Pricing strategies for organic vegetables based on Indonesian consumer willingness to pay
Notice bibliographique
Résumé
An awareness of the dangers of chemicals contained in food could potentially have led to a significant increase in demand for organic food in Indonesia. Yet the demand for organic products remains relatively low. This could be attributed to high price, limited product choice, consumer distrust toward organic products, satisfaction with conventional food, or a lack of consumer perceived differences in the taste of organic products. The purpose of this article is threefold. First, to analyze the factors that influence the Indonesian consumers' willingness to pay (WTP) for several types of organic vegetables. Second, to calculate the price increase incurred by consumers of organic vegetables. Third, to determine a recommended pricing strategy based on consumers' WTP for certain common organic vegetables, including broccoli, cauliflower, cabbage, pak choi, lettuce, and carrots. Using an accidental sampling technique, samples were derived from 154 respondents living in urban areas. Descriptive analysis, crosstab, logistic regression analysis and the contingent valuation method were all employed. Findings suggest that the variables of age and income significantly affect WTP. The highest percentage of WTP was for cabbage, followed by carrots, broccoli, cauliflower, pak choy, and lettuce. The recommended pricing strategy is the default value pricing method.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».