Accounting for Respondent Uncertainty to Improve Willingness‐to‐Pay Estimates
Bibliographic record
Abstract
In this paper, we develop an econometric model of willingness to pay (WTP) that integrates data on respondent uncertainty regarding their own WTP. The integration is utility consistent, there is no recoding of variables, and no need to calibrate the contingent responses to actual payment data, so the approach can “stand alone.” In an application to a valuation study related to whooping crane restoration, we find that this model generates a statistically lower expected WTP than the standard contingent valuation (CV) model. Moreover, the WTP function estimated with this model is not statistically different from that estimated using actual payment data suggesting that, when properly analyzed using data on respondent uncertainty, CV decisions can simulate actual payment decisions. This method allows for more reliable estimates of WTP that incorporate respondent uncertainty without the need for collecting comparable actual payment data. Dans le présent article, nous avons élaboré un modèle économétrique d’estimation qui internalise l’incertitude des répondants quant à leur propre consentement à payer. L’internalisation est fidèle à la notion «d’utilité»; il n’a pas été nécessaire de transformer les variables ni de calibrer les réponses des répondants avec des paiements réels. L’application de la méthode n’est donc pas dépendante d’autres données ou méthodes. Dans une étude d’évaluation sur le rétablissement de la grue blanche d’Amérique dans laquelle ce modèle a été utilisé, nous avons trouvé que le consentement à payer attendu était statistiquement plus faible que celui obtenu à l’aide de la méthode d’évaluation contingente standard. Par ailleurs, la fonction de consentement à payer estimée à l’aide de ce modèle n’est pas statistiquement différente de celle estimée à l’aide de paiements réels. Cette observation autorise à penser que, lorsque le modèle tient compte des données sur l’incertitude des répondants, les décisions obtenues à l’aide de la méthode d’évaluation contingente peuvent simuler les décisions obtenues à l’aide de paiements réels. Cette méthode permet d’obtenir des estimations du consentement à payer plus fiables, lesquelles intègrent l’incertitude des répondants sans la nécessité de collecter des données comparables de paiements réels.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.040 | 0.126 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".