L’origine dei dati

I dati di partenza per studiare la domanda possono essere di diversa natura e condizionano fortemente l’analisi e i risultati.

Una suddivisione fondamentale in econometria è quella fra dati cross-section, dati in serie temporali, pooled cross-section e panel33_{. I primi sono quelli più facilmente ottenibili. La}

superiorità, in termini informativi, delle informazioni che includono la dimensione temporale, viene spesso compensata dal minore grado di dettaglio, dalla minore affidabilità o dalla necessità di metodi di analisi più sofisticati.

La distinzione fra dati provenienti da preferenze rivelate e da preferenze dichiarate è particolarmente rilevante nello studio delle intenzioni, valutazioni, preferenze. In questi casi, infatti, è possibile studiare comportamenti dichiarati in mercati ipotetici, oltre che azioni in mercati reali.

3.2.1 Preferenze rivelate e preferenze dichiarate

La rilevazione di dati tramite preferenze dichiarate o espresse (SP, stated preferences) è di tipo diretto: tramite questionari si raccolgono dati sulle scelte che gli individui dichiarano che effettuerebbero in situazioni ipotetiche, descritte dall’intervistatore. La raccolta di dati provenienti da preferenze rivelate (RP, revealed preferences) riguarda invece le scelte che gli individui hanno realmente effettuato. Le scelte possono provenire da varie fonti, dalla registrazione dei dati sulle vendite alla semplice osservazione del comportamento dei consumatori. L’idea di fondo è che un consumatore preferisce un paniere ad un altro quando lo sceglie in tutte le situazioni in cui siano entrambi disponibili sul mercato.

33 _{I dati cross-section riguardano un insieme di unità osservate in un istante temporale. Le serie temporali si}

riferiscono invece ad un’unica unità o fenomeno, osservato ripetutamente nel tempo; per questo sono più frequenti in macroeconomia che in microeconomia. I dati pooled cross-section e panel si riferiscono entrambi all’osservazione ripetuta, nel tempo, di un campione, con la differenza che nel pooled cross-section le unità che lo compongono variano, mentre nei panel devono rimanere le stesse.

Entrambi i metodi offrono vantaggi e svantaggi, per cui è opportuno scegliere la modalità più appropriata valutando caso per caso.

I dati RP rappresentano le scelte in mercati reali, quindi se il campione osservato è rappresentativo sono in grado di replicare esattamente l’equilibrio e le caratteristiche di tali mercati. I dati SP riflettono comportamenti dichiarati in mercati ipotetici, per cui la loro validità e affidabilità è spesso messa in discussione. Le scelte dichiarate possono infatti differire da quelle reali, a causa di incoerenza degli intervistati o per mancanza di precisione e realismo, da parte del ricercatore, nella descrizione dello scenario e dei vincoli associati alla scelta. Tuttavia bisogna considerare che i dati RP sono soggetti a errori di misurazione nel caso di osservazioni dirette e a distorsioni e inesattezze nel riportare le scelte reali, nel caso di interviste a posteriori, pertanto la loro validità non è necessariamente superiore al quella dei dati SP.

I dati sono generalmente soggetti a problemi di carattere statistico. Per esempio la correlazione fra variabili esplicative è un problema serio che può condurre a stime poco affidabili, indipendentemente dall’affidabilità dei dati di partenza. Il prezzo è tipicamente correlato con la qualità e con altre caratteristiche; vincoli tecnologici possono imporre ulteriori limitazioni alla variabilità degli attributi. I metodi SP possono essere pianificati in maniera tale da minimizzare tali problemi, consentendo un maggior controllo sui dati.

Le scelte che gli individui effettuano nei mercati reali (RP) devono necessariamente rispecchiare i vincoli che essi affrontano; questo più essere un beneficio il maggior grado di realismo, ma anche un grave limitazione. Qualora si desideri studiare prodotti inesistenti o generici (non associati ad una marca e/o etichetta) o beni che non sono oggetto di scambio sui mercati reali, come risorse ambientali o beni pubblici, i metodi SP sono l’unica via percorribile. Essi permettono di indagare gli effetti di innovazioni che modifichino beni o servizi esistenti o dell’entrata nel mercato di nuovi concorrenti. Anche restando nei limiti della tecnologia e dei prodotti esistenti, i mercati reali possono offrire una limitata variabilità negli attributi dei prodotti, a causa dell’omogeneizzazione delle strategie e dei marketing mix adottati dalle industrie.

Quando si tratta di dati scanner, i dati da RP non raccolgono informazioni sulle caratteristiche dei singoli consumatori e sulle alternative non scelte ma considerate dai consumatori.

Infine, i metodi SP richiedono generalmente campioni di dimensioni inferiori ai metodi RP, perché generano osservazioni multiple per ciascun rispondente (ad ogni intervistato sono presentati più insiemi di scelta).

Alla luce di quanto detto sinora, i metodi SP sono preferibili quando l’obiettivo è lo studio dei trade-off fra attributi, per la previsione di scenari ipotetici e delle performance di nuovi prodotti. I metodi RP forniscono invece informazioni più affidabili sull’equilibrio e sul comportamento del mercato reale. Le metodologie per lo studio del valore attribuito dagli individui a beni o servizi differiscono a seconda che si basino sulle preferenze rivelate o sulle preferenze dichiarate. All’interno delle preferenze dichiarate, una prima ampia distinzione può essere fatta fra valutazione contingente e choice modelling.

Tabella 5 Metodologie di valutazione microeconomica

Preferenze rivelate

- Prezzi edonici

- Metodo dei costi di viaggio - Scelta discreta

- Spese difensive (averting behaviour) - Prezzi di mercato

Preferenze dichiarate

- Valutazione Contingente

- Choice modelling e analisi conjoint

- Metodi basati su campioni ridotti (focus group e Delphi)

3.2.2 Economia sperimentale

Una terza via per ottenere dati, che può essere considerata una variante delle preferenze dichiarate, viene dall’economia sperimentale. Essa si basa su esperimenti, pianificati scientificamente, nei quali ai soggetti umani vengono offerti incentivi economici per l’effettuazione di decisioni reali. Grazie al controllo dei trattamenti, l’analisi delle decisioni permette di trarre conclusioni e di testare teorie economiche. Il principale vantaggio degli esperimenti, rispetto all’osservazione della realtà, risiede nella possibilità di controllare tutte le possibili variabili che influenzano le decisioni, creando le condizioni per dei confronti ceteris paribus. Gli esperimenti economici sembrano possedere le qualità delle preferenze dichiarate e promettono maggiori garanzie di rispecchiare la realtà.

I primi lavori di economia sperimentale si devono a Sauermann e Selten e a Vernon negli anni sessanta, ma si diffusero solo negli anni ottanta grazie al supporto dei computer. L’economia sperimentale può essere utile per studiare i mercati, le contrattazioni, le aste, l’organizzazione industriale, gli scambi commerciali, le decisioni di gruppo, i giochi ecc.

Lecocq et al. (2004) organizzano un esperimento per comprendere come il livello di informazione disponibile sul prodotto influenza la disponibilità a pagare per quel prodotto. Durante una conferenza di enometria, trentadue partecipanti vennero suddivisi in tre stanze. Godendo di livelli di informazione differenti a seconda della stanza alla quale erano stati assegnati, gli individui valutarono quattro bottiglie di vini di Borgogna e di Bordeaux. A tal fine, vennero effettuate quattro aste di Vickrey, nelle quali i partecipanti non conoscevano né il prezzo di riserva né le offerte degli altri intervistati. Furono stimate le diverse disponibilità a pagare (rappresentate delle offerte) e la loro relazione con i livelli di informazione e con variabili socio-economiche. Come anticipato nel par. 2.5.1, la disponibilità a pagare risultò influenzata dalle informazioni in etichetta o da valutazioni esterne più che dal sapore del vino; altre variabili rilevanti furono sesso, reddito e abitudini di consumo, mentre età e nazionalità non hanno grande peso.