Binary Logit model
Trong các nghiên cứu sử dụng phương pháp CVM, mơ hình Logit được xây dựng trên cơ sở hàm hữu dụng gián tiếp. Theo Hamilton và cs. (2003) cho rằng, với một cá nhân có hàm hữu dụng gián tiếp là V=V(H, P, F, N)
Trong đó:
- H là tình trạng sức khỏe - P là giá hàng hóa
- N là chất lượng môi trường
- F là khả năng lựa chọn hàng hóa trong tương lai. Khái niệm này liên quan đến chính sách quy định. Chẳng hạn, nếu cấm hóa chất trong sản xuất thực phẩm, thì tồn bộ thực phẩm trên thị trường trong tương lai sẽ là hàng hóa hữu cơ, khơng có sự lựa chọn nào khác. Trong khi nếu khơng cấm, thì người tiêu dùng có thể chọn giữa thực phẩm thơng thường và hàng hóa hữu cơ.
Với hàm thỏa dụng như trên, WTP cho thuộc tính an tồn hơn cho sức khỏe có thể định nghĩa như sau:
V0 (H0, P0, F0, N0) = V1 (H1,P0 + WTP, F0, N0)
Trong đó V0 là độ thỏa dụng nếu tiêu dùng hàng hóa bình thường và V1 là độ thỏa dụng khi tiêu dùng hàng hóa an tồn. Tiêu dùng hàng hóa an tồn hơn dẫn đến sức khỏe tốt hơn (H1 > H0), do đó hàm thỏa dụng tăng lên. Tuy nhiên, giá của hàng hóa an tồn thì cao hơn so với hàng hóa bình thường làm cho độ thỏa dụng giảm xuống do tác động của thu nhập. Như vậy, WTP tối đa sẽ là mức gia tăng trong giá hàng hóa sao cho V0= V1, tức là WTP sẽ phải đủ để cân bằng lại tác động của sự gia tăng của sức khỏe người. Từ đó cho thấy một cá nhân chỉ mua thực phẩm an tồn nếu mức sẵn lịng trả cho thực phẩm an toàn (WTP) lớn hơn chênh lệch giá giữa thực phẩm an tồn và
thực phẩm thơng thường. Ví dụ, nếu giá thực phẩm thơng thường là 10 đồng và giá thực phẩm an toàn cùng loại là 17 đồng, trong khi mức sẵn lòng trả cho thực phẩm an tồn của một cá nhân là 5 đồng thì cá nhân sẽ khơng chọn mua thực phẩm an tồn. Nhưng nếu mức sẵn lòng trả cho thực phẩm an tồn của cá nhân đó là 10 đồng thì cá nhân đó sẽ chọn mua.
Hanemann (1984) chỉ ra rằng, mơ hình logit được xây dựng như sau:
Pij = 1 nếu người được phỏng vấn thứ j trả lời "có" với mức giá Pi = 0 nếu "không đồng ý"
Các tham số α0 và β1 là các tham số ước lượng