Asking Willingness-to-Accept Questions in Stated Preference Surveys: A Review and Research Agenda
Notice bibliographique
Résumé
Stated preference (SP) researchers have encountered an increasing number of policy problems for which a willingness-to-accept (WTA) compensation question would seem to be the most reasonable approach to structure the respondent's valuation choice task. However, most SP researchers are still reluctant to pose WTA questions to respondents due to concerns about reliability of responses and confusion about what contexts warrant a WTA question compared to a willingness-to-pay question. This review synthesizes the current literature, provides guidance on when and how to use WTA elicitation formats, and identifies research needs. We present a typology of valuation tasks that illustrates the situations in which WTA questions are appropriate and should be used to estimate welfare-theoretic measures of economic benefits—and when they should be avoided. We also discuss three different design issues that SP researchers need to consider when they use WTA questions: (a) elicitation of reference and status quo conditions, (b) incentive compatibility and private versus public goods, and (c) nonconforming responses. We conclude that good survey design makes it possible to ask respondents sensible WTA questions in many cases, yet several key research issues require attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».