소비자의 지불 의사를 어떻게 측정해야 하는가? 최신 접근 방식의 실증적 비교

본 연구는 실제 구매 데이터(REAL)를 사용하여 소비자의 지불 의사를 측정하기 위해 흔히 사용되는 네 가지 접근 방식의 성과를 비교합니다: 개방형 질문 형식(Open-ended, OE) ; 선택 기반 결합 분석(Choice-based conjoint, CBC) ; Becker, DeGroot, Marschak의 인센티브 호환 메커니즘(BDM) ; 인센티브 정렬 선택 기반 결합 분석(ICBC). 저자들은 이 다섯 가지 접근 방식을 통해 REAL을 기준으로 네 가지 측정 방법의 상대적 강점을 통계적 기준과 의사결정 관련 지표를 바탕으로 테스트합니다. 결과는 BDM과 ICBC 접근 방식이 통계적 및 의사결정 지향적 테스트를 통과할 수 있음을 나타냅니다. 저자들은 응답자가 인센티브가 정렬된 환경에서 비정렬된 환경과 REAL 환경보다 가격에 더 민감하다는 것을 발견했습니다. 더 나아가, ICBC 하에서 가상의 결합 분석하보다 더 많은 '없음' 선택이 발생한다는 사실도 발견했습니다. 본 연구는 흥미로운 가능성을 드러냅니다: OE 형식과 CBC 분석이 가상의 편향을 생성하더라도 올바른 수요 곡선과 올바른 가격 결정을 이끌어낼 수 있습니다.