Incorrectly accounting for preference heterogeneity in choice experiments: Implications for welfare measurement

Abstract

[EN] The impact of the approach used to describe preference heterogeneity on welfare measures has been widely studied by the academic community. However, the question as to the degree of error in welfare estimation from an inappropriate choice of empirical approach has not been addressed yet. In this paper, we use Monte Carlo analysis to investigate this issue. Our overall conclusion is that, when analysts have difficulties in choosing the best approach relying on available statistical tests, smaller errors in welfare measures are likely to come from use of a latent class model.

[ES] El impacto de enfoques alternativos de representación de heterogeneidad de preferencias en las medidas de bienestar es un área que ha recibido especial atención por parte de la comunidad académica. No obstante, la magnitud del error cometido en las estimaciones debido al uso del enfoque in-correcto todavía no ha sido objeto de análisis. En este artículo, se utiliza la simulación Monte Carlo para investigar esta cuestión. La conclusión principal es que, a falta de resultados claros en los test estadísticos disponibles, los errores en las estimaciones de bienestar son menores cuando se opta por un modelo de clases latentes.