TOWARD ASSESSING THE NON-MARKET BENEFITS OF EXPERIMENT STATION

RESEARCH: A CASE STUDY OF PUBLIC PREFERENCES FOR AES RESEARCH IN

RHODE ISLAND

by

Stephen K. Swallow and Marisa Mazzotta, Department of Environmental and Natural Resource

Economics, University of Rhode Island

Abstract: This study reports on a survey assessment of the public preferences for the Rhode

Island Agricultural Experiment Stations research program. The study summarizes preferences

to allocate effort to alternative research projects and estimates the publics willingness to pay to

maintain or increase research effort.

E-mail (respectively): swallow@uri.edu; mazzotta@uri.edu

Department office phone: 401-874-2471

Department Fax: 401-782-4766

Subject Code: Primary Code: 17 (Professional Affairs and Research Agenda/Funding)

Secondary Code: 7 (Environmental Economics)

This paper was prepared for the Selected Papers sessions of the 1999 Annual Meeting of the

American Agricultural Economics Association, Nashville, Tennessee, August 8-11.

Copyright. 1999 by Stephen K. Swallow and Marisa Mazzotta. All rights reserved.

Readers may make verbatim copies of this document for non-commercial purposes by

any means, provided that this copyright notice appears on all such copies.

Send Correspondence to:

Stephen K. Swallow

Department of Environmental and Natural Resource Economics

University of Rhode Island swallow@uri.edu

5 Lippitt Road, Suite 319 Office: 401-874-4 5 8 9

Kingston, RI 02881 Fax: 401-782-4766

The Government Performance and Results Act (GPRA) has motivated a renewed effort by

USDA (and all federal agencies) to strengthen the relationship between their mission and their

constituent or customer base. GPRAs mandates filter down through USDA to affect

university research via strategic plans affecting the state Agricultural Experiment Stations

(AESs). For example, the Research, Education and Economics Strategic Plan mandates that

affected agencies proactive consider the linkages between program priorities, future

discretionary funding from federal to local levels, service to the general public as well as

traditional agricultural industries, and the political and public debate concerning the efficiency

and equity of agricultural and environmental programs (USDA 1997). These efforts represent a

response to reported threats to the Land Grant educational system, and concerns that institutions

inadequately match academic and research programs to constituent needs (Weaver and

Diamantides 1993; Ballenger and Kouadio 1995; Ballenger 1996)

This paper reports on a study of the Rhode Island publics values and views regarding the

priority research efforts of the state Agricultural Experiment Station (AES).

Rhode Islands AES directs a large share of effort toward environmental problems that may

directly benefit the public at large, yet Rhode Island AES has historically received only minimal

discretionary funds from state and local sources leveraging federal funding.

Like many USDA agencies, RI AES might better define a publicly valuable, and politically

sustainable, long term role through gaining a better understanding of the public interests.

While the research process must respect insights of leading scholars, the publics on-going

financial support for the AES program implies that broad-based public input constitutes a

relevant perspective for AES Directors, and USDA, to consider.

The case study focuses on a public survey designed for the ambitious goal of identifying the

economic benefits that the Rhode Island AES provides to the states public. An AES program is

complex and multidisciplinary, including, in Rhode Island, at least 18 broad research topics

across a spectrum of social and natural sciences. The investigators chose the contingent choice

method of contingent valuation (Adamowicz et al. 1998) due to the methods potential to

address a complex set of attributes contributing to both use and non-use values from a public

program.

Clearly, this application of contingent choice is challenging. Few research administrators, let

alone members of the general public, can claim to possess a thorough understanding of the

spectrum of research topics that could contribute most to social welfare. Moreover, the

application is challenged by the absence of an obvious and metric that is suitable to quantify

research output for comparison across natural and social science topics, yet this metric would

provide a key starting point for analysis.

Therefore, we offer this study as a first step toward the valuation of an AES program. We hope

that the study initiates broad interest in finding viable approaches to evaluate the public good

provided by complex agency programs. While the case study offered here is subject to an array

of limitations, we challenge the research community and public agencies, like AESs, to rise

above the temptation to omit a serious review of the public values. We believe that the easy,

even elitist, approach to establishing agency priorities has to often relied upon the excuse that

public values are derivative of laymens whims at worst and these values are difficult to

quantify at best. Yet these laymen are expected to pay the public contribution to research, so

their views are at least relevant

Survey Development and Implementation

With these challenges in mind, the investigators invested extensively, over six-months, in ten

focus groups (Johnston et al. 1995). The focus-group effort supported an attempt to design a

contingent choice survey that assured respondents would be familiar with and carefully consider

the dimensions of the good, an AES research program, that they would be asked to value.

Focus group observations guided the investigators in clarifying the descriptions of research

topics and developing a format that encouraged respondents to consider tradeoffs among the

research effort allocated to each topic. The resulting survey included three main parts.

The first part provided background on the AES and asked respondents their view on the

importance of research to serve existing and new businesses, local communities, or to balance

conservation with economic uses of environmental resources.

The second part asked respondents to consider the allocation of scientist-months across

research topics within each of five different topic-groups (Table 1). With this variety of

research topics, focus group observations lead to the use of scientist-months as a metric for

research output. Using this metric requires the assumption that research output for each topic

area is proportional to the effort of one scientist (one principle investigator) or one month. This

second section of the survey asked respondents to state their preference for the percentage of

research effort to be focused on each of the five topic-groups.

This second section served two functions. First, it provided a measure of the individual

respondents preferred allocation of effort across the five topic-groups and across the topics

within each group. This information is of interest to any public official who wishes to assess

the AESs service to the state constituency, independently of the contingent valuation estimates

derived from data collected in the surveys part three.

Second, these questions caused respondents to read brief descriptions of numerous research

activities within the AES, to consider these activities in relation to their personal preferences,

and thereby invest in renewed familiarity with the AES program and research topics being

addressed by AES.

The surveys third section consisted of a contingent choice question. The question presented

four alternative AES programs. Each program consisted of an overall level of total effort (in

scientist-months), a pre-defined allocation of that effort across the five research topic-groups,

and a required cost in terms of state taxes. Plan A offered a chance to eliminate the AES,

setting all levels of effort to zero, while the other three plans offered, respectively, a decrease

from the current effort level, maintenance of the current AES effort, and a plan to increase the

current effort.

A mail survey (following Dillman procedures) began with 1211 randomly selected registered

voters (after adjusting for undeliverable addresses) and produced 590 nearly complete

responses, for a 49% response rate. For the contingent choice analyses, 558 responses were

useable, for a 46.1% response rate. The initial sampling was stratified by residency. Rural

residents comprised 39% of the sample, but 11% of the state population; intermediate (quasi-

suburban) residents comprised 34% of the sample, but

26% of the state population; urban residents comprised 27% of the sample, but 63% of the state

population. Except as noted below, results are uncorrected for this sampling stratification.

However, weighted regression was used to correct the contingent choice analysis for

stratification, so that contingent choice results may be interpreted as representative of the

average Rhode Island respondent.

Results and Modeling

Respondents considered three or four research topic areas within each of five different research

groups, and they were asked to report their preferred percentage of research effort (scientist-

months) to be expended on each research topic within that group.

Table 1 reports the mean percentage that respondents preferred to see allocated to each topic

within each research group. One might expect these averages to approach a proportionate

distribution of effort across topics within each group; however, these results show that, on

average, respondents did not prefer an equal distribution of effort across all research topics.

This result is consistent with the interpretation that respondents, on average, did consider trade-

offs in allocating scientist-months between research topics.

Contingent Choice Modeling

Contingent choice questions allowed the respondent to choose between four plans for the

allocation of effort in the Rhode Island AES. Each plan was described according to the total

number of scientist-months involved, the number of scientist months allocated to each research

group (e.g., food science, agriculture and pest management; see Table 1), and a cost to the

respondents household. Of these four plans, one represented an option to eliminate this [AES]

research, so that total effort was zero, as was cost to the household. The other three plans

represented options for the current level of [AES] effort, for decreased total effort, and for

increased total effort. The total effort was stated numerically, with the current level of effort

set at 139 scientist-months, as estimated by the RI AES director for 1997-98. The decreased-

effort plans involved either 70 or 98 scientist months (50% and 30% reductions from the current

level). The increased-effort plans involved either 187 or 231 scientist-months (35% and 66%

increase from the current level). The distribution of effort within the current plan was fixed as

anticipated for the 1997-98 fiscal year (see Table 1). The distribution for the increased and

decreased effort plans were varied according to an fractional factorial design. The increased

effort plan did not necessarily include an increase in effort for all five of the research groups,

and the decreased effort plan did not necessarily reduce effort for all five of the research groups.

The household cost for the each plan ranged was also varied by the fractional factorial design,

so that the ranges were from $8 to $62 for the current plan, $4 to $47 for the decreased plan, and

$10 to $93 for the increased plan. The design produced 64 distinct contingent choice questions,

which were then randomly assigned to recipient addresses on the survey mailing list.

Contingent choice analysis proceeds on the assumption that each respondent chooses the

option which provides them with the greatest satisfaction or utility (Hanemann 1984;

Adamowicz et al. 1998). The utility of an AES plan is modeled as:

U(Di,Ti,Ai,Y-Ci,Qi,Zi) = v(Ti,Ai,Y-Ci,Qi,Zi) + i,

where U() is the respondents utility function; v() is the measurable part of utility; and i

represents a random error. The utility function depends on variables that describe AES plan i (i

= {E, C, D, I} for eliminate, current, decrease or increase effort plans) and other factors

considered by respondents: Di represents a vector of (choice-specific) dummy variables that

identify whether the plan (i = E, C, D, I); Ti represents the total effort in scientist-months

provided by plan i; Ai represents a vector of variables that identify the allocation of scientist

months across five research groups by plan i; Y is the respondents household income; Ci is the

cost to the respondents household to obtain plan i; QI is an index (quality index) that measures

the sum of squared differences between the proportions of effort allocated by plan i to each of

the research groups (as measured by {Ti}-1Ai ) and the proportions of effort that the

respondent stated he or she preferred to see allocated to each research group; and Zi captures

some additional variables, discussed below, that describe other factors affecting the

respondents choice. (We defined QE = 0 because the proportions of zero total effort are

undefined. For this reason, the utility model for the eliminate plan always retains DE.) This

model was estimated using the LIMDEP 7.0 command for NLOGIT, based on a multinomial

logistic distribution for the errors.

Notice several aspects of a linear form of this theoretical equation. First, if v() is inear in net

income, then in comparing the value of v() for two different plans, the effect of income (Y)

subtracts away and only the value of the Ci affect the choice (Hanemann

1984); therefore, Y may be omitted from the statistical analysis. Second, multinomial logit

cannot identify a coefficient for all choice-specific dummies, so estimation will omit DC in

order to normalize the other coefficients. Third, notice that the five elements of Ai will add up

to equal the total effort, Ti , so that one of these variables must be dropped from estimation. We

have elected to drop the effort allocated to the food science research group, so that coefficients

on the remaining elements of Ai are measuring the contribution of the corresponding research

group relative to the contribution of the food science group.

Before discussing specific estimates, it is worthwhile to consider the importance of Qi. In most

contingent choice studies, analysts must take the attributes of the goods (plans), such as Ai , as

the primary basis for modeling respondents utility. Following the same theoretical structure as

here, analysis proceeds based upon a representative respondent, with heterogeneity in

preferences modeled only to the extent that it is captured by, for example, demographic

variables (Swallow et al. 1994). However, because our survey first requested respondents

preferred distribution of effort, we are table to calculate Qi as a measure of how well a

proposed effort plan comes toward chieving the respondents preferred composition. This

measure may be expected to capture unique aspects of respondents preferences more directly

than many models based on demographic and other variables used as proxies to capture

preferential heterogeneity.

In this application, however, one limitation is that respondents were first told the distribution

of effort across research groups in the current effort plan (AC). This raises the potential for

respondents to anchor on that distribution. In order to test for such an anchoring effect, the

value of QC was included as a descriptor of the plans that maintain an active AES; that is Zi =

QC for i = D, I, C, while ZE = 0.

Table 2 reports the statistical results based on the theoretical framework above.

The table presents two pairs of models. The first pair includes the indices Qi and Zi to account

for the respondents interest in the allocation of effort within each plan, while the second pair

excludes these index variables. This second pair allows an assessment of how results in the

absence of this approach to capturing heterogeneity in respondent preferences.

First, we note that the models including the indices are both significant at P

weak (P

times the per household level of support provided by the state of Rhode Island. (At this writing,

a preliminary parametric model to estimate a lower-bound may support the non-parametric

estimate stated here.)

Table1. Research Topics Included in the Survey and Mean Percent of Effort as Preferred

by Respondents a

Research Group

(Mean % of total effort by AES, as allocated by

respondents)

Research Topics (Mean % of effort in research

group, as allocated by respondents)

Science for Environmental

Protection, Restoration, and Uses in Rhode

Island (18.2%) [AES: 17%]b

Biology and Ecology for Environmental

Management and Protection (36.2%)

Groundwater Science (30.3%) Distribution of

Radon (15.2%) Models/Mapping for Land Use

Planning (17.9%)

Fisheries and Aquaculture in Rhode Island

(23.0%) [AES: 18%]b

Fisheries Management, Marketing, Trade (35.4%)

Aquaculture Production, Management, Marketing,

and Trade (38.6%) Fishing Techniques (25.7%)

Food Safety, Science, and Nutrition in Rhode

Island (24.9%) [AES: 27%]b

Food Safety and Preservation of Food (29.9) %

Food Safety Labeling and Economics (21.6%)

Nutrition of the Elderly (19.9%) Cancer revention

Through Dietary Change (28.6%)

Agricultural Production and Management in

Rhode Island (18.2%) [AES: 23%]b

Landscape/Nursery Plant Research (20.7%)

Turfgrass Production and Uses (14.0%) Insect Pest

Management (34.3%) Farm Animal Health

(30.9%)

Economics and Planning for Environmental

Protection and Uses in Rhode Island (16.8%)

[AES: 15%]b

Economics and Planning for Land Use and Open

Space Management (31.0%) Management of

Water Resources (44.1%) Economic Development,

Planning, and Tourism in Rural Communities

(24.4%) aParenthetic percentages under Research Topics have N=582, except for Fisheries and Aquaculture, where N=584.

N = 581 for percentages under Research Group.

B AES percentage is 1997-98 allocation of scientist-months in Rhode Island AES.

References

Adamowicz, Wiktor, Peter Boxall, Michael Williams, and Jordan Louviere. Stated Preference

Approaches for Measuring Passive Use Values: Choice Experiments and Contingent

Valuation. American Journal of Agricultural Economics 80(February 1998):64-75.

Ballenger, Nicole. The National Research Council Report on the Colleges of Agriculture at the

Land Grant Universities: Implications for the Northeast.Agricultural and Resource Economics

Review 25 (October 1996)

Ballenger, Nicole and Didy Kouadio. The National Research Council Study of the Colleges of

Agriculture at Land Grant Universities: Status and Thoughts for Agricultural Economists.

American Journal of Agricultural Economics 77 (December 1995):1329-1336.

Hanemann, W.M. Welfare Evaluations in Contingent Valuation Experiments with Discrete

Responses. American Journal of Agricultural Economics 66(August 1984):332-41.

Johnston, R. J., T. F. Weaver, L. A. Smith, and S. K. Swallow. Contingent valuation focus

groups: Insights from ethnographic interview techniques. Agricultural and Resource

Economics Review 24(April 1995):56-69.

Swallow, S.K., T. Weaver, J.J. Opaluch, and T.S. Michelman. Heterogeneous preferences and

aggregation for environmental policy assessment: A landfill siting case. American Journal of

Agricultural Economics 73(August 1994):431-443.

U.S. Department of Agriculture. 1997. Research, Education, and Economics (REE) Mission

Area: Strategic Plan USDA Strategic Plan 1997-2002. (Error! Bookmark not defined.)

Weaver,T.F. and J. Diamantides. The Future of the Land Grant University System.

Agricultural and Resource Economics Review 22(October 1993):130-36.

HACIA LA EVALUACIN DE LOS BENEFICIOS DE AUSENCIA DE MERCADO DE

ESTACIN EXPERIMENTAL DE INVESTIGACIN: UN CASO DE ESTUDIO DE LA

PREFERENCIAS PBLICAS PARA AES INVESTIGACIN EN ISLA RHODE

Traducido por: Ofelia Tia Chura

Por:

Stephen K. Swallow y Marisa Mazzotta, Departamento de Medio Ambiente y Economa de los

Recursos Naturales de la Universidad de Isla Rhode

Resumen: Este estudio informa sobre una encuesta estimando las preferencias del pblico para

el programa de investigacin de Agricultura experimental de la Isla Rhode. El estudio resume

las preferencias distribuyendo esfuerzos para proyectos de investigacin alternativo y

estimaciones de la buena voluntad del pblico a pagar para mantener o aumentar el esfuerzo de

investigacin.

E -mail (respectivamente): swallow@uri.edu; mazzotta@uri.edu

Telfono del Departamento de Oficina: 401-874-2471

Departamento Fax: 401-782-4766

Cdigo de asignatura: Cdigo Principal: 17 (Asuntos Profesionales y agenda/financiamiento de

investigacin)

Cdigo Secundario: 7 (Economa Ambiental)

Este documento fue preparado de documentos seleccionados de las sesiones de la Reunin

Anual 1999 de la Asociacin Americana de Economa Agrcola, de Nashville, Tennessee,

agosto 8-11.

Derecho de Autor. 1999 por Stephen K. Swallow y Marisa Mazzotta. Todos los derechos

reservados.

Los lectores pueden hacer copias literales de este documento con fines no comerciales,

cualquier medio, siempre que esta nota de derecho de autor aparezca en todas las copias.

Enviar correspondencia a:

Stephen K. Swallow

Departamento de Economa de los Recursos Naturales y Ambientales

Universidad de Rhode Island swallow@uri.edu

5 Lippitt Road, Suite 319 Oficina: 401-874-45-89

Kingston, RI 02881 Fax: 401-782-4766

El Desempeo y Resultados del Gobierno Actual (GPRA) ha motivado un renovado esfuerzo

por USDA (y todas las agencias federales) para fortalecer la relacin entre la base de su misin

y su constituyente o "cliente. Mandatos de GPRA filtran a travs de USDA para afectar la

investigacin universitaria a travs de planes estratgicos que afectan a las Estaciones

Experimentales Agrcolas del Estado (AES). Por ejemplo, la Investigacin, Educacin y

mandatos del Plan Estratgico Econmicos que afectaron agencias proactivas teniendo en

cuenta los vnculos entre prioridades del programa, futuro financiamiento discrecionales del

servicio federal a nivel local, para el pblico en general, es as como las industrias de

agricultura tradicionales, y debate pblico y poltico acerca de las eficiencias y equidades de

programas ambientales y agrcolas (USDA 1997). Estos esfuerzos representan una respuesta

para reportar amenazas del sistema educacional, y referirse que instituciones acadmicas

inadecuadas de Concesin de Tierras, y programas de investigacin para componentes

necesitado (Weaver y Diamantides 1993, Ballenger y Kouadio 1995, Ballenger 1996).

Este documento informa sobre un estudio de los valores de la Isla Rhode y criterios referente a

las prioridades de los esfuerzos de investigacin de la Estacin Agricultura AES de la Isla

Rhode dirige una gran parte de esfuerzo de hacia problemas directamente beneficios al pblico

en general, aun la Isla Rhode AES ha recibido solo el mnimo de fondos discrecionales del

estado y fuentes locales influyendo el financiamiento como algunos agencias USDA,RI AES

podra definir mejor un valioso publicidad y polticamente sostenible a travs de un largo

termino ganara una mejor compresin de los intereses pblicos.

Mientras el proceso de investigacin debe respetar ideas principales y el pblico en curso un

apoyo financiero para la AES que implica que el programa implica una base publica

contribuyendo una perspectiva relevante para directores AES, y USDA, a considerar.

El caso estudia enfocndose sobre una encuesta pblica diseada para los objetivos ambiciosos

de los beneficios econmicos identificando que la isla Rhode AES proporcionara al pblico del

estado.

Un programa de AES es complejo y multidisciplinario, incluyendo dentro la Isla Rhode, en

menos de 18 temas de investigacin sobre un espectro de ciencias sociales y naturales. La

investigacin elegir la eleccin contingente del modelo de valoracin contingente

(Adamowicz et al. 1998) debido a las potencias del mtodo para dirigir un conjunto complejo de

atributos contribuyendo al uso de ambos y no uso de valores de un programa pblico.

Claramente esta aplicacin de contingencia elegida es un reto. Pocos administradores de

investigacin, permiten solo miembros del pblico general, pueden afirmar tener un exhaustivo

entendimiento del espectro del tema de investigacin que podra contribuir ms para el bienestar

social. Por otra parte, la aplicacin es desafiada por la ausencia de un evidente y mtrico que es

adecuado para cuantificar el rendimiento de la investigacin para temas de ciencia natural y

social, aun esta mtrica no podra proporcionar un punto clave para empezar el anlisis.

Por lo tanto, nosotros ofrecemos este estudio como un primer paso hacia la evaluacin de un

programa AES. Nosotros esperamos que este estudio inicie un amplio inters en encontrar un

acceso viable en base de un complejo programa agencial para evaluar el bien pblico. Mientras

el caso de estudio ofrecido aqu es tema para poner en orden de limitaciones, nosotros

desafiamos a la investigacin comunitaria y agencias pblicas, al igual que AES, sobre todo

para aumentar la tentacin de omitir una informacin seria de los valores pblicos. Nosotros

creemos que es fcil, hasta elitista, para enfocarse en las prioridades agnciales para depender a

menudo de algo con la excusa de los valores pblicos que son derivados de caprichos de

personas profanas en lo peor y estos valores son dificultosos para cuantificar correctamente.

Aun esperamos algo de estas personas, para compensar la contribucin del pblico para la

investigacin, tanto sus opiniones son menos relevantes.

ENCUESTA DE DESARROLLO Y IMPLEMENTACION.

Con estos retos en mente, los investigadores invirtieron frecuentemente, ms de seis meses,

centrados en 10 grupos (Johnston et al. 1995). El esfuerzo de los grupos centrados apoy un

intento para disear una eleccin contingente con encuestas que de seguro contestaran las

familias y cuidadosamente considerando las dimensiones de los bienes, un programa de

investigacin AES, que ellos supuestamente preguntaron los valores. Las observaciones de los

grupos centrados guiaron la investigacin claramente dentro de las descripciones del tema de

investigacin y desarrollando un formato fomentando respuestas para considerar entre los

esfuerzos de investigacin asignado para cada tema. Los resultados se incluyeron en tres partes

importantes:

La primera parte proporciono fondos sobre la AES y pidiendo respuestas a sus opiniones sobre

la importancia de investigacin y para servir la existencia de nuevas empresas, comunidades

locales o para equilibrar la conservacin con usos econmicos ambientales.

La segunda parte pidi respuestas para considerar la asignacin de meses-cientficos sobre

temas de investigacin en el plazo de cada 5 diferentes temas grupales (cuadro 1). Con esta

variedad de temas de investigacin, las observaciones de los grupos centrados nos conducen

hacia el uso de meses- cientficos como una mtrica a favor de la produccin investigada.

Usando la supuesta mtrica que la produccin de investigacin de cada tema o rea sea

proporcional para el esfuerzo de un cientfico, (un investigador principal) durante un mes. Esta

segunda seccin de la encuesta pidiendo respuestas para manifestar sus preferencias para el

porcentaje del esfuerzo de investigacin para ser centrado sobre cada tema grupales de los 5.

La segunda seccin atiende dos secciones. Primero, este proporciono un signo de asignacin de

esfuerzos sobre los cinco temas grupales y sobre los temas dentro de cada grupo de las

respuestas individuales promovidos. Esta informacin es de inters para cualquier pblico

oficial quienes desean evaluar los servicios del estado constituyente de AES,

independientemente de las estimadas valoraciones contingentes derivadas de datos recopilados

en las tres partes de la encuesta.

Segundo, estas preguntas causaron respuestas para decir breves descripciones de numerosas

actividades de investigacin dentro de AES, para considerar estas actividades en relacin a sus

preferencias personales, y de este modo invertir en renovar conocimientos del programa AES y

temas de investigacin dirigidos por AES.

LA tercera seccin de la encuesta consiste de un tema de eleccin contingente. El tema presenta

cuatro alternativas de los programas AES. Cada programa consiste en un nivel total de esfuerzo

sumados ( en meses- cientficos), una asignacin predefinida de ese esfuerzo sobre los cinco

temas grupales de investigacin, y un requerido costo de impuesto dentro de las condiciones del

estado. Ofreciendo una plan de riesgo para eliminar las AES, poniendo todos los esfuerzos al

nivel cero, mientras los otros tres planes ofrecen respectivamente, un decrecimiento de los

niveles actuales de esfuerzo, el mantenimientos dela corriente de esfuerzo AES, y un plan para

incrementar los esfuerzos actuales.

Un mensaje encuestado (bajo procedimiento DILLMAN) Empez con 1211 votos registrados

seleccionados al azar (adjuntando despus para dirigirse indeliberadamente) y produciendo casi

590 respuestas completas, para estimar una 49% de respuestas. Para la eleccin de anlisis

contingente, 558 respuestas son revisables, para una taza de 46.1% de respuesta. La muestra

inicial se estratifico por residencias. Residentes rurales constaron del 39 % de las muestras, pero

el 11% del estado poblacional; intermedio (casi-suburbano) residentes comprenden 34% de la

muestra, pero 26 % del estado poblacional; residentes urbanos comprenden 27% de la muestra,

pero 63% de toda la poblacin. Excepto notas abajo, los resultados son incorrectos para esta

estratificacin mostrada. Por muy pesado que sea la regresin corrigi la eleccin contingente

para el anlisis de estratificacin, as que los resultados de esta eleccin contingente podran ser

interpretados como representante de los medios respondidos de la isla Rhode.

RESULTADOS Y MODELOS

Consideraron tres o cuatro reas de investigacin dentro de cada cinco grupos diferentes de

investigacin y ellos son preguntados para informar su porcentaje preferido de su esfuerzo de

investigacin (meses-cientficos) para ser empleado sobre cada tema de investigacin dentro de

los grupos.

Cuadro 1, informa el porcentaje medio de encuestados que prefirieron ver la asignacin de cada

tema dentro de cada grupo de investigacin, uno podra supones estos promedios para acercarse

a una distribucin proporcionada de esfuerzos sobre temas dentro de cada grupo; sin embargo,

estos resultados lo muestran en promedio, lo encuestados no prefirieron un igual distribucin de

esfuerzos sobre todos los temas de investigacin. Este resultado es consistente con la

interpretacin de los encuestados en medio, consideraron no industrializar dentro de meses-

cientficos asignados entro los temas de investigacin.

MODELO DE ELECCION CONTINGENTE

Preguntas de eleccin contingente permitieron a los encuestados elegir entre cuatro planes para

la asignacin de esfuerzos de la AES de la isla Rhode. Cada plan describe con un nmero total

de meses cientficos acordando participar en algo, el nmero de meses cientficos asignados

para cada grupo de investigacin (e.g., ciencia de la alimentacin, agricultura y manejo de

plagas; ver cuadro 1), un costo para los vecindarios encuestados. De estos cuatro planes de

investigacin un representara un opcin para eliminar las [AES], as que el esfuerzo total fue

cero, as como costo para el vecindario los otros tres planes representaron esfuerzos y opciones

para los niveles actuales de [AES], para disminuir el esfuerzo total, y para incrementar el

esfuerzo total. El esfuerzo total fue establecerse numricamente puestas con las corrientes

actuales de esfuerzo de 139 meses cientfico, as como se estim por el director de RI AES

desde 1997-98. El esfuerzo disminuido planea participar en ambas en los 70 o 98 meses

cientficos (50 % y 30% redujeron de las corrientes actuales). El esfuerzo incrementado planea

participar en ambas 187 o 231 meses cientficos (35% y 66% se incrementa de la corriente

actual la distribucin de esfuerzos dentro de las corrientes planean establecerse as como prever

para los conos fiscales de 1997-98) ver cuadro 1).la distribucin para los esfuerzos aumentados

y disminuidos planearon ser variados acordando fraccionar un diseo factorial. El esfuerzo

aumentado no planeo necesariamente incluir un aumentado esfuerzo dentro de todos los 5

grupos de investigacin, y el esfuerzo disminuyendo no planeo necesariamente reducir

esfuerzos de todos 5 grupos de investigacin. El vecindario gasto para cada escala-------- fue

tambin variada por el diseo fraccional factorial, as que los rangos fueron desde $8 a 62$ para

el plan actual, s/.4 a s/.47 para el plan disminuyendo, y S/. 10 a S/.93 para el plan aumentado.

La asignacin producio 64 distintas preguntas de eleccin contingentes, cuales fueron luego-----

-------------------asignando recursos destinados sobre listas encuestadas por correo.

Las ganancias de eleccin contingente analiza sobre la supuesta opcin que cada encuestador

elegir cual proporciona con la gran satisfaccin o utilidad (Hanemann 1984; Adamowicz et

al.1998). El plan de utilidad de la AES es modelado as como:

- ) ,

Donde U (.) es la funci n utilizar a del encuestador; V(.) es la parte medida de la utilidad; y

representa el signo de error. La utilidad depende de la funcin sobre variables que describe el

plan AES i {i=E,C,D,I} para eliminarlas, actualmente disminuye o aumenta los planes de

esfuerzo) y otros factores consideraron por encuestados: Di representa un vector de (especifico-

elegido) variable dummy que identificara si el plan (i=E,C,D,I);Ti representa el esfuerzo total

dentro meses- cientficos proporcionando por el plan i; Ai representado un de vector de

variables que identificaron la asignacin de meses cientficos sobre 5 grupos de investigacin

por un plan i; Y es el ingreso de vecindario encuestado; Ci es el costo para los vecindarios

encuestados para obtener un plan i; Qi es un ndice(ndice de calidad) que medir la suma

cuadrada de diferencias entre las proporciones de esfuerzos asignados por el plan i para los

grupos de cada investigacin(as como medirn por {Ti}

-1.A

i) y las proporciones de esfuerzo

que los encuestados l o ella del estado prefieren para ver la asignacin de cada grupo

investigado; y Zi captura algunas variables adicionales, bajo debate, que describe otros factores

afectando la eleccin del encuestado. (Nosotros definimos QE=0 porque las proporciones del

esfuerzo total de cero son indefinidos. Por esta razn el modelo de utilidad para eliminar

siempre el plan de conserva DE). Este modelo fue estimado usando el LIMDEP 7.0 Comando

por NLOGIT, base sobre una distribucin multinomial logstica para errores.

Varios aspectos anuncia de una forma lineal de esta ecuacin terica. Primero, si V (.) es en

ingreso neto lineal, entonces en comparacin los valores V (.) para 2 planes diferentes el efecto

del ingreso (Y) resta la distancia y solo los valores de los Ci afecta la eleccin (Hanemann

1984); por lo tanto, Y pide de ser omitido de los anlisis estadsticos. Segundo Logit

multinomial no puede identificar un coeficiente dummy de toda la eleccin especfica, as la

estimacin podra omitir DC en orden para normalizar los otros coeficientes. Tercero anuncia

que los 5 elementos de Ai podra encajar para igualar el esfuerzo total, T

i, as que una de estas

variables debe ser disminuido de la estimacin. Nosotros tenemos que elegir para disminuir el

esfuerzo asignado para el grupo de investigacin de ciencia de alimentos as que los coeficientes

permanecen sobre los elementos de Ai medirn la contribucin de el grupo de investigacin

relativo correspondiente para la contribucin del grupo de la ciencia de alimentos.

Antes de estimaciones especificas habladas, esto es que vale la pena para considerar la

importancia de Qi. Dentro eleccin contingente ms estudio, anlisis ms atributos de los bienes

(planes), por ejemplo Ai, es como la base primaria para modelar la utilidad de los encuestados.

Segundo la misma estructura terica que est aqu, bases de anlisis procesados sobre un

representante encuestado, con modelos heterogneos solo dentro de preferencias que este es

capturada por extensin, por ejemplo, variables demogrficas (Swallow et. Al. 1994). Sin

embargo porque nuestras primeras encuestas pedirn distribuciones de esfuerzos preferidos, de

los encuestados nosotros podemos calcular Qi as como una medida de cuan bien una propuesta

de plan de esfuerzo viene alcanzando la composicin preferida del encuestado. Esta medida

podra ser supuesto para capturar aspectos nicos de preferencia del encuestado mas

directamente que todo los modelos bsicos sobre demogrfico y otras variables usadas, as

como (proxies) para capturar preferencias heterogneas.

En esta aplicacin, sin embargo, una limitacin es que los encuestados fueron los primeros en

decir la distribucin de esfuerzos sobre grupos de investigacin en el plan actual de esfuerzo

(Ac).Estas plantean el potencial para los encuestados para anclar sobre una distribucin para

anlisis por otro lado el efecto anclara, el valor de QC fue incluido as como una descripcin de

los planes que mantendrn una activa AES; que es ZI=Q

C para i=D,I ,C, mientras Z

E=0.

Cuadro 2 reporta los resultados estadsticos basados sobre una estructura por encima de lo

terico.

La tabla presenta dos pares de modelos. La primera par incluye los ndices Qi y Z

i para el inters

del encuestado dentro de la asignacin de esfuerzos en el plazo de cada plan, mientras el

segundo par incluye estas variables de ndices. Este segundo par permiten una evaluacin de

como los resultados en la ausencia de estos enfoques para capturar sobre respuestas

heterogneas.

Primero, nosotros notamos que el modelo incluye los ndices de ambos significados de

P

Sin embargo, estos resultados estadsticos sugieren que las elecciones del encuestado fueron

tambin afectado por el costo de los planes, pero el significado estadstico de costo fue algo

dbil que en todas, aplicaciones mas convencionales de eleccin contingente.

Basado en un modelo limitado con inclusin Qi en cuadro 2, uno puede calcular un parmetro

estimado de la disposicin a pagar de los encuestados (WTP) por un plan particular y desde el---

------- para contar por muestra limitada, lo estimado es representativo de el WTP de los medios

ciudadanos).As como un ejemplo, nosotros calculamos la disposicin a pagar de el medio

encuestado para corriente AES esfuerzo y distribucin as como seguir:

) )

Donde el lado-mano-derecho representa la utilidad estimada con las eliminaciones AES.

Nosotros evaluamos este WTP basado sobre el significado de QC por encuestado, 0.0541, y un

esfuerzo total (TC) de 139 meses cientficos, junto el coeficiente en cuadro 2, semejante que:

{ [ ) ) ]}

Estas estimaciones paramtricas es acerca de S/.226.

Esta estimado WTP es ms alto que muestras anticipadas de grupos enfocados, donde

frecuentemente individuales para el plan marginado o antes $ 50. Por otro lado, muchos grupos

encuestados expresan enfocndose con amabilidad sorpresivamente que durante de la inclusin

de la encuesta ellos aprendieron RI AES, conduce un largo y activo agenda de investigacin los

encuestados indicaron que ellos creen AES con tal de que un valor de peso para sus

vecindarios. por comparacin, nosotros desarrollamos una ausencia paramtrica estimada de

WTP. Primero nosotros asumimos que individuos elijan cualquiera de los corrientes o el

esfuerzo de plan incrementado (80% de encuestas usables) podra estar dispuesto a pagar menos

del monto especificado en el plan corriente. Por medio de estas mnimos valores dispuestos a

pagar, nosotros ptimos una ausencia paramtrica estimada de $23.61 WTP. Esta baja WTP

valora es sobre 2 veces el soporte discrecional con tal de que por el estado medio para sus AES

y sobre 5 veces por el vecindario nivel de soporte acondicion por el estado de isla Rhode.(esta

escritura, un modelo paramtrico preliminar para estimar un bajo-examen puede soportar la

ausencia paramtrica estimado aqu).

Tabla 1. Investiga temas incluyendo en la encuesta y porcentaje de esfuerzo media como

preferido para encuestados

Grupo Investigacin

(% de esfuerzo media total por AES, como asignando

por encuestados)

Temas de Investigacin (Medio% en grupo de

investigacin tal como asignado por encuestados)

Ciencia de Medio Ambiente

Proteccin, restauracin, y proteccin en isla Rhode

(18.2%) [AES: 17%]b

Biologa y Ecologa de gestin Ambiental direccin y

proteccin (36.2%) Agua Subterrnea Ciencia (30.3%)

Distribucin de Radn (15.2%) Modelos/Mapeando por

tierra hacer uso de Planificacin (17.9%)

Pesca y acuicultura en Isla Rhode Gestin de Pesca, Marketing, Comercio (35.4%)

(23.0%) [AES: 18%]b

Produccin de Acuicultura, Gestiona, Marketing, y

Comercio (38.6%) Tcnicas de Pesca (25.7%)

Seguridad de Alimentos, ciencia, y nutricin en Isla

Rhode (24.9%) [AES: 27%]b

Seguridad de Alimentos y preservacin de comida

(29.9) % Seguridad etiquetado de Alimentos y

econmicos (21.6%) Nutricin de alimentos (19.9%)

Prevencin de Cncer atravez de un cambio de dieta

(28.6%)

Produccin de Agricultura y gestin en Isla Rhode

(18.2%) [AES: 23%]b

Landscape/Nursery Plant Research (20.7%) Turfgrass

Production and Uses (14.0%) Insect Pest Management

(34.3%) Farm Animal Health (30.9%)

Economics and Planning for Environmental Protection

and Uses in Rhode Island (16.8%) [AES: 15%]b

Economics and Planning for Land Use and Open Space

Management (31.0%) Management of Water Resources

(44.1%) Economic Development, Planning, and Tourism

in Rural Communities (24.4%)

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