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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