metodi con preferenze dichiarate · 2016-03-19 · cassonetti interrati, cassonetti su strada...
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METODI CON
PREFERENZE
DICHIARATE
VALUTAZIONE MONETARIA
DI BENI NON DI MERCATO
IL METODO DELLA
VALUTAZIONE CONTINGENTE
È una tecnica di rilevazione DIRETTA che si basa sulle Preferenze Dichiarate
Si utilizzano QUESTIONARI
Si chiama “valutazione contingente” perchè la valutazione è condizionata ad uno scenario ipotetico presentato agli intervistati
Permette di ricavare Valori di Uso + Valori di Non Uso
VALUTAZIONE
CONTINGENTE
Si costruisce uno scenario ipotetico per il bene da valutare.
Lo scenario comprende due parti fondamentali:
1. una parte che descrive il progetto
2. un meccanismo istituzionale attraverso cui il progetto
proposto può essere realizzato (o evitato), e il suo
finanziamento
La difficoltà consiste nel costruire uno scenario REALISTICO
sia nella definizione del progetto, che nel suo finanziamento
VALUTAZIONE
CONTINGENTE
Il procedimento è costituito da diversi stadi:
1. Definizione degli obiettivi della survey
2. Costruzione del questionario
3. Somministrazione del questionario
4. Creazione del database ed analisi statistica descrittiva
5. Stima della Variazione di Benessere (Variazione
Compensativa o Equivalente, e WTP o WTA a questa
associata)
6. Report dei risultati della survey
VALUTAZIONE
CONTINGENTE
Lo studio di Valutazione Contingente deve sempre basarsi su
un modello teorico, che ci metta in grado di individuare quali
informazioni andare a raccogliere con il questionario, e quali
ipotesi testare attraverso l’analisi
Il modello potrà essere costruito sulla base di:
1. Teoria Economica
2. Letteratura esistente in applicazioni simili
3. Interviste in profondità ad interlocutori privilegiati e focus
groups con diversi stakeholders
VALUTAZIONE
CONTINGENTE
• La parte delle interviste in profondità e dei focus
group è particolarmente importante
• Ci serve per capire quale può essere
l’atteggiamento dei cittadini rispetto al progetto,
quali gli elementi di costo e beneficio sociale, le
questioni distributive, chi sono winners e losers
del progetto, chi dovrebbe pagare o essere
compensato, in che modo i pagamenti
dovrebbero essere effettuati, etc.
CAMPIONAMENTO
• Popolazione di riferimento per il
campionamento: occorre definire quale sia la
popolazione interessata agli effetti del progetto
(locale, regionale, nazionale? Tutti i cittadini o
solo alcune categorie, p.es. solo i potenziali
fruitori del progetto?)
• Numerosità del Campione: l’ideale sarebbe
avere un campione molto numeroso, ma occorre
bilanciare l’esigenza della numerosità con quella
di ridurre i costi dell’indagine
QUESTIONARIO
• Il questionario deve contenere alcune domande sulle caratteristiche dei rispondenti, che ci mettano in grado di verificare se le risposte ottenute sono “ragionevoli” alla luce delle nostre ipotesi teoriche
• Inoltre le informazioni socio-demografiche ci permettono di verificare se il campione è rappresentativo della popolazione di riferimento
• Le domande sulle caratteristiche più “personali” (in particolare, il reddito!) devono di norma essere lasciate al termine del questionario
QUESTIONARIO
• Il questionario conterrà anche una serie di domande che raccolgano informazioni relative alle attitudini e preferenze dei soggetti intervistati circa le tematiche o i contenuti del progetto (p.es. se il progetto riguarda le energie rinnovabili si cercherà di capire quali sono le attitudini, le preferenze, e il consumo di energia da parte degli intervistati)
• Le domande attitudinali vengono spesso proposte utilizzando delle scale di Likert, in cui si chiede il grado di accordo o disaccordo con determinate affermazioni
• Le domande attitudinali vengono spesso proposte all’inizio del questionario, dato che sono relativamente semplici per il rispondente, ed aiutano a creare sicurezza
FORMATO DELLA DOMANDA
DI DAP (O DAA)
Open Ended:
• “Quanto sei disposto a pagare per avere il bene pubblico A?”
Bidding Game:
• 1) “Sei disposto a pagare €X per il bene pubblico A?”
• 2a) Se sì (1), “Sei disposto a pagare Y per il bene pubblico A?” (Y>X)
• 3a) Se sì (2a), “Sei disposto a pagare Z per il bene pubblico A?” ” (Z>Y).
• 4a) Se sì (3a) …
• Se No a (Na), si termina.
• 2b) Se No to (1), “Sei disposto a pagare T per il bene pubblico A?” ” (T<X)
• …
FORMATO DELLA DOMANDA
DI DAP (O DAA)
Payment Cards:
• Si sceglie un valore di DAP (DAA) da una lista
Dichotomous or Discrete Choice CV (Referendum format, Single Bound):
• “Sei disposto a pagare X per il bene pubblico A?” => STOP
Dichotomous or Discrete Choice CV with follow-up (Double Bound)
1) “Sei disposto a pagare X per il bene pubblico A?” ”
2a) Se sì a 1, “Sei disposto a pagare X per il bene pubblico A?” (Y>X) => STOP
2b) Se No a 1, “Sei disposto a pagare Z per il bene pubblico A?” (Z<X) => STOP
CHEAP TALK &
FOLLOW-UP
Le domande relative alla DAP (o alla DAA) sono spesso
accompagnate da domande di preparazione o di
approfondimento, che hanno lo scopo di aiutare il
rispondente ad evitare risposte non plausibili (cheap talk),
oppure che aiutano ad interpretare le risposte (follow up
questions)
Cheap talk: p.es. domande che aiutano a ricordare il proprio
vincolo di bilancio
Follow up questions: p.es. dopo avere ricevuto un «NO» alla
domanda di DAP, si può chiedere (anche con domande
chiuse) la motivazione (non ritiene importante il bene; non
accetta lo scenario proposto; non può permettersi di pagare
quanto richiesto, etc.)
SOMMINISTRAZIONE DEL
QUESTIONARIO
Le interviste possono essere fatte di persona (face to face), per posta, al telefono, via Internet
Face to face => costosa, effetto distorsivo dell’intervistatore, prende più tempo; ma è più accurata, è preferibile se lo scenario è complicato e se occorrono illustrazioni
Posta, Telefono => tassi di risposta bassi, autoselezione del campione; ma relativamente poco costosa
Internet => autoselezione del campione, bassi tassi di risposta, ma costi variabili bassi (alti costi di investimento!)
STIMA DELLA WTP
La stima della WTP viene costruita a partire dai coefficienti
del modello.
Se utilizziamo il modello a scelta dicotomica per la
rilevazione del prezzo, stimeremo un Probit o un Logit
Nel modello più semplice, in cui l’unico regressore è il Bid
proposto, la stima sarà data dal rapporto tra il coefficiente
stimato della costante ed il coefficiente stimato del BID
STIMA WTP –SINGLE BOUND
SENZA REGRESSORI
Logistic regression Number of obs = 312
LR chi2(1) = 4.84
Prob > chi2 = 0.0278
Log likelihood = -212.39683 Pseudo R2 = 0.0113
------------------------------------------------------------------------------
resp1 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
bid1 | -.0157223 .0071807 -2.19 0.029 -.0297962 -.0016483
_cons | .5500451 .1998739 2.75 0.006 .1582996 .9417907
------------------------------------------------------------------------------
WTP= 𝜶
−𝜷𝟏 =
𝟎.𝟓𝟓
𝟎.𝟎𝟏𝟔= 𝟑𝟒. 𝟑𝟕𝟓
Dove Alfa= coeff. Costante, e Beta1=coeff. BID
STIMA WTP –SINGLE BOUND
CON REGRESSORI
Logistic regression Number of obs = 312
LR chi2(4) = 46.55
Prob > chi2 = 0.0000
Log likelihood = -191.54119 Pseudo R2 = 0.1084
------------------------------------------------------------------------------
resp1 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
bid1 | -.0195581 .0077102 -2.54 0.011 -.0346698 -.0044465
age | -.3665562 .0849682 -4.31 0.000 -.5330908 -.2000216
female | -.567618 .2491374 -2.28 0.023 -1.055918 -.0793176
income | .2560668 .10547 2.43 0.015 .0493494 .4627842
_cons | 1.449601 .480553 3.02 0.003 .507734 2.391467
------------------------------------------------------------------------------
𝑾𝑻𝑷 = 𝜶 + 𝜷𝑿
−𝜷𝟏
dove alfa= coeff. Costante, beta1= coeff.
Bid, beta= coeff. altri regressori,
X=regressori
STIMA WTP –SINGLE BOUND
CON REGRESSORI
-------------------------------------------------------------------
Variable | Mean Std. Dev. Min Max
-------------+-----------------------------------------------------
resp1 | .5480769 .4984827 0 1
bid1 | 22.57692 15.98152 6 48
age | 3.028846 1.564005 1 6
female | .5544872 .4978207 0 1
income | 2.516026 1.329749 1 8
-------------------------------------------------------------------
Per esempio si può calcolare la WTP sulla media dei
regressori:
𝑾𝑻𝑷 = 𝜶+𝜷𝑿
−𝜷𝟏=
𝟏.𝟒𝟒𝟓−𝟎.𝟑𝟔𝟔∗𝟑.𝟎𝟐−𝟎.𝟓𝟔𝟖∗𝟎.𝟓𝟓𝟒+𝟎.𝟐𝟓𝟔∗𝟐.𝟓𝟏𝟔
𝟎.𝟎𝟏𝟗=35.474
Oppure la WTP per specifiche categorie: donne, reddito
superiore ad un certo livello, giovani, etc.
CHOICE
EXPERIMENTS
• Il metodo degli Esperimenti di Scelta è un altro metodo
basato su Preferenze Dichiarate. Anche in questo caso,
così come nel metodo della Valutazione Contingente, si
presentano degli scenari ipotetici agli individui di un
campione rappresentativo della popolazione di
riferimento.
• La principale differenza è che negli Esperimenti di Scelta il
bene viene disaggregato in un insieme di attributi o
caratteristiche
• Ciò consente di valutare anche separatamente tali
caratteristiche del bene
Suppose you are facing the choice of buying a new car. Choose one of the following cars according to your
preferences. You may even choose not to buy any of these cars.
Cars attributes Fiat Punto
1.2 16V ELX
Ford Focus
1.6 16V
Volkswagen Polo
1.4 16V
Price £ 9,750 £ 10,120 £ 12,935
Number of Seats 5 5 5
Cubic capacity 1242 1596 1390
Gear Manual Manual Automatic
Maximum speed 172 km/h 185 km/h 171 km/h
Number of doors 3 5 3
Consumption (liters/100 km) 6 6.8 6.4
Baggage car 1.080 dm3 1.205 dm3 1.184 dm3
Which would you buy?
Fiat Punto? □
Ford Focus? □
Volkswagen Polo? □
Would you prefer not to buy any of these cars? □
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ESPERIMENTI DI SCELTA
In un esercizio con esperimenti di scelta, gli individui si trovano di fronte a due o più opzioni di scenari alternative, e devono scegliere l’opzione preferita.
Questa situazione assomiglia ad una reale situazione di scelta in un mercato, in cui i consumatori devono scegliere tra beni caratterizzati da attributi simili, ma con diversi livelli degli stessi attributi (tra cui diversi livelli di prezzo), e devono decidere quale dei beni proposti acquistare (o eventualmente decidere di non acquistarne neanche uno)
Nell’esercizio, le opzioni alternative sono descritte dai diversi livelli degli attributi
L’impegno cognitivo è relativamente leggero: si tratta semplicemente di scegliere l’opzione preferita (è più complicato quando si chiede di fare una ranking delle opzioni presentate)
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ESPERIMENTI DI
SCELTA
Per poter dare un valore monetario agli attributi (ed al bene nel suo complesso) uno degli attributi deve essere un attributo monetario, che rappresenti il costo o la compensazione associati al progetto
Gli attributi (le caratteristiche importanti del progetto) sono selezionati in base ad uno studio preliminare: analisi desk, interviste con interlocutori privilegiati, focus group
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ATTRIBUTI E LIVELLI
attributi livelli
Incentivi per riqualificazione
energetica
Incentivi per installazione
fotovoltaico, solare termico, per
isolamento termico
Raccolta rifiuti urbani
Raccolta porta a porta,
cassonetti interrati, cassonetti su
strada
Servizi trasporto pubblico
Nessun trasporto pubblico, car
sharing senza autista, car sharing
con o senza autista
Riduzione emissioni
atmosferiche Riduzione del 20% o del 40%
Tasse locali
le tasse locali NON aumentano,
le tasse locali aumentano di
100,200,300 Euro
REGRESSIONE LOGIT
(MULTINOMIALE)
Conditional (fixed-effects) logistic regression Number of obs = 2592
LR chi2(8) = 146.34
Prob > chi2 = 0.0000
Log likelihood = -825.15097 Pseudo R2 = 0.0814
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
Choice | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-----------------+-----------------------------------------------------------------------------------
photov | -.0414557 .0834145 -0.50 0.619 -.2049451 .1220337
thermal | -.1452395 .0879525 -1.65 0.099 -.3176232 .0271441
g_door | .5997216 .0861487 6.96 0.000 .4308731 .76857
g_hidden | .5827451 .0936146 6.22 0.000 .3992638 .7662264
car_driver | .2346908 .088944 2.64 0.008 .0603638 .4090178
car | .2335393 .0873402 2.67 0.007 .0623557 .404723
emission | .2980673 .0591809 5.04 0.000 .1820749 .4140597
tax_n | -.2741156 .0321806 -8.52 0.000 -.3371884 -.2110429
------------------------------------------------------------------------------------------------------
VALUTAZIONE
MONETARIA
Assumendo una funzione di utilità lineare, il SAGGIO MARGINALE DI SOSTITUZIONE è dato dal rapporto tra il coefficiente stimato dell’attributo che si vuole valutare, ed il coefficiente stimato dell’attributo monetario (cambiato di segno).
Nella regressione del nostro esempio, calcoleremo il valore attribuito in media dai cittadini al servizio «raccolta rifiuti porta a porta» come:
𝐖𝑻𝑷 𝒅𝒐𝒐𝒓 = 𝟎.𝟓𝟗𝟗𝟕
𝟎.𝟐𝟕𝟒𝟏= 𝟐. 𝟏𝟖𝟕𝟖
I valori dell’attributo Tassa erano stati scalati di 100 nella regressione, quindi per calcolare la vera WTP devo moltiplicare per 100: ottengo così il valore di 218.78 euro
_nl_1: _b[photov]/-_b[tax_n] ------------------------------------------------------------------------------ choice | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _nl_1 | -.1512344 .3037919 -0.50 0.619 -.7466555 .4441867 ------------------------------------------------------------------------------ _nl_1: _b[ thermal]/-_b[tax_n] ------------------------------------------------------------------------------ choice | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _nl_1 | -.5298478 .309792 -1.71 0.087 -1.137029 .0773333 ------------------------------------------------------------------------------ _nl_1: _b[ g_door]/-_b[tax_n] ------------------------------------------------------------------------------ choice | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _nl_1 | 2.187842 .3677228 5.95 0.000 1.467118 2.908565 ------------------------------------------------------------------------------ _nl_1: _b[ g_hidden]/-_b[tax_n] ------------------------------------------------------------------------------ choice | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _nl_1 | 2.12591 .3174794 6.70 0.000 1.503661 2.748158 ------------------------------------------------------------------------------
CALCOLO SMS
_nl_1: _b[ car_driver]/-_b[tax_n] ------------------------------------------------------------------------------ choice | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _nl_1 | .8561745 .3032907 2.82 0.005 .2617356 1.450613 ------------------------------------------------------------------------------ _nl_1: _b[ car]/-_b[tax_n] ------------------------------------------------------------------------------ choice | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _nl_1 | .8519739 .3102914 2.75 0.006 .2438139 1.460134 ------------------------------------------------------------------------------ _nl_1: _b[emission]/-_b[tax_n] ------------------------------------------------------------------------------ choice | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _nl_1 | 1.087378 .2457821 4.42 0.000 .605654 1.569102 ------------------------------------------------------------------------------
CALCOLO SMS
VANTAGGI DEI CHOICE
EXPERIMENTS
Come la Valutazione Contingente, si può utilizzare per stimare il valore di beni pubblici e di beni non ancora presenti sul mercato (infatti è una tecnica originariamente impiegata nelle ricerche di mercato)
E’ utile per avere indicazioni più precise circa il livello desiderabile di certe caratteristiche secondo la valutazione dei cittadini
Dal punto di vista operativo, il fatto di poter far svolgere diversi esercizi di scelta ad ogni individuo aumenta la disponibilità di dati, con vantaggio per l’efficienza delle stime
D’altra parte è opportuno tenere conto nelle stime che i dati hanno natura «panel» cioè abbiamo diverse osservazioni per rispondente: occorre utilizzare standard errors corretti
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VANTAGGI DEI CHOICE
EXPERIMENTS
Gli esercizi di scelta sono più idonei a controllare problemi di
distorsione delle risposte: p.es. è più difficile che si
osservino comportamenti «strategici»
Inoltre gli esercizi sono spesso considerati più «divertenti»
dagli intervistati (a patto di non esagerare con la lunghezza o
complessità dell’esercizio!)
SVANTAGGI DEI CHOICE
EXPERIMENTS
Il disegno sperimentale è complesso. Occorre individuare correttamente:
Quali e quanti attributi utilizzare
Quali e quanti livelli per ciascun attributo
Quante opzioni alternative presentare
Il numero di esercizi di scelta da far eseguire
Occorre costruire le combinazioni di attributi e livelli per le alternative di scelta (si usano modelli forniti da software specialistico)
Verificare se esistono alternative dominanti
Scegliere quale presentazione grafica delle schede (solo testo o uso immagini?)
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