Some enhancements of DCM's in the valuation of non-market attributes of market good

The thesis explores discrete choice modeling, a widely employed statistical method based on the analysis of individual behavior in choice situations. Individual’s preferences for a given product or service are used to derive estimates of non-market goods/ services (even a single-product attribute) in marketing, environmental economics and in many other sectors. In the introductive part we briefly examine the methods that are currently employed for non-market goods and services evaluation. Then, we focus exclusively on Discrete choice modeling. We report both DCM methodological issues and practical aspect to develop a choice experiment. A more applicative part follows. Two empirical applications are presented. Results from two food product (beef and poultry) datasets collected in Italy were employed in these studies. In the first application we analysed the value of quality aspects in food products. Specifically, this exploratory investigation provides estimates of the effects of selected ethical and environmentally related characteristics on consumer’s willingness to pay (WTP) for beef. We quantified in monetary terms these attributes and we found that the overall WTP of beef is not given from traditional quality characteristics, such as meat colour or visible fat. In the second application we investigated the impact of attribute non attendance in choice experiment setting and we tried to find a method to infer non-attendance directly from data. We produced results that corroborate non attendance in choice experiments. Generally, selective attribute attendance in respondent’s real decision heuristics should be considered in valuation. Biased estimates may be obtained when the heterogeneity in consumer’s taste is mingled with attribute non attendance. Unfortunately, any strategies to infer attribute non attendance from estimates are not yet fully effective and efficient. This imply the necessity to use additional stated non attendance questions in the survey.

La presente tesi esplora i Discrete Choice Modeling (DCM), un metodo statistico ampiamente utilizzato che si basata sull'analisi dei comportamenti dell’individuo quando compie una scelta. Le preferenze che l’individuo esprime rispetto a un determinato prodotto o servizio vengono utilizzate per ricavare il valore monetario di beni/ servizi (o anche di singoli attributi) che non hanno un mercato, o che lo avranno ma solo in futuro. Tali tecnica è molto diffusa per ricerche di marketing, in economia ambientale e in molti altri settori. Nella parte introduttiva viene fatta una breve panoramica sui metodi attualmente impiegati per la valutazione e la stima dei beni senza mercato. Dopodiché, vengono trattati in maniera specifica i DCM, sia per quanto riguarda gli aspetti metodologici che gli aspetti più pratici legati allo sviluppo di un esperimento di scelta. La parte introduttiva è seguita da una parte più applicativa nella quale vengono riportate due applicazioni empiriche. Tali ricerche sono entrambe studi basati su prodotti alimentari di origine animale: carne di manzo e carne di pollo. La prima applicazione empirica analizza il valore che i consumatori attribuiscono a particolari aspetti legati alla qualità dei prodotti alimentari. In particolare, questa indagine fornisce una stima della disponibilità a pagare dei consumatori per attributi “extra”, legati ad aspetti etico/ambientali, nella carne bovina. La quantificazione in termini monetari degli attributi analizzati ha evidenziato come nella carne bovina un forte peso non è data dalle caratteristiche di qualità tradizionali, come il colore della carne o grasso visibile. La seconda applicazione empirica studia la presenza e l'impatto dell’attribute non-attendance (AN-A) negli esperimenti di scelta. L’AN-A avviene quando un individuo, durante le proprie scelte, ignora sistematicamente uno o più attributi del prodotto. Questo fenomeno, se non individuato e opportunamente trattato dal ricercatore, porta a delle stime distorte della disponibilità a pagare. Oltre a verificare l’importanza e la reale presenza dell’AN-A nei dati raccolti, lo studio mira a sviluppare dei meccanismi che ne permettano l’inferenza a partire dai risultati degli esperimenti di scelta. Tale soluzione eviterebbe la necessità di richiedere, durante le interviste, direttamente agli intervistati se abbiano ignorato uno o più attributi durante l’esperimento. Ciò infatti comporta un aumento della lunghezza delle interviste provocando un aumento della fatica a cui gli intervistati sono sottoposti e dei costi. Purtroppo, le strategie analizzate per l’inferenza dell’ AN-A non sono ancora pienamente efficaci ed efficienti. Questo implica la necessità di ulteriori sforzi di ricerca e sottolineano l’importanza di richiedere direttamente l’AN-A durante gli esperimenti.