Estimating the Economic-Recreational Value of Yadegar Emam Stadium in Tabriz Using the Contingent Valuation Approach (CVM)
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 184
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JNSSM-5-1_003
تاریخ نمایه سازی: 19 اسفند 1402
چکیده مقاله:
The research aimed to estimate the economic-recreational value of Yadegar Emam Stadium in Tabriz from the spectators' perspective using the contingent valuation approach. A sample size of ۴۱۵ football fans attending the matches was studied through simple random sampling. A researcher-made questionnaire was used, and Logit and Probit rank-based methods with Stata software were employed for data analysis. The findings revealed that factors including income, proposed price, watching matches on television, satisfaction with stadium facilities, and enjoyment from watching games, positively influenced the willingness to pay. Conversely, variables including education level, age, and marital status had a negative correlation with willingness to pay. These results highlight the significant economic and recreational value held by Yadegar Emam Stadium. The estimation data can aid in managerial decision-making, sports development, and planning, leading to economic and social benefits, and promoting the football industry.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Behzad Akbarzadeh
PhD student, Faculty of Physical Education and Sport Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
Fariba Askarian
Associate Professor, Faculty of Physical Education and Sport Sciences, University of Tehran and Tabriz Tabriz, Iran.
Moahammad Rasul Khodadadi
Associate Professor, Faculty of Physical Education and Sport Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
Mohammad Khodaverdizadeh
Associate Professor, Department of Agricultural Economics, Faculty of Agriculture, Urmia University, Urmia, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :