Comportamenti d'impresa e informazione del consumatore

Cellini, Roberto; Candela, Guido; Scorcu, Antonello Working Paper Comportamenti d'impresa e informazione del consumatore Quaderni - Working Paper DSE, No. 347 Provided in Cooperation with: University of Bologna, Department of Economics Suggested Citation: Cellini, Roberto; Candela, Guido; Scorcu, Antonello (1999) : Comportamenti d'impresa e informazione del consumatore, Quaderni - Working Paper DSE, No. 347, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, Dipartimento di Scienze Economiche (DSE), Bologna, https://doi.org/10.6092/unibo/amsacta/4962 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/159188 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen. 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Scorcu* *Università di Bologna ** Università di Catania _________________________________________ Consumers’ information and firms’ price strategy An empirical analysis about hotels’ prices. Abstract. The paper analyses the relationship between the average quantity of a good demanded by a consumer in a single act of purchase and the price setting behaviour of firms, in the presence of consumers’ uncertainty about prices. A decrease of the average quantity purchased leads consumers to reduce the collection of information and increases the room for larger mark-up set by firms, with a consequent higher average price and higher variance of prices. An empirical analysis on the data about hotel stays in seaside resorts in Italy during the summer seasons in the period 1988-1997 is consistent with this point. JEL classification: L83, D49, D82 *Un ringraziamento a Monia Capitani per l’eccellente lavoro di elaborazione dati, Barbara Ramponi (ARPA, Bologna) e Rossella Salvi (Provincia di Rimini) per l’aiuto fornito nella raccolta dei dati. Il lavoro è stato finanziato nell’ambito del progetto Ricerca d’Ateneo dell’Università di Bologna. 2 Comportamenti d'impresa e informazione del consumatore. Un’analisi empirica sui prezzi del pernottamento turistico 1.- Introduzione La variazione della quantità domandata da un consumatore di un bene in un atto di acquisto modifica il comportamento di un'impresa riguardo alla fissazione del prezzo? L’ipotesi che vogliamo sottoporre a verifica in questo saggio è assai semplice. In un mercato con informazione incompleta in cui le imprese sono price setter, in genere vi è dispersione nei prezzi d’offerta. Se nel singolo atto di acquisto, il consumatore può acquistare differenti unità di un bene, minore è il numero delle unità acquistate, minore è l’intensità con cui il consumatore cerca, prima dell’acquisto, informazioni sul prezzo unitario e quindi maggiore è l’incentivo per un comportamento “opportunistico” delle imprese di praticare un aumento del prezzo di offerta. In termini di variabili osservabili, l’ipotesi suggerisce che una riduzione delle unità del bene comprate in un singolo acquisto dovrebbe accompagnarsi ad un maggior numero di imprese che praticano un prezzo di listino elevato, contribuendo così a un aumento del prezzo medio di mercato. Questo legame trova riscontro nell’analisi empirica sviluppata nel saggio, analisi basata sui prezzi e sui pernottamenti nelle strutture alberghiere di Rimini, una della più importanti destinazioni balneari italiane, nel corso delle stagioni estive del periodo 1988-97. In questo periodo, la durata media del soggiorno si è ridotta mentre vi è stato un aumento nei prezzi reali (misurati cioè in potere d’acquisto costante) e un aumento nella dispersione dei prezzi, specialmente negli alberghi di classe inferiore. La politica di prezzo adottata dall’impresa è funzione della sua aspettativa sul grado d’informazione medio raccolto dai consumatori. Nella nostra ricerca consideriamo la permanenza media in una località turistica (cioè: il numero di unità acquistate) come una proxy del (non osservabile) set informativo del consumatore1. I «prezzi di listino» delle imprese ricettive dipendono dall’aspettativa sul livello di informazione del turista, piuttosto che dalla quantità acquistata. I «prezzi ex-post», effettivamente pagati, possono invece dipendere anche dalla quantità (se l’impresa segue una politica degli sconti). In particolare, nel mercato della ricettività, i prezzi di listino sono per definizione lineari, mentre sono i prezzi effettivi (su cui non si hanno informazioni) possono risultare non lineari2. Peraltro questo problema non influenza la nostra analisi dato che l’osservazione considerata è quella dei prezzi di listino degli alberghi dichiarati alla autorità amministrative competenti, ad inizio stagione. I risultati della nostra ricerca sono rilevanti per l’analisi microeconomica del comportamento delle imprese e dei consumatori in condizioni di incertezza sul prezzo. La riduzione delle unità del bene comperate in ogni acquisto (nel nostro caso, il numero di pernottamenti in uno stesso albergo) può produrre, evidentemente, effetti sul comportamento dell’impresa diversi dalla modifica dei prezzi di listino; ad esempio, può essere ridotta la qualità del prodotto offerto. L’attenzione rivolta al prezzo si giustifica sul fatto che la qualità del bene è fissa, almeno in linea di principio, perchè certificata da una classificazione amministrativa pubblica: in Italia, il numero di «stelle». La struttura del lavoro è la seguente: il paragrafo 2 introduce il modello, il paragrafo 3 presenta una formulazione del problema suscettibile di verifica empirica, il paragrafo 4 descrive la nostra banca dati e alcuni fatti stilizzati, il paragrafo 5 presenta i risultati delle stime empiriche e il paragrafo 6 conclude il lavoro. 1 In altri studi sono state proposte altre proxy del set informativo del consumatore, come ad esempio la spesa in pubblicità: si veda Kwoka (1984) e Hass e Wilson (1986). 2 Quando il monopolista pratica un prezzo tale per cui il prezzo unitario richiesto muta con il numero di unità desiderate, si dice che l’impresa segue uno schema non lineare nella fissazione del prezzo (Kreps, 1993); questo comportamento può essere seguito dalle imprese ricettive dato che, per il servizio di pernottamento: i) la rivendita è impossibile; ii) il suo acquisto avviene in modo anonimo. 3 2.- Il modello teorico In condizioni di informazione incompleta, il consumatore ha la facoltà di informarsi prima dell’acquisto. Un’ipotesi usuale è che esso non conosce il prezzo d’offerta di ciascuna impresa, ma solo la distribuzione di probabilità dei possibili prezzi: la sua ricerca, infatti, avviene sondando diverse imprese riguardo al prezzo da esse praticato, per poi decidere l’acquisto sulla base delle informazioni campionarie3. Nel caso in cui la ricerca avvenga sul prezzo, dato che i beni sono di qualità omogenea, la decisione ricade su un’impresa selezionata (a caso) fra quelle che nel campione hanno offerto il prezzo migliore. Il ruolo che l’acquisizione costosa di informazione da parte di consumatori esercita sulla politica di prezzo delle imprese è oggetto di un lungo dibattito aperto da Stigler (1961). I problemi indagati sono di due tipi. In primo luogo, la determinazione dell’ammontare ottimale d’informazione che il consumatore acquisisce. In secondo luogo, il comportamento ottimale da parte delle imprese nella fissazione del prezzo alla luce delle informazioni disponibili ai consumatori. In questo secondo filone, la letteratura ha indagato in particolare coma la dispersione dei prezzi praticati dipenda: (i) dalla concorrenza tra le imprese e dalla struttura di mercato; (ii) dalle caratteristiche della distribuzione dei costi d’informazione dei consumatori. Diamond (1971), Rotschild (1973), Wielde-Schwartz (1979) e Stahl (1989) sono solo alcuni dei possibili riferimenti. Rimandiamo a Stahl (1996) per una rassegna più completa ed un’articolata classificazione; lo stesso lavoro presenta un modello che, nell’indagine sul comportamento ottimale dell’impresa, ingloba sia la struttura di domanda che quella di offerta. In riferimento alla letteratura citata il nostro modello si pone tra quelli che si domandano come il comportamento dei consumatori influenza la politica di prezzo delle imprese, concentrandosi sul caso, a nostra conoscenza non ancora esplorato, in cui eventi esogeni portino a modificare l’ammontare domandato in ogni atto di acquisto. Esempi di lavori che propongono analisi empiriche – in settori diversi – per valutare l’impatto del comportamento dei consumatori sulle politiche di prezzo delle imprese e, conseguentemente, sulla dispersione osservata nei prezzi sono Urbany et al. (1996) e Wong (1996). Il nostro modello individua il prezzo d’offerta ottimale che l’impresa comunica al consumatore all’atto della sua richiesta d’informazione. L’impresa, infatti, può seguire una strategia «equa» chiedendo un prezzo «basso» per il bene o servizio reso, o seguire una strategia «opportunista», chiedendo un prezzo «alto» nella speranza che il cliente imperfettamente informato accetti comunque l’offerta. Vogliamo dimostrare che la strategia ottima dell’impresa dipende dalla sua attesa sull’ammontare di informazione raccolta dal cliente. Consideriamo esplicitamente il caso analiticamente più semplice di un mercato in cui siano possibili solo due strategie di prezzo: sia P il prezzo che prevarrebbe in condizioni di perfetta informazione, mentre sia P° il prezzo quotato dalle imprese opportuniste, con P < P°. La probabilità di trovare un’impresa equa sul mercato, p, e la probabilità di trovare un’impresa opportunista, q, (con p + q = 1) siano common knowledge, informazione comune alle imprese e ai consumatori. Supponiamo che il consumatore effettui un campionamento delle imprese di dimensione c prima di decidere l’acquisto4. 3 In questo lavoro supponiamo che l’acquisizione dell’informazione da parte del consumatore sia simultanea; non consideriamo il caso di una ricerca sequenziale, in cui il consumatore accetta l'offerta solamente se il prezzo è non superiore al prezzo di riserva. In questo secondo caso, più complicato dal punto di vista formale, le conclusioni essenziali non si modificano. 4 L’informazione sul prezzo viene prodotta a un costo C(c) e comporta un beneficio B(c), misurato dal prezzo atteso, in dipendenza dalle probabilità p,q. C(c) e B(c) sono entrambi funzione del numero delle prove eseguite. Poiché il consumatore vuole massimizzare il beneficio netto della ricerca, la sua condizione di ottimo richiede l’uguaglianza fra il beneficio marginale dell’informazione e il costo marginale dell’informazione B’(c*) = C’(c*). Questa equazione 4 In queste condizioni la probabilità p(P°) che il consumatore paghi il prezzo massimo5 P° è: p(P°) = qc[1] Infatti, il prezzo massimo viene pagato nel caso il campione sia composto solo da imprese opportuniste: su c imprese estratte, solo se tutte sono di questo tipo. La probabilità complementare che il consumatore paghi il prezzo equo6 P è: p(P) = 1 – qc = Σk p(P,c,k) con k ∈ [1,c] ∈ ℵ[2] dove con p(P,c,k) = (c k) pk q(c-k) abbiamo indicato la probabilità che nel campione di c imprese ve ne siano k che hanno offerto il prezzo basso P. L’impresa nel decidere il prezzo d’offerta da proporre al cliente dovrà tenere conto delle [1] e [2]. Per semplicità trascuriamo i costi di produzione, uguali per tutte le imprese, dato che esse utilizzano la stessa tecnica di produzione e che la qualità dei beni è la medesima. Se l’impresa propone un prezzo da opportunista il suo profitto atteso unitario π° viene determinato dal prezzo chiesto per la probabilità che la sua offerta venga accettata, cioè che il campione sia composto da imprese che si comportano tutte allo stesso modo. Si ricordi che anche in questo caso l’impresa deve pur sempre dividere l’opportunità fra tutte le altre c imprese presenti nel campione: π° (c) = P° p(P°)/c = P° qc /c [3] Ugualmente, anche se l’impresa propone il prezzo equo P, il suo profitto atteso π dipende dalla probabilità di vendere, in base al numero delle imprese dello stesso tipo presenti nel campione7: π (c) = P Σk p(P,c,k)/k , con k ∈ [1,c] ∈ ℵ[4] Sottraendo la [4] dalla [3], otteniamo la differenza ∆ che misura l’incentivo dell’impresa ad abbandonare un comportamento equo per assumere una strategia opportunista: ∆(c) = π° (c) - π(c) [5] L’andamento della [5] è stato simulato per valori successivi di c∈ℵ. Il risultato è presentato nella Figura 1. Le curve si possono incrociare nell’ortante positivo nel punto individuato da c*, la soluzione dell’equazione: π° (c*) - π(c*) = 0 [6] Quindi, l’incentivo all’opportunismo varia in funzione della dimensione del campione: se c ≥ c*, all’impresa non converrà mai assumere un atteggiamento opportunista poiché può conseguire un maggiore profitto atteso dichiarando il prezzo equo; se c < c* si apre la possibilità, in termini di determina la dimensione ottima del campione c*. Il tema è stato introdotto in letteratura di Stigler (1961); per una sua applicazione al turismo, si veda Candela (1996). 5 Nel calcolo si è utilizzata la distribuzione binomiale. In effetti, la presenza di un campionamento senza reimmissione richiederebbe l’utilizzo della distribuzione ipergeometrica. Tuttavia il numero delle imprese campionate è supposto essere basso rispetto al totale delle imprese e l’approssimazione offerta dalla distribuzione binomiale risulta adeguata. 6 Ciò accade se nel campione entra almeno un’impresa che offre il prezzo P. 7 Se k = 1, cioè l’impresa che fa l’offerta equa è l’unica del campione, le vendita è certa ma per k > 1 essa dovrà ponderare, come nella [3], la probabilità di vendere con tutte le altre imprese presenti nel campione. 5 profitto atteso, per un comportamento opportunista dell’impresa poiché ∆(c) ≥ 0.8 Per c ∈ [0,c*) risulta: d∆/dc = dπ°(c)/dc - dπ(c)/dc < 0 [7] FIGURA 1 Tuttavia, il fatto che vi sia spazio per comportamenti opportunistici nella determinazione del prezzo non vuol dire che ciò sia effettivamente conveniente per l’impresa, qualora si consideri la possibilità che il consumo sia ripetuto. Infatti, l’ipotesi usuale in letteratura è che il reddito conseguito per l’ignoranza del consumatore possa essere incassato una sola volta, mentre ci si può attendere che un comportamento equo renda fedele il cliente.9 L’impresa – di fronte ad un gioco ripetuto – deve porre a confronto il maggior reddito opportunistico (una tantum), con il valore attuale di un flusso ripetuto di redditi. Se indichiamo con 0 < α < 1 il fattore di sconto, con α = (1 + i)-1 dove i è il tasso di interesse reale, e n l’orizzonte temporale che corrisponde al periodo di attività dell’impresa, la convenienza al comportamento opportunistico si estende al caso di acquisti ripetuti solo se: π° ≥ V(π,n) con V(π,n) = π(c)(1 - αn)/(1 - α), con dV/dn > 0 e dV/dπ > 0, la quale espressa in termini di uguaglianza, risulta: π°(c) - V(π(c),n) = f(c, n*) = 0 [8] e individua un valore soglia n*(c) tale che se n ≤ n* l’impresa tiene un comportamento opportunistico nel prezzo anche nell’ipotesi di acquisti ripetuti, mentre se n > n* tale comportamento non conviene, mentre lo sarebbe stato (siamo nell’ipotesi c ≤ c*) per un solo acquisto. L’ipotesi di acquisti ripetuti nel tempo restringe, quindi, l’incentivo all’opportunismo delle imprese. Trattando, per semplicità d’analisi, la variabile c come fosse c∈ℜ+, applicando alla [8] il teorema della funzione implicita otteniamo: dn*/dc = -[dπ°/dc- (1 - αn)/(1 - α) dπ/dc]/ (nαn-1π)/(1 - α)<0 [9] da cui è possibile determinare il segno della derivata prima della n*(c). Passando a considerare il problema dell’opportunismo a livello aggregato, dobbiamo formulare un’ipotesi sulla distribuzione delle imprese secondo l’orizzonte economico della loro attività. La nostra ipotesi è che le imprese differiscano per tale caratteristica, per cui le imprese presenti sul mercato hanno orizzonti nel dominio 1 ≤ n ≤ n° , dove n° ≥ n* ≥ 0, con la distribuzione di frequenza g(n) ≥ 0. Essendo e ricordando la condizione ∆(c) ≥ V(n) è possibile determinare le imprese che, seguendo un’ottica di massimo profitto, scelgono di offrire il bene al prezzo P°: si tratta di tutte le imprese il cui orizzonte di vita è inferiore o uguale a n*(c). In termini formali, se indichiamo con No il numero (invero la quota, poiché conviene normalizzare ad 1 il numero totale di imprese) delle imprese che scelgono una strategia opportunista, avremo che 8 Abbiamo supposto che l’impresa abbia un epsilon di preferenza per l’opportunismo. 9 Si veda, ad esempio, la letteratura sui modelli di reputazione; si veda Shapiro (1984). ∫≡ 0 0 1)( ndnng ∫= 0 )( 0 0)()( cn cNdnng 6 [11] e quindi, se indichiamo con N la quota delle imprese che offriranno il prezzo P, avremo N = 1 – N0 = N(c) [12] Poiché abbiamo dimostrato che il numero degli opportunisti e non opportunisti dipende dall’intensità di campionamento del consumatore, risulta: dN0/dc = g(n*) dn*/dc < 0 per la [9] [13] dN/dc = - dN0/dc > 0 per la [13] [14] Tranne i casi in cui c > c* oppure c ≤ c* e g(n) = 0, ∀ n ∈ (0,n*], in cui tutte le imprese quotano il prezzo P, è possibile calcolare i parametri tipici della distribuzione dei prezzi.10 Il prezzo medio di offerta è: pm = P N + P° No = P + (P° - P)No(c) = pm(c) [15] con dpm/dc = (P° - P) dN0/dc < 0 [16] Un'analoga relazione può essere cercata in termini di varianza σ2 della distribuzione dei prezzi, ricordando che σ2 = pq - pm2 , dove pq = P2 + (P°2 - P2) N0(c) indica la media del quadrato dei prezzi e la cui derivata rispetto a c risulta: dpq/dc = (P°2 - P2) dN0(c)/dc [17] Utilizzando la [15] e la [17] otteniamo la seguente relazione che lega la varianza dei prezzi all’ammontare dell'informazione del consumatore: dσ2 /dc = dpq2 /dc - dpm2/dc = (P°2 - P2) dN0(c)/dc - 2 [P + (P° - P)N0] (P° - P) dN0/dc dσ2 /dc = {(P°2 - P2) - 2[P + (P° - P)N0] (P° - P)} dN0/dc < 0 Dividendo l'espressione per (P° - P) > 0, otteniamo: dσ2 /dc = [P° + P - 2P - 2(P° - P)N0] dN0/dc < 0 dσ2 /dc = [(P° - P)( 1 - 2N0)] dN0/dc < 0 [18] Dato il segno della [13], è immediato osservare che la [18] vale se N0 < ½ . Allora, in questo semplice modello a due prezzi, il prezzo medio diminuisce all'aumentare del campione su cui si basa la ricerca d'informazione del consumatore, mentre la varianza diminuisce solo se il numero delle imprese opportuniste è contenuto. Il nostro modello del comportamento opportunistico delle imprese ha assunto finora come variabile di stato il valore di c. Possiamo interpretare la dimensione del campione raccolto dal consumatore prima di acquistare come misura diretta della sua informazione (al crescere di c 10 Si noti che nel nostro modello una delle proprietà dell’equilibrio del mercato concorrenziale, un prezzo unico per tutte le imprese, non richiede una informazione completa del consumatore. Si richiede solo un’informazione superiore alla soglia minima di campionamento c* nel caso di acquisto singolo. Nel caso di acquisti ripetuti, è sufficiente che tutte imprese abbiano un orizzonte economico superiore a n*, indipendentemente dalla dimensione del campione. 7 aumenta infatti la sua informazione). In questo caso, minore è l’informazione assunta dal consumatore, maggiore è la probabilità che la richiesta da parte delle imprese contattate di un prezzo alto venga accettata: la minore informazione determina un incentivo al comportamento opportunistico delle imprese. Se l’impresa tiene conto della possibilità di legarsi il cliente per gli acquisti futuri, il suo comportamento non dipende solo dall’informazione del consumatore, ma anche dall’orizzonte economico dell’impresa: a parità di informazione del consumatore, solo le imprese con un limitato periodo di attività avranno convenienza a «sfruttare il cliente in un solo colpo». Se le imprese che compongono il mercato hanno diversi orizzonti, allora la quota di mercato degli imprenditori che mantengono un comportamento opportunistico nel prezzo dipende in maniera diretta dall’informazione assunta dal consumatore: minore è l’informazione raccolta maggiore è il numero di imprese che trovano opportuno offrire un prezzo alto. 3. – Una riformulazione empirica del problema. E’ possibile offrire una verifica empirica di questo comportamento quando l’informazione del consumatore è una variabile latente e non è quindi immediato trovare una proxy del set informativo dei consumatori? Nei mercati di beni di search, come è il caso della ricerca sul prezzo, l’informazione può essere ottenuta sia dalla ricerca ottima «prodotta» dal soggetto stesso e determinata dell’uguaglianza fra ricavi e costi dell’ultimo suo atto di informativo, sia dall’intensità dell’informazione (pubblicità, passaparola, ecc.) arrivata a costo nullo al consumatore. Il secondo punto ha già ricevuto un’analisi empirica11, assimilando la pubblicità a un atto informativo: “La pubblicità è, fra l’altro, un metodo per fornire ai potenziali acquirenti la conoscenza dell’identità dei venditori. E’ chiaramente uno strumento immensamente potente per eliminare l’ignoranza”12. L’effetto della pubblicità informativa sul prezzo dei prodotti è stata analizzata in vari mercati13. In particolare, per gli USA, si sono confrontati i prezzi dei prodotti ottici fra gli Stati in cui la pubblicità era vietata (per richiesta dell’associazione degli optometristi) e gli Stati in cui la pubblicità era permessa. L’obiettivo era verificare se il prezzo medio fosse diverso fra questi Stati e, in particolare, se questo prezzo fosse maggiore per gli Stati che avevano vietato la pubblicità, riducendo l’informazione a priori del consumatore. Il risultato è che l'informazione dei clienti genera un prezzo medio più basso. Ad analoghe conclusioni si perviene nel caso di un unico prezzo di mercato, osservato però imperfettamente dal consumatore. Anche in questo caso una migliore informazione riduce il prezzo di mercato.14 La nostra ricerca sottopone a verifica empirica invece un diverso aspetto, quello cioè dell’informazione prodotta dal consumatore nell’ipotesi di pluralità di prezzi. L’ipotesi che si intende percorrere per approssimare la variabile latente «informazione privata del consumatore» è la seguente. La dimensione ottima della ricerca per il consumatore dipende dalla dimensione degli acquisti e, in particolare, l’ammontare ottimo di informazione cresce con l’aumentare degli acquisti multipli, quando è possibile distinguere l’atto d’acquisto e il numero di unità del bene acquistate contemporaneamente. Infatti, se il medesimo atto di scambio interessa più unità del bene, per ogni attività di search si verifica un aumento nel beneficio marginale dell’informazione o, che è lo stesso, una riduzione del costo marginale della ricerca, che risulta distribuito su più unità.15 Ci si 11 Si veda Kwoka (1984). 12 Stigler (1961), p. 200. 13 Tra i vari mercati esaminati vi sono quelli dei medici e degli avvocati, in cui i servizi offerti sono di tipo credence e l’asimmetria informativa è molto elevata. 14 Si veda Perloff e Salop (1986). 15 Ricordando la notazione della nota 4, il beneficio marginale (misurato in termini di prezzo) per un acquisto multiplo deve essere ponderato per il numero h delle unità acquistate del bene. La condizione marginale di ottimo allora diviene hB’(c) = C’(c) e quindi B’(c) = C’(c)/h . L’evidente conseguenza è un abbassamento del costo dell’informazione (poiché il suo costo marginale si distribuisce su tutti gli acquisti) con un aumento della dimensione del campionamento ottimo. 8 può attendere, quindi, che il consumatore che aumenta l’entità degli acquisti multipli aumenti anche la propria informazione, ceteris paribus. Se i consumatori domandano più unità del bene nel medesimo atto di scambio, essi trovano conveniente cercare più informazione prima del contratto e si dovrebbe ridurre l’incentivo all’opportunismo delle imprese. In questo mercato, quindi, dovremmo avere un abbassamento della media (e, probabilmente, della varianza) dei prezzi offerti rispetto al caso di assenza di acquisti multipli. Un mercato, con informazione asimmetrica in cui è possibile una verifica empirica è quello turistico dei soggiorni in unità ricettive alberghiere. Infatti, una maggiore durata della vacanza rende più vantaggiosa l’informazione ottenuta tramite un processo di search sui prezzi del soggiorno; ricorrendo alla ragionevole ipotesi della parità di costo, ciò comporta maggiori sondaggi per il consumatore razionale.16 Più lungo è il soggiorno programmato dal turista, maggiore è il beneficio ottenuto dall’informazione sui prezzi e maggiore quindi il numero di sondaggi. Ci si attende che la maggiore informazione si traduca sul mercato in una riduzione della media e - sotto certe condizioni - della varianza della distribuzione osservata dei prezzi. Per il mercato turistico, la distribuzione dei prezzi d’offerta e la durata media del soggiorno (espressa dalle presenze), sono entrambe variabili osservabili: si dispone infatti di rilevazioni statistiche riferite a precisi mercati locali. Allora, l’ipotesi che si intende sottoporre a prova empirica è che, in una località turistica, maggiore è la durata media della vacanza minore è il prezzo medio d’offerta del soggiorno. La verifica empirica del modello si risolve allora nell’utilizzo della permanenza media del soggiorno, perm, come variabile proxy dell’entità del campionamento effettuato dal consumatore prima dell’acquisto. In questo caso la [15] e la [18] assumono le seguenti specificazioni osservabili: pm = F(perm, X) con segno atteso F’ < 0 [19] σ2 = G(perm, X) con segno atteso G’ < 0 [20] dato che è ragionevole supporre una preesistente situazione di mercato in cui vi sia un numero limitato di imprese dal comportamento opportunistico. Con X indichiamo eventuali variabili di controllo da inserire nelle regressioni. Poiché nelle località turistiche i prezzi dei soggiorni alberghieri vengono annunciati dagli operatori alle istituzioni di controllo all’inizio della stagione, le specificazioni precedenti incorporano l’ipotesi implicita di aspettative forward looking. Tuttavia in questo lavoro proponiamo anche una stima basata su aspettative statiche, cioè supponendo che il prezzo d’offerta dichiarato all’inizio di stagione dipenda dalla permanenza media verificata nella stagione precedente: pm = F(perm -1 ) e σ2 = G(perm -1 ) La banca dati su cui si propone questa verifica empirica è formata dalle osservazioni di prezzo, per vari anni, degli alberghi situati nel comune di Rimini, dagli arrivi e dalle presenze e dalla permanenza media (presenze/arrivi) negli stessi anni, registrate negli stessi alberghi. La fonte delle nostre osservazioni è, quindi, derivata da un panel. 3.- La banca dati e i fatti stilizzati della ricettività turistica alberghiera in Rimini La nostra banca dati si riferisce al solo comune di Rimini e tratta delle imprese ricettive e del turismo balneare. Rimini, una delle nove province della regione Emilia-Romagna, è una rinomata località turistica balneare. In poco più di 50 anni, una lunga storia di investimenti turistici ricettivi e di loisir hanno connotato questo comune come una località turistica matura ad alta densità antropica 16 Per questa osservazione sul comportamento del turista-consumatore, vedi Candela (1996), pp. 139-144. 15 Economic Review, vol. 74, n. 84, pp. 211-16. Negri Zamagni V., Varni A., 1992, (a cura di) “Economia e società a Rimini tra ‘800 e ‘900”, Cassa di Risparmio di Rimini, Rimini. Perloff J. M., Salop S. 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Wong H., 1996, “Market structure and the role of consumer information in the physician services industry: An empirical test”, Journal of Health Economics, vol. 15, 139-160. 16 Appendice statistica Tavola 1 – Alberghi ad una stella, Rimini 1988-1997 ANNO (1) Numero Alberghi (2) Posti letto (3) Arrivi (4) Presenze (5) Dimensione media (6) = (3): (2) Permanenza media (7) = (5) : (4) 1988 706 22.877 320.824 3.004.239 32,40 9,36 1989 863 18.156 207.587 1.810.344 21,04 8,72 1990 625 18.791 213.688 1.832.500 30,06 8,57 1991 596 18.038 228.651 1.958.952 30,26 8,57 1992 537 15.942 196.404 1.637.982 29,69 8,34 1993 481 12.509 147.289 1.169.564 26,01 7,94 1994 469 12.801 151.854 1.182.161 27,29 7,78 1995 416 10.677 137.184 1.051.016 25,67 7,66 1996 386 9.588 117.521 892.212 24.84 7,59 1997 359 8.671 102.280 778.337 24,15 7,61 Tavola 2 – Alberghi a due stelle, Rimini 1988-1997 ANNO (1) Numero Alberghi (2) Posti letto (3) Arrivi (4) Presenze (5) Dimensione media (6) = (3): (2) Permanenza media (7) = (5) : (4) 1988 331 18.673 269.064 2.502.263 56,41 9,30 1989 420 23.109 229.085 1.976.707 55,02 8,63 1990 591 28.885 255.668 2.135.611 48,87 8,35 1991 596 28.846 308.239 2.598.943 48,40 8,43 1992 632 29.355 324.711 2.700.360 46,45 8,32 1993 644 26.986 364.177 2.821.240 41,90 7,75 1994 662 28.136 379.335 3.013.260 42,50 7,94 1995 677 27.105 384.760 3.121.757 40,04 8,11 1996 668 30.579 368.812 2.961.610 45,78 8,03 1997 667 25.565 341.167 2.733.854 38,33 8,01 Tavola 3 – Alberghi a tre stelle, Rimini 1988-1997 ANNO (1) Numero Alberghi (2) Posti letto (3) Arrivi (4) Presenze (5) Dimensione media (6) = (3): (2) Permanenza media (7) = (5) : (4) 1988 113 9.391 150.565 1.166.104 83,10 7,74 1989 146 11.879 150.189 1.016.147 81,36 6,77 1990 162 12.666 163.188 1.091.309 78,18 6,68 1991 166 13.091 192.828 1.347.895 78,86 6,99 1992 178 13.693 215.587 1.473.425 76,93 6,83 1993 189 13.158 227.387 1.496.581 69,62 6.58 1994 198 13.839 220.609 1.569.242 69,89 7,11 1995 205 13.727 244.027 1.688.688 66,96 6,92 1996 212 14.143 240.385 1.708.806 66,71 7,10 1997 246 16.127 272.014 1.905.389 65,56 7,00 17 Tavola 4 – Alberghi a quattro stelle, Rimini 1988-1997 ANNO (1) Numero Alberghi (2) Posti letto (3) Arrivi (4) Presenze (5) Dimensione media (6) = (3): (2) Permanenza media (7) = (5) : (4) 1988 11 990 29.693 87.951 90,00 2,96 1989 9 879 25.962 69.511 97,67 2,68 1990 13 1.447 37.331 120.715 111,31 3,23 1991 13 1.338 39.147 129.158 102,92 3,30 1992 16 1.795 38.848 123.989 112,19 3,19 1993 19 2.195 53.154 194.169 115,53 3,65 1994 20 2.308 55.773 167.221 115,40 3,00 1995 22 2.436 61.831 215.627 110,72 4,07 1996 22 2.406 56.294 241.409 109,36 4,28 1997 23 2.485 53.115 214.243 108,04 4,03 Tavola 5 – Alberghi da una a quattro stelle, Rimini 1988-1997 ANNO (1) Numero Alberghi (2) Posti letto (3) Arrivi (4) Presenze (5) Dimensione media (6) = (3): (2) Permanenza media (7) = (5) : (4) 1988 1.162 51.931 770.146 6.760.557 44,69 8,78 1989 1.439 54.023 612.823 4.872.709 37,54 7,95 1990 1.392 61.789 669.875 5.180.135 44,39 7,73 1991 1.372 61.313 768.865 6.034.948 44,69 7,85 1992 1.364 60.785 775.550 5.935.756 44,56 7,65 1993 1.334 54.848 792.007 5.681.554 41,11 7,17 1994 1.350 57.084 807.571 5.931.884 42,28 7,34 1995 1.321 53.945 827.802 6.113.088 40,84 7,38 1996 1.289 56.716 783.012 5.804.037 44,00 7,41 1997 1.296 52.848 768.576 5.631.823 40,78 7,32 Tavola 6 – Prezzo medio reale (lire 1990) e coefficiente di variazione, Rimini 1988-1997 Alb. una stella Alb. due stelle Alb. tre stelle Alb. quattro stelle Totale alberghiANNO media c.v. media c.v. media c.v. media c.v. media c.v. 1988 43.864 0,103 49.747 0,138 65.893 0,166 198.793 0,245 53.265 0,401 1989 44.548 0,256 50.535 0,121 65.294 0,185 194.759 0,320 62.360 0,400 1990 42.681 0,108 48.158 0,117 62.464 0,181 168.183 0,498 52.236 0,462 1991 43.560 0,344 49.414 0,144 66.474 0,233 160.717 0,412 53.763 0,460 1992 44.552 0,137 53.512 0,475 72.074 0,260 220.884 0,331 59.500 0,625 1993 47.251 0,168 55.399 0,525 74.653 0,267 177.572 0,402 63.017 0,571 1994 48.021 0,167 56.379 0,230 75.621 0,272 178.547 0,391 63.987 0,577 1995 48.845 0,153 55.944 0,170 77.305 0,294 178.543 0,344 59.151 0,680 1996 50.627 0,492 58.168 0,187 78.864 0,305 184.270 0,341 61.469 0,676 1997 50.236 0,156 57.233 0,202 79.930 0,387 184.021 0,354 62.338 0,723 18