Food Economics an der TU München

CitySTADT: Augsburg

CountryLAND: Deutschland

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Measurement of product succes

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Household vs Retail Scanner Data

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Dependent variables in household data

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Independent variables in retail/household data

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Different levels of food consumption data

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Measuring Food Consumption:

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Agricultural statistics: Per-capita consumption

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Stages of the Nutrition Transition

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Need for empirical demand estimates, used for?

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Single - equation models - Advantages / Drawbacks?

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What`s Adding-up

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R&D expenditures as percentage of gross value added in food sector?

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Food Economics

Measurement of product succes
– Financial success: Sales’ share, profit;
– At product level: Time (speed market, lead over rival’s introduction), competitive advantage by innovation, Cost component, Product-performance level (degree of innovation); performance of quality guidelines, life cycle of product; 
– at business level: Share of sales with products that have been introduced in the last 3 or 5 years, Share of profit.
Consumer acceptance

Food Economics

Household vs Retail Scanner Data
Household Scanner Data incl. comprehensive household info., poor coverage of on-the-go products, just reveals actual choice set, no info on detailed product attributes.

Retail Scanner Data no household information covers all sales in retail outlets, includes usually all products available, no info on detailed product attributes.

Food Economics

Dependent variables in household data
Budget shares
Market shares
Discrete-continuous choices
(Multiple) discrete choices
Multiple discrete – continuous choices.

Food Economics

Independent variables in retail/household data
– Ingredients (Sugar, milk, oil, additives, etc.)
– Package size, package material
– Labels and claims (regional origin, organic, animal-friendly, fair trade, health claims)
– Nutrient profiles (energy, fat, carbs, protein, vitamins, minerals, etc.)
– Brand
– Sensory characteristics (taste, odor, appearance, texture, mouthfeel)
– Image, subjective quality perceptions

Food Economics

Different levels of food consumption data
– Availability as residual demand
– Consumption (e.g. Einkommens – und Verbrauchsstichprobe (EVS) income and consumption survey)
– Intake (e.g. Nationale Verzehrsstudie I/II, national intake survey )

Food Economics

Measuring Food Consumption:
– Indirect Methods: Agricultural statistics, Income and consumption surveys
– Direct methods:
— Retrospective methods: 24h-recall, Diet history interview, Food frequency questionnaires
— Prospective methods: Eating protocol, Duplication method, Observation study

Food Economics

Agricultural statistics: Per-capita consumption
Per-capita consumption = ( Domestic production + Imports) – ( Inventory balance + Seeds + Input for other products + W astage/Spoilage + Feed +Exports) / Population si

Agricultural statistics: Per-capita consumption = ( Domestic production + Imports) – ( Inventory balance + Seeds + Input for other products + W astage/Spoilage + Feed +Exports) / Population size

Food Economics

Stages of the Nutrition Transition
1. Collecting Food
2. Famine
3. Receding Famine
4. Degenerative Disease (increased sugar, processed foods)
5. Behavioral Change (reduced fat, inrc. fruits/veg. fiber)

Food Economics

Need for empirical demand estimates, used for?
Elasticities & demand parameters are e.g. used to analyze:
– policy proposals, such as the introduction of taxes;
– trade liberalization, e.g. based on General-Computable Equilibrium (CGE) models;
– predict future demand for products;
– compute welfare effects.

Food Economics

Single - equation models - Advantages / Drawbacks?
– Advantages:
flexible, convenient, easy to estimate ;
can include many different variables;
can assume different functional forms

– Drawbacks :
do not consider effects (e.g. of prices and budget) on the demand of related goods at the same time;
do not satisfy all/ specific theoretical properties of demand (e.g. double-log models violate adding-up );
not suitable for many policy assessments.

Food Economics

What`s Adding-up
Expenditure elasticities differ across goods. An important characteristic in this regard is the adding – up property.
Adding-up property derived from linear budget constraint

Food Economics

R&D expenditures as percentage of gross value added in food sector?
0,76%
Vgl: Computer electronic 21.7%
Gradient

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