La specificazione di alternative, attributi e livelli e la scelta del modello

Per procedere alla costruzione del disegno sperimentale si è reso necessario stabilire quali fossero le alternative, gli attributi e i livelli dell’esperimento.

La fase di determinazione delle variabili da inserire sia nel disegno che nel modello a scelta discreta si è servita del forte supporto delle informazioni raccolte attraverso i focus group. Da questi è infatti emerso che il luogo è il fattore più importante nel determinare la situazione di consumo e nel discriminare tra una bevanda alcolica e un’altra. Si è quindi deciso di considerare tali elementi quali alternative del disegno. I luoghi dove avviene più frequentemente il consumo di bevande alcoliche tra i giovani sono emersi essere: la propria abitazione, i ristoranti, le pizzerie, i bar, le discoteche e i pub. Per non complicare il disegno e non confondere i rispondenti, che si sarebbero trovati davanti ad una scelta tra troppe alternative, e vista la natura similare di alcuni luoghi, si è deciso di raggrupparli. Nello specifico, si sono ridotte le alternative a quattro, associando il consumo al ristorante con quello in pizzeria e il consumo al bar con quello al pub.

I focus group si sono dimostrati fondamentali anche nella determinazione degli attributi da assegnare ad ogni alternativa. Essi sono stati identificati nella bevanda consumata, nella compagnia con la quale avviene la situazione di consumo e nel prezzo quale discriminante nella scelta.

Un’altra decisione importante nella costruzione del modello e delle funzioni di utilità associate è la determinazione della natura degli attributi, cioè se considerarli generici e condivisi dalle diverse alternative, o alternativa-specifici, dove ad ogni alternativa è associato uno specifico attributo. Ciò si traduce nel fatto che le alternative generiche condividono lo stesso parametro, mentre quelle specifiche hanno parametri dedicati. Ragionando sulla natura dell’indagine e su cosa si vuole dedurre da questa, si è stabilito di considerare gli attributi come alternativa-specifici, così da poter meglio catturare il peso di ognuno di essi nelle diverse funzioni di utilità associate al luogo di consumo.

Nella definizione del modello è stato necessario considerare anche la natura qualitativa della maggior parte delle variabili. Quando si trattano variabili qualitative, livelli diversi hanno un diverso impatto sull’utilità, con una conseguente relazione non lineare tra parametro e utilità, e ciò necessita di una codifica che può essere dummy o effect. Tali codifiche richiedono la creazione di l-1 variabili (dove l è il livello dell’attributo), ognuna delle quali è associata a distinte stime dei parametri. Perciò verranno creati l-1 parametri stimati, ognuno dei quali rappresenta l’utilità marginale associata al loro corrispondente livello di attributo, dove il livello L ha utilità marginale fissata a zero.

La codifica dummy utilizza combinazioni di 0 e 1 per ogni livello della variabile originaria. La Tabella 6.5 mostra il concetto di codifica dummy per la variabile bevanda, composta di quattro livelli: vino, birra, aperitivo e superalcolico. Prima, vengono create l-1 colonne corrispondenti, nell’esempio, a tre colonne per le bevande “birra”, “aperitivo” e “superalcolico”. Non importa quale livello è fissato a zero, in ogni caso si produrrà lo stesso risultato. Inoltre, ogni volta che il livello appare nei dati, la colonna corrispondente a quel livello assume un valore 1 (0 altrimenti). Il livello che non ha una colonna corrispondente avrà valore 0 in tutte le colonne aggiunte, come il vino nell’esempio.

La codifica effect permette, rispetto a quella dummy, di rilevare le non linearità nell’utilità marginale invece che assumere una relazione lineare tra i livelli di un attributo e l’utilità globale. Inoltre, offre numerosi vantaggi teorici, perché evita di confondere la variabile base,

alla quale è attribuito valore pari a 0 nella codifica dummy, con la costante, sostituendo gli zeri di ogni colonna con -1, come mostra la Tabella 6.6.

Tabella 6.5 – Esempio di codifica dummy

Codifica dummy Bevanda Codifica originaria

Birra Aperitivo Superalcolico

Vino 0 0 0 0

Birra 1 1 0 0

Aperitivo 2 0 1 0

Superalcolico 3 0 0 1

Fonte: rielaborazione da Ngene 1.0 User Manual and Reference Guide, 2009.

Tabella 6.6 – Esempio di codifica effect

Codifica effect Bevanda Codifica originaria

Birra Aperitivo Superalcolico

Vino 0 -1 -1 -1

Birra 1 1 0 0

Aperitivo 2 0 1 0

Superalcolico 3 0 0 1

Fonte: rielaborazione da Ngene 1.0 User Manual and Reference Guide, 2009.

I vantaggi forniti hanno condotto ad adottare la codifica effect.

Le discussioni animate durante i focus group hanno permesso di identificare i livelli da associare ad ogni attributo, come descritto in Tabella 6.7.

Per quanto concerne le bevande, si è deciso di escludere quelle analcoliche per concentrare maggiormente l’analisi sull’oggetto del presente lavoro, rappresentato dal consumo di bevande alcoliche e dal ruolo assunto dal vino nelle abitudini delle giovani generazioni. Bevande alcoliche, come cocktail, amari, grappe ed altri liquori, sono stati raggruppati nella macroclasse “superalcolici”, considerando l’elevata gradazione alcolica e la funzione d’uso che, durante i focus group, è apparsa molto simile. Si è deciso, infine, di non inserire la scelta dell’aperitivo in discoteca, data la richiesta inconsueta di una tale bevanda in questo luogo. I livelli associati all’attributo compagnia sono anch’essi emersi dai focus group. Si è escluso il livello “da solo” nell’alternativa ristorante o pizzeria, in quanto dai focus group è emerso che il consumo in tali luoghi rappresenta comunque una situazione conviviale ed inevitabilmente influenzata dal gruppo. Si è esclusa, inoltre, la presenza dei genitori al bar e in discoteca,

perché compagnia poco consona alle abitudini dei giovani, così come emerso dalle discussioni di gruppo.

Tabella 6.7 – Alternative, attributi e livelli del disegno sperimentale

A casa Al ristorante o _{in pizzeria} Al bar o al pub In discoteca

Bevanda {vino; birra; aperitivo; superalcolico} {vino; birra; aperitivo; superalcolico} {vino; birra; aperitivo; superalcolico} {vino; birra; superalcolico} Compagnia

{da solo; con i familiari; con

gli amici}

{con i familiari; con gli amici}

{da solo; con gli amici}

{da solo; con gli amici}

Prezzo (€) {3; 6; 9; 12} {5;10;15} {5;10;15} {5;10;15}

Per quanto riguarda i prezzi, i livelli sono stati stabiliti pensando al luogo e a quanto dispendiosa potesse essere una situazione di consumo per ogni tipologia di bevanda. Esso non è riferito esclusivamente ad una singola “dose” di bevanda, ma all’intera situazione di consumo che il soggetto vive.

Una volta stabilito quali fossero le alternative, i relativi attributi e i livelli degli attributi, è stato possibile concentrarsi sulla tipologia di modelli a scelta discreta da applicare. Dati i limiti dei modelli MNL e NL, esposti nel Capitolo 4, si è ritenuto più opportuno applicare il modello MXL, che presenta una forma estremamente flessibile. Il modello applicato è rappresentato da quattro funzioni dedicate alle quattro situazioni di consumo individuate:

c p c p c fam c fam c sol c sol c c c ape c ape c bir c bir c c ASC x x x x x x V = +β _{, ,} +β _{, ,} +β_{sup, sup,} +β _{, ,} +β _{, ,} +β _{, ,} r p r p r fam r fam r r r ape r ape r bir r bir r r ASC x x x x x V = +β _{, ,} +β _{, ,} +β_{sup, sup,} +β _{, ,} +β _{, ,} b p b p b sol b sol b b b ape b ape b bir b bir b x x x x x V =β _{, ,} +β _{, ,} +β_{sup, sup,} +β _{, ,} +β _{, ,} (6.11) d p d p d solo d solo d d d bir d bir d d ASC x x x x V = +β _{, ,} +β_{sup, sup,} +β _{, ,} +β _{, ,}

conβ_kj ~ N

(µ

σ

)

dove Vc rappresenta l’utilità di bere bevande alcoliche a casa, Vr al ristorante e in pizzeria, Vb

al bar o al pub e Vd in discoteca. Con β vengono indicati i coefficienti o parametri e con x le

variabili. Gli attributi delle alternative sono indicati con bir che sta per birra, ape per aperitivo, sup per superalcolico, sol per consumo da solo, fam per consumo con i familiari, p

Attributi Alternative

ASCc, ASCr e ASCd sono le costanti alternativa-specifiche (Alternative-Specific Constants)

associate rispettivamente a casa, ristorante/pizzeria e discoteca. La costante associate all’utilità di bere al bar/pub è stata normalizzata a zero, perché il livello assoluto di utilità è irrilevante sia per il comportamento dei decisori che per il modello. Se una costante è aggiunta all’utilità di tutte le alternative, l’alternativa con l’utilità più alta non cambia e in tali modelli non è il valore dell’utilità di ogni alternativa di per sé ad avere rilevanza, ma la differenza di utilità delle diverse alternative. In questo modo diventa fondamentale identificare e stimare solo i parametri che catturano le differenze tra le alternative. Quindi le costanti associate al consumo a casa, al ristorante o in pizzeria e in discoteca esprimono l’effetto medio dei fattori non inclusi nel modello di utilità per tali alternative rispetto all’alternativa di consumo al bar o al pub.

La stessa questione è sollevata quando vengono inserite nel modello le variabili socio- demografiche. Gli attributi e le alternative in genere variano nelle alternative. Tuttavia gli attributi del decisore sono sempre uguali e possono entrare nel modello solo se sono specificati in modo da creare differenze nell’utilità tra le alternative.

Poiché tutti gli attributi tranne il prezzo sono variabili qualitative, per evitare la multicollinearità si è deciso di fissare a zero il coefficiente associato al vino e quello associato al consumo con amici in tutte le alternative. Per il vino la scelta è stata fatta in funzione degli obiettivi di questa tesi, volta a capire il ruolo che gioca il vino nel consumo delle giovani generazioni. In questo modo tutti gli altri coefficienti vengono espressi in relazione al vino. La scelta di fissare a zero il coefficiente che esprime la componente dell’utilità data dal consumo con amici si fonda sulle evidenze di precedenti studi, come esposto nel Capitolo 4, secondo i quali il consumo della Generazione Y è influenzato dagli amici più di quanto lo sia dalla famiglia. Per questo, fissando tale coefficiente, verranno espressi gli altri coefficienti in relazione alla compagnia di amici.

La specificazione del modello MXL avviene assumendo che tutti i βkj abbiano una

distribuzione normale con media µ e varianza σ2_.

L’elemento di novità di questo lavoro risiede nell’oggetto del modello. Infatti, nella letteratura dell’economia agroalimentare i modelli a scelta discreta sono sempre stati applicati per stimare l’utilità ricavata da prodotti alternativi e dalle loro caratteristiche/attributi, come per l’olio (Cicia et al., 2004), per il vino (Mtimet e Albisu, 2006; Stasi et al., 2008), per il latte (Taglioni, 2009), per le diverse mete turistiche o per gli elementi costituenti un paesaggio

(Train, 1998; Scarpa e Thiene, 2003; Nunes et al., 2009). In economia dei trasporti si è indagato sulle diverse modalità di trasposto e sui loro attributi, come tempo e costo di viaggio (Ben-Akiva et al., 2001; Hess et al., 2005). In questa ricerca i modelli a scelta discreta sono applicati sulla situazione di consumo, che non è rappresentata né da un prodotto, né da un servizio, ma bensì da un’insieme di elementi, quali luogo, bevande, compagnia e prezzo, che concorrono a costruire l’occasione di consumo di bevande alcoliche.