Measuring Willingness to Pay: A Comparative Method of Valuation
Notice bibliographique
Résumé
Willingness to pay (WTP) is a metric that is widely valued and utilized among both practitioners and academics. However, the conceptualization of WTP is ambiguous, and this ambiguity is reflected across existing methods of measuring WTP. The authors first present a formal mathematical framework that clarifies WTP as a distributional concept—rather than a single number—constructed as a function of customers, comparisons, and situations. The framework further reveals the operation of two comparative mechanisms, direct and indirect, by which situational factors affect WTP. They then introduce a new method to measure WTP—the comparative method of valuation (CMV)—that, unlike existing methods, is designed to account for the inherently comparative and situational nature of WTP. Across nine studies reported in the article and four additional studies in the Web Appendix, the authors (1) examine differences in results between CMV and choice-based conjoint as well as between CMV and the classic Becker–DeGroot–Marschak methodology, (2) demonstrate that CMV is a valid and reliable measure of WTP, and (3) illustrate applications of CMV to managerial problems. This article offers both conceptual clarity and methodological advances to understanding the construction and measurement of WTP for practitioners and academics alike.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».