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Enregistrement W2790744630 · doi:10.1080/21606544.2018.1450789

Accounting for implicit and explicit payment vehicles in a discrete choice experiment

2018· article· en· W2790744630 sur OpenAlexaff
Musharaf Ali Talpur, Mark J. Koetse, Roy Brouwer

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Economics and Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHigher Education Commission, Pakistan
Mots-clésWillingness to payMixed logitPaymentDiscrete choiceSample (material)PreferenceEconomicsEconometricsScale (ratio)Quality (philosophy)WelfareLogistic regressionMicroeconomicsStatisticsMathematicsGeographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study estimates the benefits of beach quality improvements, using travel costs as an implicit and entrance fee as an explicit payment vehicle in two otherwise identical labelled discrete choice site selection models. Including entrance fee as an explicit payment vehicle in addition to implicit travel costs is expected to affect beach visitors’ preferences and willingness to pay (WTP) since travel costs only are not expected to measure maximum WTP. Convergent validity of preference parameters and WTP derived from the two identical discrete choice experiments (DCEs) is tested using a split-sample approach and specifying a mixed logit choice model. Both preferences and scale parameters are significantly different between the two samples. As expected, mean WTP values are higher when an explicit entrance fee is included in the DCE. Our results suggest that implicit payment vehicles in choice experiments underestimate welfare changes. Beach visitors’ positive WTP holds promise for the introduction of economic instruments such as entrance fees to support the financial sustainability of improved beach management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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