Xử lý và phân tích số liệusẵn sàng chi trả (WTP)

PGS.TS. Hoàng Văn Minh

Đại học Y Hà Nội

Mục tiêu

• Phương pháp lượng giá sẵn sàng chi trả

• Phương trình tính toán mức sẵn sàng chi trả

• Xử lý và phân tích số liệu lượng giá ngẫu nhiênphụ thuộc (Contingent valuation-CV)

• Xử lý và phân tích số liệu phân tích kết hợp(Conjoint analysis-CA)

• Nghiên cứu trường hợp sử dụng CV và CA

Đo lường sự ưa thích thực tế (Revealed Preference-RP)

Đo lường sự ưa thích lý thuyết(Stated Preference-SP)

Đo lường sự ưa thích lý thuyết(Stated Preference-SP)

Lượng giá ngẫu nhiên phụ thuộc (Contingent

valuation-CV)

Phân tích kết hợp

(Conjoint analysis-CA)

Mức chi trả cho toàn bộ “gói hàng hóa”

Mức chi trả theo đặc tính của hàng hóa

Lượng giá ngẫu nhiên phụ thuộc (CV)

• Trực tiếp (Direct/ Open-ended question)

– Hỏi trực tiếp mức sẵn sàng chi trả

• Có-không (Dichotomous choice)

– Đưa ra các mức giá và hỏi có mua hay không

• Đấu giá (Interative bidding game)

– Hỏi có chi trả ở mức X không. Nếu có thì hỏi tiếp có trảX+d không? Nếu không thì hỏi tiếp có trả X-d không.

• Thẻ chi trả (Payment card)

– Thẻ chi trả có hàng loạt múc giá và hỏi mức giá nàosẵn sàng chi trả

Có-không

7

Giới thiệu về hàng

hóa

X

Có

Không

X+1D

Có

Không

X+2D

Có

Không

X+nD

Có

Không

Đấu giá

8

X

Có X+DCó

Không

Không X-DCó

Không

Phân tích kết hợp (CA)

• Lựa chọn (Choice format)

• Xếp thứ tự (Ranking)

• So sánh (Rating)

9

CA: Lựa chọn

CA: Xếp thứ tự

B > A > C >D

CA: So sánh

12

CV

Trực tiếp (mở)

Có không

Đấu giá

Kết hợp

Số liệu từ câu hỏi đóng

Số liệu từ câu hỏi mở

Số liệu CV

Số liệu câu hỏi mở

(Open-ended)

Số liệu câu hỏi đóng

(Close-ended)

Trực tiếp Phương trình

Phân tích số liệu CV

Phương trình (CV)

Số liệu CV từ câu hỏi mở(Trực tiếp + Kết hợp)

17

Sẵn sàng chi trả bao nhiêu tiền cho dịch vụ X?

18

1. Thống kê mô tảsumtabletabstathistogramgraph boxtwoway scatter

2. Thống kê suy luậnciranksumcorr, spearmanregress

Số liệu CV từ câu hỏi mở(Trực tiếp + Kết hợp)

Số liệu CV từ câu hỏi đóng- 1 mức (Có-không)

19

Giới thiệu về hàng

hóa

100

Có

Không

200

Có

Không

3000

Có

Không

1000

Có

Không

Sẵn sàng đấu nối nước sạch?

Số liệu CV từ câu hỏi đóng- 1 mức

20

probit choice bid

Số liệu CV từ câu hỏi đóng- 1 mức

21

probit choice bid

di -_b[_cons]/_b[bid]

nlcom -_b[_cons]/_b[bid]

Số liệu CV từ câu hỏi đóng- 1 mức

22

1. Tính WTP theo trình độ văn hóa

2. Tính WTP theo loại nhà vệ sinh hiện có

Số liệu CV từ câu hỏi đóng- 2 mức

23

20

Có 25Có

Không

Không 15Có

Không

Số liệu CV từ câu hỏi đóng- 2 mức

24

ID Lựa chọn Start Lower Upper

1 Y-Y 20 25 .

2 Y-N 20 20 25

3 N-N 20 . 15

4 N-Y 20 15 20

Số liệu CV từ câu hỏi đóng- 3 mức

25

20

Có 25

Có 30

Có

Không

Không

Không 15

Có

Không 10

Có

Không

Số liệu CV từ câu hỏi đóng- 3 mức

26

Số liệu CV từ câu hỏi đóng- 3 mức

27

ID Lựa chọn Start Lower Upper

1 Y-Y-Y 20 30 .

2 Y-Y-N 20 25 30

3 Y-N 20 20 25

4 N-N-N 20 . 10

5 N-N-Y 20 10 15

6 N-Y 20 15 20

Số liệu CV từ câu hỏi đóng- 3 mức

28

intreg lowerbid upperbid commune agegrgender edu hhsize poor toilet income

gen wtp=(_b[_cons] + _b[commune]*commune + _b[agegr]*agegr + _b[gender]*gender + _b[edu]*edu + _b[hhsize]*hhsize + _b[poor]*poor+ _b[toilet]*toilet + _b[income]*income)

replace wtp=. if wtp<=0

Bài tập

1. Tính trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn củawtp chung, theo 2 xã và theo 2 nhóm kinh tế

2. So sánh giữa 2 xã và giữa 2 nhóm kinh tế

3. Phân tích tương quan giữa wtp và thu nhập

4. Phân tích các yếu tố liên quan đến wtp

Số liệu CA

• Hiệu lực vaccine– Giảm 99% nguy cơ (R99)– Giảm 70% nguy cơ(R70)– Giảm 50% nguy cơ(R50)

• Thời gian hiệu lực– Suốt đời (DL)– 10 năm (D10)– 2 năm (D2)

• Chi phí 3 mũi– 100,000 đ (M100)– 500,000 đ (M500)– 2,000,000 đ (M2000)– 6,000,000 đ (M6000)

30

31

Số liệu CA

Số liệu CA

33

Effects Coding

Risk

Reduction

Risk Reduction =

99%

Risk Reduction =

70%Utility

Dummy-Coded Variables

99% 1 0 o + 99%

70% 0 1 o + 70%

50% 0 0 o?

Effects-Coded Variables

99% 1 0 99%

70% 0 1 70%

50% -1 -1 99% 70%

Số liệu CA

Số liệu CAgen risk99 = cervi == "CERVI9"

replace risk99 = -1 if cervi == "CERVI5"

gen risk70 = cervi == "CERVI7"

replace risk70 = -1 if cervi == "CERVI5"

gen duratL = durat == "DURATL"

replace duratL = -1 if durat == "DURAT2"

gen durat10 = durat == "DURAT10"

replace durat10 = -1 if durat == "DURAT2"

gen cost = price/1000000

egen grpvar = concat(s1q1 set), punct(_)

clogit choice cost risk99 risk70 duratL durat10, group(grpvar) cluster(s1q1)