박

2일 방영이 유발하는 관광객 수의 인과적인 변화를 적절하게 보여주지 못할 수 있다. <그림 1>의

수치들은 관광객 수의 계절적 변동이나 관광에 영향을 미치는 기타 거시적 요인들이 적절히 통

제되지 않았기 때문이다. 적절한 통계 분석을 통해 1박 2일 방영의 효과와는 관련이 없는 여타

요인들을 제거해야만 1박 2일 처치가 관광객 수에 미친 인과효과를 정확히 측정할 수 있다. 구체

적인 통계분석 방법은 아래에서 자세히 설명된다.

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2. 분석 모형 및 1박 2일의 외생성 검정

1) 분석 모형

<그림 2>에는 2008년 1월부터 2012년 2월까지 월별로 지리산 국립공원과 경주를 방문한 관광

객 수가 제시되어 있다(점선 표시). <그림 2>에 나타난 관광객 수의 변화 패턴으로부터 우리는

아래의 사항들을 실증분석에 고려할 필요가 있음을 발견할 수 있다.

첫째, 지리산을 방문한 관광객 수의 변화를 살펴보면, 매년 5월, 8월, 10월 및 11월에는 관광객

수가 다른 월들에 비해 상당히 높고, 1월, 2월 및 12월에는 상당히 낮은 것을 알 수 있다. 경주를

방문한 관광객 수 또한 매년 4월, 5월, 6월은 다른 달들에 비해 상당히 높고, 1월, 2월, 12월은 다

른 달들에 비해 상당히 낮다. 이와 같이 한 국립공원의 관광객 수가 일정한 달들에 규칙적으로

많거나 적은 현상은 관광 수요 자료에서 전형적으로 나타나는 주기적인 계절성(seasonality)이다.

이러한 계절성은 지리산이나 경주뿐만 아니라 다른 국립공원들 그리고 여타의 주요 관광지들에

서도 나타나는 매우 규칙적인 현상이다. 이와 같이 매년 반복되는 계절성은 1박 2일 방영이라는

처치와는 무관한 현상이므로, 엄밀한 통계분석을 위해서는 이와 같은 계절성을 먼저 제거할 필요

가 있다.

둘째, 4~6월 중에 경주를 방문한 관광객 수를 살펴보면, 그 숫자가 2008년에는 크고 2009,

2010, 2011년으로 갈수록 작아지는 현상을 발견할 수 있다. 이는 (정확히 알 수는 없지만) 어떤

장기적인 요인들이 경주를 방문한 관광객의 수에 영향을 미치고 있음을 암시한다. 즉 연도별로

개별 관광지를 방문한 관광객의 수가 변동할 수 있다. 어떤 장기적 요인들 때문에 발생하는 관광

객 수의 변화 또한 1박 2일이라는 처치와는 무관한 변화라고 할 수 있으므로 제거시킬 필요가 있

다.

(단위 : 명)

[그림 2] 지리산과 경주의 시기별 관광객 수

셋째, <그림 2>에서는 확인하기 어렵지만 어떤 알 수 없는 이유 때문에 특정한 시점에 우리나

라 전체적으로 관광객의 숫자가 적거나 많을 수 있다. 예를 들어, 북한에서 핵실험을 했다거나 큰

태풍이 지나갔다면 그 달 또는 그 후 몇 달 동안 전국 관광객의 규모 자체가 줄어들 수 있다. 이

와 같이 관광객의 전국 총규모에 영향을 미치는 요인들 또한 1박 2일의 방영에 따른 관광객 수의

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변화와는 무관한 것이다. 그러므로 이러한 요인들도 적절한 통계분석을 위해서는 제거시킬 필요

가 있다.

우리는 위에서 지적한 세 가지 요인들을 고려하고 '1박 2일'과는 무관한 관광객 수 변화를 제거

하기 위해, 각 관광지별로 다음의 모형을 먼저 추정한다. 이 모형은 각 관광지별로 따로 50개 시

계열 자료를 사용해 추정한다.

ln

ln ln

(식 1)

여기서 ln 는 시점 ⋯ 에 분석 대상 국립공원을 방문한 관광객 수 의 자연로그

값, ⋯ 는 시점 가 어느 달인지를 식별하는 더미변수들, 는

시점 가 몇 년도에 해당하는지를 식별하는 더미변수들, 는 시점 에 19개 국립공원을 방문

한 총 관광객 수이고, 마지막으로 는 모형의 오차항이다. 우리는 (식 1)을 OLS 추정하여 계수

추정치들을 구한 후, ln ln 를 이용해 잔차 를 구한다. 이 잔차는, 위에서 설명했듯이, '1

박 2일'의 효과와는 무관한 세 가지 요인들(계절성, 연도별 변화 및 전국의 관광객 수 변화)을 제

거한 상태의 관광객 수를 나타낸다.

<그림 2>의 실선은 위에서 설명한 방법을 통해 구한 잔차(정확히는, 잔차 + 전체 기간 평균 값)

를 원래의 관광객 숫자와 대비시켜 표현하고 있다.11) 그림에서 확인되는 바와 같이, 관광객 수의

계절성, 연간 변동 및 전국적 변동을 제거한 후의 관광객 수는 일정한 값(즉, 전체 기간 평균 값)

을 중심으로 상하로 변동하는 모습을 보인다. 이를 통해 우리는 1박 2일 방영과는 무관한 요인들

이 상당 부분 제거되었음을 확인할 수 있다. 아래의 통계분석에서 우리는 1박 2일이 관광객 수에

미치는 인과효과를 분리해 내기 위해 (식 1)로부터 구한 잔차 관광객 수 를 모형의 종속변수로

사용한다. 1박 2일의 효과를 추정하기 위해 우리가 주로 사용하는 통계모형은 다음과 같다.

(식 2)

이 식에서 는 국립공원 (=1, 2, 3, …, 19)의 시점 (=1, 2, 3, …, 50)에서의 잔차(즉, '1박 2일'

과는 무관한 요인들이 제거된 월별 관광객 수 로그 값)를 표시한다. 는 시점 가 '1박 2일'이 방

11) [그림 2]의 점선은 관광객 수()를 표시하기 때문에 잔차도 로그 값이 아니라 수준 값 를 종속변수로 사용하는

아래의 모형을 통해 구하였다.

[그림 2]의 점선은

을 표시한다. 아래에서 실행되는 실제 통계분석에서는 관광객 수 자체가 아니라 그것

의 로그 값을 사용함. 그러므로 (식 2)의 종속변수 는 (식 1)의 모형을 통해 구한 잔차이다.

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영되는 시점으로부터 몇 개월 이전 혹은 이후인지를 표시하는 더미변수

( ⋯ ⋯ ; 이 '1박 2일'이 반영된 시점)이다. '1박 2일'에 소개되지 않은 관광

지는 모든 시점에 대해 이다. 는 월평균 기온, 강수량, 평균 풍속 등과 같이 국립공원 의

시점 관광객 수에 영향을 미칠 수 있는 시간가변적인 요인들(time-varying factors)을 표시한다.

는 국립공원 주변의 경관자원 및 문화자원의 수와 같이 의 시간불변적인 특성들(time-constant

characteristics)을 포괄하는 고정효과(fixed effects), ( ⋯ )는 시간 고정효과이고, 는 모형

의 오차항이다. 는 위 모형의 모수들이고, '1박 2일'의 효과를 보여주는 계수는

( ⋯ ⋯ )이다.

가 증가함에 따라 가 변화하는 모양을 확인함으로써 우리는 '1박 2일' 방영이 국립공원의

관광객 수에 미친 영향을 방영 이후 월별로 추정할 수 있다. 가 –5로부터 –1일 때는 '1박 2일'

이 방영되기 이전 시점들이므로 이 시기 의 값은 0과 유의하게 다르지 않아야 한다. 만약

≤일 때의 의 값들이 0과 유의하게 다르다면, 이것은 (식 2)의 모형이 잘못 설정되어 (식 2)

를 통해서는 '1박 2일'의 인과효과를 추정하기 어렵다는 것을 암시한다. 우리는 아래에서 ≤일

때 인지를 통계적으로 검정함으로써 (식 2)의 타당성을 검토한다. (식 2)가 적절하게 설정된

모형으로 판명되는 경우, ≥일 때의 값은 '1박 2일' 방영 후 번째 달에 관광객 수가 어느 정

도 증가 또는 감소하였는지를 보여준다. 우리는 이 을 통해 '1박 2일'이 관광객 수에 미친 효과

를 알 수 있다.

(식 2)와 같은 모형은 전형적인 이중차분(difference-in-differences, DID) 모형이다12). '1박 2일'이

라는 처치가 적용되지 않은 통제집단 국립공원들의 평균 관광객 수는 의 관광객 수를 기준으

로 매월 (=2, 3, …, 50)만큼씩 변화한다. 만약 '1박 2일'에 소개되지 않았다면 처치집단 국립공

원들의 평균 관광객 수 또한 매월 만큼씩 변화했을 것이다. 그러나 '1박 2일' 방영이 관광객 수

에 유의미한 영향을 미친다면 우리는 그것을 ≥ 을 통해 잡아낼 수 있다. 즉, 이 유의미

한 정도로 0과 다르다면 이것은 '1박 2일'에 소개된 이후 해당 국립공원의 평균 관광객 수가 변화

했다는 증거로서 해석될 수 있다.

(식 2)에서는 국립공원 고정효과 가 명시적으로 통제되기 때문에 국립공원들 간에 처치와 무

관하게 존재하는 관광객 수의 차이는 통제된다. 예를 들어, 1박 2일에서 소개되었던 지리산의 평

균 관광객 수와 소개되지 않았던 덕유산의 평균 관광객 수의 차이는 국립공원 고정효과를 통해

통제된다. 그러므로 우리는 1박 2일이 소개된 국립공원의 관광객 수가 방영 이후 어떻게 달라졌

는지를 확인함으로써 1박 2일의 인과효과를 추정한다.

(식 2)의 이중차분 모형을 통해 처치의 인과효과를 추정하는 핵심적인 가정은 1박 2일이 방영

된 시점, 즉 처치 ≥가 국립공원에 적용된 시점이 외생적이라는 가정이다. 이 가정은 KBS1

에서 '1박 2일'의 방영 시점을 결정할 때 마치 동전을 던지듯이 무작위로 특정 국립공원의 방영

시점을 결정했다는 가정이다. 1박 2일의 나영석 PD와의 개인적인 인터뷰에 의하면, 1박 2일에서

방문하는 관광지와 그것의 방영 시점은 제작진의 자체적인 결정이었고, 특정 국립공원의 방영 시

12) 이중차분법에 대한 중요한 논문으로는 Card & Krueger(1994)를 참조할 수 있다.

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점에 대해 어떤 전략적인 결정은 하지 않았다고 한다.

그러나 방송 프로그램의 특성상 시청률이 중요하기 때문에, 방송사에서는 시청자들 사이에서

특정 국립공원에 대한 관심이 높아지는 시기에 맞춰 방송 시점을 결정할 가능성을 배제하기 어

렵다. 즉 1박 2일의 방영 시점 1~2개월 전부터 특정 국립공원의 관광객 수가 증가하고 이를 확

인한 후 방송 시점을 선택할 수도 있다. 그러나 다행스럽게도 이 경우 (식 2)의 추정치들은 1박

2일의 인과효과를 과소평가하도록 만든다. 처치의 외생성 하에서 은 처치 전 관광객 수 변동

이 0일 때 처치 후 만큼 변동한다고 해석된다. 그러나 만약 처치 전 관광객 수 변동이 실제로

는 0보다 컷다면, 실제 인과효과 는 추정된 보다 클 것이라고 예상할 수 있다. 가 처치 전

에 발생한 양의 변동 때문에 참 값보다 작은 값을 갖기 때문이다.

이와는 반대로 방송사에서 관광객 수가 감소한 국립공원의 홍보에 도움이 되도록 방영 시점을

결정할 수도 있다. 방영 시점 1~2개월 전부터 특정 국립공원의 관광객 수가 감소한 사실을 확인

한 후 1박 2일의 방송 시점을 선택할 수도 있다. 이 경우 (식 2)의 추정치들은 1박 2일의 인과효

과를 과대평가하도록 만든다. 만약 처치 전 관광객 수 변동이 0 보다 작았다면, 은 처치 전에

발생한 음의 변동 때문에 참 값보다 큰 값을 갖기 때문이다.

우리는 아래에서 두 가지 방법을 통해 처치의 외생성 가정을 검토한다.

첫째, 처치 전의 들이 특정 시점의 처치와 유의미한 관련성을 갖는지를 통계적으로 추정함으

로써 처치의 외생성을 검토한다. 1박 2일의 방영 시점이 관광객 수 변동을 고려해 전략적으로 결

정되었다면 특정 시점에서의 처치 여부는 처치 이전의 관광객 수와 유의한 관련성을 가질 것이

다. 1박 2일 방영 결정의 외생성을 검토하기 위해 우리는 아래의 식 (3)을 추정하고 추정치들

이 0과 유의하게 다른지를 검정한다.

(식 3)

만약 이들 가 개별적으로 그리고 집단적으로 0이라는 가설이 기각된다면 1박 2일의 방영

시점은 전략적으로 결정되었다고 의심할 수 있고 는 내생적일 가능성이 높다. 그렇지 않다면,

우리는 1박 2일의 방영 시점이 외생적으로 주어졌다고 판단할 수 있다.

둘째, 처치의 시점이 외생적이었다면 ≤일 때의 의 값들은 0과 유의하게 다르지 않아야

한다. 이들 이 통계적으로 유의한 양의 값인지 또는 음의 값인지를 확인함으로써 방송 시점이

내생적일 가능성을 검토할 수 있다. 만약 이들 가 개별적으로 그리고 집단적으로 0이라는 가

설이 기각되지 않는다면, 우리는 1박 2일의 방영 시점이 외생적으로 주어졌다고 판단할 수 있다.

그리하여 ≥일 때의 값은 1박 2일이 방영 후 번째 달의 관광객 수에 미친 영향을 보여준다.

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2) 1박 2일 방영의 외생성 검정

1박 2일 방영 시점의 외생성을 검토하기 위해 먼저 우리는 (식 3)을 추정한다. (식 3)에 대한 추

정결과는 <표 2>에 제시되어 있다. 표의 짝수 열에서는 (식 2)에서 사용되는 평균 기온, 강수량

및 바람세기 등의 시간 가변적인 특성 벡터 13)를 통제되고, 홀수 열에서는 이를 통제하지 않

은 경우의 추정치들을 제시한다. 방영 시점의 내생성을 검정하는 설명변수로서, (1)-(2)열에서는

만이, (3)-(4)열에서는 , , 이, 그리고 (5)-(6)열에서는 부터 까지의 과거 관

광객 수 잔차가 통제된다. 만약 어떤 국립공원을 다룬 1박 2일의 방영 시점이 그 곳의 최근 관광

객 수 변화나 시청률을 고려하여 전략적으로 결정된 경우, 우리는 이들 변수의 추정치들이 개별

적으로 또는 집단적으로 0과 다를 것임을 예상할 수 있다.

설명변수 (1) (2) (3) (4) (5) (6)

- - - - -0.028(0.039)

-0.027(0.039)

- - - - -0.031(0.019)

-0.030(0.019)

- - 0.036(0.035)

0.037(0.035)

0.046(0.039)

0.047(0.039)

- - -0.015(0.037)

-0.014(0.038)

-0.022(0.043)

-0.020(0.045)

-0.025(0.018)

-0.023(0.018)

-0.021(0.016)

-0.019(0.016)

-0.029(0.021)

-0.027(0.021)

기온0.001

(0.003)0.001

(0.003)0.001

(0.003)

강수량-0.002(0.006)

-0.002(0.006)

-0.002(0.007)

바람세기-0.009(0.008)

-0.010(0.009)

-0.011(0.01)

공원 고정효과 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨

시간 고정효과 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨

F-검정의 p-값 0.201 0.227 0.595 0.622 0.349 0.385공원수 19 19 19 19 19 19관측치수 931 931 893 893 855 855

<표 2> '1박 2일' 방영 시점에 대한 외생성 검정

주: 공원 고정효과( )와 시간 고정효과( )를 통제함. 괄호 안에는 국립공원 단위의 군집화(clustering)를 고려한 강건한 표준

오차가 제시됨. *와 **은 추정치가 각각 10% 및 5% 유의수준에서 유의함을 표시함.

<표 2>의 추정 결과에 의하면, 방영 시점 이전의 관광객 수 잔차들은 방영 여부와 유의미한 연

관성을 갖지 않는다. (1)~(2)열의 결과에 의하면, 방영 직전 달 해당 국립공원의 관광객 수는 보

통의 달에 비해 약간 낮다. 그러나 그 차이는 통계적으로 유의하지 않다. 이는 국립공원의 다른

13) 국립공원들의 월별 기상정보(기온, 강수량, 바람세기)는 기상청 자동기상관측연보의 자료를 이용하였음. 기상청은

세부지역별 무인관측소를 운영하고 있는데, 연구에서 사용한 무인관측소는 해당 국립공원에 설치되었거나, 설치되어

있지 않을 경우에는 가장 인접지역의 무인관측소 자료를 이용함. 기온은 평균기온(현재 연도 기준, 0.1 ℃), 강수량은

강수총량(현재 연도 기준, 0.1 ㎜), 그리고 바람세기는 평균풍속(현재 연도 기준, 0.1 ㎧)임

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시간가변적인 특성들을 통제하는 경우에도 마찬가지이다. 모형을 약간 확장한 (3)~(4)열의 결과

에 의하면, 방영 직전 세달 동안 보통의 달에 비해 관광객 수가 약간 높아지거나 낮아지는 현상

이 발견되지만 통계적으로 유의미한 변화라고 판단하기는 어렵다. , , 의 계수들에 대

한 결합 F-검정의 확률 값(p-value)은 0.595와 0.622로서 계수들이 0과 유의하게 다르다는 가설을

지지하지 않는다. 방영 직전 다섯 달 동안의 잔차 관광객 수를 모형에 고려하더라도 위에서 발견

된 사실이 크게 달라지지는 않는다. 다만 (5)열에서 의 계수가 0이라는 가설이 유의수준 10

퍼센트에서 기각된다. 그러나 시간가변특성 벡터를 통제하면 추정치의 유의성은 사라진다. 그리

고 (5)열과 (6)열에서 방영 전 5개월 동안의 잔차 관광객 수에 대한 결합 검정에 의하면, 방영 이

전의 관광객 수 변화는 1박 2일의 방영 시점과는 체계적인 연관성을 갖지 않는다. 결국 1박 2일

의 방영 시점이 내생적으로 결정되었다는 증거는 자료에서 발견되지 않는다.

1박 2일 방영 시점의 외생성을 검증하는 두 번째 방법으로서 식 (2)에서 ≤이 성립

하는지를 살펴보자. <표 3>에는 식 (2)를 추정한 결과가 제시되어 있다.

(1)열과 (2)열에는 ≤에 대해 이라고 가정하는 경우의 처치효과 추정치 들이 제시

되어 있다. (3)열과 (4)열에는 ≤일 때, 그리고 (5)열과 (6)열에는 ≤일 때 이라고 가정

하는 경우의 추정치 들이 제시되어 있다. 평균 기온, 강수량 및 바람세기 등의 기후 특성이 관

광객 수에 미치는 영향을 제거하기 위해, (2)열, (4)열 및 (6)열에는 국립공원의 시간 가변적인 특

성 벡터 를 통제할 때 추정된 들이 제시되어 있다.

앞서 설명한 바와 같이, 우리는 ≤일 때의 추정치 들을 통해 1박 2일 방영 시점의 외생성

여부를 간접적으로 확인할 수 있다. (3)열과 (4)열에 제시된 들에 의하면, 과 이

라는 가설은 모두 유의수준 10 퍼센트 수준에서 기각되지 않는다. 두 모수가 모두 0이라는 결합

가설에 대한 F-검정 통계량의 확률 값(p-value)은 (3)열에서는 0.676, (4)열에서는 0.763이다. 그러

므로 이 결합가설 또한 통계적으로 기각되지 않는다. 즉 처치 전의 관광객 수 변화를 보여주는

추정치 들은 1박 2일의 방영 시점이 내생적이라는 증거를 제시하고 있지 않다.

(5)열과 (6)열에서도 마찬가지로 ≤는 개별적으로 그리고 집단적으로 0과 유의하게 다

르지 않다. 이들 모수가 0이라는 결합 가설을 검정하는 F-검정의 확률 값이 (5)열에서는 0.405, (6)

열에서는 0.589이므로 이 결합 가설은 기각되지 않는다. 결국 통계적 검정의 결과들에 따르면, 1

박 2일이라는 처치는 방송사나 국립공원의 측의 전략적인 결정에 의해 내생적으로 결정되었다고

판단하기 어렵다. 즉 식 (2)의 처치변수 들은 외생성을 만족한다고 생각되고, 그 계수들은 1박

2일 방영이 국립공원 관광객 수에 미친 인과효과를 보여준다.

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설명변수 (1) (2) (3) (4) (5) (6) -0.029

(0.033)-0.026(0.034)

-0.013

(0.019)-0.012(0.019)

0.047

(0.038)0.042

(0.035) -0.016

(0.031)-0.015(0.031)

-0.016(0.031)

-0.015(0.03)

-0.021

(0.024)-0.019(0.026)

-0.020(0.023)

-0.018(0.025)

0.080**

(0.024)0.078**(0.023)

0.077**(0.025)

0.076**(0.024)

0.077**(0.024)

0.076**(0.024)

0.077*

(0.041)0.078*(0.04)

0.074*(0.039)

0.076*(0.038)

0.075*(0.039)

0.076**(0.038)

0.030

(0.04)0.023

(0.042)0.028(0.04)

0.021(0.041)

0.029(0.038)

0.022(0.04)

0.061*

(0.031)0.054*(0.032)

0.058*(0.031)

0.052*(0.031)

0.059*(0.031)

0.052*(0.031)

0.042

(0.038)0.049

(0.039)0.039

(0.039)0.046

(0.039)0.039(0.04)

0.046(0.04)

0.042*

(0.021)0.041*(0.022)

0.039*(0.021)

0.039*(0.022)

0.040*(0.021)

0.040*(0.022)

0.003

(0.039)0.007

(0.039)0.000

(0.039)0.004

(0.038)0.000

(0.038)0.004

(0.038) 0.011

(0.012)0.008

(0.011)0.007

(0.011)0.005

(0.011)0.008

(0.011)0.006

(0.011)기온 -0.001

(0.001)-0.001(0.001)

-0.001(0.001)

강수량 -0.014**(0.005)

-0.014**(0.005)

-0.014**(0.005)

바람세기 0.001(0.005)

0.001(0.005)

0.001(0.005)

공원

고정효과통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨

시간

고정효과통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨

공원수 19 19 19 19 19 19관측치수 950 950 950 950 950 950

<표 3> 이중차분 모형 추정결과 I

주: 공원 고정효과( )와 시간 고정효과( )를 통제함. 괄호 안에는 국립공원 단위의 군집화(clustering)를 고려한 강건한 표준

오차가 제시됨. *와 **은 추정치가 각각 10% 및 5% 유의수준에서 유의함을 표시함.

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제4장

분석결과

1. 1박 2일 프로그램의 효과

이제 1박 2일에서 소개된 국립공원의 방문객 수가 프로그램 방영 이후 어떻게 변화하는지를

확인해 보자.

<표 3>에 제시된 추정치 ≥ 들에 따르면, 1박 2일이 방영된 달의 관광객 수는 방영 이전

의 보통 달들에 비해 약 7.6~8.0% 정도 증가한다. (<그림 3>는 <표 2>의 (6)열에 제시된 추정치

들이 그림으로 표현하고 있다.) 그리고 이 수치들은 통계적으로 0과는 유의하게 다른 값이다. 둘

째 달의 관광객 수도 통상적인 달에 비해 약 7.4~7.8% 정도 높다. 이 수치들 또한 통계적으로 유

의하다. 1박 2일 방영 이후 셋째 달에는 관광객 수가 약 2.1~3.0% 정도, 넷째 달에는 5.2~6.1%

정도, 다섯째 달에는 3.9~4.9 % 정도, 그리고 여섯째 달에는 약 3.9~4.2% 정도 높다. 그러나 7개

월 이후에는 추정치가 0과 다른 유의한 값을 갖지 않는다. 그러므로 우리는 1박 2일의 관광객 증

대 효과가 최소 2개월, 최대 6개월 정도까지 지속되는 것으로 판단할 수 있다.

[그림 3] '1박 2일' 방영이 관광객 수에 미치는 효과

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<그림 4>에는 1박 2일에서 소개된 각 국립공원별로 1박 2일의 효과가 시점별로 제시되어 있다.

즉, 1박 2일에 소개된 하나의 국립공원을 처치집단으로, 그리고 방영된 적이 없는 나머지 9개의

국립공원을 통제집단으로 설정하여 구한 식 (2)의 추정치 들이 <그림 4>에 표시되어 있다. 패

널 A에는 지리산 국립공원과 경주가, 패널 B에는 계룡산과 한려해상 국립공원이, 패널 C에는 설

악산과 한라산 국립공원이, 패널 D에는 내장산과 오대산 국립공원이, 마지막으로 패널 E 에는 주

왕산과 월출산 국립공원에 대한 1박 2일의 효과가 표현되어 있다. <그림 3>의 추정치들은 <그림

4>의 패널 A~패널 E에 나타난 결과들을 평균한 효과로서 해석될 수 있다.

<그림 4>에 의하면, 1박 2일 방영이 가장 큰 효과를 미친 곳은 주왕산과 월출산 국립공원이

다. 1박 2일 방영 이후 3개월 동안 주왕산을 방문한 관광객 수는 방영 이전의 통상적인 달들에

비해 월평균 20~30% 정도 증가한다. 월출산의 경우에는 효과가 더 오래 지속되어, 1박 2일 방영

이후 5개월 동안 월출산의 관광객 수는 방영 이전의 달들에 비해 월평균 20~30% 정도 증가한

다. 또한 지리산, 경주, 한려해상 및 한라산을 방문한 관광객 수도 1박 2일 방영 이후 약 2개월

동안 방영 이전과 비교해 월평균 최대 10% 정도까지 증가한다. 이와는 대조적으로, 1박 2일 방영

이 계룡산과 설악산의 관광객 수에 미친 영향은 다른 국립공원들에서 만큼 분명하지는 않다. 마

지막으로, 1박 2일 방영이 내장산과 오대산 국립공원의 관광객 수에 미친 영향은 처치 이후 기간

이 너무 짧기 때문에 정확히 추정되지 않는다. <그림 4>를 통해 우리는 1박 2일 방영이 주왕산,

월출산, 지리산, 경주, 한려해상 및 한라산 국립공원의 방문객 수를 증가시켰음을 확인할 수 있

다. 그리고 이들 국립공원의 방문객 수는 방영 이후 최소 2개월, 최대 6개월 정도까지 영향을 받

는다는 점 또한 확인할 수 있다.

[그림 4] '1박 2일' 방영이 관광객 수에 미치는 효과(국립공원 별)

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2. 1박 2일 프로그램의 경제적 가치

<표 3>과 <그림 3>의 결과에 따르면, 1박 2일 방영이 관광객 수를 증가시키는 효과는 방영 이

후 최소 2개월, 최대 6개월 동안 지속된다. 1박 2일 방영이 그것의 효과가 지속되는 전체 기간에

걸쳐 어느 정도 관광객을 증가시키는지를 살펴보기 위해, 우리는 효과가 지속되는 기간 동안

들이 일정하다고 가정한 후 식 (2)를 다시 추정하였다. 여기서 추정된 모형은 <표 3>의 (5)열과

(6)열에서 사용된 모형이다. <표 4>에는 이들 모형에 대한 추정 결과가 제시되어 있다. 이 모형의

추정치 ≥은 1박 2일의 효과가 지속되는 기간 동안 월평균 관광객 수가 얼마나 증가했는지

를 표시한다. <표 4>의 (1)열과 (2)열에는 효과가 2개월 지속된다는 가정 하에, (3)열과 (4)열에는

효과가 4개월 지속된다는 가정 하에, 마지막으로 (5)열과 (6)열에는 효과가 6개월 지속된다는 가

정 하에 추정한 결과들이 제시되어 있다.

<표 4>의 (1)열과 (2)열의 결과에 따르면, 1박 2일 방영의 효과가 2개월 지속된다고 가정할 때

1박 2일 방영은 국립공원의 관광객 수를 매월 평균 6.7~6.8% 정도 증가시킨다. <그림 1>에 의하

면 1박 2일 방영 이전 9개 국립공원의 평균 관광객 수는 약 20만 명 정도이다. 그러므로 '1박 2일'

에 소개된 이후 해당 국립공원의 관광객 수는 매월 약 13,400~13,600명 정도, 그리고 2개월에 걸

쳐 총 26,800~27,200명 정도 증가한다. 만약 관광객 1명이 국립공원을 방문하여 지출하는 평균

금액이 약 15.8만 원 정도14)라고 가정했을 경우, '1박 2일' 방영은 2개월 동안 국가전체에 약 42.3

억 원(=26,800×15.8만 원)~43억 원(=27,200×15.8만 원)의 부가가치를 창출한다. 국립공원 인근 지

역에 대한 부가가치를 계산하기 위해 해당 여행출발지에서 목적지까지의 교통비를 제외하더라

도, '1박 2일' 방영은 2개월 동안 국립공원 인근 지역에 총 32.5억 원(=26,800×15.8만 원×76.7%)~

33억 원(=27,200×15.8만 원×76.7%) 정도의 부가가치를 창출한다.

<표 4>의 (3)열과 (4)열의 결과에 따르면, '1박 2일' 방영의 효과가 4개월 지속된다고 가정할 때

'1박 2일' 방영은 관광객 수를 매월 평균 5.3~5.5% 정도 증가시킨다. 그러므로 '1박 2일'에 소개됨

에 따라 국립공원의 관광객 수는 매월 약 10,600~11,000명 정도, 그리고 4개월에 걸쳐 총 42,40

0~44,000명 정도 증가한다. 따라서 '1박 2일' 방영은 4개월간 국가전체에 총 67억 원(42,400×15.8

만원)~70억 원(44,000×15.8만 원), 그리고 방영 인근지역에 약 51억 원(42,400×15.8만 원×76.7

%)~53억 원(44,000×15.8만 원×76.7%) 정도의 부가가치를 창출한다.

마지막으로, '1박 2일' 방영의 효과가 6개월 지속된다는 가정할 때 '1박 2일' 방영은 관광객 수를

매월 평균 5.2% 정도 증가시킨다. 그에 따라 관광객 수는 6개월에 걸쳐 총 62,400명 정도 증가한

다. 따라서 '1박 2일' 방영은 6개월간 국가전체에 총 99억 원(62,400×15.8만원)을, 방영 인근지역에

약 76억 원(62,400×15.8만 원×76.7%) 정도의 부가가치를 창출한다.

2008년 1월부터 2012년 2월까지 총 50개월 동안 독립적인 처치로서 간주할만한 '1박 2일' 프로

14) 2012년 기준 국민여행실태조사 결과에 따르면, 여행경험자들의 1회 평균 지출액은 평균 157,956원임. 또한 항목별

여행지출액 구성비를 보면 여행상품 구입비(4.1%), 숙박비(14.7%), 교통비(23.3%), 식음료비(36.3%), 문화오락 등 이용

료 및 구입비(7.5%), 스포츠 등 이용료 및 구입비(2.3%), 기념품 및 쇼핑비(8.3%), 기타 여행관련 용품 구입비(3.3%), 그리고 기타(0.2%)임

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그램이 총 16회(다도해 해상 국립공원 4회 포함, 내장산 1회 및 오대산 1회 제외) 방송되었다. 그

러므로 1년 12개월을 기준으로 할 때 국립공원을 다룬 '1박 2일' 프로그램은 평균 3.8회가 방영되

었다. '1박 2일' 프로그램은 그 효과가 2개월 지속된다고 가정할 때 연간 최소 161억 원, 6개월 지

속된다고 가정할 때 연간 최대 375억 원 정도의 부가가치를 창출한다고 말할 수 있다.

설명변수 2개월 효과 지속 4개월 효과 지속 6개월 효과 지속(1) (2) (3) (4) (5) (6)

-0.038

(0.034)-0.033(0.035)

-0.035(0.034)

-0.030(0.034)

-0.032(0.034)

-0.028(0.035)

-0.021

(0.021)-0.019(0.02)

-0.018(0.02)

-0.017(0.02)

-0.015(0.02)

-0.013(0.02)

0.038

(0.036)0.034

(0.034)0.042

(0.035)0.037

(0.033)0.045

(0.036)0.040

(0.034) -0.024

(0.032)-0.022(0.032)

-0.021(0.031)

-0.020(0.031)

-0.018(0.031)

-0.016(0.031)

-0.029

(0.022)-0.026(0.024)

-0.026(0.022)

-0.023(0.024)

-0.023(0.023)

-0.020(0.025)

(처치이후)0.067**(0.018)

0.068**(0.018)

0.055**(0.023)

0.053**(0.023)

0.052**(0.022)

0.052**(0.023)

기온 -0.001(0.001)

0.000(0.001)

-0.001(0.001)

강수량 -0.014**(0.005)

-0.013**(0.005)

-0.014**(0.005)

바람세기 0.001(0.005)

0.001(0.005)

0.000(0.005)

처치 지속기간 2개월 2개월 4개월 4개월 6개월 6개월공원 고정효과 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨시간 고정효과 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨

공원수 19 19 19 19 19 19관측치수 950 950 950 950 950 950

<표 4> 이중차분 모형 추정결과 II

주: 공원 고정효과( )와 시간 고정효과( )를 통제함. 괄호 안에는 국립공원 단위의 군집화(clustering)를 고려한 강건한 표준

오차가 제시됨. *와 **은 추정치가 각각 10% 및 5% 유의수준에서 유의함을 표시함.

3. 1박 2일 프로그램 시청률의 경제적 가치

<표 1>에서 확인할 수 있는 바와 같이, 우리는 1박 2일 방송분별로 집계 시청률 자료를 가지고

있다. <표 4>의 모형들에서 사용한 1박 2일 ‘방영 이후’ 더미 변수를 그에 해당하는 ‘시청률’ 변

수로 대체하는 경우, 우리는 1박 2일의 시청률이 1% 포인트 상승할 때 관광객 수가 어느 정도 증

가하는지, 그리고 그에 따라 어느 정도의 부가가치가 창출되는지를 추정할 수 있다.

<표 5>에는 <표 4>의 ‘방영 이후’ 더미변수를 ‘시청률’ 변수로 대체하여 추정한 결과가 제시되

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어 있다. <표 4>와 마찬가지로 (1)열과 (2)열은 1박 2일의 효과가 2개월 지속되는 경우, (3)열과

(4)열은 효과가 4개월 지속되는 경우, 마지막으로 (5)열과 (6)열은 효과가 6개월 지속되는 경우에

대한 추정치를 제시하고 있다.

설명변수

( : 시청률, %)2개월 효과 지속 4개월 효과 지속 6개월 효과 지속

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

-0.037

(0.034)-0.033(0.035)

-0.034(0.034)

-0.030(0.034)

-0.031(0.034)

-0.027(0.035)

-0.021

(0.021)-0.019(0.02)

-0.018(0.02)

-0.016(0.02)

-0.014(0.021)

-0.013(0.02)

0.038

(0.036)0.034

(0.034)0.042

(0.036)0.038

(0.033)0.046

(0.037)0.041

(0.034)

-0.024

(0.032)-0.022(0.032)

-0.021(0.032)

-0.019(0.031)

-0.018(0.031)

-0.016(0.031)

-0.029

(0.022)-0.026(0.024)

-0.026(0.022)

-0.023(0.024)

-0.022(0.023)

-0.019(0.025)

(처치이후)0.0033**(0.001)

0.0033**(0.001)

0.0027**(0.001)

0.0026**(0.001)

0.0026**(0.001)

0.0026**(0.001)

기온-0.001(0.001)

-0.001(0.001)

-0.001(0.001)

강수량-0.014**(0.005)

-0.013**(0.005)

-0.014**(0.005)

바람세기0.001

(0.005)0.001

(0.005)0.000

(0.005)처치 지속기간 2개월 2개월 4개월 4개월 6개월 6개월공원 고정효과 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨시간 고정효과 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨

공원수 19 19 19 19 19 19관측치수 950 950 950 950 950 950

<표 5> 이중차분 모형 추정결과 III

주: 공원 고정효과( )와 시간 고정효과( )를 통제함. 괄호 안에는 국립공원 단위의 군집화(clustering)를 고려한 강건한 표준

오차가 제시됨. *와 **은 추정치가 각각 10% 및 5% 유의수준에서 유의함을 표시함.

1박 2일의 효과가 2개월 지속된다고 가정하는 경우, 1박 2일의 시청률이 1%p 상승할 때 소개

된 국립공원의 관광객 수는 약 0.33% 정도 증가한다. 그리고 시청률이 10%p 상승하면 관광객 수

는 약 3.3% 정도 증가한다. <그림 1>에 의하면 1박 2일 방영 이전 9개 국립공원의 평균 관광객

수는 약 20만 명 정도이므로, 시청률이 10% 상승할 때 월평균 관광객 수는 약 6,600명 정도, 2개

월에 걸쳐 총 13,200명 정도 증가한다. 관광객 1명의 평균 지출액 15.8만원을 기준으로 계산할 때,

'1박 2일'의 시청률 10%p는 2개월에 걸쳐 약 21억 원 정도, 인근지역 수준15)에서는 약 16억 원의

경제적 가치를 지닌다.

1박 2일의 효과가 4개월 지속된다고 가정하는 경우, 1박 2일의 시청률 10%p는 약 2.6% 정도

많은 관광객 수를 의미한다. 즉, 시청률이 10%p 상승할 때 월평균 관광객 수는 약 5,200명 정도,

4개월에 걸쳐 총 20,800명 정도 증가한다. 관광객 1명의 평균 지출액 15.8만원을 기준으로 계산하

15) 앞서와 같이, 항목별 여행지출액 구성비를 동일하게 적용하였을 경우임

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면, '1박 2일'의 시청률 10%p는 4개월에 걸쳐 약 33억 원 정도, 인근지역 수준에서는 약 25억 원의

경제적 가치를 지닌다. 동일한 방법을 사용해 '1박 2일'의 효과가 6개월 지속된다고 가정하면, '1

박 2일'의 시청률 10%p의 경제적 가치는 약 50억 2천만 원 정도, 인근지역 수준에서는 약 38억

원 정도이다.

4. 1박 2일의 관광객 증대 효과의 내용

<표 2>와 <표 4>에 제시된 추정치들에 의하면, 1박 2일에서 소개된 국립공원의 관광객 수는

방영 후 최소 2개월, 최대 6개월 동안 증가한다. 그런데 이때 발견되는 관광객 수의 증가는 1박

2일에 의해 새롭게 창출된 수요일까, 아니면 다른 국립공원에 대해 기존에 있던 수요가 1박 2일

에 방영된 국립공원으로 이동한 것에 불과할까? 또는 1박 2일에 소개된 국립공원에 대해 존재하

는 미래의 잠재적 수요가 단지 시점을 이동하여 1박 2일 방영 직후에 나타난 결과일까?

이런 질문들은 정부에서 1박 2일의 효과를 참고하여 전국의 관광지들에 대한 홍보 정책을 구

상할 때 중요하게 다루어질 수 있는 의문이다. 만약 1박 2일을 통해 증가된 국립공원 수요가 기

존의 수요를 대체한 것이 아니라 순수하게 새로 창출된 수요라면, 전국의 관광지들에 대한 홍보

정책은 본 연구에서 제시한 수치에 가까운 부가가치를 새로 만들어낼 것이다. 하지만, 1박 2일에

의한 관광객 수 증가가 다른 국립공원들이나 다른 시점에 실현될 수도 있는 잠재적인 수요를 대

체하는 것이라면, 전국적인 관광지 홍보 정책은 본 연구에서 제시한 것보다 실제로는 낮은 부가

가치를 만들어낼 것이다. 이런 맥락에서 우리는 1박 2일에 의해 증가된 국립공원 수요가 기존의

수요를 대체하는 수요였는지를 이 절에서 살펴보고자 한다.

1박 2일이 기존의 수요를 대체할 가능성은 다음과 같이 두 가지일 것으로 생각된다. 하나는 서

로 다른 국립공원들 간에 수요가 대체될 가능성이고, 다른 하나는 동일한 국립공원의 수요가 서

로 다른 시점 간에 대체될 가능성이다. 이 두 가능성을 차례로 검토해 보자.

먼저, 1박 2일에서 소개되지 않은 국립공원에 대한 수요가 소개된 국립공원에 대한 수요에 의

해 대체되는 경우를 생각해 보자. 이는 일부 사람들이 올해, 예를 들어, 치악산을 방문할 계획을

가지고 있다가 1박 2일에 오대산이 소개되는 것을 보고 치악산 대신 오대산을 방문하는 경우에

발생한다. 이 경우 1박 2일 방영 이후 관측된 오대산 관광객 수의 증가는 치악산의 관광객을 대

체하는 수요이다. 이와 같은 현상이 발생하는 경우, 1박 2일 방영 이후 치악산을 방문하는 관광객

수는 오대산으로 옮겨간 만큼 감소하는 현상이 발견될 것이다.

1박 2일 방영 시점과 그 이후에 국립공원들 간에 수요 대체 현상이 발생하는지를 확인하기 위

해 우리는 다음의 모형을 추정하였다. 이 식을 추정할 때에는 분석대상 기간 50개월 동안 1박 2

일에서 소개되지 않았던 9개의 국립공원들(49 및 50번째 주에 방영된 오대산 및 내장산을 포함하

면 11개 국립공원들) 자료만을 사용한다.

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(식 4)

이 식의 는 시점 에 1박 2일에서 국립공원을 소개하였는지를 표시하는 더미변수이다. 다도

해 공원을 포함해 1박 2일에서 국립공원을 소개한 횟수는 총 16회이다(<표 1> 참조). 그리하여,

(식 4)에서 ,

, 에서

등과 같이

는 '1박 2일'에서 국립공원 관광지를 소개한 시점을 식별한다. (식 4)의 모수 는 1박 2일에서

번째로 국립공원을 방영할 때 통제집단에 속한 국립공원들의 방문객 수가 실제로 줄어드는지를

보여준다. 1박 2일로 인한 관광객 수의 증가가 국립공원 간 수요 대체현상 때문에 발생한다면, 우

리는 이 음수일 것이라고 예상할 수 있다.

(식 4)에 대한 추정결과는 <표 6>에 제시되어 있다. (1)열과 (2)열에서는 1박 2일에서 국립공원

이 소개된 당월에 통제집단 국립공원들의 방문객 수 변화를 추정한다. 1박 2일 방영 이후 둘째

달에도 관광객 증대 효과가 있음을 고려하여, (3)열과 (4)열에서는 1박 2일에서 국립공원이 소개

된 다음 달에 통제집단 국립공원들의 방문객 수 변화를 추정한다. 즉 ,

,

에서

등과 같이 정의된다.

그리고 49번째 및 50번째 주에 방영된 오대산과 내장산은 분석기간의 대부분 동안 통제집단의

상태에 있었기 때문에 (식 4)의 분석에 포함되어도 무방하다. 이 점을 고려하여 (2)열과 (4)열에서

는 오대산과 내장산을 분석 표본에 포함시켰다. (1)열과 (3)열에는 이 두 국립공원을 제외한 상태

에서 추정한 결과들이 제시되어 있다.

<표 6>의 결과에 따르면, 1박 2일에서 국립공원을 소개하였다는 사실이 통제집단 국립공원의

관광객 수에 유의하게 부정적인 영향을 미치지는 않는다. 방영 시점 당월 및 그 다음 달에 통제

집단 관광객 수는 통상적인 다른 달과 비교해 유의하게 다르지 않다. 거의 대부분의 계수 추정치

들이 0과 유의하게 다르지 않다. 5% 유의수준에서 유일하게 부정적인 영향이 관측되는 경우는

(2)열의 2009년 9월이다. 이 때 1박 2일에서는 다도해와 월출산을 소개하였다. 이 방송만이 통제

집단 국립공원들의 관광객 수를 유의미하게 감소시켰고, 다른 시점의 방송에서는 공원들 간 관광

객 대체효과가 발견되지 않는다. 2011년 8월에 주왕산과 설악산을 소개한 방송은 오히려 통제집

단 국립공원들의 방문객 수를 늘리는 역할을 하였다. 1박 2일 방영 다음 달에 공원들 간 관광객

대체가 발생하는지를 검토한 (3)열과 (4)열의 결과도 대체로 (1)열과 (2)열의 결과와 유사하다. 그

러므로 <표 6>의 결과를 종합하면, 1박 2일이 국립공원들 간 유발하는 관광객 대체효과는 매우

제한적인 것으로 생각된다. 전반적으로 평가할 때, 1박 2일이 유발하는 관광객 증대 효과는 국립

공원들 간 대체효과라기보다는 소개된 국립공원에 대한 관광수요가 신규로 창출된 결과인 것으

로 보인다.

1박 2일의 관광객 증대 효과가 대체효과일 두 번째 가능성으로서 동일한 국립공원에 대한 수

요가 시점 간에 대체되는 경우를 생각해 보자. 예를 들어, 사람들이 올해 10월에 오대산을 방문할

계획을 가지고 있다가 4월의 1박 2일에서 오대산이 소개되는 것을 보고, 10월 대신에 4월에 오대

산을 방문하는 경우에 발생한다. 이 경우 1박 2일 방영 이후 관측된 오대산의 4월 관광객 수의

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증가는 오대산의 10월의 수요를 대체하는 수요이다. 그러므로 1박 2일 방영 시점과 멀리 떨어진

어느 시점에 오대산을 방문하는 관광객 수는 통상적인 수준보다 더 작아야 할 것이다.

대체효과의

시점방영지역

(1) (2) (3) (4)방영월 방영월 방영 다음월 방영 다음월

2007/12 다도해 -0.029(0.09)

-0.001

(0.076)

2009/01 계룡산0.024

(0.041)0.070

(0.052)0.038

(0.036)0.056

(0.044)

2009/06 한려해상0.056

(0.036)0.030

(0.032)0.052*(0.029)

0.012(0.031)

2009/08 다도해0.029

(0.059)0.000

(0.039)0.019

(0.048)-0.001(0.034)

2009/09다도해

월출산

-0.003(0.036)

-0.077**(0.035)

-0.002(0.032)

-0.048(0.037)

2009/12 다도해0.018(0.05)

-0.008(0.065)

0.005(0.045)

-0.028(0.062)

2010/01 다도해-0.011(0.065)

-0.024(0.06)

-0.028(0.061)

-0.024(0.05)

2010/06 경주0.012

(0.063)0.004

(0.041)-0.006(0.052)

-0.009(0.034)

2010/09 지리산-0.027(0.041)

0.039(0.042)

-0.017(0.036)

0.024(0.035)

2011/02설악산

한라산

0.014(0.063)

0.016(0.067)

0.020(0.052)

-0.020(0.06)

2011/04 한려해상-0.018(0.042)

0.029(0.051)

-0.034(0.036)

0.018(0.042)

2011/07 다도해-0.057(0.044)

-0.068(0.058)

-0.041(0.038)

-0.052(0.049)

2011/08주왕산

설악산

-0.071(0.055)

0.078*(0.044)

-0.052(0.047)

0.060(0.038)

2011/10 경주0.050

(0.036)0.071

(0.065)0.034

(0.031)0.055

(0.053)

2011/12 지리산0.016(0.04)

0.004(0.038)

0.028(0.038)

0.009(0.031)

2012/01 오대산0.000

(0.038)0.004

(0.038)0.008

(0.031)-0.007(0.032)

2012/02 내장산0.001

(0.038)-

-0.008(0.031)

-

공원 고정효과 - 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨

내장산/오대산 - 불 포함 포함 불 포함 포함

공원수 9 11 9 11

관측치수 450 550 450 550

<표 6> '1박 2일'의 관광객 수 증대 효과의 내용: 공원 간 수요대체 가능성

주: 공원 고정효과( )와 시간 고정효과( )를 통제함. 괄호 안에는 국립공원 단위의 군집화(clustering)를 고려한 강건한 표준

오차가 제시됨. *와 **은 추정치가 각각 10% 및 5% 유의수준에서 유의함을 표시함.

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1박 2일 방영의 관광객 증대 효과가 동일 공원에 대한 관광 수요의 시점 간 대체현상 때문에

발생하는지를 확인하기 위해 우리는 <표 7>에 제시된 모형을 추정하였다. <표 7>의 모형은 <표

4>에서 추정한 모형과 거의 동일하다. 유일한 차이점은 <표 7>의 모형에서는 처치효과의 지속기

간을 9개월 및 12개월로 길게 설정하고 있다는 점이다. 만약 동일 국립공원에 대해 시점 간 수요

대체현상이 발생한다면 1박 2일이 방영된 지 꽤 오래 지난 시점의 수요는 평소보다 작아야 할 것

이다. 이것이 사실이라면 처치 지속기간을 9개월 및 12개월과 같이 길게 설정했을 때 ‘처치 이후’

더미의 계수는 0으로 빠르게 회귀해야 할 것이다. 만약 처치 지속기간을 12개월로 길게 설정했을

때에도 여전히 유의미한 양의 인과효과가 관측된다면, 이것은 수요의 시점 간 대체가 크게 일어

나지는 않는다는 증거로서 해석될 수 있다.

설명변수6개월 효과 지속 9개월 효과 지속 12개월 효과 지속(1) (2) (3) (4) (5) (6)

-0.032

(0.034)-0.028(0.035)

-0.030(0.033)

-0.026(0.033)

-0.034(0.036)

-0.030(0.036)

-0.015

(0.02)-0.013(0.02)

-0.013(0.02)

-0.011(0.019)

-0.014(0.021)

-0.012(0.021)

0.045

(0.036)0.040

(0.034)0.047

(0.037)0.042

(0.034)0.049

(0.036)0.045

(0.034)

-0.018

(0.031)-0.016(0.031)

-0.016(0.031)

-0.014(0.03)

-0.014(0.031)

-0.011(0.031)

-0.023

(0.023)-0.020(0.025)

-0.021(0.022)

-0.018(0.024)

-0.018(0.024)

-0.015(0.026)

(처치이후)0.052**(0.022)

0.052**(0.023)

0.045**(0.016)

0.046**(0.017)

0.040**(0.012)

0.041**(0.012)

기온-0.001(0.001)

-0.001(0.001)

-0.001(0.001)

강수량-0.014**(0.005)

-0.014**(0.005)

-0.014**(0.005)

바람세기0.000

(0.005)0.000

(0.005)0.000

(0.005)처치

지속기간6개월 6개월 9개월 9개월 12개월 12개월

공원

고정효과통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨

시간

고정효과통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨 통제됨

공원수 19 19 19 19 19 19

관측치수 950 950 950 950 950 950

<표 7> '1박 2일'의 관광객 수 증대 효과의 내용: 시점 간 수요대체 가능성

주: 공원 고정효과( )와 시간 고정효과( )를 통제함. 괄호 안에는 국립공원 단위의 군집화(clustering)를 고려한 강건한 표준

오차가 제시됨. *와 **은 추정치가 각각 10% 및 5% 유의수준에서 유의함을 표시함.

<표 7>의 (1)열과 (2)열에는 비교를 위해 <표 4>의 (5)열과 (6)열이 그래도 옮겨져 있다. <표 7>

의 (3)열과 (4)열의 결과에 의하면, 처치 지속기간을 방영 이후 9개월로 설정했을 때 1박 2일 방영

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은 국립공원의 관광객 수를 여전히 매월 평균 4.5~4.6% 정도 증가시킨다. 그리고 이 값은 통계

적으로 0과는 유의하게 다르다. 처치 지속기간을 방영 이후 12개월로 길게 설정하더라도, 1박 2

일 방영의 효과는 여전히 유의한 양의 값을 갖는다. 이들 추정치들에 의하면, 처치 이후 12개월

이내에서 동일 공원에 대한 수요의 시점 간 대체현상은 크게 일어나지 않는 것으로 판단된다. 그

러므로 우리는 1박 2일의 관광객 증대 효과가 시점 간 수요 대체로 인한 것이 아니라 프로그램

방영에 따라 신규로 창출된 관광수요라고 해석할 수 있다.

<표 6>과 <표 7>의 결과를 종합하면, 1박 2일 방영이 국립공원의 관광객 수를 증대시키는 효

과는 국립공원 간 수요 대체 현상도 아니고, 동일 국립공원의 시점 간 수요 대체로부터 발생하는

현상도 아니다. 1박 2일 방영에 따라 발생하는 수요 증대 효과는 프로그램에 소개됨에 따라 새롭

게 발생하는 관광수요라고 판단된다.

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제5장

결 론

최근 우리는 하루에 약 5,000여개의 광고에 노출되고 있다고 한다. 광고는 상품에 대한 정보

제공을 목적으로 한다(Stigler, 1961; 1987). 그러나 소비자들은 제한적인 정보만을 처리할 수 있기

때문에 광고의 폭발적인 증가로 인한 과다노출은 소비자를 정보과부하 상태로 만들어 광고의 정

보 제공에 대한 효율성을 떨어트릴 수 있다. 현대사회에서는 전통광고의 효과가 과거만큼 높지

않기 때문에 광고주는 원하는 광고효과를 얻기 위해서 소비자에게 간접광고 형식으로 상품을 반

복해서 노출시키고 있다.

관광에서 간접광고에 대한 관심은 증가하고 있으나, 간접광고의 효과에 대한 학술적 연구는 기

초수준에 머물러 있고, 정책적 연구는 거의 없는 상황이다. 신뢰할만한 이 분야의 연구가 부족한

상태에서 기존 연구결과로는 지자체나 관광업계가 추진하고 있는 간접광고에 대한 정책 및 경영

상의 제언에 한계가 있다. 본 연구는 지자체 및 관광업계의 TV 간접광고 현황을 분석하여 향후

관광정책 수립을 위한 자료로 활용하고, 기존 간접광고 분야에서 주요 선행연구의 한계를 정리하

여 관광학계에 후속 연구 방향을 제시하고자 하였다. 또한 본 연구는 기존의 많은 PPL의 효과에

대한 학술적 연구들이 있음에도 불구하고, 기존 연구들이 갖는 한계를 극복하고자 노력하였다.

이를 위해 (1) 연구의 외적 타당도를 확보하고, (2) PPL의 성과변수로써 인지와 태도가 아닌 실제

행동에 초점을 두었으며, 마지막으로 (3) 실증분석에서의 내생성 문제를 해결하고 있음. 특히 간

접광고의 인과효과 추정을 통한 정책질문에 대한 답을 제시하는 동시에 인과효과에 대한 추정상

의 문제와 해결방안을 제시하고 있다.

본 연구는 한국의 대표적인 장수 여행프로그램인 KBS '1박 2일'의 인과효과를 과학적으로 분

석하였다. 분석결과 '1박 2일'에 소개된 국립공원의 방문객 수는 방영 이전의 보통 달들에 비해

약 7.6~8.0%정도 증가하였다. 그러나 7개월 이후에는 추정치가 0과 다른 유의한 값을 갖지 않아

우리는 '1박 2일'의 관광객 증대 효과가 최소 2개월, 최대 6개월 정도까지 지속되는 것으로 판단

할 수 있다. 2008년 1월부터 2012년 2월까지 이 프로그램의 경제적 효과는 그 효과가 2개월 지속

된다고 가정할 때 연간 최소 161억 원, 6개월 지속된다고 가정할 때 연간 최대 375억 원 정도의

경제적 부가가치를 창출하는 것으로 나타났다. '1박 2일'의 효과가 2개월 지속된다고 가정하는 경

우, '1박 2일'의 시청률이 1% 상승할 때 소개된 국립공원의 관광객 수는 약 0.33% 정도 증가한다.

그리고 시청률이 10% 상승하면 관광객 수는 약 3.3% 정도 증가하는 것으로 분석된다. 또한 '1박

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2일' 방영이 국립공원의 관광객 수를 증대시키는 효과는 국립공원 간 수요 대체 현상도 아니고,

동일 국립공원의 시점 간 수요 대체로부터 발생하는 현상도 아닌 것으로 분석된다.

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